基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的中國電子商務(wù)信用風(fēng)險因素研究

張鶴冰， 襲 希， 白世貞

(1.哈爾濱商業(yè)大學(xué) 工商管理博士后流動站，黑龍江 哈爾濱 150028; 2.哈爾濱商業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150028)

0 引言

信用問題是中國電子商務(wù)這個虛擬市場中一個重要的問題，在《2016年(上)中國電子收納顧問用戶體驗與投訴監(jiān)測報告》中指出，2016年上半年“中國電子商務(wù)投訴與維權(quán)公共服務(wù)平臺”共接到的全國網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)用戶設(shè)計電商投訴數(shù)量同比2015年上半年增長4.16%，主要問題包括：質(zhì)量問題、售后服務(wù)、退款難、售假、虛假發(fā)貨等等。投訴數(shù)量呈現(xiàn)上升趨勢，若中國電子商務(wù)市場信用問題再持續(xù)下去將會對電子商務(wù)的發(fā)展產(chǎn)生巨大影響。

電子商務(wù)信用風(fēng)險的承擔(dān)主體主要包括賣方和買方，賣方提供的產(chǎn)品質(zhì)量會對買方造成一定的風(fēng)險，買方通過技術(shù)手段騙取賣方貨物，惡意差評等會對賣方造成風(fēng)險[1]。至今，對于電子商務(wù)信用風(fēng)險的研究主要從以下角度進(jìn)行：電子商務(wù)信用風(fēng)險對在線消費(fèi)行為的影響機(jī)理、電子商務(wù)信用風(fēng)險的形成機(jī)理研究[2]；電子商務(wù)信用風(fēng)險的分類[3]；電子商務(wù)信用風(fēng)險形成的外在作用機(jī)制[4]；電子商務(wù)信用風(fēng)險的評價[5]；電子商務(wù)信用風(fēng)險的預(yù)警[6]等。文獻(xiàn)[7]從實(shí)證的角度對信用風(fēng)險的度量方法和建模進(jìn)行了研究，在建立信用風(fēng)險度量模型方面取得巨大進(jìn)展。

應(yīng)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論研究風(fēng)險問題也取得了一定的研究成果，文獻(xiàn)[8]將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于航運(yùn)行業(yè)的人與組織風(fēng)險因素研究中，文獻(xiàn)[9]將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于資產(chǎn)管理、維護(hù)等風(fēng)險的評估中，文獻(xiàn)[10]將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)用于動態(tài)評估項目研發(fā)風(fēng)險中，驗證了應(yīng)用概率模型估計風(fēng)險的可行性，同時也有學(xué)者從網(wǎng)絡(luò)視角研究信用風(fēng)險傳染的動態(tài)性，得出在壓力情境下風(fēng)險傳染和損失程度增強(qiáng)[11]。

通常研究風(fēng)險問題大多是分析其發(fā)生的統(tǒng)計規(guī)律，尋求風(fēng)險事件發(fā)生的關(guān)鍵可控因素，進(jìn)而建立風(fēng)險因素與風(fēng)險事件的映射關(guān)系。然而，這里忽略了風(fēng)險的動態(tài)性問題，如果從動態(tài)視角分析中國電子商務(wù)信用問題，很難利用統(tǒng)計規(guī)律或者映射關(guān)系描述中國電子商務(wù)信用風(fēng)險的傳遞性、非線性性、相互交叉性以及多維性等。本文在國內(nèi)外有關(guān)電子商務(wù)信用風(fēng)險理論、方法及貝葉斯理論在風(fēng)險管理中應(yīng)用研究的基礎(chǔ)上，以中國電子商務(wù)信用風(fēng)險因素為節(jié)點(diǎn)，建立中國電子商務(wù)信用風(fēng)險的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，對中國電子商務(wù)信用風(fēng)險因素進(jìn)行探討，主要從敏感信用風(fēng)險因素和關(guān)鍵信用風(fēng)險因素兩個角度著手，分析對中國電子商務(wù)信用風(fēng)險事件的影響程度。

