互联网供应链金融对我国商贸流通业支持的实证分析

2020-02-18 04:42黄朝晖副教授黄家庆李书敏湖北技能型人才培养研究中心武汉40074美国亚利桑那州立大学美国MA080四川外国语大学重庆南方翻译学院重庆400
商业经济研究 2020年4期
关键词:流通业商贸供应链

黄朝晖 副教授 黄家庆 李书敏(、湖北技能型人才培养研究中心 武汉 40074 、美国亚利桑那州立大学 美国 MA 080 、四川外国语大学重庆南方翻译学院重庆 400)

引言

当前,中小企业的融资难题限制了我国商贸流通业的发展。在我国流通行业中,中小企业占据主要地位,但是这些中小企业基于自身实力和企业类型等原因,在瞬息万变的市场环境中其自身的抗风险能力较弱,一但市场出现波动就很容易导致出现资金链断裂的问题。因此,资金流盘活能力对商贸流通企业十分重要。供应链金融服务模式作为金融领域进行改革创新的热点,其在优化配置供应链上下游企业的资金流方面具有重大意义。随着国家相关支持政策的推出,供应链金融与“互联网+”等技术融合加速。当前我国金融领域已推出了种类丰富的互联网供应链金融业务,其包括中国工商银行的“易融通”、中国农业银行的“E商管家”、中国银行的“融信达”、中国建设银行的“e贷款”等,这代表了互联网技术与供应链金融结合的成功。对此,本文从互联网供应链金融的作用机制入手,通过建模的方式分析其对商贸流通业发展产生的影响,并在此基础上进一步分析了其影响存在的区域差异性。

互联网供应链金融的基本概念

(一)互联网供应链概念

当前,大数据、云计算等技术在供应链中的应用越来越普遍,这使得国内互联网供应链取得了长足发展。此外,在当前的电商企业平台中,有诸如京东、淘宝,以及敦煌网、唯品会等大型电商企业,同时还有着一些第三方支付平台,如支付宝、翼支付等,这些不同企业或平台的发展,主要目的就是通过互联网技术结合供应链领域,最终实现与自身与供应链服务领域的充分对接。如,京东基于大数据技术建立了物流服务系统,其利用自身优势,通过收集自身平台上的用户数据,并对其进行互联网技术分析和整理,从而得到了对供应链上下游客户较为精准的分析,这提高了京东物流供应链运营效率,并降低了其运营成本。

(二)互联网供应链金融概念

与传统的供应链金融服务不同,互联网供应链金融在其基础上结合了互联网技术,从而使互联网技术与供应链金融服务深度融合,其是一种新型供应链金融业态,这种业务生态涵盖了几乎所有的生态系统,其打造出了线上与线下相结合生态产业链,从而能够最大效率的发挥其产业链作用。随着互联网技术的不断普及,参与供应链金融模式运作的主体不断增多,除了核心企业、银行和物流企业外,出现了电子商务企业的加入,这些电子商务主体包括B2B电子商务平台、B2C电子商务平台和第三方支付平台等。例如,国内电商巨头淘宝、京东、苏宁易购等通过大数据技术分析其自身平台上的商家经营信息和交易记录,从而按照其经营状况为商家选择性的提供应链金融服务,这降低了企业融资风险,并提高了市场活力。

互联网供应链金融支持商贸流通业发展的作用机制分析

在金融领域,从互联网供应链技术的应用以及金融业态变化的视角来分析,互联网供应链金融出现对商贸流通业发展起到了支持性的作用。一些研究发现,在商贸流通领域的发展中,金融业会有一定的支持作用。比如,陆静(2016)对其研究提出了一种“倒U型”理论,其主要说明的就是金融业和商贸流通行业的关系。此外,相关研究还得出我国互联网供应链金融具有较为宽广的发展空间。沈志平(2018)通过我国相关面板数据实证分析发现,在农村商贸流通行业中,金融支持会对其发展产生显著的促进作用。因此,可以证明,互联网供应链金融在金融领域助推了金融业发展,其同时也能够支持商贸流通业再发展。本文主要从以下四个方面分析互联网供应链金融作用机制。

(一)新型供应链金融技术对商贸流通业发展的支持

供应链金融指的是围绕核心企业,管理上下游中小企业的资金流和物流,并把单个企业的不可控风险转变为供应链企业整体的可控风险,通过立体获取各类信息,将风险控制在最低的金融服务。例如,京东主要的供应链金融服务系统,就是通过京小贷和网商等方式为链上商贸流通企业提供融资服务,从而使其资金得到周转,进而促进其实现快速发展。这种新型的金融服务能使中小企业的融资更加便利,同时也能够减少企业风险。

