摘要：[目的/意義]在線評論是消費(fèi)者決策的重要參考依據(jù)，不僅可以提高產(chǎn)品的銷售量，而且可以降低退貨率。探索在線評論和消費(fèi)者退貨意向之間的關(guān)系，有助于進(jìn)一步挖掘在線評論的價值。[方法/過程]本研究運(yùn)用SOR（刺激-機(jī)體-反應(yīng)）和認(rèn)知失調(diào)理論，構(gòu)建消費(fèi)者退貨意向的概念模型。采用結(jié)構(gòu)方程和Bootstrap中介檢驗以及調(diào)節(jié)檢驗，探討在線評論對消費(fèi)者退貨意向的作用機(jī)制，并檢驗認(rèn)知失調(diào)的多重中介作用及產(chǎn)品涉入度的調(diào)節(jié)效應(yīng)。[結(jié)果/結(jié)論]研究表明：較少的、低質(zhì)量或低可信的在線評論通過產(chǎn)品失調(diào)和情緒失調(diào)正向影響退貨意向，且情緒失調(diào)的中介效應(yīng)大于產(chǎn)品失調(diào)的中介效應(yīng)，產(chǎn)品失調(diào)和情緒失調(diào)的總中介效應(yīng)大于在線評論對退貨意向的直接效應(yīng)，而產(chǎn)品涉入度對中介路徑?jīng)]有顯著的調(diào)節(jié)作用。

關(guān)鍵詞：在線評論? SOR模型? 認(rèn)知失調(diào)? 退貨意向? 產(chǎn)品涉入度

分類號：G203; F713.36

DOI：10.13266/j.issn.2095-5472.2021.003

引用格式：魏娟. 在線評論與消費(fèi)者退貨意向：認(rèn)知失調(diào)的多重中介效應(yīng)分析[J/OL]. 知識管理論壇， 2021， 6（1）： 24-36[引用日期]. http：//www.kmf.ac.cn/p/237/.

1? 引言

近年來，在線銷售得到了長足的發(fā)展。2019年11月11日阿里巴巴集團(tuán)平臺交易額達(dá)到了2 864億元，相比去年同期的2 135億元，同比增長了25.7%;美國2019年感恩節(jié)期間在線銷售也刷新了記錄，在線銷售額達(dá)74億美元，同比增長了19.6%。然而在線銷售在繁榮的背后卻存在較高的退貨率，尤其在沖動消費(fèi)、從眾消費(fèi)、七天無理由退貨的情境下，消費(fèi)者更容易產(chǎn)生退貨意向。原本較低的在線價格加上退貨處理成本，大幅降低了在線零售的邊際利潤。探究消費(fèi)者的退貨意向和原因，降低退貨率成為企業(yè)和學(xué)者共同關(guān)注的現(xiàn)實問題。

D. H. Lee[1]采用調(diào)查的方法探索顧客退貨的誘因和動機(jī)，主要包括產(chǎn)品缺陷、產(chǎn)品損壞、投遞錯誤、購后后悔、不滿意、外部信息線索等，前5項動機(jī)已經(jīng)引起學(xué)者的關(guān)注。相比于以往的調(diào)查，D. H. Lee [1]提出的外部信息線索是新的退貨動機(jī)，消費(fèi)者可以從在線評論中獲取消費(fèi)決策所需的外部信息。如果消費(fèi)者瀏覽在線評論后發(fā)現(xiàn)，相比于已經(jīng)購買的產(chǎn)品，其他零售商提供的產(chǎn)品價格更低或者更符合自己的需求，消費(fèi)者容易產(chǎn)生購后失調(diào)，引起焦慮和不確定性，進(jìn)而選擇退貨來緩解不適的心理狀態(tài)。

在線評論是消費(fèi)者產(chǎn)生購買行為后發(fā)表的有關(guān)產(chǎn)品或服務(wù)信息，包括使用經(jīng)驗、產(chǎn)品評價和購買意見等。這種信息能夠消除消費(fèi)者購買的不確定性、增強(qiáng)對產(chǎn)品的信任，已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)時代消費(fèi)者購買決策的重要信息來源，影響消費(fèi)者決策過程的各個環(huán)節(jié)。然而，目前大多數(shù)研究集中于在線評論對銷售[2-3]和消費(fèi)者購買決策的影響[4-5]。很少提及在線評論與消費(fèi)者退貨之間的關(guān)系。PETCO是一家私營專業(yè)的高端寵物零售商，該公司調(diào)查表明，在線評論可以有效地降低退貨率，有評論的產(chǎn)品退貨率比沒有評論的產(chǎn)品低20.4%[6]，因此，PETCO鼓勵消費(fèi)者在網(wǎng)站上進(jìn)行評分和撰寫評論。N. Sahoo等[6]使用北美一家零售商的交易數(shù)據(jù)驗證了對于理性且風(fēng)險規(guī)避型的消費(fèi)者，高評分、高評論數(shù)、高有用性投票比可以降低退貨率。然而，在線評論如何影響消費(fèi)者退貨意向，尚缺乏深入分析。

因此，本文在已有研究的基礎(chǔ)上，借鑒認(rèn)知主義學(xué)習(xí)理論SOR模型和認(rèn)知失調(diào)理論，構(gòu)建在線評論對消費(fèi)者退貨意向的概念模型，采用問卷調(diào)查收集數(shù)據(jù)，探究在線評論經(jīng)過認(rèn)知失調(diào)影響退貨意向的內(nèi)在機(jī)制。

