C2C电子商务环境下的消费者体验与双边信用研究

冯宪伟

内容摘要：我国现行体制下的C2C电子商务发展面临很大的发展瓶颈，其中的主要制约因素之一就是信用风险，相关的信用评价体系存在指标客观性、等级严谨性、信息真实性以及评价率完善性等方面的缺陷。文章从分析C2C电子商务的信用问题出发，综合建立了创新型的C2C电子商务信用评价模型以及消费者体验评价量表，希望能够更加有效的降低消费者与商家的心理负担与交易信用风险，促进C2C电子商务的稳健和长远性发展。

关键词：C2C模式 电子商务 信用评价模型 量表设计

相对于B2C以及B2B的企业用户参与型网络交易，更加平民化的C2C电子商务在我国拥有更为广泛的用户群。然而，线上交易相对于线下实体店铺所欠缺的直观购物体验使得消费者和卖家很难建立起双边信任，包括产品非触摸性、市场虚拟化以及匿名交易在内的信息不对称现象使得交易风险和市场波动性都有所扩大。目前，部分研究已经证实了信任缺失对于消费者选择忽略电子商务交易的显著冲击作用，如何突破C2C电子商务的低信任度发展瓶颈是值得深思的问题。

C2C电子商务信用内涵及信用缺失原因

（一）C2C电子商务信用内涵

信用是指双边或多边主体参与下的长期诚实与信任度的积累，最初对信用进行专门研究的学科是心理学和社会学。在西方经济学获得大发展的时期，以制度经济学和信息经济学为代表的研究分支开始将信用纳入学科理论与实践的研究框架，并结合博弈论等主流经济学分析范式，逐渐建立了正式的信用经济理论。西方经济学大辞典对信用进行了如下定义：信用或信贷（Credit）是一种当期的财产权让渡行为，目的是在未来获得增值的另一部分财产所有权，通常表现为交易双方当期转让价值而在未来获取现金流。

对于C2C模式下的电子商务信用而言，其达成与否主要依赖于互联网交易环境下的主体遵守合约程度以及市场的不确定性情况。通过对影响C2C电子商务信用的因素进行分析，虚拟市场交易主体的道德水平、管理能力、风险态度、文化素质、商务技术以及履约行为等都构成买卖双方的交易博弈因子。C2C电子商务信用体验具有双方面的拆解过程，其一是消费者对卖家的信用几率评估，判断是否合适进行交易，其二则是卖家对于消费者信用的预判，保证资金的按时回收。

（二）C2C电子商务信用缺失原因

1.时间与空间分离因素。部分研究发现互联网媒介平台的时空分离自然属性是造成电子商务交易信用缺失和欺诈行为的诱因。由于不同于线下实体店铺交易的“一手交钱、一手交货”，C2C电子商务不具备交易即时性，而是货物承诺为先，资金兑现在后，违约可能、道德风险等信息在交易全过程中均不具备双边透明性，在“利己主义”和“机会动机”作用驱使下，具备优势信息的一方就存在采用失信行为而获利的可能，而信息劣势一方也同时存在亏损的可能，信用危机得以产生。

2.网络非实名制交易。电子商务虚拟化交易平台和互联网的非实名特征提供了对个人用户隐私权的最大限度保证，也是其吸引网民自由交易的最主要因素之一。然而，对于网络交易而言，非实名制也造成参与主体之间的互相不了解，交易对象的身份、信用等级以及人品素质都得不到体现，失信和违约担忧阻碍着网络交易的达成。根据中国电子商务研究中心的统计数据显示，2010-2012三年间共计超过58%的C2C电子商务买方遭遇过网络不诚信问题，超过41%的卖家遭遇过非正常性退货和无效订单行为的影响。

3.信息非对称因素。信息不对称泛指交易双方对交易商品的了解程度不均等，其中的一方占据信息优势地位。2001年，美国经济学家阿克罗夫发表了著名的《柠檬市场：市场机制与质量不确定性》论文，其中通过对旧车市场的分析，运用数学方法和模型论证了信息不均等条件下的二手车交易结果，得出了“信息不对称-信用缺失-市场萎缩”的链式结论。C2C电子商务的卖方占据优势信息地位，买方则处于信息劣势地位，如果没有完善的信用保证和评价机制做基础，买卖双方就很难避开信用风险影响，影响到交易能否顺利达成。

