消費者跨渠道購買行為形成機製研究-第三章

參數ψoj是特定渠道的常數項，表示渠道的平均偏好，而ψ1j表示一位顧客對某渠道的搜索態度對搜索行為的影響。假設ηij是獨立的，服從正態分布。

研究中有傳統渠道和網絡渠道兩種類型，因此消費者搜索選擇模型有兩個，如公式（2a1）和公式（2a2）所示。兩個模型中各變量右下標第二位數字“1”表示傳統渠道，“2”表示網絡渠道。

Y*i1=ψo1+ψ11Searchi1+ηi1公式（2a1）

Y*i2=ψo2+ψ12Searchi2+ηi2公式（2a2）

2　消費者購買選擇模型

購買選擇模型反應消費者對該渠道購買態度是否轉化為選擇該渠道來購買產品，消費者隻能選擇一個渠道來購買產品，因變量購買選擇為傳統渠道或網絡渠道，是離散變量，自變量購買態度是連續變量，購買選擇模型也被定義為二元Logit模型。

因為消費者隻能選擇一種渠道來購買產品。定義R*ij為潛變量，表示顧客i選用j渠道購買產品的整體效用。如果顧客i選用j渠道購買產品，Searchchoiceij的取值為1，否則為0。二元Logit模型如下：

R*ij=θoj+θ1jPurchaseij+μij公式（3a）

Purchasechoiceij=1如果R*ij=Max（R*im）

0其他公式（3b）

參數θoj是特定渠道的常數項，表示渠道的平均偏好，而θ1；表示一位顧客對某渠道的購買態度對購買行為的影響。假設μij是獨立的，服從正態分布。

研究中有傳統渠道和網絡渠道兩種類型，因此消費者購買選擇模型有兩個，如公式（3a1）和公式（3a2）所示。兩個模型中各變量右下標第二位數字“1”表示傳統渠道，“2”表示網絡渠道。

R*i1=θo1+θ11Purchasei1+μi1公式（3a1）

R*i2=θo2+θ12Purchasei2+μi2公式（3a2）

第五節本章小結

本章界定了消費者跨渠道購買行為的定義，指出消費者跨渠道購買行為是指多渠道零售環境下，消費者基於利益最大化原則，在購買決策過程的不同階段運用不同渠道的行為，並明確指出本書基於傳統與網絡兩種渠道類型研究消費者購買決策過程的兩個關鍵階段：搜索信息和產品購買。

第一，歸納了消費者跨渠道購買行為的兩條路徑：傳統渠道搜索信息網絡渠道購買和網絡渠道搜索信息傳統渠道購買。

第二，分析了消費者跨渠道購買行為驅動因素，基於理性行為、感知價值等理論分析了搜索信息和產品購買兩階段消費者的渠道選擇行為，提出了態度決定行為的理論框架，進而在分析消費者渠道轉換的基礎上，推演出消費者跨渠道購買的驅動因素：基於渠道態度的決策機製、缺乏渠道內鎖定、渠道間協同和產品類別特征的調節作用。

第三，分析了消費者跨渠道購買行為形成機製，基於信任轉移等理論分析了基於渠道態度的決策機製、缺乏渠道內鎖定、渠道間協同對消費者跨渠道購買行為的作用機製及產品搜索性、風險性對消費者跨渠道購買行為的調節作用。

第四，構建了消費者跨渠道購買行為形成機製概念模型及數理模型。以消費者跨渠道購買行為形成機製分析為基礎，構建了消費者跨渠道購買行為形成機製概念模型，並詳細、深入闡釋了概念模型中相關概念的內涵及在本研究中的作用，基於聯立方程模型的基本原理，構建了渠道態度數理模型，並分別對搜索態度模型和購買態度模型進行了詳細闡釋，基於Logit模型的基本原理，構建了渠道選擇數理模型，並分別對搜索選擇模型和購買選擇模型進行了詳細闡釋。

第四章消費者跨渠道購買行為形成機製實證分析

第四章消費者跨渠道購買行為

形成機製實證分析

在第三章所構建的消費者搜索態度模型、購買態度模型、搜索選擇模型和購買選擇模型的基礎上，本章將首先對四個模型中各變量進行量表開發，然後運用所開發量表進行問卷調查采集數據，進而對采集數據進行描述性統計分析、信度和效度檢驗，最後運用Stata12.0軟件估計消費者搜索態度模型、購買態度模型、搜索選擇模型、購買選擇模型中各參數。

第一節量表開發

本研究采用問卷調查法測量理論模型，並遵循問卷設計的一般原則和步驟對問卷進行設計。首先，基於大量文獻研究提取各變量的測量指標，由於大多數測項來自英文文獻，邀請兩位博士生對問項進行了雙向互譯，充分討論了有歧義的問項；接著，通過小規模訪談法對各變量測量指標進行初步的測試，並根據專家的反饋意見對量表進行修正和完善，形成初始調查問卷；然後，將初始調查問卷在103名有過網上購物經曆的在校大學生中進行預測試，並根據小樣本信度、效度分析結果重新修訂了部分題項；最後，經過反複修正後，形成了本研究的正式調查問卷。

一、　變量的操作定義及測量

基於前文研究，待測量的變量包括：渠道屬性、消費者渠道態度、消費者渠道選擇、產品類別和消費者人口統計特征五個方麵，下麵逐一分析。

（一）　渠道屬性的測量

渠道屬性的測量包含搜索屬性和購買屬性兩個方麵，搜索屬性包含信息有效性、搜索便利性、品種豐富性、社會互動性和搜索努力5個指標，購買屬性包含服務質量、購買便利性、談判可能性、促銷水平、享樂性、購買努力、購買風險和產品價格8個指標，共13個指標。由於大多數測項來自英文文獻，邀請兩位博士生對問項進行了雙向互譯，充分討論了有歧義的測項，最後確定了具體的問項，下麵分別進行分析。

根據前文中的研究，搜索屬性包括搜索利益和搜索成本。信息有效性、搜索便利性、品種豐富性和社會互動性屬於搜索利益，搜索努力屬於搜索成本。信息有效性的測量參考了Alba等（1997）、Hoque　和Lohse（1999）、Ratchford等（2001）等的量表，設計了4個問項；搜索便利性的測量參考了Hoque和Lohse（1999）、Childers等（2001）等的量表，設計了兩個問項；品種豐富性的測量參考了Kunkel　和Berry（1968），Samli、Kelly和Hunt（1998），Yoo、Park和Maclnnes（1998），Baker等（2002）等的量表，設計了5個問項；社會互動性的測量參考了Kim（2002）等的量表，設計了兩個問項；搜索努力的測量參考了Baker等（2002），Ratchford等（2013），Kang、　Herr　和Page（2003）等的量表，共兩個問項，考慮到與搜索收益量表方向的一致性，測量問項也設計為正向的，具體為“通過該渠道搜索信息耗費時間少”“通過該渠道搜集產品信息很簡單”。因而，搜索屬性共包含5個指標、15個測量問項，如表41所示。

購買屬性包含購買利益和購買成本。服務質量、購買便利性、談判可能性、促銷水平和享樂性屬於購買利益，購買努力、購買風險和產品價格屬於購買成本。服務質量的測量參考了Baker等（2002）、Homburg、Hoyer　和Fassnacht（2002）、MontoyaWeiss等（2003）等的量表，設計了3個問項；購買便利性的測量參考了Mathwick、Malhotra　和Rigdon（2001）、Messinger　和Narasimhan（1997）等的量表，設計了兩個問項；談判可能性的測量參考了Morton等（2001）等的量表，設計了1個問項；促銷水平的測量參考了Pearce（2001），Gijsbrechts、Campo和Goosens（2003）等的量表，設計了兩個問項；享樂性的測量參考了Baker等（2002）、Childers等（2001）、　Mathwick等（2001）等的量表，設計了兩個問項；考慮到與購買收益量表方向的一致性，購買努力、購買風險和產品價格等購買成本測量問項也設計為正向的，購買努力的測量參考了Baker等（2002）、Ratchford等（2001）等的量表，共兩個問項，具體為　“通過該渠道購買產品耗費時間少”“通過該渠道購買產品很簡單”；購買風險的測量參考了Hoffman、Novak和Peralta（1999），McKnight等（2002），Forsythe　和Shi（2003），Park　和Jun（2003）等的量表，共4個問項，具體為“在該渠道購買時，我能夠拿到我選擇的產品”“在該渠道購買時，判斷產品質量很容易”“在該渠道購買產品，支付出錯率低”“個人數據資料在該渠道是安全的”；產品價格的測量參考了Dickson　和Albaum（1977）、　Baker等（2002）、　MontoyaWeiss等（2003）等的量表，共兩個問項，具體為“該渠道產品價格低”“在該渠道購買產品，錢更值錢了”。因而，購買屬性共包含8個指標，18個測量問項，如表41所示。

綜上，渠道屬性共包含13個指標，33個測量問項，每一問項均采用5級李克特量表進行設計，分別為非常不同意、不同意、一般、同意、非常同意，依次用1、2、3、4、5表示。

表41渠道屬性測量指標、問項及來源

渠道屬性

量表

量表來源

搜索屬性

搜索利益

信息有

效性

搜索便

利性

品種豐

富性

社會互

動性

我通過該渠道能獲得很多產品信息

該渠道產品信息質量高

我能夠容易地在該渠道對產品比較選擇

我能夠容易地在該渠道比較產品價格

我能在一天中的任何時間通過該渠道獲得產品信息

通過該渠道獲取產品信息速度快

該渠道產品種類豐富

該渠道有最新的產品品種

該渠道有最流行的產品品牌和種類

在該渠道我能買到高質量的產品

通過該渠道我能買到適合我需要的產品

我在該渠道能方便地與顧客交流

我在該渠道能方便地與企業互動

Alba等（1997），

Hoque　和Lohse（1999），

Ratchford等（2001）

Hoque和Lohse（1999），

Childers等（2001）

Kunkel　和Berry（1968），

Samli，Kelly和Hunt（1998），

Yoo，Park　和Maclnnes（1998），

Baker等（2002）

Kim（2002）

（續表）

渠道屬性

量表

量表來源

搜索成本

搜索

努力

通過該渠道搜索產品信息很耗時

通過該渠道搜集產品信息很複雜

Baker等（2002），

Ratchford等（2013），

Kang，　Herr和Page（2003）

購買屬性

購買利益

購買成本

服務

質量

購買

便利性

談判

可能性

促銷

水平

享樂

性

購買

努力

購買

風險

產品

價格

該渠道能得到優良的產品服務

該渠道能得到有益的產品個性化建議

該渠道產品交貨安排得很好

我能在一天中的任何時間通過該渠道購買產品

通過該渠道購買時，我能很快地拿到產品

在該渠道購買產品，我能夠容易對產品進行討價還價

該渠道有定期的產品促銷

該渠道有吸引力的贈品

通過該渠道購買產品很有趣

在該渠道購買產品很舒服

通過該渠道購買產品很耗時

通過該渠道購買產品很複雜

在該渠道購買，我可能拿不到所選擇的產品

在該渠道購買，判斷產品質量很困難

在該渠道購買，支付很容易出錯

個人數據資料在該渠道不安全

該渠道產品價格低

在該渠道購買產品，錢更值錢了

Baker等（2002），

Homburg，Hoyer和

Fassnacht（2002），

MontoyaWeiss等（2003）

Mathwick，Malhotra和

Rigdon（2001），

Messinger和

Narasimhan（1997）

Morton等（2001）

Pearce（2001），

Gijsbrechts，Campo和

Goosens（2003）

Baker等（2002），

Childers等（2001），

Mathwick，Malhotra　和

Rigdon　（2001）

Baker等（2002），

Ratchford等（2001）

Hoffman，Novak和Peralta（1999），

McKnight等（2002），

Forsythe　和Shi（2003），

Park　和Jun（2003）

Dickson　和Albaum（1977），　Baker等（2002），

MontoyaWeiss等（2003）

（二）　消費者渠道態度的測量

消費者渠道態度包含消費者對傳統渠道和網絡渠道的搜索態度與購買態度，其測量均參考了Verhoef等人（2007）的量表，讓被調查者分別評價傳統渠道、網絡渠道搜索信息與產品購買的“吸引力”和“適合性”，具體如表42所示，共包含2個指標、4個測量問項，每一問項均采用5級李克特量表進行設計，分別為非常不同意、不同意、一般、同意、非常同意，依次用1、2、3、4、5表示。

