基于在線拍賣數(shù)據(jù)價(jià)格敏感度量化的實(shí)證研究

［摘 要］近年來(lái)，以C2C為主要形式的中國(guó)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物發(fā)展迅速，價(jià)格成為影響網(wǎng)上消費(fèi)者購(gòu)物決策行為的主要因素之一，如何對(duì)消費(fèi)者價(jià)格敏感度進(jìn)行量化逐漸成為關(guān)注的焦點(diǎn)。本文利用淘寶網(wǎng)一口價(jià)數(shù)據(jù)為樣本，實(shí)證研究了網(wǎng)購(gòu)用戶價(jià)格敏感度的量化問(wèn)題，進(jìn)行了商品價(jià)格與信用度偏相關(guān)分析，為商品定價(jià)提供了建議。

［關(guān)鍵詞］ 價(jià)格敏感度量化 一口價(jià) 在線拍賣 價(jià)格區(qū)間

一、引言

近年來(lái)，以C2C為主要形式的中國(guó)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物發(fā)展迅速。截止到2009年12月，網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物用戶規(guī)模增長(zhǎng)了45.9%，這比2008年底的24.8%增長(zhǎng)了21.1個(gè)百分點(diǎn)；2009年中國(guó)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物市場(chǎng)交易規(guī)模達(dá)到2500億，其中近90%是網(wǎng)民在C2C網(wǎng)站上的購(gòu)物支出。

C2C之所以在近年來(lái)能夠蓬勃發(fā)展，價(jià)格是重要的影響因素之一。對(duì)擁有81.5%網(wǎng)購(gòu)用戶的淘寶網(wǎng)，CNNIC的調(diào)查顯示用戶對(duì)網(wǎng)購(gòu)商品價(jià)格低廉的滿意度較高，而C2C購(gòu)物網(wǎng)站采用品類豐富、低價(jià)優(yōu)惠的模式更適宜目前用戶的偏好。在淘寶網(wǎng)中，一口價(jià)是很多網(wǎng)絡(luò)賣家選擇的定價(jià)方式，由于網(wǎng)店的低門檻和消費(fèi)者的低詢價(jià)成本，網(wǎng)上商家之間的價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)激烈，價(jià)格作為消費(fèi)者進(jìn)行在線購(gòu)物決策的重要考慮因素，突出地影響著交易成果，這就需要賣家必須把自己商品的價(jià)格定價(jià)為最有競(jìng)爭(zhēng)力的價(jià)格。為了獲得最有競(jìng)爭(zhēng)力的定價(jià)，在線商家除了考慮：進(jìn)貨數(shù)量和價(jià)格、成色和質(zhì)量、信用度、商品稀缺程度等自身因素外，還特別關(guān)心商品價(jià)格在什么區(qū)間成交量比較好，以及消費(fèi)者對(duì)商品價(jià)格的敏感程度，即價(jià)格敏感度的量化問(wèn)題。雖然很多學(xué)者的研究表明了一口價(jià)價(jià)格與成交量成負(fù)相關(guān)關(guān)系，即價(jià)格越低，成交量越高，卻很少進(jìn)行商品價(jià)格對(duì)成交結(jié)果影響的量化研究。如何對(duì)消費(fèi)者價(jià)格敏感度進(jìn)行量化不僅是在線商家考慮的問(wèn)題，也是電子商務(wù)領(lǐng)域研究的一個(gè)重要問(wèn)題。

本文通過(guò)分析淘寶網(wǎng)的在線交易數(shù)據(jù)，以價(jià)格及其他影響因素作為控制變量，實(shí)證研究了商品價(jià)格對(duì)商品成交量的影響，以及消費(fèi)者對(duì)商品價(jià)格區(qū)間的敏感程度，并進(jìn)行了商品價(jià)格與信用度偏相關(guān)分析，最后提出了相應(yīng)建議。

