大数据背景下跨境电子商务信用评价体系构建

吴青

基金项目：2015年湖南省哲学社会科学基金立项资助项目《“互联网+”视域下湖南制造业转型路径研究》[编号：15YBA377]；2015年湖南省情与决策咨询研究课题《“互联网+”视域下湖南电子商务发展路径研究》[编号：2015BZZ116]

中图分类号：F713 文献标识码：A

内容摘要：近年来，在全球经济自由化与“一带一路”战略的推动下，跨境电子商务迅速发展，B2B、B2C出口交易占据主导地位，已成为进出口贸易经济发展的新型模式。运用大数据技术构建完整、动态的信用评价体系，将成为跨境电子商务健康发展的突破口，能够降低贸易风险、提升贸易效率，解决信息不对称问题所导致的诸多不确定性。本文深入分析大数据背景下跨境电子商务信用评价体系现状，并利用模糊层次分析法（FAHP）构建信用评价模型进行实证分析，最后提出加快跨境电子商务信用评价体系建立与完善的有效路径，以期能够营造良好的贸易环境。

关键词：大数据 跨境电子商务 信用评价体系 模糊层次分析法（FAHP） 有效路径

在全球经济一体化、自由化的推进下，电子商务的运营时间、空间不断扩展，在信息技术的支持下跨境电子商务（Cross-boarder Electronic Commerce）应运而生，以其全球性、虚拟性、及时性的特点，实现商品交换的高效率、低成本，成为推动贸易全球化的技术基础。我国跨境电子商务以B2B、B2C为主导模式，在2015年“互联网+”行动计划的推动下，已成为我国贸易乃至全球经济的全新增长引擎。据中国电子商务研究中心（100EC.CN）发布数据显示，2015年我国跨境电子商务交易规模达到5.4万亿元，较上年同期增长28.6%，其中，出口规模为4.49万亿元，进口规模为0.91万亿元。然而，跨境电子商务网络具有虚拟性、开放性，买卖双方处于不同国家，面临跨境物流、关税、外汇兑换风险等难题，信息不对称问题成为制约其健康、有序发展的“瓶颈”，甚至增加交易风险、降低贸易效率。在我国经济进入“新常态”背景下，许多传统外贸企业借助于互联网渠道实现了转型升级，跨境电子商务的发展已从“量”向“质”转变，信用体系建设已迫在眉睫。在“一带一路”战略部署下，中央提出加快社会信用体系建设，并推动大数据发展上升至国家战略，运用大数据技术构建完整、动态的信用评价体系，将成为跨境电子商务健康发展的突破口，带来颠覆性的变革。本文基于模糊层次分析法（FAHP）构建跨境电子商务信用评价体系，期望可以借此营造良好的贸易环境，降低市场风险、提高市场效率。

大数据背景下跨境电子商务信用评价体系的现状及问题

经济形势推动跨境电子商务发展，立法工作、技术推进为信用评价体系奠定基础。随着2015“互联网+”时代的到来，我国跨境电子商务将站在资本市场的风口，成为我国贸易经济的全新增长引擎。根据中国电子商务研究中心（100EC.CN）发布的数据预测，2016年我国跨境电子商务交易规模将达到6.8万亿元，同比增长25.9%（见图1）。在国际贸易条件恶化的背景下，以跨境电子商务为代表的新型贸易模式已成为对冲出口增速下台阶的有力工具，随着消费进入到个性化、定制化阶段，未来需求量将继续增加、交易规模不断扩大，这都为信用体系的构建提供了良好契机。近年来，商务部加快电子商务立法程序的推进速度，对跨境电子商务信用问题进行规范，如2013年发布《关于实施支持跨境电子商务零售出口有关政策的意见》，2015年发布《关于深入实施“互联网+流通”行动计划的意见》，并着手实施《规范促进电子商务发展行动计划》。同时，大数据技术、平台技术、认证技术的长足发展，为信用评价体系奠定了有效的技术支撑。如大数据技术使海量信息的处理得以顺利完成，技术升级使平台网络安全性得以加强，支付宝、财付通等第三方支付企业为跨境电子商务交易提供便利。

