消费信用论文例1

我国商业银行的资产结构中贷款资产占的比重很大，贷款业务仍是商业银行最主要的业务。目前，我国消费信贷市场空间不断拓展，住房信贷、汽车信贷、耐用消费品信贷、助学信贷等业务获得迅速发展。随着社会的发展，商业银行消费信贷的规模也逐渐增大，该项业务中存在的问题和风险也逐步暴露出来，信贷风险也相对提高，除客户道德风险及银行自身管理薄弱以外，相关法律不健全，信用风险、流动性风险等一些相关问题也使银行信贷风险不断加大，其中信用风险成为影响消费信贷发展的首要问题[1]。

一、个人信用在消费信贷中存在的风险

消费信贷业务中存在着很多风险，但是个人信用问题引发的信用风险严重的制约了消费信贷业务的拓展，影响了商业银行的发展。

（一）缺乏法律、法规及配套政策的保障从个人信用风险管理的法律环境来看，我国现行法律体系涉及个人信用方面的规定较少，没有一部专门法律、法规来调整个人信用活动中的各种利益关系，少数相关的法律，比如《担保法》、《贷款通则》、《合同法》等与个人信用衔接不够，针对性不强。另外，对于个人失信行为也没有明确规定具体的惩罚力度和惩罚方式。在配套政策方面，目前我国个人破产制度，社会保障制度，个人财产申报制度，个人账户制度等尚未出台，导致个人及其家庭的收入状况不透明，不但隐藏着严重的法律与道德风险，同时也使个人资信评估难以向国家机关、企事业单位推广。

（二）个人信用体系的不健全但是我国的个人信用体系一直没有建立。我国目前尚未建立起一套完备的个人信用制度，银行缺乏征询和调查借款人资信的有效手段，加之个人收人的不透明和个人征税机制的不完善，银行难以对借款人的财产、个人收人的完整性、稳定性和还款意愿等资信状况做出正确判断，这就决定了我国大部分国民的个人资信状况差，这严重阻碍了消费信贷的推广[2]。在消费信贷过程中，各种恶意欺诈行为时有发生，银行采用当面对证或上门察看等原始征询方式已经不能保证信用信息的时效性和可靠性。此外，一些借款人由于收入大幅下降或暂时失业等市场原因，无法按期还款，尽管这种情况目前还不多，但随业务量扩大，相应的风险将呈上升趋势。

（三）银行自身管理薄弱现在，国内商业银行管理水平不高，更缺乏消费信贷方面的管理经验，对同一个借款人的信用信息资料分散在各个业务部门，而且相当一部分资料尚未上机管理，难以实现资源共享。现国有各商业银行消费信贷人员身兼数岗，个人能力和自身素质不高，专业的信贷业务培训又比较少，使个人消费贷款的技术性要求较高的特点未体现在具体贷款业务操作中，比如对借款人的资信审查、抵押物评估、抵押权的设置等，都需要完备和规范的操作，需要具有专门知识的业务人员[3]。以上存在的问题已远远不能适应消费信贷业务发展的需要，这对消费信贷业务的长远发展也将造成很大影响和制约。

（四）内部信用评级操作上相对落后目前，大部分商业银行都制定了客户信用等级评估办法，但在实际操作中，存在一些不足：银行无法通过个人信用体系获得个人信用报告，唯一的选择就是进行严格的信用审查，这就对信誉良好的资金需求者也进行了不必要的资信审查，造成资源的浪费和低效使用，银行信息获得的高成本被转嫁到消费信贷者使用者身上，从而使消费信贷资金价格偏高，制约消费信贷的发展；作为资金需求者的消费者却因对银行可提供的消费信贷信息不灵以及繁琐的贷款手续，近乎苛刻的贷款条件和种种担保、抵押、保险审核而退步；缺乏反映评级对象将来的真实偿债能力的指标，没有什么具体的指标或是体系来跟踪反馈贷款人的真实偿债能力，主要还停留在申请贷款信息上以及主观经验判断上，这就使信用风险加大。

二、商业银行防范消费信贷信用风脸的对策建议

面对商业银行消费信贷的发展过程出现的信用风险，商业银行急需建立一套防范消费信贷的风险管理体系，具体应从以下几方面入手：

（一）尽快出台关于规范使用信用数据的法律法规目前尚没有其他对个人征信数据进行管理的政策法规，也没有对某些不可以向社会公开的个人征信数据的严格界定。但到目前为止，在许多政府部门管理的数据中，只有部分工商数据向社会开放。修改后的法律应明确规定，何种个人数据可以向社会开放、开放的方式、数据处理和传播的方式和范围以及时限等。另外应在强制性公开大部分信用数据的同时，确定必须保密的部分，以及确定信用等级的确立。有必要建立一个关于政府部门、企业和公民个人必须依法提供真实数据的法律或法规，并设置严惩提供虚假信息和数据行为人的条款[6]。

（二）逐步建立全社会范围的个人信用制度光靠银行自己本身是不够的，必须要提高全民的个人信用意识，相关法律制度的健全，在全社会范围内建立个人信用制度，建立科学有效的个人征询体系是银行控制消费信贷风险的前提保证。从目前的实际出发，可以分两步走：先在银行内部以信用卡个人信息资料为基础，将其他各专业部门保存的个人客户信息资料集中起来，建立全行性个人客户信用数据库，使每个客户都有相对完整的信用记录，并以此为基础建立个人信用总账户，个人与银行的所有业务均通过总账户进行。同时，加快建立国内各金融机构之间的信息交换制度。第二步，由中央银行牵头建立一个股份制个人征信公司，联合金融机构、政法部门、劳动力管理部门、企事业单位等，搜集整理个人收人、信用、犯罪等记录，评估个人信用等级，为发放消费信贷的金融机构提供消费者的资信情况[7]。

（三）建立科学的个人信用评价体系信用评价体系一般采用积分制，具体分成四个部分：①基本情况评分：包括个人的一系列情况，如出生年月、学历、职业、工作地点、工作经历、工作单位、家庭情况等等，不同情况有不同的积分。②业务状况评分：在信用记录号下，每发生一笔业务，无论是存款、贷款、购买国债及其他金融债券、信用卡消费、透支等等，都有一定的积分。③设立特殊业务奖罚分，如个人信用记录号下屡次发生信用卡透支，并在规定期内弥补透支就可以获得额外奖分；个人贷款按期还本付息情况良好可以获奖分；若发生恶意透支，并且不按时归还所欠本息，就应额外罚分，甚至列人黑名单。④根据上述累积得分评定个人信用等级。

（四）培养先进的专业信用人才银行要集中力量培养专业信用人才，在最大范围内消除信贷信用风险。先进的风险管理技术是从跟踪、监控入手，建立一套消费信贷风险的预警体系，加强贷款后的定期和不定期的跟踪监控、风险监测分析的系统性和准确性，力争在短时间内改变传统管理模式下风险判断表面化和风险反映滞后的状况。要进一步完善消费信贷的风险管理制度，逐步做到在线查询、分级审查审批、集中检查。从贷前调查、贷时审查、贷后检查几个环节明确职责，规范操作，强化稽核的再检查和监督。

现在我国的消费信贷在商业银行中的比重比较大，必须有效的规避和防范信用风险，能否有效防范和化解信贷风险关系到商业银行的兴衰存亡。商业银行在发放个人消费贷款前，可以先进入信用等级系统对借款人的信用情况进行全面的查询。如此一来，银行便可以有效地掌控个人消费信贷，最大限度地规避信贷风险，使得消费贷款业务规范健康地稳步前行。

参考文献：

[1]陈杰.消费信贷业务的潜在风险及成因.浙江金融，2006，(3)

消费信用论文例2

一、中国的信用卡业务现状分析

随着中国人民银行的连续降息，存贷款利差缩小，各家商业银行都将信用卡业务作为拓展业务的重点。据不完全统计，工商银行2008年信用卡的发卡量达到了3905万张，比2007年增加了67％。招商银行、建设银行、中国银行、交通银行的累计发卡量也都超过了1000万张。在银行卡发卡总量中，信用卡占比进一步提高。

与当前较高的持卡量相对的，迄今国内仅有招商银行等少数发卡银行对外宣称，信用卡业务实现了盈利。而用业内一位专业人士的话来说，“哪家银行如果说自已的信用卡业务是盈利的，那他确实很需要勇气”!按照国际规则，信用卡业务6年内很难实现盈利。

然而，信用卡的盈利预期却相当诱人。据麦肯锡的报告预测，到2013年中国信用卡行业的整体利润将达到130亿元人民币。中国信用卡市场依然是中国个人金融服务市场中成长最快的产品线之一。根据央行的统计，在日常生活消费费用中，大约20％是通过银行卡支付。其中，信用卡的透支消费又占到了相当大的比例。虽然行业经济效益充满挑战，但受规模效益以及消费者支出增长的推动，各家商业银行越来越重视信用卡业务的发展。

由于信用卡在中国的渗透率依然偏低，因此，在未来相当长一段时问内，中国信用卡的竞争还会继续将重心放在卡量的增长上。

二、恶意套现行为及其获利方式

随着信用卡在我国的广泛使用，及其快速增长的趋势，一些不法分子开始盯上了信用卡套现这个生财之道。

所谓信用卡套现，是指信用卡持卡人不通过ATM机和柜台等正规渠道提取现金。而是通过一些非法中介机构以刷卡消费的名义取现。通过正规渠道在银行的ATM机上取现时，持卡人往往只能取出信用额度一半左右的现金。此外，银行还要收取1％至3％不等的手续费和每天万分之五的利息。如果逾期没有还款，银行还要收取欠款的利息。而去所谓的信用卡套现公司取现，则相当于在POS机上刷卡消费，不但不用支付利息。一般还能够获得最长56天的免息期。持卡人所需支付的仅仅是给这些套现公司刷卡额2％至3％的手续费。在取现超出信用额度后，这些信用卡套现公司还可以为持卡人办理名为分期付款，实为取现的业务。在轻松获利方式的推动下，套现公司业务不断发展壮大，每天的营业金额达到几十万甚至上百万元。

在套现之外还产生了一个新的业务，即套现公司专门提供为持卡人还款的“养卡业务”。所谓养卡，就是由套现公司先替持卡人把欠银行的钱还上，然后持卡人通过设在这家公司的)s机进行无实物刷卡消费，并缴纳一定的手续费。这样持卡人的还款日期就可以顺延一个月。

套现公司拥有大量的POS机，他们主要赚取的就是手续费，服务的内容包括养卡、套现、快速融资等所有跟信用卡相关的业务。套现公司往往以商店或超市的名义向中国银联或商业银行申请POS机。而事实上，他们既没有经营场所，也没有任何商品，唯一的业务就是刷卡套现。按照中国银联的相关规定，商户在协助持卡人完成刷卡支付后只需返给发卡行及银联0．5％至2％不等的费用。而持专人在套现时需要支付给这些公司刷卡额2％至3％的手续费。这之间的差价，就是这些套现公司的收入。高额的收入使这些从事信用卡套现的公司数量越来越多，规模也越来越大。

除了这种通过POS套现之外，还有在互联网上通过一些常用的网络支付工具，利用网店的交易平台进行虚假交易的套现。

三、信用卡恶意套现的根源及影响

(一)信用卡盈利模式的变化催生恶意套现行为

信用卡套现现象的存在源于各大银行在信用卡方面的无序竞争。现在出现的一些问题，跟前期的发展速度过快有着莫大的关系。

目前信用卡业务的收入主要来自予三个方面：第一，来自于年费；第二，循环利息收入；第三，来自于扣率，也就是从商户刷卡后获得的返点收入。

银行信用卡业务过高的扩张速度，导致中国信用卡在发展过程中存在诸多的问题，最明显的反映在于信用卡业务的收入构成。

1．无序竞争下的信用卡业务导致年费收入比重降低

年费本应是信用卡业务收入主要来源之一，然而，由于目前国内银行业在信用卡业务方面的竞争已经到了白热化的程度，近几年以来，商业银行一直以一种跑马圈地抢占市场份额的方式来发展信用卡，各大银行纷纷推出刷卡免年费甚至是直接免年费的活动。信用卡免年费成了最基本的促销手段，而银行目前也不把收取年费当成信用卡的赢利点。银行放弃年费已经不新鲜，甚至出现了倒贴的情况，民生银行发行的信用卡就出了“信用卡年费120％增值返还”的策略。

国外信用卡的盈利模式中，信用卡发展初期的主体收入来源在于年费收入。而国内的竞争状况显然导致了信用卡年费收入的缺失，年费收入在信用卡整体收入中所占比重不可避免地呈现下降趋势。

2．中国的传统消费观念使信用卡循环利息收入偏低

中国人传统的消费观念即讲究一种“量入为出”，也就是说有多少钱办多少事。对于大多数只想过踏实日子的中国老百姓，做好资本的储蓄远比各种各样明目花俏的投资和过度消费要显得重要得多。老百姓无论是买车还是买房，都会根据自身的经济状况和存款总额，再三思量之后才会行动。即使是贷款买房的人，也会想方设法开源节流。尽快还钱。因此，在世界各国之中，中国家庭的储蓄率一直是居高不下。

而据国际知名的管理咨询机构麦肯锡公司最近公布的一份调查报告显示，中国的青少年消费者在看重品牌和时尚产品的同时，也坚守传统价值观，这使他们与国外的同龄人明显不同。调查还表明，虽然中国的年轻人认为追赶时尚很有必要，但相对于成年人来说，有更多的十几岁的青少年认为，省钱是一种“美德”。调查报告说明，当代青少年不仅比上一代青少年更为传统，而且也更为现代，他们实际上对自身在世界中的地位更为自信。

这种传统的消费观念支配下的消费者并不热衷于超前消费。即便是通过信用卡发生了透支消费，据调查，国内消费者大多习惯于在免息期到期之前一次性全部还清全部透支款，银行较难赚取持卡人的透支息。这直接导致了银行信用卡循环利息收入在总的信用卡收入中所占比例降低。在中国，银行在循环利息上的收入占总收入的30％至40％，而在国外，银行在信用卡循环利息上的收入往往可以占到70％至80％的水平，可见其悬殊差距。

3．“扣率收入”成为信用卡业务的重要收入来源并催生恶意套现行为

所谓扣率，是指特约商户在受理信用卡消费结算后，根据不同行业分别按交易额的一定比例向发卡行支付的手续费。基于国内信用卡年费收入比重的持续下降及传统消费观念对信用卡循环利息收入的限制性。商户刷卡消费所产生的返点就构成了发卡行信用卡业务最重要的收入来源。

在这种情况下，银行信用卡业务收人的增长不得不依赖于商户返点收益的提高。为了不断扩大自身在商户返点方面所获得的利益，各发卡银行放松对POS机控制，POs的安装管理混乱、审核不严、无序竞争。甚至是默许这样一种情况的存在。最终导致POS机泛滥，为恶意套现公司提供了工具，从而催生了信用卡恶意套现行为。

(二)信用卡利益格局为恶意套现行为提供温床

参与交易的金融机构在获取商户返点后进行利润分成。其中，信用卡发卡行、POS机提供者和中国银联的分成比例分别为70％、20％和10％信用卡每成功交易一笔，相关利益方都能从中获得不同比例的收益，从而使各金融机构都希望消费终端尽可能多地装自己的POS机。

