1. 引言
随着互联网的蓬勃发展，网上购物已经成为一种新的购物模式。其中，直播商业作为一种创新的带货模式，不仅深度渗透到消费者的日常购物体验中，还为直播平台开辟了一种有效的变现方式[1]。中国互联网络信息中心(CNNIC)在2024年6月28日发布的《互联网助力数字消费发展蓝皮书》显示，我国网络购物用户规模已超过9亿人，“90后”、“00后”的网络购物使用率分别达到95.1%、88.5%，是数字消费主力军。2023年，全国网上零售额15.4万亿元，连续11年稳居全球第一。艾瑞咨询发布的《2023年中国直播电商行业研究报告》中显示，2023年中国直播电商市场规模达到4.9万亿元，同比增长35.2%。艾瑞预计，2024~2026年中国直播电商市场规模的年复合增长率(CAGR)为18.0%，行业未来将呈现平稳增长趋势并步入精细化发展阶段。由此可见，直播平台的未来发展潜力不容忽视，研究直播电商的现状和逻辑脉络具有重要的实践意义，尤其是对直播电商背景下的消费者心理和行为进行详细的分析和探讨。
本文应用S-O-R模型为基础框架，以直播电商为研究对象，研究该环境下消费者冲动购买的行为机理。本文将情绪状态具体为愉悦和唤醒两个维度，研究时间压力如何通过影响消费者的愉悦和唤醒情绪引发冲动购买，并探讨个人购买特质如何调节时间压力与冲动购买间的关系，以期对电商直播行业提供一定的营销启发。
2. 文献综述与研究假设
2.1. 文献综述
2.1.1. 时间压力
Cangelosi和Dill [2]作为最早研究时间压力的学者代表，主要关注消费者在面对时间压力时所经历的生理反应，例如呼吸急促与心率加快等迹象；但并没有研究时间压力对个体心理体验及情绪层面的影响。与Congelosi和Dill的研究视角不同，后来的学者更多地从心理反应角度出发提出了许多不同的见解。Svenson等人[3]提出，时间压力是指个体需要在有限时间内做决策时产生的焦虑感知，一般发生在所需时间较长但可用时间不足的情况下。当距离任务完成时间的期限越来越短时，个体所感知到的焦虑程度越高。Svenson和Maule [4]认为，由于时间压力会导致个体身心出现类似紧迫、不安的心理状态，从而降低了个体的决策判断能力。而另一部分学者则持有不同的观点，他们认为在时间有限的环境中，个体决策判断质量反而会更高[5]。国内学者赵占波、杜晓梦[6]等人采用实验研究的方法得出，在高时间压力下，消费者更容易发生冲动购买。
2.1.2. 冲动购买
杜邦公司在1950年代关于消费者的购买习惯研究中，最早对冲动购买定义为“非计划性购买”，即消费者在没有预先计划或深思熟虑的情况下做出的购买决策。这一定义揭示了冲动购买的本质特征，即其突发性和非预期性。随着研究的深入，学者们开始从消费者的心理活动这一角度出发对冲动性购买进行探讨。Stern [7]从消费者冲动购买的影响因素角度出发，指出冲动购买是那些轻率的、非计划性、未经深思熟虑的购买行为，受到各种经济条件、消费地点和文化因素等因素影响。学者Rook [8]引入心理学相关理论，将冲动购买的特点概括为：无计划的、难以控制的并伴随着一定的情绪反应。在此研究基础上，Sengupta [9]从情绪角度对冲动购买展开研究，认为冲动购买能给消费者带来即时的愉悦感觉，在进行购买行为时，消费者往往不会从长远角度去考虑其带来的负面后果，而是更加倾向于追求短暂的快乐和满足。
2.1.3. 文献述评
目前，国内外学者对于冲动购买的研究主要关于冲动购买的影响因素，包括价格折扣、产品涉入度、感知价值、信任度等因素，但将时间压力与消费者的冲动购买行为联系起来并探究其中的影响机制的文献并不多；现有的相关研究结论中，虽然学者们普遍认同时间压力会影响消费者的购买决策，但关于时间压力究竟是提高还是降低其决策判断质量这一问题上，并没有形成统一的意见。本文参考大多数学者的研究结论，认为高时间压力下，消费者的判断决策能力会有所降低，进而容易发生冲动购买行为。此外，学者们对时间压力与冲动购买的研究主要还是基于传统的网络购物环境，对于新型电商直播特别是近几年发展迅速的电商直播购物模式的研究较少。为填补上述研究的不足，本研究立足于电商直播购物模式，探索在电商直播情境下时间压力对消费者冲动购买的影响机制。
