日本消费者对科技增强食品接受与拒绝的建模

《Food Quality and Preference》：Modeling Japanese consumers' acceptance and rejection of tech-enhanced foods

　　

•探究TAM-SOR模型在技术增强食品接受度中的适用性
•识别影响技术增强食品接受度的心理因素
•构建模型以展示各心理因素之间的关系
•重要因素：损害感知、收益感知、监管可靠性、情绪
•情绪反应是技术增强食品接受度中最重要的因素

**引言**

世界人口不断增长，对食品的需求也随之增加。这要求加强食品供应体系，该体系对人类福祉至关重要。据联合国预测（联合国，2022），到2050年全球人口将增至2010年水平的约1.4倍。与此同时，由于人口增长以及饮食文化变化、食品损失和浪费增加等多种因素，到2050年全球食品需求预计将增至2010年水平的约1.7倍（农林水产省，2019）。解决食品短缺问题的一个有前景的方案是开发与食品生产、加工和保存相关的新食品制造技术。本研究聚焦于使用新食品制造技术生产的食品，包括转基因食品、肉类替代品、培养肉和可食用昆虫。尽管这些食品技术相对较新且进入市场时间不长，各自已有独立研究，但尚未被整体性地对待。因此，本研究将它们统称为"技术增强食品"，以方便对其综合评估进行讨论。

技术增强食品有望降低食品生产的环境影响、提供稳定的食品供应链，并提高食品的营养价值。例如，转基因农产品通过使作物具有抗病虫害能力，减少作物损害并有助于稳定产量（Brookes & Barfoot, 2016; E? et al., 2019）。肉类替代品和培养肉是另外两个例子，它们作为畜牧业的可持续替代方案正受到关注——畜牧业占全球温室气体排放量的14.5%（联合国粮农组织，2017）。与传统的畜牧养殖相比，植物蛋白和培养肉的生产具有环境优势，包括减少温室气体排放、减少土地使用和降低水资源消耗（Poore & Nemecek, 2018; Tuomisto & Teixeira de Mattos, 2011）。此外，与传统动物蛋白相比，植物蛋白——如肉类替代品——据报告具有健康益处，包括降低心血管疾病风险（Song et al., 2016）。类似地，可食用昆虫不仅生产效率极高，还比动物肉类提供更高的营养多样性，包括蛋白质、维生素和多酚（Aiello et al., 2023）。

技术增强食品包括转基因食品、肉类替代品、培养肉和可食用昆虫，正在世界各地许多国家实现商业化。美国是全球最大的转基因食品生产国（AgbioInvestor GM Monitor, 2024），积极推动转基因食品技术的商业化应用（Cheng et al., 2024）。事实上，美国生产的超过90%的玉米和大豆都采用基因改造技术生产（美国农业部经济研究局，2024）。此外，肉类替代品的市场已存在数十年（He et al., 2020），但由于消费者对健康意识的提高和环保兴趣的增加，近年来增长显著（Tziva et al., 2020）。事实上，欧洲和美国的各大汉堡连锁店，如汉堡王和麦当劳，都在销售使用肉类替代品制作的汉堡（BURGER KING, 2024; McDonald's, 2024）。此外，新加坡、美国和以色列三个国家已批准培养肉用于人类消费（厚生劳动省，2023）。培养肉已经在美国和日本的餐厅和零售店供应（GOOD Meat, 2022; UPSIDE Foods, 2024）。最后，食虫在很多非洲和亚洲国家是文化传统（Omuse et al., 2024），欧洲和其他地区的昆虫食品兴趣也在增长，反映了人们对食品危机的日益关注（Mancini et al., 2022）。近年来，在价值链的各个阶段——包括知识、商业和监管——都出现了值得注意的发展（Lakemond et al., 2019）。因此，技术增强食品——包括转基因食品、肉类替代品、培养肉和可食用昆虫——预计将在为不断增长的食品需求提供可持续解决方案方面发挥越来越重要的作用。

技术增强食品在日本也备受关注。农林水产省设立了食品科技公私合营委员会，以培育食品科技企业，作为解决食品和环保问题的方案，以及作为促进日本经济发展的新兴产业（农林水产省，大臣官房室，新事业与食品产业部，2024）。此外，日本的食品总体自给率仅为38%。对于鱼类、海产品、大豆和畜产品等高蛋白食品，自给率低于50%，表明日本高度依赖高蛋白资源的进口。在此意义上，促进技术增强食品在日本的发展十分重要，尤其是作为补充国内蛋白质产量不足的一种方式。

