對中國C2C電子商務(wù)信用評價機制的實證分析.pdf

1、C2C是電子商務(wù)的專業(yè)詞匯，全稱為Consumer to Consumer即個人與個人之間的電子商務(wù)。自從因特網(wǎng)在中國普及后，中國的C2C電子商務(wù)市場每年都以驚人的速度在擴張，根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC)發(fā)布的第十九次“中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展狀況統(tǒng)計報告”，截止2010六月，中國網(wǎng)民的數(shù)量已經(jīng)達到四億兩千萬，和2009年末相比增長了三千六百萬。在這四億兩千萬網(wǎng)民中有一億四千二百萬有過網(wǎng)絡(luò)購物的經(jīng)歷。由此可見中國C2C電子商務(wù)的市場雖

2、然已經(jīng)很龐大但是還有很大的增長空間，可是近幾年來C2C電子商務(wù)的市場增長速度明顯下降，除去不斷被B2C和新興的團購模式逐漸擠壓的原因外，C2C電子商務(wù)自身所面臨的誠信問題才是阻擋C2C發(fā)展的罪魁禍首。
　　C2C交易過程中總是伴隨著不同程度的信息不對稱，由于傳統(tǒng)購物是買賣雙方面對面的交易，消費者在長期實踐中獲得了足夠多的經(jīng)驗來應(yīng)對商品質(zhì)量的不確定性?；诨ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)的C2C網(wǎng)絡(luò)購物一方面消除了地理空間限制，使消費者搜索商品更加便利，

3、交易的市場半徑可以在理論上無限擴大，無限趨向于完全競爭市場，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爭狀態(tài)相差甚遠，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更為頻繁地發(fā)生。
　　就目前國內(nèi)C2C電子商務(wù)平臺的現(xiàn)狀來看，賣家欺騙買家的成本極低，非常簡單易操作，各個平臺為了阻止欺騙行為，都推出了信用評價機制，期望以此約束買賣雙方的不誠信行為。隨著信用評價機制的推出，的確C2C交易的不誠信行為有所

4、收斂，但是同時卻帶出了惡意評價，信用炒作等新問題。本文以信用評價機制為切入點試圖剖析消費者在C2C交易中的消費習(xí)慣，根據(jù)從C2C交易平臺獲得的統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析信用評價機制對消費者習(xí)慣的影響。
　　本文的研究對象為國內(nèi)三大C2C電子商務(wù)平臺，Ebay易趣;淘寶;拍拍，由于這三大平臺是國內(nèi)規(guī)模最大的三個C2C電子商務(wù)平臺，三家的市場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)平臺信用評價機制非常有代表性。
　　本文首先列

5、舉對比了三大C2C電子商務(wù)平臺的信用評價機制，三種信用評價機制非常相似。三大C2C電子商務(wù)平臺都提供基本的用戶信息，信用分數(shù)，收到評價的歷史記錄以及各個平臺自己制定的信用等級。在點擊詳細信息后還能夠找到歷史交易的詳細信息，其中包括交易貨物名稱，交易時間，交易價格，消費者具體評價等。
　　為了確定信用評價對消費者的消費習(xí)慣存在何種影響，本文對三大C2C電子商務(wù)平臺的信用評價機制提出四個假設(shè)。分別為:1，消費者的網(wǎng)上購物習(xí)慣被真實世界

6、中的周邊環(huán)境所影響。2，不同信用等級的賣家提供差異化的服務(wù)。3，消費者針對不同交易物品對賣家的信用等級要求也不相同。4，消費者趨向與高信用等級的賣家交易。
　　針對這四個假設(shè)本文搜集了一定的數(shù)據(jù)進行實證分析。抽樣調(diào)查的過程包括以下五個步驟(1)界定總體，(2)確定抽樣框，(3)確定樣本數(shù)，(4)設(shè)計抽樣方案，(5)抽取樣本。本次調(diào)查的總體為三大C2C電子商務(wù)平臺的所有用戶。抽樣框為所有用戶的名冊。由于人力物力的限制，要獲得完全所有

