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      葡萄酒產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對(duì)消費(fèi)意愿的作用機(jī)制
      ——以煙臺(tái)市為例

      2023-12-19 12:43:18張馨月胡寶玲徐紹榮
      釀酒科技 2023年11期
      關(guān)鍵詞:葡萄酒意愿信任

      張馨月,李 霞,胡寶玲,徐紹榮

      (中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)煙臺(tái)研究院,山東煙臺(tái) 264670)

      葡萄酒產(chǎn)業(yè)連結(jié)種植、釀造、旅游、營(yíng)銷(xiāo)等多個(gè)環(huán)節(jié),逐漸形成“葡萄酒+”多樣融合業(yè)態(tài)[1]?!笆奈濉睍r(shí)期,隨著產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進(jìn),物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能、可視化等現(xiàn)代信息科技與葡萄酒產(chǎn)業(yè)融合的廣度和深度日趨提升[2]。通過(guò)將數(shù)字化貫穿于生產(chǎn)管理、品牌營(yíng)銷(xiāo)、行業(yè)監(jiān)管等各個(gè)環(huán)節(jié),旨在挖掘企業(yè)發(fā)展新模式,驅(qū)動(dòng)流程再造和生態(tài)重構(gòu),提升區(qū)域品牌影響力和產(chǎn)業(yè)綜合效益[3-4]。順應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢(shì),2021 年,中國(guó)葡萄酒數(shù)字化研究院成立,運(yùn)用區(qū)塊鏈技術(shù),定期發(fā)布研發(fā)設(shè)計(jì)、廣告營(yíng)銷(xiāo)、文化普及、飲用習(xí)慣培養(yǎng)等相關(guān)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新資源互惠共享[5]。通過(guò)掃描瓶身的專(zhuān)屬二維碼,可以查詢(xún)葡萄園、采摘時(shí)間、發(fā)酵關(guān)鍵工藝、釀酒師、生產(chǎn)批次等追溯信息。數(shù)字化將給消費(fèi)者提供更便捷優(yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗(yàn),中國(guó)葡萄酒產(chǎn)業(yè)也將以更高效率快速發(fā)展,進(jìn)而提升國(guó)際影響力[6],葡萄酒產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)消費(fèi)意愿作用機(jī)制的研究?jī)r(jià)值逐漸顯現(xiàn)。

      梳理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),許多學(xué)者從顧客感知角度對(duì)葡萄酒旅游和購(gòu)買(mǎi)兩方面展開(kāi)研究。陳皓云等[7]調(diào)查分析了跨境電商平臺(tái)用戶(hù)體驗(yàn)對(duì)葡萄酒消費(fèi)意愿的影響,分析得出體驗(yàn)價(jià)值和價(jià)值認(rèn)同在其中發(fā)揮中介作用;盧鳳萍和侯兵[8]通過(guò)對(duì)游覽賀蘭山東麓葡萄酒莊226 份有效樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析,提煉出影響葡萄酒旅游者感知水平的評(píng)價(jià)指標(biāo):美酒體驗(yàn)、自我提升、休閑康養(yǎng)、景觀審美4個(gè)維度共12個(gè)分項(xiàng)指標(biāo);Armando Maria Corsi 等[9]研究了消費(fèi)者的葡萄酒選擇驅(qū)動(dòng)因素與個(gè)人價(jià)值觀之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)自我超越型的消費(fèi)者善于聽(tīng)取他人或權(quán)威人士的建議而進(jìn)行葡萄酒消費(fèi)選擇。雖然葡萄酒消費(fèi)行為方面成果豐碩,但關(guān)于產(chǎn)業(yè)數(shù)字化方面的研究成果比較少,將兩者結(jié)合起來(lái)研究的寥寥無(wú)幾,曾春水等[10]分析了賀蘭山東麓葡萄酒旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展不足,并將加快數(shù)字化基礎(chǔ)建設(shè)作為對(duì)策之一。李媛媛等[11]借助鉆石模型提出加強(qiáng)葡萄酒產(chǎn)業(yè)數(shù)字平臺(tái)建設(shè)是提升競(jìng)爭(zhēng)力的重要環(huán)節(jié)。蓋宇?yuàn)萚12]研究了不同新媒體對(duì)煙臺(tái)葡萄酒旅游產(chǎn)業(yè)的重要性,指出目前新媒體營(yíng)銷(xiāo)存在過(guò)于碎片化和信息失真等問(wèn)題。