然而，技术增强食品尚未在日本得到广泛应用。截至2023年4月，已有9种转基因食品获准流通（日本政府消费者厅，2023）。尽管获得批准，但转基因食品的国内生产仍然有限，大多数依靠进口（日本生物技术信息中心委员会，2024）。关于培养肉，虽然已经进行了培养鹅肝和培养鸡的研究与开发，但尚不允许流通。此外，培养肉在一般民众中的整体认知度仍然较低，不足20%（厚生劳动省，2023; 调查研究中心，2023）。另一方面，可食用昆虫是日本许多地区的传统食品。在这些地区中，食虫行为至今仍然存在。例如，在岐阜县和长野县，蜂蛹主要由老年人食用。然而，即使在这样一些地区，年轻人对食虫通常抱有负面感受，且已知他们食用昆虫的经历比老年人少（Payne, 2015）。

在所有技术增强食品中，前景最为看好的是肉类替代品，又称"大豆肉"，在日本相对普及。根据一项调查，约50%的人消费过大豆肉（调查研究中心，2023）。在日本的大豆肉产品中，有一种名为"麩"的食品，是一种用蔬菜制作油炸豆腐饼，历史悠久：它起源于中国素食饮食，于1655年由日本高僧隐元禅师作为麸和饮食的一部分首次引入日本。例如，麩的做法是将沥干的豆腐与磨碎的山药和调味料一起磨碎，然后加入竹笋和香菇等蔬菜，油炸后在昆布高汤中炖煮。其字面含义"假鹅肉"据说得名于其外形酷似鹅肉（小高, 2019）。尽管大豆肉产品可能未被普遍认可为肉类替代品，但如果将其确定性地纳入该类别，那么日本食用肉类替代品的人口比例将会更高。

消费者接受是新产品和习俗在社会中传播所必需的。因此，了解消费者的反应及其相关因素被认为有助于技术和推广技术增强食品的设计。为此，利用结构方程模型来建模消费者对新技术的感知及相关心理因素是有益的。Davis（1985）开发的技术接受模型（TAM）被广泛用于描述与技术接受相关的因素。该模型认为，技术特征和功能等外部变量通过用户的情感和认知反应导致实际使用技术的意愿。随后，Davis（1989）表明技术的感知有用性对其被消费者接受具有很强的影响。

虽然没有明确说明，但TAM在结构上与SOR（刺激-有机体-反应）模型是兼容的。一些研究已开展，以开发将TAM和SOR结合的整合模型（Chang, 2022; Yang et al., 2022; Zou et al., 2025）。TAM所指出的外部变量和感知有用性可以定义为刺激（S）变量。它们影响用户的情感和认知状态，对应有机体（O），进而影响用户使用技术的意愿，对应反应（R）。因此，本研究将TAM整合到SOR模型的框架中，并探索导致用户接受技术增强食品的因素。这可能使得关于消费者接受度的模型构建更加详细。

已有各种研究考察了技术对消费者态度与感知的影。这些研究既借助心理学构念也借助心理量表，为清晰起见，下文将以后者大写加以区分。以下说明本研究中所使用的心理量表的选取依据。

关于消费者对生物技术和转基因食品的感知与态度的研究表明，对机构和科学家的信任会带来对技术的正面感知（Chen & Li, 2007; Gaskell et al., 2006）。反映此类信任的心理量表即为"监管可靠性"量表，该量表最初是为评估消费者对转基因产品的信任而开发的（Zhang et al., 2018）。本研究对此量表进行了修改，使其能够适用于评估消费者对技术增强食品可靠性的主观印象。

Gupta等（2015）研究了影响纳米技术应用中消费者和专家接受度的因素，并指出技术收益可分为两类："社会效益"和"个人效益"，二者都是技术社会实施的关键。关于适用的心理量表，虽然他们未区分社会效益与个人效益，但Rodríguez-Entrena和Salazar-Ordó?ez（2013）所使用的"收益"量表和"效益"量表可用于评估消费者对新食品的 behavioral intention，本研究采用了这两个量表。

Li等（2019）对消费者食品态度和感知的调查显示，对现代性的抵触——例如认同"十年前食品比现在更安全"和"天然食品总比加工食品更安全"等说法——以及关于饮食习惯的传统执着会影响消费者对食品的安全感和风险感知。这些因素在该研究中以"饮食保守主义"量表来表示，因此本研究也采用了该量表。

Siegrist（2008）研究了影响食品技术接受度的因素，揭示食品技术的风险和收益感知是影响消费者接受新食品技术的重要因素。收益因素与前述"收益"量表共通（Rodríguez-Entrena & Salazar-Ordó?ez, 2013），而风险因素则由同一作者与"收益"和"效益"量表一同使用的"损害"量表来衡量。虽然这些因素预计会影响消费者接受技术增强食品的意愿，但从不同视角考察消费者态度也是可取的：消费者对新技术的拒绝可能阻碍其扩散。

