是“只见树木”还是“整片森林”，本文主要内容关键词为：只见树木论文,森林论文，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。
在消费者行为的研究领域中，消费者信息处理和决策过程一直是重要的研究课题。以往研究较多地从认知心理学和比较心理学角度探讨消费者行为，如不同品牌或企业之间可以直接比较的属性和独特的差异化属性在决策中的权重会随决策情境而发生变化。然而根据以往的观察不难发现，即使面对同样的决策任务，不同性别的消费者往往有差异较大的决策结果。尽管近年来有很多学者对消费者信息搜集和不同选择之间的权衡过程进行了研究，但是一些重要问题尚未得到解决，尤其是细化性别差异对消费者信息搜寻和对比权衡过程的影响。本论文意在进一步研究性别差异对购买决策的影响，丰富相关领域的研究，并且给现实中的企业营销提供新的视角。 此外，消费者对不同品牌进行权衡时的对比决策过程和信息处理方式一直以来都是消费者行为研究中的重点。其中，结构匹配模型是研究消费者对比决策理论中最具影响力、最新的模型之一。[1-4]具体而言，消费者通过对不同品牌的产品或服务信息进行比较，可以将这些信息归结为两类：一类是匹配属性信息，即这些品牌同时具有相同属性，只是在这个属性上有大小、多少等量的差异；另一类是非匹配属性信息，每个品牌所具有的独特、差异化的属性。以往研究发现，消费者个体特征的差异会导致他们对相同事物的认知大相径庭；性别差异是消费者个体差异的主要表现之一，男性消费者和女性消费者在决策心理、信息搜寻行为等诸多方面存在巨大差异。[5-8]例如，男性消费者在进行信息搜寻时比女性消费者更没有耐心，不愿意多付出时间和精力来处理信息。而和处理匹配属性相比，处理非匹配属性信息需要消费者付出一定的认知资源和努力。因此，我们有理由认为不同性别的消费者会在信息处理和决策时选择不同的属性。遗憾的是，性别对消费者比较决策行为的调节影响尚未受到足够的关注，我们对其影响机制仍知之甚少。 基于此，本文首先对消费者性别、决策信息处理等相关文献进行回顾，依据有关研究成果提出了需要检验的假设；其次通过两个实验来探讨不同性别的消费者比较决策时对匹配属性信息和非匹配属性信息处理的差异；最后，讨论研究结果对于理论界和企业界的意义，并指出本文的不足之处及未来研究方向。本研究首次论证了性别对消费者比较权衡决策过程的调节作用，从而对顾客决策研究做出了一定的理论贡献。与此同时，本研究的发现也具有重要的管理启示。它可以帮助企业更加准确地预测和判断消费者对产品或服务广告信息的反应，据此制定合理的推广和广告策略。 一、文献回顾和研究假设 1.性别对消费者决策方式的影响 消费者信息选择是其决策中一个重要依据。从20世纪70年代开始，以Meyers-Levy为代表的学者们就开始研究性别对消费者信息选择和决策方式的影响。前期的研究认为，男性通常出于个人因素考虑选择外界信息，通过筛选部分显著的线索信息(尤其是与个人目标相关的细节信息)，形成对认知目标的整体印象；而女性通常更关注社会的公共利益，通过综合各方面信息(包括与他人相关的信息)，形成整体判断。[8]邹德强等从目标优先级的差异角度解释了Meyers-Levy的观点。[9]他认为，男性通常作为任务导向者，受到非情感的、聚焦于自我的和动因性的目标影响；而女性通常作为社会导向者(寻求和谐、归属以及自我与他人状况的改善)，受到有情感成分的、关心他人的和社群性的目标影响，因此他们在信息选择上会有不同的侧重点和倾向性。同时，男性更擅长处理空间、非语言类及以图表形式呈现的信息；女性更擅长处理语言类信息。[10]男性对广告上的视觉因素反应敏感，女性对广告上的听觉因素反应敏感。[11]同时，男性偏好客观类的信息(包括事实信息/具有特定的标准和可见的产品特征)，女性会综合考虑客观类和主观类信息；[12]男性倾向于把功能属性置于优先地位，女性倾向于把价值属性置于优先地位。[13]比如，在评价一辆SUV时，男性侧重关注汽车的动力、耗油量、最高速度等能够以客观数据反映的信息，而女性侧重关注旁人的主观评价，如“这辆汽车很宽敞，很适合野外出行”。