1. 引言
国家经济社会的快速发展，人民群众的生活水平不断提高，大众消费水平和层次也逐步提升，女大学生作为社会中个性鲜明的特殊群体，其消费行为已经成为风向标，在一定程度上影响着社会群体的消费行为[1]。近年来的调查研究发现，部分女大学生的消费行为存在攀比、从众等非理性的消费倾向[2][3][4]，在未能做到财物上“自给自足”的情况下却想要过成“精致状态”，造成不在能力范围内消费行为，严重情况下引发校园贷等不良行为，这侧面也反映了当今女大学生错误的消费观和价值观，需要来自家庭、学校、社会以及自身各方面的引导和帮助[5]。
服装消费在人们的日常生活中的比重越来越高，“爱美之心人皆有之”，女大学生在服装方面的消费也不断增加[6]。本文通过对女大学生服装消费行为的分析，归纳出女大学生消费行为存在的基本特征，深入剖析影响女大学生的服装消费因素，有针对性地提出合理性意见，帮助她们树立正确的消费观，从而促进其消费行为健康发展。
2. 研究方法
2.1. 文献资料法
分别以“女大学生”“女大学生服装消费”“服装消费影响行为因素”为关键词，进行了文献搜索，并对所有查阅的文献进行了重点阅读、整理和分析，为本文提供理论和方法支持[7]。
2.2. 问卷调查法
编制女大学生服装消费行为调查问卷，问卷由“女大学生服装消费现状”“影响女大学生服装消费行为因素”两部分组成。
2.3. 数理统计法
运用SPSS23.0的因子分析法对影响女大学生的服装消费行为因素进行分析，主因子提取采用的主成分分析法和最大方差旋转法[8]，根据其调查问卷影响女大学生服装消费的因素有18个指标因素，最终提取10个主要因素。
3. 女大学生服装消费行为特征分析
首先，对女大学生服装消费行为调查问卷进行信度分析，结果见表1，初始问卷整体信度
值达0.872 > 0.8，说明问卷可靠性高[9]。
Table 1.Reliability statistics
表1.可靠性统计量
Cronbach’s Alpha |
基于标准化项的Cronbachs Alpha |
项数 |
0.872 |
0.900 |
18 |
研究调查显示，女大学生服装消费行为主要特征表现在：消费来源单一、服装消费比重大、网络服装消费行为凸显、消费行为冲动且存在非理性消费行为。
3.1. 消费来源单一
如图1，在被调查的157名女大学生中，63%的女大学生生活费的主要来源是父母或家中亲人所给。这表明大部分大学生的经济还没有独立，家庭因素仍然是女大学生服装消费的主要资金来源。但女大学生服装消费时常表现很是随意，并不会很在乎钱的问题，没有生活费，就毫不客气的向父母讨要。当然这也灌输了她们理所当然，毫无顾忌的消费。
Figure 1.Sources of college student consumption
图1.大学生消费来源
3.2. 服装消费比重大
如图2和图3，调查发现女大学生购买服装的花费比例较高，74%的学生月平均生活费在1200元以上，而每月用于服装购买的消费金额在400以上的女大学生占比达80%，说明服装消费比重较大。这一结果与以往的调查结果相契合，因为所处的年龄段，女大学生比较注重自身的形象，希望把自己完美的一面展现在人们面前，服饰消费占每月消费总额的比重是最大的[10]。
Figure 2.Monthly living expenses of female university students (yuan/month)
图2.女大学生月生活费(元/月)
Figure 3.Actual amount of clothing purchased (yuan/month)
图3.实际购买服装金额(元/月)
3.3. 网络服装消费行为凸显
如图4调查显示，78.34%人会受网络平台影响而购买服装，就女大学生购物方式的选择，有82.56%人选择网购，少部分人会选择在大型商场或批发市场购买，淘宝、抖音、小红书等电商平台成为了女大学生购买服装的主阵地。学生们“随时随地”便可以完成购物行为，并能通过“货比三家”选择到自己心仪的商品。
Figure 4.Female college students’ choice of clothing consumption methods
图4.女大学生服装消费方式选择
3.4. 消费行为冲动
如图5调查结果显示，超80%的女大学生缺乏消费计划，购买服装表现出时间选择不固定、购买随心所欲且经常会购买一些不需要的产品。这表明大部分同学的消费具有盲目性，消费前没有计划性，消费行为冲动，存在非理性消费行为。
Figure 5.Whether female college students’ clothing consumption behavior is planned or not
图5.女大学生服装消费行为是否有计划
4. 女大学生服装消费行为影响因素分析
4.1. 影响因素的确定
