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〔摘 要〕本文尝试将有限理性理论引入数字产品用户购买行为的研究中，探寻有限理性对用户购买行为的影响机制，根据个体行为模型，提出基于有限理性的数字产品用户购买意愿假设模型。结果表明，购买习惯、购买经验、情绪、能力、风险态度、认知、购买动机对用户购买意愿具有显著影响，认知是购买习惯、购买经验、情绪、能力、风险态度与购买意愿的完全中介。
〔关键词〕数字产品；购买行为；有限理性
DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2016.02.011
〔中图分类号〕G201 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2016）02-0057-06
〔Abstract〕This paper attempted to research user purchase behavior in digital products from the perspective of the bounded rationality theory，and explored the impact mechanism of bounded rationality on consumer purchase behavior.The paper proposed a hypothesis model of consumer purchase intention to digital products based on bounded rationality according to the individual behavior model.The results indicated that purchase habit，purchase experience，mood，ability，risk attitude，cognitive and purchase motivation have significant effects on the purchase intention and cognitive is a full mediation impacting purchase habit，purchase experience，emotions，abilities，risk attitudes to purchase intention.
〔Key words〕digital products；purchase behavior；bounded rationality
在互联网技术的推动下，电子商务应用获得了广阔的发展空间，电子商务产品概念的外延在不断的扩散，以软件、音乐、电子图书、网络新闻、网络游戏、网络视频、金融服务、旅游服务等为代表的数字产品已成为整个市场的重要补充力量。中国互联网络信息中心2015年2月发布的《第35次中国互联网络发展状况调查统计报告》显示，我国网络视频、网络音乐、在线机票、酒店和旅行预订的用户已达到空前的规模，数字产品的应用与发展，已成为当前社会经济发展的总体趋势。相比较传统产品而言，数字产品具有鲜明的自身特征，如高固定成本、低边际成本、易复制性、网络外部性、兼容性、高附加值、个人偏好依赖性等，用户的购买行为也由此呈现出明显的变化。影响用户购买数字产品的因素众多，包括客观、主观、心理等理性及有限理性因素，这些因素对用户的购买决策影响机理如何，将直接关系到用户购买意愿的形成，进而影响购买行为，并对整个行业的健康发展带来显著的影响。基于此，本文拟针对数字产品用户购买行为的影响因素展开研究，为电子商务企业制定科学合理的营销策略提供建议与支持。
1 文献回顾
1.1 个体行为决策中有限理性的影响因素研究现状
西蒙在研究决策问题时提出有限理性（Bounded Rationality），认为个体行为意欲达到理性，但现实中只能有限度的达到，经济学中关于“理性经济人”的假设是一种极完美和个别的现象，有限理性是理性因素和理性限制因素的统一[1]。由于个体行为中有限理性的存在，个体行为决策中产生了有限理性行为现象，这种有限理性行为是相对于完全理性行为的偏离，表现为认知偏差、决策偏差、社会偏好等[2]。
在个体行为的影响因素研究上，罗宾斯提出个体行为模型，认为个体行为特征包括传记特征和非传记特征，传记特征主要体现为年龄、性别、种族等人口统计特征方面，非传记特征主要包括人格与情绪、价值观与态度、能力、认知、动机等社会心理特征[3]。Bandura（1986）提出个体的自我效能（Self-efficacy）对行为的影响，认为自我效能通过个体的认知、目标设置、情绪、韧性、动机等因素影响个体行为[4]。自我效能感与个体归因之间存在着因果关联，个体习惯于将低的绩效归因于个体局限性，产生自我归因偏差，而这种自我归因偏差将会损失个体的自我效能感，自我归因偏差产生的根源来自于个体认知偏差。
