风险认知对我国猪肉产品消费影响的实证研究——以非洲猪瘟疫情的影响为例.pdf
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1、http:/2023年7月 第14卷 第14期风险认知对我国猪肉产品消费影响的实证研究以非洲猪瘟疫情的影响为例沈沁源1朱战国1白林21.南京农业大学经济管理学院,江苏南京210095;2.中国农业银行股份有限公司南京分行,江苏南京211100摘要:非洲猪瘟疫情对我国生猪生产和猪肉消费产生了重大影响。消费者对非洲猪瘟的风险感知对其减少猪肉消费具有显著影响。基于 659 份消费者调查数据,利用二元 Logistic 回归模型,探究消费者对非洲猪瘟的风险感知对我国猪肉产品消费的影响。研究表明:风险感知越高的消费者越倾向于减少猪肉产品消费或转向消费其他肉类产品;不同风险态度(风险规避型和风险偏好型)消
2、费者的猪肉消费行为存在差异;多数消费者对非洲猪瘟不感染人存在认知偏差,通过信息干预提高消费者认知水平能够有效降低食品安全危机事件造成的负面影响。关键词:非洲猪瘟;风险感知;风险态度;消费行为中图分类号:F326.3文献标志码:A文章编号:1674-7909(2023)14-58-80引言我国是世界最大的猪肉生产国和消费国,猪肉是我国居民“菜篮子”中的重要食品,生猪产业的稳定发展对于保障食品安全、提高居民生活水平、促进经济社会稳定发展具有重要意义。2018年暴发的非洲猪瘟疫情对我国生猪生产和猪肉市场造成了巨大冲击。非洲猪瘟疫情反复发生不仅引发了猪肉供给短缺,而且造成了猪肉消费恐慌。许多消费者认为
3、食用猪肉存在健康威胁,谈“瘟”色变,在一定程度上阻碍了猪肉市场恢复。疫情的冲击可能是引起消费恐慌的重要因素1,但产生消费恐慌的内在原因仍需要进一步讨论。具体而言,从心理学角度对消费恐慌现象的分析仍然是有限的,尤其是消费者的风险认知对恐慌性消费行为的影响分析2。消费者对风险的认知主要指风险感知和风险态度3。风险感知反映了消费者对于自身暴露于风险中概率的评估,取决于消费者对不确定性的评估;风险态度则反映了消费者对风险的总体倾向,即对风险的厌恶程度3。如果风险感知是主要的驱动因素,那么更好的风险信息沟通可以促进消费者了解真正的风险。如果风险态度是主要的驱动因素,那么消除风险可能是唯一的解决方案4。研
4、究消费者对非洲猪瘟的认知及其在非洲猪瘟暴发背景下的猪肉消费行为,对生猪产业的恢复与发展具有重要意义。消费者的风险认知受到信息环境和消费者主观判断的共同影响5-6。因此,虽然非洲猪瘟非人畜共患病,对人体健康和食品安全也不产生直接影响,但是随着疫情的迅速扩散,以及多家企业的猪肉产品检测出非洲猪瘟病毒等相关报道增加了居民对猪肉食品质量安全的担忧7。部分消费者对非洲猪瘟可能存在认知偏差,认为食用猪肉存在健康威胁,从而减少猪肉及其相关制品的消费。消费者对食品安全的感知是主观判断,是基于自身知识储备、信息分析能力等个人特征,其与实际存在的风险往往存在偏差8-9。同时,消费者作为经济主体仅能达到有限理性10
5、。在存在风险预期时,消费者的理性程度会降低。因此,有必要进一步分析在非洲猪瘟扩散背景下“传猪不传人”等信息宣传能否改善公众的认知偏差,恢复消费者猪肉消费的信心。基金项目:国家社会科学基金一般项目“环境规制与非洲猪瘟双重约束下生猪生产布局优化与政策研究”(20BGL177);教育部人文社会科学研究青年基金项目“基于多维质量的短链食品消费者偏好研究”(16YJC790157);江苏省高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)。作者简介:沈沁源(1993),女,博士生,研究方向:食物经济管理;朱战国(1983),男,博士,教授,研究方向:食物经济管理;白林(1997),女,硕士,研究方向:食物经济管理
