王呈斌，沈，王 芬

（浙江臺(tái)州小微金融研究院，浙江 臺(tái)州 318000）

基于大數(shù)據(jù)小微金融指數(shù)（臺(tái)州樣本）構(gòu)建與探索

（浙江臺(tái)州小微金融研究院，浙江 臺(tái)州 318000）

由于小微企業(yè)規(guī)模小、變化快，導(dǎo)致小微金融活動(dòng)存在監(jiān)測(cè)難題。在臺(tái)州市人民銀行信用信息共享平臺(tái)全樣本數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上，運(yùn)用大數(shù)據(jù)理論與方法探索建立小微金融指數(shù)（臺(tái)州樣本），從成長指數(shù)、服務(wù)指數(shù)和信用指數(shù)三個(gè)方面客觀反映臺(tái)州小微金融活動(dòng)現(xiàn)狀和水平，指數(shù)開發(fā)具有描述、預(yù)警、管理和服務(wù)等功能。

小微企業(yè)；融資；小微金融指數(shù)；臺(tái)州樣本

一、引 言

2015年12月2日，經(jīng)國務(wù)院常務(wù)會(huì)議同意建立浙江省臺(tái)州市小微企業(yè)金融服務(wù)改革創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)（下文簡稱：國家級(jí)“小微金改”），既是對(duì)臺(tái)州市多年了在小微企業(yè)金融服務(wù)實(shí)踐與探索的肯定和認(rèn)可，更是希望通過總結(jié)提升“小微金改”經(jīng)驗(yàn)，探索出金融如何更好服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)小微企業(yè)提質(zhì)升級(jí)的途徑與方法。

浙江省臺(tái)州市具有活躍的小微企業(yè)群體，在增加就業(yè)、繁榮市場(chǎng)、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長和社會(huì)和諧穩(wěn)定等方面具有不可替代的作用。但是，由于小微企業(yè)規(guī)模小、不確定性強(qiáng)，小微企業(yè)存在監(jiān)測(cè)難題，帶來小微企業(yè)金融服務(wù)水平評(píng)價(jià)困境。因此，探索建立全面、及時(shí)、科學(xué)反映小微金融運(yùn)營水平的小微金融指數(shù)，生動(dòng)地追蹤和展示在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下小微企業(yè)群體生態(tài)趨勢(shì)，描述和揭示小微企業(yè)的生存環(huán)境，以“數(shù)據(jù)依賴”取代傳統(tǒng)小微企業(yè)金融服務(wù)的“經(jīng)驗(yàn)依賴”，顯得十分迫切而又重要。本文基于臺(tái)州大數(shù)據(jù)平臺(tái)，采用機(jī)器學(xué)習(xí)合成探索構(gòu)建小微金融指數(shù)（臺(tái)州樣本），破解小微金融監(jiān)測(cè)難題，進(jìn)而為地方政府提供決策參考。

二、相關(guān)文獻(xiàn)回顧

通過收集數(shù)據(jù)，利用統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行建模預(yù)測(cè)未來，是政府出臺(tái)相關(guān)經(jīng)濟(jì)政策的一個(gè)重要依據(jù)，也是一個(gè)研究熱點(diǎn)。機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）理論作為專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學(xué)習(xí)行為的一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，近年來被較多運(yùn)用到大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析中，決策樹、關(guān)聯(lián)分析、并行算法等在大數(shù)據(jù)挖掘中得到廣泛的實(shí)踐和應(yīng)用（Franco-Arcega,Carrasco-Ochoa，Sánchez-Díaz, et al.,2012；Li，Zeng，He,et al.,2012;Zhang, Li,Pan,2012；李國杰，程學(xué)旗，2012；何清，李寧，羅文娟，2014）［1］［2］［3］［4］［5］。國內(nèi)研究機(jī)構(gòu)近年來嘗試通過開發(fā)小微企業(yè)指數(shù)、小微金融指數(shù)來宏觀判斷小微企業(yè)運(yùn)行狀況，客觀、及時(shí)反映小微企業(yè)運(yùn)行狀況，為宏觀決策、金融機(jī)構(gòu)、小微企業(yè)提供管理、經(jīng)營參考。

（一）小微企業(yè)指數(shù)

長三角小微企業(yè)景氣指數(shù)（浦發(fā)銀行、新華社中國經(jīng)濟(jì)信息社，2013）揭示長三角中小微企業(yè)的景氣程度。中國小微企業(yè)指數(shù)（匯付天下、西南財(cái)經(jīng)大學(xué)，2014）旨在讓小微企業(yè)更了解自己，讓社會(huì)更關(guān)注小微企業(yè)。小微企業(yè)運(yùn)行指數(shù)（經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)、中國郵政儲(chǔ)蓄銀行，2015）追蹤和展示小微企業(yè)群體生態(tài)趨勢(shì)，描述和揭示小微企業(yè)的生存環(huán)境。

