科技型中小企業融資風險識別及融資能力評價

束蘭根　吳春燕

摘要：本文從商業銀行角度出發，探討了科技型中小企業完整生命周期各階段面臨的風險特征。通過對影響科技型中小企業風險評價因子的細分研究，構造了集行業政策、經營能力、財務及還款能力和信用提升能力為一體的科技型中小企業融資能力評價模型，并以371戶科技型中小企業為樣本進行了實證檢驗，并給出了相關的建議及意見。

關鍵詞：科技型中小企業；生命周期；融資風險；融資能力

中圖分類號：F2751文獻標識碼：A文章編號：1000176X（2014）12011105

科技型中小企業是我國高新技術產業發展的主力軍，是科技成果轉化的孵化器，更是未來經濟發展的增長點。但科技型中小企業融資困難制約了其自身的發展和經濟潛能的發揮，從其融資現狀看，從生命周期視角不同的生命周期階段呈現出不同的風險特征，應采取不同的融資對策。本文從商業銀行角度出發，針對性地研究如何通過企業內外部經營數據，挖掘屏蔽高風險因子，提高融資效率，以推動科技型中小企業發展。

一、周期性風險及融資渠道分析

科技型中小企業生命周期可以劃分為五個階段（內嵌三個細分成長階段）[1]，即種子期、初創期、成長期（萌芽成長期、加速成長期、穩定成長期）、成熟期和衰退期。在各個不同階段，企業規模、資金需求、市場開拓及面臨的風險等方面都有著明顯的差別。

（一）種子期

種子期是科技型中小企業技術醞釀和發明階段。這一階段的科技企業擁有技術或專利，但并未真正投入生產，沒有銷售收入。由于技術的不成熟和市場的不穩定，種子期內風險最大，創業失敗概率超過70%。在種子期，存在的主要風險是技術產品風險和市場風險。

在發展初期，融資渠道比較狹窄，幾乎不可能獲得間接融資或直接融資，風險資金也會因風險高而很少投資，企業主要依靠企業自身籌資，可能性最大的是通過吸收種子資金或孵化基金直接注資，或是通過融資性租賃獲得間接融資資金，如租賃廠房、設備和實驗儀器等。

（二）初創期

初創期是科技型中小企業技術創新和產品試銷階段。由于需要購租土地、廠房及機器設備，投入大筆資金購買原料進行產品生產，此階段企業對資金的需求量將顯著增加。初創期企業主要面臨的是市場風險和財務風險。與大企業類似，財務風險主要包括籌資風險、投資風險、資金回收風險和收益分配風險。按照財務風險的反應內容又可分為財務杠桿、經營杠桿、資產負債率、利息保障倍數和負債股權比率。科技型中小企業資金少、底子薄且管理能力水平較低，加之針對科技型中小企業的融資扶持政策較少，因而使其經常遭受財務危機而難以運營。

初創期科技型中小企業資金募集主要通過創新型科技貸款及科技擔保來完成，企業資金需求量較大，但可用來抵押的固定資產不足。在知識產權及信用擔保體系進一步健全的前提下，企業的知識產權及股權能夠吸引外部機構給予其資金支持。科技擔保公司以獲取企業股權或期權為條件為初創期科技型中小企業進行擔保，此外，天使基金也最為青睞這個階段的科技型中小企業。總之，企業也可通過技術創新資助基金、創業投資引導基金、政府基金以及政府風險補貼等方式獲得資金支持。

（三）成長期

1萌芽成長期

此時期的科技型中小企業組織結構初具規模，產品市場逐步擴大，有了一定的銷售收入但仍處于虧損階段，需要吸引外部資金以增加設備、拓寬產品渠道，并著手下一代產品的開發。此階段技術風險基本消除，但市場風險仍然存在，資金需求量較初創期更大。此階段的科技型中小企業主要依靠自籌資金和創投基金等方式融資。

