洪微微 郭化林 浙江财经大学会计学院
摘要: 融资难向来是小微企业难以发展壮大的主要原因。本文深入分析各个影响小微企业融资的因素，筛选出特性指标，利用层次分析法为各指标赋予合理的权重系数，再利用模糊数学对其进行综合评判优选。为提示商业银行完善其现有的信用评价系统提供启示。
关键词:小微企业；信用评价；层次分析；模糊数学
小微企业是2008 年金融危机后兴起的概念，它象征我国民营经济的高速发展。但是该类企业面临着中小企业的共同难题———融资难。由于小微企业自身的各种原因，商业银行并不倾向于向其贷款。但是当传统意义上资产质量较好的贷款对象也出现了单发性的风险，商业银行拓展业务类型便成为发展趋势。因此，构建小微企业信用评价系统为小微企业和商业银行搭建了科学互信的评判依据，不仅能够解决小微企业的融资难题，还可以拓展商业银行的业务类型，是各商业银行差异化、地域化发展的战略方向。
一、问题提出
2014 年初，交通银行金融研究中心出具的数据显示：2013 年三季度不良贷款余额为5636 亿元，比年初上升了707 亿元，超过了2012 年全年的增幅；不良贷款占比为0.97%比年初上升了两个基点。其中部分产能过剩行业和受内外需求下降影响较大的小微企业贷款，依然是商业银行风险暴露的主要[来自www.lW5U.com]领域。相对地，由于银行缺少科学的小微企业贷款制度、小微企业可作抵押品的固定资产少、其抵抗风险能力较弱、企业内部经营管理不完善等问题使得小微企业不具贷款优势，在市场上快速更替。因此，科学的评价系统可以克服传统小额信贷依赖于经验、专家或信贷人员主观判断等方法的不科学性和缓解传统信贷评定方法需要大量合格信贷人员所造成的高昂的人力成本的弊端，既为商业银行拓展贷款的业务类型、提高银行营利能力、减少银行信贷不良资产，提高银行应对金融风险的能力，又有助于小微企业建立合理的资金结构，增强企业竞争力。
在构建小微企业评价系统的研究上，我国起步较晚。董汝杰（2011）采用logit 模型对小微企业进行信用评价。该文在利用范柏乃模型指标选择的基础上，修整得到了微型企业主学历、婚姻状况、社会声誉等8 个变量并进行了实证分析。这种数量化的评价方法虽然符合小微企业贷款笔数多、额度小的特点，且相较于人工审批更为科学，但是该模型修正后的数据选取已经失去了小微企业的特性，构建的整体指标数量不够全面，不具代表性，其预测精度也有待提高。钱慧，梅强（] 2012）提出了PCA-BPNN模型，即先利用PCA对小微企业信贷风险指标进行筛选，得到的指标作为BPNN 的输入，得到评估值。该模型结合了PVA 和BPNN 方法的优点，但是系统精度仍不能保证。顾海峰运用模糊数学中多层次系统模糊综合评判法对小微企业信用风险评价进行研究。该方法很大程度上利用了企业信用的典型特性，较好得体现了小微企业数据多、杂、相关性小的特性，但是该模型在对每个数值赋权重时，显得略仓促。
二、小微企业信用评价系统的指标选择
1.定量指标的选择
(1)盈利能力。企业经济效益的高低，也是企业的资金或资本的增值能力，通常表现为一定时期内企业收益数额的多少及其水平的高低。该指标是投资者取得投资收益、债权人收取本息的资金来源，是企业经营业绩的体现。本文主要采用营业利润率、成本费用利润率、总资产报酬率，分别反映了在不考虑非营业成本的情况下，企业管理者通过经营获取利润的能力、在不考虑非营业成本的情况下，企业管理者通过经营获取利润的能力和评价企业运用全部资产的总体获利能力。
(2)经营能力。企业对包括内部条件及其发展潜力内在的经营战略与计划的决策能力，以及企业上下各种生产经营活动的管理能力的总和。本文采用总资产周转率、存货周转率、应收账款周转率，分别反映了企业的销售能力，存货的周转能力和应收账款的周转能力。
(3)信用能力。企业在经营历程中履行承诺的能力。选取流动比率、资产负债率、贷款按期归还率、合同履约率、小额信贷比、纳税情况。其中流动比率、资产负债率是企业在财务上反映的企业的信用能力。其他如小额信贷比是针对小微企业特殊的融资方式所设计的，小微企业在向一般金融机构贷款之外还存在通过民间信用方式，向亲戚朋友、资金富裕者借款的情况，小额信贷比可以更为准确得反映企业的资本结构。贷款按期归还率、合同履约率、纳税情况主要体现了小微企业主要负责人的经营理念，道德、规范的行为作风可以建立起良好的信用能力，对于小微企业的发展壮大是至关重要的。
2.定性指标的选择
(1)企业素质。在考察企业各个要素的质量的同时，也充分考虑其内在联系和相互合作、相互制约的整体功能。企业素质选用的指标包括员工素质状况、企业管理素质、技术装备素质。该指标主要考察的是小微企业未来的发展能力，良好的员工素质、科学的管理理念和高比重的技术投入都有助于企业长期生存发展。
