1、当代大学生消费观调查研究以河北联合大学为例学生姓名：所属学院：学号：指导教师：20102011 学年 第 1 学期当代大学生消费观调查研究以河北联合大学为例摘要：大当前的消费市场中，大学生作为一个特殊的消费群体正受到越来越大的关注。由于大学生特殊的生理和心理特点，使他们有着不同于社会其他消费群体的消费心理和行为。一方面，他们有着旺盛的消费需求，另一方面，他们尚未获得经济上的独立，消费受到很大的制约。消费观念的超前和消费实力的滞后，都对他们的消费观有很大影响。特殊群体自然有自己特殊的特点，同时难免存在一些消费行为上的问题和偏差。为了调查清楚大学生的消费现状，我决定在身边的同学中进行一次消费的调查
2、，对大家的消费进行归宗和分析。关键词：大学生 消费观一、 调查背景：随着社会生活环境的改善和生活水平的日益提高，人们的消费观念和消费结构发生了明显变化。当前学生尤其是大学生的消费方向、消费心理、消费形式等也都发生了深刻的变化，大学生作为社会特殊的消费群体，消费观念的塑造和培养更为突出而直接地影响其世界观的形成与发展，进而对大学生一生的品德行为产生重要的影响。二、 调查对象：河北联合大学在校学生三、 调查方法：问卷调查四、 调查方式：随机抽样五、 调查意义：当代大学生作为社会消费中的一个非凡群体，有自身消费群体不同的消费意识和消费方式，并在参与消费文化的过程中产生一定的社会影响。大学生的消费现状
3、反映了大学生的现实消费倾向和未来的消费走向，对于研究消费经济和市场需求有重要意义。大学生消费观反映出了大学生的生活现状，以及价值取向，研究大学生的消费观可以把握当代大学生的思想和行为特点，对于高校的思想道德建设和教学治理都将产生直接影响。关注大学生的消费行为，引导其正确消费，帮助他们树立合理、科学的消费观念，养成良好的消费习惯，使之能成为国家和社会的有用之才，具有深远的意义。六、 调查时间：2010 年 12 月 20 日2010 年 12 月 26 日七、 问卷样式：见附件八、 分析方式：通过问卷收集数据，选择适当的问题运用SPSS 软件包进行分析和处理。九、调查报告：本次问卷调查共发放 6
4、1 份问卷，收回 61 份，回收率为 100%。1.数据预处理：为了方便分析，我将对所得的数据进行预处理。A数据排序：为了便于数据的流浪和找到数据中的最大值、最小值和异常值，我将对数据进行排序的处理。例如，我对学生的实际消费额（第 4 题）进行升序排序。如操作图 1-1.（操作图 1-1）B变量计算：变量计算可以在原有数据的基础上计算产生一些含有更丰富信息的新数据。例如，根据实际消费额（第四题）和期待消费额（第七题）等数据项，我可以计算出真实值和期待值之间的差距，通过分析这个差距的正负性和绝对值我可以得出学生对自己消费状态的满意程度。如操作图 1-2.（操作图 1-2）C数据选取：为了保证样本
5、的可信度，我决定对收集的样本进行数据选取。例如，期待的消费费填写的过高，不仅不符合实际，还可能对数据的分析造成影响，因此我对期待的消费额（第七题）进行限制，即仅选取期待消费额低于 6000 元的个案。如操作图 1-3.（操作图 1-3）D计数：为了更清楚地了解问卷第 13 题中涉及的大学生在进行消费时主要考虑的有哪些因素，例如我想知道同时看重品牌和价格的学生有多少，占整体比重多大，我为此对数据进行了计数处理，如操作图 1-4.（操作图 1-4）E.分类汇总：我希望了解来自城市、城镇和农村的同学的实际消费额和期待消费额是否存在较大差异，最简单的做法就是分类汇总，即将同学们按家庭所在地进行分类，然
6、后分别计算不同家庭所在地同学的平均实际消费额和平均期待消费额，就可以对平均的实际消费额和平均的期待消费额进行比较。如操作图 1-5.（操作图 1-5）SPSS 对这个问题进行了分类汇总工作，所产生的分类汇总结果见于表 1-1.家庭所在地 平均实际消费额 评价期待消费城市 800 1041.67城镇 800 900农村 561.03 526.92（表 1-1）2大学生消费特点及其原因分析：（1）消费来源单一。我在此问卷中涉及消费来源的问题为第 18 题（消费来源）和第19 题（期待的消费来源） 。下面我用 SPSS 软件的频数分析来显示大学生的消费来源。如操作图 2-1 和操作图 2-2.（操作
