C2C电子商务交易量的影响因素分析
来源:网络 时间:2017-07-01 01:06:00
[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。
[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.
[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.
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