楊朝君曹利莎張亞莉

（1.西安電子科技大學經(jīng)濟管理學院，陜西 西安710126；2.西北工業(yè)大學管理學院，陜西 西安710072）

基于構成型的網(wǎng)站質(zhì)量與購買意愿
——跨國與本土電商的交叉驗證分析

楊朝君1曹利莎1張亞莉2

（1.西安電子科技大學經(jīng)濟管理學院，陜西 西安710126；2.西北工業(yè)大學管理學院，陜西 西安710072）

本文采用構成型測量網(wǎng)站不同維度對網(wǎng)站質(zhì)量的貢獻，將滿意度作為中介變量，研究了跨國電商與國內(nèi)本土電商在網(wǎng)站質(zhì)量對在線購買意愿影響的差異。以亞馬遜、京東商城和當當網(wǎng)3家電子商務網(wǎng)站的消費者為調(diào)查對象 ，對524份問卷進行交叉驗證分析發(fā)現(xiàn)，跨國電商亞馬遜其網(wǎng)站質(zhì)量僅通過滿意度這一中介變量對購買意愿產(chǎn)生間接的影響；國內(nèi)本土的兩個電商企業(yè)還存在網(wǎng)站質(zhì)量和購買意愿之間顯著的直接影響。另外，借助重要性——績效矩陣分析了網(wǎng)站需要改進的質(zhì)量維度 ，為各電商企業(yè)提供策略。

網(wǎng)站質(zhì)量 ；滿意度；在線購買意愿

網(wǎng)站質(zhì)量對于消費者在線購物十分關鍵，隨著電子商務的普及，越來越多的顧客傾向于在線購買產(chǎn)品及服務。根據(jù)第34次中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展統(tǒng)計報告 （CNNIC）顯示，截至2014年6月，中國網(wǎng)絡購物用戶規(guī)模達3.32億人，使用率達到52.5%。這表明網(wǎng)上購物成為推動經(jīng)濟發(fā)展快速發(fā)展的方式之一 ，也反映了電子商務網(wǎng)站面臨的競爭壓力愈加激烈。電商發(fā)展動力持續(xù)增強，不論是對于跨國電商還是本土電商，網(wǎng)站質(zhì)量對用戶在線購買意愿的影響都不容小覷。電商企業(yè)要想獲得持續(xù)的競爭優(yōu)勢，必須提高網(wǎng)站質(zhì)量，為消費者提供全方位服務。

高質(zhì)量網(wǎng)站能夠直接影響顧客滿意程度 ，并且最終影響顧客做出購買商品或服務的決定。網(wǎng)站質(zhì)量并非一個對網(wǎng)站整體性籠統(tǒng)的判斷，而是由不同質(zhì)量維度構成，研究不同的質(zhì)量維度如何提升網(wǎng)站質(zhì)量整體水平。對于跨國和本土電商而言，明確網(wǎng)站質(zhì)量對在線購買意愿的影響是否存在差異性具有重要的現(xiàn)實意義。故本研究選取具有代表性的一個跨國電商網(wǎng)站亞馬遜和兩個本土電商網(wǎng)站京東和當當網(wǎng)作為研究對象，通過構成型的網(wǎng)站質(zhì)量的測量模型研究了網(wǎng)站質(zhì)量與滿意度和購買意愿之間的影響路徑，并采用交叉驗證方法對跨國企業(yè)和國內(nèi)本土電商企業(yè)做進一步的驗證分析。

1　研究綜述

1.1網(wǎng)站質(zhì)量維度

關于網(wǎng)站質(zhì)量的測量 ，由于研究的角度不同，結論也存在差異。目前學術界主要從兩大方向?qū)W(wǎng)站質(zhì)量進行研究：一類是將網(wǎng)站作為信息系統(tǒng)，注重顧客對網(wǎng)站質(zhì)量的感知因素；另一類是基于TAM－技術接受模型 ，分析網(wǎng)站質(zhì)量對顧客感知和行為的影響。

