電商市場長尾現象的形成機理與實證研究

趙冬梅,王 明

(中國農業大學經濟管理學院,北京100083)

長期以來,市場上大約80%的產品銷量來自于20%種類的產品,這種現象符合二八定律或者帕累托定律。習慣上稱生產量和消費量排在前幾位的少數幾種暢銷產品為明星產品[1],其他消費更集中、種類更多但銷售面更窄的產品為利基產品。但是隨著互聯網技術和電子商務的發展,少數種類的明星產品占銷售支配地位的現狀將被改變,相反大量非明星和非熱銷的利基產品銷量上升,甚至憑借種類豐富的優勢,銷量總和超過明星產品的長尾現象將會出現[2]。以農產品市場中的水果營銷為例,2014年阿里巴巴網上零售平臺水果交易量排行榜顯示,該年蘋果、柑橘、梨等大宗水果仍然具有較高銷量,但與此同時像枇杷、山竹、番荔枝/釋迦等傳統意義上的非熱銷水果也有不少人購買,水果的銷量分布更為分散。并且與原先的熱門水果相比,之前非熱銷的水果由于種類更加豐富,在銷量分布圖上形成了一條長長的尾巴,即長尾現象[3]。

研究電商市場長尾現象,無論從實踐還是理論方面都意義重大。從實踐角度看,研究長尾現象有助于指導小微企業的生存和發展。為了避免與大中企業在明星產品市場上的競爭,小微企業可以根據長尾現象選擇經營尾部利基產品,不求在同一市場上比別人做得“好”,但求比別人“特別”,為自身發展贏得機會。從理論角度看,研究長尾現象有助于電商市場理論的完善和創新。過去研究電商市場的焦點大多集中在商品的低廉價格上,認為只有廉價才是網絡經濟帶給消費者的唯一好處。長尾現象和利基產品市場的出現益于從產品多樣性角度進一步理解電商市場的優越性。

一、電商市場長尾現象的研究進展

長尾概念剛被提出來時,較多學者認為長尾現象否定了帕累托定律。2003年,布林約爾松(Brynjolfsson)等[4]通過對亞馬遜網上書店網上銷售圖書的研究,發現電子商務市場能夠促進利基產品的銷售,同時消費者剩余還能因為電子商場提供種類更加豐富的產品而提高。隨后,他們通過對一家中等規模服裝零售公司的研究,發現這家公司通過目錄銷售渠道和網站銷售渠道共同銷售相同款式女士服裝時,網上服裝銷量分布更加分散,形成長尾現象[5]。2006年,他們從商家供給和消費者需求兩方面對長尾現象的形成進行了剖析,指出互聯網及相關技術的發展使得商家能夠供給更多種類的產品,消費者能夠以很小的搜索成本搜索目標產品,兩者共同作用下,產品銷售趨勢從主流產品轉向利基產品,長尾現象產生[6]。同時,針對部分學者提出隨著商家調整明星產品銷售策略,消費者最終轉向購買明星產品的說法,即長尾現象可能只是一種短期存在現象,他們也給予了抨擊。2009年,他們搜集了一家大型出版公司在2008年通過亞馬遜網站銷售圖書的銷量和銷量排名數據,并與該公司在2000年通過亞馬遜網站銷售圖書的銷量和銷量排名數據進行了比較,結果發現2000—2008年圖書銷售量變得更加分散,長尾現象不但沒有消失反而更明顯了[7]。

隨著研究的進展,學者們普遍認為長尾現象在網絡市場中是真實存在的,但是它的出現并沒有否定帕累托定律,在一定條件下長尾現象和帕累托定律會相互轉化,因此只能說長尾現象的出現對帕累托定律進行了補充和發展。于是,有學者從消費者搜索成本角度闡述了長尾現象和帕累托定律相互轉化的條件[8-9]。他們認為消費者搜索成本的下降或者消費者搜索變得更加容易會使消費者購買產品種類變多,導致利基產品市場空間增加,明星產品市場空間下降;反之,消費者搜索成本上升或者消費者搜索變得困難會使消費者購買產品種類減少,導致利基產品市場空間縮小,明星產品市場空間增大。另有學者嘗試從商家生產成本結構角度闡述長尾現象和帕累托定律相互轉化的條件,比較典型的是肯德爾(Kendall)等[10]的研究。他們指出,在一個由不變成本和可變成本構成的企業行業中,如果相對于可變成本而言,新技術(這里指互聯網信息技術)更可能降低不變成本,那么這將有利于新的利基產品商家進入行業,使得產品多樣化程度提高,出現長尾現象;反之,相對于不變成本而言,如果新技術更可能降低可變成本,那么這將不利于新的產品商家進入市場。因為這時在位商家通過設置足夠低的價格阻止后入商家進入行業,致使產品銷售仍以明星產品為主。

