李 磊 宋建偉 劉 繼

(新疆財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院)

1 研究背景

隨著消費(fèi)升級(jí)和零售新生態(tài)核心人群的形成，零售業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)必然是線上線下一體化發(fā)展。線上交易具有跨地區(qū)、跨時(shí)間、低成本、高效率等優(yōu)勢(shì)，但也更容易因信息不對(duì)稱而產(chǎn)生逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。在弱連接的匿名線上市場(chǎng)中，聲譽(yù)機(jī)制是交易順利、高效完成的根本保障。它既是一種信號(hào)發(fā)送機(jī)制，向潛在消費(fèi)者傳遞賣(mài)家歷史交易行為的信息，促進(jìn)交易雙方的信任[1]；又是一種搜索機(jī)制，能夠指導(dǎo)買(mǎi)家進(jìn)行有效搜尋并甄別出高質(zhì)量商品[2]。國(guó)內(nèi)外電商平臺(tái)構(gòu)建的聲譽(yù)系統(tǒng)主要基于以下兩個(gè)內(nèi)容：①消費(fèi)者反饋評(píng)價(jià)機(jī)制，有效的反饋機(jī)制就是一個(gè)非正式的、買(mǎi)方驅(qū)動(dòng)的賣(mài)家認(rèn)證系統(tǒng)[3]；②結(jié)構(gòu)性保障機(jī)制，結(jié)構(gòu)保障是第三方平臺(tái)為線上交易提供的擔(dān)保服務(wù)，買(mǎi)家在交易中獲得的有效保護(hù)和電商平臺(tái)的聲譽(yù)都直接影響賣(mài)家的聲譽(yù)。

從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度，商品可分為搜索型和體驗(yàn)型兩類。體驗(yàn)型商品提供享受體驗(yàn)，必須在購(gòu)買(mǎi)和使用后才能對(duì)商品價(jià)值做出評(píng)判，所以消費(fèi)者在購(gòu)買(mǎi)商品前更趨向于參考在線評(píng)論[4]。大部分實(shí)證研究選取圖書(shū)、電影等體驗(yàn)型商品，較少以農(nóng)產(chǎn)品為研究對(duì)象。新疆的特色干果是極具地方特色的優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品，在全國(guó)范圍內(nèi)都有一定的知名度和美譽(yù)度，但在線上銷(xiāo)售中也面臨諸多問(wèn)題和挑戰(zhàn)。同一區(qū)域公共品牌下的特色干果種類、等級(jí)繁多，產(chǎn)品質(zhì)量差別較大，消費(fèi)者在選擇商品時(shí)有一定的困難；有些產(chǎn)品有口碑沒(méi)品牌，有些產(chǎn)品品牌知名度不高、整合力度不夠，存在惡性競(jìng)爭(zhēng)的風(fēng)險(xiǎn)，因此，線上評(píng)論在傳遞商品質(zhì)量信息、甄別高信譽(yù)賣(mài)家、促進(jìn)信任關(guān)系等方面的作用更加重要。

近年來(lái)，在線聲譽(yù)領(lǐng)域的實(shí)證研究更加關(guān)注評(píng)論文本的語(yǔ)義內(nèi)容，并運(yùn)用自然語(yǔ)言處理和數(shù)據(jù)挖掘方法從中提取聲譽(yù)信息流，從而更加準(zhǔn)確、客觀地測(cè)度聲譽(yù)水平[5]。為此，本研究擬以淘寶和天貓平臺(tái)上銷(xiāo)售的新疆特色干果為例，抓取線上交易的真實(shí)數(shù)據(jù)，從在線評(píng)論中挖掘出消費(fèi)者的情感傾向，據(jù)此測(cè)度賣(mài)家線上聲譽(yù)狀況；再構(gòu)建計(jì)量模型，研究聲譽(yù)因素對(duì)銷(xiāo)售收入及賣(mài)家促銷(xiāo)策略的影響效應(yīng)。研究結(jié)果對(duì)于線上反饋評(píng)價(jià)機(jī)制的設(shè)計(jì)和賣(mài)家競(jìng)爭(zhēng)策略的制定有一定啟示意義。

2 文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

2.1 聲譽(yù)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值

理論分析表明，潛在消費(fèi)者會(huì)基于賣(mài)家的歷史交易行為制定購(gòu)買(mǎi)決策，賣(mài)家積累的聲譽(yù)會(huì)體現(xiàn)在其經(jīng)濟(jì)效益上[6]?；趪?guó)內(nèi)主要電商平臺(tái)上的真實(shí)交易數(shù)據(jù)，對(duì)電子產(chǎn)品、小家電、化妝品、圖書(shū)等線上交易的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，聲譽(yù)與商品的銷(xiāo)量或銷(xiāo)售收入有顯著的正相關(guān)關(guān)系[7,8]，而且這種關(guān)聯(lián)關(guān)系也可能是非線性的[9]。另外，其他一些因素會(huì)對(duì)聲譽(yù)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值起到調(diào)節(jié)作用，如市場(chǎng)結(jié)構(gòu)[10]、商品特質(zhì)[11]等。這表明良好的聲譽(yù)能提升交易成功的概率，具有經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

從對(duì)在線聲譽(yù)的衡量看，實(shí)證研究大都選取電商平臺(tái)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)(如信用積分、好評(píng)數(shù)/率等)作為聲譽(yù)水平的代理變量。這些指標(biāo)對(duì)在線聲譽(yù)的衡量過(guò)于簡(jiǎn)單且存在偏誤，反饋機(jī)制的設(shè)計(jì)、測(cè)度方法的合理性、賣(mài)家的欺騙性行為等因素是造成“好評(píng)膨脹”“評(píng)分等級(jí)膨脹”的主要原因[12]。而在線評(píng)論文本蘊(yùn)含的信息更豐富全面，是反映賣(mài)家聲譽(yù)狀況的重要信息來(lái)源[13]。非負(fù)面評(píng)論通常在數(shù)量上占主導(dǎo)地位，要積累良好的在線聲譽(yù)，好評(píng)所起的作用至關(guān)重要。由此提出以下假設(shè)：

