消费者在线上市场更愿意为有机生鲜买单吗？

曾起艳，曾寅初，丁烨

（中国人民大学农业与农村发展学院，北京 100872）

近年来频发的食品安全事件使得食品安全成为公众和政策制定者持续关注的焦点[1]。与此同时，电子商务正以迅雷不及掩耳之势改变着消费者的购买决策和消费习惯，其中生鲜农产品电子商务（简称生鲜电商）更是迎来了爆发式增长，根据《2016年中国生鲜消费趋势报告》，7%的城镇生鲜消费已发生在线上市场，预计2020年这一比例将达到15%～25%。生鲜电商的蓬勃发展为满足消费者对安全优质食品的迫切需求提供了一个新的有效渠道，尤其是目前随着消费者对有机食品需求的扩大，具备安全、健康、高品质等主要特征的有机生鲜农产品（简称有机生鲜）已成为生鲜电商的重要发力点，涌现出了沱沱公社、多利农庄等专注有机食品的生鲜电商。在此背景下，研究消费者对新兴线上渠道和传统线下渠道有机生鲜的购买行为差异将有助于生鲜电商合理布局有机生鲜业务，准确定位目标市场以满足消费者对安全优质食品需求，同时对促进有机生鲜市场和有机农业的可持续发展具有重要现实意义。

国内外学者已对线下市场有机生鲜或有机食品的消费者购买行为进行了丰富的研究。由于与常规农业相比，有机农业在环境、生产、加工等各个环节的要求更高，且有机生产规模通常较小，产量较低，难以形成规模化效应[2]。因此有机生产成本相对高昂，企业往往对有机食品采取高价策略，消费者支付意愿（willingness to pay, WTP）就成为有机企业进行市场预测和优化定价策略的重要依据，同时也是已有研究的重点。纵观来看，消费者对有机食品的偏好存在较大的异质性，且其支付意愿水平因所在地区、产品类别和有机认证标签的不同存在较大的差异[3-8]，但往往低于实际市场有机食品的价格[9-10]。如Xia和Zeng[11]通过Meta分析发现消费者对有机食品的支付意愿变化很大，溢价率最高值达509.2%，最低值仅为2.3%。基于消费者计划行为理论或价值理论，消费者对有机食品的认知与信任，有机食品价格与购买便利性，消费者的食品安全意识与健康环保意识，以及教育、收入等社会人口统计学因素是影响消费者有机食品购买行为的重要因素[3-5,7,12-13]。此外，随着2010年以来生鲜电商的快速发展，部分学者围绕消费者网购生鲜农产品意愿及影响因素展开了分析。结果表明网购生鲜正逐渐成为日常消费的重要趋势，消费者对网购生鲜的感知风险与信任、网购生鲜的价格、生鲜电商网站信息质量与服务质量等是影响消费者网购生鲜农产品行为的主要因素[14-16]，但这类研究并未涉及消费者对线上市场安全食品的购买行为分析。

通过对已有文献整理可以发现，生鲜电商作为一种新兴消费方式，消费者在该线上市场是否更愿意为有机生鲜为代表的安全优质食品“买单”的研究尚存在空白。而生鲜电商具有不同于传统线下市场的特殊性，已有关于线下市场有机生鲜的消费者购买行为的研究成果并不完全适用于线上市场。相比于传统线下渠道下，有机生鲜农产品从农田到餐桌需要经历多个环节，生鲜电商不仅是一种销售方式的创新，也是对整个生鲜农产品供应链的重塑。生鲜电商可以通过对需求的预测和订单的分析，深入到原产地，自建基地或者达成合作关系，缩短有机食品供应链，减少周转时间，增强可追溯性，提升食品安全水平。同时便捷、快速和低成本的信息传递与交流是电子商务的重要优势，可以增强交易信息的丰富度和透明度，提供给消费者关于有机生鲜更详细的信息，减轻信息不对称[14]。基于此，消费者对线上市场的有机生鲜支付意愿应该更高。但是另一方面电子商务的虚拟性特征使得消费者对网站商品的实体和卖方行为感知的渠道弱化，无法利用传统的味觉、触觉等手段了解产品质量，对于标准化程度低、鲜活易腐、信任型的有机生鲜，电子商务这种“看不见”交易环境下的不确定性和感知风险更高[17]，尤其是近年来生鲜电商平台频频出现“生态菜”“农家菜”“天然菜”等“伪有机”产品，为获得高收益打有机食品擦边球，消费者对网购有机生鲜可能更加谨慎。

