基于卡方检验及主成分分析法的长沙市二手市场相关研究

Research on the Second-Hand Market in Changsha City Based on Chi-Square Test and Principal Component Analysis

摘要: 随着时代的发展，各种生活物品的更新速度也在不断加快。而互联网二手商品交易平台的存在为大家买卖二手商品提供了平台，二手交易平台的出现促进了社会资源的再次利用，其绿色属性助力环保生活的实现。本文通过发放调查问卷，得到了长沙市民关于购买二手产品的详细信息。通过卡方检验，发现购买二手商品的意愿与受访者性别、收入和二手市场发展前景无关。最后，我们利用主成分分析法，得到了受访者对二手市场前景的态度，并探究了二手市场存在的相关问题。

Abstract: With the development of The Times, the update speed of various life goods is also accelerating. The existence of the Internet second-hand commodity trading platform provides a platform for everyone to buy and sell second-hand commodities. The emergence of the second-hand trading platform promotes the reuse of social resources, and its green attributes help to realize the environmental protection life. This paper obtains more detailed information about the purchase of second-hand products among citizens of Changsha through questionnaires. Through Chi-square test, it is found that the willingness to purchase second-hand goods has nothing to do with the gender, income and development prospects of the second-hand market of the respondents. Finally, we use the principal component analysis to get the respondents’ attitude towards the prospect of the second-hand market and explore the related problems existing in the second-hand market.

1. 引言

随着社会的不断进步，生活物品的更新速度也变得越来越快，很多人都有了一些闲置的物品，而二手市场就是它们重获新生的地方。在一些二手网络平台上，可以找到各种二手商品，从书籍、衣物到家具、数码产品，应有尽有。二手市场的发展还改变了人们的消费和生活理念。越来越多的人开始关注环保问题，选择购买二手商品作为一种环保行为。这种行为的普及，不仅促进了二手市场的发展，而且推动了整个社会向绿色、环保、可持续的生活方式转变。2018年，刘子才针对二手市场中的“柠檬”问题，采用信息经济学相关理论方法，发现二手市场信息不对称问题并未因为线上平台而改善，信用评价制度仍待进一步完善，二手市场的规范运营仍需进一步加强，并提出了相关建议[1]。2020年，沈焱璐、易鑫余、思琪通过SWOT方法研究了二手教材发展的趋势和市场，并给出对应的优化策略[2]。2021年，刘子义、王旭泽、钟泽耀、刘金龙、郑超睿研究了校内二手平台的可行性，并给出了相关的建议[3]。2021年，范和生通过二手市场的交易数据，能够了解消费者的购买偏好、消费习惯等信息，为商家提供更符合消费者需要的服务提供有力支持，有利于消费者与卖家两方的和谐共赢局面的诞生[4]。2023年，王宇红采用细分消费者、刻画消费行为、构建利润最大化模型，分析了二手市场对企业以旧换新的影响，对二手市场的消费行为与企业应对策略进行研究，较为系统地将二手市场与消费、企业生产之间的关系进行了研究[5]。

本文以调查问卷的方式，对调研内容、问卷设计、二手商品的购买意愿、阻碍二手市场发展的因素及二手市场的发展前景等进行了广泛而深入的探讨。利用卡方检验对性别、月收入、二手商品购买意愿与前景进行了分析，利用主成分分析方法提取了三个主成分，综合得出二手商品市场的发展前景。针对研究结论，进一步分析了二手市场发展中存在的问题，并提出了改善建议。

2. 调查方案

调查方法采用问卷调查法，通过发放调查问卷，更详细地得到受访者关于购买二手产品的信息。

2.1. 调查目的与内容

① 消费者对二手产品的购买意愿；② 消费者常购买的二手产品的种类；③ 消费者对二手产品的满意度；④ 消费者在购买二手产品时遇到的问题；⑤ 消费者对二手市场的前景看法。

2.2. 问卷设计

基于本次调查的目分布从基本信息、行为问题、消费时遇到的问题、消费时候的担忧、消费感受以及前景看法六个方面，采用单选、多选、打分三种题型进行问卷设计。问卷设计内容见表1，具体问卷内容详见附录。

