论文部分内容阅读
［摘 要］本文以我国C2C典型网站——淘宝网作为研究对象，根据分层随机抽样方法，选取三类商品进行数据收集，对影响C2C电子商务的因素进行了实证研究。
［关键词］ C2C电子商务 交易量 影响因素 网络店铺
C2C灵活和自由的购物模式得到了越来越多消费者的认可，C2C的交易额自2005年起呈快速增长。然而，在C2C兴起的背后却是无数网店的衰落及关闭，到底是什么因素促使一个网店能够更好的生存和发展呢？到底是什么因素影响C2C交易量的大小呢？本文从卖家的角度出发，探讨影响C2C电子商务环境下交易量的因素。
一、研究假设的提出
纵观国内外学者研究电子商务成功的发展进程，主要从电子商务系统成功因素的视角、消费者的网络购物行为的视角和网络商店经营者的视角进行研究，包括Delone & Mclean (2003)，董雅丽、杨蓓(2007)，杨晓梅(2009)，Rose and Staub(2001)，Rose，Lees and Meuter(2001)。本文提出与电子商务的交易量相关的研究假设。
假设1：卖家的信用度越高，越值得信赖，交易量越多。
假设2：消费者感觉价格竞争力越高，越有可能进行电子交易，交易量越多。
假设3：服务态度越好，交易量越多。
假设4：卖家的沟通联系方式越多，越具体，消费者感知的服务质量越高，交易量越多。
假设5：卖家对消费者保证越多，交易量越多。
假设6：描述商品信息越清晰，交易量越多。
二、研究设计
1.选择调查对象
本文把淘宝中的商品分成两大类，分别是实体标准化商品和数字化商品，每类各挑选10 种产品，各随机抽取100 家网络店铺。
2.变量的定义与取值
本文对四个主要影响网络商品交易的因素进行变量的定义和取值（如表1所示）。
三、 数据分析与结果
1. 描述性统计分析
本文采用淘宝网站上的商品搜索功能，分别以商品类别、信誉度级别、货物价值等为条件，得出2010年2～3月的数据，并且对这两类商铺的300个样本进行描述性统计分析（如表2所示）。其中A、B分别表代表实体标准化商品样本和数字化商品样本。
2.相关分析
通过SPSS软件，得出标准化商品样本和数字化商品样本的研究变量相关矩阵（如表3所示）
从表3可以看到，标准化商品的变量之间的相关矩阵在0.01显著水平上中度正相关，商品描述的相符度与消费者保证在0.01显著水平上最弱正相关，其各对自变量之间的相关系数均小于0.57，没有显著的相关，说明各相关变量之间不存在共线性。数字化商品的变量之间的相关矩阵在0.01显著水平上中度正相关，卖家的沟通程度与消费者保证在0.01显著水平上最弱正相关，其各对自变量之间的相关系数均小于0.56，没有显著的相关，说明各相关变量之间不存在共线性。
3.回归模型建立、分析过程及结果
（1）根据因变量和变量存在的关系，本文建立如下回归模型：
TV = β0 + β1E + β2V + β3D + β4S + β5C + β6G +μ
其中，TV (Trading Volume)表示交易量，E (Evaluation)表示卖家的信用度，V (Value)表示商品价格，D (Description)表示与商品描述的相符度，S (Service)表示卖家的服务态度，C (Contact)表示与卖家的沟通程，G (Guarantee)表示消费者的服务保障，μ是检验方程的残差，β5是待估计参数； 为截距项， 测度的是其它没有考虑进去的变量因素。
（2）分析过程及结果
由表3-2、3-3、3-4可得到标准化商品（TV1）和数字化商品（TV2）的回归模型如下：
TV1= 488.2405 + 2.056E - 0.752V - 48.437D - 56.906S + 13.744G + 10.1101C +μ
TV2= 289.0527 +5.3722E + 0.2041V - 41.637D - 24.2441S + 8.0338G - 0.3111C +μ
标准化商品的商品价值回归系数在 P＜0.005 显著性水平下显著；卖家的沟通程度回归系数在P＜0.05显著性水平下显著；消费者保证回归系数在P＜0.1的显著性水平下显著；其余变量的回归系数均不显著。这些显著的变量对交易量的影响程度由大到小为商品价值、卖家的沟通程度和消费者保证。因此，就标准化商品来说，假设 2、假设4和假设5成立，假设1、假设3和假设6不成立。数字化商品的卖家信用回归系数在 P＜0.1显著性水平下显著；其余变量的回归系数均不显著。因此，就数字化商品来说，假设1成立，假设2、假设3、假设4、假设5和假设6均不成立。
表 5 交易量与各因素的回归的结果
四、结论
根据研究结论我们为C2C网站卖家提出以下建议：(1)表现出良好的声誉，提高自身的专业素质；(2)无差别的对待；(3)运用多种通讯工具与买家交流；(4)积极参与“消费者者保障服务”计划。
参考文献：
[1] Delone W.H. and Mclean E.R. The Delone and Mclean model of information systems success: a ten-year update[J]. Journal of Management Information Systems, 2003, 19(4):121-144.
[2] 董雅丽、杨蓓.C2C电子商务平台下消费者购买行为的影响因素分析[J].消费经济,2007（3）：32-35.
