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[摘 要] 本文针对B2B第三方交易市场模式下卖方信任难以评价的问题,提出了基于熵权法和层次分析法(AHP)的模糊综合评价判断方法,克服了模糊综合评价法在权重确定方面的随意定、主观性的问题。本文将熵权法和层次分析法与模糊综合评价法有效结合起来,并将对B2B第三方交易市场模式下卖方信任因素分解成由指标因素组成的层次。根据指标因素对应的判断矩阵以及模糊判断矩阵求出主观与客观权重,并进行权重拟合,从而得到综合权重。最后根据模糊综合评价法将综合权重及判断矩阵进行运算,最终得到所选卖家企业。
[关键词] B2B电子商务 信任评价 模糊综合评价 熵权 层次分析
一、序论
2001年诺贝尔经济学奖获得者、美国经济学家迈克尔·斯彭斯站在中国南海知识经济论坛上,宣布互联网将终复苏和全球投资环境的改善情况下,电子商务市场得到了蓬勃的发展。其中B2B(企业对企业,BtoB)更是势如破竹。国内很多企业都被B2B电子商务的巨大优势吸引,相继展开B2B电子商务活动。《2005年中国电子商务市场调查报告》显示,2005年中国电子商务市场整体增长迅猛,网上成交额由2004年的3500亿元升至2005年的5531亿元,增长158%。其中B2B市场占到了整个电子商务市场份额近98 %,B2B第三方交易平台模式是B2B电子商务的主要交易平台。随着B2B第三方交易平台越来越受到企业的青睐,企业如何在众多B2B第三方交易平台和注册在该交易平台的企业中进行选择则出现了前所未有的危机。因此,在B2B第三方交易平台如何选择一个可信的卖方企业是一项紧迫的任务。
本文在综合分析Mayer(1995)、Tan & Sutherland (2004) 在线网络购物中信任和技术接受模型的基础上,参考了信任度评估模型,以B2B第三方交易市场模式作为研究对象,综述并验证影响B2B第三方交易市场模式的信任因素的研究,得出符合我国B2B第三方交易市场模式下企业信任评价体系,从而使B2B第三方交易模式下的企业信任度得到更直观的反映。文中主要通过将信任模型和B2B第三方交易平台相结合,为在B2B第三方交易平台中对卖方信任评价和有效地选择卖方企业提供有益的帮助。
二、适合我国B2B第三方交易平台交易市场模式下的企业信任因素
B2B第三方交易平台市场模式下企业信任因素是交易平台以及网上企业可促进或阻碍消费者信任产生的所有特征。主要包括交易平台特征、企业平台特征、企业自身特征和外部因素。
本文基于技术接受模型Technology Acceptance Model(TAM),通过对在技术接受模型上国内外学者针对不同电子商务及信息系统上对信任的影响因素的研究,在总结的基础上,针对B2B第三方交易模式的特殊性,对该模式下的用户和研究人员进行调查,得到了基于B2B第三方交易市场模式中企业信任评价指标体系,见图1所示。
三、方法的提出
模糊综合评价法(Fuzzy Comprehensive Evaluation,FCE)是一种定性和定量相结合的评价方法,它对具有较多评判模糊性的影响因素而又需分层的复杂系统的评价是一种非常有效的方法。它可以对具有多种属性的事物或者其总体优劣说多种因素影响的事物,做出一个综合这些属性或因素的总体判断。通过一个综合这些属性或因素的总体评判得出非常明确的结论,在一定的隶属度上反映了事物属性的类别。
层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)是一种用来处理复杂社会、政治、经济和技术等问题的决策方法。该方法建立的模型具有梯阶结构的目标、子目标、约束条件对方案进行评判,利用判断矩阵确定各评判因素的相对权重,以此择优排序,是一种定性与定量相结合的方法。AHP是一种较好的权重确定方法,它是各种复杂问题的各因素划分成相关联的有序层次,使之条理化、有序化。
在信息论中,熵用来表示事物出现的不确定性。从信息角度,它代表该指标在该问题中提供有用信息量的多少。信息量大,不确定性就小,熵值也就越小;反之亦然。熵权法的基本思想是权重系数应当反映各个指标在总体指标中的变化程度以及对其他指标的影响程度,并且赋权的原始信息应当直接来源于客观环境,这样就降低了权重的主观性。
