基于數(shù)據(jù)挖掘剖析東部中小企業(yè)融資：多維度影響因素與突破路徑一、引言1.1研究背景與意義在我國經(jīng)濟體系中，中小企業(yè)占據(jù)著舉足輕重的地位，是推動經(jīng)濟增長、促進就業(yè)、激發(fā)創(chuàng)新活力的關鍵力量。相關數(shù)據(jù)顯示，中小企業(yè)貢獻了我國超過50%的稅收，創(chuàng)造了60%以上的國內(nèi)生產(chǎn)總值，提供了80%以上的城鎮(zhèn)就業(yè)崗位，在吸納剩余勞動力、提高人民生活水平方面發(fā)揮著不可替代的作用，已然成為經(jīng)濟發(fā)展和社會穩(wěn)定的重要支撐。從區(qū)域發(fā)展視角來看，東部地區(qū)憑借優(yōu)越的地理位置、完善的基礎設施、豐富的人力資源以及良好的政策環(huán)境，中小企業(yè)發(fā)展態(tài)勢迅猛。以上海、江蘇、浙江、廣東等省市為代表，這些地區(qū)的中小企業(yè)在數(shù)量、規(guī)模和創(chuàng)新能力上均處于全國領先水平。東部地區(qū)中小企業(yè)積極融入全球產(chǎn)業(yè)鏈和供應鏈，在國際貿(mào)易中展現(xiàn)出強大的競爭力，成為我國外向型經(jīng)濟的重要參與者。2024年，中國中小企業(yè)發(fā)展促進中心發(fā)布的《2024年度中小企業(yè)發(fā)展環(huán)境評估報告》顯示，東部參評城市各項一級指標得分均值領先其他區(qū)域，參評城市中綜合得分排名前10位均為東部城市，其中長三角地區(qū)城市占據(jù)半數(shù)，上海蟬聯(lián)排名第一。然而，中小企業(yè)在發(fā)展進程中面臨諸多挑戰(zhàn)，融資難題尤為突出。融資難、融資貴問題嚴重制約著中小企業(yè)的生存與發(fā)展，導致企業(yè)資金鏈緊張、技術創(chuàng)新受限、市場拓展受阻，甚至面臨倒閉風險。據(jù)統(tǒng)計，約80%的中小企業(yè)存在融資難問題，在經(jīng)濟下行壓力增大或市場環(huán)境波動時，這一問題更加凸顯。東部地區(qū)中小企業(yè)盡管所處經(jīng)濟環(huán)境相對優(yōu)越，但在融資方面同樣面臨困境，如銀行貸款門檻高、審批周期長，股權融資和債券融資渠道狹窄，民間借貸利率高、風險大等。由于中小企業(yè)規(guī)模較小、資產(chǎn)和抵押物有限、經(jīng)營管理水平參差不齊、信用記錄與評級不完善，金融機構出于風險控制考慮，往往對其貸款申請持謹慎態(tài)度，使得中小企業(yè)難以獲得足夠的資金支持。在此背景下，深入研究中小企業(yè)融資影響因素具有重要的現(xiàn)實意義。準確識別和分析影響中小企業(yè)融資的關鍵因素，能夠為政府部門制定針對性的扶持政策提供科學依據(jù)，有助于優(yōu)化金融市場環(huán)境，完善金融服務體系，拓寬中小企業(yè)融資渠道，降低融資成本，提高融資效率，從而有效緩解中小企業(yè)融資難題，促進其健康穩(wěn)定發(fā)展，進一步激發(fā)東部地區(qū)經(jīng)濟活力，推動區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展，為我國經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展注入強勁動力。1.2研究方法與創(chuàng)新點本研究綜合運用多種研究方法，力求全面、深入地剖析基于數(shù)據(jù)挖掘的我國東部地區(qū)中小企業(yè)融資影響因素。數(shù)據(jù)挖掘方法：借助數(shù)據(jù)挖掘技術對東部地區(qū)中小企業(yè)相關數(shù)據(jù)進行深度挖掘與分析。從多渠道收集涵蓋企業(yè)財務狀況、經(jīng)營信息、信用記錄、行業(yè)特征等海量數(shù)據(jù)，運用聚類分析、關聯(lián)規(guī)則挖掘、決策樹分析等算法，挖掘數(shù)據(jù)間隱藏的模式、關系和規(guī)律。例如，通過聚類分析，依據(jù)企業(yè)規(guī)模、盈利能力、資產(chǎn)負債率等指標將中小企業(yè)劃分為不同類別，探究不同類別企業(yè)在融資方面的特征與差異；利用關聯(lián)規(guī)則挖掘，尋找企業(yè)融資成功與財務指標、信用評級、行業(yè)屬性等因素之間的關聯(lián)關系，確定影響融資的關鍵因素組合；借助決策樹分析構建融資決策模型，直觀展示各因素對融資決策的影響路徑和重要程度，為中小企業(yè)融資決策提供科學依據(jù)。文獻研究法：廣泛查閱國內(nèi)外關于中小企業(yè)融資、數(shù)據(jù)挖掘應用、區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展等領域的學術文獻、研究報告、政策文件等資料。梳理和總結已有研究成果，了解中小企業(yè)融資影響因素的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，明確當前研究的熱點和空白，為本文研究提供堅實的理論基礎和研究思路，避免研究的盲目性和重復性，確保研究的創(chuàng)新性和前沿性。案例分析法：選取東部地區(qū)具有代表性的中小企業(yè)作為案例研究對象，深入分析其融資歷程、面臨的問題及解決方案。通過對具體案例的詳細剖析，將數(shù)據(jù)挖掘結果與實際企業(yè)運營相結合，從實踐層面驗證研究結論的有效性和可行性，使研究更具現(xiàn)實指導意義，為其他中小企業(yè)解決融資問題提供可借鑒的經(jīng)驗和參考。本研究的創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在研究視角和方法應用兩個方面。在研究視角上，聚焦東部地區(qū)中小企業(yè)，結合區(qū)域經(jīng)濟特色和發(fā)展優(yōu)勢，深入分析該地區(qū)中小企業(yè)融資影響因素，為區(qū)域針對性政策制定提供依據(jù)，彌補了以往研究對區(qū)域差異關注不足的缺陷。在方法應用上，創(chuàng)新性地將數(shù)據(jù)挖掘技術引入中小企業(yè)融資影響因素研究，突破傳統(tǒng)研究方法的局限性，能夠從海量復雜的數(shù)據(jù)中挖掘出隱藏的關鍵信息和規(guī)律，提高研究的準確性和科學性，為解決中小企業(yè)融資難題提供新的思路和方法。二、相關理論與數(shù)據(jù)挖掘技術概述2.1中小企業(yè)融資理論基礎2.1.1融資結構理論融資結構理論旨在探究企業(yè)如何通過債務和股權的組合進行融資，以實現(xiàn)價值最大化，在中小企業(yè)融資決策中發(fā)揮著關鍵的指導作用。其中，MM理論、權衡理論、代理理論等具有重要影響力。MM理論由美國經(jīng)濟學家Modigliani和Miller于1958年提出，開創(chuàng)了現(xiàn)代資本結構理論研究的先河。該理論在完美市場條件下，即市場沒有稅收、破產(chǎn)成本、信息不對稱和交易成本，所有投資者都能以相同的利率借款，且企業(yè)的投資決策獨立于融資決策，認為企業(yè)的資本結構與其價值無關。這意味著無論企業(yè)選擇債務融資還是股權融資，或者兩者的何種組合，都不會影響企業(yè)的市場價值。MM理論最初的無稅模型包含兩個基本命題：命題一是負債經(jīng)營企業(yè)的價值等同于無負債企業(yè)的價值，即V_{L}=V_{u}，其中V_{L}表示無負債企業(yè)的價值，V_{u}表示負債經(jīng)營企業(yè)的價值，當公司增加債務時，剩余權益的風險變大，權益資本的成本也隨之增大，與低成本的債務帶來的利益相抵消，因此公司的價值不受資本結構影響；命題二是負債企業(yè)的權益資本成本等于處于同一風險等級的無負債企業(yè)的權益資本成本再加上與其財務風險相聯(lián)系的溢價，而風險溢價的多寡則視負債融資程度而定，公式為K_{S}=K_{u}+RP=K_{u}+(K_{u}-K_)(B/S)，其中K_{S}為負債企業(yè)的股本成本，K_{u}為無負債企業(yè)的股本成本，RP為風險報酬，B是債務的價值，S是權益的價值。雖然MM理論在理論層面具有重要意義，但在實際市場環(huán)境中，完美市場條件難以滿足，這也為后續(xù)理論的發(fā)展奠定了基礎。權衡理論是對MM理論的重要擴展與修正，認為企業(yè)在選擇資本結構時需要在債務的稅收利益和破產(chǎn)成本之間進行權衡。債務融資能夠帶來稅收盾效應，降低企業(yè)的稅后成本，因為利息支出可以在稅前扣除，減少企業(yè)的應納稅所得額。但隨著債務水平的不斷提高，企業(yè)的破產(chǎn)風險也會相應增加，一旦企業(yè)面臨財務困境，可能會產(chǎn)生諸如資產(chǎn)處置成本、法律費用、信譽損失等破產(chǎn)成本。因此，企業(yè)會尋求一個最優(yōu)的資本結構，使得債務的稅收利益與破產(chǎn)成本達到平衡，從而實現(xiàn)企業(yè)總成本最小化和價值最大化。在實際應用中，權衡理論提醒中小企業(yè)在融資決策時，要綜合考慮自身的盈利能力、經(jīng)營穩(wěn)定性以及市場環(huán)境等因素，合理確定債務融資的規(guī)模和比例，避免過度負債導致破產(chǎn)風險的增加。代理理論關注的是股東和管理層之間的利益沖突，以及股東與債權人間的利益沖突對企業(yè)融資決策的影響。從股東和管理層的角度來看，管理層可能會出于自身利益的考慮，如追求在職消費、擴大企業(yè)規(guī)模以提升個人聲譽等，而做出不利于股東利益的決策。債務融資可以作為一種外部監(jiān)督機制，增加管理層的壓力，促使其更加謹慎地經(jīng)營企業(yè)，減少道德風險和逆向選擇問題。因為債務具有固定的還款期限和利息支付要求，如果企業(yè)經(jīng)營不善，管理層可能面臨失去職位和聲譽的風險。然而，過高的債務水平也可能導致股東和債權人間的利益沖突。當企業(yè)面臨投資決策時，股東可能傾向于選擇高風險高回報的項目，即使這些項目可能會增加企業(yè)的破產(chǎn)風險，因為一旦項目成功，股東將獲得大部分收益；而債權人則更關注本金和利息的安全回收，傾向于低風險的項目。這種利益沖突可能會影響企業(yè)的經(jīng)營效率和融資決策。中小企業(yè)在融資過程中，需要充分考慮代理成本對融資結構的影響，通過合理設計融資契約和治理機制，協(xié)調(diào)各方利益關系，降低代理成本，提高企業(yè)價值。