隨著電子商務的不斷發展，國內網上交易的不誠信甚至詐騙行為也不斷增多，詐騙手段也日趨高端，對電子商務平臺的良好運轉帶來較大困擾。目前，電子商務消費者信任已成為制約電子商務發展和轉型的重要因素。

　　內容摘要：本文采用結構方程模型，根據調查數據檢驗了社交網絡屬性對電子商務消費者信任的影響。結果顯示，社交網絡各項屬性總體上對電子商務消費者信任有明顯的正向影響。對此，文章基于賣家、買家和電子商務平臺三個方面，提出了促進電子商務消費者信任的對策建議。

　　關鍵詞：中國核心期刊投稿網,社交網絡屬性,電子商務,消費者信任

　　目前新型網絡技術和社交網絡服務已在全國范圍不斷擴散，通過社交網絡的傳播，可以實現社交互動，不斷促進電子商務活動的社會化。社交網絡的目的在于利用社交網絡屬性來推動網絡消費和商品傳播，提升消費者網絡購物的體驗，提高消費者對電子商務的信任度。在社交網絡快速發展的環境下，如何良性利用社交網絡中的各種屬性，積極為電子商務消費者信任服務，已成為當前學術界研究的熱點問題。本文致力于挖掘社交網絡中的多種屬性，分類研究這些社交網絡屬性對電子商務消費者信任的影響，為以后更深層的研究提供一定借鑒。

　　模型框架及理論假說

　　根據Sultan的觀點，電子商務消費者信任的影響因素既存在一定的消費特性，也存在一定的網站特性。在這個層面上，筆者認為社交網絡屬性可能對電子商務消費者信任產生一定影響。本文基于Davis在1989年提出的技術接受模型框架，建立電子商務消費者信任模型。技術接受模型是以技術接受為基礎的，而電子商務平臺在本質上屬于一種信息技術，因此對于電子商務消費者信任問題的研究，可以采用技術接受模型。技術接受模型(Technology Acceptance Model，簡記為TAM)提出了影響信任或接受程度的兩個重要因素：一是感知有用性(Perceived Usefulness)，它反映了消費者認為使用某個產品或系統促進其工作效率提升的程度;二是感知易用性(Perceived Ease of Use)，它反映了消費者認為使用某個產品或系統的容易程度。基于技術接受模型，文章構建電子商務消費者信任模型，如圖1所示。

　　本文著重研究社交網絡屬性對電子商務消費者信任的影響，綜合已有文獻的研究基礎，筆者認為網絡消費者之間的關系程度、網絡好友對產品的購買信息、網絡好友的消費專業性、網絡賣家的溝通能力、網絡賣家的信譽程度等社交網絡屬性都可能影響消費者在電子商務平臺下的網絡消費行為。為此，本文將社交網絡屬性分為網絡好友屬性和網絡賣家屬性兩類，其中網絡好友屬性包括社會中的真實好友推薦、純粹網絡好友的推薦、網絡好友的交易信息、網絡好友的購買專業性、消費者與網絡好友的情感交互程度、消費者對社會網絡的信任;網絡賣家屬性包括賣家的交易溝通性和賣家聲譽度。根據這些社交網絡屬性，首先提出8個待檢驗假說，具體見表1。

　　實證模型及量表設計

　　(一)實證模型

　　基于前面構建的電子商務消費者信任的技術接受模型，本文采用結構方程模型方法進行檢驗性的因子和路徑分析，驗證前面提出的假說是否成立。根據結構方程模型的基本原理，可將模型分解為量測方程和結構方程兩個部分。其中，量測方程定量反映了潛變量與指標的關系，結構方程則量化反映潛變量與潛變量之間的關系。潛變量與指標關系的量測方程具體形式如式(1)和式(2)所示：

　　X=Λxξ+δ (1)

　　Y=Λyη+ε (2)

