[22]G2該網(wǎng)購平臺是我購物的首選G3能在該網(wǎng)購平臺購物我就不去其他平臺數(shù)據(jù)來源：知網(wǎng)3.預(yù)試問卷之進(jìn)行為確保問卷中的數(shù)據(jù)達(dá)到高質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，我們在正式的調(diào)查研究啟動前，必須進(jìn)行基礎(chǔ)的初步調(diào)查，初步調(diào)查與檢驗(yàn)旨在優(yōu)化問卷設(shè)計(jì)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。利用問卷星這一平臺，我們制定了這項(xiàng)研究的預(yù)調(diào)查問卷。本次預(yù)調(diào)查問卷的發(fā)放時(shí)間范圍是從2023年12月21日至2024年12月26日，問卷是通過網(wǎng)絡(luò)方式（即問卷星）發(fā)放的，主要的發(fā)放對象以網(wǎng)絡(luò)購物消費(fèi)者為主，并設(shè)計(jì)了相關(guān)問題，剔除了沒有參與過網(wǎng)絡(luò)購物的用戶。我們總共收集了123份問卷，經(jīng)過有效剔除，我們總共獲得了111份有效的調(diào)查問卷。通過對預(yù)先收集的調(diào)查問卷進(jìn)行信度和效度的分析，我們可以判斷是否需要對問卷進(jìn)行修訂。4.預(yù)試問卷之信效度檢驗(yàn)與修訂調(diào)整對預(yù)試問卷進(jìn)行Cronbach’sAlpha信度檢驗(yàn)。當(dāng)值超過0.8時(shí)，說明信度高；若值在0.7至0.8范圍內(nèi)，說明信度良好；若在0.6至0.7之間，信度被視為可接受；低于0.6則意味著信度較低。問卷各量表均大于0.8，說明數(shù)據(jù)信度質(zhì)量高，可用于進(jìn)一步分析。表3.3預(yù)實(shí)驗(yàn)變量信度分析維度劃分項(xiàng)數(shù)Cronbach'sα值易用性因素50.863響應(yīng)性因素50.852可靠性因素30.760移情性因素40.853安全性因素50.853感知價(jià)值因素40.832用戶忠誠度因素30.829數(shù)據(jù)來源：SPSS樣本基本情況統(tǒng)計(jì)分析在進(jìn)行量表的效度分析時(shí)，通過KMO和Bartlett的球形度檢驗(yàn)來進(jìn)行評估。若得分超過0.8，表示數(shù)據(jù)極為適合進(jìn)行信息提取，表明效度非常高；得分在0.7到0.8范圍內(nèi)，數(shù)據(jù)適合進(jìn)行信息提取，效度好；得分在0.6到0.7之間，數(shù)據(jù)的適用性及效度為中等；得分低于0.6，說明數(shù)據(jù)的效度較低。對量表的效度分析采用KMO和Bartlett球檢驗(yàn)法進(jìn)行檢驗(yàn)來進(jìn)行評估，檢驗(yàn)結(jié)果如表3.4所示。預(yù)設(shè)量表的KMO結(jié)果為0.899，大于0.8,Bartlett的球形度檢驗(yàn)中顯著性小于0.001，則說明變量間存在相關(guān)因子，適合做因子分析。表3.4預(yù)設(shè)量表的KMO和Bartlett球檢驗(yàn)結(jié)果KMO值0.889Bartlett球形度檢驗(yàn)近似卡方6248.456自由度210顯著性<0.001數(shù)據(jù)來源：SPSS樣本基本情況統(tǒng)計(jì)分析效度分析也就是問卷的有效性分析，通過對問卷的預(yù)試得出各個(gè)維度的KMO值都大于0.7，且Bartlett球形檢驗(yàn)均達(dá)到顯著水平，表面預(yù)調(diào)研量表具有很好的結(jié)構(gòu)效度，可以對各變量的測量題項(xiàng)都進(jìn)行保留，可以進(jìn)行正式問卷。5.正式問卷之進(jìn)行本次問卷的調(diào)查時(shí)間為2024年1月20日到2024年2月13日，問卷是通過網(wǎng)絡(luò)方式（即問卷星）發(fā)放的，主要的發(fā)放對象是網(wǎng)購的消費(fèi)者。共收集問卷366份，經(jīng)過篩選，最終得到有效問卷333份。在進(jìn)行問卷篩選遵循三個(gè)準(zhǔn)則：首先，淘汰那些沒有網(wǎng)購經(jīng)驗(yàn)的消費(fèi)者提交的問卷；其次，如果問卷中有任何一項(xiàng)未回答，該問卷將被視為無效并剔除；最后，審查答卷的認(rèn)真程度，如果發(fā)現(xiàn)問卷中所有選項(xiàng)得分完全相同，該問卷將被認(rèn)定為無效并予以排除。在設(shè)計(jì)問卷時(shí)，確保其合理性及對后續(xù)研究方法的影響是關(guān)鍵，這直接關(guān)聯(lián)到研究的質(zhì)量?；诖?，問卷設(shè)計(jì)旨在簡化填寫過程，確保消費(fèi)者能夠輕松作答，因此，所有問題均采用封閉式形式，并使用李克特五點(diǎn)量表進(jìn)行評分。封閉式問題的好處包括：為受訪者提供選項(xiàng)提示，幫助他們更準(zhǔn)確地理解和回答問題；縮短填寫時(shí)間，有利于問卷的順利進(jìn)行和回收；以及簡化數(shù)據(jù)整理和統(tǒng)計(jì)分析過程。