因此，为弥补已有文献的研究空白，本研究围绕“消费者在线上市场更愿意为有机生鲜买单吗”这一问题，以有机生鲜为研究对象，采用双边界二分法测度消费者在线上和线下市场的支付意愿，以探析不同市场情境下的购买行为差异。具体分析以下三个现实问题：1）在生鲜电商蓬勃发展的背景下，消费者对线上市场有机生鲜的支付意愿是否高于线下市场； 2）确定初期阶段生鲜电商重点营销的有机生鲜品类特征，即消费者对线上线下市场有机生鲜的支付意愿差异在不同生鲜品类之间是否具有差别。3）确定生鲜电商的有机生鲜重点营销对象特征，即哪些消费者在线上市场更愿意为有机生鲜买单？本研究有助于在生鲜电商迅猛发展和消费升级背景下，生鲜电商制定有效的有机生鲜营销策略以满足消费者对安全优质的食品需求提供重要依据。

1 研究方法

1.1 实验设计

为测度消费者在线上市场是否更愿意为有机生鲜买单，本文采用双边界二分法测度同一消费者对线上、线下市场有机生鲜的支付意愿，并进行线上线下对比。相比于单边界二分法，双边界二分法针对第一次出价的反应（接受/不接受），增设第二次投标值（更高/更低）选项，以收集更多WTP信息，有效提高WTP的估计效率[18-19]，因而成为目前条件价值评估法（CVM）研究支付意愿的主流方法之一。

情景描述是CVM应用中重要的组成部分，一个完整的CVM情景描述应包括假想商品的特质、消费者的购买方式以及市场本身情况的描述三个部分[20]。因此，为了使受调查者更好地理解有机生鲜产品特质，问卷首先向消费者详细展示了有机生鲜的概念，再选用消费者日常生活中常见的，同时也是电商平台上受消费者青睐的生鲜品类——猪肉和苹果，收集消费者对有机生鲜农产品的WTP信息。以有机猪肉为例，本文在调查问卷中设计的线下市场具体情景为：“假设您到农贸市场、超市等线下市场选购猪肉，市场中出售的五花肉分为‘普通五花肉’和贴有有机标识的‘有机五花肉’，两类五花肉在外观上完全一致，若普通五花肉的价格为X1元/kg，而有机五花肉的价格是X2元/kg，请问您是否购买有机五花肉？”；相应地，线上情景设计为“假设您在淘宝网、我买网等生鲜电商平台上选购猪肉，出售的五花肉分为‘普通五花肉’和贴有有机标识的‘有机五花肉’，两类五花肉在外观上完全一致，若普通五花肉的价格为X1元/kg，而有机五花肉的价格是X2元/kg，请问您是否购买有机五花肉？”。在此基础上，利用双边界二分法对消费者支付意愿进行引导时，针对有机五花肉猪肉和有机苹果，本文分别设定了8套不同的投标值。第一轮投标值BID1的设定采取经验设定方法，根据预调研的市场价格假设普通五花肉为30元/kg，则有机五花肉猪肉的初始投标值最小设定为40元/kg，最大为68元/kg；普通红富士苹果假设为16元/kg，则有机苹果的初始投标值范围是22～36元/kg。每位受调查者相应的第一轮投标值均由系统事先设定的相应的8套投标值中随机生成，询问消费者是否愿意以该投标值价格购买有机生鲜。为督促其阅读相应的情景说明，系统设置了最短答题时间，只有在最短答题时间过后才能进行下一问题的作答。

第二次投标值根据消费者对初始投标值的反应设定，如果消费者接受初始投标值，则给出一个更高的投标值BID2U，反之则给出更低的投标值BID2L（如图1所示）。Kanninen[21]研究表明，双边界二分法中第二轮较低投标值，初始投标值和第二轮较高投标值的最佳分布应满足25%、50%和75%，本文将以此为基础设置第二轮投标值。具体而言，问卷中有机猪肉的第二轮较高投标值分布在46～88元/kg，较低投标值分布在34～48元/kg；有机苹果的第二轮较高投标值分布在26～46元/kg，较低投标值分布在18～26元/kg。根据消费者对两轮投标值的回答，可以测度出消费者在线上和线下两种市场情境下的支付意愿。

图1 双边界二分法下消费者对有机生鲜支付意愿的测度流程图Fig. 1 Measuring consumers’ willingness-to-pay for fresh organic produce under the method of double-bounded dichotomous choice

