以中国电商、社交平台为代表的移动互联网和移动支付的崛起，带动了中国式共享经济发展热潮。国家信息中心统计数据显示，2016年我国共享经济市场交易额达3.45万亿元，同比增长103%。这一增速位居全球之冠，未来几年将继续保持年均40%左右的高速增长，市场机构预测到2017年底，我国共享经济交易规模将达到4.5万亿元(见图1)。但由于对这种创新商业模式缺乏有效的金融和法律监管，其背后所蕴含的巨大风险是不容忽视的。

一、文献综述

共享经济概念最早源于20世纪70年代Felson和Spaeth(1978)[1]提出的“协作消费”(collaborative consumption)，但在当时的环境下并没有引起过多的关注。直到近几年，随着移动互联网和移动支付技术的快速发展，带动了一批创新行业的兴起，如网络电商、直播平台等，当然这里同样包括这几年“井喷式”增长的共享经济，其相关的研究才逐步被重视起来。其中比较有代表性的研究包括：汤天波等(2015)[2]认为，共享经济是源于实践的全新经济模式，并对共享经济的基本特征、发展现状、主要商业模式加以论证，提出恰当、有效的监管是共享经济发展的关键所在。郑志来(2016)[3]通过对Uber和Airbnb两家公司盈利模式的分析，总结了共享经济的三大盈利点，并与传统经济商业模式进行比较，发现共享经济在许多方面具有优势，提出共享经济的根基就是信用，必须建立安全信用体系。彭岳(2016)[4]从法律的视角分析了共享经济、市场创新与法律规制存在的问题，以及现有规制框架下互联网专车商业模式的合法性，提出对于“互联网+”这一新兴业态，规制者不应简单地将之视为传统行业的互联网化，应践行回应型规制策略，减少行政干预。Pablo等(2017)[5]认为，共享经济在创业、创新、技术和管理等领域正在颠覆传统的商业模式，并且通过36家共享经济企业的数据从7个维度分析了其商业运作模式，为投资者和政策制定者提供了参考依据。

目前国内外学者已从不同的研究角度对共享经济进行了深入探讨，如法律视角、企业财务视角、公共关系视角等[6-10]，但这些仍然属于定性研究，缺乏相应的定量研究，其研究成果主观成分过多，不能令人完全信服。针对现有研究的不足，本文将AHP模型引入我国共享经济系统风险评价指标体系中，这样不仅可以丰富现有的共享经济理论，而且可以为相关企业和政策制定部门提供具有针对性的定量参考。

二、AHP模型及相关理论

AHP模型(Analytic Hierarchy Process)是首先由Thomas L.Saaty提出的一种模拟人脑思维判断的数学模型，可以将一个复杂问题拆分成n个影响因素指标Fi(i=1，2，…，n)，然后通过比较每两个影响因素指标的重要程度，计算出各个影响因素对于总目标的权重系数，从而量化其重要程度的评价排序。AHP模型已经在经济管理领域解决了许多复杂的问题，取得了令人满意的研究成果。

以T表示目标，xi表示评价指标，xi∈X(i=1，2，…，n)，xij表示xi对xj相对重要性数值(j=1，2，…，n)，据此可得到判断矩阵M，即

式中：

通过计算判断矩阵的最大特征值λmax和属于最大特征值的特征向量V，可以得到对应层次影响因素Fi的层次单排序结果。对V进行归一化处理得到，V=(V1，V2，…，Vn)T。

计算判断矩阵的最大特征根λmax，即

(1)

(2)

即MV=λmaxV，特征向量V=(V1，V2，…，Vn)T中的每个分量就是对应层次影响因素Fi的权重系数。权重系数是否合理，可通过判断矩阵M的一致性检验指标来确定，一致性指标用CR代表，一般相容性指标用CI代表，公式为

(3)

(4)