6、。58http:/基于此,笔者通过问卷调查了解消费者对非洲猪瘟的认知与猪肉产品消费情况。参考Darnall等11将消费者风险感知划分为一般性的风险感知和非洲猪瘟扩散情境下消费者特定风险感知,构建二元 Logistic回归模型,探究风险感知对消费者猪肉产品消费的影响。此外,考虑消费者对非洲猪瘟“传猪不传人”可能存在的认知偏差,笔者进一步分析信息干预对消费者猪肉消费行为的影响,以期为政府相关部门和生猪行业从业者恢复生猪生产提供依据。1文献综述疫情频发使食品质量安全问题成为社会各界关注的焦点,也成为学术界关注的热点。风险认知理论提出,风险认知主要是指消费者在基于特定的食品购买情境下对可能发生的危害的
7、主观判断和对客观风险的主观认知12,并非受食品本身存在的危害决定8。Pennings等3提出,风险认知可以进一步细化为风险感知与风险态度。该细化可以更稳健地概念化和预测消费者的反应,有助于为缓解消费恐慌提供有效思路。风险感知随外部信息环境变化而变化。风险感知越强,降低风险的行为发生可能性就越高,如避免选择可能存在风险的食品、选择替代食品等8。Ortega等13研究发现,消费者对食品安全信息的支付意愿随风险感知程度的升高而增加。但风险态度作为消费者内在特征,较少因为外界信息环境的变化而产生变化。风险态度通过风险感知影响消费行为。例如,Lim 等4研究发现,消费者对牛肉相关食品安全风险的感知水平和
8、消费者对牛肉消费风险的厌恶程度,都有可能影响消费者购买进口牛肉的可能性。关于信息环境,有学者指出,媒体正向宣传报道能够较大程度地提高消费者对恐慌食品的购买意愿。例如,Wen等14在禽流感暴发期以广东省广州市消费者为调研对象,实证分析发现家禽产品可能存在的健康威胁和来源的不确定性会引起消费者的关注,并导致消费者不愿购买鸡肉产品。但是,媒体报道对消费者购买鸡肉产品的意愿会产生很大的正向影响,许多消费者甚至认为媒体提供的信息比政府发布的信息可信度更高15。聚焦于非洲猪瘟,当前相关研究主要集中在两方面:一方面是非洲猪瘟致病机制、病毒检测、疫苗研发及防控措施等相关研究16-17,另一方面是非洲猪瘟疫情对
9、生猪产业和市场发展的影响18-20。在非洲猪瘟冲击下,我国生猪饲养量大幅下降导致供给不足,生猪价格也处于较高水平7。部分学者从生猪养殖户角度,研究发现提高扑杀补助水平有利于激励生猪养殖户上报非洲猪瘟疫情,但同时会降低养殖户对非洲猪瘟的预防投入21,对疫情风险感知越高的养殖户在疫情发生后恢复生产的意愿越低22。还有研究表明,非洲猪瘟发生后消费者对猪肉产品的消费信心普遍不足23,短期内会选择牛羊肉、鸡肉及鸡蛋等其他畜禽产品代替猪肉消费24。综上所述,学术界普遍认为,消费者对食品安全风险的认知对其消费态度和行为影响较大,但鲜有文献对比分析消费者在无疫情情境下的风险感知和疫情冲击情境下消费者特定风险感
