空气污染对线上口碑的影响

胡鑫

摘 要：   外在因素影响产品的口碑一直是一个重要的研究问题。区别于已有研究，文章关注空气污染这一与产品本身无关的外在因素，发现用户评价当下本地的空气污染会显著提升用户对旅游产品的评分。另外，旅行对空气质量的改善也显著提升了用户对旅游产品的评价。无模型检验、固定效应模型以及鲁棒检验一致证实了文章的结论。评论当下的空气污染加强了用户对于旅游产品的美好回忆，目的地的空气环境显著提升了用户的旅行体验。研究内容丰富了空气污染、旅游管理和评论偏差理论研究。从实践意义上，企业通过调整用户评分均值计算策略，可降低评价偏差造成的影响；另外，用户关注空气质量的改善，管理者可以通过调整最佳出行时间，以得到良好的口碑。

关键词：  在线口碑；空气污染；评分

中图分类号：  F 49

文献标志码：   A

The Impact of Air Pollution on Online Word of Mouth：An Empirical Study Based on Tourism Products

HU Xin

（Antai College of Economics and Management， Shanghai Jiao Tong University， Shanghai 200030， China）

Abstract：  External factors affecting online reviews has always been an important research topic. Different from the previous studies， this paper focuses on air pollution， an external factor unrelated to the product quality. It is found that when customers post reviews， local air pollution can positively affect the valence of the review. In addition， the improvement of air quality also significantly affects the valence of tourism products. Model free evidence， fixed effect model and robustness test consistently confirm the conclusions of this paper. Local air pollution strengthens customers good memories of tourism products， and the good air quality of the destination significantly improves travel experience. The research enriches the theoretical research on air pollution， tourism management and rating bias. Practically， managers could reduce the influence of rating bias by adjusting average rating calculation mechanism. In tourism management， the customers care about the improvement of air quality that the best traveling time should be strategically changed under the consideration of air pollution.

Key words：  online reviews; air pollution; rating

網络口碑跟随着电子商务、全渠道消费体验的发展，其影响已经从线上商品发展到线下的购物和服务中。特别是对于体验型产品而言，消费者无法通过商品指标信息衡量产品性能，而多媒体网络口碑恰恰弥补了这一缺憾。旅游作为一个典型的线下体验性产品，对于广告和口碑宣传具有很强的依赖性。消费者通过查找网络口碑获得想要的产品信息来指导购买决策，同样也通过写网络口碑提升自我、帮助他人。对商家而言，有利的在线口碑可以促进产品销售、提高公司价值，商家可以通过网络口碑发布、提供有影响力的内容，以获得或维持良好的反馈。在口碑的研究中，效价一直是非常重要的研究问题。正面的网络口碑强调产品或服务的好处，鼓励消费者购买；负面的网络口碑影响品牌选择和降低支付意愿。网络口碑效价会直接影响消费者对服务质量的判断，并且正面、负面的口碑具有同样强大的影响力。因此，无论是对于消费者还是商家，网络口碑都是全渠道消费中重要的一环，特别是线下体验型产品，对于口碑的研究是十分有意义的。

空气污染问题不仅影响当地人的生活，同时也影响了相关产业的发展，特别是旅游业。研究表明，空气污染问题会导致旅游需求下降。Zhang等（2020）使用中国的空气污染数据发现，AQI显著影响了旅行人数以及旅游业收入。Peng 和 Xiao （2018）发现空气污染显著影响了人们对旅行风险的判断，以及人们的旅行满意度。同时，研究表明在人们发布餐厅评论时，当下的空气环境会影响评论者的评价内容。正如之前研究所讨论的那样，对于一个实地体验型产品而言，空气质量其实包含在旅游产品的整个体验中，人们无法脱离环境去评价某个旅游产品。另外，人们评论当下的环境也会影响评论者对旅游产品的回忆。这些外在的因素可能影响人们对产品的满意程度，从而产生评论偏差。因此，本研究立足于旅游产品，探讨评论时的本地空气污染以及旅行时本地与目的地空气污染差别对线上产品评分的影响。

