（企业管理专业论文）基于TAM的网络口碑信任度研究.pdf

上海交通大学硕士学位论文 基于 tam 的网络口碑信任度研究 4 基于 tam 的网络口碑信任度研究 摘要 随着互联网的日益普及与飞速发展，网络口碑对于营销的影响力逐渐凸 现。 尽管网络口碑的强大作用已引起了普遍关注， 但其特有的可信度问题及其 作用机理还没有引起充分的重视。 本文在传统口碑模型及网络口碑模型的基础上， 沿着网络在线人际维度的 主线展开，并融入了 tam 理论，深入探索了消费者对网络口碑信任度的影响 因素。概括而言，本文的主要贡献包括： 首先， 对传统口碑及网络口碑的基本概念和理论进行了梳理， 尤其是对网 络口碑国内外的现状进行了归纳。 考虑到网络口碑的传播平台， 对虚拟社区和 电子商务的相关研究进行了综述，并引入了 tam 理论，对网络口碑及其相关 研究的思路进行了网状的系统整理。 第二， 提出了网络口碑可信度模型框架， 以社会网络理论和 tam 为基础， 提出了基于在线人际维度并以网络站点环境维度为补充的两方面的网络口碑 信任度概念模型。 该模型的创新之处首先在于理清了消费者口碑信任度的影响 维度，将 tam 理论融入网络口碑研究模型；其次，基于信任理论，将信任以 人际信任和制度信任两个维度作为中介变量纳入网络口碑研究模型， 以能够更 加清晰准确地把握消费者网络口碑信任度影响因素及作用路径； 最后， 构建了 结构完整的网络口碑信任度模型及研究假设。 上海交通大学硕士学位论文 基于 tam 的网络口碑信任度研究 5 第三，阐述正式调查实施原则与过程，以数码电子类产品消费者为实证研 究对象， 根据调查数据， 利用结构方程模型分析方法对所设定的模型进行分析， 并且根据结果对研究模型做出必要的修正和优化， 对研究结果进行讨论。 结果 表明， 模型对数据有较好的拟合优度， 证明了基于在线人际维度及网络站点环 境维度来解释消费者网络口碑信任度的做法具有合理性。 第四， 选取了最具人气的三个数码类产品电子商务网站及三个数码类产品 虚拟社区，对其网络口碑的内容及性质进行了定性研究，并在研究的基础上， 提出并验证了以网站类型作为调节效应的研究假设及作用机理。 最后，在当前研究的基础之上分析了本研究的理论拓展及实践意义，并讨 论了研究的局限性，并对未来的研究方向做出了展望。 关键词：网络口碑，信任，tam，虚拟社区，电子商务 上海交通大学硕士学位论文 基于 tam 的网络口碑信任度研究 6 a research on the trust of electronic word of mouth based on tam abstract with the increasing popularization and rapid development of internet, electronic word of mouth （ewom） is exerting a stronger influence on marketing. through the powerful effect of ewom has attracted wide attention, its unique trust issue as well as its working mechanism has not been fully studied. on the basis of traditional word of mouth and ewom, this paper follows the two main streams of online relationship dimension and the website environment dimension, and in-depth research on influence factors of consumer trust to ewom is conducted by merging tam into the model. generally speaking，the major contribution of this paper includes： firstly，the basic concepts and theories of traditional as well as ewom is combed, and latest research about ewom both at home and abroad are summarized. considering the transmission platform of ewom, research summary is also focused on virtual community and e-commerce. with the introduction of tam, a systematic overview is done with