基于定量分析的物流企業(yè)信用評(píng)價(jià)可行性研究

鄔聰穎 楊孔雨

摘要：當(dāng)前物流市場(chǎng)信用問(wèn)題突出，大小企業(yè)良莠不齊，如何篩選出信用狀況良好的企業(yè)、如何對(duì)企業(yè)信用狀況做出分析和預(yù)警成為亟待解決的問(wèn)題。文章首先分析信用問(wèn)題對(duì)物流企業(yè)長(zhǎng)期穩(wěn)定發(fā)展的重要性，結(jié)合當(dāng)前市場(chǎng)環(huán)境下物流企業(yè)誠(chéng)信缺失的成因，提出建立能夠進(jìn)行客觀評(píng)估的信用監(jiān)管體系。接著，在參考和總結(jié)當(dāng)前評(píng)價(jià)指標(biāo)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出一種基于定量分析的信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。最后，對(duì)評(píng)價(jià)算法的可行性進(jìn)行探究，最終確定了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法作為評(píng)價(jià)物流企業(yè)信用狀況的方法，為進(jìn)一步運(yùn)用數(shù)據(jù)進(jìn)行定量分析做準(zhǔn)備。

關(guān)鍵詞：物流企業(yè);信用評(píng)價(jià)指標(biāo);模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類(lèi)號(hào)：F272文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

0引言

在當(dāng)前信用經(jīng)濟(jì)時(shí)代，信用作為企業(yè)的無(wú)形資產(chǎn)，為企業(yè)持續(xù)健康發(fā)展提供源源不斷的內(nèi)在動(dòng)力，已經(jīng)成為衡量企業(yè)的服務(wù)質(zhì)量的重要因素，在當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展步入新常態(tài)、尋找新方位的關(guān)鍵時(shí)期，物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也面臨瓶頸。然而，目前我國(guó)物流行業(yè)尚未形成統(tǒng)一信用評(píng)價(jià)體系，現(xiàn)有的評(píng)價(jià)體系中不可避免地存在一些人為因素的干擾，在此背景下，本文提出構(gòu)建基于定量指標(biāo)分析的評(píng)價(jià)體系，以非交易參與者的角度探究物流企業(yè)信用評(píng)價(jià)體系的可行性。

1誠(chéng)信對(duì)物流企業(yè)的重要性

我國(guó)物流業(yè)的蓬勃發(fā)展離不開(kāi)信用基礎(chǔ)的支撐。一旦這一信用基礎(chǔ)被打破，那么物流企業(yè)就不可能走得長(zhǎng)遠(yuǎn)。甚至可以說(shuō)，整個(gè)物流業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中各個(gè)環(huán)節(jié)都是由信用鏈串聯(lián)起來(lái)的，任何一個(gè)環(huán)節(jié)信用出現(xiàn)問(wèn)題，都將給交易雙方造成巨大的損失，長(zhǎng)此以往，物流企業(yè)將難以在市場(chǎng)上立足。相互信任是合作企業(yè)建立穩(wěn)定合作伙伴關(guān)系的前提和基礎(chǔ)。信用狀況良好的企業(yè)能夠吸引更多的客戶(hù)與之展開(kāi)商務(wù)合作，贏得更多的發(fā)展資源，這些資源中獲得的成果又能轉(zhuǎn)化成更多的好評(píng)，如此良性循環(huán)下，物流企業(yè)將會(huì)發(fā)展的越來(lái)越順利;反之，信用狀況較差的企業(yè)則可能會(huì)在下坡路上越走越差。

2當(dāng)前物流市場(chǎng)誠(chéng)信缺失的現(xiàn)狀及成因

我國(guó)物流企業(yè)起步較晚，市場(chǎng)發(fā)展還不完善，無(wú)論外部監(jiān)管環(huán)境還是內(nèi)部競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制都存在很多問(wèn)題，導(dǎo)致物流企業(yè)發(fā)展面臨很多問(wèn)題和挑戰(zhàn)，尤其是在信用質(zhì)量管理方面。

