The Influencing Factors on the Demand for Home Care Services for the Elderly in Communities：Based on a Survey of 261 Residents in Four Districts of Hefei in Anhui
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摘要: 随着我国老龄化程度的加深，社区老年人居家养老作为一种新型的公益养老模式引起了政府和各类服务主体的关注和研究。通过文献研究和实地调查，对安徽省合肥市四个辖区内的261位居家老年人样本数据进行分析，采用多项logit模型实证研究社区老年人居家养老服务需求的影响因素以及不同养老服务需求之间的相对风险比。研究表明，社区老年人居家养老服务需求程度总得分为（2.79±0.70）分，处于较高需求状态。相对于选择智能家居服务，老年人年龄因素对其他服务需求通过了显著性检验；职业状况越稳定，身体健康状况越良好，越偏好选择家政服务；子女数越多，受教育程度越高，对医疗服务和精神文化服务的需求越小；而老年人月可支配收入和子女看望频率对另外三类服务需求影响不显著。结论为政府和相关主体部门完善社区老年人居家养老服务体系提供了理论依据和指导。Abstract: With the deepening of China’ s aging, the community elderly home care as a new public welfare pension model has attracted the attention and research of the government and various service subjects. On the basis of literature research and field investigation, this paper analyzes 261 sample data of elderly people in four districts of Hefei in Anhui Province, and empirically studies the influencing factors of elderly people’ s demand for home care services in communities and the relative risk ratio between different demands for care services by using multinomial logit model. The research shows that the demand for home care services for the elderly in the community is generally divided into (2.79±0.70), which is in a high demand state. Compared with the choice of smart home service, the elderly age factor has passed the significance test for other service requirements. The more stable one’ s career is, the better one’ s health is, the more one prefers to choose domestic service. The more children there are, the more educated they are, and the less they need medical services and spiritual and cultural services. However, the monthly disposable income of the elderly and the frequency of their children’ s visits have no significant influence on the other three types of service demand. Conclusion provides theoretical basis and guidance for the government and relevant main departments to improve the community elderly home care service system.
