边缘线索提高在线酒店预订意愿：天气和图片色调的匹配效应

○ 廖觅燕 刘 璐 方佳明 杨 亮 李良强

引言

随着互联网的普及和网络技术使用门槛的降低，电子商务成为消费者购物的重要渠道，以其便捷、跨时空性影响着行业布局与消费者行为。作为传统行业的酒店企业也加入电商模式布局中，消费者的预订行为正逐渐发生变化。艾媒咨询（ii Media）的报告称，2018年中国线上酒店预订用户渗透率已达到29.4%。[1]此外，Fastdata 极数显示，2019年在线酒店预订的交易金额达4160 亿元，同比增长14.7%。由此可以发现，在线渠道已成为酒店预订的重要途径。[2]

消费者酒店预订的逐渐线上化促使酒店集团、在线旅游平台（OT P）、在线旅行社（OTA）等纷纷发力在线预订业务，极大地提升了在线预定市场竞争程度。据国内互联网第三方研究机构易观的数据显示，目前中国市场针对在线旅游的移动APP 大约有100 多个。《酒店市场消费趋势洞察报告》显示，随着酒店供给增加，2018年消费者预订前浏览次数为27.7 次，其中重点城市，如三亚的预订前浏览次数为88.6 次，且周末比工作日的决策时间更长，预订前浏览次数分别为28.3 和27.3。[3]同样，2019年在线酒店预订用户APP日均启动次数前三名分别为3.6、3.1 和3 次，其中去哪儿网用户“最纠结”。[4]

在线预订业务的日益激烈化使得如何优化网站设计，提升消费者在线酒店预订意愿，成为一个值得研究的课题。区别于传统预订的实地挑选，消费者在线预订过程中无法直接接触与感受，主要通过平台提供的信息线索作为评估依据，具有强烈的利用在线信息线索进行决策的动机与意愿。结合精细加工可能性模型的相关研究，对个体行为决策产生影响的信息线索可以分为两类：论据线索与边缘线索。论据线索指与信息质量相关、需要耗费消费者更多认知努力的内容；而边缘线索指与情感或情绪状态相关、不需要花费消费者太多精力处理的信息。[5]已有研究主要聚焦论据线索对在线购买决策的影响，如商家提供的酒店基本介绍[6]及其他用户生成的网络口碑等，[7]即消费者倾向于用理性思维处理接收的信息。如网站设计、信息源声誉等边缘线索同样会对购买决策产生重要影响，但在线酒店预订情境下研究相对较少。随着在线酒店预订行业的日趋成熟、竞争的加剧，商家不断完善、优化信息内容、质量，其论据线索如价格和评论等在平台间的差异缩小。同时，在线预订环境中呈现的内容愈发丰富，消费者决策过程中可能会面临信息超载的问题，耗费更少认知努力的边缘线索会对消费者的认知评价产生重要影响。

边缘线索已被应用于营销领域，并对电子商务环境中消费者行为的评估起着关键作用。已有研究集中讨论线索的类型及刺激的效果，由于线上环境不能直接使消费者身临其境，商家通常以视觉、听觉和触觉等形式刺激消费者，如网站图片的吸引力、字体设计或者导航设计等线索，均增强了消费者在线环境中的体验感。其中，颜色作为最有效果的视觉刺激在线上营销中被广泛应用，对商家的品牌宣传、消费者的情绪及行为产生重要影响。[8]同样，在本研究的酒店预订情境下，商家通过展示酒店房间图片传递信息，颜色作为图片的一个重要属性，能以视觉刺激吸引消费者目光，同时对消费者心理意象的形成产生重要影响，进而促进行为意愿。

基于图片色调在酒店在线预订场景中的重要性，同时在线购物情境下也需要考虑线下实际环境的影响，[9]本研究旨在探究天气和图片色调对酒店预订的匹配效应。天气作为一种重要的物理环境因素，以往市场营销与信息管理领域的研究表明天气作为一种边缘信息线索，能够对个体的情绪及决策行为产生显著影响。[10]尽管颜色作为边缘线索受到了广泛关注，但现有研究却很少将消费者的线下物理环境与线上颜色刺激联系起来，忽略了边缘线索之间的交互性，对于购买决策过程的形成并未深入探究。例如，处于不同天气情况下的消费者对颜色的刺激可能存在差异。基于此，本研究试图探索两个问题，即不同边缘线索是否存在交互作用及其不同类型的匹配对预订意愿的影响机制如何。

