网上评价对C2C商家初始信任影响的实证研究

摘要：分析C2C网站的信誉系统中，商家得到的正面和负面评价如何影响消费者对C2C商家的初始信任。通过分析从淘宝网收集的294份问卷，发现与商家评价相关的因素对消费者的初始信任有着重要影响，但正面与负面评价的影响作用不尽相同：对于正面评价，评价的质量和评价的数量对初始信任有显著的正向影响，而包含内容的评价数量和评价的信息性对初始信任没有显著作用；对于负面评价，评价的数量、评价的时效性以及评价的信息性对初始信任都有显著的负向作用，但评价的质量对初始信任却没有显著影响。
　　1引言
　　C2C网站近几年在国内发展迅速，北京正望咨询有限公司发布的C2C平台卖家调查结果显示，截至2008年9月，在淘宝、拍拍和易趣三个C2C平台上开店售物的卖家人数已经达到117万人，活跃店铺数约为105万个，其中淘宝上的活跃店铺数就约有85万个。同时，艾瑞咨询发布的2008-2009年中国网络购物行业发展报告也显示，C2C平台为社会创造了大量的就业岗位，解决了一部分人群的生存问题，近两年在C2C网站开店的用户比例超过了50%，每年新增网点所占比例在30%左右。
　　对于在C2C平台上开展业务的商家来说，建立买家对其的信任是交易发生的重要基础。信任被定义为：“一方对于另一方的行为处于一种弱势地位的意愿，该意愿基于这样一种预期，即另一方将履行一个特定的、对于信任者重要的行为，而不管自己是否有能力去监控其行为”。信任的发展是一个动态和持续的过程，包括初始信任的建立、信任的保持和增长以及信任的终结三个阶段。初始信任是指双方在初次交互后，一方所产生的对另一方信赖的意愿。为建立这种信任，众多C2C平台均提供了在线声誉系统，也称为反馈机制。通过该系统，买卖双方在交易完毕后，双方针对此次交易涉及的多个方面(如产品质量、交货或付款及时性等)对彼此进行评价，从而形成信誉反馈，如淘宝、易趣，交易双方在交易完毕后，可以就交易发生情况给与对方“好评”、“中评”或“差评”三种评价之一，这些评价不仅可以形成信誉得分，同时评价的内容也能为其他消费者判断商家可信度及产品质量时提供参考依据。
　　当买家初次接触C2C商家时，这些网上评价往往是判断商家是否可以信赖的重要因素，以往关于C2C商家信任的研究中，网上评价往往只作为其中一个影响因素，如商家信誉，仅仅只考虑了正面评价的影响；此外在对在线口碑的研究中，虽然负面口碑也得到了关注，但这些评价(包括正面评价和负面评价)的特性如何对消费者的信任产生影响却没有得到深入的分析。因此本文的研究问题如下：C2C信誉系统中，对商家的正面与负面评价如何对消费者的初始信任产生影响?
　　虽然目前国内关于建立C2C商家信任的研究已相对丰富，但C2C网站信誉系统中卖家的网上评价如何对建立商家信任产生影响的研究却依然相对较少，本文通过实证的方法，分析信誉系统中商家所获得的正面和负面评价对消费者初始信任的影响，同时比较了这两种类型的评价产生作用的差异，最后给出了相应的分析和建议。
　　2文献综述
　　初始信任指的是信任双方在第一次交互时所建立的信任，以往的研究表明，初始信任能够显著影响消费者的购买意向或者是技术使用意向。此外，也有大量研究对电子商务环境下的初始信任的影响因素进行了研究。例如，Stewart对网站间的信任转移进行了研究，发现一个陌生网站与用户已经熟悉的网站间的相似性和互动性会显著正向影响用户对该陌生网站的初始信任；McKnight等研究了影响互联网企业初始信任的因素，发现感知的企业声誉和感知的网站质量正向影响消费者对该企业的初始信任；Koufaris andHampton-Sosa发现感知的企业声誉、感知的企业定制意愿、感知的有用性、感知的易用性以及感知的安全控制正向影响消费者对企业网站的初始信任。从这些研究中可以得到一个普遍结论：在初次交互时，信任方会根据所获得的有限信息来判断被信任方是否值得信任，而此时二手信息往往会成为重要的判断依据，如声誉、他人的评价等。
　　在传统环境下，口碑对消费者行为的影响一直为研究者们所关注，随着互联网的发展，对在线口碑、网上评价的研究也逐渐成为热点之一。如Chen等对汽车消费者在网上发表评价的行为模式进行了研究，发现汽车的特点如价格和质量对消费者发表评价的意向有显著影响作用。Duan等研究了网上评价对电影票房收入的影响，结果发现影片的评分对票房收入没有显著的影响，但评价的数量对票房收入却有着正向的作用。在这些研究中，网上评价对消费者信任影响的文献相对较少，更多关注的是对消费决策的影响，如部分研究主要关注网上评价如何影响消费者对产品质量的感知，而有些研究主要关注网上评价如何提升产品的关注度。3研究模型及假设本研究仅仅关注C2C平台中商家所获得的网上评价如何影响消费者对该商家的初始信任，因此对于影响信任的其他因素，如淘宝网提供的第三方认证、信任倾向等在以往研究中发现影响初始信任的前因，都未包含在本研究模型中。本研究提出假设模型如图1所示：
