消費者對農產品追溯平臺的使用意圖及其影響因素分析

劉雪凡，文曉巍，朱 瑩，王一琴

（華南農業大學經濟管理學院，廣東 廣州 510642）

【研究意義】2022 年中央一號文件《中共中央 國務院關于做好2022 年全面推進鄉村振興重點工作的意見》強調，要大力開展綠色高質高效行動、健全農產品全產業鏈監測預警體系［1］。同時，農業農村部印發的《數字農業農村發展規劃（2019—2025 年）》指出，我們現在正處于農業農村數字化發展的機遇期，推動農業農村高質量發展，必須要把握時代的發展趨勢，提升農業農村的數字化生產水平，推動農業農村數字化技術的應用和推廣。據統計，2007—2016 年，我國食品安全事件總數超過25 萬件，平均每天有近70件食品安全事件爆發。在整個食品供應鏈中，農業是食品安全的源頭，為了提升食品安全水平，解決農業發展中的問題，要以數字化為引領，推動農業的數字化發展水平［2］。構建農產品質量安全數字化追溯平臺，是推動農業數字化發展、提高農產品質量安全水平的重要手段。2016 年農業部印發的《關于加快推進農產品質量安全追溯體系建設的意見》也指出，要加快搭建農產品信息化追溯平臺，將農產品的追溯管理延伸至源頭。因此，研究農產品追溯平臺的使用情況具有重要的現實意義。

【前人研究進展】在農業食品領域中，可追溯性的應用已經得到了廣泛的研究［3］。Aung 等［4］研究介紹了有關食品供應鏈安全和質量可追溯性的全面信息，認為應該將市場力量、消費者需求和政府法規融合在一起，將供應鏈的可見性提升到一個新的水平，這樣從“農場到餐桌”的食品可追溯性才能成為現實。Islam 等［5］認為農業食品領域中的可追溯性是一種訪問有關食品特定信息的能力，這些信息已被捕獲并與整個供應鏈中的產品記錄標識相結合。很多學者認為農業食品領域中的可追溯性有助于提高農產品質量安全管理的效率、提升消費者對農產品質量安全的信心、降低信息不對稱問題［3,6］。通過梳理文獻，發現大部分有關農產品可追溯的研究多集中在可追溯體系的發展現狀［7］、可追溯系統的設計與開發［8-9］、可追溯參與行為主體研究［10-11］、可追溯體系對農戶行為的影響［12］、消費者對可追溯農產品的支付意愿［13］、購買意愿［14-15］及購買行為［16］等方面，而探討消費者對農產品質量安全數字化追溯平臺使用意圖的研究較為少見。胡云鋒等［17］指出目前農產品質量安全追溯平臺存在服務對象過窄、可持續服務能力弱等問題。也有學者指出之前的研究多集中于可追溯性上，在食品安全方面，消費者也很重要，應將可追溯性延展到消費者［4］。消費者在農業和食品系統中扮演著至關重要的作用，沒有消費者的參與，商品或服務的銷售、購買以及新產品的開發都將變得困難或不可能［18-19］，因此有必要研究影響消費者使用農產品追溯平臺的因素。

【本研究切入點】以消費者為研究對象，對影響其使用農產品數字化追溯平臺的因素加以分析，探討消費者對于農產品數字化追溯平臺的知識、感知有用性、態度對使用意圖影響的內在機理?！緮M解決的關鍵問題】構建數字化追溯平臺，不僅僅需要政府的監管，農產品生產者的質量安全自我管理，還需要消費者的參與。本研究在技術接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）的基礎上，從消費者的角度探究影響其使用數字化追溯平臺的因素，并針對性的提出相應的對策，在理論上豐富有關農產品可追溯的研究，為推廣農產品質量安全數字化追溯平臺、實現農業高質量發展提供參考。

1 理論基礎與研究假設

本研究考慮了技術接受模型的核心變量即感知有用性（Perceived usefulness，PU）、對技術的態度（Attitude，ATT），以及相關的結果變量即使用意圖（Intention，IU）。此外，一些外部因素，即消費者對數字化追溯平臺的相關知識（Knowledge，KN）也被納入其中。

1.1 技術接受模型

技術接受模型由Davis［20］首先提出，它包括用戶動機的核心變量（感知易用性、感知有用性、對技術的態度）和結果變量（行為意圖、技術使用）。在這些變量中，感知有用性（PU）和感知易用性（Perceived ease of use，PEOU）被認為是直接或間接解釋結果的核心變量［21］。在本研究隨機調研的291 名消費者中，90%以上的人員未聽說過或使用過相關的農產品質量安全追溯平臺，因此考慮到大多數消費者沒有使用相關農產品質量安全追溯平臺的經歷，本研究主要關注感知有用性、態度和行為意圖，而沒有考慮感知易用性和實際的使用行為。許多研究表明，感知有用性直接影響著用戶的使用態度（ATT）和使用意圖（IU），如果產品被證明有用，個體更有可能對該產品形成積極的態度，并形成使用該產品的意愿［22］。另外，有學者指出，一些外部變量如消費者對某些特定產品的知識（KN）與感知有用性和態度顯著相關［23］。

