1、1在线品牌社区中技术信任促进电子商务初始信任的转移机制摘 要：信任是影响电子商务发展的重要因素。本研究基于信任转移理论，构建了在线品牌社区中技术信任对电子商务初始信任的作用机制模型。通过对社区中尚未购买产品的成员进行网络问卷调查，利用结构方程模型对研究假设进行检验。结果表明电商初始信任转移的促进机制如下：技术信任通过促进社区成员间的信息共享和知识学习进而促进消费者之间的网络人际信任，最终影响消费者对社区提供商或商家的信任。其中技术有用性对信息共享和知识学习的影响最为显著，信息共享对认知信任的影响最为显著，知识学习对情感信任的影响最为显著。这些发现证实了在线品牌社区中的技术信任可以促进商家初始信
2、任的形成，为电子商务企业实现快速发展提供了新的路径。 关键词：技术信任；信息共享；知识学习；信任转移机制；网络人际信任；商家信任 中图分类号：F724.6 文献标识码：A 文章编号：1003-5192（2016）02-0069-06doi：10.11847/fj.35.2.69 Abstract：Trust is an important factor to affect the development of e-commerce. Based on trust transfer theory， this paper explores the influential mechanism of
3、online brand communitys technology trust on e-commerce initial trust. We 2use an online survey to collect data from community members who havent trading experience and test hypotheses by structural equation modeling. Results show that the facilitating mechanism of trust transfer in e-commerce is as
4、follows： technology trust facilitates online interpersonal trust among consumers by facilitating information sharing and knowledge learning among virtual community members， which eventually affects consumers trust in vendors or VC service providers. Particularly， helpfulness has the most significant
5、 effect on information sharing and knowledge learning； information sharing is the most significant factor to cognition-based trust； knowledge learning has the most significant effect on affect-based trust. The findings confirm that online shopping communitys technology trust can facilitate the forma
6、tion of Sellers initial trust， and provide a new path for e-commerce enterprise to achieve rapid development. Key words：technology trust； information sharing； knowledge learning； trust transfer mechanism； online interpersonal trust； trust in sellers 1 引言 电子商务信任分为制度信任、技术信任和商家信任1，是影响消费者网上购物决策的关键因素2。现有
