【《结构方程模型在消费者行为分析中的应用案例研究》13000字（论文）】

结构方程模型在消费者行为分析中的应用案例研究目录TOC\o"1-3"\h\u68721绪论 193222提出问题与假设 674613研究设计 12297104数据分析 16265455研究总结与展望 27绪论随着5G技术到来，科技在互联网下快速发展，越来越多的消费者开始选择线上购物的方式。伴随着人们的生活质量的提高消费者的消费理念和购物方式也有所变化。目前传统的线下实体店购物模式热度开始变低，消费者已经不再满足现在这种线下购物模式，因为现在很多的人下班之后没有更多的时间去逛街，同时新出现的线上购物模式打破了传统线下实体店购物模式，成为当代年轻的消费者的主要购物方式，线上购物模式也慢慢开始成为购物形式的主流，互联网技术同时也为线上网店购物模式的发展提供了良好的平台。不断完善的互联网技术也为线上购物模式的发展奠定了基础，线上购物已经逐渐成为大多数的年轻消费者的生活的常态，5G网络技术的出现，给新零售电商直播体验方面的感觉大大提升了档次，覆盖的场景与领域越来越广，也为消费者和直播主播及商家们带来更强的互动性，构造虚拟的商品与实际的体验感融合的购物直观体验，电商主播们可通过再直播间试用、试吃、试穿商品，直观生动地为消费者展示商品的使用方法和产品的购买价值。抖音平台在发生疫情的时候，帮助电商行业通过广告推广的形式来增加流量，有时候一个短视频的播放量可以与线下实体店的一天的人流量。在这个信息化流通方便快捷的时代，电商直播可以更好地宣传自己的品牌，同时拍摄一些有趣，优秀的视频，可以吸引更多消费者的眼球让更多的消费者留步选购商品，可以促进电商直播的持续快速的发展，并为线上商家增加很多的营业额。本文通过构建结构方程模型（StructuralEquationModel，SEM）。它能够同时分析多个变量，近年来，结构方程模型分析普遍应用到社会学、心理学、管理科学等领域进行实证研究，首先通过SPSS来进行信效度分析。然后利用AMOS软件对模型的适配度进行检验。最后检验所有的假设的成立情况。最终得出本文结论。以国内的电商直播背景的研究为基础，对国内关于消费者观看电商直播购买行为现状进行分析。通过对文献的研究，以及分析混合研究的方法。提出不足的地方，最终再总结分析结果与对未来的展望。第一阶段：主要是通过对文献的阅读，然后探索性的提出假设与问题。假设多种电商直播影响消费者购物的行为因素。初步构建模型。第二阶段：验证阶段，对于得到的问卷数据进行分析，还有对于假设的验证。利用好SPSS和AMOS这两个软件对构建的模型进行验证分析，检验出研究中提出的假设成立情况还有进行研究结果的分析得出结论。提出问题与假设文献理论研究提出问题与假设文献理论研究提出模型验证模型总结结论与启示图1-1研究技术路线提出问题与假设3Introduction为了探索电商直播平台上面的用户对于购买意愿的形成原因，已经其中起到影响作用的因素。本文基于S-O-R的研究框架。对于社会上观看电子商务直播的现状，我们重点探究是什么因素刺激消费者们消费，对于刺激消费者重复消费和冲动消费的因素研究。S-O-R模型（S-O-Rmodel）S-O-R模型是人类行为的一般模型，其中S是环境中给予人的刺激，O是人们在接受刺激后产生的认知方面的反应，这个反应包括心理和生理的反应。在模型中，个体的认知和情绪都会受到外界环境的影响。一个完整的S-O-R模型应该具有刺激因素、和多个中间变量、还有最终的反应变量，通过中间变量可以展示出它在刺激变量和反应变量之间的中介作用。1982年Donovan和Rossiter将模型改编，首次将S-O-R模型运用到购物情景中，提出了商店的环境引起消费者个体愉悦的心情-唤醒-控制的基本情感状态。这个情感状态又会影响个体产生趋利避害行为。由此，可以推断出在电商直播的情境下这个框架模型也非常的适用。本文通过对电商直播的环境刺激消费者，导致消费者重复购买以及冲动消费的研究。基于S-O-R框架模型，假设刺激消费者的因素可以是主播个人的知名度和专业度、产品的折扣力度、直播平台的商品展示。主播对应的中介变量就是消费者对于主播的专业度和知名度的信任等因素。最后的反应就是消费者购物意愿的反应。在电商直播中，主播们通过展示商品然后再对商品进行讲解，专业的介绍营销过程会对消费者产生刺激，从而引发消费者不确定性的反应。当然消费者获取的感知价值越高，越有利于增加消费者的购买意愿。因此本研究将消费者最终的反应假设为购买意愿。