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Keywords:
- home care /
- demand for pension services /
- influencing factors /
- multinomial logit
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随着信息技术和电子商务的快速发展，消费者的购物模式逐渐发生变化，越来越多的消费者习惯穿梭于实体店、网店、微店、手机APP等各种线上与线下渠道进行全渠道购买。全渠道购买是指消费者在一次购买过程中同时使用了某商家的线上渠道和线下渠道的行为，也就是说消费者在一次购买活动中，既使用了该商家的线上渠道（如网店、APP、微店等），也使用了其线下渠道（如实体店）。麦肯锡全球研究院2017年的一项报告显示，高达85%的中国消费者已成为全渠道消费者[1]。因而越来越多的企业采用全渠道零售模式满足移动互联时代全渠道消费者随时随地随性消费的需求[2]，全渠道零售模式成为生鲜农产品新零售的变革热点。如阿里系创办了第一家生鲜全渠道企业“盒马鲜生”，采用实体门店和电商平台结合的全渠道模式，而永辉、沃尔玛、大润发等实体零售企业或开通手机APP、微信小程序、企业官网等入口，或接入饿了么、京东到家等第三方平台实现线上销售，使得消费者足不出户就可以买到新鲜农产品。由此，传统线下实体生鲜商超与线上生鲜电商的竞争模式逐步向线上线下渠道融合模式转变。然而，目前对消费者全渠道购买行为尤其是对生鲜农产品消费者的研究还处于初级阶段，因而研究消费者全渠道购买意愿的影响因素显得很有必要。现有文献[3-6]显示，很多针对消费者新兴技术、新兴零售模式，移动互联网用户接受行为，在线购物等的研究主要是在技术接受模型（TAM）的基础上展开的。技术接受模型（TAM）是Davis提出的，是研究消费者接受意愿与行为的经典模型，阐释了消费者信念、态度、意向与实际行为之间的关系[7]。此外，因为感知风险的存在消费者购买时犹豫不决，故本研究从感知风险角度，探讨生鲜消费者全渠道购买意愿的影响因素，并据此提出进一步促进生鲜农产品全渠道零售模式发展的建议。
一、 研究假设
（一） 基于TAM的假设
TAM理论中的“感知易用性”是指潜在用户对信息系统容易使用的程度的主观评价[8]，用户认为信息系统越容易使用，对其接受的态度就越积极。“感知有用性”是指用户对信息系统能否提高其工作绩效程度的主观评价[8]，用户认为信息系统越能提高其工作绩效，对其接受的态度就越积极。已有大量研究证实，感知有用性对行为意愿有正向影响关系，而感知易用性越高，感知有用性也越高[8]。
在全渠道购物中，感知有用性是指生鲜消费者感受到全渠道能否帮助他们更好地完成生鲜购买，提高自身的购物效率，使得他们倾向使用或者不使用全渠道购物。感知易用性是指消费者认为全渠道购物是一种使用容易、难度低的、操作简单的购物方式，不需要他们付出多大的努力。当消费者感知到全渠道购买生鲜是有用的和易用的，他们更倾向使用这种购物方式。使用态度是指消费者对全渠道购物行为的正面或负面的感受和评价，对全渠道购物的态度越积极，对其使用全渠道购买的意愿就越强烈。因而基于TAM模型，本文提出如下假设：
H1：感知易用性将正向影响生鲜农产品消费者对全渠道购物的感知有用性；
H2：感知易用性将正向影响生鲜农产品消费者对全渠道购物的态度；
H3：感知有用性将正向影响生鲜农产品消费者对全渠道购物的态度；
H4：感知有用性正向影响生鲜农产品消费者全渠道购买意愿；
H5：生鲜农产品消费者对全渠道购物的态度将正向影响其全渠道购买意愿。
（二） 基于感知风险的假设
消费者在获得全渠道购买所带来利益的同时，也会面临包括时间、费用等方面的购买风险。感知风险是指消费者对使用全渠道购买生鲜农产品可能带来的风险损失的心理预期。生鲜农产品因其非标准、易腐，易损，季节性等不同于工业品的特性，消费者对其在线上线下不同渠道中的质量、价格、配送等问题的尤为关注。研究表明，消费者在网购生鲜农产品时，可能存在新鲜度、安全度、售后服务不畅、隐私泄露、不能及时配送等问题。同时，由于当前多数商家的渠道融合程度不足，消费者担心即使在同一商家，不同渠道中所获取的农产品与服务也有可能不一致。张应语等对O2O模式下生鲜农产品购买意愿进行了实证研究，结果表明，感知风险对购买意愿具有负向影响[9]，韩丹等基于UTAUT模型对生鲜农产品消费者网络购买意愿进行实证研究，发现感知风险对购买意愿产生显著负向影响[10]。因此本文提出如下假设：
H6：感知风险将负向影响消费者的态度。
基于以上文献回顾和研究假设，本文提出理论模型如图1所示。
二、 实证研究
（一） 问卷设计和测量