7、研究主要探讨了制度信任对商家信3任的影响作用3，4，缺乏技术信任对商家信任的影响作用研究。近年来，技术信任的概念受到了西方学者的广泛关注5，并逐渐成为电子商务研究的热点，但国内学者对相关概念的研究成果还较为缺乏，尤其缺乏技术自身特性对商家信任的影响作用研究。中国当前社会背景下的制度信任较为薄弱6，同时构建和完善制度信任是一个长期复杂的过程，现有制度无法适应电子商务快速发展的现实要求。因此，中国情境下如何通过技术信任构建电商信任成为学术界和电商企业广泛关注的研究课题。 此外，Mcknight 等2认为信任转移是构建电子商务初始信任的重要机制。大量现有研究发现了信任源与信任目标间的信任转移现象。虽
8、然研究结果丰富，但很少有学者对两者间信任转移的促进机制进行研究，无法解释对信任源的信任如何产生。Lu 等7从制度信任的视角对该问题进行了分析，但从技术信任视角对这一问题的研究甚少，尤其是从技术自身特性的角度。鉴于此，本文在 Stewart 的信任转移理论的基础上8，从技术自身特性出发，构建了技术信任对商家初始信任的影响机制模型，并通过统计分析方法验证了该模型的合理性。本研究在分析技术信任的作用过程中融入了人际互动和信任转移，以更深刻地了解在线品牌社区中技术信任对商家信任的影响机理。本文丰富和完善了国内技术信任的理论研究，同时也为电子商务企业开拓市场空间，实现快速发展提供了新的参考路径。 2 理
9、论基础和研究假设 2.1 技术信任的内涵 4自从 Ratnasingam 和 Pavlou9提出技术信任的概念以来，有学者认为技术信任属于制度信任的范畴9，10，是制度信任的延伸和扩展，强调技术信任是一种非治理结构。研究表明，制度视角下的技术信任对电商信任和消费者购买态度产生显著影响。也有学者将技术信任划分到人际信任的范畴，运用人际信任的维度对技术信任进行测量。Komiak 和Benbasat11发现对在线推荐代理的能力、正直和善意的信任会影响消费者对其建议的采纳。Mcknight 等5首次从技术特性本身对技术信任进行研究，认为技术视角下的技术信任应成为未来研究关注的焦点，并将其定义为个体对信
10、息技术的功能性、有用性和可靠性的信任。其中功能性是指人们相信该信息技术具备他们完成任务的功能或特性的信念；有用性是指人们相信该信息技术可以为使用者提供足够和及时帮助的信念；可靠性是指人们相信该信息技术可以一直正常运作的信念。与制度视角和人际视角下的技术信任概念不同，技术视角下的技术信任强调消费者对技术本身特性产生的信任。 2.2 技术信任对人际互动的影响 本文借鉴 Mcknight 等5的研究成果，将技术信任的维度分为功能性、有用性和可靠性。本文中技术信任主要指在线品牌社区成员对 BBS的技术信任。 在线品牌社区中的人际互动包括信息共享和知识学习12。其中信息共享是指以互联网为媒介，个体之间通
11、过电子邮件、在线论坛等形式分享各种文字、图片、多媒体信息等显性知识13；知识学习是指以互联网为媒介，个体之间通过电子邮件、在线论坛等形式对虚拟社区成员的隐性知识的学习12。BBS 是以计算机为媒介，将数字化的信息、资料5和资讯，在用户之间进行交换与转移，从而实现沟通的技术14。它是信息共享和知识学习的物质基础。 多数学者认为技术信任的三个维度与技术的使用紧密相关。从功能性来看，技术具备一定的功能是用户使用技术的前提。交流技术只有在具备交流功能的基础上，才会促进用户间的学习和交流，加快信息的共享和知识的学习。从可靠性来看，任何技术的研发和生产都少不了可靠性试验。企业通过技术可靠性能有效保护用户的
12、信息安全，防范用户的机会主义行为，降低道德风险，促进用户对技术的使用。从有用性来看，用户通过技术可以获取及时有用的帮助，是用户使用技术的一个重要因素。电子商务市场中快关系的研究表明，交流技术（本文以 BBS 为例）的有效使用，能够有效促进买卖双方的人际互动，进而产生快关系6。本文基于技术特性的视角分析技术信任如何影响虚拟社区成员间的人际互动，从功能性、可靠性、有用性三个维度对 BBS 技术信任和虚拟社区成员之间的人际互动的关系提出如下假设： H1 虚拟社区成员对交流技术（BBS）的技术信任促进成员间的信息共享和知识学习。 H1a BBS 的功能性可以促进虚拟社区成员之间的信息共享。 H1b B