一、文献综述

1.在线酒店预订意愿前因

酒店在线预订通常表示消费者利用第三方代理网站或酒店官网进行酒店预订的行为，预订意愿则是用来预测行为产生可能性的指标。在本研究情境下，在线预订意愿是指消费者接受酒店信息后，依据主观感受及判断预订酒店的愿望。影响酒店预订的因素很多，如价格、位置和品牌等基本房源信息均能够作为消费者筛选酒店的依据，[11,12]以减少信息超载所引发的认知消耗。对于消费者而言，对基本房源信息初步筛选后，平台展示的其他信息线索将成为决策的重要依据。

信息线索通常分为两类，一类是网络口碑，即消费者在住宿体验后发布的评价，能够有效减少潜在消费者的信息不对称。[13]已有大量研究证实了网络口碑对酒店预订意愿与行为的影响，如口碑形式中的酒店评级和评论效价。[13,14]尽管口碑有助于消费者评估酒店，但在线预订环境中，消费者对商家的第一印象来源于展示页面的设计，商家也会使用各种感官线索以吸引消费者，其中，视觉刺激主导着其他感觉。Bufquin 等研究表明，与大量的文字描述相比，页面展示中图片和其他视觉元素的使用将增加愉悦感和娱乐性。[15]同样，Espigares-Jurado 等指出网站发布酒店主图对第一印象的重要性，并利用眼动追踪技术探索了视觉效果对消费者预订意愿的影响。[16]

2.颜色与天气

（1）颜色对个体行为决策的影响

酒店图片是展示房间特点的重要形式，其中图片色调是重要的感官线索，对消费者产生视觉刺激。关于颜色的定义，色彩学领域将其与波长相关联，指出人的大脑将波长转换为不同的颜色类别，色调、饱和度和亮度则是三种能代表颜色的维度。[17]换言之，颜色是人的大脑所感知到的结果，对人的认知和情绪产生影响。由于颜色带给人的感知刺激，进而能够影响人的行为，近年来颜色被广泛纳入心理学、营销学与信息系统研究领域。

线下营销中，不少研究指出产品本身的设计颜色与物理环境背景颜色设计均会影响消费者行为。[18,19]与线下物理环境类似，颜色作为电子商务网站设计中的感官线索会影响消费者的情绪与行为。Ettis 基于SOR 模型提出，冷暖色调会通过用户的享乐和专注影响网站使用行为。[20]Mot ok i 等研究了颜色亮度及温度冷暖的作用，结果显示处于温暖环境中的人对亮色产品表现出更强烈的购买意愿。[21]相比于整体网站设计的背景颜色，信息系统研究近年来聚焦于网站展示的图片颜色。例如，用户在Instagram 上发布的图片颜色能够反映用户特征，[22]并对后期的图片受欢迎程度产生不同的影响。[23]表1 列出了部分颜色与个体反应相关的文献。

表1 颜色与个体反应的相关研究

（2）天气对个体决策行为的影响

天气影响消费者行为的研究主要集中于产品需求、渠道选择和消费欲望等方面。例如，雨天会增加对雨伞的需求，消费者对冰淇淋的喜爱更可能发生在晴天，季节变化导致的不同体感温度对产品的选择产生影响。[28]除了对某一产品的需求外，Tian 等在研究中检验了天气对消费者产品多样性选择的影响，结果显示阳光和空气质量与寻求品种多样性负相关，温度与寻求品种多样性正相关。[29]同时，由于天气状况会影响出行，相比晴天，消费者更倾向于在雨天选择线上渠道购物。[30]Shahzad将天气分为温度、湿度、风速等多个变量，采用真实数据建立计量模型，证明了天气影响投资者的情绪，进而影响股票收益和波动率。[31]