2.2. 研究假设
2.2.1. 时间压力与冲动购买
时间压力是指随着任务完成期限的临近，个体在购买决策中由于时间紧迫且必须在此紧迫时间下做出决定而导致个体身心产生类似紧迫、焦虑、不安的压力状态[10]。Cui Yi等人[11]认为，时间压力带来的紧迫感可能会使消费者有非理性的消费行为。Sun Binbin等人[12]也指出，当面临时间压力时，由于缺少足够的时间来全面且客观地评估和判断商品信息，消费者的看法往往会采用封闭状态。这导致消费者依靠直觉或过去的经验来做出购买决定，导致认知冲动购买行为的增加。
在电商直播的购物场景中，商家通常会对商品进行限时促销活动，对时间进行更精确地限制，这种方式时刻在提醒消费者购物时间越来越少，因而这种情境下，网购者时间上的紧迫感会越大，这种紧张的情况让消费者感受到压力和焦虑，这种心理状态就是所谓的时间压力，时间压力限制了消费者制定购买决策可以调用的资源条件，降低了消费者个体决策判断质量，从而容易引发冲动性购买。因此，本研究提出以下假设：
H1：时间压力正向影响对消费者的冲动购买意愿。
2.2.2. 时间压力与情绪反应
情绪是个体对特定刺激事件的感知，是主观感受对刺激事件的评价[13]。吴聪治[14]在研究中指出，情绪是人们对某种外部刺激因素的情感感知，并会影响自身的后续行为。在情绪的理论研究中，现在使用最广泛的是Mehrabian和Russell将情绪划分为愉悦和唤醒两个维度这一理论[15]。愉悦维度指的是某个动机系统被情绪所激活，唤醒维度则表示动机系统被激活的程度。愉悦维度又称为效价，在愉悦–不愉悦间变化；唤醒维度则描述了动机系统被激活的程度，即情绪在平静–兴奋之间的变化。
研究显示，时间压力是一种外部限制，能有效激发消费者的情绪变化。在实际购物场景中，时间压力会刺激消费者立即产生购买冲动，使他们进入兴奋或紧迫的“热”状态。卢长宝等学者提出，时间压力对消费者情绪感知的影响类似于物质激励引起的积极情绪效应[16]。王成慧等人[17]的研究进一步表明，时间压力显著推动消费者的积极情绪。尤其是在促销活动临近结束时，消费者会强化不想错过机会的心态。这种时间压力放大了消费者对潜在利益的感知，减少了他们对风险的担忧，从而引发了积极的购买情绪和行动。在电商直播环境下，商家通常会通过开展限时秒杀、抢购活动，有限的时间会增强消费者的时间压力感知，引发消费者“不买就会错过”的紧张情绪，这种情绪进一步激发消费者兴奋等情感反应，唤醒消费者快速的冲动购买意愿。
因此，本研究提出以下假设：
H2：直播时间压力越大，对消费者愉悦的正向影响越强。
H3：直播时间压力越大，对消费者唤醒的正向影响越强。
2.2.3. 情绪反应与冲动购买
在对冲动购买的众多定义中，诸多国内外学者都认同情绪对冲动购买的激发作用。情绪被当作一种积极的引导信号，会影响消费者的冲动购买。Rook和Gardner [18]验证了愉悦和唤醒对冲动购买的显著影响，指出二者与消费者的冲动购买之间存在正相关关系。当消费者处于积极、兴奋的情绪时，会在一定程度上扩大自身的购买需求、高估可承受的消费支出，进而在愉悦的情绪状态下唤醒购买冲动。Morrin [19]对在线购买行为的研究表明，消费者的冲动购买与购物过程中产生的愉悦、唤醒情绪反应程度相关。汪蕾等[20]的实验结果指出，被试在高唤醒状态下更倾向于非理性的决策态度，无法保持冷静、客观，更容易做出与理性情境下相违背的选择。由此可知，唤醒作为情绪的重要构成维度也参与了个体的决策过程，且情绪唤醒的程度越高，越容易发生非理性的冲动行为。Malek等人[21]的研究也指出，消费者在购物过程中体验的情绪决定了消费者的决策与后续消费行为。消费者的冲动购买过程通常被视为强烈的刺激作用于消费者使其产生积极的情绪反应，进一步情绪高昂时则触发了购买冲动。因此，本文提出以下假设：
H4：愉悦正向影响消费者的冲动购买。
H5：唤醒正向影响消费者的冲动购买。
2.2.4. 情绪反应的中介作用
