基于多主体建模的绿色建筑商品房消费者行为分析 .pdf

发布时间：2022-06-14 发布人：admin 分类：说明书资料大小：0.62M 资料格式：pdf 举报版权申诉

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中国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn 基于多主体建模的绿色建筑商品房消费者行为分析# 施骞，傅群* 5 10 15 20 25 30 （同济大学经济与管理学院上海 210092）摘要：绿色建筑商品房可以有效地改善环境，但是受价格、技术成熟度和政策等因素的制约，在市场上未能得到消费者的普遍认可。本文在经典的精细加工可能性模型（Elaboration likelihood model，ELM）基础上运用传染病模型研究影响绿色建筑消费者态度的改变因素。首先基于精细加工可能性模型理论研究单个个体态度的改变，然后利用传染病模型研究个体交互后的态度改变并加以仿真分析，结果显示通过建立正向口碑、改变个人相关性、增强边缘线索等措施可以有效地改善消费者对绿色建筑商品房的态度；同时，建立正向口碑对多人组的态度改变更具有效性，而改变个人相关性则对少人组的态度改变更具有效性。关键词：绿色建筑；商品房；精细加工可能性模型（ELM）；传染病传播模型；消费者行为中图分类号：TP391.9 An Analysis of Consumer Behavior on Green Building Commercial Housing Based on Multi-agent Modeling Shi Qian, Fu Qun (Tongji University School of Economics and Management Shanghai 210092) Abstract: Although green building commercial housing may effectively improve habitat environment, it is still not well recognized by the consumers because of several important factors such as price, technology maturity and policy etc. This paper adopts the infectious disease model on the basis of classic Elaboration likelihood model (ELM) to examine the main factors that affect consumers’ behavior on green building. Firstly the ELM theory is employed to explore individual attitude change. Subsequently, the infectious disease model is utilized to examine the individual attitude change after interaction via simulation. The result shows that group's attitude to green building commercial housing can be effectively improved through establishing positive word of mouth, changing personal relevance and intensifying peripheral clues. In addition，word of mouth is more useful in group with more members while personal relevance is helpful in group with few members. Key words: green building; commercial housing; Elaboration likelihood model (ELM); infection disease model; consumer behavior 35 0 引言绿色建筑是指在全寿命期内，最大限度地节约资源（节能、节地、节水、节材）、保护环境、减少污染，为人们提供健康适用的、高效的、使空间与自然和谐共生的建筑[1]。近年来，伴随着我国房地产市场的发展，新建商品房日益成为新竣工建筑的主体，但是每年销售的商品房很少经过绿色认证。绿色建筑商品房作为当前建筑业发展方向，消费者认可度一般， 40 他们更关注商品房的区域、品牌、价格等因素，而不会主动把绿色建筑商品房作为重点考虑的因素。《国家新型城镇化规划（2014～2020）》提出城镇绿色建筑占新建建筑的比重，要从2012 基金项目：高等学校博士学科点专项科研基金（20120072110055）作者简介：施骞（1971-），男，浙江嵊州人，教授，研究方向：工程项目可持续建设、绿色建筑与风险管理，多主体建模. E-mail: qianshi@tongji.edu.cn - 1 -

