對(duì)中國(guó)C2C電子商務(wù)信用評(píng)價(jià)機(jī)制的實(shí)證分析.pdf

1、C2C是電子商務(wù)的專業(yè)詞匯，全稱為Consumer to Consumer即個(gè)人與個(gè)人之間的電子商務(wù)。自從因特網(wǎng)在中國(guó)普及后，中國(guó)的C2C電子商務(wù)市場(chǎng)每年都以驚人的速度在擴(kuò)張，根據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC)發(fā)布的第十九次“中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告”，截止2010六月，中國(guó)網(wǎng)民的數(shù)量已經(jīng)達(dá)到四億兩千萬(wàn)，和2009年末相比增長(zhǎng)了三千六百萬(wàn)。在這四億兩千萬(wàn)網(wǎng)民中有一億四千二百萬(wàn)有過(guò)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的經(jīng)歷。由此可見(jiàn)中國(guó)C2C電子商務(wù)的市場(chǎng)雖

2、然已經(jīng)很龐大但是還有很大的增長(zhǎng)空間，可是近幾年來(lái)C2C電子商務(wù)的市場(chǎng)增長(zhǎng)速度明顯下降，除去不斷被B2C和新興的團(tuán)購(gòu)模式逐漸擠壓的原因外，C2C電子商務(wù)自身所面臨的誠(chéng)信問(wèn)題才是阻擋C2C發(fā)展的罪魁禍?zhǔn)住?br>　　C2C交易過(guò)程中總是伴隨著不同程度的信息不對(duì)稱，由于傳統(tǒng)購(gòu)物是買賣雙方面對(duì)面的交易，消費(fèi)者在長(zhǎng)期實(shí)踐中獲得了足夠多的經(jīng)驗(yàn)來(lái)應(yīng)對(duì)商品質(zhì)量的不確定性?；诨ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)的C2C網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物一方面消除了地理空間限制，使消費(fèi)者搜索商品更加便利，

3、交易的市場(chǎng)半徑可以在理論上無(wú)限擴(kuò)大，無(wú)限趨向于完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)，另一方便網(wǎng)上交易又產(chǎn)生了一些信息屏障，使得交易信息的充分性離完全競(jìng)爭(zhēng)狀態(tài)相差甚遠(yuǎn)，加上網(wǎng)絡(luò)本身帶有的匿名和虛擬性，網(wǎng)絡(luò)交易中的欺騙行為會(huì)更為頻繁地發(fā)生。
　　就目前國(guó)內(nèi)C2C電子商務(wù)平臺(tái)的現(xiàn)狀來(lái)看，賣家欺騙買家的成本極低，非常簡(jiǎn)單易操作，各個(gè)平臺(tái)為了阻止欺騙行為，都推出了信用評(píng)價(jià)機(jī)制，期望以此約束買賣雙方的不誠(chéng)信行為。隨著信用評(píng)價(jià)機(jī)制的推出，的確C2C交易的不誠(chéng)信行為有所

4、收斂，但是同時(shí)卻帶出了惡意評(píng)價(jià)，信用炒作等新問(wèn)題。本文以信用評(píng)價(jià)機(jī)制為切入點(diǎn)試圖剖析消費(fèi)者在C2C交易中的消費(fèi)習(xí)慣，根據(jù)從C2C交易平臺(tái)獲得的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析信用評(píng)價(jià)機(jī)制對(duì)消費(fèi)者習(xí)慣的影響。
　　本文的研究對(duì)象為國(guó)內(nèi)三大C2C電子商務(wù)平臺(tái)，Ebay易趣;淘寶;拍拍，由于這三大平臺(tái)是國(guó)內(nèi)規(guī)模最大的三個(gè)C2C電子商務(wù)平臺(tái)，三家的市場(chǎng)占有率加在一起接近有百分之九十，所以這三家C2C電子商務(wù)平臺(tái)信用評(píng)價(jià)機(jī)制非常有代表性。
　　本文首先列

