一、引　言

促销活动是消费的推动力，各大电商平台参与的“双十一”购物狂欢节在过去十年里不断刷新由自己创造的成交量记录。中国人民银行的统计数据显示，2019年“双十一”当天网络支付业务金额超过了14 000亿元（中国人民银行，2019），有力回击了外媒所谓“贸易战打破了中国供应链”的言论（新华社，2019）。“双十一”能取得这样的辉煌战绩，除政策扶持、市场红利等原因外，折扣活动也是很重要的刺激手段。为了让折扣更加吸引消费者，商家不断推陈出新，在传统折扣手段的基础上，添加了“满减”“拍立减”“预付定金膨胀”“购物津贴”“店铺红包”等多样化的折扣手段。近年来，将多种折扣手段叠加的折扣方式越来越流行，商家经常会同时选用三重以上的折扣手段，形成“降价+打折+满减+购物津贴……”的多重折扣方案。按照理性人假设，折扣次数越多，折扣吸引力应该越大。但是，在多重折扣大行其道的今天，消费者对现行的折扣方案却颇有怨词詈语。2018年广东省消费者委员会对两千多名消费者“双十一”网购满意度的调查结果显示，对“双十一”有所不满的消费者占大多数，而促销规则的复杂难懂正是造成消费者不满的重要原因之一（广东省消委会，2019）。为此，国家市场监督管理总局出台了《规范促销行为暂行规定》，自2020年12月开始施行，要求经营者促销时应当采用方便消费者认知的方式。那么，多重折扣到底如何影响消费者的购买决策呢？

多重折扣方案是商家提供给消费者的一种折扣呈现方式，指将三重以上折扣进行组合形成的价格促销方案。有些研究者已经开始关注双重折扣的影响：Gong等（2019）、Chen和Rao（2007）、Ertekin等（2019）都关注过“折上折”的双重折扣方案顺序效应对消费者判断、态度与购买决策的影响以及对产品销量和利润的影响。但是，目前学界仍然对当下市场上动辄三重以上的多重折扣缺乏探讨。由此，本研究将结合商业实践中的多重折扣促销方式，在双重折扣研究的基础上进行延伸，比较多重折扣方案与单一折扣方案对消费者的影响。本研究认为，多重折扣方案给消费者带来了较大的信息处理量，增加了消费者在购物过程中的认知负担，降低了认知流畅性。而是否能够提供方便的服务和优质的体验直接影响消费者对商家形象的判断（Bloemer和De Ruyter，1998；Berry等，2002），因此，提供难以计算的多重折扣方案会使得消费者认为商家并不关注消费者体验，从而形成商家不真诚的印象。综上，多重折扣方案会降低消费者的认知流畅性，使得消费者感知商家真诚度下降，导致消费者评价和购买意愿降低。本研究将从认知视角和商家形象视角探究多重折扣效应的作用机制，并分别从消费者特质视角、认知加工视角寻找调节变量，探索这一效应的边界条件。

本研究包含四项实验，通过操纵折扣方案（单一折扣vs.多重折扣），比较消费者在不同折扣方案情况下的评价及购买意愿，并探讨消费者促销关注度以及是否呈现折后价格的调节作用。研究发现：（1）相较于单一折扣，消费者对多重折扣的吸引力评价和购买意愿更低；（2）认知流畅性和感知商家真诚度在折扣方案对消费者评价的影响中存在连续中介作用；（3）对于促销关注度较低的消费者，多重折扣的负向作用消失；（4）当商家给出明确的折后价格时，多重折扣的负向影响消失；（5）折扣力度、质量判断、熟悉度、情绪等其他可能的因素均被排除。

二、理论背景和研究假设

（一）折扣方案对消费者购买决策的影响

消费者的购买行为极易受到折扣方案的影响。Krishna等（2002）的元分析发现，在消费者对折扣程度的感知研究中，价格方案的影响（是否包含参考价格、是否为独家折扣等）通常大于情境因素（包括品牌、产品类型）的影响，但小于折扣方案特征的影响；折扣方案特征包括折扣数额计算方式（按比例打折或减去固定金额）、捆绑折扣（Balachander等，2010）及折扣捆绑方式（Chu等，2011）、价格呈现（Chakravarti等，2002）、折扣数字（折扣末位数字的大小）（Coulter和Coulter，2007）等。大量的折扣研究关注了折扣方案特征的分类及其作用比较。这些研究主要考察了折扣方案带来的消费者认知变化，主要包括认知偏差（Kyung等，2017；Gong等，2019）、认知流畅性（Thomas和Morwitz，2009；DelVecchio等，2009；Bagchi和Davis，2012；Biswas等，2013；Coulter和Roggeveen，2014）等。以认知流畅性为解释机制的研究比较了打折（如，优惠10%）和降价（如，降价1.5美元）两种折扣手段的作用（DelVecchio等，2007），结果发现，因为乘法计算相较于减法计算难度更大、认知成本更高，所以当折扣幅度较大时，美国消费者认为以乘法打折的优惠幅度大于降价。空间布局也会影响价格计算困难程度，研究发现，原价在左侧，折扣价在右侧，更符合减法法则，消费者更容易进行计算（Biswas等，2013）。除此之外，已经有一些研究者开始关注双重折扣对消费者的影响。Gong等（2019）研究发现，双重折扣的先后顺序会影响消费者的折扣幅度感知：相较于大幅折扣在先，小幅折扣在后，消费者更喜欢小幅折扣在先，大幅折扣在后的双重折扣。Ertekin等（2019）通过建模和行为实验对比了双重折扣和单一折扣对销量和企业成本结构的影响，发现双重折扣起初会增加销量但最终会降低企业的利润。