發(fā)展過(guò)程中暴露的問(wèn)題在當(dāng)前市場(chǎng)狀況下并沒(méi)有得到很好的解決，而是以一種潛移默化的方式慢慢累積。市場(chǎng)的混亂，造成物流企業(yè)間相互壓價(jià)、惡性競(jìng)爭(zhēng)，這些因素都導(dǎo)致客戶(hù)在選擇物流企業(yè)的服務(wù)時(shí)陷入迷茫，這也給物流企業(yè)本身拓寬業(yè)務(wù)，獲得更多發(fā)展機(jī)會(huì)帶來(lái)嚴(yán)重的困擾，大大增加了行業(yè)企業(yè)的交易風(fēng)險(xiǎn)和物流成本。同時(shí)，物流企業(yè)失信成本不高，很多鉆營(yíng)者利用體系的漏洞投機(jī)取巧，游走在法律法規(guī)的灰色地帶，牟取不當(dāng)利益。

3現(xiàn)有指標(biāo)體系并不完善

物流行業(yè)的信用危機(jī)究其根本，在于監(jiān)管及評(píng)價(jià)體系不完善。而現(xiàn)有的評(píng)價(jià)體系缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，關(guān)于評(píng)價(jià)指標(biāo)也尚未有規(guī)定的形式，導(dǎo)致評(píng)價(jià)體系均自成一體，這使得其評(píng)價(jià)結(jié)果可靠性不高。另一方面，評(píng)價(jià)過(guò)程中的人為因素也不可避免的大大降低其評(píng)價(jià)結(jié)果的可靠性。

現(xiàn)有的物流企業(yè)信用評(píng)價(jià)體系大致包含兩個(gè)方面：

其一，類(lèi)似于銀行、金融行業(yè)等基于財(cái)務(wù)指標(biāo)的信用分析。這種評(píng)價(jià)體系僅僅依據(jù)物流企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況作為其信用體系的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，忽略了其他因素對(duì)評(píng)價(jià)企業(yè)信用狀況的影響，其評(píng)價(jià)范圍具有單一性，參考價(jià)值不高。其次，企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)往往依賴(lài)于企業(yè)自身所提供的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)往往是經(jīng)過(guò)修飾的，數(shù)據(jù)來(lái)源本身不能排除主觀因素的影響，因此，其評(píng)價(jià)結(jié)果也是不具有客觀性，參考價(jià)值不高。

其二，是基于物流行業(yè)的特色指標(biāo)的定性分析。這種評(píng)價(jià)模型過(guò)于簡(jiǎn)單且主觀因素所占比值較重，其評(píng)價(jià)結(jié)果大多是基于交易參與者在交易完成后對(duì)其已享受到的服務(wù)做出的評(píng)價(jià)，其評(píng)價(jià)結(jié)果在一定程度上代表了交易者的主觀意愿，忽略了其他客觀因素對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響，缺乏對(duì)同行業(yè)物流企業(yè)的理性比較，這就大大降低其評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性。

此外，如：客戶(hù)滿(mǎn)意度、差評(píng)率、客戶(hù)投訴度，甚至于交易履約率、貨損陪償率等數(shù)據(jù)大多來(lái)源于企業(yè)內(nèi)部，而企業(yè)為了維護(hù)自身品牌形象，在計(jì)算這些指標(biāo)數(shù)據(jù)的過(guò)程中，往往會(huì)對(duì)這些分析結(jié)果進(jìn)行人為修飾，突出企業(yè)各方面的能力，因此，這些復(fù)合數(shù)據(jù)只能在一定程度上具有參考價(jià)值，可靠性也不高。另一方面，在評(píng)價(jià)過(guò)程中還存在一些信用炒作現(xiàn)象。商家通過(guò)一些不正當(dāng)手段惡意炒作，在評(píng)價(jià)過(guò)程中惡意刷分，也會(huì)導(dǎo)致其信用評(píng)價(jià)結(jié)果不具有參考價(jià)值。

