基于因子分析法和熵權法的大學生網購行為影響因素研究

張青娟 吳增寶 張麗

摘?要：以洛陽市本科院校的大學生群體為例，用因子分析法從商品質量、商品價格、物流速度等18個指標中選取影響大學生網購行為的3個主因子，并用熵權法對3個主因子賦權，根據權值大小進行綜合排序。結果表明：大學生網購行為主要受商品價格、網頁設計、個人隱私等因素的影響。

關鍵詞：大學生網購行為；因子分析法；熵權法；網購影響因素

中圖分類號：F713.36??????文獻標識碼：A???文章編號：1005-6432（2024）17-0000-04

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2024.17.027

1?引言

根據中國互聯網絡信息中心在京發布的第49次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2021年12月，我國網絡購物用戶規模達8.42億，較2020年12月增長5968萬，占網民整體的81.6%。?在消費群體方面，“95后”消費潛力最大，41.9%的“95后”網購用戶網上消費額占日常消費總額3成以上，網購消費占比高于其他年齡網購群體[1]。儼然大學生在一定程度上已經成為網購消費的主力群體。了解大學生網購現狀，深入分析大學生的網購行為及影響因素，可以幫助網絡經銷商和賣家更有針對性的制定營銷策略，以謀求網購行業更好的發展。

關于大學生網購行為的研究，國內學者已開展了大量的工作并取得豐碩的研究成果，主要基于問卷調查結果結合因子分析法、錨定效應理論、結構方程、K-means?聚類、決策樹模型、相關分析方法等[2-8]進行研究，主要研究內容更多集中于大學生消費中所出現的不理性消費、攀比現象，主要研究結果認為商品質量是影響大學生網購行為的主要因素。但隨著直播等互動式網購營銷模式的出現，影響大學生網購行為的因素也在發生變化。文章首次將互動式營銷與明星代言等情感互動因素引進評價指標體系，運用因子分析法與熵權法簡化分析對象的結構，客觀的給出各指標的綜合權重，針對所得結果對大學生網購行為影響因素進行分析和評價。

2?理論方法與實證調查

2.1?因子分析法

因子分析法是在保證信息量丟失最少的情況下，將現實生活中眾多相關、重疊的信息進行合并和綜合，將原始的多個變量和指標簡化為較少的幾個綜合變量和綜合指標的降維方法[9]。

其計算步驟如下：

步驟1：確定待分析的原有若干變量是否適合于因子分析；步驟2：構造因子變量；步驟3：利用旋轉使得因子變量更具有可解性；步驟4：計算因子變量得分。

2.2?熵權法

熵權法是一種客觀賦權方法，在使用過程中，根據各指標數據的分散程度，利用信息熵計算出各指標的熵權，再根據各指標對熵權進行一定的修正，從而得到較為客觀的指標權重[10]。熵權法的基本思路是根據指標變異性的大小來確定客觀權重，其基本步驟如下：

步驟1：確定評價對象，建立評價指標體系，構造原始指標數據矩陣。按照均值化處理法進行標準化處理，隨后進行歸一化處理，得到矩陣：。

步驟2：計算第項指標下第個樣本的指標值的比重，得出：。

步驟3：計算每個指標的信息熵，并計算信息效用值。對于第個指標而言，其信息熵的計算公式為：

信息效用值的計算公式為：

將信息效用值進行歸一化處理，得到每個指標的權重系數：

在分析評價中，先利用因子分析法分析出主要影響因子，再利用熵權法對主因子賦權，這樣更能準確的看到各主因子的影響大小[11-13]。

2.3?問卷設計與調查

調查問卷包含非量表題和量表題。非量表題涉及大學生群體特征、網購頻率和網購結構。對于量表題，借鑒已有的大學網購影響因素的評價指標[2，3，5，7]，結合互動式營銷與明星代言等情感互動因素評價指標，運用李克特5級量表從網購平臺因素、商品因素、商家因素、物流因素、情感因素5個二級指標和18個三級指標對大學生網購行為影響因素進行調查。影響因素評價指標如表1所示。

此次調查以洛陽市三所本科高校的的大學生為研究對象，實際保障人數約為86000人，即N=86000。采取簡單隨機抽樣方式，假設估計量服從正態分布，計算調查問卷樣本容量步驟如下：

步驟1：計算初始樣本容量。假設本次調查估計值的置信度為95%，從標準正態分布表中可知相對應的乘數因子Z為1.960，抽樣誤差范圍不超過正負4%，則誤差界限。設總體方差為S，由于一般總體方差很難獲得，所以用S=R（1-R）來估計，這里R為指標比例。設R=0.5，這樣可以求得一個比較保守的樣本容量的估計值，即在正式問卷發放之前，我們進行了小范圍預調查，共發布預調查問卷223份，回收206份，回收率92.38%。通過SPSS?23.0軟件對預調查問卷進行分析，問卷整體的內部一致性Cronbach's?Alpha系數高達0.965，表明各測量變量具有較好的內部一致性，說明本問卷信度良好，另一方面，問卷KMO值為0.941，Bartlett球形度檢驗值小于0.05，表明量表有很好的效度。因此本問卷量表適合進行因子分析。

