在線評論與消費者退貨意向：認知失調(diào)的多重中介效應(yīng)分析

摘要：[目的/意義]在線評論是消費者決策的重要參考依據(jù)，不僅可以提高產(chǎn)品的銷售量，而且可以降低退貨率。探索在線評論和消費者退貨意向之間的關(guān)系，有助于進一步挖掘在線評論的價值。[方法/過程]本研究運用SOR（刺激-機體-反應(yīng)）和認知失調(diào)理論，構(gòu)建消費者退貨意向的概念模型。采用結(jié)構(gòu)方程和Bootstrap中介檢驗以及調(diào)節(jié)檢驗，探討在線評論對消費者退貨意向的作用機制，并檢驗認知失調(diào)的多重中介作用及產(chǎn)品涉入度的調(diào)節(jié)效應(yīng)。[結(jié)果/結(jié)論]研究表明：較少的、低質(zhì)量或低可信的在線評論通過產(chǎn)品失調(diào)和情緒失調(diào)正向影響退貨意向，且情緒失調(diào)的中介效應(yīng)大于產(chǎn)品失調(diào)的中介效應(yīng)，產(chǎn)品失調(diào)和情緒失調(diào)的總中介效應(yīng)大于在線評論對退貨意向的直接效應(yīng)，而產(chǎn)品涉入度對中介路徑?jīng)]有顯著的調(diào)節(jié)作用。

關(guān)鍵詞：在線評論? SOR模型? 認知失調(diào)? 退貨意向? 產(chǎn)品涉入度

分類號：G203; F713.36

DOI：10.13266/j.issn.2095-5472.2021.003

引用格式：魏娟. 在線評論與消費者退貨意向：認知失調(diào)的多重中介效應(yīng)分析[J/OL]. 知識管理論壇， 2021， 6（1）： 24-36[引用日期]. http：//www.kmf.ac.cn/p/237/.

1? 引言

近年來，在線銷售得到了長足的發(fā)展。2019年11月11日阿里巴巴集團平臺交易額達到了2 864億元，相比去年同期的2 135億元，同比增長了25.7%;美國2019年感恩節(jié)期間在線銷售也刷新了記錄，在線銷售額達74億美元，同比增長了19.6%。然而在線銷售在繁榮的背后卻存在較高的退貨率，尤其在沖動消費、從眾消費、七天無理由退貨的情境下，消費者更容易產(chǎn)生退貨意向。原本較低的在線價格加上退貨處理成本，大幅降低了在線零售的邊際利潤。探究消費者的退貨意向和原因，降低退貨率成為企業(yè)和學者共同關(guān)注的現(xiàn)實問題。

D. H. Lee[1]采用調(diào)查的方法探索顧客退貨的誘因和動機，主要包括產(chǎn)品缺陷、產(chǎn)品損壞、投遞錯誤、購后后悔、不滿意、外部信息線索等，前5項動機已經(jīng)引起學者的關(guān)注。相比于以往的調(diào)查，D. H. Lee [1]提出的外部信息線索是新的退貨動機，消費者可以從在線評論中獲取消費決策所需的外部信息。如果消費者瀏覽在線評論后發(fā)現(xiàn)，相比于已經(jīng)購買的產(chǎn)品，其他零售商提供的產(chǎn)品價格更低或者更符合自己的需求，消費者容易產(chǎn)生購后失調(diào)，引起焦慮和不確定性，進而選擇退貨來緩解不適的心理狀態(tài)。

在線評論是消費者產(chǎn)生購買行為后發(fā)表的有關(guān)產(chǎn)品或服務(wù)信息，包括使用經(jīng)驗、產(chǎn)品評價和購買意見等。這種信息能夠消除消費者購買的不確定性、增強對產(chǎn)品的信任，已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)時代消費者購買決策的重要信息來源，影響消費者決策過程的各個環(huán)節(jié)。然而，目前大多數(shù)研究集中于在線評論對銷售[2-3]和消費者購買決策的影響[4-5]。很少提及在線評論與消費者退貨之間的關(guān)系。PETCO是一家私營專業(yè)的高端寵物零售商，該公司調(diào)查表明，在線評論可以有效地降低退貨率，有評論的產(chǎn)品退貨率比沒有評論的產(chǎn)品低20.4%[6]，因此，PETCO鼓勵消費者在網(wǎng)站上進行評分和撰寫評論。N. Sahoo等[6]使用北美一家零售商的交易數(shù)據(jù)驗證了對于理性且風險規(guī)避型的消費者，高評分、高評論數(shù)、高有用性投票比可以降低退貨率。然而，在線評論如何影響消費者退貨意向，尚缺乏深入分析。

因此，本文在已有研究的基礎(chǔ)上，借鑒認知主義學習理論SOR模型和認知失調(diào)理論，構(gòu)建在線評論對消費者退貨意向的概念模型，采用問卷調(diào)查收集數(shù)據(jù)，探究在線評論經(jīng)過認知失調(diào)影響退貨意向的內(nèi)在機制。

2? 理論基礎(chǔ)

2.1? SOR（刺激-機體-反應(yīng)）模型

消費者行為通常會受到外界環(huán)境刺激的影響[7]，A. Mehrabian和J. A. Russell[8]研究環(huán)境心理學提出了SOR（Stimulus-Organism-Response，刺激-機體-反應(yīng)）模型，環(huán)境刺激（environmental stimuli）會引起消費者的情緒反應(yīng)（emotional reaction），進而促使消費者做出接近或逃避（approach or avoidance）的行為反應(yīng)。刺激是外在因素，由物理環(huán)境要素構(gòu)成;機體指個體的內(nèi)在處理，是消費者將刺激轉(zhuǎn)變成有用信息并影響其行為的處理過程，在刺激和行為反應(yīng)之間起中介作用，即刺激結(jié)果由消費者的情緒狀態(tài)決定，該模型在營銷和服務(wù)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