the net of thought of ewom and related researches. secondly，the model of ewom trust from both perspective：of relationship 上海交通大学硕士学位论文 基于 tam 的网络口碑信任度研究 7 dimension as domain and website dimension as supplement are put forward based on social network theory and tam. the innovation of this model is that it merged tam to ewom model as the first time. moreover, trust is broken down to relationship trust and institutional trust, and introduced into research model as mediator based on trust theory, which helps with a more clear and precise understanding on the working path of ewom trust model. last but not least，a complete structured ewom trust model is constructed. thirdly，the formal principle and procedure of empirical research is illustrated and consumer of digital products are selected as research sample. structural equation model is used to analyze data collected by the empirical research, and modification and optimization are made to the evaluation model according to research results. the results proved the rationality of the research and the validity of explaining ewom trust model based on relationship and website dimension. fourthly，qualitative research about the contents and nature of ewom is conducted with three e-commerce websites and three virtual community websites selected according to popularity，on the basis of which moderator was put forward and validated with types of website, and contributed to the research hypothesis and working mechanism of ewom research. finally，theoretical improvement and practical contributions of this research is discussed on the basis of previous study results，and limitations of the research is suggested and future research direction is expected. 上海交通大学硕士学位论文 基于 tam 的网络口碑信任度研究 8 key words: ewom, trust, tam, virtual community, e-commerce 上海交通大学硕士学位论文 基于 tam 的网络口碑信任度研究 12 图目录 图 1-1 本文研究框架.6 图 2-1 tam 架构.15 图 3-1 gilly 的口碑模型 .21 图 3-2 bansal 二是社会学和经济学, 认为信任是 一个群体的属性, 是一种社会结构; 三是社会心理学, 将信任定义为交易中一方对另 一方的期待和意愿, 并且和风险有着如影随形的关系。 以往的文献中己有很多有关信任研究的模型48 49 50。其中很著名的是 mayer, davis 善良(benevolence)指一方相信另一方的作为会考虑其交易对象的 利益， 并非仅考虑自身的利益; 正直(integrity)指相信交易对象会遵守约定的条约， 诚 实行事。 