2? 理論基礎(chǔ)

2.1? SOR（刺激-機(jī)體-反應(yīng)）模型

消費(fèi)者行為通常會受到外界環(huán)境刺激的影響[7]，A. Mehrabian和J. A. Russell[8]研究環(huán)境心理學(xué)提出了SOR（Stimulus-Organism-Response，刺激-機(jī)體-反應(yīng)）模型，環(huán)境刺激（environmental stimuli）會引起消費(fèi)者的情緒反應(yīng)（emotional reaction），進(jìn)而促使消費(fèi)者做出接近或逃避（approach or avoidance）的行為反應(yīng)。刺激是外在因素，由物理環(huán)境要素構(gòu)成;機(jī)體指個體的內(nèi)在處理，是消費(fèi)者將刺激轉(zhuǎn)變成有用信息并影響其行為的處理過程，在刺激和行為反應(yīng)之間起中介作用，即刺激結(jié)果由消費(fèi)者的情緒狀態(tài)決定，該模型在營銷和服務(wù)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

刺激變量多指在購物情景中的環(huán)境因素。S. A. Eroglu等[9]將SOR模型引入網(wǎng)絡(luò)購買情景中，網(wǎng)店環(huán)境分為：高任務(wù)相關(guān)和低任務(wù)相關(guān)，并考慮消費(fèi)者個性特征的調(diào)節(jié)作用;D. C. L. Thang 等[10]將店面環(huán)境細(xì)分為：促銷、店面形象、店內(nèi)服務(wù)、易獲取性、推廣、聲譽(yù)、設(shè)施和歷史交易服務(wù)，前6個因素均對消費(fèi)者的店面選擇偏好有顯著影響;H. Y. Hsu等[11]將網(wǎng)站質(zhì)量看成一種環(huán)境刺激，網(wǎng)站質(zhì)量細(xì)分為：信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量;J. Y. Kim 等[12]認(rèn)為環(huán)境刺激除了網(wǎng)站質(zhì)量，還應(yīng)考慮網(wǎng)站聲譽(yù)。

機(jī)體變量起中介作用，由感覺、知覺、心理和思考4個要素構(gòu)成，因此，情緒狀態(tài)概念化為機(jī)體。情緒狀態(tài)分為愉悅、喚起和支配，支配在預(yù)測消費(fèi)者行為方面的作用比其他兩種情緒小[13]。此外，很多學(xué)者提出認(rèn)知在刺激和消費(fèi)行為之間也起中介作用，認(rèn)知和情緒一起作用于消費(fèi)者決策。網(wǎng)絡(luò)購物環(huán)境下，認(rèn)知描述消費(fèi)者內(nèi)在心智過程，包括態(tài)度、信念、理解、記憶和知識，高任務(wù)相關(guān)環(huán)境通過認(rèn)知影響消費(fèi)者行為、低任務(wù)相關(guān)環(huán)境通過情緒作用于消費(fèi)者決策[14]。

反應(yīng)變量是由刺激引發(fā)的結(jié)果，包括接近或逃避。接近行為指消費(fèi)者想在環(huán)境中停留、探索、互動及認(rèn)同;而逃避行為則相反，產(chǎn)生不滿、焦慮、無聊及暴躁，并希望盡早離開該環(huán)境?，F(xiàn)有的反應(yīng)變量多選擇接近行為：滿意度、忠誠度、逗留時間、購買數(shù)量、購買意向等。

2.2? 認(rèn)知失調(diào)理論

認(rèn)知失調(diào)是一種心理現(xiàn)象，L. Festinger發(fā)展了該理論，人們通常傾向維持態(tài)度和認(rèn)知系統(tǒng)的一致性[15]。當(dāng)態(tài)度和行為不一致時，便會產(chǎn)生失調(diào)的感覺，失調(diào)令人感到不愉快，易產(chǎn)生心理緊張。人們試圖減少這種緊張，讓其恢復(fù)到一致或協(xié)調(diào)的狀態(tài)。機(jī)會成本和決策的不確定性使消費(fèi)者產(chǎn)生失調(diào)，進(jìn)而重新思考做出的決策是否正確[16]。認(rèn)知失調(diào)在提出后的十多年被廣泛地用于消費(fèi)者行為分析，但隨著滿意度和忠誠度理論的發(fā)展，學(xué)者對認(rèn)知失調(diào)的研究興趣所有下降。20世紀(jì)90年代該理論開始復(fù)蘇，其對客戶行為具有很強(qiáng)的解釋力，在營銷領(lǐng)域的地位不容忽視。起初，認(rèn)知失調(diào)理論僅用于解釋消費(fèi)者購后行為，實際上，該理論影響購買決策的全過程，包括購買前、決策中和購買后[17]。購前階段，消費(fèi)者需要從相互替代的產(chǎn)品中選擇一個，并權(quán)衡是否購買，購前沖突發(fā)生[18];購買過程中，消費(fèi)者對比未被選擇產(chǎn)品的優(yōu)勢和選中產(chǎn)品的劣勢，易引起心理緊張;購后階段，消費(fèi)者思考自己的決策是否最佳，產(chǎn)生購后失調(diào)。

3? 概念模型及研究假設(shè)