因此，建立一套基于第四方的定量指標(biāo)評(píng)價(jià)體系是非常有必要的。

4基于定量分析的物流企業(yè)信用評(píng)價(jià)體系

本文從旁觀者的角度，以第四方的角度對(duì)第三方物流企業(yè)的信用狀況做出客觀分析，采用純定量指標(biāo)進(jìn)行分析，避免了由于參與商務(wù)活動(dòng)的主體直接評(píng)價(jià)所帶來(lái)的主觀傾向性，能夠更好地保障了評(píng)價(jià)結(jié)果的可靠性。

本文在參考現(xiàn)有指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，選取其中具有單一性和獨(dú)立性的指標(biāo)作為模型評(píng)價(jià)的依據(jù)，這些指標(biāo)數(shù)據(jù)都是可以直接搜集到的，而不是經(jīng)過(guò)二次加工的，排除了人為計(jì)算指標(biāo)數(shù)據(jù)中摻雜的主觀因素。

本文立足企業(yè)現(xiàn)有的基本素質(zhì)和歷史中累積的信用狀況，結(jié)合影響物流企業(yè)信用狀況的客觀因素，將第三方物流企業(yè)信用評(píng)價(jià)體系的一級(jí)指標(biāo)分為信用能力和失信記錄兩大方面。

4.1信用能力

信用能力是物流企業(yè)在日常業(yè)務(wù)活動(dòng)中履行職責(zé)所應(yīng)具備的基本能力，該指標(biāo)反映了企業(yè)長(zhǎng)期經(jīng)營(yíng)所必須的基本素質(zhì)。它代表了當(dāng)前企業(yè)進(jìn)行日常業(yè)務(wù)活動(dòng)，是所有誠(chéng)信服務(wù)的物質(zhì)基礎(chǔ)，是考察其誠(chéng)信服務(wù)質(zhì)量以及企業(yè)信譽(yù)內(nèi)在穩(wěn)定性的重要因素，本文從企業(yè)注冊(cè)資本、經(jīng)營(yíng)年限、員工數(shù)量、分支機(jī)構(gòu)數(shù)量等四個(gè)方面進(jìn)行考察。

注冊(cè)資本的多少并不等同于企業(yè)信用狀況的好壞，但是能夠在一定程度上反映企業(yè)抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力。有理由認(rèn)為，注冊(cè)資本越高的企業(yè)，其抵御風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)變能力越強(qiáng)，經(jīng)營(yíng)穩(wěn)定性越強(qiáng)，因而在一定程度上代表其具有更好的信用。

正常情況下，經(jīng)營(yíng)年限越長(zhǎng)，代表企業(yè)發(fā)展能力越好，資歷越老，在一定程度上反映其信用度越好。一般認(rèn)為持續(xù)經(jīng)營(yíng)的企業(yè)比新經(jīng)營(yíng)的企業(yè)信用質(zhì)量更好。

員工數(shù)量的多少反映了企業(yè)發(fā)展規(guī)模的大小，而人員的多少在表示物流企業(yè)能夠提供的物流服務(wù)人員的數(shù)量，一定程度上反映物流企業(yè)的服務(wù)質(zhì)量，對(duì)于運(yùn)輸型物流企業(yè)尤為重要。因此，就物流企業(yè)而言，員工數(shù)量可作為其服務(wù)質(zhì)量的又一考察指標(biāo)，從側(cè)面反映了其誠(chéng)信服務(wù)水平。

分支機(jī)構(gòu)的數(shù)量反映了物流企業(yè)持續(xù)經(jīng)營(yíng)的成果，它直觀表現(xiàn)企業(yè)發(fā)展的繁榮程度，是體現(xiàn)企業(yè)活力的重要指數(shù)，在一定程度上能夠反映物流企業(yè)的服務(wù)質(zhì)量。一般認(rèn)為分支機(jī)構(gòu)的數(shù)量越多，物流運(yùn)輸服務(wù)水平越好，因此可作為信用評(píng)價(jià)的一個(gè)重要指標(biāo)，考察的重點(diǎn)是運(yùn)營(yíng)網(wǎng)點(diǎn)的數(shù)量。

