网络直播消费者购买意愿影响因素实证研究

李子莹

（广州番禺职业技术学院旅游商务学院，广东 广州 511483）

一、引言

网络直播购物是直播和在线购物的有机融合物，是科技、媒介、平台、资本、企业和顾客等多因素协同驱动的产物[1]。我国网络直播购物正处于高速发展期。2020年大部分实体行业在新冠疫情下遭受打击，而网络直播购物却逆势而上。据统计数据显示，2020年中国直播电商市场规模达到9610亿元，同比大幅增长121.5%。艾媒咨询分析师认为，随着直播电商行业“人货场”的持续扩大，直播将逐步渗透至电商的各个领域，预计2021年直播电商整体规模将继续保持较高速增长，规模将接近12012亿元[2]。

网络直播购物的本质是消费升级，商家利用视频直播形象生动地推介产品，实现品效合一。这种新兴的营销模式具有门槛低、互动性强、精准度高、传播快、变现能力强等优势，使得越来越多传统电商商家加入直播带货行列，“全民直播”时代已经到来。然而，在直播带货发展得如火如荼的同时，销售假冒伪劣商品、恶意低价竞争、伪造平台数据、售后维权难等问题层出不穷。网络直播购物模式下暗含的产业风险使不少消费者对直播购物望而却步。因此，如何正确提升消费者在网络直播中的购买意愿成为直播商家及相关领域学者的重要关注点。本文以UTAUT2为理论基础，引入消费者信任中介变量，对影响网络直播购买意愿的因素进行分析。

二、文献回顾

1.网络直播购物研究

国内网络直播购物始于2016年淘宝电商直播，在2019年得到快速发展，当年被称为直播电商元年[1]。网络直播购物按照电商平台属性的不同，可分为两种模式：一是以电商平台为载体，嵌入直播功能的“电商+直播”；二是以直播平台为载体，进行线上带货或引流到电商平台的“直播+电商”。电商直播是一种以电商为基础，以直播为营销手段，实时与顾客交流互动，为顾客提供服务，从而激发顾客购买意愿的商业模式。与传统的静态的电商模式相比，电商直播让消费者感受到更丰富、立体和真实的购物体验[3]。

在网红直播带货的消费者购买意愿影响因素里，消费者认知、消费者情感和消费者意动3个主方面及其对应的9个因素构成了消费者购买意愿的形成机制模型，其中网红信息源特性与消费者个人特点对购买意动产生显著影响[4]。刘平胜等[5]在农产品社群直播互动信息研究中发现产品、价格、促销这三种互动信息对消费者购买意愿产生显著正向影响，而感知信息质量则起到中介作用。网络购物互动机制的主体包括卖方、网站和顾客，卖方可借助空间临场感和社会临场感搭建与顾客的线上信任感[6]。

2.UTAUT2模型

在技术接受研究中，TAM（Technology Acceptance Model）是应用最广泛的模型。该模型表明，个体对某一特定技术的感知有用性和感知易用性决定了个体的行为意图，而行为意图又决定了个体对该技术的接受和使用。Venkatesh et.al（2003）[7]比较了八种不同模型之间的异同，并提出了整合性信息技术接受和使用模型（ Unified Theory of Acceptance and Use of Technology，UTAUT）。该模型包括四个核心变量：绩效期望、努力期望、社会影响和促成因素，其对用户使用意图的解释能力高达70%，优于任何单独TAM研究中获得的结果。近年来，许多研究人员在他们的研究中采用了UTAUT。例如，李江等人[8]基于UTAUT构建跨境电商平台对消费者购买意愿影响机制模型。2012年，Venkatesh et al.（2012）[9]将UTAUT从组织市场环境扩展到消费者市场环境，开发了UTAUT2模型。他们在UTAUT模型中加入了三个驱动因素（享乐动机、价格价值和习惯），并通过对1512名移动互联网消费者的两阶段在线调查对该模型进行了实证检验。他们的研究结果证实了UTAUT2在消费者接受方面的适用性。

3.消费者信任研究

信任是一个动态的发展过程，由初始信任的建立、信任的维持和信任的衰退三个阶段组成[10]。信任是电子商务的基础，不选择线上购物的消费者对网站安全性、商品质量、售后服务及保障等存在质疑和顾虑[11]。因此，如何获得消费者的信任已经引起线上交易领域众多学者的关注。不少研究表明，消费者信任对购买意图（行为）产生正向显著影响。研究者们在不同的商务领域中探索消费者信任的影响因素。Kim[12]在研究初始信任模型时提出，消费者在电子商务中的初始信任受到公司特征、支持组织、网站质量的影响。Siau et al.[13]认为在移动商务中消费者感知的技术可行性、熟悉程度、商家声誉、信息质量、第三方认证和有吸引力的奖励措施等对信任的建立有显著影响。顾忠伟等[10]基于UTAUT2模型的研究发现，便利条件、享乐动机、隐私关注、信任倾向对可穿戴商务消费者初始信任有显著影响。除了上述因素以外，王兴标等[14]在移动社交电商购买意愿研究中新增了社群关系和网购认知两个影响因素，并发现消费者感知信任成为上述因素进一步影响消费者购买意愿的中介变量。周永生等[15]在电商直播平台消费者购买意愿研究中也发现，社会临场感对消费者感知信任有正向影响，且感知信任对购买意愿有正向影响。