中国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn 45 50 年的2%提升到2020年的50%[2]。要实现这一目标，新建商品房达到绿色建筑标准势在必行，绿色建筑既要得到开发商的支持，更要得到消费者的认可。国务院办公厅发布的《2014-2015 年节能减排低碳发展行动方案》[3]提出到2015年，新增绿色建筑3亿平方米，占新增总建筑面积的20%。当前，新增绿色建筑主要集中在政府投资项目如保障房、大型公建等，而对商品房没有强制性要求，从表1商品房（包括住宅、办公楼和商业营业用房三类）[4]竣工面积和销售面积可知，商品房是否符合绿色建筑标准对我国的低碳减排具有重大意义。以住房城乡建设部“绿色建筑后评估调研”课题成果分析得出，住宅项目一星级、二星级、三星级绿色建筑的每平方米成本分别只增加了33元、73元、222元[5]，由此可见绿色建筑商品房价格对消费者影响不显著。消费者的购买行为通常是为了解决问题，其购买决策是在众多的竞争商品中做出选择的过程[6]。绿色建筑商品房能否解决消费者的问题，哪些因素影响消费者的态度是值得探讨的问题。本文对绿色建筑商品房消费者行为的影响因素进行研究，通过ELM模型、传染病传播 55 模型建立了消费者主体对绿色建筑商品房态度模型，分析哪些因素对消费者行为具有显著影响，并提出相应的对策建议。表 1 2010-2014 年商品房竣工面积和销售面积 (单位：万平方米) Tab. 1 the completed areas and sales areas of commercial residential building from 2010 to 2014 60 (units: ten thousands square metres) 年份竣工面积销售面积 2010年 76000 104349 2011年 89244 109946 2012年 99425 111304 2013年 101435 130551 2014年 107459 120649 数据来源：国家统计局网站[4] 本文的研究对象是绿色建筑商品房，下文中简称为绿色商品房。 1 文献综述 1.1 精细加工可能性模型 65 研究消费者行为可以采用实证[7-9]和仿真[10-12]两种方法。消费者行为的研究内容可从人口统计数据、行为数据和心理数据三方面着手[13]。如Omid Roozmand从财富、文化和个性视角[11]研究消费行为。尽管有学者并不认同多主体模拟的研究方式[14]，但大多数学者还是认为人工智能主体的五大特征（自发行为、个人价值观、交流与合作、智能化行为和空间移动性[15]）能较好地体现个体的智能性。 70 1986年，Petty和Cacioppo[16]提出精细加工可能性模型，随后Mosler和Martens建立了ELM 的多主体模型（见图1，数学关系见附录）[17]。ELM的中枢路径是指消费者具有高度的动机和能力，更关注产品相关的信息，经深思熟虑后再评价产品。周边路径是指个人的动机与能力相对较弱时，由于消费者对产品的信念不足，态度的改变主要由情境中的情感性线索所决定。 75 ELM模型的优点在于主体具有自我学习的能力，如图1所示，方框2表明主体前期的态度构成了其态度偏好，而方框9论据质量作为经验（知识）成为主体的精细加工能力。自主学习特性弥补了Tao Zhang[10]等人研究的不足之处。 - 2 -

中国科技论文在线 1.2 SIR 模型理论和小世界理论 http://www.paper.edu.cn 80 对新产品、新技术需求的定量预测研究始于Bass扩散模型[18]，Bass模型和传染病模型是从个体采纳决策行为的微观层面的仿真[19]。Newman研究SIR模型流行病在复杂网络上的扩散[20]，SIR模型除了研究传染病问题以外，还广泛用于技术扩散[21]，危机传播[22]、群体行为 [23]等方面。SIR模型假设所考察地区的总人数N不变，人群分为潜在病人（S）、病人（I）和免疫人群（R）三类，在时刻t，这三类人的总人数为N(t)，满足S（t）+I（t）+R（t）=N(t)。每日的感染率是β，康复率是γ。 85 SIR模型中的三类人的划分思想[24]可以应用于绿色商品房消费人群分类，表示潜在绿色商品房消费者、绿色商品房消费者和抵制绿色商品房消费者。绿色商品房抵制者对绿色商品房具有免疫能力，无论何种状态下都不会改变态度。主体间转换关系见图2。感染率和康复率分别表示各类人群交互后的态度转换率。病毒式营销要求产品的核心功能鼓励用户邀请其朋友成为用户[25]。单个消费者购买绿 90 色商品房对环境的保护是有限的，消费者向潜在消费者的大力推荐不可或缺。 Milgram通过实验得出人与人之间的平均距离是六[26]，即两个完全不认识的人之间，只隔了六重分隔关系。小世界网络传播理论应用于知识或技术的扩散[24]、网络新产品的扩散[12] 等领域。 95 1.3 文献总结图1 Mosler的ELM模型[17] Fig1 Model of ELM from Mosler[17] ELM模型研究消费者态度的改变[27, 28]，SIR模型研究传染病在复杂网络上的扩散。在 100 Molser所建立的ELM模型中，人与人的沟通是通过一轮一轮的交流后改变的[29]，而网络信息改变了消费者的购买决策[6]，本文拟引入SIR病毒传播模型，作为研究绿色商品房消费者交互态度改变规则。 - 3 - 123465789个体相关性论据质量个体精细加工动机精细加工能力资料论点质量边缘线索信息发布者态度精细加工可能性次要因素态度中枢因素态度偏好价值取向知识

