網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下邊緣信息對消費(fèi)者決策的影響

丁黎黎，唐　慧，鄭海紅（.山東科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，山東青島266590；2.中國海洋大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，山東青島26600）

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網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下邊緣信息對消費(fèi)者決策的影響

丁黎黎1,2，唐慧1，鄭海紅1
（1.山東科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，山東青島266590；2.中國海洋大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，山東青島266100）

摘要：通過對天貓商家頁面數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，邊緣路線下大部分邊緣線索的信息豐裕度，的確對形成購買決策的部分因素造成影響：首先，商品詳情信息豐裕度、公益計(jì)劃信息豐裕度、支持性服務(wù)功能中的提供發(fā)票信息豐裕度、正品保障信息豐裕度以及評價分?jǐn)?shù)中的產(chǎn)品評分信息豐裕度，均對顧客消費(fèi)滿意度有顯著的正向影響；其次，天貓積分信息豐裕度、支持性服務(wù)功能中的七天退換信息豐裕度，以及評價分?jǐn)?shù)中的產(chǎn)品評分，均與消費(fèi)者風(fēng)險(xiǎn)感知度有負(fù)相關(guān)關(guān)系。然而，相同的信息可能對形成決策的另一因素并沒有明顯的影響。如：第一，天貓積分和七天退換信息豐裕度，對顧客消費(fèi)滿意度影響不顯著；第二，商品詳情、公益計(jì)劃以及提供發(fā)票信息豐裕度，對顧客風(fēng)險(xiǎn)感知的影響不顯著；第三，售后服務(wù)、商家描述、商家物流以及商家服務(wù)信息豐裕度，對顧客消費(fèi)滿意度和風(fēng)險(xiǎn)感知度均沒有顯著影響。這些發(fā)現(xiàn)表明，豐富邊緣線索信息對增加消費(fèi)者購買具有很大的潛力，目前天貓商家所提供的邊緣信息還存在商品詳情不夠完善，賣方信譽(yù)、買方評論系統(tǒng)有待升級，支持性服務(wù)功能針對性不夠強(qiáng)等諸多缺陷。優(yōu)化賣方信譽(yù)系統(tǒng)和買方評論系統(tǒng)，針對產(chǎn)品屬性提供更有實(shí)際意義的支持性服務(wù)功能，這些措施都對第三方交易方及網(wǎng)上賣家降低消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng)消費(fèi)滿意度的平臺設(shè)計(jì)具有很重要的意義。

關(guān)鍵詞：ELM模型；邊緣路線；信息豐裕度；消費(fèi)滿意度；風(fēng)險(xiǎn)感知度

DOl:10.11965/xbew20160108

一、問題提出

快捷的網(wǎng)絡(luò)購物環(huán)境在給消費(fèi)者帶來極大便利的同時，也給交易雙方帶來了信息不對稱的難題，信息結(jié)構(gòu)的不同往往對最終決策造成很大的影響[1-2]。消費(fèi)中的所有行為都可能出現(xiàn)出乎預(yù)期的后果，研究發(fā)現(xiàn)，交易能否達(dá)成很大程度上受消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)的影響，感知風(fēng)險(xiǎn)較高時消費(fèi)者很可能產(chǎn)生推遲或取消購買決策等行為。購買初期，消費(fèi)者通過對風(fēng)險(xiǎn)的感知，對不同商家所提供的商品進(jìn)行篩選。交易達(dá)成后，在使用過程中形成對所購商品的滿意度評價。這里所說的滿意度，是顧客對網(wǎng)上購物經(jīng)歷的整體感受。實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)商品質(zhì)量、網(wǎng)站設(shè)計(jì)和財(cái)務(wù)安全性等因素對于顧客滿意度均有顯著的正向影響[3]。

