摘 要：跨時空交易形式擴(kuò)大了消費(fèi)者和家具電商之間的信息不對稱，本文關(guān)注網(wǎng)絡(luò)口碑、感知質(zhì)量與在線購買意愿的影響關(guān)系?；诰€索利用理論，本文構(gòu)建了以網(wǎng)絡(luò)口碑為自變量，購買意愿為因變量，感知質(zhì)量為中介變量及卷入程度、網(wǎng)購自我效能為調(diào)節(jié)變量的理論模型，研究使用問卷調(diào)查方法，運(yùn)用SPSS實證分析112份有效問卷。結(jié)果表明：網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量和網(wǎng)絡(luò)口碑?dāng)?shù)量對購買意愿有顯著的正向協(xié)同作用，感知質(zhì)量在其中起完全中介作用；卷入程度顯著正向調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量與感知質(zhì)量之間的關(guān)系，網(wǎng)購自我效能對感知質(zhì)量和購買意愿之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用未得到驗證。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)口碑；家具購買意愿；感知質(zhì)量；卷入程度；網(wǎng)購自我效能

本文索引：許鐘超.<變量 2>[J].中國商論，2023（06）：-079.

中圖分類號：F724.6 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-0298（2023）03（b）--04

國家發(fā)布“十四五”規(guī)劃以來，數(shù)字經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)新業(yè)態(tài)，在各電商平臺的消費(fèi)人數(shù)呈現(xiàn)逐年上升趨勢。截至2021年12月，我國網(wǎng)絡(luò)購物用戶規(guī)模達(dá)8.42億，較2020年12月增長5968萬人，占網(wǎng)民整體的81.6%（CNNIC，2022）。消費(fèi)者在網(wǎng)購中受到不對稱信息的明顯影響，購買決策呈現(xiàn)出對產(chǎn)品相關(guān)外部信息的依賴。目前，學(xué)術(shù)界對家具線上零售方面的研究并不成熟。本文基于線索利用理論，探析網(wǎng)絡(luò)口碑的質(zhì)量和數(shù)量對感知質(zhì)量和購買意愿的影響，導(dǎo)入卷入程度和網(wǎng)購自我效能完善網(wǎng)購決策模型，結(jié)論有助于家具行業(yè)制定合理的在線零售策略。

1 理論基礎(chǔ)及研究假設(shè)

1.1 理論基礎(chǔ)

線索利用理論最早由Cox（1962）提出，關(guān)注機(jī)體外部刺激對感覺、知覺及后續(xù)行為的影響機(jī)制，并廣泛應(yīng)用于消費(fèi)者行為研究。內(nèi)部線索是產(chǎn)品的固有屬性，包括外型、顏色等；外部線索是產(chǎn)品的相關(guān)屬性，包括品牌、聲譽(yù)等。由于內(nèi)部線索有較高的獲取難度和評估成本，消費(fèi)者通常傾向搜尋產(chǎn)品的外部線索。

網(wǎng)購時，消費(fèi)者選用內(nèi)部線索和外部線索的主觀傾向差異被進(jìn)一步放大，可靠的外部線索提高顧客感知質(zhì)量并強(qiáng)化消費(fèi)者的購買傾向。Chen（2008）認(rèn)為，正向的在線評論和線上評分可以提高產(chǎn)品感知質(zhì)量，甚至改變消費(fèi)者的品牌選擇?；诰€索利用理論構(gòu)建消費(fèi)者網(wǎng)購決策模型，探析購買意愿影響因素的研究仍有較大的完善空間。

1.2 假設(shè)提出

1.2.1 網(wǎng)絡(luò)口碑

網(wǎng)絡(luò)口碑是消費(fèi)者從社交平臺中獲取的源自他人消費(fèi)經(jīng)歷的經(jīng)驗、感受（Datta等，2005）。本文認(rèn)為，具備客觀性和可理解性的口碑內(nèi)容有較高的質(zhì)量，數(shù)量上的差異主要體現(xiàn)在評論的絕對數(shù)量及所傳達(dá)的信息量方面。家具行業(yè)較晚引入電商模式，現(xiàn)有研究僅涉及電商運(yùn)營和產(chǎn)品設(shè)計方面，網(wǎng)絡(luò)口碑對家具產(chǎn)品購買意愿影響的研究具有重要的理論和現(xiàn)實意義。因此，本文提出如下假設(shè)：

