基于UTAUT模型的消费者使用生鲜便利店的影响因素研究——以南京市为例

方 悦，马丽君

（三江学院 法商学院，江苏南京 210012）

随着经济发展，生鲜便利店作为一种新零售方式正在为人们所熟知。2013年以来我国生鲜市场交易规模逐年增长，生鲜便利行业有巨大的发展前景，因而有必要进一步探究影响消费者使用生鲜便利店的影响因素。为此，本文用UTAUT模型对南京市消费者开展调查研究，分析影响消费者使用生鲜便利店的因素。

一、文献综述及研究思路

生鲜便利行业是如今学者研究消费现状的热点之一，目前已有研究从多个视角探究如今消费现状及生鲜便利行业发展情况。朱苗绘等基于技术接受模型在市场行情特征等方面的研究对鲜农产品参与者意愿进行分析①。蔺玉婷以TAM模型为基础，通过平台、商家、产品角度对新疆生鲜果品的网购意愿进行研究②。罗倩等基于TAM和TPB模型研究顾客消费意愿③。王雪彬基于UTAUT模型各因素，从农产品网购角度研究消费者行为意愿④。薛楠等从北京现状出发，指出零售业发展迅速的基本动因⑤。雷平以“新零售”大环境下的社区O2O现状研究预测未来市场发展趋势⑥。这些视角丰富了我们对消费者消费生鲜食品行为的理解，但难以全面了解消费者使用生鲜便利店的影响因素。

本文从收集资料，了解生鲜便利店行业发展现状并提出问题入手，探求影响消费者使用生鲜便利店的因素。据此构建框架，提出假设，设计调查方案进行实地调查，对所得数据进行定量分析后验证假设，并提出有针对性的建议。

二、研究模型、研究假设与调查方案

（一）研究模型

本文从消费者视角研究消费者使用生鲜便利店的影响因素，采用UTAUT模型，以绩效期望、努力期望、社会影响和促进因素作为自变量，使用意愿为因变量展开研究。根据不同性别、年龄的人群在对待新事物的态度、意愿上有所不同，因此加入性别、年龄两个调节变量，构建出本文的研究模型，如图1所示。

图1 研究模型框架

（二）研究假设

假设一：绩效期望、努力期望、社会影响、促进因素正向影响消费者对生鲜便利店的使用意愿。

假设二：感知风险负向影响消费者对生鲜便利店的使用意愿。

假设三：消费者对生鲜便利店的使用意愿受性别和年龄调节变量的影响。

（三）调查方案设计和实施

在调查方式上，通过实地走访确定了南京市11个行政区主要生鲜便利店的分布数量，并以店铺的分布数量为比例进行分层比例随机抽样。同时，本文对样本中的调查对象进行随机选择，采用问答和记录的形式了解消费者使用生鲜便利店的态度。在数据分析方法方面，运用SPSS21.0和AMOS21.0对量表进行信度和效度分析，对通过问卷调查获得的原始数据，进行描述性统计分析和回归分析。在调查实施方面，采用线上方式向南京市民发放调查问卷，共回收问卷500份。经过逻辑和技术审核后共确定有效问卷300份。

三、数据分析与模型检验

（一）量表的信度与效度检验

1.量表的信度分析。本文运用SPSS21.0进行量表的信度分析，得到整体信度α系数为0.881，具体结果见表1。

表1 可靠性统计量

本文运用SPSS21.0进行内部量表的信度分析，各个变量的信度α系数都大于0.7可以接受，且删除量表中的任何一个题项，各个变量的信度α系数都没有提高，因此具有良好的信度。

2.量表的效度分析。本文采用的量表是建立在国内外学者研究的成熟经典UTAUT模型之上，并通过文献阅读法了解目前消费者对生鲜超市的认识和看法，形成调查问卷，所以问卷量表具有较好的内部效度。（1）探索性因子分析。运用SPSS21.0进行分析，得到样本的KMO值为0.908，大于0.9，Bartlett的球形度检验在0.000的水平下显著，见表2。运用SPSS21.0进行因子分析，旋转后每个题项的因子载荷值，都在0.5以上，大部分都能达到0.7以上，说明各个题项解释因子的能力较强。（2）验证性因子分析。本文运用AMOS21.0对采集到的数据进行验证因子分析，各变量的AVE值都在0.5以上，表示该量表具有良好的收敛效度。所有变量的AVE平方根都大于相应因子间的相关系数，表示该模型的区别效度较高，内在质量达到理想指标。