虚拟环境下被引用最多的信任模型是 mcknight et al.(2002)提出的模型。在他们 的有关信任与网络使用者的研究中,整理了不同领域(包括心理学、社会学、社会心理 学、经济学、政治经济学、管理与传播)的八十余篇学术文章与书籍对于信任的定义， 总结认为可以从下列三个主要观点人际关系信任(interpersonal)、制度信任 (institutional)与个人信任倾向(dispositional)来探讨信任。 2.4.2 信任在网络研究方面的运用 信任是网络交流与口碑传播的重要议题，不少网络研究都围绕信任而展开，信 任已被运用于电子商务、虚拟社区等多个网络研究领域。 上海交通大学硕士学位论文 基于 tam 的网络口碑信任度研究 20 在电子商务领域，gefen(2000)研究电子商务中的信任问题时，通过对 217 名网 络书店顾客的调查，得出结论认为，对站点的熟悉程度和个体信任倾向影响消费者 在线购物的信任。lee 个人因素则强调不同个体对于一般人、 事、 物的信 任程度有程度的区别。研究结果认为，消费者对网络购物的信任受到网络商家特性、 网络购物媒介和与其有关的环境因素的影响。另外，个人信任倾向调节信任前因与 信任之间的关系。 除在电子商务领域之外，信任理论在虚拟社区的研究中也得到了广泛的应用。 ridings et al. (2002) 通过对 36 个虚拟社区的 663 名成员的调查，研究虚拟社区中信 任的影响因素和其对知识给予和获取的影响，研究结果表明他人回复、他人信息披 露和信任倾向均对社区成员信任有直接影响，信任也直接影响成员的信息给予和获 取意愿53。 从对信任的研究进行归纳来看，信任是一个复杂的多维度概念。信任在网络环 境中的研究已经引起重视，而将信任分解为不同的维度来进行深入的角色探索还有 待展开，这也为本文从人际信任和制度信任两个维度建立以信任为中介变量的网络 口碑传播机制模型提供了理论基础。 从对信任的研究进行归纳来看，信任是一个复杂的多维度概念。信任在网络环 境中的研究已经引起重视，而将信任分解为不同的维度来进行深入的角色探索还有 待展开，这也为本文从人际信任和制度信任两个维度建立以信任为中介变量的网络 口碑传播机制模型提供了理论基础。 上海交通大学硕士学位论文 基于 tam 的网络口碑信任度研究 21 第三章 基于 tam 的网络口碑信任度模型 3.1 模型理论框架 过去的研究已经建立了一些值得借鉴的口碑模型， 从传统口碑模型到网络口碑模 型，从直接模型到含有中介变量的模型，都为本文提供了重要的参考，并为本文最 终构建基于 tam 的以信任为中介变量的网络口碑接收模型奠定了良好的理论基础。 3.1.1 传统口碑模型框架 gilly et al. (1998) 构建了较为经典的传统口碑模型22。gilly 的模型认为口碑信 息的三个因素会影响信息接收者的购买决策；1，信息来源的特性，如信息来源者专 业程度、意见领袖等；2，信息接收者与来源者的同构型；3，信息接收者本身的特 性，如专业程度、口碑偏好等。他们的研究模型如图 3-1 所示。 gilly et al. (l998) 的研究存在着局限。在他的研究中，关于“同嗜性”只关注于 人口统计变量，而没有考虑“情感”因素；未考虑关联强度、知觉风险和信任等因 素。 图 3-1 gilly 的口碑模型 fig 3-1：gillys wom model 意见领袖 口口碑影响碑影响 同嗜性 搜寻者 专业性 口碑偏好 来源者 专业性 上海交通大学硕士学位论文 基于 tam 的网络口碑信任度研究 22 bansal 0.50.6，很勉强；0.5 以下，不适合。 (2)bartlett 球体检验(bartlett test of sphericity)。这个统计量(在一定条件下服从卡 方2 分布)从整个相关系数矩阵来考虑问题， 其零假设 h0 是相关系数矩阵为单位矩 上海交通大学硕士学位论文 基于 tam 的网络口碑信任度研究 44 阵，可以用常规的假设检验判断相关系数矩阵是否显著异于零。bartlett 统计值的显 著性概率，小于等于 q 时，拒绝 h0，可以作因子分析。 并采用 varimax 旋转来进行因子分析。在因素的个数决定上，以特征根大于 1 为因子选择标准。在对项目的区分效度评价时，遵循如下三个原则(转引自查金祥， 2006，p.113-114) 89: (1) 一个项目自成一个因子时，则删除，因为其没有内部一致性; (2) 项目在所属因子的载荷量必须大于 0.5，则其具有收敛效度，否则删除; (3) 每一项目其所对应的因子载荷必须接近 1(越大越好)，但在其它因子的载荷 必须接近于 o(越小越好)，这样才具有区分效度，因此，如果项目在所有因子的载荷 均小于 0.5，或者在两个或两个以上因子的载荷大于 0.5，属于横跨因子现象，应该 删除。 