基于PCA的中小企业财务综合评价模型构建——银行信用评价视角

金陵科技学院 潘家芹

一、引言

随着改革开放的不断深入，我国中小企业在国民经济中的地位和作用日益显现，已成为改革开放、经济发展、科技创新的主力军和增加就业的主渠道。但在其发展过程中也面临着许多困难和问题，其中以资金匮乏、融资难最为突出，已经成为制约其发展的最大瓶颈，引起了全社会的关注。

我国中小企业整体素质不高，规模小，积累意识差，内源融资潜力有限。外源融资中，我国股票、债券融资有着严格的准入制度，中小企业很难达标，所以银行贷款便成为我国中小企业最主要的外源融资方式。银行等金融机构由于缺乏科学的信用评价工具，难以准确地评估贷款风险，对中小企业贷款普遍持谨慎态度，采取“惜贷”甚至“恐贷”策略，所以，我国中小企业实际从银行获得的贷款非常有限，占全国企业总数99%的中小企业仅获得全国贷款总量的不到20%，这与中小企业在国民经济中的重要地位极不相称。

可见，我国中小企业融资难就难在“信用”上。要提高中小企业信用水平，一方面要靠其自身的努力，另一方面要有一套专门针对中小企业的信用评价体系，以客观公正地评价中小企业信用情况。所以，加强中小企业信用制度建设，特别是信用评价制度建设，构建专门针对中小企业的信用评价指标体系和模型，是解决融资难的有效途径之一。

二、中小企业信用评价建设意义及指标体系

（一）中小企业信用评价建设的意义 国外信用评价起步早，已形成了完善健全的信用评价体系，这些评价体系是在发达的市场经济和完备的信用记录的背景下形成的，不适合于我国国情。我国信用评价起步较晚，在最近十几年才得到较快发展。国家财政部、银行等部门都制定了相应的企业信用评价体系，但还不够完善，存在诸多不足之处，如在指标设置上，偏重盈利能力分析，而忽视偿债能力、现金流量分析；偏重对历史财务数据的静态分析，忽视动态分析；在评价方法上，仍采用传统的评分法，带有较强的主观性和随意性。而且我国现行的信用评价体系是针对国有大型企业的，不适用于广大中小企业。不同规模的企业使用一样的评价标准，必然会使中小企业信用被低估，加剧中小企业融资难的问题。近年来国内学者也进行了中小企业信用评价方面的研究，但还没有形成共识。

中小企业信用受众多因素的影响，有财务因素，也有非财务因素，其中财务因素是主要因素、决定性因素。本文重点从财务因素方面构建中小企业信用评价指标体系和综合评价模型，力图对中小企业信用评价做一些改进，帮助银行客观公正地评估中小企业贷款风险，以解决中小企业融资难的问题。

（二）中小企业财务评价指标体系 信用即偿还到期债务的能力，本文紧扣偿债能力构建中小企业财务评价指标体系，从偿债能力、盈利能力、营运能力、现金流量和发展能力五个方面，层层深入地剖析中小企业的信用能力，以准确地判断和预测中小企业的信用水平。偿债能力是信用评价的核心问题，具体选取流动比率、速动比率、资产负债率三项指标；盈利能力是偿债能力的基础，具体选取销售毛利率、净利润率和净资产收益率三项指标；营运能力是企业偿还到期债务的保障，具体选取应收账款周转率、存货周转率和总资产周转率三项指标；现金流量是企业偿还债务的最直接来源，具体选取现金流动负债比率、营业收入现金比率和资产现金比率三项指标。中小企业多处于成长期，评价其信用情况时应动态地、发展地看其偿债能力，应重视发展能力的分析。发展能力是企业偿还债务的潜力，具体选取营业收入增长率、净利润增长率、总资产增长率三项指标。此外，考虑到我国中小企业的特点，在现行的企业信用评价指标体系的基础上删除对中小企业信用评价不利的项目，如企业规模等。基于此，构建中小企业财务评价指标体系见表1。

表1 中小企业财务评价指标体系

本文构建的中小企业财务评价指标体系具有如下特点：结构更严谨，条理更清晰；能充分体现我国中小企业的特点，突出中小企业的成长性；既注重历史财务数据的分析，又注重发展能力的分析，做到静态分析与动态分析相结合，可以更准确地预测中小企业未来的偿债能力，提高信用评价的准确性，为银行融资决策提供准确可靠的依据。

