隱私關(guān)注對(duì)移動(dòng)商務(wù)用戶采納行為的影響研究
——基于感知風(fēng)險(xiǎn)和信任的中介效應(yīng)分析

周 揚(yáng)陳 莉

（1.河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)網(wǎng)絡(luò)信息管理中心，河南 鄭州 450046；2.河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)現(xiàn)代教育技術(shù)中心，河南 鄭州 450046）

用戶隱私關(guān)注是一個(gè)多維的概念，它的前因量表主要采用CFIP模型［1-2］，包括信息收集、不適當(dāng)訪問、信息維護(hù)和二次使用四個(gè)維度。近年來，隱私關(guān)注對(duì)移動(dòng)商務(wù)用戶行為影響的研究已經(jīng)越來越細(xì)，涉及各類人群［3］。隱私關(guān)注顯著影響移動(dòng)商務(wù)用戶感知風(fēng)險(xiǎn)與信任，并通過二者間接影響著網(wǎng)絡(luò)購物采納行為［4-5］。目前隱私關(guān)注的研究主要集中于電子商務(wù)領(lǐng)域，對(duì)隱私關(guān)注的構(gòu)成和作用機(jī)理進(jìn)行大量的分析［6］，而關(guān)于感知風(fēng)險(xiǎn)和信任的多重中介效應(yīng)分析還未有相關(guān)報(bào)道。中介效應(yīng)指變量間的影響關(guān)系（X→Y）不是直接的因果鏈關(guān)系，而是通過一個(gè)或一個(gè)以上變量（M）的間接影響產(chǎn)生的，此時(shí)我們稱M為中介變量，而X通過M對(duì)Y產(chǎn)生的間接影響稱為中介效應(yīng)［7］。因此，本文的主要目的是分析感知風(fēng)險(xiǎn)和信任在移動(dòng)商務(wù)用戶隱私關(guān)注對(duì)采納行為的中介效應(yīng)，為隱私關(guān)注對(duì)移動(dòng)商務(wù)用戶采納行為影響的研究提供更全面的參考依據(jù)。

1 研究模型

本文以隱私關(guān)注作為自變量，感知風(fēng)險(xiǎn)和信任作為隱私關(guān)注的中介變量，最終觀察感知風(fēng)險(xiǎn)和信任的中介效應(yīng)，信任會(huì)通過感知風(fēng)險(xiǎn)影響著行為意愿的結(jié)果，而人口學(xué)特征則作為隱私關(guān)注和行為意愿的調(diào)節(jié)變量進(jìn)行分析。

本文假設(shè)如下：

隱私關(guān)注對(duì)感知風(fēng)險(xiǎn)呈明顯的正向回歸；隱私關(guān)注對(duì)信任起明顯的負(fù)向回歸；隱私關(guān)注對(duì)行為意愿起到明顯的直接效應(yīng)；感知風(fēng)險(xiǎn)與行為意愿呈明顯的負(fù)向回歸關(guān)系；信任與行為意愿呈明顯的正向回歸關(guān)系；隱私關(guān)注分別通過感知風(fēng)險(xiǎn)和信任影響著行為意愿的大小。

2 研究方法

2.1 量表問卷設(shè)計(jì)

本研究模型共包含7個(gè)因子，各因子的測(cè)量指標(biāo)均以國內(nèi)外相關(guān)實(shí)證研究中的測(cè)度項(xiàng)為基礎(chǔ)，結(jié)合本研究的特點(diǎn)與需要制定而成。隱私關(guān)注量表主要是借鑒相關(guān)研究，信息維護(hù)因子是開發(fā)的新項(xiàng)目，其他測(cè)量指標(biāo)均沿用或改編自前人研究。

圖1 隱私關(guān)注對(duì)用戶采納行為影響的研究模型

如表1所示，本問卷采用五級(jí)Likert量表，在正式發(fā)放之前進(jìn)行了預(yù)調(diào)查。根據(jù)對(duì)預(yù)調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行信度和效度檢驗(yàn)時(shí)發(fā)現(xiàn)的不足，對(duì)問卷進(jìn)行修正與改進(jìn)，最終形成正式問卷。

表1 變量的測(cè)試項(xiàng)及來源

2.2 樣本描述

本次的調(diào)查樣本共420人，女性高于男性；年齡主要以20～40歲為主，累計(jì)占62.7%；學(xué)歷分布上62.1%為本科；97.6%的人有過移動(dòng)商務(wù)購物行為，詳見表2。

