企业信用综合指数体系探索
摘要：随着经济全球化和社会信息化的深入发展，企业信用信息数据源和信息复杂性呈现爆炸性增长。在我国社会信用体系不断发展的背景下，对于企业信用状况进行全面、动态和综合分析的评估工具仍比较欠缺。当前，已迫切需要加大对国内企业诚信和信用能力的动态研究，开发适合我国特色的企业信用综合指数体系。
一、开展企业信用综合指数研究的紧迫性
当前，我国社会信用体系建设已全面进入快速发展阶段。随着《社会信用体系建设规划纲要(2014-2020)》(2015)、《征信业管理条例》(2013)、《关于在行政管理事项中使用信用记录和信用报告的若干意见的通知》(2013)、《关于公布失信被执行人名单信息的若干规定》(2013)、《企业环境信用评价办法(试行)》(2014)、《关于实行市场准入负面清单制度的意见》(2015)等系列政策法规的颁布实施，国内社会信用体系各项制度不断完善，监管不断强化。与此同时，信用缺失已成为我国经济社会发展的“瓶颈”。国家工商总局数据显示，2015年，全国被列入经营异常名录的市场主体达304.5万户，工商和市场监管部门共查处各类经济违法违章案件51.8万件，案件总值71亿元。此外，如恶意拖欠和逃废银行债务、逃骗偷税、制假售假、非法集资等屡禁不止，已经造成很大社会危害。以2016年初，警方通报的“e租宝”集资诈骗、非法吸收公众存款案为例，涉案资金达500余亿元，涉及投资人约90万名。
在当前信息化高度发展和数据化发展的背景下，传统的评价方法和手段，已经远远不能客观、动态、评估当前我国的企业信用实际状况，以及采取相应的应对措施。传统的问卷调查、数据搜索等信息收集方式已经不能满足企业信用综合指数的动态变动性、全面完整性、客观真实性的信息需求。当前开展的企业信用评级、行业信用评价及信用指数研究的种种缺陷，主要存在客观性不够、动态性不足、完整性不足、指导性欠缺等问题，难以反映企业信用的波动循环，难以反映企业信用各要素的状况，对企业信用的管理和政策引导作用不强。因此，构建能够客观、动态、全面地反映企业信用状态，了解企业信用的波动、循环状态及其规律的企业信用综合指数研究体系，意义重大而尤为紧迫。
二、企业信用综合指数的概念
由于认识的维度不同，国内对信用定义的争论主要在在狭义和广义的不同理解。狭义的信用指经济主体以按期偿还为条件的交易关系和价值转移方式，它形成交易主体间的债权债务关系。狭义信用形式有商业信用、银行信用和消费信用等。广义信用指经济主体在经济活动中的狭义信用以及必须遵守的道德规范和行为准则。西方发达国家市场经济的历史悠久，法制健全，因而信用体系主要是围绕经济交易展开，属于经济金融领域的信用风险管理范畴。国外关于企业信用的定义和概念以国外完善的市场经济制度为前提，如完善的法律制度和私有产权等假定条件出发，利用数理方法建立模型并得出结论的。
作为国家社会信用建设纲领性文件，我国《社会信用体系建设规划纲要(2014-2020)》采用了广义信用的定义，指出社会信用体系以法律、法规、标准和契约为依据，以健全覆盖社会成员的信用记录和信用基础设施网络为基础，以信用信息合规应用和信用服务体系为支撑，以树立诚信文化理念、弘扬诚信传统美德为内在要求，以守信激励和失信约束为奖惩机制，目的是提高全社会的诚信意识和信用水平。这符合我国当前信用体系建设的实际，既体现了我国特色文化背景对信用概念的理解，也反映了现阶段我国社会信用问题的基本特征。
笔者认为，在研究国内企业信用的时候，要充分认识到我国所处的经济发展阶段和基本国情，我国企业信用建设面临强化信用风险管理和规范经营行为的双重命题。当前，国内对企业信用方面的研究，大多建立在对现状进行定性描述的基础上，比较偏重于规范分析和定性分析，很少涉及实证分析和定量分析，特别是较少涉足理论和实证模型的建立。结合我国实际情况，经过分析国外经验，笔者认为企业信用是指在市场活动中，企业遵守伦理道德、法律义务和市场规则，将诚实信用融入生产经营各环节的意愿、能力和实践的持续改善的过程。因此，企业信用可以从企业基础信用水平、信用实践能力和外部信用记录几个维度去观察和考核。
基于以上分析，我们认为企业信用综合指数是依据统计指数与统计评价理论，采用多层双向加权合成指数编制方法，选择一系列反映企业信用相关的指标，进行综合处理，用以全面反映企业信用动态变化的综合指数，由基础信用类指数、信用实践和信用记录类指数构成。在企业信用综合指数指标的搜索过程中，我们更侧重在社会信用体系环境下，从企业微观实践角度考察企业信用活动，包括意愿、承诺、行为和结果在社会中的客观呈现。
