C2C电子商务交易量的影响因素研究

C2C电子商务交易量的影响因素研究C2C电子商务交易量的影响因素讨论

中国论文联盟*编辑。［摘要］本文以我国C2C典型网站淘宝网作为讨论对象，依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讨论。

［关键词］C2C电子商务交易量影响因素网络店铺

C2C敏捷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2024年起呈快速增长。然而，在C2C兴起的背后却是很多网店的衰落及关闭，究竟是什么因素促使一个网店能够更好的生存和进展呢？究竟是什么因素影响C2C交易量的大小呢？本文从卖家的角度动身，探讨影响C2C电子商务环境下交易量的因素。

一、讨论假设的提出

纵观国内外学者讨论电子商务胜利的进展进程，主要从电子商务系统胜利因素的视角、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讨论，包括DeloneMclean(2024)，董雅丽、杨蓓(2024)，杨晓梅(2024)，RoseandStaub(2024)，Rose，LeesandMeuter(2024)。本文提出与电子商务的交易量相关的讨论假设。

假设1：卖家的信用度越高，越值得相信，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，越详细，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：描述商品信息越清楚，交易量越多。

二、讨论设计

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，每类各选择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

本文采纳淘宝网站上的商品搜寻功能，分别以商品类别、信誉度级别、货物价值等为条件，得出2024年2～3月的数据，并且对这两类商铺的

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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讨论变量相关矩阵（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）依据因变量和变量存在的关系，本文建立如下回归模型：

TV=0+1E+2V+3D+4S+5C+6G+

其中，TV(TradingVolume)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，是检验方程的残差，5是待估量参数；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+

TV2=289.0527+5.3722E+0.2041V-41.637D-24.2441S+8.0338G-0.3111C+

标准化商品的商品价值回归系数在P＜0.00

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5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