13、BS 的功能性可以促进虚拟社区成员之间的知识学习。 H1c BBS 的可靠性可以促进虚拟社区成员之间的信息共享。 H1d BBS 的可靠性可以促进虚拟社区成员之间的知识学习。 H1e BBS 的有用性可以促进虚拟社区成员之间的信息共享。 H1f BBS 的有用性可以促进虚拟社区成员之间的知识学习。 62.3 人际互动对网络人际信任的影响 网络人际信任不仅是人际信任的一个维度，同时还是网络信任的一种类型。国内外学者尚未对其形成统一定义，但 Naquin 和 Paulson 在回顾在线信任和人际信任的基础上，对网络人际信任进行了界定。他们认为网络人际信任是指在有风险的网络人际互动过程中，个人相信和
14、愿意基于他人言辞、行为和决策采取行动的程度15。赵竞等在人际信任的基础上将网络人际信任划分为认知信任和情感信任两个维度16。其中认知信任（Cognition-based Trust）指在互联网情景下，信任方对被信任方能力和可靠性的理性期望；情感信任（Affect-based Trust） 指在互联网情景下，信任方依赖被信任方感觉安全和舒适的程度。 现有研究表明虚拟社区成员通过沟通和互动可以弥补不确定感，进而促使信任的产生17。基于社会信息过程模型的研究表明，虚拟社区成员通过信息共享和知识学习，可以获得并学会辨别商家和产品的信息，促进人际信任的形成17。Ou 等的研究也证实了买卖双方的信息交流可
15、以促进买方对卖方的信任6。我们认为共享的信息受到全体社区成员的监督，社区成员更愿意相信；在知识学习的过程中，社区成员之间需要更深层次的交流与互动，进而增强社区成员之间的理解和认同，最终实现成员间的网络人际信任。 以往研究认为在组织、虚拟团队等多个背景下，认知信任对情感信任具有正向影响。比如，Mcallister 认为认知领先于情感的形成，对情感起着基础性作用18；Johnson 和 Grayson 研究发现，在服务行业，消费者对金融服务供应商的信任既包括认知信任，也包括情感信任，其中，7认知信任对情感信任有显著正影响19。相对于情感信任，认知信任较粗浅且不够专一，更多地是表面现象，缺乏细化。在
16、虚拟社区的研究背景中，目前还缺乏对认知信任和情感信任间关系的验证。根据以上理论研究，本文提出如下假设： H2 虚拟社区成员之间的人际互动促进虚拟社区成员之间的网络人际信任。 H2a 虚拟社区成员之间的信息共享促进成员间的认知信任。 H2b 虚拟社区成员之间的信息共享促进成员间间的情感信任。 H2c 虚拟社区成员之间的知识学习促进成员间的认知信任。 H2d 虚拟社区成员之间的知识学习促进成员间的情感信任。 H2e 虚拟社区成员之间的认知信任正向影响情感信任。 2.4 网络人际信任对商家信任的影响 消费者对商家的信任作为制约电子商务持续良性发展的一个关键问题，早已成为电子商务研究者和实践者共同关注
17、的问题。自从 Mayer 等20提出信任的概念以来，学界对信任的概念、维度和影响因素进行了广泛研究。Ou 等在此基础上将商家信任定义为买方感知卖方的能力（如技能、能力，产品的特点） 、正直（遵循一系列买方可以接受的原则）和善意（善意地对待买方）的程度，并将其划分为能力、正直和善意三个维度6。时空的隔离和产品的不确定性导致消费者更倾向于与他们信任的商家进行交易。因此，提高消费者对商家的信任是降低其感知风险的关键因素。 信任转移是构建消费者初始信任的一种机制，该理论认为信任可以8从一个值得信任的个体向另一个与之相关的未知个体发生转移。Stewart8指出信任转移过程涉及信任方、被信任方和第三方等主
18、体，其中第三方是信任转移的来源，被信任方是信任转移的目标。根据转移渠道的不同，信任转移分为渠道内信任转移和渠道间信任转移21。其中渠道内信任转移21，22的信任源与信任目标来自于同一渠道，包括线下至线下的信任转移和线上至线上的信任转移两种类型。渠道间信任转移23中的信任源和信任目标来自于不同的渠道，主要包括线下至线上的信任转移和线下至移动环境的信任转移两种类型。Lu 等通过对淘宝社区成员的问卷调查发现，对社区成员的认知信任影响对淘宝网的信任7。Dabholkar 和 Sheng 通过实验设计指出消费者对相关物体间的信任可以相互转移24。我们认为消费者会将社区其他成员视为社区的一份子，对其他成员