中国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn 2 绿色商品房消费者态度改变模型 2.1 模型假设 105 (1)将消费绿色商品房的人群分为三类，态度得分[0 2)表示抵制绿色商品房消费者，[2 6] 表示潜在绿色商品房消费者，(6 10]表示绿色商品房消费者。 (2)初始状态下，市场上只有潜在绿色商品房消费者。 (3)ELM模型中所有变量初始值取值从0到10，ELM是三类主体无交互时候态度的改变规则。 110 (4)本模型模拟10000的主体，小世界的人数分别为8个和20个。 (5)主体先受中枢路径和边缘路径的影响，后与小世界内部人员相互交流。 2.2 态度改变规则消费者态度改变来源于中枢因素（个人相关性、干扰和价值取向）、边缘因素（边缘线索、资料论点质量和信息发布者态度）和消费者间的相互影响。中枢因素和边缘因素的改变 115 运用Mosler建立的ELM模型（数学公式见附录）。消费者间相互影响采用SIR模型。首先判断小世界内绿色商品房消费主体的初始状态（见图2），然后按感染率和退出率代表各类主体态度的转变（见表2）：（1）每个消费主体与临近结点的主体交流后，会使潜在消费者的态度值上升。（2）抵制绿色商品房消费者与潜在消费者和消费者沟通后，可以使潜在消费者和消费者态度值下降。（3）潜在消费者与消费者沟通后，可以使消费者态度 120 值下降。（4）小世界中消费者态度的提高或者降低，取决于各自的交互，根据交流后态度值再判断其属于哪个范围。（5）同类主体间的相互影响暂不考虑。表2 交互后，主体态度改变系数 Table 2 the coefficient of agents’ attitude after interactive 序号主体交互影响转变率 1 2 3 4 潜在消费者→消费者 ↑0.025 消费者→潜在消费者 ↓0.01 潜在消费者→抵制消费者 ↓0.01 消费者→抵制消费者 ↓0.005 125 130 图2 绿色商品房消费主体状态转换规则 Fig2. The change rule of consumers’ attitudes of green building commercial housing - 4 - 潜在消费者消费状态抵制消费状态

中国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn 3 基于多主体的绿色商品房消费者仿真实验 135 在仿真过程中，本文测试了个体相关性、价值取向、边缘线索、资料论点质量、信息发布者态度及口碑效应对主体态度影响，限于篇幅，本文只介绍最主要和有意义的仿真结果。为了显示各因素的影响效果，在仿真程序运行到第 10 次时改变某个影响因素，到第 20 次时恢复。 140 145 （a）8 人组个人相关性为 0 （b）20 人组个人相关性为 0 （c）8 人组边缘线索为 10 (d)20 人组边缘线索为 10 150 155 160 165 170 (e)8 人组口碑效应 (f) 20 人组口碑效应 Resistant consumers potential customers supporters of green building 图3 绿色商品房消费者人数变化仿真图 Fig3 the consumer simulation tendency chart of green building commercial housing - 5 -