表1 总体回归结果

表2 分区域回归结果

(二)交易支付便利化对商贸流通业发展的支持

在一些传统的支付方式中,由于人工成本高,不同的机构会向外部寻找代理,但这种方式仍具有较高的人工成本。然而,互联网供应链下的交易支付模式彻底改变了传统的代理模式。通过使交易双方完成点对点支付和清算服务,互联网供应链金融实现了跨地区、跨省份甚至跨国家的金融支付功能。因此,无论是在地区、省份之间,还是在世界各国之间,互联网供应链金融都可以准确、及时地为需求企业提供金融服务,这使得商贸流通业中的批发、零售、电子商务、餐饮、物流等商业业态发生了巨大的变化。传统的结算方式任务量大,容易出错,而互联网供应链金融的出现,实现了支付、交易、结算方式的最大化便利,这不仅提高了供应链金融的运营效率,还进一步推动了商贸流通业的发展。

(三)金融信用监管对商贸流通业发展的支持

据目前的资料显示,当前我国总债务与GDP比值为284%,而其中企业债务与GDP的比值为178%。为了应对较大的债务压力,央行采用了紧缩银根的货币政策,这项措施将对那些资金需求量大、资产负债率高的行业和企业产生重大影响,其可能造成这些企业大面积违约,从而使得金融风险进一步增强。对此,互联网供应链金融能通过对企业的相关信息进行监管,从而增强企业资金透明度、降低金融机构对其的融资风险,这不但有利于金融机构的发展,也对行业发展有着较强的支持作用。

(四)资产证券化对商贸流通业发展的支持

互联网供应链金融将所有证券化资产结合,从而使企业的固定资产、公司收益、供应流通资产和消费权益证券化,将这些产品进行重新的包装设计,进而实现交易清算,能使得资产的增值效率得到增强。

互联网供应链金融发展水平的评价分析

(一)评价指标体系

1.供应链金融指标。该指标主要从供应链金融的效益、风险出发。就当前的统计信息来看,尚没有可以直接体现供应链金融水平的指标。对此,本文选取上市公司作为供应链金融指标。在当下的资金链式化运转的过程中,上市公司都是通过供应链的运作实现了资金融通。因此本文以上市公司的资产效益正向指标和资产风险负向指标衡量在其行业的实际发展水平。这一公式的体现如下:

其中,SCF为供应链金融(Supply Chain Finance)水平;ROE为净资产收益率,是体现上市公司资产收益的指标;LOAR为资产负债率,是体现上市公司资产风险的指标。

2.交易支付便利化指标。由于目前没有直接体现交易支付便利化的指标,因此为了计算方便,本文将其设计为:交易支付便利化指标=人民币结算的第三方跨境支付总额/地区生产总值。

3.金融信用监管指标。鉴于金融机构的不良贷款率在一定程度上与企业信用有关,考虑到当前指标稀缺的情况,这一指标通过不良贷款率来体现。

4.资产证券化指标。资产证券化指标以行业内上市公司的资本充足率代替。本文选取2010-2016年我国31个省级单位(不包括西藏自治区、香港、澳门)的面板数据作为研究样本。行业主要包括批发和零售业、交通运输业、仓储和邮政业,住宿和餐饮业三类,行业代码分别为51和52、53-60、61和62,样本中的上市公司主要根据行业代码进行筛选,并从中提取上市公司的数据。

(二)评价结果

通过计算分析,最终确定供应链金融指标的权重为0.31,交易支付便利化指标的权重为0.23,金融信用监管指标的权重为0.25,资产证券化指标的权重为0.21。将各项指标依据地区标准化处理,其中供应链金融指标、交易支付便利化指标、资产证券化指标均为正向指标,金融信用监管指标为负向指标。最终本文通过指标加权法计算得到2010-2016年我国各地区互联网供应链金融的发展水平走势如图1所示。从图1可以看出,2010-2015年,我国互联网供应链金融的发展水平呈上升趋势,而这一趋势从2016年开始有明显回落。

互联网供应链金融对我国商贸流通业发展影响的实证分析

(一)模型、变量与数据

本文构建如下计量模型来分析互联网供应链金融影响我国商贸流通业的发展情况:

其中,LT为商贸流通业的发展水平;α、β、γ表示对应系数;ε为模型残差项;下标i指代地区;下标t指代年份;t-1为最后一期;BCF为互联网供应链金融的发展水平;X为控制变量。

