EN中文

经济地理 >

2025 , Vol. 45 >Issue 7: 188 - 197

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2025.07.019

三农、土地与生态

电商情景下地理标志的溢价效应及其实现机制——以大米市场为例

  • 葛继红 , 1, 2 ,
  • 孙星 1 ,
  • 王猛 , 1, ※
展开
  • 1.南京农业大学 经济管理学院，中国江苏 南京 210095
  • 2.南京农业大学 金善宝农业现代化发展研究院，中国江苏 南京 210095
※王猛（1998—），男，博士研究生，研究方向为农业品牌与消费者行为。E-mail：

葛继红（1976—），女，博士，教授，研究方向为乡村特色产业与农业品牌。E-mail：

收稿日期: 2024-06-21

  修回日期: 2024-09-15

  网络出版日期: 2025-08-28

基金资助

国家自然科学基金面上项目(72373068)

江苏省社会科学基金项目(22EYB004)

中央高校基本科研业务费人文社科基金创新项目(SKCX2025002)

中央高校基本科研业务费人文社科基金优助项目(SKYZ2023001)

教育部重大专项课题(2024JZDZ061)

收起

Price Premium Effect of Geographical Indications and Its Realization Mechanism Under E-commerce Scenario: Taking Rice Market for Example

  • GE Jihong , 1, 2 ,
  • SUN Xing 1 ,
  • WANG Meng , 1, ※
Expand
  • 1. College of Economics and Management，Nanjing Agricultural University，Nanjing 210095，Jiangsu，China
  • 2. Jin Shanbao Institute for Agriculture & Rural Development，Nanjing Agricultural University，Nanjing 210095，Jiangsu，China

Received date: 2024-06-21

  Revised date: 2024-09-15

  Online published: 2025-08-28

Fold

摘要

考虑到农村电商已经成为“小农户对接大市场”的重要渠道，且许多地理标志主产区鼓励农户接入农村电商，有必要探究地理标志的线上溢价及其作用机制。文章基于京东平台上大米产品的实际交易数据，采用特征价格模型准确地估计了地理标志的线上溢价，并从在线声誉和可追溯性的角度验证了地理标志产生线上溢价的间接路径。 结果表明：①地理标志能够产生线上溢价，但线上溢价随价格区间的上升而下降。②地理标志有助于积累良好的在线声誉和促进产品追溯码的使用，进而产生线上溢价。③地理标志的线上溢价在地理区划上具有异质性，来自西部地区或非粮食主产区的地理标志大米能够产生更高的线上溢价。④富硒、低蛋白和胚芽等功能性标签会降低地理标志的线上溢价，但没有证据表明有机认证会对地理标志形成替代。

关键词： 地理标志; 市场溢价; 在线声誉; 可追溯性; 电商情景; 区域异质性

本文引用格式

葛继红 , 孙星 , 王猛 . 电商情景下地理标志的溢价效应及其实现机制——以大米市场为例[J]. 经济地理, 2025 , 45(7) : 188 -197 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2025.07.019

Abstract

Considering that rural e-commerce has become an important channel for linking smallholder farmers to large markets, and that many major production areas of geographical indications (GIs) are encouraging farmers to participate in rural e-commerce, it is necessary to investigate the online premium of GIs and its underlying mechanisms. Based on actual transaction data of rice products from JD.com, this paper utilizes the hedonic price model to estimate the online price premium of GIs more accurately and examines the indirect mechanism of GIs generating online price premiums from the perspectives of online reputation and traceability. The results of the study show that: 1) GIs are able to generate online price premiums, but online price premiums decrease as the price range increases. 2) GIs help accumulate a good online reputation and promote the use of product traceability codes, which in turn generates online price premiums. 3) The online price premium of GIs varies across regions, with GI rice from western areas or non-major grain-producing regions able to generate a higher online price premium. 4) Functional labels such as selenium-enriched, low-protein, and germ weaken the online price premium of GIs, while there is no evidence that organic certification substitutes for GIs.

Key words： geographical indications; price premium; online reputation; traceability; e-commerce scenario; regional heterogeneity

农业高质量发展以品牌化为重要标志，2024年中央一号文件提出“支持打造乡土特色品牌”。地理标志农产品是指产自特定地域，所具有的质量、声誉或者其他特性本质上取决于该产地的自然因素、人文因素的农产品，目前已经成为中国农业品牌化的主要载体。在地理标志产区，许多农业生产经营主体长期面临着销售难题，因此近年来中央和各地政府均在通过发展农村电商来加快“小农户对接大市场”的进程。2022年国家知识产权局发布的《地理标志保护和运用“十四五”规划》明确指出，要促进地理标志与互联网、电子商务等产业深度融合。因此，提升地理标志在电商平台上的市场表现既是推动农业高质量发展的重要手段，又是落实顶层设计的应有之义。
市场溢价是衡量市场表现的重要指标，也是地理标志领域的重要话题。大量经验性证据表明，地理标志总体上能够产生溢价[1-2]。原因在于，地理标志作为一种信号机制，能够向消费者传递农产品的理化指标、特殊风味以及生产过程等质量信息，从而缓解信息不对称[3]。当然，并非所有的地理标志农产品都能产生溢价。一些研究表明，地理标志计划有时可能会遭遇失败[4]，原因可能是只有部分消费者愿意为其支付溢价[5]。这也意味着，要深入探究地理标志的溢价效应，就要获取真实交易市场中的大样本数据。
在农业数字化转型时期，农村电商对农业品牌的培育产生了积极影响。现有研究表明，农村电商能够打破地域限制，助力地理标志农产品从传统销售渠道走向电商销售渠道[6]。特别地，农村电商还加快了包括地理标志在内的各种食品质量标签的应用[7]，这在一定程度上推动了地理标志注册数量的增长。基于此，在数字时代背景下，亟需关注地理标志在电商平台上的表现[8]，并对线上溢价展开深入探讨。
线上溢价是指在电商平台上销售的地理标志产品的价格高出非地理标志产品的程度。目前，已有研究利用电商平台的实际交易数据进行分析，结果表明地理标志能够产生线上溢价[9]。遗憾的是，这些研究主要是通过地理标志名称而非地理标志认证来筛选产品，样本中可能夹杂着一些假冒伪劣的地理标志，从而导致溢价估计结果出现偏误。因此，地理标志能否产生线上溢价及其溢价水平有多少，还需要更加精确的估计。更重要的是，现有研究并未揭示地理标志产生线上溢价的实现机制。而要科学解释地理标志如何产生线上溢价，除了阐述现有研究普遍认同的直接路径以外，还要验证与电商或者地理标志本身高度相关的间接路径。
本文基于京东平台上大米产品的实际交易数据，拟采用特征价格模型精准测度地理标志的线上溢价，并从在线声誉和可追溯性的角度验证地理标志产生线上溢价的间接路径；在此基础上，进一步讨论地理标志线上溢价的地理区划异质性以及其他食品标签对地理标志的替代效应，以期弥补现有研究在估计精度和机制挖掘方面的不足，为地方政府推进地理标志与电商的深度融合提供政策建议，同时也为在线商家优化经营策略提供管理启示和借鉴。

