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摘 要：通过构建消费者购买意愿影响因素、消费者购买意愿与购买行为以及消费者购前情绪（愉悦、唤起）四者之间的关系模型，探讨四者间的作用关系。运用结构方程模型实证分析表明：购买需求、信任倾向、风险感知对消费者购买意愿有显著正向影响，且消费者购买意愿对其购买行为有显著正向影响；消费者的购前愉悦、唤起情绪在关系模型中起到了显著的正向调节作用。
关键词：消费者情绪；结构方程模型；在线购买意愿；在线购买行为
中图分类号：F27 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.03.023
0 引言
随着互联网和电子商务的发展，人们的购物方式发生了翻天覆地的变化。2016上半年，中国的网上零售市场交易规模达到2.3万亿元，同比增长43.4%。在线购买行为包含寻找商品相关信息、比较不同卖家商品的好坏以及了解商品的价格、优惠信息等过程，在这些过程中，探究哪些因素最终影响了用户的购买行为是一个亟待解决的问题。本文以中国消费者为研究对象，探究网上购物时在线购买行为的影响因素，同时探究消费者网购前的情绪状态对在线购买意愿的调节作用和在线购买意愿的中介作用。
1 文献综述与理论模型
1.1 消费者在线购买意愿的影响因素
1.1.1 购买需求
消费者在线购买需求可以从两方面来考虑，一个是实用需求，另一个是享乐需求，Batra和Ahtola对产品属性的分类也支撑了本文的这一观点。购买需求是影响消费者购买意愿的重要因素，不同的购买需求对其购买态度及行为影响不同，同时也对产品价值及体验价值的认知产生偏好，从而影响其捜索意向进而影响其购买意愿。据此，本研究提出以下假设。
H1：在网络购物环境下，购买需求对消费者在线购买意愿有显著正向影响。
1.1.2 信任倾向
在网络购物环境中，消费者可能会基于对某个电商网站的信任，而在没有充分了解商家的情况下完成商品买卖交易；如果消费者对企业的网页设计、服务态度以及提供的产品和服务是满意的，那么他也很容易信任该企业，从而产生购买意向。因此，本研究提出以下假设。
H2：在网络购物环境下，信任倾向对消费者在线购买意愿有显著正向影响。
1.1.3 风险感知
在线上购买过程中，很多信息都是消费者不能掌控的，例如消费者无法感知产品质量。在线购买对于消费者来说比传统购买更为便捷，然而网络环境的可变性会带来更多的风险。新技术会导致消费者产生不确定感受，进而导致消费者感知风险的提升，并影响到购买意愿。基于上述论述，本研究提出以下假设。
H3：在网络购物环境下，感知风险对消费者在线购买意愿有显著负向影响。
1.2 在线购买意愿的中介作用
在网络购物环境下，购买需求、信任倾向、风险感知和时间压力等因素可以通过刺激其在线购买意愿，间接影响在线购买行为。据此，本研究提出如下假设。
H4：在网络购物环境下，消费者的在线购买意愿在购买需求、信任倾向、风险感知、时间压力与在线购买行为间起中介作用，且对消费者在线购买行为有显著正向影响。
1.3 消费者情绪的调节作用
从环境心理模型可知，情绪可从愉悦、唤起、支配三个维度进行描述，且后续研究表明仅需愉悦和唤起两个维度即可完善地描述消费者的情绪状态，因此，本研究采用愉悦和唤起这两个情绪维度对消费者的情绪进行测量。大多数研究只考虑了消费者从购物过程开始后发生的情绪，但没有包含消费者购买前所处的情緒状态。有时，由于网上购物之前消费者的情绪就很高涨，而这种感情也可能会对消费者最终的在线购买行为产生一定的影响。基于此，本研究提出以下假设。
H5a：在网络购物环境下，愉悦情绪起调节作用；
H5b：在网络购物环境下，唤起情绪起调节作用。
至此，形成本研究理论模型，如图1所示。
2 研究方案设计
2.1 问卷变量设计
