基于结构方程模型的消费者食品安全风险感知研究——以广州市为例

张仁寿，李 栋

（广州大学　经济与统计学院，广东广州 510006）

基于结构方程模型的消费者食品安全风险感知研究
——以广州市为例

张仁寿，李 栋

（广州大学经济与统计学院，广东广州 510006）

文章通过对广州市消费者的食品安全风险感知问卷调查，运用探索性因子分析与结构方程模型找出影响消费者对食品安全风险感知的因素.研究结果发现：消费者对食品的“卷入程度”不能直接影响其风险感知；消费者的“情绪因子”与“风险态度”是正向影响风险感知的，且“情绪因子”是最主要影响因素；对政府和企业的“信任程度”能让消费者放下戒备心理，放心购买食品，降低其感知的风险.

消费者；食品安全；风险感知；影响因素；结构方程模型

虽然近年来广州食品安全总体形势良好，市民的饮食安全有基本保障，市里陆续确立了5家市级监测机构—12个区级疾控中心—106个街（镇）监测点的食品安全风险监测网络，食品药品安全形势总体稳定并保持向好趋势；据统计，广州市“问题鱼翅”、“毒豇豆”、“速成鸡”、“假羊肉”、“毒生姜”、“食品PVC保鲜膜”、“生蚝”等舆情突发事件，仍不断扰乱市场秩序.频繁发生各类食品安全事故，食品中毒甚至致命事件，使得消费者生活质量难以得到保障，消费者的食品安全恐慌心理日益加剧.食品安全是居民最关心、最现实的利益问题，关系到经济的持续发展和社会的稳定，是一个涉及到政治、经济、文化和生活的重大问题［1］.食品安全事故不仅给社会带来了极大的经济损失，更重要的是对消费者心理造成了恐慌负担，而消费者的心理负担带来的损害远远高于直接财产损失.面对食品安全的严重后果，消费者基本上都会夸大其风险特性，进而造成社会性的食品安全恐慌，这就使得消费者的主观风险认知与实际存在的食品风险水平出现偏离，其原因在于消费者的风险认知扭曲了食品安全客观风险，从而决定消费者安全行为的主要因素是其自身的风险意识［2］.

1　研究回顾

围绕食品安全与消费者的安全感知度的相关的议题，学者们进行了较为广泛的研究：SNEED等［3］、VERBEKE等［4］分别就不同的消费者，从他们的个性特征，包括学历、专业、性别、年龄等要素调研了他们对食品安全的感知情况，结果发现消费者的这些个性特征是影响风险感知的重要因素.HORNIBROOK［5］证实了食品安全风险感知水平与消费者重视信息的获取有关，而且对信息的依赖程度越高，消费者的感知度越高.

我国学者在借鉴国外经验的基础上对消费者的食品安全风险感知做过大量研究，而且主要是从实际调查着手进行实证分析.王志刚［6］通过对天津市个体消费者的实证研究发现：女性、月收入高、学历高的消费者对食品安全问题的关心程度高.马缨等［7］则通过对北京968个样本的0LS回归分析发现：公众对政府和科学家的信任能够提高他们对食品安全的满意度；食品安全事件会显著降低公众满意度.杨钰［8］对成都市消费者的奶制品消费者行为研究发现，消费者对奶制品的产品知识越多，卷入程度越大，他们感知的风险就越大.陈秋玲等［9］从产业链的视角设计了食品安全风险评价指标，利用突变模型（包括尖点突变、燕尾突变和蝴蝶突变）分析了2000～2008年我国食品的生产环节、流通环节和消费环节的安全风险度.在发生三聚氰胺事件后，周应恒等［2］分别采用因子分析、多元回归分析与Logistic模型，分析了南京市消费者对乳制品行业的食品安全风险感知与认知态度，发现消费者对乳制品的安全风险担忧仍较高，恢复购买意愿尚未达成.孙志斌等［10］借助于2012年的调研数据实证分析了广州市消费者食品安全风险认知，结果表明消费者对豆类、瓜果、蔬菜等10类食品的安全风险判断正常，对食用油、乳制品等5类食品判断不安全，而主要原因与政府部门的消息发布、媒体虚假夸张宣传有关.