表 4-16 kmo 和 bartlett 球体检验 kmo 和 bartlett 的检验 取样足够度的 kaiser-meyer-olkin 度量。.877 近似卡方 8047.486 df 741 bartlett 的球形度 检验 sig. .000 如表所示，kmo 系数为 0.803，bartlett 球体检验显著，根据前述规则，样本数 据适合进一步作因子分析。 下表是样本数据探索性分析结果。由表可见，探索性因子分析得到特征根大于 1 的因子共计 8 个，总共解释了方差变异的 82.192%。经过 varimax 旋转后，发现同属 一个变量的测量项目，其最大载荷具有聚积性，即同一变量的测量项目在对应的变 量(因子)，相对于其他因子而言，具有最大载荷(超过 0.5)，且不存在横跨因子现象。 这说明了目前的测量量表具有一定的区分效度。 上海交通大学硕士学位论文 基于 tam 的网络口碑信任度研究 45 表 4-17 因子分析 因子 1 2 3 4 5 6 7 8 .852 .137.072.007.090.151.026 .245 .783 .195-.002-.172.023.103-.017 .094 .685 .079.199.173.166.296.015 .194 在线联结强度 .881 .099.078.072.137.154.022 .190 .023 .787.139-.031.152.086.012 .216 .016 .767.115.030.111.050.054 .259 .387 .596-.172.068-.039.091.186 .103 .289 .677-.216-.070.033.038.125 .041 传播者专业性 .067 .779.050-.177.059.061.094 .004 .256 .011.712.133.051.042.166 .105 -.182 -.044.640.086.166.183.224 .245 感知有用性 .112 .045.798.038.015.017.114 .176 -.162 -.169.131.836.108.055.133 .010 .227 .065-.004.709.130-.119.050 .222 感知易用性 -.084 -.104.050.899.049.016.121 .125 .084 .060-.072.029.620.229.156 .010 .112 .158.093.090.757-.057.009 .213 .056 .094.126.183.716-.088.028 .336 消费者与网站关系 .183 -.001.188.473.671.126.007 .075 -.089 .036.142.050-.110.580.059 .131 .018 -.058.048-.017-.007.713.022 .099 .129 .090.050.007.000.737.087 .108 .253 .078-.014.008.140.765.083 .104 .277 .064.052-.093.123.616.122 .165 人际信任 .235 .198-.191.043.179.564.196 .159 .129 .108.038.099-.013.123.715 .144 -.071 .020-.030.133.012.073.673 .169 .008 .132.171.019.079.097.762 .250 -.002 .004.030.067.074.107.749 .318 .050 .132.142.062.096-.006.673 .285 网站信任 -.004 .032.178-.056.032.089.726 .153 .078 .129.121.105.346.144.284 .718 .251 .185.141-.011.065.036.174 .801 网络口碑影响效果 .103 .075.109.169.260.319.343 .549 上海交通大学硕士学位论文 基于 tam 的网络口碑信任度研究 46 .143 .125-.013.119.054.258.323 .753 .114 .060.171.062.110.162.176 .812 .181 .230.143.136.156.291.332 .693 .191 .090.090.030.004.069.285 .834 .067 .098.102.163.155.211.308 .796 上海交通大学硕士学位论文 基于 tam 的网络口碑信任度研究 47 第五章 模型检验与中介效应 本章主要关注研究的假设检验与研究结论。共分为四部分：第一部分建立结构 方程模型，初步对网络口碑效应的影响因素进行实证研究；第二部分建立研究的整 合结构模型，探讨网络口碑对消费者购买决策的影响机制，并考察中介变量的作用 效应；第三部分研究不同网站类型情况下影响因素对口碑效应的不同作用；第四部 分主要论述研究二的结论，并将本研究结论与已有的相关研究作对比，进而分析本 研究结论的意义。