序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇企業信用評價范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

篇(1)

關鍵詞：企業融資 微型企業 信用評價 小額信貸

中圖分類號：F830.56 文獻標識碼：A 文章編號：章編號：1006-1770(2011)08-054-05

中小企業融資難一直是我國經濟生活中引人注目的問題。近幾年來，國內研究者將中小企業的范疇更為細化，將微型企業從中小企業概念中剝離出來，直接探討微型企業的融資難題；另一方面，近幾年來，我國城市商業銀行等中小型銀行逐步發展，從弱到強，中小型銀行體系從模糊到清晰。哈爾濱商業銀行、包頭商業銀行、臺州銀行等一大批中小銀行將面向微型企業的小額信貸作為自己差異化競爭，謀生存、求發展的戰略方向。因此，研究微型企業信用評價問題不僅能夠解決微型企業的融資難題，還是中小商業銀行差異化生存的戰略方向。

目前，各商業銀行面對微型企業的貸款主要在小額貸款大類中。而小額信貸所采用的信用評價方法主要是經驗方法，或稱為專家方法。依賴信貸人員主觀判斷的方法，受限于合格信貸人員的數量和較高的人力成本，很難大規模推廣使用。而一個有效的信用評價模型，依賴信息技術的處理能力，不僅可以克服不能大規模推廣的弊病，還能夠提高評價結果的公平性。事實上，微型企業貸款單筆數額小、筆數多、交易數據豐富等特點，剛好符合了信用評分技術需要借助大量業務數據形成準確判斷的要求。

一、微型企業信用評分的應用和發展

上世紀90年代，美國銀行業開始使用信用評價方法審核小企業的貸款申請。富國銀行開通了專門針對小企業貸款的“企業通”產品。10萬美元以下的貸款，直接通過企業信用評分決定是否放款。同一時期，美國信用評分巨頭Fair Isaac公司推出了專門針對小企業進行評分的系統SBSS（Small Business Scoring Service）。SBSS的主要目標是針對中小企業25萬美元以下的小額貸款，10萬美元以下的設備租賃和5萬美元以下的信用卡業務的信用評分。這一系統目前仍然被300多家美國銀行使用，并處理90%以上的小額商業貸款。

隨著信用評分在美國小企業貸款中的運用迅速擴展，亞特蘭大聯邦儲備銀行在2000年進行了一次電話調查。針對1997年的業務情況，訪問了美國資產規模前200的所有銀行，有99家銀行作了回應，其中就有61家報告對于絕大多數低于10萬美元的貸款，都使用了小企業評分系統。亞特蘭大聯儲銀行的Allen N.Berger、W.Scott Frame等人對小企業信用評分的作用和影響作了一系列的實證研究分析。他們通過實證研究發現，得益于信用評分系統的采用，每家金融機構小企業貸款的金額平均增長了40億美元，相當于市場份額增長了8.4%。Allen N.Berger(2005)進一步研究了小企業信用評分，得出由于信用評分系統的應用，不僅使得小企業貸款的總量得到了增長，還使得低收入地區和富裕地區一樣獲得了更多的貸款。同時該技術對大小銀行的影響不同，大銀行基于自己充沛的資金實力和技術能力，往往更傾向于使用評分技術，而小企業信用評分改善了它們由于信息不對稱導致的在中小企業貸款上的劣勢。Allen N.Berger(2009)進行了一次新的調查，與上次調查著眼于大銀行不同，這次調查對象是資產總量在10億美元以下的社區銀行，結果顯示46%的社區銀行使用了信用評分。然而與大銀行不同，使用信用評分的社區銀行中，86%對小企業主使用客戶評分（針對客戶的評分系統）而非企業評分系統，2%使用小企業信用評分決定貸款，另外的12%則兩種評分混合使用。對社區銀行使用信用評分技術的實證分析表明，這一類型的銀行在使用信用評分上存在著學習過程。在度過最初的學習期之后，小企業貸款量得到了增長，但市場份額并沒有增長。社區銀行使用信用評分技術后，其貸款總量的增加和質量的改善，受信用評分在貸款程序中使用方式影響。這些研究說明微型企業信用評分對大銀行的意義要遠遠超過小銀行，這可能歸因于大銀行由于其治理結構復雜，在處理微型企業客戶時，與中小銀行相比，存在更為嚴重的信息不對稱問題。微型企業信用評分在應對這些問題方面可以發揮較好的作用。

二、 微型企業信用評價模型的選擇

目前常用的信用評價模型有多元判別法、回歸分析法、神經網絡和數學規劃方法。這些方法各有自己的優缺點，多元回歸模型容易解釋、使用，但對缺失值、極端值的處理不盡人意；判別分析模型通常假設自變量的分布是正態分布，這與事實情況常常不符；神經網絡模型可以處理多元回歸不能模擬的非線性數量關系，從而能夠更精確的模擬現實情況，但整個過程近似于一個黑箱，樣本微小變化對結果的影響較大，抗干擾性差。

事實上，除此之外，還有基于期權定價的KMV模型、基于VAR方法的J.P.Morgan模型、基于保險方法的死亡率模型和CSFP的信用風險附加模型、基于資產組合的RAROC模型。這些新型模型起源于上世紀90年代，并且在大型企業的風險管理中得到迅速普及使用。這些方法往往依賴于成熟的證券、信貸市場均衡價格。這些價格在中小企業所處的環境中，往往不能得到，故這些新方法、新技術不在本文模型選擇的視野內。

綜合考慮，本文選擇較為常用的logit模型作為微型企業信用評價的實證方法，來詳細分析信用評價技術。

三、模型指標的選擇

范柏乃介紹了中小企業信用評價指標遴選的一般方法：依次通過隸屬度分析、相關分析和鑒別力分析，提取出合理的指標體系。范柏乃首先按償債能力、經營能力、獲利能力、管理能力、創新能力、成長能力分組搜集了中小企業的28項指標，作為篩選的基礎。接下來，向全國近300位專家學者發出了調查問卷，要求各專家選出其中最重要的十個指標。問卷匯集之后，根據指標被選擇次數占專家總數的比重，即隸屬度，排除隸屬度低于0.3的6個指標。在剩下的22個指標中，分析彼此的相關性，再剔除相關系數高于0.6的5個指標，之后再利用20家中小企業的數據計算余下17個指標的變差系數，排除兩個不合格的指標，剩下的15個指標構成了最終的指標體系，整個指標的遴選過程就此完成。這15個指標主要體現了償債能力、經營能力、創利能力、創新能力和成長能力。

本文在選擇指標體系時參考了該文的研究成果，針對每一項能力選取一到兩個指標來表示。為償債能力設計了指標債務收入比（Debt_Sales）和小額信貸占比（Sm_Debt）。這里之所以選擇債務收入比代替資產負債率，來反映企業償債能力，是因為筆者在處理模型時，發覺這一變量更能直接反映還款資金的來源，從而對是否違約有更大的影響。另外，筆者在調查實踐中發現，微型企業的實際借款情況比較復雜，除了向農信社、農行借小額貸款外，還進行一系列的民間融資。因此，筆者在模型中加入了小額信貸在企業總債務中的占比這一變量。