前者側重以信息系統(tǒng)為導向劃分網(wǎng)站質(zhì)量維度，強調(diào)用戶感知的服務質(zhì)量。如Yang等人 （2014）［1］將網(wǎng)站質(zhì)量維度劃分為品牌知名度，訪客量，用戶體驗，網(wǎng)站響應速度以及互動性。Wolfinbarger&Gilly（2003）［2］開發(fā)的eTailQ問卷中則把網(wǎng)站質(zhì)量分為網(wǎng)站設計，滿足顧客/可靠性，隱私/安全，客戶服務4個維度。Lee&Lin（2005）［3］認為網(wǎng)站質(zhì)量應該包括網(wǎng)站設計，反應性 ，可靠性，信任 ，個性化等因素?？梢?，這類研究主要側重網(wǎng)站質(zhì)量的技術維度。

另一類研究主要基于TAM－技術接受模型進行擴展 ，集中在有用性和易用性兩個維度。Bai等人 （2008）［4］在研究網(wǎng)站質(zhì)量與在線消費者行為關系時，主要從實用性和易用性兩大維度測量網(wǎng)站質(zhì)量。Barnes&Vidgen（2006）［5］的eQual量表將網(wǎng)站質(zhì)量劃分為可用性、信息質(zhì)量、服務交互和整體外觀4個維度。Al－Manasra等人 （2013）［6］在調(diào)查網(wǎng)站質(zhì)量對滿意度影響的研究中，分別從有用性、信息質(zhì)量和服務交互三方面評估網(wǎng)站質(zhì)量。

結合過去的研究成果以及網(wǎng)站質(zhì)量維度的全面性，本文決定采用由Loiacono等人 （2002）［7］開發(fā)的WebQualTM量表。WebQualTM量表的指標完備性和可靠性已經(jīng)過一些實證研究的驗證 ，作為相對成熟的量表，特別適用電子商務領域方面的研究。WebQualTM將網(wǎng)站質(zhì)量劃分為12個維度：信息適用性、定制溝通、信任、響應時間、易懂性、操作直觀性、創(chuàng)新性、視覺效果、情緒感染力、形象一致性、在線服務完整性及相對優(yōu)勢。

1.2顧客滿意度

早在1980年Oliver將顧客滿意度定義為顧客對產(chǎn)品或服務的需求和期望所作出的評價［8］。Anderson&Srinivasan （2003）［9］認為，在電商環(huán)境下，滿意度是顧客相對于他/她以前的購物經(jīng)驗的滿足感。激勵顧客滿意度的心理響應過程復雜，從認知的角度看，滿意度源于過去經(jīng)驗的評價，根據(jù)這種模式，若顧客對產(chǎn)品或服務的感知質(zhì)量超過消費之前的預期就滿意，否則不滿意［10］。基于美國ACSI（美國顧客滿意度指數(shù)），Hsu等人 （2008）［11］提出了衡量在線顧客滿意度指數(shù)e－CSI，用來了解有哪些顯著影響顧客滿意度的特殊因素。

1.3在線購買意愿

在線購買意愿是衡量顧客購買行為的重要前因變量。為檢驗顧客的行為模式 ，購買意愿常被用來預估實際購買行為［12］如何提高用戶在線購買意愿，使其成為促進電商發(fā)展的關鍵因素［13］。Bai等人 （2008）［14］的研究表明 ，顧客滿意度是在線購買意愿的重要影響因子，即對網(wǎng)站持滿意態(tài)度的顧客更愿意從網(wǎng)上購物。對于購物網(wǎng)站而言，網(wǎng)站質(zhì)量很大程度決定了顧客滿意度與購買意愿［15］。吳佩勛和黃永哲 （2006）［16］發(fā)現(xiàn)電商網(wǎng)站的簡易性、網(wǎng)站服務質(zhì)量、產(chǎn)品質(zhì)量和產(chǎn)品文檔這4個因素通過用戶信任作為中間變量影響用戶在線購買意愿。

