■ 张 路（齐鲁工业大学 济南 250100）

在网络环境下，信息的获取变得快速、便捷，信息的搜索成本大大降低，人们可以通过搜索引擎进行信息的全面查找，但是网络交易并没有解决信息的不对称问题，反而问题变得更加严重。因此，本文探讨信息不对称条件下的网络交易信用问题，具有重要的现实意义。

网络环境下的交易问题

由于网络传播信息的便利性，低质量、无关甚至有害的信息通过网络迅速传播，这些海量信息不但没有帮助人们获得所需信息来消除不确定性，反倒为有效信息的获取带来了负担，同时，网络上发布的商品信息也与实物分离，很多卖方为了获取更大的利益，提供虚假信息，增加了信息的不透明度，加剧了信息的不对称性。综上所述，在网络经济形式中，信息不对称问题准确来说应该是有效信息的不对称。

（一）网络环境下的“逆向选择”问题

在有效信息不对称的情况下，存在“逆向选择”问题，交易双方会做出有违常规的行为。增加商品质量，消费者也不会增加购买量，同样降低商品质量，生产者也没有减少销量，最终的结果是，需要高质量产品的买方无法找到合适的卖方，以预期价格获得的都是低质量的产品，同时，生产高质量产品的卖方，无法得到预期的利润空间，被迫降低质量，网络市场的良性循环被破坏，人们对网络产品质量开始质疑，并失去信任，网络市场逐渐冷清。

（二）网络环境下的“道德风险”问题

在交易行为达成之后，对于卖方来说，出现的道德风险问题主要有：一是质量缺失问题。由于缺乏监管，发出的产品会产生以次充好、货不对版的问题；二是按时交货问题。由于卖方的急功近利，有些产品缺货时，卖方也会做出供货承诺，造成了交货时间的拖延，使得电子商务的便利性大打折扣；三是网络欺诈问题。通过网络进行的商务交易有可能面临欺诈行为，交易达成后，如果卖方携款潜逃，则会给买方带来损失。

在交易行为的履行过程中，对于买方来说，出现的道德风险问题主要有：一是不按时付款的问题。当货物到达后，买方隐瞒货物到达的真实信息，拒绝按时付款；二是无理由退货问题。买方在收到货物后又不想购买此物品了，就会向卖方提出各种服务要求，以此达到无理由退货的目的。

信息不对称条件下博弈模型的构建

信息不对称会让买卖双方在交易达成后，凭借自身的信息优势，做出对自身利益最大化的策略，损害了对方的利益。所以交易双方都会试图了解对方更多的信息，去猜测对方将会采取的策略，并以此来考虑自身应该采取的行为，希望能达到预期收益，防止被欺诈，这就形成了不对称信息条件下的双方博弈。

（一）模型假设

现有卖方（企业）和买方（企业或个人），买方购买卖方所销售的产品，并支付货款，完成交易。交易市场买卖自由，且交易的双方都为理性人，会追求自身利益最大化。卖方可以选择的策略为“诚信”和“不诚信”，当卖方销售的产品，以次充好或者以高价出卖时被认为是不诚信行为；买方可以选择的策略为“购买”和“不购买”。

假设卖方诚信时产品售价为H（Honest），不诚信时产品售价为F（Fake），且F≥H；产品的成本为A，不诚信的情况下所做虚假广告或包装等造假成本为B；买方购买产品时，以概率p发现卖方的不诚信行为，相应地就以（1-p）的概率未发现卖方的不诚信行为。U卖方代表卖方所获得的期望效用，U买方代表买方所获得的期望效用，V代表买方对产品的效用评价。

（二）模型的建立与分析

当卖方选择“诚信”策略时，如果买方“购买”，则卖方的收益为产品售价减去产品成本，即H-A，买方获得的收益为买方所获得的效用减去购买产品的花费，即VH；如果买方“不购买”，则卖方的收益为0，买方的收益也为0。

当卖方选择“不诚信”策略时，如果买方“购买”且未被发现不诚信行为，则卖方的收益为不诚信产品售价减去产品成本和造假成本，即F-A-B，如果买方“购买”且被发现不诚信行为，则卖方的收益付出的产品成本和造假成本，即-A-B，由于买方发现卖方不诚信行为的概率为p，所以得到卖方的收益为p（-A-B）+（1-p）（FA-B）=F-pF-A-B；如果买方“不购买”，则卖方的收益为所付出的造假成本，即-B，买方的收益为0。

由于信息是不对称的，双方都不知道对方会采取怎样的策略，所以在追求自身利益最大化的目标下，会根据猜测对方采取行为的概率来选择自己的行为策略。卖方选择诚信行为的概率为n，选择不诚信行为的概率为1-n；买方选择购买行为的概率为m，选择不购买行为的概率为1-m，且0 ≤m，n ≤1。

根据以上假设，可以得到买卖双方的收益矩阵，如表1 所示。

当卖方以概率1-n选择不诚信时，分析V-F ＞0 且F ≥H 的情况，由V-F ＞0可知，购买产品带来的效用大于付出，买方会选择“购买”；而F ≥H，不诚信时产品售价会高，如果此时产品成本和造假成本偏低，卖方被买方发现不诚信行为的概率p 偏小，则卖方会选择“不诚信”。

