论文部分内容阅读
摘要：當前社交电商发展势头强劲，但是其存在的信用失衡、经营不规范、产品服务质量参差不齐等问题严重制约了社交电商的健康发展。为了提高社交电商规范化、专业化发展，实现行业协同发展，分析了国内外社交电商研究现状；构建了基于S-O-R和UTAUT2的整合模型，并引入了分享互动、享乐动机、价值价格、社群影响等相关指标；鉴于拼多多在社交电商中具有代表性，以拼多多为例开展社交电商参与意愿影响因素研究，从口碑、信用、品牌和舆情四个维度进行社交电商生态系统重构。该研究结果揭示了社交电商消费者参与意愿影响因素之间的内在机理，所提出的针对性建议和策略对促进社交电商行业健康发展以及电子商务相关企业的成长有一定的理论意义和实践价值。
关键词：社交电商；参与意愿；S-O-R模型；UTAUT2模型；结构方程模型
分类号：F724.6 文献标识码：A
★基金项目：广州市哲学社会科学发展“十三五”规划2019年度共建课题（2019GZGJ250）；广东省哲学社会科学“十三五”规划2017年度学科共建项目（GD17XGL09）；2018年度广州教育政策研究课题（ZCYJ18008）。
引言
中国互联网协会发布的《2018中国社交电商行业发展报告》中指出由于社交电商爆发式增长、良莠不齐，出现了各种不规范行为。而作为社交电商的排头兵，拼多多，一个存在诸多争议、有着“低价”、“山寨假货”标签的社交电商平台，其在美国纳斯达克的上市引起了行业的热议。虽然外界对拼多多的吐槽批评不断，但是拼多多仍可以在短短3年达到3亿用户注册量，一跃成为继淘宝和京东之外稳居第三的电商巨头，显然是有它的独到之处。尽管社交电商发展势头迅猛，但是随之而来的“差评”、“假货”、“过度营销”等问题也层出不穷。有哪些因素推动了社交电商的蓬勃发展？又有哪些因素使得社交电商发展“困难重重”，该如何谋求突破？本文以拼多多为例，进行社交电商平台的消费者参与意愿影响因素研究，并根据研究结果提出针对性的建议和策略。
目前国内外对于社交电商的研究方向主要包括以下几类：第一是对于社交电商平台发展的影响因素研究。LiangTP[1]研究社会支持和关系质量对社交电商发展的作用。谢芳[2]提出一种基于社交网络的电子商务信任模型[3]，实证分析表明，消费者信任能够显著影响消费者购买意愿，便利条件能够显著影响消费者信任[4]。ShanmugamM等[5]研究了社交商务结构和社会支持结构（即情感支持和信息支持）对建立在线社区平台的作用。LuB[6]研究表明社会技术对建立值得信赖的在线交换有重要贡献。第二是社交电商平台中消费者行为模式的研究。ZhangKZ等[7]利用刺激-生物-反应模型和五阶段消费者决策过程提出一个综合框架来理解这种背景下的消费者行为。AkmanI等[8]用最小二乘回归测试研究模型，分析影响消费者采用社交电商意图的主要因素。戴国良[9]研究了社交电商下消费者购前分享动机。第三是定性分析社交电商模式的优势及价值。操守康等[10]研究了移动电商的用户推荐可以提高用户参与意愿。戴国良[11]认为社交电商基于熟人的网络社交关系营销有助于降低网络社交网购风险认知、取得用户信任和增加顾客价值与顾客忠诚度。刘新民等[12]从价值嵌入的角度分析了从社交需求到商务需求转换过程的关键因素。BusalimAHetal[13]认为社交电商是一个充满希望的新研究领域，展示了一种利用社交媒体进行商业活动以吸引客户及其网络朋友的新范例。
综上，目前国内外对社交电商参与意愿影响因素的研究较少。首先对具体社交电商企业案例分析较少，其次对社交电商出现的新现象和特征的理论研究不足，研究模型方法对新现象的解释能力较弱。本文以拼多多为例，探索消费者参与意愿的影响因素，存在的创新点有二。其一，本文对社交电商参与意愿影响因素的指标以UTAUT2模型为基础，提出新的分析视角；其二，本文基于S-O-R模型和UTAUT2理论有机结合，构建了消费者参与意愿的模型，深化了S-O-R及UTAUT2模型的应用领域，为提高社交电商平台的参与意愿、降低顾客流失率提供参考建议和意见。
1、理论背景与研究假设
S-O-R理论是指个人的行为认知会因外界环境而受到刺激，因而做出接近或者排斥的行为反应，包含刺激、机体和反应三个要素[14]。技术采纳与利用整合扩展模型（UTAUT2）主要用于顾客领域信息技术接受行为的研究，并且该模型在使用意向与使用行为上的解释能力有所提高[18]。本文在整合S-O-R模型和UTAUT2模型的核心要素基础上，结合实地走访结果，将模型框架分为“刺激”、“有机物”、“反应”三个模块。其中价格价值、娱乐动机和分享互动归为刺激因素，并加入中介变量感知风险、使用态度和社群影响作为有机物，消费者的参与意愿为反应因素，共同构成本研究的理论模型，具体模型如图1所示。