4.2失信記錄

失信記錄作為企業(yè)以往信用狀況的歷史紀(jì)錄，反映了物流企業(yè)歷史持續(xù)履約能力，它反映了企業(yè)內(nèi)在誠(chéng)信意愿程度。一般認(rèn)為，歷史失信記錄越少，表明企業(yè)越潔身自好，更愿意繼續(xù)誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)，保持企業(yè)品牌形象。因此失信記錄可以作為考察物流企業(yè)信用評(píng)級(jí)的重要參考因素。本文主要考察企業(yè)違約記錄和處罰記錄。

違約記錄主要考察法律糾紛和執(zhí)行案件。法律糾紛主要指因一些人為因素，例如合同違約、信息泄露、不當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)等因素造成的糾紛事件，它反映了企業(yè)處理事務(wù)的能力，而執(zhí)行案件是已通過(guò)法院判決，被告卻沒(méi)有執(zhí)行。一旦物流公司發(fā)生執(zhí)行案件，將對(duì)其信用程度產(chǎn)生災(zāi)難性的打擊，所造成的巨大后果不可想象。

處罰記錄作為企業(yè)品牌形象的污點(diǎn)，從反面體現(xiàn)企業(yè)的信用程度。處罰記錄主要考察行政處罰、稅務(wù)處罰和環(huán)保處罰，發(fā)生以上任何一項(xiàng)處罰，就可以說(shuō)明企業(yè)信用狀況陷入危機(jī)。

綜合上述各指標(biāo)，建立如圖l所示指標(biāo)體系：

5評(píng)價(jià)方法的可行性

當(dāng)前評(píng)價(jià)指標(biāo)的算法主要有層次分析法、模糊綜合判別法、專(zhuān)家打分法等，這些評(píng)價(jià)方法在進(jìn)行選擇時(shí)往往不能規(guī)避人為因素的干擾，因此其評(píng)價(jià)結(jié)果在一定程度上具有主觀選擇性，不能代表客觀評(píng)價(jià)的定量分析結(jié)果。因此，一種能夠自主賦予權(quán)值的方法作為評(píng)價(jià)方法不失為好的選擇。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為萬(wàn)能逼近器，不失為一種合適的評(píng)價(jià)方法。然而它在提取和表達(dá)模糊信息時(shí)能力不足，因此，本文擬將模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法作為系統(tǒng)評(píng)價(jià)的基本算法。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對(duì)普通的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)，它結(jié)合了兩種方法的優(yōu)點(diǎn)，在彌補(bǔ)兩種方法各自不足之處的同時(shí)，又能很好地發(fā)揮各自的長(zhǎng)處。它不僅具備神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較強(qiáng)的自適應(yīng)和學(xué)習(xí)能力，能夠根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)進(jìn)行自我調(diào)節(jié)，有效避免人為干預(yù)確定權(quán)值的主觀影響，使評(píng)價(jià)結(jié)果更加準(zhǔn)確可靠，而且能夠有效提取和表達(dá)抽象信息，將語(yǔ)言信息和數(shù)據(jù)信息更好地表達(dá)出來(lái)。

其基本過(guò)程為：將標(biāo)準(zhǔn)化后的評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)隸屬度函數(shù)計(jì)算出隸屬度，正向傳播輸出評(píng)價(jià)結(jié)果，再同預(yù)期結(jié)果進(jìn)行比較，通過(guò)反向傳播調(diào)整權(quán)值，直至網(wǎng)絡(luò)收斂，最后將隸屬度和權(quán)值結(jié)合得出模糊評(píng)價(jià)結(jié)果。

本文擬將信用評(píng)價(jià)結(jié)果分為5個(gè)等級(jí)，即：A從、從、A、B、C。這些等級(jí)將評(píng)價(jià)結(jié)果分成5個(gè)區(qū)間：上等、中上等、中等、中下等和差等，當(dāng)評(píng)價(jià)結(jié)果為后兩個(gè)等級(jí)時(shí)，表明目標(biāo)企業(yè)信用狀況很差，應(yīng)及時(shí)預(yù)警。

