作者 \ 王延伟 孔源 刘春波 李红云 高晓改 刘鹏

摘要:近年来，党中央、国务院深入实施创新驱动发展战略，科技型中小企业发展取得了长足进步，逐渐成为发展经济的重要力量和驱动产业升级的重要主体。目前，由于我国风险资本尚不成熟，对科技企业初创期和成长初期关注较少，科技企业的成长仍需要商业银行发挥规模优势给予扶持。理论上对科技型中小企业融资的风险控制思路主要集中在使用政府、担保等外部手段，从商业银行风险控制视角对科技型中小企业信用风险评价体系进行的众多研究，多是对传统财务评价体系的改进，无法解决银行风控体系要求与科技型中小企业资产负债特点间的内在矛盾。在实践中，商业银行针对科技型中小企业融资支持模式也在积极探索，但多是沿用传统信贷评价方法及在此基础上的改进，并没有形成一套行之有效的评价方法。在对辖内商业银行的调研中也发现，因缺乏对科技型中小企业专门的授信风险评价体系，融资门槛高、信贷支持力度不足的问题依然普遍存在，距离满足市场需求仍有较大差距。当前大数据技术快速发展，为商业银行科技型中小企业信贷风险防控提供了更多解决思路。本课题在分析目前济南市对科技型中小企业信用评价体系现状、存在问题及产生原因的基础上，以大数据为背景，采用德尔菲法、层次分析法对科技型中小企业信贷风险评价体系进行多回合的筛选完善，将大数据信息与信贷风险控制体系进行有效结合，尝试构建符合科技型中小企业资金需求特点，以运营、技术、团队、外部环境的评估为主要内容的“前置预警+四位一体”科技型中小企业信贷风险评价体系。相对于传统信贷评价体系，课题构建的科技型中小企业信贷风险评价体系具有指标体系更为均衡、针对性更强、重点突出等特点，较好地改善了银行现有信用评价体系。课题在丰富国内研究成果的同时，为商业银行科技型中小企业风险控制体系设计提供了参考，对扩大科技型中小企业贷款覆盖面，切实实现金融对科技的有效扶持具有重要的现实意义。

一、引言

本文结合辖内银行实践，引入第三方数据信息，尝试构建符合科技型中小企业资金需求特点，以运营、技术、团队、外部环境的评估为主要内容的“前置预警+四位一体”授信评估体系,在优化金融机构风险控制模式的基础上，切实实现金融对科技的有效扶持，推动实体经济发展。

二、文献综述

科技型中小企业的融资问题一直受到国内外学者关注，风险控制的思路主要集中在使用政府、担保、保险等外部手段，信用评价方法经历了根据财务指标进行的定量分析法，专家经验判断为主的评价方法和定量、定性相结合的评价方法。

（一）关于对科技型企业的信贷支持；

（二）关于科技型企业信贷风险控制模式；

（三）信贷风险评价体系构建方法相关研究。

三、科技型中小企业信贷风险评价体系建设现状及存在的问题

（一）科技型中小企业信贷风险评价模式及存在问题。

1、沿用财务指标评价体系的传统评价模式；

2、以外部风险分担与补偿为依据的政银企合作模式；

3、专家经验判断为主的评价模式；

4、嵌入税务等大数据信息的半数据驱动模式。

（二）科技型中小企业信贷评价体系产生问题的原因分析。

1、商业银行动力不强，相关指标选取难，指标权重也没有比较成熟的经验可供借鉴。

2、信贷风险分担与补偿等政策因素地区间差别大、面窄、量小，统一标准不好确定。

3、信息不对称,财务数据获取困难，技术信息获取渠道有限。

4、知识产权价值评估难、流转难、处置难，商业银行无法将其作为信贷评价的有效指标。

四、大数据背景下科技型中小企业信贷风险评价体系构建

商业银行传统信贷风险评价模型不适用于科技型中小企业，商业银行应对科技型企业应采取专门的客户价值管理，并形成相应的评价体系，大数据技术的快速发展为商业银行科技型中小企业信贷风险防控提供了更多解决思路。本章基于大数据背景探讨科技型中小企业信用风险评价体系构建，主要包括以下内容：一是阐述指标体系的构建思路，采用德尔菲法对科技型中小企业信贷风险评价体系进行多回合的筛选完善；二是采用层次分析法收集汇总判断矩阵，确认各个指标权重；三是继续采用德尔菲法确定指标评分表及企业评级表；四是用真实信贷客户来验证评价模型可行性。

（一）科技型中小企业信用风险评价指标体系构建。

1、指标体系的构建思路。

（1）基于企业内外部信息的运营评价体系；

（2）基于专利数据的技术评价体系；

（3）基于人才要素的团队评价体系；

（4）基于政策与市场的外部环境评价体系。

2、指标体系的确定。

（1）组织成立科技型中小企业信贷专家小组。

（2）向专家组逐指标征求重要性意见，每个指标要求按照评价等级量化打分，专家可以对指标增加、修改或删除。

（3）确定本文科技型中小企业信贷风险评价体系。

（4）风险评价指标体系结果检验。

（二）科技型中小企业信用风险评价体系权重确定。

1、层次分析法介绍。

（1）层次结构模型；（2）构建判矩阵；（3）权向量与一致性检查。

2、科技型中小企业信贷风险评价体系权重计算。

（三）指标评分标准及企业评级表。

上文通过德尔菲法筛选并得到科技型中小企业信贷风险评价指标体系，运用层次分析法确认了单个指标权重，但要实现对科技型中小企业信用评价，达到尽减少人为干预、保持客观量化的目标，还需要确认单个指标的评分标准及企业评级表，本文主要通过德尔菲法确认评分表。

