消費者對可追溯牛奶的支付意愿：基于屬性不在場的選擇實驗

白軍飛 羅津京 張彩萍

摘?要：摘要：利用我國北京、南京和西安城市居民牛奶消費調查數據，采用聯合選擇實驗（CBC）實證分析了消費者對食品安全可追溯性的支付意愿。與以往研究不同的是，本文在CBC分析方法中加入對屬性不在場問題的考慮，這不僅有利于解決屬性不在場問題導致的參數估計有偏問題，還可以顯著提高實證模型的擬合度和有效性。結果表明，不考慮屬性不在場問題會導致聯合選擇實驗中屬性主效應估計出現有偏，并高估相應的消費者支付意愿，本研究采用的“先驗概率法”可以一定程度上解決這一問題。同時，本文的實證結果表明，我國城市消費者對牛奶的可追溯性有很高的支付意愿，特別是對于政府部門和行業協會認證的可追溯牛奶，支付意愿更為顯著。因此，在我國進一步加強牛奶的追溯體系建設，并鼓勵發展包括政府機構和行業協會的相關認證，都可以顯著地提高我國消費者對國產牛奶的選擇偏好的支付意愿。

關鍵詞：食品安全;可追溯;聯合選擇實驗;屬性不在場;支付意愿

聯合選擇實驗法（Choice-based Conjoint Analysis，CBC）在研究消費者對某些產品或產品屬性的偏好和支付意愿（Willingness-to-pay，WTP）中被廣泛采用。這種方法的基本思路是假定任何一種商品都可以由一些具體屬性進行定義，如一輛汽車可以由車型、發動機類型、油耗、價格等定義;一塊鮮肉可以由色澤、部位、紋理、價格等定義。這樣，消費者對商品的選擇實際上等同于是對商品屬性構成的偏好。CBC方法就是讓消費者在假定不同屬性構成的商品之間進行情景式購買模擬選擇，從而獲得消費者對特定產品或產品屬性的偏好。這種方法在研究消費者對市場上尚沒有出現的產品或產品屬性的態度與WTP時，其優點尤為突出。如Zhang et al.[1]與Islam et al.[2]分別采用CBC方法對中國與美國消費者的食品安全可追溯的WTP進行研究。在環境補償和公共衛生等領域，該方法更是被廣泛采用[3]。但是，近年來的研究表明，CBC方法中的屬性不在場問題常常會導致估計的WTP出現有偏[4-5]。所謂的“屬性不在場”（Attribute non-attendance，ANA），簡單而言就是說消費者在選擇實驗中并沒有完全考慮到所有的屬性。這會違背了CBC的一個關鍵假設——實驗中的屬性與屬性之間可無限轉換，從而保持消費者的效用不變（稱為是“連續定理”），進而導致WTP估計有偏[4，6]。

研究人員試圖從不同的角度嘗試克服屬性不在場的問題。比較有代表的有2種方法，一是推斷法（Inferred Approach），其基本思想是將消費者內生地分為一些組，組內消費者的選擇行為相同而不同組的消費者選擇行為不同，每個組的消費者數量由數據內生決定，并假定該組內被消費者忽視的屬性前的估計系數為0[7-8]。這種內生推斷屬性不在場的方法由于并沒有用到任何額外的外在信息，其內生問題并不能通過計量方法有效克服，故存在明顯的局限性。二是陳述法（Stated Approach），該方法的基本思想是在CBC選擇實驗之后研究人員要求被調查人說明自己在選擇中沒有注意到哪個或哪些屬性，然后，再用該信息對CBC的選擇結果進行有選擇的使用[9-10]。這種方法在實踐操作中有2個明顯缺陷：一是在每組選擇問題之后詢問被調查者是否全部注意到選項中的各個屬性因素會增加CBC的操作難度;二是會導致被調查人在后面的選擇實驗中受到額外的信息污染[6，11]。

本研究試圖從另外一個途徑克服屬性不在場的問題，我們稱之為“先驗概率法”。該方法的基本思路是在CBC選擇實驗之前獲取消費者對各類產品屬性的關注程度，并通過計量手段定量推斷各屬性被重視（或不重視）的程度。然后，用此指標代表隨后的CBC選擇實驗中每個產品屬性被關注（或忽略）的概率。該方法依賴的一個基本假設是：在購買行為中對某種屬性的重視程度與該屬性在CBC選擇實驗中是否受到被調查人關注（或忽略）的概率是正（或負）相關的。與推斷法相比，該方法在CBC之前獲取了額外的信息，不存在推斷法的內生問題;與陳述法相比，該方法可以有效解決選擇實驗本身對消費者的陳述回答產生的信息污染問題。進一步，本研究以我國城市消費者對可追溯牛奶的WTP為例，實證研究了考慮和不考慮屬性不在場問題對消費者WTP估計的影響。自2008年震驚中外的“三聚氰胺”嬰幼兒奶粉事件以來，消費者對可追溯食品的WTP受到學術研究的廣泛關注[1，12-15]，其中一些研究也采用了CBC的方法，但這些研究全部都沒有考慮CBC中的屬性不在場問題對研究結果的影響。與以往研究不同的是，本研究在CBC分析方法中加入對屬性不在場問題的考慮，這不僅可以解決屬性不在場問題導致的參數估計有偏問題，還可以顯著提高實證模型的擬合度和有效性。