根據(jù)本文的研究內(nèi)容，調(diào)查問卷主要有以下三部分組成：（1）樣本基本統(tǒng)計(jì)描述信息：性別、教育背景、收入狀況、職業(yè)、年齡、網(wǎng)購次數(shù)。（2）關(guān)于網(wǎng)購平臺服務(wù)質(zhì)量各維度的調(diào)查；（3）關(guān)于感知價(jià)值以及忠誠度的相關(guān)調(diào)查。6.假設(shè)檢驗(yàn)方法本次研究旨在系統(tǒng)性地分析網(wǎng)購平臺服務(wù)質(zhì)量相關(guān)維度是否對感知價(jià)值及忠誠度產(chǎn)生正向顯著影響。首先，將收集的問卷數(shù)據(jù)篩選、剔除無效問卷并進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，隨后轉(zhuǎn)為電子格式，然后利用SPSS27.0軟件進(jìn)行信效度檢驗(yàn)，著重計(jì)算每個(gè)量表的克隆巴赫α系數(shù)。到了效度檢驗(yàn)的環(huán)節(jié)當(dāng)中，通過對內(nèi)容的效度、結(jié)構(gòu)的效度和后續(xù)的驗(yàn)證效度，對研究內(nèi)容的真實(shí)性進(jìn)行探究。隨后進(jìn)行相關(guān)性分析以及回歸分析，回歸分析可以確定各個(gè)產(chǎn)品因素對消費(fèi)者信任和忠誠度的貢獻(xiàn)程度，從而為網(wǎng)購平臺的產(chǎn)品設(shè)計(jì)和營銷策略提供依據(jù)。在完成回歸性分析后，在進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)，從而去驗(yàn)證本研究的直接作用假設(shè)和中介作用假設(shè)是否成立。最后，根據(jù)上述的分析結(jié)果，解釋網(wǎng)購平臺服務(wù)質(zhì)量對感知價(jià)值及用戶忠誠度的影響因素，并整理研究成果。四、分析與結(jié)果（一）正式問卷與分析1.樣本基本情況統(tǒng)計(jì)分析本文的調(diào)查問卷包含了消費(fèi)者的性別、年齡、職業(yè)、月收入等個(gè)人情況，對收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理后，總結(jié)得出樣本的人口統(tǒng)計(jì)特征，本次網(wǎng)絡(luò)問卷共收到356份，其中有效問卷333份，有效問卷的回收率是93.5%。具體內(nèi)容見下表4.1所示：表4.1消費(fèi)者基本信息分組類別人數(shù)構(gòu)成比(%)您的性別是男17853.5女15546.5您的年齡段是18歲以下51.518歲~25歲5516.526歲~30歲9327.931歲~40歲11434.2您的學(xué)歷初中及以下257.5高中/中專7723.1大學(xué)?？?625.8大學(xué)本科10732.1研究生及以上3811.4您目前從事的職業(yè)學(xué)生4613.8教師7221.6公司職員13139.3公務(wù)員329.6其他5215.6您的網(wǎng)絡(luò)購物歷史1年以下6920.71~3年11534.53~5年9327.95年以上5616.8您每月網(wǎng)絡(luò)購物次數(shù)1~3次10230.64~6次9729.17~9次7522.510次及以上5917.7您每月可支配收入2000元及以下7321.92001-4000元9428.24001-6000元5516.56001-10000元8224.610000元以上298.7數(shù)據(jù)來源：SPSS樣本基本情況統(tǒng)計(jì)分析表4.1總結(jié)了樣本人口的統(tǒng)計(jì)學(xué)特征因素，涵蓋了性別、年齡段、學(xué)歷、目前從事的職業(yè)、網(wǎng)絡(luò)購物歷史、每月網(wǎng)絡(luò)購物次數(shù)以及每月可支配收入等多個(gè)方面。以下是對表格內(nèi)容的描述分析：性別分布：樣本中男性占53.5%，女性占46.5%。性別分布相對均衡。年齡段分布：樣本中以31歲40歲的群體最多，占34.2%；其次是26歲30歲占27.9%。18歲以下和18歲~25歲的年齡段較少。學(xué)歷分布：大學(xué)本科占最大比例，為32.1%，其次是大學(xué)?？坪透咧?中專，分別為25.8%和23.1%。職業(yè)分布：樣本中公司職員占最大比例，為39.3%，其次是教師和其他職業(yè)，分別為21.6%和15.6%。網(wǎng)絡(luò)購物歷史：多數(shù)樣本具有較長的網(wǎng)絡(luò)購物歷史，13年和35年的占比較高，分別為34.5%和27.9%。每月網(wǎng)絡(luò)購物次數(shù)：多數(shù)樣本每月進(jìn)行16次的網(wǎng)絡(luò)購物，其中以13次和4~6次的占比較高，分別為30.6%和29.1%。每月可支配收入：大部分樣本的每月可支配收入在2001元以上，其中以2001-4000元和6001-10000元的占比較高，分別為28.2%和24.6%。對這些特征因素的描述分析，可以更好地理解樣本人口的組成和分布情況，為后續(xù)研究提供基礎(chǔ)信息。這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)有助于描繪樣本的整體特征，從而更全面地理解研究對象的背景和特點(diǎn)。本次調(diào)研覆蓋了廣泛的樣本，包含不同年齡、職業(yè)和地區(qū)。