基于多元線性回歸分析的淘寶賣家信用等級可信度評價——以航模配件商品為例

馬文博 陳占明

（中國人民大學經濟學院，北京100872）

基于多元線性回歸分析的淘寶賣家信用等級可信度評價——以航模配件商品為例

馬文博 陳占明

（中國人民大學經濟學院，北京100872）

〔摘 要〕為了測度淘寶賣家信用等級的可信度，本文以航模配件為考察對象，采集相關變量數據，基于計量經濟學統計工具建立模型，對該商品賣家信用評價等級進行了多元線性回歸分析，發現淘寶賣家信用等級評價中的諸多缺陷，并提出修正建議。

〔關鍵詞〕淘寶賣家；信用信息；信用等級；可信度評價；多元線性回歸分析

自2003年淘寶網創立以來，我國網民對網絡購物從陌生到熟悉并一直伴隨著人們對網購產品質量的關注與信息選擇。從2014年11月開始，中國羽絨工業協會在天貓、淘寶上匿名購買了銷量排名比較靠前的羽絨服38件，其中男裝8件、女裝21件、童裝9件；38件樣品于11月15～18日分別寄給兩家由國際羽絨羽毛局認可的中國檢測實驗室檢測，2014年12月12日，中國羽絨工業協會已經在其官方網站發布了調查結果，在被抽檢的38個樣品中，僅9個樣品合格，合格率為23.7%［1］。由此可見，網絡購物中消費者需要對產品的宣傳信息與質量進行謹慎的辨別并進行消費決策。

從某種程度上說，網絡購物的所有商品都是信息選擇結果和信任品，尤其是用戶對信息質量的感知在很大程度上會影響到對信息的選擇和使用［2］；然而在消費之前，消費者并不知道產品的質量，只有在消費之后產品才會顯示其質量。根據經濟學理論，這種信息不對稱會導致賣方有更大的欺騙動機，高質量的產品如果不能顯示其質量就會被驅逐出市場。針對買賣雙方信息不對稱導致的電子商務發展誠信瓶頸，大部分電子商務平臺都采取信用評價體系來解決這一問題［3］。例如，淘寶網對第三方賣家采取了信用等級評價制度以消除這種信息不對稱；通過查看賣家的信用等級，消費者可以一定程度地了解賣家的信用程度等信息。但如果對這一衡量指標不夠了解，消費者仍不能根據這一指標進行正確的決策。因此本文要研究這一指標的作用原理和可信程度，即信用等級能多大程度上反映賣家的真實情況。

1　淘寶信用等級評價制度

淘寶信用等級是淘寶網對會員購物實行評分累積等級模式的設計，每在淘寶網上購物1次，至少可以獲得1次評分的機會，分別為“好評”、“中評”、“差評”。每得到1個“好評”，就能夠積累1分。賣家的信用被分為20個等級，250分以內的積分用紅心來表示，251分到1萬分用藍鉆來表示，1萬零1分至50萬分評價積分用藍色皇冠表示，50萬零1分以上的信用等級用黃色皇冠表示，如圖1所示［4］。

圖1　賣家信用等級示意圖

這種評價制度通過已經完成消費的消費者對產品信用信息的反饋，消除網絡購物中的信息不對稱，使產品能在消費前顯示出產品質量。有調查顯示，82.9%的用戶在選擇店鋪購買商品時會瀏覽其他消費者的評價信息，根據評價狀況來進行消費決策，由此可見消費者反饋對其他消費者決策影響較大［5］；因此賣家將更加重視產品質量，通過提高產品的性價比來提高好評數量，這在一定程度上可以保證產品的質量。然而，由于在線商品評論主體具有不可見性，同時評論內容往往帶有主觀色彩，這為虛假評論的產生提供了機會［6］，同時賣家也可能通過一定的不正當手段來虛假地提高信用等級。那么這種評價評論的反饋信息究竟多大程度上反映了賣家產品和服務質量的真實情況呢？下面本文以航模配件商品為例，通過構建計量經濟學模型進行分析。

2　變量的確定以及數據采集

2.1變量的選擇與確定

所謂“產品質量的真實情況”最直觀的理解就是在實際消費中消費者獲得的產品質量、服務等信用信息，信用等級與“真實情況”的相關程度的大小也就反映了這一評價制度多大程度上可以被消費者信任。但由于淘寶買家多為匿名購買，筆者很難對特定交易的買家進行逐一調查，因此，本文用賣家的其他信息來概括其提供服務和保障產品質量的能力。選取包含這些信息的變量如下。

2.1.1賣家粉絲數

這一變量反映了賣家的受歡迎程度，當買家收藏某一店鋪時該買家就成為該賣家的粉絲，只有當買家對店鋪的質量、服務等滿意時，買家才會收藏該店鋪，且完全出于自愿，因此這一變量可以從側面反映賣家的產品質量、服務質量等綜合信息，并且在C2C的電子商務形式中，對于大多數商家來說這一變量造假難度較大。

