黃 煒 左夢婷 張 瑞

（湖北工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 武漢 430064）

1 引言

突發(fā)公共衛(wèi)生事件給公眾和社會(huì)帶來了多重傷害。一方面對人們的生命財(cái)產(chǎn)安全和心理健康帶來了威脅，另一方面對國家和地區(qū)的形象帶來了較大的損害，也阻礙了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。突發(fā)公共衛(wèi)生事件給普通零售業(yè)帶來了巨大的沖擊，但對于社區(qū)電商，突發(fā)公共衛(wèi)生事件的發(fā)生反而使其得到了發(fā)展，這是由突發(fā)公共衛(wèi)生事件的阻斷性和社區(qū)電商針對社區(qū)居民剛需，能夠解決居民實(shí)際困難的特點(diǎn)導(dǎo)致的。突發(fā)公共衛(wèi)生事件具有很強(qiáng)的突發(fā)性，人們在面對它時(shí)更多地選擇居家觀望，而此時(shí)社區(qū)電商就成為了居民獲取生活物資的主要途徑。為了探究突發(fā)公共衛(wèi)生事件發(fā)生后，哪些因素會(huì)導(dǎo)致社區(qū)電商用戶行為的變化，本文就社區(qū)電商用戶的購買意愿進(jìn)行研究，以便在此基礎(chǔ)上對用戶進(jìn)行正確的引導(dǎo)。

針對突發(fā)公共衛(wèi)生事件情境下哪些因素影響著社區(qū)電商用戶的購買行為，國內(nèi)學(xué)者主要從心理學(xué)和信息傳播學(xué)入手：一種是通過研究突發(fā)公共衛(wèi)生事件發(fā)生后用戶心理的變化，進(jìn)而提出對用戶的引導(dǎo)策略[1-3]，另一種是從事件的相關(guān)信息在社交媒體和互聯(lián)網(wǎng)中的傳播特征和信息對用戶的影響方面進(jìn)行研究進(jìn)而提出應(yīng)對措施[4-6]。隨著研究的深入，這兩種研究的缺陷都暴露出來了，兩方面的研究都過于單一。第一種方法往往只是分析了用戶的心理變化，并沒有對這種心理變化會(huì)使用戶產(chǎn)生怎樣的行為進(jìn)行闡述；而第二種方法也只是單方面地分析了信息和謠言傳播機(jī)制，并沒有對用戶接收到此類信息之后做出的反應(yīng)進(jìn)行分析，我們也只能從單方因素來了解社區(qū)電商用戶行為。想要進(jìn)一步的探究突發(fā)公共衛(wèi)生事件情境下哪些因素會(huì)影響社區(qū)電商用戶購買行為，應(yīng)該結(jié)合兩種方法，從用戶接收到事件相關(guān)刺激后的心理變化入手，進(jìn)而分析這些心理對用戶行為的影響，同時(shí)結(jié)合社會(huì)環(huán)境和用戶自身因素?；谏鲜龇治觯疚臉?gòu)建出理論模型，再根據(jù)該模型做出相應(yīng)的假設(shè)，最后進(jìn)行假設(shè)的檢驗(yàn)。本文旨在為政府和社區(qū)電商企業(yè)提供建議，讓政府和社區(qū)電商企業(yè)能夠做出及時(shí)、正確的應(yīng)對措施，有針對性地對社區(qū)電商消費(fèi)者進(jìn)行正確的引導(dǎo)，助力提升個(gè)體應(yīng)對效能。

2 相關(guān)研究與理論基礎(chǔ)

