消费者对蔬菜属性偏好之场区隔分析

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1、消費者對蔬菜屬性偏好之市場區隔分析黃璋如*國立宜蘭技術學院副教授。作者感謝審稿委員之審閱與建議,以及行政院農業委員會之研究經費支持。摘要市場區隔的目的是要了解不同型態消費者群體的特徵,以做出最適當的市場策略。本研究以消費者的偏好作為市場區隔之基礎。採用聯合分析法,以整體輪廓方式調查消費者對具有不同屬性水準之蔬菜的偏好排序,進而估算出個別消費者對每個蔬菜屬性水準之成分效用值,以及各個屬性之相對重要性。再利用集群分析法,依據消費者的偏好將消費者分為重視驗證、重視價格及重視安全的三個偏好分群,其人數分配依序為37%、36%及27%。本研究所探討的蔬菜屬性及其水準分別為(

2、1)驗證:政府驗證、民間團體驗證、無驗證;(2)價格:每斤40、60、80及100元;(3)等級:外觀大而端正的A級、外觀小而扭曲的B級;(4)安全:完全不施用化學農藥、肥料及除草劑等(全有機農產品),避免施用或比政府所規定的更少施用(準有機農產品),按照政府所規定的施用(吉園圃農產品),以及照農民一般習慣施用(一般農產品)。本研究亦探討消費者的行為特徵與人口特徵是否在各市場區隔中有顯著差異,並以多變量及單變量變異數分析(MANOVA及ANOVA)及卡方分析作統計檢定。研究結果顯示,受訪地區別及年齡是影響消費者偏好的因素,亦即此兩變數也可作為以消費者偏好為基礎的市

3、場區隔變數。關鍵字:市場區隔,食品安全,安全驗證,有機農產品,吉園圃農產品,聯合分析27前言一般市場區隔研究,多以消費者的人口變數作事前區隔研究,或依據消費者的行為變數以集群分析法作事後區隔研究。然而,自從聯合分析法成為市場研究的重要方法之後,以消費者對產品屬性的偏好作市場區隔的研究,便能探討不同消費者或消費者群體對產品屬性(attribute)之重視程度、對屬性水準(level)之偏好,或對不同屬性水準組合而成的各種產品之偏好情形。本研究之主要目的,係探討消費者對蔬菜之食品安全、驗證一般所稱之認證實應為驗證(certification),認證(accredita

4、tion)係對驗證單位之查核與認可。、價格及等級等之屬性偏好,並以消費者之偏好為基礎,作市場區隔之研究。所選定之屬性及其水準分別為(1)驗證:政府驗證、民間團體驗證、無驗證;(2)價格:每斤40、60、80及100元;(3)等級:外觀大而端正的A級、外觀小而扭曲的B級;(4)安全:完全不施用化學農藥、肥料及除草劑等,避免施用或比政府所規定的更少施用,按照政府所規定的施用,以及照農民一般習慣施用。四個安全屬性中,照農民一般習慣施用化學農藥、肥料及除草劑所生產出來的產品即為為一般農產品,其他三個等級農產品即為目前農政單位所推廣的全有機準有機及吉園圃農產品。因此本研究之

5、結果有助於瞭解此四種不同安全等級農產品之市場及制訂市場策略參考之用。本研究所用以調查之產品為青椒,取其常見、易得及明顯的外觀差異。選擇台北市五個具有不同特質之地區(住宅區或商業區等)中的相鄰超市及傳統市場各一,作消費者之訪問,有效問卷共262份。27壹、聯合分析及其在市場區隔之應用一、聯合分析法介紹聯合分析(conjointanalysis)是一種以分解技術(decompositionaltechnique),探討消費者對產品多種屬性及屬性水準之偏好的一種方法。受訪者對由不同屬性水準組合而成的各種同類但異質產品(財貨或服務)之偏好,以排序(ranking)或評點(

6、rating)方式表達他們對各種產品的整體偏好(overallpreferences)或整體效用(overallutilities)。再利用不同的計量方式,例如常用於評點法的最小平方迴歸法(OLS)或用於排序法的單調迴歸(monotoneregression),將受訪者對各種產品的整體偏好,分解成各該受訪者對不同屬性水準的成分效用值(part-worthutilities),以瞭解受訪者對多屬性產品的偏好結構。聯合分析最簡化而常用的是加法模式(additivemodel)。以一個同類但異質的產品群為例,若該類產品有K個屬性,個別受訪者的效用可以下式表達:(1)其中

7、,Uj是第j個產品的效用值。C是常數,V(S1j)…V(SKj)是j產品中1,2,…,K屬性的成分效用值。而每一個屬性有多個水準,但每一個屬性在每一個產品中只有一個水準。例如夾克可以有形式、顏色、材質及價格等四個屬性,但形式有長形、短形,顏色有深色系列、淺色系列、鮮豔色系,材質及價格亦有不同「水準」。而每一件夾克,在四個屬性上各有一個水準呈現。因產品的效用值Uj是無法觀察而得的,因此藉著實驗或調查,觀察受訪者以評點或排序方式表達對不同產品之整體評價(即為式2之R),再藉著數量方法估測出受訪者對不同屬性水準之成分效用值。將每一個屬性之成分效用值加總即得該產品之總效用

8、值。以具有

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