国内电子商务信用评价体系日趋成熟，为跨境电商信用评价体系构建提供有效参考。进入21世纪以来，随着信息技术的不断发展，推动着国内电子商务的迅猛发展且日趋成熟。与此同时，以淘宝网为代表的电商也逐步摸索建立起信用评价体系，为跨境电子商务信用评价体系的构建提供了有效参考。目前，国内电子商务信用评价体系集中于C2C类型，主要分为信用评价与店铺评分两个模块。以国内最大的电商平台淘宝网为例，其信用评价体系如表1所示。到2016年淘宝网上线已13年，信用评价体系不断发展、完善，克服了模型单一、权重不合理、卖家信息不全面等问题，并构建定量与定性相结合的评价体系。定量方面，对店铺的交易、信用数据分行业进行披露，便于消费者对比；定性方面，披露卖家的精准信息，便于保障消费者利益。可以说，淘宝网信用评价体系已成为国内电商的范本，为大数据背景下跨境电子商务信用评价体系构建提供了有效参考。

社会信用体系不健全，阻碍了大数据背景下跨境电子商务信用评价体系构建。近年来，随着我国市场化程度的不断提升，对社会信用体系建设提出了更高要求。所谓社会信用体系，即一系列由法律、规则、机构所构成，构建适合信用交易发展的市场环境。目前，我国社会信用体系不健全，严重阻碍了大数据背景下跨境电子商务信用评价体系构建，主要表现在以下四个方面：一是广大公民对信用认识不足，甚至存在道德规范与市场经济相违背的情况。二是企业信用意识薄弱，内部普遍缺乏信用体系建设。三是社会信用中介服务体系不健全，无法与当前市场化程度相适应。四是相关法律体系不成熟，影响了信用市场的公平与效率。信用交易已成为市场经济体制的主要交易手段，大数据背景下跨境电子商务信用评价必须以健全的社会信用体系为支撑，营造良好的交易环境、增强信息透明度。目前，我国跨境电子商务发展面临着社会信用大环境问题，再加上企业本身信用意识不强，第三方信用评级业务几乎未涉及，导致在贸易过程中信用缺陷凸显，不利于行业的长远发展。

信用基础数据分离严重，无法为大数据背景下跨境电子商务信用评价提供信息支撑。大数据背景下跨境电子商务信用评价必须以信用基础信息为基础，以确保信用评价的专业性与准确性。目前，我国基础信用信息主要分为三个层次：一是人民银行征信系统。规模最大、数据最完整，已实现全国联网，在任何商业银行都能够进入数据库，主要涉及借款、担保等信息。二是政府职能部门信息数据系统。以法院、商务部、海关、税务局等部门为主，依据各自业务需求构建信息数据库。如2015年起税务局实施“三证合一、一照一码”的新附记模式，即组织代码证、营业执照、税务登记证统一合成一个证，税务与工商实现信息联网，并建立企业“信用等级信息系统”。三是专业第三方征信机构。如外资、中资机构，专门从事信用信息调查、搜集、加工、评级等，国内主要的信用评级机构有中诚信国际、联合资信、大公国际等。然而，三个层次的信息数据库彼此分离，形成“信息孤岛”，许多信用基础数据仅在小范围内使用，导致社会资源利用率低下。同时，信息数据库以政府部门主导为主，条块分割情况严重，缺乏统一的标准，甚至存在垄断信息的行为，导致信用数据共享工作推進困难，降低了专业信用评价的专业性与准确性。可以说，信息数据是基础，否则信用评价就无从谈起，尤其在互联网金融浪潮的冲击下，信用评价已成为行业生存与发展的基础。在大数据背景下，基础信用数据严重分离，阻碍了信息收集工作，也无法为跨境电子商务信用评价提供信息支撑。

大数据背景下跨境电子商务信用评价模型的构建与实证分析

（一）模糊层次分析法（FAHP）

在社会经济活动中，对许多项目的评估都难以做到精确的定量分析。由此，T.L.Saty尝试提出了模糊综合分析法（FAHP），并在实践中使得这一问题得到了较为圆满的解决。即通过借助专家、学者在某方面的专业技能及其丰富的经验，进行量化的打分与评价（见图2）。

