• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    城市居民低碳農(nóng)產(chǎn)品支付意愿及影響因素研究
    ——基于上海市低碳蔬菜的實(shí)證

    2019-02-25 03:14:16張孝宇馬佳張繼寧周勝
    關(guān)鍵詞:意愿標(biāo)簽蔬菜

    張孝宇,馬佳*,張繼寧,周勝

    (1. 上海市農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)科技信息研究所,上海 201403;2. 上海市農(nóng)業(yè)科學(xué)院生態(tài)環(huán)境保護(hù)研究所,上海 201403)

    氣候變化是當(dāng)前全球面臨的最大挑戰(zhàn)之一,人們普遍認(rèn)識到人類活動造成的溫室氣體(GHG)排放正在對環(huán)境產(chǎn)生有害影響,諸如全球氣候變暖、植被退化、水源污染、空氣污染、食品安全等問題,這對人類的生存環(huán)境、社會經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展均帶來了難以避免的消極影響。2015年中國政府制定并向《聯(lián)合國氣候變化框架公約》秘書處提交的中國應(yīng)對氣候變化國家自主減排貢獻(xiàn)(INDC)計(jì)劃文件中提出,2030年中國二氧化碳排放強(qiáng)度比2005年排放水平降低60%~65%[1]。中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是主要碳源之一,碳排放量占整體的17%[2],且中國農(nóng)作物生產(chǎn)的二氧化碳排放量還在以年均1.52%的速度上升[3],雖然蔬菜對溫室氣體減排作用有限,但單位面積內(nèi)蔬菜生產(chǎn)比其他農(nóng)業(yè)部門對碳排放具有更大的影響,因?yàn)槭卟说臏厥覛怏w排放密度比大多數(shù)農(nóng)業(yè)部門都大,所以蔬菜有更大的機(jī)會減少溫室氣體排放[4]。宋博和穆月英[5]的研究指出,我國各省設(shè)施蔬菜平均凈碳匯量達(dá)到5 342.1 kgCE/hm2(CE為碳當(dāng)量),胡世霞等[6]研究指出,蔬菜生產(chǎn)碳匯功能高于糧食作物,湖北省蔬菜生產(chǎn)年均固碳80萬tCE,但我國的蔬菜生產(chǎn)碳匯功能低于國外。因此低碳蔬菜有很大的發(fā)展?jié)摿Γl(fā)展低碳農(nóng)業(yè)、引導(dǎo)低碳蔬菜消費(fèi),對減少農(nóng)業(yè)碳排放量、實(shí)現(xiàn)我國節(jié)能減排目標(biāo)有十分重要意義。

    自英國政府2007年推出碳標(biāo)簽計(jì)劃,目前已有525種產(chǎn)品帶有碳標(biāo)簽,Tesco在2011年企業(yè)責(zé)任報(bào)告中指出,59%的受訪者購買過低碳產(chǎn)品[7],隨著公眾在應(yīng)對氣候變化方面不斷增強(qiáng)的環(huán)保意識,反映產(chǎn)品碳足跡的碳標(biāo)簽制度得到不斷推廣,Gallup組織[8]受邀于歐盟環(huán)境總局所做的一項(xiàng)研究報(bào)告表明,72%的歐盟公民支持碳標(biāo)簽制度,并認(rèn)為將來碳標(biāo)簽應(yīng)該是強(qiáng)制性的。Cohen和Vandenbergh[9]指出碳標(biāo)簽作為產(chǎn)品標(biāo)簽的一種,根據(jù)信息與產(chǎn)品標(biāo)簽經(jīng)濟(jì)理論,其作用是將一個(gè)“認(rèn)證”屬性轉(zhuǎn)化為“搜索”屬性,以便消費(fèi)者能夠輕松地比較和做出更多的實(shí)現(xiàn)個(gè)人效用最大化的決策,也即產(chǎn)品標(biāo)簽制度的初衷是通過信息公開減少信息不對稱,以糾正對帶有公共價(jià)值商品的市場失靈行為。

