旅游电子商务成熟度对在线旅游预订意向的影响-以携程旅行网为例
发布时间：2014-10-31 20:59
［摘要］旅游服务商为了抢夺市场份额，纷纷投资进行技术改造和产品扩张，促进旅游电子商务不断走向成熟。近年来，IT管理的成熟度理论开始应用于旅游电子商务领域，旅游在线预订及其影响因素研究也日渐增长。但是在学术界，旅游电子商务成熟度对在线旅游预订意向的影响研究却十分少见。文章以携程旅行网为例，基于文献研究提出相关概念模型，运用探索性因子分析及结构方程模型，探讨旅游电子商务成熟度对在线旅游预订意向的影响机制。确认旅游电子商务成熟度的4个维度均正向影响顾客信任，但交易机制对顾客信任的效用最大，其次是信息质量;4个维度中，顾客为中心、服务响应正向影响顾客的积极态度，以服务响应对积极态度的效用最大;旅游电子商务成熟度的4个维度通过顾客信任和积极态度这两个中介变量影响在线旅游预订意向，且顾客信任和积极态度是完全中介效用，统计意义上，顾客信任对积极态度没有显著影响。
［关键词］旅游电子商务成熟度;结构方程模型;预订意向
1引言
网络旅游消费是人们借助互联网实现其自身需要满足的过程，尽管旅游电子商务包含企业间电子商务(B2B)和企业对消费者电子商务(B2C)等多种形式，但网络旅游消费者始终是旅游电子商务最重要的服务对象之一［1］。因此，旅游者对在线旅游服务商所提供服务的认同尤为重要。虽然各大在线旅游服务商都在积极改善自己的服务，努力提升自己在旅游电子商务方面的成熟度，但是并没有从顾客感知的角度深入研究过顾客对其在线旅游预订服务的感受，旅游电子商务成熟度与顾客在线预订意向有着怎样的关系，它们之间的影响机制是怎么样的，这是在线旅游服务商迫切需要了解的问题，也正是本文所要研究的问题。
本文以携程旅行网为例，通过构建理论模型，从顾客感知角度测量旅游电子商务成熟度，探讨旅游电子商务成熟度与在线旅游预订意向的关系，为在线旅游服务商完善在线旅游服务，从顾客角度去改善服务质量，提高顾客的预订意向提供相应的策略指导。携程旅行网在旅游电子商务领域一直处于领先地位，知名度高，选择携程旅行网作为研究对象最具典型性和代表性。
2研究回顾
2．1成熟度理论
丘吉尔等(Churchill，etal．)于1969年首先提出了IT管理复杂性理论，又称IT成熟度理论，应用于政府、企业、金融等部门ICT技术提升管理效率的绩效评估。在计算机领域，成熟度用来衡量软件开发过程的成熟程度［2］。在信息系统领域，成熟度这个概念也经常被提到，例如加莱尔斯和萨瑟兰(Galliers＆Sutherland)建立的“成长阶段模型”，用来描述组织在IT应用中的不同阶段，成熟度被分为6个阶段，每个阶段都有不同的系统特征和组织特征［3］。
1999年，经济发展与合作组织(OECD)提出了一个设计测度指标的理论模型，与新技术扩散的S曲线的3个阶段相关，其基本思想是:指标体系的设计应考虑电子商务发展的生命周期，包括从初始到成熟3个发展阶段:电子商务的准备(readiness)、使用强度(intensity)和影响(impact)。准备阶段测度支撑电子商务发展的技术、商务和社会基础设施状况;使用强度阶段测度电子商务的应用状况;影响阶段测度电子商务对社会和经济的影响［4］。莱恩和李(Layne＆Lee)提出了电子政务成熟度4阶段模型，包括目录阶段、交互阶段、纵向阶段、横向整合等。其中，纵向整合和横向整合是电子政务成熟度的高级阶段［5］。为了推动中国电子商务的发展，2001年，中国互联网研究与发展中心(CII)设立“CII电子商务指标体系研究与指数测算”的研究课题，该课题提出电子商务总指数指标体系［6］，据此全面衡量了我国电子商务发展状况，并对部分省区进行了评价，成为我国第一份独立于政府和企业的第三方电子商务指数报告，从而为中国各级政府和企业了解中国电子商务的发展状况，制定宏观的和微观的电子商务发展规划，提供量化参考依据。
