影响农产品网络顾客购买意愿的情境因素研究
——基于顾客信任的中介效应

龚映梅，张 蕾，刘俊伯

（昆明理工大学 a.管理与经济学院；b.城市学院，云南昆明 650093）

一、引言

我国互联网络中心（CNNIC）在《第39次中国互联网络发展状况统计报告》表明我国网络购物市场在2016年正式进入成熟期。B2C交易规模占比持续增加，新技术、新模式的应用促进电商业态多元化。农村电商渠道下沉，产销升级促进农村经济飞跃增长。阿里巴巴宣布正式进入“农村淘宝3.0”阶段，京东在县级以下区域建立了线下加盟合作方式，这两者均表明了农村网购市场在物流配送、服务及金融等方面均得到了改善，农产品电子商务将迎来持续高速发展的新篇章。

虽然当前我国农产品网购市场呈现欣欣向荣的发展劲头，但由于我国农产品电子商务还处于初级发展阶段，供应链体系可视化、可追溯化程度不高，由于担心安全问题，一些消费者仍然徘徊于网购农产品这一新兴模式的边缘。由此可见，顾客信任仍是制约农产品网络顾客购买意愿的主要因素之一。购买情境因素作为增进顾客信任程度并进一步激发消费者积极购买意愿的重要因素，学者们却鲜少将其作为影响农产品网购意愿的研究对象。因此，本研究在刺激—机体—反应模型（S-O-R Model，以下简称S-O-R模型）的基础上，针对农产品网络顾客这一特殊研究对象，开展影响其购买意愿的情境因素及其作用机理的研究。

二、文献回顾

（一）情境理论及其分类

1.情境理论内涵

由于情境因素对消费者行为有解释和理解的作用，关于消费情境的研究得到了广大学者的青睐。Belk提出了“客观存在观点”，他认为情境是指在特定的时间和空间范围，对个体当前行为产生具有可证明以及系统性影响的可观察性因素，这些因素并不是源于对个体及外界刺激物属性的了解［1］。霍金斯等指出影响消费者行为的情境因素是独立于消费者自身个性及商品本身特点因素组合［2］。布莱斯提出情境或消费者情境，是指消费者在购买活动发生时所面临的短期环境因素，例如购物时的天气、消费场所的拥挤程度、消费者的情绪状态等，进一步研究还得出，情境对消费个体的影响是由一些暂时性的事件和状态所形成的［3］。

2.情境分类

本研究对国内外学者关于情境因素分类的文献进行了整理归纳，各个学者对情境因素的分类，如表1所示。

表1 情境因素分类

由于无法获悉或需要长期考察消费个体购前信息搜集的情境以及购后使用的情境，因此本研究选用布莱斯［3］的情境分类方法，重点研究这3类情境中的购买情境，探讨其对农产品网络顾客购买意愿的作用情况。通过对以往关于购买情境的文献的梳理发现，Belk［1］对购买情境的划分方法是应用得最为广泛的划分方法。后来的霍金斯［2］、冯丽云等［12］对于购买情境与Belk［1］的划分趋于一致，只是在表述方式上略微有差别。他们将购买情境划分为5个变量，分别为（1）物理环境（physical surrounding）：消费活动发生的具体的物理和空间环境；（2）社交环境（social surroundings）：他人对消费者的消费行为的影响，即人际环境；（3）时间（time）：包括自然界客观的时间概念以及情境发生时消费者可利用时间的充沛程度两个方面；（4）任务定义（task definition）：消费者购买该产品或服务的动机，也就是说该产品或服务是自己使用、同家人共同使用还是作为礼物送给别人；（5）先前状态（antecedent states）：消费者在进入消费活动时带入的短暂的心理和生理状态，例如焦虑、高兴、兴奋、疲劳等暂时性的情绪或者备有现金的现状表现。消费者的先前状态主要从两个方面来影响消费者。购买情境的5个维度全面诠释了购买情境的内涵，为后来学者对于情境因素的研究提供了良好的理论依据。

（二）顾客信任

网络购物背景下的电子商务信任是本文主要研究的顾客信任。电子商务信任通常又被称为网络信任或在线信任（Online Trust）。心理学、管理学以及营销学等众多学科都对电子商务信任进行了研究，目前受国内外学者一致认可的电子商务信任的定义是由Mayer等提出的定义：信任是指信任者（truster）对被信任者（trustee）表现出的一种意愿。在该意愿的影响下，即使被信任者会违背信任者的期望，信任者也不会质疑被信任者的能力［13］。