　　对于商家的正面评价，感知到评价质量、评价的数量、包含内容的评价数量以及评价的信息性能够正向影响对C2C商家的初始信任，而从负面评价的角度，感知到评价质量、评价的数量、评价的时效性以及评价的信息性也对C2C商家的初始信任有显著负向影响。
　　3，1感知的评价质量
　　感知的评价质量指的是感知到的评论内容的相关性、可靠性、可理解性以及客观性，质量高的评论质量意味着更高的可信度，因此评论的质量也可以认为是评论的可信度。在对在线口碑的研究中，口碑的可信度对消费者的购买行为能够产生显著影响，例如正面的口碑能够增加消费者对网上银行的信任，而负面的口碑则会削弱消费者的购买意向。因此得到以下假设：
　　H1a：感知的正面评价的质量正向影响买家对C2C商家的初始信任；
　　H1b：感知的负面评价的质量负向影响买家对C2C商家的初始信任。
　　3，2评价的数量
　　C2C网站信誉系统中，商家信誉度的计算主要依据好评或差评的个数，正面评价数越多，则信誉度越高，反之，负面评价数越多，则信誉度越低。因此，两类评价的数量是影响买家感知的商家可信度的最直观因素。买家初次接触卖家，用于判断卖家是否可信的先验经验并不充足，在对评价内容进行深入了解前，正负评价的数量则会成为形成买家信任的重要依据，更多的正面评价代表了更多成功进行的交易，而更多的负面评价则说明有更多消费者对该卖家的服务或产品表示不满。我们认为评价的数量在初始信任中有着重要的作用，因此得到以下假设：
　　H2a：正面评价的数量正向影响买家对C2C商家的初始信任；
　　H2b：负面评价的数量负向影响买家对C2C商家的初始信任。
　　3，3包含内容的评价数量
　　买家在给予评价时，也可以同时提供相应的具体评价内容，评价内容可以涉及交易各个方面。在这里我们仅仅只考虑了正面评价，这是因为在C2C网站(如淘宝网)的评价体系中，负面评价往往必须要提供评价的理由，而正面评价可以只评价而无需提供具体的内容。以往有研究表明，处于消费经历两个极端的消费者更倾向于做出口碑宣传，即特别满意和特别不满意的消费者更乐于描述消费经历并给出评价。因此，当有越多的买家在交易后提供包含内容的正面评价时，其他消费者就会越相信该卖家能够提供令人满意的产品或服务。因此得到以下假设：
　　H3：包含内容的正面评价的数量正向影响买家对C2C商家的初始信任。
　　3，4评价的时效性
　　评论的时效性是指评论所包含的信息的新旧程度、是否反映了最新交易的相关信息。高时效性的评论表明发生在近期，反映了最近一段时期交易发生的情况。如淘宝网的评价体系同时提供了商家获得两类评价的时间，如最近一周、最近三十天的评价情况。我们认为发生在近期的负面评价对消费者能产生更大的影响，因为最新的评价更能反映近期卖家的服务情况以及商品的质量情况。在这里我们只考虑中差评的时效性，而没有考虑好评的时效性。因为对大多数卖家来说，好评的数量要远远大于中差评的数量，人们更容易发现负面评价随时间的变化。
　　H4：负面评价的时效性负向影响买家对C2C商家的初始信任。
　　3，5评价的信息性
　　评价的信息性(informativeness)是指评价者在评价中提供的有用信息的数量，当评价者在评价中给出的信息越具体、越有用，则评价阅读者所感知到的该评价的信息性就越强。例如，当评价者在评价中能提供涉及交易各方面的具体信息时，如商品的质量、卖家的服务态度、物流配送情况等，其他买家就能更容易判断该商家的可信赖程度。因此得到以下假设：
　　H5a：正面评价的信息性正向影响买家对C2C商家的初始信任；
　　H5b：负面评价的信息性负向影响买家对C2C商家的初始信任。
　　4问卷设计和样本收集