企业信用综合指数通过运用大数据理论对企业信用指标信息采集、汇总、分析、加工，反映样本企业的信用基础、信用实践和信用记录的对比变动、趋势的数据体系，同时能反映与社会信用体系的互动关系。样本企业是指可以独立统计的一个或多个企业单位。
三、相关研究比较分析
信用评级是国内外通行的较成熟的评价方式。以美国评级机构标准普尔的信用评级为例，其以“现金流量对债务的保障程度”作为分析和预测的核心，采用多变量指标，运用二维判断方法，主要对运营风险和财务风险等进行定量分析和定性判断，最终评定信用等级。信用评级主要用于评估信用主体和金融工具的信用风险大小。企业评级委员会在评级过程中发挥了关键作用。多年来，我国也借鉴国际信用评级经验，逐步建立了信用评级体系，主要的评级机构有中诚信国际、大公国际、联合信用、东方金诚等。
目前，国内有代表性的信用指数有中国城市商业信用环境指数、义乌市场信用指数等。中国城市商业信用环境指数主要以问卷的形式收集数据，该指标体系由信用投放、企业信用管理功能、征信系统、政府信用监管、失信违规行为、诚信教育和企业感受等7个一级指标和若干个二、三级指标组成。自2011年开始每年发布一次。义乌市场信用指数，由浙江省工商行政管理局、义乌市人民政府联合有关学术机构进行研发而编制建立。该指数以2007年9月份为基期，以后各月份信用指数与基期相比而得出，计算发布周期为一个月。从信用管理基础、市场主体状况、市场主体表现三个角度，显示本区域内市场信用的建设发展运行状况、波动性、未来趋势。
自2008年席卷全球的国际金融危机爆发后，各个国际评级机构的拙劣表现使得信用评级的价值以及评级机构的专业性和独立性受到严重质疑。这也是高度社会化的信用关系与落后的信用评级体系矛盾发展到一定阶段的产物，是信用评级体系不适应信用社会化发展的必然结果。作为新型的评价方式，信用指数的发布架构层次分明、内容涵盖广泛且具有较强解读性和实践指导性。但是由于仍采取了传统的问卷调查，数据信息量不够完整，报告发布周期过长，或者样本范围有限，不能动态、全面、客观反映真实情况。当前，还缺乏应用大数据挖掘技术对市场主体企业信用综合指数的开发，进行采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘形成数据，再通过经济指数计算公式运算得出，尚属空白。
四、企业信用综合指数的理论基础及指标体系
基于交易成本、企业制度变迁、企业诚信、大数据等理论基础，本研究构建了企业信用综合指数理论框架，如图1所示。企业信用意愿、能力和状况是企业信用综合指数的核心，体现在三个层面：生产经营层面、生产要素层面和社会环境层面。整个框架以四大理论为前提，围绕企业信用的核心，以生产经营、生产要素层面为基础，社会环境层面为顶层表现，形成一个稳定的三角结构。如下图1所示。
图1 企业信用综合指数理论框架
企业信用综合指数指标体系分为三个层级，第一层级为企业信用总指数;第二层级为指数分类，包括基础信用、信用实践和信用记录三类，第二层级不形成单独指数;第三层级为分项指标。指数分类，基础信用类包括4个分项指标：公司治理、经营者素质、理念与教育、财务状况;信用实践类包括6个分项指标：产品服务、安全生产、环境责任、劳动关系、供应链管理、风险管理;信用记录类包括3个分项指标：社会评价、监管部门信息、荣誉与公益。根据各行业特点，分项指标内容有所差别。如图2所示。
图2 企业信用综合指数指标构成
四、企业信用综合指数的模型构建
1.大数据分析和企业信用综合指数
随着信息化时代的到来，互联网的深入发展，数据承载量非常大，任何数据都可以成为信用的一部分，即我们可以利用数据与信用的关联度，深层次挖掘信用数据。数据源和信息复杂性的爆炸性增长使得人工分类和分析变得难以完成且不经济。当前,企业信用综合指数面临信息采集难、辨伪难、评价难、跟踪难等困境。而大数据理论的不断发展，从信息技术角度对企业信用综合指数数据的采集和分析带来可操作性的可能。
大数据理论对经济统计学的影响巨大，维克托·迈尔和舍恩伯格和肯尼斯·库克耶是大数据的最早研究者，他们认为大数据就是，不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的海量信息在时空上具有传统抽样数据无法比拟的广度和深度，其全样本的性质能够在最大程度上避免个人经验有限性对研究过程客观性的负面影响。因此，企业信用综合指数的研发体现了以下几个特征：(1)动态性，变化性是企业信用综合指数动态信息最显著的特征;(2)完整性，包括政府职能部门的公共监管信息、银行信贷信用信息，还有来自于市场的消费者、交易对方、合作伙伴、员工等角色的信用信息;(3)客观性，信用由信息构成，充分的信息量，才能全面、准确反映个人或企业的信用状况。因此，企业信用综合指数信息采集，采用大数据方式，全面、完整的采集样本企业的公开信用数据，既要包括正面信息，也要包括负面信息。
