A Meta-analysis of Factors Influencing Self-congruity Precedence
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摘要:
自我一致性在消费者行为预测中具有重要的理论和实践意义。研究发现，消费者倾向于选择符合自身形象的品牌，以维持个体认知的一致性状态。然而，现有文献对自我一致性的前置影响因素尚未系统整合，限制了理论的深入应用和实际决策的有效指导。因此，本研究运用元分析方法系统地探讨品牌形象和自我形象如何影响消费者的自我一致性感知，以期为营销理论发展及品牌实践提供更具说服力的实证依据。通过文献检索，共有57篇文献，173个独立变量符合元分析纳入标准，被试总数达75 228名。选择随机效应模型检验发现，品牌形象变量的3个维度(非拟人化形象、拟人化形象、刻板用户形象)和自我形象变量的两个维度(人口统计特征形象、心理特征形象)与自我一致性呈中等程度正相关，自我形象的社会互动维度与自我一致性不存在显著相关性。被试类型和文化背景能够显著调节二者之间的关系，但性别对品牌形象和自我形象与自我一致性没有显著调节作用。结果表明，品牌形象和自我形象与自我一致性关系密切, 同时，被试类型和文化背景在二者关系中的作用也应考虑。
Abstract:Self-congruity plays a vital theoretical and practical role in predicting consumer behavior. Previous studies have shown that consumers tend to choose brands that align with their self-image to maintain a consistent self-concept. However, the antecedent factors of self-congruity have not yet been systematically integrated in the existing literature, limiting both theoretical advancement and practical guidance. To address this gap, the present study employs a meta-analytic approach to systematically examine how brand image and self-image influence consumers' perception of self-congruity, aiming to provide robust empirical evidence for marketing theory and practice.A total of 57 studies involving 173 independent effect sizes and 75 228 participants met the inclusion criteria. The random-effects model revealed that three dimensions of brand image: non-anthropomorphic image, anthropomorphic image, and stereotypical user image; and two dimensions of self-image: demographic characteristics and psychological characteristics are moderately positively correlated with self-congruity. In contrast, the social interaction dimension of self-image showed no significant correlation with self-congruity. Furthermore, subject type and cultural background were found to significantly moderate the relationship between brand/self-image and self-congruity, while gender had no significant moderating effect. These findings indicate a strong association between brand/self-image and self-congruity and underscore the importance of considering subject type and cultural background in this relationship.
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Keywords:
- self-congruity /
- antecedent variable /
- meta-analysis /
- moderating effect
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在过去五十年中，利用自我一致性来预测消费者行为一直是市场营销研究中的热门话题[1]。自我一致性(self-congruity)是指消费者所持有的品牌形象与其自我形象之间的匹配程度[2]。自我一致性理论认为，个体更倾向于选择能够反映或增强其自我认同的品牌。这种选择不仅满足其心理需求，还会进一步影响其品牌偏好、忠诚度以及购买行为。因此，深入研究自我一致性有助于品牌更精准地捕捉目标消费者的心理需求，并优化品牌定位和营销策略。尽管已有研究广泛关注自我一致性的后果变量(如品牌偏好、购买意愿)，但对其前置影响因素的系统分析较少，尤其缺乏对品牌形象和自我形象维度的深入整合和比较分析。因此，本研究旨在系统地探索品牌形象、自我形象如何作为前置变量影响自我一致性。
1. 文献综述与理论假设
1.1 文献综述
1.1.1 自我一致性相关研究