2.1 相關(guān)研究

2.1.1 突發(fā)公共衛(wèi)生事件的影響

突發(fā)公共衛(wèi)生事件是指在短時(shí)間內(nèi)發(fā)生并能夠迅速蔓延的事件。由于突發(fā)公共衛(wèi)生事件的影響深遠(yuǎn)，一些學(xué)者就事件對社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、個(gè)人的影響進(jìn)行了研究。對社會(huì)而言，突發(fā)公共衛(wèi)生事件發(fā)生前可能會(huì)存在一些跡象，但是人們往往難以通過這些微妙的跡象來確定事件發(fā)生的具體地點(diǎn)和時(shí)間，因?yàn)橥话l(fā)公共衛(wèi)生事件發(fā)生前期的危害程度相對較低，不容易引起足夠的重視。一些突發(fā)公共衛(wèi)生事件涉及多個(gè)社會(huì)利益群體、影響面廣，管理不善可能會(huì)對公眾健康產(chǎn)生嚴(yán)重危害，造成社會(huì)秩序混亂，甚至影響社會(huì)的穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展[7]。在經(jīng)濟(jì)方面，突發(fā)公共衛(wèi)生事件帶來的沖擊首先取決于防控的有效性，防控措施會(huì)阻斷地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)交流和當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)活動(dòng)，因此經(jīng)濟(jì)受損的程度就取決于這些舉措的有效性[8]。此外，突發(fā)公共衛(wèi)生事件對經(jīng)濟(jì)的影響具有滯后效應(yīng)，當(dāng)事件得到控制后，其對經(jīng)濟(jì)的影響依然需要很長的時(shí)間才能得到修復(fù)。在個(gè)人方面，突發(fā)公共衛(wèi)生事件不僅帶來生理上的傷害，更重要的是會(huì)使公眾心理產(chǎn)生陰影，許多人都會(huì)感到焦慮、不安、恐懼等[9]；其次在突發(fā)公共衛(wèi)生事件作用下公眾會(huì)產(chǎn)生自救行為，包括居家隔離，對消毒劑等防控物資的瘋搶，自發(fā)的以社區(qū)為單位進(jìn)行生活必需品的購買等[10]，若是管理不當(dāng)，也會(huì)造成嚴(yán)重的社會(huì)秩序混亂。無論是在對社會(huì)、經(jīng)濟(jì)還是個(gè)人，若是處理不及時(shí)，都會(huì)造成難以承受的重創(chuàng)。

2.1.2 社區(qū)電商用戶行為

隨著信息技術(shù)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展，社區(qū)電商快速發(fā)展并且已經(jīng)具備了完整的規(guī)模。對于社區(qū)電商的探究始于2013年，關(guān)于社區(qū)電商的用戶行為，一般從信息行為和購買行為兩方面來闡釋。信息行為指的是人們對信息的搜索與接收行為[11]。突發(fā)公共衛(wèi)生事件發(fā)生后，用戶會(huì)接收到許多信息，包括用戶主動(dòng)搜索的事件相關(guān)信息、政府的救助信息和各類暴露在網(wǎng)絡(luò)上的或真或假的信息。當(dāng)用戶感覺自己的信息需求剛好得到滿足時(shí)，用戶的焦慮和緊張就能夠很好地得到緩解。由于一方面對事件的基本情況有所了解，另一方面對政府的救助措施也能夠了解并配合，所以用戶能夠從容應(yīng)對突發(fā)公共衛(wèi)生事件。而當(dāng)用戶獲得的信息過多時(shí)，無論是被動(dòng)接受還是主動(dòng)搜索，這時(shí)用戶的信息處理能力達(dá)不到信息處理需求，就會(huì)阻礙人們正常的信息接收處理并制定決策的過程，使用戶產(chǎn)生心理不適和感知風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而造成信息的規(guī)避行為，即用戶有選擇性地忽略某些信息或者減少與信息的接觸行為[12]。購買行為則受到多方面因素的影響，包括自身的經(jīng)濟(jì)情況、需求狀況、社會(huì)和市場的環(huán)境以及對某產(chǎn)品或服務(wù)的情感態(tài)度。消費(fèi)者在進(jìn)行購買時(shí)，一方面會(huì)考慮到自身的需求和外界各類環(huán)境的綜合影響，如商品價(jià)格、種類等的變動(dòng)，需求得到滿足的程度；另一方面只有當(dāng)消費(fèi)者對產(chǎn)品有充分的認(rèn)知并產(chǎn)生積極的情感態(tài)度，消費(fèi)者才會(huì)發(fā)生商品選擇和商品購買行為。在突發(fā)公共衛(wèi)生事件的影響下，也會(huì)出現(xiàn)很多非計(jì)劃購買[13]，人們采取有備無患的態(tài)度來應(yīng)對難以預(yù)料的事件，這些行為也在一定程度上緩解了人們的緊張情緒。

2.2 理論基礎(chǔ)

