用户生成内容质量对多渠道零售商品牌权益的影响

汪旭晖，张其林

东北财经大学 工商管理学院，辽宁 大连 116025

用户生成内容质量对多渠道零售商品牌权益的影响

汪旭晖，张其林

东北财经大学 工商管理学院，辽宁 大连 116025

包含实体门店和在线商店的多渠道零售模式成为全球零售业发展的趋势，Web 2.0催生的用户生成内容为多渠道零售商打造竞争力提供了新思路。基于信息传播理论、社会资本理论、情感迁移理论，构建用户生成内容质量影响多渠道零售商品牌权益的整合模型。采用问卷法在多渠道零售商的在线零售品牌社群采集数据，运用结构方程模型对432份有效样本进行统计分析。研究结果表明，用户生成内容信息质量对多渠道零售商品牌权益具有直接的正向促进作用，也会通过线下商店信任产生间接影响，信息传播路径得到证实；用户生成内容互动质量促进了E-社会资本的形成，进而推动在线零售品牌社群承诺的培育，社交临场感、缘分感在用户生成内容互动质量与E-社会资本关系中发挥部分中介作用，而用户生成内容信息质量在关系化路径中并不产生影响；在线零售品牌社群承诺对多渠道零售商品牌权益具有直接的正向影响，线下商店信任发挥部分中介作用，情感迁移路径得到证实。

用户生成内容；在线零售品牌社群；信息质量；互动质量；多渠道零售商；品牌权益

1 引言

结合实体门店和在线商店的多渠道零售模式成为全球零售业发展的趋势[1-2]，如何提高多渠道零售商绩效已经成为零售领域的前沿课题。多渠道零售并非线上、线下渠道的并行，而是线上、线下渠道的整合，其目标是把更多消费者引领到多渠道零售商品牌之下，所以从营销学角度看，提高消费者的品牌权益感知是多渠道零售商优化绩效的关键。

Web 2.0催生的用户生成内容(user generated content,UGC)成为商家提升品牌权益的重要突破口，也是消费者主权时代的营销发展方向[3-4]。已有研究主要探讨用户生成内容的涉入程度和内容特性对品牌权益的影响，而对用户生成内容的质量缺乏必要的关注[5-6]。实践中，大量用户生成内容充斥自媒体，内容泛滥导致消费者选择性认知障碍，高质量内容已经成为消费者的迫切需求。不仅如此，由于用户生成内容对消费者形成持续刺激才能够改变消费者的品牌态度，已有研究通常将研究范围锁定在用户生成内容高度集聚的虚拟品牌社群[6]。因此，本研究特别引入用户生成内容质量和品牌社群承诺，全方位探讨用户生成内容质量影响多渠道零售商品牌权益的作用机制，为多渠道零售商的营销创新提供一定的理论借鉴和实践参考。

2 相关研究评述

2.1 用户生成内容

学术界关于用户生成内容没有公认的定义[7]，普遍采用世界经合组织(OECD)的定义，即任何由最终用户创造的、可公开获取的媒体内容，主要涉及个人对产品、服务或品牌的体验性评价。目前，用户生成内容在营销领域的研究集中于在线口碑[8-9]，即网络论坛、虚拟社群、即时通讯组、用户评论网站、网络商城、社会化媒体等网络空间的口碑信息[10-11]。在线口碑可以降低风险、减少信息搜寻成本[12]，比传统营销活动有更长的延续性并能产生更高的响应度[13]，成为消费者制定决策的主要驱动力[14-15]。也正因为如此，学者们实证检验口碑信息类型、口碑论据质量、口碑信息客观性、口碑传播方向、产品卷入度对消费者态度的影响[16-17]，探讨在线口碑对消费者决策的重要意义。不仅如此，在线口碑对企业经营也具有重要指导意义，不仅成为电影票房的预测工具，还能够正向促进票房销售[15]，从而引发学者进一步探讨在线口碑特征(数量、评分、负面点评率等)对企业经营绩效的影响[18-19]。什么样的在线口碑产生的影响更大，已有研究发现，消费者往往更容易接受相似群体生成的在线口碑，尤其在电影、音乐、图书等产品上[20-21]。而且，负面口碑比正面口碑的影响更大，并受消费者品牌感知的调节影响[22]。

虽然关于在线口碑的研究已经积累了较为丰富的成果，但这并没有解释用户生成内容的完整内涵。在线口碑研究大多集中在文字性的口碑信息，很少对其他表现形式的用户生成内容(视频、音频、图片、组群聚合)展开研究；而且过多关注用户生成评论，没有对用户生成体验、用户生成方案进行探讨。近年来，开始出现专门以用户生成内容为对象的营销研究，主要集中在消费者为何参与用户生成内容创作[5]、如何基于用户生成内容进行决策[23]、如何选择用户生成内容[6]以及企业如何基于用户生成内容进行品牌塑造等[24]。

综上所述，用户生成内容的相关研究已经取得较大进展，但是依然存在一些不足。Web 2.0时代的一个重要特征在于互动性，消费者通过用户生成内容组织起来形成社交消费群，共同参与并主导购物过程，促成了消费者购买模式的转变。但是，已有研究集中在用户生成信息单向传播对消费者行为的影响，对用户生成内容互动性缺乏必要的探讨。不仅如此，已有研究多以启发式研究为主，仅探讨用户生成内容与产品/服务销售量的相关关系，缺乏明晰的理论分析框架，难以解释用户生成内容影响消费者行为的内在机制。

2.2 零售商品牌权益

国内外学术界关于品牌权益的研究已经积累了较多的成果[25-26]。零售商品牌权益主要是指消费者的品牌先验知识引起的消费者对零售商营销活动的差异化反应，可以为零售商提供与无品牌零售商相比的超额价值[27]。关于零售商品牌权益如何测量，学术界普遍认为应该包括零售商认知、零售商联想、零售商感知质量和零售商忠诚4个维度[28-29]。零售商品牌权益会受到很多因素的影响，如店铺形象(价格水平、商品组合、商店设计、人员服务、组织因素、商店设施、便利性)、品牌信任、品牌忠诚、产品来源地形象等均会增加零售商品牌权益[28-31]，而经常性的促销则会破坏品牌权益[30]。可见，关于零售商品牌权益影响因素的研究仍然停留在传统的“渠道为王”时代。事实上，Web 2.0的发展已经昭示了消费者主权时代的到来，消费者不仅可以克服信息不对称，任意搜寻感兴趣的信息，还能够自己生成内容、转发内容，为社交商圈提供商品信息或消费建议，左右社交消费群的购买倾向。在这样的背景下，传统的品牌营销工具面临弱感知媒体的空转(弱感知媒体指代潜在目标客户看都不会看的媒体，弱感知媒体的空转反映弱感知媒体播放广告但无人观看的状态，即媒体像机器一样没有负荷的空转，意即做无用功)以及权威媒体的通道化倾向双重危机，以往以商家为中心的品牌推广理念遭遇挑战。而有效利用用户生成内容平台(如百度百科、微博、微信、电子商务网站和社区)构建多元立体传播平台体系，通过用户生成内容打造客户自我驱动、自发形成品牌传播节点的品牌传播模式为解决这两大危机提供了良好的思路，但是现有的研究却鲜有关注。

