在線評論對大學生消費者購買意愿的影響研究

洪菲 鄭輝 周穎帆 敖建橋

內容摘要：本文基于現有文獻，提出了在線評論對大學生消費者購買意愿的理論模型，并設計調查問卷進行數據收集，最后在對數據進行分析處理的基礎上實證驗證了該理論模型。研究結果表明：在線評論的質量、在線評論的數量、在線評論的效價、在線評論者資信度均正向影響大學生購買意愿。在線評論的質量越高，消費者獲得的有用信息就越多，從而會獲得較高的感知價值。感知價值對消費者購買意愿的影響是顯著的，消費者的感知價值越大，其購買意愿就越大。在在線評論與購買意愿的關系中，感知價值具有部分中介作用。

關鍵詞：在線評論? 感知價值? 購買意愿

中圖分類號：F724? ?文獻標識碼：A

引言

互聯網的快速普及和發展早已使人們在生活的方方面面都離不開網絡，信息技術與電子商務的發展為現代消費者購物提供了新的渠道，促使網絡購物成為一種潮流和消費習慣，越來越多的消費者開始積極投身于網絡購物中。中國互聯網絡信息中心在2018年1月發布了第四十一次互聯網絡發展狀況統計報告。在報告明確指出，到2017年末中國的網民已經達到7.72億的規模，普及率達到55.8%。網絡購物也隨之蓬勃發展，屢創新高，例如最具代表性的淘寶網，僅在2018年“雙十一”這一天交易額就達到2135億元，又一次打破了中國甚至世界電商史上的紀錄。

消費者可以不受任何地域和時間的限制便能通過網絡瀏覽和發布關于商品和服務的各種觀點，互聯網的高速發展使得產品和服務的成功主要取決于由消費者發布的在線評論。在線評論有傳播范圍廣、不受時間空間限制、可長期保存等特點，相對于傳統口碑，在線評論影響更大，對消費者和商家都具有很重要的意義。有研究表明，約有41.1%的消費者在選擇網絡購物時都會瀏覽用戶評論，并把其他消費者的評論作為自己是否購買的重要參考信息，約有26%的消費者在購買前都會查看有關商品的評論，只有17.9%的人不會關注用戶評論。因此，在線評論已經成為網絡消費者了解商品和服務信息的重要渠道，并作為其做出購買決策的主要參考，進而影響購買意愿。

網絡購物早已成為青年網民的消費習慣，大學生群體作為其中的重要組成部分，幾乎成為網絡購物的主體。大學生作為高知識水平和高文化程度的消費群體，相對比較容易接受網上購物，他們搜索信息的能力和行為水平也較高，所以他們在網絡購物時，便會傾向于查看他人對于該商品或服務的評論來獲得更多信息。因為大學生的可支配收入相對較低，在網上購物時，通常會參考其他消費者的在線評論，以此來增加對商品的確定性。因此，研究在線評論的幾個重要維度在感知價值的作用下，對購買意愿的影響尤其是對大學生購買意愿的影響有重要意義。

研究假設

（一）在線評論對大學生購買意愿的影響

1.評論的質量。在線評論的質量是指評論內容的可靠性、真實性及是否對其他消費者有用等。相關研究表明，在線評論質量對商品銷售量會產生很大影響。Johnson and Payne （1985）提出，消費評論內容越是詳細具體的，就越能真實反應產品信息，對消費者降低網絡購物過程中的不確定性就越有幫助。因為大學生群體專業水平較高，在網絡購物時具有較高的信息搜索能力，對信息的識別和處理能力也較強，因此，本文提出假設：

H1：在線評論的質量與大學生購買意愿正相關。

2.在線評論的數量。在線評論的數量是指關于某一商品的評價總數。一般情況下，產品評論數量越多，消費者可獲得的有關信息就越多，并且評論數量也代表了商品的銷售量，擁有較高銷售量的商品會讓消費者產生較強的購買意愿。因此，本文提出假設：

H2：在線評論數量與大學生購買意愿正相關。

3.在線評論的效價。在線評論的效價指發表的評論所表達出的正面或負面情感態度。評論效價代表消費者對商品的滿意程度，效價與滿意度之間存正相關關系。而滿意度與消費者的購買意愿之間又有正相關關系，因此，本文提出假設：