1.2 计量模型

如上所述，本文采用双边界二分法分别测度消费者对线上、线下市场有机生鲜农产品的支付意愿。Cameron和Quiggan[22]研究指出，在利用双边界二分法测度支付意愿的过程中，消费者对第一次出价BID1的回应和第二次出价BID2的回应并非完全相互独立，二者存在显著关联性。因而双边界二分法对支付意愿均值的估计通常可以采用Biprobit模型，用极大似然法来估计[19,21]。本文将遵循此方法估计消费者对线上，线下市场有机苹果和有机猪肉的支付意愿。

令Wji表示消费者i在第j轮（j = 1, 2）的支付意愿潜变量，Rji表示消费者i是否接受第j轮投标值BIDji的决策变量，接受则为1，反之则为0。参照Cameron和Quiggan[22]的研究，构建模型为：

若Wji≥BIDji，则Rji=1，否则Rji=0

其中：α为常数项，β为投标值BIDji的系数，Xji为基于已有文献影响有机生鲜支付意愿的其他因素，γ为相应的系数，随机误差项εji服从二元正态分布，即 εji～N（0，σj）。

在双边界二分法中，消费者对两轮投标值的回答组合可能为（接受，接受）、（接受，不接受）、（不接受，接受）、（不接受，不接受），每种情况的概率可以分别表示为：

将上述消费者的所有回答情况纳入似然方程，可以得到：

其中：当投标值组合为（接受，接受）时，YY=1，否则为0，同理YN，NY，NN取值为1分别对应（接受，不接受）、（不接受，接受）、（不接受，不接受）的投标值组合。

结合式（1）～ 式（5），通过Biprobit模型对式（6）进行估计，可以得到α，β，γ的估计值，进而可以计算出支付意愿均值E(WTP)：

其中：β*为投标值系数估计值，α*，γ*为常数项和除投标值外其他影响因素的系数估计值，E(·)代表相应变量的均值。此外，本文还将使用Krinsky和Robb[23]提出的蒙特卡洛模拟方法确定WTP的95%置信区间。所有数据分析应用的计量软件为Stata12.1。

1.3 变量选择

计划行为理论被认为是目前最具应用价值的关于行为内生影响因素的理论模型，并被广泛地应用于消费者购买意愿与行为等研究领域[13,24]。基于计划行为理论的分析框架，并结合已有文献的研究成果，本文选择了如下解释变量：1）投标值。投标值变量是应用Biprobit模型估计双边界二分法下支付意愿的必要解释变量。2）行为态度是行为意图的首要决定因素，本文纳入消费者对有机生鲜的信任度因素，信任正向影响消费者对安全食品的购买意愿或支付意愿是学者们的广泛共识[3,12-13]。3）主观规范因素包括食品安全意识，已有研究表明更关注食品安全的消费者将更加倾向于购买安全食品[12-13]。4）个体特征和社会经济因素可以通过影响行为信念本身间接影响行为态度，并最终影响消费者购买行为[24]。将消费者年龄、性别、受教育程度、家庭月均收入和家庭结构（是否有老人和孩子）等变量作为消费者对有机生鲜支付意愿形成过程中的控制变量引入模型。相关变量的具体测度见表1。

表1 解释变量的描述性统计Table 1 Descriptive statistics of the explanatory variables

1.4 数据来源

为获取更多有过网购生鲜经历的样本，本文采取网络调查的方式，2015年初于网络调查平台问卷星发放问卷。将设计好的问卷随机发放给样本库中的成员，并通过陷阱题、最短时间限制等措施提高问卷质量。问卷投放地区主要涵盖北京、上海、浙江、江苏、广东等东部经济发达地区，也包括了安徽等部分中西部地区，最终回收问卷416份，剔除明确表示不会在网上购买生鲜农产品和绝不考虑购买有机食品的样本6个，最终获得有效问卷410份，有效回收率为96.47%。

问卷的设计主要分为4个方面的内容，第一部分是对消费者生鲜电商购买行为的调查，包括消费者是否在网上购买过生鲜农产品、主要购买的电商平台和品类等；第二部分为消费者对食品安全感知风险的调查，包括消费者对线上、线下两种渠道食品安全（以有机苹果和有机猪肉为例）的感知风险和关注程度；第三部分为消费者对有机食品的支付意愿的测度；第四部分为消费者基本情况，包括消费者的个人特征和家庭特征。

