消费者对蔬菜安全偏好之联合分析.docx

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1、消費者對蔬菜安全偏好之聯合分析黃璋如* 國立宜蘭技術學院副教授黃璋如摘要關鍵字：有機農產品、吉園圃農產品、食品安全、安全驗證、聯合分析、消費者偏好本研究以聯合分析法，探討消費者對農產品的重要屬性，包括安全、驗證、價格及外觀等四個屬性的重視程度，並分析消費者對不同安全程度之全有機、準有機、吉園圃及一般農產品之偏好。研究結果顯示，消費者最偏好全有機農產品、政府驗證、價格低及外觀大而端正者。利用集群分析法，發現消費者可分成重視驗證、重視價格及重視安全的三個集群。第一個集群會優先選擇政府驗證及外觀大而端正的A級品，且全有機、準有機或吉園圃農產品他們都能接受。第二集群則優先選擇價格最低者，且偏好吉園圃農

2、產品過於有機農產品，而第三集群則偏好全有機農產品，但較不偏好外觀大而端正者。如何擬定有機農產品的分級與驗證政策亦是本研究的目的之一。研究結果發現，準有機蔬菜對提高消費者的滿足貢獻不大，可以將之剔除於有機農產品之外。而消費者雖偏好政府對農產品的驗證，但由民間團體驗證仍能大幅提高消費者的滿足。在訂價策略方面，研究結果顯示，對於青椒而言，相對於由每斤40元提高到60元，消費者較能忍受由60元提高到80元，最不能忍受由80元提高到100元。消費者對蔬菜安全偏好之聯合分析黃璋如壹、 緒論一、 農產品之食品安全議題隨著國民所得增加與生活水準之提升，消費者對食品安全（food safety）的重視程度與日俱

3、增。有關於食品安全方面的議題涵蓋不同的層面，過去一般消費者多關切在食品中微生物之含量或致癌成分等，然而近年來在消費意識的改變下，食品安全的焦點已轉為重視化學添加物、農藥之使用量及殘留量等（Henneberry, et al., 1998）。為提供消費者安全之蔬果及保護環境，近年來農政單位積極輔導農民減用、少用或不用農藥、化肥、及除草劑等化學物質。除一般法令規定外，目前強調蔬果安全之政策措施，有吉園圃（Good Agricultural Practice，簡稱GAP） 及有機農產品之相關規範。吉園圃標章於1993年10月完成商標註冊手續，即依據農林廳台灣省農產品安全用藥吉園圃標章核發使用要點由農

4、業藥物毒物試驗所核發給產銷班及其班員使用，以輔導、檢驗及管制等三步驟達到提供安全蔬果之目的。其主要規範是產銷班班員需由農業改良場輔導三個月以上改進防制及用藥技術；在申請前有三個月以上或續約者有一年以上的病蟲害防制紀錄；且在最近六個月內產品農藥殘留化學檢驗均合格（邱錫欣，1999，p.14-15）。相較於吉園圃之安全用藥與殘留檢驗合格，有機農業則主張不用或避免使用農藥等化學物質，因此其安全性更受矚目。與其他農業先進國家比較，台灣有機農業之起步較晚，但發展仍稱快速。行政院農業委員會於86年起開始輔導有機農業相關之民間團體辦理認證【註1】工作，87年共輔導三個民間團體，包括國際美育自然生態基金會(M

5、OA)，中華民國有機農業產銷經營協會，以及台灣省有機農業生產協會，試辦有機農業之認證。復於1999.3.15公布有關有機農業之規範，包括有機農產品驗證機構輔導要點，有機農產品生產基準及有機農產品驗證輔導小組設置要點，將有機農業之輔導及驗證工作制度化，對我國有機農業之發展將有極大之助益。唯至1999年8月底止，尚未有任一機構完成接受農委會輔導辦理驗證工作之申請。依據前述規範，有機農產品分為四大類，即蔬菜、稻米、水果及茶葉。並且規定，蔬菜及稻米完全禁止使用化學農藥及肥料等物質，稱為全有機農產品。而果樹及茶樹因係長年作物，允許在特定時間使用少量的農藥及化肥，故分為全有機及準有機兩個等級。二、 研究動