Table 1. Questionnaire design

表1. 问卷设计

调查对象	长沙市市民
基本信息	①性别、②年龄、③居住地、④月收入
行为问题	①购买意愿、②购买原因、③购买渠道、④购买类型、⑤出售意愿、⑥出售原因
消费时遇到的问题	①物品质量差、②定价不规范，价格不合理、③需付邮费，性价比低、④买卖双方信息不对称信息获取渠道单一、⑤个人线下交易耗费大量人力物力，无上门服务
消费时的担忧	①质量担忧、②卫生问题、③信任问题、④情感因素、⑤其他
消费感受	①满意度、②预期价格
前景看法	①很好、②一般、③差、④没前途

2.3. 问卷调查结果

根据调查目的设计相关问题，收集数据，对数据进行一系列分析后得出结论。共收集问卷857份，有效问卷850份，有效率达到99.18%。通过计算知Cronbach’s α系数为0.961 > 0.7，是信度较好的问卷，具有稳定性和可靠性。问卷调查主要结果如下：

1) 性别。受访者女生共435位，占比51.2%；男生共415位，占比48.8%。

2) 年龄。受访者有四个年龄阶段，分别是18岁以下未成年人的占比1%，18~30岁的青年人占比40%，31~60岁的中年人占比56%，60岁以上的老年人占比3%。

3) 居住地。受访者中268人居住在市区，297人居住在农村，285人居住在郊区。

4) 月收入。受访者中收入在2000以下的占比8.1%；月收入在2001~5000元的占比50.7%；5001~8000元占比24%；8001~10,000元占比13.4%，10,000元以上的占比3.8%。

5) 购买意愿。受访者中愿意购买二手商品的占比84.23%，不愿意购买二手商品的占比15.77%。

6) 预期价格。预期购买价格在3000元以下的占比17.88%，3000~5000元的占比47.49%，5000~7000元的占比23.46%，7000元以上的占比11.17%。

7) 购买二手商品渠道选择。选择二手APP (淘宝、闲鱼、拼多多等)的比例为63.97%，选择个人交易的比例为55.45%，选择跳蚤市场的比例为50.28%，选择机构组织的义卖比例为43.02%，选择传统的二手物品购买渠道(如古着店)的比例为35.75%。

8) 购买的二手产品类型。选择日用百货用品的比例为67.6%，选择服饰用品的比例为57.96%，选择食品的比例为51.12%，选择体育用品的比例为48.6%，选择书籍文具/办公用品的比例为47.49%，选择家具电器用品的比例为44.13%，选择母婴用品的比例为37.85%，选择电子数码产品的比例为36.59%，选择美妆用品的比例为32.96%，选择潮玩周边的比例为28.07%。

9) 购买二手商品的原因。受访者为了节约开支的选择比例为67.32%，环保理念的选择比例为61.87%，复古和怀旧的选择比例为49.72%，性价比高的选择比例为45.95%，绝版物品的选择比例为38.13%，DIY和升级改造的选择比例为34.64%。

10) 购买中遭遇的问题。受访者中74.02%遭遇过物品质量差问题，65.78%遭遇过价格不合理问题，59.5%遭遇过性价比低问题，57.26%遭遇过双方信息不对称问题，41.62%遭遇过无上门服务问题。

11) 是否愿意出售二手商品。66.59%的人表示愿意将不需要的物品作为二手商品出售，33.41%的人表示不愿意。

12) 出售二手商品的原因。选择清理空间而作为二手物品出售的原因占比73.14%，回收利用占比68.73%，赚取额外收入占比59.89%，减少储存成本占比54.42%，兴趣爱好占比41.7%。

3. 卡方检验

在卡方检验过程，采取离散型统计量代替连续型统计量的方法，因此在样本数小于40或期望值小于5时，会产生误差，此时需要进行连续性修正或进行费希尔精确检验，本文的数据不存在单元格期望计数小于5的情况，并且数据量均大于40，因此只进行皮尔逊卡方检验，不需要进行其他修正。

因此，只需要关注皮尔逊卡方值及显著性。在卡方检验过程中，原假设认为两组变量之间不相关，如果显著性大于0.05，则接受假设，认为两组变量独立；如果显著性小于0.05，则认为两组变量不相互独立。