1 理论分析

参考现有研究[10]，将理论机制划分为直接路径与间接路径。其中直接路径指作用直观的、已被普遍认同的机制，而间接路径则指比较复杂的、仍需经验性证据的机制。

1.1 地理标志产生线上溢价的直接路径

理论上，只要某个农产品具备高水平理化指标或者特殊风味，就会有消费者为其支付溢价。但农产品兼具搜寻品、经验品和信任品属性，消费者因缺乏专业知识会面临信息不对称，此时地理标志农产品未必能够产生溢价。而在电商平台上购物时，消费者由于缺乏“面对面”的感官体验，会面临比以往更加严重的信息不对称[11]。随着信息不对称程度的加深，消费者甚至会做出逆向选择行为[12]。为了缓解电商平台上高度的信息不对称，部分在线商家通过使用地理标志来向消费者传递农产品的质量信息，以期缓解信息不对称。地理标志产区的本质是农业生产的空间集聚，该产区往往具备优势区位与特色资源，所生产的农产品也具备某种特殊风味或质量。在线上购物时，消费者能通过输入地理标志名称和观察地理标志认证，来区分地理标志农产品与普通农产品。此外，消费者还可以在商品详情页中详细了解地理标志农产品的质量信息，包括理化指标、特殊风味以及生产过程等。由于地理标志缓解了电商情景下的高度信息不对称，使用地理标志的商家可因此实现产品溢价。基于此，提出研究假说1。
H1：在电商情景下，地理标志能够产生线上溢价。

1.2 地理标志产生线上溢价的间接路径

现有研究在剖析地理标志产生线上溢价的原因时，较少关注电商情景和地理标志的特殊性：与传统购物渠道相比，电商平台具有在线声誉显性化的特征；相较于普通农产品，地理标志农产品更加注重可追溯性。因此，有必要从在线声誉和可追溯性角度出发，揭示地理标志产生线上溢价的间接路径。

1.2.1 在线声誉

在线声誉是指地理标志农产品在电商平台上通过消费者在线评价积累起来的声誉。电商情景的特殊之处在于公开透明的“声誉激励机制”[13]：在传统的商超渠道中，消费者并不清楚其他消费者对产品的评价；而在电商平台上的重复博弈中，基于消费者评价的在线声誉是对所有消费者公开的。与非地理标志农产品相比，地理标志农产品更容易积累在线声誉。原因在于，消费者网购农产品主要是为了寻求质量价值。由于地理标志明确传递了农产品的质量信息，消费者效用更易实现，因此倾向于积极评价地理标志农产品，或者很少给出差评。相比之下，非地理标志农产品传递的质量信息较少，因信息不足难以准确评估产品质量，导致购前期望与实际体验存在较大落差，因此容易给出差评。
现有研究表明，随着在线声誉的提高，消费者溢价支付的意愿也会越来越强[14]。消费者通过评论分享食用体验，传递真实产品信息，提升潜在消费者感知质量并促进购买。需要注意的是，线上消费者具有能动性与批判性，在实际购买过程中会对“刷好评”等资本操控行为产生抵抗，且对差评敏感度更高[15]。基于此，提出研究假说2。
H2：地理标志能够通过积累在线声誉来提升线上溢价。

1.2.2 可追溯性

可追溯性是指在线商家利用产地溯源码等措施向消费者确保原产地真实性的程度。尽管现有研究已经表明地理标志是缓解信息不对称的有效外部线索，但地理标志市场中的“搭便车”现象十分普遍。尤其是在电商平台中，消费者难以分辨孰真孰假。因地理标志的集体品牌价值更高，其卖家更易遭遇假冒伪劣的风险。这些假冒伪劣农产品以低价销售的低质产品，在一定程度上挤出了优质农产品[16]，同时也破坏了地理标志农产品的集体声誉[17]。为了和这些假冒伪劣农产品区分开，地理标志农产品的在线卖家会通过使用产地溯源码来向消费者展示原产地信息，而这项技术是一般的假冒伪劣者难以实现的。以京东平台为例，五常大米的“一物一码”溯源码、固城湖螃蟹“三码合一”、阳澄湖大闸蟹的AI防伪蟹扣等，都已经成为在线商家的宣传亮点之一。消费者扫描二维码即可了解该产品从生产、加工、流通到销售的全生命周期信息，以及第三方认证机构出具的检测报告。相反地，出售非地理标志农产品的在线商家则很少使用溯源产地码。
大量经验性证据表明，以产地溯源码为主的可追溯体系有助于提升消费者的支付意愿[18-19]。主要原因在于，可追溯标签（如产地溯源码）能够将原产地这一信任品属性转化为经验品属性，消费者通过可追溯标签即可判断农产品是否来自于特定的原产地。在确认地理标志农产品的原产地信息之后，消费者对地理标志农产品的信任程度上升，信任度提升直接转化为溢价支付意愿。基于此，提出研究假说3。
H3：地理标志能够通过增强可追溯性来提升线上溢价。
图1 理论分析框架

