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摘要：加強企業信用監管是推動治理能力現代化的有效措施，財務視角下的建筑施工企業信用是監管的重點內容。構建基于財務視角的建筑施工企業信用評價指標體系，以我國20家上市建筑施工企業為研究對象，運用投影尋蹤法對其信用進行了評價，為監管部門監管建筑施工企業信用提供了重要的參考依據。實證分析結果表明，對建筑施工企業信用有著較大影響的是盈利能力，其次為成長能力和營運能力，而償債能力影響較小；根據建筑施工企業信用投影值分布可以實現信用等級劃分。

關鍵詞：財務信用；投影尋蹤；建筑施工企業；信用評價

0引言

2019年6月，國務院總理李克強主持召開國務院常務會議，部署加快建設社會信用體系構建相適應的市場監管新機制，會議指出加強信用監管是基礎，是健全市場體系的關鍵，可以有效提升監管效能。目前，國內外學者對于企業信用評價研究，主要集中在利益相關者、政府監管、財務、供應鏈金融4個視角[1-4]。財務視角下的建筑施工企業信用評價核心是財務信用，對建筑施工企業的可持續發展有著重要影響，也是監管部門的重點監管內容。財務信用通常是指企業對外提供反映企業財務狀況的財務會計報告，為財務信息需求者的經營決策提供有力的財務信息支持[5]。監管下的財務信用是指監管部門對收集的企業財務信息，通過建立評價指標體系和評價模型開展評價和分類，按照評價和分類結果對企業采取激勵和懲罰措施。構建建筑施工企業財務信用評價指標體系，選取20家建筑施工企業上市公司作為樣本，運用投影尋蹤法對其財務信用水平進行分析評價，為監管部門的監管提供重要的參考依據。

1構建建筑施工企業信用評價指標體系

影響建筑施工企業的財務信用的因素主要包括企業償債能力、營運能力、盈利能力、成長能力這4個方面。在財務視角下，借鑒相關學者的研究成果[6-8]，選取20個既能反映建筑施工企業財務狀況，又是監管部門的重點監管的指標，構建基于財務視角的建筑施工企業信用評價指標體系（如表1所示）。

2建筑施工企業信用評價模型

投影尋蹤方法是1974年首先由Friedman[9]提出的一種屬于直接由樣本數據驅動的處理高維數據的探索性數據分析方法，該方法通過把高維數據向低維子空間投影，在低維子空間上尋找能夠反映原始高維數據結構或特征的最佳投影方向，進而分析和研究高維數據。投影尋蹤法直接由樣本評價指標數據驅動，可避免人為主觀因素的影響，從而使得評價分析更為客觀準確。其計算步驟[10]如下。步驟1：由于各指標數據量綱不同，為了消除這種影響，分別對正向指標和適度指標進行預處理[11]。其中，首先對適度指標進行正向化處理，再對指標數據進行歸一化處理。設各評價指標數據樣本集為｛x*（i,j）|i=1~n;j=1~p｝，x*（i,j）為第i個樣本第j個評價指標值，n,p分別為樣本容量和指標數目。正向指標為：x（i,j）=［x*（i,j）-xmin（j）］/［xmax（j）-xmin（j）］（1）適度指標為：x（i,j）=1/［1+|x*（i,j）-A|］（2）式中：xmin（j）、xmax（j）分別為第j個指標的最小值和最大值；x（i,j）為預處理后的第i個樣本第j個評價指標值；A為適度值。步驟2：構造投影指標函數。將p維數據綜合成以a=｛a（1）,a（2）,…,a（p）｝為投影方向的一維投影值z（i）。z（i）=∑pj=1a（j）x（i,j）（i=1~n）（3）式中：a為單位長度向量，投影指標函數Q（a）可表示為：Q(a)=SzDz（4）（5）（6）式中：Sz為投影值z（i）的標準差；Dz為z（i）的局部密度；k為投影方向上投影值z（i）的期望；R為局部密度的窗口半徑，一般取0.1Sz；r（i,j）表示樣本之間的距離，r（i,j）=|z（i）-z（j）|；u（R-r（i,j））為單位階躍函數，當R-r（i,j）≥0時，其函數值為1，而當R-r（i,j）＜0時，其函數值為0。步驟3：采用實數編碼加速遺傳算法[12]優化投影指標函數。實數編碼加速遺傳算法可以優化投影尋蹤模型中狀態變量指標的最佳投影方向，克服了傳統遺傳算法的二進制編碼的缺點，使算法的尋優性能更強。在給定各評價指標樣本集的情況下，投影指標函數Q(a)改變則投影方向a也會跟著改變，當Q(a)取得最大值時所對應的投影方向就是最大可能暴露高維數據某類特征結構的投影方向。因此，可通過最大化Q(a)來尋找最佳投影方向。maxQ(a)=SzDzs.t.∑pj=1a2(j)=1｛（7）步驟4：分類。把由步驟3求得的最佳投影方向a*代入式（3）后可得各樣本的投影值z*（i），對比分析z*（i）值的大小，把z*（i）值的差異水平作為分類依據，z*（i）值相近的則分為一類。

