基于人口统计学变量的非伦理消费行为

[摘 要]本文采取问卷调查方法，基于人口统计学变量视角，对消费者非伦理消费行为状况进行分析，研究发现，消费者的非伦理消费行为总体上具有两面性，性别和年龄等人口统计学变量对非伦理消费行为具有显著影响，借此提出减少消费者非伦理消费行为的一些建议。

[关键词]非伦理消费；人口学变量；因子分析

[中图分类号]C81；F205 [文献标识码]A [文章编号]1672-2426（2017）04-0064-08

一、非伦理消费行为研究现状

消费者非伦理消费行为研究开始于20世纪70年代。从文献梳理来看，可以分为特定形态的非伦理消费行为和广泛的非伦理消费行为两个研究视角。

特定形态的非伦理消费行为研究主要是研究如购买仿冒品、商店行窃、使用或下载盗版软件等消费场合中某一种非伦理消费行为，分析消费者作出非伦理消费行为的态度、意图和原因[1]。例如，许多学者研究消费者购买仿冒品的意向，研究发现消费者伦理信念显著影响消费者购买仿冒商品行为[2][3][4]；消费者购买仿冒品受到的阻碍越少越可能购买仿冒品，感知行为控制显著影响消费者仿冒品购买意向，且影响最大。[5]企业社会责任显著影响消费者仿冒品购买意向，即企业的社会责任履行的越好，消费者购买仿冒品的意向越低[6]。使用盗版软件的行为也是非常普遍，而且人们相信只要盗版不涉及商业盈利就可以接受[7]。推动消费者盗版行为不是消费者固有价值观，而是对固有价值观的“中和”[8]。在中国情境下，否认责任等中和技术与消费者软件盗版倾向有显著联系，表明消费者利用中和技术中和或抵消固有道德观念的约束，为其盗版行为寻求合理化[9]。有些学者针对消费者对非伦理消费行为的态度进行研究，发现情绪稳定性较低、外向性较高、不太赞同他人、严谨性较低、智商较低的人更容易接受非伦理消费行为和入店行窃[10]。翻阅相关文献可以看出，特定形态的非伦理消费行为的研究以实证研究为主，分析影响消费者非伦理消费行为的因素，但是对变量行为作用机理的研究较少。

广泛的非伦理消费行为研究侧重于在不同的文化背景下，理论上模拟不同类型的非伦理消费行为，探讨消费者面对的各种不同的伦理困境的决策过程、决策差异或影响因素。例如，Rawwas等（1996）[11]以澳大利亚消费者为研究对象、Polonsky（2001）[12]以北欧和南欧各国消费者为研究对象、Al-Khatib等（1997）[13]以美国和埃及消费者为研究对象以及Kyoko Fukukawa和Christine Ennew（2010）[14]以（大不列颠）联合王国为研究对象，对消费者非伦理消费的决策差异或影响因素进行了研究。曾伏娥等主要运用实证研究的方法，研究影响非伦理消费行为的因素[15][16]。随着研究的深入，学者们越来越关注其他中间变量，如感知风险[17]、文化价值观[18]、心理契约违背[19]、直接经验[20]等对消费者非伦理消费行为的影响。

总体而言，目前学者们对消费者非伦理消费行为的研究多是从消费者伦理的角度，基于不同的文化背景，探讨影响非伦理消费行为的因素。那么，在中国情境下消费者非伦理消费行为倾向在性别、年龄、学历、职业、出生地等人口学变量上会呈现怎样的特点？本研究以沈阳地区的消费者为研究对象，试图通过问卷调查的方式，勾勒出基于人口统计学变量的消费者非伦理消费行为倾向的具体特点，以期丰富非伦理消费行为的研究成果。通过研究，可以帮助企业了解沈阳地区消费者非伦理消费行为的状况，从而制定策略以减少由于消费者非伦理消费行为给企业带来的损失。同时，也能够使得消费者对自己的非伦理消费行为进行反思，引导和鼓励规范的消费者行为，营造和谐消费文化。

