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摘要：在本次研究中首先利用滚雪球抽样方式发放调查问卷来了解当代大学生收看网络直播带货的基本情况以及他们对于当下网络直播带货的看法，筛选出最具有價值性的问题，然后结合网红经济下直播带货平台特点以及大学生的消费心理与行为特点，利用spss软件来分析大学生容易被直播带货诱导消费的原因。
关键词：网红经济;直播带货平台;大学生消费;改善措施
网络直播带货日益红火，带货模式、支付模式、物流体系等相较于传统实体购物等更加完善、方便。截至2020年12月，中国网民规模高达9.89亿人，互联网普及率达70.4%，网络消费用户规模达7.82亿，直播电商成为广受用户喜爱的购物方式，66.2%的直播电商用户购买过直播商品[1]，其中大学生网民是一个特殊的群体，大学生已然成为直播间的“回头客”，推动了网络直播带货的进步与发展。
一、问卷设计与有效性检验
1.问卷的设计与数据的回收
为更加准确地了解当代大学生在网络直播带货中的购物情况，我们根据调查需求制作出此次的调查问卷。本次调查问卷一共设计了16个问题，主要涵盖了四个部分。第一部分是：大学生的基本状况（性别，专业，年级）;第二部分是：大学生是否观看过直播带货以及在直播带货中的消费金额与购物频率;第三部分是：大学生最常使用的直播带货消费平台以及他们最主要消费的原因;第四部分是：大学生对于网络直播带货的看法。
将调查问卷利用滚雪球的方式发放给大家进行匿名填写，本次调查以高校大学生为对象，从年级角度来看：涵盖大一、大二、大三、大四共四个年级;从地区来看：调查对象主要来自山东省各大高校，其余部分调查对象是来自北京、上海、四川、重庆、河南、广东等各大高校;从专业来看：涵盖理学、工学、艺术学、教育学、管理学、经济学、文史、医学等。本次调查一共收回了207份调查问卷，剔除5份无效问卷后共有202份有效问卷，有效率为97.6%。本次调查覆盖面较广，调查受众准确，样本数量充分，符合抽样调查[3]的准则。
2.问卷的信度、效度分析
对于信度分析，我们是基于标准化项的Cronbachs Alpha的方法检测其信度，我们收集的202份样本量数据，整体量表信度值为0.962，已经非常接近于1，说明了本次问卷中量表对于分析目的信度较好。
我们得到的KMO系数是0.98，非常接近于1，说明此次问卷的结果效度较好。同时也可以从巴特利特球度检验[4]角度出发，P值小于0.05，同样也可以得出结论此问卷具有较好的结构效度。
二、分析结果
1.对大学生的消费情况的部分指标做频数统计
1.1大学生在直播带货中的消费次数的频率统计
可以看出直播观看频率的分布状况是：首先，人数最多的是每月进行五次以上的购物，有62个人，有效百分比为30.7%;其次是每月进行购物3-5次，有53个人，有效百分比为26.2%;我们还可以很直观地看到每月进行购物大于三次的人数已经超过总调查人数的一半，说明了我们所调查的大学生中，大家普遍都进行较高频率的网络直播消费。（其中-3没有观看过直播，1代表没有过直播带货购物，2代表每月1-2次，3代表每月3-5次，4代表每月5次以上）
1.2大学生在直播带货中的消费金额的频率统计
首先，为了统计方便，我们取通过网络直播购物金额每个区间的中值作为代表。本次调查获得的有效样本为202份，有3个个案在最近一个月通过网络直播购物的金额上取缺失值。最近一个月通过网络直播购物的金额的分布状况为：人数最多的是用650元用于网络直播购物，有54人，有效百分比是26.7%;用650元和用400元用于网络直播购物的人数共有104人，有效百分比是51.5%>50%，所以所调查的同学们用网络直播带货购物的金额普遍较大。
2.利用方差分析对购物原因对直播带货购物金额是否有影响进行分析
2.1正态性检验
从所作正态Q-Q图[5]可以看出数据中的点大致在直线附近，说明了此数据呈现正态性，满足方差分析的前提。
2.2方差齐性检验
当选择显著水平α=0.05时，此时可得P值大于0.05，从而认为总体方差无显著差异，满足方差分析的前提。
2.3方差分析结果
仅考虑单因素的影响，F值为3.341，对应的显著性水平小于α=0.05，所以应该拒绝原假设，认为不同的购买原因对消费金额产生了显著影响，不同购买原因对消费金额的影响效应不全为0。
3.用因子分析对大学生消费的主要因素进行综合评价
指定取2个因子时，2个因子共解释了原有变量总方差的96.696%。总体上，原有变量的信息丢失较少，因子分析效果理想。
接下来再通过碎石图判断提取2个因子是否合理。图1可以看出，第一个因子的特征值很高，对解释原有变量贡献最大。第三个以后因子特征值都较小，对解释原有变量的贡献都很小，因此，提取两个因子是合适的。
