KnigaRead.com/
KnigaRead.com » Книги о бизнесе » О бизнесе популярно » Никола Димитри - Руководство по закупкам

Никола Димитри - Руководство по закупкам

На нашем сайте KnigaRead.com Вы можете абсолютно бесплатно читать книгу онлайн Никола Димитри, "Руководство по закупкам" бесплатно, без регистрации.
Перейти на страницу:

517

Заметьте, что многие из обязательств покупателя (в сущности, графики платежей) могут быть легко определены в контракте и, следовательно, проведены в жизнь судом. В этом случае механизмы репутации не столь полезны, так как сам контракт в состоянии защитить продавца от нечестного поведения покупателя. Силы репутации намного более важны, когда значимые аспекты торговли не могут быть определены в контракте. Подробнее о неконтрактуемых измерениях в закупках см. также Главу 4

518

См.: [Klein et al., 2005]. Взаимный обмен/репрессалии требуют возможности наблюдать и реагировать на обратную связь, которая существует только тогда, когда обратная связь наблюдается до окончания периода, в течение которого можно дать обратную связь.

519

См., например, работу: [Dellarocas, 2005]. Автор рассуждает, было ли бы для eBay эффективнее переключиться на шкалу Amazon. Деларокас (2005) анализирует группу механизмов стиля eBay и показывает, что бинарный механизм обратной связи (сделка «положительная» или «отрицательная»), при котором отображается сумма недавних оценок, приводит к высокому уровню сотрудничества между участниками, и такое сотрудничество стабильно в течение долгого времени. Эффективность механизма невозможно улучшить более сложной рейтинговой шкалой (такой как шкала Amazon) или отображением всей истории обратной связи.

520

Например, мы можем также учесть число участников, оставляющих обратную связь. Предположим, один продавец столкнулся с K покупателями для совершения в общей сложности N сделок. Продавец, возможно, взаимодействовал более одного раза с некоторыми или всеми K покупателями. Теперь вычислим среднюю оценку последних М сделок для каждого из K пользователей. Затем вычислим среднее арифметическое этих средних оценок. Так мы получаем своего рода обобщенную формулу, в которой можно соответственно подбирать K и М. Устанавливая особые значения для K и М, мы возвращаемся к особым случаям: например, установив N = 1, мы получаем среднюю оценку, поставленную последними отдельными K пользователями. Установив N = K = 1, мы получаем особый случай, в котором имеет значение только последняя оценка. В случае необходимости N и K можно выбрать произвольно большими, чтобы рассмотреть более долгую историю обратной связи. Например, предположим, что 3 покупателя, А, B, C, вступали в торговые отношения 4, 3, 4 раза с продавцом D, оценив его (0, 0, 1, 0), (1, 1, 1) и (1, (–1), (–1), (–1)) соответственно. Если мы ограничим внимание средним арифметическим двух самых последних оценок (выделенных жирным шрифтом), то средняя оценка для каждого пользователя будет следующей: 0,5 для A, 1 для B и – 1 для C. Простое среднее арифметическое этих оценок будет (0,5 + 1–1) / 3 = 0,16. Заметьте, что репутация, основанная на последней оценке, была бы (0 + 1–1) / 3 = 0.

521

См. обсуждение и формальный анализ методов иммунизации обратной связи в работах [Dellarocas, 2000, 2003, 2004, 2006; Douceure, 2002; Cheng, Friedman, 2005].

522

См.: [Mayzlin, 2006; Dellarocas, 2006b] для получения дальнейшей информации о манипуляциях в ситуациях, где неудачный выбор представляет главную проблему.

523

В работах [Resnick et al., 2000; Dellarocas, 2003] приводится критическое обсуждение на тему политики раскрытия информации и медиаторов обратной связи.

524

Подробнее по теме динамики репутации см.: [Holmstrom, 1999; Cripps et al., 2004].

525

См.: [Resnick et al., 2000].

526

Этот вопрос поднимается в статье [Resnick et al., 2000].

527

Авторы исследования [Chwelos et al., 2005] провели эксперимент, в котором профили репутации на eBay были скорректированы так, чтобы отображать информацию о стоимости трансакции с целью проверить реакцию пользователей. Как ни удивительно, дополнительная информация не имеет большого значения в том, как участники воспринимают кредитоспособность других участников.

528

Это случай итальянского законодательства, регулирующего государственные закупки.

529

Однако эта стратегия эффективна только в случае, если количество сделок является «скрытой» информацией. Если количество сделок публично наблюдаемо, новых участников можно без труда отличить от действующих, и введением репутации входа барьер входа не снимается. Высокая степень прозрачности позволяет узнать, является ли участник новым, но препятствует тому, чтобы участники «скрывались». Напротив, когда прозрачность низка, нелегко отличить новых участников от действующих, но это снижает значение репутации для действующих участников и, следовательно, дисциплинарную силу механизма обратной связи. Таким образом, максимизация эффектов прозрачности и репутации находится в противоречии со снижением информационных барьеров входа: чем выше прозрачность, тем больше значение репутации действующих поставщиков и тем выше информационные барьеры входа, и наоборот.

530

Экономический экскурс в тему см.: [Mailath, Samuelson, 2001]. Касательно практики, OGC (Министерство государственной торговли Соединенного Королевства) использует «светофорную» модель оценки поставщиков (зеленый, желтый, красный). Поставщикам дают уровень желтого света (средний) в начале договорных отношений, и этот уровень обновляется в зависимости от производительности.

531

Предоставление обратной связи может оказаться полезным, когда агент стремится приобрести репутацию участника, предоставляющего определенный вид обратной связи, но для этого требуется, чтобы платформа была разработана таким образом, чтобы можно было легко отследить информацию о предоставлении (а не получении) обратной связи каждым участником.

532

Авторы работы [Dini, Spagnolo, 2005] проводят более подробный анализ этой проблемы.

533

Полностью аналогичная проблема возникает, когда покупатель хочет собрать информацию относительно «удовлетворенности потребителя» среди пользователей закупленных товаров и находит всю собранную информацию «случайной», т. е. субъективной и не поддающейся проверке. Ложность предоставленной информация нельзя доказать в суде, следовательно, предоставление ложной информации не может быть наказано. Подробнее об этой проблеме см. также Главу 4 и работу [Dini, Spagnolo, 2005b].

Перейти на страницу:
Прокомментировать
Подтвердите что вы не робот:*