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2017, V ol. 38, No. 3
基金项目: 湖南省普通高等学校教学改革研究项目(湘教通[2014]247号)；湖南人文科技学院教学改革研究项目(RKJGZ1417)
作者简介: 袁利芳(1996-)，女，湖南桂阳人，要研究数学建模及其应用；李军成(1982-)，男，湖北汉川人，博士，副教授，主要研究几何设计与计算、数学建模及其应用。
大学生选择电商平台的决策分析
袁利芳，李军成
（湖南人文科技学院 数学与金融学院，湖南 娄底 417000）
摘 要: 针对大学生选择电商平台的决策问题，首先以大学生网民为调查对象进行问卷调查，然后根据问卷调
查数据，分析影响大学生选择电商平台的因素，得到电商平台选择评价初步指标，并利用粗糙集理论和遗传算法对指标体系进行约简，最后根据约简后的指标体系应用层次分析法对电商平台进行评价选择，为大学生选择电商平台提供了一定的决策依据。
关键词: 电商平台；决策分析；粗糙集理论；遗传算法；层次分析法
中图分类号: F713 文献标识码: A DOI ：10.3969/j.issn.1003-6970.2017.03.015
本文著录格式：袁利芳，李军成. 大学生选择电商平台的决策分析[J]. 软件，2017，38（3）：70-77
Decision-making and Analysis about the Selection of E-commerce
Platforms for Undergraduates
YUAN Li-fang, LI Jun-cheng
(College of Mathematics and Finances, Hunan University of Humanities, Science and Technology, Loudi 417000, China )
【Abstract 】: Aiming at the decision-making problems of undergraduates about how to choose e-commerce plat-forms, a questionnaire with netizens of undergraduates is conducted. Then, according to the survey data, the con-tributing factors about the selection of e-commerce platforms for undergraduates to get the evaluation index of choosing e-commerce platforms are analyzed, and the index system with rough set theory and genetic algorithm is reduced. At last, the analytic hierarchy process is used to evaluate and choose e-commerce platforms, which provid-ing some decision-making basis for undergraduates.
【Key words 】: E-commerce platforms; Decision-making and analysis; Rough set theory; Genetic algorithm; Ana-lytic hierarchy process
0 引言
新一代互联网技术的推动、传统商业企业加大电子商务的转型，使各种新兴商务模式不断涌现，电子商务企业如雨后春笋般快速发展。随着互联网应用的广泛化，网上购物这一新兴的购物方式逐渐渗进人们的生活。据中商情报网统计数据显示，2015年中国网络购物市场交易规模达3.8万亿元，成为继美国之后最大的电子商务市场。在亿万网民中，大学生群体是思想教育程度较高、计算机和网络操作能力较强、接受新事物的能力较快的群体，慢慢成为中国网络消费的主要群体之一。
目前虽已有不少同类课题，但大多数是通过对
大学生网购现状进行研究，分析其网购行为、心理特征和网购的利弊，从商业角度提出进一步完善电子商务的技术和运作，或针对大学生的德育教育问题。胡立源[1]针对大学生热衷网上购物及影响大学生网上购物的原因进行了调查研究；夏海燕[2]对大学生网购的总体状况、问题进行了分析，并提出了相应的对策；谢文超等[3]对大学生群体对电商平台的态度和选择行为进行了研究；胡发刚等[4]对大学生网络消费行为特征进行了研究分析；宁萍[5]对大学生网络购物进行了调查研究。然而，无论是从哪些方面进行研究，往往具有一定的局限性，缺乏客观辩证地网购现状进行分析以及有针对性的引导大学生选择电商平台。
