信息中介参与电子商务系统的系统动力学分析

李艳琦

(中原工学院，郑州　450000)

信息中介参与电子商务系统的系统动力学分析

李艳琦

(中原工学院，郑州450000)

〔摘要〕信息中介通过一定的营销手段推荐用户购买其感兴趣的产品或服务，这不仅使信息中介获利，还增加了第三方平台产品或服务的销量。本文研究了一个考虑信息中介参与的电子商务系统，首先对信息中介参与的电子商务系统的流程和功能进行了分析；然后，分析了信息中介个性化推荐的因果关系图和第三方电子商务平台的因果关系图；其次，根据因果关系图构建了有信息中介参与的电子商务系统动力学模型；最后，利用Vensim PLE对构建的系统动力学模型进行模拟，结果表明：若要增加整个系统收益和发展水平，应增加信息中介的用户数量，增加用户对推荐的信任，并提高信息中介、第三方电商平台和卖家的服务水平。

〔关键词〕信息中介第三方电子商务平台电子商务系统系统动力学

引　言

随着电子商务的不断发展，新型电子商务模式不断涌现，网络中介逐渐在电子商务营销系统中扮演越来越重要的角色。网络中介担任着链接买卖双方，为买卖双方提供必要的产品/服务信息，促进买卖双方交易的形成等角色。目前，网络中介有两类：(1)交易型的网络中介，即第三方平台，例如阿里巴巴、京东和亚马逊等；(2)提供信息型的网络中介——信息中介，即开放式共享社区通过推荐功能为消费者提供便捷和个性化的购物渠道。信息中介通过推荐功能为网络零售商提供了另一种销售或扩大销售量的渠道，例如惠惠网、豆瓣网和到到网等为淘宝网、京东和携程等第三方平台推荐消费用户。2015年9月，豆瓣电商导购类产品“东西”正式上线，用户可在该平台上浏览、评论和分享包括数码、美妆、食品、服饰等各种品类的商品。豆瓣网支持淘宝、天猫、京东、1号店、亚马逊、Etsy等多个国内外电商网站的商品链接分享和图文评论。现有文献对交易型网络中介研究已较为广泛，主要研究主题有平台的定价[1，2]，不同平台所有权的收益分析[3]，平台匹配[4，5]，管理范式[6]和物流战略[7]等。虽然，目前部分学者对信息中介的概念定义为，交易第三方平台提供交易服务[8]，并提供信息咨询类服务[9]。但是，研究鲜有学者对仅提供信息的信息中介进行相关研究，张铣(2013)对信息中介从法律上进行了界定[10]；于李胜等(2008)回答了信息中介价值的存在性[11]；Waldfogel和Chen(2006)则探讨了信息中介对产品品牌的影响和信息中介所提供信息的可靠性[12]。豆瓣网作为典型的信息中介，国内学者进行了相关探索研究，例如信息中介的营销模式[13，14]、个性化推荐[15]，对消费者购买行为影响[16，17]等。上述研究多为定性研究或实证下的定量研究，虽然武慧娟(2014)，唐晓波和房小可(2013)通过系统动力学探索了豆瓣网的信息扩散模型和个性化推荐模型，但是都仅局限于信息中介的研究，而未将其研究延伸至第三方电商平台[15，18]。

基于上述论述，信息中介将相同兴趣的人聚集在一起，从而对这些人进行精准营销与推销。此外，信息中介往往是独立第三方，其提供的信息能够得到人们的信任，使得推销获得良好的效果，显著增加了产品/服务企业的销售量。故而信息中介在电子商务系统的决策问题已开始受到关注。本文与现有研究信息中介的不同之处是：(1)首次探讨在信息中介参与电子商务情形下，信息中介对第三方电子商务平台销量和发展水平的影响；(2)首次使用系统动力学方法，从系统角度研究有信息中介参与的电子商务系统。通过本文系统动力学模型的构建和仿真，获得不同情形下的对策建议，以期能够对具有信息中介参与的电子商务系统提供决策支持和理论指导。

