[39]M_2我認(rèn)為直播購(gòu)物的流程是安全的M_3我認(rèn)為直播平臺(tái)展示的農(nóng)產(chǎn)品信息是真實(shí)可靠的M_4我可以很容易在直播平臺(tái)上找到我需要農(nóng)產(chǎn)品類型M_5直播購(gòu)買(mǎi)的農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量不比線下買(mǎi)的差問(wèn)卷設(shè)計(jì)和樣本數(shù)據(jù)收集本次調(diào)查全部通過(guò)線上問(wèn)卷的形式進(jìn)行處理，在問(wèn)卷星根據(jù)不同維度設(shè)計(jì)問(wèn)卷題目，于2025年3月1日發(fā)放QQ、微信以及各類公共交流網(wǎng)絡(luò)等廣泛使用的社交平臺(tái)，共計(jì)發(fā)放了230份在線調(diào)查問(wèn)卷，截止到2月14日，真正回收230份調(diào)查問(wèn)卷，在此基礎(chǔ)上采用了SPSS軟件對(duì)調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。去除無(wú)效樣本篩選出有效樣本，共得到有效問(wèn)卷為211份，問(wèn)卷有效率達(dá)91.74%。描述性統(tǒng)計(jì)分析通過(guò)關(guān)于性別、年齡、學(xué)歷、職業(yè)、月收入等指標(biāo)進(jìn)行調(diào)查研究。由表4.2可以了解到，根據(jù)這211份問(wèn)卷中男性占46.45%，女性占53.55%；樣本中女性略多于男性，性別分布較為均衡。表4.2的樣本描述性統(tǒng)計(jì)顯示，樣本以女性53.55%和20~39歲的年輕群體合計(jì)69.67%為主，其中本科學(xué)歷占比最高63.98%，職業(yè)以企業(yè)職員48.82%和學(xué)生22.75%為主，月收入集中在3000~5000元49.29%。樣本整體反映了年輕、中等收入、本科學(xué)歷和企業(yè)職員群體的特征，但高收入（8000元以上，5.69%）和高學(xué)歷（碩士研究生及以上，9.00%）群體占比較低。表4.2樣本描述性統(tǒng)計(jì)?名稱特征頻數(shù)百分比(%)性別男9846.45女11353.55年齡20歲以下4018.9620~29歲8640.7630~39歲以上6128.9140以上2411.37學(xué)歷大專及以下5727.01本科13563.98碩士研究生及以上199.00職業(yè)學(xué)生4822.75企業(yè)職員10348.82公務(wù)員/事業(yè)單位3014.22自由職業(yè)3014.22月收入3000元以下4923.223000-5000元10449.295000-8000元4621.808000元以上125.69合計(jì)211100.0信度檢驗(yàn)信度檢驗(yàn)的核心目的是評(píng)估研究中所用量表的穩(wěn)定性一致性。本研究運(yùn)用了Bernbach'sα系數(shù)、修正總體相關(guān)性指數(shù)以及條目剔除后的α系數(shù)三種方法，以詳盡地探究量表的可靠性。通過(guò)這些統(tǒng)計(jì)分析手段，旨在確保數(shù)據(jù)的一致性和內(nèi)在穩(wěn)定性，在該研究中，信度檢驗(yàn)覆蓋農(nóng)產(chǎn)品直播，采用多維量表：農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量、主播的專業(yè)性、平臺(tái)的互動(dòng)性量表，同時(shí)感知行為作為中介變量。結(jié)果如下表4.3顯示表4.3信度檢驗(yàn)結(jié)果名稱校正項(xiàng)總計(jì)相關(guān)性(CITC)項(xiàng)已刪除的α系數(shù)Bernbachα系數(shù)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量0.8970.9390.954主播的專業(yè)性0.8950.940平臺(tái)的互動(dòng)性0.8460.949感知行為0.8780.943消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿0.8520.947標(biāo)準(zhǔn)化Bernbachα系數(shù)=0.955從表4.3的信度檢驗(yàn)結(jié)果顯示，量表的整體信度非常高，量表的內(nèi)部一致性得到了顯著驗(yàn)證，Bernbachα系數(shù)表現(xiàn)為0.954，其標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)應(yīng)值更提升至0.955，皆顯著超過(guò)0.7的公認(rèn)閾值，這確證了量表的優(yōu)良穩(wěn)定性和一致性。各維度的校正項(xiàng)總計(jì)相關(guān)性（CITC）值均高于0.8（農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量0.897、主播的專業(yè)性0.895、平臺(tái)的互動(dòng)性0.846、感知行為0.878、消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿0.852），且刪除任一題項(xiàng)后的α系數(shù)變化不大，說(shuō)明各題項(xiàng)對(duì)量表的貢獻(xiàn)顯著，無(wú)需刪除任何題項(xiàng)。