C2C电子商务网站信用评价模型的分析与研究

中国管理信息化

ＣｈｉｎａＭａｎａｇｅｍｅｎｔＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｚａｔｉｏｎ

Ｊｕｎ．，２００８Ｖｏｌ．１１，Ｎｏ．１１

Ｃ２Ｃ电子商务网站信用评价模型的分析与研究洪琼，何刚

（安徽理工大学经济管理学院，安徽淮南２３２００１）

［摘要］信用问题是制约电子商务发展的主要瓶颈，目前国内Ｃ２Ｃ电子商务网站所提供的信用评价体系，在一定程度上保证了网络交易的安全，但也存在着一些问题。本文以占国内Ｃ２Ｃ市场份额６７％的淘宝网为研究对象，分析

其信用评价模型存在的问题，在实名认证、信用评价等级设计、信用评价记分方法和交易评价规则等方面提出一些改进措施，并在此基础上建立一种改进的信用评价模型。

［关键词］Ｃ２Ｃ电子商务；信用评价模型；信用指数

［中图分类号］Ｆ７２４．６［文献标识码］Ａ［文章编号］１６７３－０１９４（２００８）１１－００９６－０３

１引言

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％。Ｃ２Ｃ信用评价体系的建立与完善是

个用户得到的所有评价按一定方式集结为该用户的信用度和信用记录，用以反映该用户的信用状况，供其他用户作交易决策参考。

２．１现有的信用评价模型

淘宝网采用的积分规则是“所有评价积分”制度，分为“好评”、“中评”、“差评”三档，分别对应＋１、０、－１的分值，在交易中作为卖家的角色，其信用度分为１５个级别。在交易中规定：进行信用评价的用户为评价用户，接受信用评价的用户为被评用户，其中，评价用户既可以是买方，也可以是卖方，同样，被评用户可以是卖方，也可以是买方；信用指数（信用度）为该用户总得分，信用等级根据信用度来确

Ｃ２Ｃ电子商务健康发展的重要保障。

２Ｃ２Ｃ电子商务网站的信用评价体系

所谓Ｃ２Ｃ电子商务信用评价体系，是指交易双方在一笔交易完成后，在评价有效期内，根据本次交易的情况对交易对象进行相互评价，形成信用的信息反馈，并将一

［收稿日期］２００７－１２－０３

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－０．０８×４

Ｎ（－０．５７）＝１３２．３１（万元）

会信息化投资决策中，其分析思路及其计算方法与传统投资决策理论有明显的区别，并且能克服传统投资决策中的某些局限，为社会信息化这种高风险的投资决策提供一种解决办法，即投资主体可根据Ｂｌａｃｋ－Ｓｃｈｏｌｅｓ实物期权定价模型来确定信息化的时机选择。当然，时机选择只是解决了“信息化推动工业化”方针中何时进行信息化投资的问题，而如何进行信息化投资则涉及信息化的方案问题。

主要参考文献

ＮＰＶＴ＝ＮＰＶ１＋Ｃ２＝１３２．３１－１８．３３＝１１３．９８（万元）以上的量化计算表明，面对初始投资所创造的一个实物期权，社会信息化的投资面临３个可供选择的时机，传统的净现值方法由于忽略了项目灵活性的价值，计算的净现值为负，按照其决策标准，应该放弃此投资，这显然是一个错误的决策，因为它严重的低估了项目的价值；依照实物期权的计算方法，对照在第３年初投资３００万元的决策与在第４年初投资４００万元的决策，１５４．７６万元＞１１３．９８万元，所以应该选择在第３年初投资３００万元。

当然，上面所进行的量化分析只是一个特例，在信息化的实际投资过程中，项目的决策者可能仅仅面临两个投资机会，也可能面临ｎ个投资机会，不管是何种情形，根据项目的最初投资及其所产生的现金流，依据实物期权的计算公式，选择社会信息化投资价值最大的项目即可。

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４总结

通过以上的分析可以看出，将实物期权理论应用于社

６７－７０．

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电子商务

定。淘宝个人信用评价模型如图１所示。

好评而买家未评的，使用支付宝交易且交易成功的，在单方好评的４５天后则系统会自动默认给予评价方好评。如在淘宝网上一个名为“的卖家，查看他６个月前的ａ７７７７”历史记录中３月１６日００：１６分至５月２６日２０：１２分的评价方未及时做出评价，系１０２４个好评，发现有３６８个“

