甲国食物与雷乔２０１６，２２（１２）：４８＿５３ Ｆｏｏｄ ａｎｄ Ｎｕｔｉｔｒｉｏｎ ｉｎ Ｃｈｉｎａ 消费者生鲜农产品网购行为及频率的影响因素分析 基于中国２７省４２０个消费者样本的调查 ——刘景景 ，王晓睿。，袁（ 中国人民大学农业与农村发展学院，北京航 １００８１０） １００８７２； 农业部农村经济研究中心，北京摘要：基于全国２７个省４￣４２０份消费者调查问卷，采用Ｌｏｇｉｔ和Ｏｌｏｏｔ模型分别研究了影响消费者网购生鲜农 产品行为和网购频率的因素。结果显示：性别、收入、对农产品新鲜度的重视程度、对朋友推荐的重视程度、对网 上生鲜农产品质量认证标识的相信程度以及网购频率会对消费者网购生鲜农产品的行为产生显著性影响。 关键词：生鲜农产品；网购；影响因素；电子商务 随着人们生活节奏加快，网购已成为很多人消费渠 道的首选。国家统计局社会消费品零售总额数据显示， ２０１４年我国网络购物交易额相当于社会消费品零售总额 的１０．７％，年度线上渗透率首次突破１０％。自２００５年 易果网成立以来，生鲜农产品电商就不断发展。２０１２ 年，淘宝、京东、顺丰及亚马逊同时进入生鲜农产品领 域，并开始注重各自生态圈中生鲜产品的发展。目前农 产品电子商务已经连续４年被写入一号文件，据农 业部估算，目前我国农产品网络销售比例约占总流通量 的２％左右，其中干货和加工品占到８成，水果、蔬菜 和水产品等生鲜产品增幅均超过３００％ ，生鲜农产品 电商正迎来一个全新、爆发式增长的时代。 影响消费者网络购买行为的因素多样，但现有研究 多是针对一般商品的分析，较少对消费者网购农产品或 购买食品时更加看重质量安全。 假设１：消费者个人及家庭特征会对其网购生鲜农 产品产生显著的影响，其中包括消费者家庭是否有学龄 前儿童、是否有５５岁以上的老人以及家庭人数等。 １．２消费者对于质量认证的认知 消费者对于食品安全性的感知可能会成为影响消费 者购买行为的特殊风险因素 ，本文将消费者对质量认 证的信任程度作为重要的影响因素考虑。 假设２：质量认证会对消费者网购生鲜农产品产生显 著影响，其中包括消费者对于质量认证标识的信任程度， 对于质量标识农产品是否真的按照认证要求进行生产的 信任程度，以及是否愿为标识生鲜农产品支付溢价等。 １．３消费者网购经验与习惯 消费者网络购物的经验、习惯都会对消费者网购 行为产生一定影响 ，网站信息的可靠性、准确性、 有用性也会显著影响消费者对购物网站的信任，进而 者生鲜农产品的影响因素作出分析的 。本文借鉴前 人的研究，同时结合生鲜农产品的自身特点，对影响消 费者网购生鲜农产品行为的影响因素进行探究。 影响其选择行为 。详细描述商品的真实信息并提高 消费者对这些信息的可获得性，能够促进消费者在网 络购物平台消费的积极性…。 。。 １ 影响消费者生鲜农产品网购行为的主要因素 影响消费者网购行为与网购频率的因素很多，如消 假设３：消费者的网购经验与习惯会对其网购生 鲜农产品产生显著影响，其中包括网购频率、网购平 台的选择等。课题组以阿里巴巴旗下的天猫和淘宝为 费者的个人特征、网站特征、产品特征等 。 １．１ 消费者个人及家庭特征 通过已有文献研究 和笔者对消费者生鲜农产品 网购行为的观察，本文将消费者家庭特征对生鲜农产品 网购行为的影响加以考虑。安全性是消费者选购食品的 例让消费者做出选择，以期观察消费者对于综合类电 商平台及第三方电商卖家的信赖程度是否有区别。 ２数据来源与描述性统计 课题组通过实地、微信及专业网站发放调查问卷。 首要考量因素，特别是家中有儿童、老人的消费者，在 基金项目：围家大宗淡水鱼产业技术体系（项目编号：ＣＡＲＳ４６－２５）；农业部市场司水产品市场预警监测项目。 