1、指标评分标准；2、企业信用评级表。

（四）科技型中小企业信贷风险评价体系应用。

通过新旧指标体系对比，可以发现：一是本文构建的科技型中小企业信用风险评价体系较好地改善了银行现有信用评价体；二是科技型中小企业信贷风险评价体系考虑因素更加全面；三是科技型中小企业信贷风险评价体系依然有待完善。

五、结论及政策建议

（一）结论。

科技型中小企业是中小企业群体中的明珠，既是稳企业、保就业的重要主体，也是经济转型升级的重要载体，但融资问题又常常影响其发展。本文在分析济南市目前对科技型中小企业信用评价体系现状、存在问题及产生原因的基础上，明确指出尚未针对科技型中小企业建立一套完整的授信体系是制约金融支持科技型中小企业发展的重要障碍。为此，本文利用大数据技术成果、拓宽信息源，通过德尔菲法、层次分析法等方法继承但弱化传统企业信贷评价体系，创新性引入运营评价、技术评价、团队评价及外部评价等维度，构建起“前置预警+四位一体”的科技型中小企业信贷评价体系，较好地实现了对科技型中小企业信贷风险进行了识别，证明了体系的合理性与可行性；在丰富国内研究成果的同时，为商业银行的科技型中小企业风险控制体系设计提供参考，有助于扩大科技型中小企业贷款覆盖面，实现银企双赢。

（二）政策建议。

科技型中小企业信贷风险评价体系研究是一个常提常新、与时俱进且需要持续改进的课题，具有较大的理论与实践价值。本文构建的“前置预警项+四位一体”信贷评价指标体系有一定参考性和有效性，有助于全方位评估科技型中小企业的信贷风险，但因部分指标难以量化、数据来源受限等问题，指标体系在应用落地中也投入大量人工进行干预及补充。为改进商业银行科技型中小企业信贷风险评价体系，更好实现银企对接，扩大科技型中小企业贷款覆盖面，结合文中研究结论，特提出以下建议：

1、转变思想，促进银企良性互动。伴随经济迈向中高端，科技型中小企业群体也必定愈加庞大，商业银行与科技型中小企业间的良性互动将是经济金融融合发展的必然要求。为此，商业银行应减少对“有形不动产抵质押融资”的路径依赖，着力构建大数据背景下符合科技型中小企业生产经营特点的风险评价体系，实现对经营、团队、技术、前景等全方位、多维度评价，从而更全面、准确地识别与评估科技型中小企业的信贷需求与风险。另一方面，大数据背景下，企业纳税信息、公共费用支出、知识产权乃至股东个人的信用状况都将成为企业的数据资产，形成外界评价企业价值的基础和依据。因此，科技型中小企业也应改变传统中小企业粗放的管理模式，坚持规范管理、合法经营、依法纳税，不断累积自身的数据资产，更好适应评价标准的变化。

2、多方合力，形成高质量的数据供给。构建新型科技型中小企业信贷风险评价体系的前提之一是拥有高质量数据，这方面商业银行难以单兵突进。调研中，信贷专家普遍认可技术水平和团队建设等维度的价值，但也指出部分指标存在数据获取难的问题，商业银行即使投入大量人力物力也无法提升数据质量。为此，建议多方合力，共同推动信息的多样化和透明化，形成对商业银行的系统性支持：一是汇聚政府资源、推动数据开放，政府各部门掌握大量企业数据，以济南市大数据局为例，其收集了64个部门、2264个数据目录、2645万条数据，建议政府政府打造大数据平台并向企业自身开放查询端口，有助于全方位、高质量地刻画科技型中小企业的生产经营情况；二是鼓励并推动商业性大数据公司发展，知识产权与人才的价值评估具有很强的专业性，多数商业银行无法也没必要单独成立评估团队，建议鼓励并推动商业性、专业化大数据公司发展，从而为商业银行提供优质高效的数据资源。

3、积极稳妥，坚持商业可持续。帮助科技型中小企业解决融资难题，实现银企双方合作共赢、进而实现社会效益与经济效益的双提升是社会各界的共同期待。但商业银行也是企业，本身也有广泛的利益相关方，不能为解决科技型中小企业的问题而形成自身风险，所以商业银行对科技型中小企业的支持是有边界的，底线是保本微利。构建新的科技型中小企业信贷风险评价体系的目的在于加强风控体系针对性，更好识别出能够还本付息的企业，进而扩大贷款群体，而非一味降低信贷门槛。为此，建议商业银行积极稳妥，在快速推动科技型中小企业信贷风险评价体系研究的同时，坚持商业可持续原则，增强风险评价能力，建立数据反馈机制，更好更持久的服务科技型中小企业。