电商平台销售的产品质量更差吗——基于儿童家具产品质量检测数据的研究

黄星海，毛敏明，邱 强

（1.南京市产品质量监督检验院，江苏 南京 210019；2.南京林业大学 经济管理学院，江苏 南京 210037）

一、引言

近年来，随着淘宝、京东和苏宁易购等电商平台的崛起，人们越来越习惯于从电商平台采购，电商平台销售额逐年增长，2019 年天猫双十一交易额达到2 684 亿元，京东达到2 044 亿元。然而，电商平台所销售商品的质量究竟如何，成为广大消费者，也成为各级质监部门关注的焦点。既有文献从供应链协同、电商平台中介、大数据分析等视角研究电子商务产品质量安全问题的影响[1-3]，较少研究电商平台产品质量本身，本文以电商平台和实体店销售的儿童家具为对象，分析两个渠道的产品质量差异，系统比较了两者综合质量、安全类指标质量、性能类指标质量、标识标注类指标质量和其他类指标质量的差异。随着我国经济发展和人民生活品质的提高，人们对家具使用越来越专门化和专业化，儿童家具应运而生，主要面向3～14 岁儿童使用，人们对儿童家具要求安全和舒适，特别强调安全性。2015 年6 月14 日，央视《每周质量报告》调查结果，儿童家具合格率仅为35%；2017 年5 月28 日，《每周质量报告》报告不合格率接近60%；2018 年调查结果儿童家具不合格率为30%。儿童家具质量问题严重，成为人们广泛关注的焦点。家具类产品的甲醛释放等问题具有长期性，消费者单纯依靠外观、气味等不能识别劣质家具，因此对儿童家具建立科学质量评价系统尤为重要。儿童家具销售渠道主要有两个，线下实体店和电商平台，实体店主要是家具大卖场，电商平台主要有京东、苏宁易购和淘宝。报道中的儿童家具低质量问题没有区分线上线下渠道，那么儿童家具质量问题主要来源是哪里？本文以江苏质检系统2017—2019 年对江苏省销售的儿童家具质量检测数据进行分析，发现问题的根源。

本文对2017—2019 年江苏质监抽检的435 种儿童木材家具的可迁移元素、力学性能、甲醛释放量、结构安全、表面理化性能、警示标识等20 多个指标进行试验检验，采用综合指数法建立评价数学模型，对儿童家具进行了综合评价和分类评价，以期为儿童家具品质的研究和质量控制以及产品开发、消费者购买提供参考。本文贡献在于，首先是改进了综合指数法，依据儿童家具检测指标的特点计算其指数值。目前，国内外学者在产品质量评价方面做了大量研究，开发了多种产品质量评价方法，层次分析法[4]、模糊评价法[5]、熵权法[6]、雷达图法[7]等等。层次分析法和模糊评价法主观性较大，削弱了评价结果的客观性。熵权法过于依赖样本、雷达图法则是通过评价对象图形特征进行评价。这些方法在产品质量评价中均有应用，但侧重于解决评价过程中单方面的问题提出，对于全面客观评价产品质量有较大影响。本文建立儿童家具综合指数方法进行评价，综合指数是用无量纲的相对数来表示产品质量状况的统计学方法，将检验数据转化为标准形式，转化后的指数值成为综合指数。其次，实证检验了电商渠道和实体店渠道产品质量差异，两个平台质量与产品价格关系，为市场产品质量监管提供实证证据。电子商务是通过网络平台进行交易，交易双方必然存在信息不对称，产生“柠檬市场”问题（Akerlof，1970；潘勇，2009）[8-9]。相对于实体店，消费者在电商平台消费时缺乏感知商品质量的方式手段，导致商家以价格作为区别质量的信号。在电商平台，价格和质量成正比，而在实体店这种关系不能成立。

二、模型、方法与数据

（一）儿童家具质量评价体系

1.评价指标体系。根据《儿童家具通用技术条件》，儿童家具是指设计或预定供3～14 岁儿童使用的家具产品[10]，该标准从一般要求、安全要求、警示标识等方面对儿童家具质量进行标准化定义。本文依据该标准，并参考李海东（2009）[11]、海凌超等（2017）[12]对木材家具质量评价研究，将儿童家具评价指标分为两个层次，第一层指标包括安全指标、性能指标、标识标注和其他杂项四个因子，如表1所示。