本文从“刺激”、“有机物”、“反应”三个维度提出9个假设，研究消费者参与社交电商的影响因素。
H1：分享互动对感知风险有负向影响；
H2：分享互动对使用态度有正向影响；
H3：价格价值对感知风险有负向影响；
H4：价格价值对使用态度有正向影响；
H5：享乐动机对感知风险有负向影响；
H6：享乐动机对使用态度有正向影响；
H7：感知风险对使用态度有负向影响；
H8：社群影响对参与意愿有正向影响；
H9：使用态度对参与意愿有正向影响。
2、研究设计
2.1 量表设计
在参考以往文献并咨询相关专家的基础上，本问卷主要包含两个部分：首先是使用拼多多用户的基本信息，主要包括年龄、性别、学历以及职业。第二部分就是对消费者参与意愿的测试，为了提高问卷的信度和效度，在综合考虑拼多多这一社交电商平台自身特点基础上，本文的量表设计主要借鉴了Venkatesh等的UTAUT2量表以及其他国内外权威核心期刊量表设计，量表中各项问卷全部采用李克特5级量表，分别为：非常不同意、不同意、一般、同意和非常同意。 2.2 样本收集
本问卷调查对象主要以在拼多多平台进行消费体验的群体为主，同时也包括少数使用拼多多但尚未在此平台进行购买的用户。在问卷调查时，将用户信息的问题放在最后，以避免其他因素对结果造成影响。本研究通过线上发放问卷方式共发放350份问卷，回收有效问卷304分，回收率为86.86%。剔除全部选择同一个选项的问卷共18分，最终有284份有效问卷用于数据分析，被调查的样本中，初中及以下占比14%、高中（包括中职）占比17.8%、大专占比26.2%、本科占比38.1%、研究生及以上占比3.8%；18岁以下占比21%、18-25岁占比54.9%、26-30岁占比17.8%、31-35岁占比2.8%、36岁以上占比3.5%。
3、实证分析
与传统的探索性因子分析和回归分析相比，结构方程模型可以同时处理多个构念，并且可以提出一个特定的因子结构，并检验它是否吻合数据。故本文以结构方程模型作为实证分析工具，采用SmartPLS2.0软件对研究假设进行数据分析。
3.1 信效度检验
首先对构面的测量模型进行分析，结果显示各测量指标的因素负荷量均大于0.7，且各潜变量Cronbach’s α>0.8，测量模型的信度较好；本文用Construct Reliability来检测组合效度，所有结构变量的信度CR>0.8，具有较高组合信度；通过Factor loading以及AVE的值来分析收敛效度，所有测量变量在所有结构变量上的载荷值都超过0.7，并且结构变量的AVE值大于0.7，说明数据具有较好的收敛效度。
通过计算每个变量的AVE值的平方根和变量间的相关系数矩阵来进行区别效度检验，每个变量AVE值的平方根都大于它与其他变量之间的相关系数，说明模型的区别效度高，各潜变量间的共线性可能性小，表明该模型的整体信效度很好，如表2所示。
3.2 假设检验
研究假设主要指结构模型中构面的相关性，本文假设检验结构如表3所示。
（1）分享互动至使用态度的标准化路径系数为0.243，价格价值至使用态度的标准化路径系数为0.216，享乐动机至使用态度的标准化路径系数为0.257，假设H2、H4和H6均成立。表明消费者对拼多多有较为积极的使用态度，可能是因为其低价、互动和购物游戏化设计的特点。
（2）分享互动至感知风险的标准化路径系数为-0.419，价格价值至感知风险的标准化路径系数为-0.254，享乐动机至感知风险的标准化路径系数为-0.250，假设H1、H3和H7均成立。表明拼多多显著的优势背后暗含了较大的风险，例如：隐私泄露、拼团不成功等。
（3）感知风险至使用态度的标准化路径系数为-0.258，假设H7成立。表明消费者对拼多多的感知风险越高，越容易对其产生消极的参与态度。使用态度至参与意愿的标准化路径系数为0.438，社群影响至参与意愿的标准化路径系数为0.384，假设H8和H9均成立。态度、主观规范和参与意愿构成了理性行为理论核心要素。
4、研究结论
本文基于S-O-R和UTAUT2模型，以拼多多为例研究了社交电商平台消费者参与意愿的影响因素，并采用结构方程模型进行实证分析，梳理出参与社交电商的原因以及存在的風险，并从口碑、品牌、舆情、信用等方面提出具体对策建议。
1）口碑建设：拼多多亟需制定透明合理的打假条例制度，罚款条目应该精简优化，不能为了罚款而罚款，应该以合理合法规章制度规范平台秩序；拼多多需要提高服务质量，以产品质量和优质服务并重，提升顾客体验。对于拼多多以及其他社交电商平台，口碑建设必须以诚信为底线，杜绝虚假宣传销售信息。虚假信息在互联网平台很容易被追踪和监控，一旦被揭露，对平台的负面影响是致命性的，因此平台需要保障信息传播的真实性，避免出现信息的模糊不清和不对称现象。
