引言

春秋时期我国著名经济学家管仲指出“草木植成，国之富也”，良好的生态本身蕴含着经济社会价值 ^[1]。党的十八大以来，生态文明建设被纳入中国特色社会主义事业“五位一体”总体布局，增强生态产品供给能力成为生态文明建设的重要内容；国家和地方层面开展了生态产品价值实现试点，积极探索生态产业化和产业生态化路径 ^[2]。习近平总书记2020年考察贺兰山东麓葡萄酒产业时提出“中国葡萄酒，当惊世界殊”的殷切期望，强调要把发展葡萄酒产业同加强黄河滩区治理、加强生态恢复结合起来，要打造自己的知名品牌，提高附加值和综合效益 ^[3]。中国是世界第一大鲜食葡萄生产国和第八大葡萄酒消费国，而且种植的葡萄园总面积位列世界第三。2024年成功加入国际葡萄与葡萄酒组织（International Organization of Vine and Wine，OIV）标志着中国葡萄酒将进一步打开国际市场，进入高质量发展阶段。如何进一步提升中国葡萄酒的生态附加值、积极参与国际葡萄酒标准制定、实现面向全球的发展愿景是亟待分析的重要问题。

葡萄酒是一类被广泛消费的饮品，其产业已经成为推广生态认证与可持续性生产的先锋和模范产业之一 ^[4]。生态标签（eco-labeling）是一种自愿性的环境绩效认证方法，通过生态标签认证的产品在同类产品中对环境产生的负面影响更少，是物质供给类生态产品价值实现的重要手段 ^[5]。一方面，生态标签有助于消费者评估食品安全、健康优势以及环境友好性，从而做出更加理性的购买决策，并愿意为之支付更高的价格 ^[6]；另一方面，生态标签也有助于鼓励生产者采取更加环保和具有社会责任的生产方式，获得消费者的信任和认可 ^[7]。生态标签溢价研究作为生态标签管理的基础与核心，是实现物质供给类生态产品价值的关键途径。故对葡萄酒生态标签溢价水平作系统性研究，对于通过生态标签认证提高产品溢价水平、完善生态标签管理制度、促进生态价值更好地转化为经济价值具有一定现实意义。

1 葡萄酒生态标签溢价研究概况

国内外葡萄酒生态标签的主要类型分为有机标签、生物动力标签、本地标签、节水标签、低碳标签、减少废弃物排放标签、鱼类友好标签及不属于上述分类的环境友好标签。整合分析2003—2025年国内外研究文献发现，不同类型生态标签的溢价水平跨度较大，从-5.79美元/ 瓶到34.12美元/ 瓶，说明各研究结果差异性较大。生态标签类型、价值评估方法、葡萄酒种类以及地区经济社会特征等是解释生态标签溢价水平差异性的主要因素。

市场上最常见的葡萄酒生态标签是有机标签、本地标签和环境友好标签。有机认证的葡萄酒已被证实在欧洲、美国、澳大利亚及中国获得溢价 ^[8-10]。在有机生产的基础上继续强调“原产地”可以进一步提高葡萄酒的竞争力水平 ^{[11, 12]}，再加上中国消费者对葡萄酒原产地表现出明显偏好，愿意为法国葡萄酒支付更高价格 ^{[13, 14]}。而具有环保偏好的消费者在感官属性得到满足时会增加需求，并支付更高的溢价 ^[15]。近年来，虽然低碳标签、节水标签、减少废弃物排放标签、生物动力标签、鱼类友好标签市场占比不高，但也逐渐受到学者及消费者的重视。当前，消费者愈发关注酿酒商使用的环保技术，例如减少二氧化碳排放、节水和减少废水排放、垃圾填埋场转移等实践，普遍愿意为环境友好的葡萄酒支付更高的价格 ^[16-18]。