上述研究关注天气对行为的直接影响，近年来，有研究意识到天气作为物理环境变量与其他刺激物的联系。Schlager 等注意到，只有当消费者将产品与给定的天气状况相关联时，不同天气情况才会影响产品的评估，因为环境线索刺激了产品使用的心理模拟。[32]Jonauskaite 等利用调查数据与统计数据，以检验物理环境（地理、天气和季节）是否会影响个人赋予颜色（黄色）不同的情感含义，结果证实了物理环境在塑造色彩的情感含义中的作用。[33]表2 列出了部分天气与个体反应相关的文献。借鉴已有关于天气对消费者行为的影响，本研究认为天气作为物理环境能与颜色刺激紧密联系，不同天气情况下对颜色刺激的感知存在差异，两者能够相互影响并对消费者的认知、情绪及行为产生作用。

表2 天气与个体反应的相关研究

3.Mehrabian-Russell 模型

Mehrabian-Russell 模型（M-R 模型），是解释物理环境对人类行为影响的最具影响力的模型之一，已被广泛用于理解环境变化对个人情感和行为的影响，认为环境对个人的刺激会引发情感反应，最终促使个体接近或规避某种行为。在营销领域，已有研究探究了不同类型的刺激对消费者行为的影响，环境刺激包括照明、温度、气味和颜色等因素。Liu 等建立了一个扩展的M-R 模型，结果显示就餐氛围会影响顾客的情绪效价和感知价值，进而对用餐后的行为（如口碑）产生差异影响。[39]同时，M-R 模型还被用于广告领域，Chang 等指出广告属性通过情绪状态影响消费者信息接受和购买意愿，且现实主义调节了两者之间的关系。[40]此外，在旅游研究中，Hung 等将归属感作为情感因素纳入M-R 模型中，证明了美学设计、服务人员的出色表现和娱乐性会影响游客的满意度与归属感，而归属感进一步对游客的行为意愿产生积极影响。[41]在本研究情境下，天气与颜色的刺激均对消费者情绪与行为产生影响，这与M-R 模型所解释消费者行为过程的内容相一致。因此，本研究将基于M-R模型，研究天气与颜色对消费者预订意愿的影响机制。

二、研究假设

1.色调与天气的匹配

尽管研究已分别探讨了颜色与天气对消费者行为的影响，但目前对颜色与天气共同作用的研究很少。作为物理环境中的一部分，天气对消费者的冷热感知与心理状态产生作用，进而影响认知、情绪和行为。例如，晴天使人感受到温暖，阴雨天则给人一种寒冷感，可以发现不同天气类型能带来物理温度感知的差异，这种差异进一步影响了消费者对后续外部刺激的选择。与温暖和寒冷联系起来的颜色，能够形成消费者对冷暖色调的感知差异，蓝色通常被视为冷色调的代表，而红色和橙色则与之相悖。[42]Ket ron 等认为产品温度与颜色具有交互效应，视觉温度提示会触发颜色模式中的相应心理关联，实验结果证明了热关联（冷关联）产品与红色（蓝色）匹配会提升消费者产品响应。[43]此外，Bruno 等通过现场实验的方法探索在不同物理温度情境下，个人对情感热情与冷淡的广告吸引力的不同反应，进一步证实了物理温度影响消费者对环境中情绪刺激的偏好。[44]

借鉴已有颜色与天气类型的划分，我们将颜色分为暖色调与冷色调，天气分为晴天与阴雨天，并认为在天气导致个体温度感知的情况下，对于不同色调的刺激所引发的效果不同，两者之间存在交互效应，即天气与色调的匹配对后续消费者预订意愿具有影响。对于匹配的判断本研究借鉴了认知一致性理论，其强调个体在认识过程中总是寻求一种平衡的、一致的、协调的状态。同时，Motoki 等研究提出较亮的颜色与温暖相关，而较暗的颜色与更加寒冷的感受有关，证实了体感和视觉的交互对体验态度有显著影响。[21]Kang 等探索了颜色与照明的匹配对环境刺激效果的影响，指出暖色和明亮照明度匹配、冷色与较暗照明匹配会增加信息处理的流畅度。[45]参考一致性理论及相关研究，本研究认为在晴天条件下，充足的阳光使消费者感知所处物理环境更加温暖且物理环境更加明亮，当线上预订酒店时，会认为同样代表温暖及明亮的暖色调图片与所处天气更加匹配。而在伴随乌云及雨水的阴雨天条件下，环境更显暗沉，冷色调图片所带来的寒冷感与之更为契合与协调。基于此，本研究提出以下假设：

