[摘 要] 本文針對(duì)B2B第三方交易市場(chǎng)模式下賣方信任難以評(píng)價(jià)的問題，提出了基于熵權(quán)法和層次分析法(AHP)的模糊綜合評(píng)價(jià)判斷方法，克服了模糊綜合評(píng)價(jià)法在權(quán)重確定方面的隨意定、主觀性的問題。本文將熵權(quán)法和層次分析法與模糊綜合評(píng)價(jià)法有效結(jié)合起來，并將對(duì)B2B第三方交易市場(chǎng)模式下賣方信任因素分解成由指標(biāo)因素組成的層次。根據(jù)指標(biāo)因素對(duì)應(yīng)的判斷矩陣以及模糊判斷矩陣求出主觀與客觀權(quán)重，并進(jìn)行權(quán)重?cái)M合，從而得到綜合權(quán)重。最后根據(jù)模糊綜合評(píng)價(jià)法將綜合權(quán)重及判斷矩陣進(jìn)行運(yùn)算，最終得到所選賣家企業(yè)。

[關(guān)鍵詞] B2B電子商務(wù) 信任評(píng)價(jià) 模糊綜合評(píng)價(jià) 熵權(quán) 層次分析

一、序論

2001年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者、美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家邁克爾·斯彭斯站在中國(guó)南海知識(shí)經(jīng)濟(jì)論壇上，宣布互聯(lián)網(wǎng)將終復(fù)蘇和全球投資環(huán)境的改善情況下，電子商務(wù)市場(chǎng)得到了蓬勃的發(fā)展。其中B2B(企業(yè)對(duì)企業(yè)，BtoB)更是勢(shì)如破竹。國(guó)內(nèi)很多企業(yè)都被B2B電子商務(wù)的巨大優(yōu)勢(shì)吸引，相繼展開B2B電子商務(wù)活動(dòng)?！?005年中國(guó)電子商務(wù)市場(chǎng)調(diào)查報(bào)告》顯示，2005年中國(guó)電子商務(wù)市場(chǎng)整體增長(zhǎng)迅猛，網(wǎng)上成交額由2004年的3500億元升至2005年的5531億元，增長(zhǎng)158%。其中B2B市場(chǎng)占到了整個(gè)電子商務(wù)市場(chǎng)份額近98 %，B2B第三方交易平臺(tái)模式是B2B電子商務(wù)的主要交易平臺(tái)。隨著B2B第三方交易平臺(tái)越來越受到企業(yè)的青睞，企業(yè)如何在眾多B2B第三方交易平臺(tái)和注冊(cè)在該交易平臺(tái)的企業(yè)中進(jìn)行選擇則出現(xiàn)了前所未有的危機(jī)。因此，在B2B第三方交易平臺(tái)如何選擇一個(gè)可信的賣方企業(yè)是一項(xiàng)緊迫的任務(wù)。

本文在綜合分析Mayer(1995)、Tan Sutherland (2004) 在線網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物中信任和技術(shù)接受模型的基礎(chǔ)上，參考了信任度評(píng)估模型，以B2B第三方交易市場(chǎng)模式作為研究對(duì)象，綜述并驗(yàn)證影響B(tài)2B第三方交易市場(chǎng)模式的信任因素的研究，得出符合我國(guó)B2B第三方交易市場(chǎng)模式下企業(yè)信任評(píng)價(jià)體系，從而使B2B第三方交易模式下的企業(yè)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(tái)相結(jié)合，為在B2B第三方交易平臺(tái)中對(duì)賣方信任評(píng)價(jià)和有效地選擇賣方企業(yè)提供有益的幫助。

二、適合我國(guó)B2B第三方交易平臺(tái)交易市場(chǎng)模式下的企業(yè)信任因素

B2B第三方交易平臺(tái)市場(chǎng)模式下企業(yè)信任因素是交易平臺(tái)以及網(wǎng)上企業(yè)可促進(jìn)或阻礙消費(fèi)者信任產(chǎn)生的所有特征。主要包括交易平臺(tái)特征、企業(yè)平臺(tái)特征、企業(yè)自身特征和外部因素。

本文基于技術(shù)接受模型Technology Acceptance Model(TAM)，通過對(duì)在技術(shù)接受模型上國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)不同電子商務(wù)及信息系統(tǒng)上對(duì)信任的影響因素的研究，在總結(jié)的基礎(chǔ)上，針對(duì)B2B第三方交易模式的特殊性，對(duì)該模式下的用戶和研究人員進(jìn)行調(diào)查，得到了基于B2B第三方交易市場(chǎng)模式中企業(yè)信任評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，見圖1所示。

三、方法的提出

模糊綜合評(píng)價(jià)法(Fuzzy Comprehensive Evaluation，F(xiàn)CE)是一種定性和定量相結(jié)合的評(píng)價(jià)方法，它對(duì)具有較多評(píng)判模糊性的影響因素而又需分層的復(fù)雜系統(tǒng)的評(píng)價(jià)是一種非常有效的方法。它可以對(duì)具有多種屬性的事物或者其總體優(yōu)劣說多種因素影響的事物，做出一個(gè)綜合這些屬性或因素的總體判斷。通過一個(gè)綜合這些屬性或因素的總體評(píng)判得出非常明確的結(jié)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(fù)雜社會(huì)、政治、經(jīng)濟(jì)和技術(shù)等問題的決策方法。該方法建立的模型具有梯階結(jié)構(gòu)的目標(biāo)、子目標(biāo)、約束條件對(duì)方案進(jìn)行評(píng)判，利用判斷矩陣確定各評(píng)判因素的相對(duì)權(quán)重，以此擇優(yōu)排序，是一種定性與定量相結(jié)合的方法。AHP是一種較好的權(quán)重確定方法，它是各種復(fù)雜問題的各因素劃分成相關(guān)聯(lián)的有序?qū)哟?，使之條理化、有序化。

