如何治理在線評價體系？
——基于好評返現策略的研究

鄒 干

(1.中國科學技術大學博士后流動站，安徽 合肥 230026；2.合肥興泰金融控股(集團)有限公司金融研究所，安徽 合肥 230071)

一、引 言

數字技術的進步推動了線上交易的發展，改變了人們的購物習慣，越來越多的消費、生活以及娛樂服務交易通過互聯網平臺完成。與線下交易相比，互聯網平臺如同一個無地理限制的“超級市場”，極大地開拓了商家的市場、豐富了消費者的購物選擇，更好地實現了商品、服務供給與消費者需求的匹配。然而，線上交易仍存在一些弊端：僅由網上圖片和文字描述無法完全辨識產品的特征，因而時常出現實際體驗與消費者期望不符的情況。對此，各平臺都建立了商品評價體系，希望通過購物實際體驗形成的評價幫助消費者更好地完成購買。根據Weber Shandwick研究團隊的調查，90%的消費者在線上購物時會閱讀產品的評價，在作出購買決策前平均每人閱讀11條評價，且86%的人承認線上評價體系發揮了重要的作用(1)資料來源：https:∥www.webershandwick.com/news/the-company-behind-the-brand-the-indivisibility-ofthe-company-and-product/。。

購物平臺構建評價體系的初衷在于消除線上交易摩擦，降低產品不確定性帶給消費者的損失。然而，部分商家利用刷單、虛假交易等方式刻意提升產品評價，進而提高自身銷量，這一行為嚴重欺騙了消費者，損害了消費者權益。隨著線上交易規模越來越大，評論體系在消費者購物中扮演的角色也越來越重要，選擇適當的治理策略以確保線上評論體系的客觀和中立性，對保障消費者權益、保證平臺經濟健康發展具有重要的現實意義。國家為此也出臺了相關的法律，2019年1月1日《中華人民共和國電子商務法》(下文簡稱《電商法》)正式實施。其中第十七條明確規定“電子商務經營者應當全面、真實、準確、及時地披露商品或者服務信息，保障消費者的知情權和選擇權。電子商務經營者不得以虛構交易、編造用戶評價等方式進行虛假或者引人誤解的商業宣傳，欺騙、誤導消費者”,這標志著刷單、虛假評論等行為明確違法。

目前的評價體系仍存在可操縱的灰色地帶：一些商家可通過私下現金返現(通常在1—10元之間)鼓勵、誘使消費者給出好評，這一行為被稱為“好評返現”。返現的獎勵可將部分因細小瑕疵給出的差評轉為好評，提升了未來的盈利能力，因而多被產品質量存在較強不確定性的中小商家采用。雖然好評返現尚未被《電商法》列為違法行為，但在社會上也引起了一定的爭議，2018年12月10日發布的《中國電子商務誠信發展報告》中建議“禁止電子商務平臺采取‘好評返現’及其類似行為”。報告認為，好評返現誘導消費者主體對產品和賣方的交易行為作出非客觀評價，這種行為不僅可能給消費者個體權益帶來損失，還會擾亂妨礙公平競爭。現有平臺對這一行為的態度也并不一致，其中淘寶、京東、亞馬遜等網購平臺出臺了具體政策禁止“好評返現”行為，餓了么、美團外賣等外賣平臺并未出臺相關政策。

由于建立公正、合理的評論體系是確保消費者能夠買到合適產品的重要手段，相關部門對此方面的監管和規制也十分重視。因此本文將基于這一行為在社會上引起的爭議，通過構建合適的理論研究框架，探究好評返現對市場競爭造成的實際影響；進一步分析平臺對這一現象的自我規制力度；最終從社會總福利最大化的角度出發，分析政府應如何在不同的市場環境下選擇適當的規制力度。相較于已有研究，本文的創新性和貢獻主要體現在以下三個方面：(1)本研究結合現實的市場環境及商家對抗已有確定性產品的動機，在競爭視角下，補充了好評返現策略如何影響市場競爭的理論分析；(2)已有研究更多關心好評返現對商家利潤的影響，本文則從平臺自我治理責任出發，進一步分析了平臺治理商家好評返現行為的激勵過程；(3)根據商家實施好評返現的影響及平臺自治激勵，結合國家近年監管互聯網平臺的決心及相關政策，從社會福利最大化的角度分析了平臺的自治力度是否滿足社會最優要求，并在不滿足情形下結合具體市場環境提出了相應的規制建議。

