周 芳

(苏州工业职业技术学院经贸管理系，江苏 苏州 215104)

作为中国的支柱产业——房地产受国家限购限贷等政策性调控的影响面临诸多困境，而在现代信息技术快速发展的环境下，电子商务手段为缓解房地产压力带来了契机。房地产在线交易平台在1999年就已提及，但并未真正开展，只限于交易前期的在线竞拍，2011年，以潘石屹为先驱，将房地产通过网络竞卖，并完成与房产的在线支付及各种后续手续的办理，运用在线交易平台能使信息更透明、完整，交易成本下降，交易效率提高，买卖双方的互动性更强。然而目前只在淘宝房产、新浪易居、搜房网等平台进行房地产电子商务试水，并未开展大规模的推广。另外，理论界对于房地产电子商务仅限于定性分析，并未对其影响因素进行实证分析。基于此，本文从房产用户在线交易意愿出发，构建影响房地产在线交易意愿的关系模型，以利于提高用户在线交易意愿，提升在线交易平台的市场价值。

一 研究框架

本研究从消费心理学的角度来研究用户的心理认知变量、态度变量，并将其作为影响用户在线交易意愿的主要因素［1］。在相关理论与文献研究的基础上，建立房产用户对在线交易平台的认知——用户在线交易中的态度——用户在线交易意愿的关系模型。

(一)认知变量:房产交易平台的质量

虚拟社区网站的质量表现在网站的信息质量、平台性能及服务水平三个方面［2］。借鉴这一理论，将房地产在线交易平台的质量分成房产信息质量、交易平台的性能及房产服务水平三个方面，平台性能的高低决定了用户访问并进行交易的可能性。具体而言，房产信息质量细分为信息的及时、准确、完整、可靠［3］四个方面，平台的性能体现于操作的便捷性、交易的安全性、稳定性及平台的响应速度等。

(二)态度变量:客户的满意度和信任度

房地产的客户满意度已经得到了较为广泛的研究，如麻海峰等(2009)在《基于矩阵分析模型的房地产客户满意度研究》中认为客户的满意是在消费相应的产品和服务后，所产生的满足状态的等次，是客户的期望与付出的吻合程度。因而，及时了解并满足客户的需求对形成更好的客户的满意度有十分重要的作用。此外，用户对某一产品的信任会影响其未来的购买意愿，借鉴这一理论，客户对房产平台的信任度对交易意愿也有一定的影响。

(三)行为变量:在线交易的意愿

交易意愿是用户愿意通过在线交易平台完成房产的买卖或租赁的行为。根据消费者行为理论所述，消费者购买意愿与其对企业产品的满意度、信任度是密不可分的。由于房地产本身具有价值大、区域限制、周期长等特点，用户对交易平台的满意度、信任度是产生交易的前提与基础。

基于此，形成基于用户在线交易意愿房地产电子商务平台的核心假设，如图1为房产用户在线交易意愿影响因素的关系模型，表1为关系模型中各核心假设的路径表述。

图1 房产用户在线交易意愿影响因素及关系模型

二 研究方法

本研究采用结构式问卷的方式展开调查，根据已有的文献、理论研究的结果，总结了影响房产消费者在线交易意愿的6个主要因素，并将其细分成19个条目，运用李克特5级量表设计了问卷，1表示非常同意，2表示同意，3表示不一定，4表示不同意，5表示非常不同意。

表1 核心假设的路径假设表述

本次问卷通过线上与线下相结合的方式进行发放，一方面将问卷上传于专业的调查问卷网站:问卷星，另一方面向线下的房产用户发放纸质问卷。共回收问卷250份，其中有效问卷210份，有效率84%。所调查的样本情况见表2。

表2 样本的人口特征

表3显示问卷设计中所涉及的6个主要因子及19个细分条目均值、标准差、各因子载荷及各变量量表信度值α。

房产交易平台的质量包括“信息质量”、“平台性能”及“服务水平”三个维度，其中信息质量信度系数为0.907，平台性能信度系数为0.879;服务水平信度系数为0.857;态度变量包括用户的满意度和信任度两个方面，其中用户满意度的信度系数为0.817，用户信任度的信度系数为0.825;而行为变量用户交易意愿的信度值为0.887，并且各因子的载荷均大于0.05，说明了该量表具有良好的测量信度。

在此基础上，采用结构方程模型(SEM)来检验房产用户在线交易意愿的影响因素及关系模型。使用SPSS17.0和AMOS7.0软件对数据进行分析，首先对6个潜在结构进行验证性因子分析(CFA)，确保各变量的区别性，然后对各变量间的影响关系进行模型分析，从而检验本文的假设。

