影响网络消费行为的组合要素探究

朱 逸，常健聪

201306） （上海建桥学院商学院，上海市

摘 要：随着网络、物流、信息、支付手段等方面的进一步便利化，网络消费行为越发呈现多样化与高频的特征，消费行为的形成受诸多关键要素影响，对其行为机理的探索与发现，有助于全面理解和认知网络消费行为的本质。采用国内快递企业所进行的大规模调查数据，尝试运用定性比较分析（QCA）技术与传统定量分析（logistic回归）相结合的混合研究方法，就网络消费行为的影响因素、要件及组合效应进行深入研究，力争突破传统研究方法与技术，拓展新的研究视角和分析思路。研究发现，配送效率、好友推荐、支付方式对网络消费行为有积极的组合效应，信息交互则与网络消费行为结果有负相关性。关键词：定性比较分析（QCA）；网络购物；消费行为；组合效应；混合性研究

中图分类号：F713.36 文献标识码：A 文章编号：1007-8266（2020）01-0083-07

伴随着网络消费的快速发展与普及，消费由线下向线上转移已成为普遍化趋势，推动了网络消费行为相关研究的进一步丰富。分析网络消费行为影响因素及行为要件，逐渐成为学界、企业界关注的热点，被广泛加以研究。

一、研究文献与方法回顾

关于网络消费行为，学者们从不同维度进行了研究，形成了丰富的研究积累，在此从影响要素分析和研究方法两方面进行梳理，旨在探寻研究的突破点与创新可能。（一）网络消费行为影响要素的文献评述伍丽君 [1]通过网络消费的心理、动机、产品特

征、价格等要素分析，认为消费者内在的动机和外部客观影响的双重机制共同作用于消费决策与行动选择。王宜楷 [2]探讨了网络文化、性别、年龄、文化水平、收入水平等基本变量对消费行为的影响，认为收入水平、文化水平对消费行为有着显著的正向性影响，而网络文化则呈现负向性影响。闫静 [3]认为，网络消费行为受新颖性、个性化和廉价性三类要素的影响，三类要素从心理层面解释消费行为发生的过程。廖卫红[4]则提出网络消费行为中的消费者个性、物流终端能力、商业氛围、应用基础等影响因子，认为消费者个性起着先导性作用，冲动/理性两类不同的消费者特质会直接产生不同的行为结果。张晓东等 [5]依照网络口碑、感知价值、购买意向与购买行为的相关关系建

收稿日期：2019-10-12基金项目：教育部人文社会科学研究规划基金“我国零售业对接‘一带一路’市场的‘全球本土化’战略研究”（17YJA790007）作者简介：朱逸（1982—），男，上海市人，上海建桥学院商学院教师，博士，主要研究方向为消费者行为和服务管理；常健聪

（1970—），男，辽宁省大连市人，上海建桥学院商学院国际商务研究中心主任，教授，博士，主要研究方向为海外

直接投资。

立结构方程，证明网络口碑、情感价值、社会价值存有正向性影响，其中网络口碑起着重要的参照作用，特别是在网络购物环境下口碑对消费者行为的作用尤为显著。庞川等[6]同样用路径分析方法研究技术、商业、环境、个人因素等对消费行为的影响。综合网络消费行为影响因素的研究文献，发

1），这对认现学者们进行了多维度的探索（参见表知网络消费行为有着积极的作用。

目前相关研究仍存在一定局限。一方面，多数学者仅观察独立要素影响，研究单一要素或多个要素对网络消费行为的独立影响，很少触及变量间的组合效应分析；另一方面，变量呈现碎片化特征，在对各维度与变量选择中有较强的主观性和随机性，未能还原网络消费行为发生的完整流程，以及变量对各触点环节的影响效果。

鉴于此，本文不仅立足于研究单一要素或多个要素的影响，更进一步尝试探索各要素的组合效应与行为结果间的关联。同时，依照网络消费行为发生的真实过程，例如信息交互、支付、配送等，进行相关影响变量的筛选，以此作为行为发生的主轴，强化划分维度以及选择标准的科学性和解释性。

（二）网络消费行为研究方法的文献评述网络消费行为的研究有着鲜明的指向性，立足于对现实问题的深度挖掘与策略选择。高效而准确的研究工具与方法，是影响研究质量好坏的关键。综合考察诸多网络消费行为研究成果，可发现目前主要存在以下几类研究方法。

