朋友推薦對消費者購買意愿的影響：基于信任的中介作用

張 新，馬 良，王高山

（山東財經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院，山東濟南 250014）

朋友推薦對消費者購買意愿的影響：基于信任的中介作用

張 新，馬 良，王高山

（山東財經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院，山東濟南 250014）

由于網(wǎng)絡(luò)購物的虛擬性，網(wǎng)絡(luò)購物與傳統(tǒng)購物相比更容易使消費者感知到較大的風(fēng)險和不確定感，而在這種環(huán)境下如何贏得消費者的信任就顯得尤為重要。文章從口碑推薦的視角在我國網(wǎng)絡(luò)購物的環(huán)境下通過實證研究的方法檢驗了朋友推薦對消費者信任以及消費者購買意愿的影響。同時，文章檢驗了消費者信任在朋友推薦與消費者購買意愿之間的中介作用。運用SPSS20.0對來自專業(yè)問卷網(wǎng)站問卷星的222份樣本問卷進(jìn)行分析，研究表明朋友推薦積極正向影響消費者購買意愿，消費者信任積極正向影響消費者購買意愿，消費者信任在朋友推薦與消費者購買意愿之間起部分中介作用。本文豐富了口碑推薦理論的研究，同時根據(jù)文章的研究結(jié)論，本文建議網(wǎng)絡(luò)購物網(wǎng)站開通朋友推薦的購物通道來實現(xiàn)更好的營銷。

朋友推薦；消費者信任；購買意愿

0　引 言

近年來，我國電子商務(wù)特別是網(wǎng)絡(luò)購物正在高速發(fā)展。網(wǎng)絡(luò)購物的成交量和網(wǎng)民的數(shù)量持續(xù)大幅上升。據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）發(fā)布的第37次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》顯示，截止2015年12月，中國有網(wǎng)民6.88億，用戶滲透率高達(dá)55.7%［1］。2015年“雙十一”期間，僅淘寶和天貓的網(wǎng)絡(luò)購物成交額就高達(dá)912.17億元?？梢?，未來我國電子商務(wù)領(lǐng)域特別是網(wǎng)絡(luò)購物方面仍然存在較為廣闊的發(fā)展空間。網(wǎng)絡(luò)購物與傳統(tǒng)線下購物方式相比具有方便、快捷等特點，但是由于網(wǎng)絡(luò)購物中的商品具有虛擬性，無法向消費者提供實物體驗，這就導(dǎo)致消費者在網(wǎng)絡(luò)購物時會面臨較大的風(fēng)險以及不確定感。而一些購物失敗的經(jīng)歷讓消費者對網(wǎng)絡(luò)購物的信任急劇下降。因此，網(wǎng)絡(luò)商家亟須一種贏得消費者信任并使消費者產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)購物意愿的好方法。先前學(xué)者從買方自身因素，環(huán)境因素，賣方因素等角度探索了如何贏得消費者信任以及如何使消費者產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)購物意愿。被學(xué)者普遍忽略的重要一方面是獨立于買方因素與賣方因素的朋友推薦對消費者網(wǎng)絡(luò)購物意向的影響。推薦作為口碑的一種形式被認(rèn)為是影響消費者購買意愿的重要因素之一。學(xué)術(shù)界對推薦與消費者網(wǎng)絡(luò)購物意愿的研究主要集中在商家推薦、代理推薦以及個性化推薦對消費者網(wǎng)絡(luò)購物意向的影響。已有研究表明他人推薦的效果比商家推薦更有效［2］，同時，研究表明信息來源的可信度在一定程度上能夠影響消費者的信任，陌生人的推薦與朋友推薦對消費者信任影響的效果是不同的［3］。而朋友推薦對消費者信任以及消費者購買意愿的影響如何我們還不清楚。2009年，尼爾森通過對全球50個國家的25 000名消費者進(jìn)行在線調(diào)查表明，“熟人推薦形式是最受中國在線消費者信任的廣告推薦形式，熟人推薦的中國消費者超過九成（91%）”。因此，探究朋友推薦、消費者信任以及消費者購買意愿的關(guān)系具有重要的理論與現(xiàn)實意義。大量事實表明許多消費者在購買商品之前會咨詢朋友的意見。在面子與關(guān)系文化都濃厚的中國環(huán)境下，如果消費者的朋友給消費者推薦產(chǎn)品，消費者對商家的信任以及消費者的購買意愿是否會產(chǎn)生變化？基于以上，本文在我國網(wǎng)絡(luò)購物的環(huán)境下探究了朋友推薦對消費者網(wǎng)絡(luò)購物意愿的影響，同時文章檢測了消費者信任的中介作用。

