消費者生鮮農產品網購行為及頻率的影響因素分析
——基于中國27省420個消費者樣本的調查

劉景景，王曉睿，袁 航

(1中國人民大學農業與農村發展學院，北京 100872；2農業部農村經濟研究中心，北京 100810)

消費者生鮮農產品網購行為及頻率的影響因素分析
——基于中國27省420個消費者樣本的調查

劉景景1，2，王曉睿1，袁 航1

(1中國人民大學農業與農村發展學院，北京 100872；2農業部農村經濟研究中心，北京 100810)

基于全國27個省份420份消費者調查問卷，采用Logit和Ologit模型分別研究了影響消費者網購生鮮農產品行為和網購頻率的因素。結果顯示：性別、收入、對農產品新鮮度的重視程度、對朋友推薦的重視程度、對網上生鮮農產品質量認證標識的相信程度以及網購頻率會對消費者網購生鮮農產品的行為產生顯著性影響。

生鮮農產品；網購；影響因素；電子商務

隨著人們生活節奏加快，網購已成為很多人消費渠道的首選。國家統計局社會消費品零售總額數據顯示，2014年我國網絡購物交易額相當于社會消費品零售總額的10.7%，年度線上滲透率首次突破10%。自2005年易果網成立以來，生鮮農產品電商就不斷發展。2012年，淘寶、京東、順豐及亞馬遜同時進入生鮮農產品領域，并開始注重各自生態圈中生鮮產品的發展。目前農產品電子商務已經連續4年被寫入中央一號文件，據農業部估算，目前我國農產品網絡銷售比例約占總流通量的2%左右，其中干貨和加工品占到8成，水果、蔬菜和水產品等生鮮產品增幅均超過300%[1]，生鮮農產品電商正迎來一個全新、爆發式增長的時代。

影響消費者網絡購買行為的因素多樣，但現有研究多是針對一般商品的分析，較少對消費者網購農產品或者生鮮農產品的影響因素作出分析的[2-4]。本文借鑒前人的研究，同時結合生鮮農產品的自身特點，對影響消費者網購生鮮農產品行為的影響因素進行探究。

1 影響消費者生鮮農產品網購行為的主要因素

影響消費者網購行為與網購頻率的因素很多，如消費者的個人特征、網站特征、產品特征等[5]。

1.1 消費者個人及家庭特征

通過已有文獻研究[6-8]和筆者對消費者生鮮農產品網購行為的觀察，本文將消費者家庭特征對生鮮農產品網購行為的影響加以考慮。安全性是消費者選購食品的首要考量因素，特別是家中有兒童、老人的消費者，在購買食品時更加看重質量安全。

假設1：消費者個人及家庭特征會對其網購生鮮農產品產生顯著的影響，其中包括消費者家庭是否有學齡前兒童、是否有55歲以上的老人以及家庭人數等。

1.2 消費者對于質量認證的認知

消費者對于食品安全性的感知可能會成為影響消費者購買行為的特殊風險因素[3]，本文將消費者對質量認證的信任程度作為重要的影響因素考慮。

假設2：質量認證會對消費者網購生鮮農產品產生顯著影響，其中包括消費者對于質量認證標識的信任程度，對于質量標識農產品是否真的按照認證要求進行生產的信任程度，以及是否愿為標識生鮮農產品支付溢價等。

1.3 消費者網購經驗與習慣

消費者網絡購物的經驗、習慣都會對消費者網購行為產生一定影響[9]，網站信息的可靠性、準確性、有用性也會顯著影響消費者對購物網站的信任，進而影響其選擇行為[10]。詳細描述商品的真實信息并提高消費者對這些信息的可獲得性，能夠促進消費者在網絡購物平臺消費的積極性[11-13]。

假設3：消費者的網購經驗與習慣會對其網購生鮮農產品產生顯著影響，其中包括網購頻率、網購平臺的選擇等。課題組以阿里巴巴旗下的天貓和淘寶為例讓消費者做出選擇，以期觀察消費者對于綜合類電商平臺及第三方電商賣家的信賴程度是否有區別。

2 數據來源與描述性統計

課題組通過實地、微信及專業網站發放調查問卷。此次調查樣本分布在全國27個省份，課題組共計收回456份問卷，其中有效問卷420份，占到問卷總量的92%。來自東部地區的樣本最多，占45.2%，中部、西部和東北地區樣本基本比較均衡，分別占19.3%、17.1%和18.3%。這既與東部地區人口密度較大有關，也反映出東部地區經濟相對發達，消費者網絡購銷的參與度更高。

注：信息1是指當前政府的無公害標識、綠色食品標識、有機食品標識是可信的；信息2是指超市中銷售的貼有無公害標識、綠色食品標識、有機食品標識的產品確實按照相關規定生產；信息3是指網絡銷售中商家提供的無公害、綠色食品、有機食品確實按照相關規定生產。為了便于表述，分別以信息1～3來代表上述信息。

