退貨政策寬松度對消費者網購意愿的影響

摘要：在網絡購物中，由于產品收貨時間滯后于支付時間而導致退貨現象頻發，因此退貨政策成為影響消費者行為的重要因素之一?；凇按碳?組織-反應”模型（SOR模型），并結合信號理論，以感知質量和感知風險為中介變量，以產品異質性和店鋪口碑為調節變量，通過有調節的雙中介效應檢驗考察退貨政策寬松度對消費者購買意愿的影響及其傳導路徑，結果表明：寬松的退貨政策使消費者產生更高的感知質量和更低的感知風險，感知質量的提高和感知風險的降低會增強消費者購買意愿，從而形成“退貨政策寬松→感知質量提高→購買意愿增強”和“退貨政策寬松→感知風險降低→購買意愿增強”兩條傳導路徑；在口碑較好的店鋪中，退貨政策寬松對消費者感知質量和感知風險的影響更強；對于異質性較弱的產品，退貨政策寬松對消費者感知風險的影響更強。這些研究結果不僅有助于揭示退貨政策影響消費者購買意愿的機制，而且對消費者、網絡店鋪和電商平臺都具有重要的管理啟示。

關鍵詞：網絡購物；退貨政策；購買意愿；感知質量；感知風險；產品異質性；網絡口碑

中圖分類號：F713.36文獻標志碼：A文章編號：1674-8131（2024）0-0111-14

引用格式：劉涵秋，楊林巖.退貨政策寬松度對消費者網購意愿的影響——基于SOR模型的有調節雙中介效應分析［J］.西部論壇，2024，34（1）：111-124.

LIU Han-qiu， YANG Lin-yan. The impact of the leniency of return policy on consumers purchase intentions in online shopping： An analysis of moderated dual-mediator effects based on SOR model［J］. West Forum， 2024， 34（1）： 111-124.

一、引言

據中國互聯網信息中心發布的第52次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》，截至2023年8月，我國網絡購物用戶已達8.84億。隨著移動互聯網的發展以及網絡購物的普及，大眾越來越關注網絡購物這一熱點話題，其中，網購退貨問題亦引發了較多討論。交易過程由實體環境轉移到虛擬網絡環境使網絡購物與實體購物的消費者行為存在較大差異，其中，購買決策在前而產品評價在后的流程變化導致網絡購物退貨現象頻發。具而言之，實體購物主要包含需求確認、信息收集、產品評價、購買決策和購后支持獲得五個流程［1］，消費者可當面評估產品后再決定是否購買，交易往往結束在消費者付款并拿到產品后；而網絡購物中購買決策提前，只有當產品配送后消費者完成驗收和評價才意味著交易結束。如果驗收時產品存在質量問題或與預期不符，都會導致消費者選擇退貨，這使得消費者在網購時表現得更為謹慎，常常要多方比較后再進行最終決策，比較的內容包括產品本身及商家提供的政策和服務等。因此，網絡店鋪提供的退換貨政策也就成為影響消費者購買意愿和行為的重要因素之一。

目前，退貨政策的相關研究主要集中在分類及其對消費者后續購買和退貨行為的影響等方面［2-4］。退貨政策是指商家針對消費者由于產品、商家、自身等方面原因的退貨行為所規定的一系列條例。根據限制條件，退貨政策可分為限制寬松型和限制嚴格型兩類［4］，也可進一步從退貨期限、費用及方式等維度對其進行細分［5］，比如Janakiraman等（2016）基于退貨政策寬松維度提出時間、貨幣、努力、范圍、換貨五種分類［6］。關于退貨政策對消費者購買意愿及行為的影響，Wang（2009）通過實驗研究證實寬松的退貨政策會提高消費者的初期購買傾向［7］；Wang等（2020）和Wood（2001）也證實寬松的退貨政策會顯著增加消費者的購買量［3-4］。但相較于嚴格的退貨政策，寬松的退貨政策也可能導致消費者濫用退貨權，做出非道德的退貨行為。如在推行七天內未使用產品可無理由退貨時，消費者有可能濫用這一保護權，提交模糊性的退貨申請［8］。Chang和Yang（2022）同樣發現不同屬性（自由和限制）的退貨政策會導致消費者做出不同的道德判斷和欺詐性退貨意向等［9］。此外，現有研究也關注到消費者感知的作用，基于感知風險理論、感知公平理論、信號理論、線索推斷框架等探究內部感知在退貨政策影響消費者購買和退貨行為過程中的作用。如：Jeng（2017）研究發現退貨政策寬松度會通過影響消費者的感知價值提高消費者的購買意愿［2］ ；Wang等（2020）、Pei等（2014）認為，退貨政策寬松度會增強消費者對公平的感知，進而影響他們的消費行為［3］［10］ 。

感知風險和感知質量作為影響消費者行為的兩個直觀內部因素，在退貨政策影響消費者行為的過程中發揮著重要作用。消費者在購買過程中面臨著多種感知風險，如Heiman等（2001）認為購買前的不確定性風險包括技術、性能、匹配和反應四種［5］，井淼等（2006）指出感知風險包括經濟、隱私、社會、功能、身體、時間、服務和心理八個維度［11］。零售商就可能通過使用寬松的退貨政策來減少消費者的感知風險，從而增加銷售［6］。Rokonuzzamanr等（2020）研究發現，寬松的退貨政策在與產品價格及質量的交互作用下會降低消費者的感知風險，進而提高消費者光顧的意愿［12］。此外，Wood（2001）認為退貨政策會釋放出積極的質量信號，提高消費者對產品質量的期待［4］ ；Bonifield等（2010）、Oghazi等（2018）認為，退貨政策會釋放出可信度高的信號，使消費者感知更高的產品質量，減少對產品質量的擔憂［13-14］；Zhang等（2017）則認為寬松的退貨政策（包括較長的退貨窗口期和退貨金額）會讓消費者有更為積極的服務質量感知［15］；Wang等（2020）也證實退貨政策寬松度會影響消費者感知質量［3］。但以上研究大部分只關注了其中一個視角，較少從消費者的多個內部感知視角透視退貨政策寬松度影響消費者購買意愿的內在機制，也較少從店鋪及產品的差異角度研究退貨政策影響消費者感知的邊界條件。