1.4網(wǎng)站質(zhì)量的測量

選擇合理有效的測量模型是實證研究的關鍵，構念（潛變量）的測量模型有反映型和構成型兩類。學者們越來越多地討論關于構成型潛變量的恰當性 ，通過理論考慮決定正確的測量方式是必要的。構成型構念和反映型構念有一些本質(zhì)區(qū)別，具體見表1。

表1　RR反映型構念和構成型構念的特征比較［17］

盡管存在一些基于反映型 （Reflective）的網(wǎng)站質(zhì)量測量模型 ，如Wolfinbarger&Gilly（2003）［2］的eTailQ量表和Park&Gretzel（2007）［18］的網(wǎng)站成功因素的研究。然而，隨著統(tǒng)計和測量技術的發(fā)展，特別是構成型測量模型近年來逐漸引起了研究者的重視，并且通過對網(wǎng)站質(zhì)量分析發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)站質(zhì)量維度更滿足表1中構成型構念的特征，即不同質(zhì)量指標的變化均會影響用戶對網(wǎng)站總體質(zhì)量的判斷 ，且這些指標間不能相互替換，例如Collier&Bienstock（2006）［19］對電子零售的服務質(zhì)量測量以及Al－Qeisi等人 （2014）［20］的研究。網(wǎng)站質(zhì)量采用構成型測量模型能夠避免由于測量模型誤設所造成的統(tǒng)計結果的偏差［21］。此外，在 WebQualTM基礎上建立的網(wǎng)站質(zhì)量構成型構念能確定不同質(zhì)量維度分別對網(wǎng)站質(zhì)量構念的貢獻。

2　理論模型與假設提出

Park等人 （2003）［22］經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)信息適用性、定制溝通以及信任均顯著影響消費者的購買行為。消費者在線購物看到的都是 “虛擬的”實物，網(wǎng)站從各角度展示產(chǎn)品的各種信息能增加用戶的信任。Dahlberg等人 （2003）［23］研究將信任納入TAM模型 ，結果發(fā)現(xiàn)信任對用戶的行為意向有顯著影響。有關在線消費者的實證研究也提出用戶對于信息準確無誤、可信、清晰及快的響應速度期望最高［24］。為進一步驗證上述相關因素的影響，提出如下假設：

H1.1：信息適用性對網(wǎng)站質(zhì)量存在正向影響。

H1.2：定制溝通對網(wǎng)站質(zhì)量存在正向影響。

H1.3：信任對網(wǎng)站質(zhì)量存在正向影響。

H1.4：響應時間對網(wǎng)站質(zhì)量存在正向影響。

O'Cass和Fenech（2003）［25］通過TAM技術接受模型對網(wǎng)上購物行為分析發(fā)現(xiàn)，感知易用性與消費者對網(wǎng)站質(zhì)量評估正相關。易懂性和操作直觀性都是用戶感知網(wǎng)站易用的因素。網(wǎng)站開發(fā)人員要注意讓用戶容易操作，且網(wǎng)站內(nèi)容方便用戶理解，這些對顧客，尤其是潛在客戶十分重要。因此提出假設H1.5，H1.6：

H1.5：易懂性對網(wǎng)站質(zhì)量存在正向影響。

H1.6：操作直觀性對網(wǎng)站質(zhì)量存在正向影響。

Kim等人 （2006）［26］認為網(wǎng)站創(chuàng)新性對購買意愿有正向影響，即顧客更可能從他們認為富有創(chuàng)新性的網(wǎng)站上購買產(chǎn)品。網(wǎng)站有自己的獨特之處，用戶不易產(chǎn)生視覺疲勞，網(wǎng)站的創(chuàng)新性影響顧客購物體驗，使顧客在購買過程對網(wǎng)站持積極態(tài)度。網(wǎng)站設計注重美觀，能帶給消費者視覺享受，受到消費者青睞。對此提出假設H1.7，H1.8：

