网络直播购物对大学生消费行为的影响研究

目录1绪论.........................................................................................................11.1研究背景...........................................................................................11.2研究内容...........................................................................................21.3研究意义.....................................................................................21.4研究目标.....................................................................................21.5研究创新点.....................................................................................22国内外文献综述.................................................................................................52.1网络直播购物综述...................................................................52.1.1网络直播的定义和分类.............................................................52.1.2网络直播购物的产生与发展.....................................................52.1.3网络直播购物对大学生的影响研究.........................................72.2大学生消费行为研究综述..............................................................92.2.1大学消费行为的定义.............................................................92.2.2大学生消费行为的影响因素研究.....................................................93模型构建与研究假设..........................................................................153.1相关理论基础.................................................................................153.1.1UTAUT模型综述................................................................................153.1.2UTAUT模型的应用....................................................................153.2变量说明.........................................................................................163.2.1绩效期望...................................................................163.2.2努力期望.......................................................................173.2.3社会影响...........................................................................173.2.4促成因素...................................................................................183.3研究假设.........................................................................................183.3.1网络直播购物特征对大学生消费行为的影响......................194研究设计...............................................................................................224.1研究方法.........................................................................................224.2调查问卷的设计.....................................................................................224.3变量的测量.......................................................224.3.1自变量的测量...........................................................23绩效期望的测量...............................................................23努力期望的测量...............................................................社会影响的测量...............................................................