三、模型与假设

本文基于上述对UTAUT2模型的文献分析，以绩效期望、努力期望、社会影响、便利条件、感知价值、感知趣味、感知习惯7个变量为影响购买意愿的前因变量，结合消费者信任理论的现有研究，引入感知信任为新增因变量。同时，将感知信任作为期望绩效、社会影响、感知趣味和感知习惯影响购买意愿的中介变量。最终构建了一个网络直播消费者购买意愿影响因素的理论模型（如图1），并提出以下假设。

图1 网络直播消费者购买意愿影响因素理论模型

H1a：绩效期望正向影响消费者在网络直播中的购买意愿。

H1b：绩效期望正向影响消费者对网络直播购物的信任。

H2：努力期望正向影响消费者在网络直播中的购买意愿。

H3a：社会影响正向影响消费者在网络直播中的购买意愿。

H3b：社会影响正向影响消费者对网络直播购物的信任。

H4：便利条件正向影响消费者在网络直播中的购买意愿。

H5：感知价值正向影响消费者在网络直播中的购买意愿。

H6a：感知趣味正向影响消费者在网络直播中的购买意愿。

H6b：感知趣味正向影响消费者对网络直播购物的信任。

H7a：感知习惯正向影响消费者在网络直播中的购买意愿。

H7b：感知习惯正向影响消费者对网络直播购物的信任。

H8：感知信任正向影响消费者在网络直播中的购买意愿。

四、研究设计

本文基于已有的研究文献，将问卷设计成三部分：第一部分是问卷整体介绍，并界定了网络直播购物的概念。第二部分是被调查者基本信息，包括性别、年龄、收入、学历、观看直播平台类型等；第三部分采用7点Likert法，从1（非常不同意）到7（非常同意）测量各个测度项。为保证问卷结构和量表设计的合理性，研究选取了30名具有使用网络直播购物平台经历的消费者对问卷进行前测。正式问卷通过问卷星在线上发布，收回问卷共381份，剔除没有观看过网络直播以及在作答选项中自相矛盾的问卷，最终得到有效问卷共333份。其中男性有81人，占总体的24.3%；女性有252人，占总体的75.7%。大部分被调查者处于18岁～35岁之间，占总体的86.7%。大专或本科学历占85.3%，平均月收入集中在3000元～5000元（占23.7%）和5000元～10000元（占40.2%）；74.2%的被访者更倾向于观看娱乐型直播（如抖音、快手、映客、西瓜、微视等），只有25.8%的被访者选择观看电商型直播（如淘宝、京东、网易考拉等）。

五、数据分析

SEM（结构方程建模）是一种强大的统计技术，它将多元回归和因子分析程序结合到一个单一的方法中。PLS（偏最小二乘）分析是第二代SEM统计技术，能够最大化自变量解释的因变量方差[16]，允许在测量规模、样本量和残差分布的最小限制下测试多个相互作用项[17]。因此，这种方法被广泛应用于测试研究模型。本研究使用SmartPLS3.3.2进行PLS分析。

1.信度和效度分析

表1显示SPLS运算出来每个变量的均值、标准差、因子负荷量、Cronbach’s alpha、平均提取方差值（Average Variance Extracted,AVE）和 组 合 信 度（Construct Reliability,CR）。所有变量的因子负荷量都超过0.7，达到数据建议使用水平。Cronbach’s alpha和AVE的值分别大于0.7和0.5，CR都大于0.8。该结果证实了问卷数据具有很好的信度和效度。表2显示了各个潜变量的AVE 值均大于0.5，同时所有潜变量AVE的平方根均大于各个潜变量之间相关系数的绝对值，这表明因子之间具有很好的判别效度。

表1 信效度分析参数表

表2 判别效度表

2.假设检验

本文采用SPLS对模型进行假设检验，购买意愿的R2为0.692，调整后R2为0.685，说明该模型可以解释网络直播购买意愿的68.5%的变化，具有很好的解释度；感知信任的R2为0.447，调整后R2为0.440，说明该模型可以解释网络直播购买意愿的44%的变化，具有很好的解释度；该模型的整体适配度SRMR为0.039，低于0.08，说明模型可以接受。

为了进一步检验各个构面之间的路径系数显著性，本文使用SPLS的自助法将样本量从333增加到5000。计算出来的模型检验结果如图2所示，绩效期望、努力期望、社会影响、感知价值、感知乐趣、感知习惯、感知信任与购买意愿显著相关，表明支持研究假设H1a、H2、H3a、H5、H6a、H7a、H8；同时，绩效期望、社会影响、感知乐趣和感知习惯与感知信任显著相关，表明支持研究假设H1b、H3b、H6b、H7b；然而，便利条件与购买意愿没有显著关系，表明假设H4不受支持。

