【導(dǎo)讀】論文（設(shè)計(jì)）主體均由本人獨(dú)立完成，沒(méi)有抄襲、剽竊他人已經(jīng)發(fā)表或未發(fā)表的研究成果行為。如出現(xiàn)以上違反誠(chéng)信的情況，本人愿意承擔(dān)相應(yīng)的責(zé)任。電子商務(wù)的興起，使得傳統(tǒng)的消費(fèi)模式有了一定的改變，越來(lái)越多的消費(fèi)者選擇了網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物這一新興的購(gòu)物模式，從而帶動(dòng)了我國(guó)B2C，C2C等電子商務(wù)的進(jìn)一步發(fā)展。與此同時(shí)，有關(guān)電子商務(wù)模式下的消費(fèi)者行為受到了研究者們的重視。研究獲得了一些有意義的啟示,為有關(guān)人員正確認(rèn)識(shí)網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者和進(jìn)行C2C服裝銷(xiāo)售的賣(mài)家提供了理論指導(dǎo)。網(wǎng)絡(luò)銷(xiāo)售平臺(tái)因具有產(chǎn)品多樣化、成本的降低和不受時(shí)間空間限制等優(yōu)勢(shì)，使得C2C擁有巨大的發(fā)展空間。

　　

【正文】 我有過(guò)成功的網(wǎng)購(gòu)服裝經(jīng)驗(yàn) 我認(rèn)為穿著經(jīng)歷中的對(duì)服裝評(píng)價(jià)會(huì)對(duì)下次 購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)生影響我的朋友認(rèn)為網(wǎng)上購(gòu)買(mǎi)服裝值得推薦 我的朋友成功的進(jìn)行過(guò)網(wǎng)上購(gòu)買(mǎi)服裝 購(gòu)買(mǎi)意愿 今后我會(huì)在網(wǎng)上購(gòu)買(mǎi)服裝 今后我會(huì)增加網(wǎng)上購(gòu)買(mǎi)服裝的次數(shù) 今后我會(huì)增加網(wǎng)購(gòu)服裝的數(shù)量 今后我會(huì)推薦他人購(gòu)買(mǎi)網(wǎng)上服裝 從結(jié)果可以看出，除了商品感知風(fēng)險(xiǎn)之外，，所以?xún)?nèi)部一致性相對(duì)較高。 因子分析因子分析是多元統(tǒng)計(jì)分析的一個(gè)重要分支。只要目的是濃縮數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)諸多變量的相關(guān)性研究，可以用假象的少數(shù)幾個(gè)變量，來(lái)表示原來(lái)變量的主要信息。在做因子分析之前，首先要判斷有待分析的一組數(shù)據(jù)是否適合做因子分析，根據(jù)巴特利特球度檢驗(yàn)和KMO檢驗(yàn)，KMO的統(tǒng)計(jì)取值在0~1之間，KMO越小，越不適合作因子分析。巴特利特球體檢驗(yàn)是從整個(gè)相關(guān)系數(shù)矩陣來(lái)考慮的，其統(tǒng)計(jì)值的顯著性概率小于等于a時(shí)，認(rèn)為相關(guān)系數(shù)矩陣顯著異于零，可以作因子分析。 引自 ，2002，315－316，小于1%，如表5。說(shuō)明數(shù)據(jù)具有相關(guān)性，相對(duì)適合做因子分析。表5. KMO檢驗(yàn)KMO 和 Bartlett 的檢驗(yàn)取樣足夠度的 KaiserMeyerOlkin 度量。.787Bartlett 的球形度檢驗(yàn)近似卡方df561Sig..000將所有變量進(jìn)行因子分析后得到9個(gè)因子的特征值大于1，%。由于因子比較多，圖表較大，見(jiàn)附錄二(1)解釋變量因子分析先分別對(duì)每個(gè)解釋變量做因子分析和效度分析。效度是指正確性程度，即測(cè)量工具確能測(cè)出其所要測(cè)量的特質(zhì)的程度。效度越高，即表示測(cè)量結(jié)果越能顯示其所要測(cè)量的對(duì)象的真正特性。效度是所有科學(xué)的測(cè)量工具所必須具備的條件。一般研究中通常采用驗(yàn)證性因子分析來(lái)進(jìn)行檢驗(yàn)收斂效度。