促成因素的测量...............................................................234.3.2因变量的测量.......................................................................23网络直播购物行为态度的测量.....................................................................244.4数据收集.....................................................................245数据分析...............................................................................................255.1样本特征的描述性统计分析.....................................................................255.2样本特征的信度和效度分析.............................................................................275.3样本特征的相关性分析和回归分析.....................................................................295.4研究假设检验成果...................................................................................296研究结论与建议..................................................................................356.1研究结论.........................................................................................356.2研究建议.........................................................................................366.2.1网络直播购物平台方面...........................................................366.2.2大学生消费者方面...........................................................................376.3研究不足与未来展望.....................................................................406.3.1研究不足...................................................................................406.3.2未来展望...................................................................................40绪论研究背景随着互联网自媒体的迅速发展和5G网络的广泛普及，国内在线购物平台例如淘宝，拼多多，抖音商城等电商购物已经成为国内目前的主流购物平台，电商平台为了增添消费的娱乐性和选择性，在电商购物场景中加入对产品进行售卖的实时直播，而这种方式贴合了互联网发展多元化的趋势，满足了消费者对产品信息需求的即时性，于是网络直播购物成为了一种十分普遍且受欢迎的主流购物模式。根据第52次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2023年6月，中国有观看网络直播的用户规模达7.65亿人，较2022年12月增长1474万人，其中电商直播用户就有5.26亿人较2022年12月增长1194万人，占网民整体的48.8%。可见以商品销售为载体的网络直播发展趋势十分强劲。网络直播购物不仅提供了便捷的购物渠道，更为用户提供了一种全新的消费体验，越来越多的人参与网络直播购物这一行业，大学生则作为网络消费的主体，思维活跃，具有个性，追求购物的趣味性，在自媒体平台的消费行为能够代表大学生青年群体的消费趋向，他们的消费行为受到了网络直播购物特征迅速发展趋势的影响，为了深入了解网络直播购物对大学生消费行为的影响机制以及更好地指导大学生群体的消费决策，本研究旨在基于UTAUT模型，探讨网络直播购物对大学生消费行为的影响，并进一步提出相关建议。研究内容本研究旨在探究网络直播购物特征的自变量对大学生消费行为的影响，将研究内容分为六个部分第一章为绪论，主要概述本论文的研究背景，研究意义，提出研究的创新点。第二章为文献综述，梳理现有网络直播购物对大学生的影响的研究成果，阐述相关理论模型。对网络直播的定义、网络直播购物的发展现状，网络直播购物对大学生的影响因素，大学生消费行为的定义和大学生消费行为的影响因素进行综述。第三章为模型建设和研究假设，具体对本文所运用的模型理论框架定义进行阐述，梳理其在网络直播购物研究中的应用以及对模型变量的定义进行说明，最后对研究提出假设，初步推测研究的结果第四章为研究设计，根据理论模型设计的维度来制定问卷和量表进行线上线下发放，获取样本相关的数据。第五章为数据分析，根据问卷收集的数据用SPSSAU进行描述性统计分析，效度和信度分析，根据问卷中量表的自变量和因变量进行相关性分析，然后进行回归分析，证明假设，形成研究的基本成果。第六章为总结和展望，根据数据分析的结果和模型的引证，对网络直播平台提出有效的经营建议以及对大学生网络直播购物行为提出有效的管理建议，加强网络直播平台的规范性和大学生网络消费的引导性。研究意义在实践意义上，对大学生群体而言，研究可以揭示大学生在进行网络直播购物时的消费体验需求、同时对大学生提供健康的网络直播消费建议，能够甄别并选择销售服务良好，操作流程便利的网络直播平台，提高自己的消费意识，树立正确的消费价值观避免过度，盲目消费针对网络直播平台，研究的结果检验可以为直播平台提供关于用户体验的指导，以提升大学生对网络直播购物的满意度和购买意愿。例如，改善平台的互动性、优化直播环境的场景布置，提高商品展示效果和交易安全性等，提供个性化推荐和定制化服务。在理论意义上，在网络直播购物对大学消费行为影响的研究上，通过基于UTAUT模型的研究，可以验证该模型在网络直播购物和大学生消费行为进行交叉研究的适用性，巩固研究网络直播购物领域的经验验证。1.4研究目标本研究的主要目标是探究网络直播购物对广西外国语学院的大学生消费行为的影响。旨在基于UTAUT（统一理论接受和使用技术）模型，采用问卷调查和数据分析两种研究方法，以广西外国语学院的大学生为研究对象，通过问卷调查收集一定比例规模样本的量化数据。基于问卷的维度设计，了解大学生对网络直播购物态度的相关信息。同时，数据分析法将用于分析样本数据在四个维度影响下的相关性，用以进一步分析问卷调查的定量数据，最后基于网络直播购物情境下，哪个维度变量正向影响或者负向影响大学生的消费行为，根据研究的结果验证，探究网络直播购物对广西外国语学院的大学生消费行为的影响因素以及这些因素对他们购买意愿的影响，进而为直播平台和大学生提出有利的运营建议和积极的线上消费建议，最后为理论模型在网络直播与大学生消费者之间相互作用的研究提供实证经验1.5研究创新点这项研究的新颖之处在于，它将UTAUT模型用于分析网络直播购物如何影响大学生的消费行为。本研究通过将模型中的四个关键变量与网络直播购物的真实场景相融合，深入分析了网络直播购物如何影响大学生的消费行为。这一研究填补了目前关于网络直播购物与大学生消费行为结合的研究空白，并为这一领域提供了宝贵的实证研究经验。国内外文献综述2.1网络直播购物综述2.1.1网络直播的定义网络直播在内涵的解释是在互联网技术的支持下，在实时的情况下将各种内容，比如视频，音频，图像）传输给线上观众，并实现与观众互动交流的一种形式。在网络直播中，主播通过摄像设备、麦克风等工具将自己的表演、讲解、演唱等内容实时传输到在线平台上，观众可以通过电脑、手机等移动终端设备观看直播，并通过弹幕、评论、打赏等方式与主播互动。