本文是一篇电子商务论文，本研究从微观公司角度上升到宏观层面，利用生态位适宜度理论创建了区域电商信用生态位适宜度评价指标，并以此指标体系实证计算2014—2020年期间中国31个省市的信用生态位适宜度，能够直观看出中国哪些省市的信用环境最适宜电子商务企业生存，并得出地方需要从哪些具体的生态因子入手，提高当地的生态位适宜度。
第一章 相关概念和文献综述
第一节 相关概念
一、电子商务信用
（一）信用
信用（credit）一词历史悠久，其含义非常丰富。信用是市场经济发展的必然产物。从一般含义来讲，信用指人们在社会和经济交往中恪守承诺。从该含义可以看出，信用既归属于纯道德范畴，又归属于经济范畴。本文只对经济学范畴的信用含义展开介绍。
经济学领域的信用概念界定经历了古典经济学派、马克思信用经济理论、现代信用机制三个阶段。古典经济学派时期，信用未被严格定义。各学者谈论关于商业信用和货币信用层面的问题。马克思经济理论对信用从道德和经济两个范畴下定义，认为人们发生借贷或者经济关系，一方面是因为道德心理上的信任，另一方面是基于偿还能力和货币借贷的基础。
现代信用理论对于信用内涵分为侠义和广义两个层面。狭义信用是以偿还或付息为条件的价值运动特殊方式，是货币借贷和商品买卖中延期付款或交货的总称。这种解释将信用视为一种商业借贷，一方让渡商品、服务或货币，另一方按约偿还并可能附带利息。广义信用是指各经济主体之间为了将长期利益最大化，建立在诚实守信基础上的心理承诺和预期实践相联结的意志与能力，和因此建立和发展起来的交易规则和行为规范。可以看出经济范畴的信用除了包含经济层面的资产信用，仍然包含道德层面的品格信用。
第二节 文献综述
一、电子商务信用研究综述
对电子商务信用问题的研究，最早可以追溯到李琪（2001），他研究了网上交易中的“柠檬”问题。此后，众多学者开始关注并研究这一问题，笔者将现有研究分为以下三个方面。
（一）电子商务信用体系建设
电子商务信用体系是指在信用信息收集、行业自律、政府监督、社会监督等过程中形成的一系列规范和机制的总和。陈丹等（2006）认为电子商务信用管理体系包含的基本元素为电子商务交易主体的基本信息、信用评价和查询系统、信用管理系统的主体确定、信用动态跟踪及反馈系统和政策法规体系。刘铭卿（2019）从法律建设的角度，对电商信用体系中的平台责任、商家行为、消费者行为、私营机构征信、纠纷救济等方面提出了对应的法律法规完善建议。
（二）电子商务信用评价
这方面的研究一直是电子商务领域的热点问题，多数关注评价指标选择和指标权重分配。针对C2C交易模式下个人卖家信用问题，学者多研究平台上店铺的信用评分，何清泉和邹运梅（2011）两人综合考虑了评价维度、评价者信用（包含新用户初始信用度计算方法）、历史信用评价、交易金额这四个因素，以加权计算模式设计出信用评价模型。将买家的信用也作为重要参考因素之一。Liang （2017）从电商交易平台以及电商社交平台中提取消费者的评价变量用以建立信用评价模型，并检验了评价模型的适用性问题。
（三）电子商务信用风险
电子商务中的信用风险是指电子商务交易中各方对市场合约遵守程度的不确定性，合约包括隐形的和显性的（魏明侠，2005）。Jones和Leonard（2008）分析了影响消费者信用的内外部因素。对于电子商务信用风险形成方面，魏明侠（2005）将影响因素归纳为观念、技术和交易者个人层面，并提出了信用风险影响因素模型（包含六大子系统）。对于如何预测信用风险，也有部分学者对其进行了研究。夏晗（2015）、邬建平（2019）均采用支持向量回归方法搭建信用风险预测模型。张鹤冰等人（2019）利用贝叶斯网络理论构建了中国电子商务信用风险模型，认为信用风险关键因素（包括技术诈骗率提高等三项）会影响信用风险敏感因素（包括新者难做等六项），最终引起风险事件的发生。
第二章 案例描述
第一节 阿里
阿里巴巴网络技术有限公司（以下简称“阿里”）成立于1999年9月9日，由以马云为首的“18罗汉”创办。经过23年的发展，阿里已然处于中国电子商务领域的领头位置，同时从2018开始连续三年排在中国互联网企业的第一位。阿里创建了一个包含众多消费者、供应商、战略合作伙伴等在内的商业生态体系。笔者根据阿里财政年报将其业务情况整理在表2.1中，其中电商业务仍是其核心商业，也是其主要收入来源，其基础设施服务于核心电商及其他业务。2020财年集团总收入为5097亿元，全球年度活跃消费者超过10亿。
第二节 京东
北京京东世纪贸易有限公司（以下简称“京东”）是由刘强东在1998年创立的，那时京东的主要业务是线下售卖光碟产品、刻录机和录像机等。到2004年，京东才转型为一家电商公司，主打品类是3C数码产品，2008年发展为全品类综合性电商公司，到现在，已然成为中国电商领域的头部企业，核心业务仍然是电子商务，同时作为大型互联网公司也开始拓展其他业务，现已成为中国最大的零售商。京东旗下有零售、物流、科技和健康四个子集团，四大业务模块分别是零售、物流、数字科技和技术服务。2020年集团净收入为7458亿元6，其中电子和家用电器、日用百货、在线市场和营销、物流和其他服务的收入分别为4009亿、2510亿、535亿、405亿。在进入电商领域之前，京东在光磁产品领域是最具信誉的代理商之一，始终坚持正品和低价，这也是京东一直以来的经营理念。由于京东在2004年才开始转型为一家电商公司，所以后文将以此为起点进行描述。