6、機與研究目的在糧食安全政策中，決策者需在風險、生產成本及消費者偏好中尋求一均衡點。但這三者中，以消費者偏好最少被研究（Baker and Crosbie, 1994, p.277）。在行政院農業委員會制訂有機農業相關規範之過程中，亦發生此種尋求生產者與消費者期望之均衡點的考慮。本研究進行時，該會尚未訂定有關有機農業之規範，對於有機農產品應否分為全有機及準有機兩個等級，在業者、相關人民團體、消費者及專家學者間存有爭議。主要原因是消費者期望有機農產品應完全不用化學農藥及肥料來生產；但生產者實施全有機比準有機難度較大，尤其是長期作物如果樹及茶葉等更是困難，因此期望能保留準有機之等級。決策單位一方面要

7、考慮有機農產品之可信度，一方面要考慮生產面之可行性，在兩難間實不易下決定。另外，是否應由政府設置統一標章供合格有機農產品張貼，或由人民團體各自標示，在本研究進行時亦仍未有定論。因此，本研究之首要目的即在瞭解消費者對農產品之食品安全的偏好，尤其探討消費者對全有機、準有機及吉園圃等不同安全等級之偏好，繼而研究消費者對不同單位發給驗證標示之偏好情形。因此，本研究之目的，包含（1）透過分析消費者對各屬性及其水準之不同評價，探討各屬性及其水準之重要性，（2）瞭解消費者對有機農產品安全等級以及驗證單位之偏好，作為擬定政策之參考，（3）探討消費者對各種不同安全等級農產品之偏好順序，以觀察其市場潛力。期望本研

8、究之結果，不但能作為政府制訂相關規範及擬定政策措施之依據，更能作為拓展有機農產品市場、擬定促銷策略等之參考。貳、 理論模式聯合分析法被用於衡量消費者在多屬性產品或服務的技術在學術及工商業上受到極大重視 (Green and Srinivasan, 1990, p.3)，且在過去15-20年當中，聯合分析是用來模擬消費者偏好最受到歡迎的方法 (Steckel et al., 1991, p.435; Carroll and Green, 1995, p.385)。聯合分析法在1960年代首先由數理心理學家R. Luce 以及統計學家J. Tukey首創，1971年由P. Green 及 V. R

9、ao等人應用於行銷研究中。Green 和Srinivasan (1978, p.103) 將聯合分析定義為：根據消費者對多決策屬性組合之反應而用以估計屬性效用之所有技術稱之。然而，聯合分析中有許多不同的假設、分析方法及實驗步驟。因此，了解聯合分析之共同性及歧異性均非常重要(Louviere, 1988, p.7)。Carroll and Green 則以圖表歸納出聯合分析之發展脈絡及代表性著作（1995，p. 386），對瞭解聯合分析有極大助益。聯合分析發展至今，已被廣泛應用於日常生活及工商業上。其在行銷上可應用於（Hair, et al., p.398）：1.尋找產品實質上或觀念上之最佳組合

10、，作為新產品設計之依據。2.顯示各屬性及其不同水準對產品評價之相對貢獻。3.評估當其他條件不變下，消費者對不同產品組合之效用。4.藉著消費者對不同屬性或水準之評價，定義不同的市場區隔。5.透過此法亦可推估新產品之市場機會（market opportunity）。正因聯合分析多樣化且實用的功能，Wittink（1994） 等人統計歐洲國家使用聯合分析作市場研究的情形，共訪問560個市場研究機構，發現在1986年7月到1991年7月的5年中，有956個利用聯合分析於市場研究的專案。根據Egon Brunswick 的透鏡模型（lens model）及Anderson 的資訊綜合理論（informa

11、tion integration theory，簡稱IIT），Louviere（1988, p. 12-21）歸納出聯合分析的理論基礎。以下分為消費者決策理論及聯合分析之數學模式兩部分加以說明。一、 消費者決策理論每一個真實的產品（或服務，以下同），都有許多屬性（attributes），這些決定性的屬性（determinant attributes）可用實體變數（physical variables）來觀察或衡量。這些屬性同時也是消費者用來評量產品的標準，消費者對某產品在各屬性的定位（positions）有不同的看法（beliefs），而後才對該產品各屬性所呈現的水準（levels）視其有多好