在电子政务客户服务成熟度方面，有学者将电子政务客户服务成熟度应用于公民对电子政务绩效感知的评价，从顾客感知角度评价成熟度，用公民为中心、渠道整合、部门整合、前瞻性沟通这4个维度来测量公民对电子政务绩效的感知，探讨其与公民信任的关系［7］。梁方方和江金波从基础设施建设、电子商务行为、业务改进、电子商务安全、电子商务效益5个要素建立了旅游企业电子商务成熟度的指标体系，为本研究提供了重要的参考［8］。李友翔构建了外贸企业电子商务成熟度模型，通过实证研究，计算出了所调查外贸企业的电子商务成熟度［9］。钟栎娜、吴必虎通过对网站评价方法和成熟度模型的理论分析，建立起综合评价旅游区网站的成熟度模型，并利用此模型评估我国5A级旅游区门户网站的基本状况和不足［10］。上述研究为旅游电子商务成熟度的科学测量提供了有益借鉴。
2．2在线预订
国外关于旅游者消费行为的研究起步较早，当前网络环境下的旅游者消费行为研究也逐渐兴起，涉及旅游者感知特征、信息搜寻行为、出行计划决策、满意度测评等内容。
利特温等(Litvin，etal．)认为，网络是旅游者的重要信息来源，多数美国旅游者通过网络媒介搜索旅游信息［11］。布哈里斯和利卡塔(Buhalis＆Licata)以台湾为研究对象，指出旅游市场网上交易量居于台湾B2C旅游电子商务之首，顾客已经习惯通过网络进行自主旅游信息搜索和自行预订旅游产品［12］。彼得森等(Peterson，etal．)提出，尽管网络本身的复杂性决定了消费者在进行网络信息搜集和确定购买决策时存在一定的歧义性，但是人们仍将继续使用网络信息作为旅游产品的信息参考来源［13］。伯吉斯等(Burgess，etal．)对消费者对网络信息信任度展开研究，表明消费者网络搜集的主要旅游信息来源是旅游产品销售者、旅游行业专家还有其他的旅游消费者。其中，其他消费者所提供的旅游信息最能够引起在线旅游信息查询者的信任［14］。
旅游电子商务的发展可以使顾客在极少的时间和费用成本下得到可靠、准确、即时的旅游信息［15］，这是传统旅游方式所达不到的。很多学者借助调查证实了旅游电子商务的发展在提高旅游服务质量的同时也提高了顾客的满意度［16－19］，旅游电子商务成功的关键在于它能够快速识别潜在消费者的旅游需求并提供给个性化的产品。在当今经济快速发展的时代，消费者的时间观念越来越强，他们需要在节约时间成本的前提下得到满意的休闲娱乐。技术接受模型被广泛用于测量在线旅游预订意向，据此，威加亚瑟瑞斯(Vijayasarathy)提出了一个改进的方案，引入隐私、安全、规范信念、自我效能等因素，并通过实证分析验证了这些因素对旅游预订意向的影响［20］。居索伊等(Gursoy，etal．)指出，信息搜索是影响旅游预订意向的一个重要因素，这也是互联网对旅游业服务的最大改进［21］。
我国学者对旅游网络消费行为的研究虽然不多，但是也为本研究提供了重要的文献基础。刘枚莲以消费者感知效用为主线，以理性行为理论(TＲA)为核心，建立了一个从态度到意图乃至购买决策的消费者行为态度模型［22］。李莉和王静从研究7个独立变量集入手，确定并测量了影响中国电子商务消费者在线购买旅游产品消费行为的决定因素，证实了相关理论及既往同类研究，发现重要的预测因素包括访问最多的旅游网页类型、自我效能、特定领域创新和网络知觉等［23］。尹世久通过调查获得样本数据，利用计划行为理论(TPB)构建了网上购物意愿的Logit模型，最后运用SPSS13．0对样本数据进行了Logit回归处理，研究了影响消费者网上购物意愿的主要因素和影响程度［24］。
这些分析都为本文构建概念模型提供了一定的理论和应用支撑。
3研究设计与方法本文主要是在前人研究的基础上构建理论模型，以携程旅行网为例，从顾客感知角度探讨旅游电子商务成熟度与在线旅游预订意向的关系。
3．1旅游电子商务成熟度的测量
借鉴以上学者的研究基础，结合旅游电子商务的特性，本文从顾客为中心、交易机制、信息质量、服务响应4个维度测量旅游电子商务成熟度。在本文中，顾客为中心指的是旅行网所提供的在线旅游预订服务能够围绕、代表并满足顾客多样化、易用性、易变性以及个性化需求的程度。交易机制是指旅行网为顾客提供的在线支付功能、支付方式、支付手续及退订机制。服务响应指的是旅行网为顾客提供在线旅游预订服务的专业性、及时性、时间性。信息质量指的是旅行网为顾客提供的在线旅游信息的种类、详细程度、性价比及个性化程度。