這些融資結構理論從不同角度為中小企業(yè)融資決策提供了理論指導，中小企業(yè)應根據(jù)自身的實際情況，綜合運用這些理論，權衡各種融資方式的利弊，選擇最適合自身發(fā)展的融資結構，以實現(xiàn)企業(yè)價值的最大化和可持續(xù)發(fā)展。2.1.2信息不對稱理論信息不對稱理論認為，在市場交易中，交易雙方所掌握的信息存在差異，一方擁有相關的信息而另一方缺少相關信息。這種信息在交易雙方的不對稱分布，會導致?lián)碛行畔?yōu)勢的一方給信息劣勢者造成損害，進而影響市場的資源配置效率。在中小企業(yè)融資領域，信息不對稱現(xiàn)象尤為突出，對中小企業(yè)的融資難度和成本產(chǎn)生了顯著影響。在中小企業(yè)融資過程中，信息不對稱主要體現(xiàn)在兩個方面。一方面是中小企業(yè)與金融機構之間的信息不對稱。中小企業(yè)通常規(guī)模較小，財務制度不夠健全，信息披露機制不完善，內(nèi)部會計信息可信度低。這使得金融機構難以全面、準確地了解中小企業(yè)的真實經(jīng)營狀況、財務狀況、信用水平以及項目的風險與收益等信息。例如，中小企業(yè)可能存在財務報表不規(guī)范、賬目混亂等問題，金融機構在審核貸款申請時，難以從這些不清晰的財務數(shù)據(jù)中評估企業(yè)的還款能力和違約風險。另一方面，中小企業(yè)與投資者之間也存在信息不對稱。在直接融資市場，如股權融資和債券融資中，投資者需要充分了解企業(yè)的發(fā)展前景、市場競爭力、管理團隊等信息，才能做出合理的投資決策。然而，中小企業(yè)由于自身規(guī)模和資源的限制，往往難以向投資者提供足夠詳細和透明的信息，導致投資者對中小企業(yè)的投資信心不足。信息不對稱對中小企業(yè)融資難度和成本的影響是多方面的。在融資難度方面，由于金融機構難以獲取中小企業(yè)的準確信息，為了降低信貸風險，會采取一系列措施。金融機構會提高貸款利率，以彌補可能面臨的違約損失。這使得中小企業(yè)的融資成本大幅增加，許多中小企業(yè)難以承受高額的利息支出，從而放棄融資或減少融資規(guī)模。金融機構會謹慎對待中小企業(yè)的融資要求，減少信貸資金的投放量。即使中小企業(yè)愿意支付較高的利率，也可能因為信息不對稱導致金融機構的不信任而難以獲得貸款支持，出現(xiàn)銀行等金融機構“惜貸”現(xiàn)象。在直接融資市場，由于信息不對稱，投資者為了避免風險，會對中小企業(yè)設置較高的投資門檻，使得中小企業(yè)難以通過發(fā)行股票或債券等方式獲得資金。在融資成本方面，信息不對稱導致中小企業(yè)需要付出更多的努力和成本來獲取資金。為了滿足金融機構的審核要求，中小企業(yè)可能需要花費大量的時間和精力來整理和提供財務信息，甚至需要聘請專業(yè)的財務顧問和審計機構來規(guī)范財務報表，這增加了企業(yè)的運營成本。中小企業(yè)還可能需要提供更多的抵押擔保物，以增強金融機構的信心。然而，中小企業(yè)往往固定資產(chǎn)較少，缺乏足夠的抵押品，這進一步限制了它們的融資能力。為了獲得有限的資金，中小企業(yè)可能不得不接受更為苛刻的融資條件，如較短的還款期限、較高的手續(xù)費等，從而進一步提高了融資成本。信息不對稱是中小企業(yè)融資面臨的重要障礙之一，增加了中小企業(yè)的融資難度和成本，限制了中小企業(yè)的發(fā)展。為了緩解信息不對稱對中小企業(yè)融資的影響，需要政府、金融機構、中小企業(yè)自身以及社會各方共同努力，通過完善信息披露機制、加強信用體系建設、發(fā)展金融中介服務等措施，提高信息的透明度和對稱性，降低融資成本，拓寬融資渠道，促進中小企業(yè)的健康發(fā)展。2.2數(shù)據(jù)挖掘技術原理與應用2.2.1數(shù)據(jù)挖掘常用算法數(shù)據(jù)挖掘作為從海量數(shù)據(jù)中提取潛在、有價值信息和知識的技術，其核心在于各種算法的運用。在中小企業(yè)融資影響因素研究中，Apriori算法、決策樹算法、聚類分析算法等發(fā)揮著關鍵作用，它們各自具有獨特的原理、優(yōu)缺點，為深入挖掘數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和關系提供了多樣化的手段。Apriori算法是一種經(jīng)典的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，廣泛應用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中項集之間的關聯(lián)關系。該算法基于“如果一個項集是頻繁的，那么它的所有子集也必須是頻繁的”這一先驗原理。以超市購物籃數(shù)據(jù)為例，假設{牛奶，面包，雞蛋}是一個頻繁項集，那么{牛奶，面包}、{牛奶，雞蛋}、{面包，雞蛋}以及單個的{牛奶}、{面包}、{雞蛋}也必然是頻繁項集。算法的執(zhí)行過程主要包括兩個關鍵步驟：頻繁項集生成和關聯(lián)規(guī)則生成。在頻繁項集生成階段，首先掃描數(shù)據(jù)集，統(tǒng)計每個單一項的支持度，篩選出滿足最小支持度閾值的項，形成頻繁1項集；然后利用頻繁1項集生成候選2項集，再次掃描數(shù)據(jù)集計算候選2項集的支持度，篩選出頻繁2項集；依此類推，不斷生成更高階的頻繁項集，直到不能生成新的頻繁項集為止。在關聯(lián)規(guī)則生成階段，對于每一個頻繁項集，生成所有可能的非空子集，對每一條生成的規(guī)則（A→B），計算其置信度，如果規(guī)則的置信度滿足最小置信度要求，則該規(guī)則為有效關聯(lián)規(guī)則。Apriori算法的優(yōu)點在于簡單易懂，易于實現(xiàn)，能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，并且可以用于挖掘多層次的關聯(lián)規(guī)則，有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中不同層次的潛在關系。然而，該算法也存在明顯的缺陷，由于需要多次掃描數(shù)據(jù)集來生成候選項集和計算頻繁項集，計算量巨大，導致算法效率較低；隨著項集大小的增加，候選集的數(shù)量會以指數(shù)級增長，占用大量的存儲空間，在處理稀疏數(shù)據(jù)集時，大量的候選項集無法被篩選出來，進一步影響算法效率。決策樹算法是一種基于樹狀結構進行決策的分類算法，在金融領域的信貸風險評估、客戶分類等方面應用廣泛。其基本原理是通過對訓練數(shù)據(jù)集的學習，構建一棵決策樹模型。決策樹由節(jié)點、分支和葉節(jié)點組成，節(jié)點表示屬性，分支表示屬性值，葉節(jié)點表示類別。在構建決策樹的過程中，算法會選擇最優(yōu)的屬性作為分裂節(jié)點，以最大程度地降低數(shù)據(jù)的不確定性，常用的選擇屬性的準則有信息增益、信息增益率、基尼系數(shù)等。以銀行貸款審批為例，決策樹可以根據(jù)借款人的收入、信用記錄、負債情況等屬性進行分裂，逐步構建出決策模型。如果借款人收入高于一定閾值，信用記錄良好，負債較低，那么決策樹可能會將其分類為貸款批準；反之，則可能分類為貸款拒絕。決策樹算法的優(yōu)點是模型具有直觀性，易于理解和解釋，能夠清晰地展示決策過程和影響因素；對數(shù)據(jù)的預處理要求較低，不需要對數(shù)據(jù)進行復雜的歸一化或標準化處理；能夠處理具有多種特征和分類的數(shù)據(jù)集，適應不同類型的數(shù)據(jù)。但決策樹算法也存在一些局限性，容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，特別是在數(shù)據(jù)量較小或?qū)傩暂^多的情況下，決策樹可能會過度學習訓練數(shù)據(jù)中的細節(jié)和噪聲，導致模型在測試集上的泛化能力較差；對數(shù)據(jù)的變化比較敏感，當數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)發(fā)生微小變化時，決策樹的結構可能會發(fā)生較大改變，從而影響模型的穩(wěn)定性。聚類分析算法是將物理或抽象對象的集合分組為由類似對象組成的多個類的分析過程，在中小企業(yè)融資研究中，可用于根據(jù)企業(yè)的特征對其進行分類，以便針對性地分析不同類企業(yè)的融資特點和需求。聚類分析的基本思想是根據(jù)數(shù)據(jù)對象之間的相似性度量，將相似的數(shù)據(jù)對象歸為同一類，不同類之間的數(shù)據(jù)對象具有較大的差異性。常用的聚類算法有K-Means算法、層次聚類算法等。以K-Means算法為例，它首先隨機選擇K個初始聚類中心，然后計算每個數(shù)據(jù)點到各個聚類中心的距離，將數(shù)據(jù)點分配到距離最近的聚類中心所在的類中；接著重新計算每個類的聚類中心，不斷迭代上述過程，直到聚類中心不再發(fā)生變化或滿足其他終止條件為止。聚類分析算法的優(yōu)點是能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的自然分組結構，不需要事先知道數(shù)據(jù)的類別標簽，適用于探索性數(shù)據(jù)分析；可以處理各種類型的數(shù)據(jù)，包括數(shù)值型、分類型等；對于大規(guī)模數(shù)據(jù)集也具有較好的可擴展性。然而，聚類分析算法也面臨一些挑戰(zhàn)，聚類結果的質(zhì)量依賴于相似性度量的選擇和聚類算法的參數(shù)設置，不同的選擇可能會導致不同的聚類結果；對于高維數(shù)據(jù)，聚類效果可能會受到“維度災難”的影響，計算復雜度增加，聚類結果的準確性下降；在實際應用中，確定合適的聚類數(shù)量K往往比較困難，需要結合領域知識和實際需求進行判斷。這些數(shù)據(jù)挖掘常用算法在中小企業(yè)融資影響因素研究中各有優(yōu)劣，在實際應用中，需要根據(jù)具體的研究問題和數(shù)據(jù)特點，合理選擇和運用算法，以充分挖掘數(shù)據(jù)的價值，為解決中小企業(yè)融資難題提供有力支持。