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中小企业是我国经济体系的基本组成部分，从中小企业的发展现状来看，由于存在经营不规范和信用体系不完善的情况，银行在面对中小企业贷款时往往采取谨慎的态度，最终造成了中小企业融资难的问题。大数据技术的应用在中小企业信用评价体系优化过程中起到了决定性的价值，能够有效解决企业经营和交易过程中的信用自证问题，可以很好的应用于中小企业的信用评价。
本文从多方面采集、调查、核实中小企业的信用信息，在保障信息真实可靠的基础上，整合大量的科学技术和专业知识构建基于大数据技术的中小企业信用评价体系。首先，在过滤企业信用的指标的过程中利用了随机森林算法进行精准的判断，然后通过结构方程（SEM）算法计算相关指标的权重和得分，最终在多个科学算法的计算验证后构建出可靠的中小企业信用评价体系。
一、中小企业信用评价体系现状分析
在我国建设中国特色社会主义经济体系的今天，中小企业在推进市场经济发展起到了重要的作用，但在目前阶段，由于缺乏充足的资金投入，中小企业的发展并不顺利。为解决融资问题，促进中小企业快速发展，相关部门应当构建其信用评价体系来帮助投资人准确判断投资潜力从而注入合理的资金。在信息化电子化的当今社会，大数据技术无疑是构建信用评价体系的基础，除此之外，信用体系的构建也需要机器学习、统计学、经济学等专业的知识。唯有整合多方面数据才能构建可靠的中小企业信用评价体系。现阶段，中小企业信用评价体系的构建主要利用随机森林算法对评价企业信用的指标进行过滤，然后通过结构方程（SEM）算法计算相关指标的权重和得分，利用大数据技术进行准确分析。
二、依托大数据技术改进中小企业信用评价的必要性
从目前收集的数据来看，企业的财务基础和目前的综合状况是研究构建中小企业的信用评价体系的学者们最为注重的因素。财务状况作为企业的发展基础，其重要性不言而喻，因此企业管理人员必须注重对财务的管理，保障企业的可持续性发展。但是单单以财务指标作为评价企业信用唯一标准显然并不精准，由于中小企业财务信息可能存在不完整甚至于不真实可靠的情况，研究人员需要从多方面去搜集相关数据和信息，以保证财务情况的真实性。由此观之，从社会评价、发展潜力、管理层的管理制度和能力以及企业的品牌影响力各个方面进行评判无疑是更好选择。但是由于目前市场上仍然没有统一的标准判断，所以研究人员需要尽快制定统一标准构建科学可靠的中小企业信用评价系统。
三、大数据背景下中小企业信用评价体系构思思路
以传统的中小企业信用评价体系主要依据企业的运营规模、管理层的管理制度和能力、企业的社会责任和盈利偿债能力进行判断。这虽然能够较为直观地体现企业的发展潜力。但由于数据的不全面性和不真实性，其构建的中小企业信用评价体系可靠性并不高，这也是为何我国中小企业陷入“融资难，融资贵”的发展困境的根本原因。现阶段大数据互联网技术的飞速发展使数据信息的多样性和可靠性得到保障。正因如此，本文认为信用体系的构建需要新的更加全面的指标，下面将从企业董监高个人信用、企业信用、企业社会信用、指标过滤四个方面对中小企业的信用状况进行判断。
（一）企业董监个人信用
唯有企业具有较好的发展前景和可持续发展的潜力才能使投资者愿意对中小企业进行融资，想要企业壮大发展就必须保证管理层采用正确的管理制度，有着较强的管理才能。除了企业的发展前景与管理层息息相关之外，中小企业 “三会一总”的公司治理机构也对管理层有着较高的个人信用提出了要求。中小企业主要是家庭式公司或是关系较好的朋友合作创办的，管理层的个人信用直接影响着公司的信用。投资者为保障资金投入的收益，会利用诸如芝麻信用、腾讯信用、前海征信、鹏元征信、拉卡拉等个人征信体系进行管理人员的个人信用查询，大数据时代的今天，个人征信系统已经趋于完善，这也为构建可靠的中小企业信用评价系统提供了便利。
（二）企业信用
