大数据时代下大学生社会责任消费行为研究

徐容慈 孙宏业 高梦涵

[摘 要]在对国内外文献进行回顾与分析的基础上，通过问卷、访谈的方式从6个方面对大学生消费者在大数据时代社会责任消费行为进行研究与分析，得出大学生消费者大部分具有社会责任消费意识，并且很多大学生在日常消费过程中会做出社会责任消费行为的结论。最后从合理利用大数据时代这个有利的背景的角度给予关注与思考。

[关键词]大数据时代；社会责任消费行为；大学生；问卷调查

[DOI]10. 13939/j. cnki. zgsc. 2015. 51. 034

1 引 言

近年来，大数据已经迅速地发展成为了吸引学术界、工业及世界政府关注的热点问题。《自然》和《科学》杂志刊登了相关专题来讨论大数据带来的机遇和挑战。世界著名管理咨询公司麦肯锡称大数据已经渗透到今天工业和商业的各个领域，成为影响生产力的重要因素。使用和挖掘大数据预示着将带来新一轮生产率的增长和消费动力的提升。OReilly媒体公司甚至声称：“未来将属于那些将数据变成产品的公司和人们。”一些人甚至认为大数据可以被视为能够为未来信息经济时代提供动力的一种新的石油燃料。简而言之，大数据的时代已经在酝酿之中。

研究表明越来越多的消费者在做出购买决策时会考虑伦理因素。这种伦理考虑因素可能被视为“附加价值”并且超越了产品本身的基本需求（Crane，2001）。在发达国家社会责任消费已成为一个热门的话题，2005年国际营销机构对西方国家的消费者进行调查，发现54%的消费者愿意为具有社会责任含义的商品多付钱，然而，中国的消费者对社会责任消费相关概念的了解程度相形见绌，吴福顺等在2007开展的中国消费者责任消费调查显示，80%的受访者没有听说过责任消费的概念。随着人们的环保意识逐年增加，国内一些学者纷纷提出要倡导社会责任消费，唤醒消费者的社会责任意识。因此对于社会责任消费（SRC）的研究成为热点问题。

在大数据时代下，企业和消费者彼此之间的信息变得更加透明。企业通过如云计算、大数据挖掘、大数据设计等改变传统的模糊营销模式的方法来进行精确营销、精确定位消费者、更好地了解消费者的需求、获得更多的消费者。与此同时，由于移动端和Web端的迅猛发展，消费者通过如微博、微信等社交软件以及像网易、搜狐一类的门户网站来获得所需商品的信息、了解商品的最新动态以及对商品进行评价与反馈。如果企业生产的商品出现有违社会责任的问题，消费者会在第一时间了解到相关信息，进而影响消费者的购买决策。随着人们社会责任消费意识越来越高、社会责任和大数据在营销领域中扮演的角色越来越重要。因此，研究在大数据时代下人们的社会责任消费行为是相当必要的。

