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摘 要 为了探究影响网络游戏消费行为的因素有哪些，以南京高校学生为研究对象，运用问卷调查和实证分析法，对396份有效调查问卷进行因子分析和回归分析，发现影响高校学生网络游戏消费行为的因素主要有娱乐社交性、游戏产品创新、易用价值感知以及营销方式等外部因素。
关键词 网络游戏消费行为；高校学生；影响因素；实证研究
中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2096-0360（2018）17-0005-04
1 文献综述
网络游戏诞生之初，国内外的学者就从不同的角度对其进行了研究分析。从理论基础上来看，技术接受模型（TAM）是被广泛采用的一种指导理论，感知有用性和感知易用性作为该模型的核心观点。国外学者Yi-Shun Wang认为感知有用性和感知易用性与用户的网络游戏消费行为有关；Hsu&Lu从心理学和行为学角度展开研究，提出感知有用性和感知易用性与玩家的游戏参与态度具有明显的正相关关系。我国学者曹树金、卢泰宏以TAM模型为基础进行实证分析，认为感知易用性会对玩家的网络游戏消费态度产生影响。
除了感知易用性和感知有用性两大因素以外，服务质量、主观规范、产品属性、社交性等因素同样被证明是影响网络游戏消费行为的重要因素。我国台湾学者吴采芳和陈俊良均将服务质量视为影响玩家网络游戏消费行为的重要因素。同样的，曹树金、卢泰宏也将感知服务质量视为影响玩家网络游戏消费态度的主要因素。董家豪将主观规范视为影响玩家参与网络游戏的因素之一；Hansen等人提出主观规范既会直接影响用户的行为意向，还会通过影响行为态度而影响行为规范。此外，网络游戏这一客体本身也是影响玩家消费行为的一大因素。Choi和Kim认为交互性或社交性对用户网络游戏的消费态度和意向有着积极影响，如果用户与系统有有效的个人交互或与网络中的其他人有愉快的社会交互，他们便会获得最佳的用户体验，并会持续地玩网络游戏；最后，也有学者从心里角度对玩家网络游戏消费行为影响因素进行研究分析的。张红霞、谢毅认为，影响青少年网络游戏满意度的因素来自与玩家的体验，包括感知可用性、感知控制力、感知有趣性和感知风险性。
事实上，随着互联网技术的发展，网络游戏以及社会心理也在悄然发生变化，以往的研究结论已经不足以解释当前的网络游戏消费现象。因此，本项目以当下流行的网络游戏为研究内容，针对南京高校在校学生，通过问卷调查的方法，对影响高校在校学生网络游戏消费行为的因素展开实证研究。
2 网络游戏消费行为影响因素的实证分析
基于上述国内外文献的梳理与归纳，以及相关的调研和访谈，本研究设计了相关的问卷。本次问卷以南京各大高校的在校学生为调查对象，采用线上（问卷星）与线下（纸质问卷）的形式展开，共发放问卷415份，回收问卷405份，有效问卷396份，对所得的数据进行统一整理，并用SPSS软件进行处理。
2.1 自变量因子分析
2.1.1 信度和效度分析
本研究自变量数据的信度和效度检验分别如表1、表2所示。
根据表1、表2的结果显示，网络游戏消费行为影响因素的Cronbach’s Alpha系数为0.882，大于0.7，说明问卷所涉及的相关数据具有较高的信度；KMO值为0.868，远大于0.5，说明调查问卷所涉及的相关数据具有较高的效度，且Bartlett检验中Sig为0.000，符合标准，综上，所得数据可以进行因子分析。
2.1.2 因子数目的选取
本次研究中对19个影响因子进行因子分析，根据图1碎石图的走势来看，前5个因子的特征值大于1，且波动较大；从第6个因子开始，特征值均小于1，且波动较为平缓。由此可见，本研究将得到5个因子，而这5个因子累积可解释62.35%的方差（如表3所示），说明因子分析结果符合要求。
2.1.3 因子命名
在本次旋转成份矩阵中，“有用价值感知”“界面友好”“信息质量”“交易方式创新”以及“主体规范”5个变量同时在2个因子上的载荷值均大于0.4，所以舍去，最终剩余14个变量，这14个变量的因子载荷以及内部的一致性系数如表4所示。
在上述的因子分析结果中，可将14个变量归为5个影响因子。在这里，将“享乐价值感知”“结交性”“维持性”“加深性”“参与性”归为第一个因子，命名为“娱乐社交性”；将“内容创新”“人物种类创新”“人物技能创新”“设备装置创新”归为第二个因子，命名为“游戏产品创新”；将“服务质量”归为第三个因子；将“营销环境”“法律政策环境”“硬件配置环境”归为第四个因子，命名为“外部环境”；最后，将“易用价值感知”归为第五个因子。