态度对个体行为具有显著的影响，负面态度能强化延迟购买，Mzoughi（2007）等人分析了网上购物过程中态度对延迟购买现象的影响，结果发现网上交易的复杂程度、价格感知以及感知风险的负面态度直接影响用户的购买延迟[5]。在营销管理品牌选择的相关研究中，用户惯性（Inertia）是重要的研究主题，个体行为的惯性产生于决策偏差，惯性的持续发展有利于形成用户的购买习惯，认为惯性是用户过去购买过的某品牌对当前选择的一种正向影响[6]。认知是个体行为选择中的关键因素，较高的认知能力能更好的处理信息和环境中的不确定因素，作出有限理性实现程度较高的选择[7]。
1.2 用户在线购买行为研究现状
用户在线购买行为受主体行为、客体及环境的综合影响，其研究视角主要集中于用户个体特征、用户感知、环境特性、产品或服务特征等方面。用户个体特征包括传记特征和非传记特征，个体特征是用户采纳和使用新技术的基础。然而，由于传记特征存在着争议性，更多的学者将研究视角转移到经验、情绪、动机、态度、意向、信任、偏好等非传记特征对行为的影响上，以强调用户认知心理和社会心理对人的选择行为的影响。Hernández（2010）等人研究了在线购买经验对行为的影响，发现在线购买经验能带来消费观念的革新，促进用户在线购买决策的形成[8]。Pelet and Papadopoulou（2012）则发现在线交易环境下，负面情绪能产生更好的记忆，但却降低用户的购买意愿[9]。 用户感知对行为的影响研究上，主要关注于感知风险和感知价值两个方面。感知风险对用户在线购买行为有着显著的影响，是影响用户在线购买行为持续增长的主要障碍之一，感知风险也可能来源于互联网使用后的负面效应，这种负面效应将会使用户对特定网站的态度和行为产生重要影响。感知价值存在着多维度属性，如功能价值、功能性价值（个体、产品、价格）、情感价值和社会价值。Chang and Tseng（2013）则认为感知价值包括功利性价值和享乐性价值两个维度，并显著影响用户的在线购买意愿[10]。
社会认知理论认为，人的行为与环境存在着相互影响与修正的关系，人的行为影响环境特性，环境因素又反过来修正人的行为（朱镇和赵晶，2011）[11]。在线交易环境中，用户的行为也与环境存在着相互影响关系，用户的在线行为受文化、主观规范、感知行为控制、参考群体、注意、理解等环境特征的影响。在线交易中的产品与媒介特征包括：产品或服务特征、网站特征、商家及中介的特征，产品或服务的差异化能显著的改善用户体验，并促进用户购买行为的发生[12]。
2 研究假设与问卷设计
2.1 模型构建
现有关于用户在线购买行为的研究，主要是以理性假设为基础的研究，如理性行为理论（Theory of Reasoned Action，TRA）、计划行为理论（Theory of Planned Behavior，TPB）、技术接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）及其扩展等。然而，行为决策的相关研究表明[13]，用户的购买决策行为并不是完全理性，而是介于理性与非理性之间的有限理性，有限理性因素对用户购买行为具有重要的影响，在线交易环境中表现得尤其明显。根据罗宾斯个体行为模型理论，在线购买环境中可以理解为：用户的在线购买行为受人格、情绪、价值观、态度、能力等影响，经个体学习和认知更新过程，形成用户的购买动机，并最终产生购买决策行为。本文结合有限理性影响因素与个体行为模型，认为用户在线购买行为受购买习惯、购买经验、情绪、能力与风险态度的影响，经过认知更新后形成购买动机，并最终产生购买意愿。
2.2 研究假设
习惯是行为的倾向，习惯的形成需要行为在稳定的环境下经常反复的执行，在线购买习惯是用户长期形成的购买方式，当用户产生需求或具备网络使用条件（环境）时，即会触发在线购买行为的产生。在线购买习惯的形成，能显著降低用户对其行为意愿（风险、安全等因素所产生的负面影响）的认知分析，提高用户对在线购买的认同度，促进用户在线重复购买意愿的形成[14]，并提升用户的知识技能。由于用户购买行为难以直接测量，但Ajzen（1991）认为行为意愿是行为产生的前奏，要预测用户的购买行为，只需了解其对购买行为的意愿，本文以购买意愿来描述购买行为。因此，本文假设如下：
H1：用户的在线购买习惯对认知有正向影响关系。
H2：用户的在线购买习惯对购买意愿有正向影响关系。
H3：用户的在线购买习惯对能力有正向影响关系。
购买经验是指用户通过以往的购买经历所积累的经验总结，经验通过知识技能、观念等影响用户，用户的每一次购买行为都伴随着经验的增加。在线购买环境下，在线购买经验能带来消费观念的革新[8]，如果用户在此过程中形成的是一个积极、满意的经验，将会对数字产品的认知产生积极的影响，提高用户使用数字产品的能力与积极性，促进用户在线购买行为的产生。同时，购买经验的增加将直接影响用户的感知有用性和感知易用性，促进用户对平台的信任程度和降低感知风险[15]，影响用户的对在线购买的风险态度。因此，本文假设如下：
H4：用户的在线购买经验对认知有正向影响关系。
H5：用户的在线购买经验对能力有正向影响关系。
H6：用户的在线购买经验对风险态度有正向影响关系。
情绪分为积极（正面）情绪与消极（负面）情绪，积极情绪会激发个体产生令自己愉悦的行为，拓宽认知范围、提高认知灵活性[16]，并促进购买意愿的产生，消极情绪让个体产生更好的记忆，但却容易令人作出悲观的判断和选择。在情绪的各影响因素中，环境因素是可控因素，成为研究关注的重点。在线购买环境下，网站色彩、布局设计、导航等通过情绪对用户的认知和风险感知产生影响[17]。因此，本文假设如下：
