消费者对可持续手机的支付意愿：基于自适应选择联合分析与市场模拟的多级生态评分影响研究

【字体：大中小】 时间：2025年10月04日 来源：Business Strategy and the Environment 13.3

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　　本研究通过自适应选择联合分析（ACBC）和市场模拟，探讨了多级生态评分（Eco-Score）对消费者购买可持续手机的偏好份额（SOP）和支付意愿（WTP）的影响。结果显示，较高生态评分等级（如A和B）显著提升消费者偏好和支付意愿，且其影响力超越多项传统产品属性。该研究为电子消费品领域的生态标签设计提供了实证依据，对推动可持续生产与消费具有重要政策启示。

1 引言

商品与服务的生产及消费可能带来显著的负面社会生态影响（European Environment Agency, 2023）。尽管消费者在购买决策中日益关注这些影响（Bangsa & Schlegelmilch, 2020），研究显示他们仍难以做出充分知情的可持续选择（Th?gersen, 2021）。为应对这一挑战，可持续性标签体系（如生态标签）被视为促进更可持续消费行为的关键工具（Majer et al., 2022）。然而，许多现有可持续性标签因内容复杂、相似或模糊而受到批评（Torma & Th?gersen, 2021）。单一议题的独立标签通常无法反映产品可持续性属性的全貌（Lanaras-Mamounis et al., 2022），且许多可持续性属性对消费者行为的影响仍研究不足（Marcon et al., 2022）。作为回应，多级生态标签方法逐渐受到关注，旨在将多个可持续性维度整合为一个全面的标签（Torma & Th?gersen, 2021, 2024）。通过减少标签数量并提供更全面的视角，多级生态标签旨在帮助消费者做出更知情和可持续的选择（Dendler, 2014; Torma & Th?gersen, 2021）。

目前，实践者和研究者正积极开发多级生态标签（Weinrich & Spiller, 2016）。显著例子包括食品领域的生态评分（eco-score）、Eco Impact和Planet Score（Ikonen et al., 2020; De Bauw, Matthys, et al., 2021; De Bauw, De La Revilla, et al., 2022; Jürkenbeck, 2023; Kolber & Meixner, 2023）。特别是，分级、交通灯颜色的生态评分已被证明能积极影响消费者对可持续食品的偏好（De Bauw, Matthys, et al., 2021; De Bauw, De La Revilla, et al., 2022; Marette, 2021; Weber, 2021），且比传统标签方法更有效（Th?gersen et al., 2024）。近期研究表明，较高环境可持续性水平提高了消费者对可持续食品和运动时尚品的支付意愿（WTP）（如Jürkenbeck, 2023; Kolber & Meixner, 2023; Spindler et al., 2023），但消费者对电子消费品多级生态标签的WTP研究仍有限。例如，Bangsa和Schlegelmilch（2020）的文献综述指出，电器产品类别仅占所有可持续消费研究的7.5%。鉴于手机等产品类别具有强烈的负面可持续性影响（如Sanfelix et al., 2020; Ercan et al., 2016; Suckling & Lee, 2015），亟需研究如何促进电子消费品领域的可持续生产和消费实践。此外，消费者对电子消费品的生态评分反应可能不同于食品或时尚产品领域，因为手机等产品价格更高，可能涉及更复杂的属性权衡。

现有研究多聚焦于消费者对电子消费品特定环境属性（如循环性、能效等级、耐用性、可修复性）的WTP（Hunka et al., 2021; Boyer et al., 2021; Sammer & Wüstenhagen, 2006; Heinzle & Wüstenhagen, 2012; Jacobs & H?risch, 2021; Reischl, 2021）。Mazurek和Prey（2025）近期研究探讨了消费者对包含服务和手机的环保手机套餐的WTP，使用生态评级（eco-rating）。Jacobs等人（2025）先前研究识别了消费者对生态评分的效用及细分群体。然而，多级生态评分是否以及如何影响消费者对具有不同环境可持续性水平手机的WTP和偏好份额（SOP）仍是一个关键研究缺口。

在此背景下，本研究探讨了 holistic、假设性的多级生态评分对消费者可持续手机SOP和WTP的影响。利用先前研究（Jacobs et al., 2025）的自适应选择联合分析（ACBC）数据，我们通过市场模拟分析不同生态评分水平如何影响消费者在不同市场情景下对可持续手机的SOP和WTP。研究问题如下：

