C2C電子商務(wù)信用評價與供應(yīng)商優(yōu)選改進(jìn)模型研究

王志勇，張 侃，梁 新

(海軍工程大學(xué) 管理工程與裝備經(jīng)濟(jì)系，湖北 武漢 430033)

C2C(consumer to consumer)電子商務(wù)模式屬于消費者與消費者之間開展經(jīng)濟(jì)活動的交易形式，因其發(fā)展前景良好、應(yīng)用范圍廣泛、交易靈活便捷等顯著優(yōu)點而深受消費者青睞。與之相伴而來的是C2C電子商務(wù)模式的信用風(fēng)險問題，由于該模式具有較高的不確定性、虛擬性和隱匿性，容易引發(fā)網(wǎng)絡(luò)采購商品的信用危機(jī)，從而阻礙電子商務(wù)市場的健康發(fā)展。電子商務(wù)信用風(fēng)險通常是指在電子商務(wù)交易過程中，由于買方或賣方因主觀原因或不可抗力等因素拒絕執(zhí)行貿(mào)易合約，而給交易對方帶來潛在損失的可能程度。研究表明，為有效管控C2C電子商務(wù)信用風(fēng)險，建立C2C電子商務(wù)信用評價體系，開展行之有效的電子商務(wù)信用評價工作來科學(xué)選擇最優(yōu)供應(yīng)商，對于完善我國C2C電子商務(wù)信用評價機(jī)制具有非常重要的意義[1-4]。

當(dāng)前，關(guān)于C2C電子商務(wù)信用評價的研究主要集中在指標(biāo)體系構(gòu)建和評價方法選擇兩個方面。在指標(biāo)體系構(gòu)建方面，隨著研究不斷深入，指標(biāo)體系構(gòu)建結(jié)構(gòu)也在不斷地優(yōu)化和完善，更加注重從不同角度來實現(xiàn)指標(biāo)設(shè)計的功能完整性和整體平衡性。文獻(xiàn)[5]提出建立第三方電子商務(wù)信用評價機(jī)制的構(gòu)想，認(rèn)為應(yīng)結(jié)合電子商務(wù)信用數(shù)據(jù)和信用調(diào)查來確定信用評價指標(biāo)；文獻(xiàn)[6]從大數(shù)據(jù)背景出發(fā)，提出基于第三方數(shù)據(jù)、電商平臺交易數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)軌跡數(shù)據(jù)構(gòu)建電商信用評價體系的應(yīng)用方法；文獻(xiàn)[7]在分析當(dāng)前主流C2C信用評價模型局限性的基礎(chǔ)上，建議將退貨因素和評價人信用因素引入信用評價模型進(jìn)行重新設(shè)計。

在評價方法選擇方面，如何提高評價結(jié)論的有效性則是長期以來學(xué)術(shù)界關(guān)注的問題。以往研究中，常用的評價方法多為單一評價方法，如層次分析法(AHP)[8]、熵值法[9]和灰色關(guān)聯(lián)分析法[10]等。然而，AHP法雖然使用簡便，但指標(biāo)選取主觀色彩濃厚，權(quán)重設(shè)計人為分割痕跡較重；熵值法雖然體現(xiàn)了指標(biāo)的客觀數(shù)據(jù)信息特征，但利用所得結(jié)論來分析問題的解釋性通常不強(qiáng)；灰色關(guān)聯(lián)分析法以灰色理論為基礎(chǔ)，在進(jìn)行指標(biāo)數(shù)據(jù)分析時，能夠適用于時間序列和非時間序列等多種情形，應(yīng)用范圍廣，主觀性和客觀性兼有，但評價問題時使用的灰色關(guān)聯(lián)度公式本身存在一定的缺陷，影響評價結(jié)果的準(zhǔn)確性。據(jù)此，筆者在汲取傳統(tǒng)單一評價方法優(yōu)點的基礎(chǔ)上，引入海明貼近度和變權(quán)理論思想，建立可變熵權(quán)模糊物元模型，可有效克服C2C電子商務(wù)信用評價與供應(yīng)商優(yōu)選過程中的人為主觀判別隨意性，增強(qiáng)評價結(jié)論的解釋性和說服力，使供應(yīng)商選擇更加科學(xué)、簡明。