因此，為了更好地探究退貨政策影響消費者購買意愿的內在機制，本文基于Mehrabian和 Russell（1974）提出的SOR模型（Stimulus-Organism-Response Model，SOR Model）［16］，即“刺激-組織-反應”模型，并結合信號理論重點探究網絡購物退貨政策寬松度影響消費者購買意愿的作用效果。相比已有文獻，本文可能的創新之處在于：（1）盡管已有研究證實了退貨政策會影響消費者的感知質量和感知風險，但多基于單一感知進行分析，本文基于多個感知視角，結合信號理論探究網購退貨政策寬松度對消費者感知質量和感知風險的影響，有助于進一步厘清退貨政策寬松度與消費者內部感知之間的關系；（2）基于SOR模型，將感知質量和感知風險作為中介變量，探究網絡購物情境中退貨政策寬松度影響消費者購買意愿的傳導機制，豐富了退貨政策與消費者行為之間關系的研究，同時也擴展了SOR模型和信號理論的應用范圍；（3）基于產品和店鋪視角，探討產品異質性和店鋪口碑在網購退貨政策寬松度影響消費者感知質量和感知風險中的調節作用，為揭示退貨政策的適用條件提供了理論支撐，并為未來相關研究的開展提供了思路。因此，本文不僅具有進一步拓展和深化SOR模型、信號理論、退貨政策相關研究的理論價值，而且具有為消費者、網絡店鋪、電商平臺等提供管理啟示的實踐意義。

二、理論分析與研究假說

1.研究框架

本文基于“刺激-組織-反應”模型（SOR Model）構建研究框架。該理論模型解釋了物理環境中的外部刺激如何影響個體的內部情感和認知狀態，進而影響個體行為反應的完整路徑［16］。其中，刺激（S）指的是物理環境中的某種屬性，如產品特征、促銷、價格、布局、音樂、服務和政策等，這些刺激將影響個體的情感和認知狀態（即組織O），受刺激影響的個體情感和認知狀態最終導致個體后續的行為反應（即反應R），在心理學中行為反應主要指接近或回避行為，在營銷學的應用中行為反應則主要指消費者的購買意愿或行為。

在本文的研究中，將退貨政策寬松度作為刺激源，將感知質量和感知風險這兩個消費者的認知因素作為個體的內部反應，將購買意愿作為個體的行為反應，同時從產品和零售商的角度考察產品異質性和店鋪口碑的影響，從而構建退貨政策影響消費者購買意愿的SOR模型如圖1所示：

2.退貨政策寬松度對消費者感知質量和感知風險的影響

根據SOR模型，外部環境中的刺激會影響個體的情感和認知狀態。退貨政策是商家針對消費者退貨行為所規定的一系列條例，是廠商用來提升顧客滿意度的常用售后服務政策之一［13］［17］。信號理論認為，市場中具有信息優勢的一方會將信號傳遞給信息弱勢一方以實現有效率的市場均衡［18］。當網上交易市場不夠成熟、交易雙方存在嚴重的信息不對稱時，商家就可以借助隱私保護、無條件退換貨等措施向消費者傳遞正向信號，以增強消費者的信任及購物信心［19］。退貨政策作為零售商給予消費者的一個政策性刺激因素，可傳達出廠商可信和產品質量過關的信號［12］，從而影響消費者的內部感知。

感知質量是消費者對于產品整體性能優劣的一個判斷［20］。一方面，退貨政策會通過釋放出正向的質量信號強化消費者對產品質量的期待［4］。在市場均衡條件下，高能力的供應商發出強信號，低能力供應商不發信號，外包商或顧客就可以基于此挑選高能力供應商［21］。對于那些產品質量不佳、能力較差的零售商而言，其主要目的在于將產品銷售出去，會因希望避免消費者退貨而選擇制定嚴苛的退貨政策（即不發送相關信號）。另一方面，寬松的退貨政策讓賣家承擔了較高的時間、精力、經濟成本，使得消費者更傾向于相信賣方在發送信號時付出了巨大的成本。一般來說，具備高質量產品的企業或零售商更有可能提供寬松的退貨政策，因此寬松的退貨政策也意味著更高質量的產品［13］。消費者會認為零售商對自身產品質量做出了擔保，進而產生積極的質量信任感知［22］。已有研究也表明退貨政策會影響消費者的感知質量［3］［23］，如Wang等（2020）認為較為寬松的退貨政策會增加顧客的滿意度，提高顧客對零售商的服務質量感知［3］。但退貨政策對產品質量感知的影響未得到證實，有待進一步檢驗。對于消費者而言，基于不同零售商發送的不同的退貨政策信號，他們會認為寬松的退貨政策可以為產品質量提供更強的保障。

因此，本文提出研究假說H1：網購退貨政策寬松度會影響消費者的感知質量，相比于嚴格的網購退貨政策，消費者的感知質量在寬松的網購退貨政策條件下更高。

感知風險是消費者對于自身所做決策和行為選擇可能產生的結果的一種預期［24］，是消費者的一種內部認知狀態。通常來說，在網絡購物中，消費者無法在購買前檢查商品，導致商品可能無法滿足其需求，或擔心出現售后問題，又或個人信息安全可能無法得到有效保護［25］，這些問題都可能導致網絡購物的感知風險高于實體店。一方面，寬松的退貨政策相當于零售商給消費者提供一次免費試用產品的機會［14］，傳達出購物風險低的信號，可以增強消費者的信任，減少消費者的感知風險，并進一步影響他們的購買決策［12］。另一方面，寬松的退貨政策實質上能為消費者提供購后保障，可以降低售后服務帶來的時間風險以及產品退換中的經濟風險等。正如Askarifar等（2023）進行的準實驗研究所證實的，消費者對于有退貨保證的產品會產生更高的感知價值、好奇心和體驗感，從而降低對廠商經營和財務風險的擔憂程度，減少心理風險認知［26］?？偟膩碚f，退貨政策會影響消費者的感知風險［14］［23］，相較于嚴格的退貨政策而言，寬松程度較高的退貨政策更方便消費者退貨，能更有效地減少消費者在購物中感受的經濟和產品風險［12］。