但对网络直播的定义，学术上并没有统一的看法，周良发（2017）等认为，网络直播是互联网媒体直播技术和信息通讯技术的结合体。表现为网络直播平台提供了一种通过互联网实现终端用户与直播者进行全面交流的方式，移动终端用户可以清晰直观地观看直播者的图像，甚至真实的生活场景。付业勤（2017）等认为网络直播是一个双边信息传递的形式，用户能够开展直播也具有直播互动的能力，用户即是内容接收者也是生产者。在网络直播营销方面，蔡凝（2021）认为网络直播营销是一种基于网络技术和移动网络，在直播录制过程中，观众通过移动终端设备参与直播间并进行购买行为的营销方式。这是一种以实时双向互动为主要特点的新型营销方式。主流的直播营销模式包括“网红+直播+电商”模式，通过网红与粉丝的互动增加粉丝消费；“网红+明星+直播”模式，利用明星和网红流量提高直播间关注度；以及“网红+直播+广告植入”模式，企业或商家付费让网红在直播中推广产品。结合笔者的认识，可以将网络直播购物定义为一种在互联网加持下，直播媒体为技术背景，用户主播做为主要销售人员，在线上以实时视频互动方式向用户销售产品以及提供产品信息的一种新型购物方式2.1.2网络直播购物的产生和发展网络直播购物离不开电视购物的发展，在二十世纪八十年代，像美国的HSN和英国QVC等，就已经开始在电视的购物频道通过广告，直播方式向观众展示商品，观众可以通过电话订购服务来进行购买。而中国的电视购物起步比较晚，在1992年，中国中央电视台才推出了首个全国性的电视购物节目-“金色摇篮广场”，这才标志这电视购物在中国开始全面发展。传统电视购物中，电视购物频道会在特定时间段播放购物节目，主持人就会向观众介绍产品，并且提供产品的演示，观众可以通过收看节目来了解产品特点，功能。同时电视购物节目也会提供电话订购的服务，用户购买商品可以通过拨打指定号码来进行联系然后下订单购买商品，观众还能通过电话了解售后服务。跟传统广告定时投放广告来相比，传统电视购物的特点是直播形式，互动性更强，观众可以实时看到商品的详情以及主持人对商品的解说。这些优势也让电视购物成为一种重要的购物渠道，但是电视购物也存在一些限制和弊端。一方面，电视购物节目的商品介绍和宣传可能存在夸大和虚假的成分，观众很难核实其真实性，很容易有涉嫌欺骗消费者的嫌疑，另一方面传统电视的实时互动性只具有一对多的互动，用户只能被动式的接收信息，无法跟主持人进行及时性的双向互动。随着互联网的快速发展和智能无线终端的广泛运用，为消费者提供非常便利的购物方式，以及消费日益提高的消费要求，商家也认为商品的图文展示方式不能满足用户对产品信息的需求，这种情况下，网络直播购物开始出现。国内网络直播购物的发展可以追溯到2016年左右。当时，国内一些主播开始利用直播平台，比如“蘑菇街”向观众展示和销售商品，这被视为网络直播购物的起始阶段。随着时间的推移，网络直播购物迅速发展壮大。2017年，拼多多推出了直播带货功能，引领了网络直播购物的潮流。2018年，网络直播购物迎来了快速发展的阶段，快手、抖音等平台也纷纷加入网络直播购物领域。这些平台通过与电商平台的合作，为主播提供更多的商品选择和销售渠道，推动了网络直播购物的进一步发展。2019年，国内网络直播购物进入了爆发式增长的阶段。受到疫情影响，线下实体店销售受限，消费者更多地转向了线上购物。网络直播购物成为了购物的新风口，吸引了越来越多的主播和消费者参与。到了2020年，国内网络直播购物已经成为了电商领域中的重要趋势。越来越多的电商平台和社交媒体平台加入了网络直播购物的行列，推动了其规模和影响力的进一步扩大。总的来说，国内网络直播购物的发展经历了大约5年左右的时间。从最初的试水阶段到现在的爆发性增长，网络直播购物在短时间内取得了巨大的发展，并成为了电商领域中不可忽视的一部分。尽管网络直播购物发展迅速，但于此同时，网络直播购物过程中也存在一些问题，比如产品的真实性问题，一些主播为了追求商品的销量而夸大其词，对商品进行虚假宣传，侵犯了消费者的权益，还有的直播为了吸引流量不将重点放在宣传产品真实信息，而是在直播场景做出一些低俗行为，博取眼球，严重阻碍了网络直播购物的良性发展。刘念（2023）等也针对网络直播购物的发展提出了建议，增强主播的专业性，直播场景的娱乐性以及主播或者商家的社会责任感，促进网络直播购物的健康发展，提高用户的消费体验。2.1.3网络直播购物对大学生的影响研究对于网络直播购物对消费者的影响因素研究目前主要集中在消费意愿和行为决策这两个方面。此前学者主要确定了两个影响网络直播消费意愿的影响因素第一个是网络直播购物中，观众的情感体验。比如消费对购物的满意度，体验度。曾红丽（2021）研究发现感知互动性对消费者用户的购买意愿有正相关作用，即网络直播购物体验中的互动性越高，越能吸引消费者。贺和平（2013）等认为消费者在网络直播购物时获得的积极体验能够正向影响消费者的情感体验，使消费者能够产生更强的购物欲望。第二个是网络直播购物中，直播的环境特征。比如进行网络直播购物时，购物场景的布置以及氛围。张洁（2024）等通过研究发现网络直播购物的环境直接影响了消费者的购物意愿并对其有着积极的正向影响。叶晶（2021）等认为主播的专业性和互动能力能够影响直播场景的氛围，并且能够提高消费者对主播的信任程度，然后推动消费者进行消费。李杰（2022）认为在网络直播购物情境下，商家经常会采取发放优惠券或全网最低价等一些活动来吸引消费者眼球。即网络购物直播常常伴随着促销和限时抢购活动，主播会在直播中提供独家优惠、限量商品等，以此来增添直播环境的刺激和紧迫氛围，推动消费者来参与消费。而网络直播购物特征对大学生消费行为的影响研究中，罗茗方（2022）等认为网络直播购物对大学生消费行为的影响主要体现在直播间营销手段上。直播间会采用多种吸引消费者购买的营销手段，如满减团购优惠、主播热情推荐、限时限量抢购等，以营造购买氛围和刺激大学生消费者的购买欲望。王蕾（2023）等认为网络直播购物环境具有直观性的特征，大学生消费者可以通过无线终端与主播互动，通过弹幕与主播交流，即时双向互动，大学生能够直观的了解到产品的性能，也刺激了大学生消费者的购物欲望。2.2大学生消费行为研究综述2.2.1大学消费行为的定义魏云暖（2024）认为消费行为可以定义为是消费者为索取、使用、处置消费物品所采取的行动和决策过程，涉及感知、认知、行为、环境因素的互动作用和交易过程。其特征包括多样性、复杂性、可诱导性、综合性、发展性、应用性。由于本文研究的是网络直播购物环境下大学生的消费行为，综合以上综述，可以将大学生消费行为定义为在网络直播购物的环境下，大学生为了获得、使用和处置商品而采取的行动和决策过程。2.2.2大学生消费行为的影响因素研究针对大学生消费行为的影响因素研究，国外学者的研究主要集中在大学生自身的因素，比如自身的认知，决策等玛丽安萨贾德（MaryamSajjad，2023）等通过研究巴基斯坦大学生对快餐的消费行为发现，大学生对快餐的消费意愿主要是受到舆论环境对决策的影响以及认知的改变。韩国学者恩熙（Eun-Hee，2014）通过研究韩国大学生对牛仔裤的消费时发现，大学生的消费行为受到大学生的个人偏好和需求等变量影响。金海美（HaemiKim，2021）等通过研究美国东南部一所大学的大学生对本地食物的消费行为，结果发现大学生的情感、决策功能和认知价值与消费当地食物的意愿显著相关而国内学者的研究主要集中在网络购物的情境下，大学生消费行为的环境影响因素，比如产品的服务和可获得性。叶晨曦（2021）通过模型验证发现，产品适用性和服务体验对大学生消费者的感知质量产生了显著的正向影响。此外，感知质量也对大学生消费者的购买意愿产生了显著的正向影响。