3.1? 概念模型

在線評論是消費(fèi)者依據(jù)自身體驗，發(fā)表產(chǎn)品或服務(wù)的正面或負(fù)面觀點(diǎn)，與專家評論和企業(yè)信息相比，在線評論更可信。因此，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下消費(fèi)者在決策過程中比以往任何時候都更加依賴在線評論。已有研究表明，在線評論數(shù)量對銷售存在正向影響，有推薦系統(tǒng)的產(chǎn)品銷量是不提供推薦系統(tǒng)的2倍[19]，在線評論顯著影響圖書銷量和消費(fèi)者購買意愿，評論數(shù)量被認(rèn)為是產(chǎn)品流行和價值的衡量標(biāo)準(zhǔn)。評論數(shù)量越多，潛在消費(fèi)者了解該產(chǎn)品的可能性就越高，該產(chǎn)品就越有可能受到更多的關(guān)注，數(shù)量起到了“知曉效應(yīng)”;評論內(nèi)容反映了評論的質(zhì)量和可信度，高質(zhì)量的正向評論勸服消費(fèi)者購買該產(chǎn)品、負(fù)向評論促使消費(fèi)者放棄該產(chǎn)品，評論內(nèi)容起到了“勸服效應(yīng)”。鄭小平[20]證實了在線評論內(nèi)容的質(zhì)量、評論者的可信度、評論的時效性以及評論數(shù)量對消費(fèi)者購買決策的影響。本研究選擇評論數(shù)量、評論質(zhì)量和評論可信度三個變量作為在線評論的表征因素，將情緒失調(diào)和產(chǎn)品失調(diào)作為引發(fā)消費(fèi)者產(chǎn)生失調(diào)狀態(tài)，欲通過退貨或其他決策來降低失調(diào)的心理因素，產(chǎn)品涉入度作為調(diào)節(jié)變量，構(gòu)建概念模型，探討在線評論對消費(fèi)退貨意向的影響路徑及程度，如圖1所示：

3.2? 研究假設(shè)

在線評論數(shù)量越多，產(chǎn)品特征描述越詳細(xì)、越全面，消費(fèi)者從中獲取與產(chǎn)品相關(guān)的有用信息的可能性就越大[21]。在線評論的內(nèi)容并不重要，重要的是顧客所發(fā)表評論的數(shù)量，較多的評論可以增加銷量，而較少的評論不會增加銷售。評論數(shù)量還可以增加客戶信任[22]。根據(jù)信號理論，評論數(shù)量作為外部線索，能夠降低消費(fèi)者質(zhì)量感知的不確定性，從而降低感知風(fēng)險和購后后悔，失調(diào)的可能性就越低。因此，提出假設(shè)：

H1：數(shù)量少的在線評論正向影響消費(fèi)者退貨意向。

在線評論的影響力存在差異。高質(zhì)量的評論詳細(xì)、準(zhǔn)確地介紹產(chǎn)品功能或使用經(jīng)驗，能更好地增強(qiáng)顧客購買意愿[23];而低質(zhì)量的評論只反映評論者的主觀感受或者只進(jìn)行簡單推薦且無屬性描述的評論，此類評論很難降低消費(fèi)者不確定性感知。在線評論的感知有用性越高，消費(fèi)者越愿意采納[24]，高質(zhì)量的評論更具有說服力[25]。從信息理論視角，在線評論是產(chǎn)品質(zhì)量和消費(fèi)者適合度的重要標(biāo)識（在線評論是否能真正反映產(chǎn)品質(zhì)量存在分歧，這里假定在線評論能夠體現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量的好壞），消費(fèi)者從高質(zhì)量評論中能夠獲取更多有用的客觀事實性信息[26]，進(jìn)而判斷是否符合自己的購買預(yù)期。評論效用每增加10%，退貨率降低2%[27]。因此，提出假設(shè)：

H2：低質(zhì)量的在線評論正向影響產(chǎn)品失調(diào)。

在線評論的說服效應(yīng)不僅體現(xiàn)在評論信息的準(zhǔn)確性，評論來源更重要。來源可信度是說服受眾的先決條件，可信度高的口碑更具有說服力。如果在線評論不是消費(fèi)者的經(jīng)驗或推薦，而僅代表評論者的個人偏見，不能真實地反映產(chǎn)品質(zhì)量，其可信度會下降。消費(fèi)者感知信息的可信度不高，也會弱化在線評論的說服效應(yīng)。在線評論的可信度決定消費(fèi)者信息采納和學(xué)習(xí)效果，進(jìn)而影響購買意愿[20，28]。在線評論可信度越低，消費(fèi)者越難感知產(chǎn)品的真實質(zhì)量，感知風(fēng)險和購買不確定性隨之增加，從而引發(fā)焦慮、不安等情緒狀態(tài)。因此，提出假設(shè)：