本文采用標(biāo)準(zhǔn)化因子負(fù)荷分析來(lái)檢驗(yàn)量表的收斂效度。如表6表6. 因子分析效用表因素 題項(xiàng) 成分矩陣 KMO 商品感知 能通過(guò)網(wǎng)頁(yè)展示而正確感知服裝的面料 風(fēng)險(xiǎn) 能通過(guò)網(wǎng)頁(yè)展示而正確感知服裝的樣式 能通過(guò)網(wǎng)頁(yè)展示而正確感知服裝的尺碼 能通過(guò)網(wǎng)頁(yè)展示而正確感知服裝穿著效果 網(wǎng)頁(yè)展示 該店鋪網(wǎng)站界面設(shè)計(jì)優(yōu)美、利于瀏覽 質(zhì)量 網(wǎng)店能展示模特穿著效果圖 網(wǎng)店能展示服裝的真實(shí)顏色 網(wǎng)店能詳細(xì)準(zhǔn)確描述服裝的各項(xiàng)信息 網(wǎng)絡(luò)安全 網(wǎng)店提供的網(wǎng)絡(luò)支付方式安全，不會(huì)泄露銀行卡信息 網(wǎng)店提供安全的支付方式，不會(huì)付了錢(qián)收不到貨物 網(wǎng)店不會(huì)隨意泄露顧客隱私給其他廣告公司 網(wǎng)店不會(huì)擅自使用顧客隱私用作己用 賣(mài)家信譽(yù) 網(wǎng)店有很高的成交量 網(wǎng)店的好評(píng)率很高 買(mǎi)家對(duì)店鋪商品的好評(píng)多 賣(mài)家能很好的回復(fù)買(mǎi)家的評(píng)價(jià)與問(wèn)題 服務(wù)質(zhì)量 網(wǎng)店為客戶提供實(shí)時(shí)的交流平臺(tái) 0. .752 網(wǎng)店能方便的撤銷(xiāo)網(wǎng)絡(luò)訂單 網(wǎng)店能提供可靠的物流，費(fèi)用合理，發(fā)貨及時(shí) 網(wǎng)店能方便的撤銷(xiāo)網(wǎng)絡(luò)訂單 便捷性 網(wǎng)店有實(shí)用的導(dǎo)航，幫助我找到想要的商品 0. .685 網(wǎng)店提供便捷的購(gòu)買(mǎi)交易過(guò)程，省時(shí)，方便 網(wǎng)店提供便捷的退換貨服務(wù) 平臺(tái)質(zhì)量 網(wǎng)店所屬交易平臺(tái)連接速度快，頁(yè)面實(shí)用 網(wǎng)絡(luò)零售商提供很多有效信息，獲取資訊，便于比較 網(wǎng)店所屬交易平臺(tái)口碑很好，信用有保障 過(guò)往經(jīng)驗(yàn) 我有過(guò)成功的網(wǎng)購(gòu)服裝經(jīng)驗(yàn) 我認(rèn)為穿著經(jīng)歷中的對(duì)服裝評(píng)價(jià)會(huì)對(duì)下次購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)生影響 我的朋友認(rèn)為網(wǎng)上購(gòu)買(mǎi)服裝值得推薦 我的朋友成功的進(jìn)行過(guò)網(wǎng)上購(gòu)買(mǎi)服裝 通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析，本文所設(shè)計(jì)的量表具有良好的收斂效度，這表明題項(xiàng)與其潛變量之間共同方差大于題項(xiàng)與誤差之間的共同方差，表明本文所設(shè)計(jì)的量表具有良好的收斂效度，各題項(xiàng)都是相應(yīng)維度的有效指標(biāo)。(2)被解釋變量的因子分析，小于1%，如表7。說(shuō)明數(shù)據(jù)具有相關(guān)性，相對(duì)適合做因子分析。表7. 被解釋變量的KMO表KMO 和 Bartlett 的檢驗(yàn)取樣足夠度的 KaiserMeyerOlkin 度量。.651Bartlett 的球形度檢驗(yàn)近似卡方df6Sig..000將各被解釋變量進(jìn)行因子分析后得到1個(gè)因子的特征值大于1，%，如表8。表8. 被解釋變量因子分析解釋的總方差成份初始特征值提取平方和載入合計(jì)方差的 %累積 %合計(jì)方差的 %累積 %12.7443.5924.227提取方法：主成份分析。 相關(guān)分析（1）各解釋因子與被解釋因子之間的相關(guān)分析相關(guān)分析是描述客觀事物相互間關(guān)系的密切程度并用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)指標(biāo)表示出來(lái)的過(guò)程。