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農產品購買渠道選擇影響因素的實證研究

2019-08-19 03:59:26
福建質量管理 2019年15期
關鍵詞:消費者影響模型

(成都理工大學 四川 成都 610000)

一、引言

隨著改革開放的步伐,中國的農產品市場的市場體系正在不斷發展和成長。一方面,隨著國內居民消費能力的增強,其對農產品的需求量逐年增大并將繼續強勢增長,同時,隨著國內消費者正處在生活水平快速上升的時期,人們已經不僅僅滿足于基本的溫飽需求,且其對農產品本身質量的要求日益嚴苛,因此要追求更豐富、更安全的農產品購買渠道。另一方面,農產品的購買方式發生了巨大的變化,日常農產品的購買渠道呈現出了一個多元化的趨勢,這更加加大了行業內部的競爭,并且,由消費者主導產品的消費市場的基本面已經形成,而消費者的購買行為又具有很大的多樣性和變化性。

二、農產品購買渠道選擇影響因素的改良模型的構建

(一)購買渠道選擇影響因素改良模型研究假設的提出

本研究基于庫爾特.勒溫的行為公式和馬歇爾模式將影響農產品購買渠道的過程分為三個階段,分別是:購買動機和欲望形成階段、比較認知階段、選擇決策階段。

1.購買動機和欲望形成階段

研究者認為個體的心理需求在一定程度上會影響消費者的購買欲望和動機,即心理需求會通過控制消費者的生活習慣、個人情感等方面來控制消費者對農產品的購買動機。當消費者在確定了生活習慣以后,其購買行為將主動的更偏向于其生活習慣。農產品消費者所在地區的政策,文化,經濟等宏觀條件也對其消費行為產生影響,有研究指出,經濟水平較高的地區,其購買農產品的種類更加豐富。

H1:外界因素正向影響購買欲望和動機的形成

H2:生理需求正向影響購買欲望和動機的形成

H3:心理需求正向影響購買欲望和動機的形成

2.比較認知階段

消費者需要根據信息來進行渠道的認知和比較,信息在這個過程中被分為兩類,一個是外部信息,另一種為內部信息。內部信息收集過程指的是消費者受到家人,朋友,同事的影響而進行渠道的認知和比較的過程,而外部信息指的是個人接收到的報刊,雜志,新媒體,以及政府公告等的外部傳達的信息。在本文中,由于研究不涉及營銷對消費者的效果的影響,因此默認為外部信息在幫助消費者認知和比較農產品渠道時是正向的,即越多的外部消息能更多的促進認知,提升在比較時的優先地位。同時,在研究過程中我們發現消費者對農產品渠道認知和比較有兩個原則:長時間的穩定性以及過程的漸進性。

H4:購買動機和欲望正向影響農產品渠道的比較認知

H5:內部信息正向影響農產品渠道的比較認知

H6:外部信息正向影響農產品渠道的比較認知

3.選擇決策階段

消費者在收集信息輔助動機的情況下,做出了合理的決策,即消費者最終選擇了在線上或者線下進行購買。但是不可否認的是依然有大量的影響因素在影響著消費者的最后決策。

H7:農產品渠道的比較認識正向影響選擇決策

(二)改良模型的構建

論文根據有關于農產品渠道現狀的研究和消費者購買行為理論,依據消費者的心理過程和實地的調查分析,得出需求會刺激購買欲望的產生,從而影響最終的決策行為,具體如圖2-1所示:

圖2-1 農產品購買渠道選擇影響因素改良模型

三、農產品購買渠道選擇影響因素的數據統計分析

(一)量表設計與樣本數據來源

問卷的設計方式參照了李克特量表(Likert Scales)將選項設置成五個量級,研究者首先使用預制問卷共收集了30份,在經過有效的效度信度檢驗之后,經過專家的修改,形成了一個含有26個問題的問卷。最后問卷共發放363份,采樣過程中,研究者會事先詢問受訪者是否有過在網上農產品購買經歷,如得到肯定回答才進行正式的問卷發放,研究者發現回答問卷時間達到2分鐘以下屬于無效問卷,應該剔除,最后共得有效問卷289份,問卷回收率為79.6%。

(二)居民農產品購買渠道選擇決策影響因素的實證分析

目前對于模型估計普遍采用的方法有兩種:一是基于協方差方法的結構方程(CB-SEM),二是基于偏最小二乘方法的結構方程(PLS-SEM)。由于PLS方法可在小樣本條件下獲得比較理想的結果,并且只要求樣本量至少達到被指向變量最多的變量的影響變量數的10倍(Deng,2009),本文共有7個指入變量,而樣本數據有289組,樣本量遠遠超過70,達到PLS方法對樣本量的最低要求,因此,本文選擇PLS方法進行模型參數估計,采用SmartPLS2.0 路徑建模工具進行數據統計分析。

