C2C電商刷單的收益成本分析
——以淘寶為例

(武漢大學經濟與管理學院 湖北 武漢 430072)

一、引言

近年來，我國電子商務發展迅猛，尤其從以淘寶“雙十一”為例的火爆情況可見一斑。但是由于C2C交易的特點，由于網絡的虛擬性、電子商務自身信息不對稱等特征，欺詐行為也越來越猖獗，信任問題已經成為電子商務發展的一個瓶頸。尤其是以“刷單”等行為為代表的欺詐行為已經屢見不鮮。

刷單雖然在淘寶上被嚴格禁止，然而淘寶網的價值在于流量。大量的淘寶新店沒有足夠的廣告推廣預算，又沒有實際的銷量作支撐，很容易在大量的淘寶店中湮沒無聞，直至死掉。這不僅是淘寶店主的損失，對淘寶來說也造成了流量的浪費，有媒體曾報道稱淘寶內部人員也曾默許部分刷單行為。如今大量的刷單現象已經成為淘寶上網店主生存的一種普遍生態。

淘寶作為平臺方本應該對刷信譽的行為進行監管，可現在連它自己都在推送類似的刷信譽商家。淘寶把類似刷信譽的鏈接放在網頁推薦欄內，在一定程度上助長了刷信譽行為，并且該推薦位置是采用競價排名的方式，競爭推薦位置，淘寶對此有監管不嚴的責任。即使對于自身平臺上普通的商家，淘寶也負有相關的監管責任。既然這是一種破壞正常市場交易準則的行為，那么所謂的‘交易所’或第三方交易平臺就應該有責任對這種情況加以監督制裁，即淘寶對刷信譽的行為顯然是負有監督責任的。可是，在潛在利益面前，淘寶的管制力度顯然還是不夠的。

當前我國國內對于這方面的研究成果較少，因此有必要從刷單商戶這一主體出發，對刷單給其帶來的收益成本進行分析，以研究刷單的收益成本特征，并借此尋找解決途徑。

二、國內相關研究評述

在馬雪影的《誠信與欺騙的良性博弈》中，作者指出可以通過囚徒困境指出在淘寶商家決策中，欺騙性行為是在博弈下的不可避免行為，其集中表現在刷單這一行為上。而刷單主要是通過影響銷售量、信譽、服務質量等對之后的銷售量產生影響。

在張仙鋒的《信譽的價值-基于淘寶數據對我國電子市場的特色解釋》中，作者指出信譽度對賣方銷售及售出行為存在一定的顯著影響，價格對銷售等行為沒有顯著相關作用,只有價格升水對售出概率存在調節作用。因而在一定程度上可以判斷刷單行為對信譽的影響對銷量增加的比重。

在趙占波等人的《C2C中產品瀏覽量和銷量影響因素的對比研究》中，作者指出產品價格正向影響瀏覽量而負向影響銷量;店鋪產品數負向影響瀏覽量而對銷量沒有顯著影響;與已有的研究結論類似，店鋪信譽正向影響產品的瀏覽量，并且這種正向影響隨著店鋪經營時間的增長而增大，但店鋪信譽對銷量的主效應并不顯著，然而它與經營時間有正向交互效應，即店鋪成立的越久店鋪信譽對銷量的正向影響越大。除此之外，服務態度、產品與描述相符程度和發貨速度對瀏覽量和銷量的影響也有所差異，尤其是產品描述與真實產品的相符程度對瀏覽量有正向影響，而對銷量的影響卻是負的。

在相關文獻的基礎上，可以初步確定銷量與店鋪信用、店鋪評分、月銷量、商品原價及促銷價等具有一定的關系。本研究通過對C2C平臺中的刷單收益情況進行建模，分析產品銷量相關影響因素，對比分析產品價格、店鋪信譽、店鋪規模、歷史銷量以及消費者評價等對銷量的影響，進而得到這些因素對刷單收益的影響，以此分析刷單的收益。研究結論不僅能揭示出淘寶刷單行為的特征，還能為之后研究如何減少C2C電子商務市場中，以“刷單”行為為主的信用欺騙行為作為依據。

