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    農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿影響因素及路徑
    ——基于17個省農(nóng)村居民的調(diào)研數(shù)據(jù)

    2021-10-20 06:03:54李寶庫鄭偉
    關(guān)鍵詞:網(wǎng)購農(nóng)村居民農(nóng)資

    李寶庫,鄭偉

    (遼寧工程技術(shù)大學營銷管理學院,遼寧 葫蘆島 125105)

    農(nóng)村網(wǎng)絡消費是新消費的主要組成部分,是破解“三農(nóng)”問題的重要領(lǐng)域之一。農(nóng)村居民兼具生產(chǎn)消費和個人消費雙重屬性,不僅熱衷網(wǎng)購個人消費品,對農(nóng)資產(chǎn)品的網(wǎng)購需求也不斷增強。區(qū)別于一般消費品,農(nóng)資產(chǎn)品作為一種生產(chǎn)資料,是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要物質(zhì)要素,進入再生產(chǎn)環(huán)節(jié),具有投入品的特征,同時農(nóng)資產(chǎn)品具有一定的效果后驗性,農(nóng)村居民不能立即看到產(chǎn)品使用效果。李寶庫等[1]研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)村居民對農(nóng)資產(chǎn)品的網(wǎng)購需求雖有提高,但對農(nóng)資產(chǎn)品的網(wǎng)購意愿較低,遠低于一般消費品,僅有10.4%的農(nóng)村居民有網(wǎng)購農(nóng)資產(chǎn)品經(jīng)歷。在鄉(xiāng)村振興與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化背景下,解決農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購需求與實際購買意愿之間的矛盾成為學術(shù)界研究的關(guān)鍵性問題。探究農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿的影響因素,尋找農(nóng)資產(chǎn)品的早期網(wǎng)絡消費者,提高農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品的網(wǎng)購意愿對政府推動農(nóng)資電商市場有序發(fā)展和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程具有啟示意義。

    針對農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品購買行為研究多以實體經(jīng)濟為背景,研究證明農(nóng)民的性別、年齡、受教育水平、家庭年收入、農(nóng)業(yè)收入占總收入比重、距農(nóng)資零售店距離和生產(chǎn)規(guī)模等個體和家庭特征是影響農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品購買行為的關(guān)鍵因素[2-3]。Zhao等[4]研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)資產(chǎn)品的價格、質(zhì)量和購買數(shù)量是影響農(nóng)村居民購買渠道的重要原因。楊海鈺等[5]從社會網(wǎng)絡的角度進行探究,認為農(nóng)村家庭的社會網(wǎng)絡關(guān)系對農(nóng)村居民農(nóng)資購買渠道產(chǎn)生影響。農(nóng)村居民在采購農(nóng)資產(chǎn)品時優(yōu)先考慮個體經(jīng)營處、供銷社和農(nóng)技站,其中口碑和品種是農(nóng)村居民首要考慮的因素[6]。

    關(guān)于農(nóng)村居民網(wǎng)絡消費的研究多從宏觀角度出發(fā),目前研究主要涉及金融環(huán)境和區(qū)域物流在農(nóng)村居民網(wǎng)絡消費中的作用[7-8],農(nóng)村網(wǎng)絡消費對農(nóng)民生產(chǎn)生活的影響[9-10]。從微觀角度出發(fā)探究農(nóng)村居民網(wǎng)絡消費方面的研究較多以一般消費品作為研究對象[11-12],也有部分學者從社會網(wǎng)絡和感官體驗視角出發(fā),探究農(nóng)戶農(nóng)資網(wǎng)購模式偏好和網(wǎng)購意 愿[13-14]。張司飛和王琦[15]對農(nóng)戶購買農(nóng)資渠道線上遷徙的行為進行探究,發(fā)現(xiàn)農(nóng)資品牌偏好、商家送貨上門和技術(shù)指導是影響農(nóng)戶在線購買農(nóng)資意愿的關(guān)鍵因素。

