基于MOORA和MOOSRA的電商平臺對融資企業選擇對比分析

高更君+++張楠悅

基金項目：國家自然科學基金項目“供應鏈采用RFID技術的融資決策與協調優化”（項目編號：71601114）；上海市科委工程中心能力提升項目“自動化碼頭生產智能決策及關鍵技術研究”

（項目編號：14DZ2280200）

中圖分類號：F724.6 文獻標識碼：A

內容摘要：決策過程需要根據決策者的需求選擇出最合適的備選對象，多目標決策方法可以為這種選擇提供解決方案。本文在供應鏈金融、大數據、云計算的背景下，首次將指標權重及多目標規劃方法MOORA和MOOSRA結合運用到電商平臺對融資企業的選擇研究中。對比研究發現，這兩種方法的處理結果相同，并據此分析影響融資企業等級劃分的指標因素，證明此選擇模型的有效性，同時驗證了多目標規劃方法MOORA和MOOSRA對融資企業的選擇問題中的適用性。

關鍵詞：多目標決策 電商平臺 融資企業 選擇研究 MOORA和MOOSRA法

引言

隨著“互聯網+”時代的到來，電子商務廣泛滲透各類企業的經營發展當中，為企業迎來了發展契機。據統計，2016年上半年，我國電子商務交易額達10.5萬億元，同比增長37.6%。其中，B2B市場交易規模達7.9萬億元。隨著電子商務的不斷發展，越來越多的企業選擇通過第三方電子商務平臺開展自身生產經營活動。鄒熊智、劉錦（2012）對我國中小企業電子商務應用現狀進行分析，指出由于中小企業自身經濟基礎薄弱，借助第三方電子商務平臺開展經營活動，不僅能打破傳統意義上時間和空間的限制，為中小企業搶占新的市場資源，同時可提高企業知名度。Martin Falk，Eva Hagsten（2015）研究了電子商務活動模式及其對歐洲14個國家勞動生產力的影響，并指出小公司從電子商務中獲利較大。可見，電子商務平臺是企業打破傳統貿易壁壘，獲得更大市場份額的有利手段。然而通過對入駐電商平臺的企業研究發現，大部分企業都是流動資金不足，通過傳統融資手段很難籌集資金，擴大生產。電子商務平臺的參與，將供應鏈中的信息流、物流、商流有效結合在一起，有助于信譽良好的企業獲得融資貸款。同時，關于多目標決策MOORA和MOOSRA的方法研究，Brauers WKM（2013）用MOORA方法對多目標海港進行了規劃；Jagadish，Ray A（2014）則通過MOORA方法對環保切削液的選擇問題進行研究；有學者將多目標決策方法MULTIMOORA和MOOSRA運用到筆記本電腦的選擇問題中，通過對備選筆記本電腦的多指標選擇研究，得到了較好的評價結果。

因此，基于此研究背景，本文首次提出將MOORA和MOOSRA的多目標決策方法運用到電商平臺對融資企業的選擇研究中。通過這兩種方法對融資企業的選擇對比研究，期望能緩解傳統金融機構授信時信譽良好的融資企業的融資困境，從而優化整個電商供應鏈管理體系。

電商平臺下企業的融資模式分析

目前，以阿里巴巴、京東等為代表的電商平臺憑借自身在行業內的優勢，推出了如阿里金融、京東供應鏈融資服務平臺，為供應鏈中融資企業提供在線融資活動。其中，京東的“平臺+銀行”的融資模式是典型的基于大數據的融資模式。京東商城結合供應商的評價系統、銀企互聯系統等，將平臺上產生的數據轉化為合作銀行認可的信用額度，銀行則在完成審批后，給融資企業發放貸款。