概念图如下：S（刺激）S（刺激）O（机体）R（反应）主播知名度主播专业度商品折扣商品展示感知价值消费者信任消费者购买意愿图3-1S-O-R模型框架图变量定义与研究假设（Variabledefinitionsandresearchhypotheses）3.2.1主播知名度主播的知名度：主播的知名度是评价一名主播的名气程度的，一般情况下，知名度越高的主播，越容易被大家所熟知，这样可以为直播间带来很多的流量。知名度的主播具备各种利于直播带货的特性。比如个人魅力，还有直播带货时有大量的粉丝，是推销产品时保证销量的保障。因为知名的人散播的信息更容易被接收者所接受。所以电商直播平台上的主播在社会上的名气越大，受到的关注度越高。这样一来，消费者会更愿意购买他们推荐的产品。与此同时，正因为名气越大，风险也越大。主播在接推广的时候，团队就会对产品进行严格的筛选。保证自己推荐的产品是正版、安全、无害的。也正因为团队会帮忙进行筛选，这样消费者会更加信任知名的主播。根据名人效应，为消费者提供了决策，同时还给消费者提供了担保，所以主播可以更好的影响消费者的购买意愿。到后面，消费者一听到某个产品是这个知名的主播推荐的，就会觉得只要是他推荐的产品应该就不会差的印象。所以研究发现电商直播中主播的知名度对消费者购买意愿有影响。所以提出假设：W1：主播知名度可能对消费者购物意愿有正向影响。W2：主播的知名度可能有助于提高消费者的信任程度。3.2.2主播专业度研究表明，很多的消费者原因倾听专家给予的建议，所以在专业知识强的人中，对产品有更多的了解。在网络购物中可以给出更多相对专业的建议。为了减少电商直播购买商品的风险度，消费者在进行网购前更有可能去搜集产品相关信息。而这些信息大部分都是从专家那里获取的。所以主播的专业程度有很大程度的影响了消费者的积极性和购买意愿。而消费者如何看待专家的意见也是和专家的各种评价有关的。当然有名又专业的主播是非常受欢迎的。人们非常乐意听取他们的建议，特别是在直播间内，可以快速回答出专业性的问题。同时主播的专业回答也会影响消费者的购物情绪的，非常有助于提高消费者的购买意愿。根据调查，在化妆品领域，用户更加相信专业程度高的意见领袖。消费者在做购买决策的时候，更加愿意倾听专业性的意见领袖的建议。这样可以缩短他们的决策时间，也为产品的安全提供过了保障。专业知识强可以增加消费者的信任度。同时大大增加了消费者的购买意愿。所以提出假设：W3：主播的专业性对消费者的信任有正向影响W4：主播的专业性有助于提高消费者的感知价值W5：主播的专业性对消费者的购买意愿有正向影响3.2.3商品折扣众所周知，无论是电商购物还是实体店购物，在有商品有折扣的时候都会吸引大量的消费者来消费。并且在价格折扣力度越大的时候，越容易导致有很多人进行冲动消费。每年的618和双十一就是典型的电商大型折扣活动节日。而且现在电子商务平台众多，之间的价格战也很厉害，尤其是拼多多主打低价的平台，现在的价格都是越来越透明了。很多消费者可以在实体店与各种不同的电商平台之间进行价格比较。在各大电商平台的价格比较之后，同质量的产品价格低的往往更吸引人。在电商直播间中，各大主播往往会为粉丝、消费者们争取相对低的价格，这样就会吸引更多的消费者。价格的折扣往往是主播地位的象征。一般越出名的意见领袖，越容易争取到更低的价格。这样就可以让消费者们有更高的购买情绪。因为消费者们非常容易被商品的折扣所刺激和吸引。所以提出假设：W6：电商直播中的价格折扣可能对消费者的感知价值有正向影响。W7：电商直播中的价格折扣可能对消费者的购买意愿有正向影响。3.2.4商品展示在直播间最重要的就是向消费者展示商品本身还有为消费者们解答商品的相关问题。在电商直播的过程中，消费者是无法直接触碰到商品本身的，所以怎么才能将商品最好的呈现在消费者的眼中就尤为重要。直播间主要是为了让消费者有生动的体验，做好视觉吸引，利用直播间的灯光布局。将商品最好的一面展示给消费者，吸引消费者的眼球是重要的营销手段。在啊直播的过程中，主播根据自己对产品的认识和使用经验。用多种方式展现给消费者更多的重要信息。比如服装类的产品，主播们可以试穿给消费者们看。食品类的产品，主播可以试吃然后作出评价。美妆类的产品就需要主播来试用，然后展示出来看一下这个化妆品上不上镜等等。这样一来，让消费者在直播间有一种身临其境的感觉。让消费者产生自己在使用的感觉，就是电商直播的理想目的了。本文结合商品展示给消费者。利用视觉吸引力和真实感来提高消费者的感知价值和对主播的信任感。