遵循了代表性、廣泛性和隨機(jī)性的原則，使得研究成果具有較廣的適用性和普遍意義。通過運(yùn)用SPSS27.0軟件進(jìn)行頻數(shù)分布分析，本研究對調(diào)查問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì)分析。該過程旨在評估本次調(diào)查收集的數(shù)據(jù)的離散度是否滿足研究需求和有效性，確保數(shù)據(jù)的離散性不會影響后續(xù)研究的可靠性。2.描述性分析基于調(diào)查問卷收集的數(shù)據(jù)，我們使用SPSS27.0的頻數(shù)分布進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì)分析，目的是評估本次調(diào)查中收集的數(shù)據(jù)的離散度是否滿足標(biāo)準(zhǔn)和有效性，以防止樣本數(shù)據(jù)因離散度過高而導(dǎo)致后續(xù)研究的失敗。描述性分析統(tǒng)計(jì)結(jié)果如下表4.2所示：表4.2標(biāo)準(zhǔn)偏差分值情況（n=333）指標(biāo)n最小值最大值均值（＞2.5）標(biāo)準(zhǔn)偏差（1—5）易用性333153.861.227333153.831.095333153.921.224333153.821.142333153.841.242響應(yīng)性333153.831.058333153.791.118333153.81.053333153.841.1333153.921.064可靠性333153.851.143333143.250.901333153.911.232移情性333153.841.109333153.861.063333153.761.115333153.81.111安全性333153.841.099333153.81.113333153.931.14333153.771.159333153.811.14感知價(jià)值333153.541.13333153.551.23333153.771.11333153.671.123用戶忠誠度333153.981.131333153.871.113333153.681.211數(shù)據(jù)來源：SPSS描述性統(tǒng)計(jì)分析由上表可知變量的平均值基本都在3.00以上，最小值和最大值處于1-5，說明樣本數(shù)據(jù)的分布較為廣泛，而各個(gè)變量的標(biāo)準(zhǔn)偏差均接近于1，樣本數(shù)據(jù)的離散程度不高，由此可見變量的調(diào)研結(jié)果比較合理。3.信度分析信度分析對問卷進(jìn)行Cronbach’sAlpha信度檢驗(yàn)。如果此值高于0.8，則說明信度高；如果此值介于0.7~0.8之間，則說明信度較好；如果此值介于0.6~0.7，則說明信度可接受；如果此值小于0.6，說明信度不佳。表4.3是對各個(gè)維度的信度分析結(jié)果的描述：易用性因素：包含5個(gè)項(xiàng)，Cronbach'sα值為0.895。該值接近于1，表明易用性因素在測量上具有較高的一致性，信度較好。響應(yīng)性因素：包含5個(gè)項(xiàng)，Cronbach'sα值為0.894。類似地，該值接近于1，說明響應(yīng)性因素的測量具有較高的一致性，信度較好?？煽啃砸蛩兀喊?個(gè)項(xiàng)，Cronbach'sα值為0.789。雖然略低于前兩個(gè)因素，但仍然在較高水平，表明可靠性因素的信度仍然是可接受的。移情性因素：包含4個(gè)項(xiàng)，Cronbach'sα值為0.843。信度較高，顯示出移情性因素在測量上具備較好的一致性。安全性因素：包含5個(gè)項(xiàng)，Cronbach'sα值為0.893。該值較高，表明安全性因素在測量上有較高的一致性，信度較好。感知價(jià)值因素：包含4個(gè)項(xiàng)，Cronbach'sα值為0.862。在較高水平上，表明感知價(jià)值因素的信度較好。用戶忠誠度因素：包含3個(gè)項(xiàng)，Cronbach'sα值為0.862。仍然表現(xiàn)出較好的信度水平。說明問卷的內(nèi)部具有相對較高的一致性，因而有較好的信度。表4.3變量信度分析維度劃分項(xiàng)數(shù)Cronbach'sα值易用性因素50.895響應(yīng)性因素50.894可靠性因素30.789移情性因素40.843安全性因素50.893感知價(jià)值因素40.862用戶忠誠度因素30.862數(shù)據(jù)來源：SPSS信度分析4.效度分析在進(jìn)行量表的效度分析時(shí)，通過KMO和Bartlett的球形度檢驗(yàn)來進(jìn)行評估。若得分超過0.8，表示數(shù)據(jù)極為適合進(jìn)行信息提取，表明效度非常高；得分在0.7到0.8范圍內(nèi)，數(shù)據(jù)適合進(jìn)行信息提取，效度好；得分在0.6到0.7之間，數(shù)據(jù)的適用性及效度為中等；得分低于0.6，表明數(shù)據(jù)的效度較低。對量表的效度分析采用KMO和Bartlett球檢驗(yàn)法進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表4.4所示。各織支持感的KMO結(jié)果結(jié)果為0.982，大于0.8，Bartlett的球形度檢驗(yàn)中顯著性<0.001，說明變量間存在相關(guān)因子，適合做因子分析。