孙 莹 ，杜建刚

（1.天津城市建设学院 天津 300384；2.南开大学 国际商学院 天津 300071）

0 引言

在汽车行业，产品召回的事例屡见不鲜的。截止至2010年12月30日，全国一共召回乘用车1171673辆，接近2010年新车预计产销量1800万辆指标的6.5%以上，也就是说每100辆国内销售的新车，就有约7辆车存在缺陷。 中国2010汽车召回事件共计95次，大大超越2009年的57次，2008年的47次。而相比2004的10次，汽车召回数量几乎翻了10倍。[1]产品召回事件会给企业造成极大的负面影响和经济损失。面对产品召回的危害，如何应对危机，减小危机的伤害已是学术界研究的热点问题。已有的研究主要集中在产品伤害危机对消费者、危机品牌的影响和产品伤害危机的溢出效应[2-5]研究表明产品伤害危机能够影响消费者的态度[6-8]本文针对汽车产品召回。探讨召回策略对消费者心理及购买行为的影响。

1 研究假设

根据产品召回的各种情况，本文以汽车产品召回作为案例设计了实验。依据消费者在汽车召回事件发生后的心理机制反应提出假设。主要研究了严重程度、产品卷入、召回策略、负面情绪、感知风险、产品评价、购买行为这七个变量之间的关系。将自变量设定为严重程度和召回策略。因变量为负面情绪、产品评价和购买行为。选择了产品卷入作为调节变量。

其中，把产品缺陷的严重程度这个变量划分为严重的和不严重的两个强度；将企业召回策略这个变量分为了主动召回和被动召回两个部分；根据消费者的产品卷入情况的不同，将产品卷入情况划分为高卷入和低卷入两种；因此，根据以上不同的变量，我们将具体的产品召回事件描述为以下八种情况：

（1）严重的，高卷入，主动召回；（2）严重的，高卷入，被动召回；（3）严重的，低卷入，主动召回；（4）严重的，低卷入，被动召回；（5）不严重的，高卷入，主动召回；（6）不严重的，高卷入，被动召回；（7）不严重的，低卷入，主动召回；（8）不严重的，低卷入，被动召回。

下面依据以上八种召回情景，提出假设：

在八种不同的产品召回情景中，消费者由于受到缺陷产品召回事件的影响，在负面情绪、感知风险、产品态度、购买行为方面会存在显著的差异性，而且这些差异性是由严重程度不同而影响的，因此形成以下假设：

H1-1：严重缺陷对负面情绪的影响高于不严重缺陷

H1-2：严重缺陷对感知风险的影响高于不严重缺陷

H1-3：严重缺陷对产品态度的影响低于不严重缺陷

H1-4：严重缺陷对购买行为的影响低于不严重缺陷

在八种不同的产品召回情景中，消费者由于受到缺陷产品召回事件的影响，在负面情绪、感知风险、产品态度、购买行为方面会存在显著的差异性，而且这些差异性是由召回策略的不同而影响的，因此形成以下假设：

H2-1：主动召回对负面情绪的影响低于被动召回

H2-2：主动召回对感知风险的影响低于被动召回

H2-3：主动召回对产品态度的影响高于被动召回

H2-4：主动召回对购买行为的影响高于被动召回

在八种不同的召回情景下，缺陷的严重程度和召回策略对消费者的负面情绪存在着影响，并且由于消费者所处的产品卷入情况不同，所以在高卷入和低卷入两种情况下，严重程度和召回策略对负面情绪造成的影响存在显著差异。据此可以形成以下假设：

H3-1：在高卷入组中严重程度对负面情绪的影响强于低卷入组

H3-2：在高卷入组中召回策略对负面情绪的影响强于低卷入组

在八种不同的召回情景下，缺陷的严重程度和召回策略对消费者的感知风险存在着影响，并且由于消费者所处的产品卷入情况不同，所以在高卷入和低卷入两种情况下，严重程度和召回策略对感知风险造成的影响存在显著差异。据此可以形成以下假设：

H4-1：在高卷入组中严重程度对感知风险的影响强于低卷入组

H4-2：在高卷入组中召回策略对感知风险的影响强于低卷入组

在八种不同的召回情景下，缺陷的严重程度和召回策略对消费者的产品态度存在着影响，并且由于消费者所处的产品卷入情况不同，所以在高卷入和低卷入两种情况下，严重程度和召回策略对产品态度造成的影响存在显著差异。据此可以形成以下假设：

