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企業信用評價范文1
中圖分類號：F830.56 文獻標識碼：A 文章編號：章編號：1006-1770(2011)08-054-05
中小企業融資難一直是我國經濟生活中引人注目的問題。近幾年來，國內研究者將中小企業的范疇更為細化，將微型企業從中小企業概念中剝離出來，直接探討微型企業的融資難題；另一方面，近幾年來，我國城市商業銀行等中小型銀行逐步發展，從弱到強，中小型銀行體系從模糊到清晰。哈爾濱商業銀行、包頭商業銀行、臺州銀行等一大批中小銀行將面向微型企業的小額信貸作為自己差異化競爭，謀生存、求發展的戰略方向。因此，研究微型企業信用評價問題不僅能夠解決微型企業的融資難題，還是中小商業銀行差異化生存的戰略方向。
目前，各商業銀行面對微型企業的貸款主要在小額貸款大類中。而小額信貸所采用的信用評價方法主要是經驗方法，或稱為專家方法。依賴信貸人員主觀判斷的方法，受限于合格信貸人員的數量和較高的人力成本，很難大規模推廣使用。而一個有效的信用評價模型，依賴信息技術的處理能力，不僅可以克服不能大規模推廣的弊病，還能夠提高評價結果的公平性。事實上，微型企業貸款單筆數額小、筆數多、交易數據豐富等特點，剛好符合了信用評分技術需要借助大量業務數據形成準確判斷的要求。
一、微型企業信用評分的應用和發展
上世紀90年代，美國銀行業開始使用信用評價方法審核小企業的貸款申請。富國銀行開通了專門針對小企業貸款的“企業通”產品。10萬美元以下的貸款，直接通過企業信用評分決定是否放款。同一時期，美國信用評分巨頭Fair Isaac公司推出了專門針對小企業進行評分的系統SBSS（Small Business Scoring Service）。SBSS的主要目標是針對中小企業25萬美元以下的小額貸款，10萬美元以下的設備租賃和5萬美元以下的信用卡業務的信用評分。這一系統目前仍然被300多家美國銀行使用，并處理90%以上的小額商業貸款。
隨著信用評分在美國小企業貸款中的運用迅速擴展，亞特蘭大聯邦儲備銀行在2000年進行了一次電話調查。針對1997年的業務情況，訪問了美國資產規模前200的所有銀行，有99家銀行作了回應，其中就有61家報告對于絕大多數低于10萬美元的貸款，都使用了小企業評分系統。亞特蘭大聯儲銀行的Allen N.Berger、W.Scott Frame等人對小企業信用評分的作用和影響作了一系列的實證研究分析。他們通過實證研究發現，得益于信用評分系統的采用，每家金融機構小企業貸款的金額平均增長了40億美元，相當于市場份額增長了8.4%。Allen N.Berger(2005)進一步研究了小企業信用評分，得出由于信用評分系統的應用，不僅使得小企業貸款的總量得到了增長，還使得低收入地區和富裕地區一樣獲得了更多的貸款。同時該技術對大小銀行的影響不同，大銀行基于自己充沛的資金實力和技術能力，往往更傾向于使用評分技術，而小企業信用評分改善了它們由于信息不對稱導致的在中小企業貸款上的劣勢。Allen N.Berger(2009)進行了一次新的調查，與上次調查著眼于大銀行不同，這次調查對象是資產總量在10億美元以下的社區銀行，結果顯示46%的社區銀行使用了信用評分。然而與大銀行不同，使用信用評分的社區銀行中，86%對小企業主使用客戶評分（針對客戶的評分系統）而非企業評分系統，2%使用小企業信用評分決定貸款，另外的12%則兩種評分混合使用。對社區銀行使用信用評分技術的實證分析表明，這一類型的銀行在使用信用評分上存在著學習過程。在度過最初的學習期之后，小企業貸款量得到了增長，但市場份額并沒有增長。社區銀行使用信用評分技術后，其貸款總量的增加和質量的改善，受信用評分在貸款程序中使用方式影響。這些研究說明微型企業信用評分對大銀行的意義要遠遠超過小銀行，這可能歸因于大銀行由于其治理結構復雜，在處理微型企業客戶時，與中小銀行相比，存在更為嚴重的信息不對稱問題。微型企業信用評分在應對這些問題方面可以發揮較好的作用。
二、 微型企業信用評價模型的選擇
目前常用的信用評價模型有多元判別法、回歸分析法、神經網絡和數學規劃方法。這些方法各有自己的優缺點，多元回歸模型容易解釋、使用，但對缺失值、極端值的處理不盡人意；判別分析模型通常假設自變量的分布是正態分布，這與事實情況常常不符；神經網絡模型可以處理多元回歸不能模擬的非線性數量關系，從而能夠更精確的模擬現實情況，但整個過程近似于一個黑箱，樣本微小變化對結果的影響較大，抗干擾性差。
事實上，除此之外，還有基于期權定價的KMV模型、基于VAR方法的J.P.Morgan模型、基于保險方法的死亡率模型和CSFP的信用風險附加模型、基于資產組合的RAROC模型。這些新型模型起源于上世紀90年代，并且在大型企業的風險管理中得到迅速普及使用。這些方法往往依賴于成熟的證券、信貸市場均衡價格。這些價格在中小企業所處的環境中，往往不能得到，故這些新方法、新技術不在本文模型選擇的視野內。
綜合考慮，本文選擇較為常用的logit模型作為微型企業信用評價的實證方法，來詳細分析信用評價技術。
三、模型指標的選擇
范柏乃介紹了中小企業信用評價指標遴選的一般方法：依次通過隸屬度分析、相關分析和鑒別力分析，提取出合理的指標體系。范柏乃首先按償債能力、經營能力、獲利能力、管理能力、創新能力、成長能力分組搜集了中小企業的28項指標，作為篩選的基礎。接下來，向全國近300位專家學者發出了調查問卷，要求各專家選出其中最重要的十個指標。問卷匯集之后，根據指標被選擇次數占專家總數的比重，即隸屬度，排除隸屬度低于0.3的6個指標。在剩下的22個指標中，分析彼此的相關性，再剔除相關系數高于0.6的5個指標，之后再利用20家中小企業的數據計算余下17個指標的變差系數，排除兩個不合格的指標，剩下的15個指標構成了最終的指標體系，整個指標的遴選過程就此完成。這15個指標主要體現了償債能力、經營能力、創利能力、創新能力和成長能力。
本文在選擇指標體系時參考了該文的研究成果，針對每一項能力選取一到兩個指標來表示。為償債能力設計了指標債務收入比（Debt_Sales）和小額信貸占比（Sm_Debt）。這里之所以選擇債務收入比代替資產負債率，來反映企業償債能力，是因為筆者在處理模型時，發覺這一變量更能直接反映還款資金的來源，從而對是否違約有更大的影響。另外，筆者在調查實踐中發現，微型企業的實際借款情況比較復雜，除了向農信社、農行借小額貸款外，還進行一系列的民間融資。因此，筆者在模型中加入了小額信貸在企業總債務中的占比這一變量。
體現經營能力的指標是資產周轉率（Sales_Assets）。資產周轉率是銷售收入與資產的比率值。資產周轉率高意味著，微型企業的資產使用更有效率；業主的管理能力更強；在利潤率相同的情況下，可以獲得更多的利潤。
模型中體現獲利能力的指標是銷售利潤率（Profit_Sales）。銷售利潤率越高意味著，在相同銷售收入的情況下，能夠獲得更多的利潤。資產周轉率和銷售利潤率的乘積為資產利潤率（Profit_Assets）。這三個變量是會計學中杜邦分析體系的重要變量，能夠全面的反映企業運行情況，故把資產利潤率（Profit-Assets)也包含在模型中。
這里之所以沒有選擇體現創新能力和成長能力的指標，是因為通過筆者的實際調查發現，處于企業發展初期的微型企業主們常常對創新能力和成長能力并沒有清晰地理解；進入某一行業時往往具有隨機性，很少是對發展前景有嚴格的判斷之后，再進入該行業。考慮到本論文的研究對象是微型企業，而不是科技型、創新型企業，故不加入反映創新能力和成長能力的指標。此外，從數據的易取得性角度來說，創新能力和成長能力方面的指標，屬于定性指標，調查過程中不容易獲取；而我們選中的三項指標因為涉及利潤、金額等硬性的指標，數據較易獲取。