    網(wǎng)購行為是一種風險承擔行為[16],農(nóng)村居民的風險規(guī)避心理是影響其農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿的關(guān)鍵要素,除消費者心理因素影響外,網(wǎng)站的服務質(zhì)量和消費者親朋好友的態(tài)度與建議也是影響農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購的重要因素。因此,本文基于技術(shù)接受模型理論,利用17個省農(nóng)村居民的調(diào)研數(shù)據(jù),采用結(jié)構(gòu)方程法和分層回歸法,從個體、系統(tǒng)和環(huán)境三個角度,引入感知風險、網(wǎng)站服務質(zhì)量和主觀規(guī)范來分析農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿,探討農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿的影響因素及路徑,為后續(xù)構(gòu)建農(nóng)村居民在線行為模式提供借鑒,為企業(yè)拓展農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)絡市場提供決策參考。

    1 理論分析與研究假說

    Davis等[17]在1989年提出技術(shù)接受模型 (TAM)用來解釋消費者的復雜消費行為,不同學者結(jié)合自身的研究領(lǐng)域?qū)夹g(shù)接受模型進行了拓展與驗證。已有研究發(fā)現(xiàn)技術(shù)接受模型能夠很好地預測網(wǎng)絡環(huán)境下的消費者購買決策問題,通過TAM理論可以充分挖掘外部變量對消費者內(nèi)部態(tài)度和信念的影響,進而判斷和評估消費者的網(wǎng)購意愿。本文結(jié)合技術(shù)接受模型的研究特點與農(nóng)村居民網(wǎng)購的心理特征,分別從個體、系統(tǒng)和環(huán)境三個層面選取消費者感知風險、網(wǎng)站服務質(zhì)量和主觀規(guī)范作為決定變量,來探究三個層面對農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿的影響。除此之外,農(nóng)資產(chǎn)品作為一種生產(chǎn)資料,其購買在一定程度上受到家庭經(jīng)營特征和個體經(jīng)驗的影響,本文進一步探討不同種植規(guī)模和種植經(jīng)驗下的農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿差異。

    1.1 感知風險與網(wǎng)購意愿的關(guān)系

    感知風險源于消費者對其購買產(chǎn)品或服務預期結(jié)果的不確定性[18]。網(wǎng)絡消費的發(fā)展促使消費者的購買環(huán)境和購買渠道發(fā)生轉(zhuǎn)變,消費者不能直接觀察和接觸真實產(chǎn)品,要結(jié)合個體已有認知對產(chǎn)品加以評估,增加產(chǎn)品的購買風險,致使感知風險水平的提升。Pires等[19]在總結(jié)已有研究的基礎(chǔ)上,將感知風險劃分為財務、心理、產(chǎn)品、社會、便利和整體風險6個維度,后續(xù)學者根據(jù)不同的研究背景分別引入了性能風險、時間風險、服務風險和隱私風險等。農(nóng)村居民在網(wǎng)購農(nóng)資產(chǎn)品過程中不僅是產(chǎn)品購買者也是網(wǎng)絡技術(shù)的使用者,因此本研究結(jié)合網(wǎng)絡消費虛擬性與信息不對稱性的特點和農(nóng)資產(chǎn)品季節(jié)性與地域性的特征對感知風險進行分析。網(wǎng)絡購買相比于傳統(tǒng)的線下購買缺少一定的產(chǎn)品質(zhì)量保障,農(nóng)村居民擔心因網(wǎng)購農(nóng)資產(chǎn)品的質(zhì)量問題,致使生產(chǎn)勞作得不到價值回報,造成身體和經(jīng)濟雙重損失。農(nóng)作物種植與生長具有極強的時效性和季節(jié)性,農(nóng)村居民要在適宜的時間進行種植、施肥和防范病蟲害,農(nóng)村普遍存在交通條件差和物流配送信息反饋效率較低等現(xiàn)象,農(nóng)村居民擔心由物流運輸問題貽誤農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的種植與培育環(huán)節(jié),影響農(nóng)作物的產(chǎn)量與收益?;诖耍疚恼J為感知風險對農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿有負向影響。