3 理论基础和研究假设

Web 2.0技术的发展造就了种类丰富的用户生成内容平台，使用户之间的交流、互动更为密切，也使信息的交换和共享成为可能，从而为社会化媒体营销提供了广阔的选择空间[32]。基于上述分析并参考已有研究，本研究探讨的用户生成内容质量主要包括信息质量和互动质量[33]。用户生成内容信息质量旨在衡量信息源所产出内容的准确性、及时性、丰富性和生动性；互动质量则强调内容生成过程本身也是一个很好的人际互动途径，这一互动过程既包括消费者之间，也包括消费者与零售商之间的互动、反馈，并有机会形成伙伴关系。

3.1 用户生成内容质量对多渠道零售商品牌权益的影响路径Ⅰ：不依赖品牌社群的信息传播

用户生成内容作为口碑传播的重要方式，成为消费者选择产品和商家、选择线上渠道还是线下渠道的主要驱动力[14]，因此，用户生成内容具备一定的信息传播功能，可以通过知晓效应和劝说效应直接影响消费者行为选择[34]，从而进一步影响消费者对多渠道零售商的品牌感知。据此，本研究提出用户生成内容质量影响多渠道零售商品牌权益的信息传播路径。

3.1.1 用户生成内容信息质量对多渠道零售商品牌权益的直接影响

消费者主权时代，权威媒体呈现通道化倾向，信息渠道的多样性以及社会化媒体的裹挟作用导致先前单一垄断的信息管道对消费者的影响力逐渐减弱，消费者更加信任熟悉的信息源和传播渠道[20-21]。在这样的背景下，用户生成内容成为消费者的重要品牌信息来源[32]。同时，基于媒体共享社群等新型媒介的用户生成内容营销策略也成为企业极力推广的品牌传播新模式，推动消费者转变信息接收方式，进一步奠定了用户生成内容在品牌营销中的地位。因此，消费者寻找用户生成内容的初始动机恰恰在于获取品牌信息，减少交易过程中的不确定性[28]。根据信息接收模型[35]，信息质量是信息有用性的直接决定因素，消费者更加青睐信息质量高的用户生成内容。而用户生成内容的信息质量越高，消费者对多渠道零售商的了解越充分，多渠道零售商的品牌传播越成功，消费者的品牌权益感知也越高。因此，本研究提出假设。

H1用户生成内容信息质量对多渠道零售商品牌权益具有显著的正向影响。

3.1.2 线下商店信任和线上商店信任的中介作用

信任是一方对另一方行为的积极期望，相信对方不会损害自己的利益从而放弃可能的监控[36]。由于消费者对线上、线下渠道的感知风险存在显著差异，对两种渠道的信任存在程度上的区别以及时间上的落差，且渠道间的信任感知也存在转移和融合，因此已有研究往往将多渠道零售商信任划分为线上信任和线下信任[37-38]。本研究为了更加深入探讨用户生成内容质量对多渠道零售商品牌权益的影响机理，也采用这种分类。

消费者与零售商的信息不对称导致交易过程中的感知风险问题，缺乏信任的交易双方很容易产生机会主义行为，交换的频率很低或价值很小[39]。用户生成内容成为消费者了解零售商的重要方式，且不易受到零售商的干扰，从而具备了更高可信度，这成为破解交易过程信息不对称的重要渠道。所以，用户生成内容的信息质量越高，越有利于消除消费者的不确定性感知。不仅如此，交易风险使消费者更加依赖先验知识选择交易对象[40]。消费者对多渠道零售商建立信任，能够降低消费者的搜寻和交易成本，降低机会主义行为带来的风险，增加消费者取得长期收益的信心，有利于消费者对该零售商形成情感依赖，自动将该零售商与其他零售商区别开来，并将该零售商作为自己购物的首选，积极向其他人推荐该零售商。基于上述分析，本研究认为，用户生成内容信息质量越高，消费者对多渠道零售商的线下商店信任和线上商店信任越高，多渠道零售商的品牌权益也越高。因此，本研究提出假设。

H2a用户生成内容信息质量对线下商店信任具有显著的正向影响；

H2b线下商店信任对多渠道零售商品牌权益具有显著的正向影响；

H2c线下商店信任在用户生成内容信息质量与多渠道零售商品牌权益的关系中起中介作用。

H3a用户生成内容信息质量对线上商店信任具有显著的正向影响；

H3b线上商店信任对多渠道零售商品牌权益具有显著的正向影响；

H3c线上商店信任在用户生成内容信息质量与多渠道零售商品牌权益的关系中起中介作用。

3.2 用户生成内容质量对多渠道零售商品牌权益的影响路径Ⅱ：从社群承诺到品牌权益

用户生成内容促使消费者之间的交流从线下向线上转移，左右着消费者购买什么或在哪里购买，用户生成内容平台已经成为消费者之间以及消费者与零售企业之间沟通的重要渠道。不仅如此，用户生成内容平台的消费者都有一个微型商圈(如一个粉丝或好友团)，这些微型商圈内的消费者可以通过用户生成内容自动组织起来，共同主导、参与购物过程，分享购物体验和乐趣，所以用户生成内容平台成为聚客力最强的社交商圈，虚拟品牌社群成为企业聚拢用户、开展粉丝营销的重要工具。正是基于此，本研究提出用户生成内容质量影响多渠道零售商品牌权益的另一条路径，从社群承诺到品牌权益。

3.2.1 在线零售品牌社群承诺的形成机理：关系化路径

在线零售品牌社群内含两对连带关系：消费者之间的关系以及消费者与社群之间的关系。消费者之间良好关系的建立，更多的是通过彼此交流消除不确定性感知，并且互联网虚拟性、匿名性、开放性以及消费者之间弱连带群体关系，使其不能像以往那样依靠身份识别、熟人介绍建立对于对方的信任，只能通过用户生成内容互动质量加以判断，而且社交平台的媒体环境(如社交临场感)和消费者个人的价值信念(如缘分感)也在其中发挥着重要作用。但消费者与社群之间良好关系的建立(品牌承诺)则需要依靠消费者结成强连带关系后形成的群体规范(在线零售品牌社群承诺)。因此，在线零售品牌社群承诺的形成是一个关系化的过程，是一个由个人关系发展为群体关系的过程。

品牌社群是用户可以自行选择加入或退出的松散群体，并没有正式的组织结构和行为准则，内部简单的、偶尔的交流很难保证用户的持续使用和频繁参与。只有在长期互动中形成朋友之情和同侪之谊，进而形成关系法则，如社会认同、义务和期待、社会信任等，才能激发消费者与品牌社群保持长久关系的欲望，也即形成品牌社群承诺[41]。

在线零售品牌社群是一种弱关系纽带，陌生的社群成员通过持续、充分的在线交流，增进彼此之间的熟悉和了解程度，进而产生信任感[42-43]，逐步建立社会关系，即社群成员获得E-社会资本(基于线上交互形成的可带来利益的关系)[44]。并且，在线零售品牌社群成员存在很强的异质性，彼此拥有对方所不曾获得的信息，也拥有私有的社交圈子。成员之间的互动有利于发挥信息的收集和传递功能，帮助其他成员获得机会利益或者关键资源；同时，成员之间的互动也在很大程度上满足了自身的社交需求，这在社交虚拟化的背景下尤为突出。但是，如果没有E-社会资本这一关系资源，人们从在线社群中得到价值的可能性将会降低，且获得的价值也会有限[44-45]。所以，用户生成内容互动质量对在线零售品牌社群承诺的影响往往要通过E-社会资本作为中介[44-46]。因此，本研究提出假设。

