不同年龄群体网购消费特征差异研究——以2013年双十一网购狂欢节为例

刘康 董闯 王璐瑶

摘要：本文针对双十一网络购物（网购），以传统经济学和行为经济学为理论支持，将影响网购的相关因素、年龄分为三组建立计量模型。同时纳入模型的还有年龄组与其他变量的交叉项。找到了影响是否参加网购的主要因素，影响参加网购的因素在不同年龄段之间的作用差别。

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关键词 ：网购；年龄群体；消费特征；差异

近三年以来，随着网络支付平台、网上银行的成熟，电子商务呈井喷式发展。截至2012年底，电子商务占GDP总量已达15%，增速超过GDP四倍。网络购物、网络消费已成为经济结构中不可或缺的形态，甚至有可能在未来数十年内成为人们的主流消费方式。

目前，由于中国互联网及家庭计算机普及时间不如欧美国家长，不可避免的造成不同年龄段人群对网购态度的不一致。新一代青年大学生大多在改革开放后出生，受信息技术影响深远，他们在网购上表现出是未来中国消费者的主流消费特征。

在研究消费者消费行为理论上，由于受网络信息技术的扩散、厂家营销手段复杂化等因素影响，传统的经济学理论受到挑战，而行为经济学的出现使研究者找到了新的研究途径和视角。程燕蓉(2013)在所著文章中指出：有效地购买决策除了受消费者决策方法和决策环境的影响外，还受决策者的认知、个性等心理因素的影响。苏伟（2012）也指出：要在行为经济学体系中提出适合的前景理论的框架，内容主要包括参照系原理、心理账户原理、成瘾论等。此外，由于中国网购刚进入较快的普及阶段，之前很多人的研究背景和当今差异较大。例如，李季（2003）在《高校学生的网上购买行为分析：创新扩散理论的应用》文章中的研究背景是，“网上购物作为一种创新的购物方式虽然具有诸多优势，但目前在中国的发展却非常缓慢，其中一个主要原因是大多数的消费者很难接受这种新型的购物方式”。在互联网普及十分有限的时期，不同年龄群体的网购行为差异是十分微小的，本文重点研究了网购究竟在不同年龄群体之间的消费模式差异。所采用的研究数据是实地调研所得的最新数据，研究背景也更加适合研究不同年龄群体间的消费模式差异。

一、研究思路

购买行为差异表现在很多不同的方面。比如，购买数额、购买商品时的心态、消费习惯等。其中有些是可以直接以数额衡量的，例如，支出金额。但也有很多是难以直接量化比较的，比如，消费习惯。因此对于这类难以直接比较分析的差异，需要借助回归分析模型来确定，更具体的是要研究这些因素对购买支出金额的影响差异。

首先，依据现有经济学理论和生活常识选取较为可能影响网上购物行为差异的因素。然后，结合实际情况制定更加详细具体的指标并制成问卷，随机发放给研究对象。最后，对整理回收的数据进行回归分析。随着网络信息技术的发展和电子商务规模的不断扩大，本次研究调查无法涵盖到所有网上购物行为，只能从消费者角度看网络购物方式和渠道日益多样化和复杂化。为此，选取在网购领域最具代表性的活动来作为研究案例，即2013年的双十一网购狂欢节。

从2009 年开始，每年的11 月11 号，以天猫、京东为代表的大型电子商务网站都会在这一天进行大规模的打折促销，形成中国互联网最大规模的商业活动。据阿里巴巴总部数据显示，截止至11月11日24 时，2013 年的网络购物节，天猫以350亿元交易额成功收官。这个数字，大概是去年美国网络星期一交易额的两倍。作为电子商务交易代表性的一天，人们在这一天购物的影响因素具有很强的代表性。

二、影响因素分析

1.消费习惯

每个人都有相对稳定的行为习惯，购物行为亦是如此。现实生活中经常网购的人比不经常网购的人更容易产生对于网络购物的依赖，很好地证明了这一点。同时，其它类似的行为习惯也会转移到网络购物行为中，例如，在生活中喜爱参与限时抢购活动的人就很有可能同样喜欢网上的限时抢购。

2.消费倾向

即便是收入相同的人，他们每月的生活支出也有可能有很大差距。这是因为消费者的消费倾向，或者消费意愿不同。消费倾向的大小既可能与外来消费计划相关，也有可能只是因为天生的性格。但无论原因是什么，消费倾向都可以较为容易通过支出和收入的比例来表示。

