王淑霖 孔德志 劉明菲

摘 要：運用質(zhì)性研究方法構(gòu)建了顧客網(wǎng)購生鮮農(nóng)產(chǎn)品感知風(fēng)險模型，并用結(jié)構(gòu)方程模型進行實證研究探討感知風(fēng)險對顧客網(wǎng)購行為的影響機制。結(jié)果表明：顧客網(wǎng)購生鮮農(nóng)產(chǎn)品概念模型包括產(chǎn)品、服務(wù)、信息及心理四大類風(fēng)險因素;四大類風(fēng)險因素間的作用關(guān)系及其對顧客購買行為傾向的作用路徑系數(shù)均顯著。

關(guān)鍵詞：感知風(fēng)險;生鮮農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)購;扎根理論;結(jié)構(gòu)方程模型

中圖分類號：F27 ? ? 文獻標(biāo)識碼：A ? ? ?doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.08.029

0 引言

2019年2月，國家發(fā)布農(nóng)業(yè)相關(guān)1號文件，提出要繼續(xù)實施數(shù)字鄉(xiāng)村戰(zhàn)略，繼續(xù)發(fā)展農(nóng)村電商。中商產(chǎn)業(yè)研究院2018年行業(yè)報告顯示，我國2017年生鮮市場交易規(guī)模達17897億元，然而生鮮電商市場交易規(guī)模僅為1418億元，生鮮產(chǎn)品線上滲透率不到8%，遠低于整個電商行業(yè)20%以上的滲透率。這種現(xiàn)象引起眾多學(xué)者的關(guān)注，部分學(xué)者認(rèn)為其與顧客對網(wǎng)購生鮮農(nóng)產(chǎn)品風(fēng)險的看法密切相關(guān);也有學(xué)者提出由于生鮮農(nóng)產(chǎn)品不同于其他類產(chǎn)品，它具有易損易腐、運輸條件要求高等特點，因而顧客網(wǎng)購時感受到的風(fēng)險程度更高;此外，生鮮農(nóng)產(chǎn)品作為日常食材的組成部分，受到顧客的重點關(guān)注，從購買到食用過程中的每個環(huán)節(jié)都可能影響顧客體驗，使顧客感知到網(wǎng)購生鮮農(nóng)產(chǎn)品面臨著眾多風(fēng)險?；诖?，本文采用扎根理論從顧客網(wǎng)絡(luò)評論中識別網(wǎng)購生鮮農(nóng)產(chǎn)品過程中的感知風(fēng)險，構(gòu)建感知風(fēng)險概念模型，采用結(jié)構(gòu)方程模型分析生鮮農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)購的感知風(fēng)險作用機制，探究感知風(fēng)險對顧客購買行為傾向的作用路徑，以期為生鮮電商提高銷量，取得更好地發(fā)展提供科學(xué)的指導(dǎo)。

1 文獻綜述

在對于感知風(fēng)險的研究上，國內(nèi)外學(xué)者從不同的研究對象、視角出發(fā)提出多種測量維度，對于全面認(rèn)知感知風(fēng)險具有重要意義。黃建等人（2014）在研究轉(zhuǎn)基因食品感知風(fēng)險時，將性能、健康、環(huán)境以及經(jīng)濟四類風(fēng)險作為感知風(fēng)險的維度。廖毅等（2018）在研究區(qū)域品牌水果的網(wǎng)購意愿影響因素時，將顧客感知風(fēng)險作為一個整體研究得出網(wǎng)購風(fēng)險感知通過中介變量負(fù)向影響顧客。研究已有文獻可以發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)研究者是在以往文獻的研究基礎(chǔ)上，結(jié)合自身的理解對感知風(fēng)險進行維度劃分，或直接將其看作一個整體研究。而從顧客角度出發(fā)，通過編碼顧客語料劃分感知風(fēng)險維度的研究較少。故本文利用扎根理論——一種從原始資料中發(fā)展理論的定性研究法進行研究，它比僅依據(jù)經(jīng)驗或通過推測就將一系列的概念聚合在一起，更具有科學(xué)性。