目前，技術接受模型已被用于消費者的意愿和行為研究，包括消費者對電動汽車的使用意圖［23］、對健身app 的使用意愿［24］、對農產品可追溯體系的接受意愿［6］等，這些研究均證明了技術接受模型在研究消費者意愿和行為方面的可靠性。

1.2 研究假設

1.2.1 感知有用性、使用態度、使用意圖 Davis［20］將感知有用性定義為個體認為使用特定技術可以提高其工作績效并有助于實現價值目標的程度。數字化追溯平臺是一種更高效、更安全、更方便的農產品追溯平臺，可以提升消費者的購物體驗，保障消費者的安全。將這一變量應用于農產品數字化追溯平臺，即消費者認為數字化追溯平臺有助于獲取相關的農產品信息，減少獲取相關信息的成本以及節省獲取相關信息的時間等。在技術接受模型中，感知有用性直接影響個人對產品的態度和接受程度［21］。如果數字化追溯平臺被證明是一種有用的工具，則個體更有可能對該平臺形成積極的態度，并形成使用意圖［21］。

態度指的是對特定對象或特定行為的積極或消極評價［25］。在技術接受模型中，個人對特定產品的態度對個體使用該項產品的意圖有積極影響［22］。當個體對數字化追溯平臺持積極態度時，其使用數字化追溯平臺的意圖也會增加；反之，如果個體對數字化追溯平臺持消極態度，其使用數字化追溯平臺的意圖也會隨之減少。研究表明，對特定產品的態度會顯著影響消費者使用新產品的行為意圖［23］。

行為意圖指的是個體實施特定行為的意圖。在技術接受模型中，感知有用性和態度對行為意圖有直接的影響作用［20］，且3 者之間的關系已在多項研究中得以證實［22-23］。基于以上分析，提出以下假設：

H1：消費者對數字化追溯平臺的感知有用性正向影響消費者的態度。

H2：消費者對數字化追溯平臺的感知有用性正向影響消費者的使用意圖。

H3：消費者對數字化追溯平臺的態度正向影響消費者的使用意圖。

1.2.2 消費者對農產品數字化追溯平臺的相關知識Wang 等［23］研究表明，知識是行為研究中的一個重要結構，在消費者的行為決策中起著至關重要的作用，個人對產品的了解會顯著影響他們使用該產品的態度和意圖。基于前人的研究，可以合理地預測，在農業食品領域中，對數字化追溯平臺有更多了解的人更傾向于形成對數字化追溯平臺的積極態度，也更有可能使用該平臺。如果消費者對數字化追溯平臺有更多的了解，例如熟悉數字化平臺的好處，了解數字化平臺的用途（方便自己收集相關的農產品信息、有利于應對農產品質量安全問題等），他們就更有可能持積極的態度并增加使用意圖。此外，Liu 等［22］研究表明，消費者對產品的相關知識與消費者對該產品的感知價值和感知有用性相關?；谕瑯拥倪壿?，可以合理地預測，當消費者對數字化平臺的好處與用途有更多的了解時，他們更有可能相信數字化追溯平臺是有用的，能夠為他們和整個社會帶來好處?；谝陨戏治?，提出以下假設：

H4：消費者對于數字化追溯平臺的相關知識正向影響消費者的感知有用性。

H5：消費者對于數字化追溯平臺的相關知識正向影響消費者的態度。

H6：消費者對于數字化追溯平臺的相關知識正向影響消費者的使用意圖。

基與以上研究假設，本研究模型如圖1 所示。

圖1 研究模型Fig.1 Research model

2 研究設計

2.1 變量測量

調查問卷包括兩大部分：一是消費者的個人特征，包括性別、年齡、受教育程度、使用智能手機的年限、希望平臺具備的功能模塊、使用其他農產品質量安全追溯平臺或軟件的情況等測量題目；二是問卷的主體部分，主要包括感知有用性、態度、使用意圖、知識等測量題項。參考已有的成熟測量表，并結合本研究實際情況，采用李克特五點量表進行測量，程度分1（不同意）、2（較不同意）、3（一般）、4（較同意）、5（非常同意）5 級，具體測量題項見表1。

表1 數字化追溯平臺消費者使用意圖測量題項Table 1 Consumer intention measurement item about digital traceability platform

