基于贝尔模型的大米品牌形象因素结构研究

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1、基于贝尔模型的大米品牌形象因素结构研究　　　　摘要：随着经济全球化的快速发展，越来越多的外国大米品牌进入中国市场，并占据了中国大量高端市场，在中国大米市场上，外国大米品牌形象明显要优于中国大米品牌。中国大米企业的品牌意识仍十分薄弱，而且缺乏理论基础，因此对大米品牌形象的构成要素进行研究是非常有意义的。在参考了相关文献的基础上，基于贝尔模型构建了三维度22因素的大米品牌形象结构模型，并通过结构方程模型验证了该模型的有效性，丰富了大米品牌形象理论，为提升中国大米品牌形象提供理论指导。下载论文网　　关键词：品牌形象贝尔模型结构方程模型　　

2、中图分类号：文献标识码：A　　文章编号：1004-4914（2017）06-050-02　　一、引言　　随着经济全球化的快速发展，越来越多的外国大米品牌抢占中国大米市场，尤其是高端市场。在与外国大米品牌竞争时，中国大米品牌形象不如外国大米品牌形象的问题非常明显。通过对相关文献的研究，发现目前还没有针对大米市场的品牌形象模型，这使得中国大米企业在提升其品牌形象时，缺乏理论支持，阻碍了中国大米品牌的健康发展。所以本文通过构建大米品牌形象结构模型，来完善这部分理论的缺失，为中国大米品牌的发展提供帮助。　　二、研究设计　　1.理论模型的选取

3、。在国外已有的品牌形象测量模型中，最有代表性的是贝尔模型、艾克的五星概念模型、克里斯南模型和科勒模型。贝尔认为品牌形象包括产品形象、企业形象和消费者形象三个维度；艾克五星概念模型是最早被人们普遍接受的品牌形象测量模型，艾克将品牌形象划分为五个维度，且这五个维度都是与品牌资产密切相关；克里斯南以心理学中的联想网络记忆模型为基础，从消费者联想角度来衡量品牌形象，并将联想分为四个维度；科勒认为品牌形象与品牌资产是密不可分的，从而提出了科勒模型，该模型是从产品属性、利益和偏好这三方面来衡量品牌形象。　　国内研究品牌形象模型的主要学者罗子明和

4、范秀成等。罗子明认为消费者对品牌的心理认知和产品属性决定了品牌形象，从而将品牌形象分为了五个维度；范秀成与陈洁在前人研究的基础上，指出个性化是品牌形象中不可缺失的重要组成部分，并结合品牌识别中的符号维度，将品牌形象划分为四个维度。由于贝尔模型是实证研究中运用最广泛的模型，因此本文以贝尔模型为基础，构建中国大米品牌形象结构模型。　　2.研究假设。贝尔模型将品牌形象划分为三个维度，分别为产品维度，企业维度和使用者维度，Biel（1992）指出，当产品类别或者具体品牌不同时，这三个不同的子维度对品牌形象的贡献是不同的。本文以贝尔模型为基础

5、，结合大米品牌的具体情况，提出如下假设：　　假设H1：大米品牌形象可以对大米产品形象进行解释，且具有较高的解释程度（>）；　　假设H2：大米品牌形象可以对大米企业形象进行解释，且具有较高的解释程度（>）；　　假设H3：大米品牌形象可以对大米使用者形象进行解释，且具有较高的解释程度（>）。　　3.具体指标的确定。通过整理国内外相关文献，发现并没有可以直接使用的指标体系，具体指标只能通过对相关文献进行分析选取；在分析选取若干指标后，采用开放式调查和深入访谈的方式，补充了重要的具体指标。初步确定的指标如下：在产品形象维度上确定了8项指标；

6、在企业形象维度上确定了13项指标；在使用者形象维度上确定了10项指标，形成了最初的大米品牌形象结构模型。　　对最初的大米品牌形象结构模型进行预测试，剔除了8项具体指标，分别是产品形象维度中的“消费体验”；企业形象维度中的“企业国籍”、“企业环保”、“员工素质”、“企业市场占有率”和“企业销售网络”；使用者形象维度中的“使用者的价值观”和“使用者的生活方式”，最?K形成了3维度23项具体指标的大米品牌形象结构模型，如表1所示。　　4.数据收集。调查数据的来源覆盖了我国水稻产区的主要省份，被调查对象要求具有3年以上购买大米经验的成年消费

7、者，采用“实地调研”与“网络调研”相结合的方式，要求填写问卷时间不得少于5分钟且不得超过20分钟，共发放问卷250份，收回问卷223份，剔除16份无效问卷，收回有效问卷207份，问卷有效回收率为%。　　三、实证分析　　1.描述性统计分析。从表2可知，在性别方面，女性占比高达%，差不多是男性占比的3倍。由于女性消费者承担了大部分家庭必需品的采集工作，而且与男性相比，女性消费者更喜爱逛商场超市，这与现实情况完全吻合；在年龄方面，36到45岁的消费者人数是最多的，占比达%，其次是25到35岁之间的消费者人数，样本主体主要集中在25岁到45

8、岁之间，占比为%；在学历方面，学历为本科的消费者人数最多，占比为%，其次是高中或者专科学历的消费者，因此本次调研的样本结构呈现出高学历特征，这有利于对调查问卷内容的理解，有利于调查数据的有效性；在月平均收入方面，月平均收入人数主要集中