作者简介：刘景景（１９８１一），女，博士研究生，研究方向：渔业经济、农产品质量安全。 通讯作者：袁航（１９８９一），男，博士研究生，研究方向：农产品质量安全、农民收入。 第１２期刘景景等：消费者生鲜农产品网购行为及频率的影响因素分析——基于中国２７省４２０个消费者样本的调查 ４９ 此次调查样本分布在全国２７个省份，课题组共计收回４５６ 份问卷，其中有效问卷４２０份，占到问卷总量的９２％。来 自东部地区的样本最多，占４５．２％，中部、西部和东北地 区样本基本比较均衡，分别占１９．３％、１７．１％和１８．３％。 这既与东部地区人口密度较大有关，也反映出东部地区 经济相对发达，消费者网络购销的参与度更高。 表１数据描述性统计 变量名称均值方差 变量含义 ３模型以及实证结果 ３．１ 影响消费者生鲜农产品网购行为的主要因素 首先针对农户是否网购生鲜农产品的行为进行分析，被 解释变量属于离散被解释变量。…１’代表网购生鲜农产 品、“０”代表不网购生鲜农产品。对数据进行多重共线 性检验，方差膨胀因子（ＶＩＦ）均值为１．６５，且各单项 的方差膨胀因子（ＶＩＦ）皆远小于１０，可以认为不存在 严重多重共线性问题。为了检验模型设定是否正确，分 别进行ｌｏｇｉｔ普通标准误与稳健性标准误回归，稳健标准 误和普通标准误非常接近，所以不必担心模型设定 问题 。 Ｏｌｓｈ ０．９８ ０．１３是否网购生鲜农产品（网购＝１、不网购＝Ｏ） Ｏｌｆｒｅ ２．７４ ０．８６网购生鲜农产品的频率，从高到低分为５ 等，分别赋值ｌ～５ Ｇｅｎｄｅｒ ０．５１ ０．５０男性＝１、女性＝０ Ａｇｅ ３２．２２ ７．９７年龄（年） Ｐｏｐ Ｏｌｄ Ｒｅｓ ３．５３ １．１３家庭人数（人） ０．４９ ０．５０是否与老人（５５岁及以上）一起居住 （有＝１、没有＝０） Ｃｈｉｌｄｒｅｎ ０．６１ ｎ ４９家中是否有学龄前儿童（有＝】、没有：０） 本文通过Ｌｏｇｉｔ回归得到各自变量的估计系数，并 在表２的第一列进行汇报。由于各解释变量的最小变化 量至少为一个单位，为了便于解释回归结果，本文又计 算了几率比以及边际效应，并且在表２的第二列以及第 三列进行了汇报。边际效应的经济学解释更加直观，所 以下文基于边际效应进行分析。 ２．３７ ０．９９居住地共分为东北、东部、西部、中部以及 港澳海外 Ｉｎｃｏｍｅ ３．５６ １．７８从低到高被分为九组，且分别赋值１～９ Ｆｒｅｓｈ ２．３７ ０．９９对新鲜程度的重视程度从高到低分为５等， 分别赋值１～５ Ｐｒｉｃｅ ２．１２ Ｏ．８３对产品价格的重视程度从高到低分为５等， 分别赋值１～５ Ｉｄｅｎ ２．０３ ０．８７对产品标识的重视程度从高到低分为５等， 分别赋值１～５ 通过观察第三列可知，Ｇｅｎｄｅｒ的边际效应在１％的 显著水平上显著，说明女性比男性更加偏向于网购生鲜 农产品。Ｉｎｃｏｍｅ的边际效应在１％的显著水平上显著， 本文将收入水平划分为９个等级，收入水平每上升１个 等级，网购生鲜农产品的可能性就会增加４．６３％。Ｆｒｅｓｈ Ｐａｃ ２．７９ １．０４对产品包装的重视程度从高到低分为５等， 分别赋值１～５ ｇ０ ２．５５ １．Ｏ１对产品品牌的重视程度从高到低分为５等， Ａｄ 分别赋值１～５ ３．０７ １．１３对产品广告的重视程度从高到低分为５等， 分别赋值ｌ～５ 的边际效应在１０％的显著水平上显著，说明对新鲜程度 的重视程度每下降１个等级，网购生鲜农产品的可能性 就会增加４．８７％。Ｆｒｉｅｎｄ的边际效应在５％的显著水平 Ｆｒｉｅｎｄ ２．４２ ０．９５对熟人推荐的重视程度从高到低分为５等， 分别赋值１～５ 上显著，说明对朋友推荐的重视程度每下降１个等级， 网购生鲜农产品的可能性就会下降５．