基于购买决策效用模型的消费者购买意向研究

王东山

(顺德职业技术学院 商学院，广东 佛山 528300)

引言

随着居民收入的增加和消费能力的提高，消费市场的规模越来越大，消费观念发生了根本的变化。人们更喜欢健康、自然、休闲、娱乐、时尚和便利的商品或服务。根据麦肯锡《2020年中国消费者调查报告》，2010—2018年中国城市人口中，宽裕小康以上人口比例由7.92%提升至48.90%，这说明中国居民消费能力正在快速提升。另据国家统计局的数据显示，2013—2019年中国人均衣着支出及人均生活用品支出稳步下降；但人均教育、文化和娱乐支出由0.14万元提升至0.25万元，复合增速达10.27%；人均医疗保健支出由0.09万元提升至0.19万元，复合增速达13.03%。这说明，伴随着中国居民消费能力的提升，人均消费支出结构也在发生变化。面对深刻变化的消费市场，企业不得不及时掌握消费者的需求变化。而研究消费者的购买决策方式，明确消费者的购买意向，就成为企业了解消费者需求、适应消费者需求变化、提高企业商品销售能力和竞争能力的基础和前提。同时对促进我国供给侧结构性改革和实现国内国际双循环的经济发展战略具有一定的理论意义和实践价值。

一、文献综述

目前，有关消费者购买决策行为的研究可分为两类：一类是消费者购买决策影响因素及其相关性的分析与实证；另一类是利用购买决策理论和模型研究消费者的购买决策结果。前者已有研究文献较多，但这类研究无法确定消费者购买决策的最终结果；后者利用已有的理论模型或模型改进，对消费者的购买决策结果进行研究。但这类研究较少，原因是消费者的购买决策过程比较复杂，受到消费心理、消费环境和营销活动等诸多因素的影响[1-2]，人们对这些因素的作用原理还在认知和探索之中。如王崇等利用多属性效用理论建立商品质量、价格等五个指标的商品量化效用模型，研究网络消费者商品购买偏好及选择模式[3]。万志超等通过BP神经网络的数据挖掘方法建立了基于商品属性的消费者个性化偏好模型，认为价格和到达所需时间①[注]① “到达所需时间”是指顾客到达餐饮场所所需要的时间。是影响顾客对餐饮类商品消费偏好的最重要因素[4]。但通过传统理论和方法研究消费者的购买决策行为，没有考虑消费者心理因素的影响，与实际的消费者购买决策机制和决策结果存在一定的偏差。Kahneman等从认知心理学的角度提出前景理论(Prospect Theory)，将个体心理感知等因素引入到人们的决策行为当中，用相对于参照点的偏离程度判断收益和损失的大小，以前景值判断消费者的决策意向[5]。虽然前景理论(Prospect Theory)是描述性理论，但为研究消费者的购买决策行为提供了新视角。相关的研究一方面是购买参照点对购买意向的影响研究，如Mazumdar等对参考价格的回顾与建议[6]；李荣喜基于价格参考效应对消费者需求与产品定价模型的研究[7]；任杰针对在线消费者购买参照点对其决策的影响展开研究[8]。这些文献从不同的角度对参照点的内涵、性质，以及参照点对购买决策行为的影响进行了分析。另一方面是利用前景理论(Prospect Theory)对消费者购买决策结果的研究，相关文献较少。如卢安文等基于预期理论对通信消费者决策行为展开研究[9]，但只对商品价格单一属性进行了分析，无法反映消费者多属性购买决策的实际情况。本文借鉴前人的研究成果，基于前景理论和多属性效用理论，建立以商品属性满意度为变量的消费者购买决策效用模型，通过实际的消费者调查数据检验模型的可靠性，并对购买决策效用模型及其实践应用进行讨论。

