C2C市场上消费者从众决策研究———基于面板数据模型*

彭 惠，宋倩倩

（北京邮电大学 经济管理学院，北京 100876）

C2C市场上消费者从众决策研究
———基于面板数据模型*

彭 惠，宋倩倩

（北京邮电大学 经济管理学院，北京 100876）

的店铺往往有百家之多，在消费者对大量商品和店铺缺乏理性认知的情况下，店铺的信用等级和商品的销量将成为影响消费者购买决策的关键信息。第二，本文的调查表明大多数消费者在使用购物平台的商品筛选功能时，会依次使用销量、价格、信誉信息等。第三，消费者在C2C平台购物时，商品的销量信息首先进入消费者视线范围，其次是好评率，最后是店铺的信用情况。由此也可看出，销量信息对消费者的影响更为直接。

本文通过对C2C市场交易份额最大的淘宝网的抽样店铺所售飞科FS300剃须刀的销量信息进行分析，发现店铺销量呈现二八分布特征，这说明消费者在信息模糊和不对称的网络中购物时，会通过历史销量来推测店铺的诚信状况和商品质量，从而决定是否交易，使得消费者的购买行为表现出明显的从众性。本文的研究将促进C2C平台信用评级制度的优化，为店铺制定合理库存提供有效的理论基础和可应用的预测模型。

一、文献综述

从众现象一直是学术界的研究热点。从众现象的最早研究者美国心理学家Sherif做了非常著名的游动效应（autokinetic effect）实验［4］。Asch通过“判断线段长短”的实验进一步证明了从众现象的存在，认为从众是“当多数人的行为或者看法是错误时，个人仍可能会服从多数人的一种现象”，这是对从众行为最早的定义［5］。宋官东依据“刺激—反应”行为主义理论，修改了定义：个人若处在模糊的情景中时，他会不自觉地遵从其他人确定的行为准则，做出与其他人相同的行为［6］。他进一步认为情境的模糊性和客体行为或态度的明确性是遵从行为发生的直接外部原因，情境的模糊性增强了主体对客体提供信息的可信赖程度，从而导致了遵从行为的发生［7］。从众行为是信息不对称下人类社会普遍存在的一种现象［8］，可以发生在任何领域。Zinkhan和Lascu则专门针对消费者的从众行为做了更为细致的定义：消费者受到其他人对于产品的评价、购买意愿以及明确的购买行为这些信息的影响，可能会改变自己的产品评价和购买意愿，进而采取了和他人一致的购买行为［9］。曹虹剑和姚炳洪认为消费者会自觉或者不自觉地参考他人的行为，采取与他人相似的消费行为，且从众消费行为是主动的，从众消费者拥有的信息不完全，只好凭借示范者的行动作为参考来减少信息的搜寻成本［10］。Chen等研究发现网上海量的商品选择强化了消费者对他人评价的依赖，消费者使用他人的选择作为在线购买决策的线索依据［11］。

在对网购消费者行为的研究中，国内外学者多以店铺的信用信息为研究对象，而忽视了店铺销量对网购消费者的影响。关于信用评价信息对消费者行为影响的文献多数以商品价格、店铺销量作为被解释变量，信用积分、好评率、好评等信用信息作为解释变量。Resnick和Zeckhauser的研究发现，拥有更高声誉的卖家更容易销售商品，但是销售价格上却没有显著的变化［12］。Bajari和Hortacsu抽取eBay网上硬币的交易数据，将参与竞拍数作为被解释变量，将起拍价、保留价、商品价值的自然对数、差评数的自然对数、总信用值的自然对数等作为解释变量，研究表明卖家的差评数对参与竞拍数有显著的负影响，而总信用值对参与竞拍数有显著的正影响［13］。Gilkeson和Reynolds对拍卖成功和最终价格的决定因素进行了初步探讨，研究结果表明销售者声誉、竞标经验等变量对拍卖成功和价格都没有显著影响［14］。周黎安等人以易趣的交易数据为研究标本，发现卖家的评级分数对物品成交的价格、物品拍卖成功的概率有显著正影响，并且信誉评价对后者的效果比对前者要更显著［15］。赵瑞涛收集淘宝网交易数据研究卖家信誉对销售量的影响，用信誉积分和好评率衡量卖家信誉，发现信誉等级对销售量有显著正影响［16］。