本文在设计问卷前，参考了大量有关消费者购买意愿影响因素的国内外文献，采用现有文献中的成熟量表对购买需求、风险感知、信任倾向、消费者情绪、在线购买意愿和在线购买行为变量进行测量，提出了本文的测量量表，以确保基本的信度和效度。经过初步调查和修正之后，确定正式问卷包含25个题项，采用Likert5点量表将问卷的答案分为5个等级，“1”代表非常不同意，“5”代表非常同意。
2.2 数据收集
本研究的调查问卷采取线上线下调查相结合的方式。线上问卷针对网民，以滚雪球的方式随机进行发放；线下问卷主要在国内各大高校以及高校周边商圈发放。共发放问卷350份，最后回收有效问卷321份，有效问卷回收率为91. 7%。
从样本的基本信息中可知，被调查者的性别比例基本持平，结构较合理。从年龄结构上分析，18-25岁占比最多，达到62.93%，其次是26-35岁，占总样本的22.43%。此现象也符合网购群体多为年轻人的现状。网购前愉悦和唤起的比例均大于网购前不愉悦和不唤起的比例，说明大多数消费者在网购前感到愉悦和唤起。另外，经SPSS22. 0计算，测量题项均服从正态分布，数据结构合理。
3 实证分析
3.1 问卷信度效度分析
本文用SPSS22. 0对调查问卷进行信效度检验。从表1中可以看出各自变量的系数值均大于0.8，说明该调查问卷具有较高的信度。
从表2可以看出，KMO值为0.954，并且Bartlett值为4996.885，具有显著性。不同潜在变量的测量问项之间有一定的内聚性，并且各变量相互不独立，故本文的问卷达到效度要求，样本数据可以进行因子分析。 最后對数据进行因子分析，通过最大旋转法计算得到各观测变量的因素负荷量，如表3所示，VA1-VA4，VB1-VB6、VC1-VC7、VE1-VE3代表的是各变量所对应的题项。
3.2 结构方程模型检验
利用AMOS 22. 0对前面构建的概念模型进行分析得到拟合指数，通常采用2 /df，GFI，RMESA，NFI，AGFI，IFI，CFI作为评判模型拟合程度的指标。由表4可以看到，模型整体上看来结构较为合理。
3.3 模型的分析
从图2可以看出，购买需求、信任倾向、风险感知均对在线购买意愿有直接正向的影响，影响程度大小依次为：风险感知、信任倾向、购买需求。在线购买意愿对在线购买行为的影响系数达到0.937，由此在线购买意愿基本可以决定在线购买行为。此种结果和平时的购买情况基本符合，消费者首先会考虑网上购买风险情况，确定风险较小或可预估，才会选择其信任的网站进行购买活动，接着根据自己的购买需求，激起在线购买的意愿，进而产生在线购买行为。
从表5中可以看出，当情绪处于愉悦和唤醒状态时，购买需求、信任倾向和风险感知对在线购买意愿的影响程度均上升，证明愉悦和唤醒情绪对购买需求、信任倾向、风险感知等与在线购买意愿之间的关系有明显的调节作用。
4 结论与对策
4.1 结论
本文从消费者情绪入手，提出了购买需求、信任倾向和风险感知三个影响因素对消费者购买意愿的影响，并创新性地探究消费者情绪在三个影响因素与在线购买意愿之间的调节作用。通过理论探讨和实证模型分析，对各个假设进行验证和解释，最终得到以下几点结论。第一，购买需求、信任倾向、风险感知均对在线购买意愿有直接正向的影响，且风险感知和信任倾向对在线购买意愿的影响程度要大于购买需求。第二，在线购买意愿对在线购买行为呈显著正相关，这和以往的研究基本相符。第三，消费者的购前愉悦情绪、唤起情绪在购买需求、信任倾向和风险感知与在线购买意愿之间起到了显著的正向调节作用，因此，购前的愉悦、唤起情绪在影响消费者在线购买意愿中扮演着一个极其重要的角色。
4.2 对策
基于以上研究结论，本文为电商平台以及网络零售商提出一些营销建议。
4.2.1 加大产品宣传力度，激发消费者的购买需求
首先，在网站上进行商品展示时，要突出商品的实用性以及差异性功能。其次，要善于借助重大节日、纪念日、网络事件等，推出优惠活动，降低价格对消费者的限制，增加消费者的冲动性购买意愿。最后，利用大数据技术，瞄准目标客户群体，并根据目标群体的特征制定个性化宣传内容，并善于借助微信、微博等网络平台增加宣传造势。在宣传过程中，要全面提升消费者的购物体验，以便让消费者在购物过程中的愉悦情绪及唤醒情绪得到增强。