H7：用户的积极情绪对认知有正向影响关系。
H8：用户的积极情绪对风险态度有正向影响关系。
人们对于风险的主观认知和心理评价称为风险态度，在社会经济生活中，每个行为个体均处于一定的风险态度水平，风险态度影响着个体行为的选择，风险态度一般分为3种类型：风险厌恶（Risk Aversion）、风险中性（Risk Neutral）和风险偏好（Risk Appetite）。在线交易环境下，由于受质量、安全、隐私等因素的影响，用户较传统环境对风险更为敏感，其风险态度水平影响着用户接受新技术的意愿，并决定着用户认知与消费动机的产生[18]。因此，本文假设如下：
H9：用户的风险态度对能力有正向影响关系。
H10：用户的风险态度对购买动机有正向影响关系。
H11：用户的风险态度对认知有正向影响关系。
能力与用户的知识技能有关，知识资源拥有量越丰富，用户使用互联网及数字产品的技能就越高，在线购买时所受到的限制与障碍就越小，网络环境下的信息能力一般包括两个部分：意识能力和行为能力。互联网使用能力是用户体验的基础，与用户的认知水平存在着正向关系[19]，因此，当客观环境因素相同时，用户所拥有的知识资源将直接影响购买动机。因此，本文假设如下：
H12：用户的能力对认知有正向影响。
H13：用户的能力对购买动机有正向影响。 认知是消费者对感知到的信息进行加工处理的心理过程，是消费者基于个体的特质和前期的经验对信息进行的评价，认知因素主要包括认知水平、智力水平、判断能力和决策能力，高水平的认知更能促进购买决策的形成[20]。认知差异不仅来自认知（感知质量）层面，还来自于情感层面，认知层面表现为用户的理性决策行为，情感层面则易受认知水平、情绪、环境等因素的影响，表现出用户的有限理性行为，并影响着购买动机[21]。因此，本文假设如下：
H14：用户的认知对购买动机有正向影响。
H15：用户的认知对购买意愿有正向影响。
大多数用户的在线购物行为具有明确的目标导向，即具备明确的购买动机，在线购买动机分为功利型和享乐型两类[22]，动机因素一般包括节省时间、节省资金、娱乐性、方便性等。认知心理学认为购买动机处于用户购买决策的第三阶段，直接决定着用户的购买决策。因此，本文假设如下：
H16：用户的购买动机对购买意愿有正向影响。
认知作为影响用户行为的重要因素，大量研究分析了认知的中介作用效应，如网站交互性——认知——信息处理行为[23]、个体综合因素——认知——购买决策行为[24]、情绪——认知——行为[25]等，因此，本文认为认知在用户在线购买行为中也存在着直接中介作用效应。由于购买动机与购买意愿同属于决策的第三个阶段，购买动机的形成决定用户未来的购买行为，为了剔除变量间的重复影响，本文在认知的直接中介作用测量模型中去掉购买动机因素。本文提出如下假设：
H17：在购买习惯、购买经验、情绪、风险态度、能力对购买意愿的影响中，认知存在着直接中介作用效应。
3 实证研究
3.1 样本收集与描述
本文根据理论假设模型设计问卷，整个问卷分为3个部分：引言、人口统计学信息、量表测试题，量表测试题包括8个潜变量，总共35个测量项，所有测量项均采用7级李克特量表（Likert Scale）形式。针对在线购买的特点，本文确定被调查者需满足的基本条件：具备使用互联网的条件与基本技术，将互联网作为获取信息的重要来源，曾经在线购买过产品或服务。问卷采用网络形式发放，发放网站为问卷星（www.sojump.com）。
为了提高问卷的信度与效度，本文在正式问卷调查之前，首先进行预调查，以便测量相关变量的有效性。预调查历时15天，总共收集问卷146份，其中无效问卷18份，获得有效问卷128份。通过对预调查样本的信度和效度分析，各变量Cronbach α系数介于0.872～0.948之间，大于0.7的临界值要求，表明各变量的测量项具有较高的信度；因子分析的KMO值为0.912，Bartlett球形检验结果χ2=4524.119，显著性水平P<0.000，各个测量项的因子载荷都大于0.5，表明测量项具有较好的效度。
正式问卷调查历时45天，总共收集问卷514份（包括预调查146份问卷），有效问卷454份，无效问卷60份，问卷回收率88.3%。454位被调查者中，男性和女性分别占53.7%和46.3%；年龄分布于18～50岁，其中18～25岁的人数最多，占61.0%；受教育程度方面，以本科及以上学历373人，占82.1%；在经济收入分布上，由于学生样本占据总有效样本的50%，经济收入呈现偏低的趋势，主要分布在500～1 000元段，占35.7%；在购买频率上，1～5次/半年的购买频率占到了总体样本的66.7%。
3.2 信度及效度检验