1.
假设性生态评分如何在不同市场情景中驱动可持续手机的SOP？这种影响是否随生态评分水平而变化？
2.
消费者愿意为 successively higher 生态评分水平的手机多支付多少？

2 文献综述

2.1 多级可持续性标签

学者强调，消费者友好的可持续性标签方案是解决生产者和消费者之间信息不对称的有前景方案，消费者通常缺乏产品可持续性绩效的详细知识（如Chang et al., 2021; Nikolaou & Kazantzidis, 2016）。然而，Fuso Nerini等人（2019）认为现有可持续性标签常聚焦单一可持续性方面。因此，实践中多个单一议题标签常并列呈现，可能导致信息过载、消费者困惑和误解（如Monier-Dilhan, 2018）。作为回应，研究开始探索多级可持续性标签方法，整合多种环境维度以促进更知情的消费者选择。Torma和Th?gersen（2021）提出将多级可持续性标签定义为多维的，包含各种可持续性标准，超越最低可持续性标准的分类（是或否）满足。

在可持续食品消费领域，多级生态标签方案的有效性已获关注。显著例子是多级生态评分（eco-score），整合多种生态产品标准。研究证明其在引导消费者走向可持续食品选择和鼓励增加可持续消费方面的有效性（De Bauw, De La Revilla, et al., 2022; Marette, 2021）。此外，Weber（2021）发现简单生态排名系统有助于减轻信息过载。Jürkenbeck（2023）和Kolber和Meixner（2023）研究表明，较高级别的颜色编码生态评分不仅提升消费者对可持续食品的偏好，还增加WTP。这些效应与消费者对生态评分或生态标签的先验知识无关。尽管许多研究表明食品领域消费者和其他利益相关者似乎已准备好接受 holistic 可持续性标签，并视其为理想工具（Futtrup et al., 2021），但数据缺乏等挑战依然存在（Torma & Th?gersen, 2024）。

其他领域多级标签方法研究仍有限。例如，Spindler等人（2023）探索了传达不同环境和社会可持续性水平的标签如何影响消费者对运动服饰的偏好和WTP。结果显示，较高生态可持续性水平增加德国消费者对可持续运动服饰的购买意愿和WTP。Jacobs等人（2025）先前研究检验了消费者对假设生态评分的偏好，并基于这些偏好识别了四个消费者细分群体。发现多级生态评分对购买行为有积极影响，并突显了两个对生态评分有较强偏好的细分市场中未开发的潜力。

总体而言，多级可持续性标签方案的有效性研究仍处于早期阶段，缺乏坚实实证基础（Torma & Th?gersen, 2021）。虽然初步研究提供了关于多级可持续性标签（如生态评分）如何影响消费者选择的见解，但需进一步研究评估消费者在较少探索领域（如电子消费品）对多级标签的WTP。

2.2 可持续电子消费品的支付意愿（WTP）

多级生态标签常使用从绿色到红色的交通灯颜色刻度，红色表示负面评级。研究表明这些分级标签比仅分类正面或负面标签方法更有效（Th?gersen et al., 2024）。例如，用红色编码较低评级可作为警告标志，显著影响消费者购买决策和WTP（如Deliza et al., 2020）。一个长期有效且知名的分级生态标签例子是欧盟家用电器强制性能源标签。该标签使用交通灯颜色刻度指示七个能效等级，从深绿色（标为“A”，能效最高）到红色（标为“G”，能效最低），适用于洗衣机和电视等产品。根据对八个欧盟国家冷器具年销售额的11年期研究，欧盟能源标签政策积极影响了高能效等级环保家器的市场份额（Schleich et al., 2021）。研究表明，欧盟能源标签使2010年至2017年间高能效器具的市场份额增加了约15至38个百分点。此外，过去几年，选择实验 consistently 显示在瑞士、中国或印度等国，消费者对高能效等级器具有更高WTP（Jain et al., 2021; Sammer & Wüstenhagen, 2006; Zha et al., 2020）。然而，Heinzle和Wüstenhagen（2012）对德国消费者的研究表明，当能源标签调整或修订时（如引入超越最高等级A的新类别），其有效性可能下降。他们结论认为，为减少品牌、营销者和消费者之间的不确定性和信息不对称，分级标签（如欧盟能源标签）必须向消费者呈现有意义的复杂性降低。

