宋曉兵，何夏楠

大連理工大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，遼寧 大連 116024

引言

人工智能的出現(xiàn)改變了企業(yè)各種營銷策略的實施，企業(yè)的商業(yè)模式、產(chǎn)品設(shè)計、銷售過程和顧客服務(wù)方式等都發(fā)生了巨大變化[1]。越來越多的企業(yè)開始運用人工智能系統(tǒng)確定產(chǎn)品和服務(wù)的銷售價格，據(jù)統(tǒng)計，早在2015年亞馬遜平臺上就有超過500個賣家使用人工智能進行定價[2]。人工智能系統(tǒng)能夠根據(jù)消費者的年齡、性別、區(qū)域、手機操作系統(tǒng)等信息為不同消費者群體制定不同價格，如打車軟件優(yōu)步根據(jù)乘客的路途里程、地理位置、打車時間和周邊可用車輛等情況針對每位乘客進行差異化定價；也有某電商平臺的消費者發(fā)現(xiàn)，在搜索同一商家的同一件商品時，利用累計消費金額更多的高級會員賬戶支付的價格比累計消費金額更少的普通賬戶的價格貴25元。人工智能還能追蹤同一消費者在網(wǎng)站上的行為軌跡[3]，利用深度學(xué)習(xí)算法預(yù)測未來付費意愿，并針對消費者自身進行個性化定價[4]，如某旅游網(wǎng)站會記錄消費者的消費經(jīng)歷，并對那些經(jīng)常公務(wù)出差并且對價格不敏感的商務(wù)顧客制定更高的住宿價格。人工智能系統(tǒng)收集并分析客戶交易數(shù)據(jù)和客戶屬性數(shù)據(jù)，運用數(shù)據(jù)挖掘和深度學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)一級價格歧視[5]，從而使企業(yè)更大限度地占有消費者剩余并獲得更高利潤[6]，據(jù)測算，奈飛網(wǎng)基于消費者特征和瀏覽行為進行的個性化定價使企業(yè)利潤提高了12.2%[7]。

盡管這種基于人工智能的個性化定價給企業(yè)帶來更多好處，但卻容易使消費者感覺價格不公平，并進而導(dǎo)致投訴和抵制等一系列不良后果。亞馬遜公司曾經(jīng)根據(jù)消費者的人口特征和購物歷史對一款在售CD進行差異化定價，使感興趣的老顧客的價格更高，得知情況的消費者對此怨聲載道，甚至有老顧客公開表示以后不在亞馬遜公司購物。而在中國的黑貓投訴平臺上，關(guān)于大數(shù)據(jù)殺熟、差別定價的投訴比比皆是，消費者紛紛表示難以接受自己購買相同產(chǎn)品的價格高于其他消費者，希望有關(guān)部門主持公道，還老百姓公平。如果企業(yè)在營銷溝通或服務(wù)補救的過程中說明定價主體是人工智能系統(tǒng)(而不是銷售人員)，是否會削弱歧視定價對消費者價格公平感知的負面影響并產(chǎn)生相對有利的行為意向，是本研究要解決的關(guān)鍵問題。

在營銷領(lǐng)域中關(guān)于價格公平感知的已有研究表明，個人主義[8]、風(fēng)險偏好[9]等消費者個人因素，炫耀低價[10]、更多努力[11]等他人因素，以及價格框架[12]、捆綁銷售[13]等營銷策略，能夠削弱人際間價格差異對價格公平感知的影響，但是少有學(xué)者探討不同定價主體(人工智能vs.銷售人員)對于遭受歧視定價的消費者公平感知的影響。最近關(guān)于人工智能的營銷研究發(fā)現(xiàn)，消費者由于缺少成就感[14]、無法表達個人身份[15]、忽略自我獨特性[16]、不具備移情性[17]等原因而拒絕使用人工智能產(chǎn)品，但是在產(chǎn)品定價領(lǐng)域中還鮮有學(xué)者探討人工智能對消費者心理和行為的影響。隨著越來越多的企業(yè)運用人工智能進行個性化定價，消費者關(guān)于價格公平的投訴變得日益普遍，企業(yè)如何利用可控的營銷溝通手段有效提高消費者的價格公平感知，這一營銷管理者關(guān)注的重要現(xiàn)實問題目前在學(xué)術(shù)研究中還未得到解答。本研究關(guān)于人工智能定價與消費者價格公平感知之間關(guān)系的研究，將補充已有營銷學(xué)者在價格公平領(lǐng)域和人工智能領(lǐng)域的理論空白，并回應(yīng)人工智能定價企業(yè)管理者現(xiàn)實關(guān)切的問題。

本研究在人際間價格差異(消費者意識到自己的購買價格高于其他消費者)的背景下，探討營銷溝通中不同定價主體(人工智能vs.銷售人員)對消費者價格公平感知的影響，并揭示這一影響的作用機理和邊界條件。本研究在已有理論回顧的基礎(chǔ)上提出研究假設(shè)，并利用來自不同產(chǎn)品種類的3個實驗研究驗證研究假設(shè)，希望能在人工智能時代進一步豐富關(guān)于價格公平感知的相關(guān)研究，并為采用人工智能進行個性化定價的企業(yè)的營銷溝通和服務(wù)補救策略提供借鑒。

1 相關(guān)研究評述

1.1 營銷領(lǐng)域中人工智能相關(guān)研究

人工智能是指能夠正確地理解外部數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并利用這些學(xué)習(xí)結(jié)果通過柔性適應(yīng)來完成特定目標(biāo)和任務(wù)的程序、算法、系統(tǒng)或機器[18]。人工智能定價則是利用計算機算法為產(chǎn)品和服務(wù)在群體或個體層面進行動態(tài)定價的策略，包括動態(tài)定價和個性化定價兩種不同的形式[19]。動態(tài)定價是指在需求不確定的情況下，根據(jù)變化的市場情況動態(tài)調(diào)整價格以獲得收益的定價方法；個性化定價也稱為定制化定價，是企業(yè)根據(jù)消費者的支付意愿為不同消費者制定不同價格[19]。已有研究表明消費者更加注重人際間價格差異而非跨時間價格差異[20]，因此本研究重點關(guān)注人工智能定價中的個性化定價。人工智能算法能夠根據(jù)消費者需求、競爭者價格、個人行為和人口特征等諸多輸入數(shù)據(jù)決定對企業(yè)總收益最有利的價格[13]。通過運用機器學(xué)習(xí)，定價算法可以預(yù)測未來的產(chǎn)品需求和消費者支付意愿，甚至可以利用增強學(xué)習(xí)原理對算法本身進行自動調(diào)整，不需要程序員重新編譯代碼。隨著谷歌、微軟、亞馬遜等企業(yè)提供的定價算法的廣泛運用，即使是小規(guī)模的企業(yè)也能便利地開展人工智能定價[2]。通過人工智能定價，企業(yè)的營業(yè)收入平均提高8%，利潤提高25%[21]。

人工智能是近兩年營銷領(lǐng)域的研究熱點，學(xué)者們從不同角度研究人工智能對消費者行為的影響，發(fā)現(xiàn)由于以下兩方面原因消費者拒絕使用人工智能產(chǎn)品。①使用人工智能產(chǎn)品給人帶來消極的感受，J?RLING et al.[14]發(fā)現(xiàn)，與傳統(tǒng)的手動產(chǎn)品相比，使用智能產(chǎn)品會降低消費者的感知行為控制，并進而降低積極結(jié)果發(fā)生時消費者的成就感；LEUNG et al.[15]認為，消費者不喜歡在身份相關(guān)領(lǐng)域中使用人工智能產(chǎn)品，因為人工智能產(chǎn)品降低了消費者從事身份相關(guān)活動中的內(nèi)部歸因，阻礙了消費者強化個人身份的行為；MENDE et al.[22]認為，當(dāng)面對智能化的服務(wù)機器人時，消費者會產(chǎn)生更強的不舒適感(感覺陰森和人類身份威脅)，并增加地位消費、社交消費等補償性消費行為。②消費者認為人工智能產(chǎn)品的能力有限，特別是與人性和情感相關(guān)的能力尤為欠缺，LONGONI et al.[16]的研究表明，消費者更愿意選擇人類醫(yī)生，而不是人工智能醫(yī)生，因為消費者認為人工智能會忽略消費者獨特的身體特征和癥狀；LUO et al.[17]實地實驗結(jié)果表明，如果提前告知消費者正在與一個語音聊天機器人打電話，消費者有更大掛斷電話的概率、更短的通話時長和更低的購買概率，因為消費者認為機器人的專業(yè)知識不足、移情性較差。