综上可知，以往文献研究存在以下缺陷：一是数据单一性。以往文献多使用横截面数据进行，其结果导致变量时间维度上影响的缺失。因此本文将采用面板数据，分析面板数据能提高模型的有效性，更全面地表现消费者的行为特征。二是变量同质性。以往对消费者行为决策的研究多建立在研究变量的选择上，侧重选择店铺信用，而忽略销量信息，店铺的销量也会对消费者购买决策产生影响，如果考虑销量因素后，消费者的选择行为会发生变化吗？店铺信用和销量对消费者选择决策又有什么影响呢？此外，以往文献虽然深入研究了影响消费者购买决策的因素，但多侧重于分析消费者是否进行网络购物而不是分析影响其选择哪个店铺的因素。因此，本文希望弥补现有文献研究的空白，从信息不对称角度，通过对淘宝网数据的分析，以店铺销量的分布特征和店铺累计销量对消费者的影响为出发点，研究消费者的从众购买行为。

二、从众决策存在性考察

（一）C2C平台消费者行为调查

本文对消费者在购物平台搜索商品的行为进行调查。通过网络调查共发放450份问卷，收回有效问卷406份，问卷调查统计如表1所示。由表1可知，97.5%的消费者会使用淘宝网平台提供的“按销量排序”功能，90.6%的消费者会使用“按价格排序”功能，64.3%的消费者会使用“按信誉排序”功能，82.7%的消费者会首先通过“按销量排序”功能对店铺进行筛选，80.5%的消费者不会在销量为零的店铺购买某商品。消费者在选择店铺时会受销量的影响，大部分消费者不会选择在商品销量为零的店铺购买商品，不愿成为第一个“吃螃蟹”的人。可见店铺的销量信息是影响消费者决策的重要因素，其选择决策带有从众性。

表1 C2C平台消费者行为调查统计

（二）店铺商品销量分布特征

因为淘宝网在中国C2C市场处于垄断地位，所以可以利用淘宝网的用户交易数据研究消费者的从众选择行为。为控制品牌效应，故选取知名品牌进行研究。飞科品牌居于中国剃须刀市场品牌份额第2位，淘宝平台销售飞科剃须刀的店铺数为376家，以飞科剃须刀为研究对象可使调研数据具有统计的代表性。统计部分数据为2013年4月18日的日交易数据，根据商品的日销量，计算历史累积销量，其中，历史累积销量不包含当日销量。

图1显示，飞科剃须刀的日销量呈长尾分布，即少量的店铺拥有大量的销量，而大部分店铺的销量占比很小，这和彭惠［17］、Lin等［18］的实证研究结果一致。用spss19.0对店铺日销量的分布进行帕累托分布检验。图2显示期望的累计概率和观测的累计概率非常接近，说明在信息不对称的C2C市场中，消费者的选择易受他人的影响，店铺之间的日销量呈帕累托分布。图3为不同信用等级店铺间日销量分布图。

图1 飞科剃须刀日销量

图2 飞科剃须刀日销量排列P-P图

图3 分等级店铺日销量示意图

从图3可以看出店铺间商品销量有如下特征：（1）同一信用等级店铺间销量分布显著不均，说明在控制店铺信用对消费者影响的情况下，消费者选择店铺时依然存在从众现象；（2）同一等级的店铺越多，店铺间销量长尾分布越明显，表明消费者的选择越多，越容易发生从众行为；（3）不同信用等级店铺间，信用等级高的店铺相比信用等级低的店铺，其销量不均等程度有减小趋势。原因如下。