这4个维度能够很好地表达在线旅游服务商提供在线预订服务的能力。根据国内外相关文献，4个维度分别采用测量语句并根据国际通行的5点李克特量表(LikertScale)对问题进行测量，综合运用
SPSS17．0和AMOS17．0进行数据分析。
3．2理论模型构建
3．2．1关于预订意向影响因素即中介变量的研究
(1)顾客信任与预订意向
麦克奈特等(McKnight，etal．)指出，让用户对在线虚拟商店购物建立信任是电子商务发展的首要策略，因为信任强烈地影响到顾客与不熟悉的虚拟网络商店的交易意图、风险的感知和购买的不确定性，进而影响用户网上购物的行为意向［25］。斯图尔特(Stewart)通过实验证明，用户对网站的信任是可以被传递和影响的，这种传递和影响既包括人与人之间的传播，也包括网站与网站之间的传播，也可以通过本网站的其他信息传递出来［26］，顾客总是更青睐于信誉度高的网站。基于上述研究结论，本文将顾客信任引入模型作为中介变量。
(2)积极态度与预订意向
从心理学角度看，态度指一个人对某一特定对象所持有的较为稳定的评价和行为倾向。顾客的态度对在线旅游预订意向是最重要的解释因素［27］。这一态度并不是与生俱来的，而是通过接触、观察、了解而逐步形成的。具体而言，顾客的态度是由在线旅游预订给顾客带来的总利益所决定的，这种预订方式给顾客带来的总利益越多，越容易使顾客产生积极态度，顾客愿意采取在线旅游预订的意向就越强烈。根据技术接受模型(TAM)理论，顾客态度将影响其行为意向，而众多的研究也得出相似的结论。因此，本研究将积极态度引入该模型作为中介变量。
关于两个中介变量之间是否存在相互作用，本研究会引入竞争模型检验两个中介变量之间是否是完全中介效用，详见本文中关于竞争模型的比较。
3．2．2旅游电子商务成熟度与中介变量(1)旅游电子商务成熟度与顾客信任
旅游电子商务信任问题一直是理论界的热门研究问题，国内外关于旅游电子商务信任的研究已经趋于成熟。康弗莱斯和汉普顿(Koufaris＆Hampton)探究了影响消费者对B2C电子商务企业的初始信任的因素，包括网站供应商的声誉、规模和为消费者提供定制服务的意愿，网站的有用性、易用性和安全控制以及消费者个人的信任倾向，并验证了这些因素对消费者初始信任的影响程度［28］。本研究从顾客为中心、交易机制、信息质量、服务响应4个维度来测量旅游电子商务成熟度，根据康弗莱斯和汉普顿的顾客信任影响因素研究，这4个维度跟顾客信任是有一定的联系的。因此，本研究假设旅游电子商务成熟度各维度对顾客信任有正向影响，并通过实证进行检验。
(2)旅游电子商务成熟度与积极态度
艾瑞咨询的调研数据显示，2010年中国在线旅游预订用户中，44．9%的用户由于网上信息描述较少而不选择网上预订度假产品，38．6%的用户由于网上信息描述不准确而不选择网上预订度假产品，34．4%的用户由于担心网上支付的安全性不选择网上预订度假产品，23．4%的用户由于在线操作起来不方便、过程复杂不选择网上预订度假产品［29］。这些都反映了我国在线旅游预订服务的不成熟，给顾客造成了极大的负面影响，严重打击了顾客参与在线旅游预订的积极性。国内学者李萍对C2C电子商务中影响消费者网上购物态度的因素进行分析，证实了易用性、多样性、有用性、可靠性是影响顾客态度的主要因素［30］，而本研究中测量旅游电子商务成熟度的4个维度也包括这些因素。因此，本研究假设旅游电子商务成熟度对顾客积极态度具有正向影响。
根据已有的研究成果及以上的分析，本研究提出如下理论模型(图1)。
3．3研究假设
根据理论模型，提出以下3组10项研究假设:第1组假设:旅游电子商务成熟度与顾客信任H1:以顾客为中心开展旅游电子商务会正向影响顾客信任
H2:旅行网完善的交易机制会正向影响顾客信任
H3:旅行网及时的服务响应会正向影响顾客信任
H4:旅行网的信息质量会正向影响顾客信任第2组假设:旅游电子商务成熟度与积极态度
H5:以顾客为中心开展旅游电子商务会正向影响顾客的积极态度
H6:旅行网完善的交易机制会正向影响顾客的积极态度
