一、电子商务中的非线性收入现象解读（论文文献综述）
曹越[1]（2021）在《移动O2O情境下用户信息搜寻行为研究》文中认为数字经济背景下,数据驱动的新技术与新模式不断涌现,信息已成为社会发展进程中不可或缺的基础性和战略性资源。随着移动互联网与手机等智能终端的全面普及,各类移动应用给人们的生活方式带来了颠覆性变革,人们获取信息的主要渠道开始由PC端向移动端迁移,因此移动情境下的用户信息行为成为当前的热点研究领域。与此同时,移动互联网与线下实体经济的联系日益紧密,线上线下融合趋势明显,本地生活O2O服务成为继电子商务之后新一个万亿级市场,移动O2O开始全面融入人们的日常生活,并拓展到教育、医疗、养老、城市管理、社区服务等诸多领域,大大加速了全社会的整体数字化进程。作为一种基于移动网络和线上线下交互的新型商业模式,移动O2O能够充分发挥手机的便携性、位置的可追踪性、高互动性等优势,渗透到居民生活的每个角落,随时随地为用户提供个性化、场景化的优质服务。技术进步带来了信息资源的爆炸性增长和信息异质性、复杂性的激增,然而个体的认知容量和信息处理能力却是有限的,二者之间的矛盾导致当代网络用户面临着严重的信息超载问题以及巨大的信息搜寻压力,因此如何提高信息搜寻效果、改善信息搜寻体验成为学术界和产业界共同关注的焦点问题。与传统的基于PC端的网络信息搜寻相比,移动O2O情境下的信息搜寻场景和内容更加复杂,且在用户的需求动机、搜寻渠道、方式与策略等方面均存在显着性差异,表现出独特的行为特征与内在逻辑,可见有必要对其展开针对性研究。然而,对于这种融入了线下场景的移动O2O情境下的用户信息搜寻行为,目前学者们尚未给予足够的的关注和重视,相关理论成果有待补充。故而,本研究以移动O2O情境为切入点,将用户线上与线下的信息搜寻行为有机融合,在综合运用多种研究方法与研究理论的基础上,针对移动O2O情境下的用户信息搜寻行为的整体理论模型及行为的“动机—过程—结果”展开系统性研究,以揭示移动O2O情境下用户信息搜寻行为的特征与规律,探寻其影响因素及相应的作用机制,从而针对性地提出移动O2O情境下用户信息搜寻行为的引导和优化策略,为移动O2O平台和商家改进信息服务及推荐系统、构建“以用户为中心”的信息服务体系提供参考与借鉴。本研究主要开展了以下几方面的工作:（1）在全面梳理信息搜寻经典理论、模型与现有研究成果的基础之上,基于扎根理论与深度访谈法对移动O2O情境下用户信息搜寻行为的过程、内在机理与影响因素进行了探索性研究,从全局视角出发,构建了移动O2O情境下用户信息搜寻行为的理论模型。该模型描述了移动O2O情境下用户从产生信息需求到结束信息搜寻行为的全过程及行为机理,包括信息需求认知、信息搜寻渠道选择、信息搜寻策略选择、信息筛选与评价和信息搜寻结果五个阶段;并总结归纳了会对该过程产生影响的各方面因素,包括个体特征、信息素养、感知成本、感知风险和情感因素等主观影响因素,以及情境因素、技术因素、社群影响、任务特征和产品特征等客观影响因素。新模型能够较好地体现移动O2O情境下用户信息搜寻行为的特征与规律,拓展了信息搜寻研究情境,是对用户信息行为研究的有益补充,也为后续定量研究的开展提供了理论支撑。（2）从搜寻动机角度出发,采用结构方程模型方法对移动O2O情境下用户信息搜寻行为的驱动因素进行了实证研究,从而挖掘用户行为的内在心理动机、外生影响因素以及相应的影响机制。在对移动O2O情境下用户信息搜寻行为的特征进行总结分析的基础之上,以“动机、机会、能力”（MOA）模型和技术接受与使用统一理论（UTAUT）作为参考,引入信息需求、感知成本、感知风险、情感因素等新变量,构建移动O2O情境下用户信息搜寻行为驱动因素模型,然后通过问卷调查采集数据,借助SPSS 21.0,Smart PLS 3.0等软件进行数据分析与模型检验。实证研究结果表明:绩效期望、信息需求、努力期望、情感因素和社会影响对移动O2O情境下用户信息搜寻意向的正向影响显着,而感知风险则对其有显着负向影响;搜寻意向、便利条件和搜寻能力三个变量之间存在交互关系,只有在三者兼备的条件下,信息搜寻行为才会发生。（3）从搜寻过程角度出发,通过用户实验方法探索了个体特征与任务特征对移动O2O情境下用户信息搜寻行为过程的影响。采用半受控形式的用户实验方法,在尽量还原真实移动O2O情境的前提下,邀请了48位被试者完成4个模拟情境下的信息搜寻任务,并通过屏幕录制软件（录屏大师APP）辅以出声思考法采集信息搜寻行为数据。然后以个体特征和任务特征作为自变量、信息搜寻行为指标作为因变量采集相应数据进行量化分析,考察在不同任务情境下、具有不同个体特征的用户如何选择信息搜寻的渠道、方式和策略,探索相应的行为规律。其中个体特征通过大五人格特征量表（NEO-FFI）进行测度,包括神经质、外向性、开放性、宜人性与尽责性五个维度,任务特征则通过复杂性和紧迫性两个维度进行分类。研究结果有助于移动O2O平台与服务提供商针对不同任务情境和用户群体改进搜索系统和交互界面、优化信息资源提供方式,实现更加精准高效的信息推荐以及更具个性化的信息服务。（4）从搜寻结果角度出发,基于信息增益理论和支持向量机（SVM）算法对移动O2O情境下用户信息搜寻满意度的关键影响因素进行了识别。在文献回顾与用户访谈的基础上,对移动O2O情境下用户信息搜寻满意度的影响因素进行整理和归纳,最终提取出涵盖用户、信息、技术、环境与渠道五个维度的一共57个影响因素,以此为依据设计调查问卷并收集数据,得到313个有效样本。然后运用信息增益理论对各个影响因素与用户信息搜寻满意度之间的关联程度进行量化分析,借助SQL软件计算各因素的信息增益值并进行排序,由此识别出移动O2O情境下用户信息搜寻满意度的16个关键影响因素（包括便捷性、信息有用性、个性化需求满足、位置相关性、经济性、需求认知能力、产品/服务差异性、信息筛选能力、信息时效性、信息技术能力、周边环境、商家服务态度、渠道信任度、界面友好性、可操作性和信息形式）。在此基础上利用SVM算法构建移动O2O情境下用户信息搜寻满意度预测模型,数据检验结果显示,该模型在测试集中的分类精确度达到了86.79%,说明模型具有较高的预测能力,由此也验证了通过信息增益理论识别出的关键影响因素的合理性和有效性。（5）在前述研究的基础上,重点从移动O2O平台和实体商家角度出发,兼顾用户、政府和行业监管方等多个视角,分别提出了移动O2O情境下用户信息搜寻行为的引导策略和优化策略,以期为促进移动O2O情境下用户信息搜寻行为、提升移动O2O情境下用户信息搜寻效果提供一些切实可行的建议和参考。
王潘潘[2]（2021）在《社交电商社区中消费者购买行为的影响机制研究》文中研究说明在社交媒体和Web2.0技术的助推下,充分融合了社交属性与电子商务属性的新型社交电商社区日趋壮大。最大化利用社交流量盈利成为新型社交电商社区的管理者们要面临的一大挑战和迫切实现的目标。然而目前信息系统领域、电子商务细分领域以及社交电商细分领域中的相关文献对于新型社交电商社区的关注,以及对社区中的消费者购买行为的影响机制的研究均有限。本文在充分回顾相关文献后,梳理出以下几点研究空白:一,消费者在新型社交电商社区自设的电商模块上完成购买的影响机制尚不清楚;二,少有研究考察消费者个人的社会网络关系和情感因素对其在新型社交电商社区自设电商模块上完成购买行为（以下略称为社区购买行为）的影响;三,少有研究关注到社交媒体影响者的作用并揭示其影响消费者社区购买行为的内在机制;四,缺少对社会网络和社交媒体影响者综合影响的考察。为了弥补以上研究空白,本文开展了三项子研究。研究1从社会网络关系视角出发结合依恋理论,探讨消费者的社会网络关系和依恋情感对消费者社区购买意图的影响。研究假设消费者的输出和输入两种社会网络联结关系会正向影响消费者对新型社交电商社区和社区上其他成员的依恋情感,进而增加消费者的社区购买意愿。研究综合采用二手数据与问卷调研数据进行了模型验证。结果表明,输出联结度与假设一致显着正向影响了社区依恋和成员依恋,而输入联结度则对社区依恋有负向影响,对成员依恋没有影响。此外,社区依恋对社区购买意愿的显着正向影响也得到了验证,但成员依恋只能通过社区依恋间接影响社区购买意愿。研究1将社会网络关系视角与依恋理论相结合,既探讨了社会网络关系与依恋的联系又拓展了依恋理论的范围,同时建立了一个社会网络关系影响依恋再影响社区购买意图的情感化机制来解释消费者社区购买意图的形成。研究2考察了社交媒体影响者的作用。依据社会力量理论,研究2首先确定了消费者在社交电商社区上能够感知到的4种来自社交媒体影响者的社会力量（专家力量、信息力量、参照力量和正当互惠力量）。之后,结合消费者满意度的相关文献,考察了四种社会力量对消费者的满意度和社区购买意图的影响。另外,研究2还考察了社区依恋在其中的调节作用。笔者采用结构化访谈和问卷调研结合的方法对模型进行了验证。结果发现,除信息力量外,社交媒体影响者的专家力量、参照力量和正当互惠力量均能够显着正向影响消费者的经济满意度,参照力量和正当互惠力量还显着正向影响了消费者的社会满意度。此外,经济满意度和社会满意度均显着正向影响了消费者的社区购买意图。消费者的社区依恋增强了社会满意度对社区购买意图的影响但削弱了经济满意度的影响。研究2首次将社会力量理论引入到社交电商情境中,并首次应用其来解释社交媒体影响者的影响。研究2首次确认了消费者在社交电商社区中能够感知到的来自社交媒体影响者的社会力量。同时建立了一个社会力量影响满意度再影响社区购买意图的认知化机制来解释消费者社区购买意图的形成。研究3则考察了消费者的社会网络结构和来自社交媒体影响者的综合影响。将社会力量理论与社会网络结构视角相融合,探讨了社交媒体影响者的四种社会力量,消费者的输入中心度和输出中心度对消费者社区购买意愿的直接影响,以及消费者的输入中心度和输出中心度对社会力量影响的调节作用。研究3使用二手数据与问卷调研数据进行了假设验证。结果发现,除信息力量和输入中心度外,其他社会力量以及输出中心度均能够正向影响消费者的社区购买意图。而且,输出中心度能够显着增强除信息力量以外的社会力量的影响,而输入中心度则会削弱该影响。研究3首次考虑了消费者的社会网络结构与社交媒体影响者的相互作用,既增强了对消费者社区购买意图形成机制的全面且深入的理解,也拓展了对社会力量理论的认识。论文主要产生了以下几点贡献:首先,考察了社交电商社区的两大核心要素:社会网络和社交媒体影响者对消费者社区购买行为意图的影响机制;其次,引入依恋理论和社会力量理论分别建立了情感化和认知化两大影响机制,以及社会网络与社会力量的综合影响机制,全面揭示了消费者社区购买意图形成的内在机制;再次,揭示了社交媒体影响者发挥影响作用的理论基础和边界条件;最后,还丰富了依恋理论和社会力量理论的内涵且拓展了它们的理论范围。论文对实践工作也有所贡献。研究结果为新型社交电商社区的管理者和设计者们提供了一些管理和设计方面的启发,帮助他们实现促进更多消费者社区购买的目的。同时也为社交媒体影响者们提供了提升自身影响力的启示。
