C2C電子商務環(huán)境下的消費者體驗與雙邊信用研究

馮憲偉

內容摘要：我國現行體制下的C2C電子商務發(fā)展面臨很大的發(fā)展瓶頸，其中的主要制約因素之一就是信用風險，相關的信用評價體系存在指標客觀性、等級嚴謹性、信息真實性以及評價率完善性等方面的缺陷。文章從分析C2C電子商務的信用問題出發(fā)，綜合建立了創(chuàng)新型的C2C電子商務信用評價模型以及消費者體驗評價量表，希望能夠更加有效的降低消費者與商家的心理負擔與交易信用風險，促進C2C電子商務的穩(wěn)健和長遠性發(fā)展。

關鍵詞：C2C模式 電子商務 信用評價模型 量表設計

相對于B2C以及B2B的企業(yè)用戶參與型網絡交易，更加平民化的C2C電子商務在我國擁有更為廣泛的用戶群。然而，線上交易相對于線下實體店鋪所欠缺的直觀購物體驗使得消費者和賣家很難建立起雙邊信任，包括產品非觸摸性、市場虛擬化以及匿名交易在內的信息不對稱現象使得交易風險和市場波動性都有所擴大。目前，部分研究已經證實了信任缺失對于消費者選擇忽略電子商務交易的顯著沖擊作用，如何突破C2C電子商務的低信任度發(fā)展瓶頸是值得深思的問題。

C2C電子商務信用內涵及信用缺失原因

（一）C2C電子商務信用內涵

信用是指雙邊或多邊主體參與下的長期誠實與信任度的積累，最初對信用進行專門研究的學科是心理學和社會學。在西方經濟學獲得大發(fā)展的時期，以制度經濟學和信息經濟學為代表的研究分支開始將信用納入學科理論與實踐的研究框架，并結合博弈論等主流經濟學分析范式，逐漸建立了正式的信用經濟理論。西方經濟學大辭典對信用進行了如下定義：信用或信貸（Credit）是一種當期的財產權讓渡行為，目的是在未來獲得增值的另一部分財產所有權，通常表現為交易雙方當期轉讓價值而在未來獲取現金流。

對于C2C模式下的電子商務信用而言，其達成與否主要依賴于互聯(lián)網交易環(huán)境下的主體遵守合約程度以及市場的不確定性情況。通過對影響C2C電子商務信用的因素進行分析，虛擬市場交易主體的道德水平、管理能力、風險態(tài)度、文化素質、商務技術以及履約行為等都構成買賣雙方的交易博弈因子。C2C電子商務信用體驗具有雙方面的拆解過程，其一是消費者對賣家的信用幾率評估，判斷是否合適進行交易，其二則是賣家對于消費者信用的預判，保證資金的按時回收。

（二）C2C電子商務信用缺失原因

1.時間與空間分離因素。部分研究發(fā)現互聯(lián)網媒介平臺的時空分離自然屬性是造成電子商務交易信用缺失和欺詐行為的誘因。由于不同于線下實體店鋪交易的“一手交錢、一手交貨”，C2C電子商務不具備交易即時性，而是貨物承諾為先，資金兌現在后，違約可能、道德風險等信息在交易全過程中均不具備雙邊透明性，在“利己主義”和“機會動機”作用驅使下，具備優(yōu)勢信息的一方就存在采用失信行為而獲利的可能，而信息劣勢一方也同時存在虧損的可能，信用危機得以產生。

2.網絡非實名制交易。電子商務虛擬化交易平臺和互聯(lián)網的非實名特征提供了對個人用戶隱私權的最大限度保證，也是其吸引網民自由交易的最主要因素之一。然而，對于網絡交易而言，非實名制也造成參與主體之間的互相不了解，交易對象的身份、信用等級以及人品素質都得不到體現，失信和違約擔憂阻礙著網絡交易的達成。根據中國電子商務研究中心的統(tǒng)計數據顯示，2010-2012三年間共計超過58%的C2C電子商務買方遭遇過網絡不誠信問題，超過41%的賣家遭遇過非正常性退貨和無效訂單行為的影響。