以往對消費(fèi)者購買決策影響因素的研究多利用問卷調(diào)查的方式，進(jìn)行主觀因素分析，無法規(guī)避人口統(tǒng)計(jì)及消費(fèi)者個性化性格、態(tài)度的影響，同時為選取樣本的便利性，大多忽略了產(chǎn)品本身的屬性對消費(fèi)者在線風(fēng)險(xiǎn)決策的影響[4-5]。因此，一些學(xué)者開始從網(wǎng)站客觀數(shù)據(jù)入手，探討在線消費(fèi)者風(fēng)險(xiǎn)決策的影響因素，并且在樣本選擇時對產(chǎn)品本身的屬性進(jìn)行界定[6-7]。在線購買本質(zhì)上是一個重復(fù)學(xué)習(xí)的過程，在這個過程中消費(fèi)者增強(qiáng)了學(xué)習(xí)能力，可形成信任依賴的中心路線，體現(xiàn)到實(shí)際應(yīng)用中就是顧客對消費(fèi)平臺的選擇。而更容易獲取信息的邊緣路線則在消費(fèi)者進(jìn)行低風(fēng)險(xiǎn)購買時影響其決策，這類信息表現(xiàn)為既定消費(fèi)平臺上不同賣家對同一類產(chǎn)品提供的差異化信息。那么，日趨激烈的市場競爭使在線交易平臺逐漸規(guī)范，且形成一定規(guī)模效應(yīng)的前提下，邊緣路線是否發(fā)揮了作用？在信息同質(zhì)化嚴(yán)重的情況下，影響消費(fèi)者在線風(fēng)險(xiǎn)決策的因素又是什么？這些問題都值得我們進(jìn)一步思考。

為了有效規(guī)避產(chǎn)品本身的屬性對研究的影響，本文選取了價格適中、標(biāo)準(zhǔn)化程度高、功能單一的J品牌32G的U盤作為研究樣本。同時，利用電子商務(wù)在線定價銷售為搜集客觀數(shù)據(jù)帶來的便利，使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序，搜集淘寶頁面真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究。創(chuàng)新之處在于:第一，引入了ELM模型，對在線消費(fèi)者風(fēng)險(xiǎn)感知和滿意度進(jìn)行研究；第二，對邊緣路線以及顧客滿意度的內(nèi)涵進(jìn)行了豐富和細(xì)分。通過實(shí)證分析，研究邊緣信息的豐裕度對消費(fèi)者風(fēng)險(xiǎn)決策的影響，以期為第三方交易平臺優(yōu)化提供指導(dǎo)，促進(jìn)網(wǎng)上交易的繁榮。

二、文獻(xiàn)回顧與假設(shè)提出

（一）商品屬性對消費(fèi)者在線決策的影響

不同屬性的商品對消費(fèi)者風(fēng)險(xiǎn)決策的影響程度不盡相同，網(wǎng)絡(luò)購物的時空分離特性使這種影響更為明顯。Zikmund等指出不同屬性的產(chǎn)品引起消費(fèi)者風(fēng)險(xiǎn)感知的類別不同，整體風(fēng)險(xiǎn)性越高的產(chǎn)品，各個屬性與風(fēng)險(xiǎn)的各個緯度之間的相關(guān)強(qiáng)度越大。井淼等基于網(wǎng)絡(luò)購物環(huán)境研究了產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)化程度與消費(fèi)者網(wǎng)上感知風(fēng)險(xiǎn)各維度的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者網(wǎng)上購買的產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化程度越高，他們所感知到的風(fēng)險(xiǎn)越低[8]。Mitchell等在對早餐谷物食品感知風(fēng)險(xiǎn)的研究中發(fā)現(xiàn)，購買知名品牌產(chǎn)品能有效地降低消費(fèi)者購物時的感知風(fēng)險(xiǎn)。這些研究都表明，控制樣本屬性對于研究消費(fèi)者在線風(fēng)險(xiǎn)決策的影響因素有重要意義。

（二）邊緣路線對消費(fèi)者在線決策的影響

Petty等構(gòu)建了“詳盡可能性模型”（ELM），提出改變消費(fèi)者態(tài)度的路徑，包括中心路線（central routes）和邊緣路線（peripheral routes）[9]。中心路線認(rèn)為態(tài)度改變，是消費(fèi)者認(rèn)真考慮和綜合信息的結(jié)果。消費(fèi)者在該過程中會主動考察信息來源，分析、判斷商品性能和特點(diǎn)進(jìn)而做出綜合評價。邊緣路線則與其相反，認(rèn)為諸多對象本身以外的因素，例如色彩、商品代言人等，才是消費(fèi)者形成和改變對產(chǎn)品態(tài)度的原因。本文對影響消費(fèi)者風(fēng)險(xiǎn)決策的邊緣線索作出以下幾點(diǎn)分類:

一是商品詳情。商品詳情是第三方平臺商家對產(chǎn)品的信息描述，其表現(xiàn)形式主要有文字描述和圖片展示，這些信息都為消費(fèi)者了解產(chǎn)品提供了良好的途徑，在很大程度上影響了消費(fèi)者的風(fēng)險(xiǎn)決策。網(wǎng)頁的外觀常常成為消費(fèi)者判斷其可信度的重要依據(jù)。人們更容易對容貌姣好的人產(chǎn)生信賴，對網(wǎng)站亦是如此。網(wǎng)頁產(chǎn)品介紹包含種類陳列、產(chǎn)品名稱、產(chǎn)品圖像及相關(guān)的產(chǎn)品說明，這些因素都會影響客戶印象，進(jìn)而影響到顧客對賣方的信任感。除此之外，在售商品如果具有一般商品所不具有的特性，將增加消費(fèi)者初次購買的可能性。

二是公益活動?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)的精進(jìn)和網(wǎng)民數(shù)量的不斷攀升，使網(wǎng)絡(luò)公益這種新型的公益模式在新時代的中國出現(xiàn)了膨脹式的發(fā)展。隨著物質(zhì)水平的提高，網(wǎng)民的精神文明也將達(dá)到一定的高度。但是，到目前為止，國內(nèi)對網(wǎng)絡(luò)公益的研究還相對較少，且這種研究的側(cè)重點(diǎn)還主要在公益本身及其傳播過程。例如，淘寶公益計(jì)劃具體表現(xiàn)為，達(dá)成交易后賣家將一定金額捐贈給指定的慈善基金會，用于相關(guān)公益事業(yè)。這種低操作成本、高效率公益模式的影響能力值得關(guān)注。

三是天貓積分。天貓積分贈送是指消費(fèi)者與商家在天貓商店達(dá)成交易后，商家以積分的形式給顧客提供的一定價值的優(yōu)惠。該積分在再次購物結(jié)算時抵扣現(xiàn)金，本質(zhì)上是一種購物返利。關(guān)于返利，國外多是報(bào)道性質(zhì)的文獻(xiàn)，著重介紹返利網(wǎng)站的使用，節(jié)省的開支以及如何吸引消費(fèi)者等。國內(nèi)學(xué)者伍爭榮通過研究，發(fā)現(xiàn)返利是商城促銷常用的一種方式，其本質(zhì)是利用“價格幻覺效應(yīng)”，使消費(fèi)者產(chǎn)生獲得額外收益的錯覺，從而促進(jìn)消費(fèi)。國內(nèi)研究對返利問題多集中于傳統(tǒng)商業(yè)領(lǐng)域，而對互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的返利問題研究卻屈指可數(shù)。然而返利作為一種常見的網(wǎng)絡(luò)營銷方式，對消費(fèi)者風(fēng)險(xiǎn)決策影響不容忽視，這也是本文實(shí)證研究的一個重點(diǎn)。

四是支持性服務(wù)功能(SSF)。支持性服務(wù)功能是商品銷售時，用以吸引消費(fèi)者目光的額外服務(wù)功能，包括保修和退還服務(wù)等。這些功能在提高商家服務(wù)質(zhì)量的同時，對于降低消費(fèi)者由于網(wǎng)絡(luò)交易時空分離性而感知到的購買風(fēng)險(xiǎn)也有一定的作用[10]。

五是評價分?jǐn)?shù)。部分學(xué)者研究指出，第三方平臺提供的售后評價，是一種獨(dú)立于產(chǎn)品的外部信號，這種信號對商品銷售及顧客忠誠度均有影響[11]。在注重信用的現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)社會中，完善的商務(wù)信用體系是社會經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展的重要保障，是商家提高產(chǎn)品銷量的有效途徑。在線客戶評論是第三方交易平臺用于完善商務(wù)信用體系的途徑之一，消費(fèi)者通過這種方式分享對產(chǎn)品的使用體驗(yàn)，而商家則可以從第一手的評論中找到銷售過程中的缺陷，并在此基礎(chǔ)上做出改進(jìn)，從而達(dá)到自我提升的目的。研究售后評價和顧客信任之間的關(guān)系，有利于發(fā)揮售后評價的說服效果，增強(qiáng)消費(fèi)者對商家的初始信任，從而降低顧客對網(wǎng)上賣家感知的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)。

（三）信息豐裕度對消費(fèi)者在線決策的影響

信息經(jīng)濟(jì)學(xué)中對信息豐裕度的定義是，市場所提供的深度信息，包括產(chǎn)品或價格信息，該信息將影響消費(fèi)者的搜索行為。Steuer認(rèn)為信息豐裕度包括，同時呈現(xiàn)的感知緯度的數(shù)量和每個感知渠道的清晰度兩個維度，并將其分別概括為廣度和深度兩個屬性。網(wǎng)站信息的豐富程度與消費(fèi)者價格敏感度成反比，而有利的產(chǎn)品價值或增值服務(wù)則與消費(fèi)者信任有顯著的正相關(guān)關(guān)系。賣家通過豐富的信息向消費(fèi)者傳遞自身能力的同時，也減輕了交易雙方的信息不對稱，降低了消費(fèi)者對風(fēng)險(xiǎn)的感知程度。

