龐國慶 陳斌

摘? ?要：基于SOR理論構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型，運用因子分析、二元logistic回歸分析以及多重響應(yīng)，實證分析網(wǎng)絡(luò)貸款對消費者購買意愿的影響。研究結(jié)果表明：一是產(chǎn)品特征因素和網(wǎng)站特征因素對網(wǎng)貸產(chǎn)品接受度和感知價值存在正向影響，對感知風(fēng)險存在負向影響，進而正向影響消費者購買意愿；二是網(wǎng)貸產(chǎn)品接受度、感知價值和感知風(fēng)險存在部分中介效應(yīng)；三是消費者是否愿意使用網(wǎng)絡(luò)貸款受到消費者的學(xué)歷、職業(yè)以及月平均消費的影響，不同層次人群網(wǎng)絡(luò)貸款使用的場景也有差別。同時，根據(jù)研究結(jié)果，為網(wǎng)貸公司提出解決網(wǎng)絡(luò)貸款問題的相關(guān)建議。

關(guān)鍵詞：SOR理論；結(jié)構(gòu)方程模型；二元logistic回歸分析；網(wǎng)絡(luò)貸款；消費者購買意愿

中圖分類號：F713? ? ? ?文獻標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2023）13-0086-03

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展與進步，網(wǎng)絡(luò)貸款逐漸傳入中國，網(wǎng)絡(luò)貸款成為近幾年來國家關(guān)注的重點以及學(xué)者們研究的熱點。前人的研究側(cè)重于網(wǎng)絡(luò)貸款的產(chǎn)生原因、影響和治理對策，而將網(wǎng)絡(luò)貸款與消費者購買意愿聯(lián)系起來的研究卻微乎其微。在已有的研究中，消費者購買意愿的影響因素主要基于商家和用戶兩個方面：就商家而言，影響消費者購買意愿的因素主要集中在產(chǎn)品特征和商家服務(wù)兩個方面，產(chǎn)品特征主要包括產(chǎn)品屬性、產(chǎn)品特征[1]、電子口碑[2]和產(chǎn)品有用性等等，商家服務(wù)主要包括網(wǎng)站便利性[3]、商家與用戶的互動性[4]以及售后服務(wù)能力等等。就用戶而言，影響消費者購買意愿的因素有顧客體驗[3]、消費者滿意度和用戶反饋[4]等等。本文以此為契機，將網(wǎng)絡(luò)貸款與消費者購買意愿相結(jié)合進行研究分析，從網(wǎng)貸公司的角度探討網(wǎng)絡(luò)貸款對消費者購買意愿的影響，從而揭示出網(wǎng)絡(luò)貸款與消費者購買意愿之間的關(guān)系，并從網(wǎng)貸公司的角度提出解決網(wǎng)絡(luò)貸款問題的建議。

一、研究模型與假設(shè)

本文基于SOR（刺激—機體—反應(yīng)）模型[1，5，6]，研究網(wǎng)絡(luò)貸款對消費者購買意愿的影響，以產(chǎn)品特征因素（PCF）以及網(wǎng)站特征因素（WCF）為刺激因素（S），網(wǎng)貸產(chǎn)品接受度（PA）、感知風(fēng)險（PR）以及感知價值（PV）為機體因素（O），消費者購買意愿（CPI）為反應(yīng)因素（R）。

（一）刺激因素與機體因素的分析與假設(shè)描述

在研究產(chǎn)品特征因素與網(wǎng)貸產(chǎn)品接受度、感知風(fēng)險以及感知價值之間的關(guān)系時，以網(wǎng)貸產(chǎn)品的貸款額度、貸款利率和口碑為產(chǎn)品特征的衡量要素。消費者對貸款額度的滿足程度越高，網(wǎng)貸產(chǎn)品接受度就越高；消費者對貸款利率的接受程度越高，網(wǎng)貸產(chǎn)品接受度就越高；網(wǎng)貸產(chǎn)品的口碑在消費者心目中越好，網(wǎng)貸產(chǎn)品接受度就越高。如果借貸產(chǎn)品特征越是能讓借款人感到滿意，那么借款人對該借貸產(chǎn)品的感知風(fēng)險就會越低，同時，借款人的感知價值也會越高。因此，提出以下假設(shè)：

