直播電商對生鮮農產品線上銷售的影響機理研究

王睿 余嘉恒 羅曉麗 王笑寒 張琦(通訊作者)

(西北農林科技大學 陜西咸陽 712100)

數字經濟時代，直播電商從風口變為商家銷售的必備手段，尤其是在生鮮農產品領域。然而，因為生鮮產品的特殊性，直播電商銷售模式面臨諸多困境。2023年8月，商務部、農業農村部和中華全國供銷合作總社等部門印發了《縣域商業三年行動計劃(2023—2025年)》，以持續推動供應鏈、物流配送、商品和服務下沉及農產品上行，強調促進創新，抓農產品電商高質量發展。因此，如何暢通農產品線上銷售渠道，釋放農產品直播電商市場潛力，對促進“互聯網+農業”進一步發展具有重要意義。

目前，生鮮農產品線下銷售面臨市場需求不確定和損耗量大的困境。由于生鮮農產品保鮮期短、易腐易損，且受制于環境和地理位置等因素，對物流配送及銷售渠道要求較高。在許多偏遠地區，因沒有合適的配送條件與銷售渠道，致使大量當季生鮮農產品滯銷，造成資源浪費與經濟損失。生鮮農產品直播電商銷售取得了一定成就，2021年我國生鮮電商交易規模達到4658.1億元，同比增長27.92%。生鮮農產品電商交易規模實現迅速擴大的同時，也帶了一系列問題。例如，主播達人之間的馬太效應凸顯，導致腰部尾部主播難以生存；直播電商平臺現階段配套服務不完善，存在諸多漏洞；平臺商家對抖音算法改變的應對能力不足，商品引流成本持續上升等。基于上述背景，本文旨在通過多元特性分析，結合抖音生鮮水果數據，從主播達人和平臺商家兩方面探討對生鮮農產品線上銷售的影響機理。

1 文獻綜述

近年來，直播電商作為一種新興銷售渠道，相關研究仍處于起步階段。國內外學者圍繞其經營主體、商業模式、行業規范與治理等問題展開研究。在傳播學領域，意見領袖通常被認為是重要的口碑信息來源，也是口碑營銷的主要參與者。在直播電商中，主播在直播間實際上扮演了意見領袖的角色。

目前，直播電商的研究主要通過問卷調查形式，探討對消費者購買意愿的影響。夢非(2012)在研究社會商務環境下意見領袖對消費者購買意愿的影響時，根據扎根理論研究得出，意見領袖特征包括專業性、知名度、產品涉入度、交互性四個構面。作為意見領袖的主播達人，其知名度、專業性和互動性均顯著影響消費者感知價值有用性。出色的主播達人可使觀眾更加直觀地感受產品魅力，讓觀眾受到視覺沖擊，并加深對產品的印象。

此外，許多學者也聚焦直播為傳統電商所帶來的商業價值。Cheng等發現，直播銷售極大地提高了線上產品銷售額，并通過深度學習方法為直播電商的商業價值提供實證支持。此外，他們認為直播中的信息披露能夠減少產品的不確定性。同時，消費者購買行為作為直播購物行業的核心指標，值得深入探索。已有研究顯示，直播購物情境下，消費者購買行為受到自身內在感知和外部環境的共同影響。內在感知方面，現有研究多從社會臨場感角度切入；關于外部環境的探討，則多側重于主播特征和產品特性對消費者購買意愿的影響。例如，Park和Lin驗證了產品與網紅主播的適配性等因素影響消費者購買意向。

本文以主播達人和平臺商家數據為切入點，運用回歸分析研究主播達人的交互度、專業度、信賴度和平臺商家的知名度、認證、保障等營銷行為對生鮮農產品銷售額的影響，進一步揭示直播電商對消費者購買生鮮農產品行為的影響機理。

