网上消费者非伦理行为：特性、维度与测量，本文主要内容关键词为：维度论文,伦理论文,测量论文,特性论文,消费者论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
互联网技术的兴起深刻地改变了人们获取信息的方式，也改变了人们的消费行为模式。日本电通早在2005年就指出，消费者的行为模式已从传统的AIDMA模式（Attention-Interest-Desire-Memory-Action）逐渐转向AISAS模式（Attention-Interest-Search-Action-Share）；① 也就是说，以互联网为媒介的“搜索（Search）—行动（Action）—分享（Share）”已经构成当今消费者行为过程中的新路径。在这条区别于传统消费者行为模式的路径中，大量存在且在不断增长的“行动”（Action）将直接依赖互联网完成，正如Grewal等[1]所预言，未来的互联网将逐渐演变成一家永不歇业的“百货商场”。事实上这个预言正变得越来越现实，最新数据显示，中国淘宝网络购物从2003年到2009年七年间已增长一万倍，美国目前网络购物的比例在社会零售消费品中已占到8％，韩国则占到了10％，② 并且这些数字还在迅速增长。
但随着互联网网上交易活动的兴起和兴旺，大量始于消费者的非伦理行为也应运而生，比如网上诈骗、非法消费、滥用版权、匿名中伤等。Freestone和Mitchell[2]调查发现，商业企业遭受的黑客攻击约80％来自网上消费者，平均每次攻击损失约三万美元。而来自美国的调查数据则显示，美国一年有近70万人遭受网上消费者非伦理行为侵扰，每年损失总计达40亿美元。可见整个网络世界实际上是在同时上演商业火爆与网上消费者非伦理行为泛滥两部大片。但是与严峻的事实极不协调的是，学术界有关网上消费者（非）伦理行为的研究非常少，[3]到目前仅发现Chatzidakis和Mitussis、[3]Cohn和Vaccaro、[4]Vitell和Muncy[5]等少数学者对此有所探讨，而其他大多数研究都集中在网上卖方伦理这一端。[2,6－11]
导致这种不对称的格局一方面可能源于人们对伦理的认识存在偏差，相比而言人们认为卖方伦理更值得探讨，其实二者同等重要。Morgan和Hunt、[12]Wagner-Tsukamoto[13]曾经指出，经济系统的维系来自于买卖双方，交易双方中任何一方从事非伦理行为都会带来秩序的破坏和系统的崩溃。以盗版产品为例，多数情况下消费者才是促使不法商人生产盗版产品背后真正的支持力量。[14]另一方面也可能源于网上消费者（非）伦理的概念界定和测量严重滞后。文献研究显示，目前系统探讨网上消费者伦理属性和测量的研究匮乏；即使考虑相近研究，也只有Vitell和Muncy[5]在对Muncy-Vitell消费者伦理量表进行改进时提到了网上消费者伦理概念属性及与此相关的一个维度：下载/购买假冒产品（Downloading/Buying Counterfeit Goods）。概念界定和测量是实证研究的基础，缺少它们可能成为制约相关研究取得突破性发展的一个瓶颈，[9]这一点从网下消费者伦理研究的发展脉络可以看出。网下消费者伦理研究的发展经历的一次大的跳跃，就是发生在Muncy和Vitell[15]开发出Muncy-Vitell消费者伦理量表之后。这个事实说明，目前学术界对于网上消费者伦理属性及其测量的弱视是需要引起重视的。
学术界虽然对网下消费者伦理概念属性和测量进行了探讨，[15－17]但是互联网具有特殊属性，如匿名性、弱控制性、无限扩散性、网民社群化等，[18,19]这些特性使网上消费者伦理行为带有不同的特征和表现，也就决定了我们不能简单延伸已有网下消费者伦理概念属性和测量，通过修订使其适用于网络情境。简单的改进很难推动实质性发展。互联网是一个完全不同的世界，很多时候消费者在网下的伦理信念和行为一到这里就可能发生变异，因此不能简单依赖以前的网下调查来演绎网上情境，比如我们经常看到现实中有些消费者非常胆怯，他们一般不从事非伦理行为，即使从事也选择安全性高的弱小对象；但在网上他们却非常前卫大胆，往往是极端言行的倡导者，而且更倾向于寻找强大目标从事非伦理行为。之所以会有这类变异，是因为网络情境与现实世界迥异，所以对网上消费者非伦理行为属性及其测量的把握需要从探索性研究开始。
