摘要：针对电商直播中消费者冲动购买愈发普遍的现象，探讨电商主播作为直播间信息源对消费者冲动性购买意愿的实质影响，文章从感知风险视角出发，构建电商主播特征与消费者冲动性购买意愿理论模型，并分析消费者信任在电商主播特征与感知风险之间的调节效应。结果表明：主播专业性、可信性和吸引力负向影响感知风险。感知风险在主播专业性、可信性和吸引力与消费者冲动性购买意愿之间具有中介作用，且消费者信任在主播专业性、可信性与感知风险之间具有正向调节作用。因此，电商直播平台应完善主播考核制度，优化服务内容质量，加强直播监督管理，以降低消费者感知风险，有效激发其购买欲望。
关键词：电商直播,信息源,感知风险,消费者信任
随着大数据时代的到来，线上购物成为人们购物方式的首选。中国互联网络信息中心发布的第52次中国互联网络发展状况统计报告显示［1］，截至2023年6月底，我国网民迅速增加，互联网普及率达76.4%，其中，网络直播用户规模达7.65亿，占网民整体的71.0%，电商直播用户规模达5.26亿，占网民整体的48.8%。电商直播打破了传统电商购物中互动性差、实时性低、临场感弱等限制，充分利用“人、货、场”三个方面来提升消费者的参与度和购物体验。电商主播作为电商直播间中重要的信息来源，其特征对消费者的认知和态度有着极其重要的影响，影响消费者对直播间产品的价值和风险感知，在一定程度上促进了直播间内的购买转换率。
通过对现有文献梳理发现，在电商直播环境下消费者冲动性购买意愿的研究相对较少，且尚未有学者从感知风险视角出发对其进行探究。因此，本文基于刺激—机体—响应（Stimu⁃lus-Organism-Response，SOR）框架，从感知风险视角出发，研究电商主播作为直播间的信息源，其特征对消费者冲动性购买意愿的影响机制以及感知风险在路径中发挥的中介作用，并分析消费者信任在电商主播信息源特征与感知风险之间发挥的调节作用。
一、理论分析与研究假设
（一）电商主播信息源特征与感知风险
在电商直播中，主播作为直播间中的信息源，其优秀的品质通常能够提升观众的观看体验，增强观众对产品的全面了解，并对其购买决策产生正向影响。Kelman［2］提出了信息源效应模型，认为信息源特征可以从可信性、专业性、吸引力三个维度对受众的说服力产生影响。
互动性是双方进行信息交换的一个过程。在电商直播中，主播与消费者之间的沟通不再受时间和空间的约束，有效地拉近了主播与消费者之间的距离，降低了消费者在购物过程中的不确定性，对其最终的购买决策起着推动作用。赵大伟等［3］在研究中提出主播的互动性会显著地减少消费者的感知风险。据此，本研究提出以下假设。
H1a：主播互动性负向影响消费者感知风险。
电商主播专业性可以理解为电商主播对其所讲述商品的专业知识的掌握程度。夏芝花等［4］从技术、主播和营销三个维度分析对感知风险的影响，得出主播专业性对感知风险具有显著的负向影响。如果主播的专业水平较低，可能会导致消费者在直播间获取的产品信息含糊不清，进而增加其购买产品的风险认知。相反，主播的专业水平越强，消费者在观看过程中获取的产品知识就越全面，从而提升其观看体验并降低其感知风险。据此，本研究提出以下假设。
H1b：主播专业性负向影响消费者感知风险。
与线下购物不同，消费者无法同商家进行面对面交流，导致信息不对称的情况出现。在这种情况下，电商主播的可信性对消费者的购买决策起着至关重要的作用。祁红梅等［5］在对知识网红信息源特性与用户付费行为的研究中提到网红可信性会对用户的感知价值有着显著的正向影响，降低消费者的感知风险。作为电商直播间中的信息源，主播的可信性越高，消费者对其所推荐产品的信任度也就越高，认为其推荐的产品是高价值、低风险的，便会激发消费者的购买意愿，并转化为实质性的购买行为。据此，本研究提出如下假设。
H1c：主播可信性负向影响消费者感知风险。
电商主播的吸引力来源于多个方面。外貌穿着打扮、独特的人格魅力、幽默的直播方式、非凡的个人成就等都是吸引消费者的关键因素。在主播独特的魅力下，消费者对直播内容有了更深入的了解，激发起强烈的认同感和愉悦感，拉近消费者与产品之间的距离，降低对产品的风险感知，进而更容易在直播间内产生消费行为。杨丽洲［6］基于农产品电商直播背景将主播吸引划分为知名度和专业性两个维度，实证得出主播吸引对感知风险具有显著的负向影响。据此，本研究提出如下假设。