第三章 案例比较分析 ............................... 43
第一节 电子商务企业信用特征比较 .......................... 43
一、信用数据积累 ......................................... 44
二、信用评价体系 ............................. 45
第四章 实证研究 ............................... 61
第一节 理论模型 ...................................... 61
第二节 指标构建和数据来源 ................................ 62
第三节 实证检验分析 ........................ 64
第五章 研究结论、建议与展望 ...................... 71
第一节 研究结论 ..................... 71
第二节 建议 ................................. 73
第三节 研究展望........................... 73
第四章 实证研究
第一节 理论模型
生态位适宜度是生态学领域的研究模型，被学者引入经济学领域，搭建了区域创新、品牌、信息等生态位适宜度模型，本文创新性地将其应用在信用研究领域，但是处理数据的方法与之类似，参考解学梅、刘洪九、金莉等人的研究成果，概括总结出以下数据处理方法。
区域电商信用生态位适宜度评价体系是能够反映一个地区电商企业所处的信用生态环境全貌的评价体系，应具备科学性、规范性和系统性。指标的选取应达到以下目标：第一，应能够客观、全面地反应区域信用环境的基本情况，能够反应出电子商务企业所处地区信用环境的差距；第二，将区域电商信用生态位适宜度应用于现实，进行实证检验，能够帮助决策者对区域信用生态环境优劣有整体性认知，能为他们在制定区域政策的过程中提供依据。
在选取生态因子时遵循以下原则，第一，科学性，以生态位适宜度、企业信用、区域信用理论为依托，指标可以客观全面地反映区域信用生态环境，包括信用活力、用信、守信和信用潜力；第二，系统性，涉及因素广泛而复杂，各生态因子相互关联，共同作用，应充分考虑各指标的相关性和目标性，以使指标体系能够既有层次性又有整体性；第三，可获得性，确保有可以获得31省市数据的渠道，且选取的指标应有明确的含义和统计口径；第四，公正性，不因主观因素对指标任意增加或删除，遵守实事求是原则；第五，重要性，选取对区域信用环境产生影响的指标时要区分重要程度，保留重要指标，排除影响较小的指标。
第五章 研究结论、建议与展望
第一节 研究结论
第一，本文对案例从信用数据积累、信用评价体系和信用信息应用三个层面做对比分析，结果发现三者在信用制度构建上有所区别。由于中国的信用制度建设并不是很成熟和完善，作为中国本土企业的阿里和京东就在平台内部设计了诸多契约规则、信用管理制度并推出完整的包括征信评信和授信在内的信用制度，企业和个人在平台内部就可以经历从累计信用到获得信用服务的全过程。电子商务平台也因此吸引了包括供应商、顾客、信用审核机构等众多群落，所以本研究将以这种模式组建起来的商业生态系统归纳为“电商企业主导模式”。其中阿里和京东的区别在于，阿里的信用制度建设更为成熟，接受度更广，因此政府相关收集企业和个人公共数据的部门已经与阿里展开合作，与其共享信用数据，并共同激励守信者，惩戒失信者。而京东起步较晚，它的各种信用制度仅在平台内部及其合作伙伴之间适用。所以进一步将两者的模式区分为“与平台外组织合作型”和“平台内部适用型”。亚马逊由于所处国家已经有成熟完善的信用制度体系，电商企业除了对商家交易的信用情况做评价外，无需自己搭建个人或企业的信用评价体系，企业和个人需在平台及市场机构的配合下积累信用并获得服务，所以将该模式归纳为“电商企业与市场双元主导模式”。
第二，本文应用信息不对称理论进一步分析出了信用视角下的商业生态系统优势构筑的过程模型，并分信息阶段和数智阶段说明三个案例在这个过程中的演化过程。以阿里为代表的“平台模式”的信用生态构筑过程在信息阶段只是为求生存，解决了供应商与顾客、供应商与信用信息共享者中的银行之间的信息不对称，在数据阶段由于企业的进一步扩张和数字化技术的利用，进一步解决了他们之间的信息不对称，并解决了更多参与群落之间的信息不对称问题，包括供应商或者顾客与内部授信产品部和信用信息共享者。以京东为代表的“自营+平台模式”的信用生态构筑过程在信息阶段比“平台模式”多一项要解决平台与顾客之间的信息不对称。在数智阶段同样进一步解决更多群落之间的信息不对称问题。以亚马逊为代表的“严格控制型自营+平台模式”的信用生态构筑过程在具体措施的制定上比京东更加严格，更有效。但是京东因为自己搭建信用制度的原因合作企业更加多元化。
参考文献（略）