罗明辑 贾惠婷 李晓林
摘要：电子商务的迅猛发展带来了经济的繁荣，同时也带来了很多亟待解决的问题。其中，电子商务环境中的信用评价问题也是国内外学者研究的热点。本文深入探究电子商务信用问题的根源和现状，并对国内外学者的研究进行剖析，指出存在的问题，从而对我国早日建立系统而完整的信用评价体系提出建议。
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关键词 ：电子商务；信用评价；综述；博弈；柠檬问题
前言
电子商务最早产生于20世纪60年代的美国，发展于20世纪90年代，其在中国的迅速发展也是在这时。截至2014年6月，中国网民规模达6.32亿，其中,手机网民规模5.27亿，互联网普及率达到46.9%。2014上半年，网民对各项网络应用的使用程度更为深入。 网民生活“全面网络化”，使得中国电子商务的发展势头更为迅猛。[1]2013年我国电子商务交易额突破10万亿元，同比增长26.8%，五年翻了两番，其中网络零售市场交易规模跃居全球第一，超过1.85万亿元，同比增长41.2%。[2]据《中国外贸企业信用体系白皮书》数据，中国企业因信用缺失而导致的直接和间接经济损失高达5855亿元，相当于中国年财政收入的37%。电子商务作为一种商业活动，信用是其存在和发展的基础。但不诚信现象成为阻碍电商健康发展的重要问题之一。电子商务环境中的欺诈问题引起国内外学者的重视。中国电子商务信用评价体系还显稚嫩，还需不断完善。
1、电子商务信用缺失产生根源探究
1.1 电子商务中的“柠檬问题”
1.1.1“柠檬”问题简单介绍
“柠檬”问题是2001年度诺贝尔经济学奖获得者之一美国经济学家乔治·阿克洛夫（George A. Akerlof ）提出并引入信息经济学的，它主要研究由于产品质量的不确定性所带来的信息非对称性及对市场效率的营销，并由此开创了“逆向选择”理论的先河。
“柠檬”原理对经济学的贡献在于，它揭示了许多市场都存在的信息的非对称现象，深化了我们对真实市场现象的了解。一个市场经济的有效运行，需要买者和卖者两者间有足够的共同的信息。如果信息不对称非常严重，就有可能限制市场功能的发挥，引起市场交易的低效率，甚至会导致整个市场的失灵。
1.1.2 基于“柠檬”问题探究信用缺失原因
基于Internet的电子商务市场虽然提供了一个可以减少交易成本的途径，但它并没有改变市场交易中的信息非对称性。卖方存在以次充好的动机，而买方担心卖方的这种投机行为而对产品产生了不信任，最终导致“柠檬”问题的产生。
（1）从电子商务的交易关系看
商家由于拥有的市场扩大，抱着与消费者一次交易的心理，以欺骗策略为主导策略，加大了其隐瞒真实信息的可能性。这就是电子商务中交易关系的不稳定性。另一方面，网络的虚拟性使得交易双方无法深入地交流，为了自身利益的最大化，商家可能选择不诚信。
（2）从电子商务中的商品特点看
网络上传播的商品质量信息有限，以及物流和商流的分离使得有形商品的质量存在不确定性。而无形商品的易复制性和不可预知性，使得“赝品”更具市场，出现“劣币驱良币”的现象。
（3）从电子商务中的支付问题看
商家大多选择“先交钱后交货”的方式，这一特性决定了支付必须在送货之前，消费者鉴于当前社会的诚信状况，以及对商家信誉的担心而犹豫，并且目前电子商务的现状也难以实现包退、包换的承诺，这也给买者获得满意的商品增加了难度。
基于“柠檬问题”的角度，徐峰[3]提出了解决方法：
（1）建立产品转卖市场，进行产品的二次销售，为卖家获取产品质量提供了有效的渠道，同时打击不诚实的卖家，一定程度上改善交易关系；
（2）建立合理的网络征信系统，及时收集双方最新信用信息和有关经济业务信息，有利于增强商务活动中双方信息的透明度，为双方的交易活动创造一个良好的市场信用环境，让正品占据市场，而非赝品；
（3）建立可信赖的第三方支付平台，并能通过给商业机构和消费者提供在线支付服务，增强了彼此信任度，可加快双方交易的达成，提高电子商务市场的效率，促进电子商务的发展，解决支付死扣问题；
（4）完善电子商务立法，从根本上为其提供法律保障。
1.2 电子商务中各方博弈（以网络团购为例）
1.2.1 博弈论简单介绍
