基于前景理论的直播电商供应链服务质量管控研究.pdf

61新媒体研究MEDIA MANAGEMENT 媒介经营与管理随着 5G 和大数据等技术的发展，直播电商成为推动消费增长的重要商业模式，在促进数字经济发展等方面发挥了积极作用。第 50 次中国互联网络发展状况统计报告数据显示，截至 2022 年 6月，我国电商直播用户规模为 4.69 亿，较 2021 年12 月增长 533 万，占网民整体的 44.6%。直播电商模式爆火发展产生巨大经济效益的同时，因其参与主体多、入驻门槛低和网络交易的虚假性等1，电商的假货问题层出不断2。主播作为产品销售的代销方，对产品及服务的管控不到位会导致许多售后质量问题的产生。售前产品质量不过关、售后产品服务困难等问题都会造成消费者权益的损失，破坏直播电商市场的秩序。同样，供应商作为产品货源提供方，对保障产品的质量和合格性具有更多不可推卸的责任。Sun 等3学者探究在直播中的沉浸感和临场感对用户购买意愿的影响。孟陆等4认为社会临场感能够影响消费者的购买决策，增强消费者认同感。孙凯等5考虑了消费者冲动性购买意愿，研究发现企业可以通过加大促销力度、改善主播特征等方式提高消费者的购买意愿。肖泉等6从 IT 能供性视角出发，采用基于虚拟变量回归的 Kano 模型，探究了移动直播电商平台用户质量感知与满意度的研究。还有许多学者以监管策略和治理对策为切入点对电商直播供应链展开研究7-8。郑森圭等9认为签约主播比例与直播平台基础规模不匹配，以及直播平台不恰当的签约策略是导致直播平台盈利能力不足的原因。李春发等10认为保证直播电商中供应商、主播行为履规，应该管理和优化平台规制策略。张丽等11将消费者投诉引入电商平台信用监管机制，构建电商平台、商家和消费者的三方演化博弈模型。李亚兵等12基于利益相关者的角度，研究了多方参与下网络直播治理的内在机理和治理策略。针对直播电商的相关文献主要集中探讨直播电商行业主体的约束行为规范性。前景理论能够很好地解释博弈中主体的收益和损失偏好13。Kemel 等14运用前景理论合理解释了旅行者选择路线与交通方式的行为。赵哲耘等15引入前景理论利用演化博弈的研究方法，探讨企业质量安全意识的约束条件及因素。成连华等16基于前景理论构建以建设单位、监理单位、施工单位为主体的三方演化博弈模型，研究多主体策略行为基于前景理论的直播电商供应链服务质量管控研究万 君，许晓童，董昭伟摘 要 基于数字经济背景产生的新型电商直播带货模式，对促进经济消费，拉动经济发展产生了重要的作用。针对目前主播的虚假宣传和供应商产品不合格等问题，将前景理论和演化博弈模型相结合，构建供应商和主播双方博弈模型，分析双方的演化博弈策略。通过 MATLAB 进行仿真检验，分析其关键因素对双方行为的影响路径。研究发现：损失规避系数和损益敏感系数能够影响供应商和主播双方的策略选择；行业中适当的良性竞争有助于双方积极调整自身的策略行为；损失分担系数的设置能够帮助双方更好地约束自身的策略行为。关键词 直播电商；服务质量；前景理论；责任分担；损失规避；演化博弈 中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2096-0360（2023）12-0061-08基金项目：辽宁工程技术大学2023年度人文社科研究项目（23-A014）：辽宁农村电商与县域商贸流通体系一体化建设研究；国家自然科学基金项目（71201012），项目名：网络购物的供应链结构、机制设计与产品质量诚信激励。作者简介：万 君，辽宁工程技术大学营销管理学院，教授，研究方向为供应链管理。许晓童（通讯作者），辽宁工程技术大学营销管理学院，研究生在读，研究方向为供应链管理。董昭伟，辽宁工程技术大学营销管理学院，研究生在读，研究方向为供应链管理。2023年第12期 NEW MEDIA RESEARCH62新媒体研究选择间的关联性。韩菁等17基于风险感知角度，利用前景理论，研究了 C2C 平台好评返现行为的演化机制。前景理论目前已被运用在交通决策分析、风险管控等领域。