Fig.1 The theoretical analysis framework

2 数据来源、变量选取与模型设定

2.1 数据来源

本文以大米为研究对象，基于京东平台的实际交易数据进行实证分析。京东是中国最具影响力的电商平台之一，产品界面的各项结构化数据和非结构化数据较为完整规范，并且十分注重通过电商来扶农减贫。尽管在不同的国家和地区，地理标志和农村电商的发展进程有所差异，但其产生线上溢价的内在机制可能具有普遍性。以中国最主要的大宗农产品之一（大米）为样本，有利于揭示这种普遍性；将数据收集时间定为2022年12月至2023年1月，避开了双11购物节、春节和水稻集中收获的季节，以确保在大米市场常规运行时期来研究地理标志的线上溢价。
选择大米作为研究对象的主要原因在于：①大米耐贮藏、耐运输的特性适宜电商销售，目前消费者通过电商平台购买大米产品已经成为一种常见现象。②中国是主要的大米生产国和消费国之一，选择消费者比较熟悉的大米产品开展研究，能够确保消费者在不受产品新颖性影响的情况下做出购买决策。③尽管对于不同的农产品，地理标志的线上溢价可能存在差异，但只要消费者关注农产品的原产地信息，地理标志就会影响消费决策。因此，在大米市场上得出的研究结论对其他农产品也具有一定的指导性。
据课题组统计，截至2025年6月中国累计批准了344件地理标志大米，包括农产品地理标志、地理标志产品和地理标志证明商标三类。中国省域地理标志大米空间分布演变如图2所示，2010—2025年各省份地理标志大米的件数均快速增长，且呈现出向东北地区和东部地区聚集的趋势。地理标志大米的不均衡分布可能与地理区划有关，因此有必要基于地理区划的异质性来讨论地理标志的线上溢价。
图2 中国省域地理标志大米空间分布演变

注：基于自然资源部标准地图服务网站下载的审图号为GS（2023）2763号的标准地图绘制，底图边界无修改。图3同。

Fig.2 The spatial distribution of geographical-indication rice at the province level in China

研究期内共收集到8847个样本观察值，并对其进行如下数据处理：首先，剔除以糯米为大米类型的观察值。大米可分为粳米、籼米和糯米三类，但数据集中只有56个糯米样本，糯米样本的占比过低（0.6%），且非主要消费粮食品种。其次，剔除价格过高或过低的异常值。这些异常值可能会对关键的统计指标如均值和标准偏差产生影响，从而导致估计偏差的风险。通过缩尾处理，对价格进行1%分位数缩尾处理。再次，考虑到进口大米也指示产品的原产地信息，可能与地理标志的概念产生重合，故进一步剔除进口大米的样本。最终，经上述处理并删除关键变量缺失值后，形成了一个由8143个观察值组成的数据集。线上在售大米产品数量和平均价格空间分布如图3a和图3b所示，尽管线上在售大米产品主要集中于东北地区和东部地区，但西部地区线上在售大米产品的平均价格更高。线上在售地理标志大米产品的数量和平均价格的空间分布见图3c和图3d，总体分布与图3a和图3b相近，这再次说明有必要对地理区划进行异质性分析。
图3 线上在售大米产品数量和平均价格空间分布

Fig.3 The spatial distribution of the number and average price of rice products sold online

2.2 变量选取

①因变量：大米线上价格。参考现有研究的做法[13]，基于大米的线上销售价格和重量计算单价（元/kg）。由于需要将模型设定为半对数特征价格模型，故将大米线上价格取对数。
②核心自变量：地理标志。首先，依据政府网站和数据库整理中国地理标志大米清单，以地理标志大米批准文件载明的产地为关键词，检索样本的商品名称。然后，通过访问URL来人工识别这些被检索出来的样本。如果大米产品的包装上有三类地理认证标志中的任意一个，即归类为地理标志大米。这种做法有助于提升数据精度，有效增强估计结果的可靠性。
③机制变量：首先，选取在线差评数量作为在线声誉的替代变量。中国在线商家通过向消费者返现或提供折扣来制造虚假在线好评的现象比较普遍[20]。央视新闻在2023年的一篇报道中指出“刷量控评”的案件已经占“网络水军”总体案件的50%以上，这使得许多消费者在网购时不是特别关注商品的好评与中评。更重要的是，如果消费者未在收货后及时做出评价，电商平台的系统会自动算作默认好评，并计入好评率，这导致电商平台的好评率普遍是存在向上偏误的。考虑到上述因素，加之在线负面评价会直接影响消费者的购买决策，最终选取在线差评数量作为在线声誉的替代变量。其次，选取产地溯源码作为可追溯性的替代变量。在电商情景下，产地溯源码是在线商家保证原产地真实性的代表性措施。具体对商品描述页及详情页的图文信息进行人工整理，将含有产地溯源码的样本定义为具有可追溯性。
④控制变量：参考现有研究，选取大米种类、等级、保质期、功能性、有机认证、礼盒包装和产品规格作为控制变量。其中，大米种类、等级和保质期直接表征大米的口味和质量，是消费者比较看重的一般性信息[21]；功能性是指具有特殊营养成分（如富硒、低蛋白）或加工特性（如胚芽保留），能够满足特定消费群体的营养需求[22]；有机认证标识符合有机生产规范，传递健康安全信号，已被证明能够产生溢价[23]；礼盒包装彰显了产品的高质量，并且适用于赠礼，能够提高产品价格[13]；此外，产品规格也是影响价格的重要因素，在“一人食”和“小包装”的消费趋势下，规格越大价格可能越低[24]。变量赋值说明及描述性统计结果见表1。
表1 变量赋值说明及描述性统计分析

