楊欣 黃尹城 李宜璞 董竹

摘 要：電商平臺利用自身技術(shù)優(yōu)勢與大數(shù)據(jù)基因的特點，在供應鏈金融中發(fā)揮著重要作用。本文采用定性與定量分析相結(jié)合的方法，依據(jù)定性分析中的融資企業(yè)信用風險評價指標體系，結(jié)合Logistic回歸模型進行定量分析，得出企業(yè)償債、盈利能力是影響供應鏈金融風險的主要因素。此外，企業(yè)信用政策與外部變量如核心企業(yè)狀況、行業(yè)環(huán)境等也會對其產(chǎn)生影響。

關(guān)鍵詞：供應鏈金融 電商平臺 Logistic模型

一、引言

中小企業(yè)作為市場主體的重要組成部分，在國民經(jīng)濟發(fā)展中扮演著至關(guān)重要的角色。但由于固定資產(chǎn)少、財務(wù)狀況不清晰、銀行與企業(yè)間信息不對稱等問題，中小企業(yè)通常面臨著嚴重的融資的問題。供應鏈金融的出現(xiàn)有效緩解了中小微企業(yè)的融資困境，使得供應鏈上下游企業(yè)之間的關(guān)系更為緊密。電商平臺利用其自身技術(shù)優(yōu)勢與大數(shù)據(jù)基因特點，將供應鏈金融落實于整個資金鏈與物流業(yè)中，在金融領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用。但是，電商平臺具有一定的整體性和協(xié)同性，某一環(huán)節(jié)出現(xiàn)風險極易牽一發(fā)而動全身。目前國內(nèi)對于供應鏈金融風險的分析主要是從信用風險、業(yè)務(wù)操作風險、抵押資產(chǎn)風險、物流監(jiān)管風險和貿(mào)易背景的真實性風險幾大方面入手，對電商平臺運作模式下的供應鏈金融風險研究較少，且多以定性分析為主。

由于國內(nèi)供應鏈金融主要集中在計算機通信、汽車、化工、煤炭、鋼鐵、醫(yī)藥等行業(yè)，本文以汽車行業(yè)和通信行業(yè)的核心企業(yè)為切入點，構(gòu)建了更為全面的指標體系。除了對融資企業(yè)自身條件進行考察，還將核心企業(yè)、質(zhì)押物、行業(yè)風險納入考量范圍，從而更為準確地識別電商平臺供應鏈融資過程中的風險企業(yè)，對促進電商平臺供應鏈金融健康發(fā)展具有一定意義。

二、文獻綜述

（一）國外電商供應鏈金融研究

國外電商供應鏈金融方面的研究重點是融資模式，通常以核心企業(yè)為研究焦點。在融資模式方面，比較有代表性的是Corning（2001），他認為企業(yè)能夠借助B2B電商與金融機構(gòu)結(jié)為聯(lián)盟，實現(xiàn)快速、簡化和高效的融資。另外，Chen（2012）表明線上的融資模式在交易速度與交易規(guī)模上都優(yōu)于傳統(tǒng)模式，提出了一種網(wǎng)絡(luò)融資模式以實現(xiàn)中小企業(yè)的順利融資。

同時，開展供應鏈金融業(yè)務(wù)時也存在著一些進入壁壘。Ndayizigamiye（2014）發(fā)現(xiàn)影響企業(yè)是否采用電子商務(wù)的關(guān)鍵性因素主要在于相對優(yōu)勢和兼容性，特別是能否加強與上游供應商、下游客戶之間的信息溝通以及能否提高國際化程度。Liu（2014）指出企業(yè)采用電子商務(wù)的強度取決于應用或執(zhí)行電商的水平以及程度。Gomez（2014）指出相同的產(chǎn)品下，電子商務(wù)的成本更低，但由語言差異導致的相關(guān)契約與談判時間成本會增加，最后指出跨境支付使用率以及靈活性增加一倍，跨境電商交易額增長七倍。

