影响大学生络购物因素的实证研究

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1、大学生网络购物影响因素的实证研究哈尔滨理工大学刘洋洋、王鑫磊、陈占帅摘要：随着网络的普及，网络购物已经成为一种趋势并受到了大学生群体的青睐。本文对影响大学生进行网络购物意向的影响因素进行了实证分析研究，首先针对不同专业的学生进行问卷调查，问卷内容包含网购意向、网上购物体验、商品价格、物流因素、外界宣传、口碑影响、对卖家认知水平、交易信心、网站因素、商品信息、评价信息等11个方面的信息，然后利用聚类分析中的变量聚类方法变量分成四类并从中筛选出四个代表性变量，对筛选出的变量我们考虑个体变量和变量间的交互效应，建

2、立二项Logistic回归模型，分析其结果得到其对大学生个体网络购物是否有显著性的影响，同时分析因素间的交互效应，其结果得到网上购物体验及网上购物体验和商品价格、外界宣传、商品信息组成的交互变量整体，对大学生个体网购意向有影响显著，并根据已有结论有针对性的提出了提供个性化服务，适当推行降低价格策略，同时保证商品和服务的高质量，注重和大学生消费者的双向沟通等改进方法。关键词：网购意向；Logistic回归模型；聚类分析目录一、问题描述………………………………………………………………1二、数据描述及数据预处理…

3、……………………………………………1（一）数据描述…………………………………………………………1（二）数据预处理………………………………………………………2三、研究方法及模型选取与建立…………………………………………3（一）研究方法及模型选取……………………………………………3（二）模型建立…………………………………………………………4四、模型求解和检验………………………………………………………5（一）模型求解方法……………………………………………………5（二）模型检验方法……………………………………………

4、………5（三）模型的求解和检验结果…………………………………………6五、模型评价………………………………………………………………7六、结论及建议……………………………………………………………8（一）结论……………………………………………………………8（二）建议……………………………………………………………8参考文献……………………………………………………………………9一、问题描述据CNNIC于2009年1月发布的《第23次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2008年底，我国网上购物的总人数达到7400

5、万,较2007年增长了60.9%，使用率达24.8%，网民的年龄结构表现出了极强的年轻化特征;网民的最大构成群体是学生，网上购物在大学生中的普及率达33.8%。由此可以看出，大学生这一具有鲜明特点的人群已成为网上购物的主要力量，且是各群体中最为活跃的群体，是具有最大发展空间的网络购物潜在市场。本文将就影响大学生网上购物的因素进行分析和讨论，力求了解大学生网上购物意识受哪些因素影响，从而找到促进电子商务企业和网络购物发展的有效途径。本文之所以选择大学生这个消费群体作为研究对象，主要是基于以下原因：当代大学生接

6、触网络频繁，有较强的计算机和网络操作能力，这就为他们进行网络购物提供了一定的技术基础；大学生对新鲜事物有着强烈的好奇心，乐于尝试体验并易于接受新鲜事物，这一特征也使大学生成为时刻走在社会潮流前沿的群体之一；更为重要的是，虽然大学生目前的消费水平不高，但他们在大学期间形成的对消费方式的偏好，将会影响他们走上工作岗位后，作为新一代的社会中坚力量、拥有更强消费需求和能力的消费行为和方式。在以往的文章[2-9]中主要针对一些个别的因素来研究单一变量与网络购物意向之间的影响情况，并没有考虑到因素间的交互效应对网购购物

7、意向影响情况，我们借助变量聚类筛选出具有代表性的变量，并考虑这些变量间可能存在的交互作用，最终借助二项Logistic回归模型分析这些因素与因素间构成的交互效应整体对网络购物意向的影响情况。二、数据描述及数据预处理（一）数据描述本文调查通过对在校本科生展开，采用了抽样调查的方法，调查通过面对面访谈与被调查者自填问卷相结合的方式进行。实际发放问卷220份，回收有效问卷214份，回收率为97.2%。调查内容涉及网购意向、网上购物体验、商品价格、物流因素、外界宣传、口碑影响、对卖家认知水平、交易信心、网站因素、商

8、品信息、评价信息等11个因素。调查数据的汇总，处理和分析过程使用SPSS软件系统实现。在97.2%的概率保证下，调查主要网购行为特征指标相对误差。对于数据调查的结果，每项采取“0”、“1”的表达形式。以（是否网购）为被解释变量，定义有过网购经历的取值为“1”没有经历过的选“0”；以网上购物体验、商品价格、物流因素、外界宣传、口碑影响、对卖家认知水平、交易信心、网站因素、商品信息、评价信息为解释变量，赞同者的取值为