電子商務環境下農產品商家信用評價指標體系研究

霍 紅，楊永會

(哈爾濱商業大學管理學院，黑龍江哈爾濱 150028)

伴隨著互聯網與信息技術的發展，一種新型購物方式——網絡購物正迅速地融入人們的生活，它改變了人們原有的購物方式，并對傳統零售業產生了巨大的沖擊。隨著消費者對零售電子商務越來越認可，網購用戶數量和網絡零售市場交易額也在不斷增加[1]。在這樣的背景下，電子商務開始逐漸向農業行業滲透，許多農產品企業看到了新的商機，各類電商平臺也都認識到農產品電商將會是下一片藍海，有的甚至開始轉型，積極謀劃和布局來引入各方力量[2]。如阿里巴巴的淘寶網、京東商城等逐漸涉足農產品領域，中糧我買網、上海菜管家等農產品電商網站也在不斷開拓自己的產品類型。

但與此同時，由于電商環境下買賣雙方信息不對稱、消費者不能真實接觸商品等原因，農產品網絡交易過程中的信用問題越來越嚴重，很大程度上阻礙了我國農產品電商的進一步發展。為了規避信用風險、鑒別有效信用商家、減少交易欺詐的發生，現下涉農電子商務網站相繼構建了自己的信用評價體系，但鑒于其評價方法規則不夠完善，無法準確反映農產品商家的信用水平，進而不能為消費者選購農產品提供參考。因此探索如何解決電子商務環境下農產品商家的信用問題，構建一套切實可行的信用評價指標體系不僅可以促進我國農產品電子商務進一步穩健地發展，而且對于我國農產品電商企業在國際環境中獲得更多的市場份額與競爭優勢具有很重要的現實意義。

1 文獻綜述

國外電子商務興起較早，學者對于電子商務信用的探討主要集中于20世紀90年代至21世紀初。最早的研究是從概率論的角度開始的，Abdul-Rahman等[3]和J?sang等[4]分別構建了基于名聲系統和邏輯循環計算算法的信用模型；Beth等將信用分為直接信用和間接信用，提出了一種BBK信用評價方法[5]。還有的學者基于統計理論和實物模型來進行研究，Zhang將買賣雙方的信用水平進行了定量處理，構建了與之對應的函數模型，并將eBay的數據帶入其中驗證了自己的結論[6]。國內關于電子商務信用評價問題的探索雖起步較晚，但發展迅速。多數學者主要探討了電子商務網站和B2B模式下中小企業的信用評價模型及方法[7-8]，但隨著電子商務在我國的發展，也有不少學者開始注意到我國網絡商家的信用評價問題[9-10]。但這些研究仍然以電子商務網站的角度為主，雖然少數學者考慮到站在買方立場，但信用影響因素的確定和評價規則的設置仍存在漏洞，尚未提出合理的商家信用評價方法。因此，本研究擬從電子商務信用評價的現實出發，在現有文獻研究的基礎上，構建一套行之有效的農產品電子商務商家信用評價指標體系。

2 農產品電子商務商家信用評價初始指標的篩選

2.1 初始指標體系建立的理論依據

2002年新加坡學者Lee研究了能夠影響網絡消費者購買行為的主要因素，并以此為基礎建立了網絡購物者行為模型。此模型將網絡消費者的購買過程分為3個階段：建立信任、在線購買、購后需求[11]。第一階段為建立信任階段。潛在消費者在購物之前，會通過各種渠道來獲取購物網站和對應商家的基本信息，從而判斷該網站和商家是否可以信任。第二階段為在線購買階段。與線下實體店購物過程所不同的是，潛在消費者通過電子商務平臺所提供的信息檢索和商品導航系統來尋找目標商品，并利用安全快捷的支付系統來完成網上交易。第三階段為購后需求階段。當消費者完成線上購買后，與之配套的物流體系和售后服務體系能夠保證消費者持續性需求的滿足，這也是消費者建立長期信任的重要階段。Lee所提出的網絡購物者行為模型，展示了電子商務環境下消費者購物的整個過程，描述了網絡消費者購買行為的主要特點。

本研究根據此模型，從消費者網絡購物的整體流程出發，考慮這3個階段所涉及的主要因素，將其細分為“基本信息”“交易信息”“商品因素”“服務因素”和“物流因素”5個要素層，最終提出農產品電子商務商家信用評價初始指標體系。

