魏山森, 梁建芳, 雷欽淵

(西安工程大學(xué) 服裝與藝術(shù)設(shè)計(jì)學(xué)院,西安 710048)

紡織服裝產(chǎn)業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型與重塑是近年來的熱點(diǎn)話題。目前,盡管中國(guó)紡織服裝產(chǎn)業(yè)在供應(yīng)鏈上游和中游環(huán)節(jié)具備了一定的可持續(xù)發(fā)展競(jìng)爭(zhēng)力[1],但在消費(fèi)端仍存在諸多不可持續(xù)的現(xiàn)象,尚未形成良好的循環(huán)再利用體系[2]。有研究指出[3],對(duì)綠色可持續(xù)消費(fèi)觀念的引導(dǎo),能有效實(shí)現(xiàn)“綠色低碳全民行動(dòng)”的碳達(dá)峰目標(biāo),助力中國(guó)“碳中和”發(fā)展。

在實(shí)踐操作層面,中國(guó)服裝市場(chǎng)消費(fèi)群體基數(shù)大、范圍廣,觀念引導(dǎo)需要有針對(duì)性地了解消費(fèi)者的基本特征。消費(fèi)者畫像作為大數(shù)據(jù)時(shí)代下精準(zhǔn)營(yíng)銷的產(chǎn)物,能夠很好地依據(jù)客觀標(biāo)志區(qū)分不同消費(fèi)者群體,從而實(shí)現(xiàn)多元化的精準(zhǔn)服務(wù),其主要包括人口統(tǒng)計(jì)變量、生活行為模式等基本特征[4]。目前,關(guān)于消費(fèi)者畫像的研究多以固定人群為主體,通過對(duì)畫像特點(diǎn)的分析,提升該類人群的服務(wù)體驗(yàn)[5]。消費(fèi)者畫像的應(yīng)用領(lǐng)域廣泛,可拓展到不同學(xué)科的研究中。盡管如此,目前在服裝可持續(xù)消費(fèi)的研究領(lǐng)域,多數(shù)成果仍為現(xiàn)狀調(diào)查[6]、概念界定[2]及影響機(jī)理分析[7],鮮有對(duì)消費(fèi)群體特點(diǎn)的深入探討。為此,本文以服裝可持續(xù)消費(fèi)行為數(shù)字量表為依據(jù),對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行群體劃分,進(jìn)一步地構(gòu)建群體畫像,結(jié)合畫像特征的分析,深入理解服裝可持續(xù)消費(fèi)行為踐行的內(nèi)在機(jī)理,并有針對(duì)性地提出引導(dǎo)策略。

1 研究方案設(shè)計(jì)

1.1 服裝可持續(xù)消費(fèi)行為測(cè)量量表設(shè)計(jì)

服裝可持續(xù)消費(fèi)行為依照再利用、減量化等綠色意識(shí)可分為購(gòu)買、使用及處置3個(gè)階段[2],以此作為量表設(shè)計(jì)依據(jù)。為保證量表符合中國(guó)服裝消費(fèi)者的特征,避免出現(xiàn)無效題項(xiàng),此次設(shè)計(jì)在閱讀相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,結(jié)合目前服裝可持續(xù)消費(fèi)推動(dòng)的困境,如協(xié)作消費(fèi)較難推進(jìn)等,對(duì)題項(xiàng)進(jìn)行了刪減,最終確定4項(xiàng)題目對(duì)服裝可持續(xù)消費(fèi)行為進(jìn)行測(cè)量,如表1所示。題項(xiàng)采用Likert 5點(diǎn)數(shù)字量表進(jìn)行答案設(shè)置,1表示“從未做到”,5表示“每次做到”。

表1 量表測(cè)量題項(xiàng)及參考文獻(xiàn)Tab.1 Measurement items and references of the scale

1.2 消費(fèi)者畫像指標(biāo)設(shè)計(jì)

消費(fèi)者畫像指標(biāo)應(yīng)依據(jù)不同的研究對(duì)象及研究?jī)?nèi)容進(jìn)行設(shè)計(jì)。以往研究的畫像指標(biāo)設(shè)計(jì)內(nèi)容一般包括人口統(tǒng)計(jì)變量及與研究?jī)?nèi)容緊密相關(guān)的研究對(duì)象的其余屬性,研究對(duì)象群體越精準(zhǔn),其相關(guān)屬性指標(biāo)的覆蓋面越廣泛。但另一方面,以往研究多按照指標(biāo)特征進(jìn)行簡(jiǎn)單的畫像描述,缺少對(duì)影響畫像構(gòu)建的指標(biāo)進(jìn)行結(jié)構(gòu)關(guān)系或重要程度的深度研究,這為本研究提供了理論探索契機(jī)。