12、（how good）、多滿足（how satisfactory）等，予以評價（evaluation）。此種對某特定屬性所呈現的水準之評價稱為成分效用值（part-worth utilities）。消費者考慮產品各屬性的訊息後，對產品整體的的判斷（judgment）、印象（impression）或評價，即組成了整體效用（overall utilities）或整體評價（overall evaluation）。而此整體評價，即決定了該消費者選擇該產品之機率。本文以下所謂之產品（brand），係指同類但異質產品群中的一項。假設市面上有同類產品J種，每一種產品各有其特徵，此類產品共有K個屬性。（例如市面

13、上有J種T恤，假設T恤有顏色、布料、款式、價格等共K個屬性。）Xjk是一個J K的二維矩陣的實體變數。（例如第j個T恤產品，顏色屬性的水準是紅色，布料屬性的水準是純棉，款式是V字領，價格是一件350元，。）Sjk 是一個J K的矩陣，是消費者在產品屬性實體變數的基礎上，對第j個產品的第k個屬性水準的看法，所以Sjk是Xjk的函數。此看法是一個抽象的印象。V（Sjk）是一個J K的矩陣，包含了對每一個Sjk的評量，V(Sjk)顯示了消費者對第j 個產品在k 屬性定位的觀點或感覺之評價，是消費者對該屬性定位的成分效用值。因此，V(Sjk)即是Sjk抽象印象的具體評價。Uj是J 1的一維矩陣，顯示消

14、費者在考量所有屬性水準後，對第j個產品的整體效用評量。P（j|A）是一個J 1的一維矩陣，顯示在A的產品類組中，選擇j（j=1,2,J） 產品的機率。以上的說明可以下面式子表示：（1）（2）（3）（4）其中，Xjk是第j個產品第k個屬性的實體變數度量（physical variable measure），Sjk 是消費者對第j個產品在第k個屬性定位的看法度量（belief measure），V（Sjk） 是依據看法度量，消費者對第j個產品在第k個屬性的成分效用度量（part-worth utility measure），Uj是對j產品的整體效用度量，p(j|A) 是在A產品類組中選擇j產品的機

15、率，j產品是A中的一份子。二、 聯合分析之數學模式資訊整合模式是聯合分析的基礎。其基本假設包括：（一）消費者心目中對第j種產品之未知（unknown）或不可觀察而得（unobservable）的整體效用，是該消費者對該產品類別評點尺度（category-rating scale）的直線函數。亦即：（5）其中，Uj 如前述，是j產品的整體效用。Rj 是觀察而得的消費者對j產品之評點尺度，而ej為符合變異數分析及複回歸之統計假設，期望值等於0且變異數為常數的常態分配誤差。（二）用來調查實驗的類別評點尺度是近乎區間尺度（interval measure level）。（三）消費者的決定策略（deci

16、sion strategy）可由其反應策略（response strategy）顯示出來。亦即消費者對產品評價的反應，可以反映出消費者最後的消費決策。而反應策略可用以實驗調查及統計參數說明的聯合分析代數式來模擬。以下是代數及統計式子的推導過程。由上述1-4式的說明，消費者購買行為可以由下列變數解釋：（1）實體變數Xjk，（2）看法變數（belief variable）或定位變數（positioning variable）Sjk，（3）成分效用值V（Sjk），或者/以及（4）以上變數之組合所影響。若不考慮各階（兩因子間，三因子間）之交互效果（cross effect）而只考慮主效果（main e

17、ffect），以避免需估計的參數過多而減少估計效率，聯合模式（conjoint model）最簡化而常用的是加法模式（additive model），其函數式為：（6）其中，Uj是第j個產品的效用值。C是常數，V（S1j）V（SKj）是j產品在1,2,K屬性的成分效用值。因每一個產品的每一個屬性各有不同的水準，因此對每一個消費者而言，不同的屬性水準即有不同的成分效用值。因此，每一個不同的產品，對相同的消費者而言，因屬性水準不同，其成分效用值亦不同，而使不同產品各個屬性之成分效用值加總後之總效用值亦有所不同。以三個屬性的產品為例，假設第1、第2及第3個屬性分別有P、Q、R個水準，則此類產品可以有

