大學生網絡購物行為特征及其影響因素研究オ

李麗莉??

[摘要]隨著互聯網的深入發展和電子商務的廣泛應用，網絡購物越來越受到消費者的歡迎。大學生作為網絡購物的主要群體，其網絡購物行為值得研究。為研究大學生網絡購物行為特征及其影響因素，本文在閱讀大量文獻資料的基礎上，建立了大學生網絡購物理論模型，采取問卷調查的方式，從而分析出哪些因素影響大學生的網絡購物行為以及影響程度的大小，并總結了大學生網絡購物的行為特征，為電商平臺提出營銷建議，以促進電子商務的發展和經濟的繁榮。

[關鍵詞]大學生；網絡購物；影響因素；回歸分析

[DOI]1013939/jcnkizgsc201521.094

1引言

隨著互聯網的廣泛應用，網絡購物日益成為新的消費形式，截至2014年6月，我國網絡購物用戶規模達到3.32億，較2013年年底增加2962萬人，半年增長率為98%。與2013年12月相比，我國網民使用網絡購物的比例從489%提升到52.5%。

就網絡購物用戶的特征來說，網絡購物用戶表現出了極強的年輕化特征，學生依然是中國網民中最大的群體，占比251%，互聯網普及率在該群體中已經處于高位。由此可以看出，學生這一群體已經成為網絡購物的主要力量。而筆者選擇大學生作為研究對象，主要是基于以下原因：當代大學生接觸網絡頻繁，有較強的計算機和網絡操作能力，這就為他們進行網絡購物提供了一定的技術基礎；大學生對新鮮事物有著強烈的好奇心，樂于嘗試體驗并易于接受新鮮事物，這一特征也使大學生成為時刻走在社會潮流前沿的群體之一；更為重要的是，雖然大學生目前的消費水平不高，但他們在大學期間形成的對消費方式的偏好，將會影響他們走上工作崗位之后的擁有更強消費需求和能力的消費行為和方式。因此研究大學生的網絡購物行為及其影響因素對于促進網絡購物的發展和經濟的繁榮具有重要的意義。

基于以上分析，本文大量閱讀與本研究課題有關的國內外文獻，了解相關的研究成果，通過問卷調查和大量的數據收集、分析，揭示大學生網上購物的主要影響因素，本文的研究目的是通過分析影響消費者網上購物的各種因素，建立大學生網上購物影響因素的體系模型，衡量影響大學生網上購物因素的重要程度，揭示大學生網絡購物的行為特征，最終為網上零售商提供營銷建議，使網上零售商更加有效地拓展網上購物市場。

2文獻綜述

國內外學者對消費者接受網上購物的影響因素進行了大量的研究。程華，寶貢敏（2003）基于技術接受模型和創新擴散模型建立了消費者接受網上購物模式的理論模型，并進行了實證檢驗，認為感知網上購物有用、網上購物易用、安全是影響網上購物態度和意向的關鍵因素，但研究中沒有細分網上消費者類型及其行為特征。在電子商務背景下，網上零售商的特性會影響消費者網上購物傾向。這些特性主要有提供豐富的增值信息，有競爭力的商品價格以及零售商可靠性等，將有利于消費者形成正確的網上購物態度、意向（古繼智，2008）。黎志成，劉枚蓮（2002）分析了電子商務環境下消費者行為相對于傳統的商業模式所表現的特點，認為網絡的可靠性和安全性、網頁設計風格、進入網站的方便可行性、產品的類型和特點以及企業形象等因素影響了消費者的網上購買行為，并基于TPB模型，從理論上建立了一個電子商務環境下的消費者行為模型。研究發現與搜索時間相關的因素將影響消費者網上購物。詳細描述商品信息，如價格、形象等，并且能使消費者迅速獲得有關評估商品的正確信息可以促進消費者形成網上購買意向（Rose and Straub，2001；Rose，Lees and Meuter，2001）。Alba與Lynch（1997）研究認為消費者感覺價格競爭力越高，越有可能進行電子交易，零售者提供豐富的商品信息，并提供商品價格比較功能是促進消費者網上購物的重要因素。目前關于大學生網上購物的研究主要還集中于對大學生的網上購物行為調查和分析方面。盛晏，鄧洪林（2008）通過調查問卷的方式對大學生網上購物情況進行了五個方面的調查，并根據調查結果分析了大學生網上購物潛力大、購物網站集中度高等基本特征。洪貞斌，蔡紹興（2004）對大學生網上市場的吸引力、大學生的網上購物特征進行了分析，并從4P的角度提出了吸引大學生網上購物的營銷策略。

