摘要 為進(jìn)一步加強交通運輸行業(yè)信用體系建設(shè)，全方位制定交通運輸行業(yè)重點領(lǐng)域的信用行為評價體系，統(tǒng)一衡量標(biāo)準(zhǔn)和評價方法，進(jìn)而提高交通運輸行業(yè)信用評價的科學(xué)性、準(zhǔn)確性、規(guī)范性和及時性。該文提出了信用交通分的評分體系，包含“基本分”和“行為分”兩大部分。通過聚類分析確定了各信用行為與各屬性相關(guān)系數(shù)的計算方法，并針對業(yè)戶生產(chǎn)要素的相關(guān)信用行為信息設(shè)定業(yè)戶規(guī)模系數(shù)，以此作為信用交通分計算模型中的兩個重要參數(shù)。為提高模型的合理性與準(zhǔn)確性，該文還設(shè)置了相應(yīng)的擬合與驗證方法，對模型進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整與完善。

關(guān)鍵詞 信用交通分；評價體系；聚類分析；基本分；行為分

中圖分類號 U111 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 B 文章編號 2096-8949（2024）21-0192-03

0 引言

社會信用體系是市場經(jīng)濟(jì)體制與國家治理體系的重要制度安排，構(gòu)建以信用為核心的新型市場監(jiān)管機(jī)制，是整頓和規(guī)范市場經(jīng)濟(jì)秩序的“治本之策”[1]。交通運輸行業(yè)是我國國民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)、先導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，也是重要的服務(wù)產(chǎn)業(yè)，是構(gòu)建新發(fā)展格局的重要支撐[2]。其信用體系建設(shè)是社會信用體系建設(shè)的重要組成部分，構(gòu)建交通運輸信用體系將為交通運輸行業(yè)營商環(huán)境優(yōu)化賦能，助力提升交通運輸行業(yè)治理效能。目前，美國已形成較為系統(tǒng)完善的交通運輸信用體系，日本和韓國在亞洲地區(qū)的相關(guān)信用評級工作也處于領(lǐng)先水平。雖然我國交通運輸部自2006年起逐步在道路運輸、公路建設(shè)、水運工程建設(shè)、安全生產(chǎn)等重點領(lǐng)域制定了相關(guān)的從業(yè)主體信用評價辦法，為交通運輸行業(yè)信用體系建設(shè)打下了良好基礎(chǔ)。但隨著交通運輸行業(yè)信用體系建設(shè)工作的持續(xù)深化，對信用評價結(jié)果的科學(xué)性、準(zhǔn)確性和及時性提出了更高的要求，現(xiàn)有評價辦法的數(shù)據(jù)統(tǒng)計口徑模糊、評價周期長、自評主觀等問題在行業(yè)管理中也日益凸顯，使得信用評價結(jié)果應(yīng)用價值受到較大的限制。

該文基于聚類分析方法，充分吸納金融領(lǐng)域傳統(tǒng)信用評級的方法與機(jī)制，設(shè)計了適用于交通運輸行業(yè)全部領(lǐng)域信用主體的信用分評價指標(biāo)模型。該評價模型創(chuàng)新性地考慮了業(yè)務(wù)經(jīng)營規(guī)模差異的影響，提出信用行為相對屬性的權(quán)重系數(shù)和業(yè)戶規(guī)模系數(shù)的兩個概念，并將其作為主要參數(shù)引入評價模型中，使評價模型更具有科學(xué)性與合理性。

1 信用交通分評價體系

1.1 設(shè)計思路

參照傳統(tǒng)的信用評價方法，該文的模型結(jié)合加權(quán)計算、隸屬函數(shù)評估、功效系數(shù)和二維判斷等集中方式進(jìn)行設(shè)計。

1.1.1 場景分析

首先對信用交通分應(yīng)用場景進(jìn)行分析。該項目提出基礎(chǔ)分概念，基礎(chǔ)分是種特別的場景分，對交通運輸行業(yè)跨領(lǐng)域跨類型的各類信用主體提出一種統(tǒng)一的信用狀況評分，可支持橫向比較、做到全面適用、實現(xiàn)行業(yè)共識。

1.1.2 行為分析

課題組全面分析了交通運輸各領(lǐng)域管理機(jī)構(gòu)的“三定方案”和業(yè)務(wù)共性后，選取“安全”和“準(zhǔn)入”作為信用行為的兩個屬性分類，判斷信用信息所關(guān)聯(lián)的信用主體信用行為的具體屬性，并按照不同屬性開展聚類分析。

1.1.3 公式計算

通過采集評價對象規(guī)模信息，計算形成評價對象的規(guī)模系數(shù)，并按照公式計算評價對象所有采集到的信用行為的計分分?jǐn)?shù)。最后按照信用交通分計分模型，給與評價對象基本分，并通過累計行為分，最終形成信用交通分。

