区块链食品可追溯体系对消费者购买意愿的影响研究
2024-12-06李平谢陈湄漪辜康周玲
作者简介： 李平（1966—），男，湖南长沙人，博士，湖南大学工商管理学院副教授，硕士生导师，研究方向：市场营销、公司治理。
摘 要：区块链食品可追溯体系相比于企业自建的食品可追溯体系具有去中心化等优势，基于信号理论，通过三个情景模拟实验研究发现：相比于企业自建的食品可追溯体系，区块链食品可追溯体系更能提升消费者购买意愿，感知信息可信度在其中起到中介作用，而企业声誉和消费者专业知识水平分别对这一中介效应产生了调节作用：企业声誉越高，区块链食品可追溯体系对购买意愿的提升作用越弱；消费者专业知识水平越高，区块链食品可追溯体系对购买意愿的提升作用越强。结论丰富了信号理论在该领域的运用，为企业选择食品可追溯体系类型提供了理论指导。
关键词： 信号理论；食品可追溯体系；区块链；购买意愿；感知信息可信度
中图分类号：F270 文献标识码： A 文章编号：1003-7217（2024）06-0139-08
一、引 言
在消费者对于食品安全的重视程度越来越高的背景下，企业为提高消费者的购买意愿，已经开始在法律要求的基础上自愿建设更完善的食品追溯体系。随着区块链技术的发展，相比于企业自建的食品可追溯体系，使用基于区块链的食品可追溯体系成为一种新的选择。区块链技术被认为是实现食品可追溯并解决食品安全问题的重要方法，其具有去中心化、信息不可篡改、协作自治、对等透明、关联追溯、共识验真、智能合约、信息共享等技术特征和优势，可以有效地解决信息不对称、信任传递难等问题[1]。
虽然区块链技术具有诸多优势，但消费者对两种食品可追溯体系差异最直观的感受仍主要体现在信息提供者和信息储存方式上。即区块链食品可追溯体系内的信息由食品供应链各主体提供并储存在共享信息系统中，信息录入后，所有企业均无法擅自修改系统内的信息；企业自建的食品可追溯体系内的信息全部由该企业提供并储存在中央信息系统中，信息录入后，该企业可以修改系统内的信息，且企业为了保证信息安全和保守商业机密，可能只使用和管理自己独立的数据库，导致供应链中出现严重的信息缺口，信息难以在系统内流通[2]。
在此背景下，区块链食品可追溯体系是否可以更大程度上积极影响消费者的主观感知和态度？传统的企业自建食品可追溯体系可以提升消费者购买意愿已经得到诸多学者的研究认证[3]，而关于区块链技术在食品可追溯领域的运用，目前相关的研究主要集中在进行情境分析和开发这些系统brkHXSxeNAjkZxvwavUV8A==所需的技术基础设施，很少有学者关注消费者对应用了区块链食品可追溯体系的产品的购买意愿以及影响因素，更鲜有学者将区块链食品可追溯体系与企业自建的食品可追溯体系对消费者购买意愿的影响进行比较研究。
鉴于此，尝试基于信号理论，通过实证研究探究食品可追溯体系类型对消费者购买意愿的影响。另外，若区块链食品可追溯体系可以更好地提升消费者购买意愿，那么哪些企业可以通过实施区块链食品可追溯体系获得更大的收益？哪些消费者更愿意购买应用了区块链食品可追溯体系的产品？本文进一步研究了企业声誉和消费者专业知识水平的调节效应，为企业的营销实践提供建议。
二、理论基础与研究假设
（一）理论基础
1. 信号理论。
信号理论由美国经济学家Spence于1974年提出，其描述了在信息不对称的情况下交易各方如何降低信息不对称程度[4]。信号理论中有三个要素，分别是信号发送者、信号和信号接收者[5]。信号理论认为，在交易过程中信息披露不完全及各方获取信息能力不同，导致了交易各方掌握的信息不对称，处于信息优势地位的交易者有更大的概率做出更优决策。信息不对称的问题在交易过程中经常出现，该问题将对交易的效率造成负面影响，甚至会影响交易的进行。因此，在交易过程中，具有信息优势的一方为了促成交易，会通过向信息劣势一方发送有成本、有价值的信号，降低二者之间的信息不对称性，提升信息劣势方的信任。
2. 企业自建食品可追溯体系与区块链食品可追溯体系。
建立食品可追溯体系是追溯食品信息的系统链[6]，是减少信息不对称的重要方式，可追溯性可以有效缓解食品行业的信息不对称问题，向消费者传递食品安全的特征，提升消费者对产品信息的信任。
在区块链技术被广泛应用之前，食品可追溯体系通常由食品供应链的核心企业建立，即企业自建的食品可追溯体系，并由其进行相关数据的记录与管理，但其存在信息不真实或被篡改的风险。
