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    科技型中小企業(yè)信用風(fēng)險評價指標(biāo)體系建設(shè)

    2016-09-10 19:06:23張珂
    時代金融 2016年18期
    關(guān)鍵詞:科技型中小企業(yè)財務(wù)指標(biāo)

    張珂

    【摘要】科技型中小企業(yè)在我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起著重要作用,是我國就業(yè)機(jī)會的創(chuàng)造主體,是推動經(jīng)濟(jì)增長的重要動力,也是技術(shù)創(chuàng)新的活躍因素。然而我國科技型中小企業(yè)卻面臨著融資難的問題。究其原因是缺乏一個有效的科技型中小企業(yè)信用風(fēng)險評價指標(biāo)體系。本文在綜合前人研究結(jié)論的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了一個含有11個財務(wù)和非財務(wù)指標(biāo)的信用風(fēng)險評價體系,并利用判別分析法對54家上市公司的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析驗(yàn)證。最終得到一個含有九個指標(biāo)的有效科技型中小企業(yè)信用風(fēng)險評價指標(biāo)體系。

    【關(guān)鍵詞】科技型中小企業(yè) 判別分析法 信用風(fēng)險評價 財務(wù)指標(biāo) 非財務(wù)指標(biāo)

    近年來隨著我國經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,科技型中小企業(yè)在促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)增長、提供就業(yè)崗位、推動技術(shù)創(chuàng)新、保持社會穩(wěn)定等方面發(fā)揮著越來越重要的作用。然而,中小企業(yè)融資難卻是我國乃至全世界中小企業(yè)所面臨的問題。據(jù)中國銀監(jiān)會公布的2008年第一季度信貸數(shù)據(jù)顯示,各商業(yè)銀行2008年一季度發(fā)放的2.2萬億元信貸額度中,僅約3000億元貸款授予中小企業(yè),占全部商業(yè)貸款的15%。商業(yè)銀行向中小企業(yè)惜貸的主要原因就在于,中小企業(yè)的信用風(fēng)險太大且難以識別及控制。事實(shí)證明,現(xiàn)今,中小企業(yè)信用風(fēng)險識別及控制已經(jīng)成為制約我國中小企業(yè)發(fā)展壯大的重要因素。

    因此,建立有效的科技型中小企業(yè)信用風(fēng)險評價指標(biāo)體系,對于解決科技型中小企業(yè)融資難問題至關(guān)重要,更是持續(xù)有效地推動國民經(jīng)濟(jì)增長所必不可少的科研環(huán)節(jié)。

    一、文獻(xiàn)綜述

    上世紀(jì)以來,國內(nèi)外許多學(xué)者都對中小企業(yè)信用風(fēng)險評價指標(biāo)的建設(shè)從不同方面,運(yùn)用不同方法進(jìn)行了研究。