自我一致性理论(self-congruity)源于社会心理学领域的自我概念理论(self-concept theory)，强调个体倾向于做出符合自身认知的决策和行为。已有研究[3-4]显示，自我一致性显著影响品牌态度、购买意愿、消费者满意度及品牌忠诚。此外，前置因素如品牌形象维度(品牌人格、拟人化特征)[5]与自我形象维度(实际自我、理想自我)[2]对自我一致性具有显著的预测作用, 性别、文化背景和社会互动频率等消费者特征可能调节自我一致性与消费者行为之间的关系[4]。
近年来，有研究发现互动质量(例如社交互动中的情感支持程度)可能比互动频率更显著地影响自我一致性。此外，产品象征性、社会环境变化等因素也逐渐被纳入研究，进一步丰富了自我一致性前因变量和调节变量的理论框架[1]。
1.1.2 自我一致性概念与测量
自我一致性理论在营销领域的应用，基于消费者倾向于选择与自我形象相契合的品牌，从而维持个体认知的一致性，以减少内心的冲突和提升个体的心理舒适度。同时Sirgy[2]进一步指出，自我形象(self-image)包括：实际自我形象(actual self-image)、理想自我形象(ideal self-image)、社会自我形象(social self-image)和理想社会自我形象(ideal social self-image)四个维度。这种四维结构为品牌形象与自我形象的匹配提供了明确的理论框架，形成实际自我一致性(actual self-congruity)、理想自我一致性(ideal self-congruity)、社会自我一致性(social self-congruity)和理想社会自我一致性(ideal social self-congruity)。个体在品牌消费过程中，倾向于选择能代表自己或期望的社会角色的品牌，以彰显个人身份并获得社会认同，从而满足心理需求。
根据符号互动论(Symbolic interactionism)，品牌形象与自我形象的互动过程不仅仅是简单的匹配，更是消费者通过品牌符号与社会环境互动、建构并表达自身身份认同的过程[6]。这种符号互动强化了品牌形象与自我形象之间的关联，使消费者倾向于选择品牌形象能有效传达自我身份的产品或服务。
因此，自我一致性作为消费者行为研究的重要理论基础，强调个体自我认同在消费决策中的核心地位。品牌形象作为品牌与消费者沟通的重要媒介，直接影响着消费者的心理认同和购买意向，而自我形象则明确消费者选择品牌的内在动机与需求。本研究将基于上述理论基础，进一步探讨品牌形象和自我形象如何通过自我一致性机制，影响消费者的品牌选择和消费行为。
随着人们对自我一致性的进一步研究，涌现出许多检测自我一致性变量的量表[7]，其中自我一致性量表最为常见[8]，该量表分为3个项目来测量自我一致性。本研究对涉及到自我一致性量表以及相关的改编量表的文献都进行了检索。
1.1.3 品牌形象概念与测量
品牌形象被定义为与品牌相关的一系列联想，通常以某种有意义的方式组织起来[1]。品牌形象类文献标准分为：非拟人化维度、拟人化维度以及刻板用户维度。非拟人化维度，例如品牌质量等；拟人化维度，例如真诚度，活跃度等[1]；刻板用户维度，例如用户对品牌的传统刻板观念。其中，非拟人化维度的文献大多使用Bagozzi等[9]的28项量表来测量，拟人化维度是用Kim、McGill[10]和Hart等[11]的3个项目来衡量，而用户刻板印象维度则是用Fischer等[12]的3个项目来测量。上述各测量项目均基于李克特7点量表进行评分。
1.1.4 自我形象概念与测量
自我形象被定义为对自己的完全主观认知，包括对自己身体的形象、对自己性格和能力的认知[1]。最早的自我理论认为个体拥有单一的自我[13]，即“实际自我形象”或“镜中自我”(自己看到的真实形象)。Sirgy[2]基于“自我形象价值”的假设，指出个体追求“理想的自我形象”，即在私下希望自己展现的形象。而“理想的社会自我形象”则存在于社交场合(公共场合)，个体希望被重要的人看到。因此，基于这些表述，Sirgy[2]将自我概念定义为一个四维结构，即实际自我形象、理想自我形象、社会自我形象和理想社会自我形象。自我形象类文献分为人口统计特征维度、社会互动维度，心理特征维度。人口统计特征维度包括年龄、性别、收入等，社会互动维度包括与老师家人互动等；心理特征维度包括个人的态度，兴趣等。其中，在人口统计特征维度类的文献中，较多使用Hays等[14]的5项量表和Tian等[15]的4项量表，社会互动维度类文献大多使用Laurenceau等[16]和Ledbetter等[17]的5项量表以及Price和Arnould[18]、Laurenceau等[16]和Yim等[19]的7项量表。心理特征维度类文献中使用最多的是Yeh[20]的4项量表以及Kim[10]的4项量表。
1.1.5 自我一致性与品牌形象、自我形象的关联机制
尽管已有研究识别出品牌形象与自我形象作为自我一致性的前因变量，但对其理论机制的系统性解释仍较薄弱。根据Sirgy[2]的自我一致性模型，品牌形象可通过人格化属性(如诚实, 可靠等)传递特定社会象征意义，引发个体自我投射，从而影响自我一致性感知。而自我形象作为消费者内在认同的表征，具有一定的动态性与情境依赖性。当品牌所代表的形象与消费者所认同的自我形象相契合时，会激发更高的一致性感知与心理满足，进而引导积极的品牌态度和行为反应。该机制强调了品牌形象符号价值与消费者内在自我建构之间的心理路径，也为本文的元分析提供理论依据。
1.2 理论假设
1.2.1 品牌形象、自我形象与自我一致性关系
营销领域的研究人员长期以来一直认为，表达或展示自我的动机可能是消费者购买品牌相关产品的主导力量[21]。从这个意义上讲，品牌消费可以满足重要的心理需求，例如构建、表达和强化自我认同、主张个性和突出与他人的不同之处[2]。但是事实上，消费者的自我概念与品牌的用户形象之间的一致性对消费者的某些行为也有积极鼓励作用[22]。同时自我一致性会影响一系列消费者行为，例如品牌偏好、品牌态度和满意度[3, 23]。自我一致性背后的自我与品牌的互动有助于满足一系列自我表达和社会需求(例如社会同化、表达个性)，从而产生积极的心理结果[7]。反过来，这些需求可能受到推动消费行为的多种力量的影响。例如，由品牌形象与自我形象的一致性驱动的品牌选择可能会满足消费者对社会同化的需求[24]。所以，无论是提升品牌形象还是提升自我形象，都是通过自我一致性的提升来达到消费者自己的目的，例如提升身份和地位等。由此，本研究提出2个假设。假设1：品牌形象对自我一致性存在一定程度正相关；假设2：自我形象对自我一致性存在一定程度正相关。
1.2.2 调节因素分析
在过去的50年中, 研究人员广泛开展了自我一致性前置因素的相关研究, 但研究结果却不尽相同, 这可能与研究对象的性别、被试类型等因素有关。