      綜上所述,本研究利用山東省煙臺(tái)市的調(diào)查數(shù)據(jù),借助結(jié)構(gòu)方程模型(structural equation modeling,SEM),分析葡萄酒產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)加工端數(shù)字化對(duì)消費(fèi)者體驗(yàn)數(shù)字化的傳導(dǎo)路徑,為葡萄酒產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展提供建議。

      1 理論基礎(chǔ)及模型構(gòu)建

      1.1 理論基礎(chǔ)

      1.1.1 產(chǎn)業(yè)數(shù)字化

      《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類(lèi)(2021)》中說(shuō)明了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的基本范圍,其中數(shù)字化效率提升屬于產(chǎn)業(yè)數(shù)字化范疇[13]。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化是數(shù)字技術(shù)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的結(jié)合,旨在借助數(shù)字技術(shù)助力實(shí)體產(chǎn)業(yè)提升效率、提高質(zhì)量。目前,葡萄酒產(chǎn)業(yè)已逐漸實(shí)現(xiàn)種植和加工過(guò)程的數(shù)字化管理,建立生產(chǎn)加工的信息管理檔案,精準(zhǔn)定量,遠(yuǎn)程操控,實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),形成較為高效的發(fā)展模式[14]。

      1.1.2 計(jì)劃行為理論

      根據(jù)Ajzen 于1991 年提出的計(jì)劃行為理論[15],個(gè)體行為會(huì)較大程度上受到外部因素的影響,同時(shí),個(gè)體行為意向主要受到主觀規(guī)范、感知行為控制和態(tài)度的影響[16]。根據(jù)Davis 提出的技術(shù)接受模型[17],將影響態(tài)度的因素分為感知易用性和感知有用性,即主觀上認(rèn)為某一產(chǎn)品或服務(wù)對(duì)效率的提升程度[18]。根據(jù)此理論,本研究將主觀規(guī)范定義為消費(fèi)者進(jìn)行葡萄酒相關(guān)消費(fèi)受外界壓力影響的程度,即消費(fèi)者的數(shù)字化參與程度,以下簡(jiǎn)稱(chēng)參與程度。將態(tài)度定義為消費(fèi)者對(duì)葡萄酒產(chǎn)業(yè)采取數(shù)字化技術(shù)所帶來(lái)的效益的信任程度,以下簡(jiǎn)稱(chēng)消費(fèi)者信任。將個(gè)體行為意向用消費(fèi)意愿這一潛變量表示,將參觀酒莊、體驗(yàn)種植采摘、直接購(gòu)買(mǎi)、推薦親友消費(fèi)作為消費(fèi)意愿的觀測(cè)變量(CW1—CW4)。

      1.2 模型構(gòu)建

      杜芳芳[19]認(rèn)為企業(yè)與消費(fèi)者線上多渠道交互能夠鼓勵(lì)消費(fèi)者融入并促進(jìn)價(jià)值共創(chuàng)。因此,將消費(fèi)者能夠線上查詢(xún)并了解葡萄酒數(shù)字化相關(guān)信息、線上提交反饋并收到回復(fù)[20]、線上VR 瀏覽[21]等作為參與程度的觀測(cè)變量(PD1—PD4),并提出以下假設(shè):參與程度對(duì)消費(fèi)者感知有正向影響(H1);參與程度對(duì)消費(fèi)者信任有正向影響(H2);參與程度對(duì)消費(fèi)者意愿有正向影響(H3)。