区块链技术源于中本聪提出的基于P2P网络、密码学、时间戳、块链结构、智能合约、共识机制等技术，用分布式的交易记录保存方法代替传统的中心化的记录保存方法。区块链技术具有不可篡改性、去中心化、开放性、匿名性的特点，使得储存在其中的数据具有不可伪造、全程留痕、可追溯、公开透明、集体维护的优势[7]。以上特征使得区块链技术在食品可追溯领域中具有极大的技术优势。
越来越多的学者和研究机构开始关注并探索利用区块链技术解决供应链可追溯性方面的问题[8]，目前国内外企业都已经开展运用区块链技术进行食品可追溯的实践。 2018年7月，京东集团构建了基于“智臻链”的商品防伪追溯区块链平台；2019年6月，沃尔玛联合普华永道以及总部位于新加坡的区块链解决方案提供商“唯链”，推出了沃尔玛中国区块链商品可追溯平台；2020年11月，中国农业科学院茶叶研究所联合有关互联网企业共同打造了国家茶叶全产业链大数据中心公共平台，提供茶叶的溯源功能[9]。国外已经具备将区块链技术应用于食品可追溯体系的相对成熟的方案：世界野生动物基金会与波士顿咨询集团共同创立了OpenSC，帮助澳洲渔业实现从诱饵到餐盘的追溯；法国家乐福与IBM合作建立了区块链牛奶可追溯体系；总部位于明尼苏达州的嘉吉公司建立了从70个农场追踪200000只火鸡的追溯平台。
3. 消费者对可追溯食品的认知及购买意愿。
（1）消费者对可追溯食品的认知。消费者对可追溯信息的感知根据其所在国家及地区的不同有所差异：欧洲南部的国家比北部的国家更了解食品可追溯体系；美国、挪威、西班牙的消费者认为可追溯食品是安全的；希腊和立陶宛的消费者认为食品可追溯信息可以反映食品安全水平；德国消费者认为食品是否可追溯不会影响其购买决策[10]；而中国消费者对于食品可追溯体系的认知水平整体较低，即便是一线城市的消费者也是如此[11]。
（2）消费者对企业自建食品可追溯体系产品的购买意愿。Wu等[12]用产品诊断性、信息性、可信性衡量企业自建食品可追溯体系的感知信息质量，发现感知信息质量可以对消费者购买意愿产生积极影响。Yuan等[13]发现，食品可追溯系统的信息质量、感知可靠性、产品诊断性影响消费者感知价值，感知价值正向影响消费者购买意愿。
（3）消费者对区块链食品可追溯体系产品的购买意愿。Sander等[14]发现，利用区块链技术进行肉类食品可追溯可以提升消费者的质量感知以及购买意愿。Yeh等[15]研究发现，区块链技术可以显著地提升消费者对可追溯食品的购买意愿，该过程受到消费者的绩效期望、努力期望和习惯的影响。
综上，相比于企业自建的食品可追溯体系，学者对于区块链食品可追溯体系对消费者购买意愿的影响机制的研究较少，而关于两种可追溯体系的对比研究，仅有Garaus等[16]从消费者选择零售商的角度对比发现，与应用了企业自建的食品可追溯体系相比，消费者更愿意惠顾应用了区块链食品可追溯体系的零售商，信任在其中起到中介作用。目前缺乏关于消费者对使用了两种可追溯体系食品的购买意愿的对比研究，这为本文研究食品可追溯体系类型对消费者购买意愿的影响机制留下了空间。
4. 感知信息可信度。
感知信息可信度即为信息接收方对于信息可信度的主观感知。Moussa等[17]从信息源角度提出，感知信息可信度是信息接收群体对信息源是否可信的主观判断。石文华等[18]发现，感知可信度是人们对信源和信息传输路径信任程度的主观评价，受到评价对象、用户和环境特征的影响。在本文中，感知信息可信度指消费者对于食品可追溯信息可信程度的感知。
5. 企业声誉。
声誉是指公众对于某个人、事务或团体做出的评价，也可以理解为某个人、事务或团体在公众中的印象。当被评价对象为企业时，即为企业声誉。Fombrun等[19]提出，企业声誉是企业的利益相关者基于企业过去的表现对于企业提供价值的能力的评价。汪兴东[20]提出，企业声誉是消费者对企业的好坏、可靠性、可信度以及知名度等感知。基于此，在本文的视角中，将企业声誉定义为消费者基于企业历史的表现和未来的预期，从认知和情感的角度对企业的总体印象。在实践中供应链核心企业是食品可追溯体系的主要推动者，因此本研究将企业声誉聚焦于供应链核心企业声誉。
6. 消费者专业知识水平。
消费者专业知识是消费者在消费或对消费行为进行评估时，存储在记忆中的与产品相关的信息[21]。信号理论认为，具有高专业知识水平的消费者可以更好地接收信号，且消费者专业知识会影响其评估产品固有的价值和风险[22]，进而影响其购买决策。Rao等[23]发现，消费者对产品的认知水平会影响其信息处理过程，进而影响其消费行为。Swaminathan[24]发现，消费者的选择和决策受到消费者知识水平的影响，具有较高知识水平的消费者可以做出高质量的决策。