分析现有文献可以看出，目前对直播电商的研究仍存在一定的问题：第一，对直播电商供应链的研究大多是对用户购买意愿的研究，对直播电商中参与主体的监管博弈研究未能充分诠释主体因决策偏差导致的损益偏好问题；第二，涉及相关的博弈模型中，鲜有关注其存在的竞争替代效应对策略选择的影响，对供应商作为货品源头研究较少。针对上述不足，本文分析了损益系数、损失规避概率等因素对策略选择的影响，应用前景理论探讨博弈双方价值感知对系统演化与稳定性的影响规律，以期为直播电商供应链的良性发展提供参考。1 模型构建1.1 研究假设在直播电商行业中，供应商和主播都会不断调整自身行为增加自身的利益。供应商也会通过不正规的方法获取超额的违规经济收益，例如提供不合格、不达标的货源等，主播为追求短期的成交额和高额的“分佣费”，虚假宣传产品，对供应商采取放任的态度，对产品未进行仔细查验和质量管理。造成低质商品、服务挤占优质产品和服务，降低整个直播电商市场的诚信和信誉度。据此，本文提出以下假设：假设 1：直播电商供应链服务质量博弈过程中，存在两类博弈主体，即供应商和主播，由于双方受信息不对称、风险规避认知不同等影响，在决策时都表现为有限理性的群体。在直播电商的服务质量管控过程中供应商的策略选择为 履约，违约 ；主播的策略选择为 积极守规，消极违规。假设只有在供应商违约操作且主播消极违规的情况下，会出现服务质量事故且损失发生概率为0p。假设 2：供应链的服务质量决策环境具有一定的复杂性与不确定性，博弈主体基于对策略价值的感知进行决策。在演化博弈中结合前景理论，可以更客观地反映出决策者心理特征对客观损益的影响，供应商和主播的感知价值V可以通过前景理论进行衡量。感知价值V由价值函数和权重函数共同决定，其中采用的价值函数如下：()()()=0,0,iiiiixxxxxv （1）式中，0 xxxii=，ix表示结果i的实际收益与参考点0 x的差值，参考学者们的研究18取参考值为00=x。和表示收益敏感系数和损失敏感系数()10，表示决策的损失规避程度，通常设 1，即表示相比收益，决策者对损失更敏感。权重函数()ip是客观概率ip的函数，其表达式如下：()()()()11iiiipppp+=（2）式中，为权重系数，ip表示决策事件i发生的客观概率。感知价值V的表达式如下：()()=niiixvpV1 （3）假设 3：直播电商供应链中的竞争效应会增加成员的违约成本。在直播电商供应链中，当供应商选择未合格或未达标的产品以次充好时，主播会选择减少或终止合作避免自身的潜在损失，致使供应商产品的市场份额流失，消费者对产品的购买意愿受到很大的影响。主播的“不作为”也会对直播电商市场带来损失和伤害，导致大量粉丝流失，带货能力和流量效应受到很大的影响。假 设 4：令()()mmRRV=、()()nnRRV=分 别 表示供应商和主播选择 履约，积极管控 时收益的感知价值，其中表示收益的敏感程度系数。()()mmRRV=、()()nnRRV=分别表示双方在 违约，消极违规 时收益的感知价值。、分别表示双方在消极策略下因为市场竞争效应引发的损失，其中a、b表示产品所在市场的竞争系数和主播间的竞争替代程度，表示损失的敏感程度系数。()DDV=、()DDV=分别表示供应商处罚的感知价值和主播积极守规策略下获得惩处收益的奖励感知价值。()()LPLV0=表示由于服务质量事故赔付给消费者损失的感知价值。()0p表示损失事件0p的主观概率。表示供应商在消费者损失责任中所占比例，1-表示主播承担损失责任的比例。为方便研究，假设参数值的决策权重为 1。假设 5：在直播电商供应链服务质量管控研究中，供应商选择履约的策略比例为x，则选择违约的策略比例为 1-x；主播选择积极守规的策略比例为y，则选择消极违规的策略比例为 1-y，且1,0,yx。1.2 支付矩阵构建基于对研究假设的描述，根据供应商与主播之间的服务质量管控问题，应用前景理论，得到双方的演化博弈的支付矩阵如表 1 所示。63新媒体研究MEDIA MANAGEMENT 媒介经营与管理1.3 均衡点稳定分析1.3.1 动态系统的局部均衡点求解在供应商和主播的双方演化博弈中，x 和 y 的策略比例均表示为关于时间 t 的函数。