网络消费的影响因素实证分析.doc

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1、网络消费的影响因素实证分析一、引言：2011年中国互联网络发展状况统计报告显示，截至2010年12月，中国网民规模达到4.57亿，其中商务应用类（包括：网上支付，网络购物，旅游预订，团购等）用户约1.61亿，占全体网民的35.1%，并且商务应用类用户规模年增长48.6%，增幅在各类应用中居于首位。早在1999年以前，中国互联网的先知们就开始建立电子商务网站，致力于在中国推动网络购物。但这种做法在当时遭到了经济学界的普遍质疑。这种质疑主要来自三个方面：第一，是否会有足够多的消费者会在线购物？第二，网络购物能否解决物流配送的问题？第三，网络购物能否解决网络支付的问题？在当时看来,这些都是很难解决的

2、问题，投资的风险性很大。然后从今天的市场表现来看，网络消费已经成为国民消费的一种主流趋势，其发展速度之快使得我们必须重视其对国民经济发展的影响。因此，在网络消费影行为方面的研究对国家宏观经济政策的制定和企业营销的市场基础与决策依据都具有十分重要的意义。二、理论分析：自亚当斯密、马歇尔以来的传统主流消费理论认为，消费者的消费行为取决于消费者事先有意识的筹划和信息处理，但后来人们发现许多消费行为无法用传统理论解释。通过研究发现，人们许多消费行为在很大程度上受到消费环境的影响，有时甚至是在潜意识情况下做出消费决策。长期以来，用实证的方法研究消费者行为理论一直是西方研究消费者行为的主流，该方法论以效用

3、论为基础，以理性经济人为出发点，认为人们在进行消费时总是力图使自己的效用或福利最大化，消费者在购买商品前总是事先进行一系列的筹划和信息处理，通过事先的安排去支配消费者的消费行为。长期以来，该理论很少受到质疑。但是后来的大量事实表明，消费者在购买或消费时往往并没有进行事先安排，经常是临时的决定，而传统理论对此无法进行有效的辩解。本文就将从实证的角度研究宏观因素对中国网络消费行为的影响。根据我国网络消费现状，本人认为这些宏观因素有：网民人均收入，网民数量，网民学历水平，网民平均每周上网时间。三、模型设计与扩展通过查阅中国网络市场调查报告和中国互联网络发展统计报告,可以得到如下数据:年份X1（元）X

4、2(亿)X3X4（小时）总计Y(亿)199911600.0893.9128.52.08200011590.2254.288.75.2200111640.3373.979.25.99200211710.5913.929.818200313940.7953.8913.240200414600.943.8413.481200515261.113.7215.9193200615821.33.3916.9312200716962.13.0916.2594200817192.72.9716.61400200917693.842.9418.72670201019274.572.9218.34900依据上述选

5、定的影响因素，分别设定模型解释变量为：网民年人均收入（X1），网民数量（X2），网民学历水平（X3），网民每周上网时间（X4），被解释变量为：年度网络消费总额（Y）。网民学历采用10分制评分进行加权平均得出学历水平，专科以下2分，专科4分，本科6分，硕士8分，博士10分。所有数据均来自中国网络市场调查报告和中国互联网络发展统计报告。建立模型如下：Y=0+1*x1+2*x2+3*x3+4*x4模型中各变量及其说明见表一：表1变量符号单位说明年度网络消费总额Y亿当年中国网络消费总金额网民人均收入X1元当年网民的平均收入网民数量X2亿当年年末的网民数量统计值网民学历水平X3无各等级学历积分加权平均值

6、网民每周上网时间X4时当年网民平均每周上网时间四、实证分析依据所公布的数据和已建立的模型，可以得出如下回归方程：Y = 1.9397*X1 + 1489.9655*X2 + 1387.2957*X3 - 198.8302*X4 - 6535.0228方程参数如下图所示：该例中拟合优度R2的值很大（0.955），而模型中经检验却不显著，怀疑解释变量间有可能存在较严重的多重共线性。为检验多重共线性的影响，作如下简单回归：Y=-5507.570+4.3049*x1Y=-638.9198+961.8921*x2Y=9236.0351-2348.423*x3Y=-2671.021+255.5836*x4

7、以上4个方程根据经济理论和统计检验，网民数量是最重要的解释变量（t检验值=8.2707也最大），从而得出最优简化回归方程Y=f（x2）。将其余变量逐个引入Y=f（x2），计算结果如下表中国网络消费宏观影响因素01234R2Y=f（x2）-638.9198(-2.6318) 961.8921(8.2707)0.8725Y=f（x2,x1）3078.305(1.8681) -3.0657 (-2.2733)1485.623(5.9366)0.9190Y=f（x2,x1,x3）-4428.323(-0.9838)-1.5589(-1.0510)1650.879(6.7712)1407.382(1.7

8、661)0.9417Y=f（x2,x1,x4）812.9343(0.)0.5363(0.1768)1323.376(4.8916)-203.4590(-1.3140)0.9333Y=f（x2,x3,x4）-4455.543(-1.3861)1594.895(8.0683)1243.966(1.7934)-116.4840(-1.7671)0.9523Y=f（x2,x1,x3,x4）-6535.023(-1.4700)1.9397(0.7037)1489.966(5.8923)1387.296(1.8622)-198.8302(-1.4686)0.9554结果分析：回归模型以Y=f（x2，x3，

9、x4）为最优模型五、结论基于对上述三个因素的分析，得出网民数量、网民学历水平和网民每周上网时间都与全国网络消费总量密切相关。而电子商务市场的蓬勃发展，对于拉动我国内需，促进整体国民经济良性发展，都具有重大的作用，因此，必须重视和促进国内电子商务市场的发展。我认为应该做好以下几点：第一，应注重提高国民人均收益水平，采取有效政策缩小贫富差距而不仅仅是注重GDP总量的增长；第二，进一步加强网络基础设施建设，扩大农村以及西部地区网络覆盖面积。第三，开通网络基础技能培训等公益性教育类节目，并大力扶持农村及边远地区教育类事业的发展。第四，健全网络消费法律保护体系，提高国民网络消费的信心和安全感，从而接受新型消费观念。第五，加大互联网信息安全保障力度以及加强网站的规范化管理。