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    C2C電子商務買家信用評價模型與應用

    2018-09-10 22:12:19王琴王興芬劉偉
    電子商務 2018年3期
    關鍵詞:指標體系

    王琴 王興芬 劉偉

    摘要:針對現有C2C買家信用評價體系中所存在的問題進行研究與分析,把身份認證、惡意下單、惡意差評、惡意投訴等影響買家信用評價的關鍵因素引入該模型。設計出一套符合當前C2C電子商務買家信用度評價的指標體系。最后通過實例驗證該信用度評價模型的可行性和有效性,為下一步設計實驗經濟學實驗奠定基礎。

    關鍵詞:信用度量;指標體系;AHP;實驗經濟學;

    引言

    據CNNIC第40次中國互聯網絡發(fā)展狀況統計報告數據顯示,截至2017年6月,網絡購物用戶規(guī)模高達5.16億,同比增長7.5%,我國網絡購物市場依然呈現出快速增長的趨勢。但由于C2C網絡交易具有匿名性、虛擬性以及流動性等特點,使得電子商務環(huán)境下買賣雙方在交易中存在大量的失信行為,嚴重影響了雙方的正常交易。因此,研究及解決C2C電子商務的信用問題,對建立良性的C2C網絡零售交易環(huán)境有著至關重要的作用。

    經翻閱大量文獻得知,國內外學者在C2C電子商務信用問題的研究上,主要對被評價交易主體的信用指標和信用評估模型進行了研究。國外學者XiaoB和WangHC等從店鋪相關、商品相關、交易過程相關、服務相關和評價人相關五個方面出發(fā)構建C2C電子商務賣家信用指標;Yu.B和GianlucaLax等人研究了買家信用對賣家信用的影響,進而建立了買賣雙方信用評價模型。國內趙妍通過調查問卷的形式從商家和消費者兩方面建立信用度指標,選取產品質量、描述真實度、包裝完好度、服務態(tài)度和發(fā)貨技術作為賣家的信用度指標,以支付及時度和支付足夠度作為買家的評價指標;李迎林則綜合考慮對信用評價有重要影響的買家信用、交易金額、時間因素、退貨處理、默認評價、欺詐處理等因素,最終形成一個基于多因素的動態(tài)信用評價模型。綜合國內外學者的研究,發(fā)現不少學者已從賣家信用影響因素、信用模型、信用指標體系等各方面對網絡零售中賣家的失信問題做了深入研究,而相對買家的信用度量和失信行為關注不夠。買家信用評價體系是電子商務信用評價體系中的重要組成部分,在電子商務迅猛發(fā)展的情況下,目前C2C電子商務網站所采用的買家信用評價體系、信用評價指標以及影響買家信用的因素已不能滿足對買家信用度的準確性度量。

    因此,文章在借鑒前人對C2C電子商務中買家信用評價研究結果的基礎上,研究與分析現行C2C電子商務環(huán)境下,買家信用評價機制的現狀以及存在的問題,構建一套完整的C2C電子商務買家信用評價指標體系。下一步研究中將采用實驗經濟學的方法,對該評價體系的有效性進行證實。

    1、現有買家信用評價指標體系中存在的問題

    1.1買家身份認證相對寬松

    在多數C2C電子商務交易平臺上,都為參與網絡交易的主體提供了不同的身份認證方式,而對于買賣雙方的身份認證有著明顯的區(qū)別:典型的淘寶網規(guī)定賣家必須按照規(guī)定通過身份驗證才能開店,但對買家的身份認證沒有做出嚴格要求,因此買家只需注冊一個賬號就能輕輕松松完成一次網上購物。這種松散的買家身份認證機制為其失信行為埋下了隱患。目前的買家信用評價體系中,并沒有充分考慮到買家在電子商務交易前是否進行了身份認證以及身份認證對買家信用度評價是否有一定的影響等問題。文章提出的買家信用評價體系,將身份驗證作為其中的一個重要參考指標。

    1.2缺少對買家虛假交易(刷單)的重視

    刷單是指買家為了自身利益,在賣家的雇傭下模擬真實交易的形式,完成購買商品的活動,最終給予商品好評的一種虛假交易。由于在長期的虛假交易過程中,賣家的店鋪信譽、商品銷量以及店鋪的搜索排名得到明顯提升,同時買家的這種非誠信行為會對潛在消費者的購買決策產出誤導。因此,文章將虛假交易也作為評價買家信用度的一個重要指標。

    1.3未考慮買家惡意差評、惡意投訴等行為

    惡意差評是指在網上交易活動完成后,買家不以商品質量和服務品質為依據,對賣家信用情況的一種無根據、主觀給予差評的行為,是一種故意制造虛假評價,并向賣家索要錢財的違法行為,以此達到影響賣家正常經營的目的,并且嚴重影響信用評價系統的客觀性和真實性,破壞正常的交易秩序。而惡意投訴則是指在整個交易過程中,買家對參與此次交易的其他主體,包括賣家、物流公司以及第三方平臺進行主觀惡意投訴。這在一定程度上影響了整個電子商務環(huán)境健康的發(fā)展。所以惡意差評、惡意投訴也是一個值得思考的評價指標因素。

