消费者行为研究是市场营销活动的基础,对目标市场中的消费者行为的深刻理解也已成为构建竞争优势的前提条件。西方不乏消费者行为研究,美国加州大学伯克利分校的MacFadden教授更是以对消费者选择行为的研究所做出的发展和贡献获2000年诺贝尔经济学奖;香港及台湾学者比较早开始对中国消费者行为的研究;国内的消费者研究则刚刚起步。随着中国移动通信业的迅猛发展和市场竞争的加剧,各运营商每用户每月平均收入不断下降,对用户消费行为的深入了解就显得相当重要和急迫,以便实现最优定价、制定营销政策、深入挖掘客户价值。以上方面的问题也成为许多科研机构、电信市场研究者积极探讨研究的新的热点课题。本论文基于移动通信消费的非同时性、非线性定价、多业务、需求不确定性四大特点,将移动通信消费分为选择行为和使用行为,分别从宏观和微观层面的视角,对需求不确定下移动通信消费者行为的影响因素、影响程度、需求模型、弹性等进行了细致的探讨。主要研究内容和取得的创新性成果如下:1.针对目前国内宏观层面通信需求定量研究少且未引入消费习惯因素等问题,运用动态面板模型给出一种分析中国电信移动通信需求定量研究的可行且可靠的模型,并通过实证分析得到对通信需求较为真实的估计;模型的理论分析和实证研究表明,消费习惯对移动话音需求有明显的影响,该模型引入消费习惯后,有效地还原了价格对移动话音服务需求的影响;同时,研究发现价格也是影响移动话音需求的一个重要因素,但需求对价格缺乏弹性,这与其他的研究结果有所不同,说明目前国内价格的降低已不能刺激需求同比例的增长。互补品通信工具和替代品固定本地话音服务的价格水平对移动话音服务需求的影响均不大,从结果上看,固定本地话音服务更适合视为移动话音服务的互补品。?2.针对目前缺乏宏观层面上对移动通信不同消费群体需求研究的情况,本文采用固定效应分位数回归模型对移动话音业务不同消费群体的需求关系进行了研究,探讨各消费群体需求特征的差异并分析产生差异的原因。模型及实证研究表明:价格和收入弹性随不同消费群体有所不同;对低消费量群体,价格是最重要的影响因素,业务本身价格、通信工具价格及固定本地话音业务价格中任何一个的单一变动对其移动通信需求产生的影响都比较小;对中、高消费量群体而言,随着消费量的增加,价格敏感性有上升趋势,通信工具和固定电话的交叉价格弹性也上升。结果表明分位数回归模型比一般回归模型能够更细致更准确地描述各因素对移动话音业务消费的影响,并为正确判断移动话音市场发展阶段和制定有效的市场策略提供了一个新的工具。3.对目前国内缺乏微观层面电信网络接入需求量化研究,相关离散选择模型在电信接入的应用研究也不多见的问题,本文根据电信资费套餐定价特点对三部定价中影响消费者选择行为的主要因素进行分析,运用多元Logit离散选择模型建立资费套餐的选择模型,分析选择的概率和弹性;利用所取得的移动公司消费者数据分析验证预期使用量和需求不确定性对选择行为的影响,并对建立的模型参数进行估计和分析。模型理论分析和实证研究表明:选取的两个变量需求不确定性和免费通话量均显著影响用户的资费选择,但影响的方向不一;且选择概率对两者的弹性都小于1。除个别值外,选择概率对免费通话量的弹性基本都小于对需求不确定性的弹性。4.针对目前移动通信消费者使用需求研究中对样本自选择偏差和多业务关系研究很少等问题,从微观层面探讨资费选择、多业务之间相互影响等因素对消费者使用行为的影响,建立了资费套餐使用需求模型,并在此基础上进行各因素对用户业务使用量影响的实证分析,考查本地被叫通话时长、接收短信数量、免费通话量三个因素与用户本地主叫通话需求的相关性等。模型分析表明:考察的三个因素都与用户本地主叫通话需求存在较强的相关性。其中:本地被叫通话时长与用户本地主叫通话需求呈正相关趋势;用户的短信接收量对其主叫业务需求也有明显的反馈效应;免费通话量对使用行为的“约束”效果随着资费的升高也越来越明显。模型估计结果表明:模型加入修正项变量后表现良好,有效地避免了样本选择偏差;选取的用户被叫通话量、用户所接收的短信数和免费本地主叫通话量均显著影响用户的使用(本地主叫通话业务量),且三个因素与本地主叫通话业务量基本都是同向变化。5.针对离散/连续混合需求研究传统方法的局限、目前主要采用的D/C模型在电信运用较少且未考虑多业务的情况,建立了加入移动通信消费非线性定价、多业务和需求不确定性3大特点的扩展的D/C模型,分析相应的选择概率、条件和选择及使用的弹性,最后提出模型的估计方法;模型理论研究和分析表明:一种资费的选择概率与所有资费的定价要素如固定月租费、从量价格、免费通话量都相关。多业务之间存在相关性并不影响用户的资费概率,仅对用户各业务使用量产生影响。当对两种资费进行比较时,用户会权衡选择某一资费的收益与损失;收益取决于两种资费的固定接入费,而损失则取决于用户使用量不确定性的大小以及使用量超出免费量的可能性;用户使用需求不确定性越高,其使用量超出免费量的可能性越高,从而用户更倾向于选择高免费量的套餐或包月制套餐。