C2C電子商務信用評價體系分析與改進研究①

長春工業大學基礎科學學院 劉銘 董小剛

電子商務是20世紀90年代初在歐美國家興起的一種全新的商品交易模式，其主要特點是在網絡環境下，實現個人或企業之間的網上交易以及在線電子支付。電子商務將傳統商務交易模式電子化、數字化，以信息流取代實物流，大幅度減少了人力、物力的消耗，從而降低了交易成本，顯著地提高了市場的效率。根據交易對象的不同，可以將電子商務主要分為五種，分別是B2B(Business to Business)、B2C (Business to Customer)、B2G(Business to Government) 、C2B(Customer to Business)以及C2C(Customer to Customer)。

1 C2C電子商務交易模式風險分析

近年來，C2C作為電子商務的主用形式之一，在全球范圍內迅速成長，在我國以淘寶網、eBay(易趣網)、拍拍網為代表的C2C電子商務高速發展，目前占我國電子商務市場份額的60%左右。然而相比B2B和B2C的交易模式來說，C2C的交易風險最大，它的交易雙方多為個體，且具有不確定性和高度動態型，并且C2C網絡交易發生在互不相關的交易者之間，商品流轉與交易信息流相分離，買家難以獲得與商品本身緊密聯系的信息以及賣家相關信息，進而導致買家缺乏對賣家的信任感。因此，伴隨著C2C電子商務快速發展的同時，網絡交易雙方的不確定性、不穩定性和交易安全性使C2C電子商務交易模式進入一個“瓶頸期”。

此外，在C2C電子商務交易模式中，由于網絡的虛擬性，交易雙方通常是處在非對面的狀況下，對于商品的價格、質量、商品配送以及售后服務等信息，買家完全依靠賣家提供的信息進行主觀判斷。而賣家也需對買家進行判斷，防止惡意退貨或惡意評價而產生損失。在這種交易模式下，買家和賣家均需承擔一定的風險，這種風險會影響著C2C電子商務的發展。為了消除這種風險，C2C電子商務交易模式使用了信用評價體系，可以對網上的交易進行信用評價，從而為交易雙方建立一個長期的信用記錄，以期保證C2C電子商務的可持續性發展。

目前，一些針對當前信用評價體系缺陷而產生的欺詐行為頻繁發生，本文以淘寶網為例對現行C2C電子商務的信用評價體系進行分析，找出其中仍然存在的問題，并提出改進方法，以期降低該類風險，提升C2C的交易質量。

2 現行評價體系的發展狀況

淘寶網的評價體系主要采用的積分規則：買家和賣家均為注冊用戶，賣家需要身份驗證，而買家不需身份驗證；買家和賣家發生交易后，買家和賣家互相給對方進行評價，評價分為好評、中評和差評3個等級，好評加1分，中評加0分，差評減1分；買賣雙方在互評后，評價才生效公布，但評價生效后的一段時間內，買家或賣家如對評價結果不滿意，不但可以對對方的評價給予一定的解釋，還可以向網站進行申述，經網站審核通過后對評價結果加以更改或調整。此外，同一個用戶的買家和賣家身份的信用分開計分，互不影響。

雖然，買家和賣家都有給對方評價的自主權，然而，看上去很“公平、公正、公開”的淘寶網評價體系，卻經常被網友戲稱為“沒有差評的淘寶”。據不完全統計，淘寶網上的好評與差評的比率大概為：300:1，這很顯然是不符合評價體系數據的正態分布的，這也就意味著淘寶網現行的評價體系仍存在一些不可避免的“瑕疵”。

3 現行評價體系存在的問題

韓冀東(2004)認為一個性能良好的信用評價模型應該滿足三個基本條件：(1)能夠為交易雙方區別誠信和非誠信的用戶提供充分的信息；(2)激勵用戶成為誠信的商家；(3)懲罰非誠信的交易行為。盡管現有的電子商務信用評價體系己初具規模，但在實際的應用過程中仍存在不少問題。以淘寶網為例，在其現行的評價體系中，主要存在以下幾種問題。

3.1 信用評價等級設計過于簡單，買家個性化和評價客觀性問題難以解決

目前，信用評價僅設“好評”、“中評”、“差評”三個等級，分別對應得分為加1、加0和減1分，有時無法準確反映出用戶的真實評價。此外，由于C2C是基于互聯網的，對于任何兩個互聯網的用戶，他們之間都存在著很多的不同。排除協商評價、惡意評價和偽造信用評價等特殊情況外，現行的信用評價模型依賴于買賣雙方的主觀判斷，其實并不十分客觀。C2C的交易雙方性格各異，滿意標準也不盡相同，相同質量的交易往往會得到不同的評價。如在淘寶網中，對待同一賣家，同一尺碼的綠色T恤，眾多買家都對其做出了評價。但是，查看買家的評論后，就可以發現他們對賣家的產品都有自己的想法。有認為T恤顏色太綠，但由于賣家態度很好而給好評的；有認為T恤顏色“超可愛”給好評的；有認為衣服尺碼“修身”給好評的；有認為衣服尺碼過小，但由于賣家贈送了小禮物，就給了好評的；還有認為賣家衣服不錯，但是物流太差而給差評的；居然還有買家害怕給了差評之后，賣家會對其不斷騷擾，無奈之下給了好評的。

