数字效应在消费者行为领域的应用研究综述

王晗蔚，王方华，厉 杰

（1．上海交通大学 安泰经济与管理学院，上海200052；2．大阪大学 经济学研究科，日本 大阪）

一、引 言

在日常生活中，消费者需要做出各种各样的决策或判断，其中大部分涉及数量信息，比如要买多大屏幕的电视，要买多长保修期的微波炉，遭遇某种风险的概率有多大，等等。数量信息由本身没有实际意义的数字以及赋予数字意义的单位构成。同一数量信息往往可以用不同的单位来表示，比如产品保修期限可以用天、周、月或者年来表示；食物的热量可以用千卡或千焦来表示；产品评价既可以是5分量表上的打分，也可以是100分量表上的打分。有时，消费者会遇到不熟悉的数量单位，比如在国外旅行时，气温、距离、产品价格都可能是以消费者不熟悉的单位表示的。

所使用的单位不同，用来表达同一数量信息的数字就不同。从理性角度看，人们知道1年等于365天，5分量表中的4分相当于100分量表中的80分，如此等等，因此使用何种单位来表示数量信息应该不会影响消费者的行为。然而，关于数字效应的研究却显示，人们往往将大的数字与大的数量联系起来，因此，数量信息所使用的单位会对消费者的感知、偏好以及选择等产生重要影响（Wertenbroch等，2007；Burson等，2009；Pandelaere等，2011）。产品的价格、数量指标（如食品的热量等）、配送时间、评分等的表示方法，消费积分等消费者忠诚计划的设计，某种风险发生的概率等，都涉及数量信息表示方法的确定与应用。本文将首先介绍数字效应及其对消费者行为的影响，接着阐述数字效应发生的心理机制，然后分析影响数字效应强弱的情境因素与个体因素，并在此基础上就未来消费者行为领域的数字效应研究给出建议。

二、数字效应及其对消费者行为的影响

数字效应（numerosity effect）指人们往往会关注表示数量大小的数字，将大的数字与大的规模（价格、风险、成分值等）联系在一起，而忽视表达数量信息的单位以及数字所代表的实际意义（Pacini和Epstein，1999；Wakker等，2007；Wertenbroch等，2007）。学者们近年的研究显示，受数字效应的影响，产品价格、数量指标、风险概率等数量信息的表达方式会对消费者的感知、偏好、选择、忠诚度等产生显著影响。

（一）产品价格感知

价格是产品的重要属性。当产品价格以外币表示时，消费者的价格感知往往易受数字效应的影响。Wertenbroch等（2007）的研究表明，当价格以弱势货币（weak currency）（实验中的新加坡元）表示时，消费者对价格差异（“1．70新加坡元”相对于“17．00新加坡元”）的感知比价格以强势货币（strong currency）（实验中的美元）表示时（“1美元”相对于“10美元”）显得更大。Gamble（2007）总结了欧元启动对欧元区消费者产品价格感知的影响，指出在欧元币值高于原来本国货币币值的国家（如德国、意大利、西班牙等），消费者会低估以欧元表示的产品价格；相反，在欧元币值低于原来本国货币币值的国家（如爱尔兰等），消费者会高估以欧元表示的产品价格。例如，Burgoyne等（1999）的研究显示，欧元刚启动时，由于1英镑约等于0．7欧元，2．1英镑的啤酒以欧元表示价值约为3欧元，所以英国消费者会高估用欧元表示的啤酒价格。与此相反，由于法郎的币值小于欧元，刚开始使用欧元时，法国消费者感到以欧元表示的全国性知名品牌与不知名品牌之间的价格差异比用法郎表示的要小，这种品牌间价格差异感知的变化令更多的消费者选择了价格高昂的知名品牌（Gaston－Breton，2006）。