3.信息非對稱因素。信息不對稱泛指交易雙方對交易商品的了解程度不均等，其中的一方占據信息優(yōu)勢地位。2001年，美國經濟學家阿克羅夫發(fā)表了著名的《檸檬市場：市場機制與質量不確定性》論文，其中通過對舊車市場的分析，運用數學方法和模型論證了信息不均等條件下的二手車交易結果，得出了“信息不對稱-信用缺失-市場萎縮”的鏈式結論。C2C電子商務的賣方占據優(yōu)勢信息地位，買方則處于信息劣勢地位，如果沒有完善的信用保證和評價機制做基礎，買賣雙方就很難避開信用風險影響，影響到交易能否順利達成。

C2C電子商務信用評價模型的建立

完善的C2C電子商務信用評價體系應該具備這些功能，即交易雙方完成在交易完成后，以確定的有效評價期為基礎，通過對交易全過程的總體體驗進行雙向式的交易評價，建立貫穿式的信息反饋機制，個別用戶的信用記錄和信用等級、信用積分等評定均以其發(fā)布的評價集合為參考，供其他網絡交易用戶獲取信用信息?？傮w而言，信用評價體系是交易者做出理性交易決策的思維框架，殘缺的或不科學的信用評價體系對C2C電子商務的發(fā)展構成很大阻礙，喪失完整的消費者體驗和雙邊信用信息流通路徑。

有效的電子商務信用評價方法要建立在信用累計評價算法的基礎上，以信用指數和積分規(guī)則作為外在表現形式，如圖1所示。交易雙方通過建立和遵守信用評價規(guī)則，在充分保證交易信息表現完整性和內容真實性的基礎上，以投訴機制和第三方有限擔保為依賴進行雙向打分，通過數據庫的形式形成交易主體交易信用記錄和評估平臺，及時發(fā)現和排除風險。

C2C電子商務創(chuàng)新信用評價系統(tǒng)可以降低網絡購物的信用危機發(fā)生概率，提升交易者抵抗風險能力，其建立過程有幾個環(huán)節(jié)需要著重注意：

（一）信用評價指標

C2C電子商務信用評價指標的制定一定要公允，在交易者的主觀評價體系之外，要綜合考慮商品質量、價格、物流以及被評價者反饋等方面的因素，突出對于交易體驗評價的客觀性，降低行業(yè)競爭的排他性條件，樹立不以營業(yè)時間為基礎的賣家信用評定方案。

（二）信用評價等級

C2C信用評價的等級制度不能過于簡單，現行體制下的我國網絡電子商務一般將信用等級設置為“好評、中評、差評”三個等級，量化得分以“+1，0，-1”表示，這樣就使得交易者的評價意愿受到很大限制。例如，許多消費者在給予賣家好評的同時都存在一定的不滿意，類似產品不符合預期和物流慢等，在新型量化表格設計時都要考慮到降低這種現象的發(fā)生概率。endprint

（三）交易金額關聯(lián)

我國目前的C2C網絡交易評價系統(tǒng)將算法設定為“信用積分-交易次數”模式，而不是“信用積分-交易金額”模式，因此無論是一百元的商品還是一元的商品都享受平等評價機會，獲得相同的信用增減值，相對于高價商品賣家，低價商品賣家可以迅速建立起高信用度，而這是不利于真實信用體系建立的，將信用積分與交易金額關聯(lián)勢在必行。

（四）C2C交易評價制度

以我國淘寶網為例，評價制度規(guī)定交易成功后45天未能給予評價的，由系統(tǒng)自動發(fā)出好評信號，這種強制性制度就造成了評價的非真實性。此外，網商評價制度還規(guī)定了只有交易雙方都達成評價后，這種評價才具有效力，因此，賣家對于失信交易不評價的現象經常出現，需要進行交易評價制度改革。

