白军飞 罗津京 张彩萍

摘 要：摘要：利用我国北京、南京和西安城市居民牛奶消费调查数据，采用联合选择实验（CBC）实证分析了消费者对食品安全可追溯性的支付意愿。与以往研究不同的是，本文在CBC分析方法中加入对属性不在场问题的考虑，这不仅有利于解决属性不在场问题导致的参数估计有偏问题，还可以显著提高实证模型的拟合度和有效性。结果表明，不考虑属性不在场问题会导致联合选择实验中属性主效应估计出现有偏，并高估相应的消费者支付意愿，本研究采用的“先验概率法”可以一定程度上解决这一问题。同时，本文的实证结果表明，我国城市消费者对牛奶的可追溯性有很高的支付意愿，特别是对于政府部门和行业协会认证的可追溯牛奶，支付意愿更为显著。因此，在我国进一步加强牛奶的追溯体系建设，并鼓励发展包括政府机构和行业协会的相关认证，都可以显著地提高我国消费者对国产牛奶的选择偏好的支付意愿。

关键词：食品安全;可追溯;联合选择实验;属性不在场;支付意愿

联合选择实验法（Choice-based Conjoint Analysis，CBC）在研究消费者对某些产品或产品属性的偏好和支付意愿（Willingness-to-pay，WTP）中被广泛采用。这种方法的基本思路是假定任何一种商品都可以由一些具体属性进行定义，如一辆汽车可以由车型、发动机类型、油耗、价格等定义;一块鲜肉可以由色泽、部位、纹理、价格等定义。这样，消费者对商品的选择实际上等同于是对商品属性构成的偏好。CBC方法就是让消费者在假定不同属性构成的商品之间进行情景式购买模拟选择，从而获得消费者对特定产品或产品属性的偏好。这种方法在研究消费者对市场上尚没有出现的产品或产品属性的态度与WTP时，其优点尤为突出。如Zhang et al.[1]与Islam et al.[2]分别采用CBC方法对中国与美国消费者的食品安全可追溯的WTP进行研究。在环境补偿和公共卫生等领域，该方法更是被广泛采用[3]。但是，近年来的研究表明，CBC方法中的属性不在场问题常常会导致估计的WTP出现有偏[4-5]。所谓的“属性不在场”（Attribute non-attendance，ANA），简单而言就是说消费者在选择实验中并没有完全考虑到所有的属性。这会违背了CBC的一个关键假设——实验中的属性与属性之间可无限转换，从而保持消费者的效用不变（称为是“连续定理”），进而导致WTP估计有偏[4，6]。

研究人员试图从不同的角度尝试克服属性不在场的问题。比较有代表的有2种方法，一是推断法（Inferred Approach），其基本思想是将消费者内生地分为一些组，组内消费者的选择行为相同而不同组的消费者选择行为不同，每个组的消费者数量由数据内生决定，并假定该组内被消费者忽视的属性前的估计系数为0[7-8]。这种内生推断属性不在场的方法由于并没有用到任何额外的外在信息，其内生问题并不能通过计量方法有效克服，故存在明显的局限性。二是陈述法（Stated Approach），該方法的基本思想是在CBC选择实验之后研究人员要求被调查人说明自己在选择中没有注意到哪个或哪些属性，然后，再用该信息对CBC的选择结果进行有选择的使用[9-10]。这种方法在实践操作中有2个明显缺陷：一是在每组选择问题之后询问被调查者是否全部注意到选项中的各个属性因素会增加CBC的操作难度;二是会导致被调查人在后面的选择实验中受到额外的信息污染[6，11]。