H1：消费者在晴天情境下，相比冷色调，暖色调的图片会引发更高的预订意愿

H2：消费者在阴雨天情境下，相比暖色调，冷色调的图片会引发更高的预订意愿

2.流畅感与冲动性

根据M-R 模型中的观点，环境刺激会影响一个人的情绪状态，进而影响接近或回避反应。相关研究也提到在线网站中各种环境因素会引发情感和认知反应的产生。[46]本研究情境下的天气与色调在冷热感知上形成知觉的一致性，在光感上形成视觉的一致性，在消费者线上酒店预订过程中形成线索一致性刺激。同时，过去的研究已经证实信息线索的一致性匹配能够减少消费者的认知努力，对流畅感的形成有积极影响。此外，多感官信息的整合决定了个体对环境的反应，当两种一致的感官刺激同时出现时，其共同作用能够增强购物者的唤醒度水平，[27]进而引发消费者的冲动感受及行为。[48]因此，本研究从认知与情感视角出发，选择流畅感与冲动性作为外部刺激到意愿的中介变量。

流畅感最初用于信息处理的研究中，通常指对信息刺激处理的容易程度，[49]与个体认知能力息息相关。对外部刺激内容无需进行复杂的处理能减少认知努力，产生流畅性效果。一般而言，个体对容易处理的信息接受度高，对不用耗费太多认知努力的外来刺激更具好感度。如前所言，晴天匹配暖色调，阴雨天匹配冷色调，两种不同类型的匹配能够减少个人所耗费的精力，提升信息处理的流畅性。同时信息处理流畅感作为一种轻松的主观体验，使消费者在页面浏览酒店图片时心情愉悦、放松，增强了预订意愿。基于此，本研究提出以下假设：

H3：流畅感在天气与图片色调匹配对预订意愿的影响中起到中介作用

边缘线索除了对信息处理中的认知产生影响，还与消费者情绪状态密切相关。前文已提到天气与色调的匹配源自一致性，天气与色调所带来的情绪感受类似，即两类边缘线索的匹配加强了情绪反应。[27]在此状态下，消费者需要花更多精力进行情绪调节。消费者对外部氛围线索刺激的自我控制能力较弱，易产生冲动的感受。同时，研究也指出多感官线索刺激背景下，情绪一致的线索共同作用会引发情绪反应并提高唤醒度。[27]本文中天气与色调的匹配源自一致性，即天气与色调所带来的情绪感受类似，其共同作用加强了情绪反应，使消费者处于高唤醒水平状态。唤醒度又被认为与消费者的冲动感受及行为相关。[48]此外，冲动性与外部和内部因素的刺激均有关，且外部刺激由营销人员控制以吸引消费者购买，而内部线索包含情绪状态等。[50]本研究中图片色调即酒店营销方所控制旨在招揽消费者以点击预订的因素，而天气带来的情绪体验对应了内部线索，引发冲动性并增强购买意愿。基于此，本研究提出以下假设：

H4：冲动性在天气与图片色调匹配对预订意愿的影响中起到中介作用

此外，个体处于信息加工流畅状态时会感知到行为的正确性，进而提升与之相关的行为倾向。[51]同时，内在享受可以增强在线消费者的在线浏览行为，同时增加消费者冲动性的欲望。[52]天气与图片色调的一致性匹配增强了消费者在浏览时的流畅感，流畅感作为个人信息处理过程中轻松、愉悦的状态，消费者不用耗费认知精力进行思考，增强了冲动性的情感体验。基于此，本研究提出以下假设：

H5：流畅感正向影响冲动性

根据以上假设，构建影响消费者在线酒店预订的假设模型，如图1 所示。

图1 假设模型

三、实验过程

1.实验1

（1）实验设计

实验1 将情境设定为晴天与阴雨天两种类型，实验1a 与实验1b 分别在真实天气为晴天与阴雨天时进行。同时，为了进一步确保对真实天气的刺激成功，实验材料选择无其他信息的晴天或阴雨天的天空图片，并采用文字与图片刺激结合的形式，使被试者感知自己所处的情境。随后，选择国内某在线预订平台上展示的房间图片为材料，为防止装修风格、房间大小及拍摄角度等其他因素的混杂效应，在实验1 中使用同一张图片，唯一的区别是色调，利用PS 软件将同一图片进行暖色调与冷色调的处理。