2.2 數據采集

本研究利用問卷星平臺采用線上發放問卷的方式，共回收有效問卷291 份。回收的問卷涉及全國多個?。▍^、市），包括廣東（21.6%）、湖南（19.9%）、江蘇（10.7%）、浙江（6.5%）、北京（5.8%）、福建（3.8%）、湖北（3.4%）、上海（3.4%）、安徽（3.1%）、陜西（2.4%）、四川（2.4%）、河南（1.7%）、山東（1.7%）、海南（1.7%）、貴州（1.4%）、廣西（1.4%）、山西（1.0%）、河北（1.0%）、云南（1.0%）、遼寧（1.0%）、吉林（1.0%）、重慶（0.7%）、甘肅（0.7%）、黑龍江（0.7%）、天津（0.7%）、江西（0.7%）、青海（0.3%）。在291 名調查對象中，男性占48.5%，女性占51.5%；18～25歲、26～30 歲、31～40 歲、41～50 歲、51～60 歲 的成年人分別占總樣本的18.9%、21.6%、21.3%、23.3%、9.9%；64.8%的受訪者具備大專及以上學歷，19.9%的受訪者具備高中或中專學歷，初中及以下的受訪者占15.1%。在使用智能手機的年限中，87.5%的受訪者有5 年及以上的使用年限，6.8%的受訪者有2～4 年的使用年限，5.4%的受訪者有2 年以下的使用年限。從表2 可以看出，本研究樣本在性別、年齡、受教育程度方面分布較為均為，樣本具有一定的代表性。

表2 受訪者統計特征（N=291）Table 2 Demographic characteristics of respondents (N=291)

3 實證結果分析

3.1 信度和收斂效度

為了測量變量之間的內部一致性，本研究使用了Cronbach’s alpha 和組成信度（CR）。Hair 等［27］研究指出Cronbach’s alpha 的下限值為0.6，本研究每個變量的Cronbach’s alpha 均大于要求的最低值0.6［27］，組成信度（CR）均在0.8 以上，大于要求的最低值0.7［28］。因此，本研究中使用的所有變量都是可靠和一致的。此外，本研究還采用了因素負荷量和平均抽取方差（AVE）評估變量的收斂效度，所有項目的因素負荷量均高于建議水平的0.6［29］，平均抽取方差（AVE）值均在0.5以上［28］（表3）。

表3 信度和收斂效度檢驗結果Table 3 Test results of reliability and convergence validity

3.2 區別效度

Fornell 等［28］在其研究中指出，當發現與自身結構相關的項目能夠很好地解釋該結構，而對其他結構的解釋卻很弱時，就可以說區別效度已經得到了證實。從區別效度的分析結果（表4）可以看出，每個結構的AVE 平方根（AVs）均高于其相關值，證實本研究的量表具有區別效度。

表4 區別效度分析Table 4 Discriminant validity analysis

3.3 模型假設檢驗

為了確定概念模型與實際發生情況的吻合程度，需要估計不同的擬合指數。Jackson 等［30］在其研究中總結了在論文中最常報告的幾種指標，主要有chi-square/df、CFI、TLI、GFI、AGFI、RMSEA、SRMR。表5 結果顯示，與模型相關的擬合度指標結果表明，所有參數均在可接受范圍內，這證實模型的擬合度良好。

表5 與模型相關的擬合度指標總結Table 5 Summary of fit index related to the model

本研究使用結構方程統計分析軟件AMOS 24.0 對模型進行實證分析檢驗，包含β值、顯著性水平的模型如圖2 所示，數據分析結果（表6）顯示，感知有用性對態度（H1：β=0.345，P＜0.001）和使用意圖（H2：β=0.164，P＜0.001）在P＜0.001水平上均有顯著的正向影響，態度對使用意圖（H3：β=0.161，P＜0.01）在P＜0.01水平上有顯著的正向影響，知識對感知有用性（H4：β=0.676，P＜0.001）和態度（H5：β=0.394，P＜0.001） 在P＜0.001 水平上均有顯著的正向影響，而知識對使用意圖沒有直接影響。綜上所述，除假設6 外，其余假設均得到支持，其中知識對感知有用性（H4）的影響最大。

圖2 模型分析結果Fig.2 Model analysis results

表6 假設檢驗結果Table 6 Result of hypothesis test

3.4 中介效應檢驗

由表6 可知，知識對使用意圖沒有直接的影響關系，為進一步了解知識和使用意圖之間的關系，我們進行了中介效應分析，結果見表7。從表7 可以看出，知識通過感知有用性對使用意圖有顯著的間接影響（β=0.111，P＜0.05，CI：0.025～0.236），知識通過態度對使用意圖有顯著的間接影響（β=0.363，P＜0.05，CI：0.000～0.116）。此外，知識通過感知有用性和態度（β=0.038，P＜0.05，CI：0.000～0.107）同時間接影響著使用意圖。這表明感知有用性和態度在知識和使用意圖之間起中介作用，并且感知有用性在知識與態度以及使用意圖之間起多重中介作用。

