李 棟,李 爽,范宇鵬

(1.安康學院 教務處,陜西 安康 725000;2.西安財經大學 統(tǒng)計學院,陜西 西安 710100)

一、引 言

中國經濟快速發(fā)展,人民生活水平普遍提高,居民對消費的需求不斷擴大,整體消費結構隨之優(yōu)化升級。通過分析居民對商品、商家、市場的消費體驗,找到消費中存在的問題與短板,有助于企業(yè)或商家針對性地改善產品和優(yōu)化服務,加強消費市場的法治建設和有序發(fā)展。因此,營造和諧、良好的消費環(huán)境,對促進中國現(xiàn)階段經濟內循環(huán)和區(qū)域經濟高質量發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。目前,學界對消費環(huán)境的定義并不統(tǒng)一,尹世杰定義消費環(huán)境為“消費者在生存和發(fā)展過程中面臨的、對消費者有一定影響的、外在的、客觀的制約因素,它主要包括消費的自然環(huán)境和社會環(huán)境[1]”。林白鵬和臧旭恒認為“消費環(huán)境指消費者在消費過程中得以存在的外部條件,包括自然環(huán)境、人口環(huán)境、社會環(huán)境[2]”。盧嘉瑞認為“所謂消費環(huán)境,即人們的消費活動周圍的情況和條件,換言之,即對消費者的消費行為有重要影響的、外在的、客觀的因素[3]”。吳孝政等對消費環(huán)境細致劃分,將消費環(huán)境分類為軟、硬兩層維度,提出在消費活動中,一些政策法規(guī)、基礎設施、消費者所處地域文化、消費心理等會對消費行為產生影響的要素也應該囊括在消費環(huán)境中[4]?？偟膩碚f,盡管人們對消費環(huán)境的內涵認識并不統(tǒng)一,但基本是指對消費者的消費行為有重要影響的、外在的、客觀的因素。

目前,關于消費環(huán)境的研究大多數(shù)集中于構成因素及其與居民消費的影響關系。在消費環(huán)境構成因素方面,毛中根和孫豪選擇基礎設施、消費者自身的文化水平、衛(wèi)生條件、社會保障、財政政策為指標建立了較為全面的指標體系[5]。文苑棠在構建了指標體系的基礎上,測算了隨著消費環(huán)境的變動,消費者消費水平變動的程度,并找出了關鍵的影響要素[6]。馬莉莉等從宏觀角度出發(fā),選取基礎設施水平、社會保障政策、相關金融環(huán)境等指標,構建了動態(tài)面板模型來研究消費增長率,研究結果表明,消費環(huán)境與消費增長率存在顯著正反饋效應[7]。李佼瑞等人在闡述消費環(huán)境內涵的基礎上,首次從微觀角度構建了包括安全放心、服務放心、維權放心在內的消費環(huán)境評價指標體系,并利用實地調研數(shù)據(jù)測算了陜西省消費環(huán)境指數(shù)[8]。

隨著電子商務行業(yè)的迅猛發(fā)展,電商在線評論的地位在消費者購物活動中愈加重要。電商在線評論是指消費者在電子商務平臺完成消費后,使用文字、打分等方式對所購商品、商家服務、商品物流等方面的評價。Lucini等以航空旅客的體驗評價作為研究數(shù)據(jù),通過構建LDA主題模型描述影響旅客評價的主題特征,進而構建旅客滿意度評價指標體系[9]。Kim等通過對比美國和英國兩個國家同等數(shù)量餐廳的評論信息,研究得出不同地域人們在就餐時對價格、食材新鮮度、服務態(tài)度等相同指標的關注程度[10]。馬艷麗和胡正明提出消費者在進行網絡購物時,商家服務態(tài)度、商品價格、售后完善程度等要素都會影響消費者是否購買這件商品[11]。周薇薇和田濤根據(jù)已公布的ASPI、CPI指數(shù),表明了線下價格指數(shù)與線上價格指數(shù)之間存在協(xié)同性[12]。在目前電子商務行業(yè)的發(fā)展中,本地生活服務類電商作用日益凸顯,美團、大眾點評、餓了么等電商平臺異軍突起,覆蓋了消費者衣食住行等生活的方方面面。郭順利等以美團為例研究了移動O2O在線評論有用性排序模型[13],吳夢菲等以大眾點評上15個城市公共圖書館為例,討論了基于UGC評價類平臺的公共圖書館服務質量水平[14]。