二、非伦理消费行为研究方法

1.消费者非伦理消费行为研究量表。本文以Muncy-Vitell四维量表[21]为基础，参照国内其他学者对该量表测量条款的修订，并结合中国情境形成用于测量消费者非伦理消费行为的29个测量条款的初始四维量表[23]。本文以沈阳市区的消M者为研究对象，先在学校周边发放问卷，进行了小样本前测。通过小样本前测，本研究删除了因子载荷小于0.5的测量条款？押 “在超市品尝葡萄，但不买”、“用别人的而不是自己的电话打长途”、“花一个小时试穿不同衣服，却一件也不买”和“商品试用后不喜欢就退回去”。最终形成包含25个测量条款的四维量表。问卷使用Liket-5级量表（1=完全不认同，5=完全认同），要求被调查者对每个变量的测量题项进行打分。数值越小，则表明消费者的非伦理消费行为倾向越低，而数值越大，表明消费者非伦理消费行为倾向越高。

2.非伦理消费行为研究样本。本文以沈阳市区的消费者为研究对象，正式的数据收集选择以网络和现场两种方式发放问卷。现场收集问卷是在沈阳市区某一繁华的消费购物街进行，采取随机拦截、自愿填答、匿名填答的方式，当场发放，当场回收。共发放问卷250份，回收236份，经过对问卷结果的仔细审核，剔除掉其中的无效问卷14份，最终得到有效问卷222份，有效回收率为88.8%。样本信息如表1所示。

3.非伦理消费行为研究量表信度与效度。本研究使用SPSS19.0分析软件对量表进行信度分析，采用Cronbach α值作为量表信度的依据。研究结果分析显示，非法受益、被动受益、主动受益和无伤害四个因子的Cronbach α值分别为0.871、0.888、0.881和0.864。本文所采用量表的整体信度为0.876，说明本研究所采用量表具有良好的内部一致性。由于本文所采用的量表来自于成熟量表，并且在问卷设计的过程中多次请教、征询本领域的专家学者的意见，并进行了小样本前测最终修订而成，因此问卷具有较好的内容效度。

4.非伦理消费行为研究数据处理。本研究对调研得到的225份消费者有效问卷进行探索性因子分析，进而对沈阳地区消费者的非伦理消费行为现状做出一个整体判断。本文首先检验研究数据是否适合进行因子分析。对数据进行检验，结果显示KMO值为0.943，大于0.7，P值为0.000，小于0.05。因此，本文的调研数据适合进行因子分析。

本问卷提取特征值均大于1的4个因子，累计方差解释率为63.117%，表明本文所用的量表具有良好的结构效度。由于本文所获得的因子结构与前期学者的研究基本一致[12][22]，因此本文沿用以往学者的因子命名。

通过探索性因子分析，本文获得四个因子。第一个因子为“非法受益”，表示消费者从非法活动中积极受益的行为。“非法受益”因子由7个测量条款组成，这类行为由消费者主动进行，例如，入商店行窃；乘坐无人售票公交车，不投或少投硬币。第二个因子为“被动受益”，表示由于他人的失误，消费者被动受益的行为。“被动受益”因子由7个测量条款组成，这类行为指消费者从卖方的失误中得到好处。例如，商品已有损害但从外观无法看出，退换时却不说；发现服务员多找了钱，不把钱退还给商家。第三个因子为“主动受益”，表示消费者主动进行的以卖方利益为代价的非法获利行为。“主动受益”因子由7个测量条款组成，这类行为指消费者从不违法但有问题的行动中受益。例如，使用不属于自己的长期可用密码来获得电子资源；低报小孩年龄，以获得半价优惠。第四个因子是“无伤害”，表示消费者认为这类行为不会给任何人带来直接伤害，即使实际上可能造成伤害的行为。“无伤害”因子由4个测量条款组成，这类行为指消费者认为不会损害他人利益的问题行为。例如，在超市多拿几个塑料购物袋；购买仿冒品而不买正宗的品牌产品。