所以提出假设：W8：商品展示有助于提高消费者的感知价值。3.2.5感知价值感知价值就是消费者认为产品值得的价值。消费者感知价值的核心是感知利益(PerceivedBenefits)与感知付出(PerceivedSacrifices)之间的权衡。这个概念是有包括了两个涵义：首先，价值是非常个性化的，因人而异，不同的顾客对同一产品或服务所感知到的价值都是与众不同的；其次，价值代表着一种效用（收益）与成本（代价）间的权衡，顾客会根据自己感受到的价值做出购买决定，而绝不是仅仅取决于某种单一的因素。它会在无形之中驱使着消费者做出购买决策。这种决策主要是依赖于消费者过往的购物经验。由于消费者受到感知价值的影响，消费者对产品质量和电商主播的服务的看法决定了为其愿意支付的价格。感知价值通常都是个性化的，一般都是因人而异的。它与数值、逻辑、产品的成本无关，与个人的感知有关。感知价值是无形的价值，是消费者在感知上赋予产品的额外的价值。在生活中可以通过很多方面来提升消费者的感知价值。如果在消费者心中没有感知价值的作用，消费者一般很容易就会陷入降价竞争中。在电商直播的情景下通过直播间的主播为消费者们创造出感知价值就可以提升消费者对产品质量和价格的敏感度。虽然感知价值是无形的价值，但是感知价值还是可塑的，它可以通过外界的刺激而影响消费者产生感知价值，就好比在直播间里主播向消费者展示商品的时候，可以为消费者带来很好的场景体验感，为消费者带来不同的消费体验来提升消费者的感知价值。在提升了消费者的感知价值的同时，直播间还为消费者带来大量的优惠，这样会让消费者的消费积极性加倍的提升。但是优惠的同时也不存在拉低消费者心中的价值，而是让消费者认为他们在这样的价格中获得了巨大的优惠力度。提升感知价值要在不改变产品的本身状态下、不增加额外成本的情况下创造出来的价值。所以提出假设：W9：电商直播中消费者感知价值的对消费者购买意愿可能有正向的影响。3.2.6消费者信任Mayer等（1995）将信任分为了三个维度，分别是能力、善意和诚实。而Mcallister则将信任分为认知信任和情感信任，认知信任就是比较理性的一种信任。是信任方对被信任方的能力的一种认可或者依赖，这些都是依照客观的事实来确定的。情感信任一般都是信任方基于情感方面因素的影响对被信任方的关注和依恋程度，是不理性的，是由情感方面因素影响控制的。本文借鉴Mcallister对信任的划分，来对电商直播环境下消费者对于主播们的信任建立的影响以及消费者购买意愿的关系。信任是建立在消费者与主播之间的，因此在直播间中，主播们可以刺激消费者进行消费，消费者的信任在这之中起到关键作用。电商主播具有很高的可信度的话可以将粉丝流量转化为销量，因此需要依托大量的粉丝信任，持续增加消费者的购物数量。电商直播可以凭借实时互动，为消费者推荐合适的商品，并对消费者的问题进行实时反馈回答。这些重要的购物信息在直播间里可以快速的传播。提升了消费者的信任将会影响消费者的购物欲望。所以主播在选品推荐的时候就要严格把关，确保产品质量和个人的专业性。较高的产品性价比和高质量的产品更好的取得消费者的信任。所以提出假设：W10：电商直播中消费者对于主播的信任对消费者购买意愿有正向影响。本章小结（Chaptersummary）本章节主要是对于S-O-R模型框架进行假设的提出。构建出模型对各个变量进行分析定义，然后对于提出的假设进行结构方程模型的构建。模型具体包括S（刺激）：主播知名度、主播专业度、商品折扣、商品展示；O（机体）：感知价值、消费者信任；R（反应）：消费者购买意愿。这些包括4个外部刺激变量2个中间感知变量，最后一个反应变量。最后根据各个变量进行分析对应的进行提出假设。图3-2结构方程模型构建图研究设计问卷设计本章主要是根据假设开始设计问卷。研究变量因素。本研究采用问卷调查的方式来收集数据。问卷分为三个部分，第一部分是个人信息，第二部分是筛选题型，选出参与过或者准备参与电商直播购物的人，第三部分是测量项。收集了填写人的性别、年龄、学历等个人信息。筛选题型主要是选出有观看电商直播经验或者将会参与观看电商直播的填写人。最后就是测量题项。问卷调查采用了李克特5级量表。被调查者在对每个题项表达观点时只能选取1-5中的任一选项。其中，1表示“完全同意”，2表示“同意”，3表示“不确定”、4表示“不同意”，5表示“完全不同意”。量表设计4.2.1主播知名度电商直播中的主播的身份可能有很多种，比如网红、明星、各种领域的意见领袖，也有可能是商家自己。