由此可见，在影响高校学生网络游戏消费行为的5个因素中，娱乐社交性占比最大，其次是游戏产品创新和服务质量，最后是外部环境和易用价值感知。
2.1.4 计算因子得分
根據上述的探索性因子分析，可以将上述公因子进行较为规范的划分，即影响网络游戏消费行为的主体因素有娱乐社交性和易用价值感知两个，客体因素有游戏产品创新和服务质量两个，外部环境即为最终的环境影响因素。为了对各因子进行最终的回归运算，需要对上述3个因子（娱乐社交性X1、游戏产品创新X2、外部环境X3）进行因子得分计算，结果如下：
X1=0.220×享乐价值感知+0.248×结交性+
0.294×维持性+0.293×加深性+0.258×参与性
X2=0.236×内容创新+0.351×人物种类创新+
0.380×人物技能创新+0.363×设备装置创新
X3=0.438×营销环境+0.453×法律政策环境+
0.401×硬件配置环境
2.2 因变量因子分析 2.2.1 信度和效度分析
因變量“消费态度”和“消费意向”的信度和效度分析如表5、表6所示。
根据上述数据，因变量的cronbach’s Alpha系数为0.718，大于0.7，因变量的信度较好；而KMO值为0.5，可见因变量的效度一般，Bartlett检验中Sig为0.000，符合标准，综上，因变量“消费态度”和“消费意向”可进行因子分析。
2.2.2 因子命名与因子得分
将“消费态度”和“消费意向”两个因变量归纳为一个因变量“消费行为（Y）”，且根据相应的成份得分系数矩阵，进行因子得分计算。
消费行为（Y）=0.566消费态度+0.566消费意向
2.2.3 提出假设与假设检验
根据上述确定的5个因子变量（娱乐社交性、游戏产品创新、外部环境、易用价值感知、服务质量）和因变量（消费行为）提出以下假设：
H1：娱乐社交性与网络游戏消费行为成正相关关系。
H2：游戏产品创新与网络游戏消费行为成正相关关系。
H3：外部环境与网络游戏消费行为成正相关关系。
H4：易用价值感知与网络游戏消费行为成正相关关系。
H5：服务质量与网络游戏消费行为成正相关关系。
对相关数据进行回归，相关结果如表7、表8所示。
回归方程：消费行为（Y）=0.367×娱乐社交性（X1）+0.94×游戏产品创新（X2）+0.267×外部环境（X3）+0.026×易用价值感知（X4）+K（常数）
根据表7数据，在10%的显著性水平下，F=50.830，P值小于0.100，回归方程整体通过显著性检验。由表8可知，“娱乐社交性”“游戏产品创新”“外部环境”“易用价值感知”四个因素均通过检验假设1、2、3、4均通过检验，但是和“服务质量”这一项的P值均大于0.100，无法通过显著性检验，所以假设5不成立。
由此可见，影响高校学生网络游戏消费行为的因素有“娱乐社交性”“游戏产品创新”“外部环境”和“易用价值感知”。
3 总结
高校学生的思想和消费观念，网络游戏的产品特性和特色，外部的政策市场环境都在潜移默化地发生着变化，对于网络游戏开发商和运营商来说，这些既是挑战又是机遇，那么如何应对这些挑战与机遇？
首先，需要充分重视网络游戏的娱乐性和社交性，娱乐性是基础，社交性是保障，只有“团队式”的游戏模式才能得到玩家的持久性追随，人机游戏已经很难获得玩家的青睐；其次，需要不断进行产品创新，创新是一个企业的活力，对于游戏企业来说，亦是如此，唯有不断的创新，不断给予玩家新的体验，一款游戏才能走得更加长远；再者，明确游戏的目标玩家定位，根据不同的玩家性质，提供符合他们难度的网络游戏，过于简单或困难，都无法抓住游戏玩家；最后，充分与现实世界建立衔接，以遵守法律，响应国家政策为基础，通过与实体商家的合作提高网络游戏的存在感，同时增加游戏的趣味性，而技术上也需要不断的改进和完善，减少用户对设备、网速等硬件条件的依赖。
参考文献
[1]曹树金，卢泰宏.网络游戏消费态度及行为的实证研究[C]//中国市场学会2006年年会暨第四次全国会员代表大会论文集.北京：中国市场协会，2006：2322-2339.
[2]董家豪.网络使用者参与网络游戏行为之研究[D].台湾：南华大学，2001.
[3]胥正川.网络游戏成瘾的动机及抑制性因素作用的实证研究[J].复旦学报（自然科学版），2009（3）：308-313.
[4]许晋龙.线上游戏使用者行为研究[D].台北：台湾科技大学，2004.