1 中國電子商務(wù)信用風(fēng)險的特征及其貝葉斯網(wǎng)絡(luò)刻畫

1.1 中國電子商務(wù)信用風(fēng)險的因果圖

電子商務(wù)信用風(fēng)險體現(xiàn)為電子商務(wù)活動中信用狀態(tài)的不確定性，可進(jìn)一步表述為：電子商務(wù)活動中各交易主體遵守市場合約(隱性的或顯性的)程度的不確定性大小。由于虛擬市場中各交易者的信用理念(文化、道德或倫理)、信用意向和信用能力的不確定，以及受其它多種因素的影響，造成了虛擬市場中各交易主體遵守隱性或顯性合約的程度的不確定性，于是形成了電子商務(wù)信用風(fēng)險事件。中國電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)的運(yùn)營管理過程中，通過對造成電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)發(fā)生信用風(fēng)險的因素以及事件進(jìn)行深入分析，獲得他們之間的因果關(guān)系。借助于專家訪談而后進(jìn)行相關(guān)性分析的方法尋找信用風(fēng)險發(fā)生的原因與結(jié)果之間的變量關(guān)系，建立電子商務(wù)信用風(fēng)險的因果圖。圖1將中國電子商務(wù)信用風(fēng)險因素與風(fēng)險事件進(jìn)行了描述。其中黑體字“電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)崩潰”、“擾亂其電子商務(wù)市場秩序”以及“電子商務(wù)發(fā)展緩慢”為風(fēng)險事件，其余為導(dǎo)致風(fēng)險事件的風(fēng)險因素。

圖1 中國電子商務(wù)信用風(fēng)險因果圖

導(dǎo)致擾亂電子商務(wù)市場秩序風(fēng)險事件發(fā)生的因素主要是國家信用體制建設(shè)不完善比較落后，從國家政策角度看，中國自改革開放以來，具有中國特色的社會主義市場經(jīng)濟(jì)得到了長足發(fā)展，人民的物質(zhì)文化生活水平大幅提高，但是立法工作滯后于經(jīng)濟(jì)發(fā)展，對于B2C電子商務(wù)這種新型的商業(yè)運(yùn)作模式來說，立法工作更是落后于它的發(fā)展。目前許多從事電子商務(wù)的企業(yè)只能在國家《合同法》及相關(guān)民事和經(jīng)濟(jì)法律的基礎(chǔ)上，根據(jù)自己對電子商務(wù)的理解和實(shí)際情況制定具體的交易規(guī)則，建立自己的信用模式。國家監(jiān)管的力度在一定程度上決定信用欺詐率的高低。一些商家通過價格戰(zhàn)發(fā)生情況不確定占領(lǐng)市場，利用買賣雙方的信息不對稱以次充好，這樣產(chǎn)生了大量的信用欺詐現(xiàn)象。

對于電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)崩潰風(fēng)險事件，不單單涉及電子商務(wù)交易過程中的一個環(huán)節(jié)，而是包括國家政策支持、國家經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定程度、交易主體的交易意愿等眾多環(huán)節(jié)在內(nèi)的系統(tǒng)工作。從技術(shù)角度出發(fā)，隨著信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的極速發(fā)展，為電子商務(wù)提供了高效的技術(shù)支持，同時也會極大的降低電子商務(wù)交易平臺建設(shè)成本，在這些優(yōu)勢下不免也會出現(xiàn)高技術(shù)的詐騙，任何一個環(huán)節(jié)的薄弱都可能對中國電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)造成重大的威脅。既有外在的因素，又有來自于交易者自身的問題，因此，對于電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)崩潰的風(fēng)險管理需要從兩方面來綜合考慮，一是加強(qiáng)交易者的交易意愿降低；二是保證電子商務(wù)市場秩序穩(wěn)定，三是防止技術(shù)詐騙率提高。