（二）研究假设
1. 食品可追溯体系类型对消费者购买意愿的影响。
根据信号理论，首先，区块链食品可追溯体系中的部分供应链主体作为信号发送者，其与消费者没有直接利益关系（例如物流运输企业），因此从信号发布的动机角度，消费者对其产生消极的利己归因可能性相对较小，即认为信息源可信度较高；而企业自建的食品可追溯体系中的供应链核心企业作为信号发送者，其具有促进消费者购买的目的倾向，因此消费者对其产生消极的利己归因可能性相对较大，即认为信息源可信度较低，觉得企业可能会出于自身利益而修改或隐瞒数据，导致数据的准确性不高[25]。其次，由于区块链食品可追溯体系中的信息一旦上传，任何成员均没有权限擅自篡改；而企业自建的食品可追溯体系中的信息在上传后，信息系统管理者仍然有权限修改信息。因此，区块链食品可追溯体系可以更好地维护食品追溯信息，进而具有更高的信号有效性。
相关的研究表明，区块链技术可以提升食品的可追溯性，而食品可追溯性可以提升消费者购买意愿。Min[26]提出，区块链技术通过分布式网络保存数字资产的记录，从而与传统的集中控制的数据库区分开来，可以极大地提升食品的可追溯性。Wu等[12]发现，当消费者认为有机食品的可追溯性较高时，他们会认为食品的质量和安全水平较高，进而提升购买意愿。据此，提出假设：
H1 区块链食品可追溯体系相比于企业自建食品可追溯体系更能提升消费者购买意愿。
2. 感知信息可信度的中介作用。
信号理论认为，组织发布的信号相比于个体发布的信号具有更高的由组织共同形成的可信度。因此，消费者对于由食品供应链多个主体形成的组织共同维护与管理的区块链食品可追溯体系比由食品供应链核心企业作为个体进行维护与管理的企业自建食品可追溯体系具有更高的感知信息可信度。
大量研究一致认为，消费者的感知信息可信度正向影响其购买意愿。Küster-Boluda等[27]发现消费者感知信息可信度积极影响其对产品的购买意愿。因此，提出假设：
H2 感知信息可信度在食品可追溯体系类型对消费者购买意愿的影响之间起中介作用。
3. 企业声誉的调节作用。
首先，根据信号理论，企业的声誉对企业信号质量具有重要影响，高声誉企业相比于低声誉企业更能让消费者产生积极的联想，发布的信号具有更高的可信度。由于采用区块链食品可追溯体系的主要目的也是提升信号的可信度，根据边际效用递减规律和天花板效应，低声誉企业相对于高声誉企业可以通过使用区块链食品可追溯体系在更大程度上提升消费者感知信息可信度和购买意愿。
其次，企业声誉代表了企业的品牌。Jeng[28]研究发现，知名度较低的企业相比于知名度较高的企业可以通过提供额外服务更大程度上促进消费者产生积极的态度。
最后，消费者在面对低声誉企业生产的产品时具有更高的感知风险，因此低声誉企业可以通过采用区块链食品可追溯体系更大程度上提升食品信息的透明度和可溯性，降低消费者感知风险，进而提升消费者的感知信息可信度。因此，提出假设：
H3 低声誉企业（相比于高声誉企业）使用区块链食品可追溯体系（相比于企业自建食品可追溯体系）对消费者购买意愿有更强的积极影响。
4. 消费者专业知识水平的调节作用。
根据信号理论，信号传递的效果受到信号接收者理解信号能力的影响，因此消费者对于食品可追溯体系的专业知识水平将影响其对不同食品可追溯体系类型产品的购买意愿。Nie等[29]研究了基于区块链的溯源产品对消费者购买意愿的影响因素，并通过实证分析发现消费者认知水平显著影响其对可追溯食品的信任，并进一步影响其购买意愿。因此，提出假设：
H4 消费者专业知识水平正向调节感知信息可信度在食品可追溯体系类型对消费者购买意愿中的中介作用。
三、研究设计
（一）研究模型
本研究旨在探索食品可追溯体系类型对消费者购买意愿的影响。如图1所示，以感知信息可信度为中介变量，本研究构建了食品可追溯体系类型→感知信息可信度→购买意愿的理论模型，并探究了企业声誉和消费者专业知识水平在感知信息可信度形成过程中的调节作用。
（二）实验设计
1. 实验一。
实验一的目的是验证假设H1。实验以情景模拟的方式，在控制其他干扰因素的前提下对食品可追溯体系类型进行了操纵，进而验证其对消费者购买意愿的影响。
（1）实验设计
实验一通过一段对食品可追溯体系的文字介绍、一张虚拟的商品图片和一张虚拟的追溯信息页面图片（如图2所示）对自变量进行操纵。
