《Future Foods》：How Transparency and AI-Driven Environmental Information Shape Consumer Trust and Preferences for Green Food Products
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随着消费者对环境声明可信度的关注日益增加，采用技术解决方案以增强绿色食品市场透明度和信任的需求不断上升。本研究基于刺激-有机体-反应（Stimulus–Organism–Response, S-O-R）框架，考察区块链透明度（blockchain transp
随着消费者对环境声明可信度的关注日益增加，采用技术解决方案以增强绿色食品市场透明度和信任的需求不断上升。本研究基于刺激-有机体-反应（Stimulus–Organism–Response, S-O-R）框架，考察区块链透明度（blockchain transparency）与AI生成的环境洞察（AI-generated environmental insights）如何通过消费者信任（consumer trust）的中介作用影响绿色食品的购买意愿，并检验年龄（age）的调节效应。研究人员采用分层目的性抽样（stratified purposive sampling）技术收集了300名孟加拉国消费者的数据，并运用偏最小二乘结构方程模型（Partial Least Squares Structural Equation Modeling, PLS-SEM）进行分析。研究结果表明，区块链透明度和AI生成的环境洞察均对消费者感知（consumer perception）产生正向影响。消费者信任显著中介区块链透明度与消费者感知之间以及AI生成的环境洞察与消费者感知之间的关系。此外，年龄显著调节区块链透明度与消费者信任之间的关系，但对AI生成的环境洞察与消费者信任之间的关系无显著调节作用。消费者感知是购买意愿的最强预测因子。该结构模型表现出中等的解释力和令人满意的预测相关性，凸显了技术赋能的可持续性信息在塑造消费者评价和行为意图方面的有效性。本研究通过将区块链透明度和AI生成的环境洞察整合为绿色食品消费情境中的互补性技术刺激，扩展了S-O-R框架。研究结果对旨在通过透明、可信的数字传播增强消费者信任并促进可持续购买的生产商、零售商和政策制定者具有重要启示意义。
**一、研究背景与问题提出**
随着全球变暖和环境退化担忧的日益加剧，消费者对企业产品环境影响信息披露的需求显著上升。然而，绿色漂绿（greenwashing）现象——企业伪装环保形象的不诚实策略——严重削弱了消费者对可持续性声明的信任，导致绿色营销策略难以有效落地。区块链技术凭借其不可篡改、去中心化的账本特性，能够对产品从原材料采购到最终处置的全生命周期进行实时追踪，为环境声明提供可验证的可靠数据；AI驱动的分析则能够通过更精准的环境影响评估（Environmental Impact Assessments, EIA）和预测洞察，为环境声明提供更强有力的验证。然而，现有研究多将区块链与AI分开考察，缺乏对二者协同影响消费者信任与购买意愿的系统性探究，且鲜有研究关注消费者人口统计学特征（尤其是年龄）在技术驱动的透明度机制中的调节作用。为填补上述研究空白，本研究以孟加拉国消费者为样本，基于S-O-R框架，考察区块链透明度与AI生成的环境洞察对绿色食品消费者信任、感知及购买意愿的影响机制，并检验年龄的调节效应。
**二、研究概述与核心结论**
研究人员采用定量研究法，通过横截面调查设计收集数据。研究以孟加拉国熟悉或有意购买绿色食品的18岁以上消费者为目标总体，采用分层目的性抽样法，按四个年龄段（18-24、25-34、35-44、45岁及以上）进行分层，每层各占25%，并确保男女各占50%。最终获得300份有效问卷，样本在性别和年龄分布上完全均衡，教育水平以本科毕业生为主（66.67%），收入以20001-30000孟加拉塔卡/月为主（50.0%）。数据采用SmartPLS 4.1.0.8软件进行PLS-SEM分析。研究结果表明：区块链透明度与AI生成的环境洞察均显著正向影响消费者感知；消费者信任在两条路径中均发挥显著中介作用；年龄仅显著调节区块链透明度与消费者信任之间的关系，对AI洞察与消费者信任之间的调节效应不显著；消费者感知对购买意愿具有最强的正向预测作用。该研究扩展了S-O-R框架在绿色食品消费领域的应用，为食品生产者、零售商及政策制定者通过透明的数字化传播增强消费者信任、促进可持续购买行为提供了实证依据。