前文介紹過微型企業與規模較大的企業不同，企業主的個人特點對整個企業有決定性的影響。因此，本文的模型還包括了微型企業主學歷（Degree）、婚姻狀況(Married)和社會聲譽(Reputation)3個變量。筆者認為一個具有優秀品格的人，比優秀的企業資產狀況更重要，更值得信任，而個人學歷、婚姻和社會聲譽能夠有效地反映微型企業主的道德品質。
終上所述，本文構建的模型包括以下變量：微型企業主學歷（Degree）、婚姻狀況(Married)和社會聲譽(Reputation)、債務收入比（Debt_Sales）和小額信貸占比（Sm_Debt）、資產周轉率（Sales_Assets）、銷售利潤率（Profit_Sales）和資產利潤率（Profit_Assets），共8個變量。
四、實證分析
本文所用實證數據的采集地為安徽省東部地區,是皖江城市帶承接產業轉移示范區的重要部分，符合本文要求的微型企業數目眾多的要求。皖東地區地處華中，處于東西部之間的有利區域位置，使得其成為產業結構升級、大量新企業迅速誕生發展的一個優質樣本。作為研究微型企業信用評價的論文，筆者認為皖東地區的發展現狀完全能符合本文研究的需要。
數據采集的目標區域存在著兩個集聚產業，鐵器制造業和電子行業。鐵器制造業主要生產農用拖拉機防滑輪、建筑用鋼結構、鋁合金管等等；電子行業生產遙控器、高壓包等電子行業的元部件。兩個產業都有大大小小的眾多企業，其規模從資產千萬以上的大中型企業，到小型的家庭加工作坊。數量眾多的企業為本文有關微型企業的數據搜集準備了良好的條件。本文的數據主要來源于這兩個行業的微型企業，另外還有一些個體經濟的數據。
本文所用微型企業的相關數據來源于發放調查問卷和入戶訪談。共回收調查問卷近50份，每份調查問卷涉及微型企業的指標有企業的性質、資產總額、總債務額、企業年收入、企業年利潤額、業主對行業前景的預測；涉及業主信息的指標有學歷、婚姻、社會聲譽；涉及小額信貸的指標有無使用抵押、是否有過逾期現象、逾期多久、貸款數額、貸款用途、利率水平、還款方式等合計25個指標。表1為調查問卷中各變量的取值情況：
業主學歷（Degree）最高為4，大專水平。這與本文調查的微型企業不屬于科技型企業，而多分布于傳統產業中是適應的。婚姻狀況(Married)的期望值為0.93，且標準差相對較小，說明調查的微型企業業主大多都已結婚。社會聲譽（Reputation）的期望值為3.6，說明絕大多數微型企業業主的社會評價較高。源數據中只有1戶得到了“很差”的評價。之所以獲得了“很差”的評價，是因為該企業業主病重，將實際控制權交給自己的兒子，而第二代不具有領導該企業的能力。
債務收入比(Debt_Sales)的最大值是4.5，最小值是0.05，均值是0.58；之所以有相對較高的均值，是因為有幾戶的比率很大，托高了整個均值。比率最高的4.5是一家破產的加油站，最后的年收入已經低到支撐不起企業的運行，更不要說還款了。
小額信貸占比（Sm_Debt）也是很重要的一個變量，這與微型企業的融資方式密切相關。在筆者的調查區域，微型企業可以向正規的金融機構，如農村信用社、農業銀行申請一定額度的小額貸款，也可以通過民間信用的方式，向親戚朋友、資金富余者借款。除此之外，最重要的融資方式來源于原材料的賒欠，即流動資金的占款，這通常會占一個較大的比例。鑒于上述指標都是基于企業的債務總額度，而本文討論的是微型企業的還款情況，故小額貸款在其中的比重也是一個很重要的變量，特將其引入到模型中來。
小額信貸占比最大的是1，最小的是0.05。取值最小的是一家家庭作坊式的鐵器廠，共向農信社貸了5000元作為起步資金。在調查時，所有本息已全部結清。當時，該廠的總負債額為10萬，也就是說主要是通過民間融資的方式解決自己的資金缺口。比值偏低的一個重要原因是企業規模較小，業主人脈不廣，很難取得正規金融機構的貸款。小額貸款占比較低的事實說明了處于初創時期的微型企業，獲取小額信貸的困難程度。
資產利潤率（Profit_Assets）綜合體現了資產周轉率（Sales_Assets）和銷售利潤率（Profit_Sales）的影響。資產周轉率和銷售利潤率是杜邦分析體系中最重要的兩個變量。資產周轉率反映著企業的經營效率，間接體現著業主的經營能力。在同等利潤率的情況下，資產周轉率高的企業能夠獲得更大的現金流，陷入經營困境的可能性更小，故償還小額貸款的可能性更大。銷售利潤率高的企業，則能夠獲得更多的利潤，從而還款的資金來源更有保證。
在實際調查研究中發現，資產周轉率和銷售利潤率受行業特征影響明顯，鐵器制造業的微型企業資產周轉率通常較高，而電子行業的資產周轉率較低。兩個比率之間存在一定的反比關系，資產周轉率高的行業通常利潤率較低，資產周轉率低的企業，銷售利潤率較高，從而保證各行業的資產利潤率大致保持一致。資產利潤率的標準差為0.26，和銷售利潤率的標準差0.25相差不大，遠低于資產周轉率的標準差1.18。這說明了資產利潤率遠比資產周轉率取值穩定。
由表中所知，模型中所有變量之間的相關性數值最大為0.49，說明變量之間的相關性不高，符合模型對數據的要求。
本文的實證分析是通過Stata SE11.0進行的。上文引進了8個變量，影響微型企業還款的各方面因素都有包括。接下來的建模過程參考了約化建模理論，通過逐步舍棄不顯著的變量，來構建一個較為“簡單”的模型：
首先，本文研究包含所有8個變量的logit模型，其回歸結果如下：
logit(Pi/1-Pi)=
-10.37+0.71Degree+3.44Reputation-1.70Debt_Sales
(3.19) (0.71) (3.44)(2.91)
+2.32Sm_Debt-0.52Sales_Assets-8.56Profit_Sales+8.70Profit_Assets
(4.59)(1.69) (8.63)(9.57)
Pseudo R2=0.6885(偽可決系數),prob>chi2=0.0030
各系數的Z值情況如下表所示：
因大都數微型企業業主都結了婚，故變量婚姻狀況(Married)直接被系統自動排除。模型的偽可決系數為0.6885，變量的整體顯著性高達99.70%。這說明所有變量作為一個整體來說，對各個業主的還款可能性有很大的解釋能力。但單個變量的Z檢驗結果并不理想?！癙>|Z|”的取值全都高于0.3，這說明了單個變量的顯著性并不明顯，變量之間存在著共線性。接下來的處理措施就是去除一些冗余的變量。
有Z檢驗的取值可知，變量Degree的顯著性最低，故在新模型中，我們首先排除Degree。其次，資產周轉率（Sales_Assets）和銷售利潤率（Profit_Sales）的系數符號與現實經驗相違背。筆者認為這是由于資產周轉率、銷售利潤率與資產利潤率之間的共線性造成的。事實上，在表2中，我們可以觀察到它們之間相對較高的相關性。在新模型中，我們排除了資產周轉率（Sales_Assets）和銷售利潤率（Profit_Sales）。新模型回歸結果如下：
logit(Pi/1-Pi)=
-9.76+2.80Reputation-2.08Debt_Sales+2.10Sm_Debt
(6.39) (2.80) (1.34)(2.72)
+7.68Profit_Assets
(5.56)