可持续性标签常导致消费者考虑更高价格的智能手机。例如，Grankvist等人（2019）发现瑞典、挪威和德国学生愿意为带有环境或社会可持续性标签的可持续认证手机支付12%–18%的溢价。类似地，Bask等人（2013）的选择联合分析（CBC）研究发现部分消费者愿意为具有可持续性特征的手机支付10%的溢价。此外，Mazurek和Pray（2025）近期对德国消费者的ACBC研究发现，绿色意识消费者愿意为包含环保手机（即较高生态评级）的手机套餐每月多支付约11欧元。尽管研究表明环保意识消费者对更可持续手机套餐有 modest but tangible WTP溢价，但研究中采用的适应生态评级仅包含三个水平（低评级（35/100）、中评级（60/100）和高评级（85/100）），并在研究设计中预先与月价格变化（0€、2€和4€）关联。

其他检验消费者对具有多级产品标签的电子消费品WTP的研究覆盖特定环境可持续性方面，如循环性、耐用性和可修复性。关于循环性，Boyer等人（2021）研究表明英国客户 consistently 愿意为具有低或中度循环性水平的产品支付更多。然而，结果暗示随着循环性比例增加，对循环产品的WTP下降或消失。关于手机耐用性，Wilhelm（2012）指出耐用性标签的潜力。在美国大学生研究中，她发现更耐用手机（5+年）是相同手机设计寿命3–4年的两倍偏好，是设计寿命1–2年相同手机的16倍偏好。然而，仅12%受访者表示愿意为非常耐用手机支付更多。关于可修复性，Reischl（2021）表明可修复性指数（Repairability Index）通过积极影响WTP和手机感知质量影响葡萄牙消费者购买行为。然而，研究发现可修复性指数对总体购买意向无影响。

总之，尽管一些研究发现消费者愿意为具有较高级别特定环境属性的电子消费品支付溢价，其他研究发现对消费者购买意向无影响或暗示消费者WTP可能随特定环境属性性能增加而下降。因此，消费者对整合手机整体环境绩效的多级生态评分不同水平的WTP仍不明确。

3 方法

我们的研究方法包括两个阶段：自适应选择联合分析（ACBC）研究（第3.1节）和市场模拟（第3.2节）。

3.1 ACBC

CBC方法提供了一种 eliciting stated 消费者对尚未引入或测试的假设产品属性和可持续性信息偏好的方式（Hunka et al., 2021）。这些方法可用于估计受访者对可持续产品属性的SOP和WTP（Boyer et al., 2021; Hinnen et al., 2017）。CBC实验涉及向消费者呈现一系列选择任务，要求他们在具有不同属性水平的产品配置文件之间进行权衡。选择数据通过要求参与者在几个连续选择任务中选择一个产品配置文件来收集。与标准CBC设计相比，自适应设计通过更好 accounting for 偏好异质性 yield 更准确偏好估计（Huber & Zwerina, 1996）。具体地，ACBC实验中的两阶段决策过程，包括 build-your-own 部分和筛选任务，考虑了消费者在复杂选择任务中应用的启发式（Hauser, Ding, et al., 2009）。在ACBC中，后续选择任务基于受访者个体偏好定制和细化。因此，ACBC已被证明比标准CBC方法提供更好预测效度，并提供更现实购买情境，保持受访者专注和参与（Johnson & Orme, 2007）。此外，ACBC可通过在校准任务部分包含“无”选项 counteract 高估WTP的倾向（Miller et al., 2011; Sichtmann et al., 2011）（Brand & Rausch, 2021; Sablotny-Wackershauser et al., 2024）。方法详细描述见Jervis等人（2012）和Chapman等人（2009）。

在ACBC分析中，特定产品配置文件组合的效用包括各自属性水平的边际效用（也称为 part-worths）之和以及每个受访者的未解释选择部分（随机随机误差程度）。给定所有测试产品配置文件的效用，使用标准多项 logit 模型估计每个受访者选择特定产品配置文件的概率（Hauser, Eggers, et al., 2019）。除平均效用外，使用分层贝叶斯（HB）建模估计每个受访者所有属性水平的个体边际效用，以改进估计并考虑观测数据中的变异性（Hauser, Eggers, et al., 2019）。

