龔詩陽，劉 霞，趙 平

(清華大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，北京 100084)

一、引言

消費者在購買產(chǎn)品或服務(wù)時，往往會去尋求其他消費者的意見。早在半個世紀以前，學(xué)者們就意識到人際溝通和口碑傳播是影響人們行為、偏好和決策的重要因素［1-3］。傳統(tǒng)的口碑傳播指人與人之間一對一、面對面地交流產(chǎn)品或服務(wù)的信息，其影響往往局限于有限的社交范圍內(nèi)，并且隨著距離的增加和時間的推移而迅速減弱［4］。互聯(lián)網(wǎng)與信息技術(shù)的發(fā)展為消費者提供了一個在網(wǎng)絡(luò)上交流產(chǎn)品和服務(wù)信息的機會。越來越多的消費者在個人博客、BBS、社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)網(wǎng)站等平臺上發(fā)布對于產(chǎn)品或服務(wù)的評論，促使口碑傳播由線下發(fā)展到線上。在互聯(lián)網(wǎng)的影響和推動下，口碑傳播的范圍不再僅僅局限于傳統(tǒng)意義上的小型社會群體內(nèi)，而是擴展到由大規(guī)模消費者群體所組成的網(wǎng)絡(luò)世界中?？诒畟鞑サ姆绞揭膊辉偈且粚σ弧⒚鎸γ娴剡M行，消費者可以通過網(wǎng)絡(luò)將產(chǎn)品或服務(wù)的購買和使用經(jīng)驗、對產(chǎn)品或服務(wù)的評價等信息同時傳遞給眾多的潛在消費者。距離和時間也不再成為口碑傳播的重要阻礙，因為消費者所發(fā)布的評論信息會被儲存和顯示在網(wǎng)頁上，其他消費者隨時隨地都能看到這些評論信息。因此，網(wǎng)絡(luò)口碑(online word-of-mouth)，作為一種新興的口碑傳播形式，其影響范圍和程度都遠遠超過了傳統(tǒng)的口碑傳播。

圖1 傳統(tǒng)口碑到網(wǎng)絡(luò)口碑的變遷

由于傳統(tǒng)口碑的局限性，企業(yè)在制定營銷溝通戰(zhàn)略時通常沒有將其納入考慮范圍。然而，隨著Web2.0時代下用戶生成系統(tǒng)(user-generated content)的發(fā)展，企業(yè)能以越來越低的成本來引發(fā)和管理網(wǎng)絡(luò)口碑［5］。早在1995年，美國著名的電子商務(wù)網(wǎng)站亞馬遜(Amazon.com)就在其網(wǎng)站上建立了線上評論系統(tǒng)，鼓勵消費者發(fā)表對商品的評論信息。這項功能受到了消費者的廣泛歡迎，并被認為是亞馬遜獲得成功的關(guān)鍵因素之一［6］。近年來，國內(nèi)的電子商務(wù)網(wǎng)站如雨后春筍般成長起來，很多網(wǎng)站(如當(dāng)當(dāng)網(wǎng)、京東網(wǎng)、淘寶網(wǎng)、凡客誠品、麥包包等)都建立了線上評論系統(tǒng)，來引發(fā)消費者對商品的評論。不僅如此，眾多的第三方信息門戶(如中關(guān)村在線、太平洋電腦網(wǎng))和社交網(wǎng)站(如豆瓣網(wǎng))也為消費者提供了發(fā)布評論信息的平臺。因此，消費者現(xiàn)在可以很容易地在網(wǎng)絡(luò)上找到各類商品和服務(wù)的評論信息，例如電影、圖書、餐飲、音像制品、數(shù)碼產(chǎn)品和旅游住宿等。

線上評論系統(tǒng)的普及對消費者的購買行為和決策過程產(chǎn)生了重要的影響。BizRate調(diào)查了5500名網(wǎng)絡(luò)消費者對線上評論的看法，44%的受訪者表示他們在購買前會參考其他消費者的評論，59%的受訪者甚至認為消費者評論比專家評論更有價值［7］。最近的一項針對中國消費者的調(diào)查研究顯示，超過70%消費者在購買產(chǎn)品前都會主動上網(wǎng)查看其他消費者對品牌、產(chǎn)品或服務(wù)的評價［8］。有很大一部分消費者甚至在實體店購買產(chǎn)品時，也會查閱線上消費者評論信息，以此來降低購買決策的風(fēng)險和不確定性［9］。因此，不少學(xué)者認為，線上消費者評論對促進產(chǎn)品的銷量有重要的影響。例如，Liu(2006)發(fā)現(xiàn)Yahoo網(wǎng)站上的消費者評論對電影的票房收入有顯著的影響［10］。Clemons、Gao和Hitt(2006)分析了啤酒行業(yè)的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)線上消費者評論對啤酒銷量的增長也有顯著的作用［11］。

然而，同樣也存在不少觀點對建立線上評論系統(tǒng)的作用有所質(zhì)疑。首先，建立在線評論系統(tǒng)減弱了網(wǎng)站對信息的控制能力，負面評論信息的產(chǎn)生和傳播可能會對銷售起抑制作用。很多研究的結(jié)論都顯示負面評論的影響大于正面評論［12-13］。其次，相關(guān)的利益群體可以利用這一平臺大量地發(fā)布對自己商品有利的、對其競爭者商品不利的虛假評論，從而降低了評論信息的可信度。再次，在缺乏有效激勵的情況下，如何刺激購買過商品的消費者花費時間和精力去認真發(fā)表評論仍是懸而未決的問題。Chen和Tseng(2011)指出，網(wǎng)絡(luò)中不少在線評論存在著文本直接復(fù)制、垃圾評論等情況［14］。

