陈琳  霍思宇  付珊珊  张亚南

（浙江工商大学杭州商学院，浙江 杭州 311500）

摘要：近年来，农产品电商直播带货的兴起，推动了农业产品组织化营销和农村经济的进一步发展。但由于当前农村经济发展程度不均、电商农产品直播带货过程中的问题等，影响着数字经济在农村区域的推进。鉴于此，本次研究将就数字经济背景下农产品电商直播带货出现的必然性、发展现状及其相关问题进行分析以促进农产品直播市场长远有效的发展。本次调查以数字经济发达的“中国电商之都”杭州市为调查区域，首先结合因子分析法探究影响市民对农产品直播市场发展满意度的主要因素，运用AMOS软件进行验证性分析，得到初步的总体需求结构方程模型。基于分析可得，体验因子、质量因子对农产品直播满意度均呈现正面影响，选择因子对于农产品直播呈现负面影响。

关键词：农产品直播；满意度；因子分析；结构方程

一、研究背景

近年来，由于人民生活水平不断提高，消费者对农产品的需求不再仅限于产品价格，更注重产地、新鲜度和营养价值等因素，并愿意为之支付更高的费用。然而，农产品易腐易烂的特性让消费者的信任与满意度不断下降。因此，传统静态图文购物模式已无法完全满足当今消费者对农产品购物不断提升的需求。

在数字经济时代，电子商务的快速发展催生出市场销售新发展思路，其中包括农产品销售的发展。通过利用电子商务技术搭建农产品直播平台并进行网络交易，农产品流通获得新的生机和活力。低成本、高效率和无地域界限的优势成为提高农业竞争力、促进农业经济发展、助力农民创业增收致富的有效途径之一。

消费者期望得到更优质的购物体验，而电商的普及为此提供了有效的解决途径。然而，由于信息不对称问题，传统电商模式存在虚假宣传和低质量产品等问题，使消费者需要更加优质的在线购物体验。基于此，“直播+电商”创新模式的出现，使农产品通过直播间的展示拉近了商家与消费者之间的距离，提升了农产品销售质量的真实性与可信度。综上，农产品在我国属于占比极大的商品品类，是人们一日三餐的必需品。随着网络科技的发展、消费者需求的升级以及农产品电商竞争的白热化，农产品市场存在着广阔的发展空间。

二、调查实施

本次调研共发放问卷834份，回收792份，回收率为94.96%，其中，有效问卷为732份，回收有效率为92.42%。

1.问卷信度分析

信度分析即为对问卷内容合理性及其是否能真实反映客观事实的分析。我们使用内部一致性（克朗巴赫）信度系数法对所收集的数据进行信度分析。根据 Cronbach 公式计算的克朗巴赫系数α，其公式为：

表1 总量表信度分析表

根据可靠性检验，所有Cronbach’s Alpha系数超过了0.7这一最低可接受水平，总量表为0.946，这说明调查问卷内部一致性良好，具有良好的信度。

2.问卷效度分析

效度检验即检验问卷有效性,即检验设计的题型是否能有效反应研究目标，主要分为内容效度、效标效度、结构效度，其中，结构效度分析常用的方法有探索性因子分析和验证性因子分析,是研究因子与测量项的对应关系是否符合预期，也是本次检验主要使用的检验方式。

表2 总量表效度分析表 

由表2可知，KMO检验值为0.949，巴特利特球形度检验P值小于0.05，因此本次调查问卷效度结果良好，可被接受。

由结构效度和信度分析可得，信度效度较好，可采用此量表进行调查。

三、杭州市农产品直播市场发展现状分析

1.农产品直播购买现状分析

图1 距离最近一次在直播间购买农产品的时间间隔

通过对直播中曾购买农产品的市民进行购买时间间隔的调查得到折线图。如图所示，调查人群在直播购买农产品时间间隔在一个月的占比较高为48.3%，时间间隔在一周之内为26.3%，3个月之内为14.3%，而时间间隔为一年及以上仅为11.1%。间隔为一周与一个月的占比和高达74.6%，由此可得，绝大部分在直播中购买过农产品的消费者，对于农产品直播购物的存在较高的用户粘性。

图2   购买农产品平均月支出

对直播中曾购买农产品的市民进行统计，在购买农产品的平均月支出中300元及以下支出占比为70%，601-900元占比为4.2%，901-1200元占比为0.8%，1200元以上为0.6%。说明了市民对于在直播中进行农产品消费购买中更倾向低消费，在301-600元的农产品月支出中占比为24.4%，这一部分人群对于直播农产品的需求较大，也是贡献主要经济流量的人群之一。

