高科技中小企业信用风险评价指标体系构建

高科技中小企业信用风险评价指标体系构建

我国高科技中小企业的发展现状在过去十年中，中国的银行认识到了支持中小高新产业的重要性，加强了对创新型中小企业的金融支持。但是由于政策局限等多方面的原因使得我国的高新技术中小企业发展仍然面临严重的资金缺口。据调查,目前我国每年产生专利技术有7万多项,省部级以上科研成果3万多项,但专利实施率仅占10%左右,其中能真正转化为生产力形成规模效益的占10%,远低于发达国家的60%~80%的水平。我国高新技术产值仅占工业总产值的8%左右,大大低于发达国家30%~40%的水平,从而使我国国民经济建设长期徘徊在低水平、粗放式经营的阶段。造成这种现象的一个重要原因在于科技开发和金融基本上处于一种分离状态,还远未达到与国际接轨的程度。发达国家对科技开发项目在R&D、转化资金、批量生产资金三个阶段上的投入比例为1∶10∶100,也就是说转化应用所需要的投入资金10倍于研究开发所需,才能使高新技术成果转化为商品并形成产业,而我国前两者之间的比例基本上在1∶1~1∶1.7之间通过分析我国高科技中小型企业特点以及目前对高科技中小型企业进行信用评级的意义可以看出,构建科学的高科技中小企业信用风险评价体系十分必要。本文将根据目前我国高科技中小企业的发展特点,构建一套高科技中小型企业的信用评价体系。一、中小企业的概念和特点(一)高科技企业的界定标准目前,国家对高科技中小型企业的界定主要是通过国家科技部修订和调整后的《国家高新技术产业开发区高新技术企业认定条件和办法》(国科发火字[2000]324号文件)中重新明确规定的我国高技术企业的界定标准。1.高技术企业是从事高技术产业范围内的一种,或者多种高技术及其产品的研究开发、生产和技术服务,具有法人资格的经济实体(单纯商业贸易企业的除外)。2.企业中具有大专以上学历的科技人员占职工总数的30%以上(劳动密集型企业占20%以上),其中从事高技术产品研究开发的科技职员占职工总数的10%以上。3.用于高技术产品研究开发的经费占当年总销售额的5%以上。4.企业必须生产经营一项或者多项高技术产品,技术性投入和高科技产品销售收入占当年总收入的60%以上;新办企业在高科技领域的投入占总投入的60%以上。(二)中小企业的特点高科技中小企业的竞争优势主要表现在技术的研发能力、产品的更新能力、智力资本等无形资本的整合能力1.高投入。高科技中小企业为了取得、保持技术优势,就要坚持技术持续开发策略,这就需要大量的和多次的资金追加投入。表现为高科技中小企业在种子期、创建期、成长期(扩张期)、成熟期的发展过程中,从研制、设计、试验、中试、生产、销售至规模化、产业化,其间每一个阶段都需要资金注入,在后续阶段所需注入的资金量则更大。2.高创新。由于技术领先、知识产权保护和特许经营等因素,高科技中小企业通常具有明显的市场竞争优势,往往会在一个相对不太长的时间内实现超常速成长。自20世纪初期以来,高科技中小企业的技术创新上不仅在数量上占有很大份额,在创新水平和效率上也有明显提高。3.人员素质高发展潜力大。高科技中小企业重要的特征之一是研发人员在企业员工中所占比例较高,他们不仅具有较高的专业技术水平和管理才能,且极富创新精神,有胆有识,敢于承担风险,非常重视企业内部的技术研发和创新工作,并通过期权、股权或技术成果参与分配等激励措施,充分调动科研人员技术创新的积极性和有效性。二、建立高科技中小企业信用风险评价体系的构建(一)高、中、高质量企业信用风险指标的选择基于以往各位学者的研究(二)评价方法的确定—综合评价方法在企业信用评价过程中,定性指标或软指标通常占到40%以上的比重,像统计分析、原有的计算机软件来分析的方法已不太适合。综合评估方法产生于20世纪80年代,随着信用评价的发展,大量实证结果表明,单纯以财务数据预测信用风险的方法已越来越不能适应市场变化的需求,迫切要求加强对企业经营风险的定性经验判断因此,通过目前常用的信用风险评价方法的研究,我们选用综合评价的方法。结合目前我国高科技中小型企业的自身特点,采用文献分析法、专家咨询法确定一套与之相适合的高科技中小型企业信用风险评价指标体系。该指标体系将主要从财务指标和非财务指标两大方面进行研究,采用定量和定性相结合的方法确定其权重,最终构建一套高科技中小型企业的信用风险评价模型。在构建高科技中小企业公司信用评级模型的过程中,本文利用因子分析法消除已选指标的相关性,浓缩成几个具有相同特征的代表性因子,从而也确定了各个指标的权重。