2 理論基礎及研究假設

2.1 理論基礎

信息覓食理論 ( Information Foraging Theory，IFT)基于個體搜索信息的策略與動物覓食策略的相似性，認為信息不平等的分布在不同信息斑塊中。為了提高信息搜尋效率，個體會根據其信息需求，在成本許可的情況下，盡可能地優化信息搜尋的方法和策略。信息覓食理論假定信息覓食的總收益G是可以度量的，在信息覓食的過程中，它可被理解為達到目標后獲得的利益。假定在信息覓食中消耗的時間可分為兩個部分：(1)在信息斑塊之間花費的時間TB；(2)在信息斑塊中覓食和消化信息花費的時間TW。獲取信息的平均效率R表示為：R=G/(TB+TW)。在本文中，將每場直播視為信息斑塊，用戶根據信息線索“氣味”(平均效率R)來決定是否加入某場直播。由于消費者可以獲得主播達人、各類產品及營銷活動等信息，本文認為主播達人的多元特性、平臺商家的營銷行為及釋放出的營銷信號都可作為用戶執行信息搜索行為時的信息線索，在加入特定環節之后(比如直播間)，用戶會對與主播的互動、產品的展示和介紹、平臺商家的服務等進行綜合評估，從而影響購買行為。

2.2 主播達人多元特性與購買行為

根據信息覓食理論建立概念模型(見圖1)，描述各變量影響線上購物的過程。在本文中，以視聽結合的方式在直播間向消費者展示產品，從而促進交易的主播達人憑借交互度、專業度、信賴度釋放出強烈的信息線索“氣味”，吸引用戶進入信息版塊，影響消費者的購買決策。

圖1 概念模型

交互度是指消費者與主播達人進行信息交互的程度。在開放式直播過程中，主播達人可與消費者通過彈幕、點贊、連麥等形式進行交流互動，主播達人會選擇性回答與產品信息相關的問題，按照消費者需求來展示產品細節、演示產品功能，有效交互能促進消費者購買行為。本文用主播達人的短視頻平均點贊數(短視頻點贊總數與短視頻作品數目之比)來表示交互度，由此提出以下假設：

H1a：主播達人交互度正向影響消費者購買行為。

專業度是指消費者所感知到的主播達人所受過的專業訓練、知識儲備及實踐經驗情況。在直播電商中，消費者更愿選擇專業度更高的主播達人，以降低風險，因為專業度更高的主播達人能夠更準確和全面地提供產品信息，根據消費者的興趣和需求介紹產品，他們的意見也更容易被采納，能夠節約信息消化的時間TW。本文將專業度定義為主播達人的帶貨口碑，由商品體驗、物流服務、服務態度三部分構成，各部分分值源于近90天的電商作者分享商品產生商品好評數據、品質退貨率數據、物流好評數據、物流到貨時長數據、服務好評率、投訴率、糾紛商責率等，并根據作者基礎單項指標在所處行業的綜合排名計算得出。由此，本文提出以下假設：

H1b：主播達人專業度正向影響消費者購買行為。

信賴度是指消費者對主播達人所提供信息的信賴程度。根據信息覓食理論，個體衡量在信息搜索時會衡量成本與收益，個體選擇信賴的主播直播間能夠減少在信息斑塊之間花費的時間TB，從而提高效率。消費者對信賴主播熟悉度高，在覓食和信息消化上花費的時間TW也更少，對被推薦的產品肯定和放心程度也更高，下單意愿更強。在本文中，信賴度表示主播達人的粉絲數。由此，本文提出以下假設：

H1c：主播達人信賴度正向影響消費者購買行為。

2.3 直播主體與購買行為

從直播主體維度來看，直播電商模式可分為達人播和店播，前者相較后者流量基礎更大，利于促進消費者直播間購買行為。關聯達人量，即各平臺商家所關聯的主播達人數量，本文用關聯達人數衡量直播主體，當關聯達人數大于1時，判定為達人播模式，否則為店播。由此，本文提出以下假設：

H2：主播達人為直播主體正向影響購買行為。

2.4 平臺商家營銷行為與購買行為

依據信息覓食理論，用戶依據信息環境中的各種提示來形成對信息相關性的感知，以更高效地獲取信息。推廣商品是平臺商家提高知名度的重要途徑，本文將平臺商家知名度用平臺商家推廣商品數來衡量。由此，本文提出以下假設：

H3a：平臺商家知名度正向影響消費者購買行為。

本文用關聯直播數來衡量平臺商家關聯帶貨直播數量，一般認為高直播次數對應主播達人的熟練直播和豐富經驗，直播間設備和服務也更加完善，將促進消費者購買行為。由此，本文提出以下假設：