中國電子商務(wù)在短時間內(nèi)極速發(fā)展，由于深層次的消費(fèi)者習(xí)慣和商業(yè)環(huán)境的影響了，中國電子商務(wù)市場始終問題重重，實(shí)現(xiàn)又快又好的發(fā)展十分困難。燒錢的模式遇到了不可逆轉(zhuǎn)的打擊，再也不會有更多的資本讓電子商務(wù)企業(yè)來玩命消耗了，投入要有效益，這是商業(yè)發(fā)展的必須，長期的賠本賺吆喝是不可能的，所以很多電子商務(wù)企業(yè)都開始節(jié)衣縮食降低成本，假貨率高率居高不下。對于新進(jìn)入電子商務(wù)行業(yè)的經(jīng)營者來說，提升等級，占有一定顧客群體也是很困難的。這些都導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)效率降低，由此引發(fā)電子商務(wù)發(fā)展緩慢的信用風(fēng)險事件。這個行業(yè)也是褪下了以前那個華麗的外衣，不再是那么的光鮮，而逐漸露出商務(wù)本身的內(nèi)核。

通過上述風(fēng)險分析可知，與傳統(tǒng)商務(wù)相比，電子商務(wù)在客觀上加大了交易各方的風(fēng)險，特別是信用風(fēng)險，虛假交易、假冒行為、合同詐騙、網(wǎng)上拍賣哄抬價格、通過黑客技術(shù)網(wǎng)上盜竊等各種違法違規(guī)行為現(xiàn)象等屢屢發(fā)生，在很大程度上制約了電子商務(wù)的應(yīng)用范圍。只有具備良好的電子商務(wù)信用環(huán)境，才能吸引大量的交易者放心地進(jìn)行交易，這樣，企業(yè)不僅可以獲取大量收益，同時也提高了自身的知名度。另外，良好的信用減少了交易的成本，提高了交易效率，從而使電子商務(wù)盈利成為現(xiàn)實(shí)。

1.2 中國電子商務(wù)信用風(fēng)險動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型

根據(jù)以上的定性論述，現(xiàn)通過表1給出中國電子商務(wù)信用風(fēng)險的可控變量以及關(guān)鍵變量表確定的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。

表1 電子商務(wù)信用系統(tǒng)變量表

圖2 電子商務(wù)信用風(fēng)險Bayesian網(wǎng)絡(luò)模型

在圖2中，加粗黑色圈的為中國電子商務(wù)信用風(fēng)險事件，其余的為各個風(fēng)險因素，箭頭表示風(fēng)險發(fā)生的因果關(guān)系，始端表示誘發(fā)原因，尾端表示原因誘發(fā)后形成的事件。對于每一個風(fēng)險事件或者風(fēng)險因素來說，都應(yīng)該看成一個隨機(jī)事件。這意味著如果不考慮其他因素的影響，每一個風(fēng)險因素都可能獨(dú)立的隨機(jī)發(fā)生。但是事實(shí)上，由于這種因果關(guān)系，可以知道，中國電子商務(wù)信用風(fēng)險具有高度的多源性和多維性，其影響因素極其復(fù)雜，并且這些風(fēng)險發(fā)生在電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)的若干個運(yùn)作環(huán)節(jié)中，因此就使得這些風(fēng)險及其影響因素形成了具有串聯(lián)與并聯(lián)并存的網(wǎng)絡(luò)。從本質(zhì)上講，由于在電子商務(wù)系統(tǒng)運(yùn)作的過程中，信用風(fēng)險因素不受控制，就會發(fā)生信用風(fēng)險因素隨機(jī)變化的情況。其中一個風(fēng)險因素的隨機(jī)波動，使得這一風(fēng)險因素偏離了預(yù)設(shè)的軌道，這種偏離將對電子商務(wù)系統(tǒng)運(yùn)作的下一個環(huán)節(jié)產(chǎn)生干擾，對相關(guān)的風(fēng)險因素進(jìn)行隨機(jī)擾動，并使得其隨機(jī)波動。這種隨機(jī)波動將沿著電子商務(wù)系統(tǒng)自身的運(yùn)作過程以及相關(guān)的因素傳遞下去，使得電子商務(wù)系統(tǒng)的輸出與預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)生了較大的偏差，從而在最后形成較大的信用風(fēng)險事件。進(jìn)一步而言，信用風(fēng)險因素可以看成一個具有若干屬性的隨機(jī)變量，不僅如此，這一隨機(jī)變量必然隨著時間的變化不斷變化著，對于任意一個信用風(fēng)險因素來說，它都可以看成一個隨機(jī)過程。從這一意義上講，電子商務(wù)信用風(fēng)險系統(tǒng)可以看成若干個具有因果關(guān)系的風(fēng)險因素的隨機(jī)過程形成的串并聯(lián)混合的復(fù)雜系統(tǒng)。對這一系統(tǒng)的研究，不僅需要考慮這種關(guān)系的結(jié)構(gòu)，而且還要考慮系統(tǒng)中各個因素之間的變化情況。

