广西师范大学
摘要：目的：探索他人评价对大学生消费者购买意向的影响。方法：以智能手机为目标产品，编制手机购买意向评价表。随机抽取某医学院学生240人，采用两因素被试间设计，自变量为评价指向（2个水平）和追加评论（3个水平），因变量为购买意向，通过购买可能性、感知有用性、推荐意向、满意度来衡量。结果：（1）大学生被试普遍认为评价（自变量的各个水平上的评价）的有用性程度较高（t=2.90，P﹤0.001），表明无论何种评价对大学生明确购买意向都是有作用的。（2）评价指向对评价有用程度主效应边缘显著（F=3.87，P=0.05）。（3）评价指向对推荐意向的主效应显著（F=94.66，P﹤0.001）。（4）评价指向对购买可能性主效应显著（F=98.48，P﹤0.001）。（5）评价指向对满意程度主效应显著（F=127.95，P﹤0.001）。（6）大学生月可支配收入与推荐意向负相关（r=-0.15，P=0.02）。（7）大学生月可支配收入与满意程度负相关（r=-0.15，P=0.02）。结论：大学生在网购中普遍认为评价是有用的，原始的评价指向在网购可能性，推荐意向及满意程度中有用显著影响，原始的好评差评决定着大学生网购的购买意向。同时大学生月可支配收入与推荐意向和满意程度呈负相关。因此商家通过利用各种手段降低差评率，同时注意提升高端客户的好评率的行为是有依据的。
关键字：网购；他人评价；购买意向；评价指向；追加评论
引言
随着人民生活水平的日趋进步，科学技术的逐渐发展，越来越多的消费者加入到网购的队列中。根据中国互联网网络信息中心发布的报告显示，截止到2016年12月底，中国网民数量高达7.31亿，占中国总人口的52.89％；网购用户数量达到4.48亿，占网民数量的61.28％，并且仍保持快速、稳健的增长趋势。由此可见，网购已成为一种流行趋势，为企业的销售打开了新的渠道。在庞大的网购用户中，大学生占了很大的比重，成为了网购的主力军。现在的大学生已经把网上购物变成了一种习惯，在开启电脑和手机时，第一件事就是打开购物网站。同时购物网站以团购、秒杀等形式不断地吸引着大学生的关注。根据阿里巴巴实时数据显示，2016年的“双十一”购物狂欢节，天猫商城又一次刷新了网购当日最高成交记录。这其中便有大学生贡献的很大部分，在人人网发起的“大学生双十一消费行为”的调查中显示7成大学生参加了“双十一”狂欢节。
网络购物简称网购，就是以互联网的形式检索商品资讯，并通过电子订购单发出购物申请，完成网络付款后，商家通过快递公司送货上门。但是由于网络购物自身的局限，消费者无法亲自看到、摸到想要购买的产品[1]。除商家的产品描述外，购买过此产品的消费者的评价对于购买决策具有重要作用。同时由于大学生网购的支出费用多半来自父母，一些学生可支配收入有限，因此他们在购买决策时会更加犹豫[2]。这就促使着各大企业要尽快了解他人评价中有哪些因素影响着用户的购买决策，又是何种评论能促进大学生的购买意向。从而引导客户填写影响购买意向的有效评论，促进大学生快速做出购买决策，提高销量，扩大收益。
本研究的目的在于了解大学生消费者对网购中他人评价的态度，他人评价中的哪些方面对大学生的购买意向具有重大影响。本研究有助于加深各商家对他人评价中影响购买意向因素的了解，为商家引导他人进行有效的评价积累资料，从而有利于商家制定营销策略，提高销售量。
研究一 筛选产品及属性，编制产品评价
1 研究对象及研究方法
1.1 研究对象
此次研究以大学生群体为研究对象，共随机发放电子问卷100份，回收80份，回收率为80％；有效问卷70份，有效率为87.5％。其中男女被试各35人，被试的平均年龄为21.51岁（SD=1.27），被试的平均使用智能手机时间为4.93年（SD=1.81）。
1.2 选择目标产品