鉴于互联网具备群体极化与去个性化的所有条件，因此本研究拟主要基于群体极化与去个性化理论探讨网上消费者非伦理行为的特殊属性，同时结合传统的理性利己主义与挫折理论延伸其共性（相对网下消费者非伦理行为），进而开发网上消费者非伦理行为测量量表，揭示其关键维度和本质特征。在已有文献中，这是首次尝试全方位探讨网上消费者非伦理行为属性和测量，其理论贡献和现实意义是明显的。
一、理论、测量构思与命题
1.群体极化与网上消费者非伦理行为
群体极化（Group Polarization）理论认为，群体讨论、交流和交互可使群体内最终达成的意见极端化，即群体决策会比个体决策更倾向于冒险或保守，向某一个极端偏斜，最终背离正常位置。[20]群体极化通常具有两种倾向：冒险偏移与谨慎偏移，不过更多情况下，群体决策通常偏向冒险一端，谨慎偏移主要发生在官方决策中。这就意味着，与个人单独行动相比较，群体行动更倾向于冒险、做出非理性行为，比如发布极端言论、联合攻击某个目标对象等。
互联网具备群体极化的条件。根据Lee[21]的研究，要满足群体极化通常需要具备几个条件：一是具有群体互动的平台；二是有意见领袖但成员意见表达自由；三是人数达到一定规模。互联网其实就是一个借助计算机网络建构的信息平台。[22]在这个平台上，大量人群根据兴趣爱好形成若干虚拟群体，群体内成员平等交流、彼此认同并相互影响，即网民社群化，其以“群内同质化、群际异质化”为特点。网民社群化最终使群体极化成为现实，美国心理学家萨拉·凯拉尔调查发现，网络世界中的群体极化现象是现实生活中的两倍多。
对网上消费者而言，消费体验交流是一个经久的话题。而根据挫折和传播理论，一旦消费过程遭遇“不公正”③ 待遇，网上宣泄就成为可能，在这个过程中负面信息更容易成为兴奋点，吸引更多关注和讨论，结果在群体极化的作用下，极端化的“报复”或非伦理行为就可能被群体“推荐”。此时如果“响应”的人数众多，非伦理行为的发生概率就会大大增加，因为“群体支持”和“联合行动”会降低个体的风险感知和伦理敏感度。与网下不同，在网上，不仅当事人（亲身体验到不公正的消费者）会因群体极化结果增大非伦理行为概率，大量本不属于利益相关方的无亲身体验的消费者也可能因为网络意见领袖及群体规范的作用而参与其中并做出效仿式的非伦理行为，这就是网上消费者非伦理行为中的“羊群效应”。对于这部分网上消费者，其行为动机将与传统上基于理性利己主义假说的“利益动机”存在很大差异，他们不是源于直接利害冲突，大多只是群体极化的结果，因此其行为动机更多情况下是“情绪主导型”的。这种现象在网上非常普遍，因此对于网上消费者非伦理行为，“情绪性”将是一个重要的解释变量。
2.去个性化与网上消费者非伦理行为
去个性化（Deindividualization）是指个体浸入群体后个体对群体产生认同，或以群体自居，使个体的个性溶化于群体之中，从而丧失其个人身份和责任感。[23]去个性化状态会最大限度地降低个体的自我观察和评价意识，降低其对社会约束的关注，最终导致行为控制能力下降。根据研究，去个性化通常与两种结果相联系：一是更多地从事极端否定行为，更多地与反规范的非伦理行为联系在一起；[23－25]二是行为目标对象泛化，即在实施非伦理行为时不管面对的是可爱的人还是令人讨厌的人，不管对方是否与自己构成利害冲突，甚至不管有无明确对象，只要有机会实施非伦理行为，都会“毫不手软”。[25]
去个性化是如何产生的？Zimbardo[25]为此进行了一系列实验。实验结果发现，当外部环境具有匿名性及个体责任模糊难辨时，去个性化就会出现。Diener[26]对此所做的解释是，匿名性会模糊外界对个体的注意力，为其肆意行为提供“掩护”；而责任分散和责任模糊是群体活动的一个重要特征，因此群体活动中任何一个个体都会觉得自己不必为群体行为承担罪责，这顺理成章地强化了个体肆意行为的意愿。
互联网刚好满足了去个性化产生的条件。首先匿名性是互联网的首要特征。[18]Hayne和Rice[27]认为，网络匿名性包括技术匿名性（Technical Anonymity）和社会匿名性（Social Anonymity）。技术匿名性是指在交流过程中移除所有和身份有关的信息；社会匿名性则指由于缺乏相关线索而无法将一个身份与某个特定的个体相对应。无论是技术匿名性还是社会匿名性，都会导致网络行为主体身份不可识别。此外，互联网还具有群体庞大和弱控制性等特征，这就使得网络中的个体责任难以辨别。因此互联网上去个性化现象非常普遍。
去个性化理论同样可以用于对网上消费者行为做出解释。由于相比较而言，互联网比现实世界更满足去个性化条件，因此可以预测网上消费者非伦理行为将比网下更易发生；此外，根据Zimbardo[25]的电击实验结果，处于去个性化状态的个体在实施非伦理行为时，很多情况下将不会像网下个体一样严格区分对象，因此可以预测网上消费者非伦理行为将比网下更为普遍地出现目标对象泛化现象（迁移），而且还将表现出不同的泛化特质。
