我国商业信任危机背景下的消费者信任及其建立机制对消费者选择行为的影响:以转基因产品为背景的实证研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71402088
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    21.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0207.市场营销
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2017-12-31

项目摘要

China is experiencing serious Commercial Trust Crisis, which means that consumers exhibit general distrust of product information provided by manufacturers. Therefore, understanding the consumers' trust behavior in China is very important for re-building a healthy Commercial Trust system. . This research project is an attempt to achieve this purpose. In particular, based on the skepticism and inference theories from Psychology literature, we establish a coherent theoretical model, which links "information labeling" to "consumer Trust behavior" and further to "Consumer choice behavior". We then propose an expected choice model to enable us identify and quantify consumers' trust behavior and trust mechanism using simply the revealed choice data.. This project will use consumers' revealed choice data for genetically modified products to answer the following questions:.a) Will consumers exhibit different level of skepticism when facing different product information labeling?.b) Will consumers make inference about the relevant product attribute when manufacturers do not provide any label?.c) What marketing information could help consumers make inference or reduce skepticism?.d) Do consumers with different demographic characteristics exhibit systematic pattern in their trust behavior? .
我国目前正经历着前所未有的商业信任危机,具体体现在消费者对厂商所提供商品信息的普遍不信任。了解我国消费者的信任行为,对重新构建一个健康的商业信任制度因而有着重要的现实意义。本课题基于这个背景之上,将心理学中有关消费者信任心理的怀疑和推理理论,纳入消费者选择行为的统一体系,构建了一个“信息标识-消费者信任及其建立机制-消费者选择行为”的理论框架。同时构建出消费者期望选择模型,用以直接从消费者选择数据中识别和量化消费者对以不同标识方式提供的产品属性信息的信任程度和信任机制。. 本课题拟利用通过调查获得的消费者对转基因产品的选择数据,回答以下问题:a) 消费者对厂商提供的有关产品属性的不同标识信息会产生不同的怀疑程度吗?b) 当厂商选择不提供属性的相关标识时,消费者会产生推理吗?c) 消费者会用什么市场信息帮助推理或者消除怀疑?d) 具有不同人口统计特征的消费者在信任行为上有系统的差别吗?

结项摘要

我国目前正经历着前所未有的商业信任危机,具体体现在消费者对厂商所提供商品信息的普遍不信任。了解我国消费者的信任行为,对重新构建一个健康的商业信任制度因而有着重要的现实意义。本课题基于这个背景,结合社会心理学的相关理论(消费者感知偏差理论,怀疑理论和推论理论)与计量经济学中的消费者选择模型,构建出一个新颖的消费者期望选择模型。该模型能够很好的识别和量化消费者在面对拥有两元离散属性(譬如,是否含有转基因成分,是否不含防腐剂)的商品时可能存在的怀疑(当企业提供了属性信息时)与推理(当企业有意或者无意的未曾提及属性信息时)。具体来说,该课题利用通过联合实验法获取的消费者选择数据,研究了消费者当面对可能拥有转基因成分的商品时存在的怀疑与推论行为,同时探索了不同转基因标识对这种行为的影响。文章发现1)该课题提出的新模型比传统的选择模型在解决这类消费者对商品属性的感知偏差上拥有更好的统计表现;2)消费者在面对可能拥有转基因成分的商品时展现出显著的怀疑与推论行为;3)不同的转基因标识方式会对消费者的怀疑与推论产生不同程度的影响,具体表现在自愿标识体系比强制性标识的环境更容易引发消费者的推论与怀疑;4)仅仅改变标识体系就可以显著的提升消费者剩余,从而增加消费者福利。该项目为企业了解消费者的信任行为提供了重要的量化工具,为通过市场的方法改善中国的商业环境提供了可行性的方法。在本项目的支持下,项目组成员在国际高水平期刊上已经发表2篇英文论文(其中1篇被SSCI收录),另有还有两篇在国际顶级刊物上在审,并多次在国际和国内学术会议上进行论文宣讲和学术研讨。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Enforcement of Capacity-Differentiated Regulations in China: Evidence from Coal-Fired Power Plants
中国执行容量差别化法规:来自燃煤电厂的证据
  • DOI:
    10.3868/s060-004-015-0028-4
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Front. Econ. China
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Qi Sun;Tiao Li;Fang Wu
  • 通讯作者:
    Fang Wu
Warranty Regulation and Consumer Demand: Evidence from China's Automobile Market
保修监管与消费者需求:来自中国汽车市场的证据
  • DOI:
    10.1007/s11149-015-9291-1
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Journal of Regulatory Economics
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    Qi Sun;Fang Wu
  • 通讯作者:
    Fang Wu

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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