假設(shè)1正面線上評(píng)論蘊(yùn)含的在線聲譽(yù)水平對(duì)銷(xiāo)售收入有正向影響。

DUAN等[14]認(rèn)為線上評(píng)論具有知悉效應(yīng)和勸說(shuō)效應(yīng)。口碑推薦會(huì)對(duì)消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)意愿產(chǎn)生直接和間接效應(yīng)[15]，是賣(mài)家聲譽(yù)作用的主要體現(xiàn)。相關(guān)研究多以效價(jià)(賣(mài)家的評(píng)分均值)來(lái)量化勸說(shuō)效應(yīng)，但有學(xué)者指出，離散度指標(biāo)的信息含量更大，并在模型中引入評(píng)分的標(biāo)準(zhǔn)差[16]或評(píng)論情感極性的熵值[17]，結(jié)果證實(shí)這些指標(biāo)對(duì)商品銷(xiāo)售有顯著影響，但在影響方向上并沒(méi)有一致的結(jié)論。本研究認(rèn)為，在線評(píng)論的情感極性分布可反映顧客消費(fèi)體驗(yàn)上的差別程度，也是傳遞聲譽(yù)信息的重要信號(hào)。由此提出以下假設(shè)：

假設(shè)2a在線評(píng)論中的情感極性分布對(duì)銷(xiāo)售收入有正向影響。

假設(shè)2b在線評(píng)論中的情感極性分布對(duì)銷(xiāo)售收入有負(fù)向影響。

在線聲譽(yù)系統(tǒng)的另一個(gè)構(gòu)成部分是結(jié)構(gòu)性保障機(jī)制，其目的是構(gòu)建基于制度的信任，即消費(fèi)者感知到促進(jìn)交易成功的條件已經(jīng)確立[18]。SHA[19]把線上結(jié)構(gòu)性保障分為4種類型：認(rèn)證、商家承諾、銀行或保險(xiǎn)服務(wù)、交易安全保護(hù)。國(guó)內(nèi)電商平臺(tái)普遍采用的實(shí)名認(rèn)證、消費(fèi)者保障計(jì)劃、支付保障體系等均可歸為上述4種類型。結(jié)構(gòu)保障能夠促進(jìn)消費(fèi)者對(duì)賣(mài)家的信任，提升購(gòu)買(mǎi)意愿[19]，提高成交概率[20]，并可通過(guò)網(wǎng)絡(luò)口碑的中介作用增加商品銷(xiāo)量[21]。所以，結(jié)構(gòu)保障傳遞了關(guān)于商家可信度的信號(hào)，由此提出以下假設(shè)：

假設(shè)3賣(mài)家獲得的結(jié)構(gòu)保障對(duì)銷(xiāo)售收入有正向影響。

2.2 聲譽(yù)與賣(mài)家的策略行為

在線聲譽(yù)的變化會(huì)引起賣(mài)家做出相應(yīng)的策略反應(yīng)，線上反饋評(píng)價(jià)是賣(mài)家調(diào)整經(jīng)營(yíng)策略的主要依據(jù)。CABRAL等[22]對(duì)eBay賣(mài)家市場(chǎng)行為的研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)賣(mài)家收到第一個(gè)差評(píng)后，其維持聲譽(yù)的努力也隨之下降，而聲譽(yù)的下降明顯增加了賣(mài)家退出市場(chǎng)的可能性。FAN等[23]的實(shí)證研究表明，新賣(mài)家有更強(qiáng)烈的降價(jià)動(dòng)機(jī)，會(huì)放棄短期收益以積累聲譽(yù)，成為資深賣(mài)家后又會(huì)調(diào)整定價(jià)策略，獲取良好聲譽(yù)帶來(lái)的正回報(bào)。SU等[24]的研究也證實(shí)，淘寶賣(mài)家會(huì)根據(jù)預(yù)期的聲譽(yù)水平給商品定價(jià)，從而實(shí)現(xiàn)當(dāng)前和未來(lái)收益的最大化。

為實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期生存和盈利的目標(biāo)，賣(mài)家會(huì)采取多種促銷(xiāo)手段來(lái)影響消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)行為。促銷(xiāo)活動(dòng)有助于提升品牌認(rèn)知、商品銷(xiāo)售和顧客的滿意度[25]，使顧客傾向于對(duì)賣(mài)家給出更高的評(píng)價(jià)[26]。賣(mài)家普遍采取折扣、優(yōu)惠券等價(jià)格促銷(xiāo)策略吸引顧客，但過(guò)高的折扣可能會(huì)對(duì)賣(mài)家的利潤(rùn)率和聲譽(yù)造成負(fù)面影響[25]。此外，CHEN等[27]從理論上證明了在收益最大化的目標(biāo)下，賣(mài)家會(huì)根據(jù)第三方評(píng)論調(diào)整促銷(xiāo)策略。BAI等[28]的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，賣(mài)家收到的評(píng)論數(shù)越多、評(píng)級(jí)越高，越傾向于采取團(tuán)購(gòu)交易方式，表明賣(mài)家會(huì)根據(jù)反饋評(píng)價(jià)調(diào)整營(yíng)銷(xiāo)方式。

綜上，本研究認(rèn)為當(dāng)在線聲譽(yù)發(fā)生變化時(shí)，兩方面原因可能會(huì)導(dǎo)致賣(mài)家在促銷(xiāo)策略方面做出相應(yīng)的調(diào)整：①出于聲譽(yù)管理的考慮，無(wú)論是扭轉(zhuǎn)在線聲譽(yù)的下滑，還是積累良好的聲譽(yù)，賣(mài)家都有可能采取促銷(xiāo)手段來(lái)激勵(lì)消費(fèi)者反饋好評(píng)；②出于收益最大化的目的，價(jià)格促銷(xiāo)本質(zhì)上就是一種定價(jià)策略，所以在線聲譽(yù)的變化可能會(huì)導(dǎo)致促銷(xiāo)策略的調(diào)整。賣(mài)家的促銷(xiāo)策略是多種影響效應(yīng)疊加的選擇結(jié)果，也是一個(gè)實(shí)證問(wèn)題，由此提出以下假設(shè)：

