小微企業融資條件指數體系構建研究
——以山西為例

范瑩

（人民銀行太原中心支行 調查統計處，山西 太原 030001）

一、融資條件指數研究現狀概述

（一）國內外關于融資條件指數的研究

經濟合作與發展組織發布《中小企業融資打分板》作為組織內成員共同遵循的一套中小企業融資信息檢測系統，能夠幫助組織內成員了解中小企業融資現狀、特征及問題，對制定緩解中小企業融資困境政策有重要的輔助支撐作用；也有其他機構設立了反映中小企業融資條件的綜合指數，如IMF（國際貨幣基金組織）主要考察銀行存貸服務獲取和使用，歐央行根據企業主觀感受構建融資缺口指標，歐盟側重信貸、股權、信用卡和租賃四方面，美國市場機構則依據貸款申請、發放或償還過程中的單一數據構建指數。在我國，深圳市銀保監局、一些商業銀行及融360等互聯網借貸機構也進行了探索嘗試。

（二）本文構建方法研究

在信息論中，熵是對不確定性的一種度量。信息量越大，不確定性就越弱，熵也就越小；信息量越小，不確定性越強，熵也越大。根據熵的特性，可以用熵值判斷某個指標的離散程度，指標的離散程度越大，該指標對綜合評價的影響（權重）越大。

二、小微企業融資條件指標體系的構建

從供給方和需求方兩個層面出發，選取“融資難，融資貴，融資慢”和“貸款難，貸款貴，貸款慢”6個維度作為指標，構建小微企業融資供需評價指標體系。

（一）指數框架設計

1.基于融資需求方角度的指標選取（表1）

表1 基于需求方數據的融資指數構建指標體系

2.基于融資供給方數據的指標選取（表2）

表2 山西省金融機構關于小微企業融資情況指標體系

表3 “貸款難”“貸款貴”“貸款慢”指數值

（二）小微企業融資條件指數應用

1.融資需求方條件指數值對比

以“融資難，融資貴，融資慢”為體系，綜合評價山西省小微企業融資狀況。通過熵值法測算各企業融資綜合狀況后發現，融資難是企業面臨的主要問題，融資貴、融資慢次之。從“融資難”視角看，國有企業融資狀況相對較好，外資控股企業的融資狀況較差，集體和私人控股企業融資難的狀況相差不大；從行業角度看，電力、熱力、燃氣、水供應業和建筑業、居民服務、其他服務業“融資難”指數較低，融資狀況相對較好；農、林、牧、漁業和交通運輸、倉儲和郵政業以及信息傳輸、軟件和信息技術服務業“融資難”指數較高，融資情況較差；從區域角度看，呂梁、運城、長治小微企業“融資難”指數最高，融資難度較大，其他各區域“融資難”指數差距不大；從“融資貴”視角看，私營企業指數要高于集體企業和國有企業，分行業數據由于涉及樣本量較小，數據價值不大；從“融資慢”視角看，私人控股企業融資最慢。總體指數對比看，“融資貴”指數要高于“融資難”和“融資慢”。

2.融資供給方條件指數值對比（表3）

綜合看，從供給方分析，機構“貸款難”的問題大于“貸款貴”。從“貸款難”視角來看，小微企業在國有商業銀行、股份制商業銀行、城市商業銀行、政策性銀行以及農村金融機構貸款難度依次上升，小微企業向國有商業銀行貸款更容易一些；結合變異系數看，股份制銀行和城市商業銀行間存在同類型機構、不同銀行間貸款難度差異大的問題。

三、結語

山西省小微企業面臨的“融資難”問題要大于“融資貴”和“融資慢”的問題，且融資難度受區域差異性和行業差異性影響。從金融機構層面看，一方面，金融機構沒有發展小微業務的內在動力，銀行受利率因素影響，缺乏追求高收益、高風險資產的內生動力，在缺乏有效抵押物、信用基礎薄弱的情況下無法進行合理的風險定價；另一方面，外源性融資極易受金融條件松緊變化的影響，具有不穩定性和不確定性。