收入管理环境下旅客有限合理购票行为研究_有限理性论文

收益管理环境下乘客有限理性购票行为研究，本文主要内容关键词为：乘客论文,收益论文,理性论文,环境论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。

      修订日期：2013-06-17

      中图分类号：F270.7 文献标识码：A 文章编号：1007-9807(2014)06-0020-08

      0 引言

      传统的收益管理研究以顾客的短视行为作为假设前提，例如经典的EMSR方法用需求分布来描述市场规模[1]；GVR模型用随机过程来刻画顾客的到达规律，它们将顾客需求视为外生变量，顾客是短视的、被动的，不涉及决策制定过程[2]。然而，随着网上预订系统的普及和电子商务的发展，产品的库存和历史价格等信息逐渐透明化，许多聪明的顾客通过跟踪和预测价格并调整购买时机来降低支出，这样就削弱了收益管理方法的有效性[3]。为此，学者们开始关注顾客的策略行为，他们假定顾客具有绝对理性，在面临决策时具有清晰的问题、明确的目标、无限的认识能力和明确稳定的偏好等，并基于双方的动态博弈来研究厂商如何制定价格和库存策略[4-7]。全球最大的电子产品零售商之一百思买形象地将短视型顾客称为“天使”，把策略型顾客称为“魔鬼”[8]。虽然策略型顾客的假设更接近真实情景，但是，从“天使”到“魔鬼”，这种对顾客行为的刻画显然是从一个极端走向了另一个极端。

      事实上，顾客既非“天使”也非“魔鬼”。随着行为决策科学的发展和实践，理论界普遍认为人的决策行为是有限理性的，顾客的购买决策当然也不例外。一方面，他们可以根据购买经验和商品信息对未来的销售状况进行预测；另一方面，这种预测受到认知能力、心智成本、信息搜集成本的限制，并且企业与顾客之间存在着动态博弈关系，交易市场不确定性因素的存在、企业策略的变更、顾客购买意愿的变化等都会对销售过程产生影响，因此顾客对产品未来价格的预估不可能是确定的，收益管理策略的制定应该建立在顾客对产品销售状况的认知及其购买决策机制的合理假设之上。Shen和Su[9]、李根道等[10]、卜祥智等[11]在文献研究的基础上指出未来的收益管理研究应关注顾客有限理性行为。

      行为决策科学的创始人Kahneman和Tversky[12]对有限理性进行了归纳总结，在大量实验研究的基础上提出了前景理论。之后的三十年，这一理论已被有效地应用于金融和交通运输等领域[13-14]，却鲜有学者将其应用于收益管理研究.在实证方面，Mathies等[15]研究了航空和酒店业顾客对收益管理公平性的认知及由此产生的选择行为，并建立了顾客效用度量体系，但是他们并未检验顾客行为的有限理性特征，而是直接在这一假设下应用了前景理论的观点和结论.在建模研究方面，Popescu和Wu[16]使用了指数平滑形式的参考价格形成机制，考虑了参考价格对需求带来的参考效应。但是，其研究背景是销售期无限长且容量无限制，得到的价格策略并非针对收益管理环境.本文借助前景理论的分析框架，通过对我国民航客运业进行问卷调研，研究收益管理环境下顾客的个体行为特征与效用度量方法，揭示真实情景下的顾客行为规则，研究结论有助于推动研究者修正和改进现有收益管理模型，进一步提高收益管理方法的有效性和实用性。

      1 研究方案设计

      民航客运业是收益管理方法应用最为广泛和深入的行业[17]。在这一行业背景下，设计和发放调查问卷，应用前景理论、KANO模型和SPSS软件研究乘客的行为特征和效用度量框架。

      1.1 收益管理环境分析

      同普通商品价格下降的走向不同，民航机票一般会随着起飞时点的临近不断关闭低价位、开放高价位.航空公司通过收益管理系统来控制变价时点，实现有效的存量分配.EMSR(expected marginal seat revenue)是其常用的存量控制方法。每个座位的EMSR值用公式(1)计算，据此数值确定座位分配方案。

      

      从上式可见，概率分布P(·)在计算中起到了重要作用，航空公司主要是通过历史统计规律来分配票价等级，顾客不涉及决策制定过程，从而忽略了顾客可能发出的对抗性响应。根据Anderson等[3]的研究，如果乘客预测到低票价重新开放的概率较大，重新调整购票时机，那么航空公司的实际收益要比EMSR方法的预期收益低得多。当然，绝大多数乘客不具备这种精密的计算和决策能力。当产品价格低于他们的支付意愿时，一方面他们不会立即冲动购买，另一方面也不具备足够的能力或耐心等到最佳购票时机。在收益管理环境下，乘客的购票行为既非短视型，也非完全意义上的理智型发。