參照文獻(xiàn)[4,10]范式和經(jīng)驗(yàn),本文的消費(fèi)者畫像指標(biāo)擬包含人口統(tǒng)計(jì)變量及可持續(xù)生活習(xí)慣兩大維度。在根據(jù)指標(biāo)對(duì)服裝可持續(xù)消費(fèi)者進(jìn)行畫像描述的基礎(chǔ)上,還對(duì)影響畫像構(gòu)建的指標(biāo)進(jìn)行篩選及重要度排序。具體地,人口統(tǒng)計(jì)變量包括性別、代際、居住地、城鄉(xiāng)、職業(yè)、學(xué)歷、婚姻、子女及月收入,可持續(xù)生活習(xí)慣指除服裝可持續(xù)消費(fèi)外的其他綠色行為,包括是否進(jìn)行過垃圾分類、是否進(jìn)行過舊物改造或再利用、是否購(gòu)買過綠色食品、是否購(gòu)買過新能源汽車/低碳住宅。

1.3 研究方法及研究思路設(shè)計(jì)

決策樹作為機(jī)器學(xué)習(xí)中一種典型高效的分類算法,對(duì)于數(shù)據(jù)量大、分散性高的特征數(shù)據(jù)有很好的歸納能力,包括ID3、C4.5、CART等算法。相比其他算法,首先,CART算法運(yùn)算結(jié)果更為精準(zhǔn),既能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類問題處理,也能解決連續(xù)變量的回歸問題;其次,CART算法能夠直觀地解釋各變量間的結(jié)構(gòu)關(guān)系,有利于厘清各變量間的主次關(guān)系并剔除次要變量[11]。因此,CART算法將被用于本研究之中。

根據(jù)CART算法原理,首先以服裝可持續(xù)消費(fèi)行為4項(xiàng)測(cè)量量表為依據(jù),通過K-means算法對(duì)樣本進(jìn)行聚類,確定聚類個(gè)數(shù)并命名;其次,通過卡方檢驗(yàn)與回歸檢驗(yàn)篩選影響畫像構(gòu)建的指標(biāo),即借助RC列聯(lián)表對(duì)指標(biāo)進(jìn)行單因素統(tǒng)計(jì)學(xué)意義檢驗(yàn),將p<0.05的變量納入無序多元Logistic模型中進(jìn)行回歸檢驗(yàn),確定影響服裝可持續(xù)消費(fèi)者畫像屬性的指標(biāo)因素;最后,將指標(biāo)因素輸入CART算法中進(jìn)行屬性歸類,構(gòu)建服裝可持續(xù)消費(fèi)者畫像。

2 群體聚類與變量檢驗(yàn)

2.1 問卷回收與樣本描述

本文的調(diào)研對(duì)象為中國(guó)服裝消費(fèi)者,通過線上線下相結(jié)合的方式進(jìn)行調(diào)研,調(diào)研時(shí)間為2021年3—6月,共收集問卷2 486份,其中有效樣本1 835份。有效樣本的人口統(tǒng)計(jì)信息如表2所示。為保證有效樣本中4道量表題項(xiàng)的相關(guān)性及獨(dú)立性,使用SPSS 23.0軟件對(duì)其進(jìn)行信度及KMO和Bartlett球狀檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果α系數(shù)為0.797>0.65,KMO值0.739>0.6,Bartlett顯著性水平Sig.=0.000<0.05,表明測(cè)量題項(xiàng)有較高的一致性及區(qū)分性,可以進(jìn)行進(jìn)一步聚類分析。

表2 調(diào)研對(duì)象主要人口統(tǒng)計(jì)信息Tab.2 Main demographic information of survey subjects

2.2 K-means消費(fèi)者聚類

K-means聚類算法通過衡量歐式距離來確定樣本間相似性,從而對(duì)樣本進(jìn)行劃分,常用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的聚類。使用K-means算法對(duì)1 835名服裝可持續(xù)消費(fèi)者進(jìn)行聚類,聚類指標(biāo)為4項(xiàng)服裝可持續(xù)消費(fèi)行為5點(diǎn)數(shù)字量表數(shù)值的總和。