实验1a 共召集了108 名在校大学生（男性33 名），年龄18-25 岁，被试被随机分到暖色调组与冷色调组，填写问卷时互不干扰。在实验开始时，以文字描述及天气图片展示令被试感受自己当前所处的天气状况，并询问被试“有多大程度同意展示的图片为晴天”，以检验天气类型的刺激成功。随后，暖色调组的被试被询问“您认为房间图片的主要颜色是暖色调（包括红、橙、黄）吗”，冷色调组的被试者被询问“您认为房间图片的主要颜色是冷色调（包括青、紫、蓝）吗”。最后，被试回答“根据以上提供的天气（晴天）和房间图片的信息，在不考虑其他因素的情况下您预订的可能性”。考虑到个体的颜色偏好可能会对预订意愿产生影响，还补充了“根据您所看到的房间图片，您有多大程度喜欢房间图片的颜色”问题。上述问题均使用李克特7 点量表进行打分。实验1b 则要求被试感知自己当前所处的天气状况，并使用与实验1a 同样的方法对112 名大学生（男性43 名），年龄18-25 岁的被试进行调查。其中，天气刺激检验问题是“您有多大程度同意图片展示的是阴雨天”。

（2）实验结果

首先对实验刺激与操纵有效性进行检验。实验1a结果显示，被试认为晴天图片（与绝对标准4 进行比较，Msunny=6.065，SD=1.499）有显著差异（t（107）=14.312，p<0.001），被试认为暖 色调（Mwarm=5.891，SD=1.242）和冷色调（Mcool=2.566，SD=1.421）图片有显著差异（t（106）= -12.958，p<0.001）。实验1b 结果显示，被试认为阴雨天图片（与绝对标准4 进行比较，Mcloudy/rainy=5.759，SD=1.590）有显著差异（t（111）=11.710，p<0.001），被试认为暖色调（Mwarm=5.429，SD=1.189）和冷色调（Mcool=2.071，SD=1.263）图片有显著差异（t（110）= -14.486，p<0.001）。

采用单因素方差分析对实验1a 与1b 结果进行分析，如图 2 所示。实验1a 结果显示，色调对预订意愿具 有显著影响（F (1，106) = 277.525，p<0.001）。当控制了颜色偏好对预订意愿的显著影响（F (1，105) = 20.218，p<0.001）后，色调对预订意愿的影响（F (1，105) =130.204， p<0.001）仍显著。且在晴天，相比于冷色调（Mcool=3.36, SD=0.762），暖色调图片（Mwarm= 5.82, SD=0.772）的预订意愿明显更高，支持假设1。

图2 天气和色调的不同匹配对预订意愿的影响

实验1b 结果显示，色调对预订意愿具有显著影响（F (1，112) =73.279， p<0.001）。同时，当控制了颜色偏好对预订意愿的显著影响（F (1，111) = 36.496，p<0.001）后，色调对预订意愿的影响F (1，111) =54.086， p<0.001）仍显著。且在阴雨天，相比于暖色调（Mwarm=4.16, SD=1.121），冷色调图片（Mcool= 5.70, SD=0.761）的预订意愿明显更高，假设2 得到支持。

2.实验2

（1）实验设计

本文设计了一个2（天气：晴天与阴雨天）×2（色调：暖色调与冷色调）的组间实验检验流畅感与冲动性的中介作用。图片和文字描述与实验1 完全一致。共召集到210 名大学生（男性64 名）：年龄以18-25 岁（占比68%）和26-30 岁（占比22.8%）为主；大专及以下占16.6%，本科占51.4%，研究生及以上占32%；在线预订酒店的频率比例：从来没有占5.8%，几次占58%，很多次占25.8%，经常占10.4%。

被试被随机分到四个情境中。询问被试对天气和色调的评价及预订意愿并控制色彩偏好，与实验1 一致。此外，还测量了被试的流畅感、冲动性和唤醒度，其中，流畅感使用四个问题（α=0.890）来衡量，题项均改编自已有研究的成熟量表，[53,54]如“上述情境中所呈现的信息是容易理解的”。冲动性使用三个问题（α=0.865）进行测度，同样改编自已有研究，[55]如“上述情境中所呈现的信息后，我产生了强烈的预订欲望”。唤醒度的题项借鉴已有研究中的成熟量表，[56]“目前您的情绪体验强度（越往右表示越激动，越往左表示越平静）”。以上问题均使用李克特7 点量表进行打分。

