随着我国互联网普及率的节节攀升以及人们消费意识的转变,网络购物的用户规模及市场规模均达到了一个新的高度,其中更是以C2C电子商务的发展最为迅猛。在网上交易中,买家可以通过浏览商品的网页获取商品的价格、商家信用等级、卖家好评率等信息,研究其中各个因素对于不同类别商品的网上购物交易量究竟如何影响很有现实意义。本文针对这一问题,对这些影响交易量的因素进行了实证性研究。本文首先从电子商务网店经营者的视角出发,结合我国C2C网上交易平台的现行客观情况,建立了网上交易量影响因素的模型,并提出了九个研究假设。之后利用MetaSeeker数据抓取工具,根据本文研究需要在淘宝网抓取了搜索型、体验1型、体验2型、信任型、数字型五类商品的代表商品所需研究数据,并编写了数据入库程序以实现数据的处理。本文还根据所需研究内容对回归方程的变量做了定义和取值,并对各交易量影响因素进行了描述性分析,根据其均值及变异系数分析了各影响因素数据之间所存在的差异性的原因。之后根据本文研究建立了多元回归模型,对所抓取的数据进行多元回归分析并对结果进行了探讨。本文的研究结果表明卖家信用等级对于五类商品的网上购物交易量都有着显著影响;卖家好评率、服务态度评分高低、卖家发货速度评分高低及付款方式的多少对于五类商品的网上购物交易量均没有显著的影响;对于除数字型商品外的其他四类商品,价格的高低对于网上购物交易量的影响都很显著;商品描述相符评分对于体验1型商品及信任型商品的网上交易量有显著影响,对于其他三种类型商品影响不显著。最后本文根据所得结果对销售不同类型商品的C2C电子商务网店主提出了一些改进建议。