1.2 價格公平感知相關(guān)研究

價格公平感知是指當(dāng)消費者發(fā)現(xiàn)商家對產(chǎn)品的定價與參照價格存在差異時產(chǎn)生的客觀評價和情感反應(yīng)[23]。參照價格是別人購買相同產(chǎn)品支付的價格、別的商家為該產(chǎn)品提供的價格，或消費者本人過去購買該產(chǎn)品支付的價格[24]。本研究重點關(guān)注人際間價格差異，因為它是消費者在進行價格公平判斷時最常用的參照價格[25]。HAWS et al.[20]發(fā)現(xiàn)，與不同商店和不同時間的價格差異相比，當(dāng)消費者發(fā)現(xiàn)自己支付的價格高于其他消費者時會產(chǎn)生更低的價格公平感知。而這種負面的價格公平感知進一步導(dǎo)致更低的購買滿意度[20]、購買意向和口碑宣傳[26]以及更強的公開抱怨和抵制行為[27]。

人際間價格差異不總是帶來負面的價格公平感知，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)有3類因素對二者之間的關(guān)系起調(diào)節(jié)作用。①消費者個人因素，肖麗[8]認為個人主義消費者對內(nèi)群體中的人際間價格差異不敏感，并由此帶來較高的價格公平感知；熊玉娟等[9]則認為當(dāng)面對同樣的人際間價格差異時，高風(fēng)險偏好的消費者會產(chǎn)生更弱的價格不公平感知。②他人因素，ASHWORTH et al.[10]認為當(dāng)消費者面對他人炫耀獲得的低價時，會進一步加大自己的價格不公平感知；LASTNER et al.[11]的研究表明，當(dāng)消費者發(fā)現(xiàn)獲得低價的其他消費者投入了更多努力時，就覺得別人獲得低價也是正當(dāng)?shù)?，因此會提高自己的價格公平感知。③企業(yè)因素，李宗龍等[12]認為價格框架是削弱歧視定價不公平感知的手段，當(dāng)企業(yè)運用框架方式向消費者表述產(chǎn)品價格時(如節(jié)省多少錢、省百分之多少)，獲得相對高價的消費者將產(chǎn)生更高的價格公平感知；LI et al.[13]則認為捆綁銷售是一種減少歧視定價不公平感知的手段，當(dāng)企業(yè)運用捆綁銷售的手段為某些消費者制定更低的價格時，支付相對高價的消費者會由于兩個交易不可比而認為自己的價格更加公平。

綜上所述，營銷領(lǐng)域已有研究表明，消費者發(fā)現(xiàn)自己購買產(chǎn)品的價格高于其他消費者時，通常產(chǎn)生更低的價格公平感知并抵制企業(yè)，而消費者個人因素、他人因素和企業(yè)因素能夠削弱人際間價格差異對價格公平感知的負面影響，但鮮有學(xué)者研究定價主體因素對遭受歧視定價的消費者公平感知的影響。最近關(guān)于人工智能的營銷研究認為，使用人工智能產(chǎn)品給消費者帶來消極的個人感受和較低的產(chǎn)品能力評價，但鮮有學(xué)者在定價領(lǐng)域探討人工智能對消費者心理和行為的影響。本研究在人工智能定價日益普遍的商業(yè)背景中，重點關(guān)注企業(yè)宣傳人工智能系統(tǒng)為產(chǎn)品定價主體時，是否能夠抵消人際間價格差異對價格公平感知的負面影響，這是對價格公平和人工智能兩個領(lǐng)域已有研究空白的有益補充。

2 研究假設(shè)

2.1 人工智能定價對價格公平感知的影響

歸因理論表明人們總是會推斷他們觀察到的行為或事件發(fā)生的原因，從而認為能更好地理解并預(yù)測自身行為和所處環(huán)境，并保持自己對行為和環(huán)境的控制感[28]。營銷領(lǐng)域的研究表明，當(dāng)消費者面對產(chǎn)品或服務(wù)失敗時首先進行責(zé)任人歸因：①內(nèi)部歸因，消費者自身的原因；②外部歸因，企業(yè)的原因；③情景歸因，其他不受控制的環(huán)境原因。其中外部歸因?qū)οM者產(chǎn)生更強的負面影響[29]。程霞[30]的研究表明，當(dāng)產(chǎn)品危機是由企業(yè)相關(guān)的原因造成時，消費者更加不滿意，并認為企業(yè)應(yīng)該退款并道歉；CAMPBELL[31]則認為當(dāng)產(chǎn)品漲價信息來自于店主而不是告示牌時，消費者認為這是由于商店的原因造成漲價，由此產(chǎn)生更加負面的情感并認為價格更加不公平。

目前越來越多的企業(yè)開始運用人工智能進行個性化定價，當(dāng)代消費者面對的人際間價格差異可能是人工智能造成的，也可能是企業(yè)的銷售人員造成的。盡管用于制定價格的人工智能算法的源代碼是由人類開發(fā)設(shè)計的，但是由于最新一代的強化學(xué)習(xí)算法能夠在不斷變化的市場環(huán)境中學(xué)習(xí)適應(yīng)，甚至可以自行進化，不需要程序員重新編寫底層代碼[1]，因此人工智能不會完全受制于人類的管理操控。而且，當(dāng)普通消費者從企業(yè)的對外品牌宣傳、企業(yè)客服人員的交流溝通和第三方傳媒的公開報道中得知自己購買產(chǎn)品的價格是由人工智能制定時，他們并不了解復(fù)雜的人工智能開發(fā)技術(shù)和運算規(guī)則，僅僅把人工智能當(dāng)作一個類似于沒有生命的機器，并把它與擁有生命體征的銷售人員嚴(yán)格區(qū)別開，從而形成完全不同的心理感知。

本研究認為，當(dāng)遭遇個性化定價的消費者得知自己購買產(chǎn)品的價格高于其他消費者時，銷售人員定價比人工智能定價更讓消費者歸因于企業(yè)。XIA et al.[23]的研究將人際間價格差異分為相對優(yōu)勢價格和相對劣勢價格兩種情況，當(dāng)消費者得知自己購買產(chǎn)品的價格高于其他消費者購買相同產(chǎn)品的價格，即相對劣勢價格時，比相對優(yōu)勢價格產(chǎn)生更高的金錢犧牲感知和顧客價值感知，從而對價格公平感知產(chǎn)生更加顯著的負向影響。因此，營銷領(lǐng)域中關(guān)于價格公平感知的研究多聚焦于相對劣勢價格的購買情景。同時，為了控制不同購買時間的價格差異對價格公平感知的潛在影響，已有研究通常在描述購買情景時都明確指出價格比較對象是在同一時間購買相同產(chǎn)品的其他消費者，這些消費者可能是與自己關(guān)系親近的朋友，或半熟人關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)社區(qū)好友，或完全不熟悉的陌生人。因此，本研究也將同時購買相同產(chǎn)品但卻處于相對劣勢價格的其他消費者作為主要研究對象，基于歸因理論探討不同定價主體(人工智能vs.銷售人員)對消費者價格公平感知的影響。當(dāng)人們進行個人歸因時，要從行為及其結(jié)果推導(dǎo)出行為的動機和意圖[29]。人工智能被消費者看作是沒有信仰、沒有動機和意圖的無生命客體，因為它只能以預(yù)先設(shè)定好的標(biāo)準(zhǔn)化的、重復(fù)的方式運行，并用同樣的方式處理每一種情況。與缺乏認知靈活性的無生命客體(如人工智能)相比，人們更容易把人(如銷售人員)的行為看作是有意識的因果過程[32]。MOON et al.[33]的研究表明，當(dāng)人和機器都產(chǎn)生正面結(jié)果時，消費者對人的評價更高；但當(dāng)人和機器都產(chǎn)生負面結(jié)果時，消費者對人的評價更低。在關(guān)于服務(wù)失敗的研究中，MEUTER et al.[34]認為，使用自助服務(wù)技術(shù)的消費者把服務(wù)人員的錯誤(而不是設(shè)備錯誤)歸因于企業(yè)，并產(chǎn)生更強的譴責(zé)企業(yè)傾向。銀成鉞等[35]研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)出現(xiàn)服務(wù)系統(tǒng)失誤時，消費者更傾向于將責(zé)任歸于旅行社而不是酒店，如果出現(xiàn)失誤的是酒店的員工自發(fā)性行為，則消費者更傾向于將失誤的責(zé)任歸于酒店，而不是旅行社?；谏鲜鲅芯?，當(dāng)消費者發(fā)現(xiàn)自己購買產(chǎn)品的價格高于其他消費者時，如果消費者得知這一價格是由企業(yè)銷售人員制定的，那他更多地把造成價格差異的原因歸咎于企業(yè)(這就是他們干的“好事”！)，會產(chǎn)生很低的價格公平感知；如果消費者得知這樣的價格差異是由人工智能得出的，并不一定是企業(yè)的本意(這不能完全怪他們)，會產(chǎn)生相對較高的價格公平感知。因此，本研究提出假設(shè)。

