扶貧背景下我國農產品電商平臺優化的實證分析

李 燕 副教授 張小媛 通訊作者 陳金源

（1、北部灣海洋發展研究中心；2、北部灣大學 廣西欽州 535000）

引言

“互聯網+” 的出現增強了貧困地區的內生發展動力，促進了 “電子商務+ 扶貧”（以下簡稱 “電商扶貧”）這種全社會參與的大扶貧格局的形成。近5 年，電商扶貧成效顯著，商務大數據監測顯示，僅2018 年1-12 月電子商務進農村綜合示范新增238 個國家級貧困縣，覆蓋率達88.6%；全國農村網絡零售額13679.4 億元，同比增長30.4%；全國農產品網絡零售額約2305 億元，同比增長33.8%；全國832個國家級貧困縣網絡銷售額697.9 億元，同比增長36.4%。由此可見，電商扶貧已成為貧困地區經濟社會發展，實現貧困地區人口快速、精準、有效脫貧致富的重要途徑。

農產品電商平臺（以下簡稱 “電商平臺”）是農業產業鏈的大量參與要素，即生產、銷售、存貯、配送、物流、技術、服務等要素，通過互聯網，形成生態化集聚效應，連接買賣雙方的電子化交易平臺。電商平臺作為電商扶貧的重要實現載體，在扶貧工作中起著集聚參與要素、促進供銷信息通暢、提高扶貧效率等重要作用，涉及到農業產業鏈的多個環節，每個環節都會影響到消費者對電商平臺的綜合滿意度，繼而影響扶貧效果。目前，電商平臺存在著農產品質量良莠不齊、網絡安全得不到充分保障、網站設計有待優化、物流配送較慢、售后服務水平較差等問題。我國貧困問題凸顯，扶貧任務艱巨，基于此，如何對電商平臺進行優化？如何充分發揮電商平臺在貧困地區扶貧工作中的作用？成為當前理論界研究的重點問題。

1965年，美國學者Cardozo首次將消費者滿意（Customer Satisfaction）概念引入營銷領域，他提出消費者滿意與消費者忠誠正相關，有利于促進消費者重復性購買行為。Noa Willys（2018）、Dewi Marlina（2019）等學者研究發現，消費者的滿意度能直接影響消費者的消費意愿和消費忠誠，本文基于消費者滿意度的角度，研究電商平臺的優化對提升貧困地區扶貧效果是非常有現實意義的。

研究方法與數據

（一）研究方法

1. 模型及指標選取。朱佳（2016）、唐甜甜（2019）等學者用線性回歸模型研究基于O2O 電子商務的餐飲、房地產、快消產品、生鮮農產品等行業中消費者滿意度影響因素及其顯著性。本文主要考察在購前、購中、購后環節中各潛在變量對電商平臺消費者滿意度的影響程度，且基于樣本容量的考慮，選擇線性回歸模型來研究電商平臺優化影響因素。劉玉慧（2016）選取購前預期、生鮮農產品質量、物流配送服務質量、網站設計、售后服務、滿意度作為研究變量來研究消費者購買生鮮農產品滿意度的影響因素。本研究在結合前人研究成果并進行歸納總結的基礎上，認為購前預期、產品感知、物流配送效率、網站設計、售后服務是電商平臺優化的主要影響因素，并構建了以購前預期、產品感知、物流配送效率、網站設計、售后服務5 個一級指標為核心的包含19 個二級細化指標的指標測度體系，對農產品電商平臺優化的影響因素進行指標選取及判斷。

2. 構建多元線性回歸模型。多元線性回歸模型是數據統計中運用回歸分析確定兩個或多個變量間相互影響的一種定量關系統計法，一般表示為：

Y=w1X1+w2X2+…+wnXn+e

其中e 為正態分布，誤差服從均值0。

本文問卷主要通過選取購前預期、產品感知、物流配送效率、網站設計、售后服務五個維度的指標，查看變量間的相關性及各變量對電商平臺消費者滿意度影響的重要程度進行線性回歸分析。本文研究的模型設定如下：

在式（1）中，Y 為因變量（電商平臺消費者滿意度）；X 為自變量，其中電商平臺優化的影響因素的5 個維度用xη（η=1，2，3…）表示，19 個二級指標用Xηω（η=1，2，3…）表示。β 為待估參數。下標η 表示影響電商平臺優化的第η個因素，η的取值范圍為1到n，n取自然數。