2 大数据的概念与相关实践

大数据到目前为止还没有普遍的可以被接受的定义。维基百科把大数据定义为：“包罗万象，非常的庞大与复杂以至于很难用传统应用程序来的处理数据。”从宏观的角度来看：大数据可以被视为一个巧妙连接物理世界、人类社会和网络空间的纽带。在这里物理世界反映于网络之中，并且通过互联网和互联网里面的事物以大数据的形式体现出来。然而人类社会通过各种机器如人类与电脑接、人脑与机器接口以及移动端内部。从这个层面上讲，大数据基本可以分为两类：一类是从物理世界，通常通过传感器、科学仪器和监视器（如生物数据、神经数据、天文数据、远程遥感数据）获得，另一类是从人类社会，一般从如客户端和域名处（如社会上的网络、互联网、健康、经济、金融和交通等）获得。学术界对大数据的描述一直存在着一定的争议，并且对大数据模型也一直在不断地发展进化。很多科技行业的供应商和其他的专家赞成高德纳公司提出“3V”模型，他认为大数据具有体积大（huge Volume）、速度快（high Velocity）、种类多（high Variety）的特征，而且的提供具有需要形成一种提高决策、洞察发现能力和设计优化的能力的信息。一些工业专家为大数据的概念增加了第四个“V”——精确（Veracity）意味着数据一定是可靠的。其他人甚至添加了更多的“V”——形象化（Visualization）和价值（Value），分别代表了数据在描述事物和多组织的重要性；词汇（Vocabulary）指的是元数据或者描述数据的数据；集合地点（Venue）指大数据可以涵盖元数据的各种特性。国际首席信息官联合协会（NASCIO）为了便于衡量加入了最后一个“V”可变性（Variability）并且加入了一个“C”复杂性（Complexity）。但是原始的“3V”模型为大数据概念提供了一个被大量工业企业用户认可的准则——大数据的来源是从高速运转的公司中输入和输出大量的原始的不同数据。大数据与普通传统的数据之间存在着结构与存储方式上的区别。为了了解大数据和普通数据之间的不同，我们必须认识到先进的科技在过去10～15年间已经改变过去了数据存储的方式。在过去，大部分数据都是来自于自然界或是被结构化的事务处理型的数据。它同时也事先被确定了格式和长度，这使它可以很容易地适合固定领域的相关数据库或者电子表格，使它非常易于比较、组织和分析。由于数据的来源变得不同，数据已经变得没有固定的结构了。数据受到像照片、其他的图片、数据和文章、视频文件、从传感器传来的实时数据、电脑、短信和微博、地理数据和地图以及音频和社交媒体上的音频等的多重挑战。例如，它们没有一致的格式和長度。这些数据不容易融入关系数据和表格，并且它们更大、更难以存档。正是因为大数据具有很大的价值、大数据已经基本改变了我们生活、工作、思考的模式[1]。大数据对国家发展、科学研究、工业进步、跨学科研究方面有很大的作用、在帮助人们更好地理解现实意义、帮助人们更好地预测未来等方面的发展与研究有重要的意义。然而事物具有两面性，大数据由于具有数据复杂性、系统复杂性等特点会给人们在大数据挖掘和利用的过程中带来很多挑战。有些企业的部门通过大数据能听到客户反馈，营销者可以使用大数据来了解产品使用趋势，寻找竞争情报甚至得到学习提高客户满意度的方法，同时还可以节省资金成本。