所以主播知名度也是不一样的。国内学者梦非将社会化电商意见领袖知名度概括为“有一定名气”、“被公众熟知”及“有一定影响力”，梦非对社会化电商意见领袖知名度的测量被国内很多学者参考。结果显示主播知名度主要体现在“公众熟悉度高”及“号召力强”等方面。因此，本研究参考梦非对社会化电商意见领袖知名度的定义及测量，设计电商直播情境下主播知名度的测量题项，具体如下：表4-1知名度测试题项与来源变量测试题项参考来源主播知名度E1：你观看的电商直播间的主播知名度高梦非（2012）E2：该电商直播间的主播在直播领域拥有很大的影响力4.2.2主播专业能力电商直播中主播的专业能力是可以在直播间的营销水平中展示出来的。Netemeyeretal.用了能力、专家、训练以及经验作为衡量传播者专业性的指标，之后很多学者也依据此标准测量传播来源的专业性。本研究根据Netemeyeretal.提出的指标作为参考设置了对应的测试题项。结合了主播与产品的相关知识来设计出电商直播情境下传播者的专业性的测试题，具体如下：表4-2专业度测试题项与来源变量测试题项参考来源专业能力F1：该主播在此产品的领域是一位专家Netemeyeretal.F2：该电商主播的直播能力特别突出F3:该电商主播对推荐的产品相关知识非常了解4.2.3商品折扣学者Chandon、Wansink以及Laurent（2000）根据前人的研究发现，将消费者所能感知的六种促销利益进一步归纳为实利型利益和享乐型利益两类。实利型促销利益主要分为节约成本（参与促销能够省钱）、品质体验（参与促销能用较少的钱去购买较高质量的产品）、方便性（参与促销能较快地搜索到需要的产品并且能较快做出购买决策，节约时间成本）三种；享乐型促销利益主要分为自我价值体现（参与促销购买到实惠产品会产生自我满足感，从而提高自我价值的评价）、娱乐（多样化的促销活动为消费者提供了娱乐、趣味的价值）、探索（促销活动多样化满足了消费者对未知信息的探索）三种。通过Chandon等学者的研究发现，实利型促销的总体效果是优于享乐型促销的。我们可以将其理解为，货币型促销（如价格折扣等）会优于非货币型促销（从消费者心理角度设计促销活动来让消费者获得更好的购物体验）。胡珊珊（2011）的实证研究显示，现金折扣带给消费者的感知促销利益最大，其次是赠品，而返券带给消费者的感知促销利益则最小。同样，缪姝云（2013）的实证研究中也得出类似的结论。所以根据商品折扣设计了以下测试题项：表4-3商品折扣测试题项与来源变量测试题项参考来源商品折扣G1：我会受到直播中打折促销的诱惑Rooketal，1995G2：当我看到直播间打折的商品就很有购物欲望G3:我经常在直播间打折促销的时候购买商品4.2.4商品展示传统购物中商家与消费者面对面交流，买家可以真实感受到卖家的情感。传统电子商务中缺乏面对面互动，但社交媒体提供了替代面对面互动的方式，以增强情感交流，这可以提高信任（Rusman，2010）。电商直播中，消费者可以亲眼看见主播，主播与消费者的互动会减小消费者与主播间的距离感。商品在电商直播中被主播展示给消费者们看。可以大大提高消费者的网购欲望。根据商品展示设计了以下测试题项：表4-4商品展示测试题项与来源变量测试题项参考来源商品展示H1：我很喜欢直播间展示商品的方式Watsonetal,1988赵宏霞等H2：我认为电商直播中主播可以从不同角度展示商品会吸引我购买H3:我喜欢观看电商直播间主播试用或者试吃各种产品4.2.5感知价值感知价值实在消费者观看电商直播中获取的额外的价值。在电商直播平台中消费者会自发的寻找自己感兴趣的产品和直播间。本研究主要参考Davis提出的技术接受模型中感知有用性的测量量表。最好形成电商直播平台中消费者的感知价值测量表。具体表如下：表4-5感知价值测试题项与来源变量测试题项参考来源感知价值J1：在电商直播间里我可以更快的了解产品信息Davis（1989）J2：在电商直播间里我可以通过发送弹幕解决我对产品的疑问J3:总体来说，通过观看电商直播可以对我的购买决策提供帮助4.2.6消费者信任电商直播平台购物中，消费者在购物过程中存在不确定性，信任可以消除消费者的不确定性考量，从而增加消费者购买的正向促进。在电商直播情境中，消费者对于主播的信任会影响到消费者所做的购买决策。在电商直播平台上消费者购物时可以通过对于主播的信任来增加消费者自己心理上的安全感。除了价格以外的因素中消费者对于主播的信任更能促进购买行为的产生。