大數(shù)據(jù)時(shí)代我國信用評級業(yè)重構(gòu)研究

章向東+鐘為亞

摘 要：次貸危機(jī)和歐債危機(jī)暴露出信用評級業(yè)自身發(fā)展問題重重，大數(shù)據(jù)時(shí)代信用評級業(yè)面臨著顛覆性的技術(shù)革命。要實(shí)現(xiàn)我國信用評級業(yè)重構(gòu)，把握未來信用評級業(yè)方向，可行路徑在于信用評級業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)平臺融合發(fā)展。要達(dá)到融合發(fā)展的合意結(jié)果，互聯(lián)網(wǎng)平臺要著力推動信用大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用；信用評級機(jī)構(gòu)要主動擁抱互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺；監(jiān)管部門要積極協(xié)調(diào)好隱私保護(hù)與大數(shù)據(jù)利用。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)時(shí)代；數(shù)字經(jīng)濟(jì)；信用評級業(yè)；重構(gòu)

一、引 言

人、機(jī)、物三元世界的高度融合引發(fā)了數(shù)據(jù)規(guī)模的爆炸式增長和數(shù)據(jù)模式的高度復(fù)雜化，世界已進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)化的大數(shù)據(jù)時(shí)代。{1}{2}2012年3月，美國奧巴馬政府宣布推出“大數(shù)據(jù)研究與發(fā)展倡議”（Big Data Research and Development Initiative）。該計(jì)劃將投資兩億多美元，用于推動和改善與大數(shù)據(jù)相關(guān)的收集、組織、分析工具及技術(shù)。{3}奧巴馬政府把大數(shù)據(jù)定義為“未來的新石油”，將大數(shù)據(jù)從商業(yè)行為上升到了國家戰(zhàn)略層面。2014年春運(yùn)期間，百度公司上線了一項(xiàng)技術(shù)品牌項(xiàng)目“百度遷徙”，該項(xiàng)目利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，動態(tài)、實(shí)時(shí)地展現(xiàn)了中國春節(jié)前后人口遷徙的軌跡與特征。{4}

數(shù)字經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展，規(guī)模和邊界不斷擴(kuò)大，擁有巨大的活力和發(fā)展空間。{5}據(jù)《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》，中國2013年網(wǎng)民規(guī)模達(dá)6.18億，互聯(lián)網(wǎng)普及率為45.8%，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有堅(jiān)實(shí)的用戶基礎(chǔ)。據(jù)工信部數(shù)據(jù)，2014年第一季度，我國信息消費(fèi)規(guī)模達(dá)6 910億元，增長22.3%；在2013年，我國電子商務(wù)交易額突破了10萬億元，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展勢頭強(qiáng)勁。同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)正在不斷“吞噬”傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)生根本性變革。{6}尤其是互聯(lián)網(wǎng)金融的出現(xiàn)，加速了去金融中介化，帶來了普世金融，顛覆了傳統(tǒng)的金融業(yè)模式，給金融業(yè)帶來了一種新的發(fā)展思維和理念，正引發(fā)金融業(yè)的深度變革。{7}信用評級業(yè)作為傳統(tǒng)的金融行業(yè)之一，重構(gòu)跡象已初現(xiàn)端倪。

二、信用評級：大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)字經(jīng)濟(jì)的命脈

當(dāng)前世界經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)出信用全球化發(fā)展趨勢，信息技術(shù)的發(fā)展將整個(gè)世界連為一體，帶來了信用的網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展，由此信用評級成為“地球村”數(shù)字經(jīng)濟(jì)活動的命脈。

1. 信用評級是數(shù)字經(jīng)濟(jì)交易雙方的“名片”

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代交易雙方來自世界各地，雙方存在著嚴(yán)重的信息不對稱，信用評級機(jī)構(gòu)運(yùn)用自身獨(dú)有的技術(shù)、人才和經(jīng)驗(yàn)優(yōu)勢，對交易雙方進(jìn)行評級，以簡單的符號傳遞其信用風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，信用等級“名片”將促進(jìn)市場的優(yōu)勝劣汰機(jī)制。獲得高信用等級交易主體更容易被市場接受，交易量會越來越大，獲得發(fā)展，而低信用等級的交易主體將被市場淘汰。買賣雙方在交易中的信用行為也將影響其信用等級，信用等級又將決定最終受益，形成良性循環(huán){8}，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)交易發(fā)展繁榮。

2. 信用評級是數(shù)字經(jīng)濟(jì)資金融通的“橋梁”

