李丽莉��
[摘要]随着互联网的深入发展和电子商务的广泛应用,网络购物越来越受到消费者的欢迎。大学生作为网络购物的主要群体,其网络购物行为值得研究。为研究大学生网络购物行为特征及其影响因素,本文在阅读大量文献资料的基础上,建立了大学生网络购物理论模型,采取问卷调查的方式,从而分析出哪些因素影响大学生的网络购物行为以及影响程度的大小,并总结了大学生网络购物的行为特征,为电商平台提出营销建议,以促进电子商务的发展和经济的繁荣。
[关键词]大学生;网络购物;影响因素;回归分析
[DOI]1013939/jcnkizgsc201521.094
1引言
随着互联网的广泛应用,网络购物日益成为新的消费形式,截至2014年6月,我国网络购物用户规模达到3.32亿,较2013年年底增加2962万人,半年增长率为98%。与2013年12月相比,我国网民使用网络购物的比例从489%提升到52.5%。
就网络购物用户的特征来说,网络购物用户表现出了极强的年轻化特征,学生依然是中国网民中最大的群体,占比251%,互联网普及率在该群体中已经处于高位。由此可以看出,学生这一群体已经成为网络购物的主要力量。而笔者选择大学生作为研究对象,主要是基于以下原因:当代大学生接触网络频繁,有较强的计算机和网络操作能力,这就为他们进行网络购物提供了一定的技术基础;大学生对新鲜事物有着强烈的好奇心,乐于尝试体验并易于接受新鲜事物,这一特征也使大学生成为时刻走在社会潮流前沿的群体之一;更为重要的是,虽然大学生目前的消费水平不高,但他们在大学期间形成的对消费方式的偏好,将会影响他们走上工作岗位之后的拥有更强消费需求和能力的消费行为和方式。因此研究大学生的网络购物行为及其影响因素对于促进网络购物的发展和经济的繁荣具有重要的意义。
基于以上分析,本文大量阅读与本研究课题有关的国内外文献,了解相关的研究成果,通过问卷调查和大量的数据收集、分析,揭示大学生网上购物的主要影响因素,本文的研究目的是通过分析影响消费者网上购物的各种因素,建立大学生网上购物影响因素的体系模型,衡量影响大学生网上购物因素的重要程度,揭示大学生网络购物的行为特征,最终为网上零售商提供营销建议,使网上零售商更加有效地拓展网上购物市场。
2文献综述
国内外学者对消费者接受网上购物的影响因素进行了大量的研究。程华,宝贡敏(2003)基于技术接受模型和创新扩散模型建立了消费者接受网上购物模式的理论模型,并进行了实证检验,认为感知网上购物有用、网上购物易用、安全是影响网上购物态度和意向的关键因素,但研究中没有细分网上消费者类型及其行为特征。在电子商务背景下,网上零售商的特性会影响消费者网上购物倾向。这些特性主要有提供丰富的增值信息,有竞争力的商品价格以及零售商可靠性等,将有利于消费者形成正确的网上购物态度、意向(古继智,2008)。黎志成,刘枚莲(2002)分析了电子商务环境下消费者行为相对于传统的商业模式所表现的特点,认为网络的可靠性和安全性、网页设计风格、进入网站的方便可行性、产品的类型和特点以及企业形象等因素影响了消费者的网上购买行为,并基于TPB模型,从理论上建立了一个电子商务环境下的消费者行为模型。研究发现与搜索时间相关的因素将影响消费者网上购物。详细描述商品信息,如价格、形象等,并且能使消费者迅速获得有关评估商品的正确信息可以促进消费者形成网上购买意向(Rose and Straub,2001;Rose,Lees and Meuter,2001)。Alba与Lynch(1997)研究认为消费者感觉价格竞争力越高,越有可能进行电子交易,零售者提供丰富的商品信息,并提供商品价格比较功能是促进消费者网上购物的重要因素。目前关于大学生网上购物的研究主要还集中于对大学生的网上购物行为调查和分析方面。盛晏,邓洪林(2008)通过调查问卷的方式对大学生网上购物情况进行了五个方面的调查,并根据调查结果分析了大学生网上购物潜力大、购物网站集中度高等基本特征。洪贞斌,蔡绍兴(2004)对大学生网上市场的吸引力、大学生的网上购物特征进行了分析,并从4P的角度提出了吸引大学生网上购物的营销策略。
虽然国内外学者对消费者接受网上购物的影响因素进行了大量的研究,其中一些学者借鉴TPB、TAM等网上购物意向和行为模型分析了影响消费者网上购物的因素,并建立了消费者网上购物行为模型;还有一些学者在以往文献的基础上验证了各种影响消费者网上购物的因素的存在。但是目前关于大学生网络购物的研究主要还集中在对大学生的网络购物行为调查和大学生对网络购物的满意度调查及信任影响因素的研究方面,没有着重研究影响大学生网络购物的因素。因此,本文正是从这个角度出发来研究影响大学生网络购物的因素,采取问卷调查获得数据,运用二元选择模型分析其具体的影响因素,从而为电商平台提供营销建议。