三、共享经济系统风险评价指标体系框架的构建

目前我国共享经济发展过程中出现了许多问题，比较突出地表现在以下几个方面：共享经济市场环境不够稳定，相关政策法规不够完善；共享经济企业野蛮扩张，时常出现“运营跟不上推广”的现象，企业盈利模式含糊不清；与创新经济模式相配套的技术支持基础薄弱、可靠性差；相关共享产品设计不够人性化，消费者体验满意度不高；企业与消费者之间存在明显的“信息不对称”，彼此之间的诚信缺失严重等。这些实践产生的问题给共享经济稳定发展带来了巨大的系统风险。因此，考虑到目前我国共享经济发展中的突出问题，本文从市场环境风险、企业财务风险、技术支持风险、产品特征风险和消费者风险五个维度来构建我国共享经济系统风险评价指标体系的基本框架(见表1)。

四、基于AHP模型的指标权重及检验

首先确定准则层中5个风险因素对于目标层的优先次序。用M1表示准则层的判断矩阵，xi代表准则层中的第i个指标(i=1，2，3，4，5)，M1中的元素xij代表指标xi对xj的相对重要程度(j=1，2，3，4，5)，用1到9之间的正整数来表示，即xij∈[1，9]，且xij∈N。1表示xi与xj一样重要，9代表xi比xj绝对重要，其他数字代表介于两个相邻尺度间的重要程度。例如，在目标层的标准下，市场环境对企业财务的相对重要性判断尺度为x12，一般而言，企业财务相对市场环境来说稍微重要，因此判断尺度取值为x12=1/4，相应地x21=4，其余判断尺度xij(i，j=1，2，3，4，5)以此类推，于是得到准则层的判断矩阵M1，即

通过软件MATLAB7.0进行编程，可以计算出准则层判断矩阵M1的最大特征值λmax=5.109 8以及属于最大特征值的特征向量V1，即

V1=　　　(0.125 6，0.459 7，0.052 7，0.288 4，0.073 6)T

(5)

相容性指标CI和一致性指标CR分别为

(6)

(7)

其中n=5，随机一致性指标RI=1.12。一致性指标CR<0.1满足要求，表明判断矩阵M1具有良好的一致性，所以特征向量V1的各个分量可以作为相应准则层各风险指标的权重系数。

然后确定指标层中的各个风险因素对于准则层的优先次序。分别用M21、M22、M23、M24、M25表示指标层的判断矩阵，其中的元素xij仍然代表指标xi对指标xj的相对重要程度(i，j=1，2，3)，用1到9之间的正整数来表示。例如，在准则层中企业财务的标准下，融资渠道对押金监管的相对重要性判断尺度为x12，一般而言，押金监管相对融资渠道来说明显重要，因此判断尺度取值为x12=1/7，相应地x21=7，其余判断尺度xij(i，j=1，2，3)以此类推，于是得到指标层的判断矩阵M21、M22、M23、M24、M25分别为

通过软件MATLAB 7.0进行编程，可以计算出指标层判断矩阵M21、M22、M23、M24、M25的最大特征值λmax以及属于最大特征值的特征向量V21、V22、V23、V24、V25。计算每个判断矩阵的相容性指标CI和一致性指标CR(见表2)，其中n=3，随机一致性指标RI=0.58。所有一致性指标CR<0.1满足要求，表明所有指标层的判断矩阵具有良好的一致性，所以，特征向量V21、V22、V23、V24、V25的各个分量可以作为相应指标层各风险指标的权重。

通过指标层中各个风险因素的权重系数，结合指标层的上一层即准则层基本风险因素指标的权重系数，可以计算出指标层的总排序结果。指标层单排序的权重系数矩阵记为OM，总排序的权重系数矩阵记为OM1，其结果为

(8)

式中：代表特征向量V1中的第i个分量(i=1，2，3，4，5)，指标层总排序矩阵OM1中分量代表指标层中风险因素针对目标层统一化的权重系数结果，其数值越大说明代表的风险因素越重要，在制定相应风险管控决策时越是要重点关注的核心。其中，准则层中企业财务风险、产品特征风险在5种风险指标中居于前二位；而指标层中押金监管、产品便利度、法律完善度排在所有风险类别的前三位。表3列出了共享经济系统风险指标权重值及排序结果。