1 C2C電子商務(wù)信用評價指標(biāo)體系構(gòu)建

電子商務(wù)信用評價通常采用定性分析與定量分析相結(jié)合的方法進(jìn)行測定，對于C2C電子商務(wù)模式而言，風(fēng)險主要來源于信息甄別、商品訂貨、客戶評價、質(zhì)量保障服務(wù)等行為過程中產(chǎn)生的賣方信用風(fēng)險，因此筆者將賣方主體作為評價對象進(jìn)行C2C電子商務(wù)信用評價指標(biāo)體系構(gòu)建，C2C電子商務(wù)信用評價指標(biāo)體系如圖1所示。

圖1 C2C電子商務(wù)信用評價指標(biāo)體系

由圖1可看出，按照系統(tǒng)分解的基本思想，將總目標(biāo)劃分為靜態(tài)指標(biāo)和動態(tài)指標(biāo)兩個大的評價維度，靜態(tài)指標(biāo)為定性評價指標(biāo)，主要反映電商的基本資質(zhì)信息是否合規(guī)、完整、真實、準(zhǔn)確。動態(tài)指標(biāo)為定量評價指標(biāo)，主要對當(dāng)年電商交易過程和顧客評價反饋等環(huán)節(jié)中發(fā)生的各種可以量化的信息進(jìn)行收集、整理、統(tǒng)計，形成評價依據(jù)。經(jīng)過對總目標(biāo)的層層分解后，可以得到20項具有可度量性的四級指標(biāo)，其中屬于基礎(chǔ)信息三級指標(biāo)的有6項，屬于當(dāng)年交易信息三級指標(biāo)的有5項，屬于當(dāng)年評價信息三級指標(biāo)的有5項，屬于當(dāng)年技術(shù)信息三級指標(biāo)的有4項。

2 基于海明貼近度可變熵權(quán)模糊物元模型設(shè)計

2.1 模糊物元基本原理

物元分析法的主要特點在于能夠?qū)⒍嘀笜?biāo)評估中容易出現(xiàn)的矛盾性問題轉(zhuǎn)化為相容性問題，從而使得問題迎刃而解。在現(xiàn)實生活中，由于物元的量值元素通常具有模糊屬性，因此形成了新的模糊不相容問題。通過引入模糊數(shù)學(xué)理論，將其與物元分析法有機(jī)結(jié)合、滲透交融，形成的新方法就叫做模糊物元分析法。該方法具有計算簡便、結(jié)論可靠、適應(yīng)性強(qiáng)等特點。

2.1.1 模糊物元與復(fù)合模糊物元

物元是指構(gòu)建用于描述某一事物的有序三元組R=(N,C,V)，其中事物名稱為N，特征值為C，量值為V。當(dāng)V具有模糊屬性時，便構(gòu)成模糊物元。對于具有n個特征c1,c2,…,cn和對應(yīng)n個量值v1,v2,…,vn的多維特征事物N，稱R為n維模糊物元。對于m個事物、n維物元進(jìn)行組合的情形，則構(gòu)成m個事物n維復(fù)合物元，記作Rnm,如式(1)所示。進(jìn)一步地，若Rnm的量值具有模糊屬性，則稱為m個事物n維復(fù)合模糊物元，記作?Rnm，如式(2)所示。

(1)

(2)

式中：Xij為第j個事物第i個特征值對應(yīng)的量值；?ij為第j個事物第i個特征值對應(yīng)的模糊量值；i=1,2,…,n;j=1,2,…,m。

2.1.2 從優(yōu)隸屬度原則與標(biāo)準(zhǔn)模糊物元

(3)

(4)

(5)

式中：mi和Mi分別為各評價對象在第i個指標(biāo)處的下限值和上限值；?ij為第j個評價對象在第i個指標(biāo)處的隸屬度大小。對于評語型指標(biāo)，筆者結(jié)合研究實際，選擇其隸屬度計算公式為(優(yōu)，良，中，低，差)=(1.0，0.8，0.6，0.4，0.0)。

2.2 可變熵值原理與權(quán)重設(shè)計

在電商信用評價中，需要科學(xué)分配權(quán)重系數(shù)來衡量各評價指標(biāo)的重要性差異，筆者采用可變熵值原理來進(jìn)行權(quán)重設(shè)計?？勺冹刂翟硎且粋€組合概念，由熵值理論和變權(quán)理論兩部分構(gòu)成。其主要原理思想是指一方面運用熵值理論來確定常權(quán)重，另一方面運用變權(quán)理論來確定變權(quán)重，經(jīng)過合理疊加而形成綜合可變熵權(quán)。