富金鑫[3]（2020）在《基于自组织理论的我国互联网社群电商的演化研究》文中进行了进一步梳理互联网社群电商是依托数字信息媒介技术,基于网络社交平台,遵循某种兴趣图谱,为特定目标群体提供产品和服务,促进社群成员之间深度交互和情感体验,激发社群成员自主的参与度、传播力和创造力,通过富有创意的社群运营,形成可持续性的商品价值和情感价值的生产和消费,最终实现商业利益转化的商业模式。互联网社群电商是由多种主体要素共同组建而成的复杂系统,具有典型的自组织临界特性,其演化的过程就是从简单到复杂、无序到有序、低级到高级的自组织发展过程。本文从自组织理论、电子商务以及社群经济理论的文献综述入手,首先全面剖析互联网社群电商的内涵和系统架构;然后系统分析互联网社群电商的自组织特性与复杂性,挖掘影响互联网社群电商演化发展的内在关键因素;在此基础上,深入分析互联网社群电商演化发展的动力机制,概括总结互联网社群电商的演化过程,从用户个体、成员群体和组织系统三个层面深入研究互联网社群电商的演化机制,构建互联网社群电商系统演化的网络相变模型,通过建模仿真揭示互联网社群电商的演化过程和原理;最后,选取以“罗辑思维、吴晓波频道和樊登读书”为代表的知识型互联网社群电商案例实证分析互联网社群电商的自组织演化过程,验证上述理论研究结果的可行性和合理性,并进一步提出促进互联网社群电商持续演化的路径创新和政策保障建议。全文共包含七章,研究的重点内容如下:第一章,绪论。本章从分析文章的研究背景和研究意义入手,明确研究对象,指出论文的研究逻辑,在此基础上设计全文的技术路线,提出文章的研究内容,总结论文研究过程中使用的研究方法。第二章,国内外研究综述。本章对论文研究中涉及到的相关理论进行了文献综述。本文围绕自组织理论、电子商务以及社群经济理论进行了文献梳理,总结现有代表性成果中提出的重要观点,评价其理论贡献和研究局限,进而界定本文的研究范围,为后文的研究奠定坚实的理论基础。第三章,互联网社群电商的内涵与架构。本章对互联网社群电商的内涵与架构进行了深入系统的分析。基于互联网社群电商概念的界定,对互联网社群电商与传统平台电商的区别及我国互联网社群电商的发展现状进行分析,从基础结构、核心要素、运营要点三个层面解构互联网社群电商的体系架构,在此基础上,归纳互联网社群电商的主要类型,并以典型案例开展实证研究。第四章,互联网社群电商的自组织特性与复杂性分析。本章从深入分析互联网社群电商的自组织特性入手,从主体和环境两个层面分析互联网社群电商的复杂性,并应用系统动力学方法对互联网社群电商进行仿真研究,构建互联网社群电商的仿真概念模型,确定互联网社区电商系统动力学模型的敏感性参数,在此基础上,通过改变模型中相关参数的赋值,对仿真结果进行对比分析,进而挖掘影响互联网社群电商演化发展的内在关键因素。第五章,互联网社群电商自组织演化的动力、过程与机制。本章首先分析互联网社群电商演化发展的动力机制;其次概括总结出互联网社群电商的演化过程,深入分析互联网社群电商自组织演化的前提条件、内在基础、组织形式、原初诱因以及表现方式;再者从用户个体、成员群体和组织系统三个层次深入研究互联网社群电商的演化机制;最后构建互联网社群电商系统演化的网络相变模型,以MATLAB为工具,通过建模仿真揭示互联网社群电商的相变过程和原理。第六章,互联网社群电商自组织演化的案例研究。本章选取以“罗辑思维、吴晓波频道和樊登读书”为代表的知识型互联网社群电商案例进行深入研究,分析其自组织演化中不同机制的作用过程,在此基础上,提出互联网社群电商未来持续演化的路径创新以及促进互联网社群电商演化发展的政策保障措施。第七章,结论与展望。本章系统归纳总结了全文的研究结论,明确指出论文的主要创新点,并结合研究局限,提出后续研究中继续跟进探讨的重要方向。本文主要创新点如下:1、本研究首次将自组织理论引入互联网社群电商研究互联网社群电商系统是由多种主体要素共同组建而成的复杂系统,具有典型的自组织临界特性,其演化过程就是从简单到复杂、无序到有序、低级到高级的自组织过程。因此,本文基于自组织理论,深入研究互联网社群电商的演化问题,一方面拓展自组织理论的应用领域,另一方面为互联网社群电商的研究开拓新思路,探寻新视角。2、基于自组织理论研究互联网社群电商的演化过程和演化机制本文在全面分析互联网社群电商自组织特性与复杂性的基础上,基于自组织理论概括总结互联网社群电商的演化过程,提出互联网社群电商自组织演化的前提条件、内在基础、组织形式、原初诱因以及表现方式。之后,从用户个体、成员群体和组织系统三个层面深入研究互联网社群电商的演化机制。基于突变论分析个体演化的基因突变机制,基于超循环理论分析群体演化的协作共生机制和选择评价机制,基于耗散结构理论和协同学理论分析系统演化的网络相变机制,探讨每种机制的原理与作用过程。本研究旨在为互联网社群电商经营者组织决策、用户参与实践以及管理者监督管控提供重要的参考和依据。3、基于理论研究,以MATLAB为工具,构建互联网社群电商系统演化仿真模型本文选取价值体现作为互联网社群电商系统的序参量,从运营成本和连接强度两个角度衡量互联网社群电商系统的价值体现,构建互联网社群电商系统演化仿真模型,使用MATLAB编制仿真程序,观察网络结构的相变过程。仿真模型的演化目标是尽可能的使系统的价值体现达到最大,这是一个自组织的优化过程。模型仿真的结果证实了理论研究的合理性,同时也发现了互联网社群电商系统演化过程中的现象和规律。
陈明春[4]（2020）在《初创企业创新项目奖励型众筹定价机制研究》文中认为当前,我国经济全面步入新常态的新阶段,面临诸多机遇与挑战。国家大力鼓励“大众创业、万众创新”以迎接经济改革中的机遇,应对经济发展中的挑战。然而,成功创业者却寥寥无几,主要原因之一便是融资难、融资贵。对于初创企业来说,融资难已成为世界性问题。目前,随着信息技术快速崛起,众筹等新型互联网金融工具借助信息技术发展风靡世界,也为初创企业创新项目提供了良好的融资平台。众筹平台按照回报类型分为奖励型众筹、债权型众筹、股权型众筹和捐赠型众筹,由于低法律风险等优势,初创企业多选择奖励型众筹进行融资。本文聚焦奖励型众筹,研究初创企业创新项目众筹定价机制,构建不完全信息动态模型等,分析不同定价方法在众筹中的运作机理,探讨创新项目应如何设计回报结构,为初创企业通过定价决策提高融资绩效提供理论支撑。本文首先分析几种定价方法在众筹机制下的运作机理,分析了跨阶段定价法、版本控制定价法和早鸟定价法在“all-or-nothing”机制下较在传统领域有何不同。研究表明:（1）针对跨阶段定价法,众筹环境下,即使市场需求小、不存在竞争者、产品创新型高,多数情况下,项目发起人仍应使用渗透定价策略,以获得更多融资,这与传统零售和电子商务中的定价理论不一致;（2）针对版本控制定价法,即使支持者对不同质量产品估值成线性关系,版本控制定价策略依然可以在获取更多融资中起到重要作用。而在经典定价理论中,版本控制定价策略的适用多基于支持者对不同质量产品估值非线性假设或者成本对产品质量非线性假设。奖励型众筹的“all-or-nothing”机制是版本控制定价法的又一理论根基;（3）针对早鸟定价方法,众筹情境下,由于“all-or-nothing”机制作用,早鸟定价方法可以鼓励高估值支持者支付较高价格的同时兼顾低估值支持者。以上分析皆说明,各定价方法在众筹情境下均呈现出与众不同的表现。本文随后具体分析了奖励型众筹中的单一定价方法选择问题。研究发现:如果创新项目只选择单一定价方法,一般情况下,当产品质量可差异化程度较低时,早鸟定价更适用,初创企业没有必要花费巨额成本设计不同质量差异的产品;当产品质量可差异化程度较高时,在一定的市场条件下,版本控制定价仍可能成为最优定价策略。不同定价策略的混合使用形成了创新项目的回报结构。关于回报结构设计,本文认为:1)项目发起人应先了解项目线上市场特征;2)选择合适的回报结构质量差异化水平,奖励型众筹机制下,创新项目回报结构质量设计不仅受产品固有特征影响,还应充分考虑市场特征;3)选择合适的定价方法以搭配具有质量差异的回报,以帮助项目发起人融到充足的启动资金。本文研究成果不仅丰富了众筹领域相关的文献,深化了奖励型众筹中定价机制研究,还为初创企业奖励型众筹定价提供了参考,具有一定的现实意义。
李顺东[5]（2019）在《跨境电子商务信用协同运行机理研究》文中研究说明近年来,随着互联网和大数据技术的发展,全球网民数量与日俱增,对消费观念和贸易模式带来了根本性的改变。电子商务经过十余年的高速发展,从国内交易发展为境外交易,跨境电子商务作为一种新型的贸易模式逐渐发展成熟,成为了“中国制造”走出国门的重要途径,跨境进口也为消费者选择国外产品提供了便利。随着“一带一路”国家战略和自贸试验区的设立,跨境B2B、B2C的交易模式结合保税区、保税仓、保税港的物流仓储方式,大大缩短了跨境交易完成的时间,增进了个性化商品交易。跨境交易主要依靠多方协同运作机制,在运转过程中其信用体系往往存在缺失或不完善,造成交易双方在成本和利益实现过程中增加了信用风险博弈成本。因此,跨境电子商务交易过程中,协同机制下的信用体系和运行机理研究就显得尤为重要。本研究以系统论等为理论基础,对“跨境电子商务信用流的概念及功能流向”、“跨境电子商务信用协同理论框架”、“跨境电子商务信用协同指标体系构建”、“跨境电子商务信用协同运行机理的系统动力学模型及仿真验证”等问题进行研究。首先,本研究对跨境电子商务信用风险和评价体系的相关文献进行了梳理,界定了跨境电子商务信用流和信用协同的概念及功能。研究以系统理论、协同理论和三维信用理论为理论基础,形成了跨境电子商务信用协同理论框架。其次,对跨境电子商务信用协同影响因素进行分析,运用结构方程方法处理调查问卷数据,定量分析出对消费者信用感知具有重要影响的信用协同因素,以此作为跨境电子商务信用协同体系的一级指标。结合跨境电子商务信用流的特点及功能流向,在一级指标的基础上,定性的选取了跨境电子商务信用协同体系的二级指标和三级指标,形成了理论层面的完整指标体系。第三,运用系统动力学方法,通过分析静态的跨境电子商务信用协同体系指标之间的因果反馈关系,形成信用协同体系总体因果关系反馈图。通过专家问卷的形式,筛选出相对重要的体系指标,并计算出指标权数。运用VENSIM软件仿真信用流功能,构建跨境电子商务信用协同运行机理系统动力学仿真模型,通过模型仿真模拟,依据实际统计数据,调整参数值,对模型进行结果分析,并预测跨境电子商务交易规模的发展趋势。第四,结合京津冀地区PEST宏观环境分析结果,以跨境电子商务信用协同运行机理模型为依据,分析指标体系中各主要因素对京津冀地区跨境电子商务交易规模的影响,为政府的科学管理和决策、跨境电子商务相关行业的业务发展决策提供理论参考。本文研究特点在于:首先通过基础理论形成研究框架,通过问卷调查定量分析得出跨境电子商务信用协同体系一级指标;其次,静态定性的分析出完整的信用协同体系;第三,运用系统动力学方法,动态仿真模拟信用协同体系的运行机理,并通过实际统计数据进行验证,得出结论并预测发展;第四,依据京津冀地区实证研究,为决策提供对策建议。总体来说,本研究既有定性研究也有定量研究,既有调查问卷和专家打分的数据采集,也有宏观统计数据的使用,并在验证模型的基础上,使用模型进行预测和提出合理化建议。
