中小微企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究與實(shí)證分析＊

■ 章培軍 楊瑞

西京學(xué)院理學(xué)院 西安 710123

0 引言

2014年9月，李克強(qiáng)總理在第八屆夏季達(dá)沃斯論壇中致辭時(shí)表示，要掀起“大眾創(chuàng)業(yè)”、“草根創(chuàng)業(yè)”的新浪潮，形成“萬(wàn)眾創(chuàng)新”、“人人創(chuàng)新”的新勢(shì)態(tài)。此后，他在首屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)、國(guó)務(wù)院常務(wù)會(huì)議和2015年《政府工作報(bào)告》等場(chǎng)合中頻頻闡釋“大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新”這一關(guān)鍵詞。并在2018年9月26日，國(guó)務(wù)院下發(fā)《關(guān)于推動(dòng)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展打造“雙創(chuàng)”升級(jí)版的意見》[1]。在政府大力推行“大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新”政策的背景下，中小微企業(yè)成為推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要力量[2]。2018年末，我國(guó)共有中小微企業(yè)1807 萬(wàn)家，占全部企業(yè)的99.8%；中小微企業(yè)吸納就業(yè)人員2.33 億人，占全部企業(yè)就業(yè)人員的79.4%；擁有資產(chǎn)總計(jì)達(dá)到402.6 萬(wàn)億元，占全部企業(yè)資產(chǎn)總計(jì)的77.1%；全年?duì)I業(yè)收入達(dá)到188.2萬(wàn)億元，占全部企業(yè)全年?duì)I業(yè)收入的68.2%。

2020年，席卷全球的新冠肺炎疫情給全世界的經(jīng)濟(jì)帶來了極大的影響，尤其是規(guī)模較小、企業(yè)管理制度不夠完善、抗風(fēng)險(xiǎn)能力差的中小微企業(yè)更是受到了巨大的沖擊。中小微企業(yè)對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展做出了很大的貢獻(xiàn)，但中小微企業(yè)的發(fā)展也需要資金和政策的支持，國(guó)內(nèi)外學(xué)者從中小微企業(yè)融資難、信貸風(fēng)險(xiǎn)影響因素等方面進(jìn)行研究[3-6]。Daisuke Tsuruta[5]分析了日本部分中小微企業(yè)的融資數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致企業(yè)融資困難的原因主要是很多中小微企業(yè)信用較差、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不全面等，從而失去了擴(kuò)大規(guī)模的機(jī)會(huì)。Nikaido Yuko等[6]采用probit 樣本選擇模型，表明企業(yè)規(guī)模、貸款人教育程度、是否在代理機(jī)構(gòu)注冊(cè)以及是否參與多元化活動(dòng)等因素對(duì)小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)具有重要影響。

如何建立信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系一直是金融界和學(xué)術(shù)界探討的重點(diǎn)[7-12]。美國(guó)的鄧白氏公司根據(jù)中小微企業(yè)發(fā)展的特點(diǎn)，經(jīng)過專家評(píng)分法，編寫鄧氏編碼，從而得到中小微企業(yè)的信用評(píng)級(jí)[8]。由于專家評(píng)分法的主觀性太大，一些學(xué)者通過極大廣義差別法、聚類分析等方法選擇評(píng)級(jí)指標(biāo)，根據(jù)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果確定其權(quán)重。隨著信息化技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，人們將評(píng)級(jí)方法信息化，提升評(píng)級(jí)技術(shù)，建立現(xiàn)代的風(fēng)險(xiǎn)量化模型。Bin‐for F等[9]根據(jù)銀行貸款違約率，結(jié)合銀行自身情況，提出Credit Risk 模型，從而預(yù)估因?yàn)檫`約而造成多少資金的流失。糜仲春等[10]通過對(duì)非財(cái)務(wù)和財(cái)務(wù)指標(biāo)的分析，建立了綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并以Logit 回歸模型為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)了適合我國(guó)的中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系。陳小梅[11]基于大數(shù)據(jù)的小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系具有數(shù)據(jù)、成本和效率優(yōu)勢(shì)，傳統(tǒng)商業(yè)銀行、互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)及第三方評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)紛紛開展了相關(guān)實(shí)踐和探索?？锖２ǖ萚12]以深圳證券交易所中小企業(yè)板940個(gè)裝備制造業(yè)樣本為研究對(duì)象，通過剔除冗余信息，運(yùn)用偏相關(guān)－方差分析，建立了供應(yīng)鏈金融下的企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