2.2.1 熵值法確定常權(quán)重

一個系統(tǒng)有序程度越高，則熵就越小，所含信息量就越大。反之，若系統(tǒng)的無序程度越高，則熵就越大，其信息含量就越低。一般地，對于包含m個事物的評價對象集{Bj}(j=1,2,…,m)，每個事物包含n項評價指標(biāo)，構(gòu)建原始指標(biāo)得分矩陣Z=(zij)n×m(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)。對于矩陣Z中某項指標(biāo)，采用不同測算方法得到的指標(biāo)得分zij誤差越大，則說明該指標(biāo)在綜合評價中所起到的作用越大，該指標(biāo)應(yīng)當(dāng)?shù)玫街匾?，其?quán)重值系數(shù)應(yīng)當(dāng)越大，對應(yīng)的信息熵則越小，反之亦然。利用信息熵來為指標(biāo)評價工作提供依據(jù)，應(yīng)當(dāng)統(tǒng)一指標(biāo)評價數(shù)據(jù)量綱，需要對原始指標(biāo)矩陣Z進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣Y=(yij)n×m。由此，求得第i項指標(biāo)值相對強(qiáng)度的信息熵ei。

(6)

通常認(rèn)為k=1/lnm，m為事物數(shù)量，即C2C電子商務(wù)信用評價中供應(yīng)商的數(shù)量。熵值ei越小，說明yij的差異性越大。設(shè)差異系數(shù)為gi，則有g(shù)i=1-ei。此時，第i個指標(biāo)的熵權(quán)，記作wi。

(7)

2.2.2 變權(quán)理論確定變權(quán)重

變權(quán)理論[11]認(rèn)為，指標(biāo)之間的重要程度并不是一成不變的，而是會隨著指標(biāo)數(shù)值的改變而改變。在C2C電子商務(wù)信用評價指標(biāo)體系中，當(dāng)某些指標(biāo)處于偏離標(biāo)準(zhǔn)值較遠(yuǎn)的狀態(tài)時，會加速對電商信用水平造成負(fù)面影響。但在使用常權(quán)進(jìn)行評價時，由于權(quán)重固定，則最終評價結(jié)果無法真實地反映指標(biāo)狀態(tài)的加持影響，從而造成評價結(jié)果失真?；诖?，筆者采用具有正負(fù)激勵效應(yīng)的局部狀態(tài)變權(quán)向量對常權(quán)wi進(jìn)行修正。

(8)

(9)

式中：?i為第i項評價指標(biāo)的從優(yōu)隸屬度函數(shù)值；α,β,γ,c均為[0,1]內(nèi)的參數(shù)，α為否定水平，β為懲罰水平，γ為激勵水平，c為調(diào)整水平。借鑒文獻(xiàn)[12]，筆者取α=0.25,β=0.65,γ=0.80,c=0.20。

2.3 海明貼近度與綜合評價

貼近度是對兩個模糊集接近程度的一種量度。設(shè)論域為U，直積U×U上關(guān)于U的2個模糊子集A和B的映射n(A,B)→[0,1]若滿足以下3個條件，則稱n(A,B)為A與B的貼近度：①n(A,A)=1，n(?,U)=0；②n(A,B)=n(B,A)；③A?B?C?n(A,C)≤n(A,B)Λn(B,C)?；驹砉饺缡?10)所示。

n(A,B)=1-d(A,B)=(∑|A(Uk)-

B(Uk)|p)1/p

(10)

式中：當(dāng)p=1時，d(A,B)為海明距離[13-14]；當(dāng)p=2時，d(A,B)為歐式距離。

結(jié)合評價實際，構(gòu)建模糊物元模型，引入可變熵權(quán)，生成距離矩陣，選擇應(yīng)用廣泛、計算簡便的海明貼近度作為評價標(biāo)準(zhǔn)，并采用M(·,+)算法，將式(10)改寫為式(11)的形式，構(gòu)建海明貼近度復(fù)合模糊物元RρH，如式(12)所示，并將不同供應(yīng)商的RρH按照由大到小的順序進(jìn)行排序，最終確定最優(yōu)選擇方案。

(11)

(12)