网购环境的虚拟性及产品和服务的不可触性，使得网络交易的不确定性和风险性远高于传统交易。正是由于网络交易中的高风险性和高不确定性的存在，而信任又是个人或组织应对这种“两高”局面的一种解决机制，Luhmann等指出信任也可作为一种认知捷径，消费者减少对虚拟网上购物的高风险及不确定性的感知，使其积极地参与到网络购物中，进而与网络商家建立并维持一种长期的交易关系［14］。Benbasat等也认为由于网络购物情境中的高不确定性和高风险性，信任成为了促成网络交易成功达成的关键因素［15］。

（三）顾客购买意愿

近几年来，专门针对农产品网络购买意愿的研究逐步引发部分学者们的探讨，其中绝大多数研究都是从产品、消费者个体以及网店特征等方面来分析影响农产品网络购买意愿的因素。而单独从情境因素视角出发，对农产品网络顾客购买意愿的影响因素及作用机理的研究并不多，再加上农产品网购的特殊性以及网购环境的虚拟性，消费者将面临比实体店购物更多的不确定性风险，融合了社交化的情境因素必将会扮演更为重要的角色，且近几年网络购物发展迅速，越来越多的企业寻求利用情境因素作为影响消费者购买意愿的新工具。因此，本研究在传统电子商务购物情境的基础上加入社会化电子商务购物情境因素，以S-O-R模型为基础，将网站因子（感知易用性、感知有用性、感知乐趣性、感知安全性）、参照因子（卖家声誉、社会推荐）、促销因子（优惠待遇、切实奖励）以及条件因子（可利用时间）作为S-O-R模型的刺激变量，将顾客信任作为机体变量，将农产品网络顾客购买意愿作为反应变量，探讨情境因素与顾客信任、购买意愿之间的关系。

三、研究假设

（一）情境因素与顾客信任的关系

1.网站因子与顾客信任的关系

网站因子主要包括感知易用性、感知有用性、感知乐趣性以及感知安全性。Koufairs等认为网站的感知易用性和感知有用性正向影响了消费者对网站的信任［16］。Moon等首次将用户感知乐趣这个新变量纳入到TAM模型中，认为增加了这个新变量之后的模型相比传统的TAM模型，对顾客信任的解释力度更大［17］。网购农产品的目标客户群一般以年轻人居多，他们更加注重娱乐性的购物体验。甘洋在研究网站特性对顾客购买意愿的影响时，发现网站安全性对顾客信任有显著的正向影响作用［18］。

基于此，本研究提出以下假设：

H1：情境因素中的网站因子对顾客信任有直接的正向影响作用。

2.参照因子与顾客信任的关系

参照因子包括卖家声誉以及社会推荐。消费者普遍认为，较好的商家声誉是商家提供产品和服务质量的可靠保证，是其能力和诚意的象征，更容易获得消费者的信任［19］。较好的商家声誉更是减少消费者对农产品安全担忧的有力保障。范小青等［20］对使用微博购物的白领阶层进行调查发现，朋友介绍或是名人推荐都能给予他们一定的心理支持并对商家产生一定程度上的信任。思践总结了社会关系影响消费者的购买行为的规律，他认为消费者需购买专业性较强的产品时，易受到专家、意见领袖等的影响，对于专业性不强的产品的购买决策通常受到亲朋好友与家人的影响，他还总结出已购商品的历史评价很容易促进具有共同需求的消费者之间建立信任关系［21］。

基于此，本研究提出以下假设：

H2：情境因素中的参照因子对顾客信任有直接的正向影响作用。

3.促销因子与顾客信任的关系

促销因子主要包括优惠待遇以及切实奖励。优惠待遇是指消费者对商家为其提供更好的产品或服务的程度的感知；切实奖励是指消费者对商家提供各种有形奖励换取顾客忠诚的程度的感知，如打折、礼品赠送等。当一个企业为顾客提供了额外的优惠待遇利益时，会增加顾客对该企业的情感和加快认知壁垒的转移，提高顾客忠诚度。Reynolds等研究发现顾客对企业提供的优惠待遇的感知与信任度之间有正相关关系［22］。夏永林等通过实证分析发现，卖家对忠实顾客提供的奖励计划（如积分奖励、价格折扣）以及常客优惠待遇等促销手段均会影响消费者的满意度，从而影响顾客对该卖家的持续信任。