K-means聚類分析常用簇內(nèi)誤差平方和(SSE)作為類簇?cái)?shù)量的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),簇內(nèi)誤差平方和即在總樣本為k個(gè)類簇時(shí)將各類簇中全部樣本x與類簇中心ci距離的平方相加后,各類簇相加結(jié)果之和,計(jì)算公式如下:

通過設(shè)置不同的k值進(jìn)行數(shù)據(jù)迭代,并計(jì)算簇內(nèi)誤差平方和。將1 835名服裝可持續(xù)消費(fèi)者分為2～8類時(shí),SSE值分別為8 745.362、3 581.917、2 420.659、1 567.134、1 175.233、895.212、807.345,且各簇?cái)?shù)量下p值均小于0.05,說明聚類簇?cái)?shù)結(jié)果均顯著,故將各簇?cái)?shù)下的SSE值繪制為點(diǎn)線圖,如圖1所示。

由圖1可知,簇?cái)?shù)量為2時(shí),簇內(nèi)誤方差最大,簇內(nèi)誤方差隨著簇?cái)?shù)量的增多遞減;簇?cái)?shù)量從3開始,線段趨于平緩。因此,服裝可持續(xù)消費(fèi)者聚類為3類時(shí)是最合適的。

圖1 不同簇?cái)?shù)量下簇內(nèi)誤差平方和Fig.1 SSE value under different numbers of clusters

通過聚類分析,確定將1 835名服裝可持續(xù)消費(fèi)者分為3類,將每一類簇服裝可持續(xù)消費(fèi)評(píng)價(jià)量表值的平均值作為依據(jù),類簇的平均值越高,表明該類簇的消費(fèi)者越容易踐行可持續(xù)行為。分值由低到高分別命名為“低迷型服裝可持續(xù)消費(fèi)者”“能動(dòng)型服裝可持續(xù)消費(fèi)者”及“活躍型服裝可持續(xù)消費(fèi)者”,如表3所示。

表3 各類簇樣本狀況及命名Tab.3 Status and naming of various cluster samples

2.3 消費(fèi)者屬性RC列聯(lián)表卡方檢驗(yàn)

卡方檢驗(yàn)用于判斷不同群體在單個(gè)變量上是否存在顯著差異,以便對(duì)研究變量進(jìn)行初步篩選。本次檢驗(yàn)樣本量大于40且各單元理論數(shù)均大于5,故可進(jìn)行RC列聯(lián)表卡方檢驗(yàn),SPSS 23.0軟件輸出結(jié)果如表4所示。

表4 服裝可持續(xù)消費(fèi)者屬性卡方檢驗(yàn)結(jié)果Tab.4 Chi-square test results of the attributes of sustainable clothing consumers

由表4可知,最小期望值均大于5,表明本次卡方檢驗(yàn)結(jié)果成立,p值均小于0.05,說明3類服裝可持續(xù)消費(fèi)群體在13項(xiàng)單因素方面的差異均存在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。因此,13項(xiàng)單因素變量均可納入Logistic回歸模型,通過回歸分析對(duì)變量進(jìn)一步篩選。

2.4 消費(fèi)者屬性無序多元Logistic回歸檢驗(yàn)

無序多元Logistic回歸檢驗(yàn)適用于數(shù)量在2項(xiàng)以上且不存在數(shù)量級(jí)關(guān)系的分類變量,以1項(xiàng)變量作為參照組,構(gòu)建其余變量模型。為檢驗(yàn)?zāi)軇?dòng)型與活躍型服裝可持續(xù)消費(fèi)者屬性的影響因素的顯著性,本文將低迷型服裝可持續(xù)消費(fèi)者作為對(duì)照組。將卡方分析中p值小于0.05的13項(xiàng)單因素變量分別代入能動(dòng)型與活躍型的回歸模型,并使用后退法進(jìn)行變量篩選,排除標(biāo)準(zhǔn)為α=0.1[12],SPSS 23.0軟件輸出結(jié)果如表5所示。

表5 服裝可持續(xù)消費(fèi)者屬性Logistic回歸檢驗(yàn)結(jié)果Tab.5 Logistic regression test results of the attributes of sustainable clothing consumers