（二）數據來源

1. 數據來源。本文主要采用線上、線下相結合的問卷調研方式。線下調查問卷發放范圍是廣西、云南、貴州、新疆等西部12 個省區，其中在國家級貧困縣樣本的選取比例高于其它地區30%，選取貧困地區農民（主要年齡段為20 周歲至60 周歲）、扶貧工作站工作人員、當地村支部書記、政府工作人員及從事電商相關工作人員為對象開展調查。線上調查問卷主要面向全國經常網購農產品的消費者，這些消費者具有上網習慣，對互聯網熟悉。本次調查時長6 個月；共發放702 份問卷，回收成功525 份，回收率為74.79%，其中有效問卷為445 份，問卷有效率為84.76%，問卷有效率較高的原因是在回收的時候已經將部分明顯無效的問卷剔除。

2. 被調查者人口特征分析。本文的調研對象是有在電商平臺網購農產品的人，對445 份有效調研樣本數據的人口統計特征進行分析得到：本次被調查者男性占比42.7%，女性占比57.3%，女性比男性占比高14.6 個百分點。本次被調查者年齡主要集中在19-39 歲這個年齡段，占比75%，這個年齡段的群體對網絡接受程度高；學歷群體主要集中在大專、本科這個層次，占比60.3%；收入在1000 元-5000 元區間各個群體占比較為均衡，1000 元以下低收入群體占比較低，5000元以上高收入群體占比較高，說明電商平臺網購農產品與收入水平呈正相關；職業分類中，農民群體占比較高，為26.3%；其它各類占比較為均衡?；谝陨蠑祿治?，本次調查樣本的性別、年齡、學歷、收入、職業占比均較合理，有利于做進一步分析。

3. 電商平臺消費者滿意度影響因素。本文問卷主要通過選取購前預期、產品感知、物流配送效率、網站設計、售后服務五個維度的指標，查看變量間的相關性及各變量對電商平臺消費者滿意影響的重要程度進行多元線性回歸分析。

電商平臺消費者滿意度影響因素的測量指標和變量表示如表1 所示。

實證分析與結論

（一）實證分析

1. 信度和效度分析。信度又稱可靠度，用來檢驗調研樣本數據的可靠性、一致性以及穩定性程度。Cronbach’s Alpha ≥0.7 為高信度，α ≤0.35 為低信度。 本文用Cronbach’s Alpha系數法來判斷問卷內部的一致性和穩定性，如表2 所示，本文此量表α 系數值均大于0.7，說明信度高。

表1 電商平臺消費者滿意度影響因素測量指標表

表2 信度和效度檢驗結果表

表3 購前預期各變量回歸系數模型匯總b

效度（Validity）是指問卷量表數據的有效性或可靠性，本文采用Bartlet球度和Kaiser Meyer Olkin（KMO）檢驗方法來研究定量數據的設計合理性；首先分析KMO 值，本文KMO 值均大于0.7，說明效度好，且Bartlett 球形檢驗Sig. 值均為0＜0.05，達到顯著，可拒絕零假設，說明數據適合做進一步的分析。

2. 具體變量回歸分析。本文采用線性回歸模型來驗證變量之間的因果關系，分別對電商平臺優化及扶貧效果的影響因素與消費者滿意度進行回歸分析，購前預期維度與消費者滿意度進行回歸分析的過程如表3 所示，其它因素的回歸結果皆由同樣方式得出。

首先，將購前預期維度的3 個二級指標作為自變量，將消費者滿意度作為因變量進行回歸分析，檢驗 “能買到滿意的農產品（X11）”“農產品不會出現問題（X12）”“送貨速度符合預期（X13）” 對電商平臺滿意度的影響情況。

其次，通過回歸分析發現，調整R2系數是0.773，數據擬合度較好，具備有效性。其中X11、X12、X13的 Sig 值分別為 0.000、0.000、0.000，小于0.05，說明X11、X12、X13與消費者滿意度存在顯著正相關，購前預期的回歸系數為0.492、0.215、0.192，方程的回歸常數為0.407，因此得到購前預期與電商平臺消費者滿意回歸方程如下：

