高楠

本文首先依據(jù)文獻(xiàn)梳理找出影響消費(fèi)者購買決策的主要在線評論因素，并利用層次分析法找出其中的關(guān)鍵因素—在線評論自身的特征因素；然后引入在線評論質(zhì)量、在線評論數(shù)量、在線評論效價(jià)以及在線評論時(shí)效性提出本研究假設(shè)；最后通過問卷調(diào)查獲取數(shù)據(jù)，利用結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，得出以下結(jié)論：在線評論質(zhì)量、在線評論數(shù)量、在線評論效價(jià)都對酒店消費(fèi)者購買決策有顯著正向影響，在線評論時(shí)效性對酒店消費(fèi)者購買決策沒有顯著正向影響，并據(jù)此提出研究啟示。

引言

隨著電子商務(wù)行業(yè)迅猛發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)購物越來越成為時(shí)代的主流，消費(fèi)者逐漸從以往線下消費(fèi)為主、線上消費(fèi)為輔的傳統(tǒng)消費(fèi)模式轉(zhuǎn)變?yōu)榫€上消費(fèi)為主、線下消費(fèi)為輔的新型消費(fèi)模式。這種消費(fèi)模式為廣大消費(fèi)者提供了很多的便利，但是在此模式下信息不對稱的現(xiàn)象依然存在，消費(fèi)者依然需要通過多種渠道獲取信息。就如對于酒店消費(fèi)者而言，如果想預(yù)定酒店就需要獲取酒店相關(guān)信息，除了朋友告知、瀏覽酒店官網(wǎng)，最重要的一個(gè)獲取信息的渠道就是關(guān)于酒店的在線評論，這些評論多是其他消費(fèi)者根據(jù)自己真實(shí)的入住體驗(yàn)所發(fā)表的，對消費(fèi)者酒店預(yù)定決策有很大的影響作用。本文旨在引入在線評論自身的特征因素（在線評論質(zhì)量、在線評論數(shù)量、在線評論效價(jià)和在線評論時(shí)效性）來研究具體的影響效果，并希望可以依據(jù)研究結(jié)果為酒店經(jīng)營者提供幾點(diǎn)可行性建議。

一、文獻(xiàn)綜述

在線評論是指消費(fèi)者購買商品后在相關(guān)虛擬社區(qū)頁面上發(fā)表的自己對于商品的功能特性、感官認(rèn)識、經(jīng)驗(yàn)參考等評價(jià)信息（張琪，2017）。目前各學(xué)者對于在線評論的研究主要集中在兩方面：一是在線評論對酒店服務(wù)質(zhì)量或滿意度影響研究，這方面研究多是從在線評論內(nèi)容出發(fā)，深入挖掘消費(fèi)者最關(guān)注的因素，并探究其對酒店服務(wù)質(zhì)量的影響。如劉梅（2017）從在線評論的內(nèi)容入手，研究福州市高星級酒店的服務(wù)質(zhì)量評價(jià)體系。二是對在線評論對消費(fèi)者購買決策影響研究，這方面研究多是從在線評論的外部特征與內(nèi)部特征入手來分析其對消費(fèi)者購買決策的影響。有學(xué)者認(rèn)為在線評論發(fā)布者的資質(zhì)會(huì)對消費(fèi)者決策過程產(chǎn)生影響（Forman et al，2008）。Xinyuan（Roy）Zhao（2015）發(fā)現(xiàn)審稿人專業(yè)知識會(huì)影響消費(fèi)者酒店預(yù)訂決策。也有學(xué)者認(rèn)為在線評論的質(zhì)量、在線評論的數(shù)量、在線評論的效價(jià)以及在線評論的時(shí)效性影響消費(fèi)者購買決策（閔曙輝，2016）；綜合來看，評論者特征、接收者特征以及在線評論自身特征因素都會(huì)對消費(fèi)者購買決策產(chǎn)生影響。

二、指標(biāo)選取與研究假設(shè)

