食品的可追溯性是解决食品质量安全问题的一个重要手段，是消除由于信息不对称、责任不可追溯性造成的市场失灵的有效制度。本章以蔬菜为例，从农产品追溯管理的终端和源头环节出发，分别以蔬菜消费者和当前我国蔬菜生产的主体农户为对象，研究消费者对生鲜蔬菜信息追溯行为和蔬菜种植农户对蔬菜质量安全追溯参与意愿和行为，为构建具有内在激励的有效蔬菜质量追溯制度提供实证依据。
6.1引言
食品质量安全问题出现的一个重要原因在于信息不对称、责任不可追溯性造成的市场失灵。因此，控制食品质量安全问题的有效手段是增强食品质量安全信息的透明度，通过食品的优质优价机制激励生产经营者提高质量安全水平，或者通过明确责任的潜在惩罚约束机制使生产经营者提高质量安全水平。但此措施是否有效，一方面与消费者收集、辨别信息的能力有关；另一方面与生产经营者标示信息的能力、成本以及标示与政府监管手段的整合等有关。前者，国内外学者已做了大量研究，并取得了很多成果。
后者，即有关食品的标示与可追溯性，虽然国际上不同组织和各国学者都做了相关研究，但是，由于各国的实践时间很短，农产品生产规模、市场结构等差别，其研究的侧重点不一。
从经济学、管理学角度，当前西方学者明确了食品质量安全追溯性的界定后，目前对食品质量安全信息的可追溯制度的研究主要集中在食品可追溯的目的、内容及其与企业的成本、收益关系的研究上。Pettitt（2001）、Golan（2004，2001）、Hobbs（2004）、Souza‐Monteiro 等（2004）通过分析认为对有安全隐患食品召回的成本的降低是可追溯系统在公共和私人部门得到推广的重要原因。可追溯制度可以使企业提高对供应方的管理，增加安全和质量控制，在市场中树立某种产品信息的可信性，便于识别食品安全事故的责任人等。T.Moe（1998）认为，作为信息追溯制度的内容主要应包括产品与生产活动两方面。产品方面应记录产品的质量属性、形态、类别、种类等（内容）和产品的重量、批号、大小等（数量）；生产活动方面，应记录生产活动的内容和生产活动的时间；Dickinson 和Bailey （2002）等通过各种实验，证实了收入高的消费者愿意为具备可追溯性的农产品支付更高的价格，而Kenyon W ．Gjerde（2004）根据两个美国零售商对消费者进行的调查研究，进一步表明消费者愿意为具有优良属性（可辨认、来源可核实）的产品支付12%～15%的额外价格。Elise Golan 等（2004）认为消费者对可追溯提供的信息的偏好程度和企业的技术水平决定了可追溯系统的宽度、深度和精度，即决定了企业如何平衡追溯的收益和成本。食品追溯成本会随着产品转化程度、分类程度的提高和账户系统的复杂性提高而上升，但会随着跟踪技术的发展而下降。
相比发达国家的研究，我国学者对食品安全信息可追溯系统的研究起步较晚。周应恒等（2002）在国内较早地开始研究信息可追溯系统在食品质量保障中的作用，周德翼（2005）在对泰国的农产品生产追溯制度的建立和运行模式做了大量研究的基础上，探讨基于小群体合同农业的食品可追溯制度的政府机制作用。但总体上，我国对于标示与追溯制度建立中的一些基本理论问题，如政府-生产者-消费者的互动整合机制、标示追溯与食品供应链组织的关系、食品流通制度与标示追溯制度的关系以及不同标示的社会成本与效果等研究较少，并且研究方法上目前主要以定性为主，缺乏有力的实证研究支撑。鉴于此，以下将以蔬菜为例，从消费者对生鲜蔬菜信息追溯行为和农户参与农产品追溯制度的意愿和行为这两个方面进行实证分析。
6.2消费者对生鲜蔬菜信息追溯行为的分析
6.2.1数据来源和样本特征描述
鉴于农产品信息可追溯是农贸市场超市化改革中保障食品安全和品质不可缺少的一项工程，主要在超市生鲜部中实现，因此本次调查选择超市消费者作为被调查对象。由于受到经费和时间等因素的影响，本次调研的地点集中在杭州各个大型超市生鲜区，主要包括：联华超市华商店，物美超市翠苑店，物美超市西城店，好又多超市黄龙店，家乐福超市等。问卷采取随机抽样、现场采访的方式，由被调查者或调查人员填写。