二、文獻(xiàn)綜述

商品價(jià)格是影響網(wǎng)上消費(fèi)者購(gòu)物決策行為的主要因素之一，消費(fèi)者對(duì)商品價(jià)格的敏感程度直接決定了交易行為。

國(guó)外研究表明，電子商務(wù)市場(chǎng)作為一個(gè)典型的信息不對(duì)稱市場(chǎng)，網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者價(jià)格敏感度不僅取決于消費(fèi)者搜索產(chǎn)品質(zhì)量信息成本及對(duì)商品價(jià)格變動(dòng)了解程度，還與自身受教育程度和收入水平等因素有關(guān)。此外，網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者對(duì)價(jià)格的敏感度也可以從網(wǎng)上產(chǎn)品價(jià)格的離散程度及企業(yè)對(duì)產(chǎn)品的定價(jià)這些側(cè)面體現(xiàn)出來(lái)。

對(duì)于C2C在線拍賣市場(chǎng)， D.Lucking-Reiley(1999)和R.Katkar(2000) 通過(guò)構(gòu)造在線拍賣市場(chǎng)實(shí)驗(yàn)研究方式，P.Bajari(2003)、S.Anwar(2004)和D.Lucking-Reiley(2000)[20]則通過(guò)調(diào)查、收集eBay網(wǎng)站的在線拍賣數(shù)據(jù)實(shí)證研究方式得出了商家所采用的不同拍賣方式對(duì)網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者價(jià)格敏感度有影響。

隨著C2C在線拍賣在中國(guó)的迅速發(fā)展，網(wǎng)上產(chǎn)品價(jià)格作為影響顧客滿意度的一個(gè)很重要的原因也引起了國(guó)內(nèi)許多學(xué)者廣泛關(guān)注：

有的學(xué)者基于問(wèn)卷調(diào)查方法，得出價(jià)格是消費(fèi)者在進(jìn)行網(wǎng)購(gòu)時(shí)，作為稍次于產(chǎn)品功能的第二重要考慮因素，而且與消費(fèi)者選擇店鋪的態(tài)度顯著負(fù)相關(guān) ；

有的學(xué)者利用網(wǎng)上拍賣數(shù)據(jù)實(shí)證研究?jī)r(jià)格對(duì)成交結(jié)果影響。崔香梅等（2010）、彭賡等（2008）對(duì)淘寶網(wǎng)實(shí)際交易數(shù)據(jù)、李先國(guó)等（2009）對(duì)eBay易趣網(wǎng)站的實(shí)際交易記錄，及岑薇（2009）通過(guò)模擬網(wǎng)購(gòu)實(shí)驗(yàn)得出的數(shù)據(jù)研究均得出了一口價(jià)價(jià)格對(duì)成交概率有顯著負(fù)向影響的結(jié)果；

有的學(xué)者著重研究了哪些因素對(duì)網(wǎng)上產(chǎn)品成交價(jià)有影響。鄧之宏等（2009）從市場(chǎng)聲譽(yù)的角度出發(fā)對(duì)淘寶網(wǎng)交易數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，得出賣家信用和賣家是否為專賣店對(duì)成交價(jià)具有顯著的正向影響，而賣家差評(píng)數(shù)和賣家受到懲罰具有顯著的負(fù)面影響。呂巍等（2006）通過(guò)對(duì)eBay網(wǎng)絡(luò)Mp3競(jìng)拍的實(shí)證分析得到了是否具有網(wǎng)絡(luò)參考價(jià)、賣家的信用及經(jīng)驗(yàn)信息、網(wǎng)絡(luò)支付手段的安全性對(duì)成交價(jià)有較大影響。李原（2008）通過(guò)觀察淘寶網(wǎng)手機(jī)行業(yè)69個(gè)手機(jī)型號(hào)的價(jià)格分布發(fā)現(xiàn)，消費(fèi)者介入度、市場(chǎng)中競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)數(shù)目、進(jìn)入市場(chǎng)時(shí)間也可以影響價(jià)格成交價(jià)。

