包 金 龍，袁 勤 儉

（1.蘇州市職業(yè)大學(xué)管理學(xué)院，江蘇蘇州215104；2.南京大學(xué)信息管理學(xué)院，江蘇南京210023）

經(jīng)過近十年的高速發(fā)展，電商平臺已經(jīng)成為新經(jīng)濟發(fā)展的重要引擎。然而，伴隨著網(wǎng)絡(luò)人口紅利的消失、消費需求的升級，電商平臺之間以及內(nèi)部的競爭越來越激烈，獲客成本越來越高[1]。為此，新零售背景下，電商平臺紛紛通過渠道整合、社交媒體技術(shù)來增強競爭優(yōu)勢和績效。比如，天貓商城除提供傳統(tǒng)的商品描述和商品評論社交媒體功能外，還新增了線下門店渠道整合與微淘社交媒體（自媒體）信息服務(wù)功能。這些信息主要是描述性的，對其進行認知處理比較費力。與某些研究的做法[2]類似，本研究將之定義為電商平臺系統(tǒng)式線索。如何理解這些系統(tǒng)式線索對消費者購物決策的影響成為電商平臺以及商家共同關(guān)注的問題。

現(xiàn)有研究主要探索了傳統(tǒng)電商環(huán)境下網(wǎng)站質(zhì)量、信息質(zhì)量等網(wǎng)站總體質(zhì)量特征或品牌、信譽、第三方標識等傳統(tǒng)特征因素以信任或商品評價為中介對消費者購物決策的影響。比如，常（Chang H H）等[3]基于刺激—機體—響應(yīng)（Stimulus-Organism-Response，SOR）模型分析了電子商務(wù)網(wǎng)站質(zhì)量和網(wǎng)站品牌兩種在線環(huán)境線索以感知信任和風險為中介對消費者網(wǎng)站購買意向的影響。與之類似，金（Kim D J）等[4]探索了網(wǎng)站信息質(zhì)量、第三方信任標識和信譽等特征經(jīng)由感知信任和風險對消費者網(wǎng)站購買意向的影響，威爾斯（Wells J D）等[5]基于信號理論角度分析了網(wǎng)站質(zhì)量通過產(chǎn)品質(zhì)量感知對消費者購買意向的影響。此外，還有部分研究探索了商品描述和評論線索對商品評價的影響。比如，王（Wang Q）等[6]基于線索利用理論分析了賣方聲譽和商品描述對消費者產(chǎn)品評價的影響，李（Lee E J）等[7]基于理性行為理論揭示了評論質(zhì)量通過商品評價對消費者購買意向的影響。

本研究將針對“新零售”背景下電商平臺新興及既有重要系統(tǒng)式線索，基于刺激—機體—響應(yīng)模型及相關(guān)理論，采用情景式問卷調(diào)查法，以感知信任和感知商品質(zhì)量為中介，分析其對消費者購買決策共同影響的過程。

一、理論基礎(chǔ)和研究假設(shè)

（一）電商平臺系統(tǒng)式線索

啟發(fā)式—系統(tǒng)式模型（Heuristic-Systematic Model，HSM）[8]是近年來解釋個人如何處理信息、建立有效性評估進而形成決策的重要理論。該理論指出，個體在高風險的決策環(huán)境下，可能有意向和動機付出較多心智努力進行信息收集與復(fù)雜加工處理，即依靠系統(tǒng)式方法進行決策。采用入駐經(jīng)營模式的電商零售平臺通常會集聚大量銷售同類商品的不同賣家，除少數(shù)知名品牌旗艦店外，多數(shù)是不知名的陌生網(wǎng)店，而網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，消費者無法親身檢視和體驗商品質(zhì)量，交易風險較大。因此，消費者時常需要綜合多種信息線索進行零售商評估和商品評價。商品層面的賣家描述和消費者評論兩類信息線索在傳統(tǒng)電商環(huán)境下受到了研究者的關(guān)注，被認為對消費者購物決策存在較大影響[6]?！靶铝闶邸北尘跋?，伴隨社交媒體技術(shù)的應(yīng)用與線上線下渠道的融合，自媒體信息和線下服務(wù)信息成為重要的零售商服務(wù)能力線索，而相關(guān)研究比較缺乏。這些信息是電商平臺零售商和商品層面重要的系統(tǒng)式線索。