表4.4預(yù)設(shè)量表的KMO和Bartlett球檢驗(yàn)結(jié)果KMO值0.982Bartlett球形度檢驗(yàn)近似卡方7983.706自由度435顯著性<0.001數(shù)據(jù)來源：SPSS效度分析5.變量聚合效度分析聚合效度檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)研究中構(gòu)建的潛在變量（latentvariable）是否能夠準(zhǔn)確地反映所研究的現(xiàn)象。其中包括以下指標(biāo)：標(biāo)準(zhǔn)化的因子載荷λ表示潛在變量與其所包含的觀察指標(biāo)之間的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)（loading）估計(jì)值。通常情況下，載荷絕對值大于0.3的變量被認(rèn)為對應(yīng)的因子是有意義的。AVE平均方差提取（averagevarianceextracted）是衡量潛在變量占其測量指標(biāo)的方差的平均比例。一般來說，AVE應(yīng)該大于0.5，才能認(rèn)為潛在變量占其測量指標(biāo)的方差較多，具有較好的可信度。而組合信度（compositereliability）是衡量潛在變量內(nèi)部一致性的指標(biāo)。它類似于Cronbach'sα，是該潛在變量內(nèi)部測量指標(biāo)間的相互作用所解釋的方差占總方差的比例。一般來說，組合信度應(yīng)該大于0.7，才能認(rèn)為潛在變量具有較好的內(nèi)部一致性。表4.5聚合效度檢驗(yàn)變量題項(xiàng)因子荷載量（＞0.7）AVE（＞0.5）CR（＞0.7）易用性A10.8260.6710.911A20.820A30.816A40.848A50.785響應(yīng)性B10.8200.6380.898B20.819B30.756B40.769B50.827可靠性C10.8120.6480.846C20.809C30.793移情性D10.7850.6250.869D20.789D30.792D40.795安全性E10.8430.6590.906E20.758E30.803E40.831E50.820感知價(jià)值F10.8290.6760.862F20.797F30.840用戶忠誠度F40.7440.6120.863G10.725G20.855G30.799數(shù)據(jù)來源：AMOS數(shù)據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果Amos計(jì)算結(jié)果表4.5所示標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷全部大于0.5，說明題項(xiàng)能有效代表其測量的變量，可以看到各變量AVE都超過了0.5，CR也都超過0.7，說明樣本數(shù)據(jù)的聚斂效度非常明顯。（二）假設(shè)鑒定1.相關(guān)性分析相關(guān)性分析的目的是評估各個(gè)變量間的關(guān)聯(lián)性。在這篇文章中，我們將使用統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS來對問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，并采用皮爾遜（Pearson）系數(shù)來進(jìn)行評估。從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度看，字母r代表相關(guān)性系數(shù)，當(dāng)-1至1的數(shù)值為正時(shí)，它表示正相關(guān)，而當(dāng)數(shù)值為負(fù)時(shí)，它表示負(fù)相關(guān)。經(jīng)過深入的相關(guān)性分析，我們能夠探索平臺服務(wù)質(zhì)量、感知價(jià)值和用戶忠誠度這三個(gè)因素之間的深層聯(lián)系。這種分析為我們初步驗(yàn)證了本文提出的假設(shè)，并為后續(xù)的回歸分析做了鋪墊，以下是詳細(xì)的分析結(jié)果:表4.5相關(guān)分析用戶忠誠度感知價(jià)值易用性響應(yīng)性可靠性移情性安全性用戶忠誠度1感知價(jià)值.875**1易用性.972**.891**1響應(yīng)性.876**.882**.895**1可靠性.861**.864**.878**.896**1移情性.877**.861**.892**.894**.855**1安全性.887**.888**.908**.900**.870**.892**1數(shù)據(jù)來源：SPSS數(shù)據(jù)分析結(jié)果表4.5展示了用戶忠誠度、感知價(jià)值以及各個(gè)服務(wù)質(zhì)量維度（易用性、響應(yīng)性、可靠性、移情性、安全性）之間的相關(guān)性系數(shù)。以下是對表格內(nèi)容的描述：服務(wù)質(zhì)量各維度之間的相關(guān)性系數(shù)均較高，介于0.855到0.972之間，表明它們之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。特別是易用性、響應(yīng)性、可靠性之間的相關(guān)性系數(shù)較高，說明它們在用戶感知中可能有較大的交互影響。