1　理論分析與假設(shè)

朋友推薦指的是朋友推薦產(chǎn)品或服務(wù)而希望被接受的行為。學(xué)術(shù)界對推薦的研究主要分為兩大類。一類學(xué)者主要研究推薦算法、推薦機制、推薦系統(tǒng)等等。例如：Zhang和Liu［4］克服了之前基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)不能網(wǎng)上學(xué)習(xí)的缺點，建立了一個能夠進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)的貝葉斯個人推薦系統(tǒng)。Liu等［5］基于網(wǎng)絡(luò)在線評論提出了一種新穎的推薦算法來克服信息過載的問題，并通過實證研究驗證了提出的算法在網(wǎng)絡(luò)餐廳評論中的有效性。國內(nèi)學(xué)者孟祥武等［6］對社會化推薦系統(tǒng)的相關(guān)研究進(jìn)行了梳理，提出了社會化研究中系統(tǒng)存在的問題以及挑戰(zhàn)，主要包括：社會化網(wǎng)絡(luò)模型如何建立、社會化推薦系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的稀疏和冷啟動問題以及系統(tǒng)的效用評價、隱私保護(hù)和安全性問題等等。另一類學(xué)者把推薦作為口碑的一種重要形式。他們主張推薦行為通過口碑傳播來進(jìn)行。有學(xué)者致力于探討影響消費者推薦行為的因素。例如：王曉玉［7］基于實驗的方法研究了推薦獎勵計劃對消費者推薦意愿的影響，并發(fā)現(xiàn)獎勵對象的不同、獎勵物形式的不同和推薦的數(shù)量限制會通過影響消費者的感知獎勵價值和感知社會風(fēng)險進(jìn)而對消費者推薦行為產(chǎn)生積極正向的影響。朱翊敏［8］也發(fā)現(xiàn)獎勵額度會對消費者的推薦意愿產(chǎn)生影響，同時她發(fā)現(xiàn)推薦人的所需付出的努力程度積極正向影響消費者的推薦意愿，推薦人與被推薦人的關(guān)系強度會調(diào)節(jié)努力程度和消費者推薦意愿之間的關(guān)系。黃靜等［9］對獎勵類型進(jìn)行了進(jìn)一步的細(xì)致研究，她把獎勵分為獎勵金錢和獎勵禮物兩種類型，同時，她把消費者分為交易型消費者和社交型消費者，通過準(zhǔn)實驗的方法，研究發(fā)現(xiàn)獎勵金錢能夠讓交易型的顧客產(chǎn)生更高的推薦意愿；而獎勵禮物能夠讓社交型的顧客產(chǎn)生更高的推薦意愿。此外，曹麗等［10］通過問卷調(diào)查的方法發(fā)現(xiàn)顧客的滿意程度積極正向影響消費者的口碑推薦，產(chǎn)品的涉入度能夠正向調(diào)節(jié)顧客滿意度與消費者口碑推薦之間的關(guān)系。江林等［11］通過實證研究的方法發(fā)現(xiàn)消費者推薦的感知風(fēng)險越大，消費者的推薦意愿越低。而關(guān)于推薦行為產(chǎn)生的影響，學(xué)者們主要探索了推薦與消費者購買意愿的關(guān)系。例如：馮嬌和姚忠［12］通過實驗發(fā)現(xiàn)商家推薦、朋友分享、陌生人評價等信息會通過影響商品信息的質(zhì)量和數(shù)量進(jìn)而影響消費者的購買意愿。楊特和邵建紅［13］發(fā)現(xiàn)推薦獎勵計劃能夠影響口碑傳播進(jìn)而影響消費者的購買意愿。