刺激—機體—響應(yīng)模型源自環(huán)境心理領(lǐng)域，是一個研究在線零售環(huán)境和消費者行為的經(jīng)典模型[9]。根據(jù)該理論，電商平臺環(huán)境刺激會影響消費者內(nèi)部認知與情感感知，進而影響消費者行為。零售商層面的自媒體信息和線下服務(wù)信息，商品層面的賣家描述和消費者評論信息可視為外部刺激因素，感知信任和感知商品質(zhì)量是消費者內(nèi)部感知，消費者購買意向是響應(yīng)因素。

（二）研究假設(shè)

1.零售商服務(wù)能力線索對感知信任與感知商品質(zhì)量的影響

網(wǎng)店線下服務(wù)水平和自媒體信息質(zhì)量是平臺零售商重要的服務(wù)能力線索。在線上線下融合的“新零售”背景下，平臺網(wǎng)店有兩種形態(tài)，一種僅從事線上業(yè)務(wù)，另一種同時擁有線上和線下兩種業(yè)務(wù)形態(tài)。具有兩種業(yè)務(wù)形態(tài)的網(wǎng)店，一方面其線下業(yè)務(wù)可以提供線上無法實現(xiàn)的購物體驗與服務(wù)，增強用戶信任感；另一方面，通過線下業(yè)務(wù)建立起來的聲譽和信任可以轉(zhuǎn)移到線上業(yè)務(wù)。因此，網(wǎng)店的線下業(yè)務(wù)可視為其建立信任的重要途徑。有研究發(fā)現(xiàn)，商戶的線下業(yè)務(wù)可以增加用戶對社區(qū)線上到線下（O2O）電商的信任[10]。

隨著社交商務(wù)的發(fā)展，電子商務(wù)平臺越來越多地融入社交媒體技術(shù)，推出了類似于微博、博客等的自媒體功能，如淘寶網(wǎng)的店鋪微淘、京東商城的店鋪動態(tài)可以隨時發(fā)布關(guān)于店鋪活動、產(chǎn)品知識、用戶反饋等的相關(guān)信息。能夠反映信息質(zhì)量的信息更新及時度、內(nèi)容與用戶需求相關(guān)度、描述真實可靠性水平等，體現(xiàn)了網(wǎng)店的服務(wù)能力和善意。信息質(zhì)量是傳統(tǒng)和社交電子商務(wù)網(wǎng)站信任重要的影響因素[4，11]，自媒體信息作為社交電子商務(wù)環(huán)境下網(wǎng)店信息內(nèi)容重要的組成部分，其質(zhì)量可能也會影響消費者對網(wǎng)店的信任。

此外，考慮到網(wǎng)絡(luò)市場的特點，消費者無法通過現(xiàn)場感知方式直接了解商品質(zhì)量，只能通過外部信號線索來加以判斷。網(wǎng)站質(zhì)量是傳統(tǒng)電商環(huán)境下商品質(zhì)量感知的重要外部信號線索[5]。零售商實力線索作為網(wǎng)店質(zhì)量的重要組成部分，可視為商品外部質(zhì)量信號線索對消費者商品質(zhì)量感知產(chǎn)生影響。

綜上，在電商平臺環(huán)境下，提出以下假設(shè)：

H1a：網(wǎng)店線下服務(wù)水平感知對網(wǎng)店感知信任有顯著正向影響；

H1b：網(wǎng)店線下服務(wù)水平感知對感知商品質(zhì)量有顯著正向影響。

H2a：網(wǎng)店自媒體信息質(zhì)量感知對網(wǎng)店感知信任有顯著正向影響；

H2b：網(wǎng)店自媒體信息質(zhì)量感知對感知商品質(zhì)量有顯著正向影響。

2.商品評論質(zhì)量對感知信任和感知商品質(zhì)量的影響

商品評論質(zhì)量反映了與商品評論內(nèi)容相關(guān)的特征，通常被定義為信息內(nèi)容的說服性[12]。高質(zhì)量的商品評論信息能夠清楚地反映評論人的態(tài)度，并解釋評論人對目標的特定態(tài)度為何以及如何形成，用來支持評論人觀點的證據(jù)往往鮮明而具體；而低質(zhì)量的評論信息僅僅包含評論人的主觀感受，沒有任何有關(guān)產(chǎn)品質(zhì)量的證據(jù)[13]。評論質(zhì)量除具有說服強度特征外，還具有效價特征[14]。為控制評論效價的影響，本研究所有評論均采用正面評論。因此，評論信息質(zhì)量越高，論據(jù)越充分，所反映的商品屬性信息越具體，越有利于被采納和進行積極的商品質(zhì)量感知。商品評論內(nèi)容在揭示商品質(zhì)量屬性的同時，也蘊含零售商能力、誠實、善意等信任線索，積極的具有說服力的商品評論有助于增強消費者對零售商的信任感。實證研究發(fā)現(xiàn)，提高評論質(zhì)量可以提升消費者對電商網(wǎng)站的信任度[15]。