    1.2 網(wǎng)站服務質(zhì)量與網(wǎng)購意愿的關(guān)系

    網(wǎng)站服務質(zhì)量是企業(yè)滿足消費者明確和隱含需求能力的特性程度[20]。已有文獻從不同視角對網(wǎng)站服務質(zhì)量進行研究,信息系統(tǒng)視角將網(wǎng)站服務作為信息系統(tǒng),基于信息系統(tǒng)質(zhì)量來評價網(wǎng)站服務質(zhì)量,包括便利性、交易性、信息性和娛樂性[21]。交易過程視角依據(jù)交易的不同環(huán)節(jié)來評價網(wǎng)站服務質(zhì) 量[22],包括功能、交易安全性和售后服務[23]。網(wǎng)站服務質(zhì)量可以從線上和線下兩個維度進行評價,線上包括客服導購、產(chǎn)品信息描述、訂購反饋和客戶投訴,線下維度包括物流運輸和退換貨等。網(wǎng)站商家為消費者提供完善的產(chǎn)品信息、優(yōu)質(zhì)的農(nóng)資產(chǎn)品和中肯的購買建議有助于農(nóng)村居民更加詳細的了解農(nóng)資產(chǎn)品信息,提升對農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購的信任,及時的物流運輸和便捷的退換貨服務對消費者網(wǎng)購體驗和滿意度起到良好的促進作用,基于此,本文認為網(wǎng)站服務質(zhì)量對農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿有正向影響。

    1.3 主觀規(guī)范與網(wǎng)購意愿的關(guān)系

    主觀規(guī)范是消費者受身邊親朋好友影響實施某種特定行為產(chǎn)生的壓力感知,包括指令性規(guī)范和描述性規(guī)范[24]。指令性主觀規(guī)范強調(diào)消費者身邊親朋好友對其行為的贊成態(tài)度。消費者除自我認同外,希望得到其親朋好友的贊可和認同,這種認同感會促進消費者實施某種特定行為。當農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿得到身邊親朋好友的認可時,這種指令性主觀規(guī)范會對其農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿有積極的促進作用。描述性主觀規(guī)范是消費者受身邊親朋好友已有行為的影響而產(chǎn)生的意愿,當消費者身邊的親朋好友對農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購存在正向評價時,農(nóng)村居民自身也會受到親朋好友的積極影響,進而提升農(nóng)資產(chǎn)品的網(wǎng)購意愿,這不僅是消費者取得心理上歸屬感的一種載體,更是消費者獲取社會認同感的一種重要“介質(zhì)”[25]?;诖耍疚恼J為主觀規(guī)范對農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿有正向影響。

    1.4 初始信任的中介作用

    購買意愿受到消費者認知和情感等多方面因素的影響,信任是影響消費者決策的首要關(guān)鍵因素[26]。 信任在本質(zhì)上是一種隨著時間變化的動態(tài)認知過程,即信任的建立、信任的維持和信任的衰退[27]。在網(wǎng)絡背景下,初始信任是消費者與商家尚未接觸,消費者通過商家信用、產(chǎn)品信息、服務承諾和平臺安全性等對商家可信度的判斷[28]。在初始信任的前置影響因素研究中,部分學者揭示了網(wǎng)站有用性與易用性、網(wǎng)站內(nèi)容及視覺效果、主觀規(guī)范和網(wǎng)站服務質(zhì)量等因素對消費者初始信任的影響[29-30]。還有部分學者研究發(fā)現(xiàn)感知風險消極影響消費者對網(wǎng)絡投資和旅游服務平臺的初始信任程度,進而影響消費者網(wǎng)絡支付意愿[31-32]。農(nóng)村居民的個體認知、平臺的服務質(zhì)量和身邊親朋好友的建議與推薦均會影響農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購初始信任的形成,進而影響農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品的網(wǎng)購意愿?;诖?,本文認為初始信任在感知風險、網(wǎng)站服務質(zhì)量和主觀規(guī)范對農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿的影響過程中發(fā)揮中介作用。