依据文献查阅和问卷调查罗列女大学生服装消费的动机[11]，最终选取18项影响因素，每一项的重要性用五分等级表示。从表2的结果显示，巴特利球度检验统计量的观测值是1710.886，相应的概率
值接近0，由于概率
值小于显著性水平，拒绝零假设，认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异。同时，
值为0.955，原有变量适合进行因子分析。
Table 2.Tests for KMO and Bartlett
表2.KMO和Bartlett的检验
取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量 |
0.955 |
Bartlett的球形度检验 |
近似卡方 |
1710.886 |
df |
153 |
Sig. |
0.000 |
从表3中可以看到18个原始变量(指标01到18分别表示下文中的x1，x2，x3……x18)的共同度均较高，都能够较好地被抽取因子解释，其公因子方差均在0.5以上，因此本次提取的总体效果较理想。
Table 3.Initial solutions of factor analysis
表3.因子分析的初始解
指标(描述) |
初始 |
提取 |
x1我喜欢购买显示我社会地位的产品、品牌 |
1.000 |
0.806 |
x2没用的东西再便宜也不买 |
1.000 |
0.742 |
x3对于服装我具有自己的看法，购买的服装具有自己的个性 |
1.000 |
0.909 |
x4我很关注新产品的发布 |
1.000 |
0.802 |
续表
x5我会因某服装现在流行而购买该服装 |
1.000 |
0.837 |
x6在服装上花费金钱和时间是值得的 |
1.000 |
0.823 |
x7我的生活很多信息来源于网络 |
1.000 |
0.798 |
x8亲戚朋友的好评很重要 |
1.000 |
0.873 |
x9消费观念和行为引导的效果不明显 |
1.000 |
0.774 |
x10高等教育有关消费行为研究缺乏 |
1.000 |
0.985 |
x11我想穿看起来自信的 |
1.000 |
0.986 |
x12我对服装购买很是随意，喜欢就好 |
1.000 |
0.885 |
x13看到别人有名牌的衣服，我也要有 |
1.000 |
0.742 |
x14价格贵我也喜欢买流行的衣服 |
1.000 |
0.873 |
x15我想穿看起来随和的服 |
1.000 |
0.954 |
x16我购买的商品能够使我很有面子，是件很开心的事 |
1.000 |
0.956 |
x17在购买衣服时我会征求父母的意见 |
1.000 |
0.952 |
x18面对日益繁荣的市场我会超前消费 |
1.000 |
0.970 |
用因子分析的方法将在同一因子上载荷较高的指标融合在一起，分析影响女大学生服装消费的主要因子。浓缩原有的18项指标最终得到了10项新指标，确定影响因素的指标，构造女大学生服装消费的主要影响因子评价体系。
Table 4.Factors explaining the total variance of the original variables
表4.因子解释原有变量总方差情况
成份 |
初始特征值 |
提取平方和载入 |
旋转平方和载入 |
合计 |
方差的% |
累积% |
合计 |
方差的% |
累积% |
合计 |
方差的% |
累积% |
1 |
9.141 |
50.781 |
50.781 |
9.141 |
50.781 |
50.781 |
4.431 |
24.618 |
24.618 |
2 |
1.058 |
5.878 |
56.658 |
1.058 |
5.878 |
56.658 |
1.807 |
10.040 |
34.658 |
3 |
0.927 |
5.149 |
61.807 |
0.927 |
5.149 |
61.807 |
1.511 |
8.395 |
43.052 |
4 |
0.920 |
5.109 |
66.916 |
0.920 |
5.109 |
66.916 |
1.232 |
6.847 |
49.899 |
5 |
0.785 |
4.363 |
71.280 |
0.785 |
4.363 |
71.280 |
1.222 |
6.791 |
56.690 |
6 |
0.686 |
3.809 |
75.089 |
0.686 |
3.809 |
75.089 |
1.115 |
6.193 |
62.883 |
7 |
0.628 |
3.488 |
78.577 |
0.628 |
3.488 |
78.577 |
1.115 |
6.192 |
69.075 |
