網上交易信用風險評價研究：基于網上拍賣的賣方視角

張巧玲

摘 要：隨著互聯網和信息技術的飛速發(fā)展，網上拍賣作為一種嶄新的交易活動迅速興起。其不僅改變了人類社會的傳統交易模式，也打破了傳統拍賣活動中國界和地域的藩籬，這促進了拍賣活動從貴族式向平民化的轉化。但是，目前在線信任匱乏已成為阻礙網上拍賣快速、健康發(fā)展的重要因素。本文針對網上拍賣的賣方，構建了信用等級評價模型，采用回歸分析的方法確定影響網上拍賣中賣方信用的因素的重要程度，旨在一定程度上防止賣方在交易過程中的失信行為，建立一個可靠的網上交易環(huán)境。

關鍵詞：賣方；網上拍賣；信用風險；回歸分析

1.引言

傳統拍賣源自于西方，由于其交易公平、便捷、購買對象集中等特性，在一定程度上對金融市場的發(fā)展起到了很大的作用。隨著互聯網的快速普及與發(fā)展，網上拍賣迅速出現。與傳統拍賣相比，網上拍賣的拍賣范圍廣泛，交易方式靈活，購買便捷，成本低廉。此外，網上拍賣不僅節(jié)約社會資源，也提高了交易過程的效率。因此，這不但會成為未來發(fā)展的趨勢，也是人類社會前進的方向。

然而，目前網上拍賣中存在以下問題：（1）網上拍賣的環(huán)境問題；（2）交易過程的安全可靠性；（3）網絡技術問題；（4）網絡欺詐行為；（5）法律問題；（6）配送問題；（7）個人信息的保密問題；（8）征稅問題以及消費習慣等方面[1]。網上拍賣中的欺詐行為嚴重擾亂了網上拍賣的正常秩序，侵害了買賣雙方的合法權益，損害了網上拍賣的信譽，最終將給尚在成長期的網絡拍賣帶來致命的影響。

2.賣方信用評價的指標與模型構建

2.1 賣方信用評價指標體系構建

全面、適當地確定評價因素，在建立系統之前是及其重要的。建立信用評價指標體系應該綜合考慮各個影響信用行為滿意程度的因素。

賣方的網上交易信用可以由商品、服務、配送、安全四個方面來表現，因此將賣方的網上交易信用分解為商品表現、服務表現、配送表現和安全表先現四個一級指標，而這四個一級指標又被細分為相對應的二級指標。

首先，不同價格的拍賣肯定有著系統的差異，因此物品價格這一變量需要控制。其次，在同一價格的物品中，如不同牌子的洗衣機，配置、新舊程度，同樣會影響成交概率和成交價格，如果要考慮價格對賣者信用的影響，那么首先需要消除由于價格不同而導致的信用的不同。考慮到研究數據較為龐大，無法為每一個拍賣物品都設定一個參考價。但是因為賣者在考慮設定一口價和保留價時，他已經考慮了物品的價值了，我們可以通過賣者所設定的一口價和保留價來控制。同樣，為減少誤差，本文以相對價格而不是絕對價格來作為變量。

2.2 網上拍賣信用評價模型構建

本文選用了多元回歸模型進行分析，主要考慮到了多個變量能否實現，以及實現程度的不同[4]。

設：X1=“價格” 由“成交價”與“保留價”的比值得到；

X2=“質量”=X21=1 質量不好

X22=0 質量好；

X3=“描述相符”，由描述相符程度（介于0-5）與5的比值得出；

X4=“溝通”，由服務態(tài)度（介于0-5）與5的比值得出；

X5=“反饋”，由“店鋪平均退款速度”與“行業(yè)平均退款速度”比值得出；

X6=“促銷”=X61=1 有促銷

X62=0 未促銷；

X7=“準時性”，由發(fā)貨速度程度（介于0-5）與5的比值得出；

X8=“靈活性”=X81=1 不靈活

X82=0 靈活；

X9=“交易過程”，由“保證金”與“成交價的比值得出；

X10=“交易方式”=X10 1=1 方式不單一

X10 2=0 方式單一；

X11=“交易結果”=X11 1=1 成功

X11 2=0 未成功；

Y=“信用”，計算時由賣者的信用值取對數進行計算。

初步設模型為：

Lnyt=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+β8X8+β9X9+β10X10+β11X11