（一）指標(biāo)選取

在線評論對消費(fèi)者購買決策影響的過程是一個(gè)非常復(fù)雜的過程，其中的影響因素有很多，但通過上文對文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn)，各學(xué)者多從評論者特征、接受者特征以及在線評論自身特征因素3個(gè)方面進(jìn)行研究。為了使研究精細(xì)化，本文首先利用層次分析法選取影響酒店消費(fèi)者購買決策的關(guān)鍵指標(biāo)，再進(jìn)行下一步分析。對于各指標(biāo)的重要程度采取問卷調(diào)查法與專家訪談法相結(jié)合的方式，旨在保證研究的客觀性。調(diào)研與訪談對象為旅游專業(yè)的相關(guān)教師（其均具有博士學(xué)歷且多數(shù)為教授級別）和酒店經(jīng)營者，共調(diào)研訪談30人。將各專家對這3個(gè)指標(biāo)兩兩比較的結(jié)果取平均值構(gòu)造判斷矩陣A，設(shè)評論者特征為B1，接受者特征為B2，在線評論自身特征為B3。

A=（1）

然后將矩陣進(jìn)行歸一化處理即將矩陣標(biāo)準(zhǔn)化，并求得每一個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，結(jié)果如表1。

最后進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。雖然各指標(biāo)的權(quán)重值已得出，但若兩兩比較的判斷中存在很大不一致性，權(quán)重結(jié)果不予采用，所以進(jìn)行一致性檢驗(yàn)是必要步驟。一致性檢驗(yàn)主要考察CI和CR兩個(gè)指標(biāo)，CI=（λmax-n）/（n-1）；CR=CI/RI。其中n為指標(biāo)數(shù)，RI的大小與n有關(guān)，λmax=1/4（γ1/ω1+γ2/ω2+γ3/ω3），，γi由矩陣A及其特征向量相乘所得矩陣得出。經(jīng)過計(jì)算發(fā)現(xiàn)CI為0.003，CR為0.005，均小于0.1，通過一致性檢驗(yàn)。

根據(jù)計(jì)算結(jié)果發(fā)現(xiàn)B3即在線評論自身特征權(quán)重值最大，也就是說在線評論自身特征因素為消費(fèi)者購買決策的關(guān)鍵影響因素，所以本文選取在線評論自身特征因素為研究對象。通過閱讀與梳理相關(guān)文獻(xiàn)，筆者發(fā)現(xiàn)在線評論自身特征因素可分為在線評論質(zhì)量、在線評論數(shù)量、在線評論效價(jià)以及在線評論時(shí)效性，接下來本文會(huì)根據(jù)這4個(gè)具體因素進(jìn)行分析。

（二）研究假設(shè)

在線評論的質(zhì)量主要指評論內(nèi)容的準(zhǔn)確性、客觀性、真實(shí)性與完整性，高質(zhì)量的在線評論可以為消費(fèi)者提供較詳細(xì)且真實(shí)的酒店信息。消費(fèi)者在產(chǎn)生預(yù)定酒店的需要時(shí)也會(huì)產(chǎn)生獲取酒店信息的需要，而獲取酒店信息的一個(gè)重要參考依據(jù)就是酒店在線評論，這些評論基本都是其他消費(fèi)者根據(jù)自身的入住體驗(yàn)發(fā)表的，但也不是每條評論都可以為消費(fèi)者提供有用的信息，這取決于評論的質(zhì)量。Park et al（2007）認(rèn)為高質(zhì)量的在線評論更能影響消費(fèi)者的購買決策。還有學(xué)者通過實(shí)證研究證明了在線評論的內(nèi)容質(zhì)量正向影響消費(fèi)者的購買意向（李曼麗，2017）。張琪（2017）更是在其碩士論文中發(fā)現(xiàn)在線評論的質(zhì)量與消費(fèi)者購買決策呈顯著正相關(guān)。

在線評論的數(shù)量就是消費(fèi)者針對某項(xiàng)產(chǎn)品或者服務(wù)發(fā)表評論的總和。一般認(rèn)為關(guān)于某項(xiàng)產(chǎn)品或者服務(wù)的評論數(shù)量越多，該產(chǎn)品或者評論越受關(guān)注。依據(jù)從眾理論，有理由相信在線評論的數(shù)量越多，越能影響消費(fèi)者的購買決策。當(dāng)然，對于在線評論數(shù)量與消費(fèi)者購買決策之間的關(guān)系也有很多學(xué)者研究：杜學(xué)美（2016）通過研究發(fā)現(xiàn)在線評論的數(shù)量正向影響消費(fèi)者購買決策；汪蒙（2018）同樣經(jīng)過實(shí)證分析證實(shí)了在線評論數(shù)量與消費(fèi)者購買決策之間的正向關(guān)系。