1　信息中介参与的电子商务系统分析

本文所研究的信息中介主要功能是，通过共享社区的标签来收集用户的兴趣与可能购买的产品等数据。然后，对这些数据进行分析、整理、编码与分类。最后，根据买方所需商品信息按照个性化推荐的方式将卖方(如天猫、京东等)推荐给买方。这不仅减少了买方的购买搜索成本，同时有利于卖方对顾客实行精准营销，也有利于卖方开辟新的销售渠道。典型案例是，豆瓣网通过内容推荐技术、关联规则、聚类分析、Horing图技术和协同过滤等技术，将商品信息和用户的个人标签进行匹配，利用用户对网络社区的信任向用户推荐其可能购买的产品，并模拟销售人员引导消费者进入第三方电商平台进行相关产品的购买。信息中介、用户、第三方电子商务平台和商家之间的关系如图1所示。

图1　信息中介、用户、第三方电子商务平台和商家之间的关系

图1实线部分描述的是没有信息中介参与的电子商务系统，即传统电子商务模式。在传统电子商务模式下，第三方电子商务平台将商家和顾客链接起来，并在线上促成商家和顾客的交易。图1实现和虚线部分共同组成了在信息中介参与下的电子商务系统。在信息中介参与下，第三方平台除了直接向线上和线下顾客进行推销外，还可以将信息中介的用户引流到第三方平台进行相关产品的购买。信息中介，例如豆瓣网，通过将兴趣相同的用户进行聚合[13]。然后，信息中介通过对用户的标签化处理[15]，向用户推荐其可能喜欢的产品或者通过用户之间的推荐购买产品[14]。信息中介通过与用户的交互，以及用户之间的分享交互，促进了用户对信息中介的归属感、认知信任、感知有用性等，进而增加了用户通过信息中介购买产品的意愿[16，17]。

综上所述，信息中介的功能可以概括为：(1)聚合功能，信息中介的聚合功能主要体现在将买家及其需求聚合在一起。通过这种聚合可以引导用户的需求，为第三方电子商务平台提供潜在的消费者。(2)推荐与匹配功能，信息中介通过将用户的爱好和关注点进行标签化处理，以明确其潜在需求；然后通过匹配和个性化推荐技术将其可能感兴趣的产品进行适时推送。信息中介通过推荐与匹配功能实现了提高用户的满意度和满足用户的需求，同时增加了第三方电子商务平台的交易量。(3)信用保证功能，信息平台通过与用户的交互，增加了用户对信息中介的信任和依赖，当信息中介进行产品推荐时，用户的购买意愿就会增加。

2　信息中介参与的电子商务系统的因果关系图

由上述分析可知，信息中介在参与电子商务系统时，信息中介、用户、第三方电子商务平台和商家通过信息共享和协作运营组成复杂的、非线性的系统。而系统动力学方法可以很好的从系统角度描述系统中各主体间的行为关系，并提供系统的改进策略。因此，使用系统动力学方法研究信息中介参与电子商务系统具有很好的适用性。本部分根据上述描述，绘制因果关系图，并对其进行分析。

2.1信息中介个性化推荐的因果关系图

信息中介参与的电子商务系统是一个复杂的系统，已有学者从知识共享、个性化推荐、用户数量和购买行为等方面，探讨了信息中介的功能模型[15，18]。根据已有文献，绘制信息中介在用户进行个性化推荐过程中的因果关系，如图2所示。

图2　信息中介个性化推荐的因果关系图

图2展示了，以用户共享知识为基础，以信息中介努力为动力的个性化推荐系统。信息中介通过聚集不同知识背景和爱好的用户，使用户之间在信息中介平台上分享自己的知识、经验和见解，并获得具有爱好相似、观点相同或不同圈子用户的信任。通过这种信任关系以及信息中介的推荐，逐渐形成群内和群际间的个性化推荐。此外，由于用户的爱好随着自身知识或周围环境的变化而变化，使得部分用户的偏好产生转移，而对信息中介的推荐失去兴趣。总之，在信息中介的个性化推荐中，用户之间的推荐和信息中介的推荐都促进了用户购买推荐产品或服务的可能性，这为信息中介与第三方电子商务平台的合作提供了基础。