2）品牌建设：拼多多以及其他社交电商平台需要提高用户体验，优化购物界面；完善品牌配套建设，重视物流服务，加强对第三方物流的管控力度，提高物流服务水平；最后应重视品牌互动，及时捕捉市场信息的变化，提高创新思维和意识。
3）舆情建设：拼多多应积极采纳消费者的合理建议，加强舆情建设，做好公关，树立正面积极的企业形象；处理并维护好与公众媒体之间的关系，加强合作；积极开展社会公益活动，例如农村扶贫项目等，树立有社会责任感的企业形象。
4）信用建设：拼多多应该亟需降低购物风险，尤其是在信用风险方面，应该努力提高平台认可度，信任度。拼多多以及其他社交电商平台的内部运营需要规范管理，优化业务管理流程，制定内部规范。同时配合工商部门做好消费者维权工作；完善商家信用评级机制，建设信用自查系统，建立健全消费者保障服务机制。
参考文献
[1] Liang T P， Ho Y T， Li Y W， et al. What drives social commerce： The role of social support and relationship quality[J]. International Journal of Electronic Commerce， 2011，16（2）：69-90.
[2] 谢芳.社交商务网络环境下网络购买信任保障机制构建[J].商业经济研究，2017（20）：77-80. [3] 于真，朱杰，申贵成.一种基于社交网络的电子商务信任模型与仿真[J].系统仿真学报，2018，30（08）：3115-3123.
[4] 陈蕾，王瑞梅.社会化电子商务下社交网络平台消费者网购意愿实证分析——基于信任转移视角[J].商业经济研究，2016（23）： 65-67.
[5] Shanmugam M， Sun S， Amidi A， et al. The applications of social commerce constructs[J]. International Journal of Information Management， 2016， 36（3）：425-432.
[6] Lu B， Fan W， Zhou M. Social presence， trust， and social commerce purchase intention： An empirical research[J]. Computers in Human Behavior， 2016， 56：225-237.
[7] Zhang K Z K， Benyoucef M. Consumer behavior in social commerce： A literature review[J]. Decision Support Systems， 2016， 86（C）：95-108.
[8] Akman I， Mishra A. Factors Influencing Consumer Intention in Social Commerce Adoption[J]. Information Technology & People， 2017， 30（2）.
[9] 戴国良.社交电子商务购前分享动机研究[J].中国流通经济， 2018， 32（10）：39-47.
[10] 操守康，郭传勇，张梦婷，张盛，马小龙.移动社交电子商务用户推荐对大学生网购意愿影响因素实证分析[J].商业经济研究，2015（36）：61-63.
[11] 戴国良.中国文化背景下的网络社交电子商务消费行为分析[J].商业经济研究，2016（05）：68-70.
[12] 劉新民，李芳，王松.基于价值嵌入的电子商务社交购物模式应用研究[J].商业研究，2016（04）：125-130.
[13] Busalim A H， Hussin A R C. Understanding social commerce： A systematic literature review and directions for further research[J]. International Journal of Information Management， 2016， 36（6）：1075-1088.
[14] 杨学成，涂科.平台支持质量对用户价值共创公民行为的影响——基于共享经济背景的研究[J].经济管理，2018，40（03）：128-144.
