论文部分内容阅读
【摘 要】 随着科技不断发展和普及，购物方式已有了一定程度改变，网上购物已成为人们日常生活的一部分，网购消费者逐年增加。在校大学生接触网络频繁，乐于接受新鲜事物，已成為网购的主力军。本次调查以此为基础，向山西省八所不同类型的大学学生发放调查问卷，并对上述问卷进行统计分析，对学生的网购忠诚度进行调研，获得山西省大学生的网购现状，进而研究在校大学生网络消费忠诚度的影响因素并对购物网站提出相应的建议。
【关键词】 网络购物；调查问卷；忠诚度
【中图分类号】 F713.55；F724.6 【文献标识码】 A 【文章编号】 2096-4102（2018）05-0098-05
一、导论
网络购物不仅具有价格优势，还具有省力省心、便捷迅速、产品品种丰富等多个优点，逐渐被大众接受。同时，伴随着网络安全、物流、电子支付等手段的不断升级，网购在我国已发展成为一种普遍现象。淘宝网作为我国第一大网络零售平台，深受消费者青睐，尤其因其卖家众多、品种繁多，且价格普遍低廉，因此受到广大学生的热烈欢迎。淘宝网目前拥有近5亿的注册用户，每天有超过6000万的固定访客，对于网络购物具有一定代表性。本研究以淘宝网为代表，设计问卷题目。山西省共有高校80所，其中本科院校33所，专科院校47所，在校学生数量庞大。研究网络购物与大学生这两者的关系，发掘对学生网购忠诚度的影响因素，对购物网站巩固其市场地位具有重要意义。
近些年关于网络消费的文章日渐丰富，赵秋锦、周静通过实证分析发现影响学生网购的因素主要是服装价格和品牌。陈文等则通过两次取样从动态上构建顾客忠诚形成机制模型。盛晓君等人则采用TAM模型分析，发现感知真实、快捷、互动、优惠性这些中间变量会影响网购意愿。张大亮设计三组实验验证产品价格、类型和品牌知名度对学生网购从众行为的影响，发现学生在购买高价产品时更易从众。
二、问卷设计
本文从大学生购物的视角进行研究，采用抽样调查的方法分析山西省大学生对于淘宝网的网购忠诚度。本次调查在太原理工大学、山西大学、太原师范大学、晋中学院、长治学院、山西医科大学晋祠学院、山西经济管理干部学院、山西建筑职业技术学院共发放400张问卷，问卷在学校自习室随机发放，所有答案均为被调查者本人所写，问卷的对象涵盖不同类型院校各年级及各专业学生，以提高问卷的准确性。
本轮调查所投放的每张问卷共包括27道单选题，选项为ABCDE，分别表示数量非常多、数量较多、数量一般、数量较少、数量非常少和对其非常满意、一般满意、满意、不满意、非常不满意。题目选项较简单，减少被选取大学生的反感，利于回收问卷。调查共收回问卷369份，调查问卷回收率为92.25%。研究还剔除掉不符合要求的无效问卷26张，确定有效问卷343张，调查问卷有效率为85.75%。本次探究将分别对这有效的343份调查问卷进行信度分析、效度分析、因子分析、相关分析、多元回归分析，探讨影响该校学生淘宝网购物忠诚度的影响因素有哪些。
本文设定自变量IV1=该网站网购接触度，以表1五个相关题目体现；IV2=该购物网站便捷性，以表1六个相关题目体现；IV3=该购物网站的可靠性，以表1六个相关题目体现；IV4=该网站购物体验满意度，以表1六个相关题目体现；因变量DV=某大学学生对该网站的忠实度，以表1四个相关题目体现题目。
三、因子分析
（一）信度和效度检验
本次统计分析首先对以上五个变量进行信度检验，以确定该调查问卷是否具备可靠性和稳定性，本文采用Cronbach’s alpha，即克朗巴哈系数法来检验问卷信度，五个变量克朗巴哈系数均大于0.9，故认定量表内在信度很高，可以进行进一步的统计分析。随后，本文对五个变量进行KMO和巴特利球形检验，KMO数值均大于0.8，且通过巴特利球形检验，认定调查问卷效度很好，这些调查数据适合做因子分析。
（二）提取公因子
运用SPSS22.0软件得到累计方差贡献率（见表2）和碎石图。