總體來(lái)看，量表設(shè)計(jì)合理，測(cè)量結(jié)果可靠，適合用于后續(xù)分析。效度檢驗(yàn)效度檢驗(yàn)的核心目標(biāo)是判斷研究中所用量表是否真正測(cè)量了理論構(gòu)念，而非其他無(wú)關(guān)概念。本文采用了SPSS分別對(duì)各個(gè)量表及其維度進(jìn)行分析。結(jié)果如下表4.4顯示：表4.4因變量ＫＭＯ和Bartlett球形度檢驗(yàn)KMO取樣適切性量數(shù) 0.969 巴特利特球形度檢驗(yàn)近似卡方自由度3235.858325顯著性 .000KMO取樣適切性量數(shù)為0.969，遠(yuǎn)高于0.6的標(biāo)準(zhǔn)閾值，表明樣本數(shù)據(jù)非常適合進(jìn)行因子分析。采用巴特利特球形度檢驗(yàn)，所得的近似卡方統(tǒng)計(jì)量為3235.858，其自由度為325，顯著性為0.000（p<0.001），拒絕了變量間無(wú)相關(guān)性的原假設(shè)，進(jìn)一步支持?jǐn)?shù)據(jù)適合因子分析。綜上所述，樣本數(shù)據(jù)具有極高的適切性和相關(guān)性，完全滿足因子分析的前提條件，并且研究項(xiàng)信息都可以被有效的提取。假設(shè)檢驗(yàn)相關(guān)性分析為了研究農(nóng)產(chǎn)品直播與消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿以及中介感知行為之間的相關(guān)性，本文將X1農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量、X2主播的專業(yè)性、X3平臺(tái)的互動(dòng)性和Y消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿以及M感知行為進(jìn)行了相關(guān)性分析，分析結(jié)果如表5.1所示。表5.1相關(guān)性檢驗(yàn)性別年齡學(xué)歷職業(yè)月收入X1農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量X2主播的專業(yè)性X3平臺(tái)的互動(dòng)性Y消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿M感知行為性別1年齡-0.0201學(xué)歷0.0390.0601職業(yè)0.0550.5620.0141月收入-0.0140.530-0.0120.507**1X1農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量-.057.627**-.060.666*.656*1X2主播的專業(yè)性-0.072.647**0.025.667**.686*.853**1X3平臺(tái)的互動(dòng)性-0.072.548**0.043.590**.660*.811**.798**1Y消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿-0.032.650**-0.025.641**.635*.845**.827**.779**1M感知行為-0.069.591**-0.043.619**.649*.793**.819**.761**.796**1*在0.05級(jí)別（雙尾），相關(guān)性顯著。根據(jù)表5.1的相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果可知，各變量之間呈現(xiàn)出較大的相關(guān)性，并且相關(guān)系數(shù)數(shù)值較高，其中農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量、主播的專業(yè)性、平臺(tái)的互動(dòng)性以及感知行為與消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿之間的相關(guān)系數(shù)依次為0.793、0.819、0.761和0.796，這意味著這些變量對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿都有著較強(qiáng)的正向作用。各變量之間的相關(guān)性同樣較高，這暗示著變量間或許存在多重共線性，在后續(xù)的分析過(guò)程中需要加以留意，數(shù)據(jù)說(shuō)明各變量之間存在較大相關(guān)性，為開(kāi)展中介效應(yīng)或回歸分析奠定了基礎(chǔ)。主效應(yīng)分析在控制了性別、年齡、學(xué)歷、職業(yè)、月收入后，將X1農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量、X2主播的專業(yè)性、X3平臺(tái)的互動(dòng)性和Y消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿以及M感知行為進(jìn)行分層回歸分析。