2.2.2數(shù)據(jù)挖掘在金融領域的應用現(xiàn)狀隨著信息技術的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術在金融領域的應用日益廣泛和深入，為金融機構的風險管理、客戶關系管理、信貸審批等核心業(yè)務帶來了深刻變革，顯著提升了金融機構的運營效率和決策科學性，在解決中小企業(yè)融資問題方面發(fā)揮著重要作用。在金融風險評估方面，數(shù)據(jù)挖掘技術通過對海量金融數(shù)據(jù)的深度分析，能夠幫助金融機構更精準地識別和評估風險。傳統(tǒng)的風險評估方法往往依賴于有限的數(shù)據(jù)和簡單的統(tǒng)計模型，難以全面、準確地捕捉風險的復雜性和多樣性。而數(shù)據(jù)挖掘技術可以整合多源數(shù)據(jù)，包括企業(yè)財務報表、信用記錄、市場交易數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟指標等，運用分類算法、聚類算法、時間序列分析等技術，構建更加精確的風險評估模型。以信用評分模型為例，通過對借款人的收入、負債、還款歷史、信用記錄等多維度數(shù)據(jù)進行分析，利用邏輯回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡等算法，為每個借款人計算出一個信用評分，以評估其違約風險。金融機構可以根據(jù)信用評分來決定是否給予貸款以及貸款的額度和利率，有效降低信貸風險。數(shù)據(jù)挖掘技術還可以用于市場風險評估、操作風險評估等領域，通過實時監(jiān)測市場數(shù)據(jù)和業(yè)務流程數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)潛在的風險信號，為金融機構提供風險預警，幫助其提前采取措施進行風險防范和控制。在客戶關系管理方面，數(shù)據(jù)挖掘技術能夠幫助金融機構深入了解客戶需求和行為特征，實現(xiàn)客戶細分和個性化服務。通過對客戶的交易記錄、消費偏好、投資行為、咨詢記錄等數(shù)據(jù)進行挖掘和分析，金融機構可以將客戶劃分為不同的細分群體，針對每個細分群體的特點和需求，制定個性化的營銷策略和服務方案。對于風險偏好較高的客戶，推薦高收益、高風險的投資產(chǎn)品；對于注重資金安全性的客戶，推薦穩(wěn)健型的理財產(chǎn)品。數(shù)據(jù)挖掘技術還可以用于客戶流失預測，通過分析客戶的歷史數(shù)據(jù)和行為模式，建立客戶流失預測模型，提前識別可能流失的客戶，金融機構可以采取針對性的措施，如提供優(yōu)惠政策、個性化服務等，來提高客戶滿意度和忠誠度，降低客戶流失率。在中小企業(yè)融資領域，通過對中小企業(yè)客戶數(shù)據(jù)的挖掘，金融機構可以更好地了解中小企業(yè)的融資需求、經(jīng)營狀況和風險承受能力，為其提供定制化的融資產(chǎn)品和服務，滿足中小企業(yè)多樣化的融資需求。在信貸審批方面，數(shù)據(jù)挖掘技術為金融機構提供了更加科學、高效的審批決策支持。傳統(tǒng)的信貸審批主要依靠人工經(jīng)驗和簡單的財務指標分析，審批流程繁瑣、效率低下，且容易受到人為因素的影響。而基于數(shù)據(jù)挖掘技術的信貸審批模型可以自動化地處理大量的客戶數(shù)據(jù)，快速評估借款人的信用狀況和還款能力，提高審批效率和準確性。利用決策樹算法、神經(jīng)網(wǎng)絡算法等構建信貸審批模型，模型可以根據(jù)借款人的各項特征數(shù)據(jù)，自動判斷是否批準貸款申請，并給出合理的貸款額度和期限建議。數(shù)據(jù)挖掘技術還可以對貸款申請數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)控和分析，及時發(fā)現(xiàn)異常交易和欺詐行為，有效防范信貸風險。對于中小企業(yè)融資申請，數(shù)據(jù)挖掘技術能夠打破信息不對稱的壁壘，從多維度數(shù)據(jù)中挖掘出中小企業(yè)的真實信用狀況和還款能力，減少對抵押物的依賴，為更多中小企業(yè)提供獲得貸款的機會。盡管數(shù)據(jù)挖掘技術在金融領域取得了顯著的應用成果，但也面臨一些挑戰(zhàn)和問題。數(shù)據(jù)質(zhì)量問題是一個關鍵挑戰(zhàn)，金融數(shù)據(jù)往往來源廣泛、格式多樣，存在數(shù)據(jù)缺失、錯誤、不一致等問題，這些問題會影響數(shù)據(jù)挖掘的準確性和可靠性。數(shù)據(jù)安全和隱私保護也是不容忽視的問題，金融數(shù)據(jù)包含大量客戶的敏感信息，一旦泄露，將給客戶帶來嚴重的損失，也會損害金融機構的聲譽。模型的可解釋性也是一個難點，一些復雜的數(shù)據(jù)挖掘模型，如深度學習模型，雖然在預測準確性上表現(xiàn)出色，但模型的決策過程難以理解，這在金融領域的應用中可能會受到監(jiān)管和合規(guī)性的限制。數(shù)據(jù)挖掘技術在金融領域的應用已經(jīng)取得了長足的進展，為解決中小企業(yè)融資難題提供了新的思路和方法。隨著技術的不斷發(fā)展和完善，數(shù)據(jù)挖掘技術將在金融領域發(fā)揮更加重要的作用，助力金融機構提升服務水平，優(yōu)化資源配置，促進中小企業(yè)融資環(huán)境的改善，推動金融行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。三、東部地區(qū)中小企業(yè)發(fā)展與融資現(xiàn)狀3.1東部地區(qū)中小企業(yè)發(fā)展特點3.1.1企業(yè)規(guī)模與數(shù)量特征東部地區(qū)作為我國經(jīng)濟發(fā)展的前沿陣地，中小企業(yè)數(shù)量眾多，規(guī)模呈現(xiàn)多樣化分布，在區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展中扮演著不可或缺的角色。從數(shù)量上看，東部地區(qū)中小企業(yè)數(shù)量在全國占比頗高。以2023年為例，全國中小企業(yè)數(shù)量達到5200萬戶，其中東部地區(qū)中小企業(yè)數(shù)量占比超過40%，僅廣東省中小企業(yè)數(shù)量就突破500萬戶，江蘇省中小企業(yè)數(shù)量也接近400萬戶，這些龐大的企業(yè)群體為東部地區(qū)的經(jīng)濟增長、就業(yè)創(chuàng)造和創(chuàng)新發(fā)展提供了堅實支撐。在規(guī)模方面，東部地區(qū)中小企業(yè)涵蓋了從微型企業(yè)到中型企業(yè)的各個規(guī)模層次。其中，微型企業(yè)和小型企業(yè)數(shù)量占比較大，是中小企業(yè)的主體。這些企業(yè)通常員工人數(shù)較少，資產(chǎn)規(guī)模和營業(yè)收入相對有限，但它們憑借靈活的經(jīng)營機制和對市場的敏銳洞察力，在細分市場中占據(jù)一席之地，為當?shù)亟?jīng)濟注入了活力。一些從事手工制作、零售、餐飲等行業(yè)的微型企業(yè)，能夠滿足當?shù)鼐用竦亩鄻踊钚枨螅龠M了消費市場的繁榮。而中型企業(yè)雖然數(shù)量相對較少，但在資產(chǎn)規(guī)模和生產(chǎn)經(jīng)營能力上具有一定優(yōu)勢，在產(chǎn)業(yè)鏈中往往發(fā)揮著承上啟下的關鍵作用，是推動產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟結構調(diào)整的重要力量。部分中型制造企業(yè)具備先進的生產(chǎn)設備和技術研發(fā)能力，能夠與大型企業(yè)開展協(xié)作配套，參與到全球產(chǎn)業(yè)鏈和供應鏈的競爭中。從發(fā)展趨勢來看，東部地區(qū)中小企業(yè)規(guī)模呈現(xiàn)出不斷擴大的態(tài)勢。隨著企業(yè)自身的發(fā)展積累以及政策環(huán)境的優(yōu)化支持，許多中小企業(yè)通過技術創(chuàng)新、市場拓展、品牌建設等手段，實現(xiàn)了業(yè)務規(guī)模的快速增長和資產(chǎn)規(guī)模的逐步擴張。一些原本的小型企業(yè)成功晉升為中型企業(yè)，甚至在行業(yè)內(nèi)嶄露頭角，成為領軍企業(yè)。近年來，東部地區(qū)涌現(xiàn)出一批專注于高新技術領域的中小企業(yè)，它們憑借自主研發(fā)的核心技術和創(chuàng)新的商業(yè)模式，在短短幾年內(nèi)實現(xiàn)了爆發(fā)式增長，企業(yè)規(guī)模迅速擴大，員工數(shù)量大幅增加，營業(yè)收入和利潤也實現(xiàn)了大幅提升，為區(qū)域經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展做出了重要貢獻。3.1.2行業(yè)分布特點東部地區(qū)中小企業(yè)的行業(yè)分布廣泛，涵蓋了制造業(yè)、服務業(yè)、批發(fā)零售業(yè)等多個領域，且在不同行業(yè)中展現(xiàn)出獨特的發(fā)展優(yōu)勢和特色，與區(qū)域經(jīng)濟結構和產(chǎn)業(yè)布局緊密相關。制造業(yè)是東部地區(qū)中小企業(yè)的重要集聚領域。以長三角和珠三角地區(qū)為例，制造業(yè)中小企業(yè)高度集中，形成了各具特色的產(chǎn)業(yè)集群。在長三角地區(qū)，江蘇的電子信息、機械制造，浙江的紡織服裝、電氣機械等產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展成熟，產(chǎn)業(yè)鏈配套完善。江蘇昆山的電子信息產(chǎn)業(yè)集群，匯聚了大量從事電子零部件生產(chǎn)、組裝、銷售的中小企業(yè)，這些企業(yè)之間分工協(xié)作，形成了從原材料供應到產(chǎn)品制造、銷售的完整產(chǎn)業(yè)鏈條，使得昆山成為全球重要的電子信息產(chǎn)品生產(chǎn)基地之一。在珠三角地區(qū)，廣東東莞的家具制造、深圳的高新技術產(chǎn)業(yè)等在全國乃至全球都具有重要影響力。東莞擁有數(shù)千家家具制造中小企業(yè)，產(chǎn)品涵蓋了各類家具品類，遠銷國內(nèi)外市場，其完善的產(chǎn)業(yè)配套和高效的生產(chǎn)能力，使其在全球家具市場中占據(jù)重要份額。