李国栋　李宏宇

摘 要采用零售扫描数据研究我国节假日需求高峰对消费者产品选择行为的影响。通过对具有代表意义的季节性商品和非季节性商品的购买记录依次进行品类、产品和消费者个体三个层面的分析，发现在春节等节假日需求高峰期，消费者对季节性商品的价格弹性显著变小，表现出对价高质好的产品的明显偏好，而对非季节性商品的选择则无明显变化。季节性商品的必需品属性和社会性属性在节假日需求高峰期有所增强，是导致消费者产品选择行为发生变化的主要原因。厂商在节假日期间应相应调整季节性商品的生产和价格策略，在满足消费者需求的同时实现自身利润的最大化。

关键词需求高峰；产品选择；价格弹性；扫描数据

[中图分类号]F270 [文献标识码]A [文章编号]1673-0461（2015）05-0026-07

一、引言及文献回顾

春节、五一和十一等节假日已经成为我国特有的需求高峰时期，由此形成的假日经济现象曾引起不少学者的关注和研究。早期的研究对其促进消费的效果有过争论，一种观点认为假日经济能拉动我国内需从而推动经济增长（张旭昆和徐俊，2001；陈海达等，2006；孙文凯和陈济冬，2009）[1-3]，另一种观点认为假日经济带来的是消费在时空上的转移而不是消费总量的增加（傅晓霞和吴利学，2003；栾惠德，2007；徐维军和胡茂林，2008）[4-6]。观点虽有不同，但都是基于宏观经济视角进行分析的，均缺少微观数据的实证研究。事实上，从微观经济视角看，由于节假日期间季节性商品需求的明显增加，节假日成为研究需求高峰冲击下微观个体行为变化的一个很好的自然实验（Levy等，2010）[7]。

国外学者很早就注意到节假日期间消费现象的不同特点，并基于微观数据展开了一系列的讨论。以价格变化为切入点，他们发现节假日期间食品的需求明显增加但价格却下降（Warner和Barsky，1995；MacDonald，2000）[8-9]，其解释是消费者的价格弹性在节假日期间显著变大，从而使降低价格成为商家应对这一变化的均衡策略。此后，消费者价格弹性是否变化以及如何变化成为节假日消费者行为研究的一个主要争论点。Chevalier等（2003）[10]通过门店层面加总数据的实证研究后发现，需求的价格弹性并没有变大，相反部分商品有显著下降，而需求高峰时期部分

商品价格的下降是由用于广告目的的吸引商品所引起的。Nevo和Hatzitaskos（2006）[11]使用相同的数据却否定了Chevalier 等（2003）[10]的结论，他们发现节假日期间消费者的产品偏好发生变化，尤其以金枪鱼为例，大斋节期间消费者更偏好价格便宜的产品，从而导致价格弹性在需求高峰时期显著变大。①

以上研究都是针对感恩节、圣诞节等西方节假日作出的，与之相比我国以春节为代表的节假日有着明显的文化差异，在我国特有的节假日背景下研究消费者的节假日行为也就显得尤为必要。尤其是基于微观经济数据的实证研究，一方面可以加深我们对我国节假日消费者行为的认识，另一方面也有助于企业制定有针对性的市场竞争策略。但由于研究所需的微观数据长期以来难以获取，这一问题的研究一直非常匮乏。然而，随着现代信息技术的发展和大数据时代的到来，这一数据瓶颈已经得以突破（冯芷艳等，2013）[12]。近年来已经有学者开始使用基于会员卡购买记录的扫描数据（scanner data）对节假日消费行为进行微观实证研究。肖俊极等（2012）[13]采用会员卡零售扫描数据，以女性时尚消费品为例，研究五一、十一黄金周时期消费者购买行为的变化，发现价格弹性在黄金周显著变小而在店庆促销时显著变大；李国栋（2013，2014）[14-15]同样采用会员卡零售扫描数据，对消费者购买行为的假日效应进行实证研究，发现节假日期间消费者对季节性商品折扣的敏感度有所变大，而对非季节性商品的购买决策则出现异质性变化。这些研究关注的重点是消费者价格弹性在节假日期间的变化，均从价格敏感度变化的角度探讨消费者行为的假日效应。而根据Nevo 和Hatzitaskos（2006）[11]的发现，节假日期间消费者还可能出现产品选择行为的变化，但已有文献并未从这一角度进行探讨。此外，Nevo 和Hatzitaskos（2006）[11]的结论，即消费者在节假日期间更偏好价格低的产品（品牌），是否与中国的实际情况相一致也有待验证。因此，研究我国节假日对消费者产品选择行为的影响将是对已有研究成果的重要拓展。