在我国，POS机分为直连POS和间联POS，分别由中国银联和各商业银行提供。银联和各大银行为了扩大自家POS机的覆盖范围，都逐渐降低了POS的安装门槛，这样无形中为各种刷卡套现和养卡现象提供了温床。

某些金融机构定位混乱，客观上也对恶意套现行为起到了推波助澜的作用。银联本质上是一个服务机构，但银联直接安装POS机。实质上是将自身变成各家商业银行的竞争对手，这就使得其角色发生错位。在信用卡迅速膨胀扩张的同时，相应的监管又过于宽松，使得恶意套现的行为得以出现更多的机会。

(三)被浸润的传统消费观念与恶意套现行为

由于中国传统的消费观念不断受到外来文化的侵蚀，信用卡所倡导的提前消费理念，给中国老百姓传统的消费方式带来了巨大的冲击。当超前消费浸润了到中国传统消费观念的时候。它的面目会变得愈发的缺乏理性、越发的狰狞。于是，我们不但要时刻关注着超前消费在道德、伦理上的负面意义，更应及早挖掘出这个被浸润了的中国传统消费观念在这个经济大环境中产生的意义和负作用。

超前消费，从本质上来说是超越了经济发展阶段所决定的消费水平，超出了在一定阶段生产力发展水平上可以承受的界限。从经济学上讲，超前消费违背了经济规律。然后，投资进程是经济增长的源泉，适度消费又是社会再生产的保证，因此，从这方面上看，消费超前或滞后都会防碍经济的正常发展。

中国经济的快速发展，让普通老百姓的物质生活变得越来越丰富，也由此让部分特殊群体的消费欲望急速膨胀，并且，这种膨胀的速度已经远远超过其经济源头本身的增长速度。当不受控制的消费欲望演变成消费观念的变化，从而引导消费者的消费行为时，就必然产生明显的负面影响。如今，原本传统的消费观念正暴发式的向超前消费观念突变，而这种突变并未经历渐近式的变迁过程，在当前甚至相当长一段时间内，都只会是一种不成熟、不理性的过程。

超前消费思想的非理性发展过程，会导致持卡人趋向于更多的信用卡透支消费行为，这在当前国内的“卡族”们身上充分体现。而更严重的是，这种被超前消费观念侵蚀的传统消费观念变异，往往激发了消费者更大的非理性消费欲望。这一消费群体即恶意套现行为的主要行为主体，他们会通过恶意套现行为获取现金后，实现其它的消费行为，以满足自己不断扩张的消费欲望。于是，为这种消费行为提供有效实现途径的恶意套现公司带来了巨大的市场。

同时，由于社会保障及保险体系的不健全，这种超前消费的风险一旦暴露出来，持卡人无力承担超前消费所形成的债务时，就会对银行业造成巨大的损失。据不完全统计，目前各银行已发放的信用卡当中，不良贷款率的平均水平高达3％以上，而这一比例远远高于个人贷款。

四、信用卡风险防范

恶意套现的行为无形中增加了信用卡套现资金的使用成本，同时也是增加了套现者偿还银行资金违约的风险。这一系列的风险最终会叠加到各个银行的身上。再者，信用卡套现所产生的虚拟交易，也会对持卡人的信用记录造成一定的影响，从而使得银行对持卡人的信用评估失真，当出现持卡人无法偿付时，成为最终受害者的也是银行本身。

更加需要引起重视的是，信用卡业务面对的是一种被超前消费所浸润的传统消费观念。当这种超前消费观念浸润了中国的传统消费观念，它会变得更加缺乏理性。

因此，要打击恶意套现行为，笔者以为。要做好以下几方面：

消费信用论文例3

个人消费信用制度作为开展消费信贷的一个极其重要的组成部分，其主要内容包括个人身份证明和个人社会档案、个人银行账户和收入来源、个人保险保障情况、个人信用记载、个人其他资产构成以及个人债务情况等六个部分。

1.个人身份证明和个人社会档案。此项内容主要是方便银行对借款人真实身份、社会关系和社会经历等基本情况的一般把握。

2.个人银行账户和收入来源。银行所发放的任何一笔贷款，都基于对借款人运用第一还款来源的预期，就个人而言，现金收入即为第一还款来源。

3.个人保险保障情况。由于个人消费贷款的期限较长，不可控的因素较多，银行和贷款人都在寻求第三方保障。当借款人无力偿还贷款时，由保险公司偿还贷款，从而有力地保障了消费信贷的安全性。

4.个人信用记载。通过借款人历次借款活动的连续纪录，以观察其是否有良好的还款意愿，是否有恶意拖欠或赖帐等恶劣倾向。

5.个人其他资产的构成。银行掌握个人的全部资产，既可在贷款时选择合适的抵押品，又可对借款人的偿还有一个全面的判断。

6.个人债务情况。商业银行在考虑贷款时，还应适当考虑借款人的负债情况。如果借款人负债比例过高，无法通过正常途径保证贷款的安全性，那么银行就不应发放贷款。

二、消费信贷中存在的风险分析

目前，我国消费信贷市场空间不断拓展，住房信贷、汽车信贷、耐用消费品信贷、助学信贷等业务迅速发展。随着消费贷款规模不断扩大，其中存在的问题和风险也逐步暴露出来。

1.消费信贷风险主要来源

消费信贷风险主要来自借款人的收入波动和道德风险。我国目前尚未建立起一套完备的个人信用制度，银行缺乏征询和调查借款人资信的有效手段，银行难以对借款人的财产、个人收入的完整性、稳定性和还款意愿等资信状况做出正确判断。在消费信贷过程中，各种恶意欺诈行为时有发生，银行采用当面对证或上门察看等原始征询方式已经不能保证信用信息的时效性和可靠性。

2.银行信贷管理中存在的制度缺陷

现在国内商业银行管理水平不高，更缺乏消费信贷方面的管理经验，对同一个借款人的信用信息资料分散在各个业务部门，难以实现资源共享。对个人的信用调查基本上依赖于借款人的自报及其就职单位的说明，对借款人的资产负债状况、社会活动及表现，有无违法纪录，有无失信情况等缺乏正常程序和渠道进行了解征询，导致银行和客户之间的信息不对称。

3.与消费贷款相关的法律不健全

在我国，虽然“欠债还钱”这是天经地义的，然而在“同情弱者”的文化背景下，我国实践中常常发生“欠债有理”的现象，一些法律法规中似乎也有“维护债务人权益”的倾向。由于消费信贷业务的客户比较分散，均是消费者个人，并且贷款金额小、笔数多，保护银行债权的法规又不健全，特别是在个人贷款的担保方面缺乏法律规范，风险控制难以落实。

4.借款人多头贷款或透支，导致信贷风险上升

随着国内金融业务的广泛交叉，借款人可以多头贷款。但同时一些借款人利用商业银行之间信贷信息交流不畅的缺陷，重复抵押贷款、逃废债现象时有发生，信贷风险增大。

5.利率尚未市场化，消费信贷缺乏相应的风险补偿机制

消费贷款的一个显著特点是客户分散且数量大、客户风险状况存在显著差异。因此，对不同客户群应采取不同的利率定价，以实现贷款风险收益的最大化。但由于目前我国利率尚处于管制阶段，商业银行无法通过差别定价的贷款策略，增加对高风险客户贷款的风险贴水，从而不能有效地降低消费贷款的平均损失率。

6.指令性发放消费信贷，形成巨大的风险隐患

一些商业银行为了扩大消费信贷规模，对基层行下达硬性的放贷指标。不少银行擅自降低贷款标准和担保条件，对高风险、低信用的客户提供消费贷款，一些地区的基层行甚至为了完成贷款任务，给大量收入无保证的下岗职工发放金额高达数万元的消费贷款，这种现象的蔓延将造成新一轮的风险积聚，不利于消费信贷业务的健康发展。

三、开展消费信用保证保险是解决消费信贷问题的重要途径

消费信用保证保险是指个体要想获得金融机构的按揭贷款，申请保险公司购买的保险。借款人不能按约定还款，由保险公司负责银行的损失，可见信用保证保险可以降低市场交易成本，提高市场经济的运转效率，我国市场经济建设迫切需要信用保证保险。如何加快发展信用保证保险，促进我国市场经济建设，成为我们亟待研究的课题。

1.加快社会信用体系建设，营造有利于信用保证保险发展的环境

第一，要倡导信用文化，强化社会信用意识。通过各种宣传、教育以及正反面典型的示范，在全社会形成诚实守信的理念，使讲信用成为最基本的社会道德规范。

第二，加快信用法治建设。充分借鉴发达国家在立法方面的经验和教训，结合我国的实际情况，尽快出台并完善有关信用管理和信用保证保险的法律法规，对权利人的利益提供充分的法律保护，对违约失信者或其高层管理人员要追究责任。同时，更要严格执法，排除地方保护主义等非正常因素的干扰，严厉打击违约失信行为，大大提高违约失信行为的成本。

第三，发展信用服务中介行业。主要是发展信用信息征集机构和信用等级评估机构，解决信用信息的征集、分析和共享问题，使保险人能够提高获取信息的速度，降低使用信息的成本，同时也为企业进行信用风险管理提供便利。

2.政策性、商业性保险同步发展

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1、抵押贷款

抵押是指债务人或者第三人不转移对《担保法》第34条所列财产的占有，将该财产作为债权的担保。债务人不履行债务时，债权人有权依照《担保法》的规定以该财产折价或以拍卖、变卖该财产的价款优先受偿。实践中，汽车消费贷款中常以固定资产如房屋作为抵押。

2、质押贷款

质押是债权担保的重要方式，动产质押属于质押的一种最主要的方式。它是指债务人或第三人将其动产移交债权人占有并以该动产作为债权担保的一种法律制度。当债务人不履行债务时，债权人有权以该动产折价或者以拍卖、变卖该动产的价款优先受偿。但在实践中，汽车消费贷款的质押是以权利质押为主。根据《担保法》第75条规定：“下列权利可以质押：㈠汇票、支票、本票、债券、存款单、包单、提单；㈡依法可以转让的股份、股票；㈢依法可以转让的商标专用权、专利权、著作权中的财产权；㈣依法可以质押的其他权利”。目前，办理汽车消费贷款质押的大多是以凭证或国库券、金融债券、国家重点建设债券，以及贷款方出具的个人存单作为质押。

3、第三方保证贷款

有两种形式，一种是由指企事业法人单位作为第三方的连带责任保证；另一种是指购车借款人在银行指定的保险机构办理机动车分期付款购车保证保险后，向银行申请分期支付购车贷款。

二、汽车消费贷款中可能遇到的风险

1、金融风险

贯穿于汽车消费贷款的全过程，对于银行方来说，最大的风险是借款人的还款能力。如借款人因不履行合同义务的疾病、事故、死亡等和担保人发生因不能履行合同义务的合并、重组、解散、破产等影响借款人、担保人完全民事行为能力与责任能力的情况；借款人或担保人涉入诉讼、监管等由国家行政或司法机关宣布的对其财产的没收及其处分权的限制，或存在这种情况发生的威胁。

2、贸易风险

从订货谈判到试车验收都存在风险。虽然社会建立了相应的配套机构和防范措施，如运输保险、商品检验、商务仲裁等都对风险采取了防范和补救措施，但由于人们对风险的理解和认识程度不同，加上企事业单位管理经验不足等因素，这些手段未被完全运用，使得贸易风险依然存在。

3、经济环境风险

环境的变化会对汽车消费贷款产生风险。社会经济秩序和政策的稳定性、产业结构的布局、经济发展态势、地方政府的关注程度都是汽车消费贷款产生风险的经济环境因素。

4、产品市场风险

汽车消费贷款，要了解该型汽车产品的销售、市场占有率、占有能力、产品市场的发展趋势、消费结构以及消费者的心态和消费能力。

5、不可抗力

有些风险不是人为的，属于不可抗力，如自然灾害、战争等对于这种风险只能采取防范和补救措施，出现问题时，争取把风险降到最低点。

6、经营管理风险

如指导方针战略错误、目标的错误理解，方案的错误以及管理失误等无法正常经营的风险。

7、法律风险

可能被或承担法律的或合同的责任。银行金融机构的汽车消费贷款还存在抵押权与法定优先权相冲突的风险。汽车消费贷款抵押权是基于商业银行与当事人之间的约定而产生的担保物权，它的成立并非源于法律规定，其受偿顺序只能屈居法定优先权之后。二者一旦相遇，将会导致商业银行的汽车消费抵押权无法实现，从而导致债权悬空。法定优先权主要包括：税收优先权、土地使用权、出让金优先权、职工安置费优先权、建设工程款优先权、留置优先权等。

三、汽车消费贷款风险的管理

1、加强适格借款人的管理

借款人信誉的优劣，收入来源是否稳定，经济实力的强弱直接关系汽车消费贷款的安全性。个人申请汽车消费贷款必须具备：①具有完全民事行为能力；②具有稳定的职业和偿还贷款本金、利息的能力，信誉良好；③能够提供有效的抵押物或质物，或有足够代偿能力的个人或企事业单位作为保证人；④能够支付首期贷款；⑤贷款人规定的其他条件。

具备法人资格的企事业单位申请汽车消费贷款必须具备以下条件：①具有偿还贷款的能力；②在贷款人指定的银行存有不低于规定数额的首期购车款；③有贷款人认可的担保；④贷款人规定的其他条件。

商业银行应对汽车消费贷款的借款人的完税情况、抵押物情况、建设工程款的结算情况深入了解。在借款人申请阶段，必须要求借款人提供完税凭证及相应的建设工程款支付凭证，必要时可直接向税务部门调查了解借款人的纳税情况，并要求借款人先行完税，再接受抵押。

2、加强对借款比例的管理

以质押方式申请贷款的，或保险公司提供连带责任保证的，首期付款额不少于购车款的20％，借款比例最高不超过80％。

以所购车辆或其他不动产抵押申请贷款的，首期付款额不得少于购车款的30％，借款额最高不得超过购车款的70％。

以第三方保证方式申请贷款（保险公司除外），首期付款额不得少于购车款的40％，借款额最高不超过购车款的60％。

3、加强对贷款支付方式的管理

贷款必须保证购车专用，并且经银行转帐处理。借款人不得提取现金或挪作他用。在贷款期限内，贷款人应对借款人和保证人的资信和收入状况以及抵押物保管状况进行监督。借款人未经贷款人书面同意，擅自将抵押物出售、出租、出借、转让、变换、赠与、再抵押或以其他方式处置抵押物的均属违约。贷款人有权提前收回贷款本息或处置抵押物，并有权向借款人或担保人追索由此而造成的损失或发生的费用。

4、加强对汽车消费贷款担保的管理

以抵押形式申请汽车消费贷款，借款人在获得贷款前，必须按照《中华人民共和国担保法》第41条、第42条的规定办理抵押物登记。借款人以所购汽车作为抵押物的，应以该车的价值金额抵押。

借款人应当根据贷款人的要求办理所购车辆的保险，保险期限应不短于贷款期限。在抵押期间，借款人不得以任何理由中断或撤销保险。在保险期内，如发生保险责任范围以外的损毁，借款人应及时通知贷款人，并提供其他担保，否则，贷款人有权提前收回贷款。

保证人失去保证能力、保证人破产或保证人分立的，借款人应当及时通知贷款人，并重新提供担保，否则，贷款人有权提前收回贷款。

5、加强对借款人追究违约责任的管理

借款人有下列情形之一的，贷款人有权依照有关法律、法规的规定，对借款人追究违约责任：①借款人不按期归还贷款本息的；②借款人提供虚假或隐瞒重要事实的文件或资料，可能或已经造成贷款人损失的；③未按合同规定使用贷款，挪作他用的；④套取贷款相互借贷，牟取非法收入的；⑤未经贷款人同意，将设定抵押权或质押权财产或权益拆迁、出售、转让、赠与或重新设置抵押、质押的；⑥借款人拒绝或阻挠贷款人监督检查贷款使用情况的；⑦用于抵押、质押的财产不足以偿还贷款本息，或保证人因意外情况不能偿还贷款本息，借款人未按要求重新落实抵押、质押或保证的。

消费信用论文例5

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2015.09.001

〔中图分类号〕F7135 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2015）09-0003-05

〔Abstract〕In order to understand the effect of online reviews on consumer purchase behavior，more than 400 Taobao shop online reviews were collected.Based on S-O-R model（Stimulus-Organism-Response Model），from a new perspective of consumer learning，this paper studied the influence on consumer purchase behavior according to online reviews of experience goods.Using SPSS 190 software for data analysis and assumptions，statistical results showed that the quantity of praise reviews，describing score，quantity of having picture reviews，quantity of appended reviews and total quantity of reviews have an effect on consumer purchase behavior.The quantity of neutral reviews and bad reviews，logistics and service score are not significant.Finally，the paper put forward suggestions and shortcomings.