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，借貸行為存在嚴(yán)重的逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)問題，如果缺乏客觀準(zhǔn)確的信用評級，信譽(yù)差的借貸者傾向于舉借更多的債務(wù)，并且其用途也得不到保證，導(dǎo)致資金融通不可持續(xù)。當(dāng)前，數(shù)字經(jīng)濟(jì)資金融通以互聯(lián)網(wǎng)金融模式最為盛行。手機(jī)銀行和P2P（peer-to-peer）是互聯(lián)網(wǎng)金融的兩種主要模式{9}，其中又以P2P最能體現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融特性，故本文以P2P為例來說明信用評級在數(shù)字經(jīng)濟(jì)資金融通中的“橋梁”作用。在2013年，我國P2P公司倒閉70家，涉資金額12億元，給投資者帶來了巨大損失。究其原因，除了詐騙、自融資等道德風(fēng)險(xiǎn)問題外，一個(gè)共同的根本原因就是缺乏借貸者信用數(shù)據(jù)，信用評級層次區(qū)分不清晰，風(fēng)險(xiǎn)控制受限，壞賬率高企導(dǎo)致公司經(jīng)營困難。2013年，我國P2P貸款額達(dá)680.3億元，同比增長近兩倍，呈現(xiàn)出井噴式增長態(tài)勢。預(yù)計(jì)2014年突破1 000億元，2014～2016年將保持超過100%的平均增長率（圖1，數(shù)據(jù)來源于艾瑞咨詢公司）。沒有信用評級，數(shù)字經(jīng)濟(jì)資金融通難以得到有效的保障。

3. 信用評級是數(shù)字經(jīng)濟(jì)健康運(yùn)行的“血脈”

一方面，信用評級打通了線上線下的信息分割，決定著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的正常運(yùn)行。線下企業(yè)獲得了信用評級就等于獲得了線上活動的“通行證”，線上企業(yè)獲得的信用評級也將為其線下活動創(chuàng)造便利；另一方面，信用評級起著輔助監(jiān)管的作用。信用評級結(jié)果在金融監(jiān)管方面用來限制被監(jiān)管機(jī)構(gòu)的投資范圍，決定金融機(jī)構(gòu)的資本充足率，定義信息披露要求，將信用評級與市場準(zhǔn)入掛鉤。{10}數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，信用評級通過揭示線上經(jīng)濟(jì)活動的信用風(fēng)險(xiǎn)，為監(jiān)管調(diào)控部門提供重要的行業(yè)狀況信號，起到表征數(shù)字經(jīng)濟(jì)健康程度的作用。

三、大數(shù)據(jù)時(shí)代我國信用評級業(yè)面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)

1. 大數(shù)據(jù)時(shí)代信用評級業(yè)發(fā)展的國際國內(nèi)態(tài)勢

金融危機(jī)和歐洲主權(quán)債務(wù)危機(jī)暴露出信用評級業(yè)存在壟斷、利益沖突、順周期性等嚴(yán)峻問題，國際社會對信用評級的水平和效果產(chǎn)生了嚴(yán)重懷疑，大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來將加速全球信用評級業(yè)進(jìn)入后危機(jī)重構(gòu)時(shí)期。

一是大數(shù)據(jù)將打破信用評級壟斷。標(biāo)普、穆迪和惠譽(yù)三大評級公司幾乎壟斷了現(xiàn)行的國際信用評級體系，這會導(dǎo)致兩個(gè)問題：首先占主導(dǎo)地位的信用評級機(jī)構(gòu)會排斥新的進(jìn)入者，其次占主導(dǎo)地位的信用評級機(jī)構(gòu)會降低他們提供服務(wù)的質(zhì)量，以降低成本獲取更高的收益。{11}后危機(jī)時(shí)代發(fā)展民族信用評級機(jī)構(gòu)，并由民族評級機(jī)構(gòu)主導(dǎo)和調(diào)控本國評級市場成為各國共同訴求。{12}大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)，使得信用評級不再是少數(shù)機(jī)構(gòu)的專利，拓寬了信用數(shù)據(jù)來源，全球信用評級主體將多元化。

二是大數(shù)據(jù)將改善發(fā)行人付費(fèi)制度帶來的利益沖突?，F(xiàn)行信用評級收費(fèi)制度為發(fā)行人付費(fèi)制度，信用評級機(jī)構(gòu)為了爭取業(yè)務(wù)，存在著評級機(jī)構(gòu)與發(fā)行人合謀，給發(fā)行人虛高評級以換取發(fā)行人的評級業(yè)務(wù)和費(fèi)用收入的道德風(fēng)險(xiǎn)，將嚴(yán)重?fù)p害投資者利益。{13}大數(shù)據(jù)技術(shù)支撐下，數(shù)據(jù)量的大小與復(fù)雜程度已經(jīng)不再是信用評級的障礙，這將促使信用評級業(yè)盈利模式的轉(zhuǎn)變和“聲譽(yù)約束機(jī)制”的回歸。

三是大數(shù)據(jù)技術(shù)將改善信用評級業(yè)信息披露狀況。信用評級機(jī)構(gòu)作為獨(dú)立第三方、“社會監(jiān)管者”，具有信息披露義務(wù)，卻極少公布其評級方法和程序，信用評級的調(diào)整理據(jù)不透明。{14}大數(shù)據(jù)信用評級程序和方法公開透明，數(shù)據(jù)來源廣泛、數(shù)據(jù)分析深刻、客觀，大數(shù)據(jù)信用評級將推動行業(yè)信息更加公開透明。