本次调查总共回收问卷227份。将回收问卷中存在数据不完全或对所有问题选择相同的问卷视为无效问卷。通过SPSS 中的描述性分析对问卷进行筛选，剔除无效问卷后，最终获得有效样本200份。
统计数据表明，本次被调查者的年龄主要集中在26～45岁这个年龄段。这个年龄层次的消费者是目前和未来十几年内作为超市生鲜部的主要消费者，这可以反映消费者对于食品信息可追溯在当前和未来的需求。在本次调查中，受教育程度达到大学及以上的消费者占到了一半以上，这种构成有利于分析受教育程度高的消费者对于这一事物的看法。
6.2.2消费者对生鲜蔬菜信息追溯行为概述
总的看来，消费者对生鲜蔬菜的信息可追溯相关知识了解甚少。在所有被调查者中，只有30%的消费者表示听说过食品信息追踪系统。
显示了被调查者对信息追溯渠道的选择概况。在各种追溯渠道中，排序的结果是蔬菜包装或标签（28%）、售货员或摊主的介绍（25.6%）、摊位上的宣传牌（21.8%）排在了前列，而一些新兴的追溯渠道（包括追溯网站、短信查询等）却不被大多数人所选择。这种现象的出现主要是因为与网络等新兴追溯渠道相比，消费者使用传统的追溯渠道（如包装和标签等）的成本较低，信息更加容易获得。当被问及“没有蔬菜的相关追溯信息，是否会觉得不安全时”，认为会和不会的各占一半。但在选择“会认为不安全”的消费者中，61.7%的人还是会购买，这说明缺乏农产品相关信息虽然会使近一半的消费者不放心，但这之中的大多数人还是决定购买。从调查结果看，大多数消费者对可追溯的认知度较低，同时消费者比较重视生鲜蔬菜信息，但是这还不足以影响他们的购买决策。
6.2.3消费者对生鲜蔬菜信息追溯的意愿分析
从调查结果看，消费者对生鲜蔬菜信息追溯的意愿是十分强烈的。
81.5%的被调查者希望获得相关的追溯信息，只有18.5%的被调查者没有表现出强烈的意愿。
描述了不同年龄的生鲜蔬菜购买者对生鲜蔬菜信息追溯意愿的总体情况。结果显示，不同年龄的生鲜蔬菜购买者之间的信息追溯意愿不存在显着的差异。但可以看出，66岁及以上年龄段的消费者对信息追溯的意愿明显低于其他年龄段的消费者，这与我国消费实际是相吻合的。在我国，年龄越大的消费者在进行消费选择时，越依赖于自己原有的经验或是周围人的经验，而很少根据外部信息进行选择。
描述了不同收入水平的生鲜蔬菜购买者对生鲜蔬菜信息追溯意愿的总体情况。总体看来，不同收入水平的生鲜蔬菜购买者之间的信息追溯意愿不存在显着的差异。但十分明显的是，随着收入水平的提高，消费者对信息追溯的意愿也增加了。
比较了不同受教育程度的生鲜蔬菜购买者对信息追溯的意愿。
不同受教育程度的生鲜蔬菜购买者之间的风险认知程度存在显着的差异。
从总的趋势来看，被调查者对信息追溯的意愿随着受教育程度水平的提高而增加。一般而言，受教育程度越高的消费者，他们具有更多的科学知识背景，同时更易于获得与食品安全追溯相关的信息。在这种情况下，与受教育程度较低的消费者相比，他们对食品安全信息追溯的意愿更加强烈。
6.2.4消费者对生鲜蔬菜信息追溯的内容分析
随着我国食品安全管理制度的进一步完善，近年来，相关职能部门和食品生产、加工企业加快了蔬菜信息追溯制度和系统的建设。在生鲜蔬菜市场上，已经有了一些与生鲜蔬菜相关的信息追溯内容。在20种可供选择的消费者已知的信息追溯内容里，只有10种信息内容的选择比例超过10%。
描述了消费者已知的由政府和食品生产、加工企业提供的蔬菜信息追溯内容。按照消费者选择比例进行排序，“蔬菜重量”、“绿色、无公害标志”和“蔬菜品种”排在了前三位，而种植过程、加工方式以及生产者注册信息等的选择比例都未达到10%。说明这些信息已经引起供应方的重视，从追溯的深度来说尚可，但是广度和精度不够。
消费者对生鲜蔬菜信息追溯内容的需求概况。调查结果显示，消费者对信息追溯内容的需求基本与政府和企业提供的信息追溯内容相符，但重点有所不同。例如，消费者对“营养成分”和“食用方法”的选择比例分别达到了70.4%和51.8%，而企业相对较少地提供了这类信息。