（二）國內(nèi)電商供應鏈金融研究

國內(nèi)電商供應鏈金融更傾向于研究供應鏈上下游的企業(yè)融資問題。國內(nèi)的許多研究考慮到了大數(shù)據(jù)與供應鏈金融的聯(lián)系與促進作用，如劉炎雋（2015）借助大數(shù)據(jù)背景，對第三方電商與物流主導的供應鏈金融模式進行詳細的論述。方秀麗、吳灼亮（2016）從大數(shù)據(jù)背景及產(chǎn)業(yè)鏈角度出發(fā)，分析大數(shù)據(jù)對B2C電商供應鏈金融產(chǎn)生的影響，探討大數(shù)據(jù)環(huán)境下融資對象的不同帶來的融資服務(wù)的不同。

業(yè)內(nèi)對于融資模式創(chuàng)新的探討同樣是主流的研究方向之一。徐錦波（2018）指出海外倉模式是未來跨境電商發(fā)展的趨勢，建設(shè)和使用海外倉可以解決目前存在的物流問題。李娟等（2012）提出了“云倉模式”，即借助第三方電子交易平臺形成的供應鏈金融服務(wù)創(chuàng)新模式。屠建平（2013）在BMB商業(yè)模式的基礎(chǔ)上提出了電商BMB融資模式。吳義爽（2009）借助博弈方法分析“網(wǎng)絡(luò)聯(lián)?！钡膭?chuàng)新模式，表示該模式可以有效緩解中小企業(yè)融資中的信息不對稱問題，促使信貸市場達到均衡狀態(tài)。

在供應鏈金融的應用當中，對風險的分析與控制是十分重要的。陶強（2012）借助模糊綜合評價的方法從平臺、物流企業(yè)等多個視角提供風險控制的措施。郭菊娥（2014）以分析B2B發(fā)展模式的風險因素為基礎(chǔ)，從準入條件、責權(quán)界定、風險預警及風險補償?shù)确矫嫦蜚y行提出應當加強風險控制的意見。陶海鵬、馬樹建（2017）通過建立各方的風險收益模型，分析電商、銀行同時為融資企業(yè)提供融資時的利率決策，研究表明風險規(guī)避程度的高低影響利率的大小，電商會從零售商風險與供應商收益兩方面來衡量利弊，制定合適回購策略。

（三）國內(nèi)外研究評述

綜合來看，國外電商供應鏈金融研究的重點在于融資模式，比如現(xiàn)有融資模式的優(yōu)點和融資模式的優(yōu)化問題，以及以核心企業(yè)為出發(fā)點加入對信息、成本、規(guī)模等的考量，研究角度更加多樣化且具有創(chuàng)新性，這是值得國內(nèi)學者借鑒的。

而國內(nèi)文獻多集中于融資模式和風險控制這兩個角度，同時近年來伴隨人工智能的發(fā)展也在不斷探求技術(shù)尤其是大數(shù)據(jù)等對于金融行業(yè)深刻變革的具體表現(xiàn)，這是非常值得肯定的。但不足之處在于研究方法較為單一，與國外研究偏好相比內(nèi)容創(chuàng)新不足。在風險控制方面，主要可以分為信用風險、市場風險、法律風險、操作風險四類，對于電商供應鏈金融風險控制的研究較多，也是本文著力之處，但長期存在學術(shù)研究滯后于業(yè)界實踐的情況，因而對于風險角度的研究，在準確度、實用性和時效性方面應有更高的追求。