5、舉對(duì)比了三大C2C電子商務(wù)平臺(tái)的信用評(píng)價(jià)機(jī)制，三種信用評(píng)價(jià)機(jī)制非常相似。三大C2C電子商務(wù)平臺(tái)都提供基本的用戶信息，信用分?jǐn)?shù)，收到評(píng)價(jià)的歷史記錄以及各個(gè)平臺(tái)自己制定的信用等級(jí)。在點(diǎn)擊詳細(xì)信息后還能夠找到歷史交易的詳細(xì)信息，其中包括交易貨物名稱，交易時(shí)間，交易價(jià)格，消費(fèi)者具體評(píng)價(jià)等。
　　為了確定信用評(píng)價(jià)對(duì)消費(fèi)者的消費(fèi)習(xí)慣存在何種影響，本文對(duì)三大C2C電子商務(wù)平臺(tái)的信用評(píng)價(jià)機(jī)制提出四個(gè)假設(shè)。分別為:1，消費(fèi)者的網(wǎng)上購(gòu)物習(xí)慣被真實(shí)世界

6、中的周邊環(huán)境所影響。2，不同信用等級(jí)的賣家提供差異化的服務(wù)。3，消費(fèi)者針對(duì)不同交易物品對(duì)賣家的信用等級(jí)要求也不相同。4，消費(fèi)者趨向與高信用等級(jí)的賣家交易。
　　針對(duì)這四個(gè)假設(shè)本文搜集了一定的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。抽樣調(diào)查的過(guò)程包括以下五個(gè)步驟(1)界定總體，(2)確定抽樣框，(3)確定樣本數(shù)，(4)設(shè)計(jì)抽樣方案，(5)抽取樣本。本次調(diào)查的總體為三大C2C電子商務(wù)平臺(tái)的所有用戶。抽樣框?yàn)樗杏脩舻拿麅?cè)。由于人力物力的限制，要獲得完全所有

7、用戶的名冊(cè)是不現(xiàn)實(shí)的，所以本文選擇了部分類別的商品，再記錄了該部分商品賣家的信用記錄。本文的樣本數(shù)量為1000個(gè)，在保證置信度為0.95的情況下誤差不超過(guò)正負(fù)百分之三。該精度在社會(huì)或經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)中頗為常見(jiàn)。
　　本文的抽樣方法采取的是分段抽樣法，(1)隨機(jī)選擇兩個(gè)平臺(tái)，(2)隨機(jī)選擇這兩個(gè)平臺(tái)中23個(gè)產(chǎn)品類別，(3)從這23類產(chǎn)品隨機(jī)選擇1000個(gè)用戶。在采樣過(guò)程中，每個(gè)類別抽出50名用戶，因此實(shí)際樣本數(shù)為1150個(gè)用戶。所選擇的23

8、個(gè)產(chǎn)品類別隨機(jī)抽取自淘寶的44個(gè)和拍拍的25個(gè)商品類別。下一步是隨機(jī)從每個(gè)類別中選擇50個(gè)用戶。為了確保隨機(jī)抽樣，我利用商品搜索工具將商品按照交易結(jié)束時(shí)間進(jìn)行排序。然后從列表中選出賣家作為樣本，重復(fù)賣家只記錄一次?？紤]賣家發(fā)布商品的不同習(xí)慣，采樣是在不同的時(shí)段進(jìn)行，上午八點(diǎn)，下午兩點(diǎn)和晚上十點(diǎn)各進(jìn)行一次抽樣收集。
　　對(duì)于數(shù)據(jù)的初步分析本文首先對(duì)兩個(gè)平臺(tái)分開(kāi)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述。┏━━━━━━━┳━━━━━━┳━━━━━━┓┃┃淘寶┃拍拍

9、┃┣━━━━━━━╋━━━━━━╋━━━━━━┫┃賣家好評(píng)率┃99.34％┃98.53％┃┣━━━━━━━╋━━━━━━╋━━━━━━┫┃買家好評(píng)率┃99.87％┃99.48％┃┣━━━━━━━╋━━━━━━╋━━━━━━┫┃賣家信用分?jǐn)?shù)┃498┃153┃┣━━━━━━━╋━━━━━━╋━━━━━━┫┃買家信用分?jǐn)?shù)┃57┃16┃┣━━━━━━━╋━━━━━━╋━━━━━━┫┃賣家成交量┃258┃96┃┣━━━━━━━╋━━━━━━╋━━

