生鲜电商平台消费者购菜意愿多元提升路径及适配组态研究

李连英，闵 欣，傅 青*

（1.江西农业大学 经济管理学院，江西 南昌 330045；2.江西农业大学 乡村振兴战略研究院，江西 南昌 330045）

一、引言与文献综述

洪范八政，食为政首。随着人们生活水平的提高和消费观念的转变，水果、蔬菜、肉类、水产等生鲜产品成为家庭生活中的必需品［1］，其流通渠道呈多元化发展态势，已构成传统农贸市场、线下超市、社区团购平台、线上超市等多元化生鲜终端体系［2］。2023 年中央一号文件明确指出，要建设产地冷链集配中心，确保农产品物流畅通。“十四五”规划明确提出，要鼓励商贸流通业态与模式创新，实现新零售背景下的线上线下全渠道融合［3］。在此背景下，线上支付、冷链物流等条件不断完善，生鲜电商平台打破传统线下购菜途径，以线上线下相结合的新零售模式涌现新活力［4］。然而，生鲜电商平台的发展并不完善［5］，口碑差、菜品质量差、平台购菜体验差等问题成为生鲜电商平台生存与发展的难点［6］。由于消费者正处于线下传统农贸市场与线上生鲜电商平台切换的购菜模式，如何有效提高消费者的线上购菜意愿，是生鲜电商平台生存与发展的关键［7］。新零售背景下，生鲜电商平台这一新购菜渠道的出现不仅给上班族购菜带来便利［8］，拓宽了生鲜菜品的销售渠道［4］，还促进了大数据与数字乡村的深度融合［9］。因此，探究生鲜电商平台消费者购菜意愿多元提升路径对于生鲜电商平台的生存与发展至关重要。

学界关于生鲜电商平台发展的研究，主要聚焦于供应链决策［10］、冷链物流技术［11］等企业层面，而生鲜电商平台消费者层面的研究尚不充分。哪些因素会影响生鲜电商平台消费者的购菜意愿？这些因素在消费者购菜意愿影响机制中起到何种作用是亟待探究的重要问题。由此，学者们展开以下研究。消费者个体特征中的感知易用性、促成因素以及主观规范对消费者满意度具有显著影响，且满意度在生鲜电商平台消费者购菜行为中起着关键的中介作用［7］。李连英等［4］通过构建二元Logistics回归模型，发现3类消费者群体购买社区电商生鲜农产品意愿的影响因素不尽相同，其中绩效期望同时影响3 类群体的购买意愿，社会影响同时影响倾向型消费者与中间型消费者，努力期望和促成因素显著影响无感型消费者的购买意愿。在社区新售模式下的生鲜产品购买意愿研究中发现，消费者信任、消费认同显著正向影响购买意愿，另外，产品质量、物流服务质量及售后服务质量在其中存在多个中介效应［12］；基于双元理论视角，以生鲜市场创新的角度研究消费者购菜意愿时发现，当品牌关系较远时，探索性市场创新能够提高消费者对品牌创新性的感知，进而提高消费者购菜意愿［13］；基于714 个消费者样本，探究盒马鲜生加工体验服务对消费者产生线上购买行为的影响，研究发现产品质量和价格等实质性刺激仍是影响消费者线上购买至关重要的因素［14］。

综上所述，既有研究探究生鲜电商平台购菜意愿的影响机制为本文奠定了良好基础，但仍存在以下不足。第一，现有研究多分析单一因素对购菜意愿的影响，并未分析购菜意愿影响因素间相互作用产生的条件组合效应。相比之下，进行组态分析能够帮助生鲜电商平台了解消费者产生购菜意愿的多元提升路径，有利于生鲜电商平台制定有效策略；第二，既有研究并未分析是否存在购菜意愿的必要条件。对生鲜电商平台而言，需要明确是否存在必要条件影响消费者产生购菜意愿，进行必要条件分析能够更加全面地揭露生鲜电商平台消费者购菜意愿的复杂影响因素。