三、理論分析與模型指標體系構(gòu)建

（一）理論分析

首先，融資企業(yè)的經(jīng)營狀況在很大程度上決定了電商企業(yè)的風險狀況。償債能力、營運能力、盈利能力和發(fā)展能力是財務(wù)風險分析中常用的四大指標。償債能力是企業(yè)實現(xiàn)正常經(jīng)營的前提，企業(yè)只有保持合理的負債水平，才能在避免現(xiàn)金流斷裂的前提下，提高自身資產(chǎn)營運效率，實現(xiàn)資金與資源使用效率最大化。盈利能力分析可以清楚反映融資企業(yè)賺取利潤、降低成本、規(guī)避風險的能力，是各個經(jīng)營環(huán)節(jié)的具體表現(xiàn)，可以體現(xiàn)該企業(yè)現(xiàn)階段的經(jīng)營模式是否可靠。發(fā)展能力分析可以一定程度上反應融資企業(yè)的發(fā)展趨勢與前景，營運能力分析是對償債能力和盈利能力的補充，其次，一條供應鏈越牢固，發(fā)生風險的可能性就越小。張淑煥和陳志蓮（2006）指出核心企業(yè)與融資企業(yè)互利互惠的關(guān)系體現(xiàn)在位于供應鏈上游的核心企業(yè)的使命是將融資企業(yè)的邊際信用度提高到與核心企業(yè)的同等水平。核心企業(yè)之所以愿意做出這樣的行為是因為它們在分包制中對融資企業(yè)的依賴和信譽建立后的“乘數(shù)效應”。因此，通過考察核心企業(yè)與上下游融資企業(yè)的合作關(guān)系，如交易年限與交易頻率等要素，可以對其違約的概率進行判斷。同時，核心企業(yè)的行業(yè)地位以及自身的發(fā)展狀況也需要進行分析。

第三，質(zhì)押物的價格波動會產(chǎn)生風險，若質(zhì)押物的價格下降幅度較大，融資企業(yè)在沒有提供相應價格補償?shù)那闆r下，可能選擇放棄質(zhì)押物的贖回權(quán)而選擇違約，這將給電商平臺帶來較大風險，此外，質(zhì)押物的變現(xiàn)能力也應當?shù)玫街匾?，當融資企業(yè)違約時，電商平臺可通過變賣質(zhì)押物獲得補償，質(zhì)押物的市場供求等狀況往往不易獲得，可以通過將其轉(zhuǎn)化為企業(yè)貨幣資金與短期債務(wù)之比來衡量企業(yè)是否能實現(xiàn)短時間內(nèi)迅速變現(xiàn)。

最后，質(zhì)押物與應收賬款的質(zhì)量與宏觀經(jīng)濟和行業(yè)系統(tǒng)風險高度相關(guān)。由于電商供應鏈融資涉及質(zhì)押物和應收賬款，所以存在一定的市場風險。具體可能表現(xiàn)在政策性因素、宏觀經(jīng)濟因素、政治因素、突發(fā)性因素、行業(yè)技術(shù)變化、生命周期、區(qū)域經(jīng)濟、政治、環(huán)境不確定性等方面?？紤]到指標的敏感性與準確性，應當選取數(shù)據(jù)豐富的宏觀經(jīng)濟因素與行業(yè)環(huán)境因素進行分析，GDP可在一定程度上反映宏觀經(jīng)濟狀況，同時可以通過考察行業(yè)指數(shù)漲跌幅預測行業(yè)前景。

（二）指標體系構(gòu)建

（三）模型選擇

Logistic模型常被用于尋找導致某一事件發(fā)生的影響因素、預測與判別。在信用風險的識別中，是否建立了合適的指標體系來度量企業(yè)的違約風險，可以通過Logistic模型進行量化分析。

通過Logit變換，因變量變?yōu)閯偎惚鹊膶?shù)Zi，成為了解釋變量Xi的線性函數(shù)。其中，Xi表示后文主成分分析提取出來的公因子，βi為各公因子的系數(shù)值，Pi為企業(yè)發(fā)生信用風險的概率。

四、數(shù)據(jù)選取與實證結(jié)果分析

（一）數(shù)據(jù)選取

本文以汽車行業(yè)和通信行業(yè)的核心企業(yè)為切入點，通過搜尋其上游原材料供應商以及下游產(chǎn)品經(jīng)銷商，共篩選出汽車行業(yè)和通信行業(yè)的22家上市公司為研究對象。2015年，我國經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài)，由高速增長轉(zhuǎn)為中高速增長，這對中小企業(yè)來說是一個關(guān)鍵時點，因此本文選取上市公司2015-2018年的數(shù)據(jù)構(gòu)建表1所示指標體系。數(shù)據(jù)主要來源于以下途徑：一是在Wind數(shù)據(jù)庫搜集相關(guān)上市公司2015-2018年的財務(wù)數(shù)據(jù);二是在東方財富網(wǎng)搜集有關(guān)行業(yè)指數(shù)數(shù)據(jù);三是通過國家統(tǒng)計局獲取工業(yè)生產(chǎn)者價格指數(shù)相關(guān)信息以衡量質(zhì)押品價格穩(wěn)定性;四是通過查找核心企業(yè)年報獲得核心企業(yè)與融資企業(yè)關(guān)聯(lián)交易的狀況。