评判企业信用除了从传统的有关业务能力、盈利能力、偿付能力、无形资产、财务状况等方面出发，也可以充分发挥现代科学技术的作用，在互联网上查询相应数据甚至开展网上民意调查，广泛采纳官方的意见，结合民众对企业的印象评分和企业在社会中所代表的形象进行考虑，使中小企业信用评价体系更加全面地展现了企业的信用状态。同时，投资人也应该查询企业的重要合作伙伴的信用状态，防止出现合作伙伴临时毁约导致企业发展停滞不前甚至于后退的情况发生。企业伙伴作为企业发展潜力的一种体现显示是非常重要的，其重要性在中小企业中更能充分体现。由于中小企业本身规模较小，其抗风险能力也不是很强，一个重要的合作伙伴的毁约就有可能造成严重的后果，为避免出现这样的情况，企业必须仔细挑选合作伙伴，不仅仅要关注其规模大小和发展潜力，更要利用大数据技术仔细调查其信用状况，保障自身權益。
（三）企业社会信用
正如乔治·斯蒂纳与约翰·斯蒂纳所说：“企业盈利越多，相应的承担的社会责任也越大，企业发展不顺自然会削减社会项目甚至采用非道德手段摆脱困境。”企业是否担当起其应承担的社会责任是评判其社会信用的重要因素。正因如此，本文在阐述新时代下的中小企业信用评价体系的构建是引入了社会信用指标这一新的指标。社会信用指标主要体现在社会形象和社会民众评价两方面，从社会形象方面来说，相关部门可以从企业所作出的对社会发展的贡献和在大型社会危机发生时的处理态度等方面进行判断。从民众评价方面来看，研究者们可以在互联网上利用论坛、贴吧等公共交流平台开展民意调查，充分发挥大数据技术的技术优势，从全方面了解企业的社会信用。
（四）指标过滤（变量甄选）
为了适应现代信息化的时代，研究人员利用机器学习算法中的随机森林算法精准全面地选择了合适的变量，构建了一个更简洁易懂、更有效可靠、也更具有参考意义的信用评价体系指标模型。
随机森林算法可以这样理解：用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间毫无联系。首先，随机森立算法会将60个底层变量全部输入，进行复制，构建一个完整的森林，然后将特征中的观察值进行具有一定规律的重新组合，打乱其顺序，使数据之间的联系被剔除，从而创建影子特征，建立一个随机森林模型，同时利用相应公式对每个特征（包括影子特征）的正确率损失均值的Z分数进行计算。依据特征的Z分数与影子特征的Z分数的值的比较判断这个特征的重要性，在此基础上将初始特征分为“确认”“待定”或“拒绝”3种状态中的其中1种。最后，选择状态为“确认”的特征进行建模。
随机森林算法对初始底层变量进行过滤筛选，使得构建中小企业信用评价体系的变量由60降至28个，变量的减少使得建模程序运营的时间和难度也产生相应的降低，从根本处提高了信用评价模型的工作效率。
四、中小企业信用评价体系分析
本文层层推进，从多方面对传统中小企业所遭遇的融资困难的问题进行分析解决，利用层次分析法打破了传统的中小企业信用评价体系，从企业董监高个人信用、企业信用、企业社会信用、指标过滤等多方面考虑，整合各个专业的知识和大量数据构建科学可靠的中小企业信用评价体系。传统的中小企业信用评价体系主要以财务情况为主要评判标准的主要原因是数据真实性的难以确定和海量数据的难以查询，而在大数据技术飞速发展的现代信息社会，大数据技术使得获取数据资源的途径越发广阔的同时降低了获取数据的成本，使研究人员能够全面地了解中小企业的实际情况，精准地判断中小企业的实际财务情况，构建大数据背景下中小企业信用评价体系。
但文中构建体系的基础方法——层次分析法是一种定性和定量兼具的方法，具有一定的主观认知，专家组的主观判断不同可能导致权重系数的较大差距。在计算权重过程中国，虽然专家组的主观判定会对权重系数造成较大的影响，但这其实对依据层次分析法构建的信用体系的可靠性不造成影响，本文构建的信用评价体系是经过一定的检测后保障可以合理运行的。但是因为该信用评价体系会受一些主观因素影响，所以其具有一定的灵活性，适用的范围也会更加广泛。
五、结语
当代社会，互联网大数据飞速发展，海量数据在网络中互相交换，信息的轻易处理与交互为中小企业的发展带来众多机遇的同时伴随着无数的挑战。为了能够解决中小企业在融资方面的困境，相关部门应当充分利用现代科学技术，发挥大数据技术的优势，收集更加全面完整的数据，进行合理的有机整合，使中小企业的信用体系更加科学可靠，能够吸引投资人进行投资，从而促进中小企业的发展。
