对中国消费者非转基因菜油支付意愿的研究，本文主要内容关键词为：菜油论文,意愿论文,中国消费者论文,非转基因论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、背景与文献综述
全球的菜油市场越来越受到生物技术政策法规的影响。中国农业部在2002年3月20日出台了对转基因作物和食品的新规定，要求转基因作物和食品的属性必须经过中国农业部的核准，同时对所有出口到中国的含有转基因的食品都要有安全认可证书。中国卫生部近来也宣布了有关对生物技术产品贴标的要求。预计在不久的将来，对于从转基因菜籽中提炼的食用油（以下简称转基因油）会采取强制贴标政策。规定要求所有的转基因食品都必须予以十分确定的标示，不应有任何含糊之词，应标明“这个产品是由转基因××制造而来的”。对那些用转基因原料制造出来但本身不含有转基因成分的食品，标签应该设置成“这个产品是从转基因××制造出来的，但已不含转基因成分”。然而，由于现在的技术还不能区分来源于转基因菜籽和非转基因菜籽的菜油，所以对菜油贴标到底该如何来进行还不十分明朗。
中国政府的有关转基因粮食和食品的新规定必然对国际油类菜籽贸易产生很大的影响。在1999年至2000年期间，中国进口了1000万吨的大豆和将近400万吨的油菜籽，占整个国际大豆进口市场的20％，整个国际油菜籽进口市场的35％（FAS，2002）。尽管对其影响还很难作出确切的估计，但它对贸易的冲击主要取决于两个方面：第一，中国消费者对转基因和非转基因菜油贴标会作出如何反应；第二，有关转基因食品检查测试和许可的管理和运作程序。所以，认识和了解中国消费者对转基因油的态度，对我们理解未来中国转基因菜籽和菜油市场的发展非常关键。同时，也会对企业和政府部门确定发展和利用转基因技术的未来投资方向起指导作用。本文的目的是分析影响消费者对转基因菜油接受度的因素，以预测中国消费者对非转基因菜油的支付意愿。
消费者对转基因食品的接受度在不同国家都有很大的差异[1]。然而，有关中国消费者对转基因食品接受度的资料仍十分有限。1999年，国际环境学会调查了10个国家的消费者，发现中国消费者对农业生物技术的支持态度是最强烈的[2]。2001年公布在《中国日报》上的一个初步调查结果指出，中国消费者对转基因食品有相当高的认知，但是对转基因食品没有确切的了解（注：参见：Sheng.H.“Heard of It，But what is it”，China Daily，2001—08—16.）。广州统计局（2002）对转基因食品进行了一次调查，采访了七千多个消费者。其中超过80％的消费者说他们听到过转基因食品，但只有13％的消费者说他们对转基因食品十分了解。超过30％的消费者认为转基因食品是有害健康的，只有20％的消费者愿意购买转基因食品。这表明，中国消费者对转基因食品的态度正在变化，由积极的态度往消极的方向转化。针对消费者所表达出来的这种变化，我们有必要去调查和获得更多有关消费者对转基因食品态度的新资料。
许多研究者对各国消费者对转基因食品的WTP问题进行了探索。Burton等人[3]就英国消费者对转基因食品的WTP进行了评估；Lusk等人[4]运用了假设评价方法，对美国堪萨斯州消费者对不含转基因成分的玉米片的WTP估计；Baker和Burnham运用了相关分析方法估计了美国市场上对非转基因玉米片的WTP；Macann等人[5]运用相关分析方法（conjoint analysis），对加拿大阿尔伯达市对转基因贴标规定的WTP进行了估计；Loureiro和Hine[6]，用假设评估方法对美国科罗拉多州人对无转基因成分食品的WTP进行了估计；Chen和Chern[7]用假设评估方法，估计了美国俄亥俄州消费者对非转基因鲑鱼、面包和菜油的WTP；Grimsrud等人[8]用假设评估方法，估计了挪威消费者对转基因面包的WTP。显然，假定评估法是评估WTP最为常用的方法。本文也运用假设评估方法来推算中国消费者对非转基因菜油的WTP。
二、选择建模和支付意愿