（二）概率判断以及风险评估

数字效应还会影响人们的概率判断和风险评估。概率或者风险可以用百分比、千分比等表示，人们对概率、风险的判断往往会因概率表达方式的不同而产生偏差。人们通常更关注风险发生的绝对数量（分子），而忽视风险发生的基数（分母），所以当风险发生的绝对数量更大时，人们感到风险更高。在Yamagishi（1997）的研究中，研究人员让被试对11种常见致死疾病的风险进行评估。疾病的风险分别以每年每10 000人和每年每100人中的死亡人数表示。研究者发现，疾病风险的表达方式对被试的风险评估有显著影响。被试认为导致“10 000人中1 286人死亡”的癌症的风险比导致“100人中24．14人死亡”的癌症的风险要高。也就是说，由于表达方式的不同，人们得出了12．86%的死亡率比24．14%的死亡率更危险的结论。Denes－Raj和Epstein（1994）在研究中向被试呈现两只碗，一只装有100粒豆，其中7粒为红豆；另一只装有10粒豆，其中1粒为红豆。尽管1/10大于7/100，但是被试认为从第一只碗中抽中红豆的概率大于从第二只碗中抽中红豆的概率。

（三）产品数量指标判断

近几年研究者在价格、风险之外更为广阔的领域探索了数字效应对消费者行为的影响，并发现产品数量指标的表达方式会对消费者的感知、选择等产生明显的影响。Burson等（2009）的研究显示，相同的数量差异在扩大的测量尺度（expanded scale）上要比在缩小的测量尺度（contracted scale）上显得更大。具体而言，当新电影以每年发布的数量表示时，电影碟片租赁计划（movie rental plan）之间的差异（“每年364部”相对于“每年468部”）比新电影以每周发布的数量表示时（“每周7部”相对于“每周9部”）显得要大。Pandelaere等（2011）的研究表明，当用“月”表示保修期时，两部洗碗机保修期限的差异（“84个月”相对于“108个月”）比用“年”表示时（“7年”相对于“9年”）显得要大。这种差异感知的不同会进一步影响消费者的消费选择、支付意愿等。数量信息以较小单位表示时，产品在该属性上的差异显得更大，消费者在选择时赋予该属性的权重也就更大，因此就更有可能选择在该属性上占优的选项（Burson等，2009）。

（四）消费者忠诚度

在消费者忠诚计划（loyalty program）中，消费者通过消费获取相应积分，积分累积到一定数额便可换取一定的回报。媒介最大化（medium maximization）效应相关研究表明，由于媒介会造成一种幻觉上的优势，人们通常会高估积分的作用，而忽视积分所能带来的最终回报（Hsee等，2003）。由于数字效应的存在，人们依据数字的大小推测数量的实际大小，所以忠诚计划中回报距离（获得回报需要的积分）和步长（每消费1元能够换取的积分）的数量级会对顾客的忠诚度产生影响。Bagchi和Li（2011）研究发现，当忠诚计划的数量级较高（例如每消费1元积10分，累积1 000分可以获得5元折扣）的时候，离回报近的人（累积了800分）相比于离回报远的人（累积了200分）认为自己在获得回报的进程中进展更大，因此对忠诚计划有更高的忠诚度，并且更可能向别人推荐该计划；当忠诚计划的数量级较低（例如每消费1元积1分，累积100分可以获得5元折扣）的时候，离回报近的人（累积了80分）和离回报远的人（累积了20分）在进度感知、对计划的忠诚度以及向别人推荐计划的可能性上的差异会缩小。这主要是因为数字效应使得人们认为800与200之间的差异大于80与20之间的差异。

综上所述，数字效应影响着消费者在价格、风险概率、产品数量指标等多个方面的判断和决策，而且不仅影响消费者的感知，还进一步影响消费者的支付意愿、选择、忠诚度等。下面本文将对数字效应产生的原因以及影响数字效应作用强弱的因素进行讨论。