〔Key words〕online reviews；consumer learning；experience goods；purchase behavior

电子商务网站的发展，带动了消费者开始习惯于网络购物。根据艾瑞咨询最新数据显示，2014年第3季度中国网络购物市场交易规模为69141亿元，B2C占比达到442%，B2C市场中天猫占比近六成，而C2C市场体量大，能满足网购用户差异化及个性化的需求，未来仍将维持稳定增长[1]。中国互联网信息中心CNNIC的第35次调查报告显示，截至2014年12月，我国网民规模达649亿，其中手机网民达557亿[2]，移动购物也逐渐成为大势所趋。

消费者在电子商务网站做出购买行为之前，习惯以在线评论信息作为自己是否购买的判断依据。当消费者成功购买后，也会在电子商务网站做出自己对商品的评价。近年来，对于在线评论的研究以评论的有用性和可信度为主，本文以淘宝网的体验型商品为例，采集某品牌洗面奶的评论信息，研究消费者在使用在线评论的过程中，是如何影响购买行为的。

图1 2014年第3季度中国B2C购物网站交易规模市场份额

1 相关理论基础

在线评论的定义，不同的学者对于它的看法不全一致。Park和Lee[3]认为在线评论是消费者之间关于网络商城中已销售的产品的正面和负面的评价。Mudambi和Schuff[4]将在线评论定义为粘贴在零售商、第三方网站上的由消费者创造的关于产品、服务的评价信息。本文认为，在线评论是消费者做出的关于产品不同方面的评价信息。通过这些信息，消费者能根据他人的评价和体验心得推断商品的质量，减少个人时间及降低购买风险。

定量化的研究在线评论如何影响消费者总体购买行为，可以转化成研究在线评论如何影响商品销量或者销售额的问题[5]。有学者通过对在线评论和电影票房收入的研究，发现用销售量定量化测度消费者总体购买行为是可行的[6]。因此本文以商品的月成交记录，研究在线评论如何影响消费者的购买行为。

淘宝网的在线评论信息均是匿名的，由于信息的不对称，消费者在购买前无法得知商品的全部信息，要在购买前搜集在线评论信息以提高认知，在线评论提供了消费者真实购物的感受，为消费者了解商品提供了参考。有学者认为，消费者在线评论搜寻的驱动力来自于信息不对称、可用信息的缺失、感知认知权威和感知经济[7]，从中也可以看出在线评论搜寻行为是消费者进行购买前的重要步骤。同时在线评论可以提高消费者对于购物网站和商品的感知能力，可以潜在地吸引消费者关顾，提高消费者对该网站的忠诚度以及群体感，使得消费者做出更好的购物决策[8]。在线评论作为一种消费者的指引信息，这种匿名的传播方式让更多的消费者愿意提供自己的真实体验，哪怕是负面的评论内容，但卖家会对消费者的消极评论信息采取策略，使得部分信息让人不可信。而且部分淘宝卖家对差评买家存有骚扰及报复行为，让买家不敢给出真实评价，且卖家存在刷信誉的行为，让消费者无法区分哪些交易是虚假的，增加了消费者根据评论判断商品优劣的难度。

消费者学习，是消费者在购买和使用商品活动中不断获取知识、经验和技能，不断完善其购买行为的过程。消费者对商品的态度，受到在线评论的评分和评论数量的影响。消费者在有购买动机之时，受到好的或差的在线评论的暗示，会出现喜爱或者厌恶的态度，当高质量的评论不断出现时，消费者心里的消费冲动会不断地被强化，而低质量的评论不断出现时，消费者的消费冲动就会降低。消费者购买商品之后，商品的质量得到消费者的认可时，当有再次购买需求时，就会作出重复购买行为。消费者对于在线评论的可信度和有用性的采纳过程，可以理解为一种消费者学习行为[9]，从消费者学习的角度来观察消费者的购买过程显得很有必要。行为心理学创始人Watson提出了“刺激――反应”模型，Mehrabian在模型的基础上提出了消费者行为S-O-R模型（Stimulus-Organism-Response Model）[10]。该模型指出情景能刺激消费者的心理，再而影响消费者的消费行为。本文研究在线评论的刺激对消费者购买行为的影响，在线评论的刺激来自于评价的程度及评论内容，评价程度是对商品的好评、中评及差评程度，本文主要分析这些评价程度的数量对消费者行为造成的影响；评论内容指两方面：店铺声誉和评价数量，店铺声誉是指描述评分、物流评分和服务评分，评论数量指的是有图片评论数量、追加评论数量和累计评论数量。

图2 消费者购买的刺激反应模型

2 研究假设

Nelson从经济学的角度将商品分为搜索型商品和体验型商品，搜索型商品指消费者在购买前从商品的信息就能获取准确信息的商品，如手机、相机、打印机等；体验型商品是指消费者在购买前不能从商品介绍信息准确获取信息的商品，如化妆品、餐饮美食等。有国外的研究结果表明，体验型商品比搜索型商品更依赖于在线评论的信息，同时购买体验型商品的消费者更趋向于使用在线评论的信息[11-12]。因此本文对体验型商品的在线评论信息进行研究。

目前，不同的电子商务网站评论体系不完全相同，但都有涉及物流、服务、商品的评分以及文字评价。在淘宝的商品页面上，呈现出多种与在线评论相关的信息，例如含图片评论、追加评论、好评、中评、差评、累计评论等，这些评论的相关信息，哪些信息会对商品销量产生影响，这些信息又是产生何种影响的呢？本文将一一进行探讨。

21 评价程度对消费者购买行为的影响

评价程度，是消费者对商品形成的初始态度，是指消费者关于商品作出的好评、中评和差评的评价，B2C的天猫商城与C2C的淘宝店铺该评论体系略有不同，淘宝网评价涉及好评中评差评之分，而天猫商城则无此选项。本文以C2C的淘宝网为例，研究这三种评价程度的数量对消费者造成的影响。消费者根据商品的评价程度，更新对商品的态度，这是消费者学习的过程之一。有研究认为，好评数量对消费者的购买决策存在显著的作用[13]，中评数量对消费者无影响，差评数量反向影响消费者购买行为。

因此本文提出如下假设：

H1a：好评数量正向影响消费者的购买行为。

H1b：中评数量不影响消费者的购买行为。

H1c：差评数量反向影响消费者的购买行为。

22 评论内容对消费者购买行为的影响

（1）店铺声誉

店铺声誉是指用户在购买商品后，对商品进行文字评价和星级评分。文字评价可涉及商品的质量、价格、客服态度、物流等等，消费者还可再评论再进行晒图；除了对商品进行评分，顾客还需对店铺的服务态度、发货速度、物流服务进行星级评分，标准从一星到五星，评论的星级是店铺的无形资产之一，也是店铺吸引消费者的因素之一。已有研究表明，店铺星级能够增加消费者的信任[14]。

因此本文提出如下假设：

H2a：描述星级正向影响消费者的购买行为。

H2b：服务星级正向影响消费者的购买行为。

H2c：物流星级正向影响消费者的购买行为。

（2）评论数量

图片是消费者在首次评价或者追加评论时，在评论内容下方晒图形成的评论内容，含图片评论反映了商品的质量如色差规格与卖家描述不一致等问题，有图片的评论减少消费者在购买体验型商品时承担的风险。在消费者学习的过程中，有图片的评论暗示了消费者的真实购买行为。本文研究有图片评论的数量对消费者行为造成的影响。

追加评论是指双方评价完成并生效后的180天内，买家将有1次追加评论的机会，卖家也会随之多1次解释机会，从而更真实的反映购买后的情况。追加的评论可以是文字内容，也可添加图片，但不影响卖家的好评率。追加评论更好地反映了消费者的消费感受，有的商品在短时间内不会出现质量或者其他问题，追加评论可以让消费者了解商品的持久耐用度。有学者利用复杂网络的方法对淘宝的化妆水追加评论进行研究，发现追加时间呈现长尾分布，具有特定的规律性[15]。文本研究追加评论的数量对消费者行为造成的影响。

累计评论是消费者购买商品作出的评价，所示评论为1个月之内的评论数量。评论内容可涉及商品的规格、质量、色差、物流及客服等因素，内容长则可做长篇大论，短则也可作出两个字评价，如好评、不好等。累计评论是消费者进行商品购买前了解商品信息的重要渠道，信息丰富度高的评论，可助消费者深入了解商品信息。有研究认为好评数量代替了累计评论对消费者造成的影响[13]，而有研究发现，在线评论的数量影响了消费者网络购买的意愿[16]。本文研究累计评论数量对消费者行为的影响。

因此本文提出如下假设：

H3a：追加评论数量正向影响消费者购买行为。

H3b：有图片评论数量正向影响消费者购买行为。

H3c：累计评论数量正向影响消费者购买行为。

3 数据研究与结果分析

本文选取某品牌洗面奶这种商品作为研究对象，主要基于以下几点原因：一是因为洗面奶是一种体验型的商品，消费者购买是出于个人使用或送人使用的目的，避免了因为攀比等情感因素而进行购买；二是此商品为每日使用商品，消费者对商品的使用心得相互不同，排除了消费者个人情感对品牌所产生的影响。

淘宝提供30天内的成交记录及评论记录，因此本文以淘宝提供的30天销售数量作为研究对象。数据样本选取了2014年11月15日到2014年12月15日的在线评论相关数据，通过在淘宝网搜集了销量前440家的资生堂洗面奶销售信息，评论总数共218 954条，除去无法获取评价星级的店铺，总涉及店铺434家。

首先对全体样本的变量作描述性统计分析如表1，发现好评、中评、差评数量三者的极小值均为0，由于样本来自同种商品不同的店铺，有的店铺该商品销量小，消费者购买后还未作出评价，因此好评数量为0；中评、差评数量的均值小于3，因为消费者给出中评与差评的几率较小，因此均值也低。描述、服务和物流三项评分极小值在44～45分（满分5分），极大值均为5，均值在48左右，可见店铺的三项评分相差不大。有图片评论、追加评论和累计评论的数量极小值均为0，这是由于新店铺的评论不多，且消费者未晒图和进行追加评论；有图片和追加评论的均值都在10左右，由于在评论中添加图片比文字评论步骤多，追加评论耗费的时间和精力也多，若商品不出现特别的情况下，消费者不进行晒图及追加评论的行为。

回归模型以月成交记录为因变量，以好评、中评、差评数量为自变量建立模型1，再以描述、服务、物流评分、有图片、追加评论、累计评论数量为自变量建立模型2，对两个回归模型分别进行了拟合优度检验、方程显著性检验。本文采用SPSS190软件，在进行模型1初步回归时，发现容差为02～03，且VIF（方差膨胀因子）在35左右，变量存在共线性问题，因此本文采用逐步回归的方法，克服模型间的共线性问题，从全部样本的回归分析结果来检验本文提出的假设。从模型拟合程度上看，模型1和模型2的拟合度均高于075，模型1的回归结果在001水平上显著，模型2的回归结果在005水平上显著。两个模型的DW值均在2附近，因此不存在多重共线性问题。

从模型1回归结果来看，回归方程F值为151637，P值为0000，R方为0789，可见方程非常显著，拟合程度也很好。好评、中评、差评数量3个因变量中，只有好评数量的系数显著，并且系数为正，因此假设H1a得到验证，即好评数量正向影响消费者购买行为。这也符合实际的情况，说明商品的好评数与消费者购买存在着密切的关系。而中评和差评数量在模型中系数不显著，假设H1b得到验证，中评数量对消费者购买行为无影响；假设H1c不成立，即差评数量对消费者购买行为的影响关系没有得到验证。在淘宝实际的交易中，卖家很少作出中评或者差评的评价，因此好评在累计评论中的比例会占到95%以上，降低了中评和差评对销量的影响，同时卖家会对作出中评的差评的买家进行电话沟通等行为，促使或迫使买家修改中评和差评。因此在此次数据研究中，中评差评影响不显著，该假设有待进一步研究。

从模型2回归结果来看，描述评分的系数显著，但是系数为负值，且由于描述评分的满分为5分，因此该系数数值很大，假设H2a得到反向支持。描述评分与销量成反比关系，从消费者学习的角度解释，店铺随着销量的增加，描述评分会逐渐降，由于描述评分太高的店铺销量较少，给予消费者不好的心理暗示，让消费者认为，店铺是因为处于新店状态而评分太少，或是让消费者认为这些高评分都是虚假行为是刷信誉得来的。因此，描述评分高，却降低了消费者的购买行为。物流评分和服务评分的系数不显著，即假设H2b、H2c得不到验证，物流评分和服务评分对消费者的购买行为无显著影响。从实际情况来讲，每家店铺的描述、服务、物流三项评分相差不大，均值都在48左右，凭这三项的评分高低，无法让消费者毫不犹豫地作出购买行为。

在模型2中，追加评论数量和有图片评论数量这两个变量的系数显著，且为正值，假设H3a、H3b得到验证，即追加评论数量和有图片评论数量越高，越能推动消费者的购买行，有图片的评论数量影响效果比追加评价略低些。累积评论数量的系数虽然显著，但是为负值，说明评论数量越多，反而降低了消费者的购买行为，即假设H3c得到反向支持，且累计评论的标准差很大，因此该系数值较小。从各项系数来看，追加评论数量的影响是最大的，即追加评论的数量越多，销量也会越大。从实际的淘宝购物过程来讲，追加评论显示了买家在购买后的一段时间内关于商品使用的真实评价，这些真实的评价会增加消费者的心理暗示和消费欲望。