H3：可信度較低的在線評論正向影響情緒失調(diào)。

J. C. Sweeney等[18]在總結(jié)前人經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，提出了購后認(rèn)知失調(diào)的三個維度（一個情緒維度和兩個認(rèn)知維度）：情緒反應(yīng)、選擇智慧和交易疑慮。其中，情緒反應(yīng)指在完成購買后，消費(fèi)者心理上不舒服的狀態(tài);選擇智慧指購買后，消費(fèi)者質(zhì)疑自己是否需要該產(chǎn)品或做了最佳的選擇;交易疑慮指購買后，消費(fèi)者質(zhì)疑自己是否受到營銷方式的影響左右自己的信念。交易疑慮對購后失調(diào)影響不顯著，因此，本研究選擇前兩個維度來測量購后認(rèn)知失調(diào)。當(dāng)消費(fèi)者處于高感知風(fēng)險或替代產(chǎn)品更符合自己的需求時，就會產(chǎn)生失望、悲傷甚至后悔等情緒。根據(jù)評價理論，認(rèn)知引發(fā)情緒，R. S. Lazarus [29]進(jìn)一步證實了認(rèn)知評估是情緒形成的充分和必要條件。評價理論認(rèn)為情緒反應(yīng)不依賴于事件或刺激本身，而是由個體需求和處理能力決定，從而解釋不同個體對同一事件或相同個體經(jīng)歷不同事件后都會產(chǎn)生不同的情緒。J. C. Chebat等[30]比較了“環(huán)境—情緒—認(rèn)知—消費(fèi)”和“環(huán)境—認(rèn)知—情緒—消費(fèi)”兩種模型的作用結(jié)果，認(rèn)為后者擬合度更好，驗證了情緒的認(rèn)知理論。

T. L. Powers等[31]將跟產(chǎn)品有關(guān)的失調(diào)稱為產(chǎn)品失調(diào)，產(chǎn)品失調(diào)是由購買后的感知績效引起的，是當(dāng)消費(fèi)者對購買產(chǎn)品的認(rèn)知評價與預(yù)期存在差異時產(chǎn)生的結(jié)果;情緒是認(rèn)知評價的結(jié)果。因此，提出假設(shè)：

H4：產(chǎn)品失調(diào)正向影響情緒失調(diào)。

研究表明，認(rèn)知失調(diào)是消費(fèi)者退貨的初始動機(jī)[22]。購后階段，消費(fèi)者對比已經(jīng)購買的產(chǎn)品和未被選擇的替代產(chǎn)品，如果比較結(jié)果不滿意，容易產(chǎn)生情緒上的不舒適[32]，消費(fèi)者會試圖減輕這種狀態(tài);此外，已經(jīng)購買的產(chǎn)品未滿足消費(fèi)者預(yù)期、未被選擇產(chǎn)品的優(yōu)勢特征在消費(fèi)者心理引起反事實概念，進(jìn)而增加產(chǎn)品失調(diào)。失調(diào)促使消費(fèi)者在購買產(chǎn)品或服務(wù)后，試圖撤銷后悔的選擇，例如：退貨。因此，提出假設(shè)：

H5：產(chǎn)品失調(diào)正向影響消費(fèi)者退貨意向。

H6：情緒失調(diào)正向影響消費(fèi)者退貨意向。

4? 在線評論對退貨意向影響的實證分析

4.1? 研究設(shè)計

認(rèn)知失調(diào)的研究范式包括：自由選擇、信念沖突、努力調(diào)試和誘導(dǎo)服從4種，本研究采用J. W. Brehm [33]提出的自由選擇范式進(jìn)行實驗設(shè)計。為了分析消費(fèi)者購買產(chǎn)品之后選擇保留還是退貨，使用信息差異的概念來解釋購后行為的發(fā)生動機(jī)。消費(fèi)者購買產(chǎn)品之后，收到與先前選擇不一致的外部信息，該信息促使消費(fèi)者否定先前的選擇，刺激消費(fèi)者重新思考自己的購買決策。設(shè)計一個實驗情景：消費(fèi)者在網(wǎng)上購買某個產(chǎn)品之后，發(fā)現(xiàn)另一個商家銷售同樣的產(chǎn)品，兩家銷售商的產(chǎn)品特征描述和價格一致，但銷售量及產(chǎn)品評論存在很大差異，后者在線評論的好評度、好評率遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過前者。已選擇的產(chǎn)品訂單不可取消，但允許七天無理由退貨，重新選購其它產(chǎn)品。當(dāng)產(chǎn)品感知和購前期望不一致時，消費(fèi)者通常會選擇退貨[34]，此情景中的退貨與產(chǎn)品質(zhì)量無關(guān)，而僅與產(chǎn)品外部信息有關(guān)，如產(chǎn)品評論、零售商信譽(yù)等。因此，本研究假定消費(fèi)者購買的產(chǎn)品功能性滿足預(yù)期，不存在產(chǎn)品質(zhì)量問題，僅探索信息差異刺激消費(fèi)者產(chǎn)生退貨意向。例如：在網(wǎng)上購買了一件產(chǎn)品以后，發(fā)現(xiàn)另外的商家正在銷售相同特征的產(chǎn)品，但從此商家的產(chǎn)品評論中，感知質(zhì)量和匹配度更迎合自己的需求。

4.2? 量表開發(fā)

在線評論數(shù)量和質(zhì)量量表借鑒D. H. Park 等[23]和鄭小平[20]構(gòu)建的測量項目，評論可信度量表參考M. Y. Cheung 等[28]的問卷，從評論內(nèi)容和評論來源兩個方面設(shè)計題項，在線評論三個維度的題項設(shè)計體現(xiàn)量少、質(zhì)低、可信度低的在線評論對退貨意向的影響;認(rèn)知失調(diào)量表在J. C. Sweeney等[18]設(shè)計的題項基礎(chǔ)之上，結(jié)合T. L. Powers等[31]提出的退貨政策和退貨障礙等因素對產(chǎn)品退貨的影響，將認(rèn)知失調(diào)分為產(chǎn)品失調(diào)和情緒失調(diào);產(chǎn)品涉入度采用J. L. Zaichkowsky[35]的PII量表;退貨意向量表選擇可能、強(qiáng)烈和立刻三個等級表示消費(fèi)者退貨的可能性。在線評論影響消費(fèi)者退貨意向的量表及指標(biāo)來源如表1所示，各題項采用Likert 7級量表。