7、图 2-1）（操作图 2-2）经过 SPSS 的频数分析，所得的结果由表 2-1 和表 2-2 表示。另附生活费主要来源的条形图（图 2-1）和期待生活费来源的饼状图（图 2-2） 。50 83.3 83.3 83.32 3.3 3.3 86.73 5.0 5.0 91.74 6.7 6.7 98.31 1.7 1.7 100.060 100.0 100.0TotalValid Frequency Percent Valid PercentCumulativePercent（表 2-1）、 、50403020100Frequncy、（图 2-1）2 3.3 3.3 3.318 30.0 30.
8、0 33.39 15.0 15.0 48.331 51.7 51.7 100.060 100.0 100.0TotalValid Frequency Percent Valid PercentCumulativePercent（表 2-2）、（图 2-2）问卷第 18 题指出 83.3%的大学生生活费主要来源为父母。现阶段我国高等教育体制还采用比较封闭的治理模式，这种体制决定了大学生缺少更多的个人空间和时间，他们没有条件也没有更多的精力来从事较为复杂的社会工作，靠自己赚钱来完成学业几乎不可能。但是同时，我们也可以看到已经有 3.3%的学生和 6.7%的学生分别依靠校内的勤工助学和校外兼职来满足
9、自己每月的主要开销，这两者加起来已经有 10%，是个不可忽视的数目，这也意味着部分当代大学生的独立能力已经十分强。另一方面，在第 19 题当中，我们可以发现仅有 3.3%的同学期待自己的生活费完全由父母承担，而 51.7%的同学认为自己在大学期间的生活费来源应该由父母给予、自己打工和奖学金三者共同构成，这就表明当代的大学生的独立意识已经非常强了。（2）恩格尔系数较高。恩格尔系数即伙食占总生活费的比重，即我在此问卷中出的第8 题。我从性别的角度对伙食开销、购买衣物开销、购买日常用品开销、娱乐开销、学习开销进行分类汇总。如图 2-3.（操作图 2-3）分类汇总结果由表 2-3 显示。性别 伙食开销
10、 服饰开销 日用品开销 娱乐开销 学习开销男 0.69 0.09 0.08 0.09 0.21女 0.59 0.14 0.1 0.11 0.07（表 2-3）从调查结果来看，伙食大学生每月消费最多的一项。总 体 来 说 上 大 学 生 的 消 费 仍 然 处于 “温 饱 ”阶 段 ， 即 吃 饭 穿 衣 仍 然 是 支 出 的 主 要 方 面 ； 但 是 这 种 “温 饱 ”已 经 有 向“小 康 ”过 度 的 趋 势 了 ， 这 点 由 我 们 日 益 增 多 的 服 饰 支 出 和 娱 乐 支 出 就 可 以 看 出 。但 是 值 得 一 提 的 是 ， 女 大 学 生 在 服 饰 上 的
11、 支 出 远 高 于 男 生 ， 而 娱 乐 上 的 支 出 低 于 男 生 。但 是 根 据 在 学 习 支 出 的 比 重 对 比 上 ， 我 们 可 以 发 现 整 体 男 生 的 学 习 态 度 竟 然 意 外 的 好于 整 体 女 生 （ 男 生 对 学 习 的 平 均 支 出 比 重 是 女 生 在 学 习 上 平 均 支 出 比 重 的 三 倍 ） 。（ 3） 在 消 费 过 程 中 大 部 分 大 学 生 消 费 理 性 不 足 。 这 个 问 题 在 此 问 卷 中 涉 及 的 题目 为 第 十 六 题 、 第 十 七 题 。 我 分 别 对 这 三 个 变 量 进 行 频
12、数 分 析 。 操 作 过 程 省 略 ， 结 果 如表 2-4、 表 2-5、 表 2-6 所 示 。46 76.7 76.7 76.73 5.0 5.0 81.711 18.3 18.3 100.060 100.0 100.0TotalValid Frequency Percent Valid PercentCumulativePercent（ 表 2-4）17 28.3 28.3 28.314 23.3 23.3 51.729 48.3 48.3 100.060 100.0 100.0TotalValid Frequency Percent Valid PercentCumulative
13、Percent（ 表 2-5）根 据 上 表 的 结 果 ， 在 和 他 人 一 起 消 费 时 ， 有 76.7%的 同 学 表 示 自 己 的 消 费 额 增 加 ，这 说 明 消 费 在 很 大 程 度 上 受 到 他 人 、 面 子 等 外 界 因 素 的 影 响 。而 在 所 热 衷 的 方 面 是 否 能 控 制 住 自 己 的 消 费 这 个 问 题 上 ， 仅 有 28.3%的 同 学 表 示可 以 控 制 住 ， 其 余 同 学 则 缺 少 这 种 自 制 力 或 者 这 种 对 消 费 的 自 制 力 不 足 。（ 4） 没 有 养 成 较 好 的 理 财 习 惯 。 这