（2）实验结果

首先，对实验刺激和操纵有效性进行检验。实验结果显示，被试认为晴天（Msunny=6.223，SD=1.188）和阴雨天（Mcloudy/rainy=2.206，SD=1.484）有显著差异（t（208）= 21.609，p<0.001），且被试认为暖色调（Mwarm=5.704，SD=1.170）和冷色调（Mcool=2.363，SD=1.150）图片有显著差异（t（208）=20.852，p<0.001）。

其次，对四种情境的数据进行方差分析，结果天气与色调的交互作用对预订意愿影响显著（F(1，206)= 26.249，p<0.001）。随后，采用Bootstrapping 方法进行中介效应检验，利用SPSS 中的Process 插件，选择模型7，抽样次数为5000 次。中介分析结果如图 3 所示，流畅感（I n d ex=0.471，95% 的置信区间为L L CI=0.2277，U L CI=0.7675）与冲动性（I n d ex=0.1677，95% 的置信区间为LLCI = 0.0158，ULCI = 0.401）具有中介效应。在有条件的间接效应下，结果表明，在晴天情境下，流畅感在色调对预订意愿的影响中具有中介效应（a b=-0.4541，95% 的置信区间为L L CI=-0.675，U L CI=-0.2683），而冲动性不具有中介效应（ab=-0.0006，95%的置信区间为L L CI= -0.0915，U L CI= 0.0767）。而在阴雨天情境下，冲动性在色调对预订意愿的影响中具有中介效应（ab=0.1671，95% 的置信区间为LLCI=0.032，ULCI=0.3697），而流畅感不具有中介效应（ab=0.0169，95% 的置信区间为LLCI=-0.1306，ULCI= 0.1858）。因此，假设3 和4 部分得到支持。具体而言，晴天与暖色调的匹配通过流畅感影响预订意愿，阴雨天与冷色调的匹配通过冲动性影响预订意愿。

图3 中介分析结果

随后，针对流畅感、冲动性及预订意愿的关系，本研究利用Bootstrapping 方法进行了检验，利用SPSS 中的Process 插件，选择模型4，抽样次数为5000 次。结果冲动性中介效应显著（b = 0.0778，95% 的置信区间为L L CI= 0.0155，U L CI= 0.1576），且流畅感（b = 0.5138，p<0.001）与冲动性（b = 0.2014，p<0.05）均正向影响预订意愿。假设5 成立。

最后，考虑到假设中提到的一致性匹配带来的情绪影响，本研究对消费者唤醒度的作用进行了控制（F (1，205) =9.413，p=0.002），此时天气与色调的匹配对预订意愿的影响（F (1，205) =24.76， p<0.001）仍显著。同时，针对本研究假设提出的内容对唤醒度的作用进行检验，结果天气与色调匹配对唤醒度有显著影响（b=-0.196，p=0.004），唤醒度进一步影响冲动性（b= 0.404，p<0.001）；也证实了流畅感对唤醒度具有显著影响（b=0.138，p=0.045），唤醒度进而正向影响冲动性（b=0.404，p<0.001），佐证了流畅感影响冲动性的逻辑过程。

3.实验3

实验1 与实验2 已经证实色调与天气的刺激对消费者预订有显著影响，而根据潜状态—特质理论的内容，个体特质与情境之间的交互会导致不同的心理意向结果。[57]本研究认为色调与天气匹配的作用可能受个人特质的影响，即不同特质的消费者对外界刺激的敏感性不同，这与解释水平的含义契合，因此实验3 加入了解释水平以探究以上过程可能存在的边界条件。