1.2 總體框架

交通運輸行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域眾多，不同領(lǐng)域的企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營差別較大，為了便于企業(yè)統(tǒng)一管理，信用評價上求同存異，需要統(tǒng)一衡量標(biāo)準(zhǔn)和評價方法。該文研究所構(gòu)建的信用交通分綜合評價體系為判斷交通運輸全行業(yè)管理對象行為信用趨勢的百分制分?jǐn)?shù)體系，其評價對象為交通運輸行業(yè)經(jīng)營的全部交通運輸行業(yè)信用主體，包括經(jīng)營業(yè)戶（含企業(yè)與個體經(jīng)營者）與自然人。信用交通分評價模型采用“基本分＋行為分”的計分體系，其分?jǐn)?shù)構(gòu)成與評分思路如圖1所示：

圖1 信用交通分構(gòu)成及評分思路

1.3 信用交通分設(shè)計

該文研究采用“信用交通分＝基本分＋行為分”的分?jǐn)?shù)體系設(shè)計。信用交通分覆蓋交通運輸行業(yè)全部領(lǐng)域的信用主體。

1.3.1 基本分

基本分是企業(yè)取得行業(yè)經(jīng)營許可或相關(guān)經(jīng)營資質(zhì)時的狀態(tài)所獲得的分值，當(dāng)一個行業(yè)信用主體具備行業(yè)內(nèi)合法經(jīng)營的資格后，但沒有任何行業(yè)經(jīng)營行為，未產(chǎn)生其他信用信息，則賦予該信用對象一個基本分60分。行業(yè)信用主體無合法經(jīng)營資質(zhì)資格但參與交通運輸行業(yè)經(jīng)營或從業(yè)時，基本分為0分。

1.3.2 行為分

行為分作為一個定量指標(biāo)，將根據(jù)信用行為信息的程度按照正負(fù)趨勢進(jìn)行分類。信用行為信息按照正負(fù)趨勢分為嚴(yán)重失信行為信息、一般失信行為信息、輕微失信行為信息、守信行為信息、重點守信行為信息。行為分是實時計算有效期內(nèi)信用主體所有信用行為累加所形成的分?jǐn)?shù)，其最大的特點就在于實時性和動態(tài)性。行為分的具體計算將通過使用該文研究構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型來評估。

2 模型構(gòu)建與擬合

2.1 參數(shù)設(shè)計

2.1.1 聚類分析

聚類分析有四大功能：（1）數(shù)據(jù)分類的進(jìn)一步擴(kuò)展；（2）對實體歸類的概念性探索；（3）通過數(shù)據(jù)探索而生成假說；（4）一種基于實際數(shù)據(jù)集歸類假說的測試方式[3]。因為相關(guān)的失信行為會影響信用交通分的最終結(jié)果，所以該文需要對信用行為進(jìn)行針對性的聚類分析。

設(shè)某個企業(yè)有r個信用行為，每個信用行為都會獲得行為分，分別表示為x1，x2，…，xr。對所有信用行為，設(shè)定共有k個有關(guān)信用交通的屬性。根據(jù)每個信用交通屬性的重要性，設(shè)定每個屬性的重要程度系數(shù)c1，c2，…，ck，且c1+c2+c3+…+ck=1。對每個信用行為，該信用行為與各屬性的相關(guān)性分別設(shè)為d1，d2，d3，…，dk，且di（1≤i≤k）?[0，5]，則該信用行為關(guān)于第i個屬性的權(quán)重系數(shù)pi為：

pi= di d1+d2+d3......+dk 1≤i≤k （1）

2.1.2 業(yè)戶規(guī)模系數(shù)

業(yè)戶經(jīng)營活動中，經(jīng)營行為大多由所屬從業(yè)人員、營運車船、具體項目等生產(chǎn)要素相關(guān)行為組合而成，故生產(chǎn)要素相關(guān)失信行為與守信行為同樣與業(yè)戶的信用傾向相關(guān)。針對業(yè)戶生產(chǎn)要素信用行為信息，行為分的計算公式為：xn=q×an，q為規(guī)模系數(shù)，為信用行為扣分常數(shù)，n表示與生產(chǎn)要素相關(guān)的第n個信用行為。當(dāng)評價對象為自然人，或評價對象為業(yè)戶且信用行為僅對業(yè)戶本身，規(guī)模系數(shù)q=1。當(dāng)評價對象為業(yè)戶時，由于業(yè)戶規(guī)模不同，生產(chǎn)要素行為信息的規(guī)模系數(shù)也不相同，具體生產(chǎn)要素相關(guān)行為信息設(shè)置規(guī)模系數(shù)如下表1：

2.2 模型構(gòu)建

信用交通分x為基本分與行為分之和，計算方法如公式（2）：

x=xbasic+xaction （2）

式中：xbasic——基本分，根據(jù)不同的主體情況取值為60或0；xaction——行為分，由所有信用行為加減分累積而成。

某個企業(yè)所獲得的總信用行為分xaction由此企業(yè)的每個信用行為分相加組成，滿足公式（3）：

xacion=x1+x2+...+xr=∑r j=1xj （3）

式中：r——有r個信用行為；xj——j個信用行為的行為分。

與每個信用行為有關(guān)的k個信用交通屬性的影響也需要取不同的值，設(shè)xi j代表與第j個信用行為有關(guān)的第i個屬性的行為分，通過引入權(quán)重系數(shù)，給出如公式（4）的計算方式：

xi j=pi j*qj*aj，1≤i≤k （4）

式中：xi j——第j個信用行為有關(guān)的第i個屬性的行為分；pi j——第j個信用行為有關(guān)的第i個屬性的權(quán)重系數(shù)；qj——j個信用行為有關(guān)的業(yè)戶規(guī)模系數(shù)；aj——j個信用行為的扣分常數(shù)。

