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【摘要】：随着互联网通讯技术的快速发展以及它在日常生活中的普遍应用，网络购物的人数与日俱增。而在网上购物的这些人当中，有相当大一部分人是大学生。因而本文以大学生这个特殊的群体作为调查对象，采用问卷调查方法和SPSS统计软件对大学生运用互联网进行线上购物的具体影响因素进行了分析研究，建立了大学生网络购物模型。然后根据建立的分析模型，为购物网站提出一些有针对性的建议措施，以此来促使网络销售的蓬勃发展。
【关键词】：网络购物 影响因素分析 因子分析 回归分析
一、引言
近年来，由于互联网通讯技术的快速发展和在日常生活中的普遍应用，不仅改变了人们的生活习惯，也逐渐在影响着人们的购物观念。2017 年我国采用网络购买商品的居民达到5.14 亿，而在2018年11月11日，淘寶双十一当天仅2分05秒交易额就破100亿，全天成交额达到2135亿元，超过了2017年的1682亿元，增长了26.9%。数据表明，线上购物已经逐渐变得流行起来，成为了与传统线下购物相对的另一种购物方式。网络购物迅速增长的同时，意味着市场将会迎来一个持续细分的过程。据中国互联网络信息中心（CNNIC）于2017年8月4日发布的第40次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2017年6月为止，中国互联网参与人数达到了7.51亿，占全球网络参与总数的百分之二十五。而大学生作为对网络最敏感的人群，已成为网络购物的主流消费群体，是最具发展空间的网络购物潜在市场。因此本文采用问卷调查方法和SPSS统计软件对大学生运用互联网进行线上购物的具体影响因素进行了分析研究，为购物网站提出一些有针对性的建议措施，以此来促使网络销售的蓬勃发展。
二、研究方法
因为是以大学生作为调查研究对象，故数据是通过问卷星收集在全国各地发放问卷而获得的。共发放问卷180份，去掉答题未答完、回答时间过短和前后不一致等无效问卷32份，一共回收了有效问卷148份，有效回收率为82.22%。中间包括有女生85人，男生63人；专科18人，本科105人，研究生及以上25人。
问卷共30个问项，分为两个调查部分。第一部分为基本信息调查，主要是调查大学生关于网络购物的一些基本信息，包括了解大学生的性别和网络经验情况调查等。第二部分调查的是有关大学生对网购的态度以及影响网上购物的因素调查，从产品的竞争力、网站建设、购物意向、商家信誉及商家服务质量这5个方面进行调查。第二部分在问卷采用的是李克特五分量表方式：1分表示非常不同意；2分表示有些不同意；3分表示不确定；4分表示同意；5分表示非常同意。
三、问卷调查结果分析
（一）大学生网络购物的基本情况分析
调查表明，在总共有148名大学生的情况下，有144人是之前有过参与网上购买商品的经历，只有少数的4人无网购经历。大学生每个月的可支配金额主要集中在800元以上，一共69人，占总体人数的46.62%。这意味着，现在大学生经济条件都普遍较好，在未来参与网上购物活动的潜在可能性巨大。并且有88.51%的大学生认为相比于传统的网络购物方式，网上购物显得更为方便快捷， 71.62%的大学生认为相比于传统购物，网上购买的可选择范围更加广阔。
（二）大学生网络购物的行为特征
如图1所示，大学生线上买的最多的商品是衣服、鞋子类（89.86%），这可能是因为网络购物没有实体店的存在，也就不需要承担门店的租金等费用。使得网上的服装类商品的价格比实体商店的价格更加低廉且选择范围更加宽广。其次购买最多的则为书籍等学习类用品（63.51%），这是因为对于一名大学生来说，书是日常学习所离不开的的必备品。
