【香樟推文2086】评价返利是有效的市场信号吗？--来自淘宝的证据
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引言
随着进入互联网时代，大量的线上交易市场迅速发展，比如eBay、淘宝、亚马逊商城等，这些平台的主要作用就是连接买卖双方，为交易提供便利。然而，由于信息不对称，线上交易往往会面临信任问题，因此需要声誉与反馈机制来维持双方的信任。同时还可以发现，现有的声誉与评价机制会存在提供不足、评价放水以及“冷启动”（市场中现存产品可能会阻止新的高质量产品进入市场）等缺点，所以需要合理地设计市场机制，提高评价的质量和数量。
2012年3月，淘宝出台了评价返利（RFF）机制，卖家可以选择商品设置返利，返利的形式为现金返还或店铺（卖家专用）优惠券，奖励给留下有效的信息反馈的买家。信息的有效性通过自然语言处理算法来衡量，该算法会检查评论的内容和长度，并验证是否提到了商品的关键特征。
本文的目的在于，以淘宝的评价返利（RFF）机制为例，分析线上市场反馈与声誉系统的机制设计，通过提出关于卖家策略以及买家反应的假设，并以数据实证分析，证明卖家只有在预期其产品会受到正面反馈时，会为反馈付费，也即为消费者的有效评价提供返利，以增加未来的销量及利润，而理性的消费者也会对此作出反应，预期到有设置返利的产品是高质量的，而更倾向购买这类产品。也就是说，为反馈付费的行为是高质量产品的信号。
文献综述
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本文的参考文献主要包括三个方面：信号传递效应的理论基础与关于RFF效应分析的文献。
（1）信号传递效应的理论基础
本文关于信号传递效应的理论基础主要来源于广告理论。Nelson（1974）提出可以将商品区分为经验品与搜寻品，经验品由于在购买前比较难判断其质量与特征，往往容易存在逆向选择问题，此时广告可以作为一种高质量的信号，帮助消费者区分高质量与低质量的产品，因为只有高质量产品的卖家才会有信心得到正向的评价，从而对广告的投入是有回报的；Kihlstrom and Riordan（1984）则构建了两种理论模型对Nelson（1974）的结论进行了补充，两个模型的广告在短期内都可作为质量信号，但对长期销量效应的处理不同——在第一个模型中，所有高质量的企业无论是否做广告，最终都会建立高质量的声誉，这表明，当且仅当高质量产品的生产需要投资于增加固定成本但不增加边际成本的专门资产时，广告才能发出质量信号，而在第二个模型中，不打广告的公司无法建立高质量的声誉，也即广告也有可能发出质量信号，即使低质量的边际成本更低。
（2）RFF效应分析的相关文献
目前部分文献分析了 RFF对线上市场带来的相关效应。Li（2010）提出RFF机制并讨论了这一机制的双重效应，一方面激励消费者留下反馈，另一方面督促卖家努力提供高质量的产品与服务；Li and Xiao（2014）在上篇文章的基础之上进行了拓展，提出境况较差的卖家会努力提供高质量的交易，如果卖家选择了RFF，那么它将竭尽全力提供高质量的服务，因此买家会倾向于购买有RFF的商品；Cabral and Li（2015）在eBay上进行了一系列的对照实地实验，卖家提出提供(任何)反馈的货币返利，发现当交易质量较高时，买家给予这些卖家更频繁的反馈和更有利的反馈，但当交易质量较低时，提供回扣会显著降低负反馈的可能性。
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基本假设
RFF的作用机制类似于广告理论（Nelson，1970）：只有对产品和服务质量满意的消费者才会进行正向的反馈，因此只有预期会得到正反馈的卖家，也即产品与服务都为高质量的卖家，才会通过提供RFF激励消费者留下反馈。所以反馈市场的均衡为：卖家利用RFF作为高质量的可信信号，将消费者的好体验与坏体验区分开，从而吸引更多的消费者，带来更多的销量。
基于以上的理论基础，本文提出了五个关于卖方策略与买方反应的假设。
卖方策略假设1（S1，信号假设）：相比于低质量产品，卖家更倾向于对高质量产品使用RFF，因为高质量产品预期可以获得更多的正向的评价，从而能更好地建立起声誉；
卖方策略假设2（S2，建立声誉假说）：当商品缺乏评级时，卖家更倾向于采用RFF，因为急需RFF来增加销量，拓宽市场。
买家反应假设1（B1，消费者信念假设）：RFF会带来更高的销量，且这一结果来源于价格折扣效应与信号效应的双重作用，需要将信号效应从中识别出来；
买家反应假设2（B2，无效评分假设）：RFF商品往往会收到更多的无效评分，这是由于信号效应的作用，有一部分不愿意留下反馈或者对于折扣没有兴趣，但是关心高质量信号的人，因为受到RFF这个信号回来购买产品，留下了更多无效的评价；
买家反应假设3（B3，长评假设）：相对于没有使用RFF的产品，有RFF的产品反馈会更长，因为消费者为了获得返利，会更加认真写评价。
