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基于交易三阶段的电子商务卖家信用评价模型研

发布时间:2020-05-13 10:23   来源:未知    作者:admin

  摘要:基于电子商务交易整体流程,分别总结电子商务交易前、交易中、交易后三阶段信用评价影响因素,利用因子分析法提取各阶段信用评价因子以及相应权重,得到基于交易三阶段的电子商务信用评价模型。通过代入案例数值将得到的电子商务信用评价模型与现有电子商务购物平台信用评价模型进行对比分析,其结果证明基于交易三阶段的电子商务信用评价模型更具有真实性及区分度,信用值计算方法更全面,对于现有电子商务信用评价方法的改进方面有一定的参考价值。
 
  关键词:电子商务;交易三阶段;信用评价;因子分析
 
  引言
 
  2018年10月,中国网络社会组织联合会首次举办中国网络诚信大会,主要聚焦于电子商务领域诚信问题。据会议发布的《中国电子商务诚信发展报告》,中国网民规模超8亿,网站已超500万个。但在繁荣发展的同时,电子商务失信问题依旧屡见不鲜。针对此问题,报告呼吁国内电商平台应加强内部信用治理,加快建设中国特色电子商务征信和评级业务体系。在已颁布的电子商务法律法规中,涉及诚信的电子商务法律法规已经占到了50%。可见,信用问题依然是现有电子商务问题中的重中之重。改进国内电子商务信用评价体系,为网络消费者提供真实、可靠的卖家信用数据,也是加快建设电子商务信用体系的必要一环。
 
  在电子商务购物平台中,现有信用评价体系包含的信用计量方法依旧沿用eBay网站的信用评价模型,即为“好评、中评、差评”分别赋值,以单一累加方法为基础进行卖家的信用评分。除此之外,现有信用评价机制还设置了“描述相符、物流服务、服务态度”的评分,消费者可以进行一至五星的评分,但此评分并不参与卖家信用评级的计算。可见,现有的电子商务信用评价机制指标设置较简单,卖家信用评级方面涉及的指标也较少,仅以“好评、中评、差评”的数量影响评分。对现有的电子商务信用评价机制,相关领域的学者提出了存在的问题及缺陷。杨韵(2010)指出,C2C交易平台普遍采用的累积信用来[1]。耿翠花(2015)认为,现有信用评价系统信用积分累计计算方法局限性大,很难有效地解决当今电子商务平台上所出现的信用问题[2]。孙欣(2017)也提到,现有信用评价体系只是评价者对于评估卖家的信用值方法过于简单,不能完整地反映卖家的整体信用,店铺动态评分也存在一定的局限性本次交易的总体主观评价,并不能反映交易中各个方面的具体信用情况[3]。
 
  综上所述,随着社会信用体系建设的推进,网络信用逐渐被重视,电子商务信用评价体系存在的问题也越来越被学者所关注。基于此,本文拟通过分析电子商务的整体交易流程,提出影响卖家信用的各阶段因素,利用因子分析得到各阶段信用评价因子并计算其权重,最终给出基于单笔交易三阶段的电子商务卖家信用评价模型。
 
  一、文献综述
 
  对于信用的定义,学者们提出了不同观点。KT Dirks(2001)将信用定义为一种期望或信念,使个人能够依赖他人的行为,并认为对方对自己无恶意[4]。穆潼(2014)将信用定义为能够履行诺言而取得的信任,认为信用是通过长时间积累才能形成的诚信度[5]。杨兴寿(2016)指出,信用是个人行动的履约或个人对商品的承诺的履约[6]。结合以上研究者的定义,本文认为电子商务信用是买方、卖方和电子商务平台三方对于电子商务交易市场行为规范和社会道德规范的遵守程度,本文也将围绕此定义分析交易流程中的信用评价指标。
 
