网购中消费者金融行为的影响因素研究

赵成国+熊侣珊+陆佳露

内容摘要：本文基于互联网经济背景，运用维度分析法研究影响网购消费者金融行为的因素；通过问卷进行抽样调查，并使用SPSS21.0对数据进行信度和效度检验；运用YAAHP软件对影响因素进行层次分析，构建网购消费者金融行为影响机制，并得出相关结论。

关键词：网购消费者 金融行为 三维分析 影响因素

随着互联网电子商务的发展，网络购物凭其方便、快捷、不受时间地域限制等特点成为一种新型消费方式。与传统购物模式相比，网络购物模式能够降低社会商品的总体价格水平，增加社会商品需求总量。普及化、全球化、移动化是网络购物的三大主要特点。

目前学术界从不同角度、方法对消费者网购行为影响因素进行研究，但尚未形成统一的结论。Szymznski和 Hise（2000）研究发现顾客满意度与网购的便利性、网站设计与财务安全性存在正相关性。陈治等（2013）通过层次分析法、回归模型、方差分析等方法发现商品因素及浏览网络时间对大学生网购冲动行为存在显著影响。陈梅梅和薛阳阳（2015）认为企业应注重提高商品服务质量和提升物流配送服务以促进消费者购买决策。刘电威（2014）以创新理论为基础研究发现网购决策的影响因素主要包括消费者期望值、网络安全、物流成本与服务、感知风险和习俗潮流。虽然现有的国内外学者从不同角度对网购行为影响因素进行研究，但近年来消费者网购行为一直随着市场的发展而不断变化，影响因素增多，程度加深。因此，本文将基于互联网金融背景，深入研究网购中消费者金融行为的影响因素。

研究方法与实证

（一）三维分析法

网购中消费者的金融行为是外部环境因素和内部自身因素共同作用的结果。外部环境因素主要包括经济社会因素和互联网平台因素；而内部自身因素则是基于消费者角度考虑其对网购金融行为决策的影响。因此，本文建立了网购中消费者金融行为影响因素三维坐标（消费者自身因素X、互联网平台因素Y、经济社会因素Z），如图1所示。

1.消费者自身因素维度分析。其一，消费者性别。据艾瑞行业出具的《2016年中国电商生命力报告》数据显示，女性网购金额达千元以上的占比26.1%，女性网购的月平均金额明显高于男性。根据统计局调查显示，北京市家庭网购决策者中超过2/3是女性，部分家庭中网购决定权掌握在女性手中。其二，消费者年龄。据《2016年中国网购用户行为及偏好研究报告》显示，消费者的年龄层次对消费行为及习惯会产生一定影响。在我国网购用户人群中，31-40岁的消费者网购频率相对较高，其中40岁以上的消费者倾向于通过PC端进行网购，而26-45岁的消费者更爱通过移动端进行网购。其三，消费者收入水平。收入是网购金融行为的经济基础，不同收入水平形成不同的消费倾向。随着收入水平的提高，网络购物数量和消费数额也随之上升。中高收入者在网购时的金融行为表现更加明显，成交数额大、数量多、种类多样，而低收入人群支出主要是基本消费品。其四，消费者心理。消费者网购金融行为容易受到心理因素的影响，普遍存在理智和非理智两类：理智心理出于求实的目的，主要考虑支付方式的便利性、投资项目的可信度、风险规避和收益最大化等；羊群行为是典型的非理智心理因素的结果，盲目从众消费而忽略自身承受能力和商品的实用性，造成资源浪费。

2.互联网平台因素维度分析。其一，品牌效应及销售手段。消费者的消费理念随收入水平的提高而改变，越来越看重品牌，将其作为商品质量评判标准甚至身份的象征。互联网平台为吸引客户，采用各种销售手段，商户之间的合作、线上线下同步都刺激了消费者网购金融行为。其二，互联网平台操作和客服服务。互联网平台操作的简便程度以及客服服务态度会对网购消费者金融行为产生影響。操作简单易上手、客服细致耐心，能够提高消费者的消费意愿程度，最终增加投资的资金数额。其三，商品性能与质量。商品性能与质量一直是消费者最关注的因素之一，Kenneth K.Boyer，G.TomasM.Hult（2005）认为电子商务产品的质量对客户再次购买行为存在直接影响。区别于传统的消费需求，网购对商品性能和质量的要求更高，商户为吸引客户的再次消费，需提高商品新颖性，保证商品质量。其四，商品物流服务。第三方商品物流服务在很大程度上影响客户对互联网平台的评价，进而影响消费者的网购金融行为。Parasurman（1988）研究发现网购平台服务质量对客户的忠诚度和满意度存在正向影响，优质的物流服务会提高消费者对商品甚至互联网平台的满意度。

3.经济社会因素维度分析。其一，国际经济形势。我国自从加入世贸组织以来，受到经济全球化的影响日趋增大，一国经济的波动或者相关经济政策的推行都会对世界造成一定的冲击。国际市场的波动势必波及国内市场，进而影响我国消费者的消费能力。其二，国内CPI变动。CPI的变动主要影响国内的物价水平，一般情况下消费者的收人水平和消费偏好不变时，商品或服务的价格越高，消费者的消费欲望越低，网购金融行为越不容易发生，交易量下降，反之交易量则越高。其三，商业银行利率。商业银行利率的影响主要体现在资金的流动性方面。当利率上升时，消费者倾向于增加储蓄存款而减少对互联网金融市场的资金投入；而当利率下降时，金融市场的流动资金增多，网购金融行为发生的可能性也随之增加。其四，社会文化。不同时期呈现不同的社会文化，对社会公众的消费心理、理念甚至行为习惯都会产生影响，由此影响到消费者的网购金融行为。相同时期的消费者受到该时期消费文化的影响，会呈现出趋同的消费金融行为。