1.结构方程分析方法。该方法借助网络消费行为的发生特征，预先选择影响消费行为的若干要素，设定相关的观测变量与潜变量，搭建路径分析模型。在研究中观察变量间的显著性、系数、中介/调节作用等，确定彼此间的关联特征，对观察不同变量间的多重关系有着积极的作用。但整个路径分析框架的搭建依赖主观的假设与判断，不同路径的设定会产生不同的结果，很难保证其稳定性。此类研究更多为验证性研究，与研究假设有着较大的关联，在探索性发现方面存在不足。

2.回归分析方法。此种分析方法以消费行为发生与否（1/0）为因变量，各影响要素为自变量，建立回归方程，检验显著性与相关系数，最终发掘相

关要素及发生比。此种研究方法能较好地发现要素影响程度，但在多变量交互性方面的解释力不强，也未能触及要素的组合效应分析。

3.定性研究方法。此种研究方法在网络消费行为研究中偶有出现，多采用访问、观察、文献梳理等方法进行观点提炼，通过现象描述或理论演绎来加以说明与分析。定性研究能够较好地诠释行为背后的内涵与缘由，但是由于受制于样本数量和代表性问题，其结论难以普遍化，这是传统定性研究所遇到的主要问题。（三）网络消费行为研究方法的新路径传统网络消费行为研究方法中无论是定量方法还是定性方法都有其优势与不足，将其优势进行互补与结合，会对网络消费行为研究起到推动作用。本文尝试运用“QCA技术+Logistic

回归”的混合性研究方法来加以突破。定性比较分析（Quali⁃ tative Comparative Analysis，QCA）是一种针对中小

20 100 80%）样本案例（样本个数在 至 间的情况占的研究分析方法。最早由美国社会学者查尔斯·拉金（Charles C.Ragin）提出，目前已被运用于政治学、社会学、经济学、管理学等诸多领域，诸如社会行动、社会参与的发生性因素探索、组织与管理研究、经济发展要素研究等，此研究方法对成因、要素的组合效应研究有着较好的支撑与解释。

QCA

使用 方法能较好地解决以前研究中几个关键性问题。其一，组合效应分析。该方法突破过往独立要素分析的局限，可深入研究要素的组合效应。其二，实现探索性发现。传统研究有着严格的假设，特别是结构方程更依赖主观的认知

QCA

水平，而 能够发现多重的组合效应，不依赖研究者的主观意志，结论更客观且具有探索性。其三，实现多重方法的结合运用。传统研究或依赖

于定性方法，或依赖于定量方法，各有利弊，定性比较分析（QCA）和定量分析（Logistic

回归）相结合不仅能挖掘行为背后的动机与要素组合效应，也能发现单一要素的独立影响，为消费行为的研究提供新方法、新发现。

二、定性比较分析的方法论基础

QCA

采用布尔代数算法对研究问题进行形式化，计算各元素之间的逻辑关系。[7]该方法仅需少量的样本即可实现对信息的提炼、浓缩与推演，发现影响因素与结果间的组合效应，克服定性研究样本少而不具代表性的局限，为网络消费行为研

QCA

究提供支撑。在此对 分析思路与逻辑加以简要说明。1.赋值和符号表示。将变量进行二分化处理，

1 0。表示某条件的发生或存在，变量用取值为 或

1；反之，取值为0。“+”代表大写字母表示，取值为或，“=”代表导致，“＊”代表和，“-

”代表负向影响。例如C＊D=Y表示C和D并存导致Y的发生。[8] 2.QCA

关注多要素的组合影响。定量研究主

QCA要探寻的是变量间的因果关系， [9]重点关注现象发生的多重原因组合，即条件因素组合对结果的影响。[10]例如A和B同时出现导致Y的产生，H和J同时出现也可导致结果Y（A＊B+H＊J=Y），结果的发生可由多个原因的组合导致。

其三，真值表与组合性要素发掘。假设条件C、D、E是Y（较高满意度）产生的原因，Y的产生受若干条件原因组合影响。[ 11 ]在对文本资料分析中，每个个案文本信息中的原因条件和结果存在与否

