需求不確定下的移動通信消費者使用行為研究*

王 容，唐小我，張 勇

（1.中國移動通信集團公司四川分公司 成都 610041；2.電子科技大學經濟與管理學院 成都 610054；3.成都大學信息科學與技術學院 成都 610106）

1 引言

消費者使用行為研究是市場營銷活動的基礎[1]，對目標市場中的消費者行為的深刻理解也已成為構建競爭優勢的前提條件。使用需求微觀層面的研究主要集中在對消費者使用行為影響因素的研究和對通信套餐中多種業務之間關系的研究。

消費者使用行為影響因素主要有影響需求的7個因素：價格、相關商品的價格、消費者的價格預期、收入、消費偏好、消費者心理以及消費季節[2]；參考文獻[3]考慮了居民收入水平、過去的消費水平、物價指數、產業結構的合理程度、居民的消費習慣和消費心理以及政府的消費政策對居民消費需求的影響；參考文獻[4]進一步把影響某一商品需求的原因分為經濟因素和非經濟因素；參考文獻[5]構建了個體對移動業務需求的影響因素概念模型，對個體內在因素與外在環境因素對移動業務需求的影響做了細致的定量分析和驗證；參考文獻[6]對移動通信市場的客戶消費心理做了專項的研究，把人們對移動通信的消費需求影響因素分為個體因素和外部因素，并將移動通信的需求動機分成15種。

通信套餐中針對多種業務之間關系的研究主要有：參考文獻[7]提出用戶對資費的選擇也會對業務的使用產生影響；參考文獻[8]建立了一個描述話音和短信之間正反饋作用的理論模型，發現隨著網絡規模的擴大，話音業務將從短信的替代品轉變為互補品；參考文獻[9]對話音和短信的價格彈性和交叉價格彈性進行了估計，發現話音和短信的價格彈性均小于1，需求無彈性，兩者互為互補品；參考文獻[10]考慮用戶的選擇過程建立了一種結構模型，用消費者個體數據估計模型后發現，話音和短信互為替代品，但替代效應較弱。

上述部分研究因考慮因素過多而只停留在定性分析層面，沒有考慮不同業務之間的相關關系在定量研究時會因為多重共線性而減少解釋變量的數量；另外一部分往往討論某兩個因素之間的關系模型，沒有針對使用需求建立完整定量模型。鑒于移動通信業務需求有其特殊性，屬于接入型服務，用戶要使用業務必須要選擇資費，因此，用戶對資費的選擇對業務的使用也產生影響。同時，因為是先選擇后使用，所以單純的使用需求研究會帶來樣本的自選擇偏差問題，但目前針對移動通信消費者使用需求的研究還很少；此外，對電信套餐中包含的多種業務之間的關系的研究也不多，定量研究則非常少。本文考慮樣本自選擇偏差和多業務關系，從微觀層面探討資費選擇、多業務之間相關性等因素對消費者使用行為的影響，建立資費套餐使用需求模型，并在此基礎上進行各因素對用戶業務使用量影響的實證分析。

2 影響用戶業務使用量的因素

用戶業務使用需求即用戶在選擇了某種資費后對業務的消費量，這種需求是傳統意義上的連續需求。

2.1 基本影響因素的篩選

2.1.1 價格因素

盡管套餐中業務的從量價格是影響該業務使用需求的關鍵因素之一，但用以研究的樣本是某一時間點上的截面數據，且對于套餐中的某項業務來說，其價格對所有用戶都是相同的，因此本文的模型不包含價格這一變量。

2.1.2 資費選擇因素

消費者對電信業務需求的一個重要特點就是用戶對資費套餐的選擇和使用具有非同時性，但套餐的選擇和使用是兩個相互聯系、相互影響的過程，一旦用戶選擇了某種資費，就可能對其業務的使用產生一種“約束”作用。比如用戶選擇了一種4檔3部定價制資費，固定月租費為Fk，免費通話量為k，出于支出最小化的考慮，用戶很可能會將k作為一種通話量的約束，盡量控制自己對話音業務的使用，或者在通話量超出k后使用其他業務代替話音業務。

2.1.3 多業務之間的相關性

手機終端作為一個平臺，可以為用戶提供多種業務的使用，包括話音業務、短信業務、互聯網業務等，而運營商總是以打包的形式向用戶提供產品。套餐包中包含的各種業務并非相互獨立的，一種業務的使用可能對另一種業務產生影響。隨著電信業務的發展，越來越多的增值業務被提供給消費者，數據業務的發展非常迅速。但對于用戶如何消費這種產品的認識仍然有限，尤其是對話音和數據業務之間的相互關系的研究更是鮮見。就前述的研究結果來看，短信和話音之間的關系較為模糊，當短信和話音業務被用作同一功能時，可能互為替代品；隨著網絡規模的擴大，話音業務可能從短信的替代品轉變為互補品。

當考慮用戶對某一種業務的使用需求時，必須考慮套餐中其他相關業務的影響。為了簡化研究，本文假設電信套餐中僅包含兩種業務：話音（c）和短信（t），兩種業務作為相關商品，可能存在互補或替代關系。當研究用戶對話音業務的需求時，借鑒Andersson的想法，將接收的短信數量tl作為一個解釋變量引入模型，同時，將用戶的被叫時長ql也引入模型。