14、个 问 题 在 本 问 卷 中 涉 及 的 问 题 是 第 十 四 题 和 第十 五 题 。 我 同 样 对 这 个 问 题 进 行 频 数 分 析 。消 费 方 式 的 频 数 分 析 由 表 2-6 所 示 。20 33.3 33.3 33.39 15.0 15.0 48.324 40.0 40.0 88.37 11.7 11.7 100.060 100.0 100.0TotalValid Frequency Percent Valid PercentCumulativePercent（ 表 2-6）结 果 显 示 ， 仅 有 9%的 同 学 在 消 费 前 做 消 费 计 划 ， 而 有
15、 40%和 11.7%的 同 学 则 表 示只 是 偶 尔 做 消 费 计 划 和 从 来 不 做 任 何 计 划 。 由 此 可 以 说 明 大 学 生 的 计 划 意 识 还 是 很 差 的 。是 否 有 记 账 习 惯 结 果 如 表 2-7 和 图 2-7 所 示 。6 10.0 10.0 10.09 15.0 15.0 25.017 28.3 28.3 53.328 46.7 46.7 100.060 100.0 100.0TotalValid Frequency Percent Valid PercentCumulativePercent（ 表 2-7）在 是 否 有 记 账 习
16、惯 的 问 题 上 ， 这 种 理 财 意 识 上 的 问 题 更 明 显 了 。 有 46.7%的 同 学从 来 没 有 记 账 的 习 惯 ， 仅 有 10%的 同 学 坚 持 做 消 费 的 记 录 ， 而 28.3%的 同 学 很 少 有 记账 的 习 惯 。 由 此 可 见 ， 综 合 可 知 ， 当 代 大 学 生 整 体 上 的 理 财 意 识 不 足 。5.04.03.02.01.00.、302501505FrequncyMean =3.167StdDv098N Histogram_（图 2-7）（ 5） 消 费 满 意 度 较 高 。 此 问 题 在 本 问 卷 中 涉 及
17、到 第 二 十 二 题 。 同 样 对 此 变 量 进 行频 数 分 析 ， 操 作 图 省 略 ， 结 果 如 表 2-8 所 示6 10.0 10.0 10.030 50.0 50.0 60.019 31.7 31.7 91.75 8.3 8.3 100.060 100.0 100.0TotalValid Frequency Percent Valid PercentCumulativePercent（表2-8）由上图可知，对自己的消费满意和比较满意的加起来占总数的 60%，由此可以得出整体上当代大学生对自己的消费情况较为满意，但是仍然可以看到仍有 31.7%的同学对自己的消费情况持不乐观
18、态度。3对当代大学生消费情况的推断及其验证。（1）推断一：当代大学生的实际消费额较高，其实际消费额的平均值不低于 600 元.为了验证这个推断，我将用 SPSS 中的单样本 t 检验来验证这个推断是否可以接受。原假设：Ho：=o=600. 为总体均值，o 为检验值。操作如操作图 3-1 所示。（操作图 3-1）单样本 t 检验的结果如表 3-1（a）和表 3-1（b）所示One-Sample Statistics60 644.6667 285.36902 36.84098N Mean Std. Deviation Std. ErrorMean表3-1（a）One-Sample Test1.21
19、2 59 .230 44.66667 -29.0520 118.3853t df Sig. (2-tailed) MeanDifference Lower Upper95% ConfidenceInterval of theDifferenceTest Value = 600表 3-1（b）由表 3-1（a）可知，大学生实际的消费额平均值为 644.6667 元，标准差为 285.36。由表 3-1（ b）可知，单样本 t 检验中 t 统计量的 P 值为 0.23，如果显著性水平 为 0.05，由于应进行单尾检验且 0.23/2 大于显著性水平 ，因此不能拒绝原假设，即应该认为当代大学生的实际