2.2第三方电子商务平台的因果关系图

根据上述信息中介作用的描述，信息中介的推荐对第三方电子商务平台销量的促进作用不可小觑。根据图1的传统电子商务系统，绘制平台发展水平、需求量和卖家数量之间的因果关系图，如图3所示。

图3　第三方电子商务平台销售的因果关系图

由图3可知，信息中介的推荐需求和网商直接需求构成了第三方电商平台的总需求。随着第三方电商平台产品或服务总需求量的增加，越来越多的卖家加入电商平台，从而增加了电商平台的交易额，并提升了电商平台的发展水平。卖家数量的增加，也更好的满足了那些信息中介推荐而来的用户需求。虽然，卖家数量的增加往往会产生同质产品之间的竞争，但是，卖家为了在竞争中生存会不断提高其服务水平，以增加销量。第三方电商平台在与相似平台竞争过程中也会提升自身的服务水平。但是，在市场规模一定的情况下，电子商务平台发展水平会受相似平台之间竞争(例如，京东与天猫)和资源约束的负向影响。

3　信息中介参与的电子商务系统动力学模型

综上图1～3的描述与分析可知，用系统动力学可以有效的描述信息中介参与的电子商务系统各要素之间的影响关系。因此，本文根据系统动力学的理论，结合唐晓波和房小可(2013)，武慧娟(2014)的系统动力学模型，构建信息中介(知识共享、信息推荐及其收益)、第三方电子商务平台发展水平和总需求量的电子商务系统动力学模型，如图4所示。

图4　信息中介参与的电子商务系统动力学模型

信息中介中用户之间的共享知识，信息中介的个性化推荐和收益，第三方电子商务平台的发展水平，以及产品或服务的需求量之间呈现相辅相成、相互促进的关系。其中，用户共享的知识是信息中介得以生存和发展的根本，个性化推荐则是信息中介通过对用户的喜好进行技术处理后服务于用户的过程。信息中介通过个性化推荐，引导用户在特定的第三方平台购买产品，并从中获取相应收益，这是信息中介主要的利润来源之一。第三方电子商务平台的销量，即产品或服务的总需求量，包括网上直接需求量和信息中介产生的推荐需求。随着电子商务平台上产品或服务总需求量的增加，平台销量、交易金额和规模不断增加，从而促进了平台发展水平的提升。由双边市场理论以及平台的网络效应可知，平台发展水平越高就越能吸引更多的用户进入电商平台消费，并可显著增加产品和服务的销量。

4　系统仿真与分析

根据上述因果关系图和系统动力学模型，本部分使应用Vensim PLE软件对信息中介参与的电子商务系统进行仿真分析。

4.1主要仿真方程的说明

系统仿真是在分析各要素间相互关系的基础上，根据分析目的建立具有一定数量关系的仿真模型，并通过系统仿真的定量分析获得决策指导。本文系统动力学模型中各参数赋值主要参照案例豆瓣网的调查数据，对于无法精准把握的变量，我们依据客观事实和主观上的判断进行综合调整。在分析系统因果关系回路的基础上，建立系统动力学模型的方程式，模型中主要的状态方程和速率方程见表1。