在實證分析中，主要按照2016-2018年企業(yè)績效評價標準值該標準值由國務(wù)院國資委考核分配局發(fā)布中的“總資產(chǎn)負債率較差值”將企業(yè)分為有信用風險與無信用風險兩類，其中汽車行業(yè)與通信行業(yè)按照不同的行業(yè)標準值劃分。但考慮到有八個樣本屬于文化、辦公用機械制造業(yè)（與通信行業(yè)核心企業(yè)具有關(guān)聯(lián)交易），與汽車行業(yè)和通信行業(yè)相比，行業(yè)規(guī)模較小，且產(chǎn)品價值相對較低，故采用“總資產(chǎn)負債率較低值”將8個樣本加以區(qū)分更為合理。最終，實際觀測到有風險企業(yè)8家，無風險企業(yè)80家。

（二）主成分因子分析

對數(shù)據(jù)進行縮尾處理后，為找出對因變量影響最為顯著的因素，進行單因素方差分析，將顯著性水平大于0.05的指標剔除，最終得到的指標體系如表2所示。

使用SPSS18.0對指標數(shù)據(jù)進行KMO和Bartlett的球形度檢驗，本文的得到的KMO值為0.738，可以做因子分析，Bartlett的球形檢驗統(tǒng)計量的Sig值<0.01，可以認為，各指標之間存在顯著的相關(guān)性。

接下來，使用主成分方法并抽取特征值大于1的公因子，特征值小于1的因子此處略，得到的解釋的總方差如表3所示。

由表3知，前4個主成分解釋的累計方差已經(jīng)達到80%以上，能夠較好的解釋原有變量所包含的所有信息。為了使每個因子上具有較高載荷的變量數(shù)目最小，采用最大方差法進行因子旋轉(zhuǎn)。為了使結(jié)果更加清晰，本文只顯示了載荷系數(shù)大于0.5的數(shù)值，結(jié)果如表4所示：

（三）Logistic回歸模型分析

使用SPSS18.0，以上文提取出來的四個公因子為協(xié)變量，企業(yè)是否有風險（0為無風險，1為有風險）為因變量進行Logistic回歸分析，指定協(xié)變量進入回歸模型的方法為進入，可得表6：

由表6知，四個因子的系數(shù)分別為-6.838、-2.384、1.823、1.016，這表明，前兩個因子與融資企業(yè)是否發(fā)生信用風險具有負相關(guān)關(guān)系，后兩個因子與融資企業(yè)是否發(fā)生信用風險具有正相關(guān)關(guān)系，前三個公因子的顯著性水平均小于0.05，故它們對企業(yè)是否存在信用風險具有顯著影響。

（四）模型檢驗

對回歸方程進行顯著性檢驗，由表7知，Sig值為0，遠小于0.05，這表明本次實證分析得到的Logistic回歸方程是具有統(tǒng)計學意義的。

五、結(jié)論與對策建議

（一）結(jié)論

本文構(gòu)建的供應鏈金融融資風險評價指標體系能夠結(jié)合Logistic回歸模型很好的評估融資企業(yè)的信用風險。這些指標主要從融資企業(yè)狀況、核心企業(yè)狀況、質(zhì)押物以及宏觀環(huán)境四個方面對企業(yè)進行考察。使用主成分因子分析法提取出的四個因子，對融資企業(yè)的信用風險狀況存在影響。

第1個公因子與融資企業(yè)是否發(fā)生信用風險具有負相關(guān)關(guān)系。由成份得分系數(shù)矩陣可得，得分最高的前三個指標為貨幣資金與短期債務(wù)之比、流動比率和速動比率，他們的得分均為正，這表明這些指標的值越高，信用風險越低。