王向向[6]（2019）在《基于演化博弈的电商生态系统内在协同机制研究》文中研究说明据国家统计局电子商务交易平台调查显示,2017年全国电子商务交易额达到29.16万亿元,同比增长近12个百分点。随着“互联网+”时代电子商务的迅速发展,网购消费者的逐年增加推动了电子商务的迅速崛起。电商网购的便捷性与低成本吸引着越来越多的企业与消费者,电子商务成为经济发展的一个重要增长点,电商生态系统也已成为商业界和学术界共同关注的话题。然而,由于现有电商生态系统内在协同机制不完善,网络交易的虚拟性与数据缺失性,消费者与商家之间存在严重的信息不对称,导致电商生态系统种群内恶性竞争,种群间相互分离,商家的信用缺失和欺诈经营行为愈发严重,严重影响电子商务生态系统的良好运行发展。本文在对国内外的电商生态系统理论、协同机制理论、信用机制理论研究的基础上,从系统科学和生态学观点出发,对电子商务生态系统的内在协同机制构建进行研究,建立了种群内、种群间和核心种群间信用监管博弈分析,通过建立复制动态微分方程和MATLAB2016仿真模拟求解,分析了电商生态系统中种群内个体间的相互协同竞争规律、种群间互惠共生演化规律,以及核心电商平台、商家、消费者之间的信用监管三方演化博弈规律。研究结果表明电商种群内协同竞争个体的策略选择主要与对方个体的策略选择相对应,种群间的互惠共生演化博弈稳定策略主要由初始策略选择、共生收益和成本损失的相对大小决定,同时,电商平台的积极监管概率与选择“欺诈”经营的商家规模和选择“投诉”策略的消费者规模相关;建立商家诚信奖励和失信惩罚机制、信用保证金机制、消费者投诉反馈机制、严厉打击商家私下补贴,能够有效避免商家失信行为。本文最后结合实例案例——阿里巴巴平台型电子商务生态系统进行分析,研究阿里巴巴生态系统的内在协同机制,以便更好的将理论研究与案例相结合,得出对电商生态系统内在协同机制更好运行发展的策略建议,以促进我国电子商务生态系统平衡、稳定、协同进化发展。
李梅[7]（2018）在《B2B电子商务中复杂合同谈判模型研究》文中研究指明随着我国电子商务迅猛发展,以及近期我国“互联网+”、“一带一路”政策的提出,跨地区、跨国的企业间涌现出更复杂的产品与服务需求,生产能力的互补性也进一步提高,电子市场呈现爆发式增长。特别是B2B电子商务迎来了新一轮的发展机遇。但相对于企业交易的迫切需求而言,有关B2B电子商务交易模式的理论研究仍显不足,新技术的推广与应用在电子商务领域仍有很大提升空间,例如智能计算技术在智能谈判中的应用研究还相对薄弱,与智能谈判的实际需求还有很大差距,这影响了智能谈判技术在电子商务中的实际应用。制约了企业在电子商务交易中的快速发展。研究系统的分析了B2B电子商务中的多属性谈判内容,发现在传统的多属性谈判研究中,谈判商品属性间符合线性独立关系假设,并不符合商品多属性谈判的实际情况。在实际电子商务交易中,商品的多个属性间存在非线性依赖关系。在多属性谈判过程中,如果仍沿用原有的线性独立关系假设,会导致谈判企业错过获得更好收益的机会,甚至会产生一些副作用。因此,放松多属性线性独立假设到非线性依赖假设具有现实意义。研究把这种多属性间具有非线性依赖关系的谈判合同定义为“复杂合同”,并把这种基于“复杂合同”的多属性谈判定义为“复杂合同谈判”。首先,通过对B2B复杂合同谈判概念的界定、B2B复杂合同谈判体系框架、B2B复杂合同谈判决策理论方法、B2B复杂合同谈判机制研究与智能计算技术的分析等理论进行研究,奠定B2B复杂合同谈判模型构建的理论基础。并且研究了多Agent系统（MAS）的应用,将其引入到复杂合同谈判中,将双边多属性谈判模型平滑过渡到一对多、多对多的复杂合同谈判模型。通过中介平台管理Agent的匹配与协调,可以将这种匹配谈判代理的模型拓展到动态环境下的多边谈判。运用混合智能算法,多Agent系统（MAS）构建了复杂合同谈判的多边谈判架构。在智能谈判领域创造性将模糊神经网络、遗传算法与多代理系统等多种智能算法进行有机融合,创建B2B电子商务中的复杂合同谈判模型与求解算法;最后,提供了价格,质量与数量三个谈判中的主要属性进行复杂合同谈判仿真算例,验证了B2B电子商务中复杂合同谈判模型与求解算法的正确性与有效性。其次,在B2B电子商务市场中存在采购方的需求聚合要求。通常情况下,原有方法一般采用购买方基于近似属性需求按数量进行订单聚合,供应方根据采购数量的增长,采用梯度折扣的方式进行销售。而在B2B复杂合同谈判中,考虑到采购方最佳订货数量一般不能达到销售方较优的销售数量折扣要求,通过谈判合同中商品数量与价格的依赖关系,可以确定订单合并采购数量下的折扣价格曲线,提出基于订单合并的多边谈判模型。该模型考虑了通过多个采购方订货数量的订单合并,从而获得较优折扣价格的谈判优势,并使整体谈判收益增加。通过价格,质量与数量的三属性订单合并采购仿真算例证明方法的正确性与可行性。最后,在B2B电子商务中复杂合同谈判模型研究的基础上,在实验室条件下,构建B2B复杂合同谈判模型的应用仿真环境,分析与设计了B2B电子商务的复杂合同谈判实验方案,探索在现有的计算机与网络软硬件条件下,本研究的模型与求解算法是否满足应用性要求。以便为模型与求解算法的进一步改进提供实验数据与改进方向,为研究成果的推广与实际应用提供借鉴。
肖橹[8]（2017）在《基于社会影响与社会选择的社会化商务社区关系构建与维持》文中进行了进一步梳理社会化商务是在Web2.0技术的支持下,利用用户之间的链接和交互产生商业价值的一种新型的电子商务模式。已有的一些研究已经通过实证的研究认识到社会化商务的巨大价值潜力,但很少有研究探讨作为社会化商务本质的用户关系网络的形成和维持机制。本研究以社会化商务背景,主要探讨了社会化商务社区中用户的社会化交互与社区卖家市场绩效的动态关系以及用户在社会化商务社区中进行社会化交互的驱动机制。在研究一中,我们通过构建向量自回归模型分析了社会化商务社区中用户的网络关系形成和社区卖家市场销售绩效的动态关系。结果表明,在社会化商务社区中,不论是用户单方面出于自己兴趣的关注还是用户相互感兴趣形成互为粉丝的互惠关系都能够在其形成一段时间之后对社区卖家用户整体的市场销售带来促进作用;而对二者影响系数的失配分析结果来看,社区中双方互相关注的互惠性的网络关系数量对社区整体市场绩效的促进作用要比单方面发出的关注的数量影响更强;在研究二中,我们在探讨社会化商务社区的用户网络关系涌现中验证了两类驱动机制的影响。从结果中我们可以看出,在信息不对称的环境下,信息性社会影响和选择影响不论是对社区经验较少的用户还是对那些社区成长时间较长的用户来说,始终是他们选择关注其他用户的一个主要驱动因素;但社会化商务社区又并非是一个纯粹的信息搜索社区,规范性社会影响虽然影响程度相对较小,但在关系涌现阶段仍具有显着的影响。另外,我们也从数据分析中看到了社区经验较少和社区经验较多的用户在网络关系涌现上的差异性,从结果来看,社会化因素对于刚进入社区不久,缺乏社区经验的用户的影响较大,而对那些具有较多社区经验的用户来说,他们更加明确自己的信息需求,信息性社会影响和选择影响会成为他们发出网络关系的主要推动力;在研究3中,我们发现,在社区用户网络关系形成之前,信息性社会影响和行为同质性以及状态同质性这些基于大量社区信息的因素对关系形成的促进作用;而在社区用户网络关系形成之后,规范性社会影响开始占据了主导作用,具有相对更强的正向影响,而信息性影响逐渐减弱,来自卖家过量的社区信息发布甚至会带来负面影响（倒U型作用）。
王凤飞[9]（2016）在《我国电子商务与传统商务协同发展研究》文中认为目前,电子商务作为我国一种新型的营销管理模式,其运行优势日益凸显,市场交易额突飞猛进,商业效率成倍递增,显示出强大的市场竞争力和发展潜力,深刻影响着经济的运行方式和人们的思维模式。然而,不容置否,电子商务的快速发展给我国传统商务的运行模式带来了剧烈冲击,严重撼动着传统商务先前“一家独大”的市场地位,双方的市场竞争空前激烈,因此我国电子商务与传统商务两者之间是合作还是竞争,以及合作或竞争的发展机理如何已经成为学术界研究的重要课题。论文以我国电子商务与传统商务的协同发展作为研究对象,基于宏观经济的视角,研究电子商务与传统商务两种模式的协同发展。通过考察我国电子商务与传统商务间相互作用、相互影响的关联关系,寻求并论证电子商务与传统商务协同发展的必要性、两者目前协同发展的耦合度以及影响协同发展的具体因素,并对两者协同发展的实现机制提出相关对策建议。首先,对我国电子商务与传统商务协同发展机制进行基本理论分析。论文综合运用竞合理论、耗散结构理论等来分析掌握两者协同发展在不同条件下涨落、突变、涌现的演化过程及实现机制。理论分析可得:电子商务子系统与传统商务子系统要素间的差异性互动关系是耦合互动的直接原因,两个子系统间的共同作用和相互作用是耦合关系发生的源动力,系统整体与外界能量流、信息流、物流的转换传递与交替循环是系统耦合的驱动力,而且,两个子系统的协同互融模式一定程度上又会加强系统间的联动传递效应。其次,对电子商务与传统商务协同发展的必要性从现实需求和博弈模型构建两方面进行定性和定量分析。以电子商务与传统商务的发展现状为出发点,分析揭示电子商务与传统商务单独发展模式所存在的弊端和发展瓶颈,从现实需求视角论证了电子商务与传统商务协同发展的必要性。之后通过非合作博弈模型和合作博弈模型的比较分析,从实证角度论证了两者协同发展的必要性、可行性,并得出如下结论:如果电子商务系统与传统商务系统采取“排斥”策略,两者都不重视对方利润而进行独立发展,销量总量较协调行动虽有所增加,但相对应边际成本而言,市场价格降低,最终独立策略会因为利益对抗导致双方利益皆受损;而从长期发展的视角以及社会整体的协同角度出发,两种模式协同运作的获利均会高于系统自身占优的排斥策略所带来的收益。因此,电子商务和传统商务两者的市场行为是可以被协同和预期的,两者协同发展是必要的,并且是可行的。再次,构建了协同发展影响因素的Logit模型对两者协同发展的影响因素进行实证分析,研究发现,用户体验、商品定价、网络安全以及物流配送等方面都会影响消费者的购买意愿和偏好。因此,在电子商务与传统商务的协同发展过程中,应有针对性地对影响两种商务营销模式的显着因素进行宏观统筹协调、区别对待部署,以满足消费者个性化、差异化、多样化的现实需求,积极构建实体与电商、线上并线下的全面、立体、协同的营销环境。