本次研究产品的选定基于以下标准：1.该产品在大学生日常生活中使用频繁，从而在网络购买中会比较谨慎，更加注重参考之前的网络评价。2.该产品属性相对明确，有利于购买者将浏览评价后的感觉代入到自己的网购中。3.产品中包含属性多，从而可以更好的将各属性添加到评价中[3]。
根据对大学生的观察发现，智能手机是大学生日常社交中必不可少的工具，价格在千元以上，同时大学生对智能手机涵盖的外在和内在的众多属性比较熟悉了解。因此将智能手机选定为本研究的目标产品，可以使被试有更好的评价代入感。
1.3 选择评价属性
对于关于智能手机真实评价的选用，在淘宝网和京东商城中进行选取。在这两个网站各选出50条，共100条评价。通过对这100条真实评价的归类整合，确立了包括手机屏幕、手机外形、摄像头（像素）、电池待机时间、性价比、播放器音质、手机颜色、内存空间、手机流畅性、手机重量、手机防水效果、手机抗摔能力、运营网络、手机信号、个人信息的隐私安全、手机售后服务16个智能手机属性。
使用上述总结的16个智能手机的属性进行编制，最终完成了智能手机重要属性的问卷调查表。此问卷共包含19个题项。问卷要求被试在16个智能手机属性中选择出他认为的最重要的5个属性并进行排序。将被试认为最重要的属性记为5分，第二重要的属性记为4分，第三重要的属性记为3分，第四重要的属性记为2分，第五重要的属性记为1分，其余没有选择的属性记为0分，最后根据各属性的得分情况由高到低进行排序[4]。
1.4 拟定评价内容
经过分析，属性排序的平均分为4.38，从而选定了得分高于平均分的手机处理器速度（系统流畅度）、内存空间、性价比、摄像头（像素）、运营网络（联通/移动/电信，2G/3G/4G）、电池待机时间、手机外形、个人信息的隐私安全这前8个属性作为智能手机重要属性。
根据有关学者Purnawirawan的研究发现，购物者在网购时都更喜欢参考5至10条前人的评价[5]，根据购物网站的真实评价情况反映，每一条评价既不能只包含1个重要属性，又不能包含全部8个重要属性，因此将8个重要属性分散组合成6条正向评价，每一重要属性均提及3次。
根据表1的各重要属性的得分情况，计算出组成的6条正向评价的得分情况（M=27.69，SD=3.53）。同时再将各好评评价进行反转，再形成6条负向评价[6]。
Racherla和Friske发现评价的字符长短对消费者感知评价的作用具有很大影响[7]。对6组正向评价的字数（M=64.17，SD=7.22）与6组负向评价的字数（M=61.17，SD=7.91）进行配对样本t检验，结果差异不显著（t=0.66，P=0.54）。
属性得分举例：正向评价1：感觉挺好，处理器速度快，操作流畅（12.89）。像素高，拍出来的照片很清楚（5.59）。手机金属质感，很薄，样子喜欢（4.99）。指纹锁，密码锁，可以保护隐私（4.61）。最后4G全网通，上网也可以（5.26），满意！该评价涉及5个属性，属性得分为33.34。
2 结果
部分好评评价：
1.好评！感觉挺好，处理器速度快，操作流畅。像素高，拍出来的照片很清楚。手机金属质感，很薄，样子喜欢。指纹锁，密码锁，可以保护隐私。最后4G全网通，上网也可以，满意！
2.好评！用了一下午，手机不卡，联网直接是4G，手机外形也是流行的样子，简单大方。手机像素高，拍照还有很多效果。挺满意的！
部分差评评价：
1.差评！手机运行速度很一般，居然限制运营网络，手机外形也一般，很普通。拍照效果也没感觉出来哪里好，太令人失望了。
2.差评！虚假内存，需要的软件下完就没什么内存了。电池不耐用，一天要充两次，个人隐私感觉也不安全，总之性价比低，不值这个价。
3 讨论