表42渠道態度測量指標、問項及來源

變量

指標

問項

來源

搜索態度

搜索吸引力

通過該渠道搜索信息很有吸引力

搜索適合性

該渠道是適合的搜索信息渠道

Verhoef等

（2007）

購買態度

購買吸引力

通過該渠道購買很有吸引力

購買適合性

該渠道是適合的購買渠道

Verhoef等

（2007）

（三）　消費者渠道選擇的測量

消費者渠道選擇包含搜索選擇與購買選擇，其測量均參考了Van和Dach（2005）的量表，與以往基於人的視角研究網上購物行為不同的是，文章基於交易視角，不調查參與者在一個特定時期內的平均購物經曆，而是調查他們最近的購買經曆。前文指出產品種類對消費者購買渠道選擇有顯著影響，消費者購買不同類別產品時所選擇渠道不同。因此，增設一個問題調查消費者所購產品類別，設定消費者渠道選擇的情景，具體為“您最近3個月中購買過以下何種產品（如果有多個選項請您選擇印象最深刻的一種）?”“您購買上述產品是通過何種渠道完成的?”“您在購買上述產品之前通過何種渠道搜集產品信息？”（表43）。實際應用中消費者可以應用多種渠道來搜集信息，因而搜索選擇的備選答案為傳統渠道、網絡渠道和多渠道，但消費者隻能選擇一種渠道購買，故購買選擇包含傳統渠道、網絡渠道兩個備選答案。

表43渠道選擇測量問項及來源

變量

問項

來源

購買選擇

您通過何種渠道購買上述產品？

Van和Dach（2005）

搜索選擇

您購買上述產品前通過何種渠道搜索產品信息？

Van和Dach（2005）

（四）　產品類別的測量問項

產品類別的選取在本研究中具有十分重要的作用。為了分析產品搜索性與風險性對消費者跨渠道購買行為的調節作用，所選產品類別應在搜索性和風險性上存在明顯差異。Tarun　Kushwaha　和Venkatesh　Shankar（2013）選取個人電腦、服裝、化妝品、辦公用品、書、玩具等產品類別對消費者傳統渠道、網絡渠道、多渠道偏好進行了研究，並指出辦公用品、書、玩具屬於低風險產品，個人電腦、服裝、化妝品屬於高風險產品。Gupta等（2004a）指出書、個人電腦屬於搜索產品，服裝、香水和珠寶屬於體驗產品。Verhoef等（2007）選取書、個人電腦、服裝等產品類別對研究型購物者現象進行了研究。Van　Baal和Dach（2005）選取書、服裝、化妝品、個人電腦、玩具、鞋等研究了多渠道消費者行為，並指出書屬於搜索主導型產品，服裝、化妝品不屬於搜索主導型產品。與前麵學者們保持一致，本研究初步選取上述文獻中出現頻數最高的產品類別作為產品類別選項的備選答案，具體包括書、服裝、個人電腦、手機、化妝品、玩具、珠寶、辦公用品共8類，考慮到量表開發的全麵性，增設了其他選項，並設計了追問，以獲取消費者購買的其他產品類別，這些產品類別在搜索性、風險性方麵存在顯著差異。產品類別選取及來源如表44所示。

表44產品類別問項、備選答案及來源

變量

問項

備選答案

來源

產品

類別

您最近3個月中購買過以下何種產品（如果有多個選項請您選擇印象最深刻的一種）？

書、服裝、個人電腦、手機、化妝品、玩具、珠寶、辦公用品、其他

Tarun　Kushwaha　和Venkatesh　Shankar（2013）；Gupta等（2004a）；Verhoef等（2007）；Van　Baal和Dach（2005）

（五）　消費者人口統計特征的測量

前文已指出消費者人口統計特征包含性別、年齡、學曆、地區4個維度。性別設計了男、女，共兩個選項；年齡設計了17歲及以下、18—25歲、26—35歲、36—45歲、46—60歲和61歲以上，共6個選項；學曆設計了初中及以下、高中、中專及專科、大學本科、碩士研究生及以上，共5個選項；地區設計了城市、城鎮和農村，共3個選項。年齡選項設置依據18歲以上算成年人、18—25歲為在校大學生年齡段、35歲為中青年劃分的節點、60歲為退休的年齡。消費者人口統計特征測量量表及來源如表45所示。

表45消費者人口統計特征測量問項、備選答案及來源

變量

問項

備選答案

來源

消費者人口統計特征

您的性別是？

男、女

您的年齡是？

17歲及以下、　18—25歲、26—35歲、36—45歲、46—60歲、61歲以上

您的學曆是？

初中及以下、高中、　中專及專科、　大學本科、碩士研究生及以上

您所在的地區是？

城市、城鎮、農村

Schiffman　和　Kanuk（2011）；於誌東（2012）；CNNIC

二、　小規模訪談及產品類別的特征劃分

通過文獻回顧的方式獲取了本書相關研究變量的測量題項，但不同學者對測量題項的變量歸屬並不統一。因此，本研究通過小規模訪談的方式進一步合並、調整和確認上述測量題項，以提高變量測量的信度和效度。此外，實證產品搜索性、風險性對消費者跨渠道購買行為的調節作用，必須科學劃分8種產品類別的特征歸屬。

以下為小規模訪談及產品類別特征劃分的詳細敘述。

（一）　小規模訪談

小規模訪談的目的是檢測量表問項是否充分覆蓋了被測試概念的全部範圍，以進一步提高問卷的內容效度，本次小規模訪談於2015年4月進行，先後訪談了3位工作單位市場營銷係專任教師和15名市場營銷專業三年級的學生，18位被訪談者是具有市場營銷專業知識和豐富網絡購物經驗的消費者。

1　教師訪談

打印了3份初始調查問卷分發給3位市場營銷係教師，向他們詳述了市場調查的目的，請他們對問卷進行審查。3位同行專家對初始調查問卷給予了充分的肯定，普遍認同渠道屬性指標全麵，問項能夠反映指標含義，但也提出了一些寶貴意見：一位教師指出渠道屬性中的“談判可能性”隻有1個問項，不能全麵反映指標內涵，而且目前傳統渠道和網絡渠道中顧客均可與企業進行討價還價，該指標在兩種渠道下顧客感知差異不大，建議可以刪除該指標；另一位教師指出，購買便利性的兩個題項，“我能在一天中的任何時間通過該渠道購買產品”“通過該渠道購買時，我能很快地拿到產品”。第一個問項網絡渠道有優勢，第二個問項傳統渠道有優勢，因此該指標不能有效區別消費者對傳統渠道和網絡渠道的感知價值，從而影響調查數據的有效性，建議重新修訂問項。還有一位教師指出，產品類別備選答案中，雖然“珠寶”具有明顯的體驗性和高風險性特征，但消費者購買珠寶的頻率低，樣本有限，數據采集存在困難，建議剔除“珠寶”產品類別。

2　學生訪談

打印了15份問卷分發給參與訪談的15名學生，要求學生填答了問卷，然後與15位受訪者進行了交流，征詢他們答卷時的感受。學生們普遍反映問卷內容充實，測量指標設計全麵，能夠反映人們對於渠道的認知，但也有部分學生提出了自己的看法，有的學生指出“辦公用品”選項比較寬泛，包含的具體產品種類很多，渠道選擇不太確定，建議更具體一些；另外，有意思的是15位被調查者中有5位學生選擇了其他選項，並且在追問空格中填寫了“零食”，反映了在校大學生對“零食”這一產品品類的需求。

根據教師和學生的訪談結果，經過慎重地考慮，刪除了渠道屬性中的“談判可能性”選項，考慮傳統渠道在購買屬性上有優勢，查閱相關文獻並與消費者行為領域專家充分討論後將購買便利性的第一個問項修改為“我能方便地通過該渠道購買產品”，第二個問項不變。產品類別備選答案中，刪除了“珠寶”選項，增加了“零食”選項，將“辦公用品”選項修改為“文具”，然後，再一次對問卷中基於字麵的語義理解等方麵進行了必要的修訂。

（二）　產品類別的特征劃分

科學劃分產品類別的特征在本書中具有十分重要的作用，主要通過開發產品搜索性與風險性的測量量表、測量每一產品類別的搜索性與風險性進而劃分各產品類別的特征歸屬。

1　產品搜索性與風險性的測量量表

搜索產品是指消費者可以在購買前獲得或者感知產品質量信息的產品，商品的感知質量包括一種客觀的本質而產品質量主要包含自然質量和無形質量，性能反映了產品的自然質量，為了更客觀地評價各產品類別的搜索性，將產品搜索性分為自然質量搜索性、服務質量搜索性兩個維度，設計的具體測量題項為“購買前您感知到產品性能的可能性”和“購買前您感知到產品相關服務質量的可能性”，如表46所示。采用7級語義差別量表對各產品類別的搜索性進行測量，1表示“非常不可能”，2表示“比較不可能”，3表示“不可能”，4表示“一般”，5表示“可能”，6表示“比較可能”，7表示“非常可能”。

表46產品類別特征測量指標、問項及來源

變量

指標

問項

來源

搜索性

自然質量搜索性

購買前感知到產品性能的可能性

服務質量搜索性

購買前感知到產品相關服務質量的可能性

Mudambi（2010）、萬融（2005）

風險性

功能風險

購買該產品實際性能低於預期的可能性

財務風險

購買該產品產生經濟損失的可能性

安全風險

購買該產品產生人身傷害的可能性

心理風險

購買該產品玷汙自我形象的可能性

社會風險

降低該產品其他使用者感知的可能性

Jacoby和Kaplan（1972）

產品風險性指消費者在購買該產品過程中對不確定性和不利後果的全麵感知。Jocoby和Kaplan（1972）將消費者感知風險分為5種：經濟風險、功能風險、身體風險、心理風險和社會風險。很多學者研究了消費者對網絡渠道、多渠道的感知風險，如井淼、周穎和呂巍提出經濟、功能、時間、社會、身體、隱私、心理和服務是互聯網環境下消費者感知風險的8個維度。郭燕和周梅華選擇財務風險、功能風險、隱私風險和服務風險4個方麵衡量了多渠道消費者的感知風險，並指出財務風險指消費者使用多渠道過程中產生經濟損失的可能性；功能風險是消費者使用多渠道某項功能時與預期不符的可能性；隱私風險指個人敏感資料（如身份、信用卡信息）被黑客盜竊的風險；服務風險指個人線下享受到的服務與預期不符的可能性。本研究采用了Jocoby和Kaplan（1972）開發的量表，從功能風險、財務風險、安全風險、心理風險和社會風險測量產品的風險性，具體問項及來源如表47所示，設計了7級李克特量表，1表示“非常不可能”、2表示“比較不可能”、3表示“不可能”、4表示“一般”、5表示“可能”、6表示“比較可能”、7表示“非常可能”。

