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摘 要：近年来,互联网金融正在凭借“大数据”优势逐渐打破传统企业金融服务模式,成为促进小微企业发展的新生力量.本文以“互联网金融”这一概念作为切入点,研究探讨其对小微企业的融资效应,以期为解决“小微企业融资难”问题提供借鉴和参考.
关键词：互联网金融；小微企业；融资难
中图分类号：F830.31 文献标识码：B 文章编号：1674-0017-2016（1）-0073-04
一、国内互联网金融服务小微企业发展现状及主要模式
(一)互联网金融服务小微企业融资快速发展
随着经济的快速发展,民间借贷规模不断扩大.以安徽地区为例,民间借贷成为中小企业及三农经济取得流动资金和建设资金的重要渠道.互联网金融作为新的投资渠道,是民间借贷较好的出入口.近年来,互联网金融的发展迅速,2014年末中国的互联网金融规模已经突破10万亿.其中电商小贷、人人贷等新兴网络信贷模式受到了广泛的关注,影响力逐渐增强,成为促进小微企业发展的重要力量.
(二)互联网金融服务小微企业的主要模式
1、电商小贷模式.凭借运营互联网的产业经验,以及多年积累的海量企业数据库,电子商务企业拥有开展互联网金融的先天优势,小额贷款业务也成为吸引中小微企业进入电商平台并创造利润的重要手段.以阿里巴巴公司为例：阿里巴巴通过设立浙江、重庆市两家阿里巴巴小额贷款公司,利用国内首张电子商务领域的小贷营业执照,为B2B业务、淘宝和天猫三个平台的商家分别提供订单贷款、信用贷款两项服务.阿里金融发布的《2013年一季度电商微企融资报告》显示,一季度电子商务平台上新增获贷的小微企业超过2.5万家；单季完成贷款笔数超过110万笔,同比增幅超过50%；新增的120亿元贷款,平均每笔贷款约11000元,已累计服务小微企业超过25万家.
2、P2P模式.投资者通过P2P平台,将手中的闲置资金直接借给资金短缺的人,并获取一定的利息收益.截至2014年末,全国P2P网贷平台数量达到1500家,全年累计成交额超过3000亿元,P2P网贷行业的从业人员数量约为39万人,服务的企业超过200万家,带动的相关行业就业人数有6000万人.地域分布以广东省、浙江省、上海市和北京市较为聚集.P2P这种依托于网络而形成的新型金融服务模式,相对于传统的银行借贷,具有门槛低、审批快、手续简便等优势,主力的借贷群体是小微企业、中低收入者以及创业人群,是现有银行体系的有益补充.
二、互联网金融对小微企业融资效应实证分析
(一)互联网金融对小微企业融资数学模型
本文将运用模糊数学的分析方法研究互联网金融对小微企业融资的效用分析,首先界定几个相关概念：
1、因素集：就是将影响小微企业借款渠道的各个因素建立一个集合,用P 表示：p■,p■,p■,等,p■,式子中,p■表示第i 个影响因素,n 表示影响因素的个数；
2、权重集： 由于各影响因素对小微企业借款渠道影响程度不同,要根据各影响因素的影响程度分配一个权重系数k■,i 等于1,2,3等,n.令K等于（k■ k■ 等 k■）为权重集.在实证分析中,通常采用专家评价法,例如权重集可为K 等于 （ 0. 10,0. 10,0. 40,0. 40）
3、评价集： 是指评价者对评价对象可能做出的各种总的评价结果的集合.通常用M 来表示,M等于（m■ m■ 等 m■）,在这个式子中m■表示第I 个评价结果,n 为评价结果的个数.
4、单因素模糊评价：是指从某个单独因素角度进行评价,确定评价对象对整个集合M 的隶属程度.假设按因素集P 中的第i个因素p■进行评价,对评价集合M 中第j 个元素m■的隶属度为r■,我们对所有因素都按照相同方法进行评价后,便得到矩阵：
R等于R■R■┆R■等于r■ r■ 等 r■r■ r■ 等 r■┆ ┆ 等 ┆r■ r■ 等 r■
R 为单因素评价矩阵,可以看成是因素集P 和评价集M 的一种模糊关系,也就是影响因素与评价对象之间的“合理关系”.
5.模糊综合评价用T 表示：
T等于KOR等于（k■ k■ 等 k■） 0r■ r■ 等 r■r■ r■ 等 r■┆ ┆ 等 ┆r■ r■ 等 r■
模糊综合评价T 表示综合考虑所有影响因素时,评价对象对评价集的隶属度.在这个式子中,0表示K 与R 的一种合成方法,即模糊算子的组合.模糊算子有多种组合,不同的组合构成不同的评价模型.在模型评价的发展史上,模糊算子经过了不断改善,模糊评价模型也随之不断改善,这是一种实用的研究方法,在接下来的实证分析中将运用这种方法.隶属度是用来评价影响某种投资渠道投资效率的因素有几成的把握认为其投资效率高或低.具体来说,考虑一种影响因素,如果一种投资渠道很有可能导致投资效率低,则其隶属度通常为0～0.3,若可能导致投资效率高低的可能差不多则通常认为其隶属度为0.4～0.7,若这种投资渠道很有可能导致投资效率比较高则其隶属度通常为0.8～1.
(二)小微企业借款效率比较分析
从表1可以看出：互联网金融发展迅速,且影响力逐渐增强.为拓宽货币政策的关注面和提高货币政策有效性,本文选择借款的效率作为评价小微企业借款渠道的依据,主要有成本、难易、时效以及风险四个影响因素,将各种影响因素对大型商业银行、农信社、互联网金融企业以及民间借贷的隶属度集中在表2 中所示：
在实际投资过程中,各个影响因素对中小企业借款渠道影响的权重系数,结合实际情况,得出各种借款渠道的模糊综合评价指标： T互等于KOR互等于[58,42]
同理可得： T农等于[46,54] T大等于[44,56] T民等于[52,48]
总结:本文关于小微论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
参考文献：
1、 互联网金融对小微企业融资难问题解决方案 【摘要】随着时代的不断进步，电子科学技术应运而生，在互联网时代，小微企业要从科技创新和优化的角度出发，通过创新驱动解决小微企业融资难的问题。尤其。
2、 互联网金融下小微企业融资方式 摘要：小微企业作为国民经济的重要组成部分，它在促进就业、增强市场活力、稳定社会等方面扮演着重要角色，然而小微企业的融资难和融资贵的问题成为制约其。
3、 互联网金融下小微企业融资模式 摘要：随着社会经济的发展，小微企业呈现迅猛的发展势头，小微企业的稳定发展对我国社会主义市场经济的发展具有重要作用。本文深入分析了小微企业融资模式。
4、 互联网金融下小微企业融资模式 摘 要：本文针对互联网金融下的小微企业融资模式创新展开了研究，同时结合小微企业融资创新的实用性价值总结出了几点融资创新的模式，包括点对点金融模式。
5、 互联网金融下小微企业融资风险和分析 【摘要】近年来，小微企业的发展受到广泛关注，其融资问题是制约小微企业的关键问题。本文尝试在分析互联网金融为小微企业融资带来新渠道的基础上，探讨小。
6、 基于互联网金融的小微企业融资 【摘要】随着市场经济的不断完善，小微企业已经成为我国国民经济的重要组成部分，是促进经济发展、提供就业、缴税纳税的主力军。但是小微企业在发展的过程。