體現經營能力的指標是資產周轉率（Sales_Assets）。資產周轉率是銷售收入與資產的比率值。資產周轉率高意味著，微型企業的資產使用更有效率；業主的管理能力更強；在利潤率相同的情況下，可以獲得更多的利潤。

模型中體現獲利能力的指標是銷售利潤率（Profit_Sales）。銷售利潤率越高意味著，在相同銷售收入的情況下，能夠獲得更多的利潤。資產周轉率和銷售利潤率的乘積為資產利潤率（Profit_Assets）。這三個變量是會計學中杜邦分析體系的重要變量，能夠全面的反映企業運行情況，故把資產利潤率（Profit-Assets)也包含在模型中。

這里之所以沒有選擇體現創新能力和成長能力的指標，是因為通過筆者的實際調查發現，處于企業發展初期的微型企業主們常常對創新能力和成長能力并沒有清晰地理解；進入某一行業時往往具有隨機性，很少是對發展前景有嚴格的判斷之后，再進入該行業。考慮到本論文的研究對象是微型企業，而不是科技型、創新型企業，故不加入反映創新能力和成長能力的指標。此外，從數據的易取得性角度來說，創新能力和成長能力方面的指標，屬于定性指標，調查過程中不容易獲取；而我們選中的三項指標因為涉及利潤、金額等硬性的指標，數據較易獲取。

前文介紹過微型企業與規模較大的企業不同，企業主的個人特點對整個企業有決定性的影響。因此，本文的模型還包括了微型企業主學歷（Degree）、婚姻狀況(Married)和社會聲譽(Reputation)3個變量。筆者認為一個具有優秀品格的人，比優秀的企業資產狀況更重要，更值得信任，而個人學歷、婚姻和社會聲譽能夠有效地反映微型企業主的道德品質。

終上所述，本文構建的模型包括以下變量：微型企業主學歷（Degree）、婚姻狀況(Married)和社會聲譽(Reputation)、債務收入比（Debt_Sales）和小額信貸占比（Sm_Debt）、資產周轉率（Sales_Assets）、銷售利潤率（Profit_Sales）和資產利潤率（Profit_Assets），共8個變量。

四、實證分析

本文所用實證數據的采集地為安徽省東部地區,是皖江城市帶承接產業轉移示范區的重要部分，符合本文要求的微型企業數目眾多的要求。皖東地區地處華中，處于東西部之間的有利區域位置，使得其成為產業結構升級、大量新企業迅速誕生發展的一個優質樣本。作為研究微型企業信用評價的論文，筆者認為皖東地區的發展現狀完全能符合本文研究的需要。

數據采集的目標區域存在著兩個集聚產業，鐵器制造業和電子行業。鐵器制造業主要生產農用拖拉機防滑輪、建筑用鋼結構、鋁合金管等等；電子行業生產遙控器、高壓包等電子行業的元部件。兩個產業都有大大小小的眾多企業，其規模從資產千萬以上的大中型企業，到小型的家庭加工作坊。數量眾多的企業為本文有關微型企業的數據搜集準備了良好的條件。本文的數據主要來源于這兩個行業的微型企業，另外還有一些個體經濟的數據。

本文所用微型企業的相關數據來源于發放調查問卷和入戶訪談。共回收調查問卷近50份，每份調查問卷涉及微型企業的指標有企業的性質、資產總額、總債務額、企業年收入、企業年利潤額、業主對行業前景的預測；涉及業主信息的指標有學歷、婚姻、社會聲譽；涉及小額信貸的指標有無使用抵押、是否有過逾期現象、逾期多久、貸款數額、貸款用途、利率水平、還款方式等合計25個指標。表1為調查問卷中各變量的取值情況：

業主學歷（Degree）最高為4，大專水平。這與本文調查的微型企業不屬于科技型企業，而多分布于傳統產業中是適應的。婚姻狀況(Married)的期望值為0.93，且標準差相對較小，說明調查的微型企業業主大多都已結婚。社會聲譽（Reputation）的期望值為3.6，說明絕大多數微型企業業主的社會評價較高。源數據中只有1戶得到了“很差”的評價。之所以獲得了“很差”的評價，是因為該企業業主病重，將實際控制權交給自己的兒子，而第二代不具有領導該企業的能力。

債務收入比(Debt_Sales)的最大值是4.5，最小值是0.05，均值是0.58；之所以有相對較高的均值，是因為有幾戶的比率很大，托高了整個均值。比率最高的4.5是一家破產的加油站，最后的年收入已經低到支撐不起企業的運行，更不要說還款了。

小額信貸占比（Sm_Debt）也是很重要的一個變量，這與微型企業的融資方式密切相關。在筆者的調查區域，微型企業可以向正規的金融機構，如農村信用社、農業銀行申請一定額度的小額貸款，也可以通過民間信用的方式，向親戚朋友、資金富余者借款。除此之外，最重要的融資方式來源于原材料的賒欠，即流動資金的占款，這通常會占一個較大的比例。鑒于上述指標都是基于企業的債務總額度，而本文討論的是微型企業的還款情況，故小額貸款在其中的比重也是一個很重要的變量，特將其引入到模型中來。

小額信貸占比最大的是1，最小的是0.05。取值最小的是一家家庭作坊式的鐵器廠，共向農信社貸了5000元作為起步資金。在調查時，所有本息已全部結清。當時，該廠的總負債額為10萬，也就是說主要是通過民間融資的方式解決自己的資金缺口。比值偏低的一個重要原因是企業規模較小，業主人脈不廣，很難取得正規金融機構的貸款。小額貸款占比較低的事實說明了處于初創時期的微型企業，獲取小額信貸的困難程度。

資產利潤率（Profit_Assets）綜合體現了資產周轉率（Sales_Assets）和銷售利潤率（Profit_Sales）的影響。資產周轉率和銷售利潤率是杜邦分析體系中最重要的兩個變量。資產周轉率反映著企業的經營效率，間接體現著業主的經營能力。在同等利潤率的情況下，資產周轉率高的企業能夠獲得更大的現金流，陷入經營困境的可能性更小，故償還小額貸款的可能性更大。銷售利潤率高的企業，則能夠獲得更多的利潤，從而還款的資金來源更有保證。

在實際調查研究中發現，資產周轉率和銷售利潤率受行業特征影響明顯，鐵器制造業的微型企業資產周轉率通常較高，而電子行業的資產周轉率較低。兩個比率之間存在一定的反比關系，資產周轉率高的行業通常利潤率較低，資產周轉率低的企業，銷售利潤率較高，從而保證各行業的資產利潤率大致保持一致。資產利潤率的標準差為0.26，和銷售利潤率的標準差0.25相差不大，遠低于資產周轉率的標準差1.18。這說明了資產利潤率遠比資產周轉率取值穩定。

