張 新， 馬 良

(山東財經(jīng)大學(xué) 管理科學(xué)與工程學(xué)院， 山東 濟南 250014)

線下推薦對我國消費者網(wǎng)絡(luò)購買意愿的影響
——基于關(guān)系強度理論

張 新， 馬 良

(山東財經(jīng)大學(xué) 管理科學(xué)與工程學(xué)院， 山東 濟南 250014)

文章基于關(guān)系強度理論分析了推薦對消費者涉入以及消費者購買意愿的影響。同時，文章檢驗了消費者涉入的中介效應(yīng)和關(guān)系強度的調(diào)節(jié)效應(yīng)。通過問卷調(diào)查以及結(jié)構(gòu)方程模型的方法對收集到的249份樣本數(shù)據(jù)進行分析。研究表明：推薦積極正向影響消費者的涉入；消費者涉入積極正向影響消費者的購買意愿；消費者涉入在推薦與消費者購物意愿之間起部分中介效應(yīng)；關(guān)系強度負向調(diào)節(jié)推薦與消費者涉入的關(guān)系。

推薦；涉入度；關(guān)系強度；購買意愿

一、引 言

近年來，我國電子商務(wù)呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展的趨勢。據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC)發(fā)布的第39次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》顯示，截止2016年12月，中國有網(wǎng)民規(guī)模達7.3億，互聯(lián)網(wǎng)普及率為53.2%[1]。伴隨著電子商務(wù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)購物網(wǎng)站涌現(xiàn)出了大量消費者網(wǎng)絡(luò)購物后的行為，如評論、轉(zhuǎn)發(fā)、推薦等。據(jù)統(tǒng)計，亞馬遜設(shè)置“你認為這條評論有用么？”這一簡單問題每年會給其帶來27億元的收入。網(wǎng)絡(luò)購物后的消費者行為由于能夠影響潛在消費者的購買決策而逐漸被管理界和學(xué)術(shù)界所重視。學(xué)術(shù)界對消費者購物后的行為從不同方面展開了廣泛研究，其中重要的一方面是對社會化商務(wù)環(huán)境下消費者推薦行為的研究。學(xué)者們對消費者推薦行為的研究可分為兩大類：一類是基于推薦系統(tǒng)的研究；另一類把推薦行為作為口碑行為的一種形式進行研究。本文把推薦行為作為口碑行為的一種形式來進行研究。雖然有研究表明口碑行為與消費者購買意愿之間具有正向相關(guān)關(guān)系，然而對于推薦行為與消費者購買意愿關(guān)系的研究還較少。此外，推薦行為的作用機理是一個重要而有待于深入研究的問題。已有研究表明消費者涉入是網(wǎng)絡(luò)購物過程的重要因素，它影響著消費者購買決策的全過程。消費者涉入程度的不同往往會對消費者購買決策產(chǎn)生不同影響。推薦是否影響消費者涉入進而影響消費者購買意愿，目前為止，答案有待探究。另外一個值得關(guān)注的問題是，先前學(xué)者對推薦行為的研究主要集中于陌生人推薦、商家及代理推薦等弱關(guān)系推薦，而被學(xué)者忽略的重要一方面是強關(guān)系(如朋友、家人)推薦的重要影響。強關(guān)系指的是同質(zhì)性較強的社會關(guān)系(如朋友、家人)。不同關(guān)系強度的推薦對消費者涉入程度以及最終的購買意愿是否會產(chǎn)生不同的影響是值得研究的問題。因此，有必要建立研究模型來問答不同關(guān)系強度的推薦對消費者涉入與消費者購買意愿的影響。

基于以上分析，本文在社會化商務(wù)環(huán)境下探究了推薦對消費者涉入以及消費者購買意愿的影響，同時檢驗了關(guān)系強度在推薦與消費者涉入之間的調(diào)節(jié)效應(yīng)，以及消費者涉入在推薦與消費者購買意愿之間的中介效應(yīng)。