2. 信用評級業(yè)面臨大數(shù)據(jù)的顛覆性技術(shù)革命

大數(shù)據(jù)具有3V特點(diǎn){15}：規(guī)模浩大（Volume）、類型多樣（Variety）、生成快速（Velocity），由此將從以下三方面引發(fā)信用評級業(yè)的技術(shù)革命：

一是基于海量數(shù)據(jù)，信用評級結(jié)果客觀、準(zhǔn)確。大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)之一就是數(shù)據(jù)量浩大。截至2012年底，阿里巴巴中國站會員數(shù)量達(dá)5 200萬，企業(yè)會員800萬，淘寶職業(yè)商戶達(dá)700萬戶，龐大的客戶群體在線進(jìn)行交易，產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，海量數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著海量信用信息，為信用分析提供了客觀的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。二是立足于多樣化的信用評價(jià)指標(biāo)。在P2P網(wǎng)絡(luò)信貸中，收入、現(xiàn)金流、信貸記錄等“硬指標(biāo)”所能提供的信用信息有限，借款人與貸款人存在著嚴(yán)重的信息不對稱。社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳遞出貸款人風(fēng)險(xiǎn) ，這一“軟信息”顯著改善了信息不對稱狀況，增加了貸款可能性，降低了貸款利率。{16}可以預(yù)見，大數(shù)據(jù)技術(shù)將會導(dǎo)致能夠利用的信用評級數(shù)據(jù)類型更加豐富多樣，對傳統(tǒng)信用評級方法產(chǎn)生巨大沖擊。三是評級調(diào)整更加具有時(shí)效性、前瞻性。大數(shù)據(jù)依托于云計(jì)算，數(shù)據(jù)挖掘和分析快速而高效。通過實(shí)時(shí)動態(tài)把握客戶交易數(shù)據(jù)，能夠及時(shí)發(fā)覺異常狀況。對產(chǎn)業(yè)鏈條前后端的全面把握，更有利于及時(shí)揭示風(fēng)險(xiǎn)，對于宏觀經(jīng)濟(jì)形勢的把握更具有前瞻性，從而改善傳統(tǒng)信用評級業(yè)的順周期性。

據(jù)以上可知，大數(shù)據(jù)技術(shù)將從根本上改善信用評級結(jié)果。更加客觀、準(zhǔn)確和及時(shí)地公布評級結(jié)果，更具公信力，評級更具效率，必將顛覆傳統(tǒng)的信用評級體系，技術(shù)“革命”將引發(fā)信用評級業(yè)制度“革命”。我國信用評級業(yè)起步晚，若沿著傳統(tǒng)信用評級業(yè)的思路改革，必步人后塵。面對行業(yè)外的競爭與挑戰(zhàn)，我國信用評級業(yè)如果不主動變革，將會被互聯(lián)網(wǎng)平臺重構(gòu)。如果把握住大數(shù)據(jù)時(shí)代的契機(jī)，適應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)造出的新的信用評級需求，重構(gòu)我國信用評級業(yè)，必將打破國際信用評級壟斷，實(shí)現(xiàn)全球信用評級體系的再平衡。

3. 信用評級業(yè)面臨與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)融合的強(qiáng)烈需求

謀求與互聯(lián)網(wǎng)平臺融合發(fā)展是我國信用評級業(yè)實(shí)現(xiàn)重構(gòu)的必由之路。電商平臺、互聯(lián)網(wǎng)金融的出現(xiàn)和發(fā)展帶來客戶交易數(shù)據(jù)的劇增，海量數(shù)據(jù)背后是一個(gè)復(fù)雜的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，通過對這一網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的相關(guān)分析，挖掘出隱藏在數(shù)據(jù)中的信用資源，這是互聯(lián)網(wǎng)金融的核心所在{17}，也是現(xiàn)代信用評級業(yè)重構(gòu)的關(guān)鍵所在。信用評級機(jī)構(gòu)要主動適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來的沖擊，用大數(shù)據(jù)思維和技術(shù)做信用評級。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)與信用評級業(yè)存在著合作的基礎(chǔ)與需求?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)在數(shù)據(jù)積累和分析上有著天然的優(yōu)勢，海量數(shù)據(jù)蘊(yùn)藏著豐富的信用信息，如阿里金融依托于阿里巴巴集團(tuán)內(nèi)部的電商平臺，通過挖掘客戶交易信息，建立了信用評價(jià)體系和信用數(shù)據(jù)庫，據(jù)此為十萬多家小企業(yè)提供貸款，但是依然存在業(yè)務(wù)渠道狹小、經(jīng)驗(yàn)不足、相關(guān)人才缺乏的問題。{18}信用評級機(jī)構(gòu)有著成熟的業(yè)務(wù)操作經(jīng)驗(yàn)、穩(wěn)固的客戶群體，但是從國際信用評級機(jī)構(gòu)所暴露出來的問題可以看到，信用評級機(jī)構(gòu)在評級的前瞻性、及時(shí)性、客觀性等方面存在著嚴(yán)重的缺陷。因此互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)與信用評級機(jī)構(gòu)存在著相互合作的需求。