二、文獻綜述

線上評價或線上口碑(electronic Word-of-Mouth, eWOM)本質上是傳統口碑(Word-of-Mouth，WOM)隨互聯網技術發展的一種拓展[1]。相較于傳統口碑，線上口碑具有可記錄、傳播性強、易操縱的特征[2]，極易通過改變記錄、置頂特定評價、操縱評論等手段影響消費者的最終選擇。線上評論體系的建設以及商家、平臺對評論的管理策略將直接影響線上口碑對消費者購物選擇的指導作用。本文涉及的好評返現策略在現實中通過改變消費者的評論意愿，進而提高商家在未來預期的利潤，是評論操縱的一種形式。因此與本文相關的主要文獻可以分為三類：第一類涉及對商家評論操縱現象的研究；第二類涉及好評返現策略的研究；第三類則涉及與好評返現形式較為接近的“推薦獎勵”的相關研究。

第一類文獻主要驗證了評論操縱現象是否存在，及其對市場競爭、消費者的影響。Dellarocas(2006)分析得出平臺商家有激勵操縱評論，當商家的操縱程度隨產品質量的提高而增加(減少)時，商家對評論的操縱會提高(損害)消費者剩余[3]。Hu等(2011)通過實證分析證實了商家操縱評論的現象確實存在，且消費者無法完全區分被操縱的和真實的評論[4]。Mayzlin等(2014)通過對比同一家酒店在 TripAdvisor(任何人都可評論，評論造假更容易)和 Expedia(只有消費者可評論，造假更難)上的評論數據，發現獨立運營酒店操縱評論的激勵更高，并進一步證實了評論造假確實對消費者效用造成一定損害[5]。Schuckert等(2016)、Luca和Zervas(2016)分別利用旅游行業和餐飲行業數據，分析了更易操作評論的商家特征及市場特征：其中Schuckert等(2016)利用TripAdvisor上的數據，證實了質量越低的酒店，操縱消費者對其質量評價的程度越高；同樣地，Luca和Zervas(2016)利用Yelp上餐廳的評論也證實了低質量餐廳更容易進行評論欺詐，并證實商家對評論的操縱會隨競爭程度的增強而增多[6][7]。Lappas等(2016)則分析了操縱評論對消費者以及其他商家造成的影響，研究表明在酒店業中，數量極少的假評論能夠對購物選擇造成較大的扭曲，既損害了消費者剩余，也傷害了市場中其他商家的利潤[8]。

好評返現策略是目前平臺上較為主要的一種評論操縱形式，也是相關法律監管的灰色地帶。學者們主要從好評返現對市場的影響、違法性及其治理機制進行了相關探討。在市場影響方面，安靜等(2015)探討了好評返現對四類消費者購買行為的影響，發現好評返現與復雜的購買行為、尋求多樣化的購買行為、習慣性的購買行為以及尋求低價購買行為均呈正相關關系[9]。李婷婷和李艷軍(2016)運用情境模擬實驗法，分析了好評返現和產品體驗的交互項對消費者評論的影響，研究發現在高額度返現下，負面體驗的消費者評分改變更大，在低額度返現下，正面體驗的消費者評分改變更大[10]。宋嘉瑩等(2017)結合在線評論有用性、眼動注視與信息提取理論，通過18組眼動對照實驗，證實了返現造成的虛假好評會顯著影響消費者對評論真實性的判斷，進而影響購買意愿[11]。徐兵和張陽(2020)通過構建兩階段模型，在壟斷市場下研究了好評返現策略對商家兩期定價的影響，并分析了評價影響系數、好評信任度對商家策略的影響[12]。在好評返現的違法性及其治理方面，郭海玲(2015)認為好評返現不僅損害市場競爭秩序，使優勝劣汰機制發生扭曲，還破壞了電子商務平臺的誠信環境，應通過完善信用評價體系、建立第三方信用評價機構、提高監管水平等手段加強對好評返現的監管[13]。滕亞為和崔夢豪(2017)認為好評返現屬于一種不正當競爭行為，侵犯了消費者的知情權，給消費者附加了不合理的條件，應通過完善相關法律、加強消費者責任意識等手段阻止好評返現行為[14]。