那么，企業(yè)究竟是否可以通過引發(fā)和管理線上消費者評論來影響產(chǎn)品的銷量呢?如果可以，又有哪些關(guān)鍵的決策指標(biāo)需要著重考慮?線上評論的影響在產(chǎn)品的生命周期中會怎么樣動態(tài)變化?我們通過收集當(dāng)當(dāng)網(wǎng)(dangdang.com)上超過3200萬條圖書評論的大樣本面板數(shù)據(jù)，建立計量模型對線上消費者評論與產(chǎn)品銷量的關(guān)系進行了系統(tǒng)的實證分析，并進一步探討了線上評論各指標(biāo)的影響在整個產(chǎn)品生命周期中的變化。在接下來的內(nèi)容中，我們首先進行文獻綜述，并介紹相關(guān)的理論背景。第三部分對數(shù)據(jù)進行了描述。第四部分介紹模型設(shè)定并解釋分析結(jié)果。第五部分總結(jié)了全文的研究，并提出了相應(yīng)的管理啟示。

二、文獻綜述

在市場營銷和信息系統(tǒng)領(lǐng)域，越來越多的研究開始關(guān)注網(wǎng)絡(luò)口碑與線上評論的作用。大部分的研究對象為體驗型產(chǎn)品(experience goods)，如電影［10，12，15-17］、圖書［13］、電視節(jié)目［18］、電子游戲［19］、餐飲［20］等。對于體驗型產(chǎn)品，消費者只有在消費后才能對產(chǎn)品和服務(wù)做出準(zhǔn)確的評價［21］。線上評論系統(tǒng)的出現(xiàn)，使消費者在購買產(chǎn)品后可以通過發(fā)表評論來向其他的潛在消費者傳遞產(chǎn)品信息和體驗，降低了他們的購買風(fēng)險，因此對體驗型產(chǎn)品的銷售有重要的影響。此外，對于非體驗型產(chǎn)品，許多研究也證實了網(wǎng)絡(luò)口碑的重要作用［11，22］。

在測量網(wǎng)絡(luò)口碑效應(yīng)時，最常采用的3個維度為評論數(shù)量、評論效價和評論差異［23］。評論數(shù)量(volume)主要指消費者對某一產(chǎn)品或服務(wù)發(fā)布的評論數(shù)之和，代表了網(wǎng)絡(luò)口碑規(guī)模的大小。評論效價(valence)指消費者對產(chǎn)品或服務(wù)評價的好壞或正負性，一般用評論分數(shù)的平均值，或正(負)面評價的比例來衡量。評論差異(variance)主要指消費者所發(fā)布的評論信息存在的差異或不一致性，通常用評論分數(shù)的統(tǒng)計方差來表示。盡管已經(jīng)有不少學(xué)者分別從評論數(shù)量、評論效價和評論差異三個方面對網(wǎng)絡(luò)口碑效應(yīng)進行了實證研究，但得到的結(jié)論卻不盡相同(見表1)。Liu(2006)、Duan等(2008)在研究網(wǎng)絡(luò)口碑的評論數(shù)量和評論效價對電影票房的影響時，發(fā)現(xiàn)僅有評論數(shù)量產(chǎn)生顯著的影響［10，16］。然而，同樣研究電影行業(yè)的網(wǎng)絡(luò)口碑效應(yīng)，Dellarocas等(2007)卻發(fā)現(xiàn)評論數(shù)量和評論效價均有顯著的影響［15］。Chintagunta等(2010)同時分析了評論數(shù)量、評論效價和評論差異三種口碑維度對電影票房的影響［17］，他們發(fā)現(xiàn)僅有評論效價存在顯著的影響，而評論數(shù)量和評論差異的影響并不顯著。Clemons等(2006)同樣研究了這三種效應(yīng)對啤酒銷量的影響，卻發(fā)現(xiàn)評論效價和評論差異均對銷量有顯著的影響，并認為前25%的評分情況對銷量的預(yù)測最為精確［11］。

因此，盡管現(xiàn)有的研究已經(jīng)在不同維度上探索了網(wǎng)絡(luò)口碑效應(yīng)，但其結(jié)論仍然存在很大的分歧。對于產(chǎn)生分歧的原因，Duan等(2008)認為是采用了不同的計量模型和研究方法［16］;Chen等(2011)認為與研究中采用的樣本數(shù)量的大小有關(guān)［24］;也有學(xué)者稱是因為忽略了不同階段評論影響的動態(tài)變化［22，25］。接下來，我們將分別闡述評論數(shù)量、評論效價和評論差異對產(chǎn)品銷量的作用機理，并探討網(wǎng)絡(luò)口碑對處于不同生命周期產(chǎn)品的影響差異。