博弈论又被称为对策论（Game Theory)，它是现代数学的一个新分支，也是运筹学的一个重要组成内容。博弈理论在政治、经济、文化、生活、娱乐等社会的各个领域都具有可应用性，而且在电子商务环境下买卖双方的交易过程研究中也得到了广泛的运用。 博弈论是研究这样的问题：在利益相互影响的条件下，即一个博弈者的选择受到参与博弈的其他博弈者的影响，并且反过来又影响其他博弈者的选择，此时理性的博弈人在使自己的利益最大化的原则下如何选择自己的策略，而各个参与方的策略达到怎样的均衡。其中，博弈的关键要素包括：博弈的参与者（博弈方）、各参与者各自进行决策时可供选择的所有策略的集合、进行博弈的次序、博弈方的得益。
电子商务中，交易双方来自广泛的互联网用户，交易过程属于一种大范围人群之中随机配对的博弈。这种以信任为核心的博弈体现了一种人际间的互动关系，而且这种关系使得人们把在网络中获得的有关信任的经验施与第三方，并与在他人多次的博弈中逐步修正自己的行为。
1.2.2 基于博弈论探究信用缺失原因
目前，电子商务中的博弈论研究，主要体现在其信用问题上。由于现实中的监督机制不健全、投机心理等因素的影响，会产生卖家欺骗买家，买家不愿意进行电子商务交易等问题。运用博弈论，可以很好的解释网络环境下买卖双方交易行为的变化。信用问题可看做电子商务活动参与各方之间博弈的结果。
安金玲[4]就将网络团购中的各方（团购网站与商家、与消费者、与政府监管）进行博弈分析的实证研究：
（1）团购网站与商家之间的不完全信息动态博弈分析。合作前，团购网站不能清楚了解商家的真实水平，且逆向选择时容易选择低水平商家。合作后，低水平商家不能按约提供服务。
（2）团购网站与消费者之间的一次博弈分析与拓展的重复博弈分析。团购网站若没有建立健全的声誉机制，就不能使消费者及时得到团购交易的相关反馈信息。
（3）团购网站与政府监管之间的不完全信息静态博弈分析。团购网站在网络团购的商业模式下，其最大利益就是尽量与自己的客户，即商家维护好关系，以便获得更多的团购合作，获得更多利润抽成。这就使得网站有偏向商家共同欺骗消费者的动机。团购网站是否诚信的概率取决于欺骗消费者时的处罚、作假给消费者造成的损失和政府部门实行监管的成本。政府监管部门是否监管的概率取决于团购网站的业务成本，团购网站欺骗消费者获得的额外收入和政府监管部门发现团购网站作假时给予的处罚。以上因素，可以窥见团购网站不诚信，而政府监管部门监管不力的根源。
王康[5]对我国信用问题进行的博弈分析研究中，总结出了信用缺失的原因：对守信者缺乏激励，对失信者惩罚缺乏力度；获取电子商务信用信息难度相当大，而且获取成本高昂。对于促使交易主体选择诚信的方式，胡伟雄[6]等提出了两种：使一次博弈向重复博弈转化，使交易者走出“囚徒困境”，交易双方创建信用，提高合作的持久性；通过第三方干预增加失信者的成本，增加诚信者收益。但其中第二点，我国虚拟市场的规则尤其是信用环境需要进一步完善。
2、信用评价体系
2.1 信用的概述
信用是指不同主体之间以某种经济生活需要为目的，建立在城市守信基础上的心理承诺与约期实践相结合的意志和能力。自亚当·斯密开始，经济学中就一直把信誉作为保障双方交易诚实执行的重要机制。Kreps[7]针对“信誉如何成为一种可交易的资产”做出的研究认为信誉是长期生存的无形资本。Gelb等认为网络虚拟空间里，提供意见的人基本上是匿名的，信息传播者非常愿意提供真实的意见或分享第一手经验，无论是正面或负面的评论。网络口碑与传统的口碑传播相比，具有波及范围大、传播范围快等特点，因此对消费者信息搜寻购买决策、态度的形成和变化都具有更强的影响力。
2.2 电子商务中的信用问题
通过实际考察和文献查询，各主流的电子商务模式中都呈现出明显的信用问题。[4][8]
2.2.1 B2B中的信用问题
企业的身份可信任度；网络信息的可信任度；企业之间交易的可信任度以及交易过程中的安全性与保密性。
2.2.2 C2C中的信用问题
相对松散的身份认证；买家无法获取卖家真实情况，难以评估自己的交易风险；买家收到的商品与卖家在网上的描述不符，或是有质量问题或售后无法保证；投诉困难，并且投诉的问题很难根本解决；卖家炒作信誉以及买家恶意评价。
2.2.3 B2C中的信用问题