本研究试图从另外一个途径克服属性不在场的问题，我们称之为“先验概率法”。该方法的基本思路是在CBC选择实验之前获取消费者对各类产品属性的关注程度，并通过计量手段定量推断各属性被重视（或不重视）的程度。然后，用此指标代表随后的CBC选择实验中每个产品属性被关注（或忽略）的概率。该方法依赖的一个基本假设是：在购买行为中对某种属性的重视程度与该属性在CBC选择实验中是否受到被调查人关注（或忽略）的概率是正（或负）相关的。与推断法相比，该方法在CBC之前获取了额外的信息，不存在推断法的内生问题;与陈述法相比，该方法可以有效解决选择实验本身对消费者的陈述回答产生的信息污染问题。进一步，本研究以我国城市消费者对可追溯牛奶的WTP为例，实证研究了考虑和不考虑属性不在场问题对消费者WTP估计的影响。自2008年震惊中外的“三聚氰胺”婴幼儿奶粉事件以来，消费者对可追溯食品的WTP受到学术研究的广泛关注[1，12-15]，其中一些研究也采用了CBC的方法，但这些研究全部都没有考虑CBC中的属性不在场问题对研究结果的影响。与以往研究不同的是，本研究在CBC分析方法中加入对属性不在场问题的考虑，这不仅可以解决属性不在场问题导致的参数估计有偏问题，还可以显著提高实证模型的拟合度和有效性。

1 实证方法

为更清晰地展示属性不在场问题的影响，本节先简要介绍忽略属性不在场的基本模型，再提出考虑属性不在场情况下的实证模型。

1.1 模型一：忽略属性不在场情况的计量模型

CBC的基本问题是估计效用方程U=f（X1，X2，...Xk），其中U表示消费商品所得到的效用，X1，X2，...Xk代表商品的k个属性。假定消费者面临一个由多个组成的选择集，其中每个选择代表一种由不同水平属性定义的产品（如一台电脑可以由内存、CPU、硬盘、显示屏尺寸和价格等属性组成），其中消费者i选择第j个组合，j=1，2，...， j 的效应方程可以表达为式（1）：

在常用的统计分析系统STATA中，上述模型（2）b可以通过asclogit（Alternative-specific Conditional Logit Model）模块进行参数估计。与传统的clogit（Conditional Logit Model）模型相比，asclogit在进行参数估计中可以加入消费者的个人特征变量，从而可以定量考察个体特征对于消费者选择及WTP的异质性。

给定在第j个选项中某一非价格属性为Xj1，价格属性为Xjp，以及其他属性Xj，当其他属性值不变、效用不变时，式（1）变为式（3）：

保持效用和其他属性值不变，得到消费者进行选择时价格属性和Xj1属性之间的替代率为ΔXp=-β1βpΔX1，当X1变化1个单位时，相应可以得到消费者对该属性的WTP：

更一般地，在不考虑属性不在场情况下，消费者对属性k的WTP为式（5）：

式（5）中，βk 和βp分别为从式（2）b中估计的第k个属性和价格的参数。

1.2 考虑属性不在场情况的计量模型

假定各个属性在CBC选择实验中不被忽略的概率为pij，则方程（1）的消费者效应函数可表达为式（6）：

式（6）中，所有的变量与参数定义与此前保持不变。式（6）意味着被选择商品属性是以一定的概率pij进入消费者的效用方程，当pij=0时则意味着第j个属性在消费者i的选择实验中被忽略，出现属性不在场问题。根据模型（6），我们可以相应地给出消费者i选择第m种组合的概率为式（7）：

与不考虑属性不在场问题的式（2）相比，式（7）唯一的区别是在分子和分母中都增加了属性不被忽略的概率pij或pim。在本研究中，这两个概率通过在选择实验前询问消费者各种属性在其实际购买行为中是否重视来获得，并通过模型拟合与预测获得。

相应地，式（5）中的消费者对第k种属性的支付意愿在考虑属性不在场问题时转变为式（8）：

式（8）中，pk指属性k被消费考虑的平均概率，pp指价格被消费者平均考虑到的概率。与不考虑属性不在场问题时WTP的计算公式（5）相比较，不难看出，考虑属性不在场问题时的WTP估计相当于是对原有的WTP进行了pk/pp的加权处理。我们把这种方法称之为“先验概率法”。

但是在考虑属性不在场问题时，一种极端情况是，消费者可能在选择实验中忽视了价格属性。这意味着模型（8）中βp=0，从而无法计算WTP。针对这种情况，本研究采用2种方法进行处理。方法一是简单地假定不存在消费者忽略价格属性的情况，这相当于在模型（8）WTP的计算公式中将pp，即价格属性被考虑的概率设定为1;方法二是直接采用公式（8），其中的pp为通过第一步Logit模型回归并预测得到的价格被关注的概率，尽管理论上可能等于0，但实证中最多只是一个接近于0的非零值，因此，仍然可以采用公式（8）计算WTP。处理方法一为后文的模型二，处理方法二为后文的模型三。