表1 主要的實證研究結(jié)論

(一)評論數(shù)量

評論數(shù)量度量了網(wǎng)絡(luò)口碑總體規(guī)模的大小，大量的研究都發(fā)現(xiàn)了評論數(shù)量與消費者行為和產(chǎn)品市場表現(xiàn)的顯著關(guān)系［27-29］。評論數(shù)量之所以產(chǎn)生影響，最為普遍的解釋是因為其反映了網(wǎng)絡(luò)口碑的知曉效應(yīng)(awareness effect):評論數(shù)量越多，說明越多的消費者參與到對一個產(chǎn)品的評價討論中，這不僅從正面反映了已消費該產(chǎn)品人群的大小，也反映了消費者對該產(chǎn)品討論的熱度。熱度越高，反映了已消費顧客傳播口碑的熱情越高，那么其他消費者知曉這個產(chǎn)品的可能性就越大，從而能夠產(chǎn)生更多的后續(xù)銷量［18］。不少學(xué)者的研究都支持了評論數(shù)量對銷量的正向影響。例如，在對電影行業(yè)的研究中，Liu(2006)分析了Yahoo網(wǎng)站上每周電影評論信息對票房收入的影響，發(fā)現(xiàn)評論數(shù)量越多，電影票房越高［10］。Duan等(2008)進一步通過分析Yahoo網(wǎng)站上每天的消費者評論信息，也發(fā)現(xiàn)了評論數(shù)量對電影的票房收入有顯著的影響［16］。Rui等(2010)則利用 twitter中信息推送(push)的方式直接測量接受到評論信息的人數(shù)，發(fā)現(xiàn)評論數(shù)量對于電影的票房收入有很強的解釋力度［30］。此外，Godes和 Mayzlin(2004)對電視節(jié)目的研究［18］，Chevalier和 Mayzlin(2006)對圖書行業(yè)的研究［13］，以及盧向華和馮越(2009)對餐飲行業(yè)的研究也證實了評論數(shù)量對銷量的重要影響［20］?；谕瑯拥脑?，研究產(chǎn)品擴散模型的文獻也通常采用購買者與非購買者之間的互動來衡量口碑效應(yīng)。Dellarocas等(2007)將評論數(shù)量加入產(chǎn)品銷量的預(yù)測模型中，發(fā)現(xiàn)模型的預(yù)測精度有顯著提高［15］。由此，我們推測評論數(shù)量對銷量有顯著的正向影響。

(二)評論效價

評論效價指消費者對產(chǎn)品或服務(wù)評價的好/壞(正/負)，一般用評論分數(shù)的平均值或者正負面評論的比例來衡量。評論效價對產(chǎn)品銷量的影響通常被稱為說服效應(yīng)(persuasive effect):產(chǎn)品或服務(wù)的評分越高，越容易引發(fā)其他消費者態(tài)度的轉(zhuǎn)變，從而說服他們接受和購買該產(chǎn)品。Duan等(2009)發(fā)現(xiàn)22%的消費者在查看CNET網(wǎng)站上的產(chǎn)品信息時都會按照評分來排序，說明評論分數(shù)是消費者進行購買決策的重要依據(jù)［31］。已有不少學(xué)者的研究驗證了評論效價與產(chǎn)品銷量的關(guān)系。Chevalier和Mayzlin(2006)收集了美國兩大圖書銷售網(wǎng)站Amazon.com和BN.com上的評論信息，發(fā)現(xiàn)評論分數(shù)對圖書的銷量有顯著的正向影響［13］。Clemons等(2006)分析了消費者對啤酒廠商的在線評論，發(fā)現(xiàn)評論分數(shù)與啤酒的銷售量正相關(guān)，并且前25%的評分對銷量的預(yù)測最為精確［11］。Dellarocas等(2007)運用網(wǎng)絡(luò)評論信息來預(yù)測電影票房收入，發(fā)現(xiàn)評論的平均分值對票房收入有良好的預(yù)測精度［15］。Chintagunta等(2010)將電影行業(yè)的網(wǎng)絡(luò)口碑研究擴展到多個市場，發(fā)現(xiàn)評論效價是最為重要的影響因素［17］。盡管也有一部分學(xué)者的研究沒有支持評論效價的作用［10，31-32］，但是，基于以上的分析和大量實證研究的結(jié)論，我們?nèi)匀煌茰y評論效價對銷量有顯著的正向影響。

(三)評論差異

評論差異度量了消費者對產(chǎn)品或服務(wù)態(tài)度和觀點上的分歧(統(tǒng)計上稱為異質(zhì)性)，通常采用評分的方差或標(biāo)準(zhǔn)差來度量。評論差異對銷量的影響目前還存在較大的爭議。支持評論差異對銷量有負面影響的觀點認為，消費者是風(fēng)險規(guī)避(risk averse)的，不一致的評論會提升消費者對購買風(fēng)險的感知，因此會降低消費者的購買傾向。Meyer(1981)的研究支持了風(fēng)險規(guī)避的觀點，他發(fā)現(xiàn)消費者會通過貶低產(chǎn)品的平均評價來適應(yīng)對產(chǎn)品的批評［33］。Zhang(2006)研究了2004年7月至9月上映的128部電影，發(fā)現(xiàn)評論差異越大，票房的衰減越快［34］。另一種觀點認為，對產(chǎn)品評價的較大的差異說明產(chǎn)品不是針對大眾市場，而是針對利基市場(niche market)的產(chǎn)品［26］。對于利基產(chǎn)品，其目標(biāo)市場的顧客會非常喜歡該產(chǎn)品，評價也相應(yīng)較高，而非目標(biāo)市場的顧客評價會相應(yīng)較低，形成評價效價上的兩極分化。因為利基市場一般來說規(guī)模比較小，所以會造成評價差異與銷量之間的負向相關(guān)。相反，也有學(xué)者認為評論差異對銷量有正面影響。Martin等(2007)通過實驗方法研究了被試在給定電影評分后對電影的偏好程度，發(fā)現(xiàn)他們更傾向于選擇評分差異較大的電影［35］。他們將這種現(xiàn)象解釋為評論差異引發(fā)了消費者的好奇心，消費者在好奇心的驅(qū)動下會產(chǎn)生更多的購買。另一種觀點則認為，評論差異越大，說明評論信息所覆蓋的消費者細分群體就越多，從而會產(chǎn)生更多的銷量。Godes和Mayzlin(2004)發(fā)現(xiàn)評論分散度越高，電視節(jié)目的收視率越高［18］。Clemons等(2006)也發(fā)現(xiàn)評論差異大的啤酒品牌在銷量增長上更快［11］。綜合上述觀點發(fā)現(xiàn)，評論差異對銷量的影響尚未有定論，因此需要我們通過實證來進行檢驗。