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大学生作为网络消费群体的典型代表，面对各类电商平台的快速升起，在选择电商平台时，没有相关的数据分析，也没有可靠的信息作为参考，显得有点盲目。由于定量分析更能体现分析过程的科学性，本文将通过调研得到的信息利用基于粗糙集理论和遗传算法的层次分析法，对大学生选择电商平台的影响因素进行详细分析，为大学生选择电商平台提供一定的参考依据。
1 调查数据结果分析
本文主要对当前较为流行的B2C [6]和C2C [7]类商业模式的电子商务平台进行选择评价。由于同一类型的商务模式有许多相同的特征，故B2C 类主要以京东商城、卓越亚马逊、当当网为评价对象，C2C 类主要以淘宝网、拍拍网为研究对象。需要说明的是，由拍拍官网公告可知，拍拍网从2016年4月1日开始退出历史舞台，本文将会对此进行分析。
本文以湖南省地区的大学生为主要对象，以调查问卷为主要方式，辅以个别访谈，文献分析等方式。数据信息主要来源于问卷调查。采取简单随机抽样的方法选取湖南省部分高校在读大学生为调研对象，进行问卷调查。问卷调查由2部分组成，为问卷调查（一）、问卷调查（二）。
1.1 问卷（一）调查结果分析
问卷调查（一）主要对大学生网购的基本情况进行调查，主要内容有：① 一般资料部分，包括年龄、性别、年级等；② 网上购物的现状，包括网购经历、网构内容、网购频率、消费金额、支付形式等。 1.1.1 网购经历
为了对大学生日常生活中网上购物的重要性进行了解，现从是否具有网购经历和网购频率两方面进行调查，结果如图1与图2所示。
图1 网购经历
Fig.1 Online shopping experience
图2 网购频率 Fig.2 Online shopping frequency
调查结果显示，94.58%的大学生近3个月都有过网购经历，少于每月一次的仅占20.69%，没有网购经历的只占 5.42%。这表明，在大学生这一群体中，虽未到达人人网购的程度，却也息息相关，正在慢慢地影响着大学生们的生活、消费方式。 1.1.2 选择网购的原因
相比于传统购物，大部分大学生更倾向于网上购物。现对大学生选择网上购物的原因进行调查，结果如图3所示。
调查结果显示，大学生选择网购的原因有方便快捷、节省时间（占86.70%），商品价格便宜（占55.17%），网购时间不受（占53.2%），选择面广、品种齐全（占46.8%），实体店难以买到（占
图3 选择网上购物原因
Fig.3 The reason of selecting online shopping
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21.6%），时尚有趣，款式新颖（占15.7%）。这一结果表明，价格便宜、方便快捷，节省时间、网购时间不受、选择面广是大学生选择网购的主要原因。大学生群体对价格比较敏感且部分高校地处郊区，价格优惠、“365+24”的营销模式、各种各样的商品应有尽有的独特优势使得大学生更愿意尝试网购这种方式。 1.1.3 网购商品种类
针对大学生在网上最常购买的商品进行调查，结果如图4所示。
调查结果显示，大学生在网上最常购买的商品有服饰鞋帽（占87.1%），生活日用品（占46.8%），书籍音影类（占41.3%），电子产品（占32.0%），饰品（占27.0%），化妆品（占24.1%）。由此可知，服饰鞋帽、生活日用品、书籍及影音类、电子产品占的比例相对较大，这些商品体现了大学生在生活、学习、文化娱乐等各方面的消费，与大学生日常生活情况相符。因此，在进行以下分析时，主要针对服饰鞋帽、生活日用品、书籍及影音类、电子产品4类商品进行研究分析。
图4 网购商品种类
Fig.4 The items of Online shopping
1.1.4 电商平台的选择
针对大学生日常购买的几类商品，对电商平台的选择进行调查，结果如表1所示。得到初步评价结果：淘宝网最优，其次是京东商城、当当网，最后为卓越亚马逊，拍拍网。
表1 大学生选择电商平台的比例
Tab.1 The proportion of Undergraduates to select
E-commerce Platforms
电商平台