2.2 初始指標篩選的方法

基于上述概念和理論基礎，本研究采用信息沉淀法確定農產品電子商務商家信用的影響因素，進行窮盡式的搜索，爭取全面完整地查詢相關資料[12]。初始指標提取的基本步驟如下：首先，在各文獻數據平臺上以“商家信用”“賣方信用”“顧客信任”等為關鍵詞，時間設置為2000—2016年，共檢索到相關文章10 000余篇，然后從以上結果中搜索“農產品電子商務”“農產品網絡零售”“農產品網購”等關鍵詞，篩選出與本研究相關的文獻543篇；其次，依據本研究的研究主題和研究內容，確定46篇可以參考的文章，并歸納整理出其中的重要信息；再次，通過將寬泛的因素進行細化、相似的因素進行歸并以及關聯性較低的因素進行剔除，系統地處理所歸納出的信息；最后，為了確保所選指標更具有實際參考價值，本研究選取了3名農產品電子商務公司的銷售主管和7名平均網購年齡達5年的消費者，組織了10次實地訪談，并且每次深度訪談的時間均超過1h。經過上述過程，最終確定了農產品電子商務商家信用評價初始指標體系(表1)。

表1 農產品電子商務商家信用評價初始指標體系

這里將網絡購物者在線購買階段所涉及的因素劃分為商品因素和服務因素2個構面，沒有把支付因素納入到初始指標體系，原因是目前各涉農電子商務網站的交易費用是依靠第三方支付平臺來完成的，消費者在確保收到的農產品滿足自己的預期后，才會指令支付平臺將款項劃給商家，進而保障了網絡交易支付環節的安全性。因此在支付這方面，對于所有農產品商家都是一樣的，商家也不能利用支付環節進行信用欺詐。

3 實證研究

3.1 調查目的與問卷設計

本研究的調查目的在于對農產品電子商務商家信用評價初始指標進行篩選，剔除掉貢獻度小、影響力度不大的指標，并以此為基礎分析出這些指標對于商家信用水平的重要程度，從而確定影響農產品電子商務商家信用的關鍵指標。

根據本次調查的目的，課題組設計了“關于農產品電子商務商家信用影響因素的調查問卷”。問卷內容共分為2個部分：第一部分是被調查對象的性別、年齡、學歷、網購年齡、月平均網購次數等基本信息；第二部分是農產品電子商務商家信用水平的影響因素信息，其中需要被調查者依據自己的網購經驗和感受，將所列問題與實際情況相對比進行回答。調查問卷采用李克特(Likert)5點量表設計：“1”代表很不同意，“2”代表不同意，“3”代表一般，“4”代表同意，“5”代表很同意。問卷設計完成后首先針對特定目標群體進行了小范圍測試，根據測試效果對問卷進行適當修改之后形成正式問卷。

3.2 數據收集與樣本處理

此次調查采用的是網絡問卷的形式，利用問卷星網站制作網頁版問卷，通過向被調查者發送問卷鏈接來邀請其進行回答。在此過程中必須要求被調查者擁有一定的農產品網購經驗，否則視為無效問卷。調查共回收問卷278份，除去有規律性作答或不完整性作答的無效問卷13份，得到有效問卷265份，有效問卷回收率為95.32%。

從有效問卷的統計信息來看：男性占35.61%，女性占64.39%。被調查者的年齡分布為：18歲以下占1.44%，18～25歲占59.35%，26～30歲占25.54%，31～40歲占 10.43%，41～50歲占2.52%，50歲以上占0.72%。被調查者的學歷分布為：高中及以下學歷占7.19%，大專學歷占 8.63%，本科學歷占52.88%，碩士學歷占28.06%，博士學歷占3.24%。被調查者的網購年齡分布為：1年以下占6.12%，1～3年占22.30%，4～6年占55.40%，7～9年占 9.35%，10年以上占6.83%。被調查者的月平均網上購物次數分為：低于2次占27.70%，3～5次占46.76%，6～8次占14.75%，9～11次占4.68%，12次以上占6.12%。

3.3 數據有效性檢驗

3.3.1 信度檢驗Cronbach’sα系數是目前常用的信度檢驗方法，α系數介于0～1之間，通常情況下，α系數大于0.65表示問卷可以接受，大于0.7表示問卷具有較好的穩定性，大于0.8表示問卷具有相當好的穩定性。本研究利用SPSS軟件檢驗結果(表2)顯示，基本信息和商品因素的α系數分別為0.764和0.758，其余變量的α系數均在0.8以上，并且問卷總體變量的α系數為0.908，均達到了有效的標準，說明問卷具有較好的信度。

