基于熵權(quán)—TOPSIS的大宗商品電子交易平臺(tái)綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

傅鈺婷，王興芬，莊文英

(北京信息科技大學(xué) 信息管理學(xué)院，北京 100092)

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，為大宗商品提供交易、物流、金融、信息等服務(wù)的大宗商品電子交易平臺(tái)已成為大宗商品交易的主流場(chǎng)所。但由于平臺(tái)規(guī)模不斷擴(kuò)大、模式越來(lái)越復(fù)雜，加之存在相關(guān)法律法規(guī)不完善等問(wèn)題，使得平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)愈發(fā)多元化。基于此，本文通過(guò)定性與定量相結(jié)合的方法，針對(duì)大宗商品電子交易平臺(tái)的多因素綜合風(fēng)險(xiǎn)開(kāi)展研究，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，旨在為政府及交易方提供參考，發(fā)揮防范風(fēng)險(xiǎn)、助力監(jiān)管、輔助決策的作用。

從20世紀(jì)80年代開(kāi)始，國(guó)內(nèi)外學(xué)者們就開(kāi)始關(guān)注大宗商品領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)研究。如在價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)方面，Chu等[1]通過(guò)計(jì)量模型證實(shí)外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境是大宗商品價(jià)格波動(dòng)的主要影響因素。付星星等[2]運(yùn)用圖深度學(xué)習(xí)的方法，證實(shí)引入產(chǎn)品上下游關(guān)系能更精地準(zhǔn)預(yù)測(cè)商品價(jià)格。在稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)方面，黃若虹[3]通過(guò)形成原因識(shí)別分析得出引發(fā)稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的因素。在交易風(fēng)險(xiǎn)方面，李艷紅[4]、曹劍濤等[5]通過(guò)貿(mào)易市場(chǎng)現(xiàn)狀分析得出影響大宗商品市場(chǎng)發(fā)展的主要風(fēng)險(xiǎn)。

隨著電子商務(wù)的發(fā)展，學(xué)者們也從不同角度對(duì)大宗商品電子交易平臺(tái)展開(kāi)研究，尤其是針對(duì)監(jiān)管，楊森等[6]從交易行為要件角度提出對(duì)現(xiàn)貨交易的法律問(wèn)題進(jìn)行識(shí)別的方法，逄政等[7]提出交易平臺(tái)違規(guī)行為的認(rèn)定方法。

以上兩類研究?jī)?nèi)容的交叉部分即大宗商品電子交易平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)，是近幾年受到關(guān)注的方向，但目前研究相對(duì)較少。石曉梅等[8]通過(guò)文獻(xiàn)分析法、訪談法等研究得出交易平臺(tái)的主要風(fēng)險(xiǎn)包括：法律風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和內(nèi)部運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。陳晴光等[9]從交易主體出發(fā)探討總結(jié)出主要風(fēng)險(xiǎn)包括：保證金挪用風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)和客戶認(rèn)知風(fēng)險(xiǎn)。馮耕中等[10]通過(guò)對(duì)重大風(fēng)險(xiǎn)事件進(jìn)行分析從而得出主要風(fēng)險(xiǎn)。王興芬等[11]對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行分析整理得出平臺(tái)涉及的主要風(fēng)險(xiǎn)。

現(xiàn)有研究已經(jīng)得出了較為豐富的大宗商品電子交易平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)類型，但存在以下不足之處：第一，直接聚焦于大宗商品電子交易平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)的研究尚不多見(jiàn)；第二，未對(duì)所得風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)容進(jìn)行進(jìn)一步分析，構(gòu)建相應(yīng)的指標(biāo)體系，且風(fēng)險(xiǎn)間存在交叉冗余的內(nèi)容，無(wú)法直接為監(jiān)管方提供重點(diǎn)關(guān)注指標(biāo)；第三，研究結(jié)論多是基于自身經(jīng)驗(yàn)、文獻(xiàn)調(diào)研、事件分析等定性方法得出，并未通過(guò)定量分析方法進(jìn)行有效性、重要性驗(yàn)證。

