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Ｃ２Ｃ网站店铺信用评价体系分析与改进研究

——以淘宝网为例

王雪梅

（廊坊师范学院经济学院，河北廊坊０６５０００）

【摘要】文章以淘宝网为例，研究了在Ｃ２Ｃ平台中进行交易的商铺、消费者的关系，提出了采用“反向评价法”对交易历史进行分析，同时研究了Ｃ２Ｃ交易中各种影响商铺或个人信誉的因素及其权重，建立有效、实用的淘宝网店铺（卖家）信用评价模型，并且，在该方法的基础上提出了基于ＡＨＰ的淘宝网店铺（卖家）信用评价模型。

【关键词】Ｃ２Ｃ；网站店铺；ＡＨＰ；信用评价【中图分类号】Ｆ７２４．６【文献标识码】Ａ一、Ｃ２Ｃ网站店铺信用现状分析

【文章编号】１００４—２７６８（２０１２）０８—０１０４—０２

站——易趣网和淘宝网。具有简单评价指标的信用评价体系由

于评价内容较为具体，有效地减少了评价者评判的主观性，同

时使评价更具有针对性，使卖家更能明确哪项指标下的信用还需要加强和改进。如“中关村在线”中的商家信用评价。这两种评价方式除了打分外，一般都可以进行评价留言，使卖家更清楚买家对自己的产品和服务的评价，也便于其他潜在买家更好地了解该卖家的信用反馈。

现有的信用评价模型比较简单，在一定程度上得到普及。但是仍存在以下问题，主要有：（１）现有指标评分只是评价者对被评价者的一个主观评分，没有一个可以客观反映交易状况的评价指标体系，用户无法了解历史评价者对交易中各因子（例如对被评价者态度、商品质量、商品价格、配送速度、售后服务等）的具体评分，从而不利于新的交易者作出客观的交易决策；（２）信用评价等级设计过于简单，仅设“好评”、“中评”、“差评”三档，评价的规则尺度因人而异，无法理性度量；（３）信用评价缺乏对评价用户信用的考虑：信用度高的评价用户做出的评价更具有可信性，对被评用户的信用影响应该更大；（４）信用评价缺乏对交易金额的考虑：没有对交易金额进行考虑，不能反映实际情况，同时也为信用炒作提供可能；（５）信用评价率较低：“淘宝网”的评价率是６０％～７０％，美国ｅＢａｙ的评价率为５０％～６０％，目前的网络购物信用评价率较低，影响了评价真实性。

据中国电子商务研究中心的监测数据显示，截止２０１１年６月，个人网店的数量已经达到了１４５０万家，同比增长２０．８％，预计未来三年内仍将稳定增长。

随着网上交易的兴起，Ｃ２Ｃ平台中买卖双方的信用评价成为影响电子商务成败的关键因素，传统的信用评价体系无法全面真实的反应一个“网上店铺”的信用，在实际的运营中反而带来了很多信用欺诈问题。国内Ｃ２Ｃ电子商务的发展主要以淘宝网、易趣网、拍拍网为主，其中淘宝规模最大，也最具有代表性。淘宝网所面临的诚信问题包括：宣传与实际商品不符、商品售后服务缺失，信用炒作，套取诚信、恶意竞拍等。其中信用炒作会导致失信行为无法体现在后续交易中，如果不能很好的对信用机制进行改进，长此以往将影响整个电子商务平台的诚信氛围。

淘宝网在发展的过程中，不断提出新的信用评价方法，极大的改进了信用评价体系，但是由于采取的措施受到系统平台和评价体系模型的影响，不够灵活和准确。本文应用“反向评价法”于网站店铺信用评价体系中，构建基于ＡＨＰ的淘宝网店铺（卖家）信用评价模型，该店铺信用评价模型相比较传统模型更能够阻止恶意信用欺诈行为，并且由于采用“反向评价法”，相比传统方法更加高效、扩放性更好。“反向评价法”改进后的店铺信用评价内容简单明了，操作性强，参评者易掌握。

三、淘宝网店铺（卖家）信用评价指标体系的建立

【一）构建层次结构模型

通过对Ｃ２Ｃ电子商务网站购物信用状况的分析，综合了国内外专家学者对于Ｃ２Ｃ电子商务信用评价模型的研究成果，并结合Ｃ２Ｃ电子商务网站购物的特点，构建淘宝网店铺（卖家）的信用评价层次结构模型（见图１）。

（二）淘宝网店铺（卖家）信用评价指标体系权重的确定

本文运用ＡＨＰ方法确定淘宝网店铺（卖家）信用评价指标体系中各指标的权重。通过对“淘宝网”的实际数据调研和相关专家的建议，构造判断矩阵，利用工具软件ＭＣＥ进行计算，最终得出各评价指标权重，如表１～表４所示。

二、Ｃ２Ｃ网站店铺信用评价体系分析

目前，许多Ｃ２Ｃ网站纷纷建立了各自的信用评价体系，各个网站的信用评价规则有所不同。从评价内容方面，大致分为两类：一类只有“好”、“中”、“差”三种评价，另一类则具有简单评价指标；从积分规则方面：一类采用累计值的方法，一类采用平均值的方法；从买卖家身份方面：一类网站采用“所有评价一起积分”的制度，一类网站则采用“买卖信用值分离”的制度。

国内Ｃ２Ｃ网站大多采用“好”、“中”、“差”信用评价方法，该评价方法具有操作便捷的优点，很快得到普及，但是在评价标准的制定方面却显得十分模糊。如国内最大的两个Ｃ２Ｃ网

【收稿日期】２０１２—０４—２５

【作者简介】王雪梅（１９７９一），女，河北唐山人，廊坊师范学院经济学院讲师，研究方向：电子商务、客户关系管理。

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