4 结 语

本文以淘宝网的某品牌洗面奶为研究对象，探讨了在线评论对消费者购买行为的影响。研究结果表明，在线评论对消费者购买行为的影响因素包括：好评数量、描述评分、有图片评论数量、追加评论数量和累计评论数量。中评数量、差评数量、服务评分和物流评分这4个因素，在本文的研究中影响并不显著。因此卖家在销售的过程中，可采取激励措施让消费者作出好评和高质量的评价，例如以返现、现金券和积分兑奖品的形式作为激励，鼓励消费者在购买后主动作出评价、晒图和追加评论行为，因此卖家也必须提高自身商品的质量才可增加评论数据。本文的结论有助于帮助消费者在短时间内快速地根据在线评论信息作出决定，让卖家掌握在线评论的重要性，及时改正店铺的不足，为调整营销策略提供参考。本文只对体验型商品样本进行研究，存在着不足，有待进一步的研究。

参考文献

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消费信用论文例6

[中图分类号] F713.365.2 [文献标识码] A

一、引言

网络购物近年发展迅速，2012年6月为止，网购人数达到了20989万人，网络购物使用率达到39%。根据《2012年一季度中国网络购物市场季度监测报告》，淘宝网相对于拍拍网、易趣网具有绝对优势，占了95.17%的市场份额。2012年“十一”购物狂欢日，根据淘宝方面统计数据，天猫和淘宝共吸引2.13亿独立用户访问，相当于四成网民参与购物。支付宝数据显示，全天订单数达到1.058亿笔，为淘宝网全网带来191亿元销售额。

而网络市场是信息不对称的市场，产品的卖方对产品的质量拥有比买方更多的信息，容易出现了“柠檬市场效应”，沟通可以减少该效应的影响，而在线评论成为了消费者与消费者之间重要的沟通渠道，据中国网络购物市场研究报告显示近70%的网民购买商品前会浏览评论信息。

研究消费者接受淘宝在线评论的影响因素有哪些，有利于消费者对自己行为有更深了解，以己推人，在购买商品后，知道如何给出更有效的参考评论；而对卖家而言，根据在线评论预测销售，进而采取有效战略措施，改善与消费者之间的沟通，让消费者对商品有更全面的了解。这能增强虚拟网络中人与人之间的沟通，从而适当削弱柠檬市场效应。

二、理论分析与研究假设

（一）理论分析

在线评论（Online Review）是消费者之间通过网络交流的所有关于产品和服务的具体特性、使用或提供商的信息。其包括消费者对商品体验描述、质量和性能等评价信息。从信息源角度，Daignauhetal将评论划分为三种，其中第二方评论是指历史买家对与卖家交易情况作出的评价信息，包括对产品、服务的评价。而针对淘宝网，本文所指的在线评论属于第二方评论，指买家关于卖家服务和产品的亲身体验。

近年国内外关于在线评论的研究主要集中在有用性影响、信息挖掘、对购买决策影响这三方面。在评论有用性影响因素方面，Ghose和Ipeirotis验证了评论主客观倾向和主客观混杂度影响评论有用性，在此研究基础上，基于影评数据，郝媛媛[4]进一步验证了情感倾向、平均格局长度也对评论有用性有影响。在线评论信息挖掘方面，王学东对评论属性识别、主观性内容识别、读者态度提取、观点极性判断等方面分析。在线评论对购买决策影响因素研究方面，YeQ等发现旅游网站上的评分对消费者决策有影响；李宏等研究了负面在线评论质量、消费者卷入度和性别三个变量对消费者购买选择的影响；张玉芳跟踪统计淘宝网化妆品店数据，将在线评论分为格式化和非格式化，分别研究正面评论数和负面评论数对消费购买决策的影响。

随着网络购物的普及、网店和商品的增加，在线评论也成为越来越重要的信息来源，已购消费者可以通过在线评论给其他消费者指南，并且卖家可以判断并根据有用的在线评论，做出战略调整，把产品更好推广出去。因此哪些因素影响消费者更可能接受这些评论，成为了现在研究的主题之一。

基于霍夫兰德说服模型（在线口碑可信度的影响因素包括信源、信息内容、接受者、社会影响），理论模型包括三个部分：在线评论文本特征，分为评论数量和评论内容质量；消费者特征，从涉入度角度分析；传播者特征，从评论者资信度分析。同时结合大学生网络消费特征，添加价格折扣这一变量，最后得出研究理论模型如下图所示：

（二）研究假设

1.消费者特征――消费者涉入度

涉入度体现了个体对商品的重视程度，即消费者根据自身兴趣、需求和价值观而判断其与商品的相关程度。金立印认为，高涉入度商品的在线口碑对消费者影响更大。精细加工可能性理论（ELM）提到，阅读在线评论时，涉入度不同的消费者处理信息的方式也不同。面对高涉入度商品，消费者会更有动机去阅读商品在线评论，并且更加关注于说服性信息内容上，消费者对商品重视程度更高，即会更加细心谨慎，其接受在线评论的可能性比低涉入下的消费者可能要更大，因此提出假设：

H1：在高涉入度条件下，消费者接受在线评论的可能性比低涉入度条件下其接受在线评论的可能性要更大。

2.在线评论文本特征――评论数量

在淘宝购物中，商品的评论数量越多，表明其销量大，消费者因为从众心理，消费者会更关注该商品。评论数量多，消费者阅读时，更可能捕获相关商品信息，参考的信息增多，从而降低了消费者的搜寻成本；在见不着摸不着实物的虚拟世界购买商品，存在很多不确定性以及风险，而众多的评论会相应降低消费者的风险不确定性，消费者会更愿意相信这些评论，因此提出假设：

H2c：评论数量越多，消费者接受在线评论的可能性越大。

3.在线评论文本特征――评论内容质量

评论内容质量指评论内容的真实性、可靠性、内容与其所评价产品的相关性、以及是否为后续购买者提供了大量有用信息。在淘宝这一特殊市场出现了一些以专给差评为职业的人，他们对卖家进行差评攻击，从而达到敲诈、索取财物的目的；而一些卖家也会冒名为自己的商品发表虚假评论，这些评论都是没有质量的，影响消费者的利益。不同的消费者因为经验或是知识不同，所发表的评论质量也存在着差异。不少学者如郑小平，Samita Dhanasobhon，Godesand Mayzlin等都认为评论质量对消费者有影响，因此提出假设：

H2d：评论内容质量越高，消费者接受在线评论的可能性越大。

4.传播者特征――评论者资信度

许多学者研究表明，评论者资信度会影响消费者的感知可信度。Bansal&Voyer研究发现，传播者专业性越强，对接受者影响更大，而接受者更容易接受其提供的信息。在淘宝领域，评论者资信度可以以消费者在淘宝的等级，购买商品经验及其专业性来衡量，因此提出假设：

H3：评论者资信度越高，消费者接受在线评论的可能性越大。

5.价格折扣

大学生是一群没有稳定收入来源的特殊群体。大学生网购的最大动因是价格便宜，价格成为大学生选择网络购物的主要影响因素；同时大学生受过高等教育，有高认知需求，Schmidt and Spreng认为高认知需求消费者对信息敏感且爱思考，促销及价格下降会影响消费者。价格太低于市场价或估计值时，大学生虽喜欢物美价廉的商品，由于理性头脑，在线评论对其影响会更大，因此提出假设：

H4：价格折扣越大，消费者接受在线评论的可能性越大。

三、数据收集

通过问卷调查法收集数据，问卷包含两部分，第一部分即采用前人相关量表对消费者涉入度、评论数量、评论内容质量、评论者资信度、价格折扣以及消费者对在线评论接受程度进行测量，用Likert五点法计量，从1到5分别表示“没有影响”、“影响很小”、“影响一般”、“影响较大”、“非常大影响”。第二部分是对被调查者的基本调查，包括性别、年龄、月收入、教育程度、网龄等变量，这些变量做为本文的控制变量。

问卷通过线上和线下收发放。线上是指在专业调查网站-问卷星，向江西、北京、广东等地区在校生发放问卷90份问卷，回收有效问卷85份；线下纸质发放问卷对象主要是武汉工程大学学生，共发放300份，回收有效问卷284份。

四、数据分析与假设检验

本文运用的统计软件为SPSS17.0.研究的分量表的Cronbach’sα值均在0.6以上，总量表α值为0.807，说明所有量表有较高的内部一致性。

本文采用层级回归分析法进行假设验证，将因变量（消费者接受程度）对自变量（消费者涉入度、评论数量、评论内容质量、评论者资信度、价格折扣）与控制变量（性别、年龄、月收入、教育程度、生源地、专业类别、网龄）进行回归。通过回归系数β来确定线性关系。模型1为控制变量放入回归方程，通过回归系数判断其对因变量的影响；模型2为控制变量和自变量先后放入回归方程，通过回归系数判断自变量对因变量的影响。结果如下表：

回归结果表

当只有控制变量时，F值>0.05；放入自变量后，F统计量十分显著，说明模型具有较高的拟合度。从模型2可以看出，控制变量：性别、年龄、月收入、教育程度、生源地、专业类别、网龄对消费者接受在线评论程度没有显著影响，而消费者涉入度（β=0.102，P

五、结论

以往研究大部分从卓越网、当当网等获取在线评论数据，本文在研究领域上具有针对性――淘宝网；根据普通消费者一般特征，同时结合大学生特有消费心理，在前人提出的变量上，提出新假设即价格折扣很可能会影响大学生对在线评论接受度。

本研究结果表明消费者涉入度、评论数量、评论内容质量、价格折扣对消费者接受在线评论程度具有显著的正向影响，而评论者资信度与消费者接受在线评论程度没有显著性关系，因为淘宝网资信度体系并不健全，若等级高的买家发表不实评论，不会受到处罚，所以其他消费者不会因为等级高而信任该评论者。

淘宝网消费者资信度体系需健全，对恶意评论者，卖家有权投诉，使评论者受到降级、封号等处罚；另外消费者与卖家，消费者与消费者之间应该加强沟通，卖家可以鼓励消费者购物后，以己推人，提供有价值的参考意见，一方面消费者对商品有更全面的了解，另一方面卖家可以推广产品，好的产品能立足于市场，虚拟市场的柠檬市场效应也被削弱了。

[参 考 文 献]

[1]Stephen，W.L.，Ronald，E.G.，Bing，P.Electronic word-of-mouth in hospitality and tourism management[J].Tourism Management，2007，5（11）：458-468

消费信用论文例7

中图分类号：F062.5文献标识码：A

随着信息技术的普及和居民收入水平的提高，满足人们扩展智力及享受娱乐的信息消费持续增长，正成为引领我国消费结构优化升级的主要力量。信息消费水平及系数也是日本信息化指数法、我国国家信息化指标体系等诸多社会信息化水平测度方法中一个不可或缺的重要参数。在我国信息化建设取得重大进展的同时，城乡之间的数字鸿沟问题也日益凸显，作为消费热点的城乡信息消费差距持续扩大。如广西城镇与农村居民人均信息消费支出绝对差距从1990年的143.53元增加到2010年的3 120.36元，相对差距则从3.8：1拉大到5.3：1。信息资源的开发和利用是信息化的核心，信息消费支出的差距则意味着获得信息的差距。在信息日益成为最重要经济资源的今天，信息拥有量不断扩大的差距会加剧城乡在物质财富、政治权利、社会保障等各方面的分化，随着“马太效应”，富有者越富有，贫穷者越贫穷，进而会形成一个新的城乡二元悖论。那么，究竟是什么原因导致城乡居民信息消费出现如此大的差距，这些因素的作用机理、作用程度如何？在全面建设小康社会的关键时期，在促进经济长期平稳较快发展和社会和谐稳定过程中，这些问题的深入研究显然应该是先行一步的工作。

一、文献回顾

消费理论是经济理论的重要组成部分，也是二战后经济学的研究热点。标准的微观消费理论认为影响消费需求的三个重要因素是价格、收入和偏好，主要分析理性消费者在市场价格和收入预算约束下如何选择以实现自身效用最大化。凯恩斯以后的学者把注意力集中于如何将相关的影响因素纳入以收入为基础的消费函数中，以便使其更贴近实际。针对凯恩斯的绝对收入假说（Absolute Income Hypothesis，1936），杜森贝里（ J.S.Duesenberry，1949 ）将消费中的“示范效应”和“棘轮效应”纳入其相对收入假说（ Relative Income Hypothesis）中；弗里德曼（M.Friendman，1957）认为持久消费与持久收入之间存在固定的比率关系，他用持久收入假说（ Permanent Income Hypothesis ）重新解释了杜森贝里的“棘轮效应”。霍尔 （Hall，1978 ）的随机游走假说（ Random Walking Hypothesis ）进一步考虑到代际效用对消费行为的影响，但其消费与滞后收入无关的结论受到很大的挑战，并引发了大量新假说。如扎德斯等人（Zeldes et al，1989）的流动性约束假说（ Liquidity Constraints Hypothesis），指出信贷市场的不完善会使最近几期的滞后收入对消费决策作用更大[1]。卡贝里罗等（Caballero et al，1990）的预防性储蓄假说（ Precautionary Savings Hypothesis ），认为消费者在进行消费决策时不仅要考虑持久收入的多少，还要考虑收入的风险性[2]。在不断的争论和超越中，消费理论逐步完善、趋向成熟。

信息消费是衍生于传统物质消费之上的无形的精神娱乐消费，遵循一般的消费规律，又有其特殊之处。在发达国家，信息消费是一种普遍的现象，对其研究已深入细致到网络消费、电视消费、媒体消费等各个领域，主要分析信息与消费者、消费行为的关系，信息消费对社会各个方面的影响等。如在网络消费方面，N. Mandel and Eric J. Johnson （2002）通过在线实验，发现在电子化的环境中网页背景图和颜色等在线氛围对消费者选择具有显著影响[3]；C. A. Simmers and M. Anandarajan （2002）检验了互联网满意度、工作满意度和使用者的互联网背景之间的关系[4]；R. Decker and M. Trusov （2010）提出一个经济计量模型，将互联网上个体消费者对产品的评论转换为全体消费者的总体偏好，推论出产品和品牌名称对产品总体估计的相对影响[5]。目前，我国正处于消费结构的转型期，作为更高一级消费时代的代表性消费，信息消费及差异与相应的影响因素等恰恰是研究的重点，我国许多学者纷纷撰文从理论与实证两方面进行研究。

在信息消费者（主体）、信息消费品（客体）和信息消费环境3个结构性实体要素中，沈小玲（2008）认为消费主体因素对信息消费的影响是决定性的[6]。马哲明（2009）发现居民信息消费与收入之间是一种相互促进的关系[7]。刘巍巍（2010）运用可变参数模型，分析发现扩大财政支出的财政政策能有效拉动国内的信息消费需求，但政府的消费性支出、投资性支出和转移性支出的作用是不同的。朱琛（2011）运用TVP模型，研究发现城镇居民的收入对其信息消费的影响在1993—2000年间呈下降趋势，2001—2008年间则不断增强；从结构上看，城镇居民的信息消费对其工资性收入、转移性收入响应程度较高，而对其经营性收入、财产性收入的响应程度不足。

在信息消费差异研究方面，郑英隆（2009）发现居民信息消费结构性差异成长表现在居民消费内容构成、支出构成、城乡差异、地区差异等的变化关系上，并将其背后的影响因素分为外在因素和内在因素两大板块，外在因素包括国外环境和国内的国民经济基础结构、政府信息体制与政策、市场信息产品与服务、信息技术创新、文化教育状况等，内在因素主要指消费者对环境的反应能力和收入。实证分析信息消费差异常用的是panel data模型，郑兵云（2007）、郭妍（2007）和王林林（2010）等先后用该模型，通过不同的核算方法分析了我国居民信息消费的地区差异、时间差异问题[8—9]。