虽然研究者已经开始关注双重折扣，但目前对三重以上多重折扣的探讨仍为空白。然而，在商业实践中，已经存在大量的多重折扣案例。多重折扣是指由多个折扣方案组成的促销活动，这些多重折扣主要是以连续减法的形式存在的。比如“店庆活动立减180元，满500元减60元，会员叠加优惠券50元，指定支付方式优惠5元”。虽然相较于单一折扣，双重折扣可能会提高消费者的优惠幅度感知，但是本研究认为，过多的折扣累加却有可能产生相反的效果。消费者处理多重折扣连续减法运算时，需要耗费大量的认知资源和精力，多重折扣设置将原本愉快、简单、流畅的购物体验转变为难以计算的数学题，会降低消费体验。本研究假设，多重折扣相对于单一折扣对消费者吸引力更低，在多重折扣下消费者购买意愿也更低。具体来说，本文提出以下假设：

H1：相对于单一折扣，多重折扣对消费者吸引力更低，在多重折扣下消费者购买意愿更低。

（二）认知流畅性与感知商家真诚度的中介作用

本研究认为，多重折扣吸引力更低的原因在于多重折扣的计算更加困难，这种计算困难体现为认知流畅性的下降。认知流畅性是指人们对信息加工难易程度的主观体验（Lee和Labroo，2004）。当认知流畅性较高的时候，消费者不需要耗费大量的认知资源即可进行信息处理，但是，如果信息流畅性较低，消费者则需要投入更多的认知努力（Graf等，2018）。已有研究发现，消费者并不愿意花费太多精力进行折扣计算（Aydinli等，2014）。因此，在折扣计算中，消费者的认知流畅性越高，消费者的反应也越积极。已有研究发现，在呈现折扣时，商家提供折扣价和原价的对比（Guha等，2018）、将原价放在左边而将折扣价放在右边（Biswas等，2013）、将原价和折扣价变为整数（如原价5元，折扣价4元）（Thomas和Morwitz，2009）、缩小原价与折扣价的空间距离（DelVecchio等，2009）等方法，都能提高消费者的认知流畅性，从而提高购买意愿。多重折扣需要消费者进行多次运算，认知流畅性低，相比之下，单一折扣仅需要进行一次运算，消费者在处理单一折扣时认知流畅性更高。

认知流畅性是影响消费者归因推论，进而影响消费者态度的因素（Janiszewski和Meyvis，2001）。已有研究指出，流畅的认知体验能够提升消费者对产品、品牌和企业的态度，而认知不流畅时，消费者对产品和品牌的好感度降低（Lee和Labroo，2004；Reber等，2004；Jiang等，2016）。这是因为消费者会将认知流畅性归因于企业，比如企业捐赠类型与事件可控性相匹配时，即非可控事件与捐赠实物匹配，可控事件与捐钱匹配，能够给消费者带来更高的认知流畅性，进而提升消费者对企业社会责任的评价（Hildebrand等，2017）。消费者在购买打折商品时，十分看重服务体验所带来的非经济价值（Darke和Dahl，2003），其中，便利性会直接影响消费者对商家的形象评价和态度（Bloemer和De Ruyter，1998；Berry等，2002）。在折扣与价格研究中，研究者发现，折扣形式[正常价格、促销价格、绝对折扣、相对折扣（Coulter和Roggeveen，2014）]、数字特征[整数与非整数（Wadhwa和Zhang，2015）、首位与末位数字大小（Coulter和Roggeveen，2014）等]、数量与价格的先后次序[价格在前数量在后更易进行除法运算（Bagchi和Davis，2012）]会影响消费者的折扣加工流畅性，进而影响消费者对商品、商家的好感度，最终影响购买意愿（Schwarz，2004）。通过对已有研究的梳理和总结，我们认为认知流畅性在消费者处理折扣信息时、在消费者对商家形象评价与态度形成前起中介作用。