3.1. 性别特征对二手商品购买意愿分析

整体来看，男女比例相近，男性中愿意购买二手商品的人数与女性中愿意购买二手商品的比例也相近。利用问卷调查数据，通过卡方检验得出检验结果为0.648大于0.05，可知其不显著，即他们相互独立，即性别对购买二手商品的意愿影响不大，具体详见表2。

Table 2. Chi-square test between respondents’ gender and their purchase of second-hand goods

表2. 受访者性别与购买二手商品的卡方检验

	值	自由度	渐进显著性 (双侧)	精确显著性 (双侧)	精确显著性 (单侧)
皮尔逊卡方	0.208^a	1	0.648
连续性修正^b	0.131	1	0.717
似然比	0.208	1	0.648
有效个案数	850

注：a表示0个单元格(0.0%)的期望计数小于5。最小期望计数为65.42。b表示仅针对2 × 2表进行计算。

3.2. 月收入与二手商品购买意愿分析

由表3的卡方检验结果可知，0.334大于0.05，收入与购买二手商品的意愿无显著性差，即收入的高低对购买二手商品的意愿影响不大。这表现为全阶段的人们都愿意购买二手商品。

Table 3. Chi-square test between respondents’ income and willingness to purchase second-hand goods

表3. 受访者收入与二手商品购买意愿的卡方检验

	值	自由度	渐进显著性(双侧)
皮尔逊卡方	4.572^a	4	0.334
似然比	4.519	4	0.340
线性关联	0.431	1	0.511
有效个案数	850

注：a表示0个单元格(0.0%)的期望计数小于5。最小期望计数为5.04。

3.3. 购买二手商品意愿与前景态度分析

从表4卡方检验中亦可以看出，皮尔逊卡方的值为0.451大于0.05，这说明这两个数据之间的相关性不强，也就是说是否愿意购买二手商品与对二手市场的发展前景没有很强的关联性。

Table 4. Chi-square test between the development prospects of the second-hand market and willingness to purchase second-hand goods

表4. 二手市场的发展前景与二手商品购买意愿的卡方检验

	值	自由度	渐进显著性(双侧)
皮尔逊卡方	2.637^a	3	0.451
似然比	2.756	3	0.431
线性关联	1.646	1	0.200
有效个案数	850

注：a表示0个单元格(0.0%)的期望计数小于5。最小期望计数为11.51。

4. 主成分分析

4.1. KMO和巴特利特球形度检验表

进行主成分分析前，首先利用SPSS软件对数据进行巴特利特球形度检验，得到数据KMO结果和近似卡方值。由下表5可以看出，KMO值为0.580大于0.5，说明数据是合理的，可以应用主成分分析法进行分析；其次，巴利特球形度检验中的近似卡方小于0.001，这说明数据高强度相关，该调查得到的数据适合做主成分分析。

Table 5. KMO and Bartlett’s test

表5. KMO和巴特利特检验

KMO取样适切性量数		0.581
巴特利特球形度检验	近似卡方	107.755
	自由度	10
	显著性	<0.001

4.2. 公因子方差表

由下表6的数据可知，选取的五个变量的公因子方差的提取值都大于0.5，说明选取的五个变量都是合理的。

Table 6. Common factor variance

表6. 公因子方差

	初始	提取
X1：2、您的年龄段：	1.000	0.526
X2：3、您目前从事的职业：	1.000	0.502
X3：7、您是否愿意购买二手物品：	1.000	0.932
X4：5、您的每月收入(生活费)：	1.000	0.511
X5：16、您是否愿意将您不需要的物品作为二手商品出售：	1.000	0.971

4.3. 总方差解释

由表7可知，利用SPSS软件共提取了五个主成分，其中三个主成分有接近70%的累积方差百分比，并且第一主成分和第二主成分的特征值分别为1.420和1.029，都大于1，第三主成分的值为0.992，非常接近1，因此选择提取这三个主成分。

Table 7. Total variance explanation

表7. 总方差解释

成分	初始特征值			提取载荷平方和
	总计	方差百分比	累积%	总计	方差百分比	累积%
1	1.420	28.405	28.405	1.420	28.405	28.405
2	1.029	20.582	48.987	1.029	20.582	48.987
3	0.992	19.848	68.835	.992	19.848	68.835
4	0.782	15.640	84.475
5	0.776	15.525	100.000

