意见领袖对大学生关于电商品牌信任度的影响研究

赵俐媛，邓宏，杨飙，张腾月

（1.成都理工大学管理科学学院，四川 成都 610000；2.成都理工大学商学院，四川 成都 610000）

绪论

由于互联网的快速发展，人们参与网购规模群体越来越多，涉及数额也越来越庞大。国家统计局2020 年9 月发布的报告显示：“1—9 月份，全国网上零售额80065 亿元，同比增长9.7%，比1—8 月提高0.2 个百分点”[1]。深圳市品牌保护与发展促进会联合腾讯安全对外发布《品牌假冒侵权数据报告》收录了全网超过30 个重点行业中近500 个主流品牌的仿冒侵权数据。数据显示，2018 年平均每日检测出各行业品牌相关仿冒侵权网站超过3 万个[2]。电商购物中不断出现的假冒伪劣品牌让本就处于信息获取劣势的消费者难以接受。消费者缺乏对电商品牌的信任，不愿意轻易下单。更多的消费者愿意经由主播推荐，网红大V 的测试评价来进行选择。正是在这样的环境下才有了“直播一姐”薇娅和“口红一哥”李佳琦的爆红，网络意见领袖在用户购买使用过程中有着越来越大的影响力。

信任问题普遍存在于现代社会，国内外的学者对品牌信任的研究不断增多，每位学者的看法不同，划分的维度和看待的角度也不一样。而对于电商品牌的信任问题研究由于环境发展变化迅速还不够完善。

这篇文章研究结合近代电商购物、意见领袖的特性，借助过去的信任度机制模型进行完善和细化，为提高消费者对品牌的信任提供思路，也为相关行业发展提供参考。

1 文献综述

对于意见领袖的研究，国内外的专家学者分别从不同的角度探讨了其内涵、特点以及影响力。

1.1 意见领袖的内涵

意见领袖一词最开始出现在Paul Lazarsfeld 和Elihu katz 提出的“两级传播理论”中（two-step flow of communication）[3]。即信息的传播过程从信息源到接收者经历了两个阶段，信息内容首先通过大众媒介传达给意见领袖，再从意见领袖到达最后信息的接收者和使用者。国外学者Everett-Rogers 在“创新扩散理论”的社会体系因素中说明了意见领袖在扩散过程中起着至关重要的作用[4]。营销大师Philip Kotler 将意见领袖定义：为在一个参照群体里,因特殊知识、技能、人格和其他特质等因素而能对群体里的其他成员产生影响力的人。国内学者邢征宇认为意见领袖通常是社群中积极发言，传播观点，具有威信的角色和关键节点，他们能够引发舆论，带领话题方向，提供观点和信息资源，进行娱乐。同时意见领袖具有品牌，内容，流量等商业价值[5]。

1.2 品牌信任的内涵

20 世纪90 年代以来，在社会传播领域对于信任问题的研究日益深入，消费者和企业之间信任问题成为热点。Niklas Luhmann 将信任定义为“是为了简化人与人之间的合作关系”[6]。具体对信任问题的研究可以一直追溯到德国社会学家西美尔的《货币哲学》。该书提出了“信任是社会中最重要的综合力量之一”[7]。

1.3 品牌信任的影响因素

学界普遍认为品牌信任与消费者感知风险之间有密切的干系。Corbitt 在2003 提出影响消费者对品牌信任影响的因素除了感知风险以外，还有消费者的网络购物经验[8]。

国内学者金玉芳、董大海等人2006 年发表了“消费者视角的网上购物感知风险研究”；提出影响因素包括：消费者的经历、感知风险、感知质量三个方面，并总结出了品牌信任建立的三种机制：经验机制、计算机制和转移机制[9]。Lee 等人对线上零售业进行研究提出包含三个维度的模型，即为品牌可靠性、品牌可信度和情境因素[10]。学者Zuker 按照产生的原因将信任分为三类：基于特征的、基于过程的（由个人经验得出）、基于规章制度的。

2 理论模型及假设

2.1 模型构建

由以上提到的理论和其他学者的研究为基础，进行相关模型的构建意见领袖作为社会信息传播的中介因素，其本身的特质对于信息传播有相当大的影响力。在谢沐男的基础上确定意见领袖的特点主要包括：专业性、知名度和互动性[11]。消费者最终形成品牌态度的过程受到周围人意见的影响，而意见提出者也在影响着信息的内容和质量。品牌信任影响因素本研究选取的是网购风险感知、品牌声誉和口碑传播三个方面；具体影响机制以学者金玉芳等人建立的计算机制和研究机制为主[9]。