　　其中，X表示由外源指標所組成的向量集;Y則表示由內生指標組成的向量集;Λx衡量了外源指標和外源潛變量的關系，由外源指標在外源變量上的因子載荷矩陣來表示;Λy衡量了內生指標和內生潛變量的關系，由內生指標在內生變量上的因子載荷矩陣來表示;ξ表示由外源潛變量組成的向量集;η表示由內生潛變量組成的向量集;δ為外源變量的隨機誤差項;ε為內生變量的隨機誤差項。

　　衡量潛變量與潛變量之間關系的結構方程如下：

　　η=Bη+Γξ+ε (3)

　　其中，B為衡量內生潛變量之間關系的矩陣;Γ為衡量外生潛變量對內生潛變量影響的矩陣;ε為隨機誤差項，反映了結構方程中不能被解釋的成分。

　　(二)量表設計

　　根據前文提出的社交網絡屬性指標的相關理論假說，設計問卷調查所需的量表。基于現有的研究基礎，本文采用Likert七點尺度量表方法進行設計。對前文提出的八大因素(社會中的真實好友推薦、純粹網絡好友的推薦、網絡好友的交易信息、網絡好友的購買專業性、消費者與網絡好友的情感交互程度、消費者對社會網絡的信任、賣家的交易溝通性、賣家聲譽度)分別設計量表項目，假設8個因素的變量名稱分別為ξ1、ξ2、ξ3、ξ4、ξ5、ξ6、ξ7、ξ8，因素集為 ξ = {ξ1、ξ2、ξ3、ξ4、ξ5、ξ6、ξ7、ξ8}。量表項目以電子商務消費者購買決策的步驟為脈絡進行問題設計，具體為客戶對購買需求的認知、客戶對信息的搜索、客戶對購買信息的對比和最終的產品購買。

　　“社會中的真實好友推薦”相關量表項目包括：我會同社會中的真實好友商討欲在網上購買的商品;社會中的真實好友往往能向我提供欲購買商品的有效新信息;社會中的真實好友對商品購買信息的推薦很可能影響我對電子商務網站的選擇;我覺得社會中真實好友推薦的電子商務網站往往能帶給我更好的購物體驗。

　　“純粹網絡好友的推薦”相關量表項目包括：我會同網絡好友商討欲在網上購買的商品;網絡好友往往能向我提供欲購買商品的有效新信息;網絡好友對商品購買信息的推薦很可能影響我對電子商務網站的選擇;我覺得網絡好友推薦的電子商務網站往往能帶給我更好的購物體驗。

　　“網絡好友的交易信息”相關量表項目包括：我很有意愿選擇好友光顧過的電子商務網站;好友在網站上的交易經驗往往能為我提供購買商品的有效信息;好友在網站上的購物經驗對我購買商品的網站選擇產生重要影響;好友在網站上的交易經驗對我購買商品的決策選擇產生重要影響。 　　“網絡好友的購買專業性”相關量表項目包括：我覺得能為我提供建議的好友往往對該商品具有較豐富的經驗;在我決定購買商品之前，經常會向具有購買專業性的好友咨詢意見;好友的購買專業性對我購買商品的網站選擇產生重要影響;網絡好友的購買專業性對我購買商品的決策選擇產生重要影響。

　　“消費者與網絡好友的情感交互程度”相關量表項目包括：網絡好友經常會來光顧我的主頁;我也會經常光顧網絡好友的主頁;我愿意和網絡好友進行長時間的交流;我愿意與網絡好友交流自身的隱私信息。

　　“消費者對社交網絡的信任”相關量表項目包括：社交網絡好友向我提供的信息往往是可靠的;社交網絡好友往往會最大限度地幫助我;社交網絡好友對我的購買需要十分關照;我覺得社交網絡中的欺詐行為要比一般網絡環境少。

　　“賣家的交易溝通性”相關量表項目包括：我會經常光顧較熟悉賣家的電子商務網站;我覺得與賣家的良好溝通往往能為我提供購買商品的有效信息;在我購買商品之前，經常會與賣家進行商品信息的交流;我能在與賣家的溝通中獲得積極體驗。