在网购接触度、该购物网站便捷性、该购物网站可靠性、该购物网站体验满意度、该校学生对该网站的忠实度这5个变量里，各抽取两个公因子，累计方差贡献率分别达到82.376%、84.423%、81.827%、77.824%、89.117%，通过碎石图检验，也认定了这五个变量各提取两个公因子比较合理。对因子载荷矩阵实现方差最大正交旋转，得到旋转后的元件矩阵，通过表2可以看出在旋转因子之后每个变量抽取出的两个因子在原始变量上的载荷。例如IV1中，可以看出f1主要由问题4与问题5决定，f2主要由问题2决定。IV2中，f1主要由问题6和问题10决定，f2主要由问题7决定。IV3中，f1主要由问题13和14决定，f2主要由问题16和17决定。IV4中，f1主要由问题21决定，f2主要由问题18和19决定。DV中，f1由问题25、26、27共同决定，f2主要由问题24决定。
（三）计算各因子综合评分
根据元件评分系数矩阵和综合评分函数，可以得到各个因子的综合评分。
1. IV1：该网站网购接触度：
f1=0.222X1+0.224X2+0.243X3+0.237X4+0.237X5=3.3742
f2=-0.293X1+1.212X2+0.287X3-0.633X4-0.531X5=0.0878
根据各个因子的方差贡献率，得出银行的综合绩效得分计算公式：
F1=73.761%×F1+8.615%×F2=2.4964
2. IV2：该购物网站便捷性
f1=0.194X1+0.178X2+0.198X3+0.186X4+0.191X5+0.188X6=3.2904 f2=-0.429X1+1.199X2-0.345X3+0.560X4-0.520X5-0.353X6=0.4404
根据各个因子的方差贡献率，得出銀行的综合绩效得分计算公式：
F2=77.616%×F1+6.806%×F2=2.5838
3. IV3：该购物网站可靠性
f1=0.197X1+0.184X2+0.201X3+0.199X4+0.197X5+0.190X6=3.3465
f2=-0.370X1-0.616X2-0.477X3-0.085X4+0.749X5+0.800X6=0.3557
根据各个因子的方差贡献率，得出银行的综合绩效得分计算公式：
F3=73.289%×F1+8.538%×F2=2.4830
（4）IV4：该购物网站体验满意度
f1=0.197X1+0.194X2+0.205X3+0.201X4+0.202X5+0.198X6=3.2734
f2=0.731X1+0.894X2-0.363X3-0.596X4-0.156X5-0.467X6=0.1300
根据各个因子的方差贡献率，得出银行的综合绩效得分计算公式：
F4=69.748%×F1+8.076%×F2=2.2936
DV：该校学生对该网站的忠实度
f1=0.264X1+0.286X2+0.285X3+0.284X4=3.2100
f2=1.420X1-0.304X2-0.595X3-0.415X4=0.7508
根据各个因子的方差贡献率，得出银行的综合绩效得分计算公式：
F5=79.629%×F1+9.488%×F2=2.6273
四、相关分析和回归分析
通过观察表3pearson相关系数可以看出，变量之间存在有较强正相关关系。
为了更好地反映数据与数据之间的关系，本文根据SPSS22.0建立起多元线性回归模型，由此发掘顾客忠诚度与该网站购物接触度、该网站购物便捷性、该网站购物可靠性、该网站购物体验满意度的关系。根据回归系数建立网购忠诚度模型。本文以因子得分作为变量数值进行回归，由于因子之间共线性小，回归效果会好些。通过软件分析可以得到判定系数R2=0.769，通过调整后的R2=0.762，拟合优度较好。由表4方差分析表可看出多元线性回归方程显著性检验的概率为0，认为被解释变量与解释变量全体的线性关系显著，可以建立线性方程。
运用SPSS22.0进行回归分析，得到表5模型一的结果，可以看出，自变量的容差均大于0.1，且VIF小于10，说明自变量之间不存在多重共线性。显著性水平只有IV3和IV4为0.000和0.002小于0.05，因此需要重新建模。本文继续采用向后筛选法，剔除了IV2，得到模型二。剩下的三个变量的显著性水平分别成为0.034、0.000和0.002，全部低于0.05。因此，新建立的模型为：
DV=（5.012E-8）+0.168IV1+0.467IV3+0.387IV4。
DV为该校学学生对该网站的忠实度，IV1为该网站网购接触度，IV3为该购物网站可靠性，IV4为该购物网站体验满意度。
五、提高大学生网购忠诚度的建议