3 社会责任消费的概念与维度

关于社会责任消费或伦理消费出现的证据可以追溯到百年之前（Crane，2001）。然而，学术界对这种消费模式的研究大约起始于19世纪80年代。Webster（1975）是第一个通过对早期（Berkowitz和Lutterman，1968）的有关个人社会责任相关文献的研究，把具有社会责任消费意识的消费者定义为“一类会考虑个人消费行为对社会造成影响或尝试通过个人购买行为来给社會带来改变的消费者”。他的定义强调了具有社会责任消费意识的消费者能够意识到社会问题，乐于从事社区活动并且相信个人力量会给社会带来改变。他的研究给企业社会责任消费行为领域研究打下了基础并且从这个层面上来讲，他为未来相关研究提供参考。在Webster研究之前，社会责任消费被认为同代表一种不计个人得失地去帮助其他人的一种社会意识（Berkowitz和Lutterman，1968）。其他的学者把社会责任消费定义为一种环境意识和责任行为。Henion（1976）和Antil（1984）认为社会责任消费在于消费者做出与环境资源有关的购买决策。之后，学者尝试探求具有社会责任消费意识的消费者与社会和环境友好关系之间更深层次的关系（Engel和Blackwell，1982）。Roberts认为具有社会责任消费意识的消费者是购买他们认为对环境有积极（或较少的负面）影响或/和通过自身拥有产品的购买权力来表达现阶段对社会和环境问题关心的人。近年来很多学者的研究同样受到Webster的影响，而其他学者对社会责任消费采取了更加狭隘的观点。因此。许多学者进行基于社会责任认知的消费者行为的研究（Brown和Dacin，1997；Webb和Mohr，1998）。一个具有社会责任消费意识的消费者会避免从危害社会的公司购买产品并且愿意从那些帮助社会的公司购买产品（Mohr，Webb和Harris，2001）。联合抵制某个公司的产品是一种典型的社会责任消费行为。就像社会责任消费被不同学者用不同的方法进行定义一样；它也需要通过不同的方式来进行测量。在早期的研究中，社会责任消费被（Berkowitz和Lutterman，1968）研究的社会责任消费尺度来进行测量（Anderson和Cunningham，1972；Anderson，Henion和Cox，1974）。这个8项测量维度来源与生态学和消费者日常生活中的个人社会责任消费的程度相关。它描述了一个人与周围环境相关联的程度以及一个人对他人或周围事物的关心与重视程度，例如：“你做了让你的朋友不太高兴的行为但这也不坏，因为你不能一直取悦身边的所有人”、“对现在的事件和公共事项没有必要担心，毕竟我不能为他们做任何事情。”这个量表的标准尺度不包含任何与消费者行为相类似的条款并且对消费者行为的研究并不完全适用。接下来是对社会责任消费行为早期的测量方法，社会责任消费通常被单独用消费者社会责任行为量表来测量。例如，Webster（1975）建立了社会责任意识量表来测量人们的社会责任消费行为（使用可再生服务，重复使用纸质购物袋，使用低磷清洁剂等）。用同样的方式，Brooker（1976），Belch（1979，1982）和Antil（1984）用类似的量表测量社会责任消费或以对环境问题的关心作为指标。Roberts（1995；1996）的研究是社会责任消费测量维度的一个转折点，因为他们在研究过程第一次尝试在量表中加入社会方面的因素来进行测量。他的量表包括两个大的维度，包括18项生态意识的消费行为的维度，并且这些维度的方差是0. 49，用来描述保护环境的行为趋向和社会责任意识的消费行为维度，一类获得通过消费者行为来获取消费者社会担忧意识的维度。两个维度具有良好的内部一致性，α系数分别为0. 95和0. 86。Crane（2001）按照一个能够影响消费者购买决策的与众不同的伦理学方法设计了一个研究框架。尽管他的研究没有给社会责任消费一个明确的定义，但是它提供了一个了解这种消费行为的框架。Crane把社会责任消费扩展为四种不同的伦理侧面：产品水平（Product Level）、营销水平（Marketing Level）、公司水平（Corporate Level）、国家水平（Country Level）。对每一个水平而言，伦理扩展层面可能既不积极也不消极。这种方法帮助Crane证实了产品本身没有道德和不道德之分，但是它可以作为一种伦理属性。这个框架可以为人们尝试衡量社会责任消费提供一种依据。本文选用国内学者肖捷（2012）在Web在2010年开发的社会责任购买和使用量表（Socially Responsible Purchase and Disposal scale DRPD）做我国情境下的应用和检验。

4 大学生社会责任消费行为调查研究

大学生身为移动端和Web端使用的主力军，更是大数据的主力来源之一，在如今信息高度透明和发达的大数据时代，大学生消费者对释放个性、平等自由的追求，使他们愿意表达自己的观点与诉求，中国大学生庞大的数目更是未来市场的消费主力军。因此，了解大数据时代下大学生社会责任消费行为尤为重要。

本研究采用定量与定性研究相结合的方法。其中，定性研究采用小组访谈的方法，旨在对现有文献进行梳理，结合实地访谈，进行测量问卷的选择与检验，为后期定量研究做基础准备工作。定量研究采用问卷调查法，利用前期选择和测定的量表进行数据的搜集与分析。从而了解大数据时代下，大学生消费者的社会责任消费行为意识与状况。定性阶段的小组访谈采用便捷抽样和判断抽样在目标总体中进行样本选取。问卷调查的样本采用改了抽样的方法中的系统抽样和非概率抽样中的配额抽取样本。焦点小组访谈在长春、北京、广州等地区对当地大学生分三组，每组10人进行访谈；问卷调查在网上随机选择样本量为300的样本进行调查。