6.2.5影响消费者对生鲜蔬菜信息追溯意愿的因子分析
1.因子分析模型的表述
为了进一步分析影响消费者对生鲜蔬菜信息追溯意愿的因素，本书运用因子分析对获取的数据进行分析。所谓因子分析就是探讨在存在相关关系的变量之间，是否存在不能直接观察到，但对可观察变量起支配作用的潜在因子的分析方法。具体地说，因子分析就是根据研究对象不同维度相关性的大小对维度进行分组，使得同组内的维度之间的相关性较强，不同组的维度之间的相关性较弱。每组维度代表一个基本结构，称该基本结构为公因子。可用最少个数不可测的所谓公因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一维度。
（1）初始因子分析模型
因子分析模型将各变量之间的协方差用几个公因子（common factors）加一个独特因子（unique factors）来表示。对于经过标准化的变量，初始因子分析模型可以用下面公式表示：
Xi=Ai1F1+Ai2F2+Aim Fm+V i Ui
其中：Xi 为第i 个标准化了的变量；
Aij 为因子负载；
Fj 为公因子；
V i 为特殊因子负载；
Ui 为特殊因子。
（2）旋转后因子分析模型
当初始因子分析模型求得以后，一般来说，负载矩阵的结构比较复杂，不易于因子的解释。用数学方法可以证明，满足模型要求的共性因子并不唯一。只要对初始共性因子进行旋转，就可以获得一组新的共性因子。所谓旋转就是一种坐标变换。在旋转后的坐标系中，因子负载将得到重新分配，使得公因子负载系数向更大（向1）或向更小（向0）的方向变化，因此有可能对潜在因子作专业性解释，对公因子的命名和解释会变得更加容易。按旋转方法的不同，通常分为正交旋转和斜交旋转。
设从公因子F 旋转到公因子C，则旋转后的因子分析模型可以表述为：
Xi＝Bi1C1＋Bi2C2＋Bim Cm＋V i Ui
其中：Xi 为第i 个标准化了的变量；
Bij 为因子负载；
Cj 为公因子；
V i 为特殊因子负载；
Ui 为特殊因子。
（3）因子得分模型
如果因子分析的目的是数据化简（Data Reduction），即通过因子分析找出少数几个因子代替原来繁多的变量进行聚类分析、多元回归分析等，就必须在因子分析过程中进行因子得分的计算。所谓因子得分就是观测量的公因子的综合值。
无论是初始因子分析模型还是旋转后的因子分析模型，都是将变量表示为公因子的线性组合。但是在因子得分模型中，则把公因子表示为不同变量的线性组合。这样根据不同观测量各变量的观测值，运用回归的方法，就可以计算出该观测量的因子得分。具体计算公式如下：
Fi＝W i1X1＋W i2X2＋W i3X3＋W ik X k
其中：Fi 为公因子；
Xk 为第k 个标准化了的变量；
W ij为因子得分系数。
2.因子分析的过程及结果说明
本文对调查问卷中影响消费者对生鲜蔬菜信息追溯意愿的7个项目进行因子分析，这7个项目分别为是否选择网站进行追溯、信息追溯认知度、是否选择短信进行追溯、对信息的信任程度、饮食和健身状态、信息获取方式、食品安全认知度等。分析时采用主成分分析法，因子的旋转方式运用的是正交旋转法中的方差最大旋转方式。根据其结果，首先剔除了公因子方差较低（communality ＜ 0.4）的3个项目，即方便程度、产品的品牌和产品的产地。剩余的所有项目全部纳入因子分析模型进行分析。
根据不同维度的原始含义可以对这3个因子进行命名。第1个因子主要概括了是否选择网站进行追溯、信息追溯认知度和是否选择短信进行追溯等影响因素，因而可以把它命名为信息追溯认知度影响因子。第2个因子涉及饮食及健身状态和食品安全认知度，故可以命名为风险认知因子。第3个因子包括信息获取方式和对信息的信任程度，因而命名为信息渠道因子。
6.2.6小结
食品信息可追溯之所以只会在一些大城市或经济发达地区建立试点，是因为它在不同的地区具有不同的可行性。如前所述，它在一个地区的可行性和当地的消费者有很大关系。以下是通过对数据的分析得出的结论。