在信息論中，熵用來表示事物出現(xiàn)的不確定性。從信息角度，它代表該指標(biāo)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(quán)法的基本思想是權(quán)重系數(shù)應(yīng)當(dāng)反映各個(gè)指標(biāo)在總體指標(biāo)中的變化程度以及對(duì)其他指標(biāo)的影響程度，并且賦權(quán)的原始信息應(yīng)當(dāng)直接來源于客觀環(huán)境，這樣就降低了權(quán)重的主觀性。

對(duì)于較為復(fù)雜系統(tǒng)的綜合評(píng)價(jià)，由于涉及因素較多，相互關(guān)系復(fù)雜，一般需要建立多層次綜合評(píng)價(jià)因素體系。企業(yè)信任影響因素體系兩級(jí)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(biāo)也包含多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。建立評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)確定的評(píng)價(jià)等級(jí)V=(優(yōu)、良、中、差、很差)，其分值分別為(10、8、6、4、2)。

確定信任評(píng)價(jià)指標(biāo)因素對(duì)賣方企業(yè)信任影響的隸屬關(guān)系矩陣，即確定信任因素集合Ui(i=1，2，3，4)對(duì)評(píng)價(jià)等級(jí)V的隸屬關(guān)系矩陣Ri=(rij)m×n(其中m為評(píng)價(jià)指標(biāo)體系因素總數(shù)，n為評(píng)語數(shù))。多層次機(jī)構(gòu)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(gè)評(píng)價(jià)可以表示為:(1)式中:rij表示可靠性，即U1中各子指標(biāo)因素對(duì)信任度V1的隸屬關(guān)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(yè)平臺(tái)特征評(píng)價(jià)矩陣R2(4×5維矩陣)和企業(yè)自身特征評(píng)價(jià)矩陣R3(8×5維矩陣)和外部因素評(píng)價(jià)矩陣R4(3×5維矩陣)。

確定系統(tǒng)熵，以模糊綜合判斷矩陣R(rij)作為研究系統(tǒng):H(i)為系統(tǒng)中第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵值，可以表示為:(2)，式中:n為系統(tǒng)評(píng)價(jià)數(shù);rij滿足=1，且規(guī)定:當(dāng)rij=0時(shí)，H(i)=0。

確定熵權(quán)，第i個(gè)指標(biāo)的熵權(quán)可表示為(3)，式中:H(i)為第i個(gè)指標(biāo)的熵值;m表示指標(biāo)數(shù)。同理，通過式(3)可以求出其他指標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)重，這樣就得到了基于熵權(quán)的評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重向量:W=(w1，w2，…，wm)。

構(gòu)造判斷矩陣， 以P表示目標(biāo)，ui，uj(i，j=1，2，…，n)表示評(píng)價(jià)因素;uij表示ui對(duì)uj的相對(duì)重要性數(shù)值，可按表2取值?？纱_定判斷矩陣為(4)

計(jì)算權(quán)重分配， 根據(jù)判斷矩陣，求出最大特征根λmax所對(duì)應(yīng)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(píng)價(jià)因素的重要性排序，也就是權(quán)重分配。

由以上得到的權(quán)重分配是否合理，還需要對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)使用公式如下:CR=CI/RI(6)其中，CR為隨機(jī)一致性比率;CI為一般一致性指標(biāo)，CI=(λmax -n)/(n-1);RI為平均隨機(jī)一致性指標(biāo)，對(duì)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(shù)。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(shí)，則認(rèn)為判斷矩陣具有滿意的一致性;否則，則需要調(diào)整判斷矩陣中的元素以使其具有滿意的一致性。

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

根據(jù)模糊綜合評(píng)判的方法，單層次綜合評(píng)判結(jié)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(píng)判結(jié)果;Ri為模糊綜合評(píng)判矩陣;Ti為權(quán)重向量;o 表示模糊運(yùn)算符，對(duì)它的不同定義，會(huì)確定不同的模糊綜合評(píng)判模型。根據(jù)上述公式，可計(jì)算出各子評(píng)價(jià)因素層次上的模糊綜合評(píng)價(jià)，結(jié)果為B1，B2，B3，B4。在各單層次評(píng)判的基礎(chǔ)上，可以構(gòu)成上一層因素集的模糊綜合評(píng)價(jià)矩陣，(9)，以此類推，直到得到最高層模糊評(píng)判結(jié)果B。

通過最大隸屬度原則對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)一步處理，得到一個(gè)直觀的者評(píng)價(jià)結(jié)果。最大隸屬度原則是取與評(píng)判結(jié)果的最大值maxbj(j=1，2，…，m)相對(duì)應(yīng)的評(píng)語集元素為最終評(píng)判結(jié)果，即V={VL|VL→maxbj}(10)。

四、結(jié)論

通過以上分析，我們能夠用基于熵權(quán)和層次分析法的模糊綜合評(píng)價(jià)方法對(duì)實(shí)際的B2B第三方交易模式下企業(yè)進(jìn)行信任評(píng)價(jià)。這種評(píng)價(jià)方法能夠客觀的評(píng)價(jià)各個(gè)B2B第三方交易平臺(tái)上的企業(yè)的信任度的優(yōu)劣，并使其量化。本文中各評(píng)價(jià)因素的選取以及判斷矩陣的賦值可根據(jù)具體情況和反饋意見進(jìn)行修正。在實(shí)際應(yīng)用中，此方法更加注重了評(píng)價(jià)指標(biāo)體系本身的層次性，并且充分利用了被評(píng)判指標(biāo)的信息量。

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