修正：Do等人《区块链在绿色供应链中的应用：分析关键驱动因素、绿色创新及预期效益》。《理论与应用电子商业研究杂志》，2025年，第20卷，第39页 作者：Manh-Hoang Do、Yung-Fu Huang 和 Thi-Them Hoang

《Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research》：Correction: Do et al. Blockchain Adoption in Green Supply Chains: Analyzing Key Drivers, Green Innovation, and Expected Benefits. J. Theor. Appl. Electron. Commer. Res. 2025, 20, 39 Manh-Hoang Do, Yung-Fu Huang and Thi-Them Hoang

　　**摘要**
Z世代（Gen Z）消费者展现出独特的多平台购买行为：他们习惯于通过社交媒体购物（S-commerce）的刺激——包括影响者内容和直播购物——来发现产品，但会系统地转向电子市场完成交易。尽管这种行为模式对平台运营商、品牌管理者和政策制定者具有重要意义，但其背后的机制仍不甚明了。本研究提出了一个包含五个阶段的消费者决策旅程（Consumer Decision Journey, CDJ）框架——社交媒体购物刺激、发现、风险评估、市场评估和购买决策，并整合了刺激-有机体-反应（Stimulus-Organism-Response, S-O-R）理论和精细可能性模型（Elaboration Likelihood Model），以解释Z世代消费者如何进行跨平台购买决策。我们采用序贯解释性混合方法设计，进行了大规模调查（n = 423名Z世代受访者），并通过偏最小二乘结构方程模型（Partial Least Squares Structural Equation Modeling）进行分析，并结合了18次深入的定性访谈。研究结果证实，影响者说服力、直播参与度和产品真实性驱动了产品发现；价格比较在发现到风险的路径中起到中介作用，而价格敏感性则调节了这一过程。关键的是，S-commerce中的感知风险反而加速了跨平台迁移，并提高了对电子市场的信任。对电子市场的信任和物流可靠性都调节了风险与购买之间的关系。定性分析显示，跨平台行为是Z世代的一种有意识的、内化的策略。这些发现对S-commerce平台设计、影响者营销策略以及新兴经济体中的电子市场定位具有重大意义。

**1. 引言**
当代数字商业格局并非由单一平台交易定义，而是由消费者在多个数字触点之间的流动旅程所塑造。这一现象在Z世代（Gen Z）消费者中尤为明显——他们出生于1997年至2012年之间，在市场营销和消费行为文献中通常被称为Gen Z。值得注意的是，近年来有学者对世代类别作为确定性分析单元的有效性提出了质疑[1,2,3]。本研究使用“Gen Z”这一称谓，是为了识别那些成长于社交媒体时代的消费者，而不是基于确定的世代机制。我们的实证分析考察了这一群体的行为模式，而非事先假设其世代独特性。这些消费者在成长过程中同时适应了社交媒体、短视频和电子商务平台[4]。在快速数字化的新兴经济体中，Z世代消费者表现出一种结构一致的行为模式：他们在社交媒体购物环境中发现、评估和考虑产品，但最终在成熟的电子市场平台上完成交易[5]。这种行为模式——即跨平台购买行为——与大多数现有电子商务和社交媒体购物文献所假设的线性、单渠道购买流程截然不同。

预计到2030年，社交媒体购物市场的规模将从2022年的7240亿美元增长到6.2万亿美元，其中Z世代是主要推动力量[6]。全球范围内，TikTok Shop已在13个市场运营，Instagram Shopping在70多个国家活跃，在Z世代消费者中，通过社交媒体发现后完成购买的比率从东南亚的54%到西欧的41%不等。因此，跨平台购买行为在多个市场中是一种新兴模式——尽管其具体机制和规模可能因制度环境、平台基础设施和消费者文化而异。本研究以越南作为理论上有代表性和实证上可行的新兴经济体背景，其发现旨在为所有全球市场提供参考，而非直接推广。

与本研究相关的学术文献涉及四个交叉领域：社交媒体购物采纳、直播购物、影响者营销和电子市场信任。通过对Scopus、Web of Science和Google Scholar中使用“社交媒体购物”、“Gen Z”、“感知风险”、“跨平台”和“消费者决策旅程”等关键词进行的针对性搜索，我们梳理了十二项代表性研究，发现这些研究既取得了实质性进展，也存在一些持久的、重要的空白，这些空白激发了本研究的动机。本综述并不遵循PRISMA系统评价协议的严格要求，而是一种理论指导下的综合分析，旨在梳理现有框架、明确边界条件，并揭示本研究所要解决的问题。

**社交媒体购物采纳研究**
最初由Zhou等人[7]开展，并由Hajli[8]和Zhang与Benyoucef[9]进一步扩展，为社交媒体购物定义了一套坚实的理论框架，指出社交互动、用户生成内容和社区信任是推动其采纳的主要价值驱动因素。然而，这些研究将社交媒体购物视为交易的最终目的地——一个既发起交易也完成交易的平台，从而掩盖了日益普遍的跨平台购买旅程现实。Zhou、Zhang和Zimmermann[7]对社交媒体购物的综合观点以及Hajli[8]的社交媒体影响力模型虽具有理论开创性，但它们的发展时期，社交媒体购物和电子市场基础设施的差异化程度远低于今日。这两种框架都没有考虑到当代Z世代消费者从发现平台到交易平台的系统性迁移行为。

**直播购物研究**
自Sun等人[10]的基础性研究以来，直播购物研究迅速发展，该研究指出社交存在感和即时性是影响直播购物的主要因素。Wongkitrungrueng和Assarut[11]进一步表明，Facebook Live中的互动质量能够建立卖家特定的信任并提升购买意图。早期的刺激-有机体-反应（Stimulus-Organism-Response, S-O-R）分析表明，享乐价值、社交价值和功能价值都能独立预测Z世代的持续购物参与[12,13,14]。然而，Imanuddin和Handayani[12]的模型将平台内的持续参与作为主要结果，未能解释那些虽然密集参与直播内容但最终在竞争性电子市场平台上完成交易的消费者。当前研究直接解决了这一单一平台结果的局限性。

**影响者营销研究**
文献记录了关键意见领袖（KOLs）和微影响者推动购买考虑的机制[15]。基于精细可能性模型（Elaboration Likelihood Model, ELM）的分析表明，信息价值（核心路径线索）和信息来源可信度（外围路径线索）都能独立预测消费者对影响者生成品牌内容的信任，而信任又影响了购买意图的形成。Sokolova和Kefi[16]提供了关于寄生社交互动机制的详细解释，显示感知到的影响者可信度通过寄生社交关系质量影响Instagram和YouTube追随者的购买意图。值得注意的是，这两项研究都将影响者效应模型化为单向路径，指向发现平台上的购买意图——而我们的数据表明，这一路径受到Z世代消费者决策旅程中风险评估和跨平台迁移阶段的显著调节。在本模型中，影响者内容主要驱动发现过程，而非直接促成购买。