Pseudo R2=0.6224(偽可決系數),prob>chi2=0.0005
各系數的Z值情況如下表所示：
從表4的數值可知，在去掉多余的變量之后，各變量的顯著性有了明顯的提高。雖然模型的偽決定系數從0.6885降到0.6224，但這一降低與變量顯著性的提高相比是值得的。
常數項的取值為-9.76。這意味著在社會聲譽、資產利潤率、債務收入比、小額信貸占比都取零的情況下，Pi取值會偏低，趨向于0。這說明在社會聲譽較低、企業運行狀況較差、資金使用效率低的情況下，本模型認為業主不太可能順利完成還款。
社會聲譽(Reputation)的系數取值為正，說明微型企業業主較高的社會聲譽能提高還款概率。這條結論包含著兩個原因：一方面，具有較高社會聲譽的微型企業業主，通常具有出色的經營能力，故相關企業的實力通常高于平均水平；另一方面，社會聲譽能夠反作用于業主。業主常常不希望既有的“好名聲”被一次違約的信用記錄打破，因此有較高社會聲譽的微型企業業主在還款方面有比一般業主更大的還款壓力，從而具有更高的還款概率。后一點，在筆者的調查過程中，得到了證實。很多微型企業業主向筆者強調“無論如何也不能有違約信用記錄，否則將為以后的貸款帶來困難！”
資產利潤率（Profit_Assets），綜合反映了企業的獲利能力和資產使用效率。一個擁有較強獲利能力的企業必然有較高的銷售利潤率，同時資產周轉率較高的企業必然在資金使用效率上表現出色。銷售利潤率和資產周轉率相乘，就是資產利潤率，決定著企業的利潤。
在本文的實證模型中，資產利潤率的系數為7.68，說明資產利潤率數值的增加有利于提升業主的還款概率。這符合現實經濟規律，資產利潤率的提高增加了企業現金來源，這減小了企業因還款而存在的資金鏈壓力。
小額信貸占比（Sm_Debt）的系數為2.10，說明隨著小額信貸比例的增加，業主的還款可能性也在提高。這可能與小額信貸較高的管理技術、嚴格的風險管理有關。小額信貸是最近幾年推出的金融產品，故相關管理技術，遠比傳統的貸款先進，從而有較小的違約比例。這一點在實地調查中得到了證實，筆者所拜訪的近期借貸的微型企業，還沒有遇到一例違約的；違約的企業基本上來源于歷史上的借款。
債務收入比（Debt_Sales）的系數為-2.08，說明隨著負債總額占年收入比率的增長，業主的履約還款的概率在下降。還款資金的直接來源就是企業的銷售收入。銷售收入相較于負債總額，規模越大，企業還款的壓力越小，履約可能性越大。
本文將履約和違約的概率分界點定在1/2處。用上述模型檢驗對照組的數據，預測的正確性如下所示：
如上表所示，違約業主的預測正確率為50%，低于履約業主的預測正確率87.50%。模型在不同類型業主預測上的差異可能是由于樣本數據中履約業主所占比例較大,違約業主數據量較小造成的。較多的數據使得模型能夠對履約業主的特征進行更準確的擬合，提高了履約預測準確程度。整個驗證數據的預測正確率為80%，說明該logit模型的總體預測能力是比較高的。
結論
本文的研究表明，合適的微型企業信用評價模型能夠較為準確地預測還款情況。微型企業信用評價模型完全有能力在微型企業融資過程中發揮重要作用。這種數量化的評價方法，符合微型企業貸款筆數多，額度小的特點。它相較于人工審批，不僅能同時處理更多的貸款申請，還能避免審批過程中的人為偏見。
微型企業信用評價模型從理論走向實踐，可以先從貸款筆數多、數據量豐富、模式穩定的微型企業小額貸款開始，然后再擴展到其它的微型企業貸款形式。在應用過程中，我們可以廣泛借鑒消費信貸中成熟的模型開發、實施經驗，來探索微型企業信用評價的模式。
此外，隨著電子商務的發展，一方面，以各類網店為主體的網上交易積累了豐富的交易數據；另一方面，阿里巴巴等知名公司適時推出了網絡小額信貸，解決從事電子商務的小企業融資難題。新的交易方式、貸款形式，給微型企業信用評價模型技術提供了廣泛的應用前景。信用評價模型在解決微型企業融資難的過程中將大有作為。
參考文獻：
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作者簡介：
企業信用評價范文2
信用是市場經濟的基石，而作為市場競爭主體的企業，其信用狀況如何，將直接關系到整個社會主義市場經濟的發展。因此，對企業信用進行評價具有重要的現實意義?？v觀信用評價的歷史，從最初依靠訓練有素的專家主觀判斷的古典信用度量術到現在以統計學、運籌學、模糊數學和現代金融理論為基礎的信用風險模型，企業信用評價方法在不斷演進中發展和完善。歸納起來大致可以分為三類，第一類是傳統的信用評級方法，主要包括以5C法為代表的專家評判法和以5C法為基礎發展起來的綜合評價法；第二類是統計模型法，其中主要包括線性區別模型、線性概率模型、Logit模型和Probit模型；第三類是以類神經網絡法與模糊分析法為代表的新興評級方法。
在國內外企業信用評價實踐和理論研究中，更多地是把企業信用評價內容界定為財務類與非財務類兩大因素。通過對企業財務因素的定量分析，可以判斷出企業財務狀況的好壞程度，從而確定企業還款能力的大小。在此基礎上，再對影響企業財務狀況的非財務類因素進行分析，就可以對企業的還款能力作出更加全面、客觀的預測和動態評估。由于非財務類因素的影響程度是由人們的主觀判斷確定，并且這種評價不可避免地帶有結論上的模糊性。因此，要提高企業信用評價的可靠度，必須找到一種能夠處理多因素、模糊性及主觀判斷等問題的評價方法。本文認為可以借助模糊數學的思想，建立一個模糊綜合評價體系。
二、AHP-模糊綜合評價模型
AHP模糊綜合評價模型主要由兩部分組成，第一部分，層次分析法，它是美國著名運籌學家、匹茲堡大學教授托馬斯?塞蒂于20世紀70年代中期正式提出來的。所謂層次分析法就是一種定性和定量相結合的、系統化、層次化的分析方法，強調人的思維判斷在決策過程中的作用，通過一定模式使決策思維過程規范化，適合于定性與定量因素相結合、特別是定性因素起主導作用的問題。而品質在對客戶的信用評估中是最重要的，因此，我們就用AHP法確定各指標的相對權重。第二部分，模糊綜合評價，它是一種應用非常廣泛和有效的模糊數學方法。所謂模糊綜合評價法就是運用模糊數學和模糊統計的方法，通過對影響某事物的各個因素的綜合考慮，對該事物的優劣作出科學地評價。模糊數學是20世紀60年代美國自動控制專家查德（L.A.Zadeh）教授創立的，是針對現實中大量的經濟現象具有模糊性而設計的一種評判模型和方法，在應用實踐中得到有關專家的不斷演進。綜上所述，AHP模糊綜合評價模型就是首先利用層次分析法確定企業信用評價體系中各個評價指標的權重，然后利用模糊綜合評價對企業信用評價的過程進行模糊綜合處理，最終就可以確定企業信用評級等級。
三、運用AHP設計中小企業信用評價指標體系
其一，設立評價指標體系。根據企業信用評價指標體系設立三層評價指標集：目標層指標集U=｛U1，U2，U3，U4，U5｝，分別代表企業的品質、能力、資本、抵押和條件；準則層指標集Uk=｛Uk1，Uk2，…，Ukm｝，其中m為Uk下的指標數；統計指標集Ukm=｛Ukm1，Ukm2，…，Ukmi｝，i為Ukm下的指標數，見表1。評判集是對評價對象可能出現評價結果組成的集合，本文采用五級評價標準，用V表示：V=｛V1，V2，V3，V4，V5｝，其中V1，V2，V3，V4，V5分別代表評價結果優秀、良好、中等、及格、不及格。一般而言來自企業外部的信息比來自企業內部的信息更加可靠，為了保證企業信用信息平臺的有效性和準確性，因此，基于“5C”系統建立的信息庫要采集并儲存來自公共服務部門或管理部門的有關企業以下方面的信用信息。如表1所示：