由表中所知，模型中所有變量之間的相關性數值最大為0.49，說明變量之間的相關性不高，符合模型對數據的要求。

本文的實證分析是通過Stata SE11.0進行的。上文引進了8個變量，影響微型企業還款的各方面因素都有包括。接下來的建模過程參考了約化建模理論，通過逐步舍棄不顯著的變量，來構建一個較為“簡單”的模型：

首先，本文研究包含所有8個變量的logit模型，其回歸結果如下：

logit(Pi/1-Pi)=

-10.37+0.71Degree+3.44Reputation-1.70Debt_Sales

(3.19) (0.71) (3.44)(2.91)

+2.32Sm_Debt-0.52Sales_Assets-8.56Profit_Sales+8.70Profit_Assets

(4.59)(1.69) (8.63)(9.57)

Pseudo R2=0.6885(偽可決系數),prob>chi2=0.0030

各系數的Z值情況如下表所示：

因大都數微型企業業主都結了婚，故變量婚姻狀況(Married)直接被系統自動排除。模型的偽可決系數為0.6885，變量的整體顯著性高達99.70%。這說明所有變量作為一個整體來說，對各個業主的還款可能性有很大的解釋能力。但單個變量的Z檢驗結果并不理想。“P>|Z|”的取值全都高于0.3，這說明了單個變量的顯著性并不明顯，變量之間存在著共線性。接下來的處理措施就是去除一些冗余的變量。

有Z檢驗的取值可知，變量Degree的顯著性最低，故在新模型中，我們首先排除Degree。其次，資產周轉率（Sales_Assets）和銷售利潤率（Profit_Sales）的系數符號與現實經驗相違背。筆者認為這是由于資產周轉率、銷售利潤率與資產利潤率之間的共線性造成的。事實上，在表2中，我們可以觀察到它們之間相對較高的相關性。在新模型中，我們排除了資產周轉率（Sales_Assets）和銷售利潤率（Profit_Sales）。新模型回歸結果如下：

logit(Pi/1-Pi)=

-9.76+2.80Reputation-2.08Debt_Sales+2.10Sm_Debt

(6.39) (2.80) (1.34)(2.72)

+7.68Profit_Assets

(5.56)

Pseudo R2=0.6224(偽可決系數),prob>chi2=0.0005

各系數的Z值情況如下表所示：

從表4的數值可知，在去掉多余的變量之后，各變量的顯著性有了明顯的提高。雖然模型的偽決定系數從0.6885降到0.6224，但這一降低與變量顯著性的提高相比是值得的。

常數項的取值為-9.76。這意味著在社會聲譽、資產利潤率、債務收入比、小額信貸占比都取零的情況下，Pi取值會偏低，趨向于0。這說明在社會聲譽較低、企業運行狀況較差、資金使用效率低的情況下，本模型認為業主不太可能順利完成還款。

社會聲譽(Reputation)的系數取值為正，說明微型企業業主較高的社會聲譽能提高還款概率。這條結論包含著兩個原因：一方面，具有較高社會聲譽的微型企業業主，通常具有出色的經營能力，故相關企業的實力通常高于平均水平；另一方面，社會聲譽能夠反作用于業主。業主常常不希望既有的“好名聲”被一次違約的信用記錄打破，因此有較高社會聲譽的微型企業業主在還款方面有比一般業主更大的還款壓力，從而具有更高的還款概率。后一點，在筆者的調查過程中，得到了證實。很多微型企業業主向筆者強調“無論如何也不能有違約信用記錄，否則將為以后的貸款帶來困難！”

資產利潤率（Profit_Assets），綜合反映了企業的獲利能力和資產使用效率。一個擁有較強獲利能力的企業必然有較高的銷售利潤率，同時資產周轉率較高的企業必然在資金使用效率上表現出色。銷售利潤率和資產周轉率相乘，就是資產利潤率，決定著企業的利潤。

在本文的實證模型中，資產利潤率的系數為7.68，說明資產利潤率數值的增加有利于提升業主的還款概率。這符合現實經濟規律，資產利潤率的提高增加了企業現金來源，這減小了企業因還款而存在的資金鏈壓力。

小額信貸占比（Sm_Debt）的系數為2.10，說明隨著小額信貸比例的增加，業主的還款可能性也在提高。這可能與小額信貸較高的管理技術、嚴格的風險管理有關。小額信貸是最近幾年推出的金融產品，故相關管理技術，遠比傳統的貸款先進，從而有較小的違約比例。這一點在實地調查中得到了證實，筆者所拜訪的近期借貸的微型企業，還沒有遇到一例違約的；違約的企業基本上來源于歷史上的借款。

債務收入比（Debt_Sales）的系數為-2.08，說明隨著負債總額占年收入比率的增長，業主的履約還款的概率在下降。還款資金的直接來源就是企業的銷售收入。銷售收入相較于負債總額，規模越大，企業還款的壓力越小，履約可能性越大。

本文將履約和違約的概率分界點定在1/2處。用上述模型檢驗對照組的數據，預測的正確性如下所示：

如上表所示，違約業主的預測正確率為50%，低于履約業主的預測正確率87.50%。模型在不同類型業主預測上的差異可能是由于樣本數據中履約業主所占比例較大,違約業主數據量較小造成的。較多的數據使得模型能夠對履約業主的特征進行更準確的擬合，提高了履約預測準確程度。整個驗證數據的預測正確率為80%，說明該logit模型的總體預測能力是比較高的。

結論

本文的研究表明，合適的微型企業信用評價模型能夠較為準確地預測還款情況。微型企業信用評價模型完全有能力在微型企業融資過程中發揮重要作用。這種數量化的評價方法，符合微型企業貸款筆數多，額度小的特點。它相較于人工審批，不僅能同時處理更多的貸款申請，還能避免審批過程中的人為偏見。

微型企業信用評價模型從理論走向實踐，可以先從貸款筆數多、數據量豐富、模式穩定的微型企業小額貸款開始，然后再擴展到其它的微型企業貸款形式。在應用過程中，我們可以廣泛借鑒消費信貸中成熟的模型開發、實施經驗，來探索微型企業信用評價的模式。

此外，隨著電子商務的發展，一方面，以各類網店為主體的網上交易積累了豐富的交易數據；另一方面，阿里巴巴等知名公司適時推出了網絡小額信貸，解決從事電子商務的小企業融資難題。新的交易方式、貸款形式，給微型企業信用評價模型技術提供了廣泛的應用前景。信用評價模型在解決微型企業融資難的過程中將大有作為。

參考文獻：

1.莊傳禮：《中小企業信用》，《銀行家》，2008年第11期。

2.范柏乃，朱文斌：《中小企業信用評價指標的理論遴選與實證分析》，《科研管理》，2003年11月。

3.Allen N.Berger,W.Scott Frame, Small Business Credit Scoring and Credit Availability[R], Working Paper,May 2005

4.Allen N.Berger,Adrian M.Cowan,W.Scott Frame, The Surprising Use of Credit Scoring in Small Business Lending by Community Banks and the Attendent Effects on Credit Availability and Risk[R], Working Paper,March 2009