3 模型以及實證結果

3.1 影響消費者生鮮農產品網購行為的主要因素

首先針對農戶是否網購生鮮農產品的行為進行分析，被解釋變量屬于離散被解釋變量。“1”代表網購生鮮農產品、“0”代表不網購生鮮農產品。對數據進行多重共線性檢驗，方差膨脹因子(VIF)均值為1.65，且各單項的方差膨脹因子(VIF)皆遠小于10，可以認為不存在嚴重多重共線性問題。為了檢驗模型設定是否正確，分別進行logit普通標準誤與穩健性標準誤回歸，穩健標準誤和普通標準誤非常接近，所以不必擔心模型設定問題1。

1限于篇幅，穩健標準誤與普通標準誤的對比結果沒有列出，有興趣的讀者可以向作者索取。

本文通過Logit回歸得到各自變量的估計系數，并在表2的第一列進行匯報。由于各解釋變量的最小變化量至少為一個單位，為了便于解釋回歸結果，本文又計算了幾率比以及邊際效應，并且在表2的第二列以及第三列進行了匯報。邊際效應的經濟學解釋更加直觀，所以下文基于邊際效應進行分析。

通過觀察第三列可知，Gender的邊際效應在1%的顯著水平上顯著，說明女性比男性更加偏向于網購生鮮農產品。Income的邊際效應在1%的顯著水平上顯著，本文將收入水平劃分為9個等級，收入水平每上升1個等級，網購生鮮農產品的可能性就會增加4.63%。Fresh的邊際效應在10%的顯著水平上顯著，說明對新鮮程度的重視程度每下降1個等級，網購生鮮農產品的可能性就會增加4.87%。Friend的邊際效應在5%的顯著水平上顯著，說明對朋友推薦的重視程度每下降1個等級，網購生鮮農產品的可能性就會下降5.01%。Trust3的邊際效應在5%的顯著水平上顯著，說明對信息3的相信程度每下降1個等級，網購生鮮農產品的可能性就會下降6.43%。Fre的邊際效應在1%的顯著水平上顯著，說明網購的頻率每下降1個等級，網購生鮮農產品的可能性就會下降14.30%。作為Logit回歸的對照，本文還進行了Probit和線性概率模型(LPM)回歸分析，并且計算了Probit回歸的邊際效應。Probit的回歸系數、Probit的邊際效應以及LPM的回歸系數分別在表2的第四列、第五列以及第六列進行匯報。

通過觀察可以發現，Logit回歸的系數、Probit回歸的系數以及LPM回歸的回歸系數差距很小，這也表明實證結果具有一定的穩健性。

3.2 影響消費者網購生鮮農產品頻率的主要因素

在前文基礎上，另外再添加三個生鮮農產品網購體驗評價的因素作為消費者網購生鮮農產品頻率的影響因素。一是網購生鮮農產品取貨的便利程度等。一些研究者的實證結果表明，消費者對于物流服務的預期對其網絡購買生鮮農產品的意愿影響并不顯著[3]，所以本文討論的物流服務較為籠統。生鮮農產品不同于其他商品，物流或取貨的時效性是至關重要的，因此本文從另一個角度關注這個問題，即考察通過電商購買生鮮產品后消費者取貨是否便利，這也是目前各生鮮電商致力于解決的“最后一公里”問題。二是生鮮農產品的網上描述和實物的相符程度。三是消費者對生鮮農產品網站提供的售前售后服務的評價。

注：*P<0.1、**P<0.05、***P<0.01

對原數據進行方差膨脹因子檢驗(VIF)，其VIF均值為1.68，且各單項VIF均遠小于10，所以可以認為不存在嚴重多重共線性問題。

模型1為基準模型，模型2在模型1的基礎上添加了網購經歷相關變量，包括Fre和Add。模型3在模型2的基礎上添加了生鮮網購體驗評價的變量，包括Conv、Infor以及Ser。通過觀察似然比檢定(LR Chi2)的結果可知，模型的有效性逐漸提升。最后基于模型3測度各自變量的邊際效應。其中，邊際效應代表的是自變量變化1單位，網購生鮮農產品的頻率落入各區間概率的變化幅度。邊際效應測度結果如表4所示。