第一，店铺信用信息存在虚假性。C2C市场中，店铺为提高信用等级而进行信用炒作的现象非常严重［19］。常有店铺以奖励买家好评形式激励消费者做出违背事实的评价，从而导致虚假信用信息。在信息不对称的情形下，如果店铺信用的可信性不高，理性消费者会轻看店铺信用，转而参考其他更可信的可得信息。第二，信用信息对消费者的影响具有非对称性。当卖家信用处在较高等级（二皇冠以上）时，正面评论对消费者购买决策的影响更大；当信用等级很低时（四钻以下），在线评论的影响不显著［20］。第三，卖家信用积分对买家的影响边际递减。信用积分对买家的影响存在一个临界值，当店铺的信用达到临界之后，消费者效用增速递减。正面口碑信息数量小于某临界值时，口碑信息数量越多，对消费者购买决策的影响越明显；达到临界值时，消费者认为已经得到足够多的信息，消费者效用增速达到最高点；当信息数量超过临界值时，消费者只受最先接触到的一定数量的口碑信息的影响，为减少搜寻时间成本，往往忽略其他信息，因此超过临界值的信息并不会对消费者的购买决策产生较大影响［21］。此外，某些情况下，信誉得分增加不但不会增加销量，反而会引起收益减少［22］。

三、从众决策的实证检验

从商品销量的分布检验可以看出消费者选择店铺时存在从众决策的现象，下文将对影响消费者决策的因素进行实证分析。在C2C平台买卖双方信息不对称的情形下，影响消费者决策的信息主要有销量信息和信用信息。由于C2C市场上商品的好评率普遍较高，各个卖家的好评率相差不大，并且，Melnik和Alm、Dewan和Hsu、崔香梅和黄京华等研究时仅考查了信用积分对于商品售出的影响［23-25］。因此，本文的面板模型也只将店铺的信用积分作为店铺信用的代理变量。

（一）研究变量

本部分抽样样本是飞科FS300剃须刀，样本区间为2014年4月17日至2014年5月16日。在本研究中，因变量为店铺商品的销售市场份额，使用店铺商品在样本中的销售市场份额DMSit（dailymarket share）。

式（1）中：i为店铺标号；t为交易时间，表示i店铺在t时间内的市场份额；自变量包括历史累积销量TotalSalesit、前一日销量LastSalesit（累计销量表示店铺的历史销售情况、前一日销量表示店铺的近期销量）、店铺信用积分credit，样本描述性统计见表2所示。因为变量数据的量纲不同，所以本研究首先对所有数据进行标准化，进而建立消费者从众决策的面板模型。

表2 变量的描述性统计表

（二）面板模型及实证分析

面板数据与截面数据相比有以下优点：（1）增加了变量在时间维度上的变化特征，可以反映变量的动态变化情况；（2）面板数据能有效控制不可观测变量所引起的OLS估计的偏差，使模型设定更合理、模型参数估计更准确；（3）面板数据能够更好地识别和度量截面、时间序列不可发觉的效应。对变量DMS、TS（total sales）、LS（last sales）、price、credit建立面板模型，并对面板样本数据进行逐步回归，回归模型分别为式（2）、式（3）、式（4）和式（5），模型拟合度检验和变量显著性检验如表3所示。

