| Author: | 马镭镭 Ma, Leilei |
| Title: | 基于区块链溯源体系的外卖安全感知研究——以中国高端酒店餐饮为例 |
| Other Title: | A study on delivery food safety perception based on Blockchain traceability system – a case of luxury hotel catering in China |
| Advisors: | 王丹 (SHTM) |
| Degree: | DHTM |
| Year: | 2024 |
| Subject: | Hotel restaurants -- China Food delivery services Blockchains (Databases) Hong Kong Polytechnic University -- Dissertations |
| Department: | School of Hotel and Tourism Management |
| Pages: | vi, 114 pages : color illustrations |
| Language: | Chinese |
| Abstract: | 随着移动互联网的迅速发展，O2O（线上到线下）商业模式已经成为当今商业领域的关键发展策略之一。融合大数据、人工智能和区块链等前沿技术，该商业模式深刻地改变着人们的日常生活。外卖，作为 O2O 商业模式的重要组成部分，已经成为现代生活不可或缺的一部分。然而，随着外卖的广泛普及，各种食品安全事件层出不穷，引发了对食品安全的极大关注。对于高端酒店而言，外卖餐饮已经成为其餐饮业务的一个关键组成部分，占据全国全年餐饮收入的四分之一。如何在竞争激烈的外卖市场中脱颖而出，以满足新时代消费者的需求，已经成为高端酒店业亟待解决的挑战。与此同时，消费者生活方式的转变，不仅提高了他们对外卖食品安全的需求，还影响了他们对食品供应链、媒体信号和品牌质量的信任度。这些因素共同影响着消费者对高端酒店外卖餐饮的安全感知。为了应对这些挑战，高端酒店需要依托信息科技的发展，以确保食品安全的同时进行品牌建设和传承。在这个背景下，本研究的目的是探讨基于区块链技术的食品溯源体系对高端酒店外卖餐饮消费者的安全感知的影响，以及消费者目前对区块链技术的信任倾向在其中的调节作用。 研究方法方面，本研究选择了有高端酒店外卖餐饮消费经验的群体作为研究对象。通过梳理国内外相关文献，设计了一系列量表，并采用问卷调查方式收集了大量数据。随后利用 SPSS 和 Smartpls 等统计工具对数据展开了细致的分析，包括描述性统计分析、信效度分析、探索性因子分析、差异性分析和回归分析。这些分析用于验证本研究提出的假设，得出如下研究结果。 第一，本研究基于 Mayer 的信任模型构建了理论模型，旨在探究基于区块链技术的食品溯源系统对高端酒店外卖餐饮消费者的安全感知的影响。研究结构在理论研究的基础上进行了深入的探索性因子分析，涵盖了供应链、媒体信号和品牌质量等 5 个关键维度，同时考察了风险感知的主观和客观风险感知。 第二，为了更全面地理解研究对象，本研究进行了样本的独立样本 t 检验和ANOVA检验，以分析性别、年龄、职业、婚姻状况、收入、文化程度、消费金额、消费频率和消费目的对研究框架中自变量、因变量和调节变量的可能群体差异。并通过进一步，验证性分析的结果表明，不同时间段的受访者在各维度的平均值方面没有显著差异，从而排除了前后两期受访者填写问卷时的反映偏差问题。同时，本研究对模型进行了收敛效度和区别效度的检验，结果显示各变量在研究中具有良好的收敛效度和区别效度，并使用 GOF（Goodness of Fit）和标准化均方根残差（SRMR）作为整体适配度指标，进一步证明了模型的适配度良好，且具有预测相关性，表明安全感知与其前置因素之间的契合程度较高。 第三，本研究运用了 PLS-MGA（Partial Least Squares - Multi-Group Analysis）方法，以检验不同组别之间的结构模型是否存在显著差异，特别关注了基于区块链技术信任倾向在 5个维度中的调节作用。结果清晰地显示，消费者对 “基于区块链的食品溯源体系” 的信任在其对 “品牌质量” 对 “外卖餐饮安全感知” 的关系中发挥着积极的调节作用。当消费者对区块链技术的可追溯性和透明性产生信任时，他们更有可能信任与该技术相关的品牌质量，从而提升了对高端酒店外卖餐饮的安全感知。 |
| Rights: | All rights reserved |
| Access: | restricted access |
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