H4bE-社会资本对在线零售品牌社群承诺具有显著的正向影响；

H4cE-社会资本在用户生成内容互动质量与在线零售品牌社群承诺的关系中起中介作用。

在人际交流形成人际关系研究中的另一个变量是社交临场感[44]。社交临场感指在互联网媒体环境下，一方对另一方的感知程度以及由此产生的与对方待在一起的感觉[47]。社交媒体的互动性有助于社交临场感的形成，具备极强社交互动属性的用户生成内容平台也不例外。用户生成内容具有极强的富媒体属性和多样化特征，它可能是一个简单的用户标注、一个共享的链接，也有可能是几个字或几句话组成的用户评论，或者是用户创作的图片资源以及共享的音频和视频文件等[48]。为了提高互动质量，社群成员摆脱单一的文字论述，植入更高级形式的音频、视频、图片等资源，成员之间的交流会更直观，信息更丰富可靠，情感流露也更为直白，社交临场感自然也更为强烈。

网络的匿名性、开放性、虚拟性和时空分离性等特征打破了面对面交流中的人际信任保障机制，这意味着在线交流存在很大风险，信息提供者的隐私外泄以及信息接收者上当受骗等事件频繁发生，所以在线社群比现实社群存在更大的风险[49]。而社交临场感使交流者的注意力不再停留在在线交流的风险，使互联网的不确定性感知得以降低，比较容易建立彼此之间的信任[50]，有利于促进在线关系的建立[51]。由此可知，用户生成内容互动质量越高，越有利于激发消费者的社交临场感，从而更有利于实现E-社会资本的获取。因此，本研究提出假设。

H5a用户生成内容互动质量对社交临场感具有显著的正向影响；

H5b社交临场感对E-社会资本具有显著的正向影响；

H5c社交临场感在用户生成内容互动质量与E-社会资本的关系中起中介作用。

在“互联网+”时代背景下，慕课、微课等新型教学模式很大程度上改变了传统的教学模式。学生可以利用互联网和这些新型教学方法进行自主学习。这就要求：教师必须将学生作为教学活动的中心，并不断转变教师的角色定位。

另外，在中国传统文化中，讲究缘分感，即命中注定且非人力所能控制的关系[52]。在线零售品牌社群成员因为偶然的机会产生了联系，是一个非常巧合的小概率事件，被认为是非常有缘的。特别是当成员之间共享同样的兴趣爱好或者价值观时，成员之间的交流会更加深入，也会更加投机，被认为是非常“投缘”的。并且，互动质量越高，在线交流越充分，彼此之间的信息了解就越全面，共同点挖掘得就越多，缘分感也就越强[44]。一旦缘分感形成，人们更多的是惜缘而非随缘[52]。在线零售品牌社群成员往往会努力维持彼此间的现有关系并努力发展更深层次的关系，采取一切措施致力于良好关系的建立，从而有效珍惜彼此之间的缘分而不是被动的接受缘分的流失。可见，用户生成内容的互动质量越高，越有利于激发消费者的缘分感，从而更有利于实现E-社会资本的获取。因此，本研究提出假设。

H6a用户生成内容互动质量对缘分感具有显著的正向影响；

H6b缘分感对E-社会资本具有显著的正向影响；

H6c缘分感在用户生成内容互动质量与E-社会资本的关系中起中介作用。

此外，消费者参与品牌社群的初始动机主要是获取信息，为社群成员提供丰富的信息资源成为品牌社群的核心功能[53-54]。但是，由于网络用户的匿名性、弱控制性以及群体活动的责任模糊和责任分散[39]，用户生成内容存在很大的不确定性，所含信息量越大、生成越及时、越具体验性的用户生成内容更容易被消费者选择[6]。因此，消费者往往会根据用户生成内容信息质量判断社群的效用大小，感知的效用越大，对社群的依赖程度就越高[55]。因此，本研究提出假设。

H7用户生成内容信息质量对在线零售品牌社群承诺具有显著的正向影响。

若社群能够及时为消费者提供所需的可靠信息，则消费者的社群体验将大大提升[56]，从而促使消费者更多地参与社群，遇到问题更多地从社群中寻找答案，同时主动将自己的问题发到社群，认真倾听零售商或者其他成员的建议，并积极开展反馈和互动等。不仅如此，消费者的感恩和利他主义倾向也更为强烈，也更愿意提供更加真实有效的信息以便为其他人解惑释疑，从而极大地提高成员之间交流的活跃度。可见，用户生成内容信息质量对互动质量往往具有一定的影响，用户生成的信息越准确、越及时、越丰富、越生动，将越有利于吸引成员参与和互动[55]。因此，本研究提出假设。

H8用户生成内容信息质量对用户生成内容互动质量具有显著的正向影响。

3.2.2 从在线零售品牌社群承诺到多渠道零售商品牌权益：情感迁移路径

品牌社群承诺归属社群层级的情感或行为意向，品牌权益归属品牌层级的情感或行为意向，二者存在一定差距。但是，根据学习迁移理论，人们在一种情景中获得的知识、技能、情感和态度将会对另一种情景中的知识、技能、情感和态度产生影响，影响程度直接取决于两情景之间的相似性程度[57]。品牌社群与品牌权益的内部核心一致性使消费者可以将自身对于品牌社群的情感迁移到品牌权益。正是基于此，本研究提出在线零售品牌社群承诺影响多渠道零售商品牌权益的情感迁移路径。

高社群承诺成员往往表现出与社群规范保持一致的行为倾向[54]，特别是当社群成员认同自己的品牌社群成员身份时，他们更愿意将自己视为品牌拥护者，并将持续使用这一品牌，即品牌联系容易受到使用品牌参考群体的驱动[53]。社群成员遵循社群规范选择企业品牌，或者认同社群从而拥护品牌，正是消费者将自身对品牌社群的情感偏好迁移到品牌企业，这种情感偏好不仅体现在消费者良好的品牌识别和品牌联想，也体现在对品牌企业给予更高的评价。因此，本研究提出假设。

H9在线零售品牌社群承诺对多渠道零售商品牌权益具有显著的正向影响。

一旦消费者对在线零售品牌社群产生承诺，频繁参与使消费者不断增加对其他社群成员以及社群的了解，从而降低感知风险，有利于消费者对在线零售品牌社群产生信任。根据情感迁移理论，消费者可以将自身对在线零售品牌社群的信任迁移到多渠道零售商；并且，在线零售品牌社群承诺越强，消费者对多渠道零售商的信任感知程度也越高。结合前文分析，消费者对多渠道零售商的信任感知程度越高，消费者对多渠道零售商的品牌权益感知程度也越高。因此，本研究提出假设。