4.3? 數(shù)據(jù)收集

本研究通過問卷調(diào)查獲取實證數(shù)據(jù)，問卷由在線評論的表征因素、認(rèn)知失調(diào)的心理狀態(tài)、產(chǎn)品涉入度和退貨意向的測量題項以及被試對象的人口統(tǒng)計信息組成。初始問卷包含42個題項，預(yù)調(diào)研采用線下校園發(fā)放的方式，發(fā)放問卷100份，回收有效問卷94份。依據(jù)此情景下填寫的反饋結(jié)果，進(jìn)行探索性因子分析，剔除旋轉(zhuǎn)后因子載荷矩陣中的載荷系數(shù)較小且獨(dú)立的因子，包括：主觀感知的評價內(nèi)容真實性、不自在和沮喪情緒因子共3個題項，剩余39個題項，形成正式問卷。

正式問卷采用線上和線下相結(jié)合的方式，線上通過問卷星和社交群、線下通過校園發(fā)放獲取調(diào)查數(shù)據(jù)，發(fā)放問卷450份，回收395份，刪除答卷中有明顯規(guī)律的、隨意回答的無效問卷，獲得有效問卷382份，有效回收率為84.9%。被調(diào)查對象中，男性占43.5%，女性占56.5%;在年齡方面，18-30歲、30-40歲占比分別為38.2%、55%，18歲以下及40歲以上人數(shù)較少;在職業(yè)方面，機(jī)關(guān)或事業(yè)單位、企業(yè)職員、個體工商戶、學(xué)生及其他分別占13.1%、51%、6.9%和29%;在學(xué)歷方面，大專及以下、本科、碩士及以上分別占22%、60.7%和17.3%;在網(wǎng)購經(jīng)驗方面，網(wǎng)購時間1年以下、1-3年和3年以上分別占2.6%、24.3%和73.1%。網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者以企事業(yè)單位工作人員為主，具有良好的教育背景、年輕化和較長的網(wǎng)購時間等特點(diǎn)，該群體能夠理性地選擇網(wǎng)絡(luò)信息來指導(dǎo)決策。本研究采用的工具有SPSS24.0、Process 3.5和 Amos 24.0。

4.4? 信度及效度檢驗

信度和效度檢驗是衡量問卷結(jié)果好壞的工具。信度指測驗結(jié)果的可靠程度，通常以內(nèi)部一致性來表示信度的高低;而效度指測驗結(jié)果的有效性和正確性，信度是效度的必要條件，要求設(shè)計的問卷可信且有效。Cronbachs α系數(shù)可以處理多重計分，通常用于測量信度大小，但α系數(shù)不能確保單維度同質(zhì)性，易受到問卷題項數(shù)量、內(nèi)容相關(guān)性和被調(diào)查者特質(zhì)變異大小的影響。而建構(gòu)信度（C.R）允許誤差之間相關(guān)且不相等，潛變量對各題項的影響不同，比α系數(shù)更為精確。結(jié)合平均方差抽取量（AVE）觀測指標(biāo)的總變異量有多少是來自于潛在結(jié)構(gòu)的變異量，多少是由測量誤差所導(dǎo)致的。對正式問卷采用主成分法抽取因子，KMO=0.92，Bartletts球形檢驗值的顯著性小于0.000，表明問卷數(shù)據(jù)適合做因子分析。各潛變量的信度檢驗結(jié)果如表2所示：

評論數(shù)量、評論質(zhì)量等所有構(gòu)念的Cronbach α值都在0.7以上，量表具有良好的內(nèi)部一致性;建構(gòu)信度C.R的值也大于0.7，表明各潛變量的測量題項能夠一致性地解釋相應(yīng)變量;AVE的值大于等于0.5，表明測量指標(biāo)對總體方差的解釋程度大于誤差方差的解釋程度，測量變量的收斂效度滿足要求。

4.5? 假設(shè)檢驗及結(jié)果分析

本研究采用結(jié)構(gòu)方程檢驗各構(gòu)念之間的關(guān)系，為了驗證假設(shè)模型的有效性和合理性，引入4個競爭模型進(jìn)行比較，根據(jù)擬合指標(biāo)選擇較優(yōu)的模型;然后，采用偏差校正百分位的Bootstrap方法檢驗多重中介效應(yīng)的顯著性，并驗證中介效應(yīng)的強(qiáng)弱和方向是否受到產(chǎn)品涉入度的調(diào)節(jié)。

4.5.1? 概念模型的結(jié)構(gòu)方程檢驗

以在線評論為外生變量，退貨意向為內(nèi)生變量，產(chǎn)品失調(diào)和情緒失調(diào)為多重中介，評論數(shù)量、評論質(zhì)量和評論可信作為在線評論的三個維度，建立假設(shè)模型，檢驗在線評論對退貨意向的影響路徑。模型的適配度指標(biāo)中，卡方自由度比=2.369，GFI=0.943，AGFI=0.914，CFI=0.967，RMSEA=0.06。各項指標(biāo)均達(dá)到臨界值標(biāo)準(zhǔn)，表明模型和數(shù)據(jù)適配度良好。