在中介路径检验中，中介变量感知信任在绩效期望、社会影响、感知乐趣、感知习惯4个变量与购买意愿之间的的中介路径系数分别0.078、0.100、0.053、0.034，都在0.001水平上达到显著，说明中介成立，且为部分中介作用。

图2 PLS计算结果

六、结果讨论与启示

1.研究结果分析

本文基于UTAUT2理论，构建了网络直播消费者购买意愿影响因素模型。通过调研数据分析，除了H4没有得到支持，其他假设都得到支持，具体分析如下。

在影响网络直播消费者购买意愿的8个变量中，感知信任的路径系数最大（0.282），表明消费者感知信任对网络直播购买意愿非常重要。其次是感知价值和感知乐趣，路径系数分别为0.244和0.211，网络直播营销通过推出限时低价抢购、红包补贴等促销方式吸引顾客，相比其他购物渠道的同款商品价格更实惠。同时，在直播带货中，主播通过轻松诙谐的话语对商品进行生动形象的讲解，时而插入才艺表演和引入明星嘉宾，增加了直播带货的趣味性。愉悦欢乐的氛围更能提升购买意愿。感知习惯、绩效期望、社会影响、努力期望也是影响消费者在网络直播的购买意愿，路径系数分别为0.172、0.150、0.126、0.081，表明消费者在购物渠道的选择上受到身边亲戚、朋友、同事、同学的影响，也会受到自身对购物渠道和平台的使用习惯影响，而直播营销的优势（如精准选品和推送、更立体完整地提供商品信息等）能使消费者更高效率地选购心仪商品，从而促进消费者的购买意愿。而直播购物平台的易用性则可以降低消费者因不熟悉平台操作技术而放弃使用的风险。然而，便利条件对消费者直播购物意愿的影响并不显著，这可能因为目前电商平台购物及移动平台购物的软件在操作层面上都已经很便利，技术客服也随时在线回复解答技术困难，因此直播购物平台的便利条件没有对用户的购买意愿产生显著影响。

在感知信任的影响因素中，按影响程度从大到小的排序是社会影响（β=0.354）、绩效期望（β=0.277）、感知乐趣（β=0.186）和感知习惯（β=0.121）。消费者对在线商家和商品信息的信任很大程度上受到身边人员的影响。社会相关群体的已有正向经历，可降低消费者对该事物的感知风险，从而提高信任度。作为一种更精准和立体的销售模式，直播购物的绩效优势以及欢乐过程让消费者增加信任感。此外，人们对已经形成的购物习惯也会产生更多的信任。

2.理论贡献

首先，本文首次提出了基于UTAUT2模型构建的网络直播消费者购买意愿影响因素理论模型。以往的研究主要基于技术接受模型TAM和UTAUT等对电子商务及移动商务的接受性进行研究。考虑到网络直播购物的促销性、娱乐性和沉浸性等特点，本文采用UTAUT2作为理论基础构建模型并建立研究假设，通过实证分析验证模型结果得出，绩效期望、努力期望、社会影响、感知价值、感知乐趣、感知习惯均对网络直播购买意愿产生显著影响。

其次，本文新增感知信任变量，扩展了UTAUT2模型，研究结果发现感知信任是在UTAUT2各潜变量中最大程度上影响购买意愿。同时，感知信任受到社会影响、绩效期望、感知乐趣和感知习惯的影响。也就是说，社会影响、绩效期望、感知乐趣和感知习惯也通过感知信任间接影响行为意图。本研究构建并验证了一个以感知信任为中介变量的扩展UTAUT2模型。

3.实践意义

在实践层面上，本文的分析结果可以为网络直播商家提供一些建议和指导，帮助他们更好地推广产品和为直播带货创造更好的市场条件。

首先，提升消费者对直播购物的信任。网络消费者对直播商家的信任容易受到社会影响的推动，因此直播商家可以利用口碑营销、社群营销等方式增加粉丝之间的良性互动影响。而维持消费者信任的关键依然是提升产品的质量和保障，优良的品质和完善的售后服务能提高顾客满意度和复购率，形成可持续的口碑营销链。

其次，营造欢乐的直播购物氛围，创新直播带货模式。相比静态的电商购物，直播购物的现场互动性更强。直播商家根据品牌和产品特色，选择合适风格的主播，创设匹配的创意直播环境。直播流程可更加丰富和生动，除了直接推介产品和现场试用产品，还可增加多种游戏环节，联名流量品牌策划直播活动，增添购物趣味体验。

最后，将促销力转变为产品力。研究发现，大多数消费者选择直播购物的重要原因是同款产品较其他渠道要更低价。这种低价促销引流的做法的确能在短期吸引顾客，但若是长期使用低价促销，则会造成市场价格恶性竞争，且会降低品牌形象。因此，从长远来说，提升直播购物意愿的根本是提升产品力。而提升产品力的关键是创造差异化的产品，可通过技术、成分、外观、供应链服务等方面创造有别于竞争对手的商品特色且是消费者所重视的产品属性。这需要商家对市场状况及消费者需求进行深度分析，才能找准合适的差异点。