在上述文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，本文對在線交易平臺所提供的邊緣路線信息進(jìn)行了劃分，將其分為商品詳情、公益計(jì)劃、評價分?jǐn)?shù)以及支持性服務(wù)功能(SSF)四種類型。信息豐裕度從廣度和深度兩個維度進(jìn)行測度。廣度體現(xiàn)為文字或圖片的呈現(xiàn)方式，深度體現(xiàn)為呈現(xiàn)方式的質(zhì)量。在上文分析的基礎(chǔ)上，本文以ELM為基礎(chǔ)，構(gòu)建了邊緣路線信息豐裕度與消費(fèi)者在線風(fēng)險(xiǎn)決策關(guān)系的影響模型（如圖1所示），并提出以下假設(shè):

圖1　ELM框架下的消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)模型

假設(shè)H1:商品介紹信息的豐裕度與顧客消費(fèi)滿意度正相關(guān)。

假設(shè)H2:商品介紹信息的豐裕度越高，顧客風(fēng)險(xiǎn)感知度越低。

假設(shè)H3:公益活動信息豐裕度與顧客消費(fèi)滿意度正相關(guān)。

假設(shè)H4:公益活動信息豐裕度越高，顧客風(fēng)險(xiǎn)感知度越低。

假設(shè)H5:天貓積分信息豐裕度與顧客消費(fèi)滿意度正相關(guān)。

假設(shè)H6:天貓積分信息豐裕度越高，顧客風(fēng)險(xiǎn)感知度越低。

假設(shè)H7:評價分?jǐn)?shù)信息的豐裕度與顧客消費(fèi)滿意度正相關(guān)。

假設(shè)H8:評價分?jǐn)?shù)的信息豐裕度越高，顧客風(fēng)險(xiǎn)感知度越低。

假設(shè)H9:SSF信息豐裕度與顧客消費(fèi)滿意度正相關(guān)。

假設(shè)H10:SSF信息的豐裕度越高，顧客風(fēng)險(xiǎn)感知度越低。

三、實(shí)證研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選擇的實(shí)驗(yàn)產(chǎn)品為32G接口的J品牌U盤。通訊數(shù)碼產(chǎn)品已成為網(wǎng)絡(luò)購物非常重要的組成部分。此外，其信息標(biāo)準(zhǔn)化程度較高，能很好地控制因?yàn)閭€人、產(chǎn)品涉入度不同的問題，而造成的消費(fèi)者對信息豐裕度的不同感受。

鑒于淘寶網(wǎng)相較于eBay易趣的活躍性，以及其在國內(nèi)電子商務(wù)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位，本文選取淘寶網(wǎng)的數(shù)據(jù)作為研究信息豐裕度對消費(fèi)者購買決策影響的信息來源。為了使研究結(jié)果更符合要求，對淘寶網(wǎng)提供的初始數(shù)據(jù)進(jìn)行了一些篩選:第一，為了避免商家通過提高運(yùn)費(fèi)獲取額外利潤，本文只選取包郵的賣家進(jìn)行研究；第二，由于非天貓賣家采用具體的評價尺度，部分賣家采取非正常手段以左右買家評價的現(xiàn)象十分嚴(yán)重，因此將其剔除。在按照上述要求進(jìn)行篩選后，剩余267條有效數(shù)據(jù)。

（二）變量定義與描述

1.被解釋變量

（1）消費(fèi)滿意度

研究對所有出售J品牌32G的U盤的店鋪中所顯示的評價進(jìn)行篩選。通過抓取文字發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者負(fù)面評價的原因反復(fù)出現(xiàn)后可以歸類為幾個主要問題，基本可以分為以下幾類:

表1　消費(fèi)滿意度影響因素歸納

用剔除含有上述負(fù)面因素的剩余評價數(shù)目來度量顧客消費(fèi)滿意度。

（2）風(fēng)險(xiǎn)感知度

對于風(fēng)險(xiǎn)感知度，采用收藏量與銷量的差值在收藏量中所占的比例來度量。風(fēng)險(xiǎn)感知度用表示，收藏量用表示，銷量用表示。風(fēng)險(xiǎn)感知度的具體計(jì)算方式如公式（1）所示:另外，對特殊情形作以下處理:當(dāng)銷量取0值時，消費(fèi)者對該店鋪所感知到的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)該是極大的，此時將風(fēng)險(xiǎn)感知度賦值為1；當(dāng)銷量大于收藏量時，認(rèn)為消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)較低，故產(chǎn)生即時購買決策，此時將風(fēng)險(xiǎn)感知度賦值為0。