20、消费额的平均值高于 600 元。（2）推断二：当代大学生的所期待的消费额与实际上的消费额差别不大。为了验证这个推断，我将用 SPSS 中的两配对样本 t 检验来进行验证。操作如操作图3-2 所示原假设 Ho 为：当代大学生实际上的消费额均值与期待的消费额均值无显著差异，表述为Ho：1-2=0分析结果如表 3-2 所示。Paired Samples Statistics644.6667 60 285.36902 36.84098685.8333 60 629.91065 81.32112Pair1 Mean N Std. DeviationStd. ErrorMean表 3-2（a）表 3-2（
21、a）表明，实际的消费额均值与期望的消费额均值有一定的差异，但是差别不大。总体上期望的消费额要大于实际的消费额。Paired Samples Correlations60 .813 .000 &Pair1N Correlation Sig.表 3-2（b）表 3-2（b）中，第三列是实际消费额与期待消费额两组样本的简单相关系数，第四列是相关系数检验的概率 P 值，它表明在显著性水平 为 0.05 时，两者并无线性关系。Paired Samples Test-41.16667 431.12424 55.65790 -152.538 70.20453 -.740 59 .462 - Pair1Mea
22、n Std. Deviation Std. ErrorMean Lower Upper95% ConfidenceInterval of theDifferencePaired Differencest df Sig. (2-tailed)表 3-2（c）表 3-2（c）中，最后一列为概率 P 值，如果显著性水平 为 0.05，由于概率 P 值大于显著性水平 ，因此应该接受原假设，即当代大学生期待的消费额与实际消费额的差别不大。（3）推断三：家庭所在地的不同对同学们的实际消费额产生了显著影响。为了验证这个推断，我将用 SPSS 中的单因素方差分析来进行验证。操作如图 3-3 所示。在进行方差分
23、析之前，我们先进行方差的齐性检验。如表 3-3（a）所示Descriptives12 800.0000 434.84585 125.52918 523.7121 1076.2879 300.00 2000.009 800.0000 312.24990 104.08330 559.9835 1040.0165 400.00 1500.0039 561.0256 175.10591 28.03939 504.2629 617.7884 250.00 1000.0060 644.6667 285.36902 36.84098 570.9480 718.3853 250.00 2000.00Total
24、N Mean Std. Deviation Std. Error Lower Bound Upper Bound95% Confidence Interval forMeanMinimum Maximum表 3-3（a）表 3-3（a）表明，在三种家庭所在地当中，家庭在城市的有 12 个，在城镇的有 9 个，在农村的有 36 个。城市与城镇的消费额均值十分接近。Test of Homogeneity of Variances2.446 2 57 .096LeveneStatistic df1 df2 Sig.表 3-3（b）表 3-3（b）表明，不同的家庭所在地的学生的实际消费额的方差齐性检验
25、值为2.446，概率 P 值为 0.096，如果显著性水平 为 0.05，由于 P 值大于显著性水平 ，所以不应拒绝原假设，认为不同家庭所在地的同学的消费额总体方差无显著差异，满意方差分析的前提要求。下面我们开始方差分析。原假设为：不同的家庭所在地没有对学生的实际消费额产生显著影响（即不同家庭所在地对消费额的效应同时为 0）不同家庭所在地对实际消费额的单因素方差分析结果如表 3-3（c）所示。ANOVA779534.4 2 389767.179 5.519 .0064025159 57 70616.8244804693 59Between GroupsWithin GroupsTotalSum
