文/唐瑜皓（蘇州大學(xué)）

一、引言

自移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)至今，智能手機(jī)市場(chǎng)格局風(fēng)云變幻，各大手機(jī)品牌如雨后春筍般涌現(xiàn)。智能手機(jī)制造商為搶奪市場(chǎng)份額，競(jìng)相以更短的時(shí)間間隔發(fā)布新產(chǎn)品，導(dǎo)致了消費(fèi)者更換周期的縮短[1]，更加劇了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的激烈程度。根據(jù)GSMA智庫（GSMA Intelligence）發(fā)布的《2022全球移動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展》報(bào)告，預(yù)計(jì)到2025年，智能手機(jī)移動(dòng)用戶數(shù)將從53億上升到57億，覆蓋全球人口的70%；5G連接數(shù)占總連接數(shù)的比重將提升到25%，相較于2021年提升17%。目前，我國已成為全球第一大電子消費(fèi)市場(chǎng)，消費(fèi)者對(duì)智能手機(jī)的需求無論從數(shù)量還是質(zhì)量上看，相較于早期市場(chǎng)，都有了新的變化。

消費(fèi)者已不再單純地追求品牌知名度，而是將注意力放在產(chǎn)品功能屬性與性價(jià)比之上。因此，研究消費(fèi)者購買智能手機(jī)時(shí)的決策行為具有重要意義。

本文余下部分的結(jié)構(gòu)如下：第二章介紹實(shí)驗(yàn)方法、問卷設(shè)計(jì)、組織實(shí)施以及樣本描述性分析。第三章介紹了相關(guān)模型的構(gòu)建與估計(jì)。第四章討論了研究結(jié)果與建議。

二、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與樣本分析

（一）實(shí)驗(yàn)方法

Lancaster[2]提出的消費(fèi)者效用理論表明，消費(fèi)者獲得的效用并非來自商品本身，而是來自商品所擁有的屬性或特征，通過比較不同類別的屬性或?qū)傩詫哟蔚慕M合，發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者最終選擇購買能夠?yàn)樽陨韼碜畲笮в玫纳唐贰?/p>

本文使用基于選擇的聯(lián)合分析方 法(Choice Based Conjoint Analysis, CBC)作為基本方法，它是目前衡量個(gè)體或群體偏好最流行的方法之一。CBC基于隨機(jī)效用理論(Random Utility Theory)，可以發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品屬性效用在總體效用中發(fā)揮的作用，因此，契合Lancaster消費(fèi)者效用理論。具體而言，CBC通過決定選擇實(shí)驗(yàn)中包含的屬性及屬性層次，從而允許消費(fèi)者在多重屬性的產(chǎn)品或服務(wù)之間進(jìn)行權(quán)衡[3]，同時(shí)作為一種分解方法，它可以引出消費(fèi)者對(duì)實(shí)驗(yàn)中產(chǎn)品概念的總體效用，然后通過統(tǒng)計(jì)過程將總體效用分解為屬性效用[4]。

（二）問卷設(shè)計(jì)

雖然消費(fèi)者相較于早期市場(chǎng)已不再過度重視品牌，但當(dāng)市場(chǎng)上的智能手機(jī)供應(yīng)越來越難以在功能屬性上拉開差距時(shí)，我們可以預(yù)期消費(fèi)者對(duì)某個(gè)品牌的興趣或忠誠度，將成為他購買手機(jī)時(shí)考慮的重要因素之一。此外，詳細(xì)比較每一款手機(jī)的功能屬性對(duì)于大多數(shù)消費(fèi)者來說是一件困難的事情，而品牌與該設(shè)備的移動(dòng)操作系統(tǒng)(OS)有關(guān)。因此，它還是一個(gè)與應(yīng)用程序、性能和安全性相關(guān)的關(guān)鍵功能屬性。

本文設(shè)置了品牌（華為、蘋果、小米）、存儲(chǔ)容量（128G、256G、512G）、屏幕大?。?英寸以下、6-6.5英寸、6.5英寸以上）以及價(jià)格（2000元、4000元、6000元）四個(gè)屬性，括號(hào)內(nèi)為對(duì)應(yīng)層次。這是因?yàn)槌似放浦?，智能手機(jī)的存儲(chǔ)容量、屏幕大小以及價(jià)格也是消費(fèi)者購買智能手機(jī)時(shí)考慮的重要屬性且易于比較。