SOR模型即“刺激——機(jī)體——反應(yīng)”模型。該模型表明，消費(fèi)者的購買行為是受到各種刺激后產(chǎn)生的行為，這些刺激不僅包括用戶生理和心理的因素，還包括社會(huì)和市場等外部因素。SOR模型源于心理學(xué)，最初用于研究人的心理，如今眾多學(xué)者都將其作為研究用戶行為的主要模型。周濤等[14]利用SOR模型研究了社會(huì)化商務(wù)用戶行為的規(guī)律；岳宇君等[15]基于SOR的理論構(gòu)建研究模型，對O2O模式下虛擬社區(qū)營銷對消費(fèi)者認(rèn)知和行為的影響進(jìn)行研究。通過對眾多相關(guān)文獻(xiàn)的閱讀，可以發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有采用SOR模型進(jìn)行的研究大多對前因變量也就是S的挖掘不夠充分，因此本文借鑒前人經(jīng)驗(yàn)，對突發(fā)公共衛(wèi)生事件情境下社區(qū)電商用戶購買意愿SOR模型中的S進(jìn)行了多方面的綜合考慮。

3 模型構(gòu)建與假設(shè)提出

3.1 概念模型

對事件發(fā)生后的現(xiàn)實(shí)環(huán)境進(jìn)行分析，將刺激分為四類。第一類是事件直接帶來的刺激，包括事件的嚴(yán)重性、事件的持久性和事件的不確定性；第二類是突發(fā)公共衛(wèi)生事件情境下各類信息的真實(shí)性；第三類是與社區(qū)電商相關(guān)的各類因素，可以概括為價(jià)格的波動(dòng)性和社區(qū)電商的口碑；最后一類是居民的自身因素，具體包括對事件的了解度和同社區(qū)居民的行為態(tài)度。這些因素首先會(huì)對用戶感知可購買性產(chǎn)生影響，而感知可購買性顯著正向影響用戶的購買意愿，因此在研究過程中可以直接通過用戶感知可購買性這個(gè)中介變量來研究突發(fā)公共衛(wèi)生事件情境下的各種刺激對社區(qū)電商用戶購買意愿的影響。通過上述分析，提出社區(qū)電商用戶購買意愿影響因素的概念模型，如圖1所示。

圖1 社區(qū)電商用戶購買意愿影響因素概念模型

3.2 研究假設(shè)

（1）事件直接刺激對用戶感知可購買性影響因素的假設(shè)

突發(fā)公共衛(wèi)生事件的發(fā)生，會(huì)從事件的嚴(yán)重性、事件的持久性和事件的不確定性三個(gè)方面對用戶的行為產(chǎn)生影響。首先對于事件的嚴(yán)重性，若事件十分嚴(yán)重，突發(fā)性強(qiáng)且傳播十分迅速，就會(huì)導(dǎo)致用戶的風(fēng)險(xiǎn)感知非常大，用戶對于事件的嚴(yán)重性會(huì)從事件的公開信息，政府的救援措施，居住地的環(huán)境來進(jìn)行判斷[16]，通過對突發(fā)公共衛(wèi)生事件中用戶情緒影響因素進(jìn)行研究，得出研究結(jié)論：事件越嚴(yán)重，用戶的風(fēng)險(xiǎn)感知就越大，因此其感知可購買性就會(huì)越小。其次是事件的持久性，突發(fā)公共衛(wèi)生事件根據(jù)傳播特點(diǎn)可分為警告期、阻斷期、控制期、持續(xù)期、正常期五個(gè)時(shí)期[17]。持續(xù)期是突發(fā)公共衛(wèi)生事件發(fā)生過程中事件最長的一個(gè)時(shí)期，而持續(xù)期的長短對居民也有較大的影響。如果持續(xù)期較長，即事件十分持久，就會(huì)導(dǎo)致居民長期處于神經(jīng)緊繃的狀態(tài)，也更迫切地需要購買生活物資，因此事件的持續(xù)時(shí)間越長，用戶感知可購買性就會(huì)越強(qiáng)。最后，考慮事件的不確定性，事件的不確定性主要表現(xiàn)在風(fēng)險(xiǎn)源的不可知性高，危害的疊加效應(yīng)未知并且對其傳染方式了解不全面，同時(shí)對其是否會(huì)再次爆發(fā)或者變異也無法確定[18]，這些就會(huì)使用戶在突發(fā)公共衛(wèi)生事件發(fā)生期間具有較強(qiáng)的防御性，社區(qū)電商的需求也會(huì)持續(xù)存在，因此事件的不確定性越強(qiáng)，用戶感知可購買性也會(huì)更強(qiáng)?；谝陨戏治觯疚奶岢鲆韵录僭O(shè)：