H3：在線評論效價與大學生購買意愿正相關。

4.在線評論者資信度。在線評論者資信度是指發表評論者的專業能力及可靠性。在線評論者資信度也是網購消費者在閱讀評論時一個相對較高的關注點。Pei-yu Chen，Samita Dhanasobhon（2007）指出，評論者的資信度會對下個消費者的購買決策產生影響。一般而言，信譽較高者其對產品質量的評價更為客觀和專業，他們也不會為幫助商家提高銷售量而發表不實評論。本文認為，在查看評論時，人們更愿意相信有較高信譽者的評論。所以，提出假設：

H4：在線評論者資信度與大學生購買意愿正相關。

（二）在線評論對消費者感知價值的影響

孫寧（2010）認為，網絡口碑會影響消費者價值感知，從而對其對購買決策產生重大影響。相關研究表明，在線評論數量、在線評論的評分都正向影響感知價值。瓦瑜（2014）研究得出，感知價值可以作為中介變量對消費者購買意愿產生影響，即在線評論與感知價值存在一定關聯。故本文在探究消費者在線評論對感知價值的影響大小時，將在線評論的質量、數量、效價、評論者資信度四個維度作為影響消費者感知價值的前置因素。因此，提出假設：

H5：在線評論的質量與感知價值正相關。

H6：在線評論的數量與感知價值正相關。

H7：在線評論的效價與感知價值正相關。

H8：在線評論者的資信度與感知價值正相關。

（三）感知價值對購買意愿的影響

感知價值是由消費者預計所要承擔的風險和可得收益所決定的，感知價值會對消費者購買意愿產生影響。消費者在進行決策時，大多會選擇感知價值高的商品。Monroe和Krishnan（1985）研究商品的價格和質量、消費者感知價值對購買意愿的關系，表明消費者所感知的價值是決定其購買行為的重要因素;Wu等（2014）研究表明，消費者感知價值與消費者回購意愿呈正相關關系，感知價值越高，回購意愿越高;Ponte等（2015）研究表明，在購買產品或服務時，消費者的購買意愿取決于感知價值。因此，提出假設：

H9：感知價值與大學生消費者的購買意愿正相關。

（四）感知價值作為中介變量的影響

在網絡購物時，消費者會通過收集相關信息來衡量成本和收益。在線評論作為消費者獲取商品信息的重要渠道，其評論的質量、數量、效價以及評論者的資信度，都會影響其感知價值。綜上可得，感知價值與購買意愿之間存在正相關關系。所以，本文提出假設：

H10：感知價值在在線評論與大學生購買意愿的關系中具有中介作用。

H10a：在在線評論質量與大學生購買意愿的關系中，感知價值具有中介作用。

H10b：在在線評論數量與大學生購買意愿的關系中，感知價值具有中介作用。

H10c：在在線評論效價與大學生購買意愿的關系中，感知價值具有中介作用。

H10d：在在線評論者資信度與大學生購買意愿的關系中，感知價值具有中介作用。

數據分析結果與討論

（一）變量的確定

本文通過對相關文獻的梳理與總結，將在線評論質量、在線評論數量、在線評論效價、在線評論者資信度這四個維度中引入感知價值以探究在線評論對消費者購買意愿的影響。關于變量的測量，涉及有在線評論的質量、數量、效價、在線評論者資信度、感知價值和購買意愿六個變量。為確保問卷的合理性和真實性，本文參考了國內外相關研究領域的其他問卷，并結合大學生消費群體的特征，設計了各變量的測量量表。六個變量的測量均采用李克特五級評分法，其中1代表“很不同意”、2代表“不同意”、3代表“一般”、4代表“同意”、5代表“很同意”。 在問卷設計上，本文根據大學生的基本情況，設置了性別、年齡、學歷、接觸網購的時間和每月的可支配收入等幾個控制變量。本次調查主要通過電子問卷的形式開展，此次調查以湖北經濟學院的學生為主，為了保證研究的真實性和合理性，在調查之前，多次聲明了此次問卷只屬于學術研究，無利害關系，使接受調查者能夠放心填寫，以準確反映其真實想法。