當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)平臺與信用評級機(jī)構(gòu)合作還比較少。大數(shù)據(jù)信用評級多局限于互聯(lián)網(wǎng)金融內(nèi)部，如P2P網(wǎng)絡(luò)信貸平臺中利用自身借貸平臺數(shù)據(jù)對借款人進(jìn)行評分；而阿里金融依托于阿里巴巴、淘寶等電子商務(wù)平臺商戶數(shù)據(jù)進(jìn)行信用評分，屬于內(nèi)部評級。而傳統(tǒng)信用評級機(jī)構(gòu)則局限于傳統(tǒng)信用評級技術(shù)和方法，缺乏大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)思維。對于信用評級結(jié)果的改善多基于改進(jìn)評級程序、加強(qiáng)外部監(jiān)管等?；诖朔N市場狀況，有必要探討如何促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)平臺與信用評級機(jī)構(gòu)的融合發(fā)展。

四、大數(shù)據(jù)時(shí)代我國信用評級業(yè)重構(gòu)路徑演化博弈分析

1. 演化博弈模型設(shè)定

理性經(jīng)濟(jì)人假設(shè)是西方經(jīng)濟(jì)學(xué)中的經(jīng)典假設(shè)，但是由于經(jīng)濟(jì)形勢復(fù)雜和認(rèn)識能力受限等問題，經(jīng)濟(jì)人在做出決策時(shí)往往表現(xiàn)出“有限理性”，最開始不能或不會采用完全理性條件下的最優(yōu)策略。{19}演化博弈模擬經(jīng)濟(jì)人在非理性條件下，通過競爭與合作等行為相互學(xué)習(xí)，調(diào)整行為策略，最終達(dá)到“進(jìn)化穩(wěn)定策略（ESS）”。為了探究影響信用評級機(jī)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)平臺合作的因素，本文構(gòu)建了一個(gè)信用評級機(jī)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)平臺合作演化博弈。

（1）參與方：參與博弈的主體為互聯(lián)網(wǎng)平臺和信用評級機(jī)構(gòu)。

（2）行為策略：互聯(lián)網(wǎng)平臺和信用評級機(jī)構(gòu)都有兩種博弈策略。互聯(lián)網(wǎng)電商平臺可以選擇提供大數(shù)據(jù)技術(shù)和不提供大數(shù)據(jù)技術(shù)，即{提供，不提供}；信用評級機(jī)構(gòu)可以選擇合作和不合作，即{合作，不合作}。

（3）行為策略所占的比例：假定在博弈中，在互聯(lián)網(wǎng)平臺和信用評級機(jī)構(gòu)群體中各隨機(jī)抽取一個(gè)成員配對進(jìn)行博弈，互聯(lián)網(wǎng)平臺群體中選擇提供大數(shù)據(jù)技術(shù)所占比例為x，選擇不提供大數(shù)據(jù)技術(shù)的比例為1-x；信用評級機(jī)構(gòu)群體中選擇合作的比例為y，選擇不合作的比例為1-y。

（4）支付：互聯(lián)網(wǎng)平臺選擇提供大數(shù)據(jù)技術(shù)的成本為C，成功合作獲得的收益為V1，如果未能獲得合作，則C成為沉沒成本；信用評級機(jī)構(gòu)提供信用評級服務(wù)的收益為P，不進(jìn)行大數(shù)據(jù)技術(shù)升級的成本為C0，在與電商平臺合作時(shí)獲得大數(shù)據(jù)支撐的成本為V1，即互聯(lián)網(wǎng)平臺獲得的收益，體現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)平臺提供大數(shù)據(jù)的價(jià)值；如果信用評級機(jī)構(gòu)自身進(jìn)行大數(shù)據(jù)技術(shù)升級，成本為C2。顯然C2>V1>C。由此可得如圖2所示的支付矩陣。

2. 演化博弈模型分析

五、大數(shù)據(jù)時(shí)代我國信用評級業(yè)重構(gòu)的政策建議

1. 互聯(lián)網(wǎng)平臺要著力推動信用大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用

由演化博弈結(jié)果可知，要促進(jìn)我國信用評級業(yè)重構(gòu)，互聯(lián)網(wǎng)平臺合作意愿的增強(qiáng)來源于大數(shù)據(jù)技術(shù)成本的降低。信用資源具有網(wǎng)絡(luò)外部性的特點(diǎn)，應(yīng)用得越廣泛越具有價(jià)值，而信用大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用以數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一為前提?！吨袊髷?shù)據(jù)技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書》指出大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)存在廣泛的異構(gòu)性，表現(xiàn)在：（1）數(shù)據(jù)類型從以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主轉(zhuǎn)向結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化三者融合；（2）數(shù)據(jù)產(chǎn)生方式的多樣性帶來數(shù)據(jù)源變化；（3）數(shù)據(jù)存儲方式的變化，越來越多的數(shù)據(jù)不能僅僅采用關(guān)系數(shù)據(jù)庫存儲，需要新的存儲方式應(yīng)對數(shù)據(jù)爆炸。大數(shù)據(jù)的異構(gòu)性帶來了數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)分析的困難，不利于降低利用成本。對各領(lǐng)域的信用數(shù)據(jù)，應(yīng)該統(tǒng)一格式，統(tǒng)一系統(tǒng)接口標(biāo)準(zhǔn)，相互分享數(shù)據(jù)，促進(jìn)大數(shù)據(jù)信用分析的廣泛應(yīng)用。