H1：產(chǎn)品特征因素對網(wǎng)貸產(chǎn)品接受度有正向影響；

H2：產(chǎn)品特征因素對感知風(fēng)險有負向影響；

H3：產(chǎn)品特征因素對感知價值有正向影響。

在研究網(wǎng)站特征因素與網(wǎng)貸產(chǎn)品接受度和感知風(fēng)險之間的關(guān)系時，以借貸網(wǎng)站的有用性、信息豐富性、安全性以及平臺與借款人的互動性為網(wǎng)站特征的衡量要素。當(dāng)借貸網(wǎng)站提供的信息對于借款人越有用，那借款人對于網(wǎng)貸產(chǎn)品接受度就越高；當(dāng)網(wǎng)站提供的信息越豐富并且和借款人的互動性越強時，借款人對該網(wǎng)貸產(chǎn)品接受度就會越高；如果該借貸網(wǎng)站的安全性越高，借款人就越愿意接受該平臺提供的借貸產(chǎn)品。當(dāng)借貸機構(gòu)的網(wǎng)站提供的信息很豐富并且對借款人來說很有幫助時，借款人會接受這個產(chǎn)品并認為該借貸產(chǎn)品的風(fēng)險會比較低；網(wǎng)站的安全性越高、互動性越強，借款人所感受到的風(fēng)險就會越低。當(dāng)借貸機構(gòu)的網(wǎng)站提供的信息更有用并且信息較豐富的時候，借款人會認為該信息是有價值的。通常情況下，當(dāng)一個網(wǎng)站安全時，消費者才會考慮去使用該網(wǎng)站，借貸機構(gòu)網(wǎng)站的安全性越高、互動性越強，借款人所感受到的價值就會越高。因此，提出以下假設(shè)：

H4：網(wǎng)站特征因素對網(wǎng)貸產(chǎn)品接受度有正向影響；

H5：網(wǎng)站特征因素對感知風(fēng)險有負向影響；

H6：網(wǎng)站特征因素對感知價值有正向影響。

（二）機體因素與反應(yīng)因素的分析與假設(shè)描述

當(dāng)網(wǎng)絡(luò)借貸平臺提供的借貸產(chǎn)品以及該借貸機構(gòu)的網(wǎng)站設(shè)計和服務(wù)令借款人感到滿意時，那借款人對于該網(wǎng)站平臺提供的網(wǎng)貸產(chǎn)品的接受程度就會越高，同時增加對該借款平臺的信任程度，消費者就會愿意從該平臺上借款進行購買消費，即網(wǎng)貸產(chǎn)品接受度和感知價值會增加消費者的購買意愿。而當(dāng)網(wǎng)絡(luò)借貸平臺提供的借貸產(chǎn)品以及該借貸機構(gòu)的網(wǎng)站設(shè)計和服務(wù)令借款人覺得不安全、存在風(fēng)險，借款人就會潛意識地認為在該平臺進行借貸可能會對自己的賬戶安全造成威脅，消費者也就不會愿意在該平臺上借款進行購買消費，即消費者的感知風(fēng)險會降低消費者的購買意愿。因此，提出以下假設(shè)：

H7：網(wǎng)貸產(chǎn)品接受度對消費者購買意愿有正向影響；

H8：感知風(fēng)險對消費者購買意愿有負向影響；

H9：感知價值對消費者購買意愿有正向影響。

二、實證分析

本文通過發(fā)放問卷收集消費者對網(wǎng)絡(luò)貸款的看法，問題采用Likert5級量表[1]形式。共回收問卷230份，剔除掉15份作答時間低于100秒或者前后答案一致的無效問卷之后，共得到有效問卷215份，問卷有效率為93.48%。

（一）信度與效度分析

由于本次收集的問卷樣本容量較少，故采用對樣本容量要求較低的偏最小二乘法（PLS）對問卷收集的數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)方程模型分析[2]。首先采用smart PLS3.0軟件對量表的信度和效度進行結(jié)構(gòu)方程模型的數(shù)據(jù)分析。