2 中國電子商務(wù)信用風(fēng)險貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理

2.1 數(shù)據(jù)收集

采用市場調(diào)查法，對學(xué)界、業(yè)界、政界的相關(guān)人員進(jìn)行了調(diào)查，主要調(diào)查圖1中各個風(fēng)險因素及風(fēng)險事件可能發(fā)生的概率大小，讓各個專家對其進(jìn)行主觀評估。在調(diào)查過程中，共發(fā)出問卷調(diào)查500份，收到回應(yīng)的問卷438份，經(jīng)過鑒別，其中有效問卷為421份。表格2為這421份問卷的統(tǒng)計分布情況。

表2 中國電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)信用風(fēng)險問卷調(diào)查對象的分布情況

將調(diào)查問卷中的風(fēng)險因素與風(fēng)險事件所反映的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析，形成了18組不同的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，通過求取每組數(shù)據(jù)的均值，可以獲得風(fēng)險因素與風(fēng)險事件的故障概率，即在大眾的認(rèn)知情況下，每個因素可能發(fā)生情況以及不可能發(fā)生情況的概率；并計算出各組數(shù)據(jù)，然后給出在父節(jié)點(diǎn)故障條件下子節(jié)點(diǎn)的發(fā)生概率與不發(fā)生概率，以及父節(jié)點(diǎn)正常條件下子節(jié)點(diǎn)的發(fā)生概率與不發(fā)生概率。統(tǒng)計結(jié)果如表3所示。

從表3中可以看出，在普遍的認(rèn)識當(dāng)中，國家信用體制建設(shè)不完善、補(bǔ)貼銷售混亂、國家監(jiān)管力度不足、相關(guān)信息安全技術(shù)不高是人們對電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)威脅的共同認(rèn)識，而且這些指標(biāo)的方差都非常小，說明在這些方面的威脅是很重要的。而在電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)崩潰、電子商務(wù)發(fā)展緩慢、擾亂電子商務(wù)市場秩序等方面認(rèn)為威脅較大的并沒有占到絕對的比例，但是其方差較大，說明有少數(shù)人對這三方面的因素持較高的認(rèn)可態(tài)度。

表3 中國電子商務(wù)信用風(fēng)險因素及風(fēng)險發(fā)生概率的調(diào)查統(tǒng)計表

表4 父節(jié)點(diǎn)下的子節(jié)點(diǎn)條件概率結(jié)果

表4的數(shù)據(jù)構(gòu)成貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理的基礎(chǔ)，在接下來的討論中，將依據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行推理，并推算中國電子商務(wù)信用風(fēng)險的大小情況：包括先驗概率與后驗概率，以及在既定的運(yùn)算模型下新狀態(tài)的風(fēng)險可能性大小。前文構(gòu)建中國電子商務(wù)信用風(fēng)險的Bayesian網(wǎng)絡(luò)模型中，共有18個變量，那么這一網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的的計算復(fù)雜性大致為218=262144，這種龐大的計算量不但耗時，而且計算精度會隨著計算量的增加而降低，這里了利用團(tuán)樹算法解決貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型計算復(fù)雜問題。

2.2 中國電子商務(wù)信用風(fēng)險先驗估計

2.2.1 中國電子商務(wù)信用風(fēng)險貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型降維處理

在圖2的基礎(chǔ)上對Bayesian網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行團(tuán)樹簡化，得圖3。