    1.5 種植規(guī)模與種植經(jīng)驗的交互調(diào)節(jié)作用

    農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購的初始信任與意愿隨農(nóng)戶家庭經(jīng)營特征差異而改變。種植規(guī)模關(guān)系到農(nóng)村居民的成本和收益,是影響農(nóng)村居民農(nóng)資需求的重要因素[33]。不同種植規(guī)模的農(nóng)村居民在農(nóng)業(yè)風險認知和新技術(shù)采納行為上均有顯著差異[34]?!袄硇孕∞r(nóng)”理論強調(diào)農(nóng)民是精打細算追求利潤最大化的經(jīng)濟人,理性小農(nóng)的決策是以增加收益為目標,在追求規(guī)模效益時,通過改善農(nóng)資產(chǎn)品購入成本間接提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)收益[35]。除家庭種植規(guī)模會影響農(nóng)民的農(nóng)資產(chǎn)品購買決策外,這一作用還會受到農(nóng)村居民自身種植經(jīng)驗的影響[36]。農(nóng)村居民能夠因地制宜的選擇農(nóng)資產(chǎn)品是反應其種植經(jīng)驗的重要標準[37]。在種植規(guī)模較大的情境下,種植經(jīng)驗較高的農(nóng)村居民,在追求農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營低成本優(yōu)勢的同時,對農(nóng)資產(chǎn)品功能屬性認知也較為全面,能夠及時有效的解決農(nóng)資產(chǎn)品的種植和培育問題,降低對農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購的風險感知,提升網(wǎng)購的初始信任。在種植規(guī)模較小的情境下,種植經(jīng)驗較高的農(nóng)村居民,在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中存在“循規(guī)蹈矩”的心理,容易產(chǎn)生路徑依賴[38],即當農(nóng)村居民形成較為完善的種植模式時,會對種植模式產(chǎn)生依賴感,持續(xù)采用傳統(tǒng)零售商購買農(nóng)資產(chǎn)品的方式,形成鎖定購買行為,不愿意接受新的購買方式?;诖?,本文認為種植規(guī)模與種植經(jīng)驗交互調(diào)節(jié)感知風險、網(wǎng)站服務質(zhì)量和主觀規(guī)范對農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購初始信任的影響。

    本文理論模型如圖1所示。

    2 研究方法

    2.1 數(shù)據(jù)來源

    本研究在相關(guān)文獻的基礎(chǔ)上,先采取典型抽樣法在遼寧省沈陽市對從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動的農(nóng)村居民展開一對一訪談,設計預調(diào)研問卷,結(jié)合農(nóng)民的認知情況和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的實際問題對問卷進行修改和完善。正式調(diào)研地區(qū)以七大地理區(qū)域劃分為基礎(chǔ)(華東、華南、華中、華北、西北、西南和東北),通過隨機抽樣法選取七大區(qū)域中的17個省份 (遼寧省、吉林省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、河北省、河南省、山東省、山西省、安徽省、湖北省、湖南省、福建省、廣東省、廣西壯族自治區(qū)、云南省、貴州省、甘肅省和四川省),每個地理區(qū)域均有代表省份,抽樣地區(qū)基本覆蓋了農(nóng)村網(wǎng)絡消費市場,能夠有效反映農(nóng)村居民網(wǎng)絡消費的心理和行為特點。

    實地調(diào)研樣本抽取分為三個階段:第一階段考慮社會經(jīng)濟和種植業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)上在每個省份中選取1個市級樣本,第二階段在選定的樣本市抽取2個樣本縣,第三階段在樣本縣中抽取2到3個樣本村。本研究采用的數(shù)據(jù)來源于課題組從2019年7月至10月,在17個省的85個行政村的實地調(diào)研,共回收問卷1036份,采用有效問卷960份。

    樣本的描述性統(tǒng)計特征見表1。

    表1 農(nóng)村居民基本情況Table 1 Basic information of rural residents

    2.2 變量測量

    調(diào)查問卷主要包括感知風險、網(wǎng)站服務質(zhì)量、主觀規(guī)范、初始信任、農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿、種植特征和人口統(tǒng)計學變量等7個部分的測量,問卷最終題項均在國內(nèi)外成熟量表基礎(chǔ)上改編而來,在結(jié)合預調(diào)研的基礎(chǔ)上反復修改完成,涉及7類變量的具體測量見表2。其中感知風險參考Pires等[19]的量表基礎(chǔ)上進行修改,共設計6個題項。網(wǎng)站服務質(zhì)量參考韋福祥和姚亞男[23]的量表,從線上和線下兩個維度共設計6個題項,主觀規(guī)范參考盧強和李輝[25]的量表,從指令性規(guī)范和描述性規(guī)范兩個維度共設計4個題項,初始信任借鑒呂麗輝和陳瑛[32]的量表,從對農(nóng)資產(chǎn)品的初始信任、網(wǎng)絡商家的初始信任和網(wǎng)絡消費環(huán)境的初始信任3個維度測量,共設計3個題項。農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿參考徐廣蘭和李艷軍[3]關(guān)于農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)絡購買行為的研究,設計4個題項進行測量。以上變量采用Likert5級量表進行測量,1~5分別表示完全不同意和完全同意,分數(shù)越大表示越同意。