本文在进行信度与效度分析前，首先对样本数据进行因子分析，包括探索性因子分析和验证性因子分析。探索性因子分析结果显示：所有潜变量均通过了Bartlett球形度检验（显著性水平为0.000），Bartlett值为13 301.589，p<0.0001，前8个因子累积解释方差为 78%，KMO值为0.959，表明因子分析的结果可以接受。验证性因子分析结果显示，测量项HAB1标准化因子载荷与信度系数值分别为0.366和0.605，远低于最低标准值0.7和0.5，拟将HAB1测量项删除，删除后购买习惯（HAB）的Cronbach α系数由0.878提升到0.914，表明删除HAB1测量项后，剩下的其它项目彼此间一致性更好。因此，本文删除HAB1测量项。删除HAB1测量项后，样本信度与收敛效度检验结果如表1所示。由表1可知，除COG4测量项的标准因子载荷略低于0.7的标准值外，其它各测量项的标准因子载荷、Cronbach α系数均大于0.7的最低标准值，组合信度（CR）、平均方差抽取量（AVE）均大于0.5的最低标准值，表明样本具有较好的信度和收敛效度。
在样本的区分效度检验上，本文构建各潜变量间的相关系数，并与AVE值的平方根进行比较，比较结果见表2所示。由表2可知，除MOT-COG、BI-COG和BI-MOT之外，本文中其它潜变量的AVE值平方根均大于相关系数，且所有潜变量的相关系数均小于0.85，表示各变量具有较好的区分效度。
3.3 模型及假设检验
3.3.1 整体结构方程模型的检验
本文运用AMOS 20.0软件对各潜变量的内在关系进行分析，模型拟合检验值、路径系数和假设验证结果，如表3、表4和图1所示。
模型的拟合度检验（见表3）结果表明，除GFI（易受样本量的影响）略低于推荐值为0.9外，其它各检验值均达到了推荐值的基本要求，可以认为数据与理论测量模型拟合良好。模型中前因变量对购买意愿的解释量为79%（R2），说明模型对用户购买行为意愿具有较高的解释力。
3.3.2 认知的直接中介作用检验
为了检验认知的直接中介作用（假设H17），本文在基准结构方程模型的基础上，采用“嵌套模型”来分析各变量通过认知的直接中介作用对购买意愿的影响。模型分为3类：整体结构方程模型（模型M0，即图1所示模型），整体直接作用模型（模型M00，如图2所示），控制作用模型（模型M1～M5，如图3所示）。 [15]Gefen D，Benbasat I，Pavlou P.A research agenda for trust in online environments[J].Journal of Management Information Systems，2008，24（4）：275-286.
[16]张玉静，崔丽霞.积极情绪的认知促进效应及其神经机制[J].首都师范大学学报：社会科学版，2012，（5）：105-111.
[17]Zhang H，Lu Y，Shi X，et al.Mood and social presence on consumer purchase behaviour in C2C E-commerce in Chinese culture[J].Electronic Markets，2012，22（3）：143-154.
[18]Gabriel I J，Nyshadham E.A Cognitive Map of Peoples Online Risk Perceptions and Attitudes：An Empirical Study[C].Hawaii International Conference on System Sciences，Proceedings of the 41st Annual.IEEE，2008：274-274.
[19]Rose S，Hair N，Clark M.Online Customer Experience：A Review of the Business-to-Consumer Online Purchase Context[J].International Journal of Management Reviews，2011，13（1）：24-39.
[20]孙瑾，张红霞.品牌名称暗示性对消费者决策选择的影响：认知需要和专业化水平的调节作用[J].心理学报，2012，44（5）：698-710.
[21]Hwang J，Yoon Y S，Park N H.Structural effects of cognitive and affective reponses to web advertisements，website and brand attitudes，and purchase intentions：The case of casual-dining restaurants[J].International Journal of Hospitality Management，2011，30（4）：897-907.
[22]Close A G，Kukar-Kinney M.Beyond buying：Motivations behind consumers online shopping cart use[J].Journal of Business Research，2010，63（9）：986-992.
[23]Sicilia M，Ruiz S，Munuera J L.Effects of interactivity in a web site：the moderating effect of need for cognition[J].Journal of Advertising，2005，34（3）：31-44.