H1當(dāng)消費者購買產(chǎn)品的價格高于其他消費者時，人工智能定價比銷售人員定價讓消費者產(chǎn)生更高的價格公平感知。

2.2 蓄意性歸因的中介作用

蓄意性歸因是人們認為行動者是否故意使結(jié)果發(fā)生的一種歸因[36]。MALLE et al.[36]認為人們通常依據(jù)以下5條標(biāo)準(zhǔn)判斷行動者行為是否蓄意：①欲望，行動者想要得到某一行為的結(jié)果；②信念，他知道這種行為導(dǎo)致某種結(jié)果；③意圖，他具有實施行為的主觀意圖；④意識，他有意識地執(zhí)行主觀意圖；⑤能力，他有能力從事這種行為。AMES et al.[37]研究認為，即使蓄意傷害與無意傷害在客觀程度上是一樣的，人們?nèi)匀徽J為蓄意傷害更加惡劣，更應(yīng)該受到譴責(zé)。品牌危機領(lǐng)域的研究表明，與過失型產(chǎn)品傷害危機相比，蓄意型產(chǎn)品傷害危機引發(fā)的消費者負面情感更強、購買意向更低[38-39]；服務(wù)失敗領(lǐng)域的研究則表明，如果消費者認為服務(wù)失敗是企業(yè)故意造成的結(jié)果，消費者就會感覺自己受到了羞辱，并由此產(chǎn)生更高的顧客轉(zhuǎn)換行為[40]。

本研究認為，蓄意性歸因能夠解釋人工智能定價對價格公平感知的作用機理。FRIEDMAN et al.[41]認為，人工智能沒有自我生成的主觀意圖和主觀動機，不會出于自己的意愿產(chǎn)生自私行為和非理性行為。根據(jù)蓄意性歸因的5條標(biāo)準(zhǔn)，人工智能僅滿足欲望標(biāo)準(zhǔn)、信念標(biāo)準(zhǔn)和能力標(biāo)準(zhǔn)，而不滿足意圖標(biāo)準(zhǔn)和意識標(biāo)準(zhǔn)，因此不能將其當(dāng)作蓄意行事的道德主體進行評判?；诖?，當(dāng)消費者得知自己購買產(chǎn)品的相對高價是由銷售人員制定時，會覺得是企業(yè)為了追求利潤最大化而故意給自己制定了更高的價格，并由此產(chǎn)生更低的價格公平感知；當(dāng)消費者得知是人工智能為自己制定了相對較高的價格時，由于人工智能本身并不具備利己動機和滿足私欲的愿望，在一定程度上為企業(yè)追求利潤最大化的蓄意動機構(gòu)筑了擋箭牌，消費者可能在主觀感受上覺得這是沒有主觀意圖和自主意識的人工智能的隨機行為，并不是企業(yè)蓄意為自己制定高價，由此產(chǎn)生的價格公平感知也相對較高。因此，本研究提出假設(shè)。

H2蓄意性歸因在人工智能定價對價格公平感知的影響起中介作用，與銷售人員定價相比，人工智能定價讓消費者產(chǎn)生更低的蓄意性歸因，并進而產(chǎn)生更高的價格公平感知。

2.3 管理控制感知的調(diào)節(jié)作用

WEINER[42]認為人們通常進行3種歸因：①責(zé)任人歸因，誰對結(jié)果負責(zé)：內(nèi)部或外部；②穩(wěn)定性歸因，結(jié)果是否再次發(fā)生：穩(wěn)定或不穩(wěn)定；③控制力歸因，責(zé)任人是否能夠控制結(jié)果：可控或不可控。這3個歸因維度彼此之間存在正交關(guān)系，通過3個維度分類組合能夠區(qū)分出8種不同的歸因形式，例如，某種結(jié)果是由“內(nèi)部-穩(wěn)定-可控”的原因造成的。在這里沒有任何兩種歸因形式之間是完全相同的，而每種具體組合形式的歸因會產(chǎn)生特定的期望和情緒反應(yīng)。已有研究表明，一方面，控制力歸因?qū)οM者產(chǎn)生直接的負面影響，消費者將產(chǎn)品失敗歸因于企業(yè)可控制的行為時，更有可能責(zé)備企業(yè)[43]；另一方面，控制力歸因與責(zé)任人歸因之間產(chǎn)生交互作用。VAIDYANATHAN et al.[44]的研究表明，當(dāng)企業(yè)對價格上漲原因不可控時，由企業(yè)內(nèi)部的原因(如裝修或更換系統(tǒng))造成的漲價要比企業(yè)外部的原因(如原材料漲價)讓消費者感覺更加不公平；當(dāng)企業(yè)對價格上漲的原因可控時，來自企業(yè)內(nèi)部和外部的原因造成的價格上漲都會帶來較低的價格公平感知。

管理控制感知是指消費者對企業(yè)(高層管理者)在多大程度上能夠控制某事件的發(fā)生過程并影響該事件最終結(jié)果的感知[45]。已有研究表明，企業(yè)對服務(wù)主體的所有權(quán)將影響消費者的管理控制感知，如在物流服務(wù)失敗情景中，當(dāng)消費者得知物流服務(wù)人員是隸屬于企業(yè)的內(nèi)部員工而不屬于第三方物流外包公司時，會對企業(yè)產(chǎn)生更強的管理控制感知，并由此更加歸咎于企業(yè)并產(chǎn)生強烈的不滿[46]。在人工智能定價的管理實踐中，企業(yè)對于實施定價的人工智能也存在兩種不同的所有權(quán)形式，有些企業(yè)采用自主研發(fā)設(shè)計的人工智能，如優(yōu)步公司使用的就是由自身人工智能實驗室開發(fā)的智能系統(tǒng)進行動態(tài)定價；還有一些企業(yè)則采用第三方開發(fā)的人工智能定價，如eBay平臺上很多賣家都使用SLD公司的StreePricer軟件開展自動定價工作。當(dāng)企業(yè)在營銷溝通中宣傳運用自主研發(fā)的人工智能系統(tǒng)進行個性化定價時，消費者將產(chǎn)生較高的管理控制感知。