    除此之外還有從環(huán)境態(tài)度[18]、生態(tài)人格[19]、環(huán)境知識[20]和環(huán)境價(jià)值觀[21]等角度探討低碳消費(fèi)影響因素的研究。從研究方法看,相關(guān)研究主要是采取問卷調(diào)查的方法,如條件價(jià)值評估法和情景實(shí)驗(yàn)法,這主要是由于碳標(biāo)簽或生態(tài)標(biāo)簽仍處于逐步向不同領(lǐng)域不同區(qū)域擴(kuò)張的階段,低碳產(chǎn)品的市場仍處于建立和發(fā)展階段;從研究對象看,相關(guān)研究主要是以居民消費(fèi)的主要食品為研究對象,如豬肉、海產(chǎn)品(包括魚)等養(yǎng)殖類農(nóng)產(chǎn)品,對低碳蔬菜這類種植類農(nóng)產(chǎn)品的研究還較少;從模型構(gòu)建看,相關(guān)研究主要以購買意愿為被解釋變量,而以支付水平為解釋變量,較少研究[22]將二者同時(shí)作為被解釋變量,分析各影響因素對購買意愿與支付水平的作用異同,但事實(shí)上,這種關(guān)聯(lián)式的對比分析是嘗試從另一個(gè)角度給予多元化的市場建設(shè)啟示。

    低碳蔬菜屬于同時(shí)具有私人價(jià)值和公共價(jià)值的商品,比如帶有碳標(biāo)簽的蔬菜可能在帶來環(huán)境保護(hù)的同時(shí)由于更少的化肥農(nóng)藥的施用量而食用起來更安全。但國內(nèi)研究較少關(guān)注貼有碳標(biāo)簽的蔬菜(低碳蔬菜,下文同)的支付意愿,那么對于低碳蔬菜而言,居民是基于什么因素而愿意購買、又是出于什么因素而愿意為其支付額外的費(fèi)用?已有相關(guān)研究缺乏關(guān)聯(lián)性的對比分析。因此,本研究試圖通過聯(lián)合分析大都市居民對低碳蔬菜的購買意愿和支付水平,解析什么因素作用于低碳蔬菜的購買意愿與支付水平,并分析二者影響因素之間的關(guān)聯(lián)與區(qū)別,以期來為低碳農(nóng)產(chǎn)品市場的建設(shè)與發(fā)展提供有益的借鑒和理論支撐。

    1 理論假設(shè)

    本研究參考影響因素相關(guān)研究[23]中的理論假設(shè)將影響低碳蔬菜消費(fèi)的影響因素歸納為消費(fèi)者對低碳蔬菜的認(rèn)知、消費(fèi)者的個(gè)人特征、消費(fèi)者的家庭特征和蔬菜消費(fèi)習(xí)慣等4個(gè)方面進(jìn)行分析研究。

    1)消費(fèi)者對低碳蔬菜的認(rèn)知。本研究考量消費(fèi)者對低碳蔬菜的認(rèn)知主要從是否知道碳標(biāo)簽蔬菜和是否清楚碳標(biāo)簽的含義兩個(gè)因素衡量。消費(fèi)者對低碳蔬菜的認(rèn)知越清楚,就越能理解低碳蔬菜消費(fèi)在減少碳排放、環(huán)境改善、節(jié)約能源和資源循環(huán)利用等方面的顯著作用和重要意義,也即在一定程度上增加了低碳蔬菜消費(fèi)的動因,預(yù)計(jì)對低碳蔬菜的消費(fèi)有正影響。

    2)消費(fèi)者的個(gè)人特征。消費(fèi)者的個(gè)人特征包括性別、年齡、受教育程度等因素。消費(fèi)者的年齡和性別在一定程度上決定了接受外界事物能力和蔬菜消費(fèi)偏好,從而進(jìn)一步影響低碳蔬菜的消費(fèi)意愿,其對低碳蔬菜的影響存在正負(fù)兩種可能。受教育水平在一定程度上決定了其對新事物的認(rèn)知和接受能力,受教育水平越高其對環(huán)保的重視程度會越高,更容易認(rèn)可低碳蔬菜消費(fèi)對環(huán)境保護(hù)的重要意義,預(yù)計(jì)對低碳蔬菜消費(fèi)有正影響。