那么，生鲜电商平台消费者购菜意愿影响要素中是否存在单一要素为高购菜意愿的必要条件？何种组态可以产生生鲜电商平台消费者高购菜意愿？生鲜电商平台消费者购菜意愿主要受哪些因素影响？基于此，本文利用技术接受模型3（Technology Acceptance Model 3）和期望确认理论模型（Expectation Confirmation Theoretical），采用模糊集定性比较分析方法（fsQCA）对生鲜电商平台消费者购菜意愿展开组态分析，探讨生鲜电商平台消费者购菜意愿的适配组态要素构成条件，以期为提升生鲜电商平台消费者购菜意愿提供可行性建议。

二、理论分析

技术接受模型3（TAM3）由Venkatesh 于2008 年提出。Venkatesh 在TAM 基础上进行拓展，形成了TAM3，其核心观点是感知易用性、主观规范、形象等变量是影响感知有用性的关键因素，感知愉悦性、客观可用性等是影响感知易用性的关键因素，综上，影响感知有用性和感知易用性的4种因素可归纳为个体差异（性别、年龄等）、系统特征（感知愉悦性、客观可用性等）、社群影响（主观规范、形象等）和促成因素［15］。TAM3目前广泛应用于信息技术和信息系统研究，通过分析模型中决定因素更深层的关系，构建完整决定因素的经济学网络［16］。生鲜电商平台是面向消费者的信息技术使用平台，提高消费者的购菜意愿不仅要从平台本身考虑，更要关注消费者个人对平台的感受。鉴于此，本文将感知有用性（Perceived Usefulness）、感知易用性（Perceived Ease of Use）、主观规范（Subjective Norms）、促成因素（Facilitating Conditions）和感知愉悦性（Perceived Pleasantness）等5个关键变量纳入TAM3中进行分析。

期望确认理论（ETC）由Oliver 于1980 年提出，通过对比购前期望与购后绩效，判断是否产生满意度，而满意度是预测是否再次产生行为的依据，其中期望、认知绩效、确认度、满意度和持续购买意愿［17］等5 个关键变量，目前被广泛运用于社交应用、移动搜索、移动商务等相关用户信息行为研究［18］。该理论认为满意度受期望、认知绩效及确认度等3个维度影响，且进一步影响持续购买意愿［17］。满意度对购后行为有一定预测性与解释性，从长远来看，满意度对生鲜电商平台的长期发展至关重要，由此认为满意度与消费者购菜意愿间的关系值得研究。

TAM3强调消费者在购菜过程中的体验，而ECT侧重购后行为的重要能动性，两个理论的结合有助于更全面地分析生鲜电商平台消费者产生购菜意愿的原因。由于生鲜电商平台消费者产生购菜意愿是复杂、动态的过程，也是多因素联动作用的结果，需要以整体视角将各因素纳入框架进行分析［19］。因此，基于技术接受模型3（TAM3）和期望确认理论模型（ECT），构建生鲜电商平台消费者购菜意愿适配组态效应模型（图1）。

图1 生鲜电商平台消费者购菜意愿适配组态效应模型

三、数据来源、变量选取与研究方法

（一）数据来源

从空间分布来看，生鲜电商平台活跃于一线城市，但生鲜电商平台的发展不局限于核心城市，二线城市的生鲜市场发展同样具有巨大潜力［20］。江西省即将进入数字经济全面拓展期，农产品电商作为江西省数字经济的领头羊，是江西省数字经济的重要推手①资料来源：《江西省人民政府关于印发江西省“十四五”数字经济发展规划的通知》。。因此，本文选取二线城市江西省南昌市作为样本地，以使用过生鲜电商平台的消费者为研究对象，通过南昌市各县（区）人口数确定问卷发放比例，以线上问卷和面对面访谈相结合的方法发放问卷（为避免样本重合，线上链接发布时已注明参与线下访谈的人员勿填写）。线上数据收集采用问卷星给各小区微信群发放电子问卷，线下数据收集则采用分层随机抽样的方法，在南昌市6 个区3 个县各抽取5 个街道（镇），每个街道（镇）抽取15 个样本，共发放问卷650份，实际回收问卷579份，其中线上问卷247份，线下问卷332份，经过筛选得到有效问卷519份，问卷回收率89.1%，问卷有效率89.6%。其中，男性比例为33.9%，女性比例为66.1%，符合当前家庭中女性承担菜品购买的实际情况；被调查者年龄大部分集中在20～50 岁，此群体经济较为独立，有线上购菜的需求；被调查者多数具有较高学历，本科及大专以上的群体比例为73.0%，受过高等教育的群体更易接受生鲜电商平台；家庭基本信息中，被调查者为家庭购菜决策者的比例为66.5%，说明使用生鲜电商平台购菜并非娱乐行为；线上消费购买特征中，有59.3%的被调查者每周购菜频率集中在0～2 次，26.8%的被调查者每周购菜频率为3～4次，说明消费者对生鲜电商平台的依赖性较小。