对于基于区块链技术的食品可追溯体系，文字材料要求消费者想象商城中一款牛肉使用了“基于区块链技术的可追溯系统”，消费者可以通过扫描食品标签上的二维码获取食品的生产、加工、运输、零售信息。信息分别由生产企业、加工企业、运输企业和零售企业提供并储存在共享信息系统中，信息录入后，所有企业均无法擅自修改系统内的信息；虚拟追溯信息页面图片中，养殖、屠宰、物流、零售信息分别由四个对应的不同名称的公司录入。
对于企业自建的食品可追溯体系，文字材料要求消费者想象商城中一款牛肉使用了“企业自建的可追溯系统”，消费者可以通过扫描食品标签上的二维码获取食品的生产、加工、运输、零售信息。生产、加工、运输、零售信息全部由该企业提供并储存在中央信息系统中，信息录入后，该企业可以修改系统内的信息；虚拟追溯信息页面图片中，养殖、屠宰、物流、零售信息全部由一个相同名称的公司录入。
为了检验对自变量的操纵效果，采用李克特7级量表，题目“该食品的追溯信息来源于”（1分代表单个企业，7分代表食品生产环节多个企业）检测对于信息来源的操纵，题目“该食品追溯信息不能被删改”（1分代表非常不同意，7分代表非常同意）检测对信息是否可删改的操纵。对于购买意愿的测量，采取李克特7级量表，参考Yuan等[13]的研究，使用“该可追溯食品可以激发我的购买兴趣”“我会购买应用了该可追溯体系的食品”“我将优先购买应用了该可追溯体系的食品”“我愿意为应用了该可追溯体系的食品支付比普通食品更高的价格”四个题项测量。
（2）被试选择
实验一利用Credamo平台共计招募140名被试并随机分为两组，最后有效样本为124，男性比例为36.3%，平均年龄为30.4岁，各组样本为（N区块链食品可追溯=67，N企业自建食品可追溯体系=57）。
（3）实验流程
实验一利用Credamo平台在线进行，被试阅读材料后填写关于感知食品可追溯体系类型、购买意愿的量表。实验结束后，向被试发放现金酬劳。
2. 实验二。
实验二的形式与实验一类似，主要目的是验证假设H2，并通过更换刺激材料再次验证假设H1，提高实验一结果的稳健性。
（1）实验设计
实验二的操纵形式与实验一类似，将刺激材料从牛肉更换为有机牛奶。操纵检验方式和购买意愿的测量量表与实验一相同。对于中介变量感知信息可信度的测量，采取李克特7级量表，参考孙瑾等[30]的研究，使用“我感觉该食品追溯的信息是真实的”“我感觉该食品追溯的信息是准确的”“我感觉该食品追溯的信息是可信的”三个题项测量。此外，由于区块链食品可追溯体系和企业自建食品可追溯体系在信息呈现上存在差异，这可能导致消费者对信息的识别、理解、处理的速度和准确性不同，进而在加工流畅性上存在差异。高流畅性可以促使消费者产生积极的评价和购买行为[31]，因此认为加工流畅性是本实验中可能的中介变量。对于加工流畅性的测量，采取李克特7级量表，参考孙瑾等[32]的研究，使用“我能够很快理解该食品可追溯信息”“我能够清楚地理解该食品可追溯信息”两个题项测量。
（2）被试选择
实验二利用Credamo平台共计招募170名被试并随机分为两组，最后样本容量为150，男性比例为37.3%，平均年龄为28.7岁，各组样本为（N区块链食品可追溯=75，N企业自建食品可追溯体系=75）。
（3）实验流程
实验二利用Credamo平台在线进行，被试阅读材料后填写关于感知食品可追溯体系类型、感知信息可信度、加工流畅性、购买意愿的量表。实验结束后，向被试发放现金酬劳。
3. 实验三。
实验三的主要目的是验证假设H3及假设H4，并以现实世界的企业作为刺激材料再次验证假设H1、假设H2。
（1）实验设计
实验三采用了2（食品可追溯体系类型：区块链食品可追溯体系 vs.企业自建食品可追溯体系）×2（企业声誉：高声誉企业 vs.低声誉企业）的组间实验设计。参考艾媒咨询发布的《2022年上半年中国乳业企业排行榜Top15》，通过预实验对以牛奶为核心产品的六家企业伊利、蒙牛、三元、天润、皇氏、辉山声誉进行了50份问卷调研，结果显示M伊利=5.72、M蒙牛=5.68、M三元=4.63、M天润=4.56、M皇氏=4.12、M辉山=3.95。最后，选择伊利作为高声誉企业，辉山作为低声誉企业。实验三的操纵形式与实验一、实验二类似。
食品可追溯体系类型操纵检验方式、购买意愿的测量量表、感知信息可信度量表与实验二相同。对于企业声誉的操纵检验，采取李克特7级量表，参考季丹等[33]的研究，使用“我认为该企业的产品在市场上很流行”“我认为该企业具有很高的美誉度”“我认为该企业在同行业中具有很权威的地位”三个题项测量。对于调节变量消费者专业知识水平的测量，采取李克特7级量表，参考Yuan等[13]的研究，使用“我了解食品可追溯系统”“我知道如何区分可追溯食品”“我有丰富的购买可追溯食品的经验”“我是购买可追溯食品方面的专家”四个题项测量。