使用因子分析方法建立的信用评级模型,反映受评对象信用风险的综合评价函数Z是各综合因子F式中,Z表示受评对象信用风险的综合评价函数;F其中,λ(三)数据来源和处理本文选择了170家中小板块上的高科技企业为样本,选取它们2009年财务数据为样本进行分析。进行因子分析之前,首先进行指标值的计算。权重的确定主要分为以下几个步骤:第一步,计算每个上市公司样本年度的10项指标值。本文实证分析的数据主要来自CCER数据库,CCER数据库中提供了一些指标值,可以直接使用。而对于CCER数据库中没有提供的指标值,按照公式进行计算可以得到。第二步,将指标值进行标准化处理。不同指标的数量级存在明显的差距。本文首先对指标值进行无量纲化处理。第三步,拟采用因子分析法确定指标体系中各个因子的权重。首先采用巴特利特球度检验和KMO检验分析选取的样本是否适合进行因子分析法。然后通过因子分析法确定各个指标的权重系数。1.相关系数矩阵与单位矩阵的关系从表2可以看到,巴特利特球度检验统计量的观测值为1633.638,相应的概率p接近于0。如果给定的显著性水平为0.05,由于概率p小于显著性水平a,应拒绝零假设,认为相关系数矩阵与单位矩阵有显著差异,即说明这些指标之间存在相关性,可以进行因子分析。同时,KMO值为0.690,也可以看出这10个指标比较适合进行因子分析。2.子数量变化时,各指标通过不同因子来排列本文主要将采用主成分分析法提取因子,利用SPSS软件,我们可以得到如表3所示的因子解释原有变量(10个指标)总方差的情况。表3描述了随着因子数量的变化,原有10个指标的信息涵盖情况(累计方差贡献率)。该表描述了随着因子数量的变化,原有10个指标的信息涵盖情况(累计方差贡献率)。因子是按特征根值的大小进行排列的。可以看到,第一个因子的特征根值为3.579,解释原有10个指标总方差的35.119%,说明当原有变量只浓缩为一个因子时,只有35.119%的信息能被包含进去,其余的信息将丢失;第二个因子的特征根值为1.643,解释原有10个指标总方差的16.43%,累计方差贡献率为52.22%,说明当原有变量浓缩为两个因子时,原有变量的信息将有47.97%能被保留。我们发现,当因子数量为4个时,累计方差贡献率达到73.78%,说明此时接近4/5的原有变量信息将被保留.这样既达到了浓缩指标的目的,又达到了保留原有指标绝大多数信息的要求,因此,本文将选取4个因子来进行分析。3.计算各个因子得分首先进行因子旋转,从表5中的因子载荷数值来看,第一个因子主要是解释三个指标,即流动比率、速动比率以及现金流动负债比率。第二个因子主要解释了营业收入增长率和总资产收益率两个指标,第三个因子主要解释了净资产收益率和利息保障倍数,第四个因子主要解释的是流动资产周转率和资产负债率。得出因子函数后,根据各因子的方差贡献率作为权数计算,得出各个因子的权重。如表6所示。从表6可以看出,10个指标因子的权重大小,由大到小分别是流动资产周转率,0.154383;现金流动负债比率,0.154265;速动比率,0.152851;流动比率,0.150592;营业收入增长率,0.096194;总资产收益率,0.087228;净资产收益率,0.082313;总资产周转次数,0.055109;利息保障倍数,0.047829;资产负债率,0.019236。对于非财务指标权重的确定,因为其难以量化,本文采取传统的专家问卷调查法。专家的选择主要来自高校及银行。被调查者大部分是有丰富工作经验或理论学识的专家或学者。综上分析,高科技中小企业信用风险评价指标权重如表7所示。(四)确定指标评价值范围根据前人研究成果及查阅国际国内有关行业通行准则对定性与定量的指标评价值范围给以确定。本文给出的是通行的标准和要求,在实际担保过程中担保机构对有些数值可以根据行业等实际情况进行适当调整,使得评价模型更具科学化。分项评分标准如表8所示。三、企业信任评级本文从样本企业中选取某环保工业公司做实证分析,该公司专注于从事大气粉尘污染整治,所属行业为环境污染防治专用设备制造行业,注册资本5200万元。公司目前员工共有员工165人。研发与技术人员共有35人,占员工人数比例为21%。2009年3月,厦门金融咨询评信有限公司对公司的信用评级为AA级。根据前文构建的评价模型和样本企业的实际情况,得出财务指标评分结果如表9所示。非财务指标评分结果如表10所示。根据综合评价法,综合财务指标和非财务指标的评价结果,最终得到该企业的信用评分为85.944715,按照评级标准属于AA级,该评价结果与实际情况基本相吻合。四、建立指标体系文章以高科技中小型企业为研究对象,在总结前人研究成果基础上,通过专家咨询法以及文献学习法,以定