18、P Q R個不同的單一產品（unique brand）或選擇（choice alternative）。將式（6）改寫成單一消費者對此類產品的效用函數為：（7）其中，V(S1p) 分別表示第1、第2及第3個屬性分別為p、q及r水準的成分效用值。因Upqr是無法觀察而得的，因此藉著實驗調查觀察消費者的分類評點尺度。亦即，消費者以評點（rating）方式來表達其對不同產品之整體評價，則上式代換第5式並轉換後，可得個人（individual）對產品的效用方程式為：（8）此時，Rpqr為消費者對某產品之評點，是成分效用值的加法函數。而成分效用值 V（Sij）是真實存在、但卻是未知的。epqr則為誤差項。

19、因此聯合分析被稱為是一種分解技術（decompositional technique）即是由此而來。只要調查消費者對同類各種產品的綜合評點（Rpqr），即可分解出他對各屬性及水準之偏好結構（如式7之V(S1p)，V(S2q)，V(S3r) 等）。本研究以排序方式代替評點方式，故以單調迴歸（monotone regression）來估測參數值，其所根據的理論與上述並無不同。且以排序方法所獲得之效用參數值，亦能滿足區間尺度的特性（Green, 1978, p.112），因此所估計而得之屬性水準的成分效用值或產品的整體效用均為效用的計數尺度（cardinal scale measure）而非計序尺度

20、（ordinal scale measure），因此可以對同質（同集群）消費者之效用作加總計算，亦能比較各屬性水準間之成分效用值大小。參、 研究設計及步驟Weaver 等人（1992）及 Ott（1990）之研究指出，消費者面對不同風險的農藥殘留程度時，安全檢驗合格證明、農產品的外觀、價格等均為影響購買生鮮蔬菜之重要因素。本研究選定影響消費者決策之屬性包括安全、驗證、價格，以及依外觀大小而定之等級。安全的四個水準包括：（1）完全未施用農藥、肥料及除草劑等，（2）所施用的農藥、肥料及除草劑等，比政府所規定的更少，（3）照政府規定施用農藥、肥料及除草劑等，（4）照一般習慣施用農藥、肥料及除草劑等；

21、驗證的水準有三：（1）無驗證，（2）民間團體驗證（3）政府單位驗證；價格的水準為：（1）每斤40元，（2）每斤60元，（3）每斤80元，及（4）每斤100元；外觀的水準則包括（1）大而端正的等級A，及（2）小而扭曲的等級B。各屬性及其水準列如表1。表1 本研究農產品之屬性及其水準 屬性水準數目水準項目驗證3無驗證、民間團體驗證、政府單位驗證價格4每斤40元、每斤60元、每斤80元、每斤100元等級2等級A（外觀較大而端正）、等級B（外觀較小而扭曲）安全4完全未施用農藥、肥料及除草劑等（全有機）所施用的農藥、肥料及除草劑等比政府所規定的更少（準有機）照政府規定施用農藥、肥料及除草劑等（吉園圃）照

22、一般習慣施用農藥、肥料及除草劑等（一般）資料來源：本研究而完全不施用農業、肥料及除草劑等，即為全有機農產品，所施用的農藥、肥料及除草劑等比政府所規定的更少，即為準有機農產品，照政府規定施用農藥、肥料及除草劑等，即為吉園圃農產品，而照一般習慣施用農藥、肥料及除草劑等，即為一般農產品。本研究採用聯合分析法，以整體輪廓（full profile）方式訪問消費者。表1中4個屬性的13個水準共可排列出434296種產品組合。剔除市面上不可能之產品，例如不可能存在全有機、政府驗證、每斤40元、外觀大等之產品（所剔除的產品請參看【註2】），在可能出現的產品中選出一些產品，以描述產品屬性水準的方式作成訪問用的