在線評論效價(jià)是指關(guān)于某個(gè)產(chǎn)品或某項(xiàng)服務(wù)評論的總體傾向性。如果所有評論中，正向評論多于負(fù)向評論，則評論總體為正向傾向；如果兩個(gè)產(chǎn)品或者服務(wù)的評論總體傾向均為正向，但是其中一個(gè)產(chǎn)品或者服務(wù)評論的正向評論數(shù)與負(fù)向評論數(shù)的差值比另一個(gè)大，則說明此產(chǎn)品或者服務(wù)的正向傾向性程度更大。如果關(guān)于一個(gè)產(chǎn)品或者一項(xiàng)服務(wù)的評論中，負(fù)向評論很多，一定會(huì)大大抑制消費(fèi)者的購買傾向。陳佳（2018）發(fā)現(xiàn)在線評論的效價(jià)正向影響消費(fèi)者購買決策。除此之外還有很多學(xué)者都對在線評論效價(jià)進(jìn)行了研究，均得出了相同的結(jié)果。

在線評論的時(shí)效性是指評論發(fā)表的時(shí)間。一般認(rèn)為評論的時(shí)效性越強(qiáng)，越能影響消費(fèi)者的購買決策。筆者在訪談過程中也詢問了30位專家的意見，他們也認(rèn)為酒店評論的時(shí)效性能夠影響消費(fèi)者的預(yù)定決策。對于消費(fèi)者來說，一條年限很長的評論對其意義不大，一切事物都在飛速發(fā)展中，彼時(shí)的情況早已發(fā)生變化。就以酒店為例，對于兩年前的消費(fèi)者而言，某酒店設(shè)施、裝修風(fēng)格都非常符合當(dāng)時(shí)的情況，所以獲得了好評，可是對于現(xiàn)在的消費(fèi)者而言，未必會(huì)覺得該酒店各方面都能滿足其需要。隨著時(shí)間推移，越新的評論對消費(fèi)者購買決策的影響越大（閔曙輝，2016）。

基于以上研究，提出以下研究假設(shè)：

H1：在線評論的質(zhì)量顯著正向影響酒店消費(fèi)者的購買決策。

H2：在線評論的數(shù)量顯著正向影響酒店消費(fèi)者的購買決策。

H3：在線評論的效價(jià)顯著正向影響酒店消費(fèi)者的購買決策。

H4：在線評論的時(shí)效性顯著正向影響酒店消費(fèi)者的購買決策。

本文選取的4個(gè)影響因素均為定性變量，不易測量，由此引入結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行具體分析。結(jié)構(gòu)方程模型是一種驗(yàn)證性的統(tǒng)計(jì)方法（邱皓政，2005）。而這種驗(yàn)證就是比較學(xué)者提出的假設(shè)模型中所隱含的協(xié)方差矩陣與實(shí)際調(diào)查數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣之間的差異（吳明隆，2010）。筆者依據(jù)結(jié)構(gòu)方程模型來構(gòu)建研究假設(shè)模型，通過上文提出的研究假設(shè)，可以得出各影響因素與消費(fèi)者購買決策之間的關(guān)系，由此可得出以下方程：η=γ1λ1+γ2λ2+γ3λ3+γλ4+ζ。

其中，η為消費(fèi)者購買決策，λ1為在線評論的質(zhì)量，λ2為在線評論的數(shù)量，λ3為在線評論的效價(jià)，λ4為在線評論的時(shí)效性；γ1為在線評論質(zhì)量與消費(fèi)者購買決策之間的路徑系數(shù)，γ2為在線評論數(shù)量與消費(fèi)者購買決策之間的路徑系數(shù)，γ3為在線評論效價(jià)與消費(fèi)者購買決策之間的路徑系數(shù)，λ4為在線評論的時(shí)效性與消費(fèi)者購買決策之間的路徑系數(shù)，ζ為消費(fèi)者購買決策的殘差值。