性别作为可能影响品牌形象、自我形象与自我一致性关系的重要因素，不仅体现在心理弹性上的差异，也反映在具体的消费行为中。已有研究表明，性别在品牌偏好、品牌忠诚及品牌关系构建等方面存在明显差异。例如，男性消费者倾向于选择象征权力、地位或竞争优势的品牌，而女性消费者则更偏向于体现亲和力、社会联系或情感价值的品牌[25-26]。此外，研究发现，女性消费者在品牌关系构建上较男性更注重品牌与个人身份、社交认可之间的互动和匹配程度[27]。因此，本研究提出假设3：性别能够在品牌形象和自我形象对自我一致性的影响中起到调节作用。
被试类型的不同会造成研究结论的差异性。本文通过对自我一致性实证文献的梳理发现，学者们所选择的实验对象主要有两类，即学生被试与社会被试。虽然以往的研究本身并没有具体探讨自我一致性究竟在哪一类别的样本上更为显著，但是我们依托心理学以及社会学中有关学生样本和非学生样本的差异性研究，推理认为，学生被试由于自身生活、消费的环境和经济收入等方面与社会被试存在较大差异，且两者在消费经验、消费观念和认知结构等方面也有所不同，使得学生被试展现出与社会被试群体不同的消费反应，进而对主效应起到不同的调节作用。综上，本研究提出假设4：被试类型在自我一致性前置因素对其的影响中起调节作用。
尽管随着互联网的快速发展以及东西方各类型交流的深入，东西方文化之间的融合度和交往的频率、深度以及广度都在很大程度得到了提升和拓展。但是人们生产、生活所处的文化大背景还是具有非常大的差异性，因此，不论在人们的心理特征方面，还是行为习惯方面都产生了很大的差异[28]。通过强化品牌或者自我形象来促进自我一致性的习惯在一种文化背景下可能会对消费者具有较强的吸引力，而在另一种文化背景下就有可能不那么有效了。从文化差异的角度来看，受集体主义文化影响的消费者往往更加强调相互依赖和社会联系(比如以中国为代表的东方文化)，反观受个人主义文化影响的消费者，往往更加强调独立和自力更生[28]。由此可见，相对于个人主义文化的消费者，处于集体主义文化中的消费者更容易利用提升自我形象来表达品牌自我一致性，从而提升自我身份和地位。综上，本研究提出假设5：文化背景在自我一致性前置因素对其的影响中起调节作用。
2. 研究方法
2.1 文献检索和筛选
本研究的文献检索策略包括中文文献检索和英文文献检索两条路径。中文文献在中国知网期刊全文数据库、中国博士学位论文全文数据库、中国优秀硕士学位论文全文数据库、维普期刊网、万方期刊网进行检索，中文检索词包括“自我一致性”“自我形象一致性”“自我概念一致性”“前置因素”“影响”，同时辅以英文关键词“self-image congruity”“self-image congruence”和“self-congruity”进行交叉检索，以确保中文数据库中相关英文研究未被遗漏。英文文献检索主要在Science Direct、Wiley和Google Scholar三个综合数据文献库进行，以“self-image congruity” “self-image congruence”“self-congruity” “product image congruity” “image congruence”和“self congruity antecedents”为关键词进行检索。文献检索截至日期为2024年9月30日。
本研究对于检索得到的文献按照以下标准进行筛选和纳入：(1)纳入的文献必须为调查或试验类的实证研究，排除纯理论和文献综述类文章；(2)所纳入的文献必须是关于自我一致性、品牌形象、自我形象的实证研究，且样本大小要明确；(3)文献要考察品牌形象或自我形象对自我一致性的影响关系，并且对相关效应值(effect size)进行了报告。其中, 非实验类的文献中要对皮尔逊相关系数(r)进行报告，而试验类的文章中则要报告可以转化为效应值的相关统计量(如F值、t值、d值、均值、SD值和β值等)(4)文献中所涉及的数据不可重复，若存在数据重复发表的论文则选取已发表的期刊论文；(5)所纳入元分析的数据样本之间不可交叉。
最终，根据以上标准，本文共纳入满足要求的文献57篇，其中英文48篇，中文9篇，共得到173个独立效应值，样本总量达到75 228人(图 1)。
2.2 文献特征编码
本文样本的特征性描述编码为：作者、发表年份、被试数、独立效应量、被试类型、文化背景和男性比等；效应值的统计描述方面所涉及到的是以双变量相关系数为中心的统计数据，包含了自变量与因变量之间的皮尔逊相关系数、α值、均值、标准差、t值、F值和卡方值X2等。此外为了进一步对其中调节因素的影响作用进行检验和明确，本文还将被试类型和文化背景变量作为分类变量进行探索验证并将男性比进行元回归分析验证。依据以上的编码标准, 两位研究人员进行背靠背式的独立编码，对编码过程中出现的不一致情况进行统一协商并形成最终的编码结果。编码顺序按照发表年份从低到高排序，具体编码情况见表 1。
表 1 纳入分析的原始研究的基本信息Table 1. Basic information of the original studies included in the analysis第一作者 发表年份 被试数/个 相关系数 被试来源 文化背景 男性占比 Tsai S P[29] 2005 945 0.323 Soc W 0.50 Chebat J C[30] 2006 507 0.627、0.145、0.136 Soc E 0.36 Murphy L[31] 2007 2 216 -0.169、-0.325、-0.200、-0.100、-0.228、-0.280、-0.278、-0.180 Soc W 0.44 Cowart K O[32] 2008 746 0.450、0.680、0.690 Stu W 0.43 Chebat J C[33] 2009 2 715 0.550、0.560、0.570 Soc E 0.47 Huang Y[34] 2011 966 0.286、0.497 Soc W 0.48 Massicotte M C[35] 2011 265 0.374 Soc W 0.38 Usakli A[36] 2011 3 680 0.133、0.181、0.074、0.102、0.248、0.213、0.283、0.152、0.047、0.271 Soc W 0.49 Pascale Q[37] 2013 638 0.334、0.402 Soc W 0.84 Antón C[38] 2013 1 986 0.320、0.090、0.300 Soc W 0.37 Bertrandias L[39] 2014 468 -0.130 Soc W 0.55 