理解生成式人工智能对可持续消费结果的影响：一种互补性分析方法

《TECHNOLOGY IN SOCIETY》：Understanding Generative AI Effects on Sustainable Consumption Outcomes: A Complementary Analytical Approach

　　摘要
关于生成式人工智能在营销中的应用研究，大多聚焦于技术采纳与用户参与度方面的成效，而关于生成式人工智能辅助购物如何从经济、社会和环境层面推动可持续消费的实证研究却相对较少。为填补这一空白，本研究以“能力实现理论”与服务主导逻辑为框架，探讨生成式人工智能所具备的功能如何提升消费者的自我效能感与价值共创能力，进而影响可持续消费行为，同时分析了促进焦点与预防焦点的调节作用。研究通过“部分最小二乘结构方程模型”和“人工神经网络”分析方法，对越南386名生成式人工智能用户的调查数据进行了处理。研究结果表明，技术的易理解性、个性化程度以及拟人化特性能够积极提升消费者的自我效能感与价值共创能力，而准确性与时效性则仅具有选择性影响，时效性并无显著作用。自我效能感与价值共创能力可正向预测经济与环境层面的可持续消费行为，但无法解释社会层面的可持续消费现象。调节焦点则表现出选择性调节效应，有时会强化某些可持续性关联，有时则会削弱它们。人工神经网络的分析结果进一步证实了个性化与易理解性在其中的核心作用。本研究有助于深入理解生成式人工智能的各项功能如何转化为与可持续性相关的消费成果，为零售商、生成式人工智能设计者以及希望借助该技术推动负责任消费的政策制定者提供了实用建议。

引言
生成式人工智能已从一项新兴技术迅速发展成为消费者购物场景中广泛使用的工具（Zhang等人，2026）。最新消费者调查显示，相当一部分消费者已经在使用生成式人工智能工具来辅助购物决策，美国约有60%的成年人会在数字平台上利用基于人工智能的工具进行产品搜索、价格比较和购买决策，而且超过半数的受访者表示未来计划增加这类工具的使用频率（O’brien & Sanders，2025）。这些数据表明，消费者不仅接触到生成式人工智能技术，还在积极将其应用于购物的各个环节。如此广泛的普及程度凸显出我们需要了解生成式人工智能如何影响消费者的决策过程以及更宏观的消费结果。除了带来便利之外，生成式人工智能在购物领域的应用也反映了数字技术正在改变经济交换方式、重新分配企业与消费者之间的信息权力，并塑造消费的社会结构。

随着生成式人工智能日益深入地融入消费者购物流程，人们开始关注其超越效率与便利之外的更广泛影响（Kumar, Shankar, Hollebeek等人，2025）。在消费者层面，以往关于生成式人工智能的研究主要集中于技术采纳和使用行为相关的结果（见表1）。现有研究多从采纳意愿、客户参与度、购买意愿、对生成式人工智能的信任度、品牌态度、电子口碑以及继续使用意愿等角度展开分析。这些因素侧重于考察消费者是否愿意采用生成式人工智能，以及他们对人工智能辅助购物体验的评估或行为反应。虽然这类研究为理解消费者如何接受并互动生成式人工智能提供了重要见解，但它往往将生成式人工智能视为一种辅助决策或直接影响短期营销成果的工具，而很少探讨消费者与生成式人工智能的互动如何塑造消费本身的性质与结果。尤其值得关注的是，目前尚不清楚生成式人工智能如何在个体消费者层面影响经济、社会和环境层面的可持续消费。这一问题并不仅限于个人购买行为，因为通过反复推荐、消费者反馈以及平台中介的互动，由生成式人工智能引导的购物行为可能形成更广泛的市场模式，从而促使某种形式的负责任或不负责任的消费方式成为常态。鉴于人们越来越依赖生成式人工智能来做出具有长期影响的购买决策——这些决策关乎个人福祉、社会责任以及环境状况——这一研究缺憾显得尤为重要（Bag等人，2025）。这一缺口在“可持续发展目标”第12项（强调负责任的消费和生产）以及第13项（强调通过明智的消费选择减少环境破坏）方面尤为重要。尽管生成式人工智能与负责任消费及环境可持续性密切相关（Phuong等人，2025），但关于它如何赋予消费者能力并推动可持续性发展的实证证据仍然十分匮乏。本研究将经济、社会和环境可持续性视为重要的消费者层面结果，以此回应全球性的紧迫需求，拓展当前对于人工智能驱动技术如何促进可持续发展的理解。通过这一研究，生成式人工智能赋能的消费模式被视作迈向更具参与性、信息丰富度更高且更加注重可持续性的消费体系的一部分。