（二）回归分析

运用SPSS21.0进行回归分析来验证相关假设是否成立，回归分析主要通过方差分析和回归系数分析来判断各个变量之间的关系。

表2 KMO和Bartlett检验

1.绩效期望和使用意愿分析。在调节变量性别、年龄的影响下，将绩效期望这一自变量和因变量使用意愿进行线性回归分析，得到回归模型的F检验值为123.963，Sig=0.000小于0.05，说明回归方程显著可以接受。自变量绩效管理的回归系数为0.720，t检验值为18.203，Sig=0.000小于0.05，说明回归系数显著，即绩效期望对使用意愿有正向影响。其中，年龄回归系数的P值小于0.05显著，性别回归系数不显著，说明这种影响受年龄的影响，但不受性别的影响。

2.努力期望和使用意愿分析。在调节变量性别、年龄的影响下，将努力期望这一自变量和因变量使用意愿进行线性回归分析，得到回归模型的F检验值为78.210，Sig=0.000小于0.05，说明回归方程显著可以接受。自变量努力期望的回归系数为0.632，t检验值为14.228，Sig=0.000小于0.05，说明回归系数显著，即努力期望对使用意愿有正向影响。其中，年龄回归系数P值小于0.05显著，性别回归系数不显著，说明这种影响受年龄的影响，但不受性别的影响。

3.社会影响和使用意愿分析。在调节变量性别、年龄的影响下，将社会期望这一自变量和因变量使用意愿进行线性回归分析，得到回归模型的F检验值为26.733，Sig=0.000小于0.05，说明回归方程显著可以接受。自变量社会影响的回归系数为0.392，t检验值为7.574，Sig=0.000小于0.05，说明回归系数显著，即社会影响对使用意愿有正向影响。其中，年龄回归系数P值小于0.05显著，性别回归系数不显著，说明这种影响受年龄影响，但不受性别影响。

4.促进因素和使用意愿分析。在调节变量性别、年龄的影响下，将促进因素这一自变量和因变量使用意愿进行线性回归分析，得到回归模型的F检验值为39.987，Sig=0.000小于0.05，说明回归方程显著可以接受。自变量促进因素的回归系数为0.478，t检验值为9.732，Sig=0.000小于0.05，说明回归系数显著，即社会影响对使用意愿有正向影响。其中，年龄回归系数P值小于0.05显著，性别回归系数不显著，说明这种影响受年龄影响，但不受性别影响。

5.感知风险和使用意愿分析。在调节变量性别、年龄的影响下，将感知风险这一自变量和因变量使用意愿进行线性回归分析，得到回归模型的F检验值为8.547，Sig=0.000小于0.05，说明回归方程显著可以接受。自变量感知风险的回归系数为-0.139，t检验值为-2.475，Sig=0.014小于0.05，说明回归系数显著，即社会影响对使用意愿有负向影响。其中，年龄回归系数P值小于0.05显著，性别回归系数不显著，说明这种影响受年龄的影响，但不受性别的影响。

6.调节变量和使用意愿分析。本文假设调节变量性别和年龄会影响消费者使用生鲜便利店的意愿，因此用使用意愿与调节变量性别、年龄进行线性回归分析，得到回归模型的F检验值为9.593，Sig=0.000小于0.05，说明回归方程显著可以接受。调节变量年龄回归系数P值小于0.05显著，性别回归系数不显著，说明这种使用意愿受调节变量年龄的影响，但不受调节变量性别的影响，所以第6假设成立中年龄变量的调节作用成立，而性别的调节作用不成立。