(四)線上評論的生命周期效應(yīng)

線上評論信息對產(chǎn)品銷量的影響是如何動態(tài)變化的?評論信息對于處于不同生命周期的產(chǎn)品的影響是否有差異?我們發(fā)現(xiàn)兩種不同的因素可能造成截然相反的結(jié)果。首先，評論信息對銷量的影響可能隨時間而降低，從而對處于生命周期早期的產(chǎn)品的影響大于處于晚期的產(chǎn)品。其原因是隨著產(chǎn)品發(fā)布時間的增長，消費者可以從更多的公開渠道獲得與產(chǎn)品相關(guān)的信息，如廣告、購物雜志、媒體報道和朋友推薦等。這些渠道發(fā)布的信息會影響消費者對產(chǎn)品的認知和態(tài)度，使消費者不再僅僅依賴線上評論的信息。Goldfarb和Tucker(2011)通過實地實驗證明了線上廣告與線下廣告存在互相替代的效應(yīng)［36］。Chen等(2011)的研究也發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)互動信息對銷量的影響隨時間而減弱［24］。其次，評論信息對銷量的影響也有可能隨時間而增強，對處于生命周期晚期的產(chǎn)品的影響大于處于早期的產(chǎn)品，因為不同生命周期中消費者的構(gòu)成不同。Mahajan等(1990)發(fā)現(xiàn)在產(chǎn)品生命周期的早期，大部分的消費者是“創(chuàng)新者”或“專家”，而“跟隨者”或“新手”傾向于在更晚的時候購買產(chǎn)品［37］。這個結(jié)論說明隨著時間的增長，消費者的構(gòu)成中“跟隨者”或“新手”的比例越來越大。因為“跟隨者”或“新手”缺乏對產(chǎn)品的知識和經(jīng)驗［38］，其甄別產(chǎn)品好壞的能力遠遜于“創(chuàng)新者”或“專家”，所以他們更可能依賴線上評論信息來輔助購買決策。

綜合上面的分析，信息渠道的替代效應(yīng)會使線上評論的影響隨時間增強，而消費者構(gòu)成的變化會使線上評論的影響隨時間減弱。因此，這兩種相反的效應(yīng)綜合作用所產(chǎn)生的結(jié)果需要運用實證的數(shù)據(jù)來進行檢驗。

三、數(shù)據(jù)描述

我們從當(dāng)當(dāng)網(wǎng)(dangdang.com)上收集了研究所需的數(shù)據(jù)。當(dāng)當(dāng)網(wǎng)在2007年開通線上商品評論功能，是國內(nèi)最早建立線上評論系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)零售商之一。在當(dāng)當(dāng)網(wǎng)的商品頁面上，每一名注冊用戶均可以對商品撰寫評論信息。在發(fā)表評論時，用戶首先被要求對商品進行評分，分值從1分到5分，分值越高代表用戶對商品的評價越高。接著，用戶會被要求撰寫文字標(biāo)題和具體的評論信息。當(dāng)當(dāng)網(wǎng)會實時統(tǒng)計每個商品的評論數(shù)量(volume)，并根據(jù)所有會員的評分計算出商品的綜合評分(valence)。

通過自主開發(fā)的軟件程序，我們跟蹤并收集了當(dāng)當(dāng)網(wǎng)“近24小時圖書暢銷榜”上的圖書數(shù)據(jù)。當(dāng)當(dāng)網(wǎng)“近24小時圖書暢銷榜”提供排名前500的圖書信息，其排名由近24小時真實的圖書銷售量決定，通常在每天中午進行更新。我們收集了2011年6月24日至8月30日共68天的暢銷榜上的所有圖書信息。對于每一本圖書，我們記錄了其銷量排名、價格、出版時間、評論數(shù)量、評論分數(shù)以及各分數(shù)(1分到5分)的評論比例。根據(jù)研究需要，我們刪除了出版時間缺失、評論分數(shù)為0和評論數(shù)量小于10的樣本，以保證分析結(jié)果的有效性。最終，我們的數(shù)據(jù)共包含27655本圖書的3200多萬條評論數(shù)據(jù)。表2為數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計結(jié)果。