    從考慮的角度不同來說,最初的企業(yè)信用評價更多地集中在企業(yè)的財務(wù)指標(biāo)上。Altman等(1968)選取1946~1965年間的33家破產(chǎn)制造業(yè)企業(yè)和同樣數(shù)目且規(guī)模相近的正常經(jīng)營制造業(yè)企業(yè),通過對22個財務(wù)比率指標(biāo)(流動性、獲利能力、財務(wù)杠桿、償債能力、營運(yùn)效率等5類指標(biāo))運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計方法進(jìn)行篩選,最終選用了5個指標(biāo):營運(yùn)資本/總資產(chǎn)、留存收益/總資產(chǎn)、息稅前收益/總資產(chǎn)、權(quán)益市價/債務(wù)總額賬面價值、銷售收入/總資產(chǎn)。Edmister(1972)選擇負(fù)債比率、流動比率、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和凈資產(chǎn)收益率等常規(guī)的財務(wù)指標(biāo),建立了專門針對小企業(yè)的信用評級指標(biāo)體系。Aziz、Emanuel和Lawson(1988)發(fā)現(xiàn)破產(chǎn)公司在破產(chǎn)前5年內(nèi)與正常公司相比,他們的現(xiàn)金支付的所得稅均值以及經(jīng)營現(xiàn)金流量均值均有顯著的差異,進(jìn)而發(fā)展了現(xiàn)金流量信息預(yù)測信用風(fēng)險模型。部分國內(nèi)學(xué)者主要從防范商業(yè)銀行信用風(fēng)險的角度出發(fā),對構(gòu)建企業(yè)信用評級指標(biāo)體系進(jìn)行研究。如周春喜(2003)基于商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理的角度,構(gòu)建了包括企業(yè)素質(zhì)、資金結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)實(shí)力、信譽(yù)狀況、經(jīng)濟(jì)效益以及發(fā)展前景六個評級要素的企業(yè)信用評級指標(biāo)體系。部分學(xué)者著重從企業(yè)融資與發(fā)展的角度出發(fā)來研究企業(yè)信用評級指標(biāo)體系。如張紅波(2004)從獨(dú)立性、相關(guān)性、可行性原則出發(fā),構(gòu)建了由企業(yè)品格、企業(yè)規(guī)模、風(fēng)險控制水平、盈利能力以及發(fā)展能力五個方面組成的企業(yè)信用評級指標(biāo)體系。夏立明、宗恒恒和孟麗(2011)在基于供應(yīng)鏈金融的中小企業(yè)的基礎(chǔ)上,根據(jù)供應(yīng)鏈金融的業(yè)務(wù)特性,提出了以融資主體信用風(fēng)險評價、融資債項(xiàng)信用風(fēng)險評價、宏觀環(huán)境風(fēng)險評價三個子評價體系組成的基于供應(yīng)鏈金融的中小企業(yè)信用風(fēng)險評價指標(biāo)體系"經(jīng)過三輪指標(biāo)的篩選,最終甄選出38個指標(biāo)構(gòu)成基于供應(yīng)鏈金融的中小企業(yè)信用風(fēng)險評價指標(biāo)體系,為金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行信用風(fēng)險評價提供了借鑒。

    從研究所使用的方法來說,主要有層次分析、聚類分析方法,隸屬度分析、相關(guān)性分析和鑒別力分析方法,Logit判別方法,模糊數(shù)學(xué)方法,人工智能方法等(賈文榮,2012)。例如,陶軍(2005)通過聚類分析方法,在對24個現(xiàn)金流量指標(biāo)進(jìn)行分析和蹄選的基礎(chǔ)上,確定了銷售現(xiàn)金比率、資產(chǎn)現(xiàn)金流量回報率、外部融資比率、經(jīng)營融資與投資比率、現(xiàn)金投資成長率和凈利潤經(jīng)營現(xiàn)金比率六個揭示企業(yè)信用風(fēng)險的指標(biāo)。范伯乃、朱文斌(2003) 運(yùn)用隸屬度分析、相關(guān)性分析和鑒別力分析的方法,確定了建立中小企業(yè)信用評級指標(biāo)體系的15個指標(biāo),它們包括企業(yè)經(jīng)營能力、償債能力、盈利能力和發(fā)展能力四個方面。張目(2012)運(yùn)用可變模糊評價對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)信用狀態(tài)進(jìn)行了評價。

    本文在綜合考慮了前人研究得出的重要財務(wù)指標(biāo)基礎(chǔ)上,加入了更能反映科技型中小企業(yè)的非財務(wù)指標(biāo),如研發(fā)投入水平,無形資產(chǎn)占比和核心員工人數(shù)等。在此基礎(chǔ)上,擬采用判別分析法來判定所構(gòu)建的科技型中小企業(yè)信用風(fēng)險評價指標(biāo)體系的有效性和適用性。

    二、實(shí)證研究

    (一)數(shù)據(jù)來源與處理

    本文隨機(jī)從創(chuàng)業(yè)板和特別處理類股票中分別選取了35、19只上市公司股票,并收集整理了這54只股票的11個指標(biāo)。其中包括8個反映上市公司成長能力、盈利能力、盈利質(zhì)量、運(yùn)營能力、財務(wù)風(fēng)險、償債能力的財務(wù)指標(biāo),分別為:基本每股收益、營業(yè)收入同比增長、加權(quán)凈資產(chǎn)收益率、銷售現(xiàn)金流/營業(yè)收入、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率和速動比例。選取的反映科技型中小企業(yè)非財務(wù)特點(diǎn)的三個指標(biāo)分別為:核心員工占比、無形資產(chǎn)占比和研發(fā)投入占營業(yè)收入比例。從54家上市公司中隨機(jī)選取5家創(chuàng)業(yè)板公司、3家ST上市公司作為測試樣本,其余46家上市公司用作分類樣本。所有指標(biāo)均選取2014年年末這一時點(diǎn)上的數(shù)據(jù)。所有原始數(shù)據(jù)均來自東方財富網(wǎng)以及深圳證券交易所和上海證券交易所上刊登的各上市公司2014年年度報告。

