基于大数据的失信被执行人执行力评价模型*

于建岗 王 淳 谢作樟

浙江公共安全技术研究院有限公司，浙江 杭州 310052

失信人员是诚信社会建设的蛀虫，人民法院作为法律的维护者和司法者，有责任有义务对失信人员采取强制措施保证执行，以维护法院判决的公信力［1］。但是在具体执行过程中发现，失信行为存在主观恶意失信和客观被动失信之分，给法院的强制执行带来了道义上的困扰。对于失信被执行人的执行力可理解为其完成相应任务的可能性。通过对其执行力进行评价和判定，可以有效预测该被执行人是否具备执行能力［2］。本文基于大数据技术，提出一种新的针对失信被执行人的执行力评价模型，通过该模型对其执行力进行评价，以便科学、真实、客观地反映失信被执行人的真实情况，通过科技辅助，实现法外有情以及对判决的坚决执行。

一、基于大数据的失信被执行人执行力评价模型

（一）构建失信被执行人执行力评价指标体系

根据不同影响因素，结合最高人民法院颁布的《关于限制被执行人高消费的若干规定》，按照国家规定的失信被执行人信度定量标准，将其划分为三个等级评价指标，见表1。

表1 失信被执行人执行力评价指标体系

由表1可知，本文构建的失信被执行人执行力评价指标体系共包含两个一级评价指标、六个二级评价指标以及十六个三级评价指标，分别覆盖失信被执行人的法律身份基本信息、发生失信事件轨迹、消费支出记录、法律判决文件、财产相关数据等［3］。

（二）基于大数据的影响执行力的各指标权重确定

完成对失信被执行人执行力评价指标体系的构建后，利用大数据技术，对失信被执行人的海量信息资产进行采集、分析和处理，确定各个等级的评价指标的权重。首先对内在因素的评价指标权重进行计算，以失信被执行人的个人属性为例，通过公式（1）进行计算：

其次，对外在因素的评价指标权重进行计算，以关系网络为例，通过公式（2）进行计算：

（三）失信被执行人执行力总体状况评价

根据本文上述建立的失信被执行人执行力评价指标体系及各指标权重，对其执行力总体状况进行评价。采用大数据技术，对失信被执行人的各类信息进行查询和统计，结合划分的执行力等级，通过本文上述公式对其进行适当处理，得出三级评价指标中单个因素评价矩阵，再利用模糊算法和《关于限制被执行人高消费的若干规定》中失信被执行人的相关界定，对二级评价指标和一级评价指标进行综合评价：二级评价指标=一级评价指标×单个因素评价矩阵。通过建立的基于大数据的失信被执行人执行力评价模型，完成对失信被执行人的执行力评价。

二、实验论证分析

（一）实验准备

选择不同背景变量的50名失信被执行人员作为本文实验对象，通过对其在本文构建的指标体系中的权重及执行现状，分别利用本文提出的基于大数据的失信被执行人执行力评价模型和传统评价模型，对50名实验对象进行评价，并设置本文评价模型为实验组，传统评价模型为对照组。

（二）实验结果与分析

根据上述实验准备，完成对比实验，比较实验组、对照组的评价结果与50名实验对象实际执行力相符的个数，并将实验结果绘制成，见图1。

图1 实验组与对照组实验结果对比图

根据图1中的实验结果可以看出，实验组评价模型对失信被执行人的执行力评价正确个数明显高于对照组。同时，采用实验组的评价模型在对50名实验对象进行评价时得到的评价结果正确个数相差幅度不明显，而实验组的评价结果正确个数相差幅度十分明显。因此，本文提出的基于大数据的失信被执行人执行力评价模型评价正确率更高，且受到外界干扰因素的影响较小，评价结果更稳定，更符合有关部门对失信被执行人的执行力评判标准。

三、结束语

失信被执行人的执行能力判断一直是法院强制执行的难点问题，不易准确摸清和判断，而通过本文基于大数据技术，对失信被执行人执行力的各项影响因素进行分析，从科学的视角和详实的数据，对失信被执行人的执行能力进行评价，既屏蔽了人为因素的干扰，又为法院强制执行提供了事实依据。