助农直播营销中嘉宾类型与场景类型对消费者购买意愿的影响研究

摘 要：在网络技术的推动下，直播电商已经成为现代购物的重要形式。特别是在我国乡村振兴战略背景下，利用直播助力农业发展的战略意义日益加强。然而，当前助农直播普遍存在内容和形式同质化的问题，不仅降低了消费者的观看体验，还削弱了直播销售的成效。因此，寻找解决这些问题的方法尤为重要。本研究以电商助农直播的类型为切入点，首次对电商助农直播的嘉宾与场景进行了系统分类，评估了它们的交互效应，并对比分析了其不同组合如何通过感知风险这一中介变量对消费者购买意愿产生影响。研究结果表明，官员嘉宾与室内直播场景的组合是最优的电商助农直播模式。这一结论将为电商助农直播提供指导，助力优化直播电商在助农模式中的应用。

关键词：电商助农直播；直播嘉宾；直播场景；感知风险；购买意愿

乡村振兴战略是我国社会主义现代化发展过程中的一项重大战略。2024年3月5日，商务部等9部门联合发布了《商务部等9部门关于推动农村电商高质量发展的实施意见》，提出了包括提高农村电商产业化发展水平、开展农产品直播带货在内的14条具体举措。这些措施旨在推动农村电商的数字化转型升级，提升农民收入和农村消费水平。

在此背景下，助农直播作为一种新兴的电商模式，不仅为农民提供了直接接触消费者的高效渠道，提升了农民的收入水平，也促进了农村经济的整体发展。然而，助农直播在日益复杂的媒体环境中，面临着直播模式单一、质量参差不齐、产品把控和售后服务不足等问题。因此，深入研究直播电商在助农领域的应用，对于实现乡村振兴战略具有重要的实际意义。

本研究聚焦于探究电商助农直播情境下消费者购买意愿的形成机制，特别是直播嘉宾类型和直播场景类型对消费者感知风险的影响，以及感知风险如何作为中介变量调节购买决策，旨在为助农直播策略优化提供理论依据和实践指导，从而支持乡村振兴战略的有效实施。

一、文献综述与研究假设

1.电商助农直播

助农直播是网络电子商务与农产品销售相结合的新模式，即通过互联网平台，直播展示农产品，吸引消费者在直播过程中购买。徐韫婷（2022）将其定义为利用网络直播和信息技术、结合线上支付与线下配送，实现农产品销售的互联网营销手段。

根据抖音电商发布的《2023丰收节抖音电商助农数据报告》，在2022年9月至2023年9月期间，抖音电商助销农特产47.3亿单，日均1300万个包裹销往全国，超过2.4万个农货商家年销售额突破百万元。这表明现阶段电商直播已经显著推动了农产品销售，帮助商家收入增长，促进了农特产的广泛流通与消费。

2.电商助农直播类型与感知风险

（1） 电商助农直播嘉宾类型与感知风险

在直播带货模式中，通常会配置一位专业主持人和一位特邀嘉宾。由于非专业嘉宾通常缺乏深入的产品知识和成熟的直播技巧，专业主持人则负责引导互动和维护直播氛围。考虑到直播间主持人的作用相对固定，本研究主要聚焦于不同直播嘉宾类型的影响。

在对电商主播类型的划分上，李源和李静（2021）根据主播职业来源将其分为网红、明星、KOL、KOC、非专业人士和政府官员等。谢田甜（2022）将公益带货直播主播划分为明星主播、KOL主播和官员主播三个类型。由于先前研究未详细对比不同类型的直播嘉宾，本研究将直播嘉宾细分为名人嘉宾和官员嘉宾两大类。

在直播购物的场景中，消费者需要快速处理大量的产品信息和优惠活动，通常依赖嘉宾推荐做出决策。然而，当面临潜在风险时，消费者的感知风险会增加。如果嘉宾是观众熟悉和信赖的人物，他们的推荐更权威可信，从而显著降低感知风险。强月新和孙志鹏（2020）指出，官员直播带货的情感能量可以加强消费者对商品的认同感，进而提升购买意愿。朱东红和常亚平（2023）认为，县长等官员主播具有独特的公信力和公益属性，其直播能激发观众的钦佩感，从而正向影响购买意愿。因此，本研究认为，相比名人嘉宾，官员嘉宾的参与能进一步提高直播内容的权威性和可信度，帮助消费者更安心地做出购买决策。