為了檢驗假設(shè)模型的有效性，引入四類競爭模型進(jìn)行比較，模型的具體結(jié)構(gòu)及適配度指標(biāo)見表3。除了假設(shè)模型的卡方自由度比=2.369<3，其他結(jié)構(gòu)模型的Χ2/df均大于3，且按MI值進(jìn)行修正，與刪除的路徑互相沖突。如并行中介模型中，根據(jù)MI值進(jìn)行修正，需要增加產(chǎn)品失調(diào)到情緒失調(diào)二者誤差項的共變關(guān)系，且增加后，修正模型的適配度指標(biāo)和假設(shè)模型完全相同;鏈?zhǔn)街薪槟Ｐ椭?，需要增加情緒失調(diào)構(gòu)念的題項2的誤差項和在線評論的共變關(guān)系、產(chǎn)品失調(diào)誤差項和情緒失調(diào)誤差項的共變關(guān)系，這與刪除的路徑有沖突。從表3可以看出，假設(shè)模型的卡方自由度比小于3，且其他各項擬合指標(biāo)均較憂，因此，原假設(shè)模型為最合理的模型。

從表4假設(shè)檢驗的結(jié)果可以看出，在α=0.05的顯著性水平下，在線評論對退貨意向影響顯著（p=0.004<0.05），標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0.18，且在線評論對產(chǎn)品失調(diào)和情緒失調(diào)的正向影響均具有統(tǒng)計顯著性，產(chǎn)品失調(diào)和情緒失調(diào)也正向顯著影響退貨意向，原假設(shè)成立。

4.5.2? 多重中介效應(yīng)檢驗

表4給出了各構(gòu)念之間的直接影響關(guān)系，為了檢驗認(rèn)知失調(diào)對在線評論和退貨意向影響路徑上所起的作用，需要進(jìn)行多重中介效應(yīng)檢驗。常用的中介效應(yīng)檢驗方法有：依次檢驗法、Sobel方法和Bootstrap方法。系數(shù)乘積的依次檢驗法簡單，但檢驗力較低;Sobel方法檢驗力高于依次檢驗，但需要滿足系數(shù)乘積符合正態(tài)分布和大樣本的要求;相比而言，Bootstrap方法更具有優(yōu)勢，尤其在檢驗多重中介效應(yīng)時，當(dāng)中介效應(yīng)值和樣本量都很小的時候，Bootstrap方法明顯優(yōu)于其他方法[36]。因此，本研究采用偏差校正的百分位Bootstrap方法，首先采用重復(fù)隨機(jī)抽樣的方法在原始數(shù)據(jù)中抽取5 000個Bootstrap樣本，根據(jù)在線評論對退貨意向的假設(shè)模型，生成5 000個中介效應(yīng)的估計值，形成一個近似抽樣分布，將這些效應(yīng)值按數(shù)值大小排序，用2.5百分位和97.5百分位估計置信度為95%時中介效應(yīng)對應(yīng)的置信區(qū)間。如果該區(qū)間不包括0，則中介效應(yīng)顯著。

假設(shè)模型的中介效應(yīng)及顯著性檢驗結(jié)果見表5。Bootstrap分析結(jié)果顯示，產(chǎn)品失調(diào)和情緒失調(diào)的中介效應(yīng)置信區(qū)間分別為[0.07，0.16]和[0.17，0.31]，二者的中介效應(yīng)置信區(qū)間為[0.05，0.14]，每條路徑中介效應(yīng)的置信區(qū)間都沒有包括0，產(chǎn)品失調(diào)和認(rèn)知失調(diào)的多重中介效應(yīng)顯著。總中介效應(yīng)量達(dá)到64.7%，大于直接效應(yīng)量35.3%，說明多重中介效應(yīng)對解釋在線評論影響退貨意向有重要的指導(dǎo)意義。該中介模型中包含三條中介路徑，其中，產(chǎn)品失調(diào)的個別中介效應(yīng)占總中介效應(yīng)的25%，情緒失調(diào)的個別中介效應(yīng)占總中介效應(yīng)的54.5%，而認(rèn)知失調(diào)的鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)占總中介效應(yīng)的20.5%。產(chǎn)品失調(diào)和情緒失調(diào)的對比中介效應(yīng)的置信區(qū)間為[0.11，0.36]，且情緒失調(diào)較產(chǎn)品失調(diào)的中介效應(yīng)更強(qiáng)（a1b1-a2b2=-0.13）。

在線評論與退貨意向之間存在產(chǎn)品失調(diào)和情緒失調(diào)兩個中介變量，形成多重中介模型，二者中介效應(yīng)差異值為-0.13，置信區(qū)間為[0.11，0.36]，不包括0，即產(chǎn)品失調(diào)比情緒失調(diào)對在線評論與退貨意向之間產(chǎn)生的中介效應(yīng)存在顯著差異，產(chǎn)品失調(diào)產(chǎn)生的中介作用比情緒失調(diào)的中介作用小。

4.5.3? 調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

在線評論通過認(rèn)知失調(diào)影響退貨意向，影響路徑是否受到調(diào)節(jié)變量產(chǎn)品涉入度的影響，認(rèn)知失調(diào)的中介作用何時較強(qiáng)、何時較弱。在檢驗調(diào)節(jié)效應(yīng)時，將產(chǎn)品失調(diào)和情緒失調(diào)看作認(rèn)知失調(diào)的兩個維度，用二者的均值代表認(rèn)知失調(diào)的程度。采用溫忠麟等[37]的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗流程。