因此，本文提出研究假說H2：網購退貨政策寬松度會影響消費者的感知風險，相比于嚴格的網購退貨政策，消費者的感知風險在寬松的網購退貨政策條件下更低。

3.感知質量和感知風險在退貨政策寬松度影響消費者購買意愿中的中介作用

消費者的購買意愿受眾多因素的影響，如產品價格、質量、服務態度等。購買意愿作為消費者對產品的一種直接反應，受到消費者的內部情感和認知影響。根據SOR模型，外部環境中的刺激會通過影響個體的內部情感和認知狀態來影響個體后續的行為和反應。已有研究也證實了退貨政策會通過改變消費者的內部感知狀態（如感知價值）來影響其購買意愿［2］。多數情況下，消費者在購買前會通過綜合多方信息形成對產品的整體認知，并將認知結果運用于決策過程中，并基于理性考量決定是否購買。其中，產品質量和購買風險是影響消費者購買意愿的兩個直觀內部因素。

感知質量是消費者評估產品或品牌的標準之一［27］，消費者相信提供高質量產品的廠商會提供高附加價值的服務［28］，從而增強購買意愿。Jacoby和Olson（1985）認為感知質量是影響消費者購買意愿的主要驅動因素［29］，Yen（2018）、Golalizadeh等（2023）的研究均證實消費者對產品的質量感知會影響他們的購買意愿和行為［27］［30］。同時，消費者在購買過程中會面臨多種風險，而人具有趨利避害的本能，當感知可能有風險時會選擇避開風險以免受到傷害。因此，當消費者感知到更高程度的風險時就有可能降低對產品的積極態度［31］，從而降低購買意愿。Mitchell（1999）認為，感知風險是影響消費者做出產品購買決策的重要因素，當感知風險較低時消費者的購買意愿較強［32］；Zhang和Luo（2021）、Azhar等（2023）的研究均證實感知風險增加會對消費者的購買意愿和行為產生消極影響［31］［33］。

因此，本文提出研究假說H3和H4：消費者的感知質量和感知風險對其購買意愿具有顯著影響，感知質量提高會增強購買意愿（H3），而感知風險增加會降低購買意愿（H4）。

綜上所述，消費者的感知質量和感知風險會受到網購退貨政策寬松度的影響，而感知質量和感知風險又會影響消費者的購買意愿，因此，網購退貨政策寬松度可以通過影響消費者的感知質量和感知風險來影響消費者購買意愿，即感知質量和感知風險在網購退貨政策寬松度影響消費者購買意愿的過程中發揮了中介作用。具體來講就是，網購退貨政策寬松度增加可以提高消費者的感知質量和降低消費者的感知風險，感知質量的提高和感知風險的降低又會增強消費者的購買意愿，從而網購退貨政策寬松度的增加可以增強消費者的購買意愿。由此，形成“退貨政策寬松→感知質量提高→購買意愿增強”和“退貨政策寬松→感知風險降低→購買意愿增強”兩條傳導路徑。

因此，提出本文的核心研究假說H0：感知質量和感知風險在退貨政策寬松度影響消費者購買意愿過程中發揮中介作用，即退貨政策寬松可以通過提高消費者感知質量和降低消費者感知風險兩條路徑增強消費者購買意愿。

4.產品異質性的調節作用

產品有不同的種類，比如在傳統購物情景下產品可被分為日用品、選購品和特殊品［34］，在網絡購物情景下產品可分為搜索品、體驗品與信任品［35］，而在同類產品中也存在產品異質性。企業為了提高市場競爭力，通常會選擇生產差異化產品或提供差異化服務，其中同類產品間的差異即產品異質性。產品異質性包括水平和垂直兩個維度，水平異質性指同一類產品的核心特征相同但存在某些可替代的差異（如型號、服務、外觀等），垂直異質性則指同一類產品因檔次不同而存在質量差異（如手機和服裝的低、中、高端產品）。 本文將基于市場中產品的差異化程度將產品劃分為異質性強產品和異質性弱產品兩種類型：網購情境下水平異質性和垂直異質性均不顯著的產品（如水、紙巾等），視為異質性弱產品；而具有較高的獨特性和較小的可替代性的產品（如原創女裝、手工藝品等），視為異質性強產品。

一方面，根據SOR模型，產品異質性也是外部環境刺激之一，會對消費者的內部情感和認知產生影響。另一方面，根據信號理論，產品異質性同樣可視為商家向消費者傳達的信號。接收到信號后，消費者會進行綜合的甄別和評價。當消費者購買強異質性產品時，會更加關注于產品的獨特性，減少對退貨政策信號的關注，此時退貨政策對消費者感知的影響會較??；而當消費者購買弱異質性產品時，往往更傾向于“貨比三家”，會更多地考慮包括退貨政策在內的諸多因素，此時退貨政策對消費者感知的影響會較大。此外，強異質性產品一般有較高的價格，價格在一定程度上又是產品質量的反映，因此二者可能產生交互效應，進一步影響消費者感知。Rokonuzzaman等（2020）研究發現，在寬松的退貨政策與產品價格及質量的交互作用下，消費者的感知風險會降低［12］。

因此，本文提出研究假說H5：產品異質性對退貨政策寬松度影響消費者感知具有調節作用，相比異質性較強的產品，對于異質性較弱的產品，網購退貨政策寬松對消費者感知質量的提升作用更強（H5a）、對消費者感知風險的降低作用也更強（H5b）。

5.店鋪口碑的調節作用

口碑被定義為介于傳播者和接收者之間的關于品牌、產品或服務的一種溝通形式［36］。區別于傳統口碑，Newman（2003）更為具體地將網絡口碑定義為通過計算機進行的兩個或多個消費者之間的文本信息交流［37］。網絡口碑與個體間的口頭溝通相似，主要差異在于信息呈現形式為書寫［38］。網絡口碑傳播的主要載體包括消費者評論網站、博客、在線論壇、商業入口網站討論區、社交媒體等，不同的網絡口碑傳播方式在交流范圍、交互作用水平上有所差異［39］?？诒畷οM者的內部感知和購買決策產生重要影響［40］，而且相較于傳統的廣告傳播方式，口碑傳播是消費者的一種自發行為，可以傳達更高程度的真實信息［41］，也更值得信任［42］。