卢晨康（2023）通过问卷调查对大学生个体分析发现，在网络直播情境下产品能够立体地展示其特点，提高了产品的信息可获得性，与大学生的消费行为体验有正相关关系。模型构建和研究假设3.1相关理论模型基础3.1.1UTAUT模型综述整合型技术接受模型（UTAUT）模型的前身是由Davis在1989年提出的技术接受模型（TAM模型）该模型理论认为个人对新技术的接受程度受到两个主要因素的影响：感知有用性和感知易用性。但随着外部环境的变化影响，用户行为的外部变量逐渐增多，他们另外考虑了个人、技术和环境等因素对采纳行为的影响，于是针对此，Venkatesh和Davis于2003年整合了八个与消费行为相关的模型（TRA、TAM、MPCU、TPB、IDT、SCT、C-TAM-TPB、MM）提出了UTAUT模型，该模型如图所示，研究者提出了四个影响用户使用意愿和行为的核心变量：努力期望、绩效期望、社会影响和促进因素，以及其他性别，年龄，经验等调节变量。努力期望的细分来源变量包括对技术感知易用性和复杂性，用来表示个体认为使用系统需要付出的努力程度。绩效期望用来表示个体在接受某种技术后对达成某种成果的期望，社会影响的细分来源变量包括社会因素和映像兼容性，用来表示个体认为周围群体对其使用某种技术的影响程度。促成因素的细分来源变量包括促成条件和行为控制认知，用来表示个体认为组织在相关技术和设备方面对其使用系统的支持程度。综合以上定义，绩效期望、努力期望，社会影响，促成因素通过影响行为意愿而间接影响使用行为，这为本文的实证研究提供了进一步的基础理论模型参考。3.1.2UTAUT模型的应用关于UTAUT模型的应用领域中，目前国内的学术研究主要集中在用户接受特定的系统技术方面的行为意愿。张慕文（2020）等，通过深入探究高校在e-learning系统应用上的各种影响因素，发现绩效预期、努力预期和社会影响对于用户的行为意愿有明显的正向作用，然而，促进条件和行为意向对这种行为态度没有明显的促进效果在网络直播购物的领域中，国外学者利用UTAUT模型已经进行了许多相关的研究，例如在巴恩斯（Barnes，2011）等的研究中，他们指出，外部要素如努力的预期、表现的期望、感知到的价值以及，内部要素例如感知的快乐和个性，这些都会在同一时期对网上购物意向造成深远的影响。同样地，曼蒂玛奇（Mäntymäki，2023）也通过研究哈宝宾馆上的用户数据，利用基于UTAUT模型的方法，探究了虚拟社群中购物习惯的行为模式。相比于国外，国内尽管在探讨UTAUT模型在阐释信息技术接收行为上的应用方面，相关研究已经积累了丰富的资料，但利用此模型针对网络购物行为的研究仍然不够充分。再结合UTAUT模型和网络直播相关的概述，网络直播已成为信息时代中的一种即时交互媒体技术。UTAUT模型也被广大研究者证明和实践所使用，它可以阐释和预测用户对信息技术的接受意愿和行为。这个模型在众多领域都得到了普及，如电子商务、移动端应用等，具备出色的稳定性和可解释性，因此利用此模型来探索大学生消费者在互联网直播购物场景下的消费行为既合适又是必要的。3.2变量说明3.2.1绩效期望基于UTAUT模型，绩效期望被认为是一个核心的因素，它被采用来评估个体在特定技术或系统应用后所预期的绩效表现。由于该研究主要关注在网络直播购物的情境中，并且主要探究其在这一背景下对大学生网络直播够买行为的具体影响，并通过文献综述，可以明确将绩效期望定义为大学生在网络直播购物过程中预期达到的消费绩效水平，例如，大学生渴望获取更多商品选项，追求商品的真实性，并期待通过在线直播购物能享受更为经济的价格上的优势和更高的质量优势3.2.2努力期望努力期望是UTAUT模型中一个衡量个体在使用特定技术或系统时所期望付出的努力程度，基于网络直播购物环境下，本文将努力期望定义为网络直播平台的操作难度和学习成本，比如个体期待能够轻松操作网络直播平台进行购物且能够快速学习使用，不需要过多的适应期3.2.3社会影响在UTAUT模型中，社会影响是衡量个体使用特定技术或系统时，周围社会环境对其行为的影响程度。从参照他人意见角度来看，社会影响是个体在是否会参照他人的意见或者态度来进行网络直播购物。从社会规范角度来看，社会影响是个体对于社会对于网络直播购物行为的期望和规范的认同程度。例如，个体可能会受到社会对于网络直播购物的认可和推崇的影响，从而对其产生积极的态度和行为。3.2.4促成因素促成因素在UTAUT模型中，是用于衡量个体使用特定技术或系统时的外部条件和机会的一个关键变量。它反映了个体在决定是否使用特定技术或系统时受到的外部影响和激励。在研究网络直播购物对广西外国语学院大学生消费行为的影响时，可以将其定义为在网络直播购物环境下，个体能够获得的技术支持和帮助的程度。例如，个体可能会关注是否有即时的直播平台服务、技术支持或指导，以解决购物过程中遇到的问题。3.3研究假设：3.3.1网络直播购物特征对大学生消费行为的影响绩效期望是个体对某种技术结果的期望，如果网络直播购物能够满足个体的期望且为个体提供优质的消费需求，那么个体的购物绩效期望与其消费行为之间存在着正向关系。因此，在网络直播购物的背景下，故可以假设H1：绩效期望对大学生消费者网络直播购物的态度具有正向影响努力期望是影响个体采取行为的重要因素。努力期望代表个体对于使用特定技术或系统所期望付出的努力程度，如果进行网络直播购物行为要付出较大的努力程度，比如花费时间进行学习操作，那么大学生消费者进行网络直播购物消费的意愿会降低。因此，本研究可以假设大学生消费者的网络直播购物努力期望与其消费倾向之间存在显著的负向关系，即个体对于网络直播购物平台付出的努力期望越高，其参与网络直播购物的倾向也越低。H2：努力期望对大学生消费者网络直播购物的态度具有负向影响社会影响是指他人的态度、观点和建议对个体行为的影响。在网络直播购物的背景下，他人的推荐和评价可以对大学生消费者的购物倾向产生影响。因此，我们假设大学生消费者的网络直播购物社会影响与其消费倾向之间存在显著的相关关系。H3：社会影响对大学生消费者网络直播购物行为的态度具有负向影响；个体面临的促成因素（如直播平台操作便利性、网络直播平台的服务支持、）对于个体的购物行为产生重要影响。例如，当个体拥有便利和可靠的技术支持时，其购物行为可能更加积极。因此，我们可以假设大学消费者的网络直播购物促成因素与其消费行为之间存在显著的正向关系。H4：促成因素对大学生消费者网络直播购物行为的态度具有正向影响研究设计4.1研究方法本文将设计基于问卷调查方法和统计分析的研究方法。首先，根据研究的目的，确定研究的范围和对象，选择合适的样本，并从大学生群体中抽取一定数量的样本进行调查。其次，根据UTAUT模型的构建模块，进行变量测量，设计相应的问卷或量表。问卷用于衡量网络直播购物的绩效期望、努力期望、社会影响和促成因素的程度。采用李克特5级量表来评估每个变量的程度。然后通过对样本进行问卷调查或实施实验来获得数据。问卷调查在线上QQ，微信或线下实地进行发放。此外，进行数据分析，采用描述统计、相关分析、回归分析等统计数据分析方法，对收集到的数据进行分析。通过SPSSAU软件进行效度和信度分析，根据数据分析的结果，对假设进行验证4.2调查问卷设计本文的研究方法主要采用问卷调查法第一部分，了解校区大学生的基本信息和进行网络直播购物行为活动的习惯，该部分设计三个问题。主要包括被调查对象的性别，参与网络直播购物活动的频率以及参与网络直播购物活动的原因。对校区大学生参与网络直播购物活动消费的影响因素进行调查。相关因素包括：绩效期望，努力期望，社会影响，促成因素4个变量。根据已有模型和和成熟的量表来进行测量问项。