**电子商务中的感知风险研究**
Featherman和Pavlou[17]的多方面操作化研究将风险统一视为采纳和购买行为的单一维度障碍。Kim等人[18]发现，性能风险、财务风险和心理风险都会显著降低电子商务购买意愿。然而，这种将风险视为阻碍因素的范式是在单一平台采纳决策背景下形成的，其前提是如果不交易则无其他选择。在多平台数字商业生态系统中，一个渠道中的风险并不排除购买行为，而是会引导消费者转向其他渠道。Mitchell[19]的风险缓解动机框架为此提供了部分理论基础，但文献中尚未有针对S-commerce到电子市场迁移的跨渠道风险重新定向的实证测试。

**电子市场信任研究**
Kim和Park[20]以及Pavlou和Fygenson[21]的研究记录了消费者对在线市场的制度和认知基础。这些研究表明，买家保护政策、托管支付系统和标准化卖家评分是电子市场信任和购买行为的主要决定因素。Pavlou和Fygenson[21]将计划行为理论（Theory of Planned Behavior）扩展到电子商务信任领域，为理解制度信任如何促进在线交易提供了基准。然而，这些研究均未探讨社交媒体购物风险感知与电子市场信任之间的动态关系，而我们的研究表明，这种关系是Z世代跨平台购买迁移的关键驱动因素。

**多渠道和全渠道零售研究**
这些研究探讨了线下到线上的渠道迁移现象，指出消费者在不同购买阶段会策略性地使用不同渠道[22,23]。然而，这些文献主要关注物理渠道与数字渠道之间的转换，而非定义当代Z世代购买体验的社交媒体购物与电子市场平台之间的内部转换。消费者决策旅程文献为多触点购买行为提供了最广泛的概念框架，但尚未专门应用于社交媒体购物到电子市场的迁移背景[24,25]。

**本文综述**
表1综合了代表性先前研究的理论框架、样本、关键構念及其未解决的问题。综合这五个研究领域，发现了一个综合性的研究空白：没有先前的研究同时：(a) 将从社交媒体购物刺激到电子市场购买的数字内部决策旅程（CDJ）建模为理论连贯的五个阶段序列；(b) 将感知风险重新定义为积极的迁移催化剂而非单一维度的采纳障碍；(c) 将Z世代作为具有世代特定理论解释的主要分析单元；(d) 在全球电子商务采纳程度最高的市场中之一——社交媒体购物生态系统中对跨平台购买行为进行实证测试。本研究旨在填补这一综合性空白。

**消费者决策旅程（CDJ）框架**
最初由Court、Elzinga、Mulder和Vetvik[24]提出，并由Edelman和Singer[25]为数字环境进行了扩展，为所研究的跨平台行为现象提供了特别合适的组织结构。与传统的AIDA漏斗模型（假设从意识到购买的线性、平台一致的过程）不同，CDJ明确包含了迭代、丰富触点和非线性的决策过程。Court等人[24]的实证研究表明，消费者旅程经常涉及通过评估阶段的“循环回溯”和多个信息环境的探索，这正是Z世代跨平台社交媒体购物行为的特征。本研究提出的CDJ的数字内部扩展提供了三个先前 offline-online 多渠道框架中缺失的见解：(1) 平台互补性——社交媒体购物和电子市场被视为互补的决策旅程阶段（发现与完成），而非竞争渠道，需要不同的管理策略；(2) 风险作为引导机制而非退出机制——感知风险将消费者引导至替代数字渠道，而非导致购买放弃；(3) 发现的算法中介作用——TikTok的推荐算法与CDJ的被动意识循环相匹配，而实体店铺浏览则不具备这种能力，从而强调了算法偶然性的理论意义。

针对本研究，我们提出了适用于S-commerce到电子市场迁移背景的五阶段CDJ框架：第一阶段（社交媒体购物刺激）捕捉引发旅程的平台生成刺激——影响者内容、直播和真实性信号；第二阶段（发现）标志着从被动内容消费到积极产品考虑的认知转变；第三阶段（风险评估）包括对感知社交媒体购物风险的认知-情感处理，这一过程受到价格比较行为的催化，并受价格敏感性的调节；第四阶段（市场评估）代表将电子市场平台作为风险缓解的交易选项的比较评估，受制度信任和物流评估的影响；第五阶段（购买决策）构成了行为结果——跨平台购买完成。这一五阶段框架为后续部分的理论模型、假设构建和实证分析提供了结构支撑。

在此背景下，本研究追求四个相互关联的研究目标：(1) 通过CDJ视角理论化和实证描述Z世代消费者在社交媒体购物中发现产品的前因；(2) 探讨价格比较在发现转化为感知风险过程中的中介作用以及价格敏感性的调节作用；(3) 测试感知风险促使而非阻碍跨平台购买的悖论性假设；(4) 确定电子市场信任和物流可靠性在风险迁移关系中的放大作用。

