摘 要：中小企业是推动我国经济快速平稳发展的重要力量，是缓解我国严峻就业压力的重要渠道，在市场经济中具有极大的活力。但是，中小企业面临着融资难的问题。这主要是因为中小企业个体经营风险较大，信贷控制难度大，成本高，再加上相当大部分的中小企业主文化水平不高，法律常识淡薄，导致银行不愿意向中小企业提供贷款支持。怎样解决银行对中小企业的信用风险控制的问题，如何找到一个切实可行的降低信用风险或者衡量信用风险的办法，是解决问题的关键。正是基于此种考虑，笔者才选择了中小企业信用风险度量研究为题。
关键词：中小企业；信用风险；度量
一、引言
中小企业是推动国民经济健康快速发展，缓解日益严峻的就业压力的重要途径之一。同时，在优化经济结构，带动贫困地区快速脱贫中，发挥这不可替代的作用。因此，大力支持中小企业发展，为其壮大扫清制度体制障碍，刻不容缓。
（一）中小企业界定
对中小企业的界定，因时、因地、因行业不同而不同。世界上大多数国家和地区一般从结构、组织形式以及雇员人数、资产总额两个方面进行定义分类。后者，即从数量方面进行分类应用较多。因为数量相关指标选取容易。如美国国会2001年出台的《美国小企业法》对中小企业的界定标准为雇员人数不超过500人。 我国目前对中小企业的划分标准为2003年国家经贸委、国家计委、财政部、国家统计局研究制订的《中小企业标准暂行规定》[1]。
（二）中小企业的发展现状及特点
1.我国中小企业的特点
第一，所有制结构多元化，投资主体多样化。以工业企业为例，在独立核算的中小工业企业中， 85％的中小企业均是非国有企业[2]。
第二，劳动密集型企业为主。中小企业的这一特点也是其缓解就业压力的优势之一。据统计，目前中国大、中、型企业的资金有机构成之比分别为1.83：1.23 ：1，即中小企业比大企业单位资金安置劳动人数要高。
第三，各地区发展不平衡，多集中在东部以及东南沿海地区。据有关数据，按照经济地带划分，中小企业数量东部、中部各占全国总量的42％，西部占15％；而相应的工业总产值东部占66％、中部占26％、西部仅占8％。
此外，中小企业自身基础薄弱，很容易受到外部经济环境变化的影响。在刚过去的金融危机中，大批中小企业因全球环境不景气而倒闭正说明了这一点。
2.中小企业的发展现状
我国中小企业发展最大的特点就是增长速度快。从数量上看，截止到2006年底，我国中小企业约有1200万家，中小企业占全国企业总数的99.6%；中小企业所创造的价值约占全国GDP的58%、占整个社会销售额的59%。并且，全国税收的48%和出口的68%都由中小企业创造。更重要的是中小企业吸纳了65%以上的新增就业人员、70%以上的农村转移劳动力。因此，中小企业成为缓解就业压力、保持社会稳定的重要力量之一。
（三）中小企业信用风险特点
第一，中小企业信贷市场风险较大[3]。一般认为，中小企业的信贷风险高于大企业。主要因为中小企业大多数经营规模较小，缺乏知名度，没有自己的品牌，市场认知度不强，对信贷的依赖性较强，还款保证较低。
第二，中小企业经营风险大。中小企业中绝大部分是民营经济，控制权集中，因而有着较高的决策风险。大多数中小企业为家族式企业，当家族中出现变故时，导致经营管理的决策可能出现分歧，一些重要的管理政策也可能发生较大变更。
第三，中小企业信贷道德风险较大。有些中小企业负责人法律意识淡薄、缺乏诚信，竭力掩盖不良财务状况，提供虚假的会计信息，进而骗取银行贷款。当贷款到期时，不愿还贷，恶意挤占或挪用银行贷款，具有非常严重的赖账思想。而银行与企业间存在的严重信息不对称又使银行无法及时识破这些骗术，因而面临巨大的道德风险。
总之，以上三点是相互影响的。因中小企业的经营风险较大，所以导致银行面临的信贷风险较大，而中小企业信贷道德风险严重又家中了银行面临的信贷风险。
二、信用风险概述
（一）信用风险定义