雖然國內外學者對消費者接受網上購物的影響因素進行了大量的研究，其中一些學者借鑒TPB、TAM等網上購物意向和行為模型分析了影響消費者網上購物的因素，并建立了消費者網上購物行為模型；還有一些學者在以往文獻的基礎上驗證了各種影響消費者網上購物的因素的存在。但是目前關于大學生網絡購物的研究主要還集中在對大學生的網絡購物行為調查和大學生對網絡購物的滿意度調查及信任影響因素的研究方面，沒有著重研究影響大學生網絡購物的因素。因此，本文正是從這個角度出發來研究影響大學生網絡購物的因素，采取問卷調查獲得數據，運用二元選擇模型分析其具體的影響因素，從而為電商平臺提供營銷建議。

3問卷調查結果與分析

由于調查對象是大學生，因此數據是通過在全國各地的高校中發放問卷搜集第一手資料獲得的。共發放電子問卷300份，紙質版問卷300份，扣除填答不完整及前后矛盾等無效問卷，收回有效問卷480份。

3.1大學生的網絡購物行為特征

大學生網上購買最多的商品為服裝鞋帽類（75%），這主要是因為該類商品種類齊全價格低廉。其次是書籍類，作為學生，書籍是學習中的必需品。而旅行相關服務上升到第三位，這說明大學生的需求結構逐漸由產品轉向產品和服務相結合。由此可以看出，提供機票、訂房等旅行相關服務的商務服務網站在未來將有廣闊的發展空間。同時，在大學生看來，選擇網絡購物網站時，那些名氣大、口碑好的網站是他們首先考慮的選擇，考慮到這些網站的信用度較高。店鋪商家對大學生的網絡購物行為有一定的影響，根據調查結果，大學生主要根據商家的信用度進行網絡購物，占到的比例最大，有7750%。網上購物選擇的付款方式是大學生比較關注的一個方面。根據調查，多數學生選擇的是類似支付寶的付款方式，占到63.6%；其次是網上信用卡，占302%。由此可見，大家更信賴第三方這種付款方式。并且經過調查，有88%的大學生認為這些電子支付方式是比較放心的。所以，網絡支付安全性不是影響網絡購物行為的主要因素。

3.2網上購物影響因素分析

根據問卷調查結果，75%的大學生每月生活費在800元以上，僅有7%的學生每月生活費在500元以下。問卷調查顯示，價格始終是大學生網上購物的最主要的影響因素，占比785%，說明由于大學生的月收入不高，加上網上銷售商品直接面對廣大消費者群體，流通環節相對減少，網上出售的同類商品要比傳統商店中的商品便宜得多，加之網絡商店靈活的促銷策略，網絡購物吸引了追求物美價廉的大學生。其次是方便快捷，占比695%，因為大學生這個群體除了學習之外，其社團活動、實踐活動也非常多，而這些方面需要較多的時間和精力，所以通過網上購物，大學生可以節省時間，把更多精力放在其他方面。另外，大多數男生不喜歡逛商場，網上購物給他們提供了一個很好的購物渠道。在考察大學生不選擇網絡購物的原因時，經統計，“商品質量無保障”占到92%，商品質量的制約是影響大學生網絡購物的最主要因素。因為網絡購物不能像傳統購物方式那樣直接感知商品的質量，網絡上良莠不齊的商品給了大學生選擇上的不確定性和迷惑性，使得部分學生對網絡購物望而卻步。

4大學生網絡購物影響因素的回歸分析

4.1模型和變量選取

本文通過閱覽相關文獻，運用二元選擇模型對調查資料進行分析，考察影響大學生網絡購物的因素以及各因素對網絡購物行為的影響程度。二元選擇模型是模型中因變量只有0或者1兩種取值的離散因變量模型。

根據問卷調查數據及上述分析，結合相關理論，剔除不顯著變量，擬選擇以下變量建立Logit模型。這些解釋變量有：大學生的生活費（SHF）、方便快捷（FBKJ）、價格（JG）、商品質量（ZL）、商家信譽（SJXY）。問卷采用五級里克特量表，將大學生對網上購物影響因素的關心程度分為：十分關心、比較關心、一般、不太關心、不關心，并依次賦值為5、4、3、2、1，并進行簡單算術平均，計算得出人均關心程度。結果顯示，方便快捷、價格便宜、商品質量、商家信譽人均關心度依次為4.64、4.68、4.92、4.70。以因變量Y表示大學生是否選擇網絡購物，如果Y為1，則表示選擇網絡購物；如為0，則表示不選擇網絡購物。根據這些變量，建立大學生選擇網絡購物的Logit模型：