二、理論基礎(chǔ)與假設(shè)提出

1.推薦與消費者涉入

涉入度被定義為一種主觀心理狀態(tài)，它反映了產(chǎn)品或服務(wù)對客戶的重要性和個人相關(guān)性。隨著進一步的研究，學(xué)者們把涉入度分為：廣告涉入、產(chǎn)品涉入和購買決策涉入3個方面。其中，廣告涉入是指消費者對廣告信息的關(guān)心程度；產(chǎn)品涉入是指產(chǎn)品對個人的重要性或者消費者對產(chǎn)品的重視程度；而購買決策涉入指的是消費者對購買決策或者購買活動的關(guān)注程度[2]。關(guān)于涉入度的影響因素，大致可以歸納為個人因素、產(chǎn)品因素和情境因素3個方面。其中，個人因素主要包括個人的價值觀、個人的需求與興趣、個人的知識等；產(chǎn)品因素主要集中在產(chǎn)品價格、產(chǎn)品風(fēng)險等；而情境因素主要包括采購環(huán)境、時間、技術(shù)等因素。

學(xué)者們對于消費者涉入進行了廣泛的研究并檢驗了口碑行為與消費者涉入之間的關(guān)系。然而，在我國社會化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下對個人推薦與消費者涉入的關(guān)系進行研究的文章還很缺乏。多數(shù)情況下，當個人對消費者進行推薦時，消費者對產(chǎn)品或者服務(wù)的涉入程度會不同程度的增加。已有研究證實口碑推薦能夠使消費者花費更多的時間考慮推薦的產(chǎn)品[3]。因此，文章提出如下假設(shè)：

H1：推薦積極正向影響消費者的產(chǎn)品涉入。

H2：推薦積極正向影響消費者的信息涉入。

H3：推薦積極正向影響消費者的購買涉入。

2.消費者涉入和網(wǎng)絡(luò)購物意愿

網(wǎng)絡(luò)購物意愿被定義為消費者愿意并打算做出網(wǎng)絡(luò)交易的情境。國內(nèi)外學(xué)者從不同理論視角對消費者網(wǎng)絡(luò)購物意愿展開了豐富的研究。與傳統(tǒng)購物相比，電子商務(wù)時代網(wǎng)絡(luò)購物的虛擬性使得消費者感受到較大的風(fēng)險，這使得消費者對于網(wǎng)絡(luò)購物的涉入程度發(fā)生了一定程度的變化，而不同程度的涉入直接影響到消費者的購買意愿。這一觀點與眾多學(xué)者對消費者涉入與網(wǎng)絡(luò)購物意愿關(guān)系的研究結(jié)論一致，即消費者涉入與網(wǎng)絡(luò)購物意愿之間存在正向相關(guān)關(guān)系。例如Hollebeek發(fā)現(xiàn)具有較高產(chǎn)品涉入和購買涉入的消費者更容易產(chǎn)生購買行為[4]；Wu發(fā)現(xiàn)涉入度在一定程度上積極正向影響消費者的購買意愿[5]。一般而言，消費者涉入程度越高，往往越容易產(chǎn)生購買意愿?；谝陨戏治觯恼绿岢鋈缦录僭O(shè)：

H4：產(chǎn)品涉入積極正向影響消費者購買意愿。

H5：信息涉入積極正向影響消費者購買意愿。

H6：購買涉入積極正向影響消費者購買意愿。

3.關(guān)系強度的調(diào)節(jié)效應(yīng)