二、消费者购买决策效用模型构建

(一)商品属性

Kotler认为，商品是指提供给市场以满足需要和需求的任何东西,包括有形商品、服务和体验等[10]。消费者选择和购买商品时，谨慎地评价某一商品、品牌或者服务的属性，并进行理性地选择，即用最少的成本购买能满足某一特定需要的商品[11]。商品属性成为消费者选择和购买商品的决策依据。国内外学者对商品属性的内涵尚无统一的定义。目前学术领域比较认可Kotler的解释，即商品属性是“能使消费者通过购买而满足某些需要的特性”[10]。国内外学者针对商品属性做了大量的研究，如Kano等从商品属性对消费者满意度的影响角度来分类，认为商品属性包括基本属性、性能属性和愉悦属性[12]。Stanton等则认为商品属性是一个范围很广的概念，包含了包装、色彩、材质、价格、品质、品牌等有形的属性，以及销售者的服务和声誉等无形的属性[13]。佩里对商品属性的分类较为详细，他将商品属性分为内在属性、外在属性、表现属性和抽象属性[14]。其中：内在属性是指商品的物理组成，如材质；外在属性是指不使用商品时就能识别的属性，如服务、品牌、包装、样式、价格等；表现属性是指商品在发挥作用时的表现方式，只有使用商品后才能评估的这类属性；抽象属性是指商品中具有包容性的某些属性，这类属性包括了许多内在的商品信息。Voss等在实证研究中将商品属性分成功能型商品属性和享乐型商品属性[15]。功能型商品属性是指实质的或者是消费者能够真实感受到的实际的商品属性；享乐型商品属性是指能够在娱乐上或者精神上得到满足的虚拟属性。商品属性分类的研究表明，不同的商品属性能从不同的方面满足消费者的需要或需求，是消费者选择和购买商品时考虑和关注的性质。同时，商品属性规定了一种商品不同于另一种商品，是商品性质的集合，成为消费者选择和决策的依据。

(二)商品效用函数

(1)

效用是消费者从商品消费中获得的满足程度，是对价值的主观评价[17-18]。所以效用函数反映消费者购买商品的偏好或购买意向。且式(1)基于假设：①各个属性的偏好相互独立；②属性间具有完全可补偿性[16]。

(三)商品属性价值函数

Tversky等学者提出的前景理论[19]认为属性价值函数具有三个特征：第一，参照依赖。属性价值不依赖于属性实际值，而依赖于属性实际值与属性参照值的差距大小。差距越大，收益或损失就越大，反之亦然。第二，损失厌恶。决策者对相同数量的损失比收益更敏感。在收益区表现为风险规避，在损失区表现为风险追逐。价值函数曲线走势在损失区比收益区更陡峭。第三，敏感性下降。收益或损失的边际价值随着收益或损失的增大而减小(如图1所示)。

图1 前景理论价值函数曲线图 图2 前景理论权重函数曲线图

(2)

其中，αj、βj为风险态度指数，0<αj，βj≤1，在收益区表现为风险厌恶，在损失区表现为风险追逐。k为损失敏感系数，消费者对损失比收益更敏感。Tversky等学者实验测得k=2.25，且βi≈αi[20]。

定义1：消费者对商品属性的满意度为属性值与属性期望的比值，即：

(3)

其中，sj为属性Aj的满意度。式(2)有如下形式：

(4)

(5)

(四)商品属性权重函数

1.结果不确定条件下的权重函数

结果不确定的条件下，Tversky等学者给出了累积概率权重函数[20]：

(6)

其中，p为结果出现的主观概率。Tversky等学者实验测得，在收益区γ=0.61，在损失区γ=0.69。π(p)随p变化的曲线如图2所示。图2表明，人们一般会高估小概率事件，而低估大概率事件。当概率接近于1时，概率权重也接近于1。

累积概率权重函数反映了结果不确定条件下风险决策的心理。在投币赌博中，正面和反面出现的概率均为0.5，但人们仍会投注其中一面，使决策权重偏离了π(0.5)。累积概率权重函数无法解释这一现象。于是，Gonzalez等学者对累积概率权重函数进行了改进，提出双参数的概率权重函数[25]：

(7)

[注]② δ固定0.6，γ由0.2到1.8，变化间隔0.1。[注]③ γ固定0.6，δ由0.2到1.8，变化间隔0.1。其中，参数γ为权重函数的控制曲率。Gonzalez等学者给予其心理物理学的含义，把参数γ看作决策者对p的可辩性指标，称之为辩别力；参数δ为权重函数的控制水平，Gonzalez等学者称之为决策者对决策结果的控制力，或称决策结果对决策者的吸引力。[25]参数γ和参数δ变化引起权重函数的变化如图3、图4所示。

图3 权重函数随参数γ变化的演化图② 图4 权重函数随参数δ变化的演化图③

辨别力γ和吸引力δ是两个相互独立的参数。γ使w(p)保有π(p)的特性，而δ使w(p)受到决策结果吸引力大小的影响。w(p)能很好地解释“投币赌注”的决策行为，因为决策结果(正面或反面)的吸引力改变了决策结果的权重，使决策者偏向于投币的某一面。

2.结果确定条件下的权重函数

(8)

定义2：

(9)