作為解決企業融資的創新方式，電商平臺成為連接金融機構與融資企業的第三方信息交流平臺，通過對企業在平臺上交易等活動產生的數據進行挖掘，有效掌握融資企業的真實貿易狀況，并將這些記錄提交給金融機構，解決企業在傳統的融資活動中借貸雙方信息不對稱的問題；金融機構作為融資企業金融產品的提供者，在融資企業資質審核通過后，與融資企業簽訂貸款協議，發放貸款；核心企業在整個供應鏈中憑借自身資金雄厚、信用等級高等條件，主導著供應鏈的穩定運作；第三方物流企業則是承擔線下物流活動的主要任務，為融資參與各方提供綜合性物流服務；而有融資需求的企業是電子商務平臺上的會員，是供應鏈上融資服務的主要對象。在這種新的融資模式下，融資企業可借助合作企業的資信實力提升自身的信用額度。同時，銀行、電子商務平臺通過合作建立“風險池”，共擔貸款風險，共享供應鏈收益，確保融資活動的順利進行以及整條供應鏈運作的整體性與穩定性，為整個經濟社會的發展做出貢獻。

基于MOORA和MOOSRA的融資企業選擇研究方法

（一）MOORA方法

MOORA（Multi-objective optimization）是一種多目標優化方法，通過構建備選對象的決策矩陣，按照一定的優選原則，幫助決策者選擇出最合適的對象。對比其他方法，該方法對于收益型準則和成本型準則采用獨立的數學計算過程，科學客觀，符合電商平臺對融資企業進行選擇的評估要求。同時，根據計算過程中對于數據處理方式的不同，可將該種多目標優化方法分為比率法和參考點法。

比率法的數學計算過程，第一，要求構造備選對象的決策矩陣。對于融資企業的選擇問題，可以構建備選融資企業在各個指標上的決策矩陣，如式（1）所示。

（1）

其中，m代表待評估對象的個數，n是評價準則的個數，xij代表第i個備選融資企業在指標j上的評估值。

第二，由于融資企業的選擇指標之間存在量綱上的差異化，因此需要對決策矩陣進行規范化處理，具體數學過程如式（2）所示：

（2）

第三，因選取指標存在收益型指標和成本型指標差異，所以針對不同類型的指標，進行分別處理。同時，由于評估指標之間數值變異程度所反映的信息量的大小不同，故本文引入權重，確定各指標在總體評價體系中的重要程度，從而計算整體評分。對于備選的融資企業來說，y*值越大，則整體評分越高，對應的等級也就越高，具體的計算如式（3）所示：

（3）endprint

式（3）中，g代表收益型指標的數量，n-g代表成本型指標的數量，w為權重，可通過熵權法計算得到。

對于參考點法，其對于規范化矩陣的處理過程與比率法相同，但在確定整體評分時，采用參考點的方式進行，以融資企業在評價指標上的取值與參考點的偏差進行衡量。首先，計算參考點，如式（4）所示：

（4）

確定參考點后，引入權重，計算評價指標與參考點的偏差值。在絕對值的比較中，偏差值較小的融資企業，評估結果較高，具體計算如式（5）所示：

（5）

（二）MOOSRA方法

MOOSRA（Multi-objective optimization on the basis of simple ratio analysis）是基于MOORA方法發展起來的一種基于簡單比率分析的多目標優化方法。MOORA方法通過計算收益型指標和成本型指標的評分確定最終融資企業的整體評分，結果可能是正值或負值；為了避免這種情況，MOOSRA法采用簡單比率分析，有效避免上述可能出現的情況。

在該方法的數學運算過程中，對于原始矩陣的規范化處理同上，但在整體評分的處理上，MOOSRA采用兩類指標和的比值方式進行計算，整體評分值越高，等級越高。計算公式如式（6）所示：

（6）

應用分析

（一）融資企業選擇指標體系構建

本文基于選取指標的客觀性、綜合性等原則，分析傳統銀行選擇融資企業的相關指標，結合電商平臺特點及相關專家意見，選取某電商平臺上的10家融資企業作為樣本，從企業的償債能力、運營能力、獲利能力以及線上業務水平四個方面初步選取19個指標，如表1所示。

為確保指標的獨立性，采用SPSS數據分析軟件對指標進行雙側相關性分析。相關系數以0.6為臨界值，在0.05水平（雙側）上顯著相關，分析結果如表2所示。

（二）基于MOORA和MOOSRA法的電商平臺對融資企業的選擇

考慮權重的影響，本文采用熵權法進行計算。則各指標的權重W=[0.0259，0.0475，0.0658，0.0607，0.0422，0.0474，0.0389，0.0481，0.0352，0.0491， 0.1715，0.1043，0.0409，0.0484，0.0522，0.1219]。

