我國高技術(shù)企業(yè)信用風險地區(qū)差異識別分析

摘要:為有效識別我國高技術(shù)企業(yè)信用風險的地區(qū)差異，從借款人信用等級轉(zhuǎn)移的角度，遵循CreditMetrics模型的基本假設(shè)和風險識別的前瞻性要求，構(gòu)建基于Markov鏈的高技術(shù)企業(yè)信用風險地區(qū)差異識別系統(tǒng)，以高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司為例，對我國東、中、西部地區(qū)高技術(shù)企業(yè)信用風險差異進行實證分析。結(jié)果顯示，我國高技術(shù)企業(yè)信用風險在東、中、西部之間存在較為明顯的地區(qū)差異，呈現(xiàn)出東部地區(qū)顯著低于中、西部地區(qū)，中部地區(qū)略低于西部地區(qū)的總體特征。

關(guān)鍵詞:高技術(shù)企業(yè);信用風險;地區(qū)差異;Markov鏈;信用轉(zhuǎn)移矩陣

中圖分類號:F830.5 文獻標識碼:B

我國地域遼闊，地區(qū)間經(jīng)濟發(fā)展不平衡，地方政府管理能力、金融市場發(fā)展水平和社會環(huán)境均存在一定的差異，導致不同地區(qū)債務(wù)人的整體償債能力和償債意愿也具有差異性[1]。高技術(shù)企業(yè)是研究開發(fā)為社會提供高科技含量的產(chǎn)品與服務(wù)、以迅速的技術(shù)進步為標志的特殊類型的現(xiàn)代企業(yè)，與傳統(tǒng)企業(yè)相比，高技術(shù)企業(yè)在技術(shù)成果轉(zhuǎn)化時的一個顯著特點是具有更高的不確定性，即高風險、高收益，這種不確定性在一定程度上加劇了信息非對稱性的影響，從而導致高技術(shù)企業(yè)面臨融資障礙[2]。對高技術(shù)企業(yè)信用風險的地區(qū)差異進行有效識別，可為商業(yè)銀行制定科學的區(qū)域信貸政策提供依據(jù)，可在一定程度上擴大高技術(shù)企業(yè)融資，促進高技術(shù)產(chǎn)業(yè)持續(xù)、健康發(fā)展。

目前，國外相關(guān)研究主要集中于國家信用評級[3]，較少研究一國國內(nèi)的信用風險地區(qū)差異。而國內(nèi)相關(guān)研究尚處于探索階段。馬九杰等(2004)[4]運用Logistic模型對山東、山西、陜西三省縣域中小企業(yè)貸款違約的影響因素進行了實證分析，結(jié)果顯示，企業(yè)所在地域的經(jīng)濟發(fā)展水平越高，則企業(yè)貸款的信用風險越小。葉曉可等(2006)[5]對溫州地區(qū)某商業(yè)銀行不良貸款違約損失率結(jié)構(gòu)特征進行了描述性統(tǒng)計分析，結(jié)果表明，違約損失率與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展程度負相關(guān)。張文鋒(2007)[6]基于2004年某商業(yè)銀行不良貸款率的區(qū)域數(shù)據(jù)，運用因子分析和聚類分析將我國31個省、自治區(qū)和直轄市劃分為7個信用類別。上述研究從一個側(cè)面反映了企業(yè)信用風險地區(qū)差異性的存在，為本文的研究提供了實證依據(jù)。但現(xiàn)有文獻中尚缺乏關(guān)于企業(yè)，特別是高技術(shù)企業(yè)信用風險地區(qū)差異識別的研究。J.P.摩根公司和KMV公司(1997)共同開發(fā)的信用度量術(shù)(CreditMetrics)[7]為本文提供了研究方法的啟示。本文將從借款人信用等級轉(zhuǎn)移的角度，遵循CreditMetrics模型的基本假設(shè)和風險識別的前瞻性要求，首先構(gòu)建基于Markov鏈的高技術(shù)企業(yè)信用風險地區(qū)差異識別系統(tǒng);然后，以高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司為例，對我國東、中、西部地區(qū)高技術(shù)企業(yè)信用風險差異進行實證分析，從而揭示我國高技術(shù)企業(yè)信用風險的地區(qū)差異特征。

一、 Markov鏈基本原理

時間離散、狀態(tài)離散的Markov過程稱為Markov鏈，其有關(guān)數(shù)學定義如下[8]:

二、高技術(shù)企業(yè)信用風險地區(qū)差異識別系統(tǒng)

國外有關(guān)研究表明，企業(yè)(或債券)信用等級轉(zhuǎn)移近似滿足Markov性(或無后效性)和時齊性的特征假定[9-12]。由此，基于Markov鏈的高技術(shù)企業(yè)信用風險地區(qū)差異識別系統(tǒng)構(gòu)建步驟如下:

步驟1:建立高技術(shù)企業(yè)信用狀態(tài)空間。由商業(yè)銀行內(nèi)部評級法給出K個信用等級，從而獲得高技術(shù)企業(yè)信用狀態(tài)空間S={1，2，…，K-1，K}。其中1，2，…，K-1均為暫態(tài)，分別代表K-1個信用風險從低到高的信用等級，K為違約等級。假定高技術(shù)企業(yè)從違約等級一步回到任何其它信用等級的概率均為0，則K就為一種吸收狀態(tài)。

三、實證分析

本文以滬深股市中的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司為例，運用前面提出的高技術(shù)企業(yè)信用風險地區(qū)差異識別系統(tǒng)，對我國東、中、西部地區(qū)高技術(shù)企業(yè)信用風險差異進行實證分析。

(一)指標體系與樣本數(shù)據(jù)

