贵州小微企业信用评价指标体系实证检验

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【题目】贵州小微企业信用评估体系构建探究
【第一章】小微企业信用评价机制优化研究绪论
【第二章】小微企业信用评估体系的理论综述
【第三章】贵州小微企业信用管理体系的情况
【4.1 4.2】小微企业信用评估指标体系构建
【4.3 4.4】贵州小微企业信用评价指标体系实证检验
【第五章】改善贵州小微企业信用评估体系的对策设计
【结论/参考文献】贵州小微企业信用评级系统研究结论与参考文献

　　4.3 贵州小微企业信用评估指标体系实证检验

　　本节将以贵阳市某企业为例，说明采用本文所构建的小微企业信用评估指标体系进行企业信用评估的过程，并验证该指标体系数据的可获得性和方法的可行性。

　　4.3.1 企业基本信息。

　　（1）企业基本情况。

　　上一节已经构建了财务性指标和非财务性指标体系的递阶层次结构，其中第一层目标层分为别财务性指标 A1和非财务型指标 A2,第二层准则层为 B1-B8,第三层指标层为 C1-C26.

　　笔者走访了中国农业银行贵阳分行南明区支行，也邀请贵州大学经济学院老师对该企业进行打分，共获得 10 位专家对该企业的打分，对 10 位专家的打分结果进行了加权平均，建立了财务性和非财务性指标两两比较的评判矩阵如下：

　　（1）财务性指标4.3.2 企业财务性和非财务性指标权重的确定上一节已经构建了财务性指标和非财务性指标体系的递阶层次结构，其中第一层目标层分为别财务性指标 A1和非财务型指标 A2,第二层准则层为 B1-B8,第三层指标层为 C1-C26.

　　笔者走访了中国农业银行贵阳分行南明区支行，也邀请贵州大学经济学院老师对该企业进行打分，共获得 10 位专家对该企业的打分，对 10 位专家的打分结果进行了加权平均，建立了财务性和非财务性指标两两比较的评判矩阵如下：

　　（1）财务性指标同理可以得到各指标层的比较评判矩阵，并且得到的判断矩阵都通过了一次性检验，都是可靠的。最后合成各指标相对于总目标的权重，根据 Ti=iWKj,得出计算结果（Wj是各准则层相对于总目标的权重，Ki 是单一准则下各二级指标相对于准则层的权重）。具体指标层比较评判矩阵见附录，这里不详表。

　　我们可以根据上述各层次指标权重确定评估指标体系中各财务指标的权重：

　　同理可以得到各指标层的比较评判矩阵，并且得到的判断矩阵都通过了一次性检验，都是可靠的。最后合成各指标相对于总目标的权重，根据 Ti=iWKj,得出计算结果（Wj是各准则层相对于总目标的权重，Ki 是单一准则下各二级指标相对于准则层的权重）。具体指标层比较评判矩阵见附录，这里不详表。

　　我们可以根据上述各层次指标权重确定评估指标体系中各非财务指标的权重。

　　4.3.3 隶属度的确定。

　　（1）财务性指标评价模型。

　　本文还是采用上述 10 位专家的意见，对专家意见进行汇总如下：

　　一级模糊综合评价：

　　在得到各指标隶属度向量后，构建一级模糊评价矩阵，进行综合评判，综合评价向量=权重向量×模糊矩阵。

　　其对应的各指标的权重向量为 WB1=（0.333,0.333,0.333），得到盈利能力综合评价向量= B1 B1W ·R=（0.666,0.333,0,0,0）。该综合评价向量表明从盈利能力来看，该企业属于 AAA 级的概率为 0.666,属于 AA 级的概率为 0.333,其余三个等级均为 0.