本部分交叉采用软件工具 lisrel 8.8 和 spss 17.0 进行数据分析。 5.1 结构方程模型 结构方程模型(structural equation modeling， sem)是当代社会科学研究中最重要 的研究方法和数据分析技术之一，被广泛地用于社会学、心理学、教育学和管理学 等学科的研究中，在统计学中具有良好的声望和崇高的地位。 结构方程模型分为测量方程（measurement equation）和结构方程（structural equation） 。测量模型主要用来描述潜变量与指标之间的关系，其本质是验证性因子 分析(cfa)，而结构方程主要用来描述潜变量之间的关系。 5.1.1 结构方程测量模型概述 在结构方程模型理论中，把那些不能准确、直接测量的变量称为潜变量（latent variable） ，把能够直接测量的外显指标（observed variables）称为显变量或简称标识 （indicators） 。结构方程模型包含测量方程（measurement equation）和结构方程 （structural equation）两部分。测量方程描述潜变量与指标之间的关系，结构方程描 述潜变量之间的关系。 指标与潜变量之间关系的测量方程： xx= + 上海交通大学硕士学位论文 基于 tam 的网络口碑信任度研究 48 yy= + 其中，x为外源指标组成的向量；y为内生指标组成的向量；x为外源指标与 外源潜变量之间的关系，是外源指标在外源变量上的因子载荷矩阵；y为内生指标 与内生潜变量之间的关系， 是内生指标在内生变量上的因子载荷矩阵；为外源潜变 量组成的向量；为内生潜变量组成的向量；为外源变量x的误差项；为内生变 量y的误差项。 潜变量与潜变量之间关系的结构方程： b=+ + 其中，b表示内生潜变量之间的关系；表示外生潜变量对内生潜变量的影响； 为结构方程的残差项组成的向量，反映了在结构方程中未能被解释的部分。 5.1.2 结构模型分析步骤 结构方程模型分析一般有以下 5 个步骤(黄芳铭，2005，r23-25) 90: (l) 模型设定 (model specification)。根据理论和以往研究成果得到研究假设，并 用结构方程模型的形式表现出来，可以是模型路径图，也可以是方程组。 (2) 模型识别 (model identification)。模型识别是决定模型是否可解以及多解的 关键步骤。sem 模型构造出来后，要确定此模型中需要估计的参数，然后可以利用 一些规则(如上述 t 规则)决定模型是否是可识别的。 识别方式分为以下三种: a.恰识别 在此状态下，参数数目与要估算的资料一样多，因此估算结果仅有一组唯一且 独特的解，因此，必然的结果是模型与资料数据极为吻合，不需对模型进行适配度 检验，因此也无法得到模型的拟合度指标。 b.过识别 上海交通大学硕士学位论文 基于 tam 的网络口碑信任度研究 49 在此状态下，有充足的数据资料可以被识别，因此会有一组以上的解，此时模 式可以被测试与验证。 c.不识别 在此状态下，至少会有一个参数不能被估算，因为该模型没有足够的数据资料， 此时模型无法得到求解结果，因此无法进行模型的适配度检验。 (3) 模型估计 (model estimation)。估计方法主要有：最大似然法(ml)、广义最 小二乘法(gls)、工具变量法(w)、两阶段最小平方法(tsls)、广义加权最小平方法 (wls)等，最常用的模型估计方法是最大似然法(ml)和广义最小二乘法(gls)。 (4) 拟合度评估 (assessment of fit)。在取得参数估计值后，需要对模型与数据间 是否拟合进行评估，并与替代模型的拟合指标进行比较。拟合指数分为绝对拟合指 数和相对拟合指数。由于拟合指数繁多，通常需要多个指标综合进行考虑，常用的 有卡方 2 统计量、rmsea、gfi、cfi 以及 nnfi 等指标。拟合评估中通常采用的 参数及其标准与验证性因子分析模型拟合参数标准一样。 (5) 模型修正 (model modification)。根据分析结果和拟合评估结果，对模型进行 必要的修正，以使之达到最佳。 在研究方法上， 近期的许多虚拟社区的研究， 都采用结构方程模型方法来分析91 92 93，学者采用结构方程建模中的验证性因子分析(confirmatory factor analysis， cfa)方法来评价量表的因子结构、信度和效度，并使用结构方程模型来检验变量间 的因果关系。本文的研究所涉及的变量比较多、主观性强、难以直接度量、测量误 差大、变量间因果关系复杂，因此采用结构方程模型是验证研究模型及其假设的理 想工具。 本研究将依据上述基本步骤来验证模型和分析研究假设。具体做法是采用 anderson & gerbing(1988)提出的结构方程建模的两阶段方法。