4.2.2 提高商家信誉，增强消费者对商家的信任度
首先，要保证店内商品的质量达标、价格亲民、服务及时，增强消费者对商家的满意度。其次，电商平台可以通过一些官方认证或星级认证，来获取消费者的信任。另外，商家可以鼓励消费者在线评论，通过过往消费者的购买心得分享、图片展示等来消除潜在消费者对网上购买方式的不信任倾向。在确保消费者对商家的信任情况下，利用消费者评论质量、网店的网页布局、商品的口碑评分等，使消费者感受到愉悦、唤起情绪，进而加深对商家的正面评价，激发消费者的购买意愿。
4.2.3 提升商家服务质量，降低消费者的风险感知力
服务质量与感知风险是相对应的，商家对消费者的服务越好，消费者对风险的感知就会越低，而感知风险会负面影响消费者情绪以及购买意愿。电商平台可以为消费者提供免费的售后服务，如七天无理由退换货，为消费者购买退货保险等。同时电商平台也要为消费者的安全交易提供保障，包括消费者信息的保护、交易过程的安全性等，降低消费者的风险感知。此外网络电商还可以在配送商品时额外赠送一些礼品，激起消费者的情绪，使消费者产生购买行为。
参考文献
[1]中国互联网络信息中心（CNNIC）.2016年中国互联网络发展状况统计报告[EB/OL]. [2017-1-22].http：//www.cac.gov.cn/2017-01/22/c_1120352022.htm.
[2]Batra R， Ahtola O T. Measuring the hedonic and utilitarian sources of consumer attitudes[J]. Marketing Letters， 1991， 2（2）：159-170.
[3]鲁成， 张玲. 网络消费者行为模型影响因素探析[J]. 才智， 2014，（10）：304-304.
[4]Parasuraman， A. Technology readiness index （TRI）： A multiple-item scale to measure readiness to embrace new technologies[J]. Journal of Service Research，2007，（2）：307-320.
关键词：消费者情绪；结构方程模型；在线购买意愿；在线购买行为
中图分类号：F27 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.03.023
0 引言
随着互联网和电子商务的发展，人们的购物方式发生了翻天覆地的变化。2016上半年，中国的网上零售市场交易规模达到2.3万亿元，同比增长43.4%。在线购买行为包含寻找商品相关信息、比较不同卖家商品的好坏以及了解商品的价格、优惠信息等过程，在这些过程中，探究哪些因素最终影响了用户的购买行为是一个亟待解决的问题。本文以中国消费者为研究对象，探究网上购物时在线购买行为的影响因素，同时探究消费者网购前的情绪状态对在线购买意愿的调节作用和在线购买意愿的中介作用。
1 文献综述与理论模型
1.1 消费者在线购买意愿的影响因素
1.1.1 购买需求
消费者在线购买需求可以从两方面来考虑，一个是实用需求，另一个是享乐需求，Batra和Ahtola对产品属性的分类也支撑了本文的这一观点。购买需求是影响消费者购买意愿的重要因素，不同的购买需求对其购买态度及行为影响不同，同时也对产品价值及体验价值的认知产生偏好，从而影响其捜索意向进而影响其购买意愿。据此，本研究提出以下假设。
H1：在网络购物环境下，购买需求对消费者在线购买意愿有显著正向影响。
1.1.2 信任倾向
在网络购物环境中，消费者可能会基于对某个电商网站的信任，而在没有充分了解商家的情况下完成商品买卖交易；如果消费者对企业的网页设计、服务态度以及提供的产品和服务是满意的，那么他也很容易信任该企业，从而产生购买意向。因此，本研究提出以下假设。
H2：在网络购物环境下，信任倾向对消费者在线购买意愿有显著正向影响。