在一系列分析中，我們構(gòu)建了四個(gè)模型，均以購(gòu)買(mǎi)意愿作為核心因變量，旨在深入探究其影響機(jī)制。模型(1)被設(shè)定為基本參照模型，僅包含了控制變量，以此為基礎(chǔ)來(lái)對(duì)比其他更為復(fù)雜的模型設(shè)定，即模型(2)、模型(3)和模型(4)，它們?cè)诳刂谱兞康幕A(chǔ)上進(jìn)一步引入了不同的解釋變量，以全面揭示影響消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿的多元因素。具體結(jié)果如表5.2所示。表5.2主效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果模型模型(1)模型(2)模型(3)模型(4)因變量Y消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿Y消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿Y消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿Y消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿性別-0.077(-0.905)0.052(0.700)-0.027(-0.394)-0.026(-0.381)年齡0.242**(3.651)0.091(1.658)0.034(0.659)0.029(0.561)學(xué)歷-0.044(-0.594)-0.006(-0.092)-0.055(0.898)-0.063(-1.043)職業(yè)0.295**(5.171)0.111*(2.048)0.061(1.189)0.042(0.837)月收入0.158**(6.682)0.220**(3.587)0.130*(2.181)0.109(1.849)X1農(nóng)產(chǎn)品直播0.501**(8.193)X2主播的專業(yè)性0.419**(5.534)X3平臺(tái)的互動(dòng)性0.269**(3.639)常數(shù)項(xiàng)1.853**(7.945)1.009**(4.438)0.898**(3.752)0.736**(3.478)F53.45170.09773.18268.521R20.5660.6730.7160.731A-R20.5550.6640.7060.720R2變化量-0.1070.0430.015*表示在0.05水平上顯著，**表示在0.01水平上顯著，括號(hào)里面為t值，控制變量為性別、年齡、學(xué)歷、職業(yè)、月收入。模型(2)至(4)的分析結(jié)果顯示，所有模型的F統(tǒng)計(jì)量分別為53.451、70.097及68.521，均通過(guò)了整體顯著性檢驗(yàn)。具體來(lái)看，在模型(2)中，農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量的回歸系數(shù)為0.501，伴隨著t統(tǒng)計(jì)量8.193，證實(shí)了農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿存在顯著正相關(guān)，從而驗(yàn)證了假設(shè)H1a。接著，在模型(3)內(nèi)，主播專業(yè)性的回歸系數(shù)為0.419，對(duì)應(yīng)t值為5.534，同樣在顯著性水平p=0.000<0.01下，表明主播的專業(yè)性對(duì)購(gòu)買(mǎi)意愿有顯著正向影響，支持了假設(shè)H1b。至于模型(4)，平臺(tái)互動(dòng)性的回歸系數(shù)為0.269，其t統(tǒng)計(jì)量3.639和p值顯示出互動(dòng)性對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿的顯著正向關(guān)聯(lián)，至此，假設(shè)H1c也得到了確認(rèn)。綜合以上分析，可以得出結(jié)論，農(nóng)產(chǎn)品直播對(duì)消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)意愿具有顯著的正面促進(jìn)作用.中介效應(yīng)分析在控制了性別、年齡、學(xué)歷、職業(yè)、月收入后，運(yùn)用分層回歸模型對(duì)農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)、主播專業(yè)性、平臺(tái)互動(dòng)性與消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意向及其感知行為之間的關(guān)系進(jìn)行深入剖析5.3.1感知行為對(duì)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量與消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿的中介效應(yīng)分析模型(1)、(2)及(3)的構(gòu)建中，消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意向被設(shè)定為研究的因變量，而模型(4)與(5)則將感知行為作為其核心的因變量進(jìn)行探究。