科技和产业

特征变量	选项	观测值	百分比/%
性别	男	237	47.3
女	264	52.7
年龄	18~25岁	207	41.3
25~30岁	126	25.1
30~40岁	105	21
40~50岁	31	6.2
50~60岁	19	3.8
60岁及以上	13	2.6
收入	3 000元及以下	192	38.3
3 001~6 000元	146	29.1
6 001~9 000元	87	17.4
9 000元及以上	76	15.2
受教育程度	高中及以下	115	23
大专	147	29.3
本科	206	41.1
硕士及以上	33	6.6
网龄	3年以内	152	30.3
3~5年	226	45.1
6~8年	67	13.4
8年以上	56	11.2
观看带货类直播	偶尔看	128	25.6
经常看	232	46.3
天天看	141	28.1

特征变量	选项	观测值	百分比/%
性别	男	237	47.3
女	264	52.7
年龄	18~25岁	207	41.3
25~30岁	126	25.1
30~40岁	105	21
40~50岁	31	6.2
50~60岁	19	3.8
60岁及以上	13	2.6
收入	3 000元及以下	192	38.3
3 001~6 000元	146	29.1
6 001~9 000元	87	17.4
9 000元及以上	76	15.2
受教育程度	高中及以下	115	23
大专	147	29.3
本科	206	41.1
硕士及以上	33	6.6
网龄	3年以内	152	30.3
3~5年	226	45.1
6~8年	67	13.4
8年以上	56	11.2
观看带货类直播	偶尔看	128	25.6
经常看	232	46.3
天天看	141	28.1

变量	题项
氛围线索	直播间商品有全面、形象的展示
直播间商品的展示方式很吸引人
直播间整体观感较好
直播间的整体场景设置很吸引人
有很多人在直播间购买商品
观众在直播间的交流很频繁
感知风险	我担心商品与主播描述不符
我担心卖家的售后服务不好
我不放心在直播间购买商品
我担心直播间内的商品价格高于其他购买渠道的价格
预期不行动后悔	我之后可能会因为现在不购买该商品而感到后悔
我之后可能会因为现在不购买该商品而感到不安
如果这次不购买该商品,下次购买时商品价格更高,我会感到后悔
冲动性购买意愿	一旦我在直播间看到了展示的商品,我就会迫不及待地想要购买它。
看到直播间展示的商品时,我内心激荡起一股强烈的购买冲动。
当我看到直播间展示的商品时,我就觉得是我想要的
在观看直播后我产生了之前没有的购买计划

变量	题项
氛围线索	直播间商品有全面、形象的展示
直播间商品的展示方式很吸引人
直播间整体观感较好
直播间的整体场景设置很吸引人
有很多人在直播间购买商品
观众在直播间的交流很频繁
感知风险	我担心商品与主播描述不符
我担心卖家的售后服务不好
我不放心在直播间购买商品
我担心直播间内的商品价格高于其他购买渠道的价格
预期不行动后悔	我之后可能会因为现在不购买该商品而感到后悔
我之后可能会因为现在不购买该商品而感到不安
如果这次不购买该商品,下次购买时商品价格更高,我会感到后悔
冲动性购买意愿	一旦我在直播间看到了展示的商品,我就会迫不及待地想要购买它。
看到直播间展示的商品时,我内心激荡起一股强烈的购买冲动。
当我看到直播间展示的商品时,我就觉得是我想要的
在观看直播后我产生了之前没有的购买计划

构念	项数	Cronbach’α	KMO
氛围线索	6	0.812	0.809
感知风险	4	0.847	0.821
预期不行动后悔	3	0.809	0.713
冲动购买意愿	4	0.832	0.815

构念	项数	Cronbach’α	KMO
氛围线索	6	0.812	0.809
感知风险	4	0.847	0.821
预期不行动后悔	3	0.809	0.713
冲动购买意愿	4	0.832	0.815

假设	潜变量路径关系	标准化路径系数	标准差	CR	假设检验
H1	氛围线索→冲动性购买意愿	0.286^***	0.046	5.149	支持
H2	氛围线索→感知风险	-0.429^***	0.049	-8.203	支持
H3	氛围线索→预期不行动后悔	0.359^***	0.047	6.776	支持
H4	感知风险→冲动性购买意愿	-0.234^***	0.046	-4.511	支持
H5	预期不行动后悔→冲动性购买意愿	0.366^***	0.050	6.810	支持

假设	潜变量路径关系	标准化路径系数	标准差	CR	假设检验
H1	氛围线索→冲动性购买意愿	0.286^***	0.046	5.149	支持
H2	氛围线索→感知风险	-0.429^***	0.049	-8.203	支持
H3	氛围线索→预期不行动后悔	0.359^***	0.047	6.776	支持
H4	感知风险→冲动性购买意愿	-0.234^***	0.046	-4.511	支持
H5	预期不行动后悔→冲动性购买意愿	0.366^***	0.050	6.810	支持