口碑是消費者網絡購物過程中的重要信息來源之一［43］，是消費者決策時的重要線索。但由于有正面口碑與負面口碑之分，口碑在傳播時具有雙面性。一方面，正面口碑（即對產品的正面評價）在一定程度上會使消費者對產品產生積極看法，并可能使其轉變先前的想法；另一方面，負面口碑（即買家在經歷不滿意的消費經歷后，將其告知他人或消極抱怨）則會帶來更多負面影響［44］。而且，負面口碑的傳播距離和影響程度是正面口碑的兩倍以上［43］。消費者的負面口碑會影響其他人在不同購物網站或是實體店鋪之間轉換的意愿［45］，正面口碑會影響后續消費者的消費意向［46］。此外，消費者評級也會調節退貨政策寬松度對消費者感知的影響［47］，而口碑可以表達消費者對于零售商及產品的評價，是消費者對零售商的評級方式之一。進一步結合信號理論，本文認為，當消費者在口碑較好的店鋪消費時，會更加信賴這家店鋪傳遞的信號，包括寬松的退貨政策釋放出的關于質量和風險的信號；反之，當消費者在口碑較差的店鋪消費時，會更加謹慎地進行信號甄別，傾向于不信任商家通過退貨政策傳遞的積極信號。

因此，本文提出研究假說H6：店鋪口碑對退貨政策寬松度影響消費者感知具有調節作用，相比口碑較差的店鋪，在口碑較好的店鋪，網購退貨政策寬松對消費者感知質量的提升作用更強（H6a）、對消費者感知風險的降低作用也更強（H6b）。

三、實驗過程與數據檢驗

1.預實驗

（1）實驗產品預調研

預調研以在校大學生為被試，發布產品征集問卷?？紤]到樣本對象普遍的購物經歷，僅征集一般網購情況下可退貨的產品。問卷包括兩個問題，要求每位被試分別填寫一種異質性強和異質性弱的代表性產品，共收回有效問卷71 份，選取異質性強和異質性弱的產品各11種（共22種產品）。再次招募被試完成Likert 7級異質性程度評分量表，選取消費者感知異質性較弱和較強的產品用于正式調研。共回收問卷116份，有效問卷104份。而后，在發展相對成熟且用戶眾多的網購平臺——淘寶網上對選取的產品進行價格搜索，為排除賬號搜索記錄干擾，搜索在網頁版未登錄狀態下進行。搜索結果表明鞋架和特定IP玩偶的價格區間相近，且該兩種產品異質性的強弱程度差異明顯（鞋架：2.650；特定IP玩偶：5.650），因此選擇特定IP玩偶和鞋架為實驗產品用于正式調研。

（2）預實驗設計

預實驗的主要目的為檢查實驗情景和問卷設置是否合理，采取2×2×2組間實驗設計，其中實驗組設計為（退貨政策寬松度：寬松 vs. 嚴格）×（產品異質性：強 vs. 弱）×（店鋪口碑：高 vs. 低），共8個組分別模擬8種場景，具體操控方法為給被試呈現由研究者設計的退貨政策、店鋪口碑和產品異質性情景。情景設置為：您打算購入一個【原創IP 的玩偶】（如哆啦A夢、Hello Kitty或其他您喜愛的原創知識產權玩偶）（vs. 鞋架），您打算購買的店鋪是一家【口碑較好】（vs. 口碑較差）的店鋪。這家店鋪的退貨政策如下：【1. 退貨要求：請登錄您的賬戶，聯系客服或在系統發起申請。您需填寫正確的訂單號、選擇退貨原因，寄回貨品時，請您確保商品的完好，將商品及一切附件隨商品一同寄回廠家，并將包含訂單號和您的賬號的信息附于盒內。否則將無法退貨。2. 退貨期限：自收貨之日起7日內。3. 退貨費用：若非產品自身問題，需由消費者自行承擔商品的退回費用】（vs. 1. 退貨要求：如果您有任何不滿意，都可以直接在線申請退貨。2. 退貨期限：自收貨之日起一個月內。3. 退貨費用：您不需承擔任何費用，商家承擔退回的一切費用）。實驗流程為發布問卷鏈接至微信群招募被試，被試點開鏈接后填寫基本信息，閱讀實驗情景材料并填答問卷。使用的測量量表包括“退貨政策寬松度”“產品異質性”“感知質量”“感知風險”“購買意愿”?！巴素浾邔捤啥取被趶堓砑眩?017）的分類維度［48］，借鑒Bonifield（2010）、Hsieh（2013）使用的5項Likert 7級量表（例如“相較于其他退貨政策，我認為該政策的限制較為寬松”）［13］［49］；“產品異質性”使用4項Likert 7級量表（例如“我認為各店鋪銷售的此產品都是一樣的，在哪里買都差不多”）；“感知質量”使用Dodds等（1991）開發的量表（例如“我覺得該產品有很大可能是值得信賴的”）［50］；“感知風險”借鑒井淼等（2006）和Suwelack等（2011）使用的量表（例如“我認為就使用性能而言，我購買此產品會承擔很大的風險”）［11］［51］；“購買意愿”借鑒Dodds等（1991）使用的量表（例如“我購買此產品的概率很高”）［50］。每個實驗組分別回收有效問卷10份，共計回收80份有效問卷。

（3）信效度分析

運用SPSS 24.0和AMOS 28.0的統計結果顯示：“退貨政策寬松度”“感知質量”“感知風險”“購買意愿”四個變量間有顯著的相關性，Cronbachs α系數介于0.882～0.961之間，均大于0.700，具有較好的內部一致性；各測量題項的標準因子載荷介于0.562～0.990之間，大于0.500；同時，四個變量的平均方差萃取量AVE均大于0.500，組合信度CR值均大于0.700，表明具有較好的收斂效度；且各變量AVE平方根值均大于與其他變量間的相關系數，表明各變量具有良好的區分效度。