图1 网购商品分析
其次男生和女生之间对购物的偏好也有很大的不同。其中女大学生在网上购买较多的依次是化妆品及护肤品；男大学生购买较多的则是电子产品。
大学生选择购物的电商平台都较为明确，其中诸如天猫、京东商城这些名声好和信誉好的网购平台是他们的优先考虑对象。根据调查发现，大学生选择店家主要看已购买用户对商家的评价和商家的信誉等级，其次则是看商品的价格。而由于网购的特殊性，不能像传统购物那样直接感知商品的质量，故而大学生网购时最为担心的是买到的产品质量不高，这也成为了影响他们是否采用网络购买商品的最关键的一个因素。
四、大学生网络购物的影响因素分析
通过对大学生的基本信息和行为特征的调查发现，商品价格、商家信誉、服务态度和网站设施等都会对大学生网络购物产生一定的影响。为了探究这些因素中哪些对大学生线上购物的影响更为关键，接下来对通过问卷星收集在全国各地大学生网络购物数据进行研究。
（一）问卷的效度检验
问卷效度检验指的是问卷的检测结果和客观实际情况的接近程度，效度如果越高则越好。本文采用因子分析的方法来检测问卷的结构效度是否合理。先采用KMO和Bartlett的球形检验来检验是否能使用因子分析。其中KMO值越大，越适合采用因子分析。
表1 KMO和Bartlett的球形检验
Kaiser-Meyer-Olkin 度量。 0.782
Bartlett 的球形度检验 近似卡方
df
Sig 538.481
105
0.000
从表1中可以看到KMO值为0.782，表明量表指标间有比较不错的关联性，表明数据适合因子分析。巴特利特球体检验的显著性水平为 0.000，表明了该数据通过了显著性检验，这也从另一个角度说明了能够对调查数据运用因子分析进行研究分析。
表2 因子分析（旋转后的因子载荷阵）
因子1` 因子2 因子3 因子4
购物网站物流配送很安全 网上多数商家客服回复速度快购物网站物流配送很快捷
经常在同一家网站上购物
网站交流平台比较完备
网站能保护网络交易安全隐私
网站提供最新丰富的商品信息 0.726
0.645
0.615
0.551
0.549
0.502
0.801
网上的商品价格便宜
网站提供的产品信息是有用的
网购难以判断产品的质量
网站的产品信息是真实可信的
网上大多数商家都是可信的
物流费用对网购产生很大影响
商家售后服务总体上不错
商家经常有着不错的促销活动
特征根
累计方差贡献率%
4.122
27.48 0.782
0.658
1.753
39.17
-0.79
0.759
0.542
1.374
48.33
0.819
0.607
0.551
1.217
56.44
根据各因子所包含项的特征分别为这四个因子命名为：网站综合建设因子、商品信息因子、感知风险因子、网络零售商因子。
（二）问卷的信度检验
问卷信度是问卷量表在衡量研究变量时表现出来的稳定性与一致性，信度是用来指示实测值和真值相差的程度。本文使用Cronbachα系数来测量问卷信度，并且采用方敏提出的 Cronbach α系数值常用标准，α值一般应大于0.6。
表3 问卷的可靠性统计量
Cronbach's Alpha 项数
0.822 18
从表3可以看出，对影响因素量表进行内部一致性分析，问卷的总体可靠程度为0.822。因此，认为本文设计的问卷指标属于比较可信的程度。
（三）回归分析
为更好的去检验和总结出数据之间的关系。引入SPSS对前面的综合评价指标进行回归分析，以此得到数据之间回归的系数，专业分析后，创建网络购物意向的回归方程式。结果如下表：
表4 大学生网购影响因素回归分析
变量 系数
网站综合建设
商品信息
感知风险
网络零售商
R?
