CSA模式下社群互动、社群信任与顾客公民行为——原产地形象的调节作用

吴 宁 杨宜苗 李健生 杨景瑶

(东北财经大学，辽宁 大连 116025)

一、引言

社区支持农业(Community Supported Agriculture，CSA)，是指消费者为了寻求安全优质的食物，与希望建立稳定客源的农民或农场合作直接建立食品供应关系。CSA模式除去了中间商参与，农产品由生产者直接分配给消费者，减少了流通成本，间接促进了农民或农场的增收。电子商务的快速发展为国内CSA的推广实施提供了良好契机(毛薇 等，2017)，使得CSA突破了既往有机农产品本地化直供形式，演变为“互联网+”助力下的农业社会化模式，被认为是“未来的农场形式”和“新经济的催化剂”(陈卫平，2013)。近年来，随着冷链物流的发展以及社区团购和网上社区市集等新业态的兴起，CSA更是呈现出农场推动和社群拉动并举的发展态势(冯君萍 等，2016)。

随着CSA模式在国内的进一步推广，参与CSA模式的消费者群体数量也在逐渐增加，然而一个不争的事实是CSA社群成员的忠诚度并不高，客户流失较为严重。有研究表明，在农产品价格、品种和数量等条件不变的前提下，消费者续约CSA农场的意愿仅为76.3%，且一旦农产品价格提升，消费者实际的续约率可能更低(申靖华，2015)。以北京小毛驴CSA农场为例，从最开始的64户会员，发展到2012年的994户，而至2018年却只剩下300户(王震，2018)。因此，在CSA模式下，关注成员保留的问题不仅关乎CSA社群的长期稳定(Henderson et al.，2012 ；Witzling et al.，2020)，还关乎由此引发的客户投资成本等一系列重要问题(Hill et al.，2016)。

那么，消费者为什么会选择退出CSA社群呢？该问题引起了学术界的广泛讨论。Henderson et al.(2012)认为，消费者退出CSA的主要原因包括新生儿增加、自建菜园、自主选择菜单以及食物剩余等；陈卫平(2013)研究发现，影响客户退出CSA的主要因素涉及蔬菜质量、菜品搭配和价格，其中价格不合算是会员退出CSA最重要的原因；Zepeda et al.(2013)研究发现愿意续约的成员认为加入 CSA 提升了他们的自主性、能力和归属感，而没有续约的成员则正好相反；Chen(2013)研究发现消费者的 CSA 价值感知会对忠诚度产生积极影响；林文声等(2016)建立了CSA消费者忠诚模型，实证分析结果表明服务质量和服务公平直接影响消费者满意度，进而影响其忠诚度。进一步地，学者们沿循着“信任→忠诚”的逻辑，讨论了社群信任的影响因素。如陈卫平(2013)认为，生产者能够通过以下五种途径建立消费者食品信任：关怀理念、开放的生产方式、与消费者的频繁互动、共享的第三方关系以及高质量食品的供应，而新媒体的应用将这种信任从线下延伸到线上。与消费者的实体参与类似，消费者的虚拟参与同样会对其感知产品质量产生正向影响，进而增进消费者对生产者的信任，提升消费者的购买意愿。此外，消费者的社交媒体参与不仅对消费者信任有直接影响，还会通过产品满意度的提高和社会链接的创造对消费者信任产生间接影响(陈卫平，2015)。可见，CSA是一种相互支持的关系，在生产者与消费者之间直接建立联系,其核心是生产者与消费者共担风险、共享利益(Cooley et al.，1998；Cone et al.，2000)。这种联系重在培育CSA本地生产者与消费者的信任关系(Feagan et al.，2012)。

尽管学术界围绕“为什么会信任、信任什么、信任的结果怎样”这三个问题对CSA社群信任展开了研究，但还存在以下欠缺：第一，在“为什么信任”方面，集中关注消费者或企业(农场)自身因素，而忽视了消费者之间、消费者与生产者之间的互动因素。事实上，用户体验和社会联系等互动关系会影响消费者的预测过程、意图过程进而改变会员对农场的信任(谭思 等，2018)，因此，社群互动是CSA研究的一个重要视角。第二，在“信任什么”方面，以往研究立足于生产者与消费者之间的信任，主要关注产品质量信任和产品价格信任，而在CSA社群中，这种信任还表现为社群成员对其他社群成员的信任。第三，在“信任的结果”方面，主要聚焦于忠诚这个结果变量，但在CSA背景下，社群成员还会向周边的亲朋好友推荐CSA产品，会向CSA运营方提出产品改进或服务提升建议，或积极配合市场调研活动，或在电商平台或虚拟社群里留下好评等。这些CSA背景下的顾客公民行为在自媒体、移动互联网等媒介以及信息技术的推动下，呈现了与传统线下顾客公民行为的不同特点，因此有必要关注。

