基于“五C”系统的企业信用信息平台框架设计，本文主要内容关键词为：企业信用论文,框架论文,系统论文,平台论文,信息论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
企业作为当代经济生活中最重要的主体，其信用状况是人们非常关心的话题。在构筑“企业信用信息平台”时，如何设计出一个科学。合理的信息平台框架，确保该信息平台所采集和储存的信息能够为信息使用人提供可靠、相关的决策依据，这是一个亟待解决的问题。
1 企业信用信息平台框架设计原则
企业信用评价是一种依据历史资料评判企业未来信用状况的行为，它包括信息决策（即授信）、信用跟踪控制（即评价信用是改善还是恶化）、信用追偿（即清算追偿）3个阶段。在设计企业信用信息平台时，应遵循以下基本原则：1）面向未来原则。信用评价的主要目的是评判企业未来的信用状况。所以信息平台采集的信息应该在真实客观地反映企业历史信用状况的基础上，着重全面准确地反映企业未来面临的机遇与挑战、优势与风险以及未来的成长能力，为考评企业未来的信用状况提供可靠的依据。2）满足信息评价全程的需要。该信息平台所采集和储存的信息不但要满足信息使用人进行信用决策的需要，同时还要满足他们对债务人进行信用跟踪控制乃至信用追偿的需要。3）财务信息与非财务信息并重。关于企业的经营状况、偿债能力等财务信息是评判企业信用状况的重要依据，但是企业管理当局的能力与品行、企业的管理条件与水平等非财务信息在判断企业的信用状况时同样也是必不可少的。4）定量指标与定性指标相结合。在企业的信用信息中，企业人员的素质、经营环境、企业客户的品德等较适合使用定性指标进行描述，而财务状况与实力、偿债能力等则较适合使用定量指标进行描述和评价。
2 企业信用信息平台框架设计方法
在以往的实践中，人们提出了“五C”系统、“CAMELS”法和信用分析得分模型等方法来分析评价企业的信用状况[1]。“CAMELS”法侧重于对历史形成的存量进行评价，不太符合面向未来的原则，其评价的重点是资产（特别是货币资产）的营运水平，因此多用于监管部门对金融机构特别是商业性质的金融机构的风险评级。信用分析得分模型法是以特征财务比率为解释变量，运用数量统计方法推导而建立标准模型，利用标准模型评定企业信用等级的方法。此方法使用简便、成本低、客观性强，但其主要是利用各种财务信息，不太符合财务信息与非财务信息并重的原则。“五C”系统，是指从品质、能力、资本、抵押和条件5个方面来评估企业的信用品质。在“五C”系统中，既有反映企业信誉和历史信用状况的信息，也有反映企业盈利能力和成长能力的信息：既能满足信用决策的需要，也能满足信用追踪控制、信用追偿的需要；既有反映企业经营状况和偿债能力的财务信息，又有反映宏观政策、行业环境以及企业信誉状况的非财务信息；既有反映企业经营状况各种能力的定量指标，又有反映企业外部环境的定性指标。可见“五C”系统较符合信息平台框架设计的基本原则。企业信用信息平台应该以“五C”系统为基本设计框架。
3 企业信用信息平台系统设计
根据“五C”系统设计企业信用信息平台包含3个层次：第1层次，分别从品质、能力、资本、抵押和条件5个方面来采集、存储来自公共服务部门或管理部门的有关企业信用信息；第2层次，根据“五C”系统设计出企业信用评价指标体系，并对细化指标的采集方式、方法做出明确、详细的规定；第3层次，构建企业信用评价的逻辑模型，通过该模型以及收集到的各企业的信用信息的运用，得到各企业的评价等级。
3.1企业信用信息的采集
基于“五C”系统建立的信息库要采集、存储以下几个方面的深层次的信息：1）品质：指客户的信誉，即履行偿债义务的可能性。2）能力：指企业的变现能力和偿债能力。3）资本：指企业的财务状况和财务实力，表明企业可能偿还债务的背景。4）抵押：指企业拒付款项或无力支付款项时能被用作抵押的资产。包括可供抵押的资产及已抵押资产的数量与质量。5）条件：指可能影响企业付款能力的外部环境。即宏观经济环境、行业环境的主要特征、可能发生的变化、对企业信用造成的影响。
企业信用信息来源广，但不同来源的信息质量不同，一般而言来自于企业外部的信息比来自于企业内部的信息更加可靠，因此信息采集应主要来自于企业外部，以保证信用信息平台的有效性和准确度。同时考虑到信息采集的成本，不同内容的信息采集来源应有差别，参见表1。
表1 企业信用信息来源
信息来源品质 能力 资本 抵押 条件
工商管理部门 √ √
税务部门 √√
海关 √
证券监管机构
√√
法院
√
公安部门 √
会计师事务所
√√
公证部门
√
银行 √√
行业管理部门 √
同行其他企业 √
供应商 √
