基于數(shù)據(jù)關聯(lián)分析的企業(yè)科技信用評級方法研究

李添天

摘 要 以科技型企業(yè)基礎數(shù)據(jù)庫為樣本，構建了企業(yè)科技信用評級指標體系，并利用關聯(lián)分析的方法對企業(yè)科技信用進行了實證分析，為企業(yè)信用評級提供了新的思路，有助于緩解科技型中小企業(yè)信息缺失和信息不對稱，是解決中小企業(yè)融資問題的重要途徑。

關鍵詞 科技信用 關聯(lián)分析 數(shù)據(jù)庫

中圖分類號：F272.5 文獻標識碼：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdkx.2017.01.085

0 引言

科技研發(fā)活動為社會提供高科技含量的產(chǎn)品和服務、推動企業(yè)的轉型升級，但科技活動高收益背后是其面臨的高風險，導致高技術企業(yè)社會認可的障礙。對企業(yè)進行科技信用評價，有助于提高企業(yè)的社會認可度、弱化科技活動的風險，提升自主創(chuàng)新的效率和效能。

企業(yè)的信用評價是指根據(jù)一定評價指標體系和評價方法，對被評估對象履責能力和可信程度進行評價，并以一定方式標示其信用等級的行為。企業(yè)科技信用評價一般由政府部門或獨立評級機構開展，對參與政府科技項目、科技成果產(chǎn)業(yè)化等事項的企業(yè)執(zhí)行相關法律法規(guī)及政策、遵守公認行為準則、履行相關合約的能力和意愿進行綜合評價。

1 科技信用評價研究相關工作

國內外學者對企業(yè)科技信用評價的機制、路徑、評價監(jiān)管體系、模型算法和數(shù)據(jù)獲取開展了大量的研究。

國際上評級機構標準普爾、惠譽、穆迪在歐債危機的演化中發(fā)揮了重要的作用。但國內中小企業(yè)信用評級面臨金融體系不完善、缺乏統(tǒng)一管理、缺少權威性、缺乏科學的評級體系、市場需求少、權威性不高等問題。萬超等分析了中小企業(yè)信用評級的現(xiàn)狀，就評級機構素質、評級監(jiān)管體系、評級業(yè)務提升等方面提出建議。

企業(yè)信息數(shù)字化和電子商務帶來了海量數(shù)據(jù)積累和數(shù)據(jù)挖掘技術的突飛猛進，大數(shù)據(jù)分析技術突破技術壁壘和信息獲取隔閡，提高了科技活動主體間的信息透明度，成為科技信用評價的主戰(zhàn)場。在評價方法上，李杰群以AHP分析法為基礎，提出基于回歸分析的聚類算法用于信用評價，舒歆研究了評價指標和評價體系的構建，霍海濤基于專家咨詢法和文獻學習法，選取合適指標構建了科技型企業(yè)的信用評價體系。高麗君采用拔靴生存模型等多種算法，驗證了科技型中小企業(yè)的信用狀況。

互聯(lián)網(wǎng)征信主要是通過采集個人或企業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)交易或使用互聯(lián)網(wǎng)各類服務過程中留下的信息數(shù)據(jù)，并結合線下渠道采集的信息數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)、云計算等技術進行信用評估的活動。張健華提出將互聯(lián)網(wǎng)征信作為傳統(tǒng)征信的有益補充，推動傳統(tǒng)信用評分模式的轉變。吳晶妹研究了政府、行業(yè)和地方等不同層面的金融、行政管理和商業(yè)征信體系的融合與應用。

為提高中國科技型企業(yè)的計劃項目的管理，提高科技研發(fā)領域的信用意識和科研成果質量，運用信用評級方法，對企業(yè)的科技活動和科技行為主體進行失信甄別，為促進我國科技研發(fā)能力的增強提供體制上的保障。

2 科技信用評級體系和模型

科技信用評級所評價的目標是信用主體按合同約定如期履行義務的能力和意愿?？萍夹庞迷u級是獨立的第三方利用其自身的技術優(yōu)勢和專業(yè)經(jīng)驗，就信用主體信用風險大小所發(fā)表的一種專家意見。企業(yè)的信用要素一般包括主體的品格、能力和資本、擔保和環(huán)境狀況等。

從基礎數(shù)據(jù)分類建模，利用數(shù)據(jù)綜合加工獲取一個企業(yè)科技信用評價的綜合得分，綜合考量數(shù)據(jù)存儲代價、數(shù)據(jù)獲取能力、信息安全保護，以及數(shù)據(jù)質量等多方面的因素，我們從科技企業(yè)基礎數(shù)據(jù)庫中篩選出反映企業(yè)科技信用方方面面的58個基礎變量，并通過歸一化方法形成了5個維度的評分指標，每一個維度的評價結果都會影響企業(yè)科技信用的總體得分，每個維度的飽滿程度也都是該維度各個因素的質量情況。

