ANP在电子商务中小企业信用评估中的应用

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摘 要：本研究尝试将网络分析法（ANP）应用于电子商务中小企业信用评估.针对电子商务特性,采用ANP法确定电子商务中小企业信用指标权重,运用线性加权法获取可评价电子商务中小企业的信用评估值,构建电子商务中小企业信用评估指标体系.依据电子商务信用评估指标间的依赖性和反馈性,建立指标模型.实证研究结果表明,ANP法在电子商务中小企业信用评估中具有可操作性和适宜性.

关 键 词 ：电子商务 ANP 网络分析法 信用评估 指标赋权法 线性加权法

中图分类号：F276.3 文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2013）05-017-03

引言

广义电子商务的涵义是指一切采用电子技术或以电子为媒介的商务活动,比如电视购物、POS联机销售、购物等都是广义电子商务的内容.而狭义电子商务是指基于互联网环境下的商品交易以及以商品交易相关的商务活动{1}.本研究属狭义电子商务范畴.

电子商务信用评估涉及如何选取指标和对指标进行赋权等相关问题.目前,确定指标权重最具代表性的方法是层次分析法（AHP）,数据包络分析法（DEA）,信息权重法（主成分分析法,因子分析法）,德尔菲法以及层次分析法和德尔菲法的联合应用等{2}.而层次分析法作为其中应用较多的方法,其核心思想是将系统划分成几个层次,只考虑元素之间从上到下的支配作用,不考虑同一层次的元素之间的相互作用,这种递阶层次的结构可以很好地为简单系统处理决策问题,但解决复杂系统的决策问题时,其局限性就显现出来{3}.在考虑大多数复杂系统中的考虑决策问题时不仅要考虑到上层对下层的支配作用,层次内部元素之间的互相影响以及元素之间从下到上的反馈影响也要考虑.在复杂系统的应用中AHP方法就需要改进了,为此在AHP的基础上T.L.Saaty教授提出了网络分析法（Analytic Network Process,ANP）{4},ANP将系统中各元素的关系用网络结构表示.与AHP的层次结构相比,这种结构能够更准确、更客观地描述事物之间的联系,是一种更加符合实际的决策方法,AHP可以视为ANP的一个特例{5}.所以依据信用评估指标间互为依存和反馈制约的特点,本研究试图用网络分析法ANP对电子商务中小企业信用评估的指标体系进行构建.

一、ANP的基本原理

ANP是在AHP方法上发展起来的一种指标权重赋值法.AHP是将指标分为若干层次,指标组和指标之间相互独立,不存在相互的影响,通过指标之间的两两比较,最终可计算出各指标的权重.但在现实问题中,很多时候指标组、指标之间都存在着相互的影响,这种影响必将反映在最后的计算结果上,所以针对这个问题有关专家提出了网络层次分析法.网络层次分析的一般模型是将系统指标划分成控制因素层和网络因素层,控制因素层需要包含目标问题以及决策的准则,在这一层次中所有的决策准则均被认为彼此独立,且仅仅受目标元素的支配.第二层次即网络层由所有受控制层支配的指标组组成,元素组和指标之间是相互影响的网络结构.通过指标组之间、指标与指标之间重要性的两两比较,咨询有关专家得出指标组、指标之间重要程度的得分.最后把这些数据输入超级决策软件,即可得指标间的比较加权矩阵,最终计算出各指标的相对权重.

二、研究现状及ANP的优势

在电子商务中信息的非对称性十分明显,双方进行一次易或者有限次的交易的可能性增大,这使得传统意义上企业的商业行为中所适用的重复博弈不再适用于电子商务中,交易过程中信用缺失的情况就会越来越严重,所以电子商务中小企业信用评估的必要性日益增强.

根据文献查考,现阶段有关信用评估的研究大部分仅限于针对传统商业环境下的企业的信用评估研究,这些研究并没有考虑电子商务环境下的信用评估,仅有少数在研究电子商务环境下的信用评估的文献.这些研究对电子商务环境的考量比较全面,初步提出了信用评估模型的构建.大多数研究都采用了层次分析法,以及德尔菲法和层次分析法的联合应用.

