摘要：随着网络购物的快速发展，消费者的网络购买行为成为研究热点，而消费者自身的基本属性是不可忽视的基本影响因素。本文重点对其进行研究，并提出相应的改进措施。
关键词：消费者；网购；基本属性
一、导言
（一）背景介绍
随着网络时代的到来，网上购物已经成为一个新的时尚领域。它的方便之处在于，足不出户只需在网上挑选商品。网上支付方便，可以买到种类繁多、价格合理的商品。虽然存在商品质量、无法及时到达、售后服务无法保证等诸多不足，但与实际购物相比，网络购物更符合时代需求，逐渐成为影响经济发展的重要因素。因此，有必要对其进行梳理和分析，找出其影响因素，并提出具体、有效、科学的改进方法。
（二）研究目的和意义
消费者网络购物行为影响因素的研究是当前网络营销管理和实践的重要组成部分，也是电子商务理论和网络营销行为研究的前提，具有一定的理论和实践意义。市场行为的核心主体是消费者，消费者是决定企业能否生存和发展的核心力量。因此，企业的营销战略需要以消费者为中心。通过研究消费者自身属性对其网购意愿的影响，可以强化消费者的网购条件，改善网购障碍，促进网络经济的长期稳定发展。
二、基本概念
（一）网络购物
网购是通过互联网检索商品信息，通过电子订货提出购物请求，厂家邮购送货或快递公司送货上门的一种购物形式。其支付形式分为网上支付和货到付款，以网上支付为主。网购的主要优势是销售和库存压力小，经营成本低，经营规模不受场地限制。对于消费者来说，方便快捷，购物不受时间和空间的限制，很容易货比三家，买到物美价廉的中意商品。主要缺点是产品过于抽象，图片与现实有差距，无法确认产品是否适合消费者；很多购物网站没有法人实体，产品的售后服务无法得到有效保障；法律介入较少导致网络诈骗现象时有发生，诈骗手段层出不穷，导致网络支付风险较大；交货速度和运输质量无法保证；不方便归还等[1]。
（二）影响消费者网上购物的因素。
许多学者对消费者网上购物的影响因素进行了多方面的研究。陈小芳和刘迎春运用TAM模型，谭春辉和张杰运用UTATU模型，苏杰运用ITD模型分析消费者网上购物的影响因素。王德胜、王冲、刘健、吴家宝等。对影响消费者信任的感知因素进行建模或实证研究。本文深入研究了钟凯消费者感知价值对其网上购物意愿的影响。本文对李玉萍消费者网上购物重复购买意愿进行了实证研究。陈六良研究了网络环境下消费者冲动性购买的影响因素。曹伟基于虚拟社区的关系互动研究了网络购物的影响，蔡纪康也对虚拟社区的消费者价值接受进行了建模。何对网络购物环境的影响因素进行了实证研究。诺瓦克和霍夫曼根据心理学中的流动体验理论，建立了消费者网络环境下的流动体验模型，研究了流动体验与消费者网络购物的关系。王欣欣还对流量体验理论在网购中的应用做了研究总结。本文以常的理论为基础，研究网上购物行为。雷诺兹和哈里斯研究了顾客忠诚度对他们网上购物行为的影响。赵对网络强迫购买进行了详细而深入的研究。基于创新扩散理论，孙杨研究了消费者的网上购物意愿。本文研究王娜消费者网上购物影响因素的路径分析。黄定龙和饶培伦研究了信息安全因素对消费者网上购物的影响。郑晓萍和陈辅研究了网络评论对消费者网上购物意愿的影响。胡曼研究了消费者的情感因素对其网上购物行为的影响。满满满，刘亮，杨丽钗等。研究了网站服务质量对消费者网上购买行为的影响。刘玉研究了网上购物氛围对其购买意愿的影响。侯钰、李记、李丽丽等。分析了大学生网上购物的影响因素。徐峥对中年知识分子的网上购物进行了探索性研究。李研究了城市老年群体网上购物的影响因素。范、查等。研究了中小城镇网上购物的影响因素。陈景科、龚克森、于甜甜等。对团购环境下的网上购物行为进行了全面系统的研究。孙悦，郭星等。选择了网上购物中的物流服务作为研究对象，有着独特的想法和精彩的造型。周燕对中国海外代购的影响因素做了详细的分析。张运来在《消费者网络购物行为的研究述评与展望》中指出，目前对消费者网购行为的研究主要从消费者特征、消费者网购的前期影响因素和后续行为等角度进行，其中消费者特征从基本属性、个性特征和经验行为特征三个方面进行讨论。本文是对其基本属性的研究[2]。
（三）消费者的基本属性
消费者的基本属性是指其年龄、收入、文化、性别、婚姻状况等。本文选取前四个作为主要自变量进行研究。
三、数学建模
（一）数据源
本文的数据来源于浙江大学王茜茜的硕士论文《消费者网络购物行为的影响因素研究》，文中使用的数据来源于国际上公认的GVU统计数据库对网络用户的调查。GVU在报纸、商业杂志等传统大众媒体发布调查问卷，具有较高的权威性和可信度，保证了样本的代表性和随机性[3]。
（二）研究假设
根据相关数据的实际情况，对消费者的基本属性做如下假设：