表1 儿童家具质量评价指标体系

2.综合指数评价模型。儿童家具质量综合指数（QIS）是用无量纲的相对数来表示儿童家具质量状况的统计学方法，将检验数据转化为标准形式，转化后的指数值成为综合指数。本方法将指数值分为单要素指数I，代表一个检验指标的一个数据指数；类要素指数Is，代表一个检验指标所有数据的平均指数；儿童家具质量综合指数QIS，代表所有同类指标所有数据的平均指数。

（1）单要素指数。儿童间距检测指标单要素指数值可以分为以下三类。

①检测值小于等于限量值。此限量值代表标准对该指标最大可接受水平，要求检测结果必须小于或等于限量值，超过限量值表示不合格，超越幅度越大质量越差。如甲醛释放量小于等于1.5 mg/L，检测值低于或等于限量值，结果判定为合格，检测值高于限量值，结果判定为不合格。该类指标检测数据符合线性数学规律[13]，计算公式表示为式（1）：

其中：Xi为检测值，Si为标准值，为避免两者相差太大失去统计意义，当两者倍数达到10 时进行缩尾处理。

②检测值大于等于限量值。此限量值代表标准对该指标最小可接受水平，要求检测结果必须大于等于限量值，小于限量值表示不合格，如物理机械性能（翻门或翻板的关闭力）应大于等于8N。该类指标计算公式表示为（2），字母含义如上。

③检测值为布尔变量。此类指标检测结果为0和1，符合标准为1，不合格为0，我们相应将其定义1 和0。

（2）类要素指数。如表1 所示，我们将儿童家具评价指标分为四类，安全、性能、标识标注和其他。计算如公式（3）所示：

其中：IS 为类要素指数，j 等于1、2、3、4 分别为安全类、性能类、标识标注类和其他类，其他字母含义如上。

（3）综合指数。儿童家具质量综合评价指数计算如公式（4）所示。

其中：QIS 为第k 个儿童家具质量综合指数，其他字母含义不变。

（二）模型与变量

为检验电商平台和实体店销售的儿童家具质量是否有差异，我们建立如下回归模型：

其中：qualityi,t指i 样品t 年质量指数，分别用综合质量指数QIS、安全类指数IS1、性能类指数IS2、标识标注类指数IS3、其他类指数IS4计量；platformi,t指i 样品t 年销售平台，实体店销售取值为0，电商平台取值为1；pricei,t为i 样品t 年销售单价的自然对数；year2018、year2019 为年度虚拟变量。鉴于因变量取值范围在0 和1 之间，所以我们采用tobit 模型对公式（5）进行回归，工具为stata13。

（三）数据

本文以2017—2019 年，江苏质监系统抽检的435 种木材儿童家具为样本，实验检测了可迁移元素、力学性能、甲醛释放量、结构安全、表面理化性能、警示标识等二十多个指标，共计9 504 检测数据。样本时间、平台分布如表2 所示。

表2 样本分布表

三、实证结果及分析

（一）描述性统计分析

表3 列示了变量的描述性统计结果。我们有166 种家具来自电商平台，占全部样本总量的38.2%。样本中儿童家具最高价6 300 元，最低价格20 元，表3 中反应的是价格的自然对数。从各类指标质量指数分析，IS3最低仅为0.774，说明儿童家具的标识标注不规范程度较高，总质量指数QIS 均值为0.918，反应儿童家具整体质量不高，所有样本9 504个检测指标有近8.2%不合格。安全类指数IS1均值为0.917，反应儿童家具在所有安全类指标中有近8.3%不合格。为进一步分析个质量指数逐年变化情况，我们逐年统计各质量指数，如表4 所示。QIS 从2017 年的0.969 逐年下降，2018 年为0.925，2019年更是降到0.887。QIS 的变化主要是受到I3 影响，I3 指数到2019 年降低到0.482，说明儿童家具标识标注普遍做得不好。其次是受到IS1影响，2017 年是0.971，2018 年降低到0.895，2019 年降到0.888。可能的原因有两个：一是儿童家具要求的标识标注可能较普通家具多厂家没有区别对待；二是2019 年质检院抽检的儿童家具均来自于电商平台，这个结果初步证明了电商平台的质量要差一些。

