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。