本研究認為，管理控制感知能夠調(diào)節(jié)人工智能定價對價格公平感知的影響。已有研究發(fā)現(xiàn)，控制力歸因與蓄意性歸因是既彼此區(qū)別又互相聯(lián)系的兩個概念，兩者的區(qū)別在于蓄意性歸因強調(diào)行為主體意識到行為的目的，而控制力歸因則關(guān)注行為主體是否有能力避免行為的發(fā)生。例如，在服務(wù)行業(yè)中對消費者的忽視就是一種可控但非蓄意性服務(wù)失敗，而拒絕兌換優(yōu)惠券則是一種可控且蓄意性服務(wù)失敗。控制力歸因與蓄意性歸因的聯(lián)系體現(xiàn)在兩者具有很高的相關(guān)性，行為主體可以自己控制結(jié)果的行為更容易被他人歸因為是故意的行為[47]，較強程度的控制力歸因會產(chǎn)生更大程度的責(zé)任推斷[48]?；诖吮狙芯客茢啵?dāng)告知消費者企業(yè)通過對人工智能或銷售人員的控制而對定價結(jié)果具有控制力時，消費者對采用這兩種定價方式的企業(yè)都進行較高的蓄意性歸因。更進一步的，由于企業(yè)的定價決策需要對大量數(shù)據(jù)進行分析，人工智能在這方面被感知為具有比人類更強的能力[1]，而能力又是消費者進行蓄意性歸因的重要判斷標(biāo)準(zhǔn)[36]，因此消費者可能認為人工智能定價企業(yè)的蓄意性更強，并由此產(chǎn)生更低的價格公平感知。當(dāng)未告知消費者企業(yè)對定價結(jié)果具有很強控制力時，消費者依然遵循前述假設(shè)描述的路徑，對人工智能定價給予相對較高的公平性評價。因此，本研究提出假設(shè)。

H3管理控制感知在人工智能定價對價格公平感知的影響中起調(diào)節(jié)作用，當(dāng)消費者得知企業(yè)能夠控制定價結(jié)果時，人工智能定價對價格公平感知的影響會減弱甚至逆轉(zhuǎn)。

2.4 消費者心理逆反特質(zhì)的調(diào)節(jié)作用

心理逆反理論認為，當(dāng)個體的自由受到限制時會產(chǎn)生恢復(fù)自我控制、重獲自由的厭惡性動機，進而導(dǎo)致個體實行與限制相反的行為并對限制主體進行更加負面的評價[49]。心理逆反特質(zhì)是指個體是否容易產(chǎn)生逆反狀態(tài)的個性特質(zhì)，心理逆反特質(zhì)高的個人在自由受限時更可能產(chǎn)生逆反動機并表現(xiàn)出更強烈的逆反反應(yīng)[50]。很多營銷學(xué)者探討了心理逆反特質(zhì)對于營銷策略與消費者行為之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。FITZSIMONS et al.[51]發(fā)現(xiàn)了心理逆反特質(zhì)與產(chǎn)品推薦策略的交互作用，高心理逆反特質(zhì)的消費者更喜歡選擇被負面推薦的產(chǎn)品，低心理逆反特質(zhì)的消費者更愿意購買被正面推薦的產(chǎn)品；MOORE et al.[7]的研究表明，心理逆反特質(zhì)是產(chǎn)品斷貨補齊策略對消費者態(tài)度影響的調(diào)節(jié)變量，高心理逆反特質(zhì)的消費者對斷貨補齊的商家評價更高，低心理逆反特質(zhì)的消費者對一直有貨的商家評價更高。

本研究認為，心理逆反特質(zhì)也在人工智能定價對價格公平感知的影響中起調(diào)節(jié)作用。個性化定價需要收集消費者信息并基于此因人而異地確定產(chǎn)品價格，這將帶來消費者的隱私顧慮并限制消費者的選擇自由，導(dǎo)致消費者產(chǎn)生逆反心理并對商家進行負面評價[52]。已有研究表明心理逆反特質(zhì)是心理逆反效應(yīng)發(fā)生的調(diào)節(jié)變量[50]，本研究認為，在心理逆反特質(zhì)更高的消費者中人工智能定價對價格公平感知的影響將更加顯著。首先，從本研究的主效應(yīng)來說，心理學(xué)研究表明心理逆反特質(zhì)較高的個體具有更強的控制欲，而歸因則有助于保持個體對環(huán)境和行為的控制感，因此高心理逆反特質(zhì)的個體更容易產(chǎn)生歸因的心理過程[53]，當(dāng)他們面對企業(yè)的歧視定價時更可能把銷售人員定價歸因于企業(yè)，由此使人工智能定價與銷售人員定價導(dǎo)致的價格公平感知差異更加明顯；其次，從蓄意性歸因的中介效應(yīng)來說，心理逆反特質(zhì)較高的個體更關(guān)注他人行為的蓄意性歸因，如組織行為領(lǐng)域的研究認為，當(dāng)管理者的限制性行為被認為是故意而為時(蓄意性歸因較強)，心理逆反特質(zhì)較高的員工將產(chǎn)生更強烈的不公平感知并向公司高層投訴[54]。在本研究情景中，銷售人員定價使消費者產(chǎn)生更強的蓄意性歸因，這種蓄意性歸因?qū)⑴c消費者的心理逆反特質(zhì)對價格公平感知產(chǎn)生交互作用，從而使銷售人員定價與人工智能定價導(dǎo)致的價格公平感知差異在心理逆反特質(zhì)較高的消費者群體中更加顯著。因此，本研究提出假設(shè)。

H4心理逆反特質(zhì)在人工智能定價對價格公平感知的影響中起調(diào)節(jié)作用，在心理逆反特質(zhì)較高的消費者中，人工智能定價對價格公平感知的影響更加顯著。

綜上所述，得出本研究的理論框架，見圖1，這一理論框架是在人工智能定價的營銷情景中對歸因理論的進一步拓展和應(yīng)用。

圖1 理論框架Figure 1 Theoretical Framework

WEINER[42]的一系列研究形成了現(xiàn)代歸因理論的代表學(xué)派，主要包括以下理論觀點：①人們面對自己或他人成敗時會進行責(zé)任人歸因、穩(wěn)定性歸因和控制力歸因3類歸因，其中責(zé)任人歸因是最先進行的首要歸因；②這3個歸因維度之間存在正交關(guān)系，對人們的期望或情感產(chǎn)生交互影響；③人們的個性差異和成敗經(jīng)驗將影響個人的歸因過程。本研究的主效應(yīng)(H1)和中介效應(yīng)(H2)是對上述理論觀點①的拓展，表明當(dāng)消費者遭遇歧視定價時，銷售人員定價比人工智能定價更可能被消費者歸咎于企業(yè)(責(zé)任人歸因)，并且由于消費者對銷售人員定價的蓄意性歸因較高而產(chǎn)生更低的價格公平感知。本研究中管理控制感知的調(diào)節(jié)效應(yīng)(H3)是對上述理論觀點②的應(yīng)用，是在人工智能定價情景中探索責(zé)任人歸因與控制力歸因?qū)τ趦r格公平感知的交互影響。本研究中心理逆反特質(zhì)調(diào)節(jié)效應(yīng)(H4)對應(yīng)上述理論觀點③，表明心理逆反特質(zhì)這一個性變量上的差異會影響消費者對于定價主體的歸因過程。

3 研究1：人工智能定價對價格公平感知的影響機理檢驗

3.1 研究設(shè)計

研究1的主要目的是檢驗人工智能定價對價格公平感知影響的主效應(yīng)，以及蓄意性歸因的中介效應(yīng)。實驗問卷調(diào)研的起止時間為2020年1月15日至17日，采用銷售人員與人工智能兩組組間實驗設(shè)計。委托問卷星公司在網(wǎng)絡(luò)平臺上發(fā)布問卷，在該公司260萬會員的樣本庫中隨機抽取208名真實消費者作為被試，被試的平均年齡為30.654歲，其中男性102人，占49.038%。將被試隨機分配到兩個不同的組中，其中銷售人員組103人，人工智能組105人，兩組被試在性別和年齡上不存在顯著差異。借鑒價格公平感知的已有研究[20,55]，利用購物情景想象的方法操控定價主體，并確定被試與其他消費者購買產(chǎn)品的價格差異在10%～20%，確保人際間的價格差異可以被消費者感知并引起不同的價格公平感知。本研究采用的實驗產(chǎn)品為筆記本電腦(高價格耐用品)，根據(jù)京東網(wǎng)站上主流筆記本電腦的平均售價確定實驗素材中的產(chǎn)品價格。在兩個組中都告知被試其購買的筆記本電腦價格比其他消費者高10%，在人工智能組中說明價格由人工智能制定，在銷售人員組中說明價格由銷售人員負責(zé)定價。