      1.2 LA-DS-RE-RD行为特征假设

      Kahneman和Tversky[12]提出的前景理论的核心观点包括：(1)获得和损失是相对于参考点而言的；(2)收益时规避风险，损失时追求风险；(3)人们对损失的规避程度往往大于对相同收益的偏好程度。借鉴这些观点，针对民航乘客的购票行为特征，提出研究假设如下：

      H1：乘客买到高于心理预期的机票比买到低于心理预期相同程度的机票感受更为强烈，其购票行为具有损失规避性(loss aversion，LA)。

      H2：乘客对机票价格的敏感程度随着远离心理预期价格而减弱，其购票行为具有敏感度递减性(diminishing sensitivity，DS)。

      H3：面对未来不确定的机票价格，收益时乘客规避风险，损失时乘客追求风险，其购票行为具有反射效应(reflection effect，RE)。

      H4：乘客购买机票的过程存在着参考点依赖(reference dependence，RD)。

      1.3 效用度量框架的初步构思

      按照传统的期望效用理论，乘客做出行为选择应当以产品属性(包括价格水平和产品本身所固有的性能特征)为判断依据。然而，如果1.2节的假设得以验证，这种效用度量方法将无法解释LA-DS-RE-RD的行为特征。实际上，人们在购买机票时不仅考虑诸如价格、品牌、质量等产品和服务本身所具备的属性，还会把准备购买的机票进行横、纵向参考比较，重新调整自己的购票方式。Mathies等[15]认为乘客的选择行为通常与期望效用理论的预期相矛盾，他们作出一种看似不具有高效用水平的选择，这个过程既包括对与参考点无关的产品属性的评估，又包括一种对参考依赖公平性的评估.这一点可用Thaler[18]的心理账户理论予以解释。Thaler指出，消费者的购买效用包含两部分：获取效用和交易效用.前者是指购买交易的货币价值，取决于价格和产品对消费者价值的差异；后者是指购买交易的心理价值，取决于价格和参考价格的差异。因此说，乘客在作出选择前的效用判断过程不仅仅参照传统的期望效用体系，同时受到参考依赖因素的调节。

      借鉴Thaler[18]与Mathies等[15]的研究，在分析民航资源网各类问卷的基础上[19]，对国航、南航、东航、深航四家航空公司的管理人员和旅客进行访谈，提出乘客效用度量的初步框架。这一框架的构成要素中包含了10项产品属性，编号为P1—P10；另外，还特别考虑了6项参考属性，即基于实际属性水平和个人参考水平相比较的包含公平感成分的特有属性，编号为R1—R6，如表1所示。

      

      1.4 研究方法及数据

      本研究通过问卷调研的方式获取数据，问卷分为两部分，第一部分旨在考察乘客购票过程中表现出的个体行为特征，检验H1—H4的假设是否成立；第二部分旨在从表1中提取影响乘客购票决策的关键因素，构成效用度量框架。问卷的第一部分设计了两个情景。在情景1中，给定乘客出行之前对机票价格的心理预期值，考察乘客在实际购买价格不同于预期价格时所产生的不同程度的心理满意度。情景2中，假定有两套定价方案，在未来一段时间内开放的平均票价相同，但是波动区间不同，考察乘客在不同的心理预期价格下更倾向于哪套方案。问卷的第二部分借鉴了KANO模型的测量工具——KANO问卷的设计方法，针对表1中的16个要素从正、反两个方面设计问题；同时针对这16个要素采用直接询问的方式进行重要性评价，采用李克特5点计分法。

      问卷被制作成印刷版、电子邮件版和网络开放版三种形式，并采用了四种发放途径：第一，在南京禄口机场候机大厅和机场大巴候车室现场发放；第二，利用互联网问卷星平台进行网络调研；第三，MBA学员课堂填写；第四，通过E-mail发放给不同省份不同职业的调研对象.问卷发放从2011年6月开始至2011年10月结束，共计投放问卷480份，最终回收问卷385份，其中有效问卷300份。对这些数据应用SPSS16.0软件包进行分析。

      2 有限理性行为特征分析

      根据前景理论对有限理性行为的刻画，针对问卷第一部分数据，检验LA-DS-RE-RD的乘客行为特征假设是否成立。

      2.1 损失规避性(LA)