三、数字效应的心理机制

Tversky和Kahneman（1981）关于框架效应（framing effect）的研究指出，当客观上相同的信息的表述方式不同时，人们的反应往往也会不同。数字效应相关研究表明，对于客观上相同的数量信息，由于所使用的单位不同，人们的判断也不同，因此数字效应可视为一种框架效应。许多研究者对数字效应发生的心理机制进行了探索，现有文献对数字效应作用机制的解释主要涉及锚定效应、数字启发式以及易模拟程度这三个方面，下面将分别对这三个方面进行阐述。

（一）锚定效应

Tversky和Kahneman（1994）提出的锚定效应（anchoring effect）是指，在不确定的情况下，人们会以一个初始值也就是“锚”（anchor）为依据来做出判断，然后进行上下调整，并得出最终结论。当判断不熟悉的数值时，人们通常首先搜索一个容易获得的数字作为锚，然后进行调整并判断调整后的值正确的可能性，如果对可能性感到满意，就停止调整。人们满意的数值往往位于一个区间，所以人们基于锚进行的调整是不充分的，因此不同的初始值会使人得出不同的结论（Slovic和Lichtenstein，1971）。

关于货币数字效应的研究多将数字效应产生的原因归结为锚定效应。例如，Raghubir和Srivastava（2002）的研究表明，当消费者评估以不熟悉的货币表示的产品价格时，尽管大部分情况下他们了解外币和本币之间的汇率，但是他们通常会以产品的标价为锚，并基于汇率进行不完全的调整。由于调整经常是不充分的，所以当以外币表示的标价是以本币表示的价格的倍数时（来自美国的消费者考虑以新加坡元表示的产品价格，1美元相当于1．70新加坡元），人们的花费较少；而当以外币表示的标价是以本币表示的价格的分数时（来自美国的消费者考虑以欧元表示的产品价格，1美元相当于0．80欧元），人们的花费则较大。Wertenbroch等（2007）的研究则显示，消费者在国外使用外币购买产品时，会以不同产品标价的差异为锚，当产品价格以欧元表示时，知名品牌和不知名品牌产品的标价差异较小，消费者会更多地购买知名品牌的产品；而当产品价格以西班牙货币表示时，知名品牌和不知名品牌产品的标价差异很大，因此消费者更倾向于购买不知名品牌的产品。

（二）数字启发式

人们对数字特别敏感，并将其作为判断数量或可能性的线索，而不去充分考虑影响数量的其他重要因素（譬如单位的大小），这就是数字启发式（numerosity heuristic）（Pelham等，1994）。Pelham 等（1994）研究了数字启发式对人们数量判断的影响，发现当物品的实际规模、价值不变，而将其划分为几部分进行判断时，物品的规模、价值会被高估，即人们认为分割后的整体大于原来的整体。Nayak和Prabhala（2001）的研究显示，当股份数目（number of shares）增加时，人们往往认为公司价值更高，即便股份数目的增加仅仅是由股权分割造成的也是如此。由于人们通常把大的数字与大的规模联系在一起，因此一件物品被划分的份数越多，人们往往认为这件物品的规模越大。

数字效应对人们产品数量属性判断的影响通常受数字启发式的作用。当消费者比较各产品的属性值时，他们很可能并不能确定产品间的差异到底有多大（Hsee，1996；Yeung和Soman，2005）。尽管数量信息是由数字和单位共同决定的，但与评估以外币表示的产品价格不同，人们很少考虑到产品数量属性可以用不同的单位表示。因此在对产品的数量属性进行比较时，人们通常将数字作为判断数量或者概率的线索，只关注数字而忽视数量属性所使用的单位。当产品数量属性用不同的单位表示时，消费者对产品间差异的感知会有所不同。例如，两部洗碗机的保修期限分别是7年和9年，相差2年，而当这一时间跨度用“月”来表示时，两个产品的保修期相差24个月。尽管2年等于24个月，但由于人们往往仅关注数字而忽视单位，也就是说大的数字意味着大的数量（24大于2），因此，当产品保修期用“月”表示时，人们会觉得两个产品的保修期相差更大（Pandelaere等，2011）。

