基于消费者净价值产品价格竞争力综合评价体系,这篇竞争力论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。
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摘 要：本文分析了消费者净价值及其评价指标,提出了模型假设和产品价格竞争力综合评价指标体系,构建了价格竞争力模糊综合评价数学模型.以期以模糊综合评价数学模型、结合层次分析法,作为分析产品价格竞争力的方法.
关键词：净价值；价格竞争力；模糊综合评价
在消费者购买交易行为发生的过程中,消费者通常会将其付出的代价和购买该产品所获得的收益进行对比.消费者感知到产品给其带来不错的收益,是交易的基础.经济学家盛洪先生曾在其随笔集《经济学精神》中,提出了让商家和消费者都满意的价格是最合适的价格的观点.这就表明了,合理的价格既能保证企业有钱可赚,同时又能够让消费者觉得物有所值.除了产品的价格因素,消费者对产品所感知到的价值和付出也对价格竞争力产生极其重要的影响.在价格竞争中,更需要增加消费者能够感知到的价值和收益,如良好的购物体验、对消费者周到的服务和关怀、售后保证等增值要素,吸引消费者,从而达到取得价格竞争优势,提升竞争地位的最终目标.由此,从消费者感知收益和成本的角度,即净价值的角度研究价格竞争力是企业提升价格竞争力的重要思路和途径.
一、净价值及其评价指标
净价值是由美国营销专家克里斯托弗·H·洛夫洛克提出的,他在古典经济学剩余价值理论的基础上,提出净价值等于消费者收益减去成本的差额,当消费者感知到他从购买产品中获得的收益大于他从中付出的成本时,就会发生购买行为.即消费者收益和消费者成本通过影响净价值而影响产品的价格竞争力.
文章在文献阅读分析和走访调查基础上,确定了消费者收益和消费者成本的指标,见表1.
仅仅对净价值的各项指标进行定性的质的分析,无法衡量不同产品之间的价格竞争力,那么,如何从量上来度量净价值的大小呢?文章结合层次分析法、运用模糊综合评价的方法构建产品价格竞争力模糊综合评价模型,对净价值进行量上的分析,以此来评估不同产品的价格竞争力的大小.
二、产品价格竞争力综合评价模型假设
(一)假设市场是有效的
由于市场的有效性,净价值能够影响消费者的购买行为,评估价格竞争力.
(二)假设消费者和厂商是理性的
消费者做出购买决策前,会充分考虑到价格的高低、所获得收益的大小以及所付出的努力等因素；厂商为获得利润,会降低生产成本,提高其价格竞争力及其他方面的竞争力.
（三）假设消费者收益中的功能性收益是固定不变的
由于本文研究的是价格竞争力,把功能性收益作为常量,使产品品质统一,便于研究.
(四)假设产品的价格竞争力可以进行定量分析
价格竞争力评价指标体系是一个多层次、多指标的复合体系.在体系内,各层次和指标的相对重要程度可能是不同的.运用一般的方法难以做出科学的确定,本文运用层次分析法,通过构造判断矩阵,来确定指标的相对权重,并综合运用模糊数学模型,对产品的价格竞争力进行定性与定量相结合、专家意见和科学计算互为补充的分析方法,为产品价格竞争力的综合评价提供了一定的借鉴.
三、价格竞争力综合评价指标体系设计
根据表1对决定净价值的消费者收益和消费者成本的分析,本文分别构建消费者收益和消费者成本评价指标体系,组成价格竞争力综合评价模型,确定净价值的计算方法,评估价格竞争力.
(一)消费者收益评价指标体系
在消费者收益评价体系中,消费者收益为目标层,以R来表示.准则层,即一级指标由R1代表体验性收益、R2表示心理性收益,R3表示社会性收益,从属于目标层,并对其产生直接影响.最后一层为指标层,即二级指标,分为感官享受等八个指标,从属于上一级指标,并对其产生直接影响,最终对目标层产生影响,见图1,由于模型假设功能性收益不变,所以指标体系中不包含功能性收益.
(二)消费者成本评价指标体系
在消费者成本评价指标体系中,把消费者成本作为目标层,以C来表示.准则层,用C1表示货币价格、C2代表信息搜索成本、C3代表信任危机成本,以及C4表示消费转换成本；最后一层指标层由产品货币成本等十个指标组成,见图2.
四、模糊综合评价数学模型的构建
(一)权重系数的计算方法
权重表示某一个指标在整体评价中的相对重要程度,它对总体评价结果有着非常重要的影响.一组评价指标体系相对应的权重组成一权重体系,在同一体系中,不同的权重会造成评价结果的差异.本文采用层次分析法（AHP）确定各指标的权重.
⒈建立层次结构模型
这一步主要是分析影响评价目标的各个因素,对各因素进行分解,确定目标层和一级、二級指标,建立评价指标层次结构.文章在上文中建立价格竞争力综合评价指标体系,把其分为消费者收益指标体系和消费者成本指标体系.
⒉构造判断矩阵
判断矩阵表示的是每个层次中,各个因素之间的相对重要程度,一般以矩阵的形式来表示.运用专家意见法等对同一层次中的指标进行两两对比,把比较结果构造成判断矩阵.本文采用“1～9比例标度法”,把重要性程度分为1～9个判断尺度.“1”表示两个指标具有相同的重要性,“9”代表两个指标相比,一指标比另一指标极其重要,其他2～8所表示的重要性介于这两者之间.
⒊求出各层次判断矩阵的最大特征根和特征向量
计算出最大特征根和特征向量后,对求出的特征向量进行归1化处理,即得到各指标对上一层指标的权重向量.
⒋进行一致性检验
首先计算判断矩阵的一致性指标
CI等于（ -n）÷（n-1） 公式（1）
其次,计算一致性比率
公式（2）
当1时,该判断矩阵就被认为具有满意的一致性.否则的话,认为判断矩阵不具有一致性,需要对判断矩阵进行修正.
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