如何治理在线评价体系？
——基于好评返现策略的研究
2022-11-16邹干
邹 干
(1.中国科学技术大学博士后流动站，安徽 合肥 230026；2.合肥兴泰金融控股(集团)有限公司金融研究所，安徽 合肥 230071)
一、引 言
数字技术的进步推动了线上交易的发展，改变了人们的购物习惯，越来越多的消费、生活以及娱乐服务交易通过互联网平台完成。与线下交易相比，互联网平台如同一个无地理限制的“超级市场”，极大地开拓了商家的市场、丰富了消费者的购物选择，更好地实现了商品、服务供给与消费者需求的匹配。然而，线上交易仍存在一些弊端：仅由网上图片和文字描述无法完全辨识产品的特征，因而时常出现实际体验与消费者期望不符的情况。对此，各平台都建立了商品评价体系，希望通过购物实际体验形成的评价帮助消费者更好地完成购买。根据Weber Shandwick研究团队的调查，90%的消费者在线上购物时会阅读产品的评价，在作出购买决策前平均每人阅读11条评价，且86%的人承认线上评价体系发挥了重要的作用(1)资料来源：https:∥www.webershandwick.com/news/the-company-behind-the-brand-the-indivisibility-ofthe-company-and-product/。。
购物平台构建评价体系的初衷在于消除线上交易摩擦，降低产品不确定性带给消费者的损失。然而，部分商家利用刷单、虚假交易等方式刻意提升产品评价，进而提高自身销量，这一行为严重欺骗了消费者，损害了消费者权益。随着线上交易规模越来越大，评论体系在消费者购物中扮演的角色也越来越重要，选择适当的治理策略以确保线上评论体系的客观和中立性，对保障消费者权益、保证平台经济健康发展具有重要的现实意义。国家为此也出台了相关的法律，2019年1月1日《中华人民共和国电子商务法》(下文简称《电商法》)正式实施。其中第十七条明确规定“电子商务经营者应当全面、真实、准确、及时地披露商品或者服务信息，保障消费者的知情权和选择权。电子商务经营者不得以虚构交易、编造用户评价等方式进行虚假或者引人误解的商业宣传，欺骗、误导消费者”,这标志着刷单、虚假评论等行为明确违法。
目前的评价体系仍存在可操纵的灰色地带：一些商家可通过私下现金返现(通常在1—10元之间)鼓励、诱使消费者给出好评，这一行为被称为“好评返现”。返现的奖励可将部分因细小瑕疵给出的差评转为好评，提升了未来的盈利能力，因而多被产品质量存在较强不确定性的中小商家采用。虽然好评返现尚未被《电商法》列为违法行为，但在社会上也引起了一定的争议，2018年12月10日发布的《中国电子商务诚信发展报告》中建议“禁止电子商务平台采取‘好评返现’及其类似行为”。报告认为，好评返现诱导消费者主体对产品和卖方的交易行为作出非客观评价，这种行为不仅可能给消费者个体权益带来损失，还会扰乱妨碍公平竞争。现有平台对这一行为的态度也并不一致，其中淘宝、京东、亚马逊等网购平台出台了具体政策禁止“好评返现”行为，饿了么、美团外卖等外卖平台并未出台相关政策。
由于建立公正、合理的评论体系是确保消费者能够买到合适产品的重要手段，相关部门对此方面的监管和规制也十分重视。因此本文将基于这一行为在社会上引起的争议，通过构建合适的理论研究框架，探究好评返现对市场竞争造成的实际影响；进一步分析平台对这一现象的自我规制力度；最终从社会总福利最大化的角度出发，分析政府应如何在不同的市场环境下选择适当的规制力度。相较于已有研究，本文的创新性和贡献主要体现在以下三个方面：(1)本研究结合现实的市场环境及商家对抗已有确定性产品的动机，在竞争视角下，补充了好评返现策略如何影响市场竞争的理论分析；(2)已有研究更多关心好评返现对商家利润的影响，本文则从平台自我治理责任出发，进一步分析了平台治理商家好评返现行为的激励过程；(3)根据商家实施好评返现的影响及平台自治激励，结合国家近年监管互联网平台的决心及相关政策，从社会福利最大化的角度分析了平台的自治力度是否满足社会最优要求，并在不满足情形下结合具体市场环境提出了相应的规制建议。
