1. 引言
1.1. 研究背景
我国保健食品市场正处于持续发展阶段，这得益于以下几个主要因素：
首先，人均医疗保健支出不断增加，超过其他类别的增速，反映了居民对医疗保健的关注和消费意愿的提高。其次，老龄人口数量不断增加，为保健食品需求提供了稳定动力。根据联合国标准，一个国家60岁以上人口达到总人口的10%即意味着进入老龄化社会。第三，现代生活方式导致的亚健康问题愈发突出，年轻消费者的健康意识不断提升，对养生产品的需求也在增加。最后，疫情改变了人们的生活方式，加深了对健康饮食观念的认识，进一步增加了对保健食品的需求。疫情后养生成为热门话题，中医药一直备受中国人信任。中医药在民间流传有“药食同源”“药补不如食补”的说法，食疗更为温和安全且有效果。现在，对中医药保健品的需求不断上升，政府也出台相关政策支持保健食品行业。在政策的支持下，科学保健将进入更多家庭，不同年龄层的人将开始关注健康养生，中医药保健品将普及到更广泛的人群，为更多人带来健康和幸福感。
1.2. 研究目的
辅助企业在疫情后更加深入地了解中西医保健品市场的现状，以帮助企业制定更有针对性的市场策略。同时，探索中医药保健品在市场中的地位和发展趋势，为企业提供明确的发展方向和战略指导。此外，为相关企业提供深入的市场分析和战略指导，旨在提高产品的市场竞争力，并促进中医药保健品在市场中的进一步发展和壮大。最后，致力于宣传中医药保健品的理论知识，使更多人真正深入了解中医药保健品的价值和效用。
2. 文献综述
2.1. 中药保健品现状
目前中药保健品(纯中药及含中药成分)的种类，主要以改善睡眠，增强免疫力、缓解体力疲劳、缓解视疲劳、改善营养性贫血、辅助降血脂、保肝、改善记忆、减肥辅助降血糖、通便、祛黄褐斑、清咽等等[1]。目前中药保健品的目标人群主要有两类：1) 中老年人。随着年龄的增长，人体机能的减退，吸收能力下降，并且中国老龄化社会的加剧，老年人需要中药保健品进行调理。中年人的工作家庭社会压力大，吃饭休息不规律，应酬多等诸多原因导致的精神不振，疲劳，胃肠道疾病等疾病，冠心病，糖尿病，癌症等病高发，能够预防这类疾病的保健品受到他们的青睐[2]。2) 妇女儿童。妇女是消费保健品的主力大军。每年女性在健康和美容的保健品上面消费庞大。永葆青春是每个女性的梦想，抗衰老，美容有关的保健品是她们购买的主要产品。儿童是祖国未来的花朵，父母祖父母的“掌中宝”，他们的健康是父母关注的重点。儿童类保健品主要有“滋补强壮型”如补钙；“益智型”如补锌等[3]。
目前中药保健品存在的主要特点如下：1) 目前我国保健品生产企业中存在产品单一，急功近利，存续期短，产品科技含量低的状况。日本是最早研制保健食品的国家，目前约有300家企业从事功能食品的研究开发，年销售额在35亿美元左右。而我国的中药保健品则多出现昙花一现的现象，如上世纪末的“三株口服液”。2) 产品功能相似重复，没有自己的核心产品。功能分布集中在免疫调节、调节血脂、抗疲劳等。当市场上一个产品比较火热时，很多企业的产品一起上马，造成产品结构不合理，竞争激烈[4]。3) 国家开始不断加大对保健品行业的监管和支持。在我国国务院颁布的《国家中长期科学技术发展规划纲要(2006~2020)》中也明确指出，重大疾病防治要战略前移，重点研究开发重大疾病的早期预警和诊断、疾病危险因素早期干预等关键技术。国家大力支持预防医学以及转化医学的研究。预防医学的发展使中药保健品迎来了重大的发展机遇。
2.2. 中医药保健品发展前景
中医药在我国有几千年的应用历史，有良好的群众基础，以及随着中药现代化的实施为中药保健品的进一步发展提供潜在的可能。消费人群趋势：1) 随着生活节奏的加快，工作压力的变大，不健康的生活方式等，处于亚健康的群体范围逐渐扩大，逐渐从中老年人向年轻人扩散。越来越多的都市白领需要保健品来调节身体机能，强身健体。2) 伴随分子诊断医学的发展。现在一出生，科研人员从基因水平上预测个体以后患某种某类疾病的风险。对患某种疾病风险较高的群体提前服用相对应的保健品进行预防。经过临床验证的中药成为这一群体的首选[5]。产品趋势：1) 中药保健品将从城市走向农村。