10、知对消费行为的影响。同时,在非洲猪瘟发生背景下从消费者角度进行的研究较为缺乏,少有学者探究不同风险态度消费者的猪肉消费偏好,也未关注消费者对“传猪不传人”的认知偏差对猪肉消费行为的影响。因此,不同风险认知与消费者猪肉产品消费行为的联系、优化信息环境对消费者认知的改善能力,仍需要进一步探究。2模型构建与变量选取笔者采用二元Logistic模型分析风险感知对消费者猪肉产品消费行为的影响。实证分析模型的函数为Yn=xij+ei(1)式(1)中:Yn表示被解释变量(是=1,否=0),n取值为 1,2,3 ,Y1表示“非洲猪瘟是否减少消费者对猪肉的消费量”,Y2表示“非洲猪瘟是否减少消费者对其他猪肉制品
11、的消费量”,Y3表示“非洲猪瘟发生后消费者是否转向消费其他肉类产品”;xij表示影响消费者i猪肉产品消费行为的第j个因素,j是包括一般性的消费者风险感知、非洲猪瘟情境下消费者特定风险感知、消费者个人特征变量的一组变量;ei为随机干扰项。二元Logistic模型形式为Pi=exp(+j=1kxjj)1+exp(+j=1kxjj)(2)式(2)中:Pi表示第i个消费者减少猪肉产品消费或转向消费其他肉类产品的概率;表示常数项;xj表示影响消费者猪肉产品消费行为的第j个自变量,j是包括一般性的消费者风险感知、非洲猪瘟情境下消费者特定风险感知、消费者个人特征变量的一组变量;j表示第j个自变量的回归系数。
12、式(2)经过变换,得到二元Logistic回归的一般方程为ln(Pi1-Pi)=+j=1kxjj(3)沈沁源,等.风险认知对我国猪肉产品消费影响的实证研究以非洲猪瘟疫情的影响为例59http:/2023年7月 第14卷 第14期模型中的自变量包括无疫情情境下一般性的消费者风险感知、非洲猪瘟情境下消费者特定风险感知及消费者个人特征变量,变量具体描述见表1。3数据来源与样本描述3.1数据来源笔者通过专业问卷调查平台问卷星进行在线调查。在线调查具有节省调查时间和成本、减少数据录入错误等优势25。问卷星在大量学术研究中被用于消费者调查26-27。为保证样本的随机性和代表性,此次调查通过问卷星的付费样本
13、服务进行问卷发放和收集。问卷星有超过260万的样本库成员,样本涵盖了不同地区、职业、年龄段、受教育程度和不同收入层次的各类潜在消费者。此次消费者调查于2021年34月进行。由于猪肉消费地区广泛,调研地区选定为我国所有省(自治区、直辖市)。通过问卷星样本服务共回收问卷 680份,剔除无效问卷及受访消费者年龄在18岁以下的问卷共21份,最终得到有效问卷659份,问卷有效回收率为96.9%。3.2样本特征描述样本统计特征如表2所示。其中,女性消费者占比58.88%,多于男性(41.12%)。这与我国家庭食物购买者主要为女性的实际情况相符。在问卷调查中,80.73%的受访消费者表示自己是家庭食物的主要
14、购买者。在年龄分布上,大部分受访消费者年龄在2539 岁,其中 42.19%的受访消费者年龄在 3039 岁。婚姻状况方面,62.52%的受访消费者已婚。受教育程度方面,受访消费者学历以本科、大专学历为主,分别占比69.04%、18.06%,高中及以下、硕士或博士学历者分别仅占5.01%、7.89%。家庭月平均收入分布上,受访消费者家庭月平均收入主要集中于5 00015 000元,其中5 00110 000元占比27.01%,10 00115 000元占比23.67%。从样本的人口统计特征上看,受访消费者相对年轻,受教育程度相对较高。这可能是因为年轻人和学历高的消费者更容易接受在线问卷调查。3