3.理性利己主义与网上消费者非伦理行为
尽管群体极化与去个性化理论显示网上消费者非伦理行为可能在程度和性质上表现出与网下消费者非伦理行为不尽相同的特性，但并不否定网上消费者与网下消费者存在某些共通的行为动机，比如对利益的追逐。根据理性利己主义理论，利己是人的天性，不会因网上与网下环境的变化而变化。[9]因此理性利己主义理论仍然可以用来对一些网上消费者非伦理行为，比如恶意下载、以威胁手段无理要求网上商家退货与赔偿等行为做出预测。也就是说，理性利己主义对于解释网上与网下消费者非伦理行为的某些共同特质仍具有适用性。
4.网上消费者非伦理行为的测量构思与命题
上述群体极化、去个性化与利己主义理论显示，网上消费者非伦理行为与网下消费者非伦理行为可能在“行为动机”和“行为目标对象”两个方面表现出本质差异。在行为动机方面，与网下不同，网上消费者非伦理行为除将受传统上基于理性利己主义假说的利益动机支配外，整体而言还将在更大范围上更普遍性地受情绪动机支配，并表现出不同特质，比如情绪动机的“外源性”。④ 在行为目标对象上，网上消费者非伦理行为将出现具体对象与泛化对象并存的现象，即目标对象既可能是具体的也可能是泛化的。具体对象是指对象明确、利害关系直接的行为客体，比如被威胁退款退货的网上商家；泛化对象则是指对象模糊或对象虽然明确但不存在利益相关性或利害关系不直接的行为客体，比如连带遭受病毒袭击报复的网络用户。而根据已有研究，[15－17]网下消费者非伦理行为的目标对象通常是具体的，即使出现泛化，也会带有不同特质。
由此本研究推论，网上消费者非伦理行为的属性和测量可从“行为动机”和“行为目标对象”两个视角展开，基本测量构思如图1。本研究因此提出如下命题：
图1 网上消费者非伦理行为测量构思
命题1：行为动机与行为目标对象是揭示网上消费者非伦理行为本质特征的两个核心视角，也是区别网上消费者非伦理行为与网下消费者非伦理行为的重要解释变量
命题2：网上消费者非伦理行为是一个多维概念，其维度可依行为动机（利益动机、情绪动机）和目标对象（具体对象、泛化对象）组合提炼
二、研究设计
根据Muthen和Muthen[28]的建议，本文将采用五阶段研究（Five-wave Study）。研究一主要探讨网上消费者非伦理行为的概念属性与操作化定义。由于网上消费者非伦理行为的理论定义与操作化定义同时缺失，因此对相关相近文献的内容分析在本研究部分将成为主要方法。研究二用于测量项目（Items）的收集与甄选。按照设计，关键事件法（Critical Incident Technique）和扎根理论（Grounded Theory Technique）中的单位切割、编码和分析技术将被利用。Harris和Reynolds,[29]Walker和Truly[30]认为，关键事件法在探索性研究中“特别行之有效”；扎根理论技术在质化研究中也被普遍采用。[31,32]研究三主要进行项目净化和主成分因子提炼，基本方法采用探索性因素分析法。研究四继续采用探索性因素分析方法，进一步简化量表，对因子命名，并对维度进行分析。研究五采用验证性因素分析方法进行信效度检验，并最终确定量表。为减少问卷重复设计和调查引致的工作量，研究四和研究五的数据将同时收集，其中一半用于探索性因素分析，一半用于验证性因素分析。
三、量表开发与应用
研究一：概念发展与操作化定义
Churchill、[33]Narayanon和Swaminathan[34]认为，量表开发前“特别需要将理论定义转化为操作化定义”，因为“操作化定义是项目提炼和维度解释的基础”。但是网上消费者（非）伦理行为不仅操作化定义缺失，理论定义也是缺失的。鉴于此，本研究先扫描网上消费者伦理、消费者伦理和网上卖方伦理这三个领域的三类文献，即直接相关文献、非直接相关但可以迁移的文献、不能迁移但可以比较的文献，把凡是涉及伦理行为定义、可反映伦理行为属性、可推导网上消费者伦理行为本质特征，以及可描述互联网特性的关键词条和相关表述摘录下来，共获得101条；然后合并相近项、剔除无关项和低提及率项53条；再经过分类汇总后，发现所有表述和关键词都可归入六个方面：行为发生情境、行为人身份、行为目标对象、行为动机和意图、行为特征和行为结果。这就形成了本研究对概念进行操作化定义的六个角度。