中国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn 175 3.1 降低个人相关性如图 3(a)、 (b)所示，当消费者的个人相关性较低，即主体动机不强的时候，比较有利于潜在的绿色商品房消费者向绿色商品房消费者或者抵制者转化，这是由于个人动机相对较弱时，消费者态度的改变主要受到情境中的情感性线索（如交易环境、品牌印象、名人证言等）的影响。 180 绿色商品房作为高价值的消费品，消费者在购买前会做充分的准备工作，降低个人相关性很难直接做到。因此只有依靠强制政策；提高与消费者切身相关的绿色商品房的实用性，不断加大力度研发新的绿色建筑施工工艺、建筑材料，降低绿色商品房的购置成本和维护费用，改善绿色商品房的消费者体验。此外，在目前对绿色商品房补贴基础上，加大各类扶持政策（如贷款优惠、契税优惠、物业管理费优惠等）。使消费者感到对绿色商品房消费行为 185 的经济外部性得到一定的补偿，缩小绿色商品房与普通商品房经济上的差距。 3.2 增加边缘线索图 3(c)、(d)所示，正面的边缘线索能极大地提高绿色商品房消费者的态度，一旦边缘线索减弱，其带来的正向效应持续较短，因此持续的公益广告投放、房地产企业加大对绿色商品房的宣传、环保组织对绿色商品房的推广都不可或缺。 190 从情感方面让消费者意识到绿色商品房对环境保护的巨大作用。绿色商品房推广应从其对改善环境、促进人类与建筑的可持续发展方面着手。百年建筑，一旦设计建成后，使用时间较长，而且我国大量采用钢筋混凝土材料，废弃后的二次利用有待进一步研究。让消费者意识到对新建建筑在设计阶段就考虑其绿色环保会比后期的改造更为经济。 3.3 积极的口碑效应 195 200 如图 3(e)、(f)所示，积极的口碑效应（q=0.05）对于潜在消费者向消费者转化有重大影响[30]，对比图 3(a)、(b)、(c)和(d)，发现建立正向口碑更有利于潜在消费者向消费者转变。积极的口碑来源于社交网络中熟人间的推荐，体验过绿色商品房益处的消费者的现身说法比其他营销手段更为有效。因此开发商需要重视前期绿色商品房消费者在使用过程中的反馈，定期对其进行回访，找出不足之处加以改善，使绿色商品房消费者成为积极的宣传者。 4 结论本文在经典的精细加工可能性模型基础上引入了SIR模型，使消费者交互态度改变更符合网络信息时代的行为特征[6]，是对SIR模型应用[12, 21-23]的扩展，改进了ELM模型的不足之处。 205 仿真发现影响绿色商品房消费者行为的关键在于建立绿色商品房的正向口碑、改变个人相关性和增强边缘线索三个主要途径，主要靠消费者推荐、强制性绿色商品房政策、绿色商品房优惠政策、公共环保意识的提高等措施促进绿色商品房消费。具体而言，在6人组仿真中，绿色商品房消费是高卷入的消费行为，因此中枢路径的作用较大，需要相关政策促进绿色商品房消费。在20人组仿真中，口碑效应比广告效应更为有效，因此需改善消费者体验， 210 使其成为良好的宣传员。此外，从情感上让消费者意识到绿色商品房对环境的保护将促进人与自然和谐共处。本研究通过模拟消费者对绿色商品房消费行为的影响因素，找出其中的主要因素，由于 - 6 -

中国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn 模拟主体不同于人，今后应对边缘线索和个人相关性及口碑因素做进一步实证研究，来验证本模型。 215 致谢本文应感谢高等学校博士学科点专项科研基金项目的支持（20120072110055）。附录方框3： 220 方框1：精细加工动机=个人相关性方框2：方框4： 225 方框5：如果态度偏好≥5，信息发布者态度≥5→（+2）；如果态度偏好≤5，信息发布者态度≤5→ （+2）；如果态度偏好>5，信息发布者态度<5→（-2）；如果态度偏好<5，信息发布者态度>5→（-2）。方框6： 230 方框7：方框8： 235 ， - 7 - 1/21/2 5 125精细加工动机精细加工能力周边线索-5精细加工可能性精细加工动机精细加工能力110干扰精细加工能力知识2态度价值取向态度偏好2555+22.555态度偏好资料论点质量资料论点质量中枢因素/1.65边缘因素边缘线索11+1-31010tt信息发布者态度态度精细加工可能性精细加工可能性态度态度中枢因素边缘因素111010t精细加工可能性精细加工可能性论据质量论据质量中枢比例边缘比例10资料论点质量论据质量中枢比例10t如资料论点质量源质量10t则资料论点质量论据质量110t资料论点质量论据质量边缘比例