具體結(jié)果如表5.3所示：表5.3X1中介模型檢驗(yàn)結(jié)果模型模型(1)模型(2)模型(3)模型(4)模型(5)因變量Y消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿Y消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿Y消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿M感知行為M感知行為性別-0.077(-0.905)0.052(0.700)-0.040(-0.581)0.023(0.249)0.055(0.711)年齡0.242**(3.651)0.091(1.658)0.055(0.711)0.337**(5.126)0.176*(3.107)學(xué)歷-0.044(-0.594)-0.006(-0.092)0.176*(3.107)-0.020(-0.243)0.028(0.415)職業(yè)0.295**(5.171)0.111*(2.048)0.028(0.415)0.309**(4.983)0.081(1.447)月收入0.158**(6.682)0.220**(3.587)0.081(1.447)0.385**(5.506)0.125(1.975)X1農(nóng)產(chǎn)品直播0.501**(8.193)0.125(1.975)0.623**(9.862)M感知行為0.623**(9.862)常數(shù)項(xiàng)1.853**(7.945)1.009**(4.438)0.755**(3.582)1.516**(5.973)0.468(1.992)F53.45170.09769.85253.75682.043R20.5660.6730.7200.5670.707A-R20.5550.6640.6970.5570.698R2變化量-0.1070.044-0.140*表示在0.05水平上顯著，**表示在0.01水平上顯著，括號(hào)里面為t值，控制變量為性別、年齡、學(xué)歷、職業(yè)、月收入。分析模型(5)的統(tǒng)計(jì)輸出，我們發(fā)現(xiàn)F值達(dá)到82.043，其顯著性水平低于0.001，從而驗(yàn)證了回歸方程的整體顯著性；其中，X1農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量的回歸系數(shù)為0.623（P＜0.01），說(shuō)明農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量對(duì)感知行為有顯著的正向影響，因此假設(shè)H2a得到支持。同時(shí)，模型(3)中F=69.852（P<0.001），且當(dāng)加入感知行為后，農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量的系數(shù)從0.501降至0.286，但仍保持顯著。研究表明，消費(fèi)者對(duì)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量的感知在影響其購(gòu)買(mǎi)意愿的過(guò)程中發(fā)揮了一定的中介效應(yīng)，從而驗(yàn)證了假設(shè)H3a。5.3.2感知行為對(duì)主播的專業(yè)性與消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿的中介效應(yīng)分析模型(1)、(2)及(3)的構(gòu)建中，消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意向被設(shè)定為研究的因變量，而模型(4)與(5)則將感知行為作為其核心的因變量進(jìn)行探究：表5.4X2中介模型檢驗(yàn)結(jié)果模型模型(1)模型(2)模型(3)模型(4)模型(5)因變量Y消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿Y消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿Y消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿M感知行為M感知行為性別-0.077(-0.905)-0.027(-0.394)-0.060(-0.852)0.023(0.249)0.075(0.937)年齡0.242**(3.651)0.034(0.659)0.032(0.593)0.337**(5.126)0.169*(2.816)學(xué)歷-0.044(-0.594)-0.055(0.898)0.081(1.560)-0.020(-0.243)-0.063*(-0.899)職業(yè)0.295**(5.171)0.061(1.189)-0.019(-0.301)0.309**(4.983)0.113(1.947)月收入0.158**(6.682)0.130*(2.181)0.181**(3.068)0.385**(5.506)0.115**(1.688)X2主播的專業(yè)性0.419**(5.534)0.286**(3.904)0.592**(8.551)M感知行為0.353**(4.797)常數(shù)項(xiàng)1.853**(7.945)0.898**(3.752)0.799**(3.625)1.516**(5.973)0.656(2.730)F53.45173.18277.66753.75672.743R20.5660.7160.7280.5670.681A-R20.5550.7060.7190.5570.672R2變化量-0.0430.044-0.114*表示在0.05水平上顯著，**表示在0.01水平上顯著，括號(hào)里面為t值，控制變量為性別、年齡、學(xué)歷、職業(yè)、月收入。