网络交易中市场参与人信息不对称问题研究

李 航

(上海社会科学院，上海 200030)

随着我国电子商务行业的发展，网络购物已经在社会经济生活中占据了越来越重要的地位。根据最新的统计数据显示①，2012年我国网络购物市场交易金额达到12 594亿元，与2011年相比增长66.5%，同期的网络零售市场交易综合占社会消费品零售总额的6.1%。

但是伴随着网络购物的飞速发展，另一个不容小觑的问题也随之出现。阿里研究所公布的数据，在一项共有1069人参与的网络调查中②，被调查者中只有17.6%的人认为网络“可信度高”，认为我国网购环境“很好”的只有2.9%，74.8%的人认为我国网络交易相关法规有待完善。可见我国的网络购物环境尚存在较大的问题。导致这种问题出现的最主要原因在于网络交易的信息不对称问题，消费者无法在付款前获得准确的商品或卖家信息。

在分析网络交易市场中信息不对称问题时，以往的研究主要是针对商品质量信息不对称问题而谈的，但是在网络交易中还有一类信息不对称情况——市场参与人信息不对称。所谓市场参与人是指交易双方：买方和卖方。在网络交易中买方和卖方通过有限的交流工具进行接触，很难对对方的真实身份信息有全面和准确的了解，这种条件下就导致了网络诈骗案和敲诈事件频频发生。

一、参与人不完全信息博弈介绍

在网络交易市场中卖家信息不对称一直是学者研究关注的热点话题，尤其是近年来通过网络进行的诈骗活动越来越多，针对网络中信息安全与真实的话题也成了经济学中一个重要的讨论议题。本文首先分析卖家身份信息不对称问题，模型主要依据C2C市场的特点：众多卖家，且没有明显的品牌优势情况下，买家如何进行选择。随后我们加入品牌影响作为建立信誉的一种因素进行分析。

不完全信息博弈(Game of Incomplete Information)又叫做“贝叶斯博弈(Beyesian Game)”，在完全信息博弈中，参与者的收益函数是共同知识(Common Knowledge)，但是在不完全信息博弈中，至少有一名参与者无法确定另外至少一名参与者的收益函数③。与完全信息博弈一样，不完全信息博弈根据博弈中参与者的行动次序和可观察到的信息不同，将博弈分为静态博弈和动态博弈。在静态博弈中，要求参与人是同时行动或者后行动者无法观测到先行动者采取了何种行动。动态博弈又称为序贯博弈，是指参与人行动有先有后，后行动者可以观测到先行动者采取了何种行动，依据此来修正自己对其的先验概率，得到后验概率，基于后验概率来制定自己的战略。

我们在分析网络交易信息不对称问题时，将先从静态模型分析，然后再引入动态博弈模型。

二、贝叶斯博弈模型分析

静态贝叶斯博弈的定义④：在一个n人静态贝叶斯博弈中其标准式包含：参与者的类型θ1,θ2，…,θn，他们的类型空间为Θ1,Θ2,…,Θn,θi∈Θi。其中参与者的行动空间为A1,A2,…,An，他们的推断(条件概率)为p1,p2,…,pn，收益函数为u1,u2,…,un。参与者i的类型θi是i的私人信息，i推断其他参与者的类型概率是pi=p(θ-i│θi)，表示在给定自己属于类型θi的条件下，其他参与人类型θ-i∈Θ-i的条件概率。其中参与者的行动空间为类型依存空间Ai=Ai(θi)，收益函数为ui=ui(a1,a2,…,an;θi)。我们用G={A1,A2,…,An;θ1,θ2,…,θn;p1,p2,…,pn;u1,u2,…,un}表示此博弈。

