B2C农产品电子商务信用评价指标体系的构建

征信

CREDITREFERENCENo.22019SerialNO.241B2C农产品电子商务信用评价

指标体系的构建

李怀栋

（财经大学商学院，北京100081）

摘要：我国B2C农产品电商在高速发展的同时也面临很多问题，尤其是信用问题。指标体系是信用评价的基础，

然而官方和商家开发的指标体系已不能满足时代要求。按照“三步走”的思路重新设计指标：首先，根据相关研究成果及规范，初步建立备选指标库；其次，结合B2C电商的现实特点对指标进行修改；再次，运用主成分分析法进行客观调整。最终指标体系包括3个一级指标和17个二级指标。该指标体系兼顾理论和实践，定性与定量相结合，同时充分考虑大数据等时代特征，具有较强的参考价值。关键词：农产品电商；信用评价；指标体系中图分类号：F832.39文献标识码：B文章编号：1674-747X（2019）02-0045-05

引言

近年来，中国农产品电子商务（简称农产品电商）迅速成长，掀起一股蓬勃发展的热潮。“互联网+农业”正逐步释放潜在能量，不仅引发商界的广泛探索和实践，也引发学术界的深入分析和研究。农产品电商的出现和发展既是现代农业转型升级的需要，也是电子商务进入行业深度应用阶段的必然结果。目前而言，B2C模式是影响力最大、应用最普遍、发展最成熟的模式。B2C模式简单来说就是“商对客”，是商家通过互联网直接面向消费者销售产品和服务的零售模式。B2C模式的农产品电商可以进一步细分为两类：一类是综合平台型B2C，代表电商如天猫、京东商城、1号店等，它们均开通了农业板块，例如天猫的喵鲜生、京东的生鲜食品频道等。这些涉农电商具有天然的流量优势，但对农产品质量的保障能力有限，一般只提供电商平台，不涉及供应、仓储、冷链、物流、配送等环节。以生鲜电商为例，第一梯队（两超）包括天猫生鲜和京东，均是综合平台型B2C模式。另一类是垂直型B2C，代表电商包括本来生活、天天果园、菜管家等，它们专注于农

产品的细分市场，专业化、精细化程度高，对于农产品的源头和流通过程具有足够的把控能力，但是平台的影响力不足，生存能力不如综合平台型B2C。以生鲜电商为例，垂直型B2C电商多处在第二梯队（多强）和第三梯队（小众），第二梯队包括中粮我买网、天天果园等，第三梯队包括本来生活、优果网等。问题和挑战，其中信用评价问题是亟待解决的难点之一。农业与其他行业相比具有典型的特点：地域性强，季节性强，农产品的标准化程度低、需保鲜、不易存储，生产者分散且部分素质较低等。因为农业和农产品的这些特性，使得农产品电子商务的诚信问题非常突出。农产品是体验性很强的商品，对于新鲜度、口感、净重、农药残留量、物流配送等要求极高，一些农产品电商并没有达到要求，或者宣传与实际不符，或者物流配送慢、运输质量差，或者售后服务不到位、退款敷衍等，出现了大量欺诈、违约、不诚信交易的情况。在B2C农产品电商平台上，任何一个“三标一品”（绿色、有机、无公害、地域品牌）产品都有无数店铺在销售，其中不乏滥竽充数、以次充好的电商企业。消费者很难辨别真假和衡量质量，市

B2C农产品电商在高速发展的同时也面临很多

收稿日期：2018-11-03作者简介：李怀栋（1991—），男，山东枣庄人，管理学硕士，主要研究方向为市场营销与信用评价。

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【信用评级】场上也缺乏有效的信用评价和认证机制。如何保障农产品交易者在电子商务活动中的诚信，已经成为一个重要研究课题。