（三）模型检验和修正

根据回归分析结果，验证各个自变量对因变量的影响情况，得到以下结果：其一，绩效期望、努力期望、社会影响、促进因素对使用意愿显著性正影响。其二，感知风险对使用意愿显著性负影响。其三，使用意愿只受调节变量年龄的显著性影响。因此对本文的模型进行修正，见图2。

图2 修正的模型结构

四、研究结论与建议

（一）研究结论

结论主要是：其一，从绩效期望来看，生鲜便利店实体店能帮助消费者做出更好的购物决策，消费者愿意使用也会推荐周围朋友使用。其二，从努力期望来看，消费者对生鲜便利店的未来发展持乐观态度，生鲜便利店的出现符合消费者当下需求。其三，从社会影响来看，生鲜便利店的相关宣传与推广和他人的评价对消费者使用生鲜便利店有一定的影响。其四，从促进因素看，生鲜便利店的便捷性和优质配送服务能够促使消费进一步使用生鲜便利店。其五，从感知风险看，消费者对生鲜便利店商品的品质非常关注，同时有一定的信任度。其六，从年龄因素看，消费者的年龄显著影响绩效期望、努力期望、社会影响、促进因素、感知风险，对使用意愿有显著影响。结合以上调查数据分析结果，以及结合疫情，通过访谈法调研消费者购物体验的深度了解，本文认为生鲜便利店给消费者的生活带来便利等好处，但同时在店铺分布、商品价格、配送服务等方面存在一些问题。

（二）研究建议

1.顾客策略。生鲜便利店能帮助消费者做出更好的购物决策，因此应增加与消费者深层次交流，了解消费者的需求。可以为不同位置的生鲜便利店提供不同的商品，以适应消费者需求。消费者对生鲜便利店的未来发展十分乐观，因此应增强生鲜便利店给消费者带来的正面影响。可考虑定期组织活动，增加与消费者的互动，生鲜便利店门店定期举办户外活动。同时对顾客喜好进行存档，培养顾客忠诚度，形成良好的口碑效应。

2.成本策略。增加线上App的建设投入，消费者对线下配送服务具有较大需求，它与“外卖”给人们的印象有所不同，更加便捷、健康、卫生。应适当优化线上App功能和界面，利用大数据技术增加对消费者购物过程的刺激。同时，注重员工培养，加大员工培训成本，应组织好员工的学习和团结工作，为企业注入“活的灵魂”。

3.便利策略。生鲜便利店应充分考虑和尽量满足消费者本身的购物习惯，尽量做到“因地制宜”。商品陈列分类分区，提高处理效率；完善自助消费体系，节约顾客购物时间，为消费者带来更独立的购物体验。把消费者的需求放在第一位，提升售后处理效率，为顾客节约购物成本；线上下单和线下配送服务中，应及时处理消费者的退换货需求，做好售后追踪。

4.沟通策略。提高公司员工的沟通效率，才能让店铺运营井井有条。在广告宣传上，应当以绿色健康社会责任为主题，提升生鲜便利店“快捷”和“高效率”的形象主题。卫生环境上，应做好消毒杀菌工作，定期清理卫生死角，给消费者营造干净整洁的购物环境。售前售后沟通上，应以便利购物为目的，耐心负责地服务消费者，售后沟通以消费者满意为前提。

注释：

①朱苗绘,奚玉龙.生鲜农产品批发市场电子结算平台参与者意愿分析[J].合作经济与科技,2019,(07):92-95.

②蔺玉婷.新疆生鲜果品的网购意愿影响因素研究[D].新疆大学,2018.

③罗倩,陈峻焜.新零售业态下顾客消费意愿的影响因素研究——基于顾客体验视角[J].经济研究导刊,2019,(08):116-121+151.

④王雪彬.O2O模式下消费者网购农产品的影响因素研究[D].华南农业大学,2016.

⑤薛楠,齐严.“新零售”背景下北京市零售业发展现状与趋势探究[J].商业经济研究,2019,(17):17-20.

⑥雷平.“新零售”下社区O2O电商零售表现及其市场发展趋势[J].商业经济研究,2019,(02):76-78.