许多学者如戎素云（2006）、肖婷婷（2010）、朱琛（2010），认为我国城乡居民在信息消费水平、信息消费结构、信息消费系数、信息消费倾向等方面存在着较大的差距。王平（2009）利用1990—2007年我国城乡居民信息消费的时间序列数据构建了信息消费差距的ARMA模型，结果发现城乡居民信息消费倾向和消费系数及未来的消费差距都在不断扩大[10]。朱琛（2010）进一步指出这些差距主要根源于我国当前城乡居民收入、城乡基础设施建设和公共服务水平之间的巨大差异。另外，陈燕武（2006）、曾立庆（2006）、杜棪（2011）还具体分析了福建、江西、江苏城乡居民信息消费差异的状况。

通过梳理已有的研究成果，笔者认为二元经济结构使得城乡居民在收入、文化素质、信息消费条件以及消费氛围等方面的差距，直接导致了城乡居民信息消费的差距，这也是目前我国诸多信息消费差异中最为明显的。作为欠发达民族地区，广西具有城乡二元经济的典型特点，本文拟以广西为范例对城乡居民信息消费差异的影响因素进行理论和实证分析，以深化欠发达地区城乡信息消费问题的研究。与其他文献不同的是，笔者首先注意到城乡居民信息消费的差距处于一种动态的发展扩大之中，并称之为“信息消费分化”；其次，运用经济理论对信息消费分化影响因素的作用机制进行深入分析；第三，进一步运用SVAR模型对城乡居民信息消费分化的影响因素进行动态分解。

二、理论分析

广西城乡居民信息消费分化集中体现在消费水平、消费结构两方面。从消费水平上看，城镇与农村居民信息消费总支出差距日益明显扩大。1990—2010年广西城乡居民信息消费支出都有较大的增长，但城镇居民的信息消费支出始终大大高于农村，两者的差距也越来越大（见图1）。21年间城镇居民人均信息消费支出从194.4元增加到3 842.2元，年平均增长速度为16.09%；同期农村居民人均信息消费支出从50.87元增加到721.84元，年均增速为14.18%，低于城镇增长速度将近2个百分点。1990年，广西城镇与农村居民人均信息消费支出绝对差距143.53元，相对差距为3.8：1；到2010年，两者的绝对差距进一步拉大到3 120.36元，相对差距5.3：1。2010年农村居民的信息消费支出甚至低于城镇1995年的水平，城乡居民信息消费水平总体相差15年。

在信息消费结构上，城镇居民信息消费已朝高层次发展，而农村居民还停留在信息消费的初始阶段。在构成信息消费的三项分类中，分化程度从大到小依次为：交通通讯、娱乐文化、医疗保健。交通通讯的绝对差距从17.59元增加到1 662.74元，相对差距从3.47增加到6.36；娱乐文化的绝对差距从112.69元增加到1061.16元，相对差距从4.54增加到6.81；医疗保健的绝对差距从13.25元增加到396.46元，相对差距从2.11增加到2.73。2010年，城镇居民交通通讯和文化娱乐的支出占总支出比重分别为17.17%、10.82%，大大高于农村居民的8.98%、5.28%，农村居民在医疗保健方面的支出比重6.63%则高于城镇居民的5.44%。越来越多的城镇居民注重自身享受和发展的消费，尤其青睐于互联网这种现代的信息消费方式，而农村居民却还在为看病难、看病贵等基本的医疗保健问题所困扰。

根据消费理论、信息消费的特点以及广西城乡发展的具体情况，广西城乡居民信息消费分化是在内在和外在影响因素分化的共同作用下不断强化的。内在因素是指消费者主体资源方面的因素，主要有收入和文化素质；外在因素泛指影响居民消费的环境因素，包括基础设施等硬环境和消费氛围等软环境。

（一）收入分化

无论微观还是宏观的消费理论，都强调收入对消费的支配性作用。信息消费首先是一种市场行为，用于消费的信息必须通过市场交易的付费方式才能获得。信息消费量的大小、信息消费内容结构的选择，直接受制于建立在居民货币收入基础上的支付能力。根据消费者行为理论，在商品价格不变的情况下，收入的增加将导致预算线向坐标系的右上方平移，消费者均衡点也随之变动，消费者的需求量增加；反之，如果收入减少，预算线向左下方平移，需求量减少。农村居民的收入主要来源于农业（种植业）和非农业两种生产性收入。由于广西人多地少，农业劳动生产率低下，加上农产品本身附加值不高，受市场价格因素影响较大，农民收入增长缺乏经济支撑；同时乡镇企业因日益激烈的竞争，一些企业逐渐失去竞争力，致使农民收入萎缩；大量农村劳动力向城市转移又造成城市劳动力市场供过于求，也制约着农民工工资的提高，诸多原因使得农民收入与城镇居民相差越来越悬殊。1990年广西城镇居民人均可支配收入为1 448元，2010年增长为17 064元，而同期广西农民纯收入仅从639元增加到4 543元，两者的差距从2.26：1拉大到3.76：1。广西农民收入水平低，收入增长缓慢，严重制约着他们对书刊报纸、手机电脑等信息商品以及信息服务购买支出。可见，由于收入水平的高低决定了消费支出能力的大小，广西城乡居民收入的分化必然呈现为信息消费的分化。

（二）文化素质分化

作为一种精神文化消费活动，信息消费需要消费者通过主观的知识结构和思维方式理解信息内容，并将信息内容作用于自身的思维和行动，才能获得相应的效用。消费者的信息能力在很大程度上决定着其对信息商品和服务的利用，而消费者的信息能力又与他们的文化素质呈严格的正相关。同样的信息商品或服务，消费者文化素质越高，信息能力越强，其所获得的满足程度就越大；同时，知识层次越高，自我发展与自我价值实现的欲望越高，就更加追求精神上的需要，其信息意识更强，也更偏好信息消费。广西教育资源主要集中在城市，由于农村经济发展水平低，个人生活、发展环境恶劣，经城市培养的高素质人才很少会回到落后的农村。尽管农民的素质也在逐年提高，但与城镇居民相比，差距却越来越大。2010年，广西农村6岁及以上人口中高中以上文化程度所占比重仅为7.3%，比城镇低19.8个百分点；小学和初中文化程度占85.7%，比城镇高15.4个百分点；不识字或识字很少占7.0%，比城镇高4.3个百分点。文化素质低下导致农村居民的信息能力低，信息意识不足，信息消费需求增长的速度大大滞后于城镇居民。

（三）消费条件分化

信息消费活动需要一定的物质基础设施的支持，包括完善的信息基础设施和信息市场条件。看病要有医院，信息咨询要有咨询机构，打电话需要电话网，没有互联网的接入，即便拥有电脑，也无法在因特网这个浩瀚的知识海洋里畅游。对于信息产品，消费条件则是互补品，消费者需要同时使用才能发挥其使用价值，满足获得效用的愿望。大多数情况下消费条件还属于具有非竞争性的准公共品，其供给充足与否，影响的不是一家一户而是整个区域。如果某个地区的基础设施供给不足，在收入不断增加的情况下也会抑制信息消费需求的增长。在收入等其他因素变化很平缓或不变的情况下，良好的设施条件则会推动人们的消费需求。广西基础设施投入长期以来偏向城市，农村投资增长速度明显慢于城镇，致使农村的水电、交通、通讯、文化、市场等基础设施的供给严重不足。目前，广西城镇每万人拥有卫生医疗机构和卫生技术人员分别为4.93个和68人，农村居民分别为0.43个和13人，占全区60%的农村人口仅占有11.8%和22.9%的医疗卫生资源。基础设施建设的滞后，使农民信息消费成本居高不下，已成为制约农村信息消费的瓶颈因素。

（四）消费氛围分化

杜森贝里早已发现低收入的消费水平向高收入的高消费水平看齐的现象，并称之为“示范效应”；位置消费理论（ Positional Consumption Theory ）也强调了人类消费中的攀比行为。信息消费具有很强的网络外部性，通过因特网、电话网等人们结成一个个消费的网络，众多某种杂志或报纸的爱好者也可以结成一个个类似于宗族的共同体。在这样的网络中，随着消费者数量的增加，消费者个体消费某种信息产品的价值因可以与更多的人相互交流和分享而迅速增加。新消费者加入规模大的网络比加入规模小的网络获得的效用要大得多。一个地区如果相当一部分人都消费某些信息产品，这些消费网络实际上就形成了一种信息消费的氛围，理性的消费者会很容易加入到信息消费的队伍中。到2011年为止，广西城镇居民家庭每百户拥有计算机71.85台，每百户农民家庭仅1.59台，两者相差70.26台，城镇居民家庭计算机普及率是农村的45倍。当城镇居民想方设法通过各种途径“充电”时，农民仍然在固守落后的乡风民俗、陈规陋习和生活方式，在婚丧嫁娶、迷信等消费方面毫不手软，即便四处借钱也要办得体体面面，在文化消费方面却一直很抠门，农村信息消费的氛围始终难以形成。

三、数据及相关检验

（一）数据说明

为了突出信息消费及其影响因素的城乡差距，同时又使得序列间具有可比性，本文采用绝对差距与相对差距相结合的方法衡量各指标的城乡分化程度，即：

测算年度各指标分化值=测算年度该指标的城镇实际值—测算年度该指标的农村实际值1990年该指标的农村实际值

度量信息消费分化值时，上式中的城乡实际值分别为城市与农村居民人均年信息消费支出。城乡居民收入分化中的实际值分别为城镇居民人均可支配收入与农民人均纯收入。素质分化中的实际值分别为城市与农村居民（6岁及以上）拥有高中（含中专）及以上教育程度的比例。消费条件分化中的实际值分别用城市与农村年固定资产投资来代替，消费氛围分化中的实际值分别用城市与农村电话户数来代替。

信息消费分化是伴随信息化而凸显的一种社会现象，我国的信息化建设正式启动于“八五”期间的“三金”工程，本文采用1990—2010年共21年的数据，文中所用基础数据来源于历年的《广西统计年鉴》、《广西年鉴》、《中国农村统计年鉴》以及《中国人口统计年鉴》。为消除物价波动的影响，城镇和农村居民的信息消费支出和人均收入分别按各自的CPI（1990年=100）进行平减，城乡固定资产投资则按1990年的GDP平减指数进行平减；同时，取自然对数以避免异方差问题，5个变量序列分别为信息消费分化（LNIC）、收入分化（LNIN）、文化素质分化（LNCUL）、消费条件分化（LNCOD）以及消费氛围分化（LNAT）。另外，教育程度的数据有些年份不全，只能用邻近年份的数据推算；用固定资产投资数来反映消费条件，以及用电话户数来反映消费氛围，覆盖的信息都不够全面，这些可能会影响到模型的准确程度。

（二）平稳性检验

变量序列如果是平稳的，可以直接建立VAR模型；如果是非平稳的，则各变量之间要存在协整关系才可以建模，否则会引起谬误回归。检验序列平稳性的标准方法是单位根检验，其中ADF检验和PP检验是最常用的两种方法；KPSS检验的原理是用从待检验序列中剔除截距项和趋势项的序列构造LM统计量，与ADF检验具有互补性；NP检验基于GLS退势数据构造4个统计量（MZa、MZt、MSB、MPT）来检验序列的平稳性，对PP检验是一种改进。当样本容量有限时，KPSS检验和NP检验的功效相对较高。通过画图可以观察到本文的5个序列均在波动中持续上升，为取得最佳检验效果，本文采用以上4种方法进行平稳性检验。根据序列曲线的形状确定检验模型形式，或带有截距项，或同时带有截距项和趋势项；在ADF检验中依据AIC准则来选取滞后长度，另外三种检验的核函数形式选择Bartlett kernel，带宽选择Newey—West Bandwidth，检验结果如表1所示。

由表1可知5个变量序列在ADF、PP和NP检验中都接受原假设，相应的一阶差分序列ΔLNIC、ΔLNIN、ΔLNCUL、ΔLNCOD、ΔLNAT在ADF、PP检验中以5%或1%的显著水平拒绝原假设，因NP检验是PP检验的改善，其结果则在10%或5%的显著水平下拒绝原假设。KPSS检验的原假设是“序列是（趋势）平稳的”，原序列均在5%的显著水平下拒绝原假设，相应的一阶差分则接受原假设。综合以上结果，可以判断LNIC、LNIN、LNCUL、LNCOD、LNAT均为一阶单整序列I（1）。

（三）协整检验

协整关系的检验方法主要有两种：一种是基于回归残差的Engle—Granger检验；一种是基于回归系数的Johansen检验。EG检验比较容易实现，但要求较大的样本容量，且其在第一阶段需要设计线性模型进行OLS估计，应用不方便，一般只适用于两变量之间的检验；对于多变量之间可能存在多个协整关系的情况，模拟分析表明Johansen提出的极大似然估计法（MLE）则更为有效。由于本文的变量超过两个，而且样本有限，显然Johansen检验优于EG检验。以下将采用Johansen检验对本文的变量序列进行协整分析。经观察散点图并进行假设检验，确定协整方程的形式为第四类，即序列和协整方程都有线性趋势。根据LR、FPE、AIC、SC和HQ值大小，确定简约VAR模型的最佳滞后阶数为2，因此协整检验方程中的滞后阶数为1。

检验结果（表2）表明：在5%的显著水平下，迹检验认为有4个协整向量，而最大特征根检验则认为只有3个协整向量，这可能是由于协整方程的定义而导致的。本文也选择其他形式的协整方程进行检验，两种检验几乎都存在冲突，但都表明存在协整关系。由于检验的目的是证明序列之间存在协整关系与否，并不涉及协整向量的选择，可以肯定5个序列之间至少存在1个协整关系，它们之间具有长期的均衡关系。

四、实证分析

SVAR模型将基于经济理论的变量之间的结构关系引入简约VAR模型中，在一定程度上解决了简约VAR模型不能反映各个变量之间当期相关关系的难题，是对多个相关经济指标进行动态分析和模拟的重要方法。根据系统中对当期变量之间的结构性关系假设不同，Amisano G and Giannini C（1997）提出了三种不同类型的SVAR模型：AB模型、C模型和K模型；C模型或K模型实际上都可以看作是AB模型的一种特殊情况[11]。以下本文将建立AB型SVAR模型，通过施加短期约束条件进行识别，进而分析城乡信息消费分化受到其它影响因素冲击后随时间动态变化的轨迹与特点，并且进一步分析每一个因素冲击对信息消费分化变化的贡献度，来评价不同影响因素的重要性。

（一）SVAR模型的建立

承接协整检验结果，设yt =[LNIC，LNIN，LNCUL，LNCOD，LNAT]′，建立5变量的2阶滞后SVAR模型为： C0yt=Γ1yt—1+Γ2yt—2+ut，t=1，2，…，T（1）

其滞后算子形式为：C（L）yt=ut，其中C（L）=C0—Γ1L—Γ2L2；无穷阶的VMA（∞）形式为：yt=D（L）ut，其中D（L）=D0+D1L+D2L2=C（L）—1 。

由于需要分析的SVAR中的结构冲击ut不可直接观测得到，但可以通过转变相应简约式VAR的误差项εt获得。为此，设A和B都是5×5维的可逆矩阵，A矩阵左乘简约式VAR的滞后算子形式Φ（L）yt=εt，可将简约式VAR模型中的误差项εt转化生成结构式扰动项ut的线性组合（通过矩阵B）。