服饰鞋帽 生活日用品 书籍影音 电子产品
淘宝网 91% 84% 53% 37% 京东商城 30% 22% 19% 71% 卓越亚马逊 3%
4% 20% 6%
当当网 9% 6% 44% 4% 拍拍网 2% 3% 2% 1%
1.1.5 选择电商平台的影响因素
针对影响大学生选择电商平台的影响因素及影响程度进行调查，结果如图5所示。
调查结果显示，影响大学生选择电商平台的影响因素有产品种类的丰富性（占59.6%），销售商家信用度（占55.1%），产品价格（占53.2%），产品质量描述（占52.2%），购买者评论（占46.8%），售后服务（占34.9%），发货及送货速度（占33.9%）
等。由此可知，大学生在选择电商平台的时候比较看重产品种类的丰富性、销售商家的信用度、产品价格和产品质量描述。
1.1.6 网购金额及使用付款方式
针对大学生平均每月网购花费金额和对网上购物时支付金额渠道所持的态度进行调查，结果如下图6与图7所示。
调查结果显示，平均每月网购费用在100元以内的人数占38.9%，100元～300元的占46.8%，500元以上的占14.1%。大部分大学生每月网购的花费在300元以内，占到了85.9%，与目前大学生总体消费水平基本相符。在支付网购金额时，绝大部分
学生倾向于网上支付，其次为货到付款。但对于网上支付，仅42.8%的学生表示放心。由此可见，电子商
务企业可以通过提高网络支付的安全性来吸引顾客。 1.1.7 网购过程中所担心因素
针对大学生网购过程中所担心的因素进行调查，结果如图8所示。
调查结果显示，网购过程中担心的因素有图片与实物不相符（占81.77%），产品质量不一（占75.86%），商家的诚信（占57.14%），运输过程货物受损（占48.77%），支付的安全性（占48.77%），其他（8.37）。图片与实物不相符、产品质量不一
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图5 选择电商平台的影响因素
Fig.5 The influence factors of choosing E-commerce Platforms
图6 平均每月网购花费金额
Fig.6 The average monthly amount online spending
图7 对于网络支付所持有的态度 Fig.7 The attitude about online payment
图8 网购过程中所担心因素
Fig.8 Fearing factors in the process of online shopping
致（购买的商品质量与商家所描述的质量不一致）、商家的诚信所占比例较大，在很大程度上决定了网上购物交易的达成。
1.1.8 问卷（一）调查结果小结
由结果分析可知，服饰鞋帽、生活日用品、书籍及影音类、电子产品为大学生日常购物首选，大学生网购交易过程简示如图9所示。
由图1可知，产品种类丰富度、商家信用、价
格优势、商品质量描述是电商平台下吸引大学生产生购买想法的首要因素，而图物符合度、产品质量一致性、商家诚信则是是否产生购买行为的决定性因素。因此，大学生选择电商平台的主要影响因素归结为产品种类的丰富性、产品价格、产品质量描述、销售商家信用度、图物符合度。
1.2 问卷（二）调查结果分析
根据问卷调查（一）的结果分析，进行再次问
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图9 大学生网购交易流程图
Fig.9 College students’ online shopping transaction flow chart
卷调查，得出大学生选择电商平台的影响因素在购买商品考虑因素中所占比例，如表2所示。
表2 购买商品影响因素所占比例
Tab.2 Buying goods proportion of influence factors
以大学生选择电商平台的影响因素为标准对各类电商平台进行衡量，所得结果如表3所示。
表3 各类电商平台在影响因素下所占比例
Tab.3 The proportion of E-commerce Platforms under
the influence factors
购物平台 种类 丰富性 产品 价格 产品质 量描述
商家 信用度
图物 符合度
淘宝网 47% 39% 41% 23% 30% 京东商城 33% 32% 53% 37% 30%
卓越亚马逊 24% 33% 34% 29% 46% 当当网 32% 47% 30% 32% 30% 拍拍网
19%
19%
15%
18%
18%