０１％。Ｔｒｕｓｔ３的边 际效应在５％的显著水平上显著，说明对信息３的相信 Ｔｒｕｓｔｌ ２．１０ ０．７８对信息１的相信程度从高到低分为５等，分 别赋值为１～５ Ｔｒｕｓｔ２ ２．２５ ０．８５对信息２的相信程度从高到低分为５等，分 别赋值为１～５ Ｔｒｕｓｔ３ ２．５５ ０．９１对信息３的相信程度从高到低分为５等，分 别赋值为１～５ 程度每下降１个等级，网购生鲜农产品的可能性就会下 降６．４３％。Ｆｒｅ的边际效应在１％的显著水平上显著， 说明网购的频率每下降１个等级，网购生鲜农产品的可 能性就会下降１４．３０％。作为Ｌｏｇｉｔ回归的对照，本文还 进行了Ｐｒｏｂｉｔ和线性概率模型（ＬＰＭ）回归分析，并且 计算了Ｐｒｏｂｉｔ回归的边际效应。Ｐｒｏｂｉｔ的回归系数、 Ｐｒｏｂｉｔ的边际效应以及ＬＰＭ的回归系数分别在表２的第 四列、第五列以及第六列进行汇报。 通过观察可以发现，Ｌｏｇｉｔ回归的系数、Ｐｒｏｂｉｔ回归 的系数以及ＬＰＭ回归的回归系数差距很小，这也表明 Ｐａｙ Ｆｒｅ ０．９２ ０．２８是否愿意为带标识的农产品支付更高的价格 （愿意＝１、不愿＝０） ２．０１ ０．６３网购频率，从高到低依次分为３组，依次赋 值１、２、３ Ａｄｄ ０．４１ ０．４９在哪里进行网购（淘宝＝ｌ、天猫＝０） Ｃｏｎｙ ０．９１ ０．２９生鲜农产品的配送方式是否方便（方便＝１、 不方便＝０） Ｉｎｆｏｒ ０．３３ ０．５４生鲜农产品的网上描述和实物是否相符（相 符＝Ｉ、基本相符＝２、不符＝３） Ｓｅｒ １．７２ ０．４８生鲜农产品网站提供的售前售后服务如何 （好＝ｌ、一般＝２、不好：３） 注：信息１是指当前的无公害标识、绿色食品标识、有机食 品标识是可信的；信息２是指超市中销售的贴有无公害标识、绿色食 品标识、有机食品标识的产品确实按照相关规定生产；信息３是指网 络销售中商家提供的无公害、绿色食品、有机食品确实按照相关规定 生产。为了便于表述，分别以信息１～３来代表上述信息。 实证结果具有一定的稳健性。 ３．２影响消费者网购生鲜农产品频率的主要因素 在前文基础上，另外再添加三个生鲜农产品网购体 验评价的因素作为消费者网购生鲜农产品频率的影响因 限于篇幅，稳健标准误与普通标准误的对比结果没有列出，有兴趣的读者可以向作者索取。 ５０ 中国食物与营养 第２２卷 素。一是网购生鲜农产品取货的便利程度等。一些研究 者的实证结果表明，消费者对于物流服务的预期对其网 络购买生鲜农产品的意愿影响并不显著 ，所以本文讨 论的物流服务较为笼统。生鲜农产品不同于其他商品， 角度关注这个问题，即考察通过电商购买生鲜产品后消 费者取货是否便利，这也是目前各生鲜电商致力于解决 的“最后一公里”问题。二是生鲜农产品的网上描述和 实物的相符程度。 是消费者对生鲜农产品网站提供的 物流或取货的时效性是至关重要的，因此本文从另一个 售前售后服务的评价。 表２消费者网购生鲜农产品行为的影响因素分析 自变量 Ｌｏｇｉｔ Ｐｒｏｂｉｔ ＬＰＭ 估计系数 几率比 边际效应 估计系数 边际效应 估计系数 第ｌ２期刘景景等：消费者生鲜农产品网购行为及频率的影响因素分析——基于中国２７省４２０个消费者样本的调查 ５１ 对原数据进行方差膨胀因子检验（ＶＩＦ），其ＶＩＦ均 值为１．６８，且各单项ＶＩＦ均远小于１０，所以可以认为不 存在严重多重共线性问题。 模型１为基准模型，模型２在模型１的基础上添加 了网购经历相关变量，包括Ｆｒｅ和Ａｄｄ。模型３在模型２ Ｉｎｆｏｒ以及Ｓｅｔ。通过观察似然比检定（ＬＲ Ｃｈｉ２）的结果 可知，模型的有效性逐渐提升。