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中小企业信用评分在国外银行业得到了广泛的应用和发展，我国银行业也已经开始引入。本文在分析总结国内外中小企业信用评分应用情况的基础上，提出了将个体工商户纳入中小企业信用评分范围、将企业主个人信用作为中小企业信用评分的重要组成部分、由人民银行牵头建设企业和个人征信系统开展中小企业信用评分等几点建议。
(二)我国中小企业发展现状 截至2006年10月底，我国经工商部门注册的中小企业已达到430多万户(不包括个体工商户)，创造的最终产品和服务价值占全国GDP的58.5％，缴纳税金占全国的50.2％。中小企业已经成为解决就业的主要途径，吸纳了75％的城镇就业人口和75％以上的农村转移劳动力。中小企业还是技术创新的生力军，发明专利占全国总数的66％，研发的新产品占全国的82％。实证研究表明，在我国的国民经济增长率中，中小企业贡献率占到了75％以上，与总的增长率的相关数为0.867，而大企业与总经济增长率的相关数仅为0.004。由此可见，中小企业在我国国民经济和社会发展中有着十分重要的地位。发展中小企业，对促进国民经济增长、保持市场繁荣、缓解就业压力、维护社会稳定、调整和优化经济结构、活跃城乡经济、增长财政收入发挥着越来越重要的作用。 二、中小企业信用评分简介 (一)信用评分和中小企业信用评分 信用评分是银行运用现代数理统计模型和计算机系统对客户的信用情况进行分析、预测并作出信贷决策的新技术。信用评分的基本原理是银行首先通过对企业历史数据的分析，选择与信用风险密切相关的若干变量建立模型，然后根据模型对信贷申请人的未来还款能力进行预测并作出信贷决策。它具有成本低、效率高等特点，可以在较大程度上缓解信息不对称问题。信用评分最早在上世纪80年代被美国金融机构运用于个人零售贷款发放。后来在90年代后期逐渐引入中小企业信贷发放中。中小企业信用评分是建立在数据库基础上，运用数理统计原理，结合中小企业经营规模不大、自有资金较少、财务管理不健全的特点，找出可能影响企业未来信用风险、价值等的各种因素，并分配不同权重所产生的评分。中小企业信用评分可以量化地描述中小企业的偿债能力、发展前景和现金流量。 (二)中小企业信用评分模型简介 按照建模的方法划分，信用评分模型有判别分析、Logistic回归、线性规划法、神经网络方法以及分类树法等种类。中小企业信用评分模型是用于预测中小企业拖欠贷款可能性的统计模型，使用统计方法对同类贷款申请者的特点进行分析，识别出影响偿还贷款的最关键指标，并根据其与信用风险的关系赋予一定的权重。分数通常从1到100表示的风险程度从高到低。若申请者得到高分，银行将批准申请，反之则拒绝申请。若申请者分数处于“灰色”区域，那么信贷员将使用传统方法对该申请者进行评估，并到该中小企业进行进一步的调查。中小企业信用评分模型依据中小企业的财务状况、欠款支付记录、综合数据以及产业数据等计算出中小企业的信用评分。简单来说，中小企业信用评分可由下式得出： 
其中Wi为第i个指标的权重，Fi为第i个指标值(如企业的经营年数、销售量等)。Latimer Asch(1995)对Robert Morris协会(RMA)17个会员的5000项贷款所做的研究表明，中小企业信用评分模型的最大特点是在与贷款申请者有关的400多个指标中只有不到12个指标对贷款拖欠可能性的预测起关键的作用。 三、中小企业信用评分在国外的发展应用 (一)中小企业信用评分在国外的发展 在美国，最早将信用评分运用于中小企业授信者，主要为拥有足够数据建模型的大银行，如1993年时的Wells Fargo及Hibernia Corporation,这两家银行于1995年在中小企业授信金额，有接近六成以上的增长，并将业务成功拓展至全美五十个州。随后，信用评分在美国得到广泛应用。1995年，Fair Issac与Robert Morris Association(RMA)共同发表中小企评分服务(Small Business Scoring Service，SBSS)产品。该评分模型是根据美国十七家银行五个年度中小企业的贷款资料构建，样本数超过5000家，中小企业的标准为经营收入500万美元以下，贷款金额25万美元以下。另外，该模型还规定金额3.5至25万美元之贷款企业适用中小企业评分，金额3.5万美元以下的贷款企业适用微型企业评分，之所以这样规定是考虑到微型企业财务资料可能失真，需要经营者的信用状况加以补充，才能务实、客观地评估其信用风险。目前，SBSS中小企业评分每年向350家金融机构提供服务，评估的贷款企业约90万家，使用地区推广至美国、西欧及亚洲地区。