由于两个因子实际意义比较模糊，所以要将因子载荷矩阵进行旋转。
由表3可得因子得分函数[6]为：
F1=-1.232主播知名度-0.562产品介绍-0.256直播间提供的优惠+0.26产品品牌+0.398产品质量+1.02其他用户评价+1.099售后处理
F2=1.487主播知名度+0.795产品介绍+0.478直播间提供优惠-0.058产品品牌-0.201产品质量-0.847其他用户评价-0.929售后处理
4.研究结论与建议
4.1研究结论
1.每月进行网络直播带货购物大于三次的大学生人数已经超过总调查人数的一半，说明了我们所调查的大学生中，大家普遍都进行较高频率的网络直播消费。每月用400元以上进行网络直播带货购物的大学生人数超过半数，基于平均水平来衡量，现在大学生在财务不完全自由的情况下，在网络直播带货中消费金额多数偏高。
2.不同的购买原因对消费金额产生了显著影响。可以将售后处理，其他用户评价，产品质量，产品品牌解释为用户体验;将主播知名程度，产品的介绍，直播间优惠解释为主播带货能力。此时这两个因子没有线性相关性，含义更加清晰。
4.2建议
绝大部分的大学生目前的资金并不是完全自由的，但从本次调查和分析中可知，大量大学生花费过量精力财力在直播带货购物，同时还可能造成了大学生的超前消费和过度消费，使日常生活质量得不到保障。
基于这些问题，一方面大学生应该对自己目前不完全自由的资金状况有明确的认识，应该培养正确的消费观和价值观，切忌形成消费攀比心理，在直播带货购物中购买合适自己的产品，不要耗费过多时间观看直播带货购物，而是应该把更多的精力用在科学文化知识的学习上，用知识武装头脑，形成健全的人格，成为符合我国社会发展需要的高层次人才[7];另一方面，直播带货购物平台可以出台一些政策来帮助帮助大学生在网络直播带货购物中形成良好的消费习惯，净化社会消费环境，帮助大学生明确消费不仅仅有物质消费，还有精神文化消费能够满足人类的精神文化需要，能陶冶和提高人的精神文化素质[8]，这才是大学生更应该追求的消费。
参考文献：
[1]第47次《中国互联网络发展状况统计报告》[R].中国互联网信息中心，2021.
[2]胡锦坤，孙瑞.网络直播带货与消费者行为转变分析[J].时代人物，2020（18）.
[3]金勇进.抽样：理论与应用（第二版）[M].高等教育出版社，2016.
[4]薛薇.统计分析与SPSS的应用（第五版）[M].中国人民大学出版社，2017.
[5]同[4].
[6]同[4].
[7]罗尹.思想教育视域下大学生非理性消费矫正研究[D].社会科学II辑，2019.
[8]同[7].
关键词：网红经济;直播带货平台;大学生消费;改善措施
网络直播带货日益红火，带货模式、支付模式、物流体系等相较于传统实体购物等更加完善、方便。截至2020年12月，中国网民规模高达9.89亿人，互联网普及率达70.4%，网络消费用户规模达7.82亿，直播电商成为广受用户喜爱的购物方式，66.2%的直播电商用户购买过直播商品[1]，其中大学生网民是一个特殊的群体，大学生已然成为直播间的“回头客”，推动了网络直播带货的进步与发展。
一、问卷设计与有效性检验
1.问卷的设计与数据的回收
为更加准确地了解当代大学生在网络直播带货中的购物情况，我们根据调查需求制作出此次的调查问卷。本次调查问卷一共设计了16个问题，主要涵盖了四个部分。第一部分是：大学生的基本状况（性别，专业，年级）;第二部分是：大学生是否观看过直播带货以及在直播带货中的消费金额与购物频率;第三部分是：大学生最常使用的直播带货消费平台以及他们最主要消费的原因;第四部分是：大学生对于网络直播带货的看法。
将调查问卷利用滚雪球的方式发放给大家进行匿名填写，本次调查以高校大学生为对象，从年级角度来看：涵盖大一、大二、大三、大四共四个年级;从地区来看：调查对象主要来自山东省各大高校，其余部分调查对象是来自北京、上海、四川、重庆、河南、广东等各大高校;从专业来看：涵盖理学、工学、艺术学、教育学、管理学、经济学、文史、医学等。本次调查一共收回了207份调查问卷，剔除5份无效问卷后共有202份有效问卷，有效率为97.6%。本次调查覆盖面较广，调查受众准确，样本数量充分，符合抽样调查[3]的准则。
2.问卷的信度、效度分析
对于信度分析，我们是基于标准化项的Cronbachs Alpha的方法检测其信度，我们收集的202份样本量数据，整体量表信度值为0.962，已经非常接近于1，说明了本次问卷中量表对于分析目的信度较好。
我们得到的KMO系数是0.98，非常接近于1，说明此次问卷的结果效度较好。同时也可以从巴特利特球度检验[4]角度出发，P值小于0.05，同样也可以得出结论此问卷具有较好的结构效度。
二、分析结果
1.对大学生的消费情况的部分指标做频数统计