学者们对食品安全的风险感知都是用定量研究，通过采用问卷分析的方法找到感知因素，并结合相关模型得到结论.在不同研究地域，针对不同消费食品（乳制品、蔬菜、茶叶等）设计相关量表探讨了消费者可能存在的风险感知因素.

本文为了探究影响广州市消费者食品安全风险的因素，参考前人研究，结合实际也设计相应测量指标，拟运用探索因子分析和结构方程模型，找到消费者风险感知的影响因素.

2　研究设计

2.1测量指标

通过文献整理提出本文的研究主旨后，研究评价指标的选取，主要是参考前人的研究成果，国内外众多学者都做了相关实证研究，根据学者BRUCKS的研究成果①BRUCKS M.The effect of product class knowledge on information search behavior［J］.J Consum Res，1985，2（1）：1-16.，ZAICHKOWSKY的研究设计②ZAICHKOWSKY，JUDITH L.Measuring the involvement construct［J］.J Consum Res，1985，12（3）：341-352.，构建文章的测量指标集，见表1.

表1　测量指标集Table 1 Measurement indicators

2.2样本量的确定

吴明隆［11］指出，对于采用结构方程模型的问卷量至少在150份以上，否则模型的稳定性趋差；本研究问卷样本为306份，针对广州市消费者进行调查，在剔除无效问卷和问题问卷后，实际有效样本为245份，且均是广州市人群，基本能满足使用模型得样本量要求.

3　问卷实证分析

3.1问卷数据的信度与效度检验

3.1.1因素分析

对问卷数据处理后，为了探索影响消费者风险感知的因素，利用因子分析模型，用少数几个因子来表示测量变量的主要信息.通过SPSS 17.0软件，发现测量变量的探索性因子分析的KMO值和Bartlett检验值分别为0.75与1 468.725，显著性P值为0.000.同时，得到的5个特征值大于1的公共因子，总共解释了62.563%的信息，能满足因子分析的要求.

结合选取的方差最大正交旋转法，得到的5个公共因子并命名，见表2，但是结果显示，Q3这个测试变量落在各个因子上的载荷均不理想，都小于0.5，于是在接下来的实证分析中考虑剔除.

表2　探索性因子分析结果Table 2 The results of exploratory factor analysis

3.1.2信度效度分析

为了测量问卷量表的稳定性与可靠性，有必要对问卷量表进行信度效度检验，而检验方法是目前经常使用的Cronbach's Alpha（α系数）检验.一般认为，量表测量系数值小于1、大于0，越接近1越好，在0.7以上为佳，小于0.7表明问卷的测量指标需要调整.

经过软件计算得到本次研究的问卷测量指标总量表的Cronbach's Alpha（α系数）为0.741，且各个因子的α系数分别为：0.860、0.745、0.778、0.747和0.756.表明此次问卷量表的可信度和可靠度良好，检验通过，能进行实证分析，见表3.

表3　Cronbach's Alpha（α系数）检验Table 3 Cronbach's Alpha coefficient test

3.2结构方程模型

一般来说，在行为科学研究领域，有很多假设构念是无法直接通过测量和观察得到的，更不可能通过现成的线性或非线性回归模型得到各因素间的相关关系，为了更好地探寻各因子间的相互关系，本研究借鉴结构方程模型对数据进行实证.

结构方程模型主要由测量模型与结构模型组成，用公式表示如下：（公式的具体含义可见文献［11］）

x=Λxζ+δ y=Λy+η+ε（测量模型），

η=Bη+Γξ+ξ（结构模型）.

结合本研究的问卷测量数据，在上述因子分析中得到了5个潜在变量，这是无法直接测量得到的，19个测量变量，这是通过量表直接得到的数据，可用来描述5个潜在变量，间接反映出潜在变量的特质.