26、 ofSquares df Mean Square F Sig.表 3-3（c）由表 3-3(c)可知，观测变量消费额的离差总平方和为 4804693，如果仅考虑家庭所在地单个因素的影响，则消费额总变差中，不同家庭所在地可解释的变差为 779534.4，抽样误差引起的变量为 4025159，它们的方差分别为 389767.179 和 70616.824，相除所得的 F 统计量的观测值为 5.519 对应的概率 P 值近似为 0，如果显著性水平 为 0.05，由于概率 P值小于显著性水平 ，则应该拒绝原假设，认为不同家庭所在地对消费额产生了显著影响，不同家庭所在地对消费额的影响效应不全为 0.（
27、4）推断四：伙食费在生活费中的比重与这个同学的实际消费额存在负线性相关关系。为了验证这个推断，我将用 SPSS 中的相关分析来进行验证。首先我用 SPSS 软件画出了伙食费比重与实际消费额的散点图。操作如操作图 3-4（a）所示：操作图 3-4（a）散点图为图 3-4（b）：1.00.80.60.40.20. 、20.150.10.50、_图 3-4（b）为了更准确地反映两者之间的线性关系强弱，采用计算相关系数的方法，由于这两个变量均为定距变量，因此采用简单相关系数。操作如操作图 3-4（c）所示。图 3-4（c）案例分析结果如表 3-4 所示。Correlations1 -.546*.000
28、4804693.333 -1661.28081435.480 -28.15760 60-.546* 1.000-1661.280 1.928-28.157 .03360 60Pearson CorrelationSig. (2-tailed)Sum of Squares andCross-productsCovarianceNPearson CorrelationSig. (2-tailed)Sum of Squares andCross-productsCovarianceN Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).*.
29、 表 3-4（A）由表 3-4（A）可知，伙食费所占比重与实际消费额的简单相关系数为 -0.546，说明两者之间存在负的较强的相关性。其相关系数检验的概率 P 值接近 0，因此，当显著性水平 为 0.05 或 0.01 时，都应拒绝相关系数检验的原假设，认为两总体不是零相关的。此外，我们还可以进行偏相关分析，将购买衣服所花费用占生活费的比重作为控制变量，再来看伙食费所占比重与实际消费额的关系。操作过程如操作图 3-4（d）所示：操作图 3-4（d）案例分析结果如表 3-4（B）所示。Correlations1.000 -.427. .0010 57-.427 1.000.001 .57 0Co
30、rrelationSignificance (2-tailed)dfCorrelationSignificance (2-tailed)dfControl Variables 表 3-4（B）在表 3-4（B）中，在购买衣服所占比重作为控制变量的条件下，伙食费所占比重与实际消费额的偏相关系数为-0.427 ，仍呈一定的负相关性，与简单相关关系相比，绝对值略小一些。如果显著性水平 为 0.05，则检验的概率 P 值小于显著性水平 ，所以应拒绝原假设，即不能认为伙食费所占比重与实际消费额没有偏相关关系。综上所述，我们完全有理由认为，伙食费在生活费中的比重与实际的消费额存在负的线性相关关系。4为了预
31、测当代大学生的实际消费额，我将试着建立一个以实际消费额为被解释变量的线性回归方程。在这里，我把消费额确定为被解释变量（记为 y） ，将伙食费占生活费的比重、购买衣服所占比重、购买日常用品所占比重、娱乐所占比重和学习开销所占比重五个变量确定为解释变量，分别记为 x1、x2、x3、x4、x5.（1） 建立一元线性回归的数学模型为：y=+ 1x1+ 2x2+3x3+4x4+5x5+（2） 具体操作如操作图 4-1 所示。分析结果如表 4-1 所示。Model Summary.677a .459 .409 219.46006.677b .458 .419 217.51798.672c .451 .42
32、2 217.00745.668d .446 .426 216.17563Model1234R R Square AdjustedR Square Std. Error ofthe EstimatePredictors: (Constant), , , , , a. Predictors: (Constant), , , , b. Predictors: (Constant), , , c. Predictors: (Constant), , d. 表 4-1（a）表 4-1（a）中由于调整的判定系数比较小，因此认为拟合优度比较低，被解释变量可以被模型解释的部分比较少，不能被解释的比较少。ANO
