大城市消费者对日本大米的购买意愿及其影响因素
——以北京市为例

2013-12-18 02:31:46王志刚周永刚
郑州航空工业管理学院学报 2013年6期
关键词:意愿程度价格

王志刚,周永刚

(中国人民大学 农业与农村发展学院,北京 100872)

一、引 言

经济全球化进程的不断加快,促使世界贸易打破时空界限,朝着一体化的格局发展。随着我国居民收入水平的提升,消费者对高端农产品的需求不断增加,市场需求旺盛。发达国家高端农产品纷纷进驻中国市场,打破了发展中国家向发达国家的单向农产品输出的格局,形成了各国之间高端农产品市场相互进入的态势,为“里昂惕夫之谜”提供了现实依据。其中,日本大米进入中国市场就是一个很好的例证。2007年,在解除对日本大米进口禁令之后,日本大米随之以每公斤百元的价格强势进军中国市场,尽管价格昂贵,但仍受到国内大城市消费者的青睐,其购买目的各不相同,自己尝鲜食用者有之,送给亲朋好友者有之。销售场面异常火爆,一时间供不应求。

然而,据调查,2007年我国城镇家庭平均每人粮食消费性支出为278.3元。如果以一个三口之家来计算,平均每户全年粮食消费性支出也只有834.9元,并没有足够的收入去支付日本大米的高价格。对于每人年均粮食消费性支出325.94元的城镇高收入家庭来说,日本大米确实成为了奢侈品。那么,我国大城市消费者对日本大米的认知程度、购买意愿究竟如何?他们能否负担得起日本大米如此高的价格?如果负担不起,品牌农产品价格降到什么程度是可以接受的?

鉴于此,本文以北京市消费者为例,探讨日本大米在大城市消费者中的认知程度、接受程度和购买意愿,并对其影响因素进行分析,以期了解消费者对国外品牌大米的偏好,为企业销售品牌产品提供必要的市场依据。

二、文献综述

国内外对于消费者的认知程度、接受程度和购买意愿的研究有很多,下面从消费者行为和研究方法两方面加以总结。首先,是消费者行为研究方面。西方学者多以肉、蛋、奶、基因大豆、橙汁等为研究对象,应用年龄、性别、收入、教育程度、种族、家庭规模、地区等不同的人口特征指标以及市场信息指标、产品价格指标等研究消费者对安全食品需求的支付意愿及消费行为(Caswell et al.,1992;Gao et al.,1993;Roberts et al.,1996)。但是,这些研究多针对发达国家的消费者,且集中在消费者购买意愿的研究上,对发展中国家消费者关于食品安全的认知和接受程度的研究相对较少。在国内,目前已有的研究主要着眼于转基因食品、食品认证等食品安全问题的认知与接受程度方面(钟甫宁等,2004;李曼琳等,2007)。王志刚(2003)利用probit模型对影响消费者食品安全认知和购买行为的主要影响因素进行了分析。结果表明,学历、居住环境、是否吸烟、食品安全的关心度与绿色食品认知度呈正的相关关系。居住在城市、不吸烟、注重维生素摄取、对绿色食品有一定的认知度,对购买绿色食品的行为有正面影响。周应恒等(2004)通过描述性统计分析了消费者关心的食品安全问题。结果显示,只有13.9%的人不愿意购买高价可识别的安全猪肉。消费者之所以愿意支付高价购买更安全的食品,最根本的原因是对自身健康风险的考虑。研究还表明食品安全信息通过影响消费者态度而触发其对安全食品的购买意愿。张晓勇等(2004)通过对天津消费者的研究发现,消费者对食品安全非常关注,但是他们不愿意支付过多的费用。

其次是研究方法方面。研究者们使用的方法很多,近年来,国外对食品安全WTP(Willingness to Pay,意愿调查法)的研究更多地采用假想价值评估法(Contingent Valuing Method,简称CVM)。Roberts et al.(1996)运用CVM获得了美国消费者对低残留葡萄的WTP。Umberger et al.(2004)在确定了美国消费者偏好国产牛肉的基础上,运用CVM方法进一步获得了消费者对具有国产标识的牛肉的WTP。结果表明,15%的消费者不愿意支付任何高价,62%的消费者愿意为具有国产标识的牛肉每磅多支付1.61美元。国内关于WTP的实证研究还很少,已有的设计WTP的实证研究主要以蔬菜为研究对象(张晓勇等,2004;周洁红,2004),但还存在着很多不足,如国内研究者在调查问卷中并未就“安全蔬菜”的安全性向消费者做一个基本的说明,以使其区别于一般蔬菜,致使误差难以剔除,影响了数据的准确性。

综上所述,对于消费者认知程度、接受程度和购买意愿的文献综述相对较为完善,在研究方法上,也已较为成熟。但是,有关国内市场上高端农产品的消费特点还鲜有研究,这与国内高端农产品需求急速上涨态势不相吻合。