5.W.Scott Frame,Aruna Srinivasan,Lynn Woosley, The Effect of Credit Scoring on Small-Business Lending[J], Journal of Money,Credit,and Banking,Vol.33,No.3(August 2001)

6. W. Scott Frame, Machael Padhi, and Lynn Woosley, The Effect of Credit Scoring on Small Business Lending in Low- and Moderate-Income Areas[R]，Working Paper,April 2001

作者簡介：

篇(2)

關鍵詞：物流企業；信用評價；評價標準體系

物流企業是商務活動中的重要環節，維持著商務活動的順利進行。但是，我國的物流企業目前在信用方面存在很嚴重的問題，這些問題導致商家和物流企業的形象受到了嚴重的影響，妨礙了商務活動的正常進行。為了適應未來的電子商務趨勢，必須加強物流企業的信用建設和信用管理，建立統一、規范、全面、科學的信用評價標準，彌補物流企業的信用缺失。

一、物流企業的信用評價中存在的問題

評價等級分類不嚴謹。目前，我國對物流企業的各種信用評價方法當中，評價等級的劃分不統一，沒有明確、統一的標準。這就給物流企業的信用管理帶來了極大的困難，客戶也會產生一種無所適從的感覺。大部分的信用評價方法只是簡單將物流企業的信用劃分為好、中、差三個級別，評價比較簡單，缺乏全面性[1]。客戶在這種簡單的評價等級劃分當中，難以深入了解物流企業的信用狀況，選擇符合自己需求的物流企業。另外，等級劃分的簡單造成了評價模型的不嚴謹。信用評價模型依賴客戶的主觀打分，忽視了其他的影響因素，比如說商品交易的次數、商品交易的總額、單次交易的數額范圍。這就導致了信用程度較低的物流企業可以通過加大交易次數和交易金額的方式來獲得較高的信用評價等級，造成了信用評價體系的可靠性降低。評價真實性不高。在當前的物流企業信用評價當中，炒作現象比較嚴重。這是因為客戶在選擇物流企業的時候，更喜歡挑選那些信用評價等級高的物流企業。一些物流企業為了吸引客戶，爭取更多的業務，采用不正當手段提高自己的信用度，妨礙了物流行業的競爭公平。比如有些物流企業為了提高自己的信用度，自己注冊很多客戶身份，自己給自己委托業務，造成了信用評價結果的虛假。還有很多客戶不重視信用評價的結果，在對物流企業進行信用評價時隨意給出一個結果，這都會影響評價效果的真實性和可靠性。評價數值識別度低。雖然對于物流企業的信用評價中，特別依賴利用數據來反映物流企業的信用狀況，但是，這些數值辨識程度不高，難以進行區分和辨別。比如說，某個物流企業將價值一萬元的商品完整地運送到目的地，獲得了十分的評價分數；而另一個企業將價值一百萬元的商品完整地送到目的地，同樣也只獲得十分的評價分數。這就導致了兩家物流企業雖然信用程度不同，但是從數值上無法進行區分，客戶難以在這二者當中選出自己需要的一個。造成這種現象，一部分原因就是因為信用評價的指標選擇有問題，另一部分原因是信用評價的方法不正確。信用指標的選擇不夠全面，信用評價的方法不夠科學，就會造成信用評價的數值缺乏可比性和區分度，評價結果模糊，不能反映真實的信用狀況。（四）評價體系不完善。客戶對于物流企業的選擇是需要考慮多方面因素的，比如企業的運營能力、員工的專業素質、管理層的決策效率、企業的組織構成等等。而我國目前對于物流企業的信用評價，只是以商品運送的快慢、商品送達后的完成程度為標準。這不僅僅不能完整反映物流企業的信用狀況，還會引發物流行業的畸形發展。一些物流企業利用大量的小額交易獲得了高等級的信用評價，然后在涉及大金額的業務當中出現了欺詐行為，非法取得了大量利潤，但是表現在信用評價模型上卻僅僅降低了很少的分數，對物流企業沒有什么太大的影響。這種鉆空子的投機行為，必須要予以嚴厲打擊，維護物流行業的市場公平，促使物流企業的健康發展。

二、物流企業的信用評價標準的構建

選擇合適的評價方法。為了提高信用評價標準的可信度，首先要選擇合適的信用評價方法。對于物流企業的信用評價，常用的方法有兩類，一類是通過數學分析的方法，另一類是依賴經驗進行評價的方法[2]。前者的代表是數據包絡分析法，后者的代表是模糊層次分析法。數據包絡分析法，就是利用數學模型，將活動消耗的資金、能源、人力和產出的效益進行對比，進行評價的方法。而模糊層次分析法首先要將要評價的事物劃分為不同的等級和層次，通過層次分析確定各個指標所占的權重大小，最后綜合所有指標為評價結果歸到某一層次當中。信用評價的指標要全面。信用評價指標是信用評價標準和信用評價體系的基礎，信用評價是圍繞信用評價指標來進行的[3]。為了建立科學的信用評價標準體系，必須注意信用評價指標的選擇。只有信用評價指標的選擇全面、科學，信用評價標準，信用評價體系才能夠實現對物流企業的有效管理。尤其對于模糊層來說，確定信用評價指標是第二步，也是重要的一步。只有確認信用評價的指標后，才能夠計算各個指標所占據的權重，進行下一步的綜合分析。定性與定量分析相結合。無論是模糊層次分析法和數據包絡分析法，都需要通過數值來體現最終的分析結果，反映分析對象的基本特征。但是，只有定量分析還不夠，還要結合定性的研究和解釋，才能夠完整反映出物流企業的信用情況。另外，在定量與定性分析結合的基礎上，還要通過不斷的實踐對信用評價體系進行修正與完善。

三、結束語

隨著電子商務越來越盛行，對物流企業的要求也越來越高。目前我國對于物流企業的信用評價指標不全面，信用評價體系不完善，信用評價結果比較片面，可靠程度比較低。對此，我國應當選取合適的信用評價方法，全面選擇信用評價指標，建立完善的信用評價體系，促進物流行業的健康發展。

參考文獻：

[1]秦立公，劉忠萍，韋金榮等.物流企業信用評價體系的構建及多級模糊綜合評判[J].商業時代，2013，23：38-39.