假設(shè)4正面線上評(píng)論蘊(yùn)含的在線聲譽(yù)水平對(duì)促銷(xiāo)策略有影響。

假設(shè)5在線評(píng)論中的情感極性分布對(duì)促銷(xiāo)策略有影響。

3 研究方法

3.1 樣本及數(shù)據(jù)收集

本研究將研究對(duì)象限定為大棗、葡萄干和巴旦木3種代表性的新疆特色干果。采取Python語(yǔ)言編寫(xiě)爬蟲(chóng)程序與人工抓取相結(jié)合的方法，從淘寶和天貓平臺(tái)上收集了研究所需的數(shù)據(jù)。抽樣方法為，先根據(jù)商品銷(xiāo)量排序的結(jié)果，從排名前150的店鋪中隨機(jī)抽樣，然后再選取每家店鋪銷(xiāo)量最高的前3個(gè)商品跟蹤收集數(shù)據(jù)。對(duì)于銷(xiāo)量和評(píng)論數(shù)持續(xù)4周不變的商品，視為滯銷(xiāo)商品并從商品集中剔除。對(duì)于下架商品，從觀測(cè)初期開(kāi)始至少有5周有效觀測(cè)數(shù)據(jù)的商品予以保留，否則從商品集中剔除。在剔除商品的同時(shí)，再按上述抽樣原則，補(bǔ)充新的店鋪和商品。

從2018年4月6日～2018年10月27日，每3天收集一次數(shù)據(jù)，共69個(gè)觀測(cè)時(shí)點(diǎn)。獲取的有效非平衡面板數(shù)據(jù)共涉及29家淘寶店鋪、46個(gè)商品，44家天貓旗艦店、148個(gè)商品。具體收集的數(shù)據(jù)包括：店鋪的基本信息(如開(kāi)店時(shí)長(zhǎng)、信用積分、服務(wù)承諾、保證金金額等)、商品交易的基本信息(如價(jià)格、銷(xiāo)量、收藏?cái)?shù)、支付方式、促銷(xiāo)活動(dòng)等)、在線評(píng)論的基本信息(如評(píng)論數(shù)量、評(píng)論文本等)。

3.2 在線聲譽(yù)測(cè)度

3.2.1在線評(píng)論的情感分析

消費(fèi)者在購(gòu)物過(guò)程中通常同時(shí)考慮賣(mài)家和商品的聲譽(yù)狀況，這兩種聲譽(yù)聯(lián)合起來(lái)對(duì)商品銷(xiāo)售產(chǎn)生顯著影響。而線上評(píng)論內(nèi)容通常既涉及商品又涉及賣(mài)家，其評(píng)價(jià)的對(duì)象是多個(gè)，同時(shí)傳遞關(guān)于商品和賣(mài)家聲譽(yù)狀況的信號(hào)[12]。所以，在線評(píng)論的情感分析結(jié)果是兩種聲譽(yù)狀況的聯(lián)合信號(hào)顯示，在此基礎(chǔ)上可更準(zhǔn)確地測(cè)度影響商品銷(xiāo)售的聲譽(yù)因素。

在整個(gè)樣本觀測(cè)期間，共抓取在線評(píng)論314 755條。剔除無(wú)效評(píng)論后，有效評(píng)論共314 194條，其中淘寶店29 475條，約占9.38%，旗艦店284 719條，約占90.62%。本研究使用Python的SnowNLP包計(jì)算在線評(píng)論的情感值，并根據(jù)情感值對(duì)評(píng)論分為好、中、差3類。由于SnowNLP包中的語(yǔ)料庫(kù)包含的農(nóng)產(chǎn)品評(píng)論很少，直接使用該語(yǔ)料庫(kù)導(dǎo)致情感分類結(jié)果的準(zhǔn)確率較低，故本研究先用已標(biāo)注的農(nóng)產(chǎn)品類評(píng)論文本對(duì)語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行了擴(kuò)充，然后再進(jìn)行情感分析。從淘寶店和旗艦店評(píng)論中分別隨機(jī)抽取1 000條和6 000條進(jìn)行情感標(biāo)注，然后按7∶3的比例劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集，訓(xùn)練分類模型。訓(xùn)練后的模型在測(cè)試集上的分類準(zhǔn)確率達(dá)到了85%以上，情感極性的分類效果較好(1)本研究采用網(wǎng)格搜索法確定情感分類的臨界值。根據(jù)分類準(zhǔn)確率的提升幅度判斷，最終將好評(píng)的情感臨界值定為0.7，差評(píng)的情感臨界值定為0.3。。