通過對文獻的梳理發(fā)現(xiàn),目前學者們對消費環(huán)境的研究主要集中于消費環(huán)境的量化研究且大多采用實地調查獲取數(shù)據(jù),筆者認為電商平臺數(shù)據(jù),特別是本地生活服務類電商也能對所在地域的消費環(huán)境給予反映,且所在地域的消費環(huán)境具有一定的空間差異性。本文在李佼瑞等人研究的基礎上,通過爬取大眾點評平臺陜西省十個地市的餐飲業(yè)線上數(shù)據(jù),結合文本挖掘技術和統(tǒng)計學方法,測算出了陜西省餐飲業(yè)整體及其各地市的消費環(huán)境總體放心度與各分項放心度,并通過空間分位圖,分析了陜西省餐飲業(yè)消費環(huán)境的空間分布特征。

二、基于在線評論的文本特征分析

(一)數(shù)據(jù)獲取與預處理

本文數(shù)據(jù)來源于大眾點評平臺,利用爬蟲軟件采集了2016—2018年陜西省十個地市餐飲業(yè)的共146 447家店鋪,共爬取顧客評論221 333條。由于網絡評論是消費者自主評論,沒有統(tǒng)一的格式模板,所以在線評論中無法避免地會出現(xiàn)口語化、錯別字、重復等研究價值較低的評論。在開始研究前,首先應對爬取評論進行數(shù)據(jù)清洗。觀察所爬取結果可以發(fā)現(xiàn),爬取內容中含有大量重復的短句評論,例如:“還行吧”“差不多吧”,此類評論,并沒有包含價格、服務、質量、安全等潛在的與消費環(huán)境相關的因素,研究價值低,可以將這種評論刪除,得到初步清洗后的評論數(shù)據(jù)合計201 525條,由于初步清洗后的評論中還含有大量無法識別的非文本數(shù)據(jù),利用正則表達式,對初步清洗后的評論進行識別和篩選,保證評論數(shù)據(jù)全部為文本型,以方便后續(xù)研究的開展。

(二)基于文本特征分析的影響因素初探

1.中文分詞

本文使用比較成熟的jieba分詞來爬取線上評論數(shù)據(jù),并進行中文分詞處理。通過觀察分詞結果,不斷更新停用詞庫,使得分詞結果更加精準。部分分詞結果如圖1所示。

圖1 評論分詞圖

2.基于詞云圖的文本特征分析

對陜西省餐飲業(yè)的在線評論數(shù)據(jù)進行分詞、去停用詞后,本文利用詞云圖,將這些文本數(shù)據(jù)進行可視化。詞云圖是由一些詞語集合組成的圖形,詞語集合都是由文本數(shù)據(jù)中的高頻詞組成,包含了文本中的關鍵信息,從而過濾掉了大量低頻、無用的文本信息,簡化了研究過程,可以使讀者更高效、更精準地獲取數(shù)據(jù)重點。利用Python中的wordcloud模塊生成陜西省餐飲業(yè)線上評論的詞云圖,如圖2所示。

圖2 詞云圖

由圖2可以直觀地了解到“味道”“環(huán)境”“服務”“價格”是陜西省美食行業(yè)在線評論中出現(xiàn)頻率最高的詞語,其中“味道”占比最大;其次,“好吃”“分量”“量足”“餐廳”“酒店”“住宿”“干凈”“實惠”“便宜”“老板”“實在”“熱情”這些詞語的詞頻在第二梯隊,也應納入本文研究的范圍內。歸納整理詞頻高的詞語,可以發(fā)現(xiàn)與“味道”相關的詞語有“好吃”“分量”“量足”,基于此,可以將“味道”“好吃”“分量”“量足”概括為商品口味、商品分量兩個因素;與“環(huán)境”相關的詞語有“餐廳”“酒店”“住宿”“干凈”,這些詞語共同反映了消費者在消費時看重消費場所的環(huán)境因素,環(huán)境越好,消費者越放心,可以將“環(huán)境”“餐廳”“酒店”“住宿”“干凈”概括為地理位置、衛(wèi)生程度兩個因素;與價格相關的詞語有“實惠”“便宜”“超值”,基于此,可以將“價格”“優(yōu)惠”“便宜”“超值”概括為商品價格、商品性價比這兩個因素;與“服務”相關的詞語有“老板”“實在”“熱情”等,可以將“服務”“老板”“實在”“熱情”概括為店主服務態(tài)度。通過詞云圖文本特征分析,得出消費者在餐飲業(yè)消費時最看重的7個因素為商品分量、商品口味、地理位置、衛(wèi)生程度、商品價格、商品性價比和店主服務態(tài)度。