續(xù)表5

由表5可見,城鄉(xiāng)差異、婚姻狀況不會(huì)影響能動(dòng)型與活躍型服裝可持續(xù)消費(fèi)者的屬性,最終納入能動(dòng)型服裝可持續(xù)消費(fèi)者模型的變量有性別、代際、進(jìn)行垃圾分類情況、購(gòu)買綠色食品情況,該模型擬合信息中Sig.=0.000<0.05,具有顯著性;最終納入活躍型服裝可持續(xù)消費(fèi)者模型的變量有居住地、職業(yè)、學(xué)歷、子女情況、月收入、進(jìn)行舊物改造或再利用情況、購(gòu)買新能源汽車/低碳住宅情況,該模型擬合信息中Sig.=0.000<0.05,具有顯著性。

通過RC列聯(lián)表卡方檢驗(yàn)及Logistic回歸檢驗(yàn),分別將影響能動(dòng)型與活躍型服裝可持續(xù)消費(fèi)者屬性的影響因素進(jìn)行篩選,最終確定4項(xiàng)能動(dòng)型消費(fèi)者屬性影響因素及7項(xiàng)活躍型消費(fèi)者屬性影響因素,分別使用CART算法對(duì)其進(jìn)行畫像構(gòu)建。

3 CART決策樹分類算法畫像構(gòu)建

3.1 CART算法結(jié)果輸出及評(píng)價(jià)

CART算法是以最小分割Gini系數(shù)的屬性作為劃分依據(jù)的二分遞歸算法,可以避免數(shù)據(jù)過分?jǐn)M合,有效提高預(yù)測(cè)精度。其主要計(jì)算步驟如下:

1) 計(jì)算初始Gini系數(shù)值。針對(duì)樣本訓(xùn)練集Q,在此訓(xùn)練集中的屬性為A,根據(jù)每一屬性A,計(jì)算此時(shí)的初始Gini系數(shù),計(jì)算公式如下:

式中:n為訓(xùn)練集中類別個(gè)數(shù),Pi為樣本點(diǎn)屬于第n類的概率。

2) 計(jì)算分割Gini系數(shù)值。針對(duì)訓(xùn)練集中的每一屬性A,以閾值a作為屬性A的分割依據(jù),將訓(xùn)練集Q分為Q1和Q2兩個(gè)子集,分別計(jì)算兩個(gè)子集的分割Gini系數(shù)值,數(shù)值越大,表示分割后集合出錯(cuò)的概率越大,計(jì)算公式如下:

式中:Gini(Q,A)為屬性A的分割閾值為a時(shí),訓(xùn)練集Q分割子集的錯(cuò)誤概率。

3) 確定最佳屬性及分割閾值。對(duì)于每一屬性A,選擇最小分割Gini系數(shù)的屬性及其閾值作為最佳劃分依據(jù),生成兩個(gè)子節(jié)點(diǎn),并進(jìn)行樣本劃分。

依據(jù)上述步驟,以低迷型(R)服裝可持續(xù)消費(fèi)者為對(duì)照組,分別對(duì)能動(dòng)型(M)與活躍型(N)服裝可持續(xù)消費(fèi)者進(jìn)行畫像構(gòu)建,運(yùn)行軟件為Matlab R2021a。

影響能動(dòng)型服裝可持續(xù)消費(fèi)者的屬性有X1(X1a～X1b)、X2(X2a～X2d)、X10、X12,“1(≥0.5)”代表具備該屬性,“0(<0.5)”代表不具備該屬性。低迷型與能動(dòng)型群體共計(jì)1 260個(gè)樣本,將1 008個(gè)樣本作為訓(xùn)練集,252個(gè)樣本作為測(cè)試集,發(fā)現(xiàn)葉子節(jié)點(diǎn)含有最小樣本數(shù)為28時(shí),交叉驗(yàn)證誤差最小,為0.312 5,生成的決策樹如圖2所示。由圖2可知,影響畫像構(gòu)建的拆分點(diǎn)有4個(gè),分別是是否購(gòu)買綠色食品、是否為1995年后出生、是否為女性、是否進(jìn)行垃圾分類。

圖2 能動(dòng)型服裝可持續(xù)消費(fèi)者決策樹分類Fig.2 Decision tree classification result map of sustainableclothing consumers of mid-active type