然而信任是消费者内心的综合感知，常常无法从一个维度来解释和测量，因此很多学者将其作为中介变量，Han在研究用户对互联网银行的接受意愿时，引入信任这一中介变量，用户感知安全控制通过影响信任这一因素进而影响用户的使用意愿，Black在消费者购买意愿研宄中，将商品和服务质量作为主要影响因素，并验证了信任在商品服务质量对消费者购买意愿影响中的中介作用，Hong验证了感知风险－信任－购买意愿的作用链路，并通过实证验证了信任在感知风险和消费者购买意愿之间的传导中介效应，邓朝华在移动用户采纳行为研宂中，将信任作为中介变量，验证了信任在用户采纳行为中的中介作用。根据他们的研究设计了以下测试题项：表4-6消费者信任测试题项与来源变量测试题项参考来源信任K1：我一般选择观看一些我比较信任的主播的电商直播HongBlackK2:我认为我看的电商直播的主播的能力很让我放心4.2.7消费者购物意愿本研究将消费者购物意愿作为研究的反应变量。消费者的购物意愿是表示消费者购买产品的个人主观想法的表达。在观看电商直播的时候如果消费者购物情绪高涨，加上其他的刺激变量一起对消费者产生影响。本研究主要参考Perk&Lee提出的消费者购买意愿的测量量表并结合电商直播情境，设计用户在电商直播中购买意愿测试题项。具体如下表：表4-7消费者购买意愿测试题项与来源变量测试题项参考来源消费者购买意愿M1：观看直播时，我会购买一些没有计划购买的产品Perkandlee(2007)M2：观看电商直播时，我愿意直接将产品加入购物车M3:我愿意在观看电商直播时直接下单M4:我愿意将我观看的电商直播间推荐给我的朋友们本章小结本章节通过对应的变量设计相应的量表。最后整合出完整的问卷。再进一步完善问卷之后，决定采用线上发放问卷。通过微信、QQ、微博等渠道进行发放。为了确保问卷的质量决定将问卷答题时间低于50秒的剔除。最终形成数据样本。数据分析问卷调查数据分析5.1.1个人信息描述性统计本次问卷累计回收有效样本282份，其中男性占比46.81%、女性占比53.19%，比例差距不算明显；年龄段主要集中再18-25岁占样本的89.36%；教育程度本科占比最高有70.21%；职业中学生比例最高占比85.11%；电商购物时间中5年以上占比超过一半有55.32%；常用的电商直播平台中淘宝占比93.62%是最高的。观看频率有74.47%的是2次以下。表5-1被调查者基本信息基本特征分类样本数比例性别男13246.81%女15053.19%年龄18岁及以下62.13%18-25岁25289.36%26-30岁124.26%31-40岁62.13%41岁及以上62.13%教育程度高中及以下124.26%大专4214.89%本科19870.21%硕士及以上3010.64%职业学生24085.11%个体户62.13%企业工作人员124.26%其他248.51%电商购物时间一年以下62.13%1-3年3612.77%3-5年8429.79%5年以上15655.32%常用的电商直播平台（多选题）淘宝26493.62%抖音12042.55%小红书8429.79%蘑菇街62.13%其他186.38%每周观看电商直播的频率2次以下21074.47%2-4次6021.28%5-7次62.13%7次以上62.13%5.1.2信度分析信度一般用来衡量量表所测结果的稳定性，信度越高，说明量表就会越稳定。通常检验信度的参数为Cronbachα系数。通常Cronbachα系数的值在0-1之间。如果Cronbachα系数不超过0.6，说明这个量表信度不足。而达到0.7-0.8的时候表示量表具有相当的信度，达到0.8-0.9的时候说明量表信度非常好了。被测量表中Cronbachα系数值都大于0.7说明信度通过。因此不需要删除任何选项题目。表5-2信度分析表变量题项CITC项已删除的α系数Cronbachα知名度E10.7670.9530.908E20.6890.954专业度F10.6880.9540.824F20.4920.956F30.6630.954商品折扣G10.7420.9530.86G20.6850.954G30.7530.953商品展示H10.8070.9520.903H20.7440.953H30.7180.953感知价值J10.7290.9530.779J20.5940.955J30.7150.953消费者信任K10.6180.9550.716K20.7420.953消费者购买意愿M10.6430.9540.901M20.8060.952M30.7350.953M40.7670.9535.1.3效度分析效度即有效性，是指问卷的有效性和正确性，即调查问卷表能够衡量拟衡量的维度构面或特征的程度。