张全成，周庭锐

0 引言

决策研究领域一个长期以来普遍接受的观点认为，在选择集中加入一个备择项会降低原各备择项被选概率，即使不能降低，至少不会增加原备择项被选概率，这被称为标准性假设。Luce的概率公理一直被用来作为行为研究的基础，该公理可表述为：“设T为一个集合（x,y,z,t,u…），并设R为一个包含x的T的子集，如R=（x,y,z），则有：P（x;T）=P（R;T）P（x;R）。”[1]由于P（R;T）≤1，所以有P（x;T）≤P（x;R）。近年来越来越多的研究发现，选择集中加入一备择项后，其他备择项被选概率下降幅度并不总是相同[2]，如Debreu（1960）就发现，选择集中加入或移出一备择项，与该备择项类似的备择项的被选概率下降或上升幅度往往大于那些不相似的备择项[3]。Tversky将此称为相似性假设，它反映了“同类相食”现象：选择集中各备选项间存在替代效应，备择项间相似性越高则相互替代性越大，因此，新备择项往往会更多地抢占与其类似备择项的“占有份额”（Tversky，1972）[4]。Huber（1982）的研究发现，一特定备择项加入选择集后，会令某备择项变得更有吸引力从而被选概率提高，并将之称之为吸引效应，本文将主要探讨吸引效应及其形成机理。

1 吸引效应及其基本策略

1.1 吸引效应的基本含义

目前流行的市场份额预测模型大都基于Luce的偏好独立性原则，认为人们对备选项的相对偏好程度不会因为其他选项存在而改变。事实上，特定选项往往可以诱导决策者选择，以Huber等（1982）有关啤酒购买决策的研究为例，在研究中，当被试者在（x，y）中选择时，x被选概率为43%，y为57%；当被试者在（x，y，z）中选择时，y被选概率从57%上升到了75%，产品信息见表1[5]。结果违背了标准性假说，也违背了Luce（1977）的“不受无关选项干扰”（IIA）原则，另外，z在各属性上都与y更相似，但y被选概率不降反升，结果违背了相似性假设。

表1 Huber试验中各啤酒品牌详细信息表

吸引效应是指一特定备择项的加入，会令选择集中某一备择项（目标备择项）变得更有吸引力，从而被选概率提高的一种现象。Huber等人提出不对称占优备择项的概念，是指在选择集中，该备择项至少被一个备择项占优且至少不被另一个备择项占优。Pettibone和Wedell（2000）对“被占优”的定义是，若A被B占优，则A至少有一个属性值劣于B，而在其他属性上也都不会优于B[6]。这些诱导决策偏差的选项也被称为诱引选项（Decoy Alternative）。

1.2 吸引效应基本策略

图1 吸引效应与诱引策略

以图示分析启发吸引效应的基本策略，见图1，目标备择项x和竞争备择项y各有优势属性，难以取舍。为增加x被选概率，可加入诱引选项来增加其吸引力，具体策略有：（1）范围增加（Range Increasing,R）策略；（2）频率增加（Frequency Increasing,F）策略。（3）范围-频率（Range-Frequency,RF）策略[7]。由不对称占优备择项的定义，诱引区如图1中网格阴影部分所示，此后的研究进一步扩展了诱引区的范围，包括：（1）范围对称占优（Range With Symmetric Dominance,RS）策略。（2）次级（Inferior,I）策略[8]。（3）折衷（Compromise,C）策略[9]。

2 吸引效应的心理学解释

2.1 基于信息缺失的决策简化

李纾（2006）认为，决策者不是无限理性的，决策的真正机制并不是最大限度追求效用，而是辨别各方案间优劣关系，人类抉择行为更可能是一种搜索某个选项在主观上优于另一个选项的过程[10]。当信息缺失时，消费者会通过两两对比来确定选择集中各备择项的相对优劣从而做出决策，诱引选项致使对比效应产生，增加目标备择项的吸引力（Brenner，1999）[11]。Ratneshwar（1987）等认为，当消费者对产品不熟悉而难以权衡熟劣熟优时，他们会搜寻其他信息作为决策依据以降低不协调感，诱引备择项成为诱导其他备择项被选择的一种“正当理由”，这不仅简化了决策，也减少了决策者的思考成本，若对备择项属性进行详细描述，则可减小或消除吸引效应[12]。Shugan（1980）认为，决策者在存在占优关系的方案对中进行选择的思考成本要低于没有占优关系的情况，诱引选项简化了决策[13]，Hedgcock（2009）也认为，决策者会尽量地规避负面情绪，由于诱引选项被目标备择项占优，这降低了决策者的负面情绪，简化了决策[14]。