3.性别与年龄

性别和年龄是导致群体行为差异的巨大原因，但是这两个因素是否同样适用于网上消费行为人群需要进一步探讨。

4.环境影响

这里所说的环境主要是消费个体受周围人群的影响，最常见的现象就是从众消费心理。当周围人群都产生相同消费行为时，消费者个体本身就会有追随大众潮流的意愿。行为经济学中的“参照依赖”理论较好地解释了其中的原因。

5.对价格变化的敏感度

传统经济学中，我们常以需求价格弹性来衡量消费者对价格变化的敏感程度。但是，在实际研究中，消费者的网上消费行为信息往往难以收集完整，而从商品角度来看，又难以确定一个具有代表性的平均价格指数。因此，对需求和价格变化敏感度的衡量，本文采取调查消费者对最高折扣额接受度的方式来实现。

三、数据的选取和模型的建立

根据以上五个消费影响因素及网购所独有的特点，本文选出了以下因素作为本模型建立的影响因素，包括月生活费支出额、周围参加网购人数、商品折扣、非食品支出所占比重、年龄以及是否有抢购习惯、是否经常网购、之前是否有较大开支、性别、是否能熟练网购和使用优惠券。以上因素的模型数据均可通过问卷直接获得。

另外，我们根据年龄将调查人群分为三个类别：年龄在22（含）岁以下的、年龄在23（含）岁-30（含）岁之间的和年龄在30岁以上的。这样分类的原因是：年龄在22岁（含）以下的基本属于在校大学生，思想活跃，追赶潮流且受网络影响最大，更经常参加网购活动；年龄在23（含）岁-30（含）岁之间的一般属于已工作的80后年轻人，与在校大学生的收入状况和生活习惯已明显不同，他们大多也经常参加网购活动；年龄在30岁以上的在日常生活中一般更倾向于传统购物，较少参加网购活动。

根据以上分析，建立的模型如下：（模型包含5个数值型变量，7个虚拟变量以及4个数值型变量与虚拟变量的交叉项和4个虚拟变量之间的交叉项）

其中，m0~m18 表示回归系数。

X1 —月生活费支出额；X2 —周围参加网购人数；X3 —商品折扣；X4 —非食品支出所占比重；age—年龄。

D1 —是否有抢购习惯，1—是、0—否；D2 —是否经常网购，1—是、0—否；D3 —之前是否有较大开支，1—是、0—否；D4 —性别，1—男、0—女；D5 —是否能熟练网购和使用优惠券，1—是、0—否。

D6 —年龄是否在22（含）岁以下的，1—是、0—否；D7 —年龄是否在23（含）岁与30（含）岁之间的，1—是、0—否。

X2 D6 与X2 D7 表示年龄段与周围参加网购人数的交互作用；X2 D6 和X2 D7 表示年龄段与是否经常网购的交互作用；D5D6 和D5D7 表示年龄段与是否能熟练网购和使用优惠券的交互作用；ageD6 和ageD7 表示年龄段与年龄的交互作用，即每个年龄段内每增加一岁对参加网购的概率可能不同；u表示误差项。

模型的估计采用logit模型的估计方法，回归结果中显示的标准误都为怀特异方差校正后的标准误。

在模型中，表示参加网购的机会比率，即一个人参加网购的概率与不参加网购的概率之比。L?i 表示机会比率的自然对数，被称为logit，取对数保证了模型的参数线性，从而能用最小二乘法进行参数估计。

四、回归结果与分析

本文采用抽样调查方法，通过对抽样数据分析，得到影响因素对被解释变量的影响程度。5 个数值型变量中，X2、age对L的影响显著，X1、X3、X4 不显著；7个虚拟变量中，D1 对L的影响显著，D5 对L的影响较为显著，D2 、D3 、D4 、D6 、D7不显著；4个数值型变量与虚拟变量的交叉项中，X2 D6 和X2 D7 是显著的，ageD6和ageD7 是不显著的；4个虚拟变量之间的交叉项都是显著或接近显著的。

