網(wǎng)絡(luò)購物行為的影響因素
——城鄉(xiāng)因素中的性別差異

鐵 浩 何 輝 孫淮暢

(中央財經(jīng)大學(xué) 北京 100081)

一、引言

由于新世紀(jì)以來互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的快速發(fā)展，移動終端越來越便捷，我國網(wǎng)民數(shù)量持續(xù)增加。由于網(wǎng)絡(luò)普及以及網(wǎng)絡(luò)購物提供的選擇更多、更加靈活，消除了巨大的儲藏費用、存貨成本，降低總成本[Lamoureux，1997]，網(wǎng)絡(luò)購物已經(jīng)成為每個人的日常活動而不是少數(shù)人的愛好(Doherty & Ellis-Chadwick,2010)，因此網(wǎng)絡(luò)零售市場快速發(fā)展。雖然我國消費市場飛速發(fā)展，但仍舊顯示出了城鎮(zhèn)農(nóng)村差異。商務(wù)部數(shù)據(jù)顯示，2019年5月我國鄉(xiāng)村社會消費品零售總額為4651.8億元，而同期城鎮(zhèn)社會消費品零售總額達(dá)28303.9億元。不過，越來越便捷的購物方式和物流系統(tǒng)，而且城市市場接近飽和，使得農(nóng)村電商發(fā)展速度超過了城市，農(nóng)村成為消費市場的一大支點。

二、文獻(xiàn)綜述

雖然中國線上零售市場飛速發(fā)展，但中國網(wǎng)絡(luò)購物起步較晚，相關(guān)研究明顯少于國外。國外電視電話購物、網(wǎng)絡(luò)購物發(fā)展早已成熟，因此有較為豐富的理論和實證研究成果。

印度時報(2013)調(diào)查發(fā)現(xiàn)最主要的網(wǎng)絡(luò)購物驅(qū)動因素包括網(wǎng)絡(luò)支付的安全性、便捷性，快速的物流系統(tǒng)，相比于線下零售更優(yōu)惠的折扣，名牌商品的易獲得性，但是購買前無法試用、擔(dān)心產(chǎn)品缺陷、無法還價等因素會組織消費者網(wǎng)絡(luò)購物。因此，信任在有風(fēng)險和不確定性的網(wǎng)絡(luò)購物中非常重要[Deng,Huang,and Xu,2014]。Ravi Kiran(2008)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)成本和速度是影響網(wǎng)購行為的主要因素。ArunKumar SivaKumar和Abirami Gunasekaran把誘導(dǎo)千禧一代消費者網(wǎng)購的因素分為四類，分別是消費者創(chuàng)新、感知到的利益、感知到的風(fēng)險態(tài)度和目的。Khanna研究發(fā)現(xiàn)商品外觀和感覺、商品使用性、社交因素正向影響網(wǎng)絡(luò)購物決定(2015).Javadi認(rèn)為經(jīng)濟(jì)風(fēng)險和不送貨的風(fēng)險負(fù)向影響消費者網(wǎng)購態(tài)度。Yuchi Zhang,Michael Trusov,Andrew T.Stephen,& Zainab Jamal通過長達(dá)一年追蹤調(diào)查獲得的面板數(shù)據(jù)顯示消費者會通過社交軟件發(fā)現(xiàn)其他人分享的產(chǎn)品，因此在長期上，社交軟件使用與網(wǎng)購行為呈正相關(guān)關(guān)系，但在短期，社交軟件使用時長的增加會減少消費者瀏覽購物網(wǎng)站的時間，使得網(wǎng)絡(luò)購物額下降，即存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。相比于男性，女性更傾向于參與網(wǎng)絡(luò)社交來獲得利益(Brunner and Bennett,1997)。因此，女性和男性在網(wǎng)絡(luò)購物上也會展現(xiàn)不同的特點。Sinha發(fā)現(xiàn)同齡的男女性在網(wǎng)絡(luò)購物上表現(xiàn)出較大的差異(2010)。

三、數(shù)據(jù)來源以及變量

(一)樣本

本文數(shù)據(jù)通過中國經(jīng)濟(jì)與管理研究院2018級研究生調(diào)查所得。本次問卷共分為4部分，其中包括個人信息，主要包括受訪者的性別、年齡、戶籍、省份；收入信息，主要包括月收入、存款；家庭信息，主要包括家庭人口，家庭年收入；消費信息，主要包括月均消費、網(wǎng)購消費；專題部分，主要包括“雙十一”消費狀況、沖動消費狀況、購物平臺選擇、商品評論。本次調(diào)查共計發(fā)放問卷106份，回收106份，其中男性47人，女性59人，77人來自城鎮(zhèn)，29人來自農(nóng)村。平均每周使用購物類app時長為4.06小時，女性平均每周使用5小時，男性平均每周使用2.89小時，女性使用購物app時間明顯多于男性。每天手機(jī)使用時間也表現(xiàn)出了同樣的特征。