關(guān)系強度理論是由美國社會學(xué)家格蘭諾維特在1974年提出。每個人的人際關(guān)系可分為強關(guān)系和弱關(guān)系兩種。其中，強關(guān)系指的是個人社會網(wǎng)絡(luò)同質(zhì)性較強的關(guān)系(如朋友、家人等)；而弱關(guān)系指的是個人社會網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性較強的關(guān)系(如陌生人)。而對于關(guān)系強度的影響因素分析，一種是基于社會資本的三維度模型，把關(guān)系強度作為社會資本的結(jié)構(gòu)維進行分析；另一種是圍繞自我中心網(wǎng)絡(luò)從強關(guān)系和弱關(guān)系兩個維度來研究關(guān)系強度的影響因素[6]。本文則是從后一種強關(guān)系和弱關(guān)系維度進行分析。在關(guān)系強度的作用效果方面，學(xué)者們的研究結(jié)論還尚未達成一致。例如Levin等認為與具有強關(guān)系的知識接受者相比，具有弱關(guān)系的知識接受者更容易獲得更多共享的知識[7]。而Zhilin等指出在強關(guān)系之間更有利于個體信息和新事物的接受；在弱關(guān)系之間更有助于用戶和新團體建立聯(lián)系并提升創(chuàng)造力，激發(fā)新的靈感等[8]。

雖然已有學(xué)者對關(guān)系強度對個體行為的影響進行了研究，但在社交網(wǎng)絡(luò)的環(huán)境中，關(guān)系強度對個體行為的影響機理還有待進一步探討。已有研究證實關(guān)系強度的高低在一定程度上能夠影響信息的可信度進而影響消費者的購買意向[9]。在強關(guān)系之中，由于信息發(fā)送者對于消費者個人的喜好傾向以及個人需求有一定的了解，而這種關(guān)系會降低消費者涉入對口碑傳播的影響[10]。此外，Laszlo Sajtos發(fā)現(xiàn)在同等涉入的情況下，弱關(guān)系能夠產(chǎn)生更強的口碑影響[11]。文章認為在較強的關(guān)系強度中，推薦者對于消費者個人的喜好傾向以及個人需求有一定的了解，而這種強關(guān)系一定程度上會降低消費者涉入?；谝陨戏治?，本文提出如下假設(shè)：

H7：關(guān)系強度負向調(diào)節(jié)推薦與產(chǎn)品涉入的關(guān)系。

H8：關(guān)系強度負向調(diào)節(jié)推薦與信息涉入的關(guān)系。

H9：關(guān)系強度負向調(diào)節(jié)推薦與購買涉入的關(guān)系。

根據(jù)以上討論，本文提出研究模型，如圖1所示。

圖1 研究模型

三、研究設(shè)計

1.問卷設(shè)計

文章采用問卷調(diào)查的方法來驗證概念模型。問卷的內(nèi)容主要包括測量題項和受訪者描述性統(tǒng)計信息兩部分。其中，問卷的測量題項都選自于前期研究的成熟量表。購買涉入包含“網(wǎng)絡(luò)購物前了解所有可能的替代方案很重要”等5個測量題項，量表借鑒Slama 和Tasehian等[12]學(xué)者的成熟量表。產(chǎn)品涉入包含“我將要網(wǎng)絡(luò)購物的產(chǎn)品對我來說是有吸引力的”等6個測量題項，信息涉入包括“網(wǎng)絡(luò)購物中產(chǎn)品信息、打折促銷信息對我很重要”等6個測量題項，量表借鑒Zaichkowsky[2]學(xué)者的成熟量表。推薦包含“我愿意把網(wǎng)上購物產(chǎn)品推薦給周圍的人”等4個測量題項，量表借鑒Walsh 和 Elsner等[13]學(xué)者的成熟量表。關(guān)系強度包含“我與周圍的人保持緊密的聯(lián)系”等4個測量題項，量表借鑒Shi Guicheng 等[14]學(xué)者的成熟量表。購買意愿包含“我進行網(wǎng)絡(luò)購物的可能性很高”等4個測量題項，量表借鑒Van der Heijden等[15]學(xué)者的成熟量表。問卷采用李克特7級量表形式，1表示非常不同意，7表示非常同意。

