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基于双因素理论的电子商务信任影响因素分类研究

范文

钟佳桂章俊晨

摘要：本文以Kim（2005）的6维度信任框架模型为基础，总结了影响B2C电子商务信任构建的各要素，通过调查问卷分析了影响信任因素的不同作用机制;基于对双因素理论和卡诺模型的综合应用，将电子商务信任的影响要素分为激励要素、保健要素、过渡要素和无关紧要要素。

关键词：电子商务信任;影响因素;双因素理论;分类研究

一、引言

根据中国互联网络信息中心（CNNIC）2020年发布的《第46次年中国互联网络发展状况统计报告》显示，2019年中国电子商务交易规模34.81万亿元，可以说，电子商务在国内已经非常成熟，消费者对电子商务的信任和接受度已非常高。作为一个微观个体，笔者也已是有15年网购经验的网购重度依赖者。

然而，为花掉积累了不知多久的10万多银行积分，笔者被某大行的手机银行引导进入该商业银行旗下的电商平台。本来，因为是银行旗下的电商平台，加之对电子商务的信任积累，笔者对该平台有几乎是天然的初始信任，然而当遭遇页面跳转莫名退出，转支付页面丢失等磕磕绊绊，且平台上商品价格奇贵，商家都是不知名的小商家之后，我对该平台已经完全不信任了。

本文总结了影响B2C电子商务信任构建的各要素，通过调查问卷分析影响信任因素的不同作用机制;基于对双因素理论和卡诺模型的综合应用，将电子商务信任的影响要素分为激励要素、保健要素、过渡要素和无关紧要要素。激励要素是指缺乏这些因素，不会给电商平台的信任造成负面影响，而一旦具备了这些因素，消费者对于该电商平台的信任度和满意程度会显著提高的要素。保健要素是那些消费者认为理应从服务或者产品中获得的价值要素，是产生信任的必要条件，一旦缺乏这些要素，消费者就会对电子商务平台不信任，但就算这些要素满足或者甚至超過顾客的要求，顾客对于该电商平台的信任也不会明显提高，即无法起到激励作用。过渡要素是指同时具有激励和保健性质的因素，如果做得不好，就会使得消费者对电商平台的信任程度降低，而一旦做好了，消费者对电商平台的信任程度就会提高，具有一定的激励作用。无关紧要要素是指无论这种因素具备与否水平如何，都不会使信任程度有所改变，至少对顾客能够感知的信任程度是没有影响的。

二、文献综述

1.电子商务信任

Luhmann认为信任是一种机制，引导消费者产生一种意愿使其越来越依靠卖家，而这种意愿源于对卖家履行自己承诺的感知。基于这一定义，Gefen将电子商务背景下的信任定义为消费者对于卖家是否可信这一评价的一个单一维度。在后续的研究中，Gefen还认为电子商务的信任与一般的信任不同，并非一种整体的感知信念，它是基于与期望结果的紧密关联的一系列可变化重要性的感知信念。

本文定义B2C电子商务信任的概念为：由于B2C电子商务企业为网购消费者提供令人满意的产品服务，使得消费者对商家能提供优质服务的感知逐渐增强，并且越来越依赖商家的一种机制。

2.B2C电子商务信任的影响因素

国内很多学者对电子商务信任的影响因素做了研究，包括赵冬玲（2009），庞川、黄丽华（2001），卢锋华（2005），李沁芳（2008），李睿（2006），以及复旦大学电子商务研究中心的研究。

基于电子商务的交易过程，影响信任的因素可以分类成多个维度，Kim等人（2005）把这些因素归纳为6个维度，分别是消费者行为维、制度维、信息维、产品维、交易维和技术维。这6维因素可以按照电子商务交易过程的四种不同实体分成三个层次，以便更清晰地分析各个维度的具体因素。信任的形成是一个不断累积的过程，前阶段的信任将影响后阶段的信任，这也代表了一个交互式的过程，信任的6个维度是彼此互相作用的，如图1所示。

