直播电商对生鲜农产品线上销售的影响机理研究

王睿 余嘉恒 罗晓丽 王笑寒 张琦(通讯作者)

(西北农林科技大学 陕西咸阳 712100)

数字经济时代，直播电商从风口变为商家销售的必备手段，尤其是在生鲜农产品领域。然而，因为生鲜产品的特殊性，直播电商销售模式面临诸多困境。2023年8月，商务部、农业农村部和中华全国供销合作总社等部门印发了《县域商业三年行动计划(2023—2025年)》，以持续推动供应链、物流配送、商品和服务下沉及农产品上行，强调促进创新，抓农产品电商高质量发展。因此，如何畅通农产品线上销售渠道，释放农产品直播电商市场潜力，对促进“互联网+农业”进一步发展具有重要意义。

目前，生鲜农产品线下销售面临市场需求不确定和损耗量大的困境。由于生鲜农产品保鲜期短、易腐易损，且受制于环境和地理位置等因素，对物流配送及销售渠道要求较高。在许多偏远地区，因没有合适的配送条件与销售渠道，致使大量当季生鲜农产品滞销，造成资源浪费与经济损失。生鲜农产品直播电商销售取得了一定成就，2021年我国生鲜电商交易规模达到4658.1亿元，同比增长27.92%。生鲜农产品电商交易规模实现迅速扩大的同时，也带了一系列问题。例如，主播达人之间的马太效应凸显，导致腰部尾部主播难以生存；直播电商平台现阶段配套服务不完善，存在诸多漏洞；平台商家对抖音算法改变的应对能力不足，商品引流成本持续上升等。基于上述背景，本文旨在通过多元特性分析，结合抖音生鲜水果数据，从主播达人和平台商家两方面探讨对生鲜农产品线上销售的影响机理。

1 文献综述

近年来，直播电商作为一种新兴销售渠道，相关研究仍处于起步阶段。国内外学者围绕其经营主体、商业模式、行业规范与治理等问题展开研究。在传播学领域，意见领袖通常被认为是重要的口碑信息来源，也是口碑营销的主要参与者。在直播电商中，主播在直播间实际上扮演了意见领袖的角色。

目前，直播电商的研究主要通过问卷调查形式，探讨对消费者购买意愿的影响。梦非(2012)在研究社会商务环境下意见领袖对消费者购买意愿的影响时，根据扎根理论研究得出，意见领袖特征包括专业性、知名度、产品涉入度、交互性四个构面。作为意见领袖的主播达人，其知名度、专业性和互动性均显著影响消费者感知价值有用性。出色的主播达人可使观众更加直观地感受产品魅力，让观众受到视觉冲击，并加深对产品的印象。

此外，许多学者也聚焦直播为传统电商所带来的商业价值。Cheng等发现，直播销售极大地提高了线上产品销售额，并通过深度学习方法为直播电商的商业价值提供实证支持。此外，他们认为直播中的信息披露能够减少产品的不确定性。同时，消费者购买行为作为直播购物行业的核心指标，值得深入探索。已有研究显示，直播购物情境下，消费者购买行为受到自身内在感知和外部环境的共同影响。内在感知方面，现有研究多从社会临场感角度切入；关于外部环境的探讨，则多侧重于主播特征和产品特性对消费者购买意愿的影响。例如，Park和Lin验证了产品与网红主播的适配性等因素影响消费者购买意向。

本文以主播达人和平台商家数据为切入点，运用回归分析研究主播达人的交互度、专业度、信赖度和平台商家的知名度、认证、保障等营销行为对生鲜农产品销售额的影响，进一步揭示直播电商对消费者购买生鲜农产品行为的影响机理。