电子商务信用评价指标体系是开发信用评价模型的基础，是完整的信用评价体系当中不可或缺的重要部分。为了解决农产品电商的信用问题，2010年我国商务部直属机构中国国际电子商务中心推出了新农商指数信用评级体系，并建立官方网站——诚信新农商平台（www.xns315.com）。新农商指数信用评级体系主要包括两部分：针对会员的诚信评价和会员发布产品信息的质量评价。它的推出从官方角度监督了农产品电商的交易行为，降低了信用风险，有利于打造诚信农商。但是，该体系所采用的信用评价指标过于单一，代表性差，而且使用的评价方法是最基本的数学方法，已经很难在云计算、大数据的背景下继续发挥效果。另外，诸如天猫、京东等涉农平台也很难解决信任问题，它们所采用的评价体系彼此相似，指标固化、简单，过度依赖“好评”“中评”和“差评”3个评价等级，不能有效地避免信用风险问题。而且它们开发的评价系统基本属于的商业行为，缺乏必要的稳定性和普遍的约束力。总体而言，目前官方和商家运用的信用评价指标已经滞后，不能满足时代要求，终将会被时代所淘汰。本文拟在相关研究的基础上，运用“三步走”策略，结合大数据等时代特征，重新开发B2C农产品电商的信用评价指标体系。

一、文献综述

国内学者对于B2C电商信用评价指标的研究成果集中在三个方向：一是用什么方法产生指标，二是指标内容包括什么，三是如何对指标赋权。

首先，关于B2C电商信用评价指标构建方法的专门研究并不多，大部分学者只进行了简单阐述。基本的构建思路有两种：一是根据传统企业评价指标，结合B2C电商的特点进行修正而获得指标，例如王俊峰、吴海洋（2014）［1］

；二是通过案例分析，提炼

国内外大型B2C电商采用的评价指标，例如邵婷等

2015）［2］

。还有少数学者通过统计、计量模型来筛选指标，代表性的研究如付永贵、朱建明（2016）［3］在

大数据背景下构建B2C网络供应商的信用评估指标体系时，应当先根据专家研究和讨论提出备选指标·46·

李怀栋B2C农产品电子商务信用评价指标体系的构建

体系，然后采用逐步回归法来剔除影响不显著的指标，最终确定指标体系。

其次，关于B2C电商信用评价指标内容的研究相对较多，不同学者在指标内容、数量、层次、侧重等

方面有不同的研究成果。冯艳（2011）

［4］

构建了网络环境下企业商务信用评价指标体系，将指标划分为离线静态指标和在线动态指标，在线动态指标从卖方和买方两个角度构建，卖方指标包括商品信用度、物流信用度、支付信用度、服务表现、不诚信记录和其他因素，买方指标包括商品信用度、支付信用度、

服务表现、不诚信记录和其他因素。陈显友（2013）

［5］

在研究B2C网购消费者信任影响因素模型时，将评价指标划分为B2C卖方因素、B2C买方因素和第三方评价因素，其中B2C卖方因素包括信息传递的质量、卖家的品牌形象、沟通和服务、交易保证，B2C买方因素包括信任倾向和对卖家的信任度，第三方评价因素包括评价的科学性、及时性和公开程度。王

学东团队（2013）［6］对电商企业交易流程进行了分解

剖析，构建出包含基础信用、产品信用、服务信用和交易信用4个一级指标的网商信用指标体系。王俊

峰、吴海洋（2014）［1］设计了4个一级指标、13个二级

指标的参考体系，其中4个一级指标分别是运营能力、偿债能力、发展能力和网络经营能力。此外，还有学者提炼了诸如天猫、京东、一号店等典型B2C平台的信用评价指标，如有学者深入分析了天猫的信用评价机制，指出天猫的店铺评分系统主要有4项指标：宝贝与描述相符、卖家的服务态度、卖家发货速度、物流公司服务，分别给出1到5分的评分。

再次，关于B2C电子商务信用评价指标赋权的研究，目前学者采用最多的方法包括层次分析法、德尔菲法、专家评分法等。这些方法都是简洁实用的决策方法，但是具有较强的主观性，科学性受到质

疑。代表性的研究如：周涛、鲁耀斌（2005）［7］研究了

层次分析法在B2C电子商务网站评价中的应用。

二、信用评价指标体系的设计（一）指标筛选的基本原则

设计任何一个指标体系都需要遵循必要的原则，也是必须满足的基本条件。偏离这些原则的指标体系是无效的，不能成为实践操作的指导。根据相关文献、理论和电子商务的特性，现提出以下指标