篇(3)

【關鍵詞】中小企業；信用評價；模糊評價法；層次分析法

信用是市場經濟的基石，是企業進入市場的通行證，良好信用是企業與商業銀行之間債權債務關系良性循環的關鍵，信用評價是對企業能否如約還本付息的能力和可信任程度的評估。客觀權威的信用狀況的評價，可以為其申請發債、發行股票、貸款、以及商業往來提供資信證明，因此，準確客觀的信用風險評價對一個企業的發展至關重要。目前，商業銀行對企業信用評價的方法有很多種，主要包括模糊綜合評價法、聚類分析法、主要成分分析法等，但我國信用評價機構規模相對較小，信用體系并不完善，信用問題已經成為影響我國社會進步和經濟發展的重要障礙。

一、小微企業信用評價指標選取

（1）完整性與重要性相統一，指標體系是一個由眾多指標構成的有機整體，因此，該體系要從不同角度反映企業的發展特征和狀況，指標的選取要強調重要性，典型性，避免選擇重復的指標。（2）系統性與層次性相統一，一個可持續發展系統是由不同層次的要素組成。因此，根據這些基本要素的關系和行為的特點，可把可持續發展系統劃分為不同的子系統，綜合每個子系統的特點最終評價系統整體的特征。（3）可行性原則。根據數據的可靠性與獲取的難易程度，盡量選擇那些有代表性的主要指標。本文中根據中小企業的具體情況，考慮大多中小企業的企業主在企業中主導作用的特點，通過考察商業信譽、盈利能力、企業素質、發展能力等4個大指標，由此建立中小企業信用評價體系，如表1所示：

二、模糊層次分析法

模糊AHP主要由兩部分組成，一部分是層次分析法（Analytical Hierarchy Process）由美國運籌學家A.L.Saatv于20世紀70年代提出，是一種定性與定量相結合的決策分析方法。他講決策者對復雜問題的決策思維過程進行模型化、數量化、規范化，適用于解決定性與定量相結合、尤其是定性因素起主導作用的問題。對于企業信用的評價并非只是量化的指標，還包括企業素質等定性的指標，因此我們選定層次分析法；另外一部分是模糊綜合評價法，由美國自動控制專家查德（L.A.Zadeh）教授于20世紀60年代創立的，是針對現實中大量的經濟現象具有模糊性而設計的一種評判模型和方法，在應用實踐中得到有關專家的不斷發展。是一種應用非常廣泛和有效的模糊數學方法，它將模糊數學和模糊統計相結合，通過綜合考慮硬性某事件的多種因素，對該事物的優劣作出科學地評價。綜上所述，模糊AHP法首先利用層次分析法確定影響企業信用評價的各種指標的權重，同時運用模糊綜合評價法對評價過程進行模糊綜合處理，最終確定企業信用評價等級，該方法克服了傳統的AHP方法存在的在諸多缺點，如判斷矩陣的一致性指標難以達到，判斷矩陣的一致性與人們決策思維的一致性存有差異，調整一致性帶有盲目性等。

三、模型設計及分析結果

四、結論

筆者認為中小企業在信用評價上的困難不僅僅是方法上的障礙，還需要以下配套措施：首先，提高中小企業信息公開披露數量和質量，信用評級的主要資料來源于企業公開披露的資料，但我國中小企業會計報表存在很大的問題，嚴重影響中小企業與商業銀行以及社會的信用溝通，只有企業將真實的信息披露給相關機構，才能夠使企業獲得較為客觀的信用評價結果。其次，金融機構要全面構建支持中小企業發展的信息管理系統。我國現有的信息管理系統多是與大型企業發展特點相配套的，中小企業因其自身的發展特點，在現有的系統處于劣勢，因此，金融機構需建立針對其的支持系統，包括信用評價系統，業務受理系統以及反饋系統等。最后，信用評價一項理論與實踐相結合的工作，評價工作不僅要有科學的理論基礎作為指導，更要求評價人員擁有豐富的實踐經驗，金融機構應致力于提高信用評價人員的綜合素質，明確其義務和權利，制定合理的激勵機制，避免因評價人員的個人因素造成信用評價結果的公正性。

參 考 文 獻

篇(4)

（武漢輕工大學經濟與管理學院 湖北 武漢 430023）

摘 要：供應鏈金融可以有效提高中小企業的信用水平，在傳統信用評級體系的基礎上，引入供應鏈的風險因素，運用層次分析法建立供應鏈金融模式下中小企業的信用評價指標體系。

關鍵詞 ：供應鏈金融；信用評價體系；層次分析法

中圖分類號：F832.42 文獻標識碼：A doi：10．3969／j．issn．1665－2272．2015．12．021

0 引言

自從2001年深圳發展銀行推出供應鏈金融服務以來，以供應鏈為基礎的供應鏈金融融資模式得到迅速發展，已經成為中小企業解決融資問題的有效方式。在供應鏈金融模式下，商業銀行以整個供應鏈為對象，將核心企業與上下游企業聯系在一起，充分考慮供應鏈上的價值交換，為中小企業提供靈活高效的金融產品，促進供應鏈“供-產-銷”的高效運作，解決中小企業的融資問題。

作為僅一種新興融資模式，供應鏈金融受到了廣泛關注。目前，國內外各金融機構紛紛加入了供應鏈金融的競爭行列中。而與此同時，這種新興模式如何進行風險管理，是供應鏈金融能否有效展開的關鍵所在。

1 傳統信用評價指標體系

傳統模式下商業銀行對中小企業的信用評價主要是依據2006年中國人民銀行頒發的《信用評級管理指導意見》，包括企業素質、經營能力、獲利能力、償債能力、履約情況、發展前期等6方面。但是在實際授信過程中，針對中小企業信用不透明的情況，商業銀行更看重中小企業的經營能力、獲利能力、償債能力等這些比率指標，對企業的信貸擔保物和低押資產有嚴格的要求。這也是中小企業融資困難的主要原因。相比于供應鏈金融模式，傳統模式下的中小企業信用評價指標體系有以下兩點不足：

（1）傳統信用評價指標體系過分重視比率指標，這些指標雖然在一定程度上能反映企業的經營能力、獲利能力。但是由于中小企業自生結構的缺陷，財務制度的不健全，信息透明度差，這些指標不能全面地評價企業的信用水平。

（2）傳統信用評價指標體系只看重企業自身，只是“靜態”的評價企業當時的信用水平，并沒有將企業的發展潛力、供應鏈的發展前景以及核心企業的信用水平納入評價體系。沒有“動態”的評價企業的信用水平。

基于以上分析，在分析傳統信用評價體系不足的基礎上，加入供應鏈金融的信用風險因素，運用層次分析法建立供應鏈金融模式下中小企業的信用評價體系。

2 供應鏈金融信用評價指標體系

相比于傳統模式下的信用評價，供應鏈金融的主要特點之一是商業銀行對授信企業的信用評級淡化了授信企業的自身限制，不再是強調企業所處的行業、企業規模、固定資產價值、財務指標和擔保方式，而是強調企業所處供應鏈的單筆貿易狀況和供應鏈核心企業的資信水平，評估的是整個供應鏈的信用狀況。

2．1 借貸企業自身的信用水平

借貸企業自身的信用水平指標與傳統模式信用評價指標類似，包括企業素質、經營能力、獲利能力、償債能力，主要考察企業當前的經營狀況和管理水平。

2．2 供應鏈整體運行狀況

供應鏈整體運行狀況是供應鏈金融實施的基礎，金融機構考察供應鏈整體運行狀況避免貸款企業由于信用不透明的而造成的信用水平下降，考察的主要指標包括行業競爭力、行業增長率、企業間合作程度。

