1、微型汽车消费者的信息检索摘要： 我们研究了中国消费者对于微型汽车的信息搜索行为。首先，我们确定了消费者获取或寻求关于微型汽车信息的主要来源和讨论信息搜索的程度。然后，基于逻辑回归和统计最优尺度回归，我们研究了微型汽车的消费者特征对信息搜索程度和互联网的使用的影响。结果表明，消费者经常利用四个来源获得关于微型汽车的信息。消费者的主要信息来源是他们的朋友、家人，其次是经销商，报纸和电视。年龄、职业、受教育程度和收入对信息搜索的程度有显著影响，但是性别和城市住宅没有显著影响。性别对消费者是否使用互联网搜索信息的影响也不显著。关键词：信息检索；消费者的微型汽车；信息搜索；最优尺度回归1 引言随着中国汽
2、车产业在过去十年的快速发展，中国汽车市场的消费结构已经发生了巨大的变化。私人消费已逐渐成为中国汽车消费的主要部分。在 1990 年代之前，公众买家在中国构成了大部分的汽车市场,还有一些私人购买。然而,从 1990 年到 2000 年期间，民用汽车从 1608.9 万升至 551.4 万，年均增长约 11%，私人车辆的比例从 38.9%上升到 14.8%1。2002 年,在中国销售的汽车的总数为 325 万,私人汽车首次突破 100 万，比上年增长 55%2。众所周知，汽车是种具有更高的价格和更高风险的产品，因此，消费者在购买汽车时非常小心。研究人员发现， 当消费者采购更昂贵或将使他们面临更大风
3、险的产品时，他们倾向于从事更广泛的信息搜索 3-6。通过查找资料，消费者可能会发现更有利的产品，增加他们对产品或者决策的满意度，或减少风险 7-9。显然，中国的消费者也不会例外。因此，随着汽车消费需求的增长，私人消费者对汽车信息的需求量也越来越大。因此，信息搜索已经成为许多中国消费者在汽车购买决策过程中的一项重要活动。中国汽车市场是一个相对较新的市场。虽然对消费者信息搜索行为的研究较多，但对中国消费者在购买汽车过程中的信息搜索行为的研究却一直没有受到重视。在这里，我们从三个方面研究了中国消费者对于微型汽车的信息搜索行为：1）哪个来源是消费者决定购买汽车时的主要信息来源；2）谁可能是最广泛的搜索
4、信息；和 3）谁最有可能使用互联网搜索信息。微型汽车消费者的信息检索12 文献综述消费者对信息搜索行为的研究主要涉及 2 个主要方面。一是信息检索的来源，即消费者在寻找信息时，可以使用哪些资源。另一方面是影响消费者信息搜寻的因素，即哪些因素显著影响消费者的信息搜索行为。消费者信息源可以分为内部和外部两种类型。内部信息搜索是从存储器检索根本联系。当消费者在面对购买决定时，首先回顾过去的购买经验，包括对产品类别的经验和以前对于环境的学习。已经有内部信息搜索 13的一些研究。外部信息搜索是一个有动机和有意识的决定，由消费者寻求新的环境信息。对于外部信息搜索 14也已经有许多的研究。纽曼和斯大林从四个
5、不同的信息源研究消费者的习惯，即耐用的个人物品（朋友和邻居）中性（书籍，杂志，小册子），广告和零售店 19。在李和 Chos 对于金融市场上选择的研究，包括文献信息源（例如，书籍，从金融机构的杂志、小册子）、媒体、家庭和朋友，以及互联网 18。不同研究中的信息来源类型不同。影响消费者外部信息搜索的因素有很多。纽曼认为成本、潜在收益、购买策略、情境变量和个性变量影响了消费者的外部信息搜索 21。然而，贝特曼分类影响信息搜索分为五种类别：选择情况性能、成本与收益的信息，冲突和冲突的应对策略，个体差异，知识 7。穆尔和莱曼提出了另一种分类，试图结合前两个和消除一些不一致 5。这些类别的市场环境，情境
6、变量，潜在收益或产品的重要性，知识和经验，个体差异，以及冲突和冲突解决策略。基于摩尔和莱曼提出的类别 5，比蒂和斯科特列举了七类关于消费者信息研究的相关变量 3。七大类即市场环境，情景变量，潜在收益，知识和经验，个体差异，冲突和解决冲突，以及搜索的成本。为了做实证研究，这些类别的变量应该具体体现。因此，比蒂和斯科特特别列举了前七类 60 个具体变量的实证研究 3。例如，人口统计是这些变量的一个类别。显然，除了一些变量的研究，不可能考虑所有的变量因素。人口统计变量，如年龄、受教育程度和职业等，通常被认为是影响消费者信息检索的重要因素。这些变量主要反映消费者的个体差异。先前的研究发现，年龄对消费者
7、的需求信息有一个相反的影响 22。老年消费者有更多的机会从以前的物主经验进行学习，他们不喜欢寻求更多的外部信息。因此，年龄会降低搜索的价值，并导致较少使用高价值和高成本的信息来源。教育增加买家对购买决策相关信息的需求。研究人员发现，受微型汽车消费者的信息检索2教育程度与搜索活动呈正相关比例 23。在以往的研究中，其他的人口统计数据也被发现能够影响使用的信息来源 19，27 。收入是影响消费者信息搜寻的一个重要因素吗？由斯蒂格勒根据不完全市场信息提出的理论 28，通过等值的预期边际收益与边际成本的搜索确定了消费者搜寻信息的程度。成本效益的概念提供了消费者信息搜索行为实证研究的主要理论基础。当他们