Tab.1 The variable description and the descriptive statistical analysis of variables

变量名称 赋值说明 均值 标准差 最小值 最大值
产品价格 大米线上单价，取自然对数 2.752 0.571 1.679 4.734
地理标志 地理标志大米=1，否则=0 0.165 0.371 0.000 1.000
在线声誉 产品差评数量（百条） 0.138 1.641 0.000 73.000
可追溯性 产地溯源码=1，否则=0 0.033 0.179 0.000 1.000
大米种类 粳米=1，籼米=0 0.716 0.451 0.000 1.000
等级 优等=4，一级=3，二级=2，三级=1 2.971 0.407 1.000 4.000
保质期 保质期（月） 11.695 3.968 1.000 24.000
功能性 富硒大米、低蛋白大米或胚芽米=1；否则=0 0.076 0.265 0.000 1.000
有机认证 有机认证=1，否则=0 0.053 0.224 0.000 1.000
礼盒包装 礼盒包装=1，否则=0 0.062 0.242 0.000 1.000
规格 非常轻 大米产品的规格 重量≤1.0 kg 0.045 0.207 0.000 1.000
轻 1.0 kg<重量≤2.5 kg 0.194 0.396 0.000 1.000
中等 2.5 kg<重量≤5.0 kg 0.507 0.500 0.000 1.000
重 5.0 kg<重量≤10.0 kg 0.189 0.391 0.000 1.000
非常重 重量>10.0 kg 0.064 0.245 0.000 1.000

2.3 模型设定

采用特征价格模型来估计地理标志的线上溢价是现有研究的普遍做法[25-26]。该模型假设消费者直接从产品特征或属性中获得效用，并将产品价格作为产品属性的函数，以估计原本不可观测的产品属性的价格。具体而言，采取半对数方程进行回归分析。公式如下：
l n P i = α 0 + α 1 G I i + α 2 C o n t r o l s i + ε i
式中： l n P i为产品价格； G I i为地理标志； C o n t r o l s i为控制变量； ε i为随机扰动项；产品属性的估计系数 α ^表示产品属性对单位价格的边际影响，即产品属性变动一单位会使价格变动多少百分比，与前文对溢价的定义在本质上是相同的。
为了揭示地理标志线上溢价的实现机制，参考现有研究对中介效应分析流程的改善[27]，实证地理标志对在线声誉和可追溯性的影响。至于在线声誉和可追溯性对地理标志线上溢价的影响，主要通过理论分析和逻辑推演进行验证，这样可以避免传统中介效应模型存在的遗漏变量所导致的内生性问题。因此，在式（1）的基础上构建式（2）：
M e c h a n i s m i = α 0 + α 1 G I i + α 2 C o n t r o l s i + ε i
式中： M e c h a n i s m i为机制变量在线声誉和可追溯性；其他变量的含义同式（1）。

3 实证结果与分析

3.1 地理标志产生线上溢价的结果分析

3.1.1 基准回归

基准回归的结果见表2。当使用全部观测值来估计时，地理标志的估计系数显著为正，即地理标志能够产生线上溢价。进一步，利用估计系数来计算产品属性的溢价。虚拟变量的溢价为 e x p α ^ - 0.5 V ^ α ^ - 1 · 100 %，其中 α ^为估计系数， V ^ α ^为估计系数的方差；连续变量的溢价则为 α ^ · 100 %，由估计系数 α ^直接给出。此时计算出来的线上溢价，直接反映了在电商平台上地理标志大米的价格高出非地理标志大米的程度。与普通大米相比，地理标志大米的线上溢价约为8.574%。
表2 基准回归结果

Tab.2 Baseline regression results

变量 在线评价数量无约束 在线评价数量大于0
系数 溢价（%） 系数 溢价（%）
地理标志 0.082***（0.016） 8.574 0.112***（0.019） 11.779
在线声誉 -0.032***（0.006） -3.137 -0.024***（0.004） -2.372
可追溯性 0.332***（0.029） 39.331 0.376***（0.031） 45.501
大米种类 -0.063***（0.012） -6.077 -0.003（0.016） -0.278
等级 0.063***（0.014） 6.498 0.061***（0.020） 6.293
保质期 0.010***（0.002） 0.968 -0.002（0.002） -0.198
功能性 0.327***（0.022） 38.678 0.350***（0.031） 41.910
有机认证 0.318***（0.024） 37.360 0.358***（0.027） 42.713
礼盒包装 0.552***（0.024） 73.559 0.602***（0.033） 82.511
非常轻 0.860***（0.037） 136.059 0.902***（0.057） 145.962
轻 0.442***（0.025） 55.539 0.517***（0.040） 67.651
中等 0.259***（0.022） 29.500 0.361***（0.037） 43.332
重 0.094***（0.024） 9.783 0.101***（0.038） 10.585
常数项 2.136***（0.043） 2.043***（0.065）
观测值 8143 4180
R2 0.289 0.382