1 0，由此得到（个案）的真值表。事例分别赋予 和

数表明结果的发生数量，Y发生事例代表导致Y发

2）。生的原因条件组合所存在的事例数（参见表

2

表 所呈现的多重因果关系组合用布代尔数

[12]：

表示如下

（1） Y=CDE+CDe+Abc+abc

方程（1）表示结果Y

的产生是由若干条件组合集（CDE、CDe、Abc、abc）导致的。根据布尔代数的运算逻辑进一步将方程简化为：

（2） Y=CD+bc运算过程用集合的图示法表示，具体参见图1。方程（2）表示“当

C和D同时存在或者b和c同时存在时，结果Y产生”， [13]由此可以认为C和D是

1）。

结果Y的必要条件要素（参见图

三、研究设计

2019本文借助国内某龙头快递企业在 年上半年所做的一次全国快递用户使用惯性调查数据，调查对象为该企业的快递用户，均为网络购物实际消费者，涉及的购物平台包括京东、淘宝、天猫、拼多多等诸多主流电商购物平台。该调查涉及网络购物的商品品类、金额、物流、支付、满意度等方面，采用问卷调查和电话深访两类调查方式。

本文的研究主要分两个阶段。第一阶段，基于电话深访的定性资料，依照相应变量的编码要求，对文本资料中的要点进行编码，运用定性比较分析方法，分析影响网络消费行为的关键要素组合效应；第二阶段，运用传统的定量研究方法，基

QCA于问卷调查的定量数据，依照 所发现的关键变量，在问卷中选择相应的问题与数据建立回归

QCA

方程，旨在对前期通过 方法得出的结论进行交叉验证，同时发现各独立变量对消费行为的影响，以实现对第一阶段研究的补充。（一）样本统计与变量选择通过问卷调查与电话访谈，最终形成有效问

6 250 273

卷样本量 份，深访对象为 人。深访样本

225中可用于定性分析的样本量共 人，其他被排除的样本主要源于信息缺失、内容不符合研究需要等。从多样性、全面性、覆盖性看，样本能够较好满足定性比较分析对信息的要求，对呈现网络消费行为的特征和影响具有较好的代表性。具体的

3 4。

样本描述参见表 和表

在定性比较分析中，需要对影响网络消费行为的变量要素进行假设与选定。在此依照网络消

3 问卷样本统计（N=6 250）

表费行为的基本发生过程，依次划分信息交互、好友

6推荐、关注程度、偏好相符、支付方式、配送效率

6

个关键要素，这 个关键要素能较好地还原网络消费的完整过程触点。

（二）条件变量的赋值

QCA

依照 的分析方法，首先需要对条件变量进行类别化处理，依照规则对其进行一一赋值，相

5

关的赋值如表 所示。

四、研究发现

（一）QCA

的结果解读

此次采用多值集分析软件（fm/QCA）进

行分225 6

析， ①对 个访谈案例中的 项条件变量进行检

1.0。之后对测，并将一致性阀值定位为最高标准所有个案进行筛选与编码，并在此基础上进行多

6

值集分析。②由于 个变量所构成的真值表其排列组合方式众多，且受篇幅限制，因而仅在系统内操作，不做导出处理，在此省略。

fm/QCA

在运用 进行分析的过程中，由不同条

13

件变量组合而成 项综合结果，在此基础上简化

7 4 0，最终为 项精简结果， ③其中，有 项净覆盖率为

3项作为精简结果进行分析。3

留下 项结果是条件变量构成的最优化组合，变量组合的解释覆盖率

0.846，吻合率为1.0。

达到

6

表 的精简结果显示，条件变量的最优组合形式为：（1）配送效率＊好友推荐＊支付方式；（2）信息交互＊支付方式＊偏好相符；（3）-信息交互＊-关注程度＊好友推荐。

转化集合逻辑为：影响网络消费行为的组合因素=配送效率＊好友推荐＊支付方式+-信息交互＊支付方式＊偏好相符+-信息交互＊-关注程度＊好友推荐。

3

这一集合逻辑说明这 项变量组合是消费行

3

为发生的充分条件，这 项中的任何一项组合成立都能促进消费行为的发生。其中第一项组合的覆

0.613、净覆盖率为0.213，是对结果最优的盖率为

条件组合。因而可以得出结论，促成和影响消费者网络消费行为的影响因素组合为：配送时效、好友推荐以及支付方式多样性。这与传统网络消费行为研究仅仅发现影响要素有大的不同，进一步解释了其组合效应以及清晰的行为发