2. 信用評級機(jī)構(gòu)要主動擁抱互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺

信用評級機(jī)構(gòu)要積極尋求與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺融合發(fā)展，這是信用評級機(jī)構(gòu)避免行業(yè)危機(jī)的必由之路。信用評級業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行信用評級帶來的一系列收益體現(xiàn)為成本的下降，而信用評級業(yè)自身發(fā)展大數(shù)據(jù)技術(shù)成本高昂，因此要積極尋求與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的技術(shù)合作。（1）思想現(xiàn)行?！按髷?shù)據(jù)”正以各種方式和路徑影響著企業(yè)的商業(yè)生態(tài)，{20}它正成為信用評級業(yè)發(fā)展的基本時(shí)代背景。（2）力推技術(shù)革命引致制度革命。信用評級機(jī)構(gòu)要憑借自身的專業(yè)人才和客戶資源，結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)支持，由大數(shù)據(jù)技術(shù)革命出發(fā)，助推信用評級體系的制度性變革，實(shí)現(xiàn)我國信用評級體系的重構(gòu)，搶占數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代信用評級業(yè)制高點(diǎn)。

3. 政府部門要積極協(xié)調(diào)好大數(shù)據(jù)利用與隱私保護(hù)

要促進(jìn)信用評級業(yè)重構(gòu)，首先要鼓勵(lì)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用。演化博弈結(jié)果表明，政府應(yīng)該綜合運(yùn)用財(cái)政、產(chǎn)業(yè)政策，鼓勵(lì)信用評級機(jī)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)平臺合作，助推演化初始值，增加雙方合作動機(jī)，促進(jìn)行業(yè)間技術(shù)、人才合作與交流。其次，大數(shù)據(jù)應(yīng)用的一個(gè)重要問題就是隱私保護(hù)。要協(xié)調(diào)好隱私保護(hù)與大數(shù)據(jù)利用：一方面要完善立法。我國現(xiàn)階段還缺少適用于大數(shù)據(jù)環(huán)境下的隱私保護(hù)法律法規(guī)。另一方面，要依靠技術(shù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)在不斷發(fā)展，監(jiān)管技術(shù)也要隨之發(fā)展，要設(shè)立相關(guān)行業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，做好隱私保護(hù)。除了監(jiān)管部門的努力外，還需要發(fā)揮行業(yè)自律，將政府部門的監(jiān)管和行業(yè)自律結(jié)合起來。

注 釋：

①Lohr S：“The age of big data”，New York Times，Vol.11，2012.

②李國杰：《大數(shù)據(jù)研究的科學(xué)價(jià)值》，《中國計(jì)算機(jī)學(xué)會通訊》2012年第8期。

③賽迪智庫軟件與信息服務(wù)研究所：《美國將發(fā)展大數(shù)據(jù)提升到戰(zhàn)略層面》，《中國電子報(bào)》2012年7月17日。

④張舵、李崢巍、趙婧夷：《“百度遷徒”如何知道我們?nèi)ツ膬毫恕?，《新華每日電訊》2014年2月13日。

⑤⑥逢健、朱欣民：《國外數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢與數(shù)字經(jīng)濟(jì)國家發(fā)展戰(zhàn)略》，《科技進(jìn)步與對策》2013年第8期。

⑦喬海曙、呂慧敏：《中國互聯(lián)網(wǎng)金融理論研究最新進(jìn)展》，《金融論壇》2014年第7期。

⑧劉穎、王希?。骸缎庞眠`約互換在我國商業(yè)銀行的信用管理研究》，《求索》2013年第2期。

⑨謝平、鄒傳偉：《互聯(lián)網(wǎng)金融模式研究》，《金融研究》2012年第12期。

⑩謝平、許國平、李德：《運(yùn)用信用評級原理加強(qiáng)金融監(jiān)管》，《管理世界》2001年第1期。

{11}劉曉劍：《中國信用評級行業(yè)監(jiān)管研究》，湖南大學(xué)博士學(xué)位論文，2012年，第100-133頁。

{12}胡文蓮、孫哲、肖瑞婷：《后危機(jī)時(shí)代國際信用評級業(yè)改革趨勢及其啟示》，《中國金融》2010年第8期。

{13}張強(qiáng)、張寶：《次貸危機(jī)視角下對信用評級機(jī)構(gòu)監(jiān)管的重新思考》，《中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》2009年第5期。

{14}周小川：《關(guān)于信用評級的若干問題及展望》，《西部金融》2012年第2期。

{15}Bryant，R E，R H Katz，E D Lazowska：“Big-data Computing： Creating Revolutionary Breakthroughs in Commerce，Science，and Society”，Computing Research Initiatives for the 21st Century，2008，pp.1-15.