2.2 各因素對用戶業務使用量影響的實證分析

2.2.1 實證的數據來源

分析數據來自某運營商某省公司的用戶數據，由于運營商提供的資費非常復雜，僅選擇2010年6月到2010年11月該運營商某子品牌的用戶作為研究對象，該子品牌提供4檔3部定價的資費套餐，每種資費套餐包含的業務種類相同，都包含話音、短信、GPRS上網等業務。

由于運營商的用戶包括個人客戶和集團客戶，且用戶在這6個月內可能發生轉品牌或離網等行為，為了更準確地描述個人用戶的資費選擇行為，對該子品牌的用戶總體進行以下處理：

·由于集團客戶之間存在免費通話的優惠政策，本研究將集團客戶排除在外，只考慮個人客戶；

·不考慮用戶的轉品牌及離網行為，假設選擇的用戶在這6個月內一直在網且未發生過轉品牌行為。

依照上述原則，確定了要從中抽樣的用戶總體，并隨機選取了7 242名用戶作為樣本，記錄下這7 242位用戶從2010年6月到2010年11月共6個月的資費信息及消費數據。

2.2.2 用戶本地被叫時長對本地主叫通話業務需求的影響

相關性分析是考察兩個變量之間線性關系的一種統計分析方法。先分析資費1用戶11月份本地被叫基本計費時長qI和本地主叫基本計費時長q的相關性。觀察兩個變量的散點圖（見圖1），11月本地被叫基本計費時長與11月本地主叫基本計費時長大致上呈正相關。

為了更清晰地看出二者的相關關系，計算Pearson相關系數。結果見表1。

圖1 資費1用戶本地被叫基本計費時長與本地主叫基本計費時長散點圖

表1 資費1用戶本地被叫計費時長與本地主叫計費時長的相關性分析

根據相關系數大小的經驗判斷 （見表2），qI和q的相關系數是0.643，并且在0.01的水平上是顯著的?？梢哉J為，兩者之間存在著比較強的正相關性。

表2 相關系數大小的經驗判斷

進一步計算決定系數（數值上為相關系數的平方），表示一個變量的方差可以被另一個變量的方差解釋的百分比，剩下的方差則可能由其他原因所導致。由此可見，兩個變量之間的相關性越強，越多的方差可以被解釋，這兩個變量共享的特征也就越多，其中一個變量可以更多地解釋另一個變量表示出的信息。

同理可得，選擇第2、3、4種資費的用戶qI和q的相關性分析結果，見表3。綜上，用戶的被叫行為對其主叫業務需求有著明顯的反饋效應，至于這種反饋是正向還是負向，需要對使用需求模型進行估計后才能判斷。

表3 用戶本地被叫計費時長與本地主叫計費時長的相關性分析

2.2.3 用戶接收短信數量對本地主叫通話業務需求的影響

與2.2.2節的做法相同，分別對各資費組用戶在11月份的本地主叫基本計費時長與接收短信條數的相關性進行分析，得到的結果見表4。

表4 用戶本地主叫基本計費時長與接收短信條數之間的相關性

從表4可以看出，用戶的本地主叫基本計費時長與接收短信條數之間存在較強的相關性，即多業務需求相關性，用戶的短信接收量對其主叫業務需求也有明顯的反饋效應。

2.2.4 套餐內免費通話量對本地主叫通話業務需求的影響

資費的選擇會對業務的使用產生一種“約束”作用，可以通過對比不同資費套餐用戶業務使用情況與套餐內免費業務量來發現這種作用。令rij=qijj為選擇了資費j的第i個用戶在一個月內的本地主叫通話量qij與資費j所包含的免費本地主叫通話量j的比值，分別計算每組用戶的rij并繪出rij的分布圖，如圖2所示。

橫軸rij為等距坐標軸，縱軸柱形表示rij的取值在相鄰兩個橫軸值之間的用戶數占比，圖2顯示了各個資費用戶對本地主叫業務的使用模式，其分組頻率見表5。

可以看出，10元套餐用戶對本地主叫業務的使用行為比較分散，其集中程度或者被免費通話量的約束程度并不高，可能的原因是總的通話量較小，偶發因素的影響相對較大；20元套餐用戶對本地主叫業務的使用集中程度或者被免費通話量的約束程度較資費1的用戶高；30元套餐用戶對本地主叫通話業務的使用集中程度最高。

綜上，考察了本地被叫通話時長、接收短信數量、免費通話量3個變量與用戶本地主叫通話需求的相關性，發現各因素都與本地主叫通話需求存在較強的相關性，因此采用OLS方法建立需求模型并進行估計。

3 用戶套餐使用需求模型的構建

圖2 不同套餐用戶對本地主叫通話業務消費量的影響

表5 各個套餐用戶對本地主叫通話業務消費量的影響

其中，cj為常數項，uij為誤差項。樣本數據選擇6～11月的通信數據。式（1）并不能直接用于參數估計，因為可能存在樣本選擇偏差。因此考慮先建立第一步的選擇模型，根據估計結果構造修正項變量Sij，并將其作為一個自變量加入選擇模型中。