其二，構造判斷矩陣。建立上述層次結構后，就需要確定一個上層次元素所支配的下層若干元素以該上層元素為準則的比較判斷矩陣。根據T.L.Saaty教授提出的比例九標度法，通過兩兩比較，確定層次中諸元素相對于上一層次某一元素的相對重要性，構造出兩兩比較判斷矩陣。
（2）確定定量指標的隸屬度。對于定量指標的隸屬函數關系的確定方法分為效益型指標（越大越好型）和成本型指標（越小越好型）兩種情況考慮。先根據有關金融法規及經濟常識確定企業所屬行業的各統計指標的平均值、最高標準、最低標準，取平均值與最高水平的中間值得到較高水平、平均值與最低水平的中間值得到較低水平，5個標準構成評價結果Vf（f=1，2，3，4，5）。然后，計算定性指標的實際值，再判斷與其最接近的二個標準，即（3）確定模糊綜合評價模型。首先，利用（1）、（2）計算出來的隸屬度得到統計指標層的模糊變換矩陣Rkm和統計層指標權重集Wkm=（Wkm1，Wkm2，…，Wkmi），采用加權平均法計算得到準則層的模糊變換矩陣Bkm=Wkm?Rkm；其次，利用準則層的模糊變換矩陣Bkm和準則層指標權重集Wk=（Wk1，Wk2，…，Wki），同樣采用加權平均法計算得到目標層的模糊變換矩陣Bk=Wk?Rkm；最后，利用目標層的模糊變換矩陣Bk和目標層指標權重集W=（W1，W2，W3，W4，W5），同樣采用加權平均法得到目標層的模型構造矩陣B=W?Bk。
四、案例分析
筆者隨機選取張家港市A企業的信用進行綜合評級。
首先，分別向專家發放調查問卷，要求他們對各層次指標間的重要程度進行兩兩比較賦值，并根據賦值構造判斷矩陣。并運用AHP法確定權重向量，如表2所示：
其次，通過問卷調查，讓專家對A企業的定性指標進行打分評級，就可以得到這家企業的評價矩陣Rk，
即R11=0.20.20.30.300.20.20.40.200.30.20.40.100.40.20.20.20，R51=0.20.30.30.200.20.30.20.300.40.40.2 00
R52=0.30.40.20.100.30.30.30.100.20.40.30.100.40.30.20.10
對A企業的以往還款記錄評價結果：
B1=B11=W11?R11=（0.080.050.030.54）?0.20.20.30.300.20.20.40.200.30.20.40.100.40.20.20.20=（0.3410.20.2820.1750）
對宏觀環境的綜合評價結果：B51=（0.250.3250.250.1750）
對行業狀況的綜合評價結果：B52=（0.270.3360.2640.10）
對條件的綜合評價結果：B5=（0.260.3455 0.2570.13750）
由于一些小企業惡意逃廢銀行債務，致使銀行寧可不貸或少貸，從而中小企業很難從銀行貸到款，其需要資金時都是向親戚朋友籌借的，因此這里關于抵押的指標隸屬度就用（1000）來表示。通過搜集紡織業的相關資料，可以得到定量指標的最大值和最小值，然后通過分析A企業的財務報表就可以得出這些定量指標值的實際值，從而利用上述確定定量指標隸屬函數的方法可確定定量指標的隸屬度，如下：
R21=000.50.50000 0.390.61000 1 0000 0.460.54 R22=0000.210.790000.330.67
R31=1000000001R32=000.130.870000 0.620.38
R33=00 0.650.35000.420.580 000.520.480 0
對A企業的償債能力評價結果：
B21=W21?R21=（0.070.210.430.29）?000.50.5 0000 0.390.610001 0000 0.460.54=（000.0350.6800.285）
對營運能力的綜合評價結果：B22=（0000.23040.7696）
對資本結構的綜合評價結果：B31=（0.20000.8）
對成長能力的綜合評價結果：B32=（000.08710.78750.1254）
對盈利能力的綜合評價結果：B33=（00.42560.53240.0420）
對擔保資產的綜合評價結果：B41=（10000）
對能力的綜合評價結果：B2=（000.0230.5320.445）
對資本的綜合評價結果：B3=（0.020.2720.3630.2320.113）
對抵押的綜合評價結果：B4=（10000）
綜上所述，對A企業信用的綜合評價結果為：B=（0.2870.1990.2370.21000.067）。然而，為了使綜合結果的優劣程度易于區分，我們就引進分數集F=（F1，F2，F3，F4，F5）T=（43210）T，其中 Fj表示第j級評價等級的分數。因此A企業等級綜合評價值為：Z=B?F=（0.2870.1990.2370.2100.067）?（43210）T=2.429。由此可見，A企業的信用等級為中等。
五、研究結論
本文在前人和他人已有研究成果的基礎上，結合目前我國企業信用評價的實踐，進行了嘗試性的拓展努力，主要結論如下：一是將模糊綜合評價法引入企業信用評價中，運用定量分析與定性分析對企業信用進行評價。二是通過案例分析來驗證指標體系及評價方法的實用性和有效性。但是本文中判斷矩陣的構建和定性指標隸屬度的確定這兩個過程都需要專家評定，而筆者由于條件和資金所限，只能盡力找一些有評價經驗或與此有關系的中高層管理人士，并非真正的評級專家，可能會對評級結果有所影響。并且憑借該公司所出的年報來做數據分析，難以判斷其真實性，可能也會對評級結果有所影響。
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企業信用評價范文3
關鍵字：建筑；企業；信用評價；誠信；問題；途徑
正文：
一、我國中小企業信用評價體系存在的不足
（一）中小企業信用評價體系的缺乏
當前我國企業在開展業務時，首先要考慮的是為企業自身贏得更高的經濟利益，對于企業軟件條件方面考慮還有所欠缺，更是沒有意識到企業信用對于企業生存發展的重要性。當前，盡管我國很多企業都已經建立企業信用評價標準和管理方式，但是就是當前企業信用管理方面而言，企業信用評價體系還存在各種各樣的不足。對于企業失信行為的處理和管理上還存在著很多的不足，因此，完善企業信用評價體系對于企業而言還十分重要。
（二）中小企業信用評價觀念淡薄
當前我國企業還是多為國有企業，由于企業產權制度的不夠明確，就造成企業管理者信用評價和信用風險意識的淡薄。企業缺乏對于自身信用的管理，就容易造成企業盲目投資、盲目決策等行為，這樣對于企業生產經營產生了巨大的困難。特別是當前我國很多企業還沒有完成角色的轉換，還沒有真正意識到企業競爭和合作，更缺乏相應的創新精神。企業各種誠信問題的出現主要由于企業誠信的不重視，想要建立完善企業信用評價體系就必須提升企業管理者對于信用評價工作的重要性。
（三）中小企業信用評價的法律法規體系還不夠健全
當前我國企業內部還沒有建立信用評價的法律體系，很多與市場經濟相關的信用法律都還存在空白的位置，這樣就是的企業在出現經濟糾紛時變得無法可依。甚至有部分地方的執法單位還具有地方保護主義，就是企業在進行案件審理過程中容易出現偏袒本地企業的情況。這樣一來外來企業在審理過程沒有得到合理的保護，嚴重影響本地企業與其他企業工作的開展。
（四）缺乏中小企業信用激勵和約束機制