2.解釋變量

（1）商品詳情

商品介紹信息的度量中，商品詳情為虛擬變量。研究中，將其分為以下四個度量等級:如果只是簡單的文字介紹，或者逐點(diǎn)的功能闡述，則認(rèn)為該商品介紹信息豐裕度較低，取值為1；若在文字介紹的基礎(chǔ)上，配以形象的圖片展示，以及與其他家的同等商品的比較分析，讓消費(fèi)者在細(xì)節(jié)上對商品增加好感，激發(fā)購買的欲望，則認(rèn)為該商品介紹信息豐裕度中等，取值為2；若提供相應(yīng)的套餐搭配或與產(chǎn)品相關(guān)的贈品，則認(rèn)為該商品介紹信息豐裕度相對較高，取值為3；除此之外，如果產(chǎn)品還具有某種特殊的性能，例如:防水、加密、云存儲等功能，則認(rèn)為商品介紹信息豐裕度為高，取值為4。

（2）公益活動

公益活動信息豐裕度的度量主要考慮商家是否參與寶貝公益計(jì)劃，承諾每筆成交為公益事業(yè)捐獻(xiàn)一定的金額。如果商家參與該計(jì)劃，則認(rèn)為信息豐裕度較高，取值為1，否則為0。

（3）評價分?jǐn)?shù)

評價分?jǐn)?shù)信息豐裕度的度量，采用店鋪的評分?jǐn)?shù)值。交易成功后，買家可對交易的賣家，進(jìn)行寶貝與描述相符、賣家服務(wù)態(tài)度、賣家發(fā)貨速度和物流公司服務(wù)四項(xiàng)指標(biāo)的打分。具體打分規(guī)則按照滿意程度，劃分為非常滿意、滿意、一般、不滿意、非常不滿意五個等級，最高等級為5分，其他等級逐次遞減。

（4）支持性服務(wù)功能

支持性服務(wù)功能（SSF）信息豐裕度，由提供服務(wù)功能的種類來度量。淘寶商家在U盤銷售中提供的支持性服務(wù)功能主要包括:提供發(fā)票、正品保障、七天退換和售后服務(wù)。每項(xiàng)服務(wù)根據(jù)是否提供這項(xiàng)功能進(jìn)行賦值，提供則取1，不提供則取0。每提供一項(xiàng)功能SSF的取值加1，單項(xiàng)功能加總的值即為SSF的信息豐裕度。

3.控制變量

早有研究證明感知風(fēng)險(xiǎn)與價格正相關(guān)。Dowling在其認(rèn)知風(fēng)險(xiǎn)理論中，提出了價格與認(rèn)知風(fēng)險(xiǎn)的線性相關(guān)關(guān)系。我國學(xué)者黃璐等則在網(wǎng)購感知風(fēng)險(xiǎn)度量的基礎(chǔ)上，得出價格與消費(fèi)者風(fēng)險(xiǎn)度的正向線性相關(guān)關(guān)系。價格越高意味著預(yù)期損失越大，也就意味著越大的感知風(fēng)險(xiǎn)。

上表所示的數(shù)據(jù)中，天貓積分、商品價格和消費(fèi)滿意度這幾個變量的最大值與最小值相距較大，相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)值也很大；商品詳情、公益計(jì)劃、產(chǎn)品評分、商家描述、商家服務(wù)以及商家物流這幾個數(shù)據(jù)之間的差異很小。為了消除回歸中可能存在的異方差，本文對數(shù)據(jù)差異比較大的變量天貓積分和商品價格取自然對數(shù)。消費(fèi)滿意度部分?jǐn)?shù)值小于1，取自然對數(shù)會出現(xiàn)小于0的情況，因此對該變量加1再取自然對數(shù)。加1之后原來為0的數(shù)值處理后依然為0，數(shù)據(jù)在0處被刪截的特性并不會因此改變。

變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示:

表2　變量的描述性統(tǒng)計(jì)

（三）模型選擇

本文搜集的商品中有26件商品銷售量為0，27件商品消費(fèi)滿意度為0，這主要是由于買家的最優(yōu)化行為出現(xiàn)的角點(diǎn)解（Corner Solution）。利用線性回歸模型，很有可能對消費(fèi)滿意度作出負(fù)值的預(yù)測，因此本文在數(shù)據(jù)處理時，選取了一種適用于在正值連續(xù)分布，但以正概率取零值的Tobit模型，該模型可以確保無偏、一致的估計(jì)。

