GRA—DEMATEL在网络零售商家信用评价影响因素分析中的应用

李若愚++王兴芬

内容摘要：在网络零售信用评价领域，规范的指标体系构建一直是研究的焦点。本文立足于第三方角度，基于传统的决策与试验评价实验室（DEMATEL）方法，在改进其不足的基础上，提出了适用于影响因素构建的GRA-DEMATEL方法。利用灰色关联分析确定影响因素之间的直接关联矩阵，然后运用传统的DEMATEL方法对因素进行分析。运用GRA-DEMATEL和网络零售客观数据进行实证研究，结果证实了方法的有效性，为网络零售商家的监督管理工作提供了基础，GRA-DEMATEL方法为研究影响因素提供了新的思路。

关键词：GRA-DEMATEL 网络零售 信用评价 影响因素

引言

在网络零售交易过程中，交易问题产生的原因是多方面的，但总的来说缺乏有效、客观的信用评价体系，无法对交易中的信用风险进行有效的控制是主要原因（冯宪伟，2014）。因此，网络零售商家信用评价体系的研究，对网络零售行业的健康发展具有重要意义。通过分析大型网络零售平台和国内外研究可以看出，现有各平台的评价指标比较单一，且信用评价是由消费者的主观打分确定，缺少客观性，虽然也在一定程度上為交易安全提供了保证，但还是不能全面的反映其真实信用水平。现有研究中所考虑的指标相对丰富，但所研究的内容大多倾向于消费者、商家或交易平台中的一方，所选角度处于交易主体位置，并且在选取指标时缺少较为统一的标准。

基于以上问题，本文考虑在传统DEMATEL模型的基础上，运用灰色关联分析法将客观数据的分析结果与之结合，形成改进的GRA-DEMATEL模型，并通过实证数据将模型运用到网络零售商家信用评价影响因素分析中。立足于多主体外的第三方角度，对网络零售商家的信用评价指标进行分析，判断网络零售商家信用评价的主要影响因素。

面向网络零售商家信用评价GRA-DEMATEL模型

（一）基于灰色关联分析的GRA-DEMATEL模型构造

DEMATEL模型（Decision Making Trial and Evaluation Laboratory）自1971年提出之后，在因素识别、评价等各领域得到了广泛的应用。该模型在分析时因素是非独立的，可以在众多的影响因素中分析出根本影响因素，从而提供决策性的支持与建议。此外，国内外学者在运用DEMATEL的同时，也结合其他的研究方法以便更好的为所研究的领域服务。如引入新的权重概念，加强了影响因素之间的描述等（崔强，2013）。

传统的DEMATEL模型在确定因素的影响程度时，往往采用的都是问卷调查和专家打分评定，但此方法人为主观因素影响很大，会在某种程度上影响评价的客观性。若通过权值计算可以在一定程度上使得评价更为客观，但权值的运算并不能很好的反映因素之间的影响情况，容易导致评价结果出现偏差。并且对于网络零售商家信用评价而言，通过专家打分等方法处理起来难度较大。

基于此，本文采用灰色关联分析方法替代传统的专家打分法，构建改进的GRA-DEMATEL模型。灰色关联分析主要基于因子序列的几何接近，在不完全的信息中通过数据处理来找出因素的关联性，根据因素之间发展态势的相似或相异程度，确定因素间的影响程度。该方法对样本量的大小没有太高的要求，分析时也不需要典型的分布规律，且结果一般与定性分析相吻合，具有广泛的实用性（路钊，2013）。

（二）GRA-DEMATEL模型的计算步骤

首先介绍灰色关联分析的相关概念：

点关联系数。

式中xi（k）为比较数列，x0（k）为参考数列。ξ为分辨系数，取值范围为ξ∈（0，1），通常取ξ≤0.5。

灰色关联度。

如需了解系统中各因素相互影响情况时，可互选为参考数列。

基于以上概念，提出GRA-DEMATEL的计算步骤：

数据预处理，对输入数据进行归一化；依次选择每个因素作为灰色关联分析的参考数列，计算其他所有因素作为比较数列的点关联系数γ（xi（k），xj（k）），并基于参考数列计算其阈值；根据之前计算的点关联系数，计算各个因素之间的灰色关联度γ（Xi， Xj）；若关联度小于其对应的阈值，则视为无关联，并将值赋为零。构造直接关联矩阵A=（aij）n×n，其中aij=γ（Xi， Xj）且aii=0；计算规范化直接关联矩阵G；

