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3.4引入信用推荐机制8

3.5引入传统评级方法——标准普尔8

4结束语8

参考文献9

摘要

本文通过淘宝网现有的信用评价体系的介绍，对C2C电子商务模式下的信用评价体系进行了探讨。

总结了现行的信用评价体系的优缺点，提出了淘宝的信用评价体系的不足。

涉及到信用评级的不合理性信用评价的时效性限制，评价等级的限制性，评价金额的不对称性，交易中其他相关因素的影响，信用评价的炒作，以及对买家信用的考虑七个方面。

同时，对前人做出的模型研究进行了总结和探讨，主要介绍了五个具有研究价值的模型，分别为信用积分的改进，信用风险的计算，单个因素的评分，引入信用推荐机制以及引入传统的评级方法。

关键词

C2C模式；

信用评价体系；

模型；

电子商务

引言

随着计算机的逐渐普及，越来越多的中国人走进了互联网。

根据中国互联网信息中心（CNNIC）发布的报告显示，自１９９４年接入国际互联网以来，经过20的发展，中国网民人数达到4.2亿，互联网普及率上升至31.8％。

与此同时，电子商务在中国蓬勃发展。

电子商务网站迅速增加，电子商务的交易额也逐年增长。

人们对互联网的认识越来越深，网购行为也越来越多。

尤其是在自由发展的C2C网站中，电子商务更是一片繁荣。

而根据CNNIC发布报告中的数据显示，截止2009年6月，我国网购用户规模已达8788万，同比增加2459万人，年增长率为38.9%。

但是，在电子商务迅速发展的同时，也产生了很多问题。

CNNIC在《第26次第26次中国互联网络发展状况统计报告》显示，“信任缺失”成为中小企业电子商务的最大瓶颈。

由于网上交易的一定的虚拟性，交易的前提往往是以互相信任为前提，而网上交易中诚信的缺失，在一定程度上制约了电子商务的发展，尤其是在C2C模式的电子商务网站中。

正文

中国的C2C电子商务网站有淘宝、拍拍等，这些网站都采用了信用评价体系。

各个网站的信用评价体系略有不同，大体相似。

电子商务信用评价方法是通过收集和统计交易的相关信息并通过一定的计算来衡量交易者信用水平。

以淘宝为例，作为中国最大的C2C模式的电子商务网站，淘宝的信用评价体系具有一定的代表性。

1．信用评价体系介绍

淘宝网的评价体系由信用评价规则和店铺评价规则两部分构成。

信用评价规则适用于个人交易平台上的评价操作及查看，即淘宝网的C2C模式下的网店；

而店铺评分规则适用于淘宝网个人交易平台和淘宝商城，包括了C2C和B2C两个模式下的网点。

1.1关于信用评价

信用评价是指当成功完成一笔交易后，双方均有权对对方交易的情况作一个评价，这个评价即信用评价。

在信用评价中，评价分为“好评”、“中评”、“差评”三类；

评价积分的计算方法为：

“好评”加一分，“中评”零分，“差评”扣一分。

而信用度是对评价积分的累积。

1.2信用评价的流程

（1）在交易成功后的15天内，会员可以登陆“我的淘宝”相关模块进行评价。

若在评价期间内未进行评价操作，则无评价操作入口。

如果交易过程中发生退款，且交易买方选择“未收到货”或“要退货”，则在退款完成后，此交易视为取消，不发生评价，无评价积分。

（2）买家在评价时可以选择匿名评价--选择隐藏自己的名字，选择了匿名评价后，此交易的出价记录与评价记录都将匿名显示，匿名作出的评价产生评价积分。

若买家在进行评价时，没有选择匿名评价，在交易评价完成后30天内，有一次机会可以将此评价更改为匿名评价，更改后此交易的出价记录与评价记录都将匿名显示，此评价将不重复计分。