3.3.2 效度檢驗 效度的檢驗方法是對有效樣本數據進行Kaiser-Meyee-Olkin(KMO)樣本測度和巴特利特(Bartlett)球形檢驗，通常情況下，KMO值大于0.5、Bartlett球形檢驗的P值小于0.001，則說明問卷的效度可以接受。本研究得出的結果為：KMO值為0.896；Bartlett球形檢驗的近似卡方值為2 579.631，自由度為190，相伴概率P為0.000，說明此問卷的效度是可以接受的。

表2 潛變量的信度檢驗

3.4 因子分析

3.4.1 探索性因子分析 為了驗證影響農產品商家信用的因子個數與所提出的是否相符，篩選初始評價指標，本研究進行了探索性因子分析。根據效度檢驗結果，本次調查問卷數據的KMO值接近1且Bartlett球形檢驗的P值為0，表明可以進行因子分析。

首先，利用SPSS22.0軟件得到各因子變量的特征根和方差貢獻率。結果表明，前4個因子變量的特征根均大于1，并且其累積方差貢獻率達到62.439%(表3)，高于50%，說明這4個因子變量基本反映了初始數據20個評價指標所能描述的絕大部分信息。此外，從圖1也可以看出，這4個因子變量的位置是1個明顯的轉折點。因此基于以上結果，選擇保留4個公共因子。

表3 總方差解釋

其次，通過方差最大正交旋轉法對所建立的因子載荷矩陣進行正交旋轉，并對各公共因子進行命名和解釋。經過方差最大化正交旋轉獲得的因子載荷矩陣如表4所示(小于 0.4 的系數不顯示)，結果表明因子分析能識別農產品電子商務商家信用的4個構面，4個構面中的測量指標分布基本合理，因子分析結果將商品因素和服務因素的測量指標凝聚為1個構面，因為商品因素和服務因素具有共通的屬性，它們都是直接由農產品商家提供給消費者。測量指標中農產品描述和價格合理性的因子載荷小于0.5，根據因子分析對因子載荷的要求，須要剔除這2個指標。在剔除農產品描述和價格合理性之后，重新進行因子分析，得到結果如表5所示。

表5 剔除農產品描述和價格合理性之后的旋轉成分矩陣

表5的結果顯示，在提取出的4個因子中，第1個因子支配的指標有農產品質量、農產品相符度、售后服務、承諾兌現度和反饋及時性，鑒于它們反映的是農產品商家向買家所提供的商品及服務方面的情況，因此將第1個因子命名為產品因素；第2個因子支配的指標有發貨速度、發貨準確性、到貨時長、配送地點準確性和包裝完整性，鑒于它們反映的是農產品從商家到買家的運輸過程情況，因此將第2個因子命名為物流因素；第3個因子支配的指標有被處罰次數、投訴率、退款率和退款速度，鑒于它們反映的是農產品商家與買家交易方面的情況，因此將第3個因子命名為交易信息；第四個因子支配的指標有商家規模、商家知名度、經營資質和經營歷史，鑒于它們反映的是農產品商家基本經營能力方面的情況，因此將第四個因子命名為基本信息。這4個公共因子的累積貢獻率達到了65.113%(表6)，大于50%，其總解釋度達到要求。因此，可以確定農產品電子商務商家的信用水平按照基本信息、交易信息、產品因素和物流因素4個維度來評價。

表6 總方差解釋

最后，利用回歸法計算各公共因子Fi(i=1,2,3,4)的得分函數，并且將每個因子方差占累積方差的比例作為權重，對各公共因子進行加權求和，得到農產品電子商務商家信用綜合因子得分函數F綜。各公共因子的得分系數矩陣如表7所示。

表7 公共因子得分系數矩陣

根據表7可得各公共因子的得分函數：

F1=-0.067X1-0.020X2-0.032X3+0.066X4-0.038X5-0.031X6-0.068X7+0.020X8-0.097X9-0.182X10-0.037X11-0.037X12+0.012X13+0.284X14+0.200X15+0.352X16+0.313X17+0.223X18。