首先，檢驗直接效應(yīng)是否受到產(chǎn)品涉入度（U）的調(diào)節(jié)，在線評論（X）對退貨意向（Y）的效應(yīng)顯著（c1=0.577， t=13.618， p<0.000），在線評論與產(chǎn)品涉入度的交互項（UX）對退貨意向的效應(yīng)不顯著（c3=-0.037， t=-0.945， p=0.345>0.05）。

然后，檢驗在線評論經(jīng)過認(rèn)知失調(diào)（W）對退貨意向的中介效應(yīng)是否受到產(chǎn)品涉入度的調(diào)節(jié)，這里的調(diào)節(jié)指假設(shè)模型里的前半路徑。在線評論對認(rèn)知失調(diào)的效應(yīng)顯著（a1=0.533， t=12.254， p<0.0.000），在線評論與產(chǎn)品涉入度的交互項（UX）對認(rèn)知失調(diào)的效應(yīng)不顯著（a3=-0.044， t=-1.096， p=0.274>0.05），認(rèn)知失調(diào)對退貨意向的效應(yīng)顯著（b=0.614， t=15.735， p<0.000）。c1和c3、a3和b兩組檢驗系數(shù)都不顯著，不能確定在線評論通過認(rèn)知失調(diào)對退貨意向的中介效應(yīng)是否受到產(chǎn)品涉入度的影響。

其次，根據(jù)檢驗流程，需要計算a3 b的置信區(qū)間，使用偏差校正的百分位Bootstrap方法計算a3 b乘積系數(shù)95%置信度時的置信區(qū)間為[-0.101，0.033]，區(qū)間包含0，需要進(jìn)一步檢驗中介效應(yīng)（a1+ a3 U）b的最大值和最小值（U取1和-1）之差的顯著性，差值的置信區(qū)間為[-0.202，0.067]，包含0，差值不顯著。綜上所述，產(chǎn)品涉入度對在線評論經(jīng)過認(rèn)知失調(diào)影響退貨意向的中介效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用不顯著。

5? 結(jié)論及討論

N. Sahoo等收集了14 000條零售商交易數(shù)據(jù)及在線評論數(shù)據(jù)，采用Logistic回歸分析了評論數(shù)量、評論效價、評分分布、評論長度等因素對退貨率的影響[6]，本研究在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步探究在線評論對退貨意向影響的內(nèi)在機(jī)制。首先，驗證在線評論（低質(zhì)、低可信或者數(shù)量少的在線評論）與退貨意向之間關(guān)系，然后，從SOR和認(rèn)知失調(diào)的角度，進(jìn)一步探討了二者之間的影響機(jī)理，得出如下結(jié)論：

（1）在線評論對退貨意向有顯著的正向影響。網(wǎng)絡(luò)購物存在信息不對稱，消費(fèi)者很難評估產(chǎn)品的真實質(zhì)量，尤其對于經(jīng)驗型產(chǎn)品，只能通過瀏覽產(chǎn)品圖片、閱讀產(chǎn)品的描述信息和在線評論，進(jìn)而判斷產(chǎn)品是否匹配自己的需求。評論數(shù)量少、有用性投票低、評論中包含較少的客觀事實性信息等因素都會增加消費(fèi)者對產(chǎn)品感知的不確定性，導(dǎo)致購后質(zhì)量感知與預(yù)期存在差異，進(jìn)而選擇退貨，轉(zhuǎn)向選擇產(chǎn)品信息詳實、客觀、可信的替代產(chǎn)品。量多、質(zhì)高或可信的在線評論起到促進(jìn)銷售和降低退貨率的雙贏效果[6]。

（2）在線評論對認(rèn)知失調(diào)具有顯著的正向影響，對產(chǎn)品失調(diào)影響的路徑系數(shù)為0.46，對情緒失調(diào)影響的路徑系數(shù)為0.49，對情緒失調(diào)的影響程度大于產(chǎn)品失調(diào)。在購買階段，外界提供不一致的信息，會增加消費(fèi)者選擇智慧的關(guān)注程度和心理感覺的不適度。在線評論作為一種外在信息線索，刺激消費(fèi)者對已有決策行為做出反應(yīng)。如果消費(fèi)者從替代產(chǎn)品的在線評論中感知產(chǎn)品質(zhì)量或者需求匹配度更高，會懷疑自己是否做出了最佳的選擇（即產(chǎn)品失調(diào)），也會增加心理不適感（即情緒失調(diào)），比如：煩惱、失望或者不愉悅等。

（3）產(chǎn)品失調(diào)和情緒失調(diào)對退貨意向具有顯著的正向影響，且產(chǎn)品失調(diào)的影響程度小于情緒失調(diào)，二者對退貨意向影響的路徑系數(shù)分別為0.23和0.60。當(dāng)消費(fèi)者從替代產(chǎn)品的在線評論中感知有更好的選擇，這一外在信息刺激消費(fèi)者產(chǎn)生產(chǎn)品失調(diào)，同時伴隨著焦慮、緊張或不愉快等負(fù)面感受[31]，進(jìn)而造成心理上不舒適的狀態(tài)，容易構(gòu)成一種壓力，驅(qū)使消費(fèi)者想方設(shè)法來減輕或消除這種不協(xié)調(diào)，使認(rèn)知系統(tǒng)重新恢復(fù)到協(xié)調(diào)一致的狀態(tài)。退貨是消費(fèi)者降低失調(diào)感的一種手段[31]，認(rèn)知失調(diào)是消費(fèi)者產(chǎn)生不滿意、退貨或負(fù)向口碑傳播的驅(qū)動因素。

