李岳鑫, 王有遠(yuǎn), 史永立
(1.南昌航空大學(xué) a.經(jīng)濟(jì)管理學(xué)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(fēng)險(xiǎn)、輕資產(chǎn)等特征,其信貸能力較低,加上金融機(jī)構(gòu)與企業(yè)之間存在信息不對(duì)稱問題,進(jìn)一步加大了金融機(jī)構(gòu)在信貸評(píng)價(jià)方面的困難。因此,建立科學(xué)完善的信用評(píng)價(jià)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(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了研究,鮑盛祥等[1]運(yùn)用層次分析法和熵值法確定指標(biāo)權(quán)重,構(gòu)建科技型中小企業(yè)綜合評(píng)價(jià)模型;Hong等[2]基于財(cái)務(wù)比率、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、技術(shù)評(píng)價(jià)等多種投入變量的支持向量機(jī)模型來預(yù)測(cè)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(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)影響的基礎(chǔ)上,運(yùn)用logit模型評(píng)價(jià)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(píng)價(jià)指標(biāo),運(yùn)用因子分析法從企業(yè)素質(zhì)、財(cái)務(wù)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(píng)價(jià)模型,利用效用綜合評(píng)價(jià)法對(duì)甘肅省科創(chuàng)型中小企業(yè)的信用狀況進(jìn)行分析研究;孫雅芳等[6]將組合賦權(quán)法與Fuzzy評(píng)判法相結(jié)合,從企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和評(píng)價(jià)者的主觀經(jīng)驗(yàn)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(luò)相結(jié)合的混合模型,綜合考慮定性和定量標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建信用模型以評(píng)估企業(yè)的可信度;劉思宏[8]在多層次信用評(píng)價(jià)指標(biāo)的基礎(chǔ)上結(jié)合科技型企業(yè)的特點(diǎn),構(gòu)建MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信用評(píng)價(jià)體系。
以上研究雖然卓有成效,但評(píng)價(jià)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(píng)價(jià)方法,將多層次分析企業(yè)信用評(píng)分與企業(yè)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)結(jié)合起來,對(duì)科創(chuàng)型中小企業(yè)信用進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),以期為金融機(jī)構(gòu)為科創(chuàng)型中小企業(yè)貸款提供依據(jù)。
根據(jù)科創(chuàng)型中小企業(yè)的特點(diǎn),本文綜合考慮財(cái)務(wù)狀況與非財(cái)務(wù)狀況,構(gòu)建了科創(chuàng)型中小企業(yè)信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。根據(jù)指標(biāo)之間的相互屬性,指標(biāo)分為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和指標(biāo)層,各指標(biāo)如表1所示。
表1 科創(chuàng)型中小企業(yè)信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
采用AHP方法確定科創(chuàng)型中小企業(yè)信用評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重。在使用AHP構(gòu)建遞階層次模型時(shí),根據(jù)指標(biāo)之間的相互屬性,以上一層為標(biāo)準(zhǔn)與每一層中的各級(jí)指標(biāo)進(jìn)行比較來構(gòu)造成對(duì)比較矩陣,以確定AHP模型中各個(gè)級(jí)別指標(biāo)的權(quán)重。各項(xiàng)指標(biāo)采用Saaty的1-9標(biāo)度法[9]賦予其數(shù)值,具體標(biāo)度如表2所示。
其中,aij表示ai與aj的相對(duì)重要程度。根據(jù)表2的判斷標(biāo)準(zhǔn),咨詢多個(gè)企業(yè)的信用部門的負(fù)責(zé)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(wù)經(jīng)理的調(diào)研結(jié)果,建立比較矩陣,此處以準(zhǔn)則層為例,構(gòu)建矩陣A。
表2 1-9標(biāo)度法判斷標(biāo)準(zhǔn)
由公式(1)計(jì)算A矩陣每一行元素乘積的n次方根Xi,對(duì)向量X=(X1,X2,X3,X4)T進(jìn)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(fēng)險(xiǎn),為了避免所建立矩陣的不一致性,有必要對(duì)其進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。
當(dāng)一致性比率CR≤0.1時(shí),判斷矩陣的不一致性在容許范圍內(nèi),即W為準(zhǔn)則層指標(biāo)權(quán)重;否則,則需要對(duì)判斷矩陣進(jìn)行適當(dāng)修正。
由于AHP方法測(cè)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(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)。