基于双方的前景值矩阵表中，依据供应商和主播在不同策略下的矩阵值，求解均衡点和其稳定性分析。供应商选择履约的适应度如下：（4）供应商选择违约的适应度如下：（5）供应商混合策略的期望收益如下：（6）提供商选择履约策略的概率 x 的演化博弈复制动态方程如下：（7）同理，主播积极守规的适应度如下：（8）主播消极违规的适应度如下：（9）主播混合策略的期望收益如下：（10）主播选择积极守规策略的概率 y 的演化博弈复制动态方程如下：（11）令式（7）和式（11）分别等于 0，得出双方演化博弈系统的局部均衡点分别如下：（0,0）（0,1）（1,0）（1,1）（x*,y*），其中（x*,y*）表示如下：()()()()()()()()()()()()()+DVLVLVSVRVDVLVDVLVSVRVmmnn,111.3.2 雅克比矩阵分析通 过 分 析 雅 克 比（Jacobian）矩 阵 满 足()0JDet且时，为演化系统的稳定策略（ESS），分别对复制动态方程x和y求偏导得到系统的雅克比矩阵。如表 2 所示，反映出系统 5 个局部均衡点的雅克比矩阵的()JDet和。系统的雅克比矩阵表示如下：根据表 2 可以得出以下 4 个结论：表 1 供应商与主播策略组合与支付矩阵供应商主播积极守规y消极违规1-y履约x()mRV，()nRV()mRV，()()()nnnSVRVRV+违约1-x()()()()mmmSVDVRVRV+，()()DVRVn+()()()()LVSvRVRVmmm+，()()()()()LVSVRVRVnnn+1表 2 雅克比矩阵的行列式和迹均衡点()JDet（0,0）()()()()()()()()DVLVSVRVLVSVRVnmmm+1()()()()()()()()DVLVSVRVlvSVRVnnmm+1（0,1）()()()()()()()()LVSVDVRVSvRVDVnnmm+1()()()()()()()()LVSVDVRVSVRVDVnnmm+1（1,0）()()()()()nnmmSVRVLVSVRV+()()()()()nnmmSVRVLVSVRV+（1,1）()()()()()nnmmSVRVSVRVDV+()()()()()nnmmSVRVSVRVDV+（x*,y*）()()()()()()()LVDVLVDVyxyx+11102023年第12期 NEW MEDIA RESEARCH64新媒体研究结 论 1：当()()()LVSVRVmm且()()()()()DVLVSVRVnn+1时，（0,0）为 系统的演化博弈均衡点。此时供应商在违约策略下获得的额外收益高于竞争效应带来的销售额下降、业务流失和质量事件损失赔偿的价值总和，并且主播消极违规的额外收益高于惩处收益、市场替代效应与损失赔付之和时，供应商和主播采取 违约，消极违规 策略集合以谋取私利。结 论 2：当()()()mmSVDVRV且()()()()()LVSVDVRVnn1时，（0,1）为 系统的演化博弈均衡点。当供应商违约额外收益高于管控处罚和市场竞争价值之和；主播消极违规的额外收益小于惩处收益、市场竞争替代效应和损失赔付之和时，供应商依旧采取消极策略。对直播间销售产品服务质量的管控和提升依赖于主播的积极守规，包括对产品的合格检测，产品资质检查等确保在直播电商供应链系统的稳定性。结 论 3：当()()()LVSVRVmm且()()nnSVRV时，（1,0）为系统的演化博弈稳定点。当供应商违约的额外收益小于市场替代效应造成的业务流失和赔偿的价值总和；主播在消极违规下的额外收益高于市场竞争替代效应的收益价值，则供应商会放弃消极策略以避免损失，而主播为了节约服务质量成本而选择消极违规。结 论 4：当()()()mmSVDVRV且()()nnSVRV时，（1,1）为系统的演化均衡点。当供应商违约额外收益小于管控处罚和市场替代效应之和；主播在消极违规下的额外收益小于市场竞争替代效应时，双方都采取积极的策略，直播电商行业的服务质量得到提升，最大程度地保证了消费者在直播间购买产品的质量权益。1.4 演化系统稳态分析为进一步分析不同取值的()()nmRVRV、对直播电商供应链稳态形式和具体表现。