（二）信度檢驗

本研究以Cronbach's? Alpha系數的大小來檢驗問卷的信度的大小，一般系數大于0.7是可接受的范圍。本文運用SPSS19.0分析得出的各變量的信度系數，數據處理結果表明，除了在線評論效價Cronbachs Alpha系數接近0.7之外，評論質量、評論數量、評論者資信度、感知價值這四個變量的Cronbachs Alpha系數均在0.7以上，而刪除該項后的Crcmbachs Alpha系數比原來的Cronbach's? Alpha系數值要小，說明不適宜刪除各變量中的的問題。購買意愿的Cronbach's Alpha系數也接近0.7，且量表的整體信度為0.921，故說明該次樣本的整體信度較高，收集的數據能夠有效滿足研究對可信度的要求。

（三）效度分析

對問卷結構效度進行測量，本文主要用的是探索性因子分析方法。

1.自變量的探索性因子分析。對變量做KMO和Bartlett的檢驗時，當KMO值大于0.5，表明變量之間存在較強的相關性，可以做因子分析;當Bartlett檢驗P值小于0.05，可拒絕原假設，比較適合做因子分析。故，對測量的自變量涉及的相關問卷的KM0值和Bartlett檢驗結果表明可以做因子分析。本文進行因子分析時用主成分分析法提取公因子，然后采用最大方差法進行正交分解。結果表明，提取出4個公因子，其累計解釋方差比例達到69.993%，超過50%，實現了對自變量較高的解釋。因子1對自變量的解釋達到了19.998%，因子1中對應問卷中的四個問題均是對在線評論質量的測量，故因子1對應的是在線評論質量變量;因子2對自變量的解釋度達到了18.698%，因子2上的因子載荷在0.701至0.748區間范圍內，故其對應的四個問項屬于在線評論數量;因子3對自變量的解釋達到了14.490%，在線評論效價對應的三個問項在對因子3上的因子載荷在0.607至0.864的區間范圍內;因子4對應的的兩個問項的因子載荷是0.820、0.794，而這兩個問項是對在線評論者資信度的測量。根據上述所述，各變量所包含的測量題目，其對應因子上的因子載荷均大于0.5，表明自變量可實現對原有信息的解釋，即量表具有良好的理論結構。

2.感知價值的探索性因子分析。感知價值的KMO統計值為0.674，大于0.5。Bartlett的球形度檢驗的P值為0.00，說明比較適合做因子分析。本文運用主成分分析法對相關數據進行處理發現，感知價值的三個問題只提取了一個公因子，這個因子的貢獻率達到67.118%，大于50%。感知價值的三個問題在該公因子上的因子載荷在0.778-0.858的范圍內，遠大于0.5，表明對感知價值的設計在問卷的設置中具有較好的結構效度，即說明了文章中提出的理論結構是比較合適的。

3.購買意愿的探索性因子分析。購買意愿的KMO值為0.5， Bartlett的球形度檢驗的P值為0，小于0.05，說明比較適合做因子分析。本文運用主成分分析法對相關數據進行處理發現，在購買意愿的兩個問題中只提取了一個公因子，該公因子的貢獻率達到了76.633%，大于50%。且關于購買意愿的兩個問題在公因子上的因子載荷值均為0.876，大于0.5。由此可見，購買意愿的因子分析結果符合其量表理論結構。

（四）假設檢驗

1.各自變量與購買意愿之間的關系。本文通過運用SPSS19.0將在線評論質量、在線評論數量、在線評論效價、在線評論者資信度作為自變量，購買意愿作為因變量進行回歸，所得結果如表1所示。

表1中，模型1顯示的是在線評論質量對購買意愿進行回歸后的結果，模型2顯示的是在線評論數量對購買意愿進行回歸后的結果，模型3顯示的是在線評效價對購買意愿進行回歸后的結果，模型4顯示的是在線評論者資信度對購買意愿進行回歸后的結果。由表1可知，四個模型的R值都接近50%，說明四個自變量與因變量之間存較大關聯;通過調整后的R方可知，自變量對因變量的解釋都高于10%，說明因變量的結果可以由自變量解釋;P值均小于0.001，說明其關系顯著，標準系數都較大，即自變量與因變量之間存在正向相關關系。由此可以初步得出假設H1、H2、H3、H4成立。

