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【摘 要】 近几年，团购网站不断涌现，团购在给消费者带来便捷的同时也引发了一系列问题，其中非理性消费尤为突出。本文运用DSSW模型，从行为金融学角度分析团购中引起消费者非理性消费的原因。团购网站只公布已参团人数的行为成为交易中的噪声信息，引发消费者非理性的噪声行为。为保护消费者利益，抑制非理性消费，团购网站应完善信息公布方式，同时公布浏览人数和已参团人数。
【关键词】 团购 行为金融 噪声信息
DSSW
引言
随着互联网行业的发展，网络购物人数的迅速增加，达到1.94亿人，其中团购行业表现较为突出，团购用户数上升至6465万，年增长率为244.8%，全年增速在网络服务中位居第二。团购商品因其低廉的价格、繁多的种类和电子商务本身的便捷特性而受到众多消费群体尤其是年轻白领和学生群体的青睐。
网络团购在方便人们低价快捷购物的同时也带来了一定的问题：网上银行、第三方支付工具的操作风险，售后服务难以得到保障等，其中噪声信息引发的非理性消费行为也是团购活动的重要弊端。
1. 网络团购中的噪声交易概述
噪声交易主要是指投资者根据噪声信息进行的交易，噪声信息看似真实，但事实上并不能真正的反映市场情况。
团购网站公布的信息主要包括商品的基本介绍、原价、折扣情况、现价、团购结束时间、最低团购人数及已参团人数。其中网站公布已经参加团购的人数，消费者易将该数字理解成理性消费者的人数，同时也是消费者总数，从而引发噪声行为。所以在网络团购中，网站公布已参团人数成为交易中的噪声信息，它会引起噪声交易者的非理性消费。
2. 基于DSSW模型分析网络团购中的噪声交易
2.1模型的提出
DSSW模型是一个简化的叠代模型，它主要描述了依靠外生有偏信息进行投资的投资者行为。
在团购交易中，我们假设存在团购商品u，它带给理性消费者的真实效用为r，团购期间t内商品的价格记为p，非理性消费者的规模为μ，理性消费者的需求为1-μ。在团购期间t内，非理性消费者对团购的商品有一个定价错觉p，p服从均值为p*、方差为σ2的正态分布：
p～N（p*，σ2） （1）
所以，理性消费者的效用函数为：
E（U1）=C0+λ1[r+pt+1-pt（1+r）]-γ1λ12σ2（2）
非理性消费者的效用函数为：
E（U2）=C0+λ2[r+pt+1-pt（1+r）]-γ2λ22σ2+λ2p（3）
λ1和λ2分别是单位理性消费者和单位非理性消费者对团购商品u的需求，γ1和γ2是对商品的厌恶系数。pt+1是消费者在团购时期t内对团购结束后t+1时期内商品u的基本面价格预期。
为了使得消费者效用最大化，分别对（2）和（3）式中的商品需求求导并计算得：
理性消费者对团购商品的需求数量为：
λ1=■（4）
非理性消费者对团购商品的需求数量为：
λ2=■+■（5）
通过（2）、（3）两个效用函数，分析计算得出非理性消费者与理性消费者之间的效用差值为：
R2-1=p-■（6）
非理性消费者与理性消费者之间的期望效用差值为：
E（R2-1）=p*-■ （7）
2.2 模型分析
2.2.1 非理性消费者对商品需求数量分析
（5）式给出了非理性消费者对团购商品的需求数量λ2，这里的需求数量并不是单个消费者对该商品的需求数量，而是将所有非理性消费者当做一个整体，即非理性消费群体对某种团购商品的需求数量为λ2，近似等于非理性消费者的人数（如果每个消费者指团购一次该种商品，则商品需求数量等于消费者人数），从中可以看出影响商品需求数量的因素主要是消费者对商品的厌恶系数γ2。非理性消费者对商品的厌恶程度并不固定，会根据外界噪声信息的影响而发生变化。