本文的使用需求模型將以用戶對本地主叫通話業務的使用需求q為因變量，以用戶所選套餐提供的免費本地主叫通話量j、用戶的被叫通話量qI、用戶所接收的短信數為tI自變量。即對于選擇第j種資費的用戶i來說，其對本地主叫通話業務的使用需求為：

其中，cj為常數項，uij為誤差項。樣本數據選擇6～11月的通信數據。式（1）并不能直接用于參數估計，因為可能存在樣本選擇偏差。因此考慮先建立第一步的選擇模型，根據估計結果構造修正項變量Sij，并將其作為一個自變量加入選擇模型中。

3.1 建立第一步選擇模型

根據價格、免費業務量、預期使用量、需求不確定性對用戶資費選擇的定性影響，設zj={Fj,mean,cvj}，但是固定月租費Fj和套餐內免費業務量j之間存在高度相關性，固定月租越高，套餐內包含的免費業務量越高，為了避免多重共線性，只能從兩個變量中選擇一個加入模型，由于模型中另外兩個變量的mean量綱為分鐘，cv無量綱，因此選擇與mean量綱相同的免費主叫業務量j進入模型，建立的用戶資費選擇模型可以表示為：

其中，s為所選擇的參照組，pj為用戶在11月選擇第種資費的概率，mean為用戶6-10月平均本地主叫通話量，cv為用戶6-10月本地主叫通話量的變異系數j為用戶11月所選資費中包含的免費本地主叫通話量，λj0、λj1、λj2、λj3為偏回歸系數?？紤]到變量mean和變量cv之間的關系（cv=s/mean，其中s為標準差），將 mean從模型中剔除，建立如下模型：

3.2 加入修正變量構建選擇模型

將式（3）作為第一步的選擇模型，但由于消費者是先選擇套餐后使用，很可能存在樣本自選擇性偏差問題，因此采用了Heckman提出的樣本選擇模型的兩步估計法（即Heckman修正法）進行分析。該模型的實際計算程序只有兩步：先將選擇行為模型（即式（3））作為第一步的選擇模型，估計模型參數，如沒有特定的選擇模型，則可用整體樣本的Probit分析，構造一個基于理論的概率模型；根據估計結果構造修正項變量Sij，并將其作為一個自變量加入使用行為模型（式（1））中，由此得到更確切的統計模型：

此處Sij具體的統計構造方法如下：

和分別表示標準正態分布的密度函數和分布函數。Zλj（Z 為向量）具體表達式見式（3），這里的修正變量 Sij也被稱為逆Mills比，為了獲得逆Mills比的估計值，Heckman提出：首先在樣本含量為N的完全樣本中,對式（3）進行估計，得出 λj，再用式（5）構造出逆 Mills比的估計值Sij；接下來，對于經過選擇的可觀測到的樣本含量為n的樣本，把逆Mills比的估計值Sij作為額外的自變量加入式（4），然后應用OLS法進行估計。這里Sij為待估系數，如果該系數是顯著的，則證明選擇性偏差是存在的；反之，則選擇性偏差不存在，在這種情況下，可以認為OLS估計是有效的。以用戶在11月的資費的選擇結果為分類原則，將用戶分為4類，對于每一類用戶分別計算其統計模型（式（4））。

3.3 模型的估計

對實證用戶數據用spss進行OLS回歸分析得到以下結果。

（1）選擇行為模型（式（3））的參數估計結果

參照組為資費4的用戶，估計結果見表6。

（2）各個資費下統計模型（式（4））的參數估計

參數估計結果見表7～表12。

表6 式(3)參數估計結果

表7 資費1用戶使用需求模型的擬合優度

表8 資費1用戶使用需求模型的參數估計結果

表9 資費2用戶使用需求模型的擬合優度

表10 資費2用戶使用需求模型的參數估計結果

表11 資費3用戶使用需求模型的擬合優度

表12 資費3用戶使用需求模型的參數估計結果

根據以上估計結果，可以寫出如下使用方程：

從表7～表12的估計結果可以看出，在0.05顯著性水平下，模型加入修正項變量sij后表現良好，有效地避免了樣本選擇偏差；選取的用戶的被叫通話量qI、用戶所接收的短信數tI和免費本地主叫通話量j均顯著影響用戶的使用（本地主叫通話業務量）；且3個因素與本地主叫通話業務量基本都是同向變化。

4 結束語

本文考察的影響消費者使用行為的因素（如本地被叫通話時長、接收短信數量、免費通話量）都與用戶本地主叫通話需求存在較強的相關性。本地被叫通話時長與用戶本地主叫通話需求呈正相關；用戶的短信接收量對其主叫業務需求也有明顯的反饋效應；資費越高，免費通話量增加，其對使用行為的“約束”效果也越明顯。

由于數據限制，本文只分析了影響用戶使用行為的部分因素，多業務只分析了話音和短信兩種，得出了一些有意義的結論，對運營商的營銷決策有一定的幫助。后續如果能取得數據，還可以分析其他因素和其他業務對使用行為的影響。

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