当前交易的风险有初步判断并帮助其作出交易决策
f不可否认现有的评价系统在一定程度上减轻了网上交易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普遍存在如下问题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信用评分等级设计过于简单目前淘宝等网站仅设“好评”“中评”和“差评”三档对应得分为101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因此现有评分等级无法准确反映出交易评价者的真实评价三对现有信用评价模型的改进为了使交易双方信用度更具有参考价值本文重新设计了信用评分等级并建立了基于交易满意度的买卖双方信用评价指标体系1信用评分等级设计为了更准确地反映交易者对交易过程的评价本文将李克特量表应用到评分等级中并在具体分值上做了些改变本文将信用评价分为5个等级好评较好中评较差差评对应分数分别为210l22信用评价指标体系的建立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由于评价者作出的评分与语言评价反映了其对交易的满意度本文将以影响交易满意度的构成因子作为评价指标根据现有理论归纳出影响交易满意度的因素确定其构成因子和驱动因子如下1评价者身份为买方时①构成因子产品质量驱动因子产品是否为真品产品是否完好②构成因子信息质量驱动因子提供的产品信息是否详细网上描述是否与收到产品相符③构成因子价值质量驱动因子价格是否实惠价格较其他卖家是否便宜④构成因子配送质量驱动因子收到货款后是否及时发货到货时间间隔是否过长⑤构成因子服务质量驱动因子是否热情售后服务是否周到2评价者身份为卖方时①构成因子支付质量驱动因子是否按时支付是否按额度支付②构成因子态度质量驱动因子是否故意刁难卖方是否恶意中伤卖方
f以构成因子作为信用评价指标得出基于买卖双方不同身份的信用评价指标体系如表1所示在新的模型中根据评价者在交易中的身份使其对相对应的指标集合按照新的评分等级进行评分有学者认为信用度的增量应由构成因子指标加权获得但由于每个评价者对各因子的重要程度有不同看法r