认知流畅性只是消费者购买决策形成的先导因素，而非最终的决定因素（Parker等，2016）。比如，服务营销领域的学者发现，服务商提供信息的流畅性通过影响消费者对任务难度的判断、对服务商能力的评价，最终决定消费者对服务价值的预期（Thompson和Ince，2013）。因此，我们认为认知流畅性只是折扣方案对消费者购买意愿影响机制中的先导部分，其后消费者对商家形象的感知最终影响购买决策。在促销情境中，折扣方案能够让消费者推断商家让利行为是否真诚（Cai等，2016）。商家真诚度是指商家言行一致程度（Fassin和Buelens，2011）。在价格问题上，消费者与商家处于利益对立面，消费者希望获得最大的折扣力度（Bagchi和Cheema，2013）。因此，在折扣促销情境中，当商家在认知上对消费者设置障碍时，消费者会认为商家并非真诚地想要提供这些折扣。分标定价的价格组合类似于多重折扣的折扣组合，分标定价将商品的价格分成多个组成部分（商品及税、运费、网费、行李托运费等附加费用），研究发现，分标定价与整体打包价会引发消费者不同的信息加工模式，分标定价会降低消费者对商家的信任、增加对价格的怀疑，最终降低消费者购买意愿（Greenleaf等，2016）。在多重折扣促销情境中，消费者会怀疑商家试图通过增加计算难度让消费者不便进行比价。而提供简单明了的折扣方式能够节省顾客消费时的认知努力，使消费者认为商家在提供折扣上是真诚的。综上，本研究认为，多重折扣通过降低消费者认知流畅性，进而降低消费者对折扣提供者真诚度的评价，而影响消费者的购买意愿。据此，本文对折扣形式对消费者购买意愿的中介机制做出以下假设：

H2：消费者认知流畅性与感知商家真诚度中介了折扣方案对消费者购买意愿的影响，多重折扣（vs.单一折扣）降低消费者认知流畅性，致使消费者认为商家不真诚，最终降低消费者购买意愿。

（三）消费者促销关注度的调节作用

多重折扣对购买意愿的作用受到消费者特质的影响。促销关注度是指消费者对购买打折促销商品的在意程度（Krishna等，1991）。本研究认为，由于对商家真诚度的感知是消费者基于商家所提供折扣服务的评价，不关注折扣的消费者不会从折扣服务推断商家真诚度，因此，对于不关注折扣的消费者，多重折扣的负向效应会消失。此外，价格变动对促销关注度高的消费者有很强的影响（Gao等，2017），促销关注度高的消费者有更强的动机进行折扣计算，因此，复杂折扣对其计算过程的阻碍作用更加凸显。而对于促销关注度低的消费者，他们没有强烈的动机进行复杂的折扣计算，多重折扣对其购买意愿的负向作用消失。故消费者的促销关注度对多重折扣的负向效应存在调节作用。据此，我们假设：

H3：对于促销关注度高的个体，多重折扣（vs.单一折扣）降低其购买意愿；对于促销关注度低的个体，折扣复杂性高低对其购买意愿的影响无显著差异。

（四）折后价格呈现的调节作用

多重折扣引起的认知流畅性降低应当可以通过一些手段缓解。直接提供最终价格可以增加认知流畅性，减少多重折扣的消极作用。DelVecchio等（2009）发现，在消费者有避免计算折扣的动机时，他们会对直接呈现降价具体金额的折扣方案更加偏爱（Suri等，2013）。因此，在消费者认为多重折扣难以计算的背景下，直接呈现折后价格应当可以免去消费者计算的过程，减弱甚至消除多重折扣带来的消极影响。本文将通过操纵折后价格的呈现与否，探索多重折扣负面影响的边界条件，并为认知流畅性的中介作用提供佐证。由此，本文假设：

H4：是否呈现折后价格调节了折扣方案对购买意愿的影响：如果不提供折后价格，消费者更偏好单一折扣；如果提供折后价格，消费者对单一折扣和多重折扣的偏好无显著差异。

综合上述理论基础与假设推演，本文的研究框架如图1所示。实验1通过两项子实验检验多重折扣对消费者购买意愿的影响，并排除折扣程度的影响，验证H1。实验2检验认知流畅性与感知商家真诚度的连续中介作用，验证H2。实验3检验消费者促销关注度对多重折扣的调节作用，检验H3。实验4检验是否呈现折后价格对多重折扣效应的调节作用，检验H4。

三、前　测

本研究设计了两种折扣方案，即多重折扣与单一折扣，这两种方案的折扣幅度完全一致（见表1）。Chen和Rao（2007）研究发现，折扣方案的不同会引起消费者计算偏差，导致消费者偏好的变化。由于较单一折扣而言，多重折扣有可能会引起消费者的计算偏差，使得他们高估或者低估折扣力度，并且消费者对这两种折扣方案的熟悉程度和情绪反应也可能有差别，因此，本研究首先通过前测，排除感知折扣力度、熟悉程度及情绪的影响。

