張高翔,劉偉章
(華南農(nóng)業(yè)大學(xué),廣州 510642)
農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息可追溯系統(tǒng)的消費(fèi)者態(tài)度調(diào)查
張高翔,劉偉章
(華南農(nóng)業(yè)大學(xué),廣州 510642)
本文通過對廣州市區(qū)消費(fèi)者的方便隨機(jī)抽樣調(diào)查與網(wǎng)上問卷調(diào)查,采集了317位消費(fèi)者對農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息可追溯系統(tǒng)的態(tài)度。調(diào)查結(jié)果顯示,目前絕大部分消費(fèi)者亟需農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息,但現(xiàn)有的信息渠道單一而且缺乏可信度。在政府、企業(yè)、行業(yè)協(xié)會三個建設(shè)主體之中,大部分消費(fèi)者選擇農(nóng)產(chǎn)品行業(yè)協(xié)會作為農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息可追溯系統(tǒng)的建設(shè)主體。
農(nóng)產(chǎn)品;質(zhì)量信息;可追溯系統(tǒng);消費(fèi)者態(tài)度;Logistic分析
近年來,農(nóng)產(chǎn)品安全事件頻發(fā),其中一個主要原因就是農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息不透明,交易雙方信息不對稱。農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息可追溯系統(tǒng)通過農(nóng)產(chǎn)品“從田間到餐桌”的全部信息的展示,被消費(fèi)者視為可以從根本上解決與預(yù)防農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量問題發(fā)生的重要手段。
由于消費(fèi)者是農(nóng)產(chǎn)品安全管理的直接利益相關(guān)者,獲知消費(fèi)者的真實(shí)態(tài)度,讓廣大的消費(fèi)者參與到農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息可追溯系統(tǒng)的建設(shè)中,是做好農(nóng)產(chǎn)品安全管理的第一步,也是最為關(guān)鍵的一步。就好比淘寶網(wǎng)的用戶與商家的互評機(jī)制,構(gòu)建了電子商務(wù)誠信生態(tài)鏈基礎(chǔ)一樣。因此對農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息可追溯系統(tǒng)的消費(fèi)者態(tài)度調(diào)查對改善農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量有重要意義,其研究結(jié)果可為建立農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息可追溯系統(tǒng)提供了參考依據(jù)。
表1 受訪者消費(fèi)者個體特征結(jié)構(gòu)
1.1數(shù)據(jù)來源
本文數(shù)據(jù)來源于2015年6月20日至2015年7月20日對廣州市主城區(qū)內(nèi)大型超市、綜合性農(nóng)貿(mào)市場和廣州本土網(wǎng)絡(luò)論壇展開的問卷調(diào)查。調(diào)查采用面訪形式進(jìn)行,實(shí)際調(diào)查時在不同的時間段與不同場所的農(nóng)產(chǎn)品購買場所出口處發(fā)放調(diào)查問卷,發(fā)放對象為剛購買完農(nóng)產(chǎn)品的城市居民。調(diào)查員為華南農(nóng)業(yè)大學(xué)數(shù)學(xué)與信息學(xué)院2013級、2014級本科生及部分研究生。本次調(diào)查共發(fā)放問卷350份,收回問卷332份,剔除消費(fèi)者漏答、回答信息不完整、存在明顯問題的無效問卷外,共計有效問卷317份,樣本有效率達(dá)到95.48%。
1.2樣本特征描述
被調(diào)查者的基本統(tǒng)計樣本特征見表1,調(diào)查問卷中女性訪問者較多,共計159人,占樣本數(shù)的50.2%。18~24歲和25~30歲的受訪者相對集中,分別占樣本的25.9%與48.6%。本科學(xué)歷的受訪者有184人(58%)最多。受訪者以企業(yè)員工的樣本數(shù)最多有180人(56.8%),政府/事業(yè)單位其次有46人(14.5%)。3 001~5 000元月收入與5 001~8 000元的月收入的受訪者最多,分別有119人(37.5%)與83人(26.2%)。
1.3農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息可追溯系統(tǒng)的消費(fèi)者態(tài)度描述性統(tǒng)計