刺激變量多指在購物情景中的環(huán)境因素。S. A. Eroglu等[9]將SOR模型引入網(wǎng)絡(luò)購買情景中，網(wǎng)店環(huán)境分為：高任務(wù)相關(guān)和低任務(wù)相關(guān)，并考慮消費者個性特征的調(diào)節(jié)作用;D. C. L. Thang 等[10]將店面環(huán)境細分為：促銷、店面形象、店內(nèi)服務(wù)、易獲取性、推廣、聲譽、設(shè)施和歷史交易服務(wù)，前6個因素均對消費者的店面選擇偏好有顯著影響;H. Y. Hsu等[11]將網(wǎng)站質(zhì)量看成一種環(huán)境刺激，網(wǎng)站質(zhì)量細分為：信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量;J. Y. Kim 等[12]認為環(huán)境刺激除了網(wǎng)站質(zhì)量，還應(yīng)考慮網(wǎng)站聲譽。

機體變量起中介作用，由感覺、知覺、心理和思考4個要素構(gòu)成，因此，情緒狀態(tài)概念化為機體。情緒狀態(tài)分為愉悅、喚起和支配，支配在預(yù)測消費者行為方面的作用比其他兩種情緒小[13]。此外，很多學者提出認知在刺激和消費行為之間也起中介作用，認知和情緒一起作用于消費者決策。網(wǎng)絡(luò)購物環(huán)境下，認知描述消費者內(nèi)在心智過程，包括態(tài)度、信念、理解、記憶和知識，高任務(wù)相關(guān)環(huán)境通過認知影響消費者行為、低任務(wù)相關(guān)環(huán)境通過情緒作用于消費者決策[14]。

反應(yīng)變量是由刺激引發(fā)的結(jié)果，包括接近或逃避。接近行為指消費者想在環(huán)境中停留、探索、互動及認同;而逃避行為則相反，產(chǎn)生不滿、焦慮、無聊及暴躁，并希望盡早離開該環(huán)境?，F(xiàn)有的反應(yīng)變量多選擇接近行為：滿意度、忠誠度、逗留時間、購買數(shù)量、購買意向等。

2.2? 認知失調(diào)理論

認知失調(diào)是一種心理現(xiàn)象，L. Festinger發(fā)展了該理論，人們通常傾向維持態(tài)度和認知系統(tǒng)的一致性[15]。當態(tài)度和行為不一致時，便會產(chǎn)生失調(diào)的感覺，失調(diào)令人感到不愉快，易產(chǎn)生心理緊張。人們試圖減少這種緊張，讓其恢復(fù)到一致或協(xié)調(diào)的狀態(tài)。機會成本和決策的不確定性使消費者產(chǎn)生失調(diào)，進而重新思考做出的決策是否正確[16]。認知失調(diào)在提出后的十多年被廣泛地用于消費者行為分析，但隨著滿意度和忠誠度理論的發(fā)展，學者對認知失調(diào)的研究興趣所有下降。20世紀90年代該理論開始復(fù)蘇，其對客戶行為具有很強的解釋力，在營銷領(lǐng)域的地位不容忽視。起初，認知失調(diào)理論僅用于解釋消費者購后行為，實際上，該理論影響購買決策的全過程，包括購買前、決策中和購買后[17]。購前階段，消費者需要從相互替代的產(chǎn)品中選擇一個，并權(quán)衡是否購買，購前沖突發(fā)生[18];購買過程中，消費者對比未被選擇產(chǎn)品的優(yōu)勢和選中產(chǎn)品的劣勢，易引起心理緊張;購后階段，消費者思考自己的決策是否最佳，產(chǎn)生購后失調(diào)。

3? 概念模型及研究假設(shè)

3.1? 概念模型

在線評論是消費者依據(jù)自身體驗，發(fā)表產(chǎn)品或服務(wù)的正面或負面觀點，與專家評論和企業(yè)信息相比，在線評論更可信。因此，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下消費者在決策過程中比以往任何時候都更加依賴在線評論。已有研究表明，在線評論數(shù)量對銷售存在正向影響，有推薦系統(tǒng)的產(chǎn)品銷量是不提供推薦系統(tǒng)的2倍[19]，在線評論顯著影響圖書銷量和消費者購買意愿，評論數(shù)量被認為是產(chǎn)品流行和價值的衡量標準。評論數(shù)量越多，潛在消費者了解該產(chǎn)品的可能性就越高，該產(chǎn)品就越有可能受到更多的關(guān)注，數(shù)量起到了“知曉效應(yīng)”;評論內(nèi)容反映了評論的質(zhì)量和可信度，高質(zhì)量的正向評論勸服消費者購買該產(chǎn)品、負向評論促使消費者放棄該產(chǎn)品，評論內(nèi)容起到了“勸服效應(yīng)”。鄭小平[20]證實了在線評論內(nèi)容的質(zhì)量、評論者的可信度、評論的時效性以及評論數(shù)量對消費者購買決策的影響。本研究選擇評論數(shù)量、評論質(zhì)量和評論可信度三個變量作為在線評論的表征因素，將情緒失調(diào)和產(chǎn)品失調(diào)作為引發(fā)消費者產(chǎn)生失調(diào)狀態(tài)，欲通過退貨或其他決策來降低失調(diào)的心理因素，產(chǎn)品涉入度作為調(diào)節(jié)變量，構(gòu)建概念模型，探討在線評論對消費退貨意向的影響路徑及程度，如圖1所示：

3.2? 研究假設(shè)