多数研究将解释水平视为一种人格特质，是个体表现出的，以更抽象（较高水平）或更具体的方式（较低水平）思考和处理事件或事物的一种长期趋势，[58]即高水平解释关注刺激物的抽象的、一般化的和更加简单的特征；低水平解释关注刺激物具体的、情境化的和更加复杂的特征。消费者在评价决策过程中，倾向于与其解释水平相匹配的信息，低解释水平的个体倾向于处理更具体的信息，而高解释水平的个体倾向于处理更抽象的信息。且高解释水平个体倾向于增加跨感官的同化，对于相对抽象现象的认知加工过程更有效。[59]结合本研究情境，消费者在线上预订酒店时，图片的色调及天气作为视觉和知觉的刺激，增加了更生动的理解水平。相比于低解释水平特质的消费者，高解释水平特质的消费者更倾向用这类边缘线索作为评价信息，对刺激的反应会更明显。因此，本研究假设色调与天气的匹配对预订意愿的影响对高解释水平特质的消费者更强。

（1）实验设计

实验3 设计了与实验2 类似的四种实验情境。共召集到194 名被试者，被试者被随机分配到四种不同情境。随后使用与前面两个实验相同的情境刺激方法，以文字及图片形式告知被试者感知自己当前所处的天气状况及在线预订场景，根据天气情况及图片的色调回答“预订的可能性”。最后采用已有的成熟量表测量解释水平，[58]让被试者回答25 个相关问题，对回答的情况进行汇总评分，较高的BI F 分数表示个体更倾向于抽象地解释信息，反之则反是。

（2）实验结果

首先，对实验刺激和操纵有效性进行检验。实验结果显示，被试认为晴天（Msunny=6.646，SD=0.615）和阴雨天（Mcloudy/rainy=2.316，SD=1.647）有显著差异（t（192）=24.154，p<0.001），且被试认为暖色调（Mwarm=5.753，SD=1.109）和冷色调（Mcool=1.866，SD=0.996）图片有显著差异（t（192）=25.679，p<0.001）。同时，为了排除调节变量和自变量的相关性关系，对调节变量与自变量进行了卡方检验与单因素方差分析。首先，我们把解释水平作为分类变量做了卡方检验，结果天气与解释水平（χ2= 22.311，p=0.218）和颜色与解释水平（χ2= 17.816，p=0.468）的卡方检验结果均证实了变量之间不显著相关。然后，我们将解释水平看作连续变量做了单因素方差分析，结果天气与解释水平（F=0.18，p=0.672）与颜色与解释水平（F=2.064，p=0.153）的单因素方差分析也表明变量之间无显著相关性。

随后，本研究再次使用P roce ss 程序来检验解释水平的调节作用。检验结果表明，色调、天气和解释水平之间的交互作用显著（c = 0.3459，t = 3.2136，p <0.01，95%置信区间LLCI = 0.1335，ULCI = 0.5583）。然后我们采用Joh nson-Neyman 程序以检查解释水平显著的边界值，结果色调和天气的匹配对预订意愿的影响仅对高解释水平的消费者有显著意义，而对低解释水平的消费者则不显著。

在晴天情境下，当解释水平的值为13.45 时，发现色调的负向边际效应（b=-0.495，t=-1.9861，p=0.05，95%置信区间L L CI=-0.9901，U L CI=0）。当解释水平的值大于13.45 时，色调的回归系数变得越来越小，在解释水平的值等于25 时负值达到最大（b=-3.1896，t=-3.3046，p<0.01，95%置信区间L L CI=-5.1065，U L CI=-1.2726）。 即当解释水平的值从13.45 到25时，色调对预订意愿的效应值逐渐减小，解释水平充当了条件边界，如图4 所示。在阴雨天情境下，当解释水平的值为10.73 时，发现色调正向边际效应（b=0.6974，t=1.9867，p=0.05，95%置信区间LLCI=0，U L CI=1.3948）。当解释水平的值大于10.73 时，色调的回归系数变得越来越大，在解释水平的值为25 时正值达到最大（b=2.3048，t=3.3446，p<0.01，95%置信区间LLCI=0.9357，ULCI=3.6738）。即当解释水平的值从10.73 到25 时，色调对预订意愿的效应值逐渐增加，解释水平同样作为了条件边界，如图5 所示。