2加速成長期

此時期的科技型中小企業規模繼續擴大，經營風險和市場風險逐漸降低，企業基本形成了核心能力，其產品和服務被廣大消費者接受，銷售收入和利潤開始加速增長。隨著生產規模的擴大和市場的進一步開拓，企業需要投入大量資金，此階段若得不到資金的持續供應，企業可能失去高速成長的機會。此階段企業仍然具有較大的融資需求，常通過間接融資手段向信貸機構申請貸款，貸款的種類可以不局限于科技貸款，抵押和擔保貸款在企業融資總額中將占有一定比重。

3穩定成長期

穩定成長期的科技型中小企業主導產品已經確定，產品市場銷路擴大，市場占有率迅速提高，企業的核心競爭力或資源優勢已經形成。企業生產規模的擴大直接決定了企業仍然擁有較大的資金缺口。由于科技企業內部機制的日趨成熟，未來科技資本市場將成為此階段企業的主要融資渠道。穩定成長期的科技型中小企業雖然無法達到主板上市要求，但可通過三板市場、場外交易市場及私募股票市場來融資，運營模式及內部管理機制相對成熟的企業甚至能夠進入創業板市場。此外，商業銀行貸款將滿足企業的流動資金需求，企業能夠提供有價值的抵押物，信貸方式可完全脫離科技貸款模式。

（四）成熟期

經過前幾個階段的成長，科技型中小企業的產品已在市場上占有較大份額，市場風險已完全消除，產品進入大工業生產階段。但此階段的產品不再具有壟斷性，企業的利潤也逐漸趨于行業平均利潤。資本市場對企業股票的評價也從高增長和高評價回落到正常水平。此階段企業創新能力得到增強，為未來開拓新的品牌、調整發展戰略和實現二次創業目標打下了基礎。為滿足下一階段產品研發及日常經營的資金需要，商業銀行將給予企業一定規模的項目貸款和流動資金貸款額度。企業為進一步增強自身實力，提高其市場影響力，可能會進行一系列并購活動。全牌照銀行集團將積極參與企業并購活動中，為企業提供并購相關咨詢服務，并給與企業一定的資金支持，促進并購活動的順利完成。

（五）衰退期

隨著其他公司對創新產品的學習和模仿，科技型中小企業創新產品的技術優勢逐漸消退，由先進技術帶來的壟斷利潤逐漸被瓜分甚至消失。但成熟企業并不會因為進入衰退期而破產，前期的二次創業準備為企業研發新產品奠定了基礎，具有強大生命力的企業衰退期也可以定義為下一生命周期的種子期。衰退期企業有一定的資金需求。企業流動資金可以通過銀行信貸來完成，而研發費用主要來源于企業整個周期的利潤以及民間融資和天使基金。

通過上述對科技型中小企業完整生命周期的劃分和分析，可以清楚地看到在不同生命周期階段，科技型中小企業面臨的科技金融風險廣泛存在。如種子期階段，科技型中小企業未大量生產產品，市場風險和經營風險是主要的存在形式。而位于成長階段的科技型中小企業市場風險則降低，取而代之的是管理風險和財務風險。科技型中小企業在其生命周期的各個階段有著不同的融資需求和融資條件，所以不同的階段應采取不同的融資策略，如圖1所示。

圖1科技型中小企業生命周期融資途徑科技型中小企業在不同階段會面臨不同的融資風險和困難，但當企業處于成熟期，容易進入資本市場，企業融資困難相對較小，基本不存在大的融資問題。在企業的衰退期，企業本身大多不可能和不需要獲取資金的支持。所以，本文所研究的對象主要是在初創期到穩定成長期之間的科技型中小企業。

從商業銀行角度出發，處于初創期及穩定成長期之間的科技型中小企業面臨大量的不確定因素，對應的是融資帶來的不確定風險，目前國內對于該種風險的測量研究相對有限，為了銀行資產的安全和金融秩序的穩定，將該部分風險量化，有利于金融市場的健康發展。

二、融資風險識別方法與模型構建

針對初創期和穩定成長期區間內的科技型中小企業銀行貸款相對集中的特點，從商業銀行角度出發，對該階段的科技型中小企業融資能力進行評價，防范融資信貸風險，其重要意義不言而喻。目前國內外關于風險識別測度模型大多是針對某一個企業進行的風險測量和風險評級，主要是通過一些特定的模型或評估方法測量出企業的綜合信用得分或貸款企業的違約概率，以此作為商業銀行是否提供貸款的依據。