2.2 基于参考点转移的损失避免

Wedell和Pettibone（1996）基于风险规避角度解释了吸引效应形成机理，认为诱引选项改变了决策者参考点，进而改变决策者对各属性的相对价值判断[6]。从诱引选项角度看，目标备择项带来一个小的获得，而竞争备择项带来的是一个大大的损失和一个小小的获得，根据参考依赖理论可知，相同损失比相同获得对决策者产生更大的影响，所以目标备择项更容易被选择。

2.3 基于决策认知过程的感知偏差

Duncan和Humphreys（1989）基于视觉研究提出的知觉聚焦效应认为，相似元素的存在会促使个体更加关注那些不相似的元素，集合中选项间彼此关系在加入诱引项后发生了改变，导致决策者关注点发生转移[15]。Mellers和Biagini（1994）也认为，决策者在选项间比较时，它们在一个属性上的相近会放大其在其他属性上的差异，这种“关注差异”会导致那些差异较大的属性会获得较高的判断权重[16]。Ariely和Wallsten（1995）指出，新加入选项会给决策者带来属性重要性信号，进而影响决策者对属性的权重赋予，增加了目标备择项在优势属性上的吸引力[17]。

3 研究模型

3.1 基于范围-频率理论和知觉聚焦理论的吸引效应机理探析

（1）范围理论（Range Theory）与吸引效应

人对一刺激物的绝对价值评价很困难，其评价要取决于该刺激物与背景刺激的相对关系，人们对那些不确定的价值判断和偏好，经常容易受到选项的框架、任务特点和选择情境等因素影响（Bettman等，1998）[18]。Volkmann（1951）的范围理论认为，人对某一刺激的价值判断是关于该刺激在极差中位置的函数，它取决于小于该刺激物部分占极差之间的比例[19]，用公式可表示为：

图2 范围效应理论与属性心理感距离

式（1）中，Sim表示刺激i在属性m上的值，Smax,mk和Smin,mk分别表示该属性上在情景k中的最大值和最小值。

在吸引效应中，以R策略加入诱引选项后，降低了属性2的Smin,mk值，这使目标备择项在该属性上的相对劣势变小，即个体对x和y在属性2上的感知差距并非恒常的。具体含义见图2，当选择集中只有x和y，两者在属性2上一个是“最大值”（用1表示），一个是“最小值”（用0表示）；以R策略加入z后，由于z在属性2上为最小值，此时，x与y在属性2上的差距在消费者心理认知上变小了（0＜t＜1）。如Yeung和Soman（2005）认为，消费者对不同产品在某属性上的差异感知受范围效应影响，当通过产品信息展示方式拉大该属性背景范围时，会缩小消费者在该属性上的差异大小感知[20]。

Parducci（1965）的范围-频数理论认为，在情境k，刺激i在属性m上的吸引价值Vimk是其范围价值Rimk和频数价值Fimk的函数，可表示为[21]：

式中，z表示范围价值和频率价值的相对权重，取值在0～1之间。频数价值Fimk为：

其中，rankimk是指在情境k刺激i在属性m上的名次，Nmk表示刺激的个数。在吸引效应中，F策略使目标备择项在属性1上的相对排序名次增加，使其在该属性上相对优势变大。

由此本文提出如下假设，在选择集中：

H1：以R策略加入诱引选项，会显著提高目标备择项的被选概率。

H2：以F策略加入诱引选项，会显著提高目标备择项的被选概率。

H3：以R策略加入诱引选项，会显著提高决策者对目标备择项劣势属性的评价。

H4：以F策略加入诱引选项，会显著提高决策者对目标备择项优势属性的评价。

H5：以R策略加入诱引选项，会显著提高决策者对竞争备择项优势属性的评价。

H6：以F策略加入诱引选项，会显著降低决策者对竞争备择项劣势属性的评价。

（2）频数效应、知觉聚焦效应与吸引效应

在解释吸引效应成因时，Huber等人（1982）认为，诱引备择项不仅减少了目标备择项在劣势属性上的差距，同时，也增加了目标备择项优势属性的展示频率，从而增加了其在该属性上的吸引力[5]。Wedell（1996）认为，诱引备择项的加入，导致决策者增加了目标备择项优势属性的权重评价，使目标备择项吸引力增加[6]。Hamilton、Hong和Chernev（2007）的研究发现，当某个特定属性值在选择集中出现次数较多时，会出现知觉聚焦效应（Perceptual Focus Effect），使消费者认为该属性值是市场上流行的，从而导致拥有该属性值的备择项被选概率增加[22]。知觉聚焦会导致消费者改变两属性间的权重赋予，使消费者的属性权衡线发生偏移。由此本文提出如下假设，在选择集中：