本文的贡献在于：第一，在中国背景下讨论节假日对消费者产品选择的影响，相比已有文献，方法上从品类分析和产品分析进一步推进到消费者个体分析，结论上得出与已有文献不同的实证结果并给出了相应的解释；第二，区别于绝大多数采用宏观经济数据研究我国假日经济的文献，本文采用了基于会员卡购买记录的零售扫描数据进行实证分析，为我国消费者行为假日效应的微观实证研究再添砖加瓦。

二、研究设计及数据

（一）研究设计

Nevo和Hatzitaskos（2006）[11]质疑Chevalier等（2003）[10]的一个主要论点是，人们所观察到的商品平均价格下降是由消费者的产品偏好变化导致的。而事实上，由于他们使用的是门店层面的加总扫描数据而不是消费者个体层面的扫描数据，因此并不足以区分商品平均价格的下降是由消费者偏好变化还是收入效应造成的。本文将采用消费者个体层面的零售扫描数据进行实证研究，首先参考已有文献的方法对数据进行品类（category）和产品（product）分析，然后进一步推进到消费者个体（individual）层面分析以确认消费者的偏好在节假日期间是否发生改变。具体而言，研究设计如下：

（1）品类分析。选取一组季节性商品的消费者购买记录，同时选取一组非季节性商品的消费者购买记录用于比较。预期季节性商品将在节假日期间出现需求高峰，而非季节性商品则无明显高峰。把这些购买记录先加总为产品层面的数据，然后在产品层面的基础上进一步加总为品类层面的数据。判断节假日是否为两组商品的需求高峰，并分析品类价格在需求高峰的变化。endprint

（2）产品分析。通过估计产品的需求函数验证产品价格弹性是否发生变化。用表示产品的销量，对每一品类下的产品进行如下计量模型的回归：

lnQit=α+β·lnPit+∑■■δk·holidaykt·lnPit+∑■■φj·otherjt·lnPit+∑■■λi·producti+γ·weekt+η·weeksqt+uit

（1）

其中，i代表产品，t代表时间，Pit代表产品i在第t周的价格，因此β是产品的价格弹性。我们关注产品的价格弹性在节假日需求高峰中是否有所变化，因此方程中加入节假日虚拟变量holidaykt与lnPit价格的交互项。如果价格弹性在节假日期间有所上升（下降），则意味着消费者的产品偏好可能发生改变，从而选择价格更低（高）的产品。考虑到价格弹性在其他因素的影响下也可能发生变化，模型加入其他因素otherjt与lnPit价格的交互项。此外，方程中还放入表示不同产品的虚拟变量producti。最后，加入控制时间变化趋势的一次项week和weeksq二次项。

（3）消费者个体分析。相比门店层面扫描数据，消费者个体层面扫描数据的优势是我们可以根据会员卡卡号识别出消费者的身份，因此可以观察到同一消费者在非节假日与节假日的产品选择。如果消费者的产品偏好确实发生改变，则预期得到的结果是，在非节假日购买了价格较低（高）的产品的消费者，在节假日期间将购买价格较高（低）的产品。

（二）数据选取及处理

1. 数据选取

本文数据来源于大连市某大型购物中心，该购物中心实行会员积分制，会员消费者使用会员卡购物时，其购买记录都以扫描数据的形式得以保存。数据为2005年1月到2006年4月的会员购买记录，样本涵盖了两个春节、五一黄金周、十一黄金周等多个重大节假日。根据本文研究设计，我们从中选取季节性与非季节性两组商品的购买记录。食品是典型的季节性商品，重大节假日往往是其需求高峰期。② 根据数据可得性及完备性，选取啤酒和瓜子作为季节性商品的代表。日化用品则没有明显的季节性，选取洗发水、沐浴露作为非季节性商品的代表。选择这四种商品的另一个重要原因是，它们的重量或容积的信息在购买记录中有完整的呈现。由于在数据统计中需要根据商品重量或体积对价格等重要变量作标准化处理，因此这些信息是否完整成为选取商品的一个重要条件。四种商品购买记录的初步统计见表1。