（三）易模拟程度

根据认知经验自我理论（cognitive－experiential self－theory，CEST），信息处理过程涉及两种相对独立的认知处理系统，即理性系统（rational system）和经验系统（experiential system）。理性系统对信息的加工受意识控制，占用相应的认知资源，根据逻辑与证据等运行，信息处理速度较慢；经验系统对信息的加工多依赖于经验，对信息的处理更简单，占用的认知资源少，信息处理速度快，而且通常是自动进行的。人们决策的结果取决于两种系统作用的相对强度。当经验系统占优势时，所做决策大多是非理性的。人们的大脑对成功或者遭遇风险情形的模拟表现为经验系统的决策过程，当易模拟程度更高时，人们会认为概率更高（Kirkpatrick和Epstein，1992）。概率判断涉及的数字效应就与易模拟程度有关。

在前面提到的抽取红豆的实验中，尽管被试知道从第二只碗中抽到红豆的概率更高，但他们仍然感觉当碗中红豆的绝对数量更多时，他们抽到红豆的可能性更大（Denes－Raj和Epstein，1994）。这是因为事件可能发生的次数越多，人们就越容易在大脑中想象和模拟事件发生的情形。类似地，前面提到的疾病死亡风险的表述对人们风险感知的影响也跟易模拟程度有关（Yamagishi，1997）。当死亡人数的绝对数值更高时，人们更容易在大脑中想象和模拟罹患相应疾病的情形。

四、数字效应的影响因素

数字效应会对消费者的决策产生各种各样的影响，然而在不同情境下，数字效应对人们决策影响的强弱程度是不同的，对于不同的消费者，数字效应的影响程度也有明显差异。接下来本文将对数字效应的影响因素进行讨论，图1对这些影响因素进行了总结。

图1 数字效应的影响因素

（一）数量信息的图形表示

很多时候人们用图形表示数量信息。数量信息的图形表示（graphical representation）会影响数量信息中数字和单位的相对感知显著性，而对于风险信息，图形表示会影响风险信息中分子和分母的相对感知显著性，这些都会对数字效应的强弱产生影响。

由于认知资源有限，人们往往仅注意环境中突出的元素。例如大的广告牌比小的更引人注目（Peter和Olson，2008）。数量信息由数字和单位共同决定，数字和单位并不一定受到同等程度的关注，受数字启发式的影响，人们通常依据数字做出判断，而忽略数量信息中的单位。所以当数量信息的图形表示方式发生变化时，数字和单位的相对显著性将改变，数字效应的强弱就会不同。数字显著性强时，数字效应也更强。Monga和Bagchi（2012）在其研究中用累积柱状图表示两栋高度相同的在建楼房，并分别标识出每栋楼房的建成部分和待建部分，两栋楼房的完成进度不同。一组被试看到的柱状图使用了纵轴刻度，并标注网格线，在这种情况下数字的感知显著性大于单位的感知显著性，于是产生了数字效应，即当使用较小的单位——“英尺”时，被试认为两栋楼房建设进度的差距更大。另一组被试看到的柱状图没有使用纵轴刻度，也未标注网格线，在这种情况下，数字的感知显著性小于单位，数字效应出现了逆转，即当使用较大的单位——“层”时，被试认为两栋楼房建设进度的差距更大。

数字效应对人们风险感知的影响往往源于人们对表达成功概率或风险发生概率的分数中分母的忽视和分子的过分关注。由于对分子的过分关注，大的分子往往更容易让人想象到遭遇风险或者获得成功的情形，从而导致风险判断偏差。Stone等（2003）的研究结果显示，如果在图表中突出背景信息，风险信息中分子的显著性就会降低，数字效应导致的风险判断偏差就会减弱。他们的研究显示，每5 000个使用普通牙膏的人中，每年忍受牙龈疾病困扰的有30人，而如果使用改进的牙膏，每5 000人中每年忍受牙龈疾病困扰的有15人。当该信息仅仅用数字表示时，人们往往会忽视疾病发病率的背景信息，也就是分母（5 000），而仅仅关注分子，而当该牙龈疾病发病率信息以饼图（pie chart）表示时，分子的显著性降低，人们感知到的疾病发病率的差异显著减小。