对于较为复杂系统的综合评价,由于涉及因素较多,相互关系复杂,一般需要建立多层次综合评价因素体系。企业信任影响因素体系两级因素集合:U={Ui,i=1,2,3,4},式中:U1={U11,U12,U13,U14},其余U2、U3,U4各指标也包含多个评价指标。建立评价指标的评分标准。根据确定的评价等级V=(优、良、中、差、很差),其分值分别为(10、8、6、4、2)。
确定信任评价指标因素对卖方企业信任影响的隶属关系矩阵,即确定信任因素集合Ui(i=1,2,3,4)对评价等级V的隶属关系矩阵Ri=(rij)m×n(其中m为评价指标体系因素总数,n为评语数)。多层次机构的模糊综合判断矩阵要先从最底层开始确定,然后逐层向上推倒。例如k个评价可以表示为:(1)式中:rij表示可靠性,即U1中各子指标因素对信任度V1的隶属关系,且每一行都满足归一化条件,即,(i=1,2,3,4,5)。同理,可得到相同层次的企业平台特征评价矩阵R2(4×5维矩阵)和企业自身特征评价矩阵R3(8×5维矩阵)和外部因素评价矩阵R4(3×5维矩阵)。
确定系统熵,以模糊综合判断矩阵R(rij)作为研究系统:H(i)为系统中第i个评价指标的熵值,可以表示为:(2),式中:n为系统评价数;rij满足=1,且规定:当rij=0时,H(i)=0。
确定熵权,第i个指标的熵权可表示为(3),式中:H(i)为第i个指标的熵值;m表示指标数。同理,通过式(3)可以求出其他指标对应的权重,这样就得到了基于熵权的评价指标权重向量:W=(w1,w2,…,wm)。
构造判断矩阵, 以P表示目标,ui,uj(i,j=1,2,…,n)表示评价因素;uij表示ui对uj的相对重要性数值,可按表2取值。可确定判断矩阵为(4)
计算权重分配, 根据判断矩阵,求出最大特征根λmax所对应的特征向量w,求解方程如:Pw=λmaxw(5),所求得的特征向量w即为各评价因素的重要性排序,也就是权重分配。
由以上得到的权重分配是否合理,还需要对判断矩阵进行一致性检验。检验使用公式如下:CR=CI/RI(6)其中,CR为随机一致性比率;CI为一般一致性指标,CI=(λmax -n)/(n-1);RI为平均随机一致性指标,对于1阶至9阶判断矩阵的RI值参见下表,其中n为判断矩阵的阶数。一般而言,CR越小,判断矩阵的一致性越好。
若判断矩阵P的CR<0.1或者λmax=n,CI=0时,则认为判断矩阵具有满意的一致性;否则,则需要调整判断矩阵中的元素以使其具有满意的一致性。
得到熵权重和层次分析的权重,下一步就是要用这两个权重算出综合权重。假设AHP确定的权重为A=(a1,a2,…,am),熵权法确定的权重为W=(w1,w2,…,wm),则第i个指标的综合权重为(7),得到综合权重向量T=(t1,t2,…,tm)。
根据模糊综合评判的方法,单层次综合评判结果由下式求得:Bi=TioRi(8),即(b1,b2,…,bn)=(t1,t2,…,tn)o ,式中:Bi为单层次综合评判结果;Ri为模糊综合评判矩阵;Ti为权重向量;o 表示模糊运算符,对它的不同定义,会确定不同的模糊综合评判模型。根据上述公式,可计算出各子评价因素层次上的模糊综合评价,结果为B1,B2,B3,B4。在各单层次评判的基础上,可以构成上一层因素集的模糊综合评价矩阵,(9),以此类推,直到得到最高层模糊评判结果B。
通过最大隶属度原则对评价结果进一步处理,得到一个直观的者评价结果。最大隶属度原则是取与评判结果的最大值maxbj(j=1,2,…,m)相对应的评语集元素为最终评判结果,即V={VL|VL→maxbj}(10)。
四、结论
通过以上分析,我们能够用基于熵权和层次分析法的模糊综合评价方法对实际的B2B第三方交易模式下企业进行信任评价。这种评价方法能够客观的评价各个B2B第三方交易平台上的企业的信任度的优劣,并使其量化。本文中各评价因素的选取以及判断矩阵的赋值可根据具体情况和反馈意见进行修正。在实际应用中,此方法更加注重了评价指标体系本身的层次性,并且充分利用了被评判指标的信息量。
参考文献:
[1]李士勇:工程模糊数学及应用[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,2004
[2]李继宏 赵 涛:基于熵权的优度评价法在信息化项目绩效评价中的应用研究[M].北京:北京理工大学学报,2008
[3]胡运权:运筹学教程[M].清华大学出版社,2007
[关键词] B2B电子商务 信任评价 模糊综合评价 熵权 层次分析
一、序论
2001年诺贝尔经济学奖获得者、美国经济学家迈克尔·斯彭斯站在中国南海知识经济论坛上,宣布互联网将终复苏和全球投资环境的改善情况下,电子商务市场得到了蓬勃的发展。其中B2B(企业对企业,BtoB)更是势如破竹。国内很多企业都被B2B电子商务的巨大优势吸引,相继展开B2B电子商务活动。《2005年中国电子商务市场调查报告》显示,2005年中国电子商务市场整体增长迅猛,网上成交额由2004年的3500亿元升至2005年的5531亿元,增长158%。其中B2B市场占到了整个电子商务市场份额近98 %,B2B第三方交易平台模式是B2B电子商务的主要交易平台。随着B2B第三方交易平台越来越受到企业的青睐,企业如何在众多B2B第三方交易平台和注册在该交易平台的企业中进行选择则出现了前所未有的危机。因此,在B2B第三方交易平台如何选择一个可信的卖方企业是一项紧迫的任务。
本文在综合分析Mayer(1995)、Tan & Sutherland (2004) 在线网络购物中信任和技术接受模型的基础上,参考了信任度评估模型,以B2B第三方交易市场模式作为研究对象,综述并验证影响B2B第三方交易市场模式的信任因素的研究,得出符合我国B2B第三方交易市场模式下企业信任评价体系,从而使B2B第三方交易模式下的企业信任度得到更直观的反映。文中主要通过将信任模型和B2B第三方交易平台相结合,为在B2B第三方交易平台中对卖方信任评价和有效地选择卖方企业提供有益的帮助。
二、适合我国B2B第三方交易平台交易市场模式下的企业信任因素
B2B第三方交易平台市场模式下企业信任因素是交易平台以及网上企业可促进或阻碍消费者信任产生的所有特征。主要包括交易平台特征、企业平台特征、企业自身特征和外部因素。
本文基于技术接受模型Technology Acceptance Model(TAM),通过对在技术接受模型上国内外学者针对不同电子商务及信息系统上对信任的影响因素的研究,在总结的基础上,针对B2B第三方交易模式的特殊性,对该模式下的用户和研究人员进行调查,得到了基于B2B第三方交易市场模式中企业信任评价指标体系,见图1所示。
三、方法的提出
模糊综合评价法(Fuzzy Comprehensive Evaluation,FCE)是一种定性和定量相结合的评价方法,它对具有较多评判模糊性的影响因素而又需分层的复杂系统的评价是一种非常有效的方法。它可以对具有多种属性的事物或者其总体优劣说多种因素影响的事物,做出一个综合这些属性或因素的总体判断。通过一个综合这些属性或因素的总体评判得出非常明确的结论,在一定的隶属度上反映了事物属性的类别。
层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)是一种用来处理复杂社会、政治、经济和技术等问题的决策方法。该方法建立的模型具有梯阶结构的目标、子目标、约束条件对方案进行评判,利用判断矩阵确定各评判因素的相对权重,以此择优排序,是一种定性与定量相结合的方法。AHP是一种较好的权重确定方法,它是各种复杂问题的各因素划分成相关联的有序层次,使之条理化、有序化。
在信息论中,熵用来表示事物出现的不确定性。从信息角度,它代表该指标在该问题中提供有用信息量的多少。信息量大,不确定性就小,熵值也就越小;反之亦然。熵权法的基本思想是权重系数应当反映各个指标在总体指标中的变化程度以及对其他指标的影响程度,并且赋权的原始信息应当直接来源于客观环境,这样就降低了权重的主观性。
对于较为复杂系统的综合评价,由于涉及因素较多,相互关系复杂,一般需要建立多层次综合评价因素体系。企业信任影响因素体系两级因素集合:U={Ui,i=1,2,3,4},式中:U1={U11,U12,U13,U14},其余U2、U3,U4各指标也包含多个评价指标。建立评价指标的评分标准。根据确定的评价等级V=(优、良、中、差、很差),其分值分别为(10、8、6、4、2)。
