北京市民网购生鲜农产品意愿及影响因素分析Word格式文档下载.docx
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样本统计表
题项
选项
人数
比例
性别
男
176
38%
受教育程度
高中及以下
94
20%
女
288
62%
大学本科
292
63%
硕士
64
14%
年龄
19岁以下
32
7%
博士及以上
14
3%
20-29岁
222
48%
家庭月均收入
3000元以下
86
19%
30-39岁
62
13%
3000-6000元
160
34%
40-49岁
6000-10000元
122
26%
50-60岁
44
9%
10000-15000元
60
60岁以上
18
4%
15000元以上
36
8%
(二)变量统计
本文运用spss22.0软件对各个变量进行统计,主要测算各个变量的平均值、标准差和方差。
统计结果如下:
表2:
变量统计表
平均值(E)
标准偏差
方差
有形产品
质量
4.63
.762
.581
包装
3.53
1.056
1.116
品牌
3.68
1.167
1.361
规格
3.60
1.043
1.089
产地
3.61
1.009
1.018
三品一标
3.93
1.164
1.355
个性化产品
3.09
1.288
1.658
无形产品
客服人员态度
4.13
1.011
1.022
退换货难度
4.35
.964
.930
售后服务
4.33
.947
.897
质量保障
.801
.641
价格
产品本身价格
4.07
.906
.821
与市场价之差
4.14
.864
.746
快递价格
3.91
.987
.974
打折力度
4.00
1.000
买赠情况
3.51
1.057
1.117
付款期限
2.99
1.308
1.710
付款方式
3.13
1.274
1.623
分期付款
2.63
1.317
1.733
渠道
产品信息完整性
4.25
.910
.829
产品信息真实性
4.50
.800
网站设计的美观性
.998
.996
支付平台便利性
4.19
.896
.804
卖家沟通便利性
4.24
.894
.799
包裹追踪及时性
.803
物流准时程度
.845
.714
物流公司偏好
3.52
1.120
1.255
促销
商品广告促销
3.62
.990
.980
商品人员促销
3.44
.965
.932
商品口碑及评价
4.38
.884
.781
(三)交叉统计
1.年龄与购买次数交叉分析
表3:
年龄与购买次数交叉表
年龄(单位:
岁)
过去一年网购次数
19以下
20-29
30-39
40-49
50-59
60以上
总计
0次
20
90
24
34
16
198
1-5次
8
98
26
4
6-10次
6
42
10-15次
2
12
15次以上
464
根据表3可知:
年龄在20-29岁年龄段的消费者网购次数最多,年龄在60岁以上年龄段的消费者网购次数最少。
此外,年龄在40-49岁年龄段的消费者网购次数出现小高峰。
这与现在的社会情况基本一致,年轻人是网购的主力军,而中老年人因为好奇心和空闲时间,网购经历也不少。
2.家庭月收入与购买意愿交叉分析
表4:
家庭月收入与购买意愿交叉表
家庭平均月收入(单位:
元)
是否愿意网购生鲜农产品(1=愿意,0=不愿意)
3000以下
3000-6000
6000-10000
10000-15000
15000以上
17%
11%
6%
1%
44%
1
16%
56%
100%
根据表4可知:
家庭月均收入在3000-6000元的消费者最愿意网购生鲜农产品。
同时,数据表明:
家庭月均收入从3000元开始,收入越高,消费者网购生鲜农产品的意愿越低。
五、结果分析
(一)意愿分析
1.消费者愿意尝试网购生鲜农产品
根据表5可知:
愿意在网上购买生鲜农产品的有260人,占总人数的56%;
不愿意在网上购买生鲜农产品的有204人,占总人数的44%。
2.网购过生鲜农产品的消费者较少
研究发现:
网上购买过生鲜农产品的共有93人,占总人数的40%,没有在网上购买过生鲜农产品的有139人,占总人数的60%。
表5:
意愿与行为交叉表
是否愿意网购生鲜农产品
是
260
否
204
是否网购过生鲜农产品
186
40%
278
60%
由此可知:
生鲜农产品的线上市场是比较广阔的,因为大多数消费者愿意在网上购买生鲜农产品,但是基于某些原因真正有过购买行为的消费者却占少数。
根据进一步调查发现,一些消费者认为网上购买生鲜农产品可能会存在质量问题,还有可能在运输中导致生鲜产品变质等问题。
(二)信度和效度检验
1.消费者网购生鲜农产品意愿及影响因素量表可信度高
本文利用统计软件spss22.0来分析北京市市民网购生鲜农产品意愿及其影响因素。
表6结果显示:
本文的克隆巴赫系数达到了0.931,高于0.9,说明本次调查问卷是非常可信的。
表6:
可靠性统计表
克隆巴赫系数
基于标准化项目的克隆巴赫系数
项数
.931
.936
30
2.消费者网购生鲜农产品影响因素非常适合做因子分析
KMO和巴特利球体检验是检验各个原始变量之间的相关性,相关性越高越适合做因子分析,相关性越低,越不适合做因子分析。
表3检验可知:
本次问卷的各个变量间的KMO值为0.886,同时Bartlett球度检验的显著性为0.000,小于1%,说明很适合进行因子分析。
检验结果如下:
表7:
KMO和巴特利特检验表
KMO取样适切性量数。
.886
Bartlett的球形度检验
上次读取的卡方
4622.361
自由度
435
显著性
.000
(三)因子分析
因子分析是将多个变量提取出几个共性因子的分析方法,本文采用主成分分析方法来提取影响消费者网购生鲜农产品意愿的因素。
本文根据特征值大于1的标准,将各个变量浓缩为2个或一个因子,并以最大方差法进行转轴。
结果如下:
(1)有形产品因子分析:
7个变量中共提取2个公因子,共解释方差的57.52%
(2)价格因子分析:
8个变量中共提取2个公因子,共解释方差的72.57%
(3)渠道因子分析:
8个变量中共提取2个公因子,共解释方差的71.79%
表8-1:
影响因素因子分析结果
维度
项目
因子荷载
特征值
解释方差量
因子一
因子二
0.496
0.165
2.831
40.45%
0.743
0.167
0.834
-0.068
0.638
0.231
0.693
0.19
0.196
0.849
1.195
17.07%
0.126
0.85
0.143
4.138
51.73%
0.878
0.032
0.727
0.367
0.79
0.133
买赠力度
0.579
0.48
0.207
0.897
1.667
20.84%
0.214
0.848
0.064
0.833
0.112
4.676
58.45%
0.842
0.034
物流的准时程度
0.757
0.346
0.771
0.324
0.804
0.268
0.378
网站设计美观性
0.308
0.767
1.067
13.34%
0.106
0.886
无形产品和促销的因子分析均只提取了一个公因子,故无法以最大方差法进行旋转。
分析结果如下表所示:
表8-2:
总方差解释量
70.7%
62.2%
(四)回归结果与分析
1.模型建立
Y=f(X1,X2,X3,X4,X5,…,X30,X31,X32,X33,X34)
该模型中,Y表示消费者网购生鲜农产品意愿,当Y=1时,表示消费者愿意购买,Y=0时,表示消费者不愿意购买;
其中X1表示性别、X2表示年龄、X3表示受教育程度、X4表示家庭月收入、X5表示消费者是否在网上购买过生鲜农产品,X6至X32为各个影响因素,前文已介绍。
Logistic回归方程为:
该方程中p是因变量,表示消费者网购生鲜农产品意愿的概率;
x为自变量,表示各个影响因素;
是方程的常数;
βi为回归系数。
2.回归分析
本文适用统计软件spss22.0软件中的二元logistic回归对相关变量进行分析,将各个变量引入回归模型进行相关性检验。
表9:
模型参数检验表
方程式中的变量
B
S.E.