C2C电子商务信用评价模型的建立

完善的C2C电子商务信用评价体系应该具备这些功能，即交易双方完成在交易完成后，以确定的有效评价期为基础，通过对交易全过程的总体体验进行双向式的交易评价，建立贯穿式的信息反馈机制，个别用户的信用记录和信用等级、信用积分等评定均以其发布的评价集合为参考，供其他网络交易用户获取信用信息。总体而言，信用评价体系是交易者做出理性交易决策的思维框架，残缺的或不科学的信用评价体系对C2C电子商务的发展构成很大阻碍，丧失完整的消费者体验和双边信用信息流通路径。

有效的电子商务信用评价方法要建立在信用累计评价算法的基础上，以信用指数和积分规则作为外在表现形式，如图1所示。交易双方通过建立和遵守信用评价规则，在充分保证交易信息表现完整性和内容真实性的基础上，以投诉机制和第三方有限担保为依赖进行双向打分，通过数据库的形式形成交易主体交易信用记录和评估平台，及时发现和排除风险。

C2C电子商务创新信用评价系统可以降低网络购物的信用危机发生概率，提升交易者抵抗风险能力，其建立过程有几个环节需要着重注意：

（一）信用评价指标

C2C电子商务信用评价指标的制定一定要公允，在交易者的主观评价体系之外，要综合考虑商品质量、价格、物流以及被评价者反馈等方面的因素，突出对于交易体验评价的客观性，降低行业竞争的排他性条件，树立不以营业时间为基础的卖家信用评定方案。

（二）信用评价等级

C2C信用评价的等级制度不能过于简单，现行体制下的我国网络电子商务一般将信用等级设置为“好评、中评、差评”三个等级，量化得分以“+1，0，-1”表示，这样就使得交易者的评价意愿受到很大限制。例如，许多消费者在给予卖家好评的同时都存在一定的不满意，类似产品不符合预期和物流慢等，在新型量化表格设计时都要考虑到降低这种现象的发生概率。endprint

（三）交易金额关联

我国目前的C2C网络交易评价系统将算法设定为“信用积分-交易次数”模式，而不是“信用积分-交易金额”模式，因此无论是一百元的商品还是一元的商品都享受平等评价机会，获得相同的信用增减值，相对于高价商品卖家，低价商品卖家可以迅速建立起高信用度，而这是不利于真实信用体系建立的，将信用积分与交易金额关联势在必行。

（四）C2C交易评价制度

以我国淘宝网为例，评价制度规定交易成功后45天未能给予评价的，由系统自动发出好评信号，这种强制性制度就造成了评价的非真实性。此外，网商评价制度还规定了只有交易双方都达成评价后，这种评价才具有效力，因此，卖家对于失信交易不评价的现象经常出现，需要进行交易评价制度改革。

创新型C2C电子商务评价指标量表的设计

消费者对于卖家交易信息的反馈构成了信用评价的基础，因此，创新型的C2C评价指标量表设计要既能体现消费者的购物体验，同时又充分考虑虚拟网络下的信息真实性表现。

一般情况下，消费者电子商务信用评价分3个阶段进行，首先，消费者在售前通过互联网进行商品咨询，获取卖家信用，以文字或图片形式与卖家达成交易意向；其次，消费者在货物在途阶段向第三方平台支付款项，收货后检验商品完好率，履行交易承诺；最后，消费者和卖家通过全过程交易对双方的信用进行评估，处理纠纷，决定最终交易是否达成。从评价阶段分析可知，卖方服务和买方交易金额都是量表设计需要考虑的因素。

（一）消费者体验信用评价量表

消费者体验信用评价量表是创新性C2C电子商务评价体系的核心，笔者选取的消费者信用体验主要指标如表1所示。

为了能够更加公正、客观的反映消费者的全过程交易体验，在表格的右半部分同步接入李克特量表，将消费者体验信用评价分为A、B、C、D、E五个等级，对应的购物体验分别为很好、较好、一般、较差、很差，赋值分别为2、1、0、-1、-2。

（二）量表指标权重和加权得分

对于消费者体验评价量表的权重设计，一级指标分别为1.1和1.2，对应服务和商品，二级指标是从2.1至2.7的Class2子单位，以重要性等级分别对应1分到5分。通过对指标得分进行加总可以分别得到基于{1.1；（2.1，2.2，2.3，2.4）}和{1.2；（2.5，2.6，2.7）}的重要性矩阵，通过对统计数据进行两两分析，分别得出各自的作用权重。