[5]Choi Dongseong ， Kim Jinwoo. Why People Continue to Play Online Games： In Search of Critical Design Factors to Increase Customer Loyalty to Online Contents[J].Cyber Psychology & Behavior，2004，7（1）：11-24.
关键词 网络游戏消费行为；高校学生；影响因素；实证研究
中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2096-0360（2018）17-0005-04
1 文献综述
网络游戏诞生之初，国内外的学者就从不同的角度对其进行了研究分析。从理论基础上来看，技术接受模型（TAM）是被广泛采用的一种指导理论，感知有用性和感知易用性作为该模型的核心观点。国外学者Yi-Shun Wang认为感知有用性和感知易用性与用户的网络游戏消费行为有关；Hsu&Lu从心理学和行为学角度展开研究，提出感知有用性和感知易用性与玩家的游戏参与态度具有明显的正相关关系。我国学者曹树金、卢泰宏以TAM模型为基础进行实证分析，认为感知易用性会对玩家的网络游戏消费态度产生影响。
除了感知易用性和感知有用性两大因素以外，服务质量、主观规范、产品属性、社交性等因素同样被证明是影响网络游戏消费行为的重要因素。我国台湾学者吴采芳和陈俊良均将服务质量视为影响玩家网络游戏消费行为的重要因素。同样的，曹树金、卢泰宏也将感知服务质量视为影响玩家网络游戏消费态度的主要因素。董家豪将主观规范视为影响玩家参与网络游戏的因素之一；Hansen等人提出主观规范既会直接影响用户的行为意向，还会通过影响行为态度而影响行为规范。此外，网络游戏这一客体本身也是影响玩家消费行为的一大因素。Choi和Kim认为交互性或社交性对用户网络游戏的消费态度和意向有着积极影响，如果用户与系统有有效的个人交互或与网络中的其他人有愉快的社会交互，他们便会获得最佳的用户体验，并会持续地玩网络游戏；最后，也有学者从心里角度对玩家网络游戏消费行为影响因素进行研究分析的。张红霞、谢毅认为，影响青少年网络游戏满意度的因素来自与玩家的体验，包括感知可用性、感知控制力、感知有趣性和感知风险性。
事实上，随着互联网技术的发展，网络游戏以及社会心理也在悄然发生变化，以往的研究结论已经不足以解释当前的网络游戏消费现象。因此，本项目以当下流行的网络游戏为研究内容，针对南京高校在校学生，通过问卷调查的方法，对影响高校在校学生网络游戏消费行为的因素展开实证研究。
2 网络游戏消费行为影响因素的实证分析
基于上述国内外文献的梳理与归纳，以及相关的调研和访谈，本研究设计了相关的问卷。本次问卷以南京各大高校的在校学生为调查对象，采用线上（问卷星）与线下（纸质问卷）的形式展开，共发放问卷415份，回收问卷405份，有效问卷396份，对所得的数据进行统一整理，并用SPSS软件进行处理。
2.1 自变量因子分析
2.1.1 信度和效度分析
本研究自变量数据的信度和效度检验分别如表1、表2所示。
根据表1、表2的结果显示，网络游戏消费行为影响因素的Cronbach’s Alpha系数为0.882，大于0.7，说明问卷所涉及的相关数据具有较高的信度；KMO值为0.868，远大于0.5，说明调查问卷所涉及的相关数据具有较高的效度，且Bartlett检验中Sig为0.000，符合标准，综上，所得数据可以进行因子分析。
2.1.2 因子数目的选取
本次研究中对19个影响因子进行因子分析，根据图1碎石图的走势来看，前5个因子的特征值大于1，且波动较大；从第6个因子开始，特征值均小于1，且波动较为平缓。由此可见，本研究将得到5个因子，而这5个因子累积可解释62.35%的方差（如表3所示），说明因子分析结果符合要求。
2.1.3 因子命名
在本次旋转成份矩阵中，“有用价值感知”“界面友好”“信息质量”“交易方式创新”以及“主体规范”5个变量同时在2个因子上的载荷值均大于0.4，所以舍去，最终剩余14个变量，这14个变量的因子载荷以及内部的一致性系数如表4所示。
在上述的因子分析结果中，可将14个变量归为5个影响因子。在这里，将“享乐价值感知”“结交性”“维持性”“加深性”“参与性”归为第一个因子，命名为“娱乐社交性”；将“内容创新”“人物种类创新”“人物技能创新”“设备装置创新”归为第二个因子，命名为“游戏产品创新”；将“服务质量”归为第三个因子；将“营销环境”“法律政策环境”“硬件配置环境”归为第四个因子，命名为“外部环境”；最后，将“易用价值感知”归为第五个因子。