23、刺激卡（stimuli）。一般而言，市場研究，特別是聯合分析法中多採直交法（orthogonal design）作試驗設計，因其能避免估計參數時之相關性，亦即能使每一參數之估計與其他參數之間為獨立的關係，同時使估計之係數的變異數為最小。直交法是部分因子 (fractional-factorial design) 的一種。部分因子法取代全因子設計 (full-factorial design) 之目的是減少所需的組合，卻可得到極佳的市場研究結果。但是並非每一聯合分析之設計均適用直交法，例如各屬性的水準數不相同，或某些產品的屬性水準組合不合理（不存在），或用直交法將產生過多組合，或屬性間有交叉關係

24、時，均不適用直交法。因此，非直交法並非不如直交法，且更常被使用。然而使用非直交設計時，卻需衡量此設計需要多少產品作為刺激卡，方能有效率的達到研究之目的。因此有三種常用的效率衡量指標：A-efficiency，D-efficiency，及G-efficiency，用來衡量非直交設計與直交設計間效率的比較。（Kufeld, 1994） 一般而言，調查時所用的產品或刺激卡數目越多，估測效率越高。但產品數目增加，則受訪者混淆或錯誤判斷的機會越大，且訪問之時間成本亦增加。故此三種效率之衡量，可用來在效率與產品數目之間選擇一較適當之試驗設計。本研究考量上述效率及調查訪問之正確性，決定以12種產品作為訪問用

25、的刺激卡，以SAS軟體在效率最高的各種組合中，抽樣選出一組，作為訪問時之刺激卡。此12個刺激卡列於表2。表2 調查時所用的12格刺激卡之屬性水準組合編號安 全價格(元/斤)驗証等級1所施用的農藥、肥料及除草劑比政府所規定的更少80無B2照一般習慣施用農藥、肥料及除草劑60無B3完全未施用農藥、肥料及除草劑80無A4照政府規定施用農藥、肥料及除草劑60無A5照一般習慣施用農藥、肥料及除草劑40無A6照政府規定施用農藥、肥料及除草劑80政府B7完全未施用農藥、肥料及除草劑100政府A8所施用的農藥、肥料及除草劑比政府所規定的更少60政府A9完全未施用農藥、肥料及除草劑80民間團體B10照政府規定施

26、用農藥、肥料及除草劑40民間團體B11所施用的農藥、肥料及除草劑比政府所規定的更少100民間團體A12照政府規定施用農藥、肥料及除草劑80民間團體A資料來源：本研究。本研究採用排序（ranking）方法，再以Sawtooth Software, Inc. 設計之聯合分析軟體CVA System （2.0版），以單調迴歸法計算參數值。首先求得受訪者個別（individual）之偏好函數，得到各屬性水準之成分效用值及各屬性之相對重要性。然後再以個別消費者的13個屬性水準之成分效用值作為分群變數，採Wards method集群分析法（cluster analysis），將全部受訪者分為偏好相近之集群

27、。再將各集群中個別受訪者的屬性水準之成分效用值及屬性相對重要性分別加以平均，求得各集群總和（aggregate）之13個屬性水準的成分效用值及4個屬性的相對重要性。因聯合分析乃在求個別消費者的偏好函數，唯有同質性高或同一集群的消費者之效用方能加總（aggregate），以避免部分偏好值正負互相抵銷的情形發生，因此分群是聯合分析的重要一環。受篇幅限制，本文只針對各集群的消費偏好特徵加以闡述，至於各集群消費者之人口統計或行為變數等特徵等將另外在關於市場區隔的論文中討論。研究顯示，消費者對各種有機農產品之購買意願以蔬菜最高，顯示消費者對蔬菜之安全性較其他農產品更加留意（黃璋如，民國87年乙，p.26