在對(duì)中小微企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)上，以上方法和模型有不同程度的運(yùn)用，但是它的設(shè)計(jì)主要是以大型企業(yè)為基礎(chǔ)，銀行作為中小微企業(yè)融資的首選對(duì)象，面臨的困境是中小微企業(yè)的信息不夠?qū)ΨQ，并且發(fā)放貸款后不能對(duì)中小微企業(yè)進(jìn)行很好的監(jiān)管，從而導(dǎo)致部分中小微企業(yè)不能夠及時(shí)還款，加大了銀行的潛在風(fēng)險(xiǎn)，所以，面對(duì)如此的困難和矛盾，銀行需要依據(jù)企業(yè)的交易票據(jù)信息和信貸政策等向供求穩(wěn)定、實(shí)力強(qiáng)的中小微企業(yè)提供貸款。那么如何根據(jù)企業(yè)的交易票據(jù)信息來評(píng)價(jià)中小微企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)，是目前很多銀行迫在眉睫的問題。本文首先選取影響中小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)的財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)，建立中小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系，以實(shí)現(xiàn)銀行對(duì)中小微企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)作出評(píng)估，并將該評(píng)價(jià)體系應(yīng)用于某銀行的123 家有信貸記錄的中小微企業(yè)，對(duì)此進(jìn)行實(shí)證分析，為銀行進(jìn)行中小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和管理提供一定的理論依據(jù)和參考價(jià)值。

1 信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)選取

1.1 指標(biāo)選取的原則

1.1.1 綜合性原則

中小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)不僅要考慮企業(yè)的實(shí)力和信譽(yù)，信貸政策和客戶穩(wěn)定性等因素，還要考慮企業(yè)以前的經(jīng)營(yíng)情況和企業(yè)未來的發(fā)展?jié)摿?，從而?duì)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行全面、有效的評(píng)價(jià)。

1.1.2 易獲性原則

銀行建立信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系，是為了根據(jù)評(píng)價(jià)的結(jié)果來確定是否放款以及貸款額度和利率等信貸策略。而中小微企業(yè)的信息不對(duì)稱，貸款額度較小，并且希望盡快獲得資金，所以需要選取便于銀行獲取的指標(biāo)。

1.1.3 定量與定性結(jié)合

定量指標(biāo)易于處理，但中小微企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)難以獲取，并且真實(shí)性難以保證，所以在指標(biāo)選取時(shí)，可以將定量指標(biāo)與定性指標(biāo)相結(jié)合。

1.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)的確定

為了評(píng)價(jià)中小微型企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)，按照信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)選取的原則，本文建立多層次的中小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)，主要考慮企業(yè)經(jīng)營(yíng)實(shí)力和信譽(yù)，企業(yè)實(shí)力主要包括企業(yè)營(yíng)業(yè)利潤(rùn)、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、銷售增長(zhǎng)率和營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率四個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，以及發(fā)票總數(shù)一個(gè)非財(cái)務(wù)指標(biāo)；企業(yè)信譽(yù)主要包括信譽(yù)等級(jí)、違約狀況、作廢發(fā)票率和負(fù)數(shù)發(fā)票率4個(gè)非財(cái)務(wù)指標(biāo)（圖1）。

圖1 信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)

1.2.1 財(cái)務(wù)指標(biāo)

由于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)能夠反映企業(yè)以前和未來的經(jīng)營(yíng)狀況，并且直接影響企業(yè)能否持續(xù)發(fā)展和償還債務(wù)能力，所以財(cái)務(wù)指標(biāo)在衡量信貸風(fēng)險(xiǎn)時(shí)起著及其重要的作用的。下面將從營(yíng)業(yè)利潤(rùn)、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、銷售增長(zhǎng)率和營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率等四個(gè)方面對(duì)中小微企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行分析。營(yíng)業(yè)利潤(rùn)是中小微企業(yè)營(yíng)業(yè)收入減營(yíng)業(yè)支出，可以得知企業(yè)日常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中的盈利能力，該指標(biāo)越大說明企業(yè)的盈利能力越強(qiáng)，從而信用狀況越良好。計(jì)算公式：

