【畢業(yè)學(xué)位論文】（Word原稿）大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)購物影響因素的實證研究-統(tǒng)計教育學(xué)

大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)購物影響因素的實證研究 哈爾濱理工大學(xué) 摘 要 ： 隨著網(wǎng)絡(luò)的普及，網(wǎng)絡(luò)購物已經(jīng)成為一種趨勢并受到了大學(xué)生群體的青睞。 本文對影響大學(xué)生進行網(wǎng)絡(luò)購物意向的影響因素進行了實證分析 研究， 首先針對不同專業(yè)的學(xué)生進行問卷調(diào)查，問卷內(nèi)容包含 網(wǎng)購意向、 網(wǎng)上購物體驗、商品價格 、 物流因素 、外界宣傳 、 口碑影響 、 對賣家認知水平 、 交易信心 、 網(wǎng)站因素 、商品信息、評價信息 等11個 方面的信息 ， 然后 利用 聚類分析中的變量聚類方法 變量分成四類并從中篩選出四個代表性變量 ，對 篩選出 的變量我們考慮個體變量和變量間的交互效應(yīng)，建立 二項 析其結(jié)果得到 其 對大學(xué)生 個體 網(wǎng)絡(luò)購物 是否 有顯著性 的 影響， 同時 分析 因素間的交互效應(yīng)， 其結(jié)果 得到 網(wǎng)上購物體驗及網(wǎng)上購物體驗和商品價格、外界宣傳、商品信息組成的交互變量整體，對大學(xué)生個體網(wǎng)購意向 有 影響顯著， 并 根據(jù)已有結(jié)論 有針對性的提出了提供個性化服務(wù)， 適當(dāng)推行降低價格策略， 同時保證商品和服務(wù)的高質(zhì)量，注重和大學(xué)生消費者的雙向溝通等改進方法。 關(guān)鍵詞 ：網(wǎng)購意向 ； 型 ；聚類分析 目 錄 一、 問題描述 1 二、 數(shù)據(jù)描述 及數(shù)據(jù)預(yù)處理 1 （一）數(shù)據(jù)描述 1 （二）數(shù)據(jù)預(yù)處理 2 三、 研究方法及模型選取 與建立 3 （ 一 ） 研究方法及模型選取 3 （二） 模型建立 4 四 、模型求解和檢驗 5 （ 一） 模型求解方法 5 （二）模型檢驗方法 5 （三）模型的求解和檢驗結(jié)果 6 五 、模型評價 7 六 、結(jié)論及建議 8 （一） 結(jié)論 8 （二） 建議 8 參考文獻 9 一、問題描述 據(jù) 009年 1月發(fā)布的第 23次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告顯示，截至2008年底，我國網(wǎng)上購物的總?cè)藬?shù)達到 7400萬 ,較 2007年增長了 使用率達 網(wǎng)民的年齡結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出了極強的年輕化特征 ;網(wǎng)民的最大構(gòu)成群體是學(xué)生，網(wǎng)上購物在大學(xué)生中的普及率達 由此可以看出，大學(xué)生這一具有鮮明特點的人群已成為 網(wǎng)上購物的主要力量，且是各群體中最為活躍的群體，是具有最大發(fā)展空間的網(wǎng)絡(luò)購物潛在市場。 本文將就影響大學(xué)生網(wǎng)上購物的 因素進行分析和討論，力求了解大學(xué)生網(wǎng)上購物意識受哪些因素影響 ，從而找到促進電子商務(wù)企業(yè)和網(wǎng)絡(luò)購物發(fā)展的有效途徑。