Page 107 - 《华中农业大学学报（社会科学版）》2020年第4期

２０１ 华中农业大学学报( 社会科学版) ( 总 １４８ 期)

( ３ ) 拉力作用.用消费者对可追溯食品的了解程度、 对可追溯猪肉的溯源能力和质量安全水平的
信任程度三个变量来表征消费者对可追溯猪肉的认知, 同时选择是否消费过可追溯食品来表征消费

者可追溯食品消费经历.
( ４ ) 锚定作用.参考已有研究成果 [ ４ , ５ , ７ ] , 用家庭人均年可支配收入代表收入水平, 用 ６ 岁及以下
儿童数量、 ６０ 岁及以上老人数量代表家庭人口结构.对于城乡身份变量的设置, 以往研究主要有两
种选择: 其一, 认为农村消费者进入城市后的消费习惯、 方式和意识会较快转变为城市模式, 因而用受
访者常住地是城市或农村来代表; 其二, 认为农村消费者进入城市后的消费习惯、 方式和意识转变是
一个缓慢而持续的进程, 用受访者的实际户籍代表他们的城乡身份, 可以细分出从农村到城市和一直
生活在城市的消费者之间的消费习惯、 方式和意识的差异 [ ３１ ] .综合考虑, 本研究用实际户籍代表受

访者的城乡身份.
( ５ ) 控制变量.除了受推力、 拉力和锚定三种力量的共同影响外, 消费者对可追溯猪肉的实际选
择行为还与消费者个人及其家庭特征相关, 借鉴已有研究 [ ７ , ３２ ] , 用受访者的性别、 学历、 年龄等个人特

征和家庭人口规模作为可能影响消费者可追溯猪肉实际选择行为的控制变量.
变量含义及其统计特征见表 １ .
表 １ 变量含义及其描述性统计
变量 含义 均值 标准差
因变量
可追溯猪肉消费占比 家庭全部猪肉消费中可追溯猪肉占比 / ％ １８．８７ ３０．４４
自变量
消费者对市场上猪肉质量安全 现 状 的 评 价:
推力 对猪肉质量安全的风险感知 不好 ＝１ ; 不太好 ＝２ ; 一般 ＝３ ; 比较好 ＝４ ; 非 ３．２４ １．００
常好 ＝５
不了解 ＝１ ; 不 太 了 解 ＝２ ; 一 般 ＝３ ; 比 较 了
对可追溯食品了解程度 ２．２２ １．２２
解 ＝４ ; 非常了解 ＝５
不信任 ＝１ ; 不 太 信 任 ＝２ ; 一 般 ＝３ ; 比 较 信
对可追溯猪肉溯源能力信任 ４．０３ ０．９３
拉力 任 ＝４ ; 很信任 ＝５
不信任 ＝１ ; 不 太 信 任 ＝２ ; 一 般 ＝３ ; 比 较 信
对可追溯猪肉质量安全水平信任 ３．５２ １．３８
任 ＝４ ; 很信任 ＝５
可追溯食品消费经历 有 ＝１ ; 无 ＝０ ０．４５ ０．５０
家庭人均年可支配收入 ２０１６ 年家庭人均可支配收入 / 千元 ４４．００ ３６．５８
城乡身份
锚定 受访者户籍: 城市 ＝１ ; 农村 ＝０ ０．７０ ０．４６
家庭中 ６ 岁及以下儿童数量 实际人数 ０．６９ ０．７０
家庭中 ６０ 岁及以上老人数量 实际人数 ０．９２ ０．９１
家庭人口规模 实际人数 ３．５４ １．４２
受访者性别 男 ＝１ ; 女 ＝０ ０．４６ ０．５０
控制 受访者年龄 实际年龄 / 周岁 ４７．１９ １５．３２
小学及以下 ＝１ ; 初中 ＝２ ; 中 专 / 高 中 ＝３ ; 专
受访者学历 ３．４９ １．５４
科 ＝４ ; 本科 ＝５ ; 研究生 ＝６
３． 研究方法
本研究的因变量为家庭全部猪肉消费中可追溯猪肉消费占比, 有效样本中该变量是 ０ 的占比为
６１．６６％ , 如果直接剔除这些极值样本进行线性回归分析会得到有偏、 不一致的结果 [ ３３ ] .已有研究主
要通过两种方法来解决: 一是认为样本取值被截取, 采取 Tobit模型来纠正截取变量带来的偏差, 以
实现样本信息的充分利用 [ ３４Ｇ３５ ] ; 二是使用 Heckman两步法 [ ３６ ] , 估计家庭消费选择模型后计算逆米尔
斯比率来修正家庭消费决策模型的选择性偏误.本研究因变量的有效样本数据同时存在 ０ 和 １００％
极值, 属于典型的两端截取, 因而采取能充分利用样本信息的双尾截取 Tobit模型进行实证分析.
( １ ) 双尾截取 Tobit模型构建.假定 y i 表示可观测的第 i 个家庭的可追溯猪肉消费占比, 那么 y i
可设定为:
∗
若 y i ≥１００ , ( １ )
y i＝１００