首先，因為當(dāng)當(dāng)網(wǎng)沒有公開其產(chǎn)品的具體銷售量，所以我們無法直接獲取產(chǎn)品的銷量數(shù)據(jù)。但是，當(dāng)當(dāng)網(wǎng)暢銷榜每天提供銷量前500名圖書的排名數(shù)據(jù)，間接反映了圖書的銷售量。不少近期的研究都運用銷量排名來衡量產(chǎn)品的銷售量。Schnapp和Allwine(2001)通過挖掘Amazon網(wǎng)站上的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)銷量和銷量排名分別取自然對數(shù)之后呈線性相關(guān)［39］①Schnapp和Allwine(2001)的擬合結(jié)果為:ln(sales)=9.61-0.78*ln(rank)。。Chevalier和 Goolsbee(2003)進一步探討了銷量和銷量排名之間的線性關(guān)系，并指出可以用排名的對數(shù)值來替代銷量的對數(shù)值進行研究［40］。此后，大部分的研究都直接用銷量排名的自然對數(shù)來替代銷量［13，24］，也有學(xué)者將銷量排名根據(jù)Schnapp和Allwine(2003)的擬合結(jié)果計算出銷量的近似值［25］。因此，本研究也采用銷量排名的自然對數(shù)值替代銷量進行研究。

其次，對于價格，我們采用當(dāng)當(dāng)網(wǎng)的實際銷售價格，而非圖書的原價，因為當(dāng)當(dāng)網(wǎng)的銷售價格更能反映消費者的實際購買成本。樣本中圖書的平均價格為25.17元，價格最高的圖書為488.2元，最低的為6.4元。此外，我們也收集了圖書的出版時間。出版時間衡量了圖書所處的生命周期階段，出版時間最長的圖書已經(jīng)出版了5808天，最短的剛上市1天，平均的出版時間為673天。

在線上評論信息方面，我們的數(shù)據(jù)包含了每本圖書的評論數(shù)量、評論分數(shù)和各分數(shù)(1分到5分)的評論比例。其中，評論數(shù)量的均值為1163，與中位數(shù)530有較大的差異，說明有少部分圖書獲得了大量的消費者評論，最多的一本書獲得了28624條評論。其次，消費者對樣本中圖書的評價普遍較高，這表現(xiàn)在評論分數(shù)的中位數(shù)為5，均值為4.78，這一現(xiàn)象與多項相關(guān)研究中發(fā)現(xiàn)的消費者評論模式是一致的［13，22］。從1分到5分評論的分布比例來看，5分評論和4分評論占了總體評論的大多數(shù)，分別為67.68%和22.07%;3分、2分和1分評論分別為7.81%、1.63%和0.78%。我們計算了評論分數(shù)的方差來作為評論差異的度量［17，22，34］，評論差異的均值為 0.53，最小值和最大值分別為0和4，說明評論差異在樣本中的分布是均勻的。

表2 描述性統(tǒng)計

四、模型與結(jié)果

(一)模型設(shè)定

在研究線上評論與銷量關(guān)系時，很可能會產(chǎn)生遺漏相關(guān)變量的問題(omitted variable problem)。在回歸模型中，遺漏重要的相關(guān)變量是導(dǎo)致內(nèi)生性(heterogeneity)的主要原因。因為一旦這個被遺漏的變量同時與因變量和目標(biāo)自變量相關(guān)，那么目標(biāo)自變量與隨機擾動項的無關(guān)性假定就不再成立，這時如果用最小二乘法進行估計，目標(biāo)自變量的估計結(jié)果就是有偏的［41-42］。不少最近的研究都證明了內(nèi)生性對估計結(jié)果的重要影響。例如，Oberholzer-Gee和Strumpf(2007)對音樂行業(yè)的研究發(fā)現(xiàn)，控制內(nèi)生性后，音樂文件的網(wǎng)絡(luò)下載次數(shù)對專輯銷量的影響由顯著變?yōu)椴伙@著。其原因是遺漏了與音樂質(zhì)量和音樂的受歡迎程度相關(guān)的變量，而它們又同時與音樂的網(wǎng)絡(luò)下載量和線下專輯銷量相關(guān)［43］。Nair等(2010)對醫(yī)藥市場的研究也發(fā)現(xiàn)內(nèi)生性對研究結(jié)果存在顯著的影響。在忽略內(nèi)生性的情況下，跟隨者對意見領(lǐng)袖的模仿行為會被高估［44］。

同樣，本研究也需要考慮內(nèi)生性的影響。因為，與“差”的圖書相比，“好”的圖書更有可能獲得更多和更好的評價，同時產(chǎn)生更多的銷量。那么，影響產(chǎn)品銷量的可能并非是網(wǎng)絡(luò)口碑效應(yīng)，而是其它一些因素，如圖書質(zhì)量、作者的受歡迎程度等。不少相關(guān)的研究都提出需要控制這些難以觀測的因素的影響。Duan等(2008)提出，對內(nèi)生性的思考會顯著影響口碑效應(yīng)的分析結(jié)果。他們的研究發(fā)現(xiàn)，控制內(nèi)生性后，僅有評論數(shù)量顯著影響電影票房收入，而評論效價的影響并不顯著［16］。Chintagunta等(2010)同樣支持網(wǎng)絡(luò)口碑為內(nèi)生性變量的考慮。他們將電影產(chǎn)業(yè)的口碑研究細化到區(qū)域市場，并指出在控制內(nèi)生性后，對總體市場產(chǎn)生顯著影響的是評論數(shù)量，而對區(qū)域市場產(chǎn)生顯著影響的是評論效價［17］。