3.2 信用評價中信用度的積累僅依據交易筆數，交易金額的大小對其毫無影響

現有的信用評價系統中并沒有將交易金額作為信用評價的考慮因素。交易雙方進行信用評價時，交易金額的大小與其信用度的增減無關。這就有可能使一部分用戶通過小額多次交易在短時間內增加自己的信用額度，當信用度達到較高水平后，對大額交易惡意進行失信交易從而獲取不正當利益。由于進行一次1元錢的交易與進行一次1000元的交易獲得評價的機會是一樣的，信用度都只有加1、加0和減1分的可能，所以，在淘寶網中，就有個別賣家通過出售一些便宜的小飾品等途徑，迅速“刷新”并提高其信用度。但其很長時間的交易總金額可能還不如一個在網上賣高檔單反相機的賣家一次交易的金額多。一旦通過出售低值商品賺取高信用度的賣家“轉行”賣大額貴重商品，就造成了信用度的不對等。如果買家單純靠信用度來判斷這樣的賣家是否誠實守信，物美價廉，風險就增大了許多。

3.3 信用評價對已產生的信用度僅呈現靜態分布，缺乏動態跟蹤分析

對于C2C的交易雙方而言，交易雙方的信用評價狀況應該是持續跟蹤和動態的管理，而不應該是目前這種簡單的“流水賬”記錄。排除買賣雙方的主觀因素外，交易雙方的信用度情況與買賣發生時他們自己當時的情況(如經濟情況、不同批次的產品質量不同等)密切相關。因此，交易雙方近期的信用記錄比遠期的記錄更能反應個人當前真實信用狀況。以淘寶網為例，賣家的不良信用記錄是永久保存的，也就是說，賣家的差評一直不能取消。那么，即使賣家近期已經提高了服務質量，最近出售的產品質量也不錯，得到買家的評價也很高(假設均為好評)，但是由于買家對賣家的差評通常會看得非常仔細，重視差評中的細節，這套信用評價模型對他的評價也就失去了真實性，也就有可能會影響賣家以后的交易。

4 評價體系改進方法

針對現存評價體系中存在的問題及缺陷，本文提出下列改進方法。

4.1 全新評價等級與詳盡的評價指標相結合

為了更準確地反映用戶的真實評價，理論上來說等級當然是分得越細越好，但是限制于系統的計算能力、客戶的體驗度等，5級的交易反饋評價已經相當足夠，將信用評價由3改為5個等級：好評、較好、中評、較差、差評，每種評價對應一個分數，具體為：“好評”加2分，“較好”加1分，“中評”加0分，“較差”減1分，“差評”減2分。

同時，把信用評價指標分為三大類，分別是商品因素、服務因素和貨運因素。其中每個類別都有更詳細的指標。其中，商品因素包括商品描述、商品質量和商品價格；服務因素包括服務態度、服務交流和售后服務；貨運因素包括貨運時間、貨運費用和貨運服務組成。

這樣，在買家給賣家進行評價的時候，針對每一個信用評價指標的小項(如商品描述)都可以進行5個等級的評價，就彌補了現行評價模式的缺陷。同時，還可增設“其他”選項，讓買家自行輸入好評理由。

4.2 根據出售商品的價格進行分段評價

為了防止通過出售低值商品獲取高信用等級后再出售高值商品，不能通過單純設置不同價格物品的權重值來進行信用評價。如果給高值商品設置大的權重的話，對真正出售低價格物品的商家又存在不公平行為。所以應為出售的商品進行分段評價，即把賣家售出的商品按價格分段，分為5個等級：10元以下是一個等級，10～100為一個等級，100～500為一個等級，500～3000是一個等級，3000以上是一個等級。當買家訪問賣家店鋪時，可以直觀的看到賣家銷售各個等級的信用，從而作為自己購物的一個選擇依據。

4.3 對懲罰原則進行修正，對賣家信用等級進行周期計算

原有的懲罰原則對于高等級用戶限制不大。對于一個皇冠級用戶來說，幾次、甚至幾十次惡評對賣家的信用等級幾乎是沒有影響。因此，當賣家得到“較差”和“差評”時，不能對所有等級的用戶都只是減1分或是減2分。而是應該在現有的減去分數之上，對減去的分數進行加權。給每一等級的懲罰加以權重，高等級的懲罰權重變大，也就從客觀的角度上，保證了公平。

此外，對賣家信用等級也進行周期計算。在網頁上，分別顯示3個月內、6個月內、1年內、2年內的不同信用等級，并將其在該段時間內得到的“差評”顯示在明顯的位置，給買家做參考。

4.4 其他方法

除了上述方法之外，在下列幾個方面也可以進行適當的改革。如為了防止周期性行騙，同一買家在一天內對同一店鋪內的不同商品的評價只計數一次；一周內相同買賣雙方之間對同一商品有多次交易只計數一次；為了防止多用戶刷好評的等級，對買家也進行身份驗證等。

5 結語

C2C模式是目前我國最活躍的電子商務模式，雖然交易額不到電子商務總交易額的2%，但參與人數最多，占交易用戶數的近60%左右。C2C信用評價體系的建立與完善是C2C電子商務健康發展的重要保障，對于促進我國個人信用體系的建設也有著十分現實的意義。當然，要完善信用評價體系，除了本文中提到的方法之外，還需要在電子商務交易規則、身份認證、信用體制等方面不斷地進行改進。

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