19、的信任会转移至对社区商家的信任。基于此，本文提出如下假设： H3 虚拟社区成员之间的网络人际信任促进对社区商家的信任。 H3a 虚拟社区成员之间的认知信任正向影响对商家的信任。 H3b 虚拟社区成员之间的情感信任正向影响对商家的信任。 除以上基础假设外，本研究控制了人口特征学变量，如性别、年龄和教育程度。现有研究表明，相比男性，女性更不容易信任他人25。我们得到最终的研究模型，见图 1。 3 研究方法 3.1 研究样本 本研究调查对象为小米社区成员。确认这一数据来源主要鉴于小米9社区有以下几个特点：交易型社区、开放型社区、用户基数大。同时艾瑞咨询和百度于 2014 发布的“大数据解析小米手机成
20、功之道”报告中指出小米用户结构与中国使用虚拟社区的网民结构属性大致相同，样本具有较大代表性。2014 年 11 月，小米社区同城会高校联盟俱乐部部长协助研究人员筛选调查对象并以俱乐部内部邮件名义将问卷发送给社区成员，以确保更高的回收率。问卷调查持续 1 个月，共发放问卷 570 份，收回490 份，剔除无效问卷 74 份，有效问卷共 416 份，有效回收率 73%。男性 254 人，女性 162 人；19 岁以下 96 人，2029 岁 276 人，3039 岁42 人，40 岁以上 2 人；高中及以下 18 人，大专 152 人，本科 170 人，硕士及以上 76 人；学生 256 人，企事
21、业单位人员 40 人，其他 80 人；月消费者水平 2000 元及以下 326 人，20015000 元 70 人，5001 元及以上80 人。 3.2 研究工具 本研究选用的量表包括：（1）技术信任。根据 Mcknight 等5的量表，功能性有 3 个题项；可靠性有 4 个题项；有用性有 4 个题项。 （2）信息共享。根据 Ridings 等13的量表，包含 4 个题项。 （3）知识学习。根据 Kankanhalli 等12的量表，包含 3 个题项。 （4）人际信任。根据Mcallister18的量表，认知信任有 8 个题项；情感信任有 4 个题项。（5）商家信任。根据 Ou 等6的量表，包
22、含 7 个题项。为避免无关变量的影响，我们控制了性别、年龄和教育程度。除控制变量外，所有量表均采用 Likert 7 点评分，1 表示完全不赞成，7 表示完全赞成。 4 数据分析与结果 104.1 信效度分析 数据质量分析结果表明，全部变量的 Cronbachs 系数在 0.74至 0.94 之间，组合信度（CR）均大于 0.6，在 0.89 至 0.94 之间，说明量表具有较高的信度。所有指标在各自构念上的因子载荷显著，标准化系数在 0.54 至 0.88 之间，表明量表具有较高的收敛效度。各构念的平均抽取方差（AVE）均高于 0.5，在 0.67 至 0.90 之间，同时均大于其相关系数的
23、平方值，表明各变量具有良好的区分效度。 4.2 变量的描述性统计和相关分析 本研究采用 SPSS 统计软件对所有变量的均值、方差进行计算，并计算变量之间的相关系数。结果表明：功能性与信息共享（r=0.172，p0.05）及知识学习（r=0.241，p0.01）显著相关；可靠性与信息共享（r=0.252，p0.01）及知识学习（r=0.119，p0.05）显著相关；有用性与信息共享（r=0.278，p0.01）及知识学习（r=0.331，p0.01）显著相关；信息共享与认知信任（r=0.443，p0.01）及情感信任（r=0.193，p0.01）显著相关；知识学习与认知信任（r=0.387，p0.01）及情感信任（r=0.292，p0.01）显著相关；认知信任与情感信任（r=0.284，p0.01）及商家信任（r=0.284，p0.01）显著相关；情感信任与商家信任（r=0.458，p0.01）显著相关。这些结果为本研究的假设提供了初步的支持。 4.3 关系模型的验证 本研究利用 AMOS 21.0 统计软件对前面提出的假设模型予以验证。