2　產品類別搜索性與風險性的測量

每一產品均是多種屬性的結合，很難將其明確地分為某一類，隻能選其主導屬性對其進行分類。本研究采用問卷調查法測量產品的搜索性和風險性，通過對在校大學生進行問卷調查測量8種產品類別的搜索性和風險性。選擇在校大學生作為調查對象有兩點考慮：首先，在校大學生是服裝、書、個人電腦、零食、文具、化妝品、手機和玩具的主要消費者，該群體在頻繁地購買中積累了豐富的購買經驗；其次，在校大學生年齡在18—25歲之間，受教育程度較高，具備理解量表和獨立判定產品搜索性和風險性的能力。在教學實踐中，利用便利樣本對某選課班級學生進行了調查，問卷涉及服裝、書、個人電腦、文具、零食、手機、化妝品和玩具8種產品類別搜索性和風險性的評價，在89份回收問卷中，得到有效問卷76份。問卷的信度係數大於0.8，表明該量表內在信度較好。通過計算各調查樣本的算術平均數得出每一產品類別的搜索性、風險性得分如表47所示。

表47產品類別的搜索性與風險性得分

產品類別

搜索性得分

風險性得分

服裝2.784.58

書5.342.02

個人電腦6.085.26

零食3.153.09

文具5.262.13

化妝品3.024.45

手機5.695.88

玩具2.533.47

3　產品類別的特征歸屬

研究中選取量表的平均數3.5作為分類標準，將搜索性得分高於3.5的產品類別界定為搜索產品，搜索性得分低於3.5的產品類別界定為體驗產品；風險性得分高於3.5的產品類別界定為高風險產品，風險性得分低於3.5的產品類別界定為低風險產品。由表47可以看出，書、個人電腦、文具、手機為搜索產品；服裝、零食、化妝品、玩具為體驗產品；服裝、個人電腦、化妝品、手機為高風險產品；書、零食、文具、玩具為低風險產品，分類結果與學者們的研究保持一致。考慮搜索性與風險性的交互作用，個人電腦、手機屬於高風險搜索產品；書、文具屬於低風險搜索產品；服裝、化妝品屬於高風險體驗產品；零食、玩具屬於低風險體驗產品。

綜上，小規模訪談進一步修正了測量量表的測量題項，產品類別的特征劃分顯示4種產品類別特征所包含的產品類別均等，能夠分析產品類別特征對消費者跨渠道購買行為的調節作用，形成了初始調查問卷。

三、　初始調查問卷具體問項及編碼

初始調查問卷共分為四部分：第一部分包含了研究模型中產品類別、消費者渠道選擇的相關題項，共3個（見表43、44）；第二部分包括研究模型中傳統渠道消費者渠道態度和渠道屬性感知的相關題項，共36個（見表41、42）；第三部分包括研究模型中網絡渠道消費者渠道態度和渠道屬性感知的相關題項，共36個（見表41、42）；第四部分為被調查者的人口統計特征相關題項，共4個（見表45）。

研究中渠道態度和渠道屬性感知需要消費者分別對傳統渠道和網絡渠道進行評價，因此問卷中關於渠道態度和渠道特征的題項為72個，產品類別和渠道選擇題項3個，消費者特征題項4個，初始調查問卷中共包含79個問項。初始調查問卷的編碼采用變量英文名稱的三個大寫首字母，如搜索渠道選擇用“SEA”表示，兩種渠道渠道屬性的編碼用四個大寫英文字母表示，首字母“T”表示傳統渠道，“I”表示網絡渠道，後三位仍為渠道屬性英文名稱的三個大寫首字母，編碼中的數字代表該變量中問項的排序，如傳統渠道信息有效性中的第2個問項用“TINF2”表示。初始調查問卷具體問項及編碼如表48所示。

表48初始調查問卷問項及編碼

構念

變量

問項

編碼

情景因素

產品類

別特征

您最近3個月中購買過以下何種產品（如果有多個選項請您選擇印象最深刻的一種）？

PRO

渠道選擇

購買渠

道選擇

您通過何種渠道購買上述產品？

PUR

搜索信息

渠道選擇

您購買上述產品前通過何種渠道搜索產品信息？

SEA

傳統渠道

搜索屬性

信息有

效性

搜索

便利性

品種

豐富性

社會

互動性

搜索努力

我通過傳統渠道能獲得很多產品信息

TINF1

傳統渠道產品信息質量高

TINF2

我能夠容易地在傳統渠道對產品比較選擇

TINF3

我能夠容易地在傳統渠道比較產品價格

TINF4

我能在一天中的任何時間通過傳統渠道獲得產品信息

TSCO1

通過傳統渠道獲取產品信息速度快

TSCO2

傳統渠道產品種類豐富

TRCH1

傳統渠道有最新的產品品種

TRCH2

傳統渠道有最流行的產品品牌和種類

TRCH3

在傳統渠道我能買到高質量的產品

TRCH4

通過傳統渠道我能買到適合我需要的產品

TRCH5

我在傳統渠道能方便地與顧客交流

TSSO1

我在傳統渠道能方便地與企業互動

TSSO2

通過傳統渠道搜索產品信息很耗時

TSEF1

通過傳統渠道搜集產品信息很複雜

TSEF2

傳統渠道

搜索態度

搜索

態度

通過傳統渠道搜索信息很有吸引力

TSEA1

傳統渠道是適合的搜索信息渠道

TSEA2

傳統渠道

購買屬性

服務質量

傳統渠道能得到優良的產品服務

TSQU1

傳統渠道能得到有益的產品個性化建議

TSQU2

傳統渠道產品交貨安排得很好

TSQU3

（續表）

構念

變量

問項

編碼

傳統渠道

購買屬性

購買

便利性

促銷

水平

享樂性

購買

努力

購買

風險

產品

價格

我能方便地通過傳統渠道購買產品

TRCO1

通過傳統渠道購買時，我能很快地拿到產品

TRCO2

傳統渠道有定期的產品促銷

TPRO1

傳統渠道有吸引力的贈品

TPRO2

通過傳統渠道購買產品很有趣

THED1

在傳統渠道購買產品很舒服

THED2

通過傳統渠道購買產品很耗時

TPEF1

通過傳統渠道購買產品很複雜

TPEF2

在傳統渠道購買，我有可能拿不到所選擇的產品

TPRS1

在傳統渠道購買，判斷產品質量很困難

TPRS2

在傳統渠道購買，支付很容易出錯

TPRS3

個人數據資料在傳統渠道不安全

TPRS4

傳統渠道產品價格低

TPRI1

在傳統渠道購買產品，錢更值錢了

TPRI2

傳統渠道

購買態度

通過傳統渠道購買很有吸引力

TPUR1

傳統渠道是適合的購買渠道

TPUR2

網絡渠道

搜索屬性

信息

有效性

搜索

便利性

品種

豐富性

我通過網絡渠道能獲得很多產品信息

IINF1

網絡渠道產品信息質量高

IINF2

我能夠容易地在網絡渠道對產品比較選擇

IINF3

我能夠容易地在網絡渠道比較產品價格

IINF4

我能在一天中的任何時間通過網絡渠道獲得產品信息

ISCO1

通過網絡渠道獲取產品信息速度快

ISCO2

網絡渠道產品種類豐富

IRCH1

網絡渠道有最新的產品品種

IRCH2

網絡渠道有最流行的產品品牌和種類

IRCH3

（續表）

構念

變量

問項

編碼

網絡渠道

搜索屬性

品種

豐富性

社會

互動性

搜索努力

在網絡渠道我能買到高質量的產品

IRCH4

通過網絡渠道我能買到適合我需要的產品

IRCH5

我在網絡渠道能方便地與顧客交流

ISSO1

我在網絡渠道能方便地與企業互動

ISSO2

通過網絡渠道搜索產品信息很耗時

ISEF1

通過網絡渠道搜集產品信息很複雜

ISEF2

網絡渠道

搜索態度

通過網絡渠道搜索信息很有吸引力

ISEA1

網絡渠道是適合的搜索信息渠道

ISEA2

網絡渠道

購買屬性

服務質量

購買

便利性

促銷水平

享樂性

購買努力

購買風險

產品價格

網絡渠道能得到優良的產品服務

ISQU1

網絡渠道能得到有益的產品個性化建議

ISQU2

網絡渠道產品交貨安排得很好

ISQU3

我能方便地通過網絡渠道購買產品

IRCO1

通過網絡渠道購買時，我能很快地拿到產品

IRCO2

網絡渠道有定期的產品促銷

IPRO1

網絡渠道有吸引力的贈品

IPRO2

通過網絡渠道購買產品很有趣

IHED1

在網絡渠道購買產品很舒服

IHED2

通過網絡渠道購買產品很耗時

IPEF1

通過網絡渠道購買產品很複雜

IPEF2

在網絡渠道購買，我有可能拿不到所選擇的產品

IPRS1

在網絡渠道購買，判斷產品質量很困難

IPRS2

在網絡渠道購買，支付很容易出錯

IPRS3

個人數據資料在網絡渠道不安全

IPRS4

網絡渠道產品價格低

IPRI1

在網絡渠道購買產品，錢更值錢了

IPRI2

（續表）

構念

變量

問項

編碼

網絡渠道

購買態度

通過網絡渠道購買很有吸引力

IPUR1

網絡渠道是適合的購買渠道

IPUR2

消費者

人口統

計特征

性別

您的性別是？

SEX

年齡

您的年齡是？

AGE

學曆

您的學曆是？

EDU

地區

您所在的地區是？

DIS

四、　初始調查問卷預測試

預測試有助於及早發現問卷中的問題，有效提高正式調查問卷的質量，因而，本研究在正式調研與數據分析之前，對初始調查問卷進行預調研，以分析測量題項的可靠性和有效性，進一步修正初始的測量量表。通過信度分析和探索性因子分析篩選預測試問卷中的測量題項，信度分析用來精簡問卷，刪除對測量變量毫無貢獻的問卷項目，以增進每個測量變量的信度，探索性因子分析主要是確定測量量表的結構與問項，並進一步對問項進行刪減和優化。

（一）　預測試數據樣本特征和所購產品類別比例

本次預調研於2015年6月進行，在全國範圍內通過網絡方式傳送了初始調查問卷，回收有效問卷103份，樣本概況如表49所示。從人口統計特征的分布狀況看，被調查對象女性比例略高於男性，男性比例為46.4%，女性比例為53.6%，這與女性購物多於男性的事實吻合，特別是對於本研究中所羅列的產品種類。地理分布絕大部分集中於城市，城市的比例為76.8%，城鎮及農村比例為23.2%，這與我國網絡用戶集中於城市的現狀基本吻合。年齡結構中集中於18—25歲的樣本比例高達51.7%，這個年齡段主要是在校大學生群體，該群體是伴隨著網絡成長起來的，有較強的代表性，18—35歲的樣本比例為84.8%，這與網上消費者大都年輕相關研究一致。另外，被調查對象普遍學曆層次較高，大學本科以上的樣本比例合計為90.9%，這與受教育程度越高對不同渠道的綜合運用能力越強，對產品信息的掌握能力越充分，與多渠道消費者行為相關研究一致。消費者所購產品類別中，8種產品類別樣本數基本均等，服裝樣本相對較多，為15.2%，玩具樣本相對較少，為10.1%，這也反映了消費者對不同產品類別的需求狀況。

表49預調研樣本概況和所購產品類別比例

性別比例\/%地區比例\/%年齡比例\/%學曆比例\/%產品類別比例\/%

男性46.4城市76.817歲以下3.4初中及以下0.38個人電腦10.8

女性53.6城鎮19.418—25歲51.7高中1.52文具14.8

農村3.826—35歲33.1中專及專科7.2書13.0

36—45歲9.1大學本科76.89服裝15.2

46歲以上2.7碩士及以上14.01化妝品11.9

零售12.8

玩具10.1

手機11.2

其他0.2

（二）　預測試數據渠道屬性和渠道態度的信度分析

本研究采用SPSS19.0對預測試數據進行了信度分析，得到渠道屬性和渠道態度的克朗巴哈係數α值，如表410所示。從表410中數據可以看出，渠道屬性和渠道態度的信度值均大於0.7，按照Devellis的觀點，屬於相當好的水平，表明渠道屬性和渠道態度預測試數據通過信度檢驗，具有較高的可靠性。

