[摘要]文章以系統(tǒng)重要性理論框架為基礎(chǔ)，通過建立指標(biāo)模型、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、熵值法求熵值，最終得到綜合得分，提出了系統(tǒng)重要性互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)識別的手段，針對結(jié)論，作者也提出了一些參考性建議。

[關(guān)鍵詞]系統(tǒng)重要性;指標(biāo)法;熵值法;數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

[DOI]1013939/jcnkizgsc201928013

1引言

11研究背景

根據(jù)《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》[1] 統(tǒng)計，截至2017年12月，我國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)總體市值為897萬億元人民幣，占GDP比重接近11%?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)重要性已經(jīng)不可忽視，如何對互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)系統(tǒng)重要性進行有效識別，進而分析監(jiān)管的重點方向和內(nèi)容，最終實現(xiàn)行業(yè)健康發(fā)展與有效監(jiān)管的平衡，是文章的研究目標(biāo)。

12研究的創(chuàng)新點與不足

（1）研究的創(chuàng)新點。系統(tǒng)重要性研究源于金融行業(yè)，相關(guān)理論和實證分析比較多，但計算過程大多不夠詳細(xì)。文章采用指標(biāo)法建模和熵值法實證分析，對互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)進行了系統(tǒng)重要性識別研究，提供了詳細(xì)的過程分析;文章吸收其他文獻指標(biāo)體系，用專家法并結(jié)合行業(yè)特點，設(shè)計了符合互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)系統(tǒng)重要性研究的指標(biāo)體系是文章的一大創(chuàng)新點。

（2）不足和局限性。文章采用了各樣本企業(yè)2017年數(shù)據(jù)，有些指標(biāo)數(shù)據(jù)口徑不一致，如“活躍用戶”數(shù)，有日均、月均、年度等不同口徑，原始數(shù)據(jù)不統(tǒng)一會對分析結(jié)果造成微小的影響。

文章未對系統(tǒng)重要性相關(guān)理論做開展論述，且去掉了“全球活躍程度”維度。

2文獻綜述

21金融機構(gòu)系統(tǒng)重要性的研究

任碧云、連東青（2018）[2]詳細(xì)介紹了系統(tǒng)重要性銀行的理論，基于指標(biāo)法和熵值法進行了實證過程，對指標(biāo)的選擇做了大量分析，但實證過程不夠詳細(xì)，得出的結(jié)論略顯倉促，文章主要參考他們的分析框架，對互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)典型企業(yè)進行了系統(tǒng)重要性識別研究且提供了詳細(xì)的實證過程。陽建勛[3]給出了可參考的監(jiān)管建議，也啟發(fā)了文章研究互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)系統(tǒng)重要性的必要。

22其他行業(yè)系統(tǒng)重要性研究

帥青紅、胡一鳴、余彥[4]在規(guī)模、相關(guān)性、可替代性三個維度下對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺進行了系統(tǒng)重要性研究，指標(biāo)雖有行業(yè)特點但數(shù)量略少，僅分析了評價指標(biāo)的權(quán)重，未進行后續(xù)分析;王麗珍、康超[5]在規(guī)模、關(guān)聯(lián)性與復(fù)雜度三個維度下對保險行業(yè)進行了系統(tǒng)重要性分析，其研究基于Granger因果網(wǎng)絡(luò)模型，得出了樣本企業(yè)的排名，計算過程較為復(fù)雜，可操作性稍差。

3評估模型的建立與實證分析

31選取的企業(yè)和指標(biāo)

文章選取了已經(jīng)上市的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)作為研究對象，如表1所示。

32熵值法實證過程與結(jié)果分析

（1）熵值法設(shè)計。熵值法能準(zhǔn)確反映企業(yè)系統(tǒng)重要性評價指標(biāo)的貢獻度，具體設(shè)計如下：

假設(shè)指標(biāo)m（0≤m≤8）個，樣本企業(yè)n（0≤n≤9）個，根據(jù)樣本企業(yè)的指標(biāo)原始數(shù)據(jù)列出矩陣A：A=X11…X1m………Xn1…Xnmn×m，其中Xij為第i個樣本企業(yè)第j個指標(biāo)的數(shù)值。