计算综合关联矩阵T，其中I为单位矩阵；

计算各因素的影响度fi、被影响度ei、中心度mi、原因度ni。

影响度表明因素对所有其他因素的综合影响值，被影响度表明因素受所有其他因素的综合影响值。影响度与被影响度之和是中心度，表明该因素在系统中所起作用的大小。原因度是影响度与被影响度之差，若为正，表明该因素对其他因素影响大，称为原因因素。若为负，表明该因素受其他因素影响大，称为结果因素。

GRA-DEMATEL模型继承了传统的DEMATEL模型的优点，可以在众多的因素中区分出原因因素和结果因素，并且可以通过中心度来确定各因素的重要性。利用灰色关联分析改进传统DEMATEL模型构造直接关联矩阵，使得最后的求解结果更具可信度，也在一定程度上扩展了DEMATEL模型的适用范围。

实证研究

（一）网络零售商家信用评价指标分析

本文根据中华人民共和国国内贸易行业标准《电子商务信用评价指标体系 网络零售》中的指标及要求，结合现有的研究成果和网络零售业的实际情况，提出了网络零售商家信用评价指标，如表1所示。

根据上述标准中的要求，本文将原指标中权重为零，且为目前所有网络零售商家均必须具备的一级指标剔除。并且，当前网络零售环境下，除少数B2C平台使用自营物流，绝大部分商家均选择与第三方物流企业合作，且为当前主要趋势。所以商家对物流服务仅仅是进行了选择，而非自身提供物流。故将物流作为卖家提供的服务，加入支付、配送和售后服务指标中。全部一级指标中，经营状况主要包括其持续经营的情况，要求具有一定的交易量。产品质量表示所交易的产品与描述的相符情况。支付、配送和售后包括顾客对送货服务是否达到预期以及售后情况。综合评价和外部投诉包含顾客的综合评价等正面数据以及其投诉等负面数据，两项数据可互相替代。endprint

（二）计算结果及分析

本文选取目前集中网络零售商家的电子商务平台作为研究对象，通过网络爬虫获取顾客购买较多的手机、服装、食品等近3000条商家数据。取灰色关联分析分辨系数为0.4，利用本文提出的GRA-DEMATEL模型和MATLAB编程，计算出各指标的影响度、被影响度、中心度和原因度（见表2）。

从表2可以看出，在影响网络零售商家信用的指标中，原因型影响因素包含宝贝与描述相符三分比例等9个指标，其余为结果型影响因素。而根据中心度，对网络零售商家信用影响最大的指标为宝贝与描述相符一分比例、二分比例；物流服务质量一分比例、二分比例；卖家服务态度一分比例、二分比例、四分比例；其次为销量、宝贝数、近30天售后率。这说明，制约网络零售商家信用的主导因素是各评价中低分评价的比例，以及商家的销量、宝贝数和售后率等因素。

总体看来，经营情况、综合评价和外部投诉多为结果型影响指标，而产品质量以及支付、配送和售后中两种指标分布比较平均。产品质量以及支付、配送和售后等具体情况共同构成了影响经营情况、综合评价和外部投诉等反映商家整体信用情况的因素。

由此可见，对网络零售商家来说，提升自己的销量和宝贝数，降低售后率，对信用的提升有积极的影响。商家可以提供更多的活动和优惠政策以提高自身的销量。丰富店铺的商品数量，以更优质的产品和服务，降低自己的售后率。对消费者来说，可以更多的关注网络零售商家的低分评价，综合商家的经营情况，选择销量更大、售后率低的商家。对网络零售平台来说，可以将主要影响因素进行整合分析，以此作为商家信用评价的基础。对网络零售监督管理部门来说，考察顾客对网络零售商家的评价，分析各分数段评价人数的比例和商家整体经营情况，重点关注商家的售后，是评价网络零售商家信用的主要方向。需指出的是，GRA-DEMATEL模型适用于指标已知的情况，对其适用范围有一定的影响。在未来的研究中，应基于网络零售商家信用评价的影响因素，找寻适当的方法对其进行综合评价。

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