互联网时代网络消费影响因素实证研究

宋 　 悦

(安徽财经大学 金融学院，安徽 蚌埠 233000)



互联网时代网络消费影响因素实证研究

宋 悦

(安徽财经大学 金融学院，安徽 蚌埠 233000)

随着互联网的普及和快速发展，网络对传统消费行为产生巨大影响，网络消费已成为一种时尚标志，对传统实体商店经营造成了巨大冲击。本文通过收集数据、建立模型，就互联网时代网络消费影响因素进行实证分析，结果表明互联网的发展对我国网络消费有促进作用，并以此针对性地提出对策。

经济管理；网络消费；最小二乘估计；互联网发展

关于网络消费的研究，国外尤其是发达国家建立在已有且较为系统的消费行为理论基础上，如TAM、TRA、TPB等理论模型，很快从传统消费行为研究转向网络消费行为研究。其中关于网络消费影响因素的研究，Gefen通过构建关系模型证明消费者个人信任倾向比熟悉程度对网络消费行为的影响更大。[1]；Kim等建立机遇信任的决策制定模型，认为消费者的信任和感知风险对网络消费的影响明显[2]。国外的研究大多数是建立理论模型，然后再通过各种研究方法证明、检验、得出结论，将定性与定量分析相结合。国内关于网络消费的研究，大多借鉴了国外理论体系，伍丽君分析归纳得出网络消费的影响因素有心理、价格、便捷性、安全可靠性[3]；张晓东等通过建立模型和实证检验，证明网络口碑对情感价值、功能价值、社会价值存在正向影响，进而对消费者购买意愿也有正向影响[4]；闫学元等通过提出假设、建立模型、验证假设的方法得出收入水平与网络消费水平呈正相关[5]。国内关于网络消费的研究没有形成系统性的理论，基本上是对既有的网络现象进行归纳、总结与创新，定性研究不系统，实证研究也不全面，缺少对模型的检验修正。

本文基于互联网高速发展的背景下，在建立回归模型的基础上，加入模型检验与修正，对影响我国网络消费的因素进行实证研究，并根据完善后的模型得出结论，有针对性地提出促进我国网络消费发展的对策。

1　变量选择与模型设定

1.1变量选择

本文选取网络零售交易额(亿元)衡量我国网络消费；针对互联网发展，并考虑到数据的可得性，选取网民数量(万人)、网站总数(万个)、上网计算机总数(万台)、消费者上网时间(小时/周)，再加入居民年人均可支配收入(元)[6]作为我国网络消费影响因素的衡量指标。选取2003年至2014年作为研究阶段，数据来源于国家统计局、中国互联网信息中心(CNNIC)等政府和社会权威机构网站。

1.2模型设定

依据变量的选择，建立多元线性回归模型，

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+u，

其中Y作为被解释变量，表示网络零售交易额；X1、X2、X3、X4、X5作为解释变量，分别表示居民年人均可支配收入、网民数量、网站总数、上网计算机总数和消费者上网时间，βi(i=1,2,3,4,5)作为参数，表示各解释变量变动一单位对被解释变量的影响程度；u是随机扰动项。

2　模型检验

利用Eviews6.0，根据模型有关参数得出如下回归方程，模型输出结果如表1所示。

Y=-189.293 1-1.830 5X1+0.880 7X2+

2.854 1X3+0.838 6X4+169.650 1X5

表1　模型的输出结果

2.1方程拟合优度检验

由表1可知，R2=0.961 4，修正R2=0.920 3,说明模型对样本的拟合较好，即解释变量(居民年人均可支配收入、网民数量、网站总数、上网计算机总数和消费者上网时间)对被解释变量(网络零售交易额)有整体的解释意义。

2.2F检验

由表1可知，F统计值为24.08 94>Fa(n-k,k-1)=Fa(5,5)=5.05 ，并且Prob(F)=0.001 7接近于0，拒绝原假设(β0=β1=β2=β3=β4=β5=0)，说明回归方程显著，即解释变量(居民年人均可支配收入、网民数量、网站总数、上网计算机总数和消费者上网时间)联合起来对被解释变量(网络零售交易额)有显著影响。