因此，本文聚焦于大宗商品電子交易平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)，首先，基于現(xiàn)有研究及平衡計(jì)分卡理論，構(gòu)建出綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系；其次，結(jié)合國(guó)內(nèi)34家大宗商品電子交易平臺(tái)實(shí)際運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，運(yùn)用定性和定量相結(jié)合的熵權(quán)—優(yōu)劣解距離(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)方法，得到指標(biāo)權(quán)重并計(jì)算出綜合風(fēng)險(xiǎn)值；最后，利用歷史風(fēng)險(xiǎn)事件及政府公布黑白名單對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行有效性評(píng)價(jià)，并進(jìn)一步提出風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管建議。

1 評(píng)估模型設(shè)計(jì)

1.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

在對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)所提出的大宗商品電子交易平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行歸納的基礎(chǔ)上，對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行完善，構(gòu)建本文評(píng)估模型的指標(biāo)體系。

1.1.1 現(xiàn)有研究中平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)類型

現(xiàn)有研究所提出的平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)類型如表1所示。

表1 文獻(xiàn)中大宗商品電子交易平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)

1.1.2 本文評(píng)估指標(biāo)體系

通過(guò)對(duì)表1平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)類型及其解釋進(jìn)行整合梳理，發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)主要分為內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)、內(nèi)外交互風(fēng)險(xiǎn)和外部風(fēng)險(xiǎn)：內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)因素具體包含企業(yè)資質(zhì)、內(nèi)部管理、系統(tǒng)質(zhì)量；內(nèi)外交互風(fēng)險(xiǎn)包括業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)情況、違法違規(guī)情況；外部風(fēng)險(xiǎn)包括宏觀和行業(yè)環(huán)境等。

由于大宗商品電子交易平臺(tái)的本質(zhì)是企業(yè)，因此本文在以上指標(biāo)的基礎(chǔ)上，采用了平衡計(jì)分卡理論對(duì)其進(jìn)行分析，在內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)因素中增加學(xué)習(xí)與成長(zhǎng)能力指標(biāo)，在內(nèi)外交互風(fēng)險(xiǎn)因素中增加市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力及客戶服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)。

其中，學(xué)習(xí)與成長(zhǎng)能力反映出企業(yè)在平臺(tái)建設(shè)、業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)和企業(yè)發(fā)展中所做出的努力，與企業(yè)的可持續(xù)成長(zhǎng)能力、系統(tǒng)安全性、業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)情況和員工滿意度息息相關(guān)；市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力越強(qiáng)的企業(yè)具備越強(qiáng)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力，該指標(biāo)體現(xiàn)為企業(yè)在資源獲取、抵御市場(chǎng)周期性波動(dòng)、應(yīng)對(duì)政策變化、降低運(yùn)營(yíng)和融資成本、融資渠道多元化等方面的能力；客戶服務(wù)質(zhì)量越高的企業(yè)則客戶粘性越強(qiáng)，其上下游企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈更完整牢固，從而抗風(fēng)險(xiǎn)能力越強(qiáng)。

基于上述思路得到表2平臺(tái)綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系，其由基本素質(zhì)、營(yíng)運(yùn)能力、所處外部環(huán)境3個(gè)一級(jí)指標(biāo)和10個(gè)二級(jí)指標(biāo)組成。各指標(biāo)屬性分為正向?qū)傩院拓?fù)向?qū)傩?，分別表示增大和降低風(fēng)險(xiǎn)。

表2 大宗商品電子交易平臺(tái)綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系

1.2 基于熵權(quán)—TOPSIS的評(píng)估模型

目前，在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)較常使用主成分分析、優(yōu)劣解距離TOPSIS模型、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等客觀方法以及專家打分等主觀方法[18]。其中TOPSIS法通過(guò)計(jì)算有限個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象與理想化目標(biāo)的接近程度來(lái)進(jìn)行排序[19]，模型的選擇著重于如何賦予指標(biāo)數(shù)據(jù)更合適的權(quán)重，讓指標(biāo)能夠更加清晰完整地反映出數(shù)據(jù)信息。為體現(xiàn)評(píng)估結(jié)果的客觀性，本文運(yùn)用不受主觀因素影響的熵權(quán)法進(jìn)行指標(biāo)權(quán)重確定，之后運(yùn)用TOPSIS法進(jìn)行定量評(píng)估。模型的分析過(guò)程如下。