2 结果与分析

2.1 样本的描述性统计分析

在调查样本中，67.56%的样本有过网购生鲜的经历。性别分布较为均衡，女性占比（55.37%）略高于男性（44.63%）。年龄主要分布在30～40岁，占比50.24%， 40岁以下的比例达到九成（表1），这与我国网购人群年轻化特征相符，40岁以下群体仍是网络购物的主体人群[25]。从受教育水平来看，学历较高，以大专和本科学历为主，占八成以上。家庭月均收入处于较高水平，8 000元以上的家庭占比最高，达44.88%，其次5 000～8 000元占比29.76%。参照同期全球著名市场调研公司尼尔森发布的《2015中国生鲜电商行业发展白皮书》和艾瑞咨询发布的《2015年中国生鲜电商行业发展报告》，本调查有效样本在性别、年龄、学历、月收入水平等方面分布特征基本一致，调查样本对网购生鲜消费者具有较强的代表性。

图2同时呈现了被调查消费者对有机五花肉猪肉和有机苹果的支付意愿分布。无论是在线上还是线下市场，消费者对初始投标值和第二轮投标值的回答，两轮均接受投标值的比例最高，而两轮均拒绝的比例最低，且线下市场接受投标值的比例高于线上市场。

图2 消费者对有机猪肉和有机苹果的投标值接受度分布Fig. 2 Distribution of consumers’ acceptance of BIDs for organic pork and apple

2.2 消费者对线上和线下市场有机生鲜支付意愿的对比分析

表2汇报了线上和线下市场有机猪肉和有机苹果的Biprobit模型估计结果以及相应的支付意愿水平。根据消费者行为一致性理论，并通过Wald检验，对两轮投标过程施加系数一致的约束条件进行模型估计[26]。在此基础上，根据式（7）计算出消费者对有机生鲜的支付意愿水平和蒙特卡洛模拟方法确定的95%置信区间。所有模型的卡方检验均在1%水平下显著（Prob＞chi2=0.0000），且关键变量的估计结果基本符合常识判断和经济学预期，表明模型具有良好的拟合效果和可靠性。

由表2可知，无论是有机猪肉还是有机苹果，消费者对线上市场有机生鲜的支付意愿均显著低于线下市场（P＜0.01），即消费者在线上市场反而更不愿意为有机生鲜买单。具体而言，消费者对线上市场有机猪肉的支付意愿均值为63.28元/kg，溢价率为110.93%，低于线下市场有机猪肉的72.74元/kg和142.47%（P＜0.01）。消费者对线上有机苹果的支付意愿均值为34.92元/kg，溢价率为118.25%，低于线下有机苹果的35.72元/kg和123.25% （P＜0.01）。现有研究中，消费者对线下市场有机食品的支付意愿溢价率大多在100%以内，如刘宇翔[7]研究表明消费者能够接受的有机粮食的价格应是普通粮食的1.5～1.8倍。本文的支付意愿溢价率高于已有大部分研究，很可能与网络调查特性相关，但由于本文聚焦于对比线上市场和线下市场消费者对有机生鲜支付意愿的差异，网络调研背景下支付意愿的扩大化并不会影响本文结论。

从有机猪肉和有机苹果对比来看，消费者在线上市场更愿意为有机苹果支付趋近于线下市场的溢价。其中有机猪肉的线上线下市场支付意愿溢价率之差为31.54%，显著高于有机苹果的溢价率之差5.00%（P＜0.01）。

控制变量结果来看，投标值的系数符号显著为负，表明消费者对投标值的接受程度随投标值的升高而下降，投标值在反映消费者对评估对象的偏好上具有良好的性质。在消费者个人和社会经济特征上，无论是在线上还是线下市场，消费者的受教育程度对有机生鲜支付意愿具有积极影响。家中有12岁以下小孩的消费者也有助于提高有机生鲜的支付意愿。年龄对有机苹果支付意愿具有消极影响，而家中有65岁以上老人则对其具有积极影响。性别和收入对支付意愿并无显著影响，这与周应恒和彭晓佳[20]研究结果不同，其表明收入的提高对食品安全支付意愿具有积极影响，可能原因是本次所调查消费者的收入均处于较高水平。此外，消费者对食品安全关注度和有机食品信任度的增强，有助于提高消费者对有机生鲜的支付意愿。

表2 有机猪肉和有机苹果的Biprobit模型估计结果Table 2 Empirical results of Biprobit model for organic pork and organic apple