作者简介：
赵文德 ，硕士，广州番禺职业技术学院管理学院教师，研究方向：电子商务与物流、供应链管理；
付荣华，硕士，广州番禺职业技术学院管理学院副教授，研究方向：技术创新管理、供应链管理等；
刘世明，博士，广州番禺职业技术学院管理学院副教授，研究方向：职业教育、供应链管理等。
关键词：社交电商；参与意愿；S-O-R模型；UTAUT2模型；结构方程模型
分类号：F724.6 文献标识码：A
★基金项目：广州市哲学社会科学发展“十三五”规划2019年度共建课题（2019GZGJ250）；广东省哲学社会科学“十三五”规划2017年度学科共建项目（GD17XGL09）；2018年度广州教育政策研究课题（ZCYJ18008）。
引言
中国互联网协会发布的《2018中国社交电商行业发展报告》中指出由于社交电商爆发式增长、良莠不齐，出现了各种不规范行为。而作为社交电商的排头兵，拼多多，一个存在诸多争议、有着“低价”、“山寨假货”标签的社交电商平台，其在美国纳斯达克的上市引起了行业的热议。虽然外界对拼多多的吐槽批评不断，但是拼多多仍可以在短短3年达到3亿用户注册量，一跃成为继淘宝和京东之外稳居第三的电商巨头，显然是有它的独到之处。尽管社交电商发展势头迅猛，但是随之而来的“差评”、“假货”、“过度营销”等问题也层出不穷。有哪些因素推动了社交电商的蓬勃发展？又有哪些因素使得社交电商发展“困难重重”，该如何谋求突破？本文以拼多多为例，进行社交电商平台的消费者参与意愿影响因素研究，并根据研究结果提出针对性的建议和策略。
目前国内外对于社交电商的研究方向主要包括以下几类：第一是对于社交电商平台发展的影响因素研究。LiangTP[1]研究社会支持和关系质量对社交电商发展的作用。谢芳[2]提出一种基于社交网络的电子商务信任模型[3]，实证分析表明，消费者信任能够显著影响消费者购买意愿，便利条件能够显著影响消费者信任[4]。ShanmugamM等[5]研究了社交商务结构和社会支持结构（即情感支持和信息支持）对建立在线社区平台的作用。LuB[6]研究表明社会技术对建立值得信赖的在线交换有重要贡献。第二是社交电商平台中消费者行为模式的研究。ZhangKZ等[7]利用刺激-生物-反应模型和五阶段消费者决策过程提出一个综合框架来理解这种背景下的消费者行为。AkmanI等[8]用最小二乘回归测试研究模型，分析影响消费者采用社交电商意图的主要因素。戴国良[9]研究了社交电商下消费者购前分享动机。第三是定性分析社交电商模式的优势及价值。操守康等[10]研究了移动电商的用户推荐可以提高用户参与意愿。戴国良[11]认为社交电商基于熟人的网络社交关系营销有助于降低网络社交网购风险认知、取得用户信任和增加顾客价值与顾客忠诚度。刘新民等[12]从价值嵌入的角度分析了从社交需求到商务需求转换过程的关键因素。BusalimAHetal[13]认为社交电商是一个充满希望的新研究领域，展示了一种利用社交媒体进行商业活动以吸引客户及其网络朋友的新范例。
综上，目前国内外对社交电商参与意愿影响因素的研究较少。首先对具体社交电商企业案例分析较少，其次对社交电商出现的新现象和特征的理论研究不足，研究模型方法对新现象的解释能力较弱。本文以拼多多为例，探索消费者参与意愿的影响因素，存在的创新点有二。其一，本文对社交电商参与意愿影响因素的指标以UTAUT2模型为基础，提出新的分析视角；其二，本文基于S-O-R模型和UTAUT2理论有机结合，构建了消费者参与意愿的模型，深化了S-O-R及UTAUT2模型的应用领域，为提高社交电商平台的参与意愿、降低顾客流失率提供参考建议和意见。
1、理论背景与研究假设
S-O-R理论是指个人的行为认知会因外界环境而受到刺激，因而做出接近或者排斥的行为反应，包含刺激、机体和反应三个要素[14]。技术采纳与利用整合扩展模型（UTAUT2）主要用于顾客领域信息技术接受行为的研究，并且该模型在使用意向与使用行为上的解释能力有所提高[18]。本文在整合S-O-R模型和UTAUT2模型的核心要素基础上，结合实地走访结果，将模型框架分为“刺激”、“有机物”、“反应”三个模块。其中价格价值、娱乐动机和分享互动归为刺激因素，并加入中介变量感知风险、使用态度和社群影响作为有机物，消费者的参与意愿为反应因素，共同构成本研究的理论模型，具体模型如图1所示。
本文从“刺激”、“有机物”、“反应”三个维度提出9个假设，研究消费者参与社交电商的影响因素。
H1：分享互动对感知风险有负向影响；
H2：分享互动对使用态度有正向影响；
H3：价格价值对感知风险有负向影响；
H4：价格价值对使用态度有正向影响；
