宋奇高

摘 要：在我国C2C电子商务高速发展并为消费者提供方便快捷的服务的同时，隐藏在其中的信用问题也逐渐暴露出来，成为阻碍其发展的主要问题之一。本文从经济学角度，主要运用博弈论对电子商务信用风险进行分析，通过一次博弈，重复博弈和政府干预下的博弈对影响电子商务信用的主要因素进行探讨，并以我国典型的C2C网站—淘宝网为案例进行实证分析，最后对C2C电子商务的信用提出改进意见。

关键词：电子商务C2C信用博弈

1.绪论

作为用户对用户的电子商务模式，C2C电子商务主要通过互联网进行，具有较低的交易成本。同时，C2C电子商务经营规模不受限制，利用互联网或电子商务网站提供的虚拟经营环境，可以通过增加商品信息网页、登陆新的商品来扩大经营规模。

但是由于网络空间的广泛性和虚拟性，使交易的不确定性大大增加。C2C电子商务活动要涉及多个交易主体，其社会信用就转化为参与各方的信用。即信任不仅仅局限于买家和卖家之间，而是包括电子商务网站平台在内的一个三方之间的相互信任。由此可看出，在买卖双方交易的建立过程中，信用对交易有着极其重要的影响，则对信用的分析研究也变得十分重要[1]。

2.电子商务信用形成：买方和卖方的博弈

2.1电子商务买卖方之间的一次博弈

一次博弈基本假设：为了清晰的分析一次博弈中电子商务交易双方信用风险机理，通过不影响研究有关结论我们做出如下基本假设：H1.电子商务交易双方是独立的；H2.电子商务交易中没有政府的干预；H3.电子商务交易过程中只存在两种交易模式即：守信与欺诈。

模型的创建及分析：我们进一步设定，在电子商务交易活动中，双方选择守信的策略模式，则它们的收益为L，如果只有一方守信，我们可以设定不守信一方的收益为应该比守信一方的要大，否则就没有欺诈的必要，我们设定欺诈方的收益为2L，守信方的收益为-L，而当电子商务交易双方之间都欺诈，那么本次交易无效。

在一次交易中，电子商务交易主体双方都将陷入到选择欺诈的“囚徒困境中”。我们可以分析出这次交易存在的唯一纯策略纳什平衡为（0，0），因此我们得出在没有电子商务信用评价或者政府保障机制下，对于交易主体而言，电子商务交易主体的一次博弈将选择欺诈模式[3]。

2.2电子商务买卖方之间的重复博弈

事实上，在现实生活中N次博弈结果都是（0，0）的情况是不存在的。假设交易双方以往交易成功的概率为q（m），某一次博弈结束后，交易双方预计有p（n）的可能性进行下一次交易，则在现实的情况下，q（m）在某种程度上决定p（n），可假定p（n）与q（m）成正相关关系，即：p（n）=aq（m）+b，ab都为常数，且每次博弈的结构相同。

在上述情况下，如果q（m）足够大合作的博弈将会出现。在此情况下，如果交易一方选择欺骗，本次交易的收益为2L，由于此类交易将导致q（m）减小，另一方将有极大的可能选择不再进行交易，所以后期的收益为e，e趋近于0，故其总收益为2M+e。由此可见，只要q（m）足够大，交易人为了实现自身收益最大化的目标，就会选择守信，合作的博弈就出现了。这就是重复博弈创造的信用机制。

2.3政府干预情况下的博弈分析

以上讨论的是在无政府干预情况下的交易双方行为的选择模型，交易人依据自身的收益最大化原则来选择守信或失信，是通过市场产生一种自发的信用机制。在有政府干预或监管的情况下，政府可以通过制定法律、法规并采取一定的措施，对交易中失信行为进行严厉的处罚，增加失信者的违约成本。下面构造了存在政府干预情况下信用博弈的模型，对电子商务中失信行为的外因环境进行分析。假设交易双方都守信的收益为L；一方守信而另一方不守信，则守信一方的损失为L，不守信一方的收益为2L，被监管方发现惩罚的概率为λ，罚金为d，所以不守信的收益为2L-λd；双方都不守信则交易无法完成，双方的收益均为0。其中c>a，P交易者A守信的概率为P。

模型中，交易者B虽不清楚交易者A的策略，但却知道如果交易者A不守信时受到惩罚的概率λ和罚金d，从而可估计交易者A守信的概率。当交易者B守信的期望收益高于不守信的期望收益，即2LP-L≥2LP-λdP，也就是交易者A守信的概率P≥L/λd时，交易者B会选择守信。而交易者A守信的概率P与罚金d和被监管方发现惩罚的概率λ相关。当λ和d的乘积越大，则L/λd的值越小，交易者A守信的可能性也就越大。

3.关于淘宝网的电子商务信用体系分析

信用评价机制是淘宝网信用管理的核心部分。淘宝会员在淘宝上的每一个交易成功后，双方都会对对方在交易的表现作一个评价，当买卖双方获得评价记分后，可以累积并提高自己的信用等级。

其中R0表示用户的初始信用度；Rn，Rn-1表示用户的第n，n-1获得的累积信用度；τi表示用户第i次获得的信用反馈评分，好评为1分，中评为0分，差评为-1分[5]。

淘宝用户获得信用评价产生的另一重要指标为好评率，其计算方法为该用户总好评得分除以交易次数，即为其该用户所有交易的好评率。当前淘宝信用评价机制为第二代信用评价机制，其生成的最终征信产品会展示在会员个人信息中。

4.C2C电子商务信用的对策

基于本文上面的分析，对C2C电子商务信用提出以下几点对策：一是，在电子商务交易中，应对交易双方同时进行身份验证，并且将经过严格、非严格以及没有经过验证的买家对卖方的信用积分区别对待、分别计算。二是，建立完善的信用评价体系，通过建立第三方的信用评价平台，由信用评价平台将交易信息进行反馈，再由平台专门的技术人员采用较好的信用评价模型对买家和卖家进行信用度的评估，给出信用评级。

参考文献：

[1] 邹学博.基于客户评价的C2C电子商务信用管理研究[D].吉林大学，2007：37-38.

[2] 百度百科.[EB/OL].http：//baike.baidu.com/view/18930.htm.

[3] 丁红霞，张琳.电子商务中的信用博弈分析[J].现代商业化，2008，527：197-198.

[4] 董志.电子商务中的信息不对称及其信用风险博弈分析[J].物流经济，2008，36：58-60.