1.1大学生在直播带货中的消费次数的频率统计
可以看出直播观看频率的分布状况是：首先，人数最多的是每月进行五次以上的购物，有62个人，有效百分比为30.7%;其次是每月进行购物3-5次，有53个人，有效百分比为26.2%;我们还可以很直观地看到每月进行购物大于三次的人数已经超过总调查人数的一半，说明了我们所调查的大学生中，大家普遍都进行较高频率的网络直播消费。（其中-3没有观看过直播，1代表没有过直播带货购物，2代表每月1-2次，3代表每月3-5次，4代表每月5次以上）
1.2大学生在直播带货中的消费金额的频率统计
首先，为了统计方便，我们取通过网络直播购物金额每个区间的中值作为代表。本次调查获得的有效样本为202份，有3个个案在最近一个月通过网络直播购物的金额上取缺失值。最近一个月通过网络直播购物的金额的分布状况为：人数最多的是用650元用于网络直播购物，有54人，有效百分比是26.7%;用650元和用400元用于网络直播购物的人数共有104人，有效百分比是51.5%>50%，所以所调查的同学们用网络直播带货购物的金额普遍较大。
2.利用方差分析对购物原因对直播带货购物金额是否有影响进行分析
2.1正态性检验
从所作正态Q-Q图[5]可以看出数据中的点大致在直线附近，说明了此数据呈现正态性，满足方差分析的前提。
2.2方差齐性检验
当选择显著水平α=0.05时，此时可得P值大于0.05，从而认为总体方差无显著差异，满足方差分析的前提。
2.3方差分析结果
仅考虑单因素的影响，F值为3.341，对应的显著性水平小于α=0.05，所以应该拒绝原假设，认为不同的购买原因对消费金额产生了显著影响，不同购买原因对消费金额的影响效应不全为0。
3.用因子分析对大学生消费的主要因素进行综合评价
指定取2个因子时，2个因子共解释了原有变量总方差的96.696%。总体上，原有变量的信息丢失较少，因子分析效果理想。
接下来再通过碎石图判断提取2个因子是否合理。图1可以看出，第一个因子的特征值很高，对解释原有变量贡献最大。第三个以后因子特征值都较小，对解释原有变量的贡献都很小，因此，提取两个因子是合适的。
由于两个因子实际意义比较模糊，所以要将因子载荷矩阵进行旋转。
由表3可得因子得分函数[6]为：
F1=-1.232主播知名度-0.562产品介绍-0.256直播间提供的优惠+0.26产品品牌+0.398产品质量+1.02其他用户评价+1.099售后处理
F2=1.487主播知名度+0.795产品介绍+0.478直播间提供优惠-0.058产品品牌-0.201产品质量-0.847其他用户评价-0.929售后处理
4.研究结论与建议
4.1研究结论
1.每月进行网络直播带货购物大于三次的大学生人数已经超过总调查人数的一半，说明了我们所调查的大学生中，大家普遍都进行较高频率的网络直播消费。每月用400元以上进行网络直播带货购物的大学生人数超过半数，基于平均水平来衡量，现在大学生在财务不完全自由的情况下，在网络直播带货中消费金额多数偏高。
2.不同的购买原因对消费金额产生了显著影响。可以将售后处理，其他用户评价，产品质量，产品品牌解释为用户体验;将主播知名程度，产品的介绍，直播间优惠解释为主播带货能力。此时这两个因子没有线性相关性，含义更加清晰。
4.2建议
绝大部分的大学生目前的资金并不是完全自由的，但从本次调查和分析中可知，大量大学生花费过量精力财力在直播带货购物，同时还可能造成了大学生的超前消费和过度消费，使日常生活质量得不到保障。
基于这些问题，一方面大学生应该对自己目前不完全自由的资金状况有明确的认识，应该培养正确的消费观和价值观，切忌形成消费攀比心理，在直播带货购物中购买合适自己的产品，不要耗费过多时间观看直播带货购物，而是应该把更多的精力用在科学文化知识的学习上，用知识武装头脑，形成健全的人格，成为符合我国社会发展需要的高层次人才[7];另一方面，直播带货购物平台可以出台一些政策来帮助帮助大学生在网络直播带货购物中形成良好的消费习惯，净化社会消费环境，帮助大学生明确消费不仅仅有物质消费，还有精神文化消费能够满足人类的精神文化需要，能陶冶和提高人的精神文化素质[8]，这才是大学生更应该追求的消费。
参考文献：
[1]第47次《中国互联网络发展状况统计报告》[R].中国互联网信息中心，2021.
[2]胡锦坤，孙瑞.网络直播带货与消费者行为转变分析[J].时代人物，2020（18）.
[3]金勇进.抽样：理论与应用（第二版）[M].高等教育出版社，2016.
[4]薛薇.统计分析与SPSS的应用（第五版）[M].中国人民大学出版社，2017.
[5]同[4].
[6]同[4].
[7]罗尹.思想教育视域下大学生非理性消费矫正研究[D].社会科学II辑，2019.
[8]同[7].