綜上，在電商平臺環(huán)境下，提出以下假設(shè)：

H3a：商品評論質(zhì)量感知正向影響網(wǎng)店感知信任；

H3b：商品評論質(zhì)量感知正向影響感知商品質(zhì)量。

3.商品描述質(zhì)量對感知信任和感知商品質(zhì)量的影響

商品描述信息是網(wǎng)店提供的關(guān)于商品基本屬性、功能、價值等的描述。其質(zhì)量指的是消費者對商品描述信息滿足自身需求程度的評價，常用的評價指標有全面性、生動性、相關(guān)性、準確性等。在線上購物時，消費者無法碰觸和嘗試產(chǎn)品，網(wǎng)店提供的商品描述信息是消費者進行商品質(zhì)量感知并據(jù)此作出判斷的重要參考。商品描述信息越豐富、越相關(guān)、越準確，越有助于消費者準確判斷商品屬性及其與自身需求的吻合程度，增加對商品質(zhì)量的預(yù)期，降低購前的不確定性。有些實證研究亦表明，多樣化的在線產(chǎn)品展示機制有助于消費者產(chǎn)品感知[16]。在線產(chǎn)品展示越豐富，越有助于增加消費者對產(chǎn)品的理解[6，17]，減少產(chǎn)品質(zhì)量不確定性感知[18]。此外，商品描述信息作為網(wǎng)店提供的一項信息服務(wù)，其描述質(zhì)量體現(xiàn)了網(wǎng)店的服務(wù)能力、誠信和善意，與網(wǎng)站信息質(zhì)量之于網(wǎng)站可信度類似[4]，描述質(zhì)量可作為網(wǎng)店可信度的重要外部信號線索。

據(jù)此，提出以下假設(shè)：

H4a：商品描述質(zhì)量感知正向影響網(wǎng)店感知信任；

H4b：商品描述質(zhì)量感知正向影響感知商品質(zhì)量。

4.感知信任、感知商品質(zhì)量及購買意向

信任作為一種社會現(xiàn)象，受到了很多學(xué)科的廣泛關(guān)注，它反映了一方對另一方的一種期望，即認為另一方不會利用己方的弱勢和依賴性采取機會主義行為，而會以可靠的、道德的、有益于社會的適當方式行事，履行其承諾[19]。本研究中的信任指消費者相信平臺網(wǎng)店誠實、可靠、善意的意愿，反映消費者相信網(wǎng)店履行承諾、不采取機會主義行為的程度。感知商品質(zhì)量指消費者對商品屬性優(yōu)秀或優(yōu)越性的評價。根據(jù)信息不對稱程度，商品屬性可區(qū)分為搜索屬性、體驗屬性、信任屬性三種[20]。其中，體驗屬性難以在線上購物之前辨識，而信任屬性即使購后也很難確認。顯然，消費者對某網(wǎng)店信任程度越高，就越認為該網(wǎng)店在銷售過程中會以符合社會道德的誠信的方式采取行動，從而會增加對從交易中獲得的商品體驗和信任屬性質(zhì)量的感知。相反，面對一個不被信任的零售網(wǎng)店，消費者容易產(chǎn)生懷疑，認為零售網(wǎng)店可能會為了促進銷售而在進行商品描述宣傳時虛夸商品質(zhì)量，無法履行對商品質(zhì)量的承諾。馬夫拉諾娃（Mavlanova T）等[21]發(fā)現(xiàn)，對電子商務(wù)網(wǎng)站的感知信任對感知商品質(zhì)量有積極影響。

在有交易風險的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，信任是影響消費者購買意向的重要決定因素。帕夫洛（Pavlou P A）[22]指出，對在線零售商的信任是對消費者形成購買意向最具影響力的預(yù)測因素。金（Kim H W）等[23]通過實證研究發(fā)現(xiàn)，感知信任對圖書網(wǎng)站潛在和重復(fù)消費者的購買意向均有顯著影響。洪（Hong I B）等[24]指出，對在線零售商的信任在績效風險對消費者購買意向的影響中起完全中介作用。