基于上述考慮，本文將采用面板數(shù)據(jù)，通過固定效應(yīng)模型(fixed effect model)進行分析，以此來控制由遺漏變量而產(chǎn)生的內(nèi)生性影響(Wooldridge，2002)。具體的回歸模型設(shè)定如下:

下標(biāo)i=1，…N代表圖書，t=1，…N代表時間。μi為以圖書為單位的固定效應(yīng)，用于控制圖書“質(zhì)量”等非觀測效應(yīng)的影響。lnRank為圖書的銷量排名;lnPri為圖書的實際銷售價格;lnAge為圖書的出版天數(shù);lnVol為評論數(shù)量;lnVal為評論效價;lnVar為評論差異。我們對上述的因變量和自變量均進行了對數(shù)變換。除了因為排名取自然對數(shù)后與銷量線性相關(guān)以外，這樣做還有兩點好處。一是將潛在的非線性關(guān)系變?yōu)榫€性關(guān)系，使得回歸模型的結(jié)果更加穩(wěn)健。二是數(shù)據(jù)的對數(shù)化壓縮了變量的量綱，控制了離群值的影響。在我們的樣本中，有的圖書有上萬條消費者評論，所以有必要對其進行對數(shù)變換。經(jīng)過對數(shù)變換后，回歸系數(shù)的估計值為彈性，即自變量的變化率對因變量變化率的影響。在模型中，我們還加入了Weekend和Trend兩個控制變量。Weekend為代表周末的啞變量(周六和周日=1，工作日=0)，用于控制周末和工作日圖書銷量可能存在的差異。Trend為時間趨勢變量，用于控制圖書銷量隨時間趨勢的變化。

(二)線上評論對銷量的影響

由于我們在模型中假設(shè)非觀測效應(yīng)μi與多個線上評論變量相關(guān)，所以采用固定效應(yīng)模型而非隨機效應(yīng)模型來進行回歸分析。豪斯曼檢驗［45］的結(jié)果也支持固定效應(yīng)優(yōu)于隨機效應(yīng)模型?？紤]到線上評論的影響與消費者的購買行為在時間上可能存在一定的先后順序，我們不僅用同期的因變量和自變量進行回歸，還用因變量與滯后一期的自變量(評論數(shù)量、評論效價和評論差異)進行了回歸①此時的回歸模型寫為:lnRankit= α0+ α1lnPriit+ α2lnAgeit+ α3lnVoli，t-1+ α4lnVali，t-1+ α5lnVari，t-1+ α6Weekendt+ α7Trendt+ μi+ εit，以檢驗回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。表3和表4分別為兩次回歸的結(jié)果，不論從系數(shù)還是顯著性水平來看，兩次回歸的結(jié)果都是一致的。下面我們將參照表3來解釋回歸結(jié)果。

表3 評論信息對圖書銷量的影響(同期)

我們用逐步回歸的方法來進行分析。模型1將銷量排名與所有的控制變量進行了回歸，而線上評論的相關(guān)變量并沒有進入模型1。模型1的回歸結(jié)果顯示所有的控制變量都對因變量有顯著的影響。其中，Weekend的系數(shù)是負向顯著的(α6=-0.0202，p＜0.01)，說明相比工作日，圖書在周末的銷量排名更靠前。因為排名是根據(jù)銷量計算而來，所以圖書在周末的銷量比工作日更高。Trend的系數(shù)是正向顯著的 (α7=0.00160，p＜0.001)，說明樣本中的圖書銷量存在趨勢性的小幅地下降，所以在模型中通過引入時間趨勢變量來除趨勢 (detrending)是有必要的。lnPri的系數(shù)為正向顯著 (α1=0.935，p＜.001)，說明圖書的價格越高，其銷量越低。lnAge的系數(shù)為正向顯著(α2=0.449，p＜.001)，說明圖書銷量隨著出版時間的增長而衰減。

表4 評論信息對圖書銷量的影響 (滯后1期自變量)

在模型2、3、4中，我們逐步加入了評論數(shù)量、評論效價和評論差異這3個與線上評論信息相關(guān)的變量。在將這3個變量加入模型后，R2由0.050逐步增加到0.053，說明在加入線上評論變量后，模型的解釋能力更強。此外，我們還計算了更能精確反映模型擬合優(yōu)度的赤池信息量準(zhǔn)則(AIC)和貝葉斯信息量準(zhǔn)則 (BIC)。在加入線上評論變量后，AIC由37289.1逐步下降為37212.1，BIC也由37330.2下降到37277.9。AIC和BIC的結(jié)果同樣證明加入線上評論變量后模型的擬合優(yōu)度有明顯地提升，說明線上評論對圖書的銷量有非常重要的影響。

模型2在模型1的基礎(chǔ)上加入了變量lnVol，lnVol為圖書的評論數(shù)量?；貧w結(jié)果顯示，lnVol的系數(shù)為負向顯著 (α3=-0.0877，p＜0.001)。這說明消費者在當(dāng)當(dāng)網(wǎng)上對某本圖書所發(fā)布的評論數(shù)量越多，其銷量排名越靠前，即銷量越高。

表5 線上評論的生命周期效應(yīng)

