張馨月，李 霞，胡寶玲，徐紹榮

（中國農(nóng)業(yè)大學(xué)煙臺研究院，山東煙臺 264670）

葡萄酒產(chǎn)業(yè)連結(jié)種植、釀造、旅游、營銷等多個環(huán)節(jié)，逐漸形成“葡萄酒+”多樣融合業(yè)態(tài)[1]。“十四五”時期，隨著產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進(jìn)，物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能、可視化等現(xiàn)代信息科技與葡萄酒產(chǎn)業(yè)融合的廣度和深度日趨提升[2]。通過將數(shù)字化貫穿于生產(chǎn)管理、品牌營銷、行業(yè)監(jiān)管等各個環(huán)節(jié)，旨在挖掘企業(yè)發(fā)展新模式，驅(qū)動流程再造和生態(tài)重構(gòu)，提升區(qū)域品牌影響力和產(chǎn)業(yè)綜合效益[3-4]。順應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢，2021 年，中國葡萄酒數(shù)字化研究院成立，運(yùn)用區(qū)塊鏈技術(shù)，定期發(fā)布研發(fā)設(shè)計、廣告營銷、文化普及、飲用習(xí)慣培養(yǎng)等相關(guān)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)創(chuàng)新資源互惠共享[5]。通過掃描瓶身的專屬二維碼，可以查詢葡萄園、采摘時間、發(fā)酵關(guān)鍵工藝、釀酒師、生產(chǎn)批次等追溯信息。數(shù)字化將給消費(fèi)者提供更便捷優(yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗，中國葡萄酒產(chǎn)業(yè)也將以更高效率快速發(fā)展，進(jìn)而提升國際影響力[6]，葡萄酒產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對消費(fèi)意愿作用機(jī)制的研究價值逐漸顯現(xiàn)。

梳理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，許多學(xué)者從顧客感知角度對葡萄酒旅游和購買兩方面展開研究。陳皓云等[7]調(diào)查分析了跨境電商平臺用戶體驗對葡萄酒消費(fèi)意愿的影響，分析得出體驗價值和價值認(rèn)同在其中發(fā)揮中介作用；盧鳳萍和侯兵[8]通過對游覽賀蘭山東麓葡萄酒莊226 份有效樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析，提煉出影響葡萄酒旅游者感知水平的評價指標(biāo)：美酒體驗、自我提升、休閑康養(yǎng)、景觀審美4個維度共12個分項指標(biāo)；Armando Maria Corsi 等[9]研究了消費(fèi)者的葡萄酒選擇驅(qū)動因素與個人價值觀之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)自我超越型的消費(fèi)者善于聽取他人或權(quán)威人士的建議而進(jìn)行葡萄酒消費(fèi)選擇。雖然葡萄酒消費(fèi)行為方面成果豐碩，但關(guān)于產(chǎn)業(yè)數(shù)字化方面的研究成果比較少，將兩者結(jié)合起來研究的寥寥無幾，曾春水等[10]分析了賀蘭山東麓葡萄酒旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展不足，并將加快數(shù)字化基礎(chǔ)建設(shè)作為對策之一。李媛媛等[11]借助鉆石模型提出加強(qiáng)葡萄酒產(chǎn)業(yè)數(shù)字平臺建設(shè)是提升競爭力的重要環(huán)節(jié)。蓋宇姮等[12]研究了不同新媒體對煙臺葡萄酒旅游產(chǎn)業(yè)的重要性，指出目前新媒體營銷存在過于碎片化和信息失真等問題。

綜上所述，本研究利用山東省煙臺市的調(diào)查數(shù)據(jù)，借助結(jié)構(gòu)方程模型(structural equation modeling,SEM)，分析葡萄酒產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)加工端數(shù)字化對消費(fèi)者體驗數(shù)字化的傳導(dǎo)路徑，為葡萄酒產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展提供建議。

1 理論基礎(chǔ)及模型構(gòu)建

1.1 理論基礎(chǔ)