Rauschnabel P A[40] 2014 1 092 0.481 Stu/Soc W 0.23 Hung H Y[41] 2014 280 0.750 Soc E 0.90 Pounders K R[42] 2014 861 -0.264、-0.148、0.223 Soc E 0.50 刘力[43] 2014 418 0.451 Soc E 0.31 Haj-Salem N[44] 2015 1 810 0.420、0.220 Soc W 0.47 Do H[45] 2015 322 0.379 Stu/Soc E 0.50 Lee J[46] 2015 486 0.550、0.720 Soc E 0.53 Roy R[22] 2015 1 212 0.390、0.350、0.670、-0.390、-0.350、-0.670 Stu W 0.50 Aguirre-Rodriguez A[47] 2015 426 0.379、-0.216、0.19、0.22、0.4 Stu E 0.50 Su N[48] 2015 452 0.730、0.710 Soc W 0.64 Sreejesh S[49] 2015 308 0.510 Soc W 0.62 Baumann C[50] 2015 438 -0.392、-0.685 Stu W 0.46 Han S H[51] 2016 1 312 0.484、0.192、0.210、0.487 Soc W 0.50 Matzler K[52] 2016 10 580 -0.025、0.356、0.41、0.096、0.385 Soc E/W 0.50 Kumar V[53] 2016 356 0.535 Soc W 0.52 Han S H[51] 2016 939 0.484、0.192、0.487 Soc W 0.50 El Hedhli K[54] 2017 1 974 0.077、0.267、0.217 Soc W 0.38 Huang[55] 2017 2 022 0.544、0.545、-0.375、0.503、0.527、-0.286 Soc E 0.58 Su N[56] 2017 840 0.638、0.393 Soc W 0.55 Shu S T[57] 2017 1 868 0.150、0.380、0.340、0.270、0.130、0.220、0.210、0.260、0.040、0.210、0.170、0.240 Stu E 0.58 Byun K A[58] 2017 789 0.310、0.290、0.260 Stu E 0.56 Bennett R[59] 2017 700 0.442、0.2558 Soc W 0.56 Das G[60] 2018 2 592 0.189、0.192、0.153、0.193、0.187、0.190、0.113、0.193 Soc E 0.46 France C[61] 2018 326 0.386 Stu/Soc W 0.26 Chi C G Q[62] 2018 3 798 0.430、0.400、0.470 Soc W 0.48 Chua B L[63] 2018 394 0.570 Soc W 0.53 Huang Y S (Sandy)[64] 2018 1 232 0.240、0.150、-0.070、-0.060 Soc W 0.56 Roy R[65] 2019 620 0.187、0.410 Stu W 0.34 Sop S A[66] 2019 732 0.660 Soc W 0.53 王兆峰[67] 2019 1 137 0.334、0.334、0.100 Soc E 0.42 Strandberg C[68] 2020 622 0.582 Soc E 0.49 Baker T L[69] 2020 868 -0.091、-0.094 Soc W 0.30 Wang W[70] 2020 113 -0.278 Stu E 0.53 Kim M[71] 2020 1 926 0.531、0.611、0.445 Stu/Soc W 0.46 Chang C H[72] 2020 604 0.244、0.334 Soc E 0.52 Fu X[73] 2020 120 0.397、0.454、0.403、0.512 Soc W 0.50 Burnasheva R[74] 2020 302 0.644 Soc E 0.40 段秋婷[75] 2020 2 365 0.183、0.152、0.236、0.201、0.204 Soc E 0.47 吴童[76] 2020 786 0.289、0.181、0.290 Soc E 0.43 张敏[77] 2020 336 0.801 Soc E 0.39 Huaman-Ramirez R[78] 2021 848 0.143、0.118、0.119、0.108 Soc W 0.46 Büyükdagˇ N[79] 2021 3 405 -0.335、0.516、0.603、0.351、0.731 Soc E 0.48 蔡小春[80] 2022 705 0.125 Stu/Soc E 0.57 何洁[81] 2023 1 140 0.531、0.679 Stu/Soc E 0.46 陆雯霞[82] 2023 2 196 0.194、0.14、0.212、0.134 Soc E 0.47 刘媛[83] 2024 3 444 0.126、0.280、0.294、0.165、0.104、0.253 Soc E 0.49 注：表中相关系数为原始研究中的零阶相关系数，Soc代表社会被试；Stu代表学生被试；E代表东方文化背景；W代表西方文化背景 2.3 元分析过程
2.3.1 数据摘取与录入
使用Excel2007录入原始文献零阶相关系数, 若原始文献仅报告了品牌形象和自我形象的各个子维度相关系数, 则按照Fisher Z-r转换表, 先将其分别转化为Fisher Z分数再求其均分, 然后再转换为相关系数进行录入; 采用相关系数r作为效果量指标, 将每项研究的r值转换为对应的Fisher Z分数, 然后再将Z值加权转换为相关系数, 最终得到总体效应值。在数据处理过程中，一些研究或文献资料可能并没有对自变量与因变量之间的相关性进行直接报告，而是报告了t值、F值、卡方值X2、均值和标准差等，对于这些数据则采用已有研究方法中计算公式将其进行转换[84]。具体转换公式如下：