根据因素分析的结果，在软件AMOS21.0中，初步设定结构方程模型路径图（已模拟出各个路径系数），见图1.

为了评价模型结果好坏，诸多学者指出主要从以下3方面作出判断，见表4［12］.

图1　初始结构方程模型路径图（经标准化）Fig.1 The initial route picture of structural equation modeling（standardized）

表4　初始结构方程模型拟合检验结果Table 4 The fitting results of initial route picture of structural equation modeling

由表4可知，除了近似误差均方根误差（RMSEA）能勉强通过评判，几乎所有评价指标都不满足要求，这就说明初始模型的设定存在些许问题，需要改进模型.同时通过模型的潜在变量间的路径系数显著性检验也能察觉问题所在，见表5.路径卷入程度→风险感知的路径系数显著性P值为0.283，显然不能通过检验.（默认显著性水平α=0.05）.

模型的修改与调整需要经过多次才能完全实现各个潜在变量间的路径参数通过显著性检验，让数据完全拟合设定模型.考虑到初始模型的卷入程度→风险感知的路径不能达到理想要求，说明消费者对食品安全的卷入程度不是影响风险感知的因素，于是在模型修改反复尝试后，将此路径剔除，并增加“信任程度←→风险态度”的路径，添加残差“e11←→e14”路径，具体见图2（已模拟得到路径系数）.指标评判结果见表6.

由表6知，修改后的模型指标评判均能通过评判标准，满足拟合要求，说明模型的拟合效果理想，再结合各个潜在变量的路径系数检验结果更能得到确定，见表7，4个潜在变量间路径系数的显著性P值均在0.05以下，说明消费者对政府或食品企业的信任、面对问题食品的风险态度以及面对食品安全事故的情绪等均是消费者食品安全风险的影响因素.

表5　结构方程模型中路径系数估计Table 5 The estimating path coefficient of structural equation modeling

图2　结构方程路径系数图（模型修改&经标准化）Fig.2 The route picture of structural equation modeling（model modification&standardized）

表6　结构方程模型拟合结果评判（模型修改）Table 6 The fitting results of route picture of structural equation modeling（model modification）

表7　修正结构方程模型路径系数估计（括号内为标准化系数）Table 7 The estimating path coefficient of structural equation modeling（standardized coefficient in brackets）

4　实证结果分析

本研究根据19个观察变量提取的5个潜在变量经过模型修改后，剔除消费者“卷入程度”的影响因素，得到了4个潜在变量间的路径关系，根据图2的模型修改路径图（已标准化）结果可解释如下：

（1）消费者对食品安全的“情绪因子”对“风险感知”的路径系数最大，为0.38，表示消费者的“情绪因子”增加1个单位，他们对食品安全的风险感知增加0.38个单位；同时，可以知道消费者的“情绪”对“风险感知”是正向影响的，也就是说当消费者的情绪感（恐慌、焦虑）越强，他们对购买的食品感知的风险会越大.

对潜变量“情绪因子”的直接描述中，可以得到观测变量Q12（曾发生的诸多食品安全事故一度使我感到很恐慌）的影响是最大的，影响系数为0.78，其次是测量指标Q13，影响系数为0.76.

（2）消费者的“风险态度”对“风险感知”也是正向影响，影响系数为0.25，也就是说消费者的“风险态度”增加1个单位，他们感知到的风险相应增加0.25单位；在对“风险态度”的直接测量指标中，Q14（对于反季节或者刚上市的食品，会踊跃尝试购买）的影响是最大的，系数为0.64，而这一类消费者可理解为风险爱好者.其次，Q15（选择购买色泽光鲜，保质期长的食品时，有时候明知道含有添加剂或是转基因，不能接受）的影响系数为0.58，这一类消费者可理解为风险保守者.