7、用戶的名冊是不現(xiàn)實的，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，在保證置信度為0.95的情況下誤差不超過正負百分之三。該精度在社會或經(jīng)濟統(tǒng)計中頗為常見。
　　本文的抽樣方法采取的是分段抽樣法，(1)隨機選擇兩個平臺，(2)隨機選擇這兩個平臺中23個產(chǎn)品類別，(3)從這23類產(chǎn)品隨機選擇1000個用戶。在采樣過程中，每個類別抽出50名用戶，因此實際樣本數(shù)為1150個用戶。所選擇的23

8、個產(chǎn)品類別隨機抽取自淘寶的44個和拍拍的25個商品類別。下一步是隨機從每個類別中選擇50個用戶。為了確保隨機抽樣，我利用商品搜索工具將商品按照交易結(jié)束時間進行排序。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，采樣是在不同的時段進行，上午八點，下午兩點和晚上十點各進行一次抽樣收集。
　　對于數(shù)據(jù)的初步分析本文首先對兩個平臺分開進行統(tǒng)計描述。┏━━━━━━━┳━━━━━━┳━━━━━━┓┃┃淘寶┃拍拍

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

10、━━━━┫┃買家成交量┃23┃8┃┣━━━━━━━╋━━━━━━╋━━━━━━┫┃開始時間┃2010年1月┃2010年3月┃┗━━━━━━━┻━━━━━━┻━━━━━━┛
　　可以看出，淘寶的數(shù)據(jù)指標要遠超拍拍，網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟學(xué)可以解釋這現(xiàn)象。規(guī)模越大客戶越多，其內(nèi)在價值就越大，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。但是在好評率方面兩大平臺相差不大，標準差分別為淘寶的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。但淘寶的標準差較小，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，這兩個平臺在好評率的指標上基本一致。而好評率是服務(wù)質(zhì)量的標桿，因此我們可以得出結(jié)論，兩個平臺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)二不同信用等級的賣家提供差異化的服務(wù)被否定。
　　在這之后，我使用SPSS計算Pearson相關(guān)系數(shù)用來考察不同指標之間的關(guān)系

12、。發(fā)現(xiàn)開始時間和其他指標的相關(guān)性非常低，小于0.5，這對于賣方是好消息。這意味著賣家可以通過努力獲得經(jīng)營優(yōu)勢。賣家的信用評分和最近6個月的好評率以及6個月前的信用評分相關(guān)性較高。相關(guān)系數(shù)分別為0.875和0.874。這表明，在很短的時間內(nèi)增加信用評分的方法是通過促銷使得交易量迅速增加。交易量和買賣雙方的好評率相關(guān)性非常高，相關(guān)系數(shù)接近1。這不僅證明了當前的賣家能提供高水準的服務(wù)，而且C2C平臺的現(xiàn)有機制是非常有效的。也可以從一個側(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)的消費者占了72.34％，來自中部地區(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)濟發(fā)展狀況，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施和消費者的消費習(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，不能在短時間內(nèi)被消除，由此假設(shè)一，消費者的網(wǎng)上購物習(xí)慣被真實世界中的周邊環(huán)境所影響被證實。
　　然后，我對信

14、用評價機制對于買賣雙方的影響作進一步研究?；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，移動硬盤，顯示器，打印機等商品，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格較高的商品，而第二類產(chǎn)品的代表價格較低的商品。經(jīng)過分析，列表后觀察發(fā)現(xiàn)雖然第二類價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）要遠遠高于第一類價格較高商品

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別的賣家分布都呈現(xiàn)為金字塔形狀，信用級別越高賣家越少，大約三分之一的賣家是一心級別。高級別賣家（高于四鉆）的比例不到百分之二。一心級別賣家數(shù)量最多，兩個月間數(shù)量變化也最大。高級別賣家的數(shù)量都是相當少且穩(wěn)定的。由于兩個類別商品的賣家分布基本相同，假設(shè)三，消費者針對不同交易物品對賣家的信用等級要求也不相同被否定。
　　這里有個非常值得關(guān)注的現(xiàn)象，兩類商