后期研究对先前的论点进行了一定的补充。男性并不绝对选择性地处理信息，如果外界环境或决策任务需要男性同女性一样全面地处理信息时，男性也会相对全面地处理信息。同时，女性并不绝对偏好主观信息，在低风险的水平下，女性确实会较多地接受外界的主观信息，但在高风险的水平下，女性同男性一样关注客观信息。[6] 基于上述分析，尽管相关研究证实性别直接影响着消费者对决策中信息的处理和评估，本文则尝试通过性别区分比较权衡中的匹配属性和非匹配属性对消费者决策的影响程度。Meyers-Levy通过详尽的文献综述和实证分析发现，由于男性和女性左右脑结构(男性左右脑不对称，女性左右脑对称)不同，男性消费者在决策时更多地采取选择性的、启发式的信息处理策略，容易忽略细微的信息，通过筛选部分显著的线索信息(尤其是与个人目标相关的细节信息)，形成对认知目标的整体印象；但是女性偏好采取全面的处理策略，综合联系多方面细节，能注意到细微的信息，对于关联信息更加敏感，而且她们的想象力更丰富，能通过细节信息进行联想使信息丰满，最终形成整体判断。[8]Darley等将研究结论应用到消费者对广告信息的处理中并再次验证：男性作为选择信息处理者，根据片面信息做出决策；女性作为全面信息处理者，根据全面信息(包括产品信息的主客观因素及细节)做出决策。[14]Meyers-Levy等通过实验不仅验证了男性和女性在信息处理方式上的差异，而且得出了性别差异存在的边界条件：如果信息加工环境改变或是个体更有动力处理信息，无论男性还是女性都可能进行信息的精细加工处理。[15]Beynon等首次针对超市购买行为进行定量分析发现，女性对于和她们超市购买产品无关的信息(如超市的购物环境和服务水平)的挑剔度更高，男性则更关注于他们在超市购买的产品相关信息。[16] 以上研究主要以西方消费者作为被试，我国对不同性别消费者行为的研究主要集中于广告和心理学领域，消费者对比决策领域中的性别差异研究尚处于探索阶段。因为不同的信息处理策略可能会突出对比决策中的不同属性(即匹配属性和非匹配属性)，所以在已有研究基础上，本文提出推论：消费者比较决策时对不同属性的使用将存在性别差异。综上可见，对不同性别对比决策行为的探讨将进一步拓展性别这一显性变量在消费者行为领域的应用，同时也是对中国学术界在此领域研究的一次理论拓展。 2.性别对消费者比较决策过程的影响 21世纪的消费者在决策时，不可避免地被各种各样的信息所包围，消费者购买决策基于对比权衡过程而做出。最新认知心理学和比较心理学领域的研究成果提出，结构匹配模型是用来解释消费者对比决策过程的一种重要理论，由Gentner等首次提出。[17]他们认为，顾客对不同品牌和选择的比较、权衡结果中的差异有两种类型：一类是匹配属性(Alignable Attributes)，即这些竞争品牌都具有这个属性，只是在属性上存在差异，如平板电脑的价格、尺寸、重量等；另一类是非匹配属性(Nonalignable Attributes)，即只在其中一个选择中出现的独特、差异化信息，而在另一个对比品牌中却没有与之相对应的元素，如有些平板电脑支持通话、短信功能。尽管以往文献提出一些调节变量如决策时间、介入程度等影响消费者对匹配属性信息和非匹配属性信息的处理过程，[18,19]但是不同的消费者性别是否影响他们对匹配属性和非匹配属性信息的处理仍是理论空白。基于结构匹配模型，本研究系统地探索消费者性别对匹配属性和非匹配属性的使用机制。 Meyers-Levy提出的选择性假设认为，男性更容易受信息主体、图示等边缘性信息的影响，而女性更容易受细节化、全面的信息影响。[8]因此男性被认为是选择性信息加工者，他们用各种边缘化、启发式的信息加工来代替细节化的信息精细加工。另一方面，女性被认为是全面的信息加工者，她们会在决策前尝试搜索所有的信息，对信息进行全面的精细加工。