在使用结构模型检验 变量之间的关系(即研究假设)之前，先验证变量的测度模型，并根据 bollen (2000) 94 的建议，对测量模型的逐个部分的进行匹配检验。待其各测量模型均达到满足的标 准后，再来估计整体的结构模型95。 上海交通大学硕士学位论文 基于 tam 的网络口碑信任度研究 50 5.1.3 结构方程模型的优点 结构方程模型有如下优点： 第一，在估算变量值时可以同时考虑并处理多个因变量。利用回归分析方法或 路径分析方法处理多个因变量时，是对每一个因变量逐一计算，而忽略了其他因变 量的存在及其影响。但结构方程分析却可以同时处理多个因变量。 第二，允许自变量和因变量含测量误差。社会学领域中潜变量的观测值往往包 含有大量的测量误差，与传统分析方法相比，结构方程模型在估算参数时，能够允 许变量的误差，更接近变量的实际面目。 第三，可以同时估计因子结构和因子关系。在估算因子负荷和因子间的关系时， 传统分析方法将这两个步骤分开独立进行，而结构方程分析方法却能将这两个步骤 同时进行，使估算结果更精确。 第四，允许更大弹性的测量模型。传统的因子分析方法，只允许每一个指标隶 属于单一因子，更不存在高阶因子的情况；而结构方程分析容许一个指标从属于多 个变量或考虑高阶因子等比较复杂的从属关系的模型。 第五，能够估计整个模型的拟合优度。在传统路径分析和因子分析中，只能估 计每一个路径的大小和因子载荷；而在结构方程模型中，我们还可计算不同模型对 同一个样本数据的整体拟合程度，从而判断哪一个模型更接近数据所呈现的关系8。 5.2 结构方程模型构建 本节首先对网络口碑效应的影响因素进行初步实证研究。如模型构建部分所述， 本文将网络口碑效应的影响因素分为两个维度：人际和环境维度。其中，人际维度 由在线联结强度、 传播者专业性两个变量组成； 网站维度由消费者与网站关系和 tam 维度的两个变量组成。本节拟研究上述除中介变量之外的因素，对网络口碑效应是 否有显著的影响，从而验证假设 h1a、h2a、h3a、h4a 是否成立。 上海交通大学硕士学位论文 基于 tam 的网络口碑信任度研究 51 5.2.1 结构方程模型评价 运用 amos 7.0，就总体样本，对上述结构模型进行结构方程估计，结果如图 5-1 所示： 图 5-1 结构方程模型系数评价(不含中介变量) fig 5-1: assessment of sem coefficient (mediator excluded) 表 5-1 结构方程模型系数评价(不含中介变量) 假设与路径 回 归 系 数 标准化回归 系数 t 值(p 值) 是否支 持假设 h1a: 在线联结强度 ? 口碑效应 .071 .045 1.479(.132) 不支持 h2a: 传播者专业性 ? 口碑效应 .150* .128 5.370(.000) 支持 h3a: 感知有用性? 口碑效应 .390* .177 5.073(.000) 支持 h3b: 感知易用性? 口碑效应 .158* .141 3.871(.000) 支持 h4a: 消费者与网站关系? 口碑效 应 .224* .232 3.979(.000) 支持 从拟合参数来看模型拟合的效果，分析如下： 1.绝对拟合度绝对拟合度 绝对拟合指标是将理论模型和饱和模型比较得到的一个统计量。饱和模型是指 上海交通大学硕士学位论文 基于 tam 的网络口碑信任度研究 52 能百分之百反应数据原有关系的模型，也就是说绝对拟合指标衡量了研究所构建的 理论模型与样本数据的拟合程度。常用的拟合指标有卡方值（chi-square） 、卡方自 由度比、rmsea（root mean square error of approximation，近似误差均方根）等。 sem 模型评估中，最常用的就是卡方检验值，由于卡方检验的原假设是研究模 型与样本资料所得的协方差矩阵相等，故如果接受原假设就表示模型与资料间有良 好的拟合度，即测量统计量 p-value 值应该0.05 。本研究卡方检验（p-value）为 0.00 小于 0.05，显示研究模型与观察资料之间为有良好的拟合度。 然而因为卡方检验是和样本数相关的统计量，随着样本数的增加，卡方值也会 自然增加，和模型本身的优劣并无关联。因此应以卡方检验值与其自由度比值来评 估模型拟合度，该比值在 2 和 5 之间较为标准。本研究卡方检验值与其自由度比值 为 4.655，介于 2 和 5 之间，符合要求。 rmsea 指标比较的是研究理论模型与完美拟合的饱和模型的差距程度， 数值越 小代表模型拟合度越理想。一般认为，rmsea 值低于 0.1 表示好的拟合，本研究的 rmsea 值为 0.077，表示本研究的模型拟合度较好。 2.增值拟合度增值拟合度 结构方程理论模型的拟合度总是介于虚模型，即拟合最不好的模型和饱和模型， 即拟合最好的模型之间。增值拟合指标就是通过将理论模型和虚模型比较得到的统 计量。