随后根据系统间作用影响的强弱程度,论文将电子商务与传统商务的协同轨迹划分为三个阶段:直接嵌入式的初级耦合发展阶段、交叉融合式耦合成长发展阶段和互促互补式的紧密耦合优化发展阶段,并运用灰色关联模型对目前电子商务与传统商务协同发展的程度进行实证分析,研究结果表明:目前我国电子商务与传统商务的协同度仍处于嵌入式的初级阶段,双方并未实现全方面的合作机制。然后,论文对我国电子商务与传统商务的协同发展机理利用系统动力学进行仿真实验,仿真结果表明:电子商务子系统与传统商务子系统独立发展的各项指标仿真结果均不敌两者的协同发展模式,两者的整合协同发展模式不仅能有效优化配置社会资源,提高市场运作效率,而且随着时间推移,协同发展系统会显示出更加强大的正外部经济效应,从而实现社会效益、经济效益的双赢目标。最后,根据以上研究结论,论文对我国电子商务与传统商务协同发展模式的实现机制进行了探讨,并对电子商务与传统商务的协同发展研究进行了展望。论文的创新点主要有:（1）理论观点创新。论文提出电子商务与传统商务协同发展的动力是竞合关系,电子商务与传统商务的协同发展会经历竞争→合作→协调的协同过程;电子商务子系统与传统商务子系统要素间的差异性互动关系是耦合互动的直接原因,两个子系统间的共同作用和相互作用是耦合关系发生的源动力,系统整体与外界能量流、信息流、物流的转换传递与交替循环是系统耦合的驱动力。（2）研究视角的创新。论文基于博弈的研究视角对我国电子商务与传统商务协同发展的必要性、可行性进行了论证。（3）研究方法的创新。一方面运用灰色关联模型分析法对我国电子商务与传统商务协同运行程度进行剖析;另一方面运用系统动力学方法对电子商务与传统商务的协同发展进行仿真实验分析。
何莉娟[10]（2012）在《电子商务环境下的我国中小企业信用评估体系构建》文中认为当代市场经济就是信用经济,在此背景下的新生事物——电子商务给我国中小企业的发展带来了许多的机遇和挑战：为中小企业提供了能与大型企业进行公平竞争的更为广阔的商机；B2B电子商务作为一种能有效地推动中小企业的转型的重要方式,使中小企业能开拓国内外市场、提高经济效益、增加市场机会。而另一方面,电子商务的虚拟性和不见面的交易特点凸显了网络中交易主体的复杂性以及信息不对称性,为企业带来了更大的信用风险。正如任何事物都具有两面性,电子商务为我国中小企业带来潜在的巨大的商业前景的同时,网络的虚拟性与开放性以及市场主体信用的不确定性引起的信用危机也成为其发展的瓶颈之一。信用问题却严重影响到中小企业B2B电子商务健康快速的发展,时至今日,B2B中小企业的信用问题已经成为制约电子商务进一步发展的瓶颈。许多中小企业仍持观望态度,不敢贸然进军B2B电子商务领域,尤其是交易额较大的时候。这实际上反应出他们对电子商务信用环境的怀疑。随着社会主义市场经济的发展,我国己初步确立了信用体系。但信用意识淡漠、信用法律法规不完善、中介组织发展滞后、缺少信用教育与研究等问题也层出不穷。其集中表现在我国市场经济中许多信用缺失的现象,这严重阻碍了我国经济的发展。因此,探讨中国电子商务中的信用体系建设成为一个具有现实意义的重要课题。中小企业信用评估是规避风险的一种有效方式,是我国市场经济持续健康、稳定发展的重要保障。因此,逐步构建完善的B2B模式下中小企业信用评估体系有着重要的意义。目前,只有较少的B2B网站能够在一定程度上提供部分企业信用评估功能,我国尚未构建一套完善的中小企业信用评估体系。虽然企业信用问题受到社会各界的广泛关注,但是未见有关中小企业电子商务信用评估体系的报道。理论方面,国际国内文献中也只见一些零星研究。因此,研究电子商务环境下中小企业信用评估的问题,对于防止交易中的信用缺失,帮助我国中小企业规避信用风险具有重要的现实意义。传统市场经济下的,对中小企业信用的评估方法主要有BP神经网络、蚁群神经网络、层次分析法等,这些方法已经得到许多大型信用评级公司的论证,是比较成熟的。而针于在电子商务环境下企业信用评估方法的研究,目前仍然是比较空白。传统的线下信用评估等级究竟能否直接转化成电子商务中的信用等级,B2B在线交易信用评估指标的选择和评估模型的确定,都将直接影响到能否科学全面地反映出企业信用水平。这也是我们在构建B2B电子商务环境下中小企业信用评估体系时应当考虑的核心要点所在。本文侧重于在B2B电子商务环境下,依据对中小企业信用评估的基本要求,初步构建了基于买家和卖家两种身份的企业信用评估指标体系,并采用层次分析法（AHP）确定各层评估指标的权重。先介绍了B2B交易的发展、流程,主要是谈及目前所面临的信用问题,然后在此基础上分析了在B2B电子商务环境下进行企业,尤其是我国中小企业信用评估的必要性和可行性。目前大部分B2B网站把交易双方完成交易后相互评价的评价值进行简单累加或平均,以此作为其信誉好坏的评判依据。然而企业信用通常包括网下静态信用和网上动态信用,故而本文建立的企业信用评估模型是基于两个基本原则：一是网下认证与网上评估相结合。二是对交易评价值的处理结合交易者自身的信用度以及交易额度进行可信化处理。该模型的创新点体现在：（1）评估指标更为详细。（2）有效避免“互换好评”、“诋毁”以及信用度炒作等现象,使评估结果能够更为客观、科学地反映企业信用。借鉴电子商务经济学、网络经济学、信息不对称理论和博弈模型,对电子商务信用体系的概念及电子商务中的信用机制与结构问题进行分析,探讨其理论根源。通过吸收国外电子商务信用体系运作的成功经验,本文对我国电子商务信用的分析研究,以期能够构建适合中国电子商务发展所需的中国电子商务信用体系模型,并就模型中的信用内容、信用环境系统、信用的作用和相互关系进行了阐述。在对中国电子商务信用体系模型的剖析下,结合中国的电子商务运行情况就中国电子商务信用体系模型的实际运行进行了案例分析。该过程本文采用了系统分析、比较分析和综合归纳等研究方法,理论结合实际,以期对我国B2B环境下中小企业信用评估体系构建有一定的实际帮助。
二、电子商务中的非线性收入现象解读（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、电子商务中的非线性收入现象解读（论文提纲范文）
（1）移动O2O情境下用户信息搜寻行为研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及问题 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 概念界定 |
| 1.4.1 移动O2O |
| 1.4.2 信息搜寻 |
| 1.4.3 信息搜索与信息搜寻的区分 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 理论基础及文献综述 |
| 2.1 信息搜寻行为相关理论基础 |
| 2.1.1 信息经济学理论 |
| 2.1.2 认知理论 |
| 2.1.3 人机交互理论 |
| 2.2 信息搜寻行为经典理论与模型 |
| 2.2.1 问题解决理论 |
| 2.2.2 意义建构理论 |
| 2.2.3 ASK理论 |
| 2.2.4 信息搜寻行为模型 |
| 2.3 国内外信息搜寻行为研究综述 |
| 2.3.1 国内信息搜寻行为研究热点分析 |
| 2.3.2 国外信息搜寻行为研究热点分析 |
| 2.3.3 信息搜寻研究述评 |
| 2.4 移动O2O研究综述 |
| 2.4.1 移动O2O概述 |
| 2.4.2 国内外移动O2O研究现状 |
| 2.4.3 移动O2O研究述评 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 移动O2O情境下用户信息搜寻行为模型构建 |
| 3.1 研究设计 |
| 3.1.1 研究问题分析 |
| 3.1.2 研究方法介绍 |
| 3.2 数据收集 |
| 3.2.1 样本选择 |
| 3.2.2 资料收集与整理 |
| 3.2.3 数据分析工具 |
| 3.3 编码过程 |
| 3.3.1 开放性编码 |
| 3.3.2 主轴性编码 |
| 3.3.3 选择性编码 |
| 3.4 理论饱和度检验 |
| 3.5 模型构建与阐释 |
| 3.5.1 信息搜寻行为过程 |
| 3.5.2 信息搜寻行为影响因素 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 移动O2O情境下用户信息搜寻行为驱动因素的实证研究 |
| 4.1 移动O2O情境下用户信息搜寻行为特征分析 |
| 4.2 研究模型与假设 |
| 4.2.1 “动机、机会、能力”(MOA)模型 |
| 4.2.2 技术接受与使用统一理论(UTAUT) |
| 4.2.3 研究模型构建 |
| 4.2.4 研究假设提出 |
| 4.3 研究方法设计 |
| 4.3.1 问卷设计 |
| 4.3.2 数据收集 |
| 4.4 数据分析与模型验证 |
| 4.4.1 描述性统计分析 |
| 4.4.2 信度与效度分析 |
| 4.4.3 多重共线性与共同方法偏差分析 |
| 4.4.4 模型验证 |
| 4.5 结果讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 移动O2O情境下用户信息搜寻过程的实验研究 |
| 5.1 研究问题 |
| 5.2 研究设计 |
| 5.2.1 研究方法 |
| 5.2.2 样本选择 |
| 5.2.3 实验任务设置 |
| 5.2.4 研究变量测度 |
| 5.2.5 实验流程设计 |
| 5.3 研究结果分析 |
| 5.3.1 个体特征对移动O2O情境下用户信息搜寻行为的影响 |
| 5.3.2 任务特征对移动O2O情境下用户信息搜寻行为的影响 |
| 5.4 结果讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 移动O2O情境下用户信息搜寻满意度关键影响因素研究 |
| 6.1 研究设计 |
| 6.2 数据采集 |
| 6.2.1 移动O2O情境下用户信息搜寻满意度影响因素集 |
| 6.2.2 问卷发放与回收 |
| 6.3 基于信息增益理论的关键影响因素识别和模型构建 |
| 6.3.1 信息增益值计算 |
| 6.3.2 关键影响因素识别 |
| 6.3.3 关键影响因素模型构建 |
| 6.4 基于支持向量机(SVM)的预测模型构建与精度分析 |
| 6.4.1 支持向量机(SVM)建模 |
| 6.4.2 预测模型构建与精度分析 |
| 6.5 结果讨论 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 移动O2O情境下用户信息搜寻行为引导与优化策略 |
| 7.1 移动O2O情境下用户信息搜寻行为引导策略 |