本文參照國家財政部統(tǒng)計評價司的企業(yè)績效評價指標體系和中國工商銀行企業(yè)資信評估指標體系，遵循指標選取的系統(tǒng)性、科學性、客觀性、可比性及可操作性等原則，從償債能力、營運能力和盈利能力等三個方面構(gòu)建高技術(shù)企業(yè)信用評級指標體系。該指標體系包括以下12個指標:流動比率、速動比率、資產(chǎn)負債率、利息保障倍數(shù)、存貨周轉(zhuǎn)率、應收賬款周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)報酬率、凈資產(chǎn)報酬率、銷售凈利率、股本報酬率等。

根據(jù)《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》(2008)中的地區(qū)劃分標準，我國東部地區(qū)包括:北京、天津、上海、河北、遼寧、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、廣西和海南等12個省(市);中部地區(qū)包括:山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、等9個省(區(qū));西部地區(qū)包括:四川、重慶、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆等10個省(區(qū))。 本文設(shè)定樣本區(qū)間為2002-2007年，剔除異常數(shù)據(jù)樣本后，共獲得樣本企業(yè)219家，其中，東部地區(qū)樣本企業(yè)134家，中部地區(qū)樣本企業(yè)51家，西部地區(qū)樣本企業(yè)34家。樣本數(shù)據(jù)均來源于國泰安數(shù)據(jù)庫。使用Matlab7.1工具包進行實驗分析。

(二)高技術(shù)企業(yè)信用狀態(tài)空間的構(gòu)建

文獻[15]運用基于投影尋蹤和最優(yōu)分割的企業(yè)信用評級模型，給出了5個信用風險從低到高的信用等級，分別用數(shù)字序號Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ表示。這樣，信用等級Ⅰ-Ⅴ就構(gòu)成了高技術(shù)企業(yè)信用狀態(tài)空間，其中，Ⅰ-Ⅳ級均為暫態(tài)，Ⅴ級假定為吸收態(tài)。信用等級Ⅰ-Ⅴ對應的信用得分區(qū)間及近似違約率見表1，其中近似違約率用某一信用等級中“ST或*ST”企業(yè)占比來表示[15]。

由表1可以看出，從第Ⅰ級到第Ⅴ級，隨著信用等級的降低，近似違約率呈單調(diào)遞增趨勢，即，企業(yè)信用等級越低，其違約概率越大，信用風險越高，這與信用風險管理理論相吻合[16]，由此反映出信用等級劃分的合理性。

(三)一步轉(zhuǎn)移概率矩陣的計算

根據(jù)步驟2，運用文獻[15]中的企業(yè)信用評級模型，分別計算東、中、西部地區(qū)的一步轉(zhuǎn)移概率矩陣，這里的一步是指一年，則一步轉(zhuǎn)移概率矩陣又可稱為一年期信用轉(zhuǎn)移矩陣。計算結(jié)果見表2-表4，其中T=5。

由表5-表7可知，總體而言，從當前時刻出發(fā)，三年后，東、中、西部地區(qū)中信用等級處于Ⅰ-Ⅳ級的高技術(shù)企業(yè)的平均違約概率分別為0.107、0.1616和0.1774，東部地區(qū)比中部地區(qū)低5.46個百分點，中部地區(qū)比西部地區(qū)低1.58個百分點。從商業(yè)銀行信貸實務(wù)角度來看，如果商業(yè)銀行同時向東、中、西部地區(qū)中信用等級處于Ⅰ級和Ⅱ級的高技術(shù)企業(yè)發(fā)放三年期中長期貸款，則三年后，東、中、西部地區(qū)高技術(shù)企業(yè)的平均違約概率分別為0.035、0.0702和0.0952，東部地區(qū)比中部地區(qū)低3.52個百分點，中部地區(qū)比西部地區(qū)低2.5個百分點。綜上所述，我國高技術(shù)企業(yè)信用風險在東、中、西部之間存在較為明顯的地區(qū)差異，呈現(xiàn)出東部地區(qū)顯著低于中、西部地區(qū)，中部地區(qū)略低于西部地區(qū)的總體特征。

四、結(jié)束語

從借款人信用等級轉(zhuǎn)移的角度，遵循CreditMetrics模型的基本假設(shè)和風險識別的前瞻性要求，首先構(gòu)建基于Markov鏈的高技術(shù)企業(yè)信用風險地區(qū)差異識別系統(tǒng);然后，以高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司為例，對我國東、中、西部地區(qū)高技術(shù)企業(yè)信用風險差異進行實證分析，結(jié)果顯示，我國高技術(shù)企業(yè)信用風險在東、中、西部之間存在較為明顯的地區(qū)差異，呈現(xiàn)出東部地區(qū)顯著低于中、西部地區(qū)，中部地區(qū)略低于西部地區(qū)的總體特征。本文的研究對商業(yè)銀行制定科學的區(qū)域信貸政策、擴大高技術(shù)企業(yè)融資具有積極的現(xiàn)實意義。與CreditMetrics模型相同，本文提出的高技術(shù)企業(yè)信用風險地區(qū)差異識別系統(tǒng)的準確性也依賴于兩個關(guān)鍵的假設(shè):第一，所有在同一信用等級內(nèi)的企業(yè)有相同的違約率;第二，現(xiàn)實的違約率等同于歷史的平均違約率。上述假設(shè)與現(xiàn)實存在一定程度的偏離，如何修正這一偏離有待于進一步研究。此外，由于數(shù)據(jù)獲取的困難，本文僅以高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司為例，如能采用商業(yè)銀行信用數(shù)據(jù)進行研究，將提高實證分析結(jié)果的說服力。

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(責任編輯:陳樹明)