影響活躍型服裝可持續(xù)消費(fèi)者的屬性有X3(X3a～X3d)、X5(X5a～X5f)、X6(X6a～X6d)、X8(X8a～X8c)、X9(X9a～X9e)、X11、X13,“1(≥0.5)”代表具備該屬性,“0(<0.5)”代表不具備該屬性。低迷型與活躍型群體共計(jì)1 008個(gè)樣本,將807個(gè)樣本作為訓(xùn)練集、201個(gè)樣本作為測(cè)試集,發(fā)現(xiàn)葉子節(jié)點(diǎn)含有最小樣本數(shù)為17時(shí),交叉驗(yàn)證誤差最小,為0.314 7,生成的決策樹如圖3所示。由圖3可知,影響畫像構(gòu)建的拆分點(diǎn)有5個(gè),分別是是否購(gòu)買新能源汽車/低碳住宅、是否有2個(gè)以上的子女、是否為小學(xué)及以下學(xué)歷、是否居住在東部地區(qū)、是否有子女。

圖3 活躍型服裝可持續(xù)消費(fèi)者決策樹分類Fig.3 Decision tree classification result map of sustainableclothing consumers of active type

本次實(shí)驗(yàn)結(jié)果可通過測(cè)試集樣本預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率進(jìn)行評(píng)價(jià),在CART算法下,能動(dòng)型群體測(cè)試集識(shí)別數(shù)為165,正確預(yù)測(cè)數(shù)為160,識(shí)別率為96.97%;活躍型群體測(cè)試集識(shí)別數(shù)為116,正確預(yù)測(cè)數(shù)為98,識(shí)別率為84.48%。由此可見,識(shí)別率均在80%以上且總識(shí)別率達(dá)90.73%,表明本次試驗(yàn)結(jié)果有較高的可信度。

3.2 畫像構(gòu)建結(jié)果分析

3.2.1 能動(dòng)型服裝可持續(xù)消費(fèi)者

決策樹中越靠近末端的拆分點(diǎn),在模型構(gòu)建中發(fā)揮的實(shí)際作用越小,對(duì)于畫像構(gòu)建的影響也較小[11]。由圖2可知,能動(dòng)型服裝可持續(xù)消費(fèi)者畫像構(gòu)建指標(biāo)重要性排序?yàn)樯盍?xí)慣(X10、X12)>代際(X2)>性別(X1)。通過畫像邏輯描述可知,在生活習(xí)慣上,購(gòu)買過綠色食品或踐行垃圾分類的人群易成為能動(dòng)型服裝可持續(xù)消費(fèi)者;在代際上,“95后”易成為能動(dòng)型服裝可持續(xù)消費(fèi)者;在性別上,女性易成為能動(dòng)型服裝可持續(xù)消費(fèi)者。

在生活習(xí)慣上,進(jìn)行垃圾分類及購(gòu)買綠色食品屬于受到宏觀及微觀因素共同影響的可持續(xù)行為,同時(shí)具有利己及利環(huán)境屬性[13-14],相比舊物再利用等較難踐行的可持續(xù)生活習(xí)慣,其行為驅(qū)動(dòng)機(jī)理較易,且容易獲得個(gè)體利益及環(huán)境保護(hù)層面的滿足感[13],因此,在生活中踐行垃圾分類及購(gòu)買綠色食品的消費(fèi)者在服裝可持續(xù)消費(fèi)行為層面被劃分為能動(dòng)型較為合理。在代際方面,“95后”一代的價(jià)值觀形成于綜合國(guó)力快速上升時(shí)期,飛速的經(jīng)濟(jì)發(fā)展、穩(wěn)定的社會(huì)基礎(chǔ)及高漲的民族自信與其成長(zhǎng)歷程緊密相連,巨大的發(fā)展福利使“95后”一代對(duì)保障國(guó)力提升的方針政策等保有較強(qiáng)的擁護(hù)意愿[15],因此更愿意踐行國(guó)家所倡導(dǎo)的低碳綠色生活方式;但同時(shí),深受消費(fèi)主義文化影響的“95后”一代也帶來了較大的服裝消費(fèi)與浪費(fèi)[15-16],因此,雖然“95后”相比其他代際群體更愿意踐行服裝可持續(xù)消費(fèi)行為,但其仍屬于能動(dòng)型。在性別上,已有許多研究表明環(huán)境行為存在性別差異,男性對(duì)泛化環(huán)境問題和公共領(lǐng)域的環(huán)境問題表現(xiàn)出更多的關(guān)心,女性則對(duì)具體環(huán)境問題和私人或家庭領(lǐng)域的環(huán)境問題表現(xiàn)出更多的行為意向[17]。作為常見消費(fèi)品,服裝本身的屬性使其與個(gè)體生活息息相關(guān),服裝可持續(xù)消費(fèi)行為也屬于與個(gè)人與家庭密切關(guān)聯(lián)的具體的環(huán)境行為,因此從理論上,女性相比男性更愿意踐行服裝可持續(xù)消費(fèi)行為,本文結(jié)論與之相契合,但同時(shí),與“95后”一代類似,女性在服裝上的高消費(fèi)特性決定了其屬于能動(dòng)型群體。