德國社會學(xué)家齊美兒（Simmel）在19世紀(jì)20年代最早對信任問題展開了相應(yīng)的研究。學(xué)術(shù)界中不同領(lǐng)域?qū)π湃蔚亩x是不同的。在營銷領(lǐng)域，信任被定義為愿意相信交易伙伴的一種意愿的信念［14］。而關(guān)于電子商務(wù)的信任的定義：一種是從交易主客體的角度把電子商務(wù)信任定義為消費者對商家的信念和期望；另一種則是從交易環(huán)境的角度把電子商務(wù)信任定義為消費者與交易網(wǎng)站之間的關(guān)系。本文從交易主客體的角度來研究信任與消費者購買意愿的關(guān)系。消費者在網(wǎng)絡(luò)購物過程中的信任分為對交易對象的信任和對交易媒介的信任［15］。而影響消費者信任的因素有很多，如買方自身因素，環(huán)境因素，賣方因素等等。許多學(xué)者對影響消費者信任的因素進(jìn)行了梳理。例如：張琳［16］把影響消費者信任的因素歸類為企業(yè)因素、網(wǎng)站因素、消費者自身因素和環(huán)境因素四部分。于建紅和魯耀斌［17］則把信任的影響因素歸類為與消費者相關(guān)的因素、與網(wǎng)站相關(guān)的因素、與交易相關(guān)的因素、與第三方相關(guān)的因素、與環(huán)境相關(guān)的因素等五個方面。安翊乙和牟援朝［18］進(jìn)一步從賣方角度出發(fā)，發(fā)現(xiàn)企業(yè)自身因素、網(wǎng)站安全和共享因素、企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計因素、產(chǎn)品采購方式因素會影響消費者的信任。從第三方網(wǎng)站的角度出發(fā)，王宏偉和夏遠(yuǎn)強［19］通過文獻(xiàn)梳理歸納出了12種影響消費者信任的因素，如：系統(tǒng)的安全、系統(tǒng)的可靠性、使用便利性、信息質(zhì)量、網(wǎng)站的信譽等等。宋曉玉等［20］則發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)購物消費者的信任受到網(wǎng)站聲譽、訂單履行、網(wǎng)站品質(zhì)、交易安全等因素的影響。此外，國外學(xué)者Santos和Fernandes［21］發(fā)現(xiàn)消費者購物經(jīng)歷的質(zhì)量和熟悉性會影響消費者網(wǎng)絡(luò)購物的信任。Ponte等［22］指出信息質(zhì)量和感知安全性影響消費者網(wǎng)絡(luò)購物信任。Hong和Cha［23］發(fā)現(xiàn)感知風(fēng)險負(fù)向影響消費者網(wǎng)絡(luò)購物的信任。

消費者購買意愿是指消費者購買某種產(chǎn)品的概率或可能性。也有學(xué)者認(rèn)為購買意愿就是消費者對特定產(chǎn)品的購買計劃。國內(nèi)外學(xué)者對社會化商務(wù)環(huán)境下消費者的購買意愿展開了廣泛的研究。例如：劉大為和王麗媛［24］通過文獻(xiàn)梳理把在社會化商務(wù)環(huán)境下影響消費者購買意愿的研究歸納為以下五個角度：基于消費者信任理論的購買意愿、基于網(wǎng)絡(luò)口碑理論的購買意愿、基于數(shù)據(jù)挖掘理論的購買意愿、基于感知價值理論的購買意愿和基于心理理論的購買意愿。宗乾進(jìn)［25］則歸納了國外社會化電子商務(wù)用戶購買意愿的研究視角，主要分為：基于TAM視角、基于人際關(guān)系視角、基于數(shù)據(jù)挖掘視角、基于感知價值視角和基于企業(yè)視角。而關(guān)于消費者購買意愿的影響因素，馮建英等［26］將其分為消費者個人特征、產(chǎn)品內(nèi)外部線索、消費者情境因素和社會經(jīng)濟因素等四個方面。以豐田汽車召回事件為例，吳劍琳等［27］探究了不同消費者的性別、年齡、職業(yè)、收入、教育水平等對消費者購買意愿的影響。王麗芳［28］指出產(chǎn)品外部線索能夠幫助消費者識別產(chǎn)品品質(zhì)和購買風(fēng)險，進(jìn)而影響消費者的購買意愿。沈鵬熠［29］則發(fā)現(xiàn)商店環(huán)境能夠影響消費者的情緒進(jìn)而影響消費者信任和購買意愿。關(guān)于口碑推薦、信任與消費者購買意愿關(guān)系的研究，國內(nèi)學(xué)者左文明等［30］發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)口碑的數(shù)量和質(zhì)量影響消費者的購買意愿。國外學(xué)者Baber等［31］發(fā)現(xiàn)口碑影響消費者態(tài)度進(jìn)而影響消費者的購買意愿。Ling等［32］發(fā)現(xiàn)信任能夠積極正向影響消費者的購買意愿。在文獻(xiàn)梳理的過程中我們可以發(fā)現(xiàn)，對于朋友推薦、信任和消費者購買意愿直接進(jìn)行研究的文獻(xiàn)還沒有。