H10a在线零售品牌社群承诺对线下商店信任具有显著的正向影响；

H10b线下商店信任在在线零售品牌社群承诺与多渠道零售商品牌权益的关系中起中介作用；

H11a在线零售品牌社群承诺对线上商店信任具有显著的正向影响；

H11b线上商店信任在在线零售品牌社群承诺与多渠道零售商品牌权益的关系中起中介作用。

综合以上假设，形成本研究模型，见图1。

4 研究方法

4.1 样本选择和数据收集

本研究参照零售领域现有研究的操作方法，以同时具备零售实体店和其网上商店购买经验的消费者为研究对象，从消费者那里获得数据。在微博、人人、论坛、社区等用户生成内容平台上选择较为活跃的多渠道零售商(如苏宁、国美、屈臣氏、汉光百货、银泰百货、宜家、海王星辰、当代商城、大商等)的在线零售品牌社群发放问卷网址链接，对访问IP和答题时间等因素进行限制，确保问卷调查的有效性，共有838人填写问卷，删除406份无效问卷，最终有效样本量为432份，样本覆盖辽宁、北京、河北、广西、广东和天津等省、自治区、直辖市。样本中，男性有137人，占31.713%；女性有295人，占68.287%。年龄在18岁～30岁之间的有348人，占80.556%。月收入1 000元以下的有95人，占21.991%；1 001元～2 000元之间的有67人，占15.509%；2 001元～3 000元之间的有88人，占20.370%；3 001元～4 000元之间的有85人，占19.676%；4 000元以上的有97人，占22.454%。大学专科和大学本科学历的有361人，占83.565%。参与社群时间6个月以下的有139人，占32.176%；6个月～1年之间的有125人，占28.935%；1年～2年之间的有98人，占22.685%；2年以上的有70人，占16.204%。使用社群频率为每天都登陆的有102人，占23.611%；每周都登陆的有131人，占30.324%；偶尔登陆一次的有146人，占33.796%；极少登陆的有53人，占12.269%。

4.2 问卷和变量测量

本研究采用的问卷主要译自国际上普遍认可的量表，经过多轮回译，并参照本土研究进行多次修正，从而有效保证问卷的信度和效度。对于用户生成内容信息质量和互动质量的测量量表，主要参考Dhar等[58]和Chen等[33]的相关研究；参考Gefen等[59]和Cyr等[60]的相关研究测量社交临场感；参考Siu[61]的题项测量缘分感；采用Nahapiet等[62]关于社会资本的维度划分，通过在线社群信任、互惠规范、成员责任、社群认同4个结构变量测量E-社会资本，具体题项设计参考Mathwick等[55]、Pavlou等[63]、Hsiao等[64]、Dholakia等[65]和Algesheimer等[66]的相关研究；参考Mathwick等[55]的研究测量在线零售品牌社群承诺；参考Kuan等[67]关于线下商店信任和线上商店信任的研究测量线下商店信任和线上商店信任；参考Pappu等[27]和Jara等[29]关于零售品牌权益的相关研究，通过零售商认知、零售商联想、零售商感知质量、零售商忠诚4个结构变量测量多渠道零售商品牌权益。测量题项译制完成后，根据中文表述习惯在措辞上进行修饰以符合受访者习惯，并邀请营销领域的专家以及营销专业的硕士研究生和博士研究生对问卷进行审核，按照他们的意见对问卷进行相应调整。问卷采用Likert 7级量表编制，1为非常不符合，7为非常符合。并邀请一些具有多渠道购买经验的消费者进行预测试，根据预测试结果修改问卷题项，最终形成用于正式调查和数据分析的问卷，见表1。

4.3 测量模型和信、效度检验

参考Anderson等[68]的研究，本研究分两个步骤进行测量。第一步，一阶因子基础上的验证性因子分析，即将每一个细分变量纳入模型并进行信、效度检验；第二步，二阶因子基础上的验证性因子分析，即第一步验证合格后，将E-社会资本和多渠道零售商品牌权益分别作为一个整体变量纳入模型并进行信、效度检验。

注:黑实线箭头旨在揭示其他不属于3类直接影响路径的内在关联机制，下同。
图1研究模型
Figure1ResearchModel

表1 测量量表Table 1 Measurement Scale

续表1

4.3.1 一阶因子基础上的验证性因子分析

一阶因子基础上的验证性因子分析结果见表2。模型拟合指数均在可接受范围内，模型与数据的拟合程度令人满意。各变量的Cronbach′sα介于0.901～0.977之间，远远大于0.700的临界值，表明各因子具有较好的内部一致性；各题项的因子载荷介于0.810～0.959之间，AVE值介于0.732～0.905之间，表明因子的收敛效度良好。各潜变量的测量指标均在可接受范围内，修正指数也全部通过检验，无需对度量指标进行调整。

4.3.2 E-社会资本和多渠道零售商品牌权益的二阶因子分析

基于上述对E-社会资本和多渠道零售商品牌权益的二阶因子分析结果，本研究对模型进行降阶处理，将E-社会资本的4个维度以组合分数的形式各自合成一个题项，同时对多渠道零售商品牌权益也采用相同的处理方法，从而将二阶因子模型降为一阶因子模型。

表2 一阶因子基础上的验证性因子分析Table 2 The Confirmatory Factor Analysis of the First-Order Factors

注：所有因子载荷均在0.001的显著性水平下显著，下同。

4.3.3 二阶因子基础上的验证性因子分析

本研究对用户生成内容信息质量、用户生成内容互动质量、社交临场感、缘分感、E-社会资本、在线零售品牌社群承诺、线下商店信任、线上商店信任和多渠道零售商品牌权益9个变量组成的测量模型进行验证性因子分析，分析结果见表3，各个拟合度指标均在可接受范围内，表明数据与模型的整体拟合度较好。各个题项的标准化因子载荷介于0.813～0.956之间，在p<0.001的水平上显著；AVE介于0.750～0.905之间，表明各变量的收敛效度良好。模型因子的区别效度检验结果见表4，各个因子的AVE算术平方根均大于因子之间的相关系数，表明模型因子的区分效度良好。

表3 二阶因子基础上的验证性因子分析Table 3 The Confirmatory Factor Analysis of the Second-Order Factors

4.3.4 共同方法偏差检验

为了避免问卷调查过程中可能出现的共同方法偏差问题，本研究采用偏相关分析对样本数据进行检验[69]。首先，对样本数据进行探索性因子分析，旨在分离出未旋转的第一公因子；其次，控制分离出的公因子，计算自变量与因变量之间的偏相关系数，并与表4数据进行比较，观察相关系数的显著性变化。研究结果表明，本研究并不存在显著的共同方法偏差问题，对后续分析影响不大。