| 7.1.1 触发用户信息需求 |
| 7.1.2 提高用户信息素养 |
| 7.1.3 改善信息搜寻环境 |
| 7.2 移动O2O情境下用户信息搜寻行为优化策略 |
| 7.2.1 提高信息质量 |
| 7.2.2 提升服务质量 |
| 7.2.3 隐私保护与信息安全 |
| 7.3 本章小结 |
| 第8章 研究结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究创新点 |
| 8.3 研究局限与展望 |
| 8.3.1 研究局限性 |
| 8.3.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 移动O2O情境下用户信息搜寻行为研究过滤式问卷 |
| 附录2 移动O2O情境下用户信息搜寻行为研究访谈提纲 |
| 附录3 移动O2O情境下用户信息搜寻行为驱动因素调查问卷 |
| 附录4 移动O2O情境下用户信息搜寻满意度关键影响因素调查问卷 |
| 在读期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（2）社交电商社区中消费者购买行为的影响机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景与实际问题 |
| 1.2 研究动机 |
| 1.3 研究问题与目标 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 研究创新点 |
| 第2章 理论基础和文献综述 |
| 2.1 研究视角与文献综述 |
| 2.1.1 信息系统行为学范式 |
| 2.1.2 社交电子商务综述 |
| 2.1.3 社会网络视角 |
| 2.1.4 社交媒体影响者 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 依恋理论 |
| 2.2.2 社会力量理论 |
| 2.2.3 经济满意度与社交满意度 |
| 第3章 社会网络对社交电商社区中消费者购买行为的影响:基于依恋理论和社会网络关系视角 |
| 3.1 引言 |
| 3.1.1 研究动机 |
| 3.1.2 研究问题与目标 |
| 3.2 研究模型与假设 |
| 3.2.1 社会网络关系的影响 |
| 3.2.2 消费者依恋的影响 |
| 3.3 研究方法 |
| 3.3.1 研究设计和数据采集 |
| 3.3.2 量表开发 |
| 3.4 数据分析与结果 |
| 3.4.1 共同方法偏误 |
| 3.4.2 测量模型 |
| 3.4.3 结构方程模型 |
| 3.4.4 中介效应分析 |
| 3.4.5 事后分析:依恋情感的中介效应分析 |
| 3.4.6 事后分析:鲁棒性检验 |
| 3.5 讨论与启示 |
| 3.5.1 结果讨论 |
| 3.5.2 理论贡献 |
| 3.5.3 管理启示 |
| 3.5.4 研究局限与未来的研究建议 |
| 3.6 总结 |
| 第4章 社交媒体影响者对社交电商社区中消费者购买行为的影响:基于社会力量理论和满意度视角 |
| 4.1 引言 |
| 4.1.1 研究动机 |
| 4.1.2 研究问题与目标 |
| 4.2 社交媒体影响者的社会力量确定 |
| 4.3 研究模型与假设 |
| 4.3.1 社会力量对经济满意度的影响 |
| 4.3.2 社会力量对社会满意度的影响 |
| 4.3.3 消费者满意度的影响 |
| 4.3.4 社区依恋的调节作用 |
| 4.4 研究方法 |
| 4.4.1 访谈设计 |
| 4.4.2 测度项 |
| 4.4.3 数据收集 |
| 4.5 数据分析与结果 |
| 4.5.1 共同方法偏误 |
| 4.5.2 测量模型 |
| 4.5.3 结构方程模型 |
| 4.5.4 调节效应分析 |
| 4.5.5 事后分析:中介效应分析 |
| 4.5.6 事后分析:鲁棒性检验 |
| 4.6 讨论与启示 |
| 4.6.1 结果讨论 |
| 4.6.2 理论贡献 |
| 4.6.3 管理启示 |
| 4.6.4 研究局限与未来研究建议 |
| 4.7 总结 |
| 第5章 社会网络与社交媒体影响者对社交电商中消费者购买行为的影响:基于社会力量理论和社会网络结构视角 |
| 5.1 引言 |
| 5.1.1 研究动机 |
| 5.1.2 研究问题与目标 |
| 5.2 研究假设 |
| 5.2.1 社会力量的影响 |
| 5.2.2 社会网络中心度的影响 |
| 5.2.3 社会网络中心度的调节作用 |
| 5.3 研究方法 |
| 5.3.1 研究设计 |
| 5.3.2 测度项确定 |
| 5.4 数据分析与结果 |
| 5.4.1 共同方法偏误 |
| 5.4.2 测量模型 |
| 5.4.3 假设检验 |
| 5.4.4 调节效应分析 |
| 5.4.5 事后分析:鲁棒性检验 |
| 5.5 讨论与启示 |
| 5.5.1 结果讨论 |
| 5.5.2 理论贡献 |
| 5.5.3 管理启示 |
| 5.5.4 研究局限与未来研究建议 |
| 5.6 总结 |
| 第6章 结语 |
| 6.1 理论贡献 |
| 6.2 实践意义 |
| 6.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录A. 问卷调查量表 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 |
（3）基于自组织理论的我国互联网社群电商的演化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究逻辑与技术路线 |
| 1.2.1 研究逻辑 |
| 1.2.2 技术路线 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 理论基础与国内外研究综述 |
| 2.1 自组织理论 |
| 2.1.1 耗散结构理论 |
| 2.1.2 协同学理论 |
| 2.1.3 超循环理论 |
| 2.1.4 突变理论 |
| 2.2 电子商务相关研究综述 |
| 2.2.1 国外文献研究综述 |
| 2.2.2 国内文献研究综述 |
| 2.3 社群经济的兴起与研究进展 |
| 2.3.1 社群经济的形成与发展 |
| 2.3.2 社群经济的研究进展 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 互联网社群电商的内涵与架构 |
| 3.1 互联网社群电商的概述 |
| 3.1.1 互联网社群电商的概念界定 |
| 3.1.2 互联网社群电商与传统平台电商的区别 |
| 3.1.3 我国互联网社群电商的发展现状 |
| 3.2 互联网社群电商的体系架构 |
| 3.2.1 互联网社群电商的基础结构 |
| 3.2.2 互联网社群电商的核心要素 |
| 3.2.3 互联网社群电商的运营要点 |
| 3.3 互联网社群电商的主要类型 |
| 3.3.1 基于内容维度的分类 |
| 3.3.2 基于发展阶段的分类 |
| 3.3.3 基于成员属性的分类 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 互联网社群电商的自组织特性与复杂性 |
| 4.1 互联网社群电商的自组织特性 |
| 4.1.1 层次性与多样性 |
| 4.1.2 自组织性与涌现性 |
| 4.1.3 开放性与动态性 |
| 4.2 互联网社群电商的复杂性 |
| 4.2.1 互联网社群电商的主体复杂性 |
| 4.2.2 互联网社群电商的环境复杂性 |
| 4.2.3 互联网社群电商复杂系统结构模型 |
| 4.3 互联网社群电商系统动力学仿真分析 |
| 4.3.1 互联网社群电商仿真概念模型 |
| 4.3.2 互联网社群电商因果关系图和系统流图 |
| 4.3.3 互联网社群电商内在影响因素 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 互联网社群电商自组织演化的动力、过程与机制 |
| 5.1 互联网社群电商的演化动力 |
| 5.1.1 互联网社群电商演化动力机制的作用原理 |
| 5.1.2 互联网社群电商演化动力机制的作用过程 |
| 5.1.3 互联网社群电商演化动力机制模型 |
| 5.2 互联网社群电商的演化过程 |
| 5.2.1 互联网社群电商自组织演化的前提条件 |
| 5.2.2 互联网社群电商自组织演化的内在基础 |
| 5.2.3 互联网社群电商自组织演化的组织形式 |
| 5.2.4 互联网社群电商自组织演化的原初诱因 |
| 5.2.5 互联网社群电商自组织演化的表现方式 |
| 5.3 互联网社群电商的演化机制 |
| 5.3.1 基因突变机制 |
| 5.3.2 协作共生机制 |
| 5.3.3 选择评价机制 |
| 5.3.4 网络相变机制 |
| 5.4 互联网社群电商系统演化模型及仿真 |
| 5.4.1 互联网社群电商系统的序参量 |
| 5.4.2 互联网社群电商网络相变模型 |
| 5.4.3 模型仿真结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 互联网社群电商自组织演化的案例研究 |
| 6.1 互联网社群电商自组织演化案例分析 |
| 6.1.1 “罗辑思维”的自组织演化过程 |
| 6.1.2 “吴晓波频道”的自组织演化过程 |
| 6.1.3 “樊登读书”的自组织演化过程 |
| 6.1.4 案例讨论 |
| 6.2 互联网社群电商持续演化的创新路径 |
| 6.2.1 强化场景参与体验与产品定制 |
| 6.2.2 提升内容品质与追求内容衍生 |
| 6.2.3 探索线上线下融合发展新模式 |
| 6.2.4 应用大数据技术深挖用户需求 |
| 6.2.5 构建互联网社群电商商业生态 |
| 6.3 互联网社群电商演化发展的政策保障 |
| 6.3.1 鼓励互联网社群电商模式创新 |
| 6.3.2 优化互联网社群电商政策环境 |
| 6.3.3 强化监管机制和法律法规制定 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录-互联网社群电商系统演化模型仿真源代码 |
| 博士期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（4）初创企业创新项目奖励型众筹定价机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究思路与研究内容 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.3 研究的创新点 |
