感知收益和风险对不同外卖消费人群的影响研究

黄豪 陈亚荣

[摘要]文章基于经典的消费者行为学研究，在国内外卖市场和消费者逐渐成熟的背景下，研究收益和风险两方面各具体因素对不同职业外卖消费者感知价值、态度和购买意愿的影响。利用结构方程模型检验的方法，对收集到的上班族和大学生两个群体样本进行了对比分析，得出了一些有意义的结论，并从强化收益和降低风险两方面提出了一些关于未来发展的建议。

[关键词]收益；风险；感知价值；外卖消费人群

[DOI]1013939/jcnkizgsc201916120

1引言

在经历了近几年的高速增长之后，外卖行业在中国已具相当规模。据艾瑞咨询发布的《2017—2018年中国在线餐饮外卖市场研究报告》，2017年中国外卖行业市场规模已突破2000亿元大关，同时，中国外卖用戶正式突破3亿人，相比2016年，两项数据分别提升235%和191%。在饿了么收购百度外卖之后，饿了么与美团外卖分庭抗礼的市场格局已正式形成。

然而，随着市场格局的稳定、市场竞争的理性化，外卖平台不计成本的价格补贴不再是日常手段，相对于线下实体店餐饮，外卖价格优势不再明显。不仅如此，伴随着行业爆发式发展，随之而来的问题还包括外卖食品安全、配送时效以及平台过多收集个人信息、送货上门等途径导致的隐私安全问题。与此同时，在熟悉了外卖新体验后，外卖消费者也开始回归理性，不再只关注外卖价格，而更多开始从收益风险两个方面来重新审视外卖这一餐饮方式。

2理论回顾与研究模型

在上述背景下，文章构建了以感知收益和风险各具体因素为解释变量，感知价值、态度、购买意愿为被解释变量的研究模型，探讨两个不同人群中各变量之间的相互关系。收益方面，选取了优惠性和便利性两个因素。风险方面，借鉴了过往Featherman、井淼等学者对于感知风险维度的划分，结合外卖实际选取了功能、隐私、社会、时间四个风险维度作为外卖消费者可能面临的风险因素。在此基础上，参考消费者行为学经典的态度ABC模型，选取感知价值、态度和购买意愿对应ABC模型中认知、情感、行为倾向三成分，作为本文研究的被解释变量。

21收益、风险与感知价值

消费者行为研究领域主流的观点都认同消费者感知价值是对收益和付出综合权衡后对所购买产品或服务做出的总体评价。Kim，王崇等人在各自的实证研究中证实了收益、风险因素对于消费者感知价值的影响。因此，文章对于收益、风险各因素与感知价值的关系作出以下假设：H1a：优惠性对消费者感知价值有正向的影响；H1b：便利性对消费者感知价值有正向的影响；H1c：功能风险对消费者感知价值有负向的影响；H1d：隐私风险对消费者感知价值有负向的影响；H1e：社会风险对消费者感知价值有负向的影响；H1f：时间风险对消费者感知价值有负向的影响。

22收益、风险与态度

消费者对特定事物情感态度的产生往往也来自对事物特性的认知和判断。早前TRA和TPB模型在大量的实证应用中验证了收益与结果因素对消费者态度的影响。因此文章对收益、风险各因素与态度的关系作出以下假设：H2a：优惠性对消费者购买态度有正向的影响；H2b：便利性对消费者购买态度有正向的影响；H2c：功能风险对消费者购买态度有负向的影响；H2d：隐私风险对消费者购买态度有负向的影响；H2e：社会风险对消费者购买态度有负向的影响；H2f：时间风险对消费者购买态度有负向的影响。

23收益、风险与购买意愿

相对网购其他商品，外卖消费通常是一种更简单快速的决策，通过小规模小组访谈发现收益和风险各因素有可能直接影响外卖消费者购买意愿。Zeithaml等也在先前研究中提出过类似观点，因此，做出以下假设：H3a：优惠性对消费者购买意愿有正向的影响；H3b：便利性对消费者购买意愿有正向的影响；H3c：功能风险对消费者购买意愿有负向的影响；H3d：隐私风险对消费者购买意愿有负向的影响；H3e：社会风险对消费者购买意愿有负向的影响；H3f：时间风险对消费者购买意愿有负向的影响。

24感知价值、态度和购买意愿

关于感知价值和态度两个变量对于消费者购买意愿的影响，之前已有众多实证研究予以证明。本研究继承这些观点，做出以下假设：H4：感知价值对消费者购买意愿有正向的影响；H5：态度对消费者购买意愿有正向的影响。

3实证研究

31问卷设计与样本收集

文章通过问卷调查的方式来收集一手数据，借鉴Hsiu-Fen和Lin、Featherman、井淼、Kim、陈洁等人提出的成熟量表，通过专家讨论、小规模试调研得到了研究的最终量表。

在调查对象选取方面，主要选择了都市上班族和大学生两个群体作为调研的主要目标。通过网络发放问卷，最终得到了539份有效样本。其中，学生样本280份，上班族样本259。男女比例大约为4：6，所有样本呈现出年轻化、高学历化的特点，与当前外卖行业研究报告中呈现出的外卖消费人群特征十分吻合，这说明本研究的数据采集有较好的代表性。

