摘要：随着大数据的快速发展，多家电商平台在技术、安全、战略等多方面进行创新，积极提高自身的信用水平，但无法避免刷单、商品信息失真、恶意差评等虚假信用评价问题。本文通过问卷调查分析消费者对电子商务平台的信用要求，应用文献分析法对国内外已有的电商信用评价模型进行探讨，采用个例分析法论述信用评价单向性的不足，最后结合信息经济学提出优化流量分配机制的建议加强评价监督机制，探索符合当今形势的信用评价优化方法。
关键词：电子商务；信用评价；优化探索
一、文献综述
电子商务信用评价是指买卖双方交易完成后，在平台规定的时间内，完成对交易对象和购买商品的评价。评价结果作为信用反馈信息，可能会影响双方的信用等级和信用记录，成为其他消费者电子商务交易决策的重要参考信息，在电子商务信用中处于核心地位。我国电子商务运营平台起步较晚，特别是在信用评价层面存在不足，且在电商信用评价方法的优化方面不同的学者观点不同。刘章发通过结合模糊分析法构建了评价模型，合理地将信用评价模型与大数据进行匹配[1]。周涛认为在交易前、中、后三个阶段，消费者关注的重点不同[2]。张云起以三个维度构建大数据征信的采集结构:电子平台交易数据、网络轨迹数据、第三方数据[3]。唐小华从身份保障、交易监控、危机解决等三个方面分析目前国内外电子商务交易的各大网站在信用管理及风险控制等工作方面的主要现状[4]。郭静发现大多数电子商务信用评价都围绕着eBay信用评价方法进行改进，却没有获得实质性发展[5]。
二、大数据背景下电商信用评价现状存在的问题
（一）信用评价的真实度不高
信用评价是消费者对商家认可程度的反映。首先，数据显示79%的网购消费者选择网购是因为其便利性，并没有意识到信用评价的重要性，给出的评价过于简单，缺少详细的文字评价，若消费者在一定时间期限内没有主动进行评价，系统会默认好评，这导致消费者无法得到商品的真实反馈。其次，交易双方的信用评价机制具有不公平性，现有的信用评价机制对商家有惩罚约束，消费者的评价会影响商品的销售，由此衍生了好评“现金返利”机制或者买家恶意评价都降低了商家信用评价的真实度，但对消费者几乎没有影响。
（二）信用评价等级设置过于简单
包括淘宝网站在内的电子商务平台的信用评价体系只有好、中、差和指定评级，对应的分数是+1、0、-1，且仅通过简单的累加得到评价分。首先，虽然淘宝网针对售后评分设置了四大方面——宝贝与描述相符、卖家服务态度、卖家发货速度、物流公司服务，但商品的评价并未按照各项指标进行具体分类。信用评价指标设计的不足，会导致消费者对卖家的评价不够真实全面。其次，商家过分追求好评率，也引发了一系列问题。其中最常见的就是更改差评，卖家与买家沟通协商解决后的结果为买家接受时，即可更改或删除差评。据调查显示，在接受调查的网购人群中，超过52%的人有被卖家请求更改差评的经历，24%的人认为，差评拟补之后也不应彻底修改掉，平台应该保留更改记录或对相关评价进行标注。
（三）信用评价模型缺乏科学性
新开的网店由于评价等级不够高，缺乏一定的顾客流量基础，使得初期营业困难。对于一些具有知名度基础的店铺，在面对不同价值的商品时，金额越高的商品信用评价应该越严格，但电商平台没有按照商品的市场价值对卖家的信用进行有效划分，使得评价金额比例机制不平衡。电商平台的交易过程分为交易前、交易中、交易后，是一个动态的过程，从商品本身的质量问题、售后客服的服务态度再到整个店铺的总体优化，不同阶段的消费者对店铺的评价不同。因为以往的评价只能代表过去这个店铺的整体水平，平台应该区分评价信息的时间价值，不可将其一概而论。（四）恶性信用交易事件频发一些商家恶意雇佣消费者到竞争对手店铺刷差评、投诉，从而影响竞争对手的店铺评分。在“双十一”等购物节此类现象频发。一旦恶意投诉者的投诉生效，商品会立即被电商平台下架。即使商家后期申诉成功，但商品从被下架到通过平台的审查恢复上架需花费较长时间，时间差让商家错失了购物狂欢节的销售机会，产生无法弥补的经济损失。虚假交易、聘请专业的信誉团队刷单好评、进行信用炒作等都是商家时常出现的失信行为。此外，一些消费者恶意竞拍、滥用退货权利、故意拖欠款项等随意任性的失信行为破坏了市场竞争秩序和公平公正的网络营商环境，使得恶性信用交易事件频发。
（五）身份认证体制松散
目前，各电商平台在注册过程中通过自行监管完成对消费者的身份认证，缺乏专业、权威的第三方认证机构参与。并且各电商平台为实现更大的“拉新”量、提升后续的“留存”和“转换”比例，不断简化注册者的身份认证程序，一个人可以申请多个同一电商平台的账号，并未强制要求账号进行实名认证，使得身份认证体制松散，引发了监管漏洞，为某些商家投机取巧的刷单行为提供了便利条件。
三、构建双向信用评定模型
通过前文分析，当前电商的信用评价方法存在两个核心问题：第一，商家信用评价层次不够，展示给消费者的评价信息质量不够高；第二，消费者对商家的单向评价方式，使得商家在面对恶意购买和恶意评价时无能为力。基于此，本文构建了双向信用评价模型，并提出以下改进建议。
（一）消费者对商家的评价方法