H7:旅行网及时的服务响应会正向影响顾客的积极态度
H8:旅行网的信息质量会正向影响顾客的积极态度
第3组假设:顾客信任、积极态度与预订意向H9:顾客信任会正向影响在线旅游预订意向
H10:积极态度会正向影响在线旅游预订意向
3．4问卷设计及数据收集
本研究的调查对象须具备以下两个条件:一是必须具有互联网的基本能力及经验;二是对携程旅行网了解或者在该旅行网有过在线旅游预订经历。
问卷的发放主要采用电子邮件、QQ、问卷星进行，主要通过朋友、同事、学生等比较可靠的人群进行调研，以保证数据的可靠性。正式问卷共发300份，回收287份，有效问卷268份，有效问卷回收率89.33%。由于本研究主要采用结构方程模型
(AMOS)作为主要数据统计分析工具，根据穆勒(Mueller)的观点，样本大小标准至少在100以上，200以上最佳［31］。本研究测量量表共有26个问项，本次调查共回收有效问卷268份，符合这一标准。
4旅游电子商务成熟度对在线旅游预订意向的影响机制
4．1样本基本情况描述性统计
从样本统计数据来看，男性与女性所占的比例大体相当。年龄主要分布在18～35岁之间，其中，18～25岁占59．7%，26～35岁占34．0%，总体年龄比较年轻化，这与我国互联网用户大多为年轻人是相吻合的。在学历方面，以高学历为主，本科以上的占到73．5%。处于这一阶段的年轻且高学历人群是主要的电子商务使用者，他们对旅游电子商务的发展极为关注，研究此类群体对于携程网旅游电子商务成熟度的看法以及预订意向极具参考价值。
4．2信度与效度
整体量表克朗巴哈系数(Cronbach’sα)为0．905，每个分量表的克朗巴哈系数都在0．65以上，由此证明以上研究变量内部一致性和稳定性较好，评价结果的可信度较强，具有较高的信度。
根据结果，KMO值=0.866，巴特利特球形检验(Bartlett’stest)的显著性概率为0．000，说明旅游电子商务成熟度量表很适合做因子分析。随后进行因子分析，共提取出4个公因子，累计方差贡献率66．27%，这4个公因子刚好反映了本研究设计量表时考虑的4个维度，有效程度也达到了较好的水平。
4．3测量模型的检验
根据学者博伦(Bollen)模型鉴定t规则(t－rule)［32］，其中，t值为模型中自由估计参数的数目，本研究验证性因子模型共有26个测量指标，因此q(q+1)/2=351，模型要估计26个因子负荷，26个测量指标的误差方差和21个因子间相关系数，共要估计73个参数，t=73＜351，自由度为278，df＞0，该模型为非饱和模型，满足模型识别的必要条件，而且每个潜变量均对应3个以上的观测两边，不存在局部饱和问题。说明测量模型符合t规则，且在AMOS软件中通过了模型识别，从而可以进行下一步参数估计。
本文主要用以下4个指标来评价模型适配度:
(1)ＲMSEA:近似误差均方根(小于0．08模型拟合良好);(2)χ2/df:卡方与自由度之比(处于2到5之间模型即可接受，如果小于3．0则模型拟合较好);(3)TLI(NNFI):非正态拟合指数(大于0．9模型拟合良好);(4)CFI:比较拟合指数(大于0．9模型拟合良好)。运用AMOS17．0，采用极大似然法(ML)进行参数估计，得到的适配度参数如表1所示。
通过表1可以看出，所得到的适配指标中，除了TLI勉强符合最优标准之外，其余指标均完全符合最优标准，表明该模型的适配效果较好，可以接受模型。
标准化路径系数是由变量在各潜在因素的相对重要性，因素负荷量值介于0．50～0．95之间，表示模型的基本适配度良好，因素负荷量值愈大，表示指标变量能够被潜在变量解释的变异愈大。根据数据分析结果，模型的适配度检验各参数都达到了标准，因子负荷量均在0．5以上，C．Ｒ．检验都大于1．96，p检验也都显著的小于0．05，表明测量模型的结果较好符合了原来的构思，具有很好的聚合效度。
4．4结构模型检验本研究采用最大似然估计法(maximumlikelihood，ML)对结构方程模型进行适配估计。运用AMOS17．0进行参数估计，输入以下结果，如表2所示。