3.1.1 设计

本研究中使用的假设生态评分设计为多色五级标签，刻度从“A”（深绿色）到“E”（红色），类似于食品领域先前研究使用的设计（Jürkenbeck, 2023; Kolber & Meixner, 2023）。我们向参与者呈现了生态评分的含义，在整个实验过程中可访问。为设计ACBC研究，我们使用Sawtooth Software的Lighthouse Studio软件（版本9.14.0），市场营销研究中联合分析的标准应用。除生态评分外，我们纳入了先前研究发现重要的手机特征，如品牌（Karjaluoto et al., 2005; Kim et al., 2020）和价格（Potoglou et al., 2020; Boyer et al., 2021）。此外，我们在德国流行在线市场筛选手机报价，并进行定性预测试使用 thinking-aloud 协议生成市场特定属性和水平。表1显示了调查中使用的手机属性和水平。品牌属性包括两个可持续手机品牌和德国14个最受欢迎传统品牌（Statista, 2022）。

我们在ACBC研究中应用了四个相互关联且顺序的调查阶段（Sawtooth Software, 2014），并在调查介绍中提供了ACBC设计及其阶段的简要概述（附录A）。在 Build-Your-Own（BYO）阶段，受访者从16个品牌和三个性能水平创建理想产品配置文件，随后是筛选阶段，他们选择可接受配置文件并识别“必须有”和“不可接受”属性以细化选择任务。排除 implausible 组合，每个受访者最多显示四个品牌。在最后阶段，受访者在分组产品概念之间做出选择，并评级购买不同配置文件的可能性，包括获胜概念。阶段详细概述见Jacobs等人（2025）。

3.1.2 样本与数据收集

调查由市场研究机构Innofact于2022年5月进行，利用大型ISO认证在线访问面板。目标为德国参与者，报告每年数次在亚马逊、eBay或Zalando等平台在线购物。此外，参与者定期使用谷歌、Bing、Ecosia或DuckDuckGo等搜索引擎。为符合资格，参与者需表明未来2年内有购买手机意向，例如因当前合同到期。采用配额抽样确保性别、年龄、教育程度和月家庭净收入等社会人口因素的代表性。在排除完成调查过快和提供无意义开放文本回答的参与者后，最终样本包括534人。附录B详细描述了样本的社会人口构成。社会人口构成与德国成年人口一致。然而，低教育资格者略 overrepresented，高教育资格者略 underrepresented，使样本几乎具有人口代表性。

3.2 市场模拟

市场模拟软件可使用基于ACBC数据的HB估计的个体部分价值效用模拟受访者对竞争产品的偏好（Sawtooth Software, 2021）。这些市场模拟可用于分析市场情景中具有可持续性属性的产品替代品的SOP（Hinnen et al., 2017; Hunka et al., 2021），从而允许将联合分析中的个体水平偏好转化为预期市场结果。此外，基于ACBC效用数据的模拟市场情景允许检验可持续产品属性变化如何影响偏好份额（Boyer et al., 2021）和特定产品组合的WTP（Spindler et al., 2023）。近期研究使用市场模拟调查生态标签方案的有效性，例如消费者对颜色编码、多级欧盟能源标签的选择（Heinzle & Wüstenhagen, 2012）和具有假设循环经济评分产品的消费者需求（Hunka et al., 2021）。在本研究中，我们采用Sawtooth Software的选择模拟器估计受访者对竞争手机的SOP和受访者在不同市场情景中对各种生态评分水平的WTP。

3.2.1 SOP

SOP可理解为在预定义市场情景中偏好一个产品 over 其他产品的受访者百分比。选择模拟器软件将联合研究中的原始效用数据转换为模拟市场情景中不同产品配置文件的SOP（Williams & Peitz, 2021）。给定产品的模拟SOP是在市场情景中选择该选项作为第一（最大效用）选择的受访者比例（Orme, 2019）。我们使用随机化第一选择方法估计受访者的SOP。该方法基于受访者会选择具有最高复合效用的选项的假设。随机化第一选择方法考虑了受访者选择中的一定误差程度，并允许模拟产品属性变化如何影响市场情景中产品的SOP（Orme & Baker, 2000）。因此，我们将多个产品放入市场模拟工具中并使它们竞争，使用联合研究中测量的属性水平定义每个产品。这样，我们可以使用市场模拟器评估产品切换和市场效应（Braun et al., 2016）。