1.信度分析

為了檢驗本研究的可信度,我們就必須對搜集到的數據進行信度分析,并且還要檢查外部模型中觀測變量反映的潛變量是否唯一。一般情況下常把Cronbach’s Alpha系數作為信度分析的判斷依據。Cronbach’s Alpha的系數值大于0.7,表明變量的可信度良好,數據越大,研究的意義就越大;表示當Cronbach’s Alpha的系數低于0.6,表明可信度不高。從表3-4中可見,Cronbach’s α值只有兩項大于0.6非常接近0.7,其余六項均大于0.7,說明問卷結果基本滿足分析條件,具有一定的可信度。在PLS方法中,各題題項的信度通過檢驗顯變量對潛變量的負荷量來評測,標準是負荷量大于0.7,它表示了問卷的可信度。

2.效度分析

平均方差提取量(AVE是統計學中檢驗結構變量內部一致性的統計量)用于評價反映型構念的收斂效度,一般要求AVE至少大于0.5,即潛變量能夠解釋50%以上的觀測變量方差變異量,才能夠表明測量誤差較小。根據指標分析,所有潛變量的AVE值均超過0.5,說明各構念都具有良好的收斂效度,所以測量誤差比較小。

表3-1的左半部分給出了各構念相關系數及其AVE平方根(對角線元素),從中可見各潛變量的AVE平方根均大于它與其它變量的相關系數。另外從PLS運算結果可見所有反映型題項在其對應的構念上有較高的負載,且都超過在其它構念上的負載,即所有觀測變量的因子載荷高于它所有交叉載荷。因此,本模型各潛變量具有良好的區別效度。

表3-1 相關系數及其AVE平方根

注:以上簡寫均為英文首字母縮寫1.Extraneous factor(外界因素EF)2.Physiological need(生理需求PSN)3.Phychological need(心理需求PCN)4.Purchase motivation(購買動機和欲望形成PM)5.Internal information(內部信息II)6.External information(外部信息EI)7.Comparative cognition(渠道的比較認知CC)8.Selection decision(選擇決策SD).

3.擬合度

外部模型通過檢驗后,就可估算出反映各潛變量間關系的內部模型。使用Smart PLS 對模型進行檢驗,內部模型路徑系數及R2的檢驗結果如表3-4所示,模型對消費者對農產品購買渠道的認知比較和選擇決策的解釋度分別達到了67.3%和43.7%,對購買動機和欲望的解釋度達到72.9%,均大于25%。根據Hair(2011)的觀點,R2的評判標準在不同領域存在較大差異,在市場營銷研究領域,認為R2低于0.25擬合優度較差,擬合優度較好的模型R2應高于0.75,,根據分析,購買動機和欲望為0.728659,比較認知為0.672897,選擇決策為0.436603。本模型擬合度尚可。本研究屬于市場營銷研究領域,是對消費者線上線下農產品渠道的選擇意向研究。

4.假設檢驗

運用Smart PLS軟件來檢驗農產品購買渠道選擇影響因素改良模型的路徑系數和顯著度,路徑系數的檢驗結果如下表所示。依照以下表中的檢驗結果數據,本文的假設檢驗均在P<0.05的條件下成立。

表3-2 Smart PLS 檢驗結果 顯著度表

注:當樣本量大于120時,根據Smart PLS論壇上有的回答,t值大于1.65是在0.10的水平下顯著,t值大于1.96是在0.05的水平下顯著,t值大于2.58是在0.01的水平下顯著,t值大于3.192是在0.001的水平下顯著.

四、結論

根據以上分析,提出以下建議:首先,線下購買渠道應盡快完成其自我完善與轉型;線下農產品市場要進行質量把控;線上商城需要明確定位。其次,消費者的決策行為,生理需求較心理需求影響大,所以企業應投放更多的資金以及時間來細化消費者的生理需求,即通過改變商品的外包裝、口感、價格等來提高銷量。第三,隨著生活水平的提高,消費者的素質呈現出增長趨勢,因此商家應主動關注購買群體的特征變化,做出相應調整,從而更有效的贏得消費者的滿意度和忠誠度。最后,線上線下的渠道終端必然要通過相互彌補、優勢互補的方式來共同滿足消費者的需求,實現互利共贏。

隨著社會發展水平的穩步提升,人們越來越追求健康、品質的生活,所以對農產品的選擇也提高了要求。本文首先運用了文獻研究法分析研究現狀,然后構建了農產品渠道終端選擇影響因素的改良模型,采用Likert五級量表制作了模型對應的問卷并且搜集了大量數據,并運用Smart PLS 2.0和Excel等軟件對消費者的農產品渠道終端選擇行為及其影響因素進行描述性統計分析、信度分析和效度檢驗等,得到了如下所述的研究成果及其應用:(1)本文構建了農產品購買渠道選擇影響因素的改良模型,從企業的角度來看,為企業提供了消費者的需求特征及其行為特點,并為企業制定出最具優勢的戰略提供了理論依據;從消費者的角度來看,它可以讓消費者從多元的渠道中選擇最適合自己的方式,并幫助他們方便快速地做出購買決策。(2)通過對數據的檢驗,我們得到生理因素、外部信息和比較認知這三個因素能非常顯著的正影響消費者的購買決策,而外界因素、心理因素、內部信息和購買動機能正向影響購買行為,這說明企業應該更多的利用搞促銷活動、加大宣傳力度等方式來使消費者對農產品的效用產生認同,實現產品銷量的增加。

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