感知價(jià)值與服務(wù)質(zhì)量各維度之間的相關(guān)性系數(shù)均在0.861到0.891之間，都接近于1，也表現(xiàn)出較高的正相關(guān)性。即本研究的H1a、H1b、H1c、H1d和H1e假設(shè)均成立。用戶忠誠度與服務(wù)質(zhì)量各維度之間的相關(guān)性系數(shù)（如易用性、響應(yīng)性、可靠性、移情性、安全性）均在0.861到0.972之間，都接近于1，都表現(xiàn)出很高的正相關(guān)性。即本研究的H2a、H2b、H2c、H2d和H2e假設(shè)均成立。用戶忠誠度與感知價(jià)值之間的相關(guān)性系數(shù)為0.875，接近于1，表明它們之間存在較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系，即本研究的H3假設(shè)成立。2.回歸性分析本研究假設(shè)網(wǎng)購平臺的服務(wù)質(zhì)量（易用性、響應(yīng)性、可靠性、移情性、安全性）都會對感知價(jià)值以及用戶忠誠度產(chǎn)生積極的作用，而感知價(jià)值也會對用戶忠誠度起到積極的作用。本研究已在前文提出了相應(yīng)的假設(shè)，為了驗(yàn)證假設(shè)是否成立，本研究使用SPSS27.0統(tǒng)計(jì)分析軟件進(jìn)行回歸分析。具體的做法是，將收集到的有效數(shù)據(jù)來源導(dǎo)入分析軟件中，對測量題項(xiàng)的變量進(jìn)行處理。首先，本項(xiàng)目以用戶忠誠度為因變量，將網(wǎng)購平臺服務(wù)質(zhì)量（移情性、易用性、可靠性、響應(yīng)性、安全性）、感知價(jià)值等因素作為自變量，對各變量之間的關(guān)系進(jìn)行驗(yàn)證。在此基礎(chǔ)上，以用戶忠誠度為因變量，以平臺服務(wù)質(zhì)量為自變量，以檢驗(yàn)網(wǎng)購平臺服務(wù)質(zhì)量與用戶忠誠度之間的關(guān)系。其中，當(dāng)B（回歸系數(shù)）為正數(shù)時(shí)，則表示因變量隨著自變量的增加而增加。當(dāng)Beta（標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)）為正數(shù)時(shí)，表示自變量的增加與因變量的增加是正相關(guān)的。而T（統(tǒng)計(jì)量）和P值則用于檢驗(yàn)每個(gè)自變量對因變量是否有顯著影響。T值統(tǒng)計(jì)量越大，P值越小，表示越顯著。VIF（方差膨脹因子）則用于檢查每個(gè)自變量之間是否存在多重共線性的指標(biāo)，一般VIF＜5，說明自變量之間不存在高度相關(guān)性，數(shù)據(jù)合理。R2(決定系數(shù))和調(diào)整后的R2越接近1，對于預(yù)測和解釋數(shù)據(jù)會更加可靠。表4.6回歸性檢驗(yàn)結(jié)果非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)B標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)BetaTP（＜0.05）VIF（＜5）常量0.6631.7950.075易用性0.2370.243.0970.002**2.229響應(yīng)性0.1710.1672.0270.045*2.517可靠性0.2170.2152.7630.006**2.244安全性0.3080.3074.0330.000**2.155移情性0.2380.3223.2280.005**2.115R2（＞0.3）：0.618調(diào)整后R2（＞0.3）：0.598D-W值（接近2）：1.996因變量：用戶忠誠度*p＜0.05**p＜0.01P值：＜0.05D-W值：接近2R2：接近1VIF（方差膨脹因子）:＜5數(shù)據(jù)來源：SPSS回歸性分析結(jié)果由上表4.6可以看出，調(diào)整后的R2值為0.618（R值越接近1越好），意味著網(wǎng)購平臺服務(wù)質(zhì)量（移情性、易用性、可靠性、響應(yīng)性、安全性）可以解釋用戶忠誠度的61.8%變化原因。D-W值1.996（D-W值越接近2越好），在2的附近，說明不存在自相關(guān)性，模型可以接受。網(wǎng)購平臺服務(wù)質(zhì)量（移情性、易用性、可靠性、響應(yīng)性、安全性）的p值均小于0.01或0.05，說明移情性、易用性、可靠性、響應(yīng)性、安全性均會對用戶忠誠度產(chǎn)生正向影響，假設(shè)H2a、H2b、H2c、H2d、H2e均成立?？偨Y(jié)分析可知：移情性、易用性、可靠性、響應(yīng)性、安全性對感知價(jià)值產(chǎn)生顯著的正向影響。