營(yíng)業(yè)利潤(rùn)=銷項(xiàng)發(fā)票總金額-進(jìn)項(xiàng)發(fā)票總金額

營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率是指經(jīng)營(yíng)所得的營(yíng)業(yè)利潤(rùn)占銷售凈額的百分比，反映中小微企業(yè)的營(yíng)業(yè)效率。計(jì)算公式：

銷售增長(zhǎng)率可以反映中小微企業(yè)在同一階段不同時(shí)期的銷售能力，是評(píng)價(jià)中小微企業(yè)成長(zhǎng)狀況和發(fā)展能力的重要指標(biāo)。計(jì)算公式：

營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率是本年?duì)I業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)額與上年?duì)I業(yè)利潤(rùn)總額的比例，是預(yù)測(cè)中小微企業(yè)發(fā)展?fàn)顩r的重要指標(biāo)。計(jì)算公式：

1.2.2 非財(cái)務(wù)指標(biāo)

由于中小微企業(yè)規(guī)模較小，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不夠全面、真實(shí)性有待考證，從而中小微企業(yè)的發(fā)展很大程度上取決于企業(yè)的信用和發(fā)展前景等因素，所以，非財(cái)務(wù)指標(biāo)在對(duì)中小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方面起著重要的作用，以下主要從發(fā)票總數(shù)、信譽(yù)等級(jí)、違約狀況、作廢發(fā)票率和負(fù)數(shù)發(fā)票率等五個(gè)方面進(jìn)行分析。發(fā)票總數(shù)反映了企業(yè)在一段時(shí)間內(nèi)經(jīng)營(yíng)的頻率，甚至經(jīng)營(yíng)狀況。

信譽(yù)等級(jí)是信用評(píng)估機(jī)構(gòu)根據(jù)企業(yè)資信評(píng)估結(jié)果對(duì)企業(yè)信用度劃分的等級(jí)類別，它反映了企業(yè)信用度的高低。

違約狀況是根據(jù)中小微企業(yè)以往借貸是否正常還款，以簡(jiǎn)單的是、否為衡量標(biāo)準(zhǔn)，在一定程度上反映了中小微企業(yè)的信譽(yù)度。

作廢發(fā)票是在為交易活動(dòng)開具發(fā)票后，因故取消了該項(xiàng)交易，使發(fā)票作廢。計(jì)算公式：

負(fù)數(shù)發(fā)票是在為交易活動(dòng)開具發(fā)票后，企業(yè)已入賬記稅，但購(gòu)買方因故發(fā)生退貨、退款而開具的發(fā)票。計(jì)算公式：

2 基于模糊層次分析法的信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型

2.1 指標(biāo)層次模型的建立

根據(jù)信貸風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)選取的原則，充分考慮影響中小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)的諸多要素，依據(jù)以上選取的信貸風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，建立中小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)層次結(jié)構(gòu)模型（見表1）。目標(biāo)是評(píng)價(jià)中小微企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)（Z），其一級(jí)指標(biāo)由中小微企業(yè)的實(shí)力（X），中小微企業(yè)的信譽(yù)（Y）組成。計(jì)算公式：

表1 中小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)層次結(jié)構(gòu)模型

Z=aX+bY

其中，a,b分別表示中小微企業(yè)的實(shí)力與信譽(yù)的權(quán)重系數(shù)。

中小微企業(yè)的實(shí)力（X）包括營(yíng)業(yè)利潤(rùn)（x1）、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率（x2）、銷售增長(zhǎng)率（x3）、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率（x4）、發(fā)票總數(shù)（x5）等指標(biāo)。計(jì)算公式：

X=a1x1+a2x2+a3x3+a4x4+a5x5

其中，ai(i= 1,2,3,4,5)分別表示營(yíng)業(yè)利潤(rùn)、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、銷售增長(zhǎng)率、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率、發(fā)票總數(shù)的權(quán)重系數(shù)。

中小微企業(yè)的信譽(yù)（Y）包括信譽(yù)等級(jí)（y1）、違約狀況（y2）、作廢發(fā)票率（y3）、負(fù)數(shù)發(fā)票率（y4）等指標(biāo)。計(jì)算公式：

