生鮮農產品在線評論對消費者購買決策的影響研究

徐瑋琪，張 杰

（河海大學公共管理學院，南京 211100）

隨著冷鏈物流等基礎設施的發展升級，新電商平臺在農產品產業帶的加快滲透，生鮮產品網絡零售額以49.8%的增速高速增長，成為農產品網絡零售市場的第一大品類［1］。在網絡環境下，由于交易的虛擬性，消費者無法接觸、試用產品，只能通過多種渠道來了解、判斷產品質量，以此降低網絡購物風險。生鮮農產品相對其他網購商品對產品質量及物流體驗的要求更高，因此，生鮮農產品的在線評論對于消費者的意義就愈發重要。相比商家的廣告宣傳和圖文介紹，在線評論更具說服力和影響力，能在消費者購買決策中發揮至關重要的作用。消費者可以通過在線評論，更好地評估生鮮農產品的質量、物流體驗等信息，從而更好地選擇心儀的商品。生鮮農產品商家通過在線評論可以更好地了解消費者的需求，針對消費者購物過程中的不愉快體驗可以及時有效地進行反饋。電商平臺可以通過用戶評價，對商家和商品進行更好地布局，評估賣家服務質量高低，從而有針對性地使服務水準提高。因此，無論是對消費者、商家或是平臺，在線評論都具備很高的參考價值。

本研究基于此背景，通過實證研究探討生鮮農產品的在線評論對消費者購買決策的影響。以往的研究主要集中在直接影響的探討，缺少多因素模型及中介效應的討論。本研究引入在線評論的質量、形式、數量、效價及評論者的資信度作為自變量，感知風險和感知有用性作為中介變量，探索這些因素對消費者購買決策的影響以及中介變量是否能在生鮮農產品在線評論與購買決策之間產生影響，以期為生鮮農產品商家、線上購物平臺、消費者提出相關的建議，豐富在線評論的研究內容。

1 文獻綜述

1.1 在線評論相關研究

在研究領域，在線評論屬于網絡口碑的研究范疇，目前國內外學者們主要從3個維度進行研究，即在線評論的特征、參與評論的消費者和參考評論的消費者。在線評論的特征一般從評論的質量、數量、效價、時效性、強度、長度、形式等方面進行研究；參考評論的消費者一般從消費者的專業能力、產品涉入度、感知風險等方面進行研究；參與評論的消費者一般從評論者的資信度、專業能力等方面進行研究。例如，Park等［2］提出在線評論對消費者購買決策產生巨大影響，包括消費者對商品使用效果、質量、特征等內容，在評論者和接受者之間通過網絡傳遞進行信息交流。Aitken等［3］的研究表明評論的查看者能夠感知到評論者想要表達信息的程度，這些信息能夠影響查看者對產品或服務的看法、情感傾向、支持度的意愿程度。Zhu等［4］的研究證明負面評論、評論長度積極影響感知有用性。Dickinger［5］的研究指出游客會從不同層面關注在線評價信息的來源以判斷其是否可信，因而在線評價的來源及可信度有效地影響旅游線路產品的營銷目標。過往的研究主要以多個角度探討在線評論對購買決策、感知有用性等因素的直接影響，本研究不僅探討在線評論多個維度對購買決策的影響，還加入了以感知有用性與感知風險的雙中介作用的研究，以期獲得更加全面的研究視角。

1.2 生鮮農產品在線評論相關研究

目前學者們主要從2個方面對生鮮農產品在線評論進行研究：一是在線評論對生鮮農產品銷量的影響，二是基于在線評論特征對消費者滿意度的研究等。例如，張紅霞［6］通過對天貓平臺的在線評論進行分析，探討生鮮農產品消費者滿意度影響因素。胡雅淇等［7］從淘寶平臺生鮮羊肉的銷量分析在線評論的影響。過去學者們對在線評論的研究主要集中在食品飲料、旅游、酒店、服裝等行業，而對生鮮農產品的研究較少。因此，本研究以生鮮農產品在線評論特征為自變量，感知風險、感知有用性為中介變量，購買決策為因變量，研究三者之間的關系和影響程度，以期為該領域的研究提供更多的參考。

2 研究假設

Park等［8］以消費者專業性、評論類型、評論數量作為在線評論的研究維度。杜學美等［9］以評論質量、評論效價、評論數量、信任傾向、卷入度、接收者專業能力作為在線評論的研究維度。本研究在此基礎上選取評論的質量、評論的數量、評論的效價、評論者的資信度、評論的形式作為生鮮農產品在線評論的衡量構面。

消費者在線購買產品時，往往會搜索與產品相關的信息，參考其他消費者對產品的看法、使用感受，以此來降低自己購買某件產品或服務的風險。陳友慶等［10］的研究表明感知風險能夠在在線評論質量和購買意愿的關系中起到中介作用。Gupta等［11］的研究也表明在線評論具備越多有用的資訊，越能幫助消費者評估產品屬性，進而做出正確的購買決策。因而，本研究提出以下研究假設，如表1所示。

