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摘要：互聯(lián)網(wǎng)的普及讓網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者對(duì)商品評(píng)論的依賴性逐漸增強(qiáng)。從商品評(píng)論的數(shù)據(jù)屬性出發(fā)，利用普通最小二乘法構(gòu)建商品評(píng)論對(duì)網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者購(gòu)買決策影響的多元線性回歸模型，并借助SPSS13.0軟件，利用相關(guān)分析和回歸分析的研究方法對(duì)調(diào)查問(wèn)卷收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究。研究結(jié)果表明：商品評(píng)論的數(shù)量、質(zhì)量、態(tài)度、時(shí)效性、評(píng)論者的資信度都正向影響網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者的購(gòu)買決策。

關(guān)鍵詞：商品評(píng)論；網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者；購(gòu)買決策；多元線性回歸模型

中圖分類號(hào)：F27文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Adoi：10.19311/j.cnki.16723198.2018.25.026

1商品評(píng)論對(duì)網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者購(gòu)買決策影響的研究意義

商品評(píng)論是買家在購(gòu)買產(chǎn)品后，根據(jù)自身的使用經(jīng)歷和購(gòu)買經(jīng)驗(yàn)在購(gòu)物網(wǎng)站上發(fā)表自己關(guān)于產(chǎn)品的服務(wù)、質(zhì)量、物流等方面的評(píng)論。在互聯(lián)網(wǎng)快速普及的今天，網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者在進(jìn)行購(gòu)物時(shí)，會(huì)在搜索商品信息時(shí)或者要做出購(gòu)買決策前瀏覽大量的評(píng)論信息，所以，加強(qiáng)商品評(píng)論對(duì)網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者購(gòu)買決策影響的研究具有重要的意義。

第一，從網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者的角度出發(fā)，網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者通過(guò)商品評(píng)論可以了解到更多真實(shí)的產(chǎn)品信息，然后根據(jù)自身的需求做出合理的購(gòu)買決策；

第二，從電子商務(wù)企業(yè)的角度出發(fā)，電子商務(wù)企業(yè)通過(guò)商品評(píng)論可以了解市場(chǎng)需求、分析網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者的偏好，根據(jù)自身產(chǎn)品的特點(diǎn)做出合理的營(yíng)銷策略；

第三，就第三方網(wǎng)絡(luò)銷售平臺(tái)而言，合理的利用商品評(píng)論能有效地增加網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者與平臺(tái)之間的粘性，提高網(wǎng)購(gòu)市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力。

2商品評(píng)論的數(shù)據(jù)分析模型

2.1多元線性回歸分析概述

通過(guò)仔細(xì)閱讀了范微娜、鄭小平、翟麗孔等學(xué)者研究商品評(píng)論的某一兩個(gè)因素對(duì)網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者購(gòu)買決策的影響，筆者將先前學(xué)者研究的因素結(jié)合起來(lái)，從商品評(píng)論的本身特征出發(fā)，把商品評(píng)論的數(shù)量、質(zhì)量、態(tài)度、時(shí)效性作為本文研究的自變量，從商品評(píng)論的外部因素出發(fā)，把評(píng)論者的資信度也作為自變量，把網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者的購(gòu)買決策作為因變量。

在多元統(tǒng)計(jì)分析中回歸分析是所有方法中應(yīng)用最廣的一種，也是數(shù)理統(tǒng)計(jì)中最常用的方法。回歸分析是探索自變量與因變量之間依存關(guān)系的理論。但在經(jīng)典單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中，因?yàn)閷?shí)際的經(jīng)濟(jì)問(wèn)題中因變量受到多個(gè)自變量的影響，本文網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者的購(gòu)買決策受到了多個(gè)因素的影響，因此所建的回歸模型是多元線性回歸模型。

本文把因變量命名為Y，五個(gè)自變量分別命名為X1、X2、X3、X4、X5，則可得出因變量Y與自變量X1、X2、X3、X4、X5的回歸模型。因此商品評(píng)論對(duì)網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者購(gòu)買決策影響的關(guān)系圖和回歸模型如圖1所示。