本文所提到的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如圖2所示，主要包括以下5個(gè)結(jié)構(gòu)。模糊規(guī)則子集數(shù)為5（代表5個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)），輸出層的輸出結(jié)果也有5個(gè)，根據(jù)輸出結(jié)果的最大值選擇最合適的評(píng)價(jià)等級(jí)。

第一層為輸入層，該層節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)為評(píng)價(jià)體系中指標(biāo)的個(gè)數(shù)，也就是變量的個(gè)數(shù)，即：N1=n。每個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸入為標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)變量的數(shù)據(jù)。每個(gè)節(jié)點(diǎn)之間獨(dú)立且與第二層節(jié)點(diǎn)相聯(lián)系，將輸入的數(shù)值傳遞到下一層節(jié)點(diǎn)。

第二層為模糊化層，該層節(jié)點(diǎn)代表輸入變量的模糊規(guī)則子集，在本文中指的是評(píng)價(jià)等級(jí)，第一層節(jié)點(diǎn)與之所屬的模糊子集為全連接。該層節(jié)點(diǎn)的輸入為與之連接的第一層節(jié)點(diǎn)的輸出，即鼉，其輸出變量為輸入變量的各個(gè)隸屬度的數(shù)值。隸屬度數(shù)值的變化用隸屬度函數(shù)來(lái)表示。例如，輸入變量X1的評(píng)價(jià)等級(jí)數(shù)為5，則第二層節(jié)點(diǎn)中有5個(gè)節(jié)點(diǎn)與其相聯(lián)，5個(gè)節(jié)點(diǎn)中任意節(jié)點(diǎn)的輸人為變量鼉的數(shù)值，輸出為變量X1對(duì)應(yīng)的該等級(jí)的隸屬度數(shù)值，這一數(shù)值是由隸屬度函數(shù)所決定的。因此，本文中模糊化層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為：

第四層也叫求“或”層，該層每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)模糊規(guī)則的后件部分，每個(gè)節(jié)點(diǎn)輸出結(jié)果為各評(píng)價(jià)等級(jí)的隸屬度函數(shù)值。將同一個(gè)模糊規(guī)則的前件和與之連接的權(quán)值的乘積作為各評(píng)價(jià)等級(jí)的隸屬度函數(shù)值，每個(gè)連接權(quán)值反映了各模糊規(guī)則的置信度，計(jì)算出的隸屬度數(shù)值作為該層的輸出結(jié)果。

第五層為輸出層。也叫反模糊化。本文中該層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為輸出變量的個(gè)數(shù)，即企業(yè)最終的信用評(píng)價(jià)等級(jí)，該層與上一層的連接為全連接，其輸出結(jié)果對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)等級(jí)的隸屬度數(shù)值，將上一層的輸出結(jié)果，即各等級(jí)的隸屬度數(shù)值轉(zhuǎn)化為唯一明確的數(shù)值。本文采用最大化反模糊化器，取各隸屬度數(shù)值中的最大值作為最終的輸出結(jié)果，用yi表示：它對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)等級(jí)就是對(duì)應(yīng)的物流企業(yè)信用評(píng)價(jià)等級(jí)。

6總結(jié)

本文分析當(dāng)前物流市場(chǎng)的信用狀況，提出建立對(duì)物流企業(yè)信用評(píng)價(jià)的監(jiān)管機(jī)制，并對(duì)影響物流企業(yè)信用質(zhì)量客觀因素進(jìn)行分析，在參考和總結(jié)現(xiàn)有評(píng)價(jià)指標(biāo)優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了基于定量分析的物流企業(yè)信用評(píng)價(jià)體系，為客觀分析物流企業(yè)信用狀況提供另一種理性參考。接著，對(duì)評(píng)價(jià)方法的可行性進(jìn)行探究，參考現(xiàn)有指標(biāo)分析方法，結(jié)合本文提出的評(píng)價(jià)指標(biāo)的特點(diǎn)，最終確定了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法作為評(píng)價(jià)物流企業(yè)信用狀況的方法，為進(jìn)一步運(yùn)用數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究奠定基礎(chǔ)。