2.數(shù)據(jù)收集

在設(shè)計完問卷后，我們選取了10名研究生對問卷進行了試填以保證問卷的可讀性與易讀性。在保證沒有問題之后，在問卷星網(wǎng)站(www.soujump.com)發(fā)放問卷。最終的問卷包含了29個測量題項，回收并統(tǒng)計了受訪者的描述性統(tǒng)計信息(包括性別、年齡、學(xué)歷、月收入、網(wǎng)絡(luò)購物年限等等)?？偣舶l(fā)放問卷265份，剔除填寫不完整以及不合格數(shù)據(jù)16份，剩余數(shù)據(jù)249份，問卷的有效率為93.96%。受訪者的描述性統(tǒng)計特征如表1所示。

表1 受訪者描述性統(tǒng)計

四、實證分析

1.信度和效度

學(xué)術(shù)界對于測量量表的信度檢驗主要通過Cronbach’s、組合信度(CR)和抽取變異量(AVE)來檢驗。根據(jù)學(xué)者的建議，Cronbach’sα在0.9以上則認為很好，0.8以上為好；組合信度(CR)在0.8以上則認為好，而在0.7以上表示可接受；抽取變異量(AVE)在0.5以上表示可接受。本研究的Cronbach’sα值從0.905變化到0.954，所有指標都大于0.9；CR值從0.861變化到0.921，所有指標都大于0.8；AVE值從0.567變化到0.705，所有指標都大于0.5。因此，本研究測量量表具有較高的信度。

同時，文章經(jīng)過KMO樣本測度和Barlett球形檢驗，得到KMO值為0.923(p<0.001)，表明可以做因子分析。對樣本進行探索性因子分析，結(jié)果表明所有測量項目的因子載荷由最小值0.723到最大值0.861，因子載荷均大于0.7。這說明量表具有良好的聚合效度。

圖2 結(jié)構(gòu)方程模型結(jié)果注：**代表p<0.01,***代表p<0.001。

2.模型匹配與回歸結(jié)果

運用結(jié)構(gòu)方程模型來檢驗變量之間的關(guān)系。研究結(jié)果如圖2所示：推薦積極正向影響消費者的產(chǎn)品涉入(β= 0.860，t= 26.446，p<0.05)，假設(shè)H1成立。推薦積極正向影響消費者的信息涉入(β= 0.854，t= 25.829，p<0.05)，假設(shè)H2成立。推薦積極正向影響消費者的購買涉入(β= 0.851，t=25.442，p<0.05)，假設(shè)H3成立。這表明消費者對于產(chǎn)品、信息和購買的涉入程度會隨著推薦行為的增加而增加，即推薦越強烈，消費者的涉入程度越大。同時，消費者的產(chǎn)品涉入積極正向影響消費者的購買意愿(β= 0.401，t= 6.197，p<0.05)，假設(shè)H4成立。消費者的信息涉入積極地正向影響消費者的購買意愿(β= 0.316，t=4.489，p<0.05)，假設(shè)H5成立。消費者的購買涉入積極正向影響消費者的購買意愿(β= 0.246，t=3.539，p<0.05)，假設(shè)H6成立。這說明消費者在進行產(chǎn)品、信息和購買的涉入后會產(chǎn)生一定的購買意愿，而消費者的涉入程度越大，其產(chǎn)生購買意愿的可能性也就越大。

3.關(guān)系強度的調(diào)節(jié)效應(yīng)

使用多元層次回歸的方法檢驗關(guān)系強度的調(diào)節(jié)作用。首先計算變量的因子得分，并進行去中心化。之后進行多元層次回歸分析，使用“Enter”方法，第一層放入主預(yù)測變量，第二層放入調(diào)節(jié)變量，第三層放入交互項。結(jié)果顯示假設(shè)H7成立 (β=-0.303,t= -6.587,p<0.05)，如表2所示。