假设	潜变量路径关系	中介效应系数	95%置信区间	假设检验
H6	氛围线索→感知风险→冲动性购买意愿	0.079^***	0.039 5	0.125 8	支持
H7	氛围线索→预期不行动后悔→冲动性购买意愿	0.105^***	0.061 8	0.154 8	支持

假设	潜变量路径关系	中介效应系数	95%置信区间	假设检验
H6	氛围线索→感知风险→冲动性购买意愿	0.079^***	0.039 5	0.125 8	支持
H7	氛围线索→预期不行动后悔→冲动性购买意愿	0.105^***	0.061 8	0.154 8	支持

直播电商氛围线索对冲动性购买意愿的影响

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冷风 , 王绪龙 , 付晨雨

科技和产业 | 科技创新 2025,25(8): 16-23

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科技和产业 | 科技创新 2025, 25(8): 16-23

直播电商氛围线索对冲动性购买意愿的影响

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冷风, 王绪龙, 付晨雨

作者信息

渤海大学管理学院, 辽宁锦州 121000

冷风(1999—),男,四川内江人,硕士研究生,研究方向为市场营销;

付晨雨(1998—),女,河北张家口人,硕士研究生,研究方向为市场营销。

通讯作者:

王绪龙(1977—),男,山东日照人,博士,副教授,研究方向为产业组织与管理

Influence of Live E-commerce Atmosphere Clues on Impulsive Purchase Intention

Feng LENG, Xulong WANG, Chenyu FU

Affiliations

School of Management, Bohai University, Jinzhou 121000, Liaoning, China

出版时间: 2025-04-25

文章导航

摘要

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直播电商的蓬勃兴起吸引了大量消费者和商家参与,然而针对直播中消费者冲动性购买意愿的研究尚处于起步阶段。基于SOR理论,从消费者损失厌恶心理视角,通过构建结构方程模型,分析验证了直播电商氛围线索对消费者冲动性购买意愿的影响机制。研究发现:直播电商氛围线索显著影响消费者的感知风险和预期不行动后悔;消费者的感知风险和预期不行动后悔中介了直播电商氛围线索对冲动性购买意愿的影响。在直播电商情境下,企业可以采取加大商品折扣力度、提高直播间视觉吸引力、活跃直播间气氛等方式,强化直播电商情境下的氛围线索,充分利用消费者损失厌恶心理,以达到促销的目的。

关键词

直播电商 / 氛围线索 / 预期不行动后悔 / 感知风险 / 冲动性购买意愿

Abstract

收起

The booming live streaming e-commerce has drawn a large number of consumers and businesses to participate. However, research on consumers’ impulse purchase willingness in live streaming is still in its infancy. Based on the SOR theory, from the perspective of consumers’ loss aversion psychology, a structural equation model was developed to analyze and validate the mechanism through which the live e-commerce atmosphere cues affected consumers’ inclination to make impulsive purchases. It is found that the live e-commerce atmosphere cues significantly affect consumers’ perceived risk and anticipated inaction regret. The mediating effect of perceived risk and anticipated regret of inaction is significant when it comes to the influence of live e-commerce atmosphere cues on willingness to make impulse purchases. In the context of live e-commerce, companies can adopt measures such as increasing product discounts, enhancing the visual appeal of the live broadcast room, and activating the atmosphere of the live broadcast room to strengthen the atmosphere cues in the context of live e-commerce, and make full use of consumers’ loss aversion to achieve promotional goals.

Key words

live e-commerce / situational factors / anticipated inaction regret / perceived risk / impulsive purchase intention

引用本文

冷风, 王绪龙, 付晨雨. 直播电商氛围线索对冲动性购买意愿的影响. 科技和产业, 2025 , 25 (8) : 16 -23 .

Feng LENG, Xulong WANG, Chenyu FU. Influence of Live E-commerce Atmosphere Clues on Impulsive Purchase Intention[J]. Science Technology and Industry, 2025 , 25 (8) : 16 -23 .

