网站信息对消费者购买意图影响的系统性分析

黄佳庆　马彪

[摘要]消费者购买意图已成为国内外电子商务领域的研究热点，但对其影响因素的研究仍缺乏系统性分析。消费者在线购买商品的行为是对网站提供各种信息的消费过程，文章立足于信息消费行为研究网站信息对消费者购买意图的影响因素，首先梳理国内外有关在线购买意图的实证文献，从网站信息内容、信息价值以及信息体验三个维度探讨了在线购买意图的影响因素，建立了在线购买意图影响因素的框架模型，然后应用Meta分析对55篇实证研究文献进行系统性分析，进而对文章研究模型进行检验。结果表明，网站信息内容、信息价值以及信息体验对消费者在线购买意图有显著的正向影响。

[关键词]购物意图；网站信息；信息消费；Meta分析

[DOI]1013939/jcnkizgsc201807011

1引言

当前的电子商务环境下，消费者的购物需求呈现出个性化、多样化的发展趋势，传统的电子商务企业要想在日趋激烈的市场竞争中立于不败之地，就要考虑消费者浏览购物网站的时候感兴趣的是什么，哪些因素会促使消费者购买意图的产生，从而制定有效的营销策略来满足消费者的不同需求。购买意图是指消费者愿意购买商品的可能性或概率，它是消费者购买商品的主观倾向。消费者购买意图作为一个热门的研究方向，得到了经济学、心理学及营销学等领域学者们的广泛研究。

2研究方法与内容

21研究方法

“元分析”（Meta-analysis）概念最早是由Beecher提出的，它是文献研究的一种定量方法，是以同一课题的多项独立研究的结果作为研究对象，在全面检索相关研究文献及确定文献筛选标准的基础上，对纳入元分析的多个研究结果进行系统、客观、定量的综合分析。Meta分析主要通过效应值来反映两个变量间的关系强度，效应值最常用的衡量指标是相关系数r值。[1]

22研究假设及模型

目前大多数的购物网站商品信息齐全，查找商品方便快捷，且容易通过分类检索快速寻找到目标商品。但由于网络购物的虚拟性，消费者不能接触到产品实物和面对面的用户服务，只能通过购物网站中的描述文字、评论内容、图片和视频等信息了解感兴趣的产品或服务。所以网上购物的过程其实就是用户对商家提供的各种信息消费的过程，消费者通过各种信息从多方面考虑商品是否符合个人需求，从而对是否购买进行决策。

因此购物网站上的信息及服务质量等必定会对消费者的购物行为产生影响。基于以上分析，本文从网站信息内容、信息价值以及信息体验三个维度探讨网站信息如何影响消费者的在线购买意图。网站信息内容包括网上商品价格、成交销量[2]、网店促销[3]、在线评论[4]、图文展示[5]五方面；网站信息价值包括感知质量、商店形象两方面；[6]网站信息体验包括网站设计、网站质量两方面。[7]基于对上述变量的相关文献进行梳理阅读，提出以下假设：

H1：网站信息内容对消费者购买意图存在正向的显著影响。

H2：网站信息价值对消费者购买意图存在正向的显著影响。

H3：网站信息体验对消费者购买意图存在正向的显著影响。

基于以上假设提出本研究的关于消费者在线购买意图影响因素框架模型，见下图。

3数据收集

本文检索了2006年至2017年国内外有关消费者在线购买意图方面的大量文献，包括学术期刊论文、会议论文。检索的关键词主要包括：“online purchase intention”“online impulsive buying”“Online Consumer Behavior”“购买意图”“购买意愿”“冲动性购买”等。检索的数据库包括Web of Science、Science Direct、SpringerLink、GoogleScholar等外文期刊数据库，以及中国知网的期刊数据库、会议论文数据库。最终检索到原始文献204篇，其中中文83篇，外文文献121篇。对检索到的文献按照以下标准进行筛选：

（1）文献必须是实证研究。

（2）文献至少研究了上述9个影响因素中的一个对购买意图的影响。

（3）文献报告了研究的样本数量、影响因素与购买意图的回归系数或显著性水平等能够转化为相关系数的数据。

在检索到的204篇文献中，基于以上标准筛选出55篇文献作为本次元分析的研究对象，其中外文期刊23篇，中文期刊32篇，共剔除149篇不符合本文筛选标准的文献。

4研究结果

41描述性统计分析

对纳入Meta分析的实证文献提取其研究结果的相关系数，汇总后得到各路径关系的描述性统计结果，见表1。

由表1可知，网站信息内容对在线购买意图的影响研究最多，路径个数一共有44个，其中41个显著，3个不显著，显著率达到9318%。网站信息价值对在线购买意图的影响研究中15个显著，1个不显著。网站信息体验对在线购买意图的影响研究中16个显著，1个不显著。各路径的平均样本数量都超过了300个，这表明在线购买意图研究的样本量都比较大。此外，各路径的相关系数存在一定的差异。同一路径的相关系数也有很大差异，其中“网站信息内容-购买意图”的最小相关系数为005，最大值为098，相差了093，这种差异表明了目前在线购买意图领域研究结论的不一致性。