现有研究表明，情绪变化是连接营销刺激和冲动购买的中介因素。从环境心理学的角度来看，环境刺激会影响消费者的情绪状态，进而影响他们的购买行为。Smith等人[22]的研究表明，消费者在外部环境刺激下会产生强烈的情绪回应，激发他们立即想要拥有某种产品的欲望，并最终导致冲动购买。许多学者断言，因购物环境引发的情绪通常是积极的，包括愉悦感、满足感等。Donovan等人[23]认为，商店的环境刺激会迅速唤起消费者的即时情绪，使他们倾向于进行计划外的购买。在电商直播环境中，消费者在面临时间压力等情境因素时更容易产生积极情绪。消费者愉悦感的唤起会让他们高估自己的购买需求和经济支付能力，从而产生冲动的购买行为。因此，本研究提出了以下假设：
H6：愉悦情绪在时间压力与冲动购买意愿之间起到中介作用。
H7：积极情绪在时间压力与冲动购买意愿之间有起到中介作用。
2.2.5. 个人购买特质的调节作用
个人购买倾向是一种带有个人性格色彩的个体行为，这种行为无论发生在何种情境下都具有强烈的个人特征，这一特质影响着消费者自身的决策能力[24]。Bellenger [25]发现年龄显著影响了消费者的冲动购买行为，年龄较小或较大的人群感知风险的能力较低，因而更容易产生冲动购买行为。性别方面，Dittmar [26]的研究显示，女性往往更容易产生冲动购买行为，他对这一现象的解释是由于女性更加感性。在个人购买特质方面的研究中，学者们主要从年龄、性别、教育程度、收入水平以及消费者感觉到的自我差异程度等方面出发研究了如何影响消费者的购买决策。即，个人购买特质不同，在面对同一消费情境中的行为决策则不同，相较于低冲动购买倾向的消费者来说，具有高冲动购买倾向的消费者倾向于更缺乏控制，更多地沉迷于冲动购买[27]。因此，本文提出如下假设：
H8：不同个人购买倾向的消费者，时间压力对消费者冲动购买意愿的影响具有显著差异，相对于低冲动购买倾向的消费者，具有高冲动购买倾向的消费者对时间压力与冲动购买关系的调节作用更显著。
3. 方法
3.1. 理论模型
S-O-R理论是由Mehrabian和Rusell在1974年提出，涵盖了刺激(Stimulus)、机体(Organism)和反应(Response)三个核心部分模型，详细描述了当个体遭遇到某些外部环境因素刺激时，其内部倾向反应和认知状态如何发生变化，并最终如何驱动个体产生某些特定的行为[28]。基于前文分析，在电商直播这一有时限、强刺激的消费环境下，更易激发消费者的即时性情绪、弱化认知控制，进而直接产生冲动购买，故适用于本文的研究。据此，本研究采用SOR模型作为理论框架，提出直播营销中的环境因素–时间压力(S)，会影响消费者直播购物时的情感状态——愉悦和唤醒(O)，进而影响机体反应–冲动购买行为(R)，并引入个人购买特质作为调节变量，本研究所构建的理论模型见图1所示。
3.2. 问卷设计
本文采用问卷调查法，通过“问卷星”平台制作本次研究的调查问卷，采用线上传播的方式进行问卷发放和收集。问卷的设计主要包括三部分。第一部分是对消费者电商直播平台使用行为调查，如是否观看过网络购物直播，观看网络购物直播的平台与观看电商直播的频率等；第二部分通过借鉴国内外学者的相关成熟量表，采用Likert五点评分法对情境因素各变量进行题项的测量。第三部分为被调查者的基本信息，如性别、年龄以及月消费水平等。
3.3. 数据收集
为了保证调查结果的有效可靠科学性，文件设置了检验标准，当满足以下条件时，问卷被认可为有效，反之为无效问卷：
Figure 1. Theoretical model
图1. 理论模型
(1) 被调查者有观看电商直播的经历；
(2) 被调查者回答的大多数问题不能是选择相同的选项，例如大部分题项的答案都是完全同意或者完全不同意等。
本次调查总计收回183份问卷，参照上面的检验标准对问卷进行检查，筛选出无效问卷并剔除，最终获得了169份有效问卷。有效回收率为92.35%。具体的数据样本人口特征描述性统计见表1所示：
Table 1. Description of sample population characteristics