8、搜索信息，消费者是不能够增加他们的收入。信息检索所花费的时间反映了消费者寻求信息的机会成本。此外，评估的时间可能会按消费者工资的比例进行调整。因此，边际成本可以通过边际工资得到体现。然而，由于很难估计边际工资，收入作为边际工资的代理，一般被认为是影响消费者信息搜寻的因素。研究人员发现，高收入家庭中的信息搜索是最大的 24。因此，收入统计影响信息搜索行为。然而，另一项研究发现，收入并没有显著影响消费者的信息搜索行为 31。微型汽车的中国消费者的收入是否显著影响他们的信息搜索？4 分析和结论4.1 消费者的特点样本的消费特征显示如表 2 所示。73.8%的消费者是男性，26.2%名是女性。男性比女
9、性多得多，这可能是因为中国男人对汽车产品的参与更多得多。表 1 变量描述变量 值朋友或家庭 1： 从朋友或家人获取信息；0： 不从朋友或家人获取信息。报纸 1： 从报纸获取信息；0： 不从报纸获取信息。杂志 1： 从杂志获取信息；0： 不从杂志获取信息。电视 1： 从电视获取信息；0： 不从电视获取信息。互联网 1： 从互联网获取信息；0： 不从互联网获取信息。汽车经销商 1： 从汽车经销商获取信息；0： 不从汽车经销商获取信息。汽车制造商 1： 从汽车制造商获取信息；0： 不从汽车制造商获取信息。汽车展 1： 从汽车展获取信息；0： 不从汽车展获取信息。信息来源（二元变量）其它 1： 从其他
10、来源获取信息（除了此前种来源） ；微型汽车消费者的信息检索30： 不从其他来源获取信息。性别 1： 男性；0： 女性.年龄 1： (18 到 21) 岁； 2： (22 到 25) 岁；3： (26 到 29) 岁； 4： (30 到 34) 岁；5： (35 到 39) 岁； 6： (40 到 59) 岁；7： 60 岁.居住城市 1： 乡镇；2： 县级市；3： 中等城市；4： 大城市职业 1： 政府公务员；2： 国企职工；3：民营企业职工；4：个体企业或合伙企业的员工；5：农民；6：专业人士（律师，会计师，教师，医生，运动员，记者等等） 。7：其他。学历 1：初中或以下；2：高中；3：中专
11、；4：大专；5：大学；6：研究生。消费者特征(分类变量)收入（每月每户税前收入） 1：低于 2000 元（人民币） ； 2：（20005000）元（人民币） ；3：（5 0008000 ）元（人民币） ； 4：超过8000 万元（人民币） 。注：大城市包括首都的省、自治区、直辖市，包括一级城市，中等城市那些大小下县级以上城市和大城市。表 2 样品的消费者特性（N = 2343）特性 类别 频率 r/%男性 1 728 73.8性别 女性 615 26.2(18 到 21) 岁 61 2.6(22 到 25) 岁 400 17.1(26 到 29) 岁 621 26.5(30 到 34) 岁 6
12、84 29.2(35 到 39) 岁 370 15.8年龄 (40 到 59) 岁 204 8.7微型汽车消费者的信息检索460 岁 3 0.1乡镇 264 11.3县级市 418 17.8中等城市 1 208 51.6居住城市大城市 453 19.3政府公务员 315 13.4国有企业员工 301 12.8民营企业员工 333 14.2个体企业或合伙企业的员工891 38.0农民 261 11.1专业人士 89 3.8职业其它 153 6.5初中或以下 382 16.3高中 737 31.5中专 403 17.2大专 512 21.9大学 281 12.0学历研究生 28 1.2低于 200
13、0 元（人民币）644 27.520005000）元（人民币）1 207 51.5（5 0008000）元（人民币）362 15.5收入超过 8000 万元（人民币）130 5.5注：r 为对应特征的类别的比率。大约 89%的消费者在 22 到 39 岁之间。中等城市的消费者占 51.6%。个体企业和合伙企业用人单位、私营企业职工和农民总数超过 63%人。几乎 87%的消费者有一个大专以下学历。只有 21%的消费者有超过 5000 元（人民币）的月家庭收入。4.2 消费者信息来源表 3 显示了中国消费者对微型汽车的信息来源的百分比。消费者对微型汽车的购买信息来源所占最大比例是朋友或家庭（63.