    考慮到性別、文化程度、家庭收入和消費等因素可能會對農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)絡消費造成影響,本文測量了性別、年齡、受教育程度、家庭年收入和家庭年支出等變量(表2),將其視為可能產(chǎn)生系統(tǒng)外影響的變量加以控制。

    2.3 模型構(gòu)建

    由于模型中的感知風險、網(wǎng)站服務質(zhì)量、自我規(guī)范、初始信任和農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿均含有多個觀測變量,為了檢驗變量間復雜的因果關(guān)系,本研究利用結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)來進行實證檢驗。相比于其他模型,結(jié)構(gòu)方程模型具有同時處理多個潛變量關(guān)系的優(yōu)點,適合對本研究提出的模型進行檢驗。具體的SEM的形式為:

    式(1)和式(2)是測量方程,反映觀測變量與潛變量之間的關(guān)系,Y代表內(nèi)生潛變量的觀測變量向量,X代表外生潛變量的觀測變量向量,Λy與Λx分別表示內(nèi)生潛變量和外生潛變量與各自觀測變量的關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣;式(3)是結(jié)構(gòu)方程,其中η是內(nèi)生潛變量,ξ是外生潛變量,B表示內(nèi)生潛在變量間的系數(shù)矩陣,Γ表示相應變量的系數(shù)矩陣;ε、σ和ζ代表誤差項。

    2.4 模型檢驗方法

    運用SPSS22.0對問卷進行信度和效度分析以確保研究的一致性和有效性。采用Cronbach’s α系數(shù)對信度進行檢驗,當Cronbach’s α系數(shù)值大于0.7時為理想狀態(tài)。采用標準因子載荷系數(shù)檢驗問卷的收斂效度,采用KMO和Bartlett球形檢驗2項指標檢驗問卷的結(jié)構(gòu)效度。標準因子載荷系數(shù)大于0.6時,說明問卷的收斂效度較好,KMO值大于0.7時表示達到理想水平,Bartlett球形檢驗在1%的水平上顯著,表明問卷結(jié)構(gòu)效度較好,適合因子分析。為檢驗本文構(gòu)建的理論模型是否科學合理,運用AMOS25.0軟件對模型整體適配度進行檢驗,采用擬合指標的CMIN/DF、GFI、AGFI、NFI、CFI和RMSEA來檢驗模型的整體適配度。

    3 結(jié)果與分析

    3.1 農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿分析

    從統(tǒng)計結(jié)果可以看出,農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿的平均值為3.324(表2),農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿程度較低,進一步探究產(chǎn)生這種現(xiàn)象的原因。從農(nóng)資產(chǎn)品的角度看,農(nóng)資產(chǎn)品是影響農(nóng)民生產(chǎn)和增收的重要因素,是關(guān)系到全年生計的生產(chǎn)資料,因此農(nóng)資產(chǎn)品質(zhì)量是著重考慮的核心問題。從購買方式的角度看,通過網(wǎng)絡只能看到產(chǎn)品的圖片和文字描述,使其對這種購買方式缺乏信任。從人口特征的角度看,從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)勞動的農(nóng)村居民顯現(xiàn)出老齡化,低學歷的態(tài)勢:受訪農(nóng)村居民年齡在51~60歲最多,其次是41~50歲(表1),兩者之和占比總數(shù)人的61.9%,受教育程度整體偏低,多集中于小學文化,初中及以下學歷占統(tǒng)計樣本的72.3%。農(nóng)村居民對農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購消費形式的認知程度較低,僅有29.8%的農(nóng)村居民對于農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購較為了解,對風險認知程度較高,平均值為3.632(表2),對網(wǎng)購農(nóng)資產(chǎn)品存在一定程度的抵觸心理,對網(wǎng)絡消費環(huán)境、電商平臺存在顯著的不信任。

    3.2 信效度檢驗分析

    信度分析結(jié)果表明,所有潛變量的Cronbach’s α系數(shù)值為0.865,且單個潛變量測量的Cronbach’s α均大于0.700(表3),量表具有良好的信度。采用標準因子載荷系數(shù)、KMO和Bartlett球形檢驗3項指標對效度進行檢驗。結(jié)果顯示,所有潛變量的標準因子載荷系數(shù)均高于標準值0.600,問卷具有良好的收斂效度;各變量的KMO系數(shù)均在0.700以上,Bartlett球形檢驗統(tǒng)計值小于0.01,問卷具有良好的結(jié)構(gòu)效度,適合因子分析。本文問卷具有較好的信度和效度,可進行深入研究。