对于消费者体验评价量表的加权得分，设定Mk为消费者k在交易中对卖家的信用评分，则Mk=（1.1）%*[（2.1）%*得分+…+（2.4）%*得分]+1.2%*[（2.5）%*得分+…+（2.7）%*得分]，消费者K对于卖家信用积分贡献比重为Nk，卖家的加权信用平均得分S为：

（三）算法

在累计信用评级算法以外，量表算法要以时间单位对评价主体的当期与前期、远期信用价值进行赋权计算，信用度高则纳入更多权重值。消费者交易金额越大，则其对信任指数的影响就越大。卖家在考核期间内的交易频数均作为消费者满意度评价的权重熵，在考虑电子商务中发生的额外情形信用值增减情况下，以T表示卖家在考核期内的信用值，I为交易数量和，Pi指代消费者K以外的其余消费者参与的第i个交易，S（i）为卖家交易信用加权平均值，CrPi即为Pi的评价反馈信息置信度，Di为消费者参与第i个交易的交易金额，Ik为卖家历史信用评价值，α和β分别为量表1.1和1.2部分的权重得分比例，则最终C2C信用T的算法就可以定义如下：

结论

C2C电子商务以其平民化和低进入门槛性而在我国具有广阔的发展前景，当前阶段之所以出现发展瓶颈，有很大部分的原因就是在于信任建立机制和全面性信用评价体系的缺乏，创新C2C电子商务消费者体验与双边信用建立模型对于解决这一问题构成很大的助力，同时辅之以信用评价指数的量化体系建设，我国长久以来电子商务市场信息严重失衡的现象可以得到相当程度的缓解。文章对创新型电子商务消费者评价体系和量表设计进行了思考，也存在理论性过强、缺乏实践操作考验等不足之处，这些都需要在以后的研工作中进行改进和完善。

参考文献：

1.陈晓波.C2C网络零售环境下负面评价信息反馈策略研究[J].北京工商大学学报，2013（1）

2.李凤珍.转型升级中我国连锁零售业经营战略研究[J].商业时代，2012（36）

3.邓之宏.中国C2C交易市场网上购物意向影响因素实证研究[J].商业时代，2012（12）

4.王丽华.C2C信誉机制中的信任模型及相关算法研究[D].燕山大学，2012

5.王碧芳.C2C交易中卖家信誉对顾客购买意愿的影响机制研究[D].浙江工商大学，2013

6.张晨.我国C2C电子商务消费者信任影响因素研究[D].沈阳理工大学，2012

7.叶高萍.C2C信用评价管理研究[D].中北大学，2013

8.邓之宏.中国C2C交易市场电子服务质量、顾客满意和顾客忠诚实证研究[J].科技管理研究，2013（3）endprint

（三）交易金额关联

我国目前的C2C网络交易评价系统将算法设定为“信用积分-交易次数”模式，而不是“信用积分-交易金额”模式，因此无论是一百元的商品还是一元的商品都享受平等评价机会，获得相同的信用增减值，相对于高价商品卖家，低价商品卖家可以迅速建立起高信用度，而这是不利于真实信用体系建立的，将信用积分与交易金额关联势在必行。

（四）C2C交易评价制度

以我国淘宝网为例，评价制度规定交易成功后45天未能给予评价的，由系统自动发出好评信号，这种强制性制度就造成了评价的非真实性。此外，网商评价制度还规定了只有交易双方都达成评价后，这种评价才具有效力，因此，卖家对于失信交易不评价的现象经常出现，需要进行交易评价制度改革。

创新型C2C电子商务评价指标量表的设计

消费者对于卖家交易信息的反馈构成了信用评价的基础，因此，创新型的C2C评价指标量表设计要既能体现消费者的购物体验，同时又充分考虑虚拟网络下的信息真实性表现。

一般情况下，消费者电子商务信用评价分3个阶段进行，首先，消费者在售前通过互联网进行商品咨询，获取卖家信用，以文字或图片形式与卖家达成交易意向；其次，消费者在货物在途阶段向第三方平台支付款项，收货后检验商品完好率，履行交易承诺；最后，消费者和卖家通过全过程交易对双方的信用进行评估，处理纠纷，决定最终交易是否达成。从评价阶段分析可知，卖方服务和买方交易金额都是量表设计需要考虑的因素。

