基于熵權和層次分析的B2B第三方交易市場模式下企業信任評價研究

[摘 要] 本文針對B2B第三方交易市場模式下賣方信任難以評價的問題，提出了基于熵權法和層次分析法(AHP)的模糊綜合評價判斷方法，克服了模糊綜合評價法在權重確定方面的隨意定、主觀性的問題。本文將熵權法和層次分析法與模糊綜合評價法有效結合起來，并將對B2B第三方交易市場模式下賣方信任因素分解成由指標因素組成的層次。根據指標因素對應的判斷矩陣以及模糊判斷矩陣求出主觀與客觀權重，并進行權重擬合，從而得到綜合權重。最后根據模糊綜合評價法將綜合權重及判斷矩陣進行運算，最終得到所選賣家企業。

[關鍵詞] B2B電子商務 信任評價 模糊綜合評價 熵權 層次分析

一、序論

2001年諾貝爾經濟學獎獲得者、美國經濟學家邁克爾·斯彭斯站在中國南海知識經濟論壇上，宣布互聯網將終復蘇和全球投資環境的改善情況下，電子商務市場得到了蓬勃的發展。其中B2B(企業對企業，BtoB)更是勢如破竹。國內很多企業都被B2B電子商務的巨大優勢吸引，相繼展開B2B電子商務活動。《2005年中國電子商務市場調查報告》顯示，2005年中國電子商務市場整體增長迅猛，網上成交額由2004年的3500億元升至2005年的5531億元，增長158%。其中B2B市場占到了整個電子商務市場份額近98 %，B2B第三方交易平臺模式是B2B電子商務的主要交易平臺。隨著B2B第三方交易平臺越來越受到企業的青睞，企業如何在眾多B2B第三方交易平臺和注冊在該交易平臺的企業中進行選擇則出現了前所未有的危機。因此，在B2B第三方交易平臺如何選擇一個可信的賣方企業是一項緊迫的任務。

本文在綜合分析Mayer(1995)、Tan Sutherland (2004) 在線網絡購物中信任和技術接受模型的基礎上，參考了信任度評估模型，以B2B第三方交易市場模式作為研究對象，綜述并驗證影響B2B第三方交易市場模式的信任因素的研究，得出符合我國B2B第三方交易市場模式下企業信任評價體系，從而使B2B第三方交易模式下的企業信任度得到更直觀的反映。文中主要通過將信任模型和B2B第三方交易平臺相結合，為在B2B第三方交易平臺中對賣方信任評價和有效地選擇賣方企業提供有益的幫助。

二、適合我國B2B第三方交易平臺交易市場模式下的企業信任因素

B2B第三方交易平臺市場模式下企業信任因素是交易平臺以及網上企業可促進或阻礙消費者信任產生的所有特征。主要包括交易平臺特征、企業平臺特征、企業自身特征和外部因素。

本文基于技術接受模型Technology Acceptance Model(TAM)，通過對在技術接受模型上國內外學者針對不同電子商務及信息系統上對信任的影響因素的研究，在總結的基礎上，針對B2B第三方交易模式的特殊性，對該模式下的用戶和研究人員進行調查，得到了基于B2B第三方交易市場模式中企業信任評價指標體系，見圖1所示。

三、方法的提出

模糊綜合評價法(Fuzzy Comprehensive Evaluation，FCE)是一種定性和定量相結合的評價方法，它對具有較多評判模糊性的影響因素而又需分層的復雜系統的評價是一種非常有效的方法。它可以對具有多種屬性的事物或者其總體優劣說多種因素影響的事物，做出一個綜合這些屬性或因素的總體判斷。通過一個綜合這些屬性或因素的總體評判得出非常明確的結論，在一定的隸屬度上反映了事物屬性的類別。

層次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)是一種用來處理復雜社會、政治、經濟和技術等問題的決策方法。該方法建立的模型具有梯階結構的目標、子目標、約束條件對方案進行評判，利用判斷矩陣確定各評判因素的相對權重，以此擇優排序，是一種定性與定量相結合的方法。AHP是一種較好的權重確定方法，它是各種復雜問題的各因素劃分成相關聯的有序層次，使之條理化、有序化。

在信息論中，熵用來表示事物出現的不確定性。從信息角度，它代表該指標在該問題中提供有用信息量的多少。信息量大，不確定性就小，熵值也就越小;反之亦然。熵權法的基本思想是權重系數應當反映各個指標在總體指標中的變化程度以及對其他指標的影響程度，并且賦權的原始信息應當直接來源于客觀環境，這樣就降低了權重的主觀性。