| 第2章 相关理论基础与文献综述 |
| 2.1 初创企业融资 |
| 2.1.1 传统融资渠道 |
| 2.1.2 企业融资理论 |
| 2.1.3 初创企业融资难 |
| 2.1.4 互联网金融 |
| 2.2 众筹理论及研究现状 |
| 2.2.1 众筹内涵 |
| 2.2.2 参与动机 |
| 2.2.3 众筹模式 |
| 2.2.4 绩效影响因素 |
| 2.2.5 众筹作用 |
| 2.2.6 众筹机制 |
| 2.3 定价研究 |
| 2.3.1 传统定价研究 |
| 2.3.2 众筹定价研究 |
| 2.3.3 众筹与博弈论 |
| 第3章 奖励型众筹定价方法运作机理研究 |
| 3.1 跨阶段定价研究 |
| 3.1.1 问题提出 |
| 3.1.2 相关研究文献 |
| 3.1.3 模型假设与构建 |
| 3.1.4 模型分析 |
| 3.2 版本控制定价研究 |
| 3.2.1 问题提出 |
| 3.2.2 相关研究文献 |
| 3.2.3 模型假设与构建 |
| 3.2.4 模型分析 |
| 3.3 早鸟定价研究 |
| 3.3.1 问题提出 |
| 3.3.2 相关研究文献 |
| 3.3.3 模型假设与构建 |
| 3.3.4 模型分析 |
| 3.3.5 实证检验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 奖励型众筹单一定价方法适用性研究 |
| 4.1 问题提出 |
| 4.2 相关研究文献 |
| 4.3 模型假设与构建 |
| 4.4 模型分析 |
| 4.5 实证检验 |
| 4.6 结论 |
| 第5章 奖励型众筹定价方法融合与回报结构研究 |
| 5.1 问题提出 |
| 5.2 相关研究文献 |
| 5.3 模型假设与构建 |
| 5.4 模型分析 |
| 5.5 结论 |
| 第6章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与其他学术成果 |
（5）跨境电子商务信用协同运行机理研究（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景 |
| 1.2 研究的意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 研究思路与主要内容 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究的主要内容 |
| 1.4 研究的方法及研究难点 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 研究难点 |
| 第2章 研究的相关概念、理论基础及文献综述 |
| 2.1 研究的相关概念 |
| 2.1.1 电子商务的概念、类型及发展 |
| 2.1.2 跨境电子商务的概念及特征 |
| 2.1.3 跨境电子商务的业务流程 |
| 2.2 国内外相关文献综述 |
| 2.2.1 国外研究综述 |
| 2.2.2 国内研究综述 |
| 2.2.3 相关文献述评 |
| 2.3 理论基础 |
| 2.3.1 系统理论 |
| 2.3.2 协同理论 |
| 2.3.3 三维信用理论 |
| 2.4 跨境电子商务产业发展现状及趋势 |
| 2.4.1 全球跨境电子商务产业发展现状 |
| 2.4.2 中国跨境电子商务产业发展现状 |
| 2.4.3 中国跨境电子商务产业的发展趋势 |
| 第3章 跨境电子商务的信用问题研究 |
| 3.1 信用的概念及内涵 |
| 3.2 关于跨境电子商务信用的研究 |
| 3.2.1 跨境电子商务信用的涵义 |
| 3.2.2 跨境电子商务信用的特点 |
| 3.2.3 跨境电子商务交易中存在的信用问题 |
| 3.3 跨境电子商务信用流研究 |
| 3.3.1 跨境电子商务信用流的概念 |
| 3.3.2 跨境电子商务信用流的功能流向 |
| 3.4 跨境电子商务信用协同研究 |
| 3.4.1 跨境电子商务信用协同的理论研究框架 |
| 3.4.2 跨境电子商务信用协同多视角分析 |
| 第4章 跨境电子商务信用协同影响因素分析 |
| 4.1 跨境电子商务信用协同研究的必要性 |
| 4.1.1 信用协同问题的提出 |
| 4.1.2 信用协同研究的必要性 |
| 4.2 跨平台协同下跨境电子商务消费者信用感知的研究 |
| 4.2.1 平台协同研究 |
| 4.2.2 信用感知的维度研究 |
| 4.3 跨境电子商务信用协同影响因素分析与假设提出 |
| 4.3.1 指标选取 |
| 4.3.2 假设提出 |
| 4.4 跨境电子商务信用协同影响因素实证分析 |
| 4.4.1 调查问卷的发放 |
| 4.4.2 调查问卷结果及分析 |
| 4.4.3 实证分析结果 |
| 4.5 跨境电子商务信用协同影响因素研究结论 |
| 第5章 跨境电子商务信用协同指标体系的构建 |
| 5.1 跨境电子商务与信用协同体系的相互关系 |
| 5.2 跨境电子商务信用协同体系构建的基本原则 |
| 5.3 基于跨境电子商务信用流的协同体系指标选取原则 |
| 5.4 跨境电子商务信用协同体系指标选取的来源 |
| 5.4.1 基于跨境电子商务交易企业 |
| 5.4.2 基于跨境电子商务交易业务 |
| 5.4.3 基于跨境电子商务服务平台 |
| 5.5 跨境电子商务信用协同体系指标选取 |
| 5.5.1 交易信用协同指标选取 |
| 5.5.2 信用信息协同指标选取 |
| 5.5.3 服务信用协同指标选取 |
| 5.5.4 管理信用协同指标选取 |
| 5.6 跨境电子商务信用协同体系构建总结 |
| 第6章 跨境电子商务信用协同体系及运行机理研究 |
| 6.1 系统动力学的相关介绍 |
| 6.1.1 系统动力学理论的起源 |
| 6.1.2 系统动力学理论的基本观点 |
| 6.1.3 系统动力学方法的特点 |
| 6.2 基于跨境电子商务信用流的协同体系因果关系分析 |
| 6.2.1 概念模型 |
| 6.2.2 因果关系分析 |
| 6.2.3 信用协同指标体系总因果关系分析 |
| 6.3 重要指标的选取及其权重计算 |
| 6.3.1 专家打分法简介 |
| 6.3.2 专家问卷的发放及回收 |
| 6.3.3 专家打分结果的处理 |
| 6.3.4 重要体系指标的选取及权重 |
| 6.4 跨境电子商务信用协同运行机理仿真模型的构建 |
| 6.4.1 模型假设 |
| 6.4.2 系统动力学流图 |
| 6.4.3 仿真模型变量的确定 |
| 6.4.4 跨境电子商务信用协同体系运行机理仿真模型方程 |
| 6.5 跨境电子商务信用协同运行机理仿真模型检验 |
| 6.5.1 模型方程的完整性检验 |
| 6.5.2 模型方程的量纲一致性检验 |
| 6.5.3 模型方程的敏感性检验 |
| 6.6 跨境电子商务信用协同运行机理的仿真分析 |
| 6.6.1 模型仿真研究背景和目的 |
| 6.6.2 数据选取及准备 |
| 6.6.3 模型的仿真结果分析 |
| 第7章 案例分析与对策建议——以京津冀地区为例 |
| 7.1 京津冀地区跨境电子商务发展环境PEST分析 |
| 7.1.1 京津冀地区跨境电子商务行业发展的政治环境 |
| 7.1.2 京津冀地区跨境电子商务行业发展的经济环境 |
| 7.1.3 京津冀地区跨境电子商务行业发展的社会环境 |
| 7.1.4 京津冀地区跨境电子商务行业发展的技术环境 |
| 7.2 基于模型原因曲线的分析及对策 |
| 7.2.1 跨境客户满意度曲线分析及对策 |
| 7.2.2 第三方机构信用评级曲线分析及对策 |
| 7.2.3 跨境市场占有率曲线分析及对策 |
| 7.2.4 跨境被投诉率曲线分析及对策 |
| 7.2.5 累计跨境金额增长率曲线分析及对策 |
| 第8章 研究总结与展望 |
| 8.1 全文总结 |
| 8.2 主要创新点 |
| 8.3 研究限制与研究展望 |
| 8.3.1 研究限制 |
| 8.3.2 研究展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 在学期间发表的学术论文与研究成果参考文献 |
| 后记 |
（6）基于演化博弈的电商生态系统内在协同机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究目标、内容、方法与创新点 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.3 研究内容与论文框架 |
| 1.2.4 论文创新点 |
| 第二章 理论基础和文献综述 |
| 2.1 商业生态系统相关研究 |
| 2.2 电商生态系统相关理论与综述 |
| 2.3 演化博弈论相关研究现状 |
| 2.4 电子商务信用和信任机制相关研究 |
| 2.5 协同机制相关理论 |
| 2.5.1 协同机制 |
| 2.5.2 协同机制的特点 |
| 第三章 电商生态系统内在协同机制的构建 |
| 3.1 电子商务生态系统生态结构 |
| 3.1.1 个体 |
| 3.1.2 种群 |
| 3.1.3 群落 |
| 3.1.4 电商生态系统 |
| 3.2 电商生态系统的特性分析 |
| 3.2.1 电商生态系统的系统性分析 |
| 3.2.2 电子商务系统的生态性分析 |
| 3.3 系统结构合理程度和种群互动关系 |
| 3.3.1 电商生态系统的系统结构合理程度 |
| 3.3.2 电商生态系统种群互动关系 |
| 3.4 电商生态系统内在协同机制的构建 |
| 3.4.1 领导种群主导机制 |
| 3.4.2 合作关系机制 |
| 3.4.3 运行保障机制 |
| 3.4.4 利益平衡机制 |
| 3.4.5 信息共享机制 |
| 3.4.6 监管评价机制 |
| 第四章 电商生态系统中内在协同演化博弈 |
| 4.1 演化博弈理论的适用性分析 |
| 4.1.1 演化博弈论 |
| 4.1.2 适用性分析 |
| 4.2 电商生态系统种群内协同竞争演化博弈 |
| 4.2.1 模型构建 |
| 4.2.2 演化稳定策略及动态演化过程 |
| 4.2.3 策略分析 |
| 4.3 电商生态系统种群间互惠共生演化博弈 |
| 4.3.1 模型构建 |
| 4.3.2 演化稳定策略及动态演化过程 |
| 4.3.3 策略分析 |
| 4.4 核心种群间三方演化博弈分析 |
| 4.4.1 电商平台监管下的商家和消费者间三方演化博弈模型构建 |