注：*、**和***分别代表10%、5%和1%的显著性水平，括号内的数值为稳健标准误。表3~表7同。

需要注意的是，使用全部观测值得到的估计结果可能存在偏误，因为数据集中包含了一些没有被消费者购买过的大米产品。例如，消费者很少网购一些定价虚高或者知名度不高的大米产品。如果总样本中包含这类观测值，就会导致估计产生偏误。为了进一步提升估计精度，将在线评价数量作为销量的代理变量，来剔除没有被消费者购买过的大米产品。京东平台规定若用户未在订单完成后的3天内做出评价，系统就会自动算作默认好评计入评价总数。因此，在线评价数量可以作为销量的代理变量。对上述回归施加“在线评价数量大于零”的约束条件，结果表明在缓解了潜在的估计偏误后，地理标志大米的线上溢价从8.574%提升到了11.779%。地理标志溢价在1%水平显著，支持H1成立。
上述研究结论与现有研究基本一致，只是在估计系数的大小上存在差异。这种差异可能是由农产品品类和估计精度的不同所造成的。同时，上述研究结论与实际情况也较为吻合。在实践中，有些知名的地理标志大米产生了较高的溢价（如五常大米），同时也有部分地理标志大米的价格与市场均价相差不大。如果目前知名度不高的地理标志大米通过品牌建设提升了线上溢价，那么估计结果可能会更大。此外，尽管有个别研究表明地理标志未必能取得市场成功，但地理标志整体上仍产生了一定的经济效益。
控制变量的估计系数基本符合理论预期，但在施加了“在线评价数量大于零”的约束条件后，大米种类和保质期不再显著。可能的原因在于：①中国消费者具有“南籼北粳”的消费习惯，粳米和籼米各有受众，故价格差异并不显著；②大米具备耐储藏的特性，故消费者对大米的保质期并不敏感。

3.1.2 分位数回归

为探究地理标志的线上溢价是否会随价格范围的变化而变化，需要在0.10、0.25、0.50、0.75和0.90分位数上进行分位数回归[28]，结果见表3。与现有研究结论不同[29]，表3表明随着分位数的增加，地理标志的估计系数总体呈下降趋势，且在0.90分位数（q=90%）上最低。这就意味着与中低端大米市场相比，地理标志在高端大米市场上的竞争力在不断减弱。可能的原因是，高端大米市场的在线商家通常会采取多种替代性的标签策略，如同时使用地理标志、有机认证和非转基因标签。这些替代性的标签策略可能会造成信息过载，削弱地理标志的竞争力，在一定程度上挤出地理标志的线上溢价[30]。实际上，消费者在京东平台上检索地理标志大米时，可能会发现高端大米往往附有多个食品标签，并对这些标签所传递的营养健康信息感到困惑。当然，对于中低端大米市场的在线商家而言，为产品附上地理标志认证仍然是一种具有竞争力的营销策略。
表3 分位数回归结果

Tab.3 Quantile regression results

变量 q=10% q=25% q=50% q=75% q=90%
地理标志 0.144***
（0.025）		 0.145***
（0.022）		 0.099***
（0.019）		 0.122***
（0.025）		 0.082**
（0.041）
控制变量 YES YES YES YES YES
观测值 4180 4180 4180 4180 4180
R2 0.171 0.204 0.242 0.252 0.235

注：限于篇幅，表中不再列出控制变量的估计系数。表4~表7同。

3.2 机制检验

为验证地理标志通过在线声誉和可追溯性提升线上溢价的间接路径，同时为解决传统中介效应模型带来的内生性问题，需要通过验证地理标志对在线声誉和可追溯性的影响来检验H2和H3。由表4可知，地理标志能够显著减少大米产品的在线差评数量，表明与普通大米相比，地理标志大米通过降低差评率提升在线声誉，H2得以验证。同时，地理标志能够显著促进在线商家使用产地溯源码。与普通大米相比，地理标志大米具备更强的可追溯性，H3成立。
表4 机制检验结果

Tab.4 Mechanism test results

变量 在线声誉 可追溯性
地理标志 -0.132**（0.059） 0.111***（0.010）
控制变量 YES YES
观测值 4180 4180
R2 0.230 0.243
综上，地理标志不仅可以通过传递农产品的理化指标、特殊风味以及生产过程等质量信息来缓解信息不对称，还能够帮助商家积累良好的在线声誉和推动商家使用产地溯源码。正如现有研究所指出的那样，随着在线声誉[14]和可追溯性[18-19]的增加，地理标志农产品能够产生更高的溢价。在实践中，正是因为这种经济激励的存在，电商平台上的在线商家才会努力减少消费者的差评，并将产地溯源码作为一个重要的宣传卖点。如果地理标志在促使商家提升在线声誉和可追溯性后，商家并未得到正向的经济激励，那么在电商平台上就很难观察到商家努力消除差评和使用产地溯源码等现象。

3.3 地理区划的异质性分析

在现实中，一些具备某种产品特质的地理标志能够产生较高的线上溢价，另一些则相反。这就意味着尽管地理标志能够产生线上溢价，但彼此之间的溢价水平可能存在差异。考虑到地理标志的线上溢价与地理因素高度相关，故从经济带和粮食生产职能两个角度开展地理区划的异质性分析。

3.3.1 经济带的异质性分析

尽管近年来各地政府都在推进地理标志的注册和应用，但从全国范围来看，地理标志的分布不均导致其经济效应呈现区域分化[31-32]。结合中国地理标志大米的分布特征，将样本划分为东部地区、中部地区、西部地区和东北地区[33]，并以普通大米为对照组进行回归。由表5可知，不同地区的地理标志大米在线上溢价方面存在明显差异。其中，西部地区的地理标志大米能够产生最高的线上溢价，东部地区和东北地区次之，中部地区的地理标志大米溢价效应统计不显著。
表5 经济带的异质性分析