H3b：平臺商家關聯帶貨直播數量正向影響消費者購買行為。

本文用關聯視頻數衡量平臺商家關聯帶貨視頻數量，關聯帶貨視頻數量越多，對產品功能和信息介紹得更加全面，越有利于促進消費者對商品的了解和購買欲望。由此，本文提出以下假設：

H3c：平臺商家關聯帶貨視頻數量正向影響消費者購買行為。

2.5 平臺商家質量信號與購買行為

對生鮮農產品而言，賣家保障(壞了包退、晚發即賠等)有利于保障生鮮農產品的品質和消費者權益，可以理解為增加信息覓食的總收益G，吸引用戶選擇該商家做出購買決策，由此本文提出以下假設：

H4a：賣家保障信號正向影響消費者購買行為。

基于以上討論，本文提出如圖1所示的概念模型。

3 數據采集和變量設計

本文研究使用的數據抓取自當下我國最大的短視頻平臺和火熱的直播電商平臺——抖音。字節跳動算法中心2023年1月發布的抖音數據報告顯示，抖音目前總用戶數量已超過8億，日活躍用戶數量7億左右，人均單日使用時長超2小時(抖音，2023)。本文收集了2023年4月24日—5月24日和2023年7月28日—8月28日在抖音直播間出售的部分水果交易數據，采用Python語言抓取灰豚數據的網頁數據，抓取關鍵詞為“水果”，抓取內容包括網頁上與水果產品相關的文本數據，如帶貨口碑、粉絲數等文本。

在獲得抓取數據后，首先清除了數據中與“水果”無關的產品，具體做法為使用關鍵詞識別無關數據并剔除，例如“水果撈”“水果茶”“服飾”“包裝”“系統”“攝影”“榨汁機”“水果雕刻”“水果罐頭”“水果筐”等，再剔除缺失重要變量和未達成實際交易的觀察值后，獲得樣本量共計5557個。在處理異常值(極端值)后，獲得的樣本量為5479個(利用變量標準z分數大于3.29或小于-3.29，P＜0.001，得分超出了90%的被試，于是作為極端值處理)。

3.1 因變量

本文重點研究電商直播多元特性對消費者購買行為的影響。因此，模型因變量為直播間的銷售額，為單個直播間在2023年4月24日—5月24日的總銷售額和2023年7月28日—2023年8月28日的總銷售額(單位為元)。

3.2 關鍵自變量

關鍵自變量包括短視頻平均點贊、粉絲數、帶貨口碑、推廣商品數、關聯達人數、關聯視頻數、關聯直播數、平臺認證。帶貨口碑則由創作者分享商品近90天內的商品體驗、物流服務、服務態度三個評分維度加權計算得出，商品體驗下設商品差評率(商品差評量/物流簽收訂單量)和品質退貨率(分享商品因品質、物流問題退貨退款訂單量/分享商品支付訂單量)兩個細分指標，物流體驗下設攬收及時率(24小時攬收率*70%+24小時-36小時攬收率*20%+36小時-48小時攬收率*10%)和訂單配送時長[(全部訂單簽收時間-攬收時間)/簽收訂單量]兩個細分指標，服務體驗由投訴率(分享商品問題投訴量/分享商品支付訂單量)、糾紛商責率(售后申請完結的訂單中判定為商家責任的售后仲裁單數/總售后完結數)、IM3分鐘平均回復率(3分鐘內客服已回復會話量/用戶向人工客服發送會話量)、僅退款自主完結時長(僅退款的每條售后單等待商家操作時間總和/對應售后單量)、退貨退款自主完結時長(售后單里退貨退款、換貨的每條售后單中等待商家操作的時間總和/對應的售后量)五個細分指標決定。平臺認證在本文指平臺商家經過認證成為“抖音旗艦”店鋪，“抖音旗艦”是抖音平臺根據品牌力、店鋪類型、體驗分、商品供給和會員運營五個維度進行考察予以的品牌標簽，入選店鋪均為各行業知名品牌在抖音電商的官方店鋪，將由品牌官方為消費者提供專屬服務。

