B2B企業信用評估模型的研究

冷沙沙,高厚禮

(山東理工大學管理學院,山東 淄博 255049)

B2B能夠幫助中小企業迅速進入電子商務市場,但企業信用的缺失使得網絡信用危機也大大提高了,嚴重制約了B2B企業的發展.大多數B2B網站提供對企業自身資質的評價,諸如企業真實性、合法性,缺少對企業履行商業契約行為表現的評價內容,現有評價模型也不盡完善.因此在電子商務環境能否建立和完善企業信用評價模型對企業進行有效的信用評估進而躲避信用風險已成為現代B2B企業成功的關鍵[1].本文以網下認證與網上評價相結合的原則,將企業網下信用延伸到網上,構建企業信用評估模型,為B2B企業對交易者進行全面的信用評估提供較為科學的方法.

1 現有B2B企業信用評估存在的問題

1.1 評估指標不完整

___以阿里巴巴為典型的B2B網站,缺乏對于商品本身、運輸情況、支付情況、服務表現的評價,對企業網下的靜態指標考慮不全面.交易金額、交易方信用指數僅作為參考信息并沒有列入誠信通的積分之中,這些方面的信息對于交易雙方的信用評估是至關重要的.

1.2 評估模型不完善

目前常見的電子商務網站中所采用的信用模型主要累加信用評估模型和平均信用評估模型.現有一些評估模型,在應用中不同程度的存在一些問題:

(1)忽視評價人的信用狀況.現有評估系統采用的信用值增減方法簡單易行,未考慮該主觀評價值的可信程度.本文認為主觀評價值的可信程度與評價者自身的信用值有較大的關系.信用值比較高的評價者相對于信用值不是很高的評價者,他們所做評價的可信度顯然也是有一定差距的.

(2)忽視交易額對信用值的影響.目前大多數信用評估模型都忽略了交易額對評價值的影響.因為在不同的交易額下,個體的可信任程度是不一樣的.在網上環境中,當交易價值很大時,交易雙方背負的交易風險越大.在此情形下,交易雙方依然采取誠信的交易行為(按期付款、保質保量發貨等),則與價值較小的交易相比,此交易帶給交易雙方的信用增值應更大[2].

(3)忽略信用值的明效性.在生成交易方信用值時,很多信用評估模型都是累積交易方獲得的所有評價信息,沒有考慮評價值的時效性.評價的時間短即較新的信用評價將更能說明被評價企業的最近信用情況,這樣的評價更為有效;評價的時間長即較久的信用評價說明的是企業較早時期的信用情況,這樣的評價有效性較差,信用信息披露是不充分.Josang通過實驗也證明平均看待交易方的歷史交易行為將導致對新近的交易行為不夠敏感而引起整體信譽水平下降[3].

2 企業信用評估指標體系的建立

根據企業在電子商務環境下的發展特點,對影響企業信用評估因素加以綜合,以網下認證與網上評估相結合的原則,將企業網下信用延伸到網上,構建企業信用評估的指標體系.

2.1 網下靜態指標

網下靜態指標主要是對企業作為真實社會中的經營實體的考察,包括企業注冊信息、企業注冊年限、納稅信用等級評定和信用等級評定[4]等.企業靜態指標如圖1所示.

圖1 企業網下靜態指標

2.2 網上動態指標(A2和A3)

網上動態指標是在線交易過程中形成的,主要從產品情況、服務情況、支付情況、運輸情況以及歷史數據五個方面進行評價.并分別以賣方身份、買方身份設計了兩種網上動態指標如圖2所示.

2.3 基于層次分析法指標權重的確定

圖2 企業網上動態指標

本文通過專家調查方法,發放問卷調查表36份,有效回收34份.其中問卷調查主要通過約見多位不同崗位的電子商務專家面談,email的方法填答.在對初始問卷數據進行處理后,利用AHP(Analytic Hier archy Process)法的基本原理對各個指標的重要程度進行量化處理.由于AHP法的解題步驟都很熟悉,在此不具體介紹.