**主要理论贡献**
本研究对数字商业和消费者行为文献做出了四项主要理论贡献。首先，它将CDJ框架应用于数字内部跨平台消费者行为，超越了其最初的 offline-online 应用范围，揭示了Z世代独特的S-commerce到电子市场购买旅程。其次，它将感知风险重新定义为多平台购买决策中的积极驱动因素，从根本上挑战了单一平台电子商务模型中将风险视为阻碍因素的假设。第三，它确立了制度性平台信任和运营物流可靠性是通过不同心理路径发挥作用的不可替代调节因素。第四，它首次在越南对Z世代的跨平台购买行为进行了实证研究——该市场的社交媒体购物成熟度使其成为未来可能存在更广泛行为模式的重要指标。实际上，该研究为S-commerce运营商、电商品交易平台、品牌经理和政策制定者提供了可行的洞察力，帮助他们 navigating定义Z世代消费者行为的多平台商业环境。2. 理论背景和文献回顾 2.1. 消费者决策旅程（CDJ）作为组织框架消费者决策旅程（CDJ）最初由Court、Elzinga、Mulder和Vetvik [24] 提出，以应对数字触点的激增——从根本上挑战了传统的AIDA漏斗模型，证明了消费者决策是迭代性的、富含触点的，并且往往是非线性的。CDJ识别出四个核心阶段——考虑、评估、购买和售后（忠诚度循环）——消费者通过这些阶段循环，而不是线性进步。Edelman和Singer [25] 扩展了这个框架，以解释“数字决策旅程”，认为在每个阶段进行积极主动的个性化数字互动可以压缩旅程并重新引导消费者的轨迹。对于本研究，我们将CDJ适应到多平台的S-commerce背景下，提出了一个针对新兴经济体中Z世代消费者的五阶段旅程：第一阶段（社交媒体商务刺激）包括平台特性——影响者内容、直播和真实性线索——这些因素引发了对产品的认知。第二阶段（发现）标志着从被动滚动到主动考虑产品的转变，由刺激互动驱动。第三阶段（风险评估）捕捉在与S-commerce环境完成交易相关的认知和情感处理。第四阶段（市场评估）反映了消费者对电商品交易平台作为风险缓解交易环境的评估，这一过程受到信任和物流感知的调节。第五阶段（购买决策）代表了最终的行为结果——在电商品交易平台上完成跨平台购买。这个五阶段的CDJ为研究模型提供了理论组织原则和结构基础。2.2. S-O-R理论和精细可能性模型在当前模型中，这三个理论框架以一种有意识地限定和分层的方式运作。CDJ作为宏观层面的结构框架，定义了消费者体验阶段的顺序并组织了研究模型。S-O-R理论 [27] 提供了微观层面的行为机制，解释了每个CDJ阶段的刺激如何产生内部有机状态，从而生成行为反应：来自S-commerce平台的環境刺激（S）——视觉内容质量、影响者可信度信号、直播互动性——触发内部认知和情感有机状态（O），包括产品知识、感知的真实性以及风险感知，最终产生行为反应（R），例如价格比较活动和跨平台购买。这种刺激-有机体-反应链清晰地映射到CDJ的各个阶段：刺激对应于第一阶段，有机体状态对应于第二至第四阶段，反应对应于第五阶段。ELM在CDJ的第一和第二阶段特别补充了S-O-R理论，它解释了社交媒体商务刺激如何通过两种不同的处理路径 [28] 说服消费者发现产品。中心路径——在动机和处理能力都高的情况下激活——依赖于论点质量、产品信息和真实证据；它决定了对产品真实性线索的处理（第一阶段 → 第二阶段）。外围路径通过启发式线索——来源吸引力、社会证明和情感诉求——来处理影响者的说服力和直播互动线索。Z世代消费者以高数字素养和较短的内容注意力跨度为特征 [29,30,31]，表现出独特的双重路径ELM特征：外围路径处理激活产品认知，而中心路径处理决定了认知是否进展到主动发现。重要的是，ELM在这个模型中的解释作用仅限于CDJ的第一至第二阶段。风险评估、市场评估和购买决策（第三至第五阶段）是通过S-O-R反应机制和CDJ的路由逻辑来理论化的——而不是通过ELM的说服路径，后者在说服到认知的接口上起作用，而不是在风险到迁移的接口上。图1展示了所提出的研究模型。图1. S-commerce与电商品交易之间跨平台购买行为的 proposed研究模型。2.3. 假设开发 2.3.1. 从第一阶段到第二阶段：产品发现的前因影响者说服作为主要的社交媒体商务刺激，激活Z世代CDJ的发现阶段。借鉴ELM外围路径处理，影响者的可信度——包括感知的专业知识、可信度和亲和力 [32]——作为一个启发式质量信号，引导Z世代消费者的注意力 towards 推广的产品。对于在影响者文化作为常态信息媒介的环境中长大的Z世代消费者 [15,16]，影响者的背书在算法策划的内容环境中充当注意力的守门人。这里的S-O-R机制很直接：影响者刺激 → 准社会组织状态 → 产品发现反应。实证研究表明，Lou和Yuan [15] 发现影响者信息价值和可信度正向预测信任和行为参与度，而Sokolova和Kefi [16] 证明了准社会互动在年轻社交媒体用户中调解了可信度与购买意图之间的关系。这种关系预计会特别明显。H1：影响者说服对Z世代消费者在S-commerce中的产品发现有积极影响。直播购物可能是2019年以后时代定义性的S-commerce创新，它提供了实时互动、真实的产品展示和时间有限的紧迫感，这些对于Z世代的体验式消费取向特别有力 [12]。直播环境的同步性质减少了买家和卖家之间的感知社会距离 [11]，并允许通过实时问答互动共同产生产品知识 [10]。从S-O-R的角度来看，直播互动和娱乐代表了复合刺激，它们同时激活了享乐（享受、存在）和功利用（信息、交易）有机状态，都有助于产品发现。Imanuddin和Handayani [12] 通过S-O-R建模证明，来自直播的享乐和社会价值驱动了持续购买意图；Sun、Shao、Li、Guo和Nie [10] 确立了直播的IT便利性——特别是社会存在感和即时性——提升了购买考虑。Z世代对基于视频的内容的偏好 [4] 表明这些效果在目标人群中将得到放大。H2：直播互动对Z世代消费者在S-commerce中的产品发现有积极影响。感知的产品真实性是指消费者相信社交媒体商务的表现能够忠实反映实际产品品质的程度 [33]。在产品图片和描述由用户生成、可能被编辑且脱离标准化质量保证系统的S-commerce环境中，真实性问题尤为突出。对于Z世代消费者来说——他们既是怀疑心最强也最受社会影响的购物一代 [4]——真实性感知作为中心路径ELM的线索：只有当产品表现被认为是真实的时，中心路径处理才会进展到主动发现。Ilicic和Webster [34] 证明真实性显著调节了名人代言与消费者参与之间的关系；Riley等人 [35] 将真实性确立为品牌信任的核心前因。应用于S-commerce产品发现，真实性使认知细化——将被动接触转化为主动发现。H3：感知的产品真实性对Z世代消费者在S-commerce中的产品发现有积极影响。2.3.2. 从第二阶段到第三阶段：从发现到风险评估Z世代CDJ从发现阶段到风险评估阶段的过渡是由价格比较行为介导的。