本文 之所以選擇大學(xué)生這個消費群體作為研究對象，主要是基于以下原因：當(dāng)代大學(xué)生接觸網(wǎng)絡(luò)頻繁，有較強的計算機和網(wǎng)絡(luò)操作能力，這就為他們進行網(wǎng)絡(luò)購物提供了一定的技術(shù)基礎(chǔ) ； 大學(xué)生對新鮮事物有著強烈的好奇心，樂于嘗試體驗并易于接受新鮮事物，這一特征也使大學(xué)生成為時刻走在社會潮流前沿的群體之一；更為重要的是，雖然大學(xué)生目前的消費水平不高，但他們在大學(xué)期間形成的對消費方式的偏好，將會 影響他們走上工作崗位后，作為新一代的社會中堅力量、擁有更強消費需求和能力的消費行為和方式。 在以往的文章 2 主要針對一些個別的因素來研究單一變量與網(wǎng)絡(luò)購物意向之間的影響情況，并沒有考慮到因素間的交互效應(yīng)對網(wǎng)購購物意向影響情況，我們借助變量聚類 篩選出具有代表性的變量 ， 并考慮這些變量間可能存在的交互作用，最終借助 二項 歸模型分析這些因素與因素間構(gòu)成的交互效應(yīng)整體對網(wǎng)絡(luò)購物意向 的影響情況。 二、數(shù)據(jù)描述 及數(shù)據(jù)預(yù)處理 （一） 數(shù)據(jù)描述 本文調(diào)查 通過對在校本科生展開， 采用了抽樣調(diào)查的方法， 調(diào) 查通過面對面訪談與被調(diào)查者自填問卷相結(jié)合的方式進行。實際發(fā)放問卷 220 份，回收有效問卷 214 份， 調(diào)查內(nèi)容涉及 網(wǎng)購意向 1S 、 網(wǎng)上購物體驗 2S 、商品價格 3S、 物流因素 4S 、 外界宣傳 5S、 口碑影響 6S、 對賣家認知水平 7S、 交易信心 8S、 網(wǎng)站因素 9S、商品信息 10S、評價信息 11S 等 11個因素 。調(diào)查數(shù)據(jù)的匯總，處理和分析過程使用 概率保證下，調(diào)查主要網(wǎng)購行為特征指標(biāo)相對誤差 。 對于數(shù)據(jù)調(diào)查的結(jié)果，每項采取“ 0”、“ 1”的表達形式。 以 1S （是否網(wǎng)購） 為 被 解釋變量，定義有過網(wǎng)購 經(jīng)歷的取值為“ 1”沒有經(jīng)歷過的選“ 0”； 以 網(wǎng)上購物體驗 2S 、商品價格 3S、 物流因素 4S 、 外界宣傳 5S、 口碑影響 6S、 對賣家認知水平 7S、 交易信心 8S、網(wǎng)站因素 9S、商品信息 10S、評價信息 11S 為解釋變量， 贊同者的取值為“ 1”不贊同者為“ 0”其 變量取值為表 1： 表 1 虛擬變量名稱及其取值列表 （二）數(shù)據(jù)預(yù)處理 數(shù)據(jù)預(yù)處理采取 聚類分析中的變量聚類方法， 聚類分析是一種建立分類的多元統(tǒng)計分析方法，它能夠?qū)⒁慌鷺颖荆ɑ蜃兞浚?shù)據(jù)根據(jù)其出多 特征，按照在性質(zhì)上的親疏程度在沒有先驗知識的情況下，進行的自動分類，產(chǎn)生多個分類結(jié)果。類內(nèi)部的個體在特征上具有相似性，不同類間個體特征的差異性較大。 變量聚類（也稱 是對變量進行聚類，使具有相似性的變量聚集在一起，差異性較大的變量分離出來，可在相似變量中選擇少數(shù)具有代表性的變量參與其他分析，實現(xiàn)減少變量個數(shù)，達到變量降維的目的。 