北京大学生网络购物影响的数据实证分析_文献综述.docVIP

北 京 石 油 化 工 学 院 科 学 研 究 训 练 （实习—文献综述） 题目名称： 北京大学生网络购物影响的数据实证分析 学生学号： 5120151261 学生姓名： 卡维色尔·卡依斯尔 班 级： 信 152 班 专 业： 信息管理与信息系统 学 院： 经 济 管 理 学 院 指导教师： 宋长宏 2019年 1 月 12 日 北京大学生网络购物影响的数据实证分析 文献综述摘　要 随着移动网络的高速普及，网络购物已成为一种潮流，并受到了广大大学生的青睐。目前我国网络消费呈现出蓬勃发展的趋势，深入分析和研究不同网络消费者各种消费心理和消费行为的各种因素，对揭示网络消费行为规律，具有非常重要的现实意义。 本文以北京大学生为研究对象，分析其在网络购物中的影响因素。近年来理论与现实中对此进行了深入地探讨并取得了丰硕的成果。利用CNKI（中国知网）数据库进行检索，得到较为专业的有关大学生网络购物影响因素研究和对北京大学生网络购物情况统计分析的相关文献，由此具体全面分析对北京大学生网络购物影响因素。通过阅读整理大量文献，对这些成果进行系统总结的基础上，简要评析总体研究现状，并概况整理了研究文献中提到的影响因素，以期为未来对课题的进一步研究提供参考。 关键词：大学生 网络购物 影响因素 北京 引言 根据CNNIC于2018年发布的第42次中国互联网络发展状况统计报告中显示，截止2018年6月，网民年龄结构表表现了极强的年轻化特征，我国网民年龄结构主要以20-29周岁为主，占总人数的27.9%；在学历结构上，大学生群体占有非常大的比例，其中受过大专、大学本科及以上教育的网民占比分别为10.0%和10.6%；随着移动网络的高速普及，手机网络购物用户已经占有5.69亿全国网络购物用户规模的70.7%。由此看来，大学生群体为网络购物的主要力量，且是各群体中最活跃的群体，是具有最大发展空间的网络消费潜在市场。 课题将以影响北京大学生网络购物的因素进行分析和讨论，力求了解北京区域大学生对网络购物的认识和心态及由此产生的行为，从而找到促进电子商务企业和网络购物发展的有效途径。为了全面了解当前对北京大学生网络购物影响因素的研究，主要通过CNKI（中国知网）数据库，以北京大学生网络购物影响因素为主题，进行模糊匹配检索，收集了二十几篇相关中英文文献资料进行综述。 正文 影响大学生网络购物因素的概念模型 技术接受模型（ATM模型） 技术接受模型是Davis于1989年在理性行为理论（Theory of Reasoned Action，TRA）的基础上提出的，该模型的目的在于解释和预测使用者经过一段时间与系统交互后，产生的对接收或拒绝系统的态度，以及所有产生的意向行为，并试图鉴别其主要的影响因素。ATM模型中的网络购物影响因素主要有:感知网络购物有用、感知网络购物易用、感知网络店铺服务、感知网络购物安全和感知网络口碑。对五大影响因素进行实证分析，结果显示，感知网络店铺服务于管制网络安全是影响网络购物态度和意向的关键因素。有强到弱的其他影响因素分别为：感知网络购物易用、感知网络口碑、感知网络购物有用。[24] 朱润芝、张橙、王翔（2009）使用技术接受模型对北京区域内大学生网络购物影响因素进行论证；陈小芳、吴晓萍、马冠骏（2015），孙岑等使用技术接受模型对大学生网络购物影响因素进行数据分析论证； 使用理论模型（UTAUT模型） 自整合型技术接受与使用理论模型（UTATU）于2003年提出以来，国外多有学者利用UTATU模型分析网上购物行为。UTATU模型将变量划分为两类，一类是核心变量，包括绩效期望、努力期望、社会影响和促成因素等四个变量；一类是对核心变量具有显著影响的调节变量，包括分别为性别年龄自愿性和经验等四个变量。[14] 谭春辉、张洁和曾奕棠（2014）以UTATU模型为基础，对消费者网络购物意愿、行为进行实证研究，找出基于UTATU模型的消费者网络购物的影响因素。 结构方程模型（SEM模型） 结构方程模型是一种建立、估计和检验因果关系模型的方法。模型中既包括有可观测的显在变量，也可能包含无法直接观测的潜在变量。[15] 李永清、马莉以结构方程模型为基础，重点分析网络购物中的青年群体，提出基于青年消费者选择网购意向的模型框架。 层次分析模型 层次分析法是一种定量和定性相联合的系统化、层次化的分析方法，这种方法使用普遍，收到广泛重视，较高的实用性和有效性是它在解决复杂决策问题的特点。 曾琳晨等使用层次分析法的思想，通过构建大学生网络购物影响因素的层次分析模型，获取了影响大学生消费者网络购物各个因素的权重。 大学生网络购物影响因素 根据所参考的文献资料，按照研究年份、研究对象，整理出当前对大学生购物影响因素的数据论证分析成果，如下表所