表1 买卖双方的收益矩阵

卖方所获得的期望效用U卖方需要分析买方选择“购买”的概率m，即：

对卖方诚信概率n 进行求导，可以得到卖方最优化策略的条件。

将（1）式带入（2）式中，可以得到mH-mF+mpF+B=0，即。

可以得到结论，m 与B 成正比，买方选择“购买”的概率与造假成本成正比，造假成本越大，不诚信的代价就越高，卖方可能会选择“诚信”策略，从而提高了买家的购买积极性，所以买方购买概率m就越大；m与（1-p）成反比，卖家不诚信行为未被买方发现的概率（1-p）越大，逃避处罚的可能性就越大，卖方可能会选择“不诚信”策略，从而降低了买家的购买积极性，所以买方购买概率m就越小。

买方所获得的期望效用U买方需要分析卖方选择“诚信”的概率n，即：

对买方购买概率m进行求导，可以得到买方最优化策略的条件。

可以得到结论，n与F-H成反比，卖家选择“诚信”策略的概率与诚信与否的价格差成反比，诚信与不诚信时价格相差越大，不诚信的利润空间就越大，诱惑卖方进行造假行为，选择“诚信”的概率降低，不仅对买家的效益造成损失，而且诱使商家不诚信行为，破坏了正常的市场交易秩序。

信息不对称条件下化解网络交易信用问题的对策

通过对非对称信息博弈模型的建立与分析，可以知道，博弈双方就诚信和购买策略的选择取决于以下三个方面：第一，卖方诚信时的产品售价与不诚信时的产品售价差异越大，代表造假后的利润空间越大，则卖方更可能选择“不诚信”策略；第二，卖方的造假成本越大，不诚信的代价越高，则卖方更可能选择“诚信”策略；第三，卖方造假逃避处罚的概率越大，则卖方更可能选择“不诚信”策略。而买方“购买”的可能性取决于对卖方“诚信”的分析，卖方可能选择“诚信”策略，则买方购买的积极性就高，购买的可能性就相对增加。所以买卖双方都会关注影响决策的这三个方面，本文以这三个方面为起点寻找信息不对称条件下化解网络交易信用问题的对策。

（一）通过严肃立法来保证诚信经营——降低造假行为逃避处罚的概率

通过法律来规范网络交易行为，保证诚信经营，做到有法可依，有法必依，立法是最强有力的震慑，对于提供虚假信息、诈骗、隐瞒信息的交易行为制定细致而合理的法律条文，降低了企业逃避处罚的可能性，一旦有不诚信行为的发生，所付出的代价将会无限放大，从而让每一个潜在的不诚信企业都不敢实施不诚信的交易行为。当不诚信的交易者受到公平的处罚时，也会向诚信交易的一方传递鼓励的信号，如此良性循环下去，会达到诚信经营的最终目标。

（二）在合同中采取风险共担方式——加大造假成本

针对“道德风险”问题，可以通过完善合同来解决，在合同中，明确交易双方的权利和义务，对交易行为起到约束和指导作用。卖方需要作出质量的保证和承诺，包括包退、包换、包修的三包承诺，以及赔偿的细则。合同中的质量保证条款，大大加大了造假成本，使得不诚信的代价变得很高，造假对于商家来说，得不偿失。而对于买方拖延货款和无故退货的问题，多数交易在合同中约定先付款后交货，当买方无故退货时，则需要支付收货和退货所需的邮费，这样买方退货也会产生一定损失，防止了恶意退货的发生。

（三）第三方信用担保平台——压缩造假的利润空间

成立第三方信用担保有助于缓解信息不对称所带来的众多问题，提升了企业的信用水平，极大地提高了交易的成功率。第三方可以是独立的信用评估机构或身份认证机构，为交易双方提供客观、真实的信息，有助于降低不确定性，帮助双方确定合理的成交价格，使得诚信与否的价格差变小，压缩了造假的利润空间，对促进诚信交易起到了积极的作用。第三方也可以是电子商务平台，具有高信誉的电子商务平台会增加买方对卖方的信心，比如人们会放心地在淘宝网、卓越亚马逊、京东商城等电子商务平台上进行购买。

（四）进行大数据信用分析并构建完整的信用体系

未来的金融模式中，交易的双方可以互不了解，但能够通过完整信用体系的分析结果，迅速了解彼此情况，从而达成交易意向。随着电子商务交易数据和微信、微博、网络社区等网络行为数据的产生，云计算、大数据技术的运用，必将加速金融脱媒，脱离银行担保和第三方担保。在信息不对称条件下，信息的获取和甄别至关重要，我们用大量的信息来分析交易方的信誉，以此来决定是否完成交易行为。对于某个企业的分析，有丰富的信息可以进行挖掘，比如说：企业公开的财务数据、银行贷款记录、日常水电使用情况、纳税记录、海关记录、网上交易记录、管理层背景资料、上下游企业经营情况、企业的大事记录、外界对企业的评价情况等等，这些内容都可以作为信用分析的源数据，由于很多数据可能来自于互联网，所以数据量是巨大的，人工进行分析是不现实的，全面收集这些海量数据信息，进行大数据智能分析，对数据之间的关联关系进行数据挖掘，得到一个企业的完整信用体系，并对可能产生的信用风险进行预警是可行的。

综上，信息的不对称造成了“逆向选择”问题和“道德风险”问题，在网络迅速发展的今天，这些问题尤为显著，会影响企业的长期发展和网络市场的良性循环。本文通过博弈论模型的分析，从根本上揭示了影响交易双方决策的主要因素，并根据这些因素提出了解决网络交易信用问题的对策，期望通过严肃立法、完善合同、第三方信用担保的方式来促进诚信经营，并通过大数据信用分析的智能方法准确评估商家的信用程度。

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