通过本研究发现，编制产品评价需要考虑各个方面。编制评价的过程中需注意包含产品的重要属性，同时要注意到各评价的得分是否差异较大。无论好评差评，要确保每一重要属性的提及次数一致，同时编制的评价要尽量贴近真实评价，从而避免无关因素的影响[5]。
研究学者发现，字符长短对消费者感知评价的作用具有很大影响。因此在此类研究中更应注意各评价的字符长短及各评价之间的长短差异。要确保无论好评差评，各评价之间的字符长短差异不显著[7]。
研究 二 评价指向及追加评论与购买意向的关系
1 研究对象及研究方法
1.1 研究对象
本次研究对象为潍坊医学院大三学生，共发放智能手机购买意向调查问卷300份，回收275份，回收率为91.65％；有效问卷240份，有效率87.27％。其中男生120名，女生120名；医学专业学生120名，非医学专业学生120。具体人口统计学信息分析如下：
混淆变量的控制。为避免无关变量对被试感知产品产生影响，评论中要避免出现评价者昵称、头像、用户等级以及发表评论时间，同时将追评发布的时间统一定为初次评价后的第7天，购买时的手机套餐选项统一定为官方标配。为避免被试对手机的主观偏向，在实验过程中避免提及手机品牌、价格、及手机颜色，同时不提供手机图片[11]。此外将性别、年龄、年级、专业、月可支配收入、半年内网购次数、网购时间和使用智能手机时间等人口统计学信息编写进问卷中，以便后期的统计分析。
1.4 实验流程
在本实验中，被试拿到问卷后将先看到指导语：“欢迎您参与本次研究。在您需要购买一款智能手机时，可以通过浏览部分的购物后评价来判断是否购买。下面将会呈现给您关于智能手机的产品评论（手机套餐统一为“官方标配”，追加评论时间统一为“确认收货后第7天”）， 请您阅读后回答一些问题。本次研究采取无记名形式， 答案没有对错之分，请您将您的第一反应填写在下面问题之后。感谢您的合作！”[12]。
随后被试将随机分配为6组中，填写人口统计学信息并阅读包含的不同评价及追评。被试阅读完成后，需完成5个问题，分别为总购买意向（购买/不买）、购买该手机的可能性（0﹪—100﹪）、感知到的有用性程度（我觉得这些评价有用，在我了解该手机时是这些评价给了我信息）、推荐意向（我是否会愿意主动的向我朋友推荐该手机）、满意程度（在我购买使用该手机后，我会对它满意/不满意）[3] [13]。
2.1 有用性分析
通过相关分析可得：性别与感知有用性程度相关不显著（r=0.02，P=0.74），年龄与感知有用性程度相关不显著（r=0.05，P=0.46），专业与感知有用性程度相关不显著（r=-0.02，P=0.74），月可支配收入与感知有用性程度相关不显著（r=0.02，P=0.78），网购时间与感知有用性程度相关不显著（r=-0.12，P=0.15），半年内网购次数与感知有用性程度相关不显著（r=-0.01，P=0.87），使用智能手机时间与感知有用性程度相关不显著（r=-0.08，P=0.23）。结果表明大学生的性别、年龄、专业、月可支配收入、网购时间、半年内网购次数及使用智能手机的时间均与感知有用性没有关联。
运用两因素方差分析，将评价指向和追加评论做为自变量，感知有用性程度做为因变量，得到结果如下：评价指向主效应边缘显著（F=3.87，P=0.05）；追加评论主效应不显著（F=0.55，P=0.46）；两者交互作用不显著（F=0.77，P=0.38）。由此表明，评价指向对被试感知有用性具有影响，大学生普遍认为评价指向可以帮助他们感知评价有用程度，从而确定购买意向。
运用单样本t检验进行统计分析得出：全部被试感知评价有用性程度的得分（M=4.25，SD=1.36）大于李克特7点量表的中间数4，并且差异显著（t=2.90，P﹤0.001）。由此可见大学生被试普遍认为评价的有用性程度较高，无论好评差评对大学生确定网购意向都是有用的[3]。
2.2 推荐意向分析