（2）被试选择
实验三利用Credamo平台共计招募280名被试并随机分为四组，最后样本容量为250，男性比例为36.3%，平均年龄为30.1岁，各组样本为（N高声誉-区块链食品可追溯组=69，N低声誉-区块链食品可追溯组=64，N高声誉-企业自建食品可追溯体系组=52，N低声誉-企业自建食品可追溯体系组=65）
（3）实验流程
实验三利用Credamo平台在线进行，被试阅读材料后填写关于感知食品可追溯体系类型、感知信息可信度、消费者专业知识水平、购买意愿的量表。实验结束后，向被试发放现金酬劳。
四、实证结果及分析
（一）实验一结果及分析
1. 操纵检验。
区块链食品可追溯体系组（M区块链食品可追溯体系=6.43，SD=0.83）的被试相比于企业自建食品可追溯体系组（M企业自建食品可追溯体系=2.77，SD=0.27）的被试在食品信息来源的题目中报告了更高的分数，即更多的认为信息来源于食品生产环节多个企业，并且在统计学上具有显著差异［F（1，122）=171.003，P=0.000＜0.001］。同时，区块链食品可追溯体系组（M区块链食品可追溯体系=6.46，SD=0.96）的被试相比于企业自建食品可追溯体系组（M企业自建食品可追溯体系=2.45，SD=1.79）的被试在信息不能被删改的题目中报告了更高的分数，即更多的认为信息不能被删改，并且在统计学上具有显著差异［F（1，122）=250.482，P=0.000＜0.001］。操纵检验结果表明被试可以对区块链食品可追溯体系和企业自建食品可追溯体系进行区分，实验对食品可追溯体系的类型操纵是成功的。
2. 直接效应检验。
通过单因素ANOVA检验的方式对食品可追溯体系的类型对消费者购买意愿的影响进行分析。消费者对于基于区块链技术的食品可追溯体系的购买意愿（M区块链食品可追溯体系=5.98，SD=0.72）高于企业自建的食品可追溯体系（M企业自建食品可追溯体系=5.20，SD=1.02），并且在统计学上具有显著影响［F（1，122）=24.462，P=0.000＜0.001］，表明食品可追溯体系的类型对消费者购买意愿有显著的影响，假设H1得到验证。
（二）实验二结果及分析
1. 直接效应检验。
通过单因素ANOVA检验的方式对食品可追溯体系的类型对消费者购买意愿的影响进行分析。消费者对于基于区块链技术的食品可追溯体系的购买意愿（M区块链食品可追溯体系=5.69，SD=0.92）高于企业自建的食品可追溯体系（M企业自建食品可追溯体系=5.01，SD=1.21），并且在统计学上具有显著影响［F（1，148）=14.829，P=0.000＜0.001］。再次验证假设H1。
2. 中介效应检验。
通过Bootstrap方法对感知信息可信度在食品可追溯体系类型对消费者购买意愿的影响的中介效应进行检验。将性别、年龄、学历、月收入作为控制变量。检验结果显示，间接效应的置信区间为[0.5379，0.9694]，不包含0，表明感知信息可信度的中介效应显著，即假设H2得到验证。此外，以相同的方法对加工流程性的中介效应进行检验，间接效应的置信区间为[-0.0081，0.1582]，包含0，表明加工流畅性的中介效应不显著，即排除加工流畅在食品可追溯体系类型对消费者购买意愿影响过程中存在中介效应。
（三）实验三结果及分析
1. 操纵检验。
对企业声誉进行操纵检验，高声誉企业组（M高声誉企业=5.99，SD=0.66）的被试相比于低声誉企业组（M低声誉企业=4.98，SD=1.23）的被试在感知企业声誉的量表中报告了更高的分数，并且在统计学上具有显著差异［F（1，249）=64.270，P=0.000＜0.001］。检验结果表明实验对企业声誉的操纵是成功的。
2. 直接效应检验。
通过单因素ANOVA检验的方式对食品可追溯体系的类型对消费者购买意愿的影响进行分析。消费者对于基于区块链技术的食品可追溯体系的购买意愿（M区块链食品可追溯体系=5.77，SD=0.74）高于企业自建的食品可追溯体系（M企业自建食品可追溯体系=4.76，SD=1.49），并且在统计学上具有显著影响［F（1，249）=48.236，P=0.000＜0.001］。再次验证假设H1。
