隱私關(guān)注對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買行為的影響實(shí)證研究

蘭 雪 宋 利

（安徽理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 安徽淮南 232001）

一、研究模型

本文把風(fēng)險(xiǎn)感知看作是連接隱私關(guān)注和購(gòu)買行為的中介變量，構(gòu)建隱私關(guān)注、風(fēng)險(xiǎn)感知與購(gòu)買行為的關(guān)系模型（見(jiàn)圖1）。

圖1 隱私關(guān)注、風(fēng)險(xiǎn)感知與購(gòu)買行為的關(guān)系模型

研究隱私關(guān)注在社交電商模式下對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買行為的直接作用，以及通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)感知的中介效應(yīng)對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買行為的間接作用。

二、問(wèn)卷設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)收集

問(wèn)卷根據(jù)研究模型的五個(gè)因子采用多指標(biāo)進(jìn)行題項(xiàng)設(shè)計(jì)，并根據(jù)根據(jù)社交電商的特點(diǎn)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)放并收集調(diào)查問(wèn)卷。先后展開(kāi)調(diào)查共計(jì)兩次，其中，預(yù)調(diào)研67份，通過(guò)問(wèn)卷題項(xiàng)修正后制定并發(fā)放正式調(diào)研問(wèn)卷400份，共回收302份，經(jīng)過(guò)篩選無(wú)效問(wèn)卷（具有異常數(shù)據(jù)以及作答時(shí)間過(guò)短）共獲取有效問(wèn)卷250份，有效回收率82.8%。問(wèn)卷全部采用Likert5級(jí)量表，“1”表示不同意，“2”表示有點(diǎn)不同意，“3”表示中立，“4”表示有點(diǎn)同意，“5”表示同意。樣本基本信息及變量的測(cè)度項(xiàng)如表1、表2所示。

表1 調(diào)查樣本基本信息

表2 變量的測(cè)度項(xiàng)

三、數(shù)據(jù)分析

本文首先采用Excel2010進(jìn)行問(wèn)卷數(shù)據(jù)的篩選、整理和錄入，然后運(yùn)用SPSS24.0和AMOS23.0分析軟件對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行分析、信度和效度檢驗(yàn)以及結(jié)構(gòu)方程模型分析等。

（一）信度和效度檢驗(yàn)。首先采用SPSS24.0軟件對(duì)量表進(jìn)行信度和效度的檢驗(yàn)，本文采用Cronbachα系數(shù)來(lái)測(cè)度量表的內(nèi)部一致性。所有變量的Cronbachα系數(shù)均大于0.70，總信度Cronbachα系數(shù)為0.787，說(shuō)明問(wèn)卷具有不錯(cuò)的信度。其次運(yùn)用探索性因子分析（EFA）對(duì)隱私關(guān)注、風(fēng)險(xiǎn)感知和購(gòu)買行為的測(cè)量題項(xiàng)進(jìn)行分析，測(cè)量問(wèn)卷的KMO值和Bartlett球形度。結(jié)果表明，因子載荷矩陣中除B7未通過(guò)旋轉(zhuǎn)主成分分析最低0.5的標(biāo)準(zhǔn)，故剔除，其余所有因子載荷值全部大于0.5，修正后重新檢驗(yàn)問(wèn)卷整體KMO值為0.807，在0.8-0.9之間，表示很合適做因子分析，且顯著性0.000雙尾檢驗(yàn)顯著，表明量表的收斂度較好，滿足效度需求（見(jiàn)表3）。

表3 變量的Cronbachα系數(shù)、KMO及Bartlett球形度檢驗(yàn)

（二）以風(fēng)險(xiǎn)感知為中介作用的模型檢驗(yàn)。根據(jù)中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法（本文研究模型屬于SPSS宏中模型4），實(shí)證研究采用Sobel檢驗(yàn)，對(duì)本文中的風(fēng)險(xiǎn)感知在隱私關(guān)注和購(gòu)買行為關(guān)系中的中介效應(yīng)進(jìn)行更準(zhǔn)確的檢驗(yàn)。公式為[1]（1）：

表4 Sobel檢驗(yàn)公式說(shuō)明

計(jì)算Z值為2.47，表明在隱私關(guān)注和購(gòu)買行為之間，風(fēng)險(xiǎn)感知的中介作用是顯著的。本文通過(guò)對(duì)T值得檢驗(yàn)來(lái)作為假設(shè)檢驗(yàn)的判定標(biāo)準(zhǔn)[2]（P49）（見(jiàn)表5）：

表5 顯著性判定標(biāo)準(zhǔn)參考依據(jù)

