结构方程有关论文范文集,与基于SEM的商旅电子商务竞争力评价相关论文目录怎么自动生成

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作者简介：徐进（1982-）,女,上海市人,上海交通职业技术学院,教师,研究方

结构方程有关论文范文集向：国际贸易、电子商务.

摘要：随着社会经济技术的持续发展,互联网技术的兴起,引起了电子商务的高速发展,高速增长的旅游市场和日益成长的网络消费人群,给旅游业带来了新的契机.商旅电子商务已经成为整个电子商务领域最大、最突出的部分.本课题在数据调查的基础上,基于SEM构建结构方程对商旅电子商务企业的竞争力做出评价和分析.基于评价结果,找出影响竞争力的主要因子以及潜在因子,为我国商旅电子商务企业竞争力的培育提供些可行性建议.

基于SEM的商旅电子商务竞争力评价参考属性评定
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关键词：结构方程；商旅电子商务；竞争力评价

社会经济技术的持续发展,互联网技术的兴起,引起了电子商务的高速发展,各发达国家都把发展电子商务作为拓展市场的重要手段.从全球范围来看,商旅电子商务已经成了旅游业发展不可逆转的趋势.目前,在欧美等发达国家,正在大力发展低成本、高效益的旅游电子商务.商旅电子商务已经成为整个电子商务领域最大、最突出的部分.传统在线旅游白热化的竞争局面,促使越来越多的旅游电商企业在中国貌似繁荣的巨大市场面前,寻找和创造更多的盈利能力与竞争能力.研究影响企业竞争力的主要因素成为重点,其潜在因素也不容忽视.

1.评价方法

本文选取摩根斯坦利的三个市场划分的评价思想建立评价指标体系,通过调研和问卷调查的方式选取了适合旅游电商网站的评价指标建立评价体系,运用SEM结构方程模型,对商旅电子商务的竞争力的影响因素进行了分析和评价.

结构方程模型起源于上世纪二十年代由著名的遗传学者sewallWright所提出的路径分析,它是一个比较新颖的多元统计技术,最显著的特点就是可以有效处理检验指标和潜变量以及潜变量和潜变量之间的复杂关系①.

2.竞争力评价指标选择

指标的选择,主要根据摩根斯坦利的评价体系给出三个市场评价方向,即资本市场、人力资源市场、业务市场,建立一级评价指标（潜变量）,然后每个一级指标下设相关二级指标（观测变量）.根据摩根斯坦利的三个市场评价体系,结合旅游和电子商务的企业特点,将三个市场作为解释“企业竞争力”的一级潜在变量.本文分别从资本市场、人力市场、业务市场三个方面,构建了3个一级指标和1个二级指标作为潜在变量,其中二级指标“客户满意”为外源潜变量.但由于潜变量“人力市场”只有一个单一可观测变量“员工人数”,所以在模型中由“员工人数”代替“人力市场”作为一级变量.另外选取了11个可观测变量作为三级指标.

3.数据来源与指标解释

本文根据电子商务企业黄页,抽取了排名前160家商旅电子商务企业进行调研,通过实地考察,访问,网站分析和问卷调研的方式取得相关数据.但由于课题研究从2012年底开始,至报告形成的2014年底,时间跨越较长,电商企业流动性较强,经过网站再次确认,只有147家网站在有效经营,所以数据经过多次修正,确定为147家企业的调研数据.以下为各数据来源以及指标的具体解释.

3.1资本市场

资本,在经济学意义上,指的是用于生产的基本生产要素,即为资金及厂房、设备、材料等物质资源.在指标体现上应该是会计数据,但由于本文所调研的147家电商企业中,只有十余家有财务报表,数据收取异常困难.所以本文将具有资本性质的“市场份额”和“网站价值”资本市场的可观测变量.“市场份额”是按照2013年的艾瑞咨询调查报告和实地调研与调研相结合取得,“网站价值”是根据权威网站估值在2014年取得的最新数据.