（二）数字的认知显著性

有些情况下，数字和单位的感知显著性相同，但它们的认知显著性（cognitive salience）可能有差异，而数字的认知显著性会对数字效应产生影响。根据解释水平理论（construal level theory，CLT），高水平的解释更加抽象、重要、核心，高解释水平的特征通常与重要的变化联系在一起；而低水平的解释则比较具体、次要、表面，低解释水平的特征往往与微小、次要的变化联系在一起（Trope等，2007）。数量信息中的数字代表了低水平的解释，因为尽管数字提供了具体的信息，如配送时间延误了7天，但数字7本身并不具有意义。相反，单位表示了数量信息中的本质特征，代表了高水平的解释（Monga和Bagchi，2012）。因此，当人们更关心低解释水平的特征时，数字效应更强。

消费者常常要考虑发生在不同地理距离的事情（如去较近的城市旅行还是去较远的地方旅行），此外，消费者不仅会做近期的打算，还会做长远的考虑（如刚毕业的学生计划未来购买住房，或者做与退休养老有关的投资计划）。解释水平理论显示，发生在近期或者较近地点的事情会使人们关注事物低解释水平的特征，而发生在远期或者较远地点的事情则会使人们关注高解释水平的特征。因此心理距离（地理距离、时间距离等）会影响数字和单位的认知显著性（Fujita等，2006），从而对数字效应的强弱产生影响。

Monga和Bagchi（2012）在其研究中让两组被试分别评价人们每日摄入的膳食纤维量与专家建议的每日摄入量之间的差距。A组被试考虑的情况发生在他们自己的国家——美国，而B组被试考虑的情况则发生在离他们较远的国度——韩国。研究结果显示，当所考虑的情况发生在距离自己很近的地方时，人们更关注数字信息，从而导致了数字效应的产生，即当膳食纤维量以较小的单位表示时，人们认为每日膳食纤维摄入量距离专家建议量更大；而当人们考虑的情况发生在距离自己很远的地方时，人们更加关注单位信息，从而导致数字效应出现逆转，即当膳食纤维量用较大的单位表示时，人们感知到的差距更大。Raghubir（2008）的研究也表明，当对地理距离较近的群体进行风险判断时，人们更加关心风险数据中的分子，认为903/1000000代表的风险比90．3/100000要高，此时数字效应更加明显。

同样，时间距离也会对数字效应产生影响。在Monga和Bagchi（2012）的研究中，研究者要求被试想象他们即将迁入新居，要买一张新的桌子，并要求他们对X桌子和Y桌子进行比较。A组被试面临的情境发生在近期，研究者请被试设想他们六天之后要搬进新居；而B组被试所面临的情境则发生在六个月之后。结果显示，对于考虑的情境发生在较近将来的A组被试，数字效应较强，即当桌子的长度用较小的单位——“英寸”表示时，被试认为Y桌子比X桌子大更多；对于考虑的情境发生在较远将来的B组被试，数字效应发生了逆转，即当桌子的长度用较大的单位——“英尺”表示时，被试认为Y桌子比X桌子大更多。

（三）消费者对数量单位的熟悉程度

人们对数量信息中单位的熟悉程度不尽相同。人们越熟悉单位的含义，就越不容易受初始值锚定效应的影响，也越不容易以数字为线索来进行判断。因此，当人们处理的数量信息以他们熟悉的单位表示时，数字效应对决策的影响会减弱。相反，当他们对数量的单位不熟悉时，他们更容易受没有特殊意义的数字的影响，此时数字效应更强。

