基于Logit模型的中小企業信貸風險實證分析

張金貴+侯宇

【摘 要】 中小企業普遍存在的“融資難”現象影響了中小企業的發展。文章分析了中小企業的信貸風險，適當選取2013年上市公司為樣本，利用SPSS統計軟件，運用因子分析方法對中小企業信貸風險指標進行了篩選，構建了基于Logit回歸模型的中小企業信貸風險度量模型。實證分析表明，模型具有較高的有效性和準確性，可作為中小企業信貸風險評估的科學依據。

【關鍵詞】 中小企業； 信貸風險； 因子分析； Logit回歸模型

中圖分類號：F275；F830.5 文獻標識碼：A 文章編號：1004-5937（2014）30-0040-06

一、引言

中小企業在國民經濟發展中具有重要地位，在推動技術創新、緩解就業壓力、方便群眾生活、保持社會穩定等方面發揮著重要作用。但是，相對于大型企業而言，中小企業一般規模較小、員工素質不高、研發投入不足、把握市場能力較弱，在激烈的市場競爭中缺乏應變能力，使商業銀行對其設置了嚴格的融資約束和限制，普遍出現“融資難”的情況，導致經營狀況、財務狀況越來越差，進一步加劇了中小企業獲取資金的難度。為了改善中小企業經營環境，促進中小企業健康發展，中國人民銀行先后發布了有關服務中小企業的貨幣信貸政策和指導意見，加大了對中小企業的信貸支持。工業和信息化部發布的《“十二五”中小企業成長規劃》指出，中小企業成長面臨著國際和國內經濟巨大變革帶來的歷史機遇和嚴峻挑戰，提出了完善政策、加強金融支持等一系列保障措施。根據中國人民銀行發布的《2013年金融機構貸款投向統計報告》，金融機構（含商業銀行及農村合作社、城市信用社和外資銀行等）全年中小企業貸款余額增加1.63萬億元，占全部企業新增貸款的43.5%；年末小企業貸款余額13.21萬億元，同比增長14.2%。因此，研究中小企業面臨的信貸風險，分析其來源和表現形式，科學地度量其風險水平，對于提高中小企業風險控制能力具有重要的理論價值和現實意義。

二、中小企業信貸風險分析

目前，中小企業財務融資和信貸風險主要表現在：融資渠道單一、融資成本較高、信貸支持不夠等方面?，F有的信貸風險分析的方法和度量模型，大多數針對大型上市公司，并沒有一套完全適合我國中小企業信貸風險的評價體系。針對我國中小企業自身的特點，結合我國的經濟發展狀況和中小企業面臨的環境，分析中小企業信貸現狀和存在的風險，是建立中小企業信貸風險度量模型的基礎。

與大型企業不同，中小企業信貸風險來源廣泛，主要是宏觀經濟風險、金融機構的風險、企業自身的風險等方面。

1.宏觀經濟風險。宏觀政策風險——宏觀政策的調整（產業政策調整、信貸政策緊縮及出口退稅政策等）可能為中小企業帶來不可抗力的市場風險；利率風險——當財政和貨幣政策較為寬松時，貸款利率降低，融資成本較低，反之會增大企業的融資風險；匯率風險——對涉及進出口、外貿型的中小企業，匯率變動風險也是不可忽略的。

2.金融機構風險。信息不對稱——許多中小企業內部管理制度還不健全，財務管理和會計制度較為混亂導致財務報表失真，信息透明度通常較低，甚至有意隱瞞對貸款不利的信息和風險，導致了銀行、企業之間的信息不對稱，使銀行不敢輕易給中小企業發放貸款；銀行信貸風險管理水平不高——對中小企業的信用和貸款業務的分析經驗不足，對于信貸風險的識別和衡量還處于初級階段，增加了中小企業的信貸風險；擔保體系還不完善——擔保公司少、資金數量少、資金來源少、內部管理結構不合理、承擔風險能力不強，遠遠不能滿足中小企業信貸擔保需求。

