Как в формате B, так и в формате C строго отрицательные отзывы можно, тем не менее, собирать с целью мониторинга. Это позволит отследить проблематичные трансакции и установить некоторые допустимые пределы для возможных напоминаний продавцам. Заметьте, что мониторинг трансакций без использования собранной информации может быть рискованным; репутация завышается, если отрицательные отзывы собирать, но не подсчитывать. Также это может создать дискриминацию относительно всех продавцов, которые признаны хорошими подрядчиками.
18.6.3. Механизмы обратной связи и рамочные договоры
Consip уполномочен Министерством экономики и финансов заключать рамочные договоры национального значения. Рамочные договоры позволяют всем государственным учреждениям в Италии покупать широкий диапазон товаров и услуг по фиксированной цене заключенного рамочного соглашения и в объеме, не превышающем установленный максимум. Рамочный договор регулирует отношения между Consip и подрядчиком и другие общие условия, при которых органы государственного управления могут получить право на заключение такого договора и которые должен выполнять подрядчик (длительность контрактов, графики отгрузки, минимальная покупка и т. д.).
Как отмечалось во введении, закупочные договоры поставок, как и многие другие, могут быть неполными и содержать несколько неподдающихся проверке качественных измерений. В очень конкурентных средах продавцы могут подавать агрессивные заявки и впоследствии возмещать потерянную прибыль, минимизируя неконтрактуемое качество. Когда контракты долговременны и включают большое количество товаров или услуг, проблемы качества стоят более остро, потому что продавцы могут плохо выполнять свои обязательства в большом масштабе и в течение длительного времени.
Эти аргументы предполагают, что в рамочных контрактах механизмы обратной связи могут также играть ключевую роль: стимулировать продавцов «прибегнуть к качеству». Один простой и эффективный способ достижения этой цели состоит в том, чтобы обеспечить перенос информации с рынка в рамочные договоры. Это достигается напрямую путем предоставления доступа к информации о репутации пользователям платформы и лицам, не являющимся ее участниками. Если репутация будет отображаться на веб-странице Consip, очевидно, что продавцы будут вынуждены прилагать больше усилий к выполнению своих договорных обязательств с целью создания хорошего имиджа.
Приобретенная репутация может также использоваться продавцом в частных коммерческих отношениях. Мобильность информации будет действовать автоматически. Продавец может увеличить свои бизнес-возможности, используя хорошую репутацию, приобретенную в государственном секторе, чтобы сохранить имеющихся клиентов и убедить новых вступить с ним в сотрудничество.
Литература по онлайн-механизмам обратной связи значительно расширилась в последние годы. Экономисты, а также программисты внесли большой вклад в развитие исследований и прикладных разработок в этой области. Деларокас [Dellarocas, 2003, 2006] дает интересный обзор теоретических и практических вопросов разработки механизмов обратной связи, а в работе [Dellarocas, 2005] представляет формальный анализ механизмов обратной связи типа eBay и их надежности при отсутствии обратной связи и манипуляциях. Фридман и Резник [Friedman, Resnick, 2001] сосредотачиваются на проблеме анонимности и смены имен.
Авторы работы [Resnick, Zeckhauser, 2002] представляют интересный взгляд на систему репутации eBay и некоторые эмпирические результаты ее исследования, обращая особое внимание на проблему предоставления обратной связи и взаимного обмена отзывами. Эмпирический анализ эффективности систем репутации, с особым акцентом на eBay, проводится в работах [Bajari, Hortacsu, 2004; Cabral, Hortacsu, 2004; Klein et al., 2005]. Вклад исследования [Mailath, Samuelson, 2001] весьма полезен для решения проблемы входной репутации. Дини и Спагноло [Dini, Spagnolo, 2005a, 2005b] сосредотачиваются на разработке механизма обратной связи с упором на государственные платформы электронных закупок, также обсуждая несколько новых вопросов, которых и мы коснулись в этой главе. Авторы работ [Avery et al., 1999; Miller et al., 2005] представляют механизмы ценообразования и субсидирования, имеющие целью стимулировать достаточное и честное предоставление оценок.
