基于PCA的中小企業財務綜合評價模型構建——銀行信用評價視角

金陵科技學院 潘家芹

一、引言

隨著改革開放的不斷深入，我國中小企業在國民經濟中的地位和作用日益顯現，已成為改革開放、經濟發展、科技創新的主力軍和增加就業的主渠道。但在其發展過程中也面臨著許多困難和問題，其中以資金匱乏、融資難最為突出，已經成為制約其發展的最大瓶頸，引起了全社會的關注。

我國中小企業整體素質不高，規模小，積累意識差，內源融資潛力有限。外源融資中，我國股票、債券融資有著嚴格的準入制度，中小企業很難達標，所以銀行貸款便成為我國中小企業最主要的外源融資方式。銀行等金融機構由于缺乏科學的信用評價工具，難以準確地評估貸款風險，對中小企業貸款普遍持謹慎態度，采取“惜貸”甚至“恐貸”策略，所以，我國中小企業實際從銀行獲得的貸款非常有限，占全國企業總數99%的中小企業僅獲得全國貸款總量的不到20%，這與中小企業在國民經濟中的重要地位極不相稱。

可見，我國中小企業融資難就難在“信用”上。要提高中小企業信用水平，一方面要靠其自身的努力，另一方面要有一套專門針對中小企業的信用評價體系，以客觀公正地評價中小企業信用情況。所以，加強中小企業信用制度建設，特別是信用評價制度建設，構建專門針對中小企業的信用評價指標體系和模型，是解決融資難的有效途徑之一。

二、中小企業信用評價建設意義及指標體系

（一）中小企業信用評價建設的意義 國外信用評價起步早，已形成了完善健全的信用評價體系，這些評價體系是在發達的市場經濟和完備的信用記錄的背景下形成的，不適合于我國國情。我國信用評價起步較晚，在最近十幾年才得到較快發展。國家財政部、銀行等部門都制定了相應的企業信用評價體系，但還不夠完善，存在諸多不足之處，如在指標設置上，偏重盈利能力分析，而忽視償債能力、現金流量分析；偏重對歷史財務數據的靜態分析，忽視動態分析；在評價方法上，仍采用傳統的評分法，帶有較強的主觀性和隨意性。而且我國現行的信用評價體系是針對國有大型企業的，不適用于廣大中小企業。不同規模的企業使用一樣的評價標準，必然會使中小企業信用被低估，加劇中小企業融資難的問題。近年來國內學者也進行了中小企業信用評價方面的研究，但還沒有形成共識。

中小企業信用受眾多因素的影響，有財務因素，也有非財務因素，其中財務因素是主要因素、決定性因素。本文重點從財務因素方面構建中小企業信用評價指標體系和綜合評價模型，力圖對中小企業信用評價做一些改進，幫助銀行客觀公正地評估中小企業貸款風險，以解決中小企業融資難的問題。

（二）中小企業財務評價指標體系 信用即償還到期債務的能力，本文緊扣償債能力構建中小企業財務評價指標體系，從償債能力、盈利能力、營運能力、現金流量和發展能力五個方面，層層深入地剖析中小企業的信用能力，以準確地判斷和預測中小企業的信用水平。償債能力是信用評價的核心問題，具體選取流動比率、速動比率、資產負債率三項指標；盈利能力是償債能力的基礎，具體選取銷售毛利率、凈利潤率和凈資產收益率三項指標；營運能力是企業償還到期債務的保障，具體選取應收賬款周轉率、存貨周轉率和總資產周轉率三項指標；現金流量是企業償還債務的最直接來源，具體選取現金流動負債比率、營業收入現金比率和資產現金比率三項指標。中小企業多處于成長期，評價其信用情況時應動態地、發展地看其償債能力，應重視發展能力的分析。發展能力是企業償還債務的潛力，具體選取營業收入增長率、凈利潤增長率、總資產增長率三項指標。此外，考慮到我國中小企業的特點，在現行的企業信用評價指標體系的基礎上刪除對中小企業信用評價不利的項目，如企業規模等。基于此，構建中小企業財務評價指標體系見表1。

表1 中小企業財務評價指標體系

本文構建的中小企業財務評價指標體系具有如下特點：結構更嚴謹，條理更清晰；能充分體現我國中小企業的特點，突出中小企業的成長性；既注重歷史財務數據的分析，又注重發展能力的分析，做到靜態分析與動態分析相結合，可以更準確地預測中小企業未來的償債能力，提高信用評價的準確性，為銀行融資決策提供準確可靠的依據。