然后从每个角度对其包含的关键词条和相关表述采用内容分析法技术进行含义研究，得出适合对网上消费者非伦理行为进行操作化定义的本质属性如下：（1）发生在网络情境下。（2）以消费者身份出现。如果以普通浏览用户或卖方用户身份上线，即使其行为涉及非伦理成分，也不进入本概念。（3）行为目标对象可定义但高度分散。可定义指行为目标对象可以分类和命名，如网上商家、网上消费者和全体网络用户等；高度分散是指行为目标对象或者具体、或者泛化，这和群体极化与去个性化理论的预测是相同的。（4）有明显动机。网上消费者非伦理行为动机在形式上或者表现为利益驱动，或者表现为情绪驱动，或者二者兼有。（5）行为特征一方面表现出欺骗性和不可信性等，另一方面又表现出高度的匿名性、社群性、恃众逞强性，以及高心理安全感和释然感。（6）行为结果对目标对象至少造成了心理上和/或身体上的不适（上限没有规定，包括犯罪行为）；另外，该行为与社会规范或法律条例相悖，对多数人而言难以接受，受到舆论谴责或法律禁止。
基于上述文献研究结果，再考虑：Muncy和Vitell[15]关于消费者伦理、Jones[35]关于非伦理行为、Roman[9]关于网上零售商伦理的定义和论述，以及美国营销协会[36]关于营销行为是否伦理的三条判断标准，最终给出网上消费者非伦理行为的如下操作化定义：“网上消费者非伦理行为是指发生在网络情境下，由网上消费者基于利益或情绪动机推动的、针对特定目标对象或泛化目标对象的、一切可能产生有害影响、道义上为大众无法接受的行为。”
研究二：项目产生与甄选
1.样本与数据。从武汉高校学生和有网络购物经历的社区居民中抽取47名最近三个月内至少一次以消费者身份从事过或者被施与过网上非伦理行为的样本作为受访对象，其中男性29人、女性18人；本科以上学历31人、其他16人。每个受访者均被详细告之本次研究的目的，确保其无伤害，并且正式确认了参与意愿；同时要求每个受访者至少接受一次两小时左右的深度访谈和一次两小时左右的焦点小组座谈。深度访谈两周内完成；焦点小组座谈在深度访谈结束之后进行，共分五组，每组九至十人。访谈结果形成研究二的数据来源。
2.方法与步骤。根据Harris和Reynolds[29]的建议，资料收集采用关键事件法。分两步完成：第一步进行深度访谈。访谈前每个受访者均得到一张印有网上消费者非伦理行为操作化定义及注解的打印稿，同时给予五至十分钟关于该操作化定义的质询时间；然后要求受访者回忆最近三个月内以消费者身份在网上实施或被施与的关键非伦理行为事件。访谈过程使用录音笔保存数据。访谈结束当天，研究小组成员会迅速将录音文件转换成文字记录，并于当天或隔日提交受访者，在确认无误后进入材料整理阶段。材料整理采用Strauss和Corbin[31,32]扎根理论中的单位切割、编码和分析技术，最终形成具体的测量项目。第二步进行焦点小组座谈。座谈时每人均会得到一张整理好的关于网上消费者非伦理行为测量项目的打印稿。座谈的基本要求是，先完成手头上的Liket－7点量表（1＝非常不合适，7＝非常合适），然后要求每个人对照这些量表中的测量项目，衡量一下它们能否有效测量出每个人前面陈述过的关键非伦理行为事件，存在什么问题，需要做什么补充或调整。焦点小组座谈也会被录音，录音材料会按相同程序整理。
3.结果。访谈和座谈结果共收集到12个关键事件（见表1），最终整理出44个关键行为和69个测量项目。以“侵犯版权”这一关键事件为例，整理出“免费下载”、“恶意破解”、“随意使用”和“恣意传播”四个关键行为，其中“免费下载”这一关键行为共发展出“免费下载电影、音乐等制品”和“大量下载版权文件”两个测量项目；“恶意破解”这一关键行为则发展出“恶意破解电影、音乐等制品”和“恶意破解要求付费的版权文件”两个测量项目；“随意使用”这一关键行为则发展出“刻录下专辑而不购买”和“教唆他人非伦理使用版权制品”两个测量项目；而“恣意传播”这一关键行为则发展出“传播免费下载的电影、音乐等制品”和“传播免费下载和破解的版权文件”两个测量项目。最后，研究小组再进行一次语义分析，合并语义重叠项、剔除不合常理项，如将“网上交谈中使用秽语”、“网上交易过程使用恐吓语言”合并为“网上交谈、交易过程中使用不文明用语”；使用外延更广的概念以使测项具有更强的概括性，如将“免费下载电影、音乐等制品”改为“大量下载、破解和传播版权制品”等。通过语义分析，最后保留60个测项。
研究三：项目净化与主成分因子提炼
1.样本与数据。由于淘宝购物网站是中国最大的网络购物社区网站，本研究将调查对象定位于淘宝网网络购物社区网民。主要采用滚雪球法进行调查，先选择熟悉的消费者进行调查，再由熟悉的消费者介绍具有丰富购物经验的淘宝网网民进行调研。共发放问卷1120份，回收489份，在剔除随意填答、填答不完全等问卷85份之后，保留有效问卷404份，问卷有效率36.1％。具体样本信息如表2。