4.4. 碎石图

在碎石图中，越高的点，其势能越大，对于研究而言就越重要，第一个因子的特征值最高，对解释原有题项的贡献最大。由图1可知，成分1和成分2、成分3占据着大部分，其余成分4、成分5则相对较低，因此提取前三个公因子作为主成分是合理。

Figure 1. Scree plot

图1. 碎石图

4.5. 成分矩阵表

通过观察成分矩阵(表8)，可以知道，在第一主成分中，每月收入与从事的职业，以及年龄段有较高的载荷，记为F₁成分反映的是个人特征之间的影响；在第二主成分中，是否愿意购买二手商品与是否愿意出售二手商品有较高载荷，记为F₂成分反映的是受访者对二手市场的发展前景的看法；在第三主成分中，是否愿意出售二手商品以及是否愿意购买二手商品的占比较高，记为F₃成分反映的同样是受访者对二手市场的发展前景的看法。

Table 8. Component matrix table

表8. 成分矩阵表

	成分
	1	2	3
2、您的年龄段：	0.663	0.294	0.007
3、您目前从事的职业：	0.690	−0.162	−0.003
7、您是否愿意购买二手物品：	−0.032	0.845	−0.466
5、您的每月收入(生活费)：	0.690	0.028	0.185
16、您是否愿意将您不需要的物品作为二手商品出售：	−0.169	0.448	0.861

4.6. 旋转后的成分矩阵

原始因子的载荷矩阵通常会产生一些问题，即一些变量与多个因子之间的载荷值都很高，而其他变量则没有明显的载荷值，在这种情况下，因子以及它们的载荷解释可能会变得模糊不清，难以解释或者解释力度不够，旋转后的成分矩阵则是能够更清晰地解释变量与因子之间的关系，从而提高了因子模型的可解释性，由表9能更清晰地看出，在成分1中，年龄、职业收入载荷较高；在成分2中，是否愿意购买二手商品这个问题的载荷较高；在成分3中，是否愿意出售二手商品的载荷较高。

Table 9. Rotated component matrix table

表9. 旋转后的成分矩阵表

	成分
	1	2	3
2、您的年龄段：	0.680	0.247	0.043
3、您目前从事的职业：	0.668	−0.151	−0.182
5、您的每月收入(生活费)：	0.708	−0.072	0.070
7、您是否愿意购买二手物品：	−0.020	0.965	−0.009
16、您是否愿意将您不需要的物品作为二手商品出售：	−0.020	−0.009	0.985

4.7. 计算主成分系数

通过SPSS软件，可以得到成分得分系数矩阵(表10)。

Table 10. Component score coefficient matrix

表10. 成分得分系数矩阵

	成分
	1	2	3
2、您的年龄段：	0.486	0.242	0.069
3、您目前从事的职业：	0.467	−0.144	−0.149

续表

7、您是否愿意购买二手物品：	−0.014	0.946	−0.024
5、您的每月收入(生活费)：	0.506	−0.071	0.102
16、您是否愿意将您不需要的物品作为二手商品出售：	0.029	−0.024	0.977

4.8. 综合得分计算

由表10可得主成分$F_1,F_2,F_3$ 的表达式：

主成分一：

$F_1=0.486\times x_1+0.467\times x_2-0.014\times x_3+0.506\times x_4-0.029\times x_5$ ；(1)

主成分二：

$F_2=0.242\times x_1-0.144\times x_2+0.946\times x_3-0.071\times x_4-0.024\times x_5$ ；(2)

主成分三：

$F_3=0.069\times x_1-0.149\times x_2+0.024\times x_3+0.102\times x_4+0.977\times x_5$ ，(3)

其中，$x_i=\frac{X_i-\overline{X}}{X_{\max }-X_{\min }}$ ，$i=1,2,3,4,5$ ，$x_i$ 为标准化后的数据，$X_1,X_{2,}{X}_3,X_4,X_5$ 分别表示调查问卷中第2、3、5、7、16题的原始数据，$\overline{X}$ 为平均值。从而根据主成分一$F_1$ 、二$F_2$ 、三$F_3$ ，可得到综合得分：

