《青岛消费者对液态奶属性偏好的联合分析_杨鹏.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《青岛消费者对液态奶属性偏好的联合分析_杨鹏.pdf（8页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、中国食物与营养 2014 ，20 ( 10): 51-54 Food and Nutrition in China青岛消费者对液态奶属性偏好的联合分析杨 鹏 1 ，刘思露 2 ，修长柏 1(1内蒙古农业大学经济管理学院，呼和浩特 010019; 2 北京林业大学林学院，北京 100083 )摘 要: 在我国居民乳品消费量远低于发达国家水平的背景下，通过研究消费者偏好来为乳品生产及促销提供方向具有深远意义。通过基于选择的联合分析法对青岛城镇居民乳品消费调查数据进行系统分析，结果表明，青岛消费者愿意支付更高的价格来购买加工技术为巴氏灭菌法、脂肪含量低及自然口味的液态奶; 女性比男性更偏好于调味奶;
2、 年轻人相比于其他消费者对调味奶的偏好尤为显著; 老年人是对液态奶的脂肪含量最敏感的群体。关键词: 乳品; 液态奶; 消费者; 偏好; 效用; 基于选择的联合分析法基于选择的联合分析法 ( Choice-based Conjoint A-nalysis， CBC) 是一种可以通过设计一组试验让消费者 从由一系列不同属性水平产品构成的选择集中选择最喜欢的产品，来测量偏好值的方法 1 。产品 j ( j = 1， ，j) 对于消费者 i 的效用 Uij 可以表示为 ( 1) 式 :Uij = Xj + i + ij ( 1)( 1) 式中， Xj 是产品 j 的 k 维属性向量 ; 为系数向量，代
3、表个体 i 对产品的 k 种属性的偏好权重; 变量 i 表示个体 i 特定的组分; ij 代表个体 i 对产品 j 属性特 质的随机反应 2 。那么个体 i 从 j 个产品中选择了第 m个产品的概率可以表示为 ( 2) 式:Pi ( m | C， ) = P( Xm + i + im Xj + i + ijj C j m) ( 2)( 2) 式中，C 表示选择集。当独立同分布的 取极值时，第 m 个产品被选概率为 ( 3) 式 :exp( Xm )P( m | C， ) = ( 3) exp( Xj )jC本文以青岛城镇居民为例研究消费者对不同属性水平液态奶的偏好，助力企业了解各消费群体对不同
4、属性 液态奶的需求。1 试验设计、调研方法及数据描述1. 1 CBC 试验设计首先，基于文献查阅以及专家访谈，初步选取了加工技术、品牌、包装类别、产地、口味、蛋白质含量、脂肪含量、钙含量、维他命含量和价格等 10 种属性来刻画液态奶。其次，通过预调研让随机选取的 50 名消费者对这 10 种属性重要性的高低进行排序，最终确定 加工技术、脂肪含量、口味和价格这 4 种属性用于本研 究。最后，为了使价格能够更加准确地反应当地的实际 情况，在青岛随机选取了 10 个市场，并分别记录了不 同类型的液态奶的价格水平，然后对初始设计的价格进 行调整，得出了试验方案的 3 个价格水平 ( 表 1 ) 。表
5、1 CBC 试验的属性选定及对应的水平属性 水平加工技术 超高温灭菌法、巴氏灭菌法脂肪含量 脱脂 ( 0% ) 、1. 5% 、3. 8%口味 自然口味、调味奶 ( 例如水果味)价格 2、2. 5、3. 5 元 /250mL在 CBC 试验问卷中，我们使用了 18 种不同的属性组合来表示不同的液态奶产品。本调查使用的问卷有 4个版本，每个版本都包含了 3 组选择集，每一组选择集由 3 种液态奶构成。18 种液态奶被平均分成 6 个小组，每个小组有 3 种液态奶，用这 6 组液态奶构成了 4 个版本调查问卷。版本 1 由小组 1 、2 和 3 构成; 版本 2 由小组 4、5 和 6 构成; 版
6、本 3 由小组 1、3 和 5 构成; 版本 4由小组 2、4 和 6 构成。这意味着，被调查者首先需要从 4 个版本中先选择 1 个版本的问卷，然后在这份问卷中需要做 3 次选择，每次选择都分别在包含 3 种液态奶的选择集中选出最偏好的 1 种液态奶。1. 2 抽样方法数据来自 2012 年夏季在位于青岛市随机选取的 4个不同城区的 4 个超市中访问了 838 位消费者。被调查人的选取遵循路过调查地点每隔 3 人选取 1 人的方式，这可以保证调查员不会选择消费者进行访问。作者简介: 杨鹏 ( 1989 ) ，男，在读硕士研究生，主要研究方向为农牧业经济、行为经济学以及环境资源经济学。 通讯作
7、者: 修长柏 ( 1963 ) ，男，博士生导师，教授，主要研究领域为农业经济及管理。52 中 国 食 物 与 营 养 第 20 卷1. 3 数据描述 者; 第六，50% 的被调查者的就业状况为全职工作。样本统计信息表明，我们所选取的样本十分具有代 2 实证分析表性。样本的家庭规模和人均可支配收入与青岛市统计局公布的水平基本一致。尽管样本中女性占 66. 3% 、失业率 本文的实证分析使用了两种方法: 方法一，计算为 6. 1% ，但这也在我们预料之中。在中国，女性是购物的 法; 方法二，多项嵌套分对数模型法。其中，方法二包主要角色; 由于存在 “未注册”的城市失业者，所以调 含了 3 个模型
8、 : 模型 只估计了主影响因素 ; 模型 在模查样本的失业率高于官方公布的数据也成为可能 3 。我 型的基础上加入了产品属性与被调查者人口学特征之们的调查样本覆盖了广泛的消费者。具体体现在以下六 间的交互影响; 模型在模型的基础上进一步加入了个方面: 第一，60% 的被调查者家庭月可支配收入介于 两两产品属性之间的交互影响。3 5008 000 元之间 ; 第二， 43% 的被调查者家庭拥有 2. 1 计算法分析未成年小孩; 第三，90% 以上的被调查者家庭拥有冰 用计算法来计算被选择比例，是用每一种属性水箱 ; 第四，大部分被调查者的年龄介于 3545 岁之间， 平分别被选中的频数对应除以各
9、个相应的属性水平在样本整体平均年龄为 38 岁 ; 第五，将近 3 /4 的被调查 4 个版本问卷中出现的总频数得来。表 2 展示了主效者拥有高中及以上学历，并且是家庭食物的主要购买 应和两种属性的交叉效应。表 2 主影响和二维交互影响的计算结果加工技术 脂肪含量 口味 价格 ( 元 /250mL)属性 水平超高温灭菌法 巴氏灭菌法 0% 1. 5% 3. 8% 自然口味 调味奶 2 2. 5 3. 5加工技术 超高温灭菌法 26. 0巴氏灭菌法 40. 6脂肪含量 0% 38. 9 68. 8 54. 11. 5% 27. 9 27. 8 27. 83. 8% 11. 5 24. 6 18.