表3 描述性统计结果

表4 质量指数年度趋势

（二）均值差异检验

为初步检验电商平台与实体店销售儿童家具产品的质量差异，我们对来自电商平台的166 种家具和来自实体店的269 种家具的综合质量指数QIS、安全类指数IS1、性能类指数IS2、标识标注类指数IS3、其他指标类指数IS4，进行均值差异t 检验，检验结果如表5 所示。除了性能指数电商平台与实体店差异不显著，其他指数差异均显著。综合指数电商平台平均为0.903，低于实体店0.022，这个差异显著性水平为5%；安全类指数电商平均比实体店低0.024，显著性水平为10%；标识标注类指数电商比实体店平均低0.296，在1%水平上显著；其他类指数电商低于实体店0.014，显著性水平为1%。电商平台的儿童家具质量综合指数低，主要受到标识标注影响，其次安全类指数影响。

表5 均值差异检验

（三）回归结果分析

为检验电商平台和实体店销售的儿童家具质量是否存在差异，我们对公式（5）采用tobit 方法进行回归，回归结果如表6 所示。模型（1）、模型（2）、模型（4）LR 统计量分别为30.96、35.96、51.14，且在1%水平上显著，Log likelihood 分别为-257.57、-251.90、-260.73，表明模型（1）模型（2）模型（4）具有较好的解释力度。模型（3）和模型（5）Log likelihood值比较低，而且变量系数基本不显著，模型（3）和模型（5）解释力较差。从模型（1）结果分析，platform、Platform 和price 交互项系数分别为-1.61、0.21，且均在1%水平显著，说明电商平台销售儿童家具质量比实体店平均低1.61%，交互项系数显著说明在电商平台上价格越高的儿童家具其质量要好，price变量系数不显著说明在实体店中价格和质量之间无显著关系。year2018 和year2019 系数分别为-0.21和-0.20，显著性水平分别为1%和5%，表明2018年和2019 年的儿童家具质量相对于2017 年有所下降。模型（2）的结果与模型（1）一致，platform、Platform和price 交互项系数分别为-2.22、0.19，均在1%水平显著，说明电商平台销售儿童家具安全质量比实体店平均低2.22%，交互项系数显著说明在电商平台上价格越高的儿童家具其安全质量较好。可能的原因在于，电商平台中消费者不能通过接触等方式检验质量，商家用价格作为质量高低的信号就特别有效，而在实体店中因为消费者可以有判断质量的辅助手段，所以价格信号有效性弱，因而商家也不会刻意用价格区分质量。year2018 和year2019 系数分别为-0.33 和-0.39，显著性水平为1%，表明2018年和2019 年的儿童家具安全质量相对于2017 年有所下降。模型（4）是标识标注类质量指数回归结果，总体上与模型（1）和模型（2）一致，值得注意的是，Platform 和price 交互项系数数值较高为2.36，说明在电商平台上价格越高的儿童家具其标识标注做得越规范；year2019 系数绝对值较高为-11.8，表明2019 年的儿童家具在标识标注方面整体上比2017年差很多。综合模型（1）模型（2）模型（4）的结果，我们认为儿童家具综合质量主要受到安全质量和标识标注质量的影响。

表6 tobit 回归结果

（四）稳健性检验

为保证本文结论的稳健性，本文采用产品是否合格作为二元因变量，分别采用logit 模型和probit模型进行回归，回归结果如表7 所示。两个模型的Log likelihood 和LR 分别为-235.21、-235.2、66.83、66.85，LR 在1%水平上显著。platform、platform 和price 交互项符号和前述结果一致，且在1%水平显著，表明我们结论是稳健的，并不依赖本文构建的综合质量指数的计量。鉴于篇幅限制，回归结果不再赘述。

表7 稳健性检验结果

四、结论与建议

本文采用2017—2019 年江苏质监系统从电商平台和实体店抽检的435 种儿童家具共9 504 个检测指标数据，构建了儿童家具综合质量评价指数，采用tobit 回归方法系统分析了综合质量指数、安全类指标质量指数、性能类指标质量指数、标识标注类指标质量指数和其他类指标质量指数，在不同销售平台的差异。研究表明，在控制儿童家具价格的基础上，电商平台销售的儿童家具质量显著低于实体店，主要体现在两个方面，一是安全质量低于实体店销售的儿童家具，二是标识标注类质量低于实体店。在电商平台上，价格高低和商品质量成正比，在实体店这种正比关系不显著。对电商平台质量监管更应该注重价格较低的商品。回归结果表明，从2017—2019 年，儿童家具质量有所下滑，在安全类指标和标识标注类指标两个方面均下滑比较严重。说明质量检测仅仅只能够反应现实质量状况，并不能提升市场上商品质量，只有质监系统与工商系统对接，对于检测结果质量差的销售平台、生产厂家进行有效的处罚，才能提升市场中商品质量。