正文

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直播电商成为近年来蓬勃发展的一种网络销售模式。根据艾瑞咨询的调查,截至2023年底直播电商用户数已达5.3亿户,总规模达到4.9万亿元。2024年尽管线下消费开始逐步复苏,但直播电商依然保持增长势头,并逐渐成为塑造品牌形象、营销推广、消费升级、改善客户消费体验的重要手段^[1]。为达到更好的销售效果,商家会在直播间为消费者营造出特定的氛围线索,消费者在观看直播电商的过程中会受到相关刺激而产生非计划性的购买意愿,因为观看不受时间和空间限制,线上冲动性购买意愿更容易转化成购买行为,即直播电商也带来了冲动性消费的问题。根据中国消费者协会的数据显示,44.1%的受访者认为直播电商中存在冲动性消费的现象。鉴于此,探索直播电商情境下的消费者冲动性购买意愿的形成原因成为学术界亟待解决的问题。

现有研究主要从心理认知、社会情境、人机交互等视角讨论消费者冲动性购买意愿的影响因素。例如,高功步和王康乐^[2]基于心理认知视角指出电商主播的专业特质会通过消费者的心理所有权显著影响消费者冲动购买意愿;郑军等^[3]基于社会情境视角证实在直播电商情境下社会临场感会受到产品稀缺性感知的调节显著影响体验价值,同时体验价值会受到产品卷入度的调节与社会临场感共同显著影响消费者冲动购买意愿;龚潇潇等^[4]从人机交互的视角研究了直播平台设计对消费者心流体验的影响,并验证了这种影响如何进一步影响消费者的冲动消费意愿。

通过上述文献梳理可以发现,学者针对直播电商氛围线索与消费者冲动性购买意愿之间的研究还较少,也并未深入探究消极情绪在直播电商氛围线索影响消费者冲动性购买意愿过程中的作用。事实上,商家在直播中会通过折扣的商品、有趣的展示和活跃的直播间气氛塑造氛围线索,提高商品在直播间的购买收益,促使消费者产生害怕错过购买的心理,进而使其产生冲动性购买意愿。因此,本文基于(刺激-机体-反应)(stimulus-organism-response,SOR)理论构建结构方程模型,实证分析直播电商氛围线索如何通过消费者的感知风险和预期不行动后悔影响其冲动性购买意愿。本文的理论贡献在于:一是引入感知风险和预期不行动后悔作为消极情感变量,探究其在直播电商情境下对消费者冲动性购买意愿的影响机制,推动“损失厌恶心理”这一重要研究视角的发展;二是探索直播电商情境下消费者冲动性购买意愿的形成机理,对直播电商相关研究进行补充。

1 理论基础和文献回顾

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1.1 SOR理论

区别于心理唤起理论和社会临场感理论所强调的“个体自我感知是影响个体行为的关键因素”这一观点^[5],Belk^[6]提出了SOR理论,并指出情境因素会对个体行为产生影响。该理论认为,环境刺激通过唤醒、愉悦和控制等主要情绪反应影响个体的行为。Donovan和Rossiter^[7]进一步将购物情境引入研究模型,提出商店环境会影响个体心理情感的表达,如愉悦、唤醒和控制,同时这种心理情感又会进一步影响个体产生接受或回避行为。

目前,SOR理论已经被广泛应用于市场营销这一研究领域,来解释外部环境对个体行为的影响作用^[8]。例如,左晶晶和李盈盈^[9]基于SOR理论指出直播电商氛围线索会通过虚拟触觉和心理距离影响消费者的冲动性网购行为;孙凯等^[10]证实直播电商中的情境特征会刺激消费者的情绪感知,促使消费者产生冲动性购买行为;刘本琪^[11]指出直播电商中的关系纽带会通过增强消费者的心流体验,从而刺激其产生冲动性购买意愿。SOR理论认为,外部刺激会引起个体内部的心理认知变化,而这种心理变化会影响到个体的反应。因此,本文以SOR理论为基础,在直播电商情境下,以直播中的氛围线索为外部刺激,消费者的感知风险和预期不行动后悔为机体变化,消费者冲动性购买意愿为机体反应,探究直播电商氛围线索与消费者冲动性购买意愿之间的关系。

1.2 直播电商氛围线索

氛围线索是指商家通过有意识的店铺设计所形成的一种购物环境,这种购物环境能够引起消费者心理认知的变化,进而使其产生购买冲动^[12]。目前关于氛围线索的研究已取得一定成果。研究者主要集中探讨网站设计对于消费者行为的影响研究。例如,Floh和Madlberger^[13]发现购物网站中的信息内容、网站设计、网站导航会通过影响消费者的临场感和在线浏览时长,进而影响其冲动性购买意愿;刘彤等^[14]证实购物网站的视觉吸引力会引起消费者心理的唤醒和愉悦,进而影响其冲动性购买意愿。随着网络技术的发展,部分学者开始研究直播电商中的情境氛围,主要集中在视觉营销这一方面。例如,张婧^[15]指出视觉营销中的视觉要素和信息要素会对消费者的冲动性购买意愿产生正向影响。