5 假设检验

表4 区别效度检验结果Table 4 The Testing Results of Discriminant Validation

注：对角线上的数据为各潜变量AVE值的算术平方根，对角线以下的数据为各潜变量间的相关系数。

注：***为p<0.001。
图2研究模型的路径系数
Figure2ThePathCoefficientoftheResearchModel

表5 Sobel检验结果Table 5 The Testing Results of Sobel Test

由图2可知，用户生成内容信息质量与多渠道零售商品牌权益、线下商店信任、线上商店信任的路径系数分别为0.298、0.586、0.599，p<0.001，H1、H2a和H3a得到验证；线下商店信任与多渠道零售商品牌权益的路径系数为0.370，p<0.001，H2b得到验证；由表5可知，线下商店信任在用户生成内容信息质量与多渠道零售商品牌权益关系中的中介效应显著，z=4.290，p<0.000，H2c得到验证；线上商店信任与多渠道零售商品牌权益的路径系数为0.145，p>0.050，H3b未得到数据支持。根据中介效应检验程序，线上商店信任在用户生成内容信息质量与多渠道零售商品牌权益关系中的中介效应以及在线零售品牌社群承诺与多渠道零售商品牌权益之间的中介效应均未得到数据支持，无需进行下一步检验，即H3c和H11b均未得到验证。为了进一步探讨内在机制，本研究控制线下商店信任与多渠道零售商品牌权益之间的关系，构建竞争模型进行数据验证，发现线上商店信任对多渠道零售商品牌权益的影响呈现出显著性，表明线上商店信任对多渠道零售商品牌权益的影响受线下商店信任的干扰。不仅如此，本研究控制线上商店信任与多渠道零售商品牌权益之间的关系，构建竞争模型进行数据验证，结果表明原模型与竞争模型在拟合水平方面存在显著不同，路径较多的原模型要显著好于路径较少的竞争模型，因此，本研究应该基于原模型进行假设检验。本研究调查的多渠道零售商均为传统零售商向线上延伸形成的，这是现有多渠道零售商的主要形成方式，同时也是多渠道零售商研究的主流范式[1,67]。已有研究表明，线上商店特征对线上单渠道零售商的影响大于其对多渠道零售商的影响[1]，也从侧面证实本研究关于线上商店信任与多渠道零售商品牌权益之间关系不显著的结论。从实践中看，该研究发现表明线上商店作为传统零售商延伸品牌，不具备较高的消费者认同，并且线上交易本身比线下交易面临更大的风险，因而线上商店信任很难成为提升多渠道零售商品牌权益的驱动力量，反而需要凭借以往塑造的良好的线下商店形象去支持线上商店的发展，这是本研究样本数据的局限，也是现有多渠道零售商研究的一个方向[1]。

用户生成内容互动质量与E-社会资本、社交临场感、缘分感的路径系数分别为0.364、0.832、0.734，p<0.001，H4a、H5a和H6a得到验证；E-社会资本与在线零售品牌社群承诺的路径系数为0.847，p<0.001，H4b得到验证；社交临场感和缘分感与E-社会资本的路径系数分别为0.336、0.520，p<0.001，H5b和H6b得到验证；E-社会资本在用户生成内容互动质量与在线零售品牌社群承诺关系中的中介效应显著，z=3.954，p<0.000，H4c得到验证；社交临场感在用户生成内容互动质量与E-社会资本关系中的中介效应显著，z=3.637，p<0.000，H5c得到验证；缘分感在用户生成内容互动质量与E-社会资本关系中的中介效应显著，z=6.063，p<0.000，H6c得到验证。此外，用户生成内容信息质量与用户生成内容互动质量的路径系数为0.594，p<0.001的水平上达到显著，H8得到验证；用户生成内容信息质量与在线零售品牌社群承诺的路径系数为0.035，p>0.050，H7未得到数据支持。一个可能的解释是，从在线零售品牌社群获得真实、及时、丰富的信息只是消费者参与社群的一个动机，提供高信息质量的用户生成内容只能促使消费者对在线零售品牌社群产生满意感，而不能产生归属感。如果在线零售品牌社群没有足够的信息，消费者往往不会参与该社群；若具有足够的信息，当消费者从中获得所需信息后，其中一部分人也会选择离开，即信息的获得并不一定能使其对在线零售品牌社群产生承诺。

在线零售品牌社群承诺与多渠道零售商品牌权益、线下商店信任、线上商店信任的路径系数分别为0.208、0.294、0.306，p<0.001，H9、H10a和H11a得到验证；线下商店信任在在线零售品牌社群承诺与多渠道零售商品牌权益关系中的中介效应显著，z=3.495，p<0.000，H10b得到验证。

6 结论

本研究探讨用户生成内容质量对多渠道零售商品牌权益的影响机理，并进行实证检验。研究结果表明，用户生成内容信息质量可以直接提升多渠道零售商品牌权益，也可以通过线下商店信任对其产生间接促进作用，用户生成内容质量对渠道零售商品牌权益的信息传播路径得到部分证实；用户生成内容信息质量越高，用户生成内容互动质量也越高，社群成员汲取的E-社会资本也越多，形成的在线零售品牌社群承诺也越高，感知的多渠道零售商品牌权益也越高；此外，社交临场感和缘分感部分中介了用户生成内容互动质量对E-社会资本的正向促进作用，但用户生成内容信息质量并未在关系化路径中发挥作用；在线零售品牌社群承诺对多渠道零售商品牌权益具有直接正向影响，也会通过线下商店信任产生间接影响，情感迁移路径得到部分证实。

本研究具有一些新发现，①用户生成内容信息质量可以直接促进多渠道零售商品牌权益，充分验证了用户生成内容所具有的品牌传播功能。用户生成内容改变了传统的信息组织形式和传递方式，成为内容营销的重要工具。但是，用户生成内容信息质量难以形成承诺，进一步证实了媒体的通道化倾向。②只有用户生成内容互动质量才能形成E-社会资本，从而形成社群承诺。这是由于用户生成内容改变了消费者之间以及消费者与品牌之间的沟通方式，更重要的是改变了交流圈子的关系结构，即由线下强连带向线上弱连带转移。弱连带扩张了人际关系，广播属性或媒体属性是其主要价值所在，只有强连带才能把认知和沟通变成价值和功能，从而形成更高的社会价值和社会功用，使用户生成内容平台的产业价值得到真正体现。③用户生成内容信息质量可以直接作用于多渠道零售商品牌权益，而互动质量不得不通过一系列内在机制最终对多渠道零售商品牌权益施加影响。用户生成内容所包含的信息主要通过知晓效应和劝说效应直接影响消费者行为选择[34,71]，不需要在线零售品牌社群作为环境变量和中介变量。用户生成内容互动质量作用于多渠道零售商品牌权益更多是基于成员与社群结成良好关系所形成的群体规范和情感偏好，不得不依赖在线零售品牌社群作为环境变量和中介变量。④用户生成内容信息质量与在线零售品牌社群承诺对线上商店信任的影响程度高于线下商店信任，消费者对线上商店的初始信任大大弱于线下商店[67]，根据广告领域的边际效应递减规律，同样的营销宣传对线上商店信任的提升效果自然高于线下商店信任。

本研究的理论意义主要体现在3个方面。①构建用户生成内容质量-在线零售品牌社群承诺-多渠道零售商品牌权益的理论模型，系统阐释用户生成内容质量如何一步步作用于多渠道零售商品牌权益，将互联网时代最具发展潜力的零售主体与营销工具联系起来，同时也将用户生成内容与企业品牌联系起来，弥补了已有研究中的缺憾。②发现用户生成内容的超强媒体属性。一直以来，学术界在研究基于新媒体的用户生成内容时，仅仅延续了以往的数据挖掘和话题识别[72]，并没有意识到用户生成内容本身所附带的营销功能，本研究为以后研究基于用户生成内容的品牌营销提供了很好的开端。③从用户生成内容最基本的信息质量和互动质量入手，在一定程度上解决了不同类型用户生成内容影响消费者品牌态度的共同机制问题。已有研究大多是探讨什么样的用户生成内容更有用以及谁发表的用户生成内容更有用[73-75]，很少探讨不同用户生成内容之间的共同性，研究结果显得庞杂，难以找到不同类型用户生成内容影响品牌权益的共同规律。本研究从用户生成内容最本质的质量特性出发，研究视角比较新颖，为解决这个问题提供了可能性。