上述指标体系是一个多层次的复杂体系，需要构建综合评价模型，以综合反映中小企业的财务状况。传统的信用分析中通常是由评价人员根据经验赋予各指标相应的权重，具有很大的主观性和随意性，会影响评价结果的准确性和客观性。综合考察各种权重确定方法和本文所构建的中小企业财务评价指标体系的特点，本文采用主成分分析法（PCA）确定财务指标的权重，以避免了外界人为因素的干扰。

三、基于PCA的中小企业财务综合评价模型构建

（一）研究样本的确定 上市公司的财务制度比较规范，信息透明度较高，所以本文选取在中小板上市的中小企业，选取其中的行业集中度最高的制作业企业作为研究对象。按照我国的中小企业标准，从2007年前上市的202家中小企业中选取30家作为本文的研究样本，见表2：

（二）原始数据收集 借助大智慧软件，收集上述30家中小企业的2008年~2010年财务数据，计算这三年的平均数，作为本文的研究数据，以消除偶然性因素的影响，保证企业信用评价结果的准确性。

表2 本文的研究样本（30家上市中小企业）

分析前先对原始数据进行预处理。资产负债率是逆指标，做倒数处理，将其转化为正指标；流动比率和速动比率是适度型指标，但中小企业的流动比率和速动比率指标一般都不达标，所以把它们也算作是正指标；其余都是正指标。

（三）检验分析 本文中的指标都是定量指标，可采用主成分分析法进行综合；是否适合主成分分析，需要进行KMO检验和Bartlett球度检验。

（1）相关性分析。本文将预处理后的财务数据运用SPSS软件进行KMO检验和Bartlett球度检验，SPSS运行结果见表3。由表3可知，KMO=0.624，说明变量之间呈现较强的线性相关关系；Bartlett球度检验的概率p接近于0，说明各指标的相关矩阵不是单位矩阵，检验结果表明适合进行主成分分析。

表3 KMO检验和巴特利特球度检验

（2）方差分析。根据SPSS运行结果中的碎石图：前五个主成分的特征值较高，对解释原有变量的贡献较大，之后的主成分可忽略。根据方差分析表（表4），提取5个主成分能解释原有变量的87.040%；因子旋转后，累计方差基本不变，却重新分配了各主成分的方差贡献率，这样更方便解释各主成分的含义，说明提取5个主成分进行主成分分析的效果是理想的。

表4 各主成分解释原始变量总方差的情况表

（3）因子分析。根据旋转后的因子载荷矩阵（表5）可对各主成分的含义进行解释。F1中的系数较大的都是盈利能力指标，因此，把F1解释为盈利能力主成分；同理，依次把F2、F3、F4、F5分别解释为偿债能力、现金流量、发展能力和营运能力主成分，与本文构建的评价指标体系的五个方面是一致，表明主成分分析的效果是理想的。

根据SPSS运行结果中的主成分得分系数矩阵（表6），得写出各主成分的得分函数Fi；以方差贡献率为权数，对Fi进行加权平均得到中小企业财务综合评价模型。

各主成分得分函数：

表5 旋转后的因子载荷矩阵

表6 主成分得分系数矩阵

其中：Fi为各主成分得分函数；ai为方差贡献率。

（4）综合评价。用构建的中小企业财务综合评价模型对各个样本单位进行财务综合评价，得出财务综合评价得分，得到30家中小企业财务综合评价排名，见表7：

表7 30家上市中小企业财务综合评价排名表

五、结论

本文从我国中小企业融资现状分析入手，得出中小企业融资难就难在“信用”上。加强中小企业信用制度特别是信用评价制度建设是解决融资难的有效途径之一。从信用影响因素出发，重点从财务因素方面构建专门针对中小企业的信用评价指标体系，并采用主成分分析法（PCA）构建中小企业财务综合评价模型，解决了我国现行的信用评价中对不同规模企业使用同一标准、造成对中小企业不公的问题，对解决中小企业融资难的问题有着积极的现实意义。

［1］李毅中：《十一届全国人大常委会第十二次会议报告》，《中国新闻网》2010年3月5日.

［2］刘建勇：《我国中小企业融资结构研究综述》，《生产力研究》2009年第4期。

［3］谭中明：《中小企业信用评价体系研究》，《学术论坛》2009年第5期。