通关相关性分析可得：性别与推荐意向的相关不显著（r=0.04，P=0.54），年龄与推荐意向的相关不显著（r=-0.01，P=0.85），专业与推荐意向的相关不显著（r=0.03，P=0.67），网购时间与推荐意向相关不显著（r=-0.06，P=0.39），半年内网购次数与推荐意向相关不显著（r=0.06，P=0.38），使用智能手机时间与推荐意向相关不显著（r=-0.07，P=0.28）。表明大学生的性别、年龄、专业、网购时间、半年内网购次数及使用智能手机的时间均与推荐意向没有关联。
月可支配收入与推荐意向相关显著，且呈负相关（r=-0.15，P=0.02）。由此表明月可支配收入越高者对该手机的推荐意向越低。
运用两因素方差分析，将评价指向和追加评论做为自变量，推荐意向做为因变量。得到结果如下：评价指向主效应显著（F=94.66，P﹤0.001）；追加评论主效应不显著（F=0.30，P=0.58）；两者交互作用不显著（F=2.98，P=0.08）。同时正向组的推荐意向得分（M = 3.85）高于负向组得分（M = 2.39）。由此表明评价指向对大学生的推荐意向有显著影响。当评价指向为好评时，大学生更愿意向朋友推荐此商品，而不愿去推荐差评商品。
2.3 购买可能性分析
通关相关性分析可得：性别与购买可能性的相关不显著（r=-0.05，P=0.41），年龄与购买可能性的相关不显著（r=-0.03，P=0.65），专业与购买可能性的相关不显著（r=-0.01，P=0.88），月可支配收入与购买可能性的相关不显著（r=-0.09，P=0.05），网购时间与购买可能性的相关不显著（r=-0.10，P=0.11），半年内网购次数与购买可能性的相关不显著（r=0.12，P=0.06），使用智能手机时间与购买可能性的相关不显著（r=-0.03，P=0.69）。结果表明大学生的性别、年龄、专业、月可支配收入、网购时间、半年内网购次数及使用智能手机的时间均与购买可能性没有关联。
运用两因素方差分析，将评价指向和追加评论做为自变量，购买该手机的可能性做为因变量。得到结果如下：评价指向主效应显著（F=98.48，P﹤0.001）；追加评论主效应不显著（F=0.22，P=0.64）；二者交互作用不显著（F=0.14，P=0.71）。同时正向组的购买可能性（M =43.65）显著高于负向组（M = 13.25）。由此表明评价指向对大学生网购中购买可能性具有显著影响。当评价指向为好评时， 大学生们有更大的可能去购买此商品，而减少对差评商品的购买可能。
2.4 满意程度分析
通关相关性分析可得：性别与购买可能性的相关不显著（r=0.00，P=1.00），年龄与购买可能性的相关不显著（r=-0.05，P=0.46），专业与购买可能性的相关不显著（r=0.05，P=0.44），网购时间与购买可能性的相关不显著（r=-0.10，P=0.14），半年内网购次数与购买可能性的相关不显著（P=0.57），使用智能手机时间与购买可能性的相关不显著（r=0.04，P=0.35）。结果表明大学生的性别、年龄、专业、网购时间、半年内网购次数及使用智能手机的时间均与满意程度没有关联。
月可支配收入与购买可能性的相关显著，且呈负相关（r=-0.15，P=0.02）。由此表明月可支配收入越高者对该手机的满意程度越低。
运用两因素方差分析，将评价指向和追加评论做为自变量，购买该手机后的满意程度做为因变量。得到结果如下：评价指向主效应显著（F=127.95，P﹤0.001）；追加评论主效应不显著（F=0.91，P=0.41）；二者交互作用不显著（F=2.24，P=0.14）。同时正向组的满意程度（M = 4.28）显著高于负向组（M = 2.52）。由此表明评价指向对大学生网购后的满意程度具有显著影响。当评价指向为好评时 ，大学生网购后对商品的满意度会更高，显著高于差评的商品。