表1测量模型适配指标
Tab．1Properindexofmeasurablemodel
适配指标Adaptationindicatorsχ2dfχ2/dfＲMSEATLICFI
观测值Observations584．52782．1020．0530．8830．900
最优标准Optimalstandard1～3＜0．08＞0．9＞0．9
表2初始结构方程模型适配度指标
Tab．2Fitnessindexofinitialstructureequationmodel
适配指标Adaptationindicatorsχ2dfχ2/dfＲMSEATLICFI
观测值Observations691．42832．4430．0740．8830．895
最优标准Optimalstandard1～3＜0．08＞0．9＞0．9
从输入结果可以看出，初始结构方程模型适配度指标中，χ2/df=2.443，处于1～3之间;ＲMSEA=0．074，小于0．08达到最优指标，而TLI=0.883、CFI=0．895均小于0．9并没有达到最优适配度指标，说明初始模型还需要进一步修正。
4．5结构模型的修正
根据修正标准及准则，对初始模型进行修正，修正情况如下所示:(1)修正路径e1e10，修正理由:修正指标值(M．I．)=35．424。(2)修正路径e5e6，修正理由:修正指标值(M．I．)=11．843。(3)修正路径e12e13，修正理由:修正指标值(M．I．)=10．846。修正后的适配度指标如表3所示。
根据表3的结果，每做一次模型修正都能使卡方值有明显的减少，其他拟合指标ＲESEA、CFI、TLI都能得到明显的改善，提高了模型的适配度，因此这些修正在理论上是可行的，所以接受模型的修正结果。
修正之后的结构模型如图1所示，修正模型路径系数及假设检验结果如表4，可以看出，旅行网完善的交易机制会正向影响顾客的积极态度，C．Ｒ．=1．429，p=0.153，该假设并没有得到统计意义上的支持。另外，旅行网的信息质量会正向影响顾客的积极态度，C.Ｒ.=1.860，p=0.054，该假设并没有得到统计意义上的支持。
图1修正后的结构方程模型图
Fig．1Structureequationmodelmaprevised
4．6假设检验结果与讨论统计意义上的检验结果如表5所示。下面对假设检验结果
进行讨论:
第1个假设、第5个假设、第9个假设、第10个假设与以往研究结论相符，不再赘述。
第2个假设，旅行网完善的交易机制会正向影响顾客信任，C．Ｒ．=2.839，p=0.004，该假设得到了统计意义上的支持。从标准化回归系数中可以看出，交易机制对顾客信任的效用最大，达到0.653。这与迈尔
(Mayer)的研究是一致的，消费者对交易安全和交易风险的担忧是影响消费者网上信任的主要因素
之一［33］。
第3个假设，旅行网及时的服务响应会正向影响顾客信任，C.Ｒ.=3.711，p＜0.001，该假设得到了统计意义上的支持。服务响应这个维度，本研究共设有3个问项，ＲT1、ＲT2、ＲT3的均值均接大于4，方差均小于1，说明被调查者对携程旅行网的服务响应还是比较满意的。本研究在访谈时对这个问题也进行了讨论，多数被访者认为，及时的服务响应说明旅行网的各个环节配合紧密而且也是企业实力的象征，从而更容易获得顾客的信任。以往的研究中，顾客信任的影响因素并没有提及服务响应，本研究通过实证证明，及时的服务响应会正向影响顾客信任，对在线旅游预订顾客信任的研究有一定的贡献，但是由于样本数据的局限性，是否具有普适性还有待进一步的验证。
表3修正适配度指标
Tab．3Ｒevisedfitnessindex
适配指标Adaptationindicatorsχ2dfχ2/dfＲMSEATLICFI
初始模型Theinitialmodel691．42832．4430．0740．8830．895
修正模型1Correctionmodel1652．82822．3150．0700．8900．897
修正模型2Correctionmodel2642．32812．2860．0690．8960．902