1.1.1 產(chǎn)業(yè)數(shù)字化

《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計分類（2021）》中說明了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的基本范圍，其中數(shù)字化效率提升屬于產(chǎn)業(yè)數(shù)字化范疇[13]。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化是數(shù)字技術(shù)和實體經(jīng)濟(jì)的結(jié)合，旨在借助數(shù)字技術(shù)助力實體產(chǎn)業(yè)提升效率、提高質(zhì)量。目前，葡萄酒產(chǎn)業(yè)已逐漸實現(xiàn)種植和加工過程的數(shù)字化管理，建立生產(chǎn)加工的信息管理檔案，精準(zhǔn)定量，遠(yuǎn)程操控，實時監(jiān)測，形成較為高效的發(fā)展模式[14]。

1.1.2 計劃行為理論

根據(jù)Ajzen 于1991 年提出的計劃行為理論[15]，個體行為會較大程度上受到外部因素的影響，同時，個體行為意向主要受到主觀規(guī)范、感知行為控制和態(tài)度的影響[16]。根據(jù)Davis 提出的技術(shù)接受模型[17]，將影響態(tài)度的因素分為感知易用性和感知有用性，即主觀上認(rèn)為某一產(chǎn)品或服務(wù)對效率的提升程度[18]。根據(jù)此理論，本研究將主觀規(guī)范定義為消費(fèi)者進(jìn)行葡萄酒相關(guān)消費(fèi)受外界壓力影響的程度，即消費(fèi)者的數(shù)字化參與程度，以下簡稱參與程度。將態(tài)度定義為消費(fèi)者對葡萄酒產(chǎn)業(yè)采取數(shù)字化技術(shù)所帶來的效益的信任程度，以下簡稱消費(fèi)者信任。將個體行為意向用消費(fèi)意愿這一潛變量表示，將參觀酒莊、體驗種植采摘、直接購買、推薦親友消費(fèi)作為消費(fèi)意愿的觀測變量（CW1—CW4）。

1.2 模型構(gòu)建

杜芳芳[19]認(rèn)為企業(yè)與消費(fèi)者線上多渠道交互能夠鼓勵消費(fèi)者融入并促進(jìn)價值共創(chuàng)。因此，將消費(fèi)者能夠線上查詢并了解葡萄酒數(shù)字化相關(guān)信息、線上提交反饋并收到回復(fù)[20]、線上VR 瀏覽[21]等作為參與程度的觀測變量（PD1—PD4），并提出以下假設(shè)：參與程度對消費(fèi)者感知有正向影響（H1）；參與程度對消費(fèi)者信任有正向影響（H2）；參與程度對消費(fèi)者意愿有正向影響（H3）。

竇龍祺等[22]認(rèn)為消費(fèi)者關(guān)于葡萄酒釀造過程、葡萄酒品牌的認(rèn)知評價對其參與葡萄酒旅游有正向影響。引入消費(fèi)者感知這一潛變量，將消費(fèi)者對葡萄種植、收獲、酒莊場景展示、出庫、質(zhì)檢報告等數(shù)字化內(nèi)容的感知作為消費(fèi)者感知的觀測變量（CP1—CP4）[23]，并提出以下假設(shè)：消費(fèi)者感知對消費(fèi)者信任有正向影響（H4）；消費(fèi)者感知對消費(fèi)意愿有正向影響（H5）。

王然[24]、馬振[25]等認(rèn)為消費(fèi)者對葡萄酒的喜愛與忠誠度是影響消費(fèi)者購買的重要因素，對產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)水平的認(rèn)同能極大地激發(fā)消費(fèi)者的購買欲望。因此，將消費(fèi)者對葡萄酒數(shù)字化技術(shù)的內(nèi)容和功能的信任作為消費(fèi)者信任的觀測變量（CT1—CT4），并提出以下假設(shè)：消費(fèi)者信任對消費(fèi)意愿有正向影響（H6）。

根據(jù)上述理論基礎(chǔ)和假設(shè)，初步構(gòu)建模型（圖1）。

2 數(shù)據(jù)來源與變量設(shè)置

2.1 數(shù)據(jù)來源與樣本描述

本研究選取的數(shù)據(jù)來源于2022 年10—12 月對山東省煙臺市5 個深受歡迎的葡萄酒莊附近的游客進(jìn)行調(diào)查，共完成375 份問卷，剔除無效問卷后，最終獲得有效問卷362 份，有效回收率96.53 %。其中，于張?？ㄋ固鼐魄f、華夏長城酒莊附近收回有效問卷163 份，于蓬萊國賓酒莊、中糧君頂酒莊、沃族酒莊附近收回有效問卷199份。