      竇龍祺等[22]認(rèn)為消費(fèi)者關(guān)于葡萄酒釀造過(guò)程、葡萄酒品牌的認(rèn)知評(píng)價(jià)對(duì)其參與葡萄酒旅游有正向影響。引入消費(fèi)者感知這一潛變量,將消費(fèi)者對(duì)葡萄種植、收獲、酒莊場(chǎng)景展示、出庫(kù)、質(zhì)檢報(bào)告等數(shù)字化內(nèi)容的感知作為消費(fèi)者感知的觀測(cè)變量(CP1—CP4)[23],并提出以下假設(shè):消費(fèi)者感知對(duì)消費(fèi)者信任有正向影響(H4);消費(fèi)者感知對(duì)消費(fèi)意愿有正向影響(H5)。

      王然[24]、馬振[25]等認(rèn)為消費(fèi)者對(duì)葡萄酒的喜愛(ài)與忠誠(chéng)度是影響消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)的重要因素,對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)水平的認(rèn)同能極大地激發(fā)消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)欲望。因此,將消費(fèi)者對(duì)葡萄酒數(shù)字化技術(shù)的內(nèi)容和功能的信任作為消費(fèi)者信任的觀測(cè)變量(CT1—CT4),并提出以下假設(shè):消費(fèi)者信任對(duì)消費(fèi)意愿有正向影響(H6)。

      根據(jù)上述理論基礎(chǔ)和假設(shè),初步構(gòu)建模型(圖1)。

      2 數(shù)據(jù)來(lái)源與變量設(shè)置

      2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本描述

      本研究選取的數(shù)據(jù)來(lái)源于2022 年10—12 月對(duì)山東省煙臺(tái)市5 個(gè)深受歡迎的葡萄酒莊附近的游客進(jìn)行調(diào)查,共完成375 份問(wèn)卷,剔除無(wú)效問(wèn)卷后,最終獲得有效問(wèn)卷362 份,有效回收率96.53 %。其中,于張?jiān)?ㄋ固鼐魄f、華夏長(zhǎng)城酒莊附近收回有效問(wèn)卷163 份,于蓬萊國(guó)賓酒莊、中糧君頂酒莊、沃族酒莊附近收回有效問(wèn)卷199份。

      362 份有效樣本中女性占比56.08%,男性占比43.92%,女性多于男性,符合當(dāng)下女性群體喜愛(ài)葡萄酒的現(xiàn)狀。年齡介于18~30 歲的合計(jì)占比54.70 %,這部分群體相對(duì)年輕,好奇心較強(qiáng),更善于接受并嘗試新生事物。文化程度方面,接受過(guò)高等教育的人數(shù)合計(jì)占比66.30 %。收入方面,每月可支配收入在2001~8000 元的人數(shù)合計(jì)占比82.33 %,說(shuō)明葡萄酒消費(fèi)滲入大眾化各個(gè)收入階層??傮w而言,大部分受訪者屬于偏年輕、學(xué)歷較高的平民階層,這部分群體逐漸成為葡萄酒消費(fèi)的主要目標(biāo)客群,故樣本符合研究要求(表1)。

      表1 樣本基本信息描述性統(tǒng)計(jì)

      2.2 變量設(shè)置

      根據(jù)初步構(gòu)建的模型和設(shè)置的變量,采用李克特量表五點(diǎn)法設(shè)計(jì)問(wèn)卷,對(duì)每個(gè)問(wèn)題陳述設(shè)置非常不同意、不同意、中立、同意、非常同意5 個(gè)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)。在預(yù)調(diào)研中,對(duì)問(wèn)題陳述進(jìn)行篩選,保留辨別力強(qiáng)的問(wèn)題,具體內(nèi)容見(jiàn)表2。

      表2 問(wèn)題陳述

      3 實(shí)證分析

      3.1 信效度檢驗(yàn)