商家商品质量低；不及时送货；不履行售后服务承诺；客户隐私难以有效保护；法律体制问题上，信用评级未得到政府支持与认可。
2.2.4 O2O中的信用问题
团购用户消费被歧视，服务质量大打折扣；团购网站虚报团购人数，制造热抢现象；在线支付缺乏担保机制，资金安全无保证；售后服务保障机制不健全，消费者维权难。
2.3 电子商务信用评价体系研究概况
2.3.1 目前电子商务的信用机制
（1）反馈系统：这种模型主要是基于重复博弈理论，通过信息反馈来遏制反信用行为的发生。
（2）信用第三方机制：这种模型是基于经济学的激励机制，利用双方都信任的第三方来发放信用证书和交易记录信息，使第三方成为一种信用的强制力量。
（3）社区责任系统：以虚拟社区为最小的基本单位，利用相对固定的团体来代替易变的交易个体，以解决在线交易中的无重复交易问题。
针对第一种机制，即反馈系统。交易双方进行信誉反馈时，研究表明Resnick P[9]任何一方都会担心对方会针对自己做出的评价进行报复，如相应地给出负评价，因此交易双方就会存在互惠的想法。宋光兴[10]提出了解决这一问题的方法：信誉管理系统规定交易各方提交信誉评定的最后期限，当交易一方或双方提交信誉反馈后，并不马上公布，到了规定的期限之后同时公布交易双方对对方的信誉评定结果（可能出现一方或双方都没有对对方做出评定的情况）。并提出了考虑交易价值的大小、提供反馈时信誉评定者本身的综合信誉分以及提供反馈的时刻等因素，作为反映反馈相对重要性的权重。比如只考虑交易的次数却忽略交易价值大小，一旦卖文具的人转卖电脑等贵重商品，其实就造成了信用度的不对等，如果该卖家恶意欺诈，那卖家的风险就增大了许多。
针对第二种机制，即信用第三方机制。一方面，支付宝等第三方支付平台的出现，使得网上交易的风险大大降低，对交易双方的信用和利益都有有效的监督和保护作用，显著减少骗取信用的虚假交易。另一方面，淘宝等网站采取了实名认证机制，却未达到预期效果。目前实名认证必需的信息量不足，存在潜在风险，而且信用评价结果简单笼统，真假难辨。秦峰[11]建议国家权威机构构建个人信用体系，成立独立的第三方身份认证机构，对参与交易的各方提供身份验证。买卖双方可通过第三方认证机构得到对方的信用信息，而双方依然保持匿名制，从而建立起匿名的个人信用。
针对第三种机制，即社区责任系统。虚拟社区是网络中的一种社会结构，其中的成员具有共同的价值取向和兴趣，有利于促进成员间的交流。运用在电子商务中，可以视为一种营销工具，使得交易双方的履约意愿增强，匿名的感受减少。一旦建立起这种系统，其维护成本较低。如Amazon.com公司就通过在公司与顾客之间采用电子邮件来交流，双方都感觉到之间的信任关系加强，也提高了合同履约率。其优点是社区内的成员彼此信任，但缺点是参与者局限在相对封闭的群体中，信任的拓展较复杂且成本高。若交易双方来自不同的虚拟社区[12]，也可以用博弈论来解释社区对在他们之间建立信任关系的作用。社区信誉代表了其成员的信誉，个别信誉差的成员会被社区拒绝或淘汰。这样，交易可以看做是发生在两个社区之间，而不是在两个成员之间。尽管社区成员的交易寿命是有限的，但通过补充新成员，社区会一直运作下去。这样就使得两个社区的成员进行交易时不会产生投机行为。
2.3.2 研究方法及模型
当下，从信息经济学和博弈论角度进行信用的研究十分普遍。随着人工智能领域研究的发展，专家系统（ES）、神经网络技术（ANN）、遗传算法、分类树等都被引入到信用评价中，并建立起许多人工智能的模型，如财务比率分析模型、判别分析模型、Logistic回归模型、K-近邻法。当然，这些方法和模型有优点，也有不足。李斌[8]就指出财务比率分析模型等传统信用评级模型的局限之处，结合BP神经网络技术和B2B电子商务的特点，设计了新的B2B电子商务信用评价模型。
2.3.3 信用评价体系要达到的目标
一般情况下，信用评价体系要达到的目标为以下三种：
（1）动态估计信任评价；
（2）消除对新用户的不公平因素；
（3）在一定程度上抑制刷信用及恶意评价。