1.1.3 风险感知
在线上购买过程中，很多信息都是消费者不能掌控的，例如消费者无法感知产品质量。在线购买对于消费者来说比传统购买更为便捷，然而网络环境的可变性会带来更多的风险。新技术会导致消费者产生不确定感受，进而导致消费者感知风险的提升，并影响到购买意愿。基于上述论述，本研究提出以下假设。
H3：在网络购物环境下，感知风险对消费者在线购买意愿有显著负向影响。
1.2 在线购买意愿的中介作用
在网络购物环境下，购买需求、信任倾向、风险感知和时间压力等因素可以通过刺激其在线购买意愿，间接影响在线购买行为。据此，本研究提出如下假设。
H4：在网络购物环境下，消费者的在线购买意愿在购买需求、信任倾向、风险感知、时间压力与在线购买行为间起中介作用，且对消费者在线购买行为有显著正向影响。
1.3 消费者情绪的调节作用
从环境心理模型可知，情绪可从愉悦、唤起、支配三个维度进行描述，且后续研究表明仅需愉悦和唤起两个维度即可完善地描述消费者的情绪状态，因此，本研究采用愉悦和唤起这两个情绪维度对消费者的情绪进行测量。大多数研究只考虑了消费者从购物过程开始后发生的情绪，但没有包含消费者购买前所处的情緒状态。有时，由于网上购物之前消费者的情绪就很高涨，而这种感情也可能会对消费者最终的在线购买行为产生一定的影响。基于此，本研究提出以下假设。
H5a：在网络购物环境下，愉悦情绪起调节作用；
H5b：在网络购物环境下，唤起情绪起调节作用。
至此，形成本研究理论模型，如图1所示。
2 研究方案设计
2.1 问卷变量设计
本文在设计问卷前，参考了大量有关消费者购买意愿影响因素的国内外文献，采用现有文献中的成熟量表对购买需求、风险感知、信任倾向、消费者情绪、在线购买意愿和在线购买行为变量进行测量，提出了本文的测量量表，以确保基本的信度和效度。经过初步调查和修正之后，确定正式问卷包含25个题项，采用Likert5点量表将问卷的答案分为5个等级，“1”代表非常不同意，“5”代表非常同意。
2.2 数据收集
本研究的调查问卷采取线上线下调查相结合的方式。线上问卷针对网民，以滚雪球的方式随机进行发放；线下问卷主要在国内各大高校以及高校周边商圈发放。共发放问卷350份，最后回收有效问卷321份，有效问卷回收率为91. 7%。
从样本的基本信息中可知，被调查者的性别比例基本持平，结构较合理。从年龄结构上分析，18-25岁占比最多，达到62.93%，其次是26-35岁，占总样本的22.43%。此现象也符合网购群体多为年轻人的现状。网购前愉悦和唤起的比例均大于网购前不愉悦和不唤起的比例，说明大多数消费者在网购前感到愉悦和唤起。另外，经SPSS22. 0计算，测量题项均服从正态分布，数据结构合理。
3 实证分析
3.1 问卷信度效度分析
本文用SPSS22. 0对调查问卷进行信效度检验。从表1中可以看出各自变量的系数值均大于0.8，说明该调查问卷具有较高的信度。
从表2可以看出，KMO值为0.954，并且Bartlett值为4996.885，具有显著性。不同潜在变量的测量问项之间有一定的内聚性，并且各变量相互不独立，故本文的问卷达到效度要求，样本数据可以进行因子分析。 最后對数据进行因子分析，通过最大旋转法计算得到各观测变量的因素负荷量，如表3所示，VA1-VA4，VB1-VB6、VC1-VC7、VE1-VE3代表的是各变量所对应的题项。
3.2 结构方程模型检验
利用AMOS 22. 0对前面构建的概念模型进行分析得到拟合指数，通常采用2 /df，GFI，RMESA，NFI，AGFI，IFI，CFI作为评判模型拟合程度的指标。由表4可以看到，模型整体上看来结构较为合理。
3.3 模型的分析
从图2可以看出，购买需求、信任倾向、风险感知均对在线购买意愿有直接正向的影响，影响程度大小依次为：风险感知、信任倾向、购买需求。在线购买意愿对在线购买行为的影响系数达到0.937，由此在线购买意愿基本可以决定在线购买行为。此种结果和平时的购买情况基本符合，消费者首先会考虑网上购买风险情况，确定风险较小或可预估，才会选择其信任的网站进行购买活动，接着根据自己的购买需求，激起在线购买的意愿，进而产生在线购买行为。
