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      基于行業(yè)協會的企業(yè)信用評級研究

      2017-04-06 16:58吳晶妹朱文浩
      現代管理科學 2017年4期
      關鍵詞:信用評價行業(yè)

      吳晶妹+朱文浩

      摘要:自2007年開展行業(yè)信用評價試點以來,已有200多家行業(yè)協會根據行業(yè)特點和風險模式構建信用評價模型。文章首先介紹我國企業(yè)的整體信用狀況,在選擇Z評分模型檢驗有色金屬工業(yè)協會的評價結果時發(fā)現,企業(yè)信用評價等級異常集中,并存在明顯錯判情況,這不僅與數據質量有關,評價指標是否有效、模型是否適用都會影響評價結果的準確性。同時由于參評門檻和申報條件限制,行業(yè)企業(yè)的參評率較低,無法有效評估行業(yè)整體信用風險。

      關鍵詞:行業(yè);信用評價;Z評分模型

      為全面落實《社會信用體系建設規(guī)劃綱要(2014-2020年)》和民政部、商務部等八部委聯合下發(fā)的《關于推進行業(yè)協會商會誠信自律建設工作的意見》要求,去年8月,商務部印發(fā)《關于進一步做好行業(yè)信用評價工作的意見》,提出要加快建立“五位一體”的行業(yè)信用體系,強調以行業(yè)組織為信用管理主體積極創(chuàng)新行業(yè)信用評價模式,充分發(fā)揮第三方信用機構的信用服務支撐作用,在自愿申報原則上調動會員企業(yè)參評的積極性主動性。該意見著重強調了企業(yè)信用等級評價備案制和動態(tài)管理制度,要求協會商會應在確定最終評價結果后的20個工作日內登錄“商務部商務信用信息交換共享平臺”公示相關評級結果。

      截止2016年10月,商務部和國資委審批通過的行業(yè)信用評價參與單位共計15批,224家行業(yè)協會商會先后開展會員企業(yè)的信用評價工作,其中中國有色金屬工業(yè)協會、中國煤炭工業(yè)協會等45家單位作為2007年首批行業(yè)信用評價試點單位,發(fā)展規(guī)模不斷擴大,評價機制不斷完善。本文介紹了我國企業(yè)整體信用狀況,并以中國合作貿易企業(yè)協會和中國有色金屬工業(yè)協會為例,分析會員企業(yè)信用評級的分布情況以及功能性檢驗,探索信用評級的市場傳導機制。

      一、 我國企業(yè)的信用發(fā)展綜合評價

      中國合作貿易企業(yè)協會作為第二批行業(yè)信用評級單位早在2008年就開展會員企業(yè)的信用評級工作,并于2011年與商務部研究院信用評級與認證中心聯合分析研究我國企業(yè)的整體信用發(fā)展狀況。主要數據來源包括企業(yè)公開信息、會員自愿申報信息以及信用調查活動獲得的信息,2013年評價模型也由原來的五維要素減少為三維要素,其中信用環(huán)境占比20%,包行業(yè)環(huán)境、經濟環(huán)境、政策環(huán)境和市場環(huán)境四個二級指標,信用能力占比68%,包括收益性、流動性、安全性和成長性等11個子項要素等,信用行為占比12%,包括社會貢獻、質量安全和社會影響三個指標,模型采取定性定量相結合的方法,構造綜合評價模型,P=?撞PiQi=?撞PijQij,其中,Pij表示各子項評價要素指數,Qij表示各子項評價要素權重。這里我們選取2010年~2013年協會所有會員企業(yè)為研究樣本,分析三維要素的發(fā)展趨勢。

      從整體上看,2013年我國企業(yè)整體信用環(huán)境得到恢復,經濟景氣指數達到122.43點,較上年增長14.42點,盈利指數達到115.45點,較上年增長17.10點,效益指數達到101.14點,較上年增長10.82點,總體來說已經走出下行空間,可能形成筑底態(tài)勢。從結構上看,以煤炭行業(yè)為代表的生產業(yè)持續(xù)低位運行,三大信用環(huán)境指數基本維持下跌趨勢,這主要是深層次的結構性供給矛盾所致;制造業(yè)在連續(xù)兩年大幅下跌后實現強力反彈,但面臨再次回落的風險;相比之下服務業(yè)受宏觀經濟的影響遠小于制造業(yè),三大指數平穩(wěn)運行,維持合理的增速。