最终提出的模型以意见领袖的三个特征为自变量，选取的影响因素为中间变量，顾客对于品牌的信任度为结果变量。如图1 所示：

图1 顾客对于品牌的信任度

2.2 提出假设

意见领袖作为群体中有一定威信的角色，必然在相关领域有受到人们认同的见解和看法，在该领域有较高知识度的人。对于顾客来说，意见领袖提供的信息，有助于消费者提升对品牌的熟悉。与其有关的权威效应则指出了有地位，有权威的人提供的信息更容易引起人们的重视。同时结合前人的报告，不少研究证明过意见领袖在人们形成态度时有着重大的影响。基于学者金玉芳提出的计算机制，“感知风险的大小能够影响消费者对于品牌的信任”[9]，本文做出以下假设。

假设1：意见领袖的专业性对消费者的网购风险感知有正向影响

假设2：网购风险感知对于品牌信任有影响

意见领袖的知名度决定了其在信息传播过程中范围的大小以及影响的深度。在社交媒体中，知名度较高的人发布的观点意见会很快被人们所了解和传播，通过较高的曝光率对普通消费者产生潜移默化的影响，同时提高品牌声誉。学者Roger 在自己的研究中提到，“当团体中的意见领袖推荐某一品牌或商品时，消费者常常会自愿相信并且采纳其提出的建议”[4]。基于前文提到的信任转移机制本研究推测：

假设3：意见领袖的知名度对品牌的品牌声誉有正向影响

假设4：品牌声誉对于消费者的品牌信任有正向影响

互动性作为意见领袖的社会性质之一，通过双向交互的形式能够增加消费者对于信息接受程度。Roger 在研究中说“较高的社会参与度是意见领袖区别于普通人的特征之一”[4]。而较高社会参与度能够让促进信息双方的亲密关系，这往往能够影响品牌的口碑传播。口碑传播通过其广泛性，近距离的影响消费者对于品牌的感知。国内学者巫月娥也曾在研究中指出过口碑的对品牌信任的影响关系[12]。由此本文提出以下假设。

假设5：意见领袖的互动性对品牌口碑传播有正向影响

假设6：口碑传播对于品牌信任有正向影响

3 研究设计

3.1 量表设计

意见领袖的专业性体现在对于产品、品牌及相关领域的熟悉度和个人的使用经验。Netemeyer&Bearden(1992)、Gilly(1998)等通过五个方面来测量专业性——知识、能力、专家、训练和经验[13]。本研究采用李克特量表进行问题选项的打分，从“非常不同意”到“非常同意”一共7 个选项依次代表1 到7 分。借鉴国内外学者研究的测量题项分别进行确定。

3.2 对象选择

本研究调查的消费者应该具有以下几个特点：第一，经常浏览推荐测评类视频或网页；第二，有独立思考和一定的判断能力；第三，经常在电商平台上进行购物。

3.3 信度和效度检验

为了保证量表内容的可靠性和有效性，首先发布预调查问卷，将收集的结果进行信度和效度的检验。其中，信度检验的目的在于保持题项的内部一致性；效度检验的目的在于确定题项有良好的聚合度。

信度检验利用SPSS 软件进行，本文使用Cronbach'sα(克朗巴哈)系数法来检测数据信度是否达标。通常认为该系数高于0.8 时说明该量表信度高；介于0.7～0.8 之间时说明该量表信度较好；介于0.6～0.7 之间认为该量表信度可接受。表1 为各变量的信度校验结果。

表1 各变量的信度校验结果

续表

本研究采用探索性因子方法分析测量效度。当KMO 检验统计量越接近于1 时，说明各变量之间的相关性越高，越适合做因子分析。其中自变量得到的效度检验结果如表2 所示：

表2 自变量得到的效度检验结果

由上表可得KMO 值大于0.6，且巴特利特球形度检验显著性小于0.05。因此可以进行因子分析。通过总方差解释表得到自变量的累积总解释度达到了76.126%，说明通过自变量能够较好的表达出来。综合表1可以得到，说明问卷调查具有良好的效度。