（一）融資風險評價識別方法

目前，國際上主流的信貸風險測量模型主要有兩類：一類是以評級為基礎的模型方法，如信用評價模型；另一類是以資產為基礎的模型方法，如違約損失模型。這兩類模型主要用于計算借款企業的違約概率，判定借款企業的違約風險等級及違約損失，有助于貸款機構有效地控制貸款風險，為貸款定價提供依據。

1信用評價模型

信用評價模型[2]是一種傳統的信用風險量化模型，其利用可觀察到的借款人特征變量計算出一個數值（得分）來代表債務人的信用風險，并以此將借款人歸類于不同的風險等級。對個人客戶而言，可觀察到的特征變量主要包括收入、資產、年齡、職業以及居住地等；對法人客戶而言，包括現金流量、財務比率等。信用評價模型的關鍵在于特征變量的選擇和各自權重的確定。

2違約損失模型

國際上通用的違約損失模型主要有：Z—Score模型、Logistic模型和KMV模型。違約損失模型通常只考慮兩種狀態：違約和不違約。違約則帶來風險損失。

（1）Z—Score模型

Z—Score模型是根據數理統計中的辨別分析技術，對銀行過去的貸款案例進行統計分析，選擇一部分最能夠反映借款人的財務狀況，對貸款質量影響最大、最具預測或分析價值的比率，設計出一個能最大程度地區分貸款風險度的模型，對貸款申請人進行信用風險及資信評估。Altaman[3]確立的分辨函數如下：

通過上述對科技型中小企業完整生命周期的劃分和分析，可以清楚地看到在不同生命周期階段，科技型中小企業面臨的科技金融風險廣泛存在。如種子期階段，科技型中小企業未大量生產產品，市場風險和經營風險是主要的存在形式。而位于成長階段的科技型中小企業市場風險則降低，取而代之的是管理風險和財務風險。科技型中小企業在其生命周期的各個階段有著不同的融資需求和融資條件，所以不同的階段應采取不同的融資策略，如圖1所示。

圖1科技型中小企業生命周期融資途徑科技型中小企業在不同階段會面臨不同的融資風險和困難，但當企業處于成熟期，容易進入資本市場，企業融資困難相對較小，基本不存在大的融資問題。在企業的衰退期，企業本身大多不可能和不需要獲取資金的支持。所以，本文所研究的對象主要是在初創期到穩定成長期之間的科技型中小企業。

從商業銀行角度出發，處于初創期及穩定成長期之間的科技型中小企業面臨大量的不確定因素，對應的是融資帶來的不確定風險，目前國內對于該種風險的測量研究相對有限，為了銀行資產的安全和金融秩序的穩定，將該部分風險量化，有利于金融市場的健康發展。

二、融資風險識別方法與模型構建

針對初創期和穩定成長期區間內的科技型中小企業銀行貸款相對集中的特點，從商業銀行角度出發，對該階段的科技型中小企業融資能力進行評價，防范融資信貸風險，其重要意義不言而喻。目前國內外關于風險識別測度模型大多是針對某一個企業進行的風險測量和風險評級，主要是通過一些特定的模型或評估方法測量出企業的綜合信用得分或貸款企業的違約概率，以此作為商業銀行是否提供貸款的依據。

（一）融資風險評價識別方法

目前，國際上主流的信貸風險測量模型主要有兩類：一類是以評級為基礎的模型方法，如信用評價模型；另一類是以資產為基礎的模型方法，如違約損失模型。這兩類模型主要用于計算借款企業的違約概率，判定借款企業的違約風險等級及違約損失，有助于貸款機構有效地控制貸款風險，為貸款定價提供依據。

1信用評價模型

信用評價模型[2]是一種傳統的信用風險量化模型，其利用可觀察到的借款人特征變量計算出一個數值（得分）來代表債務人的信用風險，并以此將借款人歸類于不同的風險等級。對個人客戶而言，可觀察到的特征變量主要包括收入、資產、年齡、職業以及居住地等；對法人客戶而言，包括現金流量、財務比率等。信用評價模型的關鍵在于特征變量的選擇和各自權重的確定。