效度是问卷调查的重要特征。问卷调查的目的是获得高效度的测量和结论，问卷的效度越高，问卷结果表达的行为的真实性越髙，问卷越能达到其目的，问卷就越准确有效。研究采用成分因子分析法对问卷进行效度检查，首先对量表进行了KMO和Bartlett球形检验，KMO大于0.7则代表量表效果良好可进行因子分析，若KMO低于0.6则证明量表不适合做因子分析，Bartlett球形检验，因子显著须小于0.5，量表才适合做因子分析。本研究采用了IBMSPSSStatistics25进行对量表的KMO和Bartlett球形检验，检验结果如下表5-3效度分析表KMO和巴特利特检验KMO取样适切性量数0.782Bartlett球形度检验近似卡方1037.963自由度190显著性0.000由分析结果可以得出KMO的值为0.782，Barrtlett球形检验值显著水平小于0.001，所以问卷数据可以对量表进行下一步操作：效度检验主要检验量表的收敛效度及区别效度。收敛性主要关注同一变量的所有测量项是否彼此相关。区别度主要关注不同的变量之间是否有所区别。收敛效度主要采用标准化因子载荷、组合信度（CR）和平均方差萃取值（AVE）进行检验。在验证性因子分析过程中，通常要求标准化因子载荷量大于0.6，CR值大于0.7且AVE大于0.5。如表所示，所有变量的标准化因子载荷均大于0.6、CR值均大于0.7及AVE值均大于0.5，说明收敛效度较佳。下面是主成分分析法，通过主要成分分析的方法提取因子表5-4主成分分析表总方差解释成分初始特征值提取载荷平方和旋转载荷平方和总计方差百分比累积%总计方差百分比累积%总计方差百分比累积%110.97854.88854.88810.97854.88854.8886.14730.73730.73722.34311.71766.6052.34311.71766.6055.04725.23655.97331.3166.58073.1851.3166.58073.1853.44217.21273.18540.9914.95778.14250.9164.58182.72360.7283.64186.36370.5912.95589.31880.3901.94891.26690.3091.54592.811100.2791.39594.206110.2311.15795.362120.2081.04196.404130.1830.91597.319140.1630.81498.132150.1080.54198.673160.1070.53399.206170.0600.30299.508180.0460.22999.737190.0300.15299.889200.0220.111100.000提取方法：主成分分析法。表5-5分层面效度分析结果变量题项标准化因子载荷CRAVE知名度E10.7730.7720.629E20.813专业度F10.8130.8240.612F20.673F30.851商品折扣G10.6240.7670.526G20.753G30.788商品展示H10.8480.8610.674H20.828H30.787感知价值J10.7730.7830.546J20.761J30.681消费者信任K10.8740.7450.593K20.65消费者购买意愿M10.8150.8860.661M20.773M30.868M40.794区别效度一般要求AVE的平方根值大于变量间的相关系数矩阵。如下表中，表的对角线表示每个被测量的AVE的平方根值，每个被测变量的AVE的平方根值都大于其他测量变量的相关系数，可认为区别效度通过检验了。表5-6变量相关系数与AVE的平方根知名度专业度商品折扣商品展示感知价值消费者信任消费者购买意愿知名度0.793专业度0.6730.782商品折扣0.5740.6930.725商品展示0.6420.6550.6380.820感知价值0.6130.6770.7120.6300.739消费者信任0.5680.6530.6360.6250.6040.770消费者购买意愿0.5970.6830.6750.6530.6690.6840.813研究模型拟合5.2.1结构方程模型构建结构方程模型（StructuralEquationModeling，SEM）主要为验证性因素分析，相对于传统统计方法，结构方程模型是测量与分析合二为一的计量研究方法，能够同时处理多个因变量和自变量，所分析的结果也更为精准。