当Z世代消费者通过S-commerce发现产品时，他们的购物环境中的数字生态——以多个打开的浏览器标签页、快速应用切换和价格比较工具为特征——使跨平台价格验证成为几乎自动化行为。价格比较通过凸显S-commerce促销与电商品交易平台基准之间的价格差异和质量信息不对称性，将产品发现转变为一个评估过程 [36]。这种积极的比较行为通过突出S-commerce价格可能是人为促销的、产品质量被误导的或交易缺乏消费者保护的可能性，增强了风险感知。Degeratu等人 [37] 证明，在有多个价格信号同时可用的数字购物环境中，价格成为主导的评估标准。这条中介路径——发现触发比较，比较放大风险——是Z世代跨平台CDJ的核心机制。H4：价格比较调节了产品发现与感知风险在S-commerce中的正面关系。价格敏感性调节了这种发现到风险路径的强度。Z世代消费者相对于较老的群体表现出高于平均的价格敏感性，这是由于较低的收入水平（学生群体特征）、较高的财务意识以及寻找数字交易的文化。对价格高度敏感的Z世代消费者在产品发现后会进行更密集的跨平台价格验证，从而产生更大的价格差异暴露，因此风险感知也更高。Monroe和Krishnan [38] 为价格敏感性作为基于价格的认知反应的调节因素建立了理论基础；在当前模型中，高价格敏感性放大了发现到比较再到风险的级联效应。H5：价格敏感性对Z世代消费者在S-commerce中的产品发现与感知风险之间的关系有积极调节作用，这种正面效应对于高价格敏感性的消费者更强烈。2.3.3. 从第三阶段到第五阶段：风险作为迁移驱动因素本研究的理论核心是提出，在S-commerce中的感知风险不仅仅抑制购买，而是将购买决策重新导向提供结构性风险缓解的电商品交易平台。这一重新概念化建立在Mitchell的 [19] 风险缓解动机框架之上，该框架认为当购买风险超过容忍阈值时，消费者会积极寻求减少风险的行为替代方案。对于已经内化了电商品交易平台功能的Z世代消费者——包括买家保护、托管支付、评论系统和退货保证——自然的风险缓解目的地是Shopee或Lazada，而不是放弃购买。因此，CDJ的风险评估阶段充当了一个路由机制：高S-commerce风险概率增加了通过电商品交易平台完成旅程的可能性，而不是通过S-commerce途径。这种重新概念化在三个精确限定的方面扩展了之前的风险作为威慑的理论。首先，Featherman和Pavlou的 [17] 多方面风险操作化——在单一平台采纳环境中发展起来，其中购买的行为替代方案是非购买——在多平台环境中被重新定义为平台迁移，而不是放弃。其次，Kim、Ferrin和Rao的 [18] 发现风险将消费者导向提供信任的替代方案，这一发现从服务到服务的迁移扩展到了平台到平台的迁移——这是一个需要数字内部理论化的不同行为领域。第三，Mitchell的 [19] 风险缓解动机框架在社交媒体商务环境中得到了第一次路径层面的实证测试，得到了中等至大的效应大小，证实了风险驱动的跨平台迁移的实际和统计意义。H6：在S-commerce中的感知风险对Z世代消费者的跨平台购买行为有积极影响。风险-信任共同生成机制认为，接触S-commerce风险会增强消费者对电商品交易保护的欣赏，通过对比效应提升了他们对后者的信任。当Z世代消费者体验或预期S-commerce交易中的风险——如假冒产品、支付不安全、不可靠的交付——他们变得更加认知上适应于电商品交易平台的风险缓解属性，从而提高了信任感知。这一机制与信任的保证理论 [20] 一致，该理论认为信任部分是通过比较评估机构保障来构建的。Pavlou和Fygenson [21] 证明，基于机构的信任形成——由感知的结构性保障驱动——是电子商务参与的主要决定因素，特别是在高不确定性环境中。对于在数字化商业环境中受到适度监管的Z世代消费者来说，电商品交易平台的机构保障代表了一个有意义的风险治理机制。H7：在S-commerce中的感知风险对Z世代消费者对电商品交易平台的信任有积极影响。一旦通过风险对比机制或积累的交易经验形成对电商品交易平台的信任，就会直接激活跨平台购买完成。信任减少了电商品交易本身的感知不确定性，降低了交易成本，并促进了购买决策 [20,26]。对于Z世代消费者来说，平台信任尤其重要：他们在一个充斥着数据泄露、虚假评论和算法操纵的环境中长大，因此表现出更高的信任敏感性，并且对信任信号的反应也比较老的群体更强烈 [4]。因此，预计电商品交易平台信任对跨平台购买行为的直接影响将是实质性的。H8：信任对Z世代消费者的跨平台购买行为有积极影响。2.3.4. 第四阶段：市场评估——物流和调节效应物流可靠性——包括交付速度、订单准确性和退货便利性——是Z世代市场评估阶段的一个关键评估标准。Z世代消费者在成长过程中将次日和当天送达视为常态期望 [39,40]，物流失败在这一群体的消费评估中代表了不成比例的负面体验。在电商品交易平台上，Shopee Express的主导物流网络建立了一个快速、可追踪的交付基线期望，作为一个结构性的信任信号。物流可靠性通过降低履行风险——整体感知交易风险的核心组成部分——直接预测了跨平台购买行为。H9：物流可靠性对Z世代消费者的跨平台购买行为有积极影响。调节假设认为，对电商品交易平台的信任和物流可靠性都放大了S-commerce感知风险对跨平台购买行为的正面效果。本研究调查了社交媒体商务（S-commerce）中的感知风险与消费者跨平台购买行为之间的微妙相互作用，特别考察了对电商品交易平台的信任和物流运营的可靠性如何调节这种关系。在现有关于在线环境中信任传递性和风险感知理论的基础上，我们提出这些调节因素显著影响了风险感知与消费者进行跨平台购买倾向之间的关系强度[41]。具体来说，我们假设对电子市场的高信任水平将减弱风险感知对跨平台购买行为的负面影响，而提高的物流可靠性同样可以缓解这种不利影响，从而促进消费者在各个平台之间的更多互动[42,43]。理解到信任，特别是在电子商务平台及其相关物流的背景下，是减轻消费者担忧和促进购买意图的关键因素，尤其是在社交商务的动态环境中[44,45]。这一观点与先前的研究结果一致，这些研究强调了信任在减轻各种风险因素（如财务风险、时间风险和心理风险）方面的关键作用，这些风险因素影响着在线消费者的购买行为[46,47]。的确，一个可信的平台预计会降低在线市场中交易的脆弱性和感知风险水平。具体而言，当消费者强烈期望电子市场能够按照预期运作时，他们更愿意参与跨平台购买等高风险行为，无论他们是否能够监控或控制该平台的行为[48,49]。从整体电子市场到特定交易和行为（如跨平台购买）的信任转移是管理风险感知的关键机制。当对电子市场的信任度高时，出于风险考虑的消费者会有更可靠的迁移目的地：高信任度的平台为购买行为的安全性提供了更大的认知保证，增强了风险转移机制。当物流可靠性高时，整体购买风险中的履行风险部分显著降低，减少了跨平台迁移的剩余风险，并增加了迁移的边际倾向。这些调节机制共同解释了跨平台风险转移效应的边界条件。