深圳則憑借優(yōu)越的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境，吸引了大量高新技術中小企業(yè)，在人工智能、生物醫(yī)藥、新能源等領域取得了顯著的發(fā)展成果，成為我國高新技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要引擎。服務業(yè)也是東部地區(qū)中小企業(yè)的重要發(fā)展領域，近年來呈現(xiàn)出快速增長的態(tài)勢。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的普及和消費升級的推動，東部地區(qū)中小企業(yè)在信息技術服務、電子商務、文化創(chuàng)意、金融服務等現(xiàn)代服務業(yè)領域積極布局，取得了長足發(fā)展。在信息技術服務領域，上海、北京等城市聚集了眾多從事軟件開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡安全等業(yè)務的中小企業(yè)，它們憑借先進的技術和優(yōu)質(zhì)的服務，為各類企業(yè)提供數(shù)字化解決方案，推動了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉型。在電子商務領域，浙江杭州作為我國電子商務的發(fā)源地，培育了大量優(yōu)秀的電商中小企業(yè)，形成了完善的電商生態(tài)系統(tǒng)，涵蓋了電商平臺運營、網(wǎng)絡營銷、物流配送等各個環(huán)節(jié)，帶動了相關產(chǎn)業(yè)的協(xié)同發(fā)展。文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)也是東部地區(qū)中小企業(yè)的發(fā)展亮點，北京的影視制作、動漫游戲，上海的設計服務、文化藝術等領域，匯聚了大量充滿創(chuàng)意和活力的中小企業(yè)，它們通過創(chuàng)新的文化產(chǎn)品和服務，滿足了人們?nèi)找嬖鲩L的精神文化需求，同時也提升了城市的文化軟實力。批發(fā)零售業(yè)在東部地區(qū)中小企業(yè)中也占據(jù)一定比例，是連接生產(chǎn)與消費的重要環(huán)節(jié)。東部地區(qū)發(fā)達的交通網(wǎng)絡和龐大的消費市場，為批發(fā)零售中小企業(yè)的發(fā)展提供了有利條件。在廣州、義烏等城市，形成了規(guī)模龐大的批發(fā)市場，聚集了大量從事各類商品批發(fā)零售的中小企業(yè)，這些企業(yè)通過與生產(chǎn)企業(yè)的緊密合作，將各類商品分銷到全國各地，甚至出口到海外市場，促進了商品的流通和貿(mào)易的繁榮。一些批發(fā)零售中小企業(yè)還積極拓展線上業(yè)務，通過電商平臺實現(xiàn)了線上線下融合發(fā)展，進一步擴大了市場份額和銷售渠道。總體而言，東部地區(qū)中小企業(yè)的行業(yè)分布呈現(xiàn)出多元化、特色化的特點，不同行業(yè)的中小企業(yè)相互協(xié)作、相互促進，共同推動了東部地區(qū)經(jīng)濟的繁榮發(fā)展。隨著經(jīng)濟的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結構的調(diào)整，東部地區(qū)中小企業(yè)的行業(yè)分布也在不斷優(yōu)化升級，向高端制造業(yè)、現(xiàn)代服務業(yè)等領域加速邁進，為區(qū)域經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展注入新的動力。3.1.3創(chuàng)新能力與技術水平東部地區(qū)中小企業(yè)在創(chuàng)新能力和技術水平方面表現(xiàn)突出，展現(xiàn)出較強的創(chuàng)新活力和技術競爭力，成為推動區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級的重要力量。在創(chuàng)新投入方面，東部地區(qū)中小企業(yè)普遍重視技術研發(fā)和創(chuàng)新，研發(fā)投入逐年增加。根據(jù)相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2023年東部地區(qū)中小企業(yè)研發(fā)投入占營業(yè)收入的比重平均達到3.5%，高于全國平均水平。其中，一些高新技術領域的中小企業(yè)研發(fā)投入占比更高，部分企業(yè)甚至超過10%。以深圳的高新技術中小企業(yè)為例，許多企業(yè)將大量資金投入到研發(fā)中，不斷加大對核心技術的攻關力度，推動了人工智能、5G通信、生物醫(yī)藥等前沿技術的創(chuàng)新發(fā)展。這些企業(yè)通過持續(xù)的研發(fā)投入，不僅提升了自身的技術實力和產(chǎn)品競爭力，還帶動了整個行業(yè)的技術進步。在創(chuàng)新成果方面，東部地區(qū)中小企業(yè)取得了豐碩的成果，專利申請數(shù)量和授權數(shù)量逐年增長，新產(chǎn)品銷售收入占比不斷提高。2023年，東部地區(qū)中小企業(yè)專利申請數(shù)量達到150萬件，占全國中小企業(yè)專利申請總數(shù)的45%，專利授權數(shù)量達到90萬件，占比也超過40%。許多中小企業(yè)憑借自主研發(fā)的核心技術和創(chuàng)新產(chǎn)品，在市場競爭中脫穎而出，打破了國外企業(yè)的技術壟斷，實現(xiàn)了進口替代。在新能源汽車領域，東部地區(qū)一些中小企業(yè)通過自主研發(fā)，掌握了電池技術、電機控制技術等核心技術，推出了具有自主知識產(chǎn)權的新能源汽車產(chǎn)品，不僅在國內(nèi)市場取得了良好的銷售業(yè)績，還成功出口到海外市場，提升了我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)的國際競爭力。東部地區(qū)中小企業(yè)還積極開展產(chǎn)學研合作，加強與高校、科研機構的交流與合作，借助外部科研力量提升自身的創(chuàng)新能力和技術水平。許多中小企業(yè)與當?shù)氐母咝?、科研機構建立了長期穩(wěn)定的合作關系，共同開展技術研發(fā)、人才培養(yǎng)、成果轉化等工作。通過產(chǎn)學研合作，中小企業(yè)能夠及時了解行業(yè)前沿技術動態(tài)，獲取最新的科研成果，將科研成果快速轉化為生產(chǎn)力，提高企業(yè)的創(chuàng)新效率和市場競爭力。江蘇的一些中小企業(yè)與高校合作開展智能制造技術研發(fā)，利用高校的科研優(yōu)勢和人才資源，攻克了一系列技術難題，實現(xiàn)了生產(chǎn)過程的智能化升級，提高了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。在技術應用方面，東部地區(qū)中小企業(yè)積極引進和應用先進技術，推動企業(yè)的數(shù)字化、智能化轉型。隨著信息技術的快速發(fā)展，許多中小企業(yè)加大了對信息化建設的投入，引入了先進的生產(chǎn)管理系統(tǒng)、電子商務平臺、數(shù)據(jù)分析工具等，實現(xiàn)了生產(chǎn)、管理、銷售等環(huán)節(jié)的數(shù)字化運營。一些制造企業(yè)通過引入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術，實現(xiàn)了生產(chǎn)設備的互聯(lián)互通和智能化控制，提高了生產(chǎn)過程的自動化水平和精準度，降低了生產(chǎn)成本，提升了產(chǎn)品質(zhì)量和市場響應速度。東部地區(qū)中小企業(yè)在創(chuàng)新能力和技術水平方面的優(yōu)勢，得益于良好的創(chuàng)新環(huán)境、豐富的人才資源、完善的產(chǎn)業(yè)配套以及活躍的市場氛圍。這些優(yōu)勢使得東部地區(qū)中小企業(yè)在激烈的市場競爭中保持了較強的競爭力，為區(qū)域經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展提供了有力支撐。隨著創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的深入實施，東部地區(qū)中小企業(yè)將繼續(xù)加大創(chuàng)新投入，提升創(chuàng)新能力和技術水平，在推動產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟結構調(diào)整中發(fā)揮更加重要的作用。3.2東部地區(qū)中小企業(yè)融資現(xiàn)狀3.2.1融資渠道分析東部地區(qū)中小企業(yè)融資渠道呈現(xiàn)多元化特點，但各渠道的使用情況和占比存在顯著差異，銀行貸款在融資結構中占據(jù)主導地位，而股權融資、債券融資等直接融資渠道以及民間融資等其他渠道在中小企業(yè)融資中發(fā)揮著不同程度的補充作用。銀行貸款是東部地區(qū)中小企業(yè)最主要的融資渠道之一。由于銀行資金規(guī)模大、穩(wěn)定性高，能夠為中小企業(yè)提供相對大額、長期的資金支持，因此受到眾多中小企業(yè)的青睞。據(jù)統(tǒng)計，在東部地區(qū)中小企業(yè)的外源融資中，銀行貸款占比平均達到60%以上。在江蘇、浙江等地，許多制造業(yè)中小企業(yè)在擴大生產(chǎn)規(guī)模、購置設備時，優(yōu)先選擇向銀行申請貸款。然而，銀行貸款也存在一定的局限性。銀行出于風險控制考慮，對中小企業(yè)的貸款審批較為嚴格，要求企業(yè)提供足額的抵押物或擔保，且審批流程繁瑣，周期較長。許多中小企業(yè)由于固定資產(chǎn)有限，難以提供符合銀行要求的抵押物，導致貸款申請被拒。銀行對中小企業(yè)的信用評估體系相對不完善，難以全面準確地評估中小企業(yè)的信用狀況和還款能力，也增加了中小企業(yè)獲得銀行貸款的難度。股權融資在東部地區(qū)中小企業(yè)融資中也占有一定比例，尤其是在高新技術產(chǎn)業(yè)和創(chuàng)新型企業(yè)中較為常見。