[3] 杨晓梅.技术接受模型在中国C2C电子商务网站中的研究[J].情报科学,2009（2）：297-300.
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文
［关键词］ C2C电子商务 交易量 影响因素 网络店铺
C2C灵活和自由的购物模式得到了越来越多消费者的认可，C2C的交易额自2005年起呈快速增长。然而，在C2C兴起的背后却是无数网店的衰落及关闭，到底是什么因素促使一个网店能够更好的生存和发展呢？到底是什么因素影响C2C交易量的大小呢？本文从卖家的角度出发，探讨影响C2C电子商务环境下交易量的因素。
一、研究假设的提出
纵观国内外学者研究电子商务成功的发展进程，主要从电子商务系统成功因素的视角、消费者的网络购物行为的视角和网络商店经营者的视角进行研究，包括Delone & Mclean (2003)，董雅丽、杨蓓(2007)，杨晓梅(2009)，Rose and Staub(2001)，Rose，Lees and Meuter(2001)。本文提出与电子商务的交易量相关的研究假设。
假设1：卖家的信用度越高，越值得信赖，交易量越多。
假设2：消费者感觉价格竞争力越高，越有可能进行电子交易，交易量越多。
假设3：服务态度越好，交易量越多。
假设4：卖家的沟通联系方式越多，越具体，消费者感知的服务质量越高，交易量越多。
假设5：卖家对消费者保证越多，交易量越多。
假设6：描述商品信息越清晰，交易量越多。
二、研究设计
1.选择调查对象
本文把淘宝中的商品分成两大类，分别是实体标准化商品和数字化商品，每类各挑选10 种产品，各随机抽取100 家网络店铺。
2.变量的定义与取值
本文对四个主要影响网络商品交易的因素进行变量的定义和取值（如表1所示）。
三、 数据分析与结果
1. 描述性统计分析
本文采用淘宝网站上的商品搜索功能，分别以商品类别、信誉度级别、货物价值等为条件，得出2010年2～3月的数据，并且对这两类商铺的300个样本进行描述性统计分析（如表2所示）。其中A、B分别表代表实体标准化商品样本和数字化商品样本。
2.相关分析
通过SPSS软件，得出标准化商品样本和数字化商品样本的研究变量相关矩阵（如表3所示）
从表3可以看到，标准化商品的变量之间的相关矩阵在0.01显著水平上中度正相关，商品描述的相符度与消费者保证在0.01显著水平上最弱正相关，其各对自变量之间的相关系数均小于0.57，没有显著的相关，说明各相关变量之间不存在共线性。数字化商品的变量之间的相关矩阵在0.01显著水平上中度正相关，卖家的沟通程度与消费者保证在0.01显著水平上最弱正相关，其各对自变量之间的相关系数均小于0.56，没有显著的相关，说明各相关变量之间不存在共线性。
3.回归模型建立、分析过程及结果
（1）根据因变量和变量存在的关系，本文建立如下回归模型：
TV = β0 + β1E + β2V + β3D + β4S + β5C + β6G +μ
其中，TV (Trading Volume)表示交易量，E (Evaluation)表示卖家的信用度，V (Value)表示商品价格，D (Description)表示与商品描述的相符度，S (Service)表示卖家的服务态度，C (Contact)表示与卖家的沟通程，G (Guarantee)表示消费者的服务保障，μ是检验方程的残差，β5是待估计参数； 为截距项， 测度的是其它没有考虑进去的变量因素。
（2）分析过程及结果
由表3-2、3-3、3-4可得到标准化商品（TV1）和数字化商品（TV2）的回归模型如下：
TV1= 488.2405 + 2.056E - 0.752V - 48.437D - 56.906S + 13.744G + 10.1101C +μ
TV2= 289.0527 +5.3722E + 0.2041V - 41.637D - 24.2441S + 8.0338G - 0.3111C +μ
标准化商品的商品价值回归系数在 P＜0.005 显著性水平下显著；卖家的沟通程度回归系数在P＜0.05显著性水平下显著；消费者保证回归系数在P＜0.1的显著性水平下显著；其余变量的回归系数均不显著。这些显著的变量对交易量的影响程度由大到小为商品价值、卖家的沟通程度和消费者保证。因此，就标准化商品来说，假设 2、假设4和假设5成立，假设1、假设3和假设6不成立。数字化商品的卖家信用回归系数在 P＜0.1显著性水平下显著；其余变量的回归系数均不显著。因此，就数字化商品来说，假设1成立，假设2、假设3、假设4、假设5和假设6均不成立。
表 5 交易量与各因素的回归的结果
四、结论
根据研究结论我们为C2C网站卖家提出以下建议：(1)表现出良好的声誉，提高自身的专业素质；(2)无差别的对待；(3)运用多种通讯工具与买家交流；(4)积极参与“消费者者保障服务”计划。
参考文献：
[1] Delone W.H. and Mclean E.R. The Delone and Mclean model of information systems success: a ten-year update[J]. Journal of Management Information Systems, 2003, 19(4):121-144.
[2] 董雅丽、杨蓓.C2C电子商务平台下消费者购买行为的影响因素分析[J].消费经济,2007（3）：32-35.
[3] 杨晓梅.技术接受模型在中国C2C电子商务网站中的研究[J].情报科学,2009（2）：297-300.
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文