Reputation Research Network, сеть онлайн-обсуждений в области исследования и разработки механизмов обратной связи, на своем вебсайте предоставляет доступ ко многим из работ, на которые мы ссылались в сносках этой главы.
Akerlof G.A. The Market for Lemons: Quality Uncertainty and the Market Mechanisms // The Quarterly Journal of Economics. 1970. 84 (3). Р. 488–500.
Avery C., Resnick P., Zeckhauser R. The Market for Evaluations // American Economic Review. 1999. 89 (3). Р. 564–584.
Ba S., Pavlou P. Evidence of the Effect of Trust Building Technology in Electronic Markets: Price Premiums and Buyers Behaviour // MIS Quarterly. 2002. 26 (3). Р. 243–268.
Bajari P., Hortacsu A. Economic Insight from Internet Auctions // Journal of Economic Literature. 2004. 62. Р. 457–492.
Bolton G.E., Katok E., Ockenfels A. How Effective are Online Feedback Mechanisms? An Experimental Investigation: Discussion Paper 25.2002, Max Plance Institute for Research into Economic Systems, Jena, Germany, 2004.
Cabral L., Hortacsu A. The Dynamics of Seller Reputation: Theory and Evidence from eBay (April 2004): CEPR Discussion Paper № 4345. (http://econ.eller.arizona.edu/downloads/Seminars/CabralHortacsu_Feb04.pdf)
Cheng A., Friedman E. Sybilproof Reputation Mechanisms, Proceedings of 3d Workshop on the Economics of Peer-2-Peer Systems (P2PECON), Philadelphia, PA, 2005.
Chwelos P., Dhar T. Caveat Emptor: Differences in Online Feedback Mechanisms, Manuscript. Sauder School of Business, University of British Columbia, 2005.
Chwelos P., Brydon M., Benbasat I. Fooling Most of the People Most of the Time: Combating Reputation Manipulation on eBay: Working Paper, Sauder School of Business, University of British Columbia. 05-MIS-001. 2005.
Cripps M., Mailath G., Samuelson L. Imperfect Monitoring and Impermanent Reputations // Econometrica. 2004. 72 (2). Р. 407–432.
Dellarocas C. Immunizing Online Reputation Reporting Systems against Unfair Ratings and Discriminatory Behavior. Proceedings of the 2nd ACM Conference on Electronic Commerce, Minneapolis, MN. October. 2000. Р. 17–20.
Dellarocas C. The Digitization of the Word of Mouth: Promise and Challenges of Online Feedback Mechanisms // Management Science. 2003. 49 (10). Р. 1407–1424.
Dellarocas C. Building Trust On-Line: The Design of Robust Reputation Mechanisms for Online Trading Communities // G. Doukidis, N. Mylonopoulos, N. Pouloudi (eds.) Information Society or Information Economy? A Combined Perspective on the Digital Era. Idea Book Publishing, 2004. Р. 95–113.
Dellarocas C. Reputation Mechanism Design in Online Trading Environments with Pure Moral Hazard // Information Systems Research. 2005. 16 (2). June. Р. 209–230.
Dellarocas C. Feedback Mechanisms // T. Hendershott (ed.) Handbook of Information Systems and Economics. Elsevier Publishing, 2006а.
Dellarocas C. Strategic Manipulation of Internet Opinion Forums: Implications for Mailath G.J., Samuelson L. (2001). Who Wants a Good Reputation? // Review of Economic Studies. 2006b. 68. Р. 415–441.
Consumers and Firms // Management Science. 52 (10). October.
Dewan S., Hsu V. Addverse Selection in Reputations-Enabled Electronic Markets: Evidence form Online Stamp Auctions // Journal of Industrial Economic. 2001. 52(4). Р. 497–516.