    3)消費(fèi)者的家庭特征。消費(fèi)者的家庭特征包括是否有未成年子女、家庭居住總?cè)藬?shù)、家庭年收入等因素。有未成年子女的家庭可能會因?yàn)楦P(guān)注子女未來的生存環(huán)境和子女的飲食安全而對低碳蔬菜有更大的消費(fèi)意愿,預(yù)計(jì)對低碳蔬菜消費(fèi)有正影響。家庭居住總?cè)藬?shù)越多,在蔬菜消費(fèi)上可能由于規(guī)模經(jīng)濟(jì)而降低蔬菜消費(fèi)的比例,進(jìn)而增加對蔬菜消費(fèi)品質(zhì)的需求,預(yù)計(jì)對低碳蔬菜消費(fèi)有正影響。家庭年收入在一定程度上決定了蔬菜的消費(fèi)能力,考慮到全職父母的比例日益增加,家庭年收入比個(gè)人收入更能反映一個(gè)家庭的消費(fèi)能力,消費(fèi)能力越強(qiáng)對于低碳蔬菜的價(jià)格越不敏感,越容易消費(fèi)低碳蔬菜,預(yù)計(jì)對低碳蔬菜消費(fèi)有正影響。

    4)蔬菜消費(fèi)習(xí)慣。蔬菜消費(fèi)習(xí)慣包括是否為家庭蔬菜購買決策者、購買蔬菜的主要地點(diǎn)和購買蔬菜的頻率。家庭蔬菜購買決策者可能對蔬菜消費(fèi)的價(jià)格、品質(zhì)更為關(guān)注,而非決策者可能對這些不太敏感,蔬菜購買決策者對低碳蔬菜的消費(fèi)作用方向不明確,存在正負(fù)兩種可能。在不同地點(diǎn)購買蔬菜和蔬菜消費(fèi)頻率在一定程度上反映出蔬菜消費(fèi)的偏好,如在社區(qū)小超市購買蔬菜的人可能更關(guān)注便利性,在傳統(tǒng)市場購買蔬菜的人可能更關(guān)注新鮮度,在大型連鎖超市購買蔬菜的人可能更關(guān)注蔬菜產(chǎn)地、品牌、品質(zhì)認(rèn)證等,這3個(gè)因素對低碳蔬菜的消費(fèi)作用方向不明確。

    綜上所述,提出本文理論分析框架模型(圖1)。

    經(jīng)濟(jì)犯罪行為具有經(jīng)濟(jì)違法和刑事違法的雙重屬性。刑法是經(jīng)濟(jì)法的保障法。故刑法與經(jīng)濟(jì)法之間的協(xié)調(diào)有利于不同部門法合理、準(zhǔn)確、及時(shí)地區(qū)別調(diào)整對象,規(guī)制經(jīng)濟(jì)越軌行為,維護(hù)社會經(jīng)濟(jì)秩序。刑法與經(jīng)濟(jì)法之間的協(xié)調(diào)既包括立法上的嚴(yán)密銜接,也包括司法實(shí)踐中對案件的準(zhǔn)確定性。

    2 研究方法

    3.1 研究范圍的選擇

    圖 1 低碳蔬菜消費(fèi)影響因素的分析框架及假設(shè)Fig. 1 Hypothesis model for influencing factors of low-carbon vegetables

    1)研究對象的選擇。本研究選擇基于城市居民開展低碳蔬菜消費(fèi)影響因素研究,主要是考慮到城市居民低碳蔬菜消費(fèi)對減少碳排放的作用比農(nóng)村居民更大。雖然關(guān)于居民低碳消費(fèi)影響因素的研究覆蓋了農(nóng)村居民與城市居民,如彭迪云等[24]、石洪景[25]和孟艾紅[26]研究了城市居民低碳消費(fèi)的影響因素,而賀愛忠[27]則研究了農(nóng)村居民低碳消費(fèi)的影響因素,但石洪景[28]、汪興東和景奉杰[29]指出城市居民人均能源消費(fèi)量是農(nóng)村居民的3~4倍,加之城市居民對低碳產(chǎn)品的認(rèn)知比農(nóng)村居民更強(qiáng),所以研究城市居民的低碳消費(fèi)行為對減碳更有意義,而農(nóng)村居民的低碳生產(chǎn)行為對減碳的意義更大,如田云等[30]、王珊珊和張廣勝[31]分別研究了農(nóng)戶低碳生產(chǎn)的影響因素和評價(jià)指標(biāo)。除此之外,農(nóng)民居民的蔬菜消費(fèi)主要是自給自足,購買行為較少,所以低碳蔬菜假想市場難以有效構(gòu)建,而城市居民的蔬菜消費(fèi)以購買為主,假想市場更容易構(gòu)建。

