虚拟关系强度对虚拟社区成员购买意愿影响的实证分析：以绿色产品为例

黄鹏 刘艳 陈程

1.江苏科技大学张家港校区； 2.3.江苏科技大学苏州理工学院

一、引言

随着中国消费市场的不断升级，中国人越来越喜欢从各种虚拟社区平台获取产品信息用于自身的消费决策，如在近年来的“双十一”购物季中，在小红书、京东购物直播、阿里购物直播等消费虚拟平台，各种“网红”在网上的“带货”行为创造了令人难以想象的流量奇迹，带动了大量的消费需求，尤其对于绿色产品这类专业型强且界定模糊的产品，由于缺乏专业且理性的分析判断能力，当下的消费者更愿意听取与其建立了虚拟关系的“人”的建议。那么在这种市场现实下，如何对消费者的新的社交行为与绿色消费行为之间的影响作用进行分析，进而更好的利用虚拟社区平台进行营销活动成了各方研究的热点。

二、假设提出

Gefen(2003)的研究发现，个人的信任会直接影响使用者对于网站的信任程度，虚拟社区成员间因为个体差异性每个人的信任水平都不相同，这种信任不仅体现在消费者根据社群中成员的推荐选择购买产品，甚至随着信任水平的提高的会请求社群成员帮忙其完成购买行为。虚拟社区关系是由一群兴趣、背景或者意识形态相同的人通过网络的互动而形成的团体（Hagle and Armstrong,1997），人们会因为在这个群体中一段时间的认识和交流对这个群体产生认同感和归属感，正是由于这样的认同感与归属感，使得社群成员得以明确自己属于哪一类型的社群（Howard,1993），当这种社群的类型被确定，会促进社群成员间更好的围绕着社群主题进行沟通与交流，使得社群成员彼此间的关系强度得到促进。研究表明，人格特质是影响虚拟社区成员信任程度的重要因素之一（丁道群等，2005）。由此可见，成员人格通过影响社群中成员间的信任度从而影响虚拟社区中的关系强度，同时成员的外向型人格特质会影响他们在社群沟通中的表现，从而影响社群中的关系强度。现如今的社交软件与个人隐私相结合，虽然这种方式能够换来群体成员的相对信任，然而现如今的消费者并非对自己的隐私毫不介意，Livingstone（2008）研究表明，虚拟群体中的成员会根据自己的沟通模式做出隐私的划定，通过这种方式来建立社群中的形象，社群成员通过这种方式来决定自己信息的暴露程度，一方面塑造新形象，另一方面保护自己，可见对信息的安全保护会使社群成员在建立关系时发生不确定性。虚拟社区中的虚拟关系强度对于消费者的购买意愿有着很大的影响，尤其在虚拟关系强度强的时候，消费者会由于在社群中享受到了归属感和乐趣而产生强烈的购买意愿，同时Chang(2007)的研究表明，良好的心里体验与交易意愿之间正向关联，并通过研究的到了证实。可见紧密的虚拟关系强度对于消费者是否会产生购买意愿有着明显的关联。由以上理论分析我们提出假设：

H1:虚拟社区中高的信任水平对虚拟社区中的虚拟关系强度呈现正向影响；

H2:虚拟社区中有效的沟通对虚拟社区中的虚拟关系强度呈现正向影响；

H3:成员外向型人格特质对虚拟社区中的虚拟关系强度呈现显著正向影响；

H4:虚拟社区中成员信息安全对虚拟社区中虚拟关系强度呈现正向影响；

H5:虚拟社区中的紧密的虚拟关系强度对消费者购买意愿呈现显著正向影响。

三、实证分析

（一）问卷分析

本研究采用抽样判断的方法，以各虚拟消费社区的绿色产品消费者为调研对象，在线上及线下渠道共发出问卷550份，回收有效问卷516份，有效率为93.8%。在516个有效样本中，女性总样本的66.1%，18-33岁的人数占总样本的72.7%；本科及以上学历占总样本的50.2%；研究生以上的用户有145名，占总样本的28.1%，月收入3700-5399元的用户占总样本量的58.3%，每天查看虚拟社区5次以下的受访者占据大多数，占总样本的45.3%，总体符合购物虚拟社区成员特征的经验性认识。

本研究共有信任水平，沟通有效性，成员外向型人格，信息安全，虚拟关系强度与消费者购买意愿六个变量，以Cronbach’s α系数衡量整体量表与每个变量的标准，每一个变量的Cronbach’s α系数分别为0.864（信任水平），0.857（沟通有效性），0.827（成员外向型人格），0.875（信息安全），0.843（虚拟关系强度），0.888（消费者购买意愿），同时总体信度大于0.9，问卷可信度较高。另根据温忠麟(2004)对结构方程模型拟合指数的研究，本研究模型的SRMR与RMSEA值都处于0.05～0.08阶段，同时相对指数TLI与CFI值均高于0.09临界值，虽然NFI值没有达到0.9的临界值，但NFI值已经达到0.897，非常接近0.9，同时卡方与自由度之比2.485小于5，证明了此假设模型的你和度处于较好水平，此假设模型可以被接受，证明该量表具有较高的效度。

（二）路径分析

利用软件AMOS21对假设模型进行路径分析得出表1中Estimate为路径系数，其中S.E.为路径系数的标准误差，临界比C.R.为路径系数Estimate除以相应的标准误差S.E.,此临界比与原假设相关在0.05的显著水平上，临界比的绝对值大于1.96则表示回归关系显著。数据显示各路径的临界值C.R.除成员外向型人给外，均大于1.96，表明除去成员外向型人格外，各路径中两个变量之间存在显著的回归关系。

表1 路径分析结论

综合测量结果与假设可以得知假设H1、H2、H5均成立，说明虚拟关系强度受社群中信任水平、沟通有效程度的影响，同时也影响消费者购买意愿。假设H3不成立说明成员外向型人格与虚拟关系强度之间没有显著关系（Estimate＝－0.059，C.R.=-1.017），由于成员的性格与其生活环境，受教育背景以及生活经历相关性高，因而成员外向型性格特质并不能直接影响虚拟关系强度，因而这一假设没有得到验证。假设H4不成立并不是因为信息安全与虚拟关系强度之间的关系不显著，而是信息安全与虚拟关系强度呈现反向相关（Estimate＝－0.066，C.R.＝－1.980），也就是说信息安全度越高反而虚拟关系强度会降低，原因是信息安全程度高导致结果是人们在社群中对于彼此的信息都没有了解，彷佛每个人面对着

对方都是戴面具的人，在这样的社群中成员很难进行深入的社群活动，因而在虚拟关系强度上会有一个相反的影响。

图1 修正后模型

四、结论

在实际操作层面，虚拟社区管理者需要重点关注社群中成员间以及成员于社群的信任水平、沟通有效性以及信息安全问题，如通过社群内的活动或成员间互助增强社群成员间的信任，社群管理者还需要对于社群内成员的问题进行实时的回复，尤其是在成员间并没有非常熟悉时，要多开展共同话题讨论，增进成员间的交流。在信息安全方面，与对信息安全的尽力保护的传统认识不同，虚拟社区对于成员信息安全的保护要拿捏适度，完美的信息安全保护可能会对于社群中的虚拟关系并不能起到正向作用，甚至会导致因为信息暴露较少而带来的成员间难以信任的问题，因此社群管理者需要把控对成员信息的暴露程度，既不能过多的暴露成员隐私，同时也要适当的透露成员信息，如公开社区成员的真实头像，年龄等非关键信息。