42效应值分析

效应值分析结果一般由效应值简单均值、样本量调整均值、Fisherr到Z转化均值及失安全系数Nfs组成[8]，各路径效应值分析结果见表2。

Cohen[9]认为效应值在05以上为效应值的强度较大，在03～05时认为效应值的强度适中，效应值在01～03之间时，强度较小。由表2可知，网站信息内容对在线购买意图的影响关系处于中等水平，效应值的简单均值为046，样本加权效应值为047，相关系数为052，各效应值均达到最强。而“网站信息价值-在线购买意图”“网站信息体验-在线购买意图”的效应值也均在03以上，影響关系强度适中。同时各路径的置信区间均不包括零值，且均为正数区间，说明各路径都通过了假设检验。从表2的失安全系数Nfs05可以看出，首先网站信息内容对在线购买意图路径的失安全系数值最大，说明网站信息内容对在线购买意图的发表偏倚最小，研究结果最稳定；其次网站信息价值与网站信息体验对在线购买意图的发表偏倚也比较小，研究结果也比较稳定。因此上述变量对在线购买意图确实具有影响作用。

综上所述，经过对纳入Meta分析的样本进行效应值统计分析，假设H1、H2、H3都得到验证。本研究所有假设的验证情况及其对应路径关系影响强度如表3所示。

5结论与展望

51研究结论

本文在阅读有关在线购买意图实证研究文献的基础上，结合当前电商网站的实际情况，从网站信息消费的视角探讨影响消费者在线购买意图的因素，构建了一个消费者购买意图影响因素的框架模型，然后运用Meta分析方法对搜集到的实证文献进行系统性分析，进而对本文的研究模型进行了检验。研究结果表明，网站信息内容、信息价值与信息体验对消费者购买意图的影响作用显著，且都呈现较强的正相关关系。由此可知网站信息主要从这三个方面影响网购消费者的购买意图，从而刺激其购买行为的产生。

52研究展望

本文的研究也存在一定的局限性。由于在线购买意图影响因素的众多，可能还存在其他比较重要但研究较少的影响因素没有考虑到。在电商快速发展的今天，在线购买意图领域的研究还在不断进行中，未来的研究可以从其他角度加入更多的变量以及对各个路径关系进行潜在调节因子的作用分析。

参考文献：

[1]Ellis PDMarket Orientation and Performance： A Meta‐Analysis and Cross‐National Comparisons[J].Journal of Management Studies，2010，43（5）：1089-1107

[2]王求真，姚倩，叶盈网络团购情景下价格折扣与购买人数对消费者冲动购买意愿的影响机制研究[J].管理工程学报，2014，28（4）：37-47

[3]Badgaiyan AJ， Verma ADoes Urge to Buy Impulsively Differ from Impulsive Buying Behaviour？ Assessing the Impact of Situational Factors[J].Journal of Retailing & Consumer Services， 2015（22）：145-157

[4]毕继东网络口碑对消费者购买意愿影响实证研究[J].情报杂志，2009，28（11）：46-51

[5]赵宏霞，才智慧，何珊基于虚拟触觉视角的在线商品展示、在线互动与冲动性购买研究[J].管理学报，2014，11（1）：133-141

[6]Zeithaml VAConsumer Perceptions of Price， Quality， and Value： A Means-End Model and Synthesis of Evidence[J].Journal of Marketing，1988，52（3）：2-22

[7]Floh A， Madlberger MThe Role of Atmospheric Cues in Online Impulse-buying Behavior[J].Electronic Commerce Research & Applications，2013，12（6）：425-439

[8]鄧朝华，张亮，张金隆基于荟萃分析方法的移动商务用户采纳研究[J].图书情报工作，2012，56（18）：137-143

[9]Cohen JStatistical Power Analysis for the Behavioral Sciences[J].Journal of the American Statistical Association，1988，2（4）：19-74

[10]张远，李新亮基于Malmquist指数的旅游资源可持续发展评价[J].中国市场，2016（4）.

[11]罗玉巧，罗云华提升企业微信公众平台利用价值的营销策略研究[J].中国市场，2016（22）.