    2、C2C電子商務買家信用評價模型構建

    構建指標體系是完善買家信用評價體系的必要步驟,文章中買家信用評價體系的設計主要包括三個方面:各級指標的選取、計算指標權重、確定信用度計算公式以及信用度等級區(qū)間。

    2.1指標的選取

    針對上文中所提出的C2C電子商務買家信用評價體系中存在的問題,文章根據C2C電子商務買家信用評價指標體系的篩選原則:綜合性原則、公正性原則、代表性原則、層次性原則、可行性原則,將買家身份認證、惡意差評、惡意投訴等二級指標因素以及一級指標參考性因素,全新的引入現有的買家信用評價體系中。在前人研究結果的基礎上,文章將影響C2C電子商務買家信用的主要因素歸納為買家初始信用、網絡交易信用與交易完成時信用三個方面。構建如圖1所示的C2C電子商務買家信用評價指標體系:

    2.2確定評估指標權重

    根據德菲爾專家調研法,對影響買家信用度的各級指標因素的相對重要性做出判斷,然后根據不同的判斷結果構造判斷系數矩陣,應用AHP法對判斷矩陣進行推導,分別得出一級評價指標和二級指標的權重,并進行一致性檢驗,最后得出C2C電子商務買家信用評價模型中所需要的權重值,其過程如下:

    2.2.1計算一級評估指標權重

    故可判定此判斷矩陣T通過一致性檢驗。

    2.2.2計算二級評估指標權重

    按照一級評估指標權重的計算過程,采用AHP法構造二級評估指標判斷矩陣,同樣可以確定各二級指標的權重(計算過程略),計算結果為:

    2.2.3匯總各指標權重

    對一級指標和二級指標的權重計算結果進行匯總,同時也匯總各判斷矩陣一致性檢驗的指標值,以檢驗模型的可靠性。計算過程和結果如表3所示:

    為簡化計算,將表3的計算結果擴大100倍并取整,得到如表4所示的全新的各指標權重。

    2.2.4確定評估指標的評分標準

    為計算買家的信用度,還需確定各二級評估指標的具體分值,參照商業(yè)銀行所采用的個人信用評分標準給各指標設定具體評分值,每項指標分為1,3,5,7,9共5個等級或2,4,6,8這4個等級,如表5所示。

    2.3確定買家的信用度公式

    根據表5所得到的評估指標分值,以及表4所示的修正后的指標權重,可以得出綜合信用度的計算公式為:

    2.4劃分信用度等級區(qū)間

    文章采用的是三級五等制的信用等級劃分方法,進而把交易主體的信用度等級劃分為AA、A、BB、B、C五級。信用度評估模型的綜合評分等級表如表6所示。

    3、實例應用

    3.1某交易主體資料

    假設A買家在淘寶網注冊了賬號,并完成了身份認證。A的真實資料如下:26歲,女性,未婚,本科學歷,在某企業(yè)就職,月收入6000元,已工作2年。因日常學習與生活需要,到目前為止,交易年限高達5年以上,平均每月交易次數大于2次,且每次交易金額在100-400之間不等,在此交易期間,從未有過惡意下單以及虛假交易等情況。在交易完成后,該主體也不存在惡意拒收、惡意投訴的行為。但該主體在收到商品后,由于自身原因,有過濫用退貨權利以及惡意給賣家差評的行為。由于網絡交易的虛擬性,該買家傾向于在擁有紫色皇冠的賣家店鋪購買商品,以確保在一定程度上保證商品的質量及優(yōu)質的售后服務等。

    3.2評分

    根據表5給買家A打分,再結合表4修正后的權重值,可得到如表7所示的該交易主體信用指標評分。

    參照表7可得,A買家的信用等級為A。

    4、小結

    文章提出的基于AHP的買家信用評價模型,從完成一次網絡交易的全過程出發(fā),把對買家的信用評價分為交易前的初始信用評分、交易時的信用評分以及交易結束時的信用評分。綜合考慮了交易過程中多個關鍵因素對買家最終信用度的影響,構建了新的買家信用度評價指標體系,從而得出一種新的買家信用度計算方法。這樣的信用評價新體系相對于目前的體系,更科學、更完整的記錄了買家真實信用狀況。最后通過一個實例分析證明了該評價模型的實用性。

    文章提出的信用評估模型,引人多個信用評價影響因素,并在此基礎之上建立數學模型并進行計算推導,接下來將采用實驗經濟學的方法對模型進一步優(yōu)化并提出詳細的政策建議。

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