Ｃ２Ｃ信用风险的博弈分析

内容摘要：伴随着互联网的普及，C2C作为一种商业模式在我国高速发展，然而C2C作为互联网的产物也有其不足之处，其中买卖双方的信用风险是学者们关注的焦点。本文主要从博弈的角度研究了信用反馈系统是如何解决信用问题的，并由此得出了相关结论。 关键词：C2C 信用风险 博弈 信用 反馈系统 自2000年以来，我国的C2C （Customer to Customer）电子商务发展迅速，然而相对于B2B （Business to Business）和B2C （Business to Customer）而言，它的风险更大。 越来越多的C2C拍卖网站提供信用反馈系统（如易贝的“反馈论坛”）来解决这些问题。反馈系统的运作能达到预期的效果吗？Kollock（1999）概念性地概括了在线信誉系统并认为它们能有效管理无保证交易的风险。国内也对C2C中的诚信问题做了一些研究。曾勇等（2004）运用完全信息静态博弈和完全信息动态博弈的方法对电子商务中买卖双方之间的关系进行了分析研究。本文结合前人的研究，先回顾了一般静态博弈模型，然后建立了采用信誉反馈系统的多次博弈模型。 C2C中信用欺诈存在的领域 在以往文献中对于欺诈的定义很多，有的是指交付风险，有的则是指出卖劣质商品。在采用了第三方结算之后，有必要对新情况下所能实施的欺诈做出界定。 Darby & Karni指出商品从信息是否可知角度分为搜寻型商品、经验型商品和信任型商品。“搜寻”特质是说在购买之前的搜寻过程中就能确定其品质，例如书籍；“经验”特质是说只有在购买并使用之后才可以确定其品质，例如食品罐头；“信任”特质是说，即使购买和正常使用以后短期内也无法确定品质，要了解其品质需要花费高昂的成本，例如阑尾切除手术。 类似支付宝的第三方结算是以如下方式运行的：它首先从买方获得支付商品的金额，在收到买方的足额支付后它通知卖方发货，买方在收到货并确认满意后再通知它付钱给卖方，最后它把买方先前存入的钱打到卖方账户。 这样，买卖双方没有了交付风险。同时由于买方在收到货物满意后才通知第三方付款，所以搜寻型商品理论上就不存在欺诈的空间。信任型商品由于质量通常很难评估，买家几乎不会在信任度不高的网络上购买，而是在现实社会中的专业机构购买。因此，C2C电子商务留给欺诈的空间就只剩经验型商品领域了。 C2C交易中的完全信息静态博弈 （一）基本假设 基本假设：博弈只存在两个参与人：买家和卖家，且两者都是理性的经济人且是风险中性的；双方的交易决策或信用选择抽象为两种理想情况：卖家的行动选择有诚信（不行骗）和欺诈（行骗），买家的行动选择有买和不买；虚拟市场信息是完全的，即交易双方对相互的战略空间和支付函数有准确的知识；存在有效的监督机制，即卖家不诚信就会受到监督机构查处并遭受惩罚，产生负收益；买卖双方只参加一次博弈且做出决策之前都不知道对方的行动，可以认为他们的行动是同时进行的，即两者间博弈是静态博弈。 （二）模型的建立与求解 在单次静态博弈中，博弈双方的策略等于行动。根据基本假设得到买家和卖家的支付矩阵。如表1所示。 卖家诚信时，买家因购买而获得的收益为R1，卖家诚信经营的收益为R2；卖家欺诈获得的收益为R3，卖家因欺诈而受到的法律法规的惩罚等造成的经济损失为C，则卖家因欺诈而获得的净收益为R3-C。此时，选择买的买家会因卖家欺诈得到-R1挼氖找妗Ｈ袈蚣也还郝虻幕埃敲次蘼勐艏已≡袷裁床呗运降氖找婢恪Ｆ壅┲越肼艏业男卸占洌且蛭梢酝ü越仙俚某杀咎峁┘倜拔绷硬返玫接牒细裆唐吠氖杖耄庋壅┱叩氖找婊岜浯螅碦2≤R3。 现实中买家起诉卖家欺诈行为的成本很高，很多受欺诈的买家选择放弃起诉而自认倒霉，并且法律对于C2C电子商务中的欺诈惩罚并没有那么严厉，这些致使欺诈给卖家自己带来的期望损失不大，即03-R2，对应的纯策略纳什均衡为（欺诈，不买），此时交易应该不可能发生。那为什么C2C电子商务会发展成上百亿的规模呢？这是因为很多卖方想做长期生意，而且信誉反馈系统作为记录卖家信用的工具对整个C2C电子商务的成功运行贡献相当大。 C2C交易中的不完全信息重复博弈 （一）“冷酷策略”的局限性 曾勇等（2004）对重复博弈问题的求解用的是无名氏定理。然而，现实中的现象是竞争对手可能充当买家，给卖家一个欺诈的评价，或者某些比较苛刻的买家给原本诚信的行为一个差评，以致后来的其他买家按照“冷酷策略”将不再和卖家交易，此时的卖家将是有苦难言，所以说“冷酷策略”要求太高了。实际上，买家不可能绝对不允许卖家有差评，而是会综合卖家的信用级别和其他买家给该卖家差评的理由，来判断该卖家的诚信度，最终来决定是否从该卖家购买商品。 （二）T+2次重复博弈模型 模型假定：只存在两类参与人：数个买家和一个卖家，且买卖双方都是理性的经济人并且是风险中性的；双方的信用选择或交易决策抽象为两种理想情况：卖家的行动选择有诚信（不行骗）和欺诈（行骗），买家的行动选择有买和不买；买卖双方做出决策之前都不知道对方的行动，可以认为他们的行动是同时进行的；卖家先前已经进行了T次博弈并形成了数值为M的信用记录；买家只要和卖家发生交易就给卖家一个信用评价，要么是诚信要么是欺诈，若没有购买商品就不能给卖家评价，而卖家交易一次若被评价为诚信，其信用记录增加1，若被评价为欺诈，则其信用记录减少1；虚拟市场信息是不完全的，即交易双方对相互的战略空间和支付函数有准确的知识，但卖方知晓自己再做一段时间就终止买卖，而买家不知道卖家什么时候终止买卖，只有根据卖家的信用记录做决策，从而决定购买概率a，而购买概率a是卖家信用的增函数，即在其它条件（如价格）不变的前提下，卖家信用越高，买家购买的可能性就越大，并且0≤a(*)≤1；假设卖家估计最后的这段时间先后会有两位顾客光顾；存在的监督机制作用不大，即卖家欺诈不一定会受到监督机构查处并遭受惩罚，即使受到惩罚其期望损失也不大，甚至可以忽略，即C=0。 因为假定卖家从事有限次交易，之前已经进行了T次交易，并积累了信用等级M，而图1表示的为最后两次可能发生的交易。右边01-20表示的是买卖双方博弈之后的收益。两次交易的买家可能一样也可能不一样，模型假定为不一样，若一样对最终的结论影响不大。博弈的顺序是卖家和买家甲同时做决策，对买家甲来讲其信息集是两个不可分离的决策点，所以与甲的博弈是一次静态博弈。同样，最后一次博弈，卖家和买家乙进行的也是一次静态博弈。假定买家甲、乙不知道卖家所从事的是最后两次交易，因而甲、乙在交易中选择行动买的概率a是基于他们所能看到的最新信用记录（图1已用下划线表示出来），而卖家知道与买家乙进行的是最后一次交易，对卖家而言，此博弈和第二段中的静态博弈一样，用划线法可以求得卖家必然要选择欺诈，这符合卖家的利益最大化选择。既然卖家在最后一次交易即与乙的交易选择欺诈，那么在倒数第二次即与甲的交易中将选择什么呢？

在进一步讨论之前，先假定两笔交易的贴现因子为δ。则卖家在与甲的交易中选择诚信的收益表示为： π=a(M)(R2+δ[a(M+1)*R3+(1-a(M+1))*0)]+(1-a(M))(0 +δ[a(M)*R3+(1-a(M))*0])(1) 而选择欺诈的收益为： π'=a(M)(R3+δ[a(M-1)*R3+(1-a(M-1))*0])+(1-a(M))(0 +δ[a(M)*R3+(1-a(M))*0])(2) 卖家选择诚信的条件为π＞π'，整理得到a(M+1)-a(M-1)>(R3-R2)/(δR3)(3) 条件（3）式意味着，最后一阶段买家根据上一阶段卖家选择诚信带来的信用记录决定的购买概率与根据上一阶段卖家欺诈的信用记录所决定的购买概率差值，若大于(R3-R2)/(δR3)的话，那么卖家在自己的倒数第二次交易中将选择诚信；若小于(R3-R2)/(δR3)的话，卖家将选择欺诈；若等于(R3-R2)/(δR3)的话，诚信和欺诈无差异。 在a(M+1)- a(M-1)一定并且δ接近于1的情况下，若R3越接近R2的话，(R3-R2)/(δR3)将越小，那么（3）式成立的几率将越大。也就是说，当欺诈能带来的收益比诚信取得的收益大得不多的话，(R3-R2)/(δR3)可能就比较小，这样（3）式就比较容易满足，卖家就不会选择欺诈而是选择诚信。 此外模型原本假设卖家欺诈所要承担的期望损失C=0。若C≠0，则（3）式变为： a(M+1)-a(M-1)>(R3-C-R2)/(δ(R3-C))(4) 显而易见(R3-C-R2)/(δ(R3-C))<(R3-R2)/(δR3)，也就是说法律如果能更有效地制裁欺诈的话，卖家在倒数第二阶段就会更有可能选择诚信。而且(R3-C-R2)/(δ(R3-C))是C的减函数，这就意味着，若卖家欺诈所承受的期望成本C越大，(R3-C-R2)/(δ(R3-C))就越小，等式（4）也就越容易满足，即卖家采取诚信的可能性就越大。 结论 本文分别运用了一次静态博弈、倒数两次博弈的方法，就采取第三方结算之后信用记录系统的有效性问题展开研究。 在一次静态博弈中，如果随着执法和惩戒力度的加强，欺诈所要承担的成本C越大，卖家就有可能从原来的欺诈变为诚信。在倒数两次博弈的倒数第二次交易中，在其它条件不变的情况下，如果C越大，卖家采取诚信的条件就越容易满足，卖家采取诚信的可能性就越大。所以从政策的角度应该严惩欺诈来营造诚信的交易环境。 研究还发现，在执法不严的情况下，有限博弈的最后一次，理性的卖家肯定选择欺诈。然而在倒数两阶段博弈中买家的购买率如果符合a(M+1)-a(M-1)>(R3-R2)/(δR3)的话，就会迫使卖家在倒数第二阶段采取诚信。在此基础上给出了一个猜想，如果卖家还想做更长生意的话，那么a(M+1)-a(M-1)只要超过一个极小的值，卖家就会采取诚信。