      使用Cronbach's Alpha 系數(shù)法對(duì)量表進(jìn)行信度檢驗(yàn),從統(tǒng)計(jì)結(jié)果來(lái)看,系數(shù)值均高于0.800,通過(guò)信度檢驗(yàn),表明各維度包含的問(wèn)題內(nèi)部一致性較高,數(shù)據(jù)是具有可信度的。使用KMO 檢驗(yàn)和巴特利特球形度檢驗(yàn)進(jìn)行效度分析,巴特利特球形度檢驗(yàn)的P 值為0.000<0.05,通過(guò)了效度檢驗(yàn),表明樣本數(shù)據(jù)具有相關(guān)性,量表中所設(shè)的問(wèn)題有意義(表3)。

      表3 信度與效度檢驗(yàn)結(jié)果

      3.2 驗(yàn)證性因子分析

      通過(guò)AMOS 26.0進(jìn)行信度和效度的檢驗(yàn),根據(jù)表4,CR 值均大于0.7,AVE 值均大于0.5,表明測(cè)量模型收斂效度、判別效度均符合要求。

      表4 收斂效度檢驗(yàn)表

      根據(jù)表5,對(duì)角線粗體數(shù)字均大于其所在列的下方數(shù)字,表示此測(cè)量模型的區(qū)分效度較好。

      表5 區(qū)分效度表

      3.3 模型擬合指標(biāo)檢驗(yàn)

      表6 顯示,根據(jù)較為權(quán)威的測(cè)量標(biāo)準(zhǔn),CMID/DF、RMSEA、CFI、TLI 均達(dá)到擬合良好的標(biāo)準(zhǔn),GFI和AGFI 達(dá)到可接受的標(biāo)準(zhǔn),表示模型擬合效果較好,可以進(jìn)行路徑回歸分析。

      表6 模型擬合指標(biāo)

      3.4 結(jié)構(gòu)方程模型驗(yàn)證

      通過(guò)AMOS 26.0 軟件計(jì)算路徑系數(shù)及各潛變量共同解釋的方差變異R2,結(jié)果顯示,假設(shè)H1—H6均在1%的水平上顯著,即研究假設(shè)均得到了支持(表7),模型路徑見(jiàn)圖2。

      表7 擬合路徑系數(shù)表

      圖2 結(jié)構(gòu)方程模型路徑圖

      3.5 結(jié)果與分析

      由圖2 和表7 可知,消費(fèi)者的數(shù)字化參與程度對(duì)消費(fèi)意愿有直接和間接的影響,總效應(yīng)系數(shù)為0.996,其中,直接效應(yīng)系數(shù)0.505,間接效應(yīng)系數(shù)為0.491。參與程度通過(guò)消費(fèi)者感知和消費(fèi)者信任對(duì)消費(fèi)意愿有間接影響。消費(fèi)者線上VR全景游覽葡萄酒莊,對(duì)不同款葡萄酒及其生產(chǎn)過(guò)程中的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行追溯,運(yùn)用軟件自動(dòng)統(tǒng)計(jì)繪制酒莊種植品種、基地面積、葡萄酒產(chǎn)銷(xiāo)情況圖表等,深化消費(fèi)者對(duì)葡萄酒品牌感知和信任。

      消費(fèi)者感知對(duì)消費(fèi)意愿也有直接和間接的影響,總效應(yīng)系數(shù)為0.562,其中,直接效應(yīng)系數(shù)0.251,間接效應(yīng)系數(shù)為0.311,即消費(fèi)者感知對(duì)消費(fèi)意愿的影響主要通過(guò)消費(fèi)者信任這一中介變量產(chǎn)生作用。由生產(chǎn)、加工端到消費(fèi)端單向的數(shù)字化宣傳和營(yíng)銷(xiāo)只能讓消費(fèi)者產(chǎn)生淺層的感知,很難帶來(lái)直接的消費(fèi)欲望,需要通過(guò)交互式體驗(yàn)提高消費(fèi)者對(duì)酒企數(shù)字化生產(chǎn)與加工的感知度和信息的可靠性,進(jìn)而激發(fā)消費(fèi)新動(dòng)能。