3基于財務視角的建筑施工企業信用評價實證分析

3.1樣本數據來源及模型應用

選擇20家上市建筑施工企業為樣本，指標數據均來自于銳思金融研究數據庫。采用Matlab進行運算，表1中C1和C2為適度指標，其適度值分別為1和2，其余指標均為正向指標。相關參數取父代初始種群規模N=400，交叉概率PC=0.80，變異概率Pm=0.20，優化個體數目n=20，加速次數為7。首先通過式（3）~式（7）對預處理后數據進行運行，得出最佳投影方向a*；再將a*代入式（3）得投影值z*（i）；最后將z*（i）進行分類。

3.2實證結果

3.2.1評價指標的最佳投影方向。采用投影尋蹤模型計算得出的二級評價指標最佳投影方向及排序如表2所示。Sz=｛∑ni=1［z（i）-k］2/（n-1）}0.5Dz=∑ni=1∑nj=1［R-r（i,j）］u［R-r（i,j）］3.2.2樣本企業信用投影值及分類。20家建筑施工企業的信用投影值計算結果如表3所示。將樣本企業信用投影值繪制成直觀的散點圖（如圖1），該圖可以更清楚地反映樣本企業信用投影值的分布狀況。根據投影值z*（i）分布情況劃分建筑施工企業信用等級，把投影值相近的劃分為同一等級。將建筑施工企業信用劃分為1、2、3三個等級，其中z*（i）∈［2,2.5）等級為1，z*（i）∈［1.5,2）等級為2，z*（i）∈［1,1.5）等級為3，劃分等級結果如表4所示。

3.3實證結果分析

（1）指標的最佳投影方向值越大，則該指標對建筑施工企業信用分類的影響程度越大。由表2可知，最佳投影方向最大值和最小值分別為0.3707和0.0974，說明A1對建筑施工企業信用影響最大，而B3對建筑施工企業信用影響最小。A1、D3、D2、A5、A6、A4這6個指標的最佳投影方向均在0.26以上，其中A1、A4、A5、A6均屬于盈利能力，表明盈利能力是影響建筑施工企業信用的關鍵因素。求二級指標的最佳投影方向平方和得到一級指標所占權重，一級指標A、B、C、D所占權重分別為0.4617、0.1633、0.0321、0.3429，再次表明盈利能力是影響建筑施工企業信用的關鍵因素。盈利能力對建筑施工企業的信用水平影響較大，是建筑施工企業生存力的保證和信用提升的源泉。（2）如表4所示，企業編號為Q1、Q2、Q10的建筑施工企業信用等級較好，這歸因于其盈利能力較好，而企業編號為Q7、Q8、Q9、Q12、Q14、Q15、Q17、Q18、Q19的建筑施工企業信用等級較差，說明其盈利能力有待提升。企業的盈利能力越強，表明該企業的信用水平相對越好，企業盈利能力的好壞，很大程度上影響了企業的信用水平。（3）信用等級較高的建筑施工企業，監管部門可適當減少對其監管力度，在政策上給予支持；信用等級為中等的建筑施工企業，監管部門應對其進行正確的引導，使企業朝著更高的信用等級發展；而信用等級較差的建筑施工企業應作為監管部門的重點監管對象，并進行適當的市場準入限制和懲罰。（4）在這20家建筑施工企業中，只有3家企業的信用等級為1，說明總體上建筑施工企業信用處于一般水平，有待提升和發展。監管部門應加大對建筑施工企業信用的監管力度，進一步推動建筑施工企業信用建設，從而提升建筑施工企業信用水平。

4結論

在財務視角下構建了建筑施工企業信用評價指標體系，運用投影尋蹤法對20家上市建筑施工企業信用進行了評價，識別了影響建筑施工企業信用的關鍵因素，根據建筑施工企業信用投影值分布對其信用等級進行劃分。研究發現，基于財務視角的建筑施工企業信用評價指標對企業信用影響程度依次為盈利能力＞成長能力＞營運能力＞償債能力，盈利能力是影響建筑施工企業信用的關鍵因素。

作者:李楊 馬錫媛 段東凝 單位:華北理工大學建筑工程學院