$$ r=\beta+0.05(\beta \geqslant 0) ; r=\frac{t}{\sqrt{t^2+N-2}} ; $$ $$ r=\sqrt{\frac{F}{F+N-2}} ; r=\sqrt{\frac{X^2}{X^2+N}} ; r=\frac{d}{\sqrt{4+d^2}} ; $$ $$ d=\frac{Y_{\mathrm{E}}+Y_{\mathrm{C}}}{S D_{\mathrm{W}}} ; S D_{\mathrm{W}}=\sqrt{\frac{S D_{\mathrm{C}}^2+S D_{\mathrm{E}}^2}{2}} $$ 其中，r为相关系数；β=结构路径系数；F为方差分析统计量；t为t检验统计量；X2为卡方统计量；N为样本量(即实验组和控制样本组样本量之和)；d为Cohen’s d统计量；YE为实验组均值；YC为控制组均值；SDW为组内标准差；SDE为实验组均值的标准差；SDC为控制组均值的标准差。
2.3.2 模型选定与异质性检验
通过对自我一致性文献的梳理和推测，品牌和自我形象与自我一致性关系可能受到潜在调节变量的影响，并且在元分析的模型选取方面，有学者[28]已经结合元分析开展的实际情况指出，本次研究的实际情况更加符合随机效应模型。此外, 通过异质性检验, 验证随机效应模型选择的适切性, 检验方法主要有Q检验和I2检验。Q检验假定效应量服从卡方分布, 若p＜0.05, 则说明研究间是异质的[85]。I2衡量的是各个研究所致的而非抽样误差所引起的变异(异质性)占总变异的百分比, I2高于75%为高异质性[86]。若异质性检验结果显著或I2呈现高异质性, 则选择随机效应模型更合适, 反之则选用固定效应模型更合适。
2.3.3 出版偏倚检验
出版偏倚(Publication bias)是指显著的研究结果更容易被接受，更容易被发表出来，而不显著的结果则很难发表。然而，由于搜集到的文献大部分是已经出版的，这些存在出版偏倚的文章很容易被纳入到元分析中，从而导致经过元分析整合的效应值偏离真实值。对于这一问题，本文采用三种方法检验论文出版偏倚的严重程度，包括漏斗图(Funnel plot)、Egger’s回归检验和失效安全系数检验(Fail-Safe N)。最后是结果报告，依托元分析结果进行数据分析、报告以及结果解释。
2.3.4 数据处理与分析
运用Comprehensive Meta-Analysis Version2.0(CMA 2.0)进行元分析主效应检验和调节效应检验(包括亚组分析和元回归分析)。针对研究假设1和2, 通过品牌与自我形象对自我一致性影响的主效应分析对假设进行验证, 如果主效应显著且呈一定程度的正相关, 则支持假设; 如果主效应不显著或未成一定程度的正相关, 则不支持假设。由于本研究假设不同研究间的真实效应值存在差异, 因此选用亚组分析和元回归分析进一步考察异质性的来源。针对假设3，由于男性比例是连续变量, 因而采用元回归分析检验其调节作用。以男性比例为预测变量, 主效应的效应值为因变量构建回归方程，若方程显著则支持了假设, 反之则不支持假设。针对假设4和5, 采用基于方差分析的Q检验法进行亚组分析, 按被试类型种类和文化背景种类分别将主效应值分组, 计算总体变异(所有研究对象总的变异)并将其分割为组内变异(各亚组内研究对象的变异)和组间变异(各小组间的效应量均值变异), 对这些变异进行Q检验, 若组间变异显著, 则支持了假设, 否则不支持假设。
3. 研究结果
3.1 异质性检验
如表 2效应值的同质性检验结果所示，Q检验结果为2 537.717(p＜0.001)，I2值为97.79%，说明结果异质，也表明品牌形象和自我形象与自我一致性的关系中有97.79%的变异是由效应值的真实差异引起的，即研究间的变异不仅收到抽样误差的影响，还受到组间误差的影响。同时该结果也提示，不同的研究间的估计值差异可能受到了一些研究特征因素的干扰，有必要深究影响其关系的调节变量。
表 2 效应值的同质性检验结果(Q统计)Table 2. Results of the homogeneity test of the effector values (Q-statistics)模型 研究数/个 同质性 Tau-squared Q值 df(Q) p I-squared Tau Squared SE 方差 Tau 随机模型 57 253.717 56 0.000 97.793 0.099 0.024 0.001 0.315 3.2 出版偏倚检验
漏斗图(图 2)显示，效应值集中在图形上方且均匀分布于总效应的两侧；Egger线性回归的结果不显著(Egger’s Intercept=-0.512, 95%CI为[-5.919, 4.894], p＞0.05)。失安全系数为33 950，远远大于判断发表偏倚显著性的临界值(5k+10，k为纳入样本的效应量数量)，以上3种综合数据表明文章中所纳入的元分析研究不存在出版偏倚。
3.3 主效应检验
采用随机效应模型综合探讨了品牌形象的3个维度和自我形象的3个维度对自我一致性的关联程度, 结果(表 3)显示，两者的相关系数为0.346和0.207, 效应量的95%的置信区间为[0.259, 0.428]和[0.043，0.361], 不包含0。根据Lipsey和Wilson[87]的评价准则, 本文获得的效果量远高于0.1, 可以认为二者存在中等程度的正相关。对效量的敏感性分析表明, 排除任意一个样本后的效应量在0.284~0.309浮动，以上结果都证明效应值具有较高的稳定性。其次，根据具体结果来看，品牌形象的非拟人化维度(r=0.333，p＜0.001)、拟人化维度(r=0.369，p＜0.001)以及刻板用户维度(r=0.481，p＜0.001)对自我一致性都呈现出正相关关系。自我形象的人口统计特征维度(r=0.129，p＜0.001)和心理特征维度(r=0.278，p≤0.05)也对自我一致性呈现正相关关系，但社会互动维度(r=0.239，p＞0.05)对自我一致性没有显著影响。综上所述支持假设1，部分支持假设2。
表 3 品牌形象和自我形象与自我一致性关系随机模型分析Table 3. Stochastic model analyses of brand image and self-image in relation to self-consistency模型 研究数/个 N/个 效应值及95%的置信区间 双尾检验 点估计 下限 上限 Z p 随机效应(品牌形象与自我一致性) 36 55 576 0.346 0.259 0.428 7.371 0.000 随机效应(自我形象与自我一致性) 21 19 652 0.207 0.043 0.361 2.465 0.004 3.4 调节效应检验