本文中將 10 個解釋變量用變量聚類的方法將其分為四類 聚類的過程及結(jié)果分別見表 2及表 3： 表 2： 聚類表 階 群集組合 系數(shù) 首次出現(xiàn)階群集 下一階 群集 1 群集 2 群集 1 群集 2 1 5 7 0 2 2 5 8 0 3 3 3 5 2 5 4 2 6 0 5 5 2 3 3 7 6 1 10 0 8 7 2 9 0 8 8 1 2 7 9 9 1 4 0 0 虛擬變量名稱 變量取值 網(wǎng)購意向 1 0網(wǎng)上購物體驗 1 0商品價格 1 0物流因素 1 0外界宣傳 1 0口碑影響 1 0對賣家認知水平 1 0交易信心 1 0網(wǎng)站因素 1 0商品信息 1 0評價信息 1 0 由表 2 可以看出，第一列表示聚類分析的第幾步；第二列、第三列表示本步聚類中哪兩個樣本或小類聚成一類；第四列是相應(yīng)的樣本距離 或小類距離；第五類、第六類表示本聚類中，參與聚類的是樣本還是小類。 0 表示樣本，數(shù)字 n（非 0）表示由第 n 步聚類產(chǎn)生的小類參與聚類；第七列表示本步聚類的結(jié)果將在下面聚類的第幾步中用到。 表 3：群集成員 案例 2S 354群集 1 2 2 3 2 2 2 2 4 1 通過變量聚類 由表 3我們 可以得出 變量分類結(jié)果： 第一類包括 網(wǎng)上購物體驗 2S 和評價信息 11S 第二類包括 商品價格 3S、 物流因素 4S 、 口碑影響 6S、 對賣家認知水平 7S、 交易信心 8S、 網(wǎng)站因素 9界宣傳 5 10從每一類中我們選出具有代表性的解釋變量，即網(wǎng)上購物體驗 2S 、 商品價格 3S、 外界宣傳 5S、商品信息 10S，用這些變量及彼此之間構(gòu)成的交互整體 即 網(wǎng)上購物體驗和商品價格 23上購物體驗和外界宣傳 25品信息 2 10建立 歸 模型， 我們對由此模型得到的 結(jié)果進行了進一步的分析。 三、研究方法及模型選取 與建立 （一）研究方法及模型選取 根據(jù) 變量聚類得出的 分類 結(jié)果 網(wǎng)上購物體驗 2S 、 商品價格 3S、 外界宣傳 5S、商品信息 10上購物體驗 2S 與 商品價格 3S、 外界宣傳 5S、商品信息 10 網(wǎng)上購物體驗和商品價格 23上購物體驗和外界宣傳 25商品信息 2 10成的交互變量整體 ， 本文將使用 歸模型，從定量角度分 析不同的 因素 及不同因素間的交互效應(yīng)， 對在校大學(xué)生個體網(wǎng)購意向的影響。 歸屬于概率型非線性回歸， 是研究因變量為類或 多分類觀察結(jié)果與影響因素（自變量）之間關(guān)系 的一種多變量分析方法， 是常見的二元選擇模型 ，目標(biāo)變量與有關(guān)因素為兩分類變量的資料，本文所涉及的解釋變量與被解釋變量的數(shù)據(jù)都是具有“ 0”、“ 1”兩種分類，所以我們選擇 假設(shè)在自變量, 21 的作用下，某事件發(fā)生的概率為 p ，不發(fā)生的概率為 P1 ，事件發(fā)生于不發(fā)生的概率之比，稱為事件的“發(fā)生比”，用表示 ： kk 1101(1) 則 kk 221101) 式 中0為常數(shù)項，k , 21稱為回歸系數(shù)。 回歸系數(shù)的指數(shù)變換 ，稱為變量的優(yōu)勢比，它代表自變量變化一個單位所 帶的 事件發(fā)生可能性的變化比率，描述了自變量對應(yīng)變量的作用大小。 （二） 模型建立 由于網(wǎng)絡(luò)購物 意向 與否為二分類變量，本文通過建立 歸模型來識別不同因素 及因素間的交互效應(yīng)， 對在校大學(xué)生網(wǎng)購意向的影響。 網(wǎng)上購物體驗 、 商品價格 、 物流因素 、 外界宣傳 、 口碑影響 、 對賣家認知水平 、 交易信心 、 網(wǎng)站因素 、商品信息、評價信息 等控制變量的不同，對個 體網(wǎng)購意向的影響也往往會有所不同。