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基于歐盟C2C電子商務市場的消費者決策影響因素

2015-02-19 05:46:28
物流技術 2015年22期
關鍵詞:消費者活動研究

趙 洋

(北京工商大學 商學院,北京 100048)

1 引言

隨著互聯網的普及,電子商務逐漸成為人們關注的焦點。相對于其他類型的電子商務活動,C2C電子商務更貼近大眾生活。隨著生活水平的上升和寬帶技術的進步,越來越多的人愿意在網上進行購物(喻迎,2015)。根據歐盟2013年的統計數據分析,超過47%的歐盟消費者曾有過網上購物的體驗(Eurostat,2014)。以往對電子商務的研究通常集中于對消費者個人購買模式的分析(Orviska&Hudson,2009)。然而,隨著線上網絡平臺的服務創新以及不同特色拍賣網站的出現,消費者個人可以十分簡便地出售商品。歐盟公布的2014年統計數據顯示,有過借助網絡出售商品或服務體驗的消費者,從2007年的9%躍升到2013年的19%(Eurostat,2014)。

隨著越來越多的消費者開始通過C2C電子商務模式購買和出售商品,了解消費者的購買及出售商品行為、明確影響和塑造消費者電子商務決策的因素是十分有必要的。

借助對來自歐盟28個成員國的消費者使用拍賣網站這一形式的數據整理,本文期望分析獲得影響消費者參與C2C電子商務模式過程中的決策因素。本文將會通過對從未接觸過電子商務形式的消費者與使用線上拍賣網站進行購買或銷售的用戶進行對比的方式,明確影響不同用戶的特征,尤其重點關注制約消費者個人售賣活動的因素研究。

2 研究數據和模型

本文選用離散選擇模型研究影響消費者個人使用線上拍賣網站決策的因素。在多元logit模型中,設置y為隨機離散變量,j=0,1,2,j=0代表所選用戶從未使用過線上拍賣網站,j=1代表消費者個人僅在拍賣網站上售賣商品,j=2代表其通過線上拍賣的形式至少購買或購買及出售過商品,而x作為解釋變量,對應消費者個人的特征因素。在其他因素不變的情況下,檢驗隨著x變量的改變,這一概率值P(y=j/x)(j=0,1,2)的變化情況,公式表達如下:

βj代表未知參數矢量。

為了探究影響消費者個人使用線上拍賣網站決策的因素,在解釋變量的設置中包含了消費者個人的社會、經濟等特征因素分析。以往研究結果表明消費者的購買決策與年齡、收入、受教育程度、性別以及工作狀態成正相關性(Orviska&Hudson,2009)。

在本研究中,消費者個人對網絡使用的程度及范圍也被考慮其中。前人的研究數據已經證實,將互聯網用于多種非經營性活動的個人相比不常接觸互聯網的消費者更有可能選擇網上拍賣網站的形式來進行電子商務活動(Citrin,etal,2000)。本研究中互聯網的使用程度通過一組預先設定好的12件線上常見網絡活動組成,通過被測試者所使用或實行活動的數量占比來衡量。其中包括電子銀行、電子郵箱、網上信息搜索、網絡游戲等。

另一個重要的影響因素是線上的社區網絡。隨著宣傳推廣手段的革新,很多主流的線上拍賣網站會借助社區網站進行廣告宣傳等媒介活動。這些廣告會被放置于社區網站的顯著位置,并會推送給社區網絡的目標用戶。除網站的宣傳推廣活動外,消費者個人也可在社區網絡中發布出售商品信息。線上社區網絡已成為集交流溝通、信息檢索于一體的重要線上平臺。因此,在社區網路平臺上購買者可以交流分享電子商務的)經驗。Cabral關于信譽的研究曾表明信譽對線上拍賣網站至關重要(Cabral&Hortacsu,2010),因此社區網絡中分享的信息以及宣傳的廣告與消費者個人的決策應是高度相關的。本文將會驗證消費者是否使用社區網絡這一因素與影響消費者C2C市場決策間的相關性。在多元logit模型分析中,樣本總量共計24961人,涵蓋歐盟28個成員國,實驗數據均來自歐盟統計局2014年公布的互聯網消費者統計報告(EuropeanCommission,2013)。因為數據涉及歐盟28個國家,為保證研究分析的科學性,在因素分析中加入區域經濟差異性一項,將區域人均GDP考慮其中。

3 研究結果和分析

基于上述調查樣本和既定公式模型,本文對影響消費者個人C2C市場決策的因素進行了多項logit模型分析和邊際效應估計,數據結果見表1。

表1 邊際效應與多元logit模型

在對影響消費者個人決策的因素進行分析之前,本文根據消費者在電子商務中交易活動的不同類型進行歸類。依據本文研究目的及實驗分析特性,將消費者分為兩類進行對照分析,一類消費者為僅借助拍賣網站進行銷售活動,一類消費者為在線上拍賣網站進行至少購買或售賣及購買活動。根據圖表中所列分析數據,可以判斷得出影響消費者個人進行C2C電子商務活動的因素。