2.测量。将研究二整理得出的60个测项编制成量表，采用Liket－7进行测量，1＝“完全错误”，7＝“完全没有错”，数字越小代表填答者在该测项上所标明的行为越不符合伦理。举例而言，对于“大量下载、破解和传播版权制品”这个测项，如果认为其“完全错误”作为网上消费者非伦理行为的测项，则选1。
3.方法、步骤与结果。对收集的数据进行探索性因素分析，目的一是净化项目，二是提炼主成分因子。采用SPSS 17.0统计进行信度分析和探索性因子分析，两种方法交替进行。先利用信度分析进行项目净化，凡达不到以下标准的测项均予剔除：删除该题项后Cronbach's α系数提高的测项、项目总体相关系数小于0.3的测项。然后进入探索性因子分析环节，并继续进行项目净化。剔除载荷小于0.5以及在最大因子载荷及次大因子载荷差值小于0.3的测项，以及两条及以下项目构成一个因子的项目。然后再返回去进行信度分析，依此反复，直到剩下的题项信效度均符合要求。最后留下17个题项，数据分析显示，KMO＝0.906，Bartlett球形检验
＝3156.228（df＝406），P＜0.001，共获得特征值大于1的主成分因子四个，累计方差贡献率为70.893％，说明四个主成分因子解释了大部分变异，因子提炼合理。表3显示了最终得到的因子负载矩阵表。四个因子的Cronbach's α系数分别为0.849、0.812、0.837、0.831。
研究四：因子命名与维度分析
1.方法与数据。重新选定样本，继续采用探索性因素分析方法，进一步精简量表并进行因子命名和维度分析。对研究三形成的量表征询专家意见，将修改完善后的量表选取易趣、当当、腾讯拍拍、卓越等20多个购物网站的消费者发放问卷，一部分问卷采用滚雪球法进行网下调查，一部分在网上采用超级链接方式进行网上调查。经独立样本t检验，网下和网上问卷在题项的得分没有显著差异，说明本研究的调研符合网络消费者的实际情况。本次调研共收到问卷1016份，剔除无效问卷88份，保留有效问卷928份。样本构成男性51.4％、女性48.6％；研究生以上学历21.1％、本科学历35％、大专及以下学历43.9％。保留的所有样本均回答对网上消费者非伦理行为有直接或间接了解。回收到问卷后，随机抽取其中一半样本完成本研究，另一半作为研究五的数据。
2.结果。在删除“网上交谈、交易过程中使用不文明用语”与“提出对非法/争议产品或服务的需求”两个题项后，探索性因子分析结果显示了四个特征根大于l的主成分因子，这四个因子解释了总变异的67.644％，与研究四提炼的主成分因子一致但更准确。在经过最大方差法的因子旋转后，显示出了更加清楚的因子结构（见表4）。根据归属在各主成分因子下的各测项的共同特征对各因子进行命名，这些被命名的因子即形成网上消费者非伦理行为的四个核心维度。
（1）扰乱秩序行为。表4显示，因子1下的测项包括出于泄愤等目的从事网上滋扰（煽动情绪、网上攻击等）、对货到付款的商家提供假地址、网络调查中恶意投票、无故给予商家差评四个，这些行为大多与金钱和利益无关，更多情况下受情绪动机支配，根据理性利己主义的标准判断，不属于趋“利”结果，是一种发泄表现；而且这些行为的目标对象多不固定具体，与消费者本人也不构成直接利益冲突。因此本研究将其命名为“扰乱秩序行为”。该因子方差贡献率达18.907％，解释量表总变异的能力最强，说明该因子的重要性程度非常高。
（2）恶意利己行为。因子2下的测项均带有一个特点，即为了自己的利益不惜牺牲卖家的利益，把自己的所得建立在别人损失的基础上，结果使得交易过程总存在一个受害者。这类行为目标对象明确，目的性很强，在有利可图的情况下几乎不会考虑自己的行为会给对方造成多大损失。根据这些测项的这些特点，我们把该因子命名为“恶意利己行为”，以区别于理性维权行为。该因子方差贡献率18.108％，重要性程度仅次于“扰乱秩序行为”。“扰乱秩序行为”和“恶意利己行为”两个因子的累积方差贡献率为37.015％，超过全部因子累积方差贡献率的50％，说明网上消费者非伦理行为主要由这两个因子解释。