表3 各面板模型的z值和R2值表

4个模型中的R2值均显示模型的拟合度较好，显著性z检验表明变量TS、LS，price通过变量显著性检验，而变量credit未通过变量显著性检验。式（2）中的变量系数说明，店铺市场份额与累积销量呈显著正相关关系。式（3）中增加变量LastSales后模型的拟合优度有较大提升，变量TotalSales的系数绝对值减小，说明店铺近期销量对店铺市场份额的大小影响更大。在C2C市场上消费者处于信息不对称的劣势地位和信息模糊的情境中，消费者的购买行为带有从众性，受到店铺销量信息的显著正影响。消费者的从众购买行为导致历史销量高的店铺能获得更多的交易机会，店铺份额和历史销量的正反馈效应使店铺在交易量上分布不均衡，形成二八分布。式（4）增加了变量price，模型的拟合优度和变量系数较式（3）没有显著变化，但是式（4）中price的系数显著为负，崔香梅等的研究也表明价格对交易笔数有显著的负影响［25］，说明与传统购物一样，C2C市场依然存在价格机制，店铺市场份额受价格负影响，但其系数绝对值远小于销量系数绝对值，说明价格对消费者的影响力已大大降低。式（5）增加了信用积分变量，模型的拟合优度和变量系数较式（4）没有显著变化，credit的系数为负并且不显著，说明店铺历史信用并不能正向影响店铺的市场份额。李维安等基于淘宝网数据研究表明卖方信用度对销售量有非线性的正影响：存在两个临界点，低于下临界点，卖方信用度对卖家商品的销售量没有影响；高于上临界点，卖家商品的销售量也不会因为卖方信用度的提高而增加［26］。该研究说明店铺销售量不是随着卖方信用积分的增加而显著提高，在一定程度上契合本文“店铺历史信用并不能正向影响店铺市场份额”的结论。

店铺市场份额直接反映消费者购物时对店铺的选择。消费者选择店铺时受店铺历史销量的显著正向影响，店铺商品累计销量、前一日销量越大，消费者选择该店铺的可能性越大；消费者选择店铺的概率与价格负相关，价格越高，该店铺被选择的概率越小；消费者选择店铺的概率与店铺的历史信用存在负相关关系，但是这种关系并不显著，说明店铺的历史信用对消费者选择决策的影响不显著。总之，销量信息对消费者决策的影响远大于其他指标，销量信息是影响消费者决策最重要的因素，消费者在选择店铺时存在从众行为。

四、结论与建议

研究发现，累积销量和前一日销量对消费者的决策产生了很大影响，但网上店铺的销量信息存在虚假性，比如销量信息并没有剔除买家购买后不满意而退货产生的虚假销量。因此本文对C2C交易平台提出以下优化建议。

1.增加退货量指标。如果卖家的商品被消费者退货，有可能是商品的质量不符合消费者的预期水平或者商品本身存在瑕疵。因此，增加退货量能减小信息不对称程度，使消费者获得更多的参考信息。

2.增加动态销量图。从网上下订单到收到货物后评价有一定时间差，在此时间差内，交易平台上累积销量增加，使消费者产生从众压力，对前一日的销量也就是近期销量更加敏感，近期销量更能代表商品和店铺的最新信息。因此，建议增加动态销量，显示时间维度上的细化销量信息，使销量信息更加透明。

3.增加销量和价格的相互对应信息。现阶段的销量信息不能显示在不同价格上的具体销量，模糊交易信息会误导消费者决策。卖家在商品上架初期低价销售以增加累积销量对后续买家造成从众心理压力，即使卖家后期提高商品价格，消费者依然会做出从众的决策。建议增加随价格变动的动态交易信息，展示商品在不同状态下的销售量，帮助消费者理性购物。

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（编辑：段明琰）

Consum er’s Conform ity in C2C M arkets Based on Panal Data M odel

PENG Hui，SONG Qianqian
（School of Economics&Management，Beijing University of Posts and Telecommunications，Beijing 100876，China）

The serious information asymmetry makes the risk of shopping in booming e-commercemarket.This paper explores consumers’herd behavior in Chinese C2Cmarket on trading data Taobao.com based on asymmetric information theory.We found that the distribution of daily sales in stores on C2Cmarket is characterized by pareto distribution，indicating that consumers’online purchasing is conformity.The results of the panelmode aboutmarket share show that the history sales of the shop tend to have positive effect on consumers’decisions significantly，credit do not affect consumer significantly.This paper suggests the C2C trading platform increase the following tomake consumer purchase rationally：returned sales，dynam ic sales，and the sales responding to the price.

C2Cmarket；herd behavior；pareto distribution；store credit