劉文鑫 李振飛

摘 要：本文使用Logit模型分析商品在線評論對網(wǎng)購時沖動消費的影響，包括評論的類型、數(shù)量等因素，同時加入“每月平均網(wǎng)購花費”這一變量消除由缺省變量造成的內(nèi)生性問題，并考慮“評論是否影響消費決策”這一變量的調(diào)節(jié)作用。實證結(jié)果表明，對于認(rèn)為在線評論會影響消費決策的人群，更有可能產(chǎn)生沖動消費，并且對好評和差評的敏感程度都顯著影響其沖動消費行為，敏感程度越高，沖動消費的概率越高。

關(guān)鍵詞：商品評論，沖動消費，Logit模型

一、引言

近年來，手機購物軟件的興起，為消費者提供了更廣泛的商品來源，降低了獲取商品信息的成本，使得消費者可以隨時隨地瀏覽、購買商品，這就可能會增加消費者沖動消費的概率。無論是傳統(tǒng)的線下消費還是線上消費，沖動消費行為都是普遍存在的。

早期研究將沖動消費定義為“非計劃性購買”，Park（1989）在研究沖動性購買時借鑒了Dupont公司對沖動性購買的定義，即消費者完成一次購物活動之后，實際購買的商品比事前計劃多出來的部分就是沖動性購買的商品。Rook（1987）認(rèn)為沖動性購買并不等同于非計劃性購買，他將沖動性購買定義為：消費者受到某種刺激即刻產(chǎn)生的，并會持續(xù)較長時間的強烈的購買欲望，這是一種復(fù)雜的心理情緒，可能會導(dǎo)致欲望與理性之間的沖突，當(dāng)欲望越強烈，沖動性購買的可能性越高。綜合前人觀點，本文將沖動性購買定義為非計劃的、未仔細(xì)考慮的、突發(fā)的購買行為，同時會使消費者產(chǎn)生心理沖突。

商品在線評論指的是消費者購買商品后在相應(yīng)電商平臺做出的對商品的評價，用以表達(dá)使用感受，屬于網(wǎng)絡(luò)口碑的一種形式。研究表明，無論是線上還是線下，消費者普遍認(rèn)為口碑比普通的商家廣告等更可信，而且由于網(wǎng)絡(luò)口碑的傳播途徑多、獲取成本低，對消費者的購買決策有更為顯著的影響。在線評論作為網(wǎng)絡(luò)口碑中的重要形式，同樣對消費者的網(wǎng)購態(tài)度有著顯著影響，主要是由于在線評論為消費者提供了額外的商品信息，從而對消費者的沖動購買具有一定的影響。張敏（2015）通過準(zhǔn)實驗的方法研究了評論的數(shù)量、類型對網(wǎng)購沖動消費的影響，結(jié)果表明評論的數(shù)量越多，越傾向于主觀類型的評論，越能促進(jìn)實驗者的沖動購買動機，但其實驗中只采用了好評，沒有考慮差評對結(jié)果的影響，本文在此基礎(chǔ)上加入了消費者對在線評論的感知有用性，對好、差評的敏感程度，對評論數(shù)量、質(zhì)量的在意程度等因素，使用Logit模型對問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

二、理論分析及問卷介紹

1.理論分析

在線評論的存在使得消費者能夠獲取其他消費者使用該商品的感受，得到額外的商品信息。如果消費者認(rèn)為商品評論是有用的，那他就容易受到評論信息的影響，違背理性購買的原則，從而增加沖動消費的概率，所以對評論的感知有用性可能會影響到消費者沖動購買行為。

由于網(wǎng)絡(luò)購物使消費者無法實際接觸到商品，潛在購買風(fēng)險可能會阻止消費者的沖動購買行為，而在線評論的存在降低了網(wǎng)絡(luò)購物的風(fēng)險，從而使沖動意識有更大的概率轉(zhuǎn)化為實際的沖動購買。金立印（2007）利用實驗的方法分析了正面評論與負(fù)面評論對消費者購買決策的影響，結(jié)果表明負(fù)面評論的影響更為顯著?？梢娫u論所傳達(dá)的正負(fù)面信息對消費者的購買抉擇有著顯著影響。

普通文字評論可能對消費者來說辨識度不高，信息量小，而帶有圖片或視頻的評論，能傳遞出更完整的信息，侯月紅（2019）認(rèn)為高質(zhì)量的圖文型評論，可以為消費者提供有用的信息，能使消費者產(chǎn)生積極的購買情緒，從而影響消費者的網(wǎng)購意愿。可見圖文型評論會對消費者的購買意愿產(chǎn)生影響。

可能存在的內(nèi)生性問題。Parboteeah（2009）的研究表明消費者在線上消費比線下更有可能發(fā)生沖動購買行為，這表明偏好網(wǎng)購的消費者更容易發(fā)生沖動消費，所以為了潛在的內(nèi)生性問題，本文加入每月平均網(wǎng)購花費這一變量，控制網(wǎng)購偏好這一內(nèi)生因素。

