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二、聯合分析之數學模式6
三、聯合分析的市場區隔方法8
參、研究設計及步驟12
一、聯合分析之設計及估計13
1.屬性及水準13
2.調查及消費者偏好之估計13
二、市場區隔之方法16
1.區隔變數及特徵變數16
2.統計分析方法17
肆、消費者偏好分析19
一、偏好函數19
二、消費者對不同產品之偏好順序23
伍、市場區隔分析26
一、不同市場區隔消費者之偏好26
二、不同市場區隔消費者之行為特徵28
1.對生活、飲食及環保之態度28
2.對有機農產品之購買意願及對有機農業資訊管道之意願30
3.對有機農業的看法33
三、不同市場區隔消費者之人口特徵35
四、與前人研究結果比較36
陸、結論39
附註43
參考文獻44
圖表目錄
圖1本研究之架構12
表1本研究農產品之屬性及其水準13
表2調查時所用的12格刺激卡之屬性水準組合15
表3效用函數之估測結果20
表4消費者對不同產品之偏好順序25
表5不同區隔受訪者之屬性水準成分效用值及屬性相對重要性27
表6不同區隔受訪者之生活、飲食及環保態度29
表7各市場區隔消費者對有機農產品之購買意願及有機農業資訊獲得管道之意願32
表8不同區隔受訪者對有機農業之看法34
表9受訪地區及性別兩個區隔變數與偏好分群之關係36
黃璋如*
中文摘要
本研究以聯合分析法,探討消費者對農產品的重要屬性,包括安全、驗證、價格及外觀等四個屬性的重視程度,並分析消費者對不同安全程度之全有機、準有機、吉園圃及一般農產品之偏好。
在四個屬性中,消費者最偏好的水準分別是全有機農產品、政府驗證、每斤價格40元及外觀大而端正者。
本研究根據消費者對蔬菜屬性之偏好探討蔬菜的市場區隔。
首先利用集群分析法,發現消費者可分成重視驗證、重視價格及重視安全的三個集群。
第一個集群會優先選擇政府驗證及外觀大而端正的A級品,且全有機、準有機或吉園圃農產品他們都能接受。
第二集群則優先選擇價格最低者,且偏好吉園圃農產品過於有機農產品,而第三集群則偏好全有機農產品,但較不偏好外觀大而端正者。
本研究品亦發現不同的受訪地區及年齡層對消費者的偏好亦有顯著差異,因此亦可作為市場區隔的基礎。
如何擬定有機農產品的分級與驗證政策亦是本研究的目的之一。
研究結果發現,準有機蔬菜對提高消費者的滿足貢獻不大,可以將之剔除於有機農產品之外。
而消費者雖偏好政府對農產品的驗證,但由民間團體驗證仍能大幅提高消費者的滿足。
在訂價策略方面,研究結果顯示,對於青椒而言,相對於由每斤40元提高到60元,消費者較能忍受由60元提高到80元,最不能忍受由80元提高到100元。
關鍵字:
有機農產品、吉園圃農產品、食品安全、安全驗證、聯合分析、消費者偏好、市場區隔
AConjointAnalysisonConsumers’PreferencestoVegetablesSafetyandCertification
Chang-JuHuang-Tzeng*
Abstract
Usingconjointanalysis,thisstudymeasuredtheconsumers’preferencestofoodsafetyandcertification.Thefourattributes,foodsafety,price,certificationprogram,andgrade,wereassumedtobethedeterminantattributesoffreshsweetpepperfromtheperspectiveoffoodsafety.
Consumersegmentswereconstructedbyusingclusteranalysistoexaminethepreferencedifferencesamongthesegments.Consumersinsegment1arecertificationconscious.TheyaremostlikelytobesatisfiedwiththevegetableswithcertificationandatgradeA,nomatteratwhatsafetylevelthevegetablesare.Segment2consumersarepricesensitiveandtheywouldmuchpreferthevegetableswithGAP(GoodAgriculturalPractice)certificationatlowpricelevel.Segment3consumersaremostconcernedwithfoodsafety.TheymuchprefertheorganicandgradeBvegetables.