本文采用问卷调查法进行实证研究。鉴于全渠道购买生鲜农产品的特殊性，在所有题项之前设置了过滤题，没有在线上渠道和线下渠道购买过生鲜的被调查者将会被限制作答。问卷共分为两个部分，第一部分为被试者的基本信息，第二部分是消费者对全渠道购买生鲜农产品意愿的影响因素调查，包含5个变量，分别是全渠道购买意愿，态度，感知有用性、感知易用性、感知风险。问卷内容参考国内外学者的成熟量表结合实际加以修订，采用李克特五点量表衡量。量表初步设计后，首先对问卷进行了消费者预调，共回收了50份有效问卷，通过回收问卷进行信效度分析，并根据结果修改量表，最终形成正式量表。正式问卷采取实地调查和网络平台发放问卷两种方式回收样本，调查对象为有线上和线下购买生鲜经验的消费者，共发放289份问卷，剔除填答不完整或答题无变化的无效问卷39份，最后回收250份有效问卷，有效率为86.5%。在回收样本中，男女比率为40.4%和59.6%；年龄分布以18～25岁为主，占64.8%，26～35岁占18.8%，36～55岁的占16.4%；学历分布以本科最高，占44.4%，其次为高中及以下，占41.6%；月基本收入 2 000元以下的占50%，2 000～5 000元的占24.4%，5 000～8 000元的占16%。
（二） 信度和效度
本研究采用结构方程模型方法进行数据分析。首先对测量模型进行CFA分析，依据Joreskong等的建议将因子载荷量小于0.50的题项删除[11]，因而删除题项PR5、PR6，其余所有因子的因子负荷量均在0.577～0.838（表1），并显著；根据Hair及Fornell and Larcker 建议，组成信度CR应大于0.7[12-13]，本文为0.718～0.887，说明量表有很高的内部一致性；平均方差萃取量AVE，根据Chin建议应大于0.5，0.36～0.5为可接受门槛[14]，本研究除感知风险为0.390外，其余均大于0.5，在可接受范围，因此，5个分量表均具有较高的信度和聚合效度。
表 1 聚合效度分析构面 题目 参数显著性估计 题目信度 组成信度 收敛效度 Unstd. S.E. z-value P Std. SMC CR AVE 感知有用性 PU1 1 0.804 0.646 0.867 0.620 PU2 0.858 0.069 12.384 *** 0.731 0.534 PU3 1.021 0.069 14.704 *** 0.836 0.699 PU4 0.940 0.071 13.304 *** 0.774 0.599 感知易用性 PEU1 1 0.811 0.658 0.871 0.628 PEU2 0.911 0.068 13.309 *** 0.775 0.601 PEU3 0.922 0.070 13.214 *** 0.770 0.593 PEU4 1.011 0.071 14.152 *** 0.813 0.661 感知风险 PR1 1 0.622 0.387 0.718 0.390 PR2 0.926 0.144 6.416 *** 0.577 0.333 PR3 0.982 0.146 6.715 *** 0.628 0.394 PR4 1.129 0.164 6.866 *** 0.667 0.445 态度 ATT1 1 0.789 0.623 0.887 0.663 ATT2 1.053 0.073 14.413 *** 0.838 0.702 ATT3 1.040 0.072 14.378 *** 0.836 0.699 ATT4 0.938 0.070 13.446 *** 0.792 0.627 全渠道购买意愿 OPI1 1 0.823 0.677 0.814 0.596 OPI2 0.919 0.072 12.717 *** 0.817 0.667 OPI3 0.935 0.090 10.440 *** 0.666 0.444 本研究采用AVE法对区分效度进行检验。如表2所示，AVE的开根号值几乎大于大多数的相关，因此代表本研究具有区分效度。
表 2 区分效度分析项目 感知风险 感知易用性 感知有用性 态度 全渠道购买意愿 感知风险 0.624 感知易用性 0.017 0.792 感知有用性 0.014 0.832 0.787 态度 0.031 0.770 0.823 0.814 全渠道购买意愿 0.016 0.572 0.650 0.654 0.772 注：对角线粗体字为AVE的开根号值，下三角为构面皮尔森相关。 （三） 结构模型结果
本研究使用AMOS24.0对理论模型进行模型拟合度检验，表3为模型拟合的适配标准和本研究的模型拟合结果。数据显示，本研究的模型拟合大多数都大于适配标准，说明模型整体拟合程度良好，假设模型成立。