问卷以李克特(LikertScales)五级量表来作为计分方式，设置五级刻度，从最低级到最高级等尺度测量（非常不同意、不同意、不确定、同意、非常同意），分别赋值1、2、3、4、5，“1”表示“非常不同意”，“5”表示“非常同意”分数4.3变量的测量4.3.1自变量的测量绩效期望的测量本研究中对绩效期望维度的研究将参考网络直播购物中大学生对商品的质量，可选择性以及销售服务,购物体验的态度，形成网络直播购物环境下消费者绩效期望的测量题项表：大学生消费者绩效期望量表变量题项大学生消费者绩效期望Q1:参与网络直播购物活动能提供更好的产品或服务。Q2:通过参与网络直播购物活动，我期望能取得满意的购物结果。Q3:参与网络直播购物活动可以满足我对购物品质的要求。Q4:我期望网络直播购物活动能在购买过程中提供更多选择。Q5:通过参与网络直播购物活动，我期望能够获得更好的购物体验。努力期望的测量本文对努力期望维度的研究参考大学生消费者在网络直播购物中是否愿意投入精力参与网络直播购物行为以及主动参与网络直播购物的态度为依据，对题项进行微调，形成网络直播购物环境下消费者努力期望的测量题项变量题项大学生消费者努力期望Q1:我愿意在网络直播购物活动中投入额外的时间和精力。Q2:参与网络直播购物活动需要付出一定的努力。Q3:我相信在网络直播购物活动中花费更多时间和精力会带来更好的购物体验。Q4:参与网络直播购物活动需要我主动积极地参与。Q5:通过参与网络直播购物活动，我期望能够提升自己在购物领域的能力和经验。社会影响的测量本研究对社会影响维度的研究参考大学生消费者因受周围个体的影响从而对网络直播购物的参与感是否发生变化为依据，以及本文的研究为重点，对该维度设置了5个题项变量题项大学生消费者社会影响期望Q1:我的朋友、家人或同学对我参与网络直播购物活动的态度对我有影响。Q2:我参与网络直播购物活动受到了他人的鼓励或支持。Q3:我认为参与网络直播购物活动会提升我在社交圈中的形象。Q4:我在参与网络直播购物活动时会受到他人的评价或观点影响。Q5:我参与网络直播购物活动是受到他人的影响或推荐。促成因素期望的测量本研究该维度的测量参考网络直播平台的便利性和功能性对大学生购物态度是否有影响为依据，对问卷题项进行微调，形成网络直播购物环境下大学生消费者促成因素的测量题项变量题项大学生消费者促成因素期望Q1:网络直播购物平台提供的用户界面和功能设计易于操作。Q2:网络直播购物平台提供的购物流程简单且易于理解。Q3:网络直播购物平台提供了良好的客户服务支持，解决了购物中的问题和疑虑。Q4:网络直播购物平台提供了足够的信息和评价，帮助我做出购买决策。Q5:网络直播购物平台提供了便捷的支付和物流方式，保证了购物的顺利进行。4.3.2因变量的测量网络直播购物行为态度的测量本文对大学生网络直播购物行为态度的测量参考大学生对网络直播购物方式的总体印象以及满意度，对问卷的题项进行微调，形成大学生消费者对网络直播购物行为态度的测量题项。变量题项大学生消费者对网络直播购物行为的态度Q1:您对网络直播购物活动的整体满意度如何?Q2:您是否会继续参与网络直播购物活动？Q3:您认为网络直播购物活动对大学生消费行为的整体影响是正面的、负面的还是中性的?4.4数据收集首先，对问卷调查进行预试，抽取一定少数的大学生进行小规模的问卷调查，目的是评估问卷中的每个测量题目是否能够满足基本的统计分析条件，根据预试的结果，删除部分与调查维度不关联的题目以及对题目进行改进。确定问卷后，在微信，QQ，问卷星等社交媒体平台进行线上发放以及在广西外国语学院及附近学校现场进行线下发放，问卷最终发放102份，回收有效问卷100份，回收有效率98%。调查对象年级区间大一26人，大二24人，大三26人，大四26人，比例基本持平，都为本科学历。五、数据分析5.1样本特征的描述性统计分析你的性别是 项频数百分比累积百分比男5151.00%51.00%女4949.00%100.00%合计100100.0%本文使用的调查样本分析软件为SPSSAU，结果如图所示，回收问卷102份，其中有效问卷100份。从性别上来看，51%为男性，49%为女性。男女比例相对平衡，可见本研究样本的分布比较平均在购物频率方面，有41%的受访者每月都会有参加网络直播购物活动，这可以看出，在大学生中群体中，基本都会参与网络直播进行购物。这也符合现如今网络直播购物在人们日常生活中盛行的发展趋势。也可以看出网络直播购物频率的影响因素有多个，比如个人消费者的购物行为习惯和偏好会影响他们参与网络直播购物的频率。一些消费者可能更喜欢线上购物，对网络直播购物更感兴趣，从而频繁参与。其次，网络直播购物平台的推广和产品种类也会影响消费者的参与频率。如果平台上有吸引人的产品和优惠活动，消费者可能更愿意频繁参与购物。在参与网络直播购物活动原因方面，29%的受访者选择参与网络直播购物活动是因为它提供了便利和快捷的购物方式。通过网络直播，消费者可以随时随地浏览和购买产品，无需前往实体店铺。45%的受访者表明他们参与网络直播购物活动是为了能够获得特别的优惠和折扣。网络直播购物平台通常会提供独家优惠和限时促销活动，吸引消费者进行购买。16%的受访者认为视频直播提供了展示产品真实效果的机会。通过观看主播直播展示产品的过程，消费者可以更好地了解产品的特点、功能和外观，增加购买的信心。10%的受访者选择参与网络直播购物活动是因为他们可以与主播互动、提问或评论。这种互动性让消费者能够直接与主播沟通，了解产品的详细信息，解决疑问，甚至参与讨论和分享购物体验。总的来说，参与网络直播购物活动的主要原因是其便捷性、特别优惠、展示产品真实效果和与主播的互动性。这些因素为大学生创造了更具吸引力和个性化的购物体验。您对网络直播购物活动的整体满意度如何? 项频数百分比累积百分比很不满意66.00%6.00%不满意88.00%14.00%一般1616.00%30.00%满意3737.00%67.00%很满意3333.00%100.00%合计100100.0%在对网络直播购物活动的满意度调查方面，图表显示，6%的受访者对网络直播购物活动很不满意。8%的受访者表示，他们对网络直播购物活动不满意。16%的受访者表示，他们对网络直播购物活动持有一般态度。37%的受访者表示，他们对网络直播购物活动感到满意。33%的受访者表示，他们对网络直播购物活动感到很满意。总体而言，超过一半的受访者对现场网上购物活动感到满意或很满意。这说明网络直播购物活动在一定程度上满足了消费者的需求，提供了良好的购物体验。然而，仍有一些受访者对网络直播购物活动不满意或态度一般，可能需要进一步改善和增强用户体验。您认为网络直播购物活动对大学生消费行为的整体影响是正面的、负面的还是中性的? 项频数百分比累积百分比正面的5656.00%56.00%负面的1414.00%70.00%中性的3030.00%100.00%合计100100.0%首先，56%的受访者认为网络直播购物活动对大学生消费行为的影响是正面的。原因是网络直播购物活动提供了方便快捷的购物方式，大学生可以轻松地通过网络直播观看产品展示、互动交流并直接购买商品，提供了更多购物选择和便利性。这种购物方式能够满足他们的购物需求，增加了消费的乐趣和满足感。另一方面，14%的受访者认为网络直播购物活动对大学生消费行为的影响是负面的。这可能是因为网络直播购物活动存在一些问题，如虚假宣传、质量问题、售后服务不到位等。这些问题可能会对大学生的消费体验和购买决策产生负面影响，导致一些消费者对此持有保留态度。此外，30%的受访者认为网络直播购物活动对大学生消费行为的影响是中性的。这意味着他们对该购物方式的影响没有明确的正面或负面看法。可能是因为他们参加网络直播购物活动的经历比较少，或者个人消费习惯和偏好与该购物方式不太相关。