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摘要：大數據的時代背景下，本文通過引入社會媒體反映出的企業軟信息，結合層次分析法以及模糊數學理論，把評價指標體系中的各項指標按合理的權重進行量化，從而建立一個可普適于大多數小微企業的動態信用評價模型。

關鍵詞：層次分析法；小微企業；信用評價；大數據；熵權法；K均值

0引言

小微企業是小型企業、微型企業的統稱。小微企業在自身的發展過程中存在倒閉率高、產業規模小等劣勢，相比起我國大型的國有企業、民營企業等，當今媒體對于其的關注度較低，公眾對于各行各業的小微企業的發展現狀也缺乏較為全面的認識。信用體系的建設，幫助商業銀行在審批小微企業的貸款時多了可靠的參照，在對小微企業進行授信之前，可以依賴數據庫對小微企業的信用情況進行審查。信用體系的建立為小微企的發展開辟出一片天地，同時也為各方向小微企業提供的貸款提供了保障。但是，我國小微企業的征信體系建設尚不成熟，體現在小微企業的征信意識薄弱，能滿足征信需求的征信中介機構數量遠遠不夠，并不能滿足小微企業日益增加的貸款需求。同時在已有研究中對小微企業信用評價體系中仍然存在缺陷，面對日益變化的市場環境，小微企業的信用評價也應隨著時代技術的進步而發展。近年來，大數據技術飛速發展，大數據在征信領域的運用也越來越頻繁。對于傳統征信模式來說，大數據既是挑戰也是機遇，在某種程度上大數據會驅動征信行業迅速發展。那么如何合理運用大數據等新興技術，推進征信行業跨越式發展，是我國企業信用體系建設過程中亟待解決的問題。本文聚焦于大數據環境下的社會媒體，利用其能夠反映小微企業和企業主的多維軟信息的特點，將其與傳統指標相結合，建立小微企業動態信用評價模型。

1國內外研究現狀及發展動態

1．1傳統指標與應用

小微企業的信用評價與自身財務信息以及企業發展動態直接相關。現有研究主要從小微企業基礎信用能力、管理能力以及經濟償付能力等方面構建信用評價指標體系。鄭超文、郭昱等（2015）人的研究表明，傳統指標通過實證檢驗了信用評價體系的有效性，為小微企業貸款申請提供依據，在一定程度上解決了小微企業融資難的問題。李振良（2020）的研究表明，根據傳統指標，有利于構建小微企業三級信用評價指標體系，彌補了不同類型企業在信用評價方面的空白。綜上所述，現有文獻已經對傳統財務指標與小微企業信用風險間的關系有一定程度的研究，然而仍然存在以下問題有待解決。傳統指標如何獲取以及指標權重如何以更客觀、更適合的方法確定，同時實證研究樣本較少。

1．2媒體軟信息與應用

小微企業信用風險不僅與企業自身財務信息有關，而且還與企業及其主要經營者的社會媒體軟信息緊密關聯。現有相關研究主要基于社會資本理論，從關系維度分析組織和個人的社交媒體軟信息與信用風險間的關系。社會資本是資本的一種形式，它能通過社會網絡調動資源以實現特定的目標。關系維度社會資本的大小取決于情感緊密性、關系的時間量、熟識程度（相互信任）以及交互服務（Shaoetal．2019）。Lin（2013）和Li等人（2015）的研究表明，高質量的關系維度社會資本意味著較低的客戶信用風險，有利于客戶獲取信貸。Pham和Talavera（2018）的研究表明，關系維度社會資本有助于小微企業獲取融資，且與政府官員和其他商業人士關系密切的小微企業能夠獲得的融資期限更長。Wei等人（2016）在MarketingScience上的研究表明，策略性的網絡關系構建行為將影響社交數據對于信用評價的效果，并探析了相關策略性行為的特征。綜上所述，現有文獻已經對社交軟信息與小微企業信用風險間的關系有一定程度的研究，然而仍然存在以下問題有待解決。小微企業組織和企業主的社交網絡中關系類型復雜，信任度差異大，存在中介效應，如何從媒體的軟信息中提取相關信用特征需要進一步研究。此外，媒體軟信息對小微企業信用的影響具有間接性和弱相關性，如何提升媒體軟信息的風險判別能力也有待進一步研究。