10、━━━━┫┃買家成交量┃23┃8┃┣━━━━━━━╋━━━━━━╋━━━━━━┫┃開(kāi)始時(shí)間┃2010年1月┃2010年3月┃┗━━━━━━━┻━━━━━━┻━━━━━━┛
　　可以看出，淘寶的數(shù)據(jù)指標(biāo)要遠(yuǎn)超拍拍，網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)學(xué)可以解釋這現(xiàn)象。規(guī)模越大客戶越多，其內(nèi)在價(jià)值就越大，用戶也就更積極地使用該網(wǎng)絡(luò)，淘寶作為C2C的先驅(qū)相比拍拍有著巨大的先發(fā)優(yōu)勢(shì)。但是在好評(píng)率方面兩大平臺(tái)相差不大，標(biāo)準(zhǔn)差分別為淘寶的0.0164（賣方），0.011

11、2（買方）和拍拍的0.0301（賣方），0.03634（買方），雙方基本不相上下。但淘寶的標(biāo)準(zhǔn)差較小，顯示了更好的穩(wěn)定性。在考慮了系統(tǒng)誤差后，我們?nèi)匀豢梢缘贸鼋Y(jié)論，這兩個(gè)平臺(tái)在好評(píng)率的指標(biāo)上基本一致。而好評(píng)率是服務(wù)質(zhì)量的標(biāo)桿，因此我們可以得出結(jié)論，兩個(gè)平臺(tái)買賣雙方提供的服務(wù)水平都很高，只有很小差異，所以假設(shè)二不同信用等級(jí)的賣家提供差異化的服務(wù)被否定。
　　在這之后，我使用SPSS計(jì)算Pearson相關(guān)系數(shù)用來(lái)考察不同指標(biāo)之間的關(guān)系

12、。發(fā)現(xiàn)開(kāi)始時(shí)間和其他指標(biāo)的相關(guān)性非常低，小于0.5，這對(duì)于賣方是好消息。這意味著賣家可以通過(guò)努力獲得經(jīng)營(yíng)優(yōu)勢(shì)。賣家的信用評(píng)分和最近6個(gè)月的好評(píng)率以及6個(gè)月前的信用評(píng)分相關(guān)性較高。相關(guān)系數(shù)分別為0.875和0.874。這表明，在很短的時(shí)間內(nèi)增加信用評(píng)分的方法是通過(guò)促銷使得交易量迅速增加。交易量和買賣雙方的好評(píng)率相關(guān)性非常高，相關(guān)系數(shù)接近1。這不僅證明了當(dāng)前的賣家能提供高水準(zhǔn)的服務(wù)，而且C2C平臺(tái)的現(xiàn)有機(jī)制是非常有效的。也可以從一個(gè)側(cè)面看出

13、，隨著C2C電子商務(wù)的不斷發(fā)展，交易雙方都已日趨成熟。
　　我關(guān)注了用戶的地域分布。東部地區(qū)的消費(fèi)者占了72.34％，來(lái)自中部地區(qū)的用戶占了14.88％，西部地區(qū)為11.57％。顯然，由于不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施和消費(fèi)者的消費(fèi)習(xí)慣有很大差別，所以在不同地區(qū)C2C電子商務(wù)發(fā)展呈現(xiàn)出不平衡狀態(tài)。而這種地區(qū)差異，不能在短時(shí)間內(nèi)被消除，由此假設(shè)一，消費(fèi)者的網(wǎng)上購(gòu)物習(xí)慣被真實(shí)世界中的周邊環(huán)境所影響被證實(shí)。
　　然后，我對(duì)信

