评论不一致性对购买决策延迟的影响研究——信息超载和消费者困惑的链式中介机制

○范公广 杨川

（石河子大学经济与管理学院，新疆 石河子 832000）

一、引言

Web2.0 时代下，虽然浏览在线评论可以降低信息不对称带来的购物风险[1]，已成为消费者的网购习惯[2]，但矛盾性评论却易使消费者陷入犹豫并难以决策的困境中[3]。购买决策延迟不仅易导致消费者放弃购买产品的意愿，使企业收入下降，同时消费者也将错失某种福利机会[4]。目前，在线评论已成国内外营销学界的研究热点，学者们聚焦于探索在线评论的数量[5]、质量[6]、长短[7]、时效性[8]、语言特征[9]等因素对购买意愿[10]、企业营销[11]和品牌管理[12]的影响，并取得众多富有营销价值的研究结论。但在线评论不一致性与消费者购买决策延迟行为间的研究却有待丰富和补充。

一方面，决策的有限理性使不一致的在线评论给消费者带来巨大的认知与心理压力，易导致消费者采用延迟选择的策略进行规避[13]。当消费者接触到不一致的在线评论时，信息超载感知和消费者困惑问题将变得愈加严重，产生负面影响[14]。因此，信息超载和消费者困惑可能是解开在线评论不一致性与消费者网络购买决策延迟关系黑箱的重要中介变量。然而并非所有消费者面对不一致的在线评论都会做出购买决策延迟的行为，与低认知闭合需要个体相比，高认知闭合需要个体的注视时间更短，注视点数更少[15]，在模糊情境中更倾向于立刻做出决策[16]，故认知闭合需要可能扮演重要的调节作用。

另一方面，已有研究多从相互分离的认知与情感的视角去探索在线评论的导向机制[17]，融合认知和情感的过程视角去探究在线评论不一致性与购买决策延迟的实证研究却难得一见。依据人格的认知—情感系统理论，事件或情境会与认知—情感单元产生交互作用[18]，先激活认知单元进而激活情感单元，最终影响个体行为[19]，因此本文认为信息超载和消费者困惑间存在一定的内在关系。由此更完整地澄清本文的一个关键问题：在线评论不一致性与购买决策延迟间存在怎样的作用机制？通过对该问题的研究，可以更深刻地揭示在线评论不一致性特征对个体购买决策延迟的影响机制和边界条件，为电商企业管理者建言献策。

二、理论基础与研究假设

（一）评论不一致性对购买决策延迟的影响

积极和消极评论同时存在的情况被称为在线评论不一致性[20]，其不仅会增加消费者对产品优劣程度进行辨识的困难程度，而且还会加强消费者对决策结果不确定性的风险感知，使消费者陷入决策困境[21]。当评论不一致时，消费者无法有效判断评论信息的准确性，易导致消费者的认知失调[22]。认知失调理论认为，个体会因不一致信息而感到心理冲突和紧张不安，并希望通过态度或行为改变来规避认知失调状况[23]，通常采取决策延迟来充当应对策略[24]。由此可见，在线评论不一致性会使消费者对产品的选择、比较和评估过程变得复杂，易使消费者陷入长时间犹豫甚至难以决策的处境[3]，从而导致消费者陷入购买决策延迟的困境之中[25]。

由此，本文提出假设H1：评论不一致性对消费者购买决策延迟有正向影响。

（二）消费者困惑的中介作用

消费者困惑是个体表现出的一种心理不适或行为不确定的主观消费体验，会导致消费者在信息处理过程中出现判断错误或者表现出对产品消费信心不足[26]。不一致的在线评论会给消费者带来不确定性，导致消费者难以权衡产品的优劣程度，变得困惑[27]。结合认知失调理论的观点，当消费者接收到不一致的在线评论信息时，就会经历心理上的冲突与紧张不安，而这均是消费者困惑的典型表现[28]。如LEEK和KUN[29]基于中国本土电脑消费者的调查发现，矛盾的信息是消费者困惑产生的重要前因。