（3）节制伤害行为。我们把因子3命名为“节制伤害行为”。根据该因子下的测项判断，行为人主观上也想获利，但是与恶意利己行为不同，他们通常只获取“小便宜”，对对方造成的“伤害”是有节制的，这类行为被一些研究称为“无伤害行为”；[5]其实这类行为也是有伤害的，只是行为人努力将伤害程度控制在一定范围内。而行为人之所以节制其行为，是受面子和良心的影响。面子使行为人在利益获取与名声损失之间进行权衡与平衡；良心则使行为人不愿施行大“伤害”，即使放弃大的获利机会。节制伤害行为主观上有趋利诉求，客观上又有约束行动，二者矛盾统一。该因子方差贡献率16.997％，与恶意利己行为接近，是一个相对重要的维度。
（4）侵犯版权行为。因子4下的测项包括非法、非道德和非理性地使用、破解和传播版权产品，比如破解软件、下载电影、在线购买盗版软件、交换使用版权产品等。虽然从该类行为的普及性、伤害的非直接性以及事实结果对对方声誉/知名度的有益扩散性等方面看，知觉伤害确实不如前面的行为直接，但是从伦理、法律、理性的角度看，却是一种下意识的伤害行为，因此将其命名为“侵犯版权行为”。侵犯版权从动机上看也始于利益追求，但同时受情绪动机影响。从行为目标对象看，也表现出一定程度的泛化。该因子方差贡献率13.632％，也是一个比较重要的维度。
研究五：信效度检验与量表确定
1.方法与数据。由于测量模型的结构较多，为确保测量的有效性和确定最适合的模型，采用AMOS 7.0统计软件，对研究四获取的数据的另一半（464份）进行验证性因素分析，检验量表信效度并最终确定量表。
2.结果。表5报告了各潜变量的复合信度（CR）和平均抽取变异（AVE），我们利用它们来估计测量的内部一致性（信度）。从表中数据看，所有潜变量的复合信度均大于0.7，平均抽取变异均大于0.5，即有超过一半的观察变异可由假设的结构解释，根据Hair、Anderson、Tatham和Black[37]制定的标准，表明该量表的测量具有较好的内部一致性。再考察量表的聚合效度。利用因子负载的模型进行评估。表5显示模型整体拟合效果良好，各测项即观察变量的值都在p＝0.001的水平上显著负载于其预期构面，所有负载均大于0.5，根据Steenkamp和Van Trijp[38]即的标准，说明本次测量有效，具有较好的聚合效度。最后考察模型的区分效度。即对每个因子，比较测量模型的值，即变化一个自由度，观察的变化量（见表6）。表6显示出了明显的差异性，说明区分效度良好。
验证性因素分析结果说明，无论是模型的整体拟合效果还是模型的信效度，总体上都达到理想水平，说明本研究的量表开发与测量可靠，结构属性良好。
四、总体结果
上述研究最终确立了网上消费者非伦理行为测量量表，以及四个相互独立的核心维度——扰乱秩序行为、恶意利己行为、节制伤害行为和侵犯版权行为（见表7）。从研究结果看，网上消费者非伦理行为在关键的两个方面（行为动机、行为目标对象）与网下消费者非伦理行为表现出本质差异。
行为动机方面，网上消费者非伦理行为受情绪动机影响普遍，这和群体极化与去个性化理论的预测是一致的。研究发现，扰乱秩序受情绪动机影响显著，属于典型的情绪主导型，该因子解释了网上消费者非伦理行为最大比例的变异（18.907％）；节制伤害行为与侵犯版权行为虽然根本上受利益动机驱使，但是同时也受情绪动机影响，情绪动机在其中也解释了很多变异。需要说明的是，节制伤害行为与侵犯版权行为下的情绪动机是有区别的。从刺激起点看，前者属于体验性的，后者则主要是外源性的。体验性情绪动机一般由亲身体验（被直接刺激）引致，外源性情绪动机则主要来源于对他人体验的解析（被间接刺激）。研究发现，节制伤害行为多起源于网上消费者的“贪图小便宜”心理，但是受面子和良心的约束，其行为动机会带上体验性情绪特征。侵犯版权行为一方面受利益动机影响（希望少花钱或图方便），另一方面也受外源性情绪动机支配，从众现象非常明显。因此研究结果证明，网上消费者非伦理行为的情绪动机远较网下普遍，具有鲜明的情绪面（Emotional Side）。虽然网下消费者非伦理行为有时也受情绪动机主导影响，但一是量少，迄今出现的消费者非伦理行为测量研究几乎都没有考虑其情绪面，比如被广泛接受的Muncy-Vitell消费者（网下）非伦理行为量表发现的四个维度（主动获利的非法行为、被动获利行为、主动获利的问题/欺骗行为、无伤害行为）全部是利益主导型；二是在质上也存在区别，根据测项判断，与网下消费者不同，网上消费者的情绪动机很多情况下不是源于自己的直接体验，而是受到了网络意见领袖或群体意向的影响从而产生“共鸣”，加上互联网的特殊环境，因此在质上该情绪面很大程度地表现为群体极化和去个性化产物，这刚好证实了研究提出的“外源性”特质。
