C2C电子商务信用评价体系分析与改进研究①

长春工业大学基础科学学院 刘铭 董小刚

电子商务是20世纪90年代初在欧美国家兴起的一种全新的商品交易模式，其主要特点是在网络环境下，实现个人或企业之间的网上交易以及在线电子支付。电子商务将传统商务交易模式电子化、数字化，以信息流取代实物流，大幅度减少了人力、物力的消耗，从而降低了交易成本，显著地提高了市场的效率。根据交易对象的不同，可以将电子商务主要分为五种，分别是B2B(Business to Business)、B2C (Business to Customer)、B2G(Business to Government) 、C2B(Customer to Business)以及C2C(Customer to Customer)。

1 C2C电子商务交易模式风险分析

近年来，C2C作为电子商务的主用形式之一，在全球范围内迅速成长，在我国以淘宝网、eBay(易趣网)、拍拍网为代表的C2C电子商务高速发展，目前占我国电子商务市场份额的60%左右。然而相比B2B和B2C的交易模式来说，C2C的交易风险最大，它的交易双方多为个体，且具有不确定性和高度动态型，并且C2C网络交易发生在互不相关的交易者之间，商品流转与交易信息流相分离，买家难以获得与商品本身紧密联系的信息以及卖家相关信息，进而导致买家缺乏对卖家的信任感。因此，伴随着C2C电子商务快速发展的同时，网络交易双方的不确定性、不稳定性和交易安全性使C2C电子商务交易模式进入一个“瓶颈期”。

此外，在C2C电子商务交易模式中，由于网络的虚拟性，交易双方通常是处在非对面的状况下，对于商品的价格、质量、商品配送以及售后服务等信息，买家完全依靠卖家提供的信息进行主观判断。而卖家也需对买家进行判断，防止恶意退货或恶意评价而产生损失。在这种交易模式下，买家和卖家均需承担一定的风险，这种风险会影响着C2C电子商务的发展。为了消除这种风险，C2C电子商务交易模式使用了信用评价体系，可以对网上的交易进行信用评价，从而为交易双方建立一个长期的信用记录，以期保证C2C电子商务的可持续性发展。

目前，一些针对当前信用评价体系缺陷而产生的欺诈行为频繁发生，本文以淘宝网为例对现行C2C电子商务的信用评价体系进行分析，找出其中仍然存在的问题，并提出改进方法，以期降低该类风险，提升C2C的交易质量。

2 现行评价体系的发展状况

淘宝网的评价体系主要采用的积分规则：买家和卖家均为注册用户，卖家需要身份验证，而买家不需身份验证；买家和卖家发生交易后，买家和卖家互相给对方进行评价，评价分为好评、中评和差评3个等级，好评加1分，中评加0分，差评减1分；买卖双方在互评后，评价才生效公布，但评价生效后的一段时间内，买家或卖家如对评价结果不满意，不但可以对对方的评价给予一定的解释，还可以向网站进行申述，经网站审核通过后对评价结果加以更改或调整。此外，同一个用户的买家和卖家身份的信用分开计分，互不影响。

虽然，买家和卖家都有给对方评价的自主权，然而，看上去很“公平、公正、公开”的淘宝网评价体系，却经常被网友戏称为“没有差评的淘宝”。据不完全统计，淘宝网上的好评与差评的比率大概为：300:1，这很显然是不符合评价体系数据的正态分布的，这也就意味着淘宝网现行的评价体系仍存在一些不可避免的“瑕疵”。

3 现行评价体系存在的问题

韩冀东(2004)认为一个性能良好的信用评价模型应该满足三个基本条件：(1)能够为交易双方区别诚信和非诚信的用户提供充分的信息；(2)激励用户成为诚信的商家；(3)惩罚非诚信的交易行为。尽管现有的电子商务信用评价体系己初具规模，但在实际的应用过程中仍存在不少问题。以淘宝网为例，在其现行的评价体系中，主要存在以下几种问题。

3.1 信用评价等级设计过于简单，买家个性化和评价客观性问题难以解决

目前，信用评价仅设“好评”、“中评”、“差评”三个等级，分别对应得分为加1、加0和减1分，有时无法准确反映出用户的真实评价。此外，由于C2C是基于互联网的，对于任何两个互联网的用户，他们之间都存在着很多的不同。排除协商评价、恶意评价和伪造信用评价等特殊情况外，现行的信用评价模型依赖于买卖双方的主观判断，其实并不十分客观。C2C的交易双方性格各异，满意标准也不尽相同，相同质量的交易往往会得到不同的评价。如在淘宝网中，对待同一卖家，同一尺码的绿色T恤，众多买家都对其做出了评价。但是，查看买家的评论后，就可以发现他们对卖家的产品都有自己的想法。有认为T恤颜色太绿，但由于卖家态度很好而给好评的；有认为T恤颜色“超可爱”给好评的；有认为衣服尺码“修身”给好评的；有认为衣服尺码过小，但由于卖家赠送了小礼物，就给了好评的；还有认为卖家衣服不错，但是物流太差而给差评的；居然还有买家害怕给了差评之后，卖家会对其不断骚扰，无奈之下给了好评的。

