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基于SOR理論的網絡口碑與大學生網絡購買意愿實證研究

2022-08-09 04:48:46陳月梅
江蘇科技信息 2022年19期
關鍵詞:消費者大學生影響

陳月梅

(金陵科技學院 商學院,江蘇 南京 211169)

0 引言

伴隨著互聯網技術的發展和移動終端的普及,網絡購物已經成為消費者的生活常態。然而,由于網絡購物在虛擬的網絡環境中進行,消費者通過搜索、查看以往消費者對已購產品的評價,成為消費者獲得產品信息、做出購買決策的重要依據。

現有的關于網絡口碑對消費者購買意愿影響的研究中,主要集中于網絡口碑數量、正負口碑、不同口碑來源等對消費者購買意愿的影響,而從消費者信任角度分析網絡口碑對購買意愿影響的研究相對不足。此外,針對大學生群體的研究相對缺乏,因此,現有研究的結論能否解釋大學生群體的消費行為還需要深入研究。本文以大學生作為研究對象,根據SOR理論,以信任為中介構建結構方程,實證分析網絡口碑數量和質量、口碑發布者的專業性對大學生網絡購買意愿影響的機制,從而豐富現有的研究。

1 文獻回顧

關于網絡口碑對消費者購買意愿的影響,國外學者的研究較多。Gilly等[1]從信息傳播角度研究影響消費者購買決策的因素,發現信息源的專業性、信息源與接收者的同質性,以及信息接收者的專業度會影響接收者的購買決定。Park等[2]實證分析正負口碑分別對消費者購買意愿的影響,發現消費者購買意愿受到負面口碑的影響更顯著。隨著研究的深入,學者們分別加入不同的中介變量,分析在中介變量作用下網絡口碑對消費者購買決策的影響。Gefen等[3]引入信任作中介變量,研究信任對感知有用性、感知易用性的影響,進而影響消費者的購買意愿,認為信任可以幫助消費者克服感知不確定性,有利于促進購買意愿的產生。

國內學者的相關研究中,陳法杰等[4]從網絡口碑的數量、發布者的專業性、發布者與接收者的關系強度、接收者的購物經驗等方面研究網絡口碑,發現這些因素顯著影響消費者的購買決策。張金鑫等[5]以消費者品牌認同為調節變量,考察負面口碑對消費者網絡購買意愿的影響,發現負面口碑數量、口碑質量對消費者網絡購買行為有顯著的負向影響;同時,消費者品牌認同在負面口碑和消費者網絡購買意愿之間起調節作用。隨著研究的深入,也有學者指出網絡口碑數量對消費者購買意愿的影響受信任、感知質量、口碑表現形式等多種因素的影響。羅漢洋等[6]引入消費者信任作為中介變量,實證發現網絡口碑通過消費者信任的中介作用,正向影響消費者的網絡購買意愿。

2 SOR理論與研究假設

2.1 SOR理論

SOR理論模型由Mehrabian和Russell于1974年提出,即“刺激-有機體-反應”(Stimulus-Organism-Response)[7]。其中:S是環境中存在的對個體的刺激;O是個體在受到刺激后產生的認知和情感反應;R是個體受到刺激后所做出的行為反應。根據SOR理論,消費者在各種因素的刺激下產生動機,在動機驅使下做出購買決策。

隨著電子商務的發展,SOR模型被廣泛運用到網絡環境,用來解釋網絡購物環境中的外部刺激、消費者感知和其消費行為之間的關系。Eroglu等[8]運用SOR模型探索網店環境對消費者認知和購買決策的作用機理,開創了運用SOR模型研究網絡購物相關課題的先河。根據相關文獻,本文以SOR理論模型為基礎,以信任為中介,探究大學生在網絡口碑數量、口碑質量,以及口碑發送者專業性這3個外在因素刺激下,其網絡購買意愿的形成機制。

2.2 研究假設

2.2.1 網絡口碑數量對大學生信任及其網絡購買意愿的影響

一般說來,網絡口碑的數量越多,表明該產品的受關注程度越高。消費者瀏覽網絡口碑信息越多,對產品了解越充分,從而更有信心做出購買決策,這得到了實證研究的支持。郭東飛[9]研究在線醫療中網絡口碑對購買意愿的影響,結果發現,網絡口碑數量能顯著影響消費者的認知信任、情感信任和購買意愿。因此,提出如下假設:

H1——網絡口碑數量對大學生的信任有顯著正向影響。

H2——網絡口碑數量對大學生網絡購買意愿有顯著正向影響。

2.2.2 網絡口碑質量對大學生信任及其網絡購買意愿的影響

相對于低質量的口碑信息,高質量的口碑更能使消費者產生信任,從而影響購買意愿。宋曉兵等[10]認為,客觀、易懂、豐富、詳盡的網絡口碑信息能給消費者提供真實的商品信息,吸引消費者關注,增強消費者信任,促進消費者購買意愿的產生。因此,提出如下假設:

H3——網絡口碑質量對大學生信任有顯著正向影響。

H4——網絡口碑質量對大學生網絡購買意愿有顯著正向影響。

2.2.3 發送者專業性對大學生信任及其網絡購買意愿的影響

相比非專業人士,消費者傾向于信任專業人士對產品的看法和見解,以降低購買行為的不確定性。Gilly等[1]研究發現,口碑接收者的購買意愿和信任程度隨口碑傳播者專業性的提高而增強。因此,提出如下假設:

H5——發送者專業性對大學生信任有顯著正向影響。

H6——發送者專業性對大學生網絡購買意愿有顯著正向影響。

2.2.4 信任的中介作用及其對大學生網絡購買意愿的影響

消費者對產品的信任度越高,越能降低消費者選擇的機會成本,從而產生明顯的購買傾向。羅漢洋等[6]證實了網絡口碑通過消費者的認知信任和情感信任中介,最終影響消費者購買意愿。因此,提出如下假設:

H7——信任對大學生網絡購買意愿有顯著正向影響。

H8——信任分別在網絡口碑數量和大學生網絡購買意愿、口碑質量和大學生網絡購買意愿,以及發送者專業性和大學生網絡口碑質量之間起中介作用。

3 變量測度與數據收集

3.1 問卷設計

為了確保信度和效度,在參考文獻、結合本文研究目的的基礎上設計了問卷量表。問卷采用李克特5級量表,“非常不同意”“不同意”“一般”“同意”“非常同意”分別對應5級量表中的分值1,2,3,4和5。量表包含了5個因子,共15個測度問項。其中:網絡口碑數量QAN由3個測度問項QAN1~QAN3構成;口碑質量QUA由QUA1~QUA3 3個測度問項構成;發送者專業性EXP包括EXP1~EXP3 3個測度問項;信任由TRU表示,包括3個測度問項TRU1~TRU3;PUR代表網絡購買意愿,包括3個測度問項PUR1~PUR3。

3.2 數據收集和樣本描述

為了保證問卷有效性,本研究通過問線上和線下發放兩種方式,共回收298份問卷,去除無效問卷后,最終得到有效問卷265份,問卷有效率為89%。

在有效問卷中,男生129人,占比為49%,女生136人,占比51%,不存在明顯差異。年級方面,大一學生占9.52%,大二學生占21.61%,大三學生占24.91%,大四學生占32.23%,研究生占11.72%,基本每個年級段都有所涉及。可以認為樣本分布比較合理,滿足本研究實證分析的需要。

4 信度效度分析

4.1 信度分析

信度指測量數據的可靠程度,信度越高,測量結果越可靠。本文運用SPSS 25.0軟件,采用內部一致性系數克隆巴赫系數衡量量表的信度。通常來說,克隆巴赫系數超過0.7時,表示量表具有較好的信度。結果發現,網絡口碑數量、網絡口碑質量、發送者專業性、信任、網絡購買意愿的各自測度問項間的克隆巴赫系數分別為0.861,0.842,0.838,0.798和0.833,均大于0.7,且總體量表的克隆巴赫系數也達到了0.913,說明調查問卷的測量結果可靠。

4.2 效度分析

效度指量表能準確測量所測變量的程度。本研究采用驗證性因子分析方法進行效度檢驗,主要通過組合效度和區別效度檢驗觀測變量和潛在變量的假設關系。

首先,因子分析可行性分析。因子分析需要先進行可行性分析,本文采取KMO檢驗和巴特利球形檢驗分析量表是否適合因子分析。一般情況下,當KMO大于0.8,意味著適合進行因子分析,而巴特利球形檢驗用于驗證各測量變量之間是否相互獨立。經過SPSS 25.0軟件運算,得到各因子 KMO為0.900,大于0.8,且巴特利球形檢驗近似卡方2 192.037(自由度105),顯著性值為0.000,說明量表非常適合進行因子分析。

其次,收斂效度和區別效度分析。本文利用Amos24.0對測量模型進行驗證性因子分析。由表1可見,所有構面的標準化因子載荷量均在0.7以上(大于要求的0.5)且顯著,表示因子和測量項之間有良好的對應關系。組合效度均大于標準要求的0.6,同時,平均變異提取量都大于標準要求的0.5,根據標準化因子載荷計算每個潛變量的組合信度與平均變異提取,結果如下:網絡口碑數量、網絡口碑質量、發送者專業性、信任、網絡購買意愿的組合效度值分別是0.862,0.848,0.839,0.801和0.843,均大于0.8,說明測量模型的組合效度良好。此外,網絡口碑數量、網絡口碑質量、發送者專業性、信任,以及網絡購買意愿的平均變異提取值分別為0.677,0.651,0.635,0.573和0.643,均大于0.5的標準要求,因此,模型具有很好的收斂效度。