（4）退貨政策寬松度感知操控檢驗

進一步通過獨立樣本t檢驗分析預實驗對退貨政策的操控是否成功。將感知退貨政策寬松度的5個題項均值化為一個整體變量，檢驗兩組被試對退貨政策寬松度的感知差異。萊文檢驗結果顯示，F=3.265，Sig.=0.075>0.050，表明方差齊性；t檢驗結果顯示，t=-10.592，df=78，P<0.001，表明兩個實驗組平均水平有顯著差異。組統計結果進一步表明，相較于嚴格退貨政策組，寬松退貨政策下的參與者對退貨政策的評價較高（M嚴格=3.735，M寬松=6.110）。因此，實驗對退貨政策寬松度感知的操控是成功的。

2.正式實驗

（1）實驗設計

正式實驗的實驗情景、問卷材料和流程與預實驗完全一致，共招募539名網絡用戶，篩除完全不了解退貨政策、作答時間小于90秒、答案全部相同及陷阱題作答錯誤等無效問卷后，得到有效問卷452份。樣本覆蓋不同性別、年齡、學歷、網購頻率的人群，以18～50歲、一個月網購至少1～4次或更多次數的群體為主（18～24歲的受試者占比55.75%，25～34歲的受試者占比27.21%，35～50歲被試者占比15.92%；網購頻率一周1次或更多的受試者占比44.47%，一月1～4次占比45.58%）?？梢钥闯鲞x取的樣本有豐富的網購經驗，能夠較好理解問題并做出回答，也較符合當下網購主要人群的畫像。為便于后續運算，對數據進行預處理，包括：將問卷中負向題項取反（得分x的相反題項修正后分值為8-x），感知風險分數取反（后續分析時使用原數據），計算“退貨政策寬松度”“產品異質性”“感知質量”“感知風險”“購買意愿”變量的平均值。

（2）信效度分析

運用SPSS 24.0和AMOS 28.0的統計結果顯示：“退貨政策寬松度”“產品異質性”“感知質量”“感知風險”“消費者購買意愿”間均有顯著的相關性，Cronbachs α介于0.898～0.967之間，均大于0.700，表明具有較好的內部一致性；變量測量題項的標準因子載荷介于0.668～0.970之間，均大于0.500，表明各變量具有較好的收斂效度；五個變量的平均方差萃取量AVE均大于0.500，組合信度CR值均大于0.700，且各變量的AVE平方根值均大于與其他變量間的相關系數，表明各變量具有良好的區分效度。

（3）產品異質性感知操控檢驗

進一步通過獨立樣本t檢驗分析實驗對產品異質性的操控是否成功。將產品異質性的4個題項均值化為一個整體變量，檢驗兩組被試對產品異質性的感知程度差異。萊文檢驗結果顯示，F=0.200，Sig.=0.887>0.050，表明方差齊性；t檢驗結果顯示，t=14.616，df=450，P<0.001，表明兩個實驗組的平均水平有顯著差異，且異質性強組的被試對產品異質性的評價（M異質性強=4.878）顯著高于異質性弱組的被試對產品異質性的評價（M異質性弱=2.979）。因此，實驗對產品異質性感知的操控是成功的。

四、假說檢驗

1.直接效應檢驗

為檢驗網購退貨政策寬松度對消費者感知質量和感知風險的影響，運用SPSS 24.0進行ANOVA單因素方差分析。表1的分析結果顯示：退貨政策寬松度對消費者感知質量的主效應顯著（F（1，450）=52.158，P<0.001），當退貨政策寬松時（M寬松=5.047），被試的感知質量顯著高于退貨政策嚴格條件下（M嚴格=4.018）的感知質量，表明退貨政策越寬松則消費者感知的產品質量越高。因此，假說H1成立。同時，退貨政策寬松度對消費者感知風險的主效應顯著（F（1，450）=32.196，P<0.001）。需要說明的是，感知風險數值為原數值的相反數，較高的數值代表著較低的感知風險水平。當退貨政策寬松時（M寬松=4.240），被試的感知風險顯著低于退貨政策嚴格條件下（M嚴格=3.466）的感知風險，表明退貨政策越寬松則消費者感知的產品風險越低。因此，假說H2成立。

進一步通過回歸分析檢驗感知質量和感知風險對消費者購買意愿的影響。以“感知質量”和“感知風險”為自變量、“購買意愿”為因變量的線性回歸結果見表2（F（2，449）=366.361，p<0.050）：“感知質量”的標準化回歸系數為0.763（t（449）=25.305，p<0.001），表明感知質量的提高顯著增強了消費者購買意愿。因此，假說H3成立?！案兄L險”的標準化回歸系數為-0.080（t（449）= -2.664，p=0.008<0.010），表明感知風險的提高顯著降低了消費者購買意愿。因此，假說H4成立。

2.中介效應檢驗

為進一步檢驗感知質量和感知風險在退貨政策寬松度影響消費者購買意愿中的中介作用，采取Bootstrapping方法［52］，進行5 000次迭代得到中介效應的95%置信區間估計值。表3的分析結果顯示：“感知質量”的間接效應值為0.342，置信區間為［0.260，0.388］，不包含0值，表明感知質量的中介作用顯著；“感知風險”的間接效應值為0.071，置信區間為［0.034，0.108］，不包含0值，表明感知風險的中介作用顯著。因此，假說H0成立。此外，表3中的a、b、c均顯著，且同號，表明感知質量和感知風險均發揮了部分中介作用。進一步計算中介效應占比（見表4），感知質量的中介效應占比為57.841%，感知風險的中介效應占比為12.022%，可見，感知質量的中介效應更大，同時也說明退貨政策寬松度對消費者購買意愿的影響可能還存在其他的傳導路徑。