$F_{综合}=\left(0.28213\times F_1+0.20420\times F_2+0.20202\times F_3\right)/0.68835$ (4)

这是计算后得到的综合得分数据，反映了二手市场的发展前景，在排序后部分展示见表11。

Table 11. Calculating date for comprehensive scores

表11. 综合得分计算数据

F1	F2	F3	F综合
2.44193	0.73490	1.08339	1.54
2.76577	0.35424	0.81924	1.48
1.77029	0.94204	1.29849	1.39
2.09413	0.56138	1.03434	1.33
2.09413	0.56138	1.03434	1.33
2.09413	0.56138	1.03434	1.33
2.23415	0.42857	0.71231	1.25
2.23415	0.42857	0.71231	1.25
2.05034	0.67643	0.65433	1.23
2.08215	0.28428	0.87774	1.10
1.74633	0.38785	0.98529	1.12
1.74633	0.38785	0.98529	1.12
1.56251	0.63571	0.92741	1.10
1.56251	0.63571	0.92741	1.10
1.56251	0.63571	0.92741	1.10

续表

1.56251	0.63571	0.92741	1.10
1.37870	0.88356	86953	1.08
1.88635	0.25505	0.66326	1.04
1.88635	0.25505	0.66326	1.04
1.88635	0.25505	0.66326	1.04

对综合得分进行分组频率分析，可以得到表12，将这些综合得分数据分为三个组，分别代表着认为二手市场的发展前景不好、二手市场的发展前景一般和二手市场的发展前景良好，最终频率展示如表12所示。最终可以认为在考虑了个人特征的情况下，91.2%左右的人认为二手市场的发展前景一般或者良好。

Table 12. Frequency grouping of comprehensive scores for second-hand market development prospects

表12. 二手市场发展前景综合得分频率分组

		频率	百分比	有效百分比	累积百分比
有效	前景很好	258	30.4	30.4	30.4
	前景一般	517	60.8	60.8	91.2
	前景不好	75	8.8	8.8	100.0
	总计	850	100.0	100.0

5. 结论与建议

通过卡方检验分析结果及主成分分析结果可知，绝大部分人群看好二手市场的发展前景，不同年龄、性别、月收入、居住地区的差别并不显著影响二手商品的购买意愿，不选择二手商品主要是因为二手市场自身存在的不足和缺陷。针对二手消费朝向更高水平发展过程中存在的问题，作者建议从以下四个方面加以改善。

5.1. 定价合理

在分析中，65.78%的受访者认为当前二手市场商品定价不合理，所以制定合理的定价策略就很重要，这样可以吸引更多的消费者和潜在消费者进行二手消费。需要根据物品的新旧程度、市场需求等因素来综合考虑，既不能定价过高吓跑买家，也不能定价过低让自己吃亏。通过问卷，大部分买家的心理预期价格在原商品价格的0.3~0.7倍，因此可以根据具体情况在这上下波动定价。

5.2. 关注较受欢迎的二手商品类型

在问卷分析中，50%的受访者对于日用百货商品以及服饰周边更为青睐，所以二手商家可以将要出手的二手商品重心放在这两部分，这样有利于二手商品市场的繁荣，以及更好地满足消费者的需要。

5.3. 重点保证二手市场商品的质量

提高二手市场商品质量的关键是一手商品出厂时产品质量必须过关。这就需要制造商不断提高产品质量，提高产品初始性能和可靠性，为后续商品的再次周转提供质量保障。要解决这个问题，可以采取线下交易，在线下交易可以避免很多问题，但如果是线上交易，需要有人帮忙鉴定二手商品如何，需要良好的售后服务确保购买者的权益。因此，在制定合理的价格之后，还需要确保售后问题和产品质量问题，避免“低质–高价”的“二手品”再流通，这样才能让消费者购买二手商品的意愿增加，提高用户粘性。当然，这些的前提是商品本身的质量要过关，这就需要生产厂商更加规范化生产。