14、用評(píng)價(jià)機(jī)制對(duì)于買賣雙方的影響作進(jìn)一步研究?；谔詫?，我選擇兩類商品，“數(shù)碼配件”和“女士服飾”。第一類商品包括數(shù)碼相機(jī)，移動(dòng)硬盤，顯示器，打印機(jī)等商品，第二類包括不同風(fēng)格的服裝（休閑，正式），箱包，鞋，帽子，絲巾及其他一些掛飾配件。第一類商品可以被看作是代表價(jià)格較高的商品，而第二類產(chǎn)品的代表價(jià)格較低的商品。經(jīng)過(guò)分析，列表后觀察發(fā)現(xiàn)雖然第二類價(jià)格較低商品的賣方數(shù)量（分別為一月的16925位和二月的17066位）要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于第一類價(jià)格較高商品

15、的賣方數(shù)量（分別為一月的6951位和二月的6718位），但是兩種不同商品的不同信用級(jí)別的賣家分布都呈現(xiàn)為金字塔形狀，信用級(jí)別越高賣家越少，大約三分之一的賣家是一心級(jí)別。高級(jí)別賣家（高于四鉆）的比例不到百分之二。一心級(jí)別賣家數(shù)量最多，兩個(gè)月間數(shù)量變化也最大。高級(jí)別賣家的數(shù)量都是相當(dāng)少且穩(wěn)定的。由于兩個(gè)類別商品的賣家分布基本相同，假設(shè)三，消費(fèi)者針對(duì)不同交易物品對(duì)賣家的信用等級(jí)要求也不相同被否定。
　　這里有個(gè)非常值得關(guān)注的現(xiàn)象，兩類商

16、品的低級(jí)別賣家淘汰率都非常高。我將兩類產(chǎn)品所統(tǒng)計(jì)出的2221位賣家按照他們的注冊(cè)時(shí)間依序排列，每隔10位挑出一位，最終得到222位賣家。之后我對(duì)比記錄了這些賣家的等級(jí)變化狀況，在下表列出。┏━━━━━━━━━━┳━━━━━┳━━━━━━┓┃┃數(shù)量┃比例┃┣━━━━━━━━━━╋━━━━━╋━━━━━━┫┃退出的賣家┃35┃15.77％┃┣━━━━━━━━━━╋━━━━━╋━━━━━━┫┃信用級(jí)別不變的賣家┃168┃75.68％┃┣━━━

17、━━━━━━━╋━━━━━╋━━━━━━┫┃升級(jí)的賣家┃19┃8.56％┃┣━━━━━━━━━━╋━━━━━╋━━━━━━┫┃總計(jì)┃222┃100％┃┗━━━━━━━━━━┻━━━━━┻━━━━━━┛
　　通過(guò)該表，我們可以發(fā)現(xiàn)，在之前記錄的222位賣家中有35位退出，這一比例高達(dá)15.77％。另有187位約占總數(shù)的75.68％的賣家維持原有信用等級(jí)不變，只有8.56％的賣家提高了信用級(jí)別。另外我還記錄了這些賣家一月份的成交量，一

18、月這222位賣家的交易總數(shù)為130筆。共有156位賣家沒(méi)有完成任何交易。平均每位賣家交易量為0.59筆。這是普通賣家有著高淘汰率的主要原因。
　　于此同時(shí)我們對(duì)比看下高信用等級(jí)賣家的成交量。在同一期間，我在2221位賣家之間選擇了80位級(jí)別最高賣家。在月底，只有一位賣家退出。但在一個(gè)月卻內(nèi)有20487筆成功交易。平均交易量為256.09筆是之前所得平均數(shù)值的433倍。然后，我再將高等級(jí)賣家的交易量細(xì)分，見(jiàn)下表。┏━━━━━━━━━

19、━┳━━━━━━━┳━━━━━━━┳━━━━━━━┳━━━━━━┓┃┃三皇冠賣家┃二皇冠賣家┃一皇冠賣家┃五鉆賣家┃┣━━━━━━━━━━╋━━━━━━━╋━━━━━━━╋━━━━━━━╋━━━━━━┫┃總交易量┃3356┃3204┃2892┃11035┃┣━━━━━━━━━━╋━━━━━━━╋━━━━━━━╋━━━━━━━╋━━━━━━┫┃賣家數(shù)量┃1┃4┃7┃68┃┣━━━━━━━━━━╋━━━━━━━╋━━━━━━━╋━━━━━━