2.3t检验

由表1可知，参数β1、β2估计值对应的t统计量绝对值分别为2.091 4、2.147 1，均大于2，这说明在显著性水平α=0.05下，分别拒绝原假设(βj=0，j=1,2)，说明在其他解释变量不变的情况下，解释变量X1(居民年人均可支配收入)、X2(网民数量)分别对被解释变量Y(网络零售交易额)都有显著的影响。同理可以推断出，X3(网站总数)、X4(上网计算机总数)、X5(消费者上网时间)对被解释变量Y(网络零售交易额)的影响不够显著。

2.4异方差检验——ARCH检验

2.5多重共线性检验

2.5.1 简单相关系数检验法

各解释变量之间的相关系数如表2所示。

表2　相关系数矩阵

2.5.2方差膨胀因子检验法

分别以每个解释变量为被解释变量作其他解释变量的辅助回归，得出方差膨胀因子(VIF)(表3)。

表3　方差膨胀因子

由表2和表3可知，各解释变量相互之间的相关程度较高，说明各解释变量之间存在严重的多重共线性。

2.5.3逐步回归法修正多重共线性

将被解释变量与每个解释变量分别作简单回归，得出一元回归结果(表4)。

表4　一元回归估计结果

由表4可知，加入X1后修正的R最大，以X1为基础，顺次加入其他变量，结果如表5。

表5　加入新变量的回归结果

由表5可知，分别加入新变量X2、X3、X5后，修正的R2变大，其中加入X3改进最大，但X2、X3、X5参数的t检验都不显著，说明它们之间存在多重共线性，如果为了实现减轻多重共线性的目的，将X2、X3、X4、X5一并从模型中剔除，可能造成设定误差，或者产生异方差、自相关等问题,因此本文将使用主成分回归法以减轻多重共线性。

2.5.4主成分回归法修正多重共线性

利用Eviews6.0得出主成分分析结果(表6)。

表6　一致指标组的主成分分析结果

由表6可知，第一主成分的贡献率为91.42%(大于85%)，已能较好地反映5个一致指标的总体变动情况，而且根据它们的特征值可以发现，第2个特征值开始明显变小(小于1)。

得到主成分表达式：

F1=0.463 6X1+0.462 3X2+0.412 7X3+

0.455 9X4+0.439 5X5

建立主成分回归方程得出如下结果:

Y=-53.315 0+0.309 2F1

(1715.19) (0.0471)

t=(-3.108 4)(6.562 7)

R2=0.827 2， 修正的R2=0.807 9

F=43.068 4， n=11

由结果可知，建立的主成分回归方程均通过拟合优度检验、F检验和t检验。因此得到综合评价函数方程：

Y=-53.315 0+0.143 3X1+0.142 9X2+

0.127 6X3+0.141 0X4+0.135 9X5

3　模型结果分析

根据修正后的模型可以看出，居民年人均可支配收入、网民数量、网站总数、上网计算机总数和消费者上网时间都与网络零售交易额存在正相关，说明互联网的发展，以及收入的增长都对我国网络消费的发展有促进作用。在模型检验和修正的过程中，不难发现：

(1)修正后的模型显示，网民数量变化一单位对网络零售交易额的影响程度较大，且根据t检验，网民数量对网络零售交易额有显著影响，这充分说明网民数量的增加对网络消费的发展作用之大。而上网计算机总数对网络零售交易额的影响不够显著，究其原因在于，近些年来，智能手机的普及与手机软件的优化，促进我国网民数量的增加，但也使得越来越多的网民不再通过计算机而是通过手机等移动设备进行消费。手机等移动设备因其快速、便捷的特质，使得我国网络消费数量大幅增加。