2 理论基础及研究假设

2.1 理论基础

信息觅食理论 ( Information Foraging Theory，IFT)基于个体搜索信息的策略与动物觅食策略的相似性，认为信息不平等的分布在不同信息斑块中。为了提高信息搜寻效率，个体会根据其信息需求，在成本许可的情况下，尽可能地优化信息搜寻的方法和策略。信息觅食理论假定信息觅食的总收益G是可以度量的，在信息觅食的过程中，它可被理解为达到目标后获得的利益。假定在信息觅食中消耗的时间可分为两个部分：(1)在信息斑块之间花费的时间TB；(2)在信息斑块中觅食和消化信息花费的时间TW。获取信息的平均效率R表示为：R=G/(TB+TW)。在本文中，将每场直播视为信息斑块，用户根据信息线索“气味”(平均效率R)来决定是否加入某场直播。由于消费者可以获得主播达人、各类产品及营销活动等信息，本文认为主播达人的多元特性、平台商家的营销行为及释放出的营销信号都可作为用户执行信息搜索行为时的信息线索，在加入特定环节之后(比如直播间)，用户会对与主播的互动、产品的展示和介绍、平台商家的服务等进行综合评估，从而影响购买行为。

2.2 主播达人多元特性与购买行为

根据信息觅食理论建立概念模型(见图1)，描述各变量影响线上购物的过程。在本文中，以视听结合的方式在直播间向消费者展示产品，从而促进交易的主播达人凭借交互度、专业度、信赖度释放出强烈的信息线索“气味”，吸引用户进入信息版块，影响消费者的购买决策。

图1 概念模型

交互度是指消费者与主播达人进行信息交互的程度。在开放式直播过程中，主播达人可与消费者通过弹幕、点赞、连麦等形式进行交流互动，主播达人会选择性回答与产品信息相关的问题，按照消费者需求来展示产品细节、演示产品功能，有效交互能促进消费者购买行为。本文用主播达人的短视频平均点赞数(短视频点赞总数与短视频作品数目之比)来表示交互度，由此提出以下假设：

H1a：主播达人交互度正向影响消费者购买行为。

专业度是指消费者所感知到的主播达人所受过的专业训练、知识储备及实践经验情况。在直播电商中，消费者更愿选择专业度更高的主播达人，以降低风险，因为专业度更高的主播达人能够更准确和全面地提供产品信息，根据消费者的兴趣和需求介绍产品，他们的意见也更容易被采纳，能够节约信息消化的时间TW。本文将专业度定义为主播达人的带货口碑，由商品体验、物流服务、服务态度三部分构成，各部分分值源于近90天的电商作者分享商品产生商品好评数据、品质退货率数据、物流好评数据、物流到货时长数据、服务好评率、投诉率、纠纷商责率等，并根据作者基础单项指标在所处行业的综合排名计算得出。由此，本文提出以下假设：

H1b：主播达人专业度正向影响消费者购买行为。

信赖度是指消费者对主播达人所提供信息的信赖程度。根据信息觅食理论，个体衡量在信息搜索时会衡量成本与收益，个体选择信赖的主播直播间能够减少在信息斑块之间花费的时间TB，从而提高效率。消费者对信赖主播熟悉度高，在觅食和信息消化上花费的时间TW也更少，对被推荐的产品肯定和放心程度也更高，下单意愿更强。在本文中，信赖度表示主播达人的粉丝数。由此，本文提出以下假设：

H1c：主播达人信赖度正向影响消费者购买行为。

2.3 直播主体与购买行为

从直播主体维度来看，直播电商模式可分为达人播和店播，前者相较后者流量基础更大，利于促进消费者直播间购买行为。关联达人量，即各平台商家所关联的主播达人数量，本文用关联达人数衡量直播主体，当关联达人数大于1时，判定为达人播模式，否则为店播。由此，本文提出以下假设：

H2：主播达人为直播主体正向影响购买行为。

2.4 平台商家营销行为与购买行为

依据信息觅食理论，用户依据信息环境中的各种提示来形成对信息相关性的感知，以更高效地获取信息。推广商品是平台商家提高知名度的重要途径，本文将平台商家知名度用平台商家推广商品数来衡量。由此，本文提出以下假设：

H3a：平台商家知名度正向影响消费者购买行为。

本文用关联直播数来衡量平台商家关联带货直播数量，一般认为高直播次数对应主播达人的熟练直播和丰富经验，直播间设备和服务也更加完善，将促进消费者购买行为。由此，本文提出以下假设：