在線評論數(shù)量越多，產(chǎn)品特征描述越詳細、越全面，消費者從中獲取與產(chǎn)品相關(guān)的有用信息的可能性就越大[21]。在線評論的內(nèi)容并不重要，重要的是顧客所發(fā)表評論的數(shù)量，較多的評論可以增加銷量，而較少的評論不會增加銷售。評論數(shù)量還可以增加客戶信任[22]。根據(jù)信號理論，評論數(shù)量作為外部線索，能夠降低消費者質(zhì)量感知的不確定性，從而降低感知風險和購后后悔，失調(diào)的可能性就越低。因此，提出假設(shè)：

H1：數(shù)量少的在線評論正向影響消費者退貨意向。

在線評論的影響力存在差異。高質(zhì)量的評論詳細、準確地介紹產(chǎn)品功能或使用經(jīng)驗，能更好地增強顧客購買意愿[23];而低質(zhì)量的評論只反映評論者的主觀感受或者只進行簡單推薦且無屬性描述的評論，此類評論很難降低消費者不確定性感知。在線評論的感知有用性越高，消費者越愿意采納[24]，高質(zhì)量的評論更具有說服力[25]。從信息理論視角，在線評論是產(chǎn)品質(zhì)量和消費者適合度的重要標識（在線評論是否能真正反映產(chǎn)品質(zhì)量存在分歧，這里假定在線評論能夠體現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量的好壞），消費者從高質(zhì)量評論中能夠獲取更多有用的客觀事實性信息[26]，進而判斷是否符合自己的購買預(yù)期。評論效用每增加10%，退貨率降低2%[27]。因此，提出假設(shè)：

H2：低質(zhì)量的在線評論正向影響產(chǎn)品失調(diào)。

在線評論的說服效應(yīng)不僅體現(xiàn)在評論信息的準確性，評論來源更重要。來源可信度是說服受眾的先決條件，可信度高的口碑更具有說服力。如果在線評論不是消費者的經(jīng)驗或推薦，而僅代表評論者的個人偏見，不能真實地反映產(chǎn)品質(zhì)量，其可信度會下降。消費者感知信息的可信度不高，也會弱化在線評論的說服效應(yīng)。在線評論的可信度決定消費者信息采納和學習效果，進而影響購買意愿[20，28]。在線評論可信度越低，消費者越難感知產(chǎn)品的真實質(zhì)量，感知風險和購買不確定性隨之增加，從而引發(fā)焦慮、不安等情緒狀態(tài)。因此，提出假設(shè)：

H3：可信度較低的在線評論正向影響情緒失調(diào)。

J. C. Sweeney等[18]在總結(jié)前人經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，提出了購后認知失調(diào)的三個維度（一個情緒維度和兩個認知維度）：情緒反應(yīng)、選擇智慧和交易疑慮。其中，情緒反應(yīng)指在完成購買后，消費者心理上不舒服的狀態(tài);選擇智慧指購買后，消費者質(zhì)疑自己是否需要該產(chǎn)品或做了最佳的選擇;交易疑慮指購買后，消費者質(zhì)疑自己是否受到營銷方式的影響左右自己的信念。交易疑慮對購后失調(diào)影響不顯著，因此，本研究選擇前兩個維度來測量購后認知失調(diào)。當消費者處于高感知風險或替代產(chǎn)品更符合自己的需求時，就會產(chǎn)生失望、悲傷甚至后悔等情緒。根據(jù)評價理論，認知引發(fā)情緒，R. S. Lazarus [29]進一步證實了認知評估是情緒形成的充分和必要條件。評價理論認為情緒反應(yīng)不依賴于事件或刺激本身，而是由個體需求和處理能力決定，從而解釋不同個體對同一事件或相同個體經(jīng)歷不同事件后都會產(chǎn)生不同的情緒。J. C. Chebat等[30]比較了“環(huán)境—情緒—認知—消費”和“環(huán)境—認知—情緒—消費”兩種模型的作用結(jié)果，認為后者擬合度更好，驗證了情緒的認知理論。

T. L. Powers等[31]將跟產(chǎn)品有關(guān)的失調(diào)稱為產(chǎn)品失調(diào)，產(chǎn)品失調(diào)是由購買后的感知績效引起的，是當消費者對購買產(chǎn)品的認知評價與預(yù)期存在差異時產(chǎn)生的結(jié)果;情緒是認知評價的結(jié)果。因此，提出假設(shè)：

H4：產(chǎn)品失調(diào)正向影響情緒失調(diào)。

研究表明，認知失調(diào)是消費者退貨的初始動機[22]。購后階段，消費者對比已經(jīng)購買的產(chǎn)品和未被選擇的替代產(chǎn)品，如果比較結(jié)果不滿意，容易產(chǎn)生情緒上的不舒適[32]，消費者會試圖減輕這種狀態(tài);此外，已經(jīng)購買的產(chǎn)品未滿足消費者預(yù)期、未被選擇產(chǎn)品的優(yōu)勢特征在消費者心理引起反事實概念，進而增加產(chǎn)品失調(diào)。失調(diào)促使消費者在購買產(chǎn)品或服務(wù)后，試圖撤銷后悔的選擇，例如：退貨。因此，提出假設(shè)：