Y=b1y1+b2y2+b3y3+b4y4

其中，bi(i= 1,2,3,4)分別表示信譽(yù)等級(jí)、違約狀況、作廢發(fā)票率、負(fù)數(shù)發(fā)票率的權(quán)重系數(shù)。

2.2 構(gòu)造模糊判斷矩陣并計(jì)算指標(biāo)權(quán)重

模糊層次分析法[13]是層次分析法和模糊綜合評(píng)價(jià)法的結(jié)合，是一種定性與定量相結(jié)合的決策分析法，大體上分為以下4步。

第一步：建立中小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)層次結(jié)構(gòu)模型。

第二步：對(duì)同一層次的要素進(jìn)行比較[14]，得到優(yōu)先關(guān)系矩陣A=(aij)n×n，且滿足：

aij> 0，aii= 0.5，aij+aji= 1，(i，j= 1，2，3，…，n)

第三步：計(jì)算模糊一致性判斷矩陣。對(duì)優(yōu)先關(guān)系矩陣A=(aij)n×n按行求和：

再根據(jù)

計(jì)算模糊一致性判斷矩陣H=(hij)n×n。

第四步：計(jì)算各要素的權(quán)重。首先，計(jì)算模糊一致性判斷矩陣每行元素乘積的n次方根：

然后，根據(jù)歸一化公式

計(jì)算出各要素的權(quán)重值。

2.2.1 中小微企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)一級(jí)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

首先，計(jì)算一級(jí)指標(biāo)的優(yōu)先關(guān)系矩陣（表2）。

表2 一級(jí)指標(biāo)優(yōu)先關(guān)系矩陣

其次，對(duì)優(yōu)先關(guān)系矩陣按行求和，得到

r1= 0.8，r2= 1.2

根據(jù)公式(2)，將優(yōu)先關(guān)系矩陣轉(zhuǎn)化為模糊一致性判斷矩陣

然后，計(jì)算模糊一致性判斷矩陣每行元素乘積的2次方根，得到

w1= 0.4472，w2= 0.5477

根據(jù)公式(4)，得到中小微企業(yè)實(shí)力和信譽(yù)的權(quán)重分別為

a= 0.4495，b= 0.5505

2.2.2 中小微企業(yè)實(shí)力二級(jí)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

首先，計(jì)算企業(yè)實(shí)力二級(jí)指標(biāo)的優(yōu)先關(guān)系矩陣（表3）。

表3 企業(yè)實(shí)力二級(jí)指標(biāo)優(yōu)先關(guān)系矩陣

其次，對(duì)優(yōu)先關(guān)系矩陣按行求和，得到

r1= 3.5，r2= 2，r3= 1.5，r4= 3，r5= 2.5

根據(jù)公式(2)，將優(yōu)先關(guān)系矩陣轉(zhuǎn)化為模糊一致性判斷矩陣

然后，計(jì)算模糊一致性判斷矩陣每行元素乘積的5次方根，得到

根據(jù)公式(4)，得到營(yíng)業(yè)利潤(rùn)、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、銷售增長(zhǎng)率、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率、發(fā)票總數(shù)的權(quán)重分別為