从表5中可以看出，当情绪处于愉悦和唤醒状态时，购买需求、信任倾向和风险感知对在线购买意愿的影响程度均上升，证明愉悦和唤醒情绪对购买需求、信任倾向、风险感知等与在线购买意愿之间的关系有明显的调节作用。
4 结论与对策
4.1 结论
本文从消费者情绪入手，提出了购买需求、信任倾向和风险感知三个影响因素对消费者购买意愿的影响，并创新性地探究消费者情绪在三个影响因素与在线购买意愿之间的调节作用。通过理论探讨和实证模型分析，对各个假设进行验证和解释，最终得到以下几点结论。第一，购买需求、信任倾向、风险感知均对在线购买意愿有直接正向的影响，且风险感知和信任倾向对在线购买意愿的影响程度要大于购买需求。第二，在线购买意愿对在线购买行为呈显著正相关，这和以往的研究基本相符。第三，消费者的购前愉悦情绪、唤起情绪在购买需求、信任倾向和风险感知与在线购买意愿之间起到了显著的正向调节作用，因此，购前的愉悦、唤起情绪在影响消费者在线购买意愿中扮演着一个极其重要的角色。
4.2 对策
基于以上研究结论，本文为电商平台以及网络零售商提出一些营销建议。
4.2.1 加大产品宣传力度，激发消费者的购买需求
首先，在网站上进行商品展示时，要突出商品的实用性以及差异性功能。其次，要善于借助重大节日、纪念日、网络事件等，推出优惠活动，降低价格对消费者的限制，增加消费者的冲动性购买意愿。最后，利用大数据技术，瞄准目标客户群体，并根据目标群体的特征制定个性化宣传内容，并善于借助微信、微博等网络平台增加宣传造势。在宣传过程中，要全面提升消费者的购物体验，以便让消费者在购物过程中的愉悦情绪及唤醒情绪得到增强。
4.2.2 提高商家信誉，增强消费者对商家的信任度
首先，要保证店内商品的质量达标、价格亲民、服务及时，增强消费者对商家的满意度。其次，电商平台可以通过一些官方认证或星级认证，来获取消费者的信任。另外，商家可以鼓励消费者在线评论，通过过往消费者的购买心得分享、图片展示等来消除潜在消费者对网上购买方式的不信任倾向。在确保消费者对商家的信任情况下，利用消费者评论质量、网店的网页布局、商品的口碑评分等，使消费者感受到愉悦、唤起情绪，进而加深对商家的正面评价，激发消费者的购买意愿。
4.2.3 提升商家服务质量，降低消费者的风险感知力
服务质量与感知风险是相对应的，商家对消费者的服务越好，消费者对风险的感知就会越低，而感知风险会负面影响消费者情绪以及购买意愿。电商平台可以为消费者提供免费的售后服务，如七天无理由退换货，为消费者购买退货保险等。同时电商平台也要为消费者的安全交易提供保障，包括消费者信息的保护、交易过程的安全性等，降低消费者的风险感知。此外网络电商还可以在配送商品时额外赠送一些礼品，激起消费者的情绪，使消费者产生购买行为。
参考文献
[1]中国互联网络信息中心（CNNIC）.2016年中国互联网络发展状况统计报告[EB/OL]. [2017-1-22].http：//www.cac.gov.cn/2017-01/22/c_1120352022.htm.
[2]Batra R， Ahtola O T. Measuring the hedonic and utilitarian sources of consumer attitudes[J]. Marketing Letters， 1991， 2（2）：159-170.
[3]鲁成， 张玲. 网络消费者行为模型影响因素探析[J]. 才智， 2014，（10）：304-304.
[4]Parasuraman， A. Technology readiness index （TRI）： A multiple-item scale to measure readiness to embrace new technologies[J]. Journal of Service Research，2007，（2）：307-320.