假设评价是通过直接调查访问的分叉选择提问模式来推导出人们的支付意愿的一种标准方法[9]。假设评价方法在环境和资源、健康保健、交通运输、市场调研和食品安全等领域都有广泛的运用。由美国国家海洋和大气管理局（NOAA）召集了一个名叫“蓝带”的专家组，其中包括了几个诺贝尔经济学奖获得者[10]共同签署了在环境评价方面运用假设评估方法的声明。同时，NOAA专家组也为运用CV提供了一套指导方针。其中一个建议是在运用分叉选择模式调查时，应允许被调查者在回答WTP问题时选择“不知道/不确定/不愿发表意见（后面简写为DK）”[11]。一般经验表明，在调查中，当有DK作为WTP问题的可选项时，相当一部分的被调查者通常都会选择DK。而我们要观察的WTP却往往是在那些不选DK的回答者中推算出来的。换句话说，对于分叉选择假设评估问题的“是”或“否”的回答，不是随意从整个样品中选出来的。这是一个典型的样本选择问题。由于选择DK或“是/否”的答案很可能是互相关联的，假如忽略这种相关性，就有可能在估计WTP时产生偏差。为了纠正这一潜在偏差，本文用双因素概率选择模式[12]来处理DK问题。
一般而言，人们在选择时会存在着两个连续的阶段：第一阶段回答者决定是否对WTP问题作出回应（y[，2]＝1如果个人选择的是DK选项）；第二个阶段就是决定对WTP问题“是”或“否”的选择（y[，1]＝1如果个人选择的是“是”选项）。这两个阶段的相关性很可能显著异于零，所以，这两个过程的任意误差项往往不能假定为是互相独立的。所以，对作出的选项概率应该用双因素概率模型来估计。基本的双因素概率模型可描述为：
y[，1][*]＝β′[，1]x[，1]＋ε[，1]，y[，1]＝1，if y[，1][*]＞0（1）
y[，2][*]＝β′[，2]x[，2]＋ε[，2]，y[，2]＝1，if y[，2][*]＞0
其中ε[，1]和ε[，2]是误差项，并依从双因素正态分布：
E[ε[，1]]＝E[ε[，2]]＝0（2）
Var[ε[，1]]＝Var[ε[，2]]
Cov[ε[，1]，ε[，2]]＝p
如果相关系数等于零的话，那么，就出现了简单的单因素概率事件，双因素概率模型便可用一般的单因素概率模型来描述。
另一个相关的计量经济问题同样与选择性有关。对于给定个人而言，回答WTP问题“是”或“否”，只有在非“DK”选项被选择时才会观察到。这是一个典型的样本选择问题。如果忽略DK，也会造成对WTP估计的偏差。为此，正确估计方程（1）必须选择能避免样本选择偏差的双因素概率模型。根据Wynand和van Praag（1981），在纠正了样本选择偏差后，选择非DK，yes或no的概率为：
其中η是各个估计系数（除了价格变量外）和相应的社会人口变量平均值的乘积总和，β[，price]。是价格变量的估计系数。
调查设计和数据收集：估计WTP需要我们对消费者进行问卷调查。调查表格的设计是基于以前的文献（Bredahl，2000；FMI，1996；Eurobarometer，1997；IFIC，1999）。这些文献中的一些测量方法被采纳运用在本调查中，并依据这次调查的具体需要作了相应的修正。北京是此次调查的目标城市。为了确保此次问卷问题的清晰性和适宜性，在正式调研之前我们对一些北京市民进行了预调查。预调查也用于帮助我们决定问卷的适宜长度。最后的调研问卷大致设计在15分钟或更少的时间内就可以完成。具体的调查工作由两位农业经济专业的研究生承担。调查人员在北京的街市、超市或其他市场附近对消费者进行问卷调查。2002年秋成功地完成了对671个消费者的调研。
在调查中，被调查者要求回答下列WTP问题：假如你走进商店想要购买菜油，有两种类型的油——A菜油和B菜油供你选择。这两种油看起来和尝起来都一样，并且有同样的营养价值。但这两种菜油在以下两个方面不同：
A菜油 B菜油
由转基因菜籽提炼而来，由非转基因菜籽提炼而来，
30元/5公升瓶装 _____________元
你愿意购买B菜油吗？选择“是”、“否”，或“DK”。
转基因菜油5公升瓶装30元的价格是基于2002年7月在北京市场上常规的菜油平均价而定的。一般认为，转基因菜油比非转基因菜油要便宜。因为转基因菜油现在还没有被标示出来，非转基因菜油的价格被定位在每5公升瓶装35元到50元之间。调查实际中设定了8个不同的价格水准。在总共671个回答者中，有306个（46％）选择了“是”，有255个（33％）选择了“否”，还有140个（21％）是选择DK。
对可能影响WTP的因素分成4类，包括知识、认识、社会人口方面等变量。这些变量的平均值列在表1中。超过67％的回答者表示了对转基因食品的担忧，大约有20％的消费者认为转基因食品是有害健康的。大部分被访问者对转基因油缺乏了解。以1—5的数值评价范围（1表示未知，5表示非常了解），关于对生物技术知识的自我评估的平均得分为2.22。对其他5个客观知识问题的回答，准确率低的为7％，高的为35％。