表4.6回歸分析檢驗(yàn)結(jié)果非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)B標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)BetaTP（＜0.05）VIF（＜5）常量0.6631.7950.075易用性0.3560.0052.0720.0021.145響應(yīng)性0.2590.0053.0790.0041.146可靠性0.3440.0043.0540.0071.157安全性0.2950.0062.0460.0061.115移情性0.3110.0053.0550.0051.126R2（＞0.3）：0.618調(diào)整后R2（＞0.3）：0.598D-W值（接近2）：1.991因變量：感知價(jià)值*p＜0.05**p＜0.01P值：＜0.05D-W值：接近2R2：接近1VIF（方差膨脹因子）:＜5數(shù)據(jù)來源：SPSS回歸性分析結(jié)果由表4.6可以看出，調(diào)整后的R2值為0.705（R值越接近1越好），意味著網(wǎng)購平臺服務(wù)質(zhì)量（移情性、易用性、可靠性、響應(yīng)性、安全性）可以解釋感知價(jià)值的70.5%變化原因。D-W值1.991（D-W值越接近2越好），在2的附近，說明不存在自相關(guān)性，模型可以接受。網(wǎng)購平臺服務(wù)質(zhì)量（移情性、易用性、可靠性、響應(yīng)性、安全性）的p值均小于0.01或0.05，說明移情性、易用性、可靠性、響應(yīng)性、安全性均會對感知價(jià)值產(chǎn)生正向影響，假設(shè)H1a、H1b、H1c、H1d、H1e均成立?？偨Y(jié)分析可知：移情性、易用性、可靠性、響應(yīng)性、安全性對感知價(jià)值產(chǎn)生顯著的正向影響。表4.7感知價(jià)值回歸分析非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)B標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)BetaTP（＜0.05）VIF（＜5）常量1.2231.7950.075感知價(jià)值0.3130.0062.2030.0021.211R2（＞0.3）：0.712調(diào)整后R2（＞0.3）：0.699D-W值（接近2）：1.997因變量：用戶忠誠度*p＜0.05**p＜0.01P值：＜0.05D-W值：接近2R2：接近1VIF（方差膨脹因子）:＜5數(shù)據(jù)來源：SPSS回歸性分析結(jié)果由表4.7可以看出，調(diào)整后的R2值為0.712（R值越接近1越好），意味著感知價(jià)值可以解釋用戶忠誠度的71.2%變化原因。D-W值1.994（D-W值越接近2越好），在2的附近，說明不存在自相關(guān)性，模型可以接受。感知價(jià)值的p值小于0.01或0.05，說明感知價(jià)值對用戶忠誠度中有正向影響，假設(shè)H3成立。總結(jié)分析可知：感知價(jià)值對用戶忠誠度有顯著的正向影響。3.中介效應(yīng)檢驗(yàn)表4.8中展示的中介效應(yīng)分析我們可以知道感知價(jià)值在平臺服務(wù)質(zhì)量和用戶忠誠度之間起到的部分中介作用。模型一（c路徑）顯示平臺服務(wù)質(zhì)量對用戶忠誠度有顯著正向影響，表明用戶在服務(wù)質(zhì)量較高的平臺上更傾向于保持忠誠度。在模型一中，平臺服務(wù)質(zhì)量對用戶忠誠度的正向影響非常顯著，表明用戶在感知平臺服務(wù)質(zhì)量較高時(shí)更愿意保持對該平臺的忠誠度。這意味著，無論是易用性、響應(yīng)性、可靠性、安全性還是移情性，這些服務(wù)質(zhì)量維度在用戶忠誠度方面都發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。企業(yè)在提升這些服務(wù)質(zhì)量方面的投入和努力可能會直接轉(zhuǎn)化為用戶的忠誠度。模型二（a路徑）顯示平臺服務(wù)質(zhì)量對感知價(jià)值有顯著正向影響，說明用戶在感知平臺服務(wù)質(zhì)量較高時(shí)更容易形成積極的感知價(jià)值。在模型二中，我們注意到平臺服務(wù)質(zhì)量對于感知價(jià)值具有顯著的正面作用。這意味著當(dāng)用戶察覺到服務(wù)質(zhì)量有所提升時(shí)，他們更傾向于形成積極的價(jià)值觀念。這樣的感知價(jià)值可能包括對于服務(wù)效率、使用便利性和定制化體驗(yàn)的正向評價(jià)，進(jìn)而提升了用戶對平臺的忠誠和滿意程度。模型三(c＇和b)綜合考慮感知價(jià)值的中介作用后，平臺服務(wù)質(zhì)量對用戶忠誠度有直接的正面影響，同時(shí)感知價(jià)值在服務(wù)質(zhì)量與用戶忠誠度之間發(fā)揮了橋梁作用。在模型三的研究中，探討了感知價(jià)值作為一個(gè)中介變量如何在服務(wù)質(zhì)量和用戶忠誠度之間起到關(guān)鍵作用。結(jié)果表明，感知價(jià)值具有重要的中介效應(yīng)，不僅服務(wù)質(zhì)量直接促進(jìn)了用戶忠誠度，感知價(jià)值的加入還進(jìn)一步強(qiáng)化了服務(wù)質(zhì)量對用戶忠誠度的正面影響，從而加深了對用戶忠誠度形成機(jī)制的理解?？偨Y(jié)分析可知：感知價(jià)值在用戶忠誠度與平臺服務(wù)質(zhì)量中起中介作用，假設(shè)H4成立。