基于Logistic模型的農商平臺發展研究

湯楊 王佳蕊 嵇鈺 王競瑤

摘要：論文通過消費者對農商平臺購買意愿分析，以logistic模型作為構建農商平臺中消費者購買的理論研究模型的基礎，將 “月銷量”“服務質量”“物流速度”作為自變量，“描述相符程度”作為因變量構建了理論研究模型，后針對性地提出了促進農商平臺發展的相關建議。

關鍵詞：農商平臺;多分變量logistic回歸模型

一、引言

十九大以來，我國實施了鄉村振興戰略，其中產業興旺是鄉村振興的關鍵所在，而農業現代化是產業興旺的重點發展路徑之一，從而衍生出了農村電子商務平臺，促使了農業的整條生產鏈的成本顯著下降。

但是，我國農產品電子商務在發展和實踐過程中仍然存在許多不足與問題。已有研究表明，我國農產品電子商務區域發展不平衡現象已經十分明顯，我國西部地區和東部相比，交通條件、互聯網技術、物流技術以及大數據、云計算等信息化技術等農業發展條件就存在不足，所以如何提升農村電子商務發展仍值得我們的考慮。[1]

三、研究方法和模型選擇

（一）模型理論：

本文對消費者在農商平臺農產品的消費選擇偏好進行統計和分析，考慮到不同區域之間發展程度、農村電商基礎設施建設等多方面問題，綜合Logistic模型的IIA特性，選擇枝的減少或者增加不影響其他各選擇之間被選概率比值的大小[2]，因此利用Logistic回歸分析模型探究影響選擇的因素得到不同結構性因素和解釋變量之間的相關性和變化趨勢。根據所得到的成果，對未來的農商平臺發展模式提出優化方案。

本論文進行了隴南農商平臺的數據收集，數據集合C為有限集且可供選擇類別，根據Mcfadden的原理，數據中每一個類別“N月銷量”“S服務質量”“R物流速度”對于個體因變量“D描述相符程度”都會產生或多或少的效用。因為個體的選擇是一個隨機過程，所以可以用概率的大小描述個體選擇某一類別的可能性。

如果因變量y有M個類別，以其中一個類別作為參考類別，其他類別都同它相比較可生成M-1個非冗余的logistic變換模型。例如以y=M作為參考類別，則對于y=i，其logistic模型為：

根據比同行業評價水平劃分月銷量、服務質量、物流速度、描述符合程度為幾個等級，對于月銷量中低于平均值的為等級0，高于平均值的為等級1，對于服務質量和物流速度的等級分類情況以此類推，對于描述符合程度中比同行業評價水平小于0的為等級1，稱之為“不合格”，在0到50%之間的為等級2，稱之為“合格”，高于50%的為等級3，稱之為“良好”。

（三）數據來源和數據處理

根據由隴南農商平臺收集到的數據，對自變量“月銷量”、“服務質量”、“物流速度”和因變量“描述符合程度”進行統計和分析。以上述模型理念為依據建模，得到似然比檢驗中的顯著性p=0.475>0.05，由此可見月銷量與描述相符程度似無關，但這有可能是因為兩者呈非線性關系而引起的，而非真的沒有關系。由實際生活常識可知，消費者在挑選農商平臺的產品時也會部分考慮到月銷量，所以月銷量與描述相符程度有一定程度的關系。類似，同樣可以得出服務質量和物流速度與描述相符程度的關系有顯著性意義（顯著性均為p=0.000<0.05）。

后引入包括交互作用的全因素模型，得月銷量和服務質量及其交互作用模型的似然比檢驗，由顯著性p1=0.076>0.05，類似可得月銷量和物流速度的似然比檢驗顯著性p2=0.335>0.05，服務質量和物流速度的似然比檢驗顯著性p3=0.965>0.05，由此可知月銷量、服務質量和物流速度兩兩之間交互作用模型的似然比檢驗不存在顯著性差異，則無交互作用，因此下面的分析仍然只考慮主效應。

參數估計值中共有兩套Logistic回歸系數，分別針對“不合格”和“合格”等級的描述符合程度。“良好”作為因變量中的參考類別，其所有系數都是0。“月銷量=1”和“服務質量=1”“物流速度=1”分別作為其相應自變量中的參考類別，因而其系數也均為0。

由顯著性一欄可見，兩套系數中，“服務質量=0”與“服務質量=1”相比無顯著性差異， p=0.000<0.05， “物流速度=0”與“物流速度=1”相比無顯著性差異， p=0.000<0.05，“月銷量=0”與“月銷量=1”相比均無顯著性差異，在兩種程度中均有顯著性差異， p值分別為0.488和0.266，都大于>0.001。

由表3中的系數，我們可估計出描述符合程度的概率。例如對隴南農商平臺來說，其“月銷量=0”“服務質量=0” “物流速度=0”，根據表3中的系數B：

對于不合格的描述符合程度，

因此，一家隴南農商平臺售賣商品與同行業相比，經營不合格的概率為0.016，經營合格的概率為0.162，經營良好的概率為3.4E-16，可以看出隴南的農商平臺大部分相對于同行業來說，可以經營得不錯的占比較大，這也體現了隴南地區的農商平臺發展前景較好，值得投資并努力經營來獲得高收益的回報。