感知商品質(zhì)量同樣可能影響購買意向。根據(jù)理性行為理論，對某情景下目標對象的態(tài)度是影響行為意向的關(guān)鍵前因。感知商品質(zhì)量作為對商品態(tài)度的度量，可能會影響消費者對該商品的購買意向。在線零售環(huán)境下，有實證研究發(fā)現(xiàn)，感知商品質(zhì)量積極影響消費者使用網(wǎng)站購買產(chǎn)品的意向[5]。

綜上，在電商平臺環(huán)境下，提出以下假設(shè)：

H5：網(wǎng)店感知信任對感知商品質(zhì)量具有正向影響。

H6：網(wǎng)店感知信任對購買意向具有正向影響。

H7：感知商品質(zhì)量對消費者購買意向具有正向影響。

5.控制變量

個人信任傾向指一個人在不同情況下愿意依賴他人的心理傾向[25]，決定個人愿意接受他人所提供信息的程度。有研究建議，應(yīng)將信任傾向作為控制變量納入信任模型的實證研究[26]。因此，本研究以信任傾向作為控制變量，控制它對感知信任的影響。

本研究模型及假設(shè)具體參見圖1。

二、研究設(shè)計

（一）問卷設(shè)計

本研究將采用情景式問卷調(diào)查法進行模型和假設(shè)檢驗，該方法綜合實驗法和問卷調(diào)查法的優(yōu)點，讓受訪者在給定的決策情景下填答問卷，能夠克服傳統(tǒng)問卷調(diào)查法的局限，獲得更為有效的樣本數(shù)據(jù)。情景設(shè)計操縱了零售商實力及商品特征線索。

圖1 研究模型及假設(shè)

1.情景設(shè)計

考慮到采用真實企業(yè)作為研究對象很難克服消費者存在的偏見[27]，于是虛擬了一個網(wǎng)店（維柯旗艦店）作為決策情景。決策商品選擇掃地機器人，這主要基于三個方面的考慮：一是隨著互聯(lián)網(wǎng)向各行各業(yè)滲透，越來越多的人開始選擇和購買智能家具產(chǎn)品，包括掃地機器人在內(nèi)的智能家具網(wǎng)絡(luò)銷量逐年攀升；二是掃地機器人產(chǎn)品具有一定的復(fù)雜性，多數(shù)人不熟悉，購買過程中不確定性較大，消費者更傾向于利用各種網(wǎng)頁信息線索進行購買決策；三是有實證研究顯示，與掃地機器人類似的吸塵器屬于體驗品[28]。

為確保自變量有適當?shù)淖儺?，對網(wǎng)店服務(wù)能力、商品評論質(zhì)量、商品描述質(zhì)量三個變量分別按高低兩種水平創(chuàng)建八種具體購物情景。網(wǎng)店服務(wù)能力通過網(wǎng)店自媒體信息質(zhì)量、線下服務(wù)水平操縱，服務(wù)能力高則兩項均高，服務(wù)能力低則兩項均低；網(wǎng)店自媒體信息質(zhì)量通過自媒體信息相關(guān)性、多樣性、及時性、有用性操縱；線下服務(wù)水平通過線下服務(wù)標識操縱。高質(zhì)量的評論與產(chǎn)品相關(guān)，易于理解且具有說服力；低質(zhì)量的評論是情緒化的、主觀性的、空洞的。高質(zhì)量的描述規(guī)格參數(shù)全面，圖文并茂，易于閱讀，有多媒體展示；低質(zhì)量的描述不易于閱讀，主要是文字展示。所有情景信息均改編自真實的電商平臺，與研究目標無關(guān)的信息，如銷量、評價數(shù)量、店鋪信譽等均隱去。

2.構(gòu)念測量

在本研究的實證模型中，構(gòu)念的測量指標主要是參考之前提出的已經(jīng)驗證的量表，并結(jié)合本研究具體情景適當改編而成的。所有構(gòu)念均采用李克特（Likert）五級量表測量。經(jīng)過前測，得到構(gòu)念最終測量項及來源文獻。具體參見表1。