由此，本文提出假设H2：评论不一致性对消费者困惑有正向影响。

作为一种负面情感体验，消费者困惑易刺激消费者延迟决策[25]。在网络购物中，消费者常通过参考他人在线评论来帮助进行决策，然针对一件商品的在线评论往往数量众多且质量参差不齐，这使消费者难将目光聚焦于有价值的评论，导致延迟购买决策[27]。依据感知风险理论，消费者困惑将使个体感知更多风险和不确定性，陷入决策困境[30]。而为降低这种感知风险，困惑的消费者会增加决策延迟的倾向[31]。如WALSH 等人[32]对246 位消费者进行调查研究后发现，消费者困惑会增加消费者决策延迟的可能性。

由此，本文提出假设H3：消费者困惑对购买决策延迟有正向影响。

S-O-R 理论强调外界环境的刺激会对个体的心理产生影响，进而控制个体决策。结合假设H1、H2 和H3 的预测关系及S-O-R 理论，本研究认为，当消费者面对评价不一致的在线评论时（外界刺激），会加大消费者对产品优劣程度进行辨识的困难程度，造成消费者困惑的形成（心理），易引起消费者采取延迟决策的策略来进行防御（行为）。

由此，本文提出假设H4：消费者困惑于评论不一致性和消费者购买决策延迟的关系路径间起中介作用。

（三）信息超载的中介作用

信息超载是个体在信息搜索过程中对大量信息进行评估时所感知的心理认知体验[33]。现有研究表明，在线评论不一致性会增加在线评论信息的多样性和不确定性，加大评论信息的复杂程度[3]，导致信息超载的产生[34]。结合认知负荷理论，消费者在解读效价不一的评论时，会消耗更多认知资源，给自身的认知能力带来压力，易产生认知负荷问题，从而导致信息超载发生[35]。正如李江天等[36]研究发现那样，当面临缺乏一致性的信息时，由于难以对信息进行归纳演绎，消费者在进行电子商务决策时经常处于信息超载的状况。

由此，本文提出假设H5：评论不一致性对信息超载有正向影响。

现有研究发现信息超载会减弱个体的信息处理能力和响应速度[37]，导致个体决策延迟[38]。结合认知负荷理论，受于认知能力约束，消费者不能在信息过载的情况下有效处理所有信息，因此更倾向于选择延迟决策来降低风险[39]。李亮和黄赞[40]的研究支撑了该观点，其结果表明信息过载对延迟选择有着显著的正向影响。

由此，本文提出假设H6：信息超载对购买决策延迟有正向影响。

结合假设H1、H5 和H6 的预测关系及S-O-R理论，本研究认为，随着在线评论不一致性特征凸显（外界刺激），消费者在做出满意选择时体验到的不确定性程度更高，会增加信息超载的感知程度（心理），使消费者需要反复进行思考与评估，易导致购买决策延迟（行为）。

由此，本文提出假设H7：信息超载于评论不一致性和消费者购买决策延迟的关系路径间起中介作用。

（四）信息超载与消费者困惑的链式中介作用

依据认知—情感系统理论[19]，信息超载是个体的认知状态，会聚焦于认知单元，而消费者困惑是个体的一种负面情感，则会聚焦于情感单元。因此，评论不一致性会显著提高消费者的信息超载感知程度，使消费者在信息处理的过程中产生困惑的负面情绪，为应对困惑所带来的焦虑，又会促使消费者倾向于采用延迟决策的策略来进行防御。综上所述，当消费者浏览在线评论时，在线评论不一致性将通过刺激消费者的认知过程（信息超载）进而激活情感单元（消费者困惑），最终影响行为决策（购买决策延迟）。

由此，本文提出假设H8：信息超载和消费者困惑于评论不一致性和购买决策延迟间起链式中介作用。

（五）认知闭合需要的调节效应

认知闭合需要是个体面对模糊性时急于得出答案的动机和愿望。据认知闭合需要理论，高水平的认知闭合者对模糊性有更强的压力感，信息加工方式更粗略，倾向于采用启发式策略进行思考，即使没有充足的证据也会立刻做出决策。相反，低水平认知闭合者对模糊性有着较高容忍度，因而具有更强烈的动机搜寻相关信息进行细致分析和思考，决策所需时间较长[41]。例如刘雪峰等[42]的研究表明，高水平认知闭合者在模糊消费情景中偏好立即做出决策，低水平认知闭合者偏好暂缓决策。此外，与低水平认知闭合者相比，高认知闭合者对主观决策的信心更高，显著缩短了消费者的决策时间[41]。由此可见，对高认知闭合者而言，由于受在线评论不一致性带来的压力感更强，对寻求确定性答案的动机更迫切，倾向于分析少量信息，受信息超载感和困惑的影响程度小，表现出较快的决策。而低认知闭合者则会深入分析更多的评论信息以辅助决策，使得其感知到更高的信息超载和困惑水平，表现为延长决策时间。由此，本文提出假设H9、H10：