2.3 消费者对线上和线下市场有机生鲜的消费行为差异分析

本文进一步结合生鲜电商和有机生鲜的特征，分析消费者对线上和线下市场有机生鲜的支付意愿差异形成的可能原因。一方面是由于生鲜电商虚拟化交易特征下，消费者难以对有机生鲜建立有效的在线信任机制。在我国食品安全问题频出背景下，消费者对食品质量安全信任度普遍不高[27]。在农贸市场、超市等传统线下渠道，消费者可以通过直接观察触摸产品实体以评估有机生鲜的质量，降低感知不确定性，但电子商务交易过程的虚拟性特征使消费者对商品实物和卖方行为的感知渠道大大弱化，尤其对于具有非标准化、鲜活易腐、体验性强、信任型等不同于工业品特性的有机生鲜农产品[28]，更是难以建立有效的在线信任机制[16-17,29]。消费者在网购有机生鲜过程中，主要通过网站公布的信息判断生鲜产品质量。但在食品安全背景下，消费者对生鲜电商公布的产品信息真实性心存疑虑，即便网站卖家提供了真实产品信息，由于网站设计等因素使得众多消费者在浏览生鲜电商网站时无法获得足够的生鲜农产品质量安全信息[29-30]。并且，政府部门和第三方监管平台对生鲜电商食品安全的网络监管较为薄弱[30]，对生鲜电商可能的有机信息“瞒报假报”等机会主义行为难以形成有效的制约，如出现出售的有机生鲜无有机认证标识，有机资质注销过期后仍在售等现象。这进一步加强了消费者对网购有机生鲜的感知风险和不信任，使其对线上有机生鲜的支付意愿低于线下市场。

另一方面是由于生鲜电商“负面口碑”流传，加剧了消费者的感知风险。消费者获取的食品安全信息数量与性质，与其对食品安全收益的总体评价和购买行为密切相关[31]。相比于线下市场的信息传递通常只发生在亲戚朋友等有限的社会网络关系中，互联网的发展使得消费者之间的人际交流和互动更加便捷，消费者可以通过多渠道多方式进行购物经验分享，线上市场口碑效应有更加强大的传播范围和营销力量[32]，尤其是负面电子口碑比正面电子口碑的影响力更大，消费者在做购买决策时往往表现出对消极评论的偏好[33-34]。近年来生鲜电商平台频频出现出售的有机生鲜无有机认证标识，“生态菜”冒充“有机菜”等现象，负面口碑流传广泛，提高了消费者对线上有机生鲜的食品安全感知风险，使其在线上市场更不愿意为食品安全买单。

基于上述分析，本文进一步采用9分值李克特量表法测度了消费者对线上线下市场有机生鲜的食品安全感知风险，1～9表示从完全无风险到高度风险的风险程度上升。如表3的T检验结果显示，无论是有机猪肉还是有机苹果，消费者的线上食品安全感知风险水平均显著高于线下市场（P＜0.01，表3），这证实了受线上市场虚拟性购物体验和网络负面口碑的影响，消费者对线上有机生鲜的感知风险相对更高，线上有机生鲜的预期食品安全收益降低，从而造成消费者在线上市场更不愿意为食品安全买单。

从不同生鲜品类来看，消费者在线上市场更愿意为水果等食品安全感知风险相对较低的有机生鲜品类支付趋近于线下市场的溢价。上述实证结果已表明有机苹果线上线下的支付意愿差异小于有机猪肉，本文进一步从食品安全感知风险的角度分析两种生鲜品类的特征。

分析结果表明，无论是在线上还是线下市场，消费者对有机苹果的食品安全感知风险均显著低于有机猪肉（P＜0.01，表4）。根据张思光[25]和《中国生鲜电商行业发展白皮书》等报告，水果是目前生鲜电商平台上消费者购买最多的品类，网购渗透率高，在生鲜电商发展的初期阶段占主导地位，而肉类购买度相对较低，因此基于过去的购买经验，消费者对网购有机水果的接受度会相对更高，有助于降低线上市场感知风险，降低线上线下市场有机生鲜的支付意愿差异。

表3 消费者对线上和线下市场有机生鲜的食品安全感知风险差异Table 3 Consumer food safety risk perceptions for fresh organic produce online and of fline

表4 消费者对有机苹果和有机猪肉的食品安全感知风险差异Table 4 Consumer food safety risk perceptions for organic apple and organic pork

