基于AHP和DEA的科創(chuàng)型中小企業(yè)信用評價研究

李岳鑫， 王有遠， 史永立

(1.南昌航空大學 a.經(jīng)濟管理學院；b.工業(yè)工程研究所， 南昌 330063； 2.江西省工信征信中心， 南昌 330029)

科創(chuàng)型中小企業(yè)具有高投入、高風險、輕資產(chǎn)等特征，其信貸能力較低，加上金融機構(gòu)與企業(yè)之間存在信息不對稱問題，進一步加大了金融機構(gòu)在信貸評價方面的困難。因此，建立科學完善的信用評價體系與方法是解決科創(chuàng)型中小企業(yè)融資困境的關(guān)鍵。

國內(nèi)外學者對此進行了研究，鮑盛祥等[1]運用層次分析法和熵值法確定指標權(quán)重，構(gòu)建科技型中小企業(yè)綜合評價模型；Hong等[2]基于財務比率、經(jīng)濟指標、技術(shù)評價等多種投入變量的支持向量機模型來預測被資助的科創(chuàng)型中小企業(yè)的違約行為；Pederzoli等[3]在分析創(chuàng)新資產(chǎn)對信用風險影響的基礎上，運用logit模型評價是否能從銀行獲得貸款；樓霽月[4]基于科技型中小企業(yè)信用的評價指標，運用因子分析法從企業(yè)素質(zhì)、財務能力、創(chuàng)新能力、發(fā)展能力、信用記錄等方面分析影響企業(yè)信貸的主要因素；姜安印等[5]綜合科創(chuàng)企業(yè)的內(nèi)在品質(zhì)、履約能力、信用環(huán)境等構(gòu)建信用評價模型，利用效用綜合評價法對甘肅省科創(chuàng)型中小企業(yè)的信用狀況進行分析研究；孫雅芳等[6]將組合賦權(quán)法與Fuzzy評判法相結(jié)合，從企業(yè)的財務數(shù)據(jù)和評價者的主觀經(jīng)驗分析了企業(yè)的信用狀況；Kang等[7]提出一種將邏輯回歸方法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)合的混合模型，綜合考慮定性和定量標準構(gòu)建信用模型以評估企業(yè)的可信度；劉思宏[8]在多層次信用評價指標的基礎上結(jié)合科技型企業(yè)的特點，構(gòu)建MLP神經(jīng)網(wǎng)絡信用評價體系。

以上研究雖然卓有成效，但評價體系適用性較差，尚不能客觀反映科創(chuàng)型中小企業(yè)的信用狀況。因此，本文采用AHP和DEA相結(jié)合的信用評價方法，將多層次分析企業(yè)信用評分與企業(yè)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)結(jié)合起來，對科創(chuàng)型中小企業(yè)信用進行綜合評價，以期為金融機構(gòu)為科創(chuàng)型中小企業(yè)貸款提供依據(jù)。

1 科創(chuàng)型中小企業(yè)信用評價指標體系

根據(jù)科創(chuàng)型中小企業(yè)的特點，本文綜合考慮財務狀況與非財務狀況，構(gòu)建了科創(chuàng)型中小企業(yè)信用評價指標體系。根據(jù)指標之間的相互屬性，指標分為目標層、準則層和指標層，各指標如表1所示。

表1 科創(chuàng)型中小企業(yè)信用評價指標體系

2 科創(chuàng)型中小企業(yè)信用評價模型

2.1 確定指標權(quán)重

采用AHP方法確定科創(chuàng)型中小企業(yè)信用評價指標的權(quán)重。在使用AHP構(gòu)建遞階層次模型時，根據(jù)指標之間的相互屬性，以上一層為標準與每一層中的各級指標進行比較來構(gòu)造成對比較矩陣，以確定AHP模型中各個級別指標的權(quán)重。各項指標采用Saaty的1-9標度法[9]賦予其數(shù)值，具體標度如表2所示。

其中，aij表示ai與aj的相對重要程度。根據(jù)表2的判斷標準，咨詢多個企業(yè)的信用部門的負責人和管理者的意見，并結(jié)合分析企業(yè)信用的銀行客戶服務經(jīng)理的調(diào)研結(jié)果，建立比較矩陣，此處以準則層為例，構(gòu)建矩陣A。

表2 1-9標度法判斷標準

由公式(1)計算A矩陣每一行元素乘積的n次方根Xi，對向量X=(X1,X2,X3,X4)T進行歸一化處理。

得到W=(W1,W2,W3,W4)T。由于判斷矩陣存在較大的人為操作風險，為了避免所建立矩陣的不一致性，有必要對其進行一致性檢驗。

當一致性比率CR≤0.1時，判斷矩陣的不一致性在容許范圍內(nèi)，即W為準則層指標權(quán)重；否則，則需要對判斷矩陣進行適當修正。

2.2 基于DEA-BCC模型測算企業(yè)經(jīng)營狀況

由于AHP方法測算出的結(jié)果具有一定的主觀性，因此本文通過DEA-BCC模型對企業(yè)的經(jīng)營狀況進行評價。

DEA-BCC對偶規(guī)劃模型[10]是通過對決策單元的輸入以及輸出的數(shù)據(jù)進行綜合性的分析，可以得到各個決策單元相對于其他決策單元的綜合效率的數(shù)量指標，進而對決策單元的相對有效性進行排序。

其中，n表示決策單元DMU的個數(shù)；每個決策單元有m種輸入和s種輸出，分別表示“耗費資源”與“工作成效”。X0、Y0分別表示投入量和產(chǎn)出量；S-、S+分別為投入、產(chǎn)出的松弛變量；ε為阿基米德無窮小量，一般為10-6。