H1：網(wǎng)絡(luò)口碑顯著正向影響購買意愿；

H1a：網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量顯著正向影響購買意愿；

H1b：網(wǎng)絡(luò)口碑?dāng)?shù)量顯著正向影響購買意愿。

網(wǎng)購消費(fèi)心理機(jī)制復(fù)雜，網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量和數(shù)量可能存在對購買意愿的交互作用，本文提出如下假設(shè)：

H1c：網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量和網(wǎng)絡(luò)口碑?dāng)?shù)量對購買意愿的影響存在顯著的交互作用。

1.2.2 感知質(zhì)量

顧客感知質(zhì)量是指消費(fèi)者能夠感知到的質(zhì)量，源自消費(fèi)者和賣家之間的“信息不對稱性”（Akerlof，1970）。本文認(rèn)為，顧客感知質(zhì)量是消費(fèi)者基于外部線索對產(chǎn)品質(zhì)量的主觀評價，故提出如下假設(shè)：

H2：消費(fèi)者感知質(zhì)量對購買意愿有顯著的正向影響。

消費(fèi)者通過口碑信息在腦海中形成對產(chǎn)品質(zhì)量的心理預(yù)期，并產(chǎn)生購買意愿。本文認(rèn)為，感知質(zhì)量可能影響網(wǎng)絡(luò)口碑和購買意愿之間的關(guān)系，故提出如下假設(shè)：

H3：感知質(zhì)量在網(wǎng)絡(luò)口碑和購買意愿之間起中介作用；

H3a：感知質(zhì)量在網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量和購買意愿之間起中介作用；

H3b：感知質(zhì)量在網(wǎng)絡(luò)口碑?dāng)?shù)量和購買意愿之間起中介作用。

1.2.3 卷入程度

卷入程度是消費(fèi)者對產(chǎn)品的主觀依賴，反映特定產(chǎn)品在消費(fèi)者心中的重要性。Zaichkowsky＆Sood（1989）認(rèn)為，低卷入顧客尋求低價和便利；反之，則對質(zhì)量和服務(wù)更加感興趣。本文認(rèn)為，卷入程度可能對網(wǎng)絡(luò)口碑和感知質(zhì)量之間的關(guān)系產(chǎn)生影響，故提出如下假設(shè)：

H4a：卷入程度對網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量和感知質(zhì)量的關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用，即卷入程度加強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量和感知質(zhì)量的正向影響關(guān)系；

H4b：卷入程度對網(wǎng)絡(luò)口碑?dāng)?shù)量和感知質(zhì)量的關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用，即卷入程度加強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)口碑?dāng)?shù)量和感知質(zhì)量的正向影響關(guān)系。

1.2.4 網(wǎng)絡(luò)購物自我效能

感知自我效能是人們在特定環(huán)境下對自身動機(jī)和行為的控制信念，影響到行為的選擇（Bandura，1990）。本文認(rèn)為，網(wǎng)購自我效能作用于產(chǎn)品的質(zhì)量評估，可能對感知質(zhì)量和購買意愿之間的關(guān)系有影響，故提出如下假設(shè)：

H5：網(wǎng)購自我效能對感知質(zhì)量和購買意愿的關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用，即網(wǎng)購自我效能削弱了感知質(zhì)量和購買意愿的正向影響關(guān)系。

理論模型如圖1所示。

2 研究設(shè)計和方法

2.1 問卷設(shè)計

本文所涉及的變量測量采用成熟量表，最終量表經(jīng)過適應(yīng)調(diào)整后確定。網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量和網(wǎng)絡(luò)口碑?dāng)?shù)量的測量參考了Park、Kim（2008）的量表，網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量對應(yīng)三個題項，網(wǎng)絡(luò)口碑?dāng)?shù)量對應(yīng)兩個題項。感知質(zhì)量的測量參考了Grewal等（1998）的三個題項；購買意愿的測量參考了Grewal等（1998）和Dodds等（1991）的三個題項；卷入程度的測量參考了王震勤等（2010）的兩個題項；網(wǎng)購自我效能的測量參考了Chi等（2012）的三個題項。概念模型中，各變量的測量采用Likert七級量表，1分代表“非常不同意”，7分代表“非常同意”。