本文屬性層次共可以組成3×3×3×3=81種備選項(xiàng)。如果一個(gè)選擇集包含3個(gè)備選項(xiàng)，那么經(jīng)過計(jì)算可知，一共可以生成(81×80×79)/3 =170640個(gè)選擇集供受訪者進(jìn)行權(quán)衡選擇。但是，比較如此多的選擇集或者備選項(xiàng)是不現(xiàn)實(shí)的。此外，Allenby and Rossi[5]的研究表明，受訪者進(jìn)行超過15-20個(gè)備選項(xiàng)選擇時(shí)會(huì)感到疲倦，且Meissner, et al.[6]研究表明，每個(gè)選擇集中包含2-5個(gè)備選項(xiàng)是合理的。

因此，為了確保智能手機(jī)屬性層次分布的平衡性并減輕受訪者完成問卷的倦怠感，本文運(yùn)用部分因子設(shè)計(jì)方 法（fractional factorial design），它具備“均勻分散，齊整可比”的特點(diǎn)，可以很好地對(duì)智能手機(jī)的屬性及層次進(jìn)行組合[7]。創(chuàng)建最佳選擇設(shè)計(jì)需要考慮備選項(xiàng)的最小重疊與效用均衡[8]，由于該過程涉及基于組合學(xué)的復(fù)雜算法，使用Sawtooth軟件進(jìn)行。

（三）組織實(shí)施

本文選擇江蘇省蘇州市作為實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)人員于2022年5月22日在各大商場(chǎng)發(fā)放問卷調(diào)查。實(shí)驗(yàn)過程中，實(shí)驗(yàn)人員共同約定選擇進(jìn)入視線的第三個(gè)人作為受訪者以確保樣本的隨機(jī)性。受訪者首先將回答部分人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征，如性別、年齡等，然后回答所示的選擇集。最終，共收集問卷110份，剔除無效問卷后，有效問卷共計(jì)107份，有效率97.3%。

（四）樣本描述性分析

受訪者男女比例較為均衡，分別為44.86%、55.14%；年齡在26-35歲的最多，為58.88%，該年齡段人群對(duì)智能手機(jī)更為了解；已婚人數(shù)占比為69.16%；本科以上學(xué)歷人數(shù)占比為84.11%；收入在10萬元以上的人數(shù)占比為72.9%。

三、模型構(gòu)建與估計(jì)

（一）模型構(gòu)建

根據(jù)Lancaster[2]的效用理論，本文所研究的智能手機(jī)可以被看作是品牌、屏幕大小、存儲(chǔ)容量以及價(jià)格屬性組合。消費(fèi)者將在預(yù)算約束下選擇智能手機(jī)的屬性組合以實(shí)現(xiàn)其自身效用的最大化。因此，消費(fèi)者 從備選項(xiàng) 獲得的效用可以表示為：

假設(shè)每個(gè)受訪者會(huì)選擇可以使其效用最大化的替代方案，那么消費(fèi)者選擇方案的概率為：

對(duì)于（5）式，有兩種估計(jì)方法。一種是極大似然估計(jì)法（Maximum Likelihood Estimate，MLE）， 另 一種是分層貝葉斯估計(jì)（Hierarchical Bayesian，HB）方法。本文選擇HB對(duì)（5）式建立概率模型進(jìn)行估計(jì)，原因是，相較于傳統(tǒng)的極大似然法，基于馬爾可夫鏈蒙特卡洛法（Markov Chain Monte Carlo，MCMC）的貝葉斯估計(jì)可以給予模型更好的靈活性與一致性，避免得到局部最優(yōu)解[9]。對(duì)于系數(shù)向量的均值和協(xié)方差先驗(yàn)選擇時(shí)，由于對(duì)該研究的先驗(yàn)信息較少，均值先驗(yàn)選擇弱信息高斯先驗(yàn)；協(xié)方差矩陣可以分解為一個(gè)尺度向量 和相關(guān)矩陣，對(duì)尺度向量 的先驗(yàn)選擇弱信息先驗(yàn)，比如小尺度半柯西分布，對(duì)于相關(guān)矩陣，給予一個(gè)LKJ先驗(yàn)且形狀參數(shù) 為[10,11]。具體的概率模型如下：

