地理商标两个维度的相对重要性研究,地理商标量表开发研究

地理商标两个维度的相对重要性研究

量度和效度两个研究已经充分证实了小编开发的地理商标形象测量的可靠性和有效性，跨4个地理商标独立样本所产生的一致性因子结构，证实了这个测量量表具有较好的普适性。为了进1步分析两个构成维度的特性，小编通过对4个地理商标的独立数据进行回归分析，以评判两个维度在预测地理商标总体形象过程中的相对重要性。在4个回归分析中，地理商标总体形象作为因变量，共享性和发展性两个维度作为自变量。修正的Ｒ２在4个方程中显著，并且均大于可接受的界值（０．１０）（ＥｆｒｏｎａｎｄＧｏｎｇ，１９８３），解释了二成以上的反应量。两个维度的回归系数和显著性水平见表５．６。数据显示，4个案例中的回归系数均呈现高度显著性状态。也就是说，共享性和发展性两个维度均可有效地预测和影响地理商标形象。对西湖龙井茶和郫县豆瓣两个地理商标而言，发展性对地理商标形象的影响程度大于共享性的影响程度；对景德镇瓷器和潍坊风筝两个地理商标而言，共享性对地理商标形象的影响程度大于发展性的影响程度。造成这种结果可能的原因是，前两个地理商标归属于食品，与消费者的日常生活联络十分密切，消费者对其产品质量和特征有着较高的期待，加之这两个领域的竞争比较激烈，因此发展性的重要性要高于共享性；后两个地理商标具有较高的工艺性和艺术性，非消费者的日常用品，行业内的竞争也不像食品领域那么激烈，因此共享性的重要性要高于发展性。