表410預測試中各研究變量的信度值

變量

問項數

克朗巴哈係數α值

信息有效性

0.706

搜索便利性

0.823

品種豐富性

0.795

社會互動性

0.882

搜索努力

0.748

搜索態度

0.735

服務質量

0.754

（續表）

變量

問項數

克朗巴哈係數α值

購買便利性

0.764

促銷水平

0.761

享樂性

0.800

購買努力

0.739

購買風險

0.896

產品價格

0.739

購買態度

0.719

（三）　預測試數據渠道屬性的效度分析

量表的效度通常包括內容效度和建構效度（或構念效度）。在小規模訪談中對初始調查問卷的內容效度進行了檢驗，關於建構效度，研究中通過因子分析進行檢驗，運用KMO值判斷數據是否適合做因子分析。一般來說，KMO值0.8以上表示數據質量非常好；0.70—0.79顯示數據質量中等；0.60—0.69顯示數據質量普通；0.50—0.59顯示數據質量比較差，但分析結果仍可以接受；低於0.50表示數據不適合進行因子分析。因子分析中，選擇特征值大於1作為評估標準來篩選因子，旋轉後因子負荷值小於0.4或者同時在兩個因子上的負荷值都大於0.4的測量題項將被刪除（Nunnally，1978），另外，某一變量內涵必須與同一因子的其他變量內涵保持一致。

由初始調查問卷可以看出，傳統渠道和網絡渠道渠道屬性分別包含12個指標、32個題項。根據探索性因子分析的基本原理，需要進行因子分析，而搜索態度和購買態度分別包含兩個測量題項，產品類別、搜索渠道選擇和購買渠道選擇包含1個選項，消費者人口統計特征包含4個選項，不需要進行因子分析。因此，本研究隻需對渠道屬性進行因子分析，因量表中消費者分別評價了傳統渠道和網絡渠道的各渠道屬性。下麵分別對傳統渠道和網絡渠道渠道屬性進行主成分分析。

運用SPSS19.0進行傳統渠道渠道屬性的主成分分析，分析結果顯示傳統渠道渠道屬性的KMO值為0.901，說明數據質量非常好，Bartletts球狀檢驗的顯著性水平低於0.000，表明這些因素適合做因子分析。前文渠道搜索態度和購買態度理論模型中包含搜索屬性和購買屬性兩個方麵，因此研究中必須將渠道屬性明確地劃分為搜索屬性或購買屬性，排除了那些載荷較小或引起解釋問題的6個測量題項:品種豐富性4、品種豐富性5和信息有效性4因旋轉後因子負荷值小於0.4被排除，信息有效性3和產品價格2因同時在兩個因子上的負荷值都大於0.4被刪除，促銷水平1旋轉後因子負荷值為0.672，大於0.4，但該旋轉成分矩陣中其因子與搜索便利性同屬於一個因子，按照前文中研究搜索便利性屬於搜索屬性、促銷水平屬於購買屬性，不能將其歸並為同一個因子，因此促銷水平1屬於引起解釋問題的題項被刪除，最後保留的題項數為26個。

考慮因子的解釋性，本研究提取了11個主成分，最小的特征值是0.726，共解釋了75.293%的方差變異。雖然最常用的提取公因子的方法是按照特征值大於1，但本研究更著眼於測量題項的解釋性和管理的相關性。有的學者提出過除特征值之外的這些考慮，這些學者們指出還有許多選擇因子數量的其他標準，其中之一就是可解釋性或心理意義，而且按照特征值大於1的規則，提取的7個公因子僅解釋57.043%的方差變異，這些因子很難解釋。本研究中提取的11個因子解釋了75.293%的方差變異，而且是直角的，所以在因子載荷之間沒有多重共線性問題，而且提取因子的解釋性很高，不存在在多個因子上出現高因子載荷。表411為這26個題項的旋轉成分矩陣，各項指標在其對應因子的負載遠大於在其他因子上的交叉負載，表明各指標均能有效地反映其對應的因子，從而保證了較好的量表效度，所提取因子的因子載荷如表411中陰影部分所示。值得注意的是產品價格1和促銷水平2在旋轉成分矩陣中被歸並為同一個因子，與前文渠道屬性中產品價格和促銷水平屬於兩個獨立的因子不一致，但這兩個因子同屬於購買屬性。因此，將產品價格1和促銷水平2這兩個因子歸並為一個因子，命名為“價格促銷”。

表411預測試中傳統渠道渠道屬性旋轉成分矩陣a

成分

搜索便利性2

0.823

0.157

0.153

搜索便利性1

0.804

0.152

0.196

0.175

購買風險2

0.817

0.126

0.189

0.165

購買風險3

0.804

0.117

0.162

0.206

0.124

0.100

購買風險4

0.119

0.790

0.159

購買風險1

0.772

0.125

0.127

0.170

0.148

0.114

0.141

0.157

信息有效性2

0.140

0.204

0.734

0.131

0.103

0.165

信息有效性1

0.216

0.728

0.136

0.126

品種豐富性2

0.214

0.133

0.115

0.820

0.127

0.109

0.150

品種豐富性3

0.176

0.211

0.116

0.781

0.105

0.163

0.156

品種豐富性1

0.262

0.141

0.117

0.727

0.137

0.122

0.128

0.126

0.148

服務質量2

0.187

0.171

0.136

0.787

0.149

服務質量1

0.216

0.189

0.171

0.121

0.782

0.139

服務質量3

0.354

0.171

0.115

0.717

0.168

0.103

搜索努力1

0.889

搜索努力2

0.814

0.258

產品價格1

0.114

0.140

0.863

0.153

促銷水平2

0.157

0.844

0.138

0.106

社會互動性2

0.165

0.179

0.106

0.222

0.133

0.167

0.791

0.106

0.124

0.132

社會互動性1

0.251

0.159

0.176

0.123

0.135

0.769

0.166

0.194

享樂性1

0.201

0.230

0.250

0.133

0.128

0.794

0.124

享樂性2

0.263

0.306

0.138

0.285

0.190

0.712

0.142

購買努力2

0.240

0.269

0.175

0.139

0.114

0.770

0.102

購買努力1

0.314

0.124

0.166

0.154

0.133

0.712

購買便利性2

0.170

0.211

0.323

0.116

0.137

0.277

0.109

0.650

購買便利性1

0.350

0.117

0.188

0.205

0.218

0.272

0.102

0.625

提取方法:主成分。

旋轉法:具有Kaiser標準化的正交旋轉法。

a：旋轉在11次迭代後收斂。

同樣運用SPSS19.0進行網絡渠道渠道屬性的主成分分析，分析結果顯示網絡渠道渠道屬性的KMO值為0.816，說明數據質量非常好，Bartletts球狀檢驗的顯著性水平低於0.000，表明這些因素適合做因子分析。與傳統渠道相同，研究中排除了那些載荷較小或引起解釋問題的6個測量題項:品種豐富性4、產品價格2、信息有效性3和信息有效性4因旋轉後因子負荷值小於0.4被排除，品種豐富性5因同時在兩個因子上的負荷值都大於0.4被刪除，促銷水平1旋轉後因子負荷值為0.476，大於0.4，但該旋轉成分矩陣中該因子與購買風險同屬於一個因子，按照前文中研究促銷水平和購買風險同屬於購買屬性，但促銷水平屬於購買利益，購買風險屬於購買成本會引起解釋問題，因此促銷水平1被刪除，最後保留的題項數為26個。與傳統渠道相同，本研究提取了11個主成分，最小的特征值是0.807，共解釋了72.455%的方差變異。表412為這26個題項的旋轉成分矩陣，各項指標在其對應因子的負載遠大於在其他因子上的交叉負載，表明各指標均能有效地反映其對應的因子，從而保證了較好的量表效度，所提取因子的因子載荷如表412中陰影部分所示。值得注意的是產品價格1和促銷水平2在旋轉成分矩陣中被歸並為同一個因子，與前文渠道屬性中產品價格和促銷水平屬於兩個獨立的因子不一致，但這兩個因子同屬於購買屬性。因此，將產品價格1和促銷水平2這兩個因子歸並為一個因子，命名為“價格促銷”。

表412預測試中網絡渠道渠道屬性旋轉成分矩陣a

成分

購買風險2

0.689

0.169

0.159

0.149

0.138

0.116

0.181

購買風險1

0.634

0.183

0.115

0.164

0.273

0.207

0.126

購買風險4

0.549

0.208

0.158

0.229

-0.112

0.323

0.166

購買風險2

0.537

-0.176

0.198

0.526

0.118

品種豐富性2

0.854

0.115

0.172

0.111

0.184

0.138

品種豐富性3

0.852

0.129

0.103

0.154

0.134

0.141

0.133

品種豐富性1

0.728

0.357

0.169

0.103

0.129

0.195

服務質量3

0.254

0.685

0.287

0.185

-0.154

0.101

服務質量2

-0.106

0.145

0.677

0.211

0.138

0.155

-0.103

0.172

0.129

0.276

（續表）

成分

服務質量1

0.177

0.674

0.253

0.138

0.250

0.178

0.270

社會互動性2

0.151

0.110

0.871

0.119

0.106

0.105

0.165

社會互動性1

0.124

0.198

0.200

0.843

0.114

0.145

0.118

信息有效性1

0.169

0.145

0.104

0.822

0.103

信息有效性2

0.155

0.349

0.189

0.661

0.139

0.138

促銷水平2

0.194

0.144

0.795

0.148

0.134

產品價格1

0.315

0.204

0.711

0.153

0.144

0.167

購買努力1

0.165

0.128

0.801

0.108

0.157

購買努力2

0.130

0.107

0.165

0.737

0.230

0.231

0.110

享樂性2

0.218

0.117

0.167

0.118

0.114

0.161

0.819

0.142

享樂性1

0.186

0.119

0.214

0.102

0.136

0.227

0.750

0.197

搜索便利性2

0.231

0.221

0.774

搜索便利性1

0.186

0.209

0.313

0.112

0.116

0.328

0.114

0.562

-0.204

0.129

搜索努力1

0.146

0.280

0.807

搜索努力2

0.127

0.220

0.281

0.114

0.105

0.710

購買便利性1

0.143

0.189

0.146

0.138

0.216

0.127

0.799

購買便利性2

0.209

0.161

0.201

0.151

0.214

0.752

提取方法：主成分。

旋轉法：具有Kaiser標準化的正交旋轉法。

a：旋轉在17次迭代後收斂。

對比傳統渠道與網絡渠道渠道屬性分析結果，兩種渠道渠道屬性測量量表均刪減了品種豐富性4、品種豐富性5、信息有效性3、信息有效性4、促銷水平1和產品價格2共6個題項，雖然刪減的原因不同，但最終保留了相同的26個測量問項，產品價格1和促銷水平2均被合並為“價格促銷”因子。傳統渠道與網絡渠道渠道屬性提取的公因子一致，說明提取的11個公因子既能表示傳統渠道渠道屬性，也能表示網絡渠道渠道屬性。但每個因子在不同渠道解釋的方差變異程度不同，如品種豐富性在傳統渠道解釋了7.782%的方差變異性，但在網絡渠道解釋了9.010%的方差變異性，說明消費者對傳統渠道和網絡渠道中的渠道屬性感知存在差異，與前文中的理論分析一致。因而，最終確定渠道搜索屬性（5個）、購買屬性（6個），共11個指標，具體如下所示：