那么这个战略组合S*就是一个纯战略贝叶斯纳什均衡。

诚信的卖家

高价 低价

图1 消费者与诚信的卖家博弈

我们假设在网络交易市场中存在两类卖家：(1)诚信的卖家，类型为θH；(2)欺诈的卖家，类型为θS。两类商品：(1)高质量商品；(2)低质量商品。诚信的卖家是按照高价销售高质量商品，低价销售低质量商品。欺诈的卖家是以高价销售低质量商品。高价销售高质量商品和低价销售低质量商品对于卖家而言所得的利润是一样的，我们令πH表示诚信销售商品时的利润，πS表示以低质量商品充当高质量商品时所获得的利润，其中πS>πH。假定消费者在网络交易市场中所能获得的关于商品的真实信息就是价格，通过观察商品价格来判断卖家的身份类型是诚信的还是欺诈的。消费者遇到诚信的卖家并交易时所获得的效用为UH>0，遇到欺诈的卖家所获得的效用为US>0。我们假设消费者知道市场中诚信卖家所占的比例是p，欺诈的卖家所占的比例是(1-p)。我们先来分析诚信卖家与消费者的博弈，如图1所示。我们可以发现{买，低价格}是一个纳什均衡。消费者选择{买}时，高价商品带来的净效用是pUH+(1-p)US，小于低价商品的净效用UH，因为高价格时消费者存在有可能买到低质量商品的风险，而低价格一定买到低质量商品。当买家选择买时，诚信的卖家选择高价格和低价格所得的利润都是πH，卖家没有激励改变定价策略，所以诚信的卖家和消费者之间只存在低价格的交易。

欺诈的卖家

高价 低价

图2 消费者与欺诈的卖家博弈

当消费者遇到欺诈的卖家时，如图2所示。此时当消费者选择{买}时，欺诈的卖家有激励去选择以高价格出售低质量商品，因为欺诈所带来的利润高于诚信经营所带来的利润，即πS>πH。如果消费者预期在高价条件下交易所带来的净利润大于零，即pUH+(1-p)US>0，则{买，高价格}是一个纳什均衡，反之pUH+(1-P)US<0，{不买，高价格}就形成了一个纳什均衡。

当消费者无法区分诚信的卖家与欺诈的卖家时，市场将会出现两种均衡，一个是高价均衡，一个是低价均衡。此时存在的高额利润会吸引越来越多的欺诈商家进入市场中，消费者的预期净效用降低，直至小于零，高价均衡消失，市场会陷入到只存在低价格一种均衡状态。

三、动态贝叶斯博弈模型分析

不完全信息动态博弈(Dynamic game of incomplete information)，又称为动态贝叶斯博弈，是指在博弈开始时先由“自然选择”参与人参与的类型，参与人知道自己的类型，但是至少有一个参与人不知道至少一个其他参与人的类型，只知道他的类型概率分布，成为先验概率。博弈行动有先有后依次进行，后行动者可以获知先行动者的行动，但是不能得到先行动者的类型信息。后行动者通过先行动者行为来修正对先行动者类型的判断，形成后验概率，依据后验概率来确定自己的收益。先行动者知道自己的行动可以被后行动者观测到，所以会设法向后行动者传递对自己最有利的信息，防止不利于自己的信息传递出去。不完全信息动态博弈的过程就是一个参与人不断修正其他参与人类型判断，并且根据修正后的判断来选择自己行动的过程。

依然沿用上一个模型，但是这里我们要先设定卖家类型为诚信的先验概率是μ，欺诈的概率为1-μ。当消费者观察到卖家高价出售商品时，无法获知卖家是出售高质量商品的诚信卖家还是出售低质量商品的欺诈卖家，p表示采取高价销售时诚信卖家的概率，1-p表示欺诈卖家的概率。如果卖家以低价出售商品，则卖家一定是诚信卖家，在低价情况下无论是诚信卖家或者是欺诈的卖家都不可能出售高质量商品，所以以低价出售低质量的行为就符合诚信卖家的行为，我们认为他是一个诚信卖家，如图3所示。

图3 动态贝叶斯博弈

博弈首先由“自然”开始，他以概率μ选择诚信的卖家，以1-μ概率选择欺诈的卖家。接着由卖家选择高价出售商品还是低价出售商品，此时买家可以观测到卖家的定价，但是无法知道卖家的真实类型。最后买家决定是否购买商品。博弈的收益如图3所示。