综上所述,已有研究分析了购买界面的设置和直播间的布局对冲动性购买意愿的影响,但仍存在不足之处;围绕购买界面外观设计的挖掘忽视了社交互动维度,而直播电商最重要的特征之一在于社交互动,因此有必要将直播间内的互动纳入直播电商的氛围线索当中。

1.3 感知风险

消费者感知风险是指在购物过程中,消费者主观感受到的不确定性和潜在损失的程度^[16]。近年来,随着直播电商购物受到学术界的广泛关注,感知风险已经被学者广泛应用于解释和研究直播中的消费者行为。例如,常永佳^[17]证实直播电商中的互动性、可信性和趣味性会通过消费者的感知风险和感知价值影响其购买意愿;王鑫雨^[18]基于SOR模型对电商主播特质展开研究,认为感知风险中介了电商主播特质对消费者冲动性购买意愿的影响;Xue等^[19]证实直播电商中的实时互动特质会负向影响消费者的感知风险,进而增强消费者的社交参与意愿。

综上所述,已有研究分析了直播电商中各项要素对于消费者感知风险的影响。然而,直播电商是由多个要素构成的复合商业行为,因此有必要扩展研究影响感知风险的要素范围,从直播间氛围线索这个方面对直播间消费者的感知风险进行研究。

1.4 预期不行动后悔

预期不行动后悔是指在经过反事实思考后所引发的一种向下的预期后悔情绪^[20]。目前,学者们针对预期不行动后悔已经进行了一定的研究,主要集中在探索限制性营销对消费者预期不行动后悔的影响。例如,卢长宝和黄彩凤^[21]指出在一定的时间压力下促销会促使消费者产生不买后悔的情绪;刘建新和李东进^[22]证实产品稀缺诉求会影响消费者的心理认知状态从而产生预期不行动后悔;王雨晨^[23]指出直播电商中的限时促销会激活消费者的预期不作为后悔,进而使其产生冲动性购买意愿。同时,随着研究的深入,部分学者开始探索其他对消费者预期不行动后悔的影响要素。例如,吴国英与闫建钢^[24]以感知价值与预期不行动后悔作为中介变量证实直播退换服务的互动性、保障性、效益性和宽松性显著影响消费者的冲动性购买欲望;卢长宝^[25]指出大型网络促销聚集会通过消费者间的情绪传染强化其预期不行动后悔。

直播电商中所构造的氛围线索同样存在着限制性购买和购物氛围,因而本文认为预期不行动后悔适用于解释直播电商氛围线索的影响机制。其次,直播电商中的氛围线索与传统购物节氛围相比,提供了更实时、更沉浸的氛围,因此有必要在直播电商情境下对该要素进行研究。

2 研究假设与理论模型

收起

2.1 直播电商氛围线索与冲动性购买意愿

根据SOR理论,消费者在进行直播网购的过程中,受到直播电商氛围线索的刺激,会高估商品的购买收益,忽视可能的风险。在这种认知状态的影响下,消费者会产生降低风险感知并提高预期不行动后悔的认知反应。在直播电商情境下,消费者为避免损失,在这种认知反应的影响下会产生冲动性购买意愿,这也构成了本文理论框架中主效应的理论基础。由于直播电商本身具有的临场感特性,相对于传统线上和线下购物情境,消费者更容易受到氛围线索的刺激形成损失厌恶心理进而产生冲动性购买意愿。

直播电商中的氛围线索作为直播购物的重要组成部分,是消费者冲动性购买意愿产生的重要因素。在直播过程中,一方面,消费者的心理状态受到直播商家的所展示的精美商品及有趣的直播间布局的影响^[26],消费者所处的直播间越有视觉吸引力,消费者越容易产生冲动购买行为;另一方面,消费者的购物体验还受到直播间内消费者的影响,直播间内观看直播人数越多、交流越活跃、商品销售速度越快、氛围越和谐,消费者的消费意愿就越强烈^[27]。何畅等^[28]在研究网络直播的数字可供性时发现,直播电商所呈现的购物氛围,如新奇的传播媒介、真实的信息输出、沉浸的交互体验等,会给消费者的心理状态带来积极影响,促使消费者产生冲动性购买意愿。据此,提出如下假设。

H1:直播电商氛围线索正向影响冲动性购买意愿。

2.2 直播电商氛围线索与感知风险及预期不行动后悔

SOR理论表明个体在受到外部刺激后其心理状态会产生变化。在直播电商中氛围线索作为刺激消费者的关键要素,是消费者感知购物风险的重要参考来源^[18]。氛围线索的质量越高,越有助于满足消费者了解商品的需求,提高购买前的确定性,降低消费者的感知风险。例如,杨劼和王璐^[29]发现直播电商中的购买情境会对消费者的情绪体验产生正向影响。常永佳^[17]证实直播营销中的互动性、可信性、趣味性削弱了消费者对网络购物的不安心理。在直播电商情境下,消费者可以实时感知到直播间中的情境氛围。本文预期直播电商中的氛围线索布置程度越高,越有助于消费者收集商品信息,降低消费者的感知风险。据此,提出以下假设。