表1 变量定义和平均值
变量 定义
平均值
价格 PRICE 非转基因和转基因菜油的差价 11.3294
BIOTECH
对生物知识掌握程度的自我评估（1表示未知，5表示非常了解）2.2280
NUTNOT1表示同意转基因技术不能提高食品中的营养的描述，否则00.2027
NUTKNOW
1表示同意转基因技术能提高食品中的营养的描述，否则0 0.3547
（参照组：没发表意见或拒绝回答）
FATNOT1表示同意转基因技术不能降低饱和脂肪酸，否则00.1908
FATKNOW
1表示同意转基因技术能降低饱和脂肪酸，否则0 0.1773
（参照组：没发表意见或拒绝回答）
PESTNOT
1表示同意转基因技术不能降低杀虫剂的使用量，否则00.2623
PESTKNOW 1表示同意转基因技术能降低杀虫剂的使用量，否则0 0.2742
（参照组：没发表意见或拒绝回答）
YIELDNOT 1表示同意转基因作物比较低产，否则0 0.5946
YIELDKNOW 1表示同意转基因作物比较高产，否则0 0.0700
（参照组；没发表意见或拒绝回答）
OILNOT1表示同意从转基因菜籽提炼出的食用油含有转基因成分，
否则0
0.3100
OILKNOW
1表示同意从转基因菜籽提炼出的食用油不含有转基因成
分，否则0
0.1222
（参照组：没发表意见或拒绝回答）
OILMNOT
1表示同意转基因油尚未在市场上出售，否则00.0954
OILMKNOW 1表示同意转基因油已在市场上出售，否则0 0.3741
（参照组：没发表意见或拒绝回答）
CONCERN
1表示被采访者对转基因食品感到担心，否则00.6721
SEEDNOT
1表示同意转基因菜油和非转基因菜油有差异，否则0 0.3890
SEEDKNOW 1表示同意转基因菜油和非转基因菜油没有差异，否则00.1118
（参照组：没发表意见或拒绝回答）
GMRISKY
1表示转基因作物被认为非常危险，否则00.2012
GMSAFE1表示转基因作物被认为非常安全，否则00.2310
续表1
变量 定义 平均值
GMNEUTRAL1表示转基因作物被认为既不非常危险也不非常安全，否则0 0.1937
（参照组：没发表意见或拒绝回答）
GMNOTIMP 1表示是否知道食用油有无转基因成分并不重要，否则0 0.2265
GMIMP1表示是否知道食用油有无转基因成分非常重要，否则0 0.3025
（参照组：有点重要，没发表意见或拒绝回答）
ADDNOTIMP1表示是否使用食品添加剂增强食品健康功能并不重要，0.3756
否则0
ADDIMP
1表示是否使用食品添加剂增强食品健康功能非常重要，0.2027
否则0
（参照组：有点重要，没发表意见或拒绝回答）
FATNOTIMP1表示低饱和脂肪酸并不重要，否则0 0.2072
FATIMP
1表示低饱和脂肪酸非常重要，否则0 0.2996
（参照组：有点重要，没发表意见或拒绝回答）
PRICENOTIMP 1表示价格并不重要，否则0 0.3040
PRICEIMP 1表示价格非常重要，否则0 0.3949
（参照组：有点重要，没发表意见或拒绝回答）
SAFETYNOTIMP 1表示无化学残留并不重要，否则0
0.0715
SAFTYIMP 1表示无化学残留非常重要，否则0
0.7794
（参照组：有点重要，没发表意见或拒绝回答）
社会人口变量
GROCER
1表示被调查者为家庭通常购物者，否则0 0.6438
GENDER
1表示被调查者为男性，否则0
0.5067
MARRIED 1表示被调查者已婚，否则0 0.7571
家庭月收入：1≤1000yuan，2＝1000－1999，3＝2000－2999，
4＝3000－3999，5＝4000－4999，6＝5000－5999，7＝6000－6999，
8＝7000－7999，and9≥8000
INCOME3.3333
YOUNG1表示被调查者年龄低于35岁，否则0 0.2832
MEDIUM
1表示被调查者年龄在35—60岁，否则0
0.6498
OLD 1表示被调查者年龄大于60岁，否则0 0.0537