确定信任评价指标因素对卖方企业信任影响的隶属关系矩阵,即确定信任因素集合Ui(i=1,2,3,4)对评价等级V的隶属关系矩阵Ri=(rij)m×n(其中m为评价指标体系因素总数,n为评语数)。多层次机构的模糊综合判断矩阵要先从最底层开始确定,然后逐层向上推倒。例如k个评价可以表示为:(1)式中:rij表示可靠性,即U1中各子指标因素对信任度V1的隶属关系,且每一行都满足归一化条件,即,(i=1,2,3,4,5)。同理,可得到相同层次的企业平台特征评价矩阵R2(4×5维矩阵)和企业自身特征评价矩阵R3(8×5维矩阵)和外部因素评价矩阵R4(3×5维矩阵)。
确定系统熵,以模糊综合判断矩阵R(rij)作为研究系统:H(i)为系统中第i个评价指标的熵值,可以表示为:(2),式中:n为系统评价数;rij满足=1,且规定:当rij=0时,H(i)=0。
确定熵权,第i个指标的熵权可表示为(3),式中:H(i)为第i个指标的熵值;m表示指标数。同理,通过式(3)可以求出其他指标对应的权重,这样就得到了基于熵权的评价指标权重向量:W=(w1,w2,…,wm)。
构造判断矩阵, 以P表示目标,ui,uj(i,j=1,2,…,n)表示评价因素;uij表示ui对uj的相对重要性数值,可按表2取值。可确定判断矩阵为(4)
计算权重分配, 根据判断矩阵,求出最大特征根λmax所对应的特征向量w,求解方程如:Pw=λmaxw(5),所求得的特征向量w即为各评价因素的重要性排序,也就是权重分配。
由以上得到的权重分配是否合理,还需要对判断矩阵进行一致性检验。检验使用公式如下:CR=CI/RI(6)其中,CR为随机一致性比率;CI为一般一致性指标,CI=(λmax -n)/(n-1);RI为平均随机一致性指标,对于1阶至9阶判断矩阵的RI值参见下表,其中n为判断矩阵的阶数。一般而言,CR越小,判断矩阵的一致性越好。
若判断矩阵P的CR<0.1或者λmax=n,CI=0时,则认为判断矩阵具有满意的一致性;否则,则需要调整判断矩阵中的元素以使其具有满意的一致性。
得到熵权重和层次分析的权重,下一步就是要用这两个权重算出综合权重。假设AHP确定的权重为A=(a1,a2,…,am),熵权法确定的权重为W=(w1,w2,…,wm),则第i个指标的综合权重为(7),得到综合权重向量T=(t1,t2,…,tm)。
根据模糊综合评判的方法,单层次综合评判结果由下式求得:Bi=TioRi(8),即(b1,b2,…,bn)=(t1,t2,…,tn)o ,式中:Bi为单层次综合评判结果;Ri为模糊综合评判矩阵;Ti为权重向量;o 表示模糊运算符,对它的不同定义,会确定不同的模糊综合评判模型。根据上述公式,可计算出各子评价因素层次上的模糊综合评价,结果为B1,B2,B3,B4。在各单层次评判的基础上,可以构成上一层因素集的模糊综合评价矩阵,(9),以此类推,直到得到最高层模糊评判结果B。
通过最大隶属度原则对评价结果进一步处理,得到一个直观的者评价结果。最大隶属度原则是取与评判结果的最大值maxbj(j=1,2,…,m)相对应的评语集元素为最终评判结果,即V={VL|VL→maxbj}(10)。
四、结论
通过以上分析,我们能够用基于熵权和层次分析法的模糊综合评价方法对实际的B2B第三方交易模式下企业进行信任评价。这种评价方法能够客观的评价各个B2B第三方交易平台上的企业的信任度的优劣,并使其量化。本文中各评价因素的选取以及判断矩阵的赋值可根据具体情况和反馈意见进行修正。在实际应用中,此方法更加注重了评价指标体系本身的层次性,并且充分利用了被评判指标的信息量。
参考文献:
[1]李士勇:工程模糊数学及应用[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,2004
[2]李继宏 赵 涛:基于熵权的优度评价法在信息化项目绩效评价中的应用研究[M].北京:北京理工大学学报,2008
[3]胡运权:运筹学教程[M].清华大学出版社,2007