表2 關(guān)系強度在推薦與產(chǎn)品涉入之間的調(diào)節(jié)效應(yīng)

用同樣的方法檢驗關(guān)系強度在推薦與信息涉入之間的調(diào)節(jié)效應(yīng)。研究結(jié)果顯示假設(shè)H8是成立的 (β=-0.254,t=-5.272,p<0.05)，如表3所示。

同時，還檢驗了關(guān)系強度在推薦與購買涉入之間的調(diào)節(jié)效應(yīng)。研究結(jié)果表明假設(shè)H9成立 (β=-0.288,t=-6.038,p<0.05)，如表4所示。

表3 關(guān)系強度在推薦與信息涉入之間的調(diào)節(jié)效應(yīng)

表4 關(guān)系強度在推薦與購買涉入之間的調(diào)節(jié)效應(yīng)

4.涉入的中介效應(yīng)

關(guān)于中介效應(yīng)的檢驗，目前為止，被學(xué)術(shù)界廣泛接受的是Bootstrap 法和經(jīng)驗M-test法。結(jié)合本文的樣本特征，本文采用Bootstrap 的方法來檢驗涉入度在推薦與購買意愿之間的中介效應(yīng)。首先，運用SPSS20.0對數(shù)據(jù)進行了去中心化；之后分別通過Bias-Corrected方法和Percentile方法來檢驗信息涉入、產(chǎn)品涉入和購買涉入的中介效應(yīng)。根據(jù)學(xué)者的建議，當運用Bias-Corrected方法或者Percentile方法測量的統(tǒng)計量的置信區(qū)間不包括零時，則可以判斷統(tǒng)計量具有中介效應(yīng)。不同變量的直接效應(yīng)和問接效應(yīng)結(jié)果如表5所示：

表5 涉入的中介作用

注：Bootstrap 抽樣次數(shù)為5000 次。

從表5可以看到：所有的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的t值都大于1.96，并且運用Bias-Corrected方法和Percentile方法測量的信息涉入、產(chǎn)品涉入和購買涉入的置信區(qū)間都不包括零，因此，信息涉入、產(chǎn)品涉入和購買涉入在推薦和消費者購買意愿之間起部分中介作用。首先，這意味著推薦對購買意愿具有積極正向影響；其次，推薦通過影響消費者的信息涉入、產(chǎn)品涉入和購買涉入而對消費者的購買意愿產(chǎn)生積極影響，即推薦越強烈，消費者的涉入度就越大，進而產(chǎn)生的購買意愿就越大。

五、結(jié)論與建議

本文在社會化商務(wù)環(huán)境下通過問卷調(diào)查以及結(jié)構(gòu)方程模型的方法檢驗了推薦對消費者涉入以及消費者購買意愿的影響。研究結(jié)果表明：當他人進行推薦時，消費者由于存在一定的好奇心，同時又礙于無法拒絕而不得不對信息、產(chǎn)品、購買等進行一定程度的涉入。即推薦的強度增加，消費者的涉入度會隨之增加。當消費者對產(chǎn)品、信息和購買進行一定程度涉入以后，往往會發(fā)現(xiàn)自己喜歡的商品，進而產(chǎn)生一定的購買意愿與行為。一定程度上，消費者的涉入度越高，其購買意愿往往越大。同時，在同等推薦的情況下，隨著用戶強度的增加，消費者的涉入度會降低。當具有較強關(guān)系的用戶推薦給消費者產(chǎn)品時(如家人、朋友等)，一方面，關(guān)系強度較高的用戶往往對于消費者的喜好有一定的了解，其推薦的產(chǎn)品或者信息往往符合消費者的需求；另一方面，消費者對于關(guān)系強度較高的用戶推薦的信息和產(chǎn)品往往存在較低的風(fēng)險感知，即消費者往往是信任關(guān)系強度較高的用戶的推薦。綜合以上兩個方面，消費者對強關(guān)系推薦的產(chǎn)品或者信息往往表現(xiàn)出以下行為：一是不會過多地涉入由于消費者之前就知道或者了解產(chǎn)品或者信息；二是進行過低的涉入進而直接產(chǎn)生購買行為，消費者對于強關(guān)系的推薦是信任的。而當關(guān)系強度較低的用戶給消費者推薦產(chǎn)品時(如陌生人等)，由于對陌生人傳達的信息的不確定性以及風(fēng)險的感知，消費者會過多地涉入，盡可能搜集多的信息來減少這種不確定性，最終才可能產(chǎn)生購買行為。本文的研究結(jié)論驗證了美國社會學(xué)家馬克·格蘭諾維特的弱關(guān)系理論，即與強關(guān)系相比，弱關(guān)系有著極快的、可能具有低成本和高效能的傳播效率。

