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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。上述四个产品类别，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、陶瓷和风筝四个产品类别中确定消费者最熟悉的地理商标名称。
在茶饮领域，小编确定了西湖龙井茶（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一个地理商标。
在调味品领域，小编确定了涪陵榨菜、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一个地理商标。
在陶瓷领域，小编确定了景德镇瓷器、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一个地理商标。
在风筝领域，小编确定了潍坊风筝、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一个地理商标。
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，最终在四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。然后，对这四个地理商标采取随机抽样的原则，确定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三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，把太原市城区划分为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，以随机拦截的方式确定受访对象。在具体接受访问之前，访问员需要对其进行甄别，把习惯于饮茶并熟悉西湖龙井茶的人确定为最终的受访对象。最后，规定每组的有效访问量为１０人，两个成员相互配合，一个做访问员，另一个做协助工作，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只有１０个题项，对这１０个题项进行因子分析，需要的最小样本量为５０个（１０×５＝５０），收回的有效问卷数量满足这个比例标准。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比例明显改善，６个题项反映的因子结构解释方差的比例大于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，进一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
第一个因子共享性的Ｃｒｏｎｂａｃｈ系数为０．７６，第二个因子发展性的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），意味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）。这个相关系数意味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）。

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