Tobit模型定義了一個滿足經(jīng)典線性假設(shè)的潛變量y*，同時該變量服從具有線性條件均值的正態(tài)同方差分布，而被解釋變量的值由以下方法給出:

四、實(shí)證結(jié)果分析

研究借助Eviews軟件，對邊緣路線信息豐裕度與消費(fèi)者在線風(fēng)險(xiǎn)決策的關(guān)系進(jìn)行tobit估計(jì)。價格對顧客消費(fèi)滿意度和風(fēng)險(xiǎn)感知度的影響在10個模型中都很顯著，與消費(fèi)滿意度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，對風(fēng)險(xiǎn)感知度有正向影響，各模型中的數(shù)值相對穩(wěn)定，與預(yù)期符號一致。由此可見，無論在實(shí)體銷售還是網(wǎng)上銷售過程中價格都是很重要的參考因素。價格越高，消費(fèi)者的期望越高，收貨后不滿意的可能性就越大，因此顧客消費(fèi)滿意度會受到價格負(fù)向的影響。

表3　邊緣路線信息豐裕度對顧客消費(fèi)滿意度影響的Tobit估計(jì)①

表4　邊緣路線信息豐裕度對顧客風(fēng)險(xiǎn)感知度影響的Tobit估計(jì)①

模型1至模型5驗(yàn)證了邊緣路線信息豐裕度對顧客消費(fèi)滿意度的影響，模型1中引入了商品詳情信息豐裕度，回歸結(jié)果表明商品詳情對顧客消費(fèi)滿意度產(chǎn)生了顯著的正向影響（β=1.514，P＜0.01）。在之后的模型中，商品信息豐裕度的影響同樣非常顯著。商品詳情是賣家將產(chǎn)品各項(xiàng)性能以及具體指標(biāo)展現(xiàn)給顧客最重要的途徑，對于標(biāo)準(zhǔn)化程度相對較高的J品牌32G的U盤，實(shí)物的形狀、顏色以及材質(zhì)與商品詳情中描述的不會相去太遠(yuǎn)。假設(shè)H1得到驗(yàn)證。

模型2在模型1的基礎(chǔ)上引入公益計(jì)劃信息豐裕度后，R2的值0.196增加到0.207，說明引入公益計(jì)劃信息豐裕度，增強(qiáng)了自變量對因變量的解釋程度。從分析結(jié)果中可以看出，公益計(jì)劃信息豐裕度與顧客消費(fèi)滿意度有顯著的正相關(guān)關(guān)系。公益計(jì)劃是淘寶推出的一項(xiàng)公益捐贈活動，實(shí)行的主要機(jī)理是交易成功后，賣家將預(yù)先設(shè)置的成交比例或具體金額，捐贈給指定的慈善基金會。淘寶公益模式的開啟，加快了“微公益”時代到來的腳步，每個人都可以是公益的主體，參與公益的方式也愈加簡單便捷。假設(shè)H3得到驗(yàn)證。

模型3引入了天貓積分信息豐裕度，該變量信息豐裕度對消費(fèi)滿意度影響并不顯著，假設(shè)H5未得到數(shù)據(jù)支持。天貓積分是淘寶網(wǎng)的返現(xiàn)形式之一，每100積分可以抵扣1元現(xiàn)金。交易成功后，積分由淘寶網(wǎng)直接累計(jì)到消費(fèi)者賬戶，因此極少出現(xiàn)因積分問題出現(xiàn)的買賣分歧，天貓積分影響不顯著也就不難理解了。

模型4引入了SSF信息豐裕度?；貧w結(jié)果顯示，提供發(fā)票和正品保障與消費(fèi)滿意度有顯著的正相關(guān)關(guān)系，回歸系數(shù)分別是1.005和0.975，而七天退換和售后服務(wù)的影響并不顯著。消費(fèi)者購物過程中最關(guān)心的莫過于產(chǎn)品的質(zhì)量。正品保障和貨票同行的措施，更容易博得消費(fèi)者的好感，提高消費(fèi)滿意度。七天退換和售后服務(wù)的影響不顯著是由本研究的樣本屬性造成的。J品牌的U盤屬于功能比較單一的電子產(chǎn)品，消費(fèi)者在購買交易實(shí)際已經(jīng)達(dá)成的情況下，即使U盤顏色或者形狀和描述略有差異，只要存儲功能優(yōu)良一般不會退換，同時，淘寶網(wǎng)對七天退換機(jī)制進(jìn)行了嚴(yán)格的把關(guān)，因不履行該承諾而影響消費(fèi)滿意度的現(xiàn)象逐漸減少；同樣地，由于樣本的特性，極大多數(shù)消費(fèi)者不會選擇到售后維修U盤這樣的小型電子產(chǎn)品。假設(shè)H7得到部分驗(yàn)證。