（作者单位：1.山东现代学院;2.山东省国土空间生态修复中心;3.解放军第960医院）
山东省社会科学规划研究课题《基于区块链技术的中小企业信用评价体系研究》课题编号：21CPYJ18。
本文从多方面采集、调查、核实中小企业的信用信息，在保障信息真实可靠的基础上，整合大量的科学技术和专业知识构建基于大数据技术的中小企业信用评价体系。首先，在过滤企业信用的指标的过程中利用了随机森林算法进行精准的判断，然后通过结构方程（SEM）算法计算相关指标的权重和得分，最终在多个科学算法的计算验证后构建出可靠的中小企业信用评价体系。
一、中小企业信用评价体系现状分析
在我国建设中国特色社会主义经济体系的今天，中小企业在推进市场经济发展起到了重要的作用，但在目前阶段，由于缺乏充足的资金投入，中小企业的发展并不顺利。为解决融资问题，促进中小企业快速发展，相关部门应当构建其信用评价体系来帮助投资人准确判断投资潜力从而注入合理的资金。在信息化电子化的当今社会，大数据技术无疑是构建信用评价体系的基础，除此之外，信用体系的构建也需要机器学习、统计学、经济学等专业的知识。唯有整合多方面数据才能构建可靠的中小企业信用评价体系。现阶段，中小企业信用评价体系的构建主要利用随机森林算法对评价企业信用的指标进行过滤，然后通过结构方程（SEM）算法计算相关指标的权重和得分，利用大数据技术进行准确分析。
二、依托大数据技术改进中小企业信用评价的必要性
从目前收集的数据来看，企业的财务基础和目前的综合状况是研究构建中小企业的信用评价体系的学者们最为注重的因素。财务状况作为企业的发展基础，其重要性不言而喻，因此企业管理人员必须注重对财务的管理，保障企业的可持续性发展。但是单单以财务指标作为评价企业信用唯一标准显然并不精准，由于中小企业财务信息可能存在不完整甚至于不真实可靠的情况，研究人员需要从多方面去搜集相关数据和信息，以保证财务情况的真实性。由此观之，从社会评价、发展潜力、管理层的管理制度和能力以及企业的品牌影响力各个方面进行评判无疑是更好选择。但是由于目前市场上仍然没有统一的标准判断，所以研究人员需要尽快制定统一标准构建科学可靠的中小企业信用评价系统。
三、大数据背景下中小企业信用评价体系构思思路
以传统的中小企业信用评价体系主要依据企业的运营规模、管理层的管理制度和能力、企业的社会责任和盈利偿债能力进行判断。这虽然能够较为直观地体现企业的发展潜力。但由于数据的不全面性和不真实性，其构建的中小企业信用评价体系可靠性并不高，这也是为何我国中小企业陷入“融资难，融资贵”的发展困境的根本原因。现阶段大数据互联网技术的飞速发展使数据信息的多样性和可靠性得到保障。正因如此，本文认为信用体系的构建需要新的更加全面的指标，下面将从企业董监高个人信用、企业信用、企业社会信用、指标过滤四个方面对中小企业的信用状况进行判断。
（一）企业董监个人信用
唯有企业具有较好的发展前景和可持续发展的潜力才能使投资者愿意对中小企业进行融资，想要企业壮大发展就必须保证管理层采用正确的管理制度，有着较强的管理才能。除了企业的发展前景与管理层息息相关之外，中小企业 “三会一总”的公司治理机构也对管理层有着较高的个人信用提出了要求。中小企业主要是家庭式公司或是关系较好的朋友合作创办的，管理层的个人信用直接影响着公司的信用。投资者为保障资金投入的收益，会利用诸如芝麻信用、腾讯信用、前海征信、鹏元征信、拉卡拉等个人征信体系进行管理人员的个人信用查询，大数据时代的今天，个人征信系统已经趋于完善，这也为构建可靠的中小企业信用评价系统提供了便利。
（二）企业信用
评判企业信用除了从传统的有关业务能力、盈利能力、偿付能力、无形资产、财务状况等方面出发，也可以充分发挥现代科学技术的作用，在互联网上查询相应数据甚至开展网上民意调查，广泛采纳官方的意见，结合民众对企业的印象评分和企业在社会中所代表的形象进行考虑，使中小企业信用评价体系更加全面地展现了企业的信用状态。同时，投资人也应该查询企业的重要合作伙伴的信用状态，防止出现合作伙伴临时毁约导致企业发展停滞不前甚至于后退的情况发生。企业伙伴作为企业发展潜力的一种体现显示是非常重要的，其重要性在中小企业中更能充分体现。由于中小企业本身规模较小，其抗风险能力也不是很强，一个重要的合作伙伴的毁约就有可能造成严重的后果，为避免出现这样的情况，企业必须仔细挑选合作伙伴，不仅仅要关注其规模大小和发展潜力，更要利用大数据技术仔细调查其信用状况，保障自身權益。