      我國企業(yè)的收益性指標基本呈現連續(xù)下行的走勢,雖整體水平略有恢復但企業(yè)的經營效益仍不容樂觀,有超過50%的企業(yè)的營收利潤率仍處于下降通道;企業(yè)的流動性有所提升但安全性下降,這主要表現在平均資產周轉率由2010年的1.47次/年提高到1.70次/年,而平均所有者權益比率由34.06%下降到27.79%,平均資產保值增值率由118.05%下降到113.51%。這可能是企業(yè)在經營困難時期更加注重內部潛能的效率釋放。雖然利潤增長率實現強勢反彈但其他各項成長性指標均處于四年間最低點。

      從結構上看,生產性企業(yè)的收益率逐年降低,煤炭行業(yè)更是出現全面虧損,企業(yè)負債率明顯增加,成長性指標均呈現大幅度下降,其中煤炭行業(yè)利潤率的負增長更是有2010年的25%擴大到96%;制造業(yè)企業(yè)基本控制住下行趨勢但普遍存在營業(yè)利潤率偏低的情況,流動加速,資產負債率偏高,資產投資增速持續(xù)放緩;服務業(yè)企業(yè)維持良好的營業(yè)利潤率,資產周轉率提高,資本保值增值率也相對平穩(wěn),但仍處于低位運行期。

      二、 我國有色金屬行業(yè)上市公司的信用評價有效性檢驗

      中國有色金屬工業(yè)協會迄今已對95家會員企業(yè)開展了信用評級,信用等級評價分為AAA、AA、A、B、C等五級,評價有效期三年,評價維度包括合同違約率、主要產品能耗指標、安全責任事故等信用行為維度和資產質量、經營效益等信用能力維度。從協會公示平臺和全國行業(yè)信用公共服務平臺的結果顯示,從2007年開始,參與評價的企業(yè)規(guī)模不斷擴大,然而信用等級的分布卻十分集中,截止2014年,共93家企業(yè)維持AAA級,其中包括8家上市公司,在所有參評企業(yè)中只有一家企業(yè)維持AA級,一家企業(yè)由AA級升到AAA級。這樣的信用分布是否合理,評級結果是否反映了企業(yè)的潛在風險水平,亟待檢驗。

      現有的文獻中對評級結果的檢驗主要包括級別對信息的披露情況、評級結果的一致性和評級結果的準確性三類,檢驗方法主要有遷移矩陣統計、違約率檢驗、級別活動率以及Z評分與信用評級結果的檢驗。本文以中國有色金屬行業(yè)的參評企業(yè)為研究對象,結合協會的評級方法和各模型的適用性,選取2000年Edward Altman修正的適用于非制造業(yè)上市公司的Z評分模型,一是與協會的評級思路基本吻合,二是行業(yè)樣本的缺乏使隨機性原則無法得到滿足,其他檢驗方法難以開展。Z評分模型如下:

      Z=6.56X1+3.26X2+6.72X3+1.05X4(1)

      其中,X1=流動資本/總資產,X2=留存收益/總資產=(未分配利潤+盈余公積)/總資產,X3=息稅前利潤/總資產=(稅前利潤+財務費用)/總資產,X4=股權市值/總負債=(市價*流通股數+每股凈資產*非流通股)/總負債,評級臨界值為1.23和2.90,評級級別分別為風險型、預警型和安全型,即分值大于2.9的公司不存在破產風險處于安全區(qū)域,分值界于1.23~2.90的公司存在不穩(wěn)定的風險因素,處于灰色預警區(qū)域,分值小于1.23的公司可能或已經面臨破產風險。