常用的指标有： nnfi（non-normed fit index） 、cfi（comparative fit index） 等，取值范围均在0，1之间。一般认为好的模型这些指标都要大于 0.90。本研 究的增值拟合度指标为 nnfi=0.932, cfi=0.912, 因此本研究模型的增值拟合度也完 全符合要求。 3.简约拟合度简约拟合度 简约拟合度主要是评估理论模型的精简程度，其目的是要了解是否因系数太多 而导致过度配合（overfitting）资料而达到所要的模型拟合程度。从本研究的结果 来看，理论模型的 caic（3187.34） ，比饱和模型的 caic（4628.17）及独立模型的 caic（18503.93）小，符合 “理论模型的 caic 必须小于饱和模型与独立模型的 caic”的标准。因此本研究所建构的模型是一个精简的模型。 上海交通大学硕士学位论文 基于 tam 的网络口碑信任度研究 53 因此总体来看，本研究的理论模型的拟合度完全符合要求，能较好的描述实际 观察到的变量关系。 5.2.2 检验假设与初步结论 本研究对假设关系成立的检验标准为：路径系数的显著性水平在 0.05 以上的为 显著，假设成立；路径系数的显著性水平在 0.1 以上的为弱显著，假设部分成立，低 于 0.1 的则认为不显著，假设不成立。下同。依据上述标准，各假设的检验情况如下: h1a：在线联结强度越强，则网络口碑对消费者决策的影响越大。 通过结构方程模型的路径系数测算结果可以发现，在线联结强度对网络口碑效 应的影响路径系数为 0.071，p 值为 0.132，没有通过显著性检验，假设 h1a 不成立， 因此，在线联结强度对网络口碑效应没有显著的正向影响。 h2a：传播者专业性越高，则网络口碑对消费者决策的影响越大。 通过结构方程模型的路径系数测算结果可以发现，传播者专业性对网络口碑效 应的影响路径系数为 0. 150，p 值为 0.000，显著性水平在 0.01 以上，假设 h2a 成立， 因此，传播者专业性对网络口碑效应有显著的正向影响。 h3a：感知有用性越高，则网络口碑对消费者决策的影响越大。 通过结构方程模型的路径系数测算结果可以发现，感知有用性对网络口碑效应 的影响路径系数为 0. 390，p 值为 0.000，显著性水平在 0.01 以上，假设 h3a 成立， 因此，感知有用性对网络口碑效应有显著的正向影响。 h3b：感知易用性越高，则网络口碑对消费者决策的影响越大。 通过结构方程模型的路径系数测算结果可以发现，感知易用性对网络口碑效应 的影响路径系数为 0.158，p 值为 0.000，显著性水平在 0.01 以上，假设 h3b 成立， 因此，感知易用性对网络口碑效应有显著的正向影响。 h4a：消费者与网站关系越强，则网络口碑对消费者决策的影响越大。 通过结构方程模型的路径系数测算结果可以发现，消费者与网站关系对网络口 碑效应的影响路径系数为 0 .224，p 值为 0.000，显著性水平在 0.01 以上，假设 h4a 上海交通大学硕士学位论文 基于 tam 的网络口碑信任度研究 54 成立，因此，消费者与网站关系对网络口碑效应有显著的正向影响。 5.2.3 整合模型结构方程 上述实证研究是针对来源可信度、关联强度和同嗜性等具体变量与口碑效应的 关系，目的是了解这些变量对口碑效应的影响显著程度。本节将建立整合模型，对 网络口碑对消费者购买决策的影响机制进行实证研究。研究目的是检验前因变量如 何通过影响人际信任、网站信任，从而影响口碑效应的机制，并验证人际信任和网 站信任的中介效应。待验证的假设有 hlb、h2b、h3c、h3d、h5、h6。建立结构模 型如图 5-2 所示: 图 5-2 结构方程模型框架（含中介变量） fig 5-2: sem framework(mediator included) 5.2.4 整合模型结构方程评价 运用 amos 7.0，就总体样本对上述结构模型进行结构方程估计，结果如图 5-3 标注的路径系数： 上海交通大学硕士学位论文 基于 tam 的网络口碑信任度研究 55 图 5-3 结构方程模型系数评价(含中介变量) fig 5-3: assessment of sem coefficient(mediator included) 具体参数估计及拟合指标情况可见下表： 表 5-2 结构方程模型系数评价(含中介变量) 假设与路径 回 归 系 数 标准化回 归系数 t 值(p 值) 是 否 支 持假设 h1b: 在线联结强度 ? 人际信任 .163* .175 2.882(.003) 支持 h2b: 传播者专业性 ? 人际信任 .076 .081 1.151(.253) 不支持 h3c: 感知有用性? 网站信任 .389* .178 4.988(.000) 支持 h3d: 感知易用性? 网站信任 .181* .139 2.075(.038) 支持 h4b: 消费者与网站关系?网站信任 .300* .107 2.798(.005) 支持 h5: 人际信任 ?