15、.3消费者风险感知非洲猪瘟发生后,消费者的风险感知可能是影响其猪肉产品购买意愿的重要因素。笔者借鉴Lim等4使用的量表测量消费者的风险感知和风险态度,量表题项及描述如表3所示。消费者风险感知平均得分为3.13,风险态度平均得分为3.05,表明消费者认为食用猪肉带来的食品安全风险并不高,并且可以接受这种风险。其中,有40%左右的消费者表示食用猪肉是有风险的。为进一步测量非洲猪瘟发生后消费者的风险感知情况,笔者借鉴Lai等28的做法,通过设计“非洲猪瘟发生后您认为普通人吃猪肉会生病的可能性”“非洲猪瘟发生后您认为吃国产猪肉会生病的可能性”“非洲猪瘟发生后您认为吃进口猪肉会生病的可能性”3个问题,对
16、非洲猪瘟情境下消费者特定风险感知进行测量。调查结果显示,16.54%的受访消费者认为非洲猪瘟发生后普通人吃猪肉生病的可能性较高,仅有9.56%的消费者认为吃国产猪肉生病的可能性较高,而51.44%的消费者认为吃进口猪肉生病的可能性较高(见表4)。这可能与问卷调查期间国外新型冠状病毒感染严表1变量定义和描述性统计结果变量名称被解释变量解释变量非洲猪瘟是否减少消费者对猪肉的消费量(Y1)非洲猪瘟是否减少消费者对其他猪肉制品的消费量(Y2)非洲猪瘟发生后消费者是否转向消费其他肉类产品(Y3)非洲猪瘟发生后普通人吃猪肉生病的可能性非洲猪瘟发生后吃国产猪肉生病的可能性非洲猪瘟发生后吃进口猪肉生病的可能性
17、风险感知性别年龄婚姻状况受教育程度家庭月平均收入变量含义与赋值是=1,否=0是=1,否=0是=1,否=0极低=1,比较低=2,中等=3,比较高=4,极高=5极低=1,比较低=2,中等=3,比较高=4,极高=5极低=1,比较低=2,中等=3,比较高=4,极高=5非常不同意=1,不太同意=2,一般=3,比较同意=4,非常同意=5男=1,女=01824岁=1,2529岁=2,3034岁=3,3539岁=4,4044岁=5,4549岁=6,5054岁=7,5559岁=8,60岁及以上=9已婚=1,未婚=0初中及以下=1,高中=2,中专=3,大专=4,本科=5,硕士=6,博士=75 000元及以下=1,
18、500 110 000元=2,10 00115 000元=3,15 00120 000元=4,20 00125 000元=5,25 00130 000元=6,30 00135 000元=7,35 00140 000元=8,40 00145 000元=9,45 00150 000元=10,50 001元及以上=11均值0.760.720.812.612.213.403.130.412.730.634.763.49标准差0.430.450.400.870.910.980.980.491.580.480.831.9860http:/重有关,导致消费者对进口猪肉产品的风险感知较高。表2样本的基本统计特
19、征统计特征性别年龄婚姻状况受教育程度家庭月平均收入家庭食物主要购买者分类指标男女1824岁2529岁3039岁4049岁50岁已婚未婚高中及以下大专本科硕士或博士5 000元5 00110 000元10 00115 000元15 00120 000元20 00125 000元25 00130 000元30 000元是否样本量/人271388179133278501941224733119455526817815690704849532127占比/%41.1258.8827.1620.1842.197.592.8862.5237.485.0118.0669.047.8910.3227.0123.