H5：享乐动机对感知风险有负向影响；
H6：享乐动机对使用态度有正向影响；
H7：感知风险对使用态度有负向影响；
H8：社群影响对参与意愿有正向影响；
H9：使用态度对参与意愿有正向影响。
2、研究设计
2.1 量表设计
在参考以往文献并咨询相关专家的基础上，本问卷主要包含两个部分：首先是使用拼多多用户的基本信息，主要包括年龄、性别、学历以及职业。第二部分就是对消费者参与意愿的测试，为了提高问卷的信度和效度，在综合考虑拼多多这一社交电商平台自身特点基础上，本文的量表设计主要借鉴了Venkatesh等的UTAUT2量表以及其他国内外权威核心期刊量表设计，量表中各项问卷全部采用李克特5级量表，分别为：非常不同意、不同意、一般、同意和非常同意。 2.2 样本收集
本问卷调查对象主要以在拼多多平台进行消费体验的群体为主，同时也包括少数使用拼多多但尚未在此平台进行购买的用户。在问卷调查时，将用户信息的问题放在最后，以避免其他因素对结果造成影响。本研究通过线上发放问卷方式共发放350份问卷，回收有效问卷304分，回收率为86.86%。剔除全部选择同一个选项的问卷共18分，最终有284份有效问卷用于数据分析，被调查的样本中，初中及以下占比14%、高中（包括中职）占比17.8%、大专占比26.2%、本科占比38.1%、研究生及以上占比3.8%；18岁以下占比21%、18-25岁占比54.9%、26-30岁占比17.8%、31-35岁占比2.8%、36岁以上占比3.5%。
3、实证分析
与传统的探索性因子分析和回归分析相比，结构方程模型可以同时处理多个构念，并且可以提出一个特定的因子结构，并检验它是否吻合数据。故本文以结构方程模型作为实证分析工具，采用SmartPLS2.0软件对研究假设进行数据分析。
3.1 信效度检验
首先对构面的测量模型进行分析，结果显示各测量指标的因素负荷量均大于0.7，且各潜变量Cronbach’s α>0.8，测量模型的信度较好；本文用Construct Reliability来检测组合效度，所有结构变量的信度CR>0.8，具有较高组合信度；通过Factor loading以及AVE的值来分析收敛效度，所有测量变量在所有结构变量上的载荷值都超过0.7，并且结构变量的AVE值大于0.7，说明数据具有较好的收敛效度。
通过计算每个变量的AVE值的平方根和变量间的相关系数矩阵来进行区别效度检验，每个变量AVE值的平方根都大于它与其他变量之间的相关系数，说明模型的区别效度高，各潜变量间的共线性可能性小，表明该模型的整体信效度很好，如表2所示。
3.2 假设检验
研究假设主要指结构模型中构面的相关性，本文假设检验结构如表3所示。
（1）分享互动至使用态度的标准化路径系数为0.243，价格价值至使用态度的标准化路径系数为0.216，享乐动机至使用态度的标准化路径系数为0.257，假设H2、H4和H6均成立。表明消费者对拼多多有较为积极的使用态度，可能是因为其低价、互动和购物游戏化设计的特点。
（2）分享互动至感知风险的标准化路径系数为-0.419，价格价值至感知风险的标准化路径系数为-0.254，享乐动机至感知风险的标准化路径系数为-0.250，假设H1、H3和H7均成立。表明拼多多显著的优势背后暗含了较大的风险，例如：隐私泄露、拼团不成功等。
（3）感知风险至使用态度的标准化路径系数为-0.258，假设H7成立。表明消费者对拼多多的感知风险越高，越容易对其产生消极的参与态度。使用态度至参与意愿的标准化路径系数为0.438，社群影响至参与意愿的标准化路径系数为0.384，假设H8和H9均成立。态度、主观规范和参与意愿构成了理性行为理论核心要素。
4、研究结论
本文基于S-O-R和UTAUT2模型，以拼多多为例研究了社交电商平台消费者参与意愿的影响因素，并采用结构方程模型进行实证分析，梳理出参与社交电商的原因以及存在的風险，并从口碑、品牌、舆情、信用等方面提出具体对策建议。
1）口碑建设：拼多多亟需制定透明合理的打假条例制度，罚款条目应该精简优化，不能为了罚款而罚款，应该以合理合法规章制度规范平台秩序；拼多多需要提高服务质量，以产品质量和优质服务并重，提升顾客体验。对于拼多多以及其他社交电商平台，口碑建设必须以诚信为底线，杜绝虚假宣传销售信息。虚假信息在互联网平台很容易被追踪和监控，一旦被揭露，对平台的负面影响是致命性的，因此平台需要保障信息传播的真实性，避免出现信息的模糊不清和不对称现象。
2）品牌建设：拼多多以及其他社交电商平台需要提高用户体验，优化购物界面；完善品牌配套建设，重视物流服务，加强对第三方物流的管控力度，提高物流服务水平；最后应重视品牌互动，及时捕捉市场信息的变化，提高创新思维和意识。