同理，可以得到公共因子F2、F3和F4的得分函數。

依據表6中各公共因子的方差占4個因子累積方差的比例可計算得到綜合因子得分函數：

F綜=(0.183 11F1+0.175 41F2+0.155 36F3+0.137 26F4)/0.651 13=0.281 22F1+0.269 39F2+0.238 60F3+0.210 80F4。

從以上結果可以得到，產品因素(F1)的權重最大(0.281 22)，說明其對農產品電子商務商家信用評價的影響是最重要的；其次是物流因素(F2，0.269 39)；再次是交易信息(F3，0.238 60)和基本信息(F4，0.210 80)。

3.4.2 驗證性因子分析 根據探索性因子分析的結果，重新構建修正后的農產品電子商務商家信用評價指標體系，并采用驗證性因子分析對其進行檢驗，評價其可靠性。本研究首先進行了評價指標體系的一階因子分析，得到體系中的標準路徑系數不存在負數，說明體系與樣本數據擬合比較理想，體系的適配度指標值均達到了較好的適配效果，本指標體系的適配度良好。通過探索性因子分析可知，農產品電子商務商家信用是按照基本信息、交易信息、產品因素和物流因素4個維度來評價的，這4個潛變量都是反映“農產品商家信用”這個潛變量的，即在理論上農產品商家信用是基本信息、交易信息、產品因素、物流因素4個一級潛變量的二級潛變量，每個一級潛變量都有一個來自于二級潛變量的直接效果負荷在其因素上。因此，需要對評價指標體系進行二階因子分析，來判斷整個體系的擬合度。二階因子分析結果見圖2和表8。

從圖2可以看到，整個指標體系的標準路徑系數不存在負數，說明整個體系與樣本數據擬合較理想。其中農產品商家信用與產品因素之間的路徑系數最大，說明產品因素對農產品電子商務商家信用的影響最大，其次分別是物流因素、交易信息和基本信息。由表8可知，整個指標體系的適配度指標值均達到了較好的適配效果，擬合效果良好。

3.5 相關分析

農產品電子商務商家信用評價指標體系由基本信息、交易信息、產品因素和物流因素4個一級指標構成，每個一級指標通過相應的二級指標來測量。本研究對各二級評價指標與其對應的一級指標、各一級指標與農產品商家信用總體評價進行了相關分析。得到的分析結果如表9和表10所示。

從表9可以看到，基本信息與經營歷史之間的相關系數為0.683，介于0.4～0.7之間，屬于中度相關，其余各二級指標與其對應的一級指標之間的相關系數均大于0.7，屬于強度相關，這表明可以使用指標體系中的各二級指標來測量其所對應的一級指標。從表10可以看出，基本信息與農產品商家信用總體評價之間的相關系數為0.692，屬于中度相關關系，交易信息、產品因素和物流因素與商家信用總體評價之間屬于強度相關關系；并且產品因素與農產品商家信用之間的相關系數最高，物流因素、交易信息和基本信息與商家信用之間的相關系數依次遞減，該結果與通過因子分析得到的各公共因子的重要程度相一致，進而再次說明了本研究構建的農產品電子商務商家信用評價指標體系具有良好的適用性。

4 農產品電子商務商家信用評價指標體系的構建

通過觀察各因子所反映的對應原變量可以發現，其原變量的重新組合沒有大幅度改變問卷設計時初始評價指標的分類，修正后的指標體系最終將農產品商家的基本信息、交易信息、產品因素和物流因素等4個方面作為農產品電子商務商家信用評價的維度。這4個維度對農產品商家信用的影響程度由大到小分別是產品因素、物流因素、交易信息和基本信息。具體指標體系構成及其權重如表11所示。

衡量農產品商家基本信息的指標包括商家規模、商家知名度、經營資質和經營歷史。商家規模是指對農產品商家生產能力、經營范圍、資產情況等的劃型，一般是通過“員工數”“銷售額”“資產總額”等方面來考察某個農產品商家的整體規模。商家知名度是指潛在消費者認識或記起某農產品歸屬于某個商家的能力。商家識別能夠使購買者對某類農產品產生初始信任，有時甚至可以無需考慮該農產品的特性，它與商家的連帶效應就可以使消費者做出購買決策。經營資質是指商家在農業領域經營中應具有的資格以及質量等級標準，并取得相應的資格證書。獲取了經營資質就如同得到經營某類農產品的許可證，提升了商家在消費者心中的信用形象。經營歷史是指從農產品商家開設店鋪開始到目前為止的時間長度。經營歷史可以反映出商家在農業領域內的從業經驗，以及積累忠實客戶的數量水平。