（二）变量选取

为保证问卷的内容效度，参考已有相关文献，结合生鲜电商平台消费者购菜情况对测量问项进行适应化调整。问卷共分为四个部分，一是个人基本情况，主要包括生鲜电商平台消费者性别、年龄、受教育程度、月收入水平等基本信息；二是家庭基本信息，主要包括家庭购买决策者等；三是线上消费购买特征，主要包括购买频率等；四是生鲜电商平台消费者购菜意愿的影响因素，涉及对研究模型中6 个条件变量和1个结果变量的考察。感知有用性、感知易用性及促成因素的测量借鉴Venkatesh等［21］的测量方法，分别包含3个测量题项；主观规范的测量借鉴Im等［22］的测量方法，共包含3个测量题项；感知愉悦性的测量借鉴Oliver［17］的测量方法，共包含3个测量题项；满意度的测量借鉴杨劼等［23］的测量方法，共包含4个测量题项；购菜意愿的测量借鉴Taylor等［24］的测量方法，共包含3个测量题项；所有题项均采用7级李克特量表进行测量（表1）。

表1 测量项目说明

（三）研究方法

在生鲜电商研究领域，有学者发现消费者购菜意愿的产生往往受多要素组合效应影响，然而传统研究聚焦于单一影响因素对购菜意愿的影响［25］，无法很好地将购菜意愿与因素间的组态关系相匹配。定性比较方法（Qualitative Comparative Analysis）是一种案例导向的理论和研究方法，用于观察案例中多重的、复杂的因果关系，突破传统研究中条件变量与结果变量的单一线性关系，为研究复杂因果关系提供新思路［26］。QCA 方法一般分为清晰集定量比较分析（csQCA）、模糊集定量比较分析（fsQCA）和多值定量比较分析（mvQCA）。其中，fsQCA 适用于连续变量分析，能够揭示变量间的互动关系［27］，故采用fsQCA解释不同条件组合对消费者购菜意愿的影响。

在组态分析前，应对条件变量进行必要性条件分析。必要条件分析可以检验条件变量是否为结果变量的必要非充分条件，能够有效弥补传统研究中仅关注充分条件而遗漏必要条件的不足［28］。本文在进行真值表分析前，以一致性作为检验标准，对单个变量进行必要性分析。

四、结果与分析

（一）信效度检验

由于本文数据收集以线上问卷和面对面访谈相结合，故在进行信效度校验前，采用独立样本t检验进行比较分析［29］。在进行t检验前，已确保数据呈正态分布。表2结果表明，显著性值均大于0.05，说明不同渠道获取的问卷数据对生鲜电商平台消费者购菜意愿的影响并无差异。

表2 信效度检验结果

随后使用SPSS 和Amos 软件对量表的信效度进行检验。通过Cronbach’sα系数检验信度发现，问卷整体Cronbach’sα系数为0.938，其余变量Cronbach’sα系数均大于0.7，说明问卷信度良好。各变量组合信度CR 均大于0.7，具有较好的一致性，且通过验证性因子分析发现，因子载荷均大于0.7，说明题项设计良好，可以保留。此外，各变量的平均方差变异AVE 均高于0.6，说明变量具有较好的聚合效度［26］。综上所述，量表通过信效度检验，可进一步进行分析。