3问卷调查结果与分析
由于调查对象是大学生,因此数据是通过在全国各地的高校中发放问卷搜集第一手资料获得的。共发放电子问卷300份,纸质版问卷300份,扣除填答不完整及前后矛盾等无效问卷,收回有效问卷480份。
3.1大学生的网络购物行为特征
大学生网上购买最多的商品为服装鞋帽类(75%),这主要是因为该类商品种类齐全价格低廉。其次是书籍类,作为学生,书籍是学习中的必需品。而旅行相关服务上升到第三位,这说明大学生的需求结构逐渐由产品转向产品和服务相结合。由此可以看出,提供机票、订房等旅行相关服务的商务服务网站在未来将有广阔的发展空间。同时,在大学生看来,选择网络购物网站时,那些名气大、口碑好的网站是他们首先考虑的选择,考虑到这些网站的信用度较高。店铺商家对大学生的网络购物行为有一定的影响,根据调查结果,大学生主要根据商家的信用度进行网络购物,占到的比例最大,有7750%。网上购物选择的付款方式是大学生比较关注的一个方面。根据调查,多数学生选择的是类似支付宝的付款方式,占到63.6%;其次是网上信用卡,占302%。由此可见,大家更信赖第三方这种付款方式。并且经过调查,有88%的大学生认为这些电子支付方式是比较放心的。所以,网络支付安全性不是影响网络购物行为的主要因素。
3.2网上购物影响因素分析
根据问卷调查结果,75%的大学生每月生活费在800元以上,仅有7%的学生每月生活费在500元以下。问卷调查显示,价格始终是大学生网上购物的最主要的影响因素,占比785%,说明由于大学生的月收入不高,加上网上销售商品直接面对广大消费者群体,流通环节相对减少,网上出售的同类商品要比传统商店中的商品便宜得多,加之网络商店灵活的促销策略,网络购物吸引了追求物美价廉的大学生。其次是方便快捷,占比695%,因为大学生这个群体除了学习之外,其社团活动、实践活动也非常多,而这些方面需要较多的时间和精力,所以通过网上购物,大学生可以节省时间,把更多精力放在其他方面。另外,大多数男生不喜欢逛商场,网上购物给他们提供了一个很好的购物渠道。在考察大学生不选择网络购物的原因时,经统计,“商品质量无保障”占到92%,商品质量的制约是影响大学生网络购物的最主要因素。因为网络购物不能像传统购物方式那样直接感知商品的质量,网络上良莠不齐的商品给了大学生选择上的不确定性和迷惑性,使得部分学生对网络购物望而却步。
4大学生网络购物影响因素的回归分析
4.1模型和变量选取
本文通过阅览相关文献,运用二元选择模型对调查资料进行分析,考察影响大学生网络购物的因素以及各因素对网络购物行为的影响程度。二元选择模型是模型中因变量只有0或者1两种取值的离散因变量模型。
根据问卷调查数据及上述分析,结合相关理论,剔除不显著变量,拟选择以下变量建立Logit模型。这些解释变量有:大学生的生活费(SHF)、方便快捷(FBKJ)、价格(JG)、商品质量(ZL)、商家信誉(SJXY)。问卷采用五级里克特量表,将大学生对网上购物影响因素的关心程度分为:十分关心、比较关心、一般、不太关心、不关心,并依次赋值为5、4、3、2、1,并进行简单算术平均,计算得出人均关心程度。结果显示,方便快捷、价格便宜、商品质量、商家信誉人均关心度依次为4.64、4.68、4.92、4.70。以因变量Y表示大学生是否选择网络购物,如果Y为1,则表示选择网络购物;如为0,则表示不选择网络购物。根据这些变量,建立大学生选择网络购物的Logit模型:
Y*=β0+β1SHF+β2ZL+β3FBKJ+β4JG+β5SJXY+ε(1)
式中βj代表常数项和解释变量的系数,ε表示误差项。其中,Y*是Y的不可观测的潜变量(即Logit估计值),本文采用最大似然估计(MLE)。
4.2Logit模型估计结果及分析
4.2.1Logit模型估计输出结果解释(见下表)
模型的估计结果如下:
Y*=-1838994+0002020SHF+0059867ZL+2.159764FBKJ
Z统计量=(-2.0957)[HL(3](1..1345)(00580)(2.8484)[HL)]
+1.431215JG+0079051SJXY
[HL(2](2.0935)(00844)[HL)]
LR统计量=282159,McFaddenR-squared=04090(2)
