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基于消费者感知的C2C电子商务信用评价模型

主题:信用 下载地址:论文doc下载 原创作者:原创作者未知 评分:9.0分 更新时间: 2024-03-19

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信用交易论文范文

信用论文

目录

  1. 2.厂东培正学院计算机科学与工程系 广州 510830)
  2. (一)电子商务信用的内涵
  3. (二)C2C电子商务信用产生问题的原因
  4. 信用:第六篇-第五集 信用交易 中国实践
  5. (一)消费者对于C2C电子商务信用评价的认识
  6. (二)基于消费者感知的信用评价指标的提出
  7. (三)信用评价等级设计
  8. (四)信用评价指标权重设计
  9. (五)计算信用加权平均得分

■ 张韵君1副教授陈伟2(1、武汉大学信息管理学院武汉430072

2.厂东培正学院计算机科学与工程系 广州 510830)

◆ 中图分类号:F713 文献标识码:A

内容摘 要:信用风险是C2C电子商务进一步发展的瓶颈.现有电子商务环境下的信用评价体系存在诸多不利因素,如信用评价指标欠客观,信用评价等级过于简单,信用度与交易金额关联性不强,信用评价的真实性不充分,评价率不明确,对评价者本人的信用考虑不够等.基于消费者在消费过程中对整个交易的感知,考虑多方面因素,进行综合评价,在计算信用度时,对受信方的近期信用、信用度高的授信方、实际交易金额大的交易给予更高的权重,力图更真实客观的反映受信方的信用状况,降低消费者在电子商务环境下的实际交易风险和心理负担,以达成交易双方正常的商务关系.

关键词:电子商务C2C信用 消费者感知评价模型

据中国互联网络信息中心的统计报告显示,截至2009年12月,我国网民规模已达3.84亿,互联网普及率进一步提升,达到28.9%.特别是商务交易类应用增幅“异军突起”,平均年增幅达到了68%.而网上支付用户年增幅80.9%,在所有应用中排名第一,其中网络购物用户规模1.08亿人,年增长45.9%.2009年,网络购物使用率继续上升,达到28.1%.2009年中国网络购物市场交易规模达到2500亿元.显然,电子商务所带来的诸多便利推动了C2C电子商务的蓬勃发展,且已成为社会和经济发展的主要趋势.但是,相对于传统的市场而言,在线交易使买卖双方更难建立信任.虚拟市场产品的不可触摸性、交易的匿名性加剧了信息的不对称.在线交易的非人格化和信息的不对称性使虚拟市场的不确定性加大,即交易风险增加.Lee和Turban通过调查研究发现,消费者不通过网络方式进行商品交易的最主要原因就是信任的缺失.C2C交易中的信用风险日益突出,成为C2C电子商务进一步发展的瓶颈.

C2C电子商务中的信用问题

(一)电子商务信用的内涵

信用是长时间积累的信任和诚信度.对信用的研究最初是从社会学和心理学开始的,随着信息经济学和制度经济学的兴起,以及博弈论作为分析的框架在主流经济学中的广泛应用,信用问题就逐渐进入了经济学的视野.在《新帕格雷夫经济大辞典》中,对信用的解释是:“提供信贷( Credit)意味着把对某物(如一笔钱)的财产权给以让度,以交换在将来,的某一特定时刻对另外的物品(如另外一部分钱)的所有权.”《牛津法律大辞典》的解释是:“信用( Credit),指在得到或提供货物或服务后并不立即而是允诺在将来付给报酬的做法.”

电子商务信用是在电子商务环境中的信用,即电子商务环境中各交易主体遵守市场合约的不确定性程度.其中影响电子商务信用的因素有虚拟市场中各交易主体的文化、道德、风险态度、信用能力、管理能力和电子商务技术等.具体到C2C电子商务中消费者感知的角度来看,信用一方面是被作为消费者的买方对被信任的对象卖方的一个概率判断的心理过程,另一方面则是消费者对卖方的一种接受程度.

(二)C2C电子商务信用产生问题的原因

C2C电子商务平台从诞生起就面临着信用问题.产生信用问题的原因主要体现在以下几个方面:

信息不对称.信息不对称是指交易的双方对所交易的对象拥有的信息是不一样的,即交易一方知道的信息另一方不知道.2001年诺贝尔经济学奖获得者乔治·阿克洛夫在其著名论文《“柠檬”市场:质量的不确定性和市场机制》( 1970)中以旧车市场为例,运用数学公式和模型说明了信息不对称的后果:在信息不对称的情况下,将会导致交易双方的信用缺失,从而造成市场萎缩或消失.C2C电子商务交易中,交易双方对商品信息的掌握量是不相同的,卖方拥有商品的完全信息,而买方则不能完全掌握商品的信息.这种情况虽然在一般的商品交易活动中也一定程度的存在,但在电子商务交易中显得更为突出.在交易双方互不照面的电子商务中,完善的信用评价制度,能使买卖双方通过查询对方的信用指数,促进信息的对称性,从而规避信用风险.

