消費者網絡生鮮農產品購買意愿研究

高子秋

摘 要：文章基于江蘇蘇北、蘇中、蘇南532份調查數據，引入并融合霍華德-謝思模式、利益-風險分析模型與技術接受模型，運用結構方程模型與單因素方差分析的方法，探討了影響消費者網絡生鮮購買意愿的主要因素。在此基礎上，針對網絡生鮮電商平臺提出了相應的營銷建議。

關鍵詞：網絡生鮮農產品;霍華德-謝思模式;感知風險;感知利益;購買意愿

中圖分類號：F323.7 文獻標識碼：A 文章編號：1005-6432（2022）04-0128-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2022.04.128

1 引言

2013年以來生鮮電商市場的交易金額持續增長，直至2019年上半年便完成交易額 2563億元，但與電商滲透率10%以上的服裝、數碼產品相比，生鮮電商市場滲透率不足3%。如何提升生鮮農產品銷售的市場份額，打造高效的生鮮農產品電商營銷模式成為眾多電商企業關注的重點。市場經營者普遍對消費者特征充滿興趣，當前市場營銷也越來越依賴對消費者心理的把握（鄭全全，1985）[1]。消費者到底需要怎樣的產品和服務？什么樣的宣傳和廣告才是他們所感興趣的？無論是定價還是整合營銷，電商企業都需要根據消費者的需求進行戰略定位。

在農產品電子商務消費者購買意愿研究中，可將影響消費者農產品網絡購買意愿的因素劃分為消費者的個人因素、產品因素以及平臺因素（馮亞中等，2018）[2]。也有學者認為，需要從消費者的感知因素及心理因素出發構建生鮮農產品電子商務的消費意愿分析框架（何德華等，2014）[3]，包括對生鮮農產品質量安全、價格、包裝物流的預期，對網站信息豐富度的感知，對網購生鮮風險的感知等。產品因素主要包含生鮮農產品的質量、配送時效、價格、物流體系等（劉景景等，2016）[4]。關于網絡平臺特征影響消費者生鮮網購意愿的研究領域，學者集中討論了在線評論、網站購物導向、網站服務質量、平臺口碑等因素（盧寶周等，2015;Stouthuysen K，et al，2018）[5-6]。在對以上研究成果進行梳理之后發現，當前在同一研究模型下同時納入消費者因素、平臺因素以及產品因素的研究較多，但是多數研究在選取變量時存在隨機性，且僅論證了變量之間的線性關系，缺乏相應理論的支撐。因此本研究在對經典模型理解的基礎上，整合了霍華德-謝思模式、利益-風險分析模型以及技術接受模型，在同一模型內納入平臺因素、產品因素以及消費者因素，對這三類因素之間的邏輯關系進行剖析，并揭示影響消費者網絡生鮮購買意愿的關鍵因素。

2 理論模型構建

霍華德-謝思模型從外部因素、刺激因素、內部因素以及反應因素四個因素出發考慮了消費者的購買決策行為，是對以往多種消費者購買決策模式的融通（高海霞，2004）[7]。外部因素主要不是來自產品本身，而是與消費者特征緊密相關，例如消費者的文化水平、財力、性格、時間壓力等。內在因素是Howard-Sheth模型中最重要的組成因素，它描述了個體在刺激因素和外在因素的同時影響下的內在心理活動，內在因素由感知結構和學習結構構成。感知結構指消費者對企業提供的產品或服務所具有的價值的主觀認知，學習結構是消費者通過學習和了解產品之后形成產品的選擇，這種學習是由經驗和練習所產生的。網絡生鮮購買不同于一般的線下生鮮購買，除了需要花費時間進行信息的搜尋、對比相似產品、尋找目標產品之外，還需要消費者本身具備相應的搜索技能，如果消費者認為網購生鮮農產品不是一件難事，那么他們更有可能做出線上購買的決策。目前已有的霍華德-謝思模式對于內部因素還沒有一個準確的定義，本研究在大量文獻閱讀的基礎上，引入技術接受模型對內部因素進行補充。技術接受模型中的感知有用性描述了消費者網購生鮮農產品感知到的提高生活或工作效率的水平，而感知易用性描述了消費者在使用網絡平臺購買生鮮的難易程度，一定程度上代表了感知結構和學習結構。這兩類因素無論是從產品角度還是網站平臺角度都表現為網絡生鮮購買能夠給自己生活帶來的利得，因此在本研究中用感知利益來進行總結，其中感知有用性可被視作“感知產品利益”，而感知易用性可被視作“感知平臺利益”。