基于大宗商品電子交易平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)估體系，確定評(píng)估平臺(tái)并收集該平臺(tái)相關(guān)數(shù)據(jù)，得到矩陣Χ=(xij)m×n。其中，m為評(píng)估平臺(tái)數(shù)，n為評(píng)估指標(biāo)數(shù)，xij表示第i(i=1,2,…,m)個(gè)大宗商品電子交易市場(chǎng)的第j(j=1,2,…,n)個(gè)指標(biāo)值。

1)數(shù)據(jù)歸一化處理。由于收集的平臺(tái)數(shù)據(jù)的量綱各有不同，因此為了消除量綱不同帶來(lái)的影響，首先進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化處理：

(1)

式中：xij為指標(biāo)原始值；yij為標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)值；maxxj、minxj分別為j指標(biāo)的最大值和最小值。

2)熵權(quán)法計(jì)算評(píng)估指標(biāo)權(quán)重。度量平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)會(huì)用到多個(gè)指標(biāo)，一個(gè)指標(biāo)的信息熵越小，則意味著能夠提供更多的信息，其在進(jìn)行平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)能發(fā)揮的作用也越大，因此就要賦予該指標(biāo)更大的權(quán)重。熵權(quán)法利用這樣的思路來(lái)進(jìn)行計(jì)算，將各指標(biāo)同度量化，計(jì)算等j項(xiàng)指標(biāo)下第i個(gè)大宗商品電子交易市場(chǎng)樣本值占該指標(biāo)的比重：

(2)

求解信息熵：

計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重：

(3)

3)構(gòu)造規(guī)范化矩陣。根據(jù)式(3)中所得權(quán)重，對(duì)經(jīng)過(guò)式(1)規(guī)范化后的數(shù)據(jù)賦予權(quán)重，從而得到?jīng)Q策矩陣V。

(4)

4)確定正負(fù)理想解?；谑?4)所得，找出評(píng)估平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)的各項(xiàng)指標(biāo)中的最大值和最小值。定義最大值為正理想解V+，最小值為負(fù)理想解V-：

(5)

5)計(jì)算各個(gè)平臺(tái)能夠反映平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)大小的指標(biāo)數(shù)值與正負(fù)理想解之間的距離：

(6)

6)計(jì)算各平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)的綜合評(píng)估值：

0≤Ci≤1(i= 1,2,…,m)

(7)

當(dāng)Ci越大，表明第i個(gè)大宗商品電子交易平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)越大，更需要引起重視。

2 實(shí)證分析

2.1 數(shù)據(jù)收集與處理

為驗(yàn)證本文所構(gòu)建的評(píng)估模型具有普適性、有效性，從各級(jí)政府所發(fā)布的黑白名單和歷史上發(fā)生過(guò)的重大風(fēng)險(xiǎn)事件中抽樣選取研究樣本對(duì)模型進(jìn)行實(shí)證分析。由于不同的平臺(tái)所運(yùn)營(yíng)的大宗商品種類、數(shù)目并不相同，為使樣本更具代表性和對(duì)比性，在選擇時(shí)考慮至少有兩個(gè)樣本是來(lái)自同地區(qū)或其運(yùn)營(yíng)產(chǎn)品是同種類的?；诖?，最終抽取了34個(gè)大宗商品電子交易平臺(tái)作為研究樣本，并對(duì)樣本平臺(tái)依次編號(hào)D1—D34。數(shù)據(jù)來(lái)源于企查查、wind數(shù)據(jù)庫(kù)、企業(yè)官網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)新聞評(píng)論及政府公告。首先通過(guò)廣泛的數(shù)據(jù)收集得到樣本數(shù)據(jù)，然后對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，最后運(yùn)用熵權(quán)—TOPSIS方法進(jìn)行模型驗(yàn)證。