三、调查设计

本文运用问卷调查法和直接询问方式的CVM方法,对消费者关于日本大米的认知程度、接受程度和购买意愿作了相关调研。本研究采用问卷调查法,共发放调查问卷500份,回收420份,回收率84%,其中有效样本400个,有效率为95.2%。调查问卷分为四个部分:第一部分是消费者的个人信息,第二部分是消费者购买食品所考虑的因素,第三部分是消费者购买大米的情况,第四部分是消费者对于日本大米的认知程度、接受程度和购买意愿。

根据有效问卷,将样本基本特征进行整理,得到被调查消费者社会人口统计特征,见表1。从表1可以看出:①年龄结构。30岁以下的有180人,30岁~50岁有194人。②性别结构。男性197人,占样本总数的49.25%;女性203人,占样本总数的50.75%,符合大米购买者的性别特征。③样本的婚姻状况。已婚者占样本数据的70.5%,未婚者占29.5%。④受教育程度。被调查者的学历水平多集中在大专水平或本科水平。⑤家庭结构状况。两口之家占全部样本的47%,三口之家,占全部样本的40.75%,具有较强的代表性。⑥家庭月均食品支出。500元~999元段和1000元~1499元段的消费者比例大致相同,分别占总比例的34%和46.75%。⑦职业情况。企业员工占55%,机关和事业单位人员占比31.25%,自由职业、无职业、外来务工人员不足15%,大致符合当前我国的就业结构。此外,我们还对消费者购买食品时的关注因素进行了调查。主要分为消费者购买食品时对食品数量、质量安全、价格、营养成分的关注程度。我们根据关注程度的不同,把每项指标分为1到5个由弱到强的等级。从表2可以看出,对数量关注的消费者并不多,46.75%的消费者仅表示有所关注,对于质量和营养的关注大体相同。关注度最大的是质量安全,有193位(48.25%)消费者选择了表示最高关注度的5级,关注度由低到高分别为:数量<价格<营养成分<质量安全。对消费者购买所有大米情况的调查发现,78%的消费者是以面食为主,70.75%的消费者一周购买大米一到两次,82%的消费者选择购买粳米,大部分消费者的经常购买地点是超市。在关注因素中,消费者最关心价格,占到了65%,其次为新鲜度、营养和质量安全。

表1 统计样本基本人口特征

表2 消费者购买食品关注因素

四、描述性分析

首先,为了调查大城市消费者对于日本大米的认知程度,我们选择了“是否知道日本大米上市”及“对日本大米了解程度”两个指标。调查发现,占总人数78.75%的消费者不知道日本大米在中国上市,69.5%的消费者表示一点也不了解日本大米,非常了解的仅占5.5%;在吃过日本大米的消费者中,只有16人表示日本大米优于国产大米,占消费总人数的27.12%;在没吃过日本大米的消费的群体中,只有15个人认为日本大米优于国产大米,仅占4.4%。综上所述,多数消费者并不认为日本大米会比国产大米质量更好。

其次,我们使用了“对消费者是否购买过日本大米”、“对日本大米价格的态度”以及“日本大米的受欢迎程度”三个指标来反映消费者对日本大米的接受程度和购买意愿。在调查中,大部分消费者选择很不欢迎和无所谓两种态度,分别占总人数的39.25%和35.75%,仅有14人表示欢迎,可见中国的消费者对日本大米并不是很欢迎。

再次,将消费者分为购买过和未购买过日本大米两个类别,对影响购买的因素进行比较分析。调查发现,多数购买日本大米的消费者是由于卖主推荐或是别人影响才选择购买的,分别占购买总人数的49.15%和22.03%;在没有买过日本大米的消费者中,认为价格过高的有182人,占总人数的53.08%,36.19%表示不了解日本大米,29.03%认为没有必要购买日本大米。由此可见,价格是影响购买日本大米的主要因素。此外,仅有10人认为日本大米价格适中;340名(85%)消费者认为价格降到10元/斤,才会选择购买;另有42人(10.5%)认为降到15元/斤才会购买,只有其余18人(4.5%)可以接受20元/斤的价格;经过加权平均计算得到消费者可接受的平均价格为10.98元/斤。

五、计量分析

1.变量定义

相关变量及一般统计性描述如表3所示,我们考察了消费者对日本大米认识程度和购买行为与消费者本人特征变量之间的相关关系。

表3 模型中变量的定义及描述性统计

2.计量模型

正如前文所述,消费者个体特征(性别、年龄、受教育程度等),消费者对日本大米的认知状况,对食品安全、健康的关心程度都是影响消费者购买日本大米的重要因素。由于相关变量均为虚拟变量,因此,本文通过建立Logit模型,分析影响消费者对日本大米认知态度及购买行为的因素。模型可以表示为:

LogitP=Yi=βm+(β1X1+β2X2+…+β8X8)+μ

(1)