3.調節效應檢驗

由于本文的因變量、自變量和調節變量都屬于類別變量，因此通過雙因素方差分析來檢驗產品異質性和店鋪口碑的調節作用。根據圖2的分析結果，得到以下結論：

（1）產品異質性對感知質量的主效應不顯著（P=0.651>0.050），退貨政策寬松度與產品異質性的交互效應也不顯著（P=0.962>0.050）。因此，產品異質性對網購退貨政策寬松度影響消費者感知質量的調節作用不顯著，H5a不成立。這可能是因為本文實驗選取的兩類產品（即鞋架和特定IP玩偶）均為生活耐用品，兩者的價格波動也不會很大，且退貨政策實際上已為產品質量提供了保障，因此產品異質性的強弱對退貨政策寬松度影響消費者感知質量的作用較小。

（2）產品異質性對感知風險的主效應不顯著（P=0.802>0.050），但退貨政策寬松度與產品異質性的交互效應顯著（P=0.012<0.050）。因此，產品異質性對網購退貨政策寬松度影響消費者感知風險產生了調節作用，即對于異質性較弱的產品，退貨政策寬松對消費者感知風險的降低作用更強，假說H5b成立。

（3）店鋪口碑對感知質量的主效應顯著（P<0.001），退貨政策寬松度與店鋪口碑的交互效應也顯著（P=0.046<0.050）。因此，店鋪口碑對網購退貨政策寬松度影響消費者感知質量產生了調節作用，即在口碑較好的店鋪，退貨政策寬松對消費者感知質量的提升作用更強，假說H6a成立。

（4）店鋪口碑對感知風險的主效應顯著（P<0.001），退貨政策寬松度與店鋪口碑的交互效應也顯著（P<0.001）。因此，店鋪口碑對退貨政策寬松度影響消費者感知風險產生了調節作用，即在口碑較好的店鋪，退貨政策寬松對消費者感知風險的降低作用更強，假說H6b成立。

五、結論與啟示

本文研究發現：（1）退貨政策寬松度會影響消費者對網購產品的質量感知和風險感知，寬松的退貨政策有助于消費者產生更高的感知質量和更低的感知風險。當退貨政策寬松時，通常代表著商家會提供更優質的服務、其產品具有較好的品質，同時也意味著給消費者提供了一次試用產品的機會，減輕了他們對購買風險的擔憂。（2）感知質量和感知風險會影響消費者的購買意愿。當感知產品具有更高質量時，消費者會認為購買產品可以帶來更大的使用價值并有更強烈的購買意愿；而當感知購買產品會帶來風險時，消費者的積極態度和購買意愿都會降低。（3）感知質量和感知風險是網購退貨政策寬松度影響消費者購買意愿的中介變量，退貨政策寬松會提高消費者的感知質量、降低消費者的感知風險，進而增強消費者的購買意愿。感知質量和感知風險均發揮了顯著的部分中介作用，且感知質量的中介效應更大。（4）產品異質性和店鋪口碑是退貨政策寬松度影響消費者感知質量和感知風險的調節變量。相比異質性較強的產品，對于異質性較弱產品，退貨政策寬松對消費者的風險感知的降低作用更強，但退貨政策寬松對消費者質量感知的影響不因產品異質性的強弱而產生顯著差異；相比口碑較差的店鋪，在口碑較好的店鋪中，退貨政策寬松對消費者感知質量的提升作用和感知風險的降低作用均更強。

基于本文的研究結論，提出以下管理啟示：首先，對于消費者而言，應全面、謹慎地考量自己預期購買的產品及所屬店鋪，注意“貨比三家”，避免因沖動購買后發現產品不及預期；盡管寬松的退貨政策、產品的獨特性以及良好的店鋪口碑會給消費者帶來積極感知，但消費者也應學會綜合判別，因為有些零售商會利用消費者心理，通過刷店鋪好評、上架異質性產品等方式誘導消費者做出購物決策。其次，對于網絡零售商而言，應積極制定寬松的退貨政策以提升消費者的積極感知和購買意愿，制定了較嚴格退貨政策的零售商則可通過上架異質性強的商品或提升店鋪口碑來削弱嚴格的退貨政策可能帶來的損失。最后，對于電商平臺而言，應鼓勵零售商通過制定寬松的退貨政策、上架富有創意的產品等方式來吸引客流和增強消費者的積極感知，并激勵零售商提升產品異質性和店鋪口碑，同時也要加強對零售商家和消費者的監督管理，避免因店鋪退貨政策嚴苛和消費者肆意退換貨給平臺發展帶來負面影響。

雖然本文具有一定的貢獻，但同時也存在一些局限。第一，本文的多項指標都是總體性指標，未來的研究可以通過展開變量維度獲得更加精細的結論，如考慮感知風險的更多維度，考慮產品異質性的垂直與水平兩方面等。同時，本文僅從限制條件角度來考察退貨政策的寬松度，未來可以考慮其他劃分方式。第二，本文只分析了感知質量和感知風險的部分中介作用，但網購退貨政策對消費者購買意愿的影響還可能存在其他機制，可以做進一步的探究。第三，本文僅從產品異質性維度進行產品分類，還可以從搜索品與體驗品、產品的價格或功能等多個維度進行產品分類，進一步探討對于不同的產品退貨政策的影響是否存在差異。第四，本文從產品分類和店鋪分類的角度分析了產品異質性和店鋪口碑的調節效應，未來可以從消費者自身特點（如性別、年齡、購買習慣等）的角度展開相關研究。

參考文獻：

［1］ENGEL J F， BLACKWELL R D， MINIARD P W. Consumer Behavior［M］. Dryden Press， 1986.

［2］JENG S. Increasing customer purchase intention through product return policies： the pivotal impacts of retailer brand familiarity and product categories［J］. Journal of Retailing and Consumer Services， 2017， 39： 182-189.

［3］WANG Y， ANDERSON J， JOO S J， et al. The leniency of return policy and consumers repurchase intention in online retailing［J］. Industrial Management & Data Systems， 2020， 120（1）： 21-39.

［4］WOOD S L.Remote purchase environments： the influence of return policy leniency on two-stage decision processes［J］. Journal of Marketing Research， 2001， 38（2）： 157-169.