接下來本文將利用變量聚類所得到的結(jié)果 ，通過 歸模型，來實現(xiàn)不同因素 及因素之間的交互效應(yīng) 對大學(xué)生個體網(wǎng)購意向的影響和程度的 量化研究。 考慮 網(wǎng)上購物體驗 2S 、商品價格 3S、 物流因素 4S 、 外界宣傳 5S、 口碑影響 6S、對賣家認知水平 7S、 交易信心 8S、 網(wǎng)站因素 9S、商品信息 10S、評價信息 11S 等各自對在校大學(xué)生個體網(wǎng)購意向 1S 的影響， 通過 聚類分析將 10 個解釋變量分為四類， 即 第一類包括 網(wǎng)上購物體驗 2S 和評價信息 11S ；第二類包括 商品價格 3S、 物流因素 4S 、 口碑影響 6S、 對賣家認知水 平 7S、 交易信心 8S、 網(wǎng)站因素 9S； 第三類包括 外界宣傳 5S；第四類包括商品信息 10S。 考慮每類中具有代表性的變量 以及變量之間的交互效應(yīng)， 即 網(wǎng)上購物體驗 2S 、 商品價格 3S、 外界宣傳 5S、商品信息 10S，用這些變量及彼此之間構(gòu)成的交互整體即 網(wǎng)上購物體驗和商品價格 23上購物體驗和外界宣傳 25品信息 2 10用 二項 歸方法，本文建立了如下模型來分析影響個體網(wǎng)購意向的因素： 025232105321 2,1個體數(shù)，為常數(shù)，其中 四 、 模型求解和檢驗 （一）模型求解方法 一般的線性回歸模型適合于使用最小二乘法進行估計，由于二項 歸模型中隨機擾動項并不滿足經(jīng)典假設(shè)，所以需要使用極大似然法估計。 由 1 的 0以， 111111 模型的似然函數(shù)為 Ni 模型的對數(shù)似然函數(shù)為 1111是求使得 到最大的 值。 （二）模型檢驗方法 本文 利用聚類分析的方法，將 10 個影響個體網(wǎng)購的因素分為四類， 采用的檢驗方法是驗， 在 二項 歸模型中，回歸系數(shù)顯著性檢驗不是通過 t 檢驗，而是通過 構(gòu)造 計量來進行。 驗的原假設(shè)是 0j， 計量按照如下等式構(gòu)造： 2 其中，j是第 j 個變量的回歸系數(shù)估計值，是j的標(biāo)準(zhǔn)差。 計量在原假設(shè)得到滿足的條件下，服從一個自由度為 1 的卡方分布。 夠自動計算 計量和其對應(yīng)的 p 值，通過比較第 j 個 計量對應(yīng)的 p 值和給定的顯著性水平，就可以判定第 j 個回歸系數(shù)是否顯著，當(dāng) p 值小于特定的顯著性水平時，拒絕原假設(shè)，認為第 j 個回歸系數(shù)顯著不為 0。 （三） 模型的求解和檢驗結(jié)果 運用 的方法， 借助 件 1可以得到各回歸系數(shù)的估計值和顯著性檢驗結(jié)果，見表 4。 根據(jù)二項 歸方法，可得出其表達式 ： )1S +78 ： 回歸系數(shù)估計值及其顯著性檢驗結(jié)果 方程中的變量 B B) 步驟 1a 732 725 S S 046 2S S 058 2S 0S(1) 707 0S(1) S 022 常量 719 294 將各顯著項前的回歸系數(shù)取反對數(shù) ，即由上表的最后一列 )(以得到大學(xué)生 網(wǎng)購的機會比率 ， 即為變量的優(yōu)勢比，其大小可以解釋為該水平所對應(yīng)的 大學(xué)生 有網(wǎng)購意向 與 基準(zhǔn)期大學(xué)生 網(wǎng)購意向 概率相比的倍數(shù)。 