3.3 控制變量

控制變量為主播賬號企業認證、主播櫥窗、商家平臺認證。經過抖音企業認證的達人主播賬號將享受比普通賬號更高的權益，包括通過各類特享功能增加曝光度、吸引流量，助推流量變現，還能享用全面的數據監測功能幫助賬號經營。抖音櫥窗能夠提高商品的曝光度和知名度，提高銷售和轉化率的同時，獲得用戶反饋和市場洞察。在本文中，平臺商家認證指的是平臺商家店鋪賬號是否有經抖音平臺官方認證的“抖音旗艦”標識，該標識能夠提高商家的信譽度和品牌影響力，吸引客流。綜上，上述三個變量均會對銷售額產生影響。為更好地探究關鍵自變量對銷售額的影響機理，本文將播賬號企業認證、主播櫥窗、商家平臺認證三個變量作為控制變量。

本文最終用于分析的樣本為5479個觀察值，包含主播達人賬號樣本4512個和平臺商家賬號樣本967個。表1為主播達人賬號樣本描述性統計分析結果，匯總后的主播達人賬號樣本在銷售額、粉絲數、短視頻平均點贊數、帶貨口碑、作品數方面都存在明顯差異；表2顯示平臺商家賬號在銷量、銷售額及其他變量上都存在明顯差距，說明本文所用樣本數據具有良好的代表性。

表1 變量的描述性統計分析(主播達人賬號)

表2 變量的描述統計(平臺商家賬號)

4 模型檢驗及分析

4.1 相關性檢驗

如表3和表4所示，主播達人賬號和平臺商家賬號樣本的因變量及關鍵自變量之間相關性均顯著，相關性檢驗通過。

表3 相關性分析1(主播達人賬號)

表4 相關性分析2 (平臺商家賬號)

4.2 顯著性檢驗及線性回歸分析

4.2.1 主播達人顯著性檢驗及線性回歸分析

由表5可知，模型通過F檢驗(F=69.81，p=0.000＜0.05)，總體回歸性顯著；VIF值均小于5，說明自變量之間不存在多重共線性問題；D-W值小于5，通過自相關性檢驗。具體分析可知：短視頻平均點贊、粉絲數、帶貨口碑均會對帶貨額產生顯著的正向影響，假設H1a、H1b、H1c得到驗證。

表5 線性回歸分析結果 (n=4511)

具體回歸模型為：

式(1)中：因變量帶貨額被解釋為短視頻平均點贊、粉絲數、帶貨口碑、企業認證和櫥窗等變量的線性組合；β0是截距，表示當所有自變量均為0時的預期帶貨額；β1～β5 則代表各自變量對帶貨額的影響，即它們的系數。

4.2.2 平臺商家顯著性檢驗及線性回歸分析

由表6可知，回歸模型有意義。關聯直播數、關聯視頻數、關聯達人數、推廣商品數、平臺認證、賣家保障信號對應t檢驗的p值均小于0.05，呈現出顯著性特征，說明以上三個自變量對Y均有顯著性影響；VIF值均小于5，說明自變量之間不存在多重共線性問題；D-W值小于5，即通過自相關性檢驗。具體分析可知：關聯直播數、關聯視頻數、關聯達人數、推廣商品數、賣家保障信號會對ln銷售額產生顯著的正向影響，假設H2、H3a、H3b、H3c、H4a得到驗證(見表7)。

表6 線性回歸分析結果2(n=981)

表7 研究結論

具體的回歸模型為：

式(2)中：ln銷售額(以 e 為底的對數變換)被解釋為關聯直播數、關聯視頻數、關聯達人數、推廣商品數、平臺認證和賣家保障信號等變量的線性組合；常量5.939代表當所有自變量為0時的預期銷售額的對數值；系數(β1～β5) 分別代表各自變量對銷售額的對數的影響。

4.3 模型假設路徑檢驗

4.3.1 主播達人路徑分析

由上述回歸分析結果可知，假設H1a、H1b、H1c、H2、H3a、H3b、H3c均得到驗證，在此基礎上構建路徑分析模型，探究各關鍵自變量對因變量的具體影響機理。由表8可知，假設H1a、H1b、H1c均通過該路徑檢驗，且粉絲數不僅能直接正向影響帶貨口碑，還能通過短視頻平均點贊和帶貨口碑兩個中介變量間接作用于帶貨額；短視頻平均點贊和帶貨口碑除了直接影響帶貨額外，也會通過粉絲數這一中介正向顯著作用于帶貨額(見圖2)。