      第一个情景是将乘客购买机票前的心理预期设为7.5折，以其为中心向上、下延伸等间距的4档机票折扣数，并考察乘客购买的满意度(分成1-9共九档)。调查结果是，当机票的实际价格为乘客的心理预期价格时，乘客的满意度均值为5.68，其它数据如图1所示.同心理预期价格相比，8折的满意度差值为5.68-4.12=1.56，大于7折的差值(0.89)；9折的差值(2.68)大于6折的差值(1.74)；全价的差值(3.64)大于5折的差值(2.47)。这说明乘客对于损失(买到贵的机票)比相同程度的赢得(买到便宜机票)的心理感受更为剧烈，验证了H1。从图形来看，以7.5折为界，右侧的曲线比左侧陡峭，LA指数大于1[20]，具有损失规避性。

      

      2.2 敏感度递减性(DS)

      通过数据对比发现，当实际票价高于预期价格时，8折比7.5折的满意度均值低5.68-4.12=1.56；9折比8折低1.12；全价比9折低0.96。当实际票价低于预期价格时，7折比7.5折的满意度均值高0.89；6折比7折高0.85；5折比6折高0.73。这说明不论赢得还是损失，乘客的感受程度都会随着远离预期心理价格而越减弱，验证了H2。

      从图1来看，以7.5折为界，左侧曲线下凹，右侧曲线下凸，曲线陡峭的程度向两侧渐趋平缓，显示出DS特征。

      2.3 反射效应(RE)

      问卷的第二个情景中，假定对某一航段有A、B两套定价方案，平均价格都是1 000元，但是波动区间(代表风险性)不同，A的票价在500元-1 500元波动，B的票价在800元-1 200元波动。给定不同的心理预期价格，考察顾客更乐意接受哪套方案。表2给出了乘客的选择情况。

      

      当心理预期价格为800元时，由于小于票价平均水平，可以认为乘客面临损失的境况，此时大多数(76%)顾客选择了A；当心理预期价格为1 200元和1500元时，由于高于票价平均水平，可以认为是乘客面临收益的境况，多数(65%和54%)乘客选择B。可见，乘客的购票决策行为具有反射效应，损失时他们追求风险，偏好大方差的前景；收益时他们规避风险，偏好小方差的前景。从而验证了H3。

      2.4 参考点依赖性(RD)

      假定选择某方案的乘客越多，表示乘客群体越偏好于该产品和服务，且行为人的偏好产生于效用大小的比较[18]。从表2可以看出在心理预期价格为800元、1 000元和1 200元时，人数与预期价格呈现较强的一致性变化规律。SPSS计算结果(见表3)显示A的被选概率与心理预期价格显著相关，相关系数为-0.980。而当预期价格为1 500元时，无论选择A还是B方案，均能保证处于获益状态，具有某种意义的确定性，乘客对参考点的敏感度降低，出现了一些异常。加入此组数据，相关系数为-0.692。综上说明，A的被选概率与预期价格具有相关性，乘客对票价区间不同的两套方案进行效用度量时存在参考点(这里为心理预期价格)依赖，验证了H4。

      

      3 效用度量框架研究

      借助KANO分析技术，针对问卷第二部分的数据展开研究，甄选影响乘客购票决策的关键因素，构建效用度量框架。

      3.1 关键要素的甄选

      受行为科学家赫兹伯格的双因素理论启发，日本质量管理学家狩野纪昭于1984提出了KANO模型。在这一模型中，产品或服务的质量属性分为魅力属性(A)、一维属性(O)、必备属性(M)、无差异属性(I)、反向属性(R)五类。其中，魅力属性是指一些出人意料、在顾客期望范围之外的属性。满足或提供这类属性将令人非常满意，不提供顾客也不会不满意。一维属性与客户满意度线性相关，具备的程度越高，顾客越满意。必备属性是指产品应该具备的最起码、最基本的质量属性。这类属性存在时顾客不会特别满意，缺少时却会引起极大不满。无差异属性是顾客不大关心的质量属性，无论该项属性提供与否或其满足程度如何，都不会影响顾客的感受。反向属性是指顾客不希望出现的质量属性[21]。应用KANO模型可对绩效指标进行分类，找出顾客和企业的接触点，识别使顾客满意的至关重要的因素。

      KANO模型是质量管理领域经典的定性分析模型。借鉴其分析技术，对表1的16种属性进行分类，考察每种属性对顾客决策行为的作用特征和重要程度。设计相应的调查问卷，展开实证研究，表4给出了300份问卷的统计分析结果。