{16}Freedman S，Jin G Z：“The Signaling Value of Online Social Networks： Lessons from Peer-to-Peer Lending”，National Bureau of Economic Research Working Paper， 2014.

{17}陳凱：《數(shù)據(jù)征信是征信技術(shù)發(fā)展的方向》，《中國經(jīng)濟(jì)周刊》2013年第44期。

{18}鐘曜磷、彭大衡：《阿里征信模式對我國金融征信體系建設(shè)的啟示》，《征信》2014年第2期。

{19}謝識予：《經(jīng)濟(jì)博弈論》，上海：復(fù)旦大學(xué)出版社，2002年，第208-285頁。

{20}李文蓮、夏健明：《基于“大數(shù)據(jù)”的商業(yè)模式創(chuàng)新》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2013年第5期。

（責(zé)任編校：文 香）

由演化博弈結(jié)果可知，要促進(jìn)我國信用評級業(yè)重構(gòu)，互聯(lián)網(wǎng)平臺合作意愿的增強(qiáng)來源于大數(shù)據(jù)技術(shù)成本的降低。信用資源具有網(wǎng)絡(luò)外部性的特點(diǎn)，應(yīng)用得越廣泛越具有價(jià)值，而信用大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用以數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一為前提?！吨袊髷?shù)據(jù)技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書》指出大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)存在廣泛的異構(gòu)性，表現(xiàn)在：（1）數(shù)據(jù)類型從以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主轉(zhuǎn)向結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化三者融合；（2）數(shù)據(jù)產(chǎn)生方式的多樣性帶來數(shù)據(jù)源變化；（3）數(shù)據(jù)存儲方式的變化，越來越多的數(shù)據(jù)不能僅僅采用關(guān)系數(shù)據(jù)庫存儲，需要新的存儲方式應(yīng)對數(shù)據(jù)爆炸。大數(shù)據(jù)的異構(gòu)性帶來了數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)分析的困難，不利于降低利用成本。對各領(lǐng)域的信用數(shù)據(jù)，應(yīng)該統(tǒng)一格式，統(tǒng)一系統(tǒng)接口標(biāo)準(zhǔn)，相互分享數(shù)據(jù)，促進(jìn)大數(shù)據(jù)信用分析的廣泛應(yīng)用。

2. 信用評級機(jī)構(gòu)要主動擁抱互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺

信用評級機(jī)構(gòu)要積極尋求與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺融合發(fā)展，這是信用評級機(jī)構(gòu)避免行業(yè)危機(jī)的必由之路。信用評級業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行信用評級帶來的一系列收益體現(xiàn)為成本的下降，而信用評級業(yè)自身發(fā)展大數(shù)據(jù)技術(shù)成本高昂，因此要積極尋求與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的技術(shù)合作。（1）思想現(xiàn)行?！按髷?shù)據(jù)”正以各種方式和路徑影響著企業(yè)的商業(yè)生態(tài)，{20}它正成為信用評級業(yè)發(fā)展的基本時(shí)代背景。（2）力推技術(shù)革命引致制度革命。信用評級機(jī)構(gòu)要憑借自身的專業(yè)人才和客戶資源，結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)支持，由大數(shù)據(jù)技術(shù)革命出發(fā)，助推信用評級體系的制度性變革，實(shí)現(xiàn)我國信用評級體系的重構(gòu)，搶占數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代信用評級業(yè)制高點(diǎn)。

3. 政府部門要積極協(xié)調(diào)好大數(shù)據(jù)利用與隱私保護(hù)

要促進(jìn)信用評級業(yè)重構(gòu)，首先要鼓勵(lì)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用。演化博弈結(jié)果表明，政府應(yīng)該綜合運(yùn)用財(cái)政、產(chǎn)業(yè)政策，鼓勵(lì)信用評級機(jī)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)平臺合作，助推演化初始值，增加雙方合作動機(jī)，促進(jìn)行業(yè)間技術(shù)、人才合作與交流。其次，大數(shù)據(jù)應(yīng)用的一個(gè)重要問題就是隱私保護(hù)。要協(xié)調(diào)好隱私保護(hù)與大數(shù)據(jù)利用：一方面要完善立法。我國現(xiàn)階段還缺少適用于大數(shù)據(jù)環(huán)境下的隱私保護(hù)法律法規(guī)。另一方面，要依靠技術(shù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)在不斷發(fā)展，監(jiān)管技術(shù)也要隨之發(fā)展，要設(shè)立相關(guān)行業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，做好隱私保護(hù)。除了監(jiān)管部門的努力外，還需要發(fā)揮行業(yè)自律，將政府部門的監(jiān)管和行業(yè)自律結(jié)合起來。

注 釋：

①Lohr S：“The age of big data”，New York Times，Vol.11，2012.