3．中介效应检验。通过Bootstrap方法对感知信息可信度在食品可追溯体系类型对消费者购买意愿的影响的中介效应进行检验。将性别、年龄、学历、月收入作为控制变量。检验结果显示，间接效应的置信区间为[0.1334，0.8139]，不包含0，表明感知信息可信度的中介效应显著，再次验证假设H2。
4．企业声誉的有调节的中介效应检验。由于企业声誉是一个分类变量，首先通过方差分析比较不同企业声誉下食品可追溯体系类型对消费者购买意愿的主效应。在低声誉组，食品可追溯体系的类型对消费者购买意愿有显著的影响。消费者对于基于区块链技术的食品可追溯体系的购买意愿（M区块链食品可追溯体系=5.73，SD=0.65）高于企业自建的食品可追溯体系（M企业自建食品可追溯体系=4.17，SD=1.53），并且在统计学上具有显著影响［F（1，128）=56.590，P=0.000＜0.001］。在高声誉组，消费者对于基于区块链技术的食品可追溯体系的购买意愿（M区块链食品可追溯体系=5.81，SD=0.82）高于企业自建的食品可追溯体系（M企业自建食品可追溯体系=5.50，SD=1.06），但是在统计学上影响不显著［F（1，119）=3.321，P=0.071＞0.05］。接下来，利用PROCESS3.2进行有调节的中介分析。将感知价格、性别、年龄、学历、收入情况作为控制变量，结果如表1所示。最高阶无条件交互的检验表明，食品可追溯体系类型和企业声誉对感知信息可信度有显著的交互作用（P=0.0011）。与高声誉企业相比，低声誉企业可以通过使用区块链食品可追溯体系更大程度上提高消费者购买意愿。适度调节指数显示，这种提高具有统计学意义。因此，企业声誉负向调节感知信息可信度在食品可追溯体系类型对消费者购买意愿中的中介作用，假设H3得到验证。
5．消费者专业知识水平的有调节的中介效应检验。利用PROCESS3.2进行有调节的中介分析。将企业声誉、性别、年龄、学历、收入情况作为控制变量，结果如表2所示。食品可追溯系统类型和消费者专业知识水平对感知信息可信度有显著的交互作用（P=0.0049）。与低专业知识水平的消费者相比，高专业知识水平的消费者可以通过使用区块链食品可追溯体系更大程度上提高购买意愿。适度调节指数显示，这种提高具有统计学意义。因此，消费者专业知识水平正向调节感知信息可信度在食品可追溯体系类型对消费者购买意愿中的中介作用，假设H4得到验证。
五、结语
（一）研究结论
实验一发现，食品可追溯体系类型对消费者购买意愿具有影响，区块链食品可追溯体系相比于企业自建食品可追溯体系更能提升消费者购买意愿。实验二发现，感知信息可信度在食品可追溯体系类型与消费者购买意愿之间起中介作用。实验三发现，企业声誉负向调节感知信息可信度在食品可追溯体系类型对消费者购买意愿中的中介作用；消费者专业知识水平正向调节感知信息可信度在食品可追溯体系类型对消费者购买意愿中的中介作用。
本文丰富了信号理论在食品可追溯体系类型对消费者购买意愿的影响研究的应用。第一，本文从信号源可信度的角度提出，区块链食品可追溯体系相比于企业自建食品可追溯体系能更大程度上使消费者产生积极的利他归因；从信号有效性角度提出，区块链食品可追溯体系的信息上传后任何成员不可擅自篡改，信息有效性更强，进而更大程度提升其购买意愿。第二，同样从信息源可信度角度，提出来自多主体形成的组织所提供的信息比个体发布的信息具有更高的可信度，进而能更大程度上提升消费者感知信息可信度。第三，从信号质量角度提出，由于企业声誉对信号质量具有影响，高声誉企业所发布的信号本身即有较高的可信度，根据边际效用递减规律，低声誉企业可以更大程度上提升消费者感知信息可信度和购买意愿。第四，从信号接收者理解信号能力角度提出，具有高专业知识水平的消费者可以更好地接收信号，进而可以更大程度上提升购买意愿。
（二）管理启示
第一，食品企业应优先选择区块链食品可追溯体系。根据研究结果，区块链食品可追溯体系相比于企业自建的食品可追溯体系能够更大程度提升消费者购买意愿，因此企业在成本允许的条件下应当优先采用区块链食品可追溯体系。
第二，低声誉企业在条件允许的情况下，更应该选择区块链食品可追溯体系。企业在发展初期，声誉普遍会低于具有较大规模的成熟企业，因此采用区块链食品可追溯体系对其而言是一种差异化的产品策略，可以有效提升企业的核心竞争力。
第三，企业可以优先面向对食品可追溯体系具有更高专业知识水平的客户群体推出应用区块链食品可追溯体系的产品，例如面向中产阶层推出有机食品、高品质生鲜食品等具有较高附加值的产品。