由于模型中的系數(shù)衡量的是彈性，所以可以解釋為評論數(shù)量每增加1%，圖書的銷量排名將上升0.09%。在模型3中，我們進一步加入了代表評論效價的變量lnVal。與我們的推測相一致，lnVal的系數(shù)也是負向顯著的 (α4=-0.833，p＜0.001)，說明消費者對圖書的總體評論分數(shù)越高，其排名越靠前，即銷量越高。由系數(shù)α4的估計值可以發(fā)現(xiàn)，評論分數(shù)的均值每上升1%，該圖書的銷售量將上升0.83%。模型4在之前的基礎(chǔ)上加入了我們所關(guān)心的最后一個線上評論變量lnVar，即消費者對圖書的評論差異。lnVar系數(shù)的估計結(jié)果是顯著的，且方向為正 (α5=0.328，p＜0.001)，說明圖書的評論差異越大，其排名越靠后，即銷量越低。lnVar系數(shù)的估計值為0.328，可解釋為評論差異 (評論分數(shù)的方差)每增加1%，圖書的排名將下降0.33%。由此，實證分析結(jié)果最終支持了評論差異對銷量有負向影響的觀點。由于消費者是風(fēng)險規(guī)避的，當(dāng)他們看到不一致的評論信息時，會感知到更高的購買風(fēng)險，從而降低了購買意向。

(三)線上評論的生命周期效應(yīng)

由于樣本中的圖書在出版時間上的跨度很大(從1天-5808天)，所以便于我們分析線上評論信息對處于不同生命周期階段的圖書的影響。在研究中，我們采用兩種方法來對圖書所處的生命周期進行分類。

首先，我們以出版時間的中位數(shù)和均值為界，將樣本中的圖書分為處于生命周期早期的圖書 (出版時間小于中位數(shù)或均值)和處于生命周期晚期的圖書 (出版時間大于中位數(shù)或均值)，并分別對它們進行回歸分析。表5呈現(xiàn)了回歸分析的結(jié)果。其中，表5的第1、2列以出版時間的中位數(shù)來區(qū)分圖書處于生命周期的早期還是晚期，第3、4列以出版時間的均值來進行區(qū)分。從第1、2列的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，對于那些處于生命周期早期的圖書 (出版時間小于中位數(shù))，線上評論的影響非常顯著。具體來看，評論數(shù)量和評論效價的系數(shù)為負向顯著 (α3=-0.115，p＜0.001;α4=-0.561，p＜0.01)，評論差異的系數(shù)為正向顯著 (α5=0.357，p＜0.001)，均與前述的分析結(jié)果一致。然而，對于那些處于生命周期晚期的圖書 (出版時間大于中位數(shù))，線上評論的影響總體上減弱了。盡管評論數(shù)量的影響依然非常顯著 (α3-0.132，p＜0.001)，評論效價的顯著性水平卻有所下降，而評論差異的影響已經(jīng)降到了顯著性水平以下。同樣，表中第3、4列的回歸結(jié)果也說明線上評論的影響隨時間而減弱。對于處于生命周期早期的圖書 (出版時間小于均值)，評論數(shù)量、效價和差異的影響都非常顯著 (α3=-0.101，p＜0.001; α4=-0.671，p＜0.001;α5=0.345，p＜0.001)。但對于處于生命周期晚期的圖書 (出版時間大于均值)，評論效價和評論差異的影響都不再顯著，評論數(shù)量的顯著性也有一定程度的減弱。

接著，我們進一步將圖書分為早、中、晚三期來檢驗線上評論的影響是否隨時間而減弱。我們將出版時間小于半年的圖書定義為處于生命周期的早期，出版時間在半年至2年的為生命周期的中期，出版時間在2年以上的為生命周期的晚期。統(tǒng)計結(jié)果顯示，處于早期、中期和晚期的圖書分別有10173、8282和9113本?；貧w分析的結(jié)果如表6所示。

與我們的推測相符，線上評論的影響隨圖書出版時間的增長而逐步減弱。對于處于生命周期早期的圖書 (出版時間小于半年)，評論數(shù)量、效價和差異均存在顯著的影響，影響方向也與前述的分析結(jié)果相符。當(dāng)圖書處于生命周期的中期(出版時間在半年至2年間)，評論差異的影響首先降低到不顯著的水平。這說明評論差異僅在產(chǎn)品上市的早期產(chǎn)生影響。因為在產(chǎn)品上市的初期，消費者對其質(zhì)量等各方面的因素不了解，購買的風(fēng)險和不確定性很高，一旦看到不一致的評論，就會產(chǎn)生疑惑而踟躕不前。而當(dāng)產(chǎn)品到了生命周期的中后期，通過各種渠道所獲得的信息，消費者已經(jīng)逐漸了解產(chǎn)品的情況。已有的研究發(fā)現(xiàn)評論信息會隨時間逐步調(diào)整并趨于一致［25］，所以評論差異的影響會變得不顯著。最后，當(dāng)圖書到了生命周期的晚期 (出版時間大于2年)，評論效價和評論差異均不再對銷量產(chǎn)生顯著的影響，但是評論數(shù)量的影響仍然十分顯著 (α3=-0.145，p＜0.01)。這個結(jié)果說明，當(dāng)產(chǎn)品到了生命周期的晚期，消費者已經(jīng)對產(chǎn)品各方面的情況非常了解，并且他們也可以從其它各種渠道獲取產(chǎn)品的質(zhì)量等信息，所以與評論分數(shù)相關(guān)的評論效價和評論差異都不再產(chǎn)生顯著的影響。不過，值得注意的是，評論數(shù)量在整個產(chǎn)品的生命周期中一直都對銷量有非常顯著的影響。這說明當(dāng)產(chǎn)品進入衰退期時，最重要的是通過評論的信息性影響提醒并讓更多的消費者知道該產(chǎn)品，這個結(jié)論與提醒性廣告的作用非常類似［46］。