消費者對網(wǎng)絡(luò)購物風(fēng)險的感知以及不信任會影響其購買的意愿及行為。因此，商家會做出相應(yīng)的措施來消除消費者對風(fēng)險的感知。有學(xué)者從網(wǎng)絡(luò)個性化推薦的角度探究了如何降低消費者感知風(fēng)險。例如：朱巖和林澤楠［33］通過文獻(xiàn)進(jìn)行梳理指出個性化推薦能夠一定程度上降低消費者的風(fēng)險感知，提高消費者的決策的效率和質(zhì)量。然而，研究表明他人口碑推薦的效果比網(wǎng)絡(luò)推薦的效果好很多［2］。因此，曹麗［34］、楊特和邵建紅等［13］探究了口碑推薦對消費者網(wǎng)絡(luò)購物意愿的影響。白少布和劉洪［35］基于人際關(guān)系的視角發(fā)現(xiàn)關(guān)系強度的不同，消費者口碑推薦的效果是不同的。Chen等［36］也發(fā)現(xiàn)不同信息來源會影響消費者的購買意愿。然而，在特定的中國環(huán)境下，研究朋友推薦（強關(guān)系）對消費者購買意愿的影響的文獻(xiàn)還沒有。中國的網(wǎng)絡(luò)建設(shè)狀況，中國的網(wǎng)民狀況等都與發(fā)達(dá)國家的狀況存在顯著的差異。在比較注重面子與關(guān)系的中國環(huán)境下，朋友推薦的存在能否使得消費者對商家的信任度增強進(jìn)而產(chǎn)生了較強的購買意愿？朋友推薦對消費者購買意愿的作用力有多大？目前為止，答案還不清楚。因此，本文將基于網(wǎng)絡(luò)口碑理論來探討朋友推薦對消費者購買意愿的影響?；谝陨?，提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：朋友推薦積極正向影響消費者的購買意愿。

假設(shè)2：消費者信任積極正向影響消費者的購買意愿。

假設(shè)3：消費者信任在朋友推薦與消費者購買意愿之間起中介作用。

2　研究方法

2.1問卷設(shè)計

文章采用問卷調(diào)查的方法來收集數(shù)據(jù)。借鑒國內(nèi)外已有的成熟量表來測量本文的自變量和因變量，包括：朋友推薦、消費者信任和消費者購買意愿。具體如下：文章借鑒Walsh和Elsner［37］的量表，選擇英語專業(yè)英語水平較高的老師對英文量表進(jìn)行翻譯，經(jīng)過一定的修改最終從“朋友愿意把網(wǎng)上購物產(chǎn)品推薦給我”等4個題項來測量朋友推薦（FR）；借鑒Gefen等［38］的量表從“基于我的經(jīng)驗，我認(rèn)為朋友的推薦是值得信賴的”等3個題項來測量消費者信任（ST）；借鑒Bansal和Voyer［39］的成熟量表從“未來購物時，我會考慮朋友的建議進(jìn)行購物”等3個題項來測量消費者購買意向（PI）。問卷最終采用李克特七級量表的形式，1表示非常不同意，2表示不同意，3表示有點不同意，4表示不確定，5表示有點同意，6表示同意，7表示非常同意。問卷題項以及量表來源見表1。