H2:直播电商氛围线索负向影响消费者感知风险。

在网络购物时,直播间的氛围线索在很大程度上会影响消费者与电商直播之间的互动关系^[13]。在电商直播间这一虚拟环境中,直播间中有趣的商品展示、精美的直播间布局和热烈的销售氛围会使消费者产生沉浸感,进而提高消费者的预期购买收益^[30]。例如,张振萍^[31]发现网络直播中的实时性、互动性、社交性在刺激消费者的过程中会受到预期后悔的影响。同时,Valenti等^[32]指出,相比与第一人称视角,人们从第三人称视角观察事件更容易产生不作为后悔。本文预期直播电商中的氛围线所布置程度越高,越容易使消费者高估购买收益,提高消费者的预期不行动后悔。据此,提出以下假设。

H3:直播电商氛围线索正向影响消费者预期不行动后悔。

2.3 感知风险及预期不行动后悔与消费者冲动性购买意愿

根据SOR理论,消费者心理状态的变化对消费者意愿具有显著影响。在网络购物环境中,由于存在信息不清晰、信息真实性不确定等因素,消费者在购买过程中会感知到一定程度的购买风险,从而影响其购买行为。例如,Vellido等^[33]指出在网络购物中,消费者在感知到较高的购买风险时,他们的购买意愿会降低。朱翊敏和张洁敏^[34]发现感知风险削弱了时间压力对于消费者冲动性网购倾向的正向影响。据此,提出以下假设。

H4:消费者感知风险负向影响冲动性购买意愿。

预期后悔可以分为上行预期后悔和下行预期后悔,其中下行预期后悔指的是消费者预期不采取行动而可能导致的后悔^[24]。在网络直播购物的过程中,直播间内往往具有多种刺激要素,消费者会更易受到直播间内其他消费者的竞争性影响,为了减少没有购买商品而发生的后悔情绪,消费者通常会选择进行购买行为^[22]。例如,林楠^[35]证实了下行的预期后悔会对消费者的冲动性网购倾向产生正向影响。消费者对预期后悔程度的期望会影响其冲动性购买意愿,尤其是当消费者面临信息不对称的情况时,更容易受到预期后悔心理的影响。据此,提出以下假设。

H5:消费者预期不行动后悔正向影响冲动性购买意愿。

2.4 感知风险及预期不行动后悔的中介作用

根据SOR理论,消费者认知反应在外部刺激影响消费者意愿的过程中具有中介作用。直播电商氛围线索会影响消费者对感知风险的判断,从而影响消费者冲动性购买意愿。例如,李爽等^[36]在研究网络直播情境下的定制服务时发现,当人们感知到定制服务的专有特质时,消费者感知风险会降低,并且消费者在购买过程中会有更高的满意度,从而大幅提高冲动性网购倾向。黄晓艳^[37]证实直播电商中的真实商品展示、良好的交互氛围会降低消费者的感知风险,进而提高消费者在线冲动消费的可能性。据此,提出如下假设。

H6:消费者感知风险在直播电商氛围线索与消费者冲动性购买意愿间具有中介作用。

在直播电商过程中,商家通过营造良好的氛围线索,增加消费者观看直播时的沉浸感,消费者对直播间商品的预期购买收益随之上升,最终影响消费者对预期不行动后悔的主观判断。例如,王雨晨^[23]指出在直播电商情境下,商家营造出限制性的商品促销氛围,会增强消费者的预期不行动后悔,有利于促进消费者的冲动性购买意愿。李畅^[38]在研究网络购物节对冲动性购买行为的影响时发现,网络购物节所营造的购物氛围能够提高消费者的预期不行动后悔,从而有效提升消费者冲动性购买行为。据此,提出以下假设。

H7:消费者预期不行动后悔在直播电商氛围线索与消费者冲动性购买意愿间具有中介作用。

2.5 理论模型

SOR模型指出个体的行为倾向会受到外部刺激的影响,已有研究证实消费者观看直播电商时会受到外部刺激的影响^[18],从而产生冲动性购买意愿。本文预期消费者在直播电商情境下,会受到氛围线索的刺激,从而形成损失厌恶心理,即会忽视直播电商中可能存在的风险,也会高估直播中商品的购买收益。已有研究中,视觉要素被普遍视作购物环境中的氛围线索^[14],而购物氛围也是直播电商的重要特征^[10]。因此,关于直播电商中的氛围线索,本文综合考虑了直播电商的视觉要素和直播间互动氛围。