二、文献综述
线上评价或线上口碑(electronic Word-of-Mouth, eWOM)本质上是传统口碑(Word-of-Mouth，WOM)随互联网技术发展的一种拓展[1]。相较于传统口碑，线上口碑具有可记录、传播性强、易操纵的特征[2]，极易通过改变记录、置顶特定评价、操纵评论等手段影响消费者的最终选择。线上评论体系的建设以及商家、平台对评论的管理策略将直接影响线上口碑对消费者购物选择的指导作用。本文涉及的好评返现策略在现实中通过改变消费者的评论意愿，进而提高商家在未来预期的利润，是评论操纵的一种形式。因此与本文相关的主要文献可以分为三类：第一类涉及对商家评论操纵现象的研究；第二类涉及好评返现策略的研究；第三类则涉及与好评返现形式较为接近的“推荐奖励”的相关研究。
第一类文献主要验证了评论操纵现象是否存在，及其对市场竞争、消费者的影响。Dellarocas(2006)分析得出平台商家有激励操纵评论，当商家的操纵程度随产品质量的提高而增加(减少)时，商家对评论的操纵会提高(损害)消费者剩余[3]。Hu等(2011)通过实证分析证实了商家操纵评论的现象确实存在，且消费者无法完全区分被操纵的和真实的评论[4]。Mayzlin等(2014)通过对比同一家酒店在 TripAdvisor(任何人都可评论，评论造假更容易)和 Expedia(只有消费者可评论，造假更难)上的评论数据，发现独立运营酒店操纵评论的激励更高，并进一步证实了评论造假确实对消费者效用造成一定损害[5]。Schuckert等(2016)、Luca和Zervas(2016)分别利用旅游行业和餐饮行业数据，分析了更易操作评论的商家特征及市场特征：其中Schuckert等(2016)利用TripAdvisor上的数据，证实了质量越低的酒店，操纵消费者对其质量评价的程度越高；同样地，Luca和Zervas(2016)利用Yelp上餐厅的评论也证实了低质量餐厅更容易进行评论欺诈，并证实商家对评论的操纵会随竞争程度的增强而增多[6][7]。Lappas等(2016)则分析了操纵评论对消费者以及其他商家造成的影响，研究表明在酒店业中，数量极少的假评论能够对购物选择造成较大的扭曲，既损害了消费者剩余，也伤害了市场中其他商家的利润[8]。
好评返现策略是目前平台上较为主要的一种评论操纵形式，也是相关法律监管的灰色地带。学者们主要从好评返现对市场的影响、违法性及其治理机制进行了相关探讨。在市场影响方面，安静等(2015)探讨了好评返现对四类消费者购买行为的影响，发现好评返现与复杂的购买行为、寻求多样化的购买行为、习惯性的购买行为以及寻求低价购买行为均呈正相关关系[9]。李婷婷和李艳军(2016)运用情境模拟实验法，分析了好评返现和产品体验的交互项对消费者评论的影响，研究发现在高额度返现下，负面体验的消费者评分改变更大，在低额度返现下，正面体验的消费者评分改变更大[10]。宋嘉莹等(2017)结合在线评论有用性、眼动注视与信息提取理论，通过18组眼动对照实验，证实了返现造成的虚假好评会显著影响消费者对评论真实性的判断，进而影响购买意愿[11]。徐兵和张阳(2020)通过构建两阶段模型，在垄断市场下研究了好评返现策略对商家两期定价的影响，并分析了评价影响系数、好评信任度对商家策略的影响[12]。在好评返现的违法性及其治理方面，郭海玲(2015)认为好评返现不仅损害市场竞争秩序，使优胜劣汰机制发生扭曲，还破坏了电子商务平台的诚信环境，应通过完善信用评价体系、建立第三方信用评价机构、提高监管水平等手段加强对好评返现的监管[13]。滕亚为和崔梦豪(2017)认为好评返现属于一种不正当竞争行为，侵犯了消费者的知情权，给消费者附加了不合理的条件，应通过完善相关法律、加强消费者责任意识等手段阻止好评返现行为[14]。