随着研究方法、样本和区域的扩展与进步，葡萄酒生态标签溢价也在发生变化。如从研究方法看，既有在线调查 ^[9]、享乐价格 ^[8]及面对面调查 ^[19]等显示性偏好方法，也有实验拍卖 ^[20]、选择实验 ^[21]、条件价值评估 ^[22]及联合分析 ^[23]等陈述性偏好方法。研究样本跨度大，单篇论文最小样本量仅有47个观测值 ^[24]，而最大样本量达45 352个观测值 ^[16]。研究区域主要分为以法国、意大利、西班牙等为代表的传统葡萄酒酿造国家 ^{[8, 21, 23]}和美国、加拿大、中国等新兴的葡萄酒酿造国家 ^{[12, 25, 26]}。一是整体来看，现有研究侧重于特定标签类型或单一地区，缺乏不同生态标签、不同地区之间的系统性比较分析；二是现有研究考察了消费者个体因素对生态标签溢价的影响，对模型方法与研究地区考虑不足；三是与生态鸡蛋、生态大米、有机肉类等市场成熟度高的产品不同，中国属于葡萄酒新兴市场，关于中国葡萄酒生态标签认证的溢价水平研究成果尚无法为生态标签的政策制定与推广实施提供经验参考。

因此，在汇总全球范围内对葡萄酒生态标签溢价研究成果的基础上，本文运用Meta分析方法实证剖析可能导致生态标签溢价差异的因素，不仅能够深化消费者与生产者对生态标签经济价值的理解，也为我国该类生态产品价值评估及其实现提供了方法借鉴。本文的边际贡献主要体现在三个方面：一是在估算葡萄酒生态标签平均溢价水平的基础上，分类测算了不同生态标签的溢价水平；二是采用计量经济学分析方法探究了标签类型、价值评估方法及地区经济社会对生态标签溢价差异的影响；三是本研究结论为消费者提供了生态标签的溢价信息，为生产者提供了生态标签定价决策工具，有助于促进葡萄酒生态标签的价值实现。

2 数据来源与研究方法 2.1 用于Meta分析的文献筛选

进行大尺度的葡萄酒生态标签溢价评估的工作量巨大，受评估时间、评估成本及模型方法等各种条件的限制，研究者和决策者难以通过获取第一手资料的方式，对每个研究国家或地区的生态标签溢价进行实证研究。Meta分析是对具备特定条件的、相似主题的诸多研究成果进行综合分析的一类统计方法，即通过对已有研究数据的整合分析，发现不同研究结果之间的统计关系。20世纪90年代后，该方法被逐步应用于资源环境价值评价 ^[27]。本文用于Meta回归分析的文献筛选流程如图 1所示。

首先，分别以“wine + WTP”“wine + ecolabel” “wine + ecolabelling”及对应中文主题词在Web of Science和中国学术期刊网络出版总库（CNKI）中检索相关中英文文献，对部分关联度较高且符合研究需求的文献从Google Scholar上搜索补充，累计收集2003—2025年关于葡萄酒生态标签的相关文献共计663篇，其中中文文献94篇、英文文献569篇。其次，剔除综述性、非同行评议及重复文献后剩余438篇。最后，对全文进行合格性评估，最终筛选出的72篇论文符合两个基本条件（表 1）：①有针对一个及以上生态标签属性的溢价估计值；②运用显示性或陈述性的价值评估方法。通过逐一精读提取出研究地区、生态标签种类与数量、研究方法、支付意愿等信息，最终本文对72篇文献、108个效应值及10 3376个被调查样本进行Meta分析。

对比同类型研究文献，解伟等 ^[28]基于34篇研究文献和288个效应值，采用Meta分析评估气候变化对中国粮食单产的影响；Abdu等 ^[29]结合22篇研究文献和97个效应值，分析消费者对咖啡生态标签的支付意愿；徐晓晔等 ^[30]采用50篇研究文献和63个效应值，探讨中国水资源价值移位。本文符合条件的72篇研究文献、108个观察样本值满足Meta分析基本条件。由表 1可见，意大利、美国、西班牙是研究重点关注地区，中国相关研究仅有3篇文献入选；50篇研究文献关注单一类型生态标签，22篇文献关注两种及以上生态标签；支付意愿评估方法多种多样，既有在线调查、享乐定价、面对面调查等显示性偏好评估方法，也有条件价值评估、选择实验、联合分析、实验拍卖等陈述性偏好评估方法。

2.2 效应大小的异质性检验

本文采用漏斗图评估生态标签溢价的异质性，并检验是否存在发表偏倚。如图 2所示，纵轴表示用标准误倒数代表的估计值精度，横轴表示研究文献中溢出效应大小（effect size，ES）的标准化值。黑色虚线表示生态标签溢价标准化以后的平均值。Egger检验通过回归分析来评估效应估计值与其标准误的关系。原假设在没有发表偏倚的条件下，效应估计值不会随其标准误的增大而系统性地增加或减少。检验结果表明，在5% 显著性水平下纳入Meta分析的研究文献在选取和发表过程中相对公平，没有显著倾向于只发表具有显著正面或负面结果的研究（表 2）。