Y=0.407+0.492X11+0.215X12+0.192X13（2）

接著是回歸方程顯著性檢驗（F 檢驗）和回歸系數顯著性檢驗（t 檢驗）。從表3 可知回歸方程式（2）的F 值為551.735，同時顯著性水平為0.000 ＜0.05，方程通過了顯著性檢驗；購前預期回歸系數的t值分別為11.104、5.413、4.256，顯著性水平分別為0.000、0.000、0.000，均小于0.05，因此購前預期的回歸系數是顯著的。

通過以上分析，回歸方程（2）通過了有效性檢驗，因此可以認為回歸方程（2）是具有意義的。

通過同樣的方式，分別對產品感知（X2）、物流配送（X3）、電商平臺網站設計（X4）及售后服務（X5）的二級指標和消費者滿意度（Y）進行回歸分析， 得出產品感知、物流配送、網站設計、售后服務與滿意度的回歸方程為：

3. 多元線性回歸結果。本文得到購前預期、產品感知、物流配送、電商平臺網站設計、售后服務對電商平臺消費者滿意度影響因素多元線性回歸分析結果如表4 所示。

（二）結論

通過上述分析得出本文的研究結論：

第 一， 從 表2 可 知， 本 文 問 卷 的6 個 變 量 的Cronbach’s Alpha 系數均大于0.9，且KMO 值全部都大于0.7，說明本文研究的數據有較好的穩定性和準確性。各個維度R2（擬合優度）的值都在0.75 以上，所建立的回歸模型對樣本數據整體具有較好的擬合性和有效性。

表4 多元線性回歸分析結果匯總

第二，表4 顯示，五個影響因素購前預期、產品感知、物流配送、網站設計、售后服務的回歸系數（B）分別為0.407、0.342、0.473、0.262、0.255。說明在這些影響因素中物流配送和消費者滿意度的相關性最大，其次購前預期、產品感知、網站設計和售后服務。

第三，從表4 可知，各二級指標與滿意度的關系中，除了網站界面和組織結構設計好、信息分類排序等編排好這2 個指標的Sig. ＞0.05 與滿意度無關，應從中剔除。其他的17 個二級指標的Sig. ＜0.05，與滿意度相關，在這17 個指標中，預測能買到滿意的農產品（B=0.492）、對農產品質量滿意（B=0.507）、物流配送態度（B=0.481）、網站易操作（B=0.387）、售后服務態度好（B=0.431）的回歸系數（B）較高，是影響消費者滿意度的關鍵因素，因此電商平臺消費者滿意度要從這幾方面來優化提高。

對策建議

綜上，“互聯網+” 的出現增強了貧困地區的內生發展動力，促進了電商扶貧這種全社會參與的大扶貧格局的形成。農產品電商平臺是電商扶貧的重要實現載體。本文構建了購前預期、產品感知、物流配送效率、網站設計、售后服務5 個一級指標為核心的包含19 個二級細化指標的測度體系，運用多元線性回歸模型分析變量間的相關性及各變量對農產品電商平臺優化的影響程度。為進一步提高電商平臺對貧困地區扶貧效果，加快貧困地區扶貧工作的開展，本文基于消費者滿意度，提出電商平臺優化提升對策：

（一）提高物流配送效率

根據回歸分析結果可知，物流配送效率（B=0.473）是電商平臺消費者滿意度影響因素中相關性最高的因素，二級指標中配送服務態度（B=0.481）影響程度最高，其次是包裝完好性（B=0.263）和準時性（B=0.174）。完善的農產品物流體系和高效的配送效率是優化配送服務態度的必要條件。一方面，針對農產品的特性，電商平臺應該積極健全農產品物流體系。嚴格把控農產品包裝，使用特殊的包裝保護材料來降低農產品在運輸過程中的損耗；利用農村電子商務專項資金，積極建立完善的縣鄉三級物流體系，解決農產品進城 “最初一公里” 和 “最后一公里” 的問題；加強農產品生產者的物流意識，普及物流知識，從源頭完善農產品物流體系建設。另一方面，不斷提高平臺物流配送效率，簡化訂單處理流程和發貨流程，與郵政、順豐等物流公司建立長期合作關系，或自建物流配送體系，提高分揀貨效率；提高物流自動化和信息化水平，自動匹配農產品，從消費者下單到發貨全自動化操作，提高信息處理時間，縮短發貨時間，從而提高物流配送效率。