H5：產(chǎn)品失調(diào)正向影響消費者退貨意向。

H6：情緒失調(diào)正向影響消費者退貨意向。

4? 在線評論對退貨意向影響的實證分析

4.1? 研究設(shè)計

認知失調(diào)的研究范式包括：自由選擇、信念沖突、努力調(diào)試和誘導(dǎo)服從4種，本研究采用J. W. Brehm [33]提出的自由選擇范式進行實驗設(shè)計。為了分析消費者購買產(chǎn)品之后選擇保留還是退貨，使用信息差異的概念來解釋購后行為的發(fā)生動機。消費者購買產(chǎn)品之后，收到與先前選擇不一致的外部信息，該信息促使消費者否定先前的選擇，刺激消費者重新思考自己的購買決策。設(shè)計一個實驗情景：消費者在網(wǎng)上購買某個產(chǎn)品之后，發(fā)現(xiàn)另一個商家銷售同樣的產(chǎn)品，兩家銷售商的產(chǎn)品特征描述和價格一致，但銷售量及產(chǎn)品評論存在很大差異，后者在線評論的好評度、好評率遠遠超過前者。已選擇的產(chǎn)品訂單不可取消，但允許七天無理由退貨，重新選購其它產(chǎn)品。當產(chǎn)品感知和購前期望不一致時，消費者通常會選擇退貨[34]，此情景中的退貨與產(chǎn)品質(zhì)量無關(guān)，而僅與產(chǎn)品外部信息有關(guān)，如產(chǎn)品評論、零售商信譽等。因此，本研究假定消費者購買的產(chǎn)品功能性滿足預(yù)期，不存在產(chǎn)品質(zhì)量問題，僅探索信息差異刺激消費者產(chǎn)生退貨意向。例如：在網(wǎng)上購買了一件產(chǎn)品以后，發(fā)現(xiàn)另外的商家正在銷售相同特征的產(chǎn)品，但從此商家的產(chǎn)品評論中，感知質(zhì)量和匹配度更迎合自己的需求。

4.2? 量表開發(fā)

在線評論數(shù)量和質(zhì)量量表借鑒D. H. Park 等[23]和鄭小平[20]構(gòu)建的測量項目，評論可信度量表參考M. Y. Cheung 等[28]的問卷，從評論內(nèi)容和評論來源兩個方面設(shè)計題項，在線評論三個維度的題項設(shè)計體現(xiàn)量少、質(zhì)低、可信度低的在線評論對退貨意向的影響;認知失調(diào)量表在J. C. Sweeney等[18]設(shè)計的題項基礎(chǔ)之上，結(jié)合T. L. Powers等[31]提出的退貨政策和退貨障礙等因素對產(chǎn)品退貨的影響，將認知失調(diào)分為產(chǎn)品失調(diào)和情緒失調(diào);產(chǎn)品涉入度采用J. L. Zaichkowsky[35]的PII量表;退貨意向量表選擇可能、強烈和立刻三個等級表示消費者退貨的可能性。在線評論影響消費者退貨意向的量表及指標來源如表1所示，各題項采用Likert 7級量表。

4.3? 數(shù)據(jù)收集

本研究通過問卷調(diào)查獲取實證數(shù)據(jù)，問卷由在線評論的表征因素、認知失調(diào)的心理狀態(tài)、產(chǎn)品涉入度和退貨意向的測量題項以及被試對象的人口統(tǒng)計信息組成。初始問卷包含42個題項，預(yù)調(diào)研采用線下校園發(fā)放的方式，發(fā)放問卷100份，回收有效問卷94份。依據(jù)此情景下填寫的反饋結(jié)果，進行探索性因子分析，剔除旋轉(zhuǎn)后因子載荷矩陣中的載荷系數(shù)較小且獨立的因子，包括：主觀感知的評價內(nèi)容真實性、不自在和沮喪情緒因子共3個題項，剩余39個題項，形成正式問卷。

正式問卷采用線上和線下相結(jié)合的方式，線上通過問卷星和社交群、線下通過校園發(fā)放獲取調(diào)查數(shù)據(jù)，發(fā)放問卷450份，回收395份，刪除答卷中有明顯規(guī)律的、隨意回答的無效問卷，獲得有效問卷382份，有效回收率為84.9%。被調(diào)查對象中，男性占43.5%，女性占56.5%;在年齡方面，18-30歲、30-40歲占比分別為38.2%、55%，18歲以下及40歲以上人數(shù)較少;在職業(yè)方面，機關(guān)或事業(yè)單位、企業(yè)職員、個體工商戶、學生及其他分別占13.1%、51%、6.9%和29%;在學歷方面，大專及以下、本科、碩士及以上分別占22%、60.7%和17.3%;在網(wǎng)購經(jīng)驗方面，網(wǎng)購時間1年以下、1-3年和3年以上分別占2.6%、24.3%和73.1%。網(wǎng)絡(luò)消費者以企事業(yè)單位工作人員為主，具有良好的教育背景、年輕化和較長的網(wǎng)購時間等特點，該群體能夠理性地選擇網(wǎng)絡(luò)信息來指導(dǎo)決策。本研究采用的工具有SPSS24.0、Process 3.5和 Amos 24.0。

4.4? 信度及效度檢驗

信度和效度檢驗是衡量問卷結(jié)果好壞的工具。信度指測驗結(jié)果的可靠程度，通常以內(nèi)部一致性來表示信度的高低;而效度指測驗結(jié)果的有效性和正確性，信度是效度的必要條件，要求設(shè)計的問卷可信且有效。Cronbachs α系數(shù)可以處理多重計分，通常用于測量信度大小，但α系數(shù)不能確保單維度同質(zhì)性，易受到問卷題項數(shù)量、內(nèi)容相關(guān)性和被調(diào)查者特質(zhì)變異大小的影響。而建構(gòu)信度（C.R）允許誤差之間相關(guān)且不相等，潛變量對各題項的影響不同，比α系數(shù)更為精確。結(jié)合平均方差抽取量（AVE）觀測指標的總變異量有多少是來自于潛在結(jié)構(gòu)的變異量，多少是由測量誤差所導(dǎo)致的。對正式問卷采用主成分法抽取因子，KMO=0.92，Bartletts球形檢驗值的顯著性小于0.000，表明問卷數(shù)據(jù)適合做因子分析。各潛變量的信度檢驗結(jié)果如表2所示：

評論數(shù)量、評論質(zhì)量等所有構(gòu)念的Cronbach α值都在0.7以上，量表具有良好的內(nèi)部一致性;建構(gòu)信度C.R的值也大于0.7，表明各潛變量的測量題項能夠一致性地解釋相應(yīng)變量;AVE的值大于等于0.5，表明測量指標對總體方差的解釋程度大于誤差方差的解釋程度，測量變量的收斂效度滿足要求。