三、研究模型

(一)數據來源

本文所用數據來自數據挖掘器“八爪魚”，其中取得淘寶商城中服裝行業2016年的相關數據共3800條，選取了其中符合要求的1201條數據進行研究。包含變量店鋪描述符合實際得分sod、店鋪服務得分sos、店鋪物流得分sol，以及商品原價oprice、商品促銷價aprice、商品評價數量reviews、購買商品獲得積分scores、月銷量sales。

(二)模型分析

通過對月銷售量的數據進行單位根檢驗，發現其已經平穩，在繪制出了月銷售量隨時間的殘差自相關-偏自相關圖后，確定構造AR(1)模型，并在驗證了殘差的白噪聲假設后，得到的結果如表1。

表1 銷售量的AR模型回歸結果

注：***、**、*分別代表在1%、5%和10%的顯著水平。

可以看到月銷量Sales=0.92612AR(1)+93614.76，從P值上可以看出Sales=S[AR(1)]進一步對月銷量Sales進行單位根檢驗發現其是平穩的，構造Sales的AR(1)模型后取殘差對店鋪描述符合實際得分sod、店鋪服務得分sos、店鋪物流得分sol，以及商品原價oprice、商品促銷價aprice、商品評價數量reviews、購買商品獲得積分scores進行回歸，得到結果如表2。

表2 銷售量的AR模型殘差回歸結果

注：***、**、*分別代表在1%、5%和10%的顯著水平。

該模型最后可以表示為：

Sales=S(AR(1),sod,sod,sol,oprice,aprice,reviews)=
S(AR(1),sos,reviews)

其具體值代入為：

Sales=0.5379AR(1)-7180.558sil+0.08692reviews+50435.48

模型結果表明：

1.應加大對小店鋪的監管，放寬對大店鋪的限制。當店鋪的銷量不斷增加，即六個月內的評價數量不斷增加之時，將各個得分提升同樣的幅度所需刷單數量也相應地贈大。因此對于交易量龐大的大店鋪，需要提升自己的店鋪得分所付出的刷單成本相當巨大，對于店鋪本身是不經濟的，所以大店鋪發生刷單行為的相對較少。

2.在小店鋪新品上市的前期，密切關注其交易情況。由于S是關于reviews的線性函數，因此在小店鋪新品上市初期，如果投入成本刷單，會帶動店鋪描述符合實際得分sod、店鋪服務得分sos、店鋪物流得分sol、品評價數量reviews的升高，從而使得真正的銷量也升高。因此，在小店鋪新品上市的前期，是最容易發生刷單行為的時期。

3.由于銷量本身存在的自相關性，刷單引起銷量增加能帶來后續的收益。刷單本身能夠增加月銷量，而月銷量的增加又會使得之后月銷量進一步增加，因而即使不考慮刷單對店鋪評分的影響，刷單本身也能帶來可觀的收益。而且在優化的銷量模型中，可以看到實際上月銷量可能與店鋪評分等相關性并不大，反而是刷單帶來的銷量增加對于月銷量的影響較大。

四、結論

從數據模型分析上來看，可以說淘寶刷單行為對于淘寶商家的銷量增加是顯著的，并且通過研究過程中對刷單實際情況的了解，可以說當前的淘寶刷單行為十分猖獗。不管是從博弈的角度來看還是從銷量影響因素的分析來看，刷單已經成為淘寶中的一個“潛規則”的行為。

在模型分析中，根據獲得的數據以及對模型的檢驗，我們可以從構造的模型中發現對于商家來說，刷單行為是具有邊際遞減的效應的，可以認為對于小商鋪來說，刷單可以說是其立足于淘寶中的必備手段。因而在這個基礎上，應該為新開設的商家開設綠色通道。比如在繳納了一定的保證金后，可以加快你信用提高水平，促使有潛力的小商家能夠迅速擴大并立足，而不需要去支付過多的費用進行刷單支出。在實際調查中我也發現實際上對于小商家來說，刷單行為本身存在較大的風險有相當程度的商家實際上是反感刷單的，但是由于淘寶的實際情況，逼使他們投入資金進行刷單，而對于他們來說刷單效益實際上是很低的。刷單的很重要的原因是為了獲取足夠的關注度。