表6 線上評論的生命周期效應(yīng) (續(xù))

五、結(jié)論與啟示

(一)研究結(jié)論

本文使用當(dāng)當(dāng)網(wǎng)圖書評論的大樣本面板數(shù)據(jù)，通過建立計量模型，對線上評論信息與圖書銷量的關(guān)系進行了實證分析，分析的結(jié)論豐富了網(wǎng)絡(luò)口碑與線上消費者評論領(lǐng)域的相關(guān)論述。

首先，我們發(fā)現(xiàn)線上評論信息的各維度均對銷量存在顯著的影響。其中，評論數(shù)量和評論效價對圖書的銷量有顯著的正向影響，評論差異會負向影響圖書的銷量。評論數(shù)量和評論效價的實證結(jié)果驗證了已往研究中提出的知曉效應(yīng)和說服效應(yīng)，即評論數(shù)量通過讓更多消費者知曉該產(chǎn)品來增加銷量，而評論效價則通過說服消費者接受該產(chǎn)品來增加銷量。評論差異的實證結(jié)果調(diào)和了現(xiàn)有研究中的爭論。一種觀點認為評論差異對銷量有負向影響，因為評論差異可能會提升消費者對購買風(fēng)險的感知［33］，或是預(yù)示著該產(chǎn)品僅符合一小部分利基市場消費者的偏好［26］。另一種觀點卻認為評論差異對銷量有正向影響，其理由是評論差異可能會引發(fā)消費者的購買好奇心［35］，或是暗含著對于產(chǎn)品的討論覆蓋了更多的消費者細分群體［18］。實證分析的結(jié)論支持了前一種說法，證明評論差異會對銷量產(chǎn)生負向的影響。

其次，本文發(fā)現(xiàn)線上評論對銷量的影響隨時間而減弱，所以對處于生命周期早期的產(chǎn)品的影響大于處于晚期的產(chǎn)品。此現(xiàn)象可以解釋為，隨著產(chǎn)品發(fā)布時間的增長，消費者可以從越來越多的其它渠道獲得與產(chǎn)品相關(guān)的信息，如廣告、購物雜志、媒體報道和朋友推薦等。這些信息會對線上評論的信息產(chǎn)生替代作用，從而減弱了線上評論的影響。不過，值得強調(diào)的是，評論數(shù)量在整個產(chǎn)品生命周期的過程中一直扮演非常重要的角色。特別是在產(chǎn)品生命周期的晚期，評論效價和評論差異的影響均降到顯著性水平以下，而僅有評論數(shù)量仍然對銷量有非常重要的影響。這個結(jié)論也再一次支持了評論數(shù)量為網(wǎng)絡(luò)口碑中最重要的變量的觀點［10，16］。

(二)管理啟示

隨著電子商務(wù)與信息技術(shù)的不斷發(fā)展，消費者熱衷于在網(wǎng)絡(luò)上參與商品和服務(wù)的討論，從而為企業(yè)提供了一種新型的營銷溝通模式。電子商務(wù)企業(yè)可以在自己的網(wǎng)站上建立消費者評論系統(tǒng)，或是將第三方評論網(wǎng)站的結(jié)果鏈接到自己的商品頁面中，來輔助和影響消費者的購買行為。對于企業(yè)管理者而言，如何引導(dǎo)和管理線上消費者評論，進行有效的營銷溝通，成為了他們在管理實踐中所關(guān)注的焦點。本文的研究結(jié)論提供了以下兩點重要的啟示。

首先，線上評論作為一種重要的網(wǎng)絡(luò)口碑信息，會對產(chǎn)品的銷量產(chǎn)生直接的影響，進而影響企業(yè)的收益和利潤。所以，企業(yè)應(yīng)該運用線上評論系統(tǒng)來進行網(wǎng)絡(luò)口碑營銷。在進行網(wǎng)絡(luò)口碑營銷的過程中，評論數(shù)量、評論效價和評論差異是企業(yè)需要關(guān)注的關(guān)鍵性決策指標(biāo)。企業(yè)的營銷目標(biāo)是增加評論數(shù)量，提高評論效價，并降低評論差異。因為增加評論數(shù)量能讓更多潛在的消費者知曉產(chǎn)品，提高評論效價能說服更多的消費者進行購買，降低評論差異能減少消費者的困惑和對購買風(fēng)險的感知。

其次，線上評論的生命周期效應(yīng)提示管理者，對于處于不同生命周期的產(chǎn)品應(yīng)該采用不同的口碑營銷策略。在產(chǎn)品上市的早期階段，評論數(shù)量、評論效價和評論差異都非常重要，企業(yè)應(yīng)同時關(guān)注這三個方面的影響。而隨著產(chǎn)品進入生命周期的中后期，評論效價和評論差異的作用逐漸變得不明顯。這時，企業(yè)應(yīng)主要聚焦于提升評論數(shù)量，讓更多的潛在消費者知曉該產(chǎn)品，或是提醒消費者再次進行購買。

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