2.各自變量與感知價值之間的關系。本文以在線評論質量、在線評論數量、在線評論效價、在線評論者資信度為自變量，感知價值為因變量進行回歸，所得結果如表2所示。表2中，模型1顯示的是在線評論質量對感知價值進行回歸后的結果，模型2顯示的是在線評論數量對感知價值進行回歸后的結果，模型3顯示的是在線評效價對感知價值進行回歸后的結果，模型4顯示的是在線評論者資信度對感知價值進行回歸后的結果。

由表2可知，各模型的R值都較大，均接近50%，說明四個在線評論質量、在線評論數量、在線評論效價、在線評論者資信度與感知價值之間有較大的相關性，能夠被解釋的值也大于20%，P值均小于0.001，說明關系顯著，標準系數接近50%，遠大于0，說明感知價值的取值隨著幾個自變量值得增加而增大，即二者存在正向相關關系。根據以上分析可以得出結論，假設H5、H6、H7、H8初步成立。

3.感知價值與購買意愿之間的關系。本文對感知價值與購買意愿進行回歸，結果如表3所示。由表3可知，R值為47.5%，R值較大說明感知價值與購買意愿之間有較大的相關性。購買意愿被解釋的比例是22.2%，F統計量為60.531，P值小于零，標準系數為0.475大于0，所以二者關系較為顯著，因此可以初步驗證假設H9。

4.以感知價值為中介變量的分析。對于中介作用條件的判斷，本研究借鑒Baron和Kenny提出的方法。感知價值在在線評論質量與購買意愿中的中介作用。本文以在線評論質量為自變量，感知價值為中介變量，購買意愿為因變量，然后采用逐步回歸的方法，探究感知價值在在線評論質量與購買意愿中的中介作用，分析結果如表4所示。表4中，模型1是在線評論質量對購買意愿的回歸，模型2是加入感知價值作為中介變量后的回歸。由表可知，模型1的復相關系數R1=0.445，模型2的復相關系數R2=0.529;模型1的擬合優度R12=0.198，模型2的擬合優度R22=0.280，調整后的擬合優度R12=0.194，調整后的擬合優度R22=0.273，模型1的回歸標準誤差為0.582，模型2的回歸標準誤差為0.553，說明模型2明顯優于模型1，又因為兩個模型Sig均小于0.001，說明兩模型均顯著，但因為模型2 的F值小于模型1的F值，說明模型2對模型1有改動。即，在購買意愿和在線評論質量之間加入感知價值后，評論質量對購買意愿的標準化回歸系數變小，因此可以驗證假設H10a。

感知價值在在線評論數量與購買意愿中的中介作用。本文以在線評論數量為自變量，感知價值為中介變量，購買意愿為因變量，然后采用逐步回歸的方法，探究感知價值在在線評論數量與購買意愿中的中介作用，分析結果如表5所示。表5中，模型1是在線評論數量對購買意愿的回歸，模型2是加入感知價值作為中介變量后的回歸。由表5可知，模型1的復相關系數R1=0.494，模型2的復相關系數R2=0.563;模型1的擬合優度R12=0.244，模型2的擬合優度R22=0.317，調整后的擬合優度R12=0.240，調整后的擬合優度R22=0.310，模型1的回歸標準誤差為0.565，模型2的回歸標準誤差為0.539，說明模型2明顯優于模型1，又因為兩個模型Sig均小于0.001，說明兩模型均顯著，但因為模型2 的F值小于模型1的F值，說明模型2對模型1有改動。即，在購買意愿和在線評論數量之間加入感知價值后，評論數量對購買意愿的標準化回歸系數變小，因此可以驗證假設H10b。

感知價值在在線評論效價與購買意愿中的中介作用。本文以在線評論效價為自變量，感知價值為中介變量，購買意愿為因變量，并采用逐步回歸的方法，結果如表6所示。表6中，模型1是在線評論效價對購買意愿的回歸，模型2是加入感知價值作為中介變量后的回歸。由表6可知，模型1的復相關系數R1=0.443，模型2的復相關系數R2=0.540;模型1的擬合優度R12=0.196，模型2的擬合優度R22=0.291，調整后的擬合優度R12=0.192，調整后的擬合優度R22=0.284，模型1的回歸標準誤差為0.583，模型2的回歸標準誤差為0.549，說明模型2明顯優于模型1，又因為兩個模型Sig均小于0.001說明兩模型均顯著，但因為模型2的F值小于模型1的F值，說明模型2對模型1有改動。即，在購買意愿和在線評論效價之間加入感知價值后，評論效價對購買意愿的標準化回歸系數變小，因此可以驗證假設H10c。