[24]李双双，陈毅文，李江予.消费者网上购物决策模型分析[J].心理科学进展，2006，14（2）：294-299.
[25]费多益.认知视野中的情感依赖与理性推理[J].中国社会科学，2012，（8）：31-47.
（本文责任编辑：孙国雷）
〔关键词〕数字产品；购买行为；有限理性
DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2016.02.011
〔中图分类号〕G201 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2016）02-0057-06
〔Abstract〕This paper attempted to research user purchase behavior in digital products from the perspective of the bounded rationality theory，and explored the impact mechanism of bounded rationality on consumer purchase behavior.The paper proposed a hypothesis model of consumer purchase intention to digital products based on bounded rationality according to the individual behavior model.The results indicated that purchase habit，purchase experience，mood，ability，risk attitude，cognitive and purchase motivation have significant effects on the purchase intention and cognitive is a full mediation impacting purchase habit，purchase experience，emotions，abilities，risk attitudes to purchase intention.
〔Key words〕digital products；purchase behavior；bounded rationality
在互联网技术的推动下，电子商务应用获得了广阔的发展空间，电子商务产品概念的外延在不断的扩散，以软件、音乐、电子图书、网络新闻、网络游戏、网络视频、金融服务、旅游服务等为代表的数字产品已成为整个市场的重要补充力量。中国互联网络信息中心2015年2月发布的《第35次中国互联网络发展状况调查统计报告》显示，我国网络视频、网络音乐、在线机票、酒店和旅行预订的用户已达到空前的规模，数字产品的应用与发展，已成为当前社会经济发展的总体趋势。相比较传统产品而言，数字产品具有鲜明的自身特征，如高固定成本、低边际成本、易复制性、网络外部性、兼容性、高附加值、个人偏好依赖性等，用户的购买行为也由此呈现出明显的变化。影响用户购买数字产品的因素众多，包括客观、主观、心理等理性及有限理性因素，这些因素对用户的购买决策影响机理如何，将直接关系到用户购买意愿的形成，进而影响购买行为，并对整个行业的健康发展带来显著的影响。基于此，本文拟针对数字产品用户购买行为的影响因素展开研究，为电子商务企业制定科学合理的营销策略提供建议与支持。
1 文献回顾
1.1 个体行为决策中有限理性的影响因素研究现状
西蒙在研究决策问题时提出有限理性（Bounded Rationality），认为个体行为意欲达到理性，但现实中只能有限度的达到，经济学中关于“理性经济人”的假设是一种极完美和个别的现象，有限理性是理性因素和理性限制因素的统一[1]。由于个体行为中有限理性的存在，个体行为决策中产生了有限理性行为现象，这种有限理性行为是相对于完全理性行为的偏离，表现为认知偏差、决策偏差、社会偏好等[2]。
在个体行为的影响因素研究上，罗宾斯提出个体行为模型，认为个体行为特征包括传记特征和非传记特征，传记特征主要体现为年龄、性别、种族等人口统计特征方面，非传记特征主要包括人格与情绪、价值观与态度、能力、认知、动机等社会心理特征[3]。Bandura（1986）提出个体的自我效能（Self-efficacy）对行为的影响，认为自我效能通过个体的认知、目标设置、情绪、韧性、动机等因素影响个体行为[4]。自我效能感与个体归因之间存在着因果关联，个体习惯于将低的绩效归因于个体局限性，产生自我归因偏差，而这种自我归因偏差将会损失个体的自我效能感，自我归因偏差产生的根源来自于个体认知偏差。
态度对个体行为具有显著的影响，负面态度能强化延迟购买，Mzoughi（2007）等人分析了网上购物过程中态度对延迟购买现象的影响，结果发现网上交易的复杂程度、价格感知以及感知风险的负面态度直接影响用户的购买延迟[5]。在营销管理品牌选择的相关研究中，用户惯性（Inertia）是重要的研究主题，个体行为的惯性产生于决策偏差，惯性的持续发展有利于形成用户的购买习惯，认为惯性是用户过去购买过的某品牌对当前选择的一种正向影响[6]。认知是个体行为选择中的关键因素，较高的认知能力能更好的处理信息和环境中的不确定因素，作出有限理性实现程度较高的选择[7]。