根据提供的数据，网络直播购物活动对大学生消费行为的整体影响在统计结果上呈现出正面的倾向。然而，不可忽视的是，仍有一部分受访者认为其影响是负面的或中性的。因此，在推广和发展网络直播购物活动时，需要考虑到不同消费者的需求和意见，不断改进和优化该购物方式，提供更好的消费体验和保障，以满足大学生消费者的不同期望和要求。5.2样本特征的效度和信度分析5.2.1样本特征的效度分析绩效期望维度Cronbach信度分析 题项名称校正项总计相关性(CITC)项已删除的α系数Cronbachα系数参与网络直播购物活动能提供更好的产品或服务。0.8160.8330.883通过参与网络直播购物活动，我期望能取得满意的购物结果。0.7240.856参与网络直播购物活动可以满足我对购物品质的要求。0.6450.874我期望网络直播购物活动能在购买过程中提供更多选择。0.6970.862通过参与网络直播购物活动，我期望能够获得更好的购物体验。0.7140.859标准化Cronbachα系数：0.883努力期望维度Cronbach信度分析 题项名称校正项总计相关性(CITC)项已删除的α系数Cronbachα系数我愿意在网络直播购物活动中投入额外的时间和精力。0.7520.8620.890参与网络直播购物活动需要付出一定的努力。0.7680.858我相信在网络直播购物活动中花费更多时间和精力会带来更好的购物体验。0.6460.885参与网络直播购物活动需要我主动积极地参与。0.7320.867通过参与网络直播购物活动，我期望能够提升自己在购物领域的能力和经验。0.7700.858标准化Cronbachα系数：0.890社会影响Cronbach信度分析 题项名称校正项总计相关性(CITC)项已删除的α系数Cronbachα系数我的朋友、家人或同学对我参与网络直播购物活动的态度对我有影响。0.6330.8700.878我参与网络直播购物活动受到了他人的鼓励或支持。0.7190.851我认为参与网络直播购物活动会提升我在社交圈中的形象。0.6750.861我在参与网络直播购物活动时会受到他人的评价或观点影响。0.7400.845我参与网络直播购物活动是受到他人的影响或推荐。0.7870.834标准化Cronbachα系数：0.878促成因素Cronbach信度分析 名称校正项总计相关性(CITC)项已删除的α系数Cronbachα系数网络直播购物平台提供的用户界面和功能设计易于操作。0.7400.8910.907网络直播购物平台提供的购物流程简单且易于理解。0.7830.882网络直播购物平台提供了良好的客户服务支持，解决了购物中的问题和疑虑。0.7790.884网络直播购物平台提供了足够的信息和评价，帮助我做出购买决策。0.7160.896网络直播购物平台提供了便捷的支付和物流方式，保证了购物的顺利进行。0.8200.875标准化Cronbachα系数：0.907本研究利用SPSSAU软件工具根据收集的样本数据，对量表的信度进行了深入分析。设计的信度是其主要的反映通过问卷以及量表中题项的可靠性，还可以验证收集到的数据是否一致，通常的方法是使用Cronbach'sα系数法进行评估。当α系数超过0时，这意味着收集到的数据具有较高的一致性和数量。经过验证，绩效期望量表的Cronbach'sα数值达到了0.883；努力期望量表的Cronbach'sα值为0.890；社会影响量表的Cronbach'sα值为0.878；促成因素量表的Cronbach'sα数值达到了0.907，综合以上量表的Cronbach'sα均值都超过了0.7，证实了本研究问卷的信度是比较好的。5.2.2样本特征的信度分析名称因子载荷系数共同度(公因子方差)因子1因子2因子3因子4参与网络直播购物活动能提供更好的产品或服务。0.162-0.163-0.2520.8250.797通过参与网络直播购物活动，我期望能取得满意的购物结果。0.175-0.259-0.1490.7670.708参与网络直播购物活动可以满足我对购物品质的要求。0.107-0.085-0.4340.6300.604我期望网络直播购物活动能在购买过程中提供更多选择。0.122-0.174-0.2610.7270.642通过参与网络直播购物活动，我期望能够获得更好的购物体验。0.190-0.088-0.1310.8120.720我愿意在网络直播购物活动中投入额外的时间和精力。-0.2040.7950.149-0.1260.712参与网络直播购物活动需要付出一定的努力。-0.1870.7990.177-0.1850.739我相信在网络直播购物活动中花费更多时间和精力会带来更好的购物体验。-0.2600.6750.282-0.0760.608参与网络直播购物活动需要我主动积极地参与。-0.1670.7650.101-0.3050.716通过参与网络直播购物活动，我期望能够提升自己在购物领域的能力和经验。-0.2370.8220.134-0.0940.758我参与网络直播购物活动受到了他人的鼓励或支持。-0.1170.2050.739-0.2750.677网络直播购物平台提供了便捷的支付和物流方式，保证了购物的顺利进行。0.870-0.140-0.0760.1520.804网络直播购物平台提供了足够的信息和评价，帮助我做出购买决策。0.745-0.3280.0210.1660.690我参与网络直播购物活动是受到他人的影响或推荐。-0.0930.1800.759-0.3570.745网络直播购物平台提供的购物流程简单且易于理解。0.811-0.238-0.1330.1380.751网络直播购物平台提供了良好的客户服务支持，解决了购物中的问题和疑虑。0.839-0.123-0.1590.1370.762网络直播购物平台提供的用户界面和功能设计易于操作。0.775-0.231-0.1350.1430.692我在参与网络直播购物活动时会受到他人的评价或观点影响。-0.1310.0560.791-0.2730.720我认为参与网络直播购物活动会提升我在社交圈中的形象。0.0190.1290.775-0.2010.658我的朋友、家人或同学对我参与网络直播购物活动的态度对我有影响。-0.1810.2370.752-0.0020.654特征根值(旋转前)8.2222.7131.7491.474-方差解释率%(旋转前)41.109%13.567%8.747%7.368%-累积方差解释率%(旋转前)41.109%54.676%63.423%70.791%-特征根值(旋转后)3.6923.5273.5023.436-方差解释率%(旋转后)18.462%17.637%17.510%17.182%-累积方差解释率%(旋转后)18.462%36.099%53.609%70.791%-KMO值0.885-巴特球形值1248.997-df190-p值0.0001-备注：表格中数字若有颜色：蓝色表示载荷系数绝对值大于0.4，红色表示共同度(公因子方差)小于0.4。利用SPSSAU软件，笔者对量表四个维度的量表题项进行了效度分析，在研究中，KMO值和巴特利特球形度是作为检验量表效度的数据指标，如果效度检验分析结果的KMO值大于0.7，那么就代表问卷调查的样本对象具有很高的信度，根据以上图表，整体的KMO值等于0.885，大于0.7，加上巴特利特球形度的检验结果p<0.001由此可见本研究量表的效度相当高，能够精确地评估研究的目标。5.3样本特征的相关性分析和回归分析5.3.1相关性分析Pearson相关-标准格式 网络直播购物行为的态度促成因素0.369**社会影响-0.362**努力期望-0.480**绩效期望0.212**