（二）數(shù)據(jù)收集和樣本

本研究的調(diào)查對象是具有在線購物經(jīng)驗的人群。為更好地接近調(diào)查目標，采用網(wǎng)絡(luò)調(diào)查法收集數(shù)據(jù)。2018年7月21日至2018年8月4日，經(jīng)過兩周的在線調(diào)查，最終獲得有效問卷254份，滿足結(jié)構(gòu)方程模型分析所需最低樣本量的要求[32]。樣本描述性統(tǒng)計分析結(jié)果顯示，八種情景問卷的樣本數(shù)均在27～36之間，分布較為均衡；男性和女性人數(shù)分別為81（31.9%）和173（68.1%），以女性居多；年齡主要集中在20～29歲（49.8%）和30～39歲（27.0%）；學(xué)歷以大專和大學(xué)本科為主（69.7%）；個人收入以1 000元以下（27.0%）和3 001～5 000元（22.8%）占比較高，其他收入水平人數(shù)分布較為均衡；具有兩年以上購物經(jīng)驗的樣本占比超過80%。與中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心發(fā)布的第41次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》關(guān)于網(wǎng)民特征的描述相比，樣本具有一定的代表性。

表1 測量指標、因子載荷、信度及效度

通過比較前一周和后一周的樣本數(shù)據(jù)，評估無反應(yīng)偏倚?？ǚ胶吐萏啬幔∕ann-Whitney）檢驗顯示，前后樣本群體的性別、年齡、學(xué)歷占比等人口統(tǒng)計特征與模型中的構(gòu)念均值沒有顯著差異，說明樣本數(shù)據(jù)不存在嚴重的響應(yīng)偏差問題。

鑒于本研究數(shù)據(jù)從單一來源同時收集而來，進一步檢驗共同方法偏差問題。首先，使用哈蒙（Harmon）的單因素方法[33]檢驗研究模型中的構(gòu)念。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，存在八個因子，且一個因子解釋的最大方差是34.49%，說明共同方法偏差的威脅處于可接受范圍。其次，參考梁（Liang H）等[34]的研究，將共同方法因子以及所有主要構(gòu)念的指標納入偏最小二乘法（PLS）模型，然后計算它們各自對每個指標方差的解釋程度。結(jié)果顯示，各指標由各實質(zhì)性構(gòu)念解釋的平均方差為0.78，由共同方法因子解釋的平均方差不足0.01，說明由共同方法因子解釋的平均方差占比非常小，此外大多數(shù)共同方法因子載荷數(shù)值非常?。ń^對值最大為0.12），且多數(shù)不顯著，說明樣本也不存在嚴重的共同方法偏差問題。

進一步檢驗情景控制變量操縱的有效性。以情景變量控制水平（高或低）作為自變量，以對應(yīng)的情景變量測量指標值的均值作為因變量，對網(wǎng)店自媒體信息質(zhì)量、網(wǎng)店線下服務(wù)水平、商品評論質(zhì)量、商品描述質(zhì)量做方差分析。結(jié)果顯示，情景變量高低不同水平間的差異均在p＜0.001的水平上顯著，說明操縱有效。

三、模型分析

本研究模型構(gòu)念多達九種，較為復(fù)雜，其中有些構(gòu)念假設(shè)屬于探索性研究。進行柯爾莫哥洛夫—斯米爾諾夫（Kolmogorov-Smirnov）檢驗發(fā)現(xiàn)，各構(gòu)念測量指標不符合正態(tài)分布，同時也需要處理控制變量，因而選擇偏最小二乘結(jié)構(gòu)方程模型（PLS-SEM）分析方法。

（一）測量模型分析

利用SmartPLS3.0軟件對測量模型信度、構(gòu)念效度（包括收斂效度和區(qū)別效度）進行驗證。結(jié)果參見表2。所有構(gòu)念的克隆巴哈α系數(shù)（Cronbach′s α）變化范圍在0.84～0.92，組合信度CR值的變化范圍在0.89～0.95，均高于0.7的閾值，說明測量模型具有良好的內(nèi)部一致性信度。構(gòu)念平均方差萃取值（AVE）的范圍為0.67～0.87，高于0.5的閾值，所有測量指標因子載荷的變化范圍是0.766～0.945，均大于0.6的閾值，且在p＜0.001的水平上顯著，說明測量模型也具有良好的收斂效度。構(gòu)念相關(guān)系數(shù)最大值為0.69，小于任何一個構(gòu)念平均方差萃取值的平方根，所有指標因子載荷均大于其在其他構(gòu)念上的交叉載荷，異質(zhì)性—同質(zhì)性相關(guān)比率（HTMT）最高為0.774，均低于0.90的閾值，說明本研究測量模型具有顯著的區(qū)別效度。