表3 各变量量表的均值、因子载荷、信度值α

三 数据分析结果

在验证性因子分析(CFA)中，采用卡方自由度(x2ldf)、比较拟合优度指数(CFI)、规范拟合指数(NFI)、增值拟合指数(IFI)和近似误差均方根估计(RMSEA)为拟合指标，其中x2ldf＜3表示模型拟合得很好，3＜x2ldf＜5为模型拟合得还可以，x2ldf＞5为模型拟合得不理想。NFI、CFI、IFI的临界值为0.9，越靠近 1 越好，RMSEA 的临界值为 0.08，小于 0.05表示拟合得很好。

在本研究中对主要变量“信息质量”、“平台性能”、“服务水平”、“用户信任度”、“用户满意度”、“用户交易意愿”进行验证性因子分析(CFA)，并在六因子模型、五因子模型(将用户信任度、满意度合并为一个因子构成的模型)、四因子模型(将信息质量、平台性能、服务水平合并为一个因子而构成的模型)、三因子模型(将认知变量、态度变量分别合并为2个因子)进行比较，分析拟合度最好的模型。通过验证因子分析结果，六因子模型拟合得最好，各指标分别为:x2ldf=2.324，CFI=0.932，NFI=0.865，IFI=0.932，RMSEA=0.057，要显著优于其他几种模型的拟合优度(见表4)。

表4 验证因子分析结果

基于此，采用结构方程模型分析核心假设中各变量之间的假设关系，建构如下的结构方程路径模型。

路径变量中，在线交易平台的信息质量(yinf)、交易平台的性能(ypla)、交易平台的服务水平(yser)是外源变量，用户对交易平台的满意度(ysat)、信任度(ytru)及用户的交易意愿(yint)是内生变量;γ表示由外源变量到内生变量的路径系数;β表示由内生变量到内生变量的路径系数;ζ为结构方程中误差项。经过分析，x2ldf=2.850，CFI=0.915，NFI=0.889，IFI=0.923，RMSEA=0.068，结构方程总拟合度较好。

核心假设中的各条路径假设检验的结果如表5所示。

表5 假设检验结果

(一)检验结果验证了核心假设1

从路径假设H1a、H1b和H1c的检验结果来看，房产平台发布的房产信息质量、房产交易平台的性能、房产平台的服务水平对用户的满意度具有显著的影响，其中房产在线交易平台的服务水平对用户满意度的影响最为显著P=0.002，(P＜0.01)，并且 β(β =0.420)的影响最大;房产交易平台的性能与信息质量也较显著地影响了用户的满意度(P＜0.05)，影响系数分别为 0.235、0.257。从中可以看出，核心假设1“用户感知房产交易平台质量(信息质量、平台性能、服务水平)越好，用户参与在线交易的满意度就越高”。

(二)检验结果部分验证了核心假设2

从路径假设H2a、H2b和H2c的检验结果来看，房产平台发布的信息质量、房产平台的服务水平对用户的信任度具有显著性影响，其中房产在线交易平台的服务水平对用户信任度的影响最为显著 P=0.000，(P ＜0.001)，并且 β(β =0.635)的影响最大;房产平台的信息质量也较显著地影响了用户的信任度(P＜0.05)，影响系数为0.012，但是检验结果显示，平台性能对用户的信任度没有产生显著性影响(P＞0.1)。因而，核心假设2得到了部分的证实，房产平台信息质量和服务水平越好，用户的信任度越高。

(三)检验结果部分验证了核心假设3

从路径假设H3b的检验结果来看，用户对房产平台的信任度对其以后参与在线交易的意愿具有显著性影响(P=0.040，β=0.157)，但路径H3a被拒绝，即用户对房产平台的满意度对其以后参与在线交易意愿的影响是不显著的(P=0.752，β =0.032)。

本研究通过消费心理学中的认知—态度—行为的关系模型对房地产用户在线交易意愿做了实证研究，研究结果显示，房产在线交易平台的质量是消费者对在线交易平台的满意度和信任度的重要影响因素，消费者对交易平台的信任度与交易意愿间也存在较大的相关性。因而，将本研究结果运用于实践具有较强的实践意义，在房地产电子商务的发展中，如何更好地提高交易平台本身的质量水平，通过运用多种安全措施和技术手段提高消费者对平台的信任度，从而使得消费者产生更强的在线交易意愿。

［1］李国鑫.基于用户在线交易意愿的虚拟社区电子商务实证研究［J］.管理评论，2011，(8).

［2］Lin H F.The role of online and offline features in sustaining virtual communities:An empirical study［J］.Internet Research，2007，(2).

［3］赵春燕.电子商务概论［M］.北京:北京大学出版社，2010.