在正式調查過程中，共發布調查問卷623份，回收調查問卷612份，回收率98.23%。

3?實證分析

3.1?群體特征分析

調查群體中男生占比37.42%，女生占比62.58%。通過對問卷的整理及數據相關信息的匯總，可以看出，目前學生的網購行為呈現三個方面的特點。（1）從網購頻率與支出力度分析可知，網購頻率很頻繁（一個月5次以上）。這表明大學生網購支出力度大，大學生網絡購物市場具有巨大發展潛力。（2）從網購商品選擇種類分析可知，消費結構呈現多元化。大學生網絡購物最愛選購的前三位分別是服裝類，護膚化妝類和飲食類。（3）網購選擇平臺比較集中.?淘寶是大學生網購平臺使用頻率最高的，為46.2%。

3.2?數據分析

3.2.1?因子分析法確定公共因子指標權重

依據因子分析理論，對大學生網購行為影響因素評價指標進行分類降維。通過提取主因子，正交化因子載荷矩陣探索性分析，計算得到特征值、方差解釋率、累計貢獻率等數值。計算結果見表2。

由表2中數據可得：特征根值大于1的因子共有三個。因子1的方差解釋率為37.236%，因子2的方差解釋率為19.496%，因子3的方差解釋率為16.525%，前三個因子的累計方差解釋率為73.257%。表明這三個公共因子能夠對原來的18個變量有比較充分的解釋，數據損失較小。將三個公共因子分別記為F1、F2、F3，分析旋轉后的因子載荷矩陣，根據各個變量在主因子上的載荷值找到每個公因子可解釋的指標.?通常載荷值在0.7以上則表明該公共因子能夠很好的解釋這些指標。旋轉后的載荷矩陣見表3。

由表3可知，對于公共因子F1與線上支付安全性?（C1）、網頁設計?（C2）、個人隱私?（C3）、商品質量?（C4）?和商品價格?（C5）?有著較高的載荷，主要反映了網購平臺及商品因素對大學生網購行為的影響，將其命名為商品及網購環境因子。同理將F2命名為商家及物流因子，F3仍命名為情感因子。

對各因子旋轉后方差解釋率進行歸一化處理后得到3個公共因子權重，即一級指標下的公共因子指標權重W1分別為：0.507、0.267、0.226。從而大學生網絡購物行為影響因素的因子模型為：

3.2.2?熵權法應用與綜合評價

首先，對調查問卷數據進行整理，建立原始矩陣。其次，對所選指標進行歸一化處理，初步消除量綱帶來的差異。對處理后的數據運用熵權法，確定大學生網絡購物影響因素評價體系中各三級指標的權重系數W2。最后，運用公共因子指標權重和三級指標權重值構建最終權值W=W1·W2，從而得出大學生網購消費行為影響因素評價指標的最終權值，見表4。

由綜合排序可知：三級指標的最終權值從大到小前5項為：商品價格（C5）、網頁設計（C2）、個人隱私（C3）、商品質量（C4）、線上支付安全性（C1）；后5項為：明星代言（C16）、快遞服務態度（C12）、外界贊美（C15）、?情感互動（C18）、物流售后服務（C14）。

4?結論與建議

4.1?研究結論

根據實證研究的綜合排序可知，大學生網絡購物行為主要受商品價格、網頁設計、個人隱私、商品質量的影響。大學生在網絡購物時更注重商品的價格與質量以及購物網站使用體驗和網絡購物的安全性。我們注意到，雖然互動式營銷逐步成為商家的一種新型銷售模式，但其對大學生網購行為的影響并非占主導因素。

4.2?發展建議

依據大學生網購行為的主要影響因素，網絡經銷商和賣家一定要秉承誠信為本、質量第一、薄利多銷的銷售理念，將商品的詳細信息、用戶真實評價及交易記錄等情況詳實地發布在網上，同時注重提升網站的服務質量和購物體驗，明確商品分類，方便用戶根據需求進行篩選，提升其操作便捷度，另外網購所涉及的相關平臺也應加大對消費者信息安全和個人隱私的保護力度。

參考文獻

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[基金項目]洛陽師范學院校級高等教育教學改革研究與實踐項目（項目編號：2021xjgj013，2020xjks011）；河南省2023年度教師教育課程改革研究項目（項目編號：2023-JSJYYB-048）。

[作者簡介]張青娟，女，河南滑縣人，研究方向：應用統計；通訊作者：吳增寶，男，河南延津人，博士，副教授，研究方向：優化理論及應用；張麗，女，山西長治人，碩士，副教授，研究方向：應用統計。