表1　問卷描述性統(tǒng)計

2.2數(shù)據(jù)搜集

在設(shè)計完問卷后，選取了具有購物經(jīng)驗的碩士生和教授對問卷進(jìn)行了試填以保證問卷的可讀性與通俗易懂性。在保證沒有問題以后，通過專業(yè)的問卷網(wǎng)站問卷星（www.soujump.com）來發(fā)放和回收問卷。其中：總共發(fā)放問卷240份，剔除不合格問卷18份，最終剩余有效問卷222份，問卷有效率為92.5%。最終的問卷共包含10個測量問題項，問卷同時測量了受訪者的描述性統(tǒng)計信息如表2，具體包括：受訪者的性別，年齡，教育狀況，月收入，每周瀏覽購物網(wǎng)站時間和網(wǎng)絡(luò)購物年限等等。

表2　受訪者描述性統(tǒng)計

從表2我們可以得出，45.05%的受訪者是男性，54.95%的受訪者是女性，基本符合網(wǎng)絡(luò)購物的規(guī)律。在年齡方面，50.45%的受訪者年齡在21歲和30歲之間，39.64%的受訪者年齡在31歲和40歲之間，說明年輕一代是網(wǎng)絡(luò)購物的主力軍。在教育狀況方面，大部分（86.94%）的受訪者是本科學(xué)歷，說明受訪者多數(shù)是具有知識的群體。而在收入方面，75.68%的受訪者月收入在3 000元以上，43.7%的受訪者的月收入超過5 000元，說明受訪者具有一定的網(wǎng)絡(luò)購物能力。在每周瀏覽購物網(wǎng)站所花費的時間方面，占據(jù)最大比例的是每周瀏覽購物網(wǎng)站時間在4小時和7小時之間的受訪者，占總數(shù)的比例為34.68%；而27.03%的受訪者每周瀏覽購物網(wǎng)站的時間超12小時。說明受訪者對于網(wǎng)絡(luò)購物具有一定的了解。在接觸網(wǎng)絡(luò)購物的年限方面，73.42%的受訪者接觸網(wǎng)絡(luò)購物的年限超過3年，說明受訪者具有一定的網(wǎng)絡(luò)購物基礎(chǔ)。

2.3信度和效度分析

對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理以后，運用SPSS20.0對數(shù)據(jù)進(jìn)行了信度和效度檢驗分析。學(xué)術(shù)界對于測量量表的內(nèi)部信度一般通過Cronbach's α、組合信度CR和平均變異抽取量AVE來判斷。根據(jù)國外學(xué)者Hair等［40］的建議，Cronbach's α大于0.7是可接受的，大于0.8是較好的；CR大于0.7是可接受的，AVE大于0.5是可接受的。本研究的信度和效度檢驗結(jié)果如表3所示。從表3中可以看到，朋友推薦測量項的Cronbach's α值為0.870，信任測量項的Cronbach's α值為0.829，購買意愿測量項的Cronbach's α值為0.876，所有測量項的Cronbach's α值都大于Hair等學(xué)者的建議值0.8，說明本研究測量項的Cronbach's α值通過檢驗。朋友推薦測量項的CR值為0.814，信任測量項的CR值為0.791，購買意愿測量項的CR值為0.844，所有測量項的CR值都遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于Hair等學(xué)者的建議值0.7，說明本研究測量項的CR值通過檢驗。朋友推薦測量項的AVE值為0.524，信任測量項的AVE值為0.558，購買意愿測量項的AVE值為0.643，所有測量項的AVE值都大于Hair等學(xué)者的建議值0.5，說明本研究測量項的AVE值可以通過檢驗。從整體來看，本研究測量項的Cronbach's α、組合信度CR和平均變異抽取量AVE都通過了檢驗，說明測量項具有較好的信度，可以接受效度檢驗。