Tab.5 The heterogeneity analysis across economic zones

变量 系数 溢价（%）
东部地区地理标志大米 0.078**（0.035） 8.100
中部地区地理标志大米 0.108（0.067） 11.123
西部地区地理标志大米 0.146***（0.049） 15.587
东北地区地理标志大米 0.115***（0.024） 12.168
控制变量 YES
观测值 4180
R2 0.382
上述结果与常规认知存在差异的原因是，尽管东部地区和东北地区的水稻种植规模大、集约化和机械化水平高，全国大多数的地理标志大米都集中在这两个地区（图2），但这两个地区的地理标志大米面临的市场竞争也较为激烈，许多品牌选择利用成本优势来扩大市场规模，导致地理标志大米整体的溢价水平不高。例如，盘锦大米是中国知名度最高、质量最好的地理标志大米之一，但其线上溢价水平并不高。随着东北地区和东部地区生产要素的跨区域流动加快，未来地理标志大米市场的低价竞争导向可能会更加明显。西部地区在水稻的种植规模、集约化和机械化水平以及物流体系建设等方面明显弱于东部地区和东北地区，本身就不具备成本优势，通过要素的跨区域流动来降低成本的可能性较低。因此，当地政府在打造地理标志大米时十分注重精品品牌战略，聚焦于高端市场。以贵州的茅贡米、陕西的汉中大米以及新疆的察布查尔大米为例，这些地理标志大米均孕育出了主打中高端市场的企业品牌，并借助“黔北粮仓”“西北粮仓”等美誉在电商平台上进行宣传，线上溢价水平较高。中部地区的湖南、江西等省份盛产大米且具有一定的成本优势，但面临着较为激烈的价格竞争，难以提高价格。更重要的是，中部地区对于地理标志品牌的建设力度还有所不足，许多地理标志大米尚未打进全国市场，这就导致中部地区的地理标志大米在总体上未能产生线上溢价。

3.3.2 粮食生产职能的异质性分析

不同地区的地理标志大米之所以在线上溢价方面存在差异，还可能与其粮食生产职能有关。据此，将样本划分为粮食主产区和非粮食主产区[34]，并以普通大米为对照组进行回归。由表6可知，非粮食主产区的地理标志大米线上溢价为15.673%，高于粮食主产区的10.496%。由于我国粮食主产区以东北和中东部地区为主，西部地区几乎不承担粮食生产的职能，因此表6的估计结果与表5相吻合。在此背景下，非粮食主产区的地理标志大米线上溢价更高，实际上主要是指西部地区的地理标志大米线上溢价更高。
表6 粮食生产职能的异质性分析

Tab.6 The heterogeneity analysis by grain production function

变量 系数 溢价（%）
粮食主产区 0.100***（0.022） 10.496
非粮食主产区 0.146***（0.033） 15.673
控制变量 YES
观测值 4180
R2 0.382
正如前文所述，这有可能是因为粮食主产区的农业生产要素集聚程度高且要素跨区域流动较为便利，因此形成了以低价竞争为导向的地理标志大米市场。以西部地区为代表的非粮食主产区无法以较低成本参与市场竞争，转而以挖掘地理特色为主，打造精品地理标志大米。此外，从粮食安全的角度来看，粮食主产区有提供优质低价大米的天然职能，这也可能在一定程度上限制了粮食主产区的地理标志大米形成较高溢价。想要提升地理标志大米的线上溢价，还需要分区域构建发展思路。

3.4 拓展分析：其他食品标签的替代效应

如前文所述，除地理标志以外，在线商家可能同时采取多种标签策略，如同时使用地理标志、有机认证和功能性标签，等等。多重叠加使用可能导致信息过载，稀释单一标签的信号效力。换言之，功能性标签与地理标志存在需求替代关系，降低地理标志的线上溢价。
为此，引入农产品中常见的功能性标签和有机认证分别与地理标志进行交互，回归结果见表7。一方面，地理标志与功能性标签交互项的估计系数显著为负。这表明功能性标签与地理标志存在替代关系，与上述推理一致。对于注重大米产品特殊功能的消费者而言，富硒、低蛋白或胚芽标签的价值更高，地理标志的价值因此被削弱。另一方面，与现有研究的结论不一致[35]，表7显示地理标志与有机认证交互项的估计系数为负但并不显著。这表明在大米市场中，有机认证与地理标志并不存在明显的替代或互补关系。事实上，消费者在电商平台上检索地理标志农产品时，经常会注意到地理标志与有机认证同时出现在产品包装上。如果有机认证真的明显降低了地理标志的线上溢价，那么商家就不太可能同时向消费者展示地理标志和有机认证。
表7 其他食品标签的替代效应

Tab.7 The substitution effects of other food labels

变量 系数 溢价（%）
地理标志 0.140***（0.021） 14.950
地理标志×功能性 -0.192***（0.059） -17.614
地理标志×有机认证 -0.076（0.052） -7.402
功能性 0.398***（0.038） 48.726
有机认证 0.395***（0.042） 48.258
控制变量 YES
观测值 4180
R2 0.384