　　“賣家聲譽度”相關量表項目包括：我會經常光顧聲譽度較高的賣家的電子商務網站;我覺得聲譽度較高的賣家往往具有更多的客戶購買量;我經常會對比賣家的聲譽度;賣家的聲譽度對我購買商品的決策選擇產生重要影響。

　　本文以社交網絡屬性的消費者信任為研究變量(η)，以消費者的態度和購買行為為切入點進行項目設置，最終構建量表項目如下：網絡好友對商品的購買建議是值得信任的;網絡好友的購物經驗能增進我對賣家的購買信任度;我經常會選擇和購買網絡好友為我推薦的商品;社交網絡好友的購買參與往往能進一步提高我對賣家的信任度;與網絡賣家的社交溝通能增進我的購買信任度;聲譽度較高的賣家往往是值得信任的。

　　實證結果及分析

　　(一)數據搜集

　　本文主要針對社會網絡環境下電子商務平臺的消費者購買信任進行研究，考慮到電子商務和社交網絡用戶基本以年輕人居多，因此本文的問卷調查對象主要為年輕人群體。通過電子郵件的形式發放問卷，最終回收問卷208份，根據問卷提供信息對問卷進行刪減，最終得到有效問卷173份，有效率為83.17%。

　　(二)信度和效度檢驗

　　為了使收集的數據更加真實地反映社交網絡屬性及電子商務消費者信任的情況，從而使本文的實證結果更具實際意義，首先對樣本數據進行了信度和效度檢驗。利用SPSS軟件，根據Cronbach`s α系數進行信度檢驗，結果發現所有變量的信度均高于標準信度有效值0.7，這充分反映了本文收集的數據是可信的。其次，通過主成分分析，發現同一變量下問卷項目的最大載荷都具有聚積性，而且任意變量相對其他不同變量的最大載荷均超過0.5，不存在變量橫跨的特征。因此，本文認為設計的量表具有較高的區分效度。

　　(三)實證分析

　　利用Lisrel軟件對數據進行結構方程估計，以量表項目為觀測值，8個反映社交網絡屬性的因素為潛變量，電子商務消費者信任度為因變量，構建式(1)、式(2)中外源潛變量組成的向量集和內生潛變量組成的向量集如下：

　　(4)

　　η=(0.82，0.84，0.71，0.76，0.78，0.84) (5)

　　根據變量數據對模型進行擬合，結果見表2。由表2的擬合程度數據可知，本文結構方程模型的擬合效果良好，能夠較切實際地反映社交網絡屬性與電子商務消費者信任之間的關系。

　　下面對前面的假說進行實證檢驗，本文設定路徑系數的顯著性水平標準為0.05，即回歸系數的t統計量達到1.96以上，則假說顯著成立;路徑系數的弱顯著水平標準為0.1，即回歸系數的t統計量達到1.64以上，則假說為弱顯著成立。由Lisrel軟件得到檢驗結果如表3所示。

　　根據表3的結果可知，除了客戶與網絡好友的情感交互程度這個變量對電子商務消費者信任的影響路徑不顯著之外，其余7個變量對電子商務消費者信任的影響路徑都為正，且通過一定的顯著性水平，因此真實好友推薦、純粹網絡好友的推薦、網絡好友的交易信息、網絡好友的購買專業性、消費者對社會網絡的信任、賣家的交易溝通性、賣家聲譽度對電子商務消費者信任度的提高都有明顯的促進作用。其中，真實好友推薦、純粹網絡好友的推薦、網絡好友的交易信息、網絡好友的購買專業性、消費者對社會網絡的信任這5項指標來源于社交網絡中的買家與買家，賣家的交易溝通性、賣家聲譽度這兩項指標來源于社交網絡中的買家與賣家。綜合實證結果，社交網絡各項屬性總體上對電子商務消費者信任有明顯的正向影響，因此無論是消費者還是賣家都要注重社交網絡這一重要平臺，爭取通過這一網絡平臺獲得對自己有利的信息。