表1 研究假設

根據以上研究假設，預設研究模型如圖1所示。

圖1 研究模型

3 研究方法

3.1 變量測量與量表

本研究使用李克特5分量表，所有變量均在成熟量表的基礎上調整設計，并進行試測，以確保問卷的信度與效度。評論的質量是指評論的真實性、客觀程度、可靠性和一致度，參考Chatterjee［12］的量表包括4個問項。評論的數量定義為評論數量的多少，評論者的資信度的定義為評論者的信譽等級與購買經驗，參考Loda等［13］的量表設置了3個問項。評論的效價指的是正向、負向和中立等不同的評價類型，參考Cheung等［14］的量表設置了3個問項。評論的形式主要為文字、曬圖、視頻、追評等，是評論者對商品的屬性、使用感受、賣家服務等方面發表的看法，感知有用性指的是生鮮農產品在線評論對消費者有幫助的主觀感受，參考王長征等［15］的量表設置了3個問項。感知風險指的是消費者在購買生鮮農產品時不能確定預期結果正確與否的主觀感受，購買決策的定義為消費者想要購買某種生鮮農產品時，通過評論的搜索、查看、分析、判斷，從眾多相似商品中選擇最滿意商品的過程，參考Bansal等［16］的量表設置了3個問項。

3.2 樣本與數據收集

本研究選擇有在線購買生鮮農產品經歷的人群作為研究樣本，以此增加問卷的信度。本次調研的時間為2021年10月1日至2021年10月7日，通過網絡平臺發布問卷，共收集問卷500份，刪除填寫不完整的無效問卷13份，最終有效問卷為487份，有效回收率為97.4%。

3.3 分析方法

本研究主要采用SPSS和AMOS軟件作為分析工具，首先使用SPSS軟件對相關變量進行信度與效度分析，再使用AMOS軟件進行探索性因子分析，對相關變量進行檢驗，建立模型探究自變量在線評論、中介變量感知風險與感知有用性、因變量購買決策之間的關系。

4 結果與分析

4.1 信度與因子分析

4.1.1 自變量信度與因子分析 對自變量生鮮農產品的在線評論進行探索性因子分析，結果如表2所示。因子1“評論的質量”Cronbach’sα值為0.732，AVE值為0.655，組合信度為0.741；因子2“評論的數量”Cronbach’sα值為0.843，AVE值為0.671，組合信度為0.853；因子3“評論的效價”Cronbach’sα值為0.751，AVE值為0.640，組合信度為0.745；因子4“評論者的資信度”Cronbach’sα值為0.749，AVE值為0.631，組合信度為0.759；因子5“評論的形式”Cron-bach’sα值為0.761，AVE值為0.681，組合信度為0.770。5個因子的Cronbach’sα系數、組合信度均高于0.7。模型適配度指標X2=104.270、df=82、P=0.05，均方根殘差（RMR）為0.014，良適性適配指標（GFI）為0.931，調 整 良 適 性 適 配 指 標（AGFI）為0.923，增值適配度統計量NFI為0.979、CFI為0.987。模型各項指標理想可以進行下一步的分析。

表2 自變量信度與因子分析

4.1.2 中介變量信度與因子分析 對中介變量生鮮農產品消費者的感知風險與感知有用性進行探索性因子分析，結果如表3所示。因子1“感知風險”Cronbach’sα值為0.782，AVE值為0.651，組合信度為0.816；因子2“感知有用性”Cronbach’sα值為0.774，AVE值為0.654，組合信度為0.847。2個因子的Cronbach’sα系數、組合信度均高于0.75。模型適配度指標X2=12.976、df=8、P=0.05，均方根殘差（RMR）為0.049，良適性適配指標（GFI）為0.919，調整良適性適配指標（AGFI）為0.935，增值適配度統計量NFI為0.998、CFI為0.979。模型各項指標理想可以進行下一步的分析。

表3 中介變量信度與因子分析

4.1.3 因變量信度與因子分析 對因變量生鮮農產品消費者的購買決策進行探索性因子分析，結果如表4所示。因子“購買決策”Cronbach’sα值為0.882，AVE值為0.659，組合信度為0.806；該因子的Cronbach’sα系數、組合信度均高于0.8。模型適配度指標X2=1.076、df=4、P=0.923，均方根殘差（RMR）為0.000，良適性適配指標（GFI）為0.900，調整良適性適配指標（AGFI）為0.913，增值適配度統計量NFI為0.928、CFI=0.909。模型各項指標理想可以進行下一步的分析。

