網站信息對消費者購買意圖影響的系統性分析

黃佳慶　馬彪

[摘要]消費者購買意圖已成為國內外電子商務領域的研究熱點，但對其影響因素的研究仍缺乏系統性分析。消費者在線購買商品的行為是對網站提供各種信息的消費過程，文章立足于信息消費行為研究網站信息對消費者購買意圖的影響因素，首先梳理國內外有關在線購買意圖的實證文獻，從網站信息內容、信息價值以及信息體驗三個維度探討了在線購買意圖的影響因素，建立了在線購買意圖影響因素的框架模型，然后應用Meta分析對55篇實證研究文獻進行系統性分析，進而對文章研究模型進行檢驗。結果表明，網站信息內容、信息價值以及信息體驗對消費者在線購買意圖有顯著的正向影響。

[關鍵詞]購物意圖；網站信息；信息消費；Meta分析

[DOI]1013939/jcnkizgsc201807011

1引言

當前的電子商務環境下，消費者的購物需求呈現出個性化、多樣化的發展趨勢，傳統的電子商務企業要想在日趨激烈的市場競爭中立于不敗之地，就要考慮消費者瀏覽購物網站的時候感興趣的是什么，哪些因素會促使消費者購買意圖的產生，從而制定有效的營銷策略來滿足消費者的不同需求。購買意圖是指消費者愿意購買商品的可能性或概率，它是消費者購買商品的主觀傾向。消費者購買意圖作為一個熱門的研究方向，得到了經濟學、心理學及營銷學等領域學者們的廣泛研究。

2研究方法與內容

21研究方法

“元分析”（Meta-analysis）概念最早是由Beecher提出的，它是文獻研究的一種定量方法，是以同一課題的多項獨立研究的結果作為研究對象，在全面檢索相關研究文獻及確定文獻篩選標準的基礎上，對納入元分析的多個研究結果進行系統、客觀、定量的綜合分析。Meta分析主要通過效應值來反映兩個變量間的關系強度，效應值最常用的衡量指標是相關系數r值。[1]

22研究假設及模型

目前大多數的購物網站商品信息齊全，查找商品方便快捷，且容易通過分類檢索快速尋找到目標商品。但由于網絡購物的虛擬性，消費者不能接觸到產品實物和面對面的用戶服務，只能通過購物網站中的描述文字、評論內容、圖片和視頻等信息了解感興趣的產品或服務。所以網上購物的過程其實就是用戶對商家提供的各種信息消費的過程，消費者通過各種信息從多方面考慮商品是否符合個人需求，從而對是否購買進行決策。

因此購物網站上的信息及服務質量等必定會對消費者的購物行為產生影響。基于以上分析，本文從網站信息內容、信息價值以及信息體驗三個維度探討網站信息如何影響消費者的在線購買意圖。網站信息內容包括網上商品價格、成交銷量[2]、網店促銷[3]、在線評論[4]、圖文展示[5]五方面；網站信息價值包括感知質量、商店形象兩方面；[6]網站信息體驗包括網站設計、網站質量兩方面。[7]基于對上述變量的相關文獻進行梳理閱讀，提出以下假設：

H1：網站信息內容對消費者購買意圖存在正向的顯著影響。

H2：網站信息價值對消費者購買意圖存在正向的顯著影響。

H3：網站信息體驗對消費者購買意圖存在正向的顯著影響。

基于以上假設提出本研究的關于消費者在線購買意圖影響因素框架模型，見下圖。

3數據收集

本文檢索了2006年至2017年國內外有關消費者在線購買意圖方面的大量文獻，包括學術期刊論文、會議論文。檢索的關鍵詞主要包括：“online purchase intention”“online impulsive buying”“Online Consumer Behavior”“購買意圖”“購買意愿”“沖動性購買”等。檢索的數據庫包括Web of Science、Science Direct、SpringerLink、GoogleScholar等外文期刊數據庫，以及中國知網的期刊數據庫、會議論文數據庫。最終檢索到原始文獻204篇，其中中文83篇，外文文獻121篇。對檢索到的文獻按照以下標準進行篩選：

（1）文獻必須是實證研究。

（2）文獻至少研究了上述9個影響因素中的一個對購買意圖的影響。

（3）文獻報告了研究的樣本數量、影響因素與購買意圖的回歸系數或顯著性水平等能夠轉化為相關系數的數據。

在檢索到的204篇文獻中，基于以上標準篩選出55篇文獻作為本次元分析的研究對象，其中外文期刊23篇，中文期刊32篇，共剔除149篇不符合本文篩選標準的文獻。

4研究結果

41描述性統計分析

對納入Meta分析的實證文獻提取其研究結果的相關系數，匯總后得到各路徑關系的描述性統計結果，見表1。

由表1可知，網站信息內容對在線購買意圖的影響研究最多，路徑個數一共有44個，其中41個顯著，3個不顯著，顯著率達到9318%。網站信息價值對在線購買意圖的影響研究中15個顯著，1個不顯著。網站信息體驗對在線購買意圖的影響研究中16個顯著，1個不顯著。各路徑的平均樣本數量都超過了300個，這表明在線購買意圖研究的樣本量都比較大。此外，各路徑的相關系數存在一定的差異。同一路徑的相關系數也有很大差異，其中“網站信息內容-購買意圖”的最小相關系數為005，最大值為098，相差了093，這種差異表明了目前在線購買意圖領域研究結論的不一致性。