DEA-BCC對(duì)偶規(guī)劃模型[10]是通過對(duì)決策單元的輸入以及輸出的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合性的分析,可以得到各個(gè)決策單元相對(duì)于其他決策單元的綜合效率的數(shù)量指標(biāo),進(jìn)而對(duì)決策單元的相對(duì)有效性進(jìn)行排序。
其中,n表示決策單元DMU的個(gè)數(shù);每個(gè)決策單元有m種輸入和s種輸出,分別表示“耗費(fèi)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(gè)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(jìn)行投影。
按照AHP計(jì)算步驟,對(duì)準(zhǔn)則層、一級(jí)指標(biāo)、二級(jí)指標(biāo)層的權(quán)重進(jìn)行測(cè)算,其計(jì)算結(jié)果如表3所示。
表3 評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重
由表3可知,信用狀況和創(chuàng)新能力指標(biāo)在信用評(píng)級(jí)體系中占有較大比重,反映出所設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)體系的創(chuàng)新性特征。通過對(duì)每個(gè)指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行系統(tǒng)化處理(自身的權(quán)重乘以上一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重),最終得到各個(gè)指標(biāo)在整個(gè)系統(tǒng)中的綜合權(quán)重。納稅率、研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入比例和科研人員比例的權(quán)重占所有指標(biāo)的一半以上,這說明研發(fā)資金、人力資本的投入對(duì)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(shí),繳納稅款率是首要的考慮因素。知識(shí)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(gè)指標(biāo)能夠在一定程度上反映出企業(yè)的信用水平。
選取華蘭生物2018年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和管理信息來驗(yàn)證信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[11]。采用歷史經(jīng)驗(yàn)法和專家意見將所有定量指標(biāo)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(biāo)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(biāo)準(zhǔn)對(duì)這些指標(biāo)定量化,將其分成五個(gè)評(píng)分等級(jí),即:好,較好,一般,差,非常差,依次對(duì)應(yīng)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(gè)指標(biāo)是不公開的,假設(shè)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(yīng)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(yīng)的指數(shù)值分別為70,80,100。
根據(jù)表2的指標(biāo)設(shè)置值和指數(shù)權(quán)重計(jì)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(shè)情景中的企業(yè)情況相符合,因此佐證表1中的指標(biāo)設(shè)計(jì)是可行的。
表4 各情景下信用評(píng)價(jià)模型綜合得分情況
以華蘭生物等中小板中十家科創(chuàng)型企業(yè)2018年度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和管理信息為例[11],對(duì)其信用進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。
根據(jù)表3中的權(quán)重和指標(biāo)對(duì)十家公司進(jìn)行計(jì)算AHP得分。其次,利用DEAP2.1軟件計(jì)算企業(yè)綜合效率(DEA得分)。對(duì)所有指標(biāo)按照輸入和輸出進(jìn)行分類和組合,將運(yùn)營(yíng)成本,銷售費(fèi)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(xiàng)。同樣,將營(yíng)業(yè)收入,投資收益和非營(yíng)業(yè)收入加在一起作為公司總貨幣收入的輸出項(xiàng),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(gè)區(qū)域分為四個(gè)象限。其中,第一個(gè)象限是“低風(fēng)險(xiǎn)”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(jī)構(gòu)可以相對(duì)放心為其提供貸款服務(wù)。
處于第二象限的公司AHP得分較高但是DEA得分相對(duì)較低,此時(shí)金融機(jī)構(gòu)可以分析該公司未來的業(yè)績(jī)數(shù)據(jù),再?zèng)Q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(fēng)險(xiǎn)”區(qū)域,不建議金融機(jī)構(gòu)為其提供融資支持。
在第四象限的幾個(gè)企業(yè)雖然具有良好的DEA得分,但信用等級(jí)略低。因此,金融機(jī)構(gòu)應(yīng)根據(jù)其所處行業(yè)情況來判斷該公司是否存在經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn),為其提供風(fēng)險(xiǎn)適應(yīng)的貸款。
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(píng)價(jià)方法,為科創(chuàng)型中小企業(yè)信用評(píng)價(jià)提供了一種切實(shí)可行的方法。