隨著資本市場的不斷發(fā)展和完善，東部地區(qū)中小企業(yè)通過股權融資的渠道日益拓寬，包括天使投資、風險投資、私募股權投資以及在創(chuàng)業(yè)板、科創(chuàng)板上市等。一些具有高成長性和創(chuàng)新能力的中小企業(yè)，憑借其獨特的技術和商業(yè)模式，吸引了大量風險投資和私募股權投資機構的關注。深圳的許多人工智能、生物醫(yī)藥企業(yè)在發(fā)展初期，通過引入風險投資獲得了充足的資金支持，得以快速發(fā)展壯大。然而，股權融資對中小企業(yè)的要求較高，企業(yè)需要具備良好的發(fā)展前景、創(chuàng)新能力和管理團隊，才能吸引投資者的青睞。股權融資會稀釋企業(yè)的股權，可能導致企業(yè)控制權的分散，這對于一些家族式中小企業(yè)來說，是一個需要謹慎考慮的問題。債券融資在東部地區(qū)中小企業(yè)融資中占比較小，但近年來呈現(xiàn)出逐漸增長的趨勢。由于債券市場對企業(yè)的規(guī)模、信用評級等要求較高，中小企業(yè)發(fā)行債券的難度較大。為了支持中小企業(yè)發(fā)展，政府和監(jiān)管部門推出了一系列政策措施，如中小企業(yè)集合債券、中小企業(yè)私募債等創(chuàng)新型債券產(chǎn)品，為中小企業(yè)拓寬了債券融資渠道。這些債券產(chǎn)品通過集合發(fā)行、信用增級等方式，降低了中小企業(yè)發(fā)行債券的門檻和成本。在上海，一些中小企業(yè)通過參與集合債券發(fā)行，成功獲得了債券融資，緩解了資金壓力。但總體而言，債券融資在東部地區(qū)中小企業(yè)融資中仍處于相對次要的地位，需要進一步完善債券市場體系，提高中小企業(yè)債券融資的便利性和可行性。民間融資在東部地區(qū)中小企業(yè)融資中也發(fā)揮著重要作用，尤其是在一些經(jīng)濟發(fā)達、民間資本活躍的地區(qū)。民間融資包括民間借貸、內(nèi)部集資、小額貸款公司貸款等形式，具有手續(xù)簡便、融資速度快等優(yōu)點，能夠滿足中小企業(yè)臨時性、緊急性的資金需求。在浙江溫州等地，民間融資非?；钴S，許多中小企業(yè)在資金周轉困難時，會選擇向民間借貸機構或個人借款。然而，民間融資也存在利率高、風險大等問題。由于民間融資缺乏有效的監(jiān)管，一些民間借貸機構可能會收取高額利息，增加中小企業(yè)的融資成本。民間融資還存在一定的法律風險，如果融資雙方的權益得不到有效保障，可能會引發(fā)糾紛，給企業(yè)帶來不必要的麻煩。東部地區(qū)中小企業(yè)融資渠道雖然多元化，但各渠道在使用情況和占比上存在差異，銀行貸款仍占據(jù)主導地位，其他融資渠道有待進一步發(fā)展和完善。為了緩解中小企業(yè)融資難題，需要進一步優(yōu)化融資結構，拓寬融資渠道，提高各融資渠道的效率和便利性，為中小企業(yè)提供更加多元化、個性化的融資服務。3.2.2融資成本與難度東部地區(qū)中小企業(yè)在融資過程中面臨著較高的成本和較大的難度，這嚴重制約了企業(yè)的發(fā)展。融資成本的構成復雜，涵蓋多個方面，且整體水平偏高；融資難度在審批流程、抵押擔保要求以及金融機構偏好等方面表現(xiàn)突出，背后有著深層次的原因。融資成本的構成和水平方面，東部地區(qū)中小企業(yè)融資成本主要由貸款利息、擔保費用、抵押物登記評估費用、中介費用等構成。貸款利息是融資成本的主要組成部分，由于中小企業(yè)風險相對較高，銀行對其貸款利率普遍上浮，一般比大型企業(yè)高出2-5個百分點。在市場利率波動的情況下，中小企業(yè)面臨的利率風險更大，融資成本也隨之增加。擔保費用也是一筆不小的開支，中小企業(yè)為了獲得銀行貸款，往往需要尋求擔保機構提供擔保，擔保機構會根據(jù)擔保金額和風險程度收取一定比例的擔保費用，通常在2%-5%之間。抵押物登記評估費用同樣不可忽視，企業(yè)在辦理抵押物登記和評估時，需要支付相關費用，這也增加了融資成本。一些中小企業(yè)在融資過程中還需要借助中介機構，如財務顧問、律師事務所等，中介費用也會進一步提高融資成本。綜合來看，東部地區(qū)中小企業(yè)的融資成本明顯高于大型企業(yè)，許多中小企業(yè)的融資成本占營業(yè)收入的比重達到10%以上，嚴重壓縮了企業(yè)的利潤空間，影響了企業(yè)的發(fā)展活力。融資難度的表現(xiàn)和原因方面，在審批流程上，銀行等金融機構對中小企業(yè)的貸款審批流程繁瑣、周期長。金融機構需要對中小企業(yè)的經(jīng)營狀況、財務狀況、信用記錄等進行全面審查，以評估貸款風險。由于中小企業(yè)財務制度不夠健全，信息透明度低，金融機構獲取準確信息的難度較大，導致審批時間延長，一般貸款審批周期在1-3個月，甚至更長。這對于資金需求時效性較強的中小企業(yè)來說，往往無法及時滿足其資金需求，錯失市場機遇。在抵押擔保要求上，銀行通常要求中小企業(yè)提供足額的抵押物或擔保。中小企業(yè)固定資產(chǎn)較少，可用于抵押的資產(chǎn)有限，且抵押物的評估價值往往較低，難以滿足銀行的抵押要求。在擔保方面，尋找合適的擔保機構或擔保人也并非易事，擔保機構出于風險考慮，對中小企業(yè)的擔保條件較為苛刻，且擔保費用較高，增加了中小企業(yè)的融資難度。金融機構的偏好也是導致中小企業(yè)融資難的重要原因之一。金融機構出于盈利和風險控制的考慮，更傾向于向大型企業(yè)提供貸款，因為大型企業(yè)規(guī)模大、實力強、信用風險相對較低，貸款收益更有保障。相比之下，中小企業(yè)規(guī)模小、抗風險能力弱、信用記錄不完善，金融機構對其貸款存在“惜貸”現(xiàn)象，即使中小企業(yè)愿意支付較高的利率，也難以獲得足夠的貸款支持。東部地區(qū)中小企業(yè)融資成本高、難度大的問題，不僅與企業(yè)自身的規(guī)模、經(jīng)營狀況和信用水平有關，也與金融市場環(huán)境、金融機構的經(jīng)營策略以及擔保體系等外部因素密切相關。為了有效解決這一問題，需要政府、金融機構和企業(yè)共同努力，通過完善金融服務體系、創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務、加強信用體系建設、優(yōu)化擔保機制等措施，降低中小企業(yè)融資成本，提高融資可得性，促進中小企業(yè)健康發(fā)展。3.2.3融資需求滿足程度東部地區(qū)中小企業(yè)融資需求旺盛，但滿足程度整體有待提高，存在一定的缺口和問題，這在一定程度上限制了企業(yè)的發(fā)展壯大。通過具體數(shù)據(jù)和典型案例可以更直觀地了解這一現(xiàn)狀。從數(shù)據(jù)來看，根據(jù)相關調(diào)查統(tǒng)計，東部地區(qū)約有70%的中小企業(yè)存在融資需求，其中約40%的企業(yè)融資需求未能得到完全滿足。在融資額度方面，中小企業(yè)實際獲得的融資額度與需求額度之間存在較大差距。一項針對東部地區(qū)制造業(yè)中小企業(yè)的調(diào)查顯示，企業(yè)平均融資需求額度為500萬元，但實際平均獲得的融資額度僅為200萬元，缺口達到300萬元。在融資期限上，中小企業(yè)往往需要長期穩(wěn)定的資金支持用于技術研發(fā)、設備更新等，但金融機構提供的貸款期限大多較短，以1-3年的短期貸款為主，難以滿足企業(yè)長期發(fā)展的資金需求。從案例來看，以位于浙江杭州的一家從事軟件開發(fā)的中小企業(yè)A為例。該企業(yè)近年來業(yè)務發(fā)展迅速，市場前景廣闊，但由于研發(fā)投入大，資金周轉出現(xiàn)困難，急需融資500萬元用于擴大研發(fā)團隊和市場拓展。企業(yè)先后向多家銀行申請貸款，但由于缺乏足夠的抵押物，且成立時間較短，信用記錄不完善，銀行對其貸款申請較為謹慎。經(jīng)過多次溝通和協(xié)商，企業(yè)最終僅獲得了200萬元的貸款，遠遠無法滿足其融資需求。這使得企業(yè)在研發(fā)項目推進和市場拓展方面受到了很大的限制，原本計劃推出的新產(chǎn)品也不得不推遲上市，錯失了部分市場機會。再以上海的一家從事服裝制造的中小企業(yè)B為例。該企業(yè)為了提升產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率，計劃引進先進的生產(chǎn)設備，需要融資800萬元。企業(yè)嘗試通過發(fā)行債券進行融資，但由于債券市場對中小企業(yè)的準入門檻較高，企業(yè)信用評級較低，最終未能成功發(fā)行債券。在尋求銀行貸款時，同樣因為抵押物不足和信用風險評估問題，只獲得了300萬元的貸款。由于資金短缺，企業(yè)無法及時引進設備，生產(chǎn)效率低下，產(chǎn)品質(zhì)量也難以提升，在市場競爭中逐漸處于劣勢。這些數(shù)據(jù)和案例表明，東部地區(qū)中小企業(yè)融資需求滿足程度不足，存在較大的融資缺口。融資需求得不到滿足，使得中小企業(yè)在技術創(chuàng)新、市場拓展、設備更新等方面受到限制，影響了企業(yè)的發(fā)展速度和競爭力。為了提高中小企業(yè)融資需求滿足程度，需要進一步優(yōu)化金融資源配置，拓寬融資渠道，完善金融服務體系，加強對中小企業(yè)的金融支持，切實解決中小企業(yè)融資難、融資貴的問題，促進中小企業(yè)持續(xù)健康發(fā)展。四、基于數(shù)據(jù)挖掘的融資影響因素分析4.1數(shù)據(jù)收集與預處理為全面、準確地分析東部地區(qū)中小企業(yè)融資影響因素，本研究從多渠道廣泛收集數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的豐富性和全面性，并運用多種預處理方法，對原始數(shù)據(jù)進行清洗、集成和轉換，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘分析奠定堅實基礎。數(shù)據(jù)來源方面，金融機構數(shù)據(jù)庫是重要的數(shù)據(jù)來源之一。涵蓋了東部地區(qū)多家銀行、信用社等金融機構的信貸業(yè)務數(shù)據(jù)，包含中小企業(yè)的貸款申請信息、審批結果、貸款額度、利率、還款情況等詳細記錄，這些數(shù)據(jù)能夠直接反映中小企業(yè)在金融機構的融資情況，為分析融資的可得性、成本等因素提供關鍵信息。