王元華（2006）則利用數(shù)學(xué)方法，通過(guò)構(gòu)建模型證明推導(dǎo)得出價(jià)格、質(zhì)量與成交量的關(guān)系：如果價(jià)格提高的幅度大于質(zhì)量提高的幅度，或者價(jià)格降低的幅度小于質(zhì)量降低的幅度，都會(huì)導(dǎo)致成交量降低。李彥霞（2009）也通過(guò)構(gòu)建消費(fèi)者購(gòu)物決策模型，利用消費(fèi)者效用函數(shù)分析推導(dǎo)得出價(jià)格對(duì)消費(fèi)者購(gòu)物決策的影響。

綜合來(lái)看，學(xué)者進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)研究和實(shí)證研究，得到了許多具有理論價(jià)值和實(shí)踐價(jià)值的結(jié)論。現(xiàn)如今，在國(guó)內(nèi)如淘寶這樣的在線銷售方式中，一口價(jià)定價(jià)方式占到了很大的比重。然而在國(guó)外，較少有學(xué)者進(jìn)行一口價(jià)方式的在線拍賣研究。雖然很多國(guó)內(nèi)學(xué)者進(jìn)行了大量的相關(guān)研究，但大都側(cè)重于價(jià)格對(duì)拍賣結(jié)果影響的研究上，很少有學(xué)者研究商品價(jià)格對(duì)成交結(jié)果的量化研究上，針對(duì)商品價(jià)格對(duì)拍賣成果造成影響的研究，消費(fèi)者對(duì)價(jià)格敏感度的量化研究就更少了。

三、理論假設(shè)

根據(jù)前文對(duì)國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)的研究結(jié)果，針對(duì)一口價(jià)交易方式，我們對(duì)商品價(jià)格、信用等因素對(duì)交易筆數(shù)的影響作出6個(gè)假設(shè)。

價(jià)格是消費(fèi)者首先考慮的因素，也是比較敏感因素，因此，提出如下假設(shè)：

假設(shè)1 一口價(jià)價(jià)格對(duì)成交量有負(fù)向影響

用戶對(duì)許多商品往往存在一個(gè)可接受的價(jià)格范圍，若超出此范圍，價(jià)格就會(huì)變得非常敏感，因此，提出如下假設(shè)：

假設(shè)2 超出一定的價(jià)格區(qū)間上限時(shí)，價(jià)格與成交量負(fù)相關(guān)；

低于一定的價(jià)格區(qū)間下限時(shí)，價(jià)格與成交量正相關(guān)

電子商務(wù)市場(chǎng)是一個(gè)典型的信息不對(duì)稱市場(chǎng)，在線交易過(guò)程中，買賣雙方之間相互不見面，所以賣家在過(guò)去交易中所獲得的信用度和好評(píng)率往往成為交易成功是否的重要因素。另外，由于本文采用淘寶網(wǎng)上較為貴重的商品--手機(jī)作為研究對(duì)象，發(fā)票作為消費(fèi)者向銷貨方要求調(diào)換、退貨、修理商品的重要依據(jù)，商家是否提供發(fā)票以及是否提供商品保修服務(wù)，都會(huì)降低買家的風(fēng)險(xiǎn)，提高產(chǎn)品成交率。因此，提出如下假設(shè)：

