周美伶 朱元兰

(贵州财经大学数统学院 贵州 贵阳 550000)

大数据征信背景下贵州省小微企业信用评分模型探讨

周美伶 朱元兰

(贵州财经大学数统学院 贵州 贵阳 550000)

近年来，我国经济增长飞快，各行各业都得到了蓬勃发展。我国小微企业在我国经济发展中有不可替代的作用。我国小型微型企业所占比重达94.15%，贡献了全国50%以上的税收。然而，由于小微企业中小企业管理制度不完善、经营能力不强、企业信用制度不健全等原因，我国小微企业在信用评级和获得金融机构融资等方面处于非常弱势的地位。从2015年开始，互联网领域和大数据技术开始飞速发展，大数据征信为小微企业信用评估和小微企业融资能力带来了曙光。大数据征信背景下信用评分模型和信用评分体系主要是解决中小企业在融资过程中遇到的信息不对称和融资困难的问题。本文将主要研究这两个问题，希望能对贵州省和我国全国范围内的小微企业和金融机构的信用评估和融资领域提供经验借鉴。

大数据征信；小微企业；信用评分；模型探讨

一、大数据征信发展的现状

根据世界银行对征信的定义，征信是金融市场发展的重要基础设施。其根本作用是解决交易双方信息不对称的问题，随着互联网、大数据技术的发展，大数据征信开始在全世界范围内蓬勃发展起来。大数据征信是指运用大数据技术重新设计征信评分模型和算法，通过多维度的信用信息分析、整合和挖掘，对包括财务数据在内的结构化数据进行采集和分析，最终形成对个人、企业、社会团体的信用评价。(2015年国务院出台了多项政策鼓励大数据征信与互联网金融业的发展，比如《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》、《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》、《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》等，主要提出积极培育和发展社会化征信服务，推动大数据在行政管理、公共服务以及在金融领域的应用；利用大数据技术发展征信和加强征信体系建设等。(

在过去的5年，借助于大数据产业的发展，贵州省地区生产总值年均保持两位数增长，年均增速12.5%，高于全国4.7个百分点。主要经济指标连续5年高于西部、高于全国，位居全国前列。同时吸引了中国移动、中国电信、中国联通三大运营商相继落户，包括IBM、惠普、富士康、微软、阿里巴巴、浪潮、腾讯、华为、百度在内的200多家知名企业巨头纷纷入黔寻宝。“十二五”期间，中央企业到贵州投资项目达310个，合同投资金额达4248.1亿元，到位投资达2291.3亿元。2015年，中国首家大数据征信中心和大数据资产评估中心落户贵阳，在维护数据伦理、确保数据安全、规范数据采用的数据价值体系以及数据资产交易与投融资发展、大数据交易的量化价值评估等方面将迸发出新的活力。

二、大数据征信与小微企业信用评分的融合应用

小微企业是国民经济的重要组成部分，然而融资难、融资贵是小微企业发展的瓶颈。小微企业由于没有相关征信信息和抵押品等原因，一直很难享受到银行的金融服务。如何为小微企业提供便捷的融资服务，降低小微企业的融资成本是当前学术界研究的热点问题。

在互联网金融领域大数据征信技术与小微企业信用评估的融合应用案例有很多。比如芝麻信用模式，其以阿里公司的大数据分析为基础，对交易网站的行为数据进行采集、整理、加工，再经过第三方认证以及深度挖掘和评估，形成对客户的风险定价；京东金融模式，京东金融依托于本身的电商和物流平台，分析商家的销售、采购、财务、物流数据，评定商家的信用分数。同时，京东推出的新型互联网信贷业务京东白条也是依据消费者在其平台上的消费记录、还款记录等信用数据对消费者提供小额度的白条业务，这些技术都是大数据征信的具体应用。

三、贵州省小微企业信用评分模型的构建方法借鉴——以拍拍贷为例

拍拍贷于2007年在上海正式成立，是国内首家纯信用无担保的P2P网络信贷公司，是政府认可的互联网金融平台。拍拍贷致力于搭建一个安全、高效、诚信、透明的互联网金融平台，扩宽投资者渠道。拍拍贷作为互联网金融第一家公司备受关注。其一，拍拍贷拥有行业内最大的用户数据；其二，拍拍贷的独立性非常高，使其能摆脱很多束缚更好的为广大用户提供优质服务。

图1 大数据技术分析征信数据的基本原理

图2 拍拍贷公司运用大数据征信技术对接待人进行信用评估的模型

资料来源：《大数据征信破解小微企业融资困境探讨——以拍拍贷为例》

四、贵州省小微企业信用评分体系建立的探索

(一)传统的信用评分体系和基于大数据征信的信用评估体系的比较

传统信用评分模型主要以财务数据为核心，依靠担保和抵押、第三方担保等形式来防范信贷风险。小微企业往往没有实质性的抵押物和规范的财务报表，抑制了很多银行的贷款积极性，而贷后的跟踪评级难，更使银行面对小微企业信贷望而却步。在大数据征信的背景下，企业的信用无处不在。信用不仅存在于抵押质押物和担保物之中，更多体现在企业的每一分订单、货单、税单、工资表、社保表、水电缴费记录等各项明细数据中，甚至存在于地址信息、行为数据、社会关系等非结构化数据中。这些海量数据借助大数据分析技术，可以成为评价小微企业信用状况以及预测信贷风险的客观依据。在大数据征信时代，信用不仅表现为物质资本，更多体现为虚拟资本。