调节效应分析的结果表明(表 4)：(1)性别对品牌形象和自我形象与自我一致性的关系调节作用不显著。元回归分析显示男性比例未能显著预测两者的关系(z=0.05，p=0.961)。根据p值判定标准，性别的p值远远大于0.5，表示该变量未能起到调节作用。(2)被试来源能够分别对品牌形象与自我一致性和自我形象与自我一致性的关系发生显著调节。亚组分析结果显著，其Q值(A组间为4.124，p＜0.05；B组间为16.18，p＜0.001)，其中A组社会被试的效应值(r=0.363)要远远高于学生被试(r=0.023)，B组社会被试的效应值(r=0.294)远远高于学生被试(r=0.052)。(3)文化背景能够分别对品牌形象与自我一致性和自我形象与自我一致性的关系发生显著调节。亚组分析结果显示，其Q值(A组间为58.891，p＜0.001;B组间为7.243，p＜0.05)。其中A组东方文化背景的效应值(r=0.397)要远远高于西方文化背景(r=0.316)；B组东方文化背景的效应值(r=0.330)远远高于西方文化背景(r=0.237)。综上所述，调节效应检验结果支持假设4、假设5，未能支持假设3。
表 4 相关因素对品牌形象和自我形象与自我一致性关系的调节效应检验Table 4. Test of moderating effects of correlates on the relationship between brand image and self-image and self-congruence调节变量 异质性检验 类别 K/个 N/个 95%CI 双侧检验 QB df p 点估计 下限 上限 Z p 被试类型A 4.124 2 0.004 社会被试 98 51 047 0.363 0.266 0.454 6.878 0.000 学生被试 2 620 0.023 -0.299 0.340 0.134 0.003 文化背景A 58.891 2 0.000 东方 50 21 793 0.397 0.279 0.503 6.174 0.000 西方 50 22 111 0.316 0.195 0.428 4.939 0.000 被试类型B 16.180 2 0.000 社会被试 30 11 730 0.294 0.088 0.476 2.762 0.006 学生被试 34 5 996 0.052 -0.247 0.342 0.336 0.037 文化背景B 7.243 1 0.002 东方 33 8 648 0.330 -0.266 0.488 0.636 0.025 西方 34 11 004 0.237 0.064 0.397 2.662 0.008 注：A代表品牌形象与自我一致性的关系；B代表自我形象与自我一致性的关系；K代表独立效应量的个数; N代表样本量, QB代表异质性检验统计量, 95%CI为亚组效果量r的95%的置信区间 4. 讨论与结论
4.1 自我一致性前置影响因素与调节因素
本研究通过对国内外近20年来的57项研究进行元分析，对品牌形象的3个维度和自我形象的3个维度与自我一致性的相关程度进行了分析。研究发现，品牌形象3个维度和自我形象两个维度与自我一致性呈中等程度正相关。即除了自我形象的社会互动维度以外(r=0.239，p＞0.5)，提高品牌形象或自我形象其他任何一个维度，都会加强消费者的自我一致性感知。本研究结果符合自我一致性理论和大众思维认知，也验证了服务质量和产品质量，都和自我一致性呈现正相关性。这也验证了Charles[33]的结论，即提高品牌的服务质量和产品质量，会提高消费者的自我一致性的感知能力。同样，品牌拟人化维度(例如品牌的真诚度，成熟度等)与自我一致性呈现正相关性，即提高品牌的真诚度或成熟度会提高消费者自我一致性感知[60]。而品牌形象的刻板用户形象维度，也与自我一致性呈正相关性。这符合了与品牌热爱相关的一致性理论[88]，即消费者对品牌越热爱，越容易提高自我一致性进而产生消费行为。
反观自我形象的3个维度，从人口统计特征维度来看，例如收入，地位消费等，都和自我一致性呈一定程度正相关，即提升消费者的收入或者地位消费等，都会提升消费者的自我一致性感知，与前人研究结论一致[22]。同样，从心理特征维度来看，例如态度、兴趣等，都与自我一致性呈一定程度正相关，即提升对品牌的态度和兴趣等，都会提升消费者的自我一致性感知[73]。反观社会互动维度，经检验与的研究结论相反[71]，提高消费者与品牌的互动频率不会显著提高消费者的自我一致性感知，并且本研究发现，自我形象的社会互动维度对自我一致性不显著，这可能与测量工具的差异有关。例如，部分研究只关注互动频率，忽略了互动质量(如情感支持程度)的作用。未来研究应更全面地考察互动质量与频率，以明确这两种互动特征对消费者自我一致性的影响。
研究结果显示, 性别对品牌形象和自我形象与自我一致性的关系的调节作用不显著, 有中等程度的证据认为品牌形象和自我形象与自我一致性的关系不受性别的影响。因此, 该结果未能支持假设3, 表明品牌形象和自我形象与自我一致性的关可能存在跨性别的稳定性, 即通过自我一致性来提升自己的地位问题普遍存在于不同性别的群体间。虽然已有研究表明女性对社交情境中负面评价的敏感性高于男性, 心理弹性水平低于男性(自尊与焦虑)。但本研究在更全面、更综合的视角下认为其不存在性别差异, 这可能是越来越多的男性也通过提升自我形象以此来提升品牌与自我一致性，达到与目标品牌一致的身份和地位。另外, 由于仅有中等程度的证据认为其中不存在性别差异, 未来可进一步验证该结论是否稳健。
元分析结果发现，被试类型对品牌形象和自我形象与自我一致性的关系的调节作用较显著，表明被试类型的不同会导致结果出现差异，验证假设4。具体来看，在品牌形象和自我形象与自我一致性的关系中，社会被试与自我一致性的相关性比学生被试的相关性更高。这一检验结果与消费者行为研究领域的其他元分析结果相悖，比如柳武妹等[89]在研究社会拥挤与消费者购物反应之间关系时发现，通过学生样本得到的效应要明显强于其他被试。分析出现相悖结果的原因可能在于：(1)随着社会经济的快速发展，人们整体生活水平提升，社会群体更加注重通过消费来彰显个性与地位；(2)虽然近年来出现“消费降级”趋势，一些消费者在价格和实用性方面更加理性，但这种理性选择本身也反映了对品牌与自我定位的一种主动调整和再认知。
