以熵權法升級非現場檢查系統

文/楊巖 編輯/吳夢晗

外匯管理非現場監管工作是依托外匯非現場檢查分析系統(以下簡稱“非現場檢查系統”)開展的。該系統是提取異常線索、鎖定違規交易主體、確定現場核查對象的重要工具。依托非現場檢查系統，外匯管理部門可對海量的數據設置一定的條件，通過特征矩陣、關系圖譜、高級查詢等功能，有效篩選出異常主體信息。非現場檢查系統歷經多次升級和完善，對傳統的交易模式、常規的違規交易行為具有較好的篩查和預警作用。但隨著貿易、投資多樣性和便利性的提升，違規交易的復雜性和隱蔽性也隨之上升，給現有的外匯管理非現場監管工作帶來了挑戰。面對日趨復雜、隱蔽的違規交易行為，外匯管理非現場監管需要在提取異常線索的精準性、展現違規模式的全面性、分析違規主體的關聯性等方面進一步加以優化。

非現場檢查系統監管的不足

一是虛假貿易背景甄別難。在非現場檢查系統中，其主要表現為展現企業違規的差異不充分。在實行特殊貿易差異化管理的地區，退稅、補貼是促進貿易增長的常用手段；而個別企業則通過虛構貿易背景、虛開發票，來騙取國家稅收優惠或進行資金非法轉移。對于此類違規行為，目前的非現場檢查系統的特征矩陣標識功能僅能提示企業交易異常，卻無法反映企業主體觸及每項閾值的異常程度。而觸及閾值的程度不同，其危害程度也就不同。因此，更精準地顯示異常企業觸及閾值的程度非常重要。

二是虛假交易主體甄別難。這在非現場檢查系統中主要表現為系統數據采集不完整。檢查中發現，利用個人本外幣賬戶或借助他人額度在境外取現的違法行為導致的資金非法跨境流出，呈現發生時間接近、交易金額接近、發卡行集中等特征，且交易發生區域以沿海經濟發達地區居多。但在對上述線索篩查時發現，非現場檢查系統的數據不完整，一方面，由于銀行卡境外交易管理系統中用戶身份信息顯示不全，影響了篩查效果，導致對境外違規提現行為無法進行確認；另一方面，對違規企業的處罰和監管信息未能實現跨部門充分共享，導致系統無法精準識別異常主體，交易真偽難以確定。

三是對虛假投融資進行穿透式監管難。在非現場檢查系統中，其主要表現為不能清晰地展現境外集團的股權結構。隨著跨國公司國際化發展的不斷深入，股權結構和控制層級日趨復雜化。檢查中發現，個別企業以投融資方式匯入的資金，通過多層設立的分支機構，以支付服務費方式匯出，即在多次輾轉后又回到原境外投資者手中。其特征是，境外企業通常設立在兩個或兩個以上“避稅”國家或地區，因其成立門檻低、上市流程簡單、融資便利，成為眾多非法企業的首選。非現場檢查系統雖然能顯示與境外發生的交易數據，但無法確定境外交易主體之間的從屬關系，無法確定交易背后的實際控制人是否是同一人/集團，因而也難以判斷交易的真偽。對此，只有實現對境內外交易主體結構的穿透式監管，才能綜合評估認定企業的違規事實。

以熵權法升級非現場檢查系統

改進現有的非現場監管方法，完善非現場檢查系統，將有助于解決上述跨境資金異動流動的問題。本文運用熵權法，在識別異常主體、獲取完整信息后，對異常指標賦予不同的權重，來綜合評價企業的違規狀況；同時，結合企業負面信息和關系圖譜，判定違規主體是單一企業還是集團交易。具體做法如下。

第一，區分主體，形成“差異標識”監管方式。根據監測需求，增強特征矩陣的相關功能，在現有矩陣標識法的基礎上，增加矩陣測算法，并行使用兩種監測指標評定方法。矩陣標識法是在指標篩查中，對觸及指標閾值的企業主體進行直接標識；矩陣測算法是針對已經確定有重大違法違規事實的企業，對其異常指標數據采用賦權法，判斷企業觸及指標值的可疑程度，以精準掌握企業的違規事實，為非現場檢查工作提供更多的線索信息。

第二，完善信息，建立“大數據網”監管模式。進一步完善現有的非現場檢查系統基礎數據信息：一方面，要豐富系統數據類別，按貿易與投資鏈條增加重要環節交易信息（如增值稅發票號、退稅單號等）；另一方面，可增加海關、司法等涉外部門對企業主體處罰情況的信息等，實現企業主體負面信息的共享暢通，避免因信息不完整而影響監管工作的正常進行。

第三，巧用熵權，破解“標準化處理”的監管難題。在完善非現場檢查系統和企業負面清單的基礎上，在運用企業各項指標建立完整的數據模型后，可運用經濟領域被廣泛應用的熵權法，通過對數據的標準化處理、求各指標信息熵、計算各項指標值的權重，來判斷指標中某項數值的離散程度，進而確定違規主體。

（1）通過加工矩陣模型，進行數據標準化處理。將各零散、無序的指標值，統一處理成標準化模式。如對10家被查企業，設定9個異常主體篩查指標X1、X2、……、X9，對各指標數據按照如下公式進行標準化后，得到數據Y11、Y12、……、Yij。

（2）計算各指標權重，確定分析主體熵值。在對數據進行標準化處理后，即可根據信息論中的熵值定義計算信息熵。信息熵是將冗余信息排除后的平均信息。在本文中，就是將對主要指標干擾較大的數據剔除，計算其他指標與正常范圍的偏離程度。偏離程度越大，說明該企業存在的異常信息越多。信息熵計算公式為：

（3）熵值計算完成后，利用概率論思想，確定各指標權重，對相應的指標權重進行加權求和后，即可看出自變量對目標的影響程度，得出各企業觸及各類違規條件的嚴重程度。信息熵計算各指標權重公式如下：

（4）提取違規交易重點企業，構建關系網圖譜。經過上述權重值的計算，最終選擇偏離正常范圍較大、熵值較高的企業，進行關系網分析，包括對收付款關系、境內外股權架構、實際控制人等情況進行關聯，以從中發現企業間潛藏的錯綜復雜的關聯關系和交易關系。通過查看企業關聯方熵權值和負面主體信息情況，驗證上述疑似違規企業是否存在企業集團交易。