本研究的另一個目的是排除其他可能的解釋。BOLTON et al.[56]的研究表明，當(dāng)產(chǎn)品成本上升時消費者認為企業(yè)的漲價行為是公平的，可能消費者認為利用人工智能進行營銷定價的企業(yè)要承擔(dān)更高的成本，從而認為人工智能定價更加公平；CAMPBELL[31]認為如果消費者覺得個性化定價現(xiàn)象是很普遍的，會產(chǎn)生比較高的價格公平感知，可能消費者認為企業(yè)采用人工智能定價沒有銷售人員定價普遍，從而進一步影響他的價格公平感知。遭遇歧視定價的消費者產(chǎn)生更差的情感體驗，消費者與其他人(而不是人工智能)進行互動時更容易產(chǎn)生情緒體驗[1]，面對銷售人員定價的消費者可能感到更加氣憤，認為自己的價格不公平。綜上所述，本研究在實驗過程中測量感知成本、感知普遍性和消費者的情緒狀態(tài)，并通過數(shù)據(jù)分析排除這些因素的潛在影響。

3.2 實驗問卷和變量測量

實驗問卷共分為3個部分。

(1)請被試閱讀一份關(guān)于購物情景的描述，目的是在存在價格差異的前提下操控被試對定價主體的認知。兩個組的被試閱讀的情景描述前半部分相同：“你一直想要一臺新的筆記本電腦，并且已經(jīng)決定要買什么牌子和型號的。你上網(wǎng)從一家網(wǎng)絡(luò)商店里購買了一臺筆記本電腦，花費了5 200元。幾天以后，你在該網(wǎng)站的用戶社區(qū)中看到一段留言，說的是另一個顧客幾乎在同一時間從這家網(wǎng)絡(luò)商店買了一臺一模一樣的電腦，他支付的價格卻是4 700元。為了弄清原委，你咨詢了該網(wǎng)絡(luò)商店的客服中心并得到如下解釋”。接下來，銷售人員組被試閱讀的情景描述是：“當(dāng)初是市場銷售人員為不同的顧客制定了不同的價格”；人工智能組被試閱讀的情景描述是：“當(dāng)初是人工智能為不同的顧客制定了不同的價格?！痹谶@之后，請被試回答以下兩個問題測量他們的定價主體感知：①根據(jù)上述場景的描述，是誰為不同的顧客制定了不同的價格？②誰使你購買電腦的價格與其他顧客購買的價格不一樣？采用Likert 7點評分法，1為肯定是銷售人員，7為肯定是人工智能。定價主體感知的信度檢驗系數(shù)α值為0.918。

(2)請被試想象自己正處于這樣的購物情景中，并請他們回答關(guān)于個人感受的一系列問題。其中，參考HAWS et al.[20]的量表，設(shè)置“我認為我所支付的價格”這一問題。用3個回答項測量被試的價格公平感知，采用Likert 7點評分法。3個回答項分別為1為非常不公平，7為非常公平；1為非常不合理，7為非常合理；1為非常不公正，7為非常公正。價格公平感知的α值為0.943。借鑒VAIDYANATHAN et al.[44]的研究，利用兩個題項測量被試的蓄意性歸因，即“這家網(wǎng)絡(luò)商店的差別定價是一種故意行為”“從主觀性上說，這家網(wǎng)絡(luò)商店有意通過差別定價追求自己的利潤”。采用Likert 7點評分法，1為非常不同意，7為非常同意。蓄意性歸因的α值為0.784。

(3)測量本研究中其他可能的解釋變量。①借鑒BOLTON et al.[56]的研究，采用兩個題項測量被試的感知成本，即“這家網(wǎng)絡(luò)商店的運營成本(包括員工工資和設(shè)備投資等)是很高的”“這家網(wǎng)絡(luò)商店在營銷方面投入的費用是很高的”。感知成本的α值為0.765。②借鑒CAMPBELL[31]的研究，采用3個題項測量感知普遍性，即“使用人工智能(或銷售人員)進行個性化定價的公司有很多”“使用人工智能(或銷售人員)進行個性化定價的公司是很常見的”“使用人工智能(或銷售人員)進行個性化定價的公司是很普遍的”。感知普遍性的α值為0.882。③借鑒LEE et al.[57]的研究，采用6個題項測量被試的情緒狀態(tài)，即“在完成調(diào)查問卷的過程中您的心情如何：快樂的、高興的、激動的”，反向題項為“沮喪的、失望的、憤怒的”。采用Likert 7點評分法，1為一點也不，7為非常的。情緒狀態(tài)的α值為0.822。

在完成上述實驗后測量被試的性別和年齡等人口統(tǒng)計變量。

3.3 研究結(jié)果

(1)對定價主體進行操控檢驗。單因素方差分析結(jié)果表明，在定價主體感知上，人工智能組中被試的評分顯著高于銷售人員組中的被試，銷售人員組的均值為2.218，人工智能組的均值為4.252，兩組被試得分的均方比值F(1，206)=94.600，顯著性系數(shù)p<0.001，效應(yīng)量系數(shù)η2=0.315，表明本研究對定價主體的操控成功。

(2)檢驗人工智能定價對價格公平感知影響的主效應(yīng)。單因素方差分析結(jié)果表明，盡管兩組被試獲得的價格與其他消費者的價格差距相同，但人工智能組被試產(chǎn)生的價格公平感知顯著高于銷售人員組被試，銷售人員組的均值為2.469，人工智能組的均值為2.886，F(xiàn)(1，206)=4.286，p=0.040，η2=0.020，表明人工智能定價能夠顯著削弱歧視定價給消費者帶來的不公平感知。因此，H1得到驗證。

(3)檢驗人工智能定價對于蓄意性歸因和其他可能解釋變量的影響。方差分析結(jié)果表明，人工智能組被試蓄意性歸因顯著低于銷售人員組被試，銷售人員組的均值為5.990，人工智能組的均值為5.619，F(xiàn)(1，206)=6.081，p=0.014，η2=0.029，表明消費者更愿意認為采用銷售人員定價的企業(yè)蓄意性更強，這符合本研究的理論預(yù)期，并為后續(xù)中介作用的檢驗打下基礎(chǔ)。

在感知成本上，銷售人員組的均值為3.689，人工智能組的均值為3.924，F(xiàn)(1，206)=1.712，p=0.192。在感知普遍性上，銷售人員組的均值為4.062，人工智能組的均值為4.054，F(xiàn)(1，206)=0.002，p=0.967。在情緒狀態(tài)上，銷售人員組的均值為3.685，人工智能組的均值為3.781，F(xiàn)(1，206)=0.316，p=0.575。3個其他可能的解釋變量在銷售人員組與人工智能組的被試打分上并不存在顯著差異，表明這3個變量無法解釋前述人工智能定價對價格公平感知影響的主效應(yīng)，可以排除這3個可能因素的潛在影響，在后續(xù)中介作用的檢驗中不包含這3個變量。

(4)利用Bootstrap分析中的模型4檢驗蓄意性歸因的中介作用，以價格公平感知為因變量，以定價主體為自變量，定價主體為銷售人員時取值為0，為人工智能時取值為1，以蓄意性歸因為中介變量。Bootstrap分析結(jié)果表明，蓄意性歸因在人工智能定價對價格公平感知的影響中起完全中介作用，95%置信區(qū)間為[0.044，0.433]。與銷售人員定價相比，接受人工智能定價的消費者產(chǎn)生更低的蓄意性歸因，并產(chǎn)生相對較高的價格公平感知。因此，H2得到驗證。