三、問卷設(shè)計(jì)與收集

（一）問卷結(jié)構(gòu)

本研究問卷共分為3部分：第一部分為篩選性問題，旨在找出那些通過網(wǎng)站預(yù)訂酒店并且會(huì)查看評論的消費(fèi)者；第二部分為問卷的主體部分，為各個(gè)變量的測量題項(xiàng)，以量表的形式呈現(xiàn)，為保證量表的信度與效度，筆者主要采用前人關(guān)于變量的成熟量表，見表2；第三部分為消費(fèi)者的一些基本信息，包括年齡、性別、學(xué)歷、職業(yè)等。

（二）問卷收集

問卷主要采用網(wǎng)上電子問卷與紙質(zhì)問卷相結(jié)合的方式，其中，紙質(zhì)問卷主要是針對筆者所在地—石家莊市，向符合調(diào)研條件的消費(fèi)者進(jìn)行發(fā)放，具體發(fā)放地點(diǎn)為學(xué)校周邊的商場與公園。網(wǎng)上問卷則采用問卷星的形式，調(diào)研對象不局限于石家莊市的消費(fèi)者，相較于紙質(zhì)問卷，調(diào)研的范圍更廣。本次問卷共發(fā)放300份（紙質(zhì)問卷100份，電子問卷200份），回收有效問卷252份（紙質(zhì)問卷82份，電子問卷170份），有效率84%。將消費(fèi)者基本信息統(tǒng)計(jì)如表3。

四、研究結(jié)果

（一）測量模型檢驗(yàn)

Anderson和Gerbing認(rèn)為運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型分析數(shù)據(jù)時(shí)，第一步檢驗(yàn)測量模型的信度與效度（可反映問卷的信度與效度）；第二步檢驗(yàn)整體結(jié)構(gòu)方程模型以驗(yàn)證相關(guān)假設(shè)。對于測量模型信度效度的檢驗(yàn)主要考察各變量的克朗巴赫系數(shù)（Cronbachs Alpha）、平均變異萃取值（AVE）和組合信度（CR）。一般認(rèn)為克朗巴赫系數(shù)>0.6，平均變異萃取值>0.5，組合信度>0.6方可通過檢驗(yàn)。變量的克朗巴赫系數(shù)通過AMOS軟件操作可直接獲得，而平均變異萃取值和組合信度在獲取相關(guān)數(shù)據(jù)之外還需要經(jīng)過計(jì)算獲得，計(jì)算公式如下：

AVE=（Σλ2）/[（Σλ2）+（Σθ）]（2）

CR=（Σλ）2/[（Σλ）2+（Σθ）]（3）

其中λ為標(biāo)準(zhǔn)化因素負(fù)荷量，θ為觀察變量的誤差變異量。

根據(jù)表4數(shù)據(jù)可以看出，測量模型信度與效度（聚合效度）考察的各項(xiàng)指標(biāo)均達(dá)到了標(biāo)準(zhǔn)值，通過檢驗(yàn)，可以進(jìn)行下一步假設(shè)檢驗(yàn)。

（二）假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果

本文首先利用AMOS22.0軟件，并根據(jù)研究假設(shè)構(gòu)建了整體結(jié)構(gòu)方程模型，然后關(guān)聯(lián)問卷所獲得的數(shù)據(jù)，通過計(jì)算檢驗(yàn)此結(jié)構(gòu)方程模型的適配度，只有模型具有良好的適配度，假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果才有效，對于模型適配度的檢驗(yàn)見表5。最后進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，主要通過路徑系數(shù)與P值分析檢驗(yàn)結(jié)果。