關(guān)于顧客網(wǎng)購生鮮農(nóng)產(chǎn)品行為，國內(nèi)外學(xué)者對其影響因素已有廣泛研究。如吳春雅等（2019）研究顧客網(wǎng)購地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品意愿與行為時提出，消費者特征、態(tài)度因素（感知風(fēng)險等）、網(wǎng)站特征、網(wǎng)絡(luò)購物經(jīng)驗習(xí)慣是影響顧客網(wǎng)購行為的主要因素。盧強等（2017）在研究中發(fā)現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)信任作為中介變量的條件下，安全性感知、網(wǎng)店服務(wù)質(zhì)量以及主觀規(guī)范影響顧客網(wǎng)購農(nóng)產(chǎn)品。這些研究對探討顧客網(wǎng)購生鮮農(nóng)產(chǎn)品的影響因素具有重要意義，但研究角度過于寬泛，難以對電商企業(yè)提出有具體可行的建議。本文從感知風(fēng)險這一具體視角出發(fā)，通過實證研究探討顧客網(wǎng)購生鮮農(nóng)產(chǎn)品過程中感知到的風(fēng)險對其購買行為傾向的影響路徑。

2 模型構(gòu)建與研究假設(shè)

2.1 模型構(gòu)建研究方法

顧客網(wǎng)購生鮮農(nóng)產(chǎn)品感知風(fēng)險模型采用扎根理論研究方法確定。扎根理論（Grounded Theory）研究法的宗旨是在經(jīng)驗資料的基礎(chǔ)上建立理論。它是一種科學(xué)的質(zhì)性研究方法，強調(diào)研究者應(yīng)實際觀察某一現(xiàn)象，對數(shù)據(jù)“扎根”，通過三級編碼將其發(fā)展為新的理論。顧客感知風(fēng)險本質(zhì)上是顧客對事件的認(rèn)知和情緒導(dǎo)致的，運用扎根理論研究可以避免研究人員自身認(rèn)知的干擾，更加系統(tǒng)、全面、真實地收集關(guān)于網(wǎng)購生鮮農(nóng)產(chǎn)品的顧客認(rèn)知和情緒反應(yīng)狀況，從而真實準(zhǔn)確地提取出顧客感知風(fēng)險。

2.2 原始資料的搜集

顧客對網(wǎng)購生鮮農(nóng)產(chǎn)品有大量的評論信息，這些評論充分表達了其對該行為的真實感知狀況，為我們管窺顧客在網(wǎng)購生鮮農(nóng)產(chǎn)品過程中的感知風(fēng)險提供了寶貴的原始資料。因此，本研究以網(wǎng)絡(luò)平臺上的有關(guān)網(wǎng)購生鮮農(nóng)產(chǎn)品的用戶評論信息為樣本，使用Python工具軟件爬取盒馬鮮生、京東到家、淘寶農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)店以及微博、豆瓣生活組等平臺上有關(guān)網(wǎng)購生鮮農(nóng)產(chǎn)品的用戶評論數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)截取時間范圍是2018年1月～2019年5月。在用戶評論中我們選擇不確定性評論與損失性評論，不確定性評論與損失性評論的操作性定義為用戶評論中帶有不確定性或感覺自己會發(fā)生損失的內(nèi)容。如：“在盒馬鮮生買菜太方便了，就是有點擔(dān)心質(zhì)量不好”，“我不愿意在網(wǎng)上買水果，誰知道運輸過程中會發(fā)生什么”，共獲得網(wǎng)絡(luò)評論數(shù)據(jù)1627條。

2.3 編碼過程

（1）開放性編碼。將資料中和研究主題相關(guān)的原始評論語句分解為若干標(biāo)簽，用簡短詞語命名以發(fā)展出概念，并對比各概念歸納出其所屬的范疇。細致分解原始評論資料后，本研究將評論資料中句意、現(xiàn)象相似的句子標(biāo)簽歸為一個概念，如將“擔(dān)心在網(wǎng)上買的蘋果個頭太小”，“網(wǎng)購的大蔥沒有市場上的新鮮”等句子標(biāo)簽歸為“產(chǎn)品質(zhì)量不佳”概念，最終共得到23個概念，將類似概念合并為概念群提取出范疇，最后共獲得8個范疇，具體過程如表1所示。