模型檢驗(yàn)結(jié)果（見(jiàn)表6）表明，隱私關(guān)注對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買行為影響顯著，（B=0.247，t=4.016，p＜0.001），且當(dāng)放入中介變量后，隱私關(guān)注對(duì)購(gòu)買行為的直接影響依然顯著（B=0.160，t=2.700，p＜0.01）。隱私關(guān)注對(duì)風(fēng)險(xiǎn)感知的正向影響顯著（B0.241，t=3.905，p＜0.001），風(fēng)險(xiǎn)感知對(duì)購(gòu)買行為的正向影響也顯著（B=0.363，t=6.310，p＜0.001）。此外，隱私關(guān)注對(duì)購(gòu)買行為影響的直接效應(yīng)及風(fēng)險(xiǎn)感知的中介效應(yīng)在95%置信區(qū)間的Boot上、下限均不包含0（見(jiàn)表6），表明隱私關(guān)注不只直接顯著影響購(gòu)買行為，并且能夠在風(fēng)險(xiǎn)感知的中介效應(yīng)下間接影響購(gòu)買行為。實(shí)證結(jié)果計(jì)算得直接效應(yīng)占總效應(yīng)的64.78%，間接效應(yīng)占比為35.22%，說(shuō)明風(fēng)險(xiǎn)感知在模型中為部分中介。相關(guān)指標(biāo)見(jiàn)表6、表7。

表6 風(fēng)險(xiǎn)感知的中介效應(yīng)模型檢驗(yàn)

表7 Sobel回歸分析結(jié)果

四、路徑模型分析與假設(shè)檢驗(yàn)

本文采用消費(fèi)者隱私關(guān)注、風(fēng)險(xiǎn)感知、購(gòu)買行為3個(gè)潛變量建構(gòu)結(jié)構(gòu)方程模型，通過(guò)SPSS24.0軟件轉(zhuǎn)換計(jì)算得到3個(gè)最終目標(biāo)變量，然后運(yùn)用AMOS23.0軟件和結(jié)構(gòu)方程模型分析的方法得到隱私關(guān)注對(duì)購(gòu)買行為的結(jié)構(gòu)方程模型（見(jiàn)圖2）。

圖2 隱私關(guān)注對(duì)購(gòu)買行為的結(jié)構(gòu)方程模型

根據(jù)圖2中的結(jié)果以及該結(jié)構(gòu)模型的路徑系數(shù)和相關(guān)指標(biāo)（見(jiàn)表8），對(duì)本文提出的研究假設(shè)項(xiàng)H1-H3進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)路徑檢驗(yàn)。從表8可知，假設(shè)H2的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0.241，因此隱私關(guān)注對(duì)風(fēng)險(xiǎn)感知存在正向影響，說(shuō)明用戶對(duì)隱私關(guān)注程度越高，對(duì)隱私的風(fēng)險(xiǎn)感知越敏感；假設(shè)H1的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0.160，隱私關(guān)注正向顯著影響購(gòu)買行為，依據(jù)本文實(shí)證研究的量表題項(xiàng)（見(jiàn)表2），結(jié)果表明，用戶對(duì)于隱私關(guān)注的重視度會(huì)影響其在購(gòu)買時(shí)的規(guī)避行為，包括更換平臺(tái)或者減少平臺(tái)的使用甚至選擇放棄交易；假設(shè)H3的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0.363，風(fēng)險(xiǎn)感知正向顯著影響購(gòu)買行為，表明風(fēng)險(xiǎn)感知會(huì)減弱消費(fèi)者購(gòu)買行為。因此，研究結(jié)果支持了假設(shè)檢驗(yàn)，假設(shè)H1、H2、H3皆成立。

表8 模型路徑系數(shù)

結(jié)論

（一）實(shí)證結(jié)論。

1.消費(fèi)者的隱私關(guān)注程度越高，消費(fèi)者的購(gòu)買行為意愿越低，呈現(xiàn)更換平臺(tái)或者減少使用甚至放棄交易的規(guī)避行為。

2.消費(fèi)者購(gòu)買行為受多方因素影響，不僅隱私關(guān)注對(duì)其有顯著影響，消費(fèi)者對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)感知的敏感程度越高也會(huì)減弱消費(fèi)者在社交電商模式下的購(gòu)買行為。

3.風(fēng)險(xiǎn)感知在本文中起到部分中介作用，隱私關(guān)注對(duì)風(fēng)險(xiǎn)感知正向顯著影響，用戶對(duì)隱私關(guān)注越重視，對(duì)隱私信息的風(fēng)險(xiǎn)感知越敏感。

（二）研究不足。

1.在此實(shí)證研究中僅考察了一個(gè)中介變量—風(fēng)險(xiǎn)感知，對(duì)于其他控制變量例如性別、年齡暫未放入模型中進(jìn)行檢驗(yàn)分析，關(guān)聯(lián)變量的不同也會(huì)影響結(jié)論。