在消費者行為學研究中，社會交換理論認為消費者在做出決策時通常采用效用最大化原則來進行權衡，即利益大于風險，也有不少學者認同選擇是感知收益與感知風險權衡的結果，因此誕生了利益-風險分析模型。該模型認為消費者的感知風險和感知利益會受到外部變量的影響，且協同外部變量會對購買意愿產生影響（Ueland et al，2012）[8]，但目前該模型對于外部變量還沒有準確的定義。因此本研究在霍華德-謝思模式的基礎上，結合利益-風險分析模型，確定了基于感知風險和感知利益的消費者網絡生鮮農產品購買意愿的概念模型。

3 研究方法

3.1 研究樣本與數據收集

本次調研始于2019年7月，主要按照分層設計的原則，選取了蘇北（連云港市）、蘇中（揚州市、泰州市）和蘇南（無錫市）部分代表性城市為調查地點。調查經由受過專業培訓的調查員于各地的學校、企事業單位以及商業寫字樓附近，通過隨機抽樣、問卷調查的形式進行調查。事后使用Harman因子法檢驗，結果顯示第一個析出因子主成分為27.452%，小于40%，不存在嚴重的共同方法偏差。

3.2 描述性統計與相關分析

532份有效問卷中被調查對象女性與男性人數相當。在年齡分布上，被調查者多數為18～40歲，占被調查對象的83.4%。被調查對象受教育程度較高，大多數人都擁有高等教育水平，大學本科學歷的被調查對象居多，占到全部被調查對象的32.4%。在職業分布上，被調查者的職業主要包括學生、機關及事業單位工作人員、企業職員、個體從業人員等，且分布較為均勻。被調查者網購生鮮農產品單筆最大金額大多數都在250元以下，其中多數人單筆消費不會超過150元。根據艾瑞咨詢發布的《中國生鮮電商行業消費洞察報告》顯示，整體生鮮網購用戶與京東生鮮用戶集中在26～35 歲，受教育程度高的年輕用戶是生鮮網購的主力軍，主要以大學本科學歷的消費者為主[9]。另外101～200元是消費者單次網購生鮮金額的集中段。對比本次研究收集的數據，本調研樣本較為合理。

3.3 信度與效度檢驗

在本研究中，信度分析主要采用Cronbachs α系數來衡量所得結果的一致性。結果顯示，總體量表的Cronbachs α系數為0.778，量表中各變量的Cronbachs α系數介于0.796～0.828，超過0.7的判斷標準，表明量表題項設計較為合理，具有較好的內部一致性和信度水平。總體KMO為0.887，Bartlett球形檢驗的近似卡方值為7039.788，顯著性概率為0.000，累計解釋方差70.401%，達到50%的基本要求。所有潛變量的AVE值均大于0.5，CR值均大于0.7，因此可以認為本研究問卷量表具有良好的收斂效度。本研究潛變量之間的相關系數小于0.8，且相關系數絕對值小于對角線AVE平方根，表示本研究問卷量表具有較好的區別效度。

4 數據分析

4.1 擬合效果檢驗

絕對適配度擬合效果的結果顯示：卡方自由度之比為1.838，GFI為0.917，RMR為0.050，RMSEA為0.040;增值適配度擬合效果的結果顯示：NFI為0.901，IFI為0.952，TLI為0.946，CFI為0.952。因此，綜合以上兩類評價指標結果可以得出，本研究的調查數據與模型擬合度較好。