表1. 样本人口特征描述
人口特征 |
类别 |
比例 |
性别 |
男 |
41.3% |
女 |
58.7% |
年龄 |
18岁及以下 |
6.5% |
18~25岁 |
37.2% |
26~35岁 |
43.9% |
35岁以上 |
12.4% |
学历 |
高中及以下 |
14.4% |
大专 |
21.3% |
本科 |
46.1% |
研究生及以上 |
18.2% |
月消费水平 |
1000元以下 |
10.4% |
1000~3000元 |
43.7% |
3000~5000元 |
26.8% |
5000元及以上 |
19.1% |
被调查者在电商直播环境下的行为数据显示，当前电商直播平台在大众中的使用程度较高，多数被调查者的观看频次和时长皆较高，且在观看网红直播过程中易产生购买。具体的电商平台使用情况如表2所示：
Table 2. Usage of e-commerce live streaming platforms by sample users
表2. 样本用户使用电商直播平台基本情况
题目 |
选项 |
百分比 |
观看的电商直播平台(多选) |
抖音 |
81.67% |
淘宝/天猫 |
65.64% |
京东 |
10.28% |
小红书 |
54.36% |
快手 |
25.08% |
其他 |
3.27% |
每次观看时长 |
少于10分钟 |
18.39% |
10分钟~30分钟 |
45.6% |
30分钟~60分钟 |
27.09% |
60分钟以上 |
8.92% |
每月购买频率 |
0~2次 |
21.80% |
3~5次 |
26.81% |
6~8次 |
35.95% |
9次及以上 |
15.44% |
单次购买金额 |
0~100元 |
22.61% |
100~200元 |
45.73% |
200~300元 |
19.6% |
300元以上 |
12.06% |
4. 结果与讨论
4.1. 信度分析
信效度是判断量表质量好坏的两个重要指标。为了确保所采用量表能够对调研数据具有良好的测量效果，需要首先对调查问卷内容进行信度和效度检验，以保证问卷结构的可靠性与可信度。
信度是衡量测量数据在量表内部是否保持一致性、稳定性和可靠性的重要指标。为全面评估本研究的问卷的可信度，本文采用了业界广泛接纳的Cronbach’s α系数作为衡量工具，以检验量表的内部一致性程度。通常来说，当α系数在0.7以上，说明量表的内部一致性较高，问卷被认为可信度是较高的。经过对收集到的数据的分析显示，本研究中所有变量的Cronbach’s α系数均处于0.7以上，见表3所示，表明本次研究问卷的可信度较高，可以采用该问卷的数据来做进一步的数据分析。
4.2. 效度分析
效度主要描述的是问卷设计的有效性，指一个量表在多大程度上能够真实、准确地反映其所设计的各个题项所测量的内容。通常在进行因子分析之前，需要确认收集到的数据是不是适合进行因子分析。本文选择KMO测度与Bartlett球形检验收集到的数据是否适合进行因子分析。通过计算，结果如表4所示，整体量表的KMO值为0.871，显著性水平为0.000，各量表的具体KMO值均大于0.7的基本要求，且Bartlett球形检验值的显著性概率P均小于0.001。因而本次收集到的数据效度较高。所以该问卷适合做因子分析。
Table 3. Results of Cronbach’s α coefficient
表3. Cronbach’s α系数的结果
变量 |
题项数 |
Cronbach’s α系数 |
时间压力 |
4 |
0.805 |
愉悦 |
4 |
0.817 |
唤醒 |
4 |
0.815 |
冲动性购买意愿 |
4 |
0.838 |
个人购买冲动 |
9 |
0.863 |
Table 4. KMO and Bartlett’s test results of the survey questionnaire
表4. 调查问卷的KMO和Bartlett的检验结果
变量 |
KMO数值 |