分析模型(5)的統(tǒng)計(jì)輸出，我們發(fā)現(xiàn)F值達(dá)到72.743，其顯著性水平低于0.001，從而驗(yàn)證了回歸方程的整體顯著性；其中，X2主播的專業(yè)性的回歸系數(shù)為0.681（P＜0.01），說(shuō)明主播的專業(yè)性對(duì)感知行為有顯著的正向影響，因此假設(shè)H2b得到支持。同時(shí)，模型(3)中F=77.667（P<0.001），且當(dāng)加入感知行為后，主播的專業(yè)性的系數(shù)從0.419降至0.286，但仍保持顯著。研究表明，消費(fèi)者對(duì)主播專業(yè)性的感知在影響其購(gòu)買(mǎi)意愿的過(guò)程中發(fā)揮了一定的中介效應(yīng)，從而驗(yàn)證了假設(shè)H3b。5.3.3感知行為對(duì)平臺(tái)的互動(dòng)性與消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿的中介效應(yīng)分析模型(1)、(2)及(3)的構(gòu)建中，消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意向被設(shè)定為研究的因變量，而模型(4)與(5)則將感知行為作為其核心的因變量進(jìn)行探究。具體結(jié)果如表5.5所示：表5.5X3中介模型檢驗(yàn)結(jié)果模型模型(1)模型(2)模型(3)模型(4)模型(5)因變量Y消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿Y消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿Y消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿M感知行為M感知行為性別-0.077(-0.905)-0.026(-0.381)-0.049(-0.699)0.023(0.249)0.078(1.327)年齡0.242**(3.651)0.029(0.561)0.050(0.932)0.337**(5.126)0.127*(2.949)學(xué)歷-0.044(-0.594)-0.063(-1.043)0.104*(2.058)-0.020(-0.243)-0.048(-0.933)職業(yè)0.295**(5.171)0.042(0.837)-0.065(-1.058)0.309**(4.983)0.005(0.119)月收入0.158**(6.682)0.109(1.849)0.156*(2.595)0.385**(5.506)0.008(0.154)X3平臺(tái)的互動(dòng)性0.269**(3.639)0.244**(4.173)0.866**(17.679)M感知行為0.383**(5.662)常數(shù)項(xiàng)1.853**(7.945)0.736**(3.478)0.880**(4.088)1.516**(5.973)0.190(1.077)F53.45168.52170.83653.756164.971R20.5660.7310.7100.5670.829A-R20.5550.7200.7000.5570.824R2變化量-0.0150.008-0.262*表示在0.05水平上顯著，**表示在0.01水平上顯著，括號(hào)里面為t值，控制變量為性別、年齡、學(xué)歷、職業(yè)、月收入。分析模型(5)的統(tǒng)計(jì)輸出，我們發(fā)現(xiàn)F值達(dá)到164.971，其顯著性水平低于0.001，從而驗(yàn)證了回歸方程的整體顯著性；其中，X3平臺(tái)的互動(dòng)性回歸系數(shù)為0.829（P＜0.01），說(shuō)明平臺(tái)的互動(dòng)性對(duì)感知行為有顯著的正向影響，因此假設(shè)H2c得到支持。同時(shí)，模型(3)中F=70.836（P<0.001），且當(dāng)加入感知行為后，平臺(tái)的互動(dòng)性的系數(shù)從0.269降至0.244，但仍保持顯著。研究表明，消費(fèi)者對(duì)平臺(tái)的互動(dòng)性的感知在影響其購(gòu)買(mǎi)意愿的過(guò)程中發(fā)揮了一定的中介效應(yīng)，從而驗(yàn)證了假設(shè)H3c。