基于层次分析—模糊综合评价的大学生网购影响力的研究

(北京邮电大学 北京 100000)

一、确定指标评价体系

对于大学生网购影响力的研究，影响大学生网购影响力的因素评价指标体系由个人因素，企业营销因素，物流因素、诚信环境等4个一级指标，以及各一级指标包含的13个二级指标组成。分别为个人因素包括上网时间，可支配收入，和卖家评价三个指标组成，企业营销因素包括产品特点，产品价格，网页设计组成，物流包括发货速度，物流安全性和物流费用三个二级指标，最后是诚信状况由四个二级指标构成，包括商品实物对比效果，网络支付安全性，消费者隐私信息和商家售后服务。通过该项分析，进而对其他年龄层的网购想象力进行分析。

二、基于层次分析法的模糊综合评价

(一)确定各层因素的指标权重

根据所构建的指标体系，建立评价因素集P：U={P1，P2，P3，P4}={个人因素，企业营销，物流，诚信环境}。二级评价指标Ai={Pi1,Pi2,Pi3….,Pin},(i=1,2,3…n).Ni为一级指标Ui含有的指标数。并采用1-9标度法来对指标进行量化。

1.根据AHP确定各层权重分配

根据判断矩阵P所反映的信息和公式依次进行计算：一是计算每一行元素的乘积Pi，二是计算Pi的n次方根，并进行归一化处理，得出一级指标的权重。最后为了保证评价指标的权重更加具有合理性，需要进行一致性检验。验证公式为：

CR=CI/RI=(λmax)/(n-1)RI<0.10

式中，RI为平均随机一致性指标，对于1-10阶判断矩阵，RI的值如表所示：

N123456789RI000.520.891.121.261.361.411.46

2.确定指标层相对于目标层的权重

构建一级评价指标判断矩阵A-B(如表1所示)

表1 Pi对于P的判断矩阵(i=1,2,3，4)

第一层指标权重X={0.32,0.45,0.09,0.14}，其中X表示个人因素，企业营销因素，物流和诚信状况相对于目标层的权重。

利用同一层指标权重确定相同的方式，可以计算出第二层各指标的权重。判断矩阵如表二所示：

表2 P1j对于P1的矩阵(j=1,2,3)

表3 P2j对于P2的矩阵(j=1,2,3)

表4 P3j对于P3的矩阵(j=1,2,3)

表5 P5j对于P5的矩阵(j=1,2,3，4)

(二)应用模糊综合评价法进行评价

通过采用问卷调查方式收集影响大学生网购的各个因素和比重，对影响大学生网购的各因素的二级指标进行综合分析，结合评语集V={V1，V2，V3，V4，V5}={高，较高，中，较低，低}，赋予评语集以不同分值，本文采用百分制W={95,80,70,60,40}。

利用概率统计方法以达到对指标的评价，确定出模糊综合评价矩阵。首先对影响大学生网购因素的二级指标进行模糊综合评判，其结果如下：

则大学生网购受个人因素影响的评价矩阵为：꿾

所以大学生网购影响因素的总评价矩阵为：

大学生网购各因素影响程度的评价矩阵为：XTY={0.32，0.22，0.17，0.24，0.05}

大学生网购因素影响程度的评价值为：XTYWT=76.3

(三)应用模糊综合评价法进行评价得出的结论分析

大学生网购各因素影响程度的评价矩阵为：XTY={0.32，0.22，0.17，0.24，0.05}，说明对于大学生网购影响因素的一级指标评定来说，有32%的专家认为很高，22%的专家认为较高，17%的专家认为影响程度一般，24%的专家认为较差，5%的专家认为很差。而大学生网购因素影响程度的评价值为XTYWT=76.3。说明对于大学生群体来说，其网购能力介于一般和较好之间，距离好还有一定程度，有进一步提升的空间。当要对其他群体的网购影响程度进行进行比较时，可按照该方法进行，得出中年年龄层网购因素为83.2.

三、结语

通过基于层次分析-模糊综合评价方法分析得出影响大学生网购能力的主要因素包括大学生个体因素和企业营销因素，而大学生网购因素影响程度的评价值为XTYWT=76.3。说明对于大学生群体来说，其网购能力介于一般和较好之间，具有发展的较大潜力，在某种程度上可以为商家在营销推广方面提供一定的指导作用。值得说明的事，随着互联网的进一步发展、大学生价值观念转变等吗，影响大学生网购的因素可能会随之改变，因此本文建立的评价指标体系需要根据新形势、新需求不断“与时俱进”。