H1d：主播吸引力负向影响消费者感知风险。
（二）感知风险与消费者冲动性购买意愿
感知风险这个概念最早是由Bauer［7］从心理学研究领域引入到消费者行为研究领域来的，他认为由于消费者在购买过程中面临着许多不确定性，无法预测购买行为是否符合自身的需求，进而可能会出现不理想的结果。
Dodds等［8］在营销学领域中提出购买意愿是消费者购买某种产品的几率，即购买意愿是购买行为的前提，具有驱使最终购买行为的作用。冲动性购买意愿是一种是事先未计划的，受到外部环境刺激而临时产生想要去购买商品的意识形态。
在电商直播中，远程购物使消费者的不确定性剧增，例如售后服务、产品质量、物流服务等因素都困扰着消费者，使消费者担心最终的结果不符合期望，甚至产生后悔的念头。因此，消费者在进行购买之前会对整个购买过程中可能会出现的风险进行衡量，进而影响其最终的购买决策。马海景等［9］在服装直播情境下，证实了消费者感知风险负向影响消费者购买意愿。据此，本研究提出如下假设。
H2：感知风险负向影响消费者冲动性购买意愿。
电商主播作为电商直播间内的重要信息来源，其自身特质对消费者的认知和情感有着重要的影响，进而提升消费者在直播间的观看体验。当消费者感知到在直播间内购买商品的风险降低时，他们的购买意愿也会随之增强，从而促使实质性的消费行为产生。据此，本研究提出如下假设。
H3a-H3d：感知风险在主播特征（互动性、专业性、可信性和吸引力）与消费者冲动性购买意愿之间起中介作用。
（三）消费者信任的调节作用
信任是个体对被信任者所作出的允诺所抱有的主观期望［10］。Ganesan［11］在研究中提出消费者信任是在可能存在风险的环境下，消费者愿意相信对方有着可以信任的特质。Yin等［12］认为消费者信任在具有风险以及不确定性高的情境下起着重要的作用。在电商直播间内，许多观众是被主播的个人特质吸引而来的，通过信任这层关系的加持，消费者对所需产品的不确定性减少，风险感知也会降低。据此，本研究提出如下假设。
H4a-H4d：消费者信任在主播特征（互动性、专业性、可信性和吸引力）与消费者感知风险之间起正向调节作用。
综上所述，本文构建的理论模型框架如图1所示。
二、研究设计
（一）变量测量与问卷设计
本研究借鉴国内外成熟量表，根据电商直播的特点进行修整，确保本研究使用的题项的准确性，具体题项及来源如表1所示。根据量表来设计调查问卷，问卷内容分为两部分：第一部分是受访者的基本情况，包括性别、年龄、受教育程度、职业、可支配月收入和电商直播购物经验；第二部分分别是描述电商主播信息源特征、消费者信任、感知风险、消费者冲动性购买意愿的相关题项，采用7点李克特量表对题项进行评分，从1分到7分别代表“非常不符合”到“非常符合”。
（二）数据收集与样本描述
本文的调查对象主要是有过电商直播购物经历的人群，通过问卷星制作问卷并以线上的形式进行发放，调研期限为2023年6—9月。调研期间共发放问卷600份，删除无效问卷后共收回有效问卷481份，有效回收率为80.2%。
对有效问卷进行统计分析后，得到的受访者基本情况如表2所示。
三、实证分析
（一）信效度检验
为确保所收集数据的可信度及有效性，本研究运用SPSS和AMOS软件对得到的481份有效问卷进行信度和效度检验，结果如表3和表4所示。从表3可知，本量表各变量的Cronbach'sα系数均大于0.7，表明该问卷量表信度较好；各变量的标准因子载荷均大于0.6，CR均大于0.7，AVE均大于0.5，表明该问卷收敛效度较好。从表4可知，主播互动性、专业性、可信性、吸引力、消费者信任、感知风险和消费者冲动性购买意愿各变量的AVE平方根均高于其所对应的相关系数，表明该问卷有较好的区别效度。
（二）模型拟合度检验
本研究运用AMOS软件对变量间的模型拟合程度进行检验，结果如表5所示。由表可知，各项拟合指标均达标，说明本研究模型拟合度较好。
（三）直接效应检验
直接效应检验结果如表6所示。结果显示，主播互动性对感知风险影响不显著(β=-0.073，p>0.05），即假设H1a不成立；主播专业性对感知风险影响显著（系数β=-0.582，p<0.01），即假设H1b成立。同理可得，假设H1c、H1d和H2均成立。
