小微企业在我国国民经济发展中占据重要地位,但现阶段小微企业依然存在融资难、融资贵等问题,其根源在于信息不对称导致的信用评价困难。如何构建小微企业信用评价体系,运用怎样的信用评价方法,是解决这一问题的关键。论文首先对信用评价的相关概念及国内外研究进行综述。根据信用评价使用的主导数据源将信用评价体系划分为四类,分别是财务信息、供应链信息、交易信息和纳税信息信用评价体系,并讨论了基于纳税信息小微企业信用评价的优势。在考虑工商注册信息、企业信用记录、创新及发展能力等静态信息的前提下,重点将小微企业经营活动中的动态税票信息纳入信用评价体系。通过对动态税票数据的标准化,确定反映动态指标变化的趋势因子,基于最小方差原则确定时间权重,设计了基于纳税信息的小微企业信用评价的动态指标,最后综合动态指标和通过层次分析确定的静态指标,构建了小微企业信用动态评价模型。其次利用小微企业信用动态评价模型,对755家小微企业进行实证分析。论文主要从工商静态信息、纳税动态信息和天眼查信用分数三方面对小微企业进行统计描述分析,分析发现小微企业主要分布在福建省、浙江省和广东省,集中的行业是住宿和餐饮业及批发和零售业,个人独资企业的占比高达86.1%。此外,各行业的月平均纳税额在5000元以内,所缴税额的高峰值出现在季末和年末,具有明显的周期性。信用动态评价的结果显示,从最近一期的信用水平看,这些企业综合信用得分的均值是45.36分,中位数是40.27分,均高于天眼查信用分数的均值（26.80分）和中位数（25.79分）;从信用的变化趋势看,各行业企业12期的综合信用得分的变化趋势平缓,大多企业季末和年末的综合信用得分相对较高。然后利用k-means聚类算法,基于23个信用评价的特征变量,对755家小微企业进行聚类,得到了信用水平的三组分类,企业数量依次是31、651和73。特征表现为第一类企业的信用记录和纳税情况良好;第二类企业的经营情况尚可,纳税情况处于中等水平;第三类企业的纳税情况、履约能力均处于较低水平。最后,将动态综合评价结果、聚类结果和征信机构（天眼查）的评分结果进行对比得到:聚类结果为一、二、三类的企业分别对应的信用动态综合评价结果为良好、中等和较差;三类企业天眼查信用分的总体分布存在显著性差异,第一类企业的天眼查信用分普遍较高,第三类企业的天眼查信用分偏低;企业的静态信用分、综合信用分、动态信用分这三类信用分和天眼查信用分的相关性依次递减。上述对比表明本文设计的小微企业信用动态评价模型的可行性、可操作性和有效性。
基本信息
| 题目 | 基于纳税信息的小微企业信用动态评价 |
| 文献类型 | 硕士论文 |
| 作者 | 李金玲 |
| 作者单位 | 南京邮电大学 |
| 导师 | 黄宝凤 |
| 文献来源 | 南京邮电大学 |
| 发表年份 | 2020 |
| 学科分类 | 社会科学Ⅰ辑,经济与管理科学 |
| 专业分类 | 思想政治教育,企业经济,财政与税收 |
| 分类号 | F276.3;F812.42;D64 |
| 关键词 | 小微企业,信用动态评价,纳税数据,聚类 |
| 总页数： | 72 |
| 文件大小： | 1959k |
论文目录
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 研究可能的创新 |
| 1.5 本文的结构框架 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 小微企业概述 |
| 2.1.1 小微企业的定义 |
| 2.1.2 小微企业的特征 |
| 2.2 企业信用评价 |
| 2.2.1 企业信用评价的概念 |
| 2.2.2 企业信用评价的分类 |
| 2.3 小微企业信用评价 |
| 2.3.1 小微企业信用评价体系 |
| 2.3.2 小微企业信用评价方法 |
| 2.4 国内外研究评述 |
| 第三章 小微企业信用评价体系 |
| 3.1 信用评价体系的设计原则 |
| 3.2 信用评价体系的理论分析 |
| 3.2.1 不同信用评价体系的特点 |
| 3.2.2 基于纳税信息的信用评价的优势 |
| 3.3 基于纳税信息的小微企业信用评价体系 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 企业信用评级要素的统计描述 |
| 4.1 数据来源 |
| 4.2 数据预处理 |
| 4.2.1 静态数据预处理 |
| 4.2.2 动态数据预处理 |
| 4.3 小微企业的工商静态信息 |
| 4.3.1 小微企业的行业分布 |
| 4.3.2 小微企业的地区分布 |
| 4.4 小微企业的纳税动态信息 |
| 4.4.1 各行业纳税信息的变化 |
| 4.4.2 各地区纳税信息的变化 |
| 4.5 基于天眼查的小微企业信用分数的统计描述 |
| 4.5.1 信用分数的整体分布 |
| 4.5.2 各行业小微企业信用分数的分布 |
| 4.5.3 各地区小微企业信用分数的分布 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 小微企业的信用动态评价 |
| 5.1 基于工商静态信息的信用评价 |
| 5.1.1 工商静态信息的指标选取 |
| 5.1.2 静态指标权重的确定 |
| 5.1.3 静态指标的评分方法 |
| 5.2 基于纳税动态信息的信用评价 |
| 5.2.1 纳税动态信息的指标选取 |
| 5.2.2 动态指标的标准化 |
| 5.2.3 变化趋势因子的设定 |
| 5.2.4 时间权重的确定 |
| 5.2.5 动态指标的信用评分 |
| 5.3 小微企业信用的动态综合评价 |
| 5.3.1 小微企业信用的综合评分 |
| 5.3.2 信用等级的设置和评分标准 |
| 5.3.3 小微企业信用的动态评价结果讨论 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于k-means聚类的企业信用分类 |
| 6.1 k-means聚类算法的介绍 |
| 6.2 k-means聚类算法的实现步骤 |
| 6.3 基于聚类的小微企业信用分类 |
| 6.3.1 聚类分析结果及特征 |
| 6.3.2 不同类别企业的分布情况 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 企业信用评价三种结果的比较与讨论 |
| 7.1 聚类分析结果与动态综合评价结果的对比 |
| 7.2 动态综合评价结果与天眼查的对比 |
| 7.3 聚类分析结果与天眼查的对比 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 结论与讨论 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
参考文献
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| [4] 基于小微企业视角的城市营商环境优化路径研究——以河北省石家庄市为例[J]. 石家庄学院学报 2021(01) |
| [5] 从城商行助力小微企业复工复产谈应对突发公共危机的策略——以山东省临沂市为例[J]. 全国流通经济 2020(31) |
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