行为目标对象方面，网上消费者非伦理行为存在着大范围且不同质的泛化（迁移）现象。测量项目显示，除恶意利己行为具有明确的目标对象外，扰乱秩序行为、节制伤害行为和侵犯版权行为的目标对象都不具体，表现出不同程度的泛化。这和网下消费者非伦理行为存在很大差异。网下消费者非伦理行为虽然有时也会出现目标对象“迁移”现象，但数量不多；在性质上，多数网下消费者非伦理行为均带有“凌弱”特点，即通常选择安全性高知觉风险小且比自己弱的对象从事非伦理行为（计划行为理论可对此进行解释）；而网上消费者非伦理行为的目标对象则不一定弱小，更多情况下可能相反，在网络群体极化和去个性化作用下，更主要表现为“恃众惩强”和“弱者霸权”，俗称“吃大户”。这种情况在虚拟世界中经常发生，而在现实世界中要是发生此种事情，行为人一般会被疑为“有问题”。
以上结果说明，行为动机与行为目标对象是揭示网上消费者非伦理行为本质特征的两个核心视角，也是区别网上消费者非伦理行为与网下消费者非伦理行为的重要解释变量，因此命题1为真。
研究最终提炼了四个维度，说明网上消费者非伦理行为是一个多维概念；另外根据已开发的测量项目判断，扰乱秩序行为在动机上属于情绪主导型，在行为目标对象上则高度泛化，因此该维度可进入图1所示的第Ⅳ象限。恶意利己行为则相反，在动机上属于利益主导型，在行为目标对象上则目标明确，指向具体，因此该维度可进入图1所示的第Ⅱ象限。节制伤害行为与恶意利己行为一样也受利益动机支配，但是测项显示节制伤害行为通常始于“图小便宜”，因此在动机上相比恶意利己更靠近原点。此外，上文也提到，因受面子和良心的约束，节制伤害行为会因此带上体验性情绪特征，在行为动机上表现为利益动机与体验性情绪动机交互作用型。在行为目标对象上，节制伤害行为也相对泛化，不过与扰乱秩序行为相比其泛化程度要小，因此节制伤害行为可进入图1所示的第Ⅰ象限中更靠近原点位置的区域。侵犯版权从动机上看也始于利益追求，比如少花钱、图方便等，但是受群体极化和去个性化情境的作用，该类行为同时也受情绪支配，且更多的时候表现出外源性情绪特征，因此其行为动机更主要地表现为利益动机与外源性情绪动机混合型；在行为目标对象上，侵犯版权行为也不具体，因此该维度可进入图1所示的泛化对象这一侧的主轴上，行为动机位置则正好处于利益动机和情绪动机中央。以上总体结果可用表7和图2表示。
图2 网上消费者非伦理行为核心维度
根据总体结果和图2，可推出“网上消费者非伦理行为是一个多维概念，其维度可依行为动机（利益动机、情绪动机）和目标对象（具体对象、泛化对象）组合提炼。”因此命题2为真。
五、研究结论与讨论
本实证研究结果支持了群体极化与去个性化理论在互联网环境中的应用，同时也得出了两条重要的研究结论：第一，网上消费者非伦理行为的本质特征可经由行为动机与行为目标对象两个核心视角揭示，大范围且不同质的情绪支配和行为目标对象泛化是网上消费者非伦理行为的两个鲜明的特性面。第二，网上消费者非伦理行为是一个多维概念，其维度可依行为动机（利益动机、情绪动机）和行为目标对象（具体对象、泛化对象）组合提炼，核心维度包括扰乱秩序行为、恶意利己行为、节制伤害行为和侵犯版权行为。
本研究同时在三个方面取得比较明显的理论贡献：一是发现并验证了可揭示网上消费者非伦理行为本质特征的两个核心视角，以及网上消费者非伦理行为的两大本质特征。以往很少有研究涉及网上消费者非伦理行为本质特征这个层面，因此在操作上绝大多数研究都没有把网上消费者非伦理行为与消费者（网下）非伦理行为两个概念严格区分。[5]本文通过行为动机和行为目标对象这两个重要的考察视角，发现网上消费者非伦理行为不仅具有鲜明的且在性质上不同于网下消费者非伦理行为的情绪面特征，还在目标对象选择上表现出泛化特征。这些发现对于探讨网上消费者伦理概念属性、弥补现有研究不足和引导未来探讨提供了一些线索。二是提炼了网上消费者非伦理行为的四个重要维度——扰乱秩序行为、恶意利己行为、节制伤害行为和侵犯版权行为。这四个维度与以往同领域研究结果[5,15]存在较大差异，验证了群体极化与去个性化理论，改变了以往高度依赖理性利己主义理论探讨消费者非伦理行为维度的格局。三是提供了一套专门针对网上消费者非伦理行为的测量量表，从而改变了该领域迄今没有针对性量表的现状，其理论意义是明显的。