F值
P值 0.328*
（5.104）
0.471*
（7.323）
0.249*
（3.872）
0.128*
（1.988）
0.408
24.65
0.000
注：系数下面的括号里为对应的t值
F统计量值为24.65，其对应的P值都没有0.05，表示因变量和自变量之间的线性关系是非常明显的。决定系数达到了0.408，说明回归方程能够解释总变异的40.8%，综合看来，该回归模型的拟合程度比较不错。
表4已经验证了回归系数的明显程度，采用的是t检验，从表中可以看出各个自变量相对的概率均低于0.05，表明这4个变量都都是有统计学意义的，故可将这4个变量全部纳入回归方程式。由此得到回归方程为：
故根据得到的多元回归分析模型可以得出结论：大学生网络购物意向与商品本身因素、网站综合建设因素、感知风险和网络零售商因素存在因果关系，其中对购物影响最大的是商品本身的性质，其次是网站的品牌、信誉等，再就是大学生对网络购物的感知风险，影响最小的则是网络零售商本身。
五、结论与建议
根据前面的分析，可以看出网购作为一种区别于传统购物的购物方式已经逐渐得到大家的认同，并且现在绝大数大学生都进行过网购。而根据前文对影响大学生线上购物关键因素的研究而得出的模型可以看出，对大学生购物影响最大的因素是商品本身。在大学生的眼中，价格便宜和购物平台能提供最新而丰富的商品信息是促使他们进行网络购物的主要因素。故而商家应发挥网购商品的价格优势，经常开展降价促销活动，做到薄利多销，这才会使大学生有进行线上购物愿望。
其次则是要加强购物网站的综合建设，因为网购平台没有线下实体店的存在，只是一种想象中的概念，网页的外观、布局以及商品陈列等方面的不同会营造出不同的气氛，会影响到消费者的心理感受，从而导致消费者的购买意愿出现较大的变化。因而简洁不复杂而又美观的购物环境能够给大学生们创造良好的购物体验，从而也能激发消费者的购买愿望。再有企业要建立完善的物流体系，有效提高物流配送速度和安全程度。
制约大学生是否进行网购的另一因素是网购难以判断商品的质量，由于网络购物的特殊性，使得消費者不能像传统的线下购买那样对商品有着直观的了解认识，以至于消费者不能确定商品信息的真实性。为了解决这一问题，购物网站应建立起良好的信誉度，并且要建立一套完整的信誉评价系统。使得大学生在网络购物时能清晰的看出对方商家的信誉度。购物网站还要加强对商家信誉的严密把控，加强对那些信誉不好存在欺诈行为的商家的打击力度。
最后则是要加强商家的售后服务，提供良好服务态度。不同于传统购物模式，消费者在付完款之后便能直接拿走货物，网络购物则有一段延迟，所以这其中可能出现各种问题，这就需要商家有着良好的服务态度，耐心解决消费者的各种问题。认真做好售后服务工作，以留下好的印象与评价。这也能为之后其他消费者购买增强信心。
【参考文献】
【1】 陶丹.大学生网络购物的调查与研究[J].中国商贸，2011，（26）.
【2】 中国互联网络信息中心.第四十次中国互联网络发展统计报[R].北京：中国互联网络信息中心，2015.
【3】 朱艳，潘杰义.大学生网络购物调查及影响因素研究[J].管理科学，2015，（5），535-538.
【4】 侯瑜.大学生网络购物满意度影响因素分析[J].商业现代化.2011，（5）：48-50.
【5】 方敏.结构方程模型下的信度检验[J].中国卫生统计.2009，（5）：524-526.
【关键词】：网络购物 影响因素分析 因子分析 回归分析
一、引言
近年来，由于互联网通讯技术的快速发展和在日常生活中的普遍应用，不仅改变了人们的生活习惯，也逐渐在影响着人们的购物观念。2017 年我国采用网络购买商品的居民达到5.14 亿，而在2018年11月11日，淘寶双十一当天仅2分05秒交易额就破100亿，全天成交额达到2135亿元，超过了2017年的1682亿元，增长了26.9%。数据表明，线上购物已经逐渐变得流行起来，成为了与传统线下购物相对的另一种购物方式。网络购物迅速增长的同时，意味着市场将会迎来一个持续细分的过程。据中国互联网络信息中心（CNNIC）于2017年8月4日发布的第40次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2017年6月为止，中国互联网参与人数达到了7.51亿，占全球网络参与总数的百分之二十五。而大学生作为对网络最敏感的人群，已成为网络购物的主流消费群体，是最具发展空间的网络购物潜在市场。因此本文采用问卷调查方法和SPSS统计软件对大学生运用互联网进行线上购物的具体影响因素进行了分析研究，为购物网站提出一些有针对性的建议措施，以此来促使网络销售的蓬勃发展。
二、研究方法
因为是以大学生作为调查研究对象，故数据是通过问卷星收集在全国各地发放问卷而获得的。共发放问卷180份，去掉答题未答完、回答时间过短和前后不一致等无效问卷32份，一共回收了有效问卷148份，有效回收率为82.22%。中间包括有女生85人，男生63人；专科18人，本科105人，研究生及以上25人。