與本文研究相關的第三類文獻涉及對推薦獎勵的分析。推薦獎勵與好評返現相似，通過已購買消費者的宣傳促進產品銷售，且商家均付出了一定的獎勵成本。學者們主要從適用條件、產品質量以及與團購的替代關系等角度進行了相應研究：Biyalogorsky等(2001)分析了“消費者愉悅度”與推薦獎勵策略的關系，當消費者很容易被取悅時，不使用推薦獎勵策略，當消費者不容易被取悅時，使用正向推薦獎勵；Condorelli等(2018)在質量不確定的情形下，發現在部分消費者與他人互動的傾向非常大時，推薦獎勵策略會帶來最高利潤；Galeotti和Goyal(2009)發現當消費者可以無成本地進行多次推薦時，商家使用推薦獎勵策略將獲得高于團購策略下的利潤[15][16][17]。

通過對已有文獻進行回顧，可以發現國內外學者利用實證分析、構建博弈模型等方法對評論操縱現象及其影響進行了充分的研究，從多種角度對相近的推薦獎勵的效果也進行了探討。但針對好評返現策略，已有研究多從其對消費者影響的角度進行分析，并未考慮返現策略對市場競爭的影響。而針對好評返現規制策略的分析多從法理方面進行探討，并未結合其實際效果建立合適的分析模型，也并未結合具體環境探討平臺自治的效果以及政府管制力度的設定。為更好地研究競爭市場下好評返現策略的實際影響，分析平臺自治的實際效果與社會最優選擇間的差距，為政府管制力度選擇提供相應理論參考，本文將在競爭市場的設定下，探討商家實施好評返現策略的激勵及其在不同環境下對其對手的影響，進而基于平臺自身利潤最大化，分析平臺在不同評價影響系數下的自我治理激勵，最終從最大化社會總福利的角度，分析政府管制力度與評價系數、商家質量之間的關系。

三、基本模型

兩期消費者對產品的選擇分別為：

(一)商家A不使用好評返現策略時的均衡求解

商家A不使用好評返現策略時(用上標n表示無好評返現策略時的均衡結果，下文皆同)，運用逆向歸納求解均衡。首先分析第二期的需求函數，產品A在第一期收獲的好評數取決于產品A真實質量QA與pA1n的關系：

可得產品A在第二期的需求為：

(1)

產品B在第二期的需求為DB2n=1-DA2n。商家A、B設定pA2n、pB2n以最大化其在第二期的利潤：πA2n=(1-λ)DA2npA2n，πB2n=(1-λ)DB2npB2n。令πA2n、πB2n對pA2n、pB2n的一階導數等于0并聯立可解得：

(2)

(3)

將式(2)、(3)代回至πA、πB，令πA、πB對pA1n、pB1n的一階導數等于0,聯立可解得第一期的均衡價格為：

(4)

(5)

命題1：在商家A不采用好評返現策略時，商家A、B兩期定價策略與QA存在如下的關系：

命題1反映了評價對商家盈利策略的影響。在QA較低時，差評在第二期成為商家A的競爭劣勢，此時商家A的盈利重心在第一期；隨著QA的提升，商家A在第二期開始獲得好評，商家A第一期價格隨質量的增加而降低，從而獲得更多好評，轉化為第二期的競爭優勢，商家A的盈利重心由第一期轉至第二期。商家B的盈利策略與商家A相反：QA較低時，商家B在第一期通過高價讓更多消費者選擇產品A，擴大了商家A在第二期的競爭劣勢，從而在第二期制定更高的價格；隨著QA的提升，商家B在第二期的競爭優勢隨著產品A好評的增多而逐漸消失，因此其選擇在第一期制定高價，在第二期制定低價的策略，盈利重心由第二期轉至第一期。

(二)商家A使用好評返現策略時的均衡求解

在好評返現策略下(使用上標r表示使用好評返現策略時的均衡結果，下文皆同)，商家A對所有給出好評的消費者獎勵rA。部分消費者為獲得獎勵，將在質量不如預期的情況下依然給出好評。在產品A第一期質量較低(價格較高)的情況下，會出現所有消費者均給出差評的情況，這種情況下的均衡與不實行“好評返現”時的分析相同。在商家A第一期質量較高(價格較低)的情況下，好評返現將改變第一期的好評數：

(6)

引理1：商家A的獎勵rA滿足如下假設：Max[0,pA1r-QA]