(2)虽然利用主成分回归法修正模型之后，居民年人均可支配收入与网络零售交易额呈正相关，这符合收入增加则消费增加的理论基础，但模型最初的回归结果却显示二者呈负相关，其原因可能在于，现阶段我国网络商品特性偏向于廉价低品质，以淘宝网为例，由于商家网上销售商品直接面对消费者，流通环节相对减少，成本较低，因此吸引了国内外大量的职业和非职业的卖家在其网站上安营扎寨。网上出售同类商品要比传统商店中的商品便宜得多，但与此同时，仿冒品、山寨品层出不穷，并且许多商品，尤其是电子产品等售后服务不尽到位，因此随着居民收入水平的提高，人们进行消费不仅仅在于追求价格便宜，更在于追求高品质以满足自己的需求。如果网络商品不能满足消费者真正的需求，那么只会是网络消费的相对减少。

(3)随着网站数量的增加，各网站之间在网面设计、内容质量等方面竞争以增加点击量，一定程度上促进网络消费的发展。

(4)消费者上网时间越长使得上网经验越丰富，其参与网络消费的可能性就会越大。

4　促进我国网络消费发展的对策

为了促进和优化我国网络消费的发展，针对网站对网店的自律监管提出以下建议。

4.1规定开业标准和营业要求

针对每一类型的网店制定不同的开业标准，每个网店必须达到开业标准、获得营业证书才允许其开始营业，其中对于食品类、医药类等类型的网店还应达到安全标准，必要时要求第三方的安全担保。

4.2实行追踪评级制度

现阶段，网民主要是通过网店信誉水平和买家评价进行判别，例如在淘宝网注册的每个网店都有关于宝贝描述、买家服务、物流服务的评分，而评分是根据买家评论生成，并不是网站的标准评级，并且许多卖家为了提高信誉、诱导购买，利用各种方式提高好评率，这些都需要他们所在的购物网站进行定期与不定期的追踪评级与网络监管。

4.3完善网络消费评论与举报制度

许多网站不能进行差评、不能上传图片等问题必须解决，并且应该成立网络消费者协会，受理来自亿万网民的投诉与举报，并且投诉与举报应精细到网站、网店、商品、问题各方面。严厉打击网络虚假信息、虚假销售行为；对欺骗消费者、以次充好的网店，进行罚款、批评教育；对在安全、质量方面存在严重问题或在其他方面情节严重的网店进行排查、强制停止营业，必要时移交司法机关。

网站的自律监管是改善我国网络消费环境的重要环节，政府应严格要求、各个网站应主动实行、各个网店应自觉遵守，才能使我国网络消费朝着更好更健全的方向发展。

[1]Gefen D. E-commerce:the role of familiarity and trust[J]. Omega, 2000, 28(6): 725-737.

[2]Kim D J, Ferrin D L, Rao H R. A trust-based consumer decision-making model in electronic commerce: the role of trust, perceived risk and their antecedents[J]. Decision support systems, 2008, 44(2): 544-564.

[3]伍丽君. 网上消费者行为分析[J]. 湖北社会科学, 2001(12): 19-20.

[4]张晓东, 朱敏. 网络口碑对消费者购买行为的影响研究[J]. 消费经济,2011, 27(3):15-17,22.

[5]闫学元, 张蕊. 我国网络消费行为影响因素实证研究[J]. 商业时代, 2014(33): 10-12.

[6]陈璐, 王邦祥. 中国网络消费宏观影响因素实证分析[J]. 商业文化, 2011(2): 13-14.

Influence Factor Analysis and Empirical Research on Network Consumption at the Age of Internet

SONG Yue

(Anhui University of Finance and Economics, Bengbu, Anhui 233000,China)

With the popularity and the rapid development of internet, the internet has a huge impact on traditional purchasing behavior.Network consumption has become a fashion icon and has a destructive impact on the traditional entity management.In this paper, through collecting the data, multivariate regression model is set up to make an empirical analysis of the network consumption influencing factors at the age of internet.It is concluded that the development of the Internet network stimulates network consumption of our country, and put forward corresponding measures.

economic management; network consumption; the least squares estimate; internet development

2016-04-28

宋悦，女，安徽合肥人，安徽财经大学金融学院硕士研究生，研究方向为证券投资。E-mail：1142724415@qq.com

时间：2016-8-17 11:31

http://www.cnki.net/kcms/detail/34.1150.N.20160817.1131.012.html

F063.2

A

1007-4260(2016)03-0039-04

10.13757/j.cnki.cn34-1150/n.2016.03.012