p<0.05**

p<0.01相关性在学术研究中通常被使用来验证变量与变量之间的相关关系，使研究者能够充分了解变量与变量之间的紧密和关联程度以及相互作用情况，衡量指标将使用Pearson系数作为代表来表示相关程度，本研究使用SPASSAU对自变量：绩效期望，努力期望，社会影响，促成因素以及因变量网络直播购物行为的态度进行样本相关性的检验，检验的结果如图表所示：绩效期望与网络直播购物行为的态度呈现0.05的显著的正相关关系，社会影响和努力期望与网络直播购物行为的态度呈现0.01的显著的负相关关系，促成因素与网络直播购物行为的态度呈现0.01的显著的正相关关系，而且各自变量和因变量的相关系数均没有超过0.8，不存在多重共线性，可以进行线性回归的分析。5.3.2回归分析通过前文的相关性分析已经证明自变量绩效期望，努力期望，社会影响，促成因素以及因变量网络直播购物行为的态度这5个变量之间间存在相关性，但对于绩效期望，努力期望，社会影响，促成因素这四个维度对大学生网络直播购物行为态度的影响程度还不够明确，因此接下来对部分变量进行回归分析进行假设验证，具体结果如以下图所示线性回归分析结果(n=100) 非标准化系数标准化系数tp共线性诊断B标准误BetaVIF容忍度常数1.6950.157-10.8270.000**--绩效期望0.1550.0420.3523.7230.000**1.0001.000R

20.124调整R

20.115FF

(1,98)=13.859,p=0.000D-W值2.220因变量：网络直播购物行为的态度*

p<0.05**

p<0.01由图表所示绩效期望对网络直播购物行为的态度标准化系数为0.352，p<0.001即绩效期望正向影响大学生消费者网络直播购物行为的态度，假设H1成立线性回归分析结果(n=100) 非标准化系数标准化系数tp共线性诊断B标准误BetaVIF容忍度常数2.7590.102-27.0210.000**--努力期望-0.2170.040-0.480-5.4210.000**1.0001.000R

20.231调整R

20.223FF

(1,98)=29.387,p=0.000D-W值2.295因变量：网络直播购物行为的态度*

p<0.05**

p<0.01由图表所示努力期望对网络直播购物行为的态度标准化系数为-0.480，p<0.001即努力期望显著地负向影响大学生消费者网络直播购物行为的态度，假设H2不成立线性回归分析结果(n=100) 非标准化系数标准化系数tp共线性诊断B标准误BetaVIF容忍度常数2.6340.108-24.2780.000**--社会影响-0.1690.044-0.362-3.8410.000**1.0001.000R

20.131调整R

20.122FF

(1,98)=14.753,p=0.000D-W值2.137因变量：网络直播购物行为的态度*

p<0.05**

p<0.01由图表所示绩效期望对网络直播购物行为的态度标准化系数为-0.362，p<0.001即社会影响负向影响大学生消费者网络直播购物行为的态度，假设H3成立线性回归分析结果(n=100) 非标准化系数标准化系数tp共线性诊断B标准误BetaVIF容忍度常数1.7120.145-11.8340.000**--促成因素0.1550.0390.3693.9330.000**1.0001.000R