［5］HEIMAN A， MCWILLIAMS B， ZILBERMAN D. Demonstrations and money-back guarantees： market mechanisms to reduce uncertainty［J］. Journal of Business Research， 2001， 54（1）： 71-84.

［6］JANAKIRAMAN N， SYRDAL H A， FRELING R. The effect of return policy leniency on consumer purchase and return decisions： a meta-analytic review［J］. Journal of Retailing， 2016， 92（2）： 226-235.

［7］WANG X S. Retail return policy， endowment effect， and consumption propensity： an experimental study［J］. The B.E. Journal of Economic Analysis & Policy， 2009， 9（1）： 38.

［8］CHANG H H， GUO Y Y. Online fraudulent returns in Taiwan： the impacts of retailers transaction ethics and consumer personality［J］. Journal of Retailing and Consumer Services， 2021， 61： 102529.

［9］CHANG H， YANG T. Consumer rights or unethical behaviors： exploring the impacts of retailer return policies［J］. Journal of Retailing and Consumer Services， 2022， 64： 102779.

［10］PEI Z， PASWAN A， YAN R. E-tailers return policy， consumers perception of return policy fairness and purchase intention［J］. Journal of Retailing and Consumer Services， 2014， 21（3）： 249-257.

［11］井淼，周穎，呂巍. 互聯網購物環境下的消費者感知風險維度［J］.上海交通大學學報， 2006， 40（4）： 607-610.

［12］ROKONUZZAMAN M， IYER P， HARUN A. Return policy， no joke： an investigation into the impact of a retailers return policy on consumers decision making［J］. Journal of Retailing and Consumer Services， 2020， 59： 102346.

［13］BONIFIELD C， COLE C， SCHULTZ R L. Product returns on the internet： a case of mixed signals？［J］. Journal of Business Research， 2010， 63（9-10）： 1058-1065.

［14］OGHAZI P， KARLSSON S H， HELLSTRM D， et al. Online purchase return policy leniency and purchase decision： mediating role of consumer trust［J］. Journal of Retailing and Consumer Services， 2018， 41： 190-200.

［15］ZHANG J， LI H， Yan R L， et al. Examining the signaling effect of E-tailers return policies［J］. Journal of Computer Information Systems， 2016， 57（3）： 191-200.

［16］MEHRABIAN A， RUSSELL J A. An approach to environmental psychology［M］. The MIT Press， 1974.

［17］CHEN J， YU B， CHEN B，et al. Lenient vs. stringent returns policies in the presence of fraudulent returns： the role of customers fairness perceptions［J］. Omega， 2023， 117： 102843.

［18］SPENCE M. Market signaling： Informational transfer in hiring and related screening processes［M］. Cambridge： Harvard University Press， 1974.

［19］魯耀斌， 周濤.電子商務信任［M］. 武漢： 華中科技大學出版社， 2007.

［20］LI Y， XU L， LI D. Examining relationships between the return policy， product quality， and pricing strategy in online direct selling［J］. International Journal of Production Economics， 2013， 144： 451-460.

［21］梁建英， 李垣， 廖貅武. 信號成本與服務外包供應商信號傳遞關系的博弈模型［J］. 中國管理科學， 2007， 69（1）： 99-105.

［22］SEGER-GUTTMANN T， VILNAI-YAVETZ I， WANG C Y， et al. Illegitimate returns as a trigger for customers ethical dissonance［J］. Journal of Retailing Consumer Services， 2018， 45： 120-131.

［23］SHAO B， CHENG Z， WAN L， et al. The impact of cross border E-tailers return policy on consumers purchase intention［J］. Journal of Retailing Consumer Services， 2020， 59： 102367.

［24］CONCHAR M P， ZINKHAN G M， PETERS C， et al.An integrated framework for the conceptualization of consumers perceived-risk processing［J］. Journal of the Academy of Marketing Science， 2004， 32（4）： 418-436.

［25］PAPPAS N. Marketing strategies， perceived risks， and consumer trust in online buying behaviour［J］. Journal of Retailing and Consumer Services， 2016， 29： 92-103.

［26］ASKARIFAR K， DEHBOZORGI Y， ALSAFI A. How risk-aversion level of return policies impact consumer trust in online shopping？ an intercultural study in the Middle East［J］. Journal of Islamic Marketing， 2023， 14（11）： 2871-2886.

［27］YEN Y S. Extending consumer ethnocentrism theory： the moderating effect test［J］. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics， 2018， 30（4）： 907-926.

［28］JENG S P. The effect of corporate reputations on customer perceptions and cross-buying intentions［J］. Service Industries Journal， 2011， 31（60）： 851-862.

［29］JACOBY J， OLSON J. Perceived quality： institute of retail management［C］. New York University. Lexington Books， D. C. Heath， Lexington， MA， 1985.

［30］GOLALIZADEH F， RANJBARIAN B， ANSARI A. Impact of customers emotions on online purchase intention and impulsive buying of luxury cosmetic products mediated by perceived service quality［J］. Journal of Global Fashion Marketing， 2023， 14： 468-488.

［31］ZHANG W， LUO B. Do environmental concern and perceived risk contribute to consumers intention toward buying remanufactured products？ an empirical study from China［J］. Clean Technologies and Environmental Policy， 2021， 23（2）： 463-474.

［32］MITCHELL V. Consumer perceived risk： conceptualisations and models［J］. European Journal of Marketing， 1999， 33（1/2）： 163-195.

［33］AZHAR M， AKHTAR M J， RAHMAN M N， et al.Measuring buying intention of generation Z on social networking sites： an application of social commerce adoption model［J］. Journal of Economic and Administrative Sciences， 2023， ahead-of-print.

［34］COPELAND M T. Relation of consumers buying habits to marketing methods［J］. Harvard Business Review， 1923， 1（2）： 282-289.

［35］KLEIN L R. Evaluating the potential of interactive media through a new lens： search versus experience goods［J］. Journal of Business Research， 1998， 41（3）： 195-203.

［36］ARNDT J. Role of product-related conversations in the diffusion of a new product［J］. Journal of Marketing Research， 1967， 4（3）： 291-295.