H5-1：在高卷入组中严重程度对产品态度的影响强于低卷入组

H5-2：在高卷入组中召回策略对产品态度的影响强于低卷入组

在八种不同的召回情境下，缺陷的严重程度和召回策略对消费者的购买行为存在着影响，并且由于消费者所处的产品卷入情况不同，所以在高卷入和低卷入两种情况下，严重程度和召回策略对购买行为造成的影响存在显著差异。据此可以形成以下假设：

H6-1：在高卷入组中严重程度对购买行为的影响强于低卷入组

H6-2：在高卷入组中召回策略对购买行为的影响强于低卷入组

2 概念模型与实验实施

2.1 概念模型

根据前文提到的产品召回下消费者心理反应过程，我们从中确定了严重程度和召回策略这两个主要因素作为自变量；同时将产品卷入这个变量作为调节变量；然后选择了负面情绪、感知风险、产品态度以及购买行为作为因变量，结合上文提出的假设，我们最终得出的概念模型如图1。

2.2 情景设置

本研究以汽车产品召回作为基点，以汽车产品的真实消费者作为被访问的对象。针对最近媒体大量报道的某款汽车发生了汽车召回事件，设计出了8种不同的汽车产品召回测试情景。这8个测试情景包括缺陷严重程度、产品卷入、召回策略3个不同变量，每个变量包括2个水平，它们的组合得到8种不同场景。严重程度划分为严重和不严重两个强度，其中严重的缺陷在场景中被设定为刹车制动系统存在缺陷，不严重的缺陷在场景中被设定为汽车电动车窗存在缺陷。产品卷入被划分为高卷入和低卷入两种，其中高卷入的情景设置为被访者是A品牌汽车的拥有者，低卷入的情景设置为被访者是A品牌汽车的拥有者，然而媒体报道的是另一个汽车品牌发生了问题汽车召回事件。召回策略划分为主动召回和被动召回两种，主动召回为汽车厂家主动发出召回信息，被动找回为汽车生产厂家在消费者诉求下发出召回信息。

2.3 调研实施

调研时间为2010年5月，采用街头拦截式、入户访问和进入大型企事业单位等3种方式进行问卷调查。在调查前，首先进行简单的前测，询问被访问者是否为汽车使用者，从而选择汽车拥有者作为问卷调查对象。

本次研究共发放问卷264份，经筛选和审核，去除带有重大逻辑错误的问卷后，得到240份有效问卷，问卷有效率为90%。本次研究共发放问卷264份，经筛选和审核，去除带有重大逻辑错误的问卷后，得到240份有效问卷，问卷有效率为90%。全部数据均来自真实的汽车产品消费者，其中男性125人，占全部有效样本量的52.1%；女性115人，占全部有效样本量的47.9%。样本的性别比例比较均衡，所以调研获得的数据结构比较合理。

在获得全部有效的数据资料后，使用SPSS13.0软件对调研数据进行信度分析、效度分析、方差分析和回归分析。

3 统计分析

3.1 受访者操纵变量检验

为了让被试者能够对问卷开始所描述的报道有更好的理解，我们在问项的最前面，设置了两道检验操纵变量的问项——“您觉得上述问题汽车存在缺陷的严重程度如何？”和“您觉得上述汽车公司对问题产品的召回策略如何？”，来检测被访问者是否能够准确地认为缺陷严重程度，和被试者是否对企业的召回策略有很好的理解。数据分析结果如表1所示，被访者都对这两个测项有了很好的理解，这说明他们都很好的融入了报道所描述的内容。

3.2 变量的信度分析和因子分析

将负面情绪、感知风险、产品评价和购买行为这4个变量依次进行信度分析，结果见表1。这四个变量的信度值都在 0.8以上，而且前三个变量的信度值都超过了0.9，这说明此次测量的可靠性和稳定性很好。

表1 不同情景下严重程度和召回策略的均值与方差表

将负面情绪、感知风险、产品评价和购买行为的14个问项的数据进行因子分析，得到KMO统计量为0.928，巴特利特球形检验的p值为0.000，说明数据具备因子分析的条件。

通过方差贡献表。可以看出，前4个因子对应的特征根的值大于1，这4个因子的积累方差贡献达到92.21%。说明可以从14个问项中提取4个因子。从旋转后的因子载荷矩阵表明，第一个公共因子在问项恐慌、担心、愤怒和焦虑上有较大的载荷，说明这4个指标具有较大关联性，可以归为一类。因此，因子1就是变量负面情绪。同理，因子2在存在风险、造成伤害和缺乏保障上有较大载荷，因子2就是变量感知风险。因子3在产品品质、可靠程度和放心程度上有较大载荷，因子3就是变量产品评价，因子4在作为选择、购买、推荐和正面宣传上有较大载荷，因子4就是变量购买行为。所以，问卷中4个变量的问项设计是十分合理的。