表 3 全模型拟合指数指标 建议值 模型拟合 检验结果 卡方/自由度 <3 1.945 符合标准 GFI >0.9 0.899 符合标准 AGFI >0.9 0.868 可接受 RMSEA <0.08 0.062 符合标准 SRMR <0.08 0.047 符合标准 CFI >0.9 0.946 符合标准 TLI(NNFI) >0.9 0.937 符合标准 本研究对结构模型的相关性和显著性进行检验，结果显示如表4和图2所示。
表 4 假设检验结果假设 检验路径 标准化路径系数 显著性水平 结论 H1 感知有用性→态度 0.593 *** 支持 H2 感知有用性→全渠道购买意愿 0.398 0.002 支持 H3 感知有用性→感知易用性 0.834 *** 支持 H4 感知易用性→态度 0.275 0.013 支持 H5 态度→全渠道购买意愿 0.350 0.006 支持 H6 感知风险→态度 0.018 0.727 不支持 图2给出了结果方程模型分析结果，6个研究假设中有1个假设没有通过检验。感知有用性对态度、感知有用性对全渠道购买意愿，感知有用性对感知易用性，感知易用性对态度，态度对全渠道购买意愿，均显著（P<0.01）说明假设H1～H5均成立，假设H6感知风险对态度的影响不显著，假设不成立。感知有用性，态度和全渠道购买意愿被解释的方差分别为69.5%，70.0%，51%，被解释方差较高。
三、 结果、讨论与建议
（一） 结果与讨论
通过以上分析，本研究的假设检验除H6不支持外，其余全部成立。
（1） 感知有用性、感知易用性显著正向影响消费者的态度，两个因子对态度的解释方差达到了70%，可以看出此模型很好地解释了消费者对全渠道购买生鲜农产品的态度问题。在互联网应用越来越发达的今天，生鲜农产品消费者越来越追求方便、快捷的操作以及信息的获取，消费者认为线上线下融合的全渠道模式是易用的，也是好用的，从侧面看出全渠道零售的好处。上述因素是消费者建立良好全渠道使用态度的关键，对消费者后续行为起着决定性作用。
（2） 感知易用性显著正向影响感知有用性，感知有用性显著正向影响生鲜农产品消费者全渠道购买意愿，这两个结论与最初的假设想吻合。感知易用性对感知有用性的解释方差为69.5%，这意味着生鲜农产品消费者对线上线下融合这一新兴零售模式使用起来觉得简单方便，能够创造有用的价值，很有可能会接受和使用它。此外，保证全渠道方式的有用性也是吸引用户的重要手段。
（3）对于影响全渠道购买意愿的因素，有用性影响最大，其次是态度。态度(β=0.350，P<0.01)是由感知易用性、感知有用性共同影响的。感知易用性（β=0.834，P<0.001）显著影响感知有用性，感知有用性（β=0.593，P<0.001）和感知易用性（β=0.275，P<0.01）显著影响态度，间接显著影响全渠道购买意愿，感知有用性（β=0.398，P<0.01）还直接显著影响使用意愿，这验证了经典的TAM模型，表明当生鲜农产品消费者觉得全渠道购物模式比较好用，能够创造价值提高购物效率的时候，更愿意去使用它。
（4） 感知风险对态度的影响不显著，此结论不支持原假设。原因可能有以下几点：一是在移动支付日渐普及的今天，消费者已经习惯使用手机支付，特别是在年轻群体中，本调查的人口统计发现，年龄在18～25岁占64.8%；本科学历占44.4%，这说明被调查者多为年轻的受教育水平较高的群体，他们已经熟练掌握使用各种移动支付工具，并未觉得其不安全；二是生鲜企业目前正在进行跑马圈地，前期通过红包、优惠券等方式吸引消费者，因而全渠道零售模式并不会使得消费者感觉价格高昂，消费者感受更多的是实惠；三是目前生鲜企业非常重视用户体验，重视解决最后一公里的配送问题，基本都能在承诺的0.5～1 小时之内送达。因而生鲜消费者对全渠道购买的支付风险、价格风险、配送风险等感受不明显，或者说他们并不认为存在此类风险，因而不显著。
（二） 建议
基于以上研究结果分析，为提高生鲜消费者进行全渠道购买的行为意愿，提出以下建议。
1. 提高全渠道购物的易用性与有用性
企业应根据自身的渠道优势，通过“电商+店商”的线上线下融合的模式，积极布局与整合各类渠道。一方面消费者能以其最便利方式选择所需的渠道；另一方面，消费者能流畅、无缝的穿梭于线上与线下渠道，使消费者感受到同时使用线上线下渠道购物能大大节省购物时间，提高购物效率。同时，生鲜企业应进一步加强各渠道间的融合度，通过高度一致的线上线下体验，为消费者在各个渠道中提供无差别的购物体验，从而提高生鲜农产品消费者的全渠道购买意愿。
2. 关注消费者的使用态度
虽然消费者对全渠道购买的意愿较高，但仍旧有一部分消费者尚未使用过线上线下融合的全渠道购物模式，针对这部分人群，结合调查研究发现，学历高的年轻女性消费者是全渠道购买生鲜的主力，因此建议企业加强全渠道零售理念的宣传，通过前期良好的体验，树立企业良好的口碑，拉动更多潜在的消费者使用全渠道进行购物。而针对已经在用的消费者，应定期升级管理信息系统，确保消费者的隐私和财产安全，同时进一步提升供应链管理水平，进而消除消费者在生鲜农产品质量、食品安全、配送等问题上的顾虑，积极维系与消费者之间的关系，提升消费者对企业的忠诚度。