基于上述问题，本文引入原产地形象的调节变量，探讨CSA模式下社群互动、社群信任和顾客公民行为之间的关系。从理论上阐释CSA模式下社群互动对顾客公民行为的影响及其作用机理，在实践上引导CSA经营者通过加强社群互动建立社群信任，从而激发顾客公民行为。

二、理论分析和研究假设

(一)理论背景

早期的虚拟社群是指通过电子媒体相互沟通、分享共同兴趣的群体(Romm et al.，1997)。虚拟社群提供给人们自由交往的环境，吸引了大量不同类型的人加入并成为一个团体，人们在持续性的互动中营造出互相信任的氛围(Hagel et al.，1997)，由此产生情感上的感激、依赖以及做出一些有益的行为。 “SOR”理论认为外界的各种复杂的环境因素会刺激并且影响有机体的认知或情感状态，进而导致有机体经过一系列的心理反应过程后对刺激采取相应的行为，通常表现为接近或者回避(Mehrabian et al.，1974)。具体地，在CSA模式下，社群互动可视为一种外部刺激，社群信任是对刺激形成的一种心理状态，而顾客公民行为则是社群信任导致的顾客外在行为。因此，基于“SOR”理论，本文提出“社群互动→社群信任→顾客公民行为”的研究路径。此外，CSA主要的交易对象是农产品，农产品具有鲜明的地域特征，消费者对原产地形象持有的态度也会产生相应的原产地效应。因此，在CSA模式下，农产品原产地形象可能会影响社群互动向顾客公民行为的演化并在它们的关系中发挥调节作用。

(二)研究假设

1.CSA社群互动对顾客公民行为的影响

互动是信息接收者对发送者发出的信息内容进行的反映和反馈，网络互动是以计算机和互联网为平台，用户和用户之间利用声音、图像等符号进行的人际交往和信息交流。虚拟社群是一种网络互动，因而可以划分为信息互动和人际互动两类。CSA信息互动是指社群成员利用平台收集产品、品牌、市场等方面的信息，以更好地了解农产品或市场，同时他们也向相关企业反映自己的想法或需求。CSA人际互动是指社群成员之间通过在线评议等形式共享个人的购物体会、信息，并根据特定话题讨论或评议。

顾客公民行为是顾客自主且自愿积极采取的行为。在互联网情境下，这种自愿行为分为三个维度：推荐、反馈和帮助(Groth，2005)。根据社会交换理论，在个体与组织的交换中，个体若能感受到组织对自己的维护与支持，就会采取回报其价值的行动，自发地采取有利于企业长远发展的行为(Yi et al.，2013)。基于此，在虚拟社群情境中，一方面社群成员希望从社区或其他成员那获得所需的物质或非物质的财富，另一方面他们期望自己的共享在将来可以帮助其他成员。当社群成员获得了这些有价值的信息、愉悦感、良好的互动交流体验时，他们会对社群或其他成员产生情感上的感激、依赖、认同，并做一些有益的行为。

社群互动一直被视为创造社群活力与建立社群忠诚度的来源(王海忠 等，2004)。在 CSA 模式下，社群互动主要源于两个方面：一是信息互动，由于农产品生长具有一定的风险性，作为CSA 模式中生产、管理的重要参与者，农场需要及时为会员提供农产品生长、销售等信息；二是人际互动，顾客在CSA社群中通过互动可以发现与自己生活观念相似、兴趣爱好相同的人群，从而产生成员之间的密切关系。基于上述两方面的社群互动关系，成员会自愿做出一些有利于CSA农场的行为，比如主动为新顾客介绍农产品，为身边的非会员进行口碑推荐、甚至在农产品体验不佳时选择谅解等。基于上述分析，本文提出：