需要说明的是，本文数据的时间看似略早，但其实并不影响其作为经验证据的有效性。首先，相比数据的时效性，数据的准确性是消费者行为实证研究中更为重要的问题。因为实证研究的关键在于使用真实反映消费者购买行为的数据来推断消费者的偏好及需求函数，而扫描数据相对问卷调查数据在准确性方面无疑具有更大的优势，是消费者显示性偏好的真实呈现。其次，即使从时效性的角度看，本文数据也具有良好的代表性。我国假日经济从1999年至今仅运行14年，而本文数据始于2005年1月并且长达16个月，因此仍然具有良好的代表性。国外相关文献如Chevalier等（2003）[10]以及Nevo和Hatzitaskos（2006）[11]所使用的数据时间也较早，样本期为1989至1994年。该数据名为Dominick's Database，是芝加哥大学布斯商学院与Dominick's Finer Food连锁超市合作收集的扫描数据。③ 更重要的是，直到现在仍然有很多学者使用该数据开展市场营销和经济学的研究，并且成果相继发表于市场营销及经济学的顶尖期刊上。④

2. 数据处理

首先对本文所选取数据的品类和产品加以说明：品类是指商品的类别，本文数据一共有4个品类，包括啤酒、瓜子、洗发水和沐浴露；产品则是指每一个品类下具体的商品，这里的产品不等同于品牌，因为同一品牌下很可能包括几种有差异的商品。在对四种商品作品类和产品的统计分析时，考虑到由于包装的原因，不同商品的重量或容积很可能不相同，因此需要对购买记录中商品的重量或容积作标准化处理。啤酒以1 000毫升作为1个单位的标准化容积，瓜子以250克作为1个单位的标准化重量，洗发水和沐浴露均以200毫升作为1个单位的标准化容积。在此基础上得到每一条购买记录中商品的标准化价格。

得到标准化价格后首先可以计算出每种产品每周的平均价格，等于产品在第周的总收益除以总销量。会员积分促销是该购物中心一项重要的非价格策略，数据显示一般情况下1元可积累0.1分，即积分比例为0.1。而该购物中心会不定期通过提高积分比例进行促销。因此积分比例作为一个影响销售量的变量被纳入本文分析。描述性统计表明，产品的销量及价格标准差较大，说明销量在不同产品以及时间内存在较大波动。产品价格的分布也比较分散，如果以价格作为产品品质的信号，说明存在一系列品质不等的商品。而积分比例最高均可达0.5，说明存在明显的非价格促销。

（三）变量定义

根据样本期所涵盖的时间，本文一共定义五个节假日虚拟变量，依时间顺序先后为第一个春节、五一黄金周、十一黄金周、圣诞元旦和第二个春节。⑤ 我们以“周”作为数据的时间刻度，为避免把周末及其前后的销售高峰期分成两部分，根据已有文献对数据的处理方法把“周”定义为星期四到下一周的星期三，因此这些节假日均覆盖两周的时间。考虑到春节是中国最重大的节日，传统上农历除夕至正月十五元宵节均被认为是“过年”的时间，加上消费者往往在春节前就开始采购，因此两个春节虚拟变量的定义在原来两周的基础上提前两周并延后一周共扩大为五周。

此外，回归分析中需要控制可能引起商品销量变化的几个因素，包括炎热天气、店庆促销以及积分促销等。预期炎热天气会增加啤酒销量，同时预期炎热可能也会增加洗发水和沐浴露的销售。根据该购物中心所在城市的气候，把“炎热”变量定义为从6月下旬至9月初共12周的时间。该购物中心曾进行一次店庆促销活动，定义虚拟变量“促销”，共覆盖两周。此外，该购物中心对会员消费者采取不定期提高积分比的促销方式，本文使用变量“积分”反映其会员积分策略。endprint