DOI: https://doi.org/10.59267/ekopolj2601217a
تاريخ النشر: 2026-03-25
المؤلف: Slobodan Adžić وآخرون
الموضوع الرئيسي: المنهجيات النفسية والاختبار
نظرة عامة
يتناول هذا القسم التحليل المقارن لنمذجة المعادلات الهيكلية المستندة إلى التباين (CB-SEM) ونمذجة المعادلات الهيكلية باستخدام المربعات الصغرى الجزئية (PLS-SEM) في سياق أبحاث سلوك المستهلك، مع التركيز بشكل خاص على سلوك الشراء للرَكيجا، وهو منتج زراعي ذو أهمية ثقافية. تعيد الدراسة تحليل بيانات الاستطلاع باستخدام SmartPLS، مع التأكيد على تقييم نموذج القياس وتقدير كل من التأثيرات الهيكلية المباشرة وغير المباشرة.
تكشف النتائج أنه بينما ينتج PLS-SEM تقديرات أقل لمعاملات المسار، فإنه يحقق تباينًا مفسرًا أعلى ($R^2$) مقارنةً بـ CB-SEM. وهذا يشير إلى أن PLS-SEM يقدم نهجًا أكثر تحفظًا لتقدير التأثيرات بينما يظهر في الوقت نفسه قدرات تفسيرية أقوى. وبالتالي، تفترض الدراسة أن PLS-SEM هو خيار منهجي سليم ومفيد عمليًا لنمذجة سلوك المستهلك في الأسواق الزراعية ذات الخصوصية الثقافية، مما يساهم في تقديم رؤى قيمة للأدبيات التطبيقية في الاقتصاد الزراعي.
مقدمة
تستعرض مقدمة هذه الدراسة التطبيق العملي لنمذجة المعادلات الهيكلية باستخدام المربعات الصغرى الجزئية (PLS-SEM) باستخدام SmartPLS، مع التأكيد على مزاياها المنهجية مقارنة بنمذجة المعادلات الهيكلية المستندة إلى التباين (CB-SEM). تهدف الأبحاث إلى توضيح نقاط القوة في PLS-SEM، لا سيما في معالجة أوجه القصور في CB-SEM، الذي شهد تاريخيًا اعتمادًا أكبر بسبب توفره المبكر من خلال برامج مثل LISREL وAMOS. تستخدم الدراسة نموذج CB-SEM منشور سابقًا قام بتحليل العوامل الثقافية التي تؤثر على سلوك المستهلك تجاه الرَكيجا، وهو مشروب براندي البرقوق التقليدي المعترف به من قبل اليونسكو كتراث ثقافي غير مادي.
تتمثل الفروق الأساسية بين PLS-SEM وCB-SEM في كيفية تعاملهما مع المتغيرات الكامنة؛ بينما يفسر CB-SEM البنى كعوامل شائعة تفسر التباين بين المؤشرات، ينظر PLS-SEM إلى البنى كتركيبات. يسمح هذا الاختلاف لـ PLS-SEM بتوفير قوة إحصائية أعلى وإنتاج نتائج حتى عندما تواجه CB-SEM مشكلات في التقارب. تشير الدراسة إلى أن PLS-SEM عادة ما ينتج تقديرات أعلى لنموذج القياس (الأحمال) وتقديرات أقل لنموذج الهيكل (معاملات المسار) مقارنةً بـ CB-SEM. بالإضافة إلى ذلك، يهدف اعتماد PLS-SEM على الانحدار العادي للمربعات الصغرى إلى زيادة قيم R² للمتغيرات الكامنة، مما يؤدي إلى قيم أعلى باستمرار لمتوسط التباين المستخرج (AVE)، مما يعزز الأهمية التنبؤية لـ R² في PLS-SEM مقارنةً بـ CB-SEM.
طرق
في هذه الدراسة، قام المؤلف بإجراء مراجعة شاملة للأدبيات الأكاديمية ومقاييس البحث المعتمدة المتعلقة بالمشروبات الكحولية، مع التركيز بشكل خاص على الرَكيجا، بسبب نقص المقاييس المخصصة في الأبحاث الحالية. باستخدام قاعدة بيانات Business Source Premier، تم تحديد ما مجموعه 56 مقالة فريدة من خلال عمليات البحث عن “الكحول” و”المستهلك”، بعد إزالة التكرارات. قدمت هذه المقالات الأساس لتكييف خمسة مقاييس بحثية مع السياق الخاص بالرَكيجا وسهلت تطوير نموذج المعادلات الهيكلية.