企業信用和約束機制的缺乏，容易造成企業投資方惡意負債的情況，如，當前我國建筑企業中如果沒有完善的信用激勵和約束機制，就容易造成建筑企業承包商提供擔?；驂|資情況，還容易出現當期政府管理人的更換而造成工程款變為呆賬的情況。當前我國很多的中小企業沒有健全信用激勵和約束機制，從而出現企業采用其他手段轉嫁風險轉嫁給銀行的情況，最終影響到企業自身經營的發展
二、完善企業信用評價體系標準化的有效措施
（一）建立中小企業信用信息評價體系
做好企業信用評價工作，首先要對企業信用信息的了解。建立一個完善中小企業信用信息收集和評價的體系，需要相關政府部門的幫助，讓政府部門帶頭，并聯合其他的行政單位，做好中小企業信用信息歸集檔案。將中小企業分散信用信息如，企業產品質量的抽查工作和企業在海關部門的納稅記錄已經企業合同的履行狀況等進行收集和整理，作為共享信息。
另外就是需要企業要進行學習，學習那些在銀行系統中認證企業信用信息數據，建立全網統一的信用信息數據庫。并提升企業內部相關管理人員對于企業信用信息監管意識，通過運用企業市場運行方式，從而實現企業信用信息的增值。
（二）強化中小企業內部信用管理工作
做好企業信用評價工作，需要企業制定完善的信用管理制度，做好企業收賬管理工作，也是企業內部信用管理工作的基礎。從企業自身來說，就需要企業完善自身內部信用管理機制，做好企業信用信息的集中管理。另一方面，還需要企業能夠結合企業自身的實際情況，建立有效的信用風險控制和管理機制，這樣才能保證企業信用工作的開展，針對企業中出現的信用違約行為進行及時處理。企業信用控制機制的建立還能夠形成對于企業客戶的約束，這樣一來就是利用企業形成公平的競爭環境，實現企業誠信。
（三）規范中小企業信用評估
為了保證企業信用評價工作的開展，建立一個能夠與國際接軌，具有權威性的中小企業信用評估機制，加強企業中虛假審計報告、虛假信用報告和虛假企業資產評估報告等的處理工作，這樣才能保證中小企業工作的進一步發展。同時建立一套符合中小企業信用評價工作的理論方法，形成科學規范的信用評價標準和體系，也是規范中小企業信用評估工作的有效措施。
另一方面，中小企業信用評價工作，還需要相關政府部門的配合，政府能夠在制度上滿足中小企業信用信息的需求，讓企業形成相互競爭的局面，進一步激勵中小企業信用評估工作的開展。除此之外，就是需要政府部門強化中小企業信用評價監督工作過，針對企業工作中出現的問題，進行及時的糾正。
（四）做到制度上釋放對中小企業信用信息的需求
做好企業信用報告制度的推性能夠大大推進企業信用制度的建設和完善，進一步促進企業的發展。中小企業信用報告主要針對企業現在的信用情況進行描述，并對于企業信用能力進行有效評價。當前信用報告是我國社會各界廣泛使用的信用產品，它能夠做到對于我國中小企業融資行為進行擔保，并為政府資源和企業經濟往來提供了一個全面高校的信用評價和信用服務平臺。因此，做好企業信用報告，需要企業從資質較好的信用服務中介機構進行信息的收集，同時還需要企業能夠將收集來信息進行實地考察，從而完善企業信息評價報告。
小結：
市場經濟的發展，企業的信用受到了越來越多的關注，甚至影響到了一個企業的生死存亡，特別伴隨著我國企業誠信問題的頻發，信用意識的缺乏，甚至出現違法手段欺騙消費者的情況，嚴重影響了我國企業的生存發展。因此完善企業信用誠信管理制度，加強企業質量監督，規范企業市場行為是當前我國企業發展的首要任務。
參考文獻：
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企業信用評價范文4
（武漢輕工大學經濟與管理學院 湖北 武漢 430023）
摘 要：供應鏈金融可以有效提高中小企業的信用水平，在傳統信用評級體系的基礎上，引入供應鏈的風險因素，運用層次分析法建立供應鏈金融模式下中小企業的信用評價指標體系。
關鍵詞 ：供應鏈金融；信用評價體系；層次分析法
中圖分類號：F832.42 文獻標識碼：A doi：10．3969／j．issn．1665－2272．2015．12．021
0 引言
自從2001年深圳發展銀行推出供應鏈金融服務以來，以供應鏈為基礎的供應鏈金融融資模式得到迅速發展，已經成為中小企業解決融資問題的有效方式。在供應鏈金融模式下，商業銀行以整個供應鏈為對象，將核心企業與上下游企業聯系在一起，充分考慮供應鏈上的價值交換，為中小企業提供靈活高效的金融產品，促進供應鏈“供-產-銷”的高效運作，解決中小企業的融資問題。
作為僅一種新興融資模式，供應鏈金融受到了廣泛關注。目前，國內外各金融機構紛紛加入了供應鏈金融的競爭行列中。而與此同時，這種新興模式如何進行風險管理，是供應鏈金融能否有效展開的關鍵所在。
1 傳統信用評價指標體系
傳統模式下商業銀行對中小企業的信用評價主要是依據2006年中國人民銀行頒發的《信用評級管理指導意見》，包括企業素質、經營能力、獲利能力、償債能力、履約情況、發展前期等6方面。但是在實際授信過程中，針對中小企業信用不透明的情況，商業銀行更看重中小企業的經營能力、獲利能力、償債能力等這些比率指標，對企業的信貸擔保物和低押資產有嚴格的要求。這也是中小企業融資困難的主要原因。相比于供應鏈金融模式，傳統模式下的中小企業信用評價指標體系有以下兩點不足：
（1）傳統信用評價指標體系過分重視比率指標，這些指標雖然在一定程度上能反映企業的經營能力、獲利能力。但是由于中小企業自生結構的缺陷，財務制度的不健全，信息透明度差，這些指標不能全面地評價企業的信用水平。
（2）傳統信用評價指標體系只看重企業自身，只是“靜態”的評價企業當時的信用水平，并沒有將企業的發展潛力、供應鏈的發展前景以及核心企業的信用水平納入評價體系。沒有“動態”的評價企業的信用水平。
基于以上分析，在分析傳統信用評價體系不足的基礎上，加入供應鏈金融的信用風險因素，運用層次分析法建立供應鏈金融模式下中小企業的信用評價體系。
2 供應鏈金融信用評價指標體系
相比于傳統模式下的信用評價，供應鏈金融的主要特點之一是商業銀行對授信企業的信用評級淡化了授信企業的自身限制，不再是強調企業所處的行業、企業規模、固定資產價值、財務指標和擔保方式，而是強調企業所處供應鏈的單筆貿易狀況和供應鏈核心企業的資信水平，評估的是整個供應鏈的信用狀況。
2．1 借貸企業自身的信用水平
借貸企業自身的信用水平指標與傳統模式信用評價指標類似，包括企業素質、經營能力、獲利能力、償債能力，主要考察企業當前的經營狀況和管理水平。
2．2 供應鏈整體運行狀況
供應鏈整體運行狀況是供應鏈金融實施的基礎，金融機構考察供應鏈整體運行狀況避免貸款企業由于信用不透明的而造成的信用水平下降，考察的主要指標包括行業競爭力、行業增長率、企業間合作程度。
2．3 融資項目的資產情況
融資項目的資產情況是金融機構考察的重點項目，第三方物流企業對原材料、半成品和成品等進行估計。銀行通過估價結果給予借貸企業授信額度，并以這些質物作為擔保物減少違約風險?？疾斓闹饕笜税ㄙ|物的價格穩定性、變現能力、退貨率、應收帳單壞賬率等。
2．4 核心企業情況
核心企業作為中小企業的另一個融資擔保，是借貸企業和商業機構之間的橋梁，通過保證擔保和回購協議等方式保障了供應鏈金融的有序進行?？疾斓闹饕笜税ㄐ庞盟健⑿袠I地位、盈利能力等。
根據以上4個一級指標，選取了企業素質、行業競爭力、價格穩定性、核心企業信用水平等14個二級指標，構建了供應量金融模式下中下企業的信用評價體系。具體的指標體系（見表1）。
3 運用層次分析法計算各指標的權重
層次分析法（簡稱AHP）是一種定性和定量分析相結合的決策方法，該方法將復雜的多目標問題作一個系統，將目標分解為多個組成因素，按支配關系再將這些因素分成若干組，形成有序的遞階層次結構。