圖3 團(tuán)樹消元后新Bayesian網(wǎng)絡(luò)模型

圖3即經(jīng)過團(tuán)樹消元之后得到的新的Bayesian網(wǎng)絡(luò)模型，顯然，這一模型的計算復(fù)雜性比照原來的龐大Bayesian網(wǎng)其計算程度大大降低。各個團(tuán)樹對應(yīng)的CollectMessage(CP,C)如表5所示。

表5 CollectMessage(CP,C)團(tuán)樹運(yùn)算

2.2 中國電子商務(wù)信用風(fēng)險貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的最大似然估計

定義1考慮一個由n個變量X={X1,X2,…,Xn}組成的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)N，不失一般性，設(shè)節(jié)點(diǎn)Xi共有ri個取值1，2，…，ri，其父節(jié)點(diǎn)pa(Xi)取值共有qi個組合，1，2，…，qi。若Xi無父節(jié)點(diǎn)，取qi=1。那么網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)為

Qijk=P(Xi=k|pa(Xi)=j)

(1)

從定義1可以知道，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)其實(shí)就是在各個節(jié)點(diǎn)狀態(tài)已知的條件下，所確定的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中各條邊上的條件概率的大小。這一條件概率在中國電子商務(wù)信用風(fēng)險的推理過程中極為重要，這一條件概率是觀測不到的，需要通過概率以及相應(yīng)的歸納法獲得。通過公式(1)以及概率分布的規(guī)范性要求，易知

(2)

設(shè)D=(D1,D2,…,Dm)是一組關(guān)于N的i.i.d.完整數(shù)據(jù)，則θ的似然對數(shù)函數(shù)為

(3)

為了得到關(guān)于logP(Dl|θ)的表達(dá)式，定義樣本Dl的特征函數(shù)χ(i,j,k:Dl)如下：

(4)

那么有

(5)

定義

(6)

即mijk是數(shù)據(jù)中滿足Xi=k和π(Xi)=j的樣本的數(shù)量，于是

(7)

(8)

(9)

如果數(shù)據(jù)D是從貝葉斯網(wǎng)N的聯(lián)合分布PN(X)中抽樣而得來的，則稱N是D的原生模型，PN(X)是D的原生分布。

引理2設(shè)QG(X)是一個G-可分解的概率分布，則有KL(P,PG)≤KL(P,QG)。

對于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型來講，參數(shù)估計是非常重要的一個環(huán)節(jié)，通過對系統(tǒng)參數(shù)的精準(zhǔn)估計，構(gòu)建相對穩(wěn)定的系統(tǒng)模型，實(shí)現(xiàn)對各種風(fēng)險事件發(fā)生的先驗概率進(jìn)行估計，最終確定系統(tǒng)的整體運(yùn)行模型，識別有關(guān)于風(fēng)險系統(tǒng)的基本規(guī)律。根據(jù)上述推導(dǎo)算法，聯(lián)合表2表的結(jié)果，對中國電子商務(wù)信用風(fēng)險的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)進(jìn)行估計。假定Xi=1表示風(fēng)險因素發(fā)生，Xi=0表示風(fēng)險因素未發(fā)生，則整個分析過程及相關(guān)結(jié)果如下：

同理可知，

按照最大似然法對模型的參數(shù)進(jìn)行估計，運(yùn)行之后，其極大似然對數(shù)值為-1457.32，說明這一估計結(jié)果還是比較可靠的。因此，可將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型放入到GeNie平臺中運(yùn)行，求得參數(shù)估計值。這里運(yùn)用的GeNie平臺主要是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的計算工具，下面給出通過GeNie平臺得出的部分參數(shù)估計值，其它值略。

以上給出了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型中的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集，即貝葉斯公式中的似然率，在接下來的討論中將基于這些參數(shù)估計來對中國電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)的各種信用風(fēng)險因素以及信用風(fēng)險事件的大小程度進(jìn)行相應(yīng)的估計。

