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user: 4. 数据分析与结果 4.1. 数据可靠性和有效性分析 本文采用SPSS 21.0软件对量表的可靠性进行测验，结果见表1。删除顾客–顾客认同的第一个问项CCI1之后，CCI的可靠性提高，而且各计量尺度的Cronbach’s α值在0.84~0.94之间，具有非常高的可靠性。为检验数据结构是否与本文假设的相一致，我们对原始数据进行了主成分分析。按照特征值大于1的标准，原始数据共提取8个主成分，累计解释的方差为73.562%，各因子提取的方差及因子负载值见表1。对照概念模型发现，除测量“口碑推荐”的三个问项与顾客契合行为的其他组成成分的问项不在同一个主成分外，其他概念的因子结构均与概念模型相同。 为了减少结构方程模型分析中待估计参数的数量，减少计量项目随机误差对模型分析结果的影响，增强参数估计结果的稳定性，本文根据目前国内外学者在结构方程模型分析中普遍采用的做法 [ 45 ] [ 46 ] [ 47 ] (韩小芸等，2004；Bagozzi and Edwards， 1998; Sweeney et al.， 1999)，把每个概念的计量尺度划分为若干子尺度，再以各个子尺度的项目评分的均值作为相应概念的指标，进行结构方程模型分析。美国学者Bagozzi和Heatherton (1994)指出，当概念的计量项目在5~7个之间的时候，把概念的计量尺度划分为两个子尺度比较合理 [ 48 ] 。因此，在本文中，我们把每个概念的计量尺度划分为两组子尺度，再以各组子尺度的平均数作为相应概念的计量指标，使用LISREL 8.72软件中的极大似然估计程序，以协方差矩阵为输入矩阵，对模型中的各个变量进行确认性因子分析。数据分析结果表明，p值为0.00显著，χ 2 为270.48，自由度为98，χ 2 /df = 2.76，RMSEA、NFI、NNFI、CFI、IFI、RFI、SRMR、GFI、AGFI分别为0.056，0.98，0.99，0.99，0.99，0.98，0.028，0.94，0.91，所有拟合指标都在理想水平以上，因此，数据与模型的拟合程度很高。 此外，除“口碑推荐”外，其他所有指标在各自计量的概念上因子载荷都高度显著(各个计量指标的因子载荷在0.78~0.98之间，t值在19.29~26.27之间)，说明数据的会聚有效性较好。口碑推荐的因子负载为0.43，小于0.50，结合主成分分析结果，在后续的分析中将删除变量“口碑推荐”。各隐变量解释的方差(AVE)的平方根都大于该隐变量与其他隐变量的相关系数(见表2)，表明数据鉴别有效性较好。 4.2. 二阶因子分析 在本文中，我们把顾客契合分为顾客契合度和顾客契合行为，且作为两个独立的变量来检验。其中，顾客契合度采用Vivek (2014)的观点 [ 12 ] ，包括热情参与、有意识的关注和社会联系三个维度，顾客契合行为采用Verleye等人(2013)的观点 [ 44 ] ，包括服从、合作、反馈、助人、口碑推荐五个维度。为检验这种做法的合理性以及这些学者的量表的适用性，我们对顾客契合度的3个维度和顾客契合行为的5个维度进行二阶因子分析。分析结果表明，热情参与、有意识的关注、社会联系3个一阶因子在二阶因子顾客契合度上的负载在0.89~0.96之间，且高度显著(t值介于17.83~20.02之间)；服从、合作、反馈、助人和口碑推荐5个一阶因子在二阶因子“顾客契合行为”上的负载介于0.42~0.93之间，且高度显著(t值介于9.02~22.03之间)，模型拟合程度指标分别为：χ 2 = 1359.47，自由度为290，χ 2 /df = 4.69，NFI、NNFI、CFI、IFI为0.97，GFI为0.80，AGFI为0.76，RFI为0.96，RMR为0.087，RMSEA = 0.096，模型拟合不理想。由于“口碑推荐”在顾客契合行为二阶因子上的负载为0.42小于0.50，为此，去掉“口碑推荐”，重新再做二阶因子分析。修正后的二阶因子模型拟合程度较好，χ 2 = 330.55，自由度为69，χ 2 /df = 4.79，NFI、NNFI、CFI、IFI为0.98，GFI为0.91，AGFI为0.86，RFI为0.97，RMR为0.047，RMSEA = 0.090，说明旅游虚拟社区用户契合行为包括服从、合作、反馈和助人四个子因子。且顾客契合度与顾客契合行为之间的相关系数为0.75，误差为0.02，相关系数加减两倍的标准差不包含1，说明顾客契合度与顾客契合行为确实是两个不同的概念，为本文把顾客契合度和顾客契合行为作为两个独立的变量进行检验提供了实证支持。 