对消费者购买再制造MP4行为的分析

郜丽芹, 任建标

(上海交通大学安泰经济与管理学院， 上海 200030)

0 前 言

随着经济的飞跃发展以及产品技术升级的不断加快，社会资源也正在日益枯竭.与此同时，各种废弃产品也以前所未有的速度充斥着我们的生存环境.为了节约资源、保护环境，实现可持续发展，世界各国政府、制造商和消费者越来越关注废旧产品的回收和再利用.再制造是实现资源再利用的生产方式之一，是指以产品全寿命周期设计和管理理论为指导，以优质、高效、节能、节材、环保为目标，以先进技术和产业化生产为手段，来修复或改造废旧产品的一系列技术措施或工程活动的总称[1].

虽然再制造是指以达到使用寿命报废品为生产原料，但是通过对所有部件的拆卸、清洗、分类、检测、重新装配等步骤，可以产出与新产品同样质量的再制造产品[2].由于保留、恢复、再利用了报废产品中大部分部件的潜在价值，再制造产品的成本仅是新品的50%左右，且节能60%左右，节材70%，是绿色环保的主要生产手段[3].

随着国外再制造业开展的不断深入，自1983年Lund对美国再制造行业的调查报告开始[4]，国内外学者对再制造进行了大量的理论研究，可大致分为再制造技术、再制造产品设计和再制造管理问题等3个方面[5].其中，再制造技术和产品设计的文献约占70%，如我国徐滨士院士建立的装备再制造重点实验室主要从事材料技术的研究[6].对再制造管理问题的研究主要可分为3方面：传统运作管理问题的延伸[7]、再制造产品竞争[8]、企业案例，其中90%的研究集中在传统运作管理在闭环供应链中的一些延伸问题，包括再制造生产计划[9]、回收设施的网络布局[10]、可修复的库存管理[11]等.

我国近几年才开始推出再制造产业，并制定了相关政策支持再制造业的发展，但是中国消费者是否愿意购买再制造品呢？研究中国消费者对再制造产品的购买行为，有利于再制造企业了解中国消费者的消费特征，并有针对性地制定相关营销策略，推动再制造产业的发展.

1 消费者对再制造MP4的选择

随着循环理念的不断深入，再制造在国内外受到了高度重视，并且在国外已经形成了规模庞大的再制造产业群.目前，再制造的应用领域很广，主要包括汽车、电脑、压缩机、电子仪器、机械、办公家具、轮胎、墨盒、MP4等行业.在MP4行业，Apple公司率先对废旧MP4零部件进行了一系列的检测和再生产，生产出与新品质量一样的再制造MP4.

本文选取了大家熟知的再制造的MP4进行问卷调查，本次调查于2010年5月到6月间进行，共收到调查问卷568份，其中有效问卷为536份，有效问卷回收率为94.4%.为研究消费者对再制造MP4的购买行为，我们给出以下选择：

(1)在Apple专卖店内，您看到原厂新产品：商品名称：IPod Nano 4代 8G，生产厂家：Apple，产地：中国，销售价：900元.厂家承诺：iPod、充电电池及其所有配件都享有自购买之日起一整年的硬件有限保修.

图1 消费者对新的MP4或再制造MP4的选择

(2)在Apple专卖店内，您看到官方再制造产品：商品名称：官方再制造IPod Nano 4代 8G，生产厂家：Apple，产地：中国，销售价：600元.厂家承诺：Apple 认证的再制造产品是经过严格的再制造流程后上市销售的 Apple 二手产品.再制造流程与 Apple 的成品检测过程所遵循的基本技术准则一样.Apple 为其提供一年内的有限保修服务.

针对上述两种选择，虽然再制造的MP4比新品售价便宜了1/3，再制造流程与新品制造流程也一样，但是消费者中却只有37.5%的人选择购买再制造的MP4，选择结果如图1所示.

表1 性别与购买再制造MP4行为的交叉列表

2 消费者购买再制造MP4的行为分析

影响消费者购买再制造产品的因素很多，本文从人口统计学(性别、年龄、教育水平、个人月收入、职业)的角度出发，来研究消费者对再制造MP4的购买行为.

表2 年龄与购买再制造MP4行为的交叉列表

2.1 人口统计学特征与购买再制造MP4行为的描述

假设消费者的性别、年龄、教育水平、个人月收入、职业影响消费者对再制造MP4的购买行为，运用交叉列表法对被调查者的性别、年龄、教育水平、个人月收入、职业与消费者购买再制造MP4的行为进行描述性统计，可以得出这些因素与消费者购买再制造MP4的行为的关系，结果如表1～表5所示.表1表

表3 教育水平与购买再制造MP4行为的交叉列表

明男性购买再制造MP4的比例大于女性，44.3%的男性选择购买再制造MP4，而女性则只有32.7%的人愿意购买，这可能是因为男性对新鲜事物更为关注，获得信息的渠道较多等，导致男性比女性更容易接受再制造产品.从表2可以看出，不同年龄段的人购买再制造MP4的比例不同，但是相差不大.也就是说，年龄对消费者购买再制造MP4的影响不是很大.