时间差.有学者认为,因媒介(互联网)所造成的时空分离将提高网上交易者的行骗和受骗机率.C2C电子商务并不像一般商品交易那样能够即时完成,交易双方往往是承诺在先,兑现在后.从交易之初到交易终结,买卖双方对对方是否会违约,是否会存在道德风险不具备完全信息.在这种情况下,受“自利动机”和“机会主义”行为的驱使,处于信息优势的一方就可能(采用欺骗手段等)借此获益,而处于信息劣势的一方则会吃亏,这就造成了信用的缺失.

匿名制.网络是个虚拟的环境,交易者在网上是匿名的.匿名能够保护个人隐私,是在线交易吸引用户的一个重要方面,但同时匿名制也导致交易双方彼此不了解,无法获知交易对象的身份和信用状况,更容易产生不信任的问题,阻碍交易的进行.有关学者的研究报告指出,有40%的在线买家参与在线拍卖时遇到了这种网上欺诈和信用缺失问题,主要是因为欺诈能带来巨额收益.

现有C2C电子商务信用评价模型

C2C电子商务信用评价体系,是指交易双方在成功地完成一笔交易后,在确定的评价有效期内,根据交易的总体情况对交易对象进行相互评价,形成信用的信息反馈,并将一个用户得到的所有评价按一定方式集结为该用户的信用度和信用记录,获得相应的信用积分,以此反映该用户的信用状况,从而供其他用户作为交易决策参考的的一种机制.

信用评价体系可以提供交易对象以往的交易经历及获得的评价,有效地帮助交易者了解交易对象的信用状况进而作出理性的交易决策.因此,对买卖双方交易进行回馈评价的交易信用评价体系的建立与完善,便成为C2C电子商务顺利健康发展的关键问题.

信用:第六篇-第五集 信用交易 中国实践

现有的C2C电子商务信用评价模型大都采用简单的信用累积评价算法.交易完成后,交易双方根据信用评价规则互相评价打分,其中评价信息的完整性受到系统保证,内容的真实性通常也可以通过附加的投诉机制受到系统的有限担保.系统通过相应的处理形成用户的信用记录和信用度,使新的交易者对当前交易的风险有初步判断并帮助其作出交易决策.

现有C2C电子商务信用评价模型如图1所示.

现有评价系统在一定程度上降低了网上交易的信用危机,增加了交易者网上交易的信心,促进了C2C网上交易.但现有评价系统在评价规则、评价方法等方面仍存在一些问题.

信用评价指标欠客观.现有信用评分只是评价者对被评价者的一个主观评分,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、商品论文范文、配送速度等)的具体评分,从而不利于新的交易者作出客观的交易决策.并且新的商家难以得到与老商家等同的竞争机会,无法区分某个卖家的信用积分低是因为其信用存在问题还是因为该卖家是新开业的卖家.

信用评价等级过于简单.如淘宝等网站仅设“好评”、“中评”和“差评”三档,对应得分为+1,0,一1,评分不能使评价者准确而方便地表达自己对交易过程的评价.比如,有两位买家就自己买到的商品都给出了好评,其实,查看两位买家的评论,发现买家对卖家的产品都有不满意的地方,第一例是收到的商品没有说明书,第二例是送货速度太慢,由于这两个买家最终还是收到了商品,而且质量没什么问题,所以仍然给了卖家好评.这样的例子比比皆是.

信用度与交易金额的关联性不强.在现行评价系统算法中,信用积分只与交易次数有关而与交易金额无关.一次一万元的交易与一次一元的交易获得的评价机会一样,而且信用值的增减也相同.对于一些卖低值商品的卖家,信用度就会增长很快,但在一个很长时间的交易期限内,其总金额可能还不如一个在网上卖高值产品的卖家一次交易的金额多.这样,一旦卖低值商品的人转卖高值产品,就造成了信用度的不对等.如果卖家恶意欺诈,买家的风险就增大了.

评价的真实性不充分.淘宝信用评价规则中,一方好评另一方未评,如卖家好评而买家未评的,使用支付宝交易且交易成功的,在单方好评的45天后则系统会自动默认给予评价方好评.这种评价的真实性就值得怀疑.

评价率不明确.网站的信用评价规则规定:信用评价只有双方都做出了评价,评价才生效并公布.所以很多卖家为了维持100%的好评率,凡是不顺利的交易他都不评价,这就导致很多卖家的差评不能生效.缺乏强制性的评价可能导致评价率无限制地减少,从而保证较高的好评率.如果所有参与交易的买家完成交易后不评价,这个信用制度就没有意义了.

对评价者本人的信用考虑不够.实际上,信用度高的评价者做出的评价更具有可信性,对其评价结果应该在评价中给予更高的重视.而现在的情况是,对作为被评价者的卖家,每一个与其交易的买家的好评对该卖家信用度的影响均相同,即信用值增1,这将导致评价的随意性和不合理性,给一部分进行恶意评价或论文范文的人可乘之机.

基于消费者感知的C2C电子商务信用评价指标设计

(一)消费者对于C2C电子商务信用评价的认识

C2C电子商务卖家的信用评价基础是基于消费者对卖家交易信用信息的反馈,所以信用评价应该充分体现消费者对整个交易的感知情况.网络环境下需要充分考虑网络虚拟性的特点,将消费者感知作为度量卖家交易信用的重要指标.