（二）大数据背景下跨境电子商务信用评价指标体系构建

2015年中央提出了“互联网+”行动计划，我国正从信息技术（IT）时代走向数据技术（DT）时代，将大数据运用于跨境电子商务信用评价体系已成为大势所趋。可以从数据挖掘的深度与广度出发，从四个维度建立准则（见图3）：

第一，第三方数据下的指标。即通过税务局、海关、质检、银行等职能部门的网络平台，获得跨境电子商务平台的静态数据。具体包括资质认证指标、财务指标、金融服务记录、通关记录，在每个指标下又分为若干具体指标。如资质认证指标下设子指标层，具体包括工商注册信息、纳税信息、域名注册信息等。

第二，跨境电商平台交易数据下的指标。即跨境电商平台运营的具体数据，多为动态传统数据。具体包括产品质量、服务质量、交易规模、交易安全。

第三，跨境电商企业内部管理数据下的指标。具体包括组织结构、企业文化、成员素质、成长能力。

第四，网络轨迹数据下的指标。即以覆盖面最广、共享性最强的社交网络为平台，基于大数据手段，收集动态非传统数据。具体包括顾客满意度、顾客主动分享、管理者个人信用、公众号影响力。

（三）判断矩阵的构造

模糊层次分析法（FAHP）要求专家或是学者针对各元素的重要性进行比较并回答，即对于某一目标，两个元素bi和bj哪个更重要，以及重要的程度，并按1-9的比例标度赋值。

1.单一准则下元素相对权重的计算。

（i=1，2，3，……，n）

得特征向量 。

2.计算判断矩阵最大特征根λmax。

3.检验判断矩阵一致性。采用一致性指标CI：

当CI=0时，具有完全的一致性；CI<0.1时，具有较为满意的结果。

（四）大数据背景下跨境电子商务信用评价模型实证分析

本研究通过邀请既熟悉对外贸易又在电子商务中有一定经验的专家共同打分，并利用模糊综合评价法（FAHP）进行计算，最终对信用指标进行定量化的评估（见表2）。

通过公式计算得：λmax=4.024487，CI=0.00816，RI=0.89，CR=0.0091<0.1

（五）实证结论

通过以上分析，可以看出在借助专家、学者的相关经验及其判断，得出所有判断矩阵都具有较好的一致性，即CR<0.1。由此，得到赋权有效的结论。第一，第三方数据下指标的权重最高，达到0.461，说明从工商、税务、银行等部门的数据对于构建大数据背景下跨境电子商务信用评价体系非常重要，这就需要对全社会信用体系重新架构。第二，网络轨迹数据下指标的权重相对最低，为0.143，说明所构建的四个维度指标体系中，社交网络平台对构建大数据背景下跨境电子商务信用评价体系影响相对较小。第三，判断矩阵具有较好的一致性，说明本文所构建的四个维度指标体系具有科学性、合理性、实用性，是构建大数据背景下跨境电子商务信用评价体系的主要内容。

加快跨境电子商务信用评价体系建立与完善的有效路径

第一，加强社会信用体系建设，营造良好的国内信用环境，积极促进信用评价体系构建。近年来，我国跨境电子商务呈现飞速发展的态势，但信用不对称问题在一定程度上制约了行业的长足发展，由此，必须从营造良好的国内信用环境入手。首先，加强社会公众信用意识的培养与塑造，将诚实守信作为基本行为准则。树立尊重他人经济权利的理念，认识到信用是财富、是名誉，塑造诚实守信、信誉为本的人格品质，营造守信者扬名得利的市场环境。树立尊重市场规则的价值取向，以市场规则为尺度，加强市场经济伦理修养水平的提升，引导社会公众、企业树立健康的信用观念与信用行为。其次，形成以“诚实守信”为核心的道德规范，特别突出法治作用，营造良好的诚信环境。以整顿与规范市场经济秩序为契机，强化社会公众信用人格教育，建立完善的信用法律制度，有效发挥市场与法律对社会失信行为的双重惩罚机制。再次，加强社会信用文化建设，发挥政府导向作用。强化企业信用意识，提升跨境电子商务企业的诚信意识，重建权利与义务相结合的价值理念，积极促进信用评价体系的构建。树立市场经济信用新观念，规范信用秩序、强化社会信用文化建设，打造健康、成熟的社会信用环境。