（二）合理控制消費者的購前預期

根據回歸分析結果可知，購前預期（B=0.407）對電商平臺消費者滿意度影響排名第二，二級指標中預測能買到滿意的農產品（B=0.492）影響程度最高，其次是農產品不會出現問題（B=0.215）、送貨速度符合預期（B=0.192）。電商平臺消費者滿意度和消費者預期有著很大的相關性，實際購后感知與消費者預期相符，消費者滿意，反之不滿意。一方面，提高產品的績效，保證消費者能買到滿意的農產品，廣泛調研消費者的需求，在此基礎上，提高農產品質量、改善產品包裝、加強售后服務、提升物流配送速度，以此來提高電商平臺產品的績效；另一方面，合理控制消費者預期，制定恰當的廣告宣傳策略，過度宣傳和美化產品，盲目提高消費者的預期，在短期內可以促進產品銷量的提高，但卻會使消費者預期過高而降低滿意度；客觀評估送貨期限，在能力范圍內最大限度縮短送貨時間，物流的準時性在很大程度上會影響消費者滿意度。

（三）加強農產品標準化建設

根據回歸分析結果可知，產品感知（B=0.342）也是影響電商平臺消費者滿意度的重要因素，二級指標中農產品質量（B=0.507）和新鮮度（B=0.231）是影響滿意度的關鍵因素。加強農產品標準化建設是提高農產品質量、保證農產品新鮮度的有效途徑。第一，建立產品的標準化和分級制，電商平臺聯合上游種植企業，用訂單反推農產品的標準化和分級制度，通過電子標簽等新技術實現農產品生產全過程追溯來確保產品質量。第二，建設農產品品控體系，建立農產品質量檢驗檢測中心，用嚴格的數據作為標準進行嚴格篩選保障農產品質量。第三，嚴格落實農產品標準化政策，轉變傳統粗放的農產品生產方式，將農產品標準化生產技術應用到農產品生產的全過程，對農產品生產進行標準化管理。

（四）優化電商平臺網站設計

根據回歸分析結果得出，僅從數值上看，電商平臺網站設計（B=0.262）與電商平臺消費者滿意度相關性一般，主要原因是電商平臺網站設計綜合評分為3.49 分，高于其它幾項評分，說明目前消費者對電商平臺網站設計的滿意度相對較高，但仍有改進的余地，如網站簡易操作（B=0.387）、流暢性（B=0.257）、安全性（B=0.123）等因素。電商平臺要精簡優化，操作簡單方便，有利于增加消費者的平臺購物頻率。第一，優化網站首頁，界面應設計的清晰明了，讓消費者一目了然，操作簡單；導航功能設計要注意農產品合理分類，有利于消費者快速定位要購買的農產品。第二，優化網頁設計，完善電商平臺的查詢功能、訂單功能、支付功能等，以便為消費者提供最佳的服務過程，降低跳出率。第三，提高網站的安全性，建立多道防火墻將內外網之間的安全系數大大提高；對平臺內部網絡定期進行全面檢查，并使用殺毒軟件監控內網中的木馬、病毒等隱患，從根本上保證電商平臺的安全性。第四，提高網站流暢性，加大對系統運轉穩定性的保護，確?？蛻粼谠L問平臺系統時處于穩定運行的狀態。

（五）完善售后服務管理

根據回歸分析結果得出，售后服務（B=0.255）也對電商平臺消費者滿意度產生一定程度的影響，其中售后服務態度（B=0.431）和售后效率（B=0.251）是影響售后服務滿意度的關鍵。第一，完善電商平臺的售后管理體系，制定售后服務評價標準，簡化退貨和交換流程，為增強消費者對農產品網上采購的信心提供一定保障。第二，提供多種售后反映渠道，除了單一的平臺在線客服外，還可以增加熱線電話、郵箱、微信公眾號、QQ 等及時的反饋渠道，避免渠道單一導致的低效率。第三，提高售后問題處理效率。對于售后問題的解答及時有效率，客服專員經過系統的培訓，熟悉產品知識，建立專門的售后問題解決方案數據庫，在維護平臺利益的同時要最大限度的滿足消費者需求。