从生鲜电商的有机生鲜重点营销对象特征来看，受教育程度高、家中有老人或小孩的年轻消费者对线上有机生鲜的支付意愿更高。张思光[25]和林家宝等[16]研究表明，受教育程度高的年轻群体是当前生鲜电商的主力消费人群，具备网购习惯和较强的线上市场信息甄别能力，熟悉网购过程，对网购生鲜这一近年来兴起的消费模式接受度高。因此，在消费升级背景下，生鲜电商主打的“方便快捷”的线上购买方式更容易受到追求生活品质但工作生活节奏快的年轻高知群体的追捧，有助于提高对线上市场有机生鲜的支付意愿。家中有老人或小孩的消费者，出于对脆弱人群身体健康的关注，对线上市场有机生鲜的支付意愿更高，这与尹世久等[13]和刘宇翔[7]对线下市场有机食品的研究结论一致。此外，对食品安全关注度高和对有机食品信任度高的消费者，对线上市场有机生鲜的支付意愿也将提高，因此具备这类特征的消费群体也是生鲜电商的重点营销对象。

3 结论与建议

3.1 结论

消费者对线上市场有机生鲜的支付意愿是生鲜电商进行市场预测和优化定价策略的重要依据。研究表明，消费者对线上有机生鲜的支付意愿低于线下市场，这意味着如何建立有效的在线信任机制，促使消费者更愿意为线上市场有机食品买单将成为生鲜电商发展有机业务的关键问题。此外，研究还发现消费者在线上市场更愿意为水果等食品安全感知风险相对较低的有机生鲜品类支付趋近于传统市场的溢价，而受教育程度高、家中有老人或小孩的年轻消费者对线上市场有机生鲜的支付意愿更高，这表明生鲜电商在制定有机生鲜营销策略时，需要进一步细分消费者群体和生鲜品类。

在食品安全形势依旧严峻的背景下，生鲜电商发展有机生鲜业务无疑顺应了消费者对安全优质农产品的消费需求。但生鲜电商具有不同于传统线下市场的特殊性，在已有关于线下市场有机生鲜的消费者购买行为的研究成果基础上，本文将研究情境拓展至线上市场，分析线上和线下市场消费者对有机生鲜支付意愿的差异和形成机制，有助于研究者和生鲜电商更好地了解和预测消费者在生鲜电商平台的有机食品消费行为，促进有机生鲜市场和有机产业的持续发展。同时，在生鲜电商的快速发展下，消费者对线上食品安全购买行为是复杂和动态变化的，未来的研究可利用大数据和面板数据进一步分析消费者对线上有机生鲜购买行为的异质性和动态变化。

3.2 建议

第一，要提高消费者对线上市场有机生鲜的支付意愿，生鲜电商应该严格把控有机生鲜的质量安全，营造良好的电子口碑，增强消费者购买信心，降低食品安全感知风险。目前消费者对食品安全的意识越来越强，越来越重视有机食品的产地、来源等信息。生鲜电商应充分发挥自身产地直销，缩短中间流通环节，产品信息传递和交流更加便捷快速等优势，增强有机生鲜信息的丰富度和透明度，满足消费者的信息需求，同时生鲜电商借助O2O模式等增强消费者体验感，从而提高消费者对在线有机生鲜的信心和信任。

第二，为加强消费者对线上市场有机生鲜的购买信心，除生鲜电商自检外，还应加强政府部门对生鲜电商食品质量安全监管。监督各大生鲜电商平台的农产品生产、流通等信息公布行为，引入第三方机构开展质量安全认证和食品抽检等，加强线上市场消费者合法权益的保护工作。

第三，生鲜电商发展有机生鲜业务需要进行更准确的市场细分与消费者定位。受教育程度高、家中有老人或小孩的年轻消费者是重点目标人群。应根据这部分顾客群的文化观念、消费习俗和生活方式等特征制定科学的营销策略和品牌推广战略，尤其在初期阶段将生鲜电商有限的推广资源针对目标消费者集中使用。

第四，消费者在线上市场相对更愿意为食品安全感知风险较低的有机生鲜品类支付趋近于传统市场的溢价，在初期阶段这类生鲜品类将成为生鲜电商有机业务发展的重点，从此类生鲜切入市场，逐步培养目标顾客的消费习惯。

参考文献：

[1] 杨曙辉, 宋天, 欧阳作富, 等. 我国农产品食品质量安全问题:特点、症结及对策[J]. 农业现代化研究, 2013, 34(3): 293-297.Yang S H, Song T, Ouyang Z F, et al. Issues of agro-food quality and security in China: Characteristics, cruxes and countermeasures[J]. Research of Agricultural Modernization,2013, 34(3): 293-297.

