信息不對稱在用戶口碑差異的作用機(jī)理分析

謝 萍 羅繼鋒 吳志艷

(1.上海交通大學(xué) 安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海 200030；2.上海對外經(jīng)貿(mào)大學(xué)，上海 201620)

1 研究背景

隨著人們生活水平普遍提高，以及公共交通的飛速發(fā)展，異地旅游逐漸成為最受人們歡迎的休閑度假方式之一。但是在旅行過程中，當(dāng)?shù)厣碳覍ν獾厝说摹霸卓汀爆F(xiàn)象層出不窮，受到社會廣泛熱議。2015年有名的“青島大蝦”事件，店主在顧客吃完飯后，將38元一份的大蝦按照38元一只售出，在顧客提出異議后甚至威脅恐嚇顧客和其家人。

這種“外地人生意”現(xiàn)象產(chǎn)生的主要原因是餐館與消費者之間的信息不對稱。信息不對稱理論表明在市場經(jīng)濟(jì)活動中，各類人員對有關(guān)信息的了解是有差異的。掌握信息比較充分的人員，往往處于比較有利的地位，而信息貧乏的人員，則處于比較不利的地位。提供服務(wù)的賣家通常比買家掌握更多關(guān)于服務(wù)真實質(zhì)量的信息，所以能夠利用這些信息并獲得超額利潤。

相較而言，“本地人”所面臨的信息不對稱程度較弱，而外地游客的信息不對稱程度較強(qiáng)。由于空間距離上的優(yōu)勢，“本地人”搜索成本低，在獲取餐館信息方面會更容易、更及時、更真實，比如親朋好友的口口相傳和親身嘗試，本身也對當(dāng)?shù)氐娘嬍沉?xí)慣與風(fēng)味更加了解。而外地游客通常對目的地餐館口味與水平是一無所知的，就近隨機(jī)選擇，結(jié)果很有可能會“誤入圈套”。

Web 2.0使普通用戶成為網(wǎng)絡(luò)信息傳播的主體，點評網(wǎng)站的出現(xiàn)改變了餐館傳統(tǒng)的營銷方式和消費者做出選擇的方式。如今，用戶通過點評網(wǎng)站上目標(biāo)餐館的眾多評價和評分來了解價格、口味和環(huán)境等真實信息。數(shù)據(jù)表明，92%的消費者會閱讀網(wǎng)上評論，63%的消費者更傾向于從有用戶評論的網(wǎng)站上購買。相對地，餐館評價也會促使餐廳不斷改善自己，努力提高顧客的滿意度，因為滿意度無疑會帶來正面口碑和銷售額增長。

在這種新形勢下，“本地人”和“外地人”在評價上趨同還是不同值得深入研究。為此，本文將著重研究以下問題：1)在點評網(wǎng)站的加持下，“本地人”和外地游客對餐館的評價差異；2)市場競爭強(qiáng)度對二者評價會起到怎樣的調(diào)節(jié)作用；3)對于目前“網(wǎng)紅餐館”盛行這一現(xiàn)狀，“本地人”和“外地人”是否對其有著相同的評價。

在線評論或評分作為電子口碑的主要來源，消費者可以借助其來做出明智的購買決定，而來自不同群體消費者對電子口碑的不同作用也是一個值得研究的問題。本文的研究內(nèi)容力圖探討“本地人”與“外地人”這兩類群體在點評網(wǎng)站上對餐館評分的差異，以及影響他們評分的因素，從而對平臺網(wǎng)站的建設(shè)、餐館的經(jīng)營和消費者的選擇提出有效建議。