(五)属性风险态度指数αj

风险态度指数αj反映了消费者对商品属性存在风险的一种态度。αj越大，在收益区消费者的损失厌恶程度越高，在损失区消费者的损失追逐程度越高。同一消费者对同一商品不同属性的风险态度不同。实验研究认为，功能和质量的损失厌恶程度高于价格属性[26-27]。风险态度指数αj与属性权重有直接的关系。因为属性权重包含了属性吸引力δj和属性满意度sj等属性特征量，是全面描述属性特征的重要指标。而且由于消费者的风险规避心理，会出现高估低权重属性的风险而低估高权重属性风险的现象。比如消费者在购买商品时总爱挑一些小“毛病”，尽管这些“毛病”对商品的整体效用影响不大，但消费者可能会因为这些小“毛病”而放弃购买。原因是消费者放大了低权重商品属性的风险。同样，消费者由于对某品牌过于信赖，即使商品价格过高或质量存在问题也愿意盲目接受，因为消费者降低了高权重商品属性的风险认知。因此，属性风险态度指数αj与属性权重wj存在式(6)所描述的非线性关系，即属性风险态度指数αj随属性权重wj的增大而增大。对于较小的属性权重，属性风险被放大；而对于较大的属性权重，属性风险被低估。于是有：

(10)

(六)购买决策效用模型

设决策商品集合{pi,i=1、2、…、n},商品属性的满意度集合{sij,i=1、2、…、n;j=1、2、…、m},sij为决策商品pi的属性Aij的满意度。由式(1)、式(3)、式(5)、式(8)、式(9)和式(10)，得到以属性满意度为变量的购买决策效用模型：

三、购买决策效用模型的应用

(一)消费者调查

本研究通过在荣耀手机售卖店对12名消费者购买荣耀X10、荣耀30、荣耀30Pro、荣耀X10Max 4款手机的行为展开调查，并确保被调查者对这4款手机的性能有足够的了解。首先，由被调查者给出对这4款手机在质量、价格、外观、功能和芯片属性方面的满意度。属性满意度调查采用李克特五级量表，即非常满意、满意、一般满意、不满意和很不满意。其次，要求被调查者按照重要性由高到低的顺序对手机5方面属性排序。最后，由被调查者按照这4款手机的购买意向由高到低排序。为便于调查结果的分析与处理，对调查结果进行赋值。根据属性重要性的大小，重要性最大的赋值5、其次赋值4，以此类推，重要性最小的赋值1。对属性满意度赋值，“非常满意”为1.1、“满意”为1、“一般满意”为0.8、“不满意”为0.6、“很不满意”为0.4。根据商品购买意向的排序，购买意向最强的赋值1、其次赋值2，以此类推，购买意向最弱的赋值4。赋值后的调查结果如表1所示。

表1 商品属性满意度、吸引力和购买意向的调查结果

表1(续)

(二)调查数据处理

第一，针对同一被调查者，将赋值后的手机属性重要性进行归一化处理，得到手机属性的吸引力δ。如手机的质量、价格、外观、功能和芯片对顾客1的吸引力δ分别为0.07、0.13、0.2、0.27和0.33。

第二，针对同一被调查者，将手机属性的满意度归一化处理，得到手机属性的标准满意度s′。如顾客1对荣耀X10在质量、价格、外观、功能和芯片上的标准满意度分别为0.22、0.17、0.22、0.22和0.17。

第三，根据购买决策效用模型计算手机属性的权重w、风险态度指数α、属性价值，以及商品效用，计算结果如表2所示。

表2 商品效用计算结果和购买意向排序比较

表2(续)

表2(续)

(三)调查结果分析

第一，购买决策效用模型计算得出的商品效用具有比较的含义，即可用于表示商品的实际效用与消费者的期望效用间的差值。如果商品的实际效用大于消费者的期望效用，则商品效用大于零；否则，商品效用小于零。消费者的期望效用是消费者对商品满足其需求程度的一种期待，由消费者的商品属性期望所决定。调查研究中的商品效用为负，表明商品的实际效用小于消费者的期望效用。

第二，将同一被调查者对荣耀X10、荣耀30、荣耀30Pro和荣耀X10Max 4款商品的效用从大到小进行排序，其排序与被调查者的购买意向排序基本一致。说明基于商品属性满意度的购买决策效用模型揭示了消费者购买决策的规律，通过商品效用可测度消费者的购买意向。

