线上零售对居民消费行为变迁的影响研究

耿禧则 何平和 教授（、泰山学院 、泰山职业技术学院 山东泰安 7000）

引言

随着信息技术的快速发展，互联网与各个行业逐渐加强融合，不仅促进产业格局的优化升级，还形成了互联网经济。其中，线上平台与传统零售业的融合最具代表性，借助线上渠道优势，传统零售业纷纷探索发展在线零售方式，以提高产品销售量、获取更大收益及扩大自身品牌影响力。这一新型零售模式在促进零售业转型升级的同时，也深刻影响着居民消费行为，使消费者从传统零售消费方式为主，逐渐转向传统零售消费及线上零售消费并存的方式，尤其是线上零售方式带来了居民消费行为变迁。在此背景下，线上零售引起消费行为变迁受哪些因素影响，成为学术界与线上零售业关注的问题。基于此，本文深入分析线上零售对居民消费行为变迁的影响，以期为加快传统零售业转型升级，促进线上消费发展提供参考。

相关文献综述

针对线上零售对居民消费行为变迁的影响，我国学者做了较多研究，主要集中在以下三个方面。在居民消费行为变迁方面，毛慧晓（2010）分析了制度变迁中的城镇居民消费行为，认为就业制度、医疗制度、教育制度等改革打破了计划经济体制下城镇居民的零风险预期，导致居民收支不确定性预期迅速增加。应该提高居民收入，健全完善社会保障制度，促进消费信贷发展，进而促进居民消费增长。余文鑫（2011）阐释了我国居民消费行为的历史变迁，认为居民消费形式差异性逐渐拉大，个性化消费更加突显，人们消费趋于理性方向发展。武晓利等（2014）探讨了消费行为变迁对消费率的影响，指出在短期内，收入冲击和偏好冲击可以刺激居民消费；在长期内，收入冲击带来的刺激作用可以持续，而偏好冲击会导致居民消费率降低。在线上零售方面，郭伟奇、孙绍荣（2013）对线上零售平台进行研究，提出制造商可以借助线上零售平台收集产品信息、口碑评价等优势，吸引消费者注意力，提升品牌在网络零售平台的宣传度。刘铁等（2014）基于线上线下零售相互融合的情境，分析了整合营销策略对在线零售品牌体验的影响作用，指出顾客对零售品牌的体验主要经历决策、交易、履行、反馈四个过程。线上线下整合策略通过影响信息对称程度、风险、服务效率与成本，进而影响品牌体验。朱松、邵晓峰（2017）研究了线上零售商在横向差异产品上的定价问题，认为对于线上零售商而言，存在最优的产品定价，使得零售商的利润最大化。在网络消费行为的影响因素方面，季燕萍（2016）的研究显示，移动智能等互联网技术的飞速发展，引发网络消费热潮兴起。在居民网络消费行为中，影响程度较大的是居民年龄和消费水平。此外，郭亚（2016）以江苏省为例，从消费行为的外部环境因素、内在心理因素两个维度出发，分析了城镇居民消费水平与网络消费行为的影响因素，指出居民消费价格指数变化及消费心理对网络消费决策和消费模式有重大影响。

虽然针对居民消费行为变迁的研究较多，但多数研究者过多强调收入对消费的影响，忽视消费者本身的特征因素、消费产品或服务本身的特征与其他外部因素的影响。另外，也鲜有文献将线上零售纳入居民消费行为变迁的影响因素中考察。总体来说，对于线上零售对居民消费行为变迁的影响因素分析仍不完善，线上零售如何利用消费者选择行为提高经营业绩也不明确。因此，进一步分析线上零售对居民消费行为变迁的影响因素，对于提升居民消费水平具有重要意义。

实证分析

（一）模型构建

现有文献在检验居民消费行为的影响因素时，多利用多元线性回归或逐步回归方法。但本文研究线上零售对居民消费行为变迁的影响，体现为居民“是”/“否”选择利用线上零售进行消费行为，即因变量的取值为1（倾向选择线上消费）和0（不倾向选择线上消费）。所以，选择二元Logit模型更适用于该问题的研究。为了下一步的模型构建与设计，现对被解释变量进行赋值，选用X表示居民选择线上消费，i为样本数，xi表示所选的各影响因素，βi是估计参数，P(X)是选择线上消费的概率，则可用如下概率公式表示：

由此，推导出Logit模型的表达形式为：

（二）变量选取

居民进行消费决策时，是否选择线上零售平台受到多种因素的影响，因此，将各类影响因素作为自变量，倾向选择线上消费作为因变量。本文把自变量分为两个层面。一是居民特征内在层面，包括性别、年龄、月均收入水平、婚姻状况和平均上网时长。二是线上消费外在层面，包括商品价格、商品质量、商品种类、配送速度、售后服务。居民是否选择线上零售渠道进行消费，其概率由线上零售外在层面和消费者内在层面共同决定。二元Logit模型中各变量定义与取值范围如表1所示。

