基于大數據的失信被執行人執行力評價模型*

于建崗 王 淳 謝作樟

浙江公共安全技術研究院有限公司，浙江 杭州 310052

失信人員是誠信社會建設的蛀蟲，人民法院作為法律的維護者和司法者，有責任有義務對失信人員采取強制措施保證執行，以維護法院判決的公信力［1］。但是在具體執行過程中發現，失信行為存在主觀惡意失信和客觀被動失信之分，給法院的強制執行帶來了道義上的困擾。對于失信被執行人的執行力可理解為其完成相應任務的可能性。通過對其執行力進行評價和判定，可以有效預測該被執行人是否具備執行能力［2］。本文基于大數據技術，提出一種新的針對失信被執行人的執行力評價模型，通過該模型對其執行力進行評價，以便科學、真實、客觀地反映失信被執行人的真實情況，通過科技輔助，實現法外有情以及對判決的堅決執行。

一、基于大數據的失信被執行人執行力評價模型

（一）構建失信被執行人執行力評價指標體系

根據不同影響因素，結合最高人民法院頒布的《關于限制被執行人高消費的若干規定》，按照國家規定的失信被執行人信度定量標準，將其劃分為三個等級評價指標，見表1。

表1 失信被執行人執行力評價指標體系

由表1可知，本文構建的失信被執行人執行力評價指標體系共包含兩個一級評價指標、六個二級評價指標以及十六個三級評價指標，分別覆蓋失信被執行人的法律身份基本信息、發生失信事件軌跡、消費支出記錄、法律判決文件、財產相關數據等［3］。

（二）基于大數據的影響執行力的各指標權重確定

完成對失信被執行人執行力評價指標體系的構建后，利用大數據技術，對失信被執行人的海量信息資產進行采集、分析和處理，確定各個等級的評價指標的權重。首先對內在因素的評價指標權重進行計算，以失信被執行人的個人屬性為例，通過公式（1）進行計算：

其次，對外在因素的評價指標權重進行計算，以關系網絡為例，通過公式（2）進行計算：

（三）失信被執行人執行力總體狀況評價

根據本文上述建立的失信被執行人執行力評價指標體系及各指標權重，對其執行力總體狀況進行評價。采用大數據技術，對失信被執行人的各類信息進行查詢和統計，結合劃分的執行力等級，通過本文上述公式對其進行適當處理，得出三級評價指標中單個因素評價矩陣，再利用模糊算法和《關于限制被執行人高消費的若干規定》中失信被執行人的相關界定，對二級評價指標和一級評價指標進行綜合評價：二級評價指標=一級評價指標×單個因素評價矩陣。通過建立的基于大數據的失信被執行人執行力評價模型，完成對失信被執行人的執行力評價。

二、實驗論證分析

（一）實驗準備

選擇不同背景變量的50名失信被執行人員作為本文實驗對象，通過對其在本文構建的指標體系中的權重及執行現狀，分別利用本文提出的基于大數據的失信被執行人執行力評價模型和傳統評價模型，對50名實驗對象進行評價，并設置本文評價模型為實驗組，傳統評價模型為對照組。

（二）實驗結果與分析

根據上述實驗準備，完成對比實驗，比較實驗組、對照組的評價結果與50名實驗對象實際執行力相符的個數，并將實驗結果繪制成，見圖1。

圖1 實驗組與對照組實驗結果對比圖

根據圖1中的實驗結果可以看出，實驗組評價模型對失信被執行人的執行力評價正確個數明顯高于對照組。同時，采用實驗組的評價模型在對50名實驗對象進行評價時得到的評價結果正確個數相差幅度不明顯，而實驗組的評價結果正確個數相差幅度十分明顯。因此，本文提出的基于大數據的失信被執行人執行力評價模型評價正確率更高，且受到外界干擾因素的影響較小，評價結果更穩定，更符合有關部門對失信被執行人的執行力評判標準。

三、結束語

失信被執行人的執行能力判斷一直是法院強制執行的難點問題，不易準確摸清和判斷，而通過本文基于大數據技術，對失信被執行人執行力的各項影響因素進行分析，從科學的視角和詳實的數據，對失信被執行人的執行能力進行評價，既屏蔽了人為因素的干擾，又為法院強制執行提供了事實依據。