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Bickart and Schindier（2001）； Park and Kim（2008）； 群体参与 （GP） 消费者对网络团购的参与程度。 Lascu and Zinkhan（1999） 群体互动 （GI） 网络团购消费者之间关于网络团购商品的双向信息互动程度。 Ghose and Dou（1998）； O'Connor and O'Keefe（1997）； 群体一致 （GC） 群体对团购商品所持看法的一致程度。 Lascu and Zinkhan（1999） 信任 （C） 网络团购消费者对其他人的信赖程度。 Lascu and Zinkhan（1999） 成功经验 （SE） 消费者或周围人过去成功的团购经验或者基于他本身对团购的认知。 Lascu and Zinkhan（1999） 从众行为 （HB） 消费者在接受到他人的产品评价、购买意愿或购从众效应买行为的信息后，改变了自己的产品评价、购买意愿或购买行为，努力与他人保持一致的现象。 Triandis（1987）； Lascu and Zinkhan（1999） 3 数据分析 3.1 信度分析与因子分析 采用SPSS17.0进行可靠性分析，通过 Cronbach’s a系数来衡量问卷的信度，数据分125 析显示，问卷的Cronbach’s a系数为0.907，显示出较高的信度。此外，各变量的系数均在0.628以上，说明所使用的各变量及其度量的维度均体现出较高的一致性和稳定性，适合进行下一步的分析。 表3 信度分析结果 Tab.3 Reliability test's result 130 Cronbach's Alpha Cronbach's Alpha Based on Standardized Items No. of Items 0.907 0.907 33 采用SPSS17.0软件，对本研究的数据进行因子分析。表4为矩阵的KMO 值和Bartlett 球体检验值，结果显示KMO 值为0. 871，Bartlett 球体检验值在0. 001 的水平显著，表明进行主成分分析是合适的。经过主成分析取和最大方差旋转，析出特征值大于1 的5个供因子，方差解释率为62.579%。 135 表4 因子分析结果 Tab.4 KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0.871 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 2671.358 d/f 406 Sig. 0.000 3.2 实证假设检验分析 3.2.1 结构方程模型 140 本研究的假设检验使用AMOS 18.0进行结构方程建模和研究假设的验证。本研究的目的在于了解群体因素对消费者在网络团购中从众行为的影响及其相互间的关系。在研究过程中，本文采用结构方程对模型进行处理，计算每条路径的标准化回归系数（路径系数）和显著性，并构建模型的路径关系图，从而确定自变量、中间变量和因变量之间的因果关系。模型中有6个潜在变量 （Latent Variable）：在线评论、群体参与、群体互动、群体一致、信145 任、成功经验、从众行为，33个观察变量（observable Variable）间接地测量5个潜在变量。模型结构处理如图4所示。 图4 模型规范路径系数图 Fig.4 The standardized path coefficient graph of the model 150 3.2.2 模型拟合度优度检验 假设模型采用LISREL8.7 进行验证，表5为模型拟合度各项评价指数。基于拟合函数的指数χ2/df=3.17小于6，在可接受范围内 ；GFI值大于0.7，近似误差指数RMSEA=0.073，小于0.08，属于可以接受的范围；NFI=0.74、IFI=0.831、CFI=0.822，均大于0.7 ，并接近0.9，可以看出模型的拟合结果基本较好。 155 表5 模型拟合度分析 Tab.5 Results of fitting degree test Index Standard This model Accepted Good Absolute Fitting Degree Chi-square/d.f. <6.0 <3.0 3.17 GFI [0.70,0.9) >0.9 0.76 SRMR < 0.08 0.073 RMESA <0.08 <0.01 0.081 Contracted Fitting Degree PNFI > 0.5 0.672 PCFI > 0.5 0.545 Value-added Fitting Degree NFI >0.7 0.74 IFI > 0.7 0.831 CFI >0.7 0.822 3.2.3 模型假设检验分析 本文使用AM0S18.0结构方程的路径分析模型—递归模型进行假设的验证分析。递归模160 型的假设是变量之间存在回溯关系。如表6所示，p值为显著性，在p<0.001显著水平上，假设H1、H2、H5成立，在p<0.05水平上，H4成立。 