3．1 建立遞階層次結構
供應鏈金融信用評級體系：A＝｛B1，B2，B3，B4｝；
其中：
3．2 構造兩兩比較矩陣
在遞階層次結構中，對于準則A，元素Bi和Bj哪一個更重要，重要的程度如何，通常按照1－9比例標度對重要性程度賦值（見表2）。
根據各元素的重要性比較，第一層項目重要性的判斷矩陣A如下：
A=1 1/3 1/5 1/53 1 1/3 1/35 3 1 25 3 1/2 1
3．3 計算各要素的權重
根據AHP理論，確定權重有和法、根法、特征根法和對數最小二乘法，這里用根法計算各元素的權重（見表3）。
一級指標的權重系數為Wi＝（0．067，0．149，0．459，0．325）T。
3．4 一致性檢測
因為判斷矩陣是計算權重的根據，所以要求矩陣大體上具有一致性，避免出現“甲比乙極端重要，乙比丙極端重要，而丙又比甲極端重要”的諱背常識的判斷，這將導致評價失真，因此，要對判斷的相容性和誤差進行分析。
一級指標的權重系數為Wi＝（0．067，0．149，0．459，0．325）T。
相同的原理計算一級指標下個二級指標的權重（見表5）。
從一級指標權重系數上可以看出，在供應鏈金融模式下，一級指標中融資項目的資產情況B3所占的權重最高，達到了0．459。核心企業情況B4所占的權重達到了0．325。而借貸企業自身的信用水平B1的權重最低，只有0．067。這說明在供應鏈金融模式下對企業的信用評價更看重于融資項目的資產情況和供應鏈上核心企業的信用水平。對于處于發展期的中小企業，其固定資產比例小、流動資產比例大、財務信息不透明、管理制度不健全，往往被重視比率指標的傳統金融機構認定為違約風險大、信用低而拒絕借貸，這就導致了中小企業的融資困難。而在供應鏈金融模式下，金融機構更過看重供應鏈整體運行狀況、融資項目的資產情況和核心企業信用水平，淡化了對中小企業的財務指標的要求。這樣，中小企業可以根據與供應鏈核心企業的商業合作關系提高自身信用水平，有效的緩解融資難的問題。
從各二級指標的權重來看，借貸企業自身的信用水平中比較看重企業的償債能力和獲利能力，這與傳統模式下企業信用評級區別不大；供應鏈整體運行狀況中比較重視企業間合作程度，企業間合作是供應鏈整體運行的基礎，包括企業間商業合作、信息共享、技術援助等等；融資項目的資產情況重視的是擔保物變現能力和產品銷售量，擔保物變現能力是銀行規避風險的直接來源，當中小企業出現違約情況時，金融機構可直接將交由第三方物流企業監管的擔保物變現，來彌補企業違約對金融機構造成的損失。產品的銷售量到達預測或高于預測，說明項融資服務是成功的，對銀行和整個供應鏈來說是雙贏；核心企業信用水平看重的是核心企業的信用水平，供應量金融是以核心企業的擔保作為前提的，一旦核心企業以自身利益為重，而不以整個供應鏈利益為重，在價格、交貨、帳期等方面采取對自己有利的行為，實現自己短期利益最大化，有礙于融資項目的正常運作。
3．5 二級指標的具體權重
將各二級指標的權重與與之對應的一級指標的權重相乘即可得各二級指標的具體權重（見表6）。
從二級指標的權重排名來看，排名靠前的是產品銷售量、核心企業信用水平、擔保物的變現能力等，由于供應鏈融資的還款來源于該項目自身，供應鏈金融模式下風險評估更多的考慮到供應鏈上的核心企業和融資項目的市場前景，淡化了借貸企業自身的信用水平。
可以看出的是供應鏈金融能否順利進行，不僅需要企業自身和銀行之間的合作，更需要核心企業的積極參與，來平衡企業和銀行之間的信息不透明。以滿分為100分劃分4個等級（見表7）。
在實際操作中，以滿分為100分，對各二級指標打分，根據二級指標各項具體得分，乘以其權重，即可得到其最終得分，并根據上表可得到其信用等級。
4 結論
通過分析傳統模式信用評價體系的不足，運用層次分析法建立供應鏈金融模式下中小企業信用指標評價體系，在供應鏈金融實施過程中，需要中小企業、商業銀行、核心企業之間的合作的緊密程度，來規避供應鏈金融的風險和弊端，才能達到供應鏈金融預期的效果。
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企業信用評價范文5
[關鍵詞] 中小企業 信用評級
一、中小企業融資難的主要原因
我國中小企業已在全國企業總數中占相當大的比重，而其融資難的問題卻依然比較嚴重。盡管中小企業可以通過股權、保理、租賃、賒銷、典當等方式進行融資，但調查表明目前我國中小企業的融資渠道還是主要集中在銀行貸款。
銀行對中小企業的貸款發放是非常嚴格的。首先，銀行出于成本的考慮不愿貸款給中小企業。其次，相對于大企業而言，中小企業的資產數量少，質量差，信用狀況差，銀行出于資金安全性的考慮不愿意向中小企業貸款。再者，銀行目前執行的企業信用評價體系多是基于大企業制定的，不適合對中小企業進行評估。最后，銀行在對中小企業貸款時普遍采取抵押貸款或擔保貸款的形式。
由此可以看出，不管是抵押、擔保要求，還是風險、成本考慮，都是由于銀行對中小企業的信用評價難造成的。如果銀行能夠對中小企業做出完整的評價，就可以降低銀行信貸風險，放寬對中小企業貸款的條件，解決中小企業的融資問題。
二、信用評價體系的建立
1.中小企業管理者信用評級體系的構建。這里的管理者是指中小企業的所有者和高層管理者。他們控制著企業的核心經濟資源，決定著企業生產經營過程中的各種經濟活動，擁有企業的剩余索取權，能夠通過逃廢、拖欠債務等違約行為增加個人利益。這樣，我們可以通過建立管理者的個人信用評價體系監控管理者的行為。
當今社會，信用已經越來越被人們所關注。信用良好的個人，可以充分享受住房貸款、汽車貸款、消費信貸等好處，還可以獲得好的社會地位、名聲和他人的尊重。而信用差的個人在從事社會、經濟活動時往往要付出額外的代價。作為企業的管理者，他也非?？粗厣鐣λ男庞迷u價是怎樣的。信用評價好，其在經理人才市場上就會具有較好的競爭優勢，企業都愿意高薪聘用。此外，由于信譽好能夠取得其他單位或個人的信任，使得他在帶領企業從事一些經濟活動時，受到的阻力會小。反之，如果管理者個人的信譽狀況不好，企業不愿意聘用或即便被聘用，在帶領企業從事經濟活動時也會因為個人信譽不佳而給企業帶來影響。然而目前，人們對信用進行評價時多以定性為主，缺乏定量評價，無法知道某人的信用到底在被評價的一群人中具體處于何等水平。因而，應建立管理者的個人信用評價體系，通過建立信用評價體系在一定程度上會降低管理者的違約行為。
信用評級體系的建立需要有關各部門的共同努力和配合。檔案管理部門負責提供個人的身份證明和學歷、就業經歷、家庭狀況、經濟收入等基本信息;房產管理部門和車輛管理部門可以提供個人的固定資產信息;電信、水、電、氣、暖、物業等部門從日常生活角度提供衡量個人信用的必要信息；銀行提供個人的信用卡等財務信息，信用機構通過對上述信息進行整理評價，得出個人的信用等級以供有關各方查詢。信用評級需每隔一段時間更新一次，以提供個人的最新信用狀況。
2.中小企業信用評價體系的構建。
(1)中小企業的優劣勢分析。中小企業在生產經營中存在許多優勢:生產規模和市場容量小，使其市場退出成本相對較低，從而具有較強的適應性;能夠根據企業的具體情況突出自身某一方面的特色，通過特色經營建立優勢；創新能力較強;企業平均成立時間較短，各方面成本較低;企業規模小易根據用戶需要及時調整經營方向和組織結構。但是它也存在許多劣勢:大多數中小企業的資源有限,并且一般處于市場后入者的位置;資金短缺、融資困難等多方面因素導致中小企業破產率高，平均生命周期短;一般無法通過多元化經營規避單一經營可能導致的風險,競爭力較弱;管理相對落后，管理體制不完善，管理人才缺乏等問題更強化了中小企業在競爭中的弱者地位;有些中小企業缺乏長遠發展戰略,企業短期逐利性強,導致企業違約等投機性短期行為發生頻繁,道德失范嚴重。