三、人口统计变量分析

1.消费者非伦理消费行为在性别上的差异。本文利用独立样本T检验来分析非伦理消费行为是否存在性别上的显著差异。如表3和表4所示，检验结果表明，在被动受益因子和无伤害因子上，男性和女性消费者没有显著差异；但在非法受益因子和主动受益因子上，男性和女性消费者在0.05显著水平上均存在显著差异。同时，从每一个题项上来看，男女消费者在7个题项上存在显著差异。虽然总体上看男女消费者在无伤害因子上没有显著差异，但是在选项“安装使用不是自己购买的电脑、游戏软件”上，男女消费者却存在显著差异。这可能是由于“无伤害”因子的题项太少，样本数量不足够多，使得在“无伤害”因子上，男女消费者没有表现出显著差异。

总体而言，消费者非伦理消费行为在性别上存在显著差异。我们也可以看出，在所有四个因子上，男性消费者的均值都大于女性消费者，因此男性消费者比女性消费者的非伦理消费行为倾向更高。这可能是因为女性比男性更关注伦理问题[24][25][26]，女性的非伦理消费倾向更低。

2.消费者非伦理消费行为在年龄段上的差异。本研究采用单因素方差分析方法，对消费者非伦理消费行为是否存在年龄上的显著差异进行分析。如表5所示，分析结果表明，在“无伤害”因子上，不同年龄段的消费者在0.1显著水平上存在显著差异，30-39岁的消费者对消费者非伦理消费行为更倾向于认同，但是在其他三个因子上，他们均没有显著差异。同时，在四个因子上，年龄50岁及以上的消费者的均值都是最高的，年龄在40-49岁的消费者的均值是最低的，说明50岁及以上的消费者非伦理消费倾向水平更高，40-49岁的消费者非伦理消费倾向更低。这可能是因为随着年龄的增长，个体行为逐渐体现出社会一致性和公正性，伦理水平不断提高[27]，所以相比于40岁以下的消费者，40-49岁消费者的非伦理倾向更低。但是50岁以上的消费者大多出生于20世纪70年代以前，受教育程度较低，且对自己的行为约束较少，更能容忍非伦理行为。

3.消费者非伦理消费行为在职业、学历、出生地上的差异。运用均值分别对消费者非伦理消费行为在职业、学历、出生地上的差异进行分析。从图1中可以看出，企业员工在四个因子上的均值均是最高的，这可能是由于在企业中工作以创造利润为首要目标，企业员工可能更注重行为的效用，因此更能够容忍非伦理行为，企业员工的非伦理消费行为倾向水平更高。但是总体上，不同职业的消费者对待非伦理消费行为的态度的差异不是很大。从图2中可以看出，不同学历的消费者非伦理行为均值没有较大差异。从图3中可以看出，不同出生地消费者非伦理消费行为均值差别较小。

4.消费者非伦理消费倾向的总体特点。研究结果显示，非法受益因子的总体均值最低，为1.47。说明应试者普遍对这些主动进行的非伦理消费行为是非常不认同的，认为这些活动是违法的，非伦理消费倾向很低。“被动受益”因子和“主动受益”因子的总体均值分别为2.10和2.22，这两个维度的均值较低，应试者普遍对这些会损害卖方利益并能获得直接利益的行为是不认同的，认为这些活动也是非伦理的。“无伤害”因子的总体均值为2.74，这个维度的均值最高，应试者普遍对这些不会给卖方带来直接伤害的行为的态度接近中立，不认为这些行为是错误的，倾向于认同此类的非伦理消费行为。