表1 收斂效度檢驗結果

此外,網絡口碑數量、網絡口碑質量、發送者專業性、信任、網絡購買意愿之間的兩兩皮爾森相關系數都達到0.01顯著水平,表明變量間存在一定程度的相關。同時,所有變量平均變異提取AVE值的算術平方根均大于其與其他變量間的皮爾森相關系數,說明維度內部和不同維度之間具有很好的差異性,模型具有較好的區別效度。

5 結構方程模型分析

5.1 方程模型整體擬合度評價

實證結果表明:模型卡方值為126.469,卡方自由度比為1.581,小于臨界值3;方程適配指數為0.941,修正后適配指數為0.912,增值適配指數為0.979,非標準適配指數為0.971,比較適配指數為0.978,規范適配指數為0.944,均大于判定標準值0.9;漸進殘差均方和平方根為0.047,小于擬合指標判定值0.08的要求。因此,本研究結構方程模型所有適配指標擬合值都在判定值范圍內,說明本研究的結構模型設定適配度良好,能對相關假設進行有效的檢驗和解釋。

5.2 研究假設的檢驗結果

通過Amos24.0運算,實際得到的變量之間的結構關系及其標準化路徑系數估計值、T值和假設檢驗結果等,如表2所示。

可以看出,網絡口碑質量對信任和網絡購買意愿有顯著正向影響,標準化路徑系數分別為0.211和0.486,均顯著,假設H3,H4得到支持;發送者專業性對信任和網絡購買意愿有顯著正向影響,標準化路徑系數分別為0.563和0.177,均顯著,假設H5,H6得到支持;信任對網絡購買意愿有顯著正向影響,標準化路徑系數為0.246,達到0.05的顯著性水平,假設H7得到支持;網絡口碑數量和大學生網絡購買意愿之間的標準化系數分別為0.027和0.086,T值分別為0.373和1.428,未能通過檢驗,假設H1,H2不成立。

表2 假設檢驗結果

5.3 信任中介效應分析

本文使用基于Bootstrap方法的中介效應檢驗程序檢驗信任是否起中介作用。根據該方法:如果上下區間不包含0,則中介效應成立;如果上下區間包括0,則中介效應不成立。此外,如果直接效應和間接效應均顯著,則只有部分中介作用。結果表明,口碑質量和網絡購買意愿間的標準化直接效應值為0.486,Bootstrap檢驗95%置信區間不包含0(下限0.353,上限0.629),直接效應顯著;口碑質量和網絡購買意愿之間的標準化間接效應值為0.052,Bootstrap檢驗95%置信區間同樣顯著(下限0.012,上限0.121),因此,信任在口碑質量和大學生網絡購買意愿之間起著部分中介作用。同樣,發送者專業性和大學生網絡購買意愿之間標準化間接效應值為0.177,Bootstrap檢驗95%置信區間顯著(下限0.023,上限0.342),直接效應顯著;發送者專業性和網絡購買意愿之間的標準化間接效應值為0.138,Bootstrap檢驗95%置信區間同樣顯著(下限0.050,上限0.273),因此,信任在發送者專業性和大學生網絡購買意愿之間也起部分中介作用,假說H8成立。

6 結論

(1)網絡口碑數量對大學生信任和網絡購買意愿無顯著影響。實證研究表明網絡口碑的數量對大學生信任和網絡購買意愿沒有顯著的正向影響,這與現有的研究結論不同。本文認為產生這一結果的原因:一方面,目前網絡上存在不少虛假的口碑信息,“刷評論,刷好評”等現象會降低大學生對網絡口碑信息的信任,從而降低其網絡購買意愿。另一方面,當代大學生群體追求個性化消費,因此網絡口碑的數量已不再是吸引大學生購買的主要因素。

(2)網絡口碑質量對大學生網絡購買意愿有顯著正向影響。高質量的網絡口碑描述清晰、客觀、具體,對大學生網絡購買意愿有重要的正向影響。

(3)網絡口碑發送者的專業性對大學生網絡購買意愿有顯著正向影響。大學生在查找相關網絡口碑信息時,會更注意有經驗、專業人士發布的評論,這與現有的研究結論一致。

(4)信任在網絡口碑與大學生網絡購買意愿之間起中介作用。實證研究表明信任在網絡口碑質量和大學生購買意愿之間、發送者專業性和大學生網絡購買意愿之間均起部分中介作用。

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