与预期情况的相同，X2 与L 呈正向关系，表明周围参加网购人数越多，参加网购的概率就会越高；age与L呈负向关系，表明年龄越小，参加网购的概率就会越高；D1 的系数为正，表明有抢购习惯比没有抢购习惯更有可能参加双十一网购活动，D5 的系数较为显著，符号为正，表明能熟练网购和使用优惠券比不能熟练网购和使用优惠券更有可能参加网购活动；D2 D6 和X2 D7 的系数为正，表明在三个年龄段中，是否经常网购这一因素对年轻人是否参加双十一网购活动的影响要大于对年龄大的人的影响；相反，X5D6 和X5D7 的系数为负，表明在三个年龄段中，是否能熟练网购和使用优惠券这一因素对年轻人是否参加双十一网购活动的影响要小于对年龄大的人的影响；X2 D6 与X2 D7 的系数为负，表明周围参加网购人数这一因素对年轻人是否参加双十一网购活动的影响要小于对年龄大的人的影响。

另一方面，X1 、X3 、X4 显著性一般；D2 、D3 、D4 、D6 、D7 显著性也一般；ageD6 和ageD7（年龄段与年龄的交互作用）显著性也一般。事实上，得到这样的回归分析结果，与抽样调查的样本有很大关系。这种与预期结果的差异，我们把它考虑成样本误差。不过它体现了调查的真实性，也值得我们思考——事实与预期在很多时候的确存在差异。

在logit模型中，变量前的系数表示变量对参加网购的机会比率的对数值的影响程度。“一般来说，如果取任一斜率系数的反对数（emi 的形式），再从中减去1并乘以100，将得到对应解释变量每增加1单位的机会比率的形式）的百分比变化。”如e0.4441 =1.56表示在其他变量不变的情况下，周围参加网购人数每增加1 单位，参加网购的机会比率增加56%。

另外，本模型回归结果所得到的R2McF比较小，但在二分回归子模型，回归系数的期望符号以及显著性才是最重要的，拟合优度是次要的，也往往比较小。因为本调查的样本年龄非常分散，从16岁到70岁的人都有。在截面数据中，这种较低的R-squared一般都是由于样本的分散导致的。

五、结论

1.单因素影响分析

⑴周围参加抢购的人越多，参加网购的概率越高。依据前景理论中的参考依赖原则，身边的亲戚朋友参与网购活动，并获得正效益后，即便消费者自身没有任何支出或损失，也有可能获得负效益。模型回归结果也印证了这一理论，身边的人参加抢购对自己是否参加抢购或网购的概率影响比较大。

⑵年龄越小、越经常参加网购和抢购、越能熟练操作，参加网购概率越高。一般来讲，越经常参加网购或抢购的人会对此类消费方式产生习惯依赖，其参加网购活动的几率也会大大上升。年龄越小，对新鲜事物的接受能力越强，被网购噱头所吸引较多，参加网购概率更大。网购不同于一般购物，需要在电脑上进行浏览、操作，掌握基本的电脑操作技能。因此，越能够熟练进行网购和使用优惠劵的参加网购概率越高。

2.双因素交叉影响分析—— 影响网购因素在不同年龄段的差别

⑴是否经常网购

对年轻人的影响比较大。对于年轻人而言，其收入相对于中老年人低，且基本没有财产积累，故消费能力较差，消费的价格弹性较高；中老年人收入一般很稳定，且拥有一定财产积累，故对价格弹性比较低。本研究问卷调查以抢购为例，一般经常进行网购的都会了解双11抢购活动。年轻人能在双11抢购中抢到自己最心仪的商品是再好不过的。但中老年人则不然，他们对价格敏感程度没有那么高，即使经常参加网购并熟练进行网购操作，这个群体也不一定会参加双11抢购。

⑵是否能熟练网购和使用优惠券对中老年人影响较大。能熟练操作电脑，熟练进行网购和使用优惠劵对年轻人不是问题。但对中老年人来讲，电脑这一“后生的”新鲜事物并不那么容易轻易掌握，需要专门拿出时间来学习。因此，这个群体有时即使想参与网购也因无法进行操作而放弃。故能否熟练网购对老年人是否参加双11的影响比较大。

⑶周围参加网购人数对中老年人影响较大。年轻人经常接触电脑、网络，且接受新鲜事物能力比较快，对网购这一“新生”事物已“见怪不怪”，且能较快接受。而对中老年人来讲，电脑这一“后生的”事物并不那么好“伺候”，这一群体对网络购物这一“新生事物”的可靠性、安全性会产生质疑。因此，身边有人参加网购并成功购买会大大增加中老年人对这一新兴的购物方式的信赖程度，让他们放心尝试进行购物。故周围参加网购人数对中老年人是否参加双11的影响比较大。

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参考文献

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（作者单位：中央民族大学经济学院）