2.2 描述性統(tǒng)計(jì)分析

本文選取了34家大宗商品電子交易平臺(tái)，對(duì)其綜合風(fēng)險(xiǎn)的全部評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì)分析，各指標(biāo)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)如表3所示。從表3可以看出：專利數(shù)、軟著(軟件著作權(quán))及備案網(wǎng)站數(shù)、商標(biāo)及其他知識(shí)產(chǎn)權(quán)數(shù)、關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)量、敏感輿情、客戶負(fù)向評(píng)價(jià)數(shù)等指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)差較大，樣本數(shù)據(jù)波動(dòng)較大。股東及主要人員存在法律問(wèn)題占比、股權(quán)凍結(jié)數(shù)、嚴(yán)重違法記錄數(shù)等指標(biāo)其標(biāo)準(zhǔn)差相對(duì)較小，說(shuō)明平臺(tái)之間在這些指標(biāo)上差異較小，均值具有較大的代表性。

表3 各指標(biāo)描述性統(tǒng)計(jì)分析

2.3 評(píng)估結(jié)果

2.3.1 模型檢驗(yàn)結(jié)果

首先，運(yùn)用熵權(quán)法對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重的計(jì)算，所得結(jié)果如表4所示。從表4可以看出，限制高消費(fèi)記錄數(shù)等法律相關(guān)問(wèn)題、客戶負(fù)面評(píng)價(jià)等客戶服務(wù)質(zhì)量問(wèn)題以及營(yíng)業(yè)執(zhí)照是否被吊銷等企業(yè)資質(zhì)問(wèn)題指標(biāo)權(quán)重較大，是影響風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果的關(guān)鍵因素。而地區(qū)年度生產(chǎn)總值等外部環(huán)境指標(biāo)以及專利數(shù)量等學(xué)習(xí)與成長(zhǎng)能力指標(biāo)權(quán)重較小，對(duì)于評(píng)估的影響不大。這可能是由于外部環(huán)境更多地是影響企業(yè)的成長(zhǎng)，這與學(xué)習(xí)與成長(zhǎng)指標(biāo)一致，表現(xiàn)的是長(zhǎng)期發(fā)展態(tài)勢(shì)，難以在短期直接體現(xiàn)出來(lái)。并且由于大宗商品電子交易平臺(tái)不屬于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，只是將大宗交易數(shù)字化，平臺(tái)間的知識(shí)產(chǎn)權(quán)差異不大。

表4 各指標(biāo)權(quán)重

同時(shí)可知，是否有外部支持等指標(biāo)權(quán)重處于中間等級(jí)，表明在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)可以考慮但不是重點(diǎn)關(guān)注的對(duì)象，這正與近期各級(jí)政府及監(jiān)管單位在清理整頓行動(dòng)中所提出的態(tài)度一致。而占有較高權(quán)重的法律風(fēng)險(xiǎn)值得重點(diǎn)關(guān)注，企業(yè)一旦出現(xiàn)法律問(wèn)題，容易牽一發(fā)而動(dòng)全身，造成系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，并且企業(yè)的法律風(fēng)險(xiǎn)情況是動(dòng)態(tài)可追蹤的，有助于政府實(shí)施監(jiān)管。

接下來(lái)，運(yùn)用TOPSIS法對(duì)平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)的綜合分值進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果如表5所示。所得結(jié)果中相對(duì)接近度越大代表該平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)越高，將評(píng)估分?jǐn)?shù)從大到小排序，因此排序越靠前代表其風(fēng)險(xiǎn)越高。