國外學者無論從消費者還是商家角度對于長尾現象的實證研究已經比較充分了,但是國內有關長尾現象的實證文章還相對較少,有部分學者以案例形式探索了長尾現象在某一領域的實踐應用。即使少數從消費者角度研究長尾現象的文章,大多也是從宏觀視角探討消費者搜索成本與市場效率之間的關系,很少有人通過實證方法從微觀視角探討長尾現象與消費者之間的關系。因此,本文試圖通過研究搜索成本降低與微觀消費者特征之間的聯系,探究搜索成本降低后發揮作用的機理和路徑,找到長尾現象產生的根本原因。

二、長尾現象形成機理分析

搜索成本理論最早由斯蒂格勒(Stigler)[11]提出,他認為搜索成本是消費者購買商品前,為了消除信息不對稱和價格離散等問題,而不斷詢問商家所產生的費用。按照搜索成本的不同,可以把市場中的產品分為利基產品和主流產品。在傳統線下市場,與利基產品相比,主流產品經過宣傳,消費者更容易了解價格和屬性,或者說消費者搜索主流產品成本較小,因此其銷量更大,產生明星效應。但是在線上電商市場,由于明星產品和利基產品搜索成本差距變小了,因此消費者對利基產品購買量可能增加,產生長尾現象。

在電商市場中,一方面在搜索引擎幫助下,消費者只要輸入目標產品的名稱、屬性、分類等關鍵詞就可以進行自動查找;另一方面,除了搜索引擎外,在電子商務推薦機制、自動匹配功能等新型商務模式下,消費者會自動接收網站推薦的與目標產品相類似或者相匹配的相關產品。這些都會使消費者能更為容易地在琳瑯滿目的商品中快速定位目標產品,節約大量時間、精力,降低消費者的搜索成本。反之,如果在電子商務市場中搜索成本太高,消費者將不會搜索利基產品,只會購買主流產品,這時主流產品將完全擠占利基產品市場。

在電商市場消費者搜索成本降低理論下,借鑒溫布爾(Wimble)等[12]的研究,結合消費者的不同個體特征,本文構建出基于消費者搜索成本理論的長尾現象形成機理模型,如圖1所示。

圖1 基于消費者搜索成本理論的長尾現象形成機理模型

在傳統的消費者經濟理論中,已有文獻充分表明消費者購買商品的種類及分布受消費者個人特征和外部社會經濟因素的影響。在長尾現象背景下,本文首先確定一些基本社會經濟指標,然后把搜索成本的降低作為這些基本指標和購買結果之間的調節變量。這里選擇教育水平、年齡和收入三個指標進行分析。

三、電商市場長尾現象形成機理的實證研究

(一)研究假設

1.教育水平對消費者利基產品需求的影響

影響消費者在線購買行為的第一個直接因素是教育水平。首先,受教育程度高的人相比于受教育程度低的人有著更廣泛的需求。以最為常見的日常飲食為例,受教育程度更高的消費者在更健康的生活方式引導下,食物需求更加多樣化,除了日常必需品外(像肉奶蛋),更加注重非必需品的攝入(像堅果等),此外在必需品的選擇上,也更加偏好低脂、低熱量等非常規必需品[13]。其次,根據“資本—技能互補”假說,比起非技能勞動,技能勞動能夠更好更強地與物質資本互補,因此教育水平高的人能夠更充分地利用科技進步帶來搜索成本的降低,更有可能增加利基產品的消費[14]。此外,很多明星產品標準化程度高、性能穩定、可批量生產,因此商家可低價營銷,贏得消費者好評,從而擴大銷量;利基產品往往標準化程度低、性能不太穩定,同時價格相對較高,消費者對利基產品的好評往往很難超過明星產品。但是,受教育程度較高的消費者比較理性,不太容易受負面評論影響,也就是說,即使利基產品可能存在價格高、效用低等負面評論,與低教育程度消費者相比,高教育程度消費者粘性相對更大[15]。綜上所述,受教育程度越高的消費者越有可能消費更多元的產品,從而增加對利基產品的消費。基于此,本文提出假設:

H1:受教育程度提高與利基產品購買正相關。

2.收入對消費者利基產品需求的影響

影響消費者在線購買行為的第二個直接因素是收入。一般來說,收入高的群體,有能力購買更多種類的商品。對于一些稀有商品,例如奢侈品,其消費群體只會是少數高收入群體。那些昂貴的商品因為價格太高不可能被多數人購買,因此更有可能成為利基產品。從傳統經濟學理論出發,當消費者的收入改變時,其購買行為也會發生改變。以作為利基商品的綠色農產品為例,克萊爾(Clare)等[16]認為,消費者收入會對綠色食品的消費偏好產生影響;郭斌等[17]運用Probit模型通過回歸分析發現,武漢市居民對于綠色農產品的消費行為受到收入水平的正向影響。換句話說,隨著收入的改變,消費者可以購買的商品集合即決策集,發生了變化。綜上所述,收入水平越高的消費者越有可能消費更多元的產品,從而增加對利基產品的消費。基于此,本文提出假設:

H2:收入增加與利基產品購買正相關。

3.年齡對消費者利基產品需求的影響

影響消費者在線購物的第三個直接因素是年齡。雖然消費者年齡會對其購買產品的質量和特性產生一定影響,但是具體到消費者年齡和利基產品偏好之間的關系,不同學者持不同觀點。以農產品購買與消費者年齡之間的關系為例,張潔[18]研究茶葉購買偏好與消費者年齡之間的關系時,指出36歲以上消費者飲茶頻率顯著高于年輕消費群體;對于主流產品和利基產品的選擇,由于消費者隨著年齡增長具有更弱的創新意識、更高的風險厭惡程度,因此年齡較大者涉足不熟悉的產品領域的可能性較小,即更傾向于購買主流產品。然而也有學者認為,年齡較大的消費者更有可能購買利基產品。金塔卡亞拉(Chintakayala)等[19]通過對英國超市作為利基產品的有機牛奶和作為主流產品的放養雞蛋銷售數據進行研究,發現年齡較大的消費者更易受“綠色態度”的影響,因此購買有機牛奶的消費者平均年齡較大。具體來說,年齡小于11歲的消費者與有機牛奶購買之間呈負相關,11歲以上54歲以下消費者都與有機牛奶購買之間呈正相關,并且年齡在25—44歲之間的消費者與有機牛奶購買之間正相關性最強[注]本文研究沒有涉及年齡高于55歲以上的消費者。,但是購買放養雞蛋的消費者沒有明顯的年齡趨勢和特征。

雖然年齡更大的消費者也有可能傾向于購買利基產品,但是一方面這些利基產品涵蓋范圍較窄,大部分集中在與老年人飲食健康密切相關的領域,不具有代表性;另一方面,即使在食品和農產品領域,由于現階段我國相關管理不規范,消費者雖有購買意愿但不一定發生購買行為。基于此,本文提出假設:

H3:年齡增長與利基產品購買負相關。

4.線上搜索成本降低對消費者利基產品需求的影響

(1)教育水平。“資本技能互補”假說指出,比起非技能勞動,技能勞動能夠更好更強地與物質資本互補。理論和實踐都表明,技能水平越高、受教育程度越高的人,越能夠更好地利用信息技術的進步及其相關影響,如搜索成本的降低[20]。同時,教育水平更高的人更傾向于尋找新的事物。搜索成本的降低,擴大了消費者的選擇集,提高了利基產品顯示的概率。也就是說,基于“資本技能互補”假說,搜索成本的降低能夠對不同受教育水平的消費者產生不同程度的正向影響。由此,本文提出如下假設:

H4a:搜索成本降低對教育水平與購買利基產品之間的關系具有正向調節作用。

(2)收入。搜索成本下降擴大了消費者購買的決策集。首先,對于低收入群體來說,即使搜索成本下降造成決策集的擴大,但是由于他們負擔能力的限制,實際消費情況并沒有發生太大的變化,因此決策集的擴大對于低收入群體的影響要小于其對高收入群體的影響。其次,搜索成本的降低會刺激消費者出于非經濟動機去搜索一些奢侈品,而這些商品對于那些可支配收入高的消費者來說更具有吸引力。此外,收入水平的提高會增加消費者對差異化商品的消費。綜上所述,搜索成本的降低是一種購物環境的變化,且這種變化與收入對利基產品購買產生的影響很有可能是一致的,搜索成本的降低能夠正向加強不同收入群體對利基產品的購買。由此,本文提出以下假設:

H4b:搜索成本降低對收入與購買利基產品之間的關系具有正向調節作用。

(3)年齡。年齡增長與互聯網行為增長之間負相關。相比年輕人,年齡較大的消費者在互聯網技術發展和網購搜索成本下降方面的受惠比較少。搜索成本的降低更有利于年輕消費者彌補購物經驗的不足。在傳統線下市場,與年輕消費者相比,可以假設年齡較大的消費者往往具有更多的購物經驗。但是在電子商務市場,由于網絡提供了統一的信息平臺,年輕的消費者對網絡操作更為熟悉,能夠獲取更多量信息,由此彌補了自己在購物經驗方面的不足。換句話說,搜索成本的降低使得年齡較大消費者在購物經驗上的優勢不再明顯。并且,搜索成本的降低也很難使得年齡較大消費者的實際購物范圍擴大。表面上搜索成本的降低擴展了包含老年人在內的所有消費者的選擇決策集,但是由于老年人認知能力下降,因此他們在網絡購物時,自己逐漸下降的認知能力很難適應日益擴大的消費決策集變化。綜上所述,搜索成本的降低對不同年齡段的消費者,在利基產品購買上的影響不同,且對年齡較低的消費者購買利基產品的影響大于年齡較大的消費者,即搜索成本的降低加大了年齡較大的消費者與利基產品購買之間的負相關。由此,本文提出以下假設:

H4c:搜索成本降低對年齡與購買利基產品之間的關系具有負向調節作用。

(二)數據處理

本文數據來源于2018年7—8月福建省武夷山市一中型電商茶企桃淵茗公司線上線下共2 000多名消費者的購茶數據以及相對應的消費者基本信息數據。購茶數據包括消費者購買茶葉的類型、數量和單價,消費者基本信息包括消費者的性別、年齡、受教育程度、所在省份、民族、職業和月收入。由于這家茶企在線上京東桃淵茗旗艦店和線下直營店[注]該茶企線下直營店主要分布在北京、福建和廣東等武夷巖茶銷量較高的地區,其余地區采取加盟店或直接供貨等方式。同時經營相同類型的茶葉產品[注]線上和線下同種類型茶葉標簽價格相同,但是線上消費者零碎購茶時,需自付運費。,因此消除了茶葉產品本身屬性不同造成的結果誤差。調研得到消費者總樣本2 465個,其中線上消費者樣本1 177個,線下消費者樣本1 288個。經過剔除缺失值和異常值(例如某一消費者單次購買量超過50件可視為批發業務,不屬于單純個人消費,認定為異常值)的處理,最終得到有效消費者樣本2 303個,其中線上有效消費者樣本1 150個,共購茶75種合計2 210件,線下有效消費者樣本1 153個,共購茶49種合計1 618件。此外,在這86種茶葉產品中,僅在線上銷售的有37種,僅在線下銷售的有11種,在線上和線下共同銷售的有38種。為了消除數據在量綱上的不一致和數據大小之間的巨大差異,首先對數據進行分層處理。對消費者年齡、受教育水平、月收入、民族、職業按照不同的標準進行賦值和分類,具體賦值和分類標準見表1。

對學歷進行分類時,本文認為高中及以下都是最基本的通識教育,大專和本科屬于不同層次的專業化教育,分別經過這三類教育的消費者在購買行為上可能會產生較大的差異,因此將三者分開。 研究生及以上的教育屬于更加專業的教育,顯著區別于之前的教育,因此將其單獨劃分為一類。

進行年齡分類時,考慮到18歲以下的消費者屬于未成年人,故不對18歲以下的消費者進行研究。60歲以上的消費者已經達到退休年齡,退休后可能因為空閑時間的增加和對養生的重視程度提高而增加對茶葉的購買。即退休前后,消費者對于茶葉的購買行為有顯著不同,因此將60歲及以上分為一組。根據數據的平均分布原則,將組距設置為10歲基本是可接受的。