3.基于語義圖的文本特征分析

通過采用詞云圖可視化分析,雖然可以直觀看出消費者關注的因素,但無法分析出各個因素之間的關系。為了探究各因素之間的關系,下面利用網絡語義分析對文本數(shù)據(jù)進行進一步挖據(jù)。網絡語義分析可以得出各個關鍵詞之間、關鍵詞與評價詞之間的關聯(lián)關系,通過分析網絡語義圖的中心節(jié)點,可以更具體地分析評論特征。采用ROST CM6文本挖掘軟件對陜西省餐飲業(yè)消費者在線評論進行社會網絡和語義網絡分析。隨機抽取預處理后的陜西省餐飲業(yè)消費者在線評論8 000條,生成網絡語義圖如圖3所示,可以直觀看出:“味道”“服務”“口碑”“位置”“價錢實惠程度”是消費者關注的重點因素。

圖3 語義圖關聯(lián)效果圖

基于在線評論生成的語義網絡關聯(lián)詞頻表如表1所示,表中展示了關聯(lián)關系的前30個結果,可以看出“味道”“服務”“環(huán)境”三個詞是出現(xiàn)頻率最高的詞。與“味道”關聯(lián)密切的詞語有“好吃”“實惠”“地方”,“好吃”反映了食品質量,“實惠”反映了食品價格,“地方”反映了商家店鋪所在位置,以上關聯(lián)詞反映了消費者在消費過程中著重關注商品質量、商品價格和店鋪位置這些因素。與“服務”關聯(lián)密切的詞語有“態(tài)度”“環(huán)境”“熱情”“老板”“這家”,“態(tài)度”和“老板”反映了商家服務態(tài)度,“這家”反映了顧客口碑,“環(huán)境”反映了商家店鋪整體的環(huán)境,這些關聯(lián)詞反映了消費者在消費過程中看重商家服務態(tài)度、消費場所整體的環(huán)境以及顧客口碑,評價詞“熱情”多次出現(xiàn),反映了陜西省餐飲行業(yè)整體服務態(tài)度良好。與“環(huán)境”關聯(lián)密切的詞語中,“味道”“服務”占前兩名,說明消費者看重商家所在店鋪的整體環(huán)境,因此環(huán)境影響到消費商品體驗與服務。綜上所述,通過語義網絡圖和詞頻表,可以得出商品質量、商品價格、消費場所地理位置、消費場所整體環(huán)境、商家服務態(tài)度、顧客口碑這6個因素是消費者在進行餐飲消費時著重在意的因素。

表1 詞頻表

4.基于LDA模型的特征分析

為降低變量數(shù)量,方便歸納影響消費的主要因素,采用LDA主題模型(潛在狄利克雷分配模型)從大規(guī)模文本數(shù)據(jù)中自動識別隱藏的主題信息,以深入挖掘消費者關注的熱點問題。LDA概率主題模型的建模過程中,主題數(shù)K需要人為確定,因此K值的選取對模型的最終擬合效果十分重要。由上述詞云圖、網絡語義圖對在線評論大致分析,主題數(shù)目在4到13之間,經人工調試,當主題數(shù)目K值為7時,模型的困惑度最低,涵蓋度較高,擬合效果最好,困惑度計算公式為:

(1)

其中,P(w)指測試集中出現(xiàn)每一個詞的概率,N指測試集中出現(xiàn)的所有詞的數(shù)量。

LDA主題模型建模結果,如表2所示。綜合LDA建模主題歸納特征的結果,可以總結出陜西省美食行業(yè)的消費者在線評論,主要涉及:消費場所、商家口碑、衛(wèi)生程度、商品分量、商品口味、商品價格、店主服務態(tài)度、服務員服務態(tài)度等方面。