为了探究空气污染在互联网口碑中发挥的作用，抓取了 2017—2019年某国内跟团游网站的产品评论数据，包括出行时间、评论时间、评分等信息，同时收集了评论者出发地以及目的地的空气污染数据。用户出行后，对产品打分时，会回忆产品的细节，对产品进行评价。用户当下所在城市的空气环境会影响用户对旅游产品的感知，唤起旅游时的美好回忆，因此用户所在地的空气污染情况会对评分有正向的影响；同时，用户对空气污染程度的忍耐取决于自身城市的污染情况，不同于其他研究，本研究使用用户所在城市与旅行目的地城市空气污染的差值作为研究目标，发现空气质量的改善显著影响了用户的评分。用户所在地空气质量比目的地越差，用户评分就会越高。研究中，通过无模型检验、固定效应模型、鲁棒性分析，严谨地验证了评价时本地空气污染对旅游产品评分有显著的正面影响，以及旅行时本地与目的地污染差有显著的正向影响。

评论时本地的空气污染，与本地与目的地空气污染差与产品本身无关，但却显著影响口碑的评分。这一评论偏差是在企业提升服务之外需要考虑的问题， 另外在互联网口碑研究中对于空气污染的研究相对较少，因此本文对上述问题的研究，无论在理论方面，还是在企业实践方面，都有重要的意义。本研究表明用户当下的环境影响用户对旅游产品的回忆，并且表明了人们在旅行中对改善空气质量的需求。这些因素都显著影响了用户的评分，企业可以通过改善均分计算机制，避免不必要的评价偏差。其次，当人们在评价产品时，人们对空气污染的感知，体现在对比上。目的地空气质量对比本地空气质量的改善，显著提升了用户的满意度。企业在设计旅游产品时，可以分地区推送旅游最佳时间建议。

1 数据

1.1 数据

为了研究空气污染对线上口碑的影响，爬取了某在线跟团游网站的产品评论信息，包括产品编号、出行时间、评论时间、总评分、分项评分等信息。为了结果的有效性，购买并体验了网站的旅游产品，并进行了实时的评论，结果证明获取的评论信息有效、可靠。同时，按旅行者的出发地和到达地，分别抓取了城市的空气污染信息，包括AQI值，以及AQI等级，最终得到了502206条评论样本，涉及6816个产品。

1.2 关键变量分布

评论当天本地空气质量的分布，以及旅行当月本地与目的地空气质量差的分布如图1与图2所示。

1.3 无模型检验

由于评价当天本地的空气质量，以及旅行时本地的空气质量与目的地空气质量差值，与产品本身无关，因此对于评分来说它们是外因变量。为了防止分析的结果是由模型的复杂程度产生的，本文进行了无模型检验证据的展示，空气质量与因变量的无模型证据见图3与图4。 如图所示，评价当天本地AQI值与评分呈正相关，旅行月本地AQI值和目的地差值与评分呈正相关。总的来说，当用户评分时，本地的空气污染使评论者更好地回忆起了旅行时的美好时光，评分正向的可能性较大；同时，旅行目的地的空气质量也对旅行质量起到了正向的作用，好的空气环境给旅行者带来了更好的旅行体验。严谨的实证分析将在第2部分展开。

1.4 控制变量

具体的变量统计信息见表1。除了因变量评分，以及自变量本地空气AQI值、旅行当月AQI差值，在回归中加入了一些控制变量，来提高模型估计 的准确性。首先，评论间隔会影响产品的评价，间隔时间越长，旅行者越难回忆起旅行时的细节，因此可能会影响污染对评分的影响。其次，小孩可能会对旅行地的污染感知更强烈，虽然评论者大多为成年人， 但家长通常会更关心孩子的成長环境，对污染信息更敏感，因此可能造成对评分和污染的同步影响，因此我们用旅行中是否带小孩来降低对污染感知的影响。再次，城市的发展水平可能会影响人们对污染的感知程度，因此使用人均GDP来控制可能产生的同步影响。最后，我们使用包含了产品和时间的固定效应，来控制产品特征带来的影响。

2 模型结果

2.1 污染与评分

首先，采用固定效应模型（Fixed Effect Model，简称FE）作为分析的基本模型，见等式（1）。因变量为评分。 评分的取值为1、2、3，是一个序数变量，因此我们增加了序数回归（Ordinal Logit Regression，简称OLogit ）来增强分析的鲁棒性。