分類模型對(duì)全部有效在線評(píng)論的情感傾向性分類結(jié)果見(jiàn)表1。天貓是國(guó)內(nèi)B2C市場(chǎng)上最大的電商渠道之一，相對(duì)于淘寶的集市賣(mài)家(C2C市場(chǎng))，天貓商城的產(chǎn)品質(zhì)量較好，消費(fèi)者權(quán)益更有保障，信譽(yù)口碑更佳。旗艦店的評(píng)論中，好評(píng)數(shù)占比最高，約為80%；23 359條中性評(píng)論中，系統(tǒng)默認(rèn)好評(píng)占0.65%，其余99.35%都是根據(jù)語(yǔ)義內(nèi)容判定的中性情感。淘寶店的評(píng)論中，中評(píng)數(shù)最多，約占70.3%，好評(píng)數(shù)次之，差評(píng)數(shù)最少。這是因?yàn)樘詫毜甑姆答佋u(píng)論中，“系統(tǒng)默認(rèn)好評(píng)”占比達(dá)到70.28%，在情感分析中都被歸為“中評(píng)”。在20 717條中性評(píng)論中，系統(tǒng)默認(rèn)好評(píng)占97.58%，根據(jù)文本語(yǔ)義內(nèi)容判定的中性評(píng)價(jià)僅占2.42%(2)出現(xiàn)“系統(tǒng)默認(rèn)好評(píng)”的原因主要有兩個(gè)：(a)買(mǎi)家的確對(duì)線上交易表示滿意，但沒(méi)有及時(shí)給出反饋評(píng)價(jià)；(b)買(mǎi)家對(duì)線上交易并不滿意，但又不愿給出負(fù)面評(píng)價(jià)，所以不予評(píng)價(jià)。根據(jù)字面內(nèi)容無(wú)法區(qū)分具體是哪種原因，但無(wú)論是哪種情況，“系統(tǒng)默認(rèn)好評(píng)”都傳遞不出關(guān)于賣(mài)家商品、服務(wù)質(zhì)量的任何有效信息，起不到信號(hào)發(fā)送的作用。鑒于此，本研究將“系統(tǒng)默認(rèn)好評(píng)”均歸為中評(píng)。。

表1 在線評(píng)論情感傾向性分析結(jié)果

3.2.2在線聲譽(yù)水平的測(cè)度

盡管絕大多數(shù)類似研究都采用總量指標(biāo)作為在線聲譽(yù)的代理變量，但由于第三方平臺(tái)統(tǒng)計(jì)的銷(xiāo)量指標(biāo)是一個(gè)流量數(shù)據(jù)，所以為更準(zhǔn)確地刻畫(huà)在線聲譽(yù)與銷(xiāo)售收入之間的關(guān)系，本研究基于線上好評(píng)的增量測(cè)度在線聲譽(yù)水平。關(guān)于人類行為動(dòng)力學(xué)的研究已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，大量人類行為的時(shí)間間隔分布均具有重尾特征，在線用戶的興趣變化是一個(gè)符合冪律的無(wú)限長(zhǎng)程記憶過(guò)程[29]。而農(nóng)產(chǎn)品的消費(fèi)具有一定的時(shí)效性，其內(nèi)在品質(zhì)的檢驗(yàn)也具有一定的滯后性，因此農(nóng)產(chǎn)品的在線評(píng)論不僅會(huì)表現(xiàn)出更強(qiáng)烈的情感，而且也具有更強(qiáng)的時(shí)效性。出于上述兩個(gè)方面的考慮，本研究用好評(píng)數(shù)增量的加權(quán)平均來(lái)測(cè)度聲譽(yù)水平的動(dòng)態(tài)變化。假定潛在消費(fèi)者對(duì)評(píng)論內(nèi)容的記憶性隨記憶時(shí)長(zhǎng)λ的增大，以冪律形式衰減：

P(λ)∝λ-α,

(1)

(2)

3.2.3情感熵的測(cè)度

對(duì)體驗(yàn)型商品而言，在線評(píng)論的觀點(diǎn)分歧也是影響潛在消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿的一個(gè)重要因素。觀點(diǎn)分歧說(shuō)明不同消費(fèi)者的體驗(yàn)效用差別較大，而這主要是由潛在的商品特性造成的，也是在線聲譽(yù)的一種體現(xiàn)。本研究用線上評(píng)論的情感極性分布反映商品消費(fèi)體驗(yàn)的差異化信息，根據(jù)每個(gè)觀測(cè)點(diǎn)的好、中、差評(píng)論增量計(jì)算信息熵(簡(jiǎn)稱為情感熵)：

(3)

3.3 模型設(shè)定

3.3.1在線聲譽(yù)對(duì)銷(xiāo)售收入的影響

本研究以觀測(cè)點(diǎn)的商品成交價(jià)格乘以近30天的銷(xiāo)量來(lái)估算銷(xiāo)售收入，已有研究成果大多表明在線聲譽(yù)對(duì)銷(xiāo)售收入的影響是非線性的，故對(duì)銷(xiāo)售收入、聲譽(yù)水平和情感熵均取了對(duì)數(shù)。為避免內(nèi)生性問(wèn)題，測(cè)度在線聲譽(yù)的指標(biāo)均滯后一期[14,23]。為檢驗(yàn)假設(shè)1～假設(shè)3，基于非平衡的面板數(shù)據(jù)構(gòu)建以下計(jì)量模型：

lnS=α0+α1lnRepu+α2lnE+β′StrucVar+γ′ContrVar+ε，

(4)

式中，StrucVar是反映結(jié)構(gòu)保障的變量向量。鑒于賣(mài)家普遍獲得的結(jié)構(gòu)保障(如實(shí)名認(rèn)證等)對(duì)于在線聲譽(yù)的信號(hào)顯示作用很小，故不予考慮。在第三方平臺(tái)上，旗艦店和淘寶店可獲得的結(jié)構(gòu)保障有較大差別。針對(duì)旗艦店，選取保證金余額、破損包退兩個(gè)代理變量；針對(duì)淘寶店，選取保證金余額、質(zhì)量安全、7天無(wú)理由退貨3個(gè)代理變量，并預(yù)期這些變量對(duì)銷(xiāo)售收入有正向影響。ContrVar是控制變量向量，基于已有研究來(lái)選取控制變量。雖然中性評(píng)論的情感傾向性不明確，可能同時(shí)含有褒貶態(tài)度、語(yǔ)義內(nèi)涵比較復(fù)雜，但有研究發(fā)現(xiàn)中評(píng)率對(duì)銷(xiāo)售收入也有顯著影響[30]，故選取滯后一期的中評(píng)率作為控制變量。評(píng)論數(shù)量通常是度量網(wǎng)絡(luò)口碑知悉效應(yīng)的重要變量，本研究用研究期間的累積評(píng)論數(shù)控制知悉效應(yīng)的影響。對(duì)商品的收藏行為是購(gòu)買(mǎi)傾向性的體現(xiàn)，收藏?cái)?shù)還具有一定的勸說(shuō)效應(yīng)，因此需要控制收藏?cái)?shù)的影響。促銷(xiāo)活動(dòng)很可能對(duì)銷(xiāo)售收入產(chǎn)生影響，這里只考慮賣(mài)家最常用的促銷(xiāo)方式，旗艦店為滿減、包郵和優(yōu)惠券3種方式，淘寶店為淘金幣、優(yōu)惠劵和包郵3種方式(3)從樣本數(shù)據(jù)看，打折、贈(zèng)送小禮品、刮券等其他促銷(xiāo)活動(dòng)占比均不足3%，故不予考慮。，并構(gòu)建虛擬變量來(lái)區(qū)分是否有促銷(xiāo)活動(dòng)。