[2] 尹世久, 吴林海. 全球有机农业发展对生产者收入的影响研究[J]. 南京农业大学学报(社会科学版), 2008, 8(3): 8-14.Yin S J, Wu L H. Global organic agricultural development's effect on farmers’ income[J]. Journal of Nanjing Agricultural University(Social Sciences Edition), 2008, 8(3): 8-14.

[3] Aschemann-Witzel J, Zielke S. Can’t buy me green? A review of consumer perceptions of and behavior toward the price of organic food[J]. Journal of Consumer Affairs, 2017, 51(1): 211-251.

[4] Muhammad S, Fathelrahman E, Ullah R U. Factors affecting consumers’ willingness to pay for certi fied organic food products in United Arab Emirates[J]. Journal of Food Distribution Research, 2015, 46(1): 37-45.

[5] Probst L, Houedjofonon E, Ayerakwa H M, et al. Will they buy it?The potential for marketing organic vegetables in the food vending sector to strengthen vegetable safety: A choice experiment study in three West African cities[J]. Food Policy, 2012, 37(3): 296-308.

[6] Loo E J V, Caputo V, Rmn J R, et al. Consumers’ willingness to pay for organic chicken breast: Evidence from choice experiment[J]. Food Quality & Preference, 2011, 22(7): 603-613.

[7] 刘宇翔. 消费者对有机粮食溢价支付行为分析——以河南省为例[J]. 农业技术经济, 2013(12): 43-53.Liu Y X. Consumers’ willingness to pay for organic grain: A case study of Henan Province[J]. Journal of Agrotechnical Economics,2013(12): 43-53.

[8] 李翔, 徐迎军, 尹世久, 等. 消费者对不同有机认证标签的支付意愿——基于山东省752 个消费者样本的实证分析[J]. 中国软科学, 2015(4): 49-56.Li X, Xu Y J, Yin S J, et al. Consumers’ willingness to pay for different organic certi fication labels: The practical research based on 752 consumers sample in Shandong Province[J]. China Soft Science, 2015(4): 49-56.

[9] Millock K. Willingness to Pay for Organic Foods: A Comparison between Survey Data and Panel Data from Denmark[Z]. Second World Congress of Environmental and resource Economists,Monterey, USA, 2002.

[10] Soler F, Gil J M, Sánchez M. Consumers’ acceptability of organic food in Spain: Results from an experimental auction market[J].British Food Journal, 2002, 104(8): 670-687.

[11] Xia W, Zeng Y. Consumer’s Willingness to Pay for Organic Food in the Perspective of Meta-Analysis[Z]. International Conference on Applied Economics, Greece, 2008.

[12] Massey M, O’Cass A, Otahal P. A meta-analytic study of the factors driving the purchase of organic food[J]. Appetite, 2018,125: 418-427.

[13] 尹世久, 徐迎军, 陈默. 消费者有机食品购买决策行为与影响因素研究[J]. 中国人口·资源与环境, 2013, 23(7): 136-141.Yin S J, Xu Y J, Chen M. Consumers purchase decisions and affecting factors on organic food[J]. China Population, Resources& Environment, 2013, 23(7): 136-141.

[14] 何德华, 韩晓宇, 李优柱. 生鲜农产品电子商务消费者购买意愿研究[J]. 西北农林科技大学学报(社会科学版), 2014, 14(4):85-91.He D H, Han X Y, Li Y Z. Factors affecting consumers’ purchase intention in electronic commerce of fresh agro-products[J].Journal of Northwest A&F University (Social Science Edition),2014, 14(4): 85-91.

[15] 齐文娥, 林川. 消费者生鲜农产品购买意愿影响因素分析[J].华南农业大学学报(社会科学版), 2018, 17(1): 78-93.Qi W E, Lin C. The in fluencing factors on consumers’ purchase intention of fresh products[J]. Journal of South China Agricultural University (Social Science Edition), 2018, 17(1): 78-93.

[16] 林家宝, 万俊毅, 鲁耀斌. 生鲜农产品电子商务消费者信任影响因素分析: 以水果为例[J]. 商业经济与管理, 2015(5): 5-15.Lin J B, Wan J Y, Lu Y B. Analysis of factors affecting consumer trust in E-commerce of fresh agricultural products: Taking the example of fruits[J]. Journal of Business Economics, 2015(5):5-15.