[14,16]除此之外，Barber等研究发现，相对于女性消费者，男性消费者在风险决策过程中表现得更为自信，甚至有时会有过度自信的倾向；而女性在决策时会表现得更加谨慎、仔细。[20]女性在购买和消费服务的过程中往往比男性更舍得花费时间和精力，而男性则更看重时间价值。[21] 以往结构匹配模型文献如Nam等、Sun等及Malkoc等多个研究发现，当消费者采用抽象的远视角决策时，或是采用密集的信息处理过程而且愿意付出更多的认知努力和认知资源来处理复杂信息时，或是采用全面的决策过程时，匹配属性对决策的影响会被弱化，进而他们在产品评价过程中会增加非匹配属性的权重。[3,4,22]由于男性和女性消费者信息加工和处理策略有所不同，女性倾向于采用抽象的加工方式，她们更可能考虑信息的所有方面，[15]所以通过以上论述，本文提出：不同性别的消费者会在决策时倾向使用不同类型的属性。具体来说，鉴于男性消费者不愿意对信息进行深层次加工，而匹配属性是可以直接比较、判断好坏的信息，所以在选择性信息加工时，匹配属性的作用被突出，男性在决策时会倾向于使用匹配属性；反之，女性消费者愿意采用全面的、系统的信息处理过程，由于非匹配属性信息是直接体现两个品牌本质差异的属性，所以在全面地处理信息过程时，匹配属性对女性决策的影响有所弱化，非匹配属性变得更加突出，[4]较高的认知努力使得女性消费者会更多地依赖非匹配属性做出决策。Chang的实验研究结论和我们的研究假设一致，他发现，相比女性而言，男性更偏好比较型广告，因为在比较型广告中男性参与度高，也容易对广告信息进行直接比较并作出判断；但女性正好相反，反而偏好非比较型广告，关注每个广告独特、差异化的信息。[23]综上得出下述假设： H1：在男性消费者的对比决策过程中，相对于非匹配属性而言，男性消费者更多地关注匹配属性 H2：在女性消费者的对比决策过程中，相对于匹配属性而言，女性消费者更多地关注非匹配属性 信息加工中的性别差异只是在信息或人物等情境因素不是特别鼓励某一类型的信息加工策略时才可能出现。但是当信息的性质或是决策任务要求两性进行全面的信息加工时，这种差异就不复存在了。[6,15]消费者选择全面的精细加工过程还是边缘性的启发加工过程的一个重要驱动因素是他们的购买自信水平。以往市场营销文献也认为消费者的自信水平不可避免地影响他们的决策方式、信息搜寻、选择偏好等行为。[24-26]购买自信水平较高时，消费者会采用付出认知资源较少的边缘性加工方式；而当购买自信水平较低时，消费者会更愿意付出认知努力来全面地评估信息。前面提到的信息加工处理策略中性别差异的主要原因在于男性的风险容忍程度较女性更高，也更愿意冒险；而女性较男性更厌恶损失，所以女性可承受风险水平较低，会有更多的恐惧。[27]因此，购买不自信或是不确定水平没有超过风险忍受阙限时，消费者不会改变信息加工策略，还会继续采用边缘性的加工方式。但是在高购买不自信或是不确定性水平下，任何一种性别都需要采用全面性的信息加工方式时，这种信息加工中的性别差异就不会出现。
图1 理论研究框架 此外，He等和Peirce研究发现，一些因素如消费者参与度或是决策介入程度也可以和性别发生交互作用来影响决策中可承受的风险水平。[28,29]Meyers-Levy等的研究也提出当外界环境的改变使消费者更有动力、更愿意付出努力来处理信息时，男性和女性在信息加工方式上的差异就不会发生。[15]当消费者的自信程度比较低时，为了减少在不确定情况下决策所产生的心理不适应，无论男性还是女性消费者均会更有动力、更多地搜集和处理品牌信息，会更仔细、更全面地处理品牌信息。基于上述分析，本文在研究中进一步考虑了购买自信水平这一情境性因素的调节作用，依然遵循前面提到的消费者性别会影响其对匹配属性和非匹配属性的使用，本文提出进一步的递进假设： H3：购买自信水平会调节不同性别的消费者对匹配属性和非匹配属性的关注程度。在购买自信水平较高的情况下，男性和女性会关注不同的属性；反之，在购买自信水平较低时，男女关注的属性类别不会出现差异。 本文将研究假设总结在图1的研究模型中。 二、研究一 1.前测试 考虑到平板电脑对大学生群体而言比较熟悉，因此研究一将选用平板电脑作为实验刺激材料。由于本研究主要着眼点是检验性别对消费者比较决策过程中信息处理策略的影响，所以研究者为被试构造了两个可以直接比较的品牌——匹配属性优的A品牌平板电脑和非匹配属性优的B品牌平板电脑。如果被试在决策时更关注匹配属性，那么匹配属性优的A品牌平板电脑的购买可能性要高于非匹配属性优的B品牌平板电脑；反之，如果被试在决策时更关注非匹配属性，那么非匹配属性优的B品牌平板电脑的购买可能性要显著高于匹配属性优的A品牌平板电脑。值得指出的是，为了保证其他无关变量干扰实验结果，研究者还通过两个前测来保证被试对两个平板电脑选择的属性重要性程度和喜好程度不存在显著差异。两个平板电脑品牌的具体信息请见表1。
26名学生首先参加第一个前测，根据每种属性对评价该平板电脑的重要性程度进行打分(1=“一点都不重要”，7=“非常重要”)。属性重要程度的配对均值比较数据分析结果显示，A平板电脑的匹配属性和非匹配属性(
=5.41，
=5.23，t(25)=1.28，p＞0.10)、B平板电脑的匹配属性和非匹配属性(
=5.41，
=5.21，t(25)=1.10，p＞0.10)以及这两个平板电脑选择的非匹配属性(
=5.23，
=5.21，t(22)=0.15，p＞0.10)两者之间的重要性程度均是相似的。第二个前测的参加者共包括26名学生。研究人员要求参加被试对所有属性的吸引程度进行打分(1=“非常没有吸引力”，7=“非常有吸引力”)。结果显示：电脑品牌A和品牌B整体的属性吸引程度相似(
=4.95，
=5.01，t(25)=-0.42，p＞0.10)。通过这两个前测，可以证明选择的匹配属性和非匹配属性本身的属性重要程度及被试对两个平板电脑品牌的整体喜爱程度均不存在显著差异，从而确保所得最终结论的确是由于消费者对匹配属性和非匹配属性关注程度不同造成的。 2.研究设计 本研究采用2(性别：男vs.女)×2(品牌：匹配属性优的品牌Avs.非匹配属性优的品牌B)混合实验设计，品牌是组内变量。59名在校学生参加本次实验，并获得了10元实验报酬。其中，男女比例各半，年龄分布在19-22岁之间，平均年龄为20.61岁。研究一的实验程序如下：进入实验室后，被试得知将会浏览完两个虚拟品牌信息。随后被试回答了和购买可能性相关的两个问题。接下来被试完成了想法列举任务，即在进行购买可能性评价时的主要决策依据。实验结束前，被试完成对品牌吸引力操纵是否成功的检验，以及报告自己的性别、年龄等人口统计信息。并且为了进一步增强结论的可靠性，在问卷的最后还要求被试指出是否在近期内(一个月)参加过类似的研究。通过数据回收结果，没有人指出他们曾参加过类似实验。为了尽可能了解被试的真实想法，在正式实验开始前进行了小规模的前测来检验实验材料设计中是否存在问题，被试是否对评分表的每个含义都十分清楚，设计的虚拟品牌信息是否合理，所用的实验材料是否都通俗易懂。将问题进行修正后再开始正式实验。在正式实验时，研究团队有专人负责监督整个实验过程。 本研究的变量测量在借鉴国外量表的基础上，结合此次实验的具体内容确定了测量工具。从Nowlis等[30]中选出两条项目来具体测量购买可能性“请您对以上两个选择的购买可能性进行评价”(1=“根本没有可能购买”、“根本没有可能考虑”，7=“非常有可能购买”、“非常有可能考虑”)。属性吸引程度的操纵检验参考Sun等的量表，采用“您认为该属性的吸引力程度如何”这个题项测量。[4] 3.数据分析结果 (1)操纵检验 为了增加实验的有效性，研究者分别对两个虚拟品牌的属性吸引程度进行了操控检验。结果和实验操纵一致，被试认为A电脑品牌的匹配属性较之B电脑品牌的匹配属性吸引力程度更高(
=5.58，
=4.14，t(58)=10.81，p＜0.001)，而B电脑品牌的非匹配属性较之A电脑品牌的非匹配属性吸引力程度更高(
=3.96，
=5.38，t(58)=-7.48，p＜0.001)，两个平板电脑品牌的整体属性吸引程度差异并不显著(