政府統(tǒng)計部門發(fā)布的統(tǒng)計數(shù)據(jù)也不可或缺，如國家統(tǒng)計局、東部各省市統(tǒng)計局定期發(fā)布的企業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，包括企業(yè)的基本信息、財務指標、行業(yè)分類、地區(qū)分布等數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)具有權威性和廣泛性，能夠從宏觀層面反映東部地區(qū)中小企業(yè)的整體發(fā)展狀況和經(jīng)濟特征，為研究提供宏觀背景和行業(yè)比較數(shù)據(jù)。企業(yè)財務報表是深入了解中小企業(yè)經(jīng)營狀況和財務狀況的重要依據(jù)，通過收集東部地區(qū)中小企業(yè)的年度財務報表，獲取資產(chǎn)負債表、利潤表、現(xiàn)金流量表等關鍵信息，能夠分析企業(yè)的盈利能力、償債能力、營運能力等財務指標，這些指標是影響中小企業(yè)融資的重要因素。還通過網(wǎng)絡爬蟲技術從相關行業(yè)網(wǎng)站、企業(yè)官方網(wǎng)站等渠道收集了部分企業(yè)的經(jīng)營動態(tài)、市場份額、創(chuàng)新成果等非結構化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)能夠補充企業(yè)的非財務信息，為全面評估企業(yè)的發(fā)展?jié)摿透偁幜μ峁┲С?。?shù)據(jù)清洗過程中，針對原始數(shù)據(jù)中可能存在的重復數(shù)據(jù)，通過編寫Python程序，利用pandas庫中的drop_duplicates函數(shù)，根據(jù)數(shù)據(jù)的唯一標識字段，如企業(yè)的統(tǒng)一社會信用代碼、貸款合同編號等，對數(shù)據(jù)進行去重處理，確保數(shù)據(jù)的唯一性，避免重復數(shù)據(jù)對分析結果的干擾。對于缺失值，采用多種方法進行處理。對于數(shù)值型數(shù)據(jù)，如企業(yè)的營業(yè)收入、資產(chǎn)總額等，若缺失值較少，使用均值填充法，即計算該列數(shù)據(jù)的平均值，用平均值填充缺失值；若缺失值較多，則采用回歸預測法，建立回歸模型，利用其他相關變量預測缺失值。對于分類型數(shù)據(jù)，如企業(yè)的行業(yè)類別、地區(qū)分布等，若缺失值較少，使用眾數(shù)填充法，即使用該列出現(xiàn)頻率最高的類別填充缺失值；若缺失值較多，則根據(jù)業(yè)務邏輯和其他相關信息進行推斷填充。對于異常值，通過繪制箱線圖、散點圖等可視化工具，結合業(yè)務知識，識別出異常值。對于明顯錯誤的數(shù)據(jù)，如企業(yè)的營業(yè)收入為負數(shù)、員工數(shù)量遠超行業(yè)正常水平等，進行核實和修正；對于可能是真實但偏離正常范圍的數(shù)據(jù)，如某些高新技術企業(yè)的研發(fā)投入占比過高，進行單獨標記和分析，避免異常值對整體數(shù)據(jù)分析的影響。數(shù)據(jù)集成旨在將從多個數(shù)據(jù)源收集到的數(shù)據(jù)進行整合，消除數(shù)據(jù)冗余和不一致，形成一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集合。在集成過程中，需要解決實體識別問題，即確定不同數(shù)據(jù)源中表示同一企業(yè)的記錄。通過建立企業(yè)信息匹配規(guī)則，利用企業(yè)的統(tǒng)一社會信用代碼、名稱、法定代表人等關鍵信息進行匹配，確保同一企業(yè)的數(shù)據(jù)能夠準確合并。還需要處理屬性冗余問題，對于重復或可推導的屬性，如企業(yè)的注冊資本在不同數(shù)據(jù)源中重復記錄，或者某些財務指標可以通過其他指標計算得出，進行篩選和刪除，減少數(shù)據(jù)冗余，提高數(shù)據(jù)處理效率。數(shù)據(jù)轉換是將數(shù)據(jù)轉換為適合數(shù)據(jù)挖掘算法處理的形式。對于數(shù)值型數(shù)據(jù)，進行標準化處理，采用Z-score標準化方法，將數(shù)據(jù)轉換為均值為0，標準差為1的標準正態(tài)分布，公式為x_{new}=\frac{x-\mu}{\sigma}，其中x為原始數(shù)據(jù)，\mu為數(shù)據(jù)的均值，\sigma為數(shù)據(jù)的標準差，這樣可以消除不同指標之間的量綱差異，提高算法的收斂速度和準確性。對于分類型數(shù)據(jù)，采用獨熱編碼（One-HotEncoding）方法進行轉換，將每個類別轉換為一個二進制向量，例如，企業(yè)的行業(yè)類別有制造業(yè)、服務業(yè)、批發(fā)零售業(yè)等，將制造業(yè)編碼為[1,0,0]，服務業(yè)編碼為[0,1,0]，批發(fā)零售業(yè)編碼為[0,0,1]，以便于算法處理。還對部分數(shù)據(jù)進行了特征工程，通過計算衍生指標，如資產(chǎn)負債率、流動比率、凈利率等，挖掘數(shù)據(jù)中潛在的信息，為分析融資影響因素提供更多維度的特征。通過以上數(shù)據(jù)收集與預處理工作，有效提高了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性，為后續(xù)運用數(shù)據(jù)挖掘技術深入分析東部地區(qū)中小企業(yè)融資影響因素提供了可靠的數(shù)據(jù)支持，確保了研究結果的準確性和可靠性。4.2構建影響因素指標體系4.2.1企業(yè)內(nèi)部因素指標企業(yè)內(nèi)部因素對融資起著關鍵作用，從企業(yè)規(guī)模、經(jīng)營狀況、財務狀況、信用狀況等維度構建指標體系，能夠全面、深入地分析這些因素對中小企業(yè)融資的影響。企業(yè)規(guī)模是影響融資的重要因素之一，選用員工數(shù)量、資產(chǎn)總額和營業(yè)收入三個指標來衡量。員工數(shù)量直接反映企業(yè)的人力規(guī)模，一定程度上體現(xiàn)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營能力和市場影響力。資產(chǎn)總額代表企業(yè)擁有的全部經(jīng)濟資源，是企業(yè)實力的重要體現(xiàn)，資產(chǎn)規(guī)模較大的企業(yè)往往在融資時更具優(yōu)勢，因為這意味著企業(yè)有更多的資產(chǎn)可用于抵押擔保，降低金融機構的信貸風險。營業(yè)收入反映企業(yè)在一定時期內(nèi)通過銷售商品或提供勞務所獲得的收入總額，體現(xiàn)企業(yè)的市場拓展能力和經(jīng)營活力，較高的營業(yè)收入表明企業(yè)經(jīng)營狀況良好，盈利能力較強，更容易獲得金融機構的信任和資金支持。經(jīng)營狀況關乎企業(yè)的生存與發(fā)展，進而影響融資能力。選用成立年限、市場份額和主營業(yè)務增長率三個指標來評估。成立年限體現(xiàn)企業(yè)在市場中的生存時間，較長的成立年限意味著企業(yè)經(jīng)歷了市場的考驗，具有相對穩(wěn)定的經(jīng)營模式和客戶群體，在融資時更能獲得金融機構的認可。市場份額反映企業(yè)在所屬行業(yè)市場中的競爭地位，市場份額越高，說明企業(yè)在行業(yè)中的競爭力越強，產(chǎn)品或服務更受市場歡迎，金融機構會認為這類企業(yè)具有更好的發(fā)展前景和還款能力，愿意提供融資支持。主營業(yè)務增長率衡量企業(yè)主營業(yè)務收入的增長速度，反映企業(yè)核心業(yè)務的發(fā)展態(tài)勢，較高的主營業(yè)務增長率表明企業(yè)業(yè)務擴張迅速，發(fā)展?jié)摿^大，在融資過程中更具吸引力。財務狀況是金融機構評估企業(yè)融資能力的核心內(nèi)容，選用資產(chǎn)負債率、流動比率和凈利率三個指標進行分析。資產(chǎn)負債率是負債總額與資產(chǎn)總額的比率，反映企業(yè)的負債水平和償債能力。資產(chǎn)負債率過高，說明企業(yè)負債過多，償債壓力較大，財務風險較高，金融機構可能會對其貸款申請持謹慎態(tài)度；反之，資產(chǎn)負債率較低，表明企業(yè)財務狀況較為穩(wěn)健，償債能力較強，更容易獲得融資。流動比率是流動資產(chǎn)與流動負債的比率，衡量企業(yè)短期償債能力，反映企業(yè)在短期內(nèi)能夠變現(xiàn)的資產(chǎn)對流動負債的保障程度。流動比率越高，說明企業(yè)短期償債能力越強，財務風險越小，在融資時更具優(yōu)勢。凈利率是凈利潤與營業(yè)收入的比率，體現(xiàn)企業(yè)的盈利能力，反映企業(yè)在扣除所有成本和費用后的實際盈利水平。凈利率越高，表明企業(yè)盈利能力越強，有足夠的利潤來償還債務，金融機構更愿意為其提供融資服務。信用狀況是金融機構決定是否為企業(yè)提供融資的重要依據(jù)，選用銀行信用記錄、商業(yè)信用記錄和信用評級三個指標來衡量。銀行信用記錄反映企業(yè)在與銀行等金融機構往來過程中的信用表現(xiàn)，包括貸款還款記錄、信用卡使用記錄等。良好的銀行信用記錄表明企業(yè)能夠按時足額償還貸款本息，信用意識較強，在申請新的融資時更容易獲得銀行的信任和支持。商業(yè)信用記錄體現(xiàn)企業(yè)在商業(yè)活動中的信用狀況，如與供應商的賬款支付情況、與客戶的合同履行情況等。商業(yè)信用記錄良好的企業(yè)，說明其在商業(yè)合作中誠實守信，具有良好的商業(yè)信譽，有助于提高其在金融市場的融資能力。信用評級是專業(yè)信用評級機構根據(jù)企業(yè)的財務狀況、經(jīng)營能力、信用記錄等多方面因素，對企業(yè)信用風險進行評估后給出的信用等級。信用評級越高，表明企業(yè)信用風險越低，在融資時可以享受更優(yōu)惠的利率和更寬松的融資條件。通過以上企業(yè)內(nèi)部因素指標的構建，能夠全面、準確地評估企業(yè)內(nèi)部因素對融資的影響，為深入分析中小企業(yè)融資問題提供有力的數(shù)據(jù)支持和理論依據(jù)。