H1：事件的嚴(yán)重性對用戶感知可購買性產(chǎn)生負(fù)向影響；

H2：事件的持久性對用戶感知可購買性產(chǎn)生正向影響；

H3：事件的不確定性對用戶感知可購買性產(chǎn)生正向影響。

（2）突發(fā)公共衛(wèi)生事件相關(guān)信息的真實(shí)性對用戶感知可購買性影響因素的假設(shè)

國內(nèi)一些學(xué)者在灰色文獻(xiàn)調(diào)查的基礎(chǔ)上，發(fā)現(xiàn)在突發(fā)公共衛(wèi)生事件發(fā)生期間，公眾急切地需要安全的食物、住房以及醫(yī)療服務(wù)的相關(guān)信息，還需要了解如何避免風(fēng)險(xiǎn)和疾病感染的相關(guān)知識，因此會(huì)產(chǎn)生較高的信息需求[19]。還有學(xué)者用大量的調(diào)查證明，相比于人為事故和自然災(zāi)害，類似于大規(guī)模的傳染病等突發(fā)公共衛(wèi)生事件的危害更大，這類事件會(huì)引起群眾普遍恐慌，導(dǎo)致社會(huì)群眾對信息的需求增加。目前，我國互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)發(fā)展成熟，網(wǎng)絡(luò)上平均每天的信息量都大到難以計(jì)量，突發(fā)公共衛(wèi)生事件發(fā)生后，各類不知真假的信息都在肆意地傳播。事件的發(fā)展信息、防控的進(jìn)展信息以及各種網(wǎng)絡(luò)流言，這些信息的真實(shí)性也影響著用戶的感知風(fēng)險(xiǎn)和用戶的社會(huì)信任。網(wǎng)絡(luò)信息越真實(shí)，用戶的社會(huì)信任就會(huì)越高，感知風(fēng)險(xiǎn)也就越低，用戶感知可購買性相應(yīng)的會(huì)有所提升?；谝陨戏治?，提出以下假設(shè)：

H4：信息的真實(shí)性對用戶感知可購買性產(chǎn)生正向影響。

（3）社區(qū)電商相關(guān)因素對用戶感知可購買性影響因素的假設(shè)

社區(qū)電商在突發(fā)公共衛(wèi)生事件的影響下，會(huì)出現(xiàn)一些新的特征，主要表現(xiàn)在商品需求量較平常有大幅度的增加，所需商品的種類也會(huì)有所變化，但是最顯著的特征就是價(jià)格的變動(dòng)[20]。突發(fā)公共衛(wèi)生事件的發(fā)生讓很多商家借此機(jī)會(huì)哄抬物價(jià)，使價(jià)格的波動(dòng)明顯，然而用戶在這樣的特殊時(shí)期下陷入了不得不買的困境，無論價(jià)格怎樣波動(dòng)，用戶感知可購買性都難以受到影響。另一個(gè)特征就是社區(qū)電商的口碑，口碑指的是人們在日常交流中對于某個(gè)品牌產(chǎn)品的評價(jià)與印象[21]。由于社區(qū)電商的社區(qū)性和網(wǎng)絡(luò)性較強(qiáng)，社區(qū)電商用戶在和社區(qū)成員相互交流之后，能夠獲得更大的認(rèn)同感和歸屬感[22]，因此口碑對于社區(qū)電商企業(yè)來說是十分重要的。在突發(fā)公共衛(wèi)生事件發(fā)生后，口碑的作用再次顯示出來，一般而言，用戶普遍會(huì)認(rèn)為口碑好的企業(yè)在這樣的特殊時(shí)期也會(huì)承擔(dān)其應(yīng)該承擔(dān)的責(zé)任，以合理的價(jià)格提供相應(yīng)的產(chǎn)品，為社會(huì)做出貢獻(xiàn)。用戶同時(shí)也會(huì)注重社區(qū)電商帶來的情緒價(jià)值，以此來緩解焦慮，因此社區(qū)電商的口碑好會(huì)使用戶感知可購買性增加。基于以上分析，提出以下假設(shè)：

H5：價(jià)格的波動(dòng)性對用戶感知可購買性無顯著影響；

H6：社區(qū)電商的口碑對用戶感知可購買性產(chǎn)生正向影響。

（4）社區(qū)居民自身因素對用戶感知可購買性影響因素的假設(shè)