8 |
0.593 |
3.297 |
81.873 |
0.593 |
3.297 |
81.873 |
1.106 |
6.142 |
75.217 |
9 |
0.475 |
2.640 |
84.514 |
0.475 |
2.640 |
84.514 |
1.080 |
5.999 |
81.216 |
10 |
0.455 |
2.528 |
87.041 |
0.455 |
2.528 |
87.041 |
1.049 |
5.825 |
87.041 |
11 |
0.403 |
2.239 |
89.280 |
|
|
|
|
|
|
12 |
0.379 |
2.108 |
91.388 |
|
|
|
|
|
|
13 |
0.370 |
2.053 |
93.441 |
|
|
|
|
|
|
14 |
0.345 |
1.914 |
95.355 |
|
|
|
|
|
|
15 |
0.308 |
1.713 |
97.068 |
|
|
|
|
|
|
16 |
0.231 |
1.284 |
98.352 |
|
|
|
|
|
|
17 |
0.179 |
0.995 |
99.347 |
|
|
. |
|
|
|
18 |
0.118 |
653 |
100.00 |
|
|
|
|
|
|
在表4中，特征值大于1的10个因子，解释了原有变量总方差的87.041%，原有变量的信息丢失较少，因子分析效果较理想。我们可以看到因子旋转后，累积方差贡献率为发生变化，但却重新分配了各个因子解释原有变量的方差，改变了各因子的方差贡献，使得因子更易于解释。重新指定提取特征根的标准，指定提取10个因子，结果如下：
Figure 6.Fragmentation diagram of factors
图6.因子的碎石图
从图6中，可以看到：第1个因子的特征值很高，对解释原有变量的贡献最大；第10个以后的因子特征值都较小，对解释原有变量的贡献很小，因此提取10个因子是合适的。在确认了10个主因子之后，为了使这10个主因子代表量更加明显，同时为了使每一个主因子中子集更加明确地指向和集中。根据因子分析理论，采用“最大方差旋转法”对18个初始变量进行旋转，结果如表5。
Table 5.Rotated factor loading matrices
表5.旋转后的因子载荷矩阵
|
旋转成份矩阵a成份 |
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
x5 |
0.746 |
0.335 |
0.301 |
0.109 |
0.124 |
−0.005 |
0.111 |
0.139 |
0.128 |
−0.055 |
x4 |
0.734 |
0.281 |
−0.034 |
0.185 |
0.106 |
0.194 |
0.248 |
−0.023 |
0.135 |
0.141 |
x13 |
0.732 |
0.195 |
0.139 |
0.040 |
0.144 |
0.093 |
0.062 |
0.182 |
0.132 |
0.253 |
x6 |
0.686 |
0.178 |
0.390 |
0.154 |
0.137 |
0.138 |
0.159 |
0.178 |
0.192 |
0.115 |
x1 |
0.670 |
0.176 |
0.356 |
0.225 |
0.286 |
0.120 |
0.118 |
0.040 |
0.156 |
0.114 |
x12 |
0.658 |
0.163 |
0.380 |
0.318 |
0.198 |
0.116 |
0.125 |
0.129 |
0.185 |
0.247 |
x2 |
0.654 |
0.128 |
0.092 |
0.306 |
0.061 |
0.139 |
0.107 |
0.025 |
0.075 |
0.394 |
x14 |
0.255 |
0.847 |
0.052 |
0.170 |
−0.040 |
0.072 |
0.091 |
0.148 |
0.118 |
0.090 |
x9 |
0.368 |
0.647 |
0.158 |
−0.064 |
0.304 |
0.219 |
0.157 |
0.148 |
0.025 |
0.049 |
x7 |
0.391 |
0.451 |
0.435 |
0.188 |
0.207 |
0.123 |
−0.152 |
−0.074 |
0.205 |
0.298 |
x8 |
0.356 |
0.100 |
0.776 |
0.057 |
0.096 |
0.133 |
0.202 |
0.150 |
0.103 |
0.175 |
续表
x15 |
0.313 |
0.116 |