以综合类C2C网上购物平台 “淘宝网”为例，之前一段时间信誉良好的商家，却在近段时期内，对消费者作服务退步或欺诈的行为，导致买家好评度下降。但后来的消费者不知情，以为这是高质量服务的商家，仍然选择在此消费。而新进入开店的商家，信誉度却需要时间的积累才能有所提高，从而吸引买家。这样就对新旧卖家的评价有了不公平的因素。有的卖家为了在短时间内提升人气，就选择雇人刷单，增加好评率，甚至为了打击竞争者，进行恶意评价。
动态估计交易方，可以考虑近期和历史的评价情况和交易情况的结合，较为全面地反应信用情况，有利于网上交易的双方分辨信誉不良者。而有的买家没有主动评价的习惯，就这一问题，赵华生[13]通过数据挖掘，使用决策树建模的方法提出买家进行默认评价的规则，通过决策树规则来预测买家进行默认评价的可能性，从而使C2C交易平台对买家评价进行预警，以提高买家主动评价的比例。
3、前景预测
3.1 亟待解决的问题
电子商务的信用问题，主要的是电子商务网站为电子商务交易的各方参与者建立必要的、适合电子商务特征的信用模式和公平、公正的平台，确保交易的安全可靠。目前亟待解决的信用问题：1）通过完善立法，确立中介服务即第三方的法律地位，可能最终达到只允许用户通过中介服务进行交易活动，这样从交易模式上降低欺诈交易的发生率。2）完善信用评价基本指标内容，将用户的公共信息、其他金融机构的历史信用信息等纳入信用评价指标内容中，对用户的信用做到良好的记录，有利于用户的信用预测。3）预测交易主体的未来信用，建立信用预警体系，避免信用评价的盲目性和虚假性。4）在全社会营造重视信用的良好氛围，对企业和个人的信用记录形成体系。人人守信，这是对未来信用问题的蓝图。5）发展征信数据库。
3.2 研究方向预测
健康的电子商务市场持续发展，提高全民的信用意识是根本问题，任何事情，信用是最重要的。如果没有信用就不会形成健康的市场机制。电子商务信用评价的研究和人们在参与网上社区的心理活动特点结合，从而从源头上来研究如何减少不诚信现象的发生。从信用评价体系来看，现有的评价结果都是通过各种模型计算出来的“信用评级”，没有建立一种指标来描述信用程度的变化，用于描绘评价对象是越来越守信或不守信。而数据挖掘角度上，还没有学者在C2C涉及到海量数据的定量分析和数据挖掘做出贡献，当前的实证研究数据也多为电脑模拟数据，缺乏实际数据的检验。另一方面，移动终端和人们的生活联系越来越紧密，可以将个人信用评价理论运用于移动商务中，开拓移动商务的新研究方向，并完善信用评价的体系。
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参考文献
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[3] 许峰.电子商务中的“柠檬问题”及其解决方法[J].南京政治学院学报,2010,26(1).
[4] 安金玲.基于博弈的网络团购信用评价的实证研究[D].2012.
[5] 王康.电子商务信用缺失的博弈分析[J].科学技术与工程，2012,12(10).
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[7] Kreps D,Wilson.Reputation and Information.Journal ofEconomic Theory,1982,(27):-253-279
[8] 李斌.基于神经网络的B2B电子商务信用评价模型[D].2010.
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[10] 宋光兴，杨德礼.电子商务中在线信誉管理系统设计的若干问题研究[J].系统工程,2004,22(9).
[11] 秦锋，周力.基于第三方电子商务平台的信用评价问题的研究[A].第三届中国管理科学与工程论坛论文集[C].2005.
[12] Sulin Ba.Establishing online trust through a communityresponsibility system.Decision Support Systems,2001,31:323-336.
[13] 赵华生.基于SAS数据挖掘的C2C信用评价研究[D].2008.
作者简介：罗明辑，贾惠婷，四川农业大学
导师简介：李晓林，博士，四川农业大学商学院，讲师，电子商务