（四）中介效应检验
本研究采用Bootstrap法进行中介效应检验。迭代次数为5 000，并在95%的置信区间对感知风险在电商主播信息源特征和消费者冲动性购买意愿之间发挥的中介效应进行分析，结果如表7所示。可以得知，感知风险在主播互动性与消费者冲动性购买意愿间的中介效应值为-0.048，置信区间包括0，中介效应不显著，即假设H3a不成立；感知风险在主播专业性与消费者冲动性购买意愿间的中介效应值为-0.053，置信区间不包括0，中介效应显著，即假设H3b成立。同理可得，假设H3c和H3d均成立。
（五）调节效应检验
本研究采用SPSS中的PROCESS插件对消费者信任进行调节效应检验。结果发现，主播互动性与消费者信任的交互项对感知风险的影响不显著(β=-0.035，p=0.302>0.05），说明消费者信任在主播互动性与感知风险之间起不到调节作用，即假设H4a不成立；主播专业性与消费者信任的交互项对感知风险的影响显著(β=-0.084，p=0.024<0.05），说明消费者信任在主播专业性与感知风险之间起正向调节作用，即假设H4b成立；主播可信性与消费者信任的交互项对感知风险的影响显著(β=-0.092，p=0.017<0.05），说明消费者信任在主播可信性与感知风险之间起正向调节作用，即假设H4c成立；主播吸引力与消费者信任的交互项对感知风险的影响不显著(β=-0.042，p=0.173>0.05），说明消费者信任在主播吸引力与感知风险之间起不到调节作用，即假设H4d不成立。
将消费者信任以平均分加减一个标准差划分为高分组和低分组，通过简单斜率分析得到消费者信任在主播专业性和可信性与感知风险之间调节效应的高低得分组对比分析图，结果如图2和图3所示。可以看出，消费者信任加强了主播专业性和可信性对感知风险的负向影响，且高消费者信任群体相较于低消费者信任群体而言，效果更为显著。
四、研究结论和启示
（一）研究结论
本研究基于S-O-R模型，采取线上问卷调查和实证分析的方法探究在电商主播信息源、感知风险、消费者信任和消费者冲动性购买意愿之间的关系。结果表明，电商主播信息源特征（专业性、可信性、吸引力）均对感知风险均呈负向影响，其中，可信性的解释力度最大，其次是专业性，吸引力较弱；感知风险对消费者冲动性购买意愿呈负向影响，同时感知风险在电商主播信息源特征（专业性、可信性、吸引力）和消费者冲动性购买意愿的影响路径中起着显著的中介作用；消费者信任在电商主播信息源特征（专业性、可信性）与感知风险的影响路径中扮演着调节角色，即消费者信任越高，主播专业性和可信性对感知风险的负向影响越强。
（二）启示
1.优化主播培训体系，激发消费者购买欲望
主播作为电商直播中的信息源，其个人形象和性格特质等都会对消费者的购买决策产生影响。若出现虚假宣传等负面信息，则会极大地影响消费者的购买欲望。因此，电商直播应重视电商主播的培训，提升电商主播的专业素养和个人魅力，通过专业且可信的方式让消费者沉浸在愉悦和信任的氛围中，满足其潜在需求，激发其冲动购买的欲望，以达到提高销售量的目的。
2.注重服务内容的质量，降低消费者感知风险
电商直播凭借其高效性和实时性赢得了消费者的青睐，故电商直播可以充分发挥这一优势，在直播过程中及时解答消费者提出的疑问，降低其在购买过程中的不确定性。同时，为消费者提供正品保障、运费险和七天无理由退换等服务，为消费者提供优质的购物体验和服务保障，进而有效降低消费者的感知风险，增加其电商购物的可能性。
3.加强直播监督管理，以提高消费者的信任
由于电商直播的实时互动特性，致使其在监管方面难度相对较大。因此，电商直播平台应当采取双重监督管理机制，在内部对商家及主播的合法合规性进行监管，同时为消费者提供维护自身合法权益的渠道，这样不仅可以提高消费者的维权意识，也能够让消费者更深度地参与到电商直播中，提升对主播和平台的信任，从而更加放心主播推荐的产品，促进其购买决策的积极发展。
参考文献：
［1］中国互联网络信息中心.第52次《中国互联网络发展状况统计报告》［R/OL］.https：//www.cnnic.net.cn/n4/2023/0828/c88-10829.html，2023-08-28/2023.12.22.