假设

1

：

CSA社群互动对顾客公民行为有正向影响。

假设

1a

：

CSA信息互动对顾客公民行为有正向影响。

假设

1b

：

CSA人际互动对顾客公民行为有正向影响。

2.CSA社群互动对社群信任的影响

社群信任是指社群成员在彼此互动与交换过程中，逐渐形成了对社群的信赖与依赖。在虚拟社群环境中，社群成员之间只能通过社交媒体等彼此连接，运用讨论区、搜索引擎、意见调查与回复等功能进行互动(McMillan，2002)。社群成员彼此的互动交流越频繁，就表明社群成员间的关系越密切。而社群中发布的信息与活动对社群成员的吸引力越强，社群成员对于虚拟社群的信任感与归属感就越强，继而参与社群交流的意愿也就越强。此外，许多研究也证实了社群信任是决定人们参与社群交流、信息分享及沟通的主要因素(Gefen et al.，2003)。当CSA社群互动中信息质量互动频率越高时，成员对其信任感也会越强。除了信息互动之外，社群成员可以在CSA社群中获得从产品延伸到生活的交流，加深社群成员的彼此认知，建立互相信任的伙伴式关系，形成良好社群氛围(张夷君，2010)。基于上述分析，本文提出：

假设

2

：

CSA社群互动对社群信任具有正向影响。

假设

2a

：

CSA信息互动对社群信任具有正向影响。

假设

2b

：

CSA人际互动对社群信任具有正向影响。

3.CSA社群信任对顾客公民行为的影响

社群成员通过不断地交流品牌或产品心得、讨论产品使用方法等，逐渐保持了一种稳定的信任关系。当社群成员之间的关系和信任建立起来后，社群的共识也就建立起来了。这种共识主要表现为对某一品牌或产品的热情。从长远来看，这种稳定的信任关系使社群成员对社群及品牌更加忠诚，并进一步提高了社群成员的消费倾向，这种倾向主要包括品牌重复购买、向他人推荐品牌产品等(Muniz et al.，2001)。因此，在CSA模式下，当社群成员对社群产生信任时，就可能会形成社群忠诚，并自觉、自愿地采取对企业和其他个体有利的角色外行为，即顾客公民行为。基于上述分析，本文提出：

假设

3

：

CSA社群信任对顾客公民行为有正向影响。

4.CSA社群信任的中介作用

在CSA社群中，社群成员的信任主要源于两个方面：一方面，当社群对于个别成员发表的讯息或问题能经常快速回应时，其会感觉到社群对自己的积极态度，从而对社群产生信任(Ridings et al.，2002)；另一方面，当社群成员时常接触其他成员，并以此主动透露、显示个人信息或分享信息时，会吸引其他社群成员共享信息并参与共同话题的讨论，从而增进彼此的亲切感，促进社群成员之间的信任。信任的提升，可以促进信息的传递与分享(Davenport et al.，1998)，也能够促使社群成员自觉地履行有益于社群的行为，即顾客公民行为来维持这种“信任”的关系。相反，如果缺乏信任，个人对社群成员所分享的信息质量就会持怀疑的态度，从而无法促进后续更多的分享(Blau，1964)。基于上述分析，本文提出：

假设

4

：

CSA社群信任对社群互动与顾客公民行为的关系具有中介作用。

假设

4a

：

CSA社群信任对人际互动与顾客公民行为的关系具有中介作用。

假设

4b

：

CSA社群信任对信息互动与顾客公民行为的关系具有中介作用。

5.CSA原产地形象的调节作用

原产地形象是指人们对某一产品或品牌的原产地产生的一般印象或感觉，这种感觉能够影响消费者对该产品或品牌的原产地认知，进而影响后续行为(靳明 等，2006；张筱竹，2008)。消费者对原产地形象的认知会产生正向或负向的原产地效应，而原产地效应会因产品不同而不同(崔丽辉，2010)。原产地形象包括两种作用机制，光环效应和概括性效应。在CSA下，一方面，社群成员会根据光环效应将原产地形象作为评价农产品功能的线索，从而形成对农产品的态度；另一方面，社群成员会根据概括性效应将以往的购买经验作为指导信息，形成原产地形象，进而影响其对该地区其他农产品的态度(何建民 等，2015)。因此，如果CSA社群成员对农产品原产地形象有积极的认知，那么社群信任更容易激发成员的推荐、反馈和帮助行为，即线索正面时，社群信任的作用可能会放大；相反，如果CSA社群成员对农产品原产地形成消极的认知，那么即使其信任社群，也会因态度消极而不愿向其他成员推荐、反馈或提供帮助。基于上述分析，本文提出：