第四，为了推动食品安全治理，政府可以向大众宣传食品可追溯体系以及区块链技术的优势，提升大众的专业知识水平。
（三）研究局限与展望
由于食品可追溯体系在中国发展较晚，当前在国内大多处于试点阶段，消费者对其还缺乏相关的认知及购买经历。本文采用的虚拟材料刺激的实验方法与真实的购物场景还存在一定的差异，例如在真实购买场景中，消费者的感性因素可能对购买决策造成一定的影响。未来可以采用真实的田野实验，收集消费者实际购买行为的原始数据，从而得出更具客观性的结论。此外，还可以在研究模型中引入食品类别和消费者对信息认知的重视程度等调节变量，以探究不同食品类别对消费者行为的影响程度。
参考文献：
［1］ 龚强，班铭媛，张一林.区块链、企业数字化与供应链金融创新[J].管理世界， 2021，37（2）：22-34，3.
［2］ Kamath，R. Food traceability on blockchain：Walmart’s pork and mango pilots with IBM[J]. The Journal of the British Blockchain Association， 2018， 1（1）：1-12.
［3］ D Calvo Dopico， Mendes R， Silva H A， et al. Evaluation， signalling and willingness to pay for traceability. A cross-national comparison[J]. Spanish Journal of Marketing-ESIC， 2016， 20（2）：93-103.
［4］ Spence M. Job market signaling［J］. The Quarterly Journal of Economics，1973， 87（3）：355-374.
［5］ 齐托托，赵宇翔，汤健，等.在线评论对知识付费产品购买决策的影响研究——卖家回复的调节作用[J].南开管理评论， 2022，25（2）：147-158.
［6］ Karlsen K M， Olsen P， Donnelly K A M. Implementing traceability： practical challenges at a mineral water bottling plant[J]. British Food Journal， 2010， 112（2）：187-197.
［7］ 李勇建，陈婷.区块链赋能供应链：挑战、实施路径与展望[J].南开管理评论，2021，24（5）：192-201，212，202-203.
［8］ 王瑞鹏，台玉红.区块链技术下供应链可追溯性研究热点与前沿[J].物流技术，2023，42（12）：28-34.
［9］ 席奇.区块链技术在“一带一路”茶叶物流领域的应用[J].福建茶叶，2024，46（1）：43-45.
［10］Menozzi D， Halawany-Darson R， Mora C， et al. Motives towards traceable food choice： a comparison between French and Italian consumers[J]. Food Control， 2015， 49：40-48.
［11］刘增金，俞美莲，乔娟.信息源信任对消费者食品购买行为的影响研究——以可追溯猪肉为例[J].农业现代化研究， 2017，38（5）：755-763.
［12］Wu X， Xiong J， Yan J， et al. Perceived quality of traceability information and its effect on purchase intention towards organic food[J]. Journal of Marketing Management， 2021， 37（13-14）：1267-1286.
［13］Yuan C L， Wang S M， Yu X L. The impact of food traceability system on consumer perceived value and purchase intention in China[J]. Industrial Management & Data Systems， 2020， 120（4）：810-824.