Laumer和Eckhardt（2012）对技术拒绝的研究综述表明，技术的缺点导致负面感知，最终导致技术拒绝。新食品的缺点同样由前述"损害"量表来衡量（Rodríguez-Entrena & Salazar-Ordó?ez, 2013）；因此，本因素也被纳入本研究。消费者的周围环境影响对技术拒绝也具有显著影响（Laumer & Eckhardt, 2012）。因此，相应的量表"周围环境影响"也被纳入本研究（Zhang et al., 2018）。

Henson（1995）表明，对新技术的风险感知——在其案例中是食品辐照，这是一种已被证实但即使在今天仍在公众中存在争议的技术——直接影响拒绝行为。研究还表明，发展中国家中遭受饥饿困扰的人们（CONCERN worldwide & welt hunger hilfe, 2021）往往对生物技术持正面态度（Hoban, 2004）。换句话说，这表明对食品问题的认识可能积极影响对技术增强食品的看法。

此类认知过程可以通过认知食品问题量表进行测量，该量表旨在评估与预期食品短缺相关的心理因素（Folwarczny et al., 2021），本研究采用了该量表。基于上述研究，我们选择了刺激成分的候选变量，并根据技术接受模型构建了SOR模型的假设（图1）。在有机体成分中，我们选用了Jang和Namkung（2009）提出的积极情绪和消极情绪，这两种情绪在SOR模型中被广泛用于描述消费者行为（Demetrakos et al., 2025），且与技术接受模型的概念相容。在反应成分中，我们整合了与技术增强食品接受和拒绝两个方向相关的反应：在接受方面，我们选择了Prati等人（2012）在转基因食品测试中使用的摄入量表；在拒绝方面，我们采用了Zhang等人（2018）在另一项转基因食品接受度研究中使用的拒绝量表。本研究的首要目标是基于假设模型构建技术增强食品接受/拒绝的因素模型。在构建模型后，我们进一步旨在比较消费者对四种技术增强食品的评价：转基因食品、肉类替代品、培养肉和可食用昆虫。通过这种方式，我们旨在确定技术增强食品接受或拒绝的共同因素以及各技术类型特有的因素。章节摘要

参与者和研究程序：2024年2月，通过互联网调查公司Cross Marketing Group在日本分发了一份在线问卷。本研究被中央大学人体研究伦理委员会认定为不需要伦理审查（伦理审查编号：2023-073，2024年2月）。所有参与者在参与前均以电子方式获得了知情同意。调查公司在向作者移交数据前进行了不可关联的匿名化处理。

探索性分析：Box's M检验显示，四种技术增强食品组的方差-协方差矩阵存在显著差异。然而，当样本量和误差自由度较大时，Box's M检验以对协方差结构的微小偏差高度敏感而著称（Tabachnick & Fidell, 2007）。此外，尽管观察到统计显著性，但F值和M值均极低，表明实际影响较小。

讨论：由于预期食品短缺，技术增强食品的开发和分发在日本正引起关注。然而，技术增强食品的推广取决于消费者的接受度。因此，我们对包括转基因食品、肉类替代品、培养肉和可食用昆虫在内的技术增强食品进行了调查，旨在明确导致此类产品接受或拒绝的因素，并探索其与消费者相关的特征。

结论：总之，本研究确定了与日本消费者对转基因食品、肉类替代品、培养肉和可食用昆虫等技术增强食品的接受和拒绝相关的因素，并构建了以SOR模型框架为基础、辅以技术接受模型的关联模型。结果显示，与技术增强食品的接受或拒绝最重要的相关因素是积极和消极情绪。该模型还表明

贡献声明：Rin Okumura：原创撰写、形式分析、概念化。Ippeita Dan：审阅与编辑、指导、概念化。Hiroko Shoji：项目管理、资金获取、概念化。Yasushi Kyutoku：审阅与编辑、指导、方法学、形式分析、概念化。

伦理声明：本研究被中央大学人体研究伦理委员会认定为不需要伦理审查（伦理审查编号：2023–073，2024年2月）。所有参与者在参与前均以电子方式获得了知情同意。调查公司在向作者移交数据前进行了不可关联的匿名化处理。移交的数据在任何情况下都无法由作者与个别受访者相关联。

资助：本研究由中央大学联合研究基金支持。资助方未参与研究设计、数据收集、分析、解释、稿件撰写或提交决定。

未引用参考文献：Kenny, Kaniskan and McCoach, 2015；Li, Ren, Ma and Yu, 2020

利益冲突声明：作者声明不存在可能影响本文报道工作的已知竞争性经济利益或个人关系。

致谢：本研究部分由中央大学联合研究基金支持。我们感谢所有参与本研究的参与者。我们感谢Melissa Noguchi女士对稿件进行语言审校。

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