评分ij=αj+β1本地AQI值ij+β2 AQI差值ij+β3 GDPij+β4 带小孩出行ij+β5 评论间隔ij+γ年份分类变量ij+εij （1）

在等式（1）中，αj是产品的固定效应，β1、β2是本研究关注的系数，年份为分类哑变量。由于本地AQI值偏度较大（见图1），在回归中对其进行了取对数变换；另外，在回归中使用本地AQI等级代替本地AQI值作为鲁棒性检测。回归结果见表2，在序数回归和固定效应模型下， 本地的AQI值对评分均有显著的正向作用，AQI差值有显著的正向作用，多个模型结果一致。以第4列固定效应模型为例，本地AQI每增加1个等级，评分将平均升高0.008。从表1中可知，样本中评分呈现显著的J 形态，大部分评分都为满分，评分的均分为2.89，离总分的距离为0.11。系数虽然较小，但相对于这种方差较小的分布来说，影响是很大的，即评价当天本地的空气污染情况显著影响了用户回忆旅行时的体验，导致了正向的评分影响，而本地与目的地在旅行当月的污染差别，也显著影响了用户评分，即目的地空气质量越好，越会导致正向的评分。

2.2 鲁棒性检验

在对产品评分时， 除了进行总分评价，还会对不同的分项进行评分，包括导游、行程、食宿、交通安排四个方面。应用等式（1），分别以四个分项评分作为因变量，进行固定效应模型的回归分析，结果见表3与表4。本地AQI和本地与旅行地AQI的差值都显著正向影响评分，结果与主模型一致。

2.3 小结

綜上，本文通过无模型检验展示了本地AQI值、旅行当月本地AQI与目的地的差值与产品评分的相关关系；通过实证模型和鲁棒性检验实证了空气污染对评分的影响，即评价当天本地空气越差，旅行者越会回忆起旅行时的美好体验，从而留下正向的评分；同样，旅行地的空气质量越好，旅行者越会留下正向的评分。

3 结论

本文的贡献在于通过严谨的实证分析，使用线上产品评论数据检验了空气污染对评分的影响，扩展了评论偏差的研究内容，证明与产品服务无直接关系的外因也会影响产品口碑。其次，丰富了线上评论的研究维度，空气污染不仅关系到旅游产品的选择，同时也影响了产品评价。最后，扩展了空气污染的研究维度，人们在旅行中追求空气质量的改善，良好的空气环境可以提升用户的满意度，评论当下差的空气环境会唤起旅行时的美好回忆。

空气污染是个重要的研究课题，不仅仅从如何改善空气质量和控制碳排放角度，在社会科学领域同样也是一个值得深入挖掘的课题。在改善产品质量的同时，也要关注变化的环境质量，人们追求环境的改善。人们对空气质量的感知，将影响到用户对产品的评价。同时，用户评论当下的本地空气质量，影响了过往的产品评分，产生了意外的评论偏差，即使这一偏差有利于平台方和供应商，管理者仍需要完善评分机制，特别是均分显示机制，以促进品牌自我完善，关注自身的问题以及环境污染，为顾客创造更好的产品体验。

参考文献：

［1］  FLECK R， COWAN B R， DARMANIN E， et al. Understanding and encouraging online reviewing with a selection-based review system［J］. Interacting with Computers， 2019， 31（5）： 446-464.

［2］ BERGER J. Word of mouth and interpersonal communication： a review and directions for future research ［J］. Journal of Consumer Psychology， 2014， 24（4）： 586-607.

［3］ CHEVALIER J A， MAYZLIN D. The effect of word of mouth on sales： online book reviews［J］. Journal of Marketing Research， 2006， 43（3）： 345-354.

［4］ GOH K Y， HENG C S， LIN Z. Social media brand community and consumer behavior： quantifying the relative impact of user- and marketer-generated content［J］. Information Systems Research， 2013， 24（1）： 88-107.

［5］ LUO X， RAITHEL S， WILES M A. The impact of brand rating dispersion on firm value［J］. Journal of Marketing Research， 2013， 50（3）： 399-415.

［6］ TIRUNILLAI S， TELLIS G J. Does chatter really matter？ Dynamics of user-generated content and stock performance［J］. Marketing Science， 2012， 31（2）： 198-215.

［7］ JAYASINGH S， VENKATESH R. Customer engagement factors in facebook brand pages［J］. Asian social science， 2015， 11（26）： 1-12.

［8］ LUARN P， LIN Y F， CHIU Y P. Influence of facebook brand-page posts on online engagement［J］. Online information review， 2015， 39（4）： 505-519.

［9］ DELLAROCAS C， ZHANG X （Michael）， AWAD N F. Exploring the value of online product reviews in forecasting sales： the case of motion pictures［J］. Journal of Interactive Marketing， 2007， 21（4）： 23-45.

［10］ LEE J， PARK D H， HAN I. The effect of negative online consumer reviews on product attitude： an information processing view［J］. Electronic Commerce Research and Applications， 2008， 7（3）： 341-352.