我国手机消费者品牌选择研究

摘 要：运用离散选择模型，研究了人口统计因素如何对手机消费者品牌选择的影响。以电话调查问卷的数据为基础，首先利用性别、年龄、教育程度和个人月收入等四个单变量因素分别对手机品牌选择的影响；其次，利用四个因素的多种组合进行了多变量的组合分析；再次，同时利用四种因素进行了综合分析。最后的研究结论为手机的制造商和分销商在目标市场的选择方面提供了一些启示。

关键词：离散选择模型；Logit模型；手机；品牌选择

中图分类号：F25文献标识码：A文章编号：1672-3198（2008）01-055-02

1 模型的选取

离散选择模型的研究真正兴起于19世纪50年代末，属于微观计量经济学的范畴。离散选择模型（discrete choice models），也被称为品质反应模型（qualitative response models），是由表示选择项集合在连续变量和离散变量之间存在的差异而引起的。通常而言，离散选择的主要模型有如下四种：Logit模型、GEV模型、probit模型、Mixed logit模型。本论文的研究采用Logit模型为工具。

2 数据收集与描述性统计分析

本论文的数据来源为国内某公司2006年对我国全国城市家庭的调查数据。本次调查共收集有效问卷998份，选取的变量有：(1)品牌；(2)受访者性别；(3)受访者年龄；(4)受访者教育程度；(5)受访者个人月收入。

其中，男性受访者为537人（53.81%），女性受访者为461人（46.19%）；受访者年龄小于29岁的有355人（35.57%），受访者年龄在30－39岁之间的有275（27.56%），受访者年龄大于40岁的有368人（36.87%）；受访者受教育程度为小学/初中/技校的有220人（22.04%），受教育程度为高中、中专的有312人（31.26%），受访者教育程度为大专及以上的有466人（46.69%）；受访者月收入在1000元以下的有317人（31.7%），1000-2000元的有363人(36.37%)，2000－3000元的有159人（15.93%），3000元以上的有159人（15.93%）。

3 数据分析

将手机品牌作为因变量，其他变量作为自变量，把整理出的998份样本输入SPSS软件进行多分变量Logit回归分析。SPSS软件通过运算可得出常数项b(b0,b1,b2,K) 的值，代入Logit模型，即得到不同人口统计因素对手机品牌选择的概率。

3.1 单人口统计因素对手机品牌选择的影响

(1)性别。将变量brand（品牌，0：其他，1：诺基亚，2：三星，3：摩托罗拉）作为因变量，由于样本量中“诺基亚”、“三星”和“摩托罗拉”三种品牌在调查到的二十多个品牌中所占比重超过60%，所以笔者仅研究这三种品牌，将变量值为“其他”的作为缺损值，不进行分析。由于变量sex（性别，1：男，2：女）属于分类变量，因此作为因素变量进行分析。

SPSS软件进行最终方程的有效性检验得出的Sig值为0.033，小于0.05，因此方程有效；利用似然比统计量检测每一个变量对方程的影响，sex变量的Sig值也为0.033，小于0.05，说明变量性别对方程具有重要影响。

参数估计统计量如表4所示。

由于男性sex值为1，女性sex值为0，因此截距简化了女性的Logit模型。因为所有的系数为负值并且有显著意义，所以可以看出，女性选择诺基亚和三星的可能性都要比男性大。分析表4可以发现以下现象：对于诺基亚，男性与女性消费者的差异不显著，其Wald的Sig值大于0.05；对于三星，男性与女性消费者间存在显著差异，其Wald的Sig值小于0.05。根据分析，不难得出方程组：

P（诺基亚）P（摩托罗拉）=e0.364-0.104(sex)P（三星）P（摩托罗拉）=e0.492-0.502(sex)

P（诺基亚）+P（三星）P（摩托罗拉）=1

（2）年龄。由于受访者的年龄在统计时被记录为年龄段区间，因此变量年龄（年龄，1：≤29，2：30-39，3：≥40）属于分类变量，作为因素变量进行分析。表4.10为不同年龄段区间消费者选择三种品牌手机的人数。

最终方程的有效性检验得出的Sig值小于0.05，因此方程有效，似然比统计量检测得出的Sig值也小于0.05，说明变量age对方程具有重要影响（参数估计统计量从略）。

（3）教育程度。同样，受访者的教育程度（1：小学/初中/技校，2：高中/中专，3：大专/大学/研究生）属于分类变量，所以作为因素变量进行分析。表4.13为不同教育程度消费者选择三种品牌手机的人数。最终方程的有效性检验得出的Sig值小于0.05，因此方程有效，似然比统计量检测得出的Sig值也小于0.05，说明变量受教育程度对方程具有重要影响。（参数估计统计量从略）。