（【信用评级】筛选的原则。

1.一方面，全面性

信用评价指标体系的内容要与评价目标相契合，能够全面地反映影响被评对象信用的要素。评价指标不能遗漏，也不能重叠，彼此联合可形成稳定的完整体系。这些指标既是过去信用的积累，也是未来信用的预示，既是企业内在力量形成的信用集合，也是企业所处环境综合作用的信用结果。另一方面，完整性也不意味着把所有信用要素都罗列出来，因为要素包罗万象，有直接因素和间接因素，有主要因素和次要因素，全部考虑不可能实现，那些影响作用微小的因素应当摒弃。也就是说，在不影响指标全面性的同时要把握关键指标，突出重点。在电子商务的情境下，全面性原则被赋予更多内涵。在线交易相比线下交易，可以直接观察交易状况和来自其他消费者的评价信息。这些信息是动态的、实时的。全面性原则要求既要关注传统线下的静态指标，也要捕捉线上的动态交易信息，既要注重指标的数量，也要注重指标的层次和结构，达到在广度和深度上同时延伸的效果。

2.信用评价指标要具有可比性，可比性

只有这样才能进行综合评价。可比性越强，评价结果的可信度越高。每一个指标都要有明确的概念界线，彼此不能存在相互包含等含糊不清的关系。这种关系可能是显性的，也可能是隐含的，都应当以适当的方法进行消除。在进行综合评价时，不同量纲的指标要按照统一的标准进行无量纲化处理，并且要使指标同趋势化（如果趋势化不同则进行反向处理），以保证指标的可比性。

3.实用性原则主要包含三点要求：实用性

一是所选取的指标既要符合电子商务这种虚拟化交易特点，又要与所处的行业相契合。信用指标要具有电子商务细分行业的特色和属性，在该行业中指标是融合的、长期稳定的。开发农产品电商的信用评价指标，就要求指标兼具电子商务和农业两种属性，具有显著的针对性，否则实用程度受到质疑。二是指标要易于理解，每一个指标的含义都能清晰地表述并且通俗

①国家标准查询网官方网址是：www.cx.spsp.gov.cn。

李怀栋B2C农产品电子商务信用评价指标体系的构建

易懂。三是为了便于日常工作中的操作,在指标体系设计时尽量构造简单易获取的属性集，增加可操作性，降低收集成本。

（二）指标体系的构建方法

构建B2C农产品电商的信用评价指标体系时，应当在全面性、可比性、实用性和合法性原则的基础上，立足于文献与现实，按照科学严谨的步骤一步步获得指标。立足于文献，强调指标要借鉴专家学者的相关研究成果，他们提出的指标是已经通过检验的有效指标；立足于现实，强调指标要符合电子商务的特性、B2C模式的特性以及农产品的特性。基于此，本文将按照以下“三步走”的步骤获得指标：首先，根据专家学者的研究成果以及发布的相关评价规范，初步建立备选指标库；其次，结合B2C农产品电商的特点，对指标库里的指标进行删除、增添或修改；最后，为了使指标更加客观、合理，运用主成分分析法进行调整，主要是为了把不符合要求的指标进一步剔除处理。

1.指标库里的指标最注重全面性原则，初步建立备选指标库

主要有两种来源：一是近年来发表在核心期刊上的权威论文，二是推荐性国家标准（GB/T）和相关国际标准。权威论文主要通过中国知网，设置“农产品电商”“B2C电子商务”“信用评价”等关键词的组合，在“SCI来源期刊”“EI来源期刊”“核心期刊”和“CSSCI”的类别中进行文献检索。通过文献检索发现，与本文研究主题非常贴近的核心期刊论文数量非常有限。国家标准主要通过国家标准查询网①、学者陈显友著作电子商务信用评价与治理研究》等途径获得。通过梳理、筛选，将与本文研究最相关的学术成果总结在表1中。