4 研究结论、启示与展望

4.1 主要结论

本文基于京东平台上大米产品的实际交易数据，基于严谨样本筛选测度了地理标志的线上溢价及其随价格区间的变化趋势，并验证了地理标志通过在线声誉和可追溯性提升线上溢价的间接路径；在此基础上，还讨论了地理标志线上溢价的地理区划异质性以及其他食品标签的替代效应。主要研究结论如下：①在剔除未经认证的以及未被实际购买过的样本后，地理标志能够产生大约11.779%的线上溢价。但随着价格区间的上升，地理标志的线上溢价逐渐下降，这说明地理标志的高端市场溢价效应显著弱于中低端市场。②通过提升在线声誉和可追溯性，地理标志能够产生更高的线上溢价。换言之，销售地理标志大米的在线商家显著降低差评率，也更有可能使用产地溯源码，这是提升地理标志线上溢价的两条间接路径。③地理标志的线上溢价在地理区划上具有异质性。从经济带上来看，西部地区地理标志大米的线上溢价最高，东部和东北地区次之，中部地区的地理标志大米则未能产生线上溢价；从粮食生产职能上来看，非粮食主产区地理标志大米的线上溢价明显高于粮食主产区。④富硒、低蛋白和胚芽等功能性标签对地理标志的替代效应显著，会降低地理标志的线上溢价，但没有证据表明有机认证会削弱地理标志的溢价效应。

4.2 启示

基于上述结论，得出启示如下：①为缓解“小农户对接大市场”进程中的渠道约束，地方政府可以加快地理标志与互联网、电子商务等产业的深度融合，鼓励和培训地理标志产区的生产者借助电商平台销售农产品。在电商赋能乡村振兴的背景下，地理标志农产品不仅能够打通销售渠道，还能够使生产者获得线上溢价，真正将农业生产与品牌建设转化为农民增收。②为进一步提升地理标志的线上溢价，销售地理标志农产品的在线商家应当积累良好的在线声誉和强化产地溯源码的使用。一方面，需要电商平台管控“好评返现”和“恶意差评”行为，让消费者真正地信任在线评论，并据此筛选出优质的地理标志农产品；另一方面，也需要地方政府为地理标志的数字化溯源系统建立标准，有序引导企业与其他市场主体使用产地溯源码，以免假冒伪劣产品破坏地理标志的集体声誉。③需要因地制宜，分区域构建地理标志大米发展思路。东部和东北地区等优势产区和粮食主产区应当在利用好区域成本优势的基础上，形成跨区域合力；尽量避免县域各自培育地理标志大米品牌，加剧市场竞争。中部地区多个省份均为粮食主产区，应当通过要素的跨区域流动优先建立成本优势，在此基础上逐步加大地理标志大米的品牌建设力度，以溢价为导向打造成本和品牌的双重优势。西部地区承担的粮食生产职能较弱，不宜以低价参与大米市场的竞争，应当在完善农业生产条件的基础上继续挖掘区域特色，遵循打造精品地理标志大米的建设思路，在日益激烈的市场竞争中形成区域错位优势。④在线商家要谨慎采取多重食品标签的策略，因为同时使用多种食品标签不仅会抬升成本，还有可能导致标签之间互相削弱线上溢价。同时，针对需求不同的消费群体，在线商家可以考虑更加精准化的标签策略，避免食品标签之间产生替代效应。

4.3 研究不足与展望

本文存在以下三点不足：①尽管大米具有一定的代表性，但对线上溢价的估计结果可能会随着农产品品类的变化而变化。②虽然在收集数据时避开了特殊节点，但并未抓取地理标志农产品在不同季节的数据以及在不同年份同一时间段的数据。随着时间跨度的增加，研究结论可能会更加稳健。③并未讨论在线商家的电商运营成本，以及生产者为地理标志农产品所付出的额外生产成本。如果地理标志的线上溢价低于上述成本，那么加快地理标志与互联网、电子商务等产业的深度融合就可能缺乏经济激励。
为此，下一步有必要研究更多的主粮作物和经济作物，将从大米市场上得出的研究结论推广至整个农产品市场，为差异化品类补贴政策提供依据。同时，可以通过连续追踪地理标志农产品的价格变化来确保研究结论的稳健性，并讨论地理标志能否平抑农产品价格的季节性波动，以及能否降低产品的退出率。此外，还有必要将研究范围拓展至生产端，通过综合评估电商情景下地理标志农产品的成本收益，来确定未来究竟应如何激励地理标志产区的龙头企业或其他市场主体参与电商运营。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
张钢仁, 李林竹, 包玉泽. 心理所有权和乡愁视角下产地对地理标志产品溢价支付意愿的影响路径研究[J]. 华中农业大学学报(社会科学版), 2022(2):57-66.

[2]
Wang M, Ge J, Fan X, et al. Price premiums for geographical indication under the coexistence of self‐claims and certification[J]. Australian Journal of Agricultural and Resource Economics, 2025, 69(2):422-439.

[3]
彭贝贝, 周应恒. 信息不对称情况下地理标志农产品“柠檬市场”困境——基于淘宝网“碧螺春”交易数据的分析[J]. 世界农业, 2019(5):91-95,111.

[4]
Yu H, Jiang Y, Sun Y, et al. Geographical indications and organic labels:complements or substitutes?The case of online rice consumption in China[J]. Applied Economics, 2025, 57(26):3660-3674.

[5]
Likoudis Z, Sdrali D, Costarelli V, et al. Consumers' intention to buy protected designation of origin and protected geographical indication foodstuffs:the case of G reece[J]. International Journal of Consumer Studies, 2016, 40(3):283-289.

[6]
黄凤, 乔冠瑀, 代首寒, 等. 农产品地理标志建设对农民收入的影响——基于中国292个地级市的实证分析[J]. 中国农业资源与区划, 2025, 46(3):143-155.

[7]
马彪, 彭超, 薛岩, 等. 农产品电商会影响我国家庭农场的收入吗?[J]. 统计研究, 2021, 38(9):101-113.