表5 TOPSIS評(píng)價(jià)計(jì)算結(jié)果

在樣本平臺(tái)中，D5、D25、D27、D28被評(píng)估為高風(fēng)險(xiǎn)平臺(tái)；D4、D15、D21、D26、D29、D30、D31、D32、D33、D34為中風(fēng)險(xiǎn)平臺(tái)；其余平臺(tái)為低風(fēng)險(xiǎn)平臺(tái)。其中高風(fēng)險(xiǎn)平臺(tái)在歷史上均出現(xiàn)過(guò)重大風(fēng)險(xiǎn)事件，或是曾被列入政府黑名單，而低風(fēng)險(xiǎn)平臺(tái)則是政府清理整頓后所發(fā)布的白名單企業(yè)，模型結(jié)果與事實(shí)一致，說(shuō)明本文所構(gòu)建的風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)估模型具有較好的適用性和有效性。

2.3.2 風(fēng)險(xiǎn)特征分析

高風(fēng)險(xiǎn)平臺(tái)特征對(duì)比如圖1所示。

圖1 高風(fēng)險(xiǎn)平臺(tái)二級(jí)指標(biāo)特征對(duì)比

分析可知，高風(fēng)險(xiǎn)平臺(tái)表現(xiàn)出的突出特征包括：1)法律風(fēng)險(xiǎn)較大，存在一定的失信記錄，終本案件執(zhí)行標(biāo)的及負(fù)向判決案件的總金額較高或擁有嚴(yán)重違法記錄；2)在資質(zhì)方面，股東存在一定的法律問(wèn)題且在所有股東中存在問(wèn)題的股東占比較高，或企業(yè)存在營(yíng)業(yè)執(zhí)照被吊銷的情況；3)在客戶服務(wù)質(zhì)量方面，客戶對(duì)交易平臺(tái)的負(fù)向評(píng)價(jià)較多；4)作為電子交易平臺(tái)，業(yè)務(wù)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)不穩(wěn)定，甚至出現(xiàn)網(wǎng)站不存在或已被不法分子利用作為釣魚(yú)網(wǎng)站的情況。

從高中低3種風(fēng)險(xiǎn)平臺(tái)中各選取2個(gè)平臺(tái)，對(duì)權(quán)重排名前20的指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比，如圖2所示，可以發(fā)現(xiàn)不同風(fēng)險(xiǎn)類型的平臺(tái)特征區(qū)分明顯，同種風(fēng)險(xiǎn)類型的平臺(tái)具有近似的風(fēng)險(xiǎn)特征。

圖2 高中低風(fēng)險(xiǎn)平臺(tái)指標(biāo)特征對(duì)比

3 結(jié)束語(yǔ)

本文采用平衡計(jì)分卡理論構(gòu)建出具有3個(gè)一級(jí)指標(biāo)、10個(gè)二級(jí)指標(biāo)的大宗商品電子交易平臺(tái)綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系，并在此基礎(chǔ)上運(yùn)用熵權(quán)—TOPSIS法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量。通過(guò)實(shí)證分析表明，該模型評(píng)估得出的風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果與事實(shí)一致，證明模型有效，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管具有參考意義。

此外，本文模型的指標(biāo)設(shè)置是動(dòng)態(tài)、可量化、可持續(xù)、可比較的。在現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上，本模型新增的3個(gè)指標(biāo)中，客戶服務(wù)質(zhì)量和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力客觀求得權(quán)重較高，也在實(shí)證分析中得到驗(yàn)證，是評(píng)估平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵指標(biāo)。而學(xué)習(xí)與成長(zhǎng)能力這一指標(biāo)在平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中則相對(duì)不重要，這也體現(xiàn)出平臺(tái)綜合風(fēng)險(xiǎn)與一般企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的不同。

基于模型所得結(jié)果，對(duì)大宗商品交易平臺(tái)的監(jiān)管提出以下建議：進(jìn)一步細(xì)化相應(yīng)的法律法規(guī)和政策，加強(qiáng)精細(xì)化管理；加大市場(chǎng)輿情監(jiān)測(cè)，及時(shí)把握平臺(tái)的實(shí)際運(yùn)營(yíng)情況；加強(qiáng)企業(yè)資質(zhì)審核，對(duì)平臺(tái)高管、股東單位等定期進(jìn)行相關(guān)資質(zhì)的審核，同時(shí)從外至內(nèi)促進(jìn)平臺(tái)企業(yè)加強(qiáng)內(nèi)部管理。