2.观察表立足实际筛选指标

1可以得出，专家学者构建的众多指标可以笼统地分为两个大的方向：一是离线静态指标，二是在线动态指标。离线静态指标更多地反映了电商企业的传统信用，数据常常是滞后的；在线动态指标更多地反映了电商企业的商务信用，数据往往是实时变动的。研究农产品电商，应该更多地关注在线动态指标，弱化离线静态指标。由静态评价向动

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《【信用评级】李怀栋B2C农产品电子商务信用评价指标体系的构建

态评价转变是大势所趋，既利用了电子商务交易模式带来的数据优势，也是大数据、云计算等先进技术支撑的必然结果。在线动态指标反映电商企业的信用状态更加及时，也更能实时表明消费者对电商产品的满意度、认可度、忠诚度。农产品的体验性极

表1

一级指标产品P物流L服务S运营能力偿债能力发展能力网络经营能力基础信用产品信用服务信用交易信用能力诚实善意信任保证基本信息交易信息评价信息信用记录物流包装、物流速度售前服务、售后服务、物流服务二级指标外观、口感、新鲜度、净重达标高，视觉上的观感、嗅觉上的气味、味觉上的口感甚至触觉上的感受都会影响消费者对农产品的态度，从而改变对电商企业信用的感知。因此，在设计农产品电商的信用评价指标体系时，需要更多关注在线动态指标的补充，同时有意减少离线静态指标。

文献来源［8］王宸圆、李丹（2016）指标备选库

主营业务利润率、总资产报酬率、净资产收益率流动比率、速动比率、资产负债率、产权比率总资产增长率、营业收入增长率、营业利润增长率网站访问率、电子商务交易量、客户好评率信用评级、第三方交易平台信用评级产品质量、产品价格、广告符合度［6］在线客服信用、物流服务信用、售后服务信用、信息安全信王学东、金芳芳、朱洋等（2013）用［1］王俊峰、吴海洋（2014）交易频度、交易年限、交易安全性、交易便捷性、平均交易额产品保障能力、物流配送能力、客户服务能力、网站保障能力所发布信息的真实性、产品质量和品牌、支付安全退换货策略、慈善事业自身结构化保证、信誉认证标识、第三方保证用户实名、信用主体标识码、联系信息、信息申报、注册时间、信息备案、其他信息年度累积交易额、月平均交易次数、交易成交数量、在线信息、广告宣传、信息更新、商品（服务）保障、信息、其他综合文献［10］、国内相关标准信息［11-12］、国际相关标准［13］交易方评价、交易方投诉、质量投诉、平台服务提供商评价、社会第三方信用评价纳税信息、资质信息、荣誉信息、不良记录、其他信息［9］赵荣膺、吴明杰、姜锦虎等（2011）离线静态指标主要指的是电商企业的店铺年限、注册资本、资质信息、保证金缴纳、违约记录以及财务指标等传统的指标。诸如资产负债率等财务指标只能反映过去的、历史的情况，不能反映农产品电商正在进行的、创造未来价值的活动。这种严重的滞后性已经很难与互联网的变动节奏相适应，因此在这里予以剔除。在线动态指标根据指标数据的指向可以再细分为买方动态指标和卖方动态指标。买方动态指标是由买方在购买时留下的评价痕迹，比如买方对农产品的净重、新鲜度是否和宣传一致进行的评分，对农产品电商客服的服务态度的评分，对物流发货是否及时的评分等。卖方动态指标反映了交易变动情况，它与卖方的主动调整相关，也与买方·48·

相关，但不是买方主观意志的反映，而是买方购买结果的集中反馈，比如累计交易额、产品更新、退款的及时率和完结率等。

经过以上分析，结合专家给出的参考建议，并且考虑数据的可获得性和可靠性，提出B2C农产品电商信用评价的初始指标体系。该指标体系共包含离线静态指标、在线买方动态指标和在线卖方动态指标3个一级指标，其中离线静态指标包括店铺年限、资质认证、注册资本、纳税总额、保证金金额、不良记录共6个二级指标；在线买方动态指标包括客户好评率、客户关注度、客户参与度、产品相符度评价、服务态度评价、物流服务评价、热销产品评价共7个二级指标；在线卖方动态指标包括累积交易量、累积交