362 份有效樣本中女性占比56.08%，男性占比43.92%，女性多于男性，符合當(dāng)下女性群體喜愛葡萄酒的現(xiàn)狀。年齡介于18～30 歲的合計占比54.70 %，這部分群體相對年輕，好奇心較強(qiáng)，更善于接受并嘗試新生事物。文化程度方面，接受過高等教育的人數(shù)合計占比66.30 %。收入方面，每月可支配收入在2001～8000 元的人數(shù)合計占比82.33 %，說明葡萄酒消費(fèi)滲入大眾化各個收入階層?？傮w而言，大部分受訪者屬于偏年輕、學(xué)歷較高的平民階層，這部分群體逐漸成為葡萄酒消費(fèi)的主要目標(biāo)客群，故樣本符合研究要求（表1）。

表1 樣本基本信息描述性統(tǒng)計

2.2 變量設(shè)置

根據(jù)初步構(gòu)建的模型和設(shè)置的變量，采用李克特量表五點法設(shè)計問卷，對每個問題陳述設(shè)置非常不同意、不同意、中立、同意、非常同意5 個評分標(biāo)準(zhǔn)。在預(yù)調(diào)研中，對問題陳述進(jìn)行篩選，保留辨別力強(qiáng)的問題，具體內(nèi)容見表2。

表2 問題陳述

3 實證分析

3.1 信效度檢驗

使用Cronbach's Alpha 系數(shù)法對量表進(jìn)行信度檢驗，從統(tǒng)計結(jié)果來看，系數(shù)值均高于0.800，通過信度檢驗，表明各維度包含的問題內(nèi)部一致性較高，數(shù)據(jù)是具有可信度的。使用KMO 檢驗和巴特利特球形度檢驗進(jìn)行效度分析，巴特利特球形度檢驗的P 值為0.000＜0.05，通過了效度檢驗，表明樣本數(shù)據(jù)具有相關(guān)性，量表中所設(shè)的問題有意義（表3）。

表3 信度與效度檢驗結(jié)果

3.2 驗證性因子分析

通過AMOS 26.0進(jìn)行信度和效度的檢驗，根據(jù)表4，CR 值均大于0.7，AVE 值均大于0.5，表明測量模型收斂效度、判別效度均符合要求。

表4 收斂效度檢驗表

根據(jù)表5，對角線粗體數(shù)字均大于其所在列的下方數(shù)字，表示此測量模型的區(qū)分效度較好。

表5 區(qū)分效度表

3.3 模型擬合指標(biāo)檢驗

表6 顯示，根據(jù)較為權(quán)威的測量標(biāo)準(zhǔn)，CMID/DF、RMSEA、CFI、TLI 均達(dá)到擬合良好的標(biāo)準(zhǔn)，GFI和AGFI 達(dá)到可接受的標(biāo)準(zhǔn)，表示模型擬合效果較好，可以進(jìn)行路徑回歸分析。

表6 模型擬合指標(biāo)

3.4 結(jié)構(gòu)方程模型驗證

通過AMOS 26.0 軟件計算路徑系數(shù)及各潛變量共同解釋的方差變異R2，結(jié)果顯示，假設(shè)H1—H6均在1%的水平上顯著，即研究假設(shè)均得到了支持（表7），模型路徑見圖2。

表7 擬合路徑系數(shù)表

圖2 結(jié)構(gòu)方程模型路徑圖

3.5 結(jié)果與分析

由圖2 和表7 可知，消費(fèi)者的數(shù)字化參與程度對消費(fèi)意愿有直接和間接的影響，總效應(yīng)系數(shù)為0.996，其中，直接效應(yīng)系數(shù)0.505，間接效應(yīng)系數(shù)為0.491。參與程度通過消費(fèi)者感知和消費(fèi)者信任對消費(fèi)意愿有間接影響。消費(fèi)者線上VR全景游覽葡萄酒莊，對不同款葡萄酒及其生產(chǎn)過程中的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行追溯，運(yùn)用軟件自動統(tǒng)計繪制酒莊種植品種、基地面積、葡萄酒產(chǎn)銷情況圖表等，深化消費(fèi)者對葡萄酒品牌感知和信任。

