中国大学生消费的分析-中国大学生主流消费观

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中国大学生消费的分析

作者:吴甜甜张艺馨常悦

来源:《中国市场》2017年第24期

[摘要]根据山东科技大学280名大学生的消费抽样调查资料,分析了大学生消费的差异及原因,通过频数分析、独立样本T检验、单因素方差分析等方法得出消费差异与家庭、性别有关,理性消费是主流。同时针对目前大学生消费的一些不合理现象,提出了想让大学生理性消费应从外部环境和他们自身引导的建议。

[关键词]大学生消费;频数分析;独立样本T检验;单因素方差分析

[DOI]10.13939/ki.zgsc.2017.24.099

现如今,大学生作为一个特殊的消费群体受到的关注越来越高。由于大学生年龄较小,群体较特殊,他们的消费心理和行为不同于社会其他消费群体。一方面,他们有着旺盛的消费需求;另一方面,他们经济上尚未获得独立,消费受到很大制约。消费观念的超前和消费实力的滞后,都对他们的消费产生了很大影响。因此,关注大学生的消费行为,分析大学生的消费差异,对引导他们理性消费具有深远的意义。本文以山东科技大学为例,以全校本科生为调查对象,采取按年级、性别、专业的不同进行分层抽样的方式进行了调查,共发放问卷300份,收回了283份,280份有效。其中大一78份,大二91份,大三111份;理工科180份,文科94份,其他类6份;男生147份,女生133份。在本调查问卷设计中,按照生活费的来源和去向设计了若干问题,包括单选,多选,排序与量表题。我们将从以下两大方面分析得到的有效统计数据,最终得到结论。

1 数据的统计分析

本次调查主要调查了学生一个月的日常消费支出,包括饮食、服装、日用品、学习用品、通讯、交往等方面。我们从以下两大方面进行分析。

1.1 对消费的总体情况的分析

(1)大学生每月生活费的基本情况

表1是关于大学生每月生活费的频数分析。有16.8%的学生月生活费在800以下,有60.7%的大学生生活费在800~1000元,只有22.5%的学生生活费超过1200元,事实证明,大学生中普通家庭还是占大多数,富裕家庭占少数。

对数据进行频数分析,由上表可得,53.6%的学生的生活费完全依赖家里,42.9%的学生主要靠家庭,部分靠自己获得,只有极少部分依靠自己或国家获得。这与现实情况和我们的传统文化有关,也反映了当代大学生对家庭的依赖过大,并且社会提供的勤工俭学的机会太少。随着各项制度的进一步完善,相信这种情况会得到改善。

1.2 对群体类别消费方式的比较

(1)大学生消费性格在性别上的差异

由独立样本T检验表可知,方差齐性,t检验值为3.797,对应的概率p-值为0.046

对认可程度题七(勤俭节约,精打细算是一种优良传统)取显著性水平为0.05,概率P-值为0.803>0.05,接受原假设,认为不同年级的学生对此观点的认可程度无显著性差异,从均值程度3.33可以看出大学生对勤俭节约持无所谓态度。

对认可程度题八(购买商品,会遵循买对的不买贵的原则)取显著性水平为0.05,概率P-值为0.231>0.05,接受原假设,认为不同年级的学生对此观点的认可程度无显著性差异,从均值程度1.91可以看出大学生对“买对不买贵”持一般认可态度。

对认可程度题九(我愿意花钱使自己更时尚)取显著性水平为0.05,概率P-值为

0.056>0.05,接受原假设,认为不同年级的学生对此观点的认可程度无显著性差异,从均值程度2.31可以看出大学生对花钱使自己时尚持一般认可态度。

2 结论

2.1 理性消费是大学生消费的主流

77.5%的大学生月生活费在1200元以下,只有22.5%的学生月生活费超过1200元。从本次调查中得知,饮食消费占很大比例,在有盈余时52.1%的学生都会存起来。

2.2 消费行为与性别有关,与年级无关

由独立样本T检验和单因素方差分析可得女生的消费比男生更情绪化,男生比女生在消费性格上更理智,不同年级之间对消费观点认可程度无显著性差异。

3 对引导大学生理性消费的建议

对学校:希望学校在发放助学贷款时,确保学生个人情况的真实性,让真正贫困又勤奋刻苦的同学得到资助。

对家长:父母要引导孩子正确消费,教育孩子艰苦朴素,理性消费,做好榜样。

对商家:引进物美价廉的商品,降低学生消费水平。

对学生:培养独立的理财能力、科学的消费观念,理性消费,不盲目攀比。

我们应重视培养以寄生性为主的大学生独立的理财能力、科学的消费观念,总的来说,应该让大学生回归理性消费(消费者在消费能力允许的条件下,按照追求效用最大化原则进行的消费),避免盲目攀比,构建一种文明健康的生活方式。

参考文献:

[1]何晓群.多元统计分析[M].北京:中国人民大学出版社,2004:258-265.

[2]朱智铭.由高校学生消费者函数引发教育公平性思考[J].上南京社会科学,2004(6):55-57.

[3]卢纹岱.SPSS for Windows统计分析[M].北京:电子工业出版社,2006:334-346.

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