    2)研究地點(diǎn)的選擇。考慮到低碳蔬菜市場需要建立在有消費(fèi)能力和消費(fèi)需求的城市居民上,研究選擇了對蔬菜尤其是綠葉蔬菜有明顯的消費(fèi)偏好且城市人口數(shù)量與消費(fèi)能力均具備的上海市作為研究地點(diǎn)。上海市2015年常住人口2 415.27萬人,人口總數(shù)持續(xù)增長,根據(jù)《上海市統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)顯示,2010—2015年上海市的人均蔬菜消費(fèi)以年均0.38%的速度增長,2015年人均鮮食蔬菜消費(fèi)為236.83 kg。上海市是典型的人口密度高、居民人均收入較高、蔬菜消費(fèi)量高的“三高”城市,在中國大都市中具有代表性。

    3.2 數(shù)據(jù)來源

    本文的數(shù)據(jù)主要是以問卷網(wǎng)為載體,以即時(shí)通訊軟件為傳播途徑進(jìn)行問卷調(diào)查而獲得。有研究表明區(qū)域調(diào)研的樣本數(shù)據(jù)通常在500~1 000份之間,而為了調(diào)研因果關(guān)系的問卷樣本量至少要大于30份[32],所以本研究的調(diào)查自2017年4月28日至7月4日結(jié)束,共完成問卷771份,其中完整問卷759份,剔除存在異常值的11份問卷,有效問卷748份,問卷有效率97.02%,樣本數(shù)量符合區(qū)域調(diào)研和因果關(guān)系調(diào)研的樣本數(shù)量要求,并且在統(tǒng)計(jì)學(xué)上滿足95%置信度、±4%的誤差界限下對樣本量的要求。問卷主要包括4個(gè)部分內(nèi)容:受訪居民基本信息、低碳農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)的認(rèn)知與態(tài)度、低碳農(nóng)產(chǎn)品支付意愿、居民蔬菜消費(fèi)習(xí)慣與偏好。其中低碳農(nóng)產(chǎn)品支付意愿通過是否愿意購買貼有碳標(biāo)簽的蔬菜和愿意為貼有碳標(biāo)簽的蔬菜額外支付多少比例的費(fèi)用來獲取。

    3.3 模型選擇

    本文將低碳蔬菜的支付意愿分解為是否愿意支付與愿意支付多少兩個(gè)維度,那么是否愿意支付設(shè)置為(0,1)變量,而愿意支付多少設(shè)置為7個(gè)支付水平,即假定常規(guī)蔬菜的市場價(jià)格為1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位,設(shè)定了7個(gè)額外支付的水平:不愿額外支付,10%以下、10%~20%、20%~30%、30%~40%、40%~50%、50%及以上,來調(diào)查大都市居民對低碳標(biāo)簽蔬菜的支付水平,另外將沒有支付意愿的樣本的支付水平設(shè)為0。根據(jù)變量的特征,為是否愿意支付選擇二元Logistic回歸模型,而愿意支付多少選擇Tobit回歸模型。

    二元Logistic回歸模型可以表示為:其中:P是消費(fèi)低碳蔬菜的概率,X1,X2,…,Xn為自變量。

    Tobit回歸模型可以表示為:

    其中:是潛在因變量,潛變量大于0時(shí)被觀察到,取值為yi,小于等于0時(shí)在0處截尾,xi是自變向量,β是系數(shù)向量,誤差μi獨(dú)立且服從正態(tài)分布。因?yàn)橄喈?dāng)多的觀測點(diǎn)上,被解釋變量由于沒有購買意愿而取值為0,為此采用Tobit回歸。

    3.4 變量說明

    支付意愿包含是否愿意支付和愿意支付多少兩個(gè)層面的含義,其影響因素可能會不盡相同,所以設(shè)置是否愿意購買(WILL,實(shí)證分析中稱為購買意愿)和愿意支付多少(PRI,實(shí)證分析中稱為支付水平)兩個(gè)被解釋變量。同時(shí)選取可能影響居民對低碳農(nóng)產(chǎn)品支付意愿的因素,包括受訪居民的個(gè)人特征、受訪者蔬菜消費(fèi)特征和受訪者對低碳農(nóng)產(chǎn)品的認(rèn)知程度,驗(yàn)證大都市居民對低碳蔬菜支付意愿的影響因素(表1)。

    另外,由于PLA(購買蔬菜的主要地點(diǎn))是非趨勢變量,無法確定各選項(xiàng)間的關(guān)系,因此將原始變量PLA映射為虛擬變量PLA1~PLA7并進(jìn)行主成分分析,根據(jù)分析結(jié)果,將解釋能力較弱的PLA7(Proportion=0.0000)不納入回歸分析,以解決共線性問題。