本文的研究對于網(wǎng)絡(luò)運營商及商家有重要的實踐意義。首先，商家要加強消費者的關(guān)系營銷，通過利用強關(guān)系的推薦來降低消費者的風(fēng)險感知進而提升其購買意愿；同時，第三方網(wǎng)絡(luò)購物平臺要提供一定的基礎(chǔ)平臺與保障，例如，開通關(guān)系推薦購物通道不失為一種好的營銷策略。當消費者通過推薦通道購物時，商家可以給予消費者一定的折扣。對于消費者而言，會減少網(wǎng)絡(luò)搜尋的時間成本，在一定程度上還能夠克服選擇恐懼癥；而商家也會獲得更多的訂單進而獲取額外利潤。此外，商家一方面要加強網(wǎng)站的建設(shè)和產(chǎn)品信息的描述以確保消費者能夠較容易地涉入，另一方面，要從信息涉入、產(chǎn)品涉入、購買涉入三個不同的方面來關(guān)注消費者的涉入，針對不同的產(chǎn)品有針對地展開營銷行為。本文的研究可能局限于問卷搜集方法的單一性，以及數(shù)量上的限制，未來的研究可以使用多元化方法搜集數(shù)據(jù)。

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The Effects of Offline Recommendation on Chinese Consumers’ Online Purchase Intentions: Based on Tie Strength Theory

ZHANG Xin, MA Liang

( School of Management Science and Engineering, Shandong University of Finance and Economics， Jinan 250014, China )

Based on tie strength theory, this study investigates the effects of recommendation on consumers’ involvement as well as consumers’ online purchase intentions. Meanwhile, the moderating role of tie strength and the mediating role of consumers’ involvement are examined. This paper adopts the questionnaire and structural equation model, and analyzes 249 sampes of data collected from soujump.com. Results show that recommendation has positive effects on consumers’ involvement, and consumers’ involvement has positive effects on consumers’ online purchase intentions. Consumers’ involvement plays a partial mediating role between recommendation and consumers’ online purchase intentions, and tie strength negatively moderates the relationship between recommendation and consumers’ involvement.

recommendation； involvement； tie strength； purchase intention

10.19525/j.issn1008-407x.2017.02.003

2016-06-08;

2016-09-05

國家社科基金重點項目：“我國區(qū)域產(chǎn)品質(zhì)量影響因素分析及監(jiān)管對策研究”(13AGL012)；國家自然科學(xué)基金項目：“網(wǎng)絡(luò)購物平臺商品質(zhì)量管控作用機理及其演進研究”(71472111)；教育部人文社會科學(xué)研究規(guī)劃基金項目：“信息化與工業(yè)化融合機理、測度與路徑選擇研究”(13YJA790153)。

張新(1967-)，男，山東曹縣人，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事管理信息系統(tǒng)與電子商務(wù)研究；馬良(1991-)，男，山東日照人，山東財經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院碩士研究生，研究方向為電子商務(wù)與消費者行為，E-mail:maliang1010@126.com。

F713.50

A

1008-407X(2017)02-0015-06