地理商标量表开发研究

1、研究对象结合包装型消费品的特性，小编在农业及农特产品领域选择了普遍具有包装特性的茶饮，在加工型食品领域选择了调味品，在陶瓷领域选择了兼备日用和工艺两大特性的陶瓷，在民间品领域选择了风筝。上述4个产品类别，小编已经在第３章描述了一些颇具代表性的地理商标特性。抽选地理商标的原则：①调查地点设在山西省太原市，为了排除受访者的原产地地缘情节，暂不选择山西省的地理商标；②地理商标行政区划名称涵盖区、县、市、地区，最终选择的地理商标要囊括所有级别的行政区划；③在太原街头拦截访问５０名受访者，在茶饮、调味品、陶瓷和风筝4个产品类别中明确消费者最熟悉的地理商标名称。在茶饮领域，小编明确了西湖龙井茶（产于浙江杭州西湖区）、洞庭碧螺春（产于江苏吴县太湖的洞庭山）、武夷岩茶（产于闽北武夷山）、福建铁观音（产于闽南安溪县）、屯溪绿茶（产于安徽屯溪）、祁门红茶（产于安徽祁门县）、信阳毛尖（产于河南信阳车云山）、君山银针（产于湖南岳阳君山）、云南普洱茶（产于云南普洱）、滇红茶（云南红茶的总称）十大名茶，由受访者指出他最熟悉的1个地理商标。在调味品领域，小编明确了涪陵榨菜、镇江香醋、郫县豆瓣、阆中保宁醋、夹江豆腐乳、垫江酱瓜、永川豆豉、北京豆豉、桂林腐乳、独山盐酸菜、绍兴腐乳、南康辣椒酱１２个地理商标，由受访者指出他最熟悉的1个地理商标。在陶瓷领域，小编明确了景德镇瓷器、佛山陶瓷、唐山陶瓷、宜兴陶瓷、淄博陶瓷、荣昌工艺陶、醴陵釉下彩瓷、北京景泰蓝、龙泉青瓷、西安景泰蓝１０个地理商标，由受访者指出他最熟悉的1个地理商标。在风筝领域，小编明确了潍坊风筝、南通风筝、天津风筝、北京风筝、四川风筝５个地理商标，由受访者指出他最熟悉的1个地理商标。汇总这５０名受访者拦截访问的结果，再结合地理名称不是同一级别的行政区划的原则，最终在4个产品类别中分别选出了大家最熟悉的地理商标，即西湖龙井茶、郫县豆瓣、景德镇瓷器和潍坊风筝作为小编的研究对象。其次，对这4个地理商标采取随机抽样的原则，明确西湖龙井茶作为量表开发研究的对象，郫县豆瓣、景德镇瓷器和潍坊风筝3个地理商标作为测量效度研究的对象。2、调研的程序首先，调研负责人培训了３０名大学生，将其作为访问员。其次，根据人口流动数量和社区的繁华程度，把太原市城区区划为１５个街区，３０名访问员以两人一组的形式分配到这１５个街区。再次，以随机拦截的方式明确受访对象。在具体接受访问以前，访问员必须对其进行甄别，把习惯于饮茶并熟悉西湖龙井茶的人明确为最终的受访对象。最后，规定每组的有效浏览量为１０人，两个成员相互配合，1个做访问员，另1个做协助工作，规定在周末一天的时间内完成，每份问卷给访问员２０元的报酬。通过剔除填写有误和遗漏问项的问卷，最终收回有效问卷１３５份，有效问卷回收率为１３５／１５０＝９０％。这些有效问卷的人文统计特征见表５．１。由于量表开发研究问卷仅有１０个题项，对这１０个题项进行因子分析，必须的最小样本量为５０个（１０×５＝５０），收回的有效问卷数量满足这个占比标准。同时，也满足１００个的理论要求。问卷采取语义差异７级评分量表的表达方式。3、探索性因子分析遵循标准的测量开发程序（Ｃｈｕｒｃｈｉｌｌ，１９７９），小编使用主成分分析法（ｐｒｏｍａｘｒｏｔａｔｉｏｎ）对地理商标形象关联的９个题项进行了一系列的探索性因子分析。在特征值（ｅｉｇｅｎｖａｌｕｅｓ）大于１时，最初的因子分析产生两个因子，这两个因子结构解释了数据总方差的５３．８９％。在因子分析的过程中，小编按照共同度（ｃｏｍｍｕｎａｌｉｔｉｅｓ）低于０．５０和因子负荷（ｆａｃｔｏｒｌｏａｄｉｎｇ）低于０．５０的原则（Ｂｅａｒｄｅｎｅｔａｌ．，２００１；Ｈａｉｒｅｔａｌ．，１９９８），删除了“产品适应外地市场的能力”“文化内涵的丰富性”“视觉识别的独特性”３个题项。对最后保留的６个题项进行因子分析，产生了两个因子，解释了总方差的６５．８３％。由此可见，删除冗余的题项之后，因子模型解释的方差占比明显改善，６个题项反映的因子结构解释方差的占比大于６０％的界值，比最初的结构提高了１１．９４％。这两个因子结构干净而容易解释，每个题项在归属的因子上的负荷大于０．６６，跨负荷小于０．２３（界值为０．４０）（Ｐａｒａｓｕｒａｍａｎｅｔａｌ．，１９８８；Ｓｍｉｔｈｅｔａｌ．，２００７）。表５．２汇集了因子分析的结果，分别命名为共享性和发展性。出现的这两个维度与小编假定的概念化范围是一致的，进1步为结构效度提供了支撑（Ｐｅｔｅｒ，１９８１）。最终的地理商标形象的测量量表见附录２中关于西湖龙井茶的形象测项。4、因子的可靠性第1个因子共享性的Ｃｒｏｎｂａｃｈ系数为０．７６，第2个因子发展性的Ｃｒｏｎｂａｃｈ系数为０．７１，也就是说，所有因子的内部一致性系数（Ｃｒｏｎｂａｃｈα）均大于０．６０的界值，预示着每个因子具有充分的可靠性。同时，每个因子的ｉｔｅｒｉｔｅｍ和ｉｔｅｍ－ｔｏ－ｔｏｔａｌ相关系数均超过推荐值（ｉｔｅｒｉｔｅｍ＝０．３０，ｉｔｅｍ－ｔｏ－ｔｏｔａｌｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ＝０．５０）（Ｈａｉｒｅｔａｌ．，１９９８），代表着没有差的题项归属到任何因子上。上述结果表明６个题项充分代表了这两个因子，每个因子都具有充分的可靠性。5、因子的区别效度将归属于共享性这个因子下的３个题项加总并求平均值，把这个平均值作为共享性因子得分（ｆａｃｔｏｒ－ｂａｓｅｄｓｃｏｒｅ）形成新的变量，即共享性。同理，采用同样的方法建立新的变量，即发展性。计算共享性和发展性两个变量之间的Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数为０．３３（ｐ＝０．０００）。这个相关系数代表着两个变量呈现弱相关，暗示着它们之间存在较高的区别效度（ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔｖａｌｉｄｉｔｙ）。