張全成，周庭銳

0 引言

決策研究領域一個長期以來普遍接受的觀點認為，在選擇集中加入一個備擇項會降低原各備擇項被選概率，即使不能降低，至少不會增加原備擇項被選概率，這被稱為標準性假設。Luce的概率公理一直被用來作為行為研究的基礎，該公理可表述為：“設T為一個集合（x,y,z,t,u…），并設R為一個包含x的T的子集，如R=（x,y,z），則有：P（x;T）=P（R;T）P（x;R）?！盵1]由于P（R;T）≤1，所以有P（x;T）≤P（x;R）。近年來越來越多的研究發(fā)現(xiàn)，選擇集中加入一備擇項后，其他備擇項被選概率下降幅度并不總是相同[2]，如Debreu（1960）就發(fā)現(xiàn)，選擇集中加入或移出一備擇項，與該備擇項類似的備擇項的被選概率下降或上升幅度往往大于那些不相似的備擇項[3]。Tversky將此稱為相似性假設，它反映了“同類相食”現(xiàn)象：選擇集中各備選項間存在替代效應，備擇項間相似性越高則相互替代性越大，因此，新備擇項往往會更多地搶占與其類似備擇項的“占有份額”（Tversky，1972）[4]。Huber（1982）的研究發(fā)現(xiàn)，一特定備擇項加入選擇集后，會令某備擇項變得更有吸引力從而被選概率提高，并將之稱之為吸引效應，本文將主要探討吸引效應及其形成機理。

1 吸引效應及其基本策略

1.1 吸引效應的基本含義

目前流行的市場份額預測模型大都基于Luce的偏好獨立性原則，認為人們對備選項的相對偏好程度不會因為其他選項存在而改變。事實上，特定選項往往可以誘導決策者選擇，以Huber等（1982）有關啤酒購買決策的研究為例，在研究中，當被試者在（x，y）中選擇時，x被選概率為43%，y為57%；當被試者在（x，y，z）中選擇時，y被選概率從57%上升到了75%，產(chǎn)品信息見表1[5]。結果違背了標準性假說，也違背了Luce（1977）的“不受無關選項干擾”（IIA）原則，另外，z在各屬性上都與y更相似，但y被選概率不降反升，結果違背了相似性假設。

表1 Huber試驗中各啤酒品牌詳細信息表

吸引效應是指一特定備擇項的加入，會令選擇集中某一備擇項（目標備擇項）變得更有吸引力，從而被選概率提高的一種現(xiàn)象。Huber等人提出不對稱占優(yōu)備擇項的概念，是指在選擇集中，該備擇項至少被一個備擇項占優(yōu)且至少不被另一個備擇項占優(yōu)。Pettibone和Wedell（2000）對“被占優(yōu)”的定義是，若A被B占優(yōu)，則A至少有一個屬性值劣于B，而在其他屬性上也都不會優(yōu)于B[6]。這些誘導決策偏差的選項也被稱為誘引選項（Decoy Alternative）。

1.2 吸引效應基本策略

圖1 吸引效應與誘引策略

以圖示分析啟發(fā)吸引效應的基本策略，見圖1，目標備擇項x和競爭備擇項y各有優(yōu)勢屬性，難以取舍。為增加x被選概率，可加入誘引選項來增加其吸引力，具體策略有：（1）范圍增加（Range Increasing,R）策略；（2）頻率增加（Frequency Increasing,F）策略。（3）范圍-頻率（Range-Frequency,RF）策略[7]。由不對稱占優(yōu)備擇項的定義，誘引區(qū)如圖1中網(wǎng)格陰影部分所示，此后的研究進一步擴展了誘引區(qū)的范圍，包括：（1）范圍對稱占優(yōu)（Range With Symmetric Dominance,RS）策略。（2）次級（Inferior,I）策略[8]。（3）折衷（Compromise,C）策略[9]。

2 吸引效應的心理學解釋

2.1 基于信息缺失的決策簡化

李紓（2006）認為，決策者不是無限理性的，決策的真正機制并不是最大限度追求效用，而是辨別各方案間優(yōu)劣關系，人類抉擇行為更可能是一種搜索某個選項在主觀上優(yōu)于另一個選項的過程[10]。當信息缺失時，消費者會通過兩兩對比來確定選擇集中各備擇項的相對優(yōu)劣從而做出決策，誘引選項致使對比效應產(chǎn)生，增加目標備擇項的吸引力（Brenner，1999）[11]。Ratneshwar（1987）等認為，當消費者對產(chǎn)品不熟悉而難以權衡熟劣熟優(yōu)時，他們會搜尋其他信息作為決策依據(jù)以降低不協(xié)調(diào)感，誘引備擇項成為誘導其他備擇項被選擇的一種“正當理由”，這不僅簡化了決策，也減少了決策者的思考成本，若對備擇項屬性進行詳細描述，則可減小或消除吸引效應[12]。Shugan（1980）認為，決策者在存在占優(yōu)關系的方案對中進行選擇的思考成本要低于沒有占優(yōu)關系的情況，誘引選項簡化了決策[13]，Hedgcock（2009）也認為，決策者會盡量地規(guī)避負面情緒，由于誘引選項被目標備擇項占優(yōu)，這降低了決策者的負面情緒，簡化了決策[14]。

2.2 基于參考點轉移的損失避免

Wedell和Pettibone（1996）基于風險規(guī)避角度解釋了吸引效應形成機理，認為誘引選項改變了決策者參考點，進而改變決策者對各屬性的相對價值判斷[6]。從誘引選項角度看，目標備擇項帶來一個小的獲得，而競爭備擇項帶來的是一個大大的損失和一個小小的獲得，根據(jù)參考依賴理論可知，相同損失比相同獲得對決策者產(chǎn)生更大的影響，所以目標備擇項更容易被選擇。

2.3 基于決策認知過程的感知偏差

Duncan和Humphreys（1989）基于視覺研究提出的知覺聚焦效應認為，相似元素的存在會促使個體更加關注那些不相似的元素，集合中選項間彼此關系在加入誘引項后發(fā)生了改變，導致決策者關注點發(fā)生轉移[15]。Mellers和Biagini（1994）也認為，決策者在選項間比較時，它們在一個屬性上的相近會放大其在其他屬性上的差異，這種“關注差異”會導致那些差異較大的屬性會獲得較高的判斷權重[16]。Ariely和Wallsten（1995）指出，新加入選項會給決策者帶來屬性重要性信號，進而影響決策者對屬性的權重賦予，增加了目標備擇項在優(yōu)勢屬性上的吸引力[17]。

3 研究模型

3.1 基于范圍-頻率理論和知覺聚焦理論的吸引效應機理探析

（1）范圍理論（Range Theory）與吸引效應

人對一刺激物的絕對價值評價很困難，其評價要取決于該刺激物與背景刺激的相對關系，人們對那些不確定的價值判斷和偏好，經(jīng)常容易受到選項的框架、任務特點和選擇情境等因素影響（Bettman等，1998）[18]。Volkmann（1951）的范圍理論認為，人對某一刺激的價值判斷是關于該刺激在極差中位置的函數(shù)，它取決于小于該刺激物部分占極差之間的比例[19]，用公式可表示為：

圖2 范圍效應理論與屬性心理感距離

式（1）中，Sim表示刺激i在屬性m上的值，Smax,mk和Smin,mk分別表示該屬性上在情景k中的最大值和最小值。

在吸引效應中，以R策略加入誘引選項后，降低了屬性2的Smin,mk值，這使目標備擇項在該屬性上的相對劣勢變小，即個體對x和y在屬性2上的感知差距并非恒常的。具體含義見圖2，當選擇集中只有x和y，兩者在屬性2上一個是“最大值”（用1表示），一個是“最小值”（用0表示）；以R策略加入z后，由于z在屬性2上為最小值，此時，x與y在屬性2上的差距在消費者心理認知上變小了（0＜t＜1）。如Yeung和Soman（2005）認為，消費者對不同產(chǎn)品在某屬性上的差異感知受范圍效應影響，當通過產(chǎn)品信息展示方式拉大該屬性背景范圍時，會縮小消費者在該屬性上的差異大小感知[20]。

Parducci（1965）的范圍-頻數(shù)理論認為，在情境k，刺激i在屬性m上的吸引價值Vimk是其范圍價值Rimk和頻數(shù)價值Fimk的函數(shù)，可表示為[21]：

式中，z表示范圍價值和頻率價值的相對權重，取值在0～1之間。頻數(shù)價值Fimk為：

其中，rankimk是指在情境k刺激i在屬性m上的名次，Nmk表示刺激的個數(shù)。在吸引效應中，F(xiàn)策略使目標備擇項在屬性1上的相對排序名次增加，使其在該屬性上相對優(yōu)勢變大。

由此本文提出如下假設，在選擇集中：

H1：以R策略加入誘引選項，會顯著提高目標備擇項的被選概率。

H2：以F策略加入誘引選項，會顯著提高目標備擇項的被選概率。

H3：以R策略加入誘引選項，會顯著提高決策者對目標備擇項劣勢屬性的評價。

H4：以F策略加入誘引選項，會顯著提高決策者對目標備擇項優(yōu)勢屬性的評價。

H5：以R策略加入誘引選項，會顯著提高決策者對競爭備擇項優(yōu)勢屬性的評價。

H6：以F策略加入誘引選項，會顯著降低決策者對競爭備擇項劣勢屬性的評價。

（2）頻數(shù)效應、知覺聚焦效應與吸引效應

在解釋吸引效應成因時，Huber等人（1982）認為，誘引備擇項不僅減少了目標備擇項在劣勢屬性上的差距，同時，也增加了目標備擇項優(yōu)勢屬性的展示頻率，從而增加了其在該屬性上的吸引力[5]。Wedell（1996）認為，誘引備擇項的加入，導致決策者增加了目標備擇項優(yōu)勢屬性的權重評價，使目標備擇項吸引力增加[6]。Hamilton、Hong和Chernev（2007）的研究發(fā)現(xiàn)，當某個特定屬性值在選擇集中出現(xiàn)次數(shù)較多時，會出現(xiàn)知覺聚焦效應（Perceptual Focus Effect），使消費者認為該屬性值是市場上流行的，從而導致?lián)碛性搶傩灾档膫鋼耥棻贿x概率增加[22]。知覺聚焦會導致消費者改變兩屬性間的權重賦予，使消費者的屬性權衡線發(fā)生偏移。由此本文提出如下假設，在選擇集中：

H7：以R策略加入誘引選項，會顯著提高決策者對目標備擇項優(yōu)勢屬性上的評價。

H8：以F策略加入誘引選項，會顯著提高決策者對目標備擇項劣勢屬性上的評價。

H9：以R策略加入誘引選項，會顯著降低決策者對競爭備擇項劣勢屬性的評價。

H10：以F策略加入誘引選項，會顯著降低決策者對競爭備擇項劣勢屬性的評價。

圖3 策略和R策略下消費者對備擇項屬性評價的轉移

假設H3-H10的基本含義如圖3所示。

3.1.2 吸引效應形成機理模型推理

吸引效應已經(jīng)在諸多實驗中得到證實，但其可能是由范圍效應、頻率效應和知覺聚焦效應中的一種所引起，也可能是兩種以上效應疊加而成，因此有必要對三種效應進行分離。本文沿用范圍-頻率效應和知覺聚焦效應建立數(shù)學模型。對于任意一屬性m，消費者對其屬性值i的評價Vim為其效用Uim的線性函數(shù)：

效用Uim是屬性值xi和常數(shù)系數(shù)Kj的函數(shù)：

在情景k下，效用Uimk為：

（6）式中Uk為情景效應效用函數(shù)，其值是范圍效應、頻率效應和知覺聚焦效應的線性函數(shù)，用公式可表示為：

由式（4）、（5）、（6）和（7）可推導出，在情景K下，消費者對任意屬性m的屬性評分VPimk為：

在此，用非情景效應下的屬性評分代替Vim，則在情景K下，消費者對任一屬性m的評價為：

上式中，Rimk如式（4-1）所示，F(xiàn)imk如式（4-3）所示。對于變量Pimk，由其定義可知為分類型變量，其取值如下：

4 實驗設計及結果

4.1 實驗設計及實驗材料選擇

筆者隨機抽取了來自四川師范大學218名學生自愿被試者，被試者被要求在包含五種產(chǎn)品的問卷中進行購買決策，每一個產(chǎn)品類中只有兩個產(chǎn)品選項及兩個屬性值的描述（核心集合，Core Set）。在第一次購買決策4周后，研究將被試者隨機分配到2個小組中去，一個小組被試者在R策略集合（X,Y,Rx）中進行購買決策；一個小組被試者在F策略集合（X,Y,Fx）中進行購買決策，被試者被要求對各產(chǎn)品不同屬性打分評價，然后選出自己最偏好的產(chǎn)品。通過對第一次調(diào)查回收問卷的檢查、整理，淘汰14份問卷，得到有效問卷204份，有效率為93.6%。第二次問卷調(diào)查使用了和第一次調(diào)查一樣的樣本，由于拒絕回答、無法接觸到被調(diào)查者等原因，獲得192份有效問卷，其中問卷2和問卷3調(diào)查人數(shù)各為96人。由于需要進行前后決策對比，所以缺失任何一次調(diào)查的當做無回應處理，問卷總有效回應率為89.0%。

研究中所使用實驗材料參照了Simonson（1989）[9]、Wedell和Pettibone（1996）[6]、Mourali（2007）[23]、Amir和Jonathan（2008）[24]等研究，產(chǎn)品信息具體情況見表2。

4.2 實驗結果

4.2.1 R策略和F策略下的吸引效應及其強度

實驗中一共出現(xiàn)了1920次購買決策（5個產(chǎn)品類型×192被試者×2次選擇），結果表明在R和F策略下均出現(xiàn)吸引效應。以MP4決策為例，統(tǒng)計結果見表3、表4和表5。

表4 R策略下吸引效應中消費者選擇轉移模式分析

表5 F策略下吸引效應中消費者選擇轉移模式分析

由MP4播放器調(diào)查數(shù)據(jù)可知，X的絕對市場份額在R策略和F策略下分別提高20.8%(χ2=12.12，P≤0.001）和14.6%（χ2=10.32，P≤0.001），X與Y的相對市場占有率分別提高21.4%和15.1%。其他各類產(chǎn)品吸引效應強度情況見表6，結果驗證H1和H2。

表6 實驗中各類產(chǎn)品兩種策略下的吸引效應（△P）及吸引效應強度（K）

4.2.2 屬性評價轉移

研究發(fā)現(xiàn)，誘引選項會導致費者對同一產(chǎn)品的屬性評價按照固定模式偏移，表7呈現(xiàn)了屬性評價具體變化情況。以MP4為例，R策略下X和Y的待機時間屬性評分都顯著提高，分別提高8.15分（t=4.415，P＜0.000）和2.59分（t=2.409，P=0.018）；對Y內(nèi)存容量屬性評價下降3.42分（t=2.618，P=0.010），但對X內(nèi)存容量屬性評分沒有顯著變化（t=0.493，P=0.623）。F策略下，X的優(yōu)勢屬性和劣勢屬性分別顯著提高2.35分（t=2.225，P=0.028）和2.87分（t=1.717，P=0.089），Y的優(yōu)勢屬性顯著提高2.05分（t=1.752，P=0.083），而劣勢屬性顯著降低 4.05分（t=3.166，P=0.002）。研究結果驗證H3、H4、H5、H6、H9和H10，但未驗證假設H7和H8。

表7 在不同選擇集下決策者屬性評價的變化

4.2.3 模型回歸檢驗

回歸模型前需對對相關數(shù)據(jù)進行預處理形成新變量，表8是各變量值。表中，m是不同屬性，k為吸引策略；Vimk是在情境k下消費者對屬性m的平均評分，Vim是沒有誘引選項時屬性m的平均評分；xi為屬性m的值，變量xmin和xmax為屬性m的最小值和最大值；Ri是屬性xi在屬性m上的排序，Ri=n+1，n為小于xi的屬性數(shù)量；N表示選擇集中選項個數(shù)。變量Rimk、Fimk、Pimk是由公式（1）、（3）和（10）的定義計算而得。

表8 回歸模型中相關變量得分一覽表（以MP4播放器實驗為例）

運用實驗數(shù)據(jù)擬合模型，表9中的（1）和（2）反應了模型適應程度，（3）是模型參數(shù)估計結果。

（1）模型匯總a

表9 模型回歸基本統(tǒng)計表

（2）方差分析a

a.因變量:Vimk；預測變量:(常量),Vim,Rimk,Fimk,Pimk。

（3）系數(shù)

模型(常量)VIF Vim Rimk Fimk非標準化系數(shù)B 41.600.380 8.331 5.119 0b 2.485標準誤差12.300.174 3.027 2.757 T值3.382 2.186 2.752 1.857.280.500.243標準系數(shù)Sig..003***.042**.013**.079*容忍度0.230 0.114 0.219 4.356 8.755 4.562 Pimk=0 Pimk=1 1.218.137 2.040.055*0.832 1.202

從統(tǒng)計結果可看出回歸模型擬合優(yōu)度較好（R2大于0.8）回歸模型通過假設檢驗，表（3）中可看出，參數(shù)都通過了模型檢驗（P值均小于0.1）。簡明和黃登源（2009）認為，若方差擴大引子值小于10，則認為方程不存在嚴重的多重共線性[25]，方程共線性檢驗顯示VIF值均小于10，可認為方程不存在嚴重多重共線性。

回歸方程式為：

該模型含義是，在吸引效應中：（1）若企業(yè)產(chǎn)品屬性是產(chǎn)品集中最優(yōu)的，則可使該屬性評分增加8.33分，若企業(yè)產(chǎn)品屬性非最優(yōu)，則將其在屬性分布極差中的位置每提高50%可獲得4.12分的評分增量（0≤Rimk≤1）；（2）企業(yè)產(chǎn)品屬性在產(chǎn)品集中的排序分值Fimk每增加0.5分，可使該屬性值評價得分增加2.56分；（3）屬性分布中出現(xiàn)相同屬性值，會使該屬性值評分增加2.46分。

將式（11）轉換后可得：

式（12）可粗略估計范圍效應、頻率效應和知覺聚焦效應對于屬性評價的貢獻程度?？煽闯龇秶暙I系數(shù)最大，基本印證“R策略似乎比F策略更有效”的結論。

5 研究結論與管理啟示

研究發(fā)現(xiàn)，在消費者購買中決策中，吸引效應不僅確實存在，而且表現(xiàn)強烈。在本實驗中，R策略使目標選項絕對市場份額和相對市場份額分別平均增加19.4%和19.9%，F(xiàn)策略使目標選項絕對市場份額和相對市場份額分別平均增了16.5%和17.3%。因此，在新產(chǎn)品定位、促銷溝通管理和競爭戰(zhàn)略制定中充分考慮吸引效應的影響，是十分重要的。研究試圖對比R策略和F策略哪個更有效，雖然統(tǒng)計結果顯示R策略的平均效應強度比F策略更大（1.59 VS1.46），但在并不總是如此，如在便攜式電腦實驗中，F(xiàn)策略比R策略更有效。研究還發(fā)現(xiàn)，受誘引選項屬性信息的錨定影響，消費者對目標選項和競爭選項的屬性評價產(chǎn)生顯著的變化，且變化方向是可預測的。研究通過數(shù)據(jù)回歸擬合了一個同時包含范圍效應、頻率效應和焦點感知效應的模型，該模型很好地解釋了消費者屬性評價變動情況，有力證明了上述三種效應在解釋吸引效應時的有效性。

研究結論對營銷實踐的啟示是，企業(yè)在為新產(chǎn)品定位時，一定要考慮吸引效應的影響，采取合理策略以增加企業(yè)產(chǎn)品吸引力。企業(yè)可以考慮在產(chǎn)品線上推出不以盈利為目的的陷阱產(chǎn)品，以達到烘托目標產(chǎn)品優(yōu)勢的目的。此外，在設計產(chǎn)品時，一定要考慮產(chǎn)品不同屬性在屬性集中的位置，對于產(chǎn)品優(yōu)勢屬性，要盡量提高該屬性在屬性集極差中的位置和排序；對于產(chǎn)品的弱勢屬性，則要盡量達到該屬性值平均水準，并與市場上該類型產(chǎn)品中大多數(shù)屬性值相同。

[1]Luce R D.Individual Choice Behavior:A Theoretical Analysis[M].New York:John Wiley&Sons,1959.

[2]Rumelhart D L,Greeno J G.Similarity between Stimuli:An Experimental Test of the Luceand Restle Choice Models[J].Journal of Mathematical Psychology,1971,8(3).

[3]Debreu G.A Review of Individual Choice Behavior:A Theoretical Analysis[J].American Economic Review,1960,12(50).

[4]Tversky A.Elimination by Aspects:A Theory of Choice[J].Psychological Review,1972,7(79).

[5]Huber J,Payne JW,Puto C.Adding Asymmetrically Dominated Alternatives:Violations of Regularity and the Similarity Hypothesis[J].Journal of Consumer Research,1982,6(9).

[6]Wedell D H,Pettibone JC.Using Judgment to Understand Decoy Effect in Choice[J].Organizational Behavior and Human Decision Processes,1996,3(67).

[7]張全成，盧東，周庭銳.消費者決策行為中的情境效應研究評論與展望[J].軟科學，2011,(10).

[8]Huber J,Puto C.Market Boundaries and Product Choice:Illustrating Attraction and Substitution Effects[J].Journal of Consumer Research,1983,6(10).

[9]Simonson I.Choice Based on Reasons:The Case of Attraction and Compromise Effects[J].Journal of Consumer Research,1989,9(16).

[10]李紓.發(fā)展中的行為決策研究[J].心理科學進展，2006,(4).

[11]Brenner L,Rottenstreich Y,Sood S.Comparison,Grouping,and Preference[J].American Psychological Society,1999,10(3).

[12]Ratneshwar S,Shocker A D,Stewart DW.Toward Understanding the Attraction Effects:The Implications of Product Stimulus Meaningfulnessand Familiarity[J].Journal of Consumer Research,1987,(13).

[13]Shugan S M.The Cost of Thinking[J].Journal of Consumer Research,1980,(7).

[14]Hedgcock W,Rao A R,Chen H.Could Ralph Nader’s Entrance and Exit Have Helped Al Gore?The Impact of Decoy Dynamics on Consumer Choice[J].Journal of Marketing Research,2009,(6).

[15]Duncan J,Glyn WH.Visual Search and Stimulus Similarity[J].Psychological Review,1989,96.

[16]Mellers B,Biagini K.Similarity and Choice[J].Psychological Review,1994,101(3).

[17]Ariely D,Wallsten T S.Added Seeking Subjective Dominance in Multidimensional Space:An Explanation of the Asymmetric Dominance Effect[J].Organizational Behavior&Human Decision Processes,1995,3(63).

[18]Bettman JR,Luce M F,Payne JW.Constructive Consumer Choice Processes[J].Journal of Consumer Research,1998,25(12).

[19]Volkmann J.Scales of Judgment and their Implications for Social Psychology.Social Psychology at Crossroads[M].New York:Harper&Row,1951.

[20]Yeung W M,Catherine,Soman D.Attribute Evaluability and the Range Effect[J].Journal of Consumer Research,2005,32(12).

[21]Parducci A.Category Judgment:A Range-Frequency Model[J].Psychological Review,1965,11(72).

[22]Hamilton R,Hong J,Chernev.A Perceptual Focus Effects in Choice[J].Journal of Consumer Research,2007,l34.

[23]Mourali M,Bockenholt U,Laroche M.Compromise and Attraction Effects under Prevention and Promotion Motivations[J].Journal of Consumer Research,2007,(34).

[24]Amir O,Levav J.Choice Construction Versus Preference Construction:The Instability of Preferences Learned in Context[J].Journal of Marketing Research,2008,(4).

[25]簡明,黃登源.市場研究定量分析方法與應用[M].北京:中國人民大學出版社,2009.