（二）变量校准

由于问卷数据是通过7 级李克特量表所得，参考Ragin［26］和Fiss［27］的研究，在组态分析前采用直接校准法选定3 个锚点，即完全隶属点、交叉点和完全不隶属点。参考Rihoux 等［30］的研究，以各变量题项平均值的最大值、中位数及最小值为锚点，具体情况如表3所示。

表3 各变量校准锚点

（三）必要条件分析

本文对单一变量（包括其非集）是否构成购菜意愿的必要条件进行检验。具体来说，如果单一变量的一致性指标超过0.9，则认为该变量可能为结果产生的必要条件，需要进一步检验必要性［31］。利用fsQCA 软件对高购菜意愿和非高购菜意愿进行必要性分析，得出条件变量中不存在满足高购菜意愿或非高购菜意愿的必要条件（表4）。

表4 必要条件分析结果

（四）组态分析

在进行组态分析时，将一致性阈值设为0.8，案例频数阈值设为3，PRI一致性阈值低于0.7的案例结果标记为0，求得真值表及计算组态分析的解［31］，最终得到复杂解、中间解和简约解等3 种不同的解。其中，将同时存在于中间解和简约解中的条件定义为核心条件，仅存在于中间解中的条件定义为辅助作用的边缘条件。此外，在结果呈现形式上，使用●和⊗表示核心条件的存在与缺失；·和⊗表示边缘条件的存在与缺失；空白则表示无关条件。通过组态分析共得出7 条影响生鲜电商平台消费者购菜意愿的组态，组态的一致性分别为0.960、0.964、0.977、0.958、0.964、0.964、0.965，组态总体一致性为0.920。如表5 结果所示，说明已构成组态能够解释影响消费者产生高购菜意愿的原因，且组态效应显著。此外，组态总体覆盖率为0.873，说明7条组态对购菜意愿具有实质解释力，归纳的5种影响购菜意愿的路径如下：

表5 组态分析结果

1.乐趣性与顾客认可型路径 该路径由组态1（感知有用性*感知愉悦性*满意度）构成，覆盖75.8%的样本案例。组态1指出高感知有用性、高满意度为核心条件，互补高感知愉悦性为边缘条件的组态可产生高购菜意愿。该组态表明，当消费者感知到生鲜电商平台有用性、愉悦性，且对其感到满意时，会产生高购菜意愿。感知有用性、感知愉悦性、满意度是影响生鲜电商平台消费者购菜意愿的关键因素［32］，当消费者认为生鲜电商平台能够满足其实际需求，且在购买过程中能够获得愉悦和满足感，可能会产生更强的购菜意愿。

2.适应性与情感导向型路径 该路径由组态2（～感知易用性*主观规范*感知愉悦性*满意度）构成，覆盖96.4%的样本案例。组态2指出高主观规范、高满意度为核心条件，互补非高感知易用性、高感知愉悦性为边缘条件的组态可以产生高购菜意愿。该组态表明，消费者使用生鲜电商平台过程时感到愉悦且满意，同时生鲜电商平台具有较好口碑，无论页面操作是否便捷，均能产生高购菜意愿。在此类组态中，高用户感知能一定程度弥补硬件方面的缺陷。由调查结果可知，生鲜电商平台的消费者多集中于中年以下、具有较高学历的群体，这类群体缺乏线下购菜的时间，且对线上购菜接受程度更高，认为线上购菜省时省力，故即便平台操作繁琐也依然选择线上购菜。

3.体验感与顾客评价型路径 该路径由组态3a（感知有用性*感知易用性*主观规范*满意度）和组态3b（感知有用性*感知易用性*主观规范*促成因素）构成，分别覆盖97.7%和95.8%的样本案例。组态3a 表明，高主观规范、高满意度为核心条件，互补高感知有用性、高感知易用性为边缘条件的组态可以产生高购菜意愿。组态3b 表明，高感知有用性、高主观规范、高促成因素为核心条件，互补高感知易用性为边缘条件的组态可产生高购菜意愿。已有研究证实，消费者感知易用性正向影响感知有用性，感知有用性与满意度正向影响使用意愿［32］；感知易用性、主观规范对用户使用意愿具有影响显著［33］。因此，在消费者具有线上购菜需求时，平台口碑越好、操作易上手，越易产生高购菜意愿。