H3b：平台商家关联带货直播数量正向影响消费者购买行为。

本文用关联视频数衡量平台商家关联带货视频数量，关联带货视频数量越多，对产品功能和信息介绍得更加全面，越有利于促进消费者对商品的了解和购买欲望。由此，本文提出以下假设：

H3c：平台商家关联带货视频数量正向影响消费者购买行为。

2.5 平台商家质量信号与购买行为

对生鲜农产品而言，卖家保障(坏了包退、晚发即赔等)有利于保障生鲜农产品的品质和消费者权益，可以理解为增加信息觅食的总收益G，吸引用户选择该商家做出购买决策，由此本文提出以下假设：

H4a：卖家保障信号正向影响消费者购买行为。

基于以上讨论，本文提出如图1所示的概念模型。

3 数据采集和变量设计

本文研究使用的数据抓取自当下我国最大的短视频平台和火热的直播电商平台——抖音。字节跳动算法中心2023年1月发布的抖音数据报告显示，抖音目前总用户数量已超过8亿，日活跃用户数量7亿左右，人均单日使用时长超2小时(抖音，2023)。本文收集了2023年4月24日—5月24日和2023年7月28日—8月28日在抖音直播间出售的部分水果交易数据，采用Python语言抓取灰豚数据的网页数据，抓取关键词为“水果”，抓取内容包括网页上与水果产品相关的文本数据，如带货口碑、粉丝数等文本。

在获得抓取数据后，首先清除了数据中与“水果”无关的产品，具体做法为使用关键词识别无关数据并剔除，例如“水果捞”“水果茶”“服饰”“包装”“系统”“摄影”“榨汁机”“水果雕刻”“水果罐头”“水果筐”等，再剔除缺失重要变量和未达成实际交易的观察值后，获得样本量共计5557个。在处理异常值(极端值)后，获得的样本量为5479个(利用变量标准z分数大于3.29或小于-3.29，P＜0.001，得分超出了90%的被试，于是作为极端值处理)。

3.1 因变量

本文重点研究电商直播多元特性对消费者购买行为的影响。因此，模型因变量为直播间的销售额，为单个直播间在2023年4月24日—5月24日的总销售额和2023年7月28日—2023年8月28日的总销售额(单位为元)。

3.2 关键自变量

关键自变量包括短视频平均点赞、粉丝数、带货口碑、推广商品数、关联达人数、关联视频数、关联直播数、平台认证。带货口碑则由创作者分享商品近90天内的商品体验、物流服务、服务态度三个评分维度加权计算得出，商品体验下设商品差评率(商品差评量/物流签收订单量)和品质退货率(分享商品因品质、物流问题退货退款订单量/分享商品支付订单量)两个细分指标，物流体验下设揽收及时率(24小时揽收率*70%+24小时-36小时揽收率*20%+36小时-48小时揽收率*10%)和订单配送时长[(全部订单签收时间-揽收时间)/签收订单量]两个细分指标，服务体验由投诉率(分享商品问题投诉量/分享商品支付订单量)、纠纷商责率(售后申请完结的订单中判定为商家责任的售后仲裁单数/总售后完结数)、IM3分钟平均回复率(3分钟内客服已回复会话量/用户向人工客服发送会话量)、仅退款自主完结时长(仅退款的每条售后单等待商家操作时间总和/对应售后单量)、退货退款自主完结时长(售后单里退货退款、换货的每条售后单中等待商家操作的时间总和/对应的售后量)五个细分指标决定。平台认证在本文指平台商家经过认证成为“抖音旗舰”店铺，“抖音旗舰”是抖音平台根据品牌力、店铺类型、体验分、商品供给和会员运营五个维度进行考察予以的品牌标签，入选店铺均为各行业知名品牌在抖音电商的官方店铺，将由品牌官方为消费者提供专属服务。