Onepurposeofthisstudyistohelptomakepolicydecisionofthegradingandthecertificationagencyoforganicagriculturalproducts.Itisprovedthatthequasi-organicagriculturalproductsarenotadequatefortheconsumers.Thecertificationofthegovernmentismostpreferred.However,thecertificationofprivateagencycanalsoincreasemuchutilityofconsumers.
Keywords:
foodsafety,certification,consumers’preference,organicagriculturalproducts,conjointanalysis
1、緒論
1、農產品之食品安全議題
隨著國民所得增加與生活水準之提升,消費者對食品安全(foodsafety)的重視程度與日俱增。
有關於食品安全方面的議題涵蓋不同的層面,過去一般消費者多關切在食品中微生物之含量或致癌成分等,然而近年來在消費意識的改變下,食品安全的焦點已轉為重視化學添加物、農藥之使用量及殘留量等(Henneberry,etal.,1998)。
為提供消費者安全之蔬果及保護環境,近年來農政單位積極輔導農民減用、少用或不用農藥、化肥、及除草劑等化學物質。
除一般法令規定外,目前強調蔬果安全之政策措施,有吉園圃(GoodAgriculturalPractice,簡稱GAP)及有機農產品之相關規範。
吉園圃標章於1993年10月完成商標註冊手續,即依據農林廳「台灣省農產品安全用藥吉園圃標章核發使用要點」由農業藥物毒物試驗所核發給產銷班及其班員使用,以「輔導」、「檢驗」及「管制」等三步驟達到提供安全蔬果之目的。
其主要規範是產銷班班員需由農業改良場輔導三個月以上改進防制及用藥技術;
在申請前有三個月以上或續約者有一年以上的病蟲害防制紀錄;
且在最近六個月內產品農藥殘留化學檢驗均合格(邱錫欣,1999,p.14-15)。
相較於吉園圃之「安全用藥」與殘留檢驗合格,有機農業則主張不用或避免使用農藥等化學物質,因此其安全性更受矚目。
與其他農業先進國家比較,台灣有機農業之起步較晚,但發展仍稱快速。
行政院農業委員會於86年起開始輔導有機農業相關之民間團體辦理認證【註1】工作,87年共輔導三個民間團體,包括國際美育自然生態基金會(MOA),中華民國有機農業產銷經營協會,以及台灣省有機農業生產協會,試辦有機農業之認證。
復於1999.3.15公布有關有機農業之規範,包括「有機農產品驗證機構輔導要點」,「有機農產品生產基準」及「有機農產品驗證輔導小組設置要點」,將有機農業之輔導及驗證工作制度化,對我國有機農業之發展將有極大之助益。
唯至2000年2月底止,尚未有任一機構完成接受農委會輔導辦理驗證工作之申請。
依據前述規範,有機農產品分為四大類,即蔬菜、稻米、水果及茶葉。
並且規定,蔬菜及稻米完全禁止使用化學農藥及肥料等物質,稱為「全有機」農產品。
而果樹及茶樹因係長年作物,允許在特定時間使用少量的農藥及化肥,故分為「全有機」及「準有機」兩個等級。
2、研究動機與研究目的
在糧食安全政策中,決策者需在風險、生產成本及消費者偏好中尋求一均衡點。
但這三者中,以消費者偏好最少被研究(BakerandCrosbie,1994,p.277)。
在行政院農業委員會制訂有機農業相關規範之過程中,亦發生此種尋求生產者與消費者期望之均衡點的考慮。
本研究進行時,該會尚未訂定有關有機農業之規範,對於有機農產品應否分為全有機及準有機兩個等級,在業者、相關人民團體、消費者及專家學者間存有爭議。
主要原因是消費者期望有機農產品應完全不用化學農藥及肥料來生產;
但生產者實施全有機比準有機難度較大,尤其是長期作物如果樹及茶葉等更是困難,因此期望能保留準有機之等級。
決策單位一方面要考慮有機農產品之可信度,一方面要考慮生產面之可行性,在兩難間實不易下決定。
另外,是否應由政府設置統一標章供合格有機農產品張貼,或由人民團體各自標示,在本研究進行時亦仍未有定論。