綜上所述，本研究利用兩組組間實驗的方法驗證人工智能定價對消費者價格公平感知的主效應(yīng)，同時還驗證了蓄意性歸因的中介作用，排除了感知成本、感知普遍性和情緒狀態(tài)3個潛在因素的可能解釋。本研究揭示了人工智能定價對價格公平感知影響的作用機理，下面將進一步探討這一影響的邊界條件，即檢驗在什么條件下人工智能定價對價格公平感知的影響可能減弱甚至逆轉(zhuǎn)。

4 研究2：管理控制感知的調(diào)節(jié)作用檢驗

4.1 研究設(shè)計

研究2的主要目的是驗證管理控制感知的調(diào)節(jié)作用(H3)。實驗問卷調(diào)研的起止時間為2020年2月7日至10日，采用銷售人員和人工智能×低管理控制感知和高管理控制感知的2×2組間設(shè)計。委托問卷星公司招募291名真實消費者作為被試，被試的平均年齡為30.505歲，其中男性為141人，占48.454%。將被試隨機分配到4個不同的實驗組中，銷售人員×低管理控制感知組79人，人工智能×低管理控制感知組74人，銷售人員×高管理控制感知組69人，人工智能×高管理控制感知組69人，各組被試在性別和年齡等人口統(tǒng)計變量上沒有顯著差異。本研究對定價主體的操控方法與研究1類似，同樣采用購物情景想象的方法，只是把實驗產(chǎn)品替換為賓館房間(中價格的服務(wù)產(chǎn)品)。本研究根據(jù)攜程網(wǎng)站上大中城市三星級賓館的平均價格確定實驗素材中的賓館房間的價格，在服務(wù)產(chǎn)品領(lǐng)域中檢驗人工智能定價對價格公平感知的影響，從而拓展本研究結(jié)果的外部效度。對管理控制感知的操控方法主要借鑒VAIDYANATHAN et al.[44]的研究，被試閱讀的情景描述中表明作為定價主體的人工智能(或銷售人員)是處于企業(yè)的控制之下的，設(shè)定為高管理控制感知組；被試閱讀的情景描述中不提供這樣信息的，設(shè)定為低管理控制感知組。

本研究的另一個目的是檢驗蓄意性歸因的可調(diào)節(jié)中介作用，本研究預(yù)期蓄意性歸因是定價主體與管理控制感知的交互作用對價格公平感知影響的中介變量。在低管理控制感知條件下人工智能定價將導(dǎo)致更低的蓄意性歸因，進而產(chǎn)生更高的價格公平感知，這與H1和H2所述的效應(yīng)一致；在高管理控制感知條件下人工智能定價將導(dǎo)致更高的蓄意性歸因，并進而產(chǎn)生更低的價格公平感知，這使前述假設(shè)發(fā)生逆轉(zhuǎn)。

4.2 實驗問卷和變量測量

實驗問卷共分為兩個部分。

(1)請被試閱讀關(guān)于購買情景的描述文字，其目的是操控被試對于定價主體和管理控制的感知。所有被試閱讀的購買情景的第1部分完全相同，具體描述與研究1類似，只是將產(chǎn)品替換為賓館房間，產(chǎn)品價格換成自己訂房價格為520元，其他消費者訂房價格為430元。在情景描述的第2部分，銷售人員組的被試看到的是“市場銷售人員為不同的顧客制定了不同的價格”，人工智能組的被試看到的是“人工智能系統(tǒng)為不同的顧客制定了不同的價格”。在情景描述的第3部分，高管理控制感知的被試讀到如下信息：“這套人工智能系統(tǒng)是由該訂房網(wǎng)站自主開發(fā)設(shè)計的(或這些市場銷售人員是由該訂房網(wǎng)站招聘雇用培訓(xùn)的)，并按照網(wǎng)站設(shè)定的規(guī)則針對不同顧客進行差別定價”，低管理控制感知的被試則不會讀到這些信息。然后，利用與研究1相同的兩個題項測量被試的定價主體感知，α值為0.849。參考VAIDYANATHAN et al.[44]的研究，本研究利用兩個題項測量被試的管理控制感知，即“該訂房網(wǎng)站能夠控制人工智能(或銷售人員)的價格制定過程”“該訂房網(wǎng)站對于定價結(jié)果具有控制權(quán)”。采用Likert 7點評分法，1為非常不同意，7為非常同意，α值為0.841。

(2)請被試想象他們正處于上述支付價格存在差異的購買情景中，并請他們回答關(guān)于內(nèi)心感受的問題。利用與研究1相同的3個題項測量價格公平感知，α值為0.944；利用與研究1相同的兩個題項測量蓄意性歸因，α值為0.742。最后請被試回答人口統(tǒng)計變量問題并結(jié)束調(diào)研。

4.3 研究結(jié)果

(1)實驗操控檢驗。以定價主體感知為因變量的雙因素方差分析結(jié)果表明，人工智能組被試對定價主體的評分顯著高于銷售人員組的被試，銷售人員組的均值為2.372，人工智能組的均值為4.329，F(xiàn)(1，287)=130.978，p<0.001,η2=0.313。管理控制操控對定價主體感知沒有影響，p=0.750；定價主體操控與管理控制操控的交互對定價主體感知也沒有影響，p=0.488。因此，本研究對定價主體的操控成功。以管理控制感知為因變量的雙因素方差分析結(jié)果表明，高管理控制感知組的被試對管理控制感知的評分顯著高于低管理控制感知組的被試 ，低管理控制感知組的均值為4.964，高管理控制感知組的均值為5.558，F(xiàn)(1，287)=12.944，p<0.001，η2=0.043。而定價主體操控對管理控制感知沒有影響，p=0.813；管理控制操控與定價主體操控的交互對管理控制感知沒有影響，p=0.413。因此，本研究對管理控制感知的操控也成功。

(2)檢驗管理控制感知的調(diào)節(jié)作用，以價格公平感知為因變量的雙因素方差分析結(jié)果表明，定價主體與管理控制感知對價格公平感知的交互產(chǎn)生顯著影響，F(xiàn)(1，287)=9.231，p=0.003，η2=0.031。圖2給出4個不同組中被試對價格公平感知和蓄意性歸因評分均值的統(tǒng)計結(jié)果，圖2(a)為定價主體與管理控制感知的交互對價格公平感知的影響，圖2(b)為定價主體與管理控制感知的交互對蓄意性歸因的影響。由圖2(a)可知，當(dāng)管理控制感知較低時，人工智能組被試表現(xiàn)出比銷售人員組更高的價格公平感知，銷售人員組的均值為2.354，人工智能組的均值為2.919，F(xiàn)(1，287)=4.897，p=0.028，η2=0.031，在服務(wù)領(lǐng)域中H1再次得到驗證；當(dāng)管理控制感知較高時，人工智能組被試在價格公平感知上的評分顯著低于銷售人員組被試，銷售人員組的均值為3.203，人工智能組的均值為2.643，F(xiàn)(1，287)=4.360，p=0.038，η2=0.031。結(jié)果表明，管理控制感知能夠改變?nèi)斯ぶ悄芏▋r對價格公平感知影響的方向，因此管理控制感知在人工智能定價對價格公平感知的影響中起調(diào)節(jié)作用，H3得到驗證。

(3)檢驗定價主體和管理控制感知對蓄意性歸因的影響，以蓄意性歸因為因變量的雙因素方差分析結(jié)果表明，定價主體與管理控制感知的交互對蓄意性歸因產(chǎn)生顯著影響，F(xiàn)(1，287)=13.581，p<0.001，η2=0.045。由圖2(b)可知，當(dāng)管理控制感知較低時，人工智能組被試對蓄意性歸因的評分顯著低于銷售人員組，銷售人員組的均值為5.804，人工智能組的均值為5.372，F(xiàn)(1，287)=5.373，p=0.021，η2=0.034；當(dāng)管理控制感知較高時，人工智能組在蓄意性歸因上的評分比銷售人員組高，銷售人員組的均值為5.283，人工智能組的均值為5.848，F(xiàn)(1，287)=8.300，p=0.004，η2=0.058。上述結(jié)果符合本研究的理論預(yù)期，并為檢驗蓄意性歸因的可調(diào)節(jié)中介作用打下基礎(chǔ)。