3.2.2 WTP

WTP可理解为消费者愿意为产品或服务或其各自属性支付的金额。已描述多种方法使用CBC数据估计消费者愿意为一个产品或服务特征支付多少 compared to 另一个（例如Hunka et al., 2021）。然而，诸如用简单代数公式缩放效用以计算效用点的货币等价物或计算受访者WTP中位值等方法未考虑现实市场情景中的竞争，常导致 inflated 货币价值和高估WTP（Orme, 2019）。我们采用基于偏好份额的市场模拟方法，允许考虑相关竞争和竞争者在市场情景中的潜在反应，从而产生比基本CBC方法更现实的结果（Orme, 2021; Spindler et al., 2023）。为估计WTP值，我们使用Sawtooth Software的选择模拟器，并运行简单双产品市场情景模拟（允许我们比较两个 otherwise identical 产品的WTP（例如Boyer et al., 2021））和通过情景抽样（SOS）方法考虑竞争的现实市场情景。在简单双产品情景中使用第一选择规则，WTP模拟导致与代数方法 identical 结果（Orme, 2021）。SOS方法重复抽样市场情景中的随机竞争定位，考虑估计WTP的参考产品的随机变化（Orme, 2021）。首先，使用SOP模拟参考产品的SOP。第二，增强产品特征，导致产品模拟SOP变化。最后，将参考产品的SOP驱动回增强前原始份额所需的价格差异代表增强产品特征的WTP（Orme, 2021）。模拟在多次迭代中重复使用 bootstrap 抽样以考虑现实市场环境中的不确定性和WTP估计的稳健性。在1000次模拟后收敛 towards 单个值的WTP值估计置信区间。

4 结果

本节报告研究结果。首先报告生态评分属性的相对重要性，随后 participants 在竞争市场情景中对（可持续）手机的SOP及其对 successively higher 生态评分水平的WTP。

4.1 产品属性的相对重要性

每个产品属性的相对重要性反映其对产品选择的影响。每个属性的重要性得分计算为所有属性总效用范围的百分比（总和100%）。较高重要性得分意味着此属性变化对偏好有更大影响，而较低得分表明受访者对此属性较不敏感（基于分层贝叶斯估计的个体属性水平平均效用值见Jacobs et al., 2025）。必须注意，相对重要性未指定受访者偏好属性的哪个水平；而是指示整个属性对产品总效用的贡献程度。重要性得分呈现在表2中。生态评分已强调。

所有测试属性对消费者决策有显著影响（见Jacobs et al., 2025）。生态评分不是手机最重要属性；尽管如此，它是一个相关属性。虽然价格、品牌、性能和条件排名前四位最重要属性，生态评分定位为一组二级属性的顶部。它排名高于客户评论、运输时间运输成本等属性，以及其他以分类产品徽章形式传达的特定可持续性相关属性（公平生产和贸易、产品寿命和CO₂补偿）。重要性水平值得注意，因为生态评分是一个尚未在电子消费品中实施的假设属性。

4.2 偏好份额（SOP）

个体边际效用可用于模拟受访者在市场情景中对竞争产品的SOP（Hauser, Ding, et al., 2009）。此分析可通过Sawtooth Software进行，以评估生态评分水平变化是否影响更可持续智能手机的SOP。

4.2.1 双产品情景

为评估具有 successively higher 生态评分水平的产品与 otherwise identical 产品相比的偏好程度，我们创建了一个包含两个产品的市场情景（见附录C）。市场模拟每次改变两个 otherwise identical 产品中一个的生态评分水平（另见Boyer et al., 2021）。其他属性保持在其最偏好水平 constant，即具有最高效用值的水平。为考虑调查设计中设置的禁止，我们保持所有可持续性属性（除生态评分外）在其最低水平 constant（无信息）。例如，具有变化生态评分水平的新三星手机与生态评分保持 constant 在参考水平“E”的 otherwise identical 产品竞争。我们采用随机化第一选择方法计算SOP（Huber et al., 2007）。图1比较了双产品情景中每个生态评分水平的相对偏好。

结果显示，当所有其他属性相同时，具有较高生态评分水平的手机在双产品市场情景中主导SOP。最偏好选项是具有最高生态评分水平“A”的选项。具有 successively higher 生态评分水平的手机 consistently 偏好 over otherwise identical 产品（p?