H7：以R策略加入诱引选项，会显著提高决策者对目标备择项优势属性上的评价。

H8：以F策略加入诱引选项，会显著提高决策者对目标备择项劣势属性上的评价。

H9：以R策略加入诱引选项，会显著降低决策者对竞争备择项劣势属性的评价。

H10：以F策略加入诱引选项，会显著降低决策者对竞争备择项劣势属性的评价。

图3 策略和R策略下消费者对备择项属性评价的转移

假设H3-H10的基本含义如图3所示。

3.1.2 吸引效应形成机理模型推理

吸引效应已经在诸多实验中得到证实，但其可能是由范围效应、频率效应和知觉聚焦效应中的一种所引起，也可能是两种以上效应叠加而成，因此有必要对三种效应进行分离。本文沿用范围-频率效应和知觉聚焦效应建立数学模型。对于任意一属性m，消费者对其属性值i的评价Vim为其效用Uim的线性函数：

效用Uim是属性值xi和常数系数Kj的函数：

在情景k下，效用Uimk为：

（6）式中Uk为情景效应效用函数，其值是范围效应、频率效应和知觉聚焦效应的线性函数，用公式可表示为：

由式（4）、（5）、（6）和（7）可推导出，在情景K下，消费者对任意属性m的属性评分VPimk为：

在此，用非情景效应下的属性评分代替Vim，则在情景K下，消费者对任一属性m的评价为：

上式中，Rimk如式（4-1）所示，Fimk如式（4-3）所示。对于变量Pimk，由其定义可知为分类型变量，其取值如下：

4 实验设计及结果

4.1 实验设计及实验材料选择

笔者随机抽取了来自四川师范大学218名学生自愿被试者，被试者被要求在包含五种产品的问卷中进行购买决策，每一个产品类中只有两个产品选项及两个属性值的描述（核心集合，Core Set）。在第一次购买决策4周后，研究将被试者随机分配到2个小组中去，一个小组被试者在R策略集合（X,Y,Rx）中进行购买决策；一个小组被试者在F策略集合（X,Y,Fx）中进行购买决策，被试者被要求对各产品不同属性打分评价，然后选出自己最偏好的产品。通过对第一次调查回收问卷的检查、整理，淘汰14份问卷，得到有效问卷204份，有效率为93.6%。第二次问卷调查使用了和第一次调查一样的样本，由于拒绝回答、无法接触到被调查者等原因，获得192份有效问卷，其中问卷2和问卷3调查人数各为96人。由于需要进行前后决策对比，所以缺失任何一次调查的当做无回应处理，问卷总有效回应率为89.0%。

研究中所使用实验材料参照了Simonson（1989）[9]、Wedell和Pettibone（1996）[6]、Mourali（2007）[23]、Amir和Jonathan（2008）[24]等研究，产品信息具体情况见表2。

4.2 实验结果

4.2.1 R策略和F策略下的吸引效应及其强度

实验中一共出现了1920次购买决策（5个产品类型×192被试者×2次选择），结果表明在R和F策略下均出现吸引效应。以MP4决策为例，统计结果见表3、表4和表5。

表4 R策略下吸引效应中消费者选择转移模式分析

表5 F策略下吸引效应中消费者选择转移模式分析

由MP4播放器调查数据可知，X的绝对市场份额在R策略和F策略下分别提高20.8%(χ2=12.12，P≤0.001）和14.6%（χ2=10.32，P≤0.001），X与Y的相对市场占有率分别提高21.4%和15.1%。其他各类产品吸引效应强度情况见表6，结果验证H1和H2。