Y*=β0+β1SHF+β2ZL+β3FBKJ+β4JG+β5SJXY+ε（1）

式中βj代表常數項和解釋變量的系數，ε表示誤差項。其中，Y*是Y的不可觀測的潛變量（即Logit估計值），本文采用最大似然估計（MLE）。

4.2Logit模型估計結果及分析

4.2.1Logit模型估計輸出結果解釋（見下表）

模型的估計結果如下：

Y*=-1838994+0002020SHF+0059867ZL+2.159764FBKJ

Z統計量=（-2.0957）[HL（3]（1..1345）（00580）（2.8484）[HL）]

+1.431215JG+0079051SJXY

[HL（2]（2.0935）（00844）[HL）]

LR統計量=282159，McFaddenR-squared=04090（2）

根據上表輸出結果，在5%的顯著性水平下，常數、FBKJ和JG這三個變量在統計上是顯著的，從而表明FBKJ、JG對大學生選擇網絡購物有較顯著的影響。然而解釋變量SHF、ZL、SJXY、參數估計值相應的概率值較大，統計上不顯著，表明其對大學生是否選擇網絡購物沒有顯著影響。LR統計量=2821585，其相應的概率值為0000878，概率值非常小從而表明模型整體上比較顯著。方程（2）中每個斜率系數度量了解釋變量的值變動一個單位（其他解釋變量保持不變）所引起的Logit估計值的變化。方便快捷（FBKJ）系數為正，當其他解釋變量保持不變時，大學生認為網絡購物方便快捷增加一個等級，Logit估計值平均增加2.16個單位，同時大學生選擇網絡購物的概率也會增加。價格便宜（JG）系數為正，表明當其他解釋變量不變時，商品價格便宜增加一個等級，Logit估計值平均增加1.43個單位，也增加了Y取1的概率。雖然解釋變量SHF、ZL、SJXY的系數在統計上不顯著，但是這些解釋變量對潛變量Y*均有正效應，即這些解釋變量的增加，都將會增加大學生選擇網絡購物的概率。

4.2.2擬合優度檢驗

對方程（2）的Logit模型估計結果進行擬合優度檢驗，本研究運用Eviews軟件進行Hosmer—Lemeshow檢驗，輸出結果給出了2個檢驗統計量：H—L統計量和Andrews統計量，本研究采取H—L統計量，原假設是模型擬合完全充分。經檢驗，H—L統計量=75391，其相應的概率P=04797，概率值比較大，H—L檢驗統計量表明不能拒絕原假設，即可以認為模型的擬合效果是比較好的。

5結論及對策建議

本文通過對大學生的問卷調查以及對大學生網絡購物的影響因素進行分析，得出了如下結論：絕大部分的大學生有網上購物的經歷，在他們看來，價格便宜和方便快捷是促使他們進行網絡購物的主要原因。但是網絡購物主要還存在圖片和實物差距大、產品質量不合格的問題。可見，目前網絡購物還不能讓大學生完全放心和滿意。大學生網絡購物主要選擇的商品是服裝鞋帽類、書籍類和旅行相關服務類。付款時，多數大學生選擇的是網銀和類似支付寶的付款方式，支付更加安全，很少直接匯款。實證分析表明，大學生的生活費對大學生網絡購物影響為正，同時商品質量、網購方便快捷、商品價格便宜、商家信譽對大學生網絡購物的影響為正，商品質量越好，大學生選擇網絡購物的可能性越大。根據以上調查分析結果，本文提出如下的營銷建議：

首先，提供有價格競爭力的商品。對于提供書、服飾等產品的網上零售商應該提供有價格競爭力的商品，因為這類產品的價格對大學生是否選擇網上購物的影響最大。大學生在能夠確定產品的質量和各種信息有保障的情況下，會更關注產品的價格。

其次，提高服務態度。網上零售商的服務也在很大程度上影響著大學生的網上購物意向。當產品的價格相差不大，大學生更看重網上零售商的各種服務情況，尤其是配送服務和售后服務。傳統購物一般是在選好后，就可以直接付費拿走，而網上購物就需要一個訂貨的等待過程，所以網上零售商是否能做到及時的為消費者送貨以及保證商品的無缺損等各項服務都將影響到大學生的網上購物意向。同時當消費者對商品實物不太滿意或者商品有問題時，網上零售商應當認真做好售后服務工作，以留下好的印象和服務態度。

最后，為消費者提供充足的信息，消除信息不對稱。基于網絡的虛擬性和跨時空性，消費者在網上購物時面臨的不確定性更大，需要承擔更大的風險。針對此，網上零售商應該更加重視產品信息的提供和消費者需求信息的收集，充分滿足消費者對信息的需求，爭取最大程度上消除信息不對稱。爭取圖片和實物的零差距，讓消費者更加相信網絡購物的易用性和有用性。

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[作者簡介]李麗莉（1993—），女，湖北人，本科生。研究方向：經濟學。