此外，本研究还提供了一些重要的管理启示：第一，不同于网下消费者非伦理行为，网上消费者非伦理行为具有丰富的情绪面特征。由于互联网满足群体极化和去个性化的所有条件，情绪动机尤其是外源性情绪动机在这个平台上有着更广泛的滋生与成长空间。对管理实践者而言，该结果可能意味着需要一场来自观念上的大转型。访谈结果显示，现在很多网上管理实践者普遍信奉理性利己主义的人性假设，在管理过程中过于倚重利益杠杆。虽然理性利己主义能够解释很多变异，甚至不可否认在揭示某些本质问题上它仍具有概括性，但是它与网络环境并不是非常匹配。基于网上消费者非伦理行为的丰富情绪面特征，网上管理实践者们需要转变思想，学会利用情绪杠杆进行情绪管理。进行情绪管理的方法很多，其中一个迂回办法就是与顾客建立起长期友好、信任的合作关系，用公平、友善的态度对待每一位网上消费者，将消费者知觉到的不公正感降到最低，这将在很大程度上改善消费者情绪。另外，一定要主动收集顾客抱怨信息，正确、零时间响应顾客抱怨，把可能诱发非伦理行为的体验性情绪动机管理好，将规避很多可能由此衍生的外源性情绪动机。第二，与网下消费者非伦理行为不同，在目标对象的选择上，网上消费者更偏好“强目标”和“大目标”。这一是因为互联网“去个性化”，因此很多在现实中不具备行为能力的消费者在互联网上则满足行为条件。由于力量较量在明暗之中，“强目标”不一定恒强；二是互联网上容易“群体极化”，网上消费者可以恃众“惩强”，因此现实世界不易发生的“弱者霸权”现象在这里非常普遍。“弱者霸权”是指比较之下处于弱势的一方通过滥用法律、舆论、媒体、同情心等外部条件来达成操纵或控制强势方的权力地位，是一种有代表性的非伦理行为，如在中国存在了很长一段时间的“王海打假”现象就属于这种情况。[39]在互联网上，弱势方（消费者）可利用社区网友或网民的支持（包括声援和技术援助等）甚至联合行动来达成非伦理性的“惩强”目的。该发现对于网上管理实践者也具有极为重要的管理启示，这意味着网上商家不能因袭现实世界中的“托大”思想，一定要“善待”每一位网上消费者。在这里，每一位消费者都是真正的“上帝”。第三，在访谈中本研究还发现，群体极化受网上意见领袖的影响非常大，这对管理实践者而言，就意味着“管理”好意见领袖也是一门必修课。这将拓展关系营销在现实中的应用价值。
本研究同时具有重要的现实意义。首先，研究揭示了情绪管理在网络世界中具有极为重要的作用，这为网上管理实践者提供了重要的管理方向；其次，本研究关于非伦理行为目标对象选择问题的研究结果还将促使网上管理实践者们更加关注网络世界中的群体极化与去个性化现象，这对于有效治理网上消费者非伦理行为问题意义显著。
当然，由于各方面限制，本研究也存在一些不足，比如被试者年龄间隔较小、受教育程度较高等。本研究尚不清楚这种样本分布到底是属于随机抽样下的自然分布还是由于抽样所致，我们将在后续研究中关注这个问题。但是，由于两个方面的客观事实，可预计这种分布并不会对研究结果造成影响：一是网上消费的主体是受教育程度较高的年青人。根据全球知名的零点研究咨询机构零点调查与指标数据网及中国互联网络信息中心（CNNIC）2008年公布的调查数据显示，近90％的网上消费人群年龄集中在18－40岁；而且知识程度普遍偏高，大学本科及以上学历用户占到了73.5％。⑤ 由于本研究的对象限定为网上消费者（不包括无消费事实的网上浏览用户），因此被试者年龄间隔较小可能源于样本特性，影响不大。二是本研究在几个阶段的调查中接触了大量样本，对比例较低的样本（如年龄偏大或偏小），本研究选择很多进行过深度访谈，与研究结果没有大的出入，因此收集到的信息应该具有代表性。
另外，本次研究在调查过程中还发现，网上商家对网上消费者的非伦理行为动机（理性动机和情绪动机）和行为目标对象选择（泛化对象与具体对象）并不是非常清楚，这可能是“网上商家积极治理而网上消费者非伦理行为却在不断攀升漫延”这一悖论产生的一个重要原因。我们将在未来研究中透过网上商家感知差异视角对此进行专门探讨，研究将同时对网上消费者和网上商家两个群体收集数据并进行对比分析，探讨网上商家的感知与网上消费者的实际情况是否确实存在偏差、在什么地方存在偏差、如何改进等问题。很明显，研究对于弥补现有研究不足并提高网上商家的消费者非伦理行为治理效果无疑是意义显著的。
注释：
① http://hi.baidu.com/dingli/blog/item/e9f5c3fdcd9ce949d6887d82.html
② http://finance.qq.com/a/20100112/002708.htm
③ 这里的“不公正”出于自己解读，是感知到的不公正，不一定是客观结果。
④ 情绪动机通常不是由于自己的亲身体验引起的，而是由于外部群体极化引致的。网下消费者非伦理行为较少带有这种特质。
⑤ http://ntents.com/wordpress/2010/07/wang-dian.htm
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