第一,針對性別這一要素,研究結果表明,相比男性消費者,在參與C2C電子商務活動中女性消費者的接受態度較為消極。但從邊際效應分析結果上看,女性消費者參與售賣活動的意愿更加強烈。女性消費者通過線上拍賣網站進行銷售活動的可能性相比男性低1.3%,而通過拍賣網站至少購買或售賣及購買的概率比男性消費者低接近9%。

第二,對于年齡因素,只進行售賣活動的消費者個人,統計分析其邊際效應為正值,而借助線上拍賣網站進行至少購買或售賣及購買活動的消費者其邊際效應為負值。分析顯示隨著年齡階段的不斷增加,消費者個人通過拍賣網站僅進行售賣活動的可能性隨之提高,而至少購買或售賣及購買活動的個人則會減少。

第三,研究發現消費者接受教育的程度與通過拍賣網站進行C2C售賣活動呈負相關。在接受過中等教育的人群中,將拍賣網站用作銷售商品的消費者比例相比僅接受過初等教育的消費者低2%;而在接受過高等教育的人群中,這一比例相比僅接受初等教育的消費者中的占比低3.6%。值得注意的是,使用線上拍賣平臺進行至少購買或售賣及購買活動的邊際效應為正值。相比僅接受過初等教育的消費者,接受過中等教育及高等教育的消費者在拍賣網站進行至少購買或售賣及購買的概率分別超過6%和7.3%。研究結果表明,隨著消費者接受教育程度的增加,對待通過拍賣網站售賣商品活動的態度積極性下降,但消費者個人更加愿意通過C2C市場來進行至少購買的電子商務活動。

第四,研究結果中有趣的一點是處于無業狀態的消費者個人利用拍賣網站進行售賣活動的邊際效應為正值。意味著無業人員借助拍賣網絡進行售賣活動的可能性相較有工作的消費者的售賣概率高出2%。但對于在拍賣網當中進行至少購買或售賣及購買的個人而言,無業狀態的消費者其邊際效應為負值。意味著有工作保障的消費者在拍賣網站中更愿做出購買決策。而對于消費者性格是否懶惰這一因素,實驗檢測結果顯示沒有統計學意義。

第五,數據分析結果顯示,社區網絡的使用可以促進消費者借助線上拍賣網站進行至少購買或售賣及購買行為,相比不曾使用社區網絡的消費者高出14.3%。然而,值得強調注意的是,社區網絡的使用與消費者通過拍賣網絡僅用于售賣活動并無顯著的統計學關聯性。此外,實驗結論證實,消費者使用網絡進行線上活動的種類越豐富,進行至少購買或售賣及購買活動的可能性越大,而對于僅將拍賣網站用于售賣活動的可能性越低。

第六,區域人均國內生產總值與通過拍賣網站進行售賣活動間呈現負相關的統計學關聯。隨著區域人均國內生產總值的降低,消費者借助線上拍賣網站專門用于售賣活動的可能性不斷增加。區域人均國內生產總值這一因素對于消費者在拍賣網站進行至少購買或售賣及購買活動決策的邊際效應為正值,但相關性并不顯著。

4 研究結論

本文探究了消費者個人在進行C2C電子商務活動決策背后的影響因素。研究數據分析結果顯示,從性別上來看,男性消費者相比女性主動接觸并參與C2C電子商務活動的概率更高。除此之外,消費者借助線上拍賣網站僅用作售賣活動與至少購買或售賣及購買活動間影響決策的因素存在明顯區別。將拍賣網站僅用作售賣活動的消費者往往受教育程度低,沒有穩定職業或失業狀態,生活在區域人均生產總值較低的地區,且僅將互聯網用于較為狹窄的用途。而相比之下,利用互聯網進行至少購買或售賣及購買的消費者個人其擁有一份好的工作,接受較高程度的教育,頻繁使用社區網絡,生活在高收入地區,以及善于使用互聯網進行各種各樣的活動。本文研究的資料雖來源于歐盟統計局,但并非第一手數據,缺乏進一步的數據考證。而且,隨著國內C2C市場的空前發展,研究中國電子商務市場將是本文今后研究的方向和重點。

[1]徐冬磊.C2C電子商務中的顧客滿意度影響因素分析[D].合肥:安徽大學,2010.

[2]喻迎.高校C2C電子商務發展的優劣勢分析[J].商,2015,(13):116.

[3]Eurostat.Information Society Statistics.Availableat the website[EB/OL].http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/information_society/da ta/database,2014.

[4]OrviskaM,HudsonJ.Dividin goruniting Europe?Internet usageintheEU[J].Information Economicsand Policy,2009,21:279-290.

[5]Citrin AV,Sprott DE,Silverman SN,etal.Adoption of internet shopping:the role of consumer innovativeness[J].Industrial Management&Data Systems,2000,100:294-300.

[6]CabralL,Hortacsu A.The dynamics of sellerreputation:evidence from ebay[J].TheJournal of Industrial Economics,2010,58:54-78.

[7]European Commission.Data Set Egovernment Benchmark Report[R].2012.

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