（4）个人月收入。将受访者的个人月收入作为因素变量分析其对消费者手机品牌选择产生的影响时，发现最终方程的有效性检验得出的Sig值大于0.05，因此方程无效。可以得出结论，收入因素对消费者手机品牌选择产生的影响不大，不同收入水平的消费者在选择手机品牌时存在的差异不大。

3.2 多人口统计因素对手机品牌选择的影响

以上分析的结果显示出个人月收入对手机品牌选择的影响不显著，因此在进行多因素分析时，将不再把收入因素考虑进去。本研究分别考虑：（1）性别与年龄；（2）性别与教育程度；（3）年龄与教育程度三种情况。假如模型不能够通过检验，则说明这些变量之间可能会有较强的相关性，不适宜放到一起来考虑。

（1）性别与年龄。将性别变量sex和年龄变量age作为因素变量同时加入模型中。最终方程的有效性检验和似然比统计量检测得出的Sig值均小于0.05，说明方程有效，且变量sex和变量age对方程具有重要影响。其参数根据统计量介于篇幅所限，此处从略。表6为同时考虑性别和年龄两个人口统计学变量的消费者选择三种品牌手机的概率。（2）性别与教育程度。将性别变量sex和教育程度变量degree作为因素变量同时加入模型中。最终方程的有效性检验和似然比统计量检测得出的Sig值均小于0.05，说明方程有效，且变量sex和变量degree对方程具有重要影响。其参数估计统计量略。

（3）年龄与教育程度。将年龄变量age和教育程度变量degree作为因素变量同时加入模型中。最终方程的有效性检验得出的Sig值小于0.001，因此方程有效。年龄变量的似然比统计量检测得出的Sig值为0.001，说明变量age对方程具有重要影响；教育程度变量的似然比统计量检测得出的Sig值为0.098，变量degree对方程也有影响。其参数估计统计量从略。

3.3 多人口统计因素对手机品牌选择的综合影响

本论文利用性别、年龄、教育程度和个人月收入四个人口统计因素分析消费者的手机品牌选择行为。通过分析已得知个人月收入对消费者的手机品牌选择行为影响不大，故在进行综合分析时，仅考虑性别、年龄、教育程度三个变量。

利用SPSS软件进行最终方程的有效性检验得出的Sig值为0.000，因此方程有效；利用似然比统计量检测每一个变量对方程的影响，sex变量的Sig值为0.029，age变量的Sig值为0.000，degree变量的Sig值为0.089，说明变量sex、变量age、变量degree对方程均具有影响。其参数估计统计量见表6。

分析表6可以发现以下现象：30至39岁的与40岁以上（含）的消费者选择了相同品牌的手机；小学、初中和技校学历与大专、大学和研究生学历的消费者选择了相同品牌的手机，Wald的Sig值全部大于0.05；对于诺基亚，男性与女性消费者存在的差异不大。

根据Logit模型，可以计算出某个消费者对每种品牌手机选择的可能性。

例如我们可以计算具有高中学历的24岁男性消费者选择各品牌手机的可能性。

同理可推出，任何一类人口统计因素组合的消费者对每种品牌手机选择的可能性。

4 结论

分析研究数据结果10，可以得知：（1）男性消费者选择诺基亚的概率最大，三星的概率最小；女性消费者选择三星的概率最大，摩托罗拉的概率最小。（2）年轻消费者选择诺基亚的概率最大，摩托罗拉的概率最小；中年消费者选择三星的概率最大，诺基亚的概率最小；老年消费者选择摩托罗拉的概率较大，选择诺基亚和三星的概率相同。（3）教育程度较低的消费者选择三星的概率最大，摩托罗拉的概率最小；中等教育程度的消费者选择摩托罗拉的概率最大，三星的概率最小；教育程度较高的消费者选择诺基亚的概率最大，摩托罗拉的概率最小。

综合性别、年龄和教育程度三个人口统计因素来看，选择诺基亚概率最大的是教育程度较高的男性年轻消费者，概率最小的是中等教育程度的女性中年消费者；选择三星概率最大的是教育程度较低的女性中年消费者，概率最小的是中等教育程度的男性老年消费者；选择摩托罗拉概率最大的是中等教育程度的男性老年消费者，概率最小的是教育程度较高的女性年轻消费者。

参考文献

［1］P.E.Green, F.J.Carmone, D.P.Wachspress. On the Analysis of Qualitative Data in Marketing Research［J］. Journal of Marketing Research, 1977, 14 (2): 52 - 91.

［2］P.M.Guadagni, J.D.C.Little. A Logit Model of Brand Choice Calibrated on Scanner Data［J］. Marketing Science, 1983, 2(3).

注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。