關(guān)于社區(qū)居民的自身因素，從居民對事件的了解度和同社區(qū)居民的行為態(tài)度兩方面進(jìn)行闡述。居民對事件的了解度包括對事件嚴(yán)重性和持久性的了解以及其他專業(yè)知識的了解，對事件越了解就越有助于用戶從容地面對事件，感知可購買性也會(huì)提高。態(tài)度是個(gè)人對計(jì)劃所要采取的行為正面或負(fù)面的感受，往往是個(gè)人行為形成的開始[23]。由于社區(qū)電商的社區(qū)性，特別是在突發(fā)公共衛(wèi)生事件發(fā)生期間，居民大多渴望找到和自己一樣狀況的人來減少焦慮，所以如果此時(shí)同社區(qū)的居民十分積極地應(yīng)對突發(fā)公共衛(wèi)生事件，必然會(huì)同向影響其他居民的行為態(tài)度，因此用戶感知可購買性會(huì)增加?；谝陨戏治觯岢鲆韵录僭O(shè)：

H7：用戶對事件的了解度對用戶感知可購買性產(chǎn)生正向影響；

H8：同社區(qū)居民的行為態(tài)度對用戶感知可購買性產(chǎn)生正向影響。

3.2 突發(fā)公共衛(wèi)生事件情境下社區(qū)電商用戶購買意愿研究模型的構(gòu)建

3.2.1 模型構(gòu)建

基于上述分析，結(jié)合SOR模型，以事件發(fā)生后的現(xiàn)實(shí)環(huán)境為基礎(chǔ)，將事件發(fā)生后所帶來的一系列刺激作為前因變量，用戶感知可購買性作為中介變量，用戶購買意愿作為結(jié)果變量。外界的刺激被用戶接收到后，首先會(huì)對用戶的心理認(rèn)知帶來影響，其次改變用戶的認(rèn)知狀態(tài)，進(jìn)而影響用戶的行為，由此構(gòu)建本文的研究摸型，如圖2所示。

圖2 社區(qū)電商用戶購買意愿影響因素研究模型

3.2.2 問卷設(shè)計(jì)

為了對所構(gòu)建的社區(qū)電商用戶購買意愿影響因素及概念模型進(jìn)行驗(yàn)證，本文參照了國內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)使用過的問卷調(diào)查選項(xiàng)和相關(guān)量表，結(jié)合本文的研究假設(shè)和研究目的，在進(jìn)行了小范圍測試之后加以修改，設(shè)計(jì)出如表1所示問卷。問卷包括了調(diào)查對象的背景資料和事件的嚴(yán)重性等9個(gè)變量，25個(gè)問題項(xiàng)均采用李克特5級量表形式，1—5分別代表“非常不贊同”“不贊同”“一般”“贊同”“非常贊同”。在大量發(fā)放問卷之前，本研究通過預(yù)調(diào)研修正了問卷中存在的問題，如被調(diào)查者難以理解問項(xiàng)、問項(xiàng)表述不清等，最后面向大量群體發(fā)放問卷。

表1 社區(qū)電商用戶購買意愿影響因素問卷調(diào)查表

4 數(shù)據(jù)分析

4.1 問卷回收與樣本結(jié)構(gòu)

此次問卷調(diào)查主要通過線上發(fā)放填寫的形式進(jìn)行，問卷制作采用專業(yè)工具問卷星，并且在各種類型的QQ/微信群中發(fā)放，問卷在發(fā)放之前會(huì)以“是否接觸過社區(qū)電商”作為篩選的題項(xiàng)，保證被調(diào)查對象是或多或少了解社區(qū)電商的。本次問卷調(diào)查發(fā)放有350份問卷，總共回收填寫完整的問卷340份，去除回答時(shí)間短、答案一致、不合理等無效問卷后，共回收有效問卷323份，問卷有效回收率為92.3%。問卷收集了用戶的性別、年齡、受教育程度等基本信息，各維度統(tǒng)計(jì)信息如表2。

表2 樣本群體描述性統(tǒng)計(jì)