استخدمت الدراسة عدة مقاييس: مقياس التأثير الثقافي للرَكيجا (CIR)، الذي يتضمن بيانات حول استهلاك المجتمع والأهمية الثقافية؛ مقياس مستوى مشاركة المستهلك (LCI)، المعد لتقييم اهتمام المستهلك بالرَكيجا؛ مقياس العوامل المؤثرة على شراء الرَكيجا (FPR)، الذي يحدد التأثيرات المختلفة على قرارات الشراء؛ مقياس المواقف تجاه الرَكيجا (ATR)، الذي يقيس تصورات الرَكيجا؛ ومقياس نوايا شراء الرَكيجا (RRI)، الذي يقيم نية المستهلكين للشراء. أظهر كل مقياس موثوقية داخلية، حيث تجاوزت قيم ألفا كرونباخ 0.70. تم إجراء تحليل البيانات باستخدام SmartPLS الإصدار 4.1.1.2، مما يضمن تقييمًا قويًا للمقاييس المعدلة.
نتائج
تسلط نتائج نموذج CB-SEM الذي طوره أدزيك (2025) الضوء على التأثير الكبير للعوامل الثقافية على سلوكيات شراء المستهلكين فيما يتعلق بالرَكيجا، وهو مشروب كحولي ذو أهمية ثقافية في صربيا. أثبتت الدراسة أن الثقافة تؤثر مباشرة على نوايا الشراء، مع معامل تأثير مباشر قدره $0.45$، ويمثل النموذج الإجمالي $42\%$ من التباين في نوايا شراء المستهلكين. علاوة على ذلك، كانت التأثيرات المباشرة وغير المباشرة الإجمالية للثقافة على نوايا شراء الرَكيجا كبيرة، حيث بلغت $0.61$، مما يشير إلى علاقة قوية بين العوامل الثقافية وسلوك المستهلك.
كشفت التحليلات متعددة المجموعات عن اختلافات ملحوظة بين المستهلكين الذين يفضلون الرَكيجا وأولئك الذين يفضلون البيرة، مما يبرز الأهمية الثقافية الفريدة للرَكيجا في تشكيل أنماط الشراء. تؤكد النتائج الأبحاث السابقة حول تأثير الثقافة على استهلاك المشروبات الكحولية الوطنية (Prendergast et al., 2010)، مما يؤكد ملاءمة النموذج لفحص المشروبات الكحولية ذات الخصوصية الثقافية. كانت جميع معاملات المسار داخل النموذج ذات دلالة إحصائية، مما يعزز قوة النتائج.
مناقشة
في هذا القسم، يقوم المؤلفون بإنشاء نموذج نمذجة المعادلات الهيكلية باستخدام المربعات الصغرى الجزئية (PLS-SEM) لتحليل سلوك المستهلك تجاه الرَكيجا، وهو مشروب كحولي ذو أهمية ثقافية. يتضمن النموذج خمسة متغيرات كامنة و25 متغيرًا مقيسًا، محققًا معامل تحديد أعلى ($R^2 = 0.471$) مقارنةً بنموذج نمذجة المعادلات الهيكلية المستندة إلى التباين (CB-SEM) ($R^2 = 0.42$). ومع ذلك، تم استبعاد المتغير “المواقف تجاه الرَكيجا” بسبب عدم وجود تأثيرات مباشرة وغير مباشرة ذات دلالة، مما يبرز سيناريو عدم وجود تأثير غير الوساطة. على الرغم من إزالته، يجادل المؤلفون بأن العوامل الثقافية تظل حاسمة في تشكيل مواقف المستهلكين، مما يشير إلى أن النموذج قد يفتقر إلى الاكتمال دون هذا المتغير.
أكد تحليل نموذج القياس موثوقية وصلاحية البنى، حيث تجاوزت معظم أحمال العوامل العتبة المقبولة. أشار تحليل نموذج الهيكل إلى أن جميع العلاقات الخمس كانت ذات دلالة إحصائية، حيث يفسر النموذج حوالي 48.4% من التباين في نوايا شراء الرَكيجا. تشير النتائج إلى أن PLS-SEM هو بديل قوي لـ CB-SEM لاختبار النظريات والتنبؤ، على الرغم من بعض الاختلافات المنهجية. يؤكد المؤلفون على المساهمات المنهجية لدراستهم، داعين إلى استخدام برنامج SmartPLS في الأبحاث المستقبلية حول سلوك المستهلك عبر مختلف المنتجات الزراعية الغذائية والسياقات الثقافية.
DOI: https://doi.org/10.59267/ekopolj2601217a
Publication Date: 2026-03-25
Author(s): Slobodan Adžić et al.
Primary Topic: Psychometric Methodologies and Testing
Overview
This section discusses the comparative analysis of covariance-based structural equation modeling (CB-SEM) and partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) within the context of consumer behavior research, specifically focusing on the purchasing behavior of rakija, a culturally significant agricultural product. The study reanalyzes survey data using SmartPLS, emphasizing the evaluation of the measurement model and the estimation of both direct and indirect structural effects.
The findings reveal that while PLS-SEM produces lower path coefficient estimates, it achieves a higher explained variance ($R^2$) compared to CB-SEM. This suggests that PLS-SEM offers a more conservative approach to effect estimation while simultaneously demonstrating stronger explanatory capabilities. Consequently, the study posits that PLS-SEM is a methodologically sound and practically beneficial choice for modeling consumer behavior in culturally specific agricultural markets, thereby contributing valuable insights to the applied SEM literature in agricultural economics.
Introduction
The introduction of this study examines the practical application of Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) using SmartPLS, emphasizing its methodological advantages over Covariance-Based Structural Equation Modeling (CB-SEM). The research aims to elucidate the strengths of PLS-SEM, particularly in addressing the shortcomings of CB-SEM, which has historically seen greater adoption due to its early accessibility through software like LISREL and AMOS. The study employs a previously published CB-SEM model that analyzed cultural factors affecting consumer behavior towards rakija, a traditional plum brandy recognized by UNESCO as an intangible cultural heritage.
A fundamental distinction between PLS-SEM and CB-SEM lies in their treatment of latent variables; while CB-SEM interprets constructs as common factors explaining covariation among indicators, PLS-SEM views constructs as composites. This difference allows PLS-SEM to provide higher statistical power and yield results even when CB-SEM encounters convergence issues. The study notes that PLS-SEM typically results in higher measurement model estimates (loadings) and lower structural model estimates (path coefficients) compared to CB-SEM. Additionally, PLS-SEM’s reliance on ordinary least squares regression aims to maximize the R² values of endogenous constructs, resulting in consistently higher Average Variance Extracted (AVE) values, which enhances the predictive significance of R² in PLS-SEM relative to CB-SEM.
Methods
In this study, the author conducted a comprehensive review of academic literature and validated research scales pertaining to alcoholic beverages, specifically focusing on rakija, due to the lack of tailored scales in existing research. Utilizing the Business Source Premier database, a total of 56 unique articles were identified through searches for “alcohol” and “consumer,” after removing duplicates. These articles provided the basis for adapting five established research scales to the context of rakija and facilitated the development of a structural equation model.
The study employed several scales: the Cultural Impact of Rakija (CIR) scale, which includes statements regarding community consumption and cultural significance; the Level of Consumer Involvement (LCI) scale, adapted to assess consumer interest in rakija; the Factors to Purchase Rakija (FPR) scale, which identifies various influences on purchasing decisions; the Attitudes Toward Rakija (ATR) scale, measuring perceptions of rakija; and the Rakija Purchase Intentions (RRI) scale, evaluating consumers’ intent to buy. Each scale demonstrated internal reliability, with Cronbach’s alpha values exceeding 0.70. Data analysis was performed using SmartPLS version 4.1.1.2, ensuring robust evaluation of the adapted scales.
Results
The results of the CB-SEM model developed by Adžić (2025) highlight the significant influence of cultural factors on consumer purchasing behaviors regarding rakija, a culturally important alcoholic beverage in Serbia. The study established that culture directly affects purchasing intentions, with a direct impact coefficient of $0.45$, and the overall model accounted for $42\%$ of the variance in consumer purchasing intentions. Furthermore, the total direct and indirect effects of culture on rakija purchasing intentions were substantial, reaching $0.61$, indicating a strong relationship between cultural factors and consumer behavior.
The multigroup analysis revealed notable differences between consumers who preferred rakija and those who favored beer, underscoring the unique cultural significance of rakija in shaping purchasing patterns. The findings corroborate previous research on the impact of culture on national alcoholic beverage consumption (Prendergast et al., 2010), affirming the model’s appropriateness for examining culturally specific alcoholic beverages. All path coefficients within the model were statistically significant, reinforcing the robustness of the results.
Discussion
In this section, the authors establish a Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) model to analyze consumer behavior regarding rakija, a culturally significant alcoholic beverage. The model incorporates five latent variables and 25 measured variables, achieving a higher coefficient of determination ($R^2 = 0.471$) compared to the Covariance-Based Structural Equation Modeling (CB-SEM) model ($R^2 = 0.42$). However, the variable “Attitudes toward rakija” was excluded due to non-significant direct and indirect effects, highlighting a scenario of no-effect non-mediation. Despite its removal, the authors argue that cultural factors remain crucial in shaping consumer attitudes, suggesting that the model may lack completeness without this variable.
The measurement model analysis confirmed the reliability and validity of the constructs, with most factor loadings exceeding the acceptable threshold. The structural model analysis indicated that all five relationships were statistically significant, with the model explaining approximately 48.4% of the variance in rakija purchase intentions. The findings suggest that PLS-SEM is a robust alternative to CB-SEM for theory testing and prediction, despite some methodological differences. The authors emphasize the methodological contributions of their study, advocating for the use of SmartPLS software in future research on consumer behavior across various agri-food products and cultural contexts.