Chen^[39]指出在损失厌恶心理的影响下,强调购买商品的优点比强调不买的缺点更能刺激消费者的购买欲望。当消费者在直播购物时,热烈的直播间氛围、美观的直播间布局会使消费者高估商品的购买收益,从而使消费者产生不买就亏的心理感受并忽视购买过程中可能存在的风险,而人本能的就对损失感到厌恶,因此为了避免产生损失消费者会选择进行购买。已有研究证实感知风险和预期不行动后悔对消费者行为的影响作用。例如,王天梅等^[40]证实在线购物中消费者的感知风险对其购买行为存在消极影响;李谦^[41]证实了预期不行动后悔对冲动购买行为的促进作用。本文预期在直播电商情境下,消费者会受到氛围线索的刺激,降低感知风险并提高预期不行动后悔,进而影响冲动性购买意愿。

综上,本文构建了直播电商消费者冲动性购买意愿的影响因素模型,如图1所示,旨在从消费者损失厌恶心理视角探索影响在直播电商情境下消费者冲动性购买意愿的形成机制。

3 研究设计

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3.1 样本与数据收集

问卷采用有偿问卷形式,委托专业机构发放问卷和收集。问卷采用李克特五级量表,主要分为三个部分。第一部分为对象的刷选,在问卷引语中要求被试回答是否观看过电商直播并存在购买经历以确保问卷的有效性;第二部分为人口统计学变量测量,如年龄、收入、学历等;第三部分为变量测量,如氛围线索、感知风险、预期不行动后悔等。问卷收集时间从2023年8月7日到8月21日,一共回收565份问卷,剔除无网络直播购物经历和规律性填写的问卷后,有效问卷501份,有效率达到了88.7%。如表1所示,男性占47.3%,女性占52.7%;受教育程度集中在大专及以上学历,占77%;年龄集中在18~40岁,占87.4%;69.7%的参与者都有3年以上的网龄,说明他们较为熟悉直播和互联网的使用。

3.2 测量工具

基于以往相关研究的成熟量表,结合直播电商情境氛围的特点进行了适当改编。氛围线索的测量参考Mathwick等^[42]的量表,感知风险的测量参考赵宏霞等^[43]的量表,预期不行动后悔的测量参考Sevdalis等^[44]的量表,冲动性购买意愿借鉴龚潇潇等^[4]的量表。除了人口统计变量,其余变量均使用李克特5级量表进行测量和研究。量表内容如表2所示。

3.3 信度与效度分析

在研究开始前,为了确保后续分析具有意义,需要对回收数据进行检验。如表3所示,量表的Cronbach’α系数值均超过了0.7,说明研究所使用量表均具有良好的信度和稳定性。其次,整个量表的KMO为0.886,Bartlett球形检验结果P<0.001,表明适合做因子分析。提取了4个特征值大于1的因子(1.312~5.913),累计方差贡献率为64.373%,各因子载荷均大于0.5,各构念的Bartlett球形检验结果均为P<0.001,本研究量表具有良好效度。

4 分析结果

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4.1 共同方法偏差检验

由于研究采用在线问卷调查的方法,且所有数据均由受访者提供,因此需要进行共同方法偏差检验。使用AMOS21.0构建结构方程模型,采用赫尔曼(Harman)的单因素检测法,对量表数据进行检验。结果显示该模型的CMIN=13.855,df=119,RMSEA=0.16,NFI=0.558,TLI=0.514,CFI=0.574,可以证明不存在严重的共同方法偏差^[5]。

4.2 检验结果

在进行假设检验前,需要先对假设模型拟合情况进行检验。模型的主要检验指标显示,CMIN/df=2.55<3,CFI=0.951>0.9,RMSEA=0.056 <0.08,TLI=0.941>0.9,模型拟合情况良好,可以构建结构方程模型进行假设检验,如图2所示。

如表4所示,氛围线索对冲动性购买意愿的标准化路径系数为0.286,显著性概率P<1%,H1得到验证;氛围线索对感知风险的标准化系数为-0.429,显著性概率P<1%,H2得到验证;氛围线索对预期不行动后悔的标准化系数为0.359,显著性概率P<1%,H3得到验证;感知风险对冲动性购买意愿的标准化路径系数为-0.234,显著性概率P<1%,H4得到验证;预期不行动后悔对冲动性购买意愿的标准化路径系数为0.366,显著性概率P<1%,H5得到验证。