對月收入的分組是根據實際調研數據確定的。調研數據顯示,月收入在2 000元以下和8 000元以上的消費者數目占總體的比重較小。這些消費者在收入的高斯分布函數中位于兩側,需要把他們分別設為第1組和第5組。為了確保月收入在2 000—8 000元的消費者每組人數的相對穩定性,根據實際數據的分布情況,確定了表1中的組距和分組情況。

定義明星產品和利基產品時,本文用產品銷量作為衡量依據。具體來說,對銷量進行順序排名,銷量越大排名越靠前,銷量越小排名越靠后。排名在后80%的產品為利基產品,且越靠后說明其越小眾。為了避免排名的數據過大造成被解釋變量和解釋變量在數量級上的差異,同時為了改善回歸中的異方差現象,將數據進行對數化處理。

綜上,樣本的描述性統計結果見表2。其中,部分變量含義如表1所示,性別、線上或線下是虛擬變量,女性為1分,男性為0分,線上為1分,線下為0分。省份表示被調查者的籍貫,共有31個值,每個省份用1—31中的一個數值表示,由于在描述統計時意義不大,在此不進行賦值說明。

表1 對學歷、年齡、月收入、民族和職業的賦值與分類

注:對學歷、收入和年齡變量進行賦值,數值大小代表層次高低;對民族和職業變量進行分類,數值大小無區別。

表2 樣本的描述性統計結果

注:“銷量排名”處理時,按銷量大小排序后,排名第1的產品銷量為836件,排名第86的產品銷量為1件。

相比于其他變量,銷量排名無論從最小值和最大值之間的差距還是標準差大小角度來看,在不同種類和類型之間確實存在很大差距,這也驗證了茶葉市場中存在明星產品和利基產品。另外,為從產品角度研究線上線下產品銷量分布之間的區別,本文對線上線下產品分別計算了產品種類累計比率,結果見表3。與二八定律相比,除了個別情況外,像銷量最低的10%種類產品,其線上和線下渠道銷量相差不多,其余20%—80%種類產品,線上銷量占比都明顯高于線下,這樣就使得總體銷量曲線變得更加平坦,長尾現象產生。

為了直觀觀察搜索成本下降對主流產品和利基產品銷量的影響,本文將所有86種茶葉產品的銷量分布,分線上和線下兩條銷售渠道計算各自的洛倫茲曲線(見圖2)和基尼系數。根據表3中的數據,線上和線下渠道基尼系數分別為0.64和0.66。從洛倫茲曲線和基尼系數可以看出,相比于線下渠道,線上渠道產品銷量分布更加分散,這也驗證了搜索成本降低更有利于利基產品銷售,即長尾現象的形成。

(三)模型構建

搜索成本的降低雖然有利于長尾現象的形成,但是其對長尾現象形成起直接作用還是間接調節作用卻仍有待驗證。為此,對應假設H4,本文建立以下4個模型:

lrank=α0+α1price+α2age+α3educlv+α4inc+α5online+μ

(1)

lrank=β0+β1price+β2age+β3educlv+β4inc+

表3 線上線下茶葉銷售種類占銷量累積百分比

產品銷量等級產品種類累計比率線下銷量份額(%)累計銷售比率(%)線上銷量份額(%)累計銷售比率(%)10%的低銷量產品0.100.170.170.190.1920%的低銷量產品0.200.350.520.440.6330%中等偏下銷量產品0.300.631.150.811.4440%中等偏下銷量產品0.400.952.101.332.7750%中等銷量產品0.501.813.912.164.9360%中等銷量產品0.602.936.843.308.2370%中等偏上銷量產品0.705.3512.197.7816.0180%中等偏上銷量產品0.8012.7024.8913.4229.4390%高銷量產品0.9039.7264.6135.8965.32100%高銷量產品1.0035.39100.0034.68100.00

圖2 線上和線下銷量的洛倫茲曲線

β5online+β6onage+β7onedu+β8oninc+μ

(2)

lrank=γ0+γ1price+γ2age+γ3educlv+γ4inc+

γ5onage+γ6onedu+γ7oninc+μ

(3)

lrank=δ0+δ1price+δ2age+δ3educlv+δ4inc+

δ5onage+δ6onedu+δ7oninc+δ8female+δ9nal+

δ10prof+δ11region+μ

(4)