模型5引入了評價分?jǐn)?shù)信息豐裕度，結(jié)果顯示產(chǎn)品評分與顧客消費(fèi)滿意度有顯著的正相關(guān)關(guān)系，回歸系數(shù)為1.511，在1%的水平上顯著。而商家描述、商家物流、商家服務(wù)并未表現(xiàn)顯著的相關(guān)關(guān)系。產(chǎn)品評分與商家評分最直接的差別在于評價對象，產(chǎn)品評分是針對產(chǎn)品的評價，而商家評分是對整個店鋪所有在售商品的意見反饋。一家商鋪銷售的產(chǎn)品層次不齊，消費(fèi)者更多關(guān)注自己需要的產(chǎn)品的口碑。假設(shè)H9得到部分驗(yàn)證。

模型6至模型10驗(yàn)證了邊緣路線信息豐裕度對顧客風(fēng)險(xiǎn)感知度的影響。模型6引入天貓積分變量，結(jié)果表明:天貓積分信息豐裕度對顧客風(fēng)險(xiǎn)感知度有顯著的負(fù)向影響（β=-0.391，P＜0.05）。天貓積分在購物時可抵扣現(xiàn)金的作用，利用了大多數(shù)消費(fèi)者愛占便宜的消費(fèi)心理，另外，即使同樣的商品，若某家店鋪的售價抵扣天貓積分之后與另一家相同，消費(fèi)者多半會選擇前者，盡管其在首次支付時花費(fèi)了相對較高的金額。消費(fèi)者會認(rèn)為花費(fèi)較高的價格會買到質(zhì)量更好的產(chǎn)品。假設(shè)H6得到驗(yàn)證。

模型7在模型6的基礎(chǔ)上增加了商品詳情變量，該變量信息豐裕度對顧客消費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)感知度影響并不顯著。商品詳情信息在描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果中，其標(biāo)準(zhǔn)差就相對較小，可見賣家之間的商品描述都很類似。假設(shè)H2未得到數(shù)據(jù)支持。

模型8引入了公益計(jì)劃信息豐裕度，該變量對風(fēng)險(xiǎn)感知度的影響同樣不顯著。究其原因，公益計(jì)劃是在商家達(dá)成交易獲利的基礎(chǔ)上進(jìn)行捐贈，而風(fēng)險(xiǎn)感知度著重衡量消費(fèi)者的購前感知風(fēng)險(xiǎn)。假設(shè)H4未得到驗(yàn)證。

模型9引入了SSF信息豐裕度?；貧w結(jié)果顯示，七天退換和正品保障與顧客風(fēng)險(xiǎn)感知度有顯著的負(fù)向相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)分別為-0.403和-0.307，分別在5%和10%的水平上顯著，而售后服務(wù)和提供發(fā)票的影響不顯著。正品保障，是對產(chǎn)品質(zhì)量的保障，該影響因素的顯著性體現(xiàn)了消費(fèi)者購前行為的理性。七天無理由退換的機(jī)制，很好地規(guī)避了消費(fèi)者在嚴(yán)重的信息不對稱情況下的風(fēng)險(xiǎn)，增加了交易成功的機(jī)率。關(guān)于發(fā)票，一方面國民對于這方面的權(quán)益意識相對薄弱，另一方面很多商家即使提供發(fā)票，也多以商品售價為不含稅價格為由，要求消費(fèi)者支付更高的金額來補(bǔ)貼稅費(fèi)，因此排除公司報(bào)銷費(fèi)用等特殊因素，提供發(fā)票不足以降低消費(fèi)者的風(fēng)險(xiǎn)感知度。J品牌32G的U盤，其標(biāo)準(zhǔn)化程度較高，功能單一，出現(xiàn)故障的機(jī)率較小，因此售后服務(wù)功能對消費(fèi)者風(fēng)險(xiǎn)感知度影響較小。假設(shè)H8得到部分驗(yàn)證。