2.2.2非理性消费者与理性消费者之间的期望效用差值分析
（7）式表示的是非理性消费者与理性消费者期望效用差值E（R2-1），在理性消费者规模μ不变的情况下，该数值主要与消费者对商品的定价错觉均值p*和方差σ2呈正向变动关系。已参团人数均会使团购的错觉定价均值p*和方差（错觉定价偏离程度）σ2增大，引起期望效用差值E（R2-1）的增加（根据（7）式），非理性消费者预期效用增加，更多的非理性消费者进入市场，参加团购。
3. 抑制非理性消费应采取的措施
消费者非理性消费主要是由网站公布的信息形成噪声从而引发噪声交易行为，抑制冲动消费就应该完善网站信息制度，给消费者呈现最客观真实的信息。
在显示已经参加团购人数的基础上，增加该团购信息访问人数，通过观察两个数字之间的比值来确定消费者的规模，而不是简单的将已参团人数当做消费者规模。如果只公布已参团人数，但这个数字较大时，消费者会不自觉的认为这款产品的消费规模大，应该值得购买。如果将它和浏览人数进行对比的话，我们可能发现信息浏览人数更大，也就是说更多的人看到并考虑了这款产品却没有购买，这样一个比较完全的信息有助于消费者更好地评定自己对商品的厌恶系数、错觉定价均值和方差（错觉定价偏离程度），从而更加客观冷静地评定商品带来的效用以及是否应该进行消费，有助于抑制非理性消费的发生。
除上述信息改善措施有助于抑制非理性消费外，还可采取健全法制、理性消费意识宣传、模式创新等多种方式来改善消费者的团购环境，促进团购行业的不断发展。
参考文献：
[1] 任晗，钟正强.网络团购模式下的消费者行为探析[J].商业时代，2011（22）：48-49.
[2] 姚磊，李英，王凤杰.基于博弈论的电子商务团购信任问题研究[J].华东经济管理，2010，24（3）.
[3] 张欣，周宏.基于合作博弈的团购行为分析[J].江西科学，2007，25（3）：267-269.
[4] 李欣，赵辉.网络团购中团购网站与厂商的不完全信息动态博弈分析[J].经济师，2011（10）：52-54.
（作者单位：北京交通大学经济管理学院）
【关键词】 团购 行为金融 噪声信息
DSSW
引言
随着互联网行业的发展，网络购物人数的迅速增加，达到1.94亿人，其中团购行业表现较为突出，团购用户数上升至6465万，年增长率为244.8%，全年增速在网络服务中位居第二。团购商品因其低廉的价格、繁多的种类和电子商务本身的便捷特性而受到众多消费群体尤其是年轻白领和学生群体的青睐。
网络团购在方便人们低价快捷购物的同时也带来了一定的问题：网上银行、第三方支付工具的操作风险，售后服务难以得到保障等，其中噪声信息引发的非理性消费行为也是团购活动的重要弊端。
1. 网络团购中的噪声交易概述
噪声交易主要是指投资者根据噪声信息进行的交易，噪声信息看似真实，但事实上并不能真正的反映市场情况。
团购网站公布的信息主要包括商品的基本介绍、原价、折扣情况、现价、团购结束时间、最低团购人数及已参团人数。其中网站公布已经参加团购的人数，消费者易将该数字理解成理性消费者的人数，同时也是消费者总数，从而引发噪声行为。所以在网络团购中，网站公布已参团人数成为交易中的噪声信息，它会引起噪声交易者的非理性消费。
2. 基于DSSW模型分析网络团购中的噪声交易
2.1模型的提出
DSSW模型是一个简化的叠代模型，它主要描述了依靠外生有偏信息进行投资的投资者行为。
在团购交易中，我们假设存在团购商品u，它带给理性消费者的真实效用为r，团购期间t内商品的价格记为p，非理性消费者的规模为μ，理性消费者的需求为1-μ。在团购期间t内，非理性消费者对团购的商品有一个定价错觉p，p服从均值为p*、方差为σ2的正态分布：