H10a：对电子市场的信任积极调节了社交商务中的风险感知与跨平台购买行为之间的关系，当信任度高时，这种正面效应更为显著。
H10b：物流可靠性积极调节了社交商务中的风险感知与跨平台购买行为之间的关系，当物流可靠性高时，这种正面效应更为显著。

3. 方法论
本研究采用了顺序解释性混合方法设计[50]，首先使用定量偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）分析来测试结构模型，然后通过定性深入访谈来解释和 contextualize 定量研究结果。这种设计特别适合当前的研究，因为Z 代消费者的跨平台购买行为是一种相对新现象，需要既具有普遍适用的结构估计，也需要深入的解释。目标群体是越南 Z 代消费者（出生于1997-2012年，在2024年数据收集时年龄在18-27岁之间），这些消费者在过去三个月内至少使用过一个社交商务平台，并且在此期间完成了至少一次跨平台购买（先发现社交商务商品，然后通过电子市场完成购买）。定量调查采用了便利抽样法并结合滚雪球抽样方法，在2024年2月至4月期间通过 TikTok 社区小组、大学生 Facebook 小组以及在胡志明市和河内的四所主要大学校园内分发二维码来进行。在收集到的501份回应中，经过排除43份不完整回应、19份重复回应和16份注意力检验失败的回应后，有423份（84.4%）是有效的。根据 Hair 等人的研究[51]，对于38个指标，10:1的比例下最小样本量为380份；我们的样本423份满足了这一要求。

关于样本纳入标准的方法论说明是必要的。将样本限制在那些至少完成过一次跨平台购买的消费者中，是为了确保受访者具备评估风险感知、电子市场信任和物流可靠性等构念所需的经验基础——这些构念只有那些经历过多平台购买情境的人才能有意义地评估[52]。关键的是，因变量（跨平台购买行为）衡量的是行为意向和习惯频率，而不是任何跨平台交易的二元发生情况。存在显著的方差：23.17%的受访者表示每次都会完成跨平台购买，44.21%的受访者经常这样做，32.62%的受访者仅偶尔这样做，这证实了结构估计所需的分布范围。我们从总体电子市场到特定交易和行为（如跨平台购买）的信任转移，是管理风险感知的关键机制。

当对电子市场的信任度高时，出于风险考虑的消费者会有更可靠的迁移目的地：高信任度的平台提供了更大的认知保证，确保购买能够安全执行，从而增强了风险转移机制。当物流可靠性高时，整体购买风险中的履行风险成分显著降低，减少了跨平台迁移的剩余风险，并增加了迁移的边际倾向。这些调节机制共同解释了跨平台风险转移效应的边界条件。

H10a：对电子市场的信任积极调节了社交商务中的风险感知与跨平台购买行为之间的关系，当信任度高时，这种正面效应更为显著。
H10b：物流可靠性积极调节了社交商务中的风险感知与跨平台购买行为之间的关系，当物流可靠性高时，这种正面效应更为显著。

3. 方法论
本研究采用了顺序解释性混合方法设计[50]，首先使用定量偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）分析来测试结构模型，然后通过定性深入访谈来解释和 contextualize 定量研究结果。这种设计特别适合当前的研究，因为Z代消费者的跨平台购买行为是一种相对新现象，需要既具有普遍适用的结构估计，也需要深入的解释。目标群体是越南Z代消费者（出生于1997–2012年，在2024年数据收集时年龄为18–27岁），他们在过去三个月内至少使用过一个社交商务平台，并且在该期间至少完成了一次跨平台购买（先发现社交商务商品，然后通过电子市场完成购买）。定量调查采用了便利抽样法并结合滚雪球抽样方法，在2024年2月至4月期间通过TikTok社区小组、大学生Facebook小组以及在胡志明市和河内的四所主要大学校园内分发二维码来进行。在收集到的501份回应中，经过排除43份不完整回应、19份重复回应和16份注意力检验失败的回应后，有423份（84.4%）是有效的。

关于样本纳入标准的方法论说明是必要的。将样本限制在那些至少完成过一次跨平台购买的消费者中，是为了确保受访者具备评估风险感知、电子市场信任和物流可靠性等构念所需的经验基础——这些构念只有那些经历过多平台购买情境的人才能有意义地评估[52]。关键的是，因变量（跨平台购买行为）衡量的是行为意向和习惯频率，而不是任何跨平台交易的二元发生情况。存在显著的方差：23.17%的受访者表示每次都会完成跨平台购买，44.21%的受访者经常这样做，32.62%的受访者仅偶尔这样做，这证实了结构估计所需的分布范围。我们承认这一抽样决策是一个边界条件，限制了对其它没有跨平台购买经历的消费者的推断。

在定性阶段，2024年3月至5月期间通过Zoom和面对面方式在胡志明市进行了18次半结构化访谈（平均时长：44分钟）。从74名调查志愿者中进行了目的性抽样，以确保样本在年龄（19–26岁）、性别、教育程度、收入水平和社会商务平台使用情况上的多样性。在第15次访谈时达到了饱和状态，第16至18次访谈确认了研究主题，没有进一步扩展新的主题[53]。

所有使用的构念都采用了从经过验证的工具中调整而来的反思性多项目量表。影响者说服力（5个项目）改编自Ohanian [32] 和 Lou与Yuan [15]。直播参与度（4个项目）参考了Wongkitrungrueng和Assarut [11]以及Imanuddin和Handayani [12]的研究。感知产品真实性（4个项目）改编自Morhart、Mal?r、Guèvremont、Girardin和Grohmann [33]以及Riley、Burmann和Schallehn [35]。价格比较（4个项目）和价格敏感性（3个项目）借鉴了Brynjolfsson和Smith [36]以及Monroe和Krishnan [38]的研究。社交商务中的风险感知（5个项目）改编自Featherman和Pavlou [17]。对电子市场的信任（4个项目）使用了Kim和Park [20]以及Pavlou和Fygenson [21]的研究。跨平台购买行为（3个项目）和产品发现（3个项目）是根据CDJ框架新开发的。通过四个步骤程序验证了这两个新开发量表的内容有效性：（1）基于CDJ第五阶段（购买决策）和第二阶段（发现）的概念定义以及行为渠道转换文献生成项目；（2）三位营销学者和两位社交商务行业从业者的专家小组审查，项目保留要求内容有效性比率超过0.80 [54]；（3）与五位Z代消费者的认知访谈以验证解释一致性；（4）试点测试（n = 45），结果显示项目总分相关性为0.71–0.84，CPP量表的初步AVE为0.721。物流可靠性（4个项目）借鉴了Mentzer、Flint和Hult [40]的研究。所有项目都使用了七点Likert量表（1 = 非常不同意；7 = 非常同意）。该工具经过了双语（英语–越南语）回译和试点测试（n = 45）。