    2.农产品直播购买意愿分析

图3  月收入与购买意愿列联表

我们通过居民的月收入与其对于农产品直播的购买意愿进行列联分析，其中，我们可以看出，月收入在3000元以下、3000-6000元以及6000-10000元这三个档位购买意愿较高而较为均衡，分别为57.9%、58.5%、55.1%.。而月收入较高的人群对于农产品直播的购买意愿较低，月收入在10000-15000元的购买意愿为40.9%，15000元以上为41.9%。中低收入人群对于农产品直播的购买意愿高于高收入人群，说明了农产品直播的主要消费人群来源于中低收入人群。

图4  年龄与购买意愿列联表

在购买意愿分析中，我们对年龄与购买意愿进行列联。通过结果我们可以看到，18-30岁的人群对于农产品直播购买意愿最高，购买意愿达到了63.1%，其次是18岁以下的人群，购买意愿为58.3%，31-40岁为47.6%，41-50岁为47.1%，50岁以上为50.5%。由此可见，各个年龄段市民对于农产品直播的均购买意愿，且购买意愿均接近50%，不仅如此，由列联表我们可以知道，农产品直播的主要目标人群为18-30岁这个年龄段的，这个人群的购买意愿最高，达成直播农产品交易较为容易。

3.基于因子分析

通过上述农产品直播购买现状分析及购买意愿列联分析，我们发现年龄和月收入相对低的杭州市民购买欲望更强烈，并且农产品直播存在高用户粘性。由此我们将通过因子分析和方程模型进一步研究消费者满意度影响因素及其与满意度间的正负相关。

本文对问卷调查采集到的直播间农产品、新鲜程度、符合程度、丰富程度、优惠活动、平台运行流畅性、监管成效、主播熟悉程度、直播视觉效果等16个指标提取公因子，进行探索性因子分析。

表3 因子分析效度结果

由表3可知，KMO测度的值为0.943，大于阈值0.5，表明可进行因子分析。Bartlett值为4574.322，自由度为120，球体检验p值为0.000，小于显著性水平值，拒绝原假设，原始变量之间存在有意义的关系，表明数据适合用于因子分析。

表4 旋转后成分矩阵

表4为主成分分析处理数据以及将因子载荷矩阵采用最大方差法旋转得到的旋转成分矩阵。旋转后因子载荷矩阵反映公共因子与原始变量之间的相关程度。对各公共因子的解释如下：F₁

第一个公共因子F₁在商家信息真实、直播视觉效果、商家信息完整、支付快捷程度这四个变量上负载显著，其反应的是的是消费者对直播间的使用体验，可以命名为体验因子。

第二个公共因子F₂在主播业务能力、解惑模式、熟悉程度这三个变量上负载显著，其反应的是消费者对主播的能力要求，可以命名为主播因子。

第三个公共因子F₃在支付安全保障、平台监管成效以及运行流畅这三个变量上负载显著，其反应的是消费者对直播平台功能的需求，可以命名为平台因子。

第四个公共因子F₄在销售售后服务和销售物流服务这两个变量上负载显著，其反应的是消费者对销售服务的需求度，可以命名为服务因子。

第五个公共因子F₅在直播间农产品符合程度和新鲜程度这两个变量上负载显著，其反应的是消费者对农产品的满意度，可以命名为质量因子。

第六个公共因子F₆在直播间农产品种类丰富程度这个变量上负载显著，其反应的是消费者对农产品种类选择的满意度，可以命名为选择因子。

第七个公共因子F₇在直播间农产品优惠程度及活动频率这个变量上负载显著，其反应的是消费者对优惠活动的关注程度，可以命名为优惠因子。

通过上述探索性分析因子分析的结果可以得出，消费者对于农产品直播涉及领域的满意度结构可以概括为七个因子：体验因子、主播因子、平台因子、服务因子、质量因子、选择因子、优惠因子。这个结论仅仅是初步的，以下将做进一步的验证研究。

4.基于结构方程SEM模型

（1）数据变量处理

继上文对数据进行处理做了因子分析分析得到消费者对于农产品直播涉及领域的满意度结构七个影响因子之后，利用SEM模型对影响七因子进行因子得分分析。因此，我们根据前文因子分析设置以下潜变量和可测变量，如下表所示。

表5  潜变量与可测变量表

（2）构建SEM结构方程

农产品直播中各方面的影响因素对于消费者满意程度的影响程度各不相同，每个因素所起作用的大小及作用的机理不尽相同。根据潜变量及可测变量之间的影响情况，利用SPSS、 AMOS软件建立对体验因子、主播因子、平台因子、服务因子、选择因子、优惠因子、质量因子以及总体满意度的SEM结构方程，采用验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis，CFA）构建潜变量和可测指标之间的测量模型再建立潜变量间的结构模型。

