電子商務信用風險的再思考：一個博弈分析視角

摘要：電子商務信用風險已成為電子商務進一步發展的主要障礙。建立兩階段動態博弈模型并對其求解發現，電子商務中交易者的信用度或守信度與其貼現因子以及管理者（即政府）的監管概率（即發現概率）和懲罰力度成反比；而政府的監管力度與懲罰力度、交易者貼現因子的平方以及政府的監管成本成反比。

關鍵詞：欺詐行為；信用監管；信用風險

中圖分類號：F713.36 文獻標識碼：A

Credit Risk in E-Commerce

CHENG Yun-xi

(School of Management， Henan University of Technology， 450052 China)

Abstract:Credit risk in e-commerce has become a major obstacle restricting its further development. Through the establishment of a 2-phase dynamic game model and seeking for its solution， this paper finds out that the degree of credit-keeping or redit-honoring of the traders in e-commerce is in inverse proportion to the discount factors， the supervision probability (i.e. discovery probability) and the strength of punitive measures of the supervisor (government); the degree of supervision and the strength of punitive measures of the government is in inverse proportion to the square of the discount factors of the traders the cost of government supervision.

Key words:

一、引言

從虛擬市場中管理者和網上交易者的關系看，電子商務信用風險問題實質上是管理者對網上交易者信用監管的有效性問題。有關學者的研究報告指出（Selis，Ramasastry and Wright，2001）：有40%的在線買家參與在線拍賣時遇到了這種網上欺詐和信用缺失問題，主要是因為欺詐能帶來巨額收益^[1]；而也有學者認為：因媒介（互聯網）所造成的時空分離將提高網上交易者的行騙和受騙機率^[2]（Brynjolfsson and Smith，2000）；我國學者(吳聯生，2002)運用簡單模型計算分析會計造假和管理者的博弈問題^[3，4]。但從管理者和交易者博弈角度研究電子商務信用風險形成的并不多見。筆者根據博弈論和有關學者對傳統實體市場信用監管的研究，建立了網上交易者和管理者兩階段博弈模型，對模型進行了求解，并闡釋了其實際意義。

二、網上交易者和管理者博弈模型的建立

（一）有關博弈情境的假設

虛擬市場的交易環境是復雜的，為了便于分析，對電子商務中管理者和網上交易者之間的博弈情境作如下假設：

1.管理者和網上交易者的博弈是一個兩階段的動態博弈。二者行動的時間順序如下：首先，政府決定一個監管力度；然后，網上交易者決定違規程度。

2.政府的監管概率(即監管力度，也稱捕獲概率)為P(0≤p≤1)；網上交易者違約或失信而取得的違約收入(實際上就是網上交易者失信的程度或違約概率，當然這暗含這樣一個假定：違約概率越大或失信程度越大，違約收入越高)為Q(Q≥0)，他同時給社會帶來的損失為αQ(α≥1)。

3.如果網上交易者的違約行為被發現，政府對他的懲罰與他違約程度的平方成正比，即βQ2(β＞0)，β為懲罰因子，表示對網上交易者違約程度的懲罰度；而其中的μβQ2(0＜μ≤1)成為管理者的凈收入，μ為轉移因子，表示懲罰中轉移為政府凈收入的比例；政府的監管成本為C(C>0)。

4.設網上交易者的折現因子為δ(0≤δ≤1)，折現因子是交易的時間偏好和時間長度的函數，會計執行者越看中當前的利益，δ就越小；時間越長，δ也就越小；政府的折現因子為1。

5.假設上述信息除網上交易者違約程度和政府的監管力度以外，其余的均為共同知識。

6.網上交易者所有違約行為，只要政府進行監管就能查得出來。由于受到監管成本和其他不確定因素的制約，現實中無法做到這一點；但可以通過無限加大監管成本C而有效地實現。

7.網上交易者的效用取決于他所獲得的收益，而政府的效用則在于除網上交易者以外的社會福利的總和。

8.政府與網上交易者的對風險的態度都是中立的。

（二）網上交易者和管理博弈的基本模型

當網上交易者違約時，設網上交易者和政府的期望收益分別為E(It)和E(Ia)，根據前述分析和上述假設1、3和4，則有：

(4)式表明，最優的違約程度與懲罰力度、網上交易者的貼現因子以及管理者的監管概率成反比，即管理者監管的力度越大，網上交易者的違約程度越低；管理者對違約網上交易者的懲罰越大，網上交易者的違約程度也越低；而更看中當前利益的網上交易者，其違約程度則越高。

