跨境電商企業(yè)的數(shù)字信用動(dòng)態(tài)評(píng)估模型研究

趙子萱　郭樹(shù)行

摘要：跨境電商是連通國(guó)際和國(guó)內(nèi)“雙循環(huán)”的重要形式。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代背景下，飛速發(fā)展的跨境電商對(duì)外推動(dòng)國(guó)際貿(mào)易、對(duì)內(nèi)助力消費(fèi)升級(jí)。為更好地解決跨境電商融資難的問(wèn)題，跨境電商行業(yè)的供應(yīng)鏈金融隨之產(chǎn)生。本文綜合考慮傳統(tǒng)信用評(píng)估指標(biāo)和電商平臺(tái)數(shù)字化要素指標(biāo)，建立跨境電商信用評(píng)估指標(biāo)體系，構(gòu)建動(dòng)態(tài)信用評(píng)估模型DCredit模型，更好地服務(wù)跨境電商行業(yè)的供應(yīng)鏈金融，以滿足企業(yè)的資金需求，促進(jìn)行業(yè)健康發(fā)展。

關(guān)鍵詞：跨境電商；數(shù)字信用；動(dòng)態(tài)評(píng)估

引言

跨境電商的發(fā)展對(duì)中小微企業(yè)參與國(guó)際貿(mào)易有著重要意義。由于信息不對(duì)稱等原因，跨境電商信用評(píng)估成為業(yè)界的痛點(diǎn)。隨著跨境電商企業(yè)在國(guó)際大循環(huán)中的地位日益提高，如何構(gòu)建許可的供應(yīng)鏈金融已經(jīng)成為跨境電商發(fā)展的關(guān)鍵性難題。

供應(yīng)鏈金融是指從供應(yīng)鏈產(chǎn)業(yè)鏈整體出發(fā)，運(yùn)用金融科技手段，整合物流、資金流、信息流等信息，在真實(shí)交易背景下，構(gòu)建供應(yīng)鏈中占主導(dǎo)地位的核心企業(yè)與上下游企業(yè)一體化的金融供給體系和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系，提供系統(tǒng)性的金融解決方案，以快速響應(yīng)產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)的結(jié)算、融資、財(cái)務(wù)管理等綜合需求，降低企業(yè)成本，提升產(chǎn)業(yè)鏈各方價(jià)值。

新冠病毒感染疫情發(fā)生以來(lái)，企業(yè)的脆弱性上升。供應(yīng)鏈金融能夠有效打通中小企業(yè)在產(chǎn)業(yè)鏈中的“堵點(diǎn)”，參考產(chǎn)業(yè)鏈中的核心企業(yè)的信用，為產(chǎn)業(yè)鏈中的企業(yè)融資，能夠讓資金在產(chǎn)業(yè)鏈中流動(dòng)起來(lái)。當(dāng)前以供應(yīng)鏈金融為支撐的數(shù)字金融服務(wù)已經(jīng)日益增多，建立一個(gè)科學(xué)有效的模型對(duì)跨境電商領(lǐng)域的企業(yè)進(jìn)行信用狀況動(dòng)態(tài)評(píng)估，有利于優(yōu)質(zhì)企業(yè)資金融通，同時(shí)減少投資機(jī)構(gòu)的損失，對(duì)企業(yè)獲取融資支持以及促進(jìn)跨境電商行業(yè)發(fā)展有著重要價(jià)值。

數(shù)字時(shí)代隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展應(yīng)用，可以依托平臺(tái)數(shù)據(jù)建立信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和信用評(píng)估模型。本文立足于此，面向供應(yīng)鏈金融構(gòu)建跨境電商數(shù)字信用的動(dòng)態(tài)評(píng)估模型，用于指導(dǎo)在跨境電商產(chǎn)業(yè)構(gòu)建精準(zhǔn)適用的供應(yīng)鏈金融。