（三）企业社会信用
正如乔治·斯蒂纳与约翰·斯蒂纳所说：“企业盈利越多，相应的承担的社会责任也越大，企业发展不顺自然会削减社会项目甚至采用非道德手段摆脱困境。”企业是否担当起其应承担的社会责任是评判其社会信用的重要因素。正因如此，本文在阐述新时代下的中小企业信用评价体系的构建是引入了社会信用指标这一新的指标。社会信用指标主要体现在社会形象和社会民众评价两方面，从社会形象方面来说，相关部门可以从企业所作出的对社会发展的贡献和在大型社会危机发生时的处理态度等方面进行判断。从民众评价方面来看，研究者们可以在互联网上利用论坛、贴吧等公共交流平台开展民意调查，充分发挥大数据技术的技术优势，从全方面了解企业的社会信用。
（四）指标过滤（变量甄选）
为了适应现代信息化的时代，研究人员利用机器学习算法中的随机森林算法精准全面地选择了合适的变量，构建了一个更简洁易懂、更有效可靠、也更具有参考意义的信用评价体系指标模型。
随机森林算法可以这样理解：用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间毫无联系。首先，随机森立算法会将60个底层变量全部输入，进行复制，构建一个完整的森林，然后将特征中的观察值进行具有一定规律的重新组合，打乱其顺序，使数据之间的联系被剔除，从而创建影子特征，建立一个随机森林模型，同时利用相应公式对每个特征（包括影子特征）的正确率损失均值的Z分数进行计算。依据特征的Z分数与影子特征的Z分数的值的比较判断这个特征的重要性，在此基础上将初始特征分为“确认”“待定”或“拒绝”3种状态中的其中1种。最后，选择状态为“确认”的特征进行建模。
随机森林算法对初始底层变量进行过滤筛选，使得构建中小企业信用评价体系的变量由60降至28个，变量的减少使得建模程序运营的时间和难度也产生相应的降低，从根本处提高了信用评价模型的工作效率。
四、中小企业信用评价体系分析
本文层层推进，从多方面对传统中小企业所遭遇的融资困难的问题进行分析解决，利用层次分析法打破了传统的中小企业信用评价体系，从企业董监高个人信用、企业信用、企业社会信用、指标过滤等多方面考虑，整合各个专业的知识和大量数据构建科学可靠的中小企业信用评价体系。传统的中小企业信用评价体系主要以财务情况为主要评判标准的主要原因是数据真实性的难以确定和海量数据的难以查询，而在大数据技术飞速发展的现代信息社会，大数据技术使得获取数据资源的途径越发广阔的同时降低了获取数据的成本，使研究人员能够全面地了解中小企业的实际情况，精准地判断中小企业的实际财务情况，构建大数据背景下中小企业信用评价体系。
但文中构建体系的基础方法——层次分析法是一种定性和定量兼具的方法，具有一定的主观认知，专家组的主观判断不同可能导致权重系数的较大差距。在计算权重过程中国，虽然专家组的主观判定会对权重系数造成较大的影响，但这其实对依据层次分析法构建的信用体系的可靠性不造成影响，本文构建的信用评价体系是经过一定的检测后保障可以合理运行的。但是因为该信用评价体系会受一些主观因素影响，所以其具有一定的灵活性，适用的范围也会更加广泛。
五、结语
当代社会，互联网大数据飞速发展，海量数据在网络中互相交换，信息的轻易处理与交互为中小企业的发展带来众多机遇的同时伴随着无数的挑战。为了能够解决中小企业在融资方面的困境，相关部门应当充分利用现代科学技术，发挥大数据技术的优势，收集更加全面完整的数据，进行合理的有机整合，使中小企业的信用体系更加科学可靠，能够吸引投资人进行投资，从而促进中小企业的发展。
（作者单位：1.山东现代学院;2.山东省国土空间生态修复中心;3.解放军第960医院）
山东省社会科学规划研究课题《基于区块链技术的中小企业信用评价体系研究》课题编号：21CPYJ18。