(1)消费者年龄与网购意愿负相关。年轻消费者消费观念超前，乐于接受新鲜事物，偏爱网购。(2)消费者的收入状况与其网上购物意愿正相关。收入越高，购买力越高，收入越高会降低消费者对网购风险的关注。(3)消费者的受教育程度与其网上购物意愿正相关。受教育程度越高的人，对网购的认识越全面，需求越多，对网购也就越放心。(4)消费者性别与网上购物意向的相关性较弱，在购买的商品种类特征上与传统购物相似。
（三）模型设置
解释的变量是消费者的网购意向，用Y表示，属于0-1因变量，即网购定义为y=1，网购未定义为y=0。解释变量是年龄(X1)、家庭收入(X2)、教育水平(X3)和性别(X4)。c表示随机扰动项，主要包括消费者每周平均在线时间、网银拥有情况、家庭住址、网购安全评价等等。设y=1的概率为p，建立多元线性回归模型：Y=B0 B1X1 B2X2 B3X3 B4X4 C
（四）模型修订
通过Eviews软件得到线性回归模型：
y=-17.14595 0.004146 x1 0.018643 x2-0.000368 x3 0.0000284 x4
t=(-3.912901)*(3.258953)*(5.095850)*(-2.762000)* *(0.128145)R2=0.980445；df=28F=325.8971DW=0.567342
注：括号中T的统计值是通过显著性检验计算的。*表示在1%显著性水平上显著，* *表示在5%显著性水平上显著。
用相关矩阵检验多重共线性，在Eviews中输入COR X1 X2 X3 X4得到矩阵：
相关
X1X2X3X4
x 11.000000000005
20.950000005866
x 30.96386363686
x 40.9449 770 . 548676768677
从矩阵上看，X1、X2、X3、X4都显著相关，但矩阵检验只能作为参考，是否存在多重共线性值得怀疑。从回归模型的结果可以看出，判断系数R2=0.98非常高，F统计量为325.90，也是显著的。但四个参数的T统计量仅在X1、X2和X3显著，X4不显著。显然，这是严重多重共线性的典型特征。我们选择剔除性别以减少多重共线性，仅将年龄(X1)、家庭收入(X2)和教育水平(X3)作为消费者是否网购的自变量，对Y重新做回归模型，我们得到以下结果：
y=-17.28707 0.004197 x1 0.018768 x2-0.000368 x3
t=(-4.152248)*(3.535912)*(5.424622)*(-2.818878)*
R2=0.980433 df=28 F=450.9517 DW=0.572935
模型总体F值显著，每个解释变量X1、X2和X3的F值显著，模型的多重共线性显著降低。
（五）结论
首先将四个变量引入回归方程，对回归系数进行显著性检验，得到线性回归模型。然后剔除不显著变量，直到所有变量在5%的水平上具有统计显著性，得到另一个线性回归模型。通过模型分析，得出X1、X2、X3分别与y有显著的线性关系。
四、结论和改进措施
本文通过多元线性回归模型对消费者网上购物的基本属性进行了实证研究，发现消费者的年龄、家庭收入和受教育程度是影响其网上购物意愿的主要因素。基于本文的研究结论，提出以下具体建议：
1.通过市场调研，了解不同年龄段消费者对产品质量、服务和功能的诉求，细化商品或服务的目标，提供个性化的商品和服务[4]。
2.根据不同家庭收入水平的消费者，对不同档次的消费品制定合理的营销定价策略，增强网络营销的竞争力。
3.提高居民的网络技能。从模型的计算分析结果来看，受教育程度，即网络技能的应用程度，是影响网上购物的主要因素之一。因此，一方面要提高网络技术教育在学历学位教育中的质量，另一方面可以通过政府的作用，通过各种渠道在全国范围内开展网络知识的培训和普及，从而提升整体信息化水平。
未来的研究可以从以下几个方面进行：
1.尝试不同的数学模型、统计软件或算法，比较哪种更胜一筹。
2.本文着重于买家自身因素，不考虑卖家因素的影响(如商业信誉、商品质量、商品价格、售后服务等。)和社会因素(如家庭、同龄人、学校和大众传媒等。)关于网购。这是未来的思考方向。
3.本文从卖家的角度出发，就如何促进网上购物的发展提出了一些改进措施。未来可以转向买家的立场去思考如何保护消费者的合法权益，如何提升消费者网购的积极情感体验，如何克服不良的消费习惯。
参考文献：
[1]任婷婷，陶梓菁，杨扬等.消费者网络购物信任度影响因素分析[J].商场现代化，2014，（9）：27-31.
[2]张运来，侯巧云.消费者网络购物行为的研究述评与展望[J].商业时代，2014，（24）：69-71.
[3]周茜.网络购物中的消费者行为影响因素分析——以武汉市消费者调查为例[J].湖北经济学院学报：人文社会科学版，2012，9（5）：54-56.
[4]尹世久，吴林海，刘梅.消费者网络购物影响因素分析[J].商业研究，2009，（8）：193-195.