为弥补这一研究空白，本研究基于“能力实现理论”（Strong等人，2014）与服务主导逻辑（Vargo & Lusch，2008）构建了一个理论框架。能力实现理论为解释生成式人工智能的特定功能如何帮助消费者感知并实现各种行动可能性提供了有力视角，而这些行动可能性又影响着他们在购物过程中的主体意识（Wang等人，2025）。这一视角有助于阐明信息性和关系性功能如何转化为消费者的自我效能感与主动参与行为。服务主导逻辑则进一步强调价值共创是消费者与智能系统共同创造消费结果的核心机制（Schmidt等人，2026）。从这一视角来看，生成式人工智能带来的价值共创并非仅仅是消费者与数字工具之间的微观层面互动，而是一种由技术中介的过程，通过这一过程，消费者、企业、平台以及智能系统共同影响需求、产品评价以及面向可持续性的市场实践。这两大理论共同为解释生成式人工智能与消费者的互动如何超越单纯的信息支持层面，进而影响经济、社会和环境层面的可持续消费提供了全面的理论依据。这一理论框架尤其有助于理解技术在社会中的作用，因为生成式人工智能能够改变消费者获取知识的方式、参与价值创造的程度，以及推动市场逐步向可持续经济模式转型。在此基础上，本研究还将促进焦点与预防焦点作为边界条件，分析它们如何影响自我效能感、价值共创与可持续消费结果之间的关系。调节焦点则用于解释消费者在追求收益与避免损失方面的动机差异（Nguyen & Nguyen，2026）。尽管这些动机在消费者行为研究中已被广泛研究（Kim等人，2025），但在以往关于生成式人工智能营销的研究中尚未被用作调节机制。这一遗漏值得重视，因为基于生成式人工智能的决策往往涉及经济权衡、社会责任以及环境影响。通过引入促进焦点与预防焦点作为调节变量，本研究能够解释为何相同的生成式人工智能辅助购物体验会在不同消费者身上产生不同的可持续消费结果。因此，本研究旨在实现以下研究目标：
•探究生成式人工智能的关键功能如何影响消费者购物过程中的自我效能感与价值共创能力；
•研究自我效能感与价值共创能力对经济、社会和环境层面可持续消费的影响；
•分析促进焦点与预防焦点在自我效能感、价值共创与可持续消费结果之间关系中的调节作用。

本研究揭示了生成式人工智能的功能如何通过自我效能感与价值共创，在经济、社会和环境层面影响可持续消费。依托能力实现理论与服务主导逻辑，该研究将生成式人工智能的研究重点从技术采纳层面转向以可持续性为导向的消费研究。更广泛地说，它为“技术与社会”这一议题提供了新的视角，说明生成式人工智能如何作为一种社会技术力量，重塑消费者的主体意识、市场参与方式以及向可持续消费体系的转型进程。本研究的理论贡献在于明确了生成式人工智能如何改变消费过程本身。它将产品搜索转变为一种互动性、适应性强的共同决策环境，在这种环境中，可持续性相关的结果取决于人工智能功能的实现、消费者主体意识的形成以及他们的动机取向。此外，研究还纳入了促进焦点与预防焦点，强调了动机差异如何影响消费者对生成式人工智能辅助购物的反应。通过结合“部分最小二乘结构方程模型”与“人工神经网络”分析方法，本研究不仅为理解消费者与人工智能的互动过程提供了理论见解，还为设计能够支持负责任消费的生成式人工智能系统提供了实用指导。