1.2 用户在线购买行为研究现状
用户在线购买行为受主体行为、客体及环境的综合影响，其研究视角主要集中于用户个体特征、用户感知、环境特性、产品或服务特征等方面。用户个体特征包括传记特征和非传记特征，个体特征是用户采纳和使用新技术的基础。然而，由于传记特征存在着争议性，更多的学者将研究视角转移到经验、情绪、动机、态度、意向、信任、偏好等非传记特征对行为的影响上，以强调用户认知心理和社会心理对人的选择行为的影响。Hernández（2010）等人研究了在线购买经验对行为的影响，发现在线购买经验能带来消费观念的革新，促进用户在线购买决策的形成[8]。Pelet and Papadopoulou（2012）则发现在线交易环境下，负面情绪能产生更好的记忆，但却降低用户的购买意愿[9]。 用户感知对行为的影响研究上，主要关注于感知风险和感知价值两个方面。感知风险对用户在线购买行为有着显著的影响，是影响用户在线购买行为持续增长的主要障碍之一，感知风险也可能来源于互联网使用后的负面效应，这种负面效应将会使用户对特定网站的态度和行为产生重要影响。感知价值存在着多维度属性，如功能价值、功能性价值（个体、产品、价格）、情感价值和社会价值。Chang and Tseng（2013）则认为感知价值包括功利性价值和享乐性价值两个维度，并显著影响用户的在线购买意愿[10]。
社会认知理论认为，人的行为与环境存在着相互影响与修正的关系，人的行为影响环境特性，环境因素又反过来修正人的行为（朱镇和赵晶，2011）[11]。在线交易环境中，用户的行为也与环境存在着相互影响关系，用户的在线行为受文化、主观规范、感知行为控制、参考群体、注意、理解等环境特征的影响。在线交易中的产品与媒介特征包括：产品或服务特征、网站特征、商家及中介的特征，产品或服务的差异化能显著的改善用户体验，并促进用户购买行为的发生[12]。
2 研究假设与问卷设计
2.1 模型构建
现有关于用户在线购买行为的研究，主要是以理性假设为基础的研究，如理性行为理论（Theory of Reasoned Action，TRA）、计划行为理论（Theory of Planned Behavior，TPB）、技术接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）及其扩展等。然而，行为决策的相关研究表明[13]，用户的购买决策行为并不是完全理性，而是介于理性与非理性之间的有限理性，有限理性因素对用户购买行为具有重要的影响，在线交易环境中表现得尤其明显。根据罗宾斯个体行为模型理论，在线购买环境中可以理解为：用户的在线购买行为受人格、情绪、价值观、态度、能力等影响，经个体学习和认知更新过程，形成用户的购买动机，并最终产生购买决策行为。本文结合有限理性影响因素与个体行为模型，认为用户在线购买行为受购买习惯、购买经验、情绪、能力与风险态度的影响，经过认知更新后形成购买动机，并最终产生购买意愿。
2.2 研究假设
习惯是行为的倾向，习惯的形成需要行为在稳定的环境下经常反复的执行，在线购买习惯是用户长期形成的购买方式，当用户产生需求或具备网络使用条件（环境）时，即会触发在线购买行为的产生。在线购买习惯的形成，能显著降低用户对其行为意愿（风险、安全等因素所产生的负面影响）的认知分析，提高用户对在线购买的认同度，促进用户在线重复购买意愿的形成[14]，并提升用户的知识技能。由于用户购买行为难以直接测量，但Ajzen（1991）认为行为意愿是行为产生的前奏，要预测用户的购买行为，只需了解其对购买行为的意愿，本文以购买意愿来描述购买行为。因此，本文假设如下：
H1：用户的在线购买习惯对认知有正向影响关系。
H2：用户的在线购买习惯对购买意愿有正向影响关系。
H3：用户的在线购买习惯对能力有正向影响关系。
购买经验是指用户通过以往的购买经历所积累的经验总结，经验通过知识技能、观念等影响用户，用户的每一次购买行为都伴随着经验的增加。在线购买环境下，在线购买经验能带来消费观念的革新[8]，如果用户在此过程中形成的是一个积极、满意的经验，将会对数字产品的认知产生积极的影响，提高用户使用数字产品的能力与积极性，促进用户在线购买行为的产生。同时，购买经验的增加将直接影响用户的感知有用性和感知易用性，促进用户对平台的信任程度和降低感知风险[15]，影响用户的对在线购买的风险态度。因此，本文假设如下：
H4：用户的在线购买经验对认知有正向影响关系。
H5：用户的在线购买经验对能力有正向影响关系。
H6：用户的在线购买经验对风险态度有正向影响关系。
情绪分为积极（正面）情绪与消极（负面）情绪，积极情绪会激发个体产生令自己愉悦的行为，拓宽认知范围、提高认知灵活性[16]，并促进购买意愿的产生，消极情绪让个体产生更好的记忆，但却容易令人作出悲观的判断和选择。在情绪的各影响因素中，环境因素是可控因素，成为研究关注的重点。在线购买环境下，网站色彩、布局设计、导航等通过情绪对用户的认知和风险感知产生影响[17]。因此，本文假设如下：
H7：用户的积极情绪对认知有正向影响关系。
H8：用户的积极情绪对风险态度有正向影响关系。