0.086 |
0.897 |
0.121 |
0.060 |
0.039 |
0.036 |
0.057 |
0.082 |
x16 |
0.254 |
0.090 |
0.115 |
0.133 |
0.889 |
0.087 |
0.109 |
0.075 |
0.139 |
0.132 |
x10 |
0.184 |
0.151 |
0.116 |
0.066 |
0.083 |
0.945 |
0.051 |
0.038 |
0.067 |
0.047 |
x17 |
0.248 |
0.122 |
0.145 |
0.045 |
0.108 |
0.055 |
0.899 |
−0.017 |
0.140 |
0.100 |
x18 |
0.156 |
0.162 |
0.102 |
0.035 |
0.067 |
0.036 |
−0.016 |
0.942 |
0.087 |
0.081 |
x11 |
0.284 |
0.136 |
0.133 |
0.068 |
0.145 |
0.077 |
0.156 |
0.108 |
0.891 |
0.087 |
x3 |
0.422 |
0.137 |
0.256 |
0.099 |
0.190 |
0.045 |
0.160 |
0.151 |
0.105 |
0.734 |
从表5可以看出，第一因子上在x5，x4在有较高的载荷，在第一因子主要解释了这2个变量，说明这2个变量具有很强的相关性，归为一类，可以解释为喜欢跟随潮流、紧跟时尚；第二个因子在指标x14，x9在上有较高的载荷，可以看出这2个变量与服装价格有关，女大学生消费对价格比较敏感，在有打折促销活动时更容易做出服装购买行为；第三个因子在指标x7，x8上有较大载荷，说明这2个变量具有很强的相关性，可以看出这2个变量与用户口碑有关，女大学生购买服装受网购评价的影响。第四个因子在x12，x15有较高的载荷，第四因子主要解释了这两个变量，说明这两个变量具有很强的相关性，归为一类；第五个因子在x16，x1有较高的载荷，第五个因子主要解释了这一个变量，说明这两个变量具有很强的相关性，归为一类；第六个因子在x10，x9有较高的载荷，第四因子主要解释了这一个变量，说明这两个变量具有很强的相关性，归为一类；第七个因子在x17，x8有较高的载荷，第七因子主要解释了这两个变量，说明这两个变量具有很强的相关性，归为一类；第八个因子在x18，x3上有较高的载荷，第八因子主要解释了这两个变量，说明这两个变量具有很强的相关性，归为一类；第九个因子在x11，x7有较高的载荷，第2个因子主要解释了这两个变量，说明这两个变量具有很强的相关性，归为一类；第十个因子在x3有较高的载荷，第十因子主要解释了这个变量，说明这一个变量为一类。
4.2. 女大学生服装消费行为的主要影响因素
如表6，因子分析得出影响女大学生服装消费的10个主要因子，对其进行旋转后的因子载荷矩阵可以看出，影响女大学生服装消费行为的因素主要有服装价格、流行程度、用户口碑、个体心理、家庭环境、社会环境、学校环境。主要可以归因于以下几类。
1) 自身因素：女大学生作为特殊的社会消费群体，她们对服装的购买主要依据自身喜好，会根据自己的兴趣爱好、心情状态等消费服装，会倾向于购买显示身份地位，使自己很有面子的服装。这些独特性必然影响其消费。
2) 家庭因素：由于大多数女大学生的消费来源主要是父母。她们购买服装会受家庭收入和父母亲戚朋友的意见。部分家长认为学生在学校的日常生活花销理应父母承担，可谓“有求必应”，导致学生在经济上过于依赖父母，且在消费时不考虑过多因素，在一定程度上产生非理性的消费行为。
3) 社会因素：市场经济的快速发展，服装行业日益繁荣，消费平台更加广泛，社会环境对女大学生的消费观念及行为的影响更加深入，客观上为她们的超前消费提供了更多机会，造成了女大学生服装消费的超前和不合理，在一定程度上造成消费水平的两极分化。
4) 学校因素：高等教育中缺乏有关于消费观的主题教育和活动，例如：理财课程、健康消费讲座、消费认知能力提升训练等，对学生的消费观念和行为教育引导效果不够明显，导致部分学生未能养成制定合理消费计划的习惯，进而影响健康消费观的养成。
Table 6.Main factors influencing college students' clothing consumption
表6.影响大学生服装消费的主要因子
因子及其命名 |
详细描述 |
载荷 |
流行时尚 |
4我很关注新产品的发布 |
0.734 |
5我会因某服装现在流行而购买该服装 |
0.746 |
价格因素 |
9在服装上花费金钱和时间是值得的 |
0.847 |
14价格贵我也喜欢买流行的衣服 |
0.647 |
用户口碑 |
7我的生活很多信息来源于网络 |
0.435 |
8亲戚朋友的好评很重要 |