（二）小微金融指數(shù)

小微企業(yè)融資環(huán)境指數(shù)（上海農(nóng)商銀行、上海財(cái)經(jīng)大學(xué)小企業(yè)融資研究中心，2013）從融資成本指數(shù)、融資規(guī)模指數(shù)、融資需求指數(shù)和融資約束指數(shù)四個(gè)維度綜合反映了上海市小微企業(yè)的總體融資環(huán)境及其發(fā)展趨勢(shì)。中國小微企業(yè)普惠指數(shù)（融360，2014）從“普”和“惠”兩個(gè)層面分析小微企業(yè)所獲得金融服務(wù)狀況。小微企業(yè)健康指數(shù)（廣發(fā)銀行，2015）評(píng)估小微企業(yè)生存狀態(tài)、度量小微企業(yè)健康狀況。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來改變了原有實(shí)證經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的范式（蔡躍洲，2016），國內(nèi)目前針對(duì)小微金融指數(shù)在研究對(duì)象、數(shù)據(jù)收集方面存在一定局限性［6］。一是采用調(diào)查樣本為主，多數(shù)調(diào)查樣本數(shù)不足，代表性不足，且不可驗(yàn)證；二是調(diào)查樣本不穩(wěn)定，可比性相對(duì)較弱。由此可見，采用全樣本數(shù)據(jù)庫，運(yùn)用大數(shù)據(jù)理論和方法來開發(fā)小微企業(yè)監(jiān)測(cè)評(píng)估體系可以彌補(bǔ)上述不足，值得探索。

上述研究成果對(duì)于小微金融指數(shù)開發(fā)帶來有益的借鑒，可以從以下幾個(gè)方面展開探索：一是利用現(xiàn)有地方政府已經(jīng)匯集的全樣本數(shù)據(jù)庫，運(yùn)用大數(shù)據(jù)理論與方法，建立小微金融監(jiān)測(cè)基準(zhǔn)模型。二是基于全樣本數(shù)據(jù)庫，通過構(gòu)建路徑模型，來識(shí)別影響小微企業(yè)及其金融服務(wù)運(yùn)行質(zhì)量的主要因素，為地方政府定向給定小微金融促進(jìn)政策，提供決策參考。

三、小微企業(yè)（臺(tái)州樣本）篩選

“小微金融”（Microfinance）,在國際上是指為收入貧困階層發(fā)放小額貸款的小型金融機(jī)構(gòu)，在國內(nèi)一般翻譯為“微金融” 或“小微金融”。隨著金融業(yè)的發(fā)展,各類金融機(jī)構(gòu)基本都介入到小額貸款的業(yè)務(wù)中，因此國內(nèi)學(xué)術(shù)界和金融界都把“小微金融”的定義擴(kuò)展到了正規(guī)金融機(jī)構(gòu)和民間金融組織對(duì)小微企業(yè)、個(gè)體工商戶（含農(nóng)業(yè)合作社）等法人組織的金融支持和金融服務(wù)。

（一）“小微企業(yè)”標(biāo)準(zhǔn)

結(jié)合工業(yè)和信息化部等四部門印發(fā)《中小企業(yè)劃型標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定》（工信部聯(lián)企業(yè)［2011］300號(hào)）文件要求，小微企業(yè)需要同時(shí)滿足經(jīng)營規(guī)模和從業(yè)人員兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。由于現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫中，勞動(dòng)部門對(duì)于小微企業(yè)從業(yè)人員缺乏有效動(dòng)態(tài)管理，數(shù)據(jù)質(zhì)量非常低，本文以現(xiàn)有的國稅局納稅信息中銷售收入作為規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)來界定小微企業(yè)（見表一）。

表一 小微企業(yè)劃分依據(jù)

（二）臺(tái)州“小微企業(yè)”分布

根據(jù)上述標(biāo)準(zhǔn)，我們?cè)谂_(tái)州市人民銀行信用信息共享平臺(tái)全樣本數(shù)據(jù)庫（以下簡稱：大數(shù)據(jù)庫）中，嚴(yán)格篩選符合條件的小微企業(yè)。得到臺(tái)州市所有小微企業(yè)樣本，共有31萬家。并根據(jù)樣本的行業(yè)分布，得到每個(gè)行業(yè)小微企業(yè)數(shù)量（見表二）。