　　結論及建議

　　本文采用結構方程模型，并結合問卷調查數據實證檢驗了社交網絡屬性對電子商務消費者信任的影響。結果顯示，社交網絡各項屬性總體上對電子商務消費者信任有明顯的正向影響，社交網絡屬性中尤其是真實好友推薦、純粹網絡好友的推薦、網絡好友的交易信息、網絡好友的購買專業性、消費者對社會網絡的信任、賣家的交易溝通性、賣家聲譽度這7項指標對電子商務消費者信任有明顯的正向影響。根據本文的研究，筆者最后從賣家、買家和電子商務平臺三個方面提出相關對策建議。

　　首先，對于賣家方面的建議：

　　加強與消費者的溝通。首先，在與買家的交涉過程中，賣家要本著“人本”觀念，積極從買家的角度考慮，從言行上和實際服務上讓買家感到購買信息的可信性，讓買家對購買的商品有充分的認識，讓買家更具有購買安全感，積極博得買家的購買信任。其次，賣家也要扮演買家的角色，不斷在社交網絡中結交好友，并與網絡好友進行友善交流溝通。在與網絡好友的溝通過程中，不僅要關注賣家自身店鋪經營的商品，更應該關注好友對同類型的或可替代性較強商品的評價，擴大賣家對市場的認識面。 　　積極獲取社交網絡提供的信息。首先，積極關注店鋪各商品的買家評論。根據理論分析聯系實證檢驗的結果，我們認為消費者的交易經驗對提高電子商務消費信任度有重要影響，而交易經驗從平時各種交易活動中積聚，因此交易經驗與交易后的評價有重要聯系。所以，賣家要時刻關注買家評論，根據商品的評論性質來改進商品質量和服務。其次，賣家應主動咨詢周邊朋友，為完善產品經營服務質量和提高電子商務消費信任度提供更多的建議。這樣的行動不僅能使賣家更直接地獲得有效改進方案，也能通過周邊朋友的宣傳獲得更廣泛的購物信息來源。

　　誠信經營，優化服務，努力提高聲譽度。由于買家在購物之后會對商品進行評價，因此賣家的聲譽度是衡量信用的重要指標。由此可見，賣家在網絡經營活動中應盡量避免不公平、不誠信的交易情況，為消費者提供優質的產品和服務，盡量提高消費者對自己的滿意度。若在交易過程中發生一定沖突，賣家應及時采取措施補救，積極聯系買家，留住老客戶。

　　其次，對于買家方面的建議：

　　提高警惕，安全網上購物。首先，買家要本著嚴謹購物的心態，積極查閱信息，獲取各種詐騙手段的防范和應對策略，做到網上購物保持公平。其次，要對商品及價格有充分的認識，切不可貪小便宜而盡量購買廉價商品，否則很可能既損害與賣家的關系，又無法獲取滿意的解決辦法。再次，積極與好友洽談購物安全防范經驗，提高自己對安全購物的感知能力。

　　文明社交溝通，獲取有效信息。第一，積極在社交環境中結識益友，并與好友進行多方位交流溝通，促進自己的購物經驗提升;第二，在購物前積極與賣家進行溝通，有效了解所要購買商品的更多信息;第三，獲取良好的購物經驗，要積極與好友分享，不但可以增強好友購物經驗，還可以通過交流升華經驗。

　　最后，對于電子商務平臺方面的建議：

　　積極規范賣家聲譽度。根據目前的交易平臺狀況，制定分層次的金額等級，若交易者守信完成交易，可獲得額外信用分，反之則扣除相應分數。進一步規范交易失信處理機制，采用“快升慢降”的方法約束交易失信行為。

　　完善第三方交易機制，提高交易安全性。由于消費者可能有一部分金額儲存在支付平臺內，因此電子商務平臺要加強支付平臺的安全機制，謹防盜騙行為。完善支付平臺相關法律，使消費者的“電子貨幣”有安全保障，切實維護消費者的合法權益。

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