20.136调整R

20.128FF

(1,98)=15.471,p=0.000D-W值2.287因变量：网络直播购物行为的态度*

p<0.05**

p<0.01由图表所示绩效期望对网络直播购物行为的态度标准化系数为0.369，p<0.001即促成因素正向影响大学生消费者网络直播购物行为的态度，假设H4成立5.4研究假设检验成果本文对研究假设的检验结果如图表所示假设结果H1:绩效期望对大学生消费者网络直播购物的态度具有正向影响成立H2:努力期望对大学生消费者网络直播购物的态度具有负向影响成立H3:社会影响对大学生消费者网络直播购物行为的态度具有负向影响成立H4:促成因素对大学生消费者网络直播购物行为的态度具有正向影响成立研究结论与建议6.1研究结论本文研究对象选定为观看网络直播购物且在观看过程进行消费行为的在校大学生，以研究网络直播购物为出发点，结合国内外学者的研究情况以及现实情况对UTAUT模型提炼为四个研究维度，绩效期望，努力期望，社会影响和促成因素，作为本文的研究理论基础，探讨网络直播购物对大学生消费行为态度的影响，提出研究假设，本研究采用问卷调查的方式收集数据，并通过对样本数据进行实证分析来检验假设模型。以得出研究结果。基于这些结果，我们能够为身处网络直播购物领域的直播平台和商家提供理论依据和建议，以促进更好的直播营销，还有大学生消费者提出更好的网络消费建议。因此，本研究在很大程度上实现了研究目的。通过调查发放以及回收，本研究可进行数据分析的有效问卷份数为100份，通过运用数据分析软件SPSSAU对样本数据进行分析，结果表明本文的研究模型能够有效解释网络直播购物对大学生消费行为态度的影响。根据本研究的数据分析，我们可以得出结论：绩效期望对大学生消费者网络直播购物的态度具有正向影响。即绩效期望影响程度越大，对大学生消费者网络直播购物的态度的影响越大。结果表明，当大学生消费者对于网络直播购物的绩效期望较高时，比如网络直播购物场景中能够提供更多的品牌，商品选择，增加购物的乐趣和消费者的满足度，能够提供优质的服务质量和购物环境体验，以及提高直播购物环境中互动性，大学生的购物积极性就会越高，体现了绩效期望对网络直播购物的影响作用。综上所述，在绩效期望提高后大学生消费者对网络直播购物的态度更加积极。第二，根据研究结果，努力期望显著地负向影响大学生消费者网络直播购物行为的态度。具体而言，当大学生消费者认为参与网络直播购物需要付出额外的努力时，他们对于这种购物方式的态度会更加消极。如果大学生消费者认为参与网络直播购物需要花费更多的时间和精力，他们可能会觉得这种购物方式过于繁琐或不值得。这种努力期望的负向影响可能导致他们对于网络直播购物持有消极的态度，甚至降低他们参与网络直播购物的意愿。此外，如果大学生消费者认为参与网络直播购物需要他们主动积极地参与，而他们对于这种主动参与的要求感到压力或不适应，也会对他们的购物态度产生负面影响。他们可能认为这种购物方式对于他们的个人时间和能力有过高的要求，从而降低他们对于网络直播购物的态度和参与度。第三，社会影响对大学生消费者网络直播购物行为的态度具有负向影响。即社会影响程度越大，对大学生消费者网络直播购物的态度的影响越小，即大学生消费者如果被他们的朋友、家人或同学质疑或批评他们的网络直播购物行为，并不会导致他们产生负面情绪和态度。社会影响并不会影响他们对于网络直播购物的信心和满意度，然后使他们犹豫参与这种购物方式。因此，社会影响并没有显著地正向影响大学生消费者对于网络直播购物的态度，造成消费者对于网络直播购物的消极看法，甚至影响其购物行为。第四，根据研究结果，促成因素对大学生消费者网络直播购物行为的态度具有正向影响。具体而言，当大学生消费者感知到有利于他们参与网络直播购物的促成因素存在时，他们对于这种购物方式的态度会更加积极。如果大学生消费者认为网络直播购物平台提供了便利的购物环境和良好的用户体验，他们可能会对这种购物方式持有积极的态度。他们会认为网络直播购物能够提供更多的选择、更方便的购物方式和更快捷的交易过程，从而增加他们参与网络直播购物的意愿。此外，如果大学生消费者感知到网络直播购物平台和商家提供了有吸引力的优惠、折扣和特殊活动，或者高互动，高娱乐性的直播场景，那么他们对于这种购物方式的态度也会更加正向。他们会认为通过参与网络直播购物能够获得更多的实惠和经济利益，从而增加对于网络直播购物的兴趣和积极度。6.1研究建议6.1.1网络直播购物平台方面提供优质的产品和服务：网络直播平台应该保证在进行直播销售时，所销售的商品具有良好的品质和性能，杜绝出现夸大产品特性，欺诈消费者，同时还要提供完善的售后服务提供多样化的选择：网络直播平台应提供丰富多样的商品选择，涵盖不同价格、品牌和风格。大学生消费者属于具有个性的群体，通常有多样化购物偏好和需求，并希望能够在购物过程中获得更多的选择权。提供个性化的推荐和定制服务：通过直播平台的大数据分析和云智能算法，网络直播平台可以为大学生消费者提供个性化的商品推荐和定制服务。这可以增加消费者的购物满意度和参与度，提升其对网络直播购物的积极态度。举办有趣的互动活动和特殊促销：网络直播平台可以定期举办有趣的互动活动，如抽奖、游戏和直播问答，以吸引大学生消费者的参与和关注。此外，特殊促销活动，如限时优惠、折扣和返现等，也可以激发消费者的购买欲望和积极参与。综上所述，网络直播平台可以通过提供优质的产品和服务、多样化的选择、个性化的推荐和定制服务以及在线上举办高互动性的活动和特殊促销、来提升大学生消费者对网络直播购物的积极态度和参与感。这些建议可以帮助网络直播平台更好地满足大学生消费者的购物需求，并推动网络直播购物行业的发展。6.1.2大学生消费者方面1、了解产品的性能和品质：在进行网络直播购物时，建议大学生消费者更加仔细地了解所购买产品的性能和品质。查看商品的详细描述、用户评价和相关信息，以确保购买到符合期望的产品。2、设定购物目标和预算：在参与网络直播购物之前，建议大学生消费者设定明确的购物目标，并制定合理的购物预算。这将有助于大学生消费者更加理性和有序地进行购物，避免过度消费。3、选择可信赖的网络直播平台和商家：在选择网络直播平台和商家时，大学生消费者应优先选择那些有良好信誉和口碑的平台和商家。这可以提供更好的购物保障，确保商品的品质和售后服务的可靠性。通过采纳上述建议，大学生消费者可以更好地参与网络直播购物，能在观看直播购物后能够提升购物体验，并改善对于网络直播购物的态度。这将有助于更加理性和满意地进行购物，避免盲目消费。6.2研究不足和未来展望6.2.1研究不足本文基于当前研究探讨了网络直播购物对大学生消费行为的影响，以UTAUT模型作为研究的理论基础，并引入绩效期望，努力期望，社会影响，促成因素作为研究的自变量以及网络直播购物行为的态度作为因变量，从四个维度探讨了网络直播购物对大学生消费行为态度的影响，但目前学术界对该研究的相关文献比较少，还有笔者的学术研究的水平有限，本研究仍存在以下不足之处研究样本的局限性：在本研究中，为了解消费者在观看网络直播购物时的相关想法和行为，笔者采用了问卷调查方法来收集相关数据。然而，由于个体之间对问题的理解不同，或者受到个人偏好和社会态度的影响，被调研者的回答可能具有一定的随意性。因此，调查数据的真实性和可靠性可能受到一定程度的影响。研究方法的多样性：本研究主要采用问卷调查作为数据收集的方式，未来的研究可以考虑结合实地观察、深度访谈和实验等方法，以获得更全面、深入的数据。此外，可以运用大数据分析和人工智能等技术，深入挖掘网络直播购物行为的特征和动态。研究变量的局限性：本研究主要围绕绩效期望、努力期望、社会影响和促成因素进行探讨，并没有参考一些调节变量来辅助研究，所以可能并没有全面体现网络直播购物对大学生消费行为的影响。未来的研究可以进一步考虑其他潜在的影响变量，如顾客忠诚度、消费价值观和购物动机等。这可以更全面地理解大学生消费者