2 CBC选择实验设计与变量

本研究数据来源于2018年对北京、南京、西安三个城市消费者进行的问卷调查。调查中，我们的CBC选择实验以可追溯牛奶为研究对象进行设计。主要考虑到牛奶的5种属性，各个属性的水平由实验前的预调查确定。各种属性以及属性水平见表1。在完全的因子设计中，这些属性和水平一共可以有3*2*4*3=72种不同的组合方式，但完全考虑所有的组合方式让被调查人进行选择是根本不可能的，因此，本研究根据预调查和D-optimal部分因子设计法，最终选择9种组合方式，并随机选择3个组合构成1个选择任务。被调查人需要从每个选择任务中选出自己最偏好的组合，也可以都不选。数据分析时，每个选择任务可以作为一个独立的研究样本。实际调查中，研究人员会首先给被调查者做出一段关于CBC实验的陈述，以确保被调查者完全理解问卷调查的内容。表2提供了一个选择任务例子。

调查在每个城市选择的3个大型超市中进行。问卷采取面对面访谈的方式完成。除CBC选择实验外，问卷还包括两部分主要内容：一是被调查消费者的个人和家庭基本人口与社会经济特征信息;二是在选择实验前，被调查者就购买牛奶可能考虑的9个属性的重视程度进行排序（前三位）。这些属性包括品牌、价格、包装材料、质量或安全认证、灭菌方式、原奶产地、口感、营养成分、生产日期与保质期。这部分信息包括了问卷之后CBC选择实验中包括的所有属性，将用于分析并实证推断每个被调查人关注（或忽略）特定属性的概率。

调查共收集样本900份，乘以每份问卷3个CBC选择任务，共形成2 700个样本，其中有52个选择任务为“我什么也不选”。在本研究中，为分析方便并考虑到这部分样本占比低于2%，我们采取删除这些样本的做法，从而产生2 648个有效样本用于本研究的实证分析。表3汇报了样本基本统计特征信息及涉及变量在随后模型中的赋值方法。

3 结果与分析

本研究结果表明，在CBC分析方法中考虑属性不在场会提高实证模型的有效性，而且从整体上得到估计值较小的消费者WTP。本研究在理论方法上对文献中关于CBC方法中的属性不在场问题的讨论有一定贡献。

3.1 属性不在场的影响

表4汇报了基于3个模型的Asclogit回归结果中各个变量前的系数和系数方差。正显著的结果意味着该变量对该商品的选择偏好有正的显著影响，反之亦然。3个模型中，模型一为不考虑属性不在场问题的结果，模型二和三为考虑属性不在场问题的结果，其中模型二中我们假定选择中价格被忽略的概率为0，模型三中我们采用模拟价格不被忽略概率来处理价格属性不在场的问题。

从3个模型结果的對比来看，在联合选择实验中是否考虑属性不在场问题对估计结果的主要影响在于估计系数大小会发生显著变化，特别是对主效应估计的影响尤其显著。从表4的上半部分可以看出，估计的牛奶类型、可否追溯和认证类型主效应在考虑属性不在场的模1估计的选择概率比（Odds-ratio）的标准误通过Bootstrap方法1000次随机抽样估计的方法获得型二和三中显著大于对应的没有考虑属性不在场的模型一中的估计系数。与此相反，对于牛奶类型和价格两个属性主效应的估计在模型二和三中显著低于模型一。这些结果表明，考虑属性不在场的情况下，消费者对联合选择实验中的属性的重视程度会发生较大的变动，这意味着，在实际选择过程中，消费者显然会更加关注其中一部分属性（如可追溯性和认证），而更少关注其他属性（如牛奶类型和价格）。这说明CBC中的属性不在场问题在我国消费者被试中同样会出现。