2.2.3 中小微企業(yè)信譽(yù)二級(jí)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

首先，根據(jù)計(jì)算企業(yè)信譽(yù)二級(jí)指標(biāo)的優(yōu)先關(guān)系矩陣（表4）。

表4 企業(yè)信譽(yù)二級(jí)指標(biāo)優(yōu)先關(guān)系矩陣

其次，對(duì)優(yōu)先關(guān)系矩陣按行求和，得到

r1= 2.8，r2= 2.4，r3= 1.1，r4= 1.7

根據(jù)公式(2)，將優(yōu)先關(guān)系矩陣轉(zhuǎn)化為模型一致性判斷矩陣

然后，計(jì)算模糊一致性判斷矩陣每行元素乘積的4次方根，得到

w1= 0.6597，w2= 0.6144，w3= 0.4601，w4= 0.5329

根據(jù)公式(4)，得到信譽(yù)等級(jí)、違約狀況、作廢發(fā)票率、負(fù)數(shù)發(fā)票率的權(quán)重分別為

b1= 0.2910，b2= 0.2710，b3= 0.2029，b4= 0.2351

從而，我們得到

3 實(shí)證分析

3.1 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于2020年全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽C題中某銀行的123家有信貸記錄企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)（http://www.mcm.edu.cn/）。123 家中小微企業(yè)一共有210947條進(jìn)項(xiàng)發(fā)票信息記錄、162484 條銷項(xiàng)發(fā)票信息記錄。其中，企業(yè)信息包括企業(yè)代號(hào)、企業(yè)名稱、信譽(yù)評(píng)級(jí)和是否違約；進(jìn)項(xiàng)發(fā)票信息包括企業(yè)代號(hào)、發(fā)票號(hào)碼、開票日期、銷方單位代號(hào)、金額、稅額、價(jià)稅合計(jì)和發(fā)票狀態(tài)；銷項(xiàng)發(fā)票信息包括企業(yè)代號(hào)、發(fā)票號(hào)碼、開票日期、購(gòu)方單位代號(hào)、金額、稅額、價(jià)稅合計(jì)和發(fā)票狀態(tài)。

3.2 數(shù)據(jù)處理

前面已經(jīng)得到了各層指標(biāo)的權(quán)重，現(xiàn)需要對(duì)定量指標(biāo)和定性指標(biāo)進(jìn)行處理，首先運(yùn)用功效系數(shù)法對(duì)定量指標(biāo)的數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行量化；然后運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)定性指標(biāo)進(jìn)行量化。

3.2.1 對(duì)定量指標(biāo)的處理

運(yùn)用功效系數(shù)法[15]（efficacy coefficient method），將實(shí)際值與滿意值比較，經(jīng)過計(jì)算得出每個(gè)定量指標(biāo)的分值。有些定量指標(biāo)的數(shù)值越大，該指標(biāo)就越優(yōu)，如營(yíng)業(yè)利潤(rùn)、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、銷售增長(zhǎng)率、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率、發(fā)票總數(shù)等，該類指標(biāo)稱為極大型指標(biāo)；有些定量指標(biāo)的數(shù)值越小，該指標(biāo)就越優(yōu)，如作廢發(fā)票率、負(fù)數(shù)發(fā)票率等，該類指標(biāo)稱為極小型指標(biāo)。

對(duì)于極大型指標(biāo)，指標(biāo)分值

對(duì)于極小型指標(biāo)，指標(biāo)分值

其中，x表示該類指標(biāo)的實(shí)際值，x1表示該類指標(biāo)的滿意值，x0表示該類指標(biāo)的不允許值。

根據(jù)某銀行123 家有信貸記錄企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，可以得到中小微企業(yè)的營(yíng)業(yè)利潤(rùn)、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、銷售增長(zhǎng)率、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率、發(fā)票總數(shù)、作廢發(fā)票率、負(fù)數(shù)發(fā)票率等定量指標(biāo)數(shù)據(jù)（圖2）。

圖2 123家中小微企業(yè)的定量指標(biāo)數(shù)據(jù)

根據(jù)分析，營(yíng)業(yè)利潤(rùn)、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、銷售增長(zhǎng)率、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率、發(fā)票總數(shù)等指標(biāo)為極大型指標(biāo)。其中，營(yíng)業(yè)利潤(rùn)最大的兩個(gè)企業(yè)分別是E4 和E3，營(yíng)業(yè)利潤(rùn)分別為1620092586 元和518151016.6 元，營(yíng)業(yè)利潤(rùn)最小的兩個(gè)企業(yè)分別是E1 和E83，營(yíng)業(yè)利潤(rùn)分別為-1678862959 元和-31503212.89 元，綜合考慮123 家中小微企業(yè)的營(yíng)業(yè)利潤(rùn)，將滿意值定為134832722元，不允許值定為-430217 元，根據(jù)公式(5)，得到各家中小微企業(yè)的營(yíng)業(yè)利潤(rùn)指標(biāo)分值（圖3(a)）。同樣可以得到各家中小微企業(yè)的營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、銷售增長(zhǎng)率、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率、發(fā)票總數(shù)等指標(biāo)分值（圖3(b)(c)(d)(e)）。