1?實證方法

為更清晰地展示屬性不在場問題的影響，本節先簡要介紹忽略屬性不在場的基本模型，再提出考慮屬性不在場情況下的實證模型。

1.1?模型一：忽略屬性不在場情況的計量模型

CBC的基本問題是估計效用方程U=f（X1，X2，...Xk），其中U表示消費商品所得到的效用，X1，X2，...Xk代表商品的k個屬性。假定消費者面臨一個由多個組成的選擇集，其中每個選擇代表一種由不同水平屬性定義的產品（如一臺電腦可以由內存、CPU、硬盤、顯示屏尺寸和價格等屬性組成），其中消費者i選擇第j個組合，j=1，2，...， j 的效應方程可以表達為式（1）：

在常用的統計分析系統STATA中，上述模型（2）b可以通過asclogit（Alternative-specific Conditional Logit Model）模塊進行參數估計。與傳統的clogit（Conditional Logit Model）模型相比，asclogit在進行參數估計中可以加入消費者的個人特征變量，從而可以定量考察個體特征對于消費者選擇及WTP的異質性。

給定在第j個選項中某一非價格屬性為Xj1，價格屬性為Xjp，以及其他屬性Xj，當其他屬性值不變、效用不變時，式（1）變為式（3）：

保持效用和其他屬性值不變，得到消費者進行選擇時價格屬性和Xj1屬性之間的替代率為ΔXp=-β1βpΔX1，當X1變化1個單位時，相應可以得到消費者對該屬性的WTP：

更一般地，在不考慮屬性不在場情況下，消費者對屬性k的WTP為式（5）：

式（5）中，βk 和βp分別為從式（2）b中估計的第k個屬性和價格的參數。

1.2?考慮屬性不在場情況的計量模型

假定各個屬性在CBC選擇實驗中不被忽略的概率為pij，則方程（1）的消費者效應函數可表達為式（6）：

式（6）中，所有的變量與參數定義與此前保持不變。式（6）意味著被選擇商品屬性是以一定的概率pij進入消費者的效用方程，當pij=0時則意味著第j個屬性在消費者i的選擇實驗中被忽略，出現屬性不在場問題。根據模型（6），我們可以相應地給出消費者i選擇第m種組合的概率為式（7）：

與不考慮屬性不在場問題的式（2）相比，式（7）唯一的區別是在分子和分母中都增加了屬性不被忽略的概率pij或pim。在本研究中，這兩個概率通過在選擇實驗前詢問消費者各種屬性在其實際購買行為中是否重視來獲得，并通過模型擬合與預測獲得。

相應地，式（5）中的消費者對第k種屬性的支付意愿在考慮屬性不在場問題時轉變為式（8）：

式（8）中，pk指屬性k被消費考慮的平均概率，pp指價格被消費者平均考慮到的概率。與不考慮屬性不在場問題時WTP的計算公式（5）相比較，不難看出，考慮屬性不在場問題時的WTP估計相當于是對原有的WTP進行了pk/pp的加權處理。我們把這種方法稱之為“先驗概率法”。

但是在考慮屬性不在場問題時，一種極端情況是，消費者可能在選擇實驗中忽視了價格屬性。這意味著模型（8）中βp=0，從而無法計算WTP。針對這種情況，本研究采用2種方法進行處理。方法一是簡單地假定不存在消費者忽略價格屬性的情況，這相當于在模型（8）WTP的計算公式中將pp，即價格屬性被考慮的概率設定為1;方法二是直接采用公式（8），其中的pp為通過第一步Logit模型回歸并預測得到的價格被關注的概率，盡管理論上可能等于0，但實證中最多只是一個接近于0的非零值，因此，仍然可以采用公式（8）計算WTP。處理方法一為后文的模型二，處理方法二為后文的模型三。