10、 0口味 自然口味 25. 7 50. 9 66. 4 28. 5 24. 3 39. 7调味奶 26. 2 27. 7 41. 8 27. 2 11. 8 26. 9价格 2 23. 3 52. 7 63. 4 25. 5 24. 5 33. 6 42. 5 38. 02. 5 27. 6 46. 0 58. 9 23. 9 27. 0 44. 8 28. 5 36. 7( 元 /250mL)3. 5 27. 2 23. 5 39. 6 34. 0 2. 9 40. 8 9. 9 25. 32. 2 多项嵌套分对数模型 ( MNL) 分析个体 i 在选择液态奶 m 时的效用 U 可以经验主义
11、 地表达成一个关于液态奶属性，两两液态奶属性之间 的交互作用以及液态奶属性与个体人口学特征的交互 作用的一个函数，如 ( 4) 式所示 :Uim = 1 process + 2 fat + 3 taste + 4 price + 1 processXfa t + 2 processXtaste + 5 tasteXprice + 1 processXgender + + k fatXincome + + k +l priceXincome + + im ( 4)( 4) 式中，、 和 为待估计参数 ; X 是一个符号， 它表示在它前面的那个变量和在它后面的那个变量之间 的交互影响，模型中的变量
12、名定义可见表 3。这些交互 项显示了其它属性和个体特征是如何改变或修正不同属 性液态奶被选择的可能性的 ( 表 4 ) 。MNL 模型显著的分析结果呈现在表 5 上。从零假设 的似然比检验的斜率估计都为 0 可以看出，这 3 个模型 具有很高的统计显著性。模型、和的似然比卡方检 验值 ( L Chi-square ) 分别为 1 031. 74、1 191. 93 和 1 449. 4。每个模型的似然比卡方检验值大于相应临界值的概率都小于 0. 01，这意味着我们可以拒绝零假设。除了模型中 processXfat 的交互影响外，其它估计都在 1%或 5% 的水平下显著。表 3 变量名的定义变量
13、名 定义及选项代码process 液态奶的加工方法 ( UHT = 1; Pasteurized = 0)fat 液态奶的脂肪含量taste 液态奶的口味 ( Natural = 1; Flavored = 0)price 液态奶的价格gender 被调查人性别 ( male = 1; female = 0)young 被调查人年龄是否不超过 30 周岁 ( yes = 1; no = 0)senior 被调查人年龄是否超过 50 周岁 ( yes = 1; no = 0)income 每月家庭人均可支配收入3 结果与讨论3. 1 计算法得出的结果讨论计算法的结果表明，加工方式为巴氏灭菌法、脂
14、肪含量低、自然口味和相对低价的液态奶更受消费喜好。第 10 期 杨鹏等: 青岛消费者对液态奶属性偏好的联合分析 53表 4 CBC 试验中 6 组选择集中的 18 种产品的效用以及被选择概率属性 Based On Model I Based On Model II Based On Model III组别 序号ProcessFat Taste Price Uj Exp ( Uj)Pr ( cj | Set) Uj exp ( Uj) Pr ( cj | Set) Uj exp ( Uj) Pr ( cj | Set)1 1 0 0 0 2 1. 454 0. 234 60. 9% 1. 456
15、 0. 233 61. 4% 5. 319 0. 005 61. 5%2 0 1. 5 1 3. 5 2. 150 0. 117 30. 4% 2. 164 0. 115 30. 3% 6. 067 0. 002 29. 1%3 1 3. 8 1 2. 5 3. 391 0. 034 8. 8% 3. 458 0. 031 8. 3% 7. 201 0. 001 9. 4%2 1 0 1. 5 1 3. 5 2. 150 0. 117 45. 5% 2. 164 0. 115 46. 0% 6. 067 0. 002 43. 9%2 1 3. 8 1 2 3. 055 0. 047 18. 4% 3. 122 0. 044 17. 7% 7. 185 0. 001 14. 3%3 1 0 0 2. 5 2. 382 0. 092 36. 1% 2. 400 0. 091 36. 3% 6. 116 0. 002 41. 8%3 1 0 3. 8 0 3. 5 3. 752 0. 023 5. 1% 3. 815 0. 022 4. 8% 10. 001 0. 000 0. 6%2 1 1. 5 1 2