另外，旗艦店有開(kāi)店時(shí)長(zhǎng)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，老店與新店相比，在市場(chǎng)占有量、經(jīng)營(yíng)管理和服務(wù)水平等方面都有明顯優(yōu)勢(shì)，開(kāi)店時(shí)間越長(zhǎng)，說(shuō)明賣(mài)家在市場(chǎng)中的生存幾率越高，越具有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。本研究還用旗艦店的僅自主退款完結(jié)時(shí)長(zhǎng)來(lái)反映商家的服務(wù)水平，服務(wù)質(zhì)量越高越有助于商品的銷(xiāo)售。

第三方平臺(tái)計(jì)算淘寶店的信用積分，并根據(jù)信用積分評(píng)出等級(jí)，從低到高共分為“紅心”“鉆石”“皇冠”“金皇冠”4個(gè)級(jí)別，其中每個(gè)級(jí)別中又細(xì)分為5個(gè)等級(jí)。賣(mài)家的信用積分和等級(jí)非常直觀，是消費(fèi)者購(gòu)物時(shí)的重要參考因素之一。本研究基于樣本數(shù)據(jù)，以上、下四分位點(diǎn)為臨界值，將賣(mài)家分為高、中、低3個(gè)信用級(jí)別。總體上，高信用級(jí)別對(duì)應(yīng)的是“金皇冠”，中等信用級(jí)別對(duì)應(yīng)的是“皇冠”中的4～5級(jí)，其他為低信用級(jí)別，分類結(jié)果較為合理。此外，還選取了退款率以反映淘寶店的商品和服務(wù)質(zhì)量。

3.3.2在線聲譽(yù)對(duì)促銷(xiāo)策略的影響

賣(mài)家最常采用的促銷(xiāo)方式本質(zhì)上都是價(jià)格促銷(xiāo)策略，而且一些賣(mài)家會(huì)同時(shí)采取兩種及以上的促銷(xiāo)方式。根據(jù)目前能獲取的線上交易數(shù)據(jù)，既無(wú)法具體量化每個(gè)賣(mài)家的分段定價(jià)方式，也無(wú)法區(qū)分每一種促銷(xiāo)方式的影響效應(yīng)。所以，本研究探討在線聲譽(yù)對(duì)賣(mài)家促銷(xiāo)傾向性的影響。定義P=Prob(Prom=1)，以賣(mài)家是否采取促銷(xiāo)策略為因變量，建立如下面板Logistic模型：

(5)

為檢驗(yàn)假設(shè)4～假設(shè)5，選取聲譽(yù)水平、情感熵作為核心解釋變量。促銷(xiāo)活動(dòng)的一個(gè)重要目的是為了促進(jìn)商品的銷(xiāo)售，所以銷(xiāo)售收入也作為重要解釋變量納入模型中。為避免內(nèi)生性問(wèn)題，上述變量均滯后一期?？刂谱兞縿t包括中評(píng)率、收藏?cái)?shù)、開(kāi)店時(shí)長(zhǎng)、信用級(jí)別等。

4 實(shí)證結(jié)果與分析

4.1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析

淘寶店和天貓旗艦店分別在C2C和B2C市場(chǎng)上運(yùn)營(yíng)，這兩個(gè)市場(chǎng)的定位、管理方式和技術(shù)支持等方面有明顯區(qū)別，而且第三方平臺(tái)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和所提供的結(jié)構(gòu)保障也有較大差別。故本研究基于淘寶店和天貓旗艦店兩個(gè)子樣本，分別研究在線聲譽(yù)的影響效應(yīng)，計(jì)量模型中變量的定義及描述性統(tǒng)計(jì)分別見(jiàn)表2和表3(4)為便于閱讀，表2、表3中銷(xiāo)售收入、保證金余額的單位均設(shè)定為萬(wàn)元。估計(jì)模型時(shí)，上述變量的單位均為元。。

表2 變量定義及描述性統(tǒng)計(jì)(天貓旗艦店)

表3變量定義及描述性統(tǒng)計(jì)(淘寶店)

4.2 在線聲譽(yù)對(duì)銷(xiāo)售收入的影響效應(yīng)

鑒于保證金余額、收藏?cái)?shù)、累積評(píng)論數(shù)的數(shù)據(jù)波動(dòng)較大，故對(duì)這3個(gè)變量也做了對(duì)數(shù)處理。為處理變量取值為0的問(wèn)題，銷(xiāo)售收入、保證金余額、收藏?cái)?shù)、累積評(píng)論數(shù)均在原樣本數(shù)據(jù)上加1，再取自然對(duì)數(shù)。對(duì)于聲譽(yù)水平為0的情況，用觀測(cè)期間該商品聲譽(yù)水平最小非零值的十分之一來(lái)近似替代，再取自然對(duì)數(shù)。本研究的樣本數(shù)據(jù)總體上是一個(gè)非平衡的短面板數(shù)據(jù)，考慮到可能存在的異方差問(wèn)題，故采用FGLS方法估計(jì)隨機(jī)效應(yīng)模型，Pooled OLS和FGLS估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表4。