作廢發(fā)票率、負(fù)數(shù)發(fā)票率等指標(biāo)為極小型指標(biāo)。其中，作廢發(fā)票率最高的兩個(gè)企業(yè)分別是E123 和E101，作廢發(fā)票率分別為47.06%和39.24%，作廢發(fā)票率最低的兩個(gè)企業(yè)分別是E1 和E100，作廢發(fā)票率分別為0 和0.64%，綜合考慮123 家中小微企業(yè)的作廢發(fā)票率，將滿意值定為1.82%，不允許值定為19.5%，根據(jù)公式(6)，得到各家中小微企業(yè)的作廢發(fā)票率指標(biāo)分值，同樣可以得到各家中小微企業(yè)的負(fù)數(shù)發(fā)票率指標(biāo)分值（見圖3(f)）。

圖3 123家中小微企業(yè)的定量指標(biāo)分值

3.2.2 對(duì)定性指標(biāo)的處理

定性指標(biāo)是指不能直接量化，需要通過其他途徑實(shí)現(xiàn)量化的評(píng)價(jià)指標(biāo)。比如中小微企業(yè)的信譽(yù)等級(jí)、違約狀況等指標(biāo)，中小微企業(yè)的信譽(yù)等級(jí)有A、B、C、D 四個(gè)等級(jí)，違約狀況有違約和非違約兩個(gè)狀態(tài)。根據(jù)模糊綜合評(píng)價(jià)法[16]（fuzzy comprehension evaluation method）給出各個(gè)等級(jí)的分值為：A 等級(jí)100 分，B 等級(jí)83.33 分，C等級(jí)66.67 分，D 等級(jí)50 分，違約和非違約分別賦予分值50和100分。

根據(jù)某銀行123 家有信貸記錄企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，可以得到各個(gè)中小微企業(yè)的信譽(yù)等級(jí)(見表5)和違約狀況(見表6)。

通過對(duì)表5和表6的分析知，信譽(yù)等級(jí)為A 的27 家中小微企業(yè)都沒有違過約；信譽(yù)等級(jí)為B 的38家中小微企業(yè)只有一家（E45）違過約，其余37家都沒有違過約；信譽(yù)等級(jí)為C 的34 家中小微企業(yè)只有兩家（E29 和E87）違過約，其余32 家都沒有違過約；信譽(yù)等級(jí)為D 的24 家中小微企業(yè)全部違過約。進(jìn)一步表明，企業(yè)是否違約，在一定程度上決定了企業(yè)的信譽(yù)等級(jí)。

表5 123家中小微企業(yè)的信譽(yù)等級(jí)

表6 123家中小微企業(yè)的違約狀況

3.3 信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

根據(jù)得到的中小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)層次結(jié)構(gòu)模型和各指標(biāo)的分值，我們可以得到各中小微企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)得分(表7)。

表7 123家中小微企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)得分

其中，信貸風(fēng)險(xiǎn)得分最高的五家中小微企業(yè)分別為E2、E9、E8、E13、E15，得分分別為93.22 分、91.76 分、90.11 分、90.10 分、89.03 分，這五家企業(yè)的信譽(yù)等級(jí)都是A，都沒有違過約。其中，E2 企業(yè)的營(yíng)業(yè)利潤(rùn)達(dá)到435079409.2元，位于123家中小微企業(yè)的第4名；營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率和銷售增長(zhǎng)率都達(dá)到74%；營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率達(dá)到103%；發(fā)票總數(shù)為44863張，位于123家中小微企業(yè)的第1 名；作廢發(fā)票率為3.93%；負(fù)數(shù)發(fā)票率低至1.15%。信貸風(fēng)險(xiǎn)得分最低的五家中小微企業(yè)分別為E111、E122、E112、E113、E121，得分分別為55.03 分、55.21 分、58.98分、59.84 分、60.87 分，這五家企業(yè)的信譽(yù)等級(jí)都是D，都違過約。其中，E111 企業(yè)的營(yíng)業(yè)利潤(rùn)為233462.02 元；營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率為32%；銷售增長(zhǎng)率為-88%；營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率為-166%；發(fā)票總數(shù)為528 張；作廢發(fā)票率高達(dá)11.36%；負(fù)數(shù)發(fā)票率為6.06%。

4 結(jié)束語(yǔ)