3.實證分析

3.1 數據采集

本文所使用的數據來自淘寶拍賣中心。取樣方法是：隨機選取用戶名，并追蹤其在2013年1月1日到2013年3月31日作為賣家的所有交易計錄。本文只選擇拍賣物品數量為1的樣本。有效樣本量為100。

3.2 綜合評價

（1） 數據檢驗

①平穩(wěn)性檢驗 由于所用的數據是時間序列數據，所以需要檢驗其平穩(wěn)性。本文用EG兩步法來考察其協整關系。首先回答各變量是否是非平穩(wěn)序列，即考察其單整階數[5]。在EViews中，選擇帶截距項，在滯后差分項選2階，點擊結果。從檢驗結果看，在1%、5%、10%三個顯著水平下，Mackinnon臨界值分別為-3.499167、-2.891550、-2.582846，均大于t檢驗統計量值-5.505492，從而拒絕H0，表明價格（X1）不存在單位根，是平穩(wěn)序列。同理可以考察其他變量，仍為平穩(wěn)序列，則可以用最小二乘法去估計。

②Granger因果檢驗（滯后階數采用Eviews推薦的滯后階數）。

得到了序列相關的因果檢驗結果。存在多項單向因果關系和雙向因果關系（由于樣本數據較大，限于篇幅，此處不再附加）。[6]

（2） 模型修正

采用最小二乘法進行估計，得到回歸結果。

①多重共線性檢驗 當α=0.05時，tα/2（100-11）=1.99，不少變量的系數t檢驗不顯著，而且存在系數的符號與預期相反，這表明很可能存在嚴重的多重共線性。計算各解釋變量間的相關系數，由相關系數舉證可以看出，各解釋變量相互之間的相關關系系數較高，證實確實存在嚴重多重共線性。修正多重共線性（逐步回歸的方法）最后，剩余的變量為Y，X5，X7，X9。

②自相關檢驗 在給定顯著水平0.05，查DW表，因為DW統計量為1.756988小于4-dL=2.387，根據判定區(qū)域知不存在自相關。

③異方差性檢驗 從White檢驗知，Obs*R2-squared=100×0.2285312=5.223，而χ0.05（3）=7.814，固不存在異方差性。

3.3 研究發(fā)現

基于以上分析可知，模型為Lny=-13.552+0.599X5+21.786X7-3.548X9

（10.179）（0.198）（10.507）（1.038）

t=（-1.331）（3.026）（2.074）（-3.419）

R2=0.229 F=9.381

研究發(fā)現：（1）對信用影響影響比較大的是反饋（X5）、準時性（X7）、交易過程（X9）。（2）賣方信用風險主要集中于服務表現、配送表現、安全表現，而不是商品表現。

4.結論及局限

本文使用了淘寶拍賣會得來的拍賣數據分析了網上拍賣中影響賣家信用風險的諸多要素，并得出了回歸模型。從中發(fā)現，網上拍賣中賣方的信用主要受三大因素的影響：反饋、準時性、交易過程。

由于數據較難獲得，可以用來研究的數據非常有限（樣本量為100），這可能會影響研究結果的可靠性。同時，有的拍賣雖然設定了保留價，但是很獲得，只能把起拍價當做保留價來處理，這在一定程度上給研究帶來了不便。 （作者單位：山西財經大學管理科學與工程學院）

參考文獻

[1] 趙文梅，陳培友，網上拍賣存在的問題及對策[J].商業(yè)經濟，2007（1）

[2] 周黎安，張唯迎，顧全林，沈懿.信譽的價值：以網上拍賣交易為例[J].經濟研究，2006（12）