p～N（p*，σ2） （1）
所以，理性消费者的效用函数为：
E（U1）=C0+λ1[r+pt+1-pt（1+r）]-γ1λ12σ2（2）
非理性消费者的效用函数为：
E（U2）=C0+λ2[r+pt+1-pt（1+r）]-γ2λ22σ2+λ2p（3）
λ1和λ2分别是单位理性消费者和单位非理性消费者对团购商品u的需求，γ1和γ2是对商品的厌恶系数。pt+1是消费者在团购时期t内对团购结束后t+1时期内商品u的基本面价格预期。
为了使得消费者效用最大化，分别对（2）和（3）式中的商品需求求导并计算得：
理性消费者对团购商品的需求数量为：
λ1=■（4）
非理性消费者对团购商品的需求数量为：
λ2=■+■（5）
通过（2）、（3）两个效用函数，分析计算得出非理性消费者与理性消费者之间的效用差值为：
R2-1=p-■（6）
非理性消费者与理性消费者之间的期望效用差值为：
E（R2-1）=p*-■ （7）
2.2 模型分析
2.2.1 非理性消费者对商品需求数量分析
（5）式给出了非理性消费者对团购商品的需求数量λ2，这里的需求数量并不是单个消费者对该商品的需求数量，而是将所有非理性消费者当做一个整体，即非理性消费群体对某种团购商品的需求数量为λ2，近似等于非理性消费者的人数（如果每个消费者指团购一次该种商品，则商品需求数量等于消费者人数），从中可以看出影响商品需求数量的因素主要是消费者对商品的厌恶系数γ2。非理性消费者对商品的厌恶程度并不固定，会根据外界噪声信息的影响而发生变化。
2.2.2非理性消费者与理性消费者之间的期望效用差值分析
（7）式表示的是非理性消费者与理性消费者期望效用差值E（R2-1），在理性消费者规模μ不变的情况下，该数值主要与消费者对商品的定价错觉均值p*和方差σ2呈正向变动关系。已参团人数均会使团购的错觉定价均值p*和方差（错觉定价偏离程度）σ2增大，引起期望效用差值E（R2-1）的增加（根据（7）式），非理性消费者预期效用增加，更多的非理性消费者进入市场，参加团购。
3. 抑制非理性消费应采取的措施
消费者非理性消费主要是由网站公布的信息形成噪声从而引发噪声交易行为，抑制冲动消费就应该完善网站信息制度，给消费者呈现最客观真实的信息。
在显示已经参加团购人数的基础上，增加该团购信息访问人数，通过观察两个数字之间的比值来确定消费者的规模，而不是简单的将已参团人数当做消费者规模。如果只公布已参团人数，但这个数字较大时，消费者会不自觉的认为这款产品的消费规模大，应该值得购买。如果将它和浏览人数进行对比的话，我们可能发现信息浏览人数更大，也就是说更多的人看到并考虑了这款产品却没有购买，这样一个比较完全的信息有助于消费者更好地评定自己对商品的厌恶系数、错觉定价均值和方差（错觉定价偏离程度），从而更加客观冷静地评定商品带来的效用以及是否应该进行消费，有助于抑制非理性消费的发生。
除上述信息改善措施有助于抑制非理性消费外，还可采取健全法制、理性消费意识宣传、模式创新等多种方式来改善消费者的团购环境，促进团购行业的不断发展。
参考文献：
[1] 任晗，钟正强.网络团购模式下的消费者行为探析[J].商业时代，2011（22）：48-49.
[2] 姚磊，李英，王凤杰.基于博弈论的电子商务团购信任问题研究[J].华东经济管理，2010，24（3）.
[3] 张欣，周宏.基于合作博弈的团购行为分析[J].江西科学，2007，25（3）：267-269.
[4] 李欣，赵辉.网络团购中团购网站与厂商的不完全信息动态博弈分析[J].经济师，2011（10）：52-54.
（作者单位：北京交通大学经济管理学院）