基于大数据的小微电商授信评估研究

2016-10-19 01:30邢浙斌范炜

中国市场 2016年35期

邢浙斌　范炜

[摘要]电子商务不仅重构了市场营销商业模式，而且重构了企业的资产形态与估值方法。与银行传统估值方法不同，基于大数据进行企业估值主要是利用电商企业的行为数据。构建大数据授信评估模型，有效解决了小微电商授信评估的问题。实证结果表明，大数据评估的结果与传统方法评估结果的误差基本控制在5%以内。

[关键词]电商企业；大数据；授信评估

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2016.35.012

电子商务不仅重构了市场营销商业模式，而且重构了企业的资产形态与估值方法。运用电子商务大数据进行授信评估，主要采用的是生产、销售、物流、人流的行为数据，这与传统授信评估采用成本效益财务数据有着本质的区别。小微电商依托淘宝、京东等交易平台，其平台交易数据全面、较为真实而且可获取性强，基于大数据对企业进行估值，有效解决了小微电商企业规模小、财务数据不健全问题，本文旨在构建大数据授信评估模型并进行实证检验。

1 基于大数据的小微电商授信评估方法

1.1 指标选取

根据小微电商的数据特点，笔者从盈利能力、成长能力、营运能力和市场竞争力四个方面（一级指标），选取销售额、浏览量、访客数、转化率、客单价、付费流量比、推广费用、商品结构、服务态度、物流速度、退款率等11个主要指标（二级指标）进行数据分析。盈利能力包括付费流量比（电商对于网站流量付出的相应费用，付出费用越少，盈利能力越强）、转化率（所有到达淘宝店铺并产生购买行为人数和所有到达店铺人数的比率）。成长能力包括销售额、推广费用（电商为提升自己企业的知名度或拓宽渠道而做的业务宣传）、商品结构（网店商品的丰富程度，商品数越多，商品结构越完善，成长性越好）。营运能力包括退款率（近30天成功退款笔数与近30天支付宝交易笔数的比率）、浏览量（店铺各页面被查看的次数）、访客数（全店各页面的访问人数）。市场竞争力包括客单价（每一位顾客平均购买商品金额，客单价越低，市场竞争力越强）、物流速度（顾客从购买商品至收到商品的时间）、服务态度（电商对顾客售前售后的服务）。

1.2 评估模型构建

对企业进行授信评估，既要考虑企业自身发展情况，也要考虑行业发展情况，在明确授信基准值的基础上，还需要从企业和行业两个维度对基准值进行修正。

（1）确定授信基准值。文章将该电商企业过去12个月的月均销售额作为贷款基准值，主要是考虑电商企业产品不同，销售规模差距较大，采用过去12个月的月均销售额基本反映了企业近期的经营状况。

（2）确定授信基准值的修正系数。主要从两个层面进行修正：一是企业经营系数，反映受评企业的发展情况；二是行业发展系数，反映受评企业所在行业的发展情况。

一是企业经营状况系数。将拟评估电商企业的浏览量、转化率、推广费用、商品结构、服务态度、物流速度等6个指标与行业同类企业的均值进行比较，高出均值的比例越大，企业的整体价值越大。其计算方法，首先，确定企业发展指标与行业均值比值（F），共分7个档次，F≤50%，50%150%，每一个档次的得分分别记作40、60、70、80、90、100、120。客单价，付费流量比，退款率等3个指标的计算方法与上述类似，只是每一个档次的得分分别记作120、100、90、80、70、60、40。另外，盈利能力、成长能力、营运能力和市场竞争力的得分分别记作S1、 S2、 S3、 S4。其次，确定各发展指标的权重（Q），该权重采取专家打分判别矩阵方法计算得出。最后，计算得出企业经营状况系数。

2 小微电商企业授信评估实证分析

文章以服装行业的一小微电商企业为例，用大数据分析方法评估其申请贷款的授信额度。该企业主要从事中老年服装、T恤、卫衣、针织衫、休闲长裤、连衣裙、西装西裤等商品，过去一年该企业销售额436万元，访客总数156万次，客单价194元。该企业申请授信评估的时间为2014年4月，因此，评估时间跨度为2013年4月至2014年3月。

（1）确定授信基准值。该企业过去12个月的月均销售额为363360元，贷款基准值可初步确定为36万元。

（2）计算企业经营状况系数。通过计算得出，最大特征值为λmax=4.15，一致性指标CI=0.05，一致性比率CR=0.06<0.1，故比较评判矩阵具有满意的一致性，权重可以接受，确定权重向量：A4=（25.3%、38.3%、11.1%、25.3%）。由此，利用公式（1）计算得出企业经营状况系数为0.60。

（3）计算行业发展系数。

一是行业成长性得分。本文以行业月销售额衡量服装行业的成长性。根据淘宝天猫网成交数据，自服装行业月销售额由2013年4月的25.21万元上升到2014年3月的57.53万元，年增速为128%，远远高出同期其他行业15%的增速，根据上述评分原则，服装行业成长性得分120分。

二是行业稳定性得分。本文选择季度销售额的波动性衡量服装行业的稳定性。近4个季度以来的销售额分别为48.34万元、58.27万元、27.88万元、68.09万元。由此测算，服装行业的季度销售额一年的波动性为79%，对比淘宝天猫电商所有行业50%的平均波动性，根据上述评分原则，服装行业稳定性得分40分。

三是行业规模性得分。近一年来天猫网服装行业608万元的户均销售额，对比天猫网所有行业电商企业816万元的销售额，根据上述评分原则，服装行业规模性得分为60分。

四是指标权重的确定。采用专家打分、判别矩阵方法，可得出行业成长性、稳定性及规模性的权重分别为29.7%、16.3%、54.0%。

根据公式（3），可得出行业发展系数为0.75。