引理1的證明：產品質量較低的商家需要提供更多的現金獎勵才能取得好評。商家決策中，返現金額rA需要大于Max[0,pA1r-QA]，如果rA太小，則只能激勵原本就愿意給好評的購買者，這反而使商家產生返現損失。同時，返現金額rA也不會大于1-QA，因為當rA=1-QA時，商家就可以激勵所有的購買者給予好評，商家無激勵再提高返現金額。

本部分僅分析好評數為正的情況。運用逆向歸納法求解，產品A在第二期的需求變為：

DA2r=1+β[2QA+2rA-pA1r-(QB-pB1r)-1]-pA2r-(QB-pB2r)

(7)

產品B第二期需求為DB2r=1-DA2r。此時商家A第二期利潤為：πA2r=(1-λ)(DA2rpA2r-rADg)。令πA2r、πB2r對pA2r、pB2r的導數等于0，聯立可解得第二期定價分別為：

(8)

(9)

pA1r，pB1r對pA2r和pB2r的影響方向與上一小節QA質量較高時的結論相同。pA2r隨返現獎勵rA的提高而提高，pB2r隨rA的提高而降低，商家A的返現獎勵通過好評數轉換為自身第二期的競爭優勢。

將式(8)、(9)分別代入利潤函數πA、πB，令πA、πB對pA1r、pB1r的導數等于0,聯立可解得：

(10)

(11)

(12)

命題2：商家A使用好評返現策略時的競爭均衡存在如下特征：

(1)好評返現獎勵rA隨A產品質量的提升而減少，第一期價格pA1r和pB1r均隨QA的增加而降低，第二期價格pA2r隨rA的增加而增加，pB2r隨rA的增加而減少；

(2)商家A實施好評返現的質量上、下限隨QB的增加而提升，質量區間隨QB的增加而收窄；

命題2反映了QA和QB對好評返現策略的影響，其中QA越大，商家A越不需要通過返現以獲得更多的好評；產品B質量越低，商家A實施好評返現策略的激勵越強，甚至在質量高于QB時仍通過返現進一步擴大第二期的競爭優勢，返現策略的總體實施激勵和效果隨QB的增加而降低。將均衡價格代回，可得到在商家A實行好評返現策略時最終兩期的均衡價格及獎勵。

在區間1和區間4內，商家A選擇的均衡策略為不采用好評返現。在區間2內，將式(2)和式(4)代回可得無好評返現下的利潤πA1n，將式(10)—(12)代回可得πAr，通過比較πA1n和πAr，可得πA1n>πAr。這表明在產品質量較低時，返現成本高于好評帶來的回報，商家A在區間2內不使用好評返現策略。同理，在區間3內，通過比較πA2n和πAr，可以得到πA2n>πAr，因此產品具有一定質量時，商家A才有激勵通過好評返現策略進一步提高好評數，進而提升第二期的競爭優勢。

返現策略下商家A兩期價格都更高，即pA1r>pA1n2，pA2r>pA2n2(這里pA1n2和pA2n2為(4)式的下半部分，下文同理)，但給出好評的第一期消費者面對的價格更低，即pA1r-rApB1n2，pB2rpA2n2；商家B在第二期面對實際的質量劣勢，因此pB2rπA2n2，πB1r>πB1n2和πB2r>πB2n2。返現策略下商家A較高的第一期價格緩和了A、B之間的競爭，而好評在第二期帶來的優勢提升了商家A的利潤，損害了商家B的利潤。商家A第一期利潤的變動取決于評價的影響系數β和產品質量QA：在β較小時，商家A的返現成本較低，第一期價格的提升使得πA1r>πA1n2；在β較大時，返現的總成本rA*Dg與QA存在倒U型的關系，因此在QA較小時，較低的返現成本使得πA1r>πA1n2，在QA較大時，較高的返現成本的降低使得πA1r<πA1n2。

四、平臺自治與政府管制

上文從商家利潤最大化的角度分析了好評返現策略下的競爭均衡。然而商家激勵與平臺及政府監管激勵均存在一定程度的不同：平臺通過分成系數λ從商家A、B處獲得利潤，因此當返現對商家A利潤提升大于商家B受到的損害時，平臺不會禁止好評返現策略；反之，平臺會禁止好評返現策略。政府在對好評返現行為進行監管時，既要考慮平臺及商家A、B的利潤，也要考慮消費者剩余。因此政府將從社會福利最大化的角度出發，對平臺的自治行為進行監管。