而且，我們可以看出參數估計值中的exp （B）表示某因素（自變量）內該類別是其相應參考類別具有某種傾向性的倍數，如exp（B）=0.519指對于描述符合程度為“不合格“而不是“良好”這種情況，月銷量為0而不是1的0.519倍;exp（B）= 14985366.173對于描述符合程度為“合格”而不是“良好”這種情況，服務質量為0而不是1的14985366.173倍;exp（B）= 14673431.924對于描述符合程度為“合格”而不是“良好”這種情況，物流速度為0而不是1的14673431.924倍。經過多分類Logistic回歸分析，可以看出“月銷量=1”“服務質量=0”“物流速度=0”相比于另一類別對于描述符合程度影響程度更大。同時根據建立模型所得的Pearson Residual，其值的絕對值小于2時，說明模型擬合良好，則無需考慮是否有其他原因影響了模型的擬和。

于是建立逐步logistic回歸模型得到：

將自變量“月銷量”“服務質量”“物流速度”設為N，S，R，因變量“描述相符程度”設為D。由表2可得消費者對于農商平臺的購買意愿模型方程：D=-0.891-（8.650E+7）N+0.903S+0.276R，而且該模型的擬合度為0.995，可見模型擬合程度較好，與原數據分布的重合程度較高。由模型可以看出，相對于服務質量和物流速度的評分，月銷量的變動程度將會極大地影響消費者對農商平臺產品的描述符合程度，這也就能解釋為什么商家在經營農村電子商務平臺時十分關注銷售量，在農商平臺往后發展過程中，我們也需要注重平臺月銷程度，過高的銷量反而引起消費者的懷疑，也會極大地降低消費者對產品的描述符合程度和滿意度評價。

四、研究結論及研究展望

（一）研究結論

本次研究從消費者對于農商平臺進行購買經歷的評分以及滿意度進行深入分析。總結前面幾章的研究，本文得出了以下的研究結論：

論文以logistic回歸模型作為構建農商平臺中消費者購買意愿的研究模型基礎，將 “N月銷量”“S服務質量”“R物流速度”作為自變量，“D描述相符程度”作為因變量，構建了理論研究模型。研究結果顯示，從消費者對各項角度的評分分析來看，隴南的農商平臺的每月產品銷量即“月銷量”對于農商平臺中農產品消費者購買意愿沒有顯著的正向影響，隴南農商平臺的客服服務和售后服務是否合乎消費者期望或提高消費者滿意度即“服務質量”會正向地影響農商平臺消費者購買意愿即“描述符合程度”。消費者從農商平臺購買產品到收到成品的時間即“物流速度”對于農商平臺中農產品消費者購買意愿有顯著的正向影響，而且，農商平臺中農產品消費者購買意愿會正向影響消費者購買。

月銷量對于消費者使用隴南農商平臺購買農產品不能產生顯著地正向影響的原因可能是：商家為提高自身店鋪的好評度和知名度，會存在刷成交量和評價數的，相對而言，產品的月銷量反而不完全準確可靠，但由實際生活常識可知，消費者在挑選農商平臺的產品時也會部分考慮到月銷量，所以月銷量與農商平臺中農產品消費者購買意愿有一定程度的關系，但不能產生顯著的正向影響。

（二）對策建議

（1）重視顧客體驗，提升用戶運營

電商平臺中的評價機制為顧客體驗提供了一個表達的平臺，一款好的產品，顧客會自發地在評價體系中留下自己的肯定，甚至會將該產品主動介紹給周圍的親朋好友，為該產品擴大影響力，吸引更多的消費者;同理，一款質量不佳的產品，也會以同樣的方式被消費者所熟知，但結果一定是造成消費者的流失。影響消費體驗的不止產品質量，還有客服的服務態度，當產品質量都差不多時，一般來說，消費者會更加傾向于服務體驗更好的商家。除此之外，影響消費者購買意愿和購買體驗的因素還有很多，商家需要對此進行積極觀察，充分掌握不同因素對消費者的影響，以及在這些因素中，哪些會讓消費者更加樂意停留在店鋪中，哪些時消費者選擇退出該店鋪，對于引起消費者體驗變差的因素要加倍注意，并且針對該部分不斷做出調整，從而提高客戶體驗，使農商平臺得到更好的發展。

（2）培養消費者網購忠誠，減少網購抱怨

根據國家公布的信息數據顯示，在傳統行業中，提高5%的消費者忠誠度，就能夠提高25%到95%的利潤，與之相比，在網絡購物中消費者忠誠度對于商家而言其積極影響是顯著增強的[3]。網絡商家在物流方面以及商品質量方面能否得到良好的口碑，以及能否為消費者提供切實可靠的服務體驗都是能否留住客戶的關鍵，雖然在網絡環境中不容易建立消費者忠誠度，但是一旦建立起來，這種忠誠度改變的可能性將會是十分小的。

在網絡環境中，當消費者對其所購買的產品進行好評的時候，商家應對其進行禮貌的回復，在遇到消費者提出的疑問以及對產品的不滿時，商家應該及時回復并以良好的態度表示歉意提出合理的解決方法。加強與顧客的溝通，減少網購抱怨。

參考文獻：

[1]張馨之.我國農產品電子商務發展現狀、問題及相應對策[J].電子商務，2020（05）：17-18.

[2]趙新成，劉子嬋.互聯網經濟與中小企業創新實證研究——基于截面數據的經驗分析[J].產業創新研究，2018（07）：45-46+50.

[3]王強. B2C環境下退貨物流服務質量對消費者忠誠的影響研究[D].浙江財經大學，2018.