3.3 控制变量

控制变量为主播账号企业认证、主播橱窗、商家平台认证。经过抖音企业认证的达人主播账号将享受比普通账号更高的权益，包括通过各类特享功能增加曝光度、吸引流量，助推流量变现，还能享用全面的数据监测功能帮助账号经营。抖音橱窗能够提高商品的曝光度和知名度，提高销售和转化率的同时，获得用户反馈和市场洞察。在本文中，平台商家认证指的是平台商家店铺账号是否有经抖音平台官方认证的“抖音旗舰”标识，该标识能够提高商家的信誉度和品牌影响力，吸引客流。综上，上述三个变量均会对销售额产生影响。为更好地探究关键自变量对销售额的影响机理，本文将播账号企业认证、主播橱窗、商家平台认证三个变量作为控制变量。

本文最终用于分析的样本为5479个观察值，包含主播达人账号样本4512个和平台商家账号样本967个。表1为主播达人账号样本描述性统计分析结果，汇总后的主播达人账号样本在销售额、粉丝数、短视频平均点赞数、带货口碑、作品数方面都存在明显差异；表2显示平台商家账号在销量、销售额及其他变量上都存在明显差距，说明本文所用样本数据具有良好的代表性。

表1 变量的描述性统计分析(主播达人账号)

表2 变量的描述统计(平台商家账号)

4 模型检验及分析

4.1 相关性检验

如表3和表4所示，主播达人账号和平台商家账号样本的因变量及关键自变量之间相关性均显著，相关性检验通过。

表3 相关性分析1(主播达人账号)

表4 相关性分析2 (平台商家账号)

4.2 显著性检验及线性回归分析

4.2.1 主播达人显著性检验及线性回归分析

由表5可知，模型通过F检验(F=69.81，p=0.000＜0.05)，总体回归性显著；VIF值均小于5，说明自变量之间不存在多重共线性问题；D-W值小于5，通过自相关性检验。具体分析可知：短视频平均点赞、粉丝数、带货口碑均会对带货额产生显著的正向影响，假设H1a、H1b、H1c得到验证。

表5 线性回归分析结果 (n=4511)

具体回归模型为：

式(1)中：因变量带货额被解释为短视频平均点赞、粉丝数、带货口碑、企业认证和橱窗等变量的线性组合；β0是截距，表示当所有自变量均为0时的预期带货额；β1～β5 则代表各自变量对带货额的影响，即它们的系数。

4.2.2 平台商家显著性检验及线性回归分析

由表6可知，回归模型有意义。关联直播数、关联视频数、关联达人数、推广商品数、平台认证、卖家保障信号对应t检验的p值均小于0.05，呈现出显著性特征，说明以上三个自变量对Y均有显著性影响；VIF值均小于5，说明自变量之间不存在多重共线性问题；D-W值小于5，即通过自相关性检验。具体分析可知：关联直播数、关联视频数、关联达人数、推广商品数、卖家保障信号会对ln销售额产生显著的正向影响，假设H2、H3a、H3b、H3c、H4a得到验证(见表7)。

表6 线性回归分析结果2(n=981)

表7 研究结论

具体的回归模型为：

式(2)中：ln销售额(以 e 为底的对数变换)被解释为关联直播数、关联视频数、关联达人数、推广商品数、平台认证和卖家保障信号等变量的线性组合；常量5.939代表当所有自变量为0时的预期销售额的对数值；系数(β1～β5) 分别代表各自变量对销售额的对数的影响。

4.3 模型假设路径检验

4.3.1 主播达人路径分析

由上述回归分析结果可知，假设H1a、H1b、H1c、H2、H3a、H3b、H3c均得到验证，在此基础上构建路径分析模型，探究各关键自变量对因变量的具体影响机理。由表8可知，假设H1a、H1b、H1c均通过该路径检验，且粉丝数不仅能直接正向影响带货口碑，还能通过短视频平均点赞和带货口碑两个中介变量间接作用于带货额；短视频平均点赞和带货口碑除了直接影响带货额外，也会通过粉丝数这一中介正向显著作用于带货额(见图2)。