統(tǒng)計結(jié)果顯示(見表2):72.3%的受調(diào)查者對食品的安全表示關(guān)注,83.6%的受訪者有過高價格購買到低質(zhì)量的農(nóng)產(chǎn)品的經(jīng)歷;有90.8%的受調(diào)查者對現(xiàn)有渠道了解農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息感到不滿足;受調(diào)查者在了解農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息的途徑中,68.1%是通過企業(yè)單方面宣傳來了解的;有90.9%的受調(diào)查者認(rèn)為有必要建立農(nóng)產(chǎn)品可追溯系統(tǒng);受調(diào)查者中有59.94%的認(rèn)為選擇行業(yè)協(xié)會作為農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息可追溯系統(tǒng)的建設(shè)主體是最優(yōu)的方案。
表2 受訪消費(fèi)者對農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息的認(rèn)知與選擇
90.9%的受調(diào)查者認(rèn)為有必要建立農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息可追溯系統(tǒng),其中有62.85%的消費(fèi)者選擇了行業(yè)協(xié)會主導(dǎo)建設(shè)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息可追溯系統(tǒng)(見表3)。在消費(fèi)者對政府、企業(yè)、行業(yè)協(xié)會三個建設(shè)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息可追溯系統(tǒng)主體的優(yōu)缺點(diǎn)綜合評分中,選擇行業(yè)協(xié)會作為建設(shè)主體的受調(diào)查者93.16%的消費(fèi)者其評分結(jié)果為“優(yōu)點(diǎn)大于缺點(diǎn)”,這說明消費(fèi)者選擇農(nóng)產(chǎn)品行業(yè)協(xié)會作為農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息可追溯系統(tǒng)的建設(shè)主體是經(jīng)過深入了解和思考后的結(jié)果(見表4)。
選擇行業(yè)協(xié)會為建設(shè)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息可追溯系統(tǒng)主體的受訪消費(fèi)者在選擇行業(yè)協(xié)會的優(yōu)點(diǎn)頻率從高到低分別是:①行業(yè)協(xié)會幫助消費(fèi)者了解企業(yè)的生產(chǎn)現(xiàn)狀,解決質(zhì)量信息不對稱問題,協(xié)助政府做好監(jiān)管;②行業(yè)協(xié)會對本行業(yè)內(nèi)企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)與生產(chǎn)質(zhì)量狀況有較為深入的了解;③行業(yè)協(xié)會內(nèi)的技術(shù)專家多、素養(yǎng)高,能開展本行業(yè)的質(zhì)量技術(shù)培訓(xùn)與研討交流會議,對本行業(yè)質(zhì)量信息也能超前預(yù)警。
表3 可追溯系統(tǒng)必要性對系統(tǒng)主導(dǎo)主體的選擇
表4 行業(yè)協(xié)會優(yōu)缺點(diǎn)的綜合評分對可追溯系統(tǒng)主導(dǎo)主體的選擇
3.1研究方法
消費(fèi)者選擇是否有必要建立農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息可追溯系統(tǒng)受到諸多因素的影響,主要是消費(fèi)者個人基本特征這一因素。作為可追溯農(nóng)產(chǎn)品的最終消費(fèi)端,消費(fèi)者的選擇將對農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息可追溯系統(tǒng)的健康、順利發(fā)展產(chǎn)生重要影響。本部分在上一節(jié)描述分析的基礎(chǔ)上重點(diǎn)采用實(shí)證分析中的二元Logistic分析法以“消費(fèi)者個人基本特征”為研究對象展開分析,對影響是否有必要建立農(nóng)產(chǎn)品可追溯系統(tǒng)的因素作回歸分析,并對影響因素進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。
3.2建立農(nóng)產(chǎn)品可追溯系統(tǒng)是否有必要影響因素的Logistic分析
本文采用SPSS 19.0軟件對消費(fèi)者是否有必要建立農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息可追溯系統(tǒng)的影響因素進(jìn)行了回歸,Logistic分析估計結(jié)果預(yù)測準(zhǔn)確率90.9%,較理想。經(jīng)Hosmer- Lemeshow擬合優(yōu)度檢驗(yàn)之后,我們可以得到檢驗(yàn)P值為0.615>0.05,這說明由預(yù)期概率得到的期望頻數(shù)與觀察頻數(shù)之間的差異無統(tǒng)計學(xué)意義,也就是說建立的模型擬合較好。如果針對模型系數(shù)進(jìn)行全局性檢驗(yàn),可以得到似然比的卡方值為37.581,自由度為13,相應(yīng)的P值=0.000<0.05,達(dá)到顯著水平,這說明在該模型中,至少有一個自變量具有統(tǒng)計學(xué)意義(見表5)。
表5 二元Logistic回歸模型中變量的定義