，其默认好评率为３６８／１０２４＝３５．９４％，这充分统默认好评！”

说明评价的真实性值得怀疑。

其次，一些卖家为了迅速提高自己的信用，就利用现行规则的漏洞进行信用炒作。所谓信用炒作是指买、卖双

图１

淘宝个人信用评价模型简图

方以抬高信用为目的，或双方在无实际交易的情况下做出好评的行为。对于买卖双方并没有实际交易就直接给出好评的炒作，现行的交易规则只规定“每个自然月中，相同买家和卖家之间的评价计分不超过６分，超出计分规则范围的评价将不计分”。这样的规则在一定程度上减少了信用炒作，但由于网络交易买家的匿名方式及松散简单的注册制度，使很多人仍有机可乘，如同一人注册多个用户进行信用炒作。

２．２Ｃ２Ｃ电子商务网站信用评价体系存在的问题

现有的Ｃ２Ｃ电子商务信用评价模型大都采用简单的信用累积评价算法，形成用户的信用记录和信用度。虽然减轻了网上交易，增加了用户网上交易的信心，但在评价规则、评价方法等方面仍存在一些问题。

２．２．１身份认证过于简单

身份匿名是电子商务诚信问题的根源之一。各大网站都有自己的身份认证，都比较简单，虽然为卖家提供了方便，但也为一些不法分子提供了可乘之机。在淘宝参与竞买，仅使用网名注册为用户就可以。若想在淘宝网上成为卖手机认证、家，就一定要通过实名认证，即提供身份证认证、地址认证和银行账户认证。这样的认证在一定程度上能够鉴定卖家真实身份，制约卖家欺诈行为的产生。不过实际上，它能起到的作用还是有限的。例如手机认证，卖家在欺诈行为发生后，可以注销手机号，或用他人的身份证申请手机号。同样不信用的商家，地址认证也不真实，身份证亦可能造假，这种情况下，实名认证就失去了作用。

２．２．５评价率不明确

网站的信用评价规则规定：信用评价只有双方都做出了评价，评价才生效并公布。所以很多卖家为了维持１００％的好评率，凡是不顺利的交易他都不评价，这就导致很多卖家的差评不能生效。由此看出，缺乏强制性的评价可以导致评价率无地减少，从而保证较高的好评率。

淘宝用交易的核心是互评，并且是自愿的。如果所有参与交易的买家完成交易以后不评价，这个信用制度就没有意义了。淘宝的评价率是６０％￣７０％，美国ｅＢａｙ的评价率为５０％￣６０％。在淘宝上一个名为“的卖家，总ａ７７７”计好评１６５８０个，中评６３个，差评８个，则好评率为

２．２．２信用评级设计不够合理

信用评级仅设“好评”、“中评”、“差评”三档，对应得分为＋１、０、－１，有时无法准确反映用户的真实评价。比如在淘宝网中，有两位买家就自己买到的商品都给出了好评。其实，查看两位买家的评论，发现买家对卖家的产品都有不满意的地方，第一例是收到的商品没有说明书，第二例是送货速度太慢，由于这两个买家最终还是收到了商品，而且质量没什么问题，所以仍然给了卖家好评。

９９．５７％，这只是对于交易中参与评价且评价生效的那部分交易的比率，若评价率为７０％，则所有交易的实际好评率为７０％×９９．５７％＝６９．７％，前后对比一下可以发现隐藏在好评率９９．５７％之后的实际好评率却为６９．７％，这是很值得思考的一个问题。

３改进的Ｃ２Ｃ电子商务网站信用评价模型

针对现有Ｃ２Ｃ信用评价模型存在的问题，本文设计了一种改进的信用评价模型，如图２所示。在改进的信用评价模型中，为了使信用度更具有参考价值，作了以下改进：实名认证须提交个人资产和个人信用状况的证明，得出个人静态信用指数；重新设计了信用评价等级；信用评分通过卖家产品质量、服务和产品金额加权积分；增加信用指数二次处理功能，得出近期交易信用指数、评价率及历史交易信用指数、评价率，使信用指数更全面、更真实，同时具有对比性、动态性。

２．２．３信用度的变化仅依据交易笔数，与交易金额无关

在淘宝网上，许多信用度达到几个的卖家，大都销售的是低价商品。进行一次几元钱的交易与进行一次几千元的交易获得的评价机会一样，而且信用值的增减也相同。一旦卖低价商品的人转卖数码相机等贵重商品，就造成了信用度的不对等，如果这个卖家恶意欺诈，那买家的风险就增大了许多。