4.个性化与挑战导向型路径 该路径由组态4（感知有用性*感知易用性*～主观规范*感知愉悦性）构成，覆盖96.4%的样本案例。组态4 指出，高感知有用性、高感知易用性、高感知愉悦性为核心条件，互补非高主观规范为边缘条件的组态可产生高购菜意愿。该组态突出消费者对成就和乐趣的追求，以及其克服逆境的能力。同时，通过“互补非高主观规范”的边缘条件，强调消费者不依赖于周边人的评价进行购物。对于生活节奏快的消费者而言，充分利用碎片化时间已成为常态，使用生鲜电商平台也是其接触外界的机会，将所需菜品添加入购物车、对比选取更具性价比的菜品能够增加消费者的成就感，减轻上班族工作疲惫。

5.影响力与便利导向型路径 该路径由组态5a（感知易用性*促成因素*满意度）和组态5b（感知易用性*主观规范*促成因素*感知愉悦性）构成，分别覆盖96.4%和96.5%的样本案例。组态5a指出，高促成因素、高满意度为核心条件，互补高感知易用性为边缘条件的组态可产生高购菜意愿。组态5b指出，高感知易用性、高主观规范、高促成因素、高感知愉悦性为核心条件的组态可产生高购菜意愿。以上组态表明，当消费者使用生鲜电商平台感到满意且能得到周边人的正面反馈时，则会产生高购菜意愿。这类群体可能因为使用生鲜电商平台购菜简单便捷、体验感好，周边人对生鲜电商平台的评价同样正面促进其使用生鲜电商平台，因而产生高购菜意愿。

（五）稳健性检验

为了检验路径可靠性，参考杜运周等［34］的研究，通过改变PRI 阈值进行稳健性检验，将PRI 阈值从0.7 调整至0.65，其余条件均不变，之后从组态分析结果发现，调整后的组态总体一致性由0.920 变为0.916，如表6所示，个别条件发生细微变化，但符合稳健性检验标准，因此认为路径结果是稳健的。

表6 稳健性检验

五、主要结论与政策建议

基于技术接受模型3（TAM3）和期望确认理论模型（ECT），运用fsQCA方法，分析生鲜电商平台消费者购菜意愿影响因素的必要性和组态类型，主要得到以下研究结论。第一，通过必要条件分析发现，感知有用性、感知易用性、主观规范、促成因素、感知愉悦性和满意度的一致性指标均未达到0.9，故6个条件变量均不是生鲜电商平台消费者购菜意愿的必要条件，说明变量间可能存在替代作用，需要更系统地分析高购菜意愿产生的条件与驱动机制。如：虽然组态2和组态3a体现出高主观规范对高购菜意愿的重要作用，但是组态4 显示在缺乏高主观规范时，高感知有用性、高感知易用性和高感知愉悦性共同推动产生高购菜意愿。第二，通过组态分析发现，影响生鲜电商平台消费者购菜意愿的组态路径有5条：乐趣性与顾客认可型路径、适应性与情感导向型路径、体验感与顾客评价型路径、个性化与挑战导向型路径、影响力与便利导向型路径。其中，高主观规范和高满意度作为核心条件存在于4 条路径中，对生鲜电商平台消费者产生购菜意愿发挥着更普适的作用。

基于以上研究结论，提出如下政策建议。第一，整合多元路径，根据组态效应调整购菜意愿提升策略。对生鲜电商平台而言，可结合生鲜电商平台市场现状，重视多因素联合匹配，制定购菜意愿提升策略。第二，确保产品质量，提升售后服务，重视满意度的普适性作用。生鲜菜品质量是影响消费者满意度的重要因素，由于生鲜产品的易腐易损特点，应建立严格的供应链管理体系，确保菜品质量和新鲜度，并定期进行质量检测，及时提供退换货服务。第三，建立良好口碑，发挥社交圈的积极作用。由于周边人的正面反馈对提升购菜意愿有促进作用，因此生鲜电商平台可以通过采取晒单好评等措施，利用社交媒体互动建立良好口碑。