前测实验为组间设计，共有52名来自某高校的学生参与（53.8%为女性，平均年龄约为24.06±2.88岁）。参与者首先需要想象自己在某线上购物平台选购了6件生活用品，总价为319.7元。随后，参与者会随机看到单一折扣方案或多重折扣方案（见表1）。实验要求参与者判断这种折扣方案是单一折扣方案还是多重折扣方案（0=单一折扣，1=多重折扣），评价对折扣方案的熟悉程度（1=非常不熟悉，7=非常熟悉）与折扣力度（1=非常小，7=非常大），并完成经过汉化的简化版PAD情绪量表（李晓明等，2008）。量表由愉悦（pleasure）、唤起（arousal）和支配（dominance）三个维度组成，每个维度4个测项，7点打分，Cronbach’s α分别为0.759、0.592和0.526。

Logistic回归分析结果显示，参与者对两种折扣方案的区分有显著差异[B=4.654，Wald test（1）=16.821，p<0.001；单一折扣情境下，83.3%的参与者判断正确，多重折扣情境下，95.5%的参与者判断正确]。参与者对两种折扣方案的熟悉程度无显著差异（p>0.4；M_多重=5.23，SD=1.243；M_单一=5.46，SD=0.948）。参与者对两种折扣方案折扣力度大小的判断无显著差异（p>0.5；M_多重=4.23，SD=1.306；M_单一=4.42，SD=1.137）。情绪的三个维度均无显著差异（ps>0.2）。前测的结果表明，消费者能够区分实验材料中的单一折扣方案和多重折扣方案，并且排除了两种折扣方案在熟悉程度、感知折扣程度、情绪上的差异。

四、实验1：多重折扣对消费者购买意愿的影响

实验1包括实验1A与实验1B两项子实验，其主要目的在于检验多重折扣对消费者购买意愿的影响，以及探讨在不同折扣程度下该效应是否均存在。

（一）实验1A

1. 实验设计与参与者

实验1A采用了2折扣方案（多重vs.单一，组内）×2折扣程度（六折vs.八折，组间）的混合设计。参与者为某高校的学生，共计101人（62.4%为女性，平均年龄约为23.23±2.81岁），他们通过填写线上问卷完成实验，参与者被随机分配到六折情境或八折情境。首先，参与者需要想象自己将在某线上购物平台购买一款原价为2 298元的耳机，商家提供了多重折扣和单一折扣两种折扣方案。多重折扣方案为：日常价2 298元，购物节直降350（100）元，拍立减300（50）元，店铺代金券150（50）元，在使用了其他优惠之后，剩余的部分每满400元减50元；单一折扣方案为：日常价2 298元，购物节直降950（450）元。以上括号外的数字为六折情境，括号内的数字为八折情境。单一折扣和多重折扣两种方案同时呈现，左右位置随机。然后，参与者需要选择他们更偏好哪一种折扣方案（二分变量）。最后填写人口统计学信息。

2. 假设检验

为了比较六折和八折情境下消费者对多重和单一折扣的偏好，实验1A采用Logistic回归，将折扣程度作为自变量（0=八折，1=六折），将折扣方案作为二元因变量（0=单一折扣，1=多重折扣），进行回归分析。结果显示，折扣程度与折扣方案的交互作用不显著[B=−0.458，Wald test（1）=0.957，p>0.3]（见图2）。无论折扣程度如何，消费者都更加偏向于选择单一折扣。具体而言，八折时，79.6%的消费者选择单一折扣（z=−4.143，p<0.001）；六折时，71.2%的消费者选择单一折扣（z=−3.051，p=0.002）。加入材料呈现左右位置进行卡方分析，发现左右位置对上述效应无显著影响（p>0.2）。

3. 讨论

实验1A初步验证了相对于多重折扣，消费者更加偏好单一折扣，并且发现折扣程度无调节作用，无论是六折还是八折，消费者都更加青睐单一折扣。为了更好地排除折扣程度的影响，实验1B将扩大折扣幅度的范围。

（二）实验1B

1. 实验设计与参与者

实验1B采用了2折扣方案（多重vs.单一，组内）×4折扣程度（一折vs.五折vs.七折vs.九折，组间）的混合设计。参与者为某高校的学生，共计198人（58.1%为女性，平均年龄约为24.31±4.17岁）。参与者被随机分配到四种折扣情境。他们需要想象自己将要购买一件原价为2 398元的大衣外套，商家提供的具体折扣方案见表2。实验流程和变量测量与实验1A相同，实验1B补充测量了消费者对两种折扣方案优惠幅度的比较（高vs.相等vs.低）。

2. 假设检验

实验1B采用Logistic回归，以一折为基准，设置三个哑变量五折、七折和九折，以及二元因变量（0=单一折扣，1=多重折扣）进行回归分析。结果显示，哑变量均不显著（ps>0.3），无论折扣程度如何，消费者都更加偏向于选择单一折扣（见图3）。具体而言，一折时，76.0%的消费者选择单一折扣（z=−3.677，p<0.001）；五折时，82.0%的消费者选择单一折扣（z=−4.526，p<0.001）；七折时，83.7%的消费者选择单一折扣（z=−4.714，p<0.001）；九折时，79.6%的消费者选择单一折扣（z=−4.143，p<0.001）。此外，在对折扣程度的判断中，大多数参与者认为单一折扣与多重折扣的折扣幅度相同，九折、七折、五折、一折情境下选择折扣幅度相同的人数比例分别为83.7%、73.5%、78.0%和78.0%。进一步通过多元Logistic回归检验折扣程度对消费者感知两种方案折扣程度的影响，因变量（“更高”“更低”“相等”）以“相等”作为基准。回归结果表明，模型拟合不显著（χ²=1.912，p>0.9），参数估计显示，折扣程度对感知两种方案折扣程度无显著影响（p>0.3），再次排除了两种折扣方案可能造成的感知折扣程度差异的影响。