原来城市的百姓是保健品的消费主体，农村市场还远远没有开发，农村的百姓在生活水平日益提高的情况下，将会愈来愈注重身体健康，未来，农村市场是保健品的一大块蛋糕。2) 中药保健品的价格将逐步下降。除了少数的含珍稀的中药的保健品，保健品日益走进寻常百姓家的同时，价格也将会下降[6]。3) 科研投入将逐步增高。随着老百姓对保健品认识水平的提高，以前以量取胜，低科技含量的保健品将不再会得到老百姓的青睐。各企业研究院所，将会加大对中药保健品的研发投入，提高自己的核心竞争力。4) 海洋药物有可能是中药保健品未来的发展趋势。由于某些中药材是珍稀物种，随着开采规模的扩大，面临枯竭的危险。我国有广阔的海域，海洋的一些动植物物种还没有研究透彻，目前一些中医药的大专院校开始研究海洋的动植物，随着海洋动植物的药用价值进一步的确定，来自海洋的中药保健品将不断会涌现。5) 最近化学预防的概念日渐成熟，全球植物药物热潮兴起。作为有着几千年临床使用经验的中草药，中药保健品，国际市场的潜力巨大。依据国际通用的标准，促进中药的现代化，开发现代中药，打入国际市场。
3. 研究创新
本次调查的创新之处之一在于其研究方向的多维划分，涵盖了四个核心点：疫情影响、宣传力度、市场热度以及消费者心理。这一多角度的研究方法为中医药保健品市场的全面分析提供了新的视角。
首先，疫情对中医药保健品市场的影响是本次调查的关键点之一。通过对比疫情前后的市场发展趋势，以及消费者对保健品的认知和购买意愿的变化，本研究旨在深入分析中医药保健品的市场前景。这一分析不仅考察了疫情对消费者行为的直接影响，还探讨了由此引发的长期趋势和潜在的市场机会。其次，宣传力度的评估通过分析消费者了解中医药保健品的途径和方式，来衡量保健品的市场普及度和宣传效果。这一部分的研究强调了有效传播策略在提升产品知名度和接受度中的作用。第三，市场热度的测量则聚焦于消费者和潜在消费者对中医药保健品的了解程度。通过评估市场的热情和兴趣，本研究揭示了中医药保健品的市场吸引力和潜在增长空间。最后，消费者心理的分析从消费者的需求、偏好、产品价格和质量等多个维度入手，探讨了消费者的购买意愿。
4. 数据分析与模型建立
4.1. 信度检验
利用SPSS可靠性分析对有效问卷共309份进行了信度检验——对所设立的各个潜在变量进行克朗巴哈系数为指标进行信度分析，将各个潜在变量所对应的观察变量数据依次导入SPSS可靠性分析后从表1汇报得知：“疫情后影响”“消费者心理”“各方宣传”“热度”的克朗巴哈系数均大于0.7，故而有较高可靠性；而“消费者认识”的克朗巴哈系数虽然大于0.6而小于0.7，但也在可接受的范畴，详细见表1。
Table 1. Various Cronbach’s alpha coefficients
表1. 各类克朗巴哈系数
潜在变量 |
观察变量个数 |
克朗巴哈系数 |
疫情影响 |
3 |
0.737 |
消费者心理 |
5 |
0.751 |
消费者认识 |
3 |
0.630 |
热度 |
5 |
0.917 |
各方宣传 |
5 |
0.849 |
4.2. 列联分析
本调查基于列联分析，探究不同的收入群体分别在保健品的推广和购买之间的变化趋势和相关程度，深入研究个案对保健品的需求。进行列联分析时，使用卡方检验测量两道题之间的相关性，原假设为：两道不同变量之间是无关的。设置显著性水平为0.05。当显著性水平小于0.05时，说明两道题目之间存在相关关系。选取变量：需要在研究整个中医药保健品行业前提前分析消费者对行业了解情况、购买情况以及其基本收入情况，选取该三个变量作为指标。
4.2.1. 保健品的了解程度与收入
卡方检验结果见表2所示，Person卡方独立性检验对应的P值为0.001 < 0.05，认为不同收入群体在对保健品的了解程度上有显著性差异，具有显著的相关性。
Table 2. Chi-square test table of health product awareness and income
表2. 保健品了解程度与收入的卡方检验表
|
值 |
自由度 |
渐进显著性(双侧) |
皮尔逊卡方 |
39.013 |
16 |
0.001 |
似然比 |
29.454 |
16 |
0.021 |