因此,本研究之首要目的即在瞭解消費者對農產品之食品安全的偏好,尤其探討消費者對全有機、準有機及吉園圃等不同安全等級之偏好,繼而研究消費者對不同單位發給驗證標示之偏好情形。
此外,一般市場區隔研究,多以受訪者的人口變數作事前區隔研究,或依據受訪者的行為變數以集群分析法作事後區隔研究。
然而,以受訪者對產品屬性的偏好作市場區隔的研究,能進一步探討不同受訪者或受訪者群體對產品屬性(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。
因此,本研究之目的,包含
(1)透過分析消費者對各屬性及其水準之不同評價,探討各屬性及其水準之重要性,
(2)瞭解消費者對有機農產品安全等級以及驗證單位之偏好,作為擬定政策之參考,(3)探討消費者對各種不同安全等級農產品之偏好順序,以觀察有機農產品之市場潛力,(4)以消費者之偏好為基礎,作有機農產品之市場區隔研究。
期望本研究之結果,不但能作為政府制訂相關規範及擬定政策措施之依據,更能作為拓展有機農產品市場、擬定促銷策略等之參考。
2、
理論探討
聯合分析法被用於衡量消費者在多屬性產品或服務的技術在學術及工商業上受到極大重視(GreenandSrinivasan,1990,p.3),且在過去15-20年當中,聯合分析是用來模擬消費者偏好最受到歡迎的方法(Steckeletal.,1991,p.435;
CarrollandGreen,1995,p.385)。
聯合分析法在1960年代首先由數理心理學家R.Luce以及統計學家J.Tukey首創,1971年由P.Green及V.Rao等人應用於行銷研究中。
Green和Srinivasan(1978,p.103)將聯合分析定義為:
根據消費者對多決策屬性組合之反應而用以估計屬性效用之所有技術稱之。
然而,聯合分析中有許多不同的假設、分析方法及實驗步驟。
因此,了解聯合分析之共同性及歧異性均非常重要(Louviere,1988,p.7)。
CarrollandGreen則以圖表歸納出聯合分析之發展脈絡及代表性著作(1995,p.386),對瞭解聯合分析有極大助益。
聯合分析發展至今,已被廣泛應用於日常生活及工商業上。
其在行銷上可應用於(Hair,etal.,p.398):
1.尋找產品實質上或觀念上之最佳組合,作為新產品設計之依據。
2.顯示各屬性及其不同水準對產品評價之相對貢獻。
3.評估當其他條件不變下,消費者對不同產品組合之效用。
4.藉著消費者對不同屬性或水準之評價,定義不同的市場區隔。
5.透過此法亦可推估新產品之市場機會(marketopportunity)。
正因聯合分析多樣化且實用的功能,Wittink(1994)等人統計歐洲國家使用聯合分析作市場研究的情形,共訪問560個市場研究機構,發現在1986年7月到1991年7月的5年中,有956個利用聯合分析於市場研究的專案。
根據EgonBrunswick的透鏡模型(lensmodel)及Anderson的資訊綜合理論(informationintegrationtheory,簡稱IIT),Louviere(1988,p.12-21)歸納出聯合分析的理論基礎。
而聯合分析的市場區隔研究亦有各種方法與討論。
以下分為消費者決策理論、聯合分析之數學模式及聯合分析之市場區隔等三部分加以說明。
3、消費者決策理論
每一個真實的產品(或服務,以下同),都有許多屬性(attributes),這#些決定性的屬性(determinantattributes)可用實體變數(physicalvariables)來觀察或衡量。
這#些屬性同時也是消費者用來評量產品的標準,消費者對某產品在各屬性的定位(positions)有不同的看法(beliefs),而後才對該產品各屬性所呈現的水準(levels)視其有多好(howgood)、多滿足(howsatisfactory)等,予以評價(evaluation)。
此種對某特定屬性所呈現的水準之評價稱為成分效用值(part-worthutilities)。
消費者考慮產品各屬性的訊息後,對產品整體的的判斷(judgment)、印象(impression)或評價,即組成了整體效用(overallutilities)或整體評價(overallevaluation)。
而此整體評價,即決定了該消費者選擇該產品之機率。
