數字經濟背景下中小企業信用評價體系建設研究

(遼寧經濟職業技術學院 遼寧 沈陽 110122)

如何以數字經濟發展為契機，進一步推進數據密集的信用評價的跨越式發展，是當前我國中小企業信用評價體系建設中亟須解決的重要問題。

一、中小企業信用評價體系的模式選擇

發達國家主要有三種比較成熟的企業信用體系模式。美國的民營模式以市場機制調節企業運作，市場效率高，服務范圍廣，又可使征信機構保持獨立性。歐洲的公共征信模式主要由中央銀行的一個部門建立，政府出資但不以贏利為目的，并強制全體參與，能迅速建立起企業信貸數據庫。日本的會員制模式兼具私營征信機構產權明晰和公立征信機構非營利性特征，強調會員間的信息共享，重視征集中小企業的非財務數據信息。

我國征信業初步形成了“政府主導與市場化相結合”的多元化格局。國務院發布的《社會信用體系建設規劃綱要(2014—2020年)》強調，社會信用體系建設要政府推動、社會共建。因此，我國企業信用體系的模式選擇，探索一條“政府和私營征信機構合作”的道路：由政府提供基礎信息，以彌補私營征信機構建立初期的信息劣勢；由私營征信機構負責信息的集成、分析、信用產品的設計、推廣等；最后政府負責對信息使用和征信機構進行監管。

二、我國中小企業信用體系現存的問題

(一)數據分割嚴重

我國政府各部門分別掌握著企業各類數據信息，如稅務部門有企業的財務數據和納稅數據、社保勞動部門有企業的社保數據和勞資數據等等。很多部門數據實現了電子化存儲，也相當詳盡和規范，但這些數據僅限在各部門內部查詢和使用，不能跨部門共享，更不能向征信機構提供，使各部門數據不能有效率的用于中小企業企業信用評價。另外，各部門數據缺乏統一的編碼基礎，數據集成難度大，完整性、連續性還有待進一步提高。這都使各部門收集的數據不能有效利用，難以對企業的信用情況進行有效評價。

(二)中小企業數據缺乏

信息不對稱是中小企業融資困難的主要原因，要解決這一問題，需建立中小企業征信體系，并進行信用評級。目前，我國中小企業的信用數據沒有公開的信息獲取途徑，即使在數據較為詳盡的政府部門，大多數數據庫包括的企業都是大中型規模的企業，中小企業卻游離于信用數據之外，嚴重制約了互聯網金融與普惠金融的發展。

(三)信用評級機構間存在過度競爭

雖然我國有不少商業化運作的征信和評級公司，但征信業務品種和市場結構受政策影響較大。在成熟的市場經濟中，授信機構必須是獨立的經濟主體，必須按市場規則運作，獨立承擔風險并獲取收益。各類資信評級機構處于過度競爭的狀態，市場競爭秩序混亂，產品質量參差不齊，給征信業的發展帶來極大的負面影響。

三、數字經濟時代下的中小企業信用體系建設

(一)跨部門數據集成

數據集成可依靠地方行政力量打通各部門壁壘，把各部門數據以現有的存儲方式提交到專門的數據處理機構進行匯總。由于各部門數據結構不同，需要由專業數據處理機構對各部門提供的數據進行程序清理和人工清理，制作成統一的數據讀取格式。其中，企業的股東(投資人)、高管、負責人等自然人的個人信用數據也應納入統一數據庫，作為反映企業信用狀況的一個重要方面。數據傳輸采用SSLVPN提供基于身份驗證的安全控制和數據加密技術，將各政府部門的企業數據傳輸到專門授權的應用服務器，建立統一的數據庫。

(二)厚數據抽樣調查

厚數據是指樣本數量不大但涵蓋的信息維度眾多的數據。通過對已有的中小企業進行抽樣調查，可獲得厚數據。厚數據抽樣調查以中小企業為主要對象，作為對大數據的重要補充。具體數據內容包括小微企業的生產、經營、管理、融資、資金使用、并購、資本運作、用工、人力資本、研發、創新、風險、法律、運營環境等。如果能將厚數據與大數據相結合，不僅能反映企業過去的情況，還能對未來的成長性、風險性進行預測。

(三)信用評價體系建立

完善的中小企業信用體系將由描述性信用信息、分析性信用信息和評級性信用信息三個部分構成。描述性信用信息主要是對影響企業信用的負面信息進行報告。分析性信用信息是基于大數據和厚數據整合的企業數據庫利用統計學、計量經濟學、數據挖掘等方法，對各類數據進行因素分析、建模、預測等，用以評估企業的成長性和風險性。評級性信用信息不僅以企業的定量數據作為基礎，還包含企業的各類定性數據，力求多維度、高質量地反映企業的信用狀況，為投資者、交易關聯方和監管者提供最方便的信用信息。