兩個(gè)變量之間的相關(guān)程度通過(guò)相關(guān)系數(shù)r來(lái)表示。相關(guān)系數(shù)的值在1和1之間，但可以是此范圍內(nèi)的任何值。正相關(guān)時(shí)，r值在0和1之間；負(fù)相關(guān)時(shí)，r值在1和0之間。R的絕對(duì)值越接近1，兩個(gè)變量的關(guān)聯(lián)程度越強(qiáng)，r的絕對(duì)值越接近0，兩變量的關(guān)聯(lián)程度越弱。[23]本研究通過(guò)相關(guān)分析探討期望績(jī)效、努力期望、社會(huì)影響、感知成本、感知風(fēng)險(xiǎn)、便利條件對(duì)第三方支付使用意愿的相關(guān)關(guān)系。本研究采用PEARSON相關(guān)系數(shù)的單尾檢驗(yàn)，結(jié)果如表9。 表9. 各影響因素對(duì)購(gòu)買(mǎi)意愿的相關(guān)分析結(jié)果 相關(guān)性a購(gòu)買(mǎi)意愿商品感知網(wǎng)頁(yè)展示網(wǎng)絡(luò)安全賣(mài)家信譽(yù)服務(wù)質(zhì)量便捷性平臺(tái)質(zhì)量過(guò)往經(jīng)驗(yàn)購(gòu)買(mǎi)意愿Pearson 相關(guān)性1.615**.726**.510**.581**.593**.487**.657**.826**顯著性（單側(cè)）.000.000.000.000.000.000.000.000**. 在 .01 水平（單側(cè)）上顯著相關(guān)。*. 在 水平（單側(cè)）上顯著相關(guān)。a. 列表 N=80 從表中我們不難看出所有的影響因素的與用戶購(gòu)買(mǎi)意愿存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。接下來(lái)對(duì)各個(gè)變量進(jìn)行最后一步的回歸分析，進(jìn)一步分析各解釋變量與被解釋變量的關(guān)系。（2）網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物感知易用對(duì)有用性的相關(guān)分析表10. 感知易用與感知有用相關(guān)性表相關(guān)性感知有用感知易用感知有用Pearson 相關(guān)性1.737**顯著性（雙側(cè)）.000N8080**. 在 .01 水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)。從表10中我們不難看出感知易用和感知有用存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。 回歸分析回歸分析主要在了解自變量與因變量之間的因果關(guān)系。其方法是將所要研究的變數(shù)區(qū)分為自變數(shù)與因變數(shù)，利用所獲得的樣本資料做估計(jì)模型中的參數(shù)。但是為了保證模型的準(zhǔn)確性，必須要對(duì)回歸模型是否存在多重共線性、異方差和序列相關(guān)這三大問(wèn)題進(jìn)行研究[23]。(1)多重共線性檢驗(yàn)多重共線性是指解釋變量之間存在嚴(yán)重的線性相關(guān)，如存在則不適合用回歸分析。多重共線性是否存在可以用方差膨脹因子（VIF）指數(shù)衡量，一般來(lái)說(shuō)當(dāng)0VIF10則表示不存在多重共線性。[23]~，表示本回歸模型不存在多重共線性。表11. 回歸分析檢驗(yàn)性表模型相關(guān)性共線性統(tǒng)計(jì)量零階偏部分容差VIF1(常量)商品感知.615.245.095.631網(wǎng)頁(yè)展示.726.273.107.414網(wǎng)絡(luò)安全.510.238.092.678賣(mài)家信譽(yù).581.261.101.614服務(wù)質(zhì)量.593.249.097.556便捷性.487.324.128.677平臺(tái)質(zhì)量.657.404過(guò)往經(jīng)驗(yàn).826.640.313.443(2)序列相關(guān)檢驗(yàn) 序列相關(guān)（自相關(guān)）是指模型中不同的殘差項(xiàng)間存在相關(guān)關(guān)系。