3 數(shù)據(jù)獲取

本文研究采取網(wǎng)絡(luò)問卷的形式，向網(wǎng)民進(jìn)行有償調(diào)查。并將收集到的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到SPSS22.0統(tǒng)計(jì)軟件包進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)水準(zhǔn)設(shè)為a=0.05，P＜0.05表示有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。利用SPSS22.0進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述、信度和效度分析，結(jié)構(gòu)方程、中介效應(yīng)分析采用Mplus7.0軟件。

3.1 信度分析

如表2所示，本文采用信度系數(shù)（α）來表示信度的大小，信度系數(shù)越大，表明測(cè)量的可信程度越大，一般情況下，α＞0.7說明具有較好的信度，校正后項(xiàng)目與總分相關(guān)性如果大于0.5認(rèn)為該題項(xiàng)可不必剔除。

通過對(duì)各個(gè)維度進(jìn)行信度分析后，發(fā)現(xiàn)各個(gè)維度的信度系數(shù)均大于0.8，說明各個(gè)維度具有較好的信度，同時(shí)校正后項(xiàng)目與總分相關(guān)系數(shù)均高于0.7，說明各個(gè)題項(xiàng)不必剔除。

表2 420人樣本基本特征頻數(shù)表

3.2 效度分析

本次分析主要針對(duì)問卷結(jié)構(gòu)效度進(jìn)行分析，首先采用主成分分析法進(jìn)行探索性因子分析，再利用結(jié)構(gòu)方程對(duì)結(jié)構(gòu)效度進(jìn)一步進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析。

3.3 探索性因子分析

通過KMO和Bartlett的球形度檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)KMO=0.927，非常適合進(jìn)行因子分析，Bartlett的球形度檢驗(yàn)的卡方值為11 384.204，P=0.000，說明各個(gè)維度適合進(jìn)行主成分分析。

表3 隱私關(guān)注量表信度分析

經(jīng)過方差最大旋轉(zhuǎn)后，共提取出7個(gè)主成分，第一主成分定義為信任因子，第二主成分定義為信息收集因子，第三主成分定義為感知風(fēng)險(xiǎn)因子，第四主成分定義為信息維護(hù)因子，第五主成分定義為未授權(quán)二次使用因子，第六主成分定義為采納行為因子，第七主成分定義為不正當(dāng)訪問因子。從七個(gè)主成分構(gòu)成可以看出，各個(gè)維度的題項(xiàng)構(gòu)成與預(yù)期完全一致。

3.4 驗(yàn)證性因子分析

為了進(jìn)一步明確問卷結(jié)構(gòu)效度擬合程度，通過驗(yàn)證性因子分析，發(fā)現(xiàn)卡方值與自由度比（Chi-square/df）為3.42，在可接受范圍內(nèi)，同時(shí)，比較擬合指數(shù)（CFI）和規(guī)范擬合指數(shù)（NFI）分別為0.941和0.931，近似誤差均方根（RMESA）為0.076、擬合優(yōu)度指數(shù)（SRMR）為0.068，均在理想范圍內(nèi)，說明總體上該模型擬合程度較為理想。

表4 旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣a

通過驗(yàn)證性因子分析，發(fā)現(xiàn)各個(gè)維度與對(duì)應(yīng)題項(xiàng)的路徑系數(shù)均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，且路徑系數(shù)均超過了0.5，結(jié)合結(jié)構(gòu)方程擬合度，可以認(rèn)為本次調(diào)查的問卷效度較高。

4 研究結(jié)果

4.1 行為意愿影響因素

從結(jié)構(gòu)方程擬合結(jié)果來看，Chi-square/df=3.42，CFI=0.938，NFI=0.931，RMESA=0.076，SRMR=0.074，均在可接受范圍內(nèi)，說明總體上該模型擬合程度較為理想。其中，隱私關(guān)注與信任呈明顯的負(fù)向回歸關(guān)系（b=0.760，p=0.000），即隨著人們對(duì)隱私關(guān)注的程度越高，對(duì)信任的程度也越低。隱私關(guān)注對(duì)感知風(fēng)險(xiǎn)呈明顯的正向回歸關(guān)系（b=0.583，p=0.000），說明隱私關(guān)注的程度會(huì)造成移動(dòng)商務(wù)購物者的感知風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，起到明顯的促進(jìn)作用。而信任與感知風(fēng)險(xiǎn)呈明顯的負(fù)向回歸關(guān)系（b=-0.150，p=0.032），說明當(dāng)移動(dòng)商務(wù)用戶信任感降低時(shí)必然會(huì)引起自身感知風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)的提高。而信任對(duì)行為意愿的影響雖然為正向影響，但并不顯著（b=0.060，p=0.443），表明僅讓移動(dòng)商務(wù)用戶提高信任并不能完全提高其使用意愿，可能還有別的因素影響。

