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北京工商大学学报(社会科学版)摇 摇 摇 摇 2019 年摇 第 1 期

表 4摇 因子标准负载、AVE 值、CR 值 Cronbach蒺s 琢 值的检验结果

因子 指标 标准负载 AVE CR Cronbach蒺s 琢 因子 指标 标准负载 AVE CR Cronbach蒺s 琢
OPRI1 0郾 912 OPI1 0郾 745
OPRI OPRI2 0郾 830 0郾 628 0郾 831 0郾 816 OPI OPI2 0郾 840 0郾 580 0郾 804 0郾 799

OPRI3 0郾 603 OPI3 0郾 692
OPC1 0郾 670 SC1 0郾 598
OPC OPC2 0郾 770 0郾 534 0郾 774 0郾 773 SC SC2 0郾 932 0郾 658 0郾 848 0郾 835

OPC3 0郾 748 SC3 0郾 865
OPB1 0郾 725
OPB 0郾 710
OPB2 0郾 759

表 5摇 因子模型区别效度的分析结果
模型 因子 字 2 df 字 / df GFI CFI IFI RMSEA
2
1 因子模型 OPRI + OPC + OPE + OPI + SC + OPB 1 360郾 423 119 11郾 432 0郾 644 0郾 311 0郾 317 0郾 183
2 因子模型 OPRI + OPC + OPI + OPB;OPE + SC 916郾 455 118 7郾 767 0郾 729 0郾 557 0郾 561 0郾 148

3 因子模型 OPRI + OPC + OPI + OPB;OPE;SC 810郾 512 116 6郾 987 0郾 754 0郾 614 0郾 619 0郾 139
4 因子模型 OPRI + OPC;OPI + OPB;OPE;SC 539郾 518 113 4郾 774 0郾 828 0郾 763 0郾 766 0郾 110
5 因子模型 OPRI;OPC;OPI + OPB;OPE;SC 336郾 908 109 3郾 091 0郾 891 0郾 873 0郾 875 0郾 082

6 因子模型 PRI;PC;OPI;OPB;OPE;SC 202郾 359 104 1郾 946 0郾 930 0郾 945 0郾 946 0郾 055
摇 摇 注: + 表示 2 个因子合并为 1 个因子。

表 6摇 因子 AVE 值平方根与因子间相关系数矩阵(N =311)
因子 均值 标准差 OPRI OPC OPI OPB OPE SC
OPRI 4郾 42 1郾 39 0郾 792

OPC 5郾 08 1郾 20 0郾 308 ** 0郾 731
OPI 4郾 71 1郾 29 0郾 218 ** 0郾 190 ** 0郾 762

OPB 3郾 91 1郾 27 0郾 199 ** 0郾 136 * 0郾 205 **
OPE 4郾 91 0郾 97 - 0郾 127 * - 0郾 096 - 0郾 109 - 0郾 101
SC 5郾 21 1郾 18 - 0郾 062 - 0郾 092 - 0郾 128 * - 0郾 262 ** 0郾 252 ** 0郾 811

摇 摇 注:对角线上的数字为因子的 AVE 值平方根; *** 、 ** 和 分别表示 p < 0郾 001、p < 0郾 01 和 p < 0郾 05。
*
摇 摇 (二) 调节效应检验 险之间的交互作用显著,即在线购买经验对在线
本文以离线购买意愿作为因变量,采用分层 感知风险与离线购买行为的关系的调节效应显著
回归的方法考察在线购买经验的调节效应,结果 (茁 = - 0郾 131,p = 0郾 020)。 同时,从表 7 还可以
如表 7 所示。 在线购买经验与在线感知风险的交 看出,在线购买经验与在线感知成本的交互项
互项的引入使研究模型的 R 增加( 由模型 2 的 (OPE 伊 OPC)的引入,并没有使得模型 4 的 R 增
2
2
0郾 006 增至模型 3 的 0郾 021),表明交互项的引入 加,因此,在线购买经验对在线感知成本与离线购
更有利地阐释了研究型购物者的离线购买行为。 买意愿的关系的调节效应不显著(茁 = 0郾 091,p =
从模型 3 可以看出,在线购买经验与在线感知风 0郾 812)。

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