由表3得，在产品种类的丰富性、产品价格、产品质量描述和销售商家信用度、图物符合度等五个因素中，评价值最高的依次为淘宝网、当当网、京东商城、卓越亚马逊，拍拍网的评价值最低。由此可知，没有一己之优，势必会面临被淘汰的局面。
电子商务企业要意识到自己在面对大学生客户群体时所存在的问题，对自己的营销策略进行适当调整，来吸引广大客户，增加市场占有率。
2 电商平台评价模型构建
力求使电商平台评价结果与大学生实际选择电商平台情况相符合，并充分体现分析过程的适用性、科学性、系统性和新颖性。基于数学理论知识，建立合适的数学模型将主观、定性的评价指标与客观定量的数据相结合，对电商平台进行评价分析。
2.1 粗糙集理论
粗糙集理论[8-10]是波兰数学家Pawlak [11-12]于1982年提出的，是一种新的处理含糊性和不确定性问题的数学工具，能够在保持原有的分类能力不变的前提下，去除数据中的冗余信息。
定义 1 设(,,,)S U A V f =是一个决策表，
,A C D C D ==∅ ，A 表示属性集C 称为条件属
性集合，D 称为决策属性集，V 表示值域，f 是一个信息函数。其中对影响因素的描述一般为逻辑语言，选取4个语言变量值（4,3,2,1）对指标进行模糊评价，评价域为W ={“很重要”、“重要”、“一般”、“不重要”}，对所选指标进行规范化处理。
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准则层、方案层，构建层次分析图，根据专家的意见及判断矩阵重要性标度，量化各个指标，建立判
断矩阵（其中，判断矩阵的标度法[17]如表4所示）。其次，计算各个矩阵的特征向量，求出综合矩阵，并对判断矩阵进行一致性检验。最后，根据总排序的权重，计算最底层的各元素对于目标层的权重，从而确定方案层的权重，作出科学的决策[18]。
2.4 基于粗糙集理论和遗传算法的层次分析法的建模步骤
基于以上理论，构建粗糙集理论和遗传算法的层次分析法，对电商平台进行评价，步骤如下：
Step1：根据网上购物的特点，由网购经验丰富的大学生对电商平台选择评价指标进行预设定。
Step2：分析影响大学生选择电商平台的因素，得到电商平台初步评价指标。
Step3：采用粗糙集理论和遗传算法相结合的属性约简方法对初步评价指标进行约简，构建约简后指标体系。
Step4：运用层次分析法对电商平台进行评价选择。
3 电商平台的评价
由问卷调查分析可知，大学生日常购买的几类商品有服饰鞋帽类、生活日用品类、书籍影音类、电子商品类。针对大学生日常购买的各类商品逐一建立基于粗糙集理论和遗传算法的层次分析法进行分析，对各类电商平台进行评价。
3.1 服饰鞋帽类商品的评价
在此层次上，把服饰鞋帽类设为目标层，建立评价指标体系对淘宝网、京东商城、卓越亚马逊、当当网、拍拍网5个电商平台进行评价分析。 3.1.1 建立初步评价指标体系
根据问卷调查结果分析及网购经历丰富人员的意见，并在参考相关文献的基础上确定影响因素，建立初步指标体系，如表5所示。
表5 初步评价指标体系
Tab.5 The preliminary evaluation index system
C 1 产品种类丰富度 C 2 产品价格 C 3 产品质量描述 C 4 销售商家信用度 C 5
图物符合度
3.1.2 基于粗糙集理论和遗传算法的指标约简
根据问卷调查所得数据（见表1和表3）构造决策表，如表6所示，其中，论域U ={1, 2, 3, 4, 5}，依次代表淘宝网、京东商城、卓越亚马逊、当当网、拍拍网5个电商平台；条件属性C ={C 1, C 2, C 3, C 4,
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表6 决策表 Tab.6 The decision table
U
C 1
C 2
C 3
C 4
C 5
D
1 4 3 4
2 2 4 2
3 3
4 3 2 3 3 2 3 3 2 4 1 4 3 4 2 3 2 1
5 1 1 1 1 1 1
C 5}；决策属性
D ={评价结果}。
经过属性约简计算，所得结果为{C 1,C 2}
，即产品种类丰富度C 1和产品价格C 2为最小相对约简 指标。
3.1.3 层次结构模型的建立与求解
在服饰鞋帽类这个层面上，把服饰鞋帽设为目标层，将约简后的评价指标设为指标层，5个电 商平台为方案层，构建层次分析结构模型如图10 所示。
图10 服饰鞋帽类-电商平台评价层次结构示意图 Fig.10 Clothing shoes and hats class-E-commerce Platforms evaluation hierarchical structure diagram