假設(shè)3 商家信用度對(duì)成交量有正向影響

假設(shè)4 商家好評(píng)率對(duì)成交量有正向影響

假設(shè)5 是否開具發(fā)票對(duì)成交量有正向影響

假設(shè)6 是否保修對(duì)成交量有正向影響

四、數(shù)據(jù)收集及計(jì)量分析

1.數(shù)據(jù)收集

為了有效地研究消費(fèi)者對(duì)商品價(jià)格的敏感程度，應(yīng)盡可能選取同質(zhì)的數(shù)據(jù)樣本，以避免由產(chǎn)品不同質(zhì)帶來(lái)的問(wèn)題。本文選取淘寶網(wǎng)上交易比較活躍的，以一口價(jià)方式競(jìng)拍的基本同質(zhì)的諾基亞手機(jī)作為研究樣本，利用自編的SPIDER程序在淘寶網(wǎng)上觀察2009年1月-2月期間的交易，以架上期間作為時(shí)間周期，收集交易結(jié)束時(shí)交易數(shù)量及其他變量信息將近4萬(wàn)余條。同時(shí)，為了保證數(shù)據(jù)的真實(shí)性，我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了篩選，剔除了一些非全新商品及成交量為0的數(shù)據(jù)，對(duì)好評(píng)率為0或信用度4以下的數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除，原因主要是：一是因?yàn)檫@些賣家交易行為不夠成熟，缺乏代表性；二是即使有交易，也可能存在虛假行為。最終我們得到了近3千條有效樣本。數(shù)據(jù)分析使用SPSS16.0統(tǒng)計(jì)分析軟件，采用如下分類線性回歸分析模型：

Y=Xβ+C+ε; E (ε) = 0; Cov (ε) =σ2I

其中，Y為成交量，X為一口價(jià)價(jià)格、信用度、好評(píng)率、有無(wú)發(fā)票和是否保修等（變量描述見表1）。當(dāng)然，成交量還受其它多種因素的影響，如商家是否加入消保、商家的產(chǎn)品推廣力度、線下交易等。因此，本模型只能在一定程度上解釋商品價(jià)格、信用度、好評(píng)率、有無(wú)發(fā)票和是否保修對(duì)成交量的影響。

2.數(shù)據(jù)分類初始化

在進(jìn)行分類回歸數(shù)據(jù)分析時(shí)，本文首先對(duì)數(shù)據(jù)中的成交價(jià)格、信用度、好評(píng)率、有無(wú)發(fā)票及是否保修進(jìn)行了分類處理。各個(gè)變量的處理方法如下：

（1）成交價(jià)格。由于數(shù)據(jù)樣本涉及10類不同型號(hào)的諾基亞手機(jī)，每款手機(jī)的價(jià)格都不一樣，因此本文首先對(duì)每一款手機(jī)進(jìn)行大量的線上線下考察，得出每一款手機(jī)網(wǎng)上合理價(jià)位，并以此價(jià)位作為基點(diǎn)，然后通過(guò)大量訪談，確定以200元作為每類間的梯度，對(duì)價(jià)格進(jìn)行分類初始化。

（2）發(fā)票與保修。我們作了如下定義：1代表無(wú)發(fā)票或無(wú)保修；2代表有發(fā)票或有保修

（3）信用度按淘寶網(wǎng)采用的分級(jí)方法分為了20個(gè)等級(jí)。

3.分類回歸結(jié)果及分析

用SPSS16軟件進(jìn)行模型驗(yàn)證和參數(shù)檢驗(yàn)，回歸結(jié)果如表2所示：

從分類回歸結(jié)果可知F=40.878，P<0.0001，表明模型有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

商品價(jià)格對(duì)成交量有顯著的負(fù)向影響，商品價(jià)格越低成交量越高，說(shuō)明進(jìn)行網(wǎng)購(gòu)的消費(fèi)者對(duì)價(jià)格具有較高的價(jià)格敏感度，他們更喜歡在商品價(jià)格低的店鋪瀏覽和購(gòu)買商品，這與以前學(xué)者的研究成果是完全一致的。由回歸系數(shù)可知，在其他因素不變的情況下，商品價(jià)格每降低一個(gè)價(jià)格區(qū)間，成交量會(huì)上升12.7%。

商家的信用度對(duì)成交量有顯著的正向影響，且影響較大，說(shuō)明在網(wǎng)絡(luò)這種虛擬空間中信用度高的商家更容易得到買家的信任，從而增加商家產(chǎn)品的成交概率。