由表2可知：首先，性別比例上，男女比例接近1：1，基本符合我國社區(qū)電商用戶的比例。其次，在調(diào)查對象的年齡分布上，調(diào)查對象主要分布在26-35歲、36-45歲這兩個(gè)年齡段，25歲及以下和46歲及以上的較少，這說明了社區(qū)電商的用戶大多處于中年，在日常生活中負(fù)責(zé)家庭生活必需品的購買，這也符合社區(qū)電商的特征——社區(qū)電商一般要通過手機(jī)等移動(dòng)通訊設(shè)備進(jìn)行消費(fèi)，因此對于45歲以上的人來說，使用手機(jī)等移動(dòng)通訊設(shè)備的人數(shù)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于前三個(gè)年齡段的。最后是調(diào)查對象的學(xué)歷水平，42.41%是高中及以下學(xué)歷，28.48%是?？疲究坪痛T士及以上只占29.11%，可知此次調(diào)查對象的學(xué)歷水平是相對一般的，具有一定的普遍性。

4.2 驗(yàn)證性因子分析和模型檢驗(yàn)

4.2.1 信度效度檢驗(yàn)

本文利用軟件SPSS25.0對問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行了信度和效度的檢驗(yàn)，以確保樣本數(shù)據(jù)的可靠性。根據(jù)分析得出的數(shù)據(jù)可知：Bartlett球形檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為6 959.239，概率顯著性（sig）為0.988，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于0.7，說明各個(gè)變量在一定程度上相互獨(dú)立，問卷適合進(jìn)行因子分析。其次，對樣本的克隆巴赫一致性系數(shù)進(jìn)行計(jì)算來分析各變量間的一致性信度，各維度的α均在0.7以上，并且除了事件的持久性，其他各維度的α值均在0.8以上，表明各變量間內(nèi)部的一致性優(yōu)良。分析結(jié)果如表3、表4所示。

表3 KMO與Bartlett球形檢驗(yàn)

表4 信度檢驗(yàn)表

4.2.2 驗(yàn)證性因子與模型檢驗(yàn)

本文借助SPSS25.0和AMOS26.0軟件，對問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析，對模型進(jìn)行了檢驗(yàn)。通過SPSS25.0的主成分分析法和最大方差正交旋轉(zhuǎn)法提取因子，得到變量各項(xiàng)指標(biāo)如表5所示。因子分析的結(jié)構(gòu)顯示，各題項(xiàng)的因子載荷均大于0.5，事件的嚴(yán)重性、事件的持久性、事件的不確定性、信息的真實(shí)性、價(jià)格的波動(dòng)、社區(qū)電商的口碑、對事件的了解度、同社區(qū)居民的行為態(tài)度的AVE值均大于0.5，CR值均大于0.7，并且除了事件的持久性，其他八個(gè)變量的CR值均大于0.8，說明各變量的收斂效度均優(yōu)良。

表5 信度分析與收斂效度檢驗(yàn)

4.2.3 結(jié)構(gòu)模型與假設(shè)檢驗(yàn)

已知商品價(jià)格的波動(dòng)受到多方面因素的影響，而在突發(fā)公共衛(wèi)生事件發(fā)生時(shí)，事件的相關(guān)刺激對價(jià)格的影響最為顯著，因此事件的嚴(yán)重性與價(jià)格的波動(dòng)之間是有相互影響的。通過AMOS26.0，采用結(jié)構(gòu)方程建模方法對研究假設(shè)進(jìn)行了驗(yàn)證，經(jīng)過數(shù)據(jù)分析得出模型的擬合指標(biāo)都較為良好，說明模型具有良好的適配度。結(jié)構(gòu)模型的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)如圖3，模型中各個(gè)變量的非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)如表6所示。由表6可知，事件的不確定性、事件的持久性、信息的真實(shí)性、對事件的了解度和同社區(qū)居民的行為態(tài)度均對用戶感知可購買性有顯著影響，而事件的嚴(yán)重性和價(jià)格的波動(dòng)對用戶感知可購買性的影響并不顯著，此外可以得知，除了H1，其他假設(shè)均得到驗(yàn)證。

圖3 結(jié)構(gòu)方程模型標(biāo)準(zhǔn)路徑系數(shù)圖

表6 假設(shè)檢驗(yàn)