(2)信用評價體系的建立。通過對中小企業的優劣勢分析，可以看出，對中小企業進行評價時，其評價內容、方法應與一般企業的信用評價相類似，但也應有所不同。在建立中小企業信用評價體系時，除了要考慮企業的基本素質、償債能力、盈利能力等指標，還應考慮中小企業的創新能力、成長與發展能力和履約能力等指標。
①企業基本素質評價體系。通過對管理者素質、企業規模、管理水平、職工基本素質、產品品牌與市場和信譽狀況等方面來評價，從而通過研究企業的現狀反映企業的信用能力。在這里，由于中小企業企業規模比大企業小，因此在評價時其參考值的設置應相對大企業適當降低。
②企業財務狀況評價體系。主要從償債能力、盈利能力、營運能力三方面考察。償債能力是企業信用評價中的關鍵環節，這一指標的高低與企業的信用等級密切相關。主要以資產負債率、流動比率與速動比率三個指標綜合來反映。較強的盈利能力及其穩定性是企業獲得足夠的現金償還到期債務的關鍵因素，主要以凈資產收益率、總資產報酬率、銷售利潤率等指標進行反映。營運能力是指企業資產周轉的能力，它反映了企業經營活動的效率和活力。營運能力的好壞將對企業的償債能力、盈利能力產生影響。以應收賬款周轉率、存貨周轉率來反映。
③企業創新能力評價體系。當今技術創新已成為企業生存與發展的重要條件，是企業過去為保證現在或未來的信用而進行的投資。主要從創新財力投入、創新物力投入、創新人力投入、創新效果等方面反映企業的創新能力，通過研究企業為保證信用的連貫性而進行的投資行為，從而考察其信用保證能力。
④企業成長和發展能力評價體系。從長遠的角度來考察企業的未來信用。主要由行業趨勢及地位、平均銷售收入增長率、預計銷售增長率、主要產品壽命期、未來新品種預計增長率、未來市場占有率預計增長率、發展規劃與實施條件、同業市場競爭力等指標組成。
⑤履約情況評價體系。一個企業即使上述指標再好，如果通過各種方式惡意違約、不償還貸款，則其信用能力也是很差的。因此，在對中小企業進行信用評級時，必須對其履約情況進行評價。主要以貸款按期償還率和利息按期償還率兩個指標為主。
參考文獻：
企業信用評價范文6
關鍵詞：企業家信用；指標體系；企業家征信
中圖分類號：F272．91 文獻標識碼：A
文章編號：1000-176X(2008)01-0119-06
一、引 言
企業信用評價是提高企業信用的重要措施。目前國內企業信用評價方法多引進國外成熟的企業信用評價方法，但因其更多關注企業財務指標而出現水土不服、信用評級不夠準確等問題。究其原因，除了中國目前缺乏整體的信用環境，信用制度不健全，信息分散、不準確和不對稱之外，筆者認為忽視企業家信用評價是其癥結所在。中國企業家調查系統《2005年中國企業經營者成長與發展專題調查報告》中指出：企業家品格對企業信用影響最大！“中國企業家最欠缺的是信用！[1]”。本文通過對構建影響企業信用最具代表性的中小企業的企業家信用評價指標的分析，搭建企業家信用評價模型，探討和完善企業家征信制度，加強企業家信用意識，進而提高企業信用水平，促進中國經濟的健康發展。
二、文獻綜述
由于以最具代表性的中小企業中的企業家為研究對象，所以必須首先了解國內外對中小企業信用相關問題的研究。國外對中小企業信用的研究已經相當成熟，包括定義與概念，解釋現象的理論基礎，分析模型等[2]，如:早期Fitzpatrick (1932)[3], Smith[4]和Winakor[5] (1935) ,Merwin[6] (1942)，Beaver[7] (1966)研究并提出的企業信用的單變量模型。中期由Altman[8]分別于1968年和1977年提出的線性判別式模型(Z-Score模型)和二次判別式模型(Zeta模型)，由Meyer[9]和Pifer[10] (1970)提出的線形概率模型，由Charnesetal[11] (1978)開發的數據包模型，由Breimanetal．[12] (1984)完善的遞歸分類模型，由Messier [13]和Hansen[14] (1988)開發的專家系統。由Guptaeal[15] (1990)提出的數學規劃判別模型。這些模型研究的基本方法是首先選定財務因素(一般是財務比率)，然后采集樣本進行實證推導?？偟膩碚f，國外對中小企業信用的研究基本上集中于財務影響因素的研究，非財務影響因素的研究很少并比較零散和簡單[16]。國內對中小企業信用評價的研究多是借鑒國外的模型和方法，也是基于和側重于企業財務指標，考察和判斷一個企業的信用水平和信用風險。國內外均較少涉及企業家信用信息，最多涉及少量的企業家一般信息。
企業家信用是一種特殊的個人信用，它比一般個人信用有著更強的外部性[17]。因此，研究企業家信用必須結合一般個人信用和企業信用。在個人信用研究方面，以美國為代表，無論是理論研究還是實際應用已經相當成熟和完善。在美國，每個人都擁有一個終生的社會安全號碼（SSN）[18]。美國人申請工作、支付工資、租房、納稅都要出示和登記社會安全號碼。一個人一旦有不良信用記錄，不僅會影響他找工作，甚至會影響退休后的社會保障。正是有了健全的個人信用評估體系，才得以降低信用成本及風險。國內個人信用研究方面剛剛起步，多集中在個人消費信貸和商業信用的應用方面?？v觀國內外個人信用的研究和實踐來看，評價個人信用有很多種方法，但最為成熟和經得起考驗的還是已經有百年歷史的古典信用評分理論和方法，也就是“5C”判斷分析法：“5C”是指:(1)品質(Character)；(2)能力(Capability)；(3)資本(Capital)；(4)抵押擔保(Collateral)；(5)環境(Condition)。國外對企業家信用沒有專門研究，這是由于在國外法律、制度健全的情況下，企業家首先是一個守法公民，必須符合一般公民的信用要求。盡管國外企業也存在委托―的風險問題，但這種風險遠遠沒有在中國表現得這樣突出。國內最具代表性研究企業家信用問題的是丁棟虹，他在1999年從異質資本的角度詮釋了企業家信用的內涵和重要性。他認為，企業家活動作為一種市場經濟活動，同其他市場經濟活動一樣，以信用作為自己的內在依托，即存在企業家信用(Entrepreneur Credit)。企業家信用是企業家異質資本素質的重要體現[19]。丁教授指出，企業家征信制度的建立對促進企業家成長，提高企業信用十分重要。但如何建立評價體系沒有進一步的研究。其他學者也多提出了在中國研究企業家信用的重要性，但都沒有深入研究。
三、理論模型
（一）理論基礎
基于古典信用評分法的“5C”原則，即從品質(Character)、能力(Capacity)、資本(Capital)、抵押擔保(Collateral)、環境(Condition)五個方面構架中小企業家信用評價模型。它的理論依據是以信貸資金循環理論[20]為基礎的。公式表述為：
這個公式說明了信貸資金的運動過程:銀行貸款投放給企業(第一重使用)，企業用于購買生產要素并進行生產(第二重使用)，企業將生產的產品銷售出去，收回貨幣資金(第一重歸流)，最后企業用出售產品所獲得的貨幣資金歸還銀行貸款(第二重歸流)。即影響銀行信貸資金安全的因素主要有借款企業是否具有履行償債義務的意愿、借款企業的盈利能力和資本實力、企業借款時是否提供了擔保，而影響借款企業盈利能力的因素又可進一步分為外部環境和企業自身素質兩個子因素。
（二）指標體系構建