2 文獻(xiàn)綜述

2.1 信息不對稱

信息不對稱理論是信息經(jīng)濟(jì)學(xué)的重要組成部分之一。1970年，阿克洛夫開創(chuàng)性地提出“汽車市場”模型——賣方擁有關(guān)于二手車的詳細(xì)信息，而買方卻沒有。由于信息不對稱，除非賣方能夠可靠地將有關(guān)汽車的信息傳達(dá)給買方，否則雙方之間會交易破裂。與大多數(shù)信息經(jīng)濟(jì)學(xué)模型一樣，在阿克洛夫模型中，各方面臨的挑戰(zhàn)是如何克服信息不對稱并參與交易。信息經(jīng)濟(jì)學(xué)有助于解釋企業(yè)在許多情況下的交互，包括企業(yè)戰(zhàn)略和聯(lián)合研發(fā)。例如，行業(yè)關(guān)聯(lián)性和地理鄰近性可以減少信息不對稱。

餐飲行業(yè)中，提供服務(wù)的餐館作為賣方，消費者作為買方，自然也存在信息不對稱。消費者在選擇餐廳就餐時通常會有多方面的考慮，但最終做出選擇主要憑借的要么是個人經(jīng)驗，要么是對餐廳的信任。因此，消費者在選擇時面臨著相當(dāng)大的不確定性。餐飲作為典型的多屬性商品，不確定性不僅關(guān)系到餐廳提供的食物，還涉及整體的就餐體驗。諸如食物口味、食物質(zhì)量、氛圍、服務(wù)質(zhì)量、餐廳位置、菜單選項和價格等，都有助于食客評估餐廳是否值得再次光顧。當(dāng)消費者在可選擇的餐廳中做決定時，如果他們的經(jīng)驗有限或沒有經(jīng)驗，他們將面臨不確定性。為了解決這種不確定性，他們會尋求各種信息來源，包括由商家控制的和不受商家控制的來源。與商家控制的來源(如付費廣告等)相比，不受商家控制的來源(如口碑)通常更可信和更有影響力。

商家進(jìn)行定價時，也會考慮到消費者的信息搜索成本?！耙姸嘧R廣”的消費者往往知道各類產(chǎn)品和價格的全部分布，而“信息貧乏”的消費者則對產(chǎn)品和價格的分布一無所知。所以在提供同質(zhì)產(chǎn)品的前提下，“見多識廣”的消費者總是去價格較低的商店，而“不知情”的消費者則隨機(jī)做出選擇。因此相對本地人而言，外地游客最終大概率會選擇到品質(zhì)一般的餐館，就餐經(jīng)驗也會不盡如人意。此外，更多“信息貧乏”的消費者最終會導(dǎo)致支付的平均價格上升。這也在某種程度上解釋了“旅游景區(qū)‘外地人生意’更為突出”這一現(xiàn)象。

2.2 口碑及其作用

“口碑”(word of mouth, WOM)作為消費者之間關(guān)于產(chǎn)品和服務(wù)的人際交流，是消費者獲取市場信息最重要和可靠的來源之一，時刻影響著消費者的購買決策?！翱诒敝跃哂腥绱舜蟮挠绊懥?，是因為相較于產(chǎn)品的廣告商或營銷人員來說，消費者通常更信任同為消費者的評價。有學(xué)者已經(jīng)發(fā)現(xiàn)口碑能夠影響消費者對產(chǎn)品的判斷。

“口碑營銷”對消費者決策過程的影響之大早已被人們所熟知。但傳統(tǒng)的口碑通常發(fā)生在較小的社會團(tuán)體中，對話結(jié)束后就不復(fù)存在。二十一世紀(jì)以來，隨著互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)和電子商務(wù)的發(fā)展，口碑傳播的力量變得更加強(qiáng)大。越來越多的基于用戶的在線交互消除了傳統(tǒng)對等通信的一些局限性，基于Web的交互或電子口碑(e-WOM)可以在遙遠(yuǎn)的個人之間進(jìn)行，更重要的是，不需要個人同時發(fā)送和接收消息。新媒體傳播機(jī)制使用戶在信息消費方面有了更多的主動性。相較于傳統(tǒng)形式的口碑，電子口碑通常發(fā)生在彼此沒有或幾乎沒有關(guān)系的人之間，并且一般可以選擇匿名。