章节节选
生成式人工智能在消费者购物与可持续消费中的应用
生成式人工智能已成为消费者购物活动中越来越重要的组成部分。与早期主要用于信息搜索或交易处理的数字技术不同，生成式人工智能通过对话式互动、适应性响应以及个性化内容生成来吸引消费者（Cillo & Rubera，2025）。消费者依靠生成式人工智能工具来探索产品替代方案、比较价格、评估产品特性，并获得定制化的推荐。通过这些方式……

概念测量
本研究中的所有概念均通过从先前经过验证的研究中改编的多项量表进行测量，以确保内容的有效性以及与现有文献的一致性（见附录A）。这些测量项目是根据生成式人工智能辅助购物的情境量身设计的，同时保留了其原有的概念含义。由于本研究着眼于对生成式人工智能辅助购物体验的感知评价，因此采用自我报告的方式较为合适，能够准确捕捉消费者所感知到的技术功能……

数据分析
本研究采用了“部分最小二乘结构方程模型”与“人工神经网络”分析相结合的互补分析方法。首先运用部分最小二乘结构方程模型来检验所提出的理论模型，并分析各概念之间假设关系的显著性。选择该模型是因为本研究以预测为导向，涉及包含多个概念和路径的复杂模型，而该模型非常适合用于解释变量间的变异情况……

讨论
本研究阐明了生成式人工智能的关键功能如何影响生成式人工智能辅助购物中的两个消费者层面机制——自我效能感与价值共创，以及这两种机制如何与可持续消费结果相关联。这些结果应被视为消费者所感知到的与可持续性相关的购物结果，而非经过验证的实际行为变化。研究结果显示，大多数直接效应都得到了较强支持，同时还发现了一些具有意义但不显著的关联，这些发现有助于进一步完善模型……

理论意义
基于能力实现理论与价值共创逻辑，本研究为生成式人工智能辅助购物及可持续消费研究提供了若干理论启示。首先，本研究将现有的生成式人工智能营销研究从技术采纳与用户参与度层面拓展到了可持续消费层面，将可持续消费视为生成式人工智能辅助购物所带来的消费者层面结果。通过将生成式人工智能的功能与自我效能感、价值共创联系起来，进而与经济、社会……等方面的影响相衔接……

局限性与未来研究方向
本研究存在一些局限性，但这些局限性也为未来的研究带来了重要机会。首先，本研究的数据来源于一次全国性调查，所有数据均为自我报告形式。虽然这种设计适合用于了解消费者对生成式人工智能功能、自我效能感、价值共创以及与可持续性相关的购物结果的看法，但也存在一定的有效性问题。受访者在回答时可能会依赖记忆……

未引用参考文献
Chen等人，2025；Foroughi等人，2025；Foroughi等人，2025；Gupta和Mukherjee，2025；Kumar等人，2025；Kumar等人，2025；Lu和Kannan，2026；Pandya，2025；Q&Me，2025；Song等人，2025；Wang等人，2025；Zhou和Ma，2025。

数据可用性
如需数据，可随时提出申请。

利益冲突声明
作者声明不存在任何利益冲突。

伦理审批声明
根据作者所在机构的规定，由于本研究仅为针对成年参与者开展的自愿在线调查，且不涉及任何干预措施、欺骗行为或敏感个人数据的收集，因此无需经过正式的伦理审批。在参与研究之前，所有受访者都被告知研究目的，确保其匿名性和保密性，并被告知参与完全是自愿的。所有参与者均已签署知情同意书。

资金支持
本研究未获得公共部门、商业机构或非营利组织提供的任何资助。

利益冲突声明
? 作者声明不存在任何可能影响本文研究结果的已知财务利益或个人关系。

Behzad Foroughi
台湾高雄市义守大学国际商务管理系