通過各指標(biāo)實(shí)際值與標(biāo)準(zhǔn)值對比發(fā)現(xiàn)模型具有很好的適配度，可以進(jìn)行下一步的假設(shè)檢驗(yàn)。假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果如圖2所示，結(jié)果表明本文所提出的4個(gè)假設(shè)中有3個(gè)得到了驗(yàn)證，即在線評論質(zhì)量、在線評論數(shù)量、在線評論效價(jià)對酒店消費(fèi)者購買決策有顯著正向影響，其中在線評論質(zhì)量與酒店消費(fèi)者購買決策之間的路徑系數(shù)為0.161；在線評論數(shù)量與酒店消費(fèi)者購買決策之間的路徑系數(shù)為0.299，P值為0.008<0.05；在線評論效價(jià)與酒店消費(fèi)者購買決策之間的路徑系數(shù)為0.423，P值為0.016<0.05。由此可見，在線評論的效價(jià)對酒店消費(fèi)者購買決策的影響最為顯著。而在線評論的時(shí)效性對酒店消費(fèi)者購買決策沒有顯著的正向影響，在線評論時(shí)效性與酒店消費(fèi)者購買決策之間的路徑系數(shù)為0.210，P值為0.339>0.05，說明在線評論的時(shí)效性對酒店消費(fèi)者購買決策有正向影響，但是不顯著。

圖2 模型的假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果

注：*代表P<0.05，**代表P<0.01，***代表P<0.001

五、結(jié)論與啟示

（一）研究結(jié)論

消費(fèi)者的購買決策過程是一個(gè)非常復(fù)雜的過程，本文旨在研究在線評論對酒店消費(fèi)者購買決策的影響，而在線評論所包含的因素主要有接收者特征、評論者特征以及在線評論自身特征等，筆者通過層次分析法找出影響酒店消費(fèi)者購買決策最關(guān)鍵的因素—在線評論自身特征。因在線評論自身特征又包含在線評論質(zhì)量、在線評論數(shù)量、在線評論效價(jià)以及在線評論時(shí)效性，所以本文引入這4個(gè)因素研究其對酒店消費(fèi)者購買決策的影響。

本研究利用問卷調(diào)查法獲取相關(guān)數(shù)據(jù)，并應(yīng)用結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行了實(shí)證分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)在線評論質(zhì)量、在線評論數(shù)量、在線評論效價(jià)對酒店消費(fèi)者的購買決策有顯著正向影響作用，且在線評論效價(jià)的影響作用最大；但是在線評論時(shí)效性對酒店消費(fèi)者的購買決策沒有顯著的正向影響，說明消費(fèi)者在瀏覽酒店在線評論時(shí)對評論發(fā)表的時(shí)間不太關(guān)注，而是更多地關(guān)注評論質(zhì)量、數(shù)量與效價(jià)。

（二）研究啟示

在線評論對消費(fèi)在進(jìn)行酒店預(yù)定時(shí)的影響越來越重要，是獲取酒店信息的重要渠道，好的在線評論可以促進(jìn)消費(fèi)者消費(fèi)，為酒店帶來收益，為此酒店經(jīng)營者需要重視在線評論并合理利用在線評論。接下來本文從3個(gè)方面為酒店提出建議。

一是酒店經(jīng)營者需要鼓勵(lì)消費(fèi)者發(fā)表評論以增加評論數(shù)量，與此同時(shí)更要控制評論質(zhì)量，引導(dǎo)消費(fèi)者依據(jù)自己真實(shí)的入住體驗(yàn)發(fā)表評論，從服務(wù)、衛(wèi)生、設(shè)施、環(huán)境等多方面評價(jià)酒店，以此為其他消費(fèi)者提供更多的信息，也可增加酒店的入住率。

二是酒店經(jīng)營者需要及時(shí)處理差評，針對消費(fèi)者的不滿采取補(bǔ)救措施，如果確實(shí)是酒店自身的原因造成了消費(fèi)者比較差的入住體驗(yàn)，酒店經(jīng)營者在發(fā)現(xiàn)后應(yīng)立即聯(lián)系該消費(fèi)者并商量具體解決方法，還應(yīng)依據(jù)差評原因?qū)频赀M(jìn)行修整，保證類似事情不再發(fā)生。

三是酒店經(jīng)營者應(yīng)加強(qiáng)與第三方網(wǎng)站的合作，構(gòu)建信息反饋機(jī)制，不僅要及時(shí)反饋差評信息，還要定期反饋所有關(guān)于酒店的評論信息，以了解大多數(shù)消費(fèi)者最為關(guān)注的地方，并不斷完善酒店自身?xiàng)l件。

（作者單位：河北地質(zhì)大學(xué)）