“電子口碑”獨有的特性鼓勵消費者與其他人分享他們的經(jīng)驗感受，從而大大增加了“電子口碑”的數(shù)量。然而，大量的“電子口碑”造成的信息超載也可能會造成混亂，并對人們的購買意愿產(chǎn)生負(fù)面影響。為了減少信息過載的負(fù)面影響，點評網(wǎng)站等線上平臺需要提供讓消費者輕松識別有用評論的工具或措施。

3 假設(shè)提出

由于心理距離會增強(qiáng)評論的積極性，因此空間距離越大，消費者的評分越高。此外，一致性理論認(rèn)為人們在心理上有保持認(rèn)知和行為處于平衡狀態(tài)的需求，如果某種認(rèn)知或行為與本人正在經(jīng)歷的產(chǎn)生矛盾，那么會出現(xiàn)失衡。受影響的人對此會產(chǎn)生不快的情緒，就有動機(jī)減少這種不一致的狀況。對于外地人來說，大多數(shù)會在旅行之前花費大量的時間和精力對目的地進(jìn)行詳細(xì)調(diào)查，了解當(dāng)?shù)責(zé)衢T景點，尤其是特色美食和熱門餐廳。人們在某項事情上付出越多，越會為自己的選擇或行為正名。故而，越是對旅行地慕名已久、遠(yuǎn)道而來的游客，對餐館的評價應(yīng)該越高，如假設(shè)1所示。

H1：與本地人相比，外地人對餐廳的總體評分較高。

毫無疑問，本地人對當(dāng)?shù)夭惋嬍袌龈偁帍?qiáng)度的感知比外地人更為敏感。最近哪里新開了餐廳，哪家餐廳總是排很長的隊，抑或哪家餐廳關(guān)門了，本地人總是能很快知道。當(dāng)市場餐館數(shù)量增多時，本地人的選擇也會變多，可用來比較的餐館對象變多，作為“被寵壞的消費者”，他們在評分時也會更加嚴(yán)格和“挑剔”。他們對當(dāng)?shù)夭惋嬍袌龅母偁帍?qiáng)度有更深入的了解和體會，而外地人僅從網(wǎng)上獲取信息是無法對市場競爭有明顯感知的。外地游客往往在到達(dá)前就已經(jīng)根據(jù)“電子口碑”做出選擇，故受市場競爭環(huán)境的影響較小。因此，可以推測出市場競爭強(qiáng)度對本地人的影響更大，導(dǎo)致其評分更加嚴(yán)格，如假設(shè)2所示。

H2：與競爭強(qiáng)度低的市場相比，本地人在高競爭強(qiáng)度的市場中會打出比外地人更低的餐館評分。

無論是外地人還是本地人，點評網(wǎng)站在某種程度上都減輕了商家和消費者之間的信息不對稱，消費者可以從來自不同位置的龐大人群中獲得有關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)的信息，也可以了解到價格和其他非產(chǎn)品屬性，幫助其做出更加明智的購買決定,為其提供極大的便利。然而這份便利的背后也需要付出一定的代價。電子口碑直接影響到消費者對品牌的選擇，當(dāng)消費者把目光都聚集在受歡迎的“網(wǎng)紅”餐廳時，他們反而失去了更多的選擇機(jī)會。事實證明，“網(wǎng)紅”餐廳并不一定都品質(zhì)高、服務(wù)好。相較而言，本地人由于獲取信息渠道廣泛，自身對當(dāng)?shù)夭蛷d有更多了解，他們不怎么會把選擇局限在點評網(wǎng)站上熱門的、“網(wǎng)紅”的餐廳，在就餐選擇上更加理性。而外地游客往往會更多參考電子口碑，更愿意嘗試“網(wǎng)紅”餐廳。因此，本地人和外地人在對“網(wǎng)紅”餐廳進(jìn)行評價時應(yīng)該有顯著差異，并且本地人會更加挑剔，給出較低的評價，如假設(shè)3所示。