②李國杰：《大數(shù)據(jù)研究的科學(xué)價(jià)值》，《中國計(jì)算機(jī)學(xué)會通訊》2012年第8期。

③賽迪智庫軟件與信息服務(wù)研究所：《美國將發(fā)展大數(shù)據(jù)提升到戰(zhàn)略層面》，《中國電子報(bào)》2012年7月17日。

④張舵、李崢巍、趙婧夷：《“百度遷徒”如何知道我們?nèi)ツ膬毫恕?，《新華每日電訊》2014年2月13日。

⑤⑥逢健、朱欣民：《國外數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢與數(shù)字經(jīng)濟(jì)國家發(fā)展戰(zhàn)略》，《科技進(jìn)步與對策》2013年第8期。

⑦喬海曙、呂慧敏：《中國互聯(lián)網(wǎng)金融理論研究最新進(jìn)展》，《金融論壇》2014年第7期。

⑧劉穎、王?？。骸缎庞眠`約互換在我國商業(yè)銀行的信用管理研究》，《求索》2013年第2期。

⑨謝平、鄒傳偉：《互聯(lián)網(wǎng)金融模式研究》，《金融研究》2012年第12期。

⑩謝平、許國平、李德：《運(yùn)用信用評級原理加強(qiáng)金融監(jiān)管》，《管理世界》2001年第1期。

{11}劉曉劍：《中國信用評級行業(yè)監(jiān)管研究》，湖南大學(xué)博士學(xué)位論文，2012年，第100-133頁。

{12}胡文蓮、孫哲、肖瑞婷：《后危機(jī)時(shí)代國際信用評級業(yè)改革趨勢及其啟示》，《中國金融》2010年第8期。

{13}張強(qiáng)、張寶：《次貸危機(jī)視角下對信用評級機(jī)構(gòu)監(jiān)管的重新思考》，《中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》2009年第5期。

{14}周小川：《關(guān)于信用評級的若干問題及展望》，《西部金融》2012年第2期。

{15}Bryant，R E，R H Katz，E D Lazowska：“Big-data Computing： Creating Revolutionary Breakthroughs in Commerce，Science，and Society”，Computing Research Initiatives for the 21st Century，2008，pp.1-15.

{16}Freedman S，Jin G Z：“The Signaling Value of Online Social Networks： Lessons from Peer-to-Peer Lending”，National Bureau of Economic Research Working Paper， 2014.

{17}陳凱：《數(shù)據(jù)征信是征信技術(shù)發(fā)展的方向》，《中國經(jīng)濟(jì)周刊》2013年第44期。

{18}鐘曜磷、彭大衡：《阿里征信模式對我國金融征信體系建設(shè)的啟示》，《征信》2014年第2期。

{19}謝識予：《經(jīng)濟(jì)博弈論》，上海：復(fù)旦大學(xué)出版社，2002年，第208-285頁。

{20}李文蓮、夏健明：《基于“大數(shù)據(jù)”的商業(yè)模式創(chuàng)新》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2013年第5期。

（責(zé)任編校：文 香）

由演化博弈結(jié)果可知，要促進(jìn)我國信用評級業(yè)重構(gòu)，互聯(lián)網(wǎng)平臺合作意愿的增強(qiáng)來源于大數(shù)據(jù)技術(shù)成本的降低。信用資源具有網(wǎng)絡(luò)外部性的特點(diǎn)，應(yīng)用得越廣泛越具有價(jià)值，而信用大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用以數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一為前提?！吨袊髷?shù)據(jù)技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書》指出大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)存在廣泛的異構(gòu)性，表現(xiàn)在：（1）數(shù)據(jù)類型從以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主轉(zhuǎn)向結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化三者融合；（2）數(shù)據(jù)產(chǎn)生方式的多樣性帶來數(shù)據(jù)源變化；（3）數(shù)據(jù)存儲方式的變化，越來越多的數(shù)據(jù)不能僅僅采用關(guān)系數(shù)據(jù)庫存儲，需要新的存儲方式應(yīng)對數(shù)據(jù)爆炸。大數(shù)據(jù)的異構(gòu)性帶來了數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)分析的困難，不利于降低利用成本。對各領(lǐng)域的信用數(shù)據(jù)，應(yīng)該統(tǒng)一格式，統(tǒng)一系統(tǒng)接口標(biāo)準(zhǔn)，相互分享數(shù)據(jù)，促進(jìn)大數(shù)據(jù)信用分析的廣泛應(yīng)用。