（三）数据来源

为了全面反映居民消费行为的变化，在设计调查问卷题项时，综合考量我国居民消费特征与消费评价，针对所涉及的10个变量共设置32个题项，采用Cronbanch’s α系数法进行效度检验，通过SPASS 22.0得到Cronbanch’s α系数为0.924，表明问卷整体具有良好信度。为了保证调查样本数据的有效性，在2016年10-12月期间，采用电子问卷调查方式，通过各大零售网站论坛、问卷星、电子邮件等形式，共发放650份调查问卷，回收问卷623份，剔除存在缺失值的问卷记录，最终获取有效问卷609份，有效回收率达93.69%。根据统计结果显示，男性调查对象占比为37.26%，女性为62.74%；年龄在20岁以下与40岁以上的较少，占比分别为6.12%与14.73%，20-30岁的消费者占比48.26%，30-40岁占比30.89%；月均收入占比根据收入水平排序，依次为15.21%、42.57%、28.69%、13.53%；已婚与未婚调查对象占比分别为38.76%与61.24%；日均上网时长占比根据上网时长排序，依次为18.26%、45.37%、24.28%、12.09%。总体看来，问卷发放和实地调查等环节的调研较为全面，符合研究的进一步要求。

表1 变量定义与取值范围

表2 变量似然比检验结果

表3 解释变量回归结果

实证结果与分析讨论

利用SPSS22. 0软件，依据最大似然法对似然比检验标准进行估计，得到模型拟合情况与变量显著性水平（见表2）。

模型检验数据显示，卡方值为116.913，df=52，模型概率值为0.000，小于0.05的显著性水平，表明本模型的显著性与拟合度较好。随后，对原始调查数据进行二元Logit 回归计算，得到各解释变量回归结果（见表3）。

表2与表3综合反映了居民特征内在层面与线上消费外在层面中，各个变量对居民消费选择的具体影响。由表2可以看出，在居民特征内在层面影响因素中，性别（X1）、年龄（X2）及收入水平（X3）的显著水平较高；在线上消费外在层面影响因素中，商品价格（X6）、商品质量（X7）、商品种类（X8）的显著性水平较高。表明上述六个因素对居民线上消费选择均产生重要影响。具体而言，关于线上零售对居民消费倾向的影响研究结论，可以分为以下几个方面：

第一，在居民特征内在层面影响因素中，性别（X1）、年龄（X2）及收入水平（X3）对居民消费行为影响显著，较大程度地影响居民对线上消费的选择倾向。而婚姻状况（X4）和上网时长（X5）的影响程度相对较低。表2中性别变量（X1）的显著性水平较高，且表3显示，X1=1的系数符号为负，X1=2的系数符号为正，男性居民选择线上零售购物的概率较小，仅为0.53，女性居民选择线上零售的概率为1.62，说明与男性居民相比，女性居民更倾向于选择线上消费；年龄变量（X2）的显著性为0.000，回归结果显示，X2=1、X2=3、X2=4对应系数为负，X2=2对应系数为正，说明与其他年龄段的居民相比，处于20-30岁的人群进行消费时，更倾向于选择线上零售；收入水平变量（X3）除X3=1外，均在5%水平显著，X3=1、X3=4对应系数为负，X3=2、X3=3对应系数为正，且X3=2的对照结果是1.60，说明处于3000-5000元月均收入区间的居民，选择线上零售的概率较高。

在调查情况统计中，也发现一致结果。在年龄构成方面，由于20岁以下的对象多为在校学生，受到手机、网络使用限制较多，且几乎没有收入来源，所以选择线上零售的概率较低。而20-30岁的居民，掌握一定程度的上网技能，闲暇时间与消费能力相对充足，故而网购频率较高，调查结果中倾向于线上零售的居民占比高达68%，与回归结果分析一致。关于收入水平的统计显示，月收入处于3000-5000元的居民选择线上消费占比为42%，月收入处于5000-8000元的居民选择线上消费占比为27%，在表3中，这两项对应的系数符号均为正，两部分分析结果一致。主要原因是，这部分居民以事业单位员工、公司职员、个体劳动者为主，收入相对稳定，在满足生存需求外，能够进行其他类型消费。而且在线零售价格优势明显，所以在线零售成为中低等收入人群的消费倾向。

第二，在线上消费外在层面中，商品价格（X6）、商品质量（X7）、商品种类（X8）对居民消费行为的影响较高，而配送速度（X9）及售后服务（X10）的影响程度较低。由表3可知，商品价格变量（X6）的系数均为负，表示商品价格与居民消费选择成反比，由于该变量仅在X6=1水平下显著，说明商品价格较低，是居民消费倾向选择线上零售的主要原因；表3显示，商品质量变量（X7）与配送速度变量（X9）系数符号显示均为正，说明这两个变量与居民选择线上消费存在正向影响关系，而且，表2中商品质量的显著性为0.009，配送速度的显著性为0.015，可见商品质量的影响程度明显高于配送速度；商品种类变量（X8）系数符号均为负，且仅在X8=1水平下显著，说明商品种类越匮乏，消费者选择线上零售的概率越低。

