信用评价与信用管理体系运行机制的分析

　　本文基于企业内部信用管理运作，通过设计信用评价指标体系、构建企业信用评价指标体系、企业信用综合评价方法三个方面研究了企业的信用评价体系与方法应用，提出了企业信用管理体系的运行机制，具体包括：社会信用保障机制、失信惩罚与守信激励机制、社会信用信息管理机制、社会信用担保机制，以期能够为我国信用管理的健康发展提供一些思考。

　　《现代国企研究》(月刊)创刊于2010年，是由中国兵器工业集团公司主管主办，面向国内外公开发行的一份国有企业管理评论类刊物。

　　一、企业内部信用管理运作

　　企业内部信用管理应建立信息搜集、评估、管理以及与社会信用系统的衔接，采用计算机化的客户信用档案登记制度来反映，企业内部信用管理运作主要运用编制账龄分析表和二维象限图法等方法，将计算机界面调整成自己友好界面，建立信用销售决策支持系统[1]，通过：信用管理的有关部门→寻找客户：依据特征量化的客户、依据规模与行业分类的客户→建立：特征与财务数据库→设计：信用划分→确定：模型分类→落实：信用放发→完成：应收账款。企业内部信用管理运作流程如图1所示。

　　二、企业的信用评价体系与方法应用

　　(一)设计信用评价指标体系

　　1.信用评价指标体系的原则。尽管信用评价对象——企业和个人具有完全不同的社会经济属性和信用特征，但总体而言，在设置这两类评价对象的信用评价指标体系时，均应遵循以下几个原则：(1)全面性。需要有反映其履约能力的指标，又要有反映其品德及履约意愿的指标;既要有定性指标，更要有量化指标;既要有反映其现状的指标，还要有反映其未来发展前景的指标。只有这样，才能真正达到综合评价的目的;(2)独立性。事实上，反映企业的业绩和经营整体状况的关键战略要素并不多，大部分指标只是反映了少数几个方面的信息，这些指标之间有很强的相关性(即指标之间重叠的信息较多)。但选择的指标过少则可能会漏掉某些信息。在指标满足信息的全面性和独立性上，可以通过适当的数学方法来取得平衡[2];(3)可操作性。即评价指标的原始数据应容易取得，否则建立的指标体系只能停留在理论层面上，无法据以对被评价对象进行实质性评价，从而达不到评价的目的，最终无法生成信用产品;(4)结合性。遵守定量指标和定性指标相结合的原则[3]。

　　2.信用评价的指标分类。根据信用评价指标不同的特征包括多种分类，按指标的性质可分为计量指标和非计量指标。定性分析是在评价指标体系的设计原则的指导下进行的;另一条途径是用数理统计的方法，应尽量把这两种方法结合起来。

　　3.信用评价的标准。允许范围(可接受值和最佳值等)、基数、参照值等，根据指标评价方法的不同，对评价标准的要求也各不相同。历史标准，也可以是参与评价的全体对象作为样本取其最大值、最小值为评价标准[4]。

　　(二)构建企业信用评价指标体系

　　在我国企业总数中，中小企业占了总数的99%，与大企业相比，信用状况较差，且对中小企业信用的评价体系与评价方法尚不成熟。因此，这里主要以中小企业为对象讨论企业的信用评价。

　　1.评价指标的多层次性

　　表1 中小企业信用评价指标的体系

　　注：上表中加括号的数字为各个因素的权重。

　　说明：①新技术装备具有一定的相对性，一般是指具有行业先进水平的技术装备或设备。

　　2.企业信用评价指标的系统性

　　目前，许多专家和学者从不同的角度对中小企业的信用进行研究，但还缺少相对统一的、权威的评价方法，每一种指标体系与其所用的评价方法是对应的，具有企业信用评价指标与方法的统一性。

　　(三)企业信用综合评价方法

　　由于评价系统往往相关因素很多，因此综合评价的复杂度较高。数理模型法是运用数学、统计学、运筹学等现代数量分析技术进行企业信用评价的方法，是越来越受到广泛关注的技术方法[5]。

　　1.企业信用评价的主要方法

　　信用评级工作主要局限于银行系统对贷款客户或专门评估机构对特定企业(如债券、股票发行公司等)的评级，且评估的目标和方法有很大的局限性，而大多数企业实际经营中需要的信用分析技术仍十分缺乏。因此，我们需要借鉴国际上最新的信用分析方法和模型，此外还包括一些决策树模型、神经网络模型和专家系统等。企业信用评价是否能发挥作用，关键取决于所选用的分析方法和模型的科学性和实用性。现代西方企业的信用分析模型中多采用预测性模型，被广泛应用。

　　(1)A记分模型

　　A记分模型的关键是对于风险因素的处理，这些因素可分为三类：企业的经营缺点;企业在经营上犯的错误;企业的破产征兆。模型对这三类风险因素予以赋值，并根据各种风险因素的影响程度按其大小加以记分，记分值越大则风险越大，反之越小[6]。按照这一思路，A记分模型对各风险因素的评分分为满分或零分两种情况。该模型的临界值及其揭示的信用风险如下：