（3）模型拟合检验

表6  SEM模型拟合度检验表

根据模型拟合指标表得出的数据，本次建立的结构模型卡方自由度比为0.927，小于要求值3，通过卡方自由度检验，显著性p值为0.676，大于边界值0.05，说明模型拟合度较好，而GFI、CFI、NFI、NNFI测量值均大于要求值0.9。综上所述，模型通过检验拟合度良好，具有代表性。

（4）模型结果呈现及解读

根据模型回归系数总体表格，绘制本次构建的模型拟合最终体现结果图，其中图中数值为各变量之间的测量系数。通过模型结果图绘制潜变量对于农产品直播总体满意度的影响权重表以及显著性变量对于总体满意度的影响权重表。

图5  SEM模型结果图

由下图得到的模型参数表格，我们可以得知，体验因子、质量因子、选择因子的显著性p值均小于0.05，说明这三个因子对于总体满意度具有较为显著的影响关系与测量关系。

表7 模型参数表

图6  潜变量影响因素权重图

（5）模型结果分析

体验因子正向影响市民对于农产品直播满意度，体验因子的标准化回归系数为0.184，说明直播视觉效果、支付方式的快捷程度、商家信息的完整度、真实度相关影响因素让消费者对于农产品的直播的满意度据有正面影响，不仅如此，质量因子也呈现正向影响市民对于农产品直播满意度，质量因子标准回归系数为0.707，则农产品实物的符合程度、新鲜程度的提高也会让消费者对于农产品直播满意度的提升。然而，选择因子反向影响市民对于农产品直播满意度，选择因子标准化回归系数为-0.527，说明农产品直播中种类过于丰富，可能会导致消费者认知混乱，难以辨别种类的好坏，从而降低消费者对于农产品的满意度。

5.农产品直播市场发展现状总结

在16个满意度指标中通过因子分析共提取7个因子，按照旋转后因子载荷矩阵表依次为：体验因子、主播因子、平台因子、服务因子、质量因子、选择因子、优惠因子。

我们在完成对数据的因子分析后，得到了可测变量和潜变量，对此构建了SEM结构方程模型研究潜变量对于农产品直播总体满意度的影响，在模型各项指标通过之后，我们获取了模型的结果图，由模型结果图可以看变量之间的影响系数指标。通过SEM结构方程的建立，我们可知，体验因子（直播视觉效果、支付方式的快捷程度、商家信息的完整性与真实性）、质量因子（农产品的符合程度、新鲜程度）对农产品直播满意度均呈现正面影响。选择因子（农产品的种类丰富度）对于农产品直播呈现负相关。

四、研究结论

1.不同特征消费者在农产品直播购买意愿上存在差异

根据描述性统计分析得到的结论，购买意愿较强的消费者大多较为年轻，且每月可支配收入较低。综合来看，消费者购买意愿与其年龄呈正向关系，与其月收入呈负相关，和性别学历等无显著关系。

本文将没有购买过直播农产品但购买意愿强烈的消费者定义为潜在用户。根据问卷调查结果，潜在用户未购买直播农产品的原因中，选择质量不敢保证的人数最多，高达53.35%，其次是不够信赖主播/平台，占比44.21%，产品不符心意占40.24%，显然，这三者有一定的相关性，需要农产品直播平台和商家及时改进。

2.消费者存在负面情绪，缺乏信任感

部分消费者对农产品直播存在负面情绪，缺乏信任感，不愿再次购买是主要特征。消费者不满意购买农产品的符合程度和新鲜程度或是担心上当受骗，为杜绝此类情况不再购买。存在其他的原因例如抑制冲动消费、担忧售后和物流服务、购买流程繁杂以及消磨时间等也值得农产品直播主体和政府关注，因此政府、市场该如何出台政策、采取措施来留住曾消费客户、重新建立信任关系和感知价值是未来发展的重要趋势。

3.消费者关注农产品直播的购买体验、质量和可供选择种类

本文将问卷16个满意度指标通过因子分析法降维后命名，提取七个因子。得到可测变量和潜变量并构建SEM结构方程模型，由模型结果图可得：体验因子、质量因子、选择因子与消费者满意度显著相关。针对满意度正面影响因素按重要性排序为直播视觉效果、支付快捷程度、商家信息完整真实、农产品的符合程度和新鲜程度，选择因子与农产品直播满意度呈负相关，说明农产品种类过多反而可能导致消费者认知混乱，花费更多时间甄别，从而降低其对农产品直播的满意度。消费者对农产品直播的关注因素是多样的。

参考文献：

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