销货商 √
债权人
√
关联方 √
独立董事
√√√√
主要股东 √
3.2企业信用评价指标体系设计
根据系统性、科学性、可操作性、客观性以及定性与定量相结合的原则，运用AHP法对企业的“五C”予以逐层细化，设计出企业信用评价指标体系[2]见表2。
表2 企业信用评价指标体系
目标层 准则层
指标层
品质U[，1] 以往还款记录U[，11] 货款的平均支付期U[，111]，货款的延迟支付率U[，112]，货款的还款期U[，113]
企业外部关系U[，12] 与主要债权人的关系U[，121]
企业内在素质U[，13] 企业管理水平U[，131]，管理人员基本素质U[，132]
能力U[，2] 偿债能力U[，21] 资产负债率U[，211]，流动比率U[，212]，逾期负债比率U[，213]，现金到期债务比率U[，214]
营运能力U[，22] 应收账款周转率U[，221]，存货周转率U[，222]
资本U[，3] 资本结构U[，31] 注册资本金额U[，311]，有形净值债务比率U[，312]
成长能力U[，32] 销售增长率U[，321]，资本积累率U[，322]
盈利能力U[，33] 销售毛利率U[，331]，资产净利率U[，332]，净资产收益率U[，333]
抵押U[，4] 担保资产U[，41] 抵押资产比率U[，411]，质押资产比率U[，412]
优先债务U[，42] 优先债务比率U[，421]
条件U[，5] 宏观环境评价U[，51] 企业在宏观环境最不利时的信用状况U[，511]
行业环境评价U[，52] 企业在行业环境最不利时的信用状况U[，521]
3.3基于AHP法的模糊综合评价模型
1）设立评价指标集合和评语集根据企业信用评价指标体系设立3层评价指标集：目标层指标集U=｛U[，1]，…，U[，k]｝，分别代表企业的品质、能力、资本、抵押和条件；准则层指标集U[，k]=｛U[，k1]，U[，k2],…，U[，km]｝，其中K=1，2，…，5，M为U[，k]下的指标数；统计指标集U[，km]=｛U[，km1]，U[，km2]，…，U[，kmi]｝，i为U[，km]下的指标数。评语集是对评价对象可能出现评价结果组成的集合，用V表示：y=｛V[，1]，V[，2]，…，V[，n]｝，若采用5级评价标准，取n=5，则V[，1]，…，V[，5]分别代表评价结果很好、较好、一般、较差、很差。
2）用AHP法确定各层次评价指标的权重[3]采用层次分析法确定企业信用评价指标体系中各层次指标的权重：通过两两比较，确定层次中诸元素相对于上一层次某一元素的相对重要性，构造出两两比较判断矩阵：U=（u[，ij]）n×n（式中，u[，ij]为因素U[，i]与U[，i]相对于上一层指标u的重要性的比例标度）。
标层在相应的二级准则层指标中的权重。
3）确定隶属度及模糊综合评价模型[4]步骤1：获取企业所属行业的各统计指标平均值、最高标准、最低标准，取平均值与最高水平的中间值得到较高水平、平均值与最低水平的中间值较低水平，5个标准构成评价结果V[，f]（f=1，2，…，5）；步骤2：确定每1项指标U[，ij]对每1个评价结果的隶属度r[，fij]构造模糊变换矩阵。其中对于定量指标采用以下计算方法：判断实际值为与之最接近的2个
（α为系数，取0.9或0.8）。判断与实际值次接近的隶属度为0.1，距离最远的取值0。对于定量指标可采用专家评分法确定隶属度。分别计算每1项指标对每1个评价结果的隶属度，得到统计指标层的模糊变换矩阵R[，k]；步骤3：确定模糊综合评价模型。利用统计层的模糊变换矩阵R[，k]和统计层指标权重集W[，km]=｛W[，km1]，W[，km2]，…，W[，kmi]｝，采用加权平均法计算得到二级准则层的模糊变换矩阵B[，km]=W[，km]·R[，k]；利用二级模糊变换矩阵B[，km]和二级准则层权重集W[，k]=｛W[，k1]，W[，k2]，…，W[，km]｝，同样采用加权平均法得到一级准则层模糊变换矩阵B[，k]=W[，k]·B[，km]。最后，利用一级准则层模糊变换矩阵B[，k]和一级准则层的权重W=｛W[，1]，W[，2]，…，W[，k]｝计算得出综合模糊变换矩阵，即综合评价模型B=W·B[，k]。
4结语
目前对企业信用的评级方法缺乏对企业未来偿债能力的预测，对非财务因素测定的主观随意性又较强，不能满足企业信息全程评价的需要。所运用“五C”系统设计出企业信用评价指标体系，利用模糊综合评价模型得出每一个企业信用评级等级，最终构建一个动态、公开的企业信用信息平台，能够全面、科学、客观地评价企业信用等级，为信息使用人提供可靠、相关的决策依据。