以組合信度CR和克倫巴赫系數(shù)α值作為量表信度的衡量指標(biāo)。計算得出每個潛變量的組合效度CR均大于0.8，克倫巴赫系數(shù)α值均大于0.7，所有指標(biāo)均符合要求，由SPSS25.0得到問卷整體的克倫巴赫系數(shù)α值為0.872，大于0.7，由此可得量表具有較好的信度。

以聚合效度檢驗和KMO值作為量表效度的衡量指標(biāo)。聚合效度通過因子載荷所表示，計算得出每個指標(biāo)的因子載荷均大于0.7，結(jié)果顯著，各潛變量的平均抽取變異量AVE的值均大于0.5，說明量表具有良好的聚合效度；由SPSS25.0得到KMO的值為0.966，bartlett 球形檢驗的近似卡方為3115.210，顯著性為0.000（P<0.05），由此可得量表整體具有較好的效度。

（二）路徑系數(shù)與相關(guān)性分析

運用smart PLS3.0軟件分析各潛變量之間的路徑系數(shù)。路徑系數(shù)表示各潛變量之間的因果關(guān)系，根據(jù)計算結(jié)果可知，各路徑系數(shù)的檢驗P值均小于0.05，結(jié)果顯著，說明產(chǎn)品特征因素與網(wǎng)站特征因素對網(wǎng)貸產(chǎn)品接受度、感知風(fēng)險和感知價值有顯著影響，從而影響消費者購買意愿。

利用smart PLS3.0軟件檢驗各潛變量之間的相關(guān)系數(shù)。結(jié)果顯示，各潛變量之間均存在著顯著的正相關(guān)關(guān)系或負相關(guān)關(guān)系。其中，產(chǎn)品特征和網(wǎng)站特征與網(wǎng)貸產(chǎn)品接受度和感知價值之間存在顯著正相關(guān)關(guān)系，產(chǎn)品特征和網(wǎng)站特征與感知風(fēng)險之間存在顯著負相關(guān)關(guān)系；網(wǎng)貸產(chǎn)品接受度和感知價值與消費者購買意愿之間存在顯著正相關(guān)關(guān)系，感知風(fēng)險與消費者購買意愿之間存在顯著負相關(guān)關(guān)系。

（三）中介效應(yīng)檢驗

為了檢驗網(wǎng)貸產(chǎn)品接受度、感知風(fēng)險、感知價值是否在產(chǎn)品特征因素、網(wǎng)站特征因素和消費者購買意愿之間存在中介效應(yīng)，利用smart PLS3.0軟件中Bootstrapping計算方法對網(wǎng)貸產(chǎn)品接受度、感知風(fēng)險、感知價值的中介效應(yīng)進行檢驗分析。

在本文的SOR結(jié)構(gòu)方程模型中，根據(jù)檢驗結(jié)果可知，產(chǎn)品特征和網(wǎng)站特征對于消費者購買意愿的影響的系數(shù)分別為0.340和0.482，P值均為0.000，說明產(chǎn)品特征和網(wǎng)站特征對于消費者購買意愿具有顯著的影響，同時，各路徑關(guān)系的間接效應(yīng)在總效應(yīng)中的占比均在20%—80%，因此，網(wǎng)貸產(chǎn)品接受度、感知風(fēng)險、感知價值在產(chǎn)品特征、網(wǎng)站特征和消費者購買意愿之間的中介效應(yīng)為部分中介。

（四）網(wǎng)絡(luò)貸款使用場景分析

根據(jù)上文分析可知，網(wǎng)貸產(chǎn)品特征和網(wǎng)站特征會對消費者購買意愿產(chǎn)生重要影響。然而消費者是否愿意使用網(wǎng)絡(luò)貸款進行消費不僅受到網(wǎng)貸產(chǎn)品本身的影響，而且還會受到消費者自身因素的影響。運用二元logistic回歸方法分析消費者是否愿意使用網(wǎng)絡(luò)貸款（是=1，否=0）與消費者的性別、學(xué)歷、職業(yè)以及月平均消費之間的關(guān)系。研究結(jié)果顯示，消費者的學(xué)歷、職業(yè)會對消費者使用網(wǎng)絡(luò)貸款的意愿產(chǎn)生微弱的正向影響，消費者月平均消費會對消費者使用網(wǎng)絡(luò)貸款的意愿產(chǎn)生顯著的正向影響，即消費者的學(xué)歷、月平均消費越高，他們使用網(wǎng)絡(luò)貸款的意愿就會越高。