28、4-265）。因此本文選擇蔬菜作為研究消費者對農產品安全偏好之對象。但因蔬菜種類繁多，為便於調查，選定青椒為訪問主體，因其為當令蔬菜，又為一般消費者熟知且喜好者，且其明顯的外觀大小及輪廓是否端正可顯示農產品的等級，適合作為訪問調查之用。訪問時所用青椒的價格，則參考市場上的訂價，當時一般的青椒約為每斤40-60元，有吉園圃標誌的青椒價格稍高，有機青椒則由70元到100元不等。本研究為了調查不同購物習慣及不同層面之消費者，分別在五處超級市場及其鄰近的傳統市場共十個地點進行訪問。且所訪問相鄰之超級市場與傳統市場，分別屬於不同型態的社區，包含人口密集的火車站附近 (台北市農會紹興店)，較高級住宅區(頂

29、好WELLCOME天母店)，百貨公司超市(SOGO太平洋百貨)，以及一般住宅區(頂好WELLCOME安和店以及台北農產連鎖公司和平超市)。調查時採用類似系統抽樣的方式，訪問第五位進入訪問員視線之消費者，以避免訪問員以主觀意識選擇受訪者。有效樣本數為262個 (調查樣本之分配請參閱【註3】)。肆、 消費者偏好分析一、 偏好函數根據式7 聯合分析之加法模式，消費者對蔬菜之偏好函數可寫成（9）S1，S2，S3及S4分別為蔬菜安全的水準、驗證單位、價格的水準及等級的水準，V（S1）-V（S4）則為各屬性水準的成分效用值。式8亦可寫成某一農產品之效用 截距 某一安全水準之成份效用值 某一驗證水準之成份效

30、用值 某一價格水準之成份效用值 某一等級水準之成份效用值。本研究所使用之CVA電腦軟體系統，將式9之常數項分攤在各個屬性水準中。因本研究之偏好函數採加法模式，每一產品的效用值均由四個屬性中的某一個水準之成分效用值加總而得，故可將常數項除以屬性數目，加在每一屬性水準的成分效用值中，對於計算產品的總效用或屬性相對重要性時並無影響。表3為農產品效用函數之估測結果，表中列出全部及三個不同集群受訪者之偏好函數的13個屬性的成份效用值，以及重要性權數。表3 農產品效用函數之估測結果屬性水準全部受訪者(n=262)集群一(n=98)集群二(n=94)集群三(n=70)成份效用值相對重要性成份效用值相對重要性

31、成份效用值相對重要性成份效用值相對重要性驗證無驗證-0.27 32.76-0.59 53.46-0.07 22.57-0.11 17.46民間驗證0.07 0.16 0.01 0.03 政府驗證0.20 0.43 0.06 0.08 價格每斤40元0.20 20.980.13 11.840.34 36.790.12 12.55每斤60元0.05 0.04 0.08 0.04 每斤80元-0.05 -0.05 -0.06 -0.03 每斤100元-0.21 -0.12 -0.35 -0.13 等級A級品0.06 12.070.05 7.300.15 20.96-0.02 6.79B級品-0.06

32、 -0.05 -0.15 0.02 安全未施農藥0.23 34.190.19 27.40-0.01 19.680.60 63.20較少農藥0.08 0.10 0.00 0.14 照規定用-0.07 0.00 0.01 -0.27 照習慣用-0.24 -0.29 0.00 -0.48 資料來源：本研究重要性權數是用以衡量各屬性相對其他屬性之重要性，並不屬於效用函數的一部份。其計算方式，是該屬性中最高與最低之成分效用值的差距，佔所有個別屬性之最高與最低成分效用值差距之總和的百分比。亦即：100%其中， i=屬性1,2,I， j=水準1,2,J；Wi：i屬性之相對重要性權數；Vij 為i屬性j水準之

33、成分效用值；Di為i屬性的各水準中，最大及最小的成分效用值之差距。由表3可繪出消費者對各屬性之相對重要性評價如圖1。可知就全部受訪者而言，安全最受到重視，其次為驗證，而後為價格，最不重視等級。若以集群分，則集群一共98位受訪者對驗證最重視，可稱為重視驗證群；集群二共94位受訪者最重視價格，可稱為重視價格群；而集群三共77位受訪者最重視安全，可稱為重視安全群。比較三集群，發現集群一與集群三除了對驗證與安全的重視程度兩者互換以外，均較不重視價格及等級。但集群二相對集群一與集群三極為不同，非常重視價格，也重視等級，且更甚於安全。集群三則應是對有機農產品最有興趣的一群。消費者對各屬性水準之相對偏好程度