      消費(fèi)者信任對(duì)消費(fèi)意愿有顯著的直接影響,路徑系數(shù)為0.614,消費(fèi)者對(duì)有數(shù)字化技術(shù)加持的葡萄酒風(fēng)土文化、歷史沿革、品質(zhì)品牌、溯源信息等越信任,消費(fèi)意愿越強(qiáng)烈?!包S河流域高端葡萄酒質(zhì)量溯源平臺(tái)”的推介運(yùn)營(yíng),助力提升消費(fèi)信任度和安全感?;趨^(qū)塊鏈信息不可篡改性,酒企、產(chǎn)區(qū)監(jiān)管部門(mén)要聯(lián)合起來(lái)共同上鏈,在基地、原料、工藝、設(shè)施、釀酒專(zhuān)家、生產(chǎn)時(shí)間、獲獎(jiǎng)情況等全面提供產(chǎn)品的溯源信息,并讓消費(fèi)者參與其中,避免過(guò)度宣傳和美化。

      4 結(jié)論與建議

      本文根據(jù)山東省煙臺(tái)市362 份調(diào)查數(shù)據(jù),構(gòu)建SEM 結(jié)構(gòu)方程模型,設(shè)置參與程度、消費(fèi)者感知、消費(fèi)者信任、消費(fèi)意愿4 個(gè)潛變量和16 個(gè)觀測(cè)變量,探索生產(chǎn)、加工端數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用對(duì)消費(fèi)意愿的影響機(jī)制。分析得出參與程度、消費(fèi)者感知和消費(fèi)者信任顯著正向影響消費(fèi)意愿,綜合效應(yīng)系數(shù)都比較高,分別為0.996、0.562、0.614,據(jù)此提出以下建議:

      (1)強(qiáng)化生產(chǎn)加工端數(shù)字化信息監(jiān)管。數(shù)字化發(fā)展模式的基礎(chǔ)仍是高質(zhì)量的、消費(fèi)者滿(mǎn)意的產(chǎn)品和服務(wù)。進(jìn)一步完善生產(chǎn)、加工端數(shù)字化發(fā)展體系,建立數(shù)字化管理系統(tǒng)和服務(wù)平臺(tái),完善數(shù)字化技術(shù)在種植、釀造等環(huán)節(jié)的應(yīng)用,落實(shí)多部門(mén)嚴(yán)格檢測(cè)和第三方權(quán)威機(jī)構(gòu)檢測(cè)制度,向消費(fèi)者提供真實(shí)、權(quán)威的數(shù)據(jù)。

      (2)精準(zhǔn)數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)助力開(kāi)拓細(xì)分市場(chǎng)。借助微博、微信、小紅書(shū)等社交平臺(tái),利用大數(shù)據(jù)把握不同消費(fèi)群體的消費(fèi)偏好,對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行精準(zhǔn)推送,提高挖掘潛在客戶(hù)的效率,降低拓展市場(chǎng)的成本。同時(shí),注重開(kāi)發(fā)自主品牌app、小程序和銷(xiāo)售平臺(tái)等,加強(qiáng)官網(wǎng)管理建設(shè),提高品牌知名度和用戶(hù)粘性,增強(qiáng)消費(fèi)者信任。

      (3)加快促進(jìn)數(shù)字化發(fā)展在消費(fèi)端的可視化。重視生產(chǎn)、加工端數(shù)字化與消費(fèi)端的連接,拓展多元化的消費(fèi)者數(shù)字化體驗(yàn)場(chǎng)景,加快數(shù)字化技術(shù)在市場(chǎng)各環(huán)節(jié)的滲透。加快構(gòu)建消費(fèi)者評(píng)價(jià)反饋機(jī)制,增強(qiáng)消費(fèi)者對(duì)數(shù)字化生產(chǎn)與加工的認(rèn)知和參與程度,助力數(shù)字化發(fā)展在消費(fèi)端的可視化。

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