對(duì)于移動(dòng)商務(wù)用戶使用意愿的影響，隱私關(guān)注則起到明顯的抑制作用（b=-0.270，p=0.005），表明隱私關(guān)注對(duì)網(wǎng)絡(luò)購物使用意愿的直接影響是顯著的，可以明顯降低移動(dòng)商務(wù)用戶的使用意愿，同時(shí)感知風(fēng)險(xiǎn)也可以降低移動(dòng)商務(wù)用戶的使用意愿（b=-0.155，p=0.032）?？梢钥闯觯[私關(guān)注在對(duì)移動(dòng)商務(wù)用戶使用者的使用意愿方面起到了明顯的直接抑制和間接抑制作用。

4.2 中介效應(yīng)分析

通過結(jié)構(gòu)方程，發(fā)現(xiàn)隱私關(guān)注對(duì)使用者意愿產(chǎn)生了明顯的抑制作用，同時(shí)通過信任和感知風(fēng)險(xiǎn)的中介變量對(duì)行為意愿也產(chǎn)生了一定的影響。從表5的中介效應(yīng)分析可以看出，隱私關(guān)注對(duì)使用意愿總的中介效應(yīng)為-0.136，與直接效應(yīng)-0.270相比略少，中介效應(yīng)占總效應(yīng)的33.50%，即隱私關(guān)注對(duì)移動(dòng)商務(wù)影響中有33.50%的效應(yīng)來源于兩個(gè)中介變量的影響。

其次可以看出，信任在隱私關(guān)注對(duì)使用意愿的中介效應(yīng)為-0.046，經(jīng)統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)，p=0.442，不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，即隱私關(guān)注通過信任這一中介變量并沒有影響到使用意愿。而感知風(fēng)險(xiǎn)在隱私關(guān)注對(duì)使用愿意的中介效應(yīng)為-0.090，p=0.034，具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，說明感知風(fēng)險(xiǎn)在隱私關(guān)注對(duì)使用意愿的影響具有明顯的中介效應(yīng)，說明移動(dòng)商務(wù)用戶隱私關(guān)注度增高，會(huì)造成感知風(fēng)險(xiǎn)的增加，從而降低使用意愿的可能性。進(jìn)而說明，移動(dòng)商務(wù)用戶隱私關(guān)注度降低時(shí)，雖然信任增加，但不會(huì)因此而提高使用意愿，說明還有未知因素在本文中還未探索出來，是今后繼續(xù)探索的重點(diǎn)。

表5 隱私關(guān)注對(duì)使用意愿的中介效應(yīng)表

5 結(jié)論

研究結(jié)果表明隱私關(guān)注與移動(dòng)商務(wù)用戶的網(wǎng)購意愿呈明顯的負(fù)向回歸關(guān)系，這與歐陽洋［12］和付東普［13］的研究結(jié)果一致，在電子商務(wù)中，要平衡好隱私保護(hù)和個(gè)性化服務(wù)的關(guān)系，不收集過多的、非必要的信息，減輕消費(fèi)者在提供個(gè)人信息和參與網(wǎng)絡(luò)交易時(shí)的隱私顧慮。在收集消費(fèi)者信息時(shí)，要在隱私條款中明確告知信息收集的目的、使用方式，并告知信息的保存、披露方式和有效時(shí)間等，并信守承諾。

研究發(fā)現(xiàn)，信任與消費(fèi)者的隱私關(guān)注有顯著的負(fù)向回歸關(guān)系，這與歐陽洋［14-15］的研究結(jié)果一致，說明信任是電子商務(wù)交易關(guān)系的核心，電子商務(wù)網(wǎng)站應(yīng)努力獲得和維護(hù)消費(fèi)者的信任，提高他們參與網(wǎng)絡(luò)交易的積極性。同時(shí)，網(wǎng)站應(yīng)當(dāng)采用可靠的加密和安全技術(shù)，保護(hù)消費(fèi)者信息不會(huì)被他人惡意獲取，并在必要時(shí)提醒用戶采取措施提高賬戶保密等級(jí)和防范信息泄密風(fēng)險(xiǎn)［16］。

研究還發(fā)現(xiàn)，隱私關(guān)注通過感知風(fēng)險(xiǎn)的中介變量對(duì)購物行為意愿產(chǎn)生明顯的影響，這說明隱私關(guān)注除了直接影響購物者的行為外，還可通過感知風(fēng)險(xiǎn)影響隱私關(guān)注對(duì)行為采納的結(jié)果，說明移動(dòng)電子購物網(wǎng)站在宣傳方面要采取實(shí)事求是的態(tài)度，消除該網(wǎng)站初次網(wǎng)購者的疑惑，提高消費(fèi)者的采納積極性。

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