0.776 |
个体舒适 |
12我对服装购买很是随意，喜欢就好 |
0.318 |
15我想穿看起来随和的服装 |
0.897 |
符合身份 |
1我喜欢购买显示我社会地位的产品、品牌 |
0.286 |
16我购买的商品能够使我很有面子，是件很开心的事 |
0.889 |
学校因素 |
9学校对学生的消费观念和行为引导教育力度不够 |
0.219 |
10学校教育中对学生消费心理和行为研究不足 |
0.945 |
家庭环境 |
8生活费会影响我的我购买服装的 |
0.202 |
17在购买衣服时我会征求父母的意见 |
0.899 |
社会环境 |
18面对日益繁荣的市场我会超前消费 |
0.942 |
心理因素 |
7我想穿使人心情舒畅的服装 |
0.205 |
11我想穿看起来自信的 |
0.891 |
显示气质 |
3对于服装我具有自己的看法，购买的服装具有自己的个性 |
0.734 |
5. 结语
本文基于各指标得分比较其中的情况下，通过因子分析法提取18个原始因子，并对其提取载荷值大于0.5的指标，最终得出10个新指标，流行时尚、价格因素、用户口碑、个体舒适、符合身份、学校因素、家庭环境、社会环境、心理因素、显示气质。可总结为，家庭因素、学校因素、社会因素和自身因素。
对女大学生消费心理与行为的影响因素分析，目的是为构建她们科学、健康、合理的消费心理与行为，可以从以下几个方面加以引导。
5.1. 家庭层面：注重家庭氛围的营造
好的家风体现出好的家庭教育，对学生的影响是潜移默化的，并起到不可替代的作用。因此，家长一是要做到言传身教，不断地加强和提高自己的消费素养，在日常生活中为学生做出榜样；二是要改变传统的观念，“再苦再累不能苦孩子”“穷养儿子富养女”等观念不应体现在现代家庭教育中，应从“勤俭节约、艰苦奋斗、苦尽甘来”的观念中，培养学生良好的消费品德；三是要加强沟通交流，做好监督和引导，大多数父母对学生的学习和生活情况不是很了解，父母和学生之间缺乏沟通，父母为大学生提供生活费，但不知道费用和用途在哪里，这对父母监督和引导大学生的消费状况是不利的。家长应多与孩子交流和沟通，了解他们的消费和心理状况，及时准确地了解他们的网络消费现状，需要记录和分析网络消费中存在的一些问题，并积极引导。
5.2. 学校层面：强化思想政治教育
校园环境是大学生生活和消费最主要的场地。学校的大环境以及教师、同学的言行、思维、生活习惯等均对大学生的消费行为具有重要的影响。学校一是可以通过开展消费教育讲座、课程教学，主题班会、知识竞赛等方式加强学生对节约和消费的体验，使学生用有一定的消费常识，增强消费计划性和合理性。二是加强思想教育，高校在管理过程中要时刻关注学生的消费心理状况，减少学生群体中的盲目从众、攀比之风，同时帮助学生解决实际问题，引导学生形成正确的消费观、价值观。三是学校可以多开展“三下乡”“返家乡”实践活动和勤工俭学，让大学生通过亲身实践去体验生活的不容易，培养健康的消费行为。
5.3. 社会层面：营造健康消费环境
广告媒介、文化情结等在当今电商背景下对高校大学生消费观念的影响逐渐加深，然而这些因素也有消极影响，因此需要营造健康消费的社会参照环境，发挥媒体正向引导作用，做好品牌文化建设，为高校大学生消费营造健康、积极向上的外部环境。心智尚未成熟的大学生辨别能力差，容易受到不良因素的诱惑或影响。政府要加强对涉及虚假宣传和对不正确价值观宣传的企业商家的监督和处罚，积极的引导学生理性消费，树立健康文明的生态消费理念和环境，坚守舆论阵地，抵制错误消费观对青年国带来的消极影响。
5.4. 个人层面：树立正确的消费观念
思想是行为的先导，正确的思想才会形成正确的行为。女大学生作为具有完全独立消费行为的消费群体，首先，应该培养健康科学的消费理念。在日常学习生活中，能够自主制定合理的消费计划，根据家庭和自身的实际，选择适合自己的消费品。特别是不能铺张浪费，注重简单实用，克服非理性消费行为，并注重以学习消费为主。其次，女大学生要积极参加各种活动，开拓视野和提升综合素质，做到身心健康发展。在实践过程中加强对生活的体验，养成艰苦朴素的优良传统。让大学生走出校门，体验社会中存在的消费问题，在问题的分析和解决中反思自身的消费行为和消费习惯，树立正确的消费观。
总之，当前经济背景下，高校女大学生面临诸多诱惑，而大学阶段又是大学生价值观形成的重要时期，很容易产生盲目从众心理、攀比心理等，这就需要来自家庭、学校、社会和学生自身，共同努力和配合，采取多种手段帮助女大学生构建积极健康向上的文明消费观，减少不正确的消费观对大学生消费的消极影响，树立正确的消费观念与健康、积极、向上的价值观，并营造健康、和谐的消费环境，有效助力大学全面成长成才。
基金项目
课程思政实施效果的量化及精准思政提升举措研究(2021-29)。
NOTES
*第一作者。
#通讯作者。