根据本研究结论，无论是多渠道零售商还是其他企业，都不能忽视用户生成内容这一营销利器。①管理者基于用户生成内容平台打造营销媒介，不应该仅仅关注用户生成内容对消费者兴趣图谱和行为偏好的揭示功能，还应该高度关注用户生成内容的营销功能，对用户提出的问题应该及时给予回答，对用户描述不实的信息应该及时给予更正，同时创造条件激励用户主动参与内容创作，而不仅仅是被动的转发；②管理者必须不断激活社群成员的个人社交商圈，利用用户生成内容的互动特性引导现有成员基于线下强连带关系去拓展线上新群体，同时不断优化用户体验、提升沟通质量，采用成员等级、奖励积分等方式鼓励成员更为频繁和深入地参与互动，不断将线上弱连带关系转变为强连带关系，进一步加强用户生成内容平台的营销价值；③用户生成内容平台已经成为内容营销和关系营销的重要渠道，企业必须高度重视用户生成内容的创造以及企业与消费者之间的良好沟通，切实将用户生成内容平台作为品牌营销、危机公关的重要媒介；④线上商店作为明星业务应该得到更多的资源，企业应该有意识地增加线上商店的营销费用，建立自己在新时代的竞争优势。

作为一项探索性研究，本研究虽然建立了用户生成内容质量对多渠道零售商品牌权益的影响模型，并进行了科学和系统的实证检验，但是仍存在一些局限，有待日后进一步研究。在研究样本方面，本研究选择的多渠道零售商均为传统零售商向线上延伸形成的，没有对于开设线下业务的电商以及同时发展多渠道的零售商展开调研，主要原因在于后两类多渠道零售商的发展很不成熟，也没有形成具有影响力的零售品牌，无论是数据收集还是研究结论都很难有保证。但这会导致本研究结论可能存在一定的偏差，特别是本研究框架中对线下商店信任与线上商店信任做了区分，线上、线下影响可能存在一定的干扰，需要未来的补充研究。作为一项基础的影响机理研究框架，本研究仅仅对最基本的影响路径进行分析，有意略去了路径中可能存在的一些调节效应，如消费者的调节聚焦倾向等，以此来保证模型的简洁性。如果将调节变量加入进去，或者进行适当的控制，结果将会发生何种变化，这也是未来研究的重点之一。本研究采用静态研究分析内在作用机制，即基于同一时点数据进行多变量共时性研究，这有可能限制我们对企业通过在线零售品牌社群建立品牌权益动态过程的理解。

[1]Toufaily E,Souiden N,Ladhari R.Consumer trust toward retail websites:Comparison between pure click and click-and-brick retailers[J].Journal of Retailing and Consumer Services,2013,20(6):538-548.

[2]Xu Y,Cai S,Kim H W.Examining the channels to form initial online trust[J].Asian Journal of Information and Communications,2014,6(2):19-35.

[3]Christodoulides G,Jevons C,Bonhomme J.Memo to marketers:Quantitative evidence for change:How user-generated content really affects brands[J].Journal of Advertising Research,2012,52(1):53-64.

[4]Cheong H J,Morrison M A.Consumers′ reliance on product information and recommendations found in UGC[J].Journal of Interactive Advertising,2008,8(2):38-49.

[5]Ye Q,Law R,Gu B,Chen W.The influence of user-generated content on traveler behavior:An empirical investigation on the effects of e-word-of-mouth to hotel online bookings[J].Computers in Human Behavior,2011,27(2):634-639.

[6]王平,陈启杰,宋思根.网络互助社群中消费者内容选择的影响因素研究:以IT产品消费为例[J].财贸经济,2011(4):117-124.

Wang Ping,Chen Qijie,Song Sigen.A research on influencing factors of consumer-generated content selection in online mutual communities[J].Finance & Trade Economics,2011(4):117-124.(in Chinese)

[7]Krishnamurthy S,Dou W.Advertising with User-generated content:A framework and research agenda[J].Journal of Interactive Advertising,2008,8(2):1-4.

[8]Filieri R,McLeay F.E-WOM and accommodation:An analysis of the factors that influence travelers′ adoption of information from online reviews[J].Journal of Travel Research,2014,53(1):44-57.

[10] Floyd K,Freling R,Alhoqail S,Cho H Y,Freling T.How online product reviews affect retail sales:A meta-analysis[J].Journal of Retailing,2014,90(2):217-232.

[11] Park S Y,Allen J P.Responding to online reviews:Problem solving and engagement in hotels[J].Cornell Hospitality Quarterly,2013,54(1):64-73.

[12] Goldsmith R E,Horowitz D.Measuring motivations for online opinion seeking[J].Journal of Interactive Advertising,2006,6(2):2-14.

[13] Trusov M,Bucklin R E,Pauwels K.Effects of word-of-mouth versus traditional marketing:Findings from an internet social networking site[J].Journal of Marketing,2009,73(5):90-102.

[14] Montoya-Weiss M M,Voss G B,Grewal D.Determinants of online channel use and overall satisfaction with a relational,multichannel service provider[J].Journal of the Academy of Marketing Science,2003,31(4):448-458.

[15] Duan W,Gu B,Whinston A B.Do online reviews matter?An empirical investigation of panel data[J].Decision Support Systems,2008,45(4):1007-1016.

[16] 杜伟强,于春玲,赵平.论坛客观性与网络口碑接收者的态度[J].心理学报,2011,43(8):953-963.

Du Weiqiang,Yu Chunling,Zhao Ping.Forum objectivity and online WOM recipients′ attitudes[J].Acta Psychologica Sinica,2011,43(8):953-963.(in Chinese)

[17] 宋晓兵,丛竹,董大海.网络口碑对消费者产品态度的影响机理研究[J].管理学报,2011,8(4):559-566.

Song Xiaobing,Cong Zhu,Dong Dahai.The impact of internet word-of-mouth on consumer′s product attitude[J].Chinese Journal of Management,2011,8(4):559-566.(in Chinese)

[18] 卢向华,冯越.网络口碑的价值:基于在线餐馆点评的实证研究[J].管理世界,2009(7):126-132,171.

Lu Xianghua,Feng Yue.The value of the public from over network[J].Management World,2009(7):126-132,171.(in Chinese)

[19] 王有为,徐云杰,彭志伟,黄丽华,凌鸿.社会资本、网络口碑和网商绩效:基于面板数据的实证研究[J].研究与发展管理,2010,22(5):31-38.

Wang Youwei,Xu Yunjie,Peng Zhiwei,Huang Lihua,Ling Hong.Social capital,online word-of-mouth,and e-tailer performance:An empirical study based on panel data[J].R&D Management,2010,22(5):31-38.(in Chinese)

[20] Bagozzi R P,Dholakia U M.Intentional social action in virtual communities[J].Journal of Interactive Marketing,2002,16(2):2-21.

[21] Dellarocas C,Zhang X,Awad N F.Exploring the value of online product reviews in forecasting sales:The case of motion pictures[J].Journal of Interactive Marketing,2007,21(4):23-45.