(4)利用Bootstrap分析中的模型8檢驗蓄意性歸因的可調(diào)節(jié)中介作用，以價格公平感知為因變量，以定價主體為自變量，以蓄意性歸因為中介變量，以管理控制感知為調(diào)節(jié)變量。Bootstrap分析結(jié)果表明，當(dāng)管理控制感知較低時，蓄意性歸因在人工智能定價對價格公平感知的影響中起中介作用，95%置信區(qū)間為[0.064，0.641]；當(dāng)管理控制感知較高時，蓄意性歸因仍然對兩者之間關(guān)系起中介作用，95%置信區(qū)間為[-0.829, -0.128]。蓄意性歸因的可調(diào)節(jié)中介作用顯著，95%置信區(qū)間為[-1.296, -0.372]，表明蓄意性歸因起可調(diào)節(jié)中介作用，能夠解釋為什么管理控制感知能夠逆轉(zhuǎn)人工智能定價對價格公平感知影響的方向。

(a)

5 研究3：消費者心理逆反特質(zhì)的調(diào)節(jié)作用檢驗

5.1 研究設(shè)計

研究3的主要目的是驗證消費者心理逆反特質(zhì)的調(diào)節(jié)作用(H4)。實驗問卷調(diào)研的起止時間為2019年12月12日至14日，采用銷售人員與人工智能的兩組組間實驗設(shè)計。在中國北方某大學(xué)招募215名大學(xué)生作為被試，被試的平均年齡為23.986歲，其中男性88人，占40.930%。將被試隨機分配到兩個不同的組中，其中銷售人員組106人，人工智能組109人，兩組被試在性別和年齡上不存在顯著差異。本研究對定價主體的操控方法與前兩個研究類似，采用杯子(低價格的快速消費品)作為實驗產(chǎn)品，根據(jù)天貓網(wǎng)站上普通馬克杯的平均售價確定實驗素材的產(chǎn)品價格。大學(xué)生被試對購買杯子的情景比較熟悉，符合他們的收入和消費水平。為了檢驗心理逆反特質(zhì)的調(diào)節(jié)作用，本研究測量所有被試的心理逆反特質(zhì)，并在后續(xù)數(shù)據(jù)分析中用均值加減1個標(biāo)準(zhǔn)差代表高心理逆反特質(zhì)被試和低心理逆反特質(zhì)被試。

本研究的另一個目的是檢驗人工智能定價對價格公平感知影響的后續(xù)效應(yīng)。已有關(guān)于價格公平感知的研究表明，價格公平對消費者的購買意向和口碑宣傳等行為產(chǎn)生顯著影響[26]。為增強對企業(yè)營銷實踐的指導(dǎo)作用，在本研究中還測量了消費者的行為意向，檢驗人工智能定價是否通過價格公平感知進一步影響消費者的行為意向。

5.2 實驗問卷和變量測量

實驗問卷共分為3個部分。

(1)利用與前兩個研究類似的方法操控被試的定價主體感知，將產(chǎn)品替換為杯子，產(chǎn)品價格換成自己購買價格為20元，其他消費者購買價格為15元，利用與前兩個研究相同的題項測量定價主體感知，α值為0.831。

(2)請被試想象他們正處于上述支付價格存在

差異的購買情景中，并回答關(guān)于價格公平感知和行為意向的測量題項。測量價格公平感知的題項與前兩個研究相同，α值為0.911。對于行為意向的測量采用涂平等[58]研究中的兩個題項，即“我以后會繼續(xù)在該網(wǎng)絡(luò)商店購買商品”“我將向其他人推薦這家網(wǎng)絡(luò)商店”。采用Likert 7點評分法，1為非常不同意，7為非常同意，α值為0.867。

(3)請被試完成自我認知調(diào)研并填寫人口統(tǒng)計變量。借鑒HONG[59]的研究，采用7個題項測量被試的心理逆反特質(zhì)，題項為：“當(dāng)我的自由受到限制時，我就會生氣”“當(dāng)有人強迫我做某事時，我就想與他對著干”“當(dāng)我無法做出自由和獨立的決定時，我會感到沮喪”“當(dāng)某件事情被禁止時，我通常會想：這正是我將要去做的事”“當(dāng)別人企圖影響我時，我會表現(xiàn)得很抵制”“我認為別人的建議對我而言是一種干擾”“別人越是建議某件事情，我越不愿意去做這件事”。采用Likert 7點評分法，1為非常不同意，7為非常同意，α值為0.800。

5.3 研究結(jié)果

(1)對定價主體進行操控檢驗。單因素方差分析結(jié)果表明，人工智能組被試在定價主體感知上的評分顯著高于銷售人員組被試，銷售人員組的均值為2.495，人工智能組的均值為4.413，F(xiàn)(1，213)=98.415，p<0.001，η2=0.316，表明本研究對定價主體的操控成功。

(2)利用Process分析中的模型1檢驗消費者心理逆反特質(zhì)的調(diào)節(jié)作用，以價格公平感知為因變量，以定價主體為自變量，以心理逆反特質(zhì)為調(diào)節(jié)變量。分析結(jié)果表明，定價主體對價格公平感知的影響顯著，t(211)=2.414，p=0.017，H1再次得到驗證；定價主體與心理逆反特質(zhì)的交互對價格公平感知產(chǎn)生顯著影響，t(211)=2.470，p=0.014。圖3給出兩個組中高心理逆反特質(zhì)被試和低心理逆反特質(zhì)被試對價格公平感知和行為意向評分均值的統(tǒng)計結(jié)果，圖3(a)為定價主體與心理逆反特質(zhì)交互后對價格公平感知的影響，圖3(b)為定價主體與心理逆反特質(zhì)交互后對行為意向的影響。由圖3(a)可知，高心理逆反特質(zhì)的被試對人工智能組的價格公平感知顯著高于銷售人員組被試，銷售人員組的均值為1.954，人工智能組的均值為2.696，t(211)=3.429，p=0.001；在低心理逆反特質(zhì)消費者中這兩種定價主體導(dǎo)致的價格公平感知沒有顯著差異，銷售人員組的均值為2.111，人工智能組的均值為2.159，t(211)=0.215，p=0.830。上述結(jié)果表明，消費者心理逆反特質(zhì)在人工智能定價對價格公平感知的影響中起調(diào)節(jié)作用，在高心理逆反特質(zhì)的消費者中人工智能定價的主效應(yīng)更加顯著。因此，H4得到驗證。

(a)

(3)檢驗人工智能定價與心理逆反特質(zhì)的交互作用對行為意向的影響，以行為意向為因變量。Process分析結(jié)果呈現(xiàn)出與價格公平感知一致的趨勢，人工智能組對行為意向具有顯著影響，t(211)=2.185，p=0.030；人工智能組與心理逆反特質(zhì)的交互作用顯著，t(211)=2.397，p=0.017。由圖3(b)可知，高心理逆反特質(zhì)的被試在人工智能組的行為意向顯著高于銷售人員組被試，銷售人員組的均值為1.718，人工智能組的均值為2.323，t(211)=3.204，p=0.002；在低心理逆反特質(zhì)的被試中這兩種定價方式導(dǎo)致的行為意向沒有顯著差異，銷售人員組的均值為1.768，人工智能組的均值為1.786，t(211)=0.090，p=0.929。上述結(jié)果表明，人工智能對價格公平感知的影響進一步影響消費者產(chǎn)生不同的行為意向，在高心理逆反特質(zhì)的消費者中這種效應(yīng)更加明顯。

綜上所述，本研究在杯子這一產(chǎn)品類別中再次驗證了人工智能定價對消費者價格公平感知影響的主效應(yīng)，檢驗了心理逆反特質(zhì)的調(diào)節(jié)作用。本研究發(fā)現(xiàn)在高心理逆反特質(zhì)的消費者中人工智能定價的主效應(yīng)更加顯著，因此心理逆反特質(zhì)是發(fā)揮人工智能定價積極作用的邊界條件。同時，本研究還檢驗了人工智能定價對價格公平感知影響的后續(xù)效應(yīng)，遭遇歧視定價的消費者對采用人工智能定價的企業(yè)具有相對較好的行為意向。

