电子商务信用风险的再思考：一个博弈分析视角，本文主要内容关键词为：视角论文,信用风险论文,电子商务论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
从虚拟市场中管理者和网上交易者的关系看，电子商务信用风险问题实质上是管理者对网上交易者信用监管的有效性问题。有关学者的研究报告指出（Selis,Ramasastry and Wright,2001）：有40％的在线买家参与在线拍卖时遇到了这种网上欺诈和信用缺失问题，主要是因为欺诈能带来巨额收益[1]；而也有学者认为：因媒介（互联网）所造成的时空分离将提高网上交易者的行骗和受骗几率[2]（Brynjolfsson and Smith,2000）；我国学者（吴联生，2002）运用简单模型计算分析会计造假和管理者的博弈问题[3,4]。但从管理者和交易者博弈角度研究电子商务信用风险形成的并不多见。笔者根据博弈论和有关学者对传统实体市场信用监管的研究，建立了网上交易者和管理者两阶段博弈模型，对模型进行了求解，并阐释了其实际意义。
二、网上交易者和管理者博弈模型的建立
（一）有关博弈情境的假设
虚拟市场的交易环境是复杂的，为了便于分析，对电子商务中管理者和网上交易者之间的博弈情境作如下假设：
1.管理者和网上交易者的博弈是一个两阶段的动态博弈。二者行动的时间顺序如下：首先，政府决定一个监管力度；然后，网上交易者决定违规程度。
2.政府的监管概率（即监管力度，也称捕获概率）为P（0≤p≤1）；网上交易者违约或失信而取得的违约收入（实际上就是网上交易者失信的程度或违约概率，当然这暗含这样一个假定：违约概率越大或失信程度越大，违约收入越高）为Q（Q≥0），他同时给社会带来的损失为αQ（α≥1）。
3.如果网上交易者的违约行为被发现，政府对他的惩罚与他违约程度的平方成正比，即βQ[2]（β＞0），β为惩罚因子，表示对网上交易者违约程度的惩罚度；而其中的μβQ[2]（0＜μ≤1）成为管理者的净收入，μ为转移因子，表示惩罚中转移为政府净收入的比例；政府的监管成本为C（C＞0）。
4.设网上交易者的折现因子为δ（0≤δ≤1），折现因子是交易的时间偏好和时间长度的函数，会计执行者越看中当前的利益，δ就越小；时间越长，δ也就越小；政府的折现因子为1。
5.假设上述信息除网上交易者违约程度和政府的监管力度以外，其余的均为共同知识。
6.网上交易者所有违约行为，只要政府进行监管就能查得出来。由于受到监管成本和其他不确定因素的制约，现实中无法做到这一点；但可以通过无限加大监管成本C而有效地实现。
7.网上交易者的效用取决于他所获得的收益，而政府的效用则在于除网上交易者以外的社会福利的总和。
8.政府与网上交易者的对风险的态度都是中立的。
（二）网上交易者和管理博弈的基本模型
当网上交易者违约时，设网上交易者和政府的期望收益分别为E（I[,t]）和E（I[,α]），根据前述分析和上述假设1、3和4，则有：
E（I[,t]）＝Q－βQ[2]Pδ （1）
E（I[,α]）＝－αQ＋μβQ[2]P－CP （2）
（1）式对Q求一阶导数并令其等于0，可得
（3）
易得网上交易者最优违约值为
（4）
（4）式表明，最优的违约程度与惩罚力度、网上交易者的贴现因子以及管理者的监管概率成反比，即管理者监管的力度越大，网上交易者的违约程度越低；管理者对违约网上交易者的惩罚越大，网上交易者的违约程度也越低；而更看中当前利益的网上交易者，其违约程度则越高。
将（4）式代入（2）式．可以得到
（5）
（5）式对P求一阶导数并令其等于0，可得
（6）
（7）