14、3%） ，其次是汽车经销商（42.6%） ，报纸（42.1%） ，电视（36.8%） ，汽车制造商（25.2%） ，汽车展览（23.9%） ，互联网（20.2%） ，和杂志（12%） 。为什么大多数消费者选择八个信息来源中的朋友或家庭作为获得有关汽车的采购信息的主要来源？一个可能的原因是，消费者缺乏满意的产品和购买经验，并微型汽车消费者的信息检索5缺乏知识来判断产品 19。然而，我们认为，更大的原因可能是当中国消费者需要特定的信息时，他们会从朋友获取有自己个人喜好的信息。 。因此，他们经常依靠口口相传来了解产品信息 32。汽车经销商在八个信息来源中排名第二，这在一定程度上反映了在中国的汽车市场
15、中很受欢迎的一个狭窄的渠道模式。通过表 3 我们可以看到，中国消费者更多的是通过报纸或电视获取微型汽车的购买信息。这一结果与一些早期研究结果是不一致的。例如，金德尔认为中国消费者不太可能寻求或从大众媒体获取信息，如报纸或电视 33。此外，消费者在报纸上寻找或获得信息的比例超过了从电视上获取，这表明消费者在报纸上搜索或获得购买信息的可能性比电视机更容易，尽管中国家庭几乎有电视。这是为什么呢？一个可能的原因是，报纸提供了更多消费者有意购买汽车时关注的细节，而电视上的信息则没有。五分之一的消费者使用互联网获取的信息，这显示了互联网已成为中国消费者寻求汽车购买信息的重要来源。这是由于中国互联网在过去十
16、年的快速发展。令人惊讶的是，从杂志寻求信息的消费者只有 12%。这可能是因为中国杂志广告并不认为汽车消费者是他们的主要目标。表 3 消费者的信息来源 (N=2 343)来源类型 频率 r 1 /%朋友或家人 1 482 63.3报纸 986 42.1杂志 281 12.0电视 863 36.8互联网 474 20.2汽车经销商 998 42.6汽车制造商 590 25.2汽车展 559 23.9其它 306 13.1注：r 1是一个类型在所有来源类型中所占的比4.3 信息搜索的程度从其他研究人员已经做的 17-18，20 ，通过列举信息源的数量我们确定了研究的范围。使用五个来源的消费者寻求信息
17、进行更广泛的信息搜索对比使用三个来源的消费者。表4 给出了数字的分布。没有消费者同时选择八或九种来源寻求或获取信息。只有约 5%的消费者选择四种或更多类型的来源。不到 20%的消费者选择了 2 种或更少类型的信息源。微型汽车消费者的信息检索6大多数选择三种类型的来源获得汽车信息，这占了总数的 77%。总的来说，较少的中国消费者只选择三种类型的资源来寻求或获取汽车信息。通过对美国汽车消费者的研究，纽曼和斯大林发现 44%的消费者报告只使用一种类型的信息来源或没有寻求或获取采购信息 19。另外 44%的消费者使用了两种或三种类型的信息来源，剩下 12%的消费者使用四种类型的信息来源。显然，中国消费
18、者在信息搜索的程度不同于美国消费者。一个可能的原因是两国之间的文化差异。为了进一步分析中国消费者的信息来源，我们给出了信息来源类型和这些类型的信息数量的交叉表（表 5） 。从表 5 中可以看出，根据所使用的类型数量，可以观察到一些变化。如果消费者只选择了一个信息参考源类型，那么 39.8%的消费者选择朋友或家庭，13.3%选择报纸，而剩下的 11.9%选择汽车经销商。一般而言，消费者最常使用的朋友或家庭，汽车经销商以及报纸。表 4 消费者的信息源类型的数量（N= 2343）来源数 频率 r 2 /%0 2 0.11 226 9.62 191 8.23 1 803 77.04 91 3.95 2