（2）主軸編碼。其目的是在提取出的范疇之間建立聯(lián)系，通過對范疇間相似關(guān)系的關(guān)聯(lián)性分析，在初步建立的范疇基礎(chǔ)上發(fā)展出主范疇。在對開放編碼所獲得的8個范疇進行關(guān)聯(lián)性分析后，本研究最終開發(fā)出4個主范疇，用產(chǎn)品風(fēng)險、服務(wù)風(fēng)險、信息風(fēng)險和心理風(fēng)險進行表示，各范疇的具體含義以及范疇間的關(guān)聯(lián)如表2所示。

（3）選擇性編碼。其目的為提煉出能夠?qū)⒀芯拷Y(jié)果形成理論框架、闡明主范疇之間邏輯關(guān)系的核心范疇。比較和分析4個主范疇后，本文將過程型感知風(fēng)險和結(jié)果型感知風(fēng)險作為核心范疇，其劃分依據(jù)為是否直接影響顧客購買行為。進一步分析發(fā)現(xiàn)，過程型感知風(fēng)險影響結(jié)果型感知風(fēng)險。最終本文將產(chǎn)品風(fēng)險、服務(wù)風(fēng)險、信息風(fēng)險歸為過程型感知風(fēng)險，心理風(fēng)險歸為結(jié)果型感知風(fēng)險，由此構(gòu)建的顧客網(wǎng)購生鮮農(nóng)產(chǎn)品感知風(fēng)險概念模型圖如圖1所示。

（4）理論飽和度檢驗。選取5名顧客對其進行訪談，采用同樣的方式對訪談內(nèi)容進行三級編碼以檢驗本文構(gòu)建的模型的理論飽和度。編碼結(jié)果與構(gòu)建的模型的范疇一致，沒有出現(xiàn)新范疇，因此本文構(gòu)建的模型通過了飽和度檢驗。

2.4 顧客網(wǎng)購生鮮農(nóng)產(chǎn)品感知風(fēng)險與顧客購買行為傾向關(guān)系假設(shè)

顧客購買行為是顧客未來對產(chǎn)品或服務(wù)發(fā)生的可能發(fā)生的具體行為;感知風(fēng)險是對其具有重要影響的障礙性因素，能削弱顧客購買意愿，并最終導(dǎo)致顧客終止購買行為。本文通過扎根過程得出顧客感知風(fēng)險中過程型感知風(fēng)險影響結(jié)果型感知風(fēng)險，國內(nèi)學(xué)者任俊玲等（2019）研究得出網(wǎng)絡(luò)零售中顧客感知風(fēng)險負(fù)向影響顧客購買行為傾向?；诖耍疚淖鞒隽艘韵滤膫€假設(shè)并構(gòu)建了顧客網(wǎng)購生鮮農(nóng)產(chǎn)品過程中感知風(fēng)險對其購買行為的作用機制模型（見圖2）。

H1：產(chǎn)品感知風(fēng)險負(fù)向影響心理感知風(fēng)險

H2：服務(wù)感知風(fēng)險負(fù)向影響心理感知風(fēng)險

H3：信息感知風(fēng)險負(fù)向影響心理感知風(fēng)險

H4：心理感知風(fēng)險負(fù)向影響顧客購買行為傾向

3 實證分析

3.1 量表開發(fā)與數(shù)據(jù)搜集

（1）量表開發(fā)。顧客網(wǎng)購生鮮農(nóng)產(chǎn)品感知風(fēng)險量表據(jù)扎根理論確定，以表1中23個感知風(fēng)險概念作為題項，其中包括產(chǎn)品風(fēng)險6個題項、服務(wù)風(fēng)險6個題項、信息風(fēng)險6個題項、心理風(fēng)險5個題項;顧客購買行為傾向量表采用Fishbein M等（1977）量表，包括3個題項。問卷采用Likert Scale五分法測量，1-5表示由非常不同意到非常同意。