2?CBC選擇實驗設計與變量

本研究數據來源于2018年對北京、南京、西安三個城市消費者進行的問卷調查。調查中，我們的CBC選擇實驗以可追溯牛奶為研究對象進行設計。主要考慮到牛奶的5種屬性，各個屬性的水平由實驗前的預調查確定。各種屬性以及屬性水平見表1。在完全的因子設計中，這些屬性和水平一共可以有3*2*4*3=72種不同的組合方式，但完全考慮所有的組合方式讓被調查人進行選擇是根本不可能的，因此，本研究根據預調查和D-optimal部分因子設計法，最終選擇9種組合方式，并隨機選擇3個組合構成1個選擇任務。被調查人需要從每個選擇任務中選出自己最偏好的組合，也可以都不選。數據分析時，每個選擇任務可以作為一個獨立的研究樣本。實際調查中，研究人員會首先給被調查者做出一段關于CBC實驗的陳述，以確保被調查者完全理解問卷調查的內容。表2提供了一個選擇任務例子。

調查在每個城市選擇的3個大型超市中進行。問卷采取面對面訪談的方式完成。除CBC選擇實驗外，問卷還包括兩部分主要內容：一是被調查消費者的個人和家庭基本人口與社會經濟特征信息;二是在選擇實驗前，被調查者就購買牛奶可能考慮的9個屬性的重視程度進行排序（前三位）。這些屬性包括品牌、價格、包裝材料、質量或安全認證、滅菌方式、原奶產地、口感、營養成分、生產日期與保質期。這部分信息包括了問卷之后CBC選擇實驗中包括的所有屬性，將用于分析并實證推斷每個被調查人關注（或忽略）特定屬性的概率。

調查共收集樣本900份，乘以每份問卷3個CBC選擇任務，共形成2 700個樣本，其中有52個選擇任務為“我什么也不選”。在本研究中，為分析方便并考慮到這部分樣本占比低于2%，我們采取刪除這些樣本的做法，從而產生2 648個有效樣本用于本研究的實證分析。表3匯報了樣本基本統計特征信息及涉及變量在隨后模型中的賦值方法。

3?結果與分析

本研究結果表明，在CBC分析方法中考慮屬性不在場會提高實證模型的有效性，而且從整體上得到估計值較小的消費者WTP。本研究在理論方法上對文獻中關于CBC方法中的屬性不在場問題的討論有一定貢獻。

3.1?屬性不在場的影響

表4匯報了基于3個模型的Asclogit回歸結果中各個變量前的系數和系數方差。正顯著的結果意味著該變量對該商品的選擇偏好有正的顯著影響，反之亦然。3個模型中，模型一為不考慮屬性不在場問題的結果，模型二和三為考慮屬性不在場問題的結果，其中模型二中我們假定選擇中價格被忽略的概率為0，模型三中我們采用模擬價格不被忽略概率來處理價格屬性不在場的問題。

從3個模型結果的對比來看，在聯合選擇實驗中是否考慮屬性不在場問題對估計結果的主要影響在于估計系數大小會發生顯著變化，特別是對主效應估計的影響尤其顯著。從表4的上半部分可以看出，估計的牛奶類型、可否追溯和認證類型主效應在考慮屬性不在場的模1估計的選擇概率比（Odds-ratio）的標準誤通過Bootstrap方法1000次隨機抽樣估計的方法獲得型二和三中顯著大于對應的沒有考慮屬性不在場的模型一中的估計系數。與此相反，對于牛奶類型和價格兩個屬性主效應的估計在模型二和三中顯著低于模型一。這些結果表明，考慮屬性不在場的情況下，消費者對聯合選擇實驗中的屬性的重視程度會發生較大的變動，這意味著，在實際選擇過程中，消費者顯然會更加關注其中一部分屬性（如可追溯性和認證），而更少關注其他屬性（如牛奶類型和價格）。這說明CBC中的屬性不在場問題在我國消費者被試中同樣會出現。

比較表4底部模型有效性的統計量可發現，模型二和模型三的AIC、BIC值比模型一的值要小，這說明在聯合選擇實驗模型中考慮屬性不在場問題可以提高模型對數據的擬合度。但是，在兩個考慮屬性不在場的模型二和三之間，這兩個指標變化很小，表明對于本研究來說，如何處理聯合選擇實驗中價格被忽視的問題，對于模型的效能并沒有十分顯著的影響。這可能與價格在實驗中較少被忽略有關系。此外，表4回歸結果還表明，是否考慮屬性不在場問題對于模型中解釋變量前的系數變化方向及顯著性水平的影響都很小。同時，我們還注意到，盡管模型二和三的系數與模型一之間存在較顯著的差異，但估計參數的標準誤在3個模型之間的差異卻微乎其微。這可能與本研究考慮屬性不在場的方式有關，考慮屬性不在場情況下，各個屬性前的實際系數是模型算出的系數乘以各個屬性被考慮的概率。這個過程后，各個屬性估計系數的方差可能會變小。