且xj與xi j滿足公式（5）關(guān)系：

xj=∑k i=1xi j （5）

由此信用行為分可建立如下模型：

xaction=∑r j=1∑k i=1xi j=∑r j=1∑k i=1pi j*qj*aj （6）

信用交通分的模型則為：

x=xbasic+xaction=xbasic+∑r j=1∑k i=1xi j=xbasic+∑r j=1∑k i=1pi j*qj*aj（7）

2.3 擬合與驗證

2.3.1 模型擬合

針對初步設(shè)計完成的信用交通分計算模型應(yīng)進(jìn)行模型擬合，調(diào)整各類常量和參數(shù)，以確定信用交通分結(jié)果分布在合理表達(dá)區(qū)間。誤差擬合度分布曲線能控制在0.03以內(nèi)[4]，才具有較高的準(zhǔn)確性。正態(tài)性檢驗是判斷樣本所來自總體是否服從正態(tài)分布的常用統(tǒng)計分析方法[5]通過正態(tài)性檢驗，考察根據(jù)模型設(shè)計得到的信用交通分是否服從正態(tài)分布，用以判斷模型設(shè)計是否合理。

2.3.2 回歸分析

該文擬通過回歸分析調(diào)整并確定與信用交通分實際相關(guān)的信用行為信息，形成新的信用行為聚類。回歸分析中，由于多個自變量間相互作用、相互影響，往往存在共線性關(guān)系。共線性造成的主要后果是自變量對預(yù)測變量的估計不可靠，甚至?xí)玫皆趯I(yè)上無法解釋或與專業(yè)意義完全相悖的回歸方程。故針對所有失信行為的分值常數(shù)與信用交通分結(jié)果數(shù)的關(guān)系進(jìn)行共線性檢測，確定并調(diào)整分值常數(shù)。

設(shè)共有N個信用主體A1，A2，...，AN：

（1）為每個屬性找到一個（或多個）標(biāo)桿行為，標(biāo)桿行為只和單個屬性有關(guān)。該文研究假定，信用主體在某一屬性分值越高，發(fā)生該屬性標(biāo)桿行為的可能性越高。

令s為一個足夠大的數(shù)（可以是信用分的上限）；對每個主體Ai（i=1，2，...，N），設(shè)該主體在k個屬性上的參考分值分別為z1 i ，...，zk i ，如果該主體發(fā)生某屬性的標(biāo)桿行為，則該屬性對應(yīng)的zi=s，否則zi=0。

（2）為每個行為與k個屬性的相關(guān)性d1，d2，...，dk設(shè)置初始值。根據(jù)此時的屬性權(quán)重，計算出每個主體Ai在k個屬性上的分值，表示為y1 i ，y2 i ，...，yk i （i=1，2，...，N）。

損失值采用如公式（8）計算公式：

C=∑N j=1∑k j=1 |yj i ?zj i | （8）

（3）用迭代的方式改進(jìn)每個行為關(guān)于各屬性的權(quán)重，使得損失值C盡可能降低。

3 結(jié)語

該文通過信用交通分項目的相關(guān)研究，提出了對交通運輸行業(yè)重點領(lǐng)域信用交通分進(jìn)行計算的數(shù)學(xué)模型，該模型為交通運輸行業(yè)提供了一種綜合信用評價的方式與方法，為跨領(lǐng)域的各類信用主體信用等級的橫向比較提出了一種全新的手段。研究中提出了信用行為相對于屬性的權(quán)重系數(shù)和業(yè)戶規(guī)模系數(shù)的概念，并將其作為兩個重要的參數(shù)引入到信用交通分的計算模型中，使得信用交通分的計算更加具有合理性，同時也兼顧了企業(yè)規(guī)模的問題。

參考文獻(xiàn)

[1]張好智，陳宗偉.淺析交通運輸信用標(biāo)準(zhǔn)體系的構(gòu)建[J].中國標(biāo)準(zhǔn)化，2019（1）：87-91.

[2]王洋.河南省公路運輸行業(yè)信用監(jiān)管研究[J].現(xiàn)代營銷（下旬刊），2022（9）：122-124.

[3]章永來，周耀鑒.聚類算法綜述[J].計算機(jī)應(yīng)用，2019（7）：1869-1882.

[4]王芹.城鄉(xiāng)電子商務(wù)營銷的雙向流通體系信用評價研究[J].常州工學(xué)院學(xué)報，2022（5）：80-85.

[5]羅文海，張慶鳳.定量數(shù)據(jù)SPSS正態(tài)性檢驗影響因素探討[J].中國醫(yī)院統(tǒng)計，2018（4）：283-286.