中小微企業(yè)是我國(guó)經(jīng)濟(jì)體系的重要組成部分，其數(shù)量巨大，對(duì)于解決就業(yè)問題，促進(jìn)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展具有重要作用。但由于企業(yè)規(guī)模小、缺少抵押資產(chǎn)、銀行與企業(yè)之間信息不對(duì)稱以及不良貸款率的攀升，根據(jù)信貸政策、企業(yè)的交易票據(jù)信息等，建立中小微企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系成為當(dāng)務(wù)之急。本文建立了中小微企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，并將模型應(yīng)用于某銀行的123家有信貸記錄的中小微企業(yè)中，得到如下結(jié)論：

（1）原有的信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型的主要問題包括：評(píng)價(jià)指標(biāo)偏重財(cái)務(wù)指標(biāo)，設(shè)計(jì)不盡合理；計(jì)算指標(biāo)權(quán)重的方法不夠客觀，也不盡合理；信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法缺乏客觀性，主觀性過強(qiáng)。

（2）本文設(shè)計(jì)的中小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)體系，通過選取影響信貸風(fēng)險(xiǎn)的四個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)和六個(gè)非財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)造出評(píng)價(jià)指標(biāo)層次模型，較為全面的覆蓋了影響中小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)的因素。根據(jù)模糊層次分析法，構(gòu)造模糊判斷矩陣并計(jì)算指標(biāo)權(quán)重，合理削弱了財(cái)務(wù)指標(biāo)的比重，適當(dāng)提高了非財(cái)務(wù)指標(biāo)的占比。運(yùn)用功效系數(shù)法對(duì)定量指標(biāo)進(jìn)行量化；運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)定性指標(biāo)進(jìn)行量化，得到各指標(biāo)分值，建立了適合中小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系。

（3）以某銀行的123 家有信貸記錄的中小微企業(yè)為例，驗(yàn)證了評(píng)價(jià)模型的有效性，也為銀行、政府等進(jìn)行中小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)和管理提供了理論依據(jù)和參考。

為了解決中小微企業(yè)融資難，銀行壞賬率高的問題，需要銀行等金融機(jī)構(gòu)、政府和中小微企業(yè)共同努力，本文提出以下3點(diǎn)建議。

（1）一方面，中小微企業(yè)要規(guī)范經(jīng)營(yíng)，提高產(chǎn)品、技術(shù)和服務(wù)等質(zhì)量，在經(jīng)營(yíng)過程中要誠(chéng)實(shí)守信，減少負(fù)項(xiàng)發(fā)票和作廢發(fā)票的比例，要按時(shí)還款，避免違約，從而提高企業(yè)信用度，即企業(yè)的信譽(yù)等級(jí)；另一方面，中小微企業(yè)負(fù)責(zé)人要加強(qiáng)金融知識(shí)的學(xué)習(xí)、熟悉銀行信貸評(píng)估機(jī)制、掌握國(guó)家關(guān)于中小微企業(yè)信貸優(yōu)惠政策，減少中小微企業(yè)負(fù)責(zé)人自身的知識(shí)缺口，降低中小微企業(yè)的信貸恐慌，避免企業(yè)遭受需求型信貸約束。

（2）銀行要不斷優(yōu)化中小微企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系，針對(duì)共性問題，聯(lián)合金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行解決，銀行主要關(guān)注企業(yè)的經(jīng)營(yíng)實(shí)力和信譽(yù)，主要包括營(yíng)業(yè)利潤(rùn)、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、銷售增長(zhǎng)率和營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率等指標(biāo)；金融機(jī)構(gòu)也要對(duì)信貸制度進(jìn)行創(chuàng)新，破解中小微企業(yè)融資困難、銀行壞賬率高等問題。

（3）政府要推進(jìn)信用評(píng)價(jià)、監(jiān)督和管理體系的建設(shè)。政府不僅要出臺(tái)、落實(shí)中小微企業(yè)的優(yōu)惠政策，也要加強(qiáng)中小微企業(yè)的監(jiān)督和管理，比如征信管理等，以保證中小微企業(yè)能公平參與競(jìng)爭(zhēng)，也能提高企業(yè)的創(chuàng)新力。政府還要加強(qiáng)對(duì)中小微企業(yè)的行業(yè)引導(dǎo)和指導(dǎo)幫扶，針對(duì)不同行業(yè)的發(fā)展差異，政府對(duì)其進(jìn)行引導(dǎo)，有助于行業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展。