（4）認(rèn)知失調(diào)對在線評論與退貨意向之間起多重中介作用，且總中介效應(yīng)大于直接效應(yīng)。在線評論對退貨意向的直接影響路徑系數(shù)為0.18，經(jīng)過產(chǎn)品失調(diào)和情緒失調(diào)作用的總中介效應(yīng)為0.44。網(wǎng)絡(luò)購物環(huán)境下，消費(fèi)者對產(chǎn)品的感知和銷售商的信任都來源于可獲取的信息，如產(chǎn)品的描述信息、與銷售商的交流信息以及在線評論等，而在線評論是消費(fèi)者發(fā)布的對產(chǎn)品、服務(wù)等對象的評價或使用體驗。高質(zhì)量的在線評論包含客觀事實性信息和主觀評價性信息，而質(zhì)量差、可信度低的評論會增加消費(fèi)者的負(fù)面情緒以及對已選購產(chǎn)品的懷疑，從而增加消費(fèi)者退貨意向。

（5）產(chǎn)品卷入度對在線評論經(jīng)過認(rèn)知失調(diào)作用于退貨意向影響的中介路徑調(diào)節(jié)效應(yīng)不顯著。該結(jié)果部分支持相關(guān)研究，高產(chǎn)品卷入度對消費(fèi)者退貨意向的影響不顯著[38]。產(chǎn)品卷入度越高，消費(fèi)者對產(chǎn)品越重視，或者該產(chǎn)品對消費(fèi)者來說越重要。在購買產(chǎn)品之前，消費(fèi)者對在線評論采用精細(xì)加工的方式，當(dāng)受到外界信息的刺激之后，不愿意改變原有的認(rèn)知，而是搜索新的信息，淡化新的認(rèn)知，降低認(rèn)知失調(diào)的可能性及程度[39]，不會產(chǎn)生退貨意向。

6? 管理啟示及研究不足

在線評論對消費(fèi)者行為的研究多集中在信息搜索、信息采納和購買決策，即購前和購買中階段，鮮有文獻(xiàn)討論在線評論對消費(fèi)者購后行為（如退貨、滿意度等）的影響。消費(fèi)者購買并不是最終行為，持續(xù)、較高的退貨率會影響企業(yè)凈利潤。在N. Sahoo 等[6]的研究基礎(chǔ)上，本研究在從消費(fèi)者心理層面分析退貨發(fā)生的原因以及影響路徑，給銷售商和平臺提供一些有意義的指導(dǎo)。

（1）激勵消費(fèi)者發(fā)表在線評論。在線評論影響消費(fèi)者行為，作用于購前、購中和購后三個階段。商家和平臺應(yīng)采取適當(dāng)?shù)募畲胧?，鼓勵消費(fèi)者積極、主動地發(fā)表評論，并能分享產(chǎn)品的客觀事實性信息和主觀評價性信息，便于其他消費(fèi)者充分了解產(chǎn)品，包括產(chǎn)品的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。這樣消費(fèi)者會對購買決策更有信心，減少引發(fā)認(rèn)知失調(diào)的因素和退貨的可能性。

（2）提供及時和高效的售后應(yīng)對機(jī)制。銷售商應(yīng)該努力控制引發(fā)情緒失調(diào)和產(chǎn)品失調(diào)的因素，實施相應(yīng)的干預(yù)策略。在消費(fèi)者形成退貨意向時，及時有效地與消費(fèi)者溝通，緩解消費(fèi)者的認(rèn)知失調(diào)狀態(tài)。在消費(fèi)者質(zhì)量感知過程中，外在信息刺激僅僅是部分影響因子，互動交流、售后服務(wù)等對消費(fèi)者情緒和行為反應(yīng)同樣起著重要影響。根據(jù)選擇性注意理論，銷售商應(yīng)該展示給消費(fèi)者顯示產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵評論信息，促使消費(fèi)者淡化由于外在信息刺激產(chǎn)生的認(rèn)知失調(diào)，降低退貨的可能性。

本研究也存在一些不足。首先，在線評論有多個表征，本研究只關(guān)注評論數(shù)量、評論質(zhì)量和評論可信度，而忽略了評分、評論者角色等因素，未來的研究可以探討不同的在線評論表征與退貨意向之間的關(guān)系以及差異性。其次，沒有考慮控制變量的影響。產(chǎn)品失調(diào)對情緒失調(diào)的正向影響以及情緒失調(diào)對退貨意向的影響，男性明顯高于女性，且作用路徑存在差異[31];相比于快消品，消費(fèi)者在購買奢侈品時，認(rèn)知失調(diào)可能性更高。最后，沒有考慮消費(fèi)者個體差異。不同個性的消費(fèi)者，購后失調(diào)傾向及失調(diào)程度不同。自信的消費(fèi)者，受外在信息干擾及購后失調(diào)程度較低;購買前喜歡咨詢他人意見或大量收集信息的消費(fèi)者，購買后易受外界信息刺激，購后失調(diào)水平較高。未來研究將對以上問題做進(jìn)一步探討。

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