Y=β0+β1xi1+β2xi2+β3xi3+β4xi4+β5xi5+μ（1）

2.2普通最小二乘法

普通最小二乘法的估計(jì)量具有線性、無(wú)偏性和有效性等優(yōu)良性質(zhì)，它是最佳線性無(wú)偏估計(jì)量，所以采用最小二乘法來(lái)估計(jì)參數(shù)是最佳的選擇。普通最小二乘法就是利用SPSS13.0軟件尋找β︿0、β1︿、β︿2、β︿3、β︿4、β︿5，讓離差平方和最小，公式如下：

Q（β︿0，β︿1，β︿2…β︿p）=∑nI=1（Yi-β︿0-β1︿xi1-β︿2xi2-…-β︿pxip）2

=minβ︿0，β︿1，β︿2…β︿p∑nI=1（Yi-β︿0-β1︿xi1-β︿2xi2-…-β︿pxip）2（2）

為了使參數(shù)估計(jì)值最小，可以通過(guò)矩陣和求導(dǎo)的方式，得到參數(shù)估計(jì)值的正規(guī)方程組：

∑（Yi+β︿0+β1︿xi1+β︿2xi2+…+β︿pxip）=∑yi

∑（Yi+β︿0+β1︿xi1+β︿2xi2+…+β︿pxip）xi1=∑yixi1

∑（Yi+β︿0+β1︿xi1+β︿2xi2+…+β︿pxip）xi2=∑yixi2

…

∑（Yi+β︿0+β1︿xi1+β︿2xi2+…+β︿pxip）xip=∑yixip（3）

通過(guò)公式（2）、（3），可推導(dǎo)出參數(shù)β︿0、β1︿、β︿2、β︿3、β︿4、β︿5，由此本文的多元線性回歸模型為：

Y︿=β︿0+β1︿xi1+β︿2xi2+β︿3xi3+β︿4xi4+β︿5xi5（4）

3商品評(píng)論對(duì)網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者購(gòu)買決策影響的實(shí)證分析

3.1相關(guān)分析

相關(guān)分析是通過(guò)描述相關(guān)關(guān)系的統(tǒng)計(jì)量來(lái)確定相關(guān)的密切程度和線性相關(guān)的方向。本文的研究將采用Person相關(guān)系數(shù)，檢驗(yàn)變量之間是否存在相關(guān)關(guān)系，一般而言，Person相關(guān)系數(shù)大于零，表明變量之間存在正相關(guān)關(guān)系，否則存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。各變量之間的相關(guān)分析結(jié)果如表1所示。

以上數(shù)據(jù)結(jié)果可以看出，在0.05的顯著性水平下，商品評(píng)論的五個(gè)自變量的相關(guān)系數(shù)分別為0546、0.748、0.741、0.488、0.753，其對(duì)應(yīng)的Sig值都小于005，則表明商品評(píng)論的五個(gè)自變量與網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者的購(gòu)買決策之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。

3.2回歸分析

回歸分析是通過(guò)建立回歸方程來(lái)研究自變量與因變量之間的因果分析。為了確定變量之間的密切程度，在相關(guān)分析的基礎(chǔ)上利用SPSS13.0軟件進(jìn)行回歸分析。在多元線性回歸條件下，采用F檢驗(yàn)判斷自變量與因變量之間是否存在線性關(guān)系；采用Beta系數(shù)，分析自變量對(duì)因變量影響程度的大??；采用VIF檢驗(yàn)判斷變量之間的多重共線性問(wèn)題，一般而言，當(dāng)0

回歸矩陣分析的結(jié)果可以看到，各變量的VIF值都小于10，說(shuō)明變量之間不存在多重共線性問(wèn)題；X1、X2、X3、X4、X5的回歸系數(shù)分別為0.120、0123、0.121、0.113、0.129，對(duì)應(yīng)的Sig的值都小于0.05，則表明商品評(píng)論的數(shù)量、質(zhì)量、態(tài)度、時(shí)效性、評(píng)論者的資信度都會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的購(gòu)買決策產(chǎn)生正向影響；其多元線性回歸模型為Y︿=1.940+0.120xi1+0.123xi2+0.121xi3+0.113xi4+0.129xi5。

4商品評(píng)論對(duì)網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者購(gòu)買決策影響的結(jié)論