第一步，第j項指標(biāo)下第i個方案中該指標(biāo)的比率Pij=Xij∑mi=1Xij，（j=1，2，…，m）。

第二步，第j項指標(biāo)的熵值：Ej= - k×∑mi=1log（pij），其中k> 0，ln為自然對數(shù)，Ej≥0，常數(shù)k與樣本數(shù)m有關(guān)，可以用k=1lnm，則0≤E≤1。

第三步，第j項指標(biāo)的差異系數(shù)：對于第j項指標(biāo)，指標(biāo)值Xij的差異越大，對方案評價的作用越大，熵值就越小。Dj=1-Ej，則Dj越大指標(biāo)越重要。

第四步，求權(quán)重：Wj=Dj∑mj=1Dj，（j = 1，2，…，m）。

第五步，各樣本企業(yè)的綜合得分Si=∑mj=1Wj×Pij（i= 1， 2，…，n）。

（2）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)平移。為了保證結(jié)果的可靠性，需要對原始指標(biāo)數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將其轉(zhuǎn)化為無量綱的純數(shù)值。

文章選用min-max標(biāo)準(zhǔn)化法：對序列x1，x2，…，xn進行變換，對正、逆指標(biāo)歸一化的時候如果采用的方法不一樣，如下是對正逆指標(biāo)不同的處理方法：

正向指標(biāo)：yi=xi-min1sisn{xj}max1sisn{xj}-min1sisn{xj};負(fù)向指標(biāo)：yi =max1sisn{xj}-ximax1sisn{xj}-min1sisn{xj}。

則新序列yi∈[0，1]且無量綱，可以進行后續(xù)的分析使用，注意，文章所選指標(biāo)都為正向指標(biāo)。

第一步，各個指標(biāo)最大值，用max表示、最小值用min表示、最大值與最小值的差用max-min表示，如表3所示。

第二步：將每個指標(biāo)分別減去min，再除以max-min，得出標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù);熵值法用到ln函數(shù)，為使函數(shù)定義域有意義，需要對標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進行平移，即每個數(shù)據(jù)加1，再對每個指標(biāo)數(shù)據(jù)進行求和處理如表4所示。

（3）計算指標(biāo)的熵值。第一步，用上表中每個指標(biāo)除以該指標(biāo)的和，得到Pij矩陣。

第二步，①每個指標(biāo)數(shù)據(jù)進行Pij×ln（Pij）得出新矩陣，并對每列指標(biāo)求和;②文章樣本企業(yè)數(shù)等于9，k=0455119613;③k與每一列和的乘積等于Ej。

第三步，Dj=1-Ej。

第四步，求權(quán)重：Wj為對應(yīng)的Dj與所有Dj和的商，手工微調(diào)后最終權(quán)重Wj如表5所示。

（4）計算得分及結(jié)果分析。文章綜合得分上看“BAT”屬于第一梯隊;小米、京東、360組成的第二梯隊;第三梯隊是網(wǎng)易、新浪和美團。計算結(jié)果與實際情況基本相符，證明文章的研究方法實際可行。

4結(jié)論與建議

從促進行業(yè)持續(xù)健康發(fā)展，加強監(jiān)管，防范風(fēng)險角度，文章提出如下三條建議：

第一，定期識別和量化系統(tǒng)重要性指標(biāo)，通過排名來引導(dǎo)行業(yè)健康發(fā)展。第二，制定風(fēng)險應(yīng)急預(yù)案、退出機制，確保一旦發(fā)生重大問題，保證企業(yè)平穩(wěn)有序地退出市場，避免單一風(fēng)險擴散為系統(tǒng)性風(fēng)險。第三，建立公平競爭的市場環(huán)境，促進各企業(yè)間優(yōu)勢互補，共同發(fā)展。

參考文獻：

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[5]王麗珍，康超保險機構(gòu)與其他金融機構(gòu)系統(tǒng)關(guān)聯(lián)性研究——兼論保險機構(gòu)的系統(tǒng)重要性[J].保險研究，2017（1）.

[作者簡介]李?。?984—），男，管理學(xué)學(xué)士學(xué)位，中國礦業(yè)大學(xué)（北京）2018級MPAcc非全日制。

（上接P9）

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