探究在线评论对购买意愿的影响

关于在线评论对购买意愿影响的研究，主要有两种模型：一是直接通过实验或调查问卷的方法，来获得消费者的购买意愿，从而展开后续研究；二是用产品销量作为购买意愿的替代，学术界普遍认为，购买意愿是消费者采取消费行为的基础，购买意愿代表了消费者购买产品或服务的可能性，而产品销量是消费者购买意愿的 整体体现［58］［59］［60］。

1.在线评论对购买意愿的影响

Park、Lee和Han（2007）通过研究在线评论在消费者购买意愿的过程中卷入度的调节作用，有三个发现：在线评论的质量对于消费者的购买意愿有着正面的影响；当在线评论发布量增加时也会促使消费者购买意愿的增加；而对于消费者来说，低卷入度下受到评论发布量的影响要比评论质量的影响要大，但是高卷入度的消费者只有当评论为正性的时候，才会受到评论发布量的影响［61］。Zhang等（2014）以启发式系统性模型为理论基础，通过对191名用户的调查分析发现：消费者购买意愿不仅受到在线评论质量的影响；来源可信度和评论数量也对消费者的购买意愿有直接作用［62］。Zhang，Cheung和Lee（2014）则通过实验方法模拟真实环境，对部分变量进行控制，利用结构方程模型进行分析发现，当消费者面对不一致的评论时，情感的信任对购买意向的影响更强，同时女性更易受到不一致的评论的影响［63］。

国内学者左文明等（2014）以社会资本为视角，引入结构度、认知和关系维度，构建了在线评论与购买意愿的关系模型，并以“美丽说”和“蘑菇街”的用户为调查对象，通过问卷调查收集数据进行实证分析。结果表明，在线评论的质量和数量显著影响购买意愿，同时社会化电子商务中的虚拟社会资本对在线评论的数量和质量都存在着显著影响，因此社会资本可通过网络口碑的中介作用间接影响购买意愿［64］。杜学美等（2016）构建在线评论对消费者购买意愿的影响模型，并引入了接收者专业能力这一调节因素，最后通过实证方法对该模型进行了检验和修正。研究结果显示：在线评论功能价值类因素，包括评论的数量、评论的质量、评论的效价都正向影响消费者的购买意愿；接收者心理表征类因素，包括感知风险、卷入度、信任倾向都显著影响消费者的购买意愿；同时，证实了接收者专业能力对评论的质量、评论的数量与购买意愿之间的关系有着调节作用，但是对消费者感知风险与购买意愿之间的关系并无调节作用［65］。

2.在线评论对销量的影响

关于在线评论对于产品销量的影响，学者们从各自不同的角度出发，目前已经有较为丰富的实证研究结果证明其关系。尽管当前的研究结论并不完全一致，但多数结果呈现出二者的相关关系是无疑的。(www.xing528.com)

Chevalier和Mayzlin（2006）以亚马逊（Amazon.com）和BarnsandNoble网站为样本数据来源，研究了书评对图书在线销量的影响。研究结果认为，评论质量的提高对图书销量的提高有着很大的帮助，并且发现1星评论（极端差评）比5星评论（极端好评）对销量的影响更大。也就是说，那些负性评论比正性评论的影响要大得多［66］。Liu（2006）以电影发布前雅虎电影（movies.yahoo.com）论坛上的影评为解释变量，并且以发布后的电影票房作为被解释变量，对于影评与电影票房之间的关系构建了线性回归模型。实验结果发现，产品评论的数量比评论的极性（即正负评论的比例）对票房收入具有更为显著的解释力。产品评论的数量和电影的票房收入正相关，而且不论是积极的产品评论还是消极的产品评论都会增加电影的票房收入［67］。Cui、Lui和Guo（2012）经过九个月来对亚马逊网站332件新产品的面板数据分析，发现评论的效价和评论发布量对于搜索型产品有着很强的影响力，而对于体验型产品，评论发布量更是极其重要的。评论发布量对于上市不久的新产品来说影响更大，而一段时间过后，随着上市时间变久，其影响力也逐渐减弱。最后还指出，负性评论要比正性评论的影响力更大，这在一定程度上证明了负性偏见的存在，建议商家在推出新产品并设计营销策略时，要多注意这些影响因素的区别［68］。Duan等（2008）研究了影评与票房的动态影响关系，分别从雅虎电影网站（movies.yahoo.com）收集影评和Mojo网站收集票房信息，建立联立方程组模型，运用三阶段最小二乘法进行参数估计。结果发现，影评应为内生变量。影评既是票房的先导因素，也是票房的产出变量，二者相互影响。影评数量的增加会提高票房，票房的增加也会带来影评的增加。但评价得分和票房收入却没有得到证实［69］［70］。Zhu和Zhang（2010）通过对电子游戏产业的面板数据的研究，检验了在线评论对产品销量的影响时产品特征和消费者特征的调节作用。结果表明，在线评论对那些不流行的游戏和上网经验丰富的玩家有更大的影响。该研究还指出，在线评论对同类别的不同游戏产品有不同的影响，建议企业的互联网销售策略关注产品和消费者特征［71］。郝媛媛等（2009）收集了美国在2006年度的电影市场相关数据，利用线性回归模型分析不同情感极性的影评是否影响票房，以及影评极性对电影上映后的哪些阶段存在影响。实证研究的结果表明，在电影上映后的第3周，影评对电影票房有显著影响，并且极端好评的正向影响大于极端差评的负向影响［72］。龚诗阳等（2013）通过研究图书在线评论对图书销量的影响，以当当网的大样本面板数据进行研究，发现线上消费者评论对图书的销量有显著的影响。其中，评论数量和评论效价对销量有显著的正向影响，评论差异有显著的负向影响。并且，线上评论的影响随产品生命周期而逐步减弱。当产品处于生命周期的早期，评论数量、评论效价和评论差异的影响均非常显著；而当产品处于生命周期的中后期，仅有评论数量还产生重要的作用［73］。Zhou和Duan（2015）以在线软件市场为研究背景，对购物网站的在线评论和第三方网站的在线评论进行了比较，将评论数量作为内生变量，通过收集Download.com和Amazon.com网站数据，并利用联立方程模型和贝叶斯分层框架进行实证分析。结果表明，第三方网站的评论会增强产品历史销量对购物网站上评论数量的影响，并且第三方网站的评论对产品销量的影响要远远大于购物网站上的评论对产品销量的影响［74］。

综合上述研究，可见在线评论对销量的影响情况是比较复杂的，研究人员所选取的模型、变量的不同会造成结论上有所偏差，而更重要的是由于产品种类、购物环境的不同也会造成影响情况不尽相同［75］。

3.文献评述

总体而言，两种研究模式各有利弊。现有针对在线评论和购买意愿的研究结论较为统一，研究方法上大多采用实验与调查问卷的方法，其局限性在于问卷数量有限，问卷问题设计不一定合理，得到的答案不一定准确，调查对象不一定具有代表性与典型性等，使得样本质量不高，进而影响实证研究结果的有效性。这一模式的研究大多关注一个正面或负面评论所产生的影响，而针对在线评论集合的影响研究则较少。

针对在线评论对产品销量影响的研究大多采用计量经济学方法，但研究结论差异较大。主要分歧在“评论的情感极性是否对产品销量有影响”“负面评论比正面评论对产品销量的影响更大”以及“评论数量是否是内生变量”等问题上。而实际上，产品销量受产品评论、商品种类、质量、价格等多种因素的影响，很多变量难以控制，并且不同的模型、数据和计量分析方法，得出的实证结果都会产生差异。