3 讨论
3.1评价指向与购买意向的关系
通过本研究表明，评价指向对大学生感知评价有用性具有影响，大学生普遍认为评价指向可以帮助他们感知评价有用程度，从而确定购买意向。大学生在网购中普遍认为评价是有用的，无论好评差评，浏览评价都可以帮助他们进行购买决策，明确购买意向。原始的评价指向在购买可能性，推荐意向及满意程度中有用显著影响[14]。
大学生网购遵循着基本逻辑，对评价指向为好评的产品购买意向提高，对评价指向为差评的产品购买意向降低。我们可以认为原始的好评差评决定着大学生网购的购买意向[15]，从而商家要将原始的评价指向放在关注的第一位，减少原始评价为差评的数量[16]。
3.2月可支配收入与推荐意向、满意程度的关系
本研究发现，大学生月可支配收入与推荐意向和满意程度呈负相关。我们可以认为月可支配收入高者，对产品的要求更高，从而导致向朋友推荐意向程度较低。有研究表明，收入越高者网络经验的水平可能越高，则参加网络购物的可能性越大[17]。由此商家需更加注重高端客户的使用满意度，提升高端客户的好评率。
3.3追加评价与购买意向的关系
本研究结果表明，追加评论对大学生被试购买意向影响不大。通过本人对大学生群体现状的了解，我认为原因有以下4点：1.原始的评价指向对大学生被试产生了第一印象的影响，从而使被试对原始评价信任度、关注度都高于追加评价[18]。2.由人口统计学信息可知，大学生被试的平均月可支配收入较高，并且在上大学前便已经开始使用智能手机和进行网购。对于大学生来说，购买智能手机已不再是一件非常慎重的事情，大部分人在大体浏览原始评价指向后就已经决定是否购买，从而对追加评价的关注度降低[19]。3.由于大学生课程任务重，课外生活丰富，无法将充足的关注度放在浏览评价和挑选手机上。从而导致大学生在浏览原始评价指向后便草率决定。4.由于科技的快速发展，市场上的手机功能、性价比等各个方面都相差不大，从而导致大学生在挑选时产生“差不多”心理，随意购买[20]。
3.4实验不足
通过阅读文献发现，追加评价对购买意向是有影响的，只是影响的发挥需要一定的条件。仅仅当原评价为好评，追加评价为差评时才会对购买者的购买意向有巨大影响，而且此影响大多为消极影响。当原评价为差评时，差评所带来的消极影响掩盖了追评所带来的影响[3]。
由此对比发现本次研究存在一个缺陷，被试间实验中被试只阅读了属于自己问卷的评价，而不能阅读其他问卷评价。因此无追加评价组不知道有追加评价的存在，有追加评价组不知道没有追加评价的存在，从而导致同一被试无法对有追评与无追评的两组进行比对，削弱了追加评价的影响价值，导致被试对追加评价作用的忽视。此缺陷可能是导致本次研究结果与前人研究及实验假设不同的最大原因。因此我认为此后对本实验的改善可将被试间实验设计改为被试内实验设计。
参考文献
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综述
1 概念界定
1.1 评价
评价是指通过估计、考察和研究等方式对某个对象开展一系列的综合分析研究和评估，从而明确对象的意义、价值或者状态。对于网购中的他人评价，有学者称之他网络口碑（Electronic word of mouth）指消费者通过网络途径与他人分享产品和服务的看法、想法和感受[1]。
根据中国网购的实际情况，他人评论基本上可分为两大类：
（1）评价指向：好评/差评。好评是指好的印象或评价（例如对某人） ，现被广泛由于服务评级，如购物网站的商家表现。买家收到货品后，结合货品与描述的相符程度，发货速度，卖家态度三方面进行综合评价。若买家对本次购买体验满意，则给予好评。反之，购物体验不满意，则给予差评。