4.3 討論

（1）事件的直接刺激對用戶購買意愿的影響

對數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的處理后可知，事件的持久性和事件的不確定性的非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)分別為0.202、0.102，p值都小于0.001，說明事件的持久性和事件的不確定性對用戶購買意愿產(chǎn)生顯著正向影響，而事件的嚴(yán)重性p值大于0.05，說明其對用戶購買意愿沒有顯著影響。突發(fā)公共衛(wèi)生事件對人們的影響確實(shí)十分廣泛，然而對于社會(huì)群眾來說，事件一旦發(fā)生，人們都會(huì)處于防御階段，用戶的購買意愿在這個(gè)階段會(huì)持續(xù)存在，此時(shí)，事件的嚴(yán)重性并不會(huì)影響用戶的購買意愿，反而事件的持續(xù)時(shí)間若是很長，用戶的購買意愿就會(huì)持續(xù)緩慢地增加，直到事件漸漸平息；事件的不確定性也一樣，如果事件總是反反復(fù)復(fù)，具有很強(qiáng)的不確定性，這時(shí)用戶的購買意愿也會(huì)持續(xù)增加。對于事件而言，除了其持續(xù)時(shí)間的長短會(huì)對用戶產(chǎn)生影響外，由于事件造成的影響具有輻射性，也在一定程度上使其持續(xù)時(shí)間變長，進(jìn)而影響用戶。因此，對于事件的直接刺激帶來的影響，我們可以從事件持續(xù)的時(shí)間和事件的不確定程度兩個(gè)方面進(jìn)行控制，建立有效的干預(yù)機(jī)制，理清主次矛盾，政府充分發(fā)揮作用，形成全民參與、并肩作戰(zhàn)的局面，達(dá)到危機(jī)管理的目的[33]。

（2）突發(fā)公共衛(wèi)生事件信息的真實(shí)性對用戶購買意愿的影響

信息的真實(shí)性的非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)為0.175，p值小于0.001，說明信息的真實(shí)性對用戶的感知可購買性產(chǎn)生顯著正向影響?，F(xiàn)代社會(huì)已經(jīng)是一個(gè)信息社會(huì)，信息的真實(shí)性在很大程度上影響了人們對各種事件的判斷。近年來，網(wǎng)絡(luò)媒體為了獲得流量和點(diǎn)擊率，在報(bào)道新聞和事件時(shí)，總會(huì)在標(biāo)題上進(jìn)行夸大和作假[34]，這就在很大程度上降低了信息的真實(shí)性，甚至?xí)a(chǎn)生一系列的謠言。突發(fā)公共事件發(fā)生后，一些自媒體為了獲得流量，將許多不實(shí)的信息發(fā)布出來，這些信息包括事件的起源、傳播途徑、治療措施，人們在過量的信息中，會(huì)產(chǎn)生信息規(guī)避行為，對于社區(qū)電商各類商品的信息亦會(huì)產(chǎn)生規(guī)避行為，從而造成購買意愿下降。因此有關(guān)部門亟需采取有效措施，給公眾一個(gè)健康安全、真實(shí)可信的網(wǎng)絡(luò)平臺。保證信息的真實(shí)性，既是社會(huì)整體利益最大化的要求，也是個(gè)人行為善惡對錯(cuò)的判斷標(biāo)準(zhǔn)，真實(shí)的信息是個(gè)體認(rèn)知社會(huì)的基礎(chǔ)[35]。

（3）社區(qū)電商因素對用戶購買意愿的影響

價(jià)格波動(dòng)的非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)為0.335且p值大于0.05，說明價(jià)格波動(dòng)對社區(qū)電商購買意愿的影響不顯著。社區(qū)電商口碑非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)為0.222，P值小于0.001，說明社區(qū)電商口碑對用戶的購買意愿具有顯著影響，并且在這幾個(gè)影響因素中影響最大。價(jià)格的波動(dòng)在平時(shí)是影響用戶購買意愿的重要因素，但是由于突發(fā)公共衛(wèi)生事件的原因，價(jià)格的波動(dòng)不再具有影響效果。根據(jù)調(diào)查顯示，突發(fā)公共衛(wèi)生事件后商品價(jià)格的異常波動(dòng)也屬于其帶來的衍生性危害，正因?yàn)榇藭r(shí)人們對價(jià)格波動(dòng)的容忍度提升，更加劇了事件所帶來的危害。為維持合理的市場價(jià)格運(yùn)行秩序，防止?jié)撛诘幕蛘咭呀?jīng)出現(xiàn)的劇烈價(jià)格波動(dòng)，政府需要加強(qiáng)價(jià)格應(yīng)急管理，這對于妥善處理和有效應(yīng)對突發(fā)公共衛(wèi)生事件的衍生危害至關(guān)重要[36]。對于社區(qū)電商的口碑，不論事件發(fā)生與否，其影響都十分顯著，這就說明對于社區(qū)電商企業(yè)而言，口碑積累是十分重要的。社區(qū)電商企業(yè)在這種危急關(guān)頭更要承擔(dān)起一個(gè)企業(yè)應(yīng)該承擔(dān)的責(zé)任，以顧客為中心，秉持符合社會(huì)要求的價(jià)值觀；要堅(jiān)持公平互利的原則，堅(jiān)持正確的利益觀；要樹立正確的交易觀，為企業(yè)自身的口碑和社會(huì)的平穩(wěn)健康運(yùn)行作出貢獻(xiàn)[37]。