［2］KELMAN H C.Processes of opinion change［J］.Public Opinion Quarterly，1961，25（1）：57-78.
［3］赵大伟，冯家欣.电商主播关键意见领袖特性对消费者购买的影响研究［J］.商业研究，2021（4）：1-9.
［4］夏芝花，罗伟祎.农产品电商直播属性对消费者购买意愿的影响因素研究［J］.中国商论，2023（11）：5-9.
［5］祁红梅，杨凯麟.知识网红信息源特性对用户付费行为影响研究［J］.价格理论与实践，2021（7）：141-144+166.
［6］杨丽洲.“直播+电商”模式下农产品购买意愿影响因素的模型构建［J］.现代商业，2021（35）：84-86.
［7］BAUER R A.Consumer behavior as risk taking［C］.Pro⁃ceedings of the 43rd Conference of the American Marketing Associa⁃tion，1960：389-398.
［8］DODDS W B，MONROE K B，GREWAL D.Effects of price，brand，and store information on buyers'product evaluations［J］.Journal of Marketing Research，1991，28（3）：307-319.
［9］马海景，曲洪建.基于扎根理论的服装网络直播体验维度及其对购买意愿的影响机制［J］.纺织学报，2022，43（8）：153-160+166.
［10］ZHENG Xiabing，MEN Jinqi，YANG Feng，et al.Under⁃standing impulse buying in mobile commerce：An investigation into hedonic and utilitarian browsing［J］.International Journal of Infor⁃mation Management，2019，48（2）：151-160.
［11］GANESAN S.Determinants of long-term orientation in buy⁃er-seller relationships［J］.Journal of Marketing，1994，58（2）：1-19.
［12］YIN Shijiu，CHEN Mo，CHEN Yusheng，et al.Consumer trust in organic milk of different brands：The role of Chinese organic label［J］.British Food Journal，2016，118（7）：1769-1782.
［13］刘凤军，孟陆，陈斯允，等.网红直播对消费者购买意愿的影响及其机制研究［J］.管理学报，2020，17（1）：94-104.
［14］王家宝，武友成，王全丽，等.电商主播属性、消费者信任与购买意愿关系研究——基于商品价格和电商平台声誉的调节作用［J］.价格理论与实践，2021（12）：151-154.
［15］李吉艳，李林泽.直播电商主播特征对消费者重购意愿的影响——以抖音直播为例［J］.商业经济研究，2022（10）：71-75.
［16］王子贤，吕庆华.感知风险与消费者跨境网购意愿——有中介的调节模型［J］.经济问题，2018（12）：61-67.
［17］李垚，方和远.感知风险对冲动网购行为的影响：品牌关系质量的中介效应［J］.商业经济研究，2020（9）：80-83.
［18］龚潇潇，叶作亮，吴玉萍，等.直播场景氛围线索对消费者冲动消费意愿的影响机制研究［J］.管理学报，2019，16（6）：875-882.
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