表1　系统动力学仿真模型主要方程

续　　表

4.2信息中介参与的电子商务系统仿真分析

根据设定的方程及初值参数，可进行系统的仿真，获得在一定条件下信息中介和第三方平台的变化过程及主要因素的影响情况。由前文可知，信息中介平台上的用户数量不仅决定了信息中介的收益，还直接影响推荐需求量。用户对信息中介推荐的信任也直接影响了推荐需求量。推荐需求量又直接影响了第三方电子商务平台的发展水平和服务水平。因此，本文将用户数量和用户对信息中介的信任两个变量作为调控变量，并对调控变量设置不同的数值，以分析其对信息中介和电子商务平台的影响。希望通过对不同调控变量参数的分析，获得扩大信息中介规模，增加信息中介收益，提高电子商务平台服务水平和发展水平的有效决策，模拟结果如图5～6所示。

图5　增加用户量和提高用户信任对信息中介的影响

图5比较了，在增加信息中介用户量和提高用户对信息中介的信任下，信息中介的努力，共享知识量，推荐需求和信息中介收益的变化曲线。由图5(a)可知，随着时间的推移，信息中介可以吸引越来越多的用户参与平台，使得信息中介平台上知识的分享量呈指数形式增加。当增加信息中介的初始用户量时，信息中介平台上的共享知识量显著增加。由于提高用户对信息中介推荐的信任并不能影响其共享知识的意愿，所以提高推荐信任对信息中介上的共享知识量没有明显的影响。图5(b)描述了信息中介在推荐过程中努力的变化。从图中可以看出，随着时间的增加，信息中介的努力逐渐增加，但是努力的增加率逐渐减少，最终会维持在某个较高水平。导致这种状况的原因可能是，随着时间的推移，信息中介上共享知识量逐渐增加，用户很容易获得其想要的信息，信息中介无需再付出较大的努力为用户进行信息匹配和编码。但是，当提高用户对信息中介推荐的信任时，信息中介努力程度逐渐增加，这说明为了获得用户对信息中介推荐的信任，信息中介要增加努力。信息中介在付出更多努力的同时，信息中介所产生的推荐需求和信息中介的收益会显著增加，如图5(c)和图5(d)所示。图5(c)描述了，随着时间的增加，信息中介的推荐需求量也逐渐增加。当增加信息中介初始用户量和提高用户信任时，信息中介推荐所产生的需求量明显增加；并且提高用户信任要比增加初始用户量在增加推荐需求量上更有效。因此，信息中介要付出更多努力来增加用户对信息中介推荐的信任，以增加推荐需求量和信息中介的收益。由于信息中介的收益直接与其推荐产生的需求量相关，即信息中介按照一定比例的产品价格和推荐需求量收取相应的回扣，故信息中介推荐的需求量越大，信息中介的收益也越大。此外，提高用户信任对信息中介收益的影响比增加用户数量更显著，如图5(d)所示。

图6　增加用户量和提高用户信任对第三方电商平台的影响

增加初始用户量或提高用户信任对信息中介有直接影响，对第三方电子商务平台有间接影响，如图6所示。图6(a)中，随着时间的增加，电子商务平台的服务水平逐渐增加。当增加信息中介的初始用户数量或提高用户的信任时，信息中介的推荐需求量增加，进而增加了电子商务平台上卖家的数量。随着卖家数量的增加，卖家之间竞争越发激烈，为了能够销售更多的产品，卖家和电商平台不得不提高自身的服务水平。因此，随着信息中介初始用户量和用户信任的增加，电商平台和卖家的服务水平逐渐增加。此外，增加信息中介的初始用户数量或提高用户对信息中介推荐的信任，还可以显著提高第三方电子商务平台的发展水平，如图6(b)所示。随着时间的增加，信息中介产生的推荐需求量逐渐增加，电商平台销量和服务水平也不断增加，从而提高了电商平台的发展水平。通过对比图6(b)中的仿真结果发现，提高用户信任对电子商务平台发展水平有更大的影响。这说明当信息中介付出更大的努力增加用户对信息中介推荐的信任时，整个系统的收益将大幅提高。

5　小　结

本文研究有信息中介参与的电子商务系统动力学模型的目的是，希望通过定性分析与定量模拟相结合的方式，探索信息中介与电子商务平台发展之间的关系和影响因素，并在此基础上提出增加信息中介收益，提高第三方电子商务平台服务水平和发展水平的政策建议。针对信息中介参与的电子商务系统研究现状，结合系统动力学模型的模拟结果，本文对信息中介和电子商务平台的发展提出以下政策建议。