表二 臺(tái)州市小微企業(yè)行業(yè)分布

臺(tái)州市小微企業(yè)主要集中于14個(gè)行業(yè)，其中小微企業(yè)數(shù)量最多的行業(yè)是批發(fā)零售業(yè)，其次是制造業(yè)。由企業(yè)登記表可以得到新增企業(yè)數(shù)量，新增企業(yè)資本等信息。這些小微企業(yè)包含了個(gè)體工商戶、農(nóng)村合作社等法人組織。

四、小微金融指數(shù)（臺(tái)州樣本）設(shè)計(jì)框架

（一）指數(shù)框架

小微金融指數(shù)（臺(tái)州樣本）主要包括三個(gè)部分：小微企業(yè)成長發(fā)展?fàn)顩r、小微企業(yè)金融服務(wù)狀況、小微企業(yè)信用等級(jí)狀況。采用分層構(gòu)建指數(shù)，一個(gè)總指數(shù)和三個(gè)二級(jí)指標(biāo)（見圖一）：

圖一 小微金融指數(shù)（臺(tái)州樣本）框架

總指數(shù)綜合反映臺(tái)州小微企業(yè)發(fā)展、小微企業(yè)金融服務(wù)水平和信用環(huán)境。成長指數(shù)側(cè)重反映小微企業(yè)成長狀況、盈利狀況和未來的發(fā)展?jié)摿顩r。服務(wù)指數(shù)側(cè)重反映宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r和小微企業(yè)金融服務(wù)狀況。信用指數(shù)側(cè)重反映小微企業(yè)償債能力情況、不良貸款及貸款違約狀況和經(jīng)濟(jì)涉案及企業(yè)逃廢債務(wù)狀況。

（二）變量選擇

根據(jù)指數(shù)框架，在大數(shù)據(jù)庫的所有變量中，將所獲得的數(shù)據(jù)條目篩選出了部分可用內(nèi)容。由于數(shù)據(jù)庫條目屬性差異，我們將變量分為直接變量和間接變量，直接變量是指相關(guān)數(shù)據(jù)可以直接表征小微企業(yè)運(yùn)營特征的數(shù)據(jù)，比如銷售收入等。間接變量是指時(shí)點(diǎn)信息，需要通過匯總后，可以較好反映小微企業(yè)運(yùn)營特征的數(shù)據(jù)，比如：新增企業(yè)家數(shù)。三個(gè)二級(jí)指數(shù)變量構(gòu)建如下（見表三）：

表三 指數(shù)變量選擇

1.成長指數(shù)。成長指數(shù)是衡量小微企業(yè)成長狀況、盈利狀況和發(fā)展?jié)摿?，重點(diǎn)關(guān)注銷售收入、進(jìn)口總額、出口總額、應(yīng)納稅額、入庫稅額、用電量等直接變量。以及新增企業(yè)家數(shù)、注銷企業(yè)家數(shù)、企業(yè)注冊(cè)資本總額等間接變量。

2.服務(wù)指數(shù)。服務(wù)指數(shù)是衡量地方政府為小微企業(yè)提供成長輔導(dǎo)、金融服務(wù)、科技服務(wù)、稅收優(yōu)惠等一系列政策舉措及其成效，評(píng)價(jià)地方政府服務(wù)小微企業(yè)水平和能力，重點(diǎn)關(guān)注授信總額、已用授信額度、授信起始日期、授信終止日期、抵押土地資產(chǎn)總金額、土地抵押面積、土地抵押貸款金額、房產(chǎn)抵押債權(quán)數(shù)額、房地產(chǎn)抵押面積等直接變量。以及小微企業(yè)貸款余額、城商行（農(nóng)合行、村鎮(zhèn)銀行）貸款加權(quán)平均利率、小微企業(yè)貸款覆蓋率等間接變量。

3.信用指數(shù)。信用指數(shù)是衡量小微企業(yè)償債意愿、誠信守約狀況，以及違約失信狀況，重點(diǎn)關(guān)注不良貸款合同金額、不良貸款余額、不良貸款形態(tài)、逾期貸款金額、欠稅余額、入庫稅額等直接變量。以及BC分類結(jié)果、稅務(wù)處罰金額、質(zhì)監(jiān)處罰金額、到期授信續(xù)簽比率等間接變量。

五、小微金融指數(shù)成效分析

小微金融指數(shù)（臺(tái)州樣本）開發(fā)既源于現(xiàn)實(shí)需求，又探索了大數(shù)據(jù)在行政管理中的應(yīng)用。小微金融指數(shù)自從2015年11月首次公開發(fā)布以來，運(yùn)行總體狀況良好，可以客觀反映小微企業(yè)運(yùn)行質(zhì)量及其金融服務(wù)水平。