Bartlett的球形度检验 |
近似卡方值 |
Df |
Sig |
时间压力 |
0.891 |
158.691 |
6 |
0.000 |
愉悦 |
0.774 |
253.578 |
6 |
0.000 |
唤醒 |
0.748 |
277.504 |
6 |
0.000 |
冲动购买意愿 |
0.792 |
229.832 |
6 |
0.000 |
个人购买特质 |
0.881 |
510.429 |
36 |
0.000 |
4.3. 结构方程模型分析
4.3.1. 模型拟合指数检验
结构方程模型(Structural Equation Model，简称SEM)用来评估潜变量之间的因果逻辑关系。本文使用AMOS 26.0软件对模型进行拟合指数的检验。经过分析(结果见表5)，卡方自由度比CMIN/DF = 1.912 < 3，近似误差平方根RMSEA = 0.045 < 0.05，Tucker-Lewis指数(TLI)、比较拟合指数(CFI)和增值适配指数(IFI)分别为0.93、0.927和0.926，均超过0.9的理想值，模型适配性良好。标准拟合指数(NFI)虽略低于理想值，但0.866的结果仍被视为可接受，并且接近理想标准。综合上述指标，本研究模型适配度指标基本达到标准，模型整体拟合度良好，所有的测量指标都能够有效地反应目标变量，即模型具有较好的测量效果。
Table 5. Results of fitting index test
表5. 拟合指数测试结果
CMIN/DF |
RMSEA |
TLI |
CFI |
IFI |
NFI |
1.912 |
0.045 |
0.93 |
0.927 |
0.926 |
0.866 |
4.3.2. 假设检验
假设检验和路径系数检验的结果见表6和图2所示。结果表明：首先，在电商直播环境下，时间压力正向影响消费者的冲动购买意愿；其次，直播时间压力正向影响消费者的情绪反应，即愉悦和唤醒情绪，最后，消费者的愉悦和唤醒情绪皆正向影响冲动购买意愿。即H1、H2、H3、H4和H5成立。
Table 6. Test results of research hypotheses
表6. 研究假设检验结果
编号 |
理论假设 |
路径系数 |
检验结果 |
H1 |
直播时间压力越大，对消费者冲动购买的正向影响越强 |
0.258*** |
成立 |
H2 |
直播时间压力越大，对消费者愉悦的正向影响越强 |
0.339*** |
成立 |
H3 |
直播时间压力越大，消费者的情绪唤醒越高 |
0.162*** |
成立 |
H4 |
愉悦正向影响消费者的冲动购买 |
0.144*** |
成立 |
H5 |
唤醒正向影响消费者的冲动购买 |
0.173*** |
成立 |
注：***表示p < 0.001。
Figure 2. Results of paths analysis
图2. 路径系数分析结果
4.4. 中介效应检验
Preacher和Hayes [29]指出在大多数情况下，Bootstrap是获得特定的间接效应的最有效和合理的方法。因此，本文使用bootstrapping用于测试中介效果。本文采用Bootstrap方法以计算中介效应的置信区间，并通过置信区间的显著性来判断中介效应的存在与否。因此，本文借助统计分析软件SPSS 26.0中的Process插件进行中介效应检验，依据MacKinnon的方法，在设定过程中，首先选用了Bootstrap方法，并设定了5000次的抽样次数以及95%的置信区间，旨在检验结果的准确性和可靠性并验证整体模型中的中介效应的存在，具体检验结果如表7所示，H6、H7成立。
Table 7. Results of mediating effect test
表7. 中介效应检验结果
路径 |
路径系数 |
t值 |
P值 |
95%的置信区间 |
结果 |
下限 |
上限 |
时间压力 → 冲动性购买意愿 |
0.262 |
4.373*** |
0.000 |
0.768 |
0.781 |
接受 |
时间压力 → 愉悦 → 冲动性购买意愿 |