H1.7：創(chuàng)新性對網(wǎng)站質(zhì)量存在正向影響。

H1.8：視覺效果對網(wǎng)站質(zhì)量存在正向影響。

情緒感染力即通過發(fā)送者的展示及接收者的捕捉，情緒從一個人流向另一個人的過程。用戶在線購物過程能夠接收到網(wǎng)站所傳達的情緒 ，這種情緒傳遞，會進一步影響到用戶對網(wǎng)站質(zhì)量的評估［27］。進而提出假設H1.9：

H1.9：情緒感染力對網(wǎng)站質(zhì)量存在正向影響。

線上線下相互補充，提供一站式服務，才會更好地提升用戶體驗。在線購物相比傳統(tǒng)購物方式存在許多優(yōu)勢，比如經(jīng)營成本低，節(jié)省消費者時間成本等，這些相對優(yōu)勢都會影響到網(wǎng)站質(zhì)量，所以有如下假設：

H1.10：形象一致性對網(wǎng)站質(zhì)量存在正向影響。

H1.11：在線服務完整性對網(wǎng)站質(zhì)量存在正向影響。

H1.12：相對優(yōu)勢對網(wǎng)站質(zhì)量存在正向影響。

網(wǎng)站作為消費者在線購物平臺，網(wǎng)站質(zhì)量很大程度影響顧客滿意度及在線購買意愿。胡麗娟等人 （2010）［28］在滿意度視角下的對網(wǎng)站客戶調(diào)查發(fā)現(xiàn) ，網(wǎng)站形象、網(wǎng)站內(nèi)容、網(wǎng)站服務和網(wǎng)站安全均對顧客滿意度具有正向作用。客戶滿意度是對網(wǎng)站質(zhì)量好壞的感應器 ，網(wǎng)站如不能在客戶購物期間提供良好的服務 ，會影響成交數(shù)量［8－10］?；诂F(xiàn)有研究，為進一步討論網(wǎng)站質(zhì)量對滿意度及在線購買意愿的影響，提出假設H2，H3：

H2：網(wǎng)站質(zhì)量對滿意度存在正向的影響。

H3：網(wǎng)站質(zhì)量對購買意愿存在正向的影響。

消費者對網(wǎng)站持較高的滿意度時，才更愿意在該網(wǎng)站購買商品或服務。Ranaweera等人 （2005）［29］認為當一個消費者對某一網(wǎng)站提供的服務越滿意 ，他再轉向其他電子商務網(wǎng)站的可能性就越低 ，因為他不確定其他網(wǎng)站的質(zhì)量如何。顧客對網(wǎng)站質(zhì)量形成更高水平的滿意度，從而影響其購買意愿［30］?；诖斯视旨僭OH4：

H4：滿意度與購買意愿正相關。

根據(jù)研究文獻和上述假設，得出整個研究模型如圖1。

3　研究設計和測量

3.1數(shù)據(jù)收集

研究采用WebQualTM模型12個網(wǎng)站質(zhì)量維度的36個題項。滿意度和購買意愿分別在Lee&Lin（2005）［3］，Hsu等人 （2008）［11］，F(xiàn)lavián等人 （2006）［31］的研究基礎上進行了適當修正，各4個題項。整個問卷共44個測量題項。題項采用Likert5點量表，從 “非常不同意”、“不同意”、“一般”、“同意”、“非常同意”分別對應分值1、2、3、4、5。為保證調(diào)查問卷的質(zhì)量 ，選擇的調(diào)查對象是亞馬遜、當當、京東三大網(wǎng)站的在線用戶 ，其中既包含正在使用網(wǎng)站瀏覽信息的用戶，也包含真正網(wǎng)購的用戶。共發(fā)放524份電子調(diào)查問卷 ，最終回收488份有效調(diào)查問卷 ，具體數(shù)據(jù)見表2。