表2 LDA主題建模結果表

三、基于在線評論的陜西省餐飲業(yè)消費環(huán)境放心度研究

(一)陜西省餐飲業(yè)消費環(huán)境放心度指標體系構建

1.指標選取與聚類

綜合歸納詞云圖、語義分析、LDA主題建模三種文本挖掘方法提取出的陜西省餐飲業(yè)消費者在線評論的文本特征有以下9個因素:商品分量、商品口味、地理位置、衛(wèi)生程度、商品價格、商品性價比、店主服務態(tài)度、商家口碑、服務員服務態(tài)度。由于實際中消費者個人表達習慣的不同,一個評價指標往往包含著多種不同的描述詞匯,采用Word2vec(詞向量法)來計算詞語相似度并合并同義詞。最后利用K-means聚類,指標聚類結果如表3所示。

表3 指標聚類結果表

2.消費環(huán)境指標體系構建

本文依據(jù)科學性原則、全面性原則、可行性原則構建指標體系,在安全放心、質量放心、價格放心、服務放心、維權放心五個分項放心的基礎上,對照分析提取了九個特征要素,“商家口碑”“衛(wèi)生程度”“地理位置”三個獨立的特征要素反映消費者在消費時的安全感受[8];“商品質量”“商品分量”兩個要素反映消費者所購消費品的質量問題;“商品價格”“商品性價比”反映消費者對價格的放心程度;“店主服務態(tài)度”“服務員服務態(tài)度”兩個要素反映消費者對在消費過程中享受服務的滿意程度。由此,構建了基于線上數(shù)據(jù)的陜西省消費環(huán)境評價指標體系,如表4所示。

表4 基于線上數(shù)據(jù)的陜西省消費環(huán)境指標體系表

(二)評論情感值計算

1.詞性標注與特征情感詞對匹配

要對文本數(shù)據(jù)進行情感分析,首先要對分詞后的評論數(shù)據(jù)進行詞性標注。詞性類別一般包括名詞“n”、動詞“v”、形容詞“a”、副詞“d”,在詞性標注的基礎上,根據(jù)詞性模板來進行對特征詞和情感詞詞對的抽取,抽取完成后,依據(jù)特征詞進行的文本聚類分析所建立的特征詞表,篩選出在線評論中的特征情感詞對。本文總結了四種常見的詞對匹配類型,利用正則表達式,篩選出相應詞性搭配的詞對,匹配結果如表5所示。

表5 詞對匹配表

得到所有的詞對組合之后,依據(jù)文本特征分析生成的特征詞表,可以對特征情感詞對進行篩選,如:[“口碑/n”“不錯/a”]、[“環(huán)境/n”“好/a”]、[“位置/n”“便利/a”]、[“店鋪/n”“干凈”]、[“口味/n”“不錯/a”]、[“質量/n”“好/a”]、[“分量/n”“實在/a”]、[“價格/n”“優(yōu)惠/a”]、[“性價比/n”“高”]、[“老板/n”“實在/a”]、[“服務員/n”“熱情/a”]、[“分量/n”“太/d”“少/a”]、[“服務態(tài)度/n”“太”“差”]。

2.相關情感詞典構建

提取出特征情感詞對之后,基于詞典的方法進行情感分析,計算文本評論的情感值,進而計算各特征的情感值。本文所用情感詞詞典來源于HowNet,并根據(jù)研究內容,人工添加了一些情感詞語。此外,評論中存在一些副詞,其本身并沒有反映情感傾向,但作用于一些情感詞之后,會加劇或者銳減評論的情感傾向,如:“店家服務態(tài)度差”“店家服務態(tài)度非常差”,兩者對于“服務態(tài)度”這一指標減少的程度不同。由此,需要建立程度副詞詞典,并賦予相應的權重,確保計算所得情感值的準確性。HowNet上已經對程度副詞的修飾等級做了標注,參考此標注等級,本文對已有的程度副詞詞典進行擴充,具體如表6所示。

表6 程度副詞詞表

最后,文本評論中的否定詞,類似于程度副詞會加劇或減弱文本評論的情感極性,否定詞會直接倒轉文本評論的情感極性,如:“這家店的菜品口味很好”,在加了否定詞后,會變成“這家店的菜品不是很好”,情感極性直接從積極傾向變?yōu)榱讼麡O傾向。由于否定詞的數(shù)量不多,本文從知網上下載否定詞詞典。

