基于C2C的电子商务信用博弈宋莹.docx

1、基于C2C的电子商务信用博弈宋莹本科毕业论文(设计)题目：基于C2C电子商务的信用博弈 以淘宝网为例学 院 计算机信息工程学院 专 业 电子商务 班 级 2007级电子商务1班 学 号 20070874111 姓 名 宋莹 指导教师 宋健 山东财政学院教务处制二一一 年 五 月 目录1、绪论 11.1基于C2C电子商务信用 11.2电子商务中博弈论的应用研究 22、电子商务信用形成：买方和卖方的博弈 32.1 电子商务买卖方之间的一次博弈 32.2 电子商务买卖方之间的重复博弈 32.3 政府干预情况下的博弈分析 43、关于淘宝网的电子商务信用体系分析 54、C2C电子商务信用的对策与展望 7

2、4.1对C2C电子商务信用的对策 74.2对C2C电子商务信用的展望 8基于C2C电子商务的信用博弈 以淘宝网为例宋莹内容提要：随着我国互联网的迅速普及和电子商务的蓬勃发展，新兴的电子商务模式，即顾客对顾客的电子商务（C2C）也在我国悄然兴起，日益显出规模。然而，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

3、务的信用进行展望并提出改进意见。关键词：电子商务 C2C 信用博弈 淘宝网1、绪论1.1基于C2C电子商务信用作为用户对用户的电子商务模式，C2C电子商务具有较低的交易成本。在C2C电子商务中，通信一般通过互联网进行，与传统商务活动通信方式相比，大大降低了通信费用。交易中商品的保存由卖家独立完成，几乎不涉及到库存费用，减少了交易环节，使得交易成本更低。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。在客户资源方面，通过互联网，买卖双方很容易获知供求信息，所面对的客户遍布全国，甚至是整个世界，客户数量增加的同

4、时也扩大了货物的来源。互联网技术的发展使电子单据取代传统纸质单据，交易中资金支付、结算也可以通过网络系统完成，加速了资金的流动。这都是传统的市场所无法取代的，无形之中增大了买卖双方的经济效益。但是由于网络空间的广泛性和虚拟性，交易双方都存在交易主体难以确认、欺诈行为难以防范、资信程度难以保证以及交易物品质量难以确保等一系列问题，使交易的不确定性大大增加。在C2C电子商务提供的交易平台下，双方无法见面，交易依赖的实质是交易平台的社会信用。对网上交易存在的最大问题进行调查，我们得到以下数据：图1 中国网民认为目前网上交易存在的最大问题从上图我们可以看到，有48%的消费者对电子商务信用表现出担忧，并

5、认为这是网上交易存在的最大问题。这一方面说明人们对于C2C网络购物中的信用问题愈发重视，另一方面也体现了有关我国C2C电子商务信用保障体系的完善迫在眉睫。由于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。如下图：图2 C2C电子商务信用活动由此可看出，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。1.2电子商务中博弈论的应用研究近年来，博弈理论2广泛应用于社会的各个领域，成为不少学者分析、研究各类社会、经济问题必不可少的重要工具之一。

6、博弈论在电子商务中的研究主要集中在对信用问题的分析上，作为一种重要的分析工具，博弈论对具有相互影响的决策有较强的解释力。因此，通过博弈分析，可以更加清晰的看出电子商务中商家与消费者在电子商务中行为的变化，并对电子商务中出现的问题提出有针对性的对策。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：Hl、电子商务交易双方都是完全理性的经济人；H2、电子商务交易过程中，是完全信息，并且同时做出决策；H3、电子商务交易双方是独立的；H4、电子商务交易中没有政府的

7、干预；H5、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。因此，一次博弈电子商务交易主体的支付矩阵如下表所示：表1：一次博弈电子商务交易主体的支付矩阵 卖方策略买方策略守信欺诈守信L，L-L，2L欺诈2L，-L0，0从上表电子商务交易主体博弈收益矩阵，可以得知电子商务交易主体的帕累托最优是双方守信总收益为

8、2L。而从交易某一方分析，最优选择是欺诈从而收益为2L。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。博弈论认为，如果买卖双方只进行当前的一次交易，以后双方不再做生意，这时，买卖双方都有可能欺骗对方，都违约绝对是他们的最佳选择；但是如果双方是长期的合作伙伴关系，则情况就会有所不同：一方面他们有足够的