3 中國電子商務(wù)信用風(fēng)險因素分析

3.1 中國電子商務(wù)信用風(fēng)險敏感性因素分析

在構(gòu)成電子商務(wù)信用風(fēng)險的眾多風(fēng)險因素中，需要確定哪項風(fēng)險因素對整體系統(tǒng)的影響程度最大，以及需要確定在同等的變化率下，哪(幾)個風(fēng)險因素對系統(tǒng)的整體風(fēng)險影響程度最高。只有確定了風(fēng)險因素對于風(fēng)險的影響程度排序，才能有效的識別風(fēng)險因素對整體風(fēng)險的作用程度，這種分析即通常所稱的敏感性分析。綜合電子商務(wù)信用風(fēng)險的統(tǒng)計調(diào)查數(shù)據(jù)，以及中國電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)的特征與狀態(tài)，在GeNie平臺中對中國電子商務(wù)信用風(fēng)險敏感性因素進(jìn)行分析，分析結(jié)果如圖4所示。

圖4 中國電子商務(wù)信用風(fēng)險的敏感性因素

從圖4可以看出，中國電子商務(wù)信用風(fēng)險的敏感性因素主要涉及新者難做、交易者的交易意愿降低、技術(shù)詐騙率提高、經(jīng)濟(jì)效率降低以及信息不對稱等五個因素，因此，在確保中國電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)安全運(yùn)行的過程中應(yīng)該對這些方面著重考慮。

對于新者難做主要問題在于，亟需針對新者設(shè)立相應(yīng)的信用評級方式，做電子商務(wù)會有一個過渡期，所以“新”和“老”會存在信用等級的差距，但這不表明“新人”的信用低，“老人”的信用高，后者的信用是靠日積月累建立起來的，所以對于“新人”來說這樣比較信用是不公平的。

對于交易者的交易意愿降低，主要體現(xiàn)出電子商務(wù)于傳統(tǒng)商務(wù)的優(yōu)勢、特點(diǎn)。假冒偽劣商品的流通缺乏必要的自律和嚴(yán)厲的法律監(jiān)督，立法滯后等等。在這種情況下要發(fā)展電子商務(wù)，就必須加速培育市場，使其盡快成熟起來，并制定統(tǒng)一、規(guī)范的市場規(guī)則，這樣才會有更多的交易者愿意融入進(jìn)來。

技術(shù)詐騙率提高是由技術(shù)人員參與完成的。電子商務(wù)是利用計算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和遠(yuǎn)程通信技術(shù)，實(shí)現(xiàn)整個商務(wù)(買賣)過程中的電子化、數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化。其技術(shù)要求具有安全性、數(shù)據(jù)的完整性、身份認(rèn)證以及不可抵賴性。其首要就是安全性，但是任何發(fā)展中、新興的技術(shù)都是存在漏洞的，如何在解密技術(shù)提升的過程中預(yù)防技術(shù)詐騙率提高是電子商務(wù)系統(tǒng)的重要問題。這樣才能保證交易主體敢于應(yīng)用，否則當(dāng)技術(shù)詐騙率提高擴(kuò)展到一定程度，造成人們對信息安全的恐懼，那么電子商務(wù)系統(tǒng)、電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)也將面臨崩潰的問題。

對于經(jīng)濟(jì)效率降低，主要從兩方面著手，一方面增加相應(yīng)的惡意低價的相關(guān)懲罰力度。一方面，降低經(jīng)營者為占取市場或者提高銷售量而采取的不當(dāng)手段。

對于信息不對稱主要受國家監(jiān)管力度不足和價格戰(zhàn)發(fā)生情況不確定的影響，需要以一種積極的態(tài)度來應(yīng)對，電子商務(wù)的規(guī)范發(fā)展需要強(qiáng)化工商行政管理市場監(jiān)管職能。電子商務(wù)的建設(shè)和發(fā)展需要良好的市場環(huán)境。因為電子商務(wù)要求統(tǒng)一、開放、競爭、有序的環(huán)境，而不能是條塊分割、各自獨(dú)立的市場，它必須在統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、統(tǒng)一規(guī)范的條件下進(jìn)行公開、公平的交易，才能真正發(fā)揮好電子商務(wù)的特色與作用。