　　同理，可以得到营运能力的综合评价向量=（0.08,0.5,0.42,0,0）；偿债能力的综 合 评 价 向 量 =（0.7297,0.2703,0,0,0） , 发 展 能 力 的 综 合 评 价 向 量=（0.26,0.38,0.28,0.08,0）。

　　二级模糊综合评价：

　　根据一级模糊综合评价计算出来的准则层指标综合评判向量，构建矩阵 RB进行二级模糊综合判断。

　　其中根据各项指标的权重向量 WB=（0.278,0.160,0.467,0.095），最终得到财务性的综合评判向量 P= BBW ·R=（0.563,0.335,0.094,0.008,0）。根据企业的财务信息，该小微企业信用属于 AAA 等级的概率是 0.563,属于 AA 等级的概率为 0.335,A等级的概率是 0.094,BBB 等级概率为 0.008,BB 及以下的概率为 0.

　　最后计算综合评价总分。参照每个信用等级对应分值进行分值计算。取组中值为各等级对应的分值，F=（95,85,75,65,55）T,则最后的综合评分为A1= P· F=（0.563,0.335,0.094,0.008,0）（95,85,75,65,55）T=89.53 分。

　　（2）非财务性指标评价模型本节非财务性指标的隶属度也是采用上述 10 位专家的意见。

　　一级模糊综合评价：

　　在得到各指标隶属度向量后，构建一级模糊评价矩阵，进行综合评判，综合评价向量=权重向量×模糊矩阵。

　　对应的各指标的权重向量为 WB5=（0.160,0.095,0.278,0.467），得到管理者素质综合评价向量= B5 B5W ·R=（0.174,0.408,0.196,0.222,0）。该综合评价向量表明从管理者素质来看，该企业属于 AAA 级的概率为 0.174,属于 AA 级的概率为0.408,属于 A 级的概率为 0.196,属于 BBB 级的概率为 0.222,BB 级及以下的概率为 0.

　　同理，可以得到企业素质的综合评价向量=（0.327,0.459,0.213,0,0）；创新能力 的 综 合 评 价 向 量 =（0,0,0,0.454,0.546） , 市 场 状 况 的 综 合 评 价 向 量=（0.538,0.425,0.038,0,0）。

　　二级模糊综合评价：

　　根据一级模糊综合评价计算出来的准则层指标综合评判向量，构建矩阵 RB进行二级模糊综合判断。

　　其中根据各项指标的权重向量 WB=（0.160,0.095,0.278,0.467），最终得到非财务指标的综合评判向量 P= BBW ·R=（0.310,0.307,0.069,0.162,0.152）。依据企业非财务信息，该小微企业信用为 AAA 级别的概率是 0.31,属于 AA 级别的概率是0.307,属于 A 级别的是 0.069,属于 BBB 级别的是 0.162,BB 级及以下的是 0.152.

　　然后计算综合评价总分。参照每个信用等级对应分值进行分值计算。取组中值为各等级对应的分值，F=（95,85,75,65,55）T,则最后的综合评分为 A2= P· F=（0.310,0.307,0.069,0.162,0.152）（95,85,75,65,55）T=79.61 分。

　　根据模糊层次分析法得到的小微企业非财务指标最终评分为 79.61 分。

　　最后组合模型公式 S=0.4A1+0.6A2,该企业非财务综合得分为 79.61 分，财务综合得分为 89.53 分，得出该企业的信用总得分为 83.578 分，该企业的信用状况优秀，信用等级是 AA.

　　4.4 贵州小微企业信用评估指标体系实证结果分析。

　　本章就小微企业信用评估体系中的指标体系做了重点介绍，通过以上构建的指标体系结合层次分析法对贵阳某水泥制杆企业的实证分析，可以最终得到该企业的信用等级评级结果为 AA 级，由此可以得出两个结论：

　　（1）本章构建的指标体系中的财务指标具有可获得性。大多小型微型企业由于有向金融机构贷款的需求，都会制作财务报表，虽然不像大中型企业那么规范，但是企业的基本财务数据还是可以在报表中显示，本文构建的财务性指标就是针对小微企业这一特点选取了既能反应企业财务状况，又具有获得性的指标。

　　（2）本章的构建的小微企业信用评估指标体系具有可操作性，可以对小微企业进行信用评估并最终能得到评级结果。同时，本章构建的指标体系中，更看重非财务性指标，分析占比 60%,高于财务性指标的分析占比，更适合小微企业的特点。