比較表4底部模型有效性的统计量可发现，模型二和模型三的AIC、BIC值比模型一的值要小，这说明在联合选择实验模型中考虑属性不在场问题可以提高模型对数据的拟合度。但是，在两个考虑属性不在场的模型二和三之间，这两个指标变化很小，表明对于本研究来说，如何处理联合选择实验中价格被忽视的问题，对于模型的效能并没有十分显著的影响。这可能与价格在实验中较少被忽略有关系。此外，表4回归结果还表明，是否考虑属性不在场问题对于模型中解释变量前的系数变化方向及显著性水平的影响都很小。同时，我们还注意到，尽管模型二和三的系数与模型一之间存在较显著的差异，但估计参数的标准误在3个模型之间的差异却微乎其微。这可能与本研究考虑属性不在场的方式有关，考虑属性不在场情况下，各个属性前的实际系数是模型算出的系数乘以各个属性被考虑的概率。这个过程后，各个属性估计系数的方差可能会变小。

3.2 选择概率比

为了更简洁明了地解释模型结果，我国基于估计参数计算并汇报了估计的选择概率比及其显著水平1。选择概率比指一种商品被选择与不被选择的概率之比。表5表明，该变量对该商品的选择概率比有正的显著影响，这也等于说，与参考值比较，该变量会显著增加商品被选为最偏好商品的概率。

消费者对不同类型的牛奶存在显著的偏好差异。这一结果在模型一、二、三中表现一致。模型一的结果表明，相对于常温奶（UHT），消费者更愿意于购买冷藏奶（概率比=Pr（常温奶）/Pr（冷鲜奶）=0.88&lt;1）。同时，消费者也更倾向于购买有可追溯标签的牛奶（概率比=6.83>1）;相对于由第三方机构认证的可追溯牛奶，消费者显然更倾向于购买政府认证的牛奶（概率比=1.63>1）以及由行业协会认证的牛奶（概率比=1.49>1）;价格的上升则会降低一种牛奶被选择的概率（概率比=0.86<1）。

由于模型二将价格被消费者忽视的概率设定为1，消费者在购买不同品牌的牛奶时，价格对消费者的选择尽管会产生显著影响，但影响程度与模型一相同。模型三的结果与模型二类似，在考虑消费者忽视价格的情况下，虽然消费者依然是对价格敏感的，但此时价格对消费者的影响程度要下降（概率比=0.73<0.86），这意味着，将价格被消费者忽视的概率人为设定为0（也就是不会被忽略），显然会高估价格对消费者的影响。

3.3 支付意愿估计及不同模型之间的比较

表6汇报了基于各模型估计结果计算的消费者WTP。通过比较可以发现，不考虑属性不在场情况的模型一倾向于高估各个属性的WTP。以可追溯为例，模型一估计的WTP是8.636元，这意味着，与不可追溯的牛奶相比，消费者愿意为可追溯的牛奶支付更高的价格，但在考虑属性不在场的情况下，相应估计的WTP分别在模型二和模型三中下降为7.456元和7.363元。再比如，模型一中估计的牛奶类型的WTP是-0.893元，表明消费者愿意为常温奶支付的价格低于冷藏奶，而在考虑属性不在场的问题时，估计的消费者愿意为常温奶支付的价格低于冷藏奶-3.802元（模型二）和-3.772元（模型三）。同样的比较可以在政府认证和行业协会认证上也可以看到。因此，这些结论意味着，在CBC中，不考虑可能出现的属性不在场问题，消费者对某些产品属性的WTP可能会被显著高估。这一结果与大部分文献中的结果一致[6-7]。由于CBC本身就存在WTP很容易被高估的问题，因此，在CBC中，考虑属性不在场条件下得到的消费者WTP可能更加接近现实。

4 结论

本研究提出并利用“先验概率法”试图解决联合选择实验法中的属性不在场问题。与文献中常用的推断法和陈述法相比，该方法在CBC前获取了额外的信息，不存在推断法的内生问题，同时可以有效解决选择实验本身对消费者的陈述回答产生的信息污染问题。研究的实证部分依赖于研究人员在北京、南京和西安新近收集的消费者调查数据。研究结果表明，属性不在场现象在选择实验中确实存在，不考虑属性不在场问题会导致CBC中属性主效应估计出现有偏，并高估相应的消费者WTP。“先验概率法”可以较好地解决因属性不在场问题产生的参数估计有偏问题，同时，还可以一定程度上提供模型的拟合度，从而提高模型的有效性。与此同时，研究发现，价格因素在CBC中也会一定程度上被消费者忽略，如果不考虑这种情况，消费者对其他属性的WTP也会在整体上被高估，并且实证模型的有效性下降。