6 結(jié)論

6.1 研究結(jié)果

本研究運用實驗方法在3個不同的產(chǎn)品種類中探討人工智能定價對消費者價格公平感知的影響，并揭示這一影響的作用機理和邊界條件。研究結(jié)果表明，當(dāng)面對同樣的人際間價格差距時，消費者認為人工智能定價企業(yè)的蓄意性歸因比銷售人員定價企業(yè)更低，由此對人工智能定價產(chǎn)生更高的價格公平感知；管理控制感知可以改變?nèi)斯ぶ悄芏▋r主效應(yīng)方向，當(dāng)消費者得知企業(yè)能夠控制定價結(jié)果時，人工智能定價對價格公平感知的影響發(fā)生逆轉(zhuǎn)；消費者心理逆反特質(zhì)改變?nèi)斯ぶ悄芏▋r主效應(yīng)的強弱，在高心理逆反特質(zhì)的消費者中，人工智能定價對價格公平感知和后續(xù)行為意向的影響更加顯著。

6.2 理論貢獻

①價格公平領(lǐng)域的已有研究表明，消費者的個人主義文化特征[8]、其他消費者付出更多努力[11]、企業(yè)的價格框架[12]和捆綁銷售[13]等因素是人際間價格差距對價格公平感知影響的調(diào)節(jié)變量，本研究從定價主體視角發(fā)現(xiàn)人工智能定價也是降低歧視定價負面效果的重要因素，是在人工智能時代對現(xiàn)有價格公平感知研究的拓展和豐富，有助于更好地理解當(dāng)代消費者面對人機不同營銷主體時產(chǎn)生的不同心理認知和行為反應(yīng)。②本研究基于歸因理論揭示了人工智能定價對價格公平感知影響的作用機理，不同于已有研究歸納的責(zé)任人歸因、控制力歸因和穩(wěn)定性歸因[42]，本研究提出并論證了蓄意性歸因的中介作用，是在人工智能背景下對歸因理論在營銷領(lǐng)域的進一步延伸應(yīng)用，并為其他學(xué)者解釋消費者對人工智能定價的反應(yīng)提供借鑒。③在歸因理論的整體框架和研究脈絡(luò)下，識別了管理控制感知和消費者心理逆反特質(zhì)是人工智能定價效應(yīng)的邊界條件，并論證了兩者不同的調(diào)節(jié)作用，這種在不同情景下的權(quán)變研究進一步拓展了本研究的外部效度，有助于人們更加全面系統(tǒng)地理解人工智能背景下消費者價格公平感知的形成機理。

6.3 管理啟示

(1)本研究可以為人工智能定價企業(yè)的營銷溝通提供借鑒。本研究表明消費者認為人工智能生成的定價更加公平合理，并可以在一定程度上抵消歧視定價可能帶來的負面結(jié)果。因此，企業(yè)在營銷溝通中可以強調(diào)人工智能定價并以此為賣點吸引消費者。例如，京東就把自己定位為以零售為基礎(chǔ)的科技服務(wù)公司，在營銷溝通中大力宣傳自己實施的智慧商業(yè)+供應(yīng)鏈戰(zhàn)略，并提出利用人工智能對80%以上商品進行自動補貨和定價推薦。

(2)本研究可以為采用人工智能進行個性化定價企業(yè)的服務(wù)補救策略提供參考。本研究結(jié)果表明，只有當(dāng)消費者的管理控制感知很低時，感覺人工智能定價帶來的價格公平感知才相對較高。因此，企業(yè)面對遭受歧視定價的消費者抱怨時，應(yīng)該通過客觀事實表明自己對于差別定價結(jié)果的控制能力較低。例如，中國某旅游網(wǎng)站在面對消費者對大數(shù)據(jù)“殺熟”提出質(zhì)疑時，出面澄清了定價結(jié)果是機票預(yù)定程序中存在Bug，工作人員已經(jīng)緊急修復(fù)了這一系統(tǒng)Bug，主動聯(lián)系并賠償了1 300名左右的受損消費者，從而獲得了廣大消費者的原諒。

(3)本研究可以指導(dǎo)采用人工智能定價的企業(yè)選擇合適的目標(biāo)市場。本研究結(jié)果表明，高心理逆反特質(zhì)的消費者更容易認為人工智能定價企業(yè)的價格更加公平合理。而心理學(xué)研究發(fā)現(xiàn)人們的年齡與心理逆反特質(zhì)具有負相關(guān)關(guān)系，年輕消費者具有更高的心理逆反特質(zhì)[60]，因此采用人工智能定價的企業(yè)可以把年輕消費者作為重點的目標(biāo)市場。例如，無人零售行業(yè)中的繽果盒子新發(fā)布的動態(tài)貨架功能就深受年輕消費者歡迎，它可以通過攝像頭捕捉貨架上的所有信息，并收集用戶的面部數(shù)據(jù)、視覺數(shù)據(jù)、動作數(shù)據(jù)等，從而根據(jù)需要隨時修改商品價格并發(fā)布針對個人的促銷信息。

6.4 研究局限和展望

本研究還存在以下不足，可以在未來研究中進一步的拓展。①在研究方法的選擇方面，本研究采用情景實驗的研究方法，通過請被試回答實驗問卷對相關(guān)變量進行測量，這可能影響本研究的外部效度和對企業(yè)實踐指導(dǎo)的針對性，未來研究可以采用田野實驗、二手數(shù)據(jù)分析或模擬現(xiàn)實的服務(wù)人員操控的方法檢驗本研究的各項假設(shè)，如可以選擇采用人工智能定價和銷售人員定價的兩家網(wǎng)絡(luò)商店，利用爬蟲軟件抓取用戶產(chǎn)品評論中與價格有關(guān)的信息，通過內(nèi)容分析的方法檢驗關(guān)于價格公平問題的投訴在兩家網(wǎng)絡(luò)商店之間是否存在顯著差異，或者通過模擬現(xiàn)實中人和AI的服務(wù)人員提供報價驗證不同定價主體帶來的價格公平感知之間的差異。②在因變量的拓展方面，本研究重點關(guān)注人際間價格差異造成的價格公平感知，除此之外，跨時間的價格公平感知(參照價格為消費者本人過去購買該產(chǎn)品的價格)也會影響消費者的價格公平感知[23]?？赡芟M者感覺人工智能可以更全面細致地分析自己的瀏覽行為，并對未來支付意愿做出更加準(zhǔn)確的預(yù)測，因此認為人工智能確定的動態(tài)升高的價格更加不公平，這些與本研究截然相反的預(yù)期假設(shè)可以在未來研究中加以驗證。③進一步探討其他調(diào)節(jié)變量的作用，本研究只檢驗了管理控制感知和消費者心理逆反特質(zhì)的調(diào)節(jié)作用，但這兩個變量是營銷人員很難操控和影響的變量，這也使本研究結(jié)果的應(yīng)用價值具有很大局限性。本研究推測企業(yè)的社會責(zé)任營銷能夠建立消費者的初始信任，并降低消費者對銷售人員定價的蓄意性歸因，從而使人工智能定價與銷售人員定價帶來的價格公平感知差異不明顯，未來研究可以進一步檢驗社會責(zé)任營銷等企業(yè)可控的其他調(diào)節(jié)變量的作用。消費者的權(quán)力感也可能是本研究所論證效應(yīng)的調(diào)節(jié)變量，高權(quán)力感消費者對他人道德行為的判斷更加苛刻，可能提高消費者對銷售人員定價的蓄意性歸因，使人工智能定價與銷售人員定價帶來的價格公平感知的差異更加明顯。除上述調(diào)節(jié)變量外，基于人工智能的個性化定價研究仍處于起步階段，不同的社會文化背景和消費者的個人特質(zhì)，如消費者的價格敏感度、主觀知識、收入和消費水平等，也可能對本研究結(jié)果產(chǎn)生影響，未來也可以針對上述問題展開進一步研究。