19、3 1.06 6 0.37 1 0.08 0 0.09 0 0.0注：r 2是在所有信息来源数字中的比率。总结，结果表明大量的中国消费者使用不超过三个来源寻求或获得购买信息，而这三个最有可能的信息来源的在排名顺序为朋友或家庭，汽车经销商，和报纸。4.4 影响消费者信息检索的特性为了研究消费者特性对信息搜索的影响程度，我们进行了最优尺度回归分析（OSRA）与性别、居住城市、职业、学历、微型汽车消费者的信息检索7年龄、收入与消费者的信息源数量的独立变量作为因变量。最优尺度回归分析通常是用来代替普通最小二乘法（OLS）回归，因为它可以处理分类变量。可以应用在 OSRA 可能是名义上的，有或没有单调样
20、条、顺序或数值的缩放级别 34-36。回归模型的估计结果如表 6 所示。表 6 包括 值，系数估计的标准误差（标准误差）和相应的 F 检验统计值，概率值P，自由度（DF） ，和普拉特的相对重要性的度量值。从表 6 中可以看出，该模型具有统计学意义（18，167，2）= 4.506，0.001） 。结果表明：消费者年龄对汽车信息搜索的影响程度有显著性影响（14.530，0.001） 。年龄呈负相关，信息搜索范围。据统计，年龄越大的消费者，信息搜索范围越小。在信息搜索范围（= 9.914，0.001）中，职业是一个显著的影响因素。在中国，消费者需要一些特定的信息时，会首先考虑是否可以方便和自由获取
21、信息。可以自由使用信息资源的消费者更倾向于寻求或获得更广泛的信息来源，而不是那些不能自由使用信息资源的信息资源。例如，一个公务员的信息搜索比一个农民或个体企业员工更广泛，因为公务员可以从中国政府和国内企业提供的许多信息渠道自由寻求或获取信息。相比之下，农民或个体企业的员工没有这个便利，他们的信息搜索可能没有得到自由。因此，虽然他们看到了使用更广泛信息的价值，但他们不愿意付出更多来寻求或获得更广泛的信息。因此，中国消费者的职业影响了他们的信息搜索行为。消费者教育水平也影响信息检索的程度（女= 35.244，0.001） 。教育水平与信息检索程度呈正相关。消费者的教育水平越高，他或她搜索的面越广泛
22、。因为学历较高的消费者的信息处理成本更低，且有更高程度的参与。以前的研究表明，消费者的教育水平越高，他搜索所有信息来源的概率就越高 31。因此，我们的发现与以前的研究结果是一致的。表 5 消费者信息来源的类型和频率（N = 2340）频率(f/%)信息来源类型1 种 2 种 3 种 4 种 5 种 6 种朋友或家人 90 (39.8) 105 (55.0)1209 (67.1) 58 (63.7)16 (69.6)3 (50.0)报纸 30 (13.3) 69 (36.1) 805 (44.6) 59 (64.8)19 (82.6)3 (50.0)杂志 3 (1.3) 15 (7.9) 228
23、 (12.6) 22 (24.2)7 (30.4) 5 (83.3)微型汽车消费者的信息检索8电视 20 (8.8) 49 (25.7) 728 (40.4) 48 (52.7)13 (56.5)5 (83.3)互联网 13 (5.8) 20 (10.5) 397 (22.0) 26 (28.6)12 (52.2)5 (83.3)汽车经销商 27 (11.9) 51 (26.7) 840 (46.6) 57 (62.6)17 (73.9)6 (100.0)汽车制造商 13(5.8)29 (15.2) 486 (27.0) 40 (44.0)17 (73.9)4 (66.7)汽车展 14(6.2
24、)21 (11.0) 470 (26.1) 41 (45.1)10 (43.5)2 (33.3)其它 16(7.1)23 (12.0) 246 (13.6) 13 (14.3)4 (17.4) 3 (50.0)总数 226 191 1 803 91 23 6注：只有一个使用七种类型的信息来源和两个不使用来源的情况不计入报告f 是一个类型的频率比所有类型的频率。表 6 OSRA 关于信息搜索程度的研究结果（N = 2186）独立变量 Beta Std. error df F 值 P 值 重要性性别 0.013 0.021 1 0.381 0.537 0.007年龄 -0.082 0.021 3