在得出模型的标准化路径系数后,还需要进一步验证模型中的中介变量的显著性。为了检验消费者感知风险和预期不行动后悔的中介效应,将各构念下的选项的平均数作为总体构念指标,通过SPSS26.0中的Process插件进行Bootstrapping重复抽样检验。如表5所示,在95%的置信区间,感知风险在氛围线索对冲动性购买意愿的影响过程中存在中介效应,置信区间为[0.039 5,0.125 8],不包含0,表明存在显著中介效应,H6成立;预期不行动后悔在氛围线索对冲动性购买意愿的影响过程中的存在中介效应,置信区间为[0.061 8,0.154 8],不包含0,表明存在显著中介效应,H7成立。

5 结论与讨论

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5.1 结论

本文对直播电商氛围线索与消费者冲动性购买意愿的关系展开研究,并从损失厌恶视角验证感知风险和预期不行动后悔与消费者冲动性购买意愿的关系及其对直播电商氛围线索与冲动性购买意愿的中介作用,得出如下研究结论:第一,直播电商氛围线索对感知风险具有显著负向影响,即在其他因素相同的情况下,氛围线索布置程度越高,消费者感知风险越低;同时,感知风险能够在氛围线索与冲动性购买意愿间的关系中起中介作用,即良好的氛围线索使得消费者容易高估商品的价值,降低在购买过程中的风险感知,从而加强了其冲动性购买意愿。第二,直播电商氛围线索对预期不行动后悔具有显著正向影响,即在其他因素相同的情况下,氛围线索布置程度越高,消费者预期不行动后悔越高;同时,预期不行动后悔能够在氛围线索与冲动性购买意愿间的关系中起到中介作用,即较高的氛围线索使得消费者重视短期收益,提高对购买商品的预期不行动后悔,从而加强了其冲动性购买意愿。

5.2 启示

本文的启示在于:第一,由于直播电商氛围线所对消费者感知风险与预期不行动后悔存在显著影响,进而促使消费者产生冲动性购买意愿。因此商家可以通过充分营造直播电商氛围线索来刺激消费者的损失厌恶心理,进而激发消费者冲动性购买意愿。例如,商家可以通过推出大量优惠活动,以提高顾客在直播间内采取购买行为的收益;并且,商家可以根据商品的特点设计展现方式和相应的直播间场景,提升消费者观感;同时,还可以在直播间中通过设置弹幕主持人和弹幕抽奖等方式以鼓励顾客在直播间中发送弹幕,促进直播间活跃度。第二,研究结果发现消费者感知风险和预期不行动后悔在直播电商氛围线索影响消费者冲动性购买意愿过程中存在中介作用。因此,商家在直播的过程中可以突出商品的购买收益和稀缺性,来促使消费者产生损失厌恶心理,如商家可以在直播中强调商品对比同类产品和其他购买渠道的各类优势、限制商品的数量和每个账号的购买数量等。

5.3 局限与展望

首先,消费者冲动性购买意愿是一个涉及多个因素的复杂过程,商家除了借助损失厌恶反向营销,也需要找准用户痛点,消除用户的损失担忧。例如,各大电商平台推出的消费保障服务,“正品保证、7天无理由退货,30天保价、假一赔十”等,已经逐渐成为了行业中的标配。因此可以加入消除用户痛点的研究,从直播网站特征等角度,考虑其他中介机制;其次,商家在直播中所售卖的商品多种多样,因此可以按照价格、用途、成分等依据将商品分为不同类别,探索直播销售不同类别商品对消费者冲动性购买意愿的作用机制;最后,本研究使用网络问卷收集数据,虽然进行了数据筛选,但依然存在填写质量不高的可能,因此,今后可以实地采集数据,提高数据质量,使研究更符合实际。

参考文献

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文献

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2025年第25卷第8期

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接收时间：2024-10-23
首发时间：2025-07-19
出版时间：2025-04-25

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出版历史

收稿日期：2024-10-23

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作者信息

渤海大学管理学院, 辽宁锦州 121000

通讯作者:

王绪龙(1977—),男,山东日照人,博士,副教授,研究方向为产业组织与管理

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2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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TxT

特征变量	选项	观测值	百分比/%
性别	男	237	47.3
女	264	52.7
年龄	18~25岁	207	41.3
25~30岁	126	25.1
30~40岁	105	21
40~50岁	31	6.2
50~60岁	19	3.8
60岁及以上	13	2.6
收入	3 000元及以下	192	38.3
3 001~6 000元	146	29.1
6 001~9 000元	87	17.4
9 000元及以上	76	15.2
受教育程度	高中及以下	115	23
大专	147	29.3
本科	206	41.1
硕士及以上	33	6.6
网龄	3年以内	152	30.3
3~5年	226	45.1
6~8年	67	13.4
8年以上	56	11.2
观看带货类直播	偶尔看	128	25.6
经常看	232	46.3
天天看	141	28.1