注：*P<0.1、**P<0.05、***P<0.01;cut1、cur2、cut3、cut4為4個切點。

表4 部分自變量的邊際效應

第一，Price每上升1個等級，即對產品價格的重視程度每下降1個等級，幾乎每天都網購生鮮農產品的可能性就會上升0.548%；每周網購1～2次生鮮農產品的可能性就會上升5.87%；每月網購1～2次生鮮農產品的可能性就會下降3.62%；偶爾想起才會網購生鮮農產品的可能性就會下降2.62%；幾乎不網購生鮮農產品的幾率就會下降0.184%。第二，trust1每上升1個等級，即對信息1的相信程度每下降1個等級，幾乎每天都網購生鮮農產品的可能性就會下降0.972%；每周網購1～2次生鮮農產品的可能性就會下降10.40%；每月網購1～2次生鮮農產品的可能性就會上升降6.42%；偶爾想起才會網購生鮮農產品的可能性就會上升4.64%；幾乎不網購生鮮農產品的幾率就會上升0.327%。第三，自變量Fre每提高1個等級，即網購頻率每下降1個等級，幾乎每天都網購生鮮農產品的可能性就會下降1.62%；每周網購1～2次生鮮農產品的可能性就會下降17.4%。每月網購1～2次生鮮農產品的可能性就會上升10.7%；偶爾想起才會網購生鮮農產品的可能性就會上升7.73%，幾乎不網購生鮮農產品的幾率就會上升0.545%。第四，提高網購生鮮農產品配送的方便程度可以有效提高消費者網購生鮮農產品的頻率。若網購的生鮮農產品的配送方式由不方便變為方便，那么消費者幾乎每天都網購生鮮農產品的可能性就會上升2.10%；每周網購1～2次生鮮農產品的可能性就會上升31.3%；每月網購1～2次生鮮農產品的可能性就會下降0.492%；偶爾想起才會網購生鮮農產品的可能性就會下降29.7%；幾乎不網購生鮮農產品的幾率就會下降3.2%。第五，自變量Ser每提高1個等級，即對生鮮農產品網站提供的售前售后服務評價下降一個等級，幾乎每天都網購生鮮農產品的可能性就會下降1.22%；每周網購1～2次生鮮農產品的可能性就會下降13%；每月網購1～2次生鮮農產品的可能性就會上升8.04%；偶爾想起才會網購生鮮農產品的可能性就會上升5.81%；幾乎不網購生鮮農產品的幾率就會上升0.409%。

4 結論與政策性建議

本文研究發現，性別、收入對農產品新鮮度的重視程度、對朋友推薦的重視程度、對網絡銷售中商家提供的質量認證食品確實按照相關規定生產的相信程度以及網購頻率對消費者網購生鮮農產品的行為產生顯著性影響。基于實證結果，對我國生鮮農產品電商發展提出幾點建議。

第一，生鮮電商有必要細分消費者市場，找準目標客戶群體，提供相應產品。例如，女性網購的可能性更高，有必要針對女性需求來設計產品，以提高生鮮產品的網絡銷售。第二，生鮮農產品電商需要保持并提高網購生鮮農產品的優勢。建議電商盡量縮短生鮮農產品的供應鏈，通過產地直采等措施提高價格優勢；實現物流與消費者的對接方式多樣化，提升網購產品收貨和自助取貨的便利度；完善電商的售前及售后服務，在消費者需要咨詢的時候可以快速響應，售后及時對消費者評價進行追蹤。第三，盡可能真實地描述產品性狀。農產品的生產環節往往難以標準化，同一批產品的不同個體也可能存在較大差異。建議生鮮農產品電商對產品進行分級和細化，將性狀相似的產品歸為一級，將整體差異縮小到幾個等級之內；增加產品實拍圖和提高圖片更新頻率，使消費者更加直觀地了解不同批次產品的質量。第四，保證產品的質量安全，并嘗試提供相應的檢測證書。電商要加強與上游供應商的溝通，對生產環節質量嚴格把控。平臺電商還要加強對第三方賣家的監管，杜絕虛假檢測報告等影響消費者判斷的資料出現。對帶有相關認證的生鮮農產品可考慮適時制定比普通生鮮農產品更高的價格，來提高企業利潤。◇

[1]我國將支持涉農電商推動農業跨越式發展[EB/OL].http：//news.xinhuanet.com/ttgg/2015-02/07/c_1114290901. htm，2015-02-07.

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[13]劉增金，喬娟.偏好異質性約束下質量認證標簽信任對消費者食品購買行為的影響[J].中國食物與營養，2015，21(12)： 49-54.

(責任編輯 李婷婷)

Influencing Factors of Consumers’ Online Shopping Behaviors and Frequency of Fresh Agricultural Products——Based on Questionnaire from 420 Consumers in 27 Provinces of China

LIU Jing-jing1，2，WANG Xiao-rui1，YUAN Hang1

(1School of Agricultural Economics and Rural Development，Renmin University of China，Beijing 100872，China；2Research Center for Rural Economy，MOA，Beijing 100810，China)

We researched determinants which influenced consumers’ online purchasing behaviors and purchasing frequency by Logit and Ologit Model respectively based on questionnaires from 420 consumers in 27 provinces in China.The results showed that gender，income，recognition degree of fresh degree of agricultural goods，recognition degree of friends’ recommends，confident degree of quality certification of fresh agricultural goods online and online shopping frequency all had significant influence on consumers’ online shopping behavior for fresh agricultural goods.

fresh agricultural product;online shopping;influencing factor；E-commerce

國家大宗淡水魚產業技術體系(項目編號：CARS-46-25)；農業部市場司水產品市場預警監測項目。

劉景景(1981— )，女，博士研究生，研究方向：漁業經濟、農產品質量安全。

袁航(1989— )，男，博士研究生，研究方向：農產品質量安全、農民收入。