      

      如表4所示，选取的16个属性全部可以在统计学意义上进行KANO分类。其中，客舱服务、机场服务这2项为必备属性(M)；时间便利性、本人经验、产品对比信息和公平度感知这4项为一维属性(O)；魅力属性(A)有6项，分别为：价格、飞机型号、航空公司品牌、免费送票及问讯服务、未来可获得性、限制性条件；其余4项为无差异属性(I)，如图2所示。影响乘客购买机票的因素以一维属性和魅力属性居多。另外，6个参考属性中有3个(

)为一维属性；1个(

)为魅力属性；2个(

)为无差异属性。

      

      同时，表4给出了乘客对各个属性重要程度感知评分的均值。根据Matzler等的研究[22]，KANO分类的重要性排序为M＞O＞A＞I，据此对各属性的重要性程度赋予不同的分值，将最重要的M属性赋值为4，次重要的O属性赋值为3，一般性的A属性赋值为2，较不重要的I属性赋值为1。将赋值后的属性重要程度与顾客打分获得的重要程度进行相关性分析，结果如表5所示。两者显著相关的结果不仅充分验证了Matzler重要性排序的研究结论，同时也给出了各属性重要程度的一致性表征。

      

      根据这些分类和排序结果，剔除了重要性分值最低的4个无差异属性，甄选出12个属性构建乘客效用度量框架。

      3.2 效用度量框架

      乘客在购票之前，会对多种属性进行评估，而后作出权衡以使得购票行为获得尽可能大的效用[13]。所构建的效用度量框架除了包含传统的产品期望效用，还包含了具有重要调节功能的参考效用，如图3所示。有四种因素影响了参考效用的产生，这其中既包含价格因素(如本人经验、产品对比信息、公平度感知)，也包含非价格因素(如产品未来的可获得性)。四项因素中有三项是线性的。

      

      航空公司实施的收益管理方法在该效用框架中扮演了重要的角色。在产品属性中，收益管理直接决定了机票的价格和限制性条件。根据上面的分析结果，这两项虽然都是魅力属性，在Matzler的分类研究中其重要性程度要低于必备属性和线性属性，但是由于多数航班在客舱服务、机场服务、时间便利性等必备或线性属性上区分并不明显，价格和限制性条件也就成为重要的竞争要素和顾客选择过程中重点考虑的比较因素。各项参考属性更是直接或间接地决定于动态定价、存量控制等收益管理策略和技术的实施。第一，这些技术直接导致了本人经验和产品对比信息的差异化与丰富化；第二，动态定价技术从本质上讲属于经济学范畴的三级价格歧视，这是顾客不公平感产生的根源；第三，存量控制技术通过调节不同价格等级的可获得性直接影响了顾客购买时机的决策。

      4 结束语

      本文基于前景理论的分析框架，以我国民航客运业为背景，通过问卷调研并借助实证分析方法研究了顾客有限理性行为特征及效用度量框架。主要研究内容和结论如下：

      (1)根据前景理论，提出了顾客行为具有LA-DS-RE-RD有限理性特征的假设，并通过实证数据验证了这些假设，证明了乘客购票行为具有损失规避性(LA)、敏感度递减性(DS)、反射效应(RE)和参考点依赖性(RD)。

      (2)借助KANO分析技术，对影响乘客购买行为的16个要素按重要程度和作用特征进行分类。结果剔除了4个无差异属性，甄选出2个必备属性、4个一维属性、6个魅力属性作为乘客在购买决策过程中重点评估的属性。这些属性中包含价格、时间便利性等8项产品属性，以及本人经验、产品对比信息、未来可获得性、公平度感知等4项参考属性。

      (3)在前景理论的指导下，建立了收益管理环境下乘客购买效用的度量框架。这一框架中，除了包含传统的产品期望效用，还包括参考效用。产品期望效用源自乘客对各项产品属性的评估；参考效用则源自乘客对各项参考属性的评估，它对乘客购买效用的形成起到了调节作用。动态定价、存量控制等收益管理方法的实施直接或间接地影响了两种效用尤其是参考效用的形成，构成了乘客效用度量的重要的外部环境。

      以上研究仅是对收益管理环境下乘客有限理性行为的一个初步探索，更进一步的研究包括参考点形成机制、乘客在进行效用评价时所遵循的决策权重函数和效用值函数等，并由此获得不确定环境下顾客的购买决策规则，才有可能基于新的顾客行为假设对现有收益管理模型进行合理的修正。

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