創(chuàng)新型C2C電子商務評價指標量表的設計

消費者對于賣家交易信息的反饋構成了信用評價的基礎，因此，創(chuàng)新型的C2C評價指標量表設計要既能體現消費者的購物體驗，同時又充分考慮虛擬網絡下的信息真實性表現。

一般情況下，消費者電子商務信用評價分3個階段進行，首先，消費者在售前通過互聯(lián)網進行商品咨詢，獲取賣家信用，以文字或圖片形式與賣家達成交易意向；其次，消費者在貨物在途階段向第三方平臺支付款項，收貨后檢驗商品完好率，履行交易承諾；最后，消費者和賣家通過全過程交易對雙方的信用進行評估，處理糾紛，決定最終交易是否達成。從評價階段分析可知，賣方服務和買方交易金額都是量表設計需要考慮的因素。

（一）消費者體驗信用評價量表

消費者體驗信用評價量表是創(chuàng)新性C2C電子商務評價體系的核心，筆者選取的消費者信用體驗主要指標如表1所示。

為了能夠更加公正、客觀的反映消費者的全過程交易體驗，在表格的右半部分同步接入李克特量表，將消費者體驗信用評價分為A、B、C、D、E五個等級，對應的購物體驗分別為很好、較好、一般、較差、很差，賦值分別為2、1、0、-1、-2。

（二）量表指標權重和加權得分

對于消費者體驗評價量表的權重設計，一級指標分別為1.1和1.2，對應服務和商品，二級指標是從2.1至2.7的Class2子單位，以重要性等級分別對應1分到5分。通過對指標得分進行加總可以分別得到基于{1.1；（2.1，2.2，2.3，2.4）}和{1.2；（2.5，2.6，2.7）}的重要性矩陣，通過對統(tǒng)計數據進行兩兩分析，分別得出各自的作用權重。

對于消費者體驗評價量表的加權得分，設定Mk為消費者k在交易中對賣家的信用評分，則Mk=（1.1）%*[（2.1）%*得分+…+（2.4）%*得分]+1.2%*[（2.5）%*得分+…+（2.7）%*得分]，消費者K對于賣家信用積分貢獻比重為Nk，賣家的加權信用平均得分S為：

（三）算法

在累計信用評級算法以外，量表算法要以時間單位對評價主體的當期與前期、遠期信用價值進行賦權計算，信用度高則納入更多權重值。消費者交易金額越大，則其對信任指數的影響就越大。賣家在考核期間內的交易頻數均作為消費者滿意度評價的權重熵，在考慮電子商務中發(fā)生的額外情形信用值增減情況下，以T表示賣家在考核期內的信用值，I為交易數量和，Pi指代消費者K以外的其余消費者參與的第i個交易，S（i）為賣家交易信用加權平均值，CrPi即為Pi的評價反饋信息置信度，Di為消費者參與第i個交易的交易金額，Ik為賣家歷史信用評價值，α和β分別為量表1.1和1.2部分的權重得分比例，則最終C2C信用T的算法就可以定義如下：

結論

C2C電子商務以其平民化和低進入門檻性而在我國具有廣闊的發(fā)展前景，當前階段之所以出現發(fā)展瓶頸，有很大部分的原因就是在于信任建立機制和全面性信用評價體系的缺乏，創(chuàng)新C2C電子商務消費者體驗與雙邊信用建立模型對于解決這一問題構成很大的助力，同時輔之以信用評價指數的量化體系建設，我國長久以來電子商務市場信息嚴重失衡的現象可以得到相當程度的緩解。文章對創(chuàng)新型電子商務消費者評價體系和量表設計進行了思考，也存在理論性過強、缺乏實踐操作考驗等不足之處，這些都需要在以后的研工作中進行改進和完善。