AB型SVAR模型的基本形式为：Aεt=But（2）

由于结构冲击ut，的期望为0，并且相互独立，其方差—协方差矩阵为对角阵 E（ut，u′t）=I5。为获得SVAR模型唯一的估计参数，需要对其施加限制条件进行约束，使得模型恰好可以识别。本文的AB型SVAR模型中有5个内生变量，至少需要施加2n2— n（n+1）/2=35个限制条件才能估计出模型的参数。按照通常的方法，本文约束A矩阵的对角线元素都为1，B矩阵为对角矩阵，这样可以获得n2个限制条件。根据经济理论，本文再施加10个限制条件：

（1）作为各因素共同作用的结果，城乡居民信息消费分化对当期的收入分化、文化素质分化、消费条件分化以及消费氛围分化无影响，即a21=a31=a41=a51=0；

（2）消费氛围不会影响收入、文化素质和消费条件，a25=a35=a45= 0；

（3）消费条件不会影响收入和文化素质，a24=a34=0；

（4）大量事实表明，居民的收入与文化素质呈正相关，但短期内收入难以提升文化素质，a32=0。

利用EViews6.0，在估计简约VAR模型的基础上，进一步施加约束条件，得到SVAR模型的估计结果如下：

（二）脉冲响应函数分析

根据模型的VMA（∞）形式，可导出其正交的脉冲响应函数：

d（q）ij=yi，t+qujt，q=0，1，2，…（3）

它表示在时期t，其他变量扰动项不变，且其他时期的扰动项均为常数的情况下，yi，t+q对ujt的一个结构冲击的反应。AB型SVAR模型脉冲响应函数矩阵Dq与相应简约VAR的脉冲响应函数q关系为：

Dq=qA—1B（4）

图中横轴表示冲击作用的滞后期间数，滞后期为15年，纵轴表示LNIC波动的变化，实线表示脉冲响应函数，虚线表示正负两倍标准差偏离带。给收入分化一个标准差的正向冲击，信息消费分化的反应非常显著，并在第2期达到最大值0.036，之后冲击效应在波动中逐渐减弱，到第8期以后趋于消失。总体看来，信息消费分化随着收入分化的增强而增强，其对收入分化变化的反应在所有冲击中是最强烈的，这与理论分析也是吻合的。信息消费属于高层次消费，其需求富于弹性，消费者收入的提高增强其购买力，同时使潜在的信息需求转变为现实的需求，信息消费需求会有较大的增加。如果货币支付能力不足，信息消费将会受到很大的抑制。因此，居民货币收入仍然是推动信息消费的主要因素。

信息消费分化对文化素质分化冲击的反应一开始就达到最高值0.027，随后缓慢下降；在第4—8期甚至出现一定的负效应，这或许是因为随着农村居民文化素质进而信息素质的提高（当然城镇居民的素质提高得更快），其对信息商品的需求与市场供给相匹配，因而信息消费有较大的增加，与城镇居民的差距有所减少。但总体是正效应，这说明文化素质的分化是导致信息消费分化的又一重要因素，即使具有相当的购买能力，如果消费者缺乏必要的信息素质，也不能有效地利用信息资源增进自身福利。

信息消费条件对信息消费的影响从第1期的最高值0.028迅速下降，第3期回升至0.017，再继续下降，到第4期以后为不显著，总体持续时间最短。信息消费依赖于一定的技术、市场条件，当农村信息消费条件落后致使农村居民被排斥在信息消费之外时，信息消费条件是制约农村信息消费发展的重要原因。随着因特网连接范围和市场范围的扩大，当农村居民也能很方便地接触信息商品时，城乡信息消费差距的扩大就不能再简单地归结于信息消费条件的分化了。

信息消费氛围的影响存在一定的滞后性，第3到第5期影响较大，最大值为0.024，但持续较长时间，第11期以后才为不显著。与其他三种因素不同，消费氛围对信息消费的影响具有间接性，或者说是第二位的。消费者必须在具备相应的收入、素质和消费条件的前提下，才可能由于周围人的示范作用进行信息消费。其次，消费者对周围情况的认识、接受到采取合作行为可能需要2—3年的时间；同时，这种影响还具有一定的持续性，类似于杜森贝里的“棘轮效应”，人们一旦进行了消费就会延续保持一段时间才会发生缓慢的改变。

（三）结构方差分解

近似的相对方差贡献率（RVC）： RVCji（s）=∑s—1q=0（d（q）ij）2σjj∑kj=1∑s—1q=0（d（q）ij）2σjj，i，j=1，2，…，k（5）

它表示第j个变量基于冲击的方差对第i个变量（即yi）的方差的百分比。

结构方差分解结果如表3所示。城乡收入分化对信息消费分化的影响从一开始的32.09%迅速上升至第2期的46.32%，之后逐渐减弱到29%。文化素质分化的影响从第1期的25.67%上升至第7期的最高值30.64%后缓慢下降，最后稳定在28%。信息消费条件分化的影响从27.65%下降后回升到18%左右，消费氛围分化的影响总的来看呈上升趋势，最终达到20%左右。另外，信息消费分化自身冲击的影响则仅为4%。这与脉冲响应函数分析结果相互印证。信息消费分化约60%归结于收入和素质分化这两个内在因素，其中收入分化冲击影响是最直接的，其即时影响最大，而素质分化冲击的影响是深层次的，且正效应持续时间稍长，所以素质分化对信息消费分化影响的贡献率与收入分化非常接近。在外在的影响因素中，消费氛围分化影响程度高于消费条件分化2个百分点，这主要是前者的影响具有持久性的缘故。

五、结论与启示

根据消费理论及信息消费的特点，城乡居民信息消费分化是包括收入分化在内的多因素综合作用的结果。5变量SVAR（2）模型的实证结果进一步表明收入分化和文化素质分化是信息消费分化最重要的两个影响因素，其贡献率分别为29%和28%。这说明内在因素解释了信息消费分化的大部分原因，信息消费属于高层次的文化消费，作为深层因素文化素质分化的影响程度其实不亚于经济方面的收入因素，这应当引起人们的足够重视。消费氛围分化与消费条件分化的贡献率分别为20%和18%。由于信息消费依赖于一定的物质基础设施，并具有很强的网络外部性，消费氛围分化与消费条件分化是不容忽视的外在因素。因此，要缓解广西的城乡信息消费分化问题，必须同时着力把握以下几个关键点。

第一，通过加大农业投入，推广农业科技，完善农业相关政策，并且大力发展第二、三产业，促进农村剩余劳动力转移，切实增加农民收入。

第二，统筹城乡教育资源，积极发展农村基础教育、职业教育、成人教育等，培养农民的信息意识，提高农民利用信息的水平。

第三，依托新农村建设，进一步完善信息基础设施建设，扩大适应农民需要的信息供给，宣传社会主义精神文明，让农村形成良好的信息消费氛围。

参考文献：

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[2]Caballero， R. J. Consumption Puzzles and Precautionary Saving[J].Journal of Monetary Economics，1990（25）：113—136.

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[5]R. Decker and M. Trusov. Estimating Aggregate Consumer Preferences from Online Product Reviews. [J].International Journal of Research in Marketing，2010，27（4） ： 293—307.

[6]沈小玲. 影响信息消费的主体因素分析[J]. 情报理论与实践，2008（6）：849—853.

[7]马哲明，靖继鹏.我国城镇居民信息消费与收入关系研究[J]. 图书情报工作，2009（10）：98—101.

[8]郑兵云.中国城镇居民信息消费的差异性研究[J]. 统计与信息论坛，2007（1）：103—107.

[9]王林林，黄卫东，仲伟俊.中国城镇居民信息消费差异性研究[J]. 情报科学，2010（9）：1392—1396.

[10]王平，陈启杰. 基于ARMA模型的我国城乡居民信息消费差距分析[J]. 消费经济，2009（10）：3—6.

[11]Amisano G， Giannini C. Topics in structural VAR econometrics[M].2nd ed. Berlin： Springer， 1997.

On the Determinants of the Urban—rural Information Consumption Differentiation in Guangxi CHEN Xiao—hua

消费信用论文例8

[中图分类号]F59

[文献标识码]A

[文章编号]1002―5006(2011)07―0079―06

1　引言

信息在消费者购买决策过程中起着重要作用，尤其在网络环境中，消费者不仅搜索价格、类型、品牌等产品特征信息，还十分关注其他消费者的购后评论信息。酒店提供的是一种典型的体验式服务，由于消费者预订前无法对其服务的内容和质量做出准确评估，因此在决策过程中需要参考大量信息以降低感知风险。所以，酒店在线预订平台对酒店信息的合理呈现极其重视。通过对酒店在线预订平台(Expedia、Trip advisor、携程网、艺龙网、同程网等)的分析发现，在线信息通常包括三类：预订平台的推荐信息、酒店自身的特征信息和顾客的评论信息。本文在对相关文献梳理的基础上，以携程网的酒店在线预订数据为例，研究上述三类信息对不同等级酒店网上订购量的影响，提出在线旅行服务商酒店在线信息设计和服务管理的新思路。

2　文献综述

在线信息对产品销售影响显著，彼德森和莫里诺(Peterson＆Merino)2003年研究消费者在互联网上的信息搜寻行为时，发现在线信息可以影响消费者的购买行为，进而对产品的销量产生影响。陈等(Chen，et al.)研究在线图书销售时，指出在线推荐信息可以显著影响图书的网络销量；钱瓦里和梅兹林(Chevalier＆Mayzlin)在分析图书特征和在线评论的基础上，认为在线评论对图书销售影响显著，但负向评论对销量的影响大于正向评论。随后，一些学者研究了在线信息对消费者的作用机制，刘(Liu)指出在线评论的数量能影响消费者的认知，因为评论数量越多，消费者就越容易接触到这些信息。德拉卢卡斯等(DeIlarocas，et al.)也发现随着关于某产品或服务的在线评论信息数量的增加，消费者购买该产品或服务的概率将有所提高。可见，在线信息影响着消费者的购买行为进而影响产品的在线销售。

酒店作为典型的体验式服务产品尤其适合网上销售，而且专业的酒店在线预订平台已经成为客房销售的重要渠道。酒店产品具有无形性的特征，消费者在购买时面临较高的感知风险，尤其需要较多信息来辅助决策。因此，消费者在网络环境下购买这类体验型服务产品时，信息对决策影响将更加显著。格瑞茨和刘(Gretzel＆Yoo)通过对1480个旅游者的调查发现来自其他旅游者的在线评论对其决策的影响最大；迪克金戈和玛扎奈克(Diekinger＆Mazanec)在研究在线预订酒店的影响因素时也发现在线评论能显著影响消费者的购买决策；叶等(Ye，et al.)研究在线评论对酒店客房销售的影响时，指出在线评论得分的均值显著正向影响客房的销量，而方差则对客房销量呈负向影响；维曼伦和希格斯(Vermeulen＆Seegers)发现在线评论有助于提高消费者对酒店的知觉，而正向的评论信息则能显著提高消费者的购买意愿。

综上所述，目前对酒店在线预订的研究主要从在线评论数量、情感倾向(正向和负向)的角度分析在线信息对消费者购买决策或酒店网上销售的影响。而在专业的酒店在线预订平台上，在线信息呈现的内容各不相同，它们对消费者购买意愿的影响存在差异。本文试图研究不同内容的在线信息对酒店网上预订的影响，并针对不同等级的酒店比较分析这些信息内容对酒店网上预订影响的差异。

3　实证分析

3.1模型构建

通过广泛调查发现，携程网是国内第一大酒店在线预订平台，其在线信息的组织与呈现方式也具代表性，成为国内外研究者首选研究对象。因此，本文选用携程网的实际数据进行研究，采用对数线性回归模型分析在线信息对酒店网上预订的影响。模型的一般表达为：

ιn(Num_Reviews )=β0+β1Travelers' Rating+β2 Browsing Index+β3ιn(Room Types)+β4ιn(Price)+β5City Rank+β6Average Rating+β7Facilities Rating+β7Serviee Rating+βCleanlinessRating+β10Environment Rating+ε1 ( 1 )

叶等(Ye，et al.)在研究在线评论与酒店客房销量时，采用了在线评论数量代替酒店网上预订量的做法，并证明了二者之间存在一定的线性关系。此外，根据携程网的点评规则，只有在网上进行交易并入住后的消费者才可以参与点评，这保证了评论数量的真实性。因此，本模型也采用在线评论数量近似替代同期的酒店网上预订量。

模型中，变量的选择以携程网呈现的在线信息为基础，其中，用户评级和评论浏览指数表示平台推荐信息，酒店的房型种类、客房价格和所在城市等级表示酒店特征信息，顾客对酒店的设施、服务、卫生、环境等的评价表示评论信息。酒店所在地理位置能影响其客房销售，但在研究中量化这种影响存在难度，因此采用酒店所在城市等级反映酒店所在位置，这种方法在文献中得到应用。此外，模型中变量的纳入顺序与消费者在酒店预订过程中所接触信息的先后顺序一致，这便于分析不同信息对消费者预订决策的影响程度。为了凸显在线信息对不同等级酒店网上预订的影响，本文在分析中采用了4个模型分别考察在线信息对五星级、四星级、三星级和经济型酒店网上预订的影响。

3.2　数据收集

研究中的原始数据均来自携程网(WWW.etrip.corn)，该网站是目前中国最大的在线旅行服务提供商(2010年的市场份额为51.6％)，拥有最大的访问 客户群，在线呈现的信息具有代表性，历史数据保存相对完整，方便查阅与收集。根据史密斯旅行机构(sTR Globe)提供的2010年中国大陆酒店业经营业绩数据，本文选择携程网上北京、上海、广州、深圳、苏州、杭州、无锡、青岛、大连、宁波、南京、西安、厦门和三亚15个城市的酒店作为实证研究的样本。考虑到不同规模的酒店可提供的客房数量会对其顾客评论数量产生影响，进而影响同类型酒店之间的可比性，本文在选择样本酒店时按照其在线评论数量大于其客房总数60％的原则进行筛选(根据STR Globe提供的数据，2010年中国大陆酒店业的平均客房出租率为60％)。

经过数据收集与整理，最终选择了1092家酒店作为研究样本，其中五星级酒店128家、四星级酒店313家、三星级酒店200家、经济型酒店451家。在此，酒店预订平台的推荐信息(2个)和酒店特征信息(3个)所包含的变量的数据可以直接在网站上获得，而反映在线评论信息(5个)的变量数据要经过处理才能使用。携程网提供的顾客点评系统中的评分与5点李克特量表相似，顾客评论信息中每一个变量的评分级别从“很好”到“很差”共5级，本文在研究中对其进行从“5”到“1”相应的赋值，这样每一项评论信息都可以用相应的加权平均分来表示。

3.3　结果分析

鉴于模型中可能存在异方差、自相关等问题，本文在回归分析中选择了White检验、DW检验方法对模型进行检验。以此来消除其部分影响。同时，还采用了逐步回归的方法来检查模型中的多重共线性问题，以确定最终模型。在上述问题都通过检验后，模型的最终估计结果见表2。