考虑便于对双方博弈系统的研究，设定()()LVDV，即设置供应商对遭受处罚的感知价值小于服务质量事故损失赔偿的感知价值。表3反映出当()()()LVSVRVmm时，()nRV 不同取值范围对演化系统的稳定性影响和分析。由表 3 可知，当供应商预期因违约的收益感知价值高于在违约时的赔偿和市场竞争带来的销售额流失感知价值时，供应商都会选择违约的策略。表 4 列 举 了 当()mRV 满 足()()()()()LVSVRVSVDVmmm()()()()()LVSVRVSVDVmmm时，()nRV 不同取值范围对演化系统的稳定性影响和分析。在此条件下，供应商低于对事故赔偿和市场替代效应的价值总和，但违约收益的感知价值高于处罚和竞争替代效应带来的损失。当主播的超额收益感知价值()nRV 高于()()()()LVSVDVn1时，主播采取消极违规的措施，系统的稳定均衡策略为（1,0）。当主播超额收益的感知价值低于()nSV 时，主播采取积极守规的策略，系统的稳定均衡策略为（0,1）。当主播的超额收益感知价值介于两者之间时，（0,1）和（1,0）均为演化稳定的策略。该情况通常存在于高价值产品的服务、潜在违约赔偿较高的情形，例如高价值的易损产品的宣传购买，需要花费大量财力和物力，再面临产品质量安全问题则会造成更大的损失。所以，如果主播积极守规，对产品进行仔细筛查和检测，确保直播间产品的品质和质量，供应商会因为内部惩罚的感知价值低于事故赔付的感知价值选择违约策略；若供应商履约，主播倾向于投机节省产品检测花费的人力、财力费用，容易出现表 3 情形 1（()()()LVSVRVmm）的稳定性分析()nRV 的取值均衡点（0,0）（0,1）（1,0）（1,1）（x*,y*）()()nnSVRV不定TrJDetJ,000TrJDetJ00TrJDetJ不定TrJDet0鞍点 ESS 不稳定点鞍点 ()()()()()()LVSVDVRVSVnnn1不定TrJDetJ,000TrJDetJ不定TrJDetJ,000TrJDetJ鞍点 ESS 鞍点 不稳定点()()()()()DVLVSVRVnn+100TrJDetJ不定TrJDetJ,0不定TrJDetJ,0不定TrJDetJ,0ESS 鞍点鞍点不稳定点65新媒体研究MEDIA MANAGEMENT 媒介经营与管理“搭便车”的局面。表 5 列 举 了 当()()()mmSVDVRV时，()nRV 不同取值范围对演化系统的稳定性影响和分析。当供应商的感知违约收益小于市场监管处罚和竞争替代效应产生成本感知价值时，供应商都会选择履约的策略。主播则会在超额收益的感知价值()nRV 高于()nSV 时采取消极违规的策略，低于()nSV 时则采取积极守规的策略。提高和完善对直播电商供应链市场管理和管控，可以增加供应商的违约成本，有效减少违约行为的发生；但市场的稳定性又为主播的投机行为创造了可能性。若主播消极违规造成的业务流失低于超额收益的感知价值，主播会倾向于“不作为”。所以，单纯依靠对供应商的监控难以推动直播电商供应链的转型升级，只有同时完善和重视对主播竞争机制，使()nRV 低于()nSV，系统才能从（1,0）转向（1,1）。从上述分析中得出，演化系统的博弈主体策略选择受到在违约以及消极违规策略下的损益感知价值、竞争替代效应等因素的影响。增加供应商的违约成本、减少主播在消极策略下的额外收益感知价值，使双方的额外收益感知价值满足()()()mmSVDVRV、()()nnSVRV时，演化系统将最后收敛到最优均衡点的策略集合为 履约，积极守规。2 仿真分析为了更直观地分析前景理论下主要客观因素对演化结果的影响，采用 MATLAB r2021a 进行仿真分析。基于本文的研究背景，假设初始值：=0.86，=0.67；损失敏感系数1.1=；6 5.0=0.65，略高于 0.5；竞争影响系数3.0=a0.3、2.0=b0.2；潜在市场竞争损失8 0=mS80、7 5=nS75；7 5=mR75；6 5=nR65；违约处罚1 0=D10；服务质量事故赔偿为160；服务质量事件发生概率5.00=p；初始群体比例5.0=yx。