1.混同战略均衡

2.分离战略均衡

进一步考虑，如果假设欺诈的卖家是不会选择低价销售，因为这样他就不是一个欺诈的卖家了，根据我们的定义，只有高价销售低质量商品的卖家才被称为欺诈的卖家。此时如果消费者观测到低价就表示卖家一定是一个诚信的卖家，即后验概率p=0。如果采取分离战略，即诚信的卖家采取低价销售，欺诈的卖家采取高价销售。此时后验概率p=0，消费者在观测到高价时就知道卖家的类型是欺诈，会选择{不买}。此时卖家的收益为(0,0)。当消费者观测到低价时可以推断出卖家的类型是诚信，会选择{买}，此时(UH,πH)。因此，欺诈的卖家也会选择{低价}战略，以得到πH的利润。所以分离战略在这个博弈中无法构成一个精炼贝叶斯均衡，欺诈的卖家不会用行动暴露自己的类型，那样收益就会为零。

3.混合策略均衡

消费者观察到高价时，预期的收益为：

我们假定市场中诚信卖家所占比例是一半，及μ=0.5，欺诈卖家采用高价销售的概率是1，诚信卖家采用高价销售的概率是P。

消费者预期收益为：

四、模型的经济学解释

通过刚才的分析看到，即使是存在欺诈卖家的市场中，由于消费者预期效用为正，所以还是会选择购买商品。这里对消费者购买与否的一个重要的影响因素就是后验概率，消费者通过先验概率和观测到的卖家行动来分析卖家的类型概率，从而确定预期收益。

网络交易市场中存在高价和低价两种均衡，如果要达到高价的均衡，诚信的商家就必须保证以足够高的概率销售高价商品，以提高消费者的预期，或者通过降低价格以表示自己不可能是一个欺诈的商家。但是在现实的网络交易市场中低价商品更容易销售，一般情况下同质量的商品比传统市场中的价格更低，网络交易的净剩余通常是被消费者所占有。这是因为有以下几个原因：

(1)在刚才的模型中，高质量商品和低质量商品给消费者带来的净效用是一样的，同时给商家带来的利润也是一样的，但是消费者对于高价格商品的预期效用却低于低价格商品，如果在市场中同时存在高价格和低价格商品，消费者会选择低价格商品以减少不确定的风险。

(2)在观测到高价格的情况下，由于存在一定的受到欺诈的风险，所以消费者的效用低于低价格条件下的交易。而诚信的卖家会通过降低价格来表示自己不是一个欺诈的卖家，以博取消费者的信任。

(3)由于缺乏品牌效应，诚信的卖家仅能通过价格来将自己和欺诈的卖家区分。在树立品牌后，消费者通过品牌识别可以建立起对该品牌独立的后验概率，以区别市场上其他卖家或者市场中卖家类型的平均推断概率。这种情况下卖家才可以提高价格，用品牌信誉担保在高价条件下不销售低质量商品。

注释：

①数据来源：2012年中国网络购物市场研究报告[R].中国互联网信息中心,2013年3月.

②数据来源：阿里研究中心. 中国网购投诉热点数据[EB/OL].2012.5 http://www.aliresearch.com/?q-view-id-72430.html.

③罗伯特·吉本斯. 博弈论基础[M].北京：中国社会科学出版社,1999年，第112-113页.

④张维迎. 博弈论与信息经济学[M].上海：上海人民出版社,2004年，第146页.

⑤罗伯特·吉本斯. 博弈论基础[M].北京：中国社会科学出版社,1999年，第119-120页.

⑥张维迎. 博弈论与信息经济学[M].上海：上海人民出版社,2004年，第184页.

⑦ {(高价，高价)，(买，不买)}这里的(高价，高价)前者表示诚信的商家所选的定价战略，后者表示欺诈的商家所选择的定价战略，(买，不买)前者表示消费者针对高价做出的反应，后者表示消费者针对低价做出的反应.

[1]张维迎.博弈论与信息经济学[M].上海：上海人民出版社,2004.

[2]罗伯特·吉本斯.博弈论基础[M].北京：中国社会科学出版社,1999.

[3]CNNIC.2012年中国网络购物市场研究报告[R].中国互联网信息中心,2013.

[4]阿里研究中心.中国网购投诉热点数据[EB/OL].2012.5 http://www.aliresearch.com/?q-view-id-72430.html.

[5]2012年度中国电子商务用户体验与投诉监测报告[R].中国电子商务研究中心,2013.