基于此，本研究提出以下假设：

H3：情境因素中的促销因子对顾客信任有直接的正向影响作用。

4.条件因子与顾客信任的关系

本文所探讨的条件因子是指消费者购物过程中可利用时间的充沛程度。消费者在网购农产品时间充裕的情况下，便有足够的时间对农产品电商发布的产品信息进行比较选择，此时会降低消费者对于网购农产品安全问题的感知风险，从而增加其对商家的信任。刁雪影指出消费者在时间紧迫的情况下购物通常会选择规避风险以减轻自身心理压力，由于没有充足的时间对商家进行了解，对商家的产品也会持怀疑态度［24］。

基于此，本研究提出以下假设：

H4：情境因素中的条件因子对顾客信任有直接的正向影响作用。

（二）情境因素与农产品网络顾客购买意愿的关系

1.网站因子与农产品网络顾客购买意愿的关系

鲁耀斌等认为消费者对于网站易用性、网站有用性以及网站安全的感知程度显著影响消费者的购买动机［25］。Montoya等认为消费者进行网购时更关注网络购物环境是否能给他们带来娱乐性的用户体验［26］；该娱乐性的用户感知越强，消费者越容易被吸引访问该网站，进而激发消费者强烈的购买意愿［27］。当前农产品定制化的出现，便是农产品电商为目标用户群体创造娱乐性用户体验的一种新型模式。

基于此，本研究提出以下假设：

H5：情境因素中的网站因子对农产品网络顾客购买意愿有直接的正向影响作用。

2.参照因子与农产品网络顾客购买意愿的关系

由于部分农产品具有易腐性且安全性要求高等特殊性，故在网络购物环境下，消费者购买意愿深受产品是否安全和配送是否及时高效等问题的制约。

Jin研究发现，卖家声誉水平可以通过提高顾客信任从而增加消费者的购买意愿［28］。吴自强实证分析得出商家的互动服务质量正向影响消费者网购生鲜农产品的意愿［29］。Alan通过对Ebay公司的顾客进行调查发现有超过一半的顾客是被推荐来的［30］。陈蕾等研究得出社会推荐会直接影响消费者的购买意愿［31］。

基于此，本研究提出以下假设：

H6：情境因素中的参照因子对农产品网络顾客购买意愿有直接的正向影响作用。

3.促销因子与农产品网络顾客购买意愿的关系

Reynolds等指出优惠待遇使消费者获得重视并享受友好的服务，这种社会收益对顾客的购买意愿有显著的正向影响作用。而打折、红包配给等切实奖励同样会影响消费者网购农产品的满意度，进而影响农产品网络顾客购买意愿［22］。

基于此，本研究提出以下假设：

H7：情境因素中的促销因子对农产品网络顾客购买意愿有直接的正向影响作用。

4.条件因子与农产品网络顾客购买意愿的关系

有学者指出当顾客可利用时间较少或感觉时间紧迫时，他便不会花费很多时间来搜集商品的信息和进行商品选择，进而更容易引发冲动性购买。而Adler研究发现，消费者在购物时间充裕的情况下，更容易引发购买行为［32］。本研究也认为消费者网购农产品时间越充沛，对农产品信息搜集越充分，消费者对安全问题感知风险程度就越低，也越容易增强消费者的购买意愿。

基于此，本研究提出以下假设：

H8：情境因素中的条件因子对农产品网络顾客购买意愿有直接的正向影响作用。

（三）顾客信任与农产品网络顾客购买意愿的关系

由于网络的虚拟性和在线购买农产品的特殊性和高风险性，消费者在收到货物前无法确定商品质量是否安全健康、物流运输中是否损坏变质，此时信任便成为消费者网购农产品意愿的一个重要的因素，对于顾客信任显著影响消费者的在线购买意愿这一观点已经有不少学者达成了共识。消费者对网站的信任程度会直接影响其在该网站的购物意愿［33-34］。奴尔加依娜提［35］研究得出信任的3个维度均能正向影响消费者的购买意愿。