（二）結(jié)構(gòu)模型檢驗

1.模型效度檢驗

結(jié)構(gòu)模型效度評估的主要標準是決定系數(shù)（R2）和預(yù)測相關(guān)性（Q2）。其中，R2表示每個內(nèi)生潛變量的被解釋方差，其值達到0.33，說明解釋能力達到中等水平，0.67代表解釋能力強；Q2用于檢驗?zāi)Ｐ偷念A(yù)測相關(guān)性，一般情況下模型內(nèi)生構(gòu)念Q2大于0說明模型有預(yù)測相關(guān)性。

利用SmartPLS3.0軟件進行分析，感知商品質(zhì)量、購買意向、感知信任三個構(gòu)念的R2分別為0.472、0.615和0.481，均大于0.33，說明模型整體具有中等以上的解釋水平；感知商品質(zhì)量、購買意向、感知信任三個構(gòu)念的Q2分別為0.364、0.456和0.378，均大于0，說明模型具有預(yù)測相關(guān)性。

2.假設(shè)檢驗

利用SmartPLS3.0軟件的拔靴法（Bootstrapping）計算模型路徑系數(shù)的顯著性，設(shè)置重復(fù)抽樣次數(shù)為5 000次。結(jié)果參見表2。由表2可知，本研究共有11條直接影響效應(yīng)假設(shè)，其中2條未通過檢驗，9條通過檢驗?？刂谱兞坑绊戯@著。

四、結(jié)論與啟示

（一）討論與結(jié)論

本研究以掃地機器人商品的選購為決策情景，采用情景式問卷調(diào)查法，實證分析電商平臺零售商層面和商品層面系統(tǒng)式信息線索在信任和商品質(zhì)量感知中介下對消費者購買意向的影響，得出以下結(jié)論：

1.電商平臺背景下，網(wǎng)店自媒體信息質(zhì)量及線下服務(wù)水平通過感知網(wǎng)店信任對消費者購買意向產(chǎn)生影響。

表2 路徑檢驗結(jié)果

亞達夫（Yadav M）等[35]發(fā)現(xiàn)，電子商務(wù)網(wǎng)站的社交媒體營銷活動感知可顯著提升消費者購買意向。張（Chong A Y L）等[36]研究指出，淘寶網(wǎng)社交媒體技術(shù)（在線評論和即時通信）的有效使用可增加消費者對網(wǎng)店的信任。金（Kim E）等[37]研究發(fā)現(xiàn)，在線購物過程中風險感知高的消費者更傾向于使用線下店內(nèi)取貨服務(wù)。本研究進一步揭示網(wǎng)店自媒體技術(shù)和線下服務(wù)對消費者購物意向的影響機制，并在新的情景下拓展上述研究結(jié)論，為當前電商平臺融合社交媒體與線下服務(wù)的實踐提供實證依據(jù)。

然而，網(wǎng)店自媒體信息質(zhì)量及線下服務(wù)水平對感知商品質(zhì)量的影響不顯著。其原因可能在于，它們與商品描述和評論信號線索相比，屬于弱的商品質(zhì)量信號，致使影響減弱。這是因為，根據(jù)信號理論的研究，在多個信號同時存在的情況下，強信號會削弱其他信號的作用。比如，有研究發(fā)現(xiàn)，當存在大量的直接商品信息時，價格對感知質(zhì)量的影響會減弱[38]。

2.商品描述質(zhì)量、評論質(zhì)量不僅通過感知商品質(zhì)量還通過感知網(wǎng)店信任影響消費者購買意向

商品質(zhì)量評價是在線購物決策的一項主要任務(wù)。威爾斯等[5]基于信號理論，建立了網(wǎng)站質(zhì)量外部線索通過影響感知商品質(zhì)量進而影響消費者購買意向的研究模型。本研究從網(wǎng)站質(zhì)量的具體維度和信任理論視角出發(fā)，對該模型進行拓展，識別出商品描述質(zhì)量和評論質(zhì)量兩種重要的網(wǎng)店質(zhì)量線索，指出網(wǎng)店信任和商品質(zhì)量感知是網(wǎng)店質(zhì)量線索影響消費者購物決策的重要中介因素。