運用SPSS25.0對問卷收集的網(wǎng)絡(luò)貸款使用場景進行多重響應(yīng)分析。研究結(jié)果表明，從消費者的學(xué)歷看，大專及以下、本科以及碩士人群更傾向于將網(wǎng)絡(luò)貸款用于手機、電腦等電子產(chǎn)品的購買，而博士人群會更加注重將網(wǎng)絡(luò)貸款用于教育和工作的投資。從消費者的職業(yè)看，學(xué)生、企業(yè)職員以及公務(wù)員或事業(yè)單位人員將網(wǎng)絡(luò)貸款用于電子產(chǎn)品的購買比例最高，個體從業(yè)人員將網(wǎng)貸用于電子產(chǎn)品以及教育和工作的比例最高。從消費者的月平均消費看，月平均消費在1500元以內(nèi)的人群將網(wǎng)絡(luò)貸款用于買車買房的比例最高，月平均消費在1500—3000元以及3000—5000元的人群將網(wǎng)貸用于電子產(chǎn)品的購買比例最高，月平均消費在5000元以上的人群將網(wǎng)絡(luò)貸款用于教育和工作的比例最高。

三、研究結(jié)論與建議

通過上述分析，本文可以得出以下結(jié)論，并提出相關(guān)建議。

第一，產(chǎn)品特征因素和網(wǎng)站特征因素對消費者購買意愿具有正向影響，并且網(wǎng)貸產(chǎn)品接受度、感知價值和感知風(fēng)險存在部分中介效應(yīng)。網(wǎng)貸公司應(yīng)提高網(wǎng)貸產(chǎn)品質(zhì)量和個性化服務(wù)，提高網(wǎng)站安全性和可靠性，以此來提高消費者對網(wǎng)貸產(chǎn)品的接受度和滿意度，增強網(wǎng)貸產(chǎn)品在消費者心目中的感知價值，降低感知風(fēng)險，從而提高消費者的購買意愿。

第二，消費者是否愿意使用網(wǎng)絡(luò)貸款受到消費者的學(xué)歷、職業(yè)以及月平均消費的影響，不同層次人群網(wǎng)絡(luò)貸款使用的場景也有差別。網(wǎng)貸公司也可以對不同層次的消費群體提供不同貸款政策，并加強與政府的合作交流，同時，政府也要提高網(wǎng)貸行業(yè)進入門檻，加大監(jiān)管力度，從源頭上遏止網(wǎng)貸風(fēng)險的出現(xiàn)，以保障其規(guī)范健康持續(xù)發(fā)展。

參考文獻：

[1]? ?紀曼，卓翔芝.基于SOR模型的電商網(wǎng)絡(luò)直播環(huán)境下消費者購買意愿的影響因素[J].淮北師范大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2020，41（4）：49-57.

[2]? ?Ali Sahabi Yusuf，Ab Razak Che Hussin，Abdelsalam H. Busalim. Influence of e-WOM engagement on consumer purchase intention in social commerce[J].Journal of Services Marketing，2018，32（4）.

[3]? ?陳月艷，高尚.顧客體驗對消費者購買意愿影響的實證研究[J].生產(chǎn)力研究，2020（6）：118-122，149.

[4]? ?Jiao Wang. Research on the Influence of Online Reviews on Consumers' Purchase Intentions from an Interactive Perspective[J].Scientific Journal of Economics and Management Research，2020，2（2）.

[5]? ?王雪力.基于分層回歸分析的網(wǎng)紅直播帶貨對消費者購買意愿的影響研究[J].甘肅科技縱橫，2020，49（11）：76-80.

[6]? ?宋之杰，唐曉莉.基于S-O-R模型的價格和評價影響消費者網(wǎng)絡(luò)購買意愿研究[J].數(shù)學(xué)的實踐與認識，2019，49（14）：1-9.

[責(zé)任編輯? ?文? ?欣]