选择PLS-SEM有三个理论上的理由（Hair, G. Tomas M. Hult, Christian M. Ringle和Sarstedt [51]）：（1）该模型具有预测性和探索性，符合PLS-SEM的预测导向；（2）该模型包含中介效应、调节效应和调节中介关系，这些可以通过PLS-SEM的自助法推断得到支持；（3）行为结果数据显示出非正态性，适合PLS-SEM的无分布假设估计。使用了SmartPLS 4.0 [55]。自助法（5000个子样本，偏差校正百分位数方法）用于提供路径显著性；盲法处理（忽略距离=7）用于评估预测相关性（Q2）；方差膨胀因子（VIF）确认了多重共线性的缺失（所有VIF<3.3）。

为了处理常见方法偏差（CMB），实施了三种互补程序。首先进行了Harman的单因素探索性因子分析；第一个未旋转因子解释了总方差的24.3%，低于通常表明严重CMB的50%阈值。其次，更严格地，在SmartPLS 4.0中估计了一个共同潜在因子（CLF）模型，指定了所有表现指标的路径；来自实质结构模型的标准化路径系数相对于基线模型的变化不超过0.05，确认了共同方法方差不会显著扭曲结构结论[56]。第三，在工具设计阶段采用了程序性补救措施：在问卷中将预测变量和结果变量项块在时间上分开，三个构念中包含了反向计分的项，并确保了受访者的完全匿名性，以减少社会期望偏差。

定性数据使用Braun和Clarke [57]的六阶段主题分析协议进行分析。经过初步分歧的协调后，两名独立编码者的Kohen’s κ系数为0.82（一致性较高）。五阶段CDJ框架作为主题组织的敏感结构，使得定量路径效应和定性机制之间能够进行系统性的三角验证。

表2展示了423名Z代受访者的基本人口统计特征。样本主要由核心Z代消费者组成（21–24岁，占44.7%），性别分布均匀[4,58]。大学生和学士学位持有者占85.8%，这与越南Z代社交商务用户的教育背景一致。TikTok Shop是最主要的发现平台（54.1%），而Shopee是最主要的购买完成平台（68.8%）。值得注意的是，67.4%的受访者报告在超过一半的购买中进行了跨平台购买，证实了这一现象在该群体中的普遍性。

4. 结果
4.1. 测量模型评估
表3展示了完整的测量模型结果。所有指标的可靠性都通过标准化载荷值超过0.70（范围：0.789–0.892）得到证实。内部一致性通过复合可靠性（CR）值0.874–0.911和Cronbach’s alpha值0.822–0.884得到验证，两者均超过了0.70的阈值[59]。收敛效度通过AVE值0.649–0.744得到确认，所有值均高于0.50的标准[59]。使用Heterotrait-Monotrait（HTMT）比率[60]评估了区分效度，所有值均低于保守的0.85标准，证实了构念的独特性。此外，所有预测变量的AVE平方根都超过了构念间相关性（Fornell & Larcker标准）。所有预测变量的VIF值都低于3.3（最高为2.134），排除了多重共线性的问题。

4.2. 结构模型和假设检验
结构模型评估遵循了Hair等人[61]推荐的顺序：（1）共线性评估，（2）路径显著性、效应大小和路径级f2，（3）模型解释能力（R2），以及（4）预测相关性（Q2）。表5报告了每个假设关系的路径系数、自助法统计量和路径级Cohen’s f2效应大小；表6总结了模型级的拟合指标。表5. 结构路径系数、效应大小（f2）和假设检验结果。表6. 模型拟合指标：R2、调整后R2、Q2、f2和VIF。所有十一个假设都在常规显著性水平上得到了支持。表5还报告了路径级Cohen’s f2效应大小，按照公式f2 = (R2_included ? R2_excluded)/(1 ? R2_included)计算得出，这表明每个关系在实际意义上是显著的[62,63]。在产品发现的第1–2阶段前因中，感知产品真实性具有最强的影响（β = 0.343, p < 0.001, f2 = 0.224，中等效应），其次是影响者说服力（β = 0.314, f2 = 0.205，中等效应）和直播参与度（β = 0.289, f2 = 0.175，中等效应）。这种排序与ELM的预测一致：对于内化了对影响者怀疑态度的Z代消费者来说，中心路径的真实性线索在CDJ框架内激活产品发现的效能优于边缘路径的来源可信度线索。这三个前因都产生了中等效应大小，证实了它们作为产品发现前因的实际意义。

在第2–3阶段的风险生成路径中，价格比较完全中介了发现与风险之间的关系（间接效应=0.201, 95% CI [0.129, 0.273], f2 = 0.121，小到中等效应）；在控制了价格比较之后，价格比较对感知风险（PR）的直接影响不显著（β = 0.087, p = 0.143），表明了完全的中介作用。价格敏感性显著调节了这一中介路径（β = 0.149, p = 0.004, f2 = 0.043），增强了高度关注价格的Z代消费者的风险感知。价格敏感性调节的相对较低的f2值表明，虽然统计上可靠，但这种相互作用是一个次要的放大剂，而不是主要的边界条件。

第3–5阶段的风险迁移效应是理论意义上最显著的发现。社交商务中的风险感知是跨平台购买行为的最强直接预测因素（β = 0.358, f2 = 0.332，中等到较大效应），这与提出的风险转移机制一致。它还对电子市场中的信任产生最大影响（β = 0.421, f2 = 0.295，中等效应），支持了风险对比增强信任的机制。对电子市场的信任（β = 0.301, f2 = 0.188，中等效应）和物流可靠性（β = 0.269, f2 = 0.141，小到中等效应）都独立预测了跨平台购买，其中信任的效应系数和效应大小都较大。信任（0.188）与物流（0.141）之间的f2对比具有实质性意义：机构平台的信任对跨平台迁移决策的实际影响大于物流可靠性，表明Z代消费者在选择购买完成平台时更重视认知-机构信心而非运营履行的确定性。

两个调节假设都得到了支持。信任电子市场显著增强了S-commerce中跨平台购买关系中的风险（交互作用β = 0.226，p < 0.001，f2 = 0.086，小到中等效应）。物流可靠性也调节了这种关系（交互作用β = 0.136，p = 0.019，f2 = 0.034，小效应）。虽然物流可靠性的f2 = 0.034符合传统的“小”分类[62]，但这种效应在实际中仍然具有意义。在越南的电子市场市场中，Shopee的GMV在2023年超过了100亿美元，即使物流驱动的跨平台转化率仅有微小提升，也代表了具有商业意义的结果。表5中呈现的综合路径级f2报告也是一种方法论贡献，使得未来的元分析比较成为可能，因为大多数先前的社交商务研究并未报告路径级效应大小。跨平台购买行为具有最高的解释力（R2 = 0.618），表明CDJ模型解释了超过61%的这一结果变量——这一结果与现有的社交商务购买意图模型相比表现良好（R2 = 0.430 [12]；R2 = 0.489 [11]）。所有Q2值均为正数且远高于零，证实了整个模型的预测相关性。