42效應值分析

效應值分析結果一般由效應值簡單均值、樣本量調整均值、Fisherr到Z轉化均值及失安全系數Nfs組成[8]，各路徑效應值分析結果見表2。

Cohen[9]認為效應值在05以上為效應值的強度較大，在03～05時認為效應值的強度適中，效應值在01～03之間時，強度較小。由表2可知，網站信息內容對在線購買意圖的影響關系處于中等水平，效應值的簡單均值為046，樣本加權效應值為047，相關系數為052，各效應值均達到最強。而“網站信息價值-在線購買意圖”“網站信息體驗-在線購買意圖”的效應值也均在03以上，影響關系強度適中。同時各路徑的置信區間均不包括零值，且均為正數區間，說明各路徑都通過了假設檢驗。從表2的失安全系數Nfs05可以看出，首先網站信息內容對在線購買意圖路徑的失安全系數值最大，說明網站信息內容對在線購買意圖的發表偏倚最小，研究結果最穩定；其次網站信息價值與網站信息體驗對在線購買意圖的發表偏倚也比較小，研究結果也比較穩定。因此上述變量對在線購買意圖確實具有影響作用。

綜上所述，經過對納入Meta分析的樣本進行效應值統計分析，假設H1、H2、H3都得到驗證。本研究所有假設的驗證情況及其對應路徑關系影響強度如表3所示。

5結論與展望

51研究結論

本文在閱讀有關在線購買意圖實證研究文獻的基礎上，結合當前電商網站的實際情況，從網站信息消費的視角探討影響消費者在線購買意圖的因素，構建了一個消費者購買意圖影響因素的框架模型，然后運用Meta分析方法對搜集到的實證文獻進行系統性分析，進而對本文的研究模型進行了檢驗。研究結果表明，網站信息內容、信息價值與信息體驗對消費者購買意圖的影響作用顯著，且都呈現較強的正相關關系。由此可知網站信息主要從這三個方面影響網購消費者的購買意圖，從而刺激其購買行為的產生。

52研究展望

本文的研究也存在一定的局限性。由于在線購買意圖影響因素的眾多，可能還存在其他比較重要但研究較少的影響因素沒有考慮到。在電商快速發展的今天，在線購買意圖領域的研究還在不斷進行中，未來的研究可以從其他角度加入更多的變量以及對各個路徑關系進行潛在調節因子的作用分析。

參考文獻：

[1]Ellis PDMarket Orientation and Performance： A Meta‐Analysis and Cross‐National Comparisons[J].Journal of Management Studies，2010，43（5）：1089-1107

[2]王求真，姚倩，葉盈網絡團購情景下價格折扣與購買人數對消費者沖動購買意愿的影響機制研究[J].管理工程學報，2014，28（4）：37-47

[3]Badgaiyan AJ， Verma ADoes Urge to Buy Impulsively Differ from Impulsive Buying Behaviour？ Assessing the Impact of Situational Factors[J].Journal of Retailing & Consumer Services， 2015（22）：145-157

[4]畢繼東網絡口碑對消費者購買意愿影響實證研究[J].情報雜志，2009，28（11）：46-51

[5]趙宏霞，才智慧，何珊基于虛擬觸覺視角的在線商品展示、在線互動與沖動性購買研究[J].管理學報，2014，11（1）：133-141

[6]Zeithaml VAConsumer Perceptions of Price， Quality， and Value： A Means-End Model and Synthesis of Evidence[J].Journal of Marketing，1988，52（3）：2-22

[7]Floh A， Madlberger MThe Role of Atmospheric Cues in Online Impulse-buying Behavior[J].Electronic Commerce Research & Applications，2013，12（6）：425-439

[8]鄧朝華，張亮，張金隆基于薈萃分析方法的移動商務用戶采納研究[J].圖書情報工作，2012，56（18）：137-143

[9]Cohen JStatistical Power Analysis for the Behavioral Sciences[J].Journal of the American Statistical Association，1988，2（4）：19-74

[10]張遠，李新亮基于Malmquist指數的旅游資源可持續發展評價[J].中國市場，2016（4）.

[11]羅玉巧，羅云華提升企業微信公眾平臺利用價值的營銷策略研究[J].中國市場，2016（22）.