上述指標體系是一個多層次的復雜體系，需要構建綜合評價模型，以綜合反映中小企業的財務狀況。傳統的信用分析中通常是由評價人員根據經驗賦予各指標相應的權重，具有很大的主觀性和隨意性，會影響評價結果的準確性和客觀性。綜合考察各種權重確定方法和本文所構建的中小企業財務評價指標體系的特點，本文采用主成分分析法（PCA）確定財務指標的權重，以避免了外界人為因素的干擾。

三、基于PCA的中小企業財務綜合評價模型構建

（一）研究樣本的確定 上市公司的財務制度比較規范，信息透明度較高，所以本文選取在中小板上市的中小企業，選取其中的行業集中度最高的制作業企業作為研究對象。按照我國的中小企業標準，從2007年前上市的202家中小企業中選取30家作為本文的研究樣本，見表2：

（二）原始數據收集 借助大智慧軟件，收集上述30家中小企業的2008年~2010年財務數據，計算這三年的平均數，作為本文的研究數據，以消除偶然性因素的影響，保證企業信用評價結果的準確性。

表2 本文的研究樣本（30家上市中小企業）

分析前先對原始數據進行預處理。資產負債率是逆指標，做倒數處理，將其轉化為正指標；流動比率和速動比率是適度型指標，但中小企業的流動比率和速動比率指標一般都不達標，所以把它們也算作是正指標；其余都是正指標。

（三）檢驗分析 本文中的指標都是定量指標，可采用主成分分析法進行綜合；是否適合主成分分析，需要進行KMO檢驗和Bartlett球度檢驗。

（1）相關性分析。本文將預處理后的財務數據運用SPSS軟件進行KMO檢驗和Bartlett球度檢驗，SPSS運行結果見表3。由表3可知，KMO=0.624，說明變量之間呈現較強的線性相關關系；Bartlett球度檢驗的概率p接近于0，說明各指標的相關矩陣不是單位矩陣，檢驗結果表明適合進行主成分分析。

表3 KMO檢驗和巴特利特球度檢驗

（2）方差分析。根據SPSS運行結果中的碎石圖：前五個主成分的特征值較高，對解釋原有變量的貢獻較大，之后的主成分可忽略。根據方差分析表（表4），提取5個主成分能解釋原有變量的87.040%；因子旋轉后，累計方差基本不變，卻重新分配了各主成分的方差貢獻率，這樣更方便解釋各主成分的含義，說明提取5個主成分進行主成分分析的效果是理想的。

表4 各主成分解釋原始變量總方差的情況表

（3）因子分析。根據旋轉后的因子載荷矩陣（表5）可對各主成分的含義進行解釋。F1中的系數較大的都是盈利能力指標，因此，把F1解釋為盈利能力主成分；同理，依次把F2、F3、F4、F5分別解釋為償債能力、現金流量、發展能力和營運能力主成分，與本文構建的評價指標體系的五個方面是一致，表明主成分分析的效果是理想的。

根據SPSS運行結果中的主成分得分系數矩陣（表6），得寫出各主成分的得分函數Fi；以方差貢獻率為權數，對Fi進行加權平均得到中小企業財務綜合評價模型。

各主成分得分函數：

表5 旋轉后的因子載荷矩陣

表6 主成分得分系數矩陣

其中：Fi為各主成分得分函數；ai為方差貢獻率。

（4）綜合評價。用構建的中小企業財務綜合評價模型對各個樣本單位進行財務綜合評價，得出財務綜合評價得分，得到30家中小企業財務綜合評價排名，見表7：

表7 30家上市中小企業財務綜合評價排名表

五、結論

本文從我國中小企業融資現狀分析入手，得出中小企業融資難就難在“信用”上。加強中小企業信用制度特別是信用評價制度建設是解決融資難的有效途徑之一。從信用影響因素出發，重點從財務因素方面構建專門針對中小企業的信用評價指標體系，并采用主成分分析法（PCA）構建中小企業財務綜合評價模型，解決了我國現行的信用評價中對不同規模企業使用同一標準、造成對中小企業不公的問題，對解決中小企業融資難的問題有著積極的現實意義。

［1］李毅中：《十一屆全國人大常委會第十二次會議報告》，《中國新聞網》2010年3月5日.

［2］劉建勇：《我國中小企業融資結構研究綜述》，《生產力研究》2009年第4期。

［3］譚中明：《中小企業信用評價體系研究》，《學術論壇》2009年第5期。