表4.8感知價(jià)值在平臺服務(wù)質(zhì)量和用戶忠誠度間的中介效應(yīng)分析回歸模型變量模型一模型二模型三βtβtβt平臺服務(wù)質(zhì)量1.415949.9536***1.406138.3506***1.171117.0051***感知價(jià)值0.17413.9353**R20.86950.84630.8753F2204.6377***1470.7690***1158.3057***數(shù)據(jù)來源：SPSS樣本基本情況統(tǒng)計(jì)分析注：***為P<0.001,**為P<0.01,*為P<0.05圖4-1感知價(jià)值在平臺服務(wù)質(zhì)量和用戶忠誠度間中介效用回歸模型（三）假說結(jié)果推論利用SPSS27.0和AMOS28.0對搜集到的問卷數(shù)據(jù)開展研究，影響關(guān)系，并針對正向影響關(guān)系陳述了15個(gè)研表4.9理論假設(shè)驗(yàn)證結(jié)果序號假設(shè)結(jié)果H1網(wǎng)購平臺的服務(wù)質(zhì)量對感知價(jià)值顯著正向影響，意味著服務(wù)質(zhì)量的五個(gè)關(guān)鍵維度都對感知價(jià)值產(chǎn)生有顯著影響支持H1a網(wǎng)購平臺易用性對感知價(jià)值有顯著的正向影響支持H1b網(wǎng)購平臺響應(yīng)性對感知價(jià)值有顯著的正向影響支持H1c網(wǎng)購平臺可靠性對感知價(jià)值有顯著的正向影響支持H1d網(wǎng)購平臺安全性對感知價(jià)值有顯著的正向影響支持H1e網(wǎng)購平臺移情性對感知價(jià)值有顯著的正向影響支持H2網(wǎng)購平臺的服務(wù)質(zhì)量對用戶忠誠度顯著正向影響，意味著服務(wù)質(zhì)量的五個(gè)關(guān)鍵維度都對用戶忠誠度產(chǎn)生有顯著正向影響支持H2a網(wǎng)購平臺易用性對用戶忠誠度有顯著的正向影響支持H2b網(wǎng)購平臺響應(yīng)性對用戶忠誠度有顯著的正向影響支持H2c網(wǎng)購平臺可靠性對用戶忠誠度顯著的正向影響支持H2d網(wǎng)購平臺安全性對用戶忠誠度有顯著的正向影響支持H2e網(wǎng)購平臺移情性對用戶忠誠度有顯著的正向影響支持H3感知價(jià)值對用戶忠誠度有顯著的正向影響支持H4感知價(jià)值在平臺服務(wù)質(zhì)量與用戶忠誠度中起中介作用支持五、結(jié)論（一）相關(guān)論文貢獻(xiàn)1.對服務(wù)質(zhì)量理論的強(qiáng)化和拓展：通過深入研究網(wǎng)購平臺的服務(wù)質(zhì)量對用戶體驗(yàn)及忠誠度的影響，進(jìn)一步強(qiáng)化和拓展了服務(wù)質(zhì)量理論，為相關(guān)領(lǐng)域提了新的思路和研究方法。2.對感知價(jià)值理論的深化和延伸：通過分析服務(wù)質(zhì)量對用戶感知價(jià)值的影響，能夠深化和延伸感知價(jià)值理論，揭示用戶對服務(wù)的認(rèn)和評價(jià)過程，為進(jìn)一步研究用戶消費(fèi)行為提供了重要參考。3.對用戶忠誠度理論的拓展和應(yīng)用：論文研究或許也會對用戶忠誠度理論進(jìn)行拓展和應(yīng)用，探討服務(wù)質(zhì)量和感知價(jià)值對用戶忠誠度的中介作用，促進(jìn)用戶與網(wǎng)購平臺的深度互動和長期關(guān)系的建立。（二）實(shí)際影響和建議隨著電商平臺之間的競爭日益激烈，優(yōu)化網(wǎng)站和移動端的服務(wù)質(zhì)量，以及加強(qiáng)物流與售后支持變得尤為重要。在眾多網(wǎng)購平臺采取相似經(jīng)營策略的背景下，服務(wù)質(zhì)量的提升成為吸引顧客的關(guān)鍵因素。提高網(wǎng)購平臺的服務(wù)水平能夠顯著增強(qiáng)消費(fèi)者的忠誠度，從而為平臺帶來更大的經(jīng)濟(jì)收益。本文旨在研究網(wǎng)購平臺服務(wù)質(zhì)量對消費(fèi)者忠誠度的影響，并據(jù)此提出以下相應(yīng)的管理建議：（1）提高網(wǎng)購平臺的移情性提高網(wǎng)購平臺的移情性是增強(qiáng)用戶體驗(yàn)和提升用戶忠誠度的有效策略。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，首先，平臺應(yīng)當(dāng)通過個(gè)性化推薦技術(shù)精細(xì)化用戶偏好，創(chuàng)造更加貼心和個(gè)性化的購物體驗(yàn)。這不僅能夠讓用戶感覺到被理解和關(guān)注，還能增加其購物的滿意度。其次，增強(qiáng)社交互動功能，比如引入用戶評價(jià)和分享機(jī)制，可以營造一個(gè)互助和交流的社區(qū)環(huán)境，使用戶在分享自己的購物經(jīng)驗(yàn)的同時(shí)，也能從他人經(jīng)驗(yàn)中獲得購買靈感，從而增強(qiáng)用戶對平臺的情感依賴。此外，優(yōu)化網(wǎng)站或應(yīng)用界面的視覺設(shè)計(jì)，使用更加溫馨、友好的色彩和圖案，可以提高用戶的視覺舒適感，從而增強(qiáng)移情效果。同時(shí)，提供優(yōu)質(zhì)的客服服務(wù)，快速響應(yīng)用戶的疑問和解決問題，可以讓用戶感受到尊重和被重視，增強(qiáng)用戶對品牌的好感和信任。（2）提高網(wǎng)購平臺的易用性隨著信息技術(shù)進(jìn)步，網(wǎng)購平臺日漸豐富多彩，功能日益強(qiáng)大。但是，維持平臺的用戶友好性也同樣重要。網(wǎng)購平臺需要設(shè)計(jì)得簡潔易用，購物頁面應(yīng)清晰直觀，且配備高效的搜索功能，確保用戶能輕松找到所需的商品或服務(wù)。