中小企业信用评级研究：热点与发展趋势*——基于CiteSpace知识图谱可视化分析

文/吴玲琳 江冉冉（湖南工商大学）

一、引言

中小企业作为我国经济发展和社会进步的生力军，在建设我国现代化经济体系和推动经济实现高质量发展中发挥着重要的作用[1]。从2018年普惠金融政策开放至今，中小企业成为社会热点之一，然而融资难、信用评级受限等问题一直以来阻碍着中小企业的发展。如何健全中小企业信用评级体系，已经成为目前我国中小企业的痛点和难点，为了解决这一问题，许多学者为此作了一定的科学研究。

然而，受一些客观因素的影响，目前有关中小企业信用评级研究领域存在一定的方法学上的落后。因此，本研究采用较新的科学计量学和信息可视化分析方法——知识图谱[2]，其基本原理是通过分析科学文献中的主要研究学者以及相关关键词的相似性，来深入挖掘该领域的研究热点、研究前沿及发展趋势[3]，进而为今后对该领域进行深入探索研究学者、从业人员等提供较为客观可靠的资料来源，以促进该领域的进一步发展。

二、数据可视化分析

（一）作者共现分析

1.数据来源

本文数据源自中国学术期刊网络出版总库（CNKI）文献数据。在CNKI的高级检索中选择“文献”的主题检索，检索条件为“中小企业”“信用评级”“信贷评级”，年份设定为2015～2021，从中精选200篇文献进行可视化分析。

2.基本情况

文献年份分布：图1为本文精选的200篇文献在2015～2021年间的数量分布图，其中2015年所选文献27篇，参考文献46篇；2016年所选文献31篇，参考文献44篇；2017年所选文献16篇，参考文献46篇；2018年所选文献29篇，参考文献43篇；2019年所选文献43篇，参考文献34篇；2020年所选文献17篇，参考文献37篇；2021年所选文献23篇，参考文献6篇。

图1 文献年份表

3.作者合作分析运行

运用CiteSpace软件绘制知识图谱，时间跨度：2015～2021，时间切片:1年，节点:作者，设定阈值TOPN=50，c=2,cc=2,ccv=20，其 他参数按默认设置，可以得到节点数=302，连线数=159，密度Q=0.0035的作者共现网络知识图谱（如图2所示）。根据图2，将节点数按从大到小的顺序排列分别为夏利宇、黄国东、何晓群、杨旸、王丽莎、李一涵、田若曦、王聪、龙泽栋等人，学者间的相互交流与合作在图谱中会形成几个作者密闭子网络，近7年来出现了以夏利宇、黄国东及何晓群为代表的主要研究团队。不过，根据连线数可以发现，这几位发文量较大的作者间合作较少，图2仅表现出学者黄国东、夏利宇、何晓群之间存在学术合作，与其他学者如王丽莎、李一涵等不存在合作，单独节点的学者较多。可以看出，我国学者在信用评级及其相关领域研究上缺乏合作与联系，学者们之间的学术沟通意识有待提升。

图2 作者共现知识图谱

4.关键词分析

（1）关键词共现分析

运行citespace软件，以关键词为网络节点，形成由174个节点、250 条连线组成密度为0.0166的关键词共现图谱（如图3），详细分析见表1。一般认为，中介中心性>0.1为关键节点，在网络中具有重要意义，并且值越大节点越重要。可见信用评级相关领域研究在网络上意义重大。

图3 关键词共现图谱

表1 关键词共现分析

（2）关键词聚类分析

对企业信用评级的关键词进行聚类分析，得到关键词聚类图谱，见图4，详细分析见表2。

表2 关键词聚类分析

（3）关键词突变分析

通过关键词突变探测（Burst Detection）可测得某一领域的研究趋势，借助突变词不仅可以得知特定事件出现的新趋势，还可以探测与研究前沿密切相关的突变[4]。本文对精选的200篇文献进行关键词突变分析，并统计企业信用评级排序前五的关键词的突变探测（如图5）。

从图5可以看出，“小微企业”在2016年出现了突变，突变值为1.05，即2016年“小微企业”是学术界研究的热门对象；“债券市场”在2018年出现突变，突变值为1.08，即2018～2020年出现了大量以“债券市场”为关键词的相关论文。同样在2019～2020年出现了大量以“债券评级”“融资约束”“资本结构”为关键词的相关论文。由此可见，过去两年学术界对债券评级、融资约束、资本结构相关信用评级内容的探讨较为火热。

图5 企业信用评级Top5关键词图谱

三、讨论与展望

本文利用CiteSpace软件对2015-2021年间有关中小企业信用评级的研究进行了梳理与总结。分析作者发现，研究该领域的相关学者有夏利宇、李一涵、杨旸、王丽莎等，其中，以夏利宇为主要代表的团队在信用评级领域的研究偏向于金融机构所关注的违约损失和市场份额因素等方面；李一涵团队在中小企业信用评级研究方向偏向于中小企业信贷风险评估模型构建及在后疫情时代对信贷风险评估方面的调整策略等；杨旸团队主要基于模糊神经网络对中小微企业进行信用评级方面的研究。此外，他们基于某商业银行2008～2013年小微企业的实际信贷数据，对中小微企业信用评级模型进行了比较分析；王丽莎团队在2021年基于逻辑回归对中小微企业信用策略进行了研究，其中使用二分类的Logistic回归模型将所得的信誉评级和违约情况以及其他综合实力影响因子代入模型，求得银行给所有企业的贷款额度比例和各企业的贷款年利率，这无疑会给研究相关领域的学者提供更多的思考。分析关键词及聚类共现可以看出，以“信用评级”“中小微企业”“信用风险”为高频关键词，以“神经网络”“违约概率”“模糊理论”为高中心度关键词，即表示研究热点，以“债券评级”“融资约束”“债券市场”和“资本结构”为突现关键词，即表示研究前沿，这为中小企业信用评级提供了新的思路和评估体系，是该领域的具体方向和发展趋势，而“融资约束”这一关键词从另一方面反映出中小企业目前亟待解决的问题。

随着互联网的日益兴盛，互联网上的数据也越来越多，对于中小企业信用评价的需求也随着互联网的蓬勃发展而日益旺盛。知识图谱是一种直观呈现知识的有效方式，能够将知识可视化[5]。本研究运用知识图谱，对 CNKI数据库中近 7年中小企业信用评级领域文献进行知识图谱可视化分析，探讨了该研究领域的研究热点、前沿以及发展趋势。近年来，研究热点集中于债券评级、债券市场和资本结构三个方面，由此可见，基于三者对该领域进行深入探讨和挖掘在解决中小企业融资难问题上将会有良好的应用前景，通过债券来评级可能成为中小企业信用评级领域未来的研究方向。