（二）模型估計(jì)

本文將品牌屬性層次、性別設(shè)置為虛擬變量，其中小米、男性為參考項(xiàng)；學(xué)歷為區(qū)間變量；其余變量均為連續(xù)變量。利用pylogit軟件包[12]對(duì)混合Logit進(jìn)行貝葉斯估計(jì)，進(jìn)行2000次燒錄（burn-in）熱身，6000次抽樣分析。智能手機(jī)產(chǎn)品屬性相關(guān)系數(shù)如圖1所示，估計(jì)結(jié)果如表1所示。

圖1 智能手機(jī)產(chǎn)品屬性相關(guān)系數(shù)熱力圖

表1 混合Logit估計(jì)結(jié)果

如圖1所示，華為與存儲(chǔ)容量、價(jià)格與屏幕大小具有較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)關(guān)系。這表明：①偏好華為品牌的消費(fèi)者對(duì)存儲(chǔ)容量的大小并不太在意。②相較于品牌、存儲(chǔ)容量而言，消費(fèi)者不愿意為了屏幕大小付出更大的代價(jià)。

表1的回歸結(jié)果表明：①相較于小米，消費(fèi)者最偏好華為，其次是蘋果。②消費(fèi)者更偏好大容量與大尺寸的智能手機(jī)。③相較于女性消費(fèi)者，男性消費(fèi)者更偏好華為、蘋果與更小尺寸的手機(jī)，且更愿意為智能手機(jī)的提升付出代價(jià)?？赡茉蚴牵耗行韵M(fèi)者更為喜好電子產(chǎn)品且注重實(shí)用性。④隨著學(xué)歷水平的提升，相較于小米，消費(fèi)者更偏好蘋果與大尺寸的手機(jī)。⑤隨著收入的提升，消費(fèi)者更偏好華為與蘋果、大容量以及小尺寸的智能手機(jī)。

四、結(jié)論與建議

本文以智能手機(jī)作為研究案例，共設(shè)置品牌、存儲(chǔ)容量、屏幕大小以及價(jià)格四個(gè)屬性與相應(yīng)的層次，對(duì)蘇州市消費(fèi)者開展選擇實(shí)驗(yàn)，共獲得107份樣本。通過分層貝葉斯方法對(duì)混合Logit選擇模型進(jìn)行估計(jì)，考察了受訪者對(duì)智能手機(jī)各屬性層次的偏好及其影響因素。結(jié)論表明：①隨著智能手機(jī)市場(chǎng)的成熟，消費(fèi)者需求趨于個(gè)性化、多元化，不同特征的消費(fèi)者對(duì)智能手機(jī)屬性層次組合有不同偏好。如男性消費(fèi)者，相較于女性消費(fèi)者更偏好華為、蘋果與更小尺寸的手機(jī)，且愿意為之支付更多金錢。②消費(fèi)者對(duì)智能手機(jī)屬性偏好存在相關(guān)性，如偏好華為的消費(fèi)者不太在意存儲(chǔ)容量。

本文的建議是：①針對(duì)不同的消費(fèi)人群，制定相應(yīng)的產(chǎn)品策略，以滿足消費(fèi)者需求，從而增加市場(chǎng)規(guī)模。如針對(duì)學(xué)歷較高的人群，相應(yīng)地生產(chǎn)屏幕更大而存儲(chǔ)容量夠用的智能手機(jī)即可，從而在控制成本中提升需求，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化生產(chǎn)與市場(chǎng)良性循環(huán)。②相較于其他屬性，消費(fèi)者為屏幕尺寸支付更高價(jià)的意愿不高，智能手機(jī)產(chǎn)品升級(jí)的過程中，可以考慮將屏幕尺寸作為次優(yōu)先的選擇。

相關(guān)鏈接

智能手機(jī)是具有獨(dú)立的操作系統(tǒng)，獨(dú)立的運(yùn)行空間，可以由用戶自行安裝軟件、游戲、導(dǎo)航等第三方服務(wù)商提供的設(shè)備，并可以通過移動(dòng)通訊網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)無線網(wǎng)絡(luò)接入的手機(jī)類型的總稱。