表4 在線聲譽(yù)對(duì)銷(xiāo)售收入的影響

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平下顯著，括號(hào)內(nèi)是標(biāo)準(zhǔn)誤。下同。

天貓旗艦店的聲譽(yù)水平對(duì)銷(xiāo)售收入有顯著的正向影響，聲譽(yù)水平每提升1%，銷(xiāo)售收入可平均增加0.446%，在線好評(píng)中隱含的聲譽(yù)水平能夠?yàn)橘u(mài)家?guī)?lái)經(jīng)濟(jì)收益，實(shí)證結(jié)果支持假設(shè)1。但情感熵的系數(shù)顯著為負(fù)，情感熵每增加1%，銷(xiāo)售收入平均下降0.142%，證實(shí)了假設(shè)2b。情感熵的值越大，意味著評(píng)論中的情感極性分布越均勻，即中評(píng)或差評(píng)的比例會(huì)相對(duì)增加，這種情況下潛在消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)意愿會(huì)下降，導(dǎo)致賣(mài)家的銷(xiāo)售收入受到負(fù)面影響。聲譽(yù)水平和情感熵對(duì)銷(xiāo)售收入的影響效應(yīng)表明，線上消費(fèi)者明顯屬于風(fēng)險(xiǎn)厭惡型。另外，旗艦店的中評(píng)率對(duì)銷(xiāo)售收入有明顯促進(jìn)作用。雖然旗艦店中評(píng)的比重不大，但是99%以上有實(shí)質(zhì)性語(yǔ)義內(nèi)容，系統(tǒng)默認(rèn)好評(píng)很少。中評(píng)不具有明確的情感傾向性，但語(yǔ)義內(nèi)容傳遞了可供潛在消費(fèi)者參考的商品或服務(wù)信息，消費(fèi)者獲取的信息越多越有助于商品的銷(xiāo)售。

與本研究的預(yù)期相符，旗艦店所有反映結(jié)構(gòu)保障的代理變量，都對(duì)銷(xiāo)售收入有顯著的正向影響，假設(shè)3得到了驗(yàn)證。這也表明，結(jié)構(gòu)保障在提高消費(fèi)者信任度、建立良好在線聲譽(yù)等方面有重要作用。商品的累積評(píng)論數(shù)和收藏?cái)?shù)均與銷(xiāo)售額之間存在明顯的正相關(guān)關(guān)系，該結(jié)果反映出知悉效應(yīng)與勸說(shuō)效應(yīng)對(duì)商品銷(xiāo)售的促進(jìn)作用，說(shuō)明人氣商品通常會(huì)受到消費(fèi)者的普遍青睞。開(kāi)店時(shí)長(zhǎng)、服務(wù)質(zhì)量(由僅自主退款完結(jié)時(shí)長(zhǎng)反映)也與銷(xiāo)售收入有顯著的正相關(guān)關(guān)系，這些實(shí)證結(jié)果均與預(yù)期一致。但是，促銷(xiāo)活動(dòng)對(duì)旗艦店商品的銷(xiāo)售收入有顯著的負(fù)面影響。旗艦店采取的主要促銷(xiāo)方式是包郵，在整個(gè)樣本中，有包郵的商品銷(xiāo)售約占60%，遠(yuǎn)高于其他促銷(xiāo)方式。通常情況下，消費(fèi)者購(gòu)物達(dá)到一定的金額才能享受免運(yùn)費(fèi)的優(yōu)惠。包郵有時(shí)是實(shí)際價(jià)格優(yōu)惠，有時(shí)則是改變消費(fèi)者的感知以獲得銷(xiāo)量的增加。若賣(mài)家通過(guò)增加銷(xiāo)量而降低的成本不能彌補(bǔ)價(jià)格優(yōu)惠產(chǎn)生的損失，則賣(mài)家的銷(xiāo)售收入會(huì)下降。

對(duì)于淘寶店，聲譽(yù)水平的變化不影響商品的銷(xiāo)售收入，實(shí)證結(jié)果不支持假設(shè)1。情感分析的結(jié)果表明，語(yǔ)義內(nèi)容明確表達(dá)出正面評(píng)價(jià)的線上評(píng)論并不多，而是系統(tǒng)默認(rèn)好評(píng)占主導(dǎo)地位。實(shí)質(zhì)性好評(píng)在數(shù)量上不占優(yōu)勢(shì)，其蘊(yùn)含的聲譽(yù)信息較少，所以對(duì)消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)意愿沒(méi)有顯著影響。與旗艦店類似，情感熵對(duì)銷(xiāo)售收入有顯著負(fù)面影響，情感熵每增加1%，銷(xiāo)售收入平均下降0.256%，證實(shí)了假設(shè)2b。在線評(píng)論的情感極性若向非正面變化，對(duì)淘寶店而言也是不利的，可見(jiàn)B2C市場(chǎng)上的消費(fèi)者也是風(fēng)險(xiǎn)厭惡型。值得注意的是，中評(píng)率對(duì)銷(xiāo)售收入有顯著負(fù)面影響。本研究中的中評(píng)基本上由系統(tǒng)默認(rèn)好評(píng)構(gòu)成，有研究發(fā)現(xiàn)，好評(píng)率極高的原因是買(mǎi)家擔(dān)心遭到賣(mài)家報(bào)復(fù)，所以不滿意的顧客更傾向不予評(píng)價(jià)，而不是給出差評(píng)[12]。本研究的實(shí)證結(jié)果表明，潛在消費(fèi)者在參考線上評(píng)論時(shí)很可能也注意到了這一點(diǎn)，過(guò)多的系統(tǒng)默認(rèn)好評(píng)反而會(huì)降低他們的購(gòu)買(mǎi)意愿。