4.3. 结构方程模型分析 本文使用Lisrel 8.72软件，采用极大似然估计法、以协方差矩阵为输入矩阵，对研究模型进行检验。结构方程模型分析结果表明，p值为0.00，卡方值χ 2 为283.96，对应自由度为106，卡方与自由度之比为2.68，NFI、NNFI、CFI、IFI、RFI、GFI、AGFI分别为0.98、0.99、0.99、0.99、0.98、0.94、0.91，RMSEA Table 1 Reliability and factor analysis resul 变量 Cronbach’s α 编号 问项内容 删除该项后的 Cronbach’s α 因子 负载 感知有用性(PU) 7.833% 0.907 PU1 使用该旅游网站，能帮助我更好地制定旅游计划。 0.891 0.844 PU2 使用该旅游网站，能帮助我制定的旅游计划取得更好的效果。 0.878 0.837 PU3 使用该旅游网站，能帮助我更有效率地制定旅游计划。 0.870 0.861 PU4 我认为该旅游网站对我制定旅游计划非常有用。 0.878 0.823 感知易用性(PEOU) 6.156% 0.842 PEOU1 我与该旅游网站的互动非常容易理解。 0.799 0.717 PEOU2 我与该旅游网站的互动不需要花费我很多精力。 0.780 0.819 PEOU3 通过这个旅游网站完成我想做的事情非常容易。 0.792 0.661 PEOU4 使用该旅游网站非常简单。 0.825 0.691 顾客-顾客认同(CCI) 4.310% 0.785 CCI1 该旅游网站中的其他成员与我有同样的目的。 0.841 CCI2 我与该旅游网站其他成员的友谊对我非常重要。 0.700 0.705 CCI3 如果网站成员正在计划某事，我会更愿意把它当成 “我们”的事情而不是“他们”的事情。 0.661 0.674 CCI4 我认为我是该旅游网站的一份子。 0.675 0.571 顾客-社区认同(CBI) 9.376% 0.913 CBI1 如果有人批评该旅游网站，我会感觉是对我个人的侮辱。 0.890 0.766 CBI2 我对其他人对该网站的评价非常感兴趣。 0.921 0.658 CBI3 该旅游网站的成功就是我的成功。 0.883 0.738 CBI4 如果有人称赞该旅游网站，我感觉像是对我个人的称赞。 0.878 0.786 CBI5 如果媒体的报道批评了该旅游网站，我会觉得非常尴尬。 0.890 0.801 顾客契合度(CEA) 14.352% 0.938 CEA1 我花了非常多空闲时间在浏览该旅游网站上。 0.933 0.629 CEA2 我对该网站非常着迷。 0.937 0.666 CEA3 我对参与该旅游网站充满了热情。 0.928 0.721 CEA4 没有该旅游网站的话，我的生活会变得不一样。 0.935 0.639 CEA5 我愿意了解更多关于该旅游网站的信息。 0.933 0.658 CEA6 我非常关注该旅游网站的任何事情。 0.929 0.692 CEA7 与该旅游网站有关的事情都会引起我的注意。 0.928 0.702 CEA8 我非常喜欢和朋友一起参与该旅游网站的活动。 0.931 0.658 CEA9 当我和其他成员互动时，我会更加喜欢该旅游网站。 0.932 0.674 CEA10 当我身边的人也加入该旅游网站时，我会觉得该旅游网站更有趣。 0.932 0.676 顾客契合行为 (CEB) 18.819% 口碑推荐 7.710% 0.944 CEB1 我完成了该网站要求的所有任务。 0.901 0.639 CEB2 我帮助该网站完成那些需要完成的事情。 0.884 0.710 CEB3 我充分地完成了网站期望我做出的所有行为。 0.875 0.771 CEB4 我履行了对该网站的责任。 0.930 0.695 CEB5 我做了一些事情，使得该旅游网站工作人员的工作更容易。 -- 0.788 CEB6 我尽量帮助该旅游网站的工作人员提供可能的最好的服务。 -- 0.760 CEB7 我告诉该网站的工作人员，如何更好地满足我的需求。 0.876 0.762 CEB8 如果我或其他成员遇到问题时，我会告诉该网站的工作人员。 0.898 0.642 CEB9 我向该网站提供了有用的建议以改进服务。 0.871 0.769 CEB10 我向该网站的其他成员提供有用的点子。 0.891 0.773 CEB11 我帮助过该旅游网站的其他的成员获取他们需要的服务。 