网络口碑影响效应 .490* .400 4.915(.000) 支持 h6: 网站信任?网络口碑影响效应 .761* .385 8.971(.000) 支持 从拟合优度指标而言，绝对拟合度指标 2 为 2328.2， 2 /df 为 3.350，rmsea 达到了 0.073 增值拟合度指标 cfi 为 0.923，nnfi 为 0.911，均取得了较为满意的 结果。由此可见，模型拟合较好。 上海交通大学硕士学位论文 基于 tam 的网络口碑信任度研究 56 5.2.5 假设检验和初步结论 h1b: 在线联结强度正向影响人际信任。 通过结构方程模型的路径系数测算结果可以发现，在线联结强度对人际信任的 影响路径系数为 0.163，p 值为 0.003，显著性水平在 0.05 以上，假设 h1b 成立，因 此，在线联结强度对人际信任有显著的正向影响。 h2b: 传播者专业性正向影响人际信任。 通过结构方程模型的路径系数测算结果可以发现，传播者专业性对人际信任的 影响路径系数为 0.076，p 值为 0.253，没有通过显著性检验，假设 h2b 不成立，因 此，传播者专业性对网络口碑搜寻主动性没有显著的正向影响。 h3c: 网站感知有用性正向影响网站信任。 通过结构方程模型的路径系数测算结果可以发现，网站感知有用性对网站信任 的影响路径系数为 0.389，p 值为 0.000，显著性水平在 0.05 以上，假设 h3c 成立， 因此，感知有用性对网站信任有显著的正向影响。 h3d: 网站感知易用性正向影响网站信任。 通过结构方程模型的路径系数测算结果可以发现，网站感知易用性对网站信任 的影响路径系数为 0 .181，p 值为 0.038，显著性水平在 0.05 以上，假设 h3c 成立， 因此，感知易用性对网站信任有显著的正向影响。 h4b: 消费者与网站关系正向影响网站信任。 通过结构方程模型的路径系数测算结果可以发现，消费者与网站关系对网站信 任的影响路径系数为 0 .300，p 值为 0.005，显著性水平在 0.05 以上，假设 h4b 成立， 因此，消费者与网站关系对网站信任有显著的正向影响。 h5: 人际信任正向影响网络口碑影响效应。 通过结构方程模型的路径系数测算结果可以发现，人际信任对网络口碑影响效 应的影响路径系数为 0 .490，p 值为 0.000，显著性水平在 0.05 以上，假设 h5 成立， 因此，人际信任对网络口碑影响效应有显著的正向影响。 h6: 网站信任正向影响网络口碑影响效应。 上海交通大学硕士学位论文 基于 tam 的网络口碑信任度研究 57 通过结构方程模型的路径系数测算结果可以发现，网站信任对网络口碑影响效 应的影响路径系数为 0.761，p 值为 0.000，显著性水平在 0.05 以上，假设 h6 成立， 因此，网站信任对网络口碑影响效应有显著的正向影响。 5.3 信任类别的中介效应 5.3.1 中介效应概述 本小节将讨论“人际信任”和“网站信任”这两个中介变量的作用效应。考虑 自变量 x 对因变量 y 的影响， 如果通过影响变量 me来影响 y， 则称 me为中介变量。 中介变量的作用如图 5-4 所示96。 图 5-4 中介变量作用示意图 fig 5-4: sketch map of mediator 如上示意图通过路径图及相应的方程说明了变量之间的关系。 其中， c 是 x 对 y 的总效应，ab 是经过中介变量 me的中介效应，c是直接效应。当只有一个中介变 量时，效应之间有如下关系:c=c+ab。中介效应与总效应之比、中介效应与直接效应 之比都可以衡量中介效应的相对大小。 假设 y 与 x 的相关显著，意味着回归系数 c 显著，在这个前提下考虑中介变量 me。温忠麟等(2004)总结了已有的各种检验方法，提出了一个中介效应检验程序，该 程序的第一类和第二类错误率之和通常比单一检验方法小，既可以做部分中介检验， 也可以做完全中介检验，而且比较容易实施。 x me x y y c e1y=cx+e1 e2 e3 m=ax+e2 y=cx+bme+e3 a c b 上海交通大学硕士学位论文 基于 tam 的网络口碑信任度研究 58 图 5-5 中介变量检验过程示意图 fig 5-5: sketch map of mediator verification 本研究根据这一程序，运用结构方程模型对有关的总效应、直接效应、中介效 应进行估计，并检验中介变量在各自变量与因变量之间的中介效应大小。以下进行 说明。 5.3.2 中介效应检验程序 本研究中介效应的检验，分三步完成。 第一步，检验不含中介变量的结构模型中，各回归系数的显著性情况。如显著， 才继续做下面的中介效应检验。 第二步，建立含中介变量的结构模型，检验中介效应 ab 和直接效应 c大小，并 检验其显著性。 检验系统检验系统 c 依次检验系数依次检验系数 a、b 检验系统检验系统 c