2小微企業信用評級指標的選取

2．1指標的選取

影響企業信用水平的因素十分廣泛，我們通過查找相關文獻選取了不同方面的26個主要影響指標。但由于指標數量較多，會導致體系過于復雜，指標系數難以計算，所以我們采用主成分分析法對這26個指標進行篩選，最終得到以下8個基本（三級）指標。時期內小微企業收益數額的多少及其水平的高低。我們用四個財務比率來表示小微企業的盈利能力：凈利潤率p、凈利潤增長率r、凈資產收益率a和總資產報酬率r，并對他們進行賦權。Cp＝（W1p＋W2i＋W3a＋W4r）×100（2）償付能力償付能力是小微企業可以償還債務的能力。我們用現金債務總額比c、流動比率l、資產負債率ral和速動比率rq來衡量小微企業的償債能力。Cv＝W（1c＋W2l＋W3ral＋W4r）q×100（3）成長能力小微企業成長能力分析用于考察小微企業通過逐年收益增加或通過其他融資方式獲取資金擴大經營的能力，反映了小微企業未來的發展前景。用總資產增長率ra和營業收入增長率rp來表示小微企業的成長能力指數。Cg＝W（1ra＋W2r）p×100（4）合作伙伴數量我們將過去一年內與該小微企業簽訂合作、業務合同的企業數量作為小微企業的合作伙伴數量。（5）關系維度社會資本關系維度社會資本的大小取決于情感緊密性、關系的時間量、熟識程度（相互信任）以及交互服務（Shaoetal．2019）。Pham和Tala－vera（2018）的研究表明，關系維度社會資本有助于小微企業獲取融資，且與政府官員和其他商業人士關系密切的小微企業能夠獲得的融資期限更長。X5＝情感親密關系獲得的融資公司獲得總融資（6）關于報表質量的新聞報道數量Tsai等人（2016）研究表明新聞報道的數量和負面情感會提升債務發行人的信用風險，所以我們用過去一年內公開平臺對小微企業報表質量的負面新聞報道數量來衡量。（7）描述借款的詞語數量Iyer等人（2015）利用借款描述文本中的詞語數量表示文本長度，并指出文本長度有助于預測客戶的信用風險。實證表明，語言具體程度與信用審核通過率和如約還清率均呈顯著正相關關系；語言情感積極程度與信用審核通過率呈顯著正相關關系，與如約還清率呈顯著負相關；而語言難讀程度、語言長度與信用審核通過率和如約還清率均呈顯著負相關關系。（8）客戶人格詞匯數量描述客戶人格的正面形象詞匯數量越多，客戶形象越容易確立，一定程度上能夠降低信用風險。我們將這八個指標按性質歸為傳統指標和媒體軟信息指標兩類，以此作為二級指標。小微企業信用評價指標體系如圖1所示。

2．2數據歸一化

由于8個三級指標維度不同，數據不能直接進行比較，所以我們對其進行標準化處理。在這8個指標中，有成本型指標，其數值越高表示信用水平越低；也有效益型指標，其數值越高表示信用水平越高，為此我們采用不同的標準化方法。如果是成本型指標，則：Xij＝Xmaxj－XijXmaxj－Xminj如果是效益型指標，則：Xij＝Xij－XmaxjXmaxj－Xminj

3確定指標權重

3．1利用熵權法求三級指標權重

熵權法是一種客觀賦權方法，當指標的變異程度越小時，其反映的信息量越少，所以對其賦權也就越低。我們選取10家不同領域并且信用程度差異較大的小微企業作為此次賦權的樣本，與8個指標構成一個標準化的矩陣：槇Z＝槇z11…槇z1m槇zn1…槇z熿燀燄燅nm然后計算概率矩陣，其中每一個元素Pij為：Pij＝槇zij∑ni＝1槇zij對于第j個指標而言，其信息熵的計算公式為：ej＝－1lnn∑mi＝1pijlnpi（）jj＝1，2，…，（n）信息效用值djdj＝1－ej將dj進行歸一化，得到每個指標的熵權：Wj＝dj∑nj＝1dj（j＝1，2，…，n）經過計算得到8個指標的權重，如表2所示。從圖中可以看出，小微企業的盈利能力、償付能力和合作伙伴數量對其信用水平的評價有較大影響，而新聞報道和公司報表信息的影響較小。在搜集信息的過程中，我們發現關于小微企業的新聞報道數量較少，再加上其報表通常不對外公示，外界通過這一渠道可獲得的信息較少，導致該指標所占權重較低。

3．2利用層次分析法求二級指標權重

由于該信用評價體系二級指標較少，所以我們采用層次分析法來計算權重。我們收集企業信用領域和公司高管對于傳統指標Ic和媒體軟信息指標Im的重要性程度的評價，構造判斷矩陣，進行一致性檢驗之后，我們得到了二級指標的權重：Ip＝0．631·Ic＋0．369·Im從權重數值來看，專家和高管普遍認為傳統指標對評定小微企業信用水平的影響更大，這也符合目前的現實情況———媒體軟信息為信用評價提供了企業主和社會層面的多維度信息，但由于經濟因素居于主導地位，所以媒體軟信息指標對于信用評價只能起輔助作用。

4確定信用等級

我們已經建立了小微企業信用評價體系，以此可以計算出小微企業的信用指數，但僅根據信用指數無法直觀地判斷信用程度，為了彌補這一缺陷，此次研究利用K均值算法將信用水平劃分為好、中、差三類。我們仍然將上述選取的10家小微企業作為樣本，以S（ck）表示排序中心，排序中心之間距離的平方和表示為：S（ck）＝∑xi∈ck‖xi－μk‖2需要保證：min＝∑3k＝1∑20T＝1dki‖xi－μk‖2s．t．dki＝1xi∈ci0xic｛i對10家小微企業的數據進行聚類，計算出兩個聚類中心，聚類中心的指標均值就是三個信用水平等級的信用指數邊界值。5基于媒體軟信息的流動性對模型進行改進媒體軟信息具有流動性，變化速度較快，為了提高信用評價的準確性，需要及時更新數據，為了節省時間成本，可以在模型中引入變化趨勢因子y，y受到指標變化率的影響，當y＞0時，表示指標有增長趨勢；當y＜0時，指標有下降趨勢；y＝0是，指標無變化。此外，信息具有實效性，越臨近當下的信息效用越大，可以采用最小方差法確定模型的時間權重，提高對近期數據的重視程度。

作者:鞠云 陳佳怡 劉丹 梁坤 單位:安徽大學商學院