元分析结果还发现，东西方文化背景的不同可以有效解释品牌形象和自我形象与自我一致性的关系。我们发现，东方文化背景下的品牌形象和自我形象与自我一致性的相关程度明显要高于西方文化背景，验证了假设5。我们认为出现这一结果的原因可能是：以中国为代表的东方集体主义文化中，往往更加强调个体之间的社会联系与相互依赖，社会个体对于社会联系与归属的需求就会相对较强，这就很容易引发人们对自我一致性需求的动机。与之相反，以美国为代表的西方个人主义文化中，则更加强调独立自主和自力更生[28]。由此可见消费者的文化背景及其背后所包含的价值观、社会习俗与民族宗教信仰等方面的差异会明显影响人们对品牌信息的感知和处理程度[90]。
4.2 研究创新性与贡献
本研究的创新点在于首次运用元分析方法整合了品牌形象和自我形象与自我一致性相关的大量跨文化、跨群体的实证研究，系统地检验了这些前置因素的作用强度与影响路径。本研究进一步明确了品牌形象和自我形象维度的具体影响效果，并深入探讨了以往研究结果中的不一致性来源，如社会互动维度的不显著性和性别的非调节作用，拓宽了自我一致性研究的理论视角。
理论贡献方面，本研究丰富了自我一致性理论体系，明确了品牌形象和自我形象具体维度对自我一致性的贡献，修正并扩展了以往模型。实践贡献方面，本研究为品牌管理人员提供了具体的指导，强调品牌形象与自我形象的匹配对于提高消费者品牌依恋与品牌忠诚的重要性。
在应用前景方面，自我一致性相关元分析作为珠宝行业中一种创新性研究，通过对自我一致性前置影响因素的相关元分析，可以为学者研究奢侈品品牌或普通品牌消费者心理学领域提供数据支持和理论框架支撑。市场研究人员可借助本研究建立的理论框架，进一步细分和研究不同消费群体的品牌认同和消费行为特征，为品牌定位和营销决策提供数据支持。品牌管理人员可基于本研究结果，针对不同文化背景和群体特征制定精准的营销策略，通过强化品牌形象(如提高品牌真诚度、成熟度)或塑造自我形象(如体现身份地位或特定心理需求)，提升消费者的品牌自我一致性感知，从而推动品牌热爱与品牌忠诚。
由于元分析方法要求尽可能周全的纳入既有研究资料, 作者虽尽可能的利用检索工具进行文献搜集，但一些未发表的文献很难被搜集, 难免会遗漏一些数据。在摘取原始文献数据信息时仅考虑了两个变量的零阶相关系数, 未来可考虑纳入偏相关系数，也可以继续深入探讨其中的中介机制。此次纳入的文献均为横断研究, 元分析结果无法揭示品牌形象和自我形象与自我一致性因果关系, 未来研究可借助纵向研究进一步揭示两者的因果关系。
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表 1 纳入分析的原始研究的基本信息
Table 1 Basic information of the original studies included in the analysis
第一作者 发表年份 被试数/个 相关系数 被试来源 文化背景 男性占比 Tsai S P[29] 2005 945 0.323 Soc W 0.50 Chebat J C[30] 2006 507 0.627、0.145、0.136 Soc E 0.36 Murphy L[31] 2007 2 216 -0.169、-0.325、-0.200、-0.100、-0.228、-0.280、-0.278、-0.180 Soc W 0.44 Cowart K O[32] 2008 746 0.450、0.680、0.690 Stu W 0.43 Chebat J C[33] 2009 2 715 0.550、0.560、0.570 Soc E 0.47 Huang Y[34] 2011 966 0.286、0.497 Soc W 0.48 Massicotte M C[35] 2011 265 0.374 Soc W 0.38 Usakli A[36] 2011 3 680 0.133、0.181、0.074、0.102、0.248、0.213、0.283、0.152、0.047、0.271 Soc W 0.49 Pascale Q[37] 2013 638 0.334、0.402 Soc W 0.84 Antón C[38] 2013 1 986 0.320、0.090、0.300 Soc W 0.37 Bertrandias L[39] 2014 468 -0.130 Soc W 0.55 Rauschnabel P A[40] 2014 1 092 0.481 Stu/Soc W 0.23 Hung H Y[41] 2014 280 0.750 Soc E 0.90 Pounders K R[42] 2014 861 -0.264、-0.148、0.223 Soc E 0.50 刘力[43] 2014 418 0.451 Soc E 0.31 Haj-Salem N[44] 2015 1 810 0.420、0.220 Soc W 0.47 Do H[45] 2015 322 0.379 Stu/Soc E 0.50 Lee J[46] 2015 486 0.550、0.720 Soc E 0.53 Roy R[22] 2015 1 212 0.390、0.350、0.670、-0.390、-0.350、-0.670 Stu W 0.50 Aguirre-Rodriguez A[47] 2015 426 0.379、-0.216、0.19、0.22、0.4 Stu E 0.50 Su N[48] 2015 452 0.730、0.710 Soc W 0.64 Sreejesh S[49] 2015 308 0.510 Soc W 0.62 Baumann C[50] 2015 438 -0.392、-0.685 Stu W 0.46 Han S H[51] 2016 1 312 0.484、0.192、0.210、0.487 Soc W 0.50 Matzler K[52] 2016 10 580 -0.025、0.356、0.41、0.096、0.385 Soc E/W 0.50 Kumar V[53] 2016 356 0.535 Soc W 0.52 Han S H[51] 2016 939 0.484、0.192、0.487 Soc W 0.50 El Hedhli K[54] 2017 1 974 0.077、0.267、0.217 Soc W 0.38 Huang[55] 2017 2 022 0.544、0.545、-0.375、0.503、0.527、-0.286 Soc E 0.58 Su N[56] 2017 840 0.638、0.393 Soc W 0.55 Shu S T[57] 2017 1 868 0.150、0.380、0.340、0.270、0.130、0.220、0.210、0.260、0.040、0.210、0.170、0.240 Stu E 0.58 Byun