3.感知網(wǎng)店信任和感知商品質(zhì)量是影響消費者購物決策的前因變量，且感知信任的影響更大

這說明，在電商平臺交易環(huán)境下，盡管平臺通過交易規(guī)則、服務(wù)保證、商家資質(zhì)認證等措施降低了交易的風險，但商品質(zhì)量等交易不確定因素依然難以規(guī)避。比如，網(wǎng)經(jīng)社電子商務(wù)研究中心發(fā)布的電子商務(wù)用戶體驗與投訴監(jiān)測報告顯示，商品質(zhì)量問題一直是2019年前三季度投訴的熱點問題。信任作為處理在線環(huán)境不確定性和風險的關(guān)鍵策略，對電商平臺消費者購買意向具有重要影響。

（二）管理啟示

在購買類似掃地機器人等的高風險商品時，電商平臺消費者會綜合網(wǎng)店自媒體信息質(zhì)量、線下服務(wù)水平、商品描述及評論質(zhì)量等多種系統(tǒng)式線索來感知網(wǎng)店可信度和商品質(zhì)量，進而形成購買決策。因而，為提高流量轉(zhuǎn)化率，電商平臺和網(wǎng)店可從商家層面的自媒體信息服務(wù)質(zhì)量、線下門店服務(wù)水平，商品層面的評論與描述信息質(zhì)量入手，提高消費者對網(wǎng)店的信任程度，形成對商品的積極評價。

對電商平臺而言，應(yīng)注意開發(fā)并完善社交、線上線下互動、商品評論及商品描述服務(wù)功能，為網(wǎng)店信任及質(zhì)量信號的傳遞和消費者感知提供便利。比如，完善網(wǎng)店自媒體功能，使消費者不僅可對網(wǎng)店發(fā)布的內(nèi)容進行點贊、回復(fù)，還可自主發(fā)布品牌及商品體驗信息；提供線下門店管理服務(wù)，以便網(wǎng)店整合線上線下產(chǎn)品、庫存、價格、促銷、交易、評論等信息，提供信息查詢、客戶服務(wù)、支付、訂單履行等交互服務(wù)；引入多維、虛擬現(xiàn)實等新興商品展示和體驗技術(shù)，豐富網(wǎng)店商品描述媒介；允許消費者票選高質(zhì)量評論并予以優(yōu)先展示，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)提高對刷單、虛假評論、虛假廣告等行為的甄別能力，加大對相應(yīng)違規(guī)行為的處罰力度，提高電商平臺信息質(zhì)量。

對零售網(wǎng)店而言，應(yīng)注意結(jié)合商品自身特征、營銷目標和自身條件，積極應(yīng)用平臺提供的社交媒體、線下服務(wù)、商品描述及評論功能，增加消費者對網(wǎng)店的信任和對商品質(zhì)量的感知。比如，可采用對話、講故事、顧客互動參與、擬人化等形式加強與消費者的交流溝通和互動，提高社交媒體信息的多樣性、時效性以及對消費者的有用性；整合線上線下促銷、產(chǎn)品與價格、交易及客戶服務(wù)等信息，通過便捷化、個性化服務(wù)提高網(wǎng)店線上線下綜合服務(wù)能力；在信息溝通中發(fā)揮視頻、圖像、文字等媒介獨特的優(yōu)勢，全面、生動、客觀地展示商品屬性和特征，以便消費者感知商品質(zhì)量屬性特征與自身需求的契合度；在商品評論管理時不僅要努力獲得積極評論，還要鼓勵消費者進行能夠反映商品具體屬性特征的高質(zhì)量評論，可通過定期識別最佳商品評論并與消費者共享，幫助他們生成質(zhì)量更高的評論，同時注意對最佳評論的發(fā)布者給予適當獎勵。

（三）研究不足與展望

首先，根據(jù)研究目標，本研究僅選擇了一種決策風險較大的體驗品掃地機器人，并以此構(gòu)造購買決策情景，沒有考慮涉及其他類別商品的情景，未來可考慮涉及其他類別商品的情景，以提高研究結(jié)論的普適性；其次，本研究只考慮了正面評論質(zhì)量的影響，實際上，與正面評論相比，消費者可能更重視負面評論，未來研究可進一步探索負面評論質(zhì)量對消費者購物決策的影響；最后，本研究主要探討了零售商和商品層面系統(tǒng)式信息線索對消費者購物決策的獨立影響，不同線索之間可能存在交互影響，未來可對此做進一步探索。