基于物元分析的施工企業信用評級模型研究

楚秀娟　裴依菲

[摘要]近年來，大量的失信現象嚴重地影響了建筑業的健康發展，施工企業作為建筑市場的重要主體，建立完善的信用評級體系是非常有必要的。文章通過建立施工企業信用評級指標體系，利用物元分析的方法，建立施工企業信用評級模型，實例分析表明該評級模型可以較好地給出施工企業的信用等級，為施工企業信用評級提供了一種新的方法。

[關鍵詞]物元分析；施工單位；信用評級

[DOI]1013939/jcnkizgsc201537121

近年來，我國漸漸開始重視建筑業的信用體系問題， 2014年8月22日，中國施工企業管理協會在京召開“貫徹落實國務院《社會信用體系建設規劃綱要（2014—2020）》動員會”，并正式啟動了“中國工程建設企業信用體系建設平臺”。施工企業由于信息的不對稱，大大地增加了建筑市場的交易成本；另外，制度的缺失導致建筑市場的各種失信現象的產生，像質量安全事故和腐敗事件頻頻發生，買標、串標、掛靠投標的現象嚴重，還有拖欠農民工工資、材料設備款等現象的存在。有研究表明，在征信發達的國家，這些問題可以得到更好的解決。一方面，從建筑業本身的特殊性來說，建筑市場涉及領域廣、交易數額大、生產周期長、可變因素多，建筑交易行為在產品生產之前即行開始，從某種意義上講是一種期貨交易[1]。另一方面，建筑產品的長期資產需求量大，財務杠桿高，并且主要以銀行借貸為主。這些特點決定了構建我國施工企業信用評級的重要性和必要性。現今的施工企業信用評級都是以打分為主，沒有相對應的模型，而物元分析模型作為一種多屬性的評價方法，應用到施工企業信用評級，簡單方便且結果合理。

1施工單位信用評級指標體系

本文在傳統的信用評級體系評價指標分析的基礎上，結合施工企業的特點，借鑒中國建設銀行企業信用評級體系[2]和中國工商銀行建筑安裝企業信用等級評定標準[3]，以及部分省市關于施工企業評級內容和評級標準，首先進行了指標的篩選，并對相關性較強的指標進行優化，建立了施工企業的信用評級指標體系，共6個一級指標和26個二級指標，如表1所示。

23確定各指標的權重系數

根據表1建立的施工企業信用評級指標體系，本文采用層次分析法確定各指標的權重ai，即每個評價指標Ci對評價對象R0的重要程度。首先通過問卷調查和專家調查確定判斷矩陣，然后通過Matlab計算判斷矩陣的特征向量，對判斷矩陣進行一致性檢驗，最后得到的權數如表2所示，其中[DD（]n[]i=1[DD）]ai=1。

24確定關聯度

使用初等關聯函數，計算關聯度，最后確定待評估單元屬于各等級的綜合關聯度，進行評價。各待評價對象各指標ci關于信用等級j的初等關聯函數計算如式（4）所示：

3實例計算

本文選取一家一級施工企業，該企業在銀行的信用等級記錄是AA級（最高信用等級是AAA級），根據搜集到的企業基本情況和近三年的財務報表進行具體的分析。

31確定待評施工企業物元

對于該施工企業，根據搜集到的資料，確定表1中每個指標的數據。其中定性的指標是根據該企業員工的調查問卷打分加權計算得到，具體是從每個部門抽取1～3個人進行調查，總共30份問卷進行分析，財務指標大部分是根據近三年的財務報表數據加權得到，另外有的數據采取的是最近一年的數據。然后根據式（1）得到該施工企業的評級物元，如式（6）所示。

32確定經典域和節域

依照表1的指標體系，確定施工企業信用等級的每個指標的量值。本文劃分每個等級量值依據2014年安徽省評級內容和評分標準的文件以及中國工商銀行建筑安裝企業信用等級評定標準[4]，同時計算了20家上市施工企業的財務指標，以中位數來確定財務財務指標的量值范圍。得到施工企業信用等級的經典域如式（7）所示，共分為5個等級。同時也確定了節域如式（8）所示。

33確定綜合關聯度

本文用EXCEL列表計算綜合關聯度。首先根據初等關聯函數式（4）計算待評施工企業每個信用評級指標關于不同信用等級的關聯度。然后結合表2中各指標的權重，由式（5），得到該施工企業的信用關于不同信用等級標準的綜合關聯度，結果如表3所示。

34評定信用等級

根據表3的結果和上述的評定標準，Kj（xi）=maxKj（R0）=0012896，且0< Kj（xi）<1時，對應標準對象的要求。最終可以得到該施工企業的信用等級是AA，即該施工企業生產經營達到一定的經濟規模，有很強的市場競爭力和很好的發展前景，管理水平先進，償債能力很強，在建筑市場交易中有良好的記錄。

4結論

本文建立了施工企業信用等級物元評價模型，證明了物元分析方法應用在施工企業信用評級的可行性，從而為施工企業的信用評級提供了一種新的評價方法，并通過實際算例表明了該模型的合理性。案例中的施工企業在本文的物元模型中得到的信用等級是AA，基本符合該施工企業在銀行的信用等級。物元模型合理簡易，實用性強，其中的定量計算也可以編程，由計算機進行處理，更加方便。本文樣本數據的不足有可能導致經典域的劃分不精確，進而導致模型計算結果的誤差，這一點在以后的研究中可以做進一步改善。

參考文獻：

[1]劉軼群基于系統動態學的建筑市場信用機制研究[D].哈爾濱：哈爾濱工業大學，2010

[2]中國建設銀行企業信用評級體系[R].

[3]中國工商銀行建筑安裝企業信用等級評定標準[R].

[4]李力信用評級[M].北京：知識產權出版社，2010：79-83

[5]蔡文物元模型及其應用[M].北京：科學技術文獻出版社，1994

[6]董文艷基于物元分析法的業主方索賠風險評價研究[D].沈陽：沈陽建筑大學，2012：39-40