从模型1中可以看出，酒店特征信息中房型种类(β3：0.302，t=3.602)、客房价格(β4=-0.396，t=-2.98)和所在位置(β5=-0.023，t=-2.341)显著影响酒店的网上预订，而其他变量的参数均未通过检验。这说明在五星级酒店的网上预订中，酒店自身特征信息的影响远远超过了推荐信息和在线评论的影响。其原因可能是由于五星级酒店消费群体主要为公务或商务旅行消费者，其旅行费用多数由行政单位或公司负担，他们选择酒店时比较重视酒店的档次与自身社会地位的匹配，对酒店硬件设施要求较高，看重品质和品牌，较少受其他评论者的影响。

在模型2中，表示酒店特征信息的房型种类(β3=0.3，t=4.85)和所在位置(β5=-0.021，t=-2.789)两个变量对酒店网上预订的影响十分显著。在线评论信息中除卫生评价以外，其他各变量均显著影响酒店的网上预订。从影响程度上看，评论信息总体上大于特征信息。这表明在四星级酒店的网上预订中，消费者既关注酒店的特征信息，又重视在线评论。此外，用户评级(β1，=0.204，t=2.087)和评论浏览指数(β2=0.313，t=1.723)两个变量的参数也通过了检验，这表明预订平台的推荐信息显著正向影响四星级酒店的网上预订。

从模型3的参数估计结果可以看出，酒店特征信息(β3=O.349，t=3.868；β5=-0.033，t=-3.168)和在线评论信息(β=0.694，t=1.782；β8=0.75，t=2.053)显著影响酒店的网上预订，其中在线评论信息的影响大于酒店自身的特征信息的影响。这说明在三星级酒店中，消费者除了考虑酒店所在的位置、房间类型外，还重视其他消费者对酒店设施及配套设备和服务水平的评价。一般而言，三星级酒店的消费者大多追求舒适的体验，而酒店的设施设备(如寝具、浴室设备等)与服务水平正是影响顾客这种感知体验的重要因素。此外，在酒店特征信息中，价格对预订量影响不显著。

在模型4中，房型种类(β3=0.072，t=4.34)与所在位置(β5=－0.03，t=-4.662)两个变量对酒店网上预订的影响仍然很显著，但影响程度总体上低于在线评论。在线评论中消费者对酒店设施(β7=0.885，t=3.315)、服务(β8=0.809，t=3.127)、环境(β10=0.48，t=2.535)的评价(β6=1.655，t=2.418)对酒店网上预订均有显著的正向影响，同时评论浏览指数(β2=0.023，t：1.919)也显著影响酒店的网上预订。这表明经济型酒店中消费者既重视酒店自身的特征信息，也看重其他消费者的在线评论信息。这一结果与经济性酒店的硬件设施条件与消费者群体特征较为吻合。经济型酒店的顾客以大众消费为主，其旅行费用通常由自己负担，他们既关心酒店基本设施条件，又关注服务、安全等影响基本睡眠与休息的因素。所以，这些消费者对在线评论信息十分重视。价格依然对酒店网上预订影响不显著。

综合比较4个模型的参数估计结果发现，在线评论对四星级、三星级和经济型酒店的网上预订影响显著；酒店特征信息对五星级酒店网上预订的影响最显著；推荐信息对四星级酒店的网上预订最显著。在酒店特征信息中，价格对五星级以外的酒店网上预订影响不显著，这可能由于五星级酒店网上预订的价格离差①最大，而等级越低的酒店竞争越激烈，价格离差也越小，从而使价格对低星级酒店网上预订影响不显著。在评论信息中，消费者对客房卫生的评价对酒店网上预订无显著影响，这说明客房卫生已经不是影响酒店网上预订的重要因素，其影响程度显著低于消费者对酒店设施、服务水平、周边环境的评价。推荐信息对四星级酒店网上预订的影响最显著，其中用户评级对四星级以外酒店的网上预订影响不显著。这可能是因为消费者对四星级酒店的满意度显著低于高星级酒店的平均水平，所以消费者为降低网上预订的感知风险而对信息的搜寻更加全面。

4　结论与讨论

本文在现有研究的基础上，进一步拓展了在线信息对酒店网上预订影响的研究内容。论文以携程网为主要数据来源，采用对数线性模型分析了预订平台推荐信息、酒店特征信息和消费者在线评论对4类酒店网上预订的影响。结果表明：(1)在线评论对四星级、三星级和经济型酒店的网上预订影响显著，其中消费者对酒店设施、服务及周边环境的评价能显著影响酒店的网上预订，而对酒店客房卫生的评价对酒店网上预订影响不显著。(2)特征信息对五星级酒店网上预订的影响最显著，其中客房价格对四星级、三星级和经济型酒店的网上预订无显著影响。(3)推荐信息对四星级酒店网上预订的影响最显著，其中用户评级对四星级以外酒店的网上预订影响不显著。

本研究结论对在线旅游服务商进行酒店在线管理有以下启示：

首先，酒店在线信息应该进行分类管理。因为不同等级的酒店，消费者关注的信息重点不一样，而页面信息呈现顺序、位置与方式都会显著影响消费者对信息的关注与接受，如对于五星级酒店，其酒店地理位置、酒店价格及房型等信息应该在重点区域，而对经济型酒店，消费者的评论信息应方便、快捷、全面地呈现给消费者，以便于他们进行全面评估。

消费信用论文例9

 

0引言

随着3G技术以及MEC（Mobile Electronic Commerce，移动电子商务）的发展，商品和消费者需求的多样性成为趋势。如何便捷、有效、低成本地帮助消费者找到最满足其个性化需求的商品，成为亟待解决的问题。个性化推荐系统恰恰能帮助MEC商家实现这一目标。

但有关个性化推荐的研究大多只关注推荐系统本身，很少关注其对购买决策的影响。有鉴于此，本文主要探讨MEC环境下推荐系统如何影响购买决策，它的哪些性质会影响其作用力。进一步地本科毕业论文格式，基于现状的构建个性化推荐系统的一些建议将会被提出。

1消费者购买决策

广义的消费者购买决策是指消费者为了满足某种需求，在一定购买动机的支配下，在可供选择的两个或两个以上的购买方案中，经过分析、评价、选择并且实施最佳的购买方案，以及购后评价的活动过程。[1]

消费者行为学中认知的观点认为，消费者是思维问题的解决者，会主动搜索满足其需求的产品和服务。消费者还是信息的处理者，通过对信息的处理加工形成偏好并最终形成购买意向。认知观点意识到消费者不会试图获取全部相关信息，当他们认为已得到足够支持其决策的信息时，就会停止搜索努力。

消费者的购买决策过程基本上包括需求的认知、信息搜索和评价、购买决策和行动、购买后评价四个过程论文开题报告范例。[2]如图1所示。

2个性化推荐系统对购买决策的影响

网络购物环境使消费者对商家和商品的选择增多，也使得他们更加借助信息搜索和决策辅助工具（如个性化推荐系统）。推荐系统根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品，它能将浏览者转变为购买者，提高交叉销售能力本科毕业论文格式，并提高客户的忠诚度。推荐系统的主要目标在于代替消费者完成繁杂的信息处理任务，使消费者将更多的精力投入到决策中来。可以从决策过程和决策结果两个方面，探讨推荐系统对MEC消费者购买决策的影响。[3]

2.1对决策过程的影响

消费者对于商品的知识的认知是有限的，在其作决策之前常常不能深层次地了解商品。两阶段决策处理可以使决策复杂性降低。消费者先搜寻众多商品以得到商品的详尽信息，并选出最有希望购买的一部分商品。接着针对商品的重要属性进行更深入地比较，最后做出决策。

个性化推荐系统可以通过减少消费者两阶段决策中的决策努力，影响其决策过程。而消费者的决策努力通常用决策时间和产品搜索范围来衡量。推荐系统可以依据消费者的喜好参数迅速提取出最匹配的商品，从而减少总体决策时间。推荐系统还能按消费者偏好程度将商品信息依次排列，从而缩小产品搜索范围。[4]

此外，推荐系统还会影响消费者的功能偏好、商品估价、筛选策略。由于信息不对称，消费者往往事先没有形成稳定的偏好，而是在购买决策发生的同时产生，因此往往受推荐系统所推荐信息的影响。例如，消费者往往会更关注那些旁边标有更高得分或等级的产品。

2.2对决策结果的影响

应用推荐系统能增强消费者的认知能力本科毕业论文格式，使其更倾向主导产品，进而减少产品转换的概率，从而提高决策质量。推荐系统的使用还能减少信息搜索的努力，减少考虑集的信息量，提高其质量，从而提高决策质量。

推荐系统有助于降低消费者产品转换的概率，有助于增加其购买决策的选项，从而增强决策信心。[5]

购买决策目标实现得越多，消费者也越满意。因此可以认为，推荐系统因其对决策目标实现的帮助，影响购买决策的满意度。

根据理性行为理论，消费者的理念和评价影响其态度，进而影响其意愿论文开题报告范例。推荐系统会影响消费者的功能偏好和商品评价，进而影响对某商品的态度本科毕业论文格式，从而影响对该商品的购买意愿，最终影响购买选择。

综上所述，推荐系统对决策结果的影响主要体现在四个方面：提高决策质量；增强决策自信；增强决策的满意度；影响最终购买选择。

3影响推荐系统效用的因素

推荐系统的效用即推荐系统对消费者购买决策过程和决策结果的影响力。推荐系统的因素、消费者的因素以及消费者与推荐系统之间的交互，都会影响推荐系统的效用。

3.1推荐系统的角度

①推荐系统类型的影响

一般来说，推荐技术可从信息过滤角度分成三种，分别是基于内容的推荐、协同过滤推荐以及混合推荐即内容和协同过滤的组合推荐。在购买决策中，混合式推荐更能提升用户的决策自信。

②推荐系统输入的影响

推荐系统需要接收消费者的数据输入并作为推荐的主要数据依据，具体可以分为隐式浏览输入、显式浏览输入、关键词和项目属性输入、客户购买历史四类。消费者更愿意接受显式浏览输入、关键词和项目属性输入等可控方式所推荐的信息。

③推荐系统输出的影响

推荐系统输出的主要形式有建议、预测、评分、评论。输出内容的详细程度、透明度、个性化等，输出形式方面推荐的数量和产品信息的编排都会影响消费者对推荐系统及其推荐信息的信任，并因此影响购买决策。

④推荐系统推理过程的影响

进度显示模块使信息搜索的过程更加直观，反馈时间会影响消费者对推荐系统的使用意向，缩短消费者可感知的等待时间，改善消费者的情绪，促进推荐系统的效用。

⑤其他相关因素的影响

信息来源的可靠性即推荐系统所在网站的可靠性直接影响消费者对推荐系统的评价高低。

3.2消费者的角度

消费者对于所选产品的知识越丰富本科毕业论文格式，则在购买决策过程中进行越少的信息搜索，对推荐系统等决策辅助工具的感知有用性就越小，决策自信也就越小。与此相反，当消费者具备较少的产品知识和经验时，更难相信自己能做出正确的选择，更有可能去寻找他人的建议。

消费者对风险的感知也会影响推荐系统对决策质量和决策努力的影响，即当用户感知风险越大，推荐系统对提高决策质量和减少决策努力的影响力会更明显。

消费者特性对系统效用的影响如图2所示。

3.3消费者与推荐系统交互的角度

消费者与推荐系统之间的交互对推荐系统作用效果具备作用力，主要从消费者与推荐系统的相似性、消费者对推荐系统的熟悉度两方面来考虑。

消费者与推荐系统的关系强度（包括熟悉程度、亲密程度、支持度和结交）决定了推荐的效果。用户与推荐系统在各产品属性权重的相似性将带来更好的决策质量，同时减少信息搜索量。

4. 个性化推荐系统应用的不足

对比上述影响因素，我们不难发现当前移动电子商务环境下个性化推荐系统应用中的一些不足。这些不足主要包括：①战略上不够重视，体系结构不完善，大部分的个性化推荐系统都只是一个单一的工具，只能提供一种推荐模型；②功能还不够完善本科毕业论文格式，个性化程度不够高；③易用性不高，信息杂乱无章；④对推荐结果缺乏解释，缺少有效的方法向用户解释产生推荐的原因；⑤网站本身形象不好，影响消费者认知；⑥消费者获取推荐信息的途径单一，推荐结果的形式不够灵活。

5对个性化推荐系统应用的建议

5.1提高对推荐系统的战略认知

推荐系统在MEC领域的应用既能影响消费者的购买决策，又有助于商家实时追踪消费者购买行为和兴趣偏好，挖掘其潜在需求，并以此不断创新产品和营销模式论文开题报告范例。[6]我们建议MEC商家提高对推荐系统的战略认知，重视它的战略意义。

5.2完善个性化推荐功能

个性化是影响认知价值最主要的因素，我们建议MEC商家实时追踪消费者需求的变化，并尽最大努力推荐符合消费者需求的产品，使推荐的产品在功能、外观、价格、售后等方面最大程度地满足消费者的偏好与标准。

5.3加强信息排列的合理性

推荐系统提供信息的排列会影响其作用效果。若消费者能更方便地获取相关信息，则会更加信任推荐系统，也更易受推荐系统影响。我们建议MEC商家对各类推荐信息做合理的编排本科毕业论文格式，便于消费者获取。

5.4增进消费者的熟悉程度

消费者对推荐系统的熟悉程度(包括推荐形式、信息排列、推荐原理等)能影响消费者对推荐系统的信任，并因此间接影响推荐系统的作用效果。我们建议MEC商家增进与消费者的互动，提供个性化推荐服务的有奖体验等，以提升消费者对推荐系统的信任和推荐系统的影响力。

5.5擢升网站自身形象

网站的形象显著影响消费者对推荐系统的认知价值和信任，并间接影响决策影响力。我们建议MEC商家提高自身网站的知名度、声誉度，改善网站的美观性、易用性。

5.6拓展产品推荐的渠道

获取推荐信息的渠道也会影响推荐系统的作用效果。我们建议MEC商家拓宽产品推荐的渠道，如提供邮件定制、短信定制、首页定制、推荐定制等多渠道服务，以方便消费者获取相关信息。

参考文献

[1]王长征.消费行为学[M],武汉:武汉大学出版社,2003,26-27.

[2]李双双,陈毅文,李江予.消费者网上购物决策模型分析.心理科学进展[J],2006,14(2):294-29.

[3]Haubl, G. & Trifts,V. Consumer Decision Making in Online Shopping Environments: The Effects of InteractiveDecision Aids[J]. Marketing Science, 2000,l(19):4-21.

[4]Xiao B. & BenbasatI. E-commerce Product Recommendation Agents: Use, Characteristics, and Impact[J].MIS Quarterly, 2007, 31(1):137.

[5]Vijayasarathy,L. R. & Jones, J. M. Do Internet Shopping Aids Make a Difference? An EmpiricalInvestigation[J]. Electronic Markets, 2001, 1 (11): 75.

消费信用论文例10

判断和识别评论信息的有用性具有重要的研究意义?本文采用文本挖掘和统计分析方法，从

评论信息特征和评论者信息两个角度，对在线评论获得有用投票数的影响因素进行了分析，

并通过亚马逊商城的用户评论样本，具体研究了各因素的影响作用?研究发现：评论评分对

在线评论的有用投票数具有负向影响，而评论信息丰富性和历史评论有用性评价对其具有正

向影响?