4.2.2外部環(huán)境因素指標外部環(huán)境因素對東部地區(qū)中小企業(yè)融資有著重要影響，從宏觀經(jīng)濟環(huán)境、金融政策、社會信用體系、行業(yè)競爭等維度構建指標體系，有助于深入剖析外部環(huán)境對中小企業(yè)融資的作用機制。宏觀經(jīng)濟環(huán)境是影響中小企業(yè)融資的重要外部因素，選用國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）增長率、通貨膨脹率和利率水平三個指標來衡量。GDP增長率反映一個國家或地區(qū)經(jīng)濟的總體增長速度，是宏觀經(jīng)濟運行狀況的重要指標。當GDP增長率較高時，表明經(jīng)濟處于繁榮發(fā)展階段，市場需求旺盛，企業(yè)經(jīng)營狀況良好，盈利能力增強，這使得金融機構對企業(yè)的還款能力更有信心，愿意為中小企業(yè)提供更多的融資支持。在經(jīng)濟增長較快時期，銀行等金融機構會增加信貸投放，降低融資門檻，中小企業(yè)更容易獲得貸款。通貨膨脹率衡量物價總水平的上漲幅度，對中小企業(yè)融資產(chǎn)生多方面影響。適度的通貨膨脹可能刺激企業(yè)擴大生產(chǎn)，增加融資需求；但過高的通貨膨脹會導致貨幣貶值，企業(yè)實際購買力下降，生產(chǎn)成本上升，利潤空間壓縮，還款能力受到影響，金融機構為了規(guī)避風險，可能會收緊信貸政策，提高貸款利率，增加中小企業(yè)的融資難度和成本。利率水平是資金的價格，直接影響中小企業(yè)的融資成本。當利率較低時，企業(yè)融資成本降低，融資意愿增強，更容易獲得融資；反之，利率較高時，企業(yè)融資成本大幅增加，還款壓力增大，融資難度也相應提高。央行通過調(diào)整基準利率來調(diào)控宏觀經(jīng)濟，利率的波動會對中小企業(yè)融資產(chǎn)生顯著影響。金融政策對中小企業(yè)融資具有直接的引導和支持作用，選用貨幣政策、財政政策和金融監(jiān)管政策三個指標進行分析。貨幣政策是央行通過調(diào)節(jié)貨幣供應量和利率等手段來影響宏觀經(jīng)濟運行的政策工具。寬松的貨幣政策，如降低存款準備金率、下調(diào)基準利率、開展公開市場操作投放貨幣等，能夠增加市場貨幣供應量，降低利率水平，為中小企業(yè)創(chuàng)造寬松的融資環(huán)境，使其更容易獲得貸款，融資成本也會相應降低。相反，緊縮的貨幣政策會減少貨幣供應量，提高利率，增加中小企業(yè)的融資難度和成本。財政政策是政府通過財政支出、稅收政策等手段來調(diào)節(jié)經(jīng)濟的政策措施。政府加大對中小企業(yè)的財政補貼、稅收優(yōu)惠力度，能夠減輕企業(yè)負擔，增強企業(yè)盈利能力和資金實力，提高企業(yè)的融資能力。對中小企業(yè)的科技創(chuàng)新項目給予財政補貼，鼓勵企業(yè)加大研發(fā)投入，提升核心競爭力，從而更容易獲得金融機構的融資支持。金融監(jiān)管政策對金融機構的業(yè)務開展和風險管理進行規(guī)范和約束，影響中小企業(yè)融資的可得性和成本。合理的金融監(jiān)管政策能夠促進金融機構穩(wěn)健經(jīng)營，提高金融市場的穩(wěn)定性，為中小企業(yè)融資創(chuàng)造良好的金融環(huán)境。監(jiān)管部門鼓勵金融機構創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務，開展針對中小企業(yè)的特色信貸業(yè)務，優(yōu)化信貸審批流程，提高審批效率，有助于緩解中小企業(yè)融資難問題。社會信用體系是市場經(jīng)濟的重要基礎，對中小企業(yè)融資有著重要影響，選用信用信息共享程度、失信懲戒機制和信用中介服務發(fā)展水平三個指標來衡量。信用信息共享程度反映各類信用信息在不同部門、機構之間的共享和流通情況。信用信息共享程度高，金融機構能夠更全面、準確地獲取中小企業(yè)的信用信息，降低信息不對稱程度，減少信貸風險，從而更愿意為中小企業(yè)提供融資服務。通過建立統(tǒng)一的信用信息平臺，整合工商、稅務、銀行、海關等部門的信用信息，金融機構可以一站式查詢中小企業(yè)的信用狀況，提高融資審批效率。失信懲戒機制是對失信行為進行懲罰和約束的制度安排，能夠增強企業(yè)的信用意識，規(guī)范市場信用秩序。完善的失信懲戒機制能夠?qū)κ牌髽I(yè)形成強大的威懾力，使其不敢輕易違約，從而提高中小企業(yè)整體的信用水平，增強金融機構對中小企業(yè)融資的信心。對失信企業(yè)采取限制貸款、限制市場準入、曝光失信行為等懲戒措施，促使企業(yè)重視自身信用建設，維護良好的信用記錄。信用中介服務發(fā)展水平體現(xiàn)信用評估、擔保、咨詢等中介服務機構的發(fā)展狀況和服務能力。信用中介服務機構能夠為中小企業(yè)提供專業(yè)的信用評估、擔保增信等服務，幫助中小企業(yè)提高信用等級，增加融資的可得性。專業(yè)的信用評級機構能夠?qū)χ行∑髽I(yè)的信用狀況進行客觀、準確的評估，為金融機構提供決策參考；擔保機構為中小企業(yè)提供擔保服務，降低金融機構的信貸風險，提高中小企業(yè)獲得貸款的成功率。行業(yè)競爭態(tài)勢對中小企業(yè)融資也有著重要影響，選用行業(yè)集中度、行業(yè)平均利潤率和行業(yè)發(fā)展前景三個指標進行分析。行業(yè)集中度反映行業(yè)內(nèi)企業(yè)的集中程度，通常用行業(yè)內(nèi)前幾家大型企業(yè)的市場份額之和來衡量。行業(yè)集中度較高，說明行業(yè)內(nèi)少數(shù)大型企業(yè)占據(jù)主導地位，市場競爭激烈，中小企業(yè)面臨較大的生存壓力，融資難度相對較大。在一些寡頭壟斷行業(yè)，大型企業(yè)憑借其規(guī)模優(yōu)勢和市場地位，更容易獲得金融機構的青睞和資金支持，而中小企業(yè)則可能因市場份額較小、競爭力較弱，在融資時面臨困難。行業(yè)平均利潤率體現(xiàn)行業(yè)內(nèi)企業(yè)的整體盈利水平。行業(yè)平均利潤率較高，說明行業(yè)盈利能力較強，中小企業(yè)在這樣的行業(yè)中經(jīng)營，盈利空間較大，還款能力相對較強，更容易獲得融資。金融機構更愿意為盈利前景好的行業(yè)中的企業(yè)提供資金支持。行業(yè)發(fā)展前景反映行業(yè)未來的發(fā)展趨勢和潛力。具有良好發(fā)展前景的行業(yè)，如新興的高新技術產(chǎn)業(yè)，往往吸引大量的投資和關注，中小企業(yè)在這些行業(yè)中發(fā)展，更容易獲得風險投資、私募股權投資等股權融資，也更有可能獲得銀行等金融機構的信貸支持。而對于一些傳統(tǒng)的、發(fā)展前景不明朗的行業(yè)，中小企業(yè)融資難度可能會加大。通過以上外部環(huán)境因素指標的構建，能夠全面、系統(tǒng)地分析外部環(huán)境對東部地區(qū)中小企業(yè)融資的影響，為制定針對性的政策措施，改善中小企業(yè)融資環(huán)境提供科學依據(jù)。4.3數(shù)據(jù)挖掘模型構建與分析4.3.1選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘模型本研究基于東部地區(qū)中小企業(yè)融資影響因素的分析需求，綜合考量研究目的與數(shù)據(jù)特性，選用決策樹、邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡等模型，旨在全面且深入地剖析各因素對融資的作用機制。決策樹模型以其直觀的決策過程和強大的分類能力，在中小企業(yè)融資分析中具有獨特優(yōu)勢。該模型通過對訓練數(shù)據(jù)的學習，構建出一棵樹形結構，每個內(nèi)部節(jié)點表示一個屬性上的測試，分支表示測試輸出，葉節(jié)點表示類別或決策結果。在中小企業(yè)融資場景下，決策樹可以根據(jù)企業(yè)的財務指標、經(jīng)營狀況、信用記錄等屬性，對融資可能性進行分類預測。若企業(yè)的資產(chǎn)負債率低于一定閾值，且營業(yè)收入增長率高于某個標準，決策樹可能會將其分類為融資成功的類別；反之，則可能分類為融資失敗類別。決策樹模型的優(yōu)點在于易于理解和解釋，能夠直觀地展示各因素對融資決策的影響路徑，不需要對數(shù)據(jù)進行復雜的預處理，對缺失值和異常值具有一定的容忍度。但該模型也存在易過擬合的問題，特別是在數(shù)據(jù)量較小或?qū)傩暂^多的情況下，決策樹可能會過度學習訓練數(shù)據(jù)中的細節(jié)和噪聲，導致模型在測試集上的泛化能力較差。邏輯回歸模型作為一種經(jīng)典的線性分類模型，在融資影響因素分析中發(fā)揮著重要作用。它通過構建邏輯回歸方程，將企業(yè)的多個影響因素作為自變量，融資結果（成功或失?。┳鳛橐蜃兞浚ㄟ^最大似然估計法求解模型參數(shù)，從而得到各因素對融資結果的影響程度和方向。在實際應用中，邏輯回歸模型可以根據(jù)企業(yè)的資產(chǎn)負債率、流動比率、凈利率等財務指標，以及行業(yè)類別、地區(qū)等因素，預測企業(yè)融資成功的概率。邏輯回歸模型的優(yōu)勢在于模型簡單、易于理解和實現(xiàn)，計算效率高，可解釋性強，能夠直接給出各因素對融資結果的影響系數(shù)，便于分析各因素的相對重要性。然而，邏輯回歸模型假設自變量與因變量之間存在線性關系，對于復雜的非線性關系數(shù)據(jù)，模型的擬合效果可能不理想，且對數(shù)據(jù)的正態(tài)性和獨立性要求較高。神經(jīng)網(wǎng)絡模型以其強大的非線性映射能力和自學習能力，在處理復雜的融資影響因素問題上具有顯著優(yōu)勢。神經(jīng)網(wǎng)絡由大量的神經(jīng)元組成，這些神經(jīng)元按照層次結構進行排列，包括輸入層、隱藏層和輸出層。在中小企業(yè)融資分析中，輸入層可以接收企業(yè)的各種特征數(shù)據(jù)，如財務指標、經(jīng)營數(shù)據(jù)、信用信息等；隱藏層通過復雜的非線性變換對輸入數(shù)據(jù)進行特征提取和組合；輸出層則輸出融資結果的預測值。神經(jīng)網(wǎng)絡模型能夠自動學習數(shù)據(jù)中的復雜模式和規(guī)律，對于高度非線性和不確定性的數(shù)據(jù)具有較好的適應性，能夠處理多變量、高維度的數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)之間的深層次關系。