基于此，本研究提出以下假设：

H9：顾客信任对农产品网络顾客购买意愿有直接的正向影响作用。

本研究的概念模型如图1所示。

图1 影响农产品网络顾客购买意愿的情境因素研究的概念模型

四、研究方法

（一）量表设计与变量测量

本文的量表设计首先立足于研究目的，并以国内外成熟的量表为基础，剔除预调研阶段信度和效度较差的题项，最终形成正式的量表题项。网站因子的测量借鉴 Koufaris等［16］、Yu-Hui等［36］、吴佩勋等［37］、焦勇兵等［38］、Yang等［39］、McKnight等［40］的研究，从感知易用性、感知有用性、感知乐趣性以及感知安全性等方面进行设计。参照因子的测量借鉴Koufaris等［16］、Kim等［41］的研究，从卖家声誉以及社会推荐等方面进行设计。促销因子则是借鉴Wulf等［42］、Cho等［43］的研究，从优惠待遇和切实奖励等方面进行设计。条件因子的测量借鉴许慧［44］的研究，从可利用时间方面进行设计。顾客信任的测量借鉴Kim等［45］的研究，包括诚意和能力两个方面。农产品网络顾客购买意愿的量表设计借鉴Boulding［46］、郑丽凤［47］、赵晓飞等［48］的研究。本研究的程度测量运用的是Likert 5点量表，1至5分分别表示“非常不同意、不同意、一般、同意、非常同意”。

（二）数据收集与样本描述

为使被调研者免受地域限制，本研究的调查问卷采用在线发放方法。正式问卷调查工作从2016年6月20日开始，截至2016年7月31日，共发放590份问卷，回收有效问卷440份，有效率为74.58%。

据表2显示，被调查者的性别比例相差不大，女性（56.8%）略多于男性（43.2%），年龄在19～35岁占到了总样本数量的94.6%。90%以上的被调研者是大专及以上的学历，其中大专、本科学历占总数量的53.6%。每月可支配收入为1 501～6 000元的占比为64.5%。调研样本偏80、90后，受教育程度普遍较高，他们乐于接受新鲜事物，是使用网络或手机等移动终端网购农产品的主流用户群体。从样本整体来看，这与我国互联网络中心（CNNIC）在《第39次中国互联网络发展状况统计报告》中指出的当前网购人群特征基本一致，样本具有较好的代表性。

表2 样本特征描述性统计

五、实证分析

（一）测量模型的信度与效度分析

本研究采用Cronbach’sα系数来检验量表的信度，Cronbach’sα系数大于0.70表明信度水平较高。至于效度，本研究在预调研阶段利用SPSS21.0软件对数据进行因子分析，采用主成分分析法，利用最大方差旋转法进行正交转轴，得到6个构面，分别是网站因子（感知易用性、感知有用性、感知乐趣性以及感知安全性）、参照因子（卖家声誉、社会推荐）、促销因子（切实奖励、优惠待遇）、条件因子（可利用时间）、顾客信任以及购买意愿。在正式调查问卷的数据分析阶段，本文采用验证性因子分析（CFA）来检验量表这6个构面的收敛效度和区别效度。对于收敛效度，本研究主要采用 Fornell［49］以及 Hayes［50］的标准：（1）标准化的因子负荷量（STD.）大于 0.5，且达到显著水平（P＜0.05）；（2）组成信度（CR）大于0.6；（3）平均变异数萃取量（AVE）大于0.5。对于区别效度，本研究主要采用信赖区间法［51］，如果各构面之间的相关系数的置信区间未包含1，为完全相关，即代表各构面之间具有区别效度。AMOS bootstrap提供了2种信赖区间的估计方式，一种是Bias-corrected Method估计，另一种是Percentile Method估计。

通过整理修正，所得测量模型的信度及效度的检验结果如表3、表4所示。从表3和表4可看出，（1）各构面的Cronbach’sα系数均在0.7以上，说明量表信度较好。（2）所有题项的标准化因子载荷（STD.）均大于0.5，且达到显著水平；各构面的组成信度（CR）均大于0.6；各构面的平均变异数萃取量（AVE）均大于0.5；修正后的测量模型的拟合度指标基本达到了结构方程模型建议值的要求（1＜χ2／df＜5，GFI、AGFI大于 0.8，CFI、TLI（NNFI）大于0.9，RMSEA小于 0.08）；AMOS Bootstrap计算出的各构面之间的相关系数在95%的置信区间内均未包含1，表明测量模型具有较好的收敛效度和区别效度。

（二）结构模型估计与假设检验

本文利用AMOS 21.0软件中的最大似然估计法（ML）对概念模型进行估计，这种方法一般要求观察变量与样本量比在1∶10以上［52］。本文的观察变量为35个，有效样本为440个，符合ML估计法的要求。进一步运用AMOS 21.0软件进行运算及模型修正，修正后得到的结构模型各项拟合度指标均符合结构方程模型的基本要求（χ2／df＝3.452，GFI＝0.938，AGFI＝0.889，CFI＝0.972，TLI＝0.957，RMSEA＝0.075），表明此模型可以接受。修正后的结构模型具体估计结果如表5所示。