圖1　RR研究模型

表2　R調(diào)查問卷回收數(shù)據(jù)頻率分布

3.2測量模型分析

WebQualTM模型從12個不同維度聚合成網(wǎng)站質(zhì)量這一整體構念。為建立一個完善的構成型構念來評估網(wǎng)站質(zhì)量 ，借助模型進行指標和內(nèi)容定義，并利用收集的數(shù)據(jù)進行多重共線性檢驗。反映型構念的評估則涉及兩個構念——滿意度和購買意愿，具體見表3。

表3　R研究模型中的測量題項

表3　R（續(xù)）

方差膨脹因子 （Variance Inflation Factor，VIF）在構成型構念中用來檢驗潛變量間是否存在多重共線性。VIF值應該保持在10以下，表3中所有的VIF值小于5，說明這些潛變量之間并不存在多重共線性問題，即各潛變量獨立性比較高，滿足作為構成型構念的條件。各潛變量的因子載荷Loadings值代表了測量因子對潛變量的絕對貢獻，值越大說明該潛變量對測量指標的影響越大。從表3看，3個網(wǎng)站的Loadings值均大于0.7，說明這些質(zhì)量維度變量都可以很好地解釋對應的測量指標。

除了構成型測量模型外，表4是對反映型測量模型信度和效度的分析。

平均變異萃取量 （Average Variance Extracted，AVE）用來判斷聚斂效度，表4的滿意度和購買意愿的AVE值均大于0.5且均大于兩者相關系數(shù)的平方，說明模型具有良好的區(qū)分效度。組合信度C.R.（Composite Reliability）與Cronbachs Alpha（α）值也大于0.7，說明測量題項具有較好的信度。通過上述分析，本研究中反映型的測量模型同樣也符合信度和效度要求。

表4　R測量模型評價

4　分 析

4.1研究模型的估計

表5中3個網(wǎng)站的數(shù)據(jù)結果顯示，所有的質(zhì)量指標對總體網(wǎng)站的影響都在0.001水平顯著，即H1.1～H1.12在所有網(wǎng)站上都成立。

對于國內(nèi)本土的京東商城 Study2的結果和當當網(wǎng)Study3的結果均顯示了網(wǎng)站質(zhì)量對滿意度存在顯著的正向影響，即H2成立。并且網(wǎng)站質(zhì)量對購買意愿的H3和滿意度對在線購買意愿的H4也都成立。另外，表5中的R2值也說明模型具有良好的解釋能力。為保證結論更具有說服力 ，接下來采用交叉驗證的方法，通過Study1對亞馬遜的數(shù)據(jù)分析作為檢驗Study2和Study3分析得到的結論。

表5　R模型分析結果與交叉驗證

表5　R（續(xù)）

4.2交叉驗證

研究選取兩大本土電商網(wǎng)站的數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù)，跨國電商網(wǎng)站亞馬遜的數(shù)據(jù)則用來檢驗最后的結論，確定兩者之間關于網(wǎng)站質(zhì)量對在線購買意愿的影響之間是否存在差異。

Study1對使用亞馬遜網(wǎng)站用戶信息反饋中，均顯示了對網(wǎng)站質(zhì)量較高的貢獻。即檢驗了H1.1～H1.12在3個網(wǎng)站上都成立。

Study1對亞馬遜調(diào)查結果也檢驗了網(wǎng)站質(zhì)量對滿意度的影響在0.001水平上是顯著的，再次確定H2在3個網(wǎng)站均成立。同樣的方法檢驗發(fā)現(xiàn)，H4也成立。而對于 H3，Study1中亞馬遜網(wǎng)站質(zhì)量對在線購買意愿 （β=0.20，p= 0.1146）未達到顯著，與前面由當當網(wǎng)和京東得出的結論相違背，所以H3未通過交叉驗證。