34、可從其成份效用值觀察而得，亦即成份效用值愈高，消費者之偏好或滿足愈大。由表3可繪出圖2 圖5，顯示各屬性中每一個水準對各集群消費者的部分偏好值，以觀察各屬性水準對消費者之效用。由圖2可看出驗證這個屬性，消費者最偏好政府單位驗證，其次是民間團體，最後是無驗證。圖3則顯示消費者對價格低者之偏好均大於價格高者。圖4中等級這個屬性，除第三個集群外，等級A者之成份效用值都大於等級B者。顯示最重視安全的集群三偏好外觀小而扭曲者過於大24而端正者，其原因應是他們認為外觀大者可能使用生長素等化學物質而較不安全。觀察圖5可知，安全之成份效用值，除了重視價格的第二集群稍微較偏好吉園圃農產品而不偏好全有機農產品外，

35、其餘消費者之成份效用值由大到小，依序均為全有機、準有機、吉園圃及一般農產品。比較各屬性中不同水準之成分效用值，可以觀察改變水準時對消費者效用的影響。從表2不同驗證水準之成分效用值可以發現，消費者對從無驗證提升到民間團體驗證之效用大幅增加，但從民間團體驗證變為政府驗證效用增加相對較小。顯然消費者希望有驗證制度，由民間團體辦理雖不如由政府辦理令人滿意，但與無驗證比較仍大幅增加消費者的效用。顯示目前農政單位考量政府工作之效率及限制，而傾向由民間團體實際辦理驗證工作，應能滿足消費者的期望。而價格由每斤40元提高為60元之效用減少，大於60元提高到80元的效用減少；而除了較不重視價格的第一集群外，其他消

36、費者對於價格由80元提高到100元的效用減少最多。亦即消費者比較能忍受價格由60元提高到80元，最不能忍受價格由80元提高到100元。此項發現可作為有機農產業者訂價之參考。對於安全水準，重視驗證的集群一消費者，雖仍然最偏好有機農產品，但由一般農產品提昇為吉園圃農產品的效用提高最多。集群二最重視價格，在各安全水準中最偏好吉園圃農產品，提升安全水準至準有機或再提升為全有機，不但不能增加其效用，反而減少其效用。集群三是最重視安全的一群，由一般農產品提升為吉園圃農產品的效用增加，小於由吉園圃農產品提升為準有機農產品的效用增加，而由準有機農產品提昇為全有機農產品之效用增加最大。對於全部受訪者而言，提高為

37、吉園圃農產品的效用增加最多，提高為準有機或再提高為全有機之效用增加相等。此結果顯示，對於那些對有機農產品極有興趣的消費者而言，例如集群三消費者，由準有機提升為全有機所增加的效用非常大。但對於其他消費者，由一般提升為吉園圃農產品所增加的效用則較大。因此，準有機農產品雖然能提高消費者的滿足，但相對於全有機及吉園圃所帶來的效用提高，仍屬較不重要。因此，在有機蔬菜已能具備全有機生產的技術，又兼顧消費者對有機農產品期望的情況下，將準有機蔬菜剔除在有機農產品規範之外，並不影響消費者的滿足。但考量果樹為長期作物，一年僅只一收，目前生產技術仍難保障農民收益，且消費者對有機水果的重視程度尚不高（黃璋如，1998

38、）的情況下，現階段容許準有機水果的存在應是較佳的政策方向。二、 消費者對不同產品之偏好順序 由表2之效用函數參數值，可計算出各種產品之效用值。各產品之效用的計算方式為各屬性水準之成分效用值的總和。以全部受訪者為例，政府驗證、每斤100元、未施用農藥、等級A之有機農產品，其總效用值之計算方式如下：效用值0.23 - 0.21 + 0.06 + 0.20 = 0.28產品之效用值是一個相對值，只能在某一集群或某一消費者對各種產品之效用值中比較，不能用來比較不同集群或不同消費者之偏好。本研究選出44種符合市場現況或市面上可能出現的產品，並計算其總效用後，依各集群消費者對產品效用值評價之大小排序，效用