    表3 信度和效度的檢驗結(jié)果 Table 3 Test results of reliability and validity

    3.3 農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿影響因素分析

    采用AMOS25.0對農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿影響因素的結(jié)構(gòu)方程模型I進行擬合,探究感知風險、網(wǎng)站服務質(zhì)量和主觀規(guī)范對農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿的直接影響作用。結(jié)果如表4所示,模型很好地擬合總體樣本數(shù)據(jù),各項檢驗指標滿足擬合指數(shù)標準。運用回歸分析對研究假設進行驗證,通過標準化路徑系數(shù)測度各因子的影響程度,結(jié)果顯示,感知風險對農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿有顯著的負向影響(β=-0.223,P<0.05,表5)。農(nóng)村居民在農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購過程中,面臨著一系列潛在風險或損失,如農(nóng)資產(chǎn)品質(zhì)量是否優(yōu)質(zhì)、產(chǎn)品配送是否能按時到達、售后服務是否及時周到,這些潛在的風險點都會影響農(nóng)村居民的網(wǎng)購決策,降低其農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿。網(wǎng)站服務質(zhì)量和主觀規(guī)范對網(wǎng)購意愿有顯著正向影響(β=0.324,P<0.05;β=0.188,P<0.05,表5)。路徑系數(shù)結(jié)果表明,感知風險、網(wǎng)站服務質(zhì)量和主觀規(guī)范對農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿均具有直接影響作用。在網(wǎng)購環(huán)境下,農(nóng)村居民僅憑網(wǎng)頁上的文字或圖片信息難以對農(nóng)資產(chǎn)品形成準確認知,商家提供及時有效指導,身邊親朋好友的網(wǎng)購經(jīng)驗推薦,能夠幫助農(nóng)村居民了解農(nóng)資產(chǎn)品詳細信息,有助于提升農(nóng)村居民的網(wǎng)購意愿。因此,感知風險越低,網(wǎng)站服務質(zhì)量越高,主觀規(guī)范越強,農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿越強。

    表4 適配度檢驗Table 4 Fitness test

    表5 假設檢驗結(jié)果Table 5 Hypothesis test results

    3.4 信任的中介作用檢驗分析

    將初始信任引入結(jié)構(gòu)方程模型,得到結(jié)構(gòu)方程模型Ⅱ,探究初始信任在感知風險、網(wǎng)站服務質(zhì)量和主觀規(guī)范對農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿影響過程的中介效應。結(jié)構(gòu)方程模型Ⅱ擬合指標如表4所示,第二階段模型各項均達到可接受標準,與第一階段相比主要指標均有不同程度的改善,表明引入初始信任后模型結(jié)構(gòu)與擬合度有所增強。與第一階段基礎(chǔ)模型相比,感知風險、網(wǎng)站服務質(zhì)量和主觀規(guī)范對農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿影響的路徑系數(shù)均有所改變,表明隨著中介變量初始信任的引入,感知風險、網(wǎng)站服務質(zhì)量和主觀規(guī)范對農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿的直接影響作用逐漸減弱,通過初始信任間接影響農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿(表5)。下一步進行中介效應檢驗,研究采用陳瑞等[39]的Bootstrap方法,利用SPSS中Process插件對初始信任在感知風險、網(wǎng)站服務質(zhì)量和主觀規(guī)范對農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿影響過程的中介作用進行檢驗,樣本量選擇5000,在95%置信區(qū)間下,間接效應的置信區(qū)間均不包含0(表6),說明初始信任的中介作用存在。其次檢驗直接效應,在控制中介變量初始信任后,感知風險、網(wǎng)站服務質(zhì)量和主觀規(guī)范對農(nóng)村居民網(wǎng)絡購買意愿的直接效應置信區(qū)間均不包含0(表6),分析證實初始信任在感知風險、網(wǎng)站服務質(zhì)量和主觀規(guī)范對農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿起部分中介作用。結(jié)果說明,初始信任在提高農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿中具有重要的“樞紐”作用,初始信任的提升是提高農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿的關(guān)鍵所在。