２．２．４评价的真实性值得怀疑

淘宝信用评价规则中，一方好评另一方未评，如卖家

３．１卖家实名认证

在卖家实名认证时，需要出示相关单位对于个人资产

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用得分为：２×０．４＋２×０．４＋（－２）×０．２＝１．２，经过这样的处理，原来由买家凭感觉做的事，被分别量化，评分更加准确和客观。问题是如何确定各指标所占的权重以及交易金额得分，需要相关专家和网站的经营者在实践中摸索。

３．４交易评价规则

首先，在卖家申请注册店铺时须提交销售商品的价格（单价）范围，且其波动范围不应过大，控制在一定的区间段。这对那些前期销售低价商品获取高信用度转而销售高价商品实施欺诈的卖家在一定的程度上给予控制。其次，鼓励买家使用网上支付手段，对网上支付的交易才可以进

图２Ｃ２Ｃ个人信用评价改进模型

行信用评价。支付宝、易付通等第三方支付平台的出现，使

Ｃ２Ｃ交易双方的风险大大降低，对买家和卖家的信用及利益起到了很好的监督和保护作用。这些措施虽不能确保实际交易行为安全，但减少了骗取信用的虚假交易。在双方交易互评时，针对买方不愿意评价或买方给予差评而卖方害怕获得差评未给予买方评价的情况，应将“只有双方都的规则修改为“在规定的做出了评价，评价才生效并公布”

时间内若双方都做出了评价，评价立即生效并公布；若一方作了评价，超过规定的时间后，作评价的一方评价生效并公布，未作评价的一方作‘弃权票’生效并公布”；若双方都未作评价，则都以‘弃权票’公布”。从而保障总交易数＝好评数＋中评数＋差评数＋弃权数，使得好评率更真实。

和个人信用状况的证明，网站综合考察卖家及其家庭的资产状况，确定其履行各种经济承诺的能力，对信誉程度进行全面评判和估价，得出个人信用静态评价指数。个人静态信用指数最好每半年或一年刷新一次。虽然这种实名认证比较麻烦，并对卖家的个人信息进行充分的披露，但为买家购物提供了更可靠的参考依据，降低了交易风险，从而提高了网站的成交率以及网站自身的信用。这也是国家个人信用体系发展的方向。

３．２信用评价等级设计

在改进模型中，为了更准确地反映用户的真实评价，将信用评级分为５个等级———好评、较好、中评、较差和差好评”较好”评，每种评价对应１个分数，具体为：“＋２分，“＋中评”较差”差评”０分，“－１分，“－２分。通过增加信１分，“

用评价等级，信用评价变得更具体、更客观。

４结束语

本文主要分析了淘宝的信用评价模型存在的问题，在现有的信用评价模型的基础上提出了一种改进的信用评价模型，并在信用评价记分方法和评价规则等方面提出一些改进措施。不足之处就是没有考虑如何保护卖家不受到信用欺诈以及来自外部的信用风险，如由于网站经营者自身的信用问题、法律法规及信息技术等对网上交易信用管理的影响。

主要参考文献

３．３信用评价记分方法

在淘宝买卖交易成功的所有评价中，发现许多买家虽然给予了好评，但是仍存在一些不满，如卖家的产品质量好，但服务不好；或者是服务很好，但产品质量存在一些问题等。在这种情况下，买家凭感觉和心情，有时给好评，有时给中评，从而造成了信用评价失真。可见，产品质量和产品服务是影响卖家信用指数的重要指标。另外，交易金额是影响卖家信用度的又一重要指标。在买家对卖家进行信用评价时，卖家信用度的增减与交易金额的多少无关，而仅与交易笔数有关，这显然有失公平。针对以上问题，在改进的信用评价模型中，考虑了产品质量、产品服务和交易金额对被评用户信用度变化的影响，实行加权记分，即对产品质量、服务和交易金额分别计分，各占一定的权重，最后对得分进行处理。如：服务得分×０．４＋质量得分×０．４＋交易金额得分×０．２＝本次交易信用得分。假如在一次交易中，买家对产品服务、产品质量非常满意，给予好评，加２分，由于交易金额极低，按规定减２分，那么按上述公式，卖家信

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