信用风险是客户违约不能偿还本息的风险，是银行业的主要风险，银行信贷资产质量的好坏直接受信用风险的影响。中小企业因其自身的一些特点，其信用风险较大，且难以度量。而对信用风险的度量也成为银行风险管理的核心内容[4]。
（二）信用风险管理发展阶段
1.定性分析阶段
1970年以前，大多数金融机构基本上是依据银行专家的经验和主观分析来评估信用风险的。银行判断是否应发放贷款，核心就是对借款人的资信进行评价。主要的分析工具有5C法、LAPP法以及五级分类法等[5]。
这一类的分析方法的分类工具较简单，受主观因素影响较大，对人的素质要求较高。
2.基于财务指标的分析模型阶段
这种模型以关键的财务比率为基础，并赋予其不同的权重，通过模型产生一个信用风险分数或者概率。若此分数或者概率超过一定的值，贷款要求将会被拒绝。这个阶段中，主要有Z分数模型、线性几率模型、logit模型、probit模型和判别分析模型。当前较为流行且成熟的模型是logit模型。同时，Z分数模型比较接近于理论分析及实际检验。
尽管这类分析方法较为有效，但是也存在弊端：首先，数据来源于会计的账面数据；其次，放弃了一些假设从而使得模型的准确性降低；最后，缺乏理论模型的支持。
3.综合模型阶段
20世纪90年代以来，西方的诸多银行开始运用现代金融理论、数学工具来定量的评估信用风险。这些模型主要分为两类：组合理论模型与违约模型。其中，组合理论模型主要包括JP摩根的Credit Metrics、KMV法等；违约模型主要有Credit Risk+和麦肯锡公司的Portfocio View模型等等[6]。二者的区别是前者从历史数据估计组合的未来违约分布，后者则基于理论分析估计组合未来的违约分布。
三、软件及模型说明
（一）软件的介绍
Eviews[7]是目前应用非常广泛的计量经济学软件。其主要作用有：计算描述统计量，主要包括相关系数、协方差等；进行T 检验、协整检验、Granger 因果关系检验；运用普通最小二乘法（OLS）、两阶段最小二乘法等；对一些决策模型进行Probit、logit等估计；对联立方程进行线性与非线性估计；分析向量自回归系统；对多项式分布滞后模型进行估计；执行对回归方程的预测；模型的求解等。
（二）模型的介绍――Logistic模型
在Logistic模型中，违约概率的预测被看作一个虚拟变量问题[8]。所谓虚拟变量指的是一种取值为0或1的变量。在经济模型中，一些变量比如季节、民族、某项政策等都可能成为影响某个因变量的重要因素。这些变量所反映的并不是数量，而是某种性质或属性。为了研究方便，我们人为构造出一种特殊变量，即虚拟变量来把这些变量定量化。规定当该变量值取1时，表示存在某种性质或属性，取0时则表示不存在。在该模型中，计算出的概率越大，则表明违约的可能性越大。
Logistic模型假设因变量发生的概率与其各影响因素间呈现如下的非线性关系：
П（X）=1/[1+e?(β0+β1χ1+β2χ2+β3χ3+βnχn)]
其中X=(X1，X2，X3，…，Xn)T表示解释变量，β = (β1，β2，β3βn)T是对于违约发生与否的解释变量的系数，β0是指常数项。
四、中小企业信用风险评价指标体系的构成
（一）评价指标的选择的原则
第一，数据的全面性原则，即能够全面客观地描述上市公司的信用状况。所选财务指标充分反映了上市公司的偿债能力、盈利能力、经营能力等等。
第二，简明科学原则。评价变量体系的大小也必须适宜，也就是说变量体系的设置应有一定的科学性。
第三，灵活可操作性原则。公司信用评价变量体系中的数据来源应易于采集，表达方式简单易懂。要具有实用性，便于操作和设计电脑运算程序，应具有足够的灵活性，能够使使用者根据实际情况对变量进行灵活运用。
第四，规范性原则。要求变量必须规范化，数据来源可靠，推理过程科学合理，具有较强的可操作性[9]。