本文以下所謂之「產品」(brand),係指同類但異質產品群中的一項。
假設市面上有同類產品J種,每一種產品各有其特徵,此類產品共有K個屬性。
(例如市面上有J種T恤,假設T恤有顏色、布料、款式、價格……等共K個屬性。
)Xjk是一個JK的二維矩陣的實體變數。
(例如第j個T恤產品,顏色屬性的水準是紅色,布料屬性的水準是純棉,款式是V字領,價格是一件350元,……。
)Sjk是一個JK的矩陣,是消費者在產品屬性實體變數的基礎上,對第j個產品的第k個屬性水準的看法,所以Sjk是Xjk的函數。
此看法是一個抽象的印象。
V(Sjk)是一個JK的矩陣,包含了對每一個Sjk的評量,V(Sjk)顯示了消費者對第j個產品在k屬性定位的觀點或感覺之評價,是消費者對該屬性定位的成分效用值。
因此,V(Sjk)即是Sjk抽象印象的具體評價。
Uj是J1的一維矩陣,顯示消費者在考量所有屬性水準後,對第j個產品的整體效用評量。
P(j|A)是一個J1的一維矩陣,顯示在A的產品類組中,選擇j(j=1,2,…,J)產品的機率。
以上的說明可以下面式子表示:
(1)
(2)
(3)
(4)
其中,
Xjk是第j個產品第k個屬性的實體變數度量(physicalvariablemeasure),
Sjk是消費者對第j個產品在第k個屬性定位的看法度量(beliefmeasure),
V(Sjk)是依據看法度量,消費者對第j個產品在第k個屬性的成分效用度量(part-worthutilitymeasure),
Uj是對j產品的整體效用度量,
p(j|A)是在A產品類組中選擇j產品的機率,j產品是A中的一份子。
4、聯合分析之數學模式
資訊整合模式是聯合分析的基礎。
其基本假設包括:
(一)消費者心目中對第j種產品之未知(unknown)或不可觀察而得(unobservable)的整體效用,是該消費者對該產品類別評點尺度(category-ratingscale)的直線函數。
亦即:
(5)
其中,Uj如前述,是j產品的整體效用。
Rj是觀察而得的消費者對j產品之評點尺度,而ej為符合變異數分析及複回歸之統計假設,期望值等於0且變異數為常數的常態分配誤差。
(二)用來調查實驗的類別評點尺度是近乎區間尺度(intervalmeasurelevel)。
(三)消費者的決定策略(decisionstrategy)可由其反應策略(responsestrategy)顯示出來。
亦即消費者對產品評價的反應,可以反映出消費者最後的消費決策。
而反應策略可用以實驗調查及統計參數說明的聯合分析代數式來模擬。
以下是代數及統計式子的推導過程。
由上述1-4式的說明,消費者購買行為可以由下列變數解釋:
(1)實體變數Xjk,
(2)看法變數(beliefvariable)或定位變數(positioningvariable)Sjk,(3)成分效用值V(Sjk),或者/以及(4)以上變數之組合所影響。
若不考慮各階(兩因子間,三因子間…)之交互效果(crosseffect)而只考慮主效果(maineffect),以避免需估計的參數過多而減少估計效率,聯合模式(conjointmodel)最簡化而常用的是加法模式(additivemodel),其函數式為:
(6)
其中,Uj是第j個產品的效用值。
C是常數,V(S1j)…V(SKj)是j產品在1,2,…,K屬性的成分效用值。
因每一個產品的每一個屬性各有不同的水準,因此對每一個消費者而言,不同的屬性水準即有不同的成分效用值。
因此,每一個不同的產品,對相同的消費者而言,因屬性水準不同,其成分效用值亦不同,而使不同產品各個屬性之成分效用值加總後之總效用值亦有所不同。
以三個屬性的產品為例,假設第1、第2及第3個屬性分別有P、Q、R個水準,則此類產品可以有PQR個不同的單一產品(uniquebrand)或選擇(choicealternative)。
將式(6)改寫成單一消費者對此類產品的效用函數為:
(7)
其中,V(S1p)分別表示第1、第2及第3個屬性分別為p、q及r水準的成分效用值。
因Upqr是無法觀察而得的,因此藉著實驗調查觀察消費者的分類評點尺度。
亦即,消費者以評點(rating)方式來表達其對不同產品之整體評價,則上式代換第5式並轉換後,可得個人(individual)對產品的效用方程式為:
(8)
此時,Rpqr為消費者對某產品之評點,是成分效用值的加法函數。
而成分效用值V(Sij)是真實存在、但卻是未知的。
epqr則為誤差項。
因此聯合分析被稱為是一種分解技術(decompositionaltechnique)即是由此而來。
只要調查消費者對同類各種產品的綜合評點(Rpqr),即可分解出他對各屬性及水準之偏好結構(如式7之V(S1p),V(S2q),V(S3r)等)。
本研究以排序方式代替評點方式,故以單調迴歸(monotoneregression)來估測參數值,其所根據的理論與上述並無不同。
且以排序方法所獲得之效用參數值,亦能滿足區間尺度的特性(Green,1978,p.112),因此所估計而得之屬性水準的成分效用值或產品的整體效用均為效用的計數尺度(cardinalscalemeasure)而非計序尺度(ordinalscalemeasure),因此可以對同質(同集群)消費者之效用作加總計算,亦能比較各屬性水準間之成分效用值大小。
5、聯合分析的市場區隔方法
聯合分析法是一種多變量方法。
但不同的是,聯合分析可以用來探討個人的偏好,亦即可以建立每一個個別受訪者的偏好模型,或為了表達市場區隔而估測一群受訪者的偏好(Hairandetal.,1999,pp.399-400)。
然而,個人水準(individuallevel)的偏好估測值對制訂市場策略卻很難發揮用處,因此另一個極端便是將所有個別受訪者的資料綜合(pool)在一起,求得一整體市場(wholemarket)的效用函數。
但此種方法卻忽略了受訪者間的偏好異質性(heterogeneity)。
折衷的方法,便是將受訪者分為幾個市場區隔的群體,使各群的偏好模式有較接近個人偏好模式的預估能力,而且同時擁有對市場策略較清楚的涵意。
(Churchill,1999,p.439)
因此運用聯合分析法時多是先估計個別受訪者對各屬性水準的成分效用值,然後將受訪者分為同質的數群,再將各群體中個別受訪者的成分效用值及屬性重要性權數加以平均,以計算各群體的屬性水準成分效用值及屬性相對重要性,以描述市場狀況。
之所以要將受訪者分為同質性的群體,除了有助於市場區隔研究及市場策略之擬定外,更重要的是避免將個別受訪者間差異極大、甚或正負符號相反的成分效用值在加總及平均的過程互相抵銷,而無法顯示真正的偏好結構。
因此,聯合分析將受訪者分群,同時達到市場區隔的目的,又可以避免在計算過程中扭曲受訪者的偏好,是聯合分析中的一個重要工作。
一般市場區隔不外乎事前區隔(apriorisegmentation)及事後區隔(posthocsegmentation),其區隔變數則可以包括各種受訪者的背景特徵,例如人口變數、行為特徵等。
事後分群則多採集群分析法(clusteranalysis)分群。
早期聯合分析之市場區隔的方法,以事前區隔為主,例如以人口統計變數作為區隔變數,再計算各區隔中受訪者之屬性水準成分效用值的平均數(GreenandSrinivasan,1978and1990;
SriramandForman,1993,p.59-62)。
但此種區隔方法並不能確定各群受訪者的偏好是否具有同質性,以致於計算平均數時仍可能扭曲了各區隔受訪者的偏好。
GreenandKrieger(1991,p.22)認為可用受訪者對某一個或某幾個屬性的相對重要性或屬性水準的成分效用值來做事前區隔,例如對價格的敏感度、最偏好的廠牌等;
Auty(1995,p.202)則以個別受訪者最重視的屬性作事前區隔。
但此種區隔方式卻忽略了屬性中有多個不同的水準,雖然不同受訪者所最重視的屬性相同,但對該屬性各水準的偏好卻可以有極大差異或正好相反。
此種區隔方法,會將差異極大或正負相反的成分效用值在加總與平均的過程中抵銷,並不能呈現受訪者的真正偏好。
有一種事後區隔的方法,乃事先利用集群分析法,依受訪者的人口變數及行為變數等分群,而後再計算各群受訪者平均的成分效用值及屬性重要性權數(Vrienandetal.,1996,p.74)。
唯此種方法,對於集群內各受訪者的偏好是否具有同質性,亦不能提供保證。
對於以選擇為基礎的聯合分析法(choi
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