20、━╋━━━━━━┫┃每位賣家平均交易量┃3356┃801┃482┃162┃┗━━━━━━━━━━┻━━━━━━━┻━━━━━━━┻━━━━━━━┻━━━━━━┛
　　對(duì)比之下很容易發(fā)現(xiàn)高級(jí)別的賣家有超高的平均交易量。我量化賣家的信用級(jí)別，計(jì)算結(jié)果得出平均交易量和賣家信用級(jí)別之間的相關(guān)系數(shù)為0.88。這表明，客戶對(duì)高級(jí)別賣家有強(qiáng)烈偏好。假設(shè)四，消費(fèi)者趨向與高信用等級(jí)的賣家交易得以證實(shí)。
　　通過(guò)以上對(duì)三個(gè)主要C2C電子商務(wù)平臺(tái)

21、的信用評(píng)價(jià)系統(tǒng)調(diào)查，我發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者深受賣家的信用評(píng)分影響。即使不同級(jí)別的賣家所提供的服務(wù)和產(chǎn)品幾乎是一樣的消費(fèi)者還是會(huì)選擇高級(jí)別的賣家，甚至是服務(wù)水平較低的高級(jí)別賣家（好評(píng)率較低）。由此可以總結(jié)出消費(fèi)者過(guò)度依賴信用評(píng)價(jià)體系。很容易解釋這種現(xiàn)象，規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的本能讓消費(fèi)者選擇高信用等級(jí)的賣家（高信用等級(jí)意味著已經(jīng)通過(guò)市場(chǎng)的檢驗(yàn)），而不是選擇低級(jí)別賣家。
　　消費(fèi)者過(guò)度依賴信用評(píng)價(jià)體系導(dǎo)致了許多信用欺詐手段的產(chǎn)生，諸如一部分賣家通過(guò)朋友或者

22、掮客大量制造虛假交易惡意炒作信用分?jǐn)?shù)，借此提高信用等級(jí)。雖然三大C2C電子上午平臺(tái)都已經(jīng)關(guān)注該問(wèn)題并嚴(yán)肅查處甚至提出對(duì)信用炒作“零容忍”的口號(hào)，在信用評(píng)價(jià)機(jī)制上也做了新的調(diào)整，以淘寶為例:相同的買方和賣方在14天內(nèi)多次交易則互相評(píng)論所產(chǎn)生的信用評(píng)分只計(jì)算為一分，但是信用炒作仍舊防不勝防，類似的信用欺詐層出不窮。
　　另一方面過(guò)分依賴信用評(píng)價(jià)系統(tǒng)的結(jié)果是造成對(duì)新進(jìn)入賣家的不公平競(jìng)爭(zhēng)。現(xiàn)有的信用評(píng)價(jià)體系使高等級(jí)賣家吸引大部分的交易，直

23、接損害了新進(jìn)入賣家利益，迫使絕大多數(shù)新進(jìn)入賣家在短時(shí)間內(nèi)退出，按照現(xiàn)行的信用評(píng)價(jià)機(jī)制，高等級(jí)賣家?guī)缀醵际侨笃脚_(tái)的老用戶，他們有著絕對(duì)的先入優(yōu)勢(shì)，這些優(yōu)勢(shì)在C2C電子商務(wù)平臺(tái)成立之初并不明顯，可是隨著時(shí)間的推移和信用積分的積累，老用戶和新用戶之間的差距被擴(kuò)大到無(wú)法追趕。消費(fèi)者躲避風(fēng)險(xiǎn)的偏好使得新用戶成交量不足，信用等級(jí)無(wú)法提升，馬太效應(yīng)顯現(xiàn)。今天如果幾大C2C電子商務(wù)平臺(tái)不采取特別措施為新客戶提供平等競(jìng)爭(zhēng)的機(jī)會(huì)話，那么C2C電子商務(wù)未來(lái)

