［摘 要］本文以我國C2C典型網(wǎng)站——淘寶網(wǎng)作為研究對象，根據(jù)分層隨機(jī)抽樣方法，選取三類商品進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，對影響C2C電子商務(wù)的因素進(jìn)行了實(shí)證研究。

［關(guān)鍵詞］ C2C電子商務(wù) 交易量 影響因素 網(wǎng)絡(luò)店鋪

C2C靈活和自由的購物模式得到了越來越多消費(fèi)者的認(rèn)可，C2C的交易額自2005年起呈快速增長。然而，在C2C興起的背后卻是無數(shù)網(wǎng)店的衰落及關(guān)閉，到底是什么因素促使一個網(wǎng)店能夠更好的生存和發(fā)展呢？到底是什么因素影響C2C交易量的大小呢？本文從賣家的角度出發(fā)，探討影響C2C電子商務(wù)環(huán)境下交易量的因素。

一、研究假設(shè)的提出

縱觀國內(nèi)外學(xué)者研究電子商務(wù)成功的發(fā)展進(jìn)程，主要從電子商務(wù)系統(tǒng)成功因素的視角、消費(fèi)者的網(wǎng)絡(luò)購物行為的視角和網(wǎng)絡(luò)商店經(jīng)營者的視角進(jìn)行研究，包括Delone & Mclean (2003)，董雅麗、楊蓓(2007)，楊曉梅(2009)，Rose and Staub(2001)，Rose，Lees and Meuter(2001)。本文提出與電子商務(wù)的交易量相關(guān)的研究假設(shè)。

假設(shè)1：賣家的信用度越高，越值得信賴，交易量越多。

假設(shè)2：消費(fèi)者感覺價格競爭力越高，越有可能進(jìn)行電子交易，交易量越多。

假設(shè)3：服務(wù)態(tài)度越好，交易量越多。

假設(shè)4：賣家的溝通聯(lián)系方式越多，越具體，消費(fèi)者感知的服務(wù)質(zhì)量越高，交易量越多。

假設(shè)5：賣家對消費(fèi)者保證越多，交易量越多。

假設(shè)6：描述商品信息越清晰，交易量越多。

二、研究設(shè)計(jì)

1.選擇調(diào)查對象

本文把淘寶中的商品分成兩大類，分別是實(shí)體標(biāo)準(zhǔn)化商品和數(shù)字化商品，每類各挑選10 種產(chǎn)品，各隨機(jī)抽取100 家網(wǎng)絡(luò)店鋪。

2.變量的定義與取值

本文對四個主要影響網(wǎng)絡(luò)商品交易的因素進(jìn)行變量的定義和取值（如表1所示）。

三、 數(shù)據(jù)分析與結(jié)果

1. 描述性統(tǒng)計(jì)分析

本文采用淘寶網(wǎng)站上的商品搜索功能，分別以商品類別、信譽(yù)度級別、貨物價值等為條件，得出2010年2～3月的數(shù)據(jù)，并且對這兩類商鋪的300個樣本進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析（如表2所示）。其中A、B分別表代表實(shí)體標(biāo)準(zhǔn)化商品樣本和數(shù)字化商品樣本。

2.相關(guān)分析

通過SPSS軟件，得出標(biāo)準(zhǔn)化商品樣本和數(shù)字化商品樣本的研究變量相關(guān)矩陣（如表3所示）

從表3可以看到，標(biāo)準(zhǔn)化商品的變量之間的相關(guān)矩陣在0.01顯著水平上中度正相關(guān)，商品描述的相符度與消費(fèi)者保證在0.01顯著水平上最弱正相關(guān)，其各對自變量之間的相關(guān)系數(shù)均小于0.57，沒有顯著的相關(guān)，說明各相關(guān)變量之間不存在共線性。數(shù)字化商品的變量之間的相關(guān)矩陣在0.01顯著水平上中度正相關(guān)，賣家的溝通程度與消費(fèi)者保證在0.01顯著水平上最弱正相關(guān)，其各對自變量之間的相關(guān)系數(shù)均小于0.56，沒有顯著的相關(guān)，說明各相關(guān)變量之間不存在共線性。

3.回歸模型建立、分析過程及結(jié)果

（1）根據(jù)因變量和變量存在的關(guān)系，本文建立如下回歸模型：

TV = β0 + β1E + β2V + β3D + β4S + β5C + β6G +μ

其中，TV (Trading Volume)表示交易量，E (Evaluation)表示賣家的信用度，V (Value)表示商品價格，D (Description)表示與商品描述的相符度，S (Service)表示賣家的服務(wù)態(tài)度，C (Contact)表示與賣家的溝通程，G (Guarantee)表示消費(fèi)者的服務(wù)保障，μ是檢驗(yàn)方程的殘差，β5是待估計(jì)參數(shù)； 為截距項(xiàng)， 測度的是其它沒有考慮進(jìn)去的變量因素。

（2）分析過程及結(jié)果

由表3-2、3-3、3-4可得到標(biāo)準(zhǔn)化商品（TV1）和數(shù)字化商品（TV2）的回歸模型如下：

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

標(biāo)準(zhǔn)化商品的商品價值回歸系數(shù)在 P＜0.005 顯著性水平下顯著；賣家的溝通程度回歸系數(shù)在P＜0.05顯著性水平下顯著；消費(fèi)者保證回歸系數(shù)在P＜0.1的顯著性水平下顯著；其余變量的回歸系數(shù)均不顯著。這些顯著的變量對交易量的影響程度由大到小為商品價值、賣家的溝通程度和消費(fèi)者保證。因此，就標(biāo)準(zhǔn)化商品來說，假設(shè) 2、假設(shè)4和假設(shè)5成立，假設(shè)1、假設(shè)3和假設(shè)6不成立。數(shù)字化商品的賣家信用回歸系數(shù)在 P＜0.1顯著性水平下顯著；其余變量的回歸系數(shù)均不顯著。因此，就數(shù)字化商品來說，假設(shè)1成立，假設(shè)2、假設(shè)3、假設(shè)4、假設(shè)5和假設(shè)6均不成立。

表 5 交易量與各因素的回歸的結(jié)果

四、結(jié)論

根據(jù)研究結(jié)論我們?yōu)镃2C網(wǎng)站賣家提出以下建議：(1)表現(xiàn)出良好的聲譽(yù)，提高自身的專業(yè)素質(zhì)；(2)無差別的對待；(3)運(yùn)用多種通訊工具與買家交流；(4)積極參與“消費(fèi)者者保障服務(wù)”計(jì)劃。

[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] 董雅麗、楊蓓.C2C電子商務(wù)平臺下消費(fèi)者購買行為的影響因素分析[J].消費(fèi)經(jīng)濟(jì)，2007（3）：32-35.

[3] 楊曉梅.技術(shù)接受模型在中國C2C電子商務(wù)網(wǎng)站中的研究[J].情報(bào)科學(xué)，2009（2）：297-300.