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

17、━━━━━━━╋━━━━━╋━━━━━━┫┃升級的賣家┃19┃8.56％┃┣━━━━━━━━━━╋━━━━━╋━━━━━━┫┃總計┃222┃100％┃┗━━━━━━━━━━┻━━━━━┻━━━━━━┛
　　通過該表，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不變，只有8.56％的賣家提高了信用級別。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。
　　于此同時我們對比看下高信用等級賣家的成交量。在同一期間，我在2221位賣家之間選擇了80位級別最高賣家。在月底，只有一位賣家退出。但在一個月卻內(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，我再將高等級賣家的交易量細分，見下表。┏━━━━━━━━━

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┃┗━━━━━━━━━━┻━━━━━━━┻━━━━━━━┻━━━━━━━┻━━━━━━┛
　　對比之下很容易發(fā)現(xiàn)高級別的賣家有超高的平均交易量。我量化賣家的信用級別，計算結(jié)果得出平均交易量和賣家信用級別之間的相關(guān)系數(shù)為0.88。這表明，客戶對高級別賣家有強烈偏好。假設(shè)四，消費者趨向與高信用等級的賣家交易得以證實。
　　通過以上對三個主要C2C電子商務(wù)平臺

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

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

23、接損害了新進入賣家利益，迫使絕大多數(shù)新進入賣家在短時間內(nèi)退出，按照現(xiàn)行的信用評價機制，高等級賣家?guī)缀醵际侨笃脚_的老用戶，他們有著絕對的先入優(yōu)勢，這些優(yōu)勢在C2C電子商務(wù)平臺成立之初并不明顯，可是隨著時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大到無法追趕。消費者躲避風(fēng)險的偏好使得新用戶成交量不足，信用等級無法提升，馬太效應(yīng)顯現(xiàn)。今天如果幾大C2C電子商務(wù)平臺不采取特別措施為新客戶提供平等競爭的機會話，那么C2C電子商務(wù)未來

24、的客戶流失將無可避免，而客戶的流失又會直接導(dǎo)致交易平臺中產(chǎn)品種類減少，最終將導(dǎo)致C2C平臺對消費者吸引力的缺乏而無以為繼。
　　另外本文的調(diào)查結(jié)果也顯示，消費者偏愛價格較低的商品，其根本原因在于對C2C電子商務(wù)的不信任，購買低價格商品意味著承擔低風(fēng)險，而消費者對低價商品的偏好使得經(jīng)營低價商品的賣家更容易獲得信用等級的提升，擁有更強大的生存能力，而販賣高價格商品的賣家則因為消費者對信用等級和商品價格的雙重偏好越發(fā)難以堅持，久而久之C

25、2C電子商務(wù)平臺中的商品價值不斷下降，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，信用問題愈發(fā)嚴重。
　　C2C電子商務(wù)平臺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)制定上相對滯后，跟不上現(xiàn)階段中國電子商務(wù)市場的高速發(fā)展的節(jié)奏，消費者對C2C電子商務(wù)的不信任很大部分來自于法律法規(guī)的不完善。各大電子商務(wù)平臺應(yīng)該聯(lián)合建議國家進一步完

26、善相應(yīng)政策法規(guī)，自身加強管理體系建設(shè)，改良C2C電子商務(wù)的運營環(huán)境，增加消費者信心。
　?。ǘ┨岣逤2C門檻，逐步采取收費制度。在這幾年C2C電子商務(wù)的爆炸式發(fā)展中，各個C2C電子商務(wù)平臺為了鼓勵新用戶開店，搶占市場份額，運營模式通常是不成交則不收費，過低的準入門檻使得新用戶開店的隨意性大大增加，過量的新賣家和過高的新用戶退出率導(dǎo)致消費者對低信用等級賣家的信心進一步降低。在實體商場運營中商場向商鋪收取押金已經(jīng)司空見慣，但是各大C

27、2C電子商務(wù)平臺卻無人開此先例。向新用戶收取押金雖然在一定程度上會提高準入門檻，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)平臺對賣家的控制力，由平臺為新入賣家提供擔保，增強消費者對低信用等級的新入賣家的信心，促進C2C電子商務(wù)長遠發(fā)展
　?。ㄈ┵u家實名制，多平臺信用檔案聯(lián)網(wǎng)。目前我國C2C電子商務(wù)平臺都是各自為政，每個平臺都建立了自己的一套信用評價體系，用戶的信用資料做不到互聯(lián)互通，平臺之間缺乏信息共享，存在著信息壁壘