參考文獻：

1.陳曉波.C2C網絡零售環(huán)境下負面評價信息反饋策略研究[J].北京工商大學學報，2013（1）

2.李鳳珍.轉型升級中我國連鎖零售業(yè)經營戰(zhàn)略研究[J].商業(yè)時代，2012（36）

3.鄧之宏.中國C2C交易市場網上購物意向影響因素實證研究[J].商業(yè)時代，2012（12）

4.王麗華.C2C信譽機制中的信任模型及相關算法研究[D].燕山大學，2012

5.王碧芳.C2C交易中賣家信譽對顧客購買意愿的影響機制研究[D].浙江工商大學，2013

6.張晨.我國C2C電子商務消費者信任影響因素研究[D].沈陽理工大學，2012

7.葉高萍.C2C信用評價管理研究[D].中北大學，2013

8.鄧之宏.中國C2C交易市場電子服務質量、顧客滿意和顧客忠誠實證研究[J].科技管理研究，2013（3）endprint

（三）交易金額關聯(lián)

我國目前的C2C網絡交易評價系統(tǒng)將算法設定為“信用積分-交易次數”模式，而不是“信用積分-交易金額”模式，因此無論是一百元的商品還是一元的商品都享受平等評價機會，獲得相同的信用增減值，相對于高價商品賣家，低價商品賣家可以迅速建立起高信用度，而這是不利于真實信用體系建立的，將信用積分與交易金額關聯(lián)勢在必行。

（四）C2C交易評價制度

以我國淘寶網為例，評價制度規(guī)定交易成功后45天未能給予評價的，由系統(tǒng)自動發(fā)出好評信號，這種強制性制度就造成了評價的非真實性。此外，網商評價制度還規(guī)定了只有交易雙方都達成評價后，這種評價才具有效力，因此，賣家對于失信交易不評價的現象經常出現，需要進行交易評價制度改革。

創(chuàng)新型C2C電子商務評價指標量表的設計

消費者對于賣家交易信息的反饋構成了信用評價的基礎，因此，創(chuàng)新型的C2C評價指標量表設計要既能體現消費者的購物體驗，同時又充分考慮虛擬網絡下的信息真實性表現。

一般情況下，消費者電子商務信用評價分3個階段進行，首先，消費者在售前通過互聯(lián)網進行商品咨詢，獲取賣家信用，以文字或圖片形式與賣家達成交易意向；其次，消費者在貨物在途階段向第三方平臺支付款項，收貨后檢驗商品完好率，履行交易承諾；最后，消費者和賣家通過全過程交易對雙方的信用進行評估，處理糾紛，決定最終交易是否達成。從評價階段分析可知，賣方服務和買方交易金額都是量表設計需要考慮的因素。

（一）消費者體驗信用評價量表

消費者體驗信用評價量表是創(chuàng)新性C2C電子商務評價體系的核心，筆者選取的消費者信用體驗主要指標如表1所示。

為了能夠更加公正、客觀的反映消費者的全過程交易體驗，在表格的右半部分同步接入李克特量表，將消費者體驗信用評價分為A、B、C、D、E五個等級，對應的購物體驗分別為很好、較好、一般、較差、很差，賦值分別為2、1、0、-1、-2。

（二）量表指標權重和加權得分

對于消費者體驗評價量表的權重設計，一級指標分別為1.1和1.2，對應服務和商品，二級指標是從2.1至2.7的Class2子單位，以重要性等級分別對應1分到5分。通過對指標得分進行加總可以分別得到基于{1.1；（2.1，2.2，2.3，2.4）}和{1.2；（2.5，2.6，2.7）}的重要性矩陣，通過對統(tǒng)計數據進行兩兩分析，分別得出各自的作用權重。

對于消費者體驗評價量表的加權得分，設定Mk為消費者k在交易中對賣家的信用評分，則Mk=（1.1）%*[（2.1）%*得分+…+（2.4）%*得分]+1.2%*[（2.5）%*得分+…+（2.7）%*得分]，消費者K對于賣家信用積分貢獻比重為Nk，賣家的加權信用平均得分S為：