（7）式表明，在给定对网上交易者违约程度的理性预期的情况下，所需要的监管力度与惩罚力度、网上交易者贴现因子的平方以及管理者的监管成本成反比。即惩罚力度和政府的监管成本越大，所需要的监管力度就越小，而对于更看中当前利益的网上交易者，政府对他们所进行的监管也应该越大。
三、网上交易者和管理者博弈模型的求解及讨论
上面建立了网上交易者和管理者博弈的基本模型，现对上述模型在不同条件下的解进行深入讨论。在上述网上交易者和管理者博弈的基本模型中，网上交易者的折现因子是一个不确定性变量，因此，对模型在不同折现因子的条件下进行求解。
（一）2αδ－μ＜0时的模型解
如果2αδ－μ＜0（即
），根据模型中的（7）式，则P*[2]＜0，但事实中无法取得满足条件的P值。由于在2αδ－μ＜0的条件下，
，E（I[,α]）是关于P的减函数。由于0≤P≤1，故最优的管理者监管力度P*＝0，此时，最优的网上交易者违约程度Q*→∞。据此，可以得到模型的最优解：当时，
（P*，Q*）＝（0，k）（k→∞） （8）
（8）式也是2αδ－μ＜0时模型纳什均衡解。根据（8）式，在的情况下，即使惩罚因子β→∞，管理者最优的监管概率仍然为0，而此时这些网上交易者就会肆意违约，大肆行骗，从而使违约程度Q→∞。也就是说，对于更看中当前利益至程度的网上交易者，最优的事后信用监管无法再控制他们的欺诈行为。而要控制他们的欺诈行为，唯一的对策就是改变δ值，使他们的
，从而使的网上交易者不再存在。而δ值取决于网上交易者的时间偏好和时间长度。一般而言，网上交易者的时间偏好是一种个人特质，而个人特质是一个慢变量，管理者无法改变网上交易者的类型。因此，改变δ值的唯一途径在于改变时间长度，即网上交易者获得违约收入与接受惩罚的时间间隔。由于时间间隔越长，δ值越小，相反则越大。因此，对网上交易者进行更加及时的事后信用监督，甚至变事后信用监管为事前信用监管，是降低这类更看中当前利益至程度的网上交易者违约行为的有效途径。当然，事前信用监管的实行相当困难，因为网上交易者的欺诈行为还没有发生，即使进行了监管，也无法对他的收益产生影响。因此，提高信用监管的时效性，实行实时信用监管，是控制的网上交易者欺诈行为的唯一措施。根据（8）式，显然，这种情况下，即使管理者实行了最优的信用监管，网上交易者的最优违约程度总是大于零，可见，这种情况下，不存在完全杜绝网上交易者违约行为的监管。
（二）2αδ－μ≥0时的模型解
如果2αδ－μ≥0（即），根据模型中的（7）式，可以分两种情况来讨论：
1.
时
如果（即
），则P*[2]＝，而现实中无法取到满足条件的P值。在此条件下，
，E（I[,α]）是关于P的增函数。由于0≤p≤1，故最优的信用监管力度P*＝1，此时，最优的网上交易者违约程度
。据此可以得到模型的纳什均衡和最优解：当且时
（9）
2.
时
如果（即
），故最优的信用监管力度
，此时，最优的网上交易者违约程度
。据此，可以得到模型的纳什均衡和最优解：当且β≥
时，
（10）
根据（9）和（10）式，显然，这种情况下，即使管理者实行了最优的事后信用监管，网上交易者的最优违约程度总是大于零，可见，这种情况下，也不存在杜绝网上交易者违约行为的信用监管；管理者的最优事后监管并是杜绝网上交易者的信用欺诈行为，而是将其控制在一定的范围内，在
和β≥
的两种情况下，可以分别对的网上交易者的欺诈行为控制在不超过
和
的范围之内。
四、结论
根据两阶段动态博弈模型，网上交易者的违规程度与惩罚力度、网上交易者的折现因子以及管理者的信用监管概率成反比；而管理者的信用监管力度与惩罚力度、网上交易者的折现因子的平方以及管理者的信用监管成反比。管理者的最优事后信用监管的合适目标并不是要杜绝网上交易者的欺诈行为，而是将δ
的网上交易者的欺诈行为控制在一定范围之内。