数据与实证
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本文用到的数据：淘宝平台从2012年9月至2013年2月六个月内，在四种商品品类（面膜、牛仔裤、手机、存储卡）中随机抽取的13018个卖家的114090个商品，包括以下三个部分：
（1）交易数据：交易ID、商品ID、商品所属类别ID、买家ID、卖家ID、销售数量、交易总价（包括运费）、时间点（如：2013-01-08 23:15:49）以及相应的评级信息。
（2）卖家数据：地点（省份）、服务承诺（比如是否支持七天无理由退款）、日常声誉（包括评分、评级、好评率）。
（3）产品特征数据：返利信息、平均交易价格、评论反馈信息（平均好评率、长评率、有效好评率等）、每月销量。
本文的基本回归模型包含两个回归方程，分别验证了卖方策略假设与买方反应假设：
为虚拟变量，表示卖家s的产品i在t期是否提供返利；
包括采用返利前的产品特性的变量（销量、好评率、中差评率等）；
包括卖家信息的变量；
为时间固定效应；
为卖家固定效应。
为与每条买方反应假设相关的被解释变量（销量或评价）；
为t时卖方s对产品i的返利选择；其余变量同上。
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回归结果
（1）基本趋势：有返利的商品的月平均销售额远远高于没有返利的商品（证实买方信念假设），且月均有效评价和长评价的数量趋势也是如此，无效评价也变多了（证实无效评价假说），证实了RFF具有信号传递效应。
（2）验证卖方决策假设：第一，卖家更倾向于选择高质量商品使用返利，商品的好评率提高10%，选择RFF的平均概率提高0.65%，结论与S1一致；第二，如果商品还未获得任何评价，则卖家更可能选择这类商品提供返利，结论与S2一致。
（3）验证买方反应假设：第一，商品的返利平均提高了大约36%的销量，结论与B1一致；第二，返利大约增加了13.6%的无效评价，证实了B2，基于无效评价假设，进一步可以测算出RFF的信号效应，因为如果无效评价数量提高，则说明存在对于价格折扣不感兴趣但却关注高质量信号的消费者；第三，提供返利使商品的有效评分比率（信息量更大）提高了近7%，另外，提供返利使商品评价长度比率提高了7%，结论与B3一致。
（4）稳健性检验：文章从三个方面对结果进行了稳健性检验，包括产品质量的衡量、产品类目以及时期跨度的选择。第一，用多字数好评率替代好评率来衡量产品的质量高低；第二，将数据按商品类别分为四组，分别估计每一类商品的返利的平均影响；第三，将时间窗口改为两周一期，或者间每期只包括每个月的前15天，留出两周的间隔。结果发现，最终结论均与之前一致，所以结论是稳健的。
结论
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推文作者简介：
陈慧铭，上海财经大学商学院，产业经济学硕博连读研究生；研究方向：产业组织理论。欢迎与我互动交流：chm19821235886@163.com
Abstract
Seller reputation, generated by buyer feedback, is critical to fostering trust in online marketplaces. Marketplaces or sellers may choose to compensate buyers for providing feedback. Signaling theory predicts that only sellers of high‐quality products will reward buyers for truthful feedback, especially when a product lacks any feedback and when the seller is not established. We confirm these hypotheses using Taobao's reward‐for‐feedback mechanism. High‐quality products, especially without established feedback, are chosen for feedback rewards, which cause sales to increase by 36%. Marketplaces and consumers can therefore benefit from allowing sellers to buy feedback and signal their high‐quality products in the process.
香樟经济学术圈征稿
香樟经济学术圈
本期小编：崔士林