消费者对于C2C电子商务信用评价的认识来源于三个不同的阶段.第一阶段是售前阶段,消费者在网上获取有关信息,了解商品,进行咨询,包括了解卖家的信用,浏览商品图片,阅读文字描述,进行初步沟通和商洽,获得卖家承诺,达成协议;第二阶段是售中阶段,消费者作出决定进行交易,按照约定的支付方式支付货款,等待收货,收货后检验商品(包括检查商品质量、数量、包装以及售前作出的相关承诺等);第三阶段是售后阶段,这是消费者对卖家的信用深度感知阶段,包括使用商品后对商品质量、性能等的认识以及对交易双方在交易过程中出现的一些纠纷的处理.

通过分析网络交易的特点和消费者对商品感知的重点,本文认为消费者感知的C2C电子商务信用评价主要体现在卖方服务和商品本身方面,另外还需要考虑买方的交易额度大小的影响.

(二)基于消费者感知的信用评价指标的提出

建立信用评价指标体系是信用评价的核心.信用评价的指标要体现信用评价要素的具体项目.本文选取的影响消费者信用感知的主要指标见表1.

(三)信用评价等级设计

为了更准确地反映消费者对交易过程的真实评价,可以将李克特量表应用到评价等级中,将信用评价分为5个等级:好、较好、一般、较差、差,对应分数分别为:+2,+1,O,-1,-2(详见表2),通过此将信用评价变得更具体、更客观.

(四)信用评价指标权重设计

学术界大多采用层次分析法(又称AHP法)进行赋权.通过对消费者进行问卷调查的方式,对一级指标A,、A.进行信用重要性评价,同时,也对A.、A2指标环境下的二级指标进行关于相应一级指标的重要性评价.评价分为5个等级:“非常重要”、“重要”、“一般”、“不重要”、“非常不重要”,对应的分数分别为5分、4分、3分、2分和1分.完成问卷后,将各项指标的得分加总.计算A.指标下的二级指标B,—B,的重要性比较矩阵.计算A.指标下的二级指标B:—B,重要性比较矩阵.在得出各指标的得分后再对统计数据进行两两比较分析,通过统计软件计算出A,指标下B、~B.的权重,A.指标下B.—B.的权重,A,、A.关于总目标信用的权重.

(五)计算信用加权平均得分

设×.为第k个消费者本次交易中对卖家u的信用评分,则X.等于A,权重×(B,权重×B,得分+等+B.权重×B.得分)+A.权重×(B.权重×B.得分+等+B,权重×B,得分).设第k个消费者对卖家u的信用评分在卖家u的总信用积分中所占的比重为N.用S(u,i)表示卖家u从交易中得到的信用加权平均分,则 基于消费者感知的C2C电子商务信用及其算法 现行的C2C电子商务信用评价模型采用简单的信用累积评价算法,形成用户的信用记录和信用度,没有反映受信方远期与近期信用价值的不同以及授信方自身信用状况和实际交易金额的大小,会客观上造成不公平的状况.基于消费者感知的C2C电子商务信用评价考虑多方面因素,进行综合评价.在计算信用度时,对受信方远期与近期的信用价值授予不同权重,对信用度高的受信方做出的评价采用更高的权重,同时,考虑消费者交易额对被评用户信用度变化的影响,即交易额越大,影响越大.

消费者感知的C2C电子商务信用评价模型可以分成两个部分:第一部分是卖家u在一特定时间段内与消费者发生交易关系时消费者对他满意评价的平均数;第二部分则考虑特定电子商务情景下增加或减少信用值.消费者感知的C2C电子商务信用可如下定义:

其中T(u)表示卖家u在一特定时间段内的信用值;I(u)表示卖家在一特定时间段内交易数量的总和;P(u,i)表示其他消费者参与u的第i个交易;S(u,i)表示卖家u从P(u,i)交易得到的信用加权平均分;Cr(P(u,、i》表示P(u,i)对u评价的反馈信息的可信性;D(u,i)表示消费者参与u第i个交易的交易金额;I.(“)表示卖家u在一特定时间段内的历史信用评价值.a和口分别表示两部分的标准权重,参数的选用要依靠交易和电子商务的情景具体而定.

结论 C2C电子商务模式是目前我国最为活跃的电子商务类型,完善的电子商务信用标准和信用评价体系可以在很大程度上降低交易双方的信息不对称和时空分隔带来的不信任,消除实际交易风险和消费者心理负担,促进C2C电子商务的更大发展.本文综合分析了目前电子商务信用评价体系中存在的问题,提出基于消费者感知的C2C电子商务信用评价模型,综合考虑对消费者感知造成影响的主要因素,引入多维评分机制,同时也弥补了信用积分只与交易次数有关而与交易金额无关的缺陷.本文的不足之处在于,只是从理论方面对消费者感知的C2C电子商务信用评价模型进行了探索研究,还缺乏对模型的实证分析.

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总结:本文关于信用交易论文范文,可以做为相关参考文献。

信用引用文献:

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