Xj=(x1j,…,xmj)T>0，Yj=(y1j,…,ysj)T>0，其分別表示投入向量和產(chǎn)出向量；x1j,…,xmj與y1j,…,ysj分別表示各個決策單元下的投入和產(chǎn)出。

若λ*、S-*、S+*、θ*為公式3的最優(yōu)解，則有：(1)若θ*=1且S-*=0，S+*=0，則DMUj0為DEA有效；(2)若θ*=1且S+*或S-*≠0，則DMUj0為弱DEA有效；(3)若θ*<1則DMUj0為非DEA有效，需要向有效DMU進行投影。

3 實證分析

3.1 評價指標權(quán)重的測算

按照AHP計算步驟，對準則層、一級指標、二級指標層的權(quán)重進行測算，其計算結(jié)果如表3所示。

表3 評價指標權(quán)重

由表3可知，信用狀況和創(chuàng)新能力指標在信用評級體系中占有較大比重，反映出所設計評價體系的創(chuàng)新性特征。通過對每個指標的權(quán)重進行系統(tǒng)化處理(自身的權(quán)重乘以上一級指標的權(quán)重)，最終得到各個指標在整個系統(tǒng)中的綜合權(quán)重。納稅率、研發(fā)經(jīng)費投入比例和科研人員比例的權(quán)重占所有指標的一半以上，這說明研發(fā)資金、人力資本的投入對科創(chuàng)型中小企業(yè)的發(fā)展有著直接影響，且在衡量企業(yè)的信用程度時，繳納稅款率是首要的考慮因素。知識產(chǎn)權(quán)、貸款交付能力、發(fā)展前景、庫存周轉(zhuǎn)率的權(quán)重都在2.4%以上，這四個指標能夠在一定程度上反映出企業(yè)的信用水平。

3.2 指標體系檢驗

選取華蘭生物2018年的財務數(shù)據(jù)和管理信息來驗證信用評價指標體系[11]。采用歷史經(jīng)驗法和專家意見將所有定量指標按照其平均值轉(zhuǎn)化到0～100之間。由于企業(yè)發(fā)展等定性指標很難通過一些具體的數(shù)據(jù)來衡量，需要依照一定的考核標準對這些指標定量化，將其分成五個評分等級，即：好，較好，一般，差，非常差，依次對應分值為：100，80，60，40，20。

企業(yè)信用狀態(tài)的貸款還款率，貸款交付率和納稅率三個指標是不公開的，假設存在三種情景，情景1：公司擁有良好的信用記錄，沒有逾期還款，拖欠貸款，逃稅等情況，貸款還款率，貸款交付率和納稅率值都是100%。

情景2：企業(yè)信用狀況不佳，有逾期貸款，拖欠貸款或逃稅的情況。貸款償還率，貸款交付率和納稅率值為30%，相應的指數(shù)值為30。

情景3：商業(yè)貸款償還率為70%，貸款交付率為80%，納稅率為100%，相應的指數(shù)值分別為70，80，100。

根據(jù)表2的指標設置值和指數(shù)權(quán)重計算綜合得分，具體數(shù)據(jù)見表4所示。

由表4中的數(shù)據(jù)可以看出，在不同情境下企業(yè)的綜合得分，且與假設情景中的企業(yè)情況相符合，因此佐證表1中的指標設計是可行的。

表4 各情景下信用評價模型綜合得分情況

3.3 科創(chuàng)型中小企業(yè)信用綜合評價

以華蘭生物等中小板中十家科創(chuàng)型企業(yè)2018年度財務數(shù)據(jù)和管理信息為例[11]，對其信用進行綜合評價。

根據(jù)表3中的權(quán)重和指標對十家公司進行計算AHP得分。其次，利用DEAP2.1軟件計算企業(yè)綜合效率(DEA得分)。對所有指標按照輸入和輸出進行分類和組合，將運營成本，銷售費用和管理成本加在一起，以企業(yè)總貨幣投資的形式作為單一輸入項。同樣，將營業(yè)收入，投資收益和非營業(yè)收入加在一起作為公司總貨幣收入的輸出項，假定規(guī)模收益率是可變的。

得到十家企業(yè)的AHP與DEA得分結(jié)果象限分布圖，如圖1所示。

圖1 象限分布圖

在圖1中，縱軸表示AHP得分，橫軸表示DEA得分,將整個區(qū)域分為四個象限。其中，第一個象限是“低風險”區(qū)域，該區(qū)域同洲電子具有較高的AHP得分且具有良好的DEA得分，金融機構(gòu)可以相對放心為其提供貸款服務。

處于第二象限的公司AHP得分較高但是DEA得分相對較低，此時金融機構(gòu)可以分析該公司未來的業(yè)績數(shù)據(jù)，再決定是否為其提供資金。

第三象限無論是AHP得分還是DEA得分都處于較低水平，是“高風險”區(qū)域，不建議金融機構(gòu)為其提供融資支持。

在第四象限的幾個企業(yè)雖然具有良好的DEA得分，但信用等級略低。因此，金融機構(gòu)應根據(jù)其所處行業(yè)情況來判斷該公司是否存在經(jīng)營風險，為其提供風險適應的貸款。

4 結(jié)束語

為了解決科創(chuàng)型中小企業(yè)的融資困境，本文基于AHP和DEA提出了一種綜合信用評價方法，為科創(chuàng)型中小企業(yè)信用評價提供了一種切實可行的方法。