其中,Yi=1代表第i个消费者认为日本大米优于国产大米、对日本大米持正评价(或者购买日本大米),Yi=0代表第i个消费者不认为日本大米优于国产大米、对日本大米持负评价(或者未购买日本大米)。从X1到X8依次对应表3中从“性别”到“对价格的关注程度”8个变量。βm是常数项,β1,β2,…,β8是对应自变量的系数,μ为随机扰动项。第i个消费者购买日本大米的概率为:

Pi= 1/{1+exp[-(β0+βiXi)]}

(2)

3.计量结果

利用Logit模型就消费者对日本大米的认知程度、认知态度及其购买行为进行分析(如表4)。首先,考察认知程度影响因素。影响消费者对日本大米了解程度的因素包括受教育程度、每月用于食品的开支、购买食品时是否关注价格及营养成分等。即受教育程度较高、每月用于食品支出较少、购买食品时较为关注价格及营养成分的消费者更倾向于了解日本大米(这些变量都在1%水平上显著正相关)。在是否关注大米价格方面,可能是因为消费者基于“一分价钱一分货”的购物心理,往往对高价格物品情有独钟,并愿意为之一试,表现了较强的消费意愿。

其次,考察认知态度影响因素。影响消费者认为日本大米质量优于国产大米的因素包括性别、每月用于食物的支出、家庭规模、购买食品时是否关注质量和价格等。其中,女性消费者、购买食品时对价格较为关注的消费者认为日本大米质量优于国产大米。需要解释的是,每月用于购买食品支出较少的消费者可能受“尝鲜”和“猎奇”等消费心理的影响,造成对日本大米质量的高预期,认为日本大米优于国产大米。

最后,考察购买行为影响因素。受教育程度、每月购买食品支出、家庭规模、消费者购买食品时对质量安全的关注等变量在1%的水平上显著影响消费者的购买行为;受教育程度高、每月购买食品支出较少、家庭规模较大、购买食品时对质量安全较为关注的消费者更倾向于购买日本大米。在受教育程度方面,一般情况下,受教育程度与其收入呈正相关关系,该群体较为注重生活的质量,追求高品质的生活方式,对价格的敏感系数较低。而家庭规模越大,其收入来源渠道则更为多样,会呈现出一种收入的规模效应,从而导致购买行为的发生。

表4 消费者对日本大米认知程度、认知态度及其购买行为模型的计量结果

注:*,**分别表示在10%、5%和1%的水平上显著.

六、结论与政策建议

根据以上计量分析,本文得出以下三点结论。首先,在消费者对日本大米认知程度方面,受教育程度、每月用于食品支出、家庭规模、是否关注食品营养成分与价格,对消费者关于日本大米的认知有显著影响,而性别对消费者关于日本大米认知程度的影响不显著。一般情况下,消费者对于饮食品质的要求较高,往往促使其更多地关注食品的营养价值,从而也间接增强了对产品的认知水平。其次,在消费者对日本大米认知态度方面,性别(1%的显著性水平)有显著影响,女性消费者、购买食品时对价格较为关注的消费者更倾向于日本大米质量优于国产大米。主要是因为,女性作为家庭日常消费品的主要购买者,对价格较为敏感,容易被“最贵的就是最好的”的产品营销策略所诱导,认为日本大米优于国产大米。再次,在消费者对日本大米购买行为方面,在1%的置信水平上,受教育程度、每月用于食品的开支、家庭规模、购买食品时关注其质量及安全性会显著影响消费者的购买行为。受教育程度高、每月购买食品支出较少、家庭规模较大、购买食品时较关注质量安全的消费者更倾向于购买日本大米,而年龄对消费者购买日本大米行为的影响不显著。最后,多数消费者不能接受日本大米高价格的现实说明,当前我国居民的消费层次整体仍然偏低,需求价格弹性较大,虽然有购买意愿,但迫于收入水平压力,只能选择更为低廉的大米作为替代,从而使其购买意愿和购买行为难以匹配。

根据以上结论,本文得出三点政策建议。首先,政府要加快制定食品安全的相关法律法规,对于国外高端农产品要增大监管力度,杜绝假冒伪劣食品的出现,切实保护消费者的权益;食品生产及销售企业,要明确社会责任,充分考虑价格因素对销售的影响作用,制定出适宜消费者消费水平的价格策略,避免盲目定价行为的出现。其次,企业要针对产品特点,做好产品宣传推广工作,提高消费者对企业产品的接受度、认知度,增强品牌影响力和企业号召力。第三,企业要根据消费者“尝鲜”、“猎奇”、“务实”、“从众”等消费心理,掌握不同消费群体的特点,运用现代化的营销手段,实施个性化的营销策略,最大限度地提升产品的市场占有率。

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[2]Gao X M, Anderson Reynolds, Jong Yin Glee. A structural Latent Variable Approach to Modeling Consumer Perception: A case Study of Orange Juice[J]. Agribusiness, 1993,(9):317-324.

[3]Roberts, Tanya, Jean C.Buzby, Michael Ollinger. Using Benefit and Cost Information to Evaluate a Food Safety Regulation: HACCP for Meat and Poultry[J].American Journal of Agricultural Ecomomics,1996,78(5):1297-1301.

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