(7)式表明，在給定對網上交易者違約程度的理性預期的情況下．所需要的監管力度與懲罰力度、網上交易者貼現因子的平方以及管理者的監管成本成反比。即懲罰力度和政府的監管成本越大，所需要的監管力度就越小，而對于更看中當前利益的網上交易者，政府對他們所進行的監管也應該越大。

三、網上交易者和管理者博弈模型的求解及討論

上面建立了網上交易者和管理者博弈的基本模型，現對上述模型在不同條件下的解進行深入討論。在上述網上交易者和管理者博弈的基本模型中，網上交易者的折現因子是一個不確定性變量，因此，對模型在不同折現因子的條件下進行求解。

（8）式也是2αδ-μ＜0時模型納什均衡解。根據(8)式，在δ＜[SX()μ[]2α[SX)]的情況下，即使懲罰因子β→∞，管理者最優的監管概率仍然為0，而此時這些網上交易者就會肆意違約，大肆行騙，從而使違約程度Q→∞。也就是說，對于更看中當前利益至 程度的網上交易者，最優的事后信用監管無法再控制他們的欺詐行為。而要控制他們的欺詐行為，唯一的對策就是改變δ值，使他們的 ，從而使 的網上交易者不再存在。而δ值取決于網上交易者的時間偏好和時間長度。一般而言，網上交易者的時間偏好是一種個人特質，而個人特質是一個慢變量，管理者無法改變網上交易者的類型。因此，改變δ值的唯一途徑在于改變時間長度，即網上交易者獲得違約收入與接受懲罰的時間間隔。由于時間間隔越長，δ值越小，相反則越大。因此，對網上交易者進行更加及時的事后信用監督，甚至變事后信用監管為事前信用監管，是降低這類更看中當前利益至 程度的網上交易者違約行為的有效途徑。當然，事前信用監管的實行相當困難，因為網上交易者的欺詐行為還沒有發生，即使進行了監管，也無法對他的收益產生影響。因此．提高信用監管的時效性，實行實時信用監管，是控制 的網上交易者欺詐行為的唯一措施。根據（8）式，顯然，這種情況下，即使管理者實行了最優的信用監管，網上交易者的最優違約程度總是大于零，可見，這種情況下，不存在完全杜絕網上交易者違約行為的監管。

（二）2αδ-μ≥0時的模型解

根據（9）和（10）式，顯然，這種情況下，即使管理者實行了最優的事后信用監管，網上交易者的最優違約程度總是大于零，可見，這種情況下，也不存在杜絕網上交易者違約行為的信用監管；管理者的最優事后監管并是杜絕網上交易者的信用欺詐行為，而是將其控制在一定的范圍內，在β＜[SX(]2αδ-μ[]4δ2C[SX)]和β≥[SX(]2αδ-μ[]4δ2C[SX)]的兩種情況下，可以分別對δ≥[SX(]μ[]2α[SX)]的網上交易者的欺詐行為控制在不超過[SX(]1[]2βδ[SX)]和[KF(]^{[SX(]C[]β(2αδ-μ)[SX)][KF)]的范圍這內。}

四、結論

根據兩階段動態博弈模型，網上交易者的違規程度與懲罰力度、網上交易者的折現因子以及管理者的信用監管概率成反比；而管理者的信用監管力度與懲罰力度、網上交易者的折現因子的平方以及管理者的信用監管成反比。管理者的最優事后信用監管的合適目標并不是要杜絕網上交易者的欺詐行為，而是將δ≥[SX(]μ[]2α[SX)]的網上交易者的欺詐行為控制在一定范圍之內。

參考文獻：

[1]Selis， P.， Ramasastry， A.， and Wright， C S. \"BIDDER BEWARE: Toward a Fraud-Free Marketplace-Best Practices for the Online Auction Industry，\" 2001 Annual LCT Conference， April

[2] Brynjolfssom， E.， and Smith， M. \"Frictionless commerce? A comparison of Internet and conventional retailers\"， Management Science， 46(4)，563-585， 2000.

[3] 吳聯生.會計與秩序與會計信息規則性失真[J].經濟研究，2002（4）.

[4] 吳聯生，王亞平.有效會計監管的均衡模型[J].經濟研究，2003(6).

（責任編輯：阿蓮）

注：“本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內容請以PDF格式閱讀原文。”