宋奇高

摘 要：在我國C2C電子商務(wù)高速發(fā)展并為消費者提供方便快捷的服務(wù)的同時，隱藏在其中的信用問題也逐漸暴露出來，成為阻礙其發(fā)展的主要問題之一。本文從經(jīng)濟學(xué)角度，主要運用博弈論對電子商務(wù)信用風(fēng)險進行分析，通過一次博弈，重復(fù)博弈和政府干預(yù)下的博弈對影響電子商務(wù)信用的主要因素進行探討，并以我國典型的C2C網(wǎng)站—淘寶網(wǎng)為案例進行實證分析，最后對C2C電子商務(wù)的信用提出改進意見。

關(guān)鍵詞：電子商務(wù)C2C信用博弈

1.緒論

作為用戶對用戶的電子商務(wù)模式，C2C電子商務(wù)主要通過互聯(lián)網(wǎng)進行，具有較低的交易成本。同時，C2C電子商務(wù)經(jīng)營規(guī)模不受限制，利用互聯(lián)網(wǎng)或電子商務(wù)網(wǎng)站提供的虛擬經(jīng)營環(huán)境，可以通過增加商品信息網(wǎng)頁、登陸新的商品來擴大經(jīng)營規(guī)模。

但是由于網(wǎng)絡(luò)空間的廣泛性和虛擬性，使交易的不確定性大大增加。C2C電子商務(wù)活動要涉及多個交易主體，其社會信用就轉(zhuǎn)化為參與各方的信用。即信任不僅僅局限于買家和賣家之間，而是包括電子商務(wù)網(wǎng)站平臺在內(nèi)的一個三方之間的相互信任。由此可看出，在買賣雙方交易的建立過程中，信用對交易有著極其重要的影響，則對信用的分析研究也變得十分重要[1]。

2.電子商務(wù)信用形成：買方和賣方的博弈

2.1電子商務(wù)買賣方之間的一次博弈

一次博弈基本假設(shè)：為了清晰的分析一次博弈中電子商務(wù)交易雙方信用風(fēng)險機理，通過不影響研究有關(guān)結(jié)論我們做出如下基本假設(shè)：H1.電子商務(wù)交易雙方是獨立的；H2.電子商務(wù)交易中沒有政府的干預(yù)；H3.電子商務(wù)交易過程中只存在兩種交易模式即：守信與欺詐。

模型的創(chuàng)建及分析：我們進一步設(shè)定，在電子商務(wù)交易活動中，雙方選擇守信的策略模式，則它們的收益為L，如果只有一方守信，我們可以設(shè)定不守信一方的收益為應(yīng)該比守信一方的要大，否則就沒有欺詐的必要，我們設(shè)定欺詐方的收益為2L，守信方的收益為-L，而當電子商務(wù)交易雙方之間都欺詐，那么本次交易無效。

在一次交易中，電子商務(wù)交易主體雙方都將陷入到選擇欺詐的“囚徒困境中”。我們可以分析出這次交易存在的唯一純策略納什平衡為（0，0），因此我們得出在沒有電子商務(wù)信用評價或者政府保障機制下，對于交易主體而言，電子商務(wù)交易主體的一次博弈將選擇欺詐模式[3]。

2.2電子商務(wù)買賣方之間的重復(fù)博弈

事實上，在現(xiàn)實生活中N次博弈結(jié)果都是（0，0）的情況是不存在的。假設(shè)交易雙方以往交易成功的概率為q（m），某一次博弈結(jié)束后，交易雙方預(yù)計有p（n）的可能性進行下一次交易，則在現(xiàn)實的情況下，q（m）在某種程度上決定p（n），可假定p（n）與q（m）成正相關(guān)關(guān)系，即：p（n）=aq（m）+b，ab都為常數(shù)，且每次博弈的結(jié)構(gòu)相同。