5.4. 对二手市场进行线上线下双监管，健全社会信用体系

一方面，线上各二手交易平台管理人应加大对平台和平台内商品的监管，防止有人在平台上以次充好，胡乱定价，扰乱市场。其次，需要加强二手商品的验定和相关的退货机制。另一方面，政府管理者要加强对二手市场的监督，防止不良商家趁机扰乱市场，动摇消费者的信心，建立公平合理的市场竞争机制。以后，购买二手商品的人可能越来越多，人们的绿色环保属性也将进一步放大，助力低碳生活的实现。

附 录

长沙市二手市场消费情况调研问卷

1) 您的性别：[单选题]^*

A. 女B. 男

2) 您的年龄段：[单选题]^*

A. 18岁以下B. 18~25C. 26~30D. 31~40

E. 41~50F. 51~60G. 60以上

3. 您目前从事的职业：[单选题]^*

A. 学生B. 公务员/国企/事业单位人员C. 外企/合资企业人员

D. 民营企业人员E. 个体经营者F. 自由职业者G. 其他 _______^*

4. 您目前居住在哪种类型的社区：[单选题]^*

A. 市区B. 郊区C. 农村

5. 您的每月收入(生活费)：[单选题]^*

A. 2000及以下B. 2001~5000C. 5001~8000D. 8001~10,000E. 10,000以上

6. 您通常通过什么途径了解二手市场信息：[多选题]^*

A. 朋友推荐B. 论坛、贴吧C. 社区通告D. 二手软件E. 微信/QQ群

F. 小广告G. 其他 ______________^*

7. 您是否愿意购买二手商品：[单选题]^*

A. 不愿意(请跳至第14题)B. 愿意

8. 您购买二手商品的原因：[多选题]^*

A. 节省开支B. 环保理念C. 复古和怀旧D. 具有物超所值的质量和耐用性

E. DIY和升级改造项目F. 能购买到绝版物品(如：官方不再售卖的商品)

G. 其他 ______________^*

9. 您购买二手商品的主要渠道是：[多选题]^*

A. 个人交易B. 二手APP (淘宝、闲鱼、拼多多等)C. 跳蚤市场QQ/微信群D. 古着店

E. 机构组织的义卖F. 其他 _________________^*

10. 您对所购买的二手商品质量满意度：[单选题]^*

A. 很不满意B. 不满意C. 一般D. 满意E. 很满意

11. 你对二手商品预期的购买价格为多少：(原商品为1) [单选题]^*

A. 0.7~0.9B. 0.5~0.7C. 0.3~0.5D. 0.3以下

12. 您通常购买二手商品的类型：[多选题]^*

A. 书籍文具/办公用品B. 日用百货用品C. 电子数码用品D. 家具电器用品

E. 体育用品F. 母婴用品G. 美妆用品H. 潮玩周边I. 服饰用品

J. 食品K. 其他 _________________^*

13. 您在二手商品交易时遇到了什么问题：[多选题]^*

A. 物品质量差B. 定价不规范，价格不合理C. 需付邮费，性价比低

D. 买卖双方信息不对称信息获取渠道单一E. 个人线下交易耗费大量人力物力，无上门服务

F. 其他 _________________^*

^*填写完该题，请跳至第15题。

14. 您对购买二手商品存在哪些担忧：[多选题]^*

A. 质量担忧B. 卫生问题C. 信任问题D. 情感因素E. 其他 _____^*

15. 您是否愿意在未来尝试二手市场购物：[单选题]^*

A. 不愿意B. 愿意

16. 您是否愿意将您不需要的物品作为二手商品出售：[单选题]^*

A. 不愿意(请跳至第18题)B. 愿意

17. 您出售二手物品的原因：[多选题]^*

A. 清理空间B. 回收利用C. 赚取额外收入D. 减少储存成本E. 兴趣爱好

F. 其他 _________________^*

18. 您对于二手市场的发展前景的态度：[单选题]^*

A. 前景很好B. 前景一般C. 前景差D. 没前途

19. 您希望的二手交易方式为：[多选题]^*

A. 互联网交易(线上订购线下拿取)B. 私下交易C. 看情况而定D. 其他 ________^*

20. 您是否认真阅读了问卷中的所有问题：[单选题]^*

A. 否B. 是