表6 实验中各类产品两种策略下的吸引效应（△P）及吸引效应强度（K）

4.2.2 属性评价转移

研究发现，诱引选项会导致费者对同一产品的属性评价按照固定模式偏移，表7呈现了属性评价具体变化情况。以MP4为例，R策略下X和Y的待机时间属性评分都显著提高，分别提高8.15分（t=4.415，P＜0.000）和2.59分（t=2.409，P=0.018）；对Y内存容量属性评价下降3.42分（t=2.618，P=0.010），但对X内存容量属性评分没有显著变化（t=0.493，P=0.623）。F策略下，X的优势属性和劣势属性分别显著提高2.35分（t=2.225，P=0.028）和2.87分（t=1.717，P=0.089），Y的优势属性显著提高2.05分（t=1.752，P=0.083），而劣势属性显著降低 4.05分（t=3.166，P=0.002）。研究结果验证H3、H4、H5、H6、H9和H10，但未验证假设H7和H8。

表7 在不同选择集下决策者属性评价的变化

4.2.3 模型回归检验

回归模型前需对对相关数据进行预处理形成新变量，表8是各变量值。表中，m是不同属性，k为吸引策略；Vimk是在情境k下消费者对属性m的平均评分，Vim是没有诱引选项时属性m的平均评分；xi为属性m的值，变量xmin和xmax为属性m的最小值和最大值；Ri是属性xi在属性m上的排序，Ri=n+1，n为小于xi的属性数量；N表示选择集中选项个数。变量Rimk、Fimk、Pimk是由公式（1）、（3）和（10）的定义计算而得。

表8 回归模型中相关变量得分一览表（以MP4播放器实验为例）

运用实验数据拟合模型，表9中的（1）和（2）反应了模型适应程度，（3）是模型参数估计结果。

（1）模型汇总a

表9 模型回归基本统计表

（2）方差分析a

a.因变量:Vimk；预测变量:(常量),Vim,Rimk,Fimk,Pimk。

（3）系数

模型(常量)VIF Vim Rimk Fimk非标准化系数B 41.600.380 8.331 5.119 0b 2.485标准误差12.300.174 3.027 2.757 T值3.382 2.186 2.752 1.857.280.500.243标准系数Sig..003***.042**.013**.079*容忍度0.230 0.114 0.219 4.356 8.755 4.562 Pimk=0 Pimk=1 1.218.137 2.040.055*0.832 1.202

从统计结果可看出回归模型拟合优度较好（R2大于0.8）回归模型通过假设检验，表（3）中可看出，参数都通过了模型检验（P值均小于0.1）。简明和黄登源（2009）认为，若方差扩大引子值小于10，则认为方程不存在严重的多重共线性[25]，方程共线性检验显示VIF值均小于10，可认为方程不存在严重多重共线性。

回归方程式为：

该模型含义是，在吸引效应中：（1）若企业产品属性是产品集中最优的，则可使该属性评分增加8.33分，若企业产品属性非最优，则将其在属性分布极差中的位置每提高50%可获得4.12分的评分增量（0≤Rimk≤1）；（2）企业产品属性在产品集中的排序分值Fimk每增加0.5分，可使该属性值评价得分增加2.56分；（3）属性分布中出现相同属性值，会使该属性值评分增加2.46分。

将式（11）转换后可得：

式（12）可粗略估计范围效应、频率效应和知觉聚焦效应对于属性评价的贡献程度。可看出范围效应贡献系数最大，基本印证“R策略似乎比F策略更有效”的结论。

5 研究结论与管理启示

研究发现，在消费者购买中决策中，吸引效应不仅确实存在，而且表现强烈。在本实验中，R策略使目标选项绝对市场份额和相对市场份额分别平均增加19.4%和19.9%，F策略使目标选项绝对市场份额和相对市场份额分别平均增了16.5%和17.3%。因此，在新产品定位、促销沟通管理和竞争战略制定中充分考虑吸引效应的影响，是十分重要的。研究试图对比R策略和F策略哪个更有效，虽然统计结果显示R策略的平均效应强度比F策略更大（1.59 VS1.46），但在并不总是如此，如在便携式电脑实验中，F策略比R策略更有效。研究还发现，受诱引选项属性信息的锚定影响，消费者对目标选项和竞争选项的属性评价产生显著的变化，且变化方向是可预测的。研究通过数据回归拟合了一个同时包含范围效应、频率效应和焦点感知效应的模型，该模型很好地解释了消费者属性评价变动情况，有力证明了上述三种效应在解释吸引效应时的有效性。

