互聯網預售模式對大學生消費行為的影響程度研究

范佩霞 張陶陶 殷婉茹 王飛 吳夢婷

摘要：伴隨著互聯網的不斷發展，電子商務興起了發展新銷售模式的浪潮，互聯網平臺上預售模式結合電子商務，影響著大學生群體的消費行為。本文通過設計調查問卷，識別出在網絡預售模式下影響大學生消費行為的因素，對問卷數據進行統計，并通過多元回歸方法分析各因素對大學生消費行為的影響，促進大學生合理消費，同時為商家利用網絡預售模式提供建議，分析在此種銷售模式下，其對大學生消費行為的影響程度，用以商家進行精準營銷，提升自身競爭力、增加銷量的有效策略。

關鍵詞：預售模式 ?消費行為 ?回歸模型

一、引言

隨著信息技術的快速發展，互聯網銷售成為越來越多企業的首選方式。網絡銷售與傳統銷售相比更加的方便快捷，并且種類多樣化、價格可商量。由于“雙十一”淘寶、京東、唯品會等大型平臺快速崛起，減少了商品流通環節，網上購物的人越來越多，入駐平臺的電商也越來越多。在激烈競爭的市場環境中，為了更加全面的了解消費者的需求以及市場信息，經過探索最終發現并采取了新預售的銷售策略。預售模式最先出現在一些供給確定而需求不定的行業。由于預售行為能夠為商家謀取福利，為消費者保證產品的可得性，如今網絡預售已經在很多行業得到了廣泛的應用，預售的功能也逐漸多元化。隨著預售購物狂潮的興起，網絡預售成為一種特別受歡迎的新興電子商務模式。

二、研究設計

（一）模型構建

（二）測評方法

1.樣本選擇。本次調查問卷樣本選擇安徽新華學院預售模式下大學生消費者作為研究對象。

2.問卷測評。問卷針對互聯網預售模式與大學生消費行為之間的關系來進行設計。通過分發問卷與回收問卷，并得到研究所需數據。本問卷分為三個部分：第一部分，對被調查者進行篩選，通過設置是否參與過預售模式進行初步篩選;根據第一題“您是否在網絡上參與過預售模式？”我們根據該題選“是”或者“否”來判斷問卷的有效率。如表2-2可知。問卷總份數224份，選擇“是”200份，選擇“否”24份，由此可得出本問卷數據的有效率為83.3%。

第二部分，對被調查者的基本信息進行收集，為研究的基本描述性分析進行奠定基礎;第三部分，主要針對影響因素問題進行設計，主要設置關注所有影響因素的多選題單選題與文字題。

3.研究假設。本文研究是在預售模式下研究大學生消費者行為，所以為了明確研究的目的，我們需要做出以下假設：H1：預售模式下大學生消費行為與總影響因素具有線性關系。

三、預售模式對大學生消費行為影響數理統計分析

（一）背景變量描述性分析

從表3-1分析，我們可以得出：數據中主要為女大學生群體;年級主要分布在大四年級;生活費來源主要在父母支持;生活費消費區間主要為1001-1500區間內。

（二）獨立樣本t檢驗

在描述性分析的基礎上了解到各年級的占比有較大差異，所以用獨立樣本t檢驗的方法來說明年級對參與預售模式消費金額占網購消費總額比重是否具有差異。我們將作出如下假設：

H0：不同年級在參與預售模式消費金額占網購消費總額比重上無差別。

H1：不同年級在參與預售模式消費金額占網購消費總額比重上有差別。

從數據分析可知，F=0.85，P=0.359，大于0.05，兩者總體方差相等。同時得出方差相等下P值大于0.05，由此得出結論：接受原假設，拒絕備擇假設，所以我們可以得出不同年級在參與預售模式消費金額占網購消費總額比重上無差異，所以在我之后的研究中不必考慮年級因素對參與預售模式消費金額占網購消費總額比重的影響。

（三）建立回歸模型

為了研究預售模式下影響大學生消費的因素自變量和參與預售模式消費金額占網購消費總額比重因變量之間的相關性，把各個影響因素通過計算變量生成一個新的變量Qz，通過相關分析，可以看出大學生消費影響因素和參與預售模式消費占網購消費比重的相關系數為0. 451，對相關系數的檢驗的雙側P值小于0.001，所以具有統計學意義，呈正相關，說明本問卷的自變量和因變量具有線性關系，可以做出回歸模型。如圖3.3所示：

線性回歸分析：方差分析表得出：F值為9.133，遠離1，顯著性小于0.05，所以具有統計意義;據系數表可得，有三個自變量的p值小于0.05，和因變量具有線性回歸關系，可以得出回歸方程如下：

Y= X1*0.134+ X2*0.125+X3 *0.248-0.016

其中：

Y表示每月參與預售模式消費金額占網購消費總額的比重

X1表示購買預售商品的網站

X2表示購買預售商品的價格區間

X3表示預付定金到支付尾款的時間范圍

（四）結論

首先，通過簡單的描述性分析得出結論：預售模式消費群體主要為女大學生群體;年級主要分布在大四年級;生活費來源主要在父母支持;生活費消費區間主要為1001-1500區間內。

通過獨立樣本T檢驗分性別和年紀對參與預售模式消費金額占網購消費總額比重是否具有差異，通過數據分析可以看出，不同年級對參與預售模式消費金額占網購消費總額比重無差異，也就是不可以把年級作為影響大學生預售消費行為的因素，所以后面把自變量和因變量作相關分析是很有必要的，可以看出本文選擇的自變量是比較合理的。

通過相關分析得出影響大學生消費的因素和參與預售模式消費金額占網購消費總額比重之間呈線性正相關關系，通過多元回歸分析得出購買預售商品的網站、購買預售商品的價格區間和預付定金到支付尾款的時間范圍這三個影響大學生消費的因素可以和參與預售模式消費金額占網購消費總額比重建立線性回歸關系。

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基金項目：2017省級大創創新項目AH201712216015。

（作者單位：安徽新華學院）