此外，本研究还表明，北京、南京和西安的消费者对牛奶可追溯性的WTP非常高，而在不同的可追溯认证方中，消费者对政府认证方的WTP最高，其次是对行业协会的认证，其WTP也是正的，表明不管是政府还是行业协会的认证都能较大程度地提高消费者对牛奶的选择和WTP。因此，进一步在我国加强牛奶的追溯体系建设，并鼓励发展包括政府机构和行业协会等三方的安全认知，都将有助于我国消费者对国产牛奶的信心恢复与提升。

参考文献

[1]Zhang，C.，J.Bai，J.Jing.The role of certificate issuer on consumers’ willingness-to-pay for milk traceability in China[J].Agricultural Economics，2013（44）：537-544.

[2]Islam，T.，J.Louviere，P.F.Burke.Modeling the effects of including/excluding attributes in choice experiments on systematic and random components[J].International Journal of Research in Marketing，2007（4）：289-300.

[3]Bryan，S.，D.Parry.Structural reliability of conjoint measurement in health care：an empirical investigation[J].Applied Economics，2002（5）：561-567.

[4]Alemu，M.H.，M.R.Morkbak，S.B.Olsen，et al. Attending to the reasons for attribute non-attendance in choice experiments[J].Environmental and Resource Economics，2012（3）：333-359.

[5]Bello，M.，A.Abdulai.Impact of ex-ante hypothetical bias mitigation methods on attribute non-attendance in choice experiments[J].American Journal of Agricultural Economics，2016（5）：1486-1506.

[6]Kragt，M.E.Stated and inferred attribute attendance models：a comparison with environmental choice experiment[J].Journal of Agricultural Economics，2013（3）：719-736.

[7]Scarpa，R.，R.Raffaelli，S.Notaro，et al.Modelling the effects of stated attribute non-attendance on its inference：an application to visitors benefits from the Alpine grazing commons[C].Paper presented at the International Choice Modelling Conference，2011，Oulton，Leeds，4-6 July.

[8]Scarpa R.，R.Zanoli，V.Bruschi，et al.Inferred and stated attribute non-attendance in food choice experiments[J].American Journal of Agricultural Economics，2013（1）：165-180.

[9]Hensher，D.A.，J.M.Rose，W.H.Greene.The Implications on willingness to pay of respondents ignoring specific attributes[J].Transportation，2005（3）：203-222.

[10]Hensher，D.A.，A.T.Collins，G.H.William.Accounting for attribute non-attendance and common-metric aggregation in a probabilistic decision process mixed multinomial logit model：a warning on potential confounding[J].Transportation，2013（5）：1003-1020.

[11]Caputo，V.，L.Ellen，R.Scarpa，R.M.Nayga Jr.，V. Wim.Comparing serial，and choice task stated and inferred attribute non-attendance methods in food choice experiments[J].Journal of Agricultural Economics，2017（1）：35-57.

[12]文曉巍，李慧良.消费者对可追溯食品的购买与监督意愿分析：以肉鸡为例[J].中国农村经济，2012（5）：41-52.

[13]吴林海，王淑娴，Hu Wuyang.消费者对可追溯食品属性的偏好和支付意愿：猪肉的案例[J].中国农村经济，2014（8）：58-75.

[14]吴林海，王淑娴，朱淀.消费者对可追溯食品属性偏好研究：基于选择的联合分析方法[J].农业技术经济，2015（4）：45-53.

[15]张彩萍，白军飞，蒋竞.认证对消费者支付意愿的影响：以可追溯牛奶为例[J].中国农村经济，2014（8）：76-85.

[16]McFadden，D..Conditional logit analysis of qualitative choice behavior [M].in P1 Zarembka，ed1，Frontiers in Econometrics.，Academic Press，New York，1974：105-142.

（责任编辑 唐建敏）