修正模型3Correctionmodel3626．22802．2360．0680．9010．916
最优标准Optimalstandard1～3＜0．08＞0．9＞0．9
表4修正模型路径系数及假设检验
Tab．4Ｒevisedmodelroutecoefficientanditssupposetest
路径
Path对应假设
Theassumptions标准化回归系数
Standardizeregressioncoefficients临界比
C．Ｒ．P值
P
顾客为中心→顾客信任
Customer－centric→CustomertrustH10．5122．3930．017
顾客为中心→积极态度
Customer－centric→PositiveattitudeH50．5712．0940．036
交易机制→顾客信任
Transactionmechanism→CustomertrustH20．6532．8390．004
交易机制→积极态度
Transactionmechanism→PositiveattitudeH60．3231．4290．153
服务响应→顾客信任
Serviceresponse→CustomertrustH30．4213．711＊＊＊
服务响应→积极态度
Serviceresponse→PositiveattitudeH70．7053．619＊＊＊
信息质量→顾客信任
Informationquality→CustomertrustH40．5142．7690．006
信息质量→积极态度
Informationquality→PositiveattitudeH80．3641．8600．054
顾客信任→预订意向
Customertrust→ＲeservationintentionH90．3242．9020．007
积极态度→预订意向
Positiveattitude→ＲeservationintentionH100．5432．9370．003
注:＊＊＊表示p＜0．001。
表5假设检验结果
Tab．5Ｒesultofsupposetest
序号
No．研究假设
Hypothesis检验结果
Testresults
H2旅行网完善的交易机制会正向影响顾客信任。支持
H7旅行网及时的服务响应会正向影响顾客的积极态度。支持
H6旅行网完善的交易机制会正向影响顾客的积极态度。不支持
H8旅行网的信息质量会正向影响顾客的积极态度。不支持
H3旅行网及时的服务响应会正向影响顾客信任。支持
H4旅行网的信息质量会正向影响顾客信任。支持
H5以顾客为中心开展旅游电子商务会正向影响顾客的积极态度。支持
H9顾客信任会正向影响顾客在线旅游预订意向。支持
H10积极态度会正向影响顾客在线旅游预订意向。支持
H1以顾客为中心开展旅游电子商务会正向影响顾客信任。支持
第4个假设，旅行网的信息质量会正向影响顾客信任，C．Ｒ．=2．769，p=0．006，该假设得到了统计意义上的支持。信息质量这个维度共设有6个问项，其中QI1～QI5的均值均大于4，方差均小于1，但QI6的均值只有2.85，方差达到1．021，说明被调查者在“该旅行网总是给我意外的惊喜”这个问项的给分普遍偏低，只有个别比较高，这个描述统计结果表明，携程旅行网在这方面的服务还有待提升。在电子支付不断发展的今天，信息质量也成为影响顾客信任的重要因素，互联网充斥形形色色的各类信息，但具有预订意向的人群是高学历、高判断力的人群，他们对于信息的甄别有一定的能力，因此，信息质量不高的旅行网必然会淡出顾客的眼球。
第6个假设，旅行网完善的交易机制会正向影响顾客的积极态度，C．Ｒ．=1.429，p=0．153，该假设并没有得到统计意义上的支持。尽管交易机制一直是制约电子商务发展的瓶颈，但是本文通过实证发现，交易机制并不正向影响顾客的积极态度。这说明交易安全是电子商务的交易基础而不是是否购买的决定性因素。顾客参与旅游电子商务的积极性主要来自以顾客为中心的服务和产品的个性化。笔者回收问卷后，对没有在携程上预订过旅游产品的被试者进行了部分访谈，很多没有预订经历的人并不是因为害怕网上交易的不安全，而是他们觉得没有吸引他们眼球的产品。这与本文的实证结果是符合的，说明本文的实证研究具有一定的现实意义。