4.5? 假設(shè)檢驗及結(jié)果分析

本研究采用結(jié)構(gòu)方程檢驗各構(gòu)念之間的關(guān)系，為了驗證假設(shè)模型的有效性和合理性，引入4個競爭模型進行比較，根據(jù)擬合指標選擇較優(yōu)的模型;然后，采用偏差校正百分位的Bootstrap方法檢驗多重中介效應(yīng)的顯著性，并驗證中介效應(yīng)的強弱和方向是否受到產(chǎn)品涉入度的調(diào)節(jié)。

4.5.1? 概念模型的結(jié)構(gòu)方程檢驗

以在線評論為外生變量，退貨意向為內(nèi)生變量，產(chǎn)品失調(diào)和情緒失調(diào)為多重中介，評論數(shù)量、評論質(zhì)量和評論可信作為在線評論的三個維度，建立假設(shè)模型，檢驗在線評論對退貨意向的影響路徑。模型的適配度指標中，卡方自由度比=2.369，GFI=0.943，AGFI=0.914，CFI=0.967，RMSEA=0.06。各項指標均達到臨界值標準，表明模型和數(shù)據(jù)適配度良好。

為了檢驗假設(shè)模型的有效性，引入四類競爭模型進行比較，模型的具體結(jié)構(gòu)及適配度指標見表3。除了假設(shè)模型的卡方自由度比=2.369<3，其他結(jié)構(gòu)模型的Χ2/df均大于3，且按MI值進行修正，與刪除的路徑互相沖突。如并行中介模型中，根據(jù)MI值進行修正，需要增加產(chǎn)品失調(diào)到情緒失調(diào)二者誤差項的共變關(guān)系，且增加后，修正模型的適配度指標和假設(shè)模型完全相同;鏈式中介模型中，需要增加情緒失調(diào)構(gòu)念的題項2的誤差項和在線評論的共變關(guān)系、產(chǎn)品失調(diào)誤差項和情緒失調(diào)誤差項的共變關(guān)系，這與刪除的路徑有沖突。從表3可以看出，假設(shè)模型的卡方自由度比小于3，且其他各項擬合指標均較憂，因此，原假設(shè)模型為最合理的模型。

從表4假設(shè)檢驗的結(jié)果可以看出，在α=0.05的顯著性水平下，在線評論對退貨意向影響顯著（p=0.004<0.05），標準化路徑系數(shù)為0.18，且在線評論對產(chǎn)品失調(diào)和情緒失調(diào)的正向影響均具有統(tǒng)計顯著性，產(chǎn)品失調(diào)和情緒失調(diào)也正向顯著影響退貨意向，原假設(shè)成立。

4.5.2? 多重中介效應(yīng)檢驗

表4給出了各構(gòu)念之間的直接影響關(guān)系，為了檢驗認知失調(diào)對在線評論和退貨意向影響路徑上所起的作用，需要進行多重中介效應(yīng)檢驗。常用的中介效應(yīng)檢驗方法有：依次檢驗法、Sobel方法和Bootstrap方法。系數(shù)乘積的依次檢驗法簡單，但檢驗力較低;Sobel方法檢驗力高于依次檢驗，但需要滿足系數(shù)乘積符合正態(tài)分布和大樣本的要求;相比而言，Bootstrap方法更具有優(yōu)勢，尤其在檢驗多重中介效應(yīng)時，當中介效應(yīng)值和樣本量都很小的時候，Bootstrap方法明顯優(yōu)于其他方法[36]。因此，本研究采用偏差校正的百分位Bootstrap方法，首先采用重復(fù)隨機抽樣的方法在原始數(shù)據(jù)中抽取5 000個Bootstrap樣本，根據(jù)在線評論對退貨意向的假設(shè)模型，生成5 000個中介效應(yīng)的估計值，形成一個近似抽樣分布，將這些效應(yīng)值按數(shù)值大小排序，用2.5百分位和97.5百分位估計置信度為95%時中介效應(yīng)對應(yīng)的置信區(qū)間。如果該區(qū)間不包括0，則中介效應(yīng)顯著。

假設(shè)模型的中介效應(yīng)及顯著性檢驗結(jié)果見表5。Bootstrap分析結(jié)果顯示，產(chǎn)品失調(diào)和情緒失調(diào)的中介效應(yīng)置信區(qū)間分別為[0.07，0.16]和[0.17，0.31]，二者的中介效應(yīng)置信區(qū)間為[0.05，0.14]，每條路徑中介效應(yīng)的置信區(qū)間都沒有包括0，產(chǎn)品失調(diào)和認知失調(diào)的多重中介效應(yīng)顯著。總中介效應(yīng)量達到64.7%，大于直接效應(yīng)量35.3%，說明多重中介效應(yīng)對解釋在線評論影響退貨意向有重要的指導(dǎo)意義。該中介模型中包含三條中介路徑，其中，產(chǎn)品失調(diào)的個別中介效應(yīng)占總中介效應(yīng)的25%，情緒失調(diào)的個別中介效應(yīng)占總中介效應(yīng)的54.5%，而認知失調(diào)的鏈式中介效應(yīng)占總中介效應(yīng)的20.5%。產(chǎn)品失調(diào)和情緒失調(diào)的對比中介效應(yīng)的置信區(qū)間為[0.11，0.36]，且情緒失調(diào)較產(chǎn)品失調(diào)的中介效應(yīng)更強（a1b1-a2b2=-0.13）。

在線評論與退貨意向之間存在產(chǎn)品失調(diào)和情緒失調(diào)兩個中介變量，形成多重中介模型，二者中介效應(yīng)差異值為-0.13，置信區(qū)間為[0.11，0.36]，不包括0，即產(chǎn)品失調(diào)比情緒失調(diào)對在線評論與退貨意向之間產(chǎn)生的中介效應(yīng)存在顯著差異，產(chǎn)品失調(diào)產(chǎn)生的中介作用比情緒失調(diào)的中介作用小。