问卷共30个问项，分为两个调查部分。第一部分为基本信息调查，主要是调查大学生关于网络购物的一些基本信息，包括了解大学生的性别和网络经验情况调查等。第二部分调查的是有关大学生对网购的态度以及影响网上购物的因素调查，从产品的竞争力、网站建设、购物意向、商家信誉及商家服务质量这5个方面进行调查。第二部分在问卷采用的是李克特五分量表方式：1分表示非常不同意；2分表示有些不同意；3分表示不确定；4分表示同意；5分表示非常同意。
三、问卷调查结果分析
（一）大学生网络购物的基本情况分析
调查表明，在总共有148名大学生的情况下，有144人是之前有过参与网上购买商品的经历，只有少数的4人无网购经历。大学生每个月的可支配金额主要集中在800元以上，一共69人，占总体人数的46.62%。这意味着，现在大学生经济条件都普遍较好，在未来参与网上购物活动的潜在可能性巨大。并且有88.51%的大学生认为相比于传统的网络购物方式，网上购物显得更为方便快捷， 71.62%的大学生认为相比于传统购物，网上购买的可选择范围更加广阔。
（二）大学生网络购物的行为特征
如图1所示，大学生线上买的最多的商品是衣服、鞋子类（89.86%），这可能是因为网络购物没有实体店的存在，也就不需要承担门店的租金等费用。使得网上的服装类商品的价格比实体商店的价格更加低廉且选择范围更加宽广。其次购买最多的则为书籍等学习类用品（63.51%），这是因为对于一名大学生来说，书是日常学习所离不开的的必备品。
图1 网购商品分析
其次男生和女生之间对购物的偏好也有很大的不同。其中女大学生在网上购买较多的依次是化妆品及护肤品；男大学生购买较多的则是电子产品。
大学生选择购物的电商平台都较为明确，其中诸如天猫、京东商城这些名声好和信誉好的网购平台是他们的优先考虑对象。根据调查发现，大学生选择店家主要看已购买用户对商家的评价和商家的信誉等级，其次则是看商品的价格。而由于网购的特殊性，不能像传统购物那样直接感知商品的质量，故而大学生网购时最为担心的是买到的产品质量不高，这也成为了影响他们是否采用网络购买商品的最关键的一个因素。
四、大学生网络购物的影响因素分析
通过对大学生的基本信息和行为特征的调查发现，商品价格、商家信誉、服务态度和网站设施等都会对大学生网络购物产生一定的影响。为了探究这些因素中哪些对大学生线上购物的影响更为关键，接下来对通过问卷星收集在全国各地大学生网络购物数据进行研究。
（一）问卷的效度检验
问卷效度检验指的是问卷的检测结果和客观实际情况的接近程度，效度如果越高则越好。本文采用因子分析的方法来检测问卷的结构效度是否合理。先采用KMO和Bartlett的球形检验来检验是否能使用因子分析。其中KMO值越大，越适合采用因子分析。
表1 KMO和Bartlett的球形检验
Kaiser-Meyer-Olkin 度量。 0.782
Bartlett 的球形度检验 近似卡方
df
Sig 538.481
105
0.000
从表1中可以看到KMO值为0.782，表明量表指标间有比较不错的关联性，表明数据适合因子分析。巴特利特球体检验的显著性水平为 0.000，表明了该数据通过了显著性检验，这也从另一个角度说明了能够对调查数据运用因子分析进行研究分析。
表2 因子分析（旋转后的因子载荷阵）
因子1` 因子2 因子3 因子4
购物网站物流配送很安全 网上多数商家客服回复速度快购物网站物流配送很快捷
经常在同一家网站上购物
网站交流平台比较完备
网站能保护网络交易安全隐私
网站提供最新丰富的商品信息 0.726
0.645
0.615
0.551
0.549
0.502
0.801
网上的商品价格便宜
网站提供的产品信息是有用的
网购难以判断产品的质量
网站的产品信息是真实可信的
网上大多数商家都是可信的
物流费用对网购产生很大影响
商家售后服务总体上不错
商家经常有着不错的促销活动
特征根
累计方差贡献率%
4.122
27.48 0.782
0.658
1.753
39.17
-0.79
0.759
0.542
1.374
48.33
0.819
0.607
0.551
1.217
56.44
根据各因子所包含项的特征分别为这四个因子命名为：网站综合建设因子、商品信息因子、感知风险因子、网络零售商因子。
（二）问卷的信度检验
问卷信度是问卷量表在衡量研究变量时表现出来的稳定性与一致性，信度是用来指示实测值和真值相差的程度。本文使用Cronbachα系数来测量问卷信度，并且采用方敏提出的 Cronbach α系数值常用标准，α值一般应大于0.6。
表3 问卷的可靠性统计量
Cronbach's Alpha 项数
0.822 18
从表3可以看出，对影响因素量表进行内部一致性分析，问卷的总体可靠程度为0.822。因此，认为本文设计的问卷指标属于比较可信的程度。
（三）回归分析
为更好的去检验和总结出数据之间的关系。引入SPSS对前面的综合评价指标进行回归分析，以此得到数据之间回归的系数，专业分析后，创建网络购物意向的回归方程式。结果如下表：
表4 大学生网购影响因素回归分析
变量 系数
网站综合建设
商品信息
感知风险
网络零售商
R?