3. 讨论

实验1A与实验1B证实了在联合评价决策中，消费者更加偏好单一折扣，并且这种偏好独立于折扣程度，无论折扣程度高低，单一折扣相较于多重折扣都更受欢迎，H1得到了验证。接下来的实验将进一步探索多重折扣消极效应的中介机制。

五、实验2：认知流畅性与感知商家真诚度的连续中介作用

实验2增加了对认知流畅性与感知商家真诚度的测量，并采用了独立评价的方式，再次验证多重折扣的消极效应，并检验认知流畅性与感知商家真诚度的连续中介效应。

（一）实验设计与参与者

实验2采用了单因素组间设计（折扣方案：多重vs.单一）。来自某高校的100名参与者完成了线上问卷（58.1%为女性，平均年龄约为24.31±4.17岁）。参与者需要想象自己将在某线上购物平台购买一系列生活用品。页面呈现每件商品的购买数量、单价以及所有商品的总价，共计319.7元。参与者被随机分配到一种折扣方案组。多重折扣组看到的折扣方案为：购物节折扣，订单满300元减10元；店铺无门槛红包5元；购物津贴每满100元减10元；15元代金券。单一折扣组看到的折扣方案为：购物节折扣，满300元减60元。两种折扣方案优惠力度相同。

首先是因变量的测量，包括购买意愿与折扣吸引力，其中购买意愿为9点测项（1=非常低，9=非常高）（Gong等，2019）；折扣吸引力的测项改编自Cai等（2016）（Cronbach’s α=0.951），包括“您对这种折扣方式的满意程度为？”“这种折扣方式对您的吸引力如何？”“您对这种折扣方式的接受程度为？”（9点量表，1=非常低，9=非常高）。随后，参与者需要完成认知流畅性测项（Alter和Oppenheimer，2009；Dragojevic等，2017）（Cronbach’s α=0.955），包括“我能够容易地计算出该优惠方案的优惠额度”“我能够清晰地估计出该优惠方案的优惠额度”“我能够熟练地计算该优惠方案的优惠额度”“我能够轻松地理解该优惠方案”（9点量表，1=非常不同意，9=非常同意）。接下来，参与者需要填写感知商家真诚度测项，量表改编自Packard等（2016）和Dahl等（2015）（Cronbach’s α=0.963），测项包括“我觉得这些产品的卖家是有诚意的”“我觉得这些产品的卖家是重视消费者感受的”“我觉得这些产品的卖家是以消费者为中心的”“我觉得这些产品的卖家是关心消费者购买体验的”（9点量表，1=完全不符合，9=完全符合）。最后填写人口统计学信息。

（二）假设检验

1. 购买意愿

首先采用ANOVA对折扣方案对消费者购买意愿的影响进行分析。统计结果表明，相较于多重折扣（M=4.820，SD=2.161），当商家提供单一折扣时，消费者购买意愿更高[M=6.060，SD=1.908；F（1，98）=9.190，p=0.003]。

2. 折扣吸引力

对折扣吸引力的ANOVA分析结果表明，消费者认为商家提供单一折扣的吸引力（M=6.367，SD=1.615）显著高于提供多重折扣[M=4.536，SD=2.030；F（1，98）=24.802，p<0.001]。

3. 连续中介检验

对购买意愿进行中介分析，模型的因果路径为“折扣方案—认知流畅性—感知商家真诚度—购买意愿”，使用SPSS中的Process 3.4插件，选取Model 6，采用5 000次Bootstrap，95%置信区间。结果表明，多重折扣显著降低了消费者的认知流畅性[β=−1.111，t（1，98）=10.917，p<0.001]，认知流畅性正向影响消费者的感知商家真诚度[β=0.495，t（1，97）= 6.322，p<0.001]，感知商家真诚度与最终的购买意愿显著正相关[β=0.511，t（1，96）=4.465，p<0.001]，即多重折扣对购买意愿的负向影响是通过降低消费者认知流畅性进而降低感知商家真诚度而产生的。

从三条中介路径上看，“折扣方案—认知流畅性—购买意愿”不显著[95% CI=(−0.2013，0.3473)，包含零]，“折扣方案—感知商家真诚度—购买意愿”显著[95% CI=(−0.7818，−0.0069)，不包含零]，“折扣方案—认知流畅性—感知商家真诚度—购买意愿”显著[95% CI=(−0.5686，−0.0635)，不包含零]。