在上述情況下，如果q（m）足夠大合作的博弈將會出現(xiàn)。在此情況下，如果交易一方選擇欺騙，本次交易的收益為2L，由于此類交易將導(dǎo)致q（m）減小，另一方將有極大的可能選擇不再進行交易，所以后期的收益為e，e趨近于0，故其總收益為2M+e。由此可見，只要q（m）足夠大，交易人為了實現(xiàn)自身收益最大化的目標，就會選擇守信，合作的博弈就出現(xiàn)了。這就是重復(fù)博弈創(chuàng)造的信用機制。

2.3政府干預(yù)情況下的博弈分析

以上討論的是在無政府干預(yù)情況下的交易雙方行為的選擇模型，交易人依據(jù)自身的收益最大化原則來選擇守信或失信，是通過市場產(chǎn)生一種自發(fā)的信用機制。在有政府干預(yù)或監(jiān)管的情況下，政府可以通過制定法律、法規(guī)并采取一定的措施，對交易中失信行為進行嚴厲的處罰，增加失信者的違約成本。下面構(gòu)造了存在政府干預(yù)情況下信用博弈的模型，對電子商務(wù)中失信行為的外因環(huán)境進行分析。假設(shè)交易雙方都守信的收益為L；一方守信而另一方不守信，則守信一方的損失為L，不守信一方的收益為2L，被監(jiān)管方發(fā)現(xiàn)懲罰的概率為λ，罰金為d，所以不守信的收益為2L-λd；雙方都不守信則交易無法完成，雙方的收益均為0。其中c>a，P交易者A守信的概率為P。

模型中，交易者B雖不清楚交易者A的策略，但卻知道如果交易者A不守信時受到懲罰的概率λ和罰金d，從而可估計交易者A守信的概率。當交易者B守信的期望收益高于不守信的期望收益，即2LP-L≥2LP-λdP，也就是交易者A守信的概率P≥L/λd時，交易者B會選擇守信。而交易者A守信的概率P與罰金d和被監(jiān)管方發(fā)現(xiàn)懲罰的概率λ相關(guān)。當λ和d的乘積越大，則L/λd的值越小，交易者A守信的可能性也就越大。

3.關(guān)于淘寶網(wǎng)的電子商務(wù)信用體系分析

信用評價機制是淘寶網(wǎng)信用管理的核心部分。淘寶會員在淘寶上的每一個交易成功后，雙方都會對對方在交易的表現(xiàn)作一個評價，當買賣雙方獲得評價記分后，可以累積并提高自己的信用等級。

其中R0表示用戶的初始信用度；Rn，Rn-1表示用戶的第n，n-1獲得的累積信用度；τi表示用戶第i次獲得的信用反饋評分，好評為1分，中評為0分，差評為-1分[5]。

淘寶用戶獲得信用評價產(chǎn)生的另一重要指標為好評率，其計算方法為該用戶總好評得分除以交易次數(shù)，即為其該用戶所有交易的好評率。當前淘寶信用評價機制為第二代信用評價機制，其生成的最終征信產(chǎn)品會展示在會員個人信息中。

4.C2C電子商務(wù)信用的對策

基于本文上面的分析，對C2C電子商務(wù)信用提出以下幾點對策：一是，在電子商務(wù)交易中，應(yīng)對交易雙方同時進行身份驗證，并且將經(jīng)過嚴格、非嚴格以及沒有經(jīng)過驗證的買家對賣方的信用積分區(qū)別對待、分別計算。二是，建立完善的信用評價體系，通過建立第三方的信用評價平臺，由信用評價平臺將交易信息進行反饋，再由平臺專門的技術(shù)人員采用較好的信用評價模型對買家和賣家進行信用度的評估，給出信用評級。

參考文獻：

[1] 鄒學(xué)博.基于客戶評價的C2C電子商務(wù)信用管理研究[D].吉林大學(xué)，2007：37-38.

[2] 百度百科.[EB/OL].http：//baike.baidu.com/view/18930.htm.

[3] 丁紅霞，張琳.電子商務(wù)中的信用博弈分析[J].現(xiàn)代商業(yè)化，2008，527：197-198.

[4] 董志.電子商務(wù)中的信息不對稱及其信用風(fēng)險博弈分析[J].物流經(jīng)濟，2008，36：58-60.