供应链金融环境下中小企业信用风险评估指标研究

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　　摘要：本文致力于供应鏈金融环境下中小企业信用风险评估研究，结合供应链金融的特殊环境选取中小企业信用风险评估指标，采用“结构熵权法”给出了财务效率分析常用的三大类指标权重，为进一步研究供应链金融环境下的中小企业信用风险评估指标体系打下基础。
　　关键词：供应链金融 信用风险 结构熵权法
　　供应链金融指金融机构（一般是银行）向客户（核心企业）提供融资和其他结算、理财等服务，同时也向这些客户的供应商提供金融服务，或向其分销商提供预付款代付及存货融资服务。供应链金融的价值在于能盘活存货和应收账款，解决预付资金困难，为企业间交易注入信用，同时稳定上下游购销关系，促进供应链良性循环，提升整体供应链及行业竞争力。信用风险是指债务人或交易对手未能履行合同所规定的义务或信用质量发生变化，影响金融工具价值、从而给债权人或金融工具持有人带来损失的可能性。
　　本文主要对供应链环境下中小企业信用风险评估指标体系展开研究，中小企业类指标主要用于评估融资企业自身信用风险水平，即通过对中小企业自身的财务状况、财务效率分析来评估其信用风险。指标体系的建立目的在于准确地反映中小企业在供应链金融环境下全部特征和实际信用水平。由于处于供应链金融环境下中小企业信用水平受到供应链上其它成员以及供应链交易流程等各方面因素的综合影响，因此我们选取10个主要评估指标，采用“结构熵权法”的算法，选取30位专家对评价指标体系进行问卷调查，对中小企业偿债能力（中小企业流动比率、中小企业速动比率、中小企业资产负债率、中小企业产权比率），营运能力（中小企业总资产周转率、中小企业流动资产周转率、中小企业存货周转率、中小企业应收账款周转率），盈利能力（中小企业总资产报酬率、中小企业净资产收益率）三大指标进行权重计算，以达到充分反映中小企业信用风险水平的目的。
　　一、典型排序
　　首先，根据测评指标集确定对应的权重集。用“德尔斐法”采集专家意见。设计定性排序的《指标体系权重专家调查表》（表1 ）。按照“德尔斐法”规定的程序和要求，由若干个具有代表性、权威性和公正性条件专家匿名填写调查表，即专家依据自己的知识和经验，独立地给出对测评指标集的重要性“排序”意见的定性判断（采用排序方式）。通过征询和反馈，最终形成的专家（排序意见）。
　　二、盲度分析
　　为消除数据“噪声”和减少不确定性，需要对“表1”中指标的定性判断结论统计分析与处理。即用熵理论计算其熵值，以减少专家“典型排序”的不确定性。具体方法如下：
　　“典型排序”按照隶属函数进行熵值计算，熵能将“典型排序”矩阵代入上式变换后（定义，取）得（I为定性排序数，m为转化参数量），即将每个专家的定性排序值代入函数可得每个指标的量化隶属函数值，再进行每个指标的算术平均得平均认识度bj（j是指标数）。由于专家对某项指标的认知会产生一定程度的不确定性，称为“认识盲度”记作Qj，令
　　三、归一化处理
　　按照上述“结构熵权法”的算法，我们选取专家对评价指标体系进行问卷调查，对中小企业偿债能力（中小企业流动比率、中小企业速动比率、中小企业资产负债率、中小企业产权比率），营运能力（中小企业总资产周转率、中小企业流动资产周转率、中小企业存货周转率、中小企业应收账款周转率），盈利能力（中小企业总资产报酬率、中小企业净资产收益率）三大指标进行权重计算，得到权重如下：
　　四、结论
　　信用风险评估指标体系是银行对供应链金融环境下中小企业进行信用风险评估工作的重要依据，也是构建信用风险评估模型的基本要素，本文结合供应链金融的特殊环境选取中小企业信用风险评估指标后，采用“结构熵权法”给出了财务效率分析常用的三大类指标权重，旨在得出新的供应链金融环境下如何准确的应用指标来更好的分析中小企业信用风险，为进一步研究供应链金融环境下的中小企业信用风险评估指标体系打下基础。
　　基金项目：本文系2019年浙江省教育厅一般项目“供应链金融环境下中小企业信用风险评估研究”（Y201942991）的阶段性研究成果。
　　作者单位：浙江经济职业技术学院
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