3.企業內部風險。由中小企業自身特征所決定的內部風險主要包括：經營風險、財務風險、信用風險等。經營風險——中小企業通常經營規模較小，資本積累不多，自有資金匱乏，生產設備、工藝不高，產品單一，抵御風險能力較弱，持續經營能力具有不確定性，經營風險相對較高；財務風險——中小企業生命周期較短，財務管理不規范，難以全面了解、識別和判斷其財務真實情況，使銀行對其貸款面臨著更大的信貸風險；信用風險——中小企業權力高度集中，貸款的償還很大程度上取決于實際控制人的個人誠信，道德風險大，當企業面臨經營效益下降，資金周轉困難等問題時，就會出現轉移財產、抽逃資本金等行為，同時資金使用的隨意性可能使貸款用于收益更高、風險更大的項目。

三、基于因子分析的中小企業信貸風險指標篩選

（一）樣本選擇

1.樣本選取。由于大部分民營中小企業的財務狀況并不公開，無論從企業還是商業銀行都很難獲取，所以本文采用滬深交易所主板和深圳證券交易所中小企業板市場中，以符合《中小企業劃型標準規定》的部分上市企業為代表，隨機選取164家符合條件的上市公司為樣本。

2.樣本類別。滬深交易所特別重視上市公司的財務狀況，“因財務狀況異常而被特別處理”即標示為ST、■ST。筆者認為，這類企業因財務困境而產生“信用危機”，則可能發生違約，而非ST公司作為財務健康企業通常不會發生違約，并以此把上市公司分為“困境企業”和“健康企業”，分別用1、0表示。對于財務困境企業，本文從2013年仍被特別處理的ST、■ST公司中，具體分析其財務危機發生前1年的財務數據，即采用t-1年數據預測t年的財務狀況。

3.樣本分類。將164家企業數據分為訓練樣本和檢驗樣本，用訓練樣本建立模型，用檢驗樣本對模型的準確性進行檢驗。具體樣本分類如表1所示。

（二）指標選擇與篩選

1.中小企業信貸風險度量指標選擇的原則。中小企業信貸風險評價的指標，應該能全面衡量中小企業所面臨的各種風險，反映企業的發展、財務狀況和對貸款的償還能力。目前，我國尚未建立完整的中小企業信用評價指標體系，結合中小企業特點，評價指標的選擇應遵循以下原則：

全面性。選取的評價指標應該全面地反映所有影響企業信用狀況的各種因素；同時，盡量避免指標的重疊，在不影響模型評價結果的情況下，可以適當減少一些次要的指標。endprint

針對性。選取的評價指標要符合中小企業自身的特點。中小企業具有高度靈活的經營特點，所以在選取指標時，應該更注重企業的發展性和成長性。

預見性。選取評價指標進而分析信貸風險的目的是預測中小企業貸款的違約概率，在指標的選擇上要能夠充分反映企業未來的財務和經營狀況。

可操作性。中小企業的財務制度還不規范，選擇的指標既要獲取容易、操作簡捷、使用方便，又要保證數據的真實、可靠、準確。

2.中小企業信貸風險度量指標的選取。根據企業財務特點和衡量風險的需要，選取了14個財務指標，衡量企業的償債能力、盈利能力、營運能力和成長與發展能力，如表2所示。償債能力是企業信用評價的關鍵因素，直接影響到企業按時償還貸款的能力；盈利能力是企業有足夠的資金償還貸款的保障，能夠直接反映企業的經營狀況；營運能力是企業資產運轉的能力，反映企業經營活動的效率和活躍程度，較高的資金周轉效率是企業平穩運營、發展的基礎；由于中小企業大多處于成長的初級階段，經營效率和成長速度都很高，成長與發展能力是考察企業以往發展水平和未來成長的重要指標。