基于上述分析，本文提出如下假设：

H1：相较于名人嘉宾，官员嘉宾类型的助农直播能显著降低消费者的感知风险。

（2） 电商助农直播场景类型与感知风险

根据线索利用理论，背景作为产品评估的重要视觉线索，对消费者评估过程中的氛围烘托起着关键作用，可以显著影响人们的感知和行为。因此，直播间的背景设置被认为是营造直播氛围的关键元素，不同背景类型对购买决策的影响各异。鉴于目前缺乏统一的分类标准，本研究结合已有研究与实际情况，将直播场景划分为室内和室外两类，以探讨其对消费者感知的具体影响。

在直播间购物情境下，由于消费者无法亲身体验这些产品，因此他们更倾向于将产品与环境进行关联来处理产品信息，从而评估产品的质量。程玉桂和陈建毅（2023）通过访谈发现，助农直播中的外部场景直接影响消费者购买意愿，良好的视觉效果和场景体验可以提升消费者情绪，激发购买欲望。尽管室外场景具有趣味性，但通常缺乏规范性和标准化，收音和直播技术问题会加剧消费者对产品质量和真实性的担忧，增加感知风险。相比之下，室内场景如直播间被视为更专业和权威的场景，有助于降低这些风险。

基于上述分析，本文提出如下假设：

H2：相较于室外场景，室内场景的助农直播能显著降低消费者的感知风险。

（3） 感知风险与购买意愿

在购买决策过程中，消费者会评估与产品相关的潜在风险，如产品质量和售后服务等。高海霞（2010）指出消费者的感知风险与购买意愿呈负相关，而有效降低感知风险可提升购买意愿。据此，本研究提出直播场景和嘉宾类型显著影响消费者的风险感知，进而间接影响购买意愿。直播间的标准化和嘉宾的专业度提升了消费者信任，而不规范的直播环境或缺少权威的嘉宾会增加消费者的感知风险，进而降低购买意愿。

基于上述分析，本文提出如下假设：

H3：感知风险对消费者的购买意愿有显著负向影响。

H4：感知风险在助农直播类型和消费者购买意愿的关系之间起中介作用。

本研究结合前文提出的研究假设，构建了以下研究模型（见图1）。

二、研究设计

1.预调查

本研究选取福建漳州平和县蜜柚为直播产品，旨在通过直播销售，利用其优质特性和市场需求，解决因信息不对称和单一渠道导致的滞销问题。预调查的目的是验证被试者能否有效区分室内与室外直播场景，为后续直播类型操控提供依据。研究将室内场景定义为直播间活动，室外场景定义为果园直播，这两种场景代表了典型的助农直播环境。

在本次预调查中，共回收有效问卷56份，分布为男性12份（占21.4%）和女性44份（占78.6%）。配对样本T检验结果显示，室内与室外直播场景的图片识别结果存在显著差异（M1=2.32，M2=4.61；T=-9.984；plt;0.05**），表明参与者能够根据图片信息准确区分不同的直播场景。这一发现为正式问卷中关于直播类型操纵的有效性提供了实证支持。

2.量表设计

本研究采用情景实验方法，探究直播嘉宾类型与直播场景的交互作用及其中介机制，涉及的变量包括直播嘉宾类型、直播场景、感知风险和购买意愿。实验采用2×2组间因子设计，明确考察直播嘉宾类型（名人vs.官员）与直播场景（室内vs.室外）的交互效应。感知风险的量表来源于卢宏亮和张敏（2020）的研究，具体题项为：“直播购买时，您担心收到的柚子与该直播间推荐的柚子质量不同”“购买助农产品时，您担心这只是一个欺骗消费者购买的噱头”“购买助农产品时，您担心果农无法得到合理的销售收入”“在进行直播购买时，您担心售后无法得到保障”。购买意愿的量表来源于黄千倪（2021）的研究，具体题项为：“您愿意购买该直播间推荐的柚子”“您以后会经常购买该直播间推荐的柚子”“当需要购买同类产品时，您会优先考虑该直播间推荐的产品”“您会向朋友推荐该直播间推荐的柚子”。所有变量均通过Likert五级量表评分，评分范围从1（非常不同意）至5（非常同意）。

3.问卷设计与数据收集

问卷设计分为两部分：第一部分利用情景描述等刺激材料，将被试者引入设定的直播环境。具体情景如下：“平和县邀请明星（官员）郭飞凡进入当地果农的室内直播间（室外果园），担任临时嘉宾，亲自为平和蜜柚代言。”被试者需在阅读完情景描述后，回答关于感知风险和消费意愿的8个题项。第二部分收集被试者的基本信息，以详细了解样本特征。