  电子商务交易不同于传统交易“一手交钱,一手交货”的交易模式,其整个交易过程需要经过“挑选—沟通—下单—配送—签收—试用”等一系列流程,需要一定的时长。在整个电子商务交易过程中,卖家在不同阶段的信用履约行为导致了消费者对其感知信用水平的变化。这种基于交易三阶段的动态性特征已经被部分学者注意到并提出相关论点。Mayer、Davis、Schoorman(1995)对信用的动态性进行考量,认为信用行为可以随着交易双方相互作用而演变[7]。周涛(2007)将交易过程分为交易前、交易中、交易后三个阶段,并认为在不同的交易阶段,消费者关注重点不同[8]。Kim、Dan J.(2014)认为信用是动态且连续的,是一个多层次的动态结构,涉及多个对象[9]。柳慧(2018)也提到购买者的感知并不是一成不变的,而是会随着产品购买、产品使用的不同阶段而发生一定的转变[10]。可见,在电子商务交易过程中,消费者感知到的卖家的信用水平并不是一成不变的。这种改变会随着交易各阶段卖家履约情况的不同而改变。各阶段的卖家履约情况都属于卖家信用的一部分,所以最终的信用值应考虑交易流程设置相应权重,得到更加真实的计量值。
 
  在现有在线信用领域中,已经有很多学者开始对信用评价机制以及信用计量模型进行深入研究。周敏(2012)利用层次分析法,在现有信用评价方法的基础上添加了交易金额、买家信用等因素[11]。唐小华(2016)从身份保障、交易监控、危机解决等三个方面分析了目前国内外电子商务交易的各大网站在信用管理及风险控制等工作方面的主要现状,提出了包括信用评价制度、机制和活动的信用评价体系[12]。许启发、王陶、蒋翠侠(2017)提出了对卖家信用值的多因素矫正模型,在卖家信用得分计算中引入主营业务占比、开店时长和卖家的买家身份信用值来丰富现有的卖家信用模型[13]。况湘玲、左勤刚、黄光球(2014)将三维信用风险分析模型中的三方收益转化为三方信用,构建了电子商务三维信用连续模型[14]。
 
  在现有的在线信用评价有关研究中,学者大多将电子商务单笔交易视为一个整体设置信用评价指标或提出评价方法,交易三阶段观点并没有被过多地思考与运用。由于交易流程所涉及的卖家行为不同,消费者可能在交易流程中的任何一个阶段因为卖家履约情况的不同对卖家信用产生新的认知,因此根据交易流程得到的信用评价指标以及信用值计量方法能够更加完整、真实地体现卖家的单笔交易信用履行情况。本文将通过对电子商务交易流程的分析,从电子商务交易前阶段、交易中阶段、交易后阶段入手构建阶段性信用评价模型,并结合消费者感知重要性给出基于交易三阶段的最终卖家信用值计量方法。
 
  二、交易三阶段评价指标体系模型的构建
 
  (一)电子商务交易流程与指标选取
 
  1.电子商务交易前阶段
 
  电子商务单笔交易流程如图1所示。交易前阶段以消费者进入店铺挑选商品开始,至选定商品下单付款结束。消费者进入店铺后会首先查看店铺信用等级以及卖家提供的消费者保障服务,以保证卖家历史信用到位。商品的选择方面,商品历史评价以及卖家对该商品提供的商品页面描述是消费者主要的参考指标。在选购期间,若消费者有疑问,则会与卖家客服联系咨询,并决定是否购买该商品。消费者决定购买并支付订单后,则进入交易中阶段。
  2.电子商务交易中阶段
 
  交易中阶段由消费者支付订单后开始,至其签收商品时结束。在未发货时,卖家发货时间以及对商品的包装都可能影响消费者对卖家信用的感知。在卖家发货完成后,其选择的物流公司的配送情况,包括配送时长和准确度也是影响卖家信用的重要因素。当货物到达,消费者会首先查看包裹是否有破损并检查商品外观、数量与描述是否相符,然后签收商品。若出现商品漏发或损坏问题,则需要沟通客服解决。客服的态度、专业度以及履约能力都会影响消费者对于该阶段的卖家履约感知,同时影响信用评价结果。
 