线性关联 |
3.168 |
1 |
0.075 |
有效个案数 |
309 |
|
|
对不同收入群体与保健品了解程度进行交叉分析，同样得到上述结论：
Figure 1. Stacked bar chart of health product awareness by different income groups
图1. 不同收入群体与保健品了解程度的堆积柱状图
见图1，发现不同的收入群体对保健品的了解程度存在着较为明显的差异。随着了解程度的增加，家庭人均收入在50,000元以上和20,000元至50,000元的群体的占比也在逐渐增高，且大部分集中在“非常大”的程度。而其他三类收入群体则在五类程度中都有较为相同的占比。
4.2.2. 目前保健品的购买情况与收入
Table 3. Chi-square test table of expenditure on health products
表3. 对保健品的购买花费的卡方检验表
|
值 |
自由度 |
渐进显著性 |
皮尔逊卡方 |
14.521 |
16 |
0.560 |
似然比 |
15.034 |
16 |
0.522 |
线性关联 |
2.35 |
1 |
0.125 |
有效个案数 |
309 |
|
|
卡方检验结果见表3所示，Person卡方独立性检验对应的P值为0.560 > 0.05，认为不同收入群体在对购买保健品的消费不存在显著性差异，不具有显著的相关性。
对不同收入群体与目前对保健品平均每年的花销进行交叉分析，同样得到上述结论：
Figure 2. Stacked bar chart of annual expenditure on health products by different income groups
图2. 不同收入群体在目前平均每年为保健产品的花费的堆积柱状图
通过图2的发现不同收入群体在目前平均每年为保健产品的花费不存在着明显的差异。家庭人均月收入在一般和偏下的群体，在各类消费区间的占比较高，而收入较高的群体在各类消费区间中占比较少，分析原因，是底层消费者获取信息渠道较为其他群体略有狭窄不够理性，故而在购买方面会相对较多；高端市场用户的收入较多，基数上消费足够多。
4.3. 基于逐步回归的多元Logistic模型
4.3.1. 模型建立
在对中医药保健品内在因素(如价格、需求等)分析之前，先对外在因素：本情境下为疫情各影响情况进行建模。考虑变量“消费者对中医药保健品评价”为分类变量，使用多元Logistic回归模型，研究各外在因素与其对应关系。
选取变量分析：本模型需要分析保健品评价的影响变量，考虑社会现实情况有每个家庭收入的本身情况、收入受到疫情影响是如何以及用户在中医药保健品使用卡后疫情对身心健康以及社会政策关注的分析，一次作为分析的思路以及原因。
外在因素列为：家庭人均月收入、个案在疫情期间的收入相比之前的变化、疫情对个案健康问题的影响程度、疫情对个案心理压力的影响程度、个案在新冠疫情后健康政策和公共卫生管理的关注程度和疫情后个案对中医药保健品产业的关注程度。考虑本情景下在多变量回归时出现的共线性问题，需要进行向前LR的逐步回归。
4.3.2. 模型求解
将数据代入SPSS进行逐步回归的多元Logistic模型建立，得到的显著性检验结果见表4：
其中重要指标显著性解释：在进行逐步回归后将显著性提升为0.1。当其值小于0.1时，模型表现极强可解释性，B可以作为非0项代入模型中；其余的部分不能代入模型，作为非零项处理。
Table 4. Regression coefficients and significance test
表4. 回归系数与显著性检验
|
非常有效 |
有效 |
一般 |
无效 |
B |
显著性 |
B |
显著性 |
B |
显著性 |
B |
显著性 |
截距 |
1.641 |
0.821 |
6.239 |
0.276 |
6.088 |
0.287 |
0.957 |
0.874 |
家庭人均月收入 |
−0.866 |
0.289 |
−0.935 |
0.081 |
−1.092 |
0.041 |
−0.886 |
