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《西南交通大学》 2009年
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C2C电子商务中在线信誉反馈系统有效性研究

纪淑娴  
【摘要】: C2C电子商务作为电子商务中一种重要模式,目前成为备受消费者青睐的交易机制。而作为一种新兴的交易模式,由于交易双方的信息不对称性加剧,导致交易的不确定性和风险增大,诚信问题成为制约C2C电子商务发展的瓶颈之一。C2C电子商务网站的建设者、运营者及这一研究领域的学者们一直都在致力于寻求一种或多种信誉机制来保证C2C电子商务的正常有序进行。因此本研究选择这一课题具有一定的理论意义和现实意义。在线信誉反馈系统,即eBay所称的反馈论坛,被认为是C2C电子商务成功的关键因素。在对相关理论和文献评述的基础上,本研究围绕在线反馈系统的有效性进行,探讨在线信誉反馈系统在消除逆向选择问题中的积极作用,建立优化的在线信誉反馈集结模型,并根据实际调研的数据分析在线信誉反馈系统在促进网站信任和卖家信任方面的积极作用,主要研究成果如下: 分析了C2C电子商务交易中逆向选择问题的形成原因以及传统领域解决逆向选择问题的方法在网络环境下的失效。同时从更换交易对象的重复博弈角度指出在线信誉反馈系统在一定程度上能够激励用户保持诚实交易,减少逆向选择问题。而当卖家可以无成本的重新进入市场时,在线信誉反馈系统将失效;当交易评价存在噪声时,在线信誉反馈系统的效率会降低。 信誉反馈集结模型是在线信誉反馈系统的核心,而目前C2C电子商务网站普遍采用的简单累加信誉反馈模型难以激励卖家持续诚实地交易。构建了基于评分人可信度的信誉度集结模型和基于评分时间价值的信誉度集结模型,并指出当评分人可信度是信誉度和负反馈数的函数且满足一定条件时,基于评分人可信度的信誉度集结模型可以激励卖家一直保持诚实交易:历史交易的信誉权重越大,卖家越没有激励保持诚实交易,在卖家生存期无限,历史交易的信誉权重足够小时,基于评分时间价值的信誉度集结模型会激励卖家一直保持诚实交易。构建了基于评分人可信度、交易商品价值、时间权重等多因素信誉度计算模型,并选择淘宝网两个卖家的实际交易数据进行了对比。结果表明,该多因素模型弥补了现有模型的不足,能够更好的区分卖家的信誉状况。 针对C2C电子商务中的买家欺诈行为,建立了反映竞买人个人资产、个人基本情况和历史交易记录的3大类,12项指标构成的竞买人信誉风险评价体系。并针对信任评估的主观性、模糊性以及无法精确地描述和验证等问题,提出采用模糊隶属度函数对竞买人的信誉度进行计算,并进行算例分析。结果表明,模糊评价能用直观、简洁的语义定量地描述信誉度,反映了信任的模糊性。 通过问卷调查的方式,收集了1601份有效样本对在线信誉反馈系统的有效性进行实证分析。采用回归分析验证了在线信誉反馈系统对促进网站信任的积极作用,卖家信誉可以显著地提高买家对其的信任;应用结构方程模型验证了网络环境信任、网站信任和卖家信任之间的信任转移。通过对搜索品、非耐用体验品和耐用体验品的分组回归分析结果显示:产品类型对感知风险和购买意愿起调节效应。相对于搜索品,质量风险和隐私风险对购买意愿的影响作用更大;相对于耐用体验品,交付风险和财务风险对购买意愿的影响作用更大。 论文的研究成果对C2C电子商务网站信誉反馈系统的建设提供了一定的理论依据和实践指导。
【学位授予单位】:西南交通大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:F713.36

【引证文献】
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【同被引文献】
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