（4）居民自身因素對用戶購買意愿的影響

對數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列處理后得到用戶對事件的了解度的非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)為0.143，p值小于0.001，說明用戶對事件的了解度對用戶購買意愿有顯著影響。同社區(qū)居民的行為態(tài)度的非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)為0.052，p值小于0.05，說明同社區(qū)居民的行為態(tài)度對用戶購買意愿也有較顯著的影響。在突發(fā)公共衛(wèi)生事件發(fā)生的環(huán)境下，居民是很容易受到別人的影響的，不乏出現(xiàn)從眾和盲目跟風(fēng)的行為，這時(shí)要對社區(qū)居民進(jìn)行正確的引導(dǎo)?？梢詮男〔糠痔厥獾木用耖_始，這些居民在社區(qū)中或多或少有一些名氣，首先通過對他們進(jìn)行突發(fā)公共衛(wèi)生事件的相關(guān)知識普及并引導(dǎo)其進(jìn)行社區(qū)團(tuán)購、社區(qū)電商交易，然后通過這類人的行為來影響眾多社區(qū)居民，發(fā)揮社區(qū)電商的優(yōu)勢，確保在突發(fā)公共衛(wèi)生事件期間對居民日常生活物資的供應(yīng)。

5 結(jié)語

本文的理論意義在于基于SOR模型構(gòu)建突發(fā)公共衛(wèi)生事件情境下社區(qū)電商用戶購買意愿影響因素的理論模型，揭示各種影響因素對用戶購買意愿的影響。數(shù)據(jù)分析證明事件的持久性、事件的不確定性、信息的真實(shí)性，社區(qū)電商的口碑、用戶對事件的了解度、同社區(qū)居民的行為態(tài)度均對社區(qū)電商用戶購買意愿有顯著的正向影響，事件的嚴(yán)重性、價(jià)格的波動(dòng)對社區(qū)電商用戶購買意愿無顯著影響。本文為突發(fā)公共衛(wèi)生事件情境下社區(qū)電商用戶購買意愿影響因素的研究提供了新的思路與模型。

本文的實(shí)際意義在于通過問卷的調(diào)查和分析，直觀地分析了影響社區(qū)電商用戶購買意愿的因素，能夠促進(jìn)社區(qū)電商的發(fā)展，幫助政府、社區(qū)電商企業(yè)和居民更好地應(yīng)對突發(fā)公共衛(wèi)生事件。對于政府來說，應(yīng)該對網(wǎng)絡(luò)信息的虛假泛濫、惡意傳播等行為加大懲罰的力度，同時(shí)也要對突發(fā)公共衛(wèi)生事件情境下價(jià)格過分上漲的行為加以打擊，通過這種方式才能給人們一個(gè)良好的信息網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和購物環(huán)境；積極地應(yīng)對突發(fā)公共衛(wèi)生事件，降低人們對事件的恐懼。對于社區(qū)電商商家來說，應(yīng)該發(fā)揮自身的優(yōu)勢，在特殊時(shí)期為人們帶來便利，為社會(huì)減輕負(fù)擔(dān)。對于居民來說，一方面要對政府的措施積極配合，另一方面要提高自己對事件的認(rèn)識，有自己的判斷能力，相信政府，相信社會(huì)。

本研究存在一定不足，在進(jìn)行調(diào)查問卷收集時(shí)，25歲及以下和46歲及以上年齡段的人的數(shù)據(jù)較少，且只通過線上發(fā)放、回收問卷的方式進(jìn)行問卷調(diào)查，樣本數(shù)據(jù)來源和群體相對單一，因此在未來的研究中可以采取更加多樣化的數(shù)據(jù)收集方式，保證被調(diào)查群體的豐富性，提高所構(gòu)建模型的普適性。