2.1.2賣家商品數量

商品數量代表網店規模，電子商務中的管理服務等方面存在規模效應，網店規模越大說明其提供服務和保障產品質量的能力就越強；同時，網店的規模越大其成本也就越大，進行欺騙行為所承擔的風險也就越大，因此欺騙的動機越小。

2.1.3店鋪注冊時間

店鋪注冊時間指從注冊之日算起該店鋪已經經營了多長時間，經營時間越長的店鋪經驗越充分，提供優質服務額能力越強；同時，產品質量不合格的店鋪不可能長期經營，因此店鋪注冊時間與賣家的信用程度相關，由于賣家信用等級為累積變化量，因此時間長短也會影響信用等級。

2.1.4好評率

根據賣家信用等級的評定標準，好評的數量直接影響賣家的信用等級，但由于各方面原因，如顧客數量不同、評論總數相差加多等，甚至有賣家通過不正當手段增加好評數量，會導致信用信息不準確以及信用等級的虛高，而好評率這一變量不僅包含好評數量，還包含了中評和差評的數量，能更真實地反映買家的反饋。

2.2數據采集及特征概括

針對上述變量，本文根據淘寶網提供的店鋪信息采集數據，賣家信用等級用Credit表示，賣家粉絲數用Customer表示，賣家商品數量用Commodity表示，店鋪注冊時間（以月為單位）用Time表示，好評率用Reputation表示。其中信用等級隨好評數量的變化不是線性變化，因此在數據采集時本文不采用等級數，而選取該等級的好評數平均數。此外，由于不同店鋪銷售的商品種類會影響銷售量、評價數量等因素，因此在采集數據時筆者要選取銷售相同種類商品的賣家。

根據這種數據采集策略，本文選取100家銷售航模配件的淘寶店鋪的相關數據作為樣本數據進行研究，收集得到的數據如表1。

表1　賣家數據采集表

表1?。ɡm）

利用Stata軟件對上述表1數據特征進行概括，結果如表2。

表2　數據特征概括表

3　數據多元線性回歸與分析

本文線性回歸分析具有方法簡潔、對數量之間關系解釋比較充分的特點，因此在社會、經濟等眾多學科領域有著較為廣泛的應用［7］。

（1）我們建立多元線性回歸模型，賣家信用等級Credit為被解釋變量，賣家粉絲數Customer、賣家商品數量Commodity、店鋪注冊時間Time、好評率Reputation 4個變量分別為解釋變量，設截距項為β0，自變量的系數分別為β1、 β2、β3、β4，由此得到回歸方程為：

（2）利用Stata軟件對上述數據進行多元線性回歸，得到的回歸結果如表3。由表3可以看出，修正的R方約等于0.73，表示該模型擬合較好，被解釋變量能較好地由自變量解釋，且p值為0說明解釋變量系數整體顯著異于零，但著眼于每個解釋變量的回歸系數時，并不是所有變量的回歸結果并不理想。

表3　多元線性回歸結果

對于自變量Customer，系數β1的最小二乘估計值約等于9.2，p值等于0，說明賣家粉絲數與賣家信用等級正相關且系數顯著異于零，與預期結果相符；自變量Commodity的p約等于0.8遠大于臨界值，說明回歸系數并不顯著，該自變量與賣家信用等級的相關程度較低；對于自變量Time，系數β3的最小二乘估計值約等于116，p值小于臨界值，說明店鋪成立時間與賣家信用等級正相關且系數顯著異于零，與預期相符；對于自變量Reputation，β4的最小二乘估計值為967.9但p值大于臨界值，說明好評率與賣家信用等級正相關但回歸并不顯著。在4個解釋變量中只有兩個系數顯著性較好，而僅有這兩個變量不能反映賣家真實的保證產品和服務質量的能力。

4　淘寶信用等級制度的評價

根據表3回歸結果可知，淘寶賣家的信用等級制度不能很好地反映淘寶賣家的真實情況，也就是說這種信用等級制度的可信度較低。通過查閱相關資料可以發現，這種信用等級制度有時不能真實反映買賣雙方的信用程度，部分賣家利用現行規則的漏洞進行信用炒作，存在買賣雙方以抬高信用為目的，雙方在無實際交易的情況下做出好評并傳遞不真實信用信息的現象和行為。信用炒作的方式包括利用虛擬商品交易賺取信用值，使用互動交易互炒信用，甚至有專門的“刷鉆公司”招募專職買家代刷信用［8］。根據資料顯示，通過虛假交易，賣家將信用級別炒到1個皇冠通常只需30～40天，最高可以刷到兩個皇冠。因此，信用評價體系的漏洞使得一定的信任程度也已經變得不太可靠［5］。

信用炒作行為之所以存在，是因為賣家過分重視信用等級對經營狀況的影響，而買家對該信用等級的真實度及相關信用信息沒有良好的監督意識、監督能力及科學的判斷依據，由此誘發的虛假交易必將導致網絡交易者濫用信用評價制度。對于這種現象，除了淘寶網作為C2C交易的第三方監督者應該及時填補制度上的漏洞并起到監督義務之外，網絡交易的信用應該由買賣雙方以及相關的法律制度共同維護。如果法律上能將這種信用確立為一種權利，交易者維護自身信用的同時也應承擔起相應的義務，確保其信用信息的真實，可能會對這樣的炒作行為有更好的抑制效果［9］。