与本文研究相关的第三类文献涉及对推荐奖励的分析。推荐奖励与好评返现相似，通过已购买消费者的宣传促进产品销售，且商家均付出了一定的奖励成本。学者们主要从适用条件、产品质量以及与团购的替代关系等角度进行了相应研究：Biyalogorsky等(2001)分析了“消费者愉悦度”与推荐奖励策略的关系，当消费者很容易被取悦时，不使用推荐奖励策略，当消费者不容易被取悦时，使用正向推荐奖励；Condorelli等(2018)在质量不确定的情形下，发现在部分消费者与他人互动的倾向非常大时，推荐奖励策略会带来最高利润；Galeotti和Goyal(2009)发现当消费者可以无成本地进行多次推荐时，商家使用推荐奖励策略将获得高于团购策略下的利润[15][16][17]。
通过对已有文献进行回顾，可以发现国内外学者利用实证分析、构建博弈模型等方法对评论操纵现象及其影响进行了充分的研究，从多种角度对相近的推荐奖励的效果也进行了探讨。但针对好评返现策略，已有研究多从其对消费者影响的角度进行分析，并未考虑返现策略对市场竞争的影响。而针对好评返现规制策略的分析多从法理方面进行探讨，并未结合其实际效果建立合适的分析模型，也并未结合具体环境探讨平台自治的效果以及政府管制力度的设定。为更好地研究竞争市场下好评返现策略的实际影响，分析平台自治的实际效果与社会最优选择间的差距，为政府管制力度选择提供相应理论参考，本文将在竞争市场的设定下，探讨商家实施好评返现策略的激励及其在不同环境下对其对手的影响，进而基于平台自身利润最大化，分析平台在不同评价影响系数下的自我治理激励，最终从最大化社会总福利的角度，分析政府管制力度与评价系数、商家质量之间的关系。
三、基本模型
两期消费者对产品的选择分别为：
(一)商家A不使用好评返现策略时的均衡求解
商家A不使用好评返现策略时(用上标n表示无好评返现策略时的均衡结果，下文皆同)，运用逆向归纳求解均衡。首先分析第二期的需求函数，产品A在第一期收获的好评数取决于产品A真实质量QA与pA1n的关系：
可得产品A在第二期的需求为：
(1)
产品B在第二期的需求为DB2n=1-DA2n。商家A、B设定pA2n、pB2n以最大化其在第二期的利润：πA2n=(1-λ)DA2npA2n，πB2n=(1-λ)DB2npB2n。令πA2n、πB2n对pA2n、pB2n的一阶导数等于0并联立可解得：
(2)
(3)
将式(2)、(3)代回至πA、πB，令πA、πB对pA1n、pB1n的一阶导数等于0,联立可解得第一期的均衡价格为：
(4)
(5)
命题1：在商家A不采用好评返现策略时，商家A、B两期定价策略与QA存在如下的关系：
命题1反映了评价对商家盈利策略的影响。在QA较低时，差评在第二期成为商家A的竞争劣势，此时商家A的盈利重心在第一期；随着QA的提升，商家A在第二期开始获得好评，商家A第一期价格随质量的增加而降低，从而获得更多好评，转化为第二期的竞争优势，商家A的盈利重心由第一期转至第二期。商家B的盈利策略与商家A相反：QA较低时，商家B在第一期通过高价让更多消费者选择产品A，扩大了商家A在第二期的竞争劣势，从而在第二期制定更高的价格；随着QA的提升，商家B在第二期的竞争优势随着产品A好评的增多而逐渐消失，因此其选择在第一期制定高价，在第二期制定低价的策略，盈利重心由第二期转至第一期。
(二)商家A使用好评返现策略时的均衡求解