　　(2)Z记分模型

　　为了综合考察和评价企业的财务风险，奥特曼(Altman)于1968年提出了Z记分模型(Z-Score)[7]。Z记分模型根据所选财务比率，即Z值，将其与临界值对比，就可判断企业的风险程度的大小。根据对过去经营失败的企业数据，即Z=3.0，企业的Z分值高3.0时可判断为较安全企业，反之为高风险企业。

　　此外，若Z分值低于1.8，则该企业表面上尚未破产，实际已经潜在破产，无可救药了。Z分值的临界值及其风险判别区域如下：

　　(3)资产营运信用评价模型

　　表2 营运资产评价标准以及信用额度百分比

　　2.数理模型评价方法

　　为了克服信用评估方法中指标及权数主观设置以及评价指标单一性的缺陷，人们积极探索将数学、统计学、运筹学和其他新兴学科的方法运用于企业的信用评价分析，从而判别分析法、回归法、数学规划法、模糊综合评判法、神经网络法等科学的定量方法日益发展和运用起来[8]。

　　(1)判别分析

　　最早把判别分析用到信用评价系统的是Durand(1941)[9]，AB={ x︱q(G︱x)/q(B︱x)

　　(2)模糊综合评判法

　　在信用评价中，往往存在中介过渡性或亦彼亦此性的现象，对这类现象的判断带有较强的模糊性[10]。比如，当以某个临界值来判断某家公司的破产风险时，如果其所得评价值大于或小于临界值(如临界值为10，甲乙两公司所得评价值分别为10.1和9.99)，以此认定甲公司就会破产，乙属于正常公司，显然过于武断。

　　一级模糊综合评判， rijk(i=1， 2， 3， …， m;j=1， 2， 3， …， n;k=1， 2， 3， …， p)，则第二层次的单因素评判矩阵为：

　　其中，i=1， 2， 3， …， m;j=1， 2， 3， …， n;k=1， 2， 3， …， p

　　第二层次的模糊综合评判集为：

　　Bi=Ai·Ri

　　其中， 按模糊运算规则进行， ，将其用于评判过程的运算。

　　三、企业信用管理体系的运行机制

　　1.社会信用保障机制

　　市场经济首先要靠信用，要靠完善的信用体系。但在信用失效的地方运用法律或行政手段就显得尤为必要，需要制定对外开放信用信息的保障机制，如《征信数据采集和保护法》《商业信用信息报告法》《信用控制法》等。

　　2.社会信用信息管理机制

　　建立征信数据库。企业与个人联成一个统一的信息网络，实现信用信息的顺畅传递。这种方式见效快，投资少，无需更新和维护相关数据，适合目前我国构建信用信息管理系统的现状。

　　3.失信惩罚与守信激励机制

　　守信激励机制、失信惩罚机制具有以下特征：对守信者实行激励;主动打击失信者;渗透全社会;使失信者受到经济性惩罚并使其在相当长时间内丧失交易便利。

　　4.社会信用担保机制

　　近几年来，我国信用担保机制建设已经取得初步成效，全国成立的各级各类信用担保机构达到数千家，担保业务量不断上升，但是，在实践中也暴露出了一些问题：一是担保体系不健全，且各级、各类、各地担保机构间缺乏合作;二是各种科学管理制度尚未建立，监督和激励制度也极不健全。特别是行政干预仍然突出，地方政府首长和部门负责人的行政干预时有发生[11]。针对上述问题，首先，社会各界都应给予必要的支持，其次，鼓励其组建行业自律组织，加强行业自律。

　　参考文献：

　　[1]粟山，沈荣芳.企业信用管理的研究[J] .同济大学学报(社会科学版)， 2013(2).

　　[2]田慧芬，谷训才.企业信用政策的制定[J] . 商业研究，2012，(12).

　　[3]殷明.企业信用风险管理的定量决策模型研究[J] . 山西大学学报(自然科学版)， 2012(4).

　　[4]刘舒燕，黄芳.应用层次分析法局部选择构建供应链[J] . 科技进步与对策，2013(10).

　　[5]王恒，沈利生.客户信用评级系统的经济计量模型检验[J].数量经济技术经济研究，2014(6).

　　[6]Lee H. L.， Padmanabhan V.， Whang S.. Information Distortion in a SuppIy Chain： The Bullwhip Effect[J]. Management Science， 2011， 43(4).

　　[7]Chen F.， Drezner Z.， Ryan J. K.， et al. Quantifying the Bullwhip Effectin a Simple Supply Chain： The lmpact of Forecasting，Leadtime and Information[J]. Management Scienee， 2010， 46(3).

　　[8]Thonemann U. W.. Improving Supply Chain performance by Sharing A dvance Demand Information[J]. Eur-opean Journal of Operational Research， 2012， 142(8).

　　[9]Srinivasan K.， Kekre S.， MukhoPadhyay T.. lmpact of electronic data interchange technology on JIT shipments[J]. Management Science， 2013，40(10).

　　[10]Cachon G.， Fisher M.. Supply Chain Inventory Management and theValue of Shared Information[J]. Management Science， 2011， 46(8).

　　[11]孙利坚，骆询.论企业信用风险的管理和控制[J].北京理工大学(社科版)， 2013(2).