2.指标体系、权重及赋分
指标的权重是指数构建的关键因素。目前权重赋权的方法有两种，一是层次分析法，是客观性较强的方法;二是专家分析法，是主观性较强的赋权方法。由于专家主观判断可能会对指标掌握不够充分而产生认识偏差，进而导致所确定的权重不够准确，本研究采取层次分析法。
首先，构造企业信用综合指数分项指标判断矩阵,对分项指标进行对比，赋予特征向量。第二，根据分项指标特征向量计算权重向量，确定分项指标权重：
表1:企业信用综合指数分项赋权
3.分析样本和数据来源F1至F13分别为：公司治理、经营者素质、理念与教育、财务状况、产品服务、安全生产、环境责任、劳动关系、供应链管理、风险管理、社会评价、监管部门信息、荣誉与公益分项指标。
企业信用综合指数数据来源于互联网，由于互联网上的信息量十分巨大，并且形式多样，仅依靠人工的方法难以应对网上海量信息的收集和处理。因此，应该建立了企业信用数据平台，它具备以下的功能：(1)企业信息分析引擎。是企业信用数据平台的核心功能，包括：企业信用信息识别，信息倾向性分析，信息主题跟踪，信息趋势分析，统计报告等功能。(2)自动信息采集功能。企业信用数据平台运用的是最先进的聚焦爬虫技术。企业信用数据平台搜索引擎使用聚焦爬虫技术对全球范围内的网页进行检索。根据设定的企业目标自动信息采集完成信息收集任务。(3)信息抽取功能。对收集到的信息进行处理，如格式转换、数据清理，数据统计。需要滤除无关信息，抽取并保存信息的标题、出处、发布时间、内容、点击次数、评论人、评论内容、评论数量等。
企业信用数据平台对数据处理可分为三步，即数据挖掘采集、定性分析和量化处理：(1)数据挖掘采集。首先界定数据采集范围;其次界定数据采集内容，从企业名称内容和分项指标内容两个维度界定;第三界定数据采集周期;第四数据挖掘采集，数据符合率在80%以上。如：构建2015年10月的某企业公司治理指标。一数据采集范围：全网络中文包括繁体中文信息，包括论坛、博客、新闻、微博、微信等;二企业名称内容：可按照标准进行抽样，例如某行业、某地区选取样本企业。名称包括全称和简称以及俗称、旧称等;指标内容：公司治理，包括公司治理、现代企业制度以及信息披露制度等内容;三采集周期：按照周、月、季度、年等;四根据以上设定某公司采集数据共计3235KB，相当于1656320字。信息中已经滤除了重复信息，以及名称地址、广告等无效信息。(2)数据定性分析。首先，确定语义识别词语，一般按照正面和负面区分;第二，数据定性区分，一般定性可按照正面、负面、有正面有负面、无正面无负面四种性质区分。本研究采用非负面区分，即无负面信息为正面信息，数据总量分为正面信息和负面信息。定性分析得出某企业样本，2015年10月1日至10月31日，3235KB公司治理信息中，正面信息共计2677KB，相当于1370624字。(3)数据量化处理。将定性分析后的数据，计算数据量，得出企业的分项指标的数据正面率，得出目标企业的分项指标值。
四、指数模型和测算方法
按照企业信用综合指数统计对象范围划分，企业信用综合指数属于总指数，总指数的研究方法可以分为综合指数法和平均指数法。指数研究方法各有利弊，综合指数法有方法比较简单、经济含义清晰、容易理解、比较准确的优点，同时也有只能用同向指标的缺点。
企业信用综合指数使用综合指数法(加权综合指数法)构建，计算公式为：
其中为企业信用综合指数，为分指数，为分项指标，为项分项指标，为分项指标标准值，为权重，为项权重。
首先，分项指标值计算，分项指标=分项指标值/分项指标标准值×分项指标各权重。分项指标标准值本研究设定为同周期各企业分项指标中的最高值。第二，二级指数和总指数计算。分项指标合并计算二级指数和总指数。
五、结论
通过对企业信用综合指数的研究，可通过对选取的企业样本，在互联网上的海量信息，运用云计算技术，数据采集的动态性和及时性大幅提高，实现动态采集。通过综合指数方法构建企业信用综合指数，能够清晰地反映企业信用状况上升、稳定、下降的波动特征以及转折点，提高了信用评价的完整性。随着企业信用综合指数的发布，采集数据的积累、统计模型的优化，企业信用综合指数还可深入挖掘和分析，开展比较性和关联性研究，可成为政府决策、部门监管、行业指导的依据参考;同时也有助于引导国内企业规范经营，加强信用体系建设，增强风险防范能力，提升综合竞争力，促进企业可持续发展。
(本文作者单位：中国企业联合会)