表3 修正后测量模型的相关因素检验

表4 修正后测量模型的区别效度信赖区间

表5 修正后的结构模型估计结果

表5详细列举了假设验证的结果，在P＜0.001水平下，情境因素中的网站因子、参照因子、促销因子及条件因子显著正向影响顾客信任，这就验证了假设H1、H2、H3和H4；在P＜0.001水平下，顾客信任对消费者购买意愿有显著的正向影响作用，这就验证了假设H9；在P＜0.05的水平下，促销因子对顾客购买意愿有显著的直接正向影响作用，这就验证了假设H7。除此之外，H5、H6和H8均未得到验证，这也表明情境因素中的网站因子、参照因子及条件因子对购买意愿的直接正向影响作用并不显著。各构面之间具体影响的重要性程度见标准化路径分析（图2）。

从图2可看出，按照各情境因素对顾客信任的影响的重要性程度从高到低排列，依次是：条件因子、网站因子、参照因子和促销因子。通过以上分析，情境因素（网站因子、参照因子、促销因子和条件因子）对顾客信任有直接的正向影响作用，顾客信任直接正向影响消费者购买意愿。此外，情境因素中的促销因子对消费者购买意愿的直接影响路径是存在的，而情境因素中的网站因子、参照因子及条件因子对消费者购买意愿的直接影响路径并不显著；但情境因素中的促销因子通过顾客信任继而影响消费者购买意愿的间接影响路径还未可知；情境因素中的网站因子、参照因子及条件因子通过顾客信任再影响消费者购买意愿的间接影响路径还不清楚。因此，本文接下来将对顾客信任的中介作用进行检验，探讨其在情境因素对农产品网络顾客购买意愿影响过程中的中介作用程度。

图2 结构模型的标准化路径系数

（三）中介作用检验

为检验顾客信任在情境因素对农产品网络顾客购买意愿影响中存在的中介效应，根据Hayes［50］的建议，采用Bootstrap技术，设定样本量为2 000，信赖区间设定为95%，本文从两个方面计算顾客信任的中介效应是否显著：（1）重新估计间接效果的信赖区间及标准误差；（2）估计间接效果的标准误差以及非标准化系数（点估计值），在前两者基础上计算间接效果的显著水平（Z值）。具体检验结果如表6所示。

表6 中介变量报告表

从表6可看出，（1）在情境因素（网站因子、参照因子、促销因子和条件因子）对农产品网络顾客购买意愿的间接影响检验中，Bias-corrected和Percentile置信区间均不包含0，且Z值都大于1.96，说明间接效应存在，也就是说顾客信任在各情境因素对农产品网络顾客购买意愿的影响中均存在中介效应。（2）情境因素（网站因子、参照因子、促销因子和条件因子）对农产品网络顾客购买意愿的直接影响检验中，网站因子、参照因子以及条件因子的Bias-corrected和Percentile置信区间均包含0，且Z值均在1.96以下，即顾客信任在情境因素中的网站因子、参照因子以及条件因子对农产品网络顾客购买意愿的影响中存在完全中介作用；而促销因子的Bias-corrected和Percentile这2种置信区间均未包含0，且Z值大于1.96，表明顾客信任在情境因素中的促销因子对农产品网络顾客购买意愿的影响中存在部分中介效应。

六、研究结论、启示与不足

（一）研究结论

本文针对运用情境因素分析网购意愿的理论研究的不足以及越来越多的企业寻求利用情境因素作为增加消费者网购意愿的新工具这一现实需要，基于S-O-R模型，探讨了情境因素对农产品网络顾客购买意愿的影响及作用机理，并分析了顾客信任在情境因素对农产品网络顾客购买意愿影响过程中的中介作用情况，为之后的学术研究提供了一个从情境因素视角分析农产品网络顾客购买行为和意愿的研究框架，丰富了当前农产品网络顾客购买意愿的相关研究。本文的研究结论如下：第一，促销因子一方面直接正向影响农产品网络顾客购买意愿，同时还可以通过顾客信任这一中介变量间接地影响农产品网络顾客购买意愿；第二，网站因子、参照因子以及条件因子虽然不会直接影响农产品网络顾客购买意愿，但却会通过顾客信任这一中介变量间接地影响农产品网络顾客购买意愿；第三，顾客信任在情境因素中的促销因子对农产品网络顾客购买意愿的影响中存在部分中介作用，在情境因素中的网站因子、参照因子以及条件因子对农产品网络顾客购买意愿的影响中存在完全中介作用。