（三）算法

在累計信用評級算法以外，量表算法要以時間單位對評價主體的當期與前期、遠期信用價值進行賦權計算，信用度高則納入更多權重值。消費者交易金額越大，則其對信任指數的影響就越大。賣家在考核期間內的交易頻數均作為消費者滿意度評價的權重熵，在考慮電子商務中發(fā)生的額外情形信用值增減情況下，以T表示賣家在考核期內的信用值，I為交易數量和，Pi指代消費者K以外的其余消費者參與的第i個交易，S（i）為賣家交易信用加權平均值，CrPi即為Pi的評價反饋信息置信度，Di為消費者參與第i個交易的交易金額，Ik為賣家歷史信用評價值，α和β分別為量表1.1和1.2部分的權重得分比例，則最終C2C信用T的算法就可以定義如下：

結論

C2C電子商務以其平民化和低進入門檻性而在我國具有廣闊的發(fā)展前景，當前階段之所以出現發(fā)展瓶頸，有很大部分的原因就是在于信任建立機制和全面性信用評價體系的缺乏，創(chuàng)新C2C電子商務消費者體驗與雙邊信用建立模型對于解決這一問題構成很大的助力，同時輔之以信用評價指數的量化體系建設，我國長久以來電子商務市場信息嚴重失衡的現象可以得到相當程度的緩解。文章對創(chuàng)新型電子商務消費者評價體系和量表設計進行了思考，也存在理論性過強、缺乏實踐操作考驗等不足之處，這些都需要在以后的研工作中進行改進和完善。

參考文獻：

1.陳曉波.C2C網絡零售環(huán)境下負面評價信息反饋策略研究[J].北京工商大學學報，2013（1）

2.李鳳珍.轉型升級中我國連鎖零售業(yè)經營戰(zhàn)略研究[J].商業(yè)時代，2012（36）

3.鄧之宏.中國C2C交易市場網上購物意向影響因素實證研究[J].商業(yè)時代，2012（12）

4.王麗華.C2C信譽機制中的信任模型及相關算法研究[D].燕山大學，2012

5.王碧芳.C2C交易中賣家信譽對顧客購買意愿的影響機制研究[D].浙江工商大學，2013

6.張晨.我國C2C電子商務消費者信任影響因素研究[D].沈陽理工大學，2012

7.葉高萍.C2C信用評價管理研究[D].中北大學，2013

8.鄧之宏.中國C2C交易市場電子服務質量、顧客滿意和顧客忠誠實證研究[J].科技管理研究，2013（3）endprint

（三）交易金額關聯(lián)

我國目前的C2C網絡交易評價系統(tǒng)將算法設定為“信用積分-交易次數”模式，而不是“信用積分-交易金額”模式，因此無論是一百元的商品還是一元的商品都享受平等評價機會，獲得相同的信用增減值，相對于高價商品賣家，低價商品賣家可以迅速建立起高信用度，而這是不利于真實信用體系建立的，將信用積分與交易金額關聯(lián)勢在必行。

（四）C2C交易評價制度

以我國淘寶網為例，評價制度規(guī)定交易成功后45天未能給予評價的，由系統(tǒng)自動發(fā)出好評信號，這種強制性制度就造成了評價的非真實性。此外，網商評價制度還規(guī)定了只有交易雙方都達成評價后，這種評價才具有效力，因此，賣家對于失信交易不評價的現象經常出現，需要進行交易評價制度改革。

創(chuàng)新型C2C電子商務評價指標量表的設計

消費者對于賣家交易信息的反饋構成了信用評價的基礎，因此，創(chuàng)新型的C2C評價指標量表設計要既能體現消費者的購物體驗，同時又充分考慮虛擬網絡下的信息真實性表現。

一般情況下，消費者電子商務信用評價分3個階段進行，首先，消費者在售前通過互聯(lián)網進行商品咨詢，獲取賣家信用，以文字或圖片形式與賣家達成交易意向；其次，消費者在貨物在途階段向第三方平臺支付款項，收貨后檢驗商品完好率，履行交易承諾；最后，消費者和賣家通過全過程交易對雙方的信用進行評估，處理糾紛，決定最終交易是否達成。從評價階段分析可知，賣方服務和買方交易金額都是量表設計需要考慮的因素。