[22] Park C,Lee T M.Information direction,website reputation and eWOM effect:A moderating role of product type[J].Journal of Business Research,2009,62(1):61-67.

[23] Akehurst G.User generated content:The use of blogs for tourism organizations and tourism consumers[J].Service Business,2009,3(1):51-61.

[24] 潘洪涛,王新新.虚拟社群中的品牌定位:基于用户生成内容点互信息的实证研究[J].财贸研究,2011,22(4):111-118.

Pan Hongtao,Wang Xinxin.Brand positions in the virtual community:Empirical research based on point-wise mutual information of user-generated content[J].Finance and Trade Research,2011,22(4):111-118.(in Chinese)

[25] Keller K L.Conceptualizing,measuring,and managing customer-based brand equity[J].Journal of Marketing,1993,57(1):1-22.

[26] 许正良,古安伟.基于关系视角的品牌资产驱动模型研究[J].中国工业经济,2011(10):109-118.

Xu Zhengliang,Gu Anwei.Research on the brand equity driving model from relationship perspective[J].China Industrial Economics,2011(10):109-118.(in Chinese)

[27] Pappu R,Quester P.Does customer satisfaction lead to improved brand equity?An empirical examination of two categories of retail brands[J].Journal of Product & Brand Management,2006,15(1):4-14.

[28] 吴锦峰.商店形象维度对零售品牌权益影响的实证研究[J].管理评论,2009,21(7):65-73,79.

Wu Jinfeng.Impact of store image dimensions on retail brand equity:Evidence from 10 Chinese hypermarkets[J].Management Review,2009,21(7):65-73,79.(in Chinese)

[29] Jara M,Cliquet G.Retail brand equity:Conceptualization and measurement[J].Journal of Retailing and Consumer Services,2012,19(1):140-149.

[30] Yoo B,Donthu N,Lee S.An examination of selected marketing mix elements and brand equity[J].Journal of the Academy of Marketing Science,2000,28(2):195-211.

[31] Swoboda B,Haelsig F,Schramm-Klein H,Morschett D.Moderating role of involvement in building a retail brand[J].International Journal of Retail & Distribution Management,2009,37(11):952-974.

[32] 邓乔茜,王丞,周志民.社会化媒体营销研究述评[J].外国经济与管理,2015,37(1):32-42.

Deng Qiaoxi,Wang Cheng,Zhou Zhimin.A literature review of social media marketing[J].Foreign Economics & Management,2015,37(1):32-42.(in Chinese)

[33] Chen J,Xu H,Whinston A B.Moderated online communities and quality of user-generated content[J].Journal of Management Information Systems,2011,28(2):237-268.

[34] 龚诗阳,刘霞,刘洋,赵平.网络口碑决定产品命运吗:对线上图书评论的实证分析[J].南开管理评论,2012,15(4):118-128.

Gong Shiyang,Liu Xia,Liu Yang,Zhao Ping.Does online word-of-mouth determine product′s fate?An empirical analysis of online book reviews[J].Nankai Business Review,2012,15(4):118-128.(in Chinese)

[35] Sussman S W,Siegal W S.Informational influence in organizations:An integrated approach to knowledge adoption[J].Information Systems Research,2003,14(1):47-65.

[36] Mayer R C,Davis J H,Schoorman F D.An integrative model of organizational trust[J].The Academy of Management Review,1995,20(3):709-734.

[37] Beldad A,de Jong M,Steehouder M.How shall I trust the faceless and the intangible?A literature review on the antecedents of online trust[J].Computers in Human Behavior,2010,26(5):857-869.

[38] Bock G W,Lee J,Kuan H H,Kim J H.The progression of online trust in the multi-channel retailer context and the role of product uncertainty[J].Decision Support Systems,2012,53(1):97-107.

[39] 谢恩,黄缘缘,赵锐.不同维度信任相互作用及对在线购物意愿影响研究[J].管理科学,2012,25(2):69-77.

Xie En,Huang Yuanyuan,Zhao Rui.An empirical study on the interactive relationship of trust dimensions and their impact on online purchase intention[J].Journal of Management Science,2012,25(2):69-77.(in Chinese)

[40] Orth U R,Bouzdine-Chameeva T,Brand K.Trust during retail encounters:A touchy proposition[J].Journal of Retailing,2013,89(3):301-314.

[41] 薛海波.品牌社群作用机理理论研究和模型构建[J].外国经济与管理,2012,34(2):50-57.

Xue Haibo.Influencing mechanism of brand community:Theory analysis and model building[J].Foreign Economics & Management,2012,34(2):50-57.(in Chinese)

[42] Wang E S T,Chen L S L.Forming relationship commitments to online communities:The role of social motivations[J].Computers in Human Behavior,2012,28(2):570-575.

[43] Blanchard A L,Welbourne J L,Boughton M D.A model of online trust:The mediating role of norms and sense of virtual community[J].Information,Communication & Society,2011,14(1):76-106.

[44] 周志民,贺和平,苏晨汀,周南.在线品牌社群中E-社会资本的形成机制研究[J].营销科学学报,2011,7(2):1-22.

Zhou Zhimin,He Heping,Su Chenting,Zhou Nan.The formation mechanism of E-social capital in online brand communities[J].Journal of Marketing Science,2011,7(2):1-22.(in Chinese)

[45] 王新新,薛海波.品牌社群社会资本、价值感知与品牌忠诚[J].管理科学,2010,23(6):53-63.

Wang Xinxin,Xue Haibo.Brand community social capital,perceived value and brand loyalty[J].Journal of Management Science,2010,23(6):53-63.(in Chinese)

[46] Ellison N B,Vitak J,Gray R,Lampe C.Cultivating social resources on social network sites:Facebook relationship maintenance behaviors and their role in social capital processes[J].Journal of Computer-Mediated Communication,2014,19(4):855-870.

[47] Cheung C M K,Chiu P Y,Lee M K O.Online social networks:Why do students use facebook?[J].Computers in Human Behavior,2011,27(4):1337-1343.

[48] 赵宇翔,吴克文,朱庆华.基于IPP视角的用户生成内容特征与机理的实证研究[J].情报学报,2011,28(3):299-309.

Zhao Yuxiang,Wu Kewen,Zhu Qinghua.Empirical study on characteristics and mechanisms of user-generated content from information production process(IPP) perspective[J].Journal of the China Society for Scientific and Technical Information,2011,28(3):299-309.(in Chinese)

[49] Zhou T.Understanding online community user participation:A social influence perspective[J].Internet Research,2011,21(1):67-81.

[50] Weisberg J,Te′eni D,Arman L.Past purchase and intention to purchase in e-commerce:The mediation of social presence and trust[J].Internet Research,2011,21(1):82-96.

[51] Lin K Y,Lu H P.Intention to continue using facebook fan pages from the perspective of social capital theory[J].Cyberpsychology,Behavior and Social Networking,2011,14(10):565-570.

[52] Yau O H M.Chinese cultural values:Their dimensions and marketing implications[J].European Journal of Marketing,1988,22(5):44-57.

[53] Brodie R J,Ilic A,Juric B,Hollebeek L.Consumer engagement in a virtual brand community:An exploratory analysis[J].Journal of Business Research,2013,66(1):105-114.

[54] Muniz A M,Jr,O′Guinn T C.Brand community[J].Journal of Consumer Research,2001,27(4):412-432.