對于較為復雜系統的綜合評價，由于涉及因素較多，相互關系復雜，一般需要建立多層次綜合評價因素體系。企業信任影響因素體系兩級因素集合:U={Ui，i=1，2，3，4}，式中:U1={U11，U12，U13，U14}，其余U2、U3，U4各指標也包含多個評價指標。建立評價指標的評分標準。根據確定的評價等級V=(優、良、中、差、很差)，其分值分別為(10、8、6、4、2)。

確定信任評價指標因素對賣方企業信任影響的隸屬關系矩陣，即確定信任因素集合Ui(i=1，2，3，4)對評價等級V的隸屬關系矩陣Ri=(rij)m×n(其中m為評價指標體系因素總數，n為評語數)。多層次機構的模糊綜合判斷矩陣要先從最底層開始確定，然后逐層向上推倒。例如k個評價可以表示為:(1)式中:rij表示可靠性，即U1中各子指標因素對信任度V1的隸屬關系，且每一行都滿足歸一化條件，即，(i=1，2，3，4，5)。同理，可得到相同層次的企業平臺特征評價矩陣R2(4×5維矩陣)和企業自身特征評價矩陣R3(8×5維矩陣)和外部因素評價矩陣R4(3×5維矩陣)。

確定系統熵，以模糊綜合判斷矩陣R(rij)作為研究系統:H(i)為系統中第i個評價指標的熵值，可以表示為:(2)，式中:n為系統評價數;rij滿足=1，且規定:當rij=0時，H(i)=0。

確定熵權，第i個指標的熵權可表示為(3)，式中:H(i)為第i個指標的熵值;m表示指標數。同理，通過式(3)可以求出其他指標對應的權重，這樣就得到了基于熵權的評價指標權重向量:W=(w1，w2，…，wm)。

構造判斷矩陣， 以P表示目標，ui，uj(i，j=1，2，…，n)表示評價因素;uij表示ui對uj的相對重要性數值，可按表2取值。可確定判斷矩陣為(4)

計算權重分配， 根據判斷矩陣，求出最大特征根λmax所對應的特征向量w，求解方程如:Pw=λmaxw(5)，所求得的特征向量w即為各評價因素的重要性排序，也就是權重分配。

由以上得到的權重分配是否合理，還需要對判斷矩陣進行一致性檢驗。檢驗使用公式如下:CR=CI/RI(6)其中，CR為隨機一致性比率;CI為一般一致性指標，CI=(λmax -n)/(n-1);RI為平均隨機一致性指標，對于1階至9階判斷矩陣的RI值參見下表，其中n為判斷矩陣的階數。一般而言，CR越小，判斷矩陣的一致性越好。

若判斷矩陣P的CR<0.1或者λmax=n，CI=0時，則認為判斷矩陣具有滿意的一致性;否則，則需要調整判斷矩陣中的元素以使其具有滿意的一致性。

得到熵權重和層次分析的權重，下一步就是要用這兩個權重算出綜合權重。假設AHP確定的權重為A=(a1，a2，…，am)，熵權法確定的權重為W=(w1，w2，…，wm)，則第i個指標的綜合權重為(7)，得到綜合權重向量T=(t1，t2，…，tm)。

根據模糊綜合評判的方法，單層次綜合評判結果由下式求得:Bi=TioRi(8)，即(b1，b2，…，bn)=(t1，t2，…，tn)o ，式中:Bi為單層次綜合評判結果;Ri為模糊綜合評判矩陣;Ti為權重向量;o 表示模糊運算符，對它的不同定義，會確定不同的模糊綜合評判模型。根據上述公式，可計算出各子評價因素層次上的模糊綜合評價，結果為B1，B2，B3，B4。在各單層次評判的基礎上，可以構成上一層因素集的模糊綜合評價矩陣，(9)，以此類推，直到得到最高層模糊評判結果B。

通過最大隸屬度原則對評價結果進一步處理，得到一個直觀的者評價結果。最大隸屬度原則是取與評判結果的最大值maxbj(j=1，2，…，m)相對應的評語集元素為最終評判結果，即V={VL|VL→maxbj}(10)。

四、結論

通過以上分析，我們能夠用基于熵權和層次分析法的模糊綜合評價方法對實際的B2B第三方交易模式下企業進行信任評價。這種評價方法能夠客觀的評價各個B2B第三方交易平臺上的企業的信任度的優劣，并使其量化。本文中各評價因素的選取以及判斷矩陣的賦值可根據具體情況和反饋意見進行修正。在實際應用中，此方法更加注重了評價指標體系本身的層次性，并且充分利用了被評判指標的信息量。

參考文獻:

[1]李士勇:工程模糊數學及應用[M].哈爾濱:哈爾濱工業大學出版社，2004

[2]李繼宏 趙 濤:基于熵權的優度評價法在信息化項目績效評價中的應用研究[M].北京:北京理工大學學報，2008

[3]胡運權:運籌學教程[M].清華大學出版社，2007