=4.77，
=4.76，t(58)=0.13，p＞0.80)。 (2)假设检验 对被试购买两个品牌的可能性评价进行了2(性别)×2(品牌)重复测量方差分析。研究结果整合在图2中，方差分析的结果显示男性和女性消费者在两个品牌的购买可能性评价上存在着显著的差异(F(1，57)=18.34，p＜0.001)。其中对于男性来说，购买匹配属性优的A品牌的可能性显著上升(
=5.03，
=4.28，t(29)=3.90，p＜0.001)，证明假设1成立；而对于女性来说，购买非匹配属性优的B品牌的可能性显著升高(
=4.44，
=4.90，t(28)=-2.21，p＜0.05)，证明假设2成立。
图2 不同性别下购买可能性评价 研究中还要求被试写下自己在进行购买可能性评价时主要依据的属性。让两个对本研究目的不知情的评分者编码被试列出的想法。[31]具体而言，如果被试的想法包含两个品牌选择都有的属性则被编码为匹配差异(如“决策时我主要考虑了平板电脑的续航时间”)，如果被试的想法提到每个品牌的独特属性则被编码为非匹配差异(如“评价时我更多地考虑防指纹图层”)。除上述两种内容之外的其他想法则被编码为其他说明(如“我对自己的选择不是很确定”)。两个对实验目的完全不知晓的博士生在了解了匹配属性和非匹配属性的定义后，将被试写下的属性划分到以下三组中：匹配差异、非匹配差异和其他说明。[31]这两位博士生对决策依据的分类是高度一致的，59份问卷中有55份完全一致，不一致的地方通过他们两个人讨论来解决。2(性别：男vs.女)×2(属性类型：匹配属性和非匹配属性)(属性是组内因子)重复测量方差分析显示这两个因子交互影响是高度显著的(F(1，57)=14.04，p＜0.001)。从图3中可以看出，男性被试主要将评价时提到的匹配属性作为自己的决策依据较之非匹配属性更多(
=1.57，
=0.70，t(29)=2.94，p＜0.01)；而女性主要依据非匹配属性来做出购买可能性评价评价时提到的非匹配属性较之匹配属性更多(
=1.07，
=1.93，t(28)=-2.42，p＜0.05)。
图3 不同性别下想法列举 4.讨论 研究一主要基于消费者性别对其决策过程中匹配属性和非匹配属性的权重分配进行探讨。实验数据结果支持我们提出的假设1和假设2，男性消费者在对比决策时更多地依靠匹配属性；而女性消费者在对比决策时更多地依靠非匹配属性。研究一结论进一步说明了性别对消费者决策过程的影响，为现有的社会心理学研究提供了新的视角。在接下来的研究中，本文进一步探讨对于同一性别的消费者，不同的购买自信水平也会带来决策过程中属性分配权重的差异。此外，为了将研究结论扩展到不同的产品类别中，本文选择英语培训机构作为研究二的实验刺激物。 三、研究二 1.前测试 备择解释的检验方面，为检验属性重要性程度、吸引程度等是否可以解释性别对决策的影响，和研究1类似，在前测一中，本文要求被试对两个品牌的每个属性在购买决策中的重要性程度进行打分(1=“一点都不重要”，7=“非常重要”)。两两比较结果显示A品牌的匹配属性和非匹配属性(
=5.12，
=4.89，t(21)=1.23，p＞0.10)、B品牌的匹配属性和非匹配属性(
=5.12，
=4.79，t(21)=1.23，p＞0.10)以及这两个品牌所具有的非匹配属性对于购买决策重要程度方面均不存在显著差别(
=4.89，
=4.79，t(21)=0.35，p＞0.10)。除此之外，和研究一的前测二一致，我们确保A英语培训机构和B英语培训机构对于消费者来说整体吸引程度是均等的(
=4.91，
=4.88，t(21)=0.19，p＞0.10)。两家培训机构的具体信息请见表2。