    4 結(jié)果與分析

    4.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析

    總的來說,受訪居民低碳蔬菜消費(fèi)意愿高,有92%的受訪居民愿意購買低碳蔬菜,但居民對于低碳蔬菜的額外支付意愿卻十分有限。沒有居民愿意額外支付50%以上來購買低碳蔬菜,僅有14.71%的受訪居民愿意額外支付10%以上購買低碳蔬菜,64.84%的居民愿意支付10%以內(nèi)的超額費(fèi)用購買低碳蔬菜。調(diào)查結(jié)果顯示受訪居民對低碳蔬菜的平均支付水平為1.06個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位,也即額外支付意愿為6%(表2)。

    表2 低碳蔬菜購買意愿與支付水平分析Table 2 Willingness to pay for low-carbon vegetables

    從性別分布來看,女性略多,但整體分布仍較均勻;年齡分布上總體偏年輕,18~35歲的青年人占50.8%,遠(yuǎn)高于2016年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中同年齡段23%的人口占比,36~60歲的中年人占比42.65%,與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中同年齡段43%的人口占比接近;受教育水平較高,其中大學(xué)(包括大專)學(xué)歷所占比為51.33%,研究生及以上學(xué)歷占比為41.44%,二者占樣本總量的90%以上;家庭結(jié)構(gòu)方面,有未成年子女的占比略少但整體分布較均衡,家庭人口以3~4人的為主,占比超過50%;家庭年可支配收入基本符合正態(tài)分布,5萬元~30萬元的家庭年可支配收入占比超過70%,5萬以下和30萬以上的均在15%左右;在購買頻率方面,樣本整體購買頻率較高,每天買的占1/3,每周2~3次的占比接近1/2;購買地點(diǎn)主要是在菜市場或早市,占比接近70%(表3)。所以本研究的調(diào)查主要反映的是大都市中受教育水平較高、蔬菜購買行為發(fā)生頻繁的中青年居民對低碳蔬菜支付意愿。

    4.2 城市居民低碳蔬菜支付意愿影響因素分析

    本文運(yùn)用STATA進(jìn)行回歸運(yùn)算,以購買意愿WILL(是否愿意購買低碳蔬菜)作為被解釋變量,以受訪居民個(gè)人特征、家庭特征、對低碳蔬菜的認(rèn)知程度和受訪居民蔬菜購買習(xí)慣等4個(gè)方面的影響因素作為自變量進(jìn)行Logistic回歸,為控制異方差的影響,本文采用穩(wěn)健性回歸。其中dy/dx為各影響因素的邊際效應(yīng)均值。以支付水平PRI(對低碳蔬菜的支付水平)作為被解釋變量,以受訪居民個(gè)人特征、對低碳蔬菜的認(rèn)知程度和受訪居民蔬菜購買習(xí)慣等3個(gè)方面的影響因素作為自變量進(jìn)行多元回歸。

    穩(wěn)健Logistic模型回歸結(jié)果顯示,性別、受教育程度、對低碳蔬菜的認(rèn)知和習(xí)慣在菜市場或早市和連鎖大超市購買蔬菜這幾個(gè)因素對低碳蔬菜的購買意愿有顯著影響,且作用方向與理論假設(shè)相一致(表4)。從性別看,女性比男性有更高的低碳蔬菜購買意愿,受“男主外、女主內(nèi)”的傳統(tǒng)社會觀念影響,女性在家庭生活中承擔(dān)更多的家庭消費(fèi)支出決定,加之女性相較男性而言有更細(xì)心和周到的特質(zhì),其在蔬菜消費(fèi)決策中會更加注重蔬菜生產(chǎn)、銷售等信息的收集,考慮的因素也較男性更系統(tǒng)化,因此女性在對低碳蔬菜的支付意愿上比男性更為強(qiáng)烈。從受教育程度看,受教育程度越高,對低碳蔬菜的購買意愿越強(qiáng)烈,隨受教育水平的提高,對碳排放的認(rèn)識和溫室效應(yīng)的危害有更深刻的認(rèn)識,對低碳蔬菜消費(fèi)對生活環(huán)境改善的意義也有更清晰的認(rèn)識,這導(dǎo)致他們對環(huán)保行為(低碳蔬菜消費(fèi))的參與積極性較受教育水平較低的人而言更高。