3.2.2 活躍型服裝可持續(xù)消費(fèi)者

由圖3可知,活躍型服裝可持續(xù)消費(fèi)者畫像構(gòu)建指標(biāo)重要性排序?yàn)樯盍?xí)慣(X13)>子女狀況(X8)>學(xué)歷(X6),其余指標(biāo)在決策樹模型中未發(fā)揮實(shí)際作用或發(fā)揮作用較小。通過畫像邏輯描述可知,在生活習(xí)慣上,購(gòu)買過新能源汽車/低碳住宅的人群易成為活躍型服裝可持續(xù)消費(fèi)者;在子女狀況上,子女?dāng)?shù)量較多或有子女的人群易成為活躍型服裝可持續(xù)消費(fèi)者;在學(xué)歷上,低學(xué)歷人群更容易成為活躍型服裝可持續(xù)消費(fèi)者。

在生活習(xí)慣上,新能源汽車與低碳住宅都屬于具有高環(huán)保價(jià)值的新興消費(fèi)品,而較高的溢價(jià)支出及使用功能的可替代性導(dǎo)致其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力較低,因此,購(gòu)買新能源汽車或低碳住宅的消費(fèi)者多數(shù)看中其“綠色”的商品屬性,該類人群往往具有更強(qiáng)的環(huán)境意識(shí)與社會(huì)責(zé)任感,在生活各方面會(huì)積極踐行環(huán)境行為[18-19]。對(duì)照本研究結(jié)論,認(rèn)為購(gòu)買過新能源汽車或低碳住宅的消費(fèi)者在服裝購(gòu)買和使用方面也具有更強(qiáng)的可持續(xù)意識(shí),故將此類消費(fèi)者劃分為活躍型。在子女狀況上,家庭的環(huán)境行為引導(dǎo)作為將個(gè)體環(huán)境意識(shí)上升至公共環(huán)境關(guān)心的有效路徑,對(duì)子女有著深遠(yuǎn)的影響,通常出于對(duì)子女良好的教育與子女未來福祉等因素的考量,擁有子女的家庭通常更加關(guān)心環(huán)境問題并積極踐行環(huán)境行為[20]。對(duì)照本文研究,認(rèn)為子女?dāng)?shù)量較多或有子女的人群有較強(qiáng)的服裝可持續(xù)消費(fèi)意識(shí)。此外,服裝較強(qiáng)的再利用屬性導(dǎo)致其會(huì)在多子女家庭群體中進(jìn)行代際內(nèi)的多次使用,有效延長(zhǎng)了其使用壽命,故將此類群體劃分為活躍型。在學(xué)歷上,已有許多研究表明學(xué)歷水平與可持續(xù)行為的踐行程度呈正相關(guān)性,而本文發(fā)現(xiàn)低學(xué)歷群體易踐行服裝可持續(xù)消費(fèi)行為,這一結(jié)論表明服裝的可持續(xù)行為與其他層面的可持續(xù)行為存在一定的差異。服裝生命周期各階段的環(huán)境行為與大眾生活環(huán)境的改善間存在“感知鴻溝”,例如新能源汽車帶來的大氣環(huán)境改善、垃圾分類帶來的空間環(huán)境改善等,都能在生活中進(jìn)行直觀地感受,而就目前消費(fèi)者在服裝購(gòu)買、使用、處理等階段可持續(xù)行為認(rèn)知的模糊性[2],導(dǎo)致其對(duì)于服裝的可持續(xù)行為對(duì)提升環(huán)境水平的感知并不強(qiáng)烈;同時(shí),不同學(xué)歷人群所處社會(huì)階層的差異間接導(dǎo)致了服裝購(gòu)買與使用等行為的差異,低學(xué)歷人群的服裝消費(fèi)水平往往較低,在購(gòu)買及使用服裝時(shí)更多注重其實(shí)用性,而較長(zhǎng)的使用時(shí)間則延長(zhǎng)了服裝的使用壽命,導(dǎo)致服裝可持續(xù)消費(fèi)行為量化分?jǐn)?shù)較高,成為活躍型群體。