3.情感值計算

構建情感詞典后,根據(jù)上文所抽取的文本評論數(shù)據(jù)的特征情感詞對,并對其進行情感分析,計算出評論短句的情感值,進而計算出每個特征的綜合情感值。首先定義以下幾種計算評論短句情感值的規(guī)則:

(1)評論中只有特征詞,無情感詞,則該句情感值為0。

(2)評論中只有特征詞和情感詞,則把情感詞與情感詞典進行匹配,讀取其在情感詞典中的權值,其值即為評論短句的情感值。

(3)評論中存在程度副詞,不存在否定詞。評論短句中由特征詞、副詞、情感詞所構成,應先將評論短句與相應詞典依次匹配,確定匹配好的情感詞、程度副詞對應的權值,再對評論短句情感值進行計算。評論短句情感值計算公式如下:

(2)

其中,f(x)代表句中情感詞在情感詞典中所取得值,Di表示句中副詞所取得權值,n代表了評論短句中存在的副詞個數(shù)。

(4)評論中包含否定詞,但不含程度副詞。評論短句由特征詞、否定詞、情感詞所構成,應先將短句與相應詞典依次匹配,確定匹配好的情感詞對應的權值,再對評論短句情感值進行計算。計算公式如下:

F=(-1)jf(x)

(3)

其中,j為評論短句中否定詞的個數(shù),若短句中有奇數(shù)個否定詞,則評論短句為消極傾向評論,且情感值為負;若短句中有偶數(shù)個否定詞,則評論短句為積極傾向評論,情感值為正。

(5)評論中既有否定詞,又有程度副詞。評論短句由特征詞、程度副詞、否定詞、情感詞所構成,應先將評論與對應詞典依次匹配,確定匹配好的程度副詞、情感詞對應的權值,再對評論短句進行情感值計算,計算公式如下:

(4)

根據(jù)上述規(guī)則,本文計算出了各個特征詞所在的評論短句的情感值,假設由全部特征詞組合而成的集合為X={x1,x2,x3,…,xi},由各特征詞構成的短句的情感值集合為Wij={wi1,wi2,wi3,…,wij},則第i個特征詞的綜合情感值計算公式如下:

(5)

由此,計算得到本文所構建的9個特征指標的綜合情感值如表7所示。

表7 特征指標綜合情感值表

(三)層次分析法確定指標權重

本文使用含有各個觀測指標的評論數(shù)占總評論數(shù)的比例,結合客觀數(shù)據(jù),按照兩兩評測指標的比例差,對應1～9級的標度范圍,構造出判斷矩陣[15]。各觀測指標的評論數(shù)目占總評論數(shù)的比例,由表8可知,各觀測指標的占比差最大為37.16%,共有9級標度,以0.04為單位劃分標度,判斷矩陣的劃分如表9所示。根據(jù)所構造標度劃分表,利用層次分析法,得到指標體系評測指標綜合權重如表10所示,各層次判斷矩陣均通過了一致性檢驗。

表8 各觀測指標占比表

表9 判斷矩陣標度劃分表

表10 綜合權重表

由表10可以看出,消費者對消費場所整體的安全情況、商品的質量情況最為關心。在安全放心層面,消費者最為關心消費場所的衛(wèi)生情況;在質量放心層面,對比商品分量,消費者更在意商品的品質;在服務放心層面,消費者更看重店主的服務態(tài)度,熱情、實在的店主。

(四)消費放心度的計算

根據(jù)上文計算各指標相應權重及特征綜合情感值得到陜西省線上消費環(huán)境放心度。綜合消費放心度計算公式如下:

Q=∑Wi∑WjTj

(8)

其中,Q表示消費環(huán)境放心度的分值,Wi表示第i個一級指標的權重,Wj表示第j個二級指標的權重,Tj表示第j個指標的綜合情感值。根據(jù)式(8),陜西省整體的消費放心度Q的三級指標放心度測算結果如表11所示,各二級指標特征的放心度和綜合消費放心度如表12所示。