K A[58] 2017 789 0.310、0.290、0.260 Stu E 0.56 Bennett R[59] 2017 700 0.442、0.2558 Soc W 0.56 Das G[60] 2018 2 592 0.189、0.192、0.153、0.193、0.187、0.190、0.113、0.193 Soc E 0.46 France C[61] 2018 326 0.386 Stu/Soc W 0.26 Chi C G Q[62] 2018 3 798 0.430、0.400、0.470 Soc W 0.48 Chua B L[63] 2018 394 0.570 Soc W 0.53 Huang Y S (Sandy)[64] 2018 1 232 0.240、0.150、-0.070、-0.060 Soc W 0.56 Roy R[65] 2019 620 0.187、0.410 Stu W 0.34 Sop S A[66] 2019 732 0.660 Soc W 0.53 王兆峰[67] 2019 1 137 0.334、0.334、0.100 Soc E 0.42 Strandberg C[68] 2020 622 0.582 Soc E 0.49 Baker T L[69] 2020 868 -0.091、-0.094 Soc W 0.30 Wang W[70] 2020 113 -0.278 Stu E 0.53 Kim M[71] 2020 1 926 0.531、0.611、0.445 Stu/Soc W 0.46 Chang C H[72] 2020 604 0.244、0.334 Soc E 0.52 Fu X[73] 2020 120 0.397、0.454、0.403、0.512 Soc W 0.50 Burnasheva R[74] 2020 302 0.644 Soc E 0.40 段秋婷[75] 2020 2 365 0.183、0.152、0.236、0.201、0.204 Soc E 0.47 吴童[76] 2020 786 0.289、0.181、0.290 Soc E 0.43 张敏[77] 2020 336 0.801 Soc E 0.39 Huaman-Ramirez R[78] 2021 848 0.143、0.118、0.119、0.108 Soc W 0.46 Büyükdagˇ N[79] 2021 3 405 -0.335、0.516、0.603、0.351、0.731 Soc E 0.48 蔡小春[80] 2022 705 0.125 Stu/Soc E 0.57 何洁[81] 2023 1 140 0.531、0.679 Stu/Soc E 0.46 陆雯霞[82] 2023 2 196 0.194、0.14、0.212、0.134 Soc E 0.47 刘媛[83] 2024 3 444 0.126、0.280、0.294、0.165、0.104、0.253 Soc E 0.49 注：表中相关系数为原始研究中的零阶相关系数，Soc代表社会被试；Stu代表学生被试；E代表东方文化背景；W代表西方文化背景 
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表 2 效应值的同质性检验结果(Q统计)
Table 2 Results of the homogeneity test of the effector values (Q-statistics)
模型 研究数/个 同质性 Tau-squared Q值 df(Q) p I-squared Tau Squared SE 方差 Tau 随机模型 57 253.717 56 0.000 97.793 0.099 0.024 0.001 0.315
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表 3 品牌形象和自我形象与自我一致性关系随机模型分析
Table 3 Stochastic model analyses of brand image and self-image in relation to self-consistency
模型 研究数/个 N/个 效应值及95%的置信区间 双尾检验 点估计 下限 上限 Z p 随机效应(品牌形象与自我一致性) 36 55 576 0.346 0.259 0.428 7.371 0.000 随机效应(自我形象与自我一致性) 21 19 652 0.207 0.043 0.361 2.465 0.004
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表 4 相关因素对品牌形象和自我形象与自我一致性关系的调节效应检验
Table 4 Test of moderating effects of correlates on the relationship between brand image and self-image and self-congruence
调节变量 异质性检验 类别 K/个 N/个 95%CI 双侧检验 QB df p 点估计 下限 上限 Z p 被试类型A 4.124 2 0.004 社会被试 98 51 047 0.363 0.266 0.454 6.878 0.000 学生被试 2 620 0.023 -0.299 0.340 0.134 0.003 文化背景A 58.891 2 0.000 东方 50 21 793 0.397 0.279 0.503 6.174 0.000 西方 50 22 111 0.316 0.195 0.428 4.939 0.000 被试类型B 16.180 2 0.000 社会被试 30 11 730 0.294 0.088 0.476 2.762 0.006 学生被试 34 5 996 0.052 -0.247 0.342 0.336 0.037 文化背景B 7.243 1 0.002 东方 33 8 648 0.330 -0.266 0.488 0.636 0.025 西方 34 11 004 0.237 0.064 0.397 2.662 0.008 注：A代表品牌形象与自我一致性的关系；B代表自我形象与自我一致性的关系；K代表独立效应量的个数; N代表样本量, QB代表异质性检验统计量, 95%CI为亚组效果量r的95%的置信区间
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