4 對(duì)策建議

通過聚類分析,發(fā)現(xiàn)目前中國(guó)消費(fèi)者在服裝可持續(xù)消費(fèi)踐行程度方面可被劃分為低中高3個(gè)層次的群體,即低迷型、能動(dòng)型與活躍型。通過卡方檢驗(yàn)、回歸檢驗(yàn)及CART算法分析,發(fā)現(xiàn)影響能動(dòng)型群體畫像構(gòu)建的指標(biāo)按照重要程度排序?yàn)樯盍?xí)慣、代際及性別,購(gòu)買過綠色食品或進(jìn)行垃圾分類的人群,“95后”及女性是能動(dòng)型服裝可持續(xù)消費(fèi)者的主要組成;影響活躍型群體畫像構(gòu)建的指標(biāo)按照重要程度排序?yàn)樯盍?xí)慣、子女狀況及學(xué)歷,購(gòu)買過新能源汽車/低碳住宅的人群,子女較多或有子女的人群,低學(xué)歷人群是活躍型服裝可持續(xù)消費(fèi)者的主要組成。據(jù)此,提出踐行服裝可持續(xù)消費(fèi)行為的對(duì)策。

1) 規(guī)避單一宣傳服裝方面的可持續(xù)行為,著眼全渠道環(huán)境行為宣傳。研究表明,不論對(duì)于能動(dòng)型還是活躍型服裝可持續(xù)消費(fèi)者,生活習(xí)慣均是畫像構(gòu)建最重要的影響指標(biāo),說明具有可持續(xù)生活習(xí)慣的消費(fèi)者同樣會(huì)在服裝上踐行可持續(xù)行為。目前,服裝可持續(xù)消費(fèi)行為相比其他環(huán)境行為來講,存在意識(shí)不足、效力欠缺等推進(jìn)困境,其踐行不能一蹴而就,需要從消費(fèi)者環(huán)境感知較為清晰的公共環(huán)境領(lǐng)域切入,在環(huán)境意識(shí)提升后逐漸過渡,避免僅宣傳服裝可持續(xù)行為造成環(huán)境利益感知不足。在碳達(dá)峰全民行動(dòng)的背景下,充分利用新媒體優(yōu)勢(shì),通過多種渠道對(duì)生活中常見的環(huán)境行為進(jìn)行宣傳教育,在利用傳統(tǒng)媒介的同時(shí),著重利用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)客戶端等新媒體,通過微博、公眾號(hào)等移動(dòng)社交應(yīng)用對(duì)常見環(huán)境行為進(jìn)行宣傳;此外,定期通過學(xué)校、單位、社區(qū)等進(jìn)行宣傳教育,通過群體效應(yīng)來提升總體環(huán)境意識(shí),進(jìn)而達(dá)到各方面可持續(xù)行為的提升。

2) 注重家庭層面環(huán)境意識(shí)與行為的培養(yǎng),提倡理論教育與實(shí)踐并行。研究表明,多子女或有子女家庭、“95后”及女性均是構(gòu)建服裝可持續(xù)消費(fèi)者畫像的重要影響指標(biāo),這3項(xiàng)特征均指向了家庭這一重要教育途徑。女性母親身份的特殊性奠定了其對(duì)子女教育的重要地位,同時(shí)“95后”群體父母一代普遍接受過一定的教育,“95后”較高的可持續(xù)意識(shí)也與良好的家庭教育有著緊密的聯(lián)系。由于服裝可持續(xù)行為屬于典型的私域環(huán)境行為,家庭成為其教育的重要陣地。家庭環(huán)境行為教育應(yīng)首先歸正家長(zhǎng)的可持續(xù)意識(shí),宣傳應(yīng)以親子教育、未來環(huán)境福祉等為切入點(diǎn),將可持續(xù)理念逐漸滲入到宣傳教育當(dāng)中,使家長(zhǎng)意識(shí)到家庭環(huán)境行為教育與學(xué)校教育同等重要;同時(shí)要將可持續(xù)意識(shí)應(yīng)用到實(shí)踐中,利用學(xué)校、社區(qū)、社會(huì)團(tuán)體等組織的親子環(huán)?；顒?dòng),共同踐行諸如舊衣改造等可持續(xù)行為,將環(huán)保教育納入到國(guó)民日常生活及教育體系中。