表11 特征放心度表

表12 分項放心度表

由表11可知商品品質、衛(wèi)生程度、商家口碑的分值較高,說明陜西省大多數(shù)商家、消費場所的衛(wèi)生程度是合格的,所提供的商品品質是有保證的,整體有著良好的口碑氛圍。商品價格、服務員服務態(tài)度的分值最低,說明在陜西省整體的消費環(huán)境中,商品價格、服務員服務態(tài)度是消費者較為不滿意的因素。這反映在表12中,消費質量放心度和安全放心度較高,消費價格放心度和服務放心度較低,因此,要想營造一個良好、和諧的消費環(huán)境,價格和服務層面工作水平有待提升。

四、各地區(qū)餐飲業(yè)消費環(huán)境放心度空間分布特征分析

根據(jù)情感打分和層次分析法所確定的指標權重,計算出基于線上數(shù)據(jù)的陜西省十個地市餐飲業(yè)的消費環(huán)境總體放心度及各分項放心度,如表13所示。通過GEODA軟件,將各地市餐飲業(yè)的消費環(huán)境放心度在地圖上可視化,進一步分析各地區(qū)餐飲行業(yè)消費環(huán)境放心度與各分項放心度的空間差異性,繪制分位圖如圖4所示。

表13 各地市消費環(huán)境放心度表

圖4 各地市分位圖

由圖4(a)可見,漢中市、西安市為第一梯隊;商洛市、渭南市為第二梯隊;寶雞市、安康市為第三梯隊;榆林市、延安市為第四梯隊;咸陽市、銅川市稍落后。分區(qū)域而言,關中地區(qū)、陜南地區(qū)餐飲業(yè)整體消費環(huán)境良好,陜北地區(qū)次之,但關中地區(qū)的咸陽市、銅川市餐飲業(yè)的消費環(huán)境有待提升。

由圖4(b)可見,對于線上評論數(shù)據(jù)測算的陜西省十個地市餐飲業(yè)的消費安全放心度而言,西安市、延安市的得分值為第一梯隊;漢中市、銅川市得分緊隨其后,為第二梯隊;安康市、寶雞市得分略微靠后,為第三梯隊;榆林市、渭南市的得分靠后,為第四梯隊;咸陽市、商洛市的消費安全放心得分最低。分區(qū)域而言,陜北地區(qū)的消費環(huán)境安全放心情況良好,關中地區(qū)的咸陽市、陜南地區(qū)的商洛市消費環(huán)境安全放心有待加強。

由圖4(c)可見,對于線上評論數(shù)據(jù)測算的陜西省十個地市餐飲業(yè)的消費質量放心度而言,漢中市、商洛市的得分值最高,為第一梯隊;西安市、渭南市的分值次之,為第二梯隊;榆林市、安康市的分值稍微落后,為第三梯隊;寶雞市、咸陽市的分值落后,為第四梯隊;延安市、銅川市的消費質量放心得分值最低。分區(qū)域而言,陜南地區(qū)的消費環(huán)境質量放心情況良好,關中地區(qū)的銅川市、陜北地區(qū)的延安市消費環(huán)境質量放心有待加強。

由圖4(d)可見,對于線上評論數(shù)據(jù)測算的陜西省十個地市餐飲業(yè)的消費價格放心度而言,商洛市、咸陽市的得分值最高,為第一梯隊;漢中市、西安市的得分次之,為第二梯隊;銅川市、渭南市的得分稍微落后,為第三梯隊;寶雞市、延安市的得分落后,為第四梯隊;安康市、榆林市的消費環(huán)境價格放心度最低。分區(qū)域而言,關中地區(qū)的消費環(huán)境價格放心情況良好,陜北地區(qū)的榆林市、陜南地區(qū)的安康市消費環(huán)境價格放心有待提升。

由圖4(e)可見,對于線上評論數(shù)據(jù)測算的陜西省十個地市餐飲業(yè)的消費服務放心度而言,延安市、寶雞市的得分值最高,為第一梯隊;西安市、漢中市的得分次之,為第二梯隊;榆林市、渭南市的得分稍微落后,為第三梯隊;商洛市、安康市的得分落后,為第四梯隊;咸陽市、銅川市的消費環(huán)境服務放心度最低。分區(qū)域而言,陜南地區(qū)、陜北地區(qū)的消費環(huán)境服務放心情況良好,關中地區(qū)的咸陽市、銅川市需大力加強消費環(huán)境服務放心法律力度。