  3.电子商务交易后阶段
 
  交易后阶段指商品签收后至消费者进行信用评价的阶段。该阶段消费者已经充分使用商品,了解除商品外表之外的商品功能、商品质量等其他商品属性。此时消费者会将现有对商品的实际感知与交易前阶段卖家提供的商品页面描述进行对比,若出现感知差异,则商品不符合预期,消费者会产生退换货意向。此时卖家客服给出的补救措施以及履行无理由退换、承担运费等保障服务的情况就显得尤为重要。另外,保修服务以及技术支持服务也是售后阶段的重要部分。若商品本身无质量问题但在使用过程中出现使用不当或者自然因素的损坏,卖家在承诺保修的前提下是否提供相应技术支持也属于卖家信用范畴。
 
  根据交易三阶段流程分析,本文提取到表1所示的消费者信用评价影响因素集,并以其中的信用评价影响因素为基础,进行各阶段因子的提取和权重确定。
  (二)电子商务三阶段信用评价模型
 
  本文采用因子分析的方法用少数有代表性的指标进行电子商务交易三阶段卖家信用值的计量,求算各因子指标的系数,确定最终三阶段信用评价模型。
 
  假设交易第n阶段电子商务卖家信用评价影响因素有p个指标,记为X1,X2,X3,…,XP,p个指标构成的随机向量集为X=(X1,X2,X3,…,XP),协方差为ΣX。利用因子分析对随机向量集X进行降维,重新线性组合成一组m个互不相关的综合指标Fm来代替原来指标,满足下式:
 
  Fm=am1X1+am2X2+…+ampXp(1)由于协方差ΣX为非负定的对称阵,则必得正交阵U,使得
  其中,λ1,λ2,…,λp为ΣX的特征根,且λ1≥λ2≥
 
  …≥λp。
 
  因子分析中的方差贡献率为,指第i个方差在全部方差中所占的比重,反映了原来p个指标的综合能力。
 
  为使因子分析法求出的因子载荷阵结构简化,便于对主因子进行专业上解释,本文对因子载荷阵施行因子旋转,数据也将采用因子旋转后的结果。设因子Fi的旋转后的方差贡献率为Vi,各因子旋转后的累计方差贡献率则为∑m Vi,那么因子Fi的权重系数Ai可以表示为Fi的方差贡献率与累计方差贡献率的比值,如下式:
 
  设第n阶段卖家信用评价值为T(n m),则信用值模型公式如下式:
 
  (2)
 
  设第n阶段卖家信用评价值为Tn(n=1,2,3,…,m),则信用值模型公式如下式:
 
  Tn=A1F1+A2F2+…+AmFm(3)
 
  由于Fi在本文为信用评价因子,所以本文设置其取值为(Fi∈-2,-1,0,1,2),分别对应评价体系中的1星至5星的分值。
 
  由于电子商务交易各阶段包含的卖家信用行为不同,因此消费者对于各阶段的感知重要性也不完全相同。本文对每个阶段的信用值设置了权重,分别为ω1,ω2,ω3,由此可根据交易三阶段信用值的加权平均数得到总体信用值。因此,可以得到基于交易三阶段的整体信用值Z为:
 
  (4)
 
  式(4)即为电子商务交易三阶段信用评价模型。
 
  三、研究设计
 
  (一)问卷设计
 
  本文采用问卷调查的方法收集消费者对卖家信用的重要性感知数据。问卷一共分为四个部分:交易前阶段信用评价因素感知重要性部分、交易中阶段信用评价因素感知重要性部分、交易后阶段信用评价因素感知重要性部分以及个人信息部分。
 
  本文中的调查问卷采用Likert五级量表,以数字1—5对28个因素进行量化,数字越大,该影响因素越重要。
 
  (二)数据收集
 
  问卷调查首先进行预调研,预调研共发放问卷62份,回收问卷62份。根据预调研问卷回答情况,对62名消费者基于消费者感知以及问卷题项等方面的问题进行访谈,并对问卷数据进行分析,最后对相关问卷题项歧义及错误部分进行了修改,得到最终正式问卷。
 