表8 模型回歸系數匯總表格

圖2 主播達人路徑圖

4.3.2 平臺商家路徑分析

由表9可知，假設H2、H3a、H3b、H3c均通過該路徑檢驗。具體分析發現，關聯達人數和關聯視頻數能通過顯著影響銷量來間接影響ln銷售額，而關聯直播數和推廣商品數則沒有該顯著影響關系。原因可能是直播和推廣需要更高的成本，就更側重依靠提高價格正向影響銷售額，而達人視頻的推廣能利用流量和粉絲購買力正向顯著影響銷量，從而提高銷售額。關聯達人數還能以關聯視頻數和關聯直播數為中介正向顯著影響ln銷售額，因為短視頻和直播間是主播達人為商品引流推廣最主要的方式。推廣商品數除了直接影響ln銷售額外，還會通過關聯視頻數和關聯直播數間接影響銷售額，這與抖音平臺商品推廣主要依靠在主播達人短視頻和直播間插入鏈接的營銷方法相符。

表9 模型回歸系數匯總表格

由表10可知，假設H4a通過驗證，且平臺認證會以ln銷量為中介變量對ln銷售額產生顯著的正向影響，在一定程度上說明平臺認證對促進商品銷量和價格都有幫助，這與信息覓食理論中強烈信息線索“氣味”能吸引個體進入信息斑塊從而影響個體行為的結論相符(見圖3、圖4)。

表10 模型回歸系數匯總表格

圖3 平臺商家路徑圖1

圖4 平臺商家路徑圖2

4.4 穩健性檢驗

4.4.1 分位數回歸

為了檢驗上述回歸結果的穩健性，本文對短視頻平均點贊、粉絲數、帶貨口碑、企業認證和櫥窗進行了分位數回歸，具體結果如表11所示。

表11 分位數回歸1

式(3)中：帶貨額ir代表在帶貨額分布的第rth個分位數上的(預測)價格的對數變化，這種預測可以幫助企業或市場分析師理解哪些因素(如短視頻平均點贊、粉絲數等)在不同的銷售水平上對帶貨額的影響最大。在此情況下，對帶貨額取對數可以幫助減少極端值的影響，使數據分布更加均勻，從而使回歸模型的結果更加可靠。

短視頻平均點贊在不同分位數下的系數變化較大，尤其是在50分位數、70分位數和90分位數處都呈現出顯著的負向關系，表明短視頻的受歡迎程度對銷售額具有顯著的負面影響。粉絲數在各分位數下的系數都呈正向增長趨勢，且在50分位數、70分位數和90分位數處系數顯著，說明粉絲數量的增加會顯著促進銷售額的增長。帶貨口碑在所有分位數下的系數都呈現出顯著的正向關系，特別是在50分位數、70分位數和90分位數處，表明良好的帶貨口碑對銷售額的影響力很大。企業認證在各個分位數下的系數都呈現正向增長趨勢，且在50分位數以上顯著，說明企業認證可以提高消費者對商品的信任度，從而促進銷售額的增長。櫥窗在各個分位數下的系數都呈負值，尤其是在70分位數和90分位數處顯著，表明櫥窗對銷售額產生了負面影響。總體來說，以上結果表明直播電商在影響銷售額方面發揮著重要作用，特別是通過粉絲積累、良好的口碑和企業認證等方式，能夠有效促進銷售額的增長。

同時，本文進行了關聯直播數、關聯視頻數、關聯達人數、推廣商品數、平臺認證和賣家保障信號的分位數回歸分析，具體結果如表12所示。

表12 分位數回歸2

式(4)中：ln銷售額ir代表在ln銷售額分布的第rth個分位數上(預測)價格的對數變化。在此情況下，分位數回歸提供了對不同銷售額水平價格變化的估計，反映了市場上不同產品或服務的價格差異隨著銷售額水平的變化情況。通過分位數回歸模型可以更好地理解自變量(如關聯直播數、關聯視頻數、關聯達人數、推廣商品數、平臺認證和賣家保障信號)對不同銷售額水平下價格變化的影響程度，有助于制定針對性的營銷策略和定價策略，從而更好地滿足市場需求，并優化銷售額。