最后基于模型３测度各 自变量的边际效应。其中，边际效应代表的是自变量变 ～ 脚～（ 一 №＝重‰ ～一～一脚－兰 ＝薹（旁㈨ ∽ Ｎ～一一｛化１单位，网购生鲜农产品的频率落入各区间概率的变 化幅度。边际效应测度结果如表４所示。 的基础上添加了生鲜网购体验评价的变量，包括Ｃｏｎｙ、 表３消费者网购生鲜农产品频率的影响因素分析 Ｏ．１３２ ０．２２９ ０．０１７ ８ ０．１３２ ｏ．２５６ ０．２９８ Ｏ．０６２ ５ —０ Ｏ９８ ５ ｏ．０１５ ０ ０．２３０ 一ｎ ２【）８ ｏ．２３４ Ｏ．Ｏｌ８ ２ ｏ．１３４ ０．２６５ ０．３ｏ６ ｏ．０６４ ６ ０．０２０ ６ —０．０１７ ８ ０．１３３ ０．２５７ ｏ．３０２ Ｏ．Ｏ６３ ２ —０．０１６ ４ —０．０２７ ８ —一ｏ．ｏ８１ ３ Ｏ．０４０ １ ０．１２９ ０．１６７ ０．１０２ Ｏ．５１５ 一０．３５２ ｏ．０８２ ２ 一Ｏ．２４９ ０．０７７ ３ ０．１Ｏｌ 控制 ～控制 ｏ．１５８ ０．１４４ ０．１６０ ｏ．１４７ ０．１５６ ０．１６１ ０．１４０ ｏ．１９１ 控制 ｏ．４５３ 控制 ｏ．１５９ Ｏ．１４６ ０．１６１ ｏ．１４９ 一控制 ｏ．４５８… 一控制 ０．１６３ ０．１５ｏ ｏ．４４６… 一０．２６８ ｏ．２０３ ｏ．２５６ 一一０．２９８ ０．１６２ ０．２５１ 一０．２６８ ０．１４８ ｏ．０８０ ０．１６３ ｏ．１５４ Ｏ．１６ｌ ０．１４６ ０．２４６ ０．１２１ ０ ２２４ ０．１５８ ０．１６２ ０．１４０ ｏ．１９１ ｏ．１７７ ０．１７Ｏ ｏ．１８４ ０．４２９… 一０．１７０ ０．０６５ ８ ｏ．４６５ Ｏ．１４ｌ Ｏ．Ｏ６０ ８ ０．０９５ ７ ｏ．４８６ ０ １ｌ７ Ｏ．Ｏ２５ ０ ０．１４４ ｏ．１９４ ｏ．４７６ ０．０１２ １ ｏ．１７６ ０．１６９ ０．５１６ ｏ．１８４ ｏ．１７９ ｏ．４３２ ０．０９２ ９ ０．０３０ ２ ｏ．１８７ ０．０１３ ８ ０．５２５ ０．１９７ ｏ．２２５ 一ｏ．Ｏ６４ ９ ０．７９４… ０．０４３ ７ １．９０５¨ ０．６７９… ０．５９６ ０．７５０… 一０．２０７ ０．２３２ ０．４４９ Ｏ．２４５ ０．１１１ 一０．２４０ １．２１８ １．１９７ １．２１Ｏ １．２５５ —２．１０ｏ １．０ｌ５ ３．１８１ ５．９６２ ０４５ ０２６ ０４２ ｌ１８ —０．９５７ ２．２６５ ４．５（）５ ７．３ｌ３ ３２５ ｏ９Ｏ ０８３ ｌＯ８ １７９ 一３．１７５ ０．２５Ｏ ２．６８３ ５．６４１ ３２５ １４４．５７ ０．Ｏ０ｏ ｏ．１７６２ ３２５ ９５．０２ ０．Ｏ０ｏ ｌ１Ｏ．２ｌ Ｏ．ｏｏＯ ｏ．１３４３ ０．１１５８ 注： Ｐ＜Ｏ．１、 Ｐ＜０．０５、 Ｐ＜Ｏ．Ｏｌ；ｃｕｔ１、ｃｕｒ２、ｃｕｔ３、ｃｕｔ４为４个切点。 表４部分自变量的边际效应 能性就会上升０．５４８％；每周网购１～２次生鲜农产品的 可能性就会上升５．８７％；每月网购１～２次生鲜农产品 的可能性就会下降３．６２％；偶尔想起才会网购生鲜农产 品的可能性就会下降２．６２％；几乎不网购生鲜农产品的 几率就会下降０．１８４％。第二，ｔｒｕｓｔ１每上升１个等级， 即对信息１的相信程度每下降１个等级，几乎每天都网 购生鲜农产品的可能性就会下降０．９７２％；每周网购１ 第一，Ｐｒｉｃｅ每上升１个等级，即对产品价格的重视 程度每下降１个等级，几乎每天都网购生鲜农产品的可 ２次生鲜农产品的可能性就会下降１０．４０％；每月网购 １～２次生鲜农产品的可能性就会上升降６．４２％；偶尔 ５２ 中国食物与营养 第２２卷 想起才会网购生鲜农产品的可能性就会上升４．