(1)建立梯階層次結構

本文中建立的梯階層次結構即為圖1與圖2所構建的指標體系.該指標體系按照AHP法構造指標的原則,共分解為五級指標.

(2)構造判斷矩陣及其一致性檢驗

建立起遞階層次關系以后,各指標的隸屬關系就確定了.接下來是AHP法最關鍵的步驟就是要構造判斷矩陣.根據有效問卷所回收的數據,本文采用評分算術平均法,將全部評判者對各元素的評分取算術平均值,構造判斷矩陣.見表1.

表1 Al—B判斷矩陣

其次需要計算判斷矩陣的最大特征及對應的特征向量,根根據公式

其中,λ為判斷矩陣A的最大特征根,W為對應于λ的正規化特征向量,W的分量Wi就是對應元素單排序的權重值[5].

對其進行一致性檢驗:根據表2可知當n=4時,RI=0.90則

一致性檢驗通過

表2 平均隨機一致性指標RI

其他各指標處理方法相同,不再詳細描述.

(3)各指標權重

根據計算得出指標體系的權重見表3.

表3 企業信用評估指標體系的權重

3 B2B企業信用評估模型

3.1 模型的定義

定義1 給定用戶i,T(i)為用戶i總的信用分值,M(i)為用戶網下靜態信用值;N(i)為網上動態信用值.

定義2 p(i,j)為用戶i在第j次交易后計算機結合交易額以及交易者信用值進行第二次計算獲得的可信化信用反饋得分,I(i)為用戶i的總交易次數.

定義3 給定用戶i,f(i,j)為第j次交易后的通過計算機第一次計算得到的反饋評分值;C(i,j)為用戶i第j次交易的交易伙伴信用值的權重;D(i,j)為用戶i第j次交易的交易額的權重.

定義4 給定用戶i,X(i,j)為用戶i第j次交易的交易伙伴自身的信用值;X為該網站所有用戶的信用平均值;Y(i,j)為用戶i第j次交易的交易額;Y為本網站中用戶i所在行業的同類產品交易的平均交易額(考慮到不同行業不同類別產品的交易額存在差異,因此平均交易額會特別強調是本行業本類產品的平均交易額);其中X,Y一周更新一次.

3.2 模型表示

根據以上定義,在有限次交易后,用戶u的信用值采用以下模型計算:

M(i)為用戶網下靜態信用值,N(i)為網上動態信用值.其中N(i)由以下公式得出

p(i,j)為用戶i在第j次交易后通過結合交易額以及交易者信用值進行可信化計算獲得的交易信用反饋得分:

f(i,j)為用戶i第j次交易后的交易方的反饋評分值,其中C(i,j)=,D(i,j)=之所以選擇在C(i,j)×D(i,j)和1之間取最大值,是因為要確保模型中加入的權重對評價用戶所做出的綜合評分是加強的作用,如果不與1進行比較,則可能會引起削弱用戶綜合評分的效果,因此模型在此處加入了Max函數[6].

4 結束語

對企業信用評估研究主要集中在兩個方面:一是指標體系的確立,二是評價模型的構建.本文在分析現有信用評估體系的缺陷的基礎上,建立了企業信用指標體系.并運用層次分析法確定了各指標權重,在考慮了交易者信用值與交易額大小的基礎上,構建的企業信用評估模型,彌補了現有評估模型存在的缺陷.

[1]林木.危機下的B2B電子商務之路[J].中國市場,2009,08(7):13-15.

[2]魏明俠.電子商務信用建立的評估機制研究[J].河南社會科學,2007,11(5):93-94.

[3]Josang A,T ran N.Simulating the effect of reputation systems on E-markets[A].Proceedings of the First International Conferenee on T rust Management.[C]//Wavelets in Geophysics.New York:Academic press,2003:123-145.

[4]王新紅.我國中小企業信用風險評價指標體系構建[J].西北師大學報,2009,4(4):12-15.

[5]陳中華.層次分析法在中小企業信用評價中的應用研究[D].蘇州大學,2006.

[6]靳曉宏.電子商務信用評價模型的研究[D].北京:北京林業大學,2007.