本次研究我们在网上发放了300份问卷，共收回300份，其中有效问卷290份，通过分析290份有效问卷，我们得出以下分析结果。

第一，善因营销是指企业与非营利机构，特别是慈善组织相结合，将产品销售与社会问题或公益事业相结合，在为相关事业进行捐赠、资助其发展的同时，达到提高产品销售额、实现企业利润、改善企业的社会形象的目的。对于企业善因营销方面，当某些企业对责任问题比较关注，并有选择地针对社会所需做出反应，或从营业收入中拿出部分来回馈社会时。大学生消费者大多是对企业的类似行为持同意或中立的态度，总体上大学生消费者更倾向购买善因营销的企业的产品。

第二，大学生在对支持履行高级社会责任的企业行为的态度方面。根据Caroll的企业社会责任金字塔模型的四个层次：经济责任、法律责任、伦理责任和慈善责任。超过60%的大学生消费者对认真履行这四方面责任的企业有明显的购买倾向。而且大学生消费者更愿意履行这四种责任中慈善、伦理责任，进而产生消费行为倾向。

第三，大学生对企业使用童工、血汗工厂这类违反了相关法律法规的行为，大部分呈中立态度，没有明显的消费拒绝与购买倾向。但是对于企业破坏环境和商业欺诈等类似行为，近70%大学生消费者持有明显的反对与拒绝态度。

第四，在环境保护和绿色消费方面。大学生消费者在节约能源、保护环境、保护动物等方面具有很强的意识，很多大学生甚至做出拒绝购买類似企业的产品的行为。除此之外，大学生在做出的购物选择时也会着重考虑环保因素。

第五，60%～70%的大学生消费者具有回收再利用的消费习惯。例如，重复使用购物袋、正反使用信笺纸、分类丢弃垃圾、回收旧报纸杂志等方面都体现了大学生消费者的社会责任消费行为意识。

第六，在生活习惯方面。70%左右的大学生消费者对选择步行、公交、单车或拼车，减少温室气体的排放这类低碳行为以及节约使用水、电等能源，重复使用纸盒、塑料盒等一次性用品这类良好的社会责任消费习惯表示赞同，并有明显的履行倾向。通过调查我们发现，大约有20%的大学生消费者对此类行为持有中立态度。

5 建议及局限性

社会及学校要充分利用大数据这个时代背景，通过移动端和Web端向大学生进行社会责任消费的渗透，多传播健康、正向的内容。通过研究，我们发现当代大学生绝大多数具有良好的社会责任消费意识，很多大学生是社会责任消费行为的传播与支持者。在大数据时代这样信息双向传递、快速传播的背景下，大学生消费者更容易捕捉和传播有关企业产品的信息，进而做出消费行为。从长远角度来看，大学生消费者社会责任消费意识越强，对企业绿色创新、环境保护、能源利用等方面的发展越有益，越利于国家和社会的可持续发展与进步。

综上，我们的研究也具有一定的局限性，受访人数的限制导致了数据具有一定的局限性，难以具有普遍的代表性。其次，大学生消费者在填写问卷的时候具有一定的主观意识，很难完全反映大学生日常社会责任消费行为履行的真实情况，从而使数据结果具有一定的主观性。

参考文献：

[1]V. Mayer-Schonberger，K. Cukier. Big Data：A Revolution That Will Transform How We Live，Work，and Think[M].U. S. ：Houghton Mifflin Harcourt，2013.

[2]R. Thomson，C. Lebiere，S. Bennati. Human，Model and Machine：A Complementary Approach to Big Data[R].Proceedings of the 2014 Workshop on Human Centered Big Data Research，HCBDR，2014.

[3]A. Cuzzocrea. Privacy and Security of Big Data：Current Challenges and Future Research Perspectives[R].Proceedings of the First International Workshop on Privacy and Security of Big Data，PSBD，2014.

[4]吴福顺，管竹笋，郑若娟，等. 2007中国责任消费调查报告[J].WTO 经济导刊，2008（4）.

[5]肖捷. 中国情境下社会责任消费行为量表研究[J].经济管理，2012（3）.

[6]朱英兰. 个人感知因素对社会责任消费行为影响的实证研究[D].武汉：华中农业大学，2013.