2. 信用評級機(jī)構(gòu)要主動擁抱互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺

信用評級機(jī)構(gòu)要積極尋求與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺融合發(fā)展，這是信用評級機(jī)構(gòu)避免行業(yè)危機(jī)的必由之路。信用評級業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行信用評級帶來的一系列收益體現(xiàn)為成本的下降，而信用評級業(yè)自身發(fā)展大數(shù)據(jù)技術(shù)成本高昂，因此要積極尋求與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的技術(shù)合作。（1）思想現(xiàn)行?！按髷?shù)據(jù)”正以各種方式和路徑影響著企業(yè)的商業(yè)生態(tài)，{20}它正成為信用評級業(yè)發(fā)展的基本時(shí)代背景。（2）力推技術(shù)革命引致制度革命。信用評級機(jī)構(gòu)要憑借自身的專業(yè)人才和客戶資源，結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)支持，由大數(shù)據(jù)技術(shù)革命出發(fā)，助推信用評級體系的制度性變革，實(shí)現(xiàn)我國信用評級體系的重構(gòu)，搶占數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代信用評級業(yè)制高點(diǎn)。

3. 政府部門要積極協(xié)調(diào)好大數(shù)據(jù)利用與隱私保護(hù)

要促進(jìn)信用評級業(yè)重構(gòu)，首先要鼓勵(lì)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用。演化博弈結(jié)果表明，政府應(yīng)該綜合運(yùn)用財(cái)政、產(chǎn)業(yè)政策，鼓勵(lì)信用評級機(jī)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)平臺合作，助推演化初始值，增加雙方合作動機(jī)，促進(jìn)行業(yè)間技術(shù)、人才合作與交流。其次，大數(shù)據(jù)應(yīng)用的一個(gè)重要問題就是隱私保護(hù)。要協(xié)調(diào)好隱私保護(hù)與大數(shù)據(jù)利用：一方面要完善立法。我國現(xiàn)階段還缺少適用于大數(shù)據(jù)環(huán)境下的隱私保護(hù)法律法規(guī)。另一方面，要依靠技術(shù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)在不斷發(fā)展，監(jiān)管技術(shù)也要隨之發(fā)展，要設(shè)立相關(guān)行業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，做好隱私保護(hù)。除了監(jiān)管部門的努力外，還需要發(fā)揮行業(yè)自律，將政府部門的監(jiān)管和行業(yè)自律結(jié)合起來。

注 釋：

①Lohr S：“The age of big data”，New York Times，Vol.11，2012.

②李國杰：《大數(shù)據(jù)研究的科學(xué)價(jià)值》，《中國計(jì)算機(jī)學(xué)會通訊》2012年第8期。

③賽迪智庫軟件與信息服務(wù)研究所：《美國將發(fā)展大數(shù)據(jù)提升到戰(zhàn)略層面》，《中國電子報(bào)》2012年7月17日。

④張舵、李崢巍、趙婧夷：《“百度遷徒”如何知道我們?nèi)ツ膬毫恕?，《新華每日電訊》2014年2月13日。

⑤⑥逢健、朱欣民：《國外數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢與數(shù)字經(jīng)濟(jì)國家發(fā)展戰(zhàn)略》，《科技進(jìn)步與對策》2013年第8期。

⑦喬海曙、呂慧敏：《中國互聯(lián)網(wǎng)金融理論研究最新進(jìn)展》，《金融論壇》2014年第7期。

⑧劉穎、王希?。骸缎庞眠`約互換在我國商業(yè)銀行的信用管理研究》，《求索》2013年第2期。

⑨謝平、鄒傳偉：《互聯(lián)網(wǎng)金融模式研究》，《金融研究》2012年第12期。

⑩謝平、許國平、李德：《運(yùn)用信用評級原理加強(qiáng)金融監(jiān)管》，《管理世界》2001年第1期。

{11}劉曉劍：《中國信用評級行業(yè)監(jiān)管研究》，湖南大學(xué)博士學(xué)位論文，2012年，第100-133頁。

{12}胡文蓮、孫哲、肖瑞婷：《后危機(jī)時(shí)代國際信用評級業(yè)改革趨勢及其啟示》，《中國金融》2010年第8期。

{13}張強(qiáng)、張寶：《次貸危機(jī)視角下對信用評級機(jī)構(gòu)監(jiān)管的重新思考》，《中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》2009年第5期。

{14}周小川：《關(guān)于信用評級的若干問題及展望》，《西部金融》2012年第2期。

{15}Bryant，R E，R H Katz，E D Lazowska：“Big-data Computing： Creating Revolutionary Breakthroughs in Commerce，Science，and Society”，Computing Research Initiatives for the 21st Century，2008，pp.1-15.

{16}Freedman S，Jin G Z：“The Signaling Value of Online Social Networks： Lessons from Peer-to-Peer Lending”，National Bureau of Economic Research Working Paper， 2014.

{17}陳凱：《數(shù)據(jù)征信是征信技術(shù)發(fā)展的方向》，《中國經(jīng)濟(jì)周刊》2013年第44期。

{18}鐘曜磷、彭大衡：《阿里征信模式對我國金融征信體系建設(shè)的啟示》，《征信》2014年第2期。

{19}謝識予：《經(jīng)濟(jì)博弈論》，上海：復(fù)旦大學(xué)出版社，2002年，第208-285頁。

{20}李文蓮、夏健明：《基于“大數(shù)據(jù)”的商業(yè)模式創(chuàng)新》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2013年第5期。

（責(zé)任編校：文 香）