通过以上分析可以看出，网站的网购接触度、网站可靠性、用户体验满意度对学生的网络购物忠实度会产生显著影响，其中影响最大的因素为网站的可靠性，其次为用户体验满意度和用户对该网站网购接触度。基于此，为了有助于山西大学生网络购物忠诚度，本文提出以下几点建议：
（一）强化网站安全建设
购物网站可靠性是影响大学生网购忠诚的关键。我国在互联网安全建设上还有很大的进步空间。由于学生年轻单纯，社会阅历少，防欺骗能力差，购物网站为了留住大学生消费者，应该在网站的安全性可靠性方面进行投入。首先应加大安全软件的开发利用，完善支付系统保证交易安全，引入优质的第三方作为担保，同时应保护消费者的隐私。其次应提供真实的商品信息并履行承诺，不得弄虚作假，严惩欺诈消费者的行为。如果交易纠纷由其网站引起，应积极赔偿客户损失，确保大学生能安心放心购物。
（二）提供更加优质的客户服务
用户体验满意度是影响大学生网购忠诚的重要环节。网站应优化售前售后服务质量，加强与大学生之间的感情交流和心理距离，使本来枯燥冰冷的买卖关系变得更具人性化。购物网站还应该定期与大学生客户进行电话、短信沟通，了解其对网站的满意程度并诚恳听取意见与建议，督促自我改进。在不涉及侵犯隐私的情况下，为大学生客户送上生日或节日祝福，增强客户对其网站的印象和评价，确保大学生能够得到优质的购物体验，以此提升学生对购物网站的依赖度和忠诚度。
（三）提升网站商誉系统和快速反应能力
网站的网购接触度也在一定程度上影响大学生网购忠诚度。网站首先应该拥有自己的商誉评价系统，通过量化方式使客户一眼就能看到对方商家的信誉度。以此决定是否交易。对已有的商誉系统漏洞要加大资金技术投入，打击严惩欺诈消费者行为，树立良好的品牌形象。在购物网站建设上，应提高网站搜寻能力、曝光率、支付速度以及与之配套的物流速度，提高网站快速反应能力。
【参考文献】
[1]赵秋锦，周静.大学生服装网络消费行为影响因素研究[J].商业经济，2014（1）：72-75.
[2]陈文晶，张红娜，万岩，时勘，等.网络环境下顾客忠诚的形成机制研究[J].中国管理科学，2015（7）：127-133.
[3]盛晓君，袁徐慧，陈美黛，等.大学生网购影响因素及其性别差异探究[J].当代经济，2016（9）：121-124.
[4]张大亮，周辉.产品因素对高校学生网购从众行为影响的实证研究[J].世界科技研究与发展，2014（2）：1-4.
【关键词】 网络购物；调查问卷；忠诚度
【中图分类号】 F713.55；F724.6 【文献标识码】 A 【文章编号】 2096-4102（2018）05-0098-05
一、导论
网络购物不仅具有价格优势，还具有省力省心、便捷迅速、产品品种丰富等多个优点，逐渐被大众接受。同时，伴随着网络安全、物流、电子支付等手段的不断升级，网购在我国已发展成为一种普遍现象。淘宝网作为我国第一大网络零售平台，深受消费者青睐，尤其因其卖家众多、品种繁多，且价格普遍低廉，因此受到广大学生的热烈欢迎。淘宝网目前拥有近5亿的注册用户，每天有超过6000万的固定访客，对于网络购物具有一定代表性。本研究以淘宝网为代表，设计问卷题目。山西省共有高校80所，其中本科院校33所，专科院校47所，在校学生数量庞大。研究网络购物与大学生这两者的关系，发掘对学生网购忠诚度的影响因素，对购物网站巩固其市场地位具有重要意义。
近些年关于网络消费的文章日渐丰富，赵秋锦、周静通过实证分析发现影响学生网购的因素主要是服装价格和品牌。陈文等则通过两次取样从动态上构建顾客忠诚形成机制模型。盛晓君等人则采用TAM模型分析，发现感知真实、快捷、互动、优惠性这些中间变量会影响网购意愿。张大亮设计三组实验验证产品价格、类型和品牌知名度对学生网购从众行为的影响，发现学生在购买高价产品时更易从众。
二、问卷设计
本文从大学生购物的视角进行研究，采用抽样调查的方法分析山西省大学生对于淘宝网的网购忠诚度。本次调查在太原理工大学、山西大学、太原师范大学、晋中学院、长治学院、山西医科大学晋祠学院、山西经济管理干部学院、山西建筑职业技术学院共发放400张问卷，问卷在学校自习室随机发放，所有答案均为被调查者本人所写，问卷的对象涵盖不同类型院校各年级及各专业学生，以提高问卷的准确性。