除了虛假交易可能導致信用等級與各變量的回歸偏差之外，這種信用等級制度本身也存在一定缺陷。例如，淘寶信用等級采用累計制度，而沒有賦予不同時期的消費者反饋以不同的權重，也就是說不論什么時期的消費者評價對賣家信用等級有著相同的影響；因此信用等級制度雖然可以反映賣家的信用情況，但其隨時間動態變化的靈敏度較低，不能動態的表現賣家的信用變化，對賣家的信用評價具有滯后性。而模型中選取的部分變量如賣家粉絲數、商品數量都是動態數據，能夠及時反映賣家的經營情況，因此這種信用等級制度不能準確地預測賣家在未來交易中的決策，導致信用等級制度的可信度較低。

總的來說，當前淘寶信用評價體系存在的缺陷主要包括信息不對稱現象的存在、信用信息不夠完整真實準確、評價等級設置過于簡單、忽略交易金額對信用評價的影響、身份認證體制較松散、忽略評價時間對信用的影響以及缺乏鼓勵買家進行真實評價的激勵機制等［10］。本文以航模配件商品為例，或有覆蓋面不全之不足，但可從一個側面反映網購信用問題。

5　建議及結論

淘寶賣家信用等級制度的缺陷導致依據賣家信用等級的購物風險大大提高，因此買家在購物時不應將賣家的信用等級作為惟一或主要判斷標準，還需通過其他較為直接可靠的信息對產品質量及賣家信用進行判斷。仍以銷售航模配件的賣家為例，在參考信用等級的基礎上，首先，買家可根據其他消費者的反饋對產品質量進行評估。消費者反饋分為三類，分別為好評、中評和差評，買家可根據反饋的內容得知商品的部分信息，但由于多數買家為匿名購買，填寫反饋者的身份無從核實，可能存在店家惡意偽造好評或競爭對手惡意偽造差評的現象，因此買家有必要根據經驗對反饋信息進行篩選，尤其是要增強判斷和識別評論信息的有用性的能力［11］。其次，買家還可根據店內其它商品與所買商品的相關程度對商品質量進行預測。通常店內商品關聯程度較高的賣家專業性更強，產品質量更為可靠；例如航模配件等商品不論購買或銷售都需要一定的專業知識，買家可通過在交易平臺上與賣家直接溝通，對賣家的專業性進行評估，從而預測產品質量。另外，商家社會責任的履行已成為企業可持續發展的重要條件，而且商家聲譽在企業社會責任對企業績效的影響中具有中介效應［12］，因此電子商務經營者應當積極主動地打造自身良好的商家聲譽和信用品牌。當然，從根本上講，目前最迫切需要解決的是建立電子商務的征信數據環境和信用信息服務體系［13］，建立完整的電子商務信用機制，從而構建良好的電子商務生態環境［14］。

自從eBay打開了網絡購物平臺的大門，信用就成為網購平臺的重要根基，而信用評價制度起到了維護這個根基的重要作用，同時，電子商務環境中的信用評價問題也成為國內外學者研究的熱點［15］。作為目前中國網絡購物平臺的重要組成部分和行業典范，淘寶網的現有信用等級制度存在著一定的漏洞和缺陷，導致電子商務信用信息傳播不夠規范，網絡購物的信用得不到有效的監督；因此，淘寶信用等級制度亟待完善，可信度有待提高。阿里巴巴集團發布的《電子商務發展的環境影響報告》曾指出：電子商務在推動經濟增長和社會轉型的同時，也具有十分顯著的環境效應［16］。在電子商務日益發揮綠色經濟助力引擎作用的大環境中，我們期待一個更加健康可信的網絡購物平臺。

參考文獻

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（本文責任編輯：馬 卓）

Reliability Evaluation of Credit Rating for Taobao Sellers based on Multiple Linear Regression Analysis——To Take Model Accessories Products as an Example

Ma WenBo Chen Zhanming
（School of Economics，Renmin University of China，Beijing 100872，China）

〔Abstract〕In order to measure Taobao sellers credit rating credibility，this paper took the model accessories as the research object，collected relevant data variables，established econometric model based on statistical tools，to make the multiple linear regression analysis on the grade of goods seller credit evaluation.It was found that there were many defects in credit evaluation in Taobao sellers，and some proposed amendments were put forward.

〔Key words〕Taobao sellers；credit information；credit rating；reliability evaluation；multiple linear regression analysis

作者簡介：馬文博（1994-），男，研究方向：能源經濟。

收稿日期：2015-05-18

〔中圖分類號〕G203

〔文獻標識碼〕A

〔文章編號〕1008-0821（2015）08-0172-06

DOI：10.3969／j.issn.1008-0821.2015.08.033