（二）问卷调查

本文的调查问卷主要包括两部分：第一部分主要介绍网购消费者的基础信息，为网购消费者的年龄、性别、平均每月购物频率及网购经验；第二部分是依据上文分析设计的三个维度调查统计问卷，问卷中设置影响很大、影响比较大、一般、影响不大、没有影响五类评价标准，依据因素对网购消费者金融行为的影响程度，分别设置分值5、4、3、2、1。endprint

基于源數据的可靠性考虑，问卷的发放日期始于2016年3月，问卷发放方式主要包括两种：一是通过专业问卷调查网站（问卷星）公开发放（280份）；二是当面发放给消费者（20份）。实际回收260份，其中有效问卷252份。运用软件SPSS21.0分析收回的有效问卷，描述性分析结果如表1所示。

据表1所示，调查者普遍认为商品的性能和质量对网购金融行为的影响程度较深，均值达到4.37，其次是消费者的收入水平为4.20，消费者的心理影响程度也达4.12，初步分析这三个指标为主要影响因素。从整体看，互联网平台因素的四个指标均值都在3.5以上，消费者自身因素除了性别指标影响不明显外，其余指标均值相对较高，而经济社会因素指标的均值相对较低。可以初步看出，消费者自身和互联网平台因素对网购金融行为的影响较大，而经济社会因素影响程度相对较小。

（三）AHP层次分析

构建AHP层次结构模型。AHP层次结构模型从上往下构建共分为三层：最顶层是目标层消费者网购金融行为A，中间层即准则层分为三个主要影响因素，分别为消费者自身因素X、互联网平台因素Y和经济社会因素Z，每个因素下设四个指标共十二个变量构成指标层，如图2所示。

构造判断矩阵并求解。本文运用YAAHP软件进一步分析三个维度下各个要素的权重影响力，同时两两对比模型中两个层次的因素。运用加权平均法分析准则层和指标层的要素，综合比较要素的重要度分值和对应的人数得出判断矩阵中的相应数值。表2-表5显示的是经过计算得出的准则层因素的权重影响，而表6显示的是基于判断矩阵得出的12个指标影响因素权重以及总影响力。

实证结果分析

据AHP权重表2显示，目标层三个主要影响因素中消费者自身因素权重最高，达0.6406，其次是互联网平台因素，而经济社会因素的影响相对较小。表3-表5分别是对三个主要因素进行指标层的权重分析的结果。表3中消费者的收入水平在消费者自身因素中占最高权重，为0.5157，其次为消费者心理，而消费者年龄和性别影响程度很小，一定程度上与网购金融行为的大众化和常态化特征相符合。表4是基于互联网平台角度的指标分析结果，其中商品的性能和质量是最关键的指标因素，该结果与前人的研究一致。同时品牌效应及销售手段也存在一定的影响，反映了消费者的追求层次随生活水平的改善而上升，销售战略也应该成为商家关注的重点之一，而互联网平台操作和客服服务及商品物流服务的影响权重相对较小。

表5显示的是经济社会指标因素的分析结果，其中国际经济形势影响的权重最大，互联网信息技术的发展，使得网络购物成为突破时间和地域的消费行为，国际经济形势的影响力越趋不容小觑。相对而言，国内CPI和商业银行利率的影响力逐渐降低。

表6反映的是所有指标对目标层网购金融行为的影响权重，通过对指标权重由大到小的排序，可以发现消费者的收入是对网购金融行为影响最大的因素，其次是商品的性能和质量，消费者的心理对网购金融行为存在一定程度的影响。由排名同样可以看出，消费者自身因素的指标相比较于互联网平台和经济社会因素，具有一定的影响优势。

参考文献：

1.廖建辉.网购与传统购物模式的比较分析[J].中国流通经济，2014（10）

2.陈治，王曦.大学生网购冲动行为影响因素研究[J].数理统计与管理，2013，32（4）

3.陈梅梅，薛阳阳.基于消费群体聚类的网络购买决策关键影响因素分析[J].统计与决策，2015（3）

4.刘电威.消费者网上购物决策的关键影响因素实证研究——基于创新扩散理论[J].科技管理研究，2014，34（5）

5.王慧.社会化因素对网购消费行为影响实证分析——以数码类商品网上评价为例[J].商业时代，2014（27）

6.Li N，Zhang R.Consumer online shopping attitudes and behavior：an assessment of research[C].The Eighth American Conferenceon Information Systems，2002

7.DM Szymanski，RT Hise.E-satisfaction： an initial examination[J].Journal of Retailing，2000，76（3）

8.KK Boyer，GTM Hult.Customer behavioral intentions for online purchases：An examination of fulfillment method and customer experience level[J].Journal of Operations Management，2005，24（2）

9.A Parasuraman，VA Zeithaml，LL Berry.SERQUAL：Multiple-Item Scale for Measuring Consumer Perceptions of Service Quality[J].Journal of Retailing，1988，64（1）

10.JC Nunally. Psychometric theory（2nd ed.）New York：McGraw-Hill[M].1978

11.A Ender，T Jelassi.The converging business models of Internet and bricks-and-mortar retailers[J].European Management Journal，2000，18（5）

12.CW Kuo，ML Tang.Relationships among service quality， corporate image， customer satisfaction， and behavioral intention for the elderly in high speed rail services[J]. Journal of Advanced Transportation，2013，47（5）

13.RK Teas.Expectations，performance evaluation， and consumers perceptions of quality[J].Journal of Marketing，1993，57（4）endprint