〔关键词〕电子商务；在线评论；

有用性投票；文本挖掘

DOI：10.3969/j

.issn.1008-0821.2014.01.004

〔中图分类号〕F713.36 〔文献标识码〕A 〔文章编

号〕1008-0821（2014）01-0018-05

Study on Impact Factors of Votin

g for the Helpfulness

of Online Reviews in E-commerce

Chen Zaifei Xu Feng

（School of Management and Engineering，Nanjing University，Nanjing 210093，Chin

a）

〔Abstract〕”BZ〗Online reviews have become the important reference for consumers，shoppin

g，but the increasing mass information results in information overload.So judgeme

nt and identification of helfulness reviews have important research significance

.Using text minning and statistic analysis methods，this paper studied the determ

inants of voting for the helpfulness of online reviews，from the viewpoint of inf

ormation features and reviewer information of online reviews.And this paper anal

ysed the impact of each variable on helpfulness of online reviews，based on onlin

e user reviews of Amazon.The results indicated that review rating had negative i

nfluence on the number of helpfulness votes；review information richness and revi

ewers helpfulness of previous reviews had significant positive influence on th

e number of helpfulness votes.

〔Key words〕e-commerce；onlin

e reviews；helpful votes；text mining

随着互联网技术和电子商务的迅速发展，网络购物已逐渐为广大消费者所接受?中国电

子商务研究中心报告显示，2012年，我国电子商务市场交易规模同比上涨30.83%，达到7.

85万亿元，网络购物规模不断扩大[1]?与传统购物不同，在网络购物中消费者无

法通过实际的体验对商品进行判断，因此其他消费者的购物体验对其购买决策具有重要的参

考作用?然而，急剧增加的网络评论数量在为消费者提供了更加全面信息的同时也带来了信

息过载等问题，影响消费者对在线评论信息的判断?在大量的在线评论中快速识别出有用的

评论，对提高消费者的决策效率，改进电子商务平台服务质量具有重要的意义?

在对评论有用性研究中，如何对评论有用性进行量化是需要解决的首要问题，目前，电子商

务网站上针对商品评论有用与否的投票功能，设置了有用和无用选项，并且投票结果就显示

在评论下方，这方便了研究者对评论有用性的定量分析?以前研究中，大多采用有用投票数

与总投票数的比值作为评论有用性的度量值，比值越大，则评论有用性就越高[2-5

]，但这种衡量方法存在两个问题：（1）当消费者投票数较少时，这一比值不能准确反

映评论的真实价值；（2）没有投票的评论未被纳入研究范畴?Cao和Duan指出，投票数多的

评论往往能得到更多关注，由于投票数少的评论吸引力较小很难再获得更多投票，因此采用

商品评论的总投票数来研究评论有用性的影响因素[6]?事实上，在线评论的总投

票数仅仅反映了消费者对评论的关注，不能反映消费者对评论价值的认可，基于此，本文以

亚马逊网站手机评论数据为基础，对在线评论有用投票数的影响因素进行分析，研究如何提

高消费者的有用投票数，为消费者决策和电子商务平台管理提供参考?

1 理论分析与假设

1.1 理论分析

在线评论作为网络口碑的一种形式，在商品营销管理中发挥着越来越重要的作用，近年来已

经引起国内外许多学者的关注和重视，在线评论有用性研究即为研究内容之一?

Ghose和Ipeirotis以搜索型商品为研究对象，分析了评论主客观倾向，主客观倾向混杂度以

及评论可读性对在线评论有用性的影响[2]?郝媛媛通过对电影评论数据的实证研

究，详细分析了评论情感倾向及其混杂度?评论主客观性及其混杂度对在线评论有用性感知

的影响作用[4]?严建援从文本内容的角度，研究了评论深度?评论表述客观性等

对评论有用性的影响作用[5]?而彭岚以传播学说服理论为基础，构建了在线评论

有用性影响因素模型，提出评论等级?评论者好评率，评论阅读者互联网使用经验是影响在

线评论有用性的重要因素[6]?Cao和Duan通过文本挖掘的方法，研究评论体裁?

评论语义特征对评论有用性的影响，发现相对于其它因素，语义特征对评论有用性的影响作

用更加显著[2]?殷国鹏等则从信息采纳和社会网络视角，探究了影响消费者采纳

在线评论信息的原因，实证发现，评论长度?评论星级和评论者中心度显著影响评论有用性

[7]?

从前述研究出发，本文认为评论的有用投票数既可以反映消费者对评论的关注，又能帮助消

费者对评论信息价值的判断，因此本文采用评论有用投票数代表评论有用性，从评论信息特

征和评论者信息两个方面分析在线评论有用投票数的影响因素?

1.2 研究假设

1.2.1 评论评分

评论评分是消费者对商品总体效用的评价，其范围一般为1星到5星，其中1星为差评，5星为

好评，3星是中性评价，一般不带有明显的感彩，或兼具正面和负面评价?Pavlou和Dim

ka（2006）指出，ebay上商品的正面和负面评论比中性评论包含更丰富的信息，对消费者决

策更有参考意义[8]?郝媛媛（2010）也发现，在线评论的情感倾向对评论有用性

存在影响，极端评论对评论有用性有正向影响[4]?因此，评论评分对消费者判断

评论价值存在影响?5星评论通常描述的是商品和服务的优点，1星评论一般反映商品和服务

中存在的问题，这两类评论可以改变目标商品给消费者带来的预期效用（增强或削弱），帮

助消费者缩小商品搜寻范围，从而有利于消费者减小搜寻成本，提高决策效率?因此，本文

提出假设H1：

H1：在线评论获得的有用性投票数与其评分有关，且极端评分对其评论有用投票数具有正向

影响?

1.2.2 评论信息易读性

易读性，可以反映文本阅读和理解的难易程度?Nikolaos et al（2012）运用FOG?ARI等英

文文本易读性（readability）公式，分析评论阅读的难易与评论有用性评价之间的关系，

指出在线评论的易读性正向影响消费者对评论有用性的判断[9]?在汉语可读性的

研究中，孙汉银（1992）认为汉字平均笔画数?句均汉字数?多笔画字数等对汉语阅读难易

程度存在影响[10]；张宁志（2000）认为句长?非常用词数量等会影响汉语文本

的易读性[11]，本文借鉴汉语可读性的研究结论，选择评论的字均笔画数?句均

汉字数以及多笔画字数作为测试变量，分析中文评论易读性对评论价值感知的影响?评论的

文字笔画复杂，单句评论所含字数越多，会增加阅读者准确理解评论内涵的难度；笔画较多

的汉字通常代表具有较高的字形复杂度，为生僻字或者不常用字的可能性较高，消费者遇到

较难识别的字的概率较高，影响消费者流畅地阅读评论文本?基于以上论述，提出以下假设

：

H2a：在线评论的字均笔画数对在线评论有用投票数具有负向影响?

H2b：在线评论的句均汉字数对在线评论有用投票数具有负向影响?

H2c：在线评论中包含的多笔画字数对在线评论有用投票数具有负向影响?

1.2.3 评论信息丰富性

Mudambi（2010）认为，评论信息深度可以提高评论的诊断性，增强消费者信心，帮助消费

者做出购买决策[12]?信息丰富的评论，通常包含更多的商品特性?商品性能及

商品使用体验等内容，所传递的信息更加全面，也更具深入性?消费者阅读信息丰富评论后

，能够获得关于商品多个方面的信息，有利于增强其对商品的了解，降低在网络虚拟环境下

选择商品时的不确定性，提高消费者判别商品价值的能力，因此，评论信息丰富性会影响消

费者对评论价值的判断?基于上述论述，提出以下假设：

H3：评论信息的丰富性对在线评论的有用投票数具有正向影响?

1.2.4 评论者信息

评论者具有不同的特征信息，其特征信息对消费者判断在线评论的有用性具有重要的参考价

值?Forman（2008）研究了评论者信息公开对消费者购买意愿和商品销量的影响，信息公开

的评论者评论对商品销量的影响作用更加显著[13]?Ghose和Ipeirotis（2010）

研究发现，评论者的历史信息对其评论有用性存在显著影响[14]?评论数量和评

论者所有评论获得的总有用投票数?评论的总投票数，是在一些网站（如亚马逊）上可以得

到的评论者信息?本文中将评论者的评论数量和历史评论有用性评价作为研究变量，分析评

论者信息的影响作用?评论者的历史评论有用性评价指评论者已评论获得的有用投票数

与总投票数的比值，用于表示评论者的评论的平均历史有用性和受认可度?

发帖数量可用于表示用户在网络社区中的活跃性[7，15]，因此，评论数量，可

用来反映评论者参与网络讨论的积极性和活跃性?历史评论有用性评价高的评论者，通常具

有丰富经验和较高的专业知识水平，其评论质量高，容易得到消费者的认可和采纳?因此，

提出假设：

H4a：评论者的评论数量对在线评论有用投票数具有正向影响?

H4b：评论者的历史评论有用性评价对在线评论有用投票数具有正向影响?

1.3 理论模型框架

在以前研究及前述理论假设的基础上，本文主要分析评论评分?评论信息易读性?评论信息

丰富性，评论者评论数量?评论者的历史评论有用性评价对在线评论有用得票数的影响作用

，所构建的在线评论有用投票数影响因素模型，如图1所示?

2.1 数据收集

本文以亚马逊网站的商品评论作为数据来源，采用基于jsoup类库编写的java程序，抓取亚

马逊网站上评论者发表的手机评论，其中，jsoup是一款用于html解析的java类库，可通过D

OM或CSS选择器来解析和提取html网页上的数据，并为此提供了一套简便的API（详细信息见

http：∥/）?通过对抓取到的评论进行筛选，去除其中信息

不完整的评论后，获得有效数据2 489条，每条评论收集了以下内容：（1）有用投票数

；（2）评论评分；（3）评论标题；（4）评论正文；（5）评论者的评论数量；（6）评论

者获得的总有用投票数；（7）评论者获得的总投票数，对收集的数据整理后，作为实验样

本?

2.2 模型公式

对于评论信息丰富性，通常评论越长，其中含有的商品描述信息越全面，而且Mudambi（201

0）也将评论长度作为评论深度的测量变量[12]，因此在构建在线评论投票数影

响因素的模型公式时，以评论长度作为评论信息丰富性的度量值，并且分别分析评论标题长

度和评论正文长度对在线评论有用投票数的影响作用?对于多笔画字，艾伟在20世纪40年代

，就曾以10画作为判断汉字笔画多少的标准，分析笔画数与汉字认知之间的关系[16

]，本文也采用10画作为分段标准，以10画以上的汉字作为多笔画字，基于前述假设，建

立在线评论有用投票数与各影响因素之间的多元线性回归模型，如公式（1）所示?为了减

小由异方差和偏态性所产生的误差，模型中的部分变量采取了自然对数的形式?

其中，helpRatei指第i条评论得到的有用投票数，rtae指评论评分，ti

Len指评论标题长度，conLen指评论正文长度，conNum是评论正文的字均笔

画数，conNumSen指的是评论正文中每句话所含有的平均汉字数，concplR

atio是指评论中多笔画汉字数与评论长度的比值，用于表示评论正文中多笔画字所占的

比率?reviewCount指评论者发表的评论总数，reviewhelp指评论者

的历史评论有用性评价的值?α为常数项，ε为残差项?经过对评论样本的整理和汇总，得

到评论样本描述性统计信息如表1所示?

2.3 实验结果分析

本文采用SPSS统计分析软件，对各影响因素与评论有用投票数进行回归分析，得到结果

如表2所示?为了保证统计分析结果的准确性，对各影响因素进行了多重共线性诊断，通常

方差膨胀因子VIF

检验，不存在明显的多重共线性问题?

本文的F值为128.456，R2和调整后R2分别为0.293和0.291，可见模型整体

拟合效果较好?

（1）从模型的回归结果看，评论评分对评论获得的有用性投票数具有显著影响（p

），相对于中性评价信息，极端评价信息被认为更有价值，假设H1得到验证?两者呈负相关

关系，即评论评分越低，获得的有用性投票数越多?负面评论通常描述的是购买和使用过程

中遇到的商品或服务方面的问题，反映商品存在的缺陷，为消费者呈现了购买商品可能存在

的风险，从而减小消费者发生损失的可能性，有利于消费者提前规避风险，对消费者选购商

品有着较好的借鉴意义，易被消费者采纳?

（2）评论标题长度，评论正文长度对其有用投票数影响显著（p

正，假设H3得到验证，即评论信息丰富性对评论有用性的感知具有正向影响?评论越长，评

论的信息量越大，含有的商品相关描述信息就越丰富?消费者在购买商品前，会参考已有评

论中的意见或建议，以更好的了解目标商品的质量和特性，而信息丰富的评论，可以为其提

供详细的商品性能?使用体验和售后服务方面的信息，帮助消费者提高决策效率，因此更能

引起消费者的关注，获得的有用投票数也就越多?

（3）评论信息易读性的3个衡量指标，字均笔画数（p

以及多笔画字数（p

有影响作用?但只有多笔画字数的回归系数为负，支持了H2c所提出假设，其它两项的系数

为正，与假设相反?笔画较多的汉字复杂度通常较高，易给阅读者带来阅读和理解上的困难

，多笔画字较多的文本，不利于阅读者准确理解其所表达的含义，因此，不易引起消费者的

注意?字均笔画数?句均汉字数呈现正相关，可能是因为单一的简单字和简单句组成的评论

，不能详细传递评论者的商品使用体验?商品选择建议等内容，较为丰富的汉字和句子的应

用，可以帮助消费者更好的了解评论者表达的内容?以后可以进一步分析，当字均笔画数和

句均汉字数超过某一阈值时，负向影响评论的有用性，即两者与评论有用投票数之间是否存

在倒“U”关系?

（4）评论者信息方面，评论者的评论数量没有通过显著性检验，H4a的假设没有获得支持，

评论者的历史评论有用性评价通过了显著性检验（p

得到验证，即评论者的历史评论的平均有用性，对其新发表评论获得的有用投票数具有正向

影响?较高的历史评论有用性评价，表示评论者具有良好的信誉?专业的知识水平，其评论

对商品信息的描述详细准确，评论可信度高，对消费者选购商品更具参考价值，往往能够得

到消费者更多的关注，获得的有用性投票数也越多?评论者的评论数量影响不显著，这说明

，相对于评论者的评论数量，消费者更加关心其评论的质量和参考价值?

3 结束语

商品在线评论对消费者网络购物起着重要的作用，但大量的在线评论直接影响了消费者对有

用信息的获取?本文通过构建在线评论获得有用投票数量的影响因素模型，分析了影响在线

评论有用性感知的因素，发现评论评分?评论信息丰富性?评论者的历史评论有用性评价，

显著影响在线评论获得的有用投票的数量，而且本文采用评论易读性的多个衡量指标分析其

影响作用，部分获得了支持?

通过研究得出以下管理启示，首先，评论信息丰富性对评论有用性具有正向影响作用，应该

引导消费者多发表一些内容充实，信息全面的评论，以吸引更多消费者对企业商品的关注；

其次，评论者的历史评论的质量对新发表评论的有用性具有正向影响，因此可以通过一定的

机制设计，鼓励信誉较好，评论质量较高的评论者多发表评论?

本文的研究仍存在一定的局限性，本文只采用评论长度作为评论信息丰富性的度量指标，而

没有对评论内容进行具体分析，可能不太全面；本文没有考虑时间对评论获得有用投票数的

影响；另外，本文仅对手机评论进行分析，结论是否适用于其它商品评论，还需进一步地研

究?

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