2.樣本收集和選取的數(shù)量和廣泛度不夠，從人口統(tǒng)計(jì)變量結(jié)果可知，本文研究樣本中學(xué)生占比65.2%，所以整體具有一定局限性。在未來(lái)研究中應(yīng)增加樣本的數(shù)量和范圍覆蓋度以此保證隱私關(guān)注與購(gòu)買行為關(guān)系的規(guī)律可推敲性。

3.本文對(duì)隱私關(guān)注維度細(xì)化未進(jìn)行詳細(xì)的探討，信息收集和信息使用對(duì)購(gòu)買行為是如何影響的猶待進(jìn)一步深化分析。

（三）建議。

1.減少消費(fèi)者風(fēng)險(xiǎn)感知。在大數(shù)據(jù)和虛擬化的社交電商模式背景下，不僅消費(fèi)者對(duì)于自身隱私信息的保護(hù)非常必要，為降低消費(fèi)者因其自身對(duì)于隱私信息的重視度而帶來(lái)的對(duì)于平臺(tái)使用的規(guī)避行為，平臺(tái)服務(wù)商也必須加強(qiáng)對(duì)于消費(fèi)者隱私信息的保護(hù)的重度。在本文研究中風(fēng)險(xiǎn)感知是消費(fèi)者出現(xiàn)規(guī)避行為的主要因素之一，所以降低消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)也是平臺(tái)服務(wù)商提高消費(fèi)者購(gòu)買意愿的切入口之一。

第一，提高平臺(tái)的支付可靠性和安全性。消費(fèi)者的購(gòu)買行為的關(guān)鍵一步就在于是否愿意支付，而支付的方式是否值得信賴是用戶選擇的重要參考因素，所以平臺(tái)使用支付寶等第三方支付工具以及無(wú)理由七天退款的方式可以提高消費(fèi)者對(duì)于平臺(tái)的信賴度，從而降低風(fēng)險(xiǎn)感知。

第二，減少隱私信息的收集和非法使用。隱私信息的披露導(dǎo)致隱私信息安全問(wèn)題的出現(xiàn)，也是造成消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)的原因[3]，所以平臺(tái)應(yīng)提高保障用戶隱私信息的措施，比如第三方支付方式的使用避免過(guò)多隱私信息泄露的風(fēng)險(xiǎn)；平臺(tái)移動(dòng)設(shè)備的使用需要定期進(jìn)行安全檢查，防止有不法分子和病毒的侵入。

第三，從消費(fèi)者隱私信息保護(hù)視角出發(fā)，提升產(chǎn)品的質(zhì)量，重視售后服務(wù)，及時(shí)了解消費(fèi)者心理，重視雙向溝通。給消費(fèi)者安全感才能在競(jìng)爭(zhēng)激烈的社交電商模式大背景下贏得一席之地。

2.隱私政策管理機(jī)制。如今，僅僅依靠行業(yè)自律和尚有局限性的法律條規(guī)無(wú)法有效的保障消費(fèi)者的權(quán)益以及解決消費(fèi)者隱私信息的后患問(wèn)題。隱私問(wèn)題的日益凸顯，還需要外在力量進(jìn)行強(qiáng)制解決，否則隱私信息披露帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)引發(fā)的消費(fèi)者對(duì)于購(gòu)買行為的抵觸將成為整個(gè)電子商務(wù)行業(yè)的發(fā)展障礙。

第一，建立健全相關(guān)法律法規(guī)：相關(guān)部門應(yīng)建立健全的隱私保護(hù)機(jī)制，從根本上保障用戶的權(quán)利，從法律法規(guī)上約束社交電商服務(wù)商的不規(guī)范做法，做到有法可依；

第二，完善隱私條款和聲明：做到隱私信息的獲取和使用是在得到消費(fèi)者許可的前提下，應(yīng)通過(guò)醒目的方式提醒消費(fèi)者，并且尊重消費(fèi)者的知情權(quán)，強(qiáng)調(diào)平臺(tái)對(duì)于用戶個(gè)人信息的保障措施，并做出明確相關(guān)承諾，增強(qiáng)用戶對(duì)于平臺(tái)的信任。

平臺(tái)服務(wù)商和消費(fèi)者是一個(gè)雙向的關(guān)系，最終目的是為了在一個(gè)健康發(fā)展的社交電商模式下實(shí)現(xiàn)雙方共贏。所以平臺(tái)服務(wù)商要真正從消費(fèi)者角度出發(fā)，給消費(fèi)者安全感、信任感，降低風(fēng)險(xiǎn)感知，提高消費(fèi)者的認(rèn)同度，實(shí)現(xiàn)健康長(zhǎng)遠(yuǎn)的電商發(fā)展環(huán)境。