企業(yè)科技信用評價采用標準化建模方法，如圖1所示體系和模型。首先梳理可以獲取的企業(yè)運營基礎數(shù)據(jù)，篩選模型指標作為建?；A。然后，定義科技信用好和壞的具體標準，提取樣本后，通過相關性分析，最終確定各個指標的評分權重，確定各指標的評分規(guī)則，從而計算出得分范圍內的科技信用評分。

根據(jù)目前常用的評級策略，我們選擇將所有指標統(tǒng)一標準化，賦予相同的權重，并采用德爾菲法打分法，對各指標賦分并根據(jù)所有指標的得分考核評級。以企業(yè)團隊的能力評價為例，在能力的40分總分中，分別考慮科研能力（30分）和管理能力（10分），細化收集基礎數(shù)據(jù)，如科研能力方面，項目負責人在該領域職稱、經(jīng)驗、獲獎、知識產(chǎn)權等，根據(jù)具體情況將總分30分細化指標并分別評分。

3 基于數(shù)據(jù)關聯(lián)的企業(yè)科技信用評級實證分析

為了分析企業(yè)科技信用評級的效果，我們利用關聯(lián)分析的方法設立了評價模型，并從待研究的企業(yè)基礎庫中抽取可信樣本進行了實證分析。下面我們介紹基于關聯(lián)分析的效果評價模型建模過程。

企業(yè)科技信用評價的指標體系涉及各種類型的基礎數(shù)據(jù)，利用德爾菲法完成各種指標評分，形成各個指標綜合的判斷矩陣，進一步數(shù)據(jù)處理，可以進行層次單排序并判斷矩陣的一致性，進而確定各個指標評價因素應當占據(jù)的權重，并形成各指標最終評價權重，形成最終評價權重序列。

企業(yè)科技信用評價所選取的評價指標分有各種類型，包括類別（如職稱）、數(shù)值（如資金額度）、名稱（如設備）等，即使數(shù)值也要細分為效益型（越大越好）和成本型（越小越好），為了消除不同指標和量綱的影響，針對不同類型的指標采用無量綱化處理，將其規(guī)范為[0，1]區(qū)間。標準化公式為：

根據(jù)處理后的評價指標體系，構建遞階層次模型，包括目標層、準則層、指標層，甚至子指標層等。構造各單層的模糊判斷矩陣。如果有部分模糊判斷矩陣不滿足一致性檢驗，那么根據(jù)模糊一致矩陣的性質，對判斷矩陣進行一致性檢驗和調整。再進行層次單排序。求出每一層對應上一層次的相對重要性權重。層次總排序計算指標層各因素相對于目標層相對重要性權重。權重值為各指標相對所屬準則層的權重與所屬準則層相對于目標層的權重之積。

從工作中積累的企業(yè)科技基礎數(shù)據(jù)庫中抽取相關數(shù)據(jù)，人工對熟悉的100家企業(yè)進行科技信用的實證分析。經(jīng)分析，如果某企業(yè)通過基于多影響因素的科技信用評價模型計算出的信用評級和日常工作中積累的信用評分差異超過兩個級別，則基本能夠檢查出該企業(yè)人工評級存在一定程度的疏漏和偏差，或者基礎數(shù)據(jù)存在關鍵數(shù)據(jù)的缺失現(xiàn)象。當然本文提出的信用評價模型不能絕對準確地反映企業(yè)的科技信用情況，但較人工評價而言，現(xiàn)有的科技信用評價模型給出了一定的高效率、低成本的替代方法?？傊?，科技信用評價的影響因素有很多，算法研究上也需要進一步的研究。

4 結論

科技型企業(yè)基礎數(shù)據(jù)庫為構建科技信用評價提供了現(xiàn)實可行性，基于大數(shù)據(jù)的科技信用評價依托累積的企業(yè)基本信息、科技人員信息、財務信息、知識產(chǎn)權等海量數(shù)據(jù)有效拓展了數(shù)據(jù)來源，克服了信息不共享、平臺不對接、內容不完善等問題。我們利用關聯(lián)分析方法對企業(yè)科技信用評價進行了實證分析，避免主觀判斷影響的同時，又兼顧了不同評價指標的重要程度，為企業(yè)科技信用評價提供了新的思路。

參考文獻

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