同時，為確保結果公正可靠，將10家融資企業隨機排序，并以A-J表示。在確定這10家融資企業的初始決策矩陣后，進行規范化處理，加權規范化矩陣部分結果如表3所示。

根據加權規范化矩陣，分別采用比率法和參考點法進行綜合分析。其中指標Φ1-Φ12為收益型指標，Φ13-Φ16為成本型指標，故計算過程中對不同類型的指標進行分別處理，得到的結果如表4、表5所示，其中，表5的下方給出了每個指標的參考點值。

本文將MOOSRA方法運用到電商平臺對融資企業的選擇研究中，對指標進行加權規范化處理結果同表3相同，故不再贅述。在進行綜合分析上，采用Φ1-Φ12指標和與Φ13-Φ16指標和的比值進行對比分析，具體的計算結果如表6所示。

（三）基于MOORA和MOOSRA法的選擇結果對比分析

根據各指標對決策目標的權重分析可以看出，重復采購率（17.15%）、毀約率（12.19%）、服務態度滿意度（10.43%）的比重較大。說明企業在發展過程中，客戶反饋至關重要；同時，企業的守信程度與企業能否獲得融資存在著巨大的關聯。企業若想借助于第三方電子商務平臺發展業務，搶占市場資源，就必須適應良好的社會環境，加強自身的誠信系統建設。

根據表4、5、6的分析，可以得到最終融資企業的等級，如圖1所示。研究發現，三次計算結果顯示融資企業的等級相同，不僅能確保結果的可靠性，同時驗證了這兩種多目標分析方法在電商平臺對融資企業的選擇研究中的適用性。

從圖1中可以看出，G企業在電商平臺的評估選擇過程中結果最為理想，等級最高。該企業之所以獲得如此高的選擇評估等級，評選指標應收賬款周轉率（次）、銷售利潤率、總資產周轉率、服務態度滿意度發揮了重要的意義。應收賬款周轉率（次）、總資產周轉率反映出G企業的收賬速度以及總資產周轉速度很快，平均收賬期較短，償債能力及銷售能力都很強。服務態度滿意度則是反應出顧客對G企業服務的綜合評價，該信息可以與其他及潛在客戶進行分享，對于企業來說，該指標在維持企業形象方面發揮著不可估量的作用。

第二個選擇結果較好的是企業C，在該企業的選擇評估過程中，貨品滿意度、資產負債比率、退款率發揮了重要的作用。它們不僅反映了企業負債水平的高低對于選擇結果的影響程度，而且揭示出企業的產品質量，包括實物、服務對顧客的重要性。隨著市場經濟的日益發達，顧客不再只關注于產品的價格，更多的在于產品質量。產品質量是一個企業核心競爭力的體現，是保證企業市場占有率的有力保障。

企業E的選擇評估結果最差，等級最低。其中，該企業的流動比率、總資產報酬率、存貨周轉率、平均發貨速度的得分都比較低，說明該企業的短期償債能力、資產運營水平均達不到在該企業環境中的標準水平。同時，企業E的毀約率較高，因此，基于有限的貸款寸頭，電商平臺及相關金融機構會拒絕該融資企業的貸款申請。

結論

本文首次將多目標規劃方法MOORA和MOOSRA運用到電商平臺對融資企業的選擇研究問題中，并引入權重的影響因子，在對收益型指標和成本型指標采取單獨的數學計算過程后，分別對融資企業進行等級劃分。對比分析這兩種方法的研究過程，發現三次選擇評估結果都是相同的，企業G均獲得了最理想的評價等級。基于此研究結果，不僅能說明此選擇模型的有效性，同時驗證了多目標規劃方法MOORA和MOOSRA在對融資企業的選擇問題中的適用性，合理客觀地選擇出資信較好的融資企業，為進一步的選擇評估研究提供科學依據與參考。

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