在對(duì)變量的相關(guān)分析中，自變量的Person相關(guān)系數(shù)都大于0，說(shuō)明自變量與因變量之間存在正向相關(guān)；其中，評(píng)論者資信度的Person相關(guān)系數(shù)0.753最大，商品評(píng)論時(shí)效性的Person相關(guān)系數(shù)0.488最小，則表明評(píng)論者資信度的影響效果最顯著，評(píng)論時(shí)效性的影響效果最小。

在對(duì)變量的總體回歸分析中，各變量的F值為3987，在0.05的顯著性水平下，F(xiàn)檢驗(yàn)都通過(guò)；在變量的回歸矩陣分析中，自變量的非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)都大于0，說(shuō)明自變量與因變量之間正向相關(guān)；其中評(píng)論者資信度的Beta系數(shù)0.130最大，商品評(píng)論時(shí)效性的Beta系數(shù)0.109最小，則表明評(píng)論者資信度的影響效果最顯著，評(píng)論時(shí)效性的影響效果最小。

相關(guān)分析和回歸分析的實(shí)驗(yàn)結(jié)論一致，即可得出結(jié)論：

商品評(píng)論的數(shù)量、質(zhì)量、態(tài)度、時(shí)效性以及評(píng)論者的資信度都正向影響網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者的購(gòu)買決策。其中評(píng)論者的資信度對(duì)網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者購(gòu)買決策的影響效果最顯著，評(píng)論的時(shí)效性影響效果最小。

5商品評(píng)論數(shù)據(jù)屬性對(duì)電子商務(wù)企業(yè)的發(fā)展建議

5.1建立完善的商品評(píng)論的交流平臺(tái)

對(duì)商品評(píng)論的數(shù)量，電子商務(wù)企業(yè)應(yīng)該建立一個(gè)完善的商品評(píng)論的交流平臺(tái)。有了完善的交流平臺(tái)，網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者才愿意發(fā)表評(píng)論，評(píng)論的數(shù)量越多，產(chǎn)品的知名度越高，網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者對(duì)此產(chǎn)品的關(guān)注度也會(huì)增加，達(dá)到電子商務(wù)企業(yè)的營(yíng)銷目的。

5.2采用激勵(lì)措施鼓勵(lì)網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)發(fā)表評(píng)論

對(duì)于商品評(píng)論的態(tài)度、質(zhì)量和時(shí)效性，電子商務(wù)企業(yè)采用發(fā)送優(yōu)惠券、贈(zèng)送小禮品、換取積分或獲得折扣等激勵(lì)措施作為獎(jiǎng)勵(lì)，鼓勵(lì)網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者在相關(guān)交流平臺(tái)上發(fā)表積極的、高質(zhì)量和最新的購(gòu)后評(píng)價(jià)?？吹秸娴?、高質(zhì)量的和最新的產(chǎn)品信息后，網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者進(jìn)行選擇的參考指標(biāo)就越多，會(huì)增加對(duì)產(chǎn)品的購(gòu)買需求，擴(kuò)大電子商務(wù)企業(yè)的市場(chǎng)份額，提高市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力。

5.3發(fā)掘資信度較高的評(píng)論者

對(duì)于評(píng)論者的資信度，電子商務(wù)企業(yè)應(yīng)該努力發(fā)掘資信度較高的評(píng)論者，發(fā)揮其領(lǐng)袖的作用，并將其作為口碑營(yíng)銷的主力軍，鼓勵(lì)此類商品評(píng)論者利用自身的影響力積極進(jìn)行口碑營(yíng)銷，以較小的成本更好的發(fā)揮口碑營(yíng)銷的價(jià)值，也能更快的達(dá)到宣傳的效果。

5.4制定負(fù)面評(píng)論的補(bǔ)救措施

對(duì)于商品評(píng)論的態(tài)度，電子商務(wù)企業(yè)應(yīng)該高度重視負(fù)面評(píng)論的影響，在出現(xiàn)負(fù)面評(píng)論時(shí)，及時(shí)的與評(píng)論者溝通，了解負(fù)面評(píng)論產(chǎn)生的原因，采取相應(yīng)的措施進(jìn)行補(bǔ)救，改善消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的印象，增加消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的滿意度，提高消費(fèi)者的購(gòu)買決策。

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