5　研究結果討論

5.1理論意義

在測量網(wǎng)站質(zhì)量時選擇合適的構成型測量工具，克服了反映型網(wǎng)站質(zhì)量模型的不足，提高了測量的精確度。通過采用構成型測量工具確定12個不同的網(wǎng)站質(zhì)量維度。構成型構念包含了所有理論中合理的維度 ，避免武斷地添加或刪除任意題項。通過構成型指數(shù)測量模型，所有質(zhì)量維度在統(tǒng)計上均顯示了十分顯著的 γ值。利用重要性——績效矩陣分析 （IPMA，Importance－Performance－Matrix Analysis）方法，本文進一步根據(jù)質(zhì)量維度在量表上取值情況計算出相應的 Index values作為質(zhì)量績效值 ，標準化系數(shù) γ作為質(zhì)量重要性，分別得到跨國和本土電商網(wǎng)站質(zhì)量的重要性——績效矩。其中，第 j個質(zhì)量維度的Index values（記為ivj）的計算公式如下：

vij代表第i個觀察值在第j個質(zhì)量維度量表上取值；Minscale和Maxscale是在量表取值上的最小和最大值函數(shù)；Mean為樣本均值函數(shù)。

圖2　RR亞馬遜網(wǎng)站質(zhì)量指標的重要性——績效矩陣

圖3　RR京東網(wǎng)站質(zhì)量指標的重要性——績效矩陣

圖4　RR當當網(wǎng)站質(zhì)量指標的重要性——績效矩陣

矩陣圖中右下方的質(zhì)量維度是那些重要程度高但績效（評價）低的質(zhì)量指標 ，企業(yè)需要重點關注。根據(jù)重要性和績效的比值可以對需要改進的質(zhì)量維度進行排序，3個網(wǎng)站各自最需要改進的5個質(zhì)量維度見表6。

上述分析表明，不論是跨國電商還是本土電商企業(yè)，都應該聚焦在形象一致性、情緒感染力、創(chuàng)新性、易懂性、信息適用性及視覺效果等維度的提升。

本文的交叉驗證證實了在跨國電商和國內(nèi)電商中，網(wǎng)站質(zhì)量對用戶滿意度以及用戶滿意度對在線購買意愿的影響所呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)結果一致。因此 ，電子商務網(wǎng)站質(zhì)量影響在線購買意愿主要是通過用戶滿意度這一中介變量實現(xiàn)。

網(wǎng)站質(zhì)量對購買意愿的直接影響中 ，跨國電商與本土電商網(wǎng)站表現(xiàn)出差異性。國內(nèi)本土企業(yè)的京東與當當網(wǎng)反映出較顯著的正向關系 ，跨國的亞馬遜并沒有呈現(xiàn)明顯的正相關。另外，從表5可以看出，跨國電商亞馬遜的網(wǎng)站質(zhì)量對滿意度的解釋力 （R2=0.54）優(yōu)于兩個國內(nèi)本土電商 （R2=0.49/0.47）；而國內(nèi)電商的網(wǎng)站質(zhì)量則在購買意愿方面的解釋力 （R2=0.44/0.50）高于跨國電商 （R2= 0.38）。這意味著，網(wǎng)站質(zhì)量對跨國電商和本土電商的顧客滿意度認知和購買行為存在差異。這一新發(fā)現(xiàn)可能的原因有：（1）亞馬遜作為跨國企業(yè)，其網(wǎng)站界面整潔清晰，設計理念強調(diào)理性消費 ，創(chuàng)新能力強，運用高超的技術挖掘顧客需求，以及具有完善的在線評論及推薦機制，能夠引導用戶主動搜索商品從而獲得較好的購物體驗。（2）國內(nèi)的電商網(wǎng)站則強調(diào)熱鬧和信息的豐富度，吸引消費者眼球，主動推送信息供顧客挑選 ，更符合中國人的消費特點。因此京東商城和當當網(wǎng)表現(xiàn)出網(wǎng)站質(zhì)量對線購買意愿的直接影響。（3）亞馬遜在中國的用戶結構不同于國外，國外高端用戶比重更大，中國的草根用戶占大比例，因此需求也不同。這說明跨國電子商務企業(yè)在改進網(wǎng)站質(zhì)量時，應該關注所在國家的特殊文化、經(jīng)濟發(fā)展等因素的差異和獨特性。同樣，國內(nèi)本土電商也應該學習借鑒跨國電商在顧客需求的深度挖掘以及精準的人性化服務的優(yōu)點。