3) 加強(qiáng)國(guó)家政府及龍頭企業(yè)的引導(dǎo)作用,增強(qiáng)政策的彈性與靈活性。研究表明,低學(xué)歷群體是構(gòu)建服裝可持續(xù)消費(fèi)者畫像的重要指標(biāo),這與較低的服裝消費(fèi)水平及較長(zhǎng)的使用周期等有著直接關(guān)系,造成一種“假綠”的現(xiàn)象,而這種“假綠”現(xiàn)象也恰恰反映出服裝可持續(xù)消費(fèi)行為推進(jìn)的艱難性。從源頭來看,環(huán)保健康的綠色服裝市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力較差,同其他行業(yè)環(huán)保企業(yè)類似,政府應(yīng)適當(dāng)對(duì)綠色服裝生產(chǎn)企業(yè)施行經(jīng)濟(jì)減稅政策,使綠色服裝形成一定的價(jià)格優(yōu)勢(shì),并根據(jù)不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)的差異實(shí)施差異化激勵(lì)政策,鼓勵(lì)消費(fèi)者購(gòu)買綠色服裝;在服裝購(gòu)后階段,服裝相關(guān)的環(huán)保事務(wù)不同于其他環(huán)保事業(yè)可以得到政府的有力監(jiān)管,龍頭企業(yè)應(yīng)肩負(fù)起一定的社會(huì)責(zé)任,如在線下零售店建立相關(guān)回收設(shè)施,鼓勵(lì)消費(fèi)者積極參與到服裝回收的可持續(xù)行為中,優(yōu)化服裝回收體系,形成政府引導(dǎo)、行業(yè)協(xié)助、民眾參與等多位一體的環(huán)境協(xié)同模式。

5 結(jié) 語

目前,中國(guó)服裝可持續(xù)消費(fèi)者按照可持續(xù)行為踐行程度可分為高中低3個(gè)層次,影響服裝可持續(xù)消費(fèi)者畫像構(gòu)建的指標(biāo)有生活習(xí)慣、代際、性別、家庭子女狀況及學(xué)歷。在“雙碳”政策背景下,實(shí)現(xiàn)服裝可持續(xù)消費(fèi)行為的途徑主要有重視總體環(huán)境行為宣傳、提升家庭環(huán)境意識(shí)并注重服裝可持續(xù)行為教育、實(shí)行綠色服裝經(jīng)濟(jì)補(bǔ)貼等。本文以1 835份問卷數(shù)據(jù)為研究基礎(chǔ),通過聚類分析、回歸分析、CART算法分析等構(gòu)建中國(guó)服裝可持續(xù)消費(fèi)者畫像,為服裝可持續(xù)消費(fèi)的消費(fèi)者細(xì)分及“雙碳”政策下服裝可持續(xù)消費(fèi)的踐行提供理論支撐。與此同時(shí),本次研究針對(duì)所有的服裝消費(fèi)者,沒有群體或角色的限制,因此畫像指標(biāo)僅從人口統(tǒng)計(jì)變量與可持續(xù)生活習(xí)慣兩方面進(jìn)行了設(shè)計(jì),在設(shè)計(jì)維度上存在一定的局限性。在后續(xù)服裝消費(fèi)者畫像的研究中,需進(jìn)一步細(xì)化研究對(duì)象:在群體上,可根據(jù)性別、代際等屬性將研究群體清晰化;在內(nèi)容上,可聚焦在某一消費(fèi)階段,如回收階段,從而豐富與細(xì)化畫像構(gòu)建的指標(biāo),以得到更有針對(duì)性的研究結(jié)論。

《絲綢》官網(wǎng)下載

中國(guó)知網(wǎng)下載