3 實證分析

3.1 研究背景與數(shù)據(jù)采集

某單位計劃網(wǎng)上采購一套故障數(shù)據(jù)采集分析集成設(shè)備，以完善裝備故障分析與可靠性預(yù)測功能。依據(jù)前期市場調(diào)查，采購專家小組初步篩選符合實驗要求的4家集成設(shè)備供應(yīng)商，分別記為甲、乙、丙、丁?，F(xiàn)對4家供應(yīng)商2017年度電子商務(wù)信用水平進(jìn)行考察，通過網(wǎng)上咨詢與實地考察，查閱核實4家供應(yīng)商基本數(shù)據(jù)如表1所示。其中指標(biāo)U33～U35為定性評價指標(biāo)，由采購專家小組的5位專家結(jié)合評價指標(biāo)相關(guān)信息，給出對應(yīng)評語并進(jìn)行綜合評定。指標(biāo)U23～U25、U32、U42為成本型指標(biāo)，其余指標(biāo)均為效益型指標(biāo)。

表1 信用評價基本數(shù)據(jù)表

3.2 案例求解

(13)

利用式(11)和式(12)計算海明貼近度，得到海明距離矩陣H和海明貼近度復(fù)合模糊物元RρH，分別如式(14)和式(15)所示。

從計算結(jié)果看，甲的海明貼近度為0.953，乙的海明貼近度為0.863，丙的海明貼近度為0.880，丁的海明貼近度為0.921，排列順序為甲>丁>丙>乙。海明貼近度越大，則方案越優(yōu)，故應(yīng)當(dāng)選擇甲為相對最優(yōu)供應(yīng)商。

3.3 結(jié)論分析

根據(jù)距離矩陣H進(jìn)一步分析，可發(fā)現(xiàn)供應(yīng)商甲、乙、丙和丁在信用評價方面，均存在不同程度的改進(jìn)余地。①對于甲而言，需要改進(jìn)的指標(biāo)按照重要程度依次遞減，排在前3位的分別是U22、U44和U23，即“電商交易成功率”、“電商鏈接用戶轉(zhuǎn)發(fā)率”和“電商交易欠款率”這3方面需要進(jìn)一步加強(qiáng)，查明交易失敗原因，增強(qiáng)商品品牌宣傳推送力度，強(qiáng)化資金管理。②對于乙而言，重點改進(jìn)指標(biāo)依次為U11、U42和U32，即“工商注冊信息完善度”、“電商交易退貨率”和“電商交易投訴率”這3方面需要進(jìn)一步加強(qiáng)，尤其是要努力降低退貨率和投訴率，改進(jìn)電商產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量。③對于丙而言，重點改進(jìn)指標(biāo)依次為U22、U13和U11，即“電商交易成功率”、“域名注冊信息完善度”和“工商注冊信息完善度”這3方面需要進(jìn)一步加強(qiáng)，表現(xiàn)在交易失敗率較高且與電商資質(zhì)相關(guān)的靜態(tài)信息缺失較多，重點查找電商資質(zhì)信息缺失較多是否是造成客戶信任危機(jī)，進(jìn)而產(chǎn)生交易失敗的直接原因，需要盡快補(bǔ)充缺失信息。④對于丁而言，重點改進(jìn)指標(biāo)依次為U15、U11和U22，即 “備案審核信息完善度” 、“工商注冊信息完善度”和“電商交易成功率”這3方面需要進(jìn)一步加強(qiáng)，雖然電商丁與電商丙有兩項改進(jìn)指標(biāo)存在重合，說明存在與丙類似的問題，但是問題的嚴(yán)重程度卻比丙要小得多。

表2 供應(yīng)商指標(biāo)權(quán)重對照表(四級指標(biāo))

表3 供應(yīng)商指標(biāo)權(quán)重對照表(三級指標(biāo))

(14)

(15)

4 結(jié)論

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展和新興交易模式的出現(xiàn)，C2C電子商務(wù)不斷得到普及推廣，電子商務(wù)交易過程中的信用問題日益成為制約電子商務(wù)運營發(fā)展的瓶頸問題。為解決多指標(biāo)評估的不相容性問題，筆者引入海明貼近度概念，構(gòu)建了模糊物元模型，結(jié)合變權(quán)理論設(shè)計了可變熵權(quán)，克服了傳統(tǒng)主觀定權(quán)方法的缺陷。經(jīng)實證檢驗，該方法有效挖掘了C2C電商信用評價信息要素，可分析不同電商信用的優(yōu)勢與短板，綜合評價效果良好，評價結(jié)論可信度高，能夠較好地解決C2C電子商務(wù)信用評價問題，為選擇最優(yōu)供應(yīng)商提供有益的思路借鑒。