例如，作为数字效应的一种表现形式，面值效应（face－value effect）往往只会对那些对新货币还不太熟悉的人产生影响（Raghubir和Srivastava，2002）。刚开始使用欧元时，欧元国家的消费者对价格的感知更容易受面值效应的影响，而随着人们对欧元熟悉程度的提高，这种效应很快便消失了（Mussweiler和Englich，2003）。与此类似，Soman等（2002）的研究表明，人们在对不熟悉的货币进行评估时更容易受到数字效应的影响。此外，在Pandelaere等（2011）关于苹果和Twix Bar（一种巧克力棒）选择的研究中，研究人员测量了被试在日常生活中对食品热量信息感兴趣的程度。他们发现对于那些经常关注食物热量信息的被试，他们知道食物的热量可以用“大卡”表示，也可以用“千焦”表示，并且知道这两种单位之间如何换算，所以不管食物热量单位是什么，他们最终的选择都没有明显差异。而那些不常关注食物热量信息的被试，更可能依据数字来进行判断，当食物的热量用“大卡”表示时，会有更多的人选择Twix Bar。

（四）产品评估模式

这里的评估模式是指产品属性是被联合评估（joint evaluation）还是被单独评估（single evaluation）。联合评估是指各个产品被并排放在一起并同时被一个人评估，而单独评估是指各产品被分开放置并且被不同的人评估（Hsee，1996）。单独评估时，人们缺少参照点，对数字信息的利用不充分，对数字信息的敏感度也较低（Kahneman和Knetsch，1992；Hsee和Zhang，2010），此时人们更可能根据数字以外的信息来判断数量大小，因此依据数字效应得出的结论就不一定成立。

绝大部分关于数字效应的研究主要关注数量的变化量或者不同选项数量属性之间的差异，此时人们处于联合评估模式，对评估对象之间的差异比较敏感，往往将一个选项作为另一个选项的参照点。而单独评估时，数字的显著性就不那么强了，人们需要依据其他线索做出决策。由于单独评估和联合评估时人们依据的线索不同，因此人们的判断在有些情况下与根据数字效应得出的结论一致，而在有些情况下则与根据数字效应得出的结论相反。例如，Chandran和Menon（2004）的研究显示，单位的使用会对人们的风险感知产生影响。他们分别请两组被试对某种疾病的患病风险进行评估，两组被试看到的患病风险分别以每天（或者每年）有多少人面临患有某种疾病的风险来表示。尽管每年患病人数和每天患病人数这两种信息表示的风险并没有实质性差异，但由于被试处于单独评估模式，当患病风险用每天患病人数表示时，人们会觉得这种风险离自己更近，更具体，所以认为风险更高；而当患病风险用每年患病人数表示时，人们会觉得风险离自己没那么近，也没那么具体，此时人们对风险的感知就会降低。在这种情况下，大的数字（每年患病人数）意味着小的风险感知，这与根据数字效应得出的结论相反。而Gourville（1998）的研究则显示，当一项慈善捐赠以每天捐赠的金额表示时，捐赠金额会比用每年捐赠的金额表示时显得小一些。因为当捐赠金额以每天捐赠的金额表示时，人们会将其与生活中微不足道的花费联系在一起，所以金额就显得小一些；而当慈善捐赠以每年捐赠的金额表示时，人们则会将其与生活中较大金额的花费联系在一起，此时金额就会显得大一些。在这种情况下，大的数字（每年捐赠金额）意味着较大的感知，与根据数字效应得出的结论相同。

五、未来研究展望

回顾近年来国内外数字效应领域的前沿研究成果，总体而言，学者们采用实验研究的方法探讨了数字效应对消费者价格感知、概率判断与风险评估、产品数量指标判断以及忠诚度的影响，从锚定效应、数字启发式等理论出发对数字效应的心理机制进行了探索，并讨论了数量信息的图形表示等因素对数字效应强弱的影响。尽管已有研究取得了诸多成果，但仍有一些问题有待进一步探讨。未来关于数字效应对消费者行为影响的研究可以考虑从以下几个方面展开：