在好评返现策略下(使用上标r表示使用好评返现策略时的均衡结果，下文皆同)，商家A对所有给出好评的消费者奖励rA。部分消费者为获得奖励，将在质量不如预期的情况下依然给出好评。在产品A第一期质量较低(价格较高)的情况下，会出现所有消费者均给出差评的情况，这种情况下的均衡与不实行“好评返现”时的分析相同。在商家A第一期质量较高(价格较低)的情况下，好评返现将改变第一期的好评数：
(6)
引理1：商家A的奖励rA满足如下假设：Max[0,pA1r-QA] 引理1的证明：产品质量较低的商家需要提供更多的现金奖励才能取得好评。商家决策中，返现金额rA需要大于Max[0,pA1r-QA]，如果rA太小，则只能激励原本就愿意给好评的购买者，这反而使商家产生返现损失。同时，返现金额rA也不会大于1-QA，因为当rA=1-QA时，商家就可以激励所有的购买者给予好评，商家无激励再提高返现金额。 本部分仅分析好评数为正的情况。运用逆向归纳法求解，产品A在第二期的需求变为： DA2r=1+β[2QA+2rA-pA1r-(QB-pB1r)-1]-pA2r-(QB-pB2r) (7) 产品B第二期需求为DB2r=1-DA2r。此时商家A第二期利润为：πA2r=(1-λ)(DA2rpA2r-rADg)。令πA2r、πB2r对pA2r、pB2r的导数等于0，联立可解得第二期定价分别为： (8) (9) pA1r，pB1r对pA2r和pB2r的影响方向与上一小节QA质量较高时的结论相同。pA2r随返现奖励rA的提高而提高，pB2r随rA的提高而降低，商家A的返现奖励通过好评数转换为自身第二期的竞争优势。 将式(8)、(9)分别代入利润函数πA、πB，令πA、πB对pA1r、pB1r的导数等于0,联立可解得： (10) (11) (12) 命题2：商家A使用好评返现策略时的竞争均衡存在如下特征： (1)好评返现奖励rA随A产品质量的提升而减少，第一期价格pA1r和pB1r均随QA的增加而降低，第二期价格pA2r随rA的增加而增加，pB2r随rA的增加而减少； (2)商家A实施好评返现的质量上、下限随QB的增加而提升，质量区间随QB的增加而收窄； 命题2反映了QA和QB对好评返现策略的影响，其中QA越大，商家A越不需要通过返现以获得更多的好评；产品B质量越低，商家A实施好评返现策略的激励越强，甚至在质量高于QB时仍通过返现进一步扩大第二期的竞争优势，返现策略的总体实施激励和效果随QB的增加而降低。将均衡价格代回，可得到在商家A实行好评返现策略时最终两期的均衡价格及奖励。 在区间1和区间4内，商家A选择的均衡策略为不采用好评返现。在区间2内，将式(2)和式(4)代回可得无好评返现下的利润πA1n，将式(10)—(12)代回可得πAr，通过比较πA1n和πAr，可得πA1n>πAr。这表明在产品质量较低时，返现成本高于好评带来的回报，商家A在区间2内不使用好评返现策略。同理，在区间3内，通过比较πA2n和πAr，可以得到πA2n>πAr，因此产品具有一定质量时，商家A才有激励通过好评返现策略进一步提高好评数，进而提升第二期的竞争优势。 返现策略下商家A两期价格都更高，即pA1r>pA1n2，pA2r>pA2n2(这里pA1n2和pA2n2为(4)式的下半部分，下文同理)，但给出好评的第一期消费者面对的价格更低，即pA1r-rA 上文从商家利润最大化的角度分析了好评返现策略下的竞争均衡。然而商家激励与平台及政府监管激励均存在一定程度的不同：平台通过分成系数λ从商家A、B处获得利润，因此当返现对商家A利润提升大于商家B受到的损害时，平台不会禁止好评返现策略；反之，平台会禁止好评返现策略。政府在对好评返现行为进行监管时，既要考虑平台及商家A、B的利润，也要考虑消费者剩余。因此政府将从社会福利最大化的角度出发，对平台的自治行为进行监管。 