2.問卷介紹

問卷主體包括三個部分：個人信息調(diào)查、沖動性消費特質(zhì)度量、對在線評論敏感性的評價。個人信息部分包括年齡、性別、上月網(wǎng)購時是否有過沖動消費、每月網(wǎng)購花費等變量。沖動性消費特質(zhì)的度量，參考由景奉杰（2005）開發(fā)量表。

本問卷調(diào)查樣本容量為150份，得到有效問卷105份，樣本主要是20歲-30歲的在校大學(xué)生及部分工作人群，是具有代表性的網(wǎng)購群體。選項采用李克特5級量表，得分從1分-5分為五級，得分越高表示對該選項越認(rèn)同。對沖動消費的定義是將所有問題得分相加，13分及以上定義為高沖動消費特質(zhì)，賦值為1，低于13分的定義為低沖動消費特質(zhì)，賦值為0。結(jié)合個人特質(zhì)部分的“上月是否有沖動消費”的虛擬變量，兩變量相乘作為因變量“網(wǎng)購沖動消費”，即有沖動消費特質(zhì)且有過沖動消費的樣本賦值為1，其余情況均為0。

三、模型建立與評價

1.模型建立

由于被解釋變量沖動消費為二元虛擬變量，所以采用Logit模型進(jìn)行回歸分析，其中累積分布函數(shù)■服從邏輯分布，具體形式為：

使用Stata進(jìn)行回歸分析，其中模型（1）是不包括交互項的回歸方程，模型（2）、（3）、（4）是分別包含評論是否影響決策與好評、差評、圖片評論交互項的回歸方程，回歸結(jié)果如表3所示。

2.結(jié)果分析

在未加入交互項的模型（1）中各主要變量均不顯著，但是作為控制變量的每月網(wǎng)購花費在四個模型中均在1%的顯著水平下顯著為正，說明每月網(wǎng)購花費越多，沖動型消費的可能性越大，即偏好網(wǎng)購的消費者更有可能發(fā)生沖動消費。

在模型（2）中，調(diào)節(jié)變量“評論是否影響消費決策”的系數(shù)顯著為正，說明認(rèn)為評論會影響消費決策的人，沖動消費的概率會增加;調(diào)節(jié)變量與“對好評的敏感程度”的交互項的系數(shù)為正，結(jié)合表4的邊際效應(yīng)-0.325+0.340>0，說明認(rèn)為評論會影響消費決策的人，對好評的敏感程度越高，越容易產(chǎn)生沖動消費，可能的原因是高沖動消費特質(zhì)的人更容易被好評中的信息所煽動，進(jìn)而增加沖動購買的可能性。

在模型（3）中，調(diào)節(jié)變量的系數(shù)為正，對差評的敏感程度系數(shù)為負(fù)，交互項系數(shù)為正，且均顯著，說明認(rèn)為評論不影響購物決策的人對差評的敏感程度會降低其沖動消費的可能性，但是認(rèn)為評論會影響消費決策的人，對差評的敏感程度會提高沖動消費的可能性。理論分析部分認(rèn)為差評會使消費者產(chǎn)生消極情緒，進(jìn)而降低沖動購買的可能，但實證結(jié)果顯示認(rèn)為評論會影響消費決策的高沖動消費特質(zhì)的人對差評的敏感程度也越高。

圖片評論在沒有其交互項的模型中，能夠在10%-11%的水平下顯著為正，說明對圖片評論敏感的人更加容易沖動消費，因為帶有圖片的評論能給消費者提供多一個維度的信息，更能引起注意。但在包含交互項的模型（4）中系數(shù)并不顯著，說明調(diào)節(jié)變量對圖片評論的調(diào)節(jié)作用不成立。

另外評論數(shù)量在各個模型都不顯著，說明評論數(shù)量對沖動消費的影響在本實證研究中并不成立，可能的原因是當(dāng)下消費者面對海量的評論信息，評論的質(zhì)量良莠不齊，導(dǎo)致評論的數(shù)量并不能說明問題，從而使得消費者對評論數(shù)量的反應(yīng)程度降低。

四、結(jié)論

本文使用Logit模型研究了在線評論對網(wǎng)購時沖動消費的影響，實證結(jié)果表明，認(rèn)為評論會影響消費決策的人群，更有可能產(chǎn)生沖動消費，并且認(rèn)為評論會影響消費決策的人，對好評和差評的敏感程度都顯著影響其沖動消費行為，對好評和差評的敏感程度越高，其產(chǎn)生沖動消費的可能性就越高。圖片評論對沖動消費有正向影響，但影響程度較弱，另外評論數(shù)量的影響在本研究中并不顯著。本文在前人研究的基礎(chǔ)上更為細(xì)致地分析了在線評論對網(wǎng)購時沖動消費的影響，并考慮了評論是否影響消費決策這一變量的調(diào)節(jié)作用，補充了現(xiàn)有文獻(xiàn)的不足，但本文僅考慮了在線評論對網(wǎng)購沖動消費的影響，并未考慮其他形式的網(wǎng)絡(luò)口碑的影響，仍需后續(xù)研究。

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