H3：與外地人相比，本地人對“網(wǎng)紅“餐廳的總體評分較低。

4 數(shù)據(jù)及研究變量

4.1 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于Yelp網(wǎng)站。Yelp是美國著名點評網(wǎng)站，于2004年在美國舊金山成立，囊括餐館、家庭和本地服務(wù)、購物等各領(lǐng)域的商戶。用戶可以在Yelp網(wǎng)站中給商戶打分、提交評論、交流購物體驗等。本文用到的數(shù)據(jù)主要來自Yelp官方網(wǎng)站于2019年1月15日公開發(fā)布的數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包含兩個國家(加拿大和美國)10個大都市區(qū)的商戶，數(shù)據(jù)內(nèi)容包括商戶信息、評論、用戶、簽到、短評和圖片等。

Yelp網(wǎng)站采用了一套專門的自動化推薦軟件來動態(tài)識別用戶的評論內(nèi)容，針對可能存在的虛假評論，例如看起來毫無意義的咆哮或狂言、刷單、有偏見的建議等，Yelp網(wǎng)站將“不推薦”該內(nèi)容。而且當(dāng)前不推薦的評論不會影響企業(yè)的星級，只有“推薦”的評論才會被納入企業(yè)的總體星級評定。本文所用到的公開數(shù)據(jù)中僅包括Yelp在數(shù)據(jù)收集時“推薦”的評論。此外，一項研究也表明Yelp的過濾算法在識別虛假信息方面總體上是有效的，在排除可疑評論方面采用了一種保守的措施，大約有16%的Yelp餐廳評論被過濾掉了。

4.2 “本地人”與“外地人”的測量

本研究中，“本地人”和“外地人”定義的實質(zhì)是二者在餐館信息的獲取渠道上存在差異。“本地人”表示更熟悉該城市的群體?！巴獾赜慰汀眲t代表對該城市不熟悉的群體，缺少從線下獲取信息的機(jī)會和渠道，幾乎只能從互聯(lián)網(wǎng)(點評網(wǎng)站)上了解，相對來說，受點評網(wǎng)站的影響也更大。根據(jù)所得數(shù)據(jù)，本文中將“本地人”定義為評論用戶所在的州和城市與商家所在的州和城市一致，否則為“外地游客”。此外，考慮到實際情況和數(shù)據(jù)的誤差，為保證結(jié)果的可靠性和穩(wěn)健性，我們還分別以用戶位置與餐館所在地之間的空間距離小于“5km”“10km”設(shè)計額外的2個“本地人”的標(biāo)準(zhǔn)。

4.3 樣本數(shù)據(jù)及研究變量

本文研究重點是“本地人”和“外地人”消費者對餐館的評價差異問題，因此在Yelp公開數(shù)據(jù)集隨機(jī)抽樣了位于美國城市的部分餐廳。由于Yelp公開數(shù)據(jù)集中提供的用戶數(shù)據(jù)缺少“用戶位置”這一重要屬性，故使用Python編程，以用戶id為依據(jù)爬取網(wǎng)站上用戶登記的居住城市，并使用Google Maps應(yīng)用程序編程接口通過地理編碼獲得經(jīng)緯度坐標(biāo)。數(shù)據(jù)收集截止時間為2018年11月14日，最終收集到的數(shù)據(jù)共有29938家餐館、相關(guān)評論588916條、129565位用戶，其中餐館數(shù)據(jù)和用戶數(shù)據(jù)靠評論id進(jìn)行連接?？刂谱兞堪ㄔu論層面信息、用戶層面信息，以及時間和商家層面固定效應(yīng)。詳細(xì)變量類型及描述見表1。

表1 變量描述

本文中市場競爭強(qiáng)度用市場餐館數(shù)來衡量，同時使用測量產(chǎn)業(yè)集中度的綜合指數(shù)——赫芬達(dá)爾-赫希曼指數(shù)(HHI)來對結(jié)論驗證。由于餐廳的市場份額無法獲取到，所以根據(jù)餐廳的評價數(shù)量來計算HHI。一家餐廳獲得的評價數(shù)與其市場份額成正相關(guān)，因為隨著時間推移，建立了客戶基礎(chǔ)的餐廳的評價數(shù)量也會逐漸增加?！笆袌霾宛^數(shù)”與HHI指數(shù)具有統(tǒng)計學(xué)意義上的顯著負(fù)相關(guān)(Pearson檢驗ρ=-0.3023，p-value= 0.0000)。這意味著較高的HHI與市場餐館數(shù)量的較低值相關(guān)。因此下文將同時展示分別用“市場餐館數(shù)”和HHI指數(shù)來衡量市場競爭強(qiáng)度的模型結(jié)果。