人们对于风险的主观认知和心理评价称为风险态度，在社会经济生活中，每个行为个体均处于一定的风险态度水平，风险态度影响着个体行为的选择，风险态度一般分为3种类型：风险厌恶（Risk Aversion）、风险中性（Risk Neutral）和风险偏好（Risk Appetite）。在线交易环境下，由于受质量、安全、隐私等因素的影响，用户较传统环境对风险更为敏感，其风险态度水平影响着用户接受新技术的意愿，并决定着用户认知与消费动机的产生[18]。因此，本文假设如下：
H9：用户的风险态度对能力有正向影响关系。
H10：用户的风险态度对购买动机有正向影响关系。
H11：用户的风险态度对认知有正向影响关系。
能力与用户的知识技能有关，知识资源拥有量越丰富，用户使用互联网及数字产品的技能就越高，在线购买时所受到的限制与障碍就越小，网络环境下的信息能力一般包括两个部分：意识能力和行为能力。互联网使用能力是用户体验的基础，与用户的认知水平存在着正向关系[19]，因此，当客观环境因素相同时，用户所拥有的知识资源将直接影响购买动机。因此，本文假设如下：
H12：用户的能力对认知有正向影响。
H13：用户的能力对购买动机有正向影响。 认知是消费者对感知到的信息进行加工处理的心理过程，是消费者基于个体的特质和前期的经验对信息进行的评价，认知因素主要包括认知水平、智力水平、判断能力和决策能力，高水平的认知更能促进购买决策的形成[20]。认知差异不仅来自认知（感知质量）层面，还来自于情感层面，认知层面表现为用户的理性决策行为，情感层面则易受认知水平、情绪、环境等因素的影响，表现出用户的有限理性行为，并影响着购买动机[21]。因此，本文假设如下：
H14：用户的认知对购买动机有正向影响。
H15：用户的认知对购买意愿有正向影响。
大多数用户的在线购物行为具有明确的目标导向，即具备明确的购买动机，在线购买动机分为功利型和享乐型两类[22]，动机因素一般包括节省时间、节省资金、娱乐性、方便性等。认知心理学认为购买动机处于用户购买决策的第三阶段，直接决定着用户的购买决策。因此，本文假设如下：
H16：用户的购买动机对购买意愿有正向影响。
认知作为影响用户行为的重要因素，大量研究分析了认知的中介作用效应，如网站交互性——认知——信息处理行为[23]、个体综合因素——认知——购买决策行为[24]、情绪——认知——行为[25]等，因此，本文认为认知在用户在线购买行为中也存在着直接中介作用效应。由于购买动机与购买意愿同属于决策的第三个阶段，购买动机的形成决定用户未来的购买行为，为了剔除变量间的重复影响，本文在认知的直接中介作用测量模型中去掉购买动机因素。本文提出如下假设：
H17：在购买习惯、购买经验、情绪、风险态度、能力对购买意愿的影响中，认知存在着直接中介作用效应。
3 实证研究
3.1 样本收集与描述
本文根据理论假设模型设计问卷，整个问卷分为3个部分：引言、人口统计学信息、量表测试题，量表测试题包括8个潜变量，总共35个测量项，所有测量项均采用7级李克特量表（Likert Scale）形式。针对在线购买的特点，本文确定被调查者需满足的基本条件：具备使用互联网的条件与基本技术，将互联网作为获取信息的重要来源，曾经在线购买过产品或服务。问卷采用网络形式发放，发放网站为问卷星（www.sojump.com）。
为了提高问卷的信度与效度，本文在正式问卷调查之前，首先进行预调查，以便测量相关变量的有效性。预调查历时15天，总共收集问卷146份，其中无效问卷18份，获得有效问卷128份。通过对预调查样本的信度和效度分析，各变量Cronbach α系数介于0.872～0.948之间，大于0.7的临界值要求，表明各变量的测量项具有较高的信度；因子分析的KMO值为0.912，Bartlett球形检验结果χ2=4524.119，显著性水平P<0.000，各个测量项的因子载荷都大于0.5，表明测量项具有较好的效度。
正式问卷调查历时45天，总共收集问卷514份（包括预调查146份问卷），有效问卷454份，无效问卷60份，问卷回收率88.3%。454位被调查者中，男性和女性分别占53.7%和46.3%；年龄分布于18～50岁，其中18～25岁的人数最多，占61.0%；受教育程度方面，以本科及以上学历373人，占82.1%；在经济收入分布上，由于学生样本占据总有效样本的50%，经济收入呈现偏低的趋势，主要分布在500～1 000元段，占35.7%；在购买频率上，1～5次/半年的购买频率占到了总体样本的66.7%。
3.2 信度及效度检验
本文在进行信度与效度分析前，首先对样本数据进行因子分析，包括探索性因子分析和验证性因子分析。探索性因子分析结果显示：所有潜变量均通过了Bartlett球形度检验（显著性水平为0.000），Bartlett值为13 301.589，p<0.0001，前8个因子累积解释方差为 78%，KMO值为0.959，表明因子分析的结果可以接受。验证性因子分析结果显示，测量项HAB1标准化因子载荷与信度系数值分别为0.366和0.605，远低于最低标准值0.7和0.5，拟将HAB1测量项删除，删除后购买习惯（HAB）的Cronbach α系数由0.878提升到0.914，表明删除HAB1测量项后，剩下的其它项目彼此间一致性更好。因此，本文删除HAB1测量项。删除HAB1测量项后，样本信度与收敛效度检验结果如表1所示。由表1可知，除COG4测量项的标准因子载荷略低于0.7的标准值外，其它各测量项的标准因子载荷、Cronbach α系数均大于0.7的最低标准值，组合信度（CR）、平均方差抽取量（AVE）均大于0.5的最低标准值，表明样本具有较好的信度和收敛效度。
