Chinese consumers' preferences for imported beef products
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT China's rapidly growing food market offers opportunities for foreign beef producers, thanks to its sizable population and increasing income levels. This study examined Chinese consumers' preferences and willingness to pay (WTP) for credence attributes of beef from the domestic market and other large exporting countries. Three beef cuts were considered: steak, brisket, and tongue. Data were collected from an online survey incorporating choice experiments (CEs) of 2016 consumers from China in 2021. Each respondent was presented with three beef alternatives that differed in price, country of origin, food safety, and production certifications, and also included a “no purchase” option. Chinese consumers' beef selections in the CEs were analyzed using a mixed logit model in WTP space. Results indicate that the type of cut does not influence Chinese consumers' evaluation of country of origin and credence attributes. Moreover, results show that Chinese consumers strongly prefer and are willing to pay more for domestic beef than imported beef. Beef from New Zealand had the highest WTP value among all the exporting countries, followed by Argentina, Australia, Canada, Uruguay, Brazil, and the United States. Also, enhanced food safety, Organic, and Green Food certifications had positive WTP values. The findings of this study offer evidence that Chinese consumers prefer safe and quality‐assured beef products. This information can be used by beef producers targeting the Chinese market to design production and marketing strategies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».