2.3 被解释变量与解释变量

被解释变量为生态标签的支付意愿，即溢价水平（表 3）。在Meta回归分析之前，本文采用数据收集年份的调整平价购买力（PPP）将溢价转换为统一单位（美元/ 瓶），并采用2024年消费者价格指数（CPI）消除通货膨胀影响。

影响生态标签溢价的解释变量划分为四大类。第一类为生态标签类型，包括有机、低碳、生物动力、本地、环境友好标签，每一类生态标签属性设置为虚拟变量，某一类标签存在则赋值为1，否则赋值为0。第二类为价值评估方法，包括显示性偏好方法和陈述性偏好方法两类，显示性偏好方法被视为基准方法，陈述性偏好方法与之作比较。第三类为葡萄酒种类，分为红葡萄酒和白葡萄酒，红葡萄酒被视为基准酒，白葡萄酒与之作比较。第四类为国家或地区虚拟变量，表征消费者偏好和经济社会地区差异对溢价的差异化影响。鉴于欧洲酒类产品生态标签发展最为成熟，本文选择欧洲为基准地区，其他国家或地区与之作比较。

2.4 回归模型

第一步，在Meta分析基础上进一步解释溢价变化的影响因素，建立多元线性回归模型如下：

$ \mathrm{WTP}_i=\alpha+\sum \beta_i X_i+\varepsilon_i $

式中，WTP_i表示某一类生态标签的溢价水平；X_i表示生态标签类型、价值评估方法、葡萄酒类型及国家或地区；ε_i代表模型随机误差项；α和β_i为模型参数。分别应用普通最小二乘法（OLS）和加权最小二乘法（WLS）估计模型参数，其中WLS给予方差较小的观测值更大的权重，而给予方差较大的观测值较小的权重，从而提高了模型有效性 ^{[24, 86]}。另外，考虑到溢价绝对值都大于0的特性，在线性模型的基础上加入Tobit截尾回归作为OLS和WLS结果的稳健性检验。

第二步，为比较生态标签对不同分位数溢价的异质性影响，本文构建分位数回归模型如下所示：

$ \operatorname{Quant}_\theta\left(\operatorname{WTP}_i \mid X_i\right)=\boldsymbol{\gamma}^\theta X_i $

式中，X_i表示回归模型解释变量；γ^θ为系数向量，Quant_θ(WTP_i |X_i) 表示WTP_i在给定解释变量X_i的情况下与分位数点θ对应的条件分位数。构建与θ对应的系数向量 γ^θ的最小化绝对离差，如下所示：

$ \begin{aligned} \boldsymbol{\gamma}^\theta= < \arg \min \left\{\sum\nolimits_{i, \mathrm{WTP}_{i>X_{i-\gamma}}} \theta\left|\mathrm{WTP}_i-X_i \boldsymbol{\gamma}\right|\right\} \\ < +\left\{\sum\nolimits_{i, \mathrm{WTP}_{i<X_{i-\gamma}}}(1-\theta)\left|\mathrm{WTP}_i-X_i \boldsymbol{\gamma}\right|\right\} \end{aligned} $

分位数回归使用残差绝对值的加权平均作为最小化的目标函数，尽可能减小极端值的影响。对于不同分位数拟合线以上的数据点，权重是θ；拟合线以下的数据点，权重则是（1- θ）。本文利用stata17.0对分位数回归系数 γ^θ进行估计，采用bootstrap方法进行放回抽样获得样本的置信区间。

3 结果与分析 3.1 生态标签溢价及异质性分析

采用Meta分析方法对2003—2025年样本观察点进行加权分析，权重为样本量的平方根近似方差的倒数。不同生态标签的加权平均溢价及其异质性检验结果如表 4所示。可见，全部生态标签的加权溢价均具有统计学显著性，其中本地标签的溢价最高为5.45美元，有机标签为2.81美元，生物动力标签为2.61美元，环境友好标签为2.46美元，低碳标签溢价最低为1.67美元。整体来看，全部生态标签的加权平均溢价为3.09美元。此外，异质性检验结果表明，五类标签溢价均具有显著异质性。