32数据分析

321信度及效度分析

信度检验方面，文章通过Cronbach 's α系数来测量问卷内部一致性，并通过SPSS软件来计算该系数。最终结果显示，除了优惠性和便利性两个变量的Cronbach 's α系数分别为0780和0791，非常接近08的良好标准外，其他变量的Cronbach 's α系数均超过08，这充分说明了本研究问卷数据的可靠性。

效度检验方面，文章通过KMO检验和Bartlett球形检验来测量研究收集到的样本能在多大程度上反应测量指标的真实情况。通过SPSS因子分析得到结果，本研究6个解释变量的总体KMO达到了0920，而3个被解释变量的总体KMO达到了0928，都达到了非常适合做因子分析的标准。同样，所有变量Bartlett球形检验的结果也都显示本研究数据适合做因子分析。至此，可判定文章数据具有良好的效度。

322结构方程模型分析

本研究使用AMOS 210软件对采集到的样本进行结构方程模型分析。参考以往学者的经验，选取χ2/df、RMSEA、GFI、AGFI、NFI、IFI、CFI等指标来评价模型拟合情况，以下是学生和上班族两份样本经过修正后的结构方程模型拟合的结果：

由上可以看到，两个群体路径检验的结果存在很大的差异，这说明学生和上班族在外卖消费方面存在较大的差异。通过对比两个模型结果，可以得到一些基本的结论：

（1）优惠性对于两个群体影响差异巨大。学生群体对优惠性并不敏感，而上班族群体对优惠性十分敏感。推测这种差异产生的原因是外卖很难对高校食堂形成价格优势，因此学生群体点外卖动机并不是追求价格优惠。而上班族情况正好与此相反。

（2）时间风险对于两个群体影响差异巨大。学生群体对时间风险较为敏感，而上班族群体对此并不敏感。结合现实消费情境，认为这种差异是因为上班族在对时间要求较高的情境下一般不会选择外卖就餐，并且繁忙的工作也会降低上班族对于时间的感知。

（3）便利性对于两个群体重要性都非常高，这说明对于外卖消费者而言，外卖对于自身时间、体力、精力的节省仍是外卖的核心价值所在。

（4）社会、隐私风险对两个群体存在不同程度、不同路径的影响，这是与两个群体自身的特点紧密相关的，实证的结果也反映了两个群体的各自特征。

4管理建议

41强化收益策略

（1）结合先进技术，打造最为便捷、智能、人性化的外卖用餐体验。结合时下广泛应用的大数据和AI技术对外卖消费者的习惯与喜好进行分析与预测，从而降低用户搜寻合适商家和餐品的体力精力成本，大幅提升用户消费体验。

（2）根据用户身份与消费场景，采取精准的营销策略。建议对于学生群体主要的营销方向为提升外卖消费的享乐性与趣味性。而对于广大的上班群体，营销的主要方向可以更多地将价格作为营销活动的利益点。

42降低风险策略

（1）建立公开的商家末尾淘汰制和问题淘汰制，提升外卖整体品质下限。通过建立标准和负面事件应急响应机制，平台定期或者不定期将淘汰的劣质商家向外界公布，显示平台提升餐品品质的决心，降低消费者对餐品品质的担忧。

（2）隐藏、加密用户信息，减少信息泄漏可能性。可以尝试减少或加密用户信息在外卖纸质订单详情和配送员操作界面的露出、使用统一不透明包装等方式来降低用户隐私信息泄漏的可能性。

（3）打造“品质外卖”“健康外賣”概念，引领健康生活方式。一方面，可以通过对外卖商家的优胜劣汰来提升平台商家整体品质水平。另一方面，还可以考虑通过与一些专业健身健康平台合作，为有健身健康需求的消费者提供科学的饮食计划，从而将外卖与健康概念挂钩，逐步改变大众对于外卖的负面刻板印象。

参考文献：

[1]艾媒咨询.2017—2018年中国在线餐饮外卖市场研究报告[EB/OL].[2018-01-17].http：//www.iimedia.cn/60449.html.

[2]KIM H W， CHAN H C， GUPTA S. Value-based adoption of mobile internet： an empirical investigation[J]. Decision Support Systems， 2007， 43（1）：111-126.

[3]王崇. 网络消费者购买意愿影响因素模型研究[D]. 哈尔滨：哈尔滨工业大学， 2007.

[4]LIN， HSIU-FEN. Understanding behavioral intention to participate in virtual communities[J]. Cyber Psychology & Behavior， 2006， 9（5）：540-547.

[5]FEATHERMAN M S， PAVLOU P A. Predicting e-services adoption： a perceived risk facets perspective[M]. Academic Press， Inc. 2003.

[6]井淼， 周颖， 吕巍. 互联网购物环境下的消费者感知风险维度[J]. 上海交通大学学报， 2006， 40（4）：607-610.

[7]陈洁， 王方华. 感知价值对不同商品类别消费者购买意愿影响的差异[J]. 系统管理学报， 2012， 21（6）：802-810.

[8]LEE M C. Factors influencing the adoption of internet banking： an integration of TAM and TPB with perceived risk and perceived benefit[J]. Electronic Commerce Research & Applications， 2009， 8（3）：130-141.