６４％；几 乎不网购生鲜农产品的几率就会上升０．３２７％。第三， 自变量Ｆｒｅ每提高１个等级，即网购频率每下降１个等 级，几乎每天都网购生鲜农产品的可能性就会下降 １．６２％；每周网购１～２次生鲜农产品的可能性就会下 降１７．４％。每月网购１～２次生鲜农产品的可能性就会 上升１０．７％；偶尔想起才会网购生鲜农产品的可能性就 会上升７．７３％，几乎不网购生鲜农产品的几率就会上升 ０．５４５％。第四，提高网购生鲜农产品配送的方便程度可 以有效提高消费者网购生鲜农产品的频率。若网购的生 鲜农产品的配送方式由不方便变为方便，那么消费者几 乎每天都网购生鲜农产品的可能性就会上升２．１０％；每 周网购１～２次生鲜农产品的可能性就会上升３１．３％；每 月网购ｌ～２次生鲜农产品的可能性就会下降０．４９２％；偶 尔想起才会网购生鲜农产品的可能性就会下降２９．７％； 几乎不网购生鲜农产品的几率就会下降３．２％。第五，白 变量Ｓｅｒ每提高１个等级，即对生鲜农产品网站提供的售 前售后服务评价下降一个等级，几乎每天都网购生鲜农 产品的可能性就会下降１．２２％；每周网购１～２次生鲜农 产品的可能性就会下降１３％；每月网购１～２次生鲜农产 品的可能性就会上升８．０４％；偶尔想起才会网购生鲜农 产品的可能性就会上升５．８１％；几乎不网购生鲜农产品 的几率就会上升０．４０９％。 ４结论与性建议 本文研究发现，性别、收入对农产品新鲜度的重视程 度、对朋友推荐的重视程度、对网络销售中商家提供的质 量认证食品确实按照相关规定生产的相信程度以及网购频 率对消费者网购生鲜农产品的行为产生显著性影响。基于 实证结果，对我国生鲜农产品电商发展提出几点建议。 第一，生鲜电商有必要细分消费者市场，找准目标 客户群体，提供相应产品。例如，女性网购的可能性更 高，有必要针对女性需求来设计产品，以提高生鲜产品 的网络销售。第二，生鲜农产品电商需要保持并提高网 购生鲜农产品的优势。建议电商尽量缩短生鲜农产品的 供应链，通过产地直采等措施提高价格优势；实现物流 与消费者的对接方式多样化，提升网购产品收货和自助 取货的便利度；完善电商的售前及售后服务，在消费者 需要咨询的时候可以快速响应，售后及时对消费者评价 进行追踪。第三，尽可能真实地描述产品性状。农产品 的生产环节往往难以标准化，同一批产品的不同个体也 可能存在较大差异。建议生鲜农产品电商对产品进行分 级和细化，将性状相似的产品归为一级，将整体差异缩 小到几个等级之内；增加产品实拍图和提高图片更新频 率，使消费者更加直观地了解不同批次产品的质量。第 四，保证产品的质量安全，并尝试提供相应的检测证 书。电商要加强与上游供应商的沟通，对生产环节质量 严格把控。平台电商还要加强对第三方卖家的监管，杜 绝虚假检测报告等影响消费者判断的资料出现。对带有 相关认证的生鲜农产品可考虑适时制定比普通生鲜农产 品更高的价格，来提高企业利润。◇ 参考文献 ［１］我国将支持涉农电商推动农业跨越式发展［ＥＢ／ＯＬ］． ｈｔｔｐ：／／ｎｅｗｓ．ｘｉｎｈｕａｎｅｔ．ｃｏｎｒ／ｔｔｇｇ／２０１Ｓｊ ，ｅ１ １ １４２９０９０１． ｈｔｍ．２０１５－０２－０７． ［２］邹俊．消费者网购生鲜农产品意愿影响因素实证研 究［Ｄ］．武汉：华中农业大学，２０１１． ［３］何德华，韩晓字，李优柱．生鲜农产品电子商务消费者 购买意愿研究［Ｊ］．西北农林科技大学学报（社会科学 版），２０１４，１４（４）：８５－９１． ［４］汗洁，ｆ＿，邹俊．消费者网购生鲜农产品意愿影响 因素浅析［Ｊ］．现代经济信息，２０１５，７：１７５． ［５］Ｃａｏ，Ｘ．＆Ｌａｉ，Ｍ．Ｐ．