1　搜索屬性（B為搜索利益；C為搜索成本）［對應公式（1a）中的X］

（1）　信息有效性：消費者使用渠道比較產品及其價格信息的容易程度。（B）

（2）　搜索便利性：消費者獲得產品信息的便利性和速度。（B）

（3）　品種豐富性：該渠道是否有流行品牌、最新產品種類、大量花色品種和高質量產品。（B）

（4）　社會互動性：消費者通過該渠道與顧客和企業交流的便利性。（B）

（5）　搜索努力：消費者獲取產品和服務信息的難度和耗費時間。（C）

2　購買屬性（B為購買利益；C為購買成本）［對應公式（1b）中的W］

（1）　服務質量：個性化建議、購買中的優質幫助和優質服務的可得性。（B）

（2）　購買便利性：消費者通過該渠道購買產品的便利性和速度。（B）

（3）　價格促銷：該渠道是否價格低和有吸引力的贈品。（B）

（4）　享樂性：通過該渠道購買是否有意思和舒服。（B）

（5）　購買風險：判斷產品質量的難度，沒有收到訂單的可能性和支付的困難性。（C）

（6）　購買努力：消費者購買產品時需要付出的努力。（C）

綜上，預測試進一步縮減了渠道屬性測量指標及問項，渠道屬性測量指標為11個，測量問項為26個，從而形成了正式調查問卷。

五、　正式調查問卷

正式調查問卷如附錄1所示，共包含四部分：第一部分為產品類別、搜索渠道選擇和購買渠道選擇的相關測量題項，共3個問項；第二部分為傳統渠道搜索屬性、購買屬性、搜索態度、購買態度的相關題項，共30個問項；第三部分為網絡渠道搜索屬性、購買屬性、搜索態度、購買態度的相關測量題項，共30個問項；第四部分為被調查者的人口統計特征相關測量題項，共4個問項。正式測量量表與初始測量量表相比，渠道屬性中刪減了6個測量題項，將“產品價格”和“促銷水平”兩個因子合並為“產品促銷”一個因子。

綜上，基於文獻研究、小規模訪談、產品類別特征劃分形成了初始的測量量表，經過預測試對初始調查問卷的問項、備選答案等做了進一步刪減、修正，提升了問卷質量和內容效度，形成了最終的市場調查問卷。

第二節數據收集

市場調查問卷設計好後緊接著需要進行數據收集，采用問卷調查法采集數據。將根據調查主題，合理選擇調查對象、運用科學的抽樣方法抽取樣本，對其發放最終的市場調查問卷，確定最優的樣本容量，嚴格控製調查過程、充分搜集研究數據，製定、運用科學合理的篩選原則對回收答卷進行篩選，從而獲得有效樣本數據。

一、　調查對象與樣本容量

數據收集之前首先要確定調查對象和樣本容量。對於調查對象的選擇，本書旨在探查消費者跨渠道購買行為機製，調查對象必須為運用多種渠道的消費者，而傳統渠道是所有消費者都應用的，因此調查對象選擇在線購買者作為樣本，在線購買者是指為了個人用途在網上至少有過一次購買經曆並且以後還會在網上購買的消費者，因為隻有在線購買者既會網絡渠道搜索產品信息傳統渠道購買，也會傳統渠道體驗網絡渠道購買，進行跨渠道購買行為的兩條路徑。本研究中對調查對象的具體定義為:具有使用互聯網的基本能力和條件，具有獨立的購買能力，具有網絡購物經驗和實體店鋪購物經驗。

樣本量的確定應用比較廣泛的標準是，樣本量為指標題項的5倍。Bentler（1989）也建議被調查者要有自由參數的5倍以上。樣本量一般滿足3個要求：①　大於200個；②　大於測量問項的5倍；③　大於模型估計參數的5倍。本研究中按照最大值原則確定樣本規模為900個。

二、　抽樣方法、調查方法與過程

調查對象和樣本量確定後，應確定獲取樣本的方法即抽樣方法。考慮900份樣本量的要求，本次市場調查以研究者的同學、朋友、學生等便利樣本為基礎，采用非隨機抽樣中的雪球抽樣獲取調查樣本。在實際研究中，當研究對象所屬範圍較小時，將總體作為研究對象有一定的可操作性，但對於大多數社會科學研究，不可能對研究總體進行全麵調研。本研究主要調查有網絡購物經驗的多渠道消費者，這一總體是客觀存在的，但不可能完成真正完整的總體調研，因此，在實際操作中，往往從總體中抽取少部分個體進行統計分析，這一過程實質上是抽樣過程。總體而言，抽樣分為隨機抽樣和非隨機抽樣兩種。非隨機抽樣指研究總體中的個體沒有被平等機會抽中的可能性，包含任意抽樣、判斷抽樣、配額抽樣和雪球抽樣等，雖然隨機抽樣能有效避免由主觀選樣帶來的係統誤差，但本研究存在調查對象不容易篩選、問題數量多、專業性強、要求大樣本量等難點，雪球抽樣是最佳選擇，而且，這種抽樣方法不影響樣本的代表性。因此，本研究選擇非隨機抽樣中的雪球抽樣獲取調查樣本。

研究中采用問卷調查法采集數據，調查數據的搜集采用電子調查問卷調查方式進行。首先，通過問卷星創建並發布了問卷；然後，將問卷鏈接發送給同學、同事、朋友和學生，並懇請他們將問卷鏈接通過QQ群、微信朋友圈等盡可能轉發給更多的人。考慮本研究調查問卷共包含67個測量題項，內容多，填答時間長，為鼓勵參與，問卷采用參與有獎的方式進行，所有被調查者在填完問卷後將有10%的機會贏得獎品。第一次問卷調查於2015年9月開始，10月結束，持續了一個月的時間，收到問卷262份，與大於測量問項（67個）5倍的樣本量要求還有距離。研究者又進行了第二次市場調查，2015年12月，研究者負責指導本校營銷2013級學生市場調查與預測實習，在充分征求學生意願的基礎上，選取了28名學生參與本次市場調查，要求這28名學生認真填答問卷，並將問卷鏈接發給自己的家人、同學和朋友，整個數據搜集工作持續了1個月，2016年1月結束，收到調查問卷653份。本次調查樣本範圍涵蓋了江蘇、山西、北京、上海、河南、安徽等各主要區域，共收到答卷915份。

為了保證數據的真實可靠，本研究采用以下原則對回收的答卷進行篩選:第一，剔除填答時間少於5分鍾的答卷；第二，剔除連續5個及以上選項答案雷同的答卷；第三，剔除IP地址重複的答卷。確定5分鍾的原因是，本研究調查問卷包含67個測量題項，預測試中被調查者的平均填答時間為5分鍾，所以填答時間低於5分鍾的答卷被調查者是本著極不認真的態度填寫的，應予以剔除。同樣的，連續5個及以上選項答案雷同的答卷也會影響數據的信度，所以予以剔除。IP地址重複的答卷有可能是同一個被調查者多次填答，當然也存在多個人運用同一個IP地址填答了問卷，為了保證數據的充分可信和有效，本研究中相同IP地址的答卷僅保留一份，將其他答卷剔除。本次回收的915份答卷中，剔除填答時間少於5分鍾的答卷9份、連續5個及以上選項答案雷同的答卷16份、IP地址重複的答卷22份，最後得到有效問卷868份，有效問卷數是測量問項的12.96倍，大於200，且大於估計參數和測量問項的5倍，所以，868份答卷滿足樣本量的要求。

綜上，本研究選擇合理的抽樣方法，最終獲得868位調查對象對所購產品搜索信息渠道和購買渠道選擇信息，以及對傳統渠道搜索和購買屬性、搜索和購買態度以及網絡渠道搜索和購買屬性、搜索和購買態度的評價信息。

第三節樣本數據的描述性統計分析

研究中需對樣本數據進行描述性統計分析，以進一步判斷樣本的代表性及研究變量的普遍取值。消費者人口統計特征和產品類別是本研究的控製變量和調節變量，渠道屬性、渠道態度和渠道選擇是本研究的關鍵變量，下麵依次對這些變量進行描述性統計分析。

一、　消費者人口統計特征及所購產品類別描述性統計分析

本研究讓每一位被調查者評價了購買下列產品之一：書、個人電腦、服裝、化妝品、文具、零食、手機、玩具時的渠道屬性與渠道態度，這些產品類別在搜索性、風險性等特征上不同，使得消費者對於渠道的感知產生實質性的變化，另外選擇多種產品類別也能提高本研究的外部效度。運用Excel軟件統計了消費者人口統計特征和消費者購買產品類別分布，具體如表413所示。

表413消費者人口統計特征分布及所購產品類別比例

性別比例\/%地區比例\/%

年齡比例\/%

學曆比例\/%

產品類別比例\/%

男性48.2

女性51.8

城市67.1

城鎮22.9

農村10.0

17歲以下1.2

18—25歲40.5

26—35歲31.9

36—45歲24.9

46歲以上1.2

61歲以上0.3

初中及以下2.6

高中4.2

中專及專科6.6

大學本科77.2

碩士及以上9.4

個人電腦12.7

書11.9

化妝品10.5

零食13.7

服裝17.1

文具10.1

手機14.4

玩具10.4

表413顯示被調查對象女性比例與男性比例基本持平，男性比例為48.2%，女性比例為51.8%；地理分布絕大部分集中於城市，城市的比例為67.1%，城鎮及農村比例為32.9%，這與我國網絡用戶集中於城市的現狀基本吻合；年齡結構中集中於18—25歲的樣本比例最高為40.5%，這個年齡段主要是在校大學生群體，該群體是伴隨著網絡經濟成長起來的，有較強的代表性，18—35歲的樣本比例為72.4%，這與網上消費者大都年輕相關研究一致；另外，被調查對象普遍學曆層次較高，大學本科以上的樣本比例合計為86.6%，這與受教育程度越高對不同渠道的綜合運用能力越強，對產品信息的掌握能力越充分，與多渠道消費者行為相關研究一致；消費者所購產品類別中，8種產品類別樣本數基本均等，服裝樣本相對較多為17.1%，文具樣本相對較少為10.1%，這反映了消費者對不同產品類別的需求狀況。

二、　渠道屬性描述性統計分析

前文研究指出產品類別根據其搜索性和風險性可進一步分為高風險搜索產品、低風險搜索產品、高風險體驗產品、低風險體驗產品，且購買不同類別產品時，消費者感知渠道屬性存在差異，因此，下麵分別對產品類別總體和四種產品類別特征下消費者渠道屬性感知進行描述性統計分析。

1　產品類別總體渠道屬性的均值和標準差

運用SPSS19.0計算了傳統渠道和網絡渠道渠道屬性的均值和標準差，分別如表414、415所示。

從表414中數據可以看出，傳統渠道渠道屬性中均值最高的為購買便利性，均值最低的為搜索便利性，說明消費者感知傳統渠道搜索信息速度慢，而且搜索信息時間受限，其他研究變量的平均值均大於3，說明消費者對傳統渠道其他屬性持積極態度。各研究變量的標準差基本處於1以內，說明樣本數據的離散程度不大。

表414傳統渠道渠道屬性的平均值和標準差

變量

測量題項

平均值

標準差

信息有效性

TINF1、TINF2

3.23

0.895

搜索便利性

TSCO1、TSCO2

2.75

1.021

品種豐富性

TRCH1、TRCH2、TRCH3

3.30

0.838

社會互動性

TSSO1、TSSO2

3.04

0.793

搜索努力

TSEF1、TSEF2

3.89

0.941

服務質量

TSQU1、TSQU2、TSQU3

3.57

0.806

購買便利性

TRCO1、TRCO2

4.27

1.056

享樂性

THED1、THED2

3.36

0.845

購買努力

TPEF1、TPEF2

3.70

0.920

購買風險

TPRS1、TPRS2、TPRS3、TPRS4

3.76

0.784

價格促銷

TPRI1、TPRO2

3.30

0.886

從表415中數據可以看出，網絡渠道渠道屬性中均值最高的為搜索便利性，說明消費者通過網絡渠道獲取產品信息速度快，而且不受時間的限製，其次為價格促銷，說明消費者感知網絡渠道產品價格低，促銷贈品有吸引力；均值最低的為購買風險，說明消費者感知網絡渠道存在收到的產品與下單的不一致、隱私泄露等風險，其次為服務質量，說明消費者感知網絡渠道在產品服務、個性化建議和交貨安排等方麵沒有優勢；其他研究變量的平均值均大於3，說明消費者對網絡渠道其他屬性持積極態度。各研究變量的標準差均小於1，說明樣本數據的離散程度不大。