表1 传统信用评分体系与大数据征信信用评分体系比较

资料来源：《大数据征信的应用与启示——以美国互联网金融公司ZestFinance》为例[3]

(二)贵州省小微企业信用评价体系构建

贵州省小微企业数量在近5年来呈爆发式增长，据贵州省农信社建立的小微企业经济档案显示，贵州省小微企业数量从2010年的10.6万户增长到2014年的32万户。但因为我省信用评价体系比较混乱，小微企业自身信用等级比较地下，致使我省没有一套合理完整的评价小微企业信用的评价体系。

银行对小微企业进行信用评估的方法主要以构建信用评估指标体系并结合模糊综合评价法为主，我省小微企业信用评估体系的不完善主要体现在评级指标选取的不恰当，信用评价指标选取必须要符合小微企业的特点，这样才能真实客观的反映小微企业的信用状况。

表2 小微企业信用评分体系非财务性指标

资料来源：《贵州小微企业信用评估体系研究》[4]

表3 小微企业信用评分体系财务性指标

资料来源：《贵州小微企业信用评估体系研究》[4]

五、贵州省小微企业信用评估体系构建的建议和对策

(一)小微企业层面

提高小微企业经营管理水平，加强小微企业自身信用制度建设。企业的经营管理水平对企业的长远发展起着决定性作用。我省小微企业大多数从业人员学历水平不高，没有充足的经营管理知识和理念。很多企业管理人员对企业的信用制度不熟悉甚至有些企业根本不重视信用制度，致使企业在向银行贷款或者获取其他金融服务时屡屡受阻，无法与信用情况良好的大公司相提并论。

规范企业财务制度，提高财务信息透明度。我省很多小微企业会计制度混乱，很多财务信息也没有公开透明，这就不便于金融机构了解企业的真实财务状况，不仅降低了评估效率也大大增加了企业的评估成本。很多小企业不重视企业财务信息的真实性，甚至出现过弄虚作假的行为，这几乎会给小微企业获得金融服务带来致命性的打击。

增强企业信用意识。我省小微企业从业人员对信用意识淡薄是我省小微企业普遍存在的问题。企业的信用是企业在信用评估时主要的参考依据。管理者要有良好的诚信意识，保持良好的信贷记录和与相关企业的经营记录。同时，增强企业的信用意识也需要政府等公共服务部门的大力宣传，提高整个社会层面的信用意识和层次。

(二)信用评级机构层面

制定适合小微企业的信用评估指标体系。小微企业的信用评级和大中型公司和国有企业并不相同。小微企业大都注册资本量较小，抵抗风险的能力比较薄弱，企业信用制度并不健全，相比来说更加需要金融机构所提供的金融服务。所以，我省的银行和一些信用评级机构应根据小微企业特有的特点合理的选择指标体系，除了审核小微企业本身的财务状况、信用状况，更多的关注于小微企业长远的发展潜力、创新能力等因素，在可能的情况下，为小微企业提供更多的金融服务。

培养引进信用评估体系专业人才。我省地理位置和经济发展情况使我省在吸引人次方面有诸多劣势，尤其是在急缺的金融人才方面。我省信用评估体系人才素质方面参差不齐是我省面临的一个突出问题，信用评估是一个技术含量较高的行业各个方面都需要专业人才。因此要鼓励从业人员加强学习，同时要不遗余力从各大院校和金融机构吸引挖掘人才来弥补我省在此方面的短缺。

(三)政府层面

完善小微企业信用评估相关政策法规。政府在小微企业信用评估的推广、监督和发展层面都有不可替代的作用。小微企业在市场竞争中一直处于弱势地位，急切需要政府对社会各个环节和部门的引导，以及对小微企业在信用评估方面的法律法规。如制定统一的信用评级方法，加强对小微企业信用的监督和风险控制；同时还要加大对信用评级方面违法行为的处罚力度。

建立小微企业信用数据库。目前，我省已经开始着手构建小微企业信用数据库，在网上已经可以查到一些企业信用数据，不过信息还不完善。政府应继续加大对小微企业信用数据收集、管理的力度，建立有效防范小微企业融资风险和违法行为的信用数据库，并且可以有效提高对小微企业信用评级的效率，降低小微企业信用评级难度，降低小微企业融资成本。给我省广大小微企业带来切实可行和实实在在地好处。

[1]李先瑞.大数据征信破解小微企业融资困境探讨——以拍拍贷为例[J].会计之友,2015(13):52-56.

[2]王秋香.大数据征信的发展、创新及监管[J].国际金融,2015(9):60-66.

[3]刘新海,丁伟.大数据征信应用与启示——以美国互联网金融公司ZestFinance为例[J].清华金融评论,2014(10):93-98.

[4]黄灿灿.贵州小微企业信用评估体系研究[D].贵州大学,2015.

课题支持：本课题为贵阳大数据金融学院研究生项目支持课题

周美伶，贵州财经大学数统学院国民经济学研究生

朱元兰，贵州财经大学数统学院硕士生导师