    表3 受訪居民的基本特征Table 3 Main characteristics of respondents

    從低碳蔬菜的認(rèn)知情況看,知道低碳蔬菜的比不知道的受訪居民明顯有更高的消費(fèi)意愿,但對低碳標(biāo)簽的理解程度卻并不影響受訪居民對低碳蔬菜的消費(fèi)意愿,這意味著對提高低碳蔬菜的居民購買意愿而言,讓更多受訪居民知道低碳標(biāo)簽蔬菜比確切了解碳標(biāo)簽的含義有更顯著的效果。從受訪居民的蔬菜消費(fèi)地點(diǎn)看,以菜市場或早市和大型連鎖超市為主要蔬菜消費(fèi)渠道的居民對低碳蔬菜有更高的消費(fèi)意愿,這說明在這些地點(diǎn)投放的低碳蔬菜有更好的市場,網(wǎng)上或電話購買、以及在菜農(nóng)手上直接購買的方式都不適宜于低碳蔬菜的銷售,這表明在當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)和城市發(fā)展階段,新興的線上對線下(O2O)模式和個(gè)人對個(gè)人(C2C)模式都不適用于低碳蔬菜的銷售,而相對傳統(tǒng)的商對客(B2C)模式更適合低碳蔬菜的消費(fèi)。

    穩(wěn)健Tobit模型回歸結(jié)果顯示,教育水平、家庭人口數(shù)量和對低碳蔬菜的認(rèn)知和習(xí)慣這幾個(gè)因素對低碳蔬菜購買的支付水平有顯著影響,作用方向與理論假設(shè)相一致。教育水平影響購買意愿的同時(shí)也顯著影響了支付水平,受教育程度越高的居民愿意為低碳蔬菜額外支付的水平越高,反之則越低。家庭人口數(shù)量越多的越愿意對低碳蔬菜有更高的支付水平,這主要是受家庭規(guī)模經(jīng)濟(jì)的影響,家庭規(guī)模越大則整個(gè)家庭對于食品的消費(fèi)比例越低,從而越有能力提高家庭對低碳蔬菜消費(fèi)的支付水平。從對低碳蔬菜的認(rèn)知情況看,知道低碳蔬菜的比不知道的受訪居民明顯有更高的支付水平,但對碳標(biāo)簽的理解程度卻并不影響受訪居民對低碳蔬菜的支付水平。

    5 結(jié)論與建議

    5.1 結(jié)論

    研究表明,大都市居民的低碳蔬菜消費(fèi)意愿很高,但支付水平十分有限,這意味著要想建立低碳蔬菜市場,需要控制蔬菜生產(chǎn)成本,這能有效的將具有消費(fèi)意愿的消費(fèi)者轉(zhuǎn)化為實(shí)際消費(fèi)者。受訪居民的性別和教育水平對支付意愿有顯著影響,而家庭人口數(shù)量和教育水平對支付水平有顯著影響。女性居民雖然更愿意購買低碳蔬菜,但是卻并沒有表現(xiàn)出明顯更高或更低的支付水平。家庭人口數(shù)量越多的居民對低碳蔬菜有更高的支付水平,但購買意愿并不受此因素影響。

    建立低碳蔬菜消費(fèi)市場,提高低碳蔬菜消費(fèi)的支付意愿與支付水平是降低碳排放、推進(jìn)循環(huán)農(nóng)業(yè)背景下需要解決的重要課題。教育水平的提升和提高全民對低碳蔬菜的認(rèn)知都能有效提高居民對低碳蔬菜的支付意愿與支付水平,促進(jìn)低碳蔬菜的消費(fèi)。購買蔬菜的主要地點(diǎn)中,習(xí)慣在菜市場或早市和連鎖大超市購買蔬菜的居民有高的購買意愿但卻沒有高的支付水平,這意味著在低碳蔬菜推廣過程中可以首選菜市場或早市和連鎖大超市作為銷售點(diǎn),只有先控制低碳蔬菜的價(jià)格形成有效購買市場才能推動低碳蔬菜消費(fèi)市場的建立。

    表4 穩(wěn)健Logistic回歸和穩(wěn)健Tobit回歸模型估計(jì)結(jié)果Table 4 Estimation results of the rousted Logistic model and rousted Tobit model