0.298 |
7.836*** |
0.000 |
0.480 |
0.492 |
接受 |
时间压力 → 唤醒 → 冲动性购买意 |
0.174 |
3.529*** |
0.001 |
0.268 |
0.277 |
接受 |
4.5. 调节效应检验
本研究利用SPSS26.0软件，检验个人购买特质在时间压力与冲动购买意愿之间的调节效应，检验结果见表8。首先，以时间压力、个人购买特质为自变量，以冲动购买意愿为因变量，验证时间压力、个人购买特质与冲动购买意愿之间的关系。其次，为检验个人购买特质的调节作用，在研究模型基础上增加一个自变量(时间压力与个人购买特质的交互项)。结果显示，时间压力与个人购买特质交互项的标准化系数β为0.131，p值为0.000 (小于0.001)，说明时间压力与个人购买特质交互项与冲动购买意愿之间存在正相关关系，个人购买特质在时间压力与冲动购买意愿之间存在正向调节效应，即个人购买特质越冲动，时间压力对消费者冲动购买意愿的正向影响越大，H8成立。
Table 8. Results of moderation effect test
表8. 调节效应检验结果
|
因变量：冲动购买意愿 |
模型1 |
模型2 |
标准化系数(β) |
p值 |
标准化系数(β) |
p值 |
时间压力 |
0.456*** |
0.000 |
0.437*** |
0.000 |
个人购买特质 |
0.412*** |
0.000 |
0.365*** |
0.000 |
时间压力 * 个人购买特质 |
|
0.131*** |
0.000 |
R2 |
0.166 |
0.174 |
调整后的R2 |
0.158 |
0.169 |
F |
37.596*** |
26.841*** |
注：***代表p < 0.001。
5. 结论与建议
通常，在电商直播环境中，商家的商品供应数量有限，许多热门商品通常在链接开放后会迅速被抢购一空，且链接在直播结束后就可能失效。这些因素综合作用出库存紧张的氛围，给消费者带来了时间压力，影响消费者在购买决策中充分研究和评估商品，容易使消费者产生冲动购买的倾向。直播不仅是一个高效的网购平台，还融入了一定的娱乐元素，使得消费者在观看直播时能够体验到愉悦的心情，并唤醒他们的消费热情，当消费者感知到这些积极情绪时，这些情绪就转化为消费者的购买意愿并促进了购买行为的发生。因此，消费者在观看电商直播时，会受到时间压力的影响而产生一定的情绪变化，当这种情绪表现为愉悦和唤醒的积极状态时，就容易被当前的情绪左右而忽略原有的购物计划，促进了消费者的冲动购买。另外，不同个人购买倾向的消费者，时间压力对消费者冲动购买意愿的影响程度不同，即当消费者的个人购买特质表现为较高的冲动倾向时，时间压力与冲动购买意愿之间的关系会越强，就更容易产生冲动性购买；反之，当消费者的个人购买特质越低，这种关系则越弱。基于上述结论，本文对电商直播商家提出以下营销建议：
(1) 合理把握产品促销时间，刺激消费者购买欲望。产品在线上做促销的时间越短，在一定程度上更能刺激消费者的冲动性购买意愿，但上线时间太短也不能得到大量订单，在时间控制上寻求一个平衡的点，使产品销售既能保证订单销量，又能刺激消费者的冲动购买。
(2) 关注消费者的情绪动态变化，引导消费者在观看淘宝直播中的积极情绪的产生，并利用它来提升消费者购买意愿。主播可以通过认真且负责任地回答消费者的疑问、评论互动、抽奖附赠等活动来增强消费者的存在感和沉浸感，从而促进消费者的购买行动。
(3) 针对不同个性的消费者，进行差异化的营销策略。具有高冲动购买倾向的消费者关注购物带来的愉悦体验感；而低冲动购买倾向的消费者则更看重所购产品的功能性。商家可以根据不同的消费者个性特征来制定差异化的营销策略，对于高冲动购买倾向者，商家可以通过运用价格折扣、营造购物环境氛围来提高产品销售额，对于低冲动购买倾向者商家可以通过产品的功效使用性吸引这部分顾客，提高消费者对产品的使用黏性，使得产品能够符合消费者的个性特征。通过满足不同个性化的需求以实现销售目标。