（一）消費者體驗信用評價量表

消費者體驗信用評價量表是創(chuàng)新性C2C電子商務評價體系的核心，筆者選取的消費者信用體驗主要指標如表1所示。

為了能夠更加公正、客觀的反映消費者的全過程交易體驗，在表格的右半部分同步接入李克特量表，將消費者體驗信用評價分為A、B、C、D、E五個等級，對應的購物體驗分別為很好、較好、一般、較差、很差，賦值分別為2、1、0、-1、-2。

（二）量表指標權重和加權得分

對于消費者體驗評價量表的權重設計，一級指標分別為1.1和1.2，對應服務和商品，二級指標是從2.1至2.7的Class2子單位，以重要性等級分別對應1分到5分。通過對指標得分進行加總可以分別得到基于{1.1；（2.1，2.2，2.3，2.4）}和{1.2；（2.5，2.6，2.7）}的重要性矩陣，通過對統(tǒng)計數據進行兩兩分析，分別得出各自的作用權重。

對于消費者體驗評價量表的加權得分，設定Mk為消費者k在交易中對賣家的信用評分，則Mk=（1.1）%*[（2.1）%*得分+…+（2.4）%*得分]+1.2%*[（2.5）%*得分+…+（2.7）%*得分]，消費者K對于賣家信用積分貢獻比重為Nk，賣家的加權信用平均得分S為：

（三）算法

在累計信用評級算法以外，量表算法要以時間單位對評價主體的當期與前期、遠期信用價值進行賦權計算，信用度高則納入更多權重值。消費者交易金額越大，則其對信任指數的影響就越大。賣家在考核期間內的交易頻數均作為消費者滿意度評價的權重熵，在考慮電子商務中發(fā)生的額外情形信用值增減情況下，以T表示賣家在考核期內的信用值，I為交易數量和，Pi指代消費者K以外的其余消費者參與的第i個交易，S（i）為賣家交易信用加權平均值，CrPi即為Pi的評價反饋信息置信度，Di為消費者參與第i個交易的交易金額，Ik為賣家歷史信用評價值，α和β分別為量表1.1和1.2部分的權重得分比例，則最終C2C信用T的算法就可以定義如下：

結論

C2C電子商務以其平民化和低進入門檻性而在我國具有廣闊的發(fā)展前景，當前階段之所以出現發(fā)展瓶頸，有很大部分的原因就是在于信任建立機制和全面性信用評價體系的缺乏，創(chuàng)新C2C電子商務消費者體驗與雙邊信用建立模型對于解決這一問題構成很大的助力，同時輔之以信用評價指數的量化體系建設，我國長久以來電子商務市場信息嚴重失衡的現象可以得到相當程度的緩解。文章對創(chuàng)新型電子商務消費者評價體系和量表設計進行了思考，也存在理論性過強、缺乏實踐操作考驗等不足之處，這些都需要在以后的研工作中進行改進和完善。

參考文獻：

1.陳曉波.C2C網絡零售環(huán)境下負面評價信息反饋策略研究[J].北京工商大學學報，2013（1）

2.李鳳珍.轉型升級中我國連鎖零售業(yè)經營戰(zhàn)略研究[J].商業(yè)時代，2012（36）

3.鄧之宏.中國C2C交易市場網上購物意向影響因素實證研究[J].商業(yè)時代，2012（12）

4.王麗華.C2C信譽機制中的信任模型及相關算法研究[D].燕山大學，2012

5.王碧芳.C2C交易中賣家信譽對顧客購買意愿的影響機制研究[D].浙江工商大學，2013

6.張晨.我國C2C電子商務消費者信任影響因素研究[D].沈陽理工大學，2012

7.葉高萍.C2C信用評價管理研究[D].中北大學，2013

8.鄧之宏.中國C2C交易市場電子服務質量、顧客滿意和顧客忠誠實證研究[J].科技管理研究，2013（3）endprint