H9认知闭合需要负向调节评论不一致性通过信息超载影响购买决策延迟的中介作用。

H10：认知闭合需要负向调节评论不一致性通过消费者困惑影响购买决策延迟的中介作用。

基于上述分析，本文构建出如图1所示的理论研究模型：

图1 理论研究模型

三、研究设计与方法

（一）变量测量

文中研究变量的测量均参考国内外已有相关文献，采用Likert5点量表进行计分。其中，在线评论不一致性借鉴黄敏学等[21]和袁振兰[28]的研究，信息超载借鉴CHEN 等[43]的研究，消费者困惑借鉴WALSH 等[32]的研究，购买决策延迟同样借鉴WALSH 等[32]的研究，认知闭合需要借鉴刘雪峰等[42]的研究。

网购情境中，消费者的购买行为可能受到在线评论数量[44]、消费者的专业能力[45]以及消费者涉入度[33]的影响，故本研究将其作为主要控制变量以增加研究结论的可信度。其中，在线评论数量借鉴郑小平[46]的研究，消费者的专业能力借鉴魏华和黄金红[45]的研究，消费者涉入度借鉴ÖZKAN和TOLON[33]的研究。

（二）数据收集

本研究选取在京东、淘宝、拼多多等电商平台网购过且浏览在线评论的人群为研究对象。采用问卷调研的方式获取数据，通过问卷星平台制作并发放问卷。正式调研前，首先通过小范围发放问卷进行预调研，对问卷所获取数据进行信效度分析后进行完善，于2022 年8 月11 日至20 日正式发放问卷。问卷共分两部分：第一部分测量消费者对评论不一致性、在线评论数量、信息超载、认知闭合需要、消费者困惑、购买决策延迟、消费者专业能力以及消费者涉入度的认知情况；第二部分为人口统计学变量，包括网购经历、性别、年龄、受教育程度、个人平均月收入等信息。通过豆瓣、百度贴吧、微信、微博、QQ 等渠道随机发放问卷，最终共有362个拥有独立IP 的用户完成本次调研，剔除掉近两个月无网购经历、未浏览在线评论且答案呈规律性变化的样本后，最终得到有效问卷共347份。

（三）样本统计

被调查样本的基本概况见表1。在被调查样本中，男女比例基本平衡；年龄主要分布18～40 岁之间，符合当前网购活跃用户特性；从受教育水平上可以看出，网购人群主要集中于大专生和本科生，共占据76.1%；被调查对象的平均月收入大致处于3 000至8 000元间，具有一定的购买能力。总体来讲，本研究样本数据具有良好的代表性。

表1 调查对象的人口统计信息

四、研究结果与分析

（一）信度与效度分析

信度和效度检验是评价问卷测量结果稳定与可靠程度的典型手段，本研究运用统计软件SPSS 25.0及AMOS22.0 进行分析。结果显示，评论不一致性、信息超载、消费者困惑、购买决策延迟、认知闭合需要、评论数量、专业能力和消费者涉入度的Cronbach's α 值分别为0.849、0.888、0.931、0.856、0.875、0.864、0.883 和0.912，均高于0.8，表明量表具有良好的内部一致性。验证性因子分析模型的拟合度良好，χ2/df=1.3，p＜0.01，RMR=0.04，RMSEA=0.029，CFI=0.974，TLI=0.972，且各变量的因子标准载荷系数均大于0.68，表明量表具有较好的聚合效度。同时，各变量的AVE 平方根值均大于该变量与其他变量之间的相关系数，表明各变量之间具有较好的区分效度（见表2）。由此可见，本研究使用的量表信效度表现良好。此外，HARMAN检验结果表明，未经旋转的第一个因子解释率为29.721%，表明本研究数据不存在严重的共同方法偏差，可以用来进行假设检验。