Ｔｈｅ Ｉｎｔｅｎｄｅｄ ａｎｄ Ａｃｔｕａｌ Ａｄｏｐｔｉｏｎ ｏｔ ’Ｏｎｌｉｎｅ Ｐｕｒｃｈａｓｉｎｇ：Ａ Ｂｒｉｅｆ Ｒｅｖｉｅｗ ｏｆ Ｒｅｃｅｎｔ Ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ 『ＥＢ／ＯＬ］．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｔｅ．ｕｍｎ．ｅｄｕ／～ｃａｏ／ＵＣＤ—ＩＴＳ— ＲＲ－０５－０７．ｐｄｆ ［６］杨颖．生鲜农产品网购意愿影响因素的实证研究［Ｄ］． 合肥：安徽财经大学，２０１５． ［７］Ｋｏｒｇａｏｎｋａｒ ａｎｄ Ｗｏｌｉｎ．Ａ ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｗｅｂ ｕｓａｇｅ ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｄｖｅｒｔｉｓｉｎｇ Ｒｅｓｅａｒｃｈ，１９９９，４２（２）：５３－６９． 『８］Ａ Ｋｕｅｕｋａｓｌａｎ，Ｓ Ｃｅｌｉｋ．Ｗｏｍｅｎ Ｆｅｅｌ Ｍｏｒｅ Ｐｅｓｓｉｍｉｓｔｉｃ Ｔｈａｎ Ｍｅｎ：Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ Ｅｖｉｄｅｎｃｅ ｆｒｏｍ Ｔｕｒｋｉｓｈ Ｃｏｎｓｕｍｅｒ Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ ｉｎｄｅｘ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｅｃｏｎｏｎｆｉｅｓ＆Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ， ２０１０，ｌ１：１４６—１７２． 『９］Ｓｕｈ Ｂ Ｗ．Ａ Ｓｔｕｄｙ ｏｆ Ｃｏｎｓｕｍｅｒｓ’Ｆｏｏｄ Ｃｈｏｉｃｅ Ｂｅｈａｖｉｏｒ ｂｙ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ Ｐａｓｔ Ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ—Ｆｏｃｕｓ ｏｎ Ｏｒｇａｎｉｃ Ｆｏｏｄ［Ｊ］． Ｋｏｒｅａｎ Ｊｏｕｒｎａｌ ｎｆ Ｆｏｏｄ Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，２０１０，２７（１）： １９。３９． ［１０］林家宝，万俊毅，鲁耀斌．生鲜农产品电子商务消费者 信任影响因素分析：以水果为例［Ｊ］．商业经济与管 理．２０１５，５：５—１５． ［１１］ＧＭ Ｒｏｓｅ，ＤＷ Ｓｔｒａｕｂ．Ｔｈｅ Ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ Ｄｏｗｎｌｏａｄ Ｔｉｍｅ ｏｎ Ｃｏｎｓｕｍｅｒ Ａｔｔｉｔｕｄｅ Ｔｏｗａｒｄ ｔｈｅ ｅ—Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｒｅｔａｉｌｅｒ［Ｊ］． ｅ—Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｊｏｕｒｎａｌ，２００１，１（１）：５５－７６． ［１２］李楠，李佳清．我国网购生鲜农产品的发展概况分 析［Ｊ］．中国食物与营养，２０１６，２２（１）：４９—５３． ［１３］刘增金，乔娟．偏好异质性约束下质量认证标签信任对 消费者食品购买行为的影响［Ｊ］．中国食物与营养， ２０１５，２１（１２）：４９－５４． 