进一步考察价值评估方法、酒的种类对应的加权溢价及其异质性。结果显示，这些因素的加权溢价均具有统计显著性。基于显示性偏好方法的加权平均溢价为2.05美元，而基于陈述性偏好方法的加权平均溢价为3.32美元。红葡萄酒加权平均溢价为2.93美元，白葡萄酒则为5.37美元，表明消费者对白葡萄酒的支付意愿高于红酒。另外，两类价值评估方法、葡萄酒类型对应的加权溢价均有异质性。

3.2 基准回归结果分析

上一节Meta分析结果表明，不同生态标签溢价存在异质性。本节进一步进行回归分析，探讨导致溢价差异性的影响因素。首先，仅考虑生态标签类型的影响，选取本地标签为参考基准以避免多重共线性，参数估计结果如表 5所示。加权最小二乘法的稳健标准误回归结果表明，相较于本地标签，有机标签、生物动力标签和环境友好标签会显著降低溢价，说明葡萄酒消费者为贴有有机标签、生物动力标签和环境友好标签所支付的溢价少于为本地标签支付的溢价。Tobit回归结果也得出了一致的结论。

本地生产的产品具有“土特产”属性，通常与新鲜、质量保障和信誉度高等正面属性相关联，能够获得消费者高度认可。与本地标签相比，有机标签、生物动力标签和环境友好标签对溢价差异性有显著影响。有机标签认证通常被消费者认为是健康与无化学残留的标志，使得有机标签在消费者中具有较高的认知度和接受度，因此愿意为之支付溢价。生物动力标签包含了对土壤和环境的严格要求，比有机种植标准更高，但由于在广大消费者中的认知度相对较低，缺乏了解的消费者愿意为其支付的溢价显著低于本地标签。环境友好标签向消费者传达了企业对生态可持续性的承诺，这与消费者逐渐提升的环保意识相吻合，但由于环境友好标签较为宽泛，其溢价水平也显著低于本地标签。相对于本地标签，低碳标签影响不显著，主要原因在于低碳标签发展时间相对较短，缺乏了解的消费者可能不愿意为其支付更高溢价。

其次，进一步纳入价值评估方法、葡萄酒种类、国家或地区作为解释变量，其中显示性偏好评估方法、红葡萄酒及欧洲地区分别被视为参考基准。加权最小二乘法的稳健标准误回归结果（表 6）表明，相比于本地标签，纳入地区差异后有机标签、生物动力标签和环境友好标签对溢价差异性的影响显著性有所降低，Tobit回归结果也基本一致；相比于红葡萄酒，白葡萄酒表现为更高的溢价水平，但不具有统计显著性；价值评估方法对支付溢价的影响没有显著性差异。此外，相比于欧洲地区，中国消费者对生态标签的支付意愿显著更高，主要有以下几个原因：一是中国的中产阶级和高收入群体不断壮大，这些消费者更愿意为贴有生态标签的高品质和高附加值产品支付溢价；二是对于中国这一新兴市场来说，生态认证的葡萄酒在市场上相对稀缺，中国消费者往往愿意为稀有和独特的产品支付更高的价格，生态标签认证的葡萄酒正好满足了这一需求；三是在中国生态文明建设背景下，消费者对生态标签认证产品的认知和信任程度增加，在一定程度上提升了消费者的支付意愿。北美地区、南美地区及大洋洲地区消费者对生态标签的支付意愿更低。

3.3 扩展性分析：考虑标签替代或互补关系

考虑到不同生态标签之间可能存在替代或互补关系，在模型中逐步引入生态标签的交互项，探究其对溢价的可能影响。由于以生态标签观察结果为单位时的交互项均为零，因此以研究文献为单位进行回归分析，结果见表 7。鉴于篇幅所限，正文中只保留了具有统计显著性的交互项参数估计结果。

回归结果表明，以研究文献为单位的系数显著降低，对生态标签溢价差异性的影响主要表现为标签类型之间的替代或互补关系。低碳与本地、有机与生物动力的交互项参数在10% 的水平上显著为正，表明同时贴有上述两类标签的葡萄酒可以获得更高的支付溢价。正如前文所述，本地标签意味着产品具有“土特产”属性和品质口碑保证，本地标签与低碳标签结合能够提供额外的价值，消费者愿意为拥有这两种属性的葡萄酒支付更高溢价。有机标签表明产品是在不使用合成化肥、农药和转基因生物的情况下生产的，而生物动力标签强调产品遵循了严格的生产标准，包含了一套综合的、基于生态节律的实践理念，二者的结合向消费者传达了更强烈的质量信号。因此，消费者愿意为拥有这两种属性的酒类生态产品支付更高溢价。环境友好标签与本地标签的交互项参数显著为负，二者之间表现为替代关系。根据本文对生态标签的分类标准可知，环境友好标签强调产品生产过程中的环境友好性与可持续性，范围较为宽泛，与本地标签存在一定程度上的属性重合。