0.142 |
个案在疫情期间的收入相比之前的变化 |
−0.104 |
0.933 |
−0.441 |
0.643 |
−0.43 |
0.65 |
−0.16 |
0.874 |
疫情对个案健康问题的影响程度 |
0.771 |
0.511 |
2.098 |
0.027 |
2.042 |
0.031 |
2.188 |
0.031 |
疫情对个案心理压力的影响程度 |
−0.728 |
0.488 |
−0.943 |
0.238 |
−1.041 |
0.191 |
−0.993 |
0.254 |
个案在新冠疫情后健康政策和
公共卫生管理的关注程度 |
0.553 |
0.655 |
−0.342 |
0.722 |
−0.037 |
0.969 |
0.32 |
0.756 |
疫情后个案对中医药保健品产业的关注程度 |
0.043 |
0.964 |
0.066 |
0.926 |
0.274 |
0.699 |
0.139 |
0.86 |
进行表达式的分析，发现疫情对健康影响与效果评价始终表现正向关系，当疫情对健康产生更严重的影响时，人们会更注重中医药保健品；而收入的下降也会使得人们更重视中医药保健品行业情况——也就是说，低端市场的用户对中医药保健品更加注重，而疫情对健康影响的加重会使得人们更加注重保健品行业的效果评价。
4.3.3. 模型评估
对上述建立的Logistic模型进行拟合优度检验，进行SPSS运行，得到的结果见表5：
Table 5. Goodness of fit test
表5. 拟合优度检验
拟合优度 |
卡方 |
自由度 |
显著性 |
皮尔逊 |
788.945 |
840 |
0.895 |
偏差 |
403.932 |
840 |
1 |
其中拟合优度皮尔逊卡方大于0.05，说明本模型方程拟合情况符合实际数据规律。
4.4. 效度检验——探索性因子分析
在建立所设想的结构方程模型前，必须要利用SPSS对本次有效问卷309份进行效度检验——也就是利用SPSS进行探索性因子分析。首先选用了KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)检验以及巴特利特球形检验两种方法进行分析。其中所选取所有拟定观察变量KMO值为0.857大于0.800，巴特利特球形检验显著性小于0.005——认为该问卷结果具有结构效度并且进行下一步的主成分分析。之后，便在通过了KMO检验以及巴特利特球形检验分析下，进一步进行探索性因子分析中重要的主成分分析，详细结果见表6。
Table 6. KMO and Bartlett’s test for structural equation model
表6. 结构方程模型KMO和巴特利特检验
KMO和巴特利特检验 |
KMO取样适切性量数 |
|
0.857 |
巴特利特球形度检验 |
近似卡方 |
3124.986 |
|
自由度 |
210 |
|
显著性 |
0.000 |
在SPSS生成的报告表中，总方差解释中累计值在五个主成分下累积达到65.354%已然大于50%，故而认定所要研究的所有观察变量划分为五个主成分内容，并且在旋转后成分矩阵定义了以下五个因子：“疫情对人的影响”“消费者认识”“消费者心理”“各方宣传”以及“热度”。本次结构方程模型便着手于研究其中各个因素之间关系，详细结果见表7。
Table 7. Total variance explained in structural equation model
表7. 结构方程模型总方差解释
|
初始特征值 |
提取载荷平方和 |
旋转载荷平方和 |
成分 |
总计 |
方差百分比 |
累积% |
总计 |
方差百分比 |
累积% |
总计 |
方差百分比 |
累积% |
1 |
6.065 |
28.880 |
28.880 |
6.065 |
28.880 |
28.880 |
3.763 |
17.921 |
17.921 |
2 |
2.950 |
14.047 |
42.927 |
2.950 |
14.047 |
42.927 |
3.087 |
14.699 |