五、基于線上和線下數(shù)據(jù)源的區(qū)域消費環(huán)境測評結果的對比分析

結合本文基于線上數(shù)據(jù)源的陜西十個地市餐飲業(yè)的消費環(huán)境測算結果(見表13)和陜西省市場監(jiān)管局官方公布的基于實地調查數(shù)據(jù)源的陜西省2018年度消費環(huán)境指數(shù)排名結果,兩種情況對比結果如表14所示,其中,線上排名為本文計算結果,線下排名為官方公布數(shù)據(jù)結果。由表14可以看出,無論是由線上評論數(shù)據(jù)測算的陜西省十個地市餐飲業(yè)的消費環(huán)境,還是根據(jù)文獻[16]線下實地調研所獲數(shù)據(jù)測算的陜西省十個地市的消費環(huán)境,漢中市、西安市、渭南市、商洛市均處于第一梯隊,安康市、寶雞市、榆林市均處在第二梯隊,延安市、咸陽市、銅川市均處在第三梯隊?？傮w而言,兩種方法的測算結果相差不大,因此線上評論的研究結果具有參考性。對于地市排名的小幅度波動,主要原因在于兩種數(shù)據(jù)源所建立的指標體系不同,基于線下調研方式主要訪問的是消費者對當?shù)厣钜隆⑹?、住、行等方面消費環(huán)境的整體感性評價,而本文的線上測算方式僅利用了餐飲行業(yè)消費者個人體驗以及對商家、產品、服務等方面的評價信息。

表14 線上方式與線下方式測算結果的排名對比表

六、結論與建議

黨的十九屆五中全會提出“要加快構建以國內大循環(huán)為主體、國內國際雙循環(huán)相互促進的新發(fā)展格局”。擴大內需是以國內大循環(huán)為主體的核心要義,優(yōu)良的市場消費環(huán)境對促進市場良好運行、助力經濟高質量發(fā)展和擴大內需發(fā)揮著重要作用。本文結合電商平臺評論數(shù)據(jù),利用文本挖掘技術討論了區(qū)域消費環(huán)境放心度指標評價體系的構建問題,以陜西省十個地市餐飲業(yè)為例,通過計算各地市消費環(huán)境放心度,并進一步與官方公布數(shù)據(jù)比較,結果顯示本文測算的結果與官方公布排名情況具有一致性,驗證了基于電商平臺數(shù)據(jù)開展區(qū)域消費環(huán)境監(jiān)測的合理性和可行性。下一步研究可結合本地線上生活服務更多行業(yè)的消費行為大數(shù)據(jù),構建更加全面的區(qū)域消費環(huán)境監(jiān)測平臺系統(tǒng),從而能夠實時監(jiān)測區(qū)域消費環(huán)境市場,有助于地方政府加強市場消費監(jiān)管,暢通消費者維權渠道,提升消費對經濟的拉動作用,增強消費信心,在后疫情時代,對推動中國經濟發(fā)展內循環(huán)和區(qū)域經濟高質量發(fā)展具有重要意義。

結合評論數(shù)據(jù)所測算的陜西省消費環(huán)境放心度與線下調研獲取數(shù)據(jù)所測算的陜西省消費環(huán)境指數(shù)結果,為營造更加良好的消費環(huán)境,提出如下建議:

第一,完善消費市場監(jiān)管機制,增強消費信心。增強質量監(jiān)控,加強價格監(jiān)督,確保消費品質量合格,價格合理。倡導價格誠信,規(guī)范價格行為,讓消費者買的安心,用的放心。

第二,提升服務質量,增加消費者滿意度。提高各行業(yè)服務意識,轉變服務觀念,注重售后服務,在常規(guī)服務的基礎上提供“增值服務”,確保消費者優(yōu)良的消費體驗。

第三,健全網絡消費安全,保障消費者權益。一是加大對網絡消費安全意識的宣傳力度;二是嚴格管理網絡消費數(shù)據(jù)安全,保護消費者隱私;三是嚴厲打擊各大網絡平臺、自媒體關于傳播產品虛假信息的不法行為,維護消費者知情權。