[55] Mathwick C,Wiertz C,de Ruyter K.Social capital production in a virtual P3 community[J].Journal of Consumer Research,2008,34(6):832-849.

[56] Laroche M,Habibi M R,Richard M O,Sankaranarayanan R.The effects of social media based brand communities on brand community markers,value creation practices,brand trust and brand loyalty[J].Computers in Human Behavior,2012,28(5):1755-1767.

[57] Woisetschläger D M,Michaelis M.Sponsorship congruence and brand image:A pre-post event analysis[J].European Journal of Marketing,2012,46(3/4):509-523.

[58] Dhar V,Chang E A.Does chatter matter?The impact of user-generated content on music sales[J].Journal of Interactive Marketing,2009,23(4):300-307.

[59] Gefen D,Straub D W.Consumer trust in B2C e-commerce and the importance of social presence:Experiments in e-products and e-services[J].Omega,2004,32(6):407-424.

[60] Cyr D,Hassanein K,Head M,Ivanov A.The role of social presence in establishing loyalty in e-service environments[J].Interacting with Computers,2007,19(1):43-56.

[61] Siu W S.Yuan and marketing:The perception of Chinese owner-managers[J].Journal of World Business,2008,43(4):449-462.

[62] Nahapiet J,Ghoshal S.Social capital,intellectual capital,and the organizational advantage[J].The Academy of Management Review,1998,23(2):242-266.

[63] Pavlou P A,Gefen D.Building effective online marketplaces with institution-based trust[J].Information Systems Research,2004,15(1):37-59.

[64] Hsiao C C,Chiou J S.The effect of social capital on community loyalty in a virtual community:Test of a tripartite-process model[J].Decision Support Systems,2012,54(1):750-757.

[65] Dholakia U M,Bagozzi R P,Pearo L K.A social influence model of consumer participation in network-and small-group-based virtual communities[J].International Journal of Research in Marketing,2004,21(3):241-263.

[66] Algesheimer R,Dholakia U M,Herrmann A.The social influence of brand community:Evidence from European car clubs[J].Journal of Marketing,2005,69(3):19-34.

[67] Kuan H H,Bock G W.Trust transference in brick and click retailers:An investigation of the before-online-visit phase[J].Information & Management,2007,44(2):175-187.

[68] Anderson J C,Gerbing D W.Structural equation modeling in practice:A review and recommended two-step approach[J].Psychological Bulletin,1988,103(3):411-423.

[69] Podsakoff P M,MacKenzie S B,Lee J Y,Podsakoff N P.Common method biases in behavioral research:A critical review of the literature and recommended remedies[J].Journal of Applied Psychology,2003,88(5):879-903.

[70] Preacher K J,Hayes A F.Asymptotic and resampling strategies for assessing and comparing indirect effects in multiple mediator models[J].Behavior Research Methods,2008,40(3):879-891.

[71] Schindler R M,Bickart B.Perceived helpfulness of online consumer reviews:The role of message content and style[J].Journal of Consumer Behaviour,2012,11(3):234-243.

[72] Thelwall M,Wilkinson D,Uppal S.Data mining emotion in social network communication:Gender differences in MySpace[J].Journal of the American Society for Information Science and Technology,2010,61(1):190-199.

[73] Schlosser A E.Can including pros and cons increase the helpfulness and persuasiveness of online reviews?The interactive effects of ratings and arguments[J].Journal of Consumer Psychology,2011,21(3):226-239.

[74] Korfiatis N,García-Bariocanal E,Snchez-Alonso S.Evaluating content quality and helpfulness of online product reviews:The interplay of review helpfulness vs. review content[J].Electronic Commerce Research and Applications,2012,11(3):205-217.

[75] 殷国鹏.消费者认为怎样的在线评论更有用?社会性因素的影响效应[J].管理世界,2012(12):115-124.

Yin Guopeng.What on-line comment is more useful from consumers′ perspective?The influential effect of social elements[J].Management World,2012(12):115-124.(in Chinese)

InfluencingMechanismofUser-generatedContentQualityonBrandEquityofMultichannelRetailers

Wang Xuhui，Zhang Qilin

School of Business Administration, Dongbei University of Finance and Economics, Dalian 116025, China

Online market is a marketplace where physical retailers expand their market shares. The multi-channel retail model that combines both physical store and online store is becoming the inevitable trend of global retailing. Multi-channel retailers can not only reduce the marketing cost by taking advantage of original brand, but also provide more convenient channels and diversified services for consumers. This actually contributes to brand loyalty. However, dilution effect and conflicts exists between online stores and offline stores for multi-channel retailers. Cannibalization also often occurs between channels where sales are just transferred from offline stores to online stores, yet the overall sales have not been improved. That is why quite a few well known service brands are holding back to see what happens next in the integrated multi-channel context. Therefore, how to improve the performance of multi-channel retailers has become a key issue in the retail sector. In fact, the multi-channel retailing model is not simply a channel-parallel model, but a channel-integration model, whose goal is to attract more loyal customers and lead them to the co-brand. As a result, from the standpoint of view, how to improve consumers′ perception of brand equity of multi-channel retailers is the key factor to improve their performance.

User-generated content (UGC) promoted by Web2.0 technology provides a new idea for multi-channel retailers to build brand equity. In order to explore impact mechanism of user-generated content quality on brand equity of multi-channel retailers, this paper builds a structural equation model on the basis of literature review. Then it chooses 432 samples from online communities of multi-channel retailers to evaluate model-fit in order to test the hypothesis. The results show that information quality of user-generated content has a direct effect on brand equity of multi-channel retailers as well as affects it through offline trust indirectly , which verifies the role of user-generated content as a media. Interactive quality of user-generated content has a positive effect on online brand community commitment through E-social capital, and social presence and sense of Yuan play an intermediary role between interactive quality of user-generated content and E-social capital, while information quality of user-generated content has no effects on the guanxi paths. Online brand community commitment has a direct effect on brand equity of multi-channel retailers as well as an indirect effect through offline trust, which verifies the effect transfer paths. Based on these conclusions, this paper puts forward marketing implications for enterprises and points out the direction for further research.

user-generated content；online retail brand communities；information quality；interactive quality；multi-channel retailer；brand equity

Date:March 18th, 2015

DateJune 25th, 2015

FundedProjectSupported by the National Natural Science Foundation of China(71272050,71102089), the Central Financial Special Funds in Local Colleges and Universities(DUFE2014J15) and the Fok Ying-Tong Education Foundation for Young Teachers in the Higher Education Institutions of China(131078)

Biography:Wang Xuhui(1976-,Native of Dalian, Liaoning), Doctor in Management and is a Professor in the School of Business Administration at Dongbei University of Finance and Economics. His research interests include marketing management, etc. E-mail：xhwang666@126.com

F713.365

A

10.3969/j.issn.1672-0334.2015.04.007

1672-0334(2015)04-0071-15

2015-03-18修返日期2015-06-25

国家自然科学基金(71272050,71102089)；中央财政支持地方高校发展专项资金科研重点研究基地项目(DUFE2014J15)；霍英东教育基金会高等院校青年教师基金(131078)

汪旭晖(1976-)，男，辽宁大连人，管理学博士，东北财经大学工商管理学院教授，研究方向：营销管理等。E-mail：xhwang666@126.com

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