39、最大者之偏好順序為1，依此類推，列如表4。就全部受訪者而言，最偏好的產品是全有機、政府單位驗證、每斤80元、A等級之產品，其次為全有機、民間團體驗證、每斤60元、等級A者，再次為吉園圃、政府驗證、每斤40元、等級A者，而準有機、政府驗證、每斤60元、等級A，全有機、政府驗證、每斤80元、等級B之產品則列為第五個偏好。重視驗證的集群一最偏好的五種產品均為有政府驗證及等級A者。依序為全有機、80元，準有機、60元，吉園圃、40元，全有機、100元，以及準有機、80元。較重視表4 消費者對不同產品之偏好順序產 品全部受訪者(n=262)集群一(n=98)集群二(n=94)集群三(n=70)等級驗證價

40、格(元)等級總效用排序總效用排序總效用排序總效用排序全有機政府單位100A0.28 9 0.55 4 -0.15 34 0.53 11 全有機政府單位100B0.16 18 0.45 11 -0.45 43 0.57 9 全有機政府單位80A0.44 1 0.62 1 0.14 19 0.63 4 全有機政府單位80B0.32 5 0.52 6 -0.16 36 0.67 2 全有機民間團體100A0.15 19 0.28 21 -0.20 38 0.48 14 全有機民間團體100B0.03 28 0.18 26 -0.50 44 0.52 12 全有機民間團體80A0.31 6 0.35

41、17 0.09 23 0.58 8 全有機民間團體80B0.19 15 0.25 23 -0.21 39 0.62 6 全有機民間團體60A0.41 2 0.44 12 0.23 11 0.65 3 全有機民間團體60B0.29 8 0.34 19 -0.07 31 0.69 1 全有機無證明80A-0.03 32 -0.40 33 0.01 29 0.44 16 全有機無證明80B-0.15 37 -0.50 38 -0.29 40 0.48 15 全有機無證明60A0.07 26 -0.31 31 0.15 18 0.51 13 全有機無證明60B-0.05 34 -0.41 35 -0.

42、15 35 0.55 10 全有機無證明40A0.22 14 -0.22 29 0.41 5 0.59 7 全有機無證明40B0.10 24 -0.32 32 0.11 21 0.63 5 準有機政府單位100A0.13 22 0.46 10 -0.14 33 0.07 25 準有機政府單位100B0.01 30 0.36 16 -0.44 42 0.11 23 準有機政府單位80A0.29 7 0.53 5 0.15 17 0.17 19 準有機政府單位80B0.17 16 0.41 14 0.03 27 0.05 27 準有機政府單位60A0.39 4 0.62 2 0.29 9 0.24

43、 17 準有機政府單位60B0.27 11 0.50 8 0.17 13 0.12 21 準有機民間團體100A0.00 31 0.19 25 -0.19 37 0.02 28 準有機民間團體100B-0.12 36 0.07 28 -0.31 41 -0.10 34 準有機民間團體80A0.16 17 0.26 22 0.10 22 0.12 22 準有機民間團體80B0.04 27 0.14 27 -0.02 30 0.00 30 準有機民間團體60A0.26 12 0.35 18 0.24 10 0.19 18 準有機民間團體60B0.14 21 0.23 24 0.12 20 0.07

44、 24 準有機無證明80A-0.18 38 -0.49 37 0.02 28 -0.02 31 準有機無證明80B-0.30 41 -0.61 40 -0.10 32 -0.14 35 準有機無證明60A-0.08 35 -0.40 34 0.16 15 0.05 26 準有機無證明60B-0.20 39 -0.52 39 0.04 25 -0.07 32 準有機無證明40A0.07 25 -0.31 30 0.42 3 0.13 20 準有機無證明40B-0.05 33 -0.43 36 0.30 7 0.01 29 吉園圃政府單位80A0.14 20 0.43 13 0.16 14 -0.24 38 吉園圃政府單位80B0.02 29 0.31 20 0.04 24 -0.36 40 吉園圃政府單位60A0.24 13 0.52 7 0.30 6 -0.17 36 吉園圃