    5.2 建議

    根據(jù)本文的研究結(jié)論與分析,要通過推動低碳蔬菜消費(fèi)來推廣低碳生活、降低碳排放量,可以從以下方面進(jìn)行市場引導(dǎo)或政策制定。

    一是鑒于是否知道碳標(biāo)簽蔬菜對低碳蔬菜消費(fèi)意愿和支付能力的正向影響,建議積極開展包括低碳蔬菜在內(nèi)的低碳農(nóng)產(chǎn)品宣傳。當(dāng)前低碳農(nóng)產(chǎn)品的認(rèn)知明顯低于“三品一標(biāo)”農(nóng)產(chǎn)品,而兼顧高品質(zhì)和生產(chǎn)、加工、消費(fèi)過程中低碳當(dāng)量的低碳農(nóng)產(chǎn)品比僅僅追求高品質(zhì)的“三品一標(biāo)”農(nóng)產(chǎn)品要求更高,也更具有可持續(xù)性。通過增加城市居民對低碳農(nóng)產(chǎn)品的認(rèn)知程度,進(jìn)而增加其對低碳農(nóng)產(chǎn)品的支付意愿和支付水平更符合綠色可持續(xù)發(fā)展理念。

    二是基于不同消費(fèi)地點(diǎn)對低碳蔬菜購買意愿和支付意愿的影響,建議低碳蔬菜主要供應(yīng)菜市場或早市和大型連鎖超市,將這些地點(diǎn)作為低碳蔬菜消費(fèi)的首要也是主要渠道,讓愿意購買低碳的蔬菜的城市居民能在有效渠道消費(fèi)低碳蔬菜;同時(shí)將其他渠道作為低碳蔬菜推廣的方式,讓蔬菜消費(fèi)人群知道低碳蔬菜的存在。

    三是支付意愿明顯低于購買意愿說明:1)要建立低碳蔬菜市場推動低碳農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)需要在低碳產(chǎn)品的價(jià)格上提升競爭力,增加有效購買行為。建議積極探索有機(jī)整合循環(huán)農(nóng)業(yè)和有機(jī)農(nóng)業(yè)的方式和路徑,通過循環(huán)農(nóng)業(yè)和有機(jī)農(nóng)業(yè)的整合實(shí)現(xiàn)低碳蔬菜的生產(chǎn),從而有效控制低碳蔬菜的成本,使低碳蔬菜改變僅依靠化肥農(nóng)藥使用限制的方式生產(chǎn),從而避免因減產(chǎn)而提高成本,在保障農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量和品質(zhì)的同時(shí)降低碳排放。2)要逐步改變居民的消費(fèi)觀念,讓居民意識到低碳蔬菜對我們所處環(huán)境的積極影響,從而愿意為其支付額外的費(fèi)用。

    本文在問卷調(diào)查階段采取的是電子問卷的方式,受到問卷傳播途徑的限制,樣本的區(qū)域分布并不夠平均,進(jìn)一步的研究可通過針對性更強(qiáng)的補(bǔ)充調(diào)研在樣本采集的空間均衡分布上進(jìn)行完善。

    猜你喜歡
    意愿標(biāo)簽蔬菜
    奇怪的蔬菜
    蔬菜
    無懼標(biāo)簽 Alfa Romeo Giulia 200HP
    車迷(2018年11期)2018-08-30 03:20:32
    不害怕撕掉標(biāo)簽的人,都活出了真正的漂亮
    海峽姐妹(2018年3期)2018-05-09 08:21:02
    我最喜歡的蔬菜
    充分尊重農(nóng)民意愿 支持基層創(chuàng)新創(chuàng)造
    標(biāo)簽化傷害了誰
    交際意愿研究回顧與展望
    基于多進(jìn)制查詢樹的多標(biāo)簽識別方法
    An Analysis on Deep—structure Language Problems in Chinese
    大田县| 东宁县| 桓仁| 广南县| 大理市| 乌海市| 咸丰县| 深圳市| 会理县| 江达县| 邢台市| 晋城| 章丘市| 罗山县| 容城县| 田东县| 长兴县| 翼城县| 四会市| 乐昌市| 长乐市| 甘泉县| 南雄市| 贺州市| 赤壁市| 蓬溪县| 通道| 内黄县| 桃园县| 湟源县| 铜鼓县| 谷城县| 明溪县| 乌鲁木齐市| 长泰县| 乃东县| 晋江市| 香格里拉县| 花莲县| 教育| 汶川县|