这些方法在传统的商务环境中的信用评估中得到了广泛的应用,其科学性毋庸置疑.但本研究认为,在电子商务中网上环境虽然看似简单,但和传统意义的商业环境有很大的不同,交易双方在交易前对对方的信息了解十分有限,层次分析法适用性值得商榷.原因在于在电子商务中用户仅能在网页上了解到有限的信息,使得交易双方信息非对称性都十分严重,互相都没有足够的信任感,这使我们意识到必须充分使用线上信息,挖掘对于用户看似意义不大的数据的价值,使得线上提供的数据更有意义,这对线上的企业进行信用评估建立企业对企业的信任感很有作用.但层次分析法对于各项因素之间的相互影响没有考虑,使得最终得到的评估模型没有充分利用到网上的可用信息.而因为ANP相比AHP的优势在于ANP考虑到了各项因素的相互影响,以及反馈作用,所以ANP更适于电子商务中小企业的信用评估.

三、实证分析

第一,确立评价的指标体系.本研究参照一般企业的信用评估指标体系,结合在电子商务中小企业特点,以淘宝网店业主为例,构建电子的商务中小企业信用评估指标体系如下.一级指标4个：B1基本情况,B2质量情况,B3销售情况,B4服务情况；14个二级指标：B11实名认证,B12企业营业执照,B13注册时间,B21是否支持质量鉴定,B22描述相符度,B31销售量,B32好评率,B41运货速度,B42服务态度,B43是否有消保,B44是否开具,B45是否支持货到付款,B46是否支持“7天无理由退款”.如表1所示.

第二,咨询相关专家进行调研.标记指标中存在相互影响的元素,根据专家的专业知识和工作经验确定选取的指标之间是否有相互影响,如表2所示.若标注“1”则说明纵向指标对横向指标有影响,若没有则不作标注,本研究中以此作为建立电子商务中小企业信用评估模型的基础.

将确定好的指标及它们的相互关系输入Super Decision后,形成以下网络结构图,其中若一级指标内部存在相互影响的指标则用环形箭头标出,指标组间存在相互影响的用直线的箭头表示,从图1可看出这4个一级指标组内和组间都存在着相互作用和影响. 通过咨询专家和调研,确定指标间两两比较的优势度大小,并以此作为基础来计算超矩阵.Super Decision采用的是九分赋值法,每个分值意义如表3.

求解超矩阵,首先得到未加权超矩阵（Unweighted Super Matrix）如图2所示,每一列表示的是该指标对各指标组中相对应的.

将未加权矩阵做加权处理,则可求得加权矩阵.如图3.

超矩阵加权后结果如图4.

超矩阵稳定性处理,求得全局权重.

最后,可从淘宝网收集相关数据,将全局权重与无量纲化后的数据加权,就可计算出淘宝网中小企业信用评估的得分情况.

四、结论

实证分析结果验证了ANP在电子商务中小企业信用评估中的可行性和适用性.本研究将网络分析法（ANP）应用于电子商务中小企业的信用评估,综合考虑到了各评价指标之间的相互依赖性和反馈制约的影响,以使指标赋权较为科学和全面,也使得对信用的综合评价更为准确.通过科学衡量企业的信用水平可以帮助企业和电子商务公共平台提供者获知影响电子商务中小企业信用水平的相关因素,从而有利于提高中小企业在电子商务中信用风险管理的水平.然而,本研究也存在一定局限性.文中所涉及的指标组间比较及组内指标比较等实证仅是采用为数不多的专家评判观点.在深入探究中,可以考虑如何综合应用更多专家的评判建议,以使评判结果更具全面性；另外,本研究没有考虑指标权重随时间和环境的变化而产生的改变,因此,在今后的应用中可以考虑适时地对指标间的相对重要性进行调整,来适应现实状态的变化,使研究更科学.

[基金项目：本研究为国家教育部人文社会科学研究规划基金项目（批准号：10YJA630162）；广西高校优秀人才资助计划项目（批准号：201050）阶段性研究成果.]