C2C诚信评价体系模型优化.docx

    C2C诚信评价体系模型优化    文／陈虹村 杨晶 李锦贤 王胜尧Summary：随着网络交易数量不断上升，网络诚信问题日益受到广泛关注，其主要原因为C2C 评价体系的不完善，因此建立更加客观的评价体系成为了当务之急本文针对我国C2C 购物发展现状进行探讨，通过对网站、买方、卖方等实体的分析讨论以及调查研究，综合运用层次分析法、功效积分法和熵值法改进信用评价模型，进行博弈分析及多渠道全面评价，旨在对网络诚信评价体系进行动态优化，从而提出一个合理、可靠的评价体系，构建诚信和谐的网络购物环境Keys：C2C 网络诚信 模型算法 评价体系引言根据《中国外贸企业信用体系白皮书》数据表明，信用的缺失使网络贸易遭受了巨大的损失，诚信问题主要有以下几个方面，例如：垃圾邮件泛滥、网站责任心不足、虚假信息、商家炒作信誉、售后服务无保障、买家的恶意评价等诚信评价体系作为规范网络有序进行的工具，其本身不健全给商家带来了经营风险，同时也使得消费者不敢贸贸然进行网上购物，这直接影响了电子商务的开展和可持续发展因此，在网络实名制的环境下，建立独立健全的第三方评价体系才能确保信用记录的真实性、可靠性、公平性，打击虚假行为和自我炒作行为，方能让诚信者受益。

从而更好地保障消费者的根本利益，促进网络经济的和谐发展一、现有诚信评价模型不足1. 评价对象过于单一目前评价模型仅提供买家对卖家进行评价，买家评价对信用好坏直接影响，因而存在广泛的恶意评价和刷信誉行为2. 评价指标与等级过于笼统诚信总分仅以消费者评分累加确定，提高了商家刷信誉的动机同时评价结果仅产生“中评”或“差评”，其原因并不明确，不能真实准确地反映各环节诚信等级3. 历史信用与当前信用同质处理现有模型对商家的信用累积，导致历史信用严重影响当前信用，使得一些炒作商家的信誉分没有被弱化，加深其刷信誉的动机，同时也会束缚曾经经营不善而现在经营良好的商家的正常运营二、改进诚信评价模型构建（一）卖家评分体系诚信指标权重模型以上诚信指标中，特别引入了卖家信用和网站信用，其中银行信用为商家在银行的借款和还款情况；社会诚信为商家公共信息记录，如法院记录和警察局刑事处罚记录、商家欠税记录等；商品交易量为该商品在同行业中交易量情况；网站运营指网站的社会影响力以及网站运营稳定性和网站信息的真实性和合法性；消费者满意度为网站对于消费者投诉处理情况以及网站对商家基本情况的审核情况指标权重的确定首先，运用层次分析法确定权重，需要买家对各指标的重要程度进行打分。

本文采用调查问卷的形式搜集信息，问卷一共发放90 份，回收80 份，其中有效问卷76 份对每份有效问卷信息的统计所得结果进行加权平均，得出总体情况的判别矩阵：通过层次分析法计算，以xi 表示指标权重，xi 表示准则层1 相对xi 的权重，yi 表示准则层2 相对xi 的权重，则各层指标权重如图1 所示功效记分法计算诚信值其次，功效积分法对各指标进行评分，评分采用模糊评分与数据评分相结合的方法，并记分值为M如，在选择了商品质量很好的情况下再在86-95 区间内选择分值，使诚信值更精确具体计算诚信值步骤如下：（1）第i 位买家对第j 项指标具体评分为：（二）买家评分体系诚信指标权重模型其中商家评价信用为商家对消费者的评价，判定消费者时候存在恶意评价行为，当消费者对商家进行差价时，商家申诉消费者评价被判定为恶意评价时，消费者购物信用降低以Ci 表示指标权重，Cij 表示准则层1 相对Ci 的权重，Tij表示准则层2 相对Cij xi 的权重Tij = Ci + Cij (7)指标权重确定首先，指标权重采用层次分析法，本文采用调查问卷的形式搜集信息，问卷共发放90 份，回收81 份，其中有效问卷76 份。

根据问卷统计结果，各指标权重如图2 所示功效记分法计算诚信值其次，同样采用功效积分法需对各指标进行评分，评分采用模糊评分与数据评分相结合的方法，并记分值为M1）所有商家对消费者评价分的算术平均为：其中n 表示有n 位商家对消费者进行评分，M3i 即具体分值2）利用衰退系数对三个月之前的信用评价进行处理：（三）信用评级功效计分法求和将指标的分值和权重代入计分公式，求得诚信评估的总分：Mi = θi+ Mi 样本筛选对应每个等级都有一定的样本标准，只有在满足样本标准的基础上信誉等级才能增加例如：评B 级时，其注册经营时间必须达到1 年以上，诚信分数必须达到80 分级别确定在满足样本的基础上，通过评估得分与诚信级别对照表，即可确定商家的行为诚信等级在百分制的基础上采用国际3A划分法四）结果分析与验证统计其阶段信誉值的离散情况统计该商家的信誉加权平均值及该商店实践阶段（以T 为周期）的信誉值，计算其离散系数，当某一时段离散系数大于标准系数k0 时，表明该商家该阶段信誉波动过大，则监管部门可对该商家进行重点考查，检验其信誉是否则真实可靠熵值法——客观赋权法影响诚信值的综合指标很多，完全采用层次分析法主观赋权可能会导致估计的不准确，而采用熵值法，通过已有的数据信息客观赋权能够在一定程度上解决这个问题。

当系统可能处于n 种不同状态，每种状态出现的概率为Pi (i = 1,2? n) 时，该系统的熵为：三、结语C2C 购物诚信问题是网络诚信评价体系的重要组成部分，也是当今网络经济的重要课题本文在数据调研下给出判别矩阵，层次分析法确定指标权重，并进行离散情况检验以及熵权法动态修改诚信值，从而得出了C2C 诚信评价模型为网络购物诚信重塑、净化网络交易环境提供了一个定量的分析研究工具，弥补了简单的信用累积算法的不足，从而为消费者提供真实的评价体系，以达到消费者、商家共同受益的良性循环！Reference：[1] 孙军，胡晓雪，周笑. 网上购物买家恶意评价行为的演化博弈分析.北京化工大学经济管理学院. 北京100029[2] 王泱泱. C2C 信用评价模式探索. 山西财经大学财政金融学院.山西太原030006[3] 陈柏龙. 我国C2C 电子商务诚信问题研究. 南京农业大学经济管理学院 210095[4] 孟伟. 西方发达国家如何应对科研不端行为[J]. 科技导报，2006(8):92[5] 蒋海波. 企业信用体系建设与信用评价方法研究. 广东: 暨南大学.2004:3-4作者单位：华北电力大学 经济与管理学院  -全文完-。