接下來通過GeNie軟件對本文所列舉的三種風(fēng)險事件的敏感性大小進(jìn)行了分析，隨機(jī)選擇了6個時間點(diǎn)(案例)，然后調(diào)查這些案例中設(shè)計因素的狀態(tài)，根據(jù)調(diào)查的結(jié)果，判斷因素發(fā)生與否。如果出現(xiàn)無法抉擇的情況，則設(shè)置這一因素的狀態(tài)為“臨界”(大致相當(dāng)于調(diào)查對象中各有百分之五十各持一詞)。把所有數(shù)據(jù)導(dǎo)入貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型中，在GeNie平臺中輸入統(tǒng)計數(shù)據(jù)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，通過參數(shù)學(xué)習(xí)，確定各個因素之間因果關(guān)系的條件概率，結(jié)果如下：對于電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)崩潰這一風(fēng)險事件來說，它的敏感性大小的最大值為4.06，最小值為1，平均值為2.52；擾亂電子商務(wù)市場秩序這一風(fēng)險事件，敏感性大小的最大值為6.29，最小值為1，平均值為3.34；對于電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展緩慢這一風(fēng)險事件來說，它的敏感性大小的最大值為4500，最小值為1，平均值為840。由此說明，在這三類風(fēng)險事件中，最為敏感的風(fēng)險事件為電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展緩慢，最不敏感的風(fēng)險事件為電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)崩潰。

事實(shí)上，對于任何一個產(chǎn)業(yè)來講，產(chǎn)業(yè)的發(fā)展緩慢停滯不前是重要的問題。尤其是對于電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)來講，任何一個環(huán)節(jié)的問題都會影響到整個產(chǎn)業(yè)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。而相對于擾亂電子商務(wù)市場秩序這一風(fēng)險來講，整個市場秩序的混亂是漸進(jìn)式的，畢竟對電子商務(wù)市場的管理也有著相應(yīng)的法律制度和監(jiān)管部門，這就為控制電子商務(wù)市場秩序爭取的相當(dāng)?shù)臅r間，不可能在非常短的時間內(nèi)置電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)于死地，繼而電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)崩潰風(fēng)險的敏感性會程度會遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于前兩者。

3.2 中國電子商務(wù)信用風(fēng)險的關(guān)鍵因素識別

前文對中國電子商務(wù)信用風(fēng)險因素做過相應(yīng)的敏感性分析，敏感性分析的主要目的是識別出各個風(fēng)險因素本身的狀態(tài)，用來說明不同的風(fēng)險因素自身的特定，如哪個風(fēng)險因素對于系統(tǒng)來講是比較活躍的，而哪些風(fēng)險因素對于系統(tǒng)來講是相對穩(wěn)定的。本小節(jié)對風(fēng)險關(guān)鍵因素進(jìn)行識別，識別關(guān)鍵的風(fēng)險因素與風(fēng)險因素的敏感性分析是完全不同的兩種評價內(nèi)容，關(guān)鍵因素的識別著眼于從眾多的風(fēng)險因素中找出對系統(tǒng)有重大影響的風(fēng)險因素，而敏感性分析面對的是全部的風(fēng)險因素，敏感性強(qiáng)的風(fēng)險因素不見得一定是系統(tǒng)的關(guān)鍵風(fēng)險因素，而關(guān)鍵風(fēng)險因素也不一定是敏感性非常強(qiáng)的風(fēng)險因素，雖然兩者從直觀的角度看比價接近，但是二者可以說是毫不相關(guān)的兩類分析。結(jié)合GeNie軟件平臺的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，識別關(guān)于中國電子商務(wù)信用風(fēng)險的關(guān)鍵制約因素，得到如下結(jié)論。具體情況如圖5所示。