生路径。

同时，我们还可以发现一些隐含性影响因素，例如信息交互行为的发生对结果的产生有负向作用。好友推荐这一条件变量在两个组合中都存在，说明该变量是网络消费行为发生的必要条件，对结果有正向性作用。最后可以发现，支付方式变量同样在两个组合中均存在，说明多样性的支付方式进

一步促进了消费行为的发生，对结果发生有着积极的意义。

QCA

运用 技术对访谈案例进行分析，厘清了不同条件变量的多样化组合对消费行为产生的影响。同时，也发现了独立变量对结果产生的可能影响。

（二）Logistic

回归的结果解读

6 250

在此，结合 份有效问卷数据，依照之前

Logistic分析所选定的相关关键要素建立 回归方程，目的是分别判定单个变量对行为结果的影响

QCA

程度。同时，对 分析结果进行交叉检验与验

QCA 6证。在问卷中，有关 前期所选定的 个关键

7变量对应的问卷信息如表 所示。

QCA 6

基于前期 的 个条件变量（信息交互、好友推荐、关注程度、偏好相符、支付方式、配送效

1个结果变量（消费行为的发生/不发生），其率）与

SPSS（24.0）对各变二分变量的赋值方法不变，运用

Logistic 8

量进行 回归分析，其结果如表 所示。

传统的定量分析方法无法辨别不同变量组合对结果的影响，且有部分条件变量在回归模型中显示出不显著（关注程度、配送效率、偏好相符），在独立分析环境下，这些因素的影响作用无法被发现。同时，有部分变量显示出显著性，分别为信息交互、支付方式与好友推荐，其中信息交互的系数为-0.232，说明信息交互对网络消费行为有负向

6 1）

表 条件组合分析结果（结果变量取值为

影响，而支付方式、好友推荐这两个变量则有着较高

QCA的正相关系数。这一系列的发现与 组合集中

QCA的结论有高度的一致性，说明 的分析结论得到了较好的检验与强化。

本文通过定性比较分析的运用，借助较少的访谈样本，呈现了促使网络消费行为发生的影响要素及其组合，对其行为发生路径有了进一步的

6 250

清晰认识。同时，以 份问卷调查数据建立回

QCA归方程进行分析，交叉验证了 的发现结论，进一步补充与证实了相关发现。

五、结论与思考

（一）网络消费行为发生的组合效应网络消费行为的发生，并不是单一要素所推动的，需要多重要素的组合共同发挥作用。传统研究专注于独立要素影响的分析，忽视了要素间的相互影响，本研究对网络消费研究可以起到拓展与完善的作用。

从组合影响因素来看，由配送反映出来的消费者时效性要求对现有的物流配送体系和配送方式提出了进一步要求，上游零售与下游物流配送之间存在着较强的关联性，配送体系很大程度上反向影响着网络零售的发展。这颠覆了过往在流通领域由上至下的传导路径，互联网不仅加速了信息的流通，更强化了消费者对加速商品流通的诉求，物流体系已成为基础性设施，承载着线上商品快速履约的要求，也影响着网络消费整体规模的增长速度。

好友推荐是组合要素中另一关键要素，网络信息的丰富性虽然有助于缓解信息不对称程度，但带来的问题是信息过度化丰富形成的信任风险。对身边熟人、好友圈层化推荐的依赖，反映了消费者在网络消费行为中对信任的需求。各类社交类电商的崛起和发展将好友、熟人圈层进一步拓展，其发展动力正是契合了消费者单靠图片、视频、图像、在线评价所无法满足的信任需要。

对消费者在线上的网络购物行为，任何单一要素都难以单独促成，单一要素被抽离出来分析时可能是非显著性的，如配送效率在单独分析时是非显著性的，而在组合分析时却成为重要要件。因而，市场在关注消费需求满足时，不仅要关注单一维度上的体验或服务改善，同时应以系统性的安排满足消费者的组合需求。（二）交互体验要素的优化与提升路径在影响网络消费行为的诸多要素中，也不乏负向影响因素。其中，信息交互在消费行为的条件组合中有较高的权重，但其影响是负向性的，即交互越少，越容易产生消费行为，这是有悖于常理的认知。常理认为，消费者与电商平台之间的交互越多，越有助于消费行为的达成或满意度的提升，但本研究的结论相反。调查发现，消费者在与电商平台的交互中，普遍存在等候时间长、程序烦琐、反馈信息不满意等情况，直接影响了消费者的购物体验和心理满足，降低了其消费频次、金额、数量。特别是在购物发生前的交互，其反馈时效、信息精准对后续的消费决策与行动选择起着关键作用。