假设

5

：

原产地形象在CSA社群信任和顾客公民行为之间起到正向调节作用。

综上所述，本文构建出如图1所示的研究模型，以探究CSA下社群互动影响顾客公民行为的作用机理。研究目的有三个：第一，检验CSA社群互动(信息互动和人际互动)是否正向影响顾客公民行为；第二，探讨CSA社群信任是否在社群互动与顾客公民行为的关系中起到中介作用；第三，验证原产地形象是否发挥了调节作用。

图1 概念模型

(一)问卷设计

本文的问卷设计过程为：首先，研读本研究中涉及的各个变量的量表，明确变量的维度并结合CSA模式，确定其研究变量的测量项；其次，选择东北地区一家CSA山庄运营负责人员进行访谈，以完善测量问项和问卷措辞；最后，在其CSA会员群内发放问卷，对问卷进行预测试，并根据测试结果进行调整，最终确定正式问卷。

正式的调查问卷包括两个部分：一是社群互动、社群信任、顾客公民行为与原产地形象这四个变量的测量问项；二是CSA会员的基本信息，主要涉及性别、年龄、学历、职业、个人收入和会员年限。

(二)变量测量

本文主要包括社群互动、社群信任、顾客公民行为、原产地形象四个变量。参考范晓屏等(2009)的研究，社群互动包括信息互动和人际互动，分别编码为Inter和Info，共13个题项，其中信息互动6个问项，人际互动7个问项。社群信任参考Dodds et al.(1991)的研究，编码为Trust，共4个题项。原产地形象编码为Orig，参考Zeithaml et al.(1990)的研究，共4个题项。顾客公民行为编码为Civi，参考Yi(2013)的研究，共3个题项。采用 5级李克特量表对变量进行测量，1 表示非常不同意，5 表示非常同意。

(三)调查设计

2019年6月中旬，对东北地区一家CSA山庄进行了实地调研访谈。访谈内容主要涉及社群互动的形式、社群信息的特点、社群中会员存在哪些顾客公民行为等。通过访谈发现，信息互动与人际互动可以作为CSA模式下社群互动的两个维度，并且社群中是存在顾客公民行为的，例如向其他人推荐，因特殊情况谅解农产品和服务过程中的瑕疵等。

本文问卷调查对象主要是东北地区CSA农场的社群会员，通过问卷星将制作好的调查问卷发放到CSA社群中，由CSA社群的管理人员邀请CSA会员参与作答，并采用发送小额红包的形式给予激励。调查时间为2019年6月15日至2019年7月24日，历时40天，共发放332份问卷，剔除无效问卷30份，收回有效问卷299份，问卷回收率为90%。

四、数据分析和结果

(一)描述性统计分析

为了检验样本的总体分布，本文从性别、年龄、学历、职业、收入和会员年限等 6个方面对样本进行描述性统计分析。从表1可见，在性别方面，35.1%的社群会员是男性，64.9%是女性。在年龄方面，社群会员以中年人为主，集中分布在36～45岁。在受教育程度方面，本科学历以下者所占比重明显高于本科及以上学历者所占比重，其中初中及以下者占28.1%、高中或中专学历者占18.7%、大专学历者占29.4%。在职业方面，党政机关事业单位工作人员所占比例最大，为41.1%。在家庭月收入方面，4000元以下所占比例最大，为35.5%。在会员年限方面，入群不到1年的新会员所占比例最大，为40.1%。样本总体上呈正态分布。

表1 样本特征

(续表1)

(二)信度和效度检验

本文利用Cronbach’s α系数法和CITC进行信度分析，分析结果显示，信息互动、人际互动、社群信任、顾客公民行为、原产地形象的Cronbach’s α系数分别为0.900、0.904、0.875、0.854、0.833，均大于0.7，每一个题目的CITC均大于0.5。因此，量表具有良好的信度。