好評(píng)率在0.05顯著性水平上相關(guān)，對(duì)此的解釋是淘寶網(wǎng)上大多數(shù)買家的中評(píng)數(shù)和差評(píng)數(shù)保持在很低的水平，導(dǎo)致商家的好評(píng)率普遍較高。

有無(wú)發(fā)票變量統(tǒng)計(jì)上顯著，這與我們的預(yù)期假設(shè)相符。說(shuō)明對(duì)于手機(jī)這種消費(fèi)水平較高的產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，發(fā)票可以降低在線交易的風(fēng)險(xiǎn)，提高成交量。

商家是否提供保修服務(wù)無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，這與我們的預(yù)期假設(shè)不相符。對(duì)此的解釋是：一方面：商家所提供的產(chǎn)品保修證明與發(fā)票有較強(qiáng)的相關(guān)性，都是發(fā)生在商品成交基礎(chǔ)上由商家隨產(chǎn)品一并發(fā)出的。另一方面，由于網(wǎng)上交易的產(chǎn)品價(jià)格比線下要低，有部分買家會(huì)因價(jià)格而甘愿承擔(dān)一定的無(wú)保修服務(wù)等這樣的風(fēng)險(xiǎn)。

4.相關(guān)性分析

本文主要研究消費(fèi)者對(duì)價(jià)格的敏感性，但鑒于信用對(duì)成交量的顯著影響，因此在做相關(guān)性分析時(shí)主要選取了價(jià)格和信用二個(gè)變量，以進(jìn)一步查看變量之間的相關(guān)關(guān)系。分析結(jié)果（見表3）顯示，成交量與成交價(jià)格、信用度均有顯著的相關(guān)性。成交價(jià)格與交易呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，信用度與成交量呈正相關(guān)關(guān)系，這說(shuō)明價(jià)格越低和信用度高的賣家都可以提高成交概率，這與我們的預(yù)期假設(shè)相符。

5.用戶敏感度價(jià)格區(qū)間

詹姆斯.恩格爾等人指出：由于顧客對(duì)許多產(chǎn)品往往不注意它們的精確價(jià)格，因而，在許多情況下，可能存在一個(gè)可接受的價(jià)格范圍。如果產(chǎn)品落入這個(gè)范圍，價(jià)格就可能不被作為一個(gè)尺度，然而，若價(jià)格超出可接受范圍的上限或下限，價(jià)格就變得很重要，同時(shí)有問(wèn)題的產(chǎn)品被拒絕[30]。因此，為了進(jìn)一步驗(yàn)證用戶敏感度的價(jià)格區(qū)間，我們對(duì)成交量和分類處理后的價(jià)格作分析研究。

由于每一型號(hào)的手機(jī)均是按實(shí)際考察價(jià)格加減100元作為中間分類號(hào)4，并以200元為價(jià)格梯度依次分為7類價(jià)格區(qū)間，這樣做就可以排除因不同型號(hào)手機(jī)價(jià)格不一致帶來(lái)的問(wèn)題，達(dá)到初步研究用戶敏感度價(jià)格區(qū)間的目的。

在研究過(guò)程中首先對(duì)實(shí)證數(shù)據(jù)中不同型號(hào)但具有相同分類號(hào)的成交量進(jìn)行分類匯總，得到每一價(jià)格區(qū)間的交易總量；然后對(duì)每一價(jià)格區(qū)間交易量占總成交量百分比進(jìn)行分析，結(jié)果如表4和圖1所示。

分析結(jié)果表4中可以看出，網(wǎng)上交易時(shí)分類號(hào)為4的價(jià)格區(qū)間成交量最多，占到了總成交量的65.6%，而分類號(hào)為4的價(jià)格區(qū)間正是我們以網(wǎng)上手機(jī)實(shí)際考察價(jià)格加減100元所得出的價(jià)格區(qū)間。分類號(hào)為3和5的價(jià)格區(qū)間成交量相比分類號(hào)為4的價(jià)格成交量有大幅度降低，分別為：9.5%和11.9%。也就是說(shuō)，買家對(duì)手機(jī)價(jià)格在超出實(shí)際考察價(jià)格的正負(fù)100元時(shí)變得比較敏感，成交量會(huì)急劇降低。