另外，将认知流畅性与感知商家真诚度的顺序调换，重新进行中介分析的结果显示，“折扣方案—感知商家真诚度—认知流畅性—购买意愿”这一模型不显著[95% CI=(−0.1346，0.2139)，包含零]。综合以上结果，从认知流畅性到感知商家真诚度的链式中介成立（见图4）。中介模型中，间接效应显著[95% CI=(−1.0654，−0.1601)，不包含零]，直接效应不显著[95% CI=(−1.4438，0.1002)，包含零]，说明认知流畅性与感知商家真诚度完全中介了多重折扣对购买意愿的影响。

将折扣吸引力作为因变量，重复上述中介检验过程，发现“折扣方案—认知流畅性—感知商家真诚度—折扣吸引力”的路径成立，并且统计结果基本与购买意愿一致。具体中介分析如下：模型的因果路径为“折扣方案—认知流畅性—感知商家真诚度—折扣吸引力”，使用SPSS中的Process 3.4插件，选取Model 6，采用5 000次Bootstrap，95%置信区间。中介分析的结果表明，多重折扣显著降低了消费者的认知流畅性[β=−1.111，t（1，98）=10.917，p<0.001]，认知流畅性正向影响消费者的感知商家真诚度[β=0.495，t（1，97）=6.322，p<0.001]，感知商家真诚度与最终的折扣吸引力显著正相关[β=0.639，t（1，96）=6.593，p<0.001]，即多重折扣对折扣吸引力的负向影响是通过降低消费者认知流畅性进而降低感知商家真诚度而产生的。

从三条中介路径上看，“折扣方案—认知流畅性—折扣吸引力”不显著[95% CI=(−0.3200，0.1066)，包含零]，“折扣方案—感知商家真诚度—折扣吸引力”显著[95% CI=(−0.9372，−0.0101)，不包含零]，“折扣方案—认知流畅性—感知商家真诚度—折扣吸引力”显著[95% CI=(−0.6882，−0.0731)，不包含零]。

另外，将认知流畅性与感知商家真诚度的顺序调换，重新进行中介分析的结果表明，“折扣方案—感知商家真诚度—认知流畅性—折扣吸引力”这一模型不显著[95% CI=(−.2331，0.0657)，包含零]。综合以上结果，从认知流畅性到感知商家真诚度的链式中介成立（见图5）。中介模型中，间接效应显著[95% CI=(−1.4487，−0.3280)，不包含零]，直接效应显著[95% CI=(−1.6419，−0.3347)，不包含零]，说明认知流畅性与感知商家真诚度部分中介了多重折扣对折扣吸引力的影响。

（三）讨论

实验2在独立评价的方式下，重复了实验1的结果：消费者认为单一折扣比多重折扣更具有吸引力，在单一折扣的情况下消费者购买意愿更强，H1得到了支持。中介分析的结果表明，多重折扣会降低消费者的认知流畅性，并且引发消费者对商家提供优惠的真诚度的怀疑，因而会降低消费者的购买意愿和对折扣方案吸引力的评价，H2得到了支持。接下来的实验将从消费者促销关注度入手，寻找能够影响多重折扣负向效应的调节变量。

六、实验3：消费者促销关注度的调节作用

多重折扣的效应可能会受到消费者对折扣的关注度的影响，实验3的主要目的是研究消费者促销关注度对多重折扣效应的调节作用。根据H3，对于促销关注度高的消费者，多重折扣的负向效应存在；对于促销关注度低的消费者，多重折扣的消极作用减弱甚至消失。此外，实验3还将排除感知质量的解释作用。

（一）实验设计与参与者

实验3采用了2折扣方案（多重vs.单一）单因素组间设计。参与者为98名来自某大学的学生（57.14%为女性，平均年龄约为24.15±2.95岁）。实验材料与实验2相似，为6种生活用品，页面呈现每件商品的购买数量、单价以及所有商品的总价，共计334.4元。单一折扣与多重折扣方案与实验2相同，两种折扣方案折后价格相同。因变量为折扣吸引力，与实验2中的量表相同（Cronbach’s α=0.967）。参与者对产品质量进行判断：“您估计这些产品的质量如何？”（9点量表，1=非常低，9=非常高）。接下来测量消费者促销关注度，量表改编自Erdem等（2002）以及Krishna等（1991）（Cronbach’s α=0.806），测项包括“在日常购物中，我经常会选择购买有折扣的商品”“我会仔细了解促销规则”“折扣是商品具有吸引力的重要因素”（9点量表，1=非常不同意，9=非常同意）。最后，参与者填写基本的人口统计学信息。