1. 研究現(xiàn)狀

伴隨跨境電商行業(yè)如火如荼地發(fā)展，學(xué)界對(duì)其信用評(píng)估的研究也在不斷深入。

陳莉霞提出應(yīng)用層次分析法對(duì)跨境電商企業(yè)的信用數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合統(tǒng)計(jì)分析[1]；俞裕蘭等建立跨境電商信用等級(jí)評(píng)價(jià)的三級(jí)指標(biāo)體系，構(gòu)建模糊多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)模型[2]；初佳玉將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到跨境電商信用評(píng)估[3]；王珊珊等使用爬取的平臺(tái)數(shù)據(jù)，應(yīng)用XGBoost算法建立大數(shù)據(jù)環(huán)境下的信用評(píng)估模型[4]；榮飛瓊等構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信用評(píng)估模型，使用K-折交叉驗(yàn)證和混淆矩陣對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估[5]。

通過(guò)文獻(xiàn)研究我們發(fā)現(xiàn)，目前國(guó)內(nèi)信用評(píng)估模型越來(lái)越適用于大數(shù)據(jù)時(shí)代海量數(shù)據(jù)的處理。本文建立基于平臺(tái)大數(shù)據(jù)的指標(biāo)體系，構(gòu)建跨境電商企業(yè)數(shù)字信用的動(dòng)態(tài)評(píng)估模型。

2. DCredit模型的提出和指標(biāo)體系的構(gòu)建

為了滿足跨境電商進(jìn)行信用評(píng)估的需求，本文立足企業(yè)運(yùn)營(yíng)能力、獲利能力、償債能力、往期信用記錄[6]、數(shù)字化能力、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)能力和服務(wù)能力這七個(gè)維度，考慮跨境電商行業(yè)平臺(tái)數(shù)據(jù)可獲得性，結(jié)合數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，建立基于平臺(tái)數(shù)據(jù)的跨境電商信用評(píng)估體系。評(píng)估體系的構(gòu)建能夠?yàn)槠髽I(yè)融資提供信用支撐，同時(shí)有助于企業(yè)自身信用管理和信用數(shù)據(jù)的積累沉淀。具體評(píng)估指標(biāo)及解釋如表1所示。

3. 模型介紹

AHP是一種定性分析和定量計(jì)算相結(jié)合的方法，用于系統(tǒng)分析與決策的綜合評(píng)價(jià)，通過(guò)建立遞階層次結(jié)構(gòu)把人類的判斷轉(zhuǎn)化到若干因素兩兩之間重要度的比較上，最終確定指標(biāo)的權(quán)重。熵權(quán)法是一種較為客觀的賦權(quán)方式，依據(jù)指標(biāo)的變異程度進(jìn)行賦權(quán)，指標(biāo)內(nèi)部差異越少，反應(yīng)的信息量越少，權(quán)值越小。

AHP方法主觀性強(qiáng)，定量的數(shù)據(jù)少，定性成分多，人為評(píng)估會(huì)存在偏差。而熵權(quán)法缺少指標(biāo)之間的橫向比較，容易受到數(shù)據(jù)影響，隨著數(shù)據(jù)不同賦權(quán)結(jié)果會(huì)產(chǎn)生較大差異。確定指標(biāo)權(quán)重時(shí)，應(yīng)考慮指標(biāo)之間的內(nèi)在統(tǒng)計(jì)規(guī)律。為了彌補(bǔ)單一方法的不足，實(shí)現(xiàn)兩種賦權(quán)方法的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，本文采用組合賦權(quán)方法，均衡考慮主觀情況和客觀情況。

TOPSIS是一種能充分利用原始數(shù)據(jù)信息的綜合評(píng)價(jià)模型，結(jié)果能充分反映各個(gè)評(píng)價(jià)方案之間的差距。區(qū)別于如模糊綜合評(píng)判法等評(píng)價(jià)方法，它不需要目標(biāo)函數(shù)，也不需要通過(guò)相應(yīng)的檢驗(yàn)，限制要求大大降低，使得適用范圍較為廣泛。本文將組合賦權(quán)法得到的綜合權(quán)重應(yīng)用到TOPSIS模型中，建立DCredit模型用于對(duì)跨境電商企業(yè)信用進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)估。