表415網絡渠道渠道屬性的平均值和標準差

變量

測量題項

平均值

標準差

信息有效性

IINF1、IINF2

3.93

0.744

搜索便利性

ISCO1、ISCO2

4.10

0.680

（續表）

變量

測量題項

平均值

標準差

品種豐富性

IRCH1、IRCH2、IRCH3

3.80

0.726

社會互動性

ISSO1、ISSO2

3.79

0.704

搜索努力

ISEF1、ISEF2

3.50

0.784

服務質量

ISQU1、ISQU2、ISQU3

2.37

0.773

購買便利性

IRCO1、IRCO2

3.44

0.859

享樂性

IHED1、IHED2

3.60

0.813

購買努力

IPEF1、IPEF2

3.22

0.845

購買風險

IPRS1、IPRS2、IPRS3、IPRS4

2.33

0.853

價格促銷

IPRI1、IPRO2

4.04

0.801

圖41表示了傳統渠道和網絡渠道這11個因子的均值得分，結果與憑直覺獲知的吻合。傳統渠道在服務質量、購買便利性和財務風險等購買屬性上占優勢，在信息有效性、搜索便利性、品種豐富性、社會互動性和搜索努力等搜索屬性上相對較弱。網絡渠道在搜索便利性和信息有效性等搜索屬性上占優勢，在服務質量和財務風險等購買屬性上遠低於傳統渠道。總之，圖41表明，傳統渠道被定位在“服務質量”和“財務風險”，網絡渠道被定位在“搜索便利性”和“信息有效性”。

圖41傳統渠道和網絡渠道渠道屬性均值

2　四種產品類別特征下渠道屬性的均值和標準差

運用SPSS19.0分別統計了購買高風險搜索產品、低風險搜索產品、高風險體驗產品、低風險體驗產品時，消費者感知傳統渠道與網絡渠道渠道屬性的均值和標準差，依次如表416、表417、表418、表419所示。

由表416可以看出，購買高風險搜索產品時，消費者感知網絡渠道搜索屬性如信息有效性、搜索便利性、品種豐富性、社會互動性、搜索努力均高於傳統渠道，特別是搜索努力，網絡渠道均值為2.67，而傳統渠道均值卻為3.77；購買屬性方麵，消費者感知傳統渠道服務質量、購買便利性均明顯高於網絡渠道，購買努力、購買風險低於網絡渠道，然而消費者感知網絡渠道享樂性、價格促銷略優於傳統渠道。傳統渠道和網絡渠道各渠道屬性的標準差均小於1，說明樣本數據的離散程度不大。

表416高風險搜索產品渠道屬性的平均值和標準差

變量

傳統渠道

網絡渠道

平均值

標準差

平均值

標準差

信息有效性

3.49

0.777

3.58

0.623

搜索便利性

3.24

0.798

3.97

0.737

品種豐富性

3.28

0.754

3.90

0.660

社會互動性

3.32

0.789

3.96

0.604

搜索努力

3.77

0.990

2.67

0.693

服務質量

3.53

0.859

2.96

0.512

購買便利性

3.67

0.670

3.58

0.697

享樂性

3.21

0.835

3.50

0.754

購買努力

3.61

0.595

3.81

0.796

購買風險

2.66

0.553

2.66

0.495

價格促銷

3.57

0.685

3.59

0.674

表417顯示，購買低風險搜索產品時，消費者感知網絡渠道搜索屬性和購買屬性均高於傳統渠道，如信息有效性、搜索便利性、品種豐富性、社會互動性、搜索努力、服務質量、享樂性、購買努力、價格促銷等均高於傳統渠道，特別是搜索便利性，網絡渠道均值為3.94，而傳統渠道的均值僅為2.30；僅購買便利性和購買風險，消費者感知傳統渠道優於網絡渠道。傳統渠道和網絡渠道各渠道屬性的標準差均小於1，說明樣本數據的離散程度不大。

表417低風險搜索產品渠道屬性的平均值和標準差

變量

傳統渠道

網絡渠道

平均值

標準差

平均值

標準差

信息有效性

3.19

0.819

3.52

0.648

搜索便利性

2.30

0.707

3.94

0.635

品種豐富性

3.17

0.733

3.88

0.628

社會互動性

3.20

0.767

3.55

0.702

搜索努力

3.77

0.853

2.44

0.694

服務質量

3.17

0.872

3.72

0.703

購買便利性

3.40

0.674

3.23

0.645

享樂性

2.97

0.812

3.61

0.686

購買努力

3.09

0.682

2.76

0.632

購買風險

3.48

0.651

3.76

0.728

價格促銷

3.32

0.735

3.49

0.679

表418顯示，購買高風險體驗產品時，消費者感知網絡渠道搜索屬性如信息有效性、搜索便利性、品種豐富性、社會互動性、搜索努力均高於傳統渠道，特別是搜索便利性，網絡渠道均值為3.81，而傳統渠道均值僅為2.91；購買屬性方麵，消費者感知傳統渠道服務質量、購買便利性、享樂性、購買努力、購買風險均高於網絡渠道，特別是購買風險，傳統渠道均值為3.75，而網絡渠道僅為2.99，說明對於高風險體驗產品，消費者感知網絡渠道購買風險明顯高於傳統渠道，但消費者感知網絡渠道價格促銷優於傳統渠道。傳統渠道和網絡渠道各渠道屬性的標準差均小於1，說明樣本數據的離散程度不大。

表418高風險體驗產品渠道屬性的平均值和標準差

變量

傳統渠道

網絡渠道

平均值

標準差

平均值

標準差

信息有效性

3.47

0.751

3.52

0.620

搜索便利性

2.91

0.913

3.81

0.733

品種豐富性

3.42

0.657

3.73

0.715

社會互動性

3.38

0.706

3.62

0.692

搜索努力

3.68

0.786

3.56

0.683

服務質量

3.61

0.705

3.12

0.590

購買便利性

3.52

0.720

3.51

0.748

享樂性

3.42

0.768

3.24

0.620

購買努力

3.29

0.789

3.33

0.639

購買風險

2.99

0.716

3.75

0.579

價格促銷

3.43

0.833

3.02

0.721

表419中數據表明，購買低風險體驗產品時，消費者感知傳統渠道搜索屬性和購買屬性均高於網絡渠道，如信息有效性、品種豐富性、社會互動性、服務質量、購買便利性、享樂性、購買努力、購買風險、價格促銷均高於網絡渠道；僅搜索努力和搜索便利性，消費者感知網絡渠道優於傳統渠道。傳統渠道和網絡渠道各渠道屬性的標準差均小於1，說明樣本數據的離散程度不大。

表419低風險體驗產品渠道屬性的平均值和標準差

變量

傳統渠道

網絡渠道

平均值

標準差

平均值

標準差

信息有效性

3.34

0.662

3.30

0.675

搜索便利性

3.36

0.651

3.41

0.703

品種豐富性

3.43

0.630

3.39

0.757

社會互動性

3.48

0.689

3.11

0.685

搜索努力

3.27

0.841

2.99

0.687

（續表）

變量

傳統渠道

網絡渠道

平均值

標準差

平均值

標準差

服務質量

3.38

0.756

3.32

0.693

購買便利性

3.52

0.655

3.16

0.611

享樂性

3.46

0.742

3.14

0.745

購買努力

3.68

0.588

3.01

0.660

購買風險

3.11

0.703

3.15

0.735

價格促銷

3.15

0.695

3.54

0.715

綜上所述，購買高風險搜索產品、低風險搜索產品、高風險體驗產品、低風險體驗產品，消費者感知傳統渠道與網絡渠道渠道屬性存在明顯差異。購買高風險搜索產品和高風險體驗產品時，消費者感知網絡渠道搜索屬性優於傳統渠道，傳統渠道購買屬性優於網絡渠道；購買低風險搜索產品時，消費者感知網絡渠道搜索屬性和購買屬性均高於傳統渠道；購買低風險體驗產品時，消費者感知傳統渠道搜索屬性和購買屬性均高於網絡渠道。

三、　消費者渠道態度描述性統計分析

同渠道屬性，

購買高風險搜索產品、低風險搜索產品、高風險體驗產品、低風險體驗產品時消費者渠道態度不同，下麵分別對產品類別總體和在四種產品類別特征下消費者渠道態度進行描述性統計分析。

1　產品類別總體消費者渠道態度的均值和標準差

運用SPSS19.0計算了傳統渠道和網絡渠道渠道態度的平均值和標準差，如表420所示。傳統渠道購買態度均值高於搜索態度，說明消費者感知傳統渠道在購買過程中更有優勢，標準差均小於1，說明樣本數據的離散程度不大。網絡渠道搜索態度均值高於購買態度，說明消費者感知網絡渠道在搜索信息過程中更有優勢，標準差均小於1，說明樣本數據的離散程度不大。

表420產品類別總體消費者渠道態度的平均值和標準差

渠道

變量

測量題項

平均值

標準差

傳統渠道

搜索態度

TSEA1、TSEA2

3.49

0.867

購買態度

TPUR1、TPUR2

3.88

0.779

網絡渠道

搜索態度

ISEA1、ISEA2

3.98

0.731

購買態度

IPUR1、ITPUR2

3.17

0.698

對比傳統渠道和網絡渠道渠道態度均值可以看出，網絡渠道搜索態度均值高於傳統渠道搜索態度均值，說明消費者搜索信息過程中對網絡渠道持更積極的態度；傳統渠道購買態度均值高於網絡渠道購買態度均值，說明消費者購買產品過程中對傳統渠道持更積極的態度。

2　四種產品類別特征下消費者渠道態度的均值和標準差

運用SPSS19.0分別統計了購買高風險搜索產品、低風險搜索產品、高風險體驗產品、低風險體驗產品時，消費者感知傳統渠道與網絡渠道搜索態度和購買態度的均值和標準差，具體如表421所示。由表中數據可以看出，對於四種產品類別，消費者傳統渠道購買態度均值均高於搜索態度，網絡渠道搜索態度均值均高於購買態度，說明相對而言，消費者認為網絡渠道是適合的搜索信息渠道，傳統渠道是適合的購買渠道。購買高風險搜索產品時，消費者感知網絡渠道搜索態度高於傳統渠道，而傳統渠道購買態度高於網絡渠道；購買低風險搜索產品時，消費者網絡渠道搜索態度和購買態度均高於傳統渠道；購買高風險體驗產品時，消費者感知網絡渠道搜索態度高於傳統渠道，而傳統渠道購買態度高於網絡渠道；購買低風險體驗產品時，消費者傳統渠道搜索態度和購買態度均高於網絡渠道。在四種產品類別特征下，傳統渠道和網絡渠道各搜索態度和購買態度的標準差均小於1，說明樣本數據比較集中，離散程度不大。

表421四種產品類別特征下消費者渠道態度的平均值和標準差

變量

傳統渠道

網絡渠道

平均值

標準差

平均值

標準差

高風險搜索產品

搜索態度

3.34

0.697

3.96

0.603

購買態度

3.91

0.627

3.09

0.589

低風險搜索產品

搜索態度

2.89

0.542

3.96

0.545

購買態度

3.27

0.503

3.46

0.524

高風險體驗產品

搜索態度

3.58

0.741

3.67

0.555

購買態度

3.82

0.674

3.22

0.537

低風險體驗產品

搜索態度

3.21

0.656

3.45

0.544

購買態度

3.91

0.693

2.88

0.584

四、　消費者渠道選擇描述性統計分析

運用Excel軟件分別統計了消費者對8種產品的渠道選擇。前文中指出書、文具屬於低風險搜索產品；個人電腦、手機屬於高風險搜索產品；服裝、化妝品屬於高風險體驗產品；玩具、零食屬於低風險體驗產品。因此，研究中將8種產品類別分成4類統計，並加以彙總，具體如表422所示。下麵分別對產品類別總體消費者渠道選擇、四種產品類別特征下消費者渠道選擇進行描述性統計分析。