表8 適配度檢驗摘要表(二階)

衡量農產品商家交易信息的指標包括被處罰次數、投訴率、退款率和退款速度。被處罰次數是指在特定時間內，農產品商家因違規或違法行為而被處罰的數量。這類行為通常包括出售假冒產品、發布違禁信息、不當注冊、信用炒作等。投訴率是指在特定時間內，農產品商家被投訴的次數與該段時間內商家交易次數的比值。這里的投訴次數主要是指被認定投訴成立的數量，即非惡意投訴的數量。退款率是指在特定時間內，農產品商家的退款次數與該段時間內商家交易次數的比值。雖然存在合理性退款，但其在所有退款行為中占比較小，因此對農產品商家信用的影響較小。退款速度是指農產品商家從接到退款申請開始到處理完畢所花費的平均時間。商家的退款速度越快，買家的購物體驗就越好。

衡量農產品商家產品因素的指標包括農產品質量、農產品相符度、售后服務、承諾兌現度和反饋及時性。農產品質量是指農產品具有滿足消費者需要的所有的能力特征。由于消費者的最終目的是獲得所需商品，所以農產品質量水平直接影響了消費者購物的滿意程度。農產品相符度是指商家在網店中關于農產品內容的展示與顧客實際收到農產品的相符程度。如果顧客收到農產品的實際情況與商家所描述的信息不相匹配，很大程度上會增加顧客在該商家消費時的負面情緒。售后服務是指在商家將農產品出售給消費者后，對其所提供的各類后續服務活動。完善的售后服務不僅可以降低經營成本，而且可以提升消費者購物體驗，促進顧客在該商家的二次購買。承諾兌現度是指農產品商家對其在消費者購物過程中所許下承諾的履行程度。這種承諾通常包括7d無理由退換貨、閃電發貨、指定快遞等。反饋及時性是指農產品商家對于消費者在購物過程中所提出的問題是否可以及時地進行解決與處理。

表10 各一級指標與農產品商家信用總體評價的相關性

表11 農產品電子商務商家信用評價指標體系

衡量農產品商家物流因素的指標包括發貨速度、發貨正確性、到貨時長、配送地點準確性和包裝完整性。發貨速度是指從消費者購買訂單下達開始，至商家處理完畢并將農產品發出這一階段活動的快慢程度。消費者通常都希望可以盡早地收到所購買商品，因此商家發貨速度的提升可以有效減少農產品送達消費者手中的時間。發貨準確性是指商家能否按照消費者提交的訂單要求(大小、數量、新鮮度等)正確發出農產品。到貨時長是指從商家將農產品寄出到買家收到該產品所需要的平均時間長度。農產品送達購買者手中所耗費的時間短，可以大大增加商家在消費者心中的好感度，減少對網購物流環節的顧慮。配送地點準確性是指商家所委派的物流公司是否可以按照消費者所提供的送貨地址，正確地將農產品送達到購買者手中。商品配送過程中若地址出現差錯，會直接降低消費者此次的網購體驗，從而給商家信用帶來消極影響。包裝完整性是指農產品經過物流環節后，是否是完好無損地送達消費者手中。包裝完整性可以從側面體現出商家對農產品在物流運輸過程中的關注程度。

5 結語

隨著農產品網絡交易額占整個社會農產品交易總額的比例不斷增大，許多傳統的線下農產品企業也紛紛進軍線上業務，從而使得我國農產品電子商務呈現出一片蒸蒸日上的態勢。但是由于網絡虛擬性、網民信用意識淡薄、有關信用管理的法律法規建設不夠完善等原因，農產品電子商務也受到了誠信問題的制約，因此建立一套行之有效的農產品電子商務商家信用評價指標體系儼然已成為學術與實踐領域的必然要求。基于此，本研究從農產品電子商務發展的目標與現狀出發，構建了農產品電子商務商家信用評價指標體系，并通過因子分析、相關性分析等驗證了該指標體系的合理性。涉農電子商務網站或平臺可以從基本信息、交易信息、產品因素和物流因素等四個方面評價農產品商家的信用水平，篩選出信用度更高的商家，最終提升消費者網上購買農產品的滿意度與忠誠度。