EDUHIGH 1表示被调查者爱教育程度为高中或以下，否则0
0.2847
EDUTECH 1表示被调查者受教育程度为技校或大专，否则0
0.1669
EDUUNIV 1表示被调查者受教育程度为大学或大学以上，否则0
0.5410
CHILD家庭中未成年人数 0.5633
该调查采纳了方便样本取样法。虽然方便样本取样法不是最理想，但是对很多类型的调查来说，要在中国收集跨人口典型样本取样还存在很大的挑战。因此，在中国做过的有关食品消费者的调查中，方便取样法仍是非常普遍。和所有采纳便利样本取样法的调查一样，本调查的样本代表性便是一个要考虑的问题。在本调查中，大约有51％的回答者是男性，65％的被调查者是在35—60岁。这些调查者在2001年的平均月收入约为3000元。这些数字与北京2001年统计年鉴上公布的数据非常类似。然而，本次调查中超过半数的回答者（54％的回答者）拥有大学或更高的学历。这个数据高于北京人口普查的相应数字。这就在一定程度上使得推广本调查结果到其他人口上会有一定的不确定性。为此，在解释和应用本调查结果时应持一定的谨慎态度。
三、结论与启示
在估计双因素变量概率模型（1）时，我们使用了LIMDEP7.0版本（Greene，1998）。由于许多变量相互关联性可能非常高，这可能导致多元线性问题，使得模型的估计非常困难。为了克服这个问题，我们避免把两个有着显著相关性的变量包括在同一方程中。双因素概率选择模型中有关是/否的最终估计列在表2（限于篇幅，对DK方程的估计没有一起列出）。估计的值是正的，且显著不同于零。这表明了双因素概率选择模型适合于我们的数据。通常那种把选择DK调查者剔除在样本CV分析外的做法是不可取的。剔除选择DK的回答者不仅缩小了样本，而且会引起样本选择偏差。因为DK选择者对WTP问题的回答同其他人可能有显著的不同。
表2 模型的估计结果
变量是/否变量是/否
系数 t值 系数t值
CONSTANT
－0.2444 －0.6961ADDNOTIMP0.1188 0.8347
PRICE －0.0292**－3.0293ADDIMP
－0.1228－0.8054
GMRISKY0.6472** 3.3208 FATNOTIMP－0.0374－0.2277
GMSAFE －0.0759 －0.4773FATIMP
0.1756 1.291
NEUTRAL0.04140.2406 PRICENOTIMP 0.2466 1.568
OILNOT 0.02580.191
PRICEIMP －0.1428－0.9952
OILKNOW0.17310.9584 SAFTYNOTIMP －0.079 －0.3109
NUTKNOW－0.3399**－2.4484SAFETYIMP－0.2632－1.6812
NUTNOT －0.0028 －0.016 CONCERN 0.3239**2.5981
FATKNOW－0.1118 －0.6192INCOME
－0.0000085 －0.2897
FATNOT 0.044 0.2754 GENDER
0.1071 0.912
PESTNOT0.19721.2132 YOUNG－0.2046－0.8582
PESTNOT－0.0838 －0.5313MEDIUM
－0.0554－0.2718
YIELDKNOW 0.06880.4885 EDUNIV
0.377** 2.7262
YIELDNOT
－0.0426 －0.1762EDUTECH 0.1408 0.8653
OILMKNOW
0.2322*
1.7575 CHILD－0.1177－1.2553
OILMNOT0.19180.909
GROCER
0.3559**2.8052
BIOTECH－0.0686 －1.289 MARRIED 0.1367 0.8066
GMNOTIMP
－0.1856 －1.2523ρ0.9433**3.1938
GMIMP 0.4576** 2.8572 预测准确率60％
说明：*表示10％的显著性，**表示5％的显著性。