由此可见，在影响高校学生网络游戏消费行为的5个因素中，娱乐社交性占比最大，其次是游戏产品创新和服务质量，最后是外部环境和易用价值感知。
2.1.4 计算因子得分
根據上述的探索性因子分析，可以将上述公因子进行较为规范的划分，即影响网络游戏消费行为的主体因素有娱乐社交性和易用价值感知两个，客体因素有游戏产品创新和服务质量两个，外部环境即为最终的环境影响因素。为了对各因子进行最终的回归运算，需要对上述3个因子（娱乐社交性X1、游戏产品创新X2、外部环境X3）进行因子得分计算，结果如下：
X1=0.220×享乐价值感知+0.248×结交性+
0.294×维持性+0.293×加深性+0.258×参与性
X2=0.236×内容创新+0.351×人物种类创新+
0.380×人物技能创新+0.363×设备装置创新
X3=0.438×营销环境+0.453×法律政策环境+
0.401×硬件配置环境
2.2 因变量因子分析 2.2.1 信度和效度分析
因變量“消费态度”和“消费意向”的信度和效度分析如表5、表6所示。
根据上述数据，因变量的cronbach’s Alpha系数为0.718，大于0.7，因变量的信度较好；而KMO值为0.5，可见因变量的效度一般，Bartlett检验中Sig为0.000，符合标准，综上，因变量“消费态度”和“消费意向”可进行因子分析。
2.2.2 因子命名与因子得分
将“消费态度”和“消费意向”两个因变量归纳为一个因变量“消费行为（Y）”，且根据相应的成份得分系数矩阵，进行因子得分计算。
消费行为（Y）=0.566消费态度+0.566消费意向
2.2.3 提出假设与假设检验
根据上述确定的5个因子变量（娱乐社交性、游戏产品创新、外部环境、易用价值感知、服务质量）和因变量（消费行为）提出以下假设：
H1：娱乐社交性与网络游戏消费行为成正相关关系。
H2：游戏产品创新与网络游戏消费行为成正相关关系。
H3：外部环境与网络游戏消费行为成正相关关系。
H4：易用价值感知与网络游戏消费行为成正相关关系。
H5：服务质量与网络游戏消费行为成正相关关系。
对相关数据进行回归，相关结果如表7、表8所示。
回归方程：消费行为（Y）=0.367×娱乐社交性（X1）+0.94×游戏产品创新（X2）+0.267×外部环境（X3）+0.026×易用价值感知（X4）+K（常数）
根据表7数据，在10%的显著性水平下，F=50.830，P值小于0.100，回归方程整体通过显著性检验。由表8可知，“娱乐社交性”“游戏产品创新”“外部环境”“易用价值感知”四个因素均通过检验假设1、2、3、4均通过检验，但是和“服务质量”这一项的P值均大于0.100，无法通过显著性检验，所以假设5不成立。
由此可见，影响高校学生网络游戏消费行为的因素有“娱乐社交性”“游戏产品创新”“外部环境”和“易用价值感知”。
3 总结
高校学生的思想和消费观念，网络游戏的产品特性和特色，外部的政策市场环境都在潜移默化地发生着变化，对于网络游戏开发商和运营商来说，这些既是挑战又是机遇，那么如何应对这些挑战与机遇？
首先，需要充分重视网络游戏的娱乐性和社交性，娱乐性是基础，社交性是保障，只有“团队式”的游戏模式才能得到玩家的持久性追随，人机游戏已经很难获得玩家的青睐；其次，需要不断进行产品创新，创新是一个企业的活力，对于游戏企业来说，亦是如此，唯有不断的创新，不断给予玩家新的体验，一款游戏才能走得更加长远；再者，明确游戏的目标玩家定位，根据不同的玩家性质，提供符合他们难度的网络游戏，过于简单或困难，都无法抓住游戏玩家；最后，充分与现实世界建立衔接，以遵守法律，响应国家政策为基础，通过与实体商家的合作提高网络游戏的存在感，同时增加游戏的趣味性，而技术上也需要不断的改进和完善，减少用户对设备、网速等硬件条件的依赖。
参考文献
[1]曹树金，卢泰宏.网络游戏消费态度及行为的实证研究[C]//中国市场学会2006年年会暨第四次全国会员代表大会论文集.北京：中国市场协会，2006：2322-2339.
[2]董家豪.网络使用者参与网络游戏行为之研究[D].台湾：南华大学，2001.
[3]胥正川.网络游戏成瘾的动机及抑制性因素作用的实证研究[J].复旦学报（自然科学版），2009（3）：308-313.
[4]许晋龙.线上游戏使用者行为研究[D].台北：台湾科技大学，2004.
[5]Choi Dongseong ， Kim Jinwoo. Why People Continue to Play Online Games： In Search of Critical Design Factors to Increase Customer Loyalty to Online Contents[J].Cyber Psychology & Behavior，2004，7（1）：11-24.