研究结论对营销实践的启示是，企业在为新产品定位时，一定要考虑吸引效应的影响，采取合理策略以增加企业产品吸引力。企业可以考虑在产品线上推出不以盈利为目的的陷阱产品，以达到烘托目标产品优势的目的。此外，在设计产品时，一定要考虑产品不同属性在属性集中的位置，对于产品优势属性，要尽量提高该属性在属性集极差中的位置和排序；对于产品的弱势属性，则要尽量达到该属性值平均水准，并与市场上该类型产品中大多数属性值相同。

[1]Luce R D.Individual Choice Behavior:A Theoretical Analysis[M].New York:John Wiley&Sons,1959.

[2]Rumelhart D L,Greeno J G.Similarity between Stimuli:An Experimental Test of the Luceand Restle Choice Models[J].Journal of Mathematical Psychology,1971,8(3).

[3]Debreu G.A Review of Individual Choice Behavior:A Theoretical Analysis[J].American Economic Review,1960,12(50).

[4]Tversky A.Elimination by Aspects:A Theory of Choice[J].Psychological Review,1972,7(79).

[5]Huber J,Payne JW,Puto C.Adding Asymmetrically Dominated Alternatives:Violations of Regularity and the Similarity Hypothesis[J].Journal of Consumer Research,1982,6(9).

[6]Wedell D H,Pettibone JC.Using Judgment to Understand Decoy Effect in Choice[J].Organizational Behavior and Human Decision Processes,1996,3(67).

[7]张全成，卢东，周庭锐.消费者决策行为中的情境效应研究评论与展望[J].软科学，2011,(10).

[8]Huber J,Puto C.Market Boundaries and Product Choice:Illustrating Attraction and Substitution Effects[J].Journal of Consumer Research,1983,6(10).

[9]Simonson I.Choice Based on Reasons:The Case of Attraction and Compromise Effects[J].Journal of Consumer Research,1989,9(16).

[10]李纾.发展中的行为决策研究[J].心理科学进展，2006,(4).

[11]Brenner L,Rottenstreich Y,Sood S.Comparison,Grouping,and Preference[J].American Psychological Society,1999,10(3).

[12]Ratneshwar S,Shocker A D,Stewart DW.Toward Understanding the Attraction Effects:The Implications of Product Stimulus Meaningfulnessand Familiarity[J].Journal of Consumer Research,1987,(13).

[13]Shugan S M.The Cost of Thinking[J].Journal of Consumer Research,1980,(7).

[14]Hedgcock W,Rao A R,Chen H.Could Ralph Nader’s Entrance and Exit Have Helped Al Gore?The Impact of Decoy Dynamics on Consumer Choice[J].Journal of Marketing Research,2009,(6).

[15]Duncan J,Glyn WH.Visual Search and Stimulus Similarity[J].Psychological Review,1989,96.

[16]Mellers B,Biagini K.Similarity and Choice[J].Psychological Review,1994,101(3).

[17]Ariely D,Wallsten T S.Added Seeking Subjective Dominance in Multidimensional Space:An Explanation of the Asymmetric Dominance Effect[J].Organizational Behavior&Human Decision Processes,1995,3(63).

[18]Bettman JR,Luce M F,Payne JW.Constructive Consumer Choice Processes[J].Journal of Consumer Research,1998,25(12).

[19]Volkmann J.Scales of Judgment and their Implications for Social Psychology.Social Psychology at Crossroads[M].New York:Harper&Row,1951.

[20]Yeung W M,Catherine,Soman D.Attribute Evaluability and the Range Effect[J].Journal of Consumer Research,2005,32(12).

[21]Parducci A.Category Judgment:A Range-Frequency Model[J].Psychological Review,1965,11(72).

[22]Hamilton R,Hong J,Chernev.A Perceptual Focus Effects in Choice[J].Journal of Consumer Research,2007,l34.

[23]Mourali M,Bockenholt U,Laroche M.Compromise and Attraction Effects under Prevention and Promotion Motivations[J].Journal of Consumer Research,2007,(34).

[24]Amir O,Levav J.Choice Construction Versus Preference Construction:The Instability of Preferences Learned in Context[J].Journal of Marketing Research,2008,(4).

[25]简明,黄登源.市场研究定量分析方法与应用[M].北京:中国人民大学出版社,2009.