但是，神經(jīng)網(wǎng)絡模型也存在一些缺點，模型結構復雜，訓練過程需要大量的計算資源和時間，對數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量要求較高；模型的可解釋性較差，難以直觀地理解各因素對融資結果的影響機制，被稱為“黑箱模型”。這些數(shù)據(jù)挖掘模型在分析東部地區(qū)中小企業(yè)融資影響因素時各有優(yōu)劣，為全面、準確地挖掘融資影響因素，本研究將綜合運用這些模型，充分發(fā)揮它們的優(yōu)勢，相互驗證和補充，以提高研究結果的可靠性和準確性。4.3.2模型訓練與驗證在完成數(shù)據(jù)收集、預處理以及影響因素指標體系構建后，運用東部地區(qū)中小企業(yè)的相關數(shù)據(jù)，對決策樹、邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡這三種模型分別進行訓練與驗證，以確保模型的準確性、可靠性和泛化能力。將預處理后的數(shù)據(jù)按照70%訓練集、30%測試集的比例進行劃分。訓練集用于模型的訓練，使模型學習數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律；測試集用于評估模型在未知數(shù)據(jù)上的性能表現(xiàn)。以決策樹模型為例，在Python環(huán)境下，利用scikit-learn庫中的DecisionTreeClassifier類進行模型訓練。首先，導入相關庫和數(shù)據(jù)：fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportpandasaspddata=pd.read_csv('east_area_sme_data.csv')X=data.drop('financing_result',axis=1)y=data['financing_result']X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=42)fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportpandasaspddata=pd.read_csv('east_area_sme_data.csv')X=data.drop('financing_result',axis=1)y=data['financing_result']X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=42)importpandasaspddata=pd.read_csv('east_area_sme_data.csv')X=data.drop('financing_result',axis=1)y=data['financing_result']X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=42)data=pd.read_csv('east_area_sme_data.csv')X=data.drop('financing_result',axis=1)y=data['financing_result']X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=42)X=data.drop('financing_result',axis=1)y=data['financing_result']X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=42)y=data['financing_result']X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=42)X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=42)然后，創(chuàng)建決策樹模型對象并進行訓練：dt_model=DecisionTreeClassifier()dt_model.fit(X_train,y_train)dt_model.fit(X_train,y_train)在訓練過程中，決策樹模型會根據(jù)訓練數(shù)據(jù)中的特征和標簽，自動尋找最優(yōu)的分裂點，構建決策樹結構。對于邏輯回歸模型，同樣在Python環(huán)境下，使用scikit-learn庫中的LogisticRegression類進行訓練。代碼如下：fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionlr_model=LogisticRegression()lr_model.fit(X_train,y_train)lr_model=LogisticRegression()lr_model.fit(X_train,y_train)lr_model.fit(X_train,y_train)邏輯回歸模型通過迭代優(yōu)化算法，尋找最優(yōu)的回歸系數(shù)，使得模型在訓練數(shù)據(jù)上的預測結果與實際標簽之間的誤差最小。神經(jīng)網(wǎng)絡模型的訓練則借助深度學習框架TensorFlow來實現(xiàn)。以簡單的多層感知機（MLP）為例，構建一個包含一個隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡模型：importtensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportDensemodel=Sequential([Dense(64,activation='relu',input_shape=(X_train.shape[1],)),Dense(1,activation='sigmoid')])pile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])model.fit(X_train,y_train,epochs=50,batch_size=32)fromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportDensemodel=Sequential([Dense(64,activation='relu',input_shape=(X_train.shape[1],)),Dense(1,activation='sigmoid')])pile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])model.fit(X_train,y_train,epochs=50,batch_size=32)fromtensorflow.keras.layersimportDensemodel=Sequential([Dense(64,activation='relu',input_shape=(X_train.shape[1],)),Dense(1,activation='sigmoid')])pile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])model.fit(X_train,y_train,epochs=50,batch_size=32)model=Sequential([Dense(64,activation='relu',input_shape=(X_train.shape[1],)),Dense(1,activation='sigmoid')])pile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])model.fit(X_train,y_train,epochs=50,batch_size=32)Dense(64,activation='relu',input_shape=(X_train.shape[1],)),Dense(1,activation='sigmoid')])pile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])model.fit(X_train,y_train,epochs=50,batch_size=32)Dense(1,activation='sigmoid')])pile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])model.fit(X_train,y_train,epochs=50,batch_size=32)])pile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])model.fit(X_train,y_train,epochs=50,batch_size=32)pile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])model.fit(X_train,y_train,epochs=50,batch_size=32)loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])model.fit(X_train,y_train,epochs=50,batch_size=32)metrics=['accuracy'])model.fit(X_train,y_train,epochs=50,batch_size=32)model.fit(X_train,y_train,epochs=50,batch_size=32)在訓練過程中，神經(jīng)網(wǎng)絡模型通過反向傳播算法不斷調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權重，以最小化損失函數(shù)，提高模型的預測準確性。模型訓練完成后，使用測試集對模型進行驗證，評估模型的性能指標。常用的評估指標包括準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）和F1值等。以決策樹模型為例，計算評估指標的代碼如下：fromsklearn.met