20、6713.6610.627.287.4480.7319.274实证分析4.1Logistic模型估计结果笔者采用Stata 15.1统计软件对调查数据进行二元Logistic回归分析,模型估计结果如表5所示。3个模型的伪 R2值分别为 0.168、0.087和 0.101,表明模型中自变量对因变量的变化具有一定的解释力。3个模型的似然比(LR)卡方统计量分别为121.238、67.683和65.504,对应的 P 值均为 0.000,在统计上显著;而Hosmer-Lemeshow(HL)卡方统计量分别为9.05、5.45和13.09,对应P值分别为0.338、0.709和0.109,在统计上均
21、不显著。模型的LR卡方统计量显著而HL卡方统计量不显著,表明模型整体显著29。4.1.1一般性消费者风险感知的影响关于Y1“非洲猪瘟是否减少消费者对猪肉的消费量”、Y2“非洲猪瘟是否减少消费者对其他猪肉制品的消费量”、Y3“非洲猪瘟发生后消费者是否转向消费其他肉类产品”的回归结果显示,风险感知分别在1%、1%、10%的水平上显著,回归系数均为正(见表5)。这一结果表明,一般性风险感知显著正向影响消费者猪肉产品消费行为。对食用猪肉的风险感知越高的消费者在非洲猪瘟发生后越倾向于减少猪肉产品消费或转向消费其他肉类产品。4.1.2非洲猪瘟情境下消费者特定风险感知的影响回归结果显示,除了“非洲猪瘟发生后
22、普通人吃猪肉生病的可能性”对Y2影响不显著外(系数为正),非洲猪瘟发生后“普通人吃猪肉生病的可能性”“吃国产猪肉生病的可能性”“吃进口猪肉生病的可能性”回归系数均为正,且在1%或5%水平上显著(见表5)。这表明非洲猪瘟情境下消费者特定风险感知越高,越倾向于减少猪肉产品消费或转向消费其他肉类产品。此外,比较Y1、Y2和Y3的影响因素回归结果差异发现,非洲猪瘟发生后,“普通人吃猪肉生病的可能性”和“吃国产猪肉生病的可能性”对消费者减少生鲜猪肉消费量的影响最大,而“吃进口猪肉生病的可能性”对消费者表3消费者风险感知与风险态度风险感知与风险态度风险感知风险态度吃猪肉时我面临食品安全风险我认为吃猪肉是有
23、食品安全风险的对我来说吃猪肉是有食品安全风险的平均得分均值我接受吃猪肉带来的食品安全风险对我来说,吃猪肉是值得冒险的我愿意接受吃猪肉带来的食品安全风险平均得分均值占比/%15.928.8010.329.8615.0214.87219.4220.1822.9114.8725.8018.82333.2328.8327.0126.2525.8025.34432.0231.7130.6539.0023.6730.3559.4110.479.1010.029.7110.62均值3.203.153.053.133.242.873.033.05表4消费者特定风险感知%消费者风险感知非洲猪瘟发生后普通人吃猪肉
24、生病的可能性非洲猪瘟发生后吃国产猪肉生病的可能性非洲猪瘟发生后吃进口猪肉生病的可能性极低6.9821.093.64比较低42.9447.1914.72中等33.5422.1530.20比较高15.488.3540.82极高1.061.2110.62沈沁源,等.风险认知对我国猪肉产品消费影响的实证研究以非洲猪瘟疫情的影响为例61http:/2023年7月 第14卷 第14期转向消费其他肉类产品的影响最大。其原因可能是猪肉制品经过加工处理(包括熟制、半熟制)通常能使病毒灭活,因而消费者特定风险感知对其减少其他猪肉制品消费的影响较小。4.1.3消费者个人特征的影响消费者个人特征变量中,性别的估计结果
25、均不显著,表明性别对消费者的猪肉产品消费行为没有显著影响。年龄关于Y1、Y3的回归系数为负,且分别在1%、10%的水平上显著,表明随着年龄的增加,消费者减少猪肉消费或转向消费其他肉类产品的意愿显著降低。婚姻状况关于Y1、Y3的回归系数为正,分别在1%、10%的水平上显著,表明在多数情况下已婚的消费者更倾向于减少猪肉产品消费或转向消费其他肉类产品。这可能是因为已婚的消费者更可能担任家庭主要食物购买者的角色,如果家庭有老人或孩子,也更容易遭受食品安全风险,非洲猪瘟发生后这类消费者在选购猪肉产品时可能会更为谨慎。家庭月平均收入关于Y2、Y3的回归系数为负,且在10%的水平上显著,表明随着家庭月平均收
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