（一）消费者体验信用评价量表

消费者体验信用评价量表是创新性C2C电子商务评价体系的核心，笔者选取的消费者信用体验主要指标如表1所示。

为了能够更加公正、客观的反映消费者的全过程交易体验，在表格的右半部分同步接入李克特量表，将消费者体验信用评价分为A、B、C、D、E五个等级，对应的购物体验分别为很好、较好、一般、较差、很差，赋值分别为2、1、0、-1、-2。

（二）量表指标权重和加权得分

对于消费者体验评价量表的权重设计，一级指标分别为1.1和1.2，对应服务和商品，二级指标是从2.1至2.7的Class2子单位，以重要性等级分别对应1分到5分。通过对指标得分进行加总可以分别得到基于{1.1；（2.1，2.2，2.3，2.4）}和{1.2；（2.5，2.6，2.7）}的重要性矩阵，通过对统计数据进行两两分析，分别得出各自的作用权重。

对于消费者体验评价量表的加权得分，设定Mk为消费者k在交易中对卖家的信用评分，则Mk=（1.1）%*[（2.1）%*得分+…+（2.4）%*得分]+1.2%*[（2.5）%*得分+…+（2.7）%*得分]，消费者K对于卖家信用积分贡献比重为Nk，卖家的加权信用平均得分S为：

（三）算法

在累计信用评级算法以外，量表算法要以时间单位对评价主体的当期与前期、远期信用价值进行赋权计算，信用度高则纳入更多权重值。消费者交易金额越大，则其对信任指数的影响就越大。卖家在考核期间内的交易频数均作为消费者满意度评价的权重熵，在考虑电子商务中发生的额外情形信用值增减情况下，以T表示卖家在考核期内的信用值，I为交易数量和，Pi指代消费者K以外的其余消费者参与的第i个交易，S（i）为卖家交易信用加权平均值，CrPi即为Pi的评价反馈信息置信度，Di为消费者参与第i个交易的交易金额，Ik为卖家历史信用评价值，α和β分别为量表1.1和1.2部分的权重得分比例，则最终C2C信用T的算法就可以定义如下：

结论

C2C电子商务以其平民化和低进入门槛性而在我国具有广阔的发展前景，当前阶段之所以出现发展瓶颈，有很大部分的原因就是在于信任建立机制和全面性信用评价体系的缺乏，创新C2C电子商务消费者体验与双边信用建立模型对于解决这一问题构成很大的助力，同时辅之以信用评价指数的量化体系建设，我国长久以来电子商务市场信息严重失衡的现象可以得到相当程度的缓解。文章对创新型电子商务消费者评价体系和量表设计进行了思考，也存在理论性过强、缺乏实践操作考验等不足之处，这些都需要在以后的研工作中进行改进和完善。

参考文献：

1.陈晓波.C2C网络零售环境下负面评价信息反馈策略研究[J].北京工商大学学报，2013（1）

2.李凤珍.转型升级中我国连锁零售业经营战略研究[J].商业时代，2012（36）

3.邓之宏.中国C2C交易市场网上购物意向影响因素实证研究[J].商业时代，2012（12）

4.王丽华.C2C信誉机制中的信任模型及相关算法研究[D].燕山大学，2012

5.王碧芳.C2C交易中卖家信誉对顾客购买意愿的影响机制研究[D].浙江工商大学，2013

6.张晨.我国C2C电子商务消费者信任影响因素研究[D].沈阳理工大学，2012

7.叶高萍.C2C信用评价管理研究[D].中北大学，2013

8.邓之宏.中国C2C交易市场电子服务质量、顾客满意和顾客忠诚实证研究[J].科技管理研究，2013（3）endprint

（三）交易金额关联

我国目前的C2C网络交易评价系统将算法设定为“信用积分-交易次数”模式，而不是“信用积分-交易金额”模式，因此无论是一百元的商品还是一元的商品都享受平等评价机会，获得相同的信用增减值，相对于高价商品卖家，低价商品卖家可以迅速建立起高信用度，而这是不利于真实信用体系建立的，将信用积分与交易金额关联势在必行。

（四）C2C交易评价制度

以我国淘宝网为例，评价制度规定交易成功后45天未能给予评价的，由系统自动发出好评信号，这种强制性制度就造成了评价的非真实性。此外，网商评价制度还规定了只有交易双方都达成评价后，这种评价才具有效力，因此，卖家对于失信交易不评价的现象经常出现，需要进行交易评价制度改革。