感知價值在在線評論者資信度與購買意愿中的中介作用。本文以在線評論者資信度為自變量，感知價值為中介變量，購買意愿為因變量，然后采用逐步回歸的方法，分析結果如表7所示。表7中，模型1是在線評論者資信度對購買意愿的回歸，模型2是加入感知價值作為中介變量后的回歸。由表7可知，模型1的復相關系數R1=0.376，模型2的復相關系數R2=0.504;模型1的擬合優度R12=0.142，模型2的擬合優度R22=0.254，調整后的擬合優度R12=0.138，調整后的擬合優度R22=0.246，模型1的回歸標準誤差為0.602，模型2的回歸標準誤差為0.563，說明模型2明顯優于模型1，又因為兩個模型Sig均小于0.001，說明兩模型均顯著，但是因為模型2 的F值大于模型1的F值，說明模型2對模型1有改動。即，在購買意愿和在線評論者資信度之間加入感知價值后，在線評論者資信度對購買意愿的標準化回歸系數變小，因此可以驗證假設H10d。而通過以上單個自變量對感知價值與購買意愿的影響的回歸分析，可初步驗證假設H10。

假設檢驗的匯總。通過以上的相關分析和回歸分析對所有的假設做了驗證，結果如表8所示。

結論與建議

（一）結論

在線評論的質量、在線評論的數量、在線評論的效價、在線評論者資信度正向影響大學生購買意愿。在線評論的質量越高，表明對于該商品的描述比較全面，消費者就會更多了解商品而產生很強的購買意愿。在線評論的數量多說明購買的人多，能夠吸引消費者增加購買意愿。對于在線評論效價，當評論傾向正面時能夠激發消費者購買意愿。當評論者資信度較高時說明他們對商品比較了解，具有很好的信用，就會使消費者產生顯著的購買意愿。

在線評論的質量越高，獲得的信息就會更多，就會更加了解商品，就會獲得較高的感知價值。在線評論的數量越多，就更能吸引消費者，表明購買此商品的人就較多，消費者的感知價值也會較大。在線評論的效價越高，說明評論多數是正面的，消費者的感知價值就會增大。對于在線評論者資信度，當消費者發現評論者的資信度較高時，就會增加他們的感知價值。

感知價值對于購買意愿的影響是顯著的，消費者的感知價值越大，就會有很強的購買意愿。

在在線評論與購買意愿的關系中，感知價值具有部分的中介作用，說明本文引入感知價值作為中介變量是正確的，能夠很好解釋在線評論對購買意愿影響的內在機理和作用過程。

（二）啟示

在線評論是影響消費者購買意愿的重要因素，對電商企業來說，引導和管理在線評論來提高銷量和知名度非常重要。當前大學生對網購的接受度很高，幾乎是網購的主體，大學生也具有較高的信息搜索能力。所以，在大學生的網絡購買意愿中，在線評論具有較大影響。因此，根據本文的結論得出以下啟示：

作為商家要特別重視在線評論的效價。消費者在購物前會查看在線評論，正向的評價會提高消費者的購買意愿，因此對于負面的評價，商家要及時了解情況，查明原因，妥善處理，避免因為負面的評價帶來惡劣的影響。

引導更多的消費者發表評論。評論的數量越多，表明商品的購買者較多，銷量越大，就會越吸引其他消費者的關注，增加購買意愿，從而增加銷售量。

增加消費者的感知價值，降低感知風險。商家要立足于長遠發展，增加消費者對網店的信任，保證商品的質量，改善購物環境，提供便捷的購物通道，降低消費者對網購的不確定性，提高感知價值，使消費者能夠成為忠實的顧客。

幫助大學生群體提高自身的專業能力。由于網絡的虛擬性使得有些商家以次充好，只有提高大學生的專業能力，才能在海量的信息中進行判別和分析，從而做出合理的決策。

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