3.2?選擇概率比

為了更簡潔明了地解釋模型結果，我國基于估計參數計算并匯報了估計的選擇概率比及其顯著水平1。選擇概率比指一種商品被選擇與不被選擇的概率之比。表5表明，該變量對該商品的選擇概率比有正的顯著影響，這也等于說，與參考值比較，該變量會顯著增加商品被選為最偏好商品的概率。

消費者對不同類型的牛奶存在顯著的偏好差異。這一結果在模型一、二、三中表現一致。模型一的結果表明，相對于常溫奶（UHT），消費者更愿意于購買冷藏奶（概率比=Pr（常溫奶）/Pr（冷鮮奶）=0.88&lt;1）。同時，消費者也更傾向于購買有可追溯標簽的牛奶（概率比=6.83>1）;相對于由第三方機構認證的可追溯牛奶，消費者顯然更傾向于購買政府認證的牛奶（概率比=1.63>1）以及由行業協會認證的牛奶（概率比=1.49>1）;價格的上升則會降低一種牛奶被選擇的概率（概率比=0.86<1）。

由于模型二將價格被消費者忽視的概率設定為1，消費者在購買不同品牌的牛奶時，價格對消費者的選擇盡管會產生顯著影響，但影響程度與模型一相同。模型三的結果與模型二類似，在考慮消費者忽視價格的情況下，雖然消費者依然是對價格敏感的，但此時價格對消費者的影響程度要下降（概率比=0.73<0.86），這意味著，將價格被消費者忽視的概率人為設定為0（也就是不會被忽略），顯然會高估價格對消費者的影響。

3.3?支付意愿估計及不同模型之間的比較

表6匯報了基于各模型估計結果計算的消費者WTP。通過比較可以發現，不考慮屬性不在場情況的模型一傾向于高估各個屬性的WTP。以可追溯為例，模型一估計的WTP是8.636元，這意味著，與不可追溯的牛奶相比，消費者愿意為可追溯的牛奶支付更高的價格，但在考慮屬性不在場的情況下，相應估計的WTP分別在模型二和模型三中下降為7.456元和7.363元。再比如，模型一中估計的牛奶類型的WTP是-0.893元，表明消費者愿意為常溫奶支付的價格低于冷藏奶，而在考慮屬性不在場的問題時，估計的消費者愿意為常溫奶支付的價格低于冷藏奶-3.802元（模型二）和-3.772元（模型三）。同樣的比較可以在政府認證和行業協會認證上也可以看到。因此，這些結論意味著，在CBC中，不考慮可能出現的屬性不在場問題，消費者對某些產品屬性的WTP可能會被顯著高估。這一結果與大部分文獻中的結果一致[6-7]。由于CBC本身就存在WTP很容易被高估的問題，因此，在CBC中，考慮屬性不在場條件下得到的消費者WTP可能更加接近現實。

4?結論

本研究提出并利用“先驗概率法”試圖解決聯合選擇實驗法中的屬性不在場問題。與文獻中常用的推斷法和陳述法相比，該方法在CBC前獲取了額外的信息，不存在推斷法的內生問題，同時可以有效解決選擇實驗本身對消費者的陳述回答產生的信息污染問題。研究的實證部分依賴于研究人員在北京、南京和西安新近收集的消費者調查數據。研究結果表明，屬性不在場現象在選擇實驗中確實存在，不考慮屬性不在場問題會導致CBC中屬性主效應估計出現有偏，并高估相應的消費者WTP。“先驗概率法”可以較好地解決因屬性不在場問題產生的參數估計有偏問題，同時，還可以一定程度上提供模型的擬合度，從而提高模型的有效性。與此同時，研究發現，價格因素在CBC中也會一定程度上被消費者忽略，如果不考慮這種情況，消費者對其他屬性的WTP也會在整體上被高估，并且實證模型的有效性下降。

此外，本研究還表明，北京、南京和西安的消費者對牛奶可追溯性的WTP非常高，而在不同的可追溯認證方中，消費者對政府認證方的WTP最高，其次是對行業協會的認證，其WTP也是正的，表明不管是政府還是行業協會的認證都能較大程度地提高消費者對牛奶的選擇和WTP。因此，進一步在我國加強牛奶的追溯體系建設，并鼓勵發展包括政府機構和行業協會等三方的安全認知，都將有助于我國消費者對國產牛奶的信心恢復與提升。

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（責任編輯?唐建敏）