表4 因變量信度與因子分析

4.2 假設檢驗

根據本研究提出的研究假設，構建生鮮農產品在線評論對消費者購買決策影響的模型，相關數據如表5所示，模型適配度指標X2=5.197、df=8、P=0.592，均方根殘差（RMR）為0.003，良適性適配指標（GFI）0.989，調整良適性適配指標（AGFI）為0.974，增值適配度統計量NFI為0.971、CFI為1.000。模型各項指標均符合要求，模型適配度較好，準確度較高。由表5可知，H1、H3、H5、H6、H8、H9、H10、H11、H12假設均成立，H2、H4、H7假設不成立。由圖2可知，評論的質量（β=0.14）、評論的效價（β=0.22）、評論的形式（β=0.24）顯著影響生鮮農產品消費者的感知風險，評論的質量（β=0.16）、評論的效價（β=0.15）、評論者的資信度（β=0.27）、評論的形式（β=0.15）顯著影響生鮮農產品消費者的感知有用性。感知風險（β=0.37）、感知有用性（β=0.42）顯著影響生鮮農產品消費者的購買決策。除此之外，評論的質量對生鮮農產品消費者的購買決策產生顯著的直接影響（β=0.11）。

圖2 生鮮農產品在線評論對消費者購買決策影響的模型

表5 假設檢驗

5 小結、建議與展望

5.1 小結

1）不同于以往研究直接探討在線評論對購買決策的影響，本研究以生鮮農產品在線評價的質量、形式、數量、效價等因素切入，引入消費者感知風險、感知有用性為中介變量，構建生鮮農產品在線評論對消費者購買決策影響的模型，證明了感知風險與感知有用性在生鮮農產品在線評論與消費者購買決策之間的中介作用。通過假設驗證，評論的質量、評論的效價、評論的形式均對感知風險與感知有用性有顯著的影響，感知風險與感知有用性均對購買決策有顯著的影響。這與Park等［2］、Aitken等［3］、Zhu等［4］與Dickinger［5］對在線評論的研究結論一致，表明在線購買生鮮農產品的過程中，在線評論的質量、效價、形式同樣重要。

2）研究結果表明，評論的數量對感知風險與感知有用性均不存在顯著的影響，這與Park等［8］、杜學美等［9］的研究觀點不同。這表明消費者在線上購買生鮮農產品的過程中，在線評論的數量對其購買決策并不會產生影響。評論者的資信度只對感知有用性存在顯著的影響，與感知風險不存在顯著的影響，這與Loda等［13］的研究結論一致，在線評論中有更高信譽等級與購買經驗評論者的評論對生鮮農產品消費者的影響更強。通過構建生鮮農產品在線評論對消費者購買決策影響的模型發現評論的質量對購買決策有顯著的直接效果，這一結論也證明了評論的質量對消費者線上購買生鮮農產品過程中的重要性。

5.2 建議

1）對于生鮮農產品商家，應重視在線評論，不斷提升服務水平。生鮮農產品商家要重視在線評論，利用優惠折扣、贈送禮物等方式引導消費者發表形式多樣、內容詳實、有用可靠的高質量評論。商家自身要做到誠信，杜絕刷好評、刪差評、刷單等虛假行為。生鮮農產品不同于其他商品，在包裝、物流運輸過程中都存在不確定性，如果在包裝或運輸過程中給消費者帶來不好的體驗，在線評論中也可以及時看到反饋。遇到差評時，商家要理性分析消費者訴求以及自身的不足之處，及時對評論作出回復，給予有針對性的處理方式，而不是千篇一律的統一回復，以此降低消費者感知風險。其他消費者在瀏覽評論時，能從商家回復中感受到商家認真負責的態度，從而提升好感。商家可以利用數據分析，深層挖掘評論的質量、數量、效價等內容，掌握消費者的痛點和需求，及時調整產品布局，不斷提升服務水平。

2）對于生鮮農產品電商平臺，應完善評價體系，構建良性互動平臺。生鮮農產品電商平臺要不斷完善當前的在線評價體系和規章制度，對于商家的不正當競爭手段，管控打擊刷單、惡意評論、刪評等違規行為，積極打造一個良性互動、積極發言的平臺，過濾刪除不良和造假信息。針對商家違規行為，可開設黑名單定期公示，降低商家信譽等級。針對消費者可以推出虛假評論鑒別攻略等宣傳內容，不斷提升消費者的信任感和滿意度。

3）對于生鮮農產品消費者，應重視評論信息，提供真實全面的評論。生鮮農產品消費者在選購產品時，可以參考評論信息，對商家進行評估，選出最心儀的產品，在發表評論時一定要做到真實、誠信、詳細，給其他消費者提供更全面的參考信息。生鮮農產品作為每個家庭日常的必需品，商品質量、使用體驗都非常重要。真實、高質量的評論信息，可以讓更多的消費者根據評論來判斷商品的質量、使用效果等，也為網絡購物的健康發展做出貢獻。

5.3 展望

本研究僅研究生鮮農產品在線評論、感知風險、感知有用性、購買決策之間的關系，缺少其他因素的影響研究。之后的研究可以加入品牌、感知信任等影響因素，使模型更全面、細致，也可以對不同年齡階段、不同學歷、不同收入水平的消費者評論進行分類研究，有利于深耕消費者需求，細分生鮮農產品市場，推出豐富多樣的生鮮農產品。