25、14.530 0.001 0.224居住城市 -0.030 0.022 1 1.886 0.170 0.004占用 0.067 0.021 5 9.914 0.001 0.166教育 0.133 0.022 5 35.244 0.001 0.542收入 0.038 0.022 3 3.047 0.028 0.079注：回归分析不包括 60 岁或以上，或其他职业或选择无资料来源的样本。对于回归模型，研究 2 = 0.036， （18，167）= 4.506，0.001收入也显著影响消费者的信息搜索范围（F= 3.047，P= 0.028） 。消费者的家庭收入越高，信息搜索越广泛。在中国，有较高收
26、入的消费者通常订阅一些报纸或期刊，他们更倾向于购买网络服务。因此，当他们需要特别的信息时，例如汽车采购信息，他们就可以寻求或获得更广泛的信息来源。总之，家庭收入显著影响了中国消费者的信息搜索行为。此外，我们发现，四个特征变量（年龄，职业，教育和收入）对信息搜索范围影响的重要性程度有一些差异。因为在表 6 中普拉特的相对重要性度量值，对搜索的影响程度排序是教育、年龄、职业、收入。教育程度影响最大，超过 50%。性别和城市居住对信息搜索的程度没有显著的影响。男性消费者比女性更不容易使用更多的信息来源来寻求或获得汽车购买微型汽车消费者的信息检索9信息。同样，生活在大城市的消费者比生活在小城市的更不可
27、能使用更多的信息来源。4.5 消费者特性对互联网使用的影响在各种信息来源中，互联网是独一无二的。Ducoffe 发现互联网的优势已经超过传统的信息来源 37。它使各种产品和服务的信息能够立即访问。施洛瑟、沙维特和坎弗发现通过互联网提供的信息被视为值得信赖的 38。一项调查显示，大约 38%的汽车购买者使用互联网来进行他们的信息搜索 39。据报道，更多的汽车购买者转向互联网信息搜索，特别是在购买汽车的初始阶段 40。互联网已经成为一个非常重要的汽车信息渠道。因此，互联网的使用在中国消费者进行微型汽车信息检索方面的作用是非常重要的。采用逻辑回归分析法，通过消费者特征分析网络使用的可能性。分析结果如
28、表 7 所示。估计模型有统计学意义（卡方= 326.091，0.001） 。表 7 使用互联网的逻辑回归分析结果（N=2188）Beta Std. error Chi-square P values拦截 2.352 0.434 29.370 0.001女性 0.047 0.130 0.132 0.717性别男性 参考(18 到 21) 岁 0.962 0.400 5.777 0.016(22 到 25) 岁 0.757 0.264 8.253 0.004(26 到 29) 岁 0.435 0.253 2.959 0.085(30 到 34) 岁 0.418 0.250 2.800 0.094(
29、35 到 39) 岁 0.138 0.277 0.249 0.618年龄(40 到 59) 岁 参考乡镇 参考县级市 0.322 0.318 1.027 0.311中等城市 0.586 0.291 4.072 0.044居住城市大城市 0.498 0.307 2.622 0.105政府公务员 0.900 0.175 26.432 0.001国有企业员工 0.336 0.185 3.283 0.070民营企业员工 0.686 0.172 15.933 0.001个体企业或合伙企业的员工 参考农民 1.087 0.446 5.935 0.015职业专业人士 1.051 0.260 16.394 0.001初中或以下 1.091 0.339 10.385 0.001高中 0.187 0.187 1.000 0.317中专 参考大专 0.657 0.175 14.061 0.001学历大学 0.877 0.204 18.521 0.001