  正式问卷以网络调研的方式进行,本文的调查对象为有过网购经历的消费者,借助社交软件、在线社交论坛和问卷调查平台进行问卷的发放。正式调研共回收问卷331份,筛选得到有效问卷275份,问卷有效率为83.08%。回收样本特征如表2所示。
  (三)信度与效度分析
 
  本文使用SPSS22.0统计软件对问卷进行内在信度与效度分析。Cronbachs a(克朗巴哈系数)用于衡量问卷题项的内在一致性,系数越大,说明问卷信
 
  度越好。检测得问卷整体Cronbach s a系数为0.905,且所有阶段影响因素的Cronbachs a系数均在0.7以上,如表3所示,证明该问卷数据信度良好。
  Bartlet(t巴特利特)球形检验和KMO检验是对数据进行效度检验的主要方法。KMO值大于0.5且Bartlett球形检验显著性水平小于0.05,则说明数据适合进行因子分析。交易前、交易中、交易后28个因素的效度检验结果如表4所示。检测得各变量KMO值都在0.7以上并且Bartlett球形检验的显著性水平均为0.000,可知该问卷数据效度良好。
  (四)因子分析
 
  本文使用SPSS22.0统计软件分别对交易前阶段、交易中阶段、交易后阶段的指标进行因子分析,根据方差解释表以及各阶段的旋转后成分得分系数矩阵,分别对各阶段的因子进行因子命名并计算其权重,得到各阶段的信用值计量模型。
 
  1.交易前阶段信用值计量模型
 
  交易前阶段总方差解释表如表5所示,旋转后的成分矩阵如表6所示。

  由表5可得到交易前阶段提取因子个数为3个,因子旋转后的累计贡献率为72.323%。表6的成分2中,店铺经营情况a2、卖家历史信用a5以及消费者保障服务a10得分较高,以上三个因子均为店铺信用有关因素,所以将成分2命名为店铺信用因子,用A2表示。成分3中商品页面描述a1、商品历史评价a3以及商品期望质量a4得分较高,其因素均与商品有关,都决定了买家对商品的心理预期以及是否进行购买,所以将成分3命名为商品信用因子,用A3表示。除去已经命名的因素,剩下的因素为售前客服专业度a6、售前服务态度a7、售前沟通畅通度a8、售前客服反馈速度a9,且其均在成分1中得分较高,所以将成分1命名为售前服务因子,用A1表示。根据表5,将表中的累积贡献率带入式(2),得售前服务因子A1的系数为0.419,店铺信用因子A2的系数为0.336,商品信用因子A3的系数为0.245。根据以上计算并代入式(3),交易前阶段信用值计量模型为:
 
  T1=0.419*A1+0.336*A2+0.245*A3(5)
 
  (A1,A2,A3∈-2,-1,0,1,2)
 
  2.交易中阶段信用值计量模型
 
  交易中阶段总方差解释表与旋转后的成分矩阵分别如表7、表8所示。
 
  通过表7可以看出,交易中阶段提取因子个数为3个,因子旋转后的累计贡献率为73.046%。表8给出的结果中,物流客服专业度b5、物流客服服务态度b6、物流客服沟通畅通度b7、物流客服反馈速度b84个因素在成分1中得分较高,所以将交易中阶段的成分1命名为物流服务因子,用B1表示。在成分矩阵的成分2中,配送准确度b2和物流速度b3得分较高,卖家发货后,在货物运送过程中,不仅需要追求速度,准确度也是需要把握的因素,因此,本文将交易中阶段的成分2命名为配送因子,用B2表示。成分3中,发货速度b1与包装完好度b4得分较高,该因素均为发货前卖家的发货准备阶段包含的因素,还未进入配送时期,所以将成分3命名为发货准备

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