    (二)判別分析法檢驗(yàn)結(jié)果分析

    判別分析法可用數(shù)學(xué)語言描述如下:設(shè)有n個樣品,對每個樣品測得p項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)據(jù),已知每個樣品屬于k個類別(或總體)G1,G2,…,Gk中的某一類。判別分析法利用這些數(shù)據(jù),找出一種判別函數(shù),使得這一函數(shù)具有某種最優(yōu)性質(zhì),能把屬于不同類別的樣本點(diǎn)盡可能地區(qū)別開來。利用這一判別函數(shù)我們能判定測得同樣p項(xiàng)指標(biāo)(變量)數(shù)據(jù)的一個新樣品歸屬于哪一類。

    利用SPSS軟件對上述54家上市公司進(jìn)行判別分析。

    對判別分析結(jié)果進(jìn)行方差分析可得表1。從表1的分析結(jié)果可知,銷售現(xiàn)金流/營業(yè)收入和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率在兩組中的差別不顯著,對分類的作用可能不大。

    從返回結(jié)果可以得到如下Fisher判別函數(shù):D=-4.509+0.657X1 +0.002X1-0.002X1+0.344X1+0.302X1+0.736X1-0.785X1+0.046X1 +0.576X1+0.007X1 (1)

    將測試樣本數(shù)據(jù)帶入上式,所得Fisher判別函數(shù)的值與兩組的重心值:分別為2.064和-3.835比較,離哪個組的重心近就歸入哪一組。

    從表2的分類結(jié)果可知,判別分析法已對初始分組案例中的 97.8%個進(jìn)行了正確分類,交叉驗(yàn)證分組案例中正確分類的概率為93.5%。從表3測試組的分組結(jié)果可以看到,判別函數(shù)(1)已對五家創(chuàng)業(yè)板上市公司中的四家進(jìn)行了正確分類,正確率80%;對3家ST類上市公司全部分類正確,正確率100%。這說明本文所建的科技型中小企業(yè)信用風(fēng)險評價指標(biāo)體系分類效果顯著,能有效的甄別風(fēng)險,是可取的。

    三、結(jié)論

    本文在總結(jié)前人對中小企業(yè)信用風(fēng)險評價指標(biāo)研究成果的基礎(chǔ)上,加入了能突出反映科技型中小企業(yè)特點(diǎn)的核心員工占比、無形資產(chǎn)占比和研發(fā)投入占營業(yè)收入比例這3類非財務(wù)指標(biāo),擬構(gòu)建一個包含11項(xiàng)財務(wù)和非財務(wù)指標(biāo)的科技型中小企業(yè)信用風(fēng)險評價指標(biāo)體系。為檢驗(yàn)該指標(biāo)體系的有效性,運(yùn)用判別分析法對選取的54家上市公司數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。分析結(jié)果顯示,整個指標(biāo)體系能有效甄別風(fēng)險,并顯著區(qū)分不同風(fēng)險級別的企業(yè)。其中銷售現(xiàn)金流/營業(yè)收入和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率兩個指標(biāo)對分類效果的影響不顯著,因此可以從指標(biāo)體系中剔除以達(dá)到簡潔化科技型中小企業(yè)信用風(fēng)險評價指標(biāo)體系的目的。最后,本文通過一系列分析驗(yàn)證得到一個包含九個指標(biāo),能有效甄別信用風(fēng)險的科技型中小企業(yè)信用風(fēng)險評價指標(biāo)體系。本文研究結(jié)論豐富和拓展了科技型中小企業(yè)信用風(fēng)險評價指標(biāo)體系建設(shè)理論,對于解決科技型中小企業(yè)融資難問題做出了貢獻(xiàn)。

    參考文獻(xiàn)

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