表3　信度和效度

關(guān)于測量項的結(jié)構(gòu)效度一般通過KMO檢驗和Bartlett球形檢驗來判斷。朋友推薦測量項的KMO值為0.825，信任測量項的KMO值為0.722，購買意愿測量項的KMO值為0.742，所有指標(biāo)都大于學(xué)者的建議值0.6，說明可以進(jìn)行因子分析。進(jìn)一步計算所有指標(biāo)的因子載荷發(fā)現(xiàn)，本研究測量量表問題項的因子載荷由最小值0.682變化到最大值0.815，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了學(xué)者建議的0.5，表明測量問題項的因子載荷可以通過檢驗。整體來看，本研究的測量量表具有良好的結(jié)構(gòu)效度。

同時，本研究運用AMOS20.0對樣本進(jìn)行驗證性因子分析，模型的各項擬合度指標(biāo)詳見表4。表4中，χ2/df=1.756，小于學(xué)者的建議值3，RMSEA的值為0.058，小于學(xué)者提出的可接受最大值0.08；AGFI、GFI的值分別為0.916、0.951，大于學(xué)者提出的最低標(biāo)準(zhǔn)值0.9，因此。研究模型具有較好的擬合度。

表4　模型擬合度指標(biāo)分析

3　結(jié)果分析

3.1多元回歸分析本文的目的在于探究朋友推薦對消費者信任以及消費者購買意愿的影響。由于研究的因果關(guān)系中具有兩個自變量和一個因變量，并且文章探究的是一個變量的改變引起另一個變量的變化如何，是一種單向的關(guān)系。因此本文采用多元回歸分析的方法。通過變量間關(guān)系的分析，文章建立多元回歸方程如下：Y=X1×b1+ X2×b2+ξ。其中，Y為消費者購買意愿，X1為朋友推薦，X2為信任，ξ為常數(shù)項。文章運用SPSS20.0對通過問卷搜集的222份有效問卷進(jìn)行分析來檢驗朋友推薦、消費者信任和消費者購買意愿之間的關(guān)系。首先，對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和中心化處理；之后，依次把自變量和因變量選入到相應(yīng)的對話框中進(jìn)行分析?；貧w結(jié)果如表5所示。

表5　多元回歸分析結(jié)果

其中：R=83.3%；R2=69.4%；調(diào)整后R2=69.1%；F值=245.904；p=0.000（p＜0.05）。

從上表5可以看出朋友推薦積極正向影響消費者的購買意愿（t=7.507，p=0.000），假設(shè)1成立；信任積極正向影響消費者的購買意愿（t=6.665，p=0.000），假設(shè)2成立。此外，朋友推薦和信任解釋了83.3%的消費者網(wǎng)絡(luò)購買意愿，說明模型的擬合效果較好。根據(jù)多元回歸分析結(jié)果，文章得出如下回歸方程：

從回歸方程（1），可以得到：朋友推薦積極正向影響消費者的購買意愿，回歸系數(shù)為0.466；信任積極正向影響消費者的購買意愿，回歸系數(shù)為0.413；同時，回歸方程的常數(shù)項的值為0.005。正如我們預(yù)測的那樣，朋友推薦和信任確實能夠影響消費者的購買意愿。這說明消費者在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)購物時，朋友的意見和推薦往往會影響消費者的購買意愿與決策。一方面原因是消費者的朋友對于消費者的價值觀、喜愛與偏好有一定的了解，而朋友的推薦往往能夠投消費者所好致使消費者能夠較容易地產(chǎn)生購買意愿；另一方面，消費者往往對自己的朋友有一定的信任，這種信任在一定程度上消除了消費者的風(fēng)險感知，進(jìn)而使得消費者產(chǎn)生購買的意愿。

3.2信任的中介作用分析

關(guān)于中介效應(yīng)的檢驗，先前學(xué)者提出許多檢驗中介作用的方法。主要有Baron和Kenny提出的因果分析法、Sobel Test法（系數(shù)相乘法）、Bootstrap法以及經(jīng)驗M-test法（乘積分步法）［41］。