[17] Zhang Y, Bian J, Zhu W. Trust fraud: A crucial challenge for China’s E-commerce market[J]. Electronic Commerce Research and Applications, 2013, 12(5): 299-308.

[18] Hanemann M, Loomis J, Kanninen B. Statistical efficiency of double-bounded dichotomous choice contingent valuation[J].American Journal of Agricultural Economics, 1991, 73(4): 1255-1263.

[19] Alberini A. Optimal designs for discrete choice contingent valuation surveys: Single-bound, double-bound, and bivariate models[J]. Journal of Environmental Economics and Management,1995, 28(3): 287-306.

[20] 周应恒, 彭晓佳. 江苏省城市消费者对食品安全支付意愿的实证研究——以低残留青菜为例[J]. 经济学季刊, 2006, 5(4):1319-1342.Zhou Y, Peng X J. Consumer willingness to pay for food safety in Jiangsu Province China: A case study of reduced pesticide residues B. Chinensis[J]. China Economic Quarterly, 2006, 5(4):1319-1342.

[21] Kanninen B J. Optimal experimental design for double-bounded dichotomous choice contingent valuation[J]. Land Economics,1993, 69(2): 138-146.

[22] Cameron T A, Quiggin J. Estimation using contingent valuation data from a “Dichotomous choice with followup” questionnaire[J].Journal of Environmental Economics and Management, 1994,27(3): 218-34.

[23] Krinsky I. Robb A L. On approximating the statistical properties of elasticities[J]. The Review of Economics and Statistics. 1986,68(4): 715-719.

[24] Ajzen I. Attitudes, Personality and Behavior[M]. Chicago: Dorsey Press, 1988.

[25] 张思光. 生鲜农产品电子商务研究[M]. 北京: 清华大学出版社, 2015: 5-10.Zhang S G. Research on E-commerce of Fresh Agricultural Products[M]. Beijing: Tsinghua University Press, 2015: 5-10.

[26] Yu X, Zeng Y C, Liu Y Y. Consumer Willingness to Pay for Preservative-free Food: The Case of Beijing[Z]. Discussion Paper,2010.

[27] 国家食品药品监督管理总局, 国家食品安全风险评估中心. 食品安全风险交流理论探索[M]. 北京: 中国质检出版社, 中国标准出版社, 2015.China Food and Drug Administration, China National Center for Food Safety Risk Assessment. Theoretical Analysis of Food Safety Risk Communication[M]. Beijing: China Zhijian Public House,Standards Press China, 2015.

[28] 黄祖辉, 刘东英. 我国农产品物流体系建设与制度分析[J]. 农业经济问题, 2005(4): 49-53.Huang Z H, Liu D Y. China’s logistics system for agricultural products: Their development and institutional aspects[J]. Issues in Agricultural Economy, 2005(4): 49-53

[29] Xiao Z, Zhang J, Li D, et al. Trust in online food purchase behavior: An exploration in food safety problem for produce E-retailers[J]. Advance Journal of Food Science & Technology,2015, 8(10): 751-757.

[30] 肖哲晖. 电子商务环境下生鲜农产品消费者信任研究[D]. 武汉: 华中科技大学, 2015.Xiao Z H. Research on the shopping trust of fresh produce under E-commerce environment[D]. Wuhan: Huazhong University of Science & Technology, 2015.

[31] 周应恒, 霍丽玥, 彭晓佳. 食品安全: 消费者态度、购买意愿及信息的影响——对南京市超市消费者的调查分析[J]. 中国农村经济, 2004(11): 53-59.Zhou Y H, Huo L Y, Peng X J. Food safety: Consumers’ attitudes,purchase intentions and the impact of information: A survey of consumers in Nanjing City[J]. Chinese Rural Economy, 2004(11):53-59.

[32] Jalilvand M R, Esfahani S S, Samiei N. Electronic word-of-mouth:Challenges and opportunities[J]. Procedia Computer Science,2011, 3(8): 42-46.

[33] Chen Y B, Wang Q, Xie J H. Online social interactions: A natural experiment on word of mouth versus observational learning[J].Journal of Marketing Research, 2011, 48(2): 238-254.

[34] 王财玉, 雷雳. 网络购物情境下的羊群效应: 内涵、影响因素与机制[J]. 心理科学进展, 2017, 25(2): 298-311.Wang C Y, Lei L. The connotation, influence factors and mechanism of herding effect in online shopping context[J].Advances in Psychological Science, 2017, 25(2): 298-311.