5.2管理啟示

與過去注重網(wǎng)站有用性和易用性的研究視角不同，本研究使用構成型的網(wǎng)站質(zhì)量測量模型和交叉驗證的方法對跨國電商和國內(nèi)本土電商進行了對比分析，并利用重要性——績效矩陣分析方法 ，發(fā)現(xiàn)電商企業(yè)容易忽略網(wǎng)站質(zhì)量的幾個維度，包括情緒感染力，形象一致性，視覺效果，創(chuàng)新性。電商企業(yè)要在技術差異極小的競爭環(huán)境下生存，這些維度至關重要，企業(yè)必須加大對重點維度的投入。根據(jù)研究結果，電商網(wǎng)站在設計過程不僅應具備創(chuàng)新性，深入挖掘顧客個性化需求，注重消費者視覺效果，還需做到線上線下形象一致，構建良好的網(wǎng)站氣氛來提高用戶情緒感染力。用戶滿意度因此會大大增加，最終促進消費者購買意愿，提高電商企業(yè)經(jīng)營績效。

通過對比跨國電商和本土電商企業(yè) ，本文發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站質(zhì)量對跨國電商和本土電商的顧客滿意度認知和購買行為存在差異。因此，跨國電商企業(yè)面對中國本土電商激烈的競爭壓力，除了盡可能地融入中國本土文化，熟悉市場規(guī)則 ，吸引本地優(yōu)秀的開發(fā)者以及合作伙伴，真正理解中國用戶群體，還應該關注自身獨特性，利用好跨國公司自身全球的技術和其他方面優(yōu)勢 ，有針對性地采取措施提高顧客滿意度，進而增加其購買意愿。對于國內(nèi)電商企業(yè)，應該借助其對本土文化理解的優(yōu)勢，根據(jù)國內(nèi)網(wǎng)購人群的特點 ，以用戶為中心打造出新穎的產(chǎn)品，圍繞用戶需求改進網(wǎng)站質(zhì)量，增強企業(yè)競爭優(yōu)勢。

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（本文責任編輯：郭沫含）

FormativeWebsite Quality and Purchase Intention——Cross－validation Analysis of Multinational and Domestic E－commerce Companies

Yang Zhaojun1Cao Lisha1Zhang Yali2
（1.School ofManagementand Economy，Xidian University，Xi'an 710126，China；2.School ofManagement，Northwestern Polytechnical University，Xi'an 710072，China）

Applying formativemeasurement，the paper focused on the contribution of the differentquality dimensionson the websitequality，and identified the differences betweenmultinational and domestic e－Commerce companies in the influence of website quality on online purchase intentionwith the satisfaction as amediator.A total of 524 questionnaireswere collected from the Amazon，JingdongMalland Dangdang，the cross－validation analysisshows thatwebsitequality only indirectly impacton purchase intention through the satisfaction formultinational Amazon，while impacton purchase intentions significantly directly for the two domestic e－Commerce companies.In addition，a few dimensionsare given to improve thewebsite quality according to importance－performancematrix，and it put forward some strategies for eachwebsite.

website quality；satisfaction；purchase intention

楊朝君 （1973－），男，副教授，博士，研究方向：電子商務、信息系統(tǒng)。

10.3969/j.issn.1008－0821.2015.05.008

F713.36

A

1008－0821（2015）05－0041－08

2015－03－09

中央高校基本科研業(yè)務費專項資金資助 “中小企業(yè)綠色IT/IS的成熟度與其環(huán)境績效的關系研究”（項目編號：K5051306009）。