根據信貸資金循環理論和古典信用評分法，對影響我國中小企業家信用的相關因素進行分析，構建中小企業家信用評價模型的邏輯框架（見圖1）以及指標體系（見表1）：
四、數據來源及樣本描述
樣本選取遼寧省大連市有代表性的中小企業進行實證研究。首先在大連市企業信用研究會的協助下選取60家會員企業進行預測，驗證指標體系的合理性。預測后數據分析結果三級指標增加1個，刪除3個，調整9個。正式調研向300家企業發放問卷，涉及服務業、制造業、加工業、高新技術行業等類中小企業。剔除不合格問卷，實際回收有效問卷180份，回收率為60％。本次調查中有效反饋企業的行業分布為服務業、制造業、加工業、高新技術行業等10類中小企業；65%的企業固定資產在100萬元以下；65%的企業員工人數在30人以下； 92．78%的企業經營歷史在10年以下，5年以下的占57．22%；85%的企業家已結婚，67．78%的企業家有子女；69．44%的小企業家都沒有；漢族企業家占到了80．56%； 60．56%的企業家是大專或本科學歷。
五、指標體系構建分析
本研究以主成分分析方法為主，以回歸分析和相關分析方法作為輔助和檢驗，根據模型構建的“系統性、可靠性、簡練性”原則，對初始指標進行篩選，構建中小企業家信用評價模型的指標體系。
（一）企業家的品質
1．信用記錄
計算5個評價指標的相關矩陣的特征根（見表2）。
由表2可以看出，由于前3個特征值累計貢獻率達到 81．616%，為了達到降維的目的，根據累計貢獻率大于 80%的原則，選擇3個變量來代替原來的5個變量。根據主成分分析方法篩選變量的原則，從原來的5個評價指標中剔除2個指標。
其中，個人獲獎情況與該主成分之間的相關系數最大，為0．367，因此，首先應剔除該指標。其次計算剩下的4個指標的信息貢獻最小的主成分。在該主成分中，偷逃漏稅記錄的影響最大，相關系數為0．425，第二個剔除的指標是偷逃漏稅記錄。至此，就得到3個二級指標考察“信用記錄”：社會公益捐贈、法律訴訟記錄和違法犯罪記錄。
對以上結果的合理性進行分析。一般來說，一個人的社會公益捐贈越多，獲獎情況也就越多，由于二者的相關系數為0．508，顯然呈高度正相關。個人獲獎情況所反映出的信息在很大程度上與社會公益捐贈反映的信息是重復的，完全可以用社會公益捐贈來代替個人獲獎情況，所以，可以剔除個人獲獎情況這一指標。
偷逃漏稅記錄、法律訴訟記錄和違法犯罪記錄都是反映不良信用記錄的指標。以偷逃漏稅記錄為自變量，計算出它與其余2個指標的復相關系數為0．499，修正多重判定系數為0．240，說明偷逃漏稅記錄的24%是由法律訴訟記錄和違法犯罪記錄決定的。因此，可以剔除偷逃漏稅記錄這個指標。
2．誠實量表
計算6個評價指標的相關矩陣的特征根。由于前4個特征值累計貢獻率達到 87．126%，選擇4個變量來代替原來的6個變量。此外，量表1與該主成分之間的相關系數最大，為0．238，首先應剔除該指標。同理剔除量表4。因此，考察“誠實水平”的二級指標由量表2、量表3、量表5和量表6構成。
（二）企業家的能力
1．盈利能力
計算2個二級指標相關矩陣的特征根。由于第1個特征值累計貢獻率已經達到了86．115%，用1個變量來代替原來的2個變量，即總資產報酬率來衡量企業的盈利能力。
另外，由于財務分析中凈資產收益率和總資產報酬率之間存在信息重復，而兩者的復相關系數為0．722，修正多重判定系數為0．519，說明凈資產收益率的51．9%是由總資產報酬率決定的，進一步證明剔除凈資產收益率的合理性。
2．償債能力
計算5個指標的相關矩陣的特征根（見表3）。前4個特征值累計貢獻率達到88．976%， 4個變量代替原來的5個變量，故選取前4個特征值。其中，現金比率與該主成分之間的相關系數為0．511，因此，剔除現金比率。
現實財務分析中，作為衡量短期償債能力的三個常用指標：流動比率、速動比率和現金比率，以現金比率為自變量，計算三者的復相關系數為0．445，修正多重判定系數為0．189，說明現金比率的18．9%是由流動比率和速動比率決定的?？紤]到現金比率的實際應用較少，也難以準確衡量，進一步證明剔除該指標的合理性。
3．履約能力
計算2個指標的相關矩陣的特征根。由于第1個特征值累計貢獻率為 70．333%，尚不到80%，根據累計貢獻率應當大于80%的原則，我們決定維持原來的2個變量。
4．承受風險事故能力
計算4個評價指標的相關矩陣的特征根。由于前3個特征值累計貢獻率達到91．544%，可以用 3個變量來代替原來的4個變量。其中，職工數量這個指標與該主成分之間的相關系數最大，為0．409，因此，應當剔除該指標。考慮到中小企業之間的職工數量參差不齊，差異較大，剔除職工數量這個指標也是合理的。至此，就得到3個二級指標組成的“承受風險事故能力”。一級指標體系，分別為平均投資期限、個人人身保險額度和企業財產保險額度。
（三）抵押擔保
計算5個指標的相關矩陣的特征根。由于前2個特征值累計貢獻率高達98．314%，用2個變量代替原來的4個變量。其中，企業資產為他人擔保金額與該主成分之間的相關系數最大，為0．118，首先應剔除該指標。其次剔除的指標是企業資產被用作抵押金額?！暗盅涸u估”評價模塊分別為抵押資產所占總資產比例和擔保資產所占總資產比例。從實際來看，兩組指標反映的是絕對數量和相對數量，本質上是相同的，用相對數量指標代替絕對數指標也是合理的。
（四）企業家資產
1．動產
計算3個指標的相關矩陣的特征根。由于第1個特征值累計貢獻率就已經達到了87．051%，用 1個變量代替原來的3個變量。 其中，家庭的銀行儲蓄與該主成分之間的相關系數最大，為0．175，因此，首先應剔除該指標。其次剔除的是個人的年均收入。最終采用家庭的年均收入來衡量企業家的動產情況。
在實際生活中，由于個人年均收入、家庭年均收入和家庭的銀行儲蓄之間很難清楚地劃分，加之企業家不想“露富”的心理，其他指標很難獲得真實數據。
2．不動產
計算6個指標的相關矩陣的特征根。由于前4個特征值累計貢獻率達到 89．366%，用4個變量來代替原來的6個變量。其中，家庭的房產現值與該主成分之間的相關系數最大，為0．323，首先剔除該指標，其次剔除的是經營歷史。
（五）企業家所處的環境
1．內部環境
“內部環境”共有10項指標，但是其中的“民族”、“”、“成長環境”和“政治面貌”等四項指標只作為輔助研究使用，不納入評分體系。因此，只計算剩余的6個評價指標的相關矩陣的特征根（見表4）。前4個特征值累計貢獻率達到 83．935%，用4個新變量代替原來的6個變量。
其中，婚姻狀況與該主成分之間的相關系數為0．400，而從社會學意義上說，目前中國社會婚姻狀況和有無子女高度相關。有無子女可以反映婚姻狀況。因此，首先應剔除婚姻狀況這一指標。其次應該剔除的指標是性別。但是由于性別作為研究的一個必不可少的基本指標，故予保留。
2．外部環境
計算8個指標的相關矩陣的特征根。由于前5個特征值累計貢獻率達到84．968%，用前5個變量代替8個變量。因此，應當相繼剔除法律政策環境、經濟發展環境和所在地區誠實守信情況。
六、結 論
經過以上分析，企業家信用模塊剔除4個指標，企業家能力模塊剔除3個指標，企業家財產模塊剔除4個指標，抵押擔保模塊剔除2個模塊，環境條件模塊剔除1個指標，共剔除了17項三級指標，保留40項指標，構成考察中小企業家信用評價模型的指標體系（見表5），為構建模型下一步的無量綱化處理、權重賦值打下了基礎。
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