4.5.3? 調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

在線評論通過認知失調(diào)影響退貨意向，影響路徑是否受到調(diào)節(jié)變量產(chǎn)品涉入度的影響，認知失調(diào)的中介作用何時較強、何時較弱。在檢驗調(diào)節(jié)效應(yīng)時，將產(chǎn)品失調(diào)和情緒失調(diào)看作認知失調(diào)的兩個維度，用二者的均值代表認知失調(diào)的程度。采用溫忠麟等[37]的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗流程。

首先，檢驗直接效應(yīng)是否受到產(chǎn)品涉入度（U）的調(diào)節(jié)，在線評論（X）對退貨意向（Y）的效應(yīng)顯著（c1=0.577， t=13.618， p<0.000），在線評論與產(chǎn)品涉入度的交互項（UX）對退貨意向的效應(yīng)不顯著（c3=-0.037， t=-0.945， p=0.345>0.05）。

然后，檢驗在線評論經(jīng)過認知失調(diào)（W）對退貨意向的中介效應(yīng)是否受到產(chǎn)品涉入度的調(diào)節(jié)，這里的調(diào)節(jié)指假設(shè)模型里的前半路徑。在線評論對認知失調(diào)的效應(yīng)顯著（a1=0.533， t=12.254， p<0.0.000），在線評論與產(chǎn)品涉入度的交互項（UX）對認知失調(diào)的效應(yīng)不顯著（a3=-0.044， t=-1.096， p=0.274>0.05），認知失調(diào)對退貨意向的效應(yīng)顯著（b=0.614， t=15.735， p<0.000）。c1和c3、a3和b兩組檢驗系數(shù)都不顯著，不能確定在線評論通過認知失調(diào)對退貨意向的中介效應(yīng)是否受到產(chǎn)品涉入度的影響。

其次，根據(jù)檢驗流程，需要計算a3 b的置信區(qū)間，使用偏差校正的百分位Bootstrap方法計算a3 b乘積系數(shù)95%置信度時的置信區(qū)間為[-0.101，0.033]，區(qū)間包含0，需要進一步檢驗中介效應(yīng)（a1+ a3 U）b的最大值和最小值（U取1和-1）之差的顯著性，差值的置信區(qū)間為[-0.202，0.067]，包含0，差值不顯著。綜上所述，產(chǎn)品涉入度對在線評論經(jīng)過認知失調(diào)影響退貨意向的中介效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用不顯著。

5? 結(jié)論及討論

N. Sahoo等收集了14 000條零售商交易數(shù)據(jù)及在線評論數(shù)據(jù)，采用Logistic回歸分析了評論數(shù)量、評論效價、評分分布、評論長度等因素對退貨率的影響[6]，本研究在此基礎(chǔ)上進一步探究在線評論對退貨意向影響的內(nèi)在機制。首先，驗證在線評論（低質(zhì)、低可信或者數(shù)量少的在線評論）與退貨意向之間關(guān)系，然后，從SOR和認知失調(diào)的角度，進一步探討了二者之間的影響機理，得出如下結(jié)論：

（1）在線評論對退貨意向有顯著的正向影響。網(wǎng)絡(luò)購物存在信息不對稱，消費者很難評估產(chǎn)品的真實質(zhì)量，尤其對于經(jīng)驗型產(chǎn)品，只能通過瀏覽產(chǎn)品圖片、閱讀產(chǎn)品的描述信息和在線評論，進而判斷產(chǎn)品是否匹配自己的需求。評論數(shù)量少、有用性投票低、評論中包含較少的客觀事實性信息等因素都會增加消費者對產(chǎn)品感知的不確定性，導(dǎo)致購后質(zhì)量感知與預(yù)期存在差異，進而選擇退貨，轉(zhuǎn)向選擇產(chǎn)品信息詳實、客觀、可信的替代產(chǎn)品。量多、質(zhì)高或可信的在線評論起到促進銷售和降低退貨率的雙贏效果[6]。

（2）在線評論對認知失調(diào)具有顯著的正向影響，對產(chǎn)品失調(diào)影響的路徑系數(shù)為0.46，對情緒失調(diào)影響的路徑系數(shù)為0.49，對情緒失調(diào)的影響程度大于產(chǎn)品失調(diào)。在購買階段，外界提供不一致的信息，會增加消費者選擇智慧的關(guān)注程度和心理感覺的不適度。在線評論作為一種外在信息線索，刺激消費者對已有決策行為做出反應(yīng)。如果消費者從替代產(chǎn)品的在線評論中感知產(chǎn)品質(zhì)量或者需求匹配度更高，會懷疑自己是否做出了最佳的選擇（即產(chǎn)品失調(diào)），也會增加心理不適感（即情緒失調(diào)），比如：煩惱、失望或者不愉悅等。

（3）產(chǎn)品失調(diào)和情緒失調(diào)對退貨意向具有顯著的正向影響，且產(chǎn)品失調(diào)的影響程度小于情緒失調(diào)，二者對退貨意向影響的路徑系數(shù)分別為0.23和0.60。當消費者從替代產(chǎn)品的在線評論中感知有更好的選擇，這一外在信息刺激消費者產(chǎn)生產(chǎn)品失調(diào)，同時伴隨著焦慮、緊張或不愉快等負面感受[31]，進而造成心理上不舒適的狀態(tài)，容易構(gòu)成一種壓力，驅(qū)使消費者想方設(shè)法來減輕或消除這種不協(xié)調(diào)，使認知系統(tǒng)重新恢復(fù)到協(xié)調(diào)一致的狀態(tài)。退貨是消費者降低失調(diào)感的一種手段[31]，認知失調(diào)是消費者產(chǎn)生不滿意、退貨或負向口碑傳播的驅(qū)動因素。