9、时间来对失信行为进行以牙还牙式的报复，使失约方明白博弈中失信行为最多只能占一次便宜，而且这一便宜是以长期损失为代价的。一般而言，只要失信行为的短期利益小于长期利益的话，作为理性经济人的厂商是不会作这种决策的。另一方面他们也有着相当长的时间来表达自己的诚意，树立自己的声誉，减少道德风险，降低交易成本，从而以较低的边际成本获得较高的边际收益。因而以彼此间的信任为基础而进行的重复博弈所形成的合作关系终久会维持下去。在现实的前提下，对于重复博弈，我们可以做如下基本假设：（1）交易双方首先选择进行交易，即假定对方都是守信的；（2）交易持续进行，即如果在交易中，交易一方发现另一方是守信的，则在下一阶段的博

10、弈中即选择信任；（3）如果在某个阶段博弈一方选择欺骗，则交易的另一方将有越来越大的可能选择不信任。此外，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，且每次博弈的结构与表1 相同。在上述情况下，如果q(m)足够大，即p(n)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

11、0，故其总收益为2M+e。如果选择守信，此类交易将导致q(m)增大，则p(n)增大，其本期的收益为L，交易双方将获得越来越大的长期收益，所以总收益为L+t，t趋于无穷大。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。以上的分析说明人们在交易过程中是否守信取决于交易双方以往交易成功的概率，以往交易成功的概率，则守信的可能性也越大。重复博弈对一般的经济活动，特别是传统社会中经济活动的信用机制给出了解释。在线交易的匿名性、交易范围的广泛性、交易双方在文化习俗上的差异性以及电子商务中经济活动的特点使人们的信息不再是完全

12、的，存在着很大程度的非对称性，双方再次进行交易的概率也大大降低。所以电子商务中一次性或有限次信用博弈的机率增大，交易过程中失信用的情况就越来越严重4。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。这时，交易者就会视政府的监管力度的大小而相应的改变其行为的选择模式5。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。

13、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，罚金为d，所以不守信的收益为2L-；双方都不守信则交易无法完成，双方的收益均为0。其中ca，P交易者A守信的概率为P。表 2 为监管机制下的博弈矩阵。表2 政府干预下的博弈矩阵 交易方B交易方A守信不守信守信L，L-L，2L-不守信2L-，-L0，0在上表矩阵中，交易一方B守信的期望收益为：E1=LP+(-L)(1-P)=2LP-L，不守信的期望收益为：E2=(2L-)P=2LP-。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和罚金

14、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-L2LP-，也就是交易者A守信的概率PL/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相关。当和d的乘积越大，则L/的值越小，交易者A守信的可能性也就越大。则下列几种条件下可以实现上述的结果：监管方发现惩罚的概率不变，提高惩罚力度使d增大；罚金d不变，改善机制，提高监管方发现惩罚的概率；同时提高监管方发现惩罚的概率和罚金d的值；罚金d值和监管方发现惩罚的概率两者的变化方向相反，即一方增大，则另一方减少，但两者的乘积的值增大。因此，在监督和惩罚力度乘积变大，交易者不守信的成

15、本增加的情况下，会促使交易者守信，提高双方的交易概率，从而达到双赢的结果6。3、关于淘宝网的电子商务信用体系分析淘宝网作为C2C(客户对客户)的个人交易网上平台，在短短几年内取得如此成就，可以将其成功经验总结为准确的市场定位、巨大的后发优势、恰当的本土化方式与正确的营销策略。信用评价机制是淘宝网信用管理的核心部分。淘宝网诞生6年即迅速成长为国内最大最成功的网购平台，甚至成为网购的代名词，在某种意义上也得益于淘宝这项以好评积分积累起来的个人信用等级评价机制，在买卖双方通常无法见面的网络交易中，信用等级的价值往往比在传统的商品交易中更高、更具参考性7。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。淘宝对于买卖双方信用等级的积分要求，在交易中作为买家或者卖家的角色，信用等级的积累均可分为20个等级，如图所示：图3 淘宝网买家或卖家的信用等级其中，关于信用度的累加信任模型如下：， 利用递推，可以得到：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；i表示用户第i次获得