第7个假设，旅行网及时的服务响应会正向影响顾客的积极态度，C．Ｒ．=3.619，p＜0．001，该假设得到了统计意义上的支持。从标准化回归系数中可以看出，服务响应对积极态度的效用最大，达到0.705。我国网民数量每年都在迅速增长，这部分人群接受新事物的能力很强，有个性，但是也十分没有耐性。及时的服务响应会增加他们参与旅游电子商务的热情，在短时间内达到顾客的需求显得十分重要。因此，及时的服务响应是企业赢得顾客的又一关键要素。
第8个假设，旅行网的信息质量会正向影响顾客的积极态度，C．Ｒ．=1．860，p=0．054，该假设并没有得到统计意义上的支持。这说明旅行网的信息质量与交易机制一样，在顾客心中是进行在线旅游预订的基本保障，而不是影响他们积极态度的关键因素。一方面随着电子商务的发展，在线交易已经逐渐被广大顾客所接受，另一方面顾客对在线旅游预订业务要求越来越高。要求好的旅游产品既要价格合理，又要为顾客量身打造。
4．7竞争模型的比较
本研究根据以往的研究及小规模访谈的结果，提出了顾客为中心、交易机制、服务响应、信息质量通过顾客信任和积极态度两个中介变量来影响预订意向。但是关于两个中介变量之间是否存在相互作用，在小规模访谈时产生了分歧，于是本研究假设顾客信任会正向影响积极态度，以检验两个中介变量之间是否是完全中介效用。竞争模型适配度指标如表6所示。
表6竞争模型适配度指标
Tab．6Fitnessindexofcompetemodel
适配指标Adaptationindicatorsχ2dfχ2/dfＲMSEATLICFI
观测值Observations652．22792．3380．0710．8500．871
最优标准Optimalstandard1～3＜0．08＞0．9＞0．9
可以看出，竞争模型的适配度各指标的观测值明显不如修正模型3。而且竞争模型路径系数及假设检验中，顾客信任→积极态度(C．Ｒ．=0．695＜1．96，p=0．487＞0．05)并没有通过假设检验。综上，没有充分的理由证明顾客信任与积极态度之间存在直接的因果关系。该结论也进一步验证了本研究理论假设修正模型的合理性。
5研究结论通过实证分析验证了本研究的理论假设，得出了以下主要结论:
(1)旅游电子商务成熟度是影响在线旅游预订意向的重要因素，这种影响作用主要通过顾客信任和积极态度实现。顾客信任和积极态度对预订意向的影响在统计意义上是显著的。
(2)旅游电子商务成熟度的4个维度:顾客为中心、交易机制、服务响应、信息质量均会正向影响顾客信任，在统计意义上是显著的。其中，交易机制对顾客信任的效用最大，其次是信息质量。
(3)旅游电子商务成熟度的4个维度中，顾客为中心、服务响应会正向影响顾客的积极态度，在统计意义上显著。其中，服务响应对积极态度的效用最大，而交易机制和信息质量并没有得到统计意义上的支持，不显著。
(4)顾客信任和积极态度均会正向影响在线旅游预订意向，得到了统计意义上的支持。旅游电子商务成熟度的4个维度通过顾客信任和积极态度这两个中介变量影响在线旅游预订意向，且顾客信任和积极态度是完全中介效用，统计意义上，顾客信任对积极态度没有显著影响。
6研究的不足之处首先，本研究仅以携程旅行网为例展开，虽然具有一定的代表性和典型性，但研究结论对其他旅行网是否适用有待验证。其次，调查问卷的调查范围比较集中，样本缺乏多样性。尽管本研究借助问卷星、电子邮件、QQ等多种方式进行问卷收集，但是大部分被调查者仍然集中在珠三角的高校和在职人员，学历较高，研究结论可能具有局限性。最后，结构方程所支持的模型只是一个可以接受的模型，有可能并不是最优模型，即便引入了竞争模型进行检验和对比，但可能还存在更优的模型有待检验。
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本文编号：9922
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