（4）認知失調(diào)對在線評論與退貨意向之間起多重中介作用，且總中介效應(yīng)大于直接效應(yīng)。在線評論對退貨意向的直接影響路徑系數(shù)為0.18，經(jīng)過產(chǎn)品失調(diào)和情緒失調(diào)作用的總中介效應(yīng)為0.44。網(wǎng)絡(luò)購物環(huán)境下，消費者對產(chǎn)品的感知和銷售商的信任都來源于可獲取的信息，如產(chǎn)品的描述信息、與銷售商的交流信息以及在線評論等，而在線評論是消費者發(fā)布的對產(chǎn)品、服務(wù)等對象的評價或使用體驗。高質(zhì)量的在線評論包含客觀事實性信息和主觀評價性信息，而質(zhì)量差、可信度低的評論會增加消費者的負面情緒以及對已選購產(chǎn)品的懷疑，從而增加消費者退貨意向。

（5）產(chǎn)品卷入度對在線評論經(jīng)過認知失調(diào)作用于退貨意向影響的中介路徑調(diào)節(jié)效應(yīng)不顯著。該結(jié)果部分支持相關(guān)研究，高產(chǎn)品卷入度對消費者退貨意向的影響不顯著[38]。產(chǎn)品卷入度越高，消費者對產(chǎn)品越重視，或者該產(chǎn)品對消費者來說越重要。在購買產(chǎn)品之前，消費者對在線評論采用精細加工的方式，當受到外界信息的刺激之后，不愿意改變原有的認知，而是搜索新的信息，淡化新的認知，降低認知失調(diào)的可能性及程度[39]，不會產(chǎn)生退貨意向。

6? 管理啟示及研究不足

在線評論對消費者行為的研究多集中在信息搜索、信息采納和購買決策，即購前和購買中階段，鮮有文獻討論在線評論對消費者購后行為（如退貨、滿意度等）的影響。消費者購買并不是最終行為，持續(xù)、較高的退貨率會影響企業(yè)凈利潤。在N. Sahoo 等[6]的研究基礎(chǔ)上，本研究在從消費者心理層面分析退貨發(fā)生的原因以及影響路徑，給銷售商和平臺提供一些有意義的指導(dǎo)。

（1）激勵消費者發(fā)表在線評論。在線評論影響消費者行為，作用于購前、購中和購后三個階段。商家和平臺應(yīng)采取適當?shù)募畲胧膭钕M者積極、主動地發(fā)表評論，并能分享產(chǎn)品的客觀事實性信息和主觀評價性信息，便于其他消費者充分了解產(chǎn)品，包括產(chǎn)品的優(yōu)點和缺點。這樣消費者會對購買決策更有信心，減少引發(fā)認知失調(diào)的因素和退貨的可能性。

（2）提供及時和高效的售后應(yīng)對機制。銷售商應(yīng)該努力控制引發(fā)情緒失調(diào)和產(chǎn)品失調(diào)的因素，實施相應(yīng)的干預(yù)策略。在消費者形成退貨意向時，及時有效地與消費者溝通，緩解消費者的認知失調(diào)狀態(tài)。在消費者質(zhì)量感知過程中，外在信息刺激僅僅是部分影響因子，互動交流、售后服務(wù)等對消費者情緒和行為反應(yīng)同樣起著重要影響。根據(jù)選擇性注意理論，銷售商應(yīng)該展示給消費者顯示產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵評論信息，促使消費者淡化由于外在信息刺激產(chǎn)生的認知失調(diào)，降低退貨的可能性。

本研究也存在一些不足。首先，在線評論有多個表征，本研究只關(guān)注評論數(shù)量、評論質(zhì)量和評論可信度，而忽略了評分、評論者角色等因素，未來的研究可以探討不同的在線評論表征與退貨意向之間的關(guān)系以及差異性。其次，沒有考慮控制變量的影響。產(chǎn)品失調(diào)對情緒失調(diào)的正向影響以及情緒失調(diào)對退貨意向的影響，男性明顯高于女性，且作用路徑存在差異[31];相比于快消品，消費者在購買奢侈品時，認知失調(diào)可能性更高。最后，沒有考慮消費者個體差異。不同個性的消費者，購后失調(diào)傾向及失調(diào)程度不同。自信的消費者，受外在信息干擾及購后失調(diào)程度較低;購買前喜歡咨詢他人意見或大量收集信息的消費者，購買后易受外界信息刺激，購后失調(diào)水平較高。未來研究將對以上問題做進一步探討。

參考文獻：

[1] LEE D H. An alternative explanation of consumer product returns from the postpurchase dissonance and ecological marketing perspectives[J]. Psychology & marketing， 2015， 32（1）：49-64.

[2] CHEVALIER J A， MAYZLIN D. The effect of word of mouth on sales_ online book review[J]. Journal of marketing research， 2006， 43（3）：345-354.

[3] HU N， LIU L， ZHANG J. Do online reviews affect product sales？ the role of reviewer characteristics and temporal effects[J]. Information technology & management， 2008， 9（3）：201-214.

[4] 郝媛媛， 葉強， 李一軍. 基于影評數(shù)據(jù)的在線評論有用性影響因素研究[J]. 管理科學學報， 2010， 13（8）：78-88，96.

[5] 金立印. 網(wǎng)絡(luò)口碑信息對消費者購買決策的影響：一個實驗研究[J]. 經(jīng)濟管理， 2007（22）：36-42.

[6] SAHOO N， DELLAROCAS C， SRINIVASAN S. The impact of online product reviews on product returns[J]. Information systems research， 2018， 29（3）：723-738.

[7] KOTLER P. Atmospherics as a marketing tool[J]. Journal of retailing， 1974， 49（4）：48-64.