4.2 購買意愿的影響因素

本研究首先對感知風險和感知利益分別構造二階潛變量，感知有用性和感知易用性與感知利益之間的因子載荷分別為0.803和0.590，從驗證性因子角度出發，兩者之間因子載荷差距過大，無法形成二階潛變量。而代表感知風險的功能風險、社會風險和物流風險的因子載荷分別為0.710、0.697、0.782，CR值為0.774，AVE值為0.534，可以形成二階潛變量。因此在本研究中，將感知風險設為二階潛變量，感知利益則由感知有用性和感知易用性構成一階潛變量，重新進行結果方程模型檢驗。本研究主要變量間的影響關系可見表1。

4.3 感知風險與感知利益的中介效應檢驗

由于本研究中涉及三個中介變量，所以文章在三因子平行中介模型的基礎上進行中介效應的檢驗。本研究采用的是Preacher and Hayes（2004）提出的中介檢驗方法，該方法近年來在國內外的相關研究中得到了非常廣泛的應用。本研究自變量主要由產品實質刺激、產品符號刺激、社會環境刺激三個變量構成，因此基于這三個自變量分別構造出三個中介模型。以產品實質刺激為例，產品實質刺激為自變量X，感知風險、感知有用性與感知易用性分別為中介變量Me1、Me2和Me3，消費者網絡生鮮購買意愿為因變量Y建立回歸方程。回歸方程設置如下：

本研究基于Process Bootstrap程序，文章將樣本量設定為2000，選擇具有偏差校正的非參數百分位法，置信區間的置信度為95%獲取總效應、間接效應和直接效應三方面的偏差矯正法95%置信區間（Bias-Corrected 95% CI）和百分位法95%置信區間（Percentile 99% CI），中介效應的檢驗結果如表2所示。

中介檢驗結果顯示，產品實質刺激到購買意愿的總效應偏差矯正法95%置信區間和百分位法95%置信區間均不包含0，表示總效應顯著存在。間接效應偏差矯正法95%置信區間和百分位法95%置信區間均不包含0，以感知產品利益和感知平臺利益為中介的產品實質刺激到購買意愿的間接效應顯著存在。但是直接效應的檢驗結果顯示產品實質刺激到購買意愿的直接效應偏差矯正法95%置信區間和百分位法95%置信區間均包含0，同時直接效應的Z值為1.451，小于1.96，直接效應不顯著，因此感知風險與感知利益在產品實質刺激作用于購買意愿的路徑中起到完全中介作用。同樣的本研究對產品符號刺激及社會環境刺激對購買意愿的中介效應進行檢驗，結果顯示感知風險和感知利益的直接效應不存在，即感知風險和感知利益起到完全中介效應的作用。

4.4 基于消費者個體特征的單因素方差分析

本研究對一般統計學特征是否對消費者網絡生鮮購買決策過程產生影響進行檢驗，研究結果顯示性別與職業對于各變量不存在顯著影響，年齡對于感知利益、社會環境刺激、產品實質刺激有顯著影響，主要表現為18～30歲的人在這三類因素上的感知比其他年齡段的人更加積極，這個年齡段的消費者更加肯定網絡生鮮的品質和利益，也更加認同身邊密切群體的推薦及建議。可支配收入水平在501～2000元的群體更易受到周圍群體的影響，這類群體更易受身邊親友及同事的影響。受教育程度越高的消費者感知到產品實質刺激、社會環境刺激、感知產品利益、感知平臺利益的水平相較于受教育水平低的群體更加積極，尤其是本科以及碩士以上學歷的受調查者在這幾個維度上表現的水平高于其他群體。這可以理解為在高校，學生群體更加樂于通過電商渠道購買生鮮農產品，學生群體更加關注產品的品質，也容易受到身邊同學的影響，更加能夠感受到產品以及平臺帶給自己的好處和便利。

5 結論及建議

5.1 結論

（1）產品實質刺激與社會環境刺激能夠正向影響消費者網購生鮮意愿，而產品符號刺激對于購買意愿的影響不顯著。其中產品實質刺激對購買意愿的影響程度大于社會環境刺激，表明消費者在購買生鮮農產品時最看重的是產品本身的品質，其次才是受到身邊密切群體的影響。而當前各種媒介的宣傳推廣似乎無法刺激消費者做出購買決策，主要是由于當前多數商家會故意美化商品評價，造成消費者長期處于優化過的商品信息環境當中，久而久之消費者對網絡媒介的宣傳失去敏感度。另外，當前網絡信息失真失信，信息可信度不足，造成消費者對各類宣傳推廣的不信任。