圖5 中國電子商務(wù)信用風(fēng)險關(guān)鍵因素

圖5中，紅色表示關(guān)鍵影響因素，顏色越紅，表示影響程度顯著。在圖中可以看出，中國電子商務(wù)信用風(fēng)險的關(guān)鍵因素主要有：國家信用體制建設(shè)不完善、國家監(jiān)管力度不足、技術(shù)詐騙率提高、經(jīng)濟(jì)效率降低，其中國家信用體制建設(shè)不完善相對較弱，其他的因素的影響程度明顯要強(qiáng)很多。針對于這四個風(fēng)險因素對于系統(tǒng)整體變化狀態(tài)的影響情況，在GeNie平臺中運(yùn)行相應(yīng)的計算程序，分析這四個風(fēng)險因素發(fā)生與不發(fā)生狀態(tài)下，中國電子商務(wù)信用總體風(fēng)險大小，通過這些變化，觀測這兩個因素的影響程度。

3.3 中國電子商務(wù)信用風(fēng)險因素影響程度分析

由于篇幅所限，僅以關(guān)鍵風(fēng)險因素X1在不同時刻發(fā)生，在GeNie平臺中觀察其相應(yīng)時刻對敏感因素X14的影響程度為例，如圖：

圖6 關(guān)鍵因素對敏感因素的影響程度

同時觀測風(fēng)險事件發(fā)生的概率情況，如圖：

圖7 關(guān)鍵因素對事件的影響程度

在上圖中，橫軸代表時間，以月為單位，縱軸表示風(fēng)險發(fā)生的概率。值得注意的是，該模擬是建立在這樣一個假設(shè)基礎(chǔ)上的，即風(fēng)險X1在0～9不同時刻發(fā)生。該圖想說明的是在不同的時間狀態(tài)下，信用風(fēng)險關(guān)鍵因素的變動如何波及信用風(fēng)險敏感因素，進(jìn)而觀測對中國電子商務(wù)信用風(fēng)險事件的影響程度。通過上圖可以明顯的發(fā)現(xiàn)，當(dāng)信用風(fēng)險關(guān)鍵因素發(fā)生的情況下，系統(tǒng)的整體信用風(fēng)險達(dá)到最高；而風(fēng)險因素都處于正常狀態(tài)下的時候，系統(tǒng)的風(fēng)險程度較低。值得關(guān)注的是，當(dāng)風(fēng)險因素都偏離正常軌跡之后，再切換到正常狀態(tài)時，這一風(fēng)險的發(fā)生概率就小于最初的兩個風(fēng)險因素全部發(fā)生的情況，隨著時間的變化，中國電子商務(wù)信用風(fēng)險具有一定的“慣性”，即不會迅速恢復(fù)最終的狀態(tài)。這也說明了在實(shí)際在操作過程中的滯后性。

4 結(jié)論

通過以上分析得出，在對中國電子商務(wù)信用風(fēng)險造成影響的眾多風(fēng)險事件中，電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)崩潰的風(fēng)險程度最低，但是需要引起足夠的重視，對于該類問題，重點(diǎn)在于過程的控制，而不在于風(fēng)險的發(fā)生，而另外兩類風(fēng)險事件——擾亂電子商務(wù)市場秩序和電子商務(wù)發(fā)展緩慢的問題，雖然看起來風(fēng)險發(fā)生的可能性較小而且應(yīng)先程度偏弱，但是其風(fēng)險發(fā)生的可能性卻高于產(chǎn)業(yè)崩潰的風(fēng)險，該類風(fēng)險需要從風(fēng)險應(yīng)對的角度來控制，因為這些風(fēng)險大都源于不可控的突發(fā)事件，需要在風(fēng)險發(fā)生后采取相關(guān)的措施以最大程度的減少損失程度。

對于中國電子商務(wù)信用風(fēng)險因素來說，最關(guān)鍵的因素是技術(shù)詐騙率提高、經(jīng)濟(jì)效率降低以及國家監(jiān)管力度不足。其中技術(shù)詐騙率提高和國家監(jiān)管力度不足這兩個風(fēng)險因素一個是人為可控的，經(jīng)濟(jì)效率降低是客觀要面臨的必然挑戰(zhàn)，對中國電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)需要增強(qiáng)過程管理，拓寬產(chǎn)業(yè)發(fā)展渠道，選擇新的利益增長點(diǎn)，在電子商務(wù)穩(wěn)健發(fā)展的環(huán)境下，尋求經(jīng)濟(jì)效益的更高點(diǎn)。