3.2 信用评价中信用度的积累仅依据交易笔数，交易金额的大小对其毫无影响

现有的信用评价系统中并没有将交易金额作为信用评价的考虑因素。交易双方进行信用评价时，交易金额的大小与其信用度的增减无关。这就有可能使一部分用户通过小额多次交易在短时间内增加自己的信用额度，当信用度达到较高水平后，对大额交易恶意进行失信交易从而获取不正当利益。由于进行一次1元钱的交易与进行一次1000元的交易获得评价的机会是一样的，信用度都只有加1、加0和减1分的可能，所以，在淘宝网中，就有个别卖家通过出售一些便宜的小饰品等途径，迅速“刷新”并提高其信用度。但其很长时间的交易总金额可能还不如一个在网上卖高档单反相机的卖家一次交易的金额多。一旦通过出售低值商品赚取高信用度的卖家“转行”卖大额贵重商品，就造成了信用度的不对等。如果买家单纯靠信用度来判断这样的卖家是否诚实守信，物美价廉，风险就增大了许多。

3.3 信用评价对已产生的信用度仅呈现静态分布，缺乏动态跟踪分析

对于C2C的交易双方而言，交易双方的信用评价状况应该是持续跟踪和动态的管理，而不应该是目前这种简单的“流水账”记录。排除买卖双方的主观因素外，交易双方的信用度情况与买卖发生时他们自己当时的情况(如经济情况、不同批次的产品质量不同等)密切相关。因此，交易双方近期的信用记录比远期的记录更能反应个人当前真实信用状况。以淘宝网为例，卖家的不良信用记录是永久保存的，也就是说，卖家的差评一直不能取消。那么，即使卖家近期已经提高了服务质量，最近出售的产品质量也不错，得到买家的评价也很高(假设均为好评)，但是由于买家对卖家的差评通常会看得非常仔细，重视差评中的细节，这套信用评价模型对他的评价也就失去了真实性，也就有可能会影响卖家以后的交易。

4 评价体系改进方法

针对现存评价体系中存在的问题及缺陷，本文提出下列改进方法。

4.1 全新评价等级与详尽的评价指标相结合

为了更准确地反映用户的真实评价，理论上来说等级当然是分得越细越好，但是限制于系统的计算能力、客户的体验度等，5级的交易反馈评价已经相当足够，将信用评价由3改为5个等级：好评、较好、中评、较差、差评，每种评价对应一个分数，具体为：“好评”加2分，“较好”加1分，“中评”加0分，“较差”减1分，“差评”减2分。

同时，把信用评价指标分为三大类，分别是商品因素、服务因素和货运因素。其中每个类别都有更详细的指标。其中，商品因素包括商品描述、商品质量和商品价格；服务因素包括服务态度、服务交流和售后服务；货运因素包括货运时间、货运费用和货运服务组成。

这样，在买家给卖家进行评价的时候，针对每一个信用评价指标的小项(如商品描述)都可以进行5个等级的评价，就弥补了现行评价模式的缺陷。同时，还可增设“其他”选项，让买家自行输入好评理由。

4.2 根据出售商品的价格进行分段评价

为了防止通过出售低值商品获取高信用等级后再出售高值商品，不能通过单纯设置不同价格物品的权重值来进行信用评价。如果给高值商品设置大的权重的话，对真正出售低价格物品的商家又存在不公平行为。所以应为出售的商品进行分段评价，即把卖家售出的商品按价格分段，分为5个等级：10元以下是一个等级，10～100为一个等级，100～500为一个等级，500～3000是一个等级，3000以上是一个等级。当买家访问卖家店铺时，可以直观的看到卖家销售各个等级的信用，从而作为自己购物的一个选择依据。

4.3 对惩罚原则进行修正，对卖家信用等级进行周期计算

原有的惩罚原则对于高等级用户限制不大。对于一个皇冠级用户来说，几次、甚至几十次恶评对卖家的信用等级几乎是没有影响。因此，当卖家得到“较差”和“差评”时，不能对所有等级的用户都只是减1分或是减2分。而是应该在现有的减去分数之上，对减去的分数进行加权。给每一等级的惩罚加以权重，高等级的惩罚权重变大，也就从客观的角度上，保证了公平。

此外，对卖家信用等级也进行周期计算。在网页上，分别显示3个月内、6个月内、1年内、2年内的不同信用等级，并将其在该段时间内得到的“差评”显示在明显的位置，给买家做参考。

4.4 其他方法

除了上述方法之外，在下列几个方面也可以进行适当的改革。如为了防止周期性行骗，同一买家在一天内对同一店铺内的不同商品的评价只计数一次；一周内相同买卖双方之间对同一商品有多次交易只计数一次；为了防止多用户刷好评的等级，对买家也进行身份验证等。

5 结语

C2C模式是目前我国最活跃的电子商务模式，虽然交易额不到电子商务总交易额的2%，但参与人数最多，占交易用户数的近60%左右。C2C信用评价体系的建立与完善是C2C电子商务健康发展的重要保障，对于促进我国个人信用体系的建设也有着十分现实的意义。当然，要完善信用评价体系，除了本文中提到的方法之外，还需要在电子商务交易规则、身份认证、信用体制等方面不断地进行改进。

[1]江友农.国内拍卖网站C2C模式信用管理研究[J].成都电子科技大学学报,2005(6).

[2]朴春慧,安静,方美琪.C2C电子商务网站信用评价模型及算法研究[J].情报杂志,2007(8).

[3]邵兵家,李睿.拍卖网站信用评价体系研究[J].统计与决策,2006(2).

[4]李瑞轩,高昶,辜希武,卢正鼎.C2C电子商务交易的信用及风险评估方法研究[J].通信学报,2009(7).

[5]江友农.国内拍卖网站C2C模式信用管理研究[D].电子科技大学,2005.

[6]谭中明等.社会信用管理体系[M].合肥:中国科学技术大学出版社,2005.