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网络购物中信息不对称问题研究

2015-05-30李志婷于会灵顾媛

2015年28期
关键词:网络购物信息不对称

李志婷 于会灵 顾媛

作者简介:李志婷(1994-),女,安徽天长人,本科在读,研究方向:经济学。

于会灵(1996-),女,安徽太和人,本科在读,研究方向:经济学。

顾媛(1993-),女,江西高安人,本科在读,研究方向:经济学

摘 要:信息不对称问题的存在使得网络购物中市场效率降低、帕累托最优状态无法实现、消费者作为弱势群体其合法权益极易受到侵害。有鉴于此,从博弈论角度出发,建立信息传递模型,分析不同均衡解的情况并提出建议,对于改善网络购物信息不对称状况、提高市场绩效、维护消费者在网络购物中合法权益至关重要。

关键词:网络购物;信息不对称;信号博弈

一、引言

国家工商总局于1月23日公布的2014年下半年网络交易商品定向监测结果显示,在本次抽检的92个批次的样品采样中,正品率为58.7%,其中淘宝网正品率最低,仅为37.25%。另外,中国电子商务研究中心的一份研究报告也指出淘宝网存在出售假货、虚假宣传、退货繁琐、不及时发货等问题,顾客满意度仅为75.6%。在互联网技术取得飞速发展的背景下,网络购物这种全新的购物方式正逐渐改变人们的购物习惯。但是,由于我国有关网络购物的法律尚不健全,对网购过程监管不完善,网络购物中买卖双方信息不对称问题尤为突出,极大地损害了消费者的利益,制约了市场机制的作用效果。因此,本文旨在通过构建网络购物信号博弈模型,分析模型结果,找出改善信息不对称状况的对策。

二、博弈模型的建立

(一)模型假设

1.参与人

网络购物的信号博弈模型中只有两个参与者,他们分别是经营者(发送信息)和消费者(接收信息),并且买卖双方都是理性人,追求自身利益的最大化。

2.信号博弈过程

(1)“自然”选择经营者的类型,这里假定经营者只有品质好(t1)和品质差(t2)两种类型,并且只有经营者自己知道自己的类型情况,消费者不知道。

(2)自然选择之后,经营者首先采取行动,其中m1表示经营者表明自己是品质好的商家,m2表示经营者不表示自己是品质好的商家。对于t2类型的经营者,要想表明自己是质优的商家必须额外承担一定的伪装成本Cd。

(3)因为经营者的行动是类型依存的,所以消费者根据经营者发出的信号推测其类型并选择自己的最优行动,其中a1表示购买,a2表示不购买。

3.其他假设

品质好的经营者提供优质产品的价格为ph,给消费者带来的价值为vh,且vh>ph。品质差的经营者提供的低质产品仅能够给消费者带来vl的效用,且vh>vl,该类型的商家可以通过伪装表明自己是品质好的类型,同样以ph的价格销售劣质产品,但是需要承担伪装成本Cd,并且带来消费者的失望成本Cc;若其表明自己是t2类型,则仍能以pl的价格销售产品和服务,ph>pl,vl>pl。另外两种类型的经营者分别要支付一定的运营成本Cg和Cb,并且假定Cg

(二)模型建立

通过以上的假设,可以构建网络购物中经营者和消费者的信号博弈模型。为便于分析,首先按照消费者采取购买与不购买两种策略对双方的收益情况进行分类,得到的买卖双方的收益矩阵如下表所示。

三、模型的分析与求解

(一)分离均衡

在信号博弈分离均衡中,经营者直接表明自己的真实类型,即t1类型的经营者发出信号m1,而t2类型经营者发出信号m2,在该情况下消费者可以根据信号类型判断出卖方的类型,信息不对称问题得以解决,市场机制的作用能够得以最好地发挥。

当经营者发出m1信号时,消费者采取a1策略的期望为vh-ph,采取a2策略的期望是0,显然E(a1)>E(a2),消费者最佳策略是购买。当经营者发出的信号是m2时,消费者采取a1策略的期望为vl-pl,采取a2策略的期望是0,显然E(a1)>E(a2),消费者最佳策略还是购买。

现在给定消费者策略类型是a1,考虑经营者利益最大化策略选择情况。对于t1类型的经营者来说,发出信号m1带来的收益为ph-c1,发出信号m2能得到的收益是pl-c1,显然ph-c1>pl-c1,所以t1类型的经营者的最优策略选择是m1。对于t2类型的经营者而言,发出信号m1带来的收益为ph-c2-cd,发出信号m2能得到的收益是pl-c2,此时卖方的策略选择取决于收益的相对大小,若要实现分离均衡,则必须有ph-c2-cd

(二)混同均衡

在混同均衡下,不同类型的经营者均发出相同的信号,消费者无法直接判断经营者所属的类型,仅能够根据经营者发出的信号进行先验推断(p,1-p)。

若卖方发出信号m2,消费者购买的期望是p(vh-pl)+(1-p)(vl-pl)>0,消费者不购买的期望收益是0,理性消费者的策略是a1。若卖方发出的信号是m1,消费者购买的期望是p(vh-ph)+(1-p)(vl-ph-Cc),消费者不购买的期望收益是0,此时消费者采取何种行动由P和Cc的大小决定,当P较大而Cc较小时消费者的行动仍然是购买,而如果P较小而Cc较大时消费者的行动就是不购买。