（二）营销启示

根据研究结论，结合当前移动社交购物特征，提出以下几点建议：

1.构建C2B商业模式，推行农产品私人定制化

C2B商业模式是指在互联网技术的帮助下，将用户需求前置，支付预付款之后，商家按消费者需求来进行定制化生产，即：需求—产品—消费。例如生鲜农产品电商可以在其网页店铺构建一个用户购买栏目，定期在该栏目上发布可以定制化生产的产品，以猪肉类电商为例，电商在该栏目上定期发布可认养的猪种，用户付完预付款之后便可认领，电商将小猪交给养殖场或是农场代为饲养，用户可以实时观看到小猪成长的视频，从而增加其娱乐性的购物体验。这种完整的农产品消费链模式有利于保证产品的销售渠道和销售价格，且这种真正将“私人农场搬到手机”的定制化模式使用户体验大大提升，商家也会实力圈粉，赢得消费者的稳固信任，退货率也会大大降低。

2.打造“网络社区+线下体验”的运营模式，加强“口碑效应”

根据本研究调研样本获悉农产品电商的目标客户群体多数是80、90后年轻女性，该群体乐于接受新鲜事物，比较注重家人饮食健康，且喜欢参与网络社区互动交流。因此，农产品电商卖家要精准定位其自身的目标客户群体，在线上可以从这些目标客户或是潜在客户中挑选一些初始用户，并将其聚集起来构建一个网络社区平台，通过一些好玩的方法吸引他们更多地参与社区交流互动，感情涉入越多，归属感就越容易产生。在线下可以组织社区用户参观农场，安排一些“亲子体验农场一日游”等相关体验活动。一般情况下，顾客拥有好的购物体验后将会迎来持续的消费力，而且他们还会将自身的购物体验在其社区圈进行“病毒式”宣传推广，有利于提升其他潜在客户对商家的信任程度，增加购买意愿。这就是所谓“拴住一个人就可能会拴住一家人，更有可能会拴住一群人”的口碑推荐的魅力所在［53］。

3.构建农产品可追溯系统，提高顾客信任度

食品安全问题一直为人们所关注，农产品电商应积极自建或是与第三方平台合作构建农产品可追溯体系，以达到种植／养殖可追溯化，流程档案透明化，从而实现农产品信息共享。通过这一手段，将每个农产品从诞生起，建立唯一的档案资料，可24小时持续观察农作物情况，保证养殖／种植、加工、配送、销售等各环节的监测可追溯，实现从农场到餐桌的无缝对接。农产品可追溯系统集成整个供应链的全部环节，实现一体化动态实时监测，真正做到用户、农场、卖家三者之间的相互监督促进，消费者可通过视频直播亲眼见证农产品生产、加工和运输全过程，这样的信息对称化会使顾客信任度得到大大的提升。

4.合理利用消费者的闲暇时间，创新促销方式

当消费者购物的可利用时间较少时，消费者会倍感压力，对商家的信任程度和购买意愿往往会大打折扣，因此农产品电商可以适时地开展促销活动，充分利用消费者网购农产品的可利用时间。如可选择在晚上消费者的下班时间或是节假日开展促销活动，消费者有充裕的时间对商品的信息进行比较、选购，这样可以增加消费者对农产品电商的了解程度，提升其信任程度，从而增加消费者的购买意愿。针对农产品的特殊性，农产品电商可以创新促销方式，例如猪肉电商在用户领养的小猪成熟之后，可以为用户提供多样化的提肉方式和猪肉卡促销，也就是相当于会员优惠券，用户在线下商店可凭该卡享受到价格折扣、节假日礼品赠送或“农场采摘游”之类的新型促销体验模式。

（三）研究不足

第一，由于各种条件限制，样本的选取存在局限性。本文选择的是在线调查方式，虽不受地域限制的影响，但可能在样本的广泛性上存在一定的误差，这可能会影响研究结论的精确性。后续研究可考虑扩大调研范围，从而进一步检验研究模型。第二，研究内容较浅，有待进一步深入研究。本研究结合情境因素对网购环境下的S-O-R模型进行了一定的调整，构建了情境因素对农产品网络顾客购买意愿的影响模型，由于本研究选取的变量较少，研究角度不够全面，在后续的研究中应考虑选择取更多的变量或从其他新的视角进行更深入的研究。