給定 5%的顯著性水平， 從表 4 中可以看出， 即 網(wǎng)上購物體驗 2S 、 商品價格 3S、 外界宣傳 5S、商品信息 10S，用這些變量 及彼此之間構(gòu)成的交互整體即 網(wǎng)上購物體驗和商品價格 23上購物體驗和外界宣傳 25品信息 2 10 中 網(wǎng)上購物體驗 2S 與 網(wǎng)上購物體驗和商品價格 23上購物體驗和外界宣傳 25商品信息 2 10 成的交互變量整體 均小于 所以這些變量及交互變量 對大學(xué)生個體網(wǎng)購意向 有著顯著 影響，從 )(取值中同樣可以看出這樣的結(jié)果， 網(wǎng)上購物體驗及網(wǎng)上購物體驗和商品價格、外界宣傳、商品信息組成的交互變量整體 對大學(xué)生個體網(wǎng)購意向影響 的 可能性較大。 通過這個檢驗結(jié)果，我們會注意到網(wǎng)上購 物經(jīng)驗、網(wǎng)上商品價格、網(wǎng)上商品的外界口碑，網(wǎng)上商品質(zhì)量都是會成為 到大學(xué)生在是否網(wǎng)上購物上的影響因素 ，符合大學(xué)生 在大學(xué)期間形成的對消費方式的偏好 與對網(wǎng)購商品的要求， 這個結(jié)果較符合一般的大學(xué)生的行為 ，反應(yīng)了大學(xué)生在網(wǎng)上購物方面的心理 變化。 同時還可以得到哪些因素是學(xué)生這個大群體所要求所關(guān)注的，哪些因素沒有實質(zhì)性的影響，這個結(jié)果同時在某些方面也給網(wǎng)絡(luò)商家一些必要的啟示，他們需要在哪些地方進行完善，在哪些地方有更好的突破，這樣有了這些參考結(jié)果，消費者能得到更好的滿足，商家同時也能有更大的收益。 五 、 模型評價 本文 通過聚類分析中的變量聚類方法，將 10 個解釋變量分為四類 即第一類包括 網(wǎng)上購物體驗 2S 和評價信息 11S ；第二類包括 商品價 格 3S、 物流因素 4S 、 口碑影響 6S、 對賣家認知水平 7S、 交易信心 8S、 網(wǎng)站因素 9S；第三類包括 外界宣傳 5S；第四類包括商品信息 10S。 從中選出每類中具有 代表 性的 變量，同時利用這些 變量 和交互變量的整體 構(gòu)建 二項 歸模型，其 優(yōu)點在于，該模型成功的將 網(wǎng)上購物體驗、商品價格 、 物流因素 、 外界宣傳 、 口碑影響 、 對賣家認知水平 、 交易信心 、 網(wǎng)站因素 、商品信息、評價信息等離散變量對網(wǎng)購意向的影響進行了量化。通過該二元選擇模型的求解，衡量了 幾 個變量 及幾個交互變量 對網(wǎng)購意向的影響程度，清晰的刻畫了在校大學(xué)生的網(wǎng)購意向，對發(fā)現(xiàn)在校大學(xué)生的網(wǎng)購人群有指向性作用，便于高校采取相應(yīng)的引導(dǎo)性措施。 但是，本文構(gòu)建的模型也存在一定的改進空間，因為 除了本文所考慮的因素外，還有其他因素也可能會顯著影響大學(xué)生 的網(wǎng)購意向，而考慮到模型的簡明性，這些因素沒有被包括在模型里。 六 、結(jié)論及建議 （一）結(jié)論 通過 聚類分析中的 變量聚類方法 ， 將已有變量分為四類 即第一類包括 網(wǎng)上購物體驗 2S 和評價信息 11S ；第二類包括 商品價格 3S 、 物流因素 4S 、 口碑影響 6S 、 對賣家認知水 平 7S、 交易信心 8S、 網(wǎng)站因素 9S；第三類包括 外界宣傳 5S；第四類包括商品信息 10S。 從每類中選出具有代表性的變量，考慮單一變量本身和變量間的交互效應(yīng)， 通過 建立 歸模型對已有數(shù)據(jù)對其 進行 定量分析，我們得到了以 下幾個結(jié)論 ： 上購物體驗 2S ， 對大學(xué)生個體網(wǎng)購意向有影響。