论文总字数：21380字

目 录

摘要： 3

Abstract 4

1 绪论 5

1.1研究背景和意义 5

1.2文献综述 6

1.2.1有关大数据的研究现状 6

1.2.2有关电子商务信用风险的研究现状 6

2 理论基础 7

2.1大数据 7

2.2电子商务 7

2.3电商信用风险及其管理 8

2.4感知信用风险 8

3运用大数据研究电商信用风险的必要性 8

3.1大数据发展越加规范化 9

3.2大数据提高信息质量 9

3.3 大数据提高信息安全 10

4 大数据背景下电商信用的现状 10

4.1阿里巴巴营收及利润情况 10

4.2电商的信用风险来源 11

4.2.1电商制假售假 11

4.2.2电商“刷单” 12

4.2.3 电商“恶意差评”同行 13

4.2.4 来自买家的信用风险 13

5 实证分析 14

5.1 数据的来源与衡量指标 14

5.2.描述性分析 14

5.3单位根检验 15

5.4回归分析 16

5.4.1 模型的建立 16

5.4.2 多元线性回归分析 16

6大数据背景下对电商信用风险的建议 17

6.1从电商平台角度出发 17

6.1.1对卖家身份注册信息进行严格审查 17

6.1.2建立商品信息和商家信息数据库 17

6.1.3完善用户评价制度 17

6.2从电商企业技术层面出发 17

6.2.1 建立完善的数据库分析 17

6.2.2 提供高质量的产品、服务和信息 18

6.2.3 确保网络信息安全 18

6.3从文化、制度层面出发 18

6.3.1全面落实信用意识 18

6.3.2 完善我国的法律法规 19

7 结论 19

参考文献 19

致谢 21

大数据背景下电商信用风险研究

毛梦之

, China

Abstract

At present, although the Internet is developing rapidly, and the electronic commerce has also been a necessary part of the economy, the openness and virtualization of the network make the credit problem become an important factor to hinder the development of electronic commerce, and the credit risk management is hard. Of course, at the same time because of the credit of these e-commerce enterprises, there are certain risks, so this has greatly restricted the development of the electronic commerce in china. The advent and development of big data provide new opportunities to the management of the credit risk. Therefore, this paper is about the necessity of applying big data to the exploration of electronic commerce’s credit risk, takes China’s Taobao Marketplace for example to analyze the risk from online sellers, collects related data of online stores for the empirical analysis, and makes corresponding solutions to prevent the credit risk from the angle of big data, which is conducive to our country’s electronic commerce in the market competitiveness and to improve the ability of adapting to the market environment.

Key words: big data; electronic commerce; credit risk

1 绪论

1.1研究背景和意义

21世纪以来，人们的工作与生活越来越依靠于电子设备与互联网，电商平台的飞速发展也使网购成为人们生活中重要的一部分，传统的线下交易模式也质变成以电子商务为代表的在线交易模式。电子商务产业作为一项新兴产业以来一直是政府重点关注的对象，对社会的政治、经济、文化领域都有着不凡的影响。然而，尽管社会各行业的业务大多实行了电子化，电子商务也经历了从基础的电子数据交换到更高层的以电子商务安全为重点发展对象的阶段，所存在的信息安全问题和信用风险依然使得电子商务的相关利益主体不能完全信任对方，制约了电子商务的发展。

近年来，随着“大数据”越来越被人熟知，人们对数据也有了不一样的认识。一方面，由于先进的科技和政府的重视、投入，数据的产生速度不断提高；另一方面，人们都意识到大数据的潜在价值和商机，是信息时代的新“石油”，于是大数据成为了一种经济投资的对象，一种商业资本。数据担任的角色和起到的作用越来越重要，它不单可以对事物的状态发展变化进行记忆描绘，还可以对事物的未来发展趋势进行预测。云计算、物联网、移动终端等数据技术的广泛应用使人们进入大数据时代，生活变得快捷而又方便，人们在获取便利的同时也更加渴望从大数据中发掘更多的能量来更好地了解这个社会，服务于社会生活。