2違約損失模型

國際上通用的違約損失模型主要有：Z—Score模型、Logistic模型和KMV模型。違約損失模型通常只考慮兩種狀態：違約和不違約。違約則帶來風險損失。

（1）Z—Score模型

Z—Score模型是根據數理統計中的辨別分析技術，對銀行過去的貸款案例進行統計分析，選擇一部分最能夠反映借款人的財務狀況，對貸款質量影響最大、最具預測或分析價值的比率，設計出一個能最大程度地區分貸款風險度的模型，對貸款申請人進行信用風險及資信評估。Altaman[3]確立的分辨函數如下：

通過上述對科技型中小企業完整生命周期的劃分和分析，可以清楚地看到在不同生命周期階段，科技型中小企業面臨的科技金融風險廣泛存在。如種子期階段，科技型中小企業未大量生產產品，市場風險和經營風險是主要的存在形式。而位于成長階段的科技型中小企業市場風險則降低，取而代之的是管理風險和財務風險。科技型中小企業在其生命周期的各個階段有著不同的融資需求和融資條件，所以不同的階段應采取不同的融資策略，如圖1所示。

圖1科技型中小企業生命周期融資途徑科技型中小企業在不同階段會面臨不同的融資風險和困難，但當企業處于成熟期，容易進入資本市場，企業融資困難相對較小，基本不存在大的融資問題。在企業的衰退期，企業本身大多不可能和不需要獲取資金的支持。所以，本文所研究的對象主要是在初創期到穩定成長期之間的科技型中小企業。

從商業銀行角度出發，處于初創期及穩定成長期之間的科技型中小企業面臨大量的不確定因素，對應的是融資帶來的不確定風險，目前國內對于該種風險的測量研究相對有限，為了銀行資產的安全和金融秩序的穩定，將該部分風險量化，有利于金融市場的健康發展。

二、融資風險識別方法與模型構建

針對初創期和穩定成長期區間內的科技型中小企業銀行貸款相對集中的特點，從商業銀行角度出發，對該階段的科技型中小企業融資能力進行評價，防范融資信貸風險，其重要意義不言而喻。目前國內外關于風險識別測度模型大多是針對某一個企業進行的風險測量和風險評級，主要是通過一些特定的模型或評估方法測量出企業的綜合信用得分或貸款企業的違約概率，以此作為商業銀行是否提供貸款的依據。

（一）融資風險評價識別方法

目前，國際上主流的信貸風險測量模型主要有兩類：一類是以評級為基礎的模型方法，如信用評價模型；另一類是以資產為基礎的模型方法，如違約損失模型。這兩類模型主要用于計算借款企業的違約概率，判定借款企業的違約風險等級及違約損失，有助于貸款機構有效地控制貸款風險，為貸款定價提供依據。

1信用評價模型

信用評價模型[2]是一種傳統的信用風險量化模型，其利用可觀察到的借款人特征變量計算出一個數值（得分）來代表債務人的信用風險，并以此將借款人歸類于不同的風險等級。對個人客戶而言，可觀察到的特征變量主要包括收入、資產、年齡、職業以及居住地等；對法人客戶而言，包括現金流量、財務比率等。信用評價模型的關鍵在于特征變量的選擇和各自權重的確定。

2違約損失模型

國際上通用的違約損失模型主要有：Z—Score模型、Logistic模型和KMV模型。違約損失模型通常只考慮兩種狀態：違約和不違約。違約則帶來風險損失。

（1）Z—Score模型

Z—Score模型是根據數理統計中的辨別分析技術，對銀行過去的貸款案例進行統計分析，選擇一部分最能夠反映借款人的財務狀況，對貸款質量影響最大、最具預測或分析價值的比率，設計出一個能最大程度地區分貸款風險度的模型，對貸款申請人進行信用風險及資信評估。Altaman[3]確立的分辨函數如下：