2.研究设计 在正式实验中，我们首先通过心理学中实验启动(Priming)的方式来操纵被试的购买自信水平。购买自信水平的操纵方法借鉴Clarkson等学者2008年的研究。[32]在低购买自信水平的组别，我们要求被试对自己过去的一些有不自信、不确定感觉的经历进行回忆。被试在实验中读到以下信息：“请您在下面的五段横线上写下您个人的五段经历，这五段经历应该是当时您具有非常不确定的感觉的经历。即每段经历发生时，您都有一种非常不确定的感觉：对自己的想法感到不确定、怀疑，或是对自己的决策感到不自信，或是对自己的能力感到怀疑。”同样，在高购买自信水平的组别，我们要求被试对自己过去的一些有自信、确定感觉的经历进行回忆。被试在实验中则读到以下信息：“这五段经历应该是当时您具有非常自信的感觉的经历。即每段经历发生时，您都有一种非常自信或是非常确定的感觉：对自己的想法感到自信、确定，或是对自己的决策感到自信，或是对自己的能力感到自信。”不同的购买自信水平操纵完成后，根据Sun等的研究，[4]我们采用两个题项测量被试的自信水平：(1)上面列出的这些经历都能让我产生非常自信的感觉；(2)上面列出的这些能够让我产生自信感觉的经历都是很有代表性的。所有回答都在5分李克特量表上完成。 启动完被试购买决策的自信水平，接下来采用了和研究一中完全相同的实验过程。来自北京某大学的123名学生通过校园招募的方式参与了本次实验；其中女性占53％，被试平均龄为20岁。研究二采用2(购买自信水平：高vs.低)×2(性别：男vs.女)×2(品牌：匹配属性优的品牌A vs.非匹配属性优的品牌B)的混合实验设计。男性和女性被试在到达实验室后被随机安排到两种不同的购买自信水平条件下，品牌为组内因子。因变量是被试对两个品牌选择的偏好(将100分按照自己的偏好分配到两个品牌选择中)。实验大概持续15分钟，实验结束后每位被试得到10元的现金回报。 3.数据分析结果 (1)操纵检验 为了增加实验的有效性，在实验的末尾，研究者通过T检验的方法分别对两个虚拟品牌的属性吸引程度进行了操控检验。操控性检验结果显示，被试认为A培训机构的匹配属性较之B培训机构的匹配属性具有更高的吸引力(
=5.34，
=4.12，t(122)=19.90，p＜0.01)，而B培训机构的非匹配属性较之A培训机构的非匹配属性具有更高的吸引力(
=4.58，
=5.89，t(122)=-13.96，p＜0.01)，两家培训机构属性的整体吸引力程度不存在显著差异(
=4.96，
=5.01，t(122)=-1.02，p＞0.10)。 此外，通过对被试购买决策自信水平的2(性别)×2(自信水平)方差分析，我们发现实验室操纵的决策自信水平对消费者不确定感知有显著的影响(F(1，119)=16.92，p＜0.001)。高自信水平组的被试较之低自信水平组的被试感知到的自信水平更高(
=5.36，
=4.47)，这说明实验对被试购买自信程度的操控达到了预期目的。 (2)假设检验 通过2(品牌)×2(购买自信水平)×2(性别)重复测量的方差分析，本研究发现品牌、购买自信水平和性别对消费者评价并不存在显著的三维交互作用(F(1，119)=1.26，p＞0.10)。但是本研究发现，品牌和购买自信水平之间(F(1，119)=22.80，p＜0.001)及其品牌和性别之间(F(1，119)=53.86，p＜0.001)的交互作用均是显著的。具体来说，如图4所示，在高购买自信水平情境下，品牌和性别两者间具有显著的交互作用(F(1，59)=40.88，p＜0.001)，男性消费者对匹配属性好的A品牌偏好显著高于非匹配属性好的B品牌(
=55.32，
=44.68，t(30)=2.65，p＜0.05)，女性消费者对非匹配属性好的B品牌评价显著高于匹配属性好的A品牌(
=40.33，
=59.67，t(29)=-8.24，p＜0.001)；但是在低购买自信水平情境下，如图5所示，品牌和性别两者之间的交互作用(F(1，60)=17.24，p＜0.001)及其品牌(F(1，60)=60.31，p＜0.001)的主效应都是显著的，非匹配属性好的B品牌评价显著高于匹配属性好的A品牌(
=39.55，
=60.45，t(61)=-7.01，p＜0.001)。所以，研究二的实验结果证实假设3成立。
图4 高购买自信水平下品牌偏好分配