關聯直播數在各分位數下的系數都呈正向增長趨勢，尤其是在10分位數和30分位數處顯著，表明關聯直播數的增加對ln銷售額具有正向影響。關聯視頻數在各分位數下的系數均呈正向增長趨勢，且在50分位數、70分位數和90分位數處系數顯著，說明關聯視頻數的增加能夠顯著促進ln銷售額的增長。關聯達人數在各個分位數下的系數都呈正向增長趨勢，且在各個分位數處系數都顯著，表明關聯達人數的增加對ln銷售額的增長具有顯著的正向影響。推廣商品數在各個分位數下的系數都呈正向增長趨勢，尤其是在50分位數和70分位數處系數顯著，表明推廣商品數的增加對ln銷售額有顯著的正向影響。平臺認證在各個分位數下的系數都呈正向增長趨勢，且在所有分位數處系數都顯著，說明平臺認證可以顯著促進ln銷售額的增長。賣家保障信號在10分位數到70分位數處呈正向增長趨勢，但在90分位數處出現了負向系數，這可能需要進一步研究其對ln銷售額的影響。綜上所述，以上結果表明與直播數量、視頻數量、達人數量、推廣商品數和平臺認證等因素相關的變化都對ln銷售額產生了積極影響，然而賣家保障信號在不同分位數下的影響并不一致。

4.4.2 穩健性檢驗-分位數回歸(見表13)

表13 分位數檢驗

4.4.3 穩健性檢驗-分樣本回歸

進一步分樣本回歸結果如表14所示，ln銷售額對于企業認證的生鮮水果而言，有無櫥窗好評對其單位價格有顯著的正向影響；而對于企業不認證而言，則有顯著的負向影響。分樣本回歸結果與之前回歸結果一致，說明結果穩健。

表14 分樣本檢驗

進一步的分樣本回歸結果顯示，ln銷售額對于是否企業認證的農產品而言，兩者都有正向影響，企業認證更是有顯著的正向影響。分樣本回歸結果與之前回歸結果一致，說明結果穩健。

5 研究啟示

5.1 加強對主播達人的培訓和監管，培養其自律意識

平臺可以開設多樣式培訓課程，幫助提高主播達人的專業素養和道德法律意識。同時，適當給予腰部主播公域流量扶持，激勵主播達人正向發展。考慮到消費者的切身利益，直播平臺需要給用戶帶來更多高性價比產品，更好地滿足消費者的真實需要，與其建立信任，有助于解決主播達人馬太效應顯著和平臺用戶信任度減弱問題。此外，針對產品對主播達人進行專業化培訓，對專業性和特殊的生鮮農產品而言，只有對產品有深入了解，才能在網絡直播的介紹過程中全方位、多角度地介紹產品的各個細節，從而更好地進行有效交互，不辜負消費者的信賴。

5.2 優化營銷機制，注重特色創新

抖音直播電商平臺可采取增設功能、優化平臺服務能力等措施激勵平臺商家的營銷行為，限制覆蓋式無差別的廣告術語推銷行為。同時，提高對主播達人創新創造能力的要求，精準對標顧客心理需求。例如，將平臺生鮮農產品商家的關聯帶貨直播和視頻與生鮮農產品的特色習俗相結合，挖掘農產品文化底蘊，有效增強消費者的購買意愿。

5.3 提高平臺認證標準，強化質量保障。

對消費者而言，經過平臺認證的商品品質、服務、售后等都更具有保障，平臺認證幫助淘汰感知價值相對較低的產品，為其購買生鮮農產品提供了一個相對優質的選擇。因此，平臺認證要提高標準，加強對產品質量信息的核查，加大懲戒力度，實現認證過程管理和實施的規范化、專業化、科學化，降低認證成本，鼓勵平臺商家積極參與，優化平臺營商環境，推進電子商務的健康發展。

6 局限與未來研究方向

首先，本文搜集到用于研究的樣本數據量相對有限，且考察角度相對實際情況還不夠全面；其次，消費者行為和直播時長可能在研究期間發生變化，導致研究結論僅代表特殊時間內的情況，無法反映直播電商對生鮮農產品的長期趨勢和變化；最后，本文還存在潛在的外部因素影響的問題，如直播算法變化、政策法規變化等，這些因素的會影響生鮮農產品直播銷售。綜上所述，下一步研究方向可以包括對更加嚴格的數據把控、更長時間的跨度研究及更加全面的考慮外部因素影響等,不斷彌補局限性，拓展直播多元特性范圍，構建更完善的影響機理。