圖1中還可以看出，以分類號(hào)4的價(jià)格區(qū)間為中心，成交價(jià)格與成交量基本成倒“U”型結(jié)構(gòu)，這與我們的假設(shè)2相符。也就是說(shuō)，以某一個(gè)價(jià)格區(qū)間為中心，在左邊，成交量隨著價(jià)格的降低而降低，而在右邊，成交量隨著價(jià)格的升高而降低。隨著價(jià)格的升高成交量降低，這和我們上面分類回歸結(jié)果及相關(guān)性分析結(jié)果是一致的。而在某一個(gè)價(jià)格點(diǎn)的左邊，成交量卻隨著價(jià)格的降低而降低，我們對(duì)此的解釋是，手機(jī)作為一類相對(duì)貴重的商品，消費(fèi)者在網(wǎng)上進(jìn)行交易時(shí)，一般會(huì)預(yù)先進(jìn)行相關(guān)信息收集，但由于網(wǎng)上交易存在信息不對(duì)稱現(xiàn)象：如產(chǎn)品質(zhì)量及因雙方身份難以確定而引起的網(wǎng)張?jiān)p騙等，因此，隨著價(jià)格的降低，買家會(huì)對(duì)賣家的商品質(zhì)量等方面產(chǎn)生不信任，從而導(dǎo)致了成交量的下降。即消費(fèi)者在線上進(jìn)行交易時(shí)，當(dāng)價(jià)格超過(guò)一定的價(jià)格區(qū)間時(shí)，消費(fèi)者商家會(huì)因?yàn)樯唐诽F而放棄購(gòu)買，而當(dāng)價(jià)格低于某一價(jià)格區(qū)間時(shí)，又會(huì)因?yàn)閷?duì)質(zhì)量產(chǎn)生懷疑及其他因素而放棄購(gòu)買。

五、結(jié)論與建議

本文通過(guò)對(duì)淘寶網(wǎng)手機(jī)一個(gè)拍賣周期實(shí)際交易數(shù)據(jù)分析，研究了網(wǎng)購(gòu)用戶對(duì)價(jià)格敏感度的量化問(wèn)題，驗(yàn)證了相關(guān)假設(shè)（見表5），得出商品價(jià)格對(duì)成交量有顯著的負(fù)向影響，價(jià)格越低成交量越高。在其他因素不變的情況下，而且商品價(jià)格每降低一個(gè)價(jià)格區(qū)間（以200元作為價(jià)格梯度），成交量會(huì)上升12.7%。研究還表明，成交價(jià)格與成交量基本成倒“U”型結(jié)構(gòu)，商品價(jià)格并不是越低成交量就越高，當(dāng)價(jià)格超過(guò)一定的價(jià)格區(qū)間時(shí)，消費(fèi)者商家會(huì)因?yàn)樯唐诽F而放棄購(gòu)買，而當(dāng)價(jià)格低于某一價(jià)格區(qū)間時(shí)，又會(huì)因?yàn)閷?duì)質(zhì)量產(chǎn)生懷疑及其他因素而放棄購(gòu)買。買家對(duì)商品價(jià)格在超出實(shí)際考察價(jià)格的正負(fù)100元時(shí)變得比較敏感，成交量會(huì)急劇降低；超過(guò)正負(fù)300元時(shí)，成交量就變得相當(dāng)少。這就要求賣家在對(duì)商品定價(jià)時(shí)，找到這個(gè)合適的價(jià)格區(qū)間，并結(jié)合自身的具體條件如：信用度等多方面因素綜合思考，以期獲得更大收益。

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注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請(qǐng)以PDF格式閱讀原文