問卷結(jié)構(gòu)包含三個部分：第一部分了解被試對網(wǎng)購行為的熟悉度；第二部分是問卷主體，包括測量6個變量的共16個題項；第三部分是被試的基本信息，包括性別、年齡、受教育程度及網(wǎng)購習(xí)慣等。

2.2 數(shù)據(jù)來源與特征

本文通過問卷進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，正式調(diào)查于2022年3月22日—2022年4月12日進(jìn)行。問卷通過Credamo平臺在線投放133份，回收問卷127份，去除極端值后，有效問卷112份，有效回收率約為84.2%。

描述性統(tǒng)計結(jié)果顯示：男性占23.2%，女性占76.8%，處于19～35歲的占樣本總數(shù)的85.7%，表明被試中青年和女性居多；本科（含大專）及以上學(xué)歷的占95.5%，表明被試大多接受過良好的教育；三分之一的被試瀏覽淘寶周頻次為4～6次，表明多數(shù)被試有較為頻繁的網(wǎng)購行為。樣本的總體情況基本符合我國網(wǎng)民的網(wǎng)購情況，與網(wǎng)購家具消費(fèi)者的結(jié)構(gòu)特征接近，代表性良好。

3 實證結(jié)果及分析

3.1 信效度分析

問卷的信效度分析使用SPSS 26.0軟件。本文采用Cronbachs α值檢驗問卷信度，結(jié)果顯示問卷總體的信度系數(shù)為0.914，信度水平理想，表明各變量題項的穩(wěn)定性和一致性良好，測量所得數(shù)據(jù)可靠。另外，采用KMO值和Bartlett球形度檢驗來檢驗問卷效度，結(jié)果顯示問卷總體的KMO值為0.881，變量系數(shù)的p值小于0.001，通過0.01水平的顯著性檢驗，表明問卷效度水平良好，適合進(jìn)一步進(jìn)行線性回歸分析。

3.2 模型擬合度檢驗

對預(yù)測模型進(jìn)行擬合度檢驗，卡方自由度比χ?/df=1.607<3，RMSEA=0.074<0.100，SRMR=0.057<0.100說明本文假設(shè)模型與實際樣本數(shù)據(jù)之間的擬合程度良好。

3.3 相關(guān)性分析

本文對樣本數(shù)據(jù)的區(qū)分效度進(jìn)行檢驗，結(jié)果如表1所示。相關(guān)性分析情況顯示，各變量之間的Pearson相關(guān)系數(shù)介于0.366～0.758，均小于0.8，所有變量的相關(guān)系數(shù)值都未超出AVE平方根值，說明各變量之間兼具相關(guān)性和區(qū)別度，量表測量數(shù)據(jù)的區(qū)分效度良好。

3.4 模型主效應(yīng)分析

本文采用線性回歸分析驗證假設(shè)模型，先進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量、網(wǎng)絡(luò)口碑?dāng)?shù)量對購買意愿的回歸分析。由表2可知，網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量顯著正向影響購買意愿（β=0.475，p<0.001），網(wǎng)絡(luò)口碑?dāng)?shù)量顯著正向影響購買意愿（β=0.306，p<0.001），網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量和網(wǎng)絡(luò)口碑?dāng)?shù)量對購買意愿有顯著的正向協(xié)同作用（β=0.05，p<0.001），假設(shè)H1a、H1b、H1c得到驗證，進(jìn)而假設(shè)H1得到驗證。

3.5 中介效應(yīng)分析

本文使用逐次檢驗法驗證感知質(zhì)量的中介效應(yīng)。驗證過程可以根據(jù)如下方程理解，當(dāng)X的影響經(jīng)由M而作用于Y時，可以稱M為X對Y作用的中介變量；另外，方程（4）～（6）驗證存在交叉項的中介效應(yīng)。由主效應(yīng)檢驗可知，各自變量屬于類別c的系數(shù)均顯著，以下驗證方程（2）、方程（3）、方程（5）及方程（6）對應(yīng)變量的系數(shù)顯著性。