表422消費者渠道選擇描述性統計

搜索信息渠道

購買渠道

跨渠道購買

單一渠道購買

傳統渠道

網絡渠道

傳統渠道

網絡渠道

傳統搜索

網絡購買

網絡搜索

傳統購買

傳統搜索

傳統購買

網絡搜索

網絡購買

高風

險搜

索產

品

個人電

腦（91）

39.6%

60.4%

51.6%

48.4%

27.5%

39.6%

12.1%

20.0%

手機

（127）

29.1%

74.4%

66.9%

33.1%

15.0%

52.8%

14.2%

25.3%

小計

（218）

33.5%

145

66.5%

132

60.6%

39.4%

20.2%

103

47.2%

13.3%

19.3%

（續表）

搜索信息渠道

購買渠道

跨渠道購買

單一渠道購買

傳統渠道

網絡渠道

傳統渠道

網絡渠道

傳統搜索

網絡購買

網絡搜索

傳統購買

傳統搜索

傳統購買

網絡搜索

網絡購買

低風

險搜

索產

品

書

（106）

20.8%

79.2%

21.7%

78.3%

9.4%

10.4%

11.3%

68.9%

文具

（100）

32%

68%

31%

69%

10%

22%

59%

小計

（206）

26.2%

152

73.8%

26.2%

152

73.8%

9.7%

16.5%

132

64.1%

高風

險體

驗產

品

服裝

（145）

44.1%

55.9%

48.3%

51.7%

32.4%

36.6%

11.7%

19.3%

化妝品

（91）

50.5%

49.5%

59.3%

40.7%

30.8%

39.6%

19.8%

9.9%

小計

（236）

110

46.6%

126

53.4%

124

52.5%

112

47.5%

31.8%

37.7%

14.8%

15.7%

低風

險體

驗產

品

零食

（119）

55.5%

44.5%

67.2%

32.8%

7.6%

19.3%

47.9%

25.2%

玩具

（89）

67.4%

32.6%

74.2%

25.8%

3.4%

10.1%

64.0%

22.5%

小計

（208）

126

60.6%

39.4%

146

70.2%

29.8%

5.8%

15.4%

114

54.8%

24.0%

合計

（868）

363

41.8%

505

58.2%

456

52.5%

412

47.5%

151

17.4%

244

28.1%

212

24.4%

261

30.0%

1　產品類別總體消費者渠道選擇

由表422可以看出，41.8%的消費者通過傳統渠道搜索信息，52.5%的消費者通過傳統渠道購買，58.2%的消費者通過網絡渠道搜索信息，47.5%的消費者通過網絡渠道購買，傳統渠道搜索信息網絡渠道購買的跨渠道購買行為比例為17.4%，網絡渠道搜索信息傳統渠道購買的跨渠道購買行為比例為28.1%，24.4%的消費者僅通過傳統渠道完成了搜索信息和購買，30.0%的消費者僅通過網絡渠道完成了搜索信息和購買。在通過傳統渠道購買的被調查者中，有28.1%的被調查者在傳統渠道購買之前通過網絡渠道搜索信息，24.4%的被調查者沒有發生渠道轉換。在通過網絡渠道購買的被調查者中，17.4%的消費者在網絡渠道購買之前訪問了實體店鋪，30.0%的被調查者沒有發生渠道轉換，具體如圖42所示。總之，對於產品類別總體，45.5%的消費者發生了跨渠道購買行為，網絡渠道搜索信息傳統渠道購買的比例（28.1%）高於傳統渠道搜索信息網絡渠道購買的比例（17.4%），54.5%的消費者未發生渠道轉換，其中，24.4%的消費者僅通過傳統渠道搜索信息、產品購買，30.0%的消費者僅通過網絡渠道搜索信息、產品購買。

圖42產品類別總體消費者的渠道選擇

2　四種產品類別特征下消費者渠道選擇

由表422可以看出，購買高風險搜索產品、低風險搜索產品、高風險體驗產品、低風險體驗產品時消費者渠道選擇存在明顯差異。購買高風險搜索產品（如個人電腦、手機）時，66.5%的消費者通過網絡渠道搜索信息，但通過網絡渠道購買的比例為39.4%，小於傳統渠道購買的比例（60.6%），消費者跨渠道購買的比例（67.4%）大於單一渠道購買的比例（32.6%）；購買低風險搜索產品（如書、文具）時，73.3%的消費者通過網絡渠道搜集信息，73.8%的消費者通過網絡渠道購買，消費者單一渠道購買的比例（80.6%）遠大於跨渠道購買的比例（19.4%）；購買高風險體驗產品（如服裝、化妝品）時，消費者選擇網絡渠道搜索信息的比例（53.4%）略高於傳統渠道（46.6%），消費者選擇網絡渠道購買的比例（47.5%）略低於傳統渠道（52.5%），69.5%的消費者發生了跨渠道購買，30.5%的消費者通過單一渠道購買；購買低風險體驗產品（如玩具、零食）時，消費者選擇傳統渠道搜索信息和購買的比例（60.6%、70.2%）遠高於網絡渠道搜索信息和購買的比例（39.4%、29.8%），消費者單一渠道購買的比例（78.8%）遠大於消費者跨渠道購買的比例（21.2%）。下麵分別分析高風險搜索產品、低風險搜索產品、高風險體驗產品、低風險體驗產品消費者的渠道選擇。

高風險搜索產品消費者的渠道選擇。消費者對個人電腦和手機的渠道選擇中，33.5%的消費者通過傳統渠道搜索信息，66.5%的消費者通過網絡渠道搜集信息；60.6%的被調查者通過傳統渠道購買，39.4%的被調查者通過網絡渠道購買。在通過傳統渠道購買的被調查者中，47.2%的被調查者在傳統渠道購買之前通過網絡渠道搜索信息，13.3%的被調查者沒有發生渠道轉換。在通過網絡渠道購買的被調查者中，20.2%的消費者在網絡渠道購買之前訪問了實體店鋪，19.3%的消費者沒有發生渠道轉換，具體如圖43所示。總之，對於高風險搜索產品，消費者選擇網絡渠道搜索信息的比例高於傳統渠道，選擇傳統渠道購買的比例高於網絡渠道，67.4%的消費者發生了跨渠道購買行為，32.6%消費者僅通過單一渠道搜索信息和購買，47.2%的消費者發生了網絡渠道搜索信息傳統渠道購買的跨渠道行為模式，而傳統渠道搜集信息網絡渠道購買的比例為20.2%。

圖43消費者對高風險搜索產品的渠道選擇

低風險搜索產品消費者的渠道選擇。消費者對書和文具的渠道選擇中，26.2%的消費者通過傳統渠道搜索信息，73.8%的消費者通過網絡渠道搜集信息；26.2%的被調查者通過傳統渠道購買，73.8%的被調查者通過網絡渠道購買。在通過傳統渠道購買的被調查者中，僅有9.7%的被調查者在傳統渠道購買之前通過網絡渠道搜索信息，16.5%的被調查者沒有發生渠道轉換。在通過網絡渠道購買的被調查者中，64.1%的消費者沒有發生渠道轉換，僅9.7%的消費者在網絡渠道購買之前訪問了實體店鋪，具體如圖44所示。總之，對於低風險搜索產品，消費者選擇網絡渠道搜索信息和購買的比例遠高於傳統渠道搜索信息和購買的比例，64.1%消費者通過網絡渠道搜索信息和購買產品，16.5%的消費者通過傳統渠道搜索信息和購買產品，未發生渠道轉換，消費者傳統渠道搜索信息網絡渠道購買、網絡渠道搜索信息傳統渠道購買的比例均為9.7%。

圖44消費者對低風險搜索產品的渠道選擇

高風險體驗產品消費者的渠道選擇。消費者對服裝和化妝品的渠道選擇中，46.6%的消費者通過傳統渠道搜索信息，53.4%的消費者通過網絡渠道搜集信息；52.5%的被調查者通過傳統渠道購買，47.5%的被調查者通過網絡渠道購買。在通過傳統渠道購買的被調查者中，37.7%的被調查者在傳統渠道購買之前通過網絡渠道搜索信息，14.8%的被調查者沒有發生渠道轉換。在通過網絡渠道購買的被調查者中，31.8%的消費者在網絡渠道購買之前訪問了實體店鋪，15.7%的消費者沒有發生渠道轉換，具體如圖45所示。總之，對於高風險體驗產品，消費者選擇網絡渠道搜索信息的比例高於傳統渠道，選擇傳統渠道購買的比例高於網絡渠道，69.5%的消費者發生了跨渠道購買行為，30.5%的消費者僅通過單一渠道搜索信息和購買，37.7%的消費者發生了網絡渠道搜索信息傳統渠道購買的跨渠道行為模式，而傳統渠道搜集信息網絡渠道購買的比例為31.8%。

圖45消費者對高風險體驗產品的渠道選擇

低風險體驗產品消費者的渠道選擇。消費者對零食和玩具的渠道選擇中，60.6%的消費者通過傳統渠道搜索信息，39.4%的消費者通過網絡渠道搜集信息；70.2%的被調查者通過傳統渠道購買，29.8%的被調查者通過網絡渠道購買。在通過傳統渠道購買的被調查者中，54.8%的被調查者沒有發生渠道轉換，15.4%的被調查者在傳統渠道購買之前通過網絡渠道搜索信息。在通過網絡渠道購買的被調查者中，24.0%的消費者沒有發生渠道轉換，僅5.8%的消費者在網絡渠道購買之前訪問了實體店鋪，具體如圖46所示。總之，對於低風險體驗產品，消費者選擇傳統渠道搜索信息和購買的比例

圖46消費者對低風險體驗產品的渠道選擇

遠高於網絡渠道搜索信息和購買的比例，54.8%的消費者通過傳統渠道搜索信息和購買產品，24.0%的消費者通過網絡渠道搜索信息和購買產品，未發生渠道轉換；消費者傳統渠道搜索信息網絡渠道購買的比例為5.8%，網絡渠道搜索信息傳統渠道購買的比例為15.4%。

綜上所述，對於產品類別總體，消費者既發生傳統渠道搜索信息網絡渠道購買，也發生網絡渠道搜索信息傳統渠道購買的跨渠道購買行為路徑，但網絡渠道搜索傳統渠道購買的比例高於傳統渠道搜索網絡渠道購買的比例。在四種產品類別特征中，購買高風險搜索產品、高風險體驗產品時，消費者跨渠道購買行為更普遍，網絡渠道搜索信息傳統渠道購買是主要的跨渠道購買行為路徑；購買低風險體驗產品時，消費者更多選擇傳統渠道搜索產品信息和購買；購買低風險搜索產品時，消費者更多選擇網絡渠道搜索產品信息和購買。

第四節樣本數據的信度和效度分析

參數估計之前，需要對樣本數據的可靠性和有效性進行檢驗。下麵對樣本數據進行信度分析以檢驗樣本數據的可靠性，對樣本數據進行效度分析以檢驗樣本數據的有效性。

一、　渠道屬性和渠道態度的信度分析

產品類別、消費者人口統計特征、消費者搜索信息和購買渠道選擇樣本數據，每一個問項僅包含一個測量題項，統計軟件中無法計算信度值。因此，本研究僅計算渠道屬性和渠道態度的信度值。采用SPSS　19.0對數據進行信度分析，得到11個渠道屬性和2個渠道態度的克朗巴哈係數α值如表423所示。