用戶評分應(yīng)是受當(dāng)時市場競爭強(qiáng)度的影響，因此本文計算了評論時間所處季度的HHI指數(shù)和市場餐館數(shù)。將每家餐廳每個季度總市場份額的平方相加得到城市層面的季度HHI，取值范圍在0到1之間。具體計算方法如下：通過城市i餐館j在季度t的評論數(shù)和該城市在當(dāng)前季度的評論總數(shù)，計算餐館j的市場占比bus_shareijt，進(jìn)而計算該季度該城市i的HHIit=∑j(bus_shareijt)2。

5 實證結(jié)果與分析

本研究的主模型如下：

starsijt=β0+β1ILijt+β2ln(MARijt)+β3MCijt+β4(IL}*MCijt)5+β5(ILijt*ln(MARijt))+ ∑Jρj*Rj+∑Tτt*Mt+αXijt+γYi+ijt

(1)

其中下標(biāo)i、j、t分別表示用戶、餐廳、時間。starsijt表示當(dāng)前評論的用戶評分。ILijt表示該評論是否為“本地人”的評論。MARijt表示當(dāng)前評論之前餐館的“月均評論數(shù)”，并取自然對數(shù)，用來衡量餐館的受歡迎程度(月均評論數(shù)越多表示餐館越“網(wǎng)紅”)。MCijt表示市場競爭強(qiáng)度，分別用HHI指數(shù)和“市場餐館數(shù)”衡量。為便于解釋，令HHI′=1-HHI，則可以理解為HHI′越大，市場競爭強(qiáng)度越大。為研究市場競爭強(qiáng)度對“本地人”和“外地人”評分的影響，以及二者對“網(wǎng)紅”餐館評價的差異，將“市場競爭強(qiáng)度”和“月均評論數(shù)”分別與“是否為本地人”做交互，添加了兩個交互項。Rj表示商家固定效應(yīng)，Mt表示以月為單位的時間固定效應(yīng)，X和Y分別表示一組評論和用戶信息控制變量的向量，ijt為隨機(jī)誤差項。在進(jìn)行模型運算時，已對部分變量進(jìn)行了取自然對數(shù)的處理。商家-時間雙向固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果如表2所示。

表2 模型回歸結(jié)果(因變量為“評論評分”)

如表2列Ⅰ和列Ⅵ，所示自變量“是否為本地人”在1%的顯著性水平下顯著為負(fù)，證明了假設(shè)1成立，即與本地人相比，外地人對餐廳的總體評分較高。本地人對自己生活的環(huán)境總是更加熟悉和習(xí)以為常，只要花費很少的精力就有更多時間和機(jī)會嘗試不同的餐館，因此在進(jìn)行評價時可以有更多的比較，打出“嚴(yán)格”的評分。而外地游客對目的地幾乎是一無所知，因為時間有限，只能憑直覺或從網(wǎng)上搜集到的信息來做出為數(shù)不多的選擇，由于缺少比較，以及出于對自身付出的認(rèn)可，因此會做出較高的評價。

不同的“本地人”衡量方式結(jié)果一致，系數(shù)顯著為負(fù)，而且數(shù)值變化不大(見表2列II、Ⅲ、Ⅵ、Ⅶ)。

市場競爭強(qiáng)度的系數(shù)在1%的顯著性水平下顯著為負(fù)，表示市場餐館數(shù)量越多，即市場競爭越大，用戶評分會越低，說明市場競爭強(qiáng)度會顯著降低用戶的評分。兩種不同的市場競爭強(qiáng)度衡量方式在結(jié)果中的解釋是一致的。