网络用户的激增、网购的兴起与繁盛、网络通信的发达都使得信息传播与共享变得更加便利与快捷。不间歇的电子商务活动在信息空间里产生了大量的电子商务交易数据，数据的复制性、感染性、传播性和扩散性使其在广大的范围和空间里成长、扩散，在给电子商务活动的交易主体带来利润与便捷的同时，也给网络信息安全带来了威胁和隐患。在电子商务活动中，个人的身份信息、消费习惯以及企业的营销手段策略等会遭到暴露，解决隐私泄露问题极为重要。随着数据的数量增多、来源变广、传播速度变快，相应的数据采集手段也更加全面，以考虑数据中的每一个点、每一个面为目标。大数据背景下的判断和决策依赖于大规模的数据，有效的采集、分配、管理、分析数据是各个行业与企业所关注的重点。而数据采集在整个数据获取的过程中又尤为重要，因为不准确的数据采集会对接下来的数据处理产生不利影响。因此，为了更好地应对来自大数据的挑战，数据采集手段也从传统的抽样或划点演变成高级的传感器、web爬虫和日志文件等。

作为大数据的一个主要提供者，电子商务对信息安全和信用风险都有着重大的研究意义。本文以电子商务活动作为研究对象，将电子商务与大数据紧密结合，深入分析运用大数据去研究电商信用风险的必要性，重点以案例说明大数据背景下电商信用现状，实证分析来自淘宝商城五大主要行业的电商信用风险，并在最后提出降低电子商务信用风险的相关建议。

1.2文献综述

1.2.1有关大数据的研究现状

大数据作为一项近几年来的大热新兴技术和产业，实际上人们对它的研究也只是处于初级阶段，但是大多数文献只是从宏观方面对它进行了描述、研究。早在1989年，KDD（数据库知识发现）的概念就被提出，而与大数据有关的数据挖掘就是其中的一个步骤[1]。2008年，R.H.Katz, E.D.Lazow-ka, R.H.Bryant共同发表了《大数据计算：商务、科学和社会领域的革命性突破》，指出了大数据在产业界的重要性，即它所带来的新作用和新方法。真正使大数据这个概念流传开来的是2008年《Nature》所出版的专刊《Big Data: Science in the Petabyte Era》。2011年《Science》杂志所出版的《Dealing with Data》则从互联网、金融、环境、生物医药等多个方面探讨了大数据的处理和应用。[2]国外对大数据的研究起步较早，其主要致力于对大数据进行技术方面进行研究，美国政府早在2012年就显示出了对大数据研究的重视，提出了“大数据研究和发展倡议”，并且美国的大多数研究项目与大数据分析算法和系统的效率有关，侧重于数据工程而不是数据科学。[3] 而国内对大数据的研究起步较晚，对大数据存储方面的研究较多，范围较狭隘。李国杰、程学旗（2012）[4]主要对大数据所面临的挑战进行了研究，主要包括去冗降噪技术、表示方法的新途径、存储效率及成本、融合的有效性、对结构化及非结构化数据的处理效率、大数据的挖掘分析及开发环境、开发降低能耗的技术的重要性，表明只有首先解决掉这些基础性的问题，才能更好地运用大数据。经济金融方面，俞立平（2013）[5]首次提出了大数据经济学的概念，涉及了计量经济学、统计学、信息技术等学科，具有“智能经济学”的特点，于(2015)年[6]进一步表明“大数据是一门新兴交叉学科”的观点。蔡庆丰(2015)[7]总结了大数据思维对现代金融学研究的影响与应用，认为大数据的多样性拓展了金融学的研究视角与思路。在信用风险管理方面，庞淑娟、黄旭(2015)[8]提出银行可利用自身存储的数据和整合外部媒介所获取的数据对信用风险进行管理。陈剑、王艳、郭杰群（2015）[9]通过数据在信用风险测算中的应用强调了大数据与信用风险的相关联系。但是现在许多有关大数据的应用方法、方案随着大数据的发展不断被提出，大数据分类、大数据分析处理、大数据的应用层面等方面都被涉及到，为大数据的进一步发展奠定了基础。