3.4 基于分位数回归的结果分析

本部分采用bootstrap方法对生态标签溢价进行分位数回归，以反映各个解释变量对生态标签溢价影响的分布规律，第10%、25%、50%、75% 和90% 分位点处的回归结果如表 8所示。相较于本地标签，有机标签、生物动力标签和环境友好标签对溢价水平更高的样本点影响更大，特别是有机标签和环境友好标签在75% 和90% 分位上的溢价水平显著低于本地标签。分位数回归结果表明，具有更高支付意愿的消费者群体对生态标签溢价差异性的影响更大，可能原因在于高支付意愿消费者群体对葡萄酒的需求更具多样性，个人偏好差异性更大，是导致生态标签溢价异质性的重要原因。

4 结论与对策建议 4.1 结论

本研究结合国内外前沿文献，运用Meta分析方法研究了葡萄酒生态标签溢价及其主要影响因素，主要结论如下：第一，不同生态标签加权平均溢价从大到小排序依次为本地标签、有机标签、生物动力标签、环境友好标签和低碳标签，消费者愿意为葡萄酒生态标签支付的平均溢价水平为3.09美元/ 瓶；第二，相对于本地标签，有机标签、生物动力标签和环境友好标签具有更低的溢价水平，是导致溢价差异性的主要因素，而低碳标签影响不显著，中国相比于欧洲地区具有更高的生态标签溢价水平；第三，低碳与本地标签、有机与生物动力标签表现为互补关系，同时贴有上述两类标签的酒类产品可以获得更多支付溢价。

4.2 对策建议

中国是葡萄酒新兴消费市场，消费者对健康、环保与可持续性的需求日益增长。与有机鸡蛋、有机大米、生态肉类等定价机制相对成熟的生态产品不同，生态标签认证葡萄酒在国内尚处于萌芽发展阶段。通过系统梳理、分析国内外葡萄酒生态标签的溢价水平，可为国内生态标签定价提供经验借鉴，更好地促进生态产品价值实现。本文认为，未来我国应从以下几个方面加强生态标签认证的葡萄酒产品开发与管理，完善价值实现机制。

首先，行业利益相关方应进一步制定和完善行业法规和标准，推广本地与有机两类生态标签认证规模，结合实际条件逐步开发与实践低碳标签、生物动力标签，打造完善的生态标签认证体系。在我国积极推进产品碳足迹标识认证试点工作背景下 ^[87]，可借鉴证监会及交易所对酒类企业ESG披露要求，建立本地、有机、碳足迹、耗水量、废弃物等关键指标的强制披露机制；将地方标准与国家标准对接，促进统一认证和披露规范；建立“标准支撑—信息披露—认证实施”三位一体制度设计，逐步构建产品全生命周期的国家级认证体系。

其次，在生态标签溢价实现过程中，企业既要维护品牌信誉，还能实现可持续收益。一方面，借助“区块链溯源+ 生态认证”技术，将葡萄种植、酿造、装瓶、物流、销售等关键环节数据通过去中心化账本实时上链，实现全流程“源头可查、去伪可验、责任可究”，通过第三方权威机构定期复核，并在产品包装界面同步展示认证级别，以信号博弈机制稳定生态质量预期，放大社会价值感知，从而激发高端消费群体的支付溢价意愿；另一方面，为提升生态标签产品的市场认可度与溢价实现，应在定价机制上基于可持续农业投入和认证成本合理测算生态溢价，并结合气候贷、绿色债券等降低生产者资金成本，保障生态成本向价格端的平滑传导。

最后，加强对消费者的生态标签科普宣传，增强绿色低碳的消费理念，以实际行动支持生态价值更好地转化为经济价值。通过政府、行业协会与企业联合开展线上科普、线下品鉴活动，将“有机标签”“碳足迹”“绿色种植”等生态信息以通俗案例、图文视频融入学校、社区、节能周等平台，让消费者从“知其然”到“信其值”。通过教育引导与标签共振，生态理念可更深入地融入消费决策路径，加速生态价值向品牌溢价与经济收益的高效转化。