    表6 初始信任的中介作用檢驗Table 6 Mediating role of the initial trust

    3.5 種植規(guī)模與種植經(jīng)驗的交互調(diào)節(jié)效應分析

    農(nóng)村居民的家庭經(jīng)營特征和個體特征是“三農(nóng)”問題研究的關(guān)鍵變量,特別是對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)問題的研究。農(nóng)村地域遼闊,人口眾多,家庭和個體特征差異顯著。本研究將農(nóng)村家庭經(jīng)營特征中的種植規(guī)模和個體特征中的種植經(jīng)驗作為調(diào)節(jié)變量,深入挖掘家庭經(jīng)營特征和個體特征對農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購初始信任的影響。

    研究采用分層回歸法檢驗種植規(guī)模和種植經(jīng)驗的調(diào)節(jié)作用。首先對連續(xù)變量種植規(guī)模和種植經(jīng)驗進行中心化處理,減少多重共線性。在其他系數(shù)顯著的情況下,根據(jù)交互項系數(shù)的顯著性判斷是否具有調(diào)節(jié)效應。第一步將初始信任作為因變量,引入控制變量;第二步在第一步基礎(chǔ)上引入自變量,探究自變量對初始信任的影響;第三步將調(diào)節(jié)變量種植規(guī)模和種植經(jīng)驗納入方程;第四步引入二階交互項和三階交互項。分別對3個自變量進行分層回歸分析,結(jié)果如表7所示(分層回歸中第一步引入變量均相同,表7將其適當簡化)。由第四步可知,感知風險、種植規(guī)模和種植經(jīng)驗的三階交互對農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購初始信任存在顯著負向影響(β=-0.165,P<0.05);感知服務質(zhì)量、種植規(guī)模和種植經(jīng)驗的三階交互對農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購初始信任存在顯著正向影響(β=0.142,P<0.05);主觀規(guī)范、種植規(guī)模和種植經(jīng)驗的三階交互對農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購初始信任存在顯著正向影響(β=0.125,P<0.05)。因此,種植規(guī)模與種植經(jīng)驗交互調(diào)節(jié)感知風險、網(wǎng)站服務質(zhì)量和主觀規(guī)范對農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購初始信任的影響。

    表7 假設關(guān)系檢驗Table 7 Hypothesis Tests

    進一步,探究種植規(guī)模和種植經(jīng)驗在感知風險、網(wǎng)站服務質(zhì)量和主觀規(guī)范對初始信任影響過程的調(diào)節(jié)效應水平。參照高展軍和江旭[40]的做法,繪制三項交互效應圖,將連續(xù)型變量種植規(guī)模分劃為“高種植規(guī)?!苯M(比平均值大一個標準差)和“低種植規(guī)?!苯M(比平均值小一個標準差)兩組;同理將連續(xù)型變量種植經(jīng)驗劃分為“高種植經(jīng)驗”組和“低種植經(jīng)驗”組兩組。依據(jù)Dawson和Richter[41]的方法,將兩個調(diào)節(jié)變量劃分為4種情況(圖2)。分析發(fā)現(xiàn):感知風險對種植規(guī)模較小種植經(jīng)驗較為缺乏的農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購的初始信任影響最為顯著,隨著農(nóng)民種植規(guī)模的擴大,影響程度逐漸減緩,感知風險對種植經(jīng)驗較為豐富的農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購的初始信任的影響不顯著;網(wǎng)站服務質(zhì)量的提升有力于提高農(nóng)村居民對農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購的初始信任,其中網(wǎng)站服務質(zhì)量的提升對種植經(jīng)驗較為缺乏的農(nóng)村居民影響更為顯著;主觀規(guī)范對不同種植規(guī)模和種植經(jīng)驗的農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購初始信任均存在顯著影響,對種植規(guī)模較高種植經(jīng)驗較為缺乏的農(nóng)村居民影響最為顯著。綜上所述,種植規(guī)模和種植經(jīng)驗在感知風險、網(wǎng)站服務質(zhì)量和主觀規(guī)范對農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購初始信任的影響過程中起交互調(diào)節(jié)作用且調(diào)節(jié)程度存在顯著差異。