命題3:平臺和政府在區域3內對好評返現行為的管制存在如下特征：

(1)在β較小時，好評返現對商家A利潤的提升大于對商家B利潤的傷害，此時平臺不愿進行治理，政府僅在產品B商家質量較低時進行管制；

(2)在β較大時，好評返現對商家A利潤的提升小于對商家B利潤的傷害，此時平臺、政府均在產品B質量較高時進行治理，但政府的管制范圍大于平臺治理區域。

(3)政府可以通過懲罰的方式激勵平臺治理好評返現行為，在β較小時，懲罰應當隨QA的增加而減小，隨QB的增加而增加；在β較大時，懲罰應當隨QA的增加而增加，隨QB的增加而減小。

命題3總結了平臺和政府對好評返現行為治理激勵的異同，由于平臺只關注自身利潤，因此在商家B利潤損失較小且沒有額外懲罰的情況下，平臺不會對好評返現行為進行治理。基于社會總福利最大化的考慮，政府考慮好評返現是否能夠真正幫助消費者購買高質量的產品，在評價影響系數較低時，設定較小的管制力度，隨著影響系數的提高而擴大管制的質量范圍。

五、結 論

隨著電子商務的發展，平臺作為聯結商家及消費者之間的重要紐帶，逐漸成為必不可少的“基礎設施”，產品的評價更是基礎設施正常運轉的“重要零件”。而平臺商家貿然采取好評返現策略，可能會傷害平臺其他商家、損害消費者權益。因此，本文基于已有的評論影響分析框架，從競爭視角拓展了對好評返現策略的理論分析；進一步在理論框架中引入了平臺自治和政府管制兩種行為，通過分析商家返現對平臺利潤的影響探討了平臺自治激勵，通過分析商家返現對社會總福利的影響探討了政府管制激勵，最終基于平臺與政府治理好評返現管制激勵差異，結合具體市場環境給出了相應的規制策略。從現實價值來看，好評返現策略產生了多方面的負面影響，不僅誘發商家間的不良競爭，還提高了商家負擔，也導致消費者無法準確識別產品信息，破壞了平臺的整個誠信體系。本文的分析結論明確了商家設定這一策略的激勵及其影響，使得平臺可以依據這一具體影響，結合市場環境選擇治理策略。同時本文研究也明確了不同環境下平臺自治與社會最優選擇下的差異，為政府分析了最優懲罰力度與評論影響系數、產品質量之間的關系，幫助政府能夠更好地監督、督促平臺治理好評返現現象。

本文結果表明，對手的產品質量會影響商家使用好評返現策略的激勵：對手質量越高，商家實施好評返現策略的質量上、下限越大，質量區間隨對手質量增加而收窄。好評返現會改變商家及其對手的盈利重心，使得競爭對手更看重第一期收益，而自身盈利重心則向第二期轉移。從現實來看，本文設定的第一期和第二期可近似于商家進入市場的初期和穩定期，為與已有品牌進行競爭，商家在初期會通過返現的方式提高自身的評價，建立近似于品牌效應的優勢；自身質量越高，返現激勵越低，持續時間越短。在商家口碑得到穩定認可后，便不再使用好評返現策略。從平臺自治角度出發，由于平臺僅關心好評返現對平臺商家總體利潤的影響，在評價影響系數較小時，好評返現策略對不返現商家利潤損害小于對返現商家利潤的提升，此時平臺無激勵治理返現；在評價影響系數較大時，好評返現對不返現商家利潤損害大于對返現商家的提升，此時平臺會在不返現商家質量更高時治理好評返現。政府從最大化社會總福利的角度，應當對平臺治理進行進一步監督，通過設定懲罰的方式激勵平臺在影響系數較小及不好評返現商家質量較低時，治理好評返現行為，政府的懲罰力度在影響系數較小時應隨返現商家質量的增加而減小，隨不返現商家質量的增加而增加；在影響系數較大時，懲罰應隨返現商家質量的增加而增加，隨未好評返現商家質量的增加而減小。

本文研究仍存在一定局限，未在模型中同時考慮產品質量均存在不確定性的商家，也未考慮多輪購買中消費者越來越熟悉評論系統會對商家策略產生何種影響。未來可以從上述角度進一步深化對好評返現策略的研究與分析。