表6 分析结果 Tab.6 Analysis of results Estimate S.E. C.R. P Hypotheses HB <--- OC .377 .071 5.297 *** H1 HB <--- GP .293 .072 4.058 *** H2 HB <--- GI -.037 .081 -.461 .899 H3 HB <--- GC 1.209 .368 3.288 .001 H4 HB <--- C .425 .082 5.173 *** H5 HB <--- SE .120 .064 1.894 .058 H6 GP <--- GI .571 .102 5.616 *** H7 165 经过分析，剔除原模型不成立的假设，保留验证成立的假设，总结结果如图5所示： Path significance：ap<0.01,bp<0.05 图5 验证后的模型 Fig.5 The model after verification 170 4 结论 本文通过对收集数据的分析，得出了群体因素对网络团购消费者从众行为影响的结果，主要有以下两个方面。 从数据分析的结果可以看出，消费者的从众行为很大程度上是由在线评论（0.38）和群体信任（0.42）决定，群体参与（0.29）也对消费者从众行为的影响很大。群体互动虽然对175 消费者从众行为没有直接的显著影响（0.57），但它对群体参与的影响很大并通过影响群体参与间接影响消费者的从众行为。从众行为模型中的变量：群体参与、群体互动、群体一致、群体信任与从众行为之间的假设关系在本研究中得到了检验，说明在网络团购中从众行为理论仍然有效。 本文引入了在线评论这一新的潜变量来进一步解释影响消费者从众行为的因素，它对消180 费者在网络团购中的从众行为影响较大（0.38）。这说明在互联网环境下，在线评论成为群体因素中新的表现形式，对消费者的从众行为产生影响。 网络团购作为网络购物的一部分，在国内外，研究主要是从现象、运作方式、团购模式、团购特点、团购的优势劣势、发展趋势和展望等力一面进行阐述。但总体上，目前很少有具体针对网络团购受众的从众行为的实证研究。本文是以网络团购消费者的从众行为为研究对185 象，以从众行为模型和在线客户评论影响力的归因模型为理论基础，引入在线评论变量，通过实证分析研究在线评论对模型的影响。 研究结果证明网络团购条件下，从众行为模型和在线客户评论影响力的归因模型仍具有解释力，也因此扩展了理论模型在网络团购领域的应用。此外，从电子商务长远发展的角度看，该模型对于网络团购推广和再一次激活具有一定意义：有助于互联网团购网站更深层次190 的了解用户的参与诉求，继续探索电子商务模式通过改善用户体验，提升用户使用意愿达到商业模式的再创新。 [参考文献] (References) [1] Anand,K.S. and Aron,R. Group-buying on the web: A Comparison of Price-Discovery 195 Mechanisms[J].Manangement Science,2003,Nov:1546-1562. [2] 中国互联网信息中心（CNNIC）.《第30次中国互联网络发展状况调查统计报告》.[R].http://www.cnnic.cn/gywm/xwzx/rdxw/2012nrd/201207/t20120723_32482.htm.2012. [3] Davis F,Bzgozzi R,Warshaw P. User acceptance of computer technology:a comparison of two theoretical models[J].Management Science,1989,35(8):982-1003. 200 [4] Bhatnagar A, Misra S, Rao H. On risk, convenience, and Internet shopping behavior [J].Communications of the ACM,2000,43(11):105. [5] Moon J, Kim Y. Extending the TAM for a World-Wide-Web context [J].Information&Management,2001,38(4):217-30. [6] Gefen D, Karahanna E,Straub D. Trust and TAM in online shopping:An integrated model[J].Mis 205 Quarterly,2003,27(1):51-90. [7] Bounie D, Bourreau M,Gensollen M,et al. The effect of online customer reviews on purchasing decision:The case of video games[M].ENST.2005. [8] Song J,Zahedi F. A theoretical approach to web design in e-commerce: a belief reinforcement model[J].Management Seience,2005,51(8):1219. 210 [9] Lascu,D.N.,&Zinkhan,G. Consumer conformity: review and applications for marketing theory and practice.Journal of Marketing Theory and Practice,7,3,1-12(1999). 学术论文网Tag：代写硕士论文 代写论文 代写代发论文 代发论文 |