4 数据分析和假设检验

这篇文章主要利用网上问卷的发放进行数据的收集。被调查者在进行正式的量表打分之前需要进行基本情况的选择，不符合选择的消费者特征的问卷会被剔除。问卷主要通过QQ、微信等社交平台进行问卷的发放。将收集到的数据首先进行描述性统计分析。通过描述性统计分析说明调查样本的基本分布情况，通过比率等数据直观体现被调查消费者的特征。再利用SPSS 软件进行相关性分析和回归分析得到各因素变量之间的影响关系，最后进行假设检验。

4.1 描述性统计分析

通过对本次问卷调查的样本特征进行统计可得，受调查者主要为女性。由于主要调查范围在学校，大多年龄为18～30 岁之间，学历为专/本科生。在收入方面大部分学生还没有独立的收入来源，多在0～3000 元之间。关于电商购物频次方面，42%的受调查者一个月进行1～3 次的网购，56%的受调查者一个月进行3 次及以上的网购，可以看出大部分受调查者对于网络购物的接触十分深入，对其很熟悉。

4.2 相关性分析

相关性分析是验证不同因素之间变动状况是否一致的重要指标，通过对两个或多个具备相关性的变量进行分析来衡量因素之间的相关密切程度。本研究采用Pearson 相关系数（皮尔逊相关系数）进行相关性分析。对于Pearson 系数对应的不同线性关系标准为：绝对值小于等于0.3判断为不存在线性关系；绝对值大于0.3 小于等于0.5 判断为低度线性相关；绝对值大于0.5 小于等于0.8 判断为显著线性相关；绝对值大于0.8判断为高度线性相关。得到的相关性检验结果如表3 所示：

表3 得到的相关性检验结果

根据上表可知，意见领袖的专业性与用户感知风险之间，知名度与品牌声誉之间，互动性与口碑传播之间，以及感知风险、品牌声誉、口碑传播与品牌信任之间都存在相关关系。

4.3 回归分析

回归分析是指对大量统计数据进行数学处理，在分析自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立其之间的函数模型。按照涉及的变量个数，可以将回归分析分为一元回归分析和多元回归分析。Durbin-Watson值用来检验残差分布的，一般认为当D.W 值在1.5～2.5 之间说明残差服从正态分布，即变量之间无自相关现象，当D.W 值偏离太远，即模型的解释能力受到影响。各因素回归性分析汇总表如下表4 所示：

表4 各因素回归性分析汇总表

从上表4 得出各Durbin-Watson 值均在1.5～2.5 之间，说明该模型基本不存在自相关性，模型拟合度好。由方差分析结果图可以看出方差分析的显著性小于0.05，说明两者之间存在显著的线性关系综合以上分析得出，假设1，2，3，4，5，6 均成立，即意见领袖的专业性、知名度和互动性分别对用户感知风险、品牌声誉和口碑传播有正向影响，用户感知风险、品牌声誉和口碑传播对品牌信任有正向影响。

5 研究结论

本文基于学者金玉芳提出的信任计算机制和信任转移机制，探讨了互联网环境下意见领袖的特性对于消费者品牌信任有正向的影响，对影响因素进行了验证与分析。结果显示，本文提出的假设均获得支持。意见领袖的三个特性通过中介变量感知风险、品牌声誉、口碑传播对品牌信任存在显著影响。结论中还存在以下两种情况：

（1）其中自变量知名度对中介变量品牌声誉的回归系数为0.719，影响程度最大，这说明意见领袖的知名度越高，其推荐的品牌声誉越好的可能性最大。侧面表现出当代高校学生更愿意听取知名度较高意见领袖的建议。在互联网环境下，知名人士说的话通常能够广泛传播具有更大的影响力，同时由于较高的社会地位，人们往往也都愿意相信其说的话是正确的。

（2）中介变量用户感知风险对于因变量品牌信任的影响程度最大，这说明当用户感知风险越小，对于品牌信任度越高的可能性就越大。根据高校学生的特点进行分析，该群体的实际收入较低，在购买的过程中倾向于购买超值的商品。当购买风险较大时很可能该部分支出与获得的收益不成正比，导致消费者在情感上处于亏损的状态，因此在进行购买的时候不愿意承受大概率的损失。

本研究创造性地将意见领袖的作用与品牌信任影响结合起来，建立了意见领袖对品牌信任的影响模型，具有一定的理论和实践意义，丰富了对于品牌信任的影响研究内容，也为利用意见领袖的力量建设品牌信任提供了思考方向。