將表示“市場競爭強(qiáng)度”的“市場餐館數(shù)量”和“HHI’指數(shù)”與“是否為本地人”做交互，分別得到表2中列Ⅳ和列Ⅸ。交互項“市場競爭強(qiáng)度*是否為本地人”的系數(shù)顯著為負(fù)，表示市場競爭強(qiáng)度對“本地人”的影響更大，證明假設(shè)2成立——本地人在高競爭強(qiáng)度的市場中會打出比外地人更低的餐館評分，即當(dāng)?shù)厥袌?以城市為單位)競爭強(qiáng)度越大，市場餐館數(shù)量越多，本地人的評分會更低。

表2列Ⅴ和列Ⅹ分別展示了在兩種不同的市場競爭強(qiáng)度下，餐館受歡迎程度與“是否為本地人”的交互結(jié)果。列Ⅴ中交互項“月均評論數(shù)*是否為本地人”的系數(shù)在1%的顯著性水平下顯著為負(fù)，其他各項系數(shù)也都顯著，表示越受歡迎的餐館，本地人的評分越低。但是在采用“HHI”指數(shù)作為市場競爭強(qiáng)度對結(jié)論進(jìn)行驗證的結(jié)果列Ⅹ，雖然交互項“月均評論數(shù)*是否為本地人”的系數(shù)顯著為負(fù)，但“市場競爭強(qiáng)度*是否為本地人”的系數(shù)卻不顯著，導(dǎo)致該結(jié)果只能部分證明假設(shè)3。總而言之，點評網(wǎng)站有效減輕了餐館和消費者之間的信息不對稱，對“外地人”的好處更是顯而易見。但是點評網(wǎng)站也催生了一些“網(wǎng)紅”餐館，更多地出現(xiàn)在“外地人”的視野中，使他們陷入打卡“網(wǎng)紅”的圈套。而“網(wǎng)紅”往往并不代表高品質(zhì)，反而限制了外地人的選擇。通常，我們認(rèn)為“本地人”的評價是更為真實和有效的，回歸結(jié)果也在一定程度上表明他們對“網(wǎng)紅”餐館的評價會更嚴(yán)格。

6 結(jié)論及現(xiàn)實意義

本文從兩類評論用戶群體出發(fā)，創(chuàng)新性地研究了二者在點評網(wǎng)站上對餐館評分的差異，以及影響他們評分的因素。外地人主要從點評網(wǎng)站等線上平臺了解當(dāng)?shù)夭宛^，因此他們的選擇會比較單一，不可能對整個市場有全面和深層的了解，而本地人則對所處城市的整體環(huán)境更熟悉、對當(dāng)?shù)仫嬍筹L(fēng)格的評價更真實和專業(yè)。因此，本地人在評價時會更加嚴(yán)格和苛刻，外地人則評分較高。相對外地人來說，市場競爭強(qiáng)度的增加會提供給本地人更多選擇和比較對象，而外地人受點評網(wǎng)站所限，并不會得到和本地人一樣多的選擇機(jī)會，所以本地人評價更為嚴(yán)格，對“網(wǎng)紅”餐館的評價也更低。

本文的結(jié)論證實了“本地人”比“外地人”更為理性，評價更嚴(yán)格。因此，對于平臺網(wǎng)站來說，在餐館主頁的用戶評論中添加“本地人”和“外地人”標(biāo)簽可能有助于幫助外地游客做出更為理性的選擇。此外在網(wǎng)站上增加“本地人”推薦板塊，鼓勵更多的本地用戶分享經(jīng)驗，從而可以增加用戶對網(wǎng)站的好感和滿意度。對于用戶來說，在搜索餐館評論時，除了評論內(nèi)容本身也應(yīng)該額外關(guān)注評論者的居住地，“本地人”的評論可能會更可靠一些。餐館方面，也需要摒棄“做外地人買賣”的思想，互聯(lián)網(wǎng)營銷在給商家?guī)頍岫鹊耐瑫r也會放大其不足，只有提高服務(wù)水平、提供美味的食物才能獲得更多消費者的青睞。