保證金余額、質(zhì)量安全承諾和7天無(wú)理由退貨承諾的系數(shù)均顯著為正，假設(shè)3在淘寶店賣(mài)家中也成立。商品累積評(píng)論數(shù)和收藏?cái)?shù)對(duì)銷(xiāo)售收入有顯著的正向影響；賣(mài)家服務(wù)質(zhì)量(由退款率反映)的提升與銷(xiāo)售收入之間也是顯著的正相關(guān)關(guān)系，這些結(jié)果與旗艦店的情況完全類似。中等和高信用等級(jí)賣(mài)家的銷(xiāo)售收入明顯高于低信用等級(jí)賣(mài)家，該結(jié)果符合預(yù)期，也說(shuō)明盡管存在不少問(wèn)題，但是第三方平臺(tái)的信用積分制度仍然會(huì)對(duì)消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)決策產(chǎn)生影響。此外，淘寶店賣(mài)家的促銷(xiāo)活動(dòng)可提高商品銷(xiāo)售收入。淘金幣和優(yōu)惠券是淘寶店賣(mài)家采用最多的促銷(xiāo)方式，多設(shè)計(jì)為階梯式優(yōu)惠形式，不同消費(fèi)層次的顧客均有可能享受一定的優(yōu)惠，所以可能更易于激發(fā)消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)欲望。當(dāng)然，銷(xiāo)售收入的提高并不意味著銷(xiāo)售利潤(rùn)也一定增加，該結(jié)果也從一個(gè)側(cè)面表明，在C2C市場(chǎng)上，賣(mài)家似乎更偏向采取“薄利多銷(xiāo)”的方式來(lái)銷(xiāo)售商品。

4.3 在線聲譽(yù)對(duì)促銷(xiāo)策略的影響效應(yīng)

模型(5)Pooled Logistic和隨機(jī)效應(yīng)Logistic回歸結(jié)果見(jiàn)表5。LR檢驗(yàn)的結(jié)果表明，應(yīng)選用隨機(jī)效應(yīng)面板Logistic估計(jì)結(jié)果。對(duì)于旗艦店賣(mài)家，只有銷(xiāo)售收入、情感熵、開(kāi)店時(shí)長(zhǎng)對(duì)賣(mài)家的促銷(xiāo)傾向有顯著的影響，其余自變量的系數(shù)均不顯著。實(shí)證結(jié)果不支持假設(shè)4，僅支持假設(shè)5。一方面，聲譽(yù)水平對(duì)賣(mài)家進(jìn)行促銷(xiāo)活動(dòng)的可能性沒(méi)有影響；另一方面，越是資深賣(mài)家越不傾向于搞促銷(xiāo)活動(dòng)。由于旗艦店都是具備了一定的運(yùn)營(yíng)能力和品牌影響力的企業(yè)店鋪，線上聲譽(yù)較好，賣(mài)家已經(jīng)無(wú)需刻意追求好評(píng)數(shù)的持續(xù)增長(zhǎng)，所以好評(píng)數(shù)的波動(dòng)不會(huì)使賣(mài)家產(chǎn)生強(qiáng)烈的價(jià)格促銷(xiāo)動(dòng)機(jī)。特別是在已經(jīng)積累了良好聲譽(yù)的情況下，賣(mài)家可能更傾向于享受良好聲譽(yù)帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)收益，所以降價(jià)的可能性較小。

情感熵越大，旗艦店賣(mài)家進(jìn)行促銷(xiāo)活動(dòng)的可能性越大。這意味著當(dāng)賣(mài)家觀察到中性或負(fù)面在線評(píng)論增多時(shí)，則更傾向于通過(guò)促銷(xiāo)活動(dòng)提高顧客的滿意度、管理在線聲譽(yù)，以避免聲譽(yù)狀況惡化。此外，銷(xiāo)售收入越高，賣(mài)家采取促銷(xiāo)策略的可能性越大。結(jié)合前面模型(4)的實(shí)證結(jié)果，即旗艦店賣(mài)家的促銷(xiāo)行為會(huì)降低商品的銷(xiāo)售收入，這反映了賣(mài)家一定程度上的讓利行為，也從側(cè)面說(shuō)明旗艦店在線上市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，并不是以利潤(rùn)最大化為唯一目的，也有品牌推廣、客戶關(guān)系管理等其他方面的綜合考慮。

表5 在線聲譽(yù)對(duì)促銷(xiāo)策略的影響

相比之下，C2C市場(chǎng)上的情況就有明顯差別。淘寶賣(mài)家的聲譽(yù)水平對(duì)促銷(xiāo)可能性有顯著的正向影響，從而驗(yàn)證了假設(shè)4；情感熵的系數(shù)不顯著，實(shí)證結(jié)果不支持假設(shè)5。淘寶店賣(mài)家收到的實(shí)質(zhì)性好評(píng)越多，越傾向于采取促銷(xiāo)手段，以進(jìn)一步激勵(lì)顧客留下好評(píng)。按照目前第三方平臺(tái)的反饋評(píng)價(jià)機(jī)制，淘寶店賣(mài)家基本上都是“一邊倒”的好評(píng)，差評(píng)比例很小，即使差評(píng)數(shù)有所增加，也不會(huì)改變賣(mài)家“好評(píng)膨脹”的狀況。這種情況下，賣(mài)家很可能會(huì)忽略線上評(píng)論情感極性的變化，而以追求好評(píng)數(shù)的積累為主要目標(biāo)。

另外，銷(xiāo)售收入越高，賣(mài)家采取促銷(xiāo)策略的可能性越大。前面的研究已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，促銷(xiāo)活動(dòng)可增加銷(xiāo)售收入，這表明在C2C市場(chǎng)上，淘寶店賣(mài)家比較注重形成促銷(xiāo)與收入增長(zhǎng)的良性循環(huán)。對(duì)于其他控制變量，中等和高信用等級(jí)賣(mài)家采取促銷(xiāo)策略的可能性均大于低信用等級(jí)賣(mài)家，該結(jié)果也從側(cè)面印證了賣(mài)家的促銷(xiāo)傾向會(huì)隨聲譽(yù)水平的提升而增強(qiáng)。商品的收藏?cái)?shù)越大，賣(mài)家進(jìn)行價(jià)格促銷(xiāo)的可能性越小，說(shuō)明淘寶賣(mài)家一般不會(huì)對(duì)人氣商品搞促銷(xiāo)。