4.2.2 市场情景

在第二步中，我们创建了一个反映2022年德国市场可用手机的竞争市场情景。我们选择手机替代品，包括零售价格和其他产品属性，基于谷歌购物列表智能手机。我们将每个列出手机的功能与ACBC研究中测试的属性水平对齐。我们消除了属性组合过于相似的列表（Huber et al., 2007）。在最终市场情景中，我们包括两个Shiftphone和Fairphone模型，可视为最佳实践可持续手机。此方法允许我们在覆盖广泛产品 offerings 具有变化产品特征的竞争市场情景中检验可持续品牌。市场情景包括来自16个品牌的总共47部手机，包括翻新 offers（见附录D）。

为检验生态评分的影响，我们进行并比较了两个模拟—一个具有有限生态评分影响作为基础情景，第二个情景具有所有生态评分水平 present。我们使用随机化第一选择方法并考虑ACBC实验中设置的禁止以确定两个模拟市场情景中的SOP（Huber et al., 2007）。对于基础情景（情景1），我们保持所有手机 constant 生态评分水平“A”以限制其对消费者偏好的影响。对于具有所有生态评分水平 present 的市场情景（情景2），我们评估了47部手机中每部的可持续性绩效。我们利用手机环境绩效的公开可用市场数据分配个体生态评分水平。可持续性评估基于手机可持续性绩效的公开可用来源，如可持续性标签产品数据库，包括TCO Certified（TCO Certified, 2025）、Blue Angel标签（Blue Angel, 2023）或Fairtrade认证的产品查找器；以及循环性指标如法国可修复性指数（European Environment Agency, 2025）和 ethical consumer 评分（Owens, 2022）（见附录E）。图2和3分别描绘了情景1和2的市场模拟结果。

在生态评分保持 constant 且其影响因此受限的市场模拟中（情景1），10.9%受访者偏好可持续手机（与生态评分“A”或“B”相关），6.1%和2.5%受访者分别选择三星和苹果的翻新和低价模型，这些模型在修复指数上得分高并与生态评分“B”相关。仅小比例受访者偏好可持续品牌，如Shiftphone（0.8%，与生态评分“B”相关）或Fairphone（1.4%，与生态评分“A”相关）（详细结果见附录F）。

当市场模拟更改为包括每部个体手机所有预定义生态评分水平时（情景2），可持续手机（与生态评分“A”或“B”相关）的SOP增加。它们的SOP几乎翻倍至19.1%，Fairphone（1.1%和3.0%，生态评分“A”）和Shiftphone（1.2%和0.6%，生态评分“B”）模型的SOP显著增加。此外，具有良好生态评分（“B”）的两个翻新和低价苹果和三星模型的SOP从2.6%增加至3.4%（苹果）和6.1%增加至9.8%（三星）。

表3呈现了从市场情景1到2品牌水平SOP的变化。三星和苹果手机在市场情景2中仍最受欢迎，主导偏好份额。然而，这些品牌显示偏好份额最大下降。同时，两个可持续品牌（Fairphone和Shiftphone，携带生态评分水平“A”和“B” respectively）显示SOP积极变化。Fairphone在16个品牌中排名第四，当所有生态评分水平就位时，其总体SOP从1.4%增加至4.08%。类似地，Shiftphone品牌初始SOP从0.78%增加超过一倍至1.75%。

为调查生态评分水平引入竞争时SOP的变化，我们使用每个情景的SOP模拟个体结果和应急表。我们应用“最大效用规则”，假设受访者在每个情景中选择具有最高个体SOP的选项，即最高复合效用。表4汇总了具有最高SOP的受访者以及每个情景的相关生态评分。分析显示，生态评分水平在竞争市场情景中显著影响手机SOP。当具有个体生态评分水平的手机相互竞争时，偏好与高生态评分水平（“A”和“B”）相关 offers 的受访者数量增加，而最低生态评分水平（“E”）的受访者数量减少。

例如，偏好与最高生态评分水平“A”相关手机的受访者数量增加240%，相当于比所有产品生态评分保持 constant 的市场多12名受访者。类似地，偏好生态评分“B”手机的受访者多37名，这意味着与生态评分保持 constant 的市场相比，具有此生态评分水平手机的偏好增加82.2%。同时，偏好与最低生态评分水平“E”相关手机的