**三、关键研究方法与技术**
本研究主要采用了以下关键技术方法：其一，基于S-O-R理论框架构建研究模型，将区块链透明度和AI生成的环境洞察作为外部刺激（Stimulus），消费者信任和消费者感知作为有机体内部状态（Organism），购买意愿作为行为反应（Response）；其二，采用分层目的性抽样（stratified purposive sampling）技术，按照年龄层和性别配额从孟加拉国超市、有机食品店、农贸市场及线上健康生活社区招募符合条件（年满18岁、熟悉绿色食品、曾购买或考虑购买环境可持续食品）的受访者；其三，运用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）对包含直接效应、中介效应和调节效应的复杂结构模型进行估计；其四，采用Bootstrap自助法检验路径系数显著性；其五，综合运用Heterotrait-Monotrait比率（HTMT）和Fornell–Larcker准则评估判别效度，并采用PLSpredict进行样本外预测相关性评估；其六，应用Kock和Lynn（2012）提出的完全共线性评估方法检验共同方法偏差。
**四、研究结果**
**4.1 测量模型评估结果**
所有指标载荷均超过0.70的推荐阈值（范围0.736-0.914），Cronbach's α值介于0.756至0.854之间，组合信度（Composite Reliability, CR）介于0.774至0.886之间，平均方差提取值（Average Variance Extracted, AVE）介于0.672至0.774之间，全部高于0.50的标准，表明测量模型具有良好的信度与收敛效度。所有方差膨胀因子（Variance Inflation Factor, VIF）均低于3.0，不存在多重共线性问题。判别效度方面，除AI洞察与消费者信任的HTMT值为0.856略高于0.85的严格阈值但低于0.90的宽松阈值外，其余HTMT值均低于0.85；Fornell–Larcker准则显示各构念AVE平方根均大于其与其他构念的相关系数，判别效度总体可接受。
**4.2 结构模型与假设检验结果**
路径分析结果显示，七个假设中六个获得支持。区块链透明度对消费者感知具有显著正向影响（β=0.260, t=4.327, p<0.001），支持H1；AI生成的环境洞察对消费者感知具有显著正向影响（β=0.183, t=2.879, p<0.05），支持H2。中介效应方面，消费者信任显著中介区块链透明度与消费者感知的关系（β=0.061, t=2.195, p<0.05），支持H3a；消费者信任显著中介AI洞察与消费者感知的关系（β=0.198, t=5.010, p<0.001），支持H3b，且AI洞察经信任的间接效应明显强于区块链透明度。调节效应方面，年龄显著调节区块链透明度与消费者信任的关系（β=0.096, t=2.123, p<0.05），支持H4a；但年龄对AI洞察与消费者信任关系的调节作用不显著（β=-0.118, t=1.311, p=0.054），H4b被拒绝。最后，消费者感知对购买意愿具有最强的正向影响（β=0.592, t=15.528, p<0.001），支持H5。
**4.3 解释力与预测相关性**
模型对消费者信任的解释力最高（R2=0.542），对消费者感知的解释力为中等水平（R2=0.423），对购买意愿的解释力为R2=0.351，均呈现中等解释力。效应量分析显示，AI洞察对消费者信任具有大效应量（f2=0.511），消费者感知对购买意愿具有大效应量（f2=0.553），区块链透明度对各内生变量的效应量较小。PLSpredict分析表明所有指标的Q2predict值均为正（范围0.172-0.454），但相比线性基准模型，PLS-SEM仅在少数指标上具有更低的预测误差，说明模型具有预测相关性但整体预测力较低。
**五、讨论与结论**
**5.1 讨论部分总结**
研究发现区块链透明度虽显著正向影响消费者感知，但效应量中等，表明区块链技术可能主要作为赋能机制而非消费者态度的独立驱动因素，其有效性依赖于消费者知识、数字素养及对可持续认证的熟悉程度等补充因素。AI洞察对消费者感知的效应相对较小，可能反映AI环境信息作为面向消费者的可持续工具仍处于发展阶段，部分消费者对算法准确性、数据来源和可解释性存在疑虑。中介分析表明，技术信息不能脱离信任机制直接转化为消费者评价，其中AI洞察经信任的中介效应更强，提示算法推荐相比溯源信息具有更高不确定性，信任在算法驱动的可持续传播中尤为关键。年龄的调节效应呈现混合结果：区块链透明度作为相对陌生的技术，不同年龄群体在技术熟悉度和感知复杂性上存在差异，年长消费者可能更依赖透明度机制作为信任建立的信号；而AI洞察与信任的关系不受年龄显著调节，可能反映各代际对AI应用的接触日益普遍，数字素养、先前的AI经验或感知有用性可能比年龄本身更能解释AI信任的形成。消费者感知对购买意愿的强正向影响（β=0.592）印证了S-O-R框架中内部认知评价对行为反应的决定性作用。
**5.2 结论翻译**
本研究通过证明区块链透明度和AI生成的环境信息能够通过培育信任和有利的产品感知来共同影响消费者决策，为数字可持续性领域日益增长的文献做出了贡献。研究结果强调，仅凭技术创新不足以鼓励可持续购买行为；其有效性取决于消费者对所提供信息的可信度和透明度的信心。因此，旨在推广绿色食品的组织应优先采用能够减少信息不对称并增强消费者信任的技术赋能传播策略。随着可持续性和数字化转型持续重塑全球食品体系，理解消费者如何回应技术赋能的环境信息将日益重要。总之，区块链透明度与AI生成的环境洞察的有效整合能够增强消费者信任、改善绿色食品感知并促进可持续购买行为，从而为向更透明、更对环境负责的食品系统转型做出贡献。