0.637 0.731 CEB12 如果有需要，我会帮助该旅游网站的其他成员。 0.754 0.635 CEB13 我向该旅游网站的其他成员解释过该旅游网站提供的服务。 0.672 0.597 CEB14 我向对旅游感兴趣的人们推荐了该旅游网站。 0.857 0.807 CEB15 我向亲友推荐了该旅游网站。 0.896 0.769 CEB16 我在他人面前称赞了该旅游网站。 0.876 0.772 顾客购买行为(PI) 5.006% 0.913 PI1 我会购买该网站提供的相关产品/服务。 0.894 0.721 PI2 该旅游网站是我购买相关产品/服务的第一选择。 0.879 0.716 PI3 今后我会购买该网站更多的产品/服务。 0.851 0.717 表1. 数据可靠性和因子分析结果 注：表中每个变量下的百分比为各变量解释的方差百分比。 Table 2 Correlation matrix and square root of AV CBI CEA CEB PI PU PEOU CCI CBI 0.92 CEA 0.72 0.89 CEB 0.68 0.77 0.79 PI 0.56 0.68 0.71 0.91 PU 0.22 0.38 0.21 0.25 0.92 PEOU 0.36 0.44 0.39 0.37 0.61 0.89 CCI 0.73 0.71 0.72 0.55 0.24 0.44 0.87 表2. 相关系数矩阵与AVE的平方根 注：各字母简称含义同表1。表格中对角线数值为隐变量解释的方差AVE的平方根，对角线左下方为相关系数矩阵。 为0.056，SRMR为0.030，表明模型的整体拟合度较好。各变量之间的待估计系数见表3。 4.4. 调节效应检验 本文采用现有文献中常用的多组分析法进行调节效应检验 [ 49 ] (Xiaoyun Han et al.， 2008)。由于结构方程模型分析结果表明“感知易用性”对顾客契合度没有显著的直接影响，所以，本文不检验“顾客加入社区时长”对感知易用性和顾客契合度关系的调节作用，而只检验“顾客加入社区时长”对感知有用性 Table 3 SEM and hypothesis test resul 变量路径 待估计系数标准化估计值 t值 假设检验结果 感知有用性→顾客契合度 0.19 4.35 支持H1 感知易用性→顾客契合度 0.02 0.52 不支持H2 顾客–社区认同→顾客契合度 0.41 7.29 支持H3a 顾客–顾客认同→顾客契合度 0.36 5.91 支持H3b 顾客–顾客认同→顾客–社区认同 0.74 16.68 支持H4 顾客契合度→顾客契合行为 0.43 7.50 支持H5 顾客契合度→顾客购买行为 0.35 5.98 支持H6 顾客契合行为→顾客购买行为 0.44 7.40 支持H7 顾客–社区认同→顾客契合行为 0.14 2.43* 显著 顾客–顾客认同→顾客契合行为 0.31 4.96 显著 表3. 结构方程模型分析与假设检验结果 注：*表示显著性水平为0.05，其余为0.01。 及顾客认同与顾客契合度关系的调节作用。首先，根据顾客加入旅游虚拟社区的时间长度，以2年为界限，将有效样本分为两个子样本，加入社区时长2年以下的样本量为309，2年以上的样本量为204。然后，分别用两个子样本的数据对研究模型进行结构方程模型分析。分析结果表明，模型与两个子样本的数据的拟合程度都可以接受(2年以上组：χ 2 = 283.25，df = 122；2年以下组：χ 2 = 337.13，df = 122)，除了顾客–社区认同对顾客契合行为的影响在2年以下组中不显著之外，总样本中显著的关系在两个子样本中也都是显著的(见图2，图3)。最后，为检验“加入社区时长”对感知有用性及顾客认同与顾客契合度关系的调节效应，我们先规定两个子样本中假设的路径系数相等进行分析，然后运用卡方差异检验，比较路径系数相等的模型与感知有用性、顾客–社区认同、顾客–顾客认同与顾客契合度路径系数分别不等的模型。分析结果(见表4)显示，在感知有用性和顾客–社区认同对顾客契合度的影响中，2年以下组别的标准化系数大于2年以上组别；而顾客–顾客认同对顾客契合度的影响中，2年以上组别的标准化系数大于2年以下组别，且这些系数差异是显著的。以上分析结果说明，顾客加入社区时长对顾客感知有用性和顾客契合度的关系有显著的负向调节作用，对顾客–社区认同对顾客契合度的影响有显著的负向调节作用，而对顾客–顾客认同与顾客契合度的关系有显著的正向调节作用，分别支持假设H8a，H8c，H8d。