因果分析法要求做3個回歸分析來檢驗變量的中介效應(yīng)。即：分別做因變量Y與自變量X的回歸分析、中介變量M和自變量X的回歸分析、因變量Y與自變量X和中介變量M的回歸分析。該方法易于理解和操作，但存在一定的缺陷。首先，該方法認(rèn)為中介檢驗的必要前提是因變量Y與自變量X的回歸系數(shù)c是否顯著，然而存在c不顯著，但仍然存在實質(zhì)的中介效應(yīng)的情況，即學(xué)術(shù)界所謂的抑制效應(yīng)。其次，當(dāng)a顯著、b也顯著，卻不一定能夠保證ab也是顯著的，即自變量X對中介變量M的作用是顯著的，中介變量M對因變量Y的作用也是顯著的，并不能保證自變量X透過中介變量M對因變量Y的作用也是顯著的。而Sobel Test法則彌補了因果分析法的缺陷，通過構(gòu)建Soble檢驗統(tǒng)計量Z來檢驗ab的顯著性。該方法通過將Soble檢驗統(tǒng)計量與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的Z值進(jìn)行比較來判斷中介效應(yīng)的顯著性。當(dāng)Soble檢驗統(tǒng)計量大于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的Z值時，說明存在中介效應(yīng)。該方法的重要缺點是對樣本的要求比較高，需要樣本服從正態(tài)分布。而目前為止，被學(xué)術(shù)界廣泛接受的是Bootstrap法和經(jīng)驗M-test法。Bootstrap法采用有放回的重復(fù)抽樣的方法，該方法可以用來反映統(tǒng)計量的抽樣分布，也可以近似估計出統(tǒng)計量的置信區(qū)間，通過置信區(qū)間來判斷中介效應(yīng)的顯著性。經(jīng)驗M-test法則將中介效應(yīng)（ab）看作是非對稱偏態(tài)分布，并通過構(gòu)建上下置信限不對稱的置信區(qū)間對中介效應(yīng)進(jìn)行檢驗。

根據(jù)樣本的特征，本文采用Bootstrap的方法來檢驗信任在朋友推薦和消費者購買意愿之間的中介效應(yīng)。首先，運用SPSS20.0對數(shù)據(jù)進(jìn)行了去中心化；之后通過設(shè)置bootstrap抽樣次數(shù)為5 000次，分別通過Bias-Corrected方法和Percentile方法來檢驗信任的中介效應(yīng)。當(dāng)運用Bias-Corrected方法或者Percentile方法測量的統(tǒng)計量的置信區(qū)間不包括零時，則可以判斷統(tǒng)計量具有中介效應(yīng)［27］。中介效應(yīng)的檢驗結(jié)果如表6所示。表6顯示，運用Bias-Corrected方法測量的信任的直接效應(yīng)置信區(qū)間為0.353～0.604，間接效應(yīng)置信區(qū)間為0.210～0.476。利用Percentile方法測量的信任的直接效應(yīng)置信區(qū)間為0.353～0.604，間接效應(yīng)置信區(qū)間為0.209～0.475。兩種方法檢驗的信任的置信區(qū)間上下限都不包括零，且直接效應(yīng)t值為7.51，大于臨界值1.96，間接效應(yīng)t值為4.98，大于臨界值1.96。因此，可以判斷信任在朋友推薦和消費者購買意愿之間起部分中介作用，假設(shè)3成立。這意味著朋友推薦對購買意愿具有積極正向影響，而且，朋友推薦通過影響消費者的信任而對購買意愿有部分積極正向影響，即朋友推薦越強烈，消費者的信任度就越大，產(chǎn)生的購買意愿就強烈。

表6　信任的中介作用

4　結(jié)論和啟示

本文檢驗了網(wǎng)絡(luò)購物的環(huán)境下朋友推薦對消費者信任以及消費者網(wǎng)絡(luò)購買意愿的影響，研究表明朋友推薦和消費者信任對消費者網(wǎng)絡(luò)購買意愿有積極正向影響，而消費者信任在朋友推薦與網(wǎng)絡(luò)購買意愿之間起部分中介作用。這說明一方面朋友推薦能夠在一定程度上刺激消費者使其產(chǎn)生購買的意愿；另一方面，朋友推薦確實能夠影響消費者的信任，或者說能夠消除消費者存在的不確定性感知和風(fēng)險的感知，進(jìn)而促使消費者產(chǎn)生購買意愿。因此，朋友推薦是一種較好的消除消費者風(fēng)險感知和贏得消費者信任的方法。這就啟示商家在進(jìn)行商品交易的過程中要提供物美價廉的商品贏得消費者的滿意與信任，而這種信任會促使消費者產(chǎn)生口碑推薦，即消費者會把好的產(chǎn)品推薦給自己的朋友或者家人，其好友或家人在某種程度上會由于消費者的推薦而產(chǎn)生購買行為，進(jìn)而形成一種良性的循環(huán)。