根据上表输出结果,在5%的显著性水平下,常数、FBKJ和JG这三个变量在统计上是显著的,从而表明FBKJ、JG对大学生选择网络购物有较显著的影响。然而解释变量SHF、ZL、SJXY、参数估计值相应的概率值较大,统计上不显著,表明其对大学生是否选择网络购物没有显著影响。LR统计量=2821585,其相应的概率值为0000878,概率值非常小从而表明模型整体上比较显著。方程(2)中每个斜率系数度量了解释变量的值变动一个单位(其他解释变量保持不变)所引起的Logit估计值的变化。方便快捷(FBKJ)系数为正,当其他解释变量保持不变时,大学生认为网络购物方便快捷增加一个等级,Logit估计值平均增加2.16个单位,同时大学生选择网络购物的概率也会增加。价格便宜(JG)系数为正,表明当其他解释变量不变时,商品价格便宜增加一个等级,Logit估计值平均增加1.43个单位,也增加了Y取1的概率。虽然解释变量SHF、ZL、SJXY的系数在统计上不显著,但是这些解释变量对潜变量Y*均有正效应,即这些解释变量的增加,都将会增加大学生选择网络购物的概率。
4.2.2拟合优度检验
对方程(2)的Logit模型估计结果进行拟合优度检验,本研究运用Eviews软件进行Hosmer—Lemeshow检验,输出结果给出了2个检验统计量:H—L统计量和Andrews统计量,本研究采取H—L统计量,原假设是模型拟合完全充分。经检验,H—L统计量=75391,其相应的概率P=04797,概率值比较大,H—L检验统计量表明不能拒绝原假设,即可以认为模型的拟合效果是比较好的。
5结论及对策建议
本文通过对大学生的问卷调查以及对大学生网络购物的影响因素进行分析,得出了如下结论:绝大部分的大学生有网上购物的经历,在他们看来,价格便宜和方便快捷是促使他们进行网络购物的主要原因。但是网络购物主要还存在图片和实物差距大、产品质量不合格的问题。可见,目前网络购物还不能让大学生完全放心和满意。大学生网络购物主要选择的商品是服装鞋帽类、书籍类和旅行相关服务类。付款时,多数大学生选择的是网银和类似支付宝的付款方式,支付更加安全,很少直接汇款。实证分析表明,大学生的生活费对大学生网络购物影响为正,同时商品质量、网购方便快捷、商品价格便宜、商家信誉对大学生网络购物的影响为正,商品质量越好,大学生选择网络购物的可能性越大。根据以上调查分析结果,本文提出如下的营销建议:
首先,提供有价格竞争力的商品。对于提供书、服饰等产品的网上零售商应该提供有价格竞争力的商品,因为这类产品的价格对大学生是否选择网上购物的影响最大。大学生在能够确定产品的质量和各种信息有保障的情况下,会更关注产品的价格。
其次,提高服务态度。网上零售商的服务也在很大程度上影响着大学生的网上购物意向。当产品的价格相差不大,大学生更看重网上零售商的各种服务情况,尤其是配送服务和售后服务。传统购物一般是在选好后,就可以直接付费拿走,而网上购物就需要一个订货的等待过程,所以网上零售商是否能做到及时的为消费者送货以及保证商品的无缺损等各项服务都将影响到大学生的网上购物意向。同时当消费者对商品实物不太满意或者商品有问题时,网上零售商应当认真做好售后服务工作,以留下好的印象和服务态度。
最后,为消费者提供充足的信息,消除信息不对称。基于网络的虚拟性和跨时空性,消费者在网上购物时面临的不确定性更大,需要承担更大的风险。针对此,网上零售商应该更加重视产品信息的提供和消费者需求信息的收集,充分满足消费者对信息的需求,争取最大程度上消除信息不对称。争取图片和实物的零差距,让消费者更加相信网络购物的易用性和有用性。
参考文献:
[1]Paul APavlouConsumer Acceptance of Electronic Commerce:Integrating Trust and Risk with the Technology Acceptance Model[J].International Journal of Electronic Commerce,2003,7(3):101-134.
[2]Rose G,M Straub DWThe Effect of Download Time on Consumer Attitude toward the E-Service Retailer[J].E-Service Journal,2001,1(1):55-76
[3]程华,宝贡敏网上购物意向决定因素的实证分析[J].数量经济技术经济研究,2003(11)
[4]古继智基于校园网的学生商家特征对网络购物意向影响的研究[D].杭州:浙江大学,2008
[5]刘新燕,陈志浩大学生网络购物行为调查[J].中央财经政法大学学报,2005(1)
[6]赵盈,张跃电子商务环境下消费者行为的特点及其对网络营销的影响[J].江苏商论,2004(4)
[7]樊欢欢,张凌云Eviews统计分析与应用[M].北京:机械工业出版社,2009
[8]石晓晶大学生网络购物特征及影响因素研究[D].成都:西南财经大学,2010
[作者简介]李丽莉(1993—),女,湖北人,本科生。研究方向:经济学。