2．3 融資項目的資產情況

融資項目的資產情況是金融機構考察的重點項目，第三方物流企業對原材料、半成品和成品等進行估計。銀行通過估價結果給予借貸企業授信額度，并以這些質物作為擔保物減少違約風險。考察的主要指標包括質物的價格穩定性、變現能力、退貨率、應收帳單壞賬率等。

2．4 核心企業情況

核心企業作為中小企業的另一個融資擔保，是借貸企業和商業機構之間的橋梁，通過保證擔保和回購協議等方式保障了供應鏈金融的有序進行。考察的主要指標包括信用水平、行業地位、盈利能力等。

根據以上4個一級指標，選取了企業素質、行業競爭力、價格穩定性、核心企業信用水平等14個二級指標，構建了供應量金融模式下中下企業的信用評價體系。具體的指標體系（見表1）。

3 運用層次分析法計算各指標的權重

層次分析法（簡稱AHP）是一種定性和定量分析相結合的決策方法，該方法將復雜的多目標問題作一個系統，將目標分解為多個組成因素，按支配關系再將這些因素分成若干組，形成有序的遞階層次結構。

3．1 建立遞階層次結構

供應鏈金融信用評級體系：A＝｛B1，B2，B3，B4｝；

其中：

3．2 構造兩兩比較矩陣

在遞階層次結構中，對于準則A，元素Bi和Bj哪一個更重要，重要的程度如何，通常按照1－9比例標度對重要性程度賦值（見表2）。

根據各元素的重要性比較，第一層項目重要性的判斷矩陣A如下：

A=1 1/3 1/5 1/53 1 1/3 1/35 3 1 25 3 1/2 1

3．3 計算各要素的權重

根據AHP理論，確定權重有和法、根法、特征根法和對數最小二乘法，這里用根法計算各元素的權重（見表3）。

一級指標的權重系數為Wi＝（0．067，0．149，0．459，0．325）T。

3．4 一致性檢測

因為判斷矩陣是計算權重的根據，所以要求矩陣大體上具有一致性，避免出現“甲比乙極端重要，乙比丙極端重要，而丙又比甲極端重要”的諱背常識的判斷，這將導致評價失真，因此，要對判斷的相容性和誤差進行分析。

一級指標的權重系數為Wi＝（0．067，0．149，0．459，0．325）T。

相同的原理計算一級指標下個二級指標的權重（見表5）。

從一級指標權重系數上可以看出，在供應鏈金融模式下，一級指標中融資項目的資產情況B3所占的權重最高，達到了0．459。核心企業情況B4所占的權重達到了0．325。而借貸企業自身的信用水平B1的權重最低，只有0．067。這說明在供應鏈金融模式下對企業的信用評價更看重于融資項目的資產情況和供應鏈上核心企業的信用水平。對于處于發展期的中小企業，其固定資產比例小、流動資產比例大、財務信息不透明、管理制度不健全，往往被重視比率指標的傳統金融機構認定為違約風險大、信用低而拒絕借貸，這就導致了中小企業的融資困難。而在供應鏈金融模式下，金融機構更過看重供應鏈整體運行狀況、融資項目的資產情況和核心企業信用水平，淡化了對中小企業的財務指標的要求。這樣，中小企業可以根據與供應鏈核心企業的商業合作關系提高自身信用水平，有效的緩解融資難的問題。

從各二級指標的權重來看，借貸企業自身的信用水平中比較看重企業的償債能力和獲利能力，這與傳統模式下企業信用評級區別不大；供應鏈整體運行狀況中比較重視企業間合作程度，企業間合作是供應鏈整體運行的基礎，包括企業間商業合作、信息共享、技術援助等等；融資項目的資產情況重視的是擔保物變現能力和產品銷售量，擔保物變現能力是銀行規避風險的直接來源，當中小企業出現違約情況時，金融機構可直接將交由第三方物流企業監管的擔保物變現，來彌補企業違約對金融機構造成的損失。產品的銷售量到達預測或高于預測，說明項融資服務是成功的，對銀行和整個供應鏈來說是雙贏；核心企業信用水平看重的是核心企業的信用水平，供應量金融是以核心企業的擔保作為前提的，一旦核心企業以自身利益為重，而不以整個供應鏈利益為重，在價格、交貨、帳期等方面采取對自己有利的行為，實現自己短期利益最大化，有礙于融資項目的正常運作。

3．5 二級指標的具體權重

將各二級指標的權重與與之對應的一級指標的權重相乘即可得各二級指標的具體權重（見表6）。

從二級指標的權重排名來看，排名靠前的是產品銷售量、核心企業信用水平、擔保物的變現能力等，由于供應鏈融資的還款來源于該項目自身，供應鏈金融模式下風險評估更多的考慮到供應鏈上的核心企業和融資項目的市場前景，淡化了借貸企業自身的信用水平。

可以看出的是供應鏈金融能否順利進行，不僅需要企業自身和銀行之間的合作，更需要核心企業的積極參與，來平衡企業和銀行之間的信息不透明。以滿分為100分劃分4個等級（見表7）。

在實際操作中，以滿分為100分，對各二級指標打分，根據二級指標各項具體得分，乘以其權重，即可得到其最終得分，并根據上表可得到其信用等級。

4 結論

通過分析傳統模式信用評價體系的不足，運用層次分析法建立供應鏈金融模式下中小企業信用指標評價體系，在供應鏈金融實施過程中，需要中小企業、商業銀行、核心企業之間的合作的緊密程度，來規避供應鏈金融的風險和弊端，才能達到供應鏈金融預期的效果。

參考文獻

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7 劉曉晶，王麗娟，任妍，等．基于BP神經網絡的綠色供應鏈合作伙伴信用評價研究［J］．物流工程與管理，2013（5）

篇(5)

信用評價為企業開辟新天地

信用評價是指對企業遵紀守法、履行社會承諾及經濟償還意愿和能力的綜合評價，重點考察一是企業的履約能力，評價企業是否具備履行相關合同所需技術能力、財力資源和經營管理能力；二是考察企業的履約意愿，主要考察企業以往的優良信用記錄和不趣信用記錄。

近兩年來，為應對國際金融危機對我國紡織工業發展的影響，中國紡織工業協會深入組織開展行業調查，積極探討研究應對措施和政策建議。在調研中發現，解決長期困擾以中小企業為主體的廣大紡織服裝企業融資難問題，必須一方面各級金融信貸部門對我國紡織行業在國民經濟中的地位要有正確的認識，另一方面，作為市場競爭比較充分的紡織行業自身也要開展和加強企業信用體系建設，才能讓守信經營企業得到金融信貸部門放心支持，讓失信企業受到懲戒，才能從根本上解決紡織企業融資難、貸款難的問題。

在當天的新聞會上，中國紡織工業協會會長杜鈺洲介紹，“我國紡織企業九成以上都是中小企業，他們的融資難主要是因為信用體系缺失造成的，這在后國際金融危機時期迫切需要得到解決。”