（2）三類刺激因素均對感知利益構成正向影響效果，產品實質刺激影響程度最大，產品符號刺激與社會環境刺激的影響程度相當，說明消費者對于網絡生鮮農產品的利益認知主要來源于產品本身。伴隨著身邊密切接觸的群體的推薦及各類媒介的宣傳推廣，消費者更能夠認同網絡生鮮的品質及網站平臺的便捷易用性。產品實質刺激與社會環境刺激都能很好地削減消費者的風險感知，而產品符號刺激對購買意愿的影響不顯著。

（3）感知利益能夠正向提升購買意愿，感知風險負向削弱購買意愿。感知風險會負向影響購買意愿，但感知利益可以在很大程度上分散風險感知而促進消費意愿。感知利益和感知風險在三類刺激因素與購買意愿的作用路徑中起到完全中介作用。

（4）在消費者細分領域中，18～30歲的消費者在消費決策的各個維度上都表現得比其他年齡段的消費者更加積極，受教育程度越高的個體也越能感知到網絡生鮮農產品的優勢。

5.2 營銷建議

（1）嚴格把控網絡生鮮農產品質量及服務，弱化消費者感知風險。根據生鮮農產品的特性不斷完善冷鏈物流技術，配送模式可升級為同城配送，保障送貨時效和產品品質，減少在物流運輸過程中的折損率和消費者的等待時間。電商企業可采用專業采購團隊，嚴格按照國家標準及消費者需求進行貨物采購，加強人員培訓以提高服務意識。優化供應鏈模式合理定價，可適當采用紅包代金券模式刺激消費。

（2）聚焦熟人經濟與社群效應。現下無論是紙媒還是網絡推廣，其廣告效應越來越差，消費者對于產品的宣傳推廣越來越漠視，而社會環境尤其是周邊密切接觸的群體會對消費者的購買決策產生較大的影響，熟人經濟成為一個快速建立信任感的新渠道。因此電商企業應把握住熟人經濟與社群效應，將之應用于地推的宣傳推廣階段，用已有用戶拉動更多的新人用戶。

（3）以提升感知利益為主導，優化平臺設計。在保障產品品質基礎上輸出高質量信息內容，凸顯生鮮農產品的優勢所在，例如合理的定價、優質的服務。網頁設計也要以便捷和可操作為準則，簡化操作流程。搭載大數據和人工智能技術，記載消費者消費習慣，優先推薦消費者常購產品，方便選購下單。

（4）細分顧客市場，挖掘潛在顧客。目前較為穩定的顧客主要以18～30歲左右受教育程度較高的用戶為主，而中老年人市場還未打開，受限于該類人群信息涉入程度及網絡密切程度較低，因此電商平臺可針對不同年齡段的用戶群體設置不同的操作界面，首次登錄時提供相應文字及視頻指導便于中老年顧客學習操作。客服咨詢置于首頁，保障專人客服長時間在線。線上線下也需融合發展，讓消費者既能享受網絡的便捷消費，又能獲得線下門店的現實體驗，誘導其嘗試平臺下單。

參考文獻：

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[6]STOUTHUYSEN K，TEUNIS I，REUSEN E，ET AL.Initial trust and intentions to buy：the effect of vendor-specific guarantees，customer reviews and the role of online shopping experience [J].Electronic Commerce Research & Applications，2018（27）：23-38.

[7]高海霞.感知風險在消費者購買決策中的應用研究[J].商業研究，2004（1）：90-92.

[8]UELAND，H GUNNLAUGSDOTTIR，F HOLM，ET AL.State of the art in benefit–risk analysis：consumer perception[J].Food and Chemical Toxicology，2012.

[9]艾瑞咨詢.2020年中國生鮮電商行業研究報告[EB/OL].http：//www.199it.com/archives/1082439.html.

[基金項目]江蘇省研究生科研與實踐創新計劃項目“基于消費者決策的生鮮農產品電子商務模式優化升級研究”（項目編號：KYCX20_1969）。

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