模型10引入了評價分?jǐn)?shù)信息豐裕度，結(jié)果顯示產(chǎn)品評分與顧客風(fēng)險(xiǎn)感知度有顯著的正相關(guān)關(guān)系，回歸系數(shù)為0.059，在5%的水平上顯著。而商家描述、商家物流、商家服務(wù)并未表現(xiàn)顯著的相關(guān)關(guān)系。假設(shè)H10部分得到數(shù)據(jù)支持。

五、結(jié)論與展望

本文對第三方平臺提供的邊緣路線信息進(jìn)行了深入研究，引入ELM模型，研究在線交易過程中消費(fèi)者風(fēng)險(xiǎn)決策的主要影響因素。結(jié)論顯示:商品詳情信息豐裕度、公益計(jì)劃信息豐裕度、支持性服務(wù)功能中的提供發(fā)票信息豐裕度、正品保障信息豐裕度以及評價分?jǐn)?shù)中的產(chǎn)品評分信息豐裕度，均對顧客消費(fèi)滿意度有顯著的正向影響；天貓積分信息豐裕度、支持性服務(wù)功能中的七天退換信息豐裕度，以及評價分?jǐn)?shù)中的產(chǎn)品評分，均與消費(fèi)者風(fēng)險(xiǎn)感知度有負(fù)相關(guān)關(guān)系，說明邊緣路線下的部分邊緣線索的信息豐裕度，的確可以影響消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)。但同時天貓積分和七天退換信息豐裕度，對顧客消費(fèi)滿意度影響并不顯著；商品詳情、公益計(jì)劃以及提供發(fā)票信息豐裕度，對顧客風(fēng)險(xiǎn)感知的影響同樣不顯著；售后服務(wù)、商家描述、商家物流以及商家服務(wù)信息豐裕度，對顧客消費(fèi)滿意度和風(fēng)險(xiǎn)感知度均沒有顯著影響。

結(jié)合本文的研究結(jié)論，對B2C網(wǎng)站和商家提出以下建議:

（1）進(jìn)一步優(yōu)化賣方信譽(yù)系統(tǒng)和買方評論系統(tǒng)，豐富評論的表現(xiàn)形式，對愿意用更詳盡的文字、多角度的圖片以及其他方式，提供有關(guān)產(chǎn)品更詳細(xì)信息的買家給予獎勵。豐富“七天無理由退換貨”細(xì)則，保證產(chǎn)品質(zhì)量，增加消費(fèi)者信任度。

（2）豐富商品詳情信息以減少買賣雙方的信息不對稱，針對產(chǎn)品屬性提供更有實(shí)際意義的支持性服務(wù)功能，讓消費(fèi)者感覺到真正的后顧無憂。

注釋：

①*，**和***分別表示顯著性水平為10%、5%和1%。

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責(zé)任編校：萬東升

The Impact of Information Richness on Consumer Online Decision-making in Peripheral Route

DING Lili1,2，Tang Hui1, Zheng Haihong1
(1. School of Economics and Management, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590; 2. School of Economics, Ocean University of China, Qingdao 266100, China)

Abstract:Statistical results of Tmall show that most of the edge clues can really affect one of the factors of purchase decisions. Firstly, the information abundance of details, public welfare plan, invoice, certification and product rating all have significant positive influence on consumer satisfaction. Secondly, the information abundance of integral, returns and product rating all have negative relationship with risk perception. However, the same peripheral information may not have obvious impact on another factor of purchase decisions. For example, firstly, the information abundance of integral and seven days’return have no significant impact on consumers’satisfaction. Secondly, the commodity’s details, public welfare plan and invoice also do not have obvious influence on customers’perception of risk. Thirdly, consumers’decisions have not been apparently affected by after-sales service, description, logistics and service. The research suggests that the peripheral information has great potential to increase consumers’purchase, but the information provided by the merchants of Taobao still has some drawbacks, for instance, the details of commodity are imperfect, the buyer comment system needs to be upgraded, and the support service function is unfocused. Optimization of seller's reputation and buyer comment system, more practical support service function both provide the online platform and sellers online with a way of reducing consumers’perception of risk and enhancing consumers’satisfaction through the peripheral route.

Keywords:ELMModel; peripheralroute; informationrichness; consumptionsatisfaction; riskperception

作者簡介：丁黎黎，博士，博士后，副教授，碩士生導(dǎo)師（E-mail:dinglili0220@163.com）

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金（71471105；71371111）；教育部人文社科規(guī)劃項(xiàng)目（14YJA630007）

中圖分類號：F713.36

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1672-8580（2016）01-0075-11