【信用评级】易额、提供、产品种类、产品更新、支付便捷性、退款及时率、退款完结率共8个二级指标。

3.以上指标是根据农产品电商的特点，运用主成分分析法客观调整

由专家讨论和从文献中提炼而来。虽然需要遵循全面性原则，但并不意味着解释能力非常差的指标也予以保留。来自文献和主观推导的指标，往往缺乏客观性和代表性。为此，本文将灵活使用主成分分析法对指标进行客观调整。主成分分析法是一种降维方法，可以减少指标之间的相关性，解决多重共线性，以少量指标来充分反映大部分信息。若将多个相关性较强的变量X1的主成分F、X2…XP重新组合，生成彼此不相关

1、F2……Fm，使它们尽可能多地提取原有变量的信息，其方法通常是做线性组合：

F1==aa11XX1+a21X2++……++aP1XP+εa1F2121+a22X2P2XP+ε2……

Fm=a1mX1+a2mX2本文运用主成分分析法，+…+aPmXP+εm

建立在离线静态指标、在线买方动态指标、在线卖方动态指标3个一级指标的基础上，通过分别观察一级指标（第一主成分）对二级指标的载荷数（也反映了二级指标对一级指标的解释能力），来剔除代表性非常差的二级指标。运用SPSS19.0软件，对搜集的数据进行主成分分析。以在线买方动态指标为例，得到表2结果。

表2

主成分分析中的成分矩阵

成分

客户参与度产品相符度评价-0.7141服务态度评价0.404物流服务评价0.859客户好评率0.836客户关注度热销产品评价

-0.7490.8290.093注：提取方法为主成分；已提取1个主成分

由表2可得，“热销产品评价”对应的因子载荷量仅仅为0.093，说明无法以在线买方动态指标来反映它的信息，它也无法代表在线买方动态指标的内在因素，因此，将“热销产品评价”指标剔除。类似，分别对离线静态指标和在线卖方动态指标进行主成分分析，最终将“纳税总额”“支付便捷性”和“提供”3个指

李怀栋B2C农产品电子商务信用评价指标体系的构建

标剔除。由此，最终确定B2C农产品电商的信用评价指标体系。以递阶层级结构并对指标编码展现，如图法，1所示。该指标体系运用科学严谨的兼顾理论与实践、定性与定量相结合，“三步走”同时充分考推导方

虑了大数据等时代特征，具有较强的参考价值。图1

B2C农产品电商信用评价指标体系

参考文献：

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价［J］.软科学，2014（6）：21-24.2］邵婷，胡巧程，林建宗.天猫平台买家信用评价机制构建研

究［J］.企业经济，2015（8）：91-94.3］付永贵，朱建明.基于大数据的网络供应商信用评估模型

［J］.财经大学学报，2016（8）：74-83.4］冯艳.网络环境下企业商务信用评价指标体系的构建［J］.

图书情报工作，2011（8）：84-88.5］陈显友.基于第三方评价的B2C网购影响消费者信任的主

要因素研究［J］.征信，2013（3）：39-42.6］王学东，金芳芳，朱洋，等.模糊综合评价法在网商信用指

数测度中的应用研究［J］.现代情报，2013（9）：10-14.7］周涛，鲁耀斌.层次分析法在B2C电子商务网站评价中的

应用［J］.图书情报工作，2005（12）：57-60.8］王宸圆，李丹.电子商务平台下农产品信用评价指标体系

构建［J］.电子商务，2016（9）：59-62.9］赵荣膺，吴明杰，姜锦虎，等.B2C环境下电子零售商信誉

评价研究［J］.科技管理研究，2011（21）：169-175.10］陈显友.电子商务信用评价与治理研究［M］.北京：中国

财政经济出版社,2014：93.11］GB/T26842-2011.基于电子商务活动的交易主体企业信

用评价指标与等级表示规范［S］.北京：中国标准出版社，12］2011国资委统计评价局：30-35..企业绩效标准评价值2009

［M］.北京：经济科学出版社，2009：23-28.13］E-315：9000，国际信用管理体系标准［S］.：国际信

用标准化组织，2003：23-35.

（责任编辑：姚文）

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