表7 中介效應檢驗結果Table 7 Result of intermediary effect test

4 討論

本研究實證結果表明，消費者對數字化追溯平臺的感知有用性對消費者態度（H1）和使用意圖（H2）有顯著的正向影響，態度對消費者使用數字化追溯平臺的意圖（H3）有顯著的正向影響，這與技術接受模型的研究假設一致。感知有用性被證實是消費者使用數字化追溯平臺態度和意圖的重要預測因子，這意味著當消費者感知到數字化追溯平臺的更多有用性時，他們更傾向于使用數字化追溯平臺。因此，一些強調數字化追溯平臺對消費者有用性的措施將有助于提高消費者對數字化追溯平臺的使用意圖。

消費者對于數字化追溯平臺的知識對感知有用性（H4）、態度（H5）有顯著的正向影響。事實上，已經有一些研究檢驗了知識在激勵消費者形成行為意圖方面的積極作用［23］。本研究在前人研究的基礎上，進一步豐富了知識在技術接受模型中的相關應用。當消費者可以掌握更多有關數字化追溯平臺的相關知識時，他們可以感知到的數字化平臺的有用性也就越強烈，想要使用數字化追溯平臺的態度也就越積極，這一發現也為數字化追溯平臺的推廣及應用提供了重要啟示。我國目前已有多個省（區、市）上線有關農產品質量安全數字化追溯平臺，這些平臺將政府機構、農產品生產經營者以及廣大的消費者聯系起來，有助于實現農產品的高質量發展，提升消費者對農產品質量安全的信心。然而，在本研究隨機調研的291 名消費者中，鮮少有人知道且使用過相關的農產品追溯平臺。結合這一現實問題，考慮到消費者對數字化追溯平臺的知識對感知有用性和態度的積極作用，對消費者進行數字化追溯平臺相關知識的普及可以被認為是提高消費者對數字化追溯平臺使用意圖的有效途徑。

雖然知識通過態度以及感知有用性對使用意圖之間的間接影響關系得到了驗證，但知識對使用意圖（H6）的直接影響關系沒有得到支持。由于目前在農業領域中，數字化追溯平臺仍處于一個探索的階段，大部分人對數字化追溯平臺仍持謹慎態度，再加上感知風險對消費者接受創新技術和產品有負面影響［23］。這也就是說，消費者雖然了解數字化追溯平臺的優勢及用途，但還是會受到使用數字化追溯平臺可能帶來的風險的影響。因此，即使消費者熟悉數字化平臺的好處，了解數字化平臺的用途，但直接形成相應行為意圖的可能性還是比較小，這也可能是為什么H6在實證分析中沒有得到支持的原因之一。

5 結論與建議

本研究利用擴展的技術接受模型研究消費者對農產品數字化追溯平臺的使用意圖，從理論上解釋了影響消費者使用數字化追溯平臺的3 個因素，結論如下：（1）感知有用性和態度作為技術接受模型的核心變量，顯著正向影響著消費者對數字化追溯平臺的使用意圖。（2）知識對感知有用性和態度有顯著的正向影響作用，且知識通過感知有用性和態度間接影響著消費者的使用意圖。（3）知識對消費者使用數字化追溯平臺的意圖沒有直接的影響關系，這可能與感知風險有關。

根據研究結論，提出如下建議：（1）在推廣數字化追溯平臺時，應首先考慮普及有關數字化追溯平臺的相關知識。政府人員及其數字化追溯平臺的開發機構可以利用微博、微信、抖音等社交媒體軟件上線一些關于數字化追溯平臺的培訓視頻，介紹數字化追溯平臺的用途、性能、屬性、優勢等，向消費者傳達有關數字化追溯平臺的相關信息，從而可以讓消費者更好的了解數字化追溯平臺。（2）在消費者充分了解字化追溯平臺后，引導消費者形成數字化追溯平臺對自己獲取有關農產品相關信息的有用性感知，培養消費者對數字化追溯平臺的積極態度。從而激勵消費者形成使用農產品數字化追溯平臺的意圖，促進數字化追溯平臺的推廣及應用。

同時，本研究也存在一定的局限：本研究僅強調了知識對消費者使用數字化追溯平臺意圖方面的影響作用，而沒有關注其他因素的影響作用，比如感知風險、感知利益、便利性等，這也是下一步的研究方向；研究只測量了消費者對數字化追溯平臺的使用意圖，而沒有考慮消費者的實際使用行為。有學者指出，消費者的行為意圖和實際行為之間可能會存在一定的偏差［31］，說明使用意圖并不一定會導致實際行為的發生。這在以后的研究中也需要考慮。