3.3 方差分析

根据调研获得的数据，我们进行了One-Way ANOVA的分析，分析结果为发生严重缺陷召回事件时负面情绪为4.3646、感知风险为4.7750、产品态度为4.017、购买行为为3.3583；在发生不严重缺陷召回事件时负面情绪为3.7542、感知风险为4.0306、产品态度为4.636、购买行为为4.2063。分析结果显示各变量的Sig.值小于0.05，说明各组变量之间存在显著差异。将上述数据进行比较可知，严重召回时的负面情绪高于不严重召回时的负面情绪，这就证实了假设H1-1；严重召回时的感知风险高于不严重召回时的感知风险，这就证实了假设H1-2；严重召回时的产品态度低于不严重召回时的产品态度，这就证实了假设H1-3；严重召回时的购买行为低于不严重召回时的购买行为，这就证实了假设H1-4。

通过召回策略均值比较结果分析，我们可以看出在主动召回策略下的负面情绪为3.4500、感知风险为3.6194、产品态度为4.814、购买行为为3.9104；在被动召回情况下的负面情绪为4.6688、感知风险为5.1861、产品态度为3.839、购买行为为3.6542。分析结果显示各变量的Sig.值均不高于0.05，说明各组变量之间存在显著差异。将上述数据进行比较可知，主动召回时的负面情绪低于被动召回时的负面情绪，这就证实了假设H2-1；主动召回时的感知风险低于被动召回时的感知风险，这就证实了假设H2-2；主动召回时的产品态度高于被动召回时的产品态度，这就证实了假设H2-3；主动召回时的购买行为高于被动召回时的购买行为，这就证实了假设H2-4。

3.4 回归分析

方差分析主要考察严重程度和找回策略对消费者的心理（负面情绪和感知风险）和行为（产品态度和购买行为）的影响，验证了假设H1-1～4和H2-1～4。以下通过线性回归方法对不同卷入度下严重程度和找回策略对消费者的心理和行为的影响进行进一步研究。

3.4.1 负面情绪的线性回归分析

为了证明当消费者处于不同产品卷入情况时，严重程度和召回策略对负面情绪造成的影响存在差异性，分别对高卷入和低卷入两组数据进行了负面情绪的回归分析。回归系数的值高卷入组为：常数项4.500，严重程度0.435，召回策略-0.339；低卷入组的值为：1.811，严重程度 0.244，召回策略-0.085。即回归表达式为：

高卷入负面情绪=0.435X1-0.339X2+4.500

低卷入负面情绪=0.244X1-0.085X2+1.811

T检验结果表明，不同卷入度下严重程度和召回策略的Sig.值均为0.000，说明回归系数有显著意义。

从回归分析结果可以看出，高卷入度下严重程度和召回策略对负面情绪的影响（均值分别为0.435和0.244）均高于低卷入度 （均值分别为0.339和0.085），从而验证了假设H3-1和 H3-2。

3.4.2 感知风险的线性回归分析

为了证明当消费者处于不同产品卷入情况时，严重程度和召回策略对感知风险造成的影响存在差异性，分别对高卷入和低卷入两组数据进行了感知风险的回归分析。回归系数的值高卷入组为：常数项5.125，严重程度0.443，召回策略-0.390；低卷入组的值为：2.207，严重程度 0.259，召回策略-0.152。即回归表达式为：

高卷入感知风险=0.443X1-0.390X2+5.125

低卷入感知风险=0.259X1-0.152X2+2.207

T检验结果表明，不同卷入度下严重程度和召回策略的Sig.值均为0.000，说明回归系数有显著意义。

从回归分析结果可以看出，高卷入度下严重程度和召回策略对感知风险的影响（均值分别为0.443和0.259）均高于低卷入度 （均值分别为0.390和0.152），从而验证了假设H4-1和 H4-2。

3.4.3 产品态度的线性回归分析

为了证明当消费者处于不同产品卷入情况时，严重程度和召回策略对产品态度造成的影响存在差异性，分别对高卷入和低卷入两组数据进行了产品态度的回归分析。回归系数的值高卷入组为：常数项3.996，严重程度-0.318，召回策略0.245；低卷入组的值为：5.010，严重程度-0.105，召回策略0.218。即回归表达式为：