命题3:平台和政府在区域3内对好评返现行为的管制存在如下特征： (1)在β较小时，好评返现对商家A利润的提升大于对商家B利润的伤害，此时平台不愿进行治理，政府仅在产品B商家质量较低时进行管制； (2)在β较大时，好评返现对商家A利润的提升小于对商家B利润的伤害，此时平台、政府均在产品B质量较高时进行治理，但政府的管制范围大于平台治理区域。 (3)政府可以通过惩罚的方式激励平台治理好评返现行为，在β较小时，惩罚应当随QA的增加而减小，随QB的增加而增加；在β较大时，惩罚应当随QA的增加而增加，随QB的增加而减小。 命题3总结了平台和政府对好评返现行为治理激励的异同，由于平台只关注自身利润，因此在商家B利润损失较小且没有额外惩罚的情况下，平台不会对好评返现行为进行治理。基于社会总福利最大化的考虑，政府考虑好评返现是否能够真正帮助消费者购买高质量的产品，在评价影响系数较低时，设定较小的管制力度，随着影响系数的提高而扩大管制的质量范围。 随着电子商务的发展，平台作为联结商家及消费者之间的重要纽带，逐渐成为必不可少的“基础设施”，产品的评价更是基础设施正常运转的“重要零件”。而平台商家贸然采取好评返现策略，可能会伤害平台其他商家、损害消费者权益。因此，本文基于已有的评论影响分析框架，从竞争视角拓展了对好评返现策略的理论分析；进一步在理论框架中引入了平台自治和政府管制两种行为，通过分析商家返现对平台利润的影响探讨了平台自治激励，通过分析商家返现对社会总福利的影响探讨了政府管制激励，最终基于平台与政府治理好评返现管制激励差异，结合具体市场环境给出了相应的规制策略。从现实价值来看，好评返现策略产生了多方面的负面影响，不仅诱发商家间的不良竞争，还提高了商家负担，也导致消费者无法准确识别产品信息，破坏了平台的整个诚信体系。本文的分析结论明确了商家设定这一策略的激励及其影响，使得平台可以依据这一具体影响，结合市场环境选择治理策略。同时本文研究也明确了不同环境下平台自治与社会最优选择下的差异，为政府分析了最优惩罚力度与评论影响系数、产品质量之间的关系，帮助政府能够更好地监督、督促平台治理好评返现现象。 本文结果表明，对手的产品质量会影响商家使用好评返现策略的激励：对手质量越高，商家实施好评返现策略的质量上、下限越大，质量区间随对手质量增加而收窄。好评返现会改变商家及其对手的盈利重心，使得竞争对手更看重第一期收益，而自身盈利重心则向第二期转移。从现实来看，本文设定的第一期和第二期可近似于商家进入市场的初期和稳定期，为与已有品牌进行竞争，商家在初期会通过返现的方式提高自身的评价，建立近似于品牌效应的优势；自身质量越高，返现激励越低，持续时间越短。在商家口碑得到稳定认可后，便不再使用好评返现策略。从平台自治角度出发，由于平台仅关心好评返现对平台商家总体利润的影响，在评价影响系数较小时，好评返现策略对不返现商家利润损害小于对返现商家利润的提升，此时平台无激励治理返现；在评价影响系数较大时，好评返现对不返现商家利润损害大于对返现商家的提升，此时平台会在不返现商家质量更高时治理好评返现。政府从最大化社会总福利的角度，应当对平台治理进行进一步监督，通过设定惩罚的方式激励平台在影响系数较小及不好评返现商家质量较低时，治理好评返现行为，政府的惩罚力度在影响系数较小时应随返现商家质量的增加而减小，随不返现商家质量的增加而增加；在影响系数较大时，惩罚应随返现商家质量的增加而增加，随未好评返现商家质量的增加而减小。 本文研究仍存在一定局限，未在模型中同时考虑产品质量均存在不确定性的商家，也未考虑多轮购买中消费者越来越熟悉评论系统会对商家策略产生何种影响。未来可以从上述角度进一步深化对好评返现策略的研究与分析。
四、平台自治与政府管制
五、结 论
