基于SEM的商旅电子商务竞争力评价研究
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。
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
3.1资本市场
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
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（KMO and Bartletts Test），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50%，说明该维度内部一致性较高。适宜进行结构方程分析。
该维度的KMO值为0.731>0.5，且Bartletts球形检验P值小于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
根据构建的初始理论模型，本课题采用AMOS软件绘制结构方程，结合AMOS拟合的结果，参照MI修正指数对模型进行进一步修正，最终的修正模型如下图所示。如结构方程提示“员工数量”与网站建设维度下的“反链数”之间存在相关性，资本维度下的“市场份额”与网站建设维度下的“反链数”之间存在相关性；网站建设维度下的“反链数”与该维度下的“百度权重”之间存在相关性；网站建设下的“网站内容”与客户满意度维度下“客户服务”之间存在相关性。同时结构方程的拟合结果提示“网站操作”变量与其它变量之间存在强共线性，因子在最终模型将该变量删除。
判断一个模型是否合理的首要标准是参照拟合指数，从下表中可以该模型的拟合指数CFI、GFI、AGFI的值均大于0.9的最佳拟合水准，且RMSEA达到小于0.08的拟合水准，因此提示模型为较优模型。
图2修正后的最终模型
下表是对模型中每个变量与维度间的相关性进行详细分析，路径系数是指维度与维度之间的相关性，而因子载荷则用来描述潜在变量与观测变量的相关性。首先通过显著性检验结果提示，各个维度及观测变量之间的相关性系数均小于0.05的检验水准，说明变量之间的下相关性存在显著性。如企业竞争力与业务的标准化因子载荷0.349，说明业务会对市场竞争力存在显著相关性，业务对网站建设的标准化路径系数为1.104，说明维度网站建设能很好的解释业务维度的变化。
没有其他指标来的强烈，但也是电商企业建设的重要内容。网站建设中的反链数指标，虽然系数不大但是跟其他各维度指标之间具有显著相关性，商旅电商企业也要加以重视。在客户满意方面，相关系数也是很高的，这是企业业务市场的重点。商旅电商企业的客户满意度方面，客户更重视的是出游服务高于客服服务，这就提醒商旅电商企业，旅游仍然是企业业务之本。
但总体来看，因为商旅电商企业中小微企业数量上占了大多数，市场份额上却只有20%左右共分羹，所以竞争力的主要因素仍然在资本市场和企业规模上的一较高下。网站内容的建设和客户满意度方面，即差异化的竞争态势还没有形成，市场垄断格局严重。