［37］NEWMAN M E. The structure and function of complex networks［J］. SIAM Review， 2003， 45（2）： 167-256.

［38］GELB B， JOHNSON M. Word-of-mouth communication： causes and consequences ［J］. Marketing Health Services， 1995， 5（3）： 54-48.

［39］CHEUNG C M K， THADANI D R. The impact of electronic word-of-mouth communication： a literature analysis and integr1ative model［J］. Decision Support Systems， 2012， 54（1）： 461-470.

［40］劉筱婷. 網絡口碑、消費者鼓舞與沖動型購買行為的關系研究［J］. 商業經濟研究， 2023， 16： 71-74.

［41］CHIU Y L， CHEN K H. The impact of online movie word-of-mouth on consumer choice［J］. International Marketing Review， 2019， 36（6）： 996-1025.

［42］RICHINS M L. Negative word-of-mouth by dissatisfied consumers： A pilot study ［J］. Journal of Marketing， 1983， 47 （1）： 68-78.

［43］OVERSTREET R E， MORGAN T R， LACZNIAK R N， et al.Stemming the tide of increasing retail returns： implications of targeted returns policies［J］. Journal of Business Research， 2022， 151： 551-562.

［44］LIU S， JIANG C， LIN Z， et al.Identifying effective influencers based on trust for electronic word-of-mouth marketing： a domain-aware approach［J］. Information Sciences，2015， 306：34-52.

［45］SINGH J. Voice， exit， and negative word-of-mouth behaviors： an investigation across three service categories［J］. Journal of the Academy of Marketing Science， 1990， 18： 1-15.

［46］張偉， 王笑， 何冬霞. 正面網絡口碑對消費者綠色消費意向的影響機制研究［J］. 管理評論， 2023， 35（2）： 193-204.

［47］ROKONUZZAMAN M， MUKHERJEE A， IYER P， et al. Relationship between retailers return policies and consumer ratings［J］. Journal of Services Marketing， 2020， 34（5）： 621-633.

［48］張蓓佳. 網絡購物環境下退貨政策對消費者購買意愿的影響研究［J］. 軟科學， 2017， 31（2）： 122-125.

［49］HSIEH P L. Perceived opportunism （PO） in e-return service encounters［J］. Managing Service Quality： An International Journal， 2013， 23（2）： 96-110.

［50］DODDS W B， MONROE K B， GREWAL D. Effects of price， brand， and store information on buyers product evaluations［J］. Journal of Marketing Research， 1991， 28（3）： 307-319.

［51］SUWELACK T， HOGREVE J， HOYER W D. Understanding money-back guarantees： Cognitive， affective， and behavioral outcomes［J］. Journal of Retailing， 2011， 87（4）： 462-478.

［52］PREACHER K J， HAYES A F. Asymptotic and resampling strategies for assessing and comparing indirect effects in multiple mediator models［J］. Behavior Research Methods， 2008， 40 （3）： 879-891.

The Impact of the Leniency of Return Policy on ConsumersPurchase Intentions in Online Shopping： An Analysis of Moderated Dual-mediator Effects Based on the SOR Model

LIU Han-qiu1， YANG Lin-yan2

（1. Business School， The Chinese University of Hong Kong， Hong Kong 999077， China;2. The School of Management， Xian Jiaotong University， Xian 710000， Shaanxi， China）

Abstract： The rapid growth of e-commerce and the increasing number of online shoppers have brought the topic of online shopping to the forefront of public and scholarly discourse. A distinguishing characteristic of online shopping， in contrast to traditional purchasing processes， is the temporal displacement between the decision to purchase and the actual receipt of the product， which has resulted in a surge of product returns. Consequently， the leniency of return policies has emerged as a critical determinant of consumer behavior.

However， existing research has paid limited attention to the influence of online shopping return policy leniency on consumer purchase intention from multiple internal perceptual perspectives. To address this research gap，this study employs signal theory and utilizes the SOR （Stimulus-Organism-Response） analytical framework to develop a model that considers the perceived quality and perceived risk as mediating variables， while store reputation and product heterogeneity serve as moderating variables. This comprehensive model aims to investigate the impact of return policy leniency on consumer purchase intention.

This study employs a multifactor experimental design， in which eight different experimental groups are created in online shopping contexts by manipulating the leniency of the return policy， product heterogeneity， and store reputation： 2 （return policy： lenient， strict） × 2 （product heterogeneity： high， low） × 2 （store reputation： high， low）.

The study examines the direct effect of return policy leniency on consumers perceived quality and risk， the mediating role of these perceptual factors on purchase intention， as well as the moderating influence of product heterogeneity and store reputation.

Empirical findings indicate that： （1） lenient return policies engender higher perceptions of quality and lower perceptions of risk， thereby augmenting consumer purchase intention; （2） in high-reputation stores， the impact of return policy leniency on consumer-perceived quality and risk is more pronounced compared with low-reputation stores; （3） when consumers encounter products with weaker heterogeneity as opposed to stronger heterogeneity， return policy leniency exerts a more substantial influence on perceived risk， while its impact on perceived quality remains statistically insignificant.

The potential contributions of this study are manifold： （1） the investigation delves into the impact of online retailers return policy leniency on consumer perceived quality and risk from various internal perceptual perspectives， thereby integrating relevant arguments from signal theory; （2） by employing the stimulus-organism-response model， the study elucidates the underlying mechanisms through which return policy leniency influences consumer purchase intention within the context of online shopping， with perceived quality and perceived risk serving as mediating variables; （3） the study adopts a dual perspective， considering both the product and store dimensions， and unveils the moderating role of product heterogeneity and store reputation in the relationship between return policy leniency and consumer perceived quality and risk within the realm of online shopping. Consequently， this study holds theoretical implications for advancing and refining the SOR model， signal theory， and research on the leniency of return policies in online shopping. Furthermore， it offers practical insights for consumers， online retailers， and e-commerce platforms.

Key words： online shopping; return policy; purchase intention; perceived quality; perceived risk; product heterogeneity; online reputation

CLC number：F713.36Document code：AArticle ID：1674-8131（2024）0-0111-14

（編輯：黃依潔;劉仁芳）