图4 晴天情境下解释水平的调节效应

图5 阴雨天情境下解释水平的调节效应

四、研究结论与讨论

本研究将色调和天气作为在线酒店预订过程中的边缘线索，通过实验探究了二者匹配对消费者预订意愿的影响机制，研究结果与所提假设一致。具体而言，实验1 检验了色调与天气的匹配对预订意愿的主效应，在晴天条件下，消费者对暖色调图片表现出更高的预订意愿；而在阴雨天条件下，冷色调图片更能吸引消费者目光，进而提高预订意愿。考虑到认知与情感在刺激与行为意愿过程中的作用，实验2 进一步检验了流畅感与冲动性的中介效应，证实晴天与暖色调的匹配提升了消费者信息处理的流畅感，进而影响消费者的预订意愿；而阴雨天与冷色调的匹配则引发了消费者的冲动性，进而提升了预订意愿。同时，流畅感能够正向影响冲动性，进而对预订意愿产生影响。实验3 的调节效应研究发现，相较于低解释水平特质的消费者，色调和天气匹配对高解释水平特质消费者的预订意愿的影响更明显。

本研究将线下物理环境与线上视觉线索结合，首次将天气作为环境变量，研究其与图片色调匹配对消费者行为的影响。研究结论验证了一致性理论，即个体在心理上不愿意体验失调，倾向于最小化自己的感知不一致，以缓解紧张和焦虑状态。同时，天气与色调的匹配结果与相关研究一致。[21,45]此外，本文基于M-R 模型，创新性地从认知和情感两方面对边缘线索对个体的影响展开论述，研究了流畅感和冲动性的中介作用。

1.理论启示

第一，本研究聚焦在线酒店预订过程中的线上和线下边缘线索。以往相关研究多集中讨论网站设计，如颜色、音乐等在线感官刺激对在线预订的影响，但鲜有研究考虑线上感官刺激会与消费者线下环境相关联，即消费者在不同物理环境下对线上刺激的感知可能存在差异。本研究聚焦图片色调与天气两类边缘线索，证实了色调与天气存在交互作用，其不同类型的匹配对消费者酒店预订意愿的影响存在差异。同时，本研究还探究了解释水平作为边界条件的作用，进一步揭示了色调和天气匹配对预订酒店意愿的影响机制，丰富了现有的在线酒店预订研究体系。第二，流畅感与冲动性作为消费者信息处理过程中的认知与情感状态，被纳入本研究情境。本研究最终证明了色调与天气的匹配对消费者预订意愿的影响是由流畅感和冲动性所介导的，即流畅感和冲动性具有中介作用，晴天与暖色调的匹配产生流畅感，而阴雨天与冷色调的匹配则影响冲动性。这为更好理解消费者在线酒店预订过程中的认知与情感状态提供了理论依据。第三，Mehrabian-Russell 模型已经被广泛应用于消费者行为研究中，[39]本研究借鉴了现有的理论基础，将M-R 模型扩展到了在线酒店预订情境中，构建了影响在线预订意愿的假设模型，丰富了M-R 模型的适用范围。

2.管理启示

第一，本研究证实了边缘线索（色调与天气）对预订意愿的重要影响，即色调与天气的不同匹配会产生差异化的效果，因此酒店网站管理人员可以根据不同的天气展示不同色调的酒店主图。同时，平台可以根据消费者所处地理位置的天气向其推送颜色相匹配的酒店图片，提升平台整体的预订量。即在晴天的条件下，使用暖色调的图片会更加吸引消费者的目光，增加预订的可能性；而在阴雨天的情况下，网站应该多展示冷色调的图片。第二，实验还证实颜色偏好作为控制因素对预订意愿的影响同样显著。酒店管理者应该重视色调的使用，对于同一张房间图片可以使用图片处理软件对色调进行处理，增加不同图片数量，在线展示时以不同色调适应不同消费者的色彩偏好。

3.研究不足及展望

第一，本研究对边缘线索的分类不够全面，颜色仅分为暖色调和冷色调，但亮度和饱和度同样能够作为颜色的属性。晴天和阴雨天也不能完全代表天气状况。未来可以多方位考虑颜色和天气的不同类型对在线酒店预订的作用，如空气污染对消费者的影响。第二，本研究的实验对象大多为在校大学生，实验样本仅代表一部分年轻的消费群体，可能缺乏代表性，未来可以扩大被试样本范围，使被试样本具有多样性和代表性。第三，本研究仅探索了天气与颜色匹配对流畅感、冲动性及线上预订意愿的作用，未来可以考虑环境刺激对其他因素的影响，如天气可以影响消费者的时间取向。