32.620 |
3 |
1.754 |
8.350 |
51.277 |
1.754 |
8.350 |
51.277 |
2.655 |
12.645 |
45.265 |
4 |
1.657 |
7.889 |
59.166 |
1.657 |
7.889 |
59.166 |
2.146 |
10.219 |
55.483 |
5 |
1.299 |
6.188 |
65.354 |
1.299 |
6.188 |
65.354 |
2.073 |
9.870 |
65.354 |
6 |
0.826 |
3.931 |
69.285 |
|
|
|
|
|
|
4.5. 结构方程模型
结构方程模型(Structural Equation Modeling)，以下简称SEM，是基于变量协方差矩阵分析变量间用于多种原因结果以及研究不可测量的潜在变量之间的相关性而确立的一种统计学研究方法。其方法总结前人所提出的各类因子分析信效度分析以及路径分析等等理论思想与内容，并且在此基础上提出新的能够利用可量化的观察变量之间的分析进而得出不可直接量化的潜在变量之间的联系。
选取变量：对整个消费过程进行跟踪，从生产者角度考虑，中医药保健品行业的热度以及宣传途径的力度是企业对该行业决策的关键；消费者角度来想，疫情影响、对该行业的认识、效果评价也是企业需要关注的重点——故而选取上述几个要素作为变量。
4.5.1. 结构方程模型简介
结构方程模型思路以及基本步骤先经过效度中探索性因子分析将所需的预期拟合的潜在变量进行初步效度检验以及主成分分析，得出所需研究的结构方程模型的潜在变量，在此基础上进一步对每个潜在变量所对应观察变量进行信度检验，构建以及运行结构方程模型，深入进行验证性因子分析，检测最终结果是否合理，进行量化的分析得出结论并发表意见。
4.5.2. 建立观察变量
经过主成分分析以及对一小部分变量的变动选用出了五个观测变量，变量名见表8。
Table 8. Classification of observed variables
表8. 观察变量分类
潜在变量 |
观察变量 |
疫情影响 |
疫情对身体健康问题影响程度 |
疫情对心理健康问题影响程度 |
疫情后对健康相关政策和公共卫生关注 |
消费者心理 |
人们对中医药护肤品，养生茶等购买意愿 |
疫情前后对中医药保健品消费积极性 |
对中医药保健品效果评价 |
对购买中医药保健品效果评价 |
对中医药保健品安全性评价 |
消费者认识 |
对中医药理论认识度 |
对中医药保健品了解程度 |
中医药理论对中医药保健品影响的认可度 |
各方宣传 |
医院对消费者宣传程度 |
学校对消费者宣传程度 |
政府对消费者宣传程度 |
央视对消费者宣传程度 |
人们对中医药保健品关注度 |
热度 |
购买中医药保健品频率 |
疫情前后每年对中医药保健品的消费 |
意愿或者已经消费在中医药保健品上的消费 |
愿意花费在类似养生茶或中医药护肤品的消费 |
现在的购买积极性 |
4.5.3. 建立模型
利用AMOS 24进行运行得到结果，进行相关的结构方程模型运行并进行适当修正与调整，得到的初步运行结果见表9：
Table 9. Preliminary report of structural equation model estimation
表9. 结构方程模型运行初步报告
|
|
P |
|
|
|
各方宣传 |
疫情对人的影响 |
0.000 |
Q31 |
消费者心理 |
0.000 |
消费者认识 |
各方宣传 |
0.000 |
Q32 |
消费者心理 |
0.000 |
消费者心理 |
消费者认识 |
0.000 |
Q19 |
消费者认识 |
|
热度 |
消费者心理 |
0.000 |
Q18 |
消费者认识 |
0.000 |
热度 |
各方宣传 |
0.001 |
Q13 |
各方宣传 |
0.000 |
Q12 |
疫情对人的影响 |
|
Q26 |
消费者心理 |
0.000 |
Q11 |
疫情对人的影响 |
0.000 |
Q34 |
消费者心理 |
0.000 |
Q10 |
疫情对人的影响 |