［14］Sander F， Semeijn J， Mahr D. The acceptance of blockchain technology in meat traceability and transparency[J]. British Food Journal， 2018， 120（9）：2066-2079.
［15］Yeh J Y， Liao S C， Wang Y T， et al. Understanding consumer purchase intention in a blockchain technology for food traceability and transparency context［C］. 2019 IEEE Social Implications of Technology （SIT） and Information Management （SITIM）. IEEE， 2019：1-6.
［16］Garaus M， Treiblmaier H. The influence of blockchain-based food traceability on retailer choice： the mediating role of trust[J]. Food Control， 2021（161）：108082.
［17］Moussa S， Touzani M. The perceived credibility of quality labels： a scale validation with refinement[J]. International Journal of Consumer Studies， 2008， 32（5）： 526-533.
［18］石文华，张绮，蔡嘉龙.在线评论矛盾性对消费者矛盾态度和购买意愿的影响研究[J].管理评论，2018，30（7）：77-88.
［19］Fombrun C， Shanley M. What’s in a name？ Reputation building and corporate strategy[J]. Academy of management Journal， 1990， 33（2）：233-258.
［20］汪兴东.产品伤害危机中修复策略适配性对品牌形象评价的影响——时间距离与企业声誉的调节作用[J].经济管理， 2013，35（11）：93-105.
［21］Parker L V， Whan P C. Familiarity and its impact on consumer decision biases and heuristics[J]. Journal of Consumer Research， 1981（2）：223-231.
［22］Laroche M， Bergeron J， Goutaland C. How intangibility affects perceived risk： the moderating role of knowledge and involvement[J]. Journal of Services Marketing， 2003， 17（2）：122-140.
［23］Rao A R， Monroe K B. The moderating effect of prior knowledge on cue utilization in product evaluations[J]. Journal of Consumer Research， 1988， 15（2）： 253-264.
［24］Swaminathan V. The impact of recommendation agents on consumer evaluation and choice： the moderating role of category risk， product complexity， and consumer knowledge[J]. Journal of Consumer Psychology， 2003， 13（1-2）：93-101.
［25］俞启玟.基于区块链技术的食品可追溯供应链系统研究[J].物流科技，2024，47（5）：124-127.
［26］Min H. Blockchain technology for enhancing supply chain resilience[J]. Business Horizons，2018，62（1）：35-45.
［27］Küster-Boluda I， Vila N. Can health perceptions， credibility， and physical appearance of low-fat foods stimulate buying intentions？[J]. Foods， 2020， 9（7）：866.
［28］Jeng S P. Increasing customer purchase intention through product return policies： the pivotal impacts of retailer brand familiarity and product categories［J］. Journal of Retailing and Consumer Services， 2017，39：182-189.
［29］Nie J， Luo S X. Research on the influential factors of blockchain-based traceable products purchase intention[C]. 2019 IEEE 4th Advanced Information Technology， Electronic and Automation Control Conference （IAEAC）. IEEE， 2019， 1： 2758-2766.
［30］孙瑾，郑雨，陈静.感知在线评论可信度对消费者信任的影响研究——不确定性规避的调节作用[J].管理评论， 2020，32（4）：146-159.
［31］Balbo L， Jeannot F. The fit between message framing and temporal distance： an efficient way to promote an innovative product[J]. Recherche et Applications en Marketing （English Edition）， 2015， 30（1）：28-49.
［32］孙瑾，苗盼.近筹vs.远略——解释水平视角的绿色广告有效性研究[J].南开管理评论，2018，21（4）：195-205.
［33］季丹，郭政.产品危机应对策略对消费者购买意愿影响的实证研究——基于企业声誉的调节作用[J].上海交通大学学报， 2018， 52（2）：247-252.
（责任编辑：邹彬）
Study on the Influence of Blockchain Food Traceability
System on Consumers’ Purchase Intention
LI Ping， XIE Chenmeiyi， GU Kang， ZHOU Ling
（School of Business Administration， Hunan University，Changsha，Hunan 410082， China）
Abstract：Compared to self-built food traceability system， blockchain-based system offer advantages such as decentralization. Based on signal theory， this study uses three scenario simulation experiments and finds that blockchain-based traceability system is more effective than self-built system in enhancing consumers’ purchase intention. Perceived information credibility serves as a mediating factor in this relationship. Moreover， both corporate reputation and consumer expertise level moderate this mediating effect： a higher corporate reputation weakens the impact of blockchain-based traceability system on purchase intention， while a higher level of consumer expertise strengthens this impact. These findings expand the application of signal theory in the context of food traceability system and provide valuable theoretical insights for companies in selecting the most suitable traceability system.
Key words：signal theory; food traceability system; blockchain; purchase intention; perceived information credibility