　　表1显示了量表的构成和来源文献。所有变量的测度项均采用7点李克特法，其中1代表非常不赞同，7代表非常赞同。两类评价中相同的变量均采用同一量表，仅仅在对象的描述上有所区别，正面评价以“好评”代替，而负面评价则描述为“中评或差评”：我们选取了淘宝网买家作为问卷发放对象，被试者要求在淘宝网搜索想要购买的产品，并挑选店铺浏览其评论信息，随后填写问卷。本次调查共回收问卷320份，去掉很大部分题项漏答和全部答案都相同的问卷，最终获得有效问卷294份，问卷有效率为92%。表2显示了样本的统计信息，由于问卷大部分是在高校发放，因此应答者年龄为20岁左右的本科生及硕、博士研究生，此外，高校学生占网民的较大部分，网龄都相对较长。虽然样本中大多数为高校学生，但根据CNNIC2009中国网络购物市场研究报告，近60%的淘宝网购物者在24岁以下，且主要用户群都具有大专及大专以上学历，因此，本研究的样本依然能够反映国内C2C购物者的现状，具有一定的代表性：
　　5实证分析
　　探索性因子分析用来对量表的效度进行检验，首先查看数据是否适合进行因子分析，当Kaiser-Meyer-Olkin(KMO)样本适当性检验系数在0.5以上时，表明样本适合做因子分析。巴特利特球体检验结果表明，KMO值为0.837，在0.01的水平显著，满足因子分析的要求。因子分析共析出9个特征值大于1的公因子，共解释了约74.678%的方差。如表3所示：
　　表3给出了经最大方差旋转后的因子负载矩阵，可以看到大多数测度项在所属的因子上负载大于0.5，而在其他因子上的负载则小于0.5，说明量表具有良好的收敛与判别效度。
　　验证性因子分析用来同时检验量表的效度和信度，表4给出了量表信度和效度分析结果。每个因子的平均变异萃取(AVE)都大于0.5，同时其所对应的测度项在该因子上的标准负载均大于0.7，说明该量表具有良好的效度。所有因子的Cronbach’sAlphas都大于0.70，且复合信度(CR)也在0.7以上，说明量表具有较好的信度。
　　模型的假设使用PLS-Graph 3.0进行检验，假设检验结果如图2所示：
　　对于正面评价，感知的评价质量和评价数量对初始信任有显著影响，假设H1a和H2a得到支持，而包含内容的正面评价数量以及正面评价的信息性对信任的影响不显著，因此假设H3和H5a没有得到支持。对于负面评价，除了感知的评价质量外，其他因素均对初始信任有显著影响，因此H2b，H4和H5b得到支持，Hlb未得到支持。C2C商家的初始信任被解释方差为51.8%。两种类型评价的评价数量均对初始信任有显著影响，t检验发<优麦电子商务论文>现两者并未有显著差异。
　　6讨论
　　本研究致力于研究C2C网站的信誉系统中，对商家的正面与负面评价如何影响消费者对商家的初始信任，通过从国内最大C2C平台淘宝网收集数据进行分析，有以下发现：
　　第一，感知的评价质量因评价类型的不同而对初始信任有不同的影响，正面评价的质量显著影响初始信任，而负面评价对初始信任没有显著影响。这可能是因为，负面评价相对于正面评价而言往往带有更多情感宣泄，因此较难判断其客观及可靠性。但是这一结论还需要更多的研究和分析加以证实。
　　第二，正面及负面评价的数量均对初始信任有显著影响，同时在正面评价中，评价数量的影响远大于其他变量，这说明感知到的评价数量是影响初始信任的重要因素，消费者在初次接触C2C商家时，往往第一眼注意到的就是评价的数量。
　　第三，与预期的不同，包含内容的正面评价数量对初始信任并没有显著影响。这可能是因为在本研究中，调查的对象并没有太多关注这一变量，且问卷是在浏览评价后进行填写的，因此也无法事先提示调查对象对这一因素进行了解；另一原因可能在于正面评价的内容并不一定是正面的，由于给出中差评往往需要消费者耗费大量的时间和精力去提交证据和回应卖家的投诉，因此很多消费者即便不满意也会给出好评，但在评价内容中却会提供负面的信息。
　　第四，负面评价的时效性显著负向影响消费者的初始信任。负面评价发生的时间越近，对消费者信任的削弱作用越大，说明消费者认为新产生的负面评价意味着近期卖家未能提供令人满意的服务或产品。
　　第五，正负评价的信息性对消费者的初始信任也有不同影响。正面评价的信息性没有显著作用，这可能是因为对于占评价大多数的正面评价来说，消费者无法一一查看每条评价的内容，同时评价的内容涉及具体的产品或服务，因此消费者无法很快判断评价是否提供了有用的信息，与此对应，比较容易感知到的正面评价质量就起到了显著作用。因此，正面评价的信息性可能对进一步的信任，而非初始信任有显著作用，因为它需要耗费消费者更多时间去阅读评价；负面评价的信息性则对初始信任有显著负向作用，且其作用也远大于其他变量，其原因除了负面评价相对较少容易查看以外，消费者往往对负面评价给予更多关注也是重要原因，消费者很容易从负面评价中判断商家的服务以及货品质量。作者： 单初鲁