[8]
Wang E, Liu Z, Gao Z, et al. Consumer preferences for agricultural product brands in an E-commerce environment[J]. Agribusiness, 2022, 38(2):312-327.

[9]
蒋玉, 蒲雁嫔, 丁玉莲, 等. 农产品地理标志与企业品牌的溢价及其协同效应——以绿茶茶叶产品为例[J]. 经济地理, 2023, 43(9):179-186.

DOI

[10]
温忠麟, 叶宝娟. 有调节的中介模型检验方法:竞争还是替补?[J]. 心理学报, 2014, 46(5):714-726.

[11]
盛亚, 徐璇, 何东平. 电子商务环境下零售企业商业模式:基于价值创造逻辑[J]. 科研管理, 2015, 36(10):122-129.

[12]
刘重阳, 曲创, 王夕琛. 互联网平台中的信息不对称与卖方策略性定价行为——来自中国电商平台的证据[J]. 财经问题研究, 2025(3):101-115.

[13]
蒋玉, 于海龙, 丁玉莲, 等. 电子商务对绿色农产品消费溢价的影响分析——基于产品展示机制和声誉激励机制[J]. 中国农村经济, 2021(10):44-63.

[14]
He C, Shi L, Gao Z, et al. The impact of customer ratings on consumer choice of fresh produce:A stated preference experiment approach[J]. Canadian Journal of Agricultural Economics/Revue Canadienne D'agroeconomie, 2020, 68(3):359-373.

[15]
胡雅淇, 林海. 在线评论特征对生鲜电商农产品销量的影响——来自淘宝羊肉大数据的证据[J]. 中国农业大学学报, 2021, 26(6):206-218.

[16]
周洁红, 金宇, 王煜, 等. 质量信息公示、信号传递与农产品认证——基于肉类与蔬菜产业的比较分析[J]. 农业经济问题, 2020(9):76-87.

[17]
董银果, 钱薇雯. 农产品区域公用品牌建设中的“搭便车”问题——基于数字化追溯、透明和保证体系的治理研究[J]. 中国农村观察, 2022(6):142-162.

[18]
李平, 谢陈湄漪, 辜康, 等. 区块链食品可追溯体系对消费者购买意愿的影响研究[J]. 财经理论与实践, 2024, 45(6):139-146.

[19]
高聪, 项朝阳. 农产品追溯信息特征对消费者购买意愿的影响机制研究[J]. 华中农业大学学报(社会科学版), 2025(1):121-133.

[20]
邹干. 如何治理在线评价体系?——基于好评返现策略的研究[J]. 财经论丛, 2022(11):102-113.

[21]
朱湖英, 伍克平, 莫怡娉, 等. 消费者对湖南大米质量安全信息的需求调查[J]. 湖南农业科学, 2022(8):81-84.

[22]
江晓东, 高维和, 梁雪. 冲突性信息对消费者信息搜索行为的影响——基于功能性食品健康声称的实证研究[J]. 财贸研究, 2013, 24(2):114-121.

[23]
Grimm M, Luck N, Steinhübel F. Consumers' willingness to pay for organic rice:Insights from a non‐hypothetical experiment in Indonesia[J]. Australian Journal of Agricultural and Resource Economics, 2023, 67(1):83-103.

[24]
Roselli L, Carlucci D, De Gennaro B C. What is the value of extrinsic olive oil cues in emerging markets?Empirical evidence from the US E-commerce retail market[J]. Agribusiness, 2016, 32(3):329-342.

[25]
袁雪丹, 毛振华, 王健. 三重目标约束下的进口药品费用:药价改革中的结构调整与改进优化[J]. 管理世界, 2024, 40(2):149-172.

[26]
王晓东, 张莉, 汤玉刚, 等. 购房者关注行为研究——兼论分学段教育资源的均衡配置[J]. 南开经济研究, 2024(2):199-214.

[27]
江艇. 因果推断经验研究中的中介效应与调节效应[J]. 中国工业经济, 2022(5):100-120.

[28]
Cabas Monje J, Guesmi B, Ait Sidhoum A, et al. Measuring technical efficiency of Spanish pig farming:Quantile stochastic frontier approach[J]. Australian Journal of Agricultural and Resource Economics, 2023, 67(4):688-703.

[29]
Di Vita G, Caracciolo F, Cembalo L, et al. Drinking wine at home:Hedonic analysis of sicilian wines using quantile regression[J]. American Journal of Applied Sciences, 2015, 12(10):679-688.

[30]
Tebbe E, Von Blanckenburg K. Does willingness to pay increase with the number and strictness of sustainability labels?[J]. Agricultural Economics, 2018, 49(1):41-53.

[31]
伽红凯, 晁雨蝶, 赵小渝, 等. 工商资本下乡视角下我国农产品地理标志数量变化及其驱动因素[J]. 经济地理, 2024, 44(2):187-197.

DOI

[32]
李春艳, 廖凯诚, 姜磊. 中国地理标志产品的区域差异分解及空间收敛性[J]. 经济地理, 2024, 44(7):186-196.

DOI

[33]
陈舒婷, 李裕瑞, 潘玮, 等. 中国县域陆路交通优势度格局演化及经济效应[J]. 地理学报, 2022, 77(8):1937-1952.

DOI

[34]
杜鹰, 程华. 粮食产销区省际横向利益补偿的底层逻辑及建议[J]. 农业经济问题, 2025(4):4-13.

[35]
Roselli L, Giannoccaro G, Carlucci D, et al. EU quality labels in the Italian olive oil market:How much overlap is there between geographical indication and organic production?[J]. Journal of Food Products Marketing, 2018, 24(6):784-801.

Options
文章导航

/

〈 〉