1.2.2有关电子商务信用风险的研究现状

电子商务自进入21世纪以来就一直是研究和探讨的热点。魏明侠（2005）[10]通过对电子商务信用风险系统的构成解释了影响电子商务信用风险的因素，主要分成技术、文化、市场、个人、管理制度几个方面。李博、石双元（2007）[11]利用虚拟市场的信用需求、影响消费的因素针对信用建立及信用风险防范来研究，结合在线消费行为特点及网上消费者的心理特征一起来讲。马冬梅（2010）[12]为了可以更好地根据不同的风险状态提出不同的对策，则在国内外对电子商务信用风险的研究现状及现有风险预警理论的基础上，将规范研究与实证研究相结合，构建出了电子商务信用风险的预警指标体系。魏明侠、夏雨、肖开红（2015）[13]指出了网上信用风险研究理论的发展逻辑及不足之处，利用演化博弈方法表明网上信用风险的群体性。况湘玲、黄光球（2013）[14]建立了一个三维模型去动态地分析了电子商务信用风险的产生原因和过程，主要涉及到信息不对称理论、交易成本论和博弈论。徐大鹏、洪红、王超（2011）[15]认为要想控制电子商务信用风险，必须准确识别和评估以及防范整个交易过程所产生的信用风险及与此环节相关的其他风险。Angeliki Vosa, Catherine Marinagi, Panagiotis Trivellas, Niclas Eberhagen, Christos Skourlas, Georgios Giannakopoulos（2014）[16] 研究探讨信任这个因素如何影响着消费者在电子商务中的参与度，概括总结出什么样的安全措施应该被采取去缓和感知风险，鉴别出网上服务的质量和忠诚度、满意度以及信任度之间的随机关系。刘伟江、王勇（2005）[17]在外部风险中提到了信用风险，主要建议建立完善的信用评价体系来弥补其不足。裴剑平（2008）[18]构建了有关电子商务的三种模型，分别是网上消费模型、站点导向模型和信用导向模型，以对电子商务企业提出经营为目的，分析了电子商务信用风险如何对在线消费行为产生影响。匡慜（2016）[19]主要从电商平台、政府管理部门、消费者这三个角度对防范信用风险提出策略。李翔（2015）[20]主张为了建立成熟的针对电商的评价体系，可综合各家评价体系并将“互联网 ”理念运用于其中，结合线上与线下，体现出大数据信息实时更新和可以线下实地调查的优势。相较于国外对电子商务信用风险的研究，国内对信用风险的研究显得较浅显、凌乱、范围较狭窄、方法较单一、研究论题和成果并不是太集中，所以我们应该学习国外在实验经济学方面的长处。

2 理论基础

2.1大数据

大数据的4V特点——容量（volume）、多样性(variety)、速度(velocity)和价值(value)反映了其捕获、存储、管理和分析数据的能力。麦肯锡的报告最先提出表明数据已渗透到社会各个行业中，变成了重要的生产资料，该观点也标志着大数据时代的到来。事实上，大数据技术在通讯、微观及宏观经济、农业、医疗保健等领域早已发挥了不可或缺的作用，只是在近些年才通过网络信息传播被人们所熟知关注。大数据与人们的日常生活也有着密不可分的联系，通过人们在网络上的言论发表、通信乃至购物行为，记录下人们的行为活动、思想情感，发挥着反映民意的作用。所以，大数据作为一种新财富，正担当着一个万众瞩目的角色推动着社会的进步。

2.2电子商务

电子商务的含义是人们通过因特网所开展的买卖活动以及相关服务或其他的组织管理活动^[1]。目前我国电子商务发展迅速，企业电子商务应用十分普及，网络消费不断增长，对各行各业和人们的日常生活的影响和刺激作用日益增强。从交易额来看，2015年中国电子商务交易总额已达18万亿元，金额及其庞大。2015年社会消费品零售总额300931亿元，而在这之中，全国网上零售额38773亿元，占零售总额的12.9%，比例可观，同时，网上零售额比上年增长33.3%。数据表明中国电商行业发展已进入成熟平稳增长期。

从选择网上购物人数来看，在2010年，只有3%的个人选择线上消费，而在2015年，中国网络购物者总数达到4.1亿，较之前几乎翻了三倍，线上方式的消费总额中私人消费占到15%。

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