序列相關(guān)問(wèn)題是否存在可以用DW值檢驗(yàn)。[23]如表12，所以本回歸模型不存在序列相關(guān)問(wèn)題。表12. DW，R,R方表模型RR 方調(diào)整 R 方標(biāo)準(zhǔn) 估計(jì)的誤差DurbinWatson1.927a.859.843.21064R2=，調(diào)整后的R2=，模型擬合度符合要求(3)回歸分析結(jié)果如表13我們可以看出，除了平臺(tái)質(zhì)量這一項(xiàng)外，其他的幾項(xiàng)假設(shè)都得到的驗(yàn)證。表13. 首次回歸分析表表模型tSig.相關(guān)性共線性統(tǒng)計(jì)量零階偏部分容差VIF1(常量).026商品感知.037.615.245.095.631網(wǎng)頁(yè)展示.019.726.273.107.414網(wǎng)絡(luò)安全.043.510.238.092.678賣(mài)家信譽(yù).026.581.261.101.614服務(wù)質(zhì)量.033.593.249.097.556便捷性.005.487.324.128.677平臺(tái)質(zhì)量.862.657.404過(guò)往經(jīng)驗(yàn).000.826.640.313.443根據(jù)上述的回歸分析結(jié)果，我們知道有7個(gè)假設(shè)得到了驗(yàn)證，分別是假設(shè)2，假設(shè)3，假設(shè)4，假設(shè)5，假設(shè)6，假設(shè)8和假設(shè)10。進(jìn)行二次回歸，進(jìn)一步證明了一次回歸結(jié)果，如表14。表14. 二次回歸分析表表表模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.共線性統(tǒng)計(jì)量B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版容差VIF1(常量).248.023商品感知.134.063.119.036.632網(wǎng)頁(yè)展示.127.052.162.016.450網(wǎng)絡(luò)安全.103.050.110.042.695賣(mài)家信譽(yù).106.045.126.020.698服務(wù)質(zhì)量.105.048.128.032.577便捷性.167.057.154.005.709過(guò)往經(jīng)驗(yàn).400.057.470.000.444a. 因變量: 購(gòu)買(mǎi)意愿根據(jù)上述的分析結(jié)果，得到消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)決策影響因素的模型中，平臺(tái)因素對(duì)C2C模式下的服裝類(lèi)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)決策不起支持作用。這里的平臺(tái)主要是指例如淘寶，百度有啊等平臺(tái)的網(wǎng)站構(gòu)建的質(zhì)量等等，這些部隊(duì)消費(fèi)購(gòu)買(mǎi)決策起作用。，過(guò)往經(jīng)驗(yàn)對(duì)C2C服裝類(lèi)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)決策的影響很大，這是可以理解的，因?yàn)?，網(wǎng)上購(gòu)物并不像實(shí)體商店，可以親身感受，所以過(guò)往的經(jīng)驗(yàn)就顯得尤為重要。人口因素：由于本次問(wèn)卷的發(fā)放對(duì)象周?chē)瑢W(xué)比較多，網(wǎng)絡(luò)參與度都很高 ，所以?xún)H僅可以得到的結(jié)果是，受過(guò)良好教育的青年人普遍都有C2C購(gòu)物的經(jīng)歷，與收入多少，是男是女的關(guān)系不大。