（2）預(yù)調(diào)研。筆者于2019年9月在互聯(lián)網(wǎng)平臺進行問卷收集，共發(fā)放200份，回收到有效問卷176份，有效回收率為88%。對于預(yù)調(diào)查量表利用SPSS25.0進行Cronbach alpha系數(shù)信度分析，結(jié)果顯示產(chǎn)品、服務(wù)、信息、心理四類感知風(fēng)險信度分別為0.848、0.861、0.801和0.836，均大于0.8，量表可信度較高。但產(chǎn)品、服務(wù)和信息感知風(fēng)險內(nèi)分別有兩項CITC值低于0.4，刪去這幾項后問卷整體信度提高至0.858，故在量表中刪去該部分題項。其次對刪去該部分題項后的預(yù)調(diào)查量表采用因子分析法進行效度分析，結(jié)果顯示，整體KMO值為0.813，Bartlett球形檢驗顯著，問卷的結(jié)構(gòu)效度良好。

（3）數(shù)據(jù)搜集。本文采用裙帶抽樣方式通過互聯(lián)網(wǎng)收集問卷，共發(fā)布400份，回收有效問卷358份，有效回收率89.5%。

3.2 顧客網(wǎng)購生鮮農(nóng)產(chǎn)品感知風(fēng)險模型檢驗

通過SPSS25. 0軟件對數(shù)據(jù)進行信度和效度分析，以檢驗顧客網(wǎng)購生鮮農(nóng)產(chǎn)品感知風(fēng)險模型構(gòu)建的可行性和問卷調(diào)查的可靠性和有效性。

（1）信度檢驗。量表信度檢驗結(jié)果如表3所示。顧客網(wǎng)購生鮮農(nóng)產(chǎn)品感知風(fēng)險模型每個題項的CITC值均大于0.4，問卷整體Cronbach alpha系數(shù)為0.865，大于 0. 7，表明各因子與測量題項的一致性較好，量表具有良好的信度。

（2）效度檢驗。對問卷數(shù)據(jù)進行主成分分析，得到KMO為0. 891，Bartlett球體檢驗結(jié)果顯著，表明該量表適合因子分析。結(jié)果顯示，最終的17個測量題項因子載荷系數(shù)均大于0. 6（見表4），說明量表測量題項的結(jié)構(gòu)效度較好，本文構(gòu)建的顧客網(wǎng)購生鮮農(nóng)產(chǎn)品感知風(fēng)險模型是可行的。

3.3 感知風(fēng)險與顧客購買行為傾向假設(shè)檢驗

（1）模型構(gòu)建。根據(jù)顧客網(wǎng)購生鮮農(nóng)產(chǎn)品感知風(fēng)險對購買行為影響機制模型，采用Amos24.0構(gòu)建初始SEM（圖3）。

（2）模型修正。根據(jù)模型的修正指數(shù)（MI）值對模型進行修改直至模型達到較好的擬合效果。由于顧客網(wǎng)購生鮮農(nóng)產(chǎn)品感知風(fēng)險往往會受到多個因素的共同作用，且因素間存在著相互影響，故筆者在修正模型時，主要修正各風(fēng)險因素誤差項之間的關(guān)聯(lián)性。從MI值最大的開始修正，每次修正一項，直至得到最終模型。最終模型卡方自由度比值為1.762，PGFI值為0.624，RMSEA和GFI值為0.064、0.917，CFI、IFI、NFI、TLI值分別為0. 953、0.955、0.904、0.931，整體模型適配度指標(biāo)均符合適配標(biāo)準(zhǔn)。由此可知：修正后的模型具有較好擬合效果，適合進一步分析驗證研究假設(shè)。

（3）假設(shè)檢驗結(jié)論。采用極大似然法對修正后的模型進行路徑檢驗，結(jié)果顯示，本文提出的4個假設(shè)均得到支持（見表6）。產(chǎn)品、服務(wù)、信息感知風(fēng)險對心理感知風(fēng)險的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)分別為0.4、0.43、0.3，說明3類過程型感知風(fēng)險均對結(jié)果型感知風(fēng)險具有顯著正向影響，其中服務(wù)風(fēng)險的影響最為突出;心理感知風(fēng)險對顧客買行為傾向的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為-0.64，說明心理感知風(fēng)險對顧客購買行為傾向的負(fù)向影響程度大。