表8 模型回归系数汇总表格

图2 主播达人路径图

4.3.2 平台商家路径分析

由表9可知，假设H2、H3a、H3b、H3c均通过该路径检验。具体分析发现，关联达人数和关联视频数能通过显著影响销量来间接影响ln销售额，而关联直播数和推广商品数则没有该显著影响关系。原因可能是直播和推广需要更高的成本，就更侧重依靠提高价格正向影响销售额，而达人视频的推广能利用流量和粉丝购买力正向显著影响销量，从而提高销售额。关联达人数还能以关联视频数和关联直播数为中介正向显著影响ln销售额，因为短视频和直播间是主播达人为商品引流推广最主要的方式。推广商品数除了直接影响ln销售额外，还会通过关联视频数和关联直播数间接影响销售额，这与抖音平台商品推广主要依靠在主播达人短视频和直播间插入链接的营销方法相符。

表9 模型回归系数汇总表格

由表10可知，假设H4a通过验证，且平台认证会以ln销量为中介变量对ln销售额产生显著的正向影响，在一定程度上说明平台认证对促进商品销量和价格都有帮助，这与信息觅食理论中强烈信息线索“气味”能吸引个体进入信息斑块从而影响个体行为的结论相符(见图3、图4)。

表10 模型回归系数汇总表格

图3 平台商家路径图1

图4 平台商家路径图2

4.4 稳健性检验

4.4.1 分位数回归

为了检验上述回归结果的稳健性，本文对短视频平均点赞、粉丝数、带货口碑、企业认证和橱窗进行了分位数回归，具体结果如表11所示。

表11 分位数回归1

式(3)中：带货额ir代表在带货额分布的第rth个分位数上的(预测)价格的对数变化，这种预测可以帮助企业或市场分析师理解哪些因素(如短视频平均点赞、粉丝数等)在不同的销售水平上对带货额的影响最大。在此情况下，对带货额取对数可以帮助减少极端值的影响，使数据分布更加均匀，从而使回归模型的结果更加可靠。

短视频平均点赞在不同分位数下的系数变化较大，尤其是在50分位数、70分位数和90分位数处都呈现出显著的负向关系，表明短视频的受欢迎程度对销售额具有显著的负面影响。粉丝数在各分位数下的系数都呈正向增长趋势，且在50分位数、70分位数和90分位数处系数显著，说明粉丝数量的增加会显著促进销售额的增长。带货口碑在所有分位数下的系数都呈现出显著的正向关系，特别是在50分位数、70分位数和90分位数处，表明良好的带货口碑对销售额的影响力很大。企业认证在各个分位数下的系数都呈现正向增长趋势，且在50分位数以上显著，说明企业认证可以提高消费者对商品的信任度，从而促进销售额的增长。橱窗在各个分位数下的系数都呈负值，尤其是在70分位数和90分位数处显著，表明橱窗对销售额产生了负面影响。总体来说，以上结果表明直播电商在影响销售额方面发挥着重要作用，特别是通过粉丝积累、良好的口碑和企业认证等方式，能够有效促进销售额的增长。

同时，本文进行了关联直播数、关联视频数、关联达人数、推广商品数、平台认证和卖家保障信号的分位数回归分析，具体结果如表12所示。

表12 分位数回归2

式(4)中：ln销售额ir代表在ln销售额分布的第rth个分位数上(预测)价格的对数变化。在此情况下，分位数回归提供了对不同销售额水平价格变化的估计，反映了市场上不同产品或服务的价格差异随着销售额水平的变化情况。通过分位数回归模型可以更好地理解自变量(如关联直播数、关联视频数、关联达人数、推广商品数、平台认证和卖家保障信号)对不同销售额水平下价格变化的影响程度，有助于制定针对性的营销策略和定价策略，从而更好地满足市场需求，并优化销售额。