3.2人力市场

按照摩根体系,人力市场应该包括人均收入、流失率等,但是经过实地调研,大部分微小企业没有正规的财务报表,很多是事实员工只有一两个人,其它员工是挂名的导游或者地陪等性质,所以这些数据无法取得.本文为了照顾到取证企业的全面性,只选取了一项可观测变量“员工人数”,所以该指标为单因素分析,在模型中将不再出现“人力市场”,而直接用“员工人数”代替.

3.3业务市场

按照传统的业务市场划分,主要包括客户满意度指标.本文的客户满意度作为潜在变量,设置了三个可观测变量“客户服务”、“出游服务”和“回购意图”.按照三个可观测变量,本文设计了五组问卷,每组针对大概50个网站,按照艾瑞咨询设计的客户满意度的评价指标进行设计,按照0～100打分.本次调查问卷的对象是政府人员、专家学者和高校相关专业人员.问卷的发放和回收主要采取自己的关系网络发放和回收问卷,主要利用的是电子商务协会、大学在校学生、问卷星,以及人大经济论坛等网上资源.共发放问卷216份,回收178份,回收率为82.4%,其中有效问卷156份,有效问卷回收率为87.6%.问卷信度与效度的检验本研究依据主观分析法和前人所研究理论,结合企业集群竞争力影响因素指标体系,应用SPSS16.0对所收集到的问卷进行了分析,结果显示信度α系数为0.731,因子负荷均大于0.5,可以认为问卷信度和效度水平是符合要求的.

另外根据电商企业的性质,设置了“网站建设”潜在变量,以及五个可观测变量“ALEXA排名”、“百度权重”、“PR”、“反链数”、“网站操作”.网站内容和网站操作是与“客户服务”、“出游服务”和“回购意图”三个指标共同问卷调查完成的数据,在此不做累述.

4.结构方程模型构建

4.1因子分析及信效度检验

在进行结构方程分析之前,首先要对各维度进行的信度进行检验,只有信度在合理范围时,才可以进一步进行结构方程模型分析.本文采用AMOS17.0软件对商旅电商企业竞争力模型进行验证性因素分析（KMOandBartlettsTest）,以确认构建效度.在模型设定时,将“企业竞争力”与“员工人数”（人力市场）、“资本市场”、“业务市场”的未标准化回归系数参数设为固定参数,固定参数的数值为1,所以这四个参数不需要进行路径系数显著性检验,其标准误、临界比、显著性P值均空白.4.1.1资本维度的信效度检验

该维度的KMO值为0.54>0.5,且Bartletts球形检验P值小于<0.05的检验水准.且抽取解释总方差为56.322%>50%,说明该维度内部一致性较高.适宜进行结构方程分析.

4.1.2客户满意维度的信效度检验

该维度的KMO值为0.731>0.5,且Bartletts球形检验P值小于<0.05的检验水准.且抽取解释总方差为87.869%>50%,说明该维度内部一致性较高.适宜进行结构方程分析.

4.1.3网络建设维度的信效度检验

该维度的KMO值为0.796>0.5,且Bartletts球形检验P值小于<0.05的检验水准.且抽取解释总方差为52.681%>50%,说明该维度内部一致性较高.适宜进行结构方程分析.

4.1.4业务维度信度分析

该维度的KMO值为0.898>0.5,且Bartletts球形检验P值小于<0.05的检验水准.且抽取解释总方差为60.360%>50%,说明该维度内部一致性较高.适宜进行结构方程分析.

4.1.5总体维度的信度检验

总体企业竞争力维度的KMO值为0.898>0.5,且Bartletts球形检验P值小于<0.05的检验水准.且抽取解释总方差为60.360%>50%,说明该维度内部一致性较高.适宜进行结构方程分析.

4.2结构方程模型构建

首先根据理论构建如下初始模型,企业竞争力维度下包括员工数量、资本、业务三大方面,其余资本维度下包括网站价值、市场份额两个观测变量.业务维度下包括网站建设以及客户满意两个维度,其中网站建设包括百度权重、PR、反链数等6个观测变量,客户满意维度包括客户服务、出游服务以及回购意图三个观测变量.

图1初始模型