33、VAe2203907 5 440781.321 9.152 .000a2600787 54 48162.7174804693 592202419 4 550604.820 11.637 .000b2602274 55 47314.0744804693 592167528 3 722509.389 15.342 .000c2637165 56 47092.2354804693 592140975 2 1070487.490 22.907 .000d2663718 57 46731.9014804693 59RegressionResidualTotalRegressionResidualTota
34、lRegressionResidualTotalRegressionResidualTotalModel1234Sum ofSquares df Mean Square F Sig.Predictors: (Constant), , , , , a. Predictors: (Constant), , , , b. Predictors: (Constant), , , c. Predictors: (Constant), , d. Dependent Variable: e. 表 4-1（b）F 检验统计量的观测值所对应的概率 P 值都近似为 0，如果显著性水平 为 0.05，则应拒绝回归方
35、程显著性检验的原假设，认为各回归系数不同时为 0，被解释变量与解释变量全体的线性关系是显著的，可建立线性模型。Coefficientsa682.024 313.207 2.178 .034-291.620 335.820 -.185 -.868 .389 .222 4.514599.630 449.547 .218 1.334 .188 .375 2.669-445.710 407.635 -.130 -1.093 .279 .706 1.4171312.096 436.475 .453 3.006 .004 .442 2.260-7.972 45.364 -.018 -.176 .861 .
36、968 1.033671.632 304.852 2.203 .032-282.039 328.433 -.179 -.859 .394 .228 4.395610.168 441.587 .222 1.382 .173 .381 2.622-435.078 399.553 -.127 -1.089 .281 .722 1.3851321.943 429.032 .456 3.081 .003 .450 2.223414.501 57.112 7.258 .000907.748 273.064 .330 3.324 .002 .993 1.007-254.530 338.965 -.074 -
37、.751 .456 .998 1.0021594.215 288.358 .550 5.529 .000 .991 1.009391.525 48.039 8.150 .000906.852 272.015 .330 3.334 .002 .993 1.0071603.218 287.004 .553 5.586 .000 .993 1.007(Constant)(Constant)(Constant)(Constant)Model1234B Std. ErrorUnstandardizedCoefficientsBetaStandardizedCoefficientst Sig. Toler
38、ance VIFCollinearity StatisticsDependent Variable: a. 表 4-1（c）由表 4-1(c)中展示了每个模型中各解释变量的偏回归系数、偏回归系数显著性检验的情况。如果显著水平 为 0.05，则前三个模型中由于都存在回归系数不显著的解释变量，因此这些方程都不可用。第四个模型是最终的方程，其回归系数显著性检验的概率 P 值都小于显著性水平 。因此购买衣服站生活费比重和娱乐花费占生活费比重与被解释变量实际消费额的线性关系显著，它保留在模型中是最合理的，因此最终的回归方程为：实际消费额=391.525+906.852（购买衣物占生活费比重）+1603.218（娱乐花费占生活费比重）