（3）消费者的“信任态度”（主要是对食品相关企业与政府部门的信任）对“风险感知”是负向影响的，路径系数为-0.18，表示当消费者对食品企业或相关政府部门越是信任，他们真真正正对食品安全风险的感知是越低的，可以解释为当政府的打击力度、政府公布的食品安全消息、食品企业的生产技术与保鲜措施等得到消费者的充分信任时，消费者会放下戒备心理，放心购买食品，这样他们对食品安全风险的感知是降低的.

在“信任程度”的直接测量中Q10（对政府向公众提供的食品安全信息是信任的）的影响系数是最大的，为0.88，其次是Q9，Q8，最低的是Q11，影响系数也达到了0.67.

5　结 论

本文运用探索性因子分析法与结构方程模型，研究分析了消费者食品安全风险影响因素，剖析了潜在变量以及观察变量的路径关系，得到如下结论：

（1）消费者对食品安全的“卷入程度”不能直接影响食品安全风险.

（2）消费者的“情绪因子”是影响其食品风险感知的最大因素，也是正向影响，说明当消费者的情绪感（恐慌、焦虑）越强，他们对购买的食品感知的风险会越大.

（3）消费者的“情绪因子”直接测量中，对其影响最大的是测量指标Q12（曾发生的诸多食品安全事故，一度使人感到很恐慌）.

（4）消费者的“风险态度”对“风险感知”是正向影响因素，影响力排在第2位，也从侧面表明，越是风险爱好者，他们对食品安全风险的感知越强.

（5）消费者的“信任态度”是负向影响其对食品安全风险感知的，当消费者对食品企业或相关政府部门越是信任，他们越是放下戒备心理，他们真正对食品安全风险的感知是越低的.

［1］ 李名粱.我国食品安全问题研究综述及展望［J］.西北农林科技大学学报：社会科学版，2013，13（3）：46-51. LI M L.Review&summary of food safety in China［J］.J NW A&F Univ：Soc Sci Edi，2013，13（3）：46-51.

［2］ 周应恒，卓佳.消费者食品安全风险认知研究——基于三聚氰胺事件下南京消费者的调查［J］.农业技术经济，2010 （2）：89-96. ZHOU Y H，ZHUO J.Research on food safety risk cognition of Consumers—based on Melamine：A case of Nanjing［J］.J Agrotech Econ，2010（2）：89-96.

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［6］ 王志刚.食品安全的认知和消费决定：关于天津市个体消费者的实证分析［J］.中国农村经济，2003（4）：41-48. WANG Z G.Food safety cognition and consumption decisions：A case of Tianjin［J］.Chin Rural Econ，2003（4）：41-48.

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［12］苏理云，周林招，王雪娇，等.基于结构方程模型的大学生食品安全满意度调查［J］.重庆理工大学学报：社会科学，2012，26（10）：29-35. SU L Y，ZHOU L Z，WANG X J，et al.Research on the satisfaction of college students'food safety based on structural equation modeling［J］.J Chongqing Univ Tech：Soc Sci，2012，26（10）：29-35.

【责任编辑：陈 钢】

Research on food safety risk perception of consumers based on SEM：A case of Guangzhou

ZHANG Ren-shou，LI Dong
（School of Economics and Statistics，Guangzhou University，Guangzhou 510006，China）

The thesis is based on a questionnaire about the consumer perception on food safety risks in Guangzhou，and attempts to figure out the relevant factors by Exploratory Factor Analysis and Structural Equation Modeling.The results indicate that：“the involvement of food”doesn’t have direct influence to consumer perception on food safety risks；“the emotional factor”and“risk attitude of consumers”have a positive influence to risk perception；“the emotional factor”is the major factor；and“trust”on the government and enterprise can let the consumers’psychological defense down，thus reducing the risks perceived in the course of purchasing food products.

consumer；food safety；risk perception；factors；structural equation modeling

F 22

A

1671-4229（2016）03-0081-07

2016-03-22；

2016-04-11

张仁寿（1965-）男，教授，博士生导师.E-mail：zrenshou@126.com.