3）舆情建设：拼多多应积极采纳消费者的合理建议，加强舆情建设，做好公关，树立正面积极的企业形象；处理并维护好与公众媒体之间的关系，加强合作；积极开展社会公益活动，例如农村扶贫项目等，树立有社会责任感的企业形象。
4）信用建设：拼多多应该亟需降低购物风险，尤其是在信用风险方面，应该努力提高平台认可度，信任度。拼多多以及其他社交电商平台的内部运营需要规范管理，优化业务管理流程，制定内部规范。同时配合工商部门做好消费者维权工作；完善商家信用评级机制，建设信用自查系统，建立健全消费者保障服务机制。
参考文献
[1] Liang T P， Ho Y T， Li Y W， et al. What drives social commerce： The role of social support and relationship quality[J]. International Journal of Electronic Commerce， 2011，16（2）：69-90.
[2] 谢芳.社交商务网络环境下网络购买信任保障机制构建[J].商业经济研究，2017（20）：77-80. [3] 于真，朱杰，申贵成.一种基于社交网络的电子商务信任模型与仿真[J].系统仿真学报，2018，30（08）：3115-3123.
[4] 陈蕾，王瑞梅.社会化电子商务下社交网络平台消费者网购意愿实证分析——基于信任转移视角[J].商业经济研究，2016（23）： 65-67.
[5] Shanmugam M， Sun S， Amidi A， et al. The applications of social commerce constructs[J]. International Journal of Information Management， 2016， 36（3）：425-432.
[6] Lu B， Fan W， Zhou M. Social presence， trust， and social commerce purchase intention： An empirical research[J]. Computers in Human Behavior， 2016， 56：225-237.
[7] Zhang K Z K， Benyoucef M. Consumer behavior in social commerce： A literature review[J]. Decision Support Systems， 2016， 86（C）：95-108.
[8] Akman I， Mishra A. Factors Influencing Consumer Intention in Social Commerce Adoption[J]. Information Technology & People， 2017， 30（2）.
[9] 戴国良.社交电子商务购前分享动机研究[J].中国流通经济， 2018， 32（10）：39-47.
[10] 操守康，郭传勇，张梦婷，张盛，马小龙.移动社交电子商务用户推荐对大学生网购意愿影响因素实证分析[J].商业经济研究，2015（36）：61-63.
[11] 戴国良.中国文化背景下的网络社交电子商务消费行为分析[J].商业经济研究，2016（05）：68-70.
[12] 劉新民，李芳，王松.基于价值嵌入的电子商务社交购物模式应用研究[J].商业研究，2016（04）：125-130.
[13] Busalim A H， Hussin A R C. Understanding social commerce： A systematic literature review and directions for further research[J]. International Journal of Information Management， 2016， 36（6）：1075-1088.
[14] 杨学成，涂科.平台支持质量对用户价值共创公民行为的影响——基于共享经济背景的研究[J].经济管理，2018，40（03）：128-144.
作者简介：
赵文德 ，硕士，广州番禺职业技术学院管理学院教师，研究方向：电子商务与物流、供应链管理；
付荣华，硕士，广州番禺职业技术学院管理学院副教授，研究方向：技术创新管理、供应链管理等；
刘世明，博士，广州番禺职业技术学院管理学院副教授，研究方向：职业教育、供应链管理等。