（三） 研究局限与未来方向
本研究基于TAM模型，整合感知风险理论，构建生鲜农产品消费者全渠道购买意愿的模型，运用问卷法收集数据，使用结构方程对理论模型进行检验，虽然得到了一些有意义的结论，但仍存在以下不足。首先，样本选取比较局限，由于主要在大学范围发放问卷，使得样本大多为大学生，他们具有良好的移动购物技能，支持并勇敢尝试新事物，这些特质可能和非大学生群体存在差异，如生鲜消费者中的中老年用户在感知风险上认知会有所不同。因此，样本群体的局限会影响结论的推广。后续研究可以加大样本的多样化，更有针对性地对有过全渠道购物的消费者进行调查，使结论更具有普遍意义。其次，本研究只是基于技术接受模型和感知风险进行影响因素的研究，对全渠道购物意愿的解释方差为51%，表明还存在其他因素对全渠道购物行为产生影响。后续的研究可以增加全渠道特性、消费者特性、生鲜农产品特性等其他影响因素加以验证。
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表 1 各变量取值说明和统计性描述
变量类型 变量名称 变量含义及测量 平均值 标准差 被解释变量 Y：居家养老服务
需求类别智能家居y=1，医疗服务y=2，家政服务y=3，精神文化服务y=4 2.440613 1.109971 解释变量 性别 男=1，女=0 0.5938697 0.492053 年龄/岁 50~59=1，60~69=2，70~79=3，80~89=4，≥90=5 2.436782 1.052848 学历 未上学=1，小学=2，初中=3，高中=4，专科=5，本科及以上=6 3.306513 1.543571 家庭子女数/个 0=1，1=2，2=3，3=4，4=5，≥5=6 3.348659 1.266843 月可支配收入 月可支配收入的对数 7.988966 0.555254 子女看望频率/次 每周=1，每月=2，每季度=3，每半年=4，
每年=5，一年以上=62.149425 1.138779 身体状况 非常健康=1，健康=2，一般=3，体弱多病、
生活半自理=4，生活完全不能自理=52.980843 1.296303 职业状况 党政机关=1，企事业单位=2，个体工商户=3，
其他职业=4，无职业=52.89272 1.371406 婚姻状况 有配偶=1，离婚=2，丧偶=3，未婚=4 1.582375 0.9103654 
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表 2 多项logit模型估计结果
影响因素 医疗服务 家政服务 精神文化服务 系数 RRR 系数 RRR 系数 RRR 性别 −0.074307 0.9283866 −0.333013 0.7167609 0.9101989** 2.484817 年龄 0.3864676** 1.471773 0.4596029** 1.583445 0.4503338** 1.568836 学历 −0.7091129*** 0.4920805 −0.1153533 0.8910513 −0.647206*** 0.5235064 职业状况 −0.0401458 0.9606494 −0.3302743* 0.7187265 0.0163079 1.016442 家庭子女数 −0.2891849* 0.7488737 −0.2785595 0.7568732 −0.5250469*** 0.5915276 月可支配收入 0.1453537 1.156449 0.7030115 2.019826 0.3971954 1.487647 身体状况 −0.022129 0.9781141 −0.7853351*** 0.4559669 0.0319125 1.032427 婚姻状况 0.9391128*** 2.557711 1.009652*** 2.744647 0.1112231 1.117644 子女看望频率 −0.1192412 0.8875937 −0.0784692 0.9245305 −0.147027 0.8632707 对数似然比 −282.22236 R2 0.2007 显著性水平 0.0000 样本量 261 注：*、**和***，分别表示在10%、5%和1%的水平上显著。
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1. 杨优兰. 电商直播模式下生鲜农产品消费者购买意愿影响因素研究. 南方农机. 2024(09): 102-104+139 . 
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