Y=cX+e1（1）

M=aX+e2（2）

Y=c′X+bM+e3（3）

Y=c3X1X2+c1X1+c2X2+e4（4）

M=a3X1X2+a1X1+a2X2+e5（5）

Y=c3′X1X2+c1′X1+c2′X2+bM+e6（6）

由表3可知，在引入變量感知質(zhì)量后，網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量對感知質(zhì)量的影響系數(shù)顯著（a11=0.608，p<0.001）；同時，感知質(zhì)量對購買意愿的影響系數(shù)顯著（b11=0.693，p<0.001），系數(shù)c′不顯著（c11′=0.054，p>0.1），說明感知質(zhì)量在網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量對購買意愿的影響中起完全中介作用，假設(shè)H3a得到驗證。同理，假設(shè)H3b得到驗證。在引入變量感知質(zhì)量后，網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量和網(wǎng)絡(luò)口碑?dāng)?shù)量的協(xié)同作用對感知質(zhì)量的影響系數(shù)顯著（a33=0.102，p<0.1）；同時，感知質(zhì)量對購買意愿的影響系數(shù)顯著（b31=0.630，p<0.001），系數(shù)c′不顯著（c33′=0.073，p>0.1），說明感知質(zhì)量在網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量與網(wǎng)絡(luò)口碑?dāng)?shù)量對購買意愿的協(xié)同影響中起完全中介作用，假設(shè)H2和H3得到驗證。

3.6 調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

由表4可知，網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量*卷入程度對感知質(zhì)量（Model 2）具有顯著的正向作用（β=0.213，p<0.001），說明卷入程度越高，網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量對感知質(zhì)量的正向影響越強(qiáng)，假設(shè)H4a得到驗證；同理，假設(shè)H4b未得到驗證。感知質(zhì)量對購買意愿（Model 4）具有顯著的正向作用（β=0.727，p<0.001）；在此前提下，感知質(zhì)量*網(wǎng)購自我效能對購買意愿（Model 5）具有負(fù)向作用，但并不顯著（β=-0.115，p>0.1），說明網(wǎng)購自我效能對感知質(zhì)量和購買意愿之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用不顯著，假設(shè)H5未得到驗證。

如圖2所示，在較低的卷入程度水平下，網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量對感知質(zhì)量的正向影響較弱；反之，網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量對感知質(zhì)量的正向影響較強(qiáng)，假設(shè)H4a得到進(jìn)一步驗證。

4 結(jié)語

綜上所述，本文認(rèn)為，第一，網(wǎng)絡(luò)口碑質(zhì)量和數(shù)量之間相互依賴的交互變化能幫助家具消費(fèi)者更加立體地解碼產(chǎn)品信息，為購買決策提供依據(jù)。第二，高卷入家具消費(fèi)者對產(chǎn)品質(zhì)量的評估受到網(wǎng)絡(luò)口碑的引導(dǎo)。網(wǎng)購自我效能對感知質(zhì)量和購買意愿之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用并未得到驗證，可能的原因是網(wǎng)購情境下的信息過載導(dǎo)致消費(fèi)者降低既有認(rèn)知的重視程度。

圖2 調(diào)節(jié)效應(yīng)

本文認(rèn)為，在線家具零售商要盡力提高產(chǎn)品質(zhì)量與服務(wù)質(zhì)量，保證細(xì)致合理的服務(wù)提供，從多維度提高消費(fèi)者信任和產(chǎn)品感知質(zhì)量。此外，在線零售商要注重品牌效應(yīng)和市場細(xì)分，有強(qiáng)度、有技巧的產(chǎn)品宣傳能夠讓在線零售事半功倍。例如，使用親和力較強(qiáng)的文字同顧客交流，可以降低由陌生語境帶來的負(fù)面情緒對消費(fèi)者主觀認(rèn)知的影響。

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