创新型C2C电子商务评价指标量表的设计

消费者对于卖家交易信息的反馈构成了信用评价的基础，因此，创新型的C2C评价指标量表设计要既能体现消费者的购物体验，同时又充分考虑虚拟网络下的信息真实性表现。

一般情况下，消费者电子商务信用评价分3个阶段进行，首先，消费者在售前通过互联网进行商品咨询，获取卖家信用，以文字或图片形式与卖家达成交易意向；其次，消费者在货物在途阶段向第三方平台支付款项，收货后检验商品完好率，履行交易承诺；最后，消费者和卖家通过全过程交易对双方的信用进行评估，处理纠纷，决定最终交易是否达成。从评价阶段分析可知，卖方服务和买方交易金额都是量表设计需要考虑的因素。

（一）消费者体验信用评价量表

消费者体验信用评价量表是创新性C2C电子商务评价体系的核心，笔者选取的消费者信用体验主要指标如表1所示。

为了能够更加公正、客观的反映消费者的全过程交易体验，在表格的右半部分同步接入李克特量表，将消费者体验信用评价分为A、B、C、D、E五个等级，对应的购物体验分别为很好、较好、一般、较差、很差，赋值分别为2、1、0、-1、-2。

（二）量表指标权重和加权得分

对于消费者体验评价量表的权重设计，一级指标分别为1.1和1.2，对应服务和商品，二级指标是从2.1至2.7的Class2子单位，以重要性等级分别对应1分到5分。通过对指标得分进行加总可以分别得到基于{1.1；（2.1，2.2，2.3，2.4）}和{1.2；（2.5，2.6，2.7）}的重要性矩阵，通过对统计数据进行两两分析，分别得出各自的作用权重。

对于消费者体验评价量表的加权得分，设定Mk为消费者k在交易中对卖家的信用评分，则Mk=（1.1）%*[（2.1）%*得分+…+（2.4）%*得分]+1.2%*[（2.5）%*得分+…+（2.7）%*得分]，消费者K对于卖家信用积分贡献比重为Nk，卖家的加权信用平均得分S为：

（三）算法

在累计信用评级算法以外，量表算法要以时间单位对评价主体的当期与前期、远期信用价值进行赋权计算，信用度高则纳入更多权重值。消费者交易金额越大，则其对信任指数的影响就越大。卖家在考核期间内的交易频数均作为消费者满意度评价的权重熵，在考虑电子商务中发生的额外情形信用值增减情况下，以T表示卖家在考核期内的信用值，I为交易数量和，Pi指代消费者K以外的其余消费者参与的第i个交易，S（i）为卖家交易信用加权平均值，CrPi即为Pi的评价反馈信息置信度，Di为消费者参与第i个交易的交易金额，Ik为卖家历史信用评价值，α和β分别为量表1.1和1.2部分的权重得分比例，则最终C2C信用T的算法就可以定义如下：

结论

C2C电子商务以其平民化和低进入门槛性而在我国具有广阔的发展前景，当前阶段之所以出现发展瓶颈，有很大部分的原因就是在于信任建立机制和全面性信用评价体系的缺乏，创新C2C电子商务消费者体验与双边信用建立模型对于解决这一问题构成很大的助力，同时辅之以信用评价指数的量化体系建设，我国长久以来电子商务市场信息严重失衡的现象可以得到相当程度的缓解。文章对创新型电子商务消费者评价体系和量表设计进行了思考，也存在理论性过强、缺乏实践操作考验等不足之处，这些都需要在以后的研工作中进行改进和完善。

参考文献：

1.陈晓波.C2C网络零售环境下负面评价信息反馈策略研究[J].北京工商大学学报，2013（1）

2.李凤珍.转型升级中我国连锁零售业经营战略研究[J].商业时代，2012（36）

3.邓之宏.中国C2C交易市场网上购物意向影响因素实证研究[J].商业时代，2012（12）

4.王丽华.C2C信誉机制中的信任模型及相关算法研究[D].燕山大学，2012

5.王碧芳.C2C交易中卖家信誉对顾客购买意愿的影响机制研究[D].浙江工商大学，2013

6.张晨.我国C2C电子商务消费者信任影响因素研究[D].沈阳理工大学，2012

7.叶高萍.C2C信用评价管理研究[D].中北大学，2013

8.邓之宏.中国C2C交易市场电子服务质量、顾客满意和顾客忠诚实证研究[J].科技管理研究，2013（3）endprint