2.1 损失规避系数 对演化结果的影响由图 1 可以看出，取 1.02 1.8 时，存在表 4 情形 2（()()()()()LVSVRVSVDVmmm）的稳定性分析()nRV 的取值均衡点（0,0）（0,1）（1,0）（1,1）（x*,y*）()()nnSVRV00TrJDetJ00TrJDetJ不定TrJDetJ0不定TrJDetJ0不稳定点 ESS鞍点鞍点()()()()()()LVSVDVRVSVnnn100TrJDetJ00TrJDetJ00TrJDetJ00TrJDetJ不稳定点ESS ESS 不稳定点不定TrJDetJ0不定TrJDetJ,000TrJDetJ00TrJDetJ鞍点鞍点ESS不稳定点表 5 情形 3（()()()mmSVDVRV）的稳定性分析()nRV 的取值均衡点（0,0）（0,1）（1,0）（1,1）（x*,y*）()()nnSVRV00TrJDetJ不定TrJDetJ0不定TrJDetJ000TrJDetJ不稳定点 鞍点 鞍点ESS ()()()()()()LVSVDVRVSVnnn100TrJDetJ不定TrJDetJ000TrJDetJ不定TrJDetJ0不稳定点鞍点 ESS 鞍点()()()()()DVLVSVRVnn+1不定TrJDetJ000TrJDetJ00TrJDetJ不定TrJDetJ0鞍点不稳定点ESS鞍点2023年第12期 NEW MEDIA RESEARCH66新媒体研究临界值使供应商由违约行为转为履约。取值继续增大，收敛到履约策略的速度也就越快。说明供应商对损失规避的程度越高，则越倾向于选择履约的策略行为。图 2 反映出主播策略行为随着的增大的变化，从图中可以看出，当取值为 3.6 时，主播策略行为由消极违规转为积极守规，并且随着的增加，其收敛速度也在加快。可以看出，相较于主播，供应商更容易使策略行为发生变化，即在相同的损失规避系数下，主播更倾向于消极违规的策略。设置合理恰当的取值，有利于保证双方的互利共赢。图 1 损失规避系数对供应商演化结果的影响图 2 损失规避系数对主播演化结果的影响2.2 损益敏感系数与对演化结果的影响分析在不考虑其他不确定影响因素的情况下，分析损益敏感系数对供应商和主播的策略行为影响。其中与表示双方对损益价值感知的边际递减程度。从图 3 可以看出，当=0.4 时，双方演化系统的策略组合为 履约，积极守规，当=0.6 时，双方演化系统的策略组合为 履约，消极违规 即主播为增大自身利益，通过消极管控的策略行为来谋求超额收益；当=0.8 时，双方都为了追求自身的超额收益，都选择自身利益最大化的策略行为。图 4 中，当=0.6 时，双方的风险意识较弱，更愿意追求自身的利益，选择 违约，消极违规 的策略组合；当=0.8 时，双方的策略行为变为 履约，消极违规，说明供应商更愿意为了规避风险选择履约策略，放弃违约带来的超额收益；当=0.9 时，供应商策略的收敛速度加快，主播的收敛速度有所下降。图 3 损益敏感系数对演化结果的影响 图 4 损益敏感系数对演化结果的影响2.3 竞争影响系数a和b对演化结果的影响将供应商的竞争影响系数a取值范围设定为0.1 0.6，如图 5 所示。当a取值为 0.1 0.3 时，供应商随着 a 值的增加选择违约策略的收敛速度降低。当a取值为 0.4 时，供应商由违约变化为履约67新媒体研究MEDIA MANAGEMENT 媒介经营与管理的策略行为，并且供应商趋向于履约的收敛速度加快，说明竞争影响系数对供应商的策略选择产生一定正向影响。主播的策略选择情况与供应商类似，如图 6 所示。竞争系数的增加能有效地制约在供应链中成员的违约成本。当供应商存在商品质量不合格或者服务把控不到位等问题时，主播为了自身的信誉和对商品品质的要求，拒绝与其合作，选择同类型具有竞争的其他供应商进行合作。同样地，供应商也会根据主播的影响力和营销程度等因素调整双方的合作关系。设置合理的竞争机制，有利于增加双方的违约成本，帮助双方策略行为趋向于 履约，积极守规。图 5 竞争影响系数对演化结果的影响 图 6 竞争影响系数b对演化结果的影响2.4 损失分担比率对演化结果的影响为分析损失分担比率对博弈双方的策略影响，仿真结果如图 7 所示。