4.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為驗(yàn)證上述研究結(jié)論的穩(wěn)健性，進(jìn)行如下檢驗(yàn)。首先，由于在線聲譽(yù)水平的測(cè)度與冪指數(shù)α密切相關(guān)，所以在區(qū)間[2，3]中，α以0.25的步長(zhǎng)依次取值，重新計(jì)算了在線聲譽(yù)水平，并按本研究的模型依次進(jìn)行回歸，檢驗(yàn)在線聲譽(yù)對(duì)銷(xiāo)售收入和促銷(xiāo)傾向性的影響，結(jié)果表明，核心解釋變量的系數(shù)顯著性和符號(hào)與前文一致。其次，在模型(4)中，因變量由銷(xiāo)售收入替換為銷(xiāo)售量，進(jìn)一步檢驗(yàn)在線聲譽(yù)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值?；貧w結(jié)果表明，前文中關(guān)于旗艦店的研究結(jié)論依然成立；但在淘寶店中，在線聲譽(yù)水平對(duì)銷(xiāo)售量有顯著的正向影響，情感熵的影響效應(yīng)不變。在模型(5)中，銷(xiāo)售收入是重要控制變量，同樣將其替換為商品的銷(xiāo)售量，以考察控制變量的變化對(duì)研究結(jié)果的影響。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，核心解釋變量的系數(shù)顯著性和符號(hào)沒(méi)有改變?？傮w上，本研究的實(shí)證結(jié)論穩(wěn)健、可信，回歸結(jié)果留存?zhèn)渌鳌?/p>

5 結(jié)語(yǔ)

本研究以新疆特色干果這類較為特殊的體驗(yàn)型商品為研究對(duì)象，從國(guó)內(nèi)最具代表性的B2C和C2C市場(chǎng)中抓取線上交易數(shù)據(jù)，全面而準(zhǔn)確地測(cè)度賣(mài)方的在線聲譽(yù)，從需求角度研究了聲譽(yù)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，從供給角度分析了聲譽(yù)對(duì)賣(mài)家促銷(xiāo)傾向性的影響。研究發(fā)現(xiàn)：①好評(píng)中隱含的聲譽(yù)水平對(duì)旗艦店銷(xiāo)售收入有顯著提升作用，對(duì)淘寶店無(wú)明顯影響，而線上評(píng)論中的情感熵對(duì)兩類賣(mài)家的銷(xiāo)售收入均有顯著負(fù)面影響；②賣(mài)家在第三方平臺(tái)獲得的結(jié)構(gòu)保障對(duì)銷(xiāo)售收入有顯著正向影響；③在線聲譽(yù)的變化對(duì)賣(mài)家采取促銷(xiāo)策略的傾向性有顯著影響，旗艦店以聲譽(yù)管理為主，更重視在線評(píng)論中的觀點(diǎn)分歧，傾向于通過(guò)促銷(xiāo)提升顧客滿意度，淘寶店則以聲譽(yù)構(gòu)建為主，傾向于通過(guò)促銷(xiāo)增加消費(fèi)者的實(shí)質(zhì)性好評(píng)反饋。

在線聲譽(yù)所包含的信息非常豐富，簡(jiǎn)單的量化指標(biāo)無(wú)法全面、準(zhǔn)確地反映聲譽(yù)狀況，會(huì)影響潛在消費(fèi)者的信任感知。淘寶網(wǎng)上大量的系統(tǒng)默認(rèn)好評(píng)會(huì)使聲譽(yù)系統(tǒng)出現(xiàn)“噪聲”，導(dǎo)致線上聲譽(yù)失真。盡管交易雙方對(duì)這種“噪聲”具有一定的“過(guò)濾”能力，但是為提高反饋評(píng)價(jià)機(jī)制的效用，第三方平臺(tái)應(yīng)完善反饋機(jī)制的設(shè)計(jì)，降低“噪聲”出現(xiàn)的可能性，重視對(duì)在線評(píng)論語(yǔ)義內(nèi)容的分析挖掘，改進(jìn)信譽(yù)的測(cè)度方法。

對(duì)于線上賣(mài)家而言，為實(shí)現(xiàn)盈利和長(zhǎng)期生存的目標(biāo)，應(yīng)從多個(gè)維度構(gòu)建和積累良好的在線聲譽(yù)，不能只追求好評(píng)的數(shù)量，更應(yīng)重視好評(píng)的質(zhì)量和消費(fèi)者情感觀點(diǎn)的變化。獲得結(jié)構(gòu)保障也是構(gòu)建在線聲譽(yù)的有效途徑，并可帶來(lái)一定的經(jīng)濟(jì)收益，是賣(mài)家應(yīng)考慮的一種策略選擇。另外，賣(mài)家有必要優(yōu)化差異化定價(jià)策略，積極開(kāi)展網(wǎng)絡(luò)口碑營(yíng)銷(xiāo)，從而提高自身的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

未來(lái)研究可擴(kuò)大農(nóng)產(chǎn)品的種類，豐富樣本的代表性，強(qiáng)化體驗(yàn)型商品相關(guān)研究結(jié)論的普適性；在細(xì)粒度層面挖掘在線評(píng)論的情感極性及強(qiáng)度，進(jìn)一步精準(zhǔn)且全面地提煉文本評(píng)論所隱含的在線聲譽(yù)信息流；在數(shù)據(jù)許可的情況下，可將賣(mài)家的促銷(xiāo)策略量化為具體的定價(jià)方式，并深入研究在線聲譽(yù)變化與不同促銷(xiāo)方式之間的交互作用。