Explaining consumer willingness to pay for country‐of‐origin labeling with ethnocentrism, country image, and product image: Examples from China's beef market
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Chinese beef imports have been increasing in recent years. At the same time, Chinese public sentiment toward foreign countries, including those who export beef to China, has been changing. Therefore, this research uses a discrete choice experiment (DCE) to investigate the role of ethnocentrism, country image, and product image on consumer willingness to pay for country‐of‐origin labeled beef. Results indicate, on average, Chinese consumers prefer domestic beef most, and value beef from Australia and the US somewhat similarly. Their willingness to pay varies based on their perceived image of the country that the beef originates from and based on their perception of the safety of the beef, that is, product image. The more ethnocentric consumers are, the more they prefer domestic beef and discount foreign beef. Importantly, the effects of ethnocentrism, country image, and product image are stronger on the willingness to pay for domestic beef than for imported beef. More generally, findings indicate that controlling for ethnocentrism, country image, and product image contributes to understanding consumer willingness to pay for products originating from foreign countries. Overall, findings suggest that stronger ethnocentric tendencies lead to lower willingness to pay for imported beef (with some exceptions), and positive country image and product image increase the willingness to pay for imported beef. Thus, it is important to consider these constructs when estimating consumer willingness to pay for imported products, especially for countries where public sentiment toward exporting countries may be prone to change in a dynamic global environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».