（2）追加评价：追评一致/追评不一致/不追评。追加评价简称追评，是指在订单交易完成后的180天内，买家获得一次追加评价的权利（仅追加评价，不涉及好中差评与店铺评分），同时卖家也会因此拥有一次解释机会，从而通过追评可以更真实的反应购买后出现的问题。追评一致是指原评论与追加评论方向一致，例原好评追加好评。追评不一致是指原评论与追加评论方向不一致，例原好评追加差评。
1.2 购买意向
购买意向指向日后购买行为。它取决于消费者的态度和立场。如果消费者对某商标产品抱有积极态度，他就可能对该商标产品产生明确的购买意向；反之亦然。购买意向的测量可借助于消费者对不同商标产品的购买可能性来实现。简而言之，购买意向就是指消费者将来产生购买商品这一行为的可能性。在本实验中，用购买可能性、感知有用性程度、推荐意向及满意度来衡量购买意向[2]。
2 他人评价与购买意向的关系的研究
他人评价对购买意向有较大影响。在线评论对消费者施加直接影响，引发消费者从众行为：在线客户评论→从众效应→品牌决策结果，大大加快了消费者购买决策，缩短决策时间[3]。同时Cacioppo 和Petty曾提出精细加工可能性模型（Elaboration Likelihood Model, ELM），认为在网络购物环境下，由于网络提供的商品信息有限，大多数消费者获得产品本身信息较少，更多的依赖外周加工（如评价）进行信息处理[2]。并且研究表明，在网购中总是或经常浏览他人评论的人群数量巨大，消费者更乐于浏览其他消费者对商品的使用体验和评价[4]。
在今天这个快节奏的时代里，产品品质问题和企业诚信问题日益严重， 大量网民依赖其他消费者的评价来帮助他们做出购买决策，因此消费者对评价的质量和可信度的关注也是只增不减[5] [6]。况且大学生网购费用依赖于父母，由于资金有限，购买时顾虑较多。大学生购物中比较看重价格与质量，因此对于质量的评定也需要通过他人评价来进行确定[7]。
评价包括两种形式，评价指向和追加评价。网络购物评价对消费者购买决策具有引导作用，正面的评价通常能够强化产品或服务在消费者心中的正面形象，对商品销量具有正面影响，负面评价将对消费者购买决策产生负面影响[8] [9]。很多商家也意识到评价中负面信息对消费者的影响力越大，消费者购买意愿越小[10]，好评能够直接对消费者购买决策产生影响。因此采用各种形式来鼓励消费者进行初次评价，甚至一些商家为了赢得好的评价口碑，不惜花重金“买”好评。
追加评论的作用也是尤为重要的。追评可以让买家多个机会来反映那些短时间看不出问题而存在问题的部分商品，对产品的功效更有说服力，对商家提出了服务和商品方面的高要求[11]。追评对商品销量也具有影响，积极（消极）的追加评价对购买意愿有正（负）面影响，追加评论对消费者的态度确定性有正向影响[12]。
在现有的研究中得出了比较一致的结论：人们总是喜好一致性信息[13]。当面对不一致信息时，个体态度的改变[14]，往往倾向于改变信息内容的评价或改变信息源评价，从而以减少不一致[15]。此时人们会认为追加口碑信息源可信度更高，其信息内容对决策影响更大。可以推测，如果两次评价都为正向评价时，最能提升购买者的购买意向；两次评价都为负向评价时，购买意向最低。
综上，以大学生为被试，探讨在追评不一致的情况下，消费者的购买意向会如何变化。
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作者简介
刘妩怡 广西师范大学教育学部心理学系，广西高校认知神经科学与应用心理重点实验室，广西，541006，573287905@qq.com。
论文作者:刘妩怡
论文发表刊物:《基层建设》2017年第36期
论文发表时间:2018/4/2
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