指标层的判断矩阵虽然都通过了一致性检验，但这并不能代表构建起来的整个指标体系具有良好的一致性。因为每个判断矩阵通过检验并不代表它不存在任何非一致性，只不过非一致性很微小。但是这些微小的非一致性累加起来可能会超出检验标准，造成研究结果的可信程度下降，甚至无效。所以，对整体指标体系进行一致性检验是十分必要的，整体AHP模型的相容性指标和一致性指标分别记为CI2和CR2，其结果为

(0.009 1 0.040 1 0.001 8 0.001 8 0.004 6)

(10)

(11)

整体AHP模型的一致性指标CR2<0.1，表明所构建的共享经济系统风险评价指标体系具有良好的一致性，其研究结果可信程度较高，各种风险因素指标的权重系数和评价排序具有重要的参考价值。

五、重点指标的实践问题及管控对策

根据已构建起来的共享经济系统风险评价指标体系中各类风险指标的排序，押金监管、产品便利度、法律完善度排在所有风险类别的前三位。共享经济作为受众面广泛、社会影响大的新兴商业模式，必须对其加以有效的监管，才能保证我国市场经济秩序的平稳、快速发展。

1. 押金监管方面

共享经济系统风险评价指标体系中，押金监管权重高达0.361 1，这几乎是排名第二风险指标权重的二倍，由此可见其重要程度。特别是一些大型共享经济企业，押金数额已经高达数十亿元的规模，这相当于不需任何信用背书、利息几乎可以忽略的数十亿元巨量贷款[11]。但是共享经济企业并非金融机构，这笔钱自然并不能得到如金融机构般严格的监管，这显然是十分危险的[12]。因此，政府相关职能部门应当树立忧患意识，尽快促使金融监管部门提早介入企业押金监管，开设安全级别更高的企业押金专款账户，做到专款专用，避免押金被挪作他用。提倡共享经济企业对接信用分体系，推出免押金模式，这样不仅对消费者而言有利无弊；对共享经济企业而言也更加方便管理，相关企业在技术上实现免押金模式不存在任何困难，可以对接芝麻信用、腾讯信用分等体系，将用户信用分数作为免押金的重要参考[13]。

2. 产品便利度方面

根据AHP模型，产品便利度风险因素权重为0.187 0，在15种风险因素中列第二位。共享经济的核心是有效利用资源为有需要的消费者提供便捷的服务，这样企业所提供的产品能不能很方便地被取用便成为十分关键的问题。当下共享经济发展过程中，经常会出现有需求的消费者没有渠道找到相关共享产品的情况，就算找到相关的渠道，消费者也往往要以大量的时间和经济成本才能换来相关的共享产品，这样会导致消费者体验极差，无法体现共享经济本应具有的优势[14-19]。因此，相关企业应当把“便利度”作为产品设计的核心，不仅要在投放的实物产品设计上下功夫，更要将与消费者直接接触的APP设计得更加人性化，剔除使用率低的扩展功能，保留核心和特色功能，使APP更加简便易用[20]。相关的政府部门也应当配合共享经济企业，提高产品便利度的管理。比如，有些城市的城管部门专门为共享单车停放划定一定的区域以方便消费者取用，这样不仅减少了共享单车乱停乱放的现象，而且避免了真正需要用车的消费者盲目找车的尴尬情形，可谓一举两得。

3. 法律完善度方面

AHP模型显示，法律完善度权重系数为0.077 2，在风险指标中列第三位。我国现有的法律法规大多数制定时间较早，难以适用于具有跨区域、跨行业和网络化的新时代特点的共享经济。因此，政府有关部门应当针对我国共享经济发展中出现的问题开展调研[21-25]，特别是一些消费者反映强烈，严重破坏市场经济正常秩序的问题应优先对待，尽快制定具有可操作性的法律规范，同时也应打破传统经济的立法思维和监管模式，根据共享经济自身特点来“立规矩”，营造开放包容的市场环境，这样才能确保共享经济健康稳定地发展。

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