其中,onage=online×age,onedu=online×educlv,oninc=online×inc;lrank表示產品銷量排名的對數;price表示商品的單價;age表示消費者的年齡;educlv表示消費者的受教育水平;inc表示消費者的月收入;online為一個虛擬變量,用于區分該樣本是線上還是線下數據,online=1表示該樣本為線上數據,因此online可度量搜索成本的降低,online=0表示該樣本為線下數據;onage表示搜索成本降低和年齡的交叉乘積項;onedu表示搜索成本降低和受教育水平的交叉乘積項;oninc表示搜索成本降低和收入的交叉乘積項;female是一個虛擬變量,當消費者為女性時取1,為男性時取0;nal代表消費者的民族;prof表示消費者的職業;region表示消費者所在省份;μ為誤差項,衡量其他沒有考慮到的因素的影響。

搜索成本的降低對于利基產品的購買若產生影響則有兩種可能的形式。一種是與消費者特征無關的普遍影響,即對所有類型的消費者產生相同的影響;另一種是與消費者特征相聯系的影響,即對不同特征的消費者均產生影響,但影響程度不同。根據虛擬變量online的含義可知,該變量可以探究搜索成本降低對利基產品購買影響的存在性。onedu代表不同受教育水平的線上消費者,若通過顯著性檢驗說明搜索成本的降低對消費者購買利基產品的影響與教育有關,即搜索成本的降低對不同受教育水平類型的消費者產生的作用是不同的。同理,onage和oninc代表了與搜索成本降低發揮作用相聯系的其他消費者特征。

在模型中需要判斷搜索成本的降低能否增加利基產品的購買,即直接效應,并檢驗基于不同消費者特征的調節效應。為了正確檢驗直接效應和調節效應,需要將調節因子作為直接因素和調節因素分別檢驗。為此,本文在模型(1)中只加入直接變量online,探究搜索成本降低是否具有直接效應;模型(2)中同時加入online和三個調節變量,研究直接效應和調節效應是否同時存在;模型(3)只加入三個與消費者特征相關的調節變量探究調節效應是否發揮作用。

在所有的模型中除了最基本的教育、收入和年齡三個代表消費者特征的變量外,還加入了價格這一控制變量。從經濟學角度來看,價格是影響消費者需求的重要因素之一,即利基產品的銷售與銷量與價格密切相關,因此在研究消費者特征對產品購買的影響時應該控制商品的價格。另外,不同性別的消費者對茶葉的購買偏好不同,從表2可以看到在2 303個樣本中,男性占比達到70%以上;茶葉具有很強的區域性特征,不同地區、民族的消費者對茶葉偏好存在較大差異;茶葉不單是居家飲品,更是應酬、送禮的不二之選,消費者的工作及性質也可能影響其購買茶葉時的選擇。為了避免模型結果的偏誤,在模型中需要對性別、地區、民族、工作這4個次要但也能產生影響的變量進行控制。為此,本文建立了模型(4),探究在控制了這些因素之后搜索成本的降低是否仍對利基產品的購買發揮調節作用。

(四)結果分析

鑒于數據本身可能存在的異方差性,本文對排名進行了對數化處理,然后用STATA進行回歸,結果見表4。總的來看,4個模型的擬合系數R2和F值都較大,表明模型的解釋效果較好。

模型(1)的結果表明,在5%的顯著性水平下,消費者收入、受教育程度和搜索成本的降低都與利基產品的購買之間有正相關關系,但是消費者年齡增加與利基產品的負向購買關系并不顯著。模型(1)證明了假設H1和H2,否定了假設H3。變量online顯著,說明搜索成本的降低能夠直接增加消費者對利基產品的購買,即具有直接效應。

模型(2)的結果表明,消費者收入、受教育程度與利基產品的購買都呈現顯著正相關關系,年齡對利基產品購買的負向影響在5%的顯著性水平上是存在的。搜索成本的降低對利基產品的正向購買影響,即直接效應也顯著。同時,調節變量onage、oninc顯著,onedu不顯著,這證明搜索成本的降低發揮作用是與消費者特征相聯系的,在本文中與消費者年齡和收入相關,且年齡發揮負向調節作用,收入發揮正向調節作用。而且,搜索成本的降低對低年齡高收入消費者的影響更強,但是與教育之間的聯系不夠密切。模型(2)證明了假設H1、H2、H3、H4b和H4c,否定了假設H4a。