      本文以商務部研究院信用評級與認證中心發(fā)布的有色金屬行業(yè)上市公司財務評級數據為標準,選取優(yōu)秀級、安全級、風險級及以下共40家公司為樣本檢驗Z評分模型的適用性,以2010年~2014年的公司財務指標為樣本數據。數據來源主要包括上市公司年報和Wind數據庫。根據該模型和上市公司財務數據計算Z值,并與已發(fā)布的評級結果對比,可以發(fā)現,在亞太科技、江西銅業(yè)等25家安全級及以上的上市公司中,有2家樣本公司在Z評分模型中獲得風險型級別,在寶鈦股份、錫業(yè)股份等15家風險級及以下的上市公司中,有3家公司在Z評分模型中獲得安全型級別。總體來說,Z評分模型在樣本范圍內的判別準確率在60%至92.5%之間,與商務部的財務預警評價結果基本吻合。這說明Z評分模型在判別公司財務風險上具有一定的適用性。

      三、 行業(yè)信用評價體系存在的問題及原因分析

      中國有色金屬工業(yè)協會在商務部、國資委等有關部門領導下積極推進行業(yè)信用評價工作,制定《有色金屬行業(yè)企業(yè)信用體系建設指導意見》為信用評價的規(guī)范準則,設立評價委員會、專家部等專職部門,并與第三方信用機構開展深入合作和討論,引入云計算技術,全面擴大數據源,進一步完善行業(yè)信用評價機制建設。今年九月,由協會主辦的“信用有色金屬周”在“信用中國”網站開通,這也是繼“信用電力周”、“信用煤炭周”之后,第三個開通的行業(yè)信用周。

      然而,當前協會的評價體系也存在一定問題。一是評定的企業(yè)信用等級的分布異常集中。截止2014年,共93家企業(yè)維持AAA級,其中包括8家上市公司,在所有參評企業(yè)中只有一家企業(yè)維持AA級,一家企業(yè)由AA級升到AAA級。如表1所示,8家上市公司從2009年開始陸續(xù)參與行業(yè)協會評級并全部為AAA級。相比之下,Z評分模型的評價結果覆蓋安全型、預警型和風險型,Z分值差距明顯,商務部的財務預警評分也存在階梯式變化。大批參評企業(yè)信用優(yōu)良的結果可能對評估行業(yè)的整體風險產生誤導。二是信用評價覆蓋面窄。中國有色金屬工業(yè)協會共1 600多家會員單位,自愿申請信用評價的只有95家,參評率僅6%,這為評估行業(yè)的整體的信用風險帶來樣本限制。三是存在明顯誤判。如表1所示,寶鈦股份和東方鋯業(yè)兩家公司在商務部財務預警評分中判定為為預警級別,云南銅業(yè)的Z分值也僅為0.98,屬于風險型,而三家公司在協會信用評級中均為AAA級。

      信用評價的本質功能在于解決委托代理中產生的信息不對稱問題,通過有效揭示風險優(yōu)化投資者決策,為市場主體提供決策依據。在市場機制完善、信息交流無成本情況下,聲譽機制和信號傳遞作用被最大化,信用等級變化的波動將直接傳遞到資本市場和商品市場,通過將各類資本轉變?yōu)樾庞觅Y本,影響被評價主體的融資成本和貿易交易。同時信用評價是對被評價主體信息的全面評估和二次加工,形成的潛在監(jiān)督機制不僅為監(jiān)管層提供決策依據,更刺激企業(yè)改善經營管理,提高市場競爭力,降低信用風險。如果信用評價無法真實反映主體的信用狀況和潛在風險,聲譽的價值將無法通過信號傳遞作用提高企業(yè)的可信度,能力信號、社會責任信號等都不復存在,當市場無法將“好”企業(yè)和“壞”企業(yè)區(qū)別開的時候,評級機構也就失去了存在的意義。行業(yè)協會評定的會員企業(yè)覆蓋面過窄且信用等級異常集中,不僅影響了行業(yè)整體的信用風險評估,更無法為市場傳遞有效信息,究其原因主要有以下三點:

      首先是申報信用評價的條件對參評企業(yè)的門檻限制。根據《有色金屬行業(yè)企業(yè)信用等級評價申報要求》規(guī)定,企業(yè)在省級和省級以上國家質量部門的抽查產品合格率達到100%,企業(yè)的環(huán)保指標和主要產品能耗達標,未發(fā)生較大安全生產責任事故以及企業(yè)負有重大責任的客戶向上級工商和質量管理部門投訴事件,這些基本申報要求實際上剔除了部分有潛在風險的企業(yè)。協會堅持自愿參加的原則,讓更多已經處于發(fā)展成熟階段或信用良好的企業(yè)積極參與,信號傳遞效應使許多會員企業(yè)在自我評估確保高信用等級的情況下才會向協會申請信用評價,這就是Bannier(2006)驗證的隱蔽的逆向選擇問題。雖然對企業(yè)經營起到激勵促進作用,較低的參評率仍然無法全面度量行業(yè)信用風險。

      其次是評價指標和數據質量。從評價指標看,申報材料中基本的評價指標包括產品抽樣合格率、環(huán)保達標、產品能耗指標和納稅登記等,這些在申報要求中均有硬性要求,無法有效揭示風險。資本積累率、年銷售增長率、凈利潤增長率和對外投資額等指標可以作為衡量企業(yè)經營能力、發(fā)展能力的參考,但缺乏具有行業(yè)風險特征的指標,模型的適用性和有效性仍有待進一步加強。從數據質量看,企業(yè)的各項財務數據均自愿申報填寫,協會和第三方機構在沒有經過審核情況下直接運用到評估過程,數據真實性和可靠性無法保障,這也是造成信用等級普遍偏高的原因之一。

      最后是第三方評級機構的非獨立性。大部分的行業(yè)協會選擇與第三方評級機構合作,運用云計算和大數據等手段深入挖掘數據,并完善個別企業(yè)瞞報的部分負面信息,以全面評價企業(yè)的信用等級,但我國信用評級機構尚處于初步發(fā)展階段,許多機構具有短視行為動機,為爭取更多的市場可能發(fā)生虛高評級的情況,這種利益導向也是造成上述行業(yè)評價結果過度集中的重要原因。

      四、 研究結論和建議

      針對我國行業(yè)協會信用評價體系中存在的問題,提出如下建議:一是進一步修改和完善信用評價辦法,適當降低評審費用并與相關監(jiān)管部門合作,試行全會員企業(yè)強制評價制度,擴大信用評價覆蓋面,并建立企業(yè)交易伙伴信息數據庫,減少行業(yè)內風險的聯動效應。二是繼續(xù)推進與第三方信用評級機構的合作,完善評價指標體系,對產品合格率、產品能耗等指標只需提交相關部門出具的證明,取消基本門檻,并加入能反映有色金屬行業(yè)的生產經營特點和風險點的變量,增加模型有效性和變量顯著性。同時發(fā)揮社會輿論的監(jiān)督作用,宣傳和公布信用評價結果并及時更新,提高誠信企業(yè)的社會聲譽。三是建立企業(yè)申報材料的審核制度,完善企業(yè)信用信息收集標準,保障信用信息數據真實可靠,提高信用評級的權威性。四是加強與征信機構、商業(yè)銀行、行業(yè)主管部門和其他行業(yè)協會的合作,不僅實現信用信息的交換對接,降低行業(yè)風險,也幫助誠信企業(yè)降低融資成本,獲得更多的市場便利。

      參考文獻:

      [1] 程硯秋.基于違約判別度的小企業(yè)信用風險評價研究[J].科研管理,2015,(1):16-22.

      [2] 馬改云,孫仕明.基于z值模型的短期融資券發(fā)行利差風險結構分析[J].南方金融,2009,(1):51-54.

      [3] 王帥,楊培濤.基于多層次模糊綜合評價的中小企業(yè)信用風險評估[J].財經理論與實踐,2015,(5):23-29.

      [4] 王靜、馬榮全.基于資信調查建立物流企業(yè)信用評價體系的研究[J].經濟問題,2013,(11):36-40.

      [5] 趙海蕾,周方召,金德環(huán).基于人群搜索算法的上市公司的Z-Score模型財務預警研究[J].財經理論與實踐,2015,(2):66-70.

      作者簡介:吳晶妹(1964-),女,漢族,北京市人,中國人民大學財政金融學院教授、博士生導師,研究方向為信用管理學、貨幣銀行學;朱文浩(1988-),女,漢族,山西省運城市人,中國人民大學財政金融學院博士生,研究方向為企業(yè)信用評級。

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