基于协方差的结构方程模型被学术界广泛应用，其对样本数据质量要求较高，且常见的分析工具有Amos、LISREL及MPlus等。Amos软件在探索复杂变量关系时，比其他软件功能更强大，操作界面更友好，受到学术界认可。本研究利用的是Amos26来进行模型构建。如下图所示图5-1本研究结构方程模型图5.2.2结构方程模型拟合度检验结构方程模型的整体模型适配指标包括了GFI、AGFI、RMSEA等本研究有对照AMOSS给出的的指数来检验拟合度是否可接受。通常GFI最好是大于0.8、AGFI大于0.8、RMSEA小于0.08.表5-7绝对适配度参数表指标类别指标名称标准检验结果检验结论绝对适配度参数GFI>0.80.884接受AGFI>0.80.875接受RMSEA<0.080.074接受除了绝对适配度参数之外，还有增值适配度参数。如下表：表5-8增值适配度参数表指标类别指标名称标准检验结果检验结论增值适配度参数NFI>0.80.894接受IFI>0.80.921接受RFI>0.80.898接受RFI>0.80.907接受由此推断，整个模型的拟合度程度是较好的。5.2.3模型中的假设验证本研究通过Amoss26.0对研究模型中的假设关系进行验证。具体假设的检验结果如下表所示，Estimate表示非标准化的路径系数值，S.E表示标准误差，C.R.表示临界比值，一般C.R.值大于1.96，即P值小于0.05均为可接受的显著值。其中P<0.05是*、p<0.01是**、p<0.001是***。在0.05水平下不显著就是ns=nosignificant。表5-9结构方程模型假设检验结果路径EstimateS.E．C．R．P显著性水平消费者信任主播知名度0.2660.1012.4120.014*消费者购买意愿主播知名度-0.8840.442-1.9980.460ns感知价值主播专业度0.4470.1303.4390.000***消费者信任主播专业度0.3590.0942.6120.006**消费者购买意愿主播专业度0.2350.1092.5750.009**感知价值商品折扣0.2230.1552.4900.125ns消费者购买意愿商品折扣0.4720.0943.5440.000***感知价值商品展示0.4250.3582.7220.006**消费者购买意愿感知价值0.3350.1213.0670.002**消费者购买意愿消费者信任0.2450.1032.6340.009**结合上表可以分析出本研究中的各个假设是否成立。W1：主播知名度对消费者购物意愿有正向影响（p>0.05）所以不成立。W2：主播的知名度有助于提高消费者的信任程度（p<0.05）显著水平为*，所以成立。W3：主播的专业性对消费者的信任有正向影响（p<0.01）显著水平为**，所以成立。W4：主播的专业性有助于提高消费者的感知价值（p<0.001）显著水平为***，所以成立。W5：主播的专业性对消费者的购买意愿有正向影响(p<0.01)显著水平为**，所以成立。W6：电商直播中的价格折扣对消费者的感知价值有正向影响（p>0.05）所以不成立。W7：电商直播中的价格折扣对消费者的购买意愿有正向影响。（p<0.001）显著水平为***，所以成立。W8：商品展示有助于提高消费者的感知价值(p<0.01)显著水平为**，所以成立。W9：电商直播中消费者感知价值的对消费者购买意愿有正向影响(p<0.01)显著水平为**，所以成立。W10：电商直播中消费者对于主播的信任对消费者购买意愿有正向影响(p<0.01)显著水平为**，所以成立。5.2.4中介作用检测在AMOSS中的Bootstrap方法进行中介效应检验，在原始数据（N=282）的样本中有放回的抽取2000个随机样本。利用Bootstrap方法进行中介检验时，如果置信区间没有包含0，则中介效应显著（温忠麟和叶宝娟，2014；李彩娜等，2013）。Bootstrapping法采用有放回的重复抽样技术来构建置信区间，不要求样本正态分布，有利于规避非正态分布导致的中介显著偏差。