4. 模型的建立

AHP方法確定指標(biāo)權(quán)重的步驟如下。

第一步：根據(jù)指標(biāo)體系建立遞進(jìn)的層次結(jié)構(gòu)。本文建立的指標(biāo)體系共有7個(gè)一級(jí)指標(biāo)和29個(gè)二級(jí)指標(biāo)。7個(gè)一級(jí)指標(biāo)間以及每個(gè)一級(jí)指標(biāo)下的二級(jí)指標(biāo)間均需確定權(quán)重。

第二步：對(duì)于同一層次上的各元素關(guān)于上一層次中某一準(zhǔn)則的重要性進(jìn)行兩兩比較，構(gòu)造判斷矩陣。

第三步：由判斷矩陣計(jì)算被比較元素對(duì)于該準(zhǔn)則的相對(duì)權(quán)重，并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。有算術(shù)平均法、幾何平均法和特征值法三種計(jì)算權(quán)重的方法，本文權(quán)重的確定為三種計(jì)算方法結(jié)果的算術(shù)平均值。

熵權(quán)法確定指標(biāo)A₁-G₃權(quán)重的步驟如下。

5. 實(shí)證研究

根據(jù)信用評(píng)分結(jié)果繪制折線圖，如圖1所示，在本次數(shù)據(jù)實(shí)例中，經(jīng)營(yíng)年限最長(zhǎng)的A企業(yè)各方面條件良好，信用評(píng)分遠(yuǎn)高于其余三家企業(yè)。對(duì)于信用評(píng)估優(yōu)秀的企業(yè)，不存在信用風(fēng)險(xiǎn)，需要加強(qiáng)信用評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)的收集，積累企業(yè)信用要素，避免信用風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。對(duì)于信用處于正常狀態(tài)的企業(yè)，仍然存在信用風(fēng)險(xiǎn)的可能性，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)潛在因素的分析，加強(qiáng)管理，防止信用風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。對(duì)于存在輕微信用風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的企業(yè)，應(yīng)加強(qiáng)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)工作，提高信用水平，減少信用風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。

結(jié)語(yǔ)

為了提高跨訂單電子商務(wù)企業(yè)防范信用風(fēng)險(xiǎn)的能力，本文構(gòu)建DCredit模型，用于對(duì)跨境電商信用水平進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)估，并生成相關(guān)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。結(jié)果表明，DCredit模型能夠有效地對(duì)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。與其他模型相比，DCredit模型沒(méi)有復(fù)雜的參數(shù)設(shè)置，易于推廣。

理論上，本文將組合賦權(quán)法與TOPSIS結(jié)合，既可以有效降低評(píng)估的主觀性，充分利用數(shù)據(jù)資源；又可以對(duì)指標(biāo)進(jìn)行橫向比較，組合賦權(quán)提高了模型評(píng)估的準(zhǔn)確率。實(shí)踐中，模型一方面為供應(yīng)鏈金融提供大數(shù)據(jù)服務(wù)，有益于規(guī)范發(fā)展供應(yīng)鏈金融，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈條上下游企業(yè)之間的開(kāi)放合作、共同發(fā)展，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈條上大中小企業(yè)分工協(xié)同、共生共贏，有助于保持供應(yīng)鏈產(chǎn)業(yè)鏈完整穩(wěn)定；另一方面為企業(yè)提供實(shí)時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控，助力企業(yè)信用要素的積累，有利于企業(yè)融資，緩解資金融通困難的問(wèn)題，打破發(fā)展瓶頸，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代跨境電商行業(yè)的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

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作者簡(jiǎn)介：趙子萱，本科，研究方向：數(shù)字經(jīng)濟(jì)。