(2)领导基本素质。由于小微企业主要指小型企业、微型企业、家庭作坊式企业、个体工商户，企业的主要决策者对企业发展起着至关重要的作用，故本文采用主要决策者的学识水平、经营业绩、个人信用、人脉水平四个因素衡量。有较高学识水平的企业决策者通常更具发展和转型的眼光，长期的经营业绩和个人信用水平也可以较好地反映决策者的行为作风和管理能力，而且倘若决策者具有强大的人脉，更是可以救小微企业于燃眉。
(3)发展前景。该指标评判着一个企业能否持续经营，主要受到政策、经济、人文等各方面的影响。本文选取政策稳定性、行业景气度、行业竞争性、群众认可度来衡量该项指标。该项指标主要是为了区分各个行业的不同特色，例如当今能源短缺，绿色环保型的企业发展态势良好，高污染、高能耗的企业即使有较高收益也有被取缔的风险，故该项指标十分具有代表性。
总结整理上述各项指标见表1：
表1 小微企业信用评价系统指标P
三、小微企业信用评价系统的构建
1.利用AHP 对指标进行权重处理
(1)根据上述指标分析，将涉及到的指标进行层次划分，具体分为最高层、中间层和最低层，即X、Y- 最高层；X1~X2、Y1~Y3- 中间层；Z1~Z23- 最低层。
(2)各层内元素两两比较，构成各层判断矩阵。最高层的权重比例可根据历史经验确定为W1，W2。中间层使用专家判断，根据其重要性不同，赋予判断矩阵数值。以X—X1、X2、X3 为例。
表2 X 判断矩阵权重表
(3)计算排序权重。利用公式计算排序权重。得到排序权重X´=(X1´，X2´，X3´)。归一化处理后得到标准化排序权重=(X1，X2，X3)。
(4)对各层判断矩阵进行一致性检验。符合R≤0.10 时，判断矩阵X 具有满意的一致性。
(5)依据上述方法，对其他中间层和最低层进行权重计算。再将得到的数据分级处理，最后得到Z1~Z23 的权重值Z1~Z23，记Z´。2.利用模糊综合评判模型构建小微企业信用评价系统[7]
(1)根据上述指标，设小微企业信用评价系统的评判指标集为P，具体的指标子系统见AHP 的指标表。
(2)建立信用评价系统等级：U1，U2，U3，U4，U5，U6，分别对应A 级（特优）、B 级（优质）、C 级（良好）、D 级（一般）、E（合格）、F（差等）。故评语集合为={U1，U2，U3，U4，U5，U6}。
(3)确定各指标的权重系数，具体数值即由层次分析法所得的各数值，即Z´。
(4)建立隶属矩阵，具体采用以下方法：定量指标，使用评价对象历年的财务数据进行取值，归纳得到对应上述等级情况；定性指标，请有关专家、相关客户等形成评判小组进行打分取值。
表3 各指标专家打分情况列表
其中Ci，j(i=1..,22，23；j=1....5，6）是评价第i 项因素Zi（i=1，2....22，23）为第j 种等级Uj（j=1,2,3,4,5,6）的票数。令，Ci，j 为参与评价的专家总人数，为专家中认为指标Zi 属于Uj 等级的专家人数，于是得到了如下的指标评判隶属矩陈
(5)利用层次分析法所得的权重系数Z´，代入模型M（●，+）计算得B´=（e1´，e2´，e3´，e4´，e5´，e6´），归一化得B=（e1，e2，e3，e4，e5，e6）。(6)评语集U={U1，U2，U3，U4，U5，U6}，数量化表示为U=（u1，u2，u3，u4，u5，u6）T，该评价结果具体数值b=B*U。
四、结束语
商业银行可利用该模型针对不同行业，利用已有的相关数据，聘请相关专家进行打分赋值，建立起不同行业的信用评价系统。在实际贷款时，信贷人员即可针对性得收集上述指[来自www.lw5U.coM]标的具体数值，输入该系统，就可得到目标企业的系统评估值。信贷人员可对个别企业的特殊情况进行修正，最终将得到该目标企业的评估值。建议相关银行可以针对不同的信用等级设立不同利率的贷款或拒绝贷款。该评估模型可以帮助商业银行利用信用等级建立高效、科学的小微企业贷款评价系统，在实际应用中也具有一定的借鉴意义。参考文献：
[1]交通银行金融研究中心.在波动中趋稳-2013~2014 国内商业银行资产质量分析[J].银行家，2014，02．
[2]刘争妍.化解小微企业融资难题的思考[J].长白学刊，2012，(5)．
[3]董汝杰.基于logit 模型的微型企业信用评价研究[J].新金融，2011，(8)．
[4]钱慧，梅强.小微企业信贷风险评估实证研究[J].科技管理研究，2013，33(14)．
[5]顾海峰.中小企业信用风险评估系统的指标体系及评判模型研究[J].中国博士后科学基金项目（20090450683）．
[6]张凌，冯璐.中小企业信用评估系统新模型的提出[J].山东省农业管理干部学院学报，2012，29(5)．
[7]梁保松，曹殿立.模糊数学及其应用[M].北京:科学出版社,2007,140—142.
作者简介：洪微微（1990- ），女，研究生，主要研究资产评估理论与实务；郭化林（1961- ），男，教授，硕士研究生导师，主要研究资产评估、教育成本控制