基于ｃｖｍ设计的有机食品支付意愿研究——以武汉市消费者为例

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1、基于ＣＶＭ设计的有机食品支付意愿研究——以武汉市消费者为例王进，柳鹏程（华中农业大学经济管理学院，武汉４３００７１）摘要：以武汉市消费者为研究对象，采用ＣＶＭ设计的方法获取消费者对有机食品的支付意愿，并构建了消费者支付意愿的模型来解释影响消费者对有机食品支付意愿的影响因素。研究结果表明，武汉市消费者对有机食品的平均支付意愿约为４０％，消费者特征、消费动机、计划行为、消费者认知态度以及假定信息条件均对其支付意愿产生显著影响。结合研究结果，从消费的角度提出了若干具体建议以促进武汉市有机食品行业的发展。.jyqkｅｔｈｏｄ，CVM）。考虑到

2、前者在实际调查中困难较大、成本较高，而后者的灵活性更好、成本更低的特点，本研究选择ＣＶＭ法，又叫意愿调查评估法，它是非市场价值评估中运用较多的一种方法。一般情况下，ＣＶＭ通过模拟市场和询问消费者一系列的假设问题来获取其对某种产品的最大支付意愿，目前该方法主要运用于生态环境、资源利用等方面的价值评估。常见的研究模式可以分为两类，即离散型模式和连续性模式。其中离散型模式又称作二分式模式，进一步可以分为单边界二分式和双边界二分式两种；连续型模式主要有三种，分别是投标博弈、开放式模式和支付卡式。各种模式在研究中各有优缺点，支付卡模式涉及到投标

3、指起点、间隔和范围的确定，因此消费者对这些值的确定非常敏感，研究结果的不确定性也较大；开放式模式没有提供任何投标值信息，这就要求被调查者对研究对象的认知程度较高；二分式模式同样涉及投标值的确定，并且在实际操作中难度较大。考虑到消费者对有机食品的认知程度较低，对市场上有机食品的价格的把握度不高，因此本研究选择使用较常用的支付卡模式，该模式提供的各种数值供被调查者参考。有机食品的特征较多，本研究选择了其４个典型特征：药残、环保性、营养性和口感，每一特征设３个等级（农药残留的３个等级为：有机食品的药残是普通食品的２０％、３５％和５０％；环保

4、性的３个等级为：相比普通食品，有机食品的环保性差不多、更高和高很多；营养性的３个等级为：相比普通食品，有机食品的营养物质含量差不多、高２０％和高４０％；口感的３个等级为：相比普通食品，有机食品的口感更差、差不多和更好），参考孙祥等［１２］的方法进行正交设计，最后选择了组合结果中的九种作为情景条件，九种情景及给予的外部条件见表１。在实际调查中，消费者对每种假设条件下的有机食品给出支付意愿。３问卷、数据及样本本研究使用的问卷主要包括消费者的特征、消费者消费动机，消费者对有机食品认知、态度和信任度、消费者的计划行为调查、消费者的生活方式以及

5、消费者对有机食品的支付意愿。本研究所使用的数据通过抽样调查获取，整个调查过程分为预调查和正式调查两部分。预调查以访谈的形式进行，在武汉市随机寻找１００名消费者进行现场访谈，访谈内容包括消费者的认知度、消费者总体态度、购买行为和最近一次购买经历等。正式调查以调查问卷的形式进行，采取分层抽样的方式获取样本。首先运用概率图将武汉市划分为１０００个区域，然后在１０００个区域里抽取８０个区域点，最后在每个小区点上发放１０－１１份问卷。调查时间为２０１３年８月２５日～９月１０日，调查人员为华中农业大学的４名硕士研究生和８名本科生。为了统一询问方式

6、和流程，在正式调查前对每位调查人员进行为期２ｄ的培训。本次调查共收回８２６份问卷，剔除部分数据缺失、答案一致性较高的问卷后剩下有效问卷７５６份，有效率达到９１．５％。调查样本的基本特征见表２。４实证分析４．１变量说明影响消费者对有机食品支付意愿的因素有很多，本研究的影响因素主要包括消费者特征、消费动机、消费者的认知度、消费者的态度、消费者信任度、计划行为变量以及给予条件。其中消费者特征因素包括的变量主要有年龄（ＡＧＥ）、性别（ＧＥＮＤＥＲ）、婚姻状况（ＭＡＲＲＩＡＧＥ）、文化程度（ＥＤＵＣＡＴＩＯＮ）、收入（ＩＮＥ）、家中是否有特殊人

7、群（ＦＡＭＳＰＥ）、是否是家中食品主要购买者（ＭＡＩＮＰＵＲ）和生活方式（ＬＩＦＳＴＹＡ和ＬＩＦＳＴＹＢ）；动机因素包括的变量有情绪动机（ＭＯＯＤＭＯＴ）、健康动机（ＨＥＡＬＭＯＴ）、食品安全动机（ＳＡＦＥＭＯＴ）、环境保护动机（ＥＮＶＩＭＯＴ）、方便动机（ＣＯＮＶＭＯＴ）和体重控制动机（ＷＥＩＣＯＮＭＯＴ）；态度因素包括的变量有健康营养态度（ＡＴＴＩＴ１）、安全态度（ＡＴＴＩＴ２）、感知质量态度（ＡＴＴＩＴ３）、环境保护态度（ＡＴＴＩＴ４）、动物福利态度（ＡＴＴＩＴ５）和价格态度（ＡＴＴＩＴ６）；计划行为因素包括的变量有对购买行为态

8、度（ＰＵＲＡＴＴ）、主观规范（ＳＵＢＮＯＲ）和感知行为控制（ＰＥＲＣＯＮ）。每一个变量的定义与基本统计值见表３。调查结果显示，消费者在给予不同条件下的支付意愿也会有不同，但平均支付意愿约为４０％。４．２模型估计说明本研究