通过计算得，在服饰鞋帽类，淘宝网、京东商城、卓越亚马逊、当当网、拍拍网5个电商平台的组合权向量W 1=(0.4401,0.1803,0.0759,0.2658,0.0379)T
。可知，单在服饰鞋帽类，5个电商平台的综合评价排序，如表7所示。
表7 服饰鞋帽类-电商平台综合评价
Tab.7 Clothing shoes and hats class - E-commerce
Platforms comprehensive evaluation
电商平台
淘宝网 京东商城卓越亚马逊 当当网拍拍网
评价结果排序 1
3 4 2 5
3.2 生活日用品类、电子产品类、书籍影音类的
评价
如上所示，对生活日用品类、电子产品类、书籍影音类逐一进行电商平台评价，所得结果如表8所示。
表8 其它类-电商平台综合评价
Tab.8 Other classes - E-commerce Platforms compre-hensive evaluation
商品类别淘宝网京东商城 卓越亚马逊 当当网拍拍网
生活日 用品类 2 3 4 1 5 电子产品类 2 1 3 4 5 书籍影音类
2 3 4 1 5
3.3 综合分析
通过研究发现大学生针对服饰鞋帽类，生活日用品类，书籍影音类选择电商平台时，具有区分性因素是产品种类丰富性和产品价格，因此产品种类丰富性最高、产品价格最实惠的淘宝网和当当网成为了首选。而在选择电子产品类产品时，起决定性因素的是产品质量描述和商家信用度，京东商城为首选。
对服饰鞋帽、生活日用品、书籍影音、电子产品4类商品进行综合分析，得到最终的组合权向量W =(0.3957,0.1851,0.0821,0.3001,0.0371)T 。由此可知，从总体来看，电商平台综合性排序依次为淘宝网、当当网、京东商城、卓越亚马逊、拍拍网，如表9所示。
表9 电商平台总评价表
Tab.9 The final result E-commerce
Platforms evaluation
电商平台
服饰 鞋帽类
生活 日用类
电子 产品类
书籍 影音类
总评价
淘宝网 1 2 2 2 1 京东商城 3 3 1 3 3 卓越亚马逊
4 4 3 4 4
当当网 2 1 4 1 2 拍拍网 5 5 5 5 5
4 结 语
调查研究中具有网购经历的学生占全体样本的94.58%，所占中国网民购物比例也越来越高，随着电子科技的发展，还有进一步扩大的趋势。可见，大学生网上购物市场前景预期很好，相比于传统购物，大学生更倾向于网上购物。价格便宜、方便快捷、节省时间、产品种类多等是吸引大学生选择网上购物的原因。大学生对于网上购物的缺陷反映也很多，产品的虚假宣传、销售商家的欺诈现象，使产品种类的丰富性、产品价格、产品质量描述、销售商家信用度、图物符合度成为大学生选择电商平
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台的主要影响因素。电子商务平台应该对消费者的保护机制进行完善，为其提供有力的保障。防止欺诈与虚假宣传损害消费者的利益，让消费者能够放心、信任的购物。
与之前问卷调查所得初步评价结果相比，在综合分析结果中京东商城略低于当当网位居第三，这是因为在大学生日常购买的这几类商品中，电子产品类所占比例较低，而京东商城为购买电子商品时的首选电商平台，略低于当当网属于正常现象与大学生网购基本情况相符。可见，研究结果具有可参考性和真实有有效性。本次研究数据通过文献搜集、对比研究和对网购经历丰富的大学生进行问卷调查所得，使用粗糙集理论和遗传算法的层次分析法对电商平台进行评价分析，为研究结果提供了理论依据，使其具有科学性。但由于全国大学生分布广泛，以及我们的时间和精力有限，故不能一一对每个大学生做到调研，使得结果具有一定的局限性。基于粗糙集理论和遗传算法的层次分析算法具有较强的数据处理能力，且在MATLAB 运算平台上进行相关计算,可以提高运算的速度和准确性。因此，可以将研究对象扩张至全国大学生，针对全国大学生有效。
随着科学技术的发展，相信会有越来越多的元素融入到网上购物和电商平台中，网上购物的缺陷也会因新元素的加入变得越来越好，越来越有法律保障。大学生作为网上购物的主要群体之一，在购物时除了要货比三家，最好选择综合评价较高的电商平台。电商平台和相关部门也应携手合作，为网上购物创造一个好的环境，共同促进电子商务市场的发展。
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