3.基于因子分析的中小企業信貸風險度量指標的篩選。為避免模型過于復雜，同時減少多重共線性對模型準確度的影響，需要利用因子分析方法，對14個指標進行篩選并簡化模型。

相關性檢驗。利用KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）檢驗和Bartlett球形檢驗對變量之間進行相關性檢驗。結果顯示（見表3），KMO值為0.540，大于0.500；Bartlett檢驗的顯著性是0.000，小于1%。所以所選數據適合因子分析。

主成分分析。本文采用主成分分析法，根據最大方差旋轉法提取公因子，因子數目的確定是經過反復試驗，指定公因子數目以確保累計貢獻率不小于90%，最終選取10個公因子對原始指標變量進行分析，其貢獻率為92.814%（見表4）。

選擇代表變量。在確定因子數目之后，為明確每個因子的具體意義，對因子載荷矩陣進行方差最大選擇，使每個因子負荷值的總方差最大，選取出具有代表性的變量。

篩選典型指標。從表5的結果中選取公因子載荷最大的變量，可以得出10個公因子所對應的代表變量作為度量指標，如表6所示。

四、基于Logit的中小企業信貸風險模型及實證分析

以樣本、數據、指標為基礎，構建反映現實社會模型的實證分析方法，是經濟研究的重要方法之一，也是中小企業信貸風險分析的重要方法。這里以樣本和指標為基礎，利用SPSS軟件，構建基于Logit的中小企業信貸風險模型，并進行實證分析。

（一）模型的構建

利用上述指標數據，選擇訓練樣本，采用逐步迭代的方法，得到模型總體的檢驗參數，如表7所示。

表7表明，在估計模型參數時，進行到第10步迭代終止。-2對數似然值（-2 Log likelihood）反映了模型中因變量不能解釋的變動部分誤差的顯著性，Cox & Snell R方和Nagelkerke R方的值在第4步分別是0.573和0.803，說明模型的擬合程度一般，并不是非常顯著，可能是受樣本數量較少、ST股和■ST股的財務指標波動性較大的影響。表8分別列出了步驟、塊、模型的卡方值，Sig.=0，即0.01的顯著性水平下模型整體是顯著的。結合表7綜合分析，模型有一定的解釋能力。

表9中列出了模型的變量估計及檢驗值，除X7以外，各變量在5%的顯著水平下都非常顯著，X7是企業凈資產收益率，是衡量企業盈利能力的重要指標。造成這樣顯著性差異的原因很多，可能也是由于樣本數量較少和指標波動性較大，所以為全面地保留指標信息，筆者將X7加入到模型當中。另外對于企業經營管理能力，采納了較多的指標，可能的解釋是，在之前通貨膨脹的經濟增長預期下，更多的中小企業選擇持有大量的庫存，而不是應收賬款或現金。

綜上所述，可得Logit回歸模型：

Logit（p）=ln■=1.114-0.380X1-0.132X5-0.056X7+0.461X9+0.259X10-7.278

X11+0.003X13 （1）

而違約概率為：

p=■

（2）

利用（2）式計算企業的違約概率，即可衡量企業的信貸風險，通過與臨界點（0.50）進行比較，為貸款決策提供依據。通過對樣本進行測算，凱恩股份（002012）可能發生違約的概率為p=0.0167，信貸風險較小，所以銀行可以直接向其發放貸款；■ST中華A（000017），p=0.8967，銀行向其提供貸款將面臨較高的違約風險；天津普林（002134），其違約概率p=0.5376接近于臨界點，說明企業存在一定的信貸違約風險，但并不必然構成違約條件，需要對企業進行綜合分析，才能作出貸款決策。

（二）模型的檢驗

模型的有效性需要進行檢驗，衡量模型的預測能力。一般分為樣本內檢驗和樣本外檢驗。

1.樣本內檢驗。樣本內檢驗是利用建立模型的數據，對比預測值和實際值的情況。SPSS軟件已經給出了樣本內檢驗結果，如表10所示。

樣本內檢驗的結果，對75個財務健康企業，正確判斷73個，2個企業被判定為財務困境，準確率97.3%；對35個財務困境企業，30個判斷正確，5個被判定財務正常企業，準確率85.7%；而模型的總體準確率達到93.6%。