表2 变量均值、标准差及变量间相关系数分析

（二）直接效应检验

表3展示了在控制评论数量、专业能力和消费者涉入度后，评论不一致性、信息超载、消费者困惑和购买决策延迟变量间的回归关系：由模型1 可知，评论不一致性（β=0.385，p＜0.01）对信息超载有显著的正向影响，假设H5 得到支持；由模型2 可知，评论不一致性（β=0.155，p＜0.01）和信息超载（β=0.421，p＜0.01）对消费者困惑均有显著的正向影响，假设H2得到支持；由模型3可知，评论不一致性（β=0.172，p＜0.01）、信息超载（β=0.203，p＜0.01）和消费者困惑（β=0.285，p＜0.01）对购买决策延迟均有显著的正向影响，假设H1、H6和H3得到支持。

表3 直接效应分析

（三）中介效应检验

本研究运用SPSS 25.0 插件Process 宏程序的Model 6检验信息超载和消费者困惑于评论不一致性与购买决策延迟间的链式中介作用。将评论数量、专业能力和消费者涉入度作为控制变量，评论不一致性作为自变量，信息超载和消费者困惑作为中介变量，购买决策延迟作为因变量，中介检验结果如表4所示。

由表4 呈现的统计结果可知，路径（1）为“评论不一致性⇒信息超载⇒购买决策延迟”，这一路径的中介效应值为0.0825，95%的置信区间为[0.0366，0.1390]，区间不包含0，且中介效应量为46.4%，表明信息超载于评论不一致性和购买决策延迟间起中介作用，假设H4 得到支持。路径（2）为“评论不一致性⇒消费者困惑⇒购买决策延迟”，这一路径的中介效应值为0.0467，95%的置信区间为[0.0146，0.0851]，区间不包含0，且中介效应量为26.3%，表明消费者困惑于评论不一致性和购买决策延迟间起中介作用，假设H7 得到检验。路径（3）为“评论不一致性⇒信息超载⇒消费者困惑⇒购买决策延迟”，链式中介效应值为0.0487，95%的置信区间为[0.0238，0.0902]，区间不包含0，链式中介效应量为27.2%，表明链式中介效应显著，假设H8得到支持。

表4 中介效应分析

（四）被调节的中介效应检验

本研究运用SPSS 25.0 插件Process 宏程序的Model 7，检验认知闭合需要是否会负向调节信息超载和消费者困惑的中介效应。对变量标准化处理后，将评论不一致性作为自变量，购买决策延迟作为因变量，认知闭合需要作为调节变量，评论数量、专业能力和消费者涉入度作为控制变量，并分别将信息超载和消费者困惑作为中介变量，形成路径1 和路径2。由表5 可知，认知闭合需要依据均值加减一个标准差后被分为高与低两组，在路径1（评论不一致性⇒信息超载⇒购买决策延迟）中，低认知闭合需要组的条件间接效应值为0.1776，CI=[0.1101，0.2475]，95%置信区间显著不包含0，而高认知闭合需要组的条件间接效应值为0.0324，CI=[-0.0130，0.0811]，95%置信区间显著包含0，表明认知闭合需要负向调节信息超载的中介作用，假设H9得到支持。在路径2（评论不一致性⇒消费者困惑⇒购买决策延迟）中，低认知闭合需要组的条件间接效应值为0.1774，CI=[0.1138，0.2503]，95%置信区间显著不包含0，而高认知闭合需要组的条件间接效应值为0.0108，CI=[-0.0400，0.0595]，95%置信区间显著包含0，表明认知闭合需要负向调节消费者困惑的中介作用，假设H10得到支持。

表5 被调节的中介效应检验

五、结论与启示

（一）研究结论

基于融合认知和情感的过程视角，本研究实证探析评论不一致性对消费者购买决策延迟的影响机制和边界条件，并检验信息超载和消费者困惑的链式中介作用以及认知闭合需要的调节作用，得出如下主要结论：