而據中國紡織工業協會信用辦負責人葉志民主任介紹，中國紡織工業協會將在協會會員及代管專業協會會員中開展企業信用評價工作。企業信用評價將遵循求實客觀、企業自愿、公開透明、服務會員、扶優扶強的原則。企業信用評價將作為協會一項促進行業發展、服務會員企業的長期工作來開展，從2010年開始常年受理企業申報，每年分兩次向社會評價結果。

建設紡織強國必經“信用”之路

紡織工業是我國國民經濟的傳統支柱產業和重要的民生產業，目前我國正在從紡織大國向紡織強國轉變，建立紡織企業的信用評價體系不僅為企業融資提供有力證據，同時也可提高企業的品牌競爭力，從行業來講也可形成守信踐諾的良好風氣，產生促進行業發展的內生動力。

記者從本次新聞會上據悉，中國紡織工業協會作為商務部和國資委信用評價工作第三批行業試點單位，在全國整頓和規范市場經濟秩序領導小組辦公室和國務院國有資產監督管理委員會協會聯系辦公室的指導下，按《商會協會行業信用建設工作指導意見》、《行業信用評價試點工作實施辦法》的要求，在廣泛征求企業和有關部門意見的基礎上，協會已構建了紡織服裝行業企業信用評價體系的基本框架，旨在對紡織服裝企業的金融、財務、人力資源配置、經營運行狀況、企業管理、產品質量、安全生產、社會信譽等諸多因素加以客觀分析和評估，為企業提供一份詳盡、科學的信用分析評價報告和相對應的企業信用等級，作為企業開展對外經濟活動的參考依據。

據介紹，紡織服裝行業企業信用評價管理辦法和技術指標體系由中國紡織工業協會企業信用評價委員會根據國家有關政策法規和相關標準制定。委員會由中國紡織工業協會有關領導、各專業協會、各紡織服裝院校專家以及部分骨干企業資深管理專家、法律專家和信用專家組成；

紡織工業是在對外開放和市場配置資源條件下，國內發展最快的行業之一。紡織工業面向國際和國內兩個市場，產業鏈長，產業集群效果明顯，直接服務于千千萬萬的消費者，因此紡織服裝企業信用體系的建立和行業信用評價工作的開展，關系到企業和各方的利益。紡織企業參加信用等級評價活動能夠樹立企業信用建設意識，強化企業自身信用管理，樹立企業自身的社會信用形象，提升企業商業交易機會，營造企業直接融資和間接融資條件，為政府行政監督管理企業提供便利手段。

信用指標將成融資參考依據

信用體系缺失，成為許多企業無法在激烈的市場競爭中立足的重要原因之一，只有積極地在行業中推進誠信宣傳教育，強化行業信用制度建設才能更好的促進紡織行業正常有序的發展，而這一點，正是本次紡織服裝行業企業信用評價工作開啟的初衷之一。

中國紡織協會會長杜鈺洲坦言，開展企業信用評價工作，中國紡織工業協會對外將根據信用建設工作的需要，制定本行業的相關制度；對內將建立行業信用信息搜集渠道和企業信用數據庫，把重點企業的信用檔案、交易伙伴信用檔案納入其中。

企業信用等級評價活動立足服務會員企業、推動行業自律，旨在提升會員企業信用管理水平的抗風險能力，倡導誠信經營的良好風氣，引導信貸、投資、客戶、供應商使用企業信用產品，降低政府部門行政成本，促進行業持續、和諧、健康發展。企業信用等級評價的內容主要包括企業基本條件、企業經營管理能力、企業財務狀況、企業社會責任、企業發展潛力和企業產品或服務等方面的數據指標。信用等級共分“三等五級”，等級標準分為A、B、C三等，下設AAA、AA、A、B、C五級。

協會將根據紡織行業實際情況，建立行業內部信用信息收集渠道，依法收集和記錄會員企業在生產、經營中產生的有關信用信息，包括會員企業自身的信用信息和交易伙伴的信用信息，通過建設行業信用數據庫和重點企業的信用檔案等手段和方式，開展對會員企業的服務。行業信用數據庫的建設和運行在會員企業間以自愿和互換的原則進行。凡是向行業信用數據庫提供信用信息的會員企業可免費查詢數據庫中相關企業的信用信息。同時，行業信用數據庫可以向社會有償開放。

篇(6)

關鍵詞:工程咨詢　信用評價　指標體系　信用管理

一、引言

建設工程咨詢業是一種依托信息、技能和經驗，為建設工程項目提供信息、數據、分析和決策的智力密集型服務業。由于它的業務范圍幾乎覆蓋了整個項目建設周期，其誠信的缺失對項目產生的影響波及面更廣、連鎖性更強，因此，信用問題對工程咨詢行業十分重要。目前，浙江省信用辦每年針對建設企業、施工企業、監理企業都有專門的信用評級。該信用評級直接影響企業第2年的工程招投標，因此極大地促進了建設企業、施工企業與監理企業對信用管理的重視程度。而工程咨詢企業原有的發展就處于良莠不齊的狀態，加之沒有納入信用評價體系，導致工程咨詢企業信用管理水平與建設企業、施工企業脫節，嚴重影響了建筑行業信用管理的均衡發展。因此，根據工程咨詢企業自身的特點制定科學合理的評價指標體系具有現實意義，對推進浙江省工程咨詢業信用管理規范化、標準化具有重大意義。

二、建設工程咨詢業失信的行為與原因

(一)失信的行為

建設工程咨詢業的失信行為主要表現為:工程造價單位合同履約率低、非法掛靠等行為造成工程成本缺乏合理控制:招標機構制定的招標文件和評標辦法不科學，或者在招標過程中泄露信息，造成不公平。影響公平競爭，影響招標結果;工程監理單位實施監理的程序、方法不合理或不符合要求，導致質量隱患，等等。因此，咨詢服務的質量對工程項目建設是相當重要的，應該對各種咨詢服務的質量信用進行管理，

(二)建設工程咨詢業失信的原因

相關資料顯示。由于失信行為，每年我國合同欺詐造成的直接損失55億元，逃避債務造成的直接損失約1800億元，累計拖欠的工程資金總額達6000-10000萬億元。這不僅造成市場混亂，更嚴重的是帶來了約占國民經濟生產總值10%-20%的巨額低效經營成本，給建筑業的發展帶來很大風險。建設工程咨詢行業失信行為主要原因:

1　全社會對工程咨詢行業地位的認同度不夠。在我國，政府和各類建設項目業主對于專業化、社會化工程咨詢服務的優越性認識不足，自營式的工程項目管理仍較為普遍，工程咨詢服務收費低、收費難的問題相當突出。我國工程建設全過程咨詢服務營業額占項目投資的比例目前大約在3%左右，不足國際平均水平的一半。

2　工程咨詢市場發育不完善，工程咨詢企業規模有限。目前我國大部分工程咨詢企業屬于私營企業或合伙制企業，大規模的工程咨詢企業數量非常有限。很多規模小、人員結構參差不齊的咨詢公司為了攬取業務，不惜以壓低咨詢收費為主要手段進行惡性競爭。某些不具備工程咨詢執業資格與能力的人員也在從事工程咨詢業務，這嚴重地擾亂了工程咨詢市場秩序，使工程咨詢業信用管理處于混亂狀態。