消費(fèi)者感知對消費(fèi)意愿也有直接和間接的影響，總效應(yīng)系數(shù)為0.562，其中，直接效應(yīng)系數(shù)0.251，間接效應(yīng)系數(shù)為0.311，即消費(fèi)者感知對消費(fèi)意愿的影響主要通過消費(fèi)者信任這一中介變量產(chǎn)生作用。由生產(chǎn)、加工端到消費(fèi)端單向的數(shù)字化宣傳和營銷只能讓消費(fèi)者產(chǎn)生淺層的感知，很難帶來直接的消費(fèi)欲望，需要通過交互式體驗提高消費(fèi)者對酒企數(shù)字化生產(chǎn)與加工的感知度和信息的可靠性，進(jìn)而激發(fā)消費(fèi)新動能。

消費(fèi)者信任對消費(fèi)意愿有顯著的直接影響，路徑系數(shù)為0.614，消費(fèi)者對有數(shù)字化技術(shù)加持的葡萄酒風(fēng)土文化、歷史沿革、品質(zhì)品牌、溯源信息等越信任，消費(fèi)意愿越強(qiáng)烈?！包S河流域高端葡萄酒質(zhì)量溯源平臺”的推介運(yùn)營，助力提升消費(fèi)信任度和安全感?；趨^(qū)塊鏈信息不可篡改性，酒企、產(chǎn)區(qū)監(jiān)管部門要聯(lián)合起來共同上鏈，在基地、原料、工藝、設(shè)施、釀酒專家、生產(chǎn)時間、獲獎情況等全面提供產(chǎn)品的溯源信息，并讓消費(fèi)者參與其中，避免過度宣傳和美化。

4 結(jié)論與建議

本文根據(jù)山東省煙臺市362 份調(diào)查數(shù)據(jù)，構(gòu)建SEM 結(jié)構(gòu)方程模型，設(shè)置參與程度、消費(fèi)者感知、消費(fèi)者信任、消費(fèi)意愿4 個潛變量和16 個觀測變量，探索生產(chǎn)、加工端數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用對消費(fèi)意愿的影響機(jī)制。分析得出參與程度、消費(fèi)者感知和消費(fèi)者信任顯著正向影響消費(fèi)意愿，綜合效應(yīng)系數(shù)都比較高，分別為0.996、0.562、0.614，據(jù)此提出以下建議：

（1）強(qiáng)化生產(chǎn)加工端數(shù)字化信息監(jiān)管。數(shù)字化發(fā)展模式的基礎(chǔ)仍是高質(zhì)量的、消費(fèi)者滿意的產(chǎn)品和服務(wù)。進(jìn)一步完善生產(chǎn)、加工端數(shù)字化發(fā)展體系，建立數(shù)字化管理系統(tǒng)和服務(wù)平臺，完善數(shù)字化技術(shù)在種植、釀造等環(huán)節(jié)的應(yīng)用，落實多部門嚴(yán)格檢測和第三方權(quán)威機(jī)構(gòu)檢測制度，向消費(fèi)者提供真實、權(quán)威的數(shù)據(jù)。

（2）精準(zhǔn)數(shù)字化營銷助力開拓細(xì)分市場。借助微博、微信、小紅書等社交平臺，利用大數(shù)據(jù)把握不同消費(fèi)群體的消費(fèi)偏好，對消費(fèi)者進(jìn)行精準(zhǔn)推送，提高挖掘潛在客戶的效率，降低拓展市場的成本。同時，注重開發(fā)自主品牌app、小程序和銷售平臺等，加強(qiáng)官網(wǎng)管理建設(shè)，提高品牌知名度和用戶粘性，增強(qiáng)消費(fèi)者信任。

（3）加快促進(jìn)數(shù)字化發(fā)展在消費(fèi)端的可視化。重視生產(chǎn)、加工端數(shù)字化與消費(fèi)端的連接，拓展多元化的消費(fèi)者數(shù)字化體驗場景，加快數(shù)字化技術(shù)在市場各環(huán)節(jié)的滲透。加快構(gòu)建消費(fèi)者評價反饋機(jī)制，增強(qiáng)消費(fèi)者對數(shù)字化生產(chǎn)與加工的認(rèn)知和參與程度，助力數(shù)字化發(fā)展在消費(fèi)端的可視化。