(二)變量選擇

本文通過受訪者每周花費在購物類軟件的時長來衡量受訪者的網(wǎng)購行為。購物時長越長，就說明消費者越投入與網(wǎng)購，它很好地解決了用每月網(wǎng)購花費衡量產(chǎn)生的測量誤差。現(xiàn)有的大量文獻(xiàn)表明男女性在網(wǎng)購行為的選擇上存在差異，因此本文加入性別變量。本文主要探究城市農(nóng)村的地區(qū)差距是否會引起網(wǎng)購行為的差異，因此加入戶籍類型。家庭收入越高的人消費水平越高，網(wǎng)購的次數(shù)也會更多，但由于價格彈性更低，花在購物軟件的時間反而可能減少，因此加入家庭收入。單身人士的消費場景少于有男女朋友或者配偶的人群，因此加入是否單身的變量。

(三)變量解釋

gender受訪者性別,男性=1,女性=0single受訪者是否單身,單身=0,非單身=1huji受訪者來自城鎮(zhèn)或農(nóng)村,城鎮(zhèn)=1,農(nóng)村=0shouji受訪者平均每天手機(jī)使用時長/小時gouwuapp受訪者平均每周瀏覽購物類軟件時長/小時Familyincome受訪者家庭年收入age受訪者年齡

四、模型設(shè)置和結(jié)果

(一)OLS模型

gouwuapp=α0+α1person+α2family+ε

其中，解釋變量中，person代表受訪者的個人特征，包括性別、年齡、單身狀態(tài)，family代表受訪者的家庭信息，包括家庭規(guī)模和戶籍類型。被解釋變量是受訪者平均每周使用購物類app的時長。

Table1：普通OLS回歸

回歸結(jié)果可以看出，性別的系數(shù)為-2.173，也就是說女性比男性每周多使用兩個小時的購物類軟件。是否單身不能顯著影響購物軟件使用時長。年齡系數(shù)為-0.264，隨著年齡的增加，更少使用購物類軟件。家庭收入并不能顯著地影響居民購物軟件使用時長。城市居民使用購物類軟件時長顯著小于農(nóng)村居民，每周少使用1.7小時。對此，可能存在以下解釋，城市居民生活壓力更大，閑暇時間更少，因此使用購物類軟件時長更少。為了驗證這個解釋，進(jìn)行以下回歸：

shouji=α0+α1person+α2family+ε

得到Table3所示的回歸結(jié)果

Table2：普通OLS回歸

本次結(jié)果顯示城市農(nóng)村的手機(jī)使用時長差異并不顯著，因此購物類軟件的使用時長差異不能被地區(qū)差異解釋。家庭年收入越高，居民每天使用手機(jī)時間越短。由于家庭年收入不能顯著影響購物軟件使用時長，說明收入越高的居民會減少其他方面的手機(jī)使用。

(二)二階差分模型

由于在普通ols模型中很可能存在內(nèi)生性，并且為了探究戶籍差異對男女性網(wǎng)購行為差異的影響，本文采用“difference-in-difference”方法，這樣就去除了所有家庭特征變量和潛在的遺漏變量，只需考慮個人特征的影響，模型如下：

gouwuapp=α0+α1person+α2family+α3diff+ε

其中“diff”代表交叉項，diff=gender*huji得到table4所示的結(jié)果：

Table3：差分方程

性別的系數(shù)為-5.029,戶籍類型的系數(shù)為-3.553，所表示的方向和含義與上文模型相同。女性、農(nóng)村居民使用購物類軟件時間更長。交叉項的系數(shù)是4.062，且以上結(jié)果都是顯著的。系數(shù)的數(shù)值標(biāo)明農(nóng)村女性使用購物類軟件的時長多于城市女性，城市女性使用時長多于城市男性，城市男性使用時長多于農(nóng)村男性。也就是說，男女性在購物類軟件的使用上出現(xiàn)了地區(qū)差異。

五、結(jié)論，意義以及不足

本文通過調(diào)查問卷所得數(shù)據(jù)，進(jìn)行普通的OLS回歸，得到以下結(jié)論：是否單身和家庭年收入不會顯著地影響居民購物類軟件的使用；城市農(nóng)村在購物軟件的使用上也顯示出了差異，來自于農(nóng)村的居民使用購物軟件時間更長，由于戶籍類型不會影響手機(jī)使用時長，一個可信的解釋是農(nóng)村居民本身的風(fēng)險容忍度較低，更注重商品信息的獲取，因此需要花費更長的時間來確定是否購買網(wǎng)絡(luò)商品。該結(jié)論還需要后續(xù)實證分析進(jìn)行驗證，這是本文的不足之處。本文通過二重差分方程，剔除了一些家庭因素和個人因素的影響，研究發(fā)現(xiàn)男女性在購物類軟件的使用上出現(xiàn)了城鄉(xiāng)差異。