图5 低购买自信水平下品牌偏好分配 四、总结和讨论 本文拓展了对比决策中的结构匹配模型在消费者行为领域的应用，引入性别变量，具体考察了消费者性别在对比决策信息处理过程中的调节作用。首先，由于男性和女性在行为方式和思维模式上存在与生俱来的差异性，本文发现，女性(相比较于男性)在对比决策过程中更多地依赖非匹配属性(相比较于匹配属性)。除此之外，消费者的购买自信程度会影响消费者决策过程。当购买自信程度程度比较高时，结论和研究一完全一致：性别会影响消费者决策中对匹配属性和非匹配属性的使用。与此相反，当购买自信程度不高时，被试开始关注非匹配属性，性别对于不同属性偏好的影响大大减弱。 本文的研究成果进一步拓宽了学者对性别差异的认识，首次论证了消费者性别对比较决策时信息处理的调节作用，丰富和完善了相关领域的理论体系。在已有研究中，研究者主要从消费者认知特点和认知能力的角度出发探索对信息处理过程的影响，但是针对消费者自身性别差异影响的研究十分有限。消费者性别是营销理论中一个重要的市场细分变量，容易识别且对消费者行为有重要的影响。本研究依托社会心理学，以男性和女性消费者在决策信息处理机制上的差异为理论基础，首次探讨了他们在面临不同属性信息时的对比决策过程，从而使原有的消费者对比决策过程体系更为完整。本文对于研究者全面认识结构匹配模型的作用机制有着重要贡献，同时也是对已有性别研究的有效补充。并且，本研究也发现，购买决策时的自信和不确定性水平也可以进一步调节性别差异的影响，从而为以后的实证研究提供新的思路。 除了理论贡献之外，性别和购买自信程度同样具备极强的应用价值。性别是一个极易分辨的显性变量，购买自信程度是一个可以进行操纵的变量，这两个变量在对于消费者决策问题上可以提供更多有价值的信息。性别和购买自信程度的不同说明了不同个体看待问题的角度以及信息处理方法、策略的不同，有利于公司了解个体心理和预测其购买行为并进行有效沟通。目前，顾客可通过企业网站的评价系统、第三方的点评网站以及网络社区等社交网站迅速地捕捉到和企业相关的评价信息，并基于不同竞争对手的对比做出自己的购买决策。所以，研究顾客对比信息处理过程具有重要的应用价值。企业可以根据其生产或销售的产品类型、其目标顾客的性别和购买决策时的自信程度，来预测和判断顾客决策时关注的信息，并据此制定推广策略。从实践意义来看，本研究的结论将唤起企业对性别的重视，根据不同性别消费者在对比信息处理差异的维度上对消费者进行细分，并依据不同性别消费者的信息处理特点设计相应的营销策略，即给予男性消费者更多具体可直接比较的相关信息，同时考虑如何让女性消费者更关注企业有特色的创新信息，通过此种方式影响顾客，最终获得差异化的核心竞争力。本文研究还表明，不同购买自信程度的消费者决策方式也有差别，营销人员应根据一些预测变量判别不同性别消费者群体在购买时的确定程度，像一些购买后不确定程度仍然较高的服务决策(理财、咨询、医院等)，无论女性还是男性消费者，均会关注非匹配属性。因此在营销沟通策略中，企业应该主动突出和消费者关注特点相匹配的属性，从而提高营销和促销策略的说服力和有效性。 尽管本研究得到了一些有价值的发现，但也有一些局限或不足，可以作为未来研究的方向。首先，本文选择在校大学生作为实验被试群体，实现了样本较高的内在同质性，确保研究中获得较高的理论应用性。如果要在实践中实现较好的应用效果，本文需要进一步提高样本的代表性。将研究被试拓展到不同年龄、不同知识背景、不同经验层次，以增强本研究的外部效度和推广范围。其次，虽然本研究发现消费者性别对其信息处理策略的影响，但是并没有对影响过程的中介变量即内在的心理传导机制作出解释，以后研究需要设计更加精细的实验来进一步检验。最后，除了本研究探讨的性别和购买决策自信程度这两种因素外，还有许多的情境性因素和个体特征因素都可能对人们比较决策过程产生影响，例如不同社会文化因素、不同文化背景下人们的思维和决策方式都存在差异，所有这些因素对人们决策的影响需要在未来研究中进一步探讨。
标签：信息加工论文; 女性消费论文; 决策能力论文;