0.000 |
Q40 |
热度 |
|
Q141 |
各方宣传 |
|
Q42 |
热度 |
0.000 |
Q142 |
各方宣传 |
0.000 |
Q39 |
热度 |
0.000 |
Q144 |
各方宣传 |
0.000 |
Q41 |
热度 |
0.000 |
Q143 |
各方宣传 |
0.000 |
Q35 |
热度 |
0.000 |
Q27 |
消费者心理 |
|
Q21 |
消费者认识 |
0.000 |
根据表9得知，除了“各方宣传→热度”外其余路径均可视为极高显著性；而“各方宣传→热度”路径中P值也因极为接近0.001而反映为较好的显著性，根据初步运行结果建立最终模型，见图3。
Figure 3. Final results of structural equation model
图3. 结构方程模型最终结果
对该结构方程模型进行结构效度的评价，结果见表10。
Table 10. Indices of the structural equation model
表10. 结构方程模型的指标
Model |
CMIN/DF |
GFI |
AGFI |
CFI |
RMSEA |
Default model |
2.450 |
0.880 |
0.847 |
0.912 |
0.069 |
经过上述各种对问卷以及建立的结构方程模型分析与检验确立该结构方程模型的科学性以及正确性可知，当满足上述结构方程模型条件时有二组矩阵方程式是在经过结构方程模型后建模得到的矩阵方程组模型，将其中各种路径系数进行解释并且分析。由于矩阵为其变量之间所对应的线性变化，故而得知每增加一个单位的自变量可增加其对应路径系数的因变量，而各个残差是由于统计问卷本身天然的测量方法原因产生的必然误差，不会影响的分析，残差之间的相关由于所对应的问卷本身数量受时间限制而建立的关系，但由于是单一潜在变量内部所作关系，所以本身并不影响结构方程模型潜在变量之间关系的分析。
4.6. 验证性因子分析
在结束了结构方程模型的构建后，需要对结构方程模型进行进一步的验证性因子分析汇报——对其收敛效度与区分效度进行验证。在其中选择了四项指标两类方法分别对所需要研究的结构方程模型进行验证与分析：一是收敛效度，对应的指标为CR (Composite Reliability组成信度)与AVE (Average Variance Extracted平均方差提取值)；另一个是区别效度，其为各不同潜在变量间相关性系数与对应AVE的比较布尔逻辑结果。
用指标CR与AVE对该结构方程模型进行收敛效度的分析，表11中得知所有的CR均大于0.7；并且所有AVE值均大于0.36——也就是说认定修正后的结构方程模型具有其良好的收敛效度检验的结果，即具有收敛度。具体数据结果见表11。
Table 11. Convergence validity of the structural equation model
表11. 结构方程模型收敛效度表
观察变量 |
潜在变量 |
Estimate |
SMC |
CR |
AVE |
Q12 |
疫情对人的影响 |
0.622 |
0.387 |
0.744 |
0.493 |
Q11 |
疫情对人的影响 |
0.774 |
0.599 |
Q10 |
疫情对人的影响 |
0.703 |
0.494 |
Q141 |
各方宣传 |
0.657 |
0.432 |
0.854 |
0.545 |
Q142 |
各方宣传 |
0.764 |
0.584 |
Q144 |
各方宣传 |
0.801 |
0.642 |
Q143 |
各方宣传 |
0.866 |
0.750 |
Q13 |
各方宣传 |
0.562 |
0.316 |
Q27 |
消费者心理 |
0.518 |
0.268 |
0.756 |
0.384 |
Q31 |
消费者心理 |
0.667 |
0.445 |
Q32 |
消费者心理 |
0.631 |
0.398 |
Q26 |
消费者心理 |
0.623 |
0.388 |
Q34 |
消费者心理 |
0.649 |
0.421 |
Q19 |
消费者认识 |
