郭苗苗 黃小紅
(北京物資學院 北京 101149)
在網絡游戲消費過程中,男生比女生有更高的消費傾向,由于男生喜歡玩對戰平臺類或者在線角色扮演類游戲,所以他們樂于在游戲作戰時花錢買一些游戲裝備做輔助,而女生主要以休閑競技類游戲為主,很多游戲基本不需要花額外的錢,所以女生網游消費經歷較少。而且在網絡游戲消費金額和消費頻率的調查結果顯示,有65.8%的學生在游戲支出的頻率為每月不足一次,并且有65.2%的高校學生在游戲支出的花費低于每月50元,看出高校學生游戲消費較為理性。但仍有部分同學游戲支出金額較大,且消費頻率較高,如在數據結果中顯示,每次游戲消費金額超過300元的占7%,每天都有游戲消費經歷的占3%。
本文采用五級量表法設計15個問題描述大學生玩網絡游戲的感知狀況,運用SPSS22.0軟件對回收數據進行處理,分析大學生網絡游戲的消費動機與消費行為之間的關系。
(一)變量選取。
1.自變量。根據五級量表調查得出的數據,本文把消費動機作為自變量,并利用主成分分析方法,確定自變量的類型與個數,實證結果如下:(1)自變量信度與效度檢驗。網絡游戲消費動機的克隆巴赫系數為0.899,大于0.7,說明五級量表中描述消費動機數據具有較高信度;KMO值為0.894,且巴特利特檢驗顯著,說明數據具有很好的效度,因此,自變量可進行因子分析。(2)自變量因子分析。對15個影響因子進行因子分析,通過特征值和方差貢獻率數值得出前三個因子的特征根均大于1,且三個因子累計可解釋62.2%的方差,說明因子分析符合結果,因此,進行因子分析之后可得出三個主要影響因子,并利用最大方差法對因子進行旋轉,得出旋轉后的成份矩陣結果如下:將15個因子看做三個主成分因子分析:問題10-15是玩家在網絡游戲的娛樂感受,將組件2命名為“娛樂動機”;問題15-16是大學生玩游戲的逃避心理,將組件3命名為“逃避動機”;問題17-24是大學生在游戲中得到的反饋情況,將組件1命名為“成就動機”。對這三個因子進行因子得分計算,成份得分系數矩陣,計算結果如下:
X1=0.1430×Q17+0.1798×Q18+0.2029×Q19+0.2227×Q20+0.2203×Q21+0.2488×Q22+0.2161×Q23+0.2027×Q24
X2=0.3191×Q10+0.3318×Q11+0.2872×Q12+0.2746×Q13+0.1168×Q14
X3= 0.5314×Q15+ 0.5021×Q16
綜上,自變量確定為三個:娛樂動機、成就動機和逃避動機。

表1 旋轉后的成分矩陣
2.因變量。根據設計的問卷情況,在確定大學生網絡游戲消費行為指標時,將“消費金額”和“消費頻率”提取為“消費行為”進行分析。兩個因子的克隆巴赫系數為0.831,因子數據信度較好,KMO值為0.5,數據的效度一般,但巴特利特檢驗中Sig為0.000,符合標準,因此因變量可以做因子分析。根據因子分析后的成份得分系數矩陣,計算出因變量為:Y(消費行為)= 0.5381×Q7(網游消費總額)+ 0.5381×Q8(網游消費頻率)
(二)模型構建。確定自變量與因變量后,構建模型,運用多元線性回歸方法分析倆者關系:1.提出假設。根據自變量因子(娛樂動機、成就動機、逃避動機)和因變量(消費行為),提出如下假設:H1:成就動機與網絡游戲消費行為成正相關關系;H2:娛樂動機與網絡游戲消費行為成正相關關系;H3:逃避動機與網絡游戲消費行為成正相關關系;2.模型檢驗。對相關數據進行回歸得出結果如下:在0.1的顯著性水平下,F=6.994,P<0.100,回歸模型整體通過顯著性檢驗,且“娛樂動機”、“逃避動機”、“成就動機”三個變量的P值均小于0.1,即通過顯著性檢驗,原假設均成立,回歸方程為:Y=-0.366+0.224×X1+0.011×X2+0.128×X3
因此,從實證分析結果發現,娛樂動機、成就動機、逃避動機都會影響高校大學生網絡游戲消費行為,且具有正向相關關系,娛樂動機影響最大,逃避動機影響最小。
影響大學生網絡游戲消費的因素有很多,但就消費動機來講,娛樂動機是影響力較大的,并且娛樂動機在男女的分布也存在差異,說明大學生玩游戲的最終目的是為了娛樂消遣,并且游戲作戰具有社交性,大學生在玩游戲中結交新朋友,同時通過游戲難關獲得成就感和參與感,所以使得大學生參與游戲,并在游戲中消費以滿足更大的娛樂。盡管很多大學生都能做到不沉迷和消費有度,但仍存在大學生有“游戲上癮”的現象,花費時間長、消費頻率和金額較高等,所以大學生在游戲過程中應該做到合理時間玩游戲、合理游戲消費。