模型(3)的結果表明,消費者教育、收入、年齡、年齡和搜索成本降低的交叉乘積項、收入與搜索成本降低的交叉乘積項,都和利基產品購買之間顯著存在相關關系,但是教育與搜索成本降低的交叉乘積項并不顯著。這說明對不同收入和年齡特征的消費者,搜索成本的降低對其利基產品購買行為具有顯著調節作用,對受教育水平的調節作用并不顯著。進一步觀察交叉乘積項前面系數的正負,可以得到搜索成本對收入與利基產品購買的調節是正向的,對年齡與利基產品購買之間的調節是負向的。模型(3)也證明了假設H1、H2、H3、H4b和H4c,但不能證明假設H4a。

模型(4)是在控制了其他次要但可能有影響的變量后得到的結果,與模型(3)并無二致。由于在模型(2)—(4)中假設H3都是顯著的,因此可以認為假設H3是正確的,即年齡和利基產品購買之間的負相關性是存在的。總而言之,模型(4)證明了搜索成本降低能夠顯著增加消費者對利基產品的購買,即搜索成本降低存在顯著的直接效應。同時表明,這種影響是與消費者特征緊密聯系的,對不同類型的消費者發揮作用的程度不同。而且,搜索成本的降低更能促進高收入和低年齡的消費者的利基產品購買行為。

表4 模型回歸結果

注:()中為t值;*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平。

綜上所述,本文6個假設的檢驗結果表明,消費者特征與利基產品的購買具有很強的相關性,同時搜索成本降低發揮作用時也和消費者特征密切相關。由此可知,搜索成本的降低帶來的利基產品購買的增加從根本上是依托于消費者特征的,搜索成本的降低并非產生長尾現象的根本原因,在線消費者社會經濟因素,如教育、年齡和收入等仍是導致利基產品銷量增加、長尾現象產生的根本原因,搜索成本降低僅在其中起到了控制和調節的間接作用。

(五)穩健性檢驗

為了進一步驗證前文的回歸結果,本文進行了穩健性檢驗。從改變“長尾”定義的角度出發,檢驗在不同“長尾”的情況下,前文結果是否仍然穩健。因此,本文檢驗長尾部分占總市場份額的比重分別為80%、70%、60%和50%這4種情形下各系數的穩定性。

考慮到各解釋變量對被解釋變量的影響方向,本文進行了單側檢驗。運用STATA做logistic回歸,結果見表5。從該結果來看,前文模型求解中得到的結果在相對長尾從50%—80%的情況下都是穩健的,這進一步支撐了本文的研究結果。

表5 穩健性檢驗結果

注:()中為t值;*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平。

四、結論和建議

本文結果表明,電商市場搜索成本的降低能正向影響消費者購買利基產品的數量,從而產生長尾現象,但這種影響隨著不同年齡、收入和教育水平等消費者特征的變化而改變,說明長尾現象產生的根本原因是消費者特征,搜索成本的降低對其起調節作用。這一結論對于線上商家至關重要,因為影響消費者的教育水平、收入和年齡等特征,反映到產品層面是對產品價格、質量和服務等傳統產品屬性因素的重視。這提示商家線上經營銷售利基產品時,要和線下一樣重視產品和服務,遵循供求法則、價格機制等相關經濟學原理。

未來商家在實施長尾營銷策略時應該注意以下兩點:(1)長尾現象下企業的新型競爭策略。隨著線上搜索成本降低和信息透明度提高,消費者為了滿足個性化需求,可以不斷尋找無限接近最滿意的產品直至進行私人定制,這使得企業不得不開發利基產品,實施長尾策略。但是,利基產品種類的增加使得企業面臨產品設計生產、庫存管理、廣告營銷的復雜性及其帶來的高成本和低效率問題,嚴重阻礙了企業實施長尾策略的有效性。因此,企業應該重點關注產品類型和企業規模變化選擇最恰當利基產品經營策略,發揮長尾現象最大效應。(2)長尾現象下消費者的新型購物行為。電子商務市場上,數以百萬計的利基商品和主流商品將共享銷售平臺,這將創造新的市場營銷環境。在新環境下,消費者將會面臨越來越多的產品選擇,這時主流產品和利基產品如何各自制定相對應的營銷策略至關重要。也就是說,在長尾現象的支配下,企業應該重點關注消費者消費行為的變化和消費習慣的轉移。