第三，通过购买决策效用模型计算出顾客4、顾客5、顾客8和顾客12对不同商品的商品效用相同。因为被调查的商品属性数量有限，购买决策效用模型不能依据商品属性把商品的效用区别开。通过增加商品属性的调查数量或增加商品属性满意度的测量级度，可以提高购买决策效用模型识别不同商品效用的能力。

(四)信度和效度检验

利用Kappa系数检验商品效用的排序与消费者购买意向排序的一致性[28]，进而检验调查结果的信度和效度。如果二者的一致性较高，说明购买决策效用模型测量消费者购买意向的能力较强，调查结果的信度和效度较高。Kappa检验的结果如表3所示。

表3 商品效用排序与消费者购买意向排序的Kappa检验结果

Kappa系数衡量购买决策效用模型的测量结果和实际选择结果的一致性水平，取值在0～1。Kappa系数<0.2说明一致性程度较差；系数在0.2～0.4说明一致性程度一般；系数在0.4～0.6说明一致性程度中等；系数在0.6～0.8说明一致性程度较强；系数在0.8～1.0说明一致性程度很强。表3中Kappa系数为0.833，说明商品效用排序与购买意向排序的一致性很强，而且P<0.01，一致性显著。说明调查结果的信度和效度较高，购买决策效用模型对消费者购买意向的测度能力很强。

四、结论与讨论

消费者的购买决策是以商品属性的期望为参照点来评估商品效用，选择和购买效用最大的商品。本研究基于多属性效用理论和前景理论构建消费者购买决策效用模型，通过商品属性的满意度计算商品的效用，根据商品效用的大小测度消费者的购买意向。利用消费者对商品属性满意度的调查数据，验证了购买决策效用模型对消费者购买意向的测度能力。消费者购买决策效用模型可量化的特点，使模型的数理化研究成为可能。本研究的创新性在于：第一，把商品属性期望作为消费者购买决策的参照点。商品属性期望反映了消费者对商品属性满足其需求的期待和满意水平[29-30]。商品属性期望在消费者的购买决策中客观存在，形成于消费者搜寻和选择商品的过程中。第二，消费者对商品属性的风险态度与商品属性的满意度、吸引力和辨别力直接相关。商品属性的消费者满意度和吸引力越大，消费者在收益区的风险规避程度越高，在损失区风险的追逐程度也越高。而且，收益区消费者的风险辨别力(γ=0.61)小于损失区的辨别力(γ=0.69)。第三，引入前景理论，使商品效用的评估更为合理。消费者购买商品是为了商品能更好地满足需求，符合其购买预期。以商品属性的实际能力与消费者的期望能力间的差值为基础对商品效用进行评估，是消费者产生购买意向的直接原因。前景理论的引入，使得购买决策效用模型能够根据消费者的商品属性满意度来计算商品效用，进而测度消费者的购买意向。实际的消费者调查数据，检验了购买决策效用模型测度消费者购买意向的准确性。

满意度调查是监测商品质量水平的常用方法。而满意度的调查指标一般是基于商品的属性而设置。根据商品属性满意度无法判断消费者的购买倾向，因为决定消费者购买意向的不只是消费者的商品属性满意度，还有商品属性风险、商品属性吸引力、以及消费者对收益与损失的辨别力等因素。购买决策效用模型通过相应的参数设置反映了决定消费者购买意向的各种影响因素的作用。购买决策效用模型通过商品属性满意度计算出商品效用的大小，测度消费者购买意向的强弱。

用商品属性的满意度测度消费者的购买意向，使购买决策效用模型具有一定的商业价值，可为商品营销策略的制定提供有效的理论指导。首先，利用购买决策效用模型优化商品的成本构成。在保证一定的商品效用和消费者购买意向的基础上，降低高成本的商品属性能力和属性满意度，而提高低成本的商品属性能力和属性满意度，降低商品的总成本，提升商品的盈利能力。其次，利用购买决策效用模型预测商品在市场上的竞争力和销售能力。收集消费者商品属性满意度和属性吸引力的数据，通过购买决策效用模型对市场上的竞争商品进行商品效用评估。通过竞争商品的效用排序，判断商品在市场上的竞争能力和销售能力。第三，通过购买决策效用模型寻找提高商品效用的方法和途径，并制定有效的商品营销策略。根据购买决策效用模型，提升商品的效用可从提高商品的属性能力或降低商品属性的期望等方面来实现。另外，商品属性吸引力的大小也会影响商品的效用。因为消费者的注意力是有限的，应使消费者多关注属性能力较强的商品，广告宣传应集中在商品重要的“卖点”上，最大化商品效用的评价。