2.樣本外檢驗。利用之前預留出的檢驗樣本，可以進行樣本外檢驗。仍設定臨界點為0.500，即預測值大于、小于臨界點，將判定為財務困境企業和財務健康企業，具體結果如表11所示。

樣本外檢驗樣本共檢驗了54個企業，34個財務健康企業，正確判斷28個，準確率82.4%；20個財會困境企業，正確判斷14個，準確率70%；總體判斷準確率77.8%。這個結果可能是檢驗樣本中數據過少造成的。endprint

五、結束語

中小企業融資難是一個世界性的難題，世界銀行國際金融公司（IFC）在我國進行了調查，結果表明：大、中、小企業貸款申請失敗的概率分別為12%、22%、23%，而有41%的中小企業認為“融資難”是影響其發展的主要因素。通過對中小企業信貸風險分析，運用實證分析方法提出了適合我國中小企業信用指標，運用SPSS軟件建立了基于Logit回歸方法的中小企業信貸風險度量模型，并得到以下結論：

1.構建科學的指標體系是評價中小企業信貸風險的基礎。本文運用因子分析方法，對14個變量指標進行了合理篩選，獲得了7個關鍵指標，能很好地將相關性較強的指標簡化，增加了模型的自由度。實證檢驗說明，篩選的風險度量指標適合我國目前中小企業的特點和面臨的經濟環境。

2.Logit回歸方法對中小企業信貸風險評估是可行的。Logit模型不受制于變量的分布情況，適用于財務分析，有較高的準確率。同時，由于Logit回歸方法本身具有變量篩選功能，既可以減少計算量，降低評分的成本，也可以提高模型的預測能力。實證檢驗表明，本文構建的中小企業信貸風險度量模型是有效的，樣本內、外預測的準確率檢驗分別達到93.6%和77.8%，可以對中小企業信貸風險進行較為準確的度量，為信貸決策提供依據。

3.科學分析中小企業信貸風險，制定與之相適應的風險管理政策，對潛在的信貸風險以及可能的損失進行科學度量，建立有效的中小企業風險預警和控制機制，通過不斷完善中小企業信用數據庫，逐步建立適合我國國情的中小企業信用度量模型和評估方法，對于促進中小企業健康發展具有重要的現實意義。當然，實證分析中一些問題還需要進一步研究，比如樣本規模和結構上還不具備地域分布廣泛、行業分布均勻的大量樣本條件，中小企業個體的自身特點、所處行業特征、地區經濟發展水平、地方政策等差別因素，都有可能影響模型預測的可靠性和準確率。

【參考文獻】

[1] 章安平.信息不對稱：中小外貿企業融資風險的理論分析和政策路徑[J].金融與經濟，2010（10）：22-25.

[2] 蔡紅遠.降低我國中小企業融資風險策略研究[J].經濟研究，2010（8）：38-40.

[3] 工業和信息化部，等.中小企業劃型標準規定[S].2011.

[4] 王磊，張慶.企業融資風險與防范[J].財務與會計，2011（9）：13-15.endprint

五、結束語

中小企業融資難是一個世界性的難題，世界銀行國際金融公司（IFC）在我國進行了調查，結果表明：大、中、小企業貸款申請失敗的概率分別為12%、22%、23%，而有41%的中小企業認為“融資難”是影響其發展的主要因素。通過對中小企業信貸風險分析，運用實證分析方法提出了適合我國中小企業信用指標，運用SPSS軟件建立了基于Logit回歸方法的中小企業信貸風險度量模型，并得到以下結論：