本文的测量量表是在国内外成熟量表的基础上修改而形成的，同时利用评定者一致性和内容效度指数(Content Validity Index，CVI)对量表内容效度进行判定。共有6位专家(2位市场营销专业教授、2位电子商务教授、1位CSA运营负责人、1位质化研究方法方向的副教授)参加24个条目的相关性评定，1代表“无相关”，2代表“弱相关”，3代表“较强相关”，4代表“强相关。评定结果显示：专家评分一致的条目数为20，评定一致性得分(20/24)为0.83。从内容效度指数来看，每个条目的CVI(item—level CVI，I—CVI)介于0.83～1之间，大于参考值0.78；所有专家评为3或4的条目的比例(20/24)，即全体一致率(S-CVI/UA)为0.83，大于参考值0.8；每个专家评定为3或4的条目的比例的平均值，即S-CV1/AV为0.97，其计算公式为：(0.83×4+1×20)/24，大于参考值0.9。因此，本文测量工具中的条目能够准确地反映所要测量的概念，具有良好的内容效度。

收敛效度是指相同概念的测量问项彼此之间的相关度。本文以因子载荷大于0.5且AVE大于0.5为标准来判断收敛效度。利用AMOS21软件对各个概念进行验证性因子分析，模型拟合指标均达到理想值。从分析结果表2中可见，信息互动、人际互动两个子变量题项的因子载荷分别介于0.732～0.821和0.662～0.888，均大于0.5；AVE值为0.603、0.609，均大于0.5。社群信任、原产地形象、顾客公民行为三个变量题项的因子载荷分别介于0.755～0.844、0.670～0.854、0.756～0.906之间，均大于0.5；AVE值分别为0.639、0.560和0.669，均大于0.5。因此，本文的测量量表的收敛效度在可接受的范围。

表2 CFA模型的标准化系数、AVE值和组合信度

区别效度拟通过比较AVE值与它和其他潜在变量相关系数的平方值的大小来判定，当变量的AVE值大于相关系数的平方值，表明区别效度差异显著。表3报告了潜变量的相关系数和AVE的平方根，其相关系数均小于相应的AVE的平方根，表明不同概念间具有良好的区别效度。

表3 潜变量的相关系数和AVE平方根

(三)同源偏差检验

本文通过因子分析法判断同源偏差问题。在因子数不是1的情况下，如果分析结果只有一个因子或者仅存在一个能解释多数变异量的因子，则可以判断存在严重的同源偏差问题。本文对5个变量进行因子分析的结果显示，其中5个因子未旋转时特征值均高于1，累计解释率为68.903%，且第一主成分能够解释36.558%的变异量，小于50%。因而，不符合Harman单因子检测中存在同源偏差的情况。

(四)实证结果分析

1.社群互动、社群信任与顾客公民行为的关系

为了直观地显示社群互动、社群信任与顾客公民行为的关系，运用AMOS21.0软件进行结构方程模型分析。社群信任、顾客公民行为在变量设定时为内生变量，在路径分析模型图中作为因变量；而信息互动和人际互动在变量设定时为外生变量，在路径分析模型中作为自变量。由于本研究各个构面的信度、收敛效度及区别效度均达到可接受的范围，采用单一衡量指标取代多重指标是可行的，因此以题项得分的均值作为各个变量的得分。如此操作可以有效地缩减衡量指标的数目，而使整体模式的衡量在执行分析时可行。

对全样本进行模型拟合，为了检验社群信任的中介效应，采用Bootstrap(自抽样5000次)运算结果。模型的适配度卡方值χ=13.851，自由度DF=6，χ/df=2.309，显著性概率p=0.031，达到模型适配标准，表示假设模型图与观察数据是相契合的。此外，RMSEA=0.066<0.08，AGFI=0.948>0.90，GFI=0.985>0.90，NFI=0.981>0.90，均达到模型适配标准，假设模型与观察数据适配。模型拟合结果如图2、表4和表5所示。

图2 社群互动、社群信任与顾客公民行为关系的结构模型

表4显示了社群互动、社群信任与顾客公民行为关系的标准化回归系数。从表4可见，在社群互动与社群信任的关系中，信息互动、人际互动对社群信任的影响均显著；在社群信任与顾客公民行为的关系中，社群信任对顾客公民行为的影响显著；在社群互动与顾客公民行为的关系中，信息互动、人际互动对顾客公民行为的影响均显著。因此，假设1、假设2、假设3得到验证。

表4 社群互动、社群信任与顾客公民行为关系的标准化回归系数

从表5可见，在社群互动对顾客公民行为的影响效果上，信息互动对顾客公民行为的直接效应是0.191，通过社群信任对顾客公民行为产生的间接效应为0.160，因此信息互动对顾客公民行为的总效应为0.351。人际互动对顾客公民行为的直接效应是0.247，通过社群信任对顾客公民行为产生的间接效应为0.151，因此人际互动对顾客公民行为的总效应为0.398。此外，社群信任对顾客公民行为的直接效应与总效应均为0.400。

表5 社群互动、社群信任对顾客公民行为的影响效果分析

2.原产地形象在社群互动、社群信任与顾客公民行为关系中的调节作用

为了分析原产地形象的调节作用，按原产地形象的总样本均值(3.989)将其分为高原产地形象(N=181)、低原产地形象(N=118)两组，并进行独立样本T检验。分组统计量显示：高原产地形象组均值为4.611，标准偏差为0.358；低原产地形象均值为3.036，标准偏差为0.555。初步看来，高原产地形象组比低原产地形象组的分数平均高出1.575分。进一步查看独立样本T检验的统计量，F=26.284，Sig.=0.000<0.001，说明两个子总体的方差不同，即高、低原产地形象组的均值不等。

利用AMOS21跨群组分析程序检验原产地形象的调节效应。表6报告了模型拟合值，2个模型待估计的卡方值分别为18.917和28.477，自由度为12和13，卡方自由度比值分别为1.576和2.191，GFI、IFI和CFI值均大于0.9，RMSEA均小于0.08的参考值，这说明两个模型是适配的。计算差值△CMIN=9.560，△DF=1，在Excel中应用CHIDIST函数计算显著性水平为0.002<0.05。因此，原产地形象的调节效应显著。进一步，利用“参数间差异的临界比值”检验高、低原产地形象下社群信任对顾客公民行为的影响系数是否相等。在成对参数比较表中，数值为-3.799，其绝对值大于1.96，表明高低原产地形象间的调节效应存在显著的差异，这也说明了原产地形象的调节效应显著。

表6 跨群组分析模型拟合度摘要

图3、图4分别是高、低原产地形象群组路径分析的非限定模型拟合图，从中可以看出，在高原产地形象群组中，社群信任对顾客公民行为的标准化影响系数为0.53；在低原产地形象群组中，社群信任对顾客行为的标准化影响系数为0.16。因此，原产地形象越好，社群信任对顾客公民行为的影响越大，即原产地形象对社群信任与顾客公民行为有正向调节作用，假设5得到验证。

图3 高原产地形象下模型拟合图

图4 低原产地形象下模型拟合图

五、结论、管理启示及研究展望

(一)结论

第一，CSA社群互动(信息互动、人际互动)正向影响顾客公民行为。本研究认为虚拟社群知识共享行为可以看作是一种基于社会交换理论而产生的顾客公民行为，这一发现拓展了Koh et al.(2004)的研究结论。进一步地，从影响系数来看，相比于信息互动，人际互动对顾客公民行为的影响更大。这说明相比于其他形式的互动，社群成员如果在社群互动中发现兴趣相投的朋友，并与之形成亲密的人际关系，更能激发顾客做出对CSA农场有益的公民行为。基于此，可以通过CSA社群互动特别是人际互动的针对性开发与设计，有效引导和促进会员的公民行为，提升CSA社群氛围和会员忠诚。

第二，CSA社群互动(信息互动、人际互动)正向影响社群信任。社群内良好的信息共享、沟通氛围以及人际关系，有助于培养社群成员对社群的信任。CSA社群成员加入社群之后，可以得到更多更快的讯息、拓展人际关系(正向报酬)，同时自己也需要主动参与或付出时间浏览社群网站(付出成本)，为社群成员贡献或分享更多的信息。既然CSA社群互动能够为会员提供相互认识、熟悉和建立信任的机会，CSA运营者就应该主动加以利用和积极创造社群互动的条件和氛围。

第三，社群信任在社群互动与顾客公民行为关系中存在部分中介作用。一方面，社群互动(人际互动和信息互动)很容易激发一些社群成员帮助别人的利他动机，从而直接引发其公民行为；另一方面，社群互动只是一种交易方式(经济交易和社会交易)，社群成员期望在这种交易中获得回报，从而增强信任并做出对他人、CSA社群或农场有利的行为。社群信任的提升能够促进信息的传递与分享，提升会员产品忠诚度。

