《表4 RPL模型和LCM模型的参数估计结果》

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《动物福利、瘦肉精检测、可追溯:消费者真实支付溢价》

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注:括号中数字为各变量系数的标准误；***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上统计显著。

运用Nlogit 5.0软件，各属性效用分值的RPL模型和LCM模型的参数估计结果如表4所示。价格属性在1%的水平上显著且系数为负。可追溯信息、瘦肉精检测信息、动物福利信息、外观属性层次的分值效用均为正值，且在1%水平上显著，说明消费者非常重视质量安全属性和外观属性。根据RPL模型各属性的效用分值，本文计算出可追溯信息、瘦肉精检测信息、动物福利信息、外观的相对重要性分别为:33.24%、19.59%、22.49%、24.68%（1）。这与吴林海等的结论中，消费者最注重质量认证，接着是外观与可追溯信息是不一致的[28]。可能的原因在于，相比其他安全属性，消费者认为可追溯信息属性是比较全面的，包含生猪养殖、屠宰、运输、销售各个环节的信息，更为可靠。可追溯信息与外观的交叉项、瘦肉精检测信息与动物福利信息的交叉项均在10%的水平上显著，且为正值，这表明可追溯信息与外观存在互补关系，瘦肉精检测信息与动物福利信息存在互补关系。可能的原因在于外观新鲜且有可追溯信息的猪肉让消费者更有安全感。瘦肉精检测信息只能排查生猪是否含瘦肉精，而不能反映生猪的养殖密度是否符合国家标准，养殖环境是否优良等，动物福利信息则予以补充。在RPL模型中，可追溯信息、外观、瘦肉精检测信息、动物福利信息的方差分别在1%、1%、5%、10%的水平上显著，说明消费者存在异质性，故本文引进LCM（Latent Class Modeling）模型，根据LCM模型的最优类别选择，以性别、年龄、教育、收入、婚姻状况、家庭是否有小孩为协变量，将消费者分为三类。