0.562 |
0.316 |
0.752 |
0.508 |
Q21 |
消费者认识 |
0.751 |
0.564 |
Q18 |
消费者认识 |
0.803 |
0.645 |
Q40 |
热度 |
0.942 |
0.887 |
0.925 |
0.716 |
Q42 |
热度 |
0.901 |
0.812 |
Q39 |
热度 |
0.875 |
0.766 |
Q41 |
热度 |
0.847 |
0.717 |
Q35 |
热度 |
0.632 |
0.399 |
在AMOS提供的本次结构方程模型的报告中找出Implied Correlation下三角矩阵并且经过替换为AVE平方根值：相关性系数均小于所对应的AVE平方根值，说明量表数据区分度理想，详细结果见表12。
Table 12. Discriminant validity of the structural equation model
表12. 结构方程模型区分效度表
|
AVE |
疫情对人的影响 |
各方宣传 |
消费者认识 |
消费者心理 |
热度 |
疫情对人的影响 |
0.493 |
0.702 |
|
|
|
|
各方宣传 |
0.544 |
0.358 |
0.738 |
|
|
|
消费者认识 |
0.331 |
0.303 |
0.354 |
0.575 |
|
|
消费者心理 |
0.387 |
0.149 |
0.174 |
0.490 |
0.622 |
|
热度 |
0.716 |
0.137 |
0.270 |
0.296 |
0.499 |
0.846 |
结论：构建的结构方程模型的各个变量间有很强的相关性和差异性，在中医药保健品市场里，消费者心理和消费者认识可以看成相互具有差异但相互影响的因素，疫情因素和各方的宣传也是与中医药保健品热度不可相分割的重要部分。
4.7. 模型结论
结合上述的量化分析，将所设立潜在变量代入并且得知以下结论：疫情的影响促进了各类方面对中医药保健品的宣传，但并没有很显著地刺激消费者认识并改观对中医药保健品的购买心理，从而激发中医药保健品的热度；官方的宣传在很大程度上刺激了人们对中医药保健品以及相关行业的认识，而本身也一定程度上刺激了热度的发展；由于各方宣传对消费者认识的刺激作用，间接地在很大程度上改变了消费者对中医药保健品的购买心理，从而很大程度上地提高了中医药保健品的热度。
5. 结论与建议
5.1. 结论
因为目前存在认知不足的问题，消费者对中医药保健品的认知需要进一步加强。同时，中医药保健品的价格被多数消费者认为过高，这可能影响了他们的购买意愿。在性别差异方面，女性相较于男性更加关注中医药保健品的价格与效果。此外，不同收入水平的消费者对中医药保健品的关注点也有所不同，高收入群体更注重产品效果，而低收入群体则更关注价格因素。官方的宣传对于提升公众对中医药保健的认知具有积极作用，这表明通过正确的信息传播可以改善消费者的认知状况。最后，中医药保健品的低端市场尚未得到充分发展，这表明该领域有很大的发展潜力和市场需求。
5.2. 建议
5.2.1. 政策层面
政策层面上，首先需要加强对中医药保健品的监管和管理，以确保产品质量和安全性。这包括建立健全的监管体系，明确各主管部门职责，避免监管空白和责任推诿，对伪中医诊疗乱象及时进行整治，并对消费者进行风险提示。其次，通过官方渠道普及中医药保健品知识，例如建设中医药文化传播平台、举办中医药文化传播活动和建设中医药健康文化知识角，以提升公众对中医药文化的认知和理解。
5.2.2. 企业层面
在企业层面，适当降低中医药保健品价格是必要的，以满足不同收入水平消费者的需求。企业还需要开拓低端市场，重新审视产品定位，考虑推出价格更为亲民的产品线，以丰富中医药健康产品供给。这不仅有助于提高产品的市场竞争力，也有助于中医药保健品的普及和推广。
5.2.3. 消费者方面
对于消费者而言，提高中医药理论知识是重要的一环，这有助于他们更好地理解中医药保健品的价值和作用。消费者应注意产品的安全性和质量，选择正规渠道购买，并关注产品标识，如国家食品药品监督管理局批准的“保健食品”标识。
NOTES
*通讯作者。