总体而言，模型估计的结论表明价格、意识、知识、态度/理解和社会人口因素都会影响消费者对非转基因菜油的接受程度。被估计的系数中共有8个系数显著不同于零。价格变量（PRICE）的系数显著不同于零，而且是负值。这意味着非转基因菜油价格相对于转基因菜油价格越低，消费者就越可能购买非转基因菜油。该结果表明了中国消费者在购买转基因还是非转基因菜油时对价格是非常敏感的。转基因风险意识变量（GMRISKY）的系数是正值并显著地不同于零，意味着更高的风险意识会引导更高的非转基因油的购买意识。这表明转基因食品的风险意识对转基因油的购买有着重大的影响。知识变量（NUTKNOW）的系数也显著地不同于零且为负值，意味着认同转基因油会提高营养的消费者更有可能去购买转基因油。知识变量（OILMKNOW）的系数为正值并显著不同于零，意味着那些知道现在在市场上有转基因油出售的消费者会购买较少的转基因菜油。态度/理解变量（CONCERN）的系数也是显著为正的，意味着那些担忧转基因技术的消费者会较少地去购买转基因油。“GMIMP”变量的系数也是显著为正的，表明那些重视“是否来自于转基因菜籽”属性的消费者会较少地购买转基因油。“GROCER”变量的系数也是显著为正的，表明了承担家庭购买食品杂货的被调查者比其他人有更小的可能性去购买转基因菜油。“EDUNIV”变量的系数显著为正，意味着有着大学或更高学历的消费者更少可能去购买转基因菜油。
建立在模型（1）估计的基础上，运用公式（5）便可推算出中国消费者对非转基因菜油所愿意支付的额外费用。计算得出的平均WTP是每5公升瓶装油13.63元。以菜油的平均价格为基础，北京的消费者平均大约愿意为非转基因油支付33％的额外费用。Chen和Chern（2002）[7]的研究指出美国俄亥俄州的消费者愿意为非转基因油支付5％—8％的额外费用。这表明中国的消费者比美国的消费者对转基因油持有更高的怀疑态度。值得注意的是现在在日本超市里出售的非转基因油大约比那些可能含有转基因的油在价格上要高出30％左右。从这点来看，我们对北京消费者WTP的估计似乎偏高了一些。其中一个可能的原因是在我们的样本中被调查者的受教育程度比较高。
我们也分别计算了对不同性别、年龄、教育水平和婚姻状况的WTP值。一个令人有点惊奇的结果是，在我们的样本中，男性对非转基因油所愿支付的额外费用（35％）要比女性略高（30％）。这个发现有点令人惊奇，因为女性一般比男性更关注食品安全问题。回答者中超过60岁的老年人要比年轻人愿意对非转基因油支付更多的额外费用（54％）。其中35岁的人群组似乎最不愿意对非转基因食品支付额外的费用（24％）。年轻人对非转基因菜油愿意支付的额外费用不到老年人的一半。这个结果表明，中国的年轻人对转基因食品的接受程度要高得多。有着大学学历或是更高学历的人要比那些低学历的更愿意为非转基因菜油支付更高的额外费用（50％）。只有高中学历或是受很少教育的人不愿意为非转基因菜油支付更多的额外费用（1％）。这也说明受过大学教育的人更关注食品的安全性。典型的表现是他们的收入要比低教育者更高、更稳定，因此也更愿意为非转基因菜油支付更高的额外费用。另外，结了婚的要比单身的更愿意为非转基因菜油支付更高的额外费用（35％对10％）。
基于对北京671个消费者的调查访问，本文运用假设评价方法推导出消费者对非转基因油的支付意愿（WTP）。在已往的WTP估计中，往往忽略了不回答WTP问题的被调查者。假如这些被调查者的数量可观的话，便会造成估计WTP上的偏差。这种偏差称为无回应偏差。为避免这种无回应偏差，我们运用双因素概率选择模型对数据进行了计量经济分析。估计的结果表明，消费者对于转基因菜油的接受度受到诸多因素的影响，比如价格、风险意识、教育水平和知识背景等。计算得出的WTP表明，被调查者平均愿意为非转基因油支付高出转基因油33％的额外费用。特别是有着大学学历或更高学历的人愿意为非转基因油支付更高的额外费用。这些结果对转基因油供应商有些什么启示呢？比如说，为了增加消费者对转基因油的接受程度，就有必要改变他们对转基因食品的风险意识。尽管此次调查中的被调查者都受到过很高的教育，但只有12％的被调查者表明了他们相当了解转基因食品。其中仅有很小部分人真正对转基因油有着比较准确的认知。向消费者提供无偏差的信息，将是未来转基因食品成功与否的关键。另外，由于消费者对转基因和非转基因油的价格非常敏感，低价的策略可能会增加转基因油的销售。最后，调查显示，年轻人对转基因油拥有更开明的态度，这意味着随着时间的推移，消费者对转基因油的担心也会慢慢减少。对转基因油供应商而言，这无疑是个好消息。
（感谢宋婷婷、王辛迪为本文收集数据所做的贡献，感谢陆建琴为本文所做的翻译工作。）