本轮调查所投放的每张问卷共包括27道单选题，选项为ABCDE，分别表示数量非常多、数量较多、数量一般、数量较少、数量非常少和对其非常满意、一般满意、满意、不满意、非常不满意。题目选项较简单，减少被选取大学生的反感，利于回收问卷。调查共收回问卷369份，调查问卷回收率为92.25%。研究还剔除掉不符合要求的无效问卷26张，确定有效问卷343张，调查问卷有效率为85.75%。本次探究将分别对这有效的343份调查问卷进行信度分析、效度分析、因子分析、相关分析、多元回归分析，探讨影响该校学生淘宝网购物忠诚度的影响因素有哪些。
本文设定自变量IV1=该网站网购接触度，以表1五个相关题目体现；IV2=该购物网站便捷性，以表1六个相关题目体现；IV3=该购物网站的可靠性，以表1六个相关题目体现；IV4=该网站购物体验满意度，以表1六个相关题目体现；因变量DV=某大学学生对该网站的忠实度，以表1四个相关题目体现题目。
三、因子分析
（一）信度和效度检验
本次统计分析首先对以上五个变量进行信度检验，以确定该调查问卷是否具备可靠性和稳定性，本文采用Cronbach’s alpha，即克朗巴哈系数法来检验问卷信度，五个变量克朗巴哈系数均大于0.9，故认定量表内在信度很高，可以进行进一步的统计分析。随后，本文对五个变量进行KMO和巴特利球形检验，KMO数值均大于0.8，且通过巴特利球形检验，认定调查问卷效度很好，这些调查数据适合做因子分析。
（二）提取公因子
运用SPSS22.0软件得到累计方差贡献率（见表2）和碎石图。
在网购接触度、该购物网站便捷性、该购物网站可靠性、该购物网站体验满意度、该校学生对该网站的忠实度这5个变量里，各抽取两个公因子，累计方差贡献率分别达到82.376%、84.423%、81.827%、77.824%、89.117%，通过碎石图检验，也认定了这五个变量各提取两个公因子比较合理。对因子载荷矩阵实现方差最大正交旋转，得到旋转后的元件矩阵，通过表2可以看出在旋转因子之后每个变量抽取出的两个因子在原始变量上的载荷。例如IV1中，可以看出f1主要由问题4与问题5决定，f2主要由问题2决定。IV2中，f1主要由问题6和问题10决定，f2主要由问题7决定。IV3中，f1主要由问题13和14决定，f2主要由问题16和17决定。IV4中，f1主要由问题21决定，f2主要由问题18和19决定。DV中，f1由问题25、26、27共同决定，f2主要由问题24决定。
（三）计算各因子综合评分
根据元件评分系数矩阵和综合评分函数，可以得到各个因子的综合评分。
1. IV1：该网站网购接触度：
f1=0.222X1+0.224X2+0.243X3+0.237X4+0.237X5=3.3742
f2=-0.293X1+1.212X2+0.287X3-0.633X4-0.531X5=0.0878
根据各个因子的方差贡献率，得出银行的综合绩效得分计算公式：
F1=73.761%×F1+8.615%×F2=2.4964
2. IV2：该购物网站便捷性
f1=0.194X1+0.178X2+0.198X3+0.186X4+0.191X5+0.188X6=3.2904 f2=-0.429X1+1.199X2-0.345X3+0.560X4-0.520X5-0.353X6=0.4404
根据各个因子的方差贡献率，得出銀行的综合绩效得分计算公式：
F2=77.616%×F1+6.806%×F2=2.5838
3. IV3：该购物网站可靠性
f1=0.197X1+0.184X2+0.201X3+0.199X4+0.197X5+0.190X6=3.3465
f2=-0.370X1-0.616X2-0.477X3-0.085X4+0.749X5+0.800X6=0.3557
根据各个因子的方差贡献率，得出银行的综合绩效得分计算公式：
F3=73.289%×F1+8.538%×F2=2.4830
（4）IV4：该购物网站体验满意度
f1=0.197X1+0.194X2+0.205X3+0.201X4+0.202X5+0.198X6=3.2734
f2=0.731X1+0.894X2-0.363X3-0.596X4-0.156X5-0.467X6=0.1300
根据各个因子的方差贡献率，得出银行的综合绩效得分计算公式：
F4=69.748%×F1+8.076%×F2=2.2936