| 4.4.2 三方博弈的复制动态方程及演化稳定策略 |
| 4.4.3 数值模拟和仿真分析 |
| 第五章 案例分析与讨论——以阿里巴巴生态系统为例 |
| 5.1 案例介绍 |
| 5.2 案例分析 |
| 5.2.1 阿里巴巴电子商务生态系统结构模型 |
| 5.2.2 阿里巴巴生态系统协同演化整体分析 |
| 5.3 案例讨论 |
| 5.3.1 关系协同机制 |
| 5.3.2 利益协同机制 |
| 5.3.3 信息协同机制 |
| 5.3.4 运作协同机制 |
| 第六章 促进电商生态系统内在协同运行的建议 |
| 6.1 加强深层次协同关系 |
| 6.2 完善利益分享协同机制 |
| 6.3 加强信息共享协同能力 |
| 6.4 强化运作协同机制 |
| 6.5 建立激励约束机制 |
| 第七章 总结与研究展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 |
| 致谢 |
（7）B2B电子商务中复杂合同谈判模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与问题提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题提出 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 B2B电子商务在线交易方式 |
| 1.3.2 人工智能角度的多属性谈判 |
| 1.3.3 复杂合同谈判模型研究 |
| 1.3.4 研究评述 |
| 1.4 主要研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 第2章 B2B复杂合同谈判成因分析与体系框架 |
| 2.1 B2B电子商务 |
| 2.1.1 B2B电子商务概念与特点 |
| 2.1.2 B2B电子市场演变与当前主要模式 |
| 2.1.3 B2B电子商务的一般业务流程 |
| 2.2 B2B电子谈判与复杂合同谈判 |
| 2.2.1 B2B电子谈判 |
| 2.2.2 B2B多属性电子谈判 |
| 2.2.3 B2B复杂合同谈判 |
| 2.3 B2B复杂合同谈判复杂性成因及特征 |
| 2.3.1 B2B复杂合同谈判中多属性依赖关系分析 |
| 2.3.2 B2B复杂合同谈判主要特征 |
| 2.4 B2B复杂合同谈判体系框架 |
| 2.4.1 B2B复杂合同谈判模型设计关键要素 |
| 2.4.2 B2B复杂合同谈判模型设计原则 |
| 2.4.3 B2B复杂合同谈判模型总体框架 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 B2B复杂合同谈判决策与谈判机制研究 |
| 3.1 B2B复杂合同谈判问题的效用评价 |
| 3.1.1 多属性效用理论 |
| 3.1.2 B2B复杂合同谈判的效用函数 |
| 3.1.3 机器学习与谈判方案效用评价 |
| 3.2 B2B复杂合同谈判的决策方法 |
| 3.2.1 求解Nash均衡的决策方法 |
| 3.2.2 基于帕累托(Pareto)最优的决策方法 |
| 3.2.3 决策方法比较分析 |
| 3.3 B2B复杂合同谈判机制研究 |
| 3.3.1 多Agent系统的引入 |
| 3.3.2 基于中介的双边谈判机制 |
| 3.3.3 基于中介的多Agents多边谈判机制 |
| 3.4 谈判模型智能求解方法分析 |
| 3.4.1 主要智能计算方法 |
| 3.4.2 混合智能计算方法分析 |
| 3.5 本章小节 |
| 第4章 B2B复杂合同谈判模型 |
| 4.1 基于Nash均衡解的决策描述 |
| 4.1.1 模型谈判决策方法 |
| 4.1.2 基于MAS的多边谈判框架 |
| 4.2 谈判知识获取方法 |
| 4.2.1 谈判知识获取问题分析 |
| 4.2.2 GD-FNN的优势 |
| 4.3 MAS/GA谈判模型构建 |
| 4.3.1 关键环节 |
| 4.3.2 算法步骤与过程 |
| 4.4 仿真分析 |
| 4.4.1 模拟方程的构建 |
| 4.4.2 谈判属性取值范围与运算相关参数设定 |
| 4.4.3 仿真计算 |
| 4.4.4 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于订单合并的B2B复杂合同谈判模型 |
| 5.1 采购数量订单合并分析 |
| 5.1.1 采购数量订单合并的买方需求 |
| 5.1.2 订单合并的卖方需求 |
| 5.1.3 订单合并的规则分析 |
| 5.2 基于Nash均衡解的组合订单效用决策描述 |
| 5.2.1 谈判决策方法 |
| 5.2.2 基于MAS的订单合并谈判机制 |
| 5.3 基于订单合并的MAS/HGA谈判模型构建 |
| 5.3.1 关键环节 |
| 5.3.2 求解订单合并的HGA遗传算法 |
| 5.4 仿真分析 |
| 5.4.1 仿真计算 |
| 5.4.2 结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 B2B复杂合同谈判模型的应用仿真 |
| 6.1 B2B复杂合同谈判模型应用仿真实验方案设计思路 |
| 6.2 B2B复杂合同谈判应用仿真实验方案分析 |
| 6.2.1 B2B复杂合同谈判应用仿真的谈判流程分析 |
| 6.2.2 B2B复杂合同谈判系统功能结构分析 |
| 6.3 B2B复杂合同谈判模型应用仿真方案设计 |
| 6.3.1 仿真系统功能结构设计 |
| 6.3.2 仿真系统谈判流程设计 |
| 6.3.3 仿真系统数据结构设计 |
| 6.4 B2B复杂谈判合同应用仿真实验算例 |
| 6.4.1 应用仿真环境构建 |
| 6.4.2 应用仿真算例描述 |
| 6.4.3 应用仿真结果输出与分析 |
| 6.5 B2B复杂合同谈判应用仿真中计算的复杂度分析 |
| 6.5.1 计算过程中的空间复杂度分析 |
| 6.5.2 计算过程中的时间复杂度分析 |
| 6.5.3 计算过程中的整体复杂度分析 |
| 6.6 B2B复杂合同谈判的应用策略 |
| 6.6.1 B2B复杂合同谈判应用目标与基本原则 |
| 6.6.2 B2B复杂合同谈判中企业应用策略与措施 |
| 6.6.3 B2B复杂合同谈判应用中可能存在的不足 |
| 6.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（8）基于社会影响与社会选择的社会化商务社区关系构建与维持（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 问题提出 |
| 1.2 研究意义和创新 |
| 1.3 研究思路 |
| 第2章 相关理论 |
| 2.1 社会化商务及其社区网络关系相关研究综述 |
| 2.1.1 社会化商务的定义 |
| 2.1.2 社会化商务的价值创造和实现 |
| 2.1.3 社会化商务社区的定义和特性 |
| 2.1.4 社会化商务中的用户创造内容 |
| 2.2 社区的定义、识别及其影响 |
| 2.2.1 社区的定义 |
| 2.2.2 社区的识别 |
| 2.2.3 企业自建型社区和企业参与型社区 |
| 2.2.4 社区用户间的社会影响 |
| 2.3 社会网络和复杂网络相关研究 |
| 2.3.1 关于社会网络节点和边性质的相关研究 |
| 2.3.2 具有异质节点和多维关系的复杂网络相关研究 |
| 2.3.3 复杂网络中的社会传染和社会学习 |
| 2.4 网络社区的关系涌现相关研究 |
| 2.4.1 传统社会网络的关系涌现理论 |
| 2.4.2 个体层面网络关系的涌现 |
| 2.4.3 组织层面网络关系的涌现 |
| 2.4.4 社会化商务社区中网络关系的涌现 |
| 2.5 跨学科视角下社会化商务和复杂网络相关研究 |
| 第3章 研究一:社会化商务社区关系形成对企业市场绩效的影响 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 理论背景和假设提出 |
| 3.2.1 社会化商务社区中的单向关系对市场绩效的影响 |
| 3.2.2 社会化商务社区中的互惠关系对市场绩效的影响 |
| 3.3 向量自回归模型的构建 |
| 3.4 数据来源和变量测量 |
| 3.4.1 单向关系数量的测量 |
| 3.4.2 互惠关系数量的测量 |
| 3.4.3 社区市场绩效的测量 |
| 3.5 关系形成与产品销售的动态关系检验 |
| 3.6 向量自回归模型检验结果及分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 研究二:基于社会影响和社会选择的关系涌现机制研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 理论背景和假设提出 |
| 4.2.1 社会影响(social influence)导致涌现关系的形成 |
| 4.2.2 社会选择(social selection)导致涌现关系的形成 |
| 4.2.3 用户社区成长的调节作用 |
| 4.3 数据和方法 |
| 4.3.1 信息性社会影响的测量 |
| 4.3.2 规范性社会影响的测量 |
| 4.3.3 社会选择的测量 |
| 4.3.4 关系形成的风险模型构建 |
| 4.4 社区结构特性和变量的描述性统计 |
| 4.4.1 数据抓取内容和整体网络指标 |
| 4.4.2 样本网络社区的整体结构特性 |
| 4.4.3 样本社区的网络拓扑分析 |
| 4.5 关系构建风险模型检验和结果分析 |
| 4.6 模型的稳定性检验 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 研究三:社会化商务社区的关系维持机制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 理论背景和假设提出 |
| 5.2.1 社会影响对关系维持的影响 |
| 5.2.2 社会选择对关系维持的影响 |
| 5.2.3 用户社区成长的调节作用 |
| 5.3 数据和方法 |
| 5.3.1 主要变量的测量 |
| 5.3.2 关系维持的风险模型构建 |
| 5.4 关系维持风险模型检验和结果分析 |
| 5.5 模型的稳定性检验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 研究小结 |
| 6.2 研究的理论贡献 |
| 6.3 研究的管理实践贡献 |