高卷入产品态度=-0.318X1+0.245X2+3.996

低卷入产品态度=-0.105X1+0.218X2+5.010

T检验结果表明，不同卷入度下严重程度和召回策略的Sig.值均为0.000，说明回归系数有显著意义。

从回归分析结果可以看出，高卷入度下严重程度和召回策略对产品态度的影响（均值分别为0.318和0.245）均高于低卷入度 （均值分别为0.105和0.218），从而验证了假设H5-1和 H5-2。

3.4.4 购买行为的线性回归分析

为了证明当消费者处于不同产品卷入情况时，严重程度和召回策略对购买行为造成的影响存在差异性，分别对高卷入和低卷入两组数据进行了购买行为的回归分析。回归系数的值高卷入组为：常数项4.042，严重程度-0.219，召回策略0.105；低卷入组的值为：4.530，严重程度-0.107，召回策略0.070。即回归表达式为：

高卷入购买行为=-0.219X1+0.105X2+4.042

低卷入购买行为=-0.107X1+0.07X2+4.53

T检验结果表明，不同卷入度下严重程度和召回策略的Sig.值均为0.000，说明回归系数有显著意义。

从回归分析结果可以看出，高卷入度下严重程度和召回策略对购买行为的影响（均值分别为0.219和0.105）均高于低卷入度（均值分别为0.107和0.07），从而验证了假设H6-1和 H6-2。

4 结论与建议

产品缺陷的不同严重程度和不同的召回策略对消费者造成不同程度的影响。在发生严重的缺陷时，消费者的负面情绪和感知风险会更高，产品评价和购买行为会更低。在发生不严重的产品召回时，消费者的负面情绪和感知风险会相对较低，产品评价和购买行为会比严重召回时要高。在高卷入组中，缺陷严重程度和召回策略对负面情绪、感知风险、产品态度和购买行为四个因变量的影响作用都要大于低卷入组，对负面情绪和感知风险这两个因变量的影响作用更加显著。

为了最大限度地降低产品召回事件造成的负面影响，企业在出现产品缺陷危机时要注意根据不同情况，有针对性地制定应对措施。

从消费者反应的角度看，企业在出现产品缺陷危机时采取积极的主动召回会减少负面的影响。但这并不一定表示只要出现产品缺陷危机企业就一定要采取主动召回措施。因为从企业的角度看，汽车召回通常是大批量的，会带来巨大的经济损失。企业应该从内部的经济影响和消费者的负面影响两方面综合考虑是否主动召回。在发生了严重缺陷时，消费者在情绪上强烈不满，企业应该采取主动召回。此时企业真诚的、有责任感的补救策略十分重要。对缺陷不严重时，企业是否主动召回应采取灵活的措施。这一方面是考虑找回带来巨大损失，另一方面产生缺陷的产品毕竟只是一个批次产品中的少部分，甚至只是个别案例。这时采取对缺陷产品采取免费更换部件等措施也是可取的。但从企业长远利益看，为了在消费者心目中树立良好的形象，对缺陷不严重的产品也采取主动召回也是可取的。

[1]http://auto.cnfol.com/101231/169,1691,9079666,00.shtml年终盘点2010年中国汽车七宗“最”.

[2]Siomkos,George J.,Malliaris,Peter G.Consumer Response to Company Communications during a Product-harm Crisis[J].Journal of Applied Business Research,1992,9(3).

[3]王晓玉,吴纪元,晁钢令.产伤害危机及其处理过程对消费者虑集的影响———基于中国消费的实证分析[D].中国营销科学学术议论文集,2005.

[4]方正.产品伤害危机应对方式对顾客感知危险的影响———基于中国消费者的实证研究[J].经济体制改革，2007.

[5]Niraj Dawar,Madan M.Pillutla.Impact of Product-harm Crisis on Brand E Quity:the Moderating Roleof Consumer E xpectations[J].Journal of Marketing Research,2000,(5).

[6]Laufer,Daniel.ProductCrisisand ConsumersAssessmentof Blame:Is There an Impact of Country of Origin[D].Universit y of Texas,Austin,2002.

[7]Laufer,D.,Silvera,D.H.,Meyer,T.Differences between Elderly and Other Adult Consumers in Judgments about Product Harm Crises[J].Academy of Marketing Science Review,2005,(7).

[8]Siomkos,George J, Kurzbard Gary.The Hidden Crisis in Product-harm Crisis Management[J].European Journal of Marketing，1994,28(2).