通过整理前人对B2C电子商务信任影响因素的分类，以Kim（2005）的6维度信任框架模型为基础，本文剔除消费者行为维，将影响因素归纳为五个维度，分别是制度维、信息维、产品维、交易维和技术维，并在每一维度分别延伸出4-6个影响因素，详见图2所示：

3.双因素理论及卡诺模型

上世纪50年代末，美国著名的行为科学家Herzberg发现，使组织成员感到满意的因素与使组织成员感到不满的因素完全不同，满意的对立面是没有满意而不是不满意，不满意的对立面是没有不满意而不是满意，前者叫做激励因素，后者叫做保健因素。激励因素能产生强大的激励作用，而保健因素没有激励的作用，它只起到预防性、维持工作现状的作用，保健因素没有得到满足时，员工就会产生不满意，反之，如果这些因素得到满足，那也只是消除了员工的不满意，而不会产生满意。

卡诺二维质量模型由东京理工大学教授狩野纪昭（Noriaki Kano）和他的同事共同开发，不同于传统的一维质量的看法——质量特性和顾客满意度呈简单的线性正相关关系，卡诺二维质量模型将使用者的主观感知和产品的客观特性互相正交构成了一个二维象限，并且据此把质量要素分成魅力质量要素、一维质量要素、必备质量要素、逆向质量要素和无差异质量要素，具体模型见图3所示。

横坐标表示质量要素具备某属性的程度深浅，质量属性的具备程度从左往右越来越高;纵坐标表示消费者的满意程度，满意程度从下到上越来越满意。魅力质量要素指具备这些要素，顾客会感到满意;而若不具备这些要素，顾客也不会因此就感到不满意。一维质量要素指具备这些要素，顾客就会感到满意，而且具备程度与顾客的满意度呈线性正相关;否则，顾客就会感到不满意，且其不满程度与这些要素的欠缺程度一致。必备质量要素指如果不具备这些要素，顾客会不满意，但是具备了这些要素也不会使顾客满意。无差异质量要素指质量中既不好也不坏的方面，它们不会导致顾客满意或不满意。逆向质量要素指不具备这些质量要素，顾客反而会感到满意，而具备这些要素却会使得顾客不满意。

从卡诺模型的5种质量要素分类的定义，我们可以看出，必备质量要素属于不可缺少的保健因素，魅力质量要素则是能够吸引顾客的激励因素，一维质量要素则既包含有保健要素也包含有激励要素（原点左边的为保健要素，原点右边的是激励要素）。

三、B2C电子商务信任影响因素模型的提出及分析

基于赫茨伯格的双因素理论和卡诺模型分析消费者的购买行为，本文将电子商务信任的影响要素分为激励要素②、保健要素③、过渡要素①、无关紧要要素④和逆向要素⑤。激励要素是指那些具备产生信任，缺乏不会不信任的要素，即表1中的第②类因素。保健要素是指平台理应具备的价值要素，是消费者信任的必要条件;没有或不足会不信任，即使具备也不会增加信任，即无法起到激励作用的要素，对应于表1中的第③类因素。过渡要素是指同时具有激励和保健性质的因素。该种要素的满足程度与消费者对电子商务平台的信任程度成正比。如果做得不好，就会使得消费者对电商平台的信任程度降低，而一旦做好了，消费者对平台的信任程度就会升高，从而起到一定的激励作用，如表1中的第①类因素。无关紧要因素是指无论这种因素具备与否都不会使消费者对电商平台的信任程度有所改变，如表1中的第④类因素。逆向要素是指这种要素满足时反而会使消费者产生不信任感，而要素不满足时反而不信任感会消失。这种因素就是表2中的第⑤类因素，不过本文在进行数据分析时，未考虑该类，因为这类因素是个别现象，仅仅与消费者的个人癖好、宗教信仰、民族习惯等有关，而消费者方面的影响因素未在本模型中涉及，故本文忽略该类要素。