從表423中數據可以看出，渠道屬性和渠道態度的信度值均大於07，按照Devellis（1993）的觀點，屬於相當好的水平，表明渠道屬性和渠道態度樣本數據通過信度檢驗，具有較高的可靠性。

表423渠道屬性和渠道態度的信度值

變量

指標

問項數

克朗巴哈係數α值

渠道屬性

信息有效性

0.706

搜索便利性

0.871

品種豐富性

0.857

社會互動性

0.833

搜索努力

0.725

服務質量

0.826

購買便利性

0.761

享樂性

0.843

購買努力

0.765

購買風險

0.873

價格促銷

0.773

渠道態度

搜索態度

0.914

購買態度

0.889

二、　渠道屬性的效度分析

產品類別、消費者人口統計特征、消費者搜索信息和購買渠道選擇僅包含一個測量題項，渠道態度僅包含兩個測量題項，無法進行效度分析，所以僅對渠道屬性進行效度分析，測量的量表中，消費者分別評價了傳統渠道和網絡渠道的渠道屬性，下麵分別對傳統渠道、網絡渠道渠道屬性進行效度分析。

1　傳統渠道渠道屬性效度分析

運用SPSS19.0進行傳統渠道渠道屬性的主成分分析，並采用最大方差法進行因子分析，分析結果顯示網絡渠道渠道屬性的KMO值為0.913，近似卡方11700.533，說明數據質量非常好，Bartletts球狀檢驗的顯著性水平低於0.000，表明這些因素適合做因子分析。考慮因子的解釋性，本研究提取了11個主成分，解釋了80.977%的方差變異。傳統渠道渠道屬性各因子的旋轉成分矩陣如表424所示，11個指標在其對應因子的負載遠大於在其他因子上的交叉負載，表明各指標均能有效地反映其對應的因子，從而保證了較好的量表效度，所提取因子的因子載荷如表424中陰影部分所示。

表424傳統渠道渠道屬性旋轉成分矩陣a

成分

搜索便利性2

0.823

0.105

0.100

0.160

0.108

搜索便利性1

0.791

0.199

0.215

0.209

0.103

購買風險2

0.819

0.127

0.188

0.154

購買風險3

0.805

0.164

0.213

0.120

購買風險4

0.117

0.789

0.167

0.107

購買風險1

0.766

0.117

0.180

0.115

0.139

0.118

0.155

0.185

品種豐富性2

0.209

0.138

0.825

0.124

0.110

0.172

0.122

0.117

品種豐富性3

0.171

0.213

0.783

0.102

0.156

0.177

0.112

0.109

品種豐富性1

0.240

0.136

0.719

0.154

0.190

0.147

0.186

0.102

0.165

服務質量1

0.201

0.185

0.118

0.796

0.147

0.105

0.129

服務質量2

0.180

0.164

0.128

0.787

0.106

0.123

0.185

0.154

服務質量3

0.350

0.112

0.725

0.116

0.164

0.103

信息有效性1

0.197

0.126

0.816

0.152

信息有效性2

0.130

0.200

0.169

0.706

0.153

0.289

價格促銷1

0.149

0.862

0.108

價格促銷2

0.115

0.153

0.154

0.852

0.127

0.112

社會互動性1

0.237

0.162

0.179

0.127

0.130

0.789

0.110

0.149

0.198

社會互動性2

0.154

0.179

0.219

0.132

0.167

0.786

0.125

0.113

0.184

0.109

購買努力2

0.208

0.259

0.158

0.145

0.778

0.129

0.149

0.108

購買努力1

0.383

0.123

0.162

0.172

0.748

0.116

享樂性1

0.187

0.216

0.233

0.136

0.100

0.114

0.121

0.822

0.103

享樂性2

0.250

0.295

0.273

0.129

0.184

0.154

0.723

購買便利性2

0.148

0.164

0.255

0.123

0.117

0.195

0.131

0.795

購買便利性1

0.321

0.143

0.209

0.213

0.223

0.132

0.697

搜索努力2

0.246

0.133

0.300

0.102

0.764

搜索努力1

0.109

0.179

0.508

0.102

0.664

提取方法：主成分。

旋轉法：具有Kaiser標準化的正交旋轉法。

a：表示旋轉在10次迭代後收斂。

2　網絡渠道渠道屬性效度分析

運用SPSS19.0進行網絡渠道渠道屬性的主成分分析，並采用最大方差法進行因子分析，分析結果顯示網絡渠道渠道屬性的KMO值為0.836，近似卡方3144.054，說明數據質量非常好，Bartletts球狀檢驗的顯著性水平低於0.000，表明這些因素適合做因子分析。與傳統渠道相同，本研究提取了11個主成分，解釋了78.052%的方差變異。網絡渠道渠道屬性各因子的旋轉成分矩陣如表425所示，11個指標在其對應因子的負載遠大於在其他因子上的交叉負載，表明各指標均能有效地反映其對應的因子，從而保證了較好的量表效度，所提取因子的因子載荷如表425中陰影部分所示。

表425網絡渠道渠道屬性旋轉成分矩陣a

成分

品種豐富性2

0.867

0.155

0.166

0.116

0.121

0.116

品種豐富性3

0.854

0.142

0.127

0.161

0.105

0.123

品種豐富性1

0.757

-0.108

0.277

0.165

0.126

0.153

0.179

購買風險3

0.256

0.750

0.140

購買風險2

0.739

-0.153

0.235

0.238

0.124

購買風險4

0.583

-0.149

-0.184

0.415

0.206

購買風險1

0.226

0.561

0.297

0.143

0.372

0.130

-0.186

0.111

促銷水平1

-0.168

0.476

-0.157

0.176

0.159

0.187

0.366

0.267

0.237

搜索便利性1

0.213

0.791

0.148

0.196

0.164

0.183

0.118

搜索便利性2

0.175

0.763

0.128

0.171

0.154

0.213

服務質量3

0.149

0.122

0.113

0.840

0.112

服務質量1

0.190

0.368

0.659

0.156

0.149

0.117

0.102

服務質量2

0.169

0.638

0.146

0.324

0.190

0.118

社會互動性2

0.152

0.145

0.869

0.107

0.111

0.102

0.172

社會互動性1

0.193

0.182

0.846

0.133

0.125

0.154

0.121

購買努力1

0.108

0.128

0.800

0.187

0.104

0.110

0.168

購買努力2

0.142

0.112

0.165

0.764

0.223

0.213

0.122

信息有效性1

0.260

0.115

0.140

0.798

0.105

（續表）

成分

信息有效性2

0.154

0.136

0.250

0.148

0.679

0.175

0.207

價格促銷1

0.161

0.199

0.124

0.813

0.151

價格促銷2

0.321

0.225

0.738

0.162

0.113

0.166

享樂性2

0.104

0.162

0.137

0.177

0.156

0.103

0.116

0.828

0.144

享樂性1

0.129

0.146

0.193

0.181

0.176

0.787

0.195

搜索努力1

0.168

0.289

0.808

搜索努力2

0.222

0.247

0.123

0.118

0.747

購買便利性1

0.178

0.164

0.152

0.146

0.204

0.801

購買便利性2

0.105

0.217

0.152

0.146

0.145

0.221

0.768

提取方法：主成分。

旋轉法：具有Kaiser標準化的正交旋轉法。

a：表示旋轉在12次迭代後收斂。

由效度分析可以看出，傳統渠道和網絡渠道渠道屬性均具有較高的效度，說明樣本數據有效性高，抽取的11個公因子能夠較好反映傳統渠道和網絡渠道整體的渠道屬性。

綜上，樣本數據通過了信度和效度檢驗，具有較高的可靠性和較好的有效性，可進一步用於理論模型中的參數估計。

第五節消費者渠道態度模型的參數估計

第三章中指出消費者傳統渠道和網絡渠道搜索態度、傳統渠道和網絡渠道購買態度模型為聯立方程模型，共包含4個同步方程。搜索態度方程中包含搜索態度、購買態度、搜索屬性、消費者特征、產品特征等變量，如公式（1a）所示，搜索屬性包含信息有效性、搜索便利性、品種豐富性、社會互動性、搜索努力共5個指標；購買態度方程中包含搜索態度、購買態度、購買屬性、消費者特征、產品特征等變量，如公式（1b）所示，購買屬性包含服務質量、購買便利性、享樂性、購買努力、購買風險、價格促銷共6個指標。分別列出傳統渠道和網絡渠道搜索態度、傳統渠道和網絡渠道購買態度的4個結構方程，如公式（1a1）、公式（1a2）和公式（1b1）、公式（1b2）所示。下麵對這些變量進行說明，並製定賦值規則。

一、　變量說明及賦值規則

對渠道態度模型進行參數估計之前首先應明確模型中各研究變量數據性質，得到各研究變量統計數據。下麵分別說明傳統渠道和網絡渠道搜索態度、傳統渠道和網絡渠道購買態度4個聯立方程模型中渠道態度、渠道搜索屬性、渠道購買屬性、消費者特征、產品類別特征的變量性質和賦值規則。

1　渠道態度和渠道屬性變量說明及賦值規則

傳統渠道和網絡渠道搜索態度方程中包含搜索屬性，傳統渠道和網絡渠道購買態度方程中包含購買屬性，搜索態度用“Search”表示，購買態度用“Purchase”表示，搜索屬性用X表示，購買屬性用W表示。渠道態度和渠道屬性變量中右下標第一位數字表示渠道類型，“1”表示傳統渠道、“2”表示網絡渠道，如“Search2”表示網絡渠道搜索態度；渠道屬性右下標第二位數字表示屬性的排序，如X11表示傳統渠道第一個搜索屬性，對應傳統渠道信息有效性、W21表示網絡渠道第一個購買屬性，對應網絡渠道服務質量。4個聯立方程中搜索態度、購買態度、搜索屬性、購買屬性為連續變量，且每一個變量均包含多個測量問項，本研究將研究變量所對應測量問項的算術平均數作為該變量的取值，如某消費者對傳統渠道信息有效性的感知（對應變量X11）的取值為該消費者對市場調查問卷中測量問項TINF1和TINF2填答值的算術平均數。傳統渠道和網絡渠道搜索態度、購買態度、搜索屬性、購買屬性各變量代碼、名稱和賦值具體如表426所示。運用SPSS19.0對問卷調查數據進行處理，計算各變量對應測量問項的平均值，得到傳統渠道和網絡渠道搜索態度、傳統渠道和網絡渠道購買態度4個理論模型中搜索態度、購買態度、搜索屬性、購買屬性各變量的統計數據。

表426渠道態度和渠道屬性變量說明及賦值規則

變量代碼

變量名稱

變量賦值

Search1

傳統渠道搜索態度

測量問項TSEA1、TSEA2調查值的平均值

Search2

網絡渠道搜索態度

測量問項ISEA1、ISEA2調查值的平均值

Purchase1

傳統渠道購買態度

測量問項TPUR1、TPUR2調查值的平均值

Purchase2

網絡渠道購買態度

測量問項IPUR1、IPUR2調查值的平均值

X11

傳統渠道信息有效性

測量問項TINF1、TINF2調查值的平均值

X12

傳統渠道搜索便利性

測量問項TSCO1、TSCO2調查值的平均值

X13

傳統渠道品種豐富性

測量問項TRCH1、TRCH2、TRCH3調查值的平均值

X14

傳統渠道社會互動性

測量問項TSSO1、TSSO2調查值的平均值

X15

傳統渠道搜索努力

測量問項TSEF1、TSEF2調查值的平均值

X21

網絡渠道信息有效性

測量問項IINF1、IINF2調查值的平均值

X22

網絡渠道搜索便利性

測量問項ISCO1、ISCO2調查值的平均值

X23

網絡渠道品種豐富性