此外，平臺應(yīng)能記錄用戶的瀏覽和購物歷史，便于用戶在再次訪問時(shí)快速查看自己的記錄。采取這些措施，可以大幅提升網(wǎng)購平臺的易用性，優(yōu)化用戶體驗(yàn)。（3）提高網(wǎng)購平臺的響應(yīng)性提升響應(yīng)速度對增強(qiáng)網(wǎng)購平臺用戶滿意度至關(guān)重要。平臺需加快處理消費(fèi)者的在線交易請求，確保購買和取消交易等操作能迅速響應(yīng)，特別是在退款方面要保證資金及時(shí)返還給用戶。此外，引入一個(gè)客戶服務(wù)區(qū)域，總結(jié)并展示常見問題解答，可以幫助新用戶在遇到類似問題時(shí)快速找到解決方案。同時(shí)，通過提供多種溝通渠道如即時(shí)聊天、電子郵件或電話，可以有效地解答用戶疑問。建立一個(gè)反饋系統(tǒng)，鼓勵(lì)用戶分享他們的意見和建議，有助于揭示用戶需求和平臺潛在的改進(jìn)點(diǎn)，從而不斷提升服務(wù)品質(zhì)。（4）加強(qiáng)網(wǎng)購平臺的安全性在網(wǎng)購平臺上，消費(fèi)者對在線交易的安全性有著高度要求。雖然與第三方支付平臺的合作已經(jīng)降低了在線支付的風(fēng)險(xiǎn)，但風(fēng)險(xiǎn)依然存在，因此，網(wǎng)購平臺必須持續(xù)強(qiáng)化其網(wǎng)絡(luò)安全措施。在這個(gè)開放的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，用戶對個(gè)人隱私保護(hù)非常關(guān)注，所以，確保用戶個(gè)人信息安全是網(wǎng)購平臺必須優(yōu)先考慮的。提高網(wǎng)購平臺的可靠性可靠性在網(wǎng)購平臺中至關(guān)重要，涵蓋三個(gè)核心方面：首先，增強(qiáng)用戶對平臺的信任，確保平臺能夠兌現(xiàn)承諾并履行保證。其次，確保提供給用戶的信息準(zhǔn)確無誤，與實(shí)際商品或服務(wù)相符。最后，保持網(wǎng)購平臺的系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定，以保證用戶能夠順暢地進(jìn)行在線購物。（三）研究限制與建議1.研究限制本文通過構(gòu)建模型和進(jìn)行問卷調(diào)研，本研究探討了網(wǎng)購平臺服務(wù)質(zhì)量對消費(fèi)者忠誠度的作用，取得了理論和實(shí)際應(yīng)用方面的成果。然而，由于各種條件的制約，研究仍有其局限性。（1）時(shí)間跨度的限制：如果研究基于一次性的數(shù)據(jù)收集，它可能無法捕捉到隨時(shí)間變化的趨勢，如用戶忠誠度的長期發(fā)展。（2）經(jīng)濟(jì)和社會變化的影響：經(jīng)濟(jì)條件、社會趨勢和事件（如經(jīng)濟(jì)危機(jī)、大型促銷活動、社會運(yùn)動等）可能會影響消費(fèi)者的購買行為和忠誠度，但在研究設(shè)計(jì)中難以充分控制。（3）文化和市場差異：研究可能忽略了不同文化和市場背景下用戶感知和行為的差異，這影響了研究結(jié)果的全球適用性。2.未來研究方向1.進(jìn)一步拓展電商服務(wù)質(zhì)量的內(nèi)容和維度在工業(yè)時(shí)代，產(chǎn)品質(zhì)量是企業(yè)的核心關(guān)注點(diǎn)。進(jìn)入服務(wù)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，網(wǎng)購平臺則將重點(diǎn)轉(zhuǎn)向服務(wù)質(zhì)量。探索網(wǎng)購平臺服務(wù)質(zhì)量的全貌不僅具有學(xué)術(shù)價(jià)值，也有著實(shí)際應(yīng)用的重要性。以前的研究主要從消費(fèi)者視角出發(fā)考察服務(wù)質(zhì)量，未來的研究將融合企業(yè)視角，全面理解服務(wù)質(zhì)量的內(nèi)涵，并在此基礎(chǔ)上深入探究網(wǎng)購平臺服務(wù)質(zhì)量的各個(gè)維度，以實(shí)現(xiàn)更精確和科學(xué)的評估。2.探索文化和市場差異未來研究應(yīng)在跨文化比較的基礎(chǔ)上展開，深入探討不同文化和市場背景下用戶行為的多樣性。這種探索有助于揭示服務(wù)質(zhì)量和感知價(jià)值對用戶忠誠度影響的文化特性。為了確保研究結(jié)果的全面性和綜合性，研究應(yīng)跨越多個(gè)地區(qū)、職業(yè)群體、教育水平和社會階層進(jìn)行廣泛調(diào)查。因此，擴(kuò)大研究范圍，增加有效樣本量并確保樣本的廣泛多樣性，將是未來研究工作中的關(guān)鍵方向，目的在于提升研究的深度和廣度。3.探索新的作用路徑在這項(xiàng)研究中，我根據(jù)消費(fèi)者行為理論中的“感知—態(tài)度—行為”模型，構(gòu)建了一個(gè)關(guān)于網(wǎng)購平臺服務(wù)質(zhì)量影響用戶忠誠度的框架。然而，考慮到消費(fèi)者行為的復(fù)雜性，他們的實(shí)際消費(fèi)行為可能并不完全符合該模型。因此，未來的研究將探討網(wǎng)購平臺對用戶忠誠度影響的其他可能路徑，以發(fā)現(xiàn)更深入的見解。

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