[8] MEHRABIAN A， RUSSELL J A. A verbal measure of information rate for studies in environmental psychology[J]. Environment and behavior， 1974， 6（2）：233-252.

[9] EROGLU S A， MACHLEITB K A， DAVISB L M. Atmospheric qualities of online retailing a conceptual model and implications[J]. Journal of business research， 2001， 54：177–184.

[10] THANG D C L， TAN B L B. Linking consumer perception to preference of retail stores： an empirical assessment of the multi-attributes of store image[J]. Journal of retailing and consumer services， 2003， 10（4）：193-200.

[11] HSU H Y， TSOU H T. The effect of website quality on consumer emotional states and repurchases intention[J]. African journal of business management， 2011， 5（15）：6195-6200.

[12] KIM J Y， LENNON S J. Effects of reputation and website quality on online consumers emotion， perceived risk and purchase intention： based on the stimulus-organism-response model[J]. Journal of research in interactive marketing， 2013， 7（1）：33-56.

[13] DONOVAN R J， ROSSITER J R， MARCOOLYN G， et al. Store atmosphere and purchasing behavior[J]. Journal of retailing， 1994， 70（3）：283-29.

[14] MICHON R， CHEBAT J C， TURLEY L W. Mall atmospherics： the interaction effects of the mall environment on shopping behavior[J]. Journal of business research， 2005， 58（5）：576-583.

[15] HARMON-JONES E， HARMON-JONES C. Cognitive dissonance theory after 50 years of development[J]. Zeitschrift für sozialpsychologie， 2007， 38（1）：7-16.

[16] MAO W， OPPEWAL H. Did I choose the right university？ how post-purchase information affects cognitive dissonance， satisfaction and perceived service quality[J]. Australasian marketing journal， 2010， 18（1）：28-35.

[17] KIM Y S. Application of the cognitive dissonance theory to the service industry[J]. Services marketing quarterly， 2011， 32（2）：96-112.

[18] SWEENEY J C， HAUSKNECHT D， SOUTAR G N. Cognitive dissonance after purchase a multidimensional scale[J]. Psychology & marketing， 2000， 17（5）：369-385.

[19] SENECAL S， NANTEL J. The influence of online product recommendations on consumers online choices[J]. Journal of retailing， 2004， 80（2）：159-169.

[20] 鄭小平. 在線評論對網(wǎng)絡(luò)消費者購買決策影響的實證研究[D]. 北京：中國人民大學， 2008.

[21] 龔詩陽， 劉霞， 趙平. 線上消費者評論如何影響產(chǎn)品銷量？——基于在線圖書評論的實證研究[J]. 中國軟科學， 2013（6）：171-183.

[22] CHEN P Y， WU S Y， YOON J S. The impact of online recommendations and consumer feedback on sales[C]// Proceedings of the international conference on information systems. Seattle： Association for Information Systems， 2004：711-724.

[23] PARK D H， LEE J， HAN I. The effect of on-line consumer reviews on consumer purchasing intention： the moderating role of involvement[J]. International journal of electronic commerce， 2007， 11（4）：125-148.

[24] 魏華， 高勁松， 萬輝. 電子商務(wù)平臺消費者綠色產(chǎn)品評論信息采納意愿研究[J]. 情報科學， 2020， 38（5）：161-168.

[25] 朱麗葉， 袁登華， 張靜宜. 在線用戶評論質(zhì)量與評論者等級對消費者購買意愿的影響——產(chǎn)品卷入度的調(diào)節(jié)作用[J]. 管理評論， 2017， 29（2）：87-96.

[26] 馮嬌， 姚忠. 基于社會學習理論的在線評論信息對購買決策的影響研究[J]. 中國管理科學， 2016， 24（9）：106-114.

[27] MINNEMA A， BIJMOLT T H A， GENSLER S， et al. To keep or not to keep： effects of online customer reviews on product returns[J]. Journal of retailing， 2016， 92（3）：253-267.

[28] CHEUNG M Y， LUO C， SIA C L， et al. Credibility of electronic word-of-mouth： informational and normative determinants of on-line consumer recommendations[J]. International journal of electronic commerce， 2009， 13（4）：9-38.

[29] LAZARUS R S. Cognition and motivation in emotion[J]. American psychologist， 1991， 46（4）：352-367.

[30] CHEBAT J C， MICHON R. Impact of ambient odors on mall shoppers emotions， cognition， and spending[J]. Journal of business research， 2003， 56（7）：529-539.

[31] POWERS T L， JACK E P. The influence of cognitive dissonance on retail product returns[J]. Psychology & marketing， 2013， 30（8）：724-735.

[32] ELLIOT A J， DEVINE P G. On the motivational nature of cognitive dissonance[J]. Journal of personality and social psychology， 1994， 67（3）：382-394.

[33] BREHM J W. Postdecision changes in the desirability of alternatives[J]. Journal of abnormal psychology， 1956， 52：384-389.

[34] HONG Y K， PAVLOU P A. Product fit uncertainty in online markets[J]. Information systems research， 2014， 25（2）：328-344.

[35] ZAICHKOWSKY J L. The personal involvement inventory reduction[J]. Journal of advertising， 1994， 23（4）：59-70.

[36] 方杰， 溫忠麟， 張敏強，等. 基于結(jié)構(gòu)方程模型的多重中介效應(yīng)分析[J]. 心理科學， 2014， 37（3）：735-741.

[37] 溫忠麟， 葉寶娟. 有調(diào)節(jié)的中介模型檢驗方法：競爭還是替補？[J]. 心理學報， 2014， 46（5）：714-726.

[38] TAN Y C， GAN C C. The role of post-purchase emotional dissonance on product return intentions[J]. Global journal of business and social science review， 2014， 2（1）：89-98.

[39] ANDERSON E T， HANSEN K， SIMESTER D. The option value of returns： theory and empirical evidence[J]. Marketing science， 2009， 28（3）：405-423.