这与问卷调查的统计结果较为契合，调查发现，居民消费偏好情况中，偏好线上消费的居民占比为32.26%，偏好线上线下结合消费的居民占比55.33%，可见居民消费重心逐渐由传统实体店消费转向线上消费。主要因为与传统消费相比，线上消费具有时间与空间灵活性较高的优势，居民可以随时随地进行购物。在调查统计结果中，64.21%的调查对象认为，价格便宜是他们选择线上零售消费的动因，与表3的分析一致，可见商品价格成为居民选择线上消费的关键因素。同时，超过50%的调查对象，认为在线零售能够提供更多商品信息与种类选择，而且对线上零售商品信息与种类选择评分高达5.92（满分7分）。此外，在调查中发现，有超过87%的人都有退货经历，主要原因是商品存在质量问题，并表示不会选择在同一家线上店铺进行二次消费。由此可见，商品质量也成为居民选择线上消费的重要参考指标。

结论与建议

线上零售业的发展为居民消费提供了新的购买渠道。本文将性别、年龄、月均收入水平、婚姻状况和平均上网时长纳入居民特征内在层面，而将商品价格、商品质量、商品种类、配送速度、售后服务归为线上消费外在层面。通过二元logit模型实证分析发现，居民特征内在层面中性别、年龄及收入水平对居民选择线上消费影响显著；同时，线上消费外在层面中商品价格、商品质量与商品种类的显著性水平较高。即表明通过上述六个因素，线上零售对居民消费行为变迁产生显著性影响。对此，提出促进线上零售发展，提高居民线上消费水平的几点对策建议：

其一，优化线上零售配送模式，提升购物便利程度。线上零售企业自营物流或第三方合作物流应该优化整体配送流程，可以运用API打通发货、收货、调度、仓管等各环节，展开标准化产品输出，再根据客户物流需求进行最优匹配，进而最大化节省时间，提高配送效率。同时，线上零售企业可以借助自身平台优势，利用大数据分析消费者需求，通过整合物流资源，提高互联网技术的使用率，对配送过程中细节的优化，探索自营配送模式，扩大配送服务覆盖范围。此外，物流配送方面应该根据货物体积、重量、品类、所需车型等实际情况，选择按票、件、筐进行结算，促使配送方式更加灵活，更好地满足消费者需求。

其二，净化网络购物环境，增强用户体验。相关监管部门应该加大抽查力度，严格执法打假，要加强电子商务领域产品质量违法线索的搜集，严厉打击利用互联网制售假冒伪劣违法行为。并且，应该协调实施国内电商、跨境电商监管机制，共同培育“品质电商”。加强电子商务产品质量信息公共服务平台和执法打假协作网建设，建立健全电商产品质量监管和执法打假区域协同机制，大力推行“互联网+质检”，以信息化驱动质量监管工作现代化，进而全面净化网购环境，增强用户体验，刺激居民消费。

其三，推动多元化线上零售发展，提升居民消费质量。当前，我国应该基于电商平台，依托龙头流通企业与高效衔接的流通基础设施，推动多元化线上零售发展，提升居民消费质量。根据消费者需求不断进行零售业态创新，增加更多体验式以及线上线下互动的新型业态。围绕线上零售巨头的业务需求，对于金融、物流、咨询等功能进行进一步细分，促使生产服务型企业逐渐向生态化方向发展，提升线上零售企业运营效率，进而提高居民消费质量。

其四，拓展线上零售智能消费新领域，驱动居民消费提升。线上零售领域的不断延伸，促使居民消费行为发生较大变化。因此，当前我国应该拓展线上零售智能消费新领域，进而驱动居民消费提升。例如，可以推进社区消费智能化发展，开展网络订餐、社区电器网上预约维修服务、配送、生鲜网订等新型业务。在延伸电子商务智能消费新领域时，还应鼓励实体闲置资源应用智能体验设备，发展代购等新型消费服务。通过采取各类方式开发智能消费新领域，促进居民消费体验，吸引更多消费者。

参考文献：

1.毛慧晓.制度变迁中的城镇居民消费行为研究—基于预防性储蓄理论的分析[J].西北人口，2010（1）

2.余文鑫.居民消费行为变迁与产业结构调整[J].中共福建省委党校学报，2011（11）

3.武晓利，龚敏，晁江锋.家庭消费行为变迁经济波动与居民消费率—基于Bayes估计的DSGE模型[J].经济问题，2014（6）

4.郭伟奇，孙绍荣.基于2-模网络关系的品牌线上零售平台展露测度[J].中国流通经济，2013（11）

5.刘铁，李桂华，卢宏亮.线上线下整合营销策略对在线零售品牌体验影响机理[J].中国流通经济，2014（11）

6.朱松，邵晓峰.基于EOQ库存模型的线上零售商产品定价研究[J].上海管理科学，2017（1）

7.季燕萍.互联网背景下居民消费行为变迁及其影响因素分析—基于微观调查数据[D].浙江工商大学，2016

8.郭亚.城镇居民消费水平与结构变迁及其影响因素—以江苏省为例[D].南京大学，2016