4 結(jié)論

本研究通過GT構(gòu)建了顧客網(wǎng)購生鮮農(nóng)產(chǎn)品過程中的感知風(fēng)險模型，該模型包括產(chǎn)品感知風(fēng)險、服務(wù)感知風(fēng)險、信息感知風(fēng)險3類過程型感知風(fēng)險和心理感知風(fēng)險1類結(jié)果型感知風(fēng)險。

結(jié)合扎根理論研究以及現(xiàn)有研究，本文構(gòu)建了顧客網(wǎng)購生鮮農(nóng)產(chǎn)品過程中的感知風(fēng)險對其購買行為的影響模型，并運用結(jié)構(gòu)方程模型方法進行實證檢驗。實證檢驗的結(jié)果表明：過程型感知風(fēng)險對結(jié)果型感知風(fēng)險具有顯著的正向影響關(guān)系;結(jié)果型感知風(fēng)險即心理感知風(fēng)險顯著負(fù)向影響顧客購買行為;產(chǎn)品感知風(fēng)險、服務(wù)感知風(fēng)險和信息感知風(fēng)險通過影響心理感知風(fēng)險負(fù)向影響顧客購買行為。產(chǎn)品感知風(fēng)險、服務(wù)感知風(fēng)險、信息感知風(fēng)險對心理感知風(fēng)險作用的路徑系數(shù)均顯著，其中服務(wù)感知風(fēng)險對心理感知風(fēng)險的作用路徑系數(shù)最大，說明顧客在網(wǎng)購生鮮農(nóng)產(chǎn)品過程中極易感知到物流、售后服務(wù)方面的風(fēng)險，且購買行為最易受該類感知風(fēng)險的影響，故生鮮電商企業(yè)應(yīng)采取有效的措施，如選取合適的物流公司、構(gòu)建生鮮農(nóng)產(chǎn)品運輸冷鏈系統(tǒng)、有效保障售后服務(wù)等來降低顧客感知風(fēng)險，增強顧客購買行為傾向。

參考文獻

[1]中華人民共和國中共中央國務(wù)院.關(guān)于堅持農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展做好“三農(nóng)”工作的若干意見[Z].2019.

[2]2018-2023年中國生鮮電商市場規(guī)模及發(fā)展前景分析報告[R].中商產(chǎn)業(yè)研究院，2018.

[3]徐穎，陳明紅.消費者網(wǎng)絡(luò)渠道農(nóng)產(chǎn)品購買影響因素研究[J].農(nóng)村經(jīng)濟，2019，（10）：122-128.

[4]崔艷紅.網(wǎng)購生鮮農(nóng)產(chǎn)品的感知風(fēng)險維度及網(wǎng)絡(luò)營銷策略研究[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟，2016，（05）.

[5]黃建，齊振宏，馮良宣，等.消費者對轉(zhuǎn)基因食品感知風(fēng)險的實證研究——以武漢市為例[J].中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2014，19（05）：217-226.

[6]廖毅，聶靜虹.區(qū)域品牌水果的網(wǎng)購意愿影響因素——以東莞市“麻涌香蕉”為例[J].地域研究與開發(fā)，2018，37（05）：48-52+59.

[7]吳春雅，夏紫瑩，羅偉平.消費者網(wǎng)購地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品意愿與行為的偏差分析[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，2019，（05）：110-120.

[8]盧強，李輝.消費者有機農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)購意愿研究——基于TAM模型的實證[J].當(dāng)代經(jīng)濟管理，2017，39（01）：15-23.

[9]Strauss A， Corbin J.質(zhì)性研究入門：扎根理論研究方法[M].吳芝儀，廖梅花，譯.嘉義：濤石文化事業(yè)有限公司，2001.

[10]Fishbein M，Ajzen I.Belief，attitude，intention and behavior：an introduction to theory and research[M].M A：addison-Wesley，1975：25-29.

[11]Fishbein M，Ajzen I.Attitude Behavior Relations：A Theoretical Analysis and Review of Empirical Research[J].Psychological Bulletin，1977，84（5）：888-918.

[12]崔登峰，黎淑美.特色農(nóng)產(chǎn)品顧客感知價值對顧客購買行為傾向的影響研究——基于多群組結(jié)構(gòu)方程模型[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2018，（12）：119-129.