为排除不同折扣方案下促销关注度对折扣力度判断的影响，研究进行了前测。前测采用了单因素组间设计（折扣方案：多重vs.单一）。来自某高校的83名参与者完成了线上问卷（65.1%为女性，平均年龄约为22.47±2.16岁）。实验材料与实验3相同。先测量因变量感知折扣力度，测项为“您觉得这种折扣方式的优惠力度为”（1=非常低，9=非常高），随后测量消费者促销关注度，量表与前面一致，最后填写人口统计学信息。采用线性回归来分析促销关注度与折扣方案对折扣力度的影响，结果发现在折扣力度判断上，促销关注度与折扣方案的交互作用不显著（t=−0.768，p>0.4），促销关注度的主效应不显著（t=1.419，p> 0.1），折扣方案的主效应不显著（t=0.952，p>0.3）。结果表明，消费者促销关注度没有对消费者折扣程度判断产生显著影响。

（二）假设检验

1. 促销关注度的调节作用

选用线性回归模型，因变量为折扣吸引力，自变量为折扣方案，调节变量为消费者促销关注度。统计结果显示，折扣方案与消费者促销关注度的交互作用显著[β=−0.755，t（1，94）=−3.091，p=0.003]。进一步地，采用Spotlight分析，发现对于促销关注度低的消费者（低促销关注度为均值减去一个标准差），单一折扣与多重折扣的吸引力没有差异（t=−0.214，p>0.8）；而对于促销关注度高的消费者（高促销关注度为均值加上一个标准差），单一折扣更具吸引力（t=−4.482，p<0.001）（见图6）。此外，折扣方案的主效应显著，单一折扣的吸引力高于多重折扣[β=3.403，t（1，94）=2.218，p=0.029]。消费者促销关注度的主效应不显著（p>0.1）。

2. 排除感知质量的解释作用

采用ANOVA分析，以质量判断为因变量，折扣方案为自变量，统计结果表明，折扣方案对消费者产品质量判断的影响无显著差异[M_多重=6.12，SD=1.073；M_单一=5.84，SD=1.087；F（1，96）=1.715，p>0.1]。

（三）讨论

实验3主要验证了消费者促销关注度对多重折扣效应的调节作用，对于更关注折扣的消费者，多重折扣的消极作用依然存在，而对于促销关注度低的消费者，两种折扣方案没有显著差异，H3得到了支持。此外，实验3还排除了感知质量的解释作用，结果表明在两种折扣方案下，消费者对产品质量的判断无显著差异。接下来的实验4将从提高认知流畅性的视角出发，寻找边界条件。

七、实验4：折后价格展示的调节作用

多重折扣的消极影响首要来源于认知流畅性的降低，因此，商家可以使用一些手段来提高消费者认知流畅性，以应对多重折扣的消极作用。提供折后价格这种简单的操作就可以免除消费者的认知计算，应当能够提高消费者的认知流畅性，使多重折扣的消极作用消失。因此，实验4选取是否提供折后价格作为调节变量。提供折后价格能够减少消费者付出的认知努力，提高认知流畅性，从而使多重折扣的消极作用消失；在不提供最终价格的情况下，多重折扣的负向效应依然存在（H4）。

（一）实验设计与参与者

实验4采用了2折扣方案（多重vs.单一）×2最终价格（提供vs.不提供）的双因素组间设计。来自某大学的212名学生（58.96%为女性，平均年龄约为23.94±2.934岁）参与了本次实验。实验材料与实验1B相似。首先，参与者假设将在某线上购物平台购买一款原价为2 398元的大衣外套。多重折扣方案为：日常价2 398元，购物节直降400元，拍立减300元，下单即减350元，特别折扣再减200元；单一折扣方案为：日常价2398元，购物节直降1250元。在提供折后价格的情境中，页面呈现原价及折后价格；在不提供折后价格的情境中，页面仅呈现原价。然后参与者回答是否愿意购买，购买意愿的测量方式与实验2相同。接下来填写实验2中的认知流畅性量表作为操纵检验（Cronbach’s α=0.941），最后填写人口统计学信息。

（二）操纵检验

使用ANOVA检验提供折后价格是否能够影响消费者的认知流畅性。结果显示，相较于不提供折后价格，提供折后价格能够显著提高消费者的认知流畅性[M_有折后价=7.074，SD=1.733；M_无折后价=5.384，SD=2.354；F（1，210）=35.979，p<0.001]。

（三）假设检验

采用ANOVA分析是否提供折后价格对多重折扣负向效应的影响（见图7）。结果显示，是否提供折后价格与折扣方案的交互作用边缘显著[F（1，208）=2.857，p=0.092]，简单效应分析发现，如果不呈现折后价格，相对于多重折扣（M=3.85，SD=1.853），单一折扣情境下消费者购买意愿更强（M=4.94，SD=2.071，p=0.010）。如果呈现折后价格，多重折扣情境下消费者购买意愿（M=5.46，SD=2.166）与单一折扣情境下消费者购买意愿（M=5.58，SD=2.236）无显著差异（p>0.7），多重折扣的负向效应消失。多重折扣的主效应显著，消费者购买意愿在单一折扣情境下更高[M_多重=4.73，SD=2.175；M_单一=5.28，SD=2.173；F（1，208）=4.357，p=0.038]。是否提供折后价格的主效应显著，提供折后价格情境下消费者有更高的购买意愿[M_有折后价=5.52，SD=2.192；M_无折后价=4.42，SD=2.036；F（1，208）=15.165，p<0.001]。