关联直播数在各分位数下的系数都呈正向增长趋势，尤其是在10分位数和30分位数处显著，表明关联直播数的增加对ln销售额具有正向影响。关联视频数在各分位数下的系数均呈正向增长趋势，且在50分位数、70分位数和90分位数处系数显著，说明关联视频数的增加能够显著促进ln销售额的增长。关联达人数在各个分位数下的系数都呈正向增长趋势，且在各个分位数处系数都显著，表明关联达人数的增加对ln销售额的增长具有显著的正向影响。推广商品数在各个分位数下的系数都呈正向增长趋势，尤其是在50分位数和70分位数处系数显著，表明推广商品数的增加对ln销售额有显著的正向影响。平台认证在各个分位数下的系数都呈正向增长趋势，且在所有分位数处系数都显著，说明平台认证可以显著促进ln销售额的增长。卖家保障信号在10分位数到70分位数处呈正向增长趋势，但在90分位数处出现了负向系数，这可能需要进一步研究其对ln销售额的影响。综上所述，以上结果表明与直播数量、视频数量、达人数量、推广商品数和平台认证等因素相关的变化都对ln销售额产生了积极影响，然而卖家保障信号在不同分位数下的影响并不一致。

4.4.2 稳健性检验-分位数回归(见表13)

表13 分位数检验

4.4.3 稳健性检验-分样本回归

进一步分样本回归结果如表14所示，ln销售额对于企业认证的生鲜水果而言，有无橱窗好评对其单位价格有显著的正向影响；而对于企业不认证而言，则有显著的负向影响。分样本回归结果与之前回归结果一致，说明结果稳健。

表14 分样本检验

进一步的分样本回归结果显示，ln销售额对于是否企业认证的农产品而言，两者都有正向影响，企业认证更是有显著的正向影响。分样本回归结果与之前回归结果一致，说明结果稳健。

5 研究启示

5.1 加强对主播达人的培训和监管，培养其自律意识

平台可以开设多样式培训课程，帮助提高主播达人的专业素养和道德法律意识。同时，适当给予腰部主播公域流量扶持，激励主播达人正向发展。考虑到消费者的切身利益，直播平台需要给用户带来更多高性价比产品，更好地满足消费者的真实需要，与其建立信任，有助于解决主播达人马太效应显著和平台用户信任度减弱问题。此外，针对产品对主播达人进行专业化培训，对专业性和特殊的生鲜农产品而言，只有对产品有深入了解，才能在网络直播的介绍过程中全方位、多角度地介绍产品的各个细节，从而更好地进行有效交互，不辜负消费者的信赖。

5.2 优化营销机制，注重特色创新

抖音直播电商平台可采取增设功能、优化平台服务能力等措施激励平台商家的营销行为，限制覆盖式无差别的广告术语推销行为。同时，提高对主播达人创新创造能力的要求，精准对标顾客心理需求。例如，将平台生鲜农产品商家的关联带货直播和视频与生鲜农产品的特色习俗相结合，挖掘农产品文化底蕴，有效增强消费者的购买意愿。

5.3 提高平台认证标准，强化质量保障。

对消费者而言，经过平台认证的商品品质、服务、售后等都更具有保障，平台认证帮助淘汰感知价值相对较低的产品，为其购买生鲜农产品提供了一个相对优质的选择。因此，平台认证要提高标准，加强对产品质量信息的核查，加大惩戒力度，实现认证过程管理和实施的规范化、专业化、科学化，降低认证成本，鼓励平台商家积极参与，优化平台营商环境，推进电子商务的健康发展。

6 局限与未来研究方向

首先，本文搜集到用于研究的样本数据量相对有限，且考察角度相对实际情况还不够全面；其次，消费者行为和直播时长可能在研究期间发生变化，导致研究结论仅代表特殊时间内的情况，无法反映直播电商对生鲜农产品的长期趋势和变化；最后，本文还存在潜在的外部因素影响的问题，如直播算法变化、政策法规变化等，这些因素的会影响生鲜农产品直播销售。综上所述，下一步研究方向可以包括对更加严格的数据把控、更长时间的跨度研究及更加全面的考虑外部因素影响等,不断弥补局限性，拓展直播多元特性范围，构建更完善的影响机理。