由表3可以看到，硕士及以上学历的人购买再制造MP4的比例最低，为28.9%，而本科、大专及大专以下学历的人购买再制造MP4的比例差不多，由此可以看出，学历越高的人群，购买再制造MP4的比例就越低，这可能是因为学历越高的人会更多地关注MP4的零部件及生产过程.

表4 个人月收入与购买再制造MP4行为的交叉列表

由表4可以看出，收入水平在2 000元以下的人购买再制造MP4的比例是40.5%；收入水平在2 000～5 000元的人购买再制造MP4的比例是35.6%；收入水平在5 000～8 000元之间的人购买再制造MP4的比例最低，为23.7%；而收入水平高于8 000元的人购买再制造MP4的比例则逐渐增多.也就是说，在一定的收入水平下，随着收入水平的提高，购买再制造MP4的人数比例在逐渐下降，但是当收入水平达到某个水平后，购买再制造MP4的人数比例则随收入水平的增加而增加.

表5 职业与购买再制造MP4行为的交叉列表

表5表明，不同职业的人购买再制造MP4的比例也不同，其中，政府官员购买再制造MP4的比例最低，事业单位员工和学生购买再制造MP4的比例最高，这可能是因为消费水平比较有限，在质量相差不多的情况下，宁愿选择价格相对便宜的产品.

2.2 消费者对再制造MP4购买行为的计量模型

表6 消费者对再制造MP4购买行为的二元logistic回归模型相关变量定义

基于上述的调查，除消费者的年龄对消费者购买再制造MP4的影响不大外，消费者的性别、教育水平、个人月收入和职业对购买再制造MP4都有一定的影响，为找出主要影响因素，选用二元logistic回归模型进行回归分析.消费者购买再制造MP4行为的二元logistic回归模型为：

其中，Y1为购买再制造MP4，Y0为购买新的MP4，B0为常数项，Bi为Xi的回归系数，X1到X4分别为表6中对应的性别、教育水平、个人月收入和职业.对回归模型中各个变量定义如表6所示.

表7 二元logistic模型回归结果

使用SPSS18.0对数据进行二项logistic回归处理，处理的结果如表7所示，可以看到模型自动剔除了个人月收入、职业两个变量，这说明这两个变量在二元logistic回归模型中是不显著的.但是，性别和教育水平的Sig.值都小于0.05，这说明在95%的置信区间内，该模型是高度显著的,也就是说，消费者的性别和教育水平是影响消费者购买再制造MP4的主要因素.

从回归的结果可以看出，性别的回归系数为负，说明男性消费者比女性消费者更愿意购买再制造MP4.教育水平的回归系数为正，说明教育水平越高的人越不愿意购买再制造MP4.

3 结束语

作者通过问卷调查研究了中国消费者对再制造MP4的购买行为，结果表明性别和教育水平是影响消费者购买再制造MP4的主要因素；男性消费者比女性消费者更愿意购买再制造MP4；教育水平低的人比教育水平高的人购买再制造MP4的比例高.

通过对消费者个人特征与消费者购买再制造MP4行为的二元Logistic回归分析，对消费者进行了细分，为再制造生产厂家进行消费者市场划分提供了依据，从而确定了购买再制造MP4的目标群体，利于企业制定相关营销政策，推动厂家和再制造业的发展.

参考文献

[1] 徐滨士,马世宁,朱绍华,等.表面工程与再制造工程的进展[J].中国表面工程，2001，(01):8-15.

[2] Guide Jr. V. D. R., L.N. Van Wassenhove. Closed-loop supply chains: An introduction to the feature issue[J]. Production and Operations Management,2006,15(3):345-350.

[3] Lund, R. Remanufacturing: The experience of united states and implications for developing countries[R]. The World Bank,1983：1-103.

[4] A. Gungor, S. M. Gupta. Issues in environmentally conscious manufacturing and product recovery: a survey[J]. Computers & Industrial Engineering, 1999,(36):811-853.

[5] 徐滨士. 再制造工程与自动化表面工程技术[J]. 金属热处理, 2008,33(1):36-50.

[6] Fleischmann M, Bloemhof-Ruwaard JM, Dekker R,etal.. Quantitative models for reverse logistics: a review[J]. European Journal of Operational Research,1997, 103(1):1-17.

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[10] Fleischmann, M., Beullens, J.Bloemhof-Ruwaard,etal. The impact of product recovery on logistics network design[J]. Production Oper. Management,2001, 10(2):156-173.

[11] L Beril Toktay, Lawrence M Wein, Stefanos A Zenios. Inventory management of remanufacturable products[J]. Management Science,2000, 46(11):1 412-1 426.