匿名评价不能改为非匿名评价。

（3）如一方好评而另一方未评，在交易成功15天以后系统将自动默认给予评价方好评。

如一方在评价期间内作出“中评”或“差评”，另一方在评价期间内未评的，则系统不给评价方默认评价。

如双方在评价期间内均未作出评价，则双方均不发生评价无评价积分。

（以上仅限个人交易平台，买家给予淘宝商城的商家有效店铺评分后，系统会默认给予买家一个好评。

）

（4）如交易双方作出的评价都是“好评”（包括按前款规定系统自动作出的“好评”），则评价内容将即时全网显示并计分。

如一方给予另一方的评价是“中评”或“差评”，交易双方互评的，则评价内容将在交易双方全部完成评价48小时后全网显示并计分；

如仅一方作出“中评”或“差评”，另一方未评，则评价内容将在评价期间届满的48小时后全网显示并计分。

（5）评价计分规则，每个自然月中，相同买家和卖家之间的评价计分不得超过6分（以支付宝系统显示的交易创建的时间计算），超出计分规则范围的评价将不计分；

若14天内（以支付宝系统显示的交易创建的时间计算）相同买卖家之间就同一商品，有多笔支付宝交易，则多个好评只计1分，多个差评只记-1分。

1.3关于删除和修改的有关规定

“中评”或者“差评”在评价后30天内，评价方有一次自主修改或删除评价的机会，可以选择修改，仅限修改成“好评”，也可以进行删除。

评价经修改以后不能被删除或再次修改。

更改后的评价按本规则规定计分。

如评价方确认需要修改或删除评价的，找到相应评价，点击“我要修改”按钮进行修改或删除此评价。

评价只能修改或删除一次，评价修改后，被评价方所作的解释将被清空。

2现有信用评价体系的优缺点

对于现有的信用评价体系的优缺点，不同的学者有不同的看法。

总结前人的观点，我们可以看出淘宝现有的评价体系，促进了淘宝网的不断发展，但仍然具有很大的不足。

2.1优点

在电子商务网站中，有效的信用评价体系是非常重要的。

利用信用评价体系，对卖家和买家信用的记录，有利于交易者以后的成功交易以及对其他交易者来讲也会起到很好的借鉴作用。

同时，信用评价体系的数据来于每次交易中的前台信息，具有真实性和可靠性。

这样，产生的信用值有利于规范卖家和买家的操作，有利于规范电子商务市场的竞争制度，也有利于更好的发展电子商务这种商业模式。

2.2不足

在C2C电子商务网站蓬勃发展的今天，相关的信用评价体系也在相应的不断发展。

由于电子商务平台的特殊性，以及人们在交易过程中对于信用的高度重视，对现行的评价体系，还是存在许多的不足。

（1）信用评级的不合理性。

目前，淘宝、Ebay等网站的信用评级仅仅设为“好评”、“中评”、“差评”三个档次，每个档次也只是对应一个简单的“+1”、“0”和“—1”的积分。

在实际交易过程中，买家对卖家的信用评价来自多个方面因素的影响，常常能够涉及到商品的质量、卖家的服务态度、配送时间的长短等。

而每个具体的因素都有可能对一次交易产生比较大的影响。

这样，只通过简单的信用评价，不能全面的反应每一个因素。

（2）时效性限制。

在该信用评价体系中，我们发现当交易15天之后，系统会对卖方进行支付并自动好评。

这样在实际问题中，可能由于物流等原因买家很可能还未收到货物，这样对于买家来讲，具有不公平性。

当然，这个只是部分C2C电子商务网站中存在的问题。

有的电子商务网站比如Ebay的信用评价体系中，并不存在这个问题。

（3）评价等级的限制性。

一些评价成为卖家的负担，甚至成为制约卖家发展的瓶颈问题。

在电子商务的发展过程中，我们发现，一些新开的网店往往不具有竞争力。

由于顾客对信用的高度重视，大部分买家会选择信用度高，店铺等级高的卖家，而对于那些刚刚进入这个行业的网站，想要从头开始发展很难。

（4）评价金额的不对称性。

在现有的信用评价体系中，几乎所有的信用都是单纯的累积过程，而对交易中相关的交易额不作考虑。