假定消费者的行动选择是a2,品质好的经营者发出信号m1或者m2的收益是相同的,品质差的经营者会发出信号m2,并没有完全实现混合均衡。

假定消费者的行动选择是a1,t1类型的经营者发出信号m1和m2的收益分别是ph-c1、pl-c1,并且U(m1)>U(m2),所以该类型的经营者的行动是向消费者发出m1信号;t2类型的经营者发出信号m1和m2的收益分别是ph-c2-cd、pl-c2,为了实现混同均衡,必须满足ph-c2-cd>pl-c2,即当Cp小于价格差时,品质差的经营者也倾向于表明自己是t2类型,在这种情况下,消费者难以正确区分经营者类型,市场效率最为低下。

(三)准分离均衡

除了上述两种情况之外,客观上还存在另外一种准分离均衡类型,它是介于分离均衡与混同均衡之间的一种信号博弈均衡。在该情况下,t1类型的经营者以概率1表明自己是品质好的类型,而t2类型的经营者也以概率a表明自己是品质好的类型,以概率(1-a)表明自己的真实类型。因此,在准分离模型下,如果经营者发出信号m2,则该经营者一定属于t2类型,但是如果经营者发出的信号是m1,由于t2类型的经营者也会以概率a表明自己是品质好的类型,所以消费者就很难判断该经营者销售的产品或者服务的质量。

如果经营者属于t1类型,消费者直接可以判断出它是品质好的经营者,倾向于采取购买行动,获得的收益vh-ph>0。如果经营者属于t2类型,消费者采取购买和不购买行动的期望分别是E(a1)=a(vl-ph-Cc)+(1-a)(vl-pl)和E(a2)=0,只有当E(a1)>E(a2)时,理性消费者才会做出购买行动。而品质差的经营者发出何种类型的信号又取决于采取m1和m2行动所能够获得的收益的相对大小,只有当这两种情况下卖方所获得的收益相同,即满足条件ph-c2-cd=pl-c2时,t2类型的经营者才会停止发出虚假信号m1,误导消费者的购买行动。

四、结论与建议

从买卖双方信号博弈模型分析结果来看,在存在混同均衡和准分离均衡的情况下,t2类型的经营者均会发出误导消费者的虚假信号,使消费者都难以做出正确的购买行动,只有满足实现分离均衡的条件cd>ph-pl即伪装成本大于价格差时,低品质的经营者发出信号m1无利可图,从而趋向于表明自己的真实类型,消费者才能够准确判断出经营者所属的类型,进而采取最优行动,在这种情况下市场绩效最好。在买卖双方信号博弈模型分析的基础上提出解决网络购物中交易双方信息不对称问题的几点建议,以期可以为网络购物的进一步健康发展提供决策参考。

(一)加强对网购市场的监管力度

政府部门可以通过制定全面有效规范网络购物过程的法律法规,保证网络购物平台所提供网络购物过程的监督机制和举报机制的顺利实施,使得消费者可以有效地监控网络购物的正常进行。同时对不合格的经营者进行严惩,提高其伪装成本,迫使经营者发出正确信号,提高信息透明度,降低经营者发布虚假信息误导消费者购物选择的可能性。

(二)完善信用评价机制

消费者自身处于信息的劣势,难以辨别卖方提供的产品信息的真实性,在其作出决策时通常需要参考以往消费者对商家和商品的评价,虽然以淘宝网为代表的部分网站已经建立了对网络商铺和所售产品的信用评价机制,但是由于监督不健全、市场不成熟等因素的存在,其运行过程中产生种种问题。以淘宝网为例,现实生活中卖家为了提高自身信用等级找人刷信誉、进行消费者好评返现活动、甚至纠缠威胁消费者使其撤销差评,这些都侵害了消费者的正当利益。因此,需要进一步优化网络购物市场的信用评价机制,通过发挥信用评价的作用,提高销售低质产品经营者的伪装成本,帮助消费者进行信息甄别。

(三)提高市场准入要求

销售者进入市场成本低是网络购物中信息不对称问题产生的原因之一。以淘宝网为例,淘宝网对大部分销售者的规模、信用等都没有过多的限制,这种低要求在刺激创业的同时也给网络购物环境带来了不利的影响。在应对网络购物中的信息不对称问题时,政府与网络平台应通力合作,制定严格的网络交易市场准入制度,严格控制信誉差的经营者随意进入。网络购物平台应严格要求销售者在申请进入市场时进行实名认证且必须提供真实的信息,并尽可能审核卖方提供信息的真实性,一旦发现经营者提供的信息存在虚假成分立即采取有关措施,限制其进入,以此将一些不合格的经营者拒之门外,提高卖方的信誉度,保障网络交易市场的良好秩序。

(作者单位:安徽财经大学经济学院)

参考文献:

[1] 赖茂生,王芳,著.信息经济学[M].北京:北京大学出版社,2006.29-32.

[2] 徐晓璇.B to C电子商务中信息不对称的博弈分析[J].南京工程学院学报(自然科学版),2008(1):58—60.

[3] 张琳,黄艳艳.C2C电子商务模式的信号博弈分析[J].江苏商论,2011(5):49—51.

[4] 汪俊,项喜章,等.C2C电子商务模式中信息不对称的博弈分析[J].武汉工程大学学报,2009(10).

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