根據(jù)研究結(jié)論：朋友推薦對網(wǎng)絡(luò)購物意愿具有積極正向的影響，建議網(wǎng)絡(luò)購物網(wǎng)站可建立朋友推薦購物通道。使用朋友推薦，對商家來說，不但能夠充分利用消費者的口碑、推薦等節(jié)省一定的廣告費用，而且由于朋友推薦的存在能夠使商家獲取更多的訂單從而產(chǎn)生額外利潤；對消費者來說，可在一定程度上節(jié)省網(wǎng)絡(luò)購物搜尋的時間成本、決策成本等，而且更容易買到信得過的產(chǎn)品?；谘芯拷Y(jié)論：消費者信任在朋友推薦與網(wǎng)絡(luò)購物意愿之間起部分中介作用，建議商家要保證產(chǎn)品的質(zhì)量，加強企業(yè)的誠信體系和品牌的建設(shè)。建議政府應(yīng)該進(jìn)一步完善網(wǎng)絡(luò)銷售產(chǎn)品質(zhì)量法律來嚴(yán)格規(guī)范網(wǎng)絡(luò)購物中商家的產(chǎn)品與行為，營造出良好與誠信的網(wǎng)絡(luò)購物環(huán)境，從根本上贏得消費者對網(wǎng)絡(luò)購物的信任。

本研究可能受數(shù)據(jù)搜集方法單一的限制，未來的研究可以多元化數(shù)據(jù)搜集。未來可就朋友推薦與陌生人推薦的作用效果進(jìn)行對比分析。

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Influence of Friend Recommendation on Customers'Purchase Intention——Based on Mediation of Trust

ZHANG Xin，MA Liang，WANG Gaoshan
（School of Management Science and Engineering，Shandong University of Finance and Economics，Jinan 250014，China）

Compared with traditional shopping，online shopping is more easily perceived by customers as more risky and more uncertain due to its virtuality，so how to win customers'trust becomes particularly important for online shopping.From the perspective of word-of-mouth recommendation and in the context of Chinese online shopping，the influence of friend recommendation on customers'trust and purchase intention is empirically tested while the mediation of customers'trust between friend recommendation and customers'purchase intention is meanwhile tested.The 222 sample questionnaires collected from the professional questionnaire website soujump.com are analyzed via SPSS20.0，and the results show that both friend recommendation and customers'trust have a positive effect on customers'purchase intention while customers'trust partially mediates between friend recommendation and customers'purchase intention.This paper enriches word-of-mouth recommendation theory and based on the research conclusion，suggests that online shopping websites establish friend recommendation purchase channels to promote marketing.

friend recommendation；customer's trust；purchase intention

F713.55

A

2095-929X（2016）05-0083-09

（責(zé)任編輯 劉小平）

2016-05-10

國家社科基金重點項目“我國區(qū)域產(chǎn)品質(zhì)量影響因素分析及監(jiān)管對策研究”（13AGL012）；國家自然科學(xué)基金項目“網(wǎng)絡(luò)購物平臺商品質(zhì)量管控作用機理及其演進(jìn)研究”（71472111）；教育部人文社會科學(xué)研究規(guī)劃基金項目“信息化與工業(yè)化融合機理、測度與路徑選擇研究”（13YJA790153）；山東省高等學(xué)校協(xié)同創(chuàng)新計劃“金融產(chǎn)業(yè)優(yōu)化與區(qū)域發(fā)展管理協(xié)同創(chuàng)新中心”資助項目（201408）。

張新，男，山東濟南人，博士，山東財經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院教授，研究方向：信息系統(tǒng)與電子商務(wù)，Email：zhangxin@sdufe.edu.cn；馬良，男，山東日照人，山東財經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院碩士生，研究方向：電子商務(wù)與消費者行為；王高山，男，山東濟南人，博士，山東財經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院副教授，研究方向：消費者行為。