近来，诸多电商平台开始引入人工智能、自动语音、机器人对话等交互方式，在一定程度上提升了消费者在信息交互方面的体验，但依然还有诸多可以完善的方面。在网络消费场景中，信息交互是消费者与电商之间比较直接的信息、情感交流渠道，不仅影响实际消费行为的达成，还影响品牌认知、口碑传播等更为深远及系统的方面。随着网络消费形式、内容、模式等的进一步丰富，包括线上+线下、线上+门店等更多渠道的交互，消费者与电商及电商平台间的交互将进一步增加，需求也会变得更多样，优化相应的渠道载体、内容和方式，对促进网络消费尤为重要。（三）网络消费行为研究在方法视角上的更新本文在网络消费行为影响要素及其组合效应方面的研究，诠释了当前网络消费行为的主要特征，补充与丰富了相关研究。在研究方法上较传统研究有一定的突破。混合研究方法的应用提高了研究方

法与工具在具体消费行为研究方面的运用空间。

网络消费行为正在向全渠道、线上+线下的趋势发展，多元消费场景下的组合消费是未来消费的新趋势。传统的消费行为单一研究方式很难应对当前及未来消费行为的多触点、多形式、多感知体验的复杂情景。混合研究方法是顺应消费行为变化的较好选择，在未来相关研究主题如全渠道消费行为、社交型消费行为中，均有较多的应用空间，可为相关研究提供多元化的视角，以便更好地认识网络消费行为的全景，并对消费行为进行再观察、再思考。

注释：

① fm/QCA软件及其详细介绍和适用手册的网址：http //

： www.ccda.fudan.edu.cn/index.php?c=article&id=63/。②一致性阈值指的是条件变量与结果变量之间一致性程度

0.9达到标准的尺度，学界通常将一致性达到 以上视为条件变量形成结果变量的必要条件标准，因此阈值通常设

0.9 1.0。本文出于分析稳定性考虑，阈值设为最定为 或

1.0。

高标准③精简结果是基于布尔代数的简化原则，将综合结果中非相关和被包含的集合排除后所得到的最终结果。

参考文献： [1]伍丽君.网上消费行为分析[J].湖北社会科学，2018（12）：

20-21. [2]王宜楷.电子商务时代的消费行为分析[J].市场周刊，2017

（2）：123-124. [3]闫静.网络购物的消费者行为研究及应对策略[J].经济师，

2018（5）：49-50. [4]廖卫红.移动互联网环境下消费者行为研究[J].科技管理，

2016（14）：179-183. [5]张晓东，朱敏.网络口碑对消费者购买行为的影响研究[J].

消费经济，2011（3）：15.

[6]庞川，薛华成.对BtoC

环境下影响消费者信任因素的实证研究[J].合肥大学学报（自然科学版），2014（2）：158-162. [7]RIHOUX BENOIT，CHARLES C RAGIN.Configuration comperative methods： qualitative comerative analysis （QCA）and related[M].Thousand Oaks：Sage，2009：232. [8]RAIN CHARLES C.The comperative methods：moving be⁃ yond qualitive and quantative strategics[M].Berkeley：Uni⁃ versity of California Press，1987：231.

[9]DIXON，MARC VICENT，J ROSCIGO，RANDY HODSON. Union，solidiarity，and stricking[J].Social force，2014（1）： 33-34. [10]李蔚，何海兵.定性比较分析的研究逻辑及其应用[J].上

海行政学院学报，2015（5）：16-19. [11]WATANABE，TSUTOM.International comparison on the occuriance of social movement[J].Journal of business re⁃ search，2007（7）：806.

[12]RAGIN CHARLES C.Redesigning social inquiry：fuzzy

sets and beyond[M].Chicago：University Press，2018：48. [13]AMENTA EDWIN， HALFMANN.Wage war：instuition politics，WPA wage，and struggle for U.S social policy[J]. Amercian sociological review，2010（4）：506-528.

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