DV：该校学生对该网站的忠实度
f1=0.264X1+0.286X2+0.285X3+0.284X4=3.2100
f2=1.420X1-0.304X2-0.595X3-0.415X4=0.7508
根据各个因子的方差贡献率，得出银行的综合绩效得分计算公式：
F5=79.629%×F1+9.488%×F2=2.6273
四、相关分析和回归分析
通过观察表3pearson相关系数可以看出，变量之间存在有较强正相关关系。
为了更好地反映数据与数据之间的关系，本文根据SPSS22.0建立起多元线性回归模型，由此发掘顾客忠诚度与该网站购物接触度、该网站购物便捷性、该网站购物可靠性、该网站购物体验满意度的关系。根据回归系数建立网购忠诚度模型。本文以因子得分作为变量数值进行回归，由于因子之间共线性小，回归效果会好些。通过软件分析可以得到判定系数R2=0.769，通过调整后的R2=0.762，拟合优度较好。由表4方差分析表可看出多元线性回归方程显著性检验的概率为0，认为被解释变量与解释变量全体的线性关系显著，可以建立线性方程。
运用SPSS22.0进行回归分析，得到表5模型一的结果，可以看出，自变量的容差均大于0.1，且VIF小于10，说明自变量之间不存在多重共线性。显著性水平只有IV3和IV4为0.000和0.002小于0.05，因此需要重新建模。本文继续采用向后筛选法，剔除了IV2，得到模型二。剩下的三个变量的显著性水平分别成为0.034、0.000和0.002，全部低于0.05。因此，新建立的模型为：
DV=（5.012E-8）+0.168IV1+0.467IV3+0.387IV4。
DV为该校学学生对该网站的忠实度，IV1为该网站网购接触度，IV3为该购物网站可靠性，IV4为该购物网站体验满意度。
五、提高大学生网购忠诚度的建议
通过以上分析可以看出，网站的网购接触度、网站可靠性、用户体验满意度对学生的网络购物忠实度会产生显著影响，其中影响最大的因素为网站的可靠性，其次为用户体验满意度和用户对该网站网购接触度。基于此，为了有助于山西大学生网络购物忠诚度，本文提出以下几点建议：
（一）强化网站安全建设
购物网站可靠性是影响大学生网购忠诚的关键。我国在互联网安全建设上还有很大的进步空间。由于学生年轻单纯，社会阅历少，防欺骗能力差，购物网站为了留住大学生消费者，应该在网站的安全性可靠性方面进行投入。首先应加大安全软件的开发利用，完善支付系统保证交易安全，引入优质的第三方作为担保，同时应保护消费者的隐私。其次应提供真实的商品信息并履行承诺，不得弄虚作假，严惩欺诈消费者的行为。如果交易纠纷由其网站引起，应积极赔偿客户损失，确保大学生能安心放心购物。
（二）提供更加优质的客户服务
用户体验满意度是影响大学生网购忠诚的重要环节。网站应优化售前售后服务质量，加强与大学生之间的感情交流和心理距离，使本来枯燥冰冷的买卖关系变得更具人性化。购物网站还应该定期与大学生客户进行电话、短信沟通，了解其对网站的满意程度并诚恳听取意见与建议，督促自我改进。在不涉及侵犯隐私的情况下，为大学生客户送上生日或节日祝福，增强客户对其网站的印象和评价，确保大学生能够得到优质的购物体验，以此提升学生对购物网站的依赖度和忠诚度。
（三）提升网站商誉系统和快速反应能力
网站的网购接触度也在一定程度上影响大学生网购忠诚度。网站首先应该拥有自己的商誉评价系统，通过量化方式使客户一眼就能看到对方商家的信誉度。以此决定是否交易。对已有的商誉系统漏洞要加大资金技术投入，打击严惩欺诈消费者行为，树立良好的品牌形象。在购物网站建设上，应提高网站搜寻能力、曝光率、支付速度以及与之配套的物流速度，提高网站快速反应能力。
【参考文献】
[1]赵秋锦，周静.大学生服装网络消费行为影响因素研究[J].商业经济，2014（1）：72-75.
[2]陈文晶，张红娜，万岩，时勘，等.网络环境下顾客忠诚的形成机制研究[J].中国管理科学，2015（7）：127-133.
[3]盛晓君，袁徐慧，陈美黛，等.大学生网购影响因素及其性别差异探究[J].当代经济，2016（9）：121-124.
[4]张大亮，周辉.产品因素对高校学生网购从众行为影响的实证研究[J].世界科技研究与发展，2014（2）：1-4.