感知有用相關(guān)因素和網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物意向：在假設(shè)中，我們把商品感知、網(wǎng)頁(yè)展示、網(wǎng)絡(luò)安全、賣(mài)家信譽(yù)、服務(wù)質(zhì)量做為消費(fèi)者感知有用的影響因素，在分析結(jié)果中我們看到，這五個(gè)因素都通過(guò)了相關(guān)性檢驗(yàn)，比如說(shuō)網(wǎng)絡(luò)安全這是網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物區(qū)別于傳統(tǒng)購(gòu)物的地方，消費(fèi)者希望有一個(gè)安全的購(gòu)物環(huán)境，這也是購(gòu)物的前提。 網(wǎng)上購(gòu)買(mǎi)服裝不同于其他產(chǎn)品，因?yàn)榉b產(chǎn)品的特殊性，在網(wǎng)絡(luò)上，消費(fèi)者對(duì)服裝的大部分認(rèn)識(shí)都由商品的展示產(chǎn)生。展示主要包括電子圖片和文字描述，這對(duì)正確認(rèn)識(shí)服裝感知易用相關(guān)因素和網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物意向：在假設(shè)中，我們把便利性、網(wǎng)站系統(tǒng)質(zhì)量作為為消費(fèi)者感知易用的影響因素，在分析結(jié)果中我們看到，所屬平臺(tái)質(zhì)量被剔除。首先便利性仍然是重要的因素。根據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展中心的報(bào)告，自2000年來(lái)，網(wǎng)上購(gòu)物的主要原因，排在第一位的始終是節(jié)省時(shí)間。而網(wǎng)站所屬平臺(tái)的質(zhì)量，消費(fèi)者不太在乎，因?yàn)橄嚓P(guān)店鋪可以提供高質(zhì)量的保證比較來(lái)得可靠，而網(wǎng)速這些指標(biāo)，消費(fèi)者并不太考量。具體如表15：表15. 修正后因素表因子內(nèi)容顯著性支持性H2商品感知的準(zhǔn)確定和消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物意向成正相關(guān)顯著相關(guān)支持H3網(wǎng)頁(yè)展示的質(zhì)量和消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物意向成正相關(guān)顯著相關(guān)支持H4消費(fèi)者感知網(wǎng)絡(luò)安全和網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物意向成正向相關(guān)顯著相關(guān)支持H5賣(mài)家信譽(yù)和網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物意向成正向相關(guān)顯著相關(guān)支持H6服務(wù)質(zhì)量和網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物意向成正向相關(guān)顯著相關(guān)支持H7消費(fèi)者感知網(wǎng)上購(gòu)物易用會(huì)對(duì)感知網(wǎng)上購(gòu)物有用產(chǎn)生影響顯著相關(guān)支持H8消費(fèi)者感知網(wǎng)上購(gòu)物方便會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物意向產(chǎn)生影響顯著相關(guān)支持H9所屬網(wǎng)站的質(zhì)量和消費(fèi)者的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物意向成正向相關(guān)剔除不支持H10以往經(jīng)驗(yàn)對(duì)消費(fèi)者的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物意向產(chǎn)生影響顯著相關(guān)支持剔除平臺(tái)因素后，感知易用性既是便捷性，并根據(jù)二次回歸分析中的非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)寫(xiě)出他們之間相關(guān)因子。修正后的模型如圖17。圖17. 修正后影響因素模型第五章 研究結(jié)論與展望，閱讀了有關(guān)消費(fèi)者行為的各類(lèi)文獻(xiàn)和網(wǎng)絡(luò)消