1.構建科學的指標體系是評價中小企業信貸風險的基礎。本文運用因子分析方法，對14個變量指標進行了合理篩選，獲得了7個關鍵指標，能很好地將相關性較強的指標簡化，增加了模型的自由度。實證檢驗說明，篩選的風險度量指標適合我國目前中小企業的特點和面臨的經濟環境。

2.Logit回歸方法對中小企業信貸風險評估是可行的。Logit模型不受制于變量的分布情況，適用于財務分析，有較高的準確率。同時，由于Logit回歸方法本身具有變量篩選功能，既可以減少計算量，降低評分的成本，也可以提高模型的預測能力。實證檢驗表明，本文構建的中小企業信貸風險度量模型是有效的，樣本內、外預測的準確率檢驗分別達到93.6%和77.8%，可以對中小企業信貸風險進行較為準確的度量，為信貸決策提供依據。

3.科學分析中小企業信貸風險，制定與之相適應的風險管理政策，對潛在的信貸風險以及可能的損失進行科學度量，建立有效的中小企業風險預警和控制機制，通過不斷完善中小企業信用數據庫，逐步建立適合我國國情的中小企業信用度量模型和評估方法，對于促進中小企業健康發展具有重要的現實意義。當然，實證分析中一些問題還需要進一步研究，比如樣本規模和結構上還不具備地域分布廣泛、行業分布均勻的大量樣本條件，中小企業個體的自身特點、所處行業特征、地區經濟發展水平、地方政策等差別因素，都有可能影響模型預測的可靠性和準確率。

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[3] 工業和信息化部，等.中小企業劃型標準規定[S].2011.

[4] 王磊，張慶.企業融資風險與防范[J].財務與會計，2011（9）：13-15.endprint

五、結束語

中小企業融資難是一個世界性的難題，世界銀行國際金融公司（IFC）在我國進行了調查，結果表明：大、中、小企業貸款申請失敗的概率分別為12%、22%、23%，而有41%的中小企業認為“融資難”是影響其發展的主要因素。通過對中小企業信貸風險分析，運用實證分析方法提出了適合我國中小企業信用指標，運用SPSS軟件建立了基于Logit回歸方法的中小企業信貸風險度量模型，并得到以下結論：

1.構建科學的指標體系是評價中小企業信貸風險的基礎。本文運用因子分析方法，對14個變量指標進行了合理篩選，獲得了7個關鍵指標，能很好地將相關性較強的指標簡化，增加了模型的自由度。實證檢驗說明，篩選的風險度量指標適合我國目前中小企業的特點和面臨的經濟環境。

2.Logit回歸方法對中小企業信貸風險評估是可行的。Logit模型不受制于變量的分布情況，適用于財務分析，有較高的準確率。同時，由于Logit回歸方法本身具有變量篩選功能，既可以減少計算量，降低評分的成本，也可以提高模型的預測能力。實證檢驗表明，本文構建的中小企業信貸風險度量模型是有效的，樣本內、外預測的準確率檢驗分別達到93.6%和77.8%，可以對中小企業信貸風險進行較為準確的度量，為信貸決策提供依據。

3.科學分析中小企業信貸風險，制定與之相適應的風險管理政策，對潛在的信貸風險以及可能的損失進行科學度量，建立有效的中小企業風險預警和控制機制，通過不斷完善中小企業信用數據庫，逐步建立適合我國國情的中小企業信用度量模型和評估方法，對于促進中小企業健康發展具有重要的現實意義。當然，實證分析中一些問題還需要進一步研究，比如樣本規模和結構上還不具備地域分布廣泛、行業分布均勻的大量樣本條件，中小企業個體的自身特點、所處行業特征、地區經濟發展水平、地方政策等差別因素，都有可能影響模型預測的可靠性和準確率。

【參考文獻】

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[3] 工業和信息化部，等.中小企業劃型標準規定[S].2011.

[4] 王磊，張慶.企業融資風險與防范[J].財務與會計，2011（9）：13-15.endprint