四、建议与对策

本文以沈阳市消费者为研究对象，基于人口统计学变量视角，围绕沈阳市消费者的非伦理行为现状展开研究。基于实证研究的结果，得出以下结论：一是沈阳市消费者非伦理行为具有两面性。当伦理界限较为清晰，消费者行为会给卖方带来伤害时（“非法受益”、“被邮芤妗焙汀爸鞫受益”情境下），沈阳市消费者可以轻易做出独立正确的判断；当伦理界限较为模糊，消费者认为行为不会损害卖方利益（“无伤害”情境下）时，沈阳市消费者态度模糊，无法做出正确的判断。二是性别、年龄等人口统计学变量因素会对沈阳市消费者非伦理行为产生显著影响。实证研究表明：在“非法受益”和“主动受益”情境下，男性消费者比女性消费者更能容忍非伦理行为，在“无伤害”情境下，消费者年龄越大越能容忍非伦理行为。

从总体上来看，沈阳地区消费者在非伦理消费量表的得分较低，且非伦理消费行为具有两面性。这可能是因为中国人具有较强的集体主义和面子问题，在公共场合下严格遵循道德标准，但私底下由于丢面子的风险小，所以有可能放松执行道德的标准[28]。

基于上述研究结论，本文提出减少消费者非伦理消费行为的一些建议。企业可以基于产品的目标消费群体的人口统计学特征，合理分配资源，制定有针对性的的营销策略，一方面减少消费者的非伦理行为，另一方面吸引顾客留住顾客。

1.企I要提供生产优质的产品和优质的售后服务。积极地宣传社会主流价值观念，这些会潜移默化的影响消费者的消费观念，面对伦理困惑时，能够独立做出准确地判断。比如在景区售票处打出“争做孩子的榜样，文明旅游”等字样，一方面尽量减少家长为逃票谎报孩子年龄的数量，另一方面提醒家长文明出行。

2.企业可以改善消费者的消费体验。一方面可以在店面装修、商品摆设和服务态度等方面营造舒适的购物环境，以提高消费者进一步了解商品的意愿；另一方面注重培养员工职业素养，提高员工的专业素质，增加顾客满意度。良好的购物体验能够使消费者约束自己的行为，降低非伦理行为倾向。

3.企业可以通过增大消费者的风险感知来降低消费者实施非伦理行为的意向。一方面，企业可以提醒消费者作出某种非伦理消费行为可能会有“受罚”的风险，另一方面，企业可以通过增加技术手段提升非伦理消费行为被发现的可能性，如在多处安装监控，或者安排员工值班等提高消费者的感知风险，避免失窃的发生。另外，企业应该学会适度地拒绝顾客的不合理要求，给予消费者善意委婉的提醒。例如，在超市内，对于消费者多拿购物袋、随意拆开商品包装袋等行为，可以在这些物品旁边贴上“温馨提示”，提醒消费者注意。

4.传递积极的企业价值观，强化消费者的伦理信念。企业价值观包含了企业在追求经营成功过程中所推崇的基本信念。企业员工在与顾客进行沟通交流时，会将企业的经营理念与消费伦理观念传递给顾客，使消费者了解企业为消费者提供优质产品以及优质服务的追求，了解企业对服务规范的态度。当消费者在购买企业产品和置身于企业服务的环境中，会受到企业积极价值观的影响，其消费伦理信念也会得到唤醒和强化。这有利于消费者规范自己的消费行为，同时也有利于提高顾客忠诚度。

本研究有一些局限性。由于伦理问题是比较敏感的话题，增加了数据收集的难度，并且受到经费的限制，样本数量略显不足，可能会影响样本的代表性。另外，本研究的样本的人口统计特征也还不够宽泛。本文研究对象是沈阳地区的消费者，并不能代表我国其他地方消费者的非伦理消费行为特征，对于中国消费者的非伦理消费行为在人口统计学变量上的特征有待进一步研究。另外，性别和年龄等人口统计学变量对消费者非伦理行为产生的影响仅仅是表面上的，对于影响消费者非伦理消费行为的深层次因素，我们还需要进一步的研究。

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