当=0.3 时，双方的策略组合为 违约，积极守规，即主播为了避免高额的违约赔偿选择积极守规的策略。随着的取值增加，主播的负担降低，当=0.6 时，双方的策略组合为 违约，消极违规，供应商选择违约策略行为的收敛速度降低，同时主播的策略行为变为消极违规。当增加到 0.85 时，供应商的收敛速度加快，更加趋向于履约的措施。损失分担比重是约束双方合作契约的重要影响因素，比重占比更高的一方能够更好地约束自身的策略行为。当供应商占比更高时，会选择履约的策略行为，当主播承担主要损失分担比例时会选择积极守规的策略行为。当取值在 0.6 0.65 时，存在临界值，高于该水平时选择履约的策略；当取值在 0.3 0.6 时，存在临界值，超过该临界值时选择消极违规的措施。所以双方在进行责任分配的时候应当充分考虑临界值的情况，促进供应链中成员的合作稳定性。图 7 损失分担比率对演化结果的影响3 结语本文拓展了现有研究中对直播电商供应链心理认知的影响，为直播电商行业发展中存在的具体问题提供建议和措施。本文的研究结果有以下几点：1）直播电商供应链服务质量的管控研究中，供应商和主播的策略组合分别为履约，积极守规、违约，消极违规、履约，消极违规 和 违约，积极守规 四种。具体演化结果受群体初始值以及各参数的影响。2）损失规避系数、损益敏感系数、竞争替代系数和损失分担系数对演化博弈结果具有不同的影响路径：一是损失规避系数正向影响供应商和主播双方的策略选择，即增加损失规避系数的取值，双方越倾向于 履约，消极违规 的策略选择。二是当收益敏感系数增加时，双方策略组合倾向于 违2023年第12期 NEW MEDIA RESEARCH68新媒体研究约，消极违规 ；损失敏感系数的增加则正向影响供应商向着履约策略的变化。三是竞争替代效应受双方竞争环境的影响，适当的良性竞争有助于双方积极调整自身的策略行为。四是损失分担系数中比重较大的一方会增加其风险意识，提高对客户的权益和产品服务质量的把控。3）提高供应商的感知违约成本、增加主播的竞争替代效应是推动供应商和主播两方博弈向履约、积极守规策略演化的有效方式。供应商的违约成本包括违约惩罚和市场竞争效应产生的业务流失，主播的竞争能够提高主播对选品和品控的把握力度，提升对产品的服务质量。为更好地约束直播电商供应链中供应商和主播的策略行为，本文提出如下建议：1）完善供应商和主播的竞争机制。只有完善市场的准入制度和约束，才能更好整合市场资源，以更好的产品品质服务客户，保证双方的利益。2）制定合理责任分担制度。通过合理的责任分担比例提升双方的风险意识，明确各自的责任范围，提高供应链的合作契约稳定性和风险抵御能力。3）委托第三方对产品或服务进行检验。第三方的存在可以更好约束双方的行为，降低违约赔偿带来的损失，并且对直播商品的质量具有更好的保证，对整个直播经济的长远发展具有一定的正向作用。选品和品控是直播电商的重要基础。只有用标准把好选品的质量关，才能从源头上降低直播带货的风险，提升整个行业的规范水平。由于本文构建模型基于一定的假设条件，现实中还存在更多的因素，例如直播平台对主播的约束等，未来研究中可以考虑直播平台对供应链服务质量的影响。参考文献1 龚潇潇，叶作亮，吴玉萍，等.直播场景氛围线索对消费者冲动消费意愿的影响机制研究J.管理学报，2019，16（6）：875-882.2 范小军，蒋欣羽，倪蓉蓉，等.移动视频直播的互动性对持续使用意愿的影响J.系统管理学报，2020，29（2）：294-307.3 SUN Y，SHAO X，LI X T，et al.What live streaming influences purchase intentions in social commerce：an IT affordance perspectiveJ.Electronic Commerce Research and Applications，2020，34（12）：1101-1108.4 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