大数据背景下的小微企业信用评级研究文献综述

 2022-02-14 21:33:55

全文总字数：5461字

文献综述

小微企业作为国民经济的基础，其发展状况直接影响我国经济发展水平，小微企业已经成为推动中国经济发展的一股重要力量，党和政府多次发文强调要支持小微企业的发展，但是小微企业仍然面临融资困难的突出问题。小微企业资本实力弱、资本市场议价能力差，如何对小微企业进行信用评级是解决这一问题的关键。大数据有助于实现企业层面的信用评级，防范企业财务数据造假，可以有效解决小微企业融资困难的问题。

（一）国内文献综述

我国小微企业长期以来面临融资困难的问题，已经严重阻碍了小微企业正常的经营发展，其根源之一就是资金供求双方之间存在信息不对称的情况。对于构建基于大数据的小微企业信用评级体系面临的问题，陈小梅（2018）和郑建华（2020）均认为目前小微企业和小微企业主的信用数据保护不足，我国法律对企业信用数据的保护缺乏直接规定，一些涉及个人隐私的数据不可能被直接应用，导致征信双方信息不对称等问题，不利于大数据时代下信用评级体系的构建。

此外，祁新（2016）还认为存在小微企业信用文化建设滞后的现状，失信行为付出的代价不高，失信成本远远低于失信行为产生的短期收益，市场存在“劣币驱逐良币”的现象。企业经营者缺乏长期的经营理念，不能清楚的认识优良的信用品质会给企业长远发展带来的有利条件。

于春欣（2019）、张维等（2016）和陈小梅（2018）提出了小微企业信用评级指标体系存在的问题，基于大数据的小微企业信用评级指标体系，注重增加非财务性指标及权重，但这些指标体系的全面性仍需加强，现有的指标体系多注重于小微企业的偿债能力而忽略了企业主的影响力，同时，还缺乏对信用评级模型的进一步细分，对于不同行业的信用评级标准也应当有所不同，需要具备具体问题具体分析的能力。因此，大数据背景下的信用评级指标体系就有了一定的优势，首先是数据优势，郑建华（2020）和于春欣（2019）认为大数据技术可以全面收集企业的多维度数据，并且得到的数据更加真实可靠，使结果具有更强的参考性。其次，在成本上也具有一定优势，相较于传统的信用评级，大数据时代下可以直接通过执行计算机程序快速得到企业的信用评级结果，减少成本的同时也大幅提升了信用评级效率，陈小梅（2018）也指出基于大数据的小微企业信用评级体系较大程度依托于大数据技术，利用爬虫技术快速抓取互联网中的海量数据，通过文本分析技术将非结构化数据转换为结构化数据，应用机器学习技术进行数据挖掘和分析。

针对目前我国小微企业信用评级指标体系存在的问题，大多数的学者都给出了相应的建议措施。

其中，完善信用评级指标体系是重中之重。倪鑫等（2016）和张维等（2016）指出要建立科学统一的等级评价指标体系，如果没有统一标准，评估工作将无法正常开展，评估工作的进行也就没有相应的依据。陈小梅（2018）、祁新（2016）和潘振媛（2012）认为还应该扩大企业信用信息的收集范围，从财务硬指标信息扩大到企业的关联信息，例如还债意愿类指标、企业管理者的个人背景等相关信息，合理设置财务性指标和非财务性指标及其权重，可以选择设置企业外部环境、企业信息、企业主信息和企业财务状况等基本评级指标，在此基础上，根据各个行业所需的不同评级信息设置相应的信用评级指标。

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