（四）讨论

实验4提出了减弱多重折扣负向作用的调节变量，即是否呈现折后价格。在商家提供折后价格的情况下，消费者不必再经历数学运算，尤其是在消费者面对复杂难算的多重折扣时，提供折后价格能够免除消费者的认知负担，提升购买意愿，H4得到了支持。

八、结论与展望

（一）研究结论

促销活动是吸引消费者购买、提升销量的重要手段，相较于简单直接的促销活动，一些商家开始选择复杂的多重折扣方案。本研究比较了多重折扣与单一折扣两种方案对消费者的吸引力和购买意愿影响的差异，发现消费者更偏好单一折扣，原因在于多重折扣会降低消费者的认知流畅性，从而降低消费者对商家真诚度的感知，进而降低购买意愿。从消费者个人特质的角度出发，促销关注度低的消费者对两种折扣方案无偏好差异，而对于促销关注度高的消费者，多重折扣会显著降低他们的购买意愿。此外，本研究探索了可行的、弱化多重折扣消极影响的方式。如果商家提供折扣后最终价格，多重折扣的负向影响就会消失。同时，本研究排除了其他可能的影响和解释，包括折扣程度、感知折扣力度、感知质量、熟悉度、情绪等。

（二）理论贡献

本研究检验了多重折扣对消费者购买意愿的影响，主要具有以下三个方面的理论贡献：第一，区分并比较了多重折扣方案与单一折扣方案对消费者购买意愿的影响，补充了折扣方案研究文献，填补了营销学文献中多重折扣研究的空白。第二，通过认知流畅性和感知商家真诚度解释了消费者对单一折扣的偏好，拓展了认知流畅性研究的前因变量以及后果变量，构建了认知过程与消费者对卖家推断的联系，探索了营销手段对消费者从认知过程到态度形成直至最终消费决策的影响的全过程。第三，延伸了消费者促销关注度相关研究，补充了消费者促销关注度与折扣方案之间的联系，本研究发现，折扣是否复杂对促销关注度低的消费者而言没有显著差异。

（三）实践意义

本研究所发现的多重折扣负向效应为商家设计促销活动方案提供了理论借鉴与实践指导。

首先，本研究发现消费者普遍厌恶复杂的多重折扣活动，更偏好简单直接的单一折扣。多重折扣增加了消费者购物时所需要的认知资源，因而会让消费者产生商家不真诚的印象，从而减少购买。因此，商家在设置促销方案时应考虑减少消费者需要付出的认知努力，改善购买体验，提升消费满意度。

其次，借助于日益成熟的人工智能和推荐系统算法，线上购物平台能够根据消费者以往的购物偏好，比如促销关注度（Kübler等，2018）、购物决策时间等，进行消费者画像，进而选择推送复杂或简单的折扣活动。

最后，当商家自愿或被动选择了多重折扣方案时，提供折后价格能够有效减弱多重折扣带来的消极影响。

综上，本研究建议商家或电商平台改进现在普遍流行的多重折扣方案，从改善消费者购物流畅性体验出发，减少因消费者怀疑商家真诚度而产生的交易阻力，在中国经济新常态的背景下，通过优化购物流程来促进消费。

（四）研究局限与未来展望

本研究从商业促销活动中的多重折扣入手，利用实验操纵折扣的多重性，探究单一折扣和多重折扣对消费者购买意愿和行为的影响。未来的研究可在电商平台中采用A/B测验的方法，扩大样本范围，考虑更广的商品品类，关注多重折扣对消费者行为和满意度的长期影响（Lee和Tsai，2014），进一步检验本研究的结果，提高本研究结果的稳健性。此外，本研究从个人特质、认知流畅性的视角提出了两个调节变量，未来的研究可以进一步寻找多重折扣和单一折扣的适用情境，比如探究新老用户（Olivares等，2018）对多重折扣的反应，消费者数学运算能力、认知需求（need for cognition）（Suri等，2013）、折扣获取方式等因素的影响。有研究发现，相对于使用大包装，同等重量的享乐型食物使用小包装能够逃避消费者的自我控制审查，增加消费（Do Vale等，2008）。在折扣研究中也有研究者发现，当折扣幅度较低，不及消费者阈限时，消费者对促销感知不足（Gupta和Cooper，1992），因此，如何设计和包装多重折扣的多个子折扣，提高多重折扣的吸引力，是未来可以关注的研究方向。商业实践中可以寻找更多的使用情境，比如当消费者被启动稀缺感时，他们认为范围型折扣（比如，7折至9折）的吸引力大于固定型折扣（比如，8折）（Fan等，2019），未来的研究也可以从稀缺性视角展开，考察限时促销倒计时、限量供应等情境中消费者对多重折扣吸引力的感知。