4.3. 定性发现：Z世代的CDJ叙事
对18次访谈的主题分析产生了八个围绕五个CDJ阶段组织的主题。表7展示了这些主题、子主题、代表性引文和频率统计。定性数据三角验证并丰富了所有五个CDJ阶段的定量发现。一个特别值得注意的发现是受访者描述的一种内化的“购物过程”——一种有意识的、习惯性的CDJ，在这种过程中，TikTok/Facebook作为发现平台，而Shopee/Lazada作为购买完成平台。这一发现表明，在越南，Z世代的跨平台行为已经超越了个别决策阶段，成为一种稳定的行为习惯——我们称之为平台套利行为。这种常规化对于定量解释（相对较高的R2反映了系统性的行为一致性）和实际干预措施（改变这种习惯需要克服已建立的行为惯性）都有重要意义。定性数据进一步以超越单纯三角验证的方式支持了特定的定量结果。CPP模型的高解释力（R2 = 0.618）可以直接通过平台套利行为来解释：当购买行为遵循一个稳定的、习惯化的序列时，由于未测量的个性化因素导致的个体间差异减少，从而提高了结构R2。信任对物流调节的不对称性（f2 = 0.086 vs. 0.034）可以通过受访者对物流可靠性的共识来机械解释——即低于可接受交付标准的平台在制度信任变得显著之前就被排除在考虑之外——而不是作为不同的购买决定因素。因此，定性数据为结构模型无法提供的定量参数大小提供了机制层面的解释。

5. 讨论
5.1. 与先前研究的比较
本研究的发现既证实了也实质性地扩展了先前社交商务和消费者行为研究的结论。与先前研究一致，我们确认S-O-R机制有效地解释了Z世代参与直播S-commerce的行为[11,16]；然而，我们的研究通过追踪S-O-R链至跨平台购买完成，这一结果变量对于Z世代的购物背景来说更具生态学意义。单一平台的视角无法解释当S-commerce刺激产生感知风险时发生的购买路径选择，这是我们的CDJ框架明确解决的问题。我们发现感知的真实性是产品发现的最强前因（β = 0.343，f2 = 0.224，中等效应），这与Morhart、Mal?r、Guèvremont、Girardin和Grohmann [33]的理论观点一致，即真实性是消费者在社交媒体环境中与品牌互动的基础，并扩展了Hajli [8]的发现，即社交互动通过建立更直接的机制来驱动S-commerce购买意图：是产品表现的真实性，而不仅仅是社交互动本身，激活了Z世代的CDJ发现阶段。这一发现也与Sokolova和Kefi [16]的观点形成对比，他们认为幕后互动是影响者可信度发挥作用的主要机制——这种差异可能反映了Z世代消费者对付费影响者内容的更大怀疑态度，与Sokolova和Kefi研究的法国样本不同。在发现到风险路径中价格比较的中介作用是一个新颖的发现，在先前的社交商务研究中没有直接类似的研究。Brynjolfsson和Smith [36]的研究表明数字市场放大了价格比较行为并加剧了价格竞争。我们的研究将这一逻辑扩展到跨平台背景，表明价格比较不仅是数字购物的行为副产品，而且是一个机制上重要的中介，它将产品发现转化为风险感知——这一发现对S-commerce定价策略有直接影响。最重要的是，我们证明了S-commerce中的感知风险积极驱动了跨平台购买行为（β = 0.358，f2 = 0.332，中等到较大效应），这挑战了电子商务风险研究中的主导假设——例如Featherman和Pavlou [17]以及Kim、Ferrin和Rao [18]认为感知风险普遍抑制购买行为。中等到较大的f2值证实这不是一个仅仅统计上显著的效果，而是实质上重要的：S-commerce风险是模型中最重要的预测因素之一。我们的数据表明，对于在多平台环境中操作的Z世代消费者来说，风险并没有消除购买动机；它只是改变了购买动机。这种重新概念化具有深远的影响：专注于在S-commerce平台内降低风险的风险管理策略可能不如利用风险对比机制建立电子市场信任的策略有效——将S-commerce的局限性转化为电子市场的营销优势。

信任（β = 0.226，f2 = 0.086）与物流（β = 0.136，f2 = 0.034）的不同调节效应与McKnight等人的[64]制度信任理论一致，该理论认为在高不确定性环境中，结构保证比运营绩效指标更能产生信任。这两种调节因素之间的f2差异（0.086 vs. 0.034）具有实质意义——信任解释的风险到迁移路径中的增量方差是物流的两倍多——证实了制度平台信任是Z世代跨平台迁移的主要边界条件。

5.2. Z世代特有的见解
本研究的一个核心贡献是对Z世代独特跨平台CDJ的实证描述。有三个特定的Z世代行为动态值得特别强调。在当前背景下，“Z世代特有的”意味着什么需要明确界定。由于没有与 older cohort（例如，千禧一代）的匹配比较组，我们无法将这些行为模式归因于代际成员身份，而是归因于生命阶段效应、收入水平限制或不同的平台访问。因此，我们将这些模式描述为代际特有的是描述性的——反映了2024年越南社交商务生态系统中18-27岁消费者的行为——而不是作为一种解释机制的代际身份的因果声明。未来采用比较代际设计的研究将能够更明确地区分 cohort 特有的效应与生命阶段驱动的效应。首先，平台套利是一种行为规范。我们的定性数据显示，越南的Z世代消费者已经将跨平台购物内化为一种常规做法——而不是一种特殊的应对行为。这种常规化将Z世代与 older cohorts 区分开来，对于后者来说，跨平台行为更可能是一种有意识的、费力的风险管理策略[22]。Z世代跨平台行为的常规化意味着S-commerce和电子市场平台被视为统一的购物旅程中的互补阶段，而不是竞争对手。平台运营商应该认识到这种互补性并据此进行设计，而不是试图将Z世代消费者留在单一平台上。其次，他们同时表现出怀疑性和易受影响性。Z世代消费者表现出一种矛盾的组合：他们承认KOL推荐具有商业动机，同时也真正地受到KOL驱动的产品发现。这种双重取向与Petty和Cacioppo [28]提出的ELM预测一致，即即使消费者意识到说服意图，周边路径处理也能触发产品意识，前提是内容足够吸引人。对于Z世代来说，KOL的影响主要不是交易性的（直接购买转化），而是导航性的（将注意力导向产品类别和然后在电子市场平台上通过中心路径处理进行评估的具体商品）。第三，物流是基础，信任是决策变量。我们在定性访谈中的Z世代受访者一致认为可靠的物流是考虑电子市场的先决条件，而不是区分因素。这一发现支持了定量调节结果（LR交互作用β = 0.136 vs. TE交互作用β = 0.226）：物流可靠性仅在一定程度上调节风险-迁移关系，因为Z世代消费者已经过滤掉了物流不可靠的平台。相比之下，平台层面的制度信任保持了区分能力，因为不同的电子市场提供了实质不同的信任环境（例如，Shopee的买家保护与较小平台的有限保证）。