因此，我们最终将影响电子商务信任的因素分为五类，如表1所示：

四、问卷设计及发放

调查问卷的设计是在文献阅读和专家访谈的基础上形成的，通过选取电子商务信任研究领域较有影响的六维度信任框架模型作为本问卷的核心框架，整理补充了在其他文献中较常出现的一些影响因素，最后得到24个影响因素，如表2所示：

本调查问卷采用5级李克特量表，由具有网购经验的被调查者直接打分，问卷调查分三个部分，第一部分为个人信息，以便进行人口统计学分析。第二部分是消费者对其熟悉的B2C电商平台的各项测量因素的具备度（做的好坏程度）打分。第三部分考察消费者受上述各要素影响，对B2C电子商务平台的信任度进行打分，1分：完全不信任;2分：不是完全不信任但基本没有信任;3分：没有不信任也没有信任;4分：有信任但不是完全信任;5分：完全信任。

本次问卷的主要发放人群以北京及其他一线城市重点大学的学生为主，被调查者年龄基本分布在20岁-30岁之间。问卷共发放66份，实际回收66份，有效问卷53份。

五、数据测量

1.信任影响因素的具备水平测量

本文计算信任影响因素具备水平使用的公式为：

Ii——第i个指标的具备水平;

i——影响电商平台信任的指标序数;

kj——指标相对具备性为j时所对应的分值;

j——评价各指标相对具备性的分类等级;

Rij——认为第i项指标具备度为j级的被调查者占总被调查者人数的比例。

下面还是以第一个测评因素“电商平台的声誉”为例，其具备水平的测评结果为：

I1=1×0%+2×1.887%+3×7.547%+4×55.094%+5×35.472%=4.2415

同理，其他因素具备水平的测评结果如表3所示：

2.测评因素影响下的平台信任水平测量

测评各项因素影响下平台信任水平的计算公式为：

Si——被调查者受第i个指标影响对平台的信任程度;

i——影响电商平台信任的指标序数;

xj——信任程度等級为j是对应的分值;

j——顾客信任的分类等级数;

yij——第i项指标信任度为j级的被试占总被调查者人数的比例。

以第一个测评因素“电商平台的声誉”为例，其影响下平台信任的测评结果为：

S1=1×0%+2×1.887%+3×7.547%+4×41.509%+5×49.057% ? ?=4.3774

同理，其他因素影响下的平台信任的测评结果如表4所示：

六、本文结论及局限

根据表3与表4的数据对比，将结果以四分图模型的形式表示，同时用卡诺模型原理进行优化，在坐标轴上添加一条45度分割线，将区域分成5大块，如图4所示：大部分测评因素分布在A区域和B区域，有少部分因素分布在C区域和D区域，同时在E区域也有一些因素分布。

位于A区域的因素其具备度得分高，但是信任度得分却很低，两者得分差距较大。这些因素对于消费者非常重要，且消费者认为是理所应当的，做得好不会产生信任，做得不够会马上产生不信任，是保健因素。在D区域的因素具备性程度较低，消费者本来没有期待，做得好会增加信任，是激励因素。

B、C两个区域的因素具备水平和信任度值较高。处于B区域的因素把它称为半保健因素，做得好信任水平也不增加很多。C区的因素称为半激励因素，做得好信任水平增加较多。B、C两区的因素是过渡因素。E区域的因素，具备水平得分较低，信任度得分也低，是无关紧要因素。表5是各测评因素的“激励-保健”分类：

从宏观的5个维度分类来看，信息维相关的因素和大部分产品维相关的因素都带有“保健”的作用;交易维的因素大多不具有“激励”作用;制度维和技术维相关的因素既有“激励”作用的也有“保健”作用。保健因素半保健因素远比激励和半激励因素多。说明信任很容易被打破，建立信任难。

本论文的局限性是由于选取的被调查者都是基于自己熟悉的电商平台作为样本来评价，因此信任度得分普遍偏高，需要更多不同的调查数据进一步验证。

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