1.调整信用评价等级分层目前，大多数电商信用评价的等级设置为三级，好评、中评、差评，买方进行评价后，商铺的信用值可能加+1、-1或者是0，这种评价模式虽然简单易操作，但消费者的可选择性不高。因此将三级评价体系更改为五级评价体系，即卖家获得第一等级评级信用值+2；获得第二级评级信用值+1；获得第三级评级信用值0；获得第四级评级信用值-1；获得第五级评级信用值-2。这种评价方式能够给消费者更多的评价选择，在大多数情况下更能做出符合内心感受的评价。2.设置评价积分兑换规则电商平台评价具有时间限制，成交后15天内未做出评价则默认好评，这种评价方式使得商家的信用评价偏高。一方面部分消费者本身没有评价的习惯，另一方面部分消费者的消费体验一般，认为没必要特地进行评价。基于这种情况，建议对消费者实行评价奖励机制（见图1），消费者若及时真实评价，就可以获得一定的信用积分，利用此积分可以换取相应的平台购物优惠；消费者若没有及时评价，商家的信用积分也不会改变，取消了默认好评。通过以上方式的调整可以提高商家评价结果的真实性，更好地为其他消费者提供有效的消费决策支持。3.对新老店铺采取差异化的积分效应在电商平台上，“马太效应”显著，先入驻的店铺由于行业信誉处于强者恒强的状态，而新入驻的优质店铺由于其入市时间短、信用评分不够等不具备市场竞争力，消费者的关注度较少，使之处于弱者更弱的状态。针对这个现象，电商平台上可以分两个板块，一是老店铺，二是新店铺，对二者实行差异化的评价方法。比如，在新店铺开张一段时间内实行正积分双倍奖励制度，在这段时间内商家获得的正向信用积分可以乘以二，这时该店铺的信用评价效果就会被放大。同时将这种积分双倍奖励政策应用到消费者身上，即消费者对新店铺评价获得的积分可以翻倍，这样也会大大提高消费者尝鲜的积极性。这样差异化的评价方式既可以达到对新店铺的扶持，也可以促进行业中的各店铺良性竞争，提供给消费者更优质的服务。4.建立第三方信用评价体系的基本架构通过采用实名制的方式提高电商平台注册的门槛，解决电商注册ID身份认证体制松散等问题，增强注册用户来源的真实性和有效性。图2为第三方信用评价体系的基本架构，通过引入一个具有专业性和权威性的第三方信用评价机构，综合电子商务网站、银行和政府部门搜集的各个维度的详细信息，形成对商家和消费者客观公允的评价。其中，电商网站提供交易双方的注册信息、交易内容信息、评价信息；银行和政府部门主要提供买卖双方过往的账户信用信息、个人征信情况等，将其公布于平台方便交易双方查询，同时也会将双方的失信记录记录在案。
（二）商家对消费者的评价方法
要想更真实、全面地体现该商铺的情况，仅仅采用单向的评价方式是不够的，买卖交易本质上遵循平等互换的原则，因此在信用评价过程中应该加入商家反向评价消费者消费的内容。1.加强消费者信用意识，注重评价的双向性商家可以综合退回次数、退回商品的完整度、退回时间等要素对消费者进行信用评价，评价结果会影响到消费者的信用积分，这种方式在一定程度上会减少消费者在一家店铺反复恶意购买的现象。针对消费者在不同店铺中发生的恶意购买行为现象，电商平台应组织成立一个商家评价组织，共建一个关于消费者购买行为信用评价的数据库。消费者退货的次数占总购买次数的比例属于合理区间，可以认定其为正常的购买商品行为；若退货比例超过正常的区间值，商家评价组织可以对其采取限制退货次数、缩短无理由退货期限和退货商品的类型等举措。2.完善电商信用评价方法的相关立法目前，我国还没有颁布系统的有关电子商务信用的法律，使得失信成本较低，侵害商家与消费者权益的行为没有得到有效的惩戒，电商信用评价方法比较混乱，没有形成统一的标准与体系。建议积极出台与电商信用相关的法律条文，确认信用评价征集是通过合法正规渠道开展的,对评价主体进行实名认证，保证信用评价的真实性。建立失信惩罚机制，以此减少恶意差评、恶意退换货等不良的电商竞争，提高失信成本。
四、结语
当前，电子商务市场日渐繁荣，但日益严重的信用问题成为了制约其进一步发展的主要瓶颈。我国现有的信用评价方法存在评价等级简单、评价真实度不高、身份认证松散、恶性交易频发等一系列问题，因此构建符合当今形势的信用评价优化方法势在必行。首先，在建立第三方信用评价平台的基础上严格执行实名认证，建立全社会覆盖的信用网络，增强信用评价的合理性和客观性；其次，加强信用意识文化宣传，注重评价的双向性，使交易双方的信用评价更具有公平性；再次，建立相关的失信惩罚机制，增加失信成本，将失信行为留存档案，并根据其失信程度削减信用度；最后，完善电商信用评价方法方面的立法，对电子商务市场进行信用监督，保障信用信息的透明度，在制度层面助力电子商务的健康发展。
参考文献
[1]刘章发.大数据背景下跨境电子商务信用评价体系构建[J].中国流通经济,2016,30(6):58-64.
[2]周涛.面向交易全过程的电子商务信任研究[D].武汉:华中科技大学,2007:1-2.
[3]刘景艳.大数据背景下跨境电子商务信用评价体系的构建[J].财会月刊,2016(14):41-45.
[4]唐小华.电子商务信用评价体系建构研究[D].北京:首都经济贸易大学,2016:35-40.
[5]郭静.C2C电子商务动态信用评价模型研究[D].秦皇岛:燕山大学,2019:46-50.
作者：艾婷 董清雨 方和珣 王菊 单位：安徽财经大学金融学院
返回电子商务论文列表