6. 结论
本研究提出了一个消费者决策旅程（CDJ）框架，并通过实证验证了Z世代消费者如何从社交商务刺激开始，经过发现、风险评估和市场评估，到完成电子市场购买的行为。利用423名Z世代受访者的数据以及18次定性访谈，我们确定了感知的产品真实性、影响者说服力和直播参与度驱动了产品发现；价格比较中介了发现到风险的过程；并且S-commerce中的感知风险反而加速了购买行为——通过将Z世代消费者引导至提供结构化风险缓解的电子市场渠道。对电子市场和物流可靠性的信任作为这种风险重定向机制的不同调节因素。定性分析揭示，跨平台行为在Z世代中已成为一种内化的、常规化的购买策略——一种平台套利规范，其中TikTok和Facebook作为发现环境，而Shopee和Lazada作为购买完成环境。这种常规化对于S-commerce和电子市场平台应该如何设计用户体验、定位他们的价值主张以及针对世界上第一批真正的数字原住民进行营销投资有着根本性的影响。随着东南亚和全球社交商务平台的不断发展——开发出更复杂的交易能力、影响者变现系统和消费者保护机制——本研究中确定的跨平台动态将继续成为理解Z世代消费者行为和多平台数字商务生态系统竞争生态的核心。

6.1. 理论贡献
本研究做出了四个独特的理论贡献。首先，它推进并将CDJ作为理解数字内部跨平台消费者行为的组织理论框架，将其从最初的多渠道（线上线下）应用扩展到数字内部的S-commerce到电子市场领域。鉴于多平台数字生态系统在新兴经济体中日益普遍，这一扩展特别有价值。其次，它重新概念化了感知风险作为多平台购买旅程中的矛盾性驱动因素，挑战了单一平台电子商务模型中将风险视为阻碍的公理。这种重新概念化基于风险缓解动机框架[19]，但将其扩展为明确建模风险对比信任提升机制和实证的跨平台迁移路径。第三，它建立了制度信任和运营物流信心的不同调节机制，通过证明这些构念不是可互换的调节因素，而是在Z世代跨平台背景下通过不同的心理路径起作用。第四，它对Z世代在社交商务生态系统中的跨平台行为进行了早期实证研究，填补了新兴经济体数字商务文献中的重要空白，并提供了文化背景化的见解，补充了主要以西方和中国为中心的社交商务研究。

6.2. 实际意义
对于S-commerce平台运营商（TikTok Shop、Facebook Marketplace）来说，感知产品真实性在激活Z世代产品发现方面的首要作用表明，应优先投资于真实性基础设施。具体来说，TikTok Shop应该：(a) 将“TikTok Shop Guarantee”认证徽章扩展到所有具有实时品牌验证API的产品类别；(b) 实施面向卖家的“发现到购买转化仪表板”，区分平台内外的购买完成率，从而实现基于数据的投资于真实性基础设施；(c) 建立与可测量的真实性指标（如退货率和评论一致性分数）相关的差异化KOL验证等级（标准级、认证级、高级）。对于电子市场运营商（Shopee、Lazada）来说，我们的发现提出了一个反直觉的战略机会：与其与S-commerce在发现阶段竞争，电子市场应该定位自己为自然、值得信赖的购买完成目的地。具体而言，Shopee和Lazada应该考虑以下几点：(a) 合作推出围绕用户发现产品到完成购买的整个流程的营销计划——例如“在TikTok发现产品，在Shopee完成购买”——并嵌入深层链接功能，实现用户只需点击一次即可跳转到电商市场商品页面；(b) 在数字广告中针对Z世代消费者推出“风险保护”宣传，重点突出购买保护政策、支付安全保障和争议解决机制；(c) 在购物流程中突出显示物流可靠性指标（预计配送时间、实时追踪信息、退货率统计数据），作为对消费者的显著信任信号。对于品牌管理者而言，价格敏感性的调节作用表明，根据Z世代的价格比较行为定制的价值传播策略可以降低发现价格后价格验证过程中风险放大的效应。通过跨平台实现透明且实时的价格一致性，或提供明确的价格匹配保证，可以降低消费者对电子商务风险的感知，从而提高平台内的购买完成率。

6.3 限制与未来研究
需要承认四个方面的局限性。首先，本研究采用横断面设计，无法进行因果推断。全文中使用的“与……相关”、“预测”（在结构意义上）以及“……的前因”等表述，反映的是PLS-SEM模型估计的结构关联，而非通过实验证明的因果关系。未来的纵向研究（如跟踪同一消费者在多次购买过程中的调查，或利用平台层级的真实性基础设施变化的自然实验）将能够更明确地确定这些关系的方向性。其次，虽然越南Z世代样本在理论上是合适的，但其在其他新兴市场中的普遍性仍有限。由于缺乏与 older cohort 的匹配对照组，我们无法将研究结果归因于代际差异还是生活阶段或平台使用的影响。需要开展跨东盟市场及不同世代群体的比较研究。第三，自我报告的跨平台购买行为数据可能存在回忆偏差（本研究通过设置三个月的时间限制以及基于意图的项目表述来缓解这一问题）和社会期望偏差。通过平台API合作获取的行为数据流能够提供客观的购买渠道归因，从而显著提升研究的外部有效性。第四，本研究将跨平台行为视为一个整体概念；未来的研究可以区分平台切换、新增平台和使用停止等行为类型，这些行为可能有不同的前置因素。未来研究还应探讨电子商务平台不断发展的交易功能（例如TikTok Shop的原生支付整合）对跨平台购买决策过程（CDJ）的影响——具体来说，平台内的购买完成能力是否能降低风险导向机制，或者仅仅是改变了购买决策的终点。对比不同世代（千禧一代与Z世代）的跨平台行为的研究，将进一步揭示此处发现的世代差异性。