| 6.4 研究局限和展望 |
| 参考文献 |
| 攻博期间发布的科研成果目录 |
| 致谢 |
（9）我国电子商务与传统商务协同发展研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| Extended Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 相关概念界定与辨析 |
| 1.4 研究思路和研究内容 |
| 1.5 研究方法和技术路线 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 电子商务的研究现状 |
| 2.2 传统商务的研究现状 |
| 2.3 电子商务与传统商务关系的研究现状 |
| 2.4 研究现状评价 |
| 3 电子商务与传统商务协同发展的基本理论 |
| 3.1 电子商务与传统商务协同发展的系统特性 |
| 3.2 电子商务与传统商务协同发展的理论基础 |
| 3.3 电子商务与传统商务的系统演化机理 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 电子商务与传统商务协同发展的必要性分析 |
| 4.1 电子商务与传统商务协同发展的现实需求 |
| 4.2 电子商务与传统商务协同发展的作用机理 |
| 4.3 电子商务与传统商务协同发展必要性博弈论证 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 电子商务与传统商务协同发展的影响因素分析 |
| 5.1 问题描述及研究视角 |
| 5.2 电子商务与传统商务协同发展影响因素Logit模型设计 |
| 5.3 电子商务与传统商务协同发展影响因素Logit模型的回归分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 电子商务与传统商务协同发展的耦合度分析 |
| 6.1 电子商务与传统商务系统耦合特性 |
| 6.2 电子商务与传统商务系统耦合轨迹 |
| 6.3 耦合度模型及方法选择 |
| 6.4 产业视角的关联模型分析 |
| 6.5 行业视角的关联模型分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 电子商务与传统商务协同发展系统建模与仿真 |
| 7.1 系统动力学概要 |
| 7.2 电子商务子系统SD模型构建 |
| 7.3 传统商务子系统SD模型构建 |
| 7.4 电子商务与传统商务协同发展系统模型构建 |
| 7.5 仿真结果分析 |
| 7.6 本章小结 |
| 8 结论 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 对策建议 |
| 8.3 论文研究的创新点 |
| 8.4 后续展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（10）电子商务环境下的我国中小企业信用评估体系构建（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1. 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.3 研究目的及选题意义 |
| 1.4 论文的主要内容和结构 |
| 1.5 论文的研究方法和可能的创新及不足 |
| 2. 电子商务环境下的中小企业 |
| 2.1 电子商务 |
| 2.1.1 电子商务概述 |
| 2.1.2 电子商务类别 |
| 2.2 国内外学术界对中小企业的界定标准 |
| 2.2.1 国际学术界对中小企业的界定 |
| 2.2.2 国内学术界对中小企业的界定 |
| 2.3 电子商务环境下我国中小企业的特点 |
| 2.3.1 我国中小企业电子商务发展概况 |
| 2.3.2 我国中小企业电子商务与国外企业的区别 |
| 2.3.3 我国中小企业电子商务与大型企业的区别 |
| 2.3.4 我国中小企业电子商务迎来了新的发展机遇 |
| 2.3.5 中小企业应用电子商务平台现状 |
| 2.3.6 B2B电子商务中小企业比较传统企业的优势 |
| 2.3.7 实际调查论证 |
| 2.4 发展电子商务是我国中小企业的重要战略 |
| 2.4.1 我国中小企业电子商务应用中出现的问题分析 |
| 2.4.2 我国中小企业扩大电子商务应用的意义 |
| 2.4.3 中小企业利用B2B电子商务平台的效用 |
| 2.5 B2B电子商务中小企业的发展对策 |
| 2.5.1 我国中小企业开展电子商务的方法与策略 |
| 2.5.2 B2B电子商务中小企业发展的瓶颈和主要突破口 |
| 2.5.3 中小企业电子商务的发展蓝图 |
| 2.6 本章小结 |
| 3. 中小企业信用评估的理论和方法 |
| 3.1 信用的基础理论和相关概念 |
| 3.1.1 信用 |
| 3.1.2 企业信用的概念 |
| 3.1.3 企业信用的评估 |
| 3.1.4 企业信用评估的作用和意义 |
| 3.2 企业信用评估的基本理论 |
| 3.2.1 企业信用评估体系的内容 |
| 3.2.2 企业信用评估的必要性 |
| 3.2.3 企业信用评估的可行性 |
| 3.2.4 企业信用与经济学理论 |
| 3.3 企业信用评估的基本方法 |
| 3.3.1 信用评估方法历史性与现实性的统一 |
| 3.3.2 信用评估方法的多样性 |
| 3.3.3 信用评估方法在构建评估体系中逐步完善 |
| 3.4 电子商务环境中企业的信用 |
| 3.4.1 电子商务信用的概念 |
| 3.4.2 电子商务的信用需求 |
| 3.4.3 我国电子商务信用研究 |
| 3.4.4 国内外电子商务信用现状对比 |
| 3.5 电子商务信用体系 |
| 3.5.1 电子商务信用体系的含义 |
| 3.5.2 国内外电子商务的信用体系建设模式 |
| 3.5.3 我国电子商务信用体系的现状 |
| 3.5.4 我国电子商务信用体系的原则 |
| 3.6 本章小结 |
| 4. 中小企业电子商务信用评估指标体系的构建 |
| 4.1 电子商务环境下中小企业信用评估存在的问题 |
| 4.2 B2B模式下电子商务流程和信用模式 |
| 4.3 B2B模式下企业间信用评估指标体系 |
| 4.3.1 指标评分标准 |
| 4.3.2 指标评分处理方法 |
| 4.3.3 B2B模式下企业间信用分值的分布 |
| 4.3.4 B2B电子商务信用评估模型 |
| 4.3.5 我国中小企业信用评估流程 |
| 4.4 可信用B2B电子商务评估体系 |
| 4.4.1 可信用电子商务系统 |
| 4.4.2 可信用电子商务系统的结构 |
| 4.4.3 可信用电子商务系统的流程 |
| 4.4.4 可信用电子商务系统的功能 |
| 4.5 电子商务信用中介机制 |
| 4.5.1 信用中介机制的架构体系 |
| 4.5.2 信用中介机制的功能及其作用机理 |
| 4.5.3 信用中介机制的实证分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5. 电子商务环境下中小企业信用评估指标权重的确定 |
| 5.1 电子商务环境下中小企业信用评估总指标体系 |
| 5.1.1 网下静态指标体系 |
| 5.1.2 卖方在线评估指标 |
| 5.1.3 买方在线评估指标 |
| 5.2 权重确定方法的选定 |
| 5.2.1 权重的方法 |
| 5.2.2 AHP法简介 |
| 5.3 中小企业客户信用评估指标体系构建的原则 |
| 5.4 运用AHP法确定权重的结构和流程 |
| 5.4.1 建立梯阶层次结构 |
| 5.4.2 构造判断矩阵及一致性检验 |
| 5.5 运用AHP法确定中小企业B2B信用评估指标权重 |
| 5.5.1 利用AHP法圈定准则层的相对权重 |
| 5.5.2 指标总权重 |
| 5.5.3 B2B模式下中小企业信用评估指标体系 |
| 5.5.4 信用值的动态调整 |
| 5.6 本章小结 |
| 6. 完善电子商务环境下中小企业信用评估机制 |
| 6.1 企业信用评估的环境因素 |
| 6.1.1 优化企业信用评估的法律环境 |
| 6.1.2 提升企业信用评估的人文环境 |
| 6.1.3 引入征信系统,实现信息共享 |
| 6.1.4 完善信用监管体系,加大监管力度 |
| 6.2 电子商务环境下中小企业信用评估的系统支撑 |
| 6.2.1 信用信息采集子系统 |
| 6.2.2 信用评估系统 |
| 6.3 完善企业自身的信用管理体系 |
| 6.3.1 传统信用管理体系的缺陷 |
| 6.3.2 完善企业信用管理体系 |
| 6.4 电子商务环境下中小企业信用评估的实例分析 |
| 6.4.1 阿里巴巴网络会员企业信用交易模式 |
| 6.4.2 信星计划信用管理系统 |
| 6.4.3 移动商务的驱动因素 |
| 6.5 B2B电子商务环境中小企业信用评估体系发展前景 |
| 6.6 本章小结 |
| 7. 研究总结与展望 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.2 研究的局限性与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间科研成果目录 |
四、电子商务中的非线性收入现象解读（论文参考文献）
- [1]移动O2O情境下用户信息搜寻行为研究[D]. 曹越. 吉林大学, 2021(01)
- [2]社交电商社区中消费者购买行为的影响机制研究[D]. 王潘潘. 中国科学技术大学, 2021(01)
- [3]基于自组织理论的我国互联网社群电商的演化研究[D]. 富金鑫. 吉林大学, 2020(03)
- [4]初创企业创新项目奖励型众筹定价机制研究[D]. 陈明春. 中国科学技术大学, 2020(01)
- [5]跨境电子商务信用协同运行机理研究[D]. 李顺东. 天津财经大学, 2019(07)
- [6]基于演化博弈的电商生态系统内在协同机制研究[D]. 王向向. 天津科技大学, 2019(07)
- [7]B2B电子商务中复杂合同谈判模型研究[D]. 李梅. 哈尔滨理工大学, 2018(01)
- [8]基于社会影响与社会选择的社会化商务社区关系构建与维持[D]. 肖橹. 武汉大学, 2017(06)
- [9]我国电子商务与传统商务协同发展研究[D]. 王凤飞. 中国矿业大学, 2016(02)
- [10]电子商务环境下的我国中小企业信用评估体系构建[D]. 何莉娟. 西南财经大学, 2012(01)