特征变量

选项

观测值

百分比/%

性别

男

237

47.3

女

264

52.7

年龄

18~25岁

207

41.3

25~30岁

126

25.1

30~40岁

105

40~50岁

6.2

50~60岁

3.8

60岁及以上

2.6

收入

3 000元及以下

192

38.3

3 001~6 000元

146

29.1

6 001~9 000元

17.4

9 000元及以上

15.2

受教育程度

高中及以下

115

大专

147

29.3

本科

206

41.1

硕士及以上

6.6

网龄

3年以内

152

30.3

3~5年

226

45.1

6~8年

13.4

8年以上

11.2

观看带货类直播

偶尔看

128

25.6

经常看

232

46.3

天天看

141

28.1

变量	题项
氛围线索	直播间商品有全面、形象的展示
直播间商品的展示方式很吸引人
直播间整体观感较好
直播间的整体场景设置很吸引人
有很多人在直播间购买商品
观众在直播间的交流很频繁
感知风险	我担心商品与主播描述不符
我担心卖家的售后服务不好
我不放心在直播间购买商品
我担心直播间内的商品价格高于其他购买渠道的价格
预期不行动后悔	我之后可能会因为现在不购买该商品而感到后悔
我之后可能会因为现在不购买该商品而感到不安
如果这次不购买该商品,下次购买时商品价格更高,我会感到后悔
冲动性购买意愿	一旦我在直播间看到了展示的商品,我就会迫不及待地想要购买它。
看到直播间展示的商品时,我内心激荡起一股强烈的购买冲动。
当我看到直播间展示的商品时,我就觉得是我想要的
在观看直播后我产生了之前没有的购买计划

变量

题项

氛围线索

直播间商品有全面、形象的展示

直播间商品的展示方式很吸引人

直播间整体观感较好

直播间的整体场景设置很吸引人

有很多人在直播间购买商品

观众在直播间的交流很频繁

感知风险

我担心商品与主播描述不符

我担心卖家的售后服务不好

我不放心在直播间购买商品

我担心直播间内的商品价格高于其他购买渠道的价格

预期不
行动后悔

我之后可能会因为现在不购买该商品而感到后悔

我之后可能会因为现在不购买该商品而感到不安

如果这次不购买该商品,下次购买时商品价格更高,我会感到后悔

冲动性
购买意愿

一旦我在直播间看到了展示的商品,我就会迫不及待地想要购买它。

看到直播间展示的商品时,我内心激荡起一股强烈的购买冲动。

当我看到直播间展示的商品时,我就觉得是我想要的

在观看直播后我产生了之前没有的购买计划

构念	项数	Cronbach’α	KMO
氛围线索	6	0.812	0.809
感知风险	4	0.847	0.821
预期不行动后悔	3	0.809	0.713
冲动购买意愿	4	0.832	0.815

构念

项数

Cronbach’α

KMO

氛围线索

0.812

0.809

0.000

感知风险

0.847

0.821

0.000

预期不行动后悔

0.809

0.713

0.000

冲动购买意愿

0.832

0.815

0.000

假设	潜变量路径关系	标准化路径系数	标准差	CR	假设检验
H1	氛围线索→冲动性购买意愿	0.286^***	0.046	5.149	支持
H2	氛围线索→感知风险	-0.429^***	0.049	-8.203	支持
H3	氛围线索→预期不行动后悔	0.359^***	0.047	6.776	支持
H4	感知风险→冲动性购买意愿	-0.234^***	0.046	-4.511	支持
H5	预期不行动后悔→冲动性购买意愿	0.366^***	0.050	6.810	支持

假设

潜变量路
径关系

标准化路
径系数

标准差

假设
检验

氛围线索→冲动性购买意愿

0.286^***

0.046

5.149

支持

氛围线索→感知风险

-0.429^***

0.049

-8.203

支持

氛围线索→预期不行动后悔

0.359^***

0.047

6.776

支持

感知风险→冲动性购买意愿

-0.234^***

0.046

-4.511

支持

预期不行动后悔→冲动性购买意愿

0.366^***

0.050

6.810

支持

假设	潜变量路径关系	中介效应系数	95%置信区间	假设检验
H6	氛围线索→感知风险→冲动性购买意愿	0.079^***	0.039 5	0.125 8	支持
H7	氛围线索→预期不行动后悔→冲动性购买意愿	0.105^***	0.061 8	0.154 8	支持

假设

潜变量路径关系

中介效
应系数

95%置信区间

假设
检验

下界

上界

氛围线索→感知风险→冲动性购买意愿

0.079^***

0.039 5

0.125 8

支持

氛围线索→预期不行动后悔→冲动性购买意愿

0.105^***

0.061 8

0.154 8

支持