分析回歸結(jié)果(見表6),在Logistic模型回歸分析結(jié)果中Sig值可以表明選取的自變量中哪些與因變量有顯著相關(guān)性,即對因變量的變化有顯著性影響。由于我們選擇的顯著性水平是0.05,所以,當(dāng)Sig大于0.05,就說明該自變量無統(tǒng)計學(xué)意義,即對因變量無顯著性影響。該模型對調(diào)查數(shù)據(jù)的解釋率為90.9%,通過上述結(jié)果發(fā)現(xiàn):自變量對因變量無顯著性影響。由表可知,消費(fèi)者的年齡、學(xué)歷、收入估計系數(shù)為正,性別的估計系數(shù)為正,即男性、年紀(jì)越大、學(xué)歷越高、收入越高的消費(fèi)者更認(rèn)為有必要建立農(nóng)產(chǎn)品可追溯系統(tǒng)。①男性一般購買農(nóng)產(chǎn)品比較理性,會比較之間的差異,而建立農(nóng)產(chǎn)品可追溯系統(tǒng)剛好可以滿足其對農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息的需求;②年紀(jì)越大的人對于健康會更關(guān)注,關(guān)于飲食的農(nóng)產(chǎn)品就更加關(guān)注,年紀(jì)越大越想吃到健康營養(yǎng)的農(nóng)產(chǎn)品,所以年紀(jì)越大的消費(fèi)者越認(rèn)為建立農(nóng)產(chǎn)品可追溯系統(tǒng)有必要;③學(xué)歷越高的消費(fèi)者相對于學(xué)歷越低的消費(fèi)者更加注重農(nóng)產(chǎn)品信息的全面,更加注重農(nóng)產(chǎn)品自身的質(zhì)量,對農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息了解的更加透徹,而現(xiàn)有渠道并不能滿足他們,所以他們認(rèn)為建立農(nóng)產(chǎn)品可追溯系統(tǒng)非常有必要;④收入越高的人可選擇范圍較廣,他們有能力花更高的價格來購買更健康的農(nóng)產(chǎn)品,而大部分的農(nóng)產(chǎn)品無相關(guān)的參照標(biāo)準(zhǔn)來比較農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量高低,農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息可追溯系統(tǒng)剛好填補(bǔ)了信息渠道的不足,讓消費(fèi)者可以有更多的選擇,所以收入越高的人越支持建立農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息可追溯系統(tǒng);⑤消費(fèi)者的職業(yè)的估計系數(shù)為正,參考類別為“其他職業(yè)”,即在黨政機(jī)關(guān)與事業(yè)單位上班的消費(fèi)者、企業(yè)高管或老板、企業(yè)員工、自由職業(yè)者比其他職業(yè)的消費(fèi)者對建立農(nóng)產(chǎn)品可追溯系統(tǒng)有更高需求。
通過廣州市區(qū)消費(fèi)者對農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息可追溯系統(tǒng)的態(tài)度調(diào)查與分析,本文得到如下結(jié)論:①消費(fèi)者對農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量十分關(guān)注,但同時絕大部分的消費(fèi)者對現(xiàn)有渠道了解農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息不滿足;②消費(fèi)者對于了解農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息的渠道十分狹窄,主要是通過企業(yè)單方面的宣傳來了解農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息的,但目前還沒有專門的組織為農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息的整理;③絕大部分的消費(fèi)者都支持建立農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息可追溯系統(tǒng),同時他們中的絕大部分都認(rèn)為選擇農(nóng)產(chǎn)品行業(yè)協(xié)會作為農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息可追溯系統(tǒng)的建設(shè)主體是最優(yōu)的。
基于以上調(diào)查結(jié)論,本文提出如下三條具體策略:①建立更多渠道讓消費(fèi)者有更多機(jī)會了解到農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息。②豐富現(xiàn)有渠道的農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息內(nèi)容,并且不局限于企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)現(xiàn)有的關(guān)于農(nóng)產(chǎn)品基本信息的展示。③建立基于行業(yè)協(xié)會的農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量信息可追溯系統(tǒng)。
表6 二元Logistic回歸模型分析結(jié)果
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2015~10~19