24、的客戶流失將無(wú)可避免，而客戶的流失又會(huì)直接導(dǎo)致交易平臺(tái)中產(chǎn)品種類減少，最終將導(dǎo)致C2C平臺(tái)對(duì)消費(fèi)者吸引力的缺乏而無(wú)以為繼。
　　另外本文的調(diào)查結(jié)果也顯示，消費(fèi)者偏愛(ài)價(jià)格較低的商品，其根本原因在于對(duì)C2C電子商務(wù)的不信任，購(gòu)買低價(jià)格商品意味著承擔(dān)低風(fēng)險(xiǎn)，而消費(fèi)者對(duì)低價(jià)商品的偏好使得經(jīng)營(yíng)低價(jià)商品的賣家更容易獲得信用等級(jí)的提升，擁有更強(qiáng)大的生存能力，而販賣高價(jià)格商品的賣家則因?yàn)橄M(fèi)者對(duì)信用等級(jí)和商品價(jià)格的雙重偏好越發(fā)難以堅(jiān)持，久而久之C

25、2C電子商務(wù)平臺(tái)中的商品價(jià)值不斷下降，產(chǎn)品同質(zhì)化不可避免，優(yōu)質(zhì)商品為劣質(zhì)商品所驅(qū)逐，信用問(wèn)題愈發(fā)嚴(yán)重。
　　C2C電子商務(wù)平臺(tái)如果想要跳出這種惡性循環(huán)，本文提供了以下兩種思路。（一）督促法律法規(guī)的建設(shè)。目前的電子商務(wù)信用機(jī)制還只是建立在道德層面，在管理體系建設(shè)和法律法規(guī)制定上相對(duì)滯后，跟不上現(xiàn)階段中國(guó)電子商務(wù)市場(chǎng)的高速發(fā)展的節(jié)奏，消費(fèi)者對(duì)C2C電子商務(wù)的不信任很大部分來(lái)自于法律法規(guī)的不完善。各大電子商務(wù)平臺(tái)應(yīng)該聯(lián)合建議國(guó)家進(jìn)一步完

26、善相應(yīng)政策法規(guī)，自身加強(qiáng)管理體系建設(shè)，改良C2C電子商務(wù)的運(yùn)營(yíng)環(huán)境，增加消費(fèi)者信心。
　　（二）提高C2C門檻，逐步采取收費(fèi)制度。在這幾年C2C電子商務(wù)的爆炸式發(fā)展中，各個(gè)C2C電子商務(wù)平臺(tái)為了鼓勵(lì)新用戶開(kāi)店，搶占市場(chǎng)份額，運(yùn)營(yíng)模式通常是不成交則不收費(fèi)，過(guò)低的準(zhǔn)入門檻使得新用戶開(kāi)店的隨意性大大增加，過(guò)量的新賣家和過(guò)高的新用戶退出率導(dǎo)致消費(fèi)者對(duì)低信用等級(jí)賣家的信心進(jìn)一步降低。在實(shí)體商場(chǎng)運(yùn)營(yíng)中商場(chǎng)向商鋪收取押金已經(jīng)司空見(jiàn)慣，但是各大C

27、2C電子商務(wù)平臺(tái)卻無(wú)人開(kāi)此先例。向新用戶收取押金雖然在一定程度上會(huì)提高準(zhǔn)入門檻，使新入賣家的數(shù)量大幅減少，但是卻極大地增加了電子商務(wù)平臺(tái)對(duì)賣家的控制力，由平臺(tái)為新入賣家提供擔(dān)保，增強(qiáng)消費(fèi)者對(duì)低信用等級(jí)的新入賣家的信心，促進(jìn)C2C電子商務(wù)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展
　?。ㄈ┵u家實(shí)名制，多平臺(tái)信用檔案聯(lián)網(wǎng)。目前我國(guó)C2C電子商務(wù)平臺(tái)都是各自為政，每個(gè)平臺(tái)都建立了自己的一套信用評(píng)價(jià)體系，用戶的信用資料做不到互聯(lián)互通，平臺(tái)之間缺乏信息共享，存在著信息壁壘