但是我们发现，交易额度与客户满意度是密切相关的。

大额的交易行为必然导致买家更加谨慎细心的操作，从而对信用评价也会更加严格。

因此，在评价体系中，一元的商品与一千元的商品带来的信用评价是同样的效果，这是不合理的。

（5）交易中其他相关因素的影响。

在现实交易中，我们还发现，其他因素也会影响到买家与卖家之间的信用评价，比如，物流因素。

我们知道，在淘宝的信用评价体系中，将对物流的评价效果放到了物流公司的评价平台上，表面上看，并未对卖家的信用造成影响。

但是，物流配送是买家在购买商品时至关重要的一个方面，确实会对卖家的评价造成一定的影响。

（6）信用评价的炒作。

由于网络的虚拟性和信息技术的发展，有些卖家为了制造好的信用等级和店铺等级，进行炒作。

仅仅通过并未发生的交易，对卖家进行“好评”，抬高卖家的信用和等级。

虽然在已经有了相关的处理规定，但是还不够完善。

（7）买家信用的考虑。

由于C2C电子商务网站的开放性，对于人们可以随意的注册并购买商品。

这样，由于买家信用不同，也可能造成对卖家信用的影响。

这个会产生在一些恶意竞争者通过不道德的注册，对其竞争对手进行不好的评价。

这样，在进行信用评价时，对于买家的信用也应该做一些必要的考虑。

3已有的相关模型的探究

信用评价的方法有很多种，其中最主要的有要素分析比较法、综合分析评价方法、加权评分法、隶属函数评估法、功效系数法、多变量信用风险二维判断分析评级法等。

现有的评价体系相关模型多是基于以上的信用评价方法进行探究的。

随着电子商务日新月异的发展，相关的信用评价体系也得到了不断的发展。

在已有的相关模型中，我选取了几个具有代表性的模型进行探究。

3.1信用计分的改进

在买卖双方进行客观评价的前提下，对商品价格进行分段，同时对信用值进行分段并与分段的商品价格相关联。

采取具体的函数，对不同的评价进行处理。

根据评价的不同，系统计分策略做出不同的处理。

对于好评，系统计算该条交易记录的价格在全部历史交易记录中价格段所占的比率，然后根据这个比率增加信用值。

对于差评，系统根据当前的信用值和信用等级扣除相应的分数。

最后根据信用值得到相应的信用等级。

3.2信用风险的计算

根据多变量二维判断分析评级法，选取相应的能够产生风险的交易因素，比如商品价格、信用值、信用等级、历史平均价格、交易失败值等因素构造相应的函数，对交易风险进行计算。

这样有利于对电子商务网站上容易发生的欺骗行为进行有力防范。

3.3单个因素的评分

对于单个因素的评分，比如商品的质量，卖家的历史好评率，买家信用以及交易金额等分别建立相应的加权平均函数，与最终的信用评价的评价值相关联。

这样通过对不同影响因素不同权重的重新度量，更有利于对信用值的真实评估。

3.4引入信用推荐机制

为了避免新近用户的其初始信用积分低而丢失应有的竞争机会，在模型中引入信用推荐机制。

即某被评用户某次交易完成后所得到的积分不仅包括其历史得分、本次交易所的积分，还包括其担保用户对其给出的推荐积分。

这样，采用加权函数的评分方法，得到一个信用值。

3.5引入传统评级方法——标准普尔

利用现有的传统评级方法，将其转换为对电子商务中信用等级的评价。

例如，利用国际著名信用评级机构标准普尔公司对企业信用的评价标准，对其作出相应的调整和修改，得到了信用评级模型。

这样，有利于电子商务网站评级机制的标准化和国际化。

4结束语

随着电子商务的蓬勃发展，网购交易量的不断扩大，对信用评价体系的要求也越来越严格。

尤其是在C2C模式的电子商务网站中，由于网络的虚拟性等原因，对交易者的信用要求也越来越严格。

如何利用更加科学更加规范的信用评价标准对交易者的信用进行评价，以此来严格规范网上交易市场，将具有重大的意义。

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