（二）评价指标的选择
基于以上原则，选取了反应企业偿债、效益和营运能力的12个指标：资产负债率（Y），净资产收益率(X1)，净资产增长率(X2)，营业收入增长率(X3)，税后利润增长率(X4)，流动比率(X5)，存货流动负债比率(X6)，现金负债比率(X7)，存货周转率(X8)，应收账款周转率(X9)，资产周转率(X10)以及市盈率(X11)[10]。
五、实证分析
（一）样本及数据来源
本文所选数据来自中小板块部分上市企业从2000年第一季度到2009年第四季度的所有数据。同时，将所选的80家企业分为了两组，资产负债率大于80%的为一组，剩下的为另一组。引入虚拟变量，将第一组赋值为1，视为高风险一组；另一组赋值为0，风险较低。
（二）单变量分析
运用Eviews软件对11个作为自变量的财务指标进行相关性分析，可得11个财务指标相关性全部通过了检验，可以使用logit模型进行模拟。
（三）多变量分析
1.模型分析
Logistic模型假设因变量发生的概率与其各影响因素间呈现如下的非线性关系：
П（X）=1/[1+e?(β0+β1χ1+β2χ2+β3χ3+βχχχ)]
其中X=(X1，X2，X3，…，Xn)T表示解释变量， β = (β1，β2，β3βn)T 是对于违约发生与否的解释变量的系数， 是指常数项。
2.logit回归
将两组数据一同输入回归模型，若将P值的临界值设置为0.15，则只有X3，X5和X10通过了检验，即对因变量的影响是显著的。相应的财务指标分别为：营业收入增长率，流动比率和资产周转率。
因此，可以得出logit模型的违约概率的计算公式为：
П（X）=1/[1+e?(12.905+4.626*χ3-9.593*χ5-1.651*χ10)]
若所得概率大于50%，则赋值为1，即违约风险较大；相反，若低于50%，则赋值为0，即风险较小。将此次回归的结果与之前相比较，只有10家企业实际情况与回归结果有出入，则可以得出此次回归的正确率为88.89%。
结论
本文依据信用风险管理的相关理论知识，从中小企业入手，结合我国商业银行的现状，通过设计运用合理的财务指标评价体系，运用logit模型的回归方法，深入探讨了我国中小企业信用风险的度量问题。研究发现，企业的净资产收益率与销售利润率相关性很强，二者可选其一对企业的财务效益进行评价。同时，营业收入增长率、流动比率及资产周转率这3个指标对企业违约风险情况具有显著地反映作用，应引起足够的重视。（作者单位：中国农业大学人文与发展学院，北京，100193）
参考文献：
[1]中小企业标准暂行规定.2003年2月19日国家经济贸易委员会、国家发展计划委员会、财政部、国家统计局国经贸中小企[2003]143号发布.
[2]佟元.我国中小企业信用风险浅析.经济论丛2008（9）:187~188
[3]胡威.中小企业贷款信用风险的控制与防范. 商场现代化，2009（9）:58―59
[4]赵晓菊，柳永明编著.信用风险管理.上海:上海财经大学出版社，2008.
[5]杨军编著.银行信用风险.北京：中国财政经济出版社，2004.
[6]朱毅峰编著.银行信用风险管理.北京：中国人民大学出版社，2006.
[7]周天芸著.信用风险模型.北京：中国人民大学出版社，2005.
[8]何耀，唐清平.论中小企业信用风险及防范.中国商界，2010(4):20―25.
[9]Jia Liu, Dong Pang. Determinants of survival and growth of listed SMEs in China.Journal of Development Economics, 2004(6):1―31.
[10] 赵改玲.中小企业信用风险指标体系及预测模型构建.商业时代，2009(7):50―54.