第二，加快信用服务行业发展，实现信用数据联动共享，为信用评价体系的构建提供支撑。完全市场经济体制能够促进信用服务行业的健康发展，实现社会资源的优化配置，为信用评价体系的构建提供有效支撑。充分发挥市场这只“看不见的手”的作用，促进信用服务行业的商业化运作，提供多元化、个性化的信用产品，减少“信用孤岛”，实现全社会信用基础数据的联动共享。由此，首先，应有效发挥政府的鼓励、引导作用，充分利用大数据，实现数据与信息共享机制。努力构建海关、税务、法院、银行等多个部门的联动，努力“叠加” 大数据，为跨境电子商务企业提供更为广泛的平台服务，实现企业信息的智能化检索。其次，政府加强监管力度，整顿与规范跨境电子商务市场，营造良好的贸易环境。通过大数据结合“云计算”功能，协助实施搜索与专项治理行动，动态跟踪跨境电子商务企业的交易、支付、物流等信息，促进市场行为的规范。最后，以市场为主、监管为辅，構建信用评价体系，促进跨境电子商务行业的转型升级。加快信用服务行业发展步伐，以大数据实现信用联动共享，归根结底都是充分利用既有的优势资源，及时发现违反市场竞争规则的行为，使跨境电子商务行业生存与发展道路更为顺畅。

第三，与国际标准接轨，促进国内跨境电子商务信用标准的统一性、科学性。在大数据背景下构建跨境电子商务信用评价体系，必须统一交易中的各项数据，形成科学的评判标准，推动评价体系的国际化。欧美等西方发达国家构建的跨境电子商务信用评价体系具有一定的前沿性，主要缘于与国际标准接轨、严格的要求。跨境电子商务交易往往涉及多国或地区，必须与国际标准接轨，形成具有统一性、科学性的评判标准。由此，应结合我国自身实际，逐步在跨境电子商务企业中推行国际标准。我国跨境电子商务行业起步较晚，尽管呈现出快速发展态势，但基础薄弱，在推行国际标准的过程中必须循序渐进，不能一蹴而就，否则可能适得其反。加强相关的立法工作，以国际化的水平严格要求，避免跨境交易中因差异化而造成的困扰。此外，应加快跨境电子商务专业人才队伍建设，促进交易的标准化、合规化操作。加强与欧美发达国家专业人才交流，培育集贸易、电子商务、管理等于一身的复合型人才。

第四，健全跨境电子商务的基础配套体系，叠加优势功能，为信用评价体系构建提供保障。跨境电子商务交易活动的全过程可以说是多个服务行业的结合，如物流、支付、保险、信用等服务业。在大数据背景下构建跨境电子商务信用评价体系，必须以完善的基础配套体系为基础，叠加优势功能，促进产业转型升级，使之在国际贸易中具有核心竞争力。具体可从以下几个方面着手：一是以大数据为支撑，优化海外物流模式，提升服务效率、降低物流成本。建立“海外仓”、“边境仓”，根据大数据提供业务额度，精心衡量成本与费用信息，优化批量跨境运输线路，降低物流成本。二是支持并规范第三方支付平台业务，消除“灰色地带”，不断拓宽合作领域。建立监管机构体系，实施原则导向监管，引导第三方支付业务革新，避免恶性竞争问题，寻求电子支付产业的健康发展。三是促进互联网、物联网、云计算等新兴网络与大数据的结合，形成叠加优势功能。叠加分析是GIS中重要的空间分析能力，即充分运用大数据提供的海量信息，发现多层数据间的差异、联系、变化等特征，为跨境电子商务交易提供更广泛的服务功能。

参考文献：

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