第四，CSA社群信任对顾客公民行为的影响会随着原产地形象的提升而增强。其原因可能是，CSA社群扩大了消费者的农产品认知来源，有助于传播原产地良好的形象信息，从而利于原产地正向效应的产生、强化与提升(刘金花 等，2016)。原产地形象的正向调节作用说明，CSA运营中强化原产地形象具有十分重要的意义。

(二)理论贡献

本文具有以下三个方面的理论贡献：第一，丰富了CSA领域有关社群互动和顾客公民行为的实证研究，将CSA社群互动划分为信息互动和人际互动，揭示了不同社群互动内容对顾客公民行为的影响效果，深化了社群互动与顾客行为关系的研究。第二，揭示了CSA社群互动对顾客公民行为的影响机制，其既具有直接效应，又通过社群信任产生间接影响。这一研究结果将社群互动与顾客行为关系研究从对顾客的角色内行为的关注转向顾客公民行为等角色外行为，拓展和深化了社群互动与顾客关系的研究。第三，引入原产地形象调节变量，这不仅将社群和顾客公民行为研究的范围从一般社群延伸到了CSA社群，还发现了原产地形象在CSA社群信任与顾客公民行为关系中的正向调节作用，深化了社群信任与顾客公民行为关系的研究。

(三)管理启示

1.强化CSA社群互动的功能设计

积极的CSA社群互动能够产生社群信任并影响顾客公民行为。因此，CSA运营主体和社群管理者要重视并增强社群互动的功能设计。在社群信息互动上，要精心设计社群空间和信息板块，及时推送农产品生长、达产、储藏、配送、展示等信息，适当增加社群信息推送的频率，确保信息推送及时性和有效性。还可以通过实物奖励或相应权限，如设置互动内容的评价机制等，鼓励社群成员分享购买感受、使用经验和反馈建议等。在社群人际互动上，可以采用E-mail连结、讨论区、搜索引擎、意见调查与回复等加强沟通的机制来促进社群成员开展互动。当社群成员做出贡献时，对其及时反馈并做出积极评价，以激励其他社群成员共同营造社群互动的氛围。此外，还可以积极设计和组织密切顾客关系的线上线下交流活动，培养CSA成员的社群情感和社交情感，促进CSA社群成员产生共鸣和信任。

2.建立CSA社群信任机制

第一，应该关注CSA会员的情感利益，增强其归属感和价值实现感，如CSA社群管理者可以通过发起焦点话题引发讨论来激发成员的情感共鸣。第二，有序引导CSA社群成员的行为契合，除了通过适时点评、及时反馈等互动方式吸引社群成员积极参与、分享和交流外，CSA社群管理者还应高度关注热点事件，以此提高社群成员的行为契合度，进而增强社群成员彼此之间的信任。第三，增强社群成员分享的互利互惠的感知，使其对社群产生明确的价值诉求和期待。第四，创新手段增加社群的人际交流，构建独特的社群文化和交流机制，对CSA社群进行准确的定位。

3.提升CSA农产品的原产地形象

提高CSA农产品的原产地形象需要多方的共同努力。一方面，原产地的政府和产业协会要重视原产地形象或商标，如通过严格的市场准入制来控制农产品质量，在区域内扶持培育产业集群，有效提升原产地形象。另一方面，CSA社群管理者要塑造和突出原产地农产品的独特品质，建立起有效的品类区隔，做好与原产地形象相契合的农产品品牌或商标设计及注册，使之具有独特记忆和联想。此外，CSA社群管理者还要充分利用各种新媒体资源和电商平台，强化原产地地理和品质优势，赢得CSA社群成员的广泛认同和品牌忠诚。当然，也可以采取“原产地形象(地理商标)+农场自有品牌(商号商誉)”相叠加方式，形成品牌组合效应。

(四)研究局限

本研究存在四个方面的局限性：第一，CSA有不同的组织模式，本文选择了典型的订单型CSA农场进行调研，研究结论未必适用于众筹型、亲耕型等其他CSA模式。第二，本文将CSA社群互动划分为信息互动和人际互动，没有考虑其他互动形式，如人机互动等。第三，本文只关注CSA社群互动本身，缺乏对互动频率和互动内容的深入分析。第四，本文虽然对社群成员的若干人口变量进行了控制，但对于诸如社群成员心理所有权等可能影响顾客公民行为的心理变量并没有予以考虑，这可能会影响分析结果的解释力。