結(jié)論及對(duì)策建議結(jié)論本研究重點(diǎn)關(guān)注農(nóng)產(chǎn)品直播帶貨領(lǐng)域，把感知行為當(dāng)作中介變量，剖析農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量、主播專業(yè)性以及平臺(tái)互動(dòng)性對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿的影響，得到以下關(guān)鍵結(jié)論：農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量在消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)決策里處于核心位置，質(zhì)量好的農(nóng)產(chǎn)品，依靠新鮮的程度、良好的口感以及可靠的品質(zhì)保障，能提升消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的感知行為。當(dāng)消費(fèi)者依靠直播畫(huà)面、主播介紹等了解到這些產(chǎn)品特性后，他們對(duì)產(chǎn)品價(jià)值的認(rèn)可度提高，直接產(chǎn)生強(qiáng)烈的購(gòu)買(mǎi)意愿，農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量過(guò)硬是吸引消費(fèi)者下單的基礎(chǔ)，主播的專業(yè)性在直播帶貨中作用關(guān)鍵，專業(yè)素養(yǎng)高的主播，能準(zhǔn)確詳細(xì)地講農(nóng)產(chǎn)品知識(shí)，像種植、養(yǎng)殖背景，產(chǎn)品獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，還可以在互動(dòng)時(shí)用銷售技巧，用易懂的語(yǔ)言解答疑問(wèn)。這種專業(yè)表現(xiàn)提高了消費(fèi)者對(duì)直播信息的信任，讓消費(fèi)者輕松獲得關(guān)鍵信息，在心理上傾向購(gòu)買(mǎi)，促進(jìn)購(gòu)買(mǎi)意愿產(chǎn)生，平臺(tái)互動(dòng)性給農(nóng)產(chǎn)品直播帶來(lái)活力，為消費(fèi)者營(yíng)造濃厚參與氛圍，實(shí)時(shí)評(píng)論、互動(dòng)游戲等功能，讓消費(fèi)者感受平臺(tái)友好便捷，在頻繁互動(dòng)中，消費(fèi)者對(duì)平臺(tái)好感度上升，感知行為得到正向強(qiáng)化，這促使他們當(dāng)下更愿購(gòu)買(mǎi)農(nóng)產(chǎn)品，還讓他們更了解產(chǎn)品細(xì)節(jié)，堅(jiān)定購(gòu)買(mǎi)決心。綜合而言，消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿在農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量、主播的專業(yè)素養(yǎng)以及平臺(tái)交互體驗(yàn)的塑造下受到顯著影響，其間感知行為發(fā)揮著關(guān)鍵作用，起到傳導(dǎo)與放大作用，各維度憑借影響消費(fèi)者感知，左右其購(gòu)買(mǎi)決策，相互關(guān)聯(lián)、共同作用，塑造了農(nóng)產(chǎn)品直播帶貨消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿形成機(jī)制，這一研究成果為農(nóng)產(chǎn)品直播帶貨行業(yè)優(yōu)化發(fā)展提供理論依據(jù)，幫助從業(yè)者精準(zhǔn)施策，提升直播帶貨效果，推動(dòng)農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)入更廣闊市場(chǎng)對(duì)策建議基于上述結(jié)論，為優(yōu)化農(nóng)產(chǎn)品直播帶貨效果，提升消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿，提出以下針對(duì)性建議：6.2.1農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量把控構(gòu)建嚴(yán)謹(jǐn)?shù)墓?yīng)鏈溯源體系：直播商家要和農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)商密切協(xié)作，深入到產(chǎn)地，針對(duì)農(nóng)產(chǎn)品從種植到養(yǎng)殖的整個(gè)過(guò)程展開(kāi)監(jiān)控與記錄，從種子、化肥、農(nóng)藥的挑選，直至日常田間管理、動(dòng)物疫病防控，各個(gè)環(huán)節(jié)都要保證符合質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，可在直播時(shí)向消費(fèi)者呈現(xiàn)完整且可信的產(chǎn)品溯源信息，使消費(fèi)者吃得安心，買(mǎi)得放心。提升直播展示成效：借助高清攝像頭、多機(jī)位拍攝以及特寫(xiě)鏡頭等技術(shù)手段，全面且多角度地呈現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品的外觀、色澤