本研究共收回260份问卷，剔除答题时间过短或重复选择同一选项的无效问卷后，获得220份有效问卷。其中，名人嘉宾类型92份，官员嘉宾类型128份；室内场景121份，室外场景99份，这些有效问卷将用于后续的数据分析。

三、实证分析

1.信效度分析

信效度分析结果显示，感知风险和购买意愿的Cronbach's Alpha系数分别为0.882和0.826，各变量删除单个项目后的Cronbach's Alpha系数均低于整体，且相关系数高于0.5，说明量表设置合理，无须调整。

KMO值为0.833，巴特利特球形度检验p值为0.000**，表明数据具有良好效度，适合因子分析。主成分分析提取的两个主成分特征根值分别为3.596和2.010，累积方差解释率达70.078%，旋转后因子载荷均超过0.7，说明这两个核心因子具有较高的解释性，成功简化了原始数据。

2.回归分析

本研究通过线性回归分析探讨直播类型（嘉宾类型和直播场景）与感知风险、购买意愿之间的关系，并将嘉宾类型（名人=0，官员=1）和直播场景（室内=0，室外=1）作为虚拟变量处理。

在直播类型对感知风险的回归分析中，调整后的R2值为0.180，模型解释了18.7%的数据变异性，且无共线性问题。回归结果显示，相较于官员嘉宾，名人嘉宾类型显著增加了消费者的感知风险（标准化系数=-0.340，plt;0.001**）；而相比室内场景，室外场景的直播也同样增加了感知风险（标准化系数=0.239，plt;0.001**），假设H1和H2得到支持。

在感知风险对购买意愿的回归分析中，调整后的R2值为0.074，模型解释了7.9%的数据变异性，且无共线性问题。回归结果显示，感知风险对购买意愿有显著负向影响（标准化系数=-0.280，plt;0.001**），支持假设H3。

3.方差分析

本研究采用单因素方差分析方法，探讨了直播中嘉宾类型和场景类型对感知风险的影响。结果显示，官员嘉宾相较于名人嘉宾降低了感知风险（M名人=3.910，SD=0.108；M官员=3.142，SD=0.093；F=29.300，plt;0.01**）；室内场景相较于室外场景降低了感知风险（M室内=3.284，SD=0.097；M室外=3.769，SD=0.104；F=11.712，plt;0.01**）。

交互效应结果显示，直播嘉宾类型和直播场景对感知风险的交互影响显著（调整后R2=0.223，F=13.060，plt;0.01**）。对名人而言，直播场景类型对感知风险无显著影响（M室内=3.924，SD=0.152；M室外=3.897，SD=0.152；F=0.016，p=0.900）。然而，对官员而言，室外场景相较于室内场景显著增加感知风险（M室内=2.643，SD=0.119；" " M室外=3.642，SD=0.142；F=29.088，plt;0.01**）。

4.中介效应检验

本研究使用PROCESS插件和Bootstrap方法分析了感知风险在直播类型与消费者购买意愿之间的中介作用。分析采用Model4，样本量为5000，置信区间为95%。直播类型作为自变量X，感知风险作为中介变量M，购买意愿作为因变量Y。分析结果表明，总效应量为0.677（LLCL=0.608，ULCL=0.747），直接效应量为0.656（LLCL=0.586，ULCL=0.725），感知风险的间接效应为0.021（LLCL=0.006，ULCL=0.041），所有区间均不包含0，证实了感知风险在直播类型与购买意愿之间具有显著的部分中介作用，支持假设H4。

四、研究结论与对策建议

1.研究结论

本研究通过区分电商助农直播的嘉宾和场景类型，探讨了感知风险在直播类型与购买意愿之间的路径效果，并分析了嘉宾与场景类型的交互作用。所有结果均支持预期假设，研究结果显示，相较于名人嘉宾，官员嘉宾在直播中降低了消费者的感知风险；同时，室内场景相较于室外场景，也降低了消费者的风险感知。感知风险显著负向影响购买意愿，并在嘉宾类型与场景类型对购买意愿的影响中起到了部分中介作用。

2.对策建议

为确保助农直播的最大效益，本文提出以下策略：首先，邀请政府官员作为嘉宾，提高市场信任度，并在直播中分享官方的农产品安全与质量信息。其次，进行直播时选择规范化环境，如室内直播间，以展现专业整洁的形象。在选品方面，选择具有地理标志保护或有机认证的高质量农产品，强调其健康、环保和无添加的特点，并详细介绍产品来源及生产过程，增加透明度，减少消费者的疑虑。最后，地方政府应制定支持政策，如税收优惠、补贴和技术服务，以降低直播电商的运营成本和风险，增强消费者对产品的认知和信任，进而提升市场竞争力。

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