F值
P值 0.328*
（5.104）
0.471*
（7.323）
0.249*
（3.872）
0.128*
（1.988）
0.408
24.65
0.000
注：系数下面的括号里为对应的t值
F统计量值为24.65，其对应的P值都没有0.05，表示因变量和自变量之间的线性关系是非常明显的。决定系数达到了0.408，说明回归方程能够解释总变异的40.8%，综合看来，该回归模型的拟合程度比较不错。
表4已经验证了回归系数的明显程度，采用的是t检验，从表中可以看出各个自变量相对的概率均低于0.05，表明这4个变量都都是有统计学意义的，故可将这4个变量全部纳入回归方程式。由此得到回归方程为：
故根据得到的多元回归分析模型可以得出结论：大学生网络购物意向与商品本身因素、网站综合建设因素、感知风险和网络零售商因素存在因果关系，其中对购物影响最大的是商品本身的性质，其次是网站的品牌、信誉等，再就是大学生对网络购物的感知风险，影响最小的则是网络零售商本身。
五、结论与建议
根据前面的分析，可以看出网购作为一种区别于传统购物的购物方式已经逐渐得到大家的认同，并且现在绝大数大学生都进行过网购。而根据前文对影响大学生线上购物关键因素的研究而得出的模型可以看出，对大学生购物影响最大的因素是商品本身。在大学生的眼中，价格便宜和购物平台能提供最新而丰富的商品信息是促使他们进行网络购物的主要因素。故而商家应发挥网购商品的价格优势，经常开展降价促销活动，做到薄利多销，这才会使大学生有进行线上购物愿望。
其次则是要加强购物网站的综合建设，因为网购平台没有线下实体店的存在，只是一种想象中的概念，网页的外观、布局以及商品陈列等方面的不同会营造出不同的气氛，会影响到消费者的心理感受，从而导致消费者的购买意愿出现较大的变化。因而简洁不复杂而又美观的购物环境能够给大学生们创造良好的购物体验，从而也能激发消费者的购买愿望。再有企业要建立完善的物流体系，有效提高物流配送速度和安全程度。
制约大学生是否进行网购的另一因素是网购难以判断商品的质量，由于网络购物的特殊性，使得消費者不能像传统的线下购买那样对商品有着直观的了解认识，以至于消费者不能确定商品信息的真实性。为了解决这一问题，购物网站应建立起良好的信誉度，并且要建立一套完整的信誉评价系统。使得大学生在网络购物时能清晰的看出对方商家的信誉度。购物网站还要加强对商家信誉的严密把控，加强对那些信誉不好存在欺诈行为的商家的打击力度。
最后则是要加强商家的售后服务，提供良好服务态度。不同于传统购物模式，消费者在付完款之后便能直接拿走货物，网络购物则有一段延迟，所以这其中可能出现各种问题，这就需要商家有着良好的服务态度，耐心解决消费者的各种问题。认真做好售后服务工作，以留下好的印象与评价。这也能为之后其他消费者购买增强信心。
【参考文献】
【1】 陶丹.大学生网络购物的调查与研究[J].中国商贸，2011，（26）.
【2】 中国互联网络信息中心.第四十次中国互联网络发展统计报[R].北京：中国互联网络信息中心，2015.
【3】 朱艳，潘杰义.大学生网络购物调查及影响因素研究[J].管理科学，2015，（5），535-538.
【4】 侯瑜.大学生网络购物满意度影响因素分析[J].商业现代化.2011，（5）：48-50.
【5】 方敏.结构方程模型下的信度检验[J].中国卫生统计.2009，（5）：524-526.