    4 結(jié)論與建議

    4.1 結(jié)論

    研究表明,運用社會心理學中的技術(shù)接受模型理論所構(gòu)建的解釋模型來研究農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿是合適的。農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿并不是以往學者所研究的受單一變量的影響,而是個體、系統(tǒng)和環(huán)境三個層面的共同作用,受感知風險、網(wǎng)站服務質(zhì)量和主觀規(guī)范的異質(zhì)影響。感知風險越弱,網(wǎng)站服務質(zhì)量越高,主觀規(guī)范越強,農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿就越強。因此,企業(yè)應降低農(nóng)村居民的網(wǎng)購風險感知,提供真實準確的農(nóng)資產(chǎn)品信息,提升服務質(zhì)量,樹立良好口碑,有助于提升農(nóng)村居民對于農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購的初始信任,進而提高農(nóng)資產(chǎn)品的網(wǎng)購意愿。

    對于不同種植規(guī)模和種植經(jīng)驗的農(nóng)村居民,農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購初始信任的提升機制存在顯著差異。具體而言,對于種植經(jīng)驗較豐富的農(nóng)村居民,其初始信任的影響主要源于外部環(huán)境中親朋好友的推薦,隨著種植規(guī)模的擴大,親朋好友推薦對初始信任的提升作用越為顯著;對于種植經(jīng)驗較為缺乏的農(nóng)村居民,網(wǎng)站服務質(zhì)量和主觀規(guī)范對其網(wǎng)購初始信任的提升起主導作用,隨著種植規(guī)模的擴大,主觀規(guī)范對其網(wǎng)購初始信任的影響逐漸增強。

    農(nóng)村社區(qū)的信息網(wǎng)絡多以親緣關(guān)系與地緣關(guān)系為基礎(chǔ),農(nóng)村意見領(lǐng)袖是信息傳播的一個關(guān)鍵要素,因此,如何發(fā)揮農(nóng)村意見領(lǐng)袖對農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購認知的影響作用,挖掘農(nóng)村意見領(lǐng)袖對于農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購意愿的驅(qū)動機制是值得進一步研究的重要課題。

    4.2 建議

    1)通過線下體驗店降低農(nóng)村居民對農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購的風險認知,塑造企業(yè)良好口碑。農(nóng)資企業(yè)應適當推動線下體驗店的建設廣度和服務深度,線下體驗店擁有零距離接觸農(nóng)村居民的獨特優(yōu)勢,其主要功能不能僅局限于銷售創(chuàng)利,更應該把重點功能放在農(nóng)村居民網(wǎng)購體驗的提升。農(nóng)村居民在購買農(nóng)資產(chǎn)品過程中存在風險規(guī)避心理,農(nóng)資企業(yè)在保證產(chǎn)品優(yōu)質(zhì)豐富的基礎(chǔ)上,提升服務人員的專業(yè)素質(zhì),利用農(nóng)村居民逛線下體驗店的低頻行為塑造其對企業(yè)整體的良好認知,培養(yǎng)農(nóng)村居民對農(nóng)資企業(yè)的信任,進而提升對線上店鋪的良好認知,通過良好的網(wǎng)站服務質(zhì)量和產(chǎn)品口碑提升農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購的初始信任,引導農(nóng)村居民通過網(wǎng)絡購買農(nóng)資 產(chǎn)品。

    2)分層拓展農(nóng)資市場,重點突破首批農(nóng)戶。家庭種植規(guī)模和個體種植經(jīng)驗均會影響農(nóng)村居民農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購的初始信任,農(nóng)資電商企業(yè)要對農(nóng)村市場有選擇的分層次拓展。首要加強對種植規(guī)模較大種植經(jīng)驗比較豐富的農(nóng)村居民的引導。種植規(guī)模較大的農(nóng)民數(shù)量在農(nóng)村總體人數(shù)中占較少,但其種植規(guī)模占總體比例較高,種植經(jīng)驗豐富的農(nóng)村居民對于農(nóng)資產(chǎn)品的認知較為全面,能根據(jù)氣候條件和水土條件選擇適宜的農(nóng)資產(chǎn)品,更愿意接受網(wǎng)購這一新消費方式,對農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購的心理抗拒較弱,更容易形成對農(nóng)資產(chǎn)品網(wǎng)購的初始信任。農(nóng)資電商企業(yè)以此為首批目標客戶可以減少資金和時間成本的投入,達到邊際效益最大化的效果。

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