中国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn 方框9： 240 [参考文献] (References) 245 250 255 260 265 270 275 280 285 290 295 [1] 中华人民共和国住房和城乡建设部，中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局. 绿色建筑评价标准 (GB/T50378 ) [S]. 2014. [2] 中共中央, 国务院. 国家新型城镇化规划 (2014-2020 年) [EB/OL]. 2015-01-22. http://www.gov.cn/zhengce/2014-03/16/content_2640075.htm. [3] 国务院办公厅. 2014-2015 年节能减排低碳发展行动方案 [EB/OL]. 2014-6-2. http://www.gov.cn/zhengce/content/2014-05/26/content_8824.htm. [4] 国家统计局. 2014 年全国房地产开发和销售情况 [EB/OL]. 2015-1-25. http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/201501/t20150120_671070.html. [5] 中国建设报. 未来 6 年我国绿色建筑占比将达 50% [EB/OL]. 2014-10-31. http://www.chinajsb.cn/bz/content/2014-04/16/content_124182.htm. [6] SOLOMON M R. Consumer behavior: buying, having, and being [M]. 10th ed.: Saint Joseph's University and The University of Manchester (U.K.), 2011. [7] 王建明, 贺爱忠. 消费者低碳消费行为的心理归因和政策干预路径: 一个基于扎根理论的探索性研究 [J]. 南开管理评论, 2011, 14 (4): 80-9. [8] KOUFARIS M. Applying the technology acceptance model and flow theory to online consumer behavior [J]. Information systems research, 2002, 13 (2): 205-23. [9] 刘光富, 张士彬, 门成昊. 再生资源产品消费者购买意向与市场营销策略研究 [J]. 预测, 2015, 04): 27-33. [10] ZHANG T, ZHANG D. Agent-based simulation of consumer purchase decision-making and the decoy effect [J]. Journal of Business Research, 2007, 60 (8): 912-22. [11] ROOZMAND O, GHASEM-AGHAEE N, HOFSTEDE G J, et al. Agent-based modeling of consumer decision making process based on power distance and personality [J]. Knowledge-Based Systems, 2011, 24 (7): 1075-95. [12] 于同洋, 肖人彬, 龚晓光. 基于多智能体的网游产品扩散特性 [J]. 系统工程理论与实践, 2010, 30 (05): 919-27. [13] RUD O P. Data mining cookbook: modeling data for marketing, risk, and customer relationship management [M]. John Wiley & Sons, 2001. [14] POGGI A. Developing real applications with agent technologies [J]. Journal of systems integration, 1999, 9 (4): 311-28. [15] D'INVERNO M, LUCK M, LUCK M M. Understanding agent systems [M]. Springer Science & Business Media, 2004. [16] PETTY R E, CACIOPPO J T. The elaboration likelihood model of persuasion [J]. Advances in experimental social psychology, 1986, 19 (123-205. [17] MOSLER H-J, SCHWARZ K, AMMANN F, et al. Computer simulation as a method of further developing a theory: Simulating the elaboration likelihood model [J]. Personality and Social Psychology Review, 2001, 5 (3): 201-15. [18] BASS F M. A New Product Growth for Model Consumer Durables [J]. Management Science, 1969, 15 (5): 215-27. [19] HETHCOTE H W. The mathematics of infectious diseases [J]. SIAM review, 2000, 42 (4): 599-653. [20] NEWMAN M E. Spread of epidemic disease on networks [J]. Physical review E, 2002, 66 (1): 1-11. [21] 罗荣桂, 江涛. 基于 SIR 传染病模型的技术扩散模型的研究 [J]. 管理工程学报, 2006, 01): 32-5. [22] 马源源, 庄新田, 李凌轩. 股市中危机传播的 SIR 模型及其仿真 [J]. 管理科学学报, 2013, 07): 80-94. [23] 佘廉, 沈照磊. 非常规突发事件下基于 SIR 模型的群体行为分析 [J]. 情报杂志, 2011, 05): 14-7+9. [24] COWAN R, JONARD N. Network structure and the diffusion of knowledge [J]. Journal of economic Dynamics and Control, 2004, 28 (8): 1557-75. [25] THIEL P, MASTERS B. Zero to One: Notes on Startups, or How to Build the Future [M]. Crown Business, 2014. [26] MILGRAM S. The small world problem [J]. Psychology today, 1967, 2 (1): 60-7. [27] CHO C-H. How advertising works on the WWW: Modified elaboration likelihood model [J]. Journal of Current Issues & Research in Advertising, 1999, 21 (1): 34-50. [28] TE ENI-HARARI T, LAMPERT S I, LEHMAN-WILZIG S. Information processing of advertising among young people: the elaboration likelihood model as applied to youth [J]. JOURNAL OF ADVERTISING RESEARCH-NEW YORK-, 2007, 47 (3): 326. [29] MOSLER H-J. Better be convincing or better be stylish? A theory based multi-agent simulation to explain minority http://jasss.soc.surrey.ac.uk/9/3/4.html. [30] BONE P F. Word-of-mouth effects on short-term and long-term product judgments [J]. Journal of Business Research, 1995, 32 (3): 213-23 arguments peripheral groups via cues [J/OL] influence in or via 2006, 9(3): - 8 - 111()ttt知识知识论据质量知识

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