之后，本研究使用LISREL软件进行验证性因子分析，对测量题项的标准化因子负荷系数和平均方差提取量进行检验，具体检验结果如表3所示。检验结果显示，本研究中的所有变量的测量题项的标准化因子负荷系数在0.71～0.95之间，均高于载荷系数要大于0.70的标准，而且具有较强的统计显著性。线下印象、线下信任、感知网店服务能力和网上购买意向的平均方差提取量分别是0.568、0.579、0.821和0.871，符合学者建议的高于0.50的最低检验标准。本研究还计算出各个变量的组成信度，四个变量的组诚信度分别是0.887、0.846、0.958和0.953，都超过了0.70的最低标准。上述指标结果表明，本研究的各个研究变量的测量量表具有良好的收敛效度。
除了收敛效度检验，本文进一步检验了测量量表的各项拟合度指标。测量模型的的卡方值（χ2）为274.77，自由度（df）为129，卡方与自由度的比值（χ2/ df）为2.13，符合大于2小于5的标准；RMSEA值为0.044，小于0.08的标准；SRMR值为0.029，小于0.05的标准。本文还检验了GFI、AGFI、NFI、CFI、IFI五个拟合指标，他们分别是0.95、0.94、0.98、0.99、0.99，均大于国内外相关研究所建议的0.90的标准。上述检验结果表明验证性因子分析模型与数据有较好的拟合度。
随后，本研究进一步检验了量表的区别效度。具体操作方法是检验各个概念的平均方差提取量的平方根是否大于两个概念之间的相关系数的绝对值。检验结果见表4。结果显示潜变量的平均方差提取量的平方根分别是 0.754、0.761、0.906和0.933，均大于与其他潜变量之间相关系数的绝对值。这表明本研究中的概念间具有较好的区别效度。
3. 研究假设的检验
本文利用结构方程模型来检验理论模型和研究假设。首先使用LISREL软件检验结构模型与数据的拟合度指数，以确保模型的拟合度在可接受的范围内。本研究对正式调研的数据进行标准化处理，统计结果如表5所示。模型的卡方值（χ2）为287.66，自由度（df）为131，卡方值和自由度的比值（χ2/ df）为2.20，符合大于2小于5的标准；GFI、AGFI、NFI、CFI和IFI分别是0.95、0.93、0.98、0.99、0.99，均大于0.90的评判标准；RMSEA的值为0.045，SRMR的值为0.036，也分别小于0.08和0.05的标准。上述结果表明本论文的研究模型和数据的拟合程度良好，可以继续进行的理论模型的假设检验。
接下来，我们将根据路径系数的显著性对假设进行检验，具体结果见表5。
从表5结果可知，本文提出的研究假设H1、H2、H3均得到了支持。在多渠道情境下，线下印象对消费者感知的网店服务能力具有显著的正向影响（路径系数为0.34）；线下信任对消费者感知的网店服务能力也具有显著的正向影响（路径系数为0.55）。而且，线下信任对感知的网店服务能力的影响作用更大。此外，消费者感知的网店服务能力对其网上购买意向具有显著的正向影响（路径系数为0.64）。根据实证结果，统计分析结果如图1所示。
五、结论与讨论
1. 结论与意义
近几年，国内外有关线下渠道和线上渠道之间无形联系的研究逐渐兴起，许多学者对消费者跨渠道购买行为进行了研究。尽管得到一些有价值的研究成果，但该研究领域还处于刚刚起步的阶段，因此亟待于学者进行深入的研究。本文以认知失调理论、信任转移理论和网上购买意向等研究结论为基础，通过严谨的逻辑推导构建出理论模型和研究假设，并通过实证检验的方法得出研究结论。本文的结论丰富了现有的多渠道营销领域的研究成果，有助于在理论上理解消费者对多渠道零售商线下印象和线下信任对他们感知的网店服务能力的作用，为以后的学者从事多渠道零售和多渠道购买行为的研究提供了有益的借鉴。
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