Hayes提出Bootstrapping重复抽样次数需要在1000-5000之间，并认为采用偏差校正的非参数百分位方法可以提高结果的准确性在95%置信区间的中介效应如表所示：表5-10中介效应检验的Bootstrapping分析中介影响路径效应95%置信区间结论下限上限知名度→消费者信任→购买意愿0.1040.0700.327有中介专业度→感知价值→购买意愿0.2110.1590.324有中介专业度→消费者信任→购买意愿0.0510.0250.093有中介商品折扣→感知价值→购买意愿-0.073-0.2070.035无中介商品折扣→消费者信任→购买意愿0.0770.0310.139有中介商品展示→感知价值→购买意愿0.0610.0120.145有中介商品展示→消费者信任→购买意愿0.1110.5900.130有中介利用Bootstrap方法进行中介检验的时候，如果置信区间没有包含0，则中介效应显著。经检验除了感知价值在商品折扣与消费者购买意愿之间的中介系数于95%的置信区间包含零，其余的都没有包含0。所以感知价值在商品折扣对消费者购买意愿的影响中介效应不显著。而感知价值在主播专业度、主播知名度、商品展示与消费者购买意愿之间存在中介作用；消费者信任在主播专业度、主播知名度、商品展示与消费者购买意愿之间存在中介作用。本章小结根据实验结果可以得出的结论如下：5.3.1外部刺激的分析主播知名度作为外部刺激对于消费者的购买意愿没有特别显著的影响，说明在直播电商的环境下，电商意见领袖知名度对于消费者的购买意愿还是缺乏更多的影响力，而主播的专业度对于消费者的购买意愿有显著的正向影响，专业性越强的主播可能对于消费者的购买意愿影响程度越高。关于产品的看法，专业的主播可以给出很多相关的专业推荐，让消费者可以有更好的购物决策。同时，在直播间内消费者可以实时的与主播进行互动，可以提升消费者的感知价值。同时可以让消费者在直播间内达到临场的感觉。而商品的折扣对于消费者的购物意愿是有显著的正向影响，而消费者在商品折扣的刺激下并没有大大提升自己的感知价值。说明感知价值在商品折扣与消费者购买意愿之间的中介效应是不显著的。在商品展示的刺激下消费者的购买意愿也有正向的影响。感知价值在直播电商的商品展示与消费者购买意愿也存在中介效应。5.3.2内部刺激的分析电商直播的环境下将消费者的感知价值提升是有助于影响消费者的购买意愿的，因为感知价值对于消费者的购买意愿有显著的正向影响。消费者信任是在主播的专业度与知名度和消费者购物意愿之间有中介效应。在收到外界的刺激的前提下，内部刺激也会同时产生作用。在提升消费者购买欲望的关键也在内部作用上，提升了消费者对于主播的信任和消费者的感知价值就可以很好的提高消费者的购买欲望。获取产品的实用价值是消费者最基本的需求。消费者可能是为了享乐目的或者有特定的目标去观看电商直播的，所以电商直播需要非常直观的让消费者产生感知价值，让消费者通过认知反应来判断商品是否与自身需求一致。当消费者的购物欲望提升的时候就非常有可能进行理智的消费或者冲动消费。这也是消费者对主播的信任程度越高越可能产生购买行为。所以电商直播的发展就应该着重关注消费者的感知价值和增加消费者对于主播的信任。 研究总结与展望本章是本研究的最后一章，主要是对研究的结果进行总结，还有通过总结再结合电商直播的发展现状提出未来电商直播发展的展望。研究总结本研究的目的是探索消费者电商直播购物行为。首先是通过整理相关的文献，对他们进行梳理，并且借助了S-O-R理论框架来假设了外部刺激变量，内部刺激变量以及最后的反应变量，完成了初步的消费者电视直播购物行为的研究模型。根据相对应的变量来提出假设。然后设计调查问卷，通过不同的变量来设计相对应的量表。选择合适的调研对象来发放问卷，最终回收有效问卷282份。借助SPSS25统计分析软件来对样本数据进行统计，然后进行信度和效度的检验。最后通过Amoss26软件设计相应的结构方程模型，并将对应的量表的数据赋予模型，最后对结构方程模型进行了验证分析，最终得到的以下的主要结论：主播知名度对于消费者信任有显著的正向影响，同时消费者信任在主播知名度与消费者购买意愿之间有显著的中介效应。主播专业度对于消费者购买意愿有显著的正向影响。同时感知价值与消费者信任在主播专业度和消费者购买意愿之间都起到了中介效应。商品折扣对于消费者购买意愿有正向影响。感知价值在商品展示与消费者购买意愿之间有显著的中介效应。感知价值与消费者信任对于消费者购买意愿都有正向影响。电商直播的发展启示本研究结合了潜在变量与外在变量，构建了研究模型，为电商直播这个新的模式发展提供了一些建议和发展启示。在研究方面对于各类相关文献的整合，发现感知价值与消费者信任是连接外在因素与反应变量的中间变量。丰富了