一是具有描述功能。指數(shù)的持續(xù)發(fā)布，比較客觀反映臺(tái)州小微企業(yè)發(fā)展運(yùn)營狀況、小微企業(yè)金融服務(wù)水平、小微企業(yè)償債能力和臺(tái)州整體信用狀況。

二是具有預(yù)警功能。通過構(gòu)建時(shí)間序列模型，對(duì)小微企業(yè)和小微金融的發(fā)展情況進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，能夠?qū)π∥⑵髽I(yè)景氣轉(zhuǎn)折和潛在的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)提前發(fā)出預(yù)警信號(hào)，為金融機(jī)構(gòu)調(diào)整信貸策略和加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理提供預(yù)警信息，為政府預(yù)防和化解系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)提供參考。

三是具有管理功能。通過指數(shù)的動(dòng)態(tài)比較分析，直觀觀測(cè)臺(tái)州小微企業(yè)和小微金融發(fā)展態(tài)勢(shì)與存在的問題，客觀揭示各個(gè)行業(yè)發(fā)展面臨的突出問題，為政府和監(jiān)管部門進(jìn)行行業(yè)管理和監(jiān)管提供決策依據(jù)。

四是具有服務(wù)功能。通過政策模擬，給出不同政策組合下，能夠?qū)π∥⒔鹑谥笖?shù)改善的程度及其效果，為政府提供決策參考服務(wù)。

運(yùn)用大數(shù)據(jù)開發(fā)小微金融指數(shù)是一項(xiàng)創(chuàng)新工作，受制于數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，指數(shù)構(gòu)架有待進(jìn)一步完善，指數(shù)深度應(yīng)用與開發(fā)，還需要不斷探索和實(shí)踐。

［1］Franco-Arcega,A.,Carrasco-Ochoa,J.A,Sánchez-Díaz,G., et al.,Building Fast Decision Trees from Large Training Sets ［J］.Intelligent Data Analysis,2012,16（4）：649-664.

［2］Li,N.,Zeng,L.,He,Q.et al.,Parallel Implementation of Apriori Algorithm Based on Map Reduce//Proc of the 13th ACIS International Conference on Software Engineering,Artificial Intelligence,Networking and Parallel/Distributed Computing［A］. Kyoto,Japan,2012：191-200.

［3］Zhang,J.B.,Li,T.R.,Pan,Y.Parallel Rough Set Based Knowledge Acquisition Using MapReduce from Big Data//Proc of the 1st International Workshop on Big Data,Streams and Het?erogeneous Source Mining：Algorithms，Systems，Programming Mod?els and Applications［A］.Beijing,China,2012：20-27.

［4］李國杰，程學(xué)旗.大數(shù)據(jù)研究：未來科技及經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重大戰(zhàn)略領(lǐng)域——大數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀與科學(xué)思考［J］.中國科學(xué)院院刊，2012（6）：647-657.

［5］何清，李寧，羅文娟（等）.大數(shù)據(jù)下的機(jī)器學(xué)習(xí)算法綜述［J］.模式識(shí)別與人工智能，2014（4）：328-335.

［6］蔡躍洲.大數(shù)據(jù)應(yīng)用衍生新經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象［N］.中國社會(huì)科學(xué)報(bào)，2016-3-2（4）.

Construction and Exploration of Small Micro-finance Index (Taizhou Samples)Based on Big Data

Wang Chengbin;Shen Jingjing;Wang Fen

（Zhejiang（Taizhou）Small and Micro Enterprise Financial Research Institute,Taizhou,Zhejiang 318000）

It is hard to monitor small micro-finance activities due to the small scale and quick changes of SMEs.The theory and method of big data have been used to build small micro-finance in?dex(Taizhou samples)based on the full sample database from credit information sharing platform from PBOC Taizhou sub-branch.The small micro-finance index objectively reflects the present situations and levels of Taizhou’s small micro-finance activities from aspects of growth index,service index and credit index.Besides,it has other functions such as description,prevention,management and service.

SMES;financing;small micro-finance index;Taizhou sample

10.13853/j.cnki.issn.1672-3708.2016.05.007

2016-10-10

本文為浙江省社會(huì)科學(xué)聯(lián)合會(huì)研究課題（2017N90）成果之一。

王呈斌（1969- ），男，浙江臺(tái)州人，博士、教授，浙江（臺(tái)州）小微金融研究院執(zhí)行院長，研究方向：管理科學(xué)與工程。沈（1979- ），女，浙江臺(tái)州人，碩士、講師，研究方向：小微金融。王芬（1978- ），女，安徽績溪人，講師，碩士。研究方向：經(jīng)濟(jì)與金融。