第2個公因子與融資企業(yè)是否發(fā)生信用風險具有負相關(guān)關(guān)系。得分最高的前三個指標為每股收益、銷售凈利率和ROA，他們的得分均為正，這表明企業(yè)信用風險隨盈利能力的增加而降低。盈利能力作為公司經(jīng)營的主要目標，一方面是企業(yè)資源是否得到合理配置與利用的體現(xiàn)，另一方面是保障債權(quán)人到期收回本息，投資者獲得期望投資收益，企業(yè)得以穩(wěn)定經(jīng)營和發(fā)展的必要條件，因此具有較強盈利能力的企業(yè)發(fā)生信用風險的能力較低。

第3個公因子與融資企業(yè)是否發(fā)生信用風險具有正相關(guān)關(guān)系。得分突出的指標為應收賬款周轉(zhuǎn)率和資產(chǎn)負債率，他們的得分均為正。一般而言，企業(yè)的應收賬款周轉(zhuǎn)率保持在較高水平較好，但對于汽車行業(yè)和通訊行業(yè)的中小企業(yè)來說，較高的應收賬款周轉(zhuǎn)率可能意味著公司奉行較緊的信用政策，付款條件過于苛刻一方面會限制企業(yè)銷售量的擴大，另一方面會削弱融資企業(yè)與核心企業(yè)的合作關(guān)系。由于這兩個行業(yè)的應收賬款主要發(fā)生在上下游供應商之間，因此當應收賬款周轉(zhuǎn)率升高時，較緊的信用政策使得企業(yè)的盈利能力受到削減，最終付出的代價將大于賒銷成本，從而增加信用風險。從長期來看，資產(chǎn)負債率的提高同樣會增加企業(yè)信用風險。

第4個公因子與融資企業(yè)是否發(fā)生信用風險具有正相關(guān)關(guān)系，所得結(jié)果顯著性不強，但很大部分原因是樣本量有限。得分突出的三個指標為行業(yè)指數(shù)漲跌幅、核心企業(yè)行業(yè)排名、合作密切程度，其中行業(yè)指數(shù)漲跌幅和核心企業(yè)行業(yè)排名的得分均為正，因為行業(yè)指數(shù)漲跌幅越大，表明行業(yè)發(fā)展越不穩(wěn)定，風險越大;核心企業(yè)行業(yè)排名采用分數(shù)度量，排名越靠后，則分子越大，分數(shù)越大，因而風險越大;合作密切程度得分為負，這表明合作密切程度越高，供應鏈出現(xiàn)信用風險的概率就越低，這與現(xiàn)實是相符的。

（二）建議

首先，電商平臺要加強技術(shù)創(chuàng)新，建立電商平臺數(shù)據(jù)共享系統(tǒng)，使供應鏈各企業(yè)財務(wù)狀況更加透明化。不同的電商平臺通過信息共享，搭建供應鏈金融圈企業(yè)信息數(shù)據(jù)庫，可以更加詳細地了解融資企業(yè)各方面的表現(xiàn)，通過該信息平臺減少電商平臺與融資企業(yè)間的信息不對稱，健全電商市場體系。

其次，電商平臺應當對整條供應鏈進行動態(tài)地、全方位地監(jiān)督。核心企業(yè)在供應鏈金融中充當著信用擔保的重要作用，因此對核心企業(yè)的考察應當包括其行業(yè)地位、核心企業(yè)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和合作密切程度等。此外，電商平臺在整個供應鏈融資過程中負責商品的倉儲和質(zhì)押，因此質(zhì)押物的變現(xiàn)能力和價格穩(wěn)定性都對實現(xiàn)質(zhì)押物的動態(tài)評估與管理具有重要意義。

最后，電商平臺可引入衍生產(chǎn)品等套期保值工具實現(xiàn)部分風險的轉(zhuǎn)移。針對質(zhì)押物的價格波動以及其他由外部條件造成的不穩(wěn)定因素，期權(quán)、信貸資產(chǎn)證券化、信用衍生產(chǎn)品等金融工具，可將一部分風險進行轉(zhuǎn)移，實現(xiàn)對質(zhì)押物成本的鎖定。

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〔楊欣、董竹（通訊作者），吉林大學商學院〕