對于 現(xiàn)在有或曾經(jīng)有過 這樣的經(jīng)歷的同學(xué) 對網(wǎng)絡(luò)購物有了自己 的 一些 認識 和見解 ，有持肯定態(tài)度有持否定態(tài)度，通過親身經(jīng)歷對網(wǎng)購有了更多的了解；對于沒有過網(wǎng)購體驗的學(xué)生來講， 他們 會很少有 網(wǎng)絡(luò)購物 這方面的意向。 互效應(yīng) 23大學(xué)生個體網(wǎng)購意向有影響。在實際生活中， 大學(xué)生目前的消費水平不高 ，他們會注意到 網(wǎng)上 商品價格方面的影響， 他們會考慮到商品及商品價格實惠，實用等方面因素，不會貿(mào)然的決定， 通過 網(wǎng)絡(luò)商品價格與市場價格 這方面 的 比較 參照，他們會選擇是否進行網(wǎng)購。 25對大學(xué)生個體網(wǎng)購意向有影響。 大學(xué)生對新鮮事物有著強烈的好奇心 ， 使大學(xué)生成為時刻走在社會潮流前沿的群體之一 ， 網(wǎng)上商品的外界宣傳 很主要，宣傳 的好壞 直接影響學(xué)生的購物心態(tài)，這些行為都 與已有的 網(wǎng)上 購物經(jīng)歷會影響到個人的網(wǎng)購意向。 2 10對大學(xué)生個體網(wǎng)購意向有影響。個人對于網(wǎng)上商品質(zhì)量的好壞，有著一定的評價標(biāo)準(zhǔn)， 有的看重的 是商品質(zhì)量的本身，覺得物有所值，有的則看重的是它的外在時尚，并沒有看重它的質(zhì)量， 這樣就會影響到是否會到網(wǎng)上選擇自己所需的商品。 綜上這些結(jié)論我們得出 網(wǎng)上購物體驗 2S 及彼此之間構(gòu)成的交互整體即 網(wǎng)上購物體驗和商品價格 23上購物體驗和外界宣傳 25品信息 2 10是會成為到大學(xué)生在是否網(wǎng)上購物上的影響因素，符合大學(xué)生 在大學(xué)期間形 成的對消費方式的偏好 與對網(wǎng)購商品的要求。 （二）建議 面對未來即將成為社會建設(shè)中堅力量并擁有較高消費能力的大學(xué)生，電子商務(wù)企業(yè)只有做好相應(yīng)的營銷推廣、提高自身軟硬件的素質(zhì)、提供良好的產(chǎn)品和服務(wù)、樹立正面的品牌形象，擴大在大學(xué) 生中的影響力，才能夠在日后激烈的競爭中脫穎而出。本文 根據(jù)得到 的研究結(jié)果，認為電子商務(wù)企業(yè)應(yīng)該在以下幾個方面進行加強和改善。 1、提供個性化服務(wù) 大學(xué)生這一群體有著鮮明的個性特征，比較青睞只為他們量身打造的商品和服務(wù)。因此 ,企業(yè)要建立大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)購物的信息數(shù)據(jù)庫，針對個體的不同喜好，提供能夠 迎合個體興趣和需求的貼心服務(wù)。 2、適當(dāng)推行低價策略，同時保證商品和服務(wù)的高質(zhì)量盡管大學(xué)生市場有著巨大的消費潛力，但由于消費能力有限，所以價格也是影響他們進行網(wǎng)上購物的主要因素之一。如果商家能夠提供物美價廉的商品和優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，必定能贏得大學(xué)生的喜愛。 3、注重和大學(xué)生消費者的雙向溝通一個成功的銷售過程并不終止于將商品送到顧客手中，而更重要的是建立起與消費者之間的緊密聯(lián)系。所以，電子商