（一）深入探讨数字效应产生的心理机制

现有研究从锚定效应、数字启发式、易模拟程度等方面对数字效应产生的心理机制进行了探讨，考察了当表示产品数量信息的单位发生变化时，人们的决策、判断所发生的变化。然而改变数量信息的单位，不仅会改变表示数量信息的数字，而且很可能带来其他信息的改变。例如，Verlegh、Schifferstein和Wittink（2002）研究指出，当使用较小的单位表示产品某属性的数量信息时，消费者可能会认为此类产品在该属性上有着更多的等级，这可能会令他们在进行选择时赋予该属性更高的权重，此时在该属性上占优的选项便更受消费者青睐。此外，在所有形式的信息交换过程中，人们都会根据Grice准则来理解所接收的信息（Schwarz，1994）。具体到数量信息，当该信息以较小的单位表示时，消费者可能会认为相应的属性很重要。同时，消费者还可能会认为以较小单位表示的信息比以较大单位表示的信息更精确、客观。这也可能使得消费者偏好以较小单位（较大数字）表示数量信息的产品。可见，数字效应产生的心理机制是一个值得进一步探索的领域。

（二）对数字效应的影响因素进行深入研究

尽管现有研究已经从数字的认知显著性、消费者对产品属性的熟悉程度以及产品的评估模式等方面对数字效应的影响因素进行了一些讨论，然而消费者的数学素养、认知负荷以及解释水平等因素也可能会对数字效应产生调节作用。例如，有些消费者的数学素养更高，他们能更加准确地处理与数字、概率相关的判断或决策信息。Peters等（2006）的研究表明数学素养高的人更不易受框架效应的影响。由于数字效应也可以视为框架效应的一种，所以未来的研究可以进一步探讨对于那些数学素养高的人，数字效应的作用是否会减弱。此外，Pelham等（1994）的研究显示，人们在认知负荷高的时候更容易受数字线索的影响，因此，在人们认知负荷较高的时候，数字效应的作用很可能更强。另外，解释水平相关研究显示，数量信息中的数字代表低水平的解释，而单位代表高水平的解释。而有些情境下人们的解释水平更抽象，有些情境下人们的解释水平更具体（Tsai和Thomas，2011）。因此，在人们的解释水平更具体的情形下数字效应的作用很可能更强。综上，未来的研究可以进一步探讨在哪些情境下数字效应的作用更强。

（三）进一步考察数字效应作用的普遍性

已有研究探讨了数字效应对消费者关于产品价格、概率风险、产品数量指标等数量属性决策判断的影响。未来的研究还可以在更广阔的领域进一步探讨数字效应对消费者决策的影响。例如，近年来，越来越多的研究开始探讨消费者关于时间的决策（Mogilner等，2012；Hsee等，2013），因此，未来的研究可以探讨数字效应对人们时间感知的影响。比如，与等待时间以“天”表示相比，在等待时间以“周”表示的情况下，消费者会不会更加有耐心；同没有秒针的时钟相比，有秒针的时钟会不会使时间的流逝显得更快。此外，现有研究对数字效应的讨论大多集中在整数范围，未来的研究可以考虑当数量信息以小数表示时，数字效应的适用性。另外，在很多情况下，表示产品数量属性的单位并没有那么大的随意性，即消费者往往认为产品的一些属性有默认的表示单位（Lembregts和Pandelaere，2013），而当产品属性以非默认单位表示时，消费者在处理信息时可能会体验到更多的困难，从而对产品的评价更低。此时，以较小的单位（较大的数字）描述产品数量属性不一定能提高消费者对产品的评价。因此，后续研究有必要进一步对数字效应的适用范围进行探讨。

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