在样本的区分效度检验上，本文构建各潜变量间的相关系数，并与AVE值的平方根进行比较，比较结果见表2所示。由表2可知，除MOT-COG、BI-COG和BI-MOT之外，本文中其它潜变量的AVE值平方根均大于相关系数，且所有潜变量的相关系数均小于0.85，表示各变量具有较好的区分效度。
3.3 模型及假设检验
3.3.1 整体结构方程模型的检验
本文运用AMOS 20.0软件对各潜变量的内在关系进行分析，模型拟合检验值、路径系数和假设验证结果，如表3、表4和图1所示。
模型的拟合度检验（见表3）结果表明，除GFI（易受样本量的影响）略低于推荐值为0.9外，其它各检验值均达到了推荐值的基本要求，可以认为数据与理论测量模型拟合良好。模型中前因变量对购买意愿的解释量为79%（R2），说明模型对用户购买行为意愿具有较高的解释力。
3.3.2 认知的直接中介作用检验
为了检验认知的直接中介作用（假设H17），本文在基准结构方程模型的基础上，采用“嵌套模型”来分析各变量通过认知的直接中介作用对购买意愿的影响。模型分为3类：整体结构方程模型（模型M0，即图1所示模型），整体直接作用模型（模型M00，如图2所示），控制作用模型（模型M1～M5，如图3所示）。 [15]Gefen D，Benbasat I，Pavlou P.A research agenda for trust in online environments[J].Journal of Management Information Systems，2008，24（4）：275-286.
[16]张玉静，崔丽霞.积极情绪的认知促进效应及其神经机制[J].首都师范大学学报：社会科学版，2012，（5）：105-111.
[17]Zhang H，Lu Y，Shi X，et al.Mood and social presence on consumer purchase behaviour in C2C E-commerce in Chinese culture[J].Electronic Markets，2012，22（3）：143-154.
[18]Gabriel I J，Nyshadham E.A Cognitive Map of Peoples Online Risk Perceptions and Attitudes：An Empirical Study[C].Hawaii International Conference on System Sciences，Proceedings of the 41st Annual.IEEE，2008：274-274.
[19]Rose S，Hair N，Clark M.Online Customer Experience：A Review of the Business-to-Consumer Online Purchase Context[J].International Journal of Management Reviews，2011，13（1）：24-39.
[20]孙瑾，张红霞.品牌名称暗示性对消费者决策选择的影响：认知需要和专业化水平的调节作用[J].心理学报，2012，44（5）：698-710.
[21]Hwang J，Yoon Y S，Park N H.Structural effects of cognitive and affective reponses to web advertisements，website and brand attitudes，and purchase intentions：The case of casual-dining restaurants[J].International Journal of Hospitality Management，2011，30（4）：897-907.
[22]Close A G，Kukar-Kinney M.Beyond buying：Motivations behind consumers online shopping cart use[J].Journal of Business Research，2010，63（9）：986-992.
[23]Sicilia M，Ruiz S，Munuera J L.Effects of interactivity in a web site：the moderating effect of need for cognition[J].Journal of Advertising，2005，34（3）：31-44.
[24]李双双，陈毅文，李江予.消费者网上购物决策模型分析[J].心理科学进展，2006，14（2）：294-299.
[25]费多益.认知视野中的情感依赖与理性推理[J].中国社会科学，2012，（8）：31-47.
（本文责任编辑：孙国雷）