1.评论不一致性会显著提高网购情境中的消费者购买决策延迟倾向。在集体导向的中国文化情境下，消费者更加重视他人的观点和评价，受在线评论的影响程度更深。由于消费者异质性的客观存在，不一致性普遍存在于产品评价之中，对消费者的购买决策产生重要影响。事实上，在评论不一致性所带来的破坏性作用研究中，马艳丽[3]提出“评论不一致会导致消费者陷入决策困境”的观点，然而并未通过实证分析加以验证，未能有效解释评论不一致性与消费者购买决策延迟间的关系。本文通过实证研究发现，不一致的在线评论会让消费者陷入不知如何进行产品选择的两难境地，易产生购买决策延迟的倾向。本研究通过明晰两者之间关系以丰富和补充在线评论的相关研究缺口。

2.消费者困惑、信息超载分别于在线评论不一致性和消费者购买决策延迟之间起中介作用，并且消费者困惑和信息超载也共同在二者之间起链式中介作用。首先，有关消费者困惑与消费者购买决策延迟间的关系的研究仍存争议[44]，然而本研究的实证结果表明消费者困惑是购买决策延迟的重要前置因素，完善了消费者困惑的相关研究。其次，评论不一致性对购买决策延迟的触发机制可由信息超载和消费者困惑进行解释，两者分别唤起认知及调动情感来对购买决策延迟产生影响。具体而言，在认知路径中，在线评论不一致性体现更高的复杂度，会提高消费者的信息超载感知程度，从而推迟决策；在情感路径中，不一致的评论则会引起消费者困惑程度的增加，也会导致决策延迟的发生。由此看来，降低信息超载和消费者困惑的程度可以成为企业营销的有效手段。

3.认知闭合需要是信息超载和消费者困惑发挥中介效应的边界条件。当认知闭合需要处于低水平时，信息超载和消费者困惑均存在中介作用；而当认知闭合需要处于高水平时，信息超载和消费者困惑不会起中介作用，这丰富了认知闭合需要的相关研究。原因在于，高认知闭合者倾向于采用粗略且简单的启发式策略处理在线评论信息。无论答案对错或恰当与否，高认知闭合者都期望快速得到确定性答案，故处理在线评论的数量较少，感知到更低的信息超载和消费者困惑，表现出更快的决策速度。而低认知闭合者则对处理矛盾性评论信息有着更高的容忍度和自信心，倾向分析更多的评论信息以辅助决策，故受不一致的在线评论影响程度深，使得其感知到更高的信息超载和困惑水平，表现为延长决策时间以便找到满意的答案。

（二）管理启示

不一致的在线评论会损害消费者的决策，导致购买决策延迟行为的产生。为帮助电商企业更好地吸引消费者，本文给出如下营销实践建议：（1）商家需重视评价不一致的在线评论。不仅要善于利用在线评论，建立针对性的在线评论管理方案，还要分析在线评论的特征，找出在矛盾性评论中消费者最关注的产品或服务属性，实现优化升级。（2）商家要重视消费者困惑和信息超载对消费者带来的负面影响并采取措施进行应对。不仅需要激励并引导消费者发表内容详尽的优质评论，采取好评返现、额外赠送等方式吸引消费者发表正面评论，而且也要积极维护良好的客户关系，对不满意客户的诉求要给予重视和回应，增强消费者信任。（3）商家应该建立针对性的顾客管理系统，细分消费者群体，实现精准营销。商家要利用大数据技术掌握消费者偏好，通过客户关系管理系统记录和分析客户偏好，为其提供定制化的信息服务，开展精准营销。

（三）研究不足

本研究虽具有一定的理论和实践意义，但仍然存在缺陷，需要在未来的研究中加以完善：（1）尽管研究通过共同方法偏差及多重共线检验，然而变量的衡量均依据消费者的主观判断得分进行评价，结果仍可能因个体差异而产生影响，因此未来研究仍然可依托客观现实数据进行验证，以进一步阐述变量关系。（2）本研究以整体消费者困惑进行分析，并未对其维度进行细分，故而可能损失掉其他富有价值的结论，未来研究可更加细化。此外，尝试回答“当消费者受评论不一致性影响而采用决策延迟策略时，其购买意愿会发生怎样改变”也是值得深入研究的话题。（3）文中仅探讨认知闭合需要，而信息素质、产品复杂性、调节定向等变量也可能起到调节作用，未来的研究可以进一步挖掘其他的调节变量，以丰富已有研究内容。