中国食物与营养２０１６，２２（１２）：５３－５６ Ｆ０ｏｄ ａｎｄ Ｎｕｔｒｉｔｉｏｎ ｉｎ Ｃｈｉｎａ 关于食物浪费、食物损耗与食物损失的界定研究 王 禹，许世卫，李哲敏，喻 闻，高利伟 （中国农业科学院农业信息研究所／农业部农业信息服务技术重点实验室，北京 １０００８１） 摘要：结合当今国际权威观点和我国实际国情，在综述国内外食物浪费、食物损耗、食物损失研究进展的基 础上，对食物浪费、食物损耗与食物损失这三个概念的本质差别进行了界定，为减少食物浪费、防止食物损耗等相 关研究提供科学依据和参考。 关键词：食物损失；食物损耗；食物浪费；界定 掌握食物浪费、食物损耗、食物损失的差别是杜 绝食物浪费、减少食物损失的前提和基础，而针对中 国食物的复杂性和多样性，对于具体食物的剩余应当 算作是浪费、损耗还是损失，国内学者还没有具体的 研究，而由于国外学者饮食习惯的不同，也未有细致 概念界定的研究十分有限，大部分文章的重点都在反应 浪费现象的严重性及其避免措施，鲜有文章涉及浪费、 损耗与损失概念的界定。一些学者认为，食物浪费是指 食物在生产、加工、消费和流通过程中因人们的无谓丢 弃而形成浪费，导致食物无法正常食用的情况。也有学 者认为食物浪费仅存在于消费环节，例如：倒掉的剩饭 和长时间不食形成的变质饭菜等。一些学者认为在生产 流通领域发生的食物损耗更多的被认为是食物的一种损 失，而加工和消费领域发生的食物损耗更多的被认为是 食物的一种浪费。还有一些研究是从营养的角度来谈论 损失和浪费的，这类研究主要是通过选择不同的食物烹 深入的研究。因此本文尝试从科学的角度对食物浪费、 食物损耗与食物损失这三个概念的本质差别进行创新 性的清晰界定，为减少食物浪费、防止食物损耗等相 关研究提供科学依据和参考。 １ 国内食物浪费、食物损耗、食物损失研究现状 在我国，对于食物浪费、食物损耗、食物损失两个 饪方式和存放方式，避免食物和营养双重损失。 基金项目：城市餐饮业食物浪费的资源环境效应及可持续消费模式实证研究（项目编号：７１２３３００７）；中国农业科学院科技创新工程（项目编号：ＣＡＡＳ－ＡＳＴＩＰ． ２０１Ｘ—ＡＩＩ）；农业部农业农村资源监测统计项目子项目“ＣＡＭＥＳ模型运行与应用”；农业部２０１６年创新人才项目“主要农产品市场监测预警关键技术研究”。 作者简介：王禹（１９８７一），女，博士，助理研究员，研究方向：食物安全。 通讯作者：许世卫（１９６２一），男，博士，研究员，研究方向：农业信息分析、农业监测预警。 Ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇ Ｆａｃｔｏｒｓ ｏｆ Ｃｏｎｓｕｍｅｒｓ’Ｏｎｌｉｎｅ Ｓｈｏｐｐｉｎｇ Ｂｅｈａｖｉｏｒｓ ａｎｄ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｏｆ Ｆｒｅｓｈ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｐｒｏｄｕｃｔｓ ——Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｑｕｅｓｔｉｏｎｎａｉｒｅ ｆｒｏｍ ４２０ Ｃｏｎｓｕｍｅｒｓ ｉｎ ２７ Ｐｒｏｖｉｎｃｅｓ ｏｆ Ｃｈｉｎａ ＬＩＵ Ｊｉｎｇ－ｊｉｎｇ ，ＷＡＮＧ Ｘｉａｏ．ｒｕｉ ，ＹＵＡＮ Ｈａｎｇ。 （ Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ ａｎｄ Ｒｕｒａｌ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，Ｒｅｎｍｉｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｃｈｉｎａ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １００８７２，Ｃｈｉｎａ； Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｃｅｎｔｅｒｆｏｒ Ｒｕｒａｌ Ｅｃｏｎｏｍｙ，ＭＯＡ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １００８１０，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｅ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｄ ｄｅｔｅｒｍｉｎａｎｔｓ ｗｈｉｃｈ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｄ ｃｏｎｓｕｍｅｒｓ’ｏｎｌｉｎｅ ｐｕｒｃｈａｓｉｎｇ ｂｅｈａｖｉｏｒｓ ａｎｄ ｐｕｒｃｈａｓｉｎｇ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｂｙ Ｌｏｇｉｔ ａｎｄ ０１ｏｇｉｔ Ｍｏｄｅｌ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｑｕｅｓｔｉｏｎｎａｉｒｅｓ ｆｒｏｍ ４２０ ｃｏｎｓｕｍｅｒｓ ｉｎ ２７ ｐｒｏｖｉｎｃｅｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｇｅｎｄｅｒ，ｉｎ— ｃｏｍｅ，ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｄｅｇｒｅｅ ｏｆ ｆｒｅｓｈ ｄｅｇｒｅｅ ｏｆ ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ｇｏｏｄｓ，ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｄｅｇｒｅｅ ｏｆ ｆｒｉｅｎｄｓ’ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｓ，ｃｏｎｆｉｄｅｎｔ ｄｅｇｒｅｅ ｏｆ ｑｕａｌｉｔｙ ｃｅｒ－ ｔｉｉｆｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｆｒｅｓｈ ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ｇｏｏｄｓ ｏｎｌｉｎｅ ａｎｄ ｏｎｌｉｎｅ ｓｈｏｐｐｉｎｇ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ａｌｌ ｈａｄ ｓｉｇｎｉｉｆｃａｎｔ ｉｌｕｅｎｃｅ ｏｎ ｃｏｎｓｕｍｅｒｆｎｓ’ｏｎｌｉｎｅ ｓｈｏｐｐｉｎｇ ｂｅｈａｖ— ｉ０ｒ ｆｏｒ ｆｒｅｓｈ ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ｇｏｏｄｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｆｒｅｓｈ ａｒｇｉｃｕｌｔｕｒｌａ ｐｒｏｄｕｃｔ；ｏｎｌｉｎｅ ｓｈｏｐｐｉｎｇ；ｉｌｕｅｆｎｎｃｉｎｇ ｆａｃｔｏｒ；Ｅ－ｃｏｍｍｅｒｃｅ （责任编辑李婷婷）