5.1增加信息中介的用户数量

由仿真结果可知，增加信息中介平台上的用户数量，可以增加信息中介的共享知识量，进而增加信息中介的推荐需求量和信息中介的收益。此外，信息中介的努力也是提高推荐需求量和信息中介收益的正向影响因素之一。同时，对于第三方平台的发展水平而言，增加信息中介的用户数量是通过增加推荐需求量而增加了总需求量，进而增加了第三方电商平台的发展水平。因此，信息中介应不断增加用户量，这样才会不断增加信息中介和电商平台的发展水平。

5.2提高用户对信息中介推荐的信任

目前对用户信任研究结论仅局限于对信息中介的决策，而本文则联合了信息中介和电商平台的共同决策。由仿真分析可知，提高用户对信息中介推荐的信任，对信息中介而言不仅可以提高推荐需求量，获得更多的收益；还可以提高第三方电商平台的发展水平。根据沈颖(2015)和尹晓虎(2015)的研究可知，通过用户之间互动以及用户与信息中介间的互动，可以增加用户对信息中介推荐的信任，并显著提高用户的购买意愿。因此，信息中介应通过与用户之间良好的互动和服务，来建立与用户之间的信任关系。这样可以依靠这种信任关系，提高信息中介的推荐成功率，增加推荐需求量。

5.3提高信息中介的努力，以及第三方电子商务平台和卖家的服务水平

提高信息中介的努力有助于增加用户对信息中介推荐的信任，增加推荐需求量和信息中介的收益，以及增加电子商务平台的服务与发展水平。由仿真结果可知，当第三方电子商务平台和卖家提高服务水平时，可以吸引更多的用户到第三方电商平台购买产品，增加了平台收益，提高了平台发展水平。

综上所述，从系统的角度分析来看，为提高整个系统收益和发展水平，应增加信息中介的用户数量和用户对推荐的信任，以及提高信息中介、第三方电商平台和卖家的服务水平。此外，在研究过程中，我们也发现有些问题还需要深入探讨，比如考虑外部环境和技术变化对用户需求和信息中介推荐技术的作用，政府宏观调控和政策对整个系统的影响等。因此，未来可从上述方面进行展开一步研究。

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(责任编辑：史琳)

System Dynamics Research on E-business System of Information Intermediary

Li Yanqi

(Zhongyuan University of Technology，Zhengzhou 450000，China)

〔Abstract〕The information intermediary makes effort to recommend the potential customer buy what they interested in,which is realizing the increasing of products/services of third party platform.In this paper,we consider an e-commerce systems with information intermediary.First,the processes and functions of information intermediary involved in electronic commerce system are analyzed.Then,we analyze tow causality diagrams of personalized recommendation of information intermediary and the third party e-commerce platform.After that,according to the causality diagram,we construct the system dynamics model of e-business system with information intermediary.Finally,we use the Vensim PLE to simulate the system dynamics model.The results show that,in order to improve the benefits and the development level of system,information intermediary should increase the number of user and user’s trust of the recommendation,as well as improve the service level of information intermediary,third-party e-business platform and sellers.

〔Key words〕information intermediary;third party e-business platform;e-business system;system dynamics

〔中图分类号〕F713.36

〔文献标识码〕A

DOI：10．3969/j．issn．1004-910X．2016．10．004

作者简介：李艳琦，中原工学院信息商务学院讲师。研究方向：信息管理与信息系统。

基金项目：河南省哲学社科规划决策咨询项目“河南电子商务和物联网产业发展的现状和对策研究”(项目编号：2015JC06)；河南省科技发展计划软科学项目“中原经济区区域承载力综合评价与预测”(项目编号：142400410551)。

收稿日期：2016—06—15