Wald
Exp(B)
步骤0
常量
.243
.132
3.363
.067
1.275
表9显示,方程中常数项的估计值B为0.243,估计值的标准差S.E.为0.132,Wald检验值为3.363。
表10:
购买意愿影响因素回归分析
您的性别
.353
6.442
.011
2.452
您的年龄
-.049
.076
.416
.519
.952
.768
.269
8.173
.004
2.156
家庭平均月收入
.228
.158
2.087
.149
1.256
是否网购买过生鲜农产品
1.624
.358
20.528
5.073
-.293
.268
1.199
.274
.123
.216
.327
.568
1.131
-.029
.193
.022
.882
.972
.135
.196
.478
.489
1.145
.205
.058
.809
.118
.191
.382
.537
1.125
.380
.189
4.042
.044
.684
-.063
.226
.078
.780
.939
.101
.317
.102
.750
1.106
.033
.324
.010
.919
1.034
.122
.407
.090
.764
1.130
.134
.313
.185
.667
1.144
-.111
.331
.112
.738
.895
-.097
.266
.907
.245
.257
.341
1.277
.238
.166
.908
-.011
.239
.002
.989
.208
.214
.941
.332
1.231
-.015
.227
.985
-.077
.051
.926
-.189
.389
.236
.627
.828
-.211
.258
.669
.413
.340
.296
.587
1.203
.141
.363
.152
.697
1.152
.384
.388
.322
1.468
.874
.397
4.852
.028
.417
.223
.224
.991
.319
1.250
.265
1.426
.232
1.373
-.229
.281
.660
.796
.103
.696
1.109
-2.59
1.563
2.757
.097
.075
该部分运用Logistic回归模型,对影响北京市民网购生鲜农产品的各个因子进行了拟合优度检验以及参数的显著性检验。
通过分析结论如下:
(1)性别对于北京市民网购生鲜农产品意愿影响显著。
计量结果显示,性别因素在5%水平下通过检验,回归系数B=0.897。
性别对于北京市民网购生鲜农产品有正相关关系。
在设置数据时,笔者将男性赋予1,女性赋予0,由此可知,男性更倾向于网上购买生鲜农产品。
(2)受教育程度对于北京市民网购买生鲜农产品意愿有显著影响。
计量结果显示,受教育程度因素在5%水平下通过检验,回归系数B=0.768。
由此得出:
受教育程度对于北京市民网上购买生鲜农产品有正相关关系。
受教育程度越高的人越愿意在网上购买生鲜农产品。
(3)购买行为对于北京市民网上购买生鲜农产品意愿有显著影响。
计量结果显示,市民是否在网上购买过生鲜农产品这一因素,在5%水平下通过检验,回归系数B=1.64。
市民是否在网上购买过生鲜农产品对于网购生鲜农产品的意愿有正相关关系。
在网上购买过生鲜农产品的市民更愿意购买。
(4)个性化产品对于北京市民网购生鲜农产品意愿有显著影响。
计量结果显示,个性化产品因素在5%的水平下通过检验,回归系数B=0.38。
个性化产品对于北京市民网上购买生鲜农产品意愿有正相关关系。
(5)物流的准时程度对于北京市民网购生鲜农产品意愿有显著影响。
计量结果显示,物流的准时程度因素在5%的水平下通过检验,回归系数B=0.874。
物流的准时程度对于北京市民网上购买生鲜农产品意愿有正相关关系。
六、对策建议讨论
(一)保证产品质量,维护商家信誉
对于经营生鲜农产品的电商来说,保证生鲜农产品的质量是最重要的。
消费者购买生鲜农产品就是为了品尝最新鲜、质量最优的产品,如果不能保证生鲜农产品的质量,就会影响到消费者的信任,损失商家的信誉。
一旦消费者对商家或者某一行业失去了信心,那么想再重新建立信心就非常困难。
所以说,生鲜农产品电商必须要保证经营产品的质量安全,让消费者相信他们所购买的生鲜农产品质量过关,有保障。
严格把控产品质量,才是电商竞争的核心,才能真正建立商家的信誉[12]。
(二)提高物流效率,降低物流成本
如果说保证生鲜农产品的质量是前提,那么提高生鲜农产品的物流效率就是重要保障。
人们购买生鲜农产品更多的就是为了能吃上最新鲜的食品,如果在物流过程中耽误了很长的时间就会严重影响生鲜农产品的质量和新鲜程度。
所以,店家在物流配送上一定要选择送货速度快的物流公司。
保证消费者能够品尝到最新鲜的农产品。
同时,降低冷链物流成本也是非常重要的环节,物流公司要努力整合资源,节约利用材料,优化细节,尽最大努力减小运输成本[13]。
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