3　工程咨詢企業信用信息系統沒有建立，缺乏明確的信用評價體系，使得工程咨詢企業信用缺失并未對企業造成失信成本，進而縱容了部分不良工程咨詢企業的違規行為。

三、浙江省工程咨詢業信用評價系統設計

(一)建立浙江省工程咨詢企業信用檔案數據庫

建立以工程咨詢企業為主體的企業信用檔案數據庫，該數據庫是反映工程咨詢企業在經營中的信用行為及咨詢專業技術人員在業務交往中信用行為的綜合記錄。主體信用信息系統由身份信息、良好信用信息、不良信用信息、統計及評估信息構成。其中，身份信息系統包括企業的基本狀況以及從業人員的基本狀況:良好信用信息包括企業受到的表彰以及獲得的各類工程質量獎項，等等:不良信用信息包括違反工程建設法律、法規或合同管理、勞動用工的行為及行賄、受賄、瀆職等違法行為:統計及評估信息主要包括根據浙江省工程咨詢業信用評價體系及評分模型分析評估出的企業的信用信息。

(二)建立浙江省工程咨詢業信用評價指標體系及信用評價分析模型

1　建立浙江省工程咨詢業信用評價指標體系。根據對浙江省部分工程咨詢企業從業人員的調研結果及浙江省頒布的有關企業信用管理辦法的規定，建立如下評價指標體系。

2　選擇信用評價分析模型。目前國內學者對企業信用評分的研究很多，大多集中在“回歸分析”、“人工智能”等方面，但這些模型對于個別樣本進行判定時準確性很高。工作量適中，對于大量評價樣本進行評價時存在工作量過大的問題。因此，浙江省工程咨詢業信用評價方法建議選用層次分析結合模糊數學的方法，該方法原理簡單，使用也較為便捷。首先由政府部門選取專家庫運用層次分析法確定各級指標的權重，其次對數據庫搜集的各企業信用指標相關內容進行綜合分析打分，最后運用模糊數學確定出最終的信用評分值。

(三)建立浙江省工程咨詢業信用信息公告平臺

浙江省目前已經建立了信用網站，并定期公布部分企業的信用狀況。可以在原有的浙江省信用網站中開辟工程咨詢企業信息公告平臺，將工程咨詢企業的信用信息、信用等級及其他有關資信報告通過互聯網，予以公示。對信用不良、擾亂市場健康發展者，相關部門應對其經營行為以及市場準入資格進行限制。

四、結論

本文以浙江省工程咨詢業為研究對象，建立了完整的信用資料搜集、指標評價以及信用信息公告的浙江省工程咨詢業信用評價體系。其中在信用評價指標建立部分，將企業信用評價指標與執業資格人員信用評價指標結合在一起，建立了實用、完善的評價指標，具有一定的實際意義。

參考文獻

[1]黃金枝，建設工程咨詢行業信用評價指標體系研究[J]，建設監理，2008(11)

[2]范志清，王雪青，李寶龍，基于物元分析的建筑市場執業資格人員信用評價研究[J]，管理科學，2009(7)

篇(7)

【關鍵詞】咨詢業 信用評價 資質

當我國取消咨詢業資質評定制度后，咨詢市場準入門檻降低，資質不再是業主選擇咨詢單位的唯一參考標準，企業信用越來越成為顧客或業主選擇交易和合作的先決條件，那么就有必要建設咨詢業誠信檔案，不僅可以為客戶提供新的企業選擇規范，還可以建設誠實守信的市場體系，雖然從2007 年1月國家城鄉和住房建設部啟用《建筑市場誠信行為信息管理辦法》開始，我國政府部門已經開始動態監督建筑市場各方主體的行為，尤其是對新興咨詢企業的監管，但是由于資質管理制度的存在，在咨詢企業信用方面并沒有過度關注和重視，因此，在我國咨詢市場中，完善企業信用評價體系是非常有意義的。

一、工程咨詢行業信用評價體系概述

我國取消資質的市場準入制度后，需要建立一個規范咨詢市場發展秩序的咨詢行業信用制度，監管企業對咨詢服務項目的相關履約責任，為業主選擇咨詢企業提供參考標準，針對我國咨詢行業的服務內容和特點，（幾個六個體系）搜集企業信用資料以及信息采集根據業主反饋主要參考以下幾個指標：

（1）在承攬咨詢項目和從事咨詢服務過程中，是否遵守國家有關有關政策和法律法規。

（2）是否按照雙方行為主體訂立的合同提供了相關咨詢服務，嚴格履行了自己的義務。

（3）是否具備滿足業主咨詢需求的技術水平和相應資源，提出完整的咨詢服務方案。

（4）在為業主從事咨詢服務過程中，是否進行科學合理的咨詢項目管理，是否采取了節約資本、提高收益的最佳咨詢方法。

（5）是否達到了業主對咨詢服務的預期期望，在為業主服務過程中，是否存在違約行為。

構建信用評價體系需要政府、咨詢管理協會等多方共同完成，政府負責監督企業信用評價的過程，制定信用評價體系的規則和評價等級的認定辦法，核實咨詢企業信用等級認定的結果，公布企業信用評價結果，向社會公示信用良好的咨詢企業。咨詢管理協會負責受理企業信用等級認定的申報，收集和市場調研企業提交的相關資料，根據企業信用等級統一評價標準認定信用等級，并出示具有社會公信力度的信用評估報告，建立并定期更新咨詢企業的信用檔案。

二、工程咨詢行業信用評價體系管理流程

三、咨詢市場建立信用評價體系的意義

在我國咨詢市場中，取消資質的評定制度，完全由市場來進行資源配置，而信用體系建設的完善性是市場經濟成熟化的一個顯著特點，信用秩序的穩定性可以節約咨詢市場資金和資源，提高咨詢服務的效率，咨詢合同由于不完全契約理論的制約，必然無法完全規避合同中行為主體雙方承擔的信用風險，信用無序，不僅會造成業主巨大損失，還會引起咨詢市場整個信用鏈條的斷裂，導致咨詢市場的秩序混亂，而且如果我國取消資質管理制度，咨詢市場的準入性門檻大大降低，在長期的咨詢業發展中，必然會出現咨詢企業魚龍混雜的局面，業主所承擔的風險會大大增加，于是業主會為了降低與企業交易時所承擔的風險，耗費更多的錢力和物力來尋求可靠信用伙伴、加強對合同違約處理的關注以及通過后期談判解決合同糾紛等，而出于降低風險的考慮業主需要放棄與不熟悉咨詢企業的合作，機會成本提高。如果建立信用評價體系，強大的數據庫涵蓋所有顧客交易時所需要的信用資料，可以解決因風險而出現的機會成本問題，而且信息評價系統會將企業的守信記錄，不良行為記錄等隱性信息公布形成信用信息鏈，降低交易雙方的所承擔的信用風險，減少交易成本，提高經濟效率，優化市場資源配置率。

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