本文选取劳动力(LAB)、资本(CAP)、居民消费水平(CONSUME)、工业化水平(INDUSTRY)作为控制变量X,其中前两个为要素变量,后两个为宏观变量。模型中几个变量的指标作如下定义:第一,商贸流通业的发展水平LT选取商贸流通业的增加值衡量;第二,劳动力(LAB)选取商贸流通业的年末职工平均人数衡量;第三,资本(CAP)选取商贸流通业的固定资产投资额衡量;第四,居民消费水平(CONSUME)选取地区社会消费品的零售总额衡量;第五,工业化水平(INDUSTRY)选取地区工业增加值与地区生产总值之间的比值衡量。在指标数据方面,本文对商贸流通业的发展水平LT、劳动力LAB、资本CAP、居民消费水平CONSUME均取对数处理。

(二)总体分析

由于式(1)中的解释变量含有考察动态效应的被解释变量的滞后项,因此在对30个省级单位的面板数据进行综合回归时本文选择了GMM回归方法,从而以不同地区城镇居民的可支配收入作为估计时的工具变量,结果如表1所示。

由表1可知,GMM回归方法估计的Sargan值0.079大于0.05,这一数据表明,城镇居民的可支配收入作为工具变量不存在过度识别情况。据此,可得结论如下:表1显示滞后项回归系数为0.442,显示为1%的显著水平,这一数据显示该变量系数显著为正。因此,在当前的行业发展中,存在高度依赖的特点,尤其是上一期行业的发展对下一期行业发展水平存在高度正向促进作用。这一结果与沈志平(2018)的研究结论极为相似。在表1不难看出,互联网供应链金融的变量回归系数为0.097,显示为5%的显著水平,表明该回归系数显著为正。因此,互联网供应链金融的发展可在总体上正向助推我国商贸流通业发展。另外,表1中互联网供应链金融一阶滞后项的回归系数为0.014,显示为5%的显著水平,这一数据表明,前一期互联网供应链金融水平可带动提高后一期商贸流通业的发展。由于该系数值在数值大小上较水平项的系数值明显偏小,这表明一段时期内,互联网供应链金融对商贸流通业发展的冲击效应是随着时间递减的,即存在时序梯度顺延效应。

(三)区域差异性分析

为了进一步考察其区域差异化特点,本文将我国按照地理位置划分为东部、中部、东北和西部四个地区,并分别进行了回归分析,具体结果如表2所示。

从表2数据可以看出,互联网供应链金融在变量回归结果区域有着非常明显的差异性。实证结果表明,互联网供应链金融变量在四大不同的地区的系数分别为0.280、0.133、0.038、0.009,其中东部地区为1%的显著水平,中部地区为5%的显著水平,而东北地区和西部地区没有达到显著水平。由此可见,东部、中部地区与全国平均情况相似,互联网供应链金融的发展对商贸流通业的发展可提供有效支持,且东部地区较中部地区更为显著。而东北地区、西部地区则无法验证。从分析结果可以看出,导致这种原因是因为我国不同地区的经济发展水平不同。比如,西部地区的发展水平比较落后,因此其滞后性比较严重,其商贸流通业受到很大程度的限制。在渠道效率方面,西部地区与东部和中部地区的差距较大。

由表2可以看出,互联网供应链金融的一阶滞后项回归结果区域差异性也极为明显。其中东部、中部地区的互联网供应链金融的一阶滞后项系数分别为0.077、0.018,其均为1%的显著水平。由此可知,我国东部地区的时序梯度顺延效应比全国平均水平要高,而中部地区则比全国平均水平略低,东北地区的系数显示略高于正,而西部地区的系数显示为略低于负。因此,我国互联网供应链金融对商贸流通业的发展从整体来看存在支持效应,但具有时序梯度顺延特性,而这一特性仅在东部地区和中部地区明显,在东北、西部地区还未有经验证实。

结论及建议

通过对2010-2016年我国30个省市面板数据的分析,本文进一步证实了互联网供应链金融对商贸流通业发展具有显著的支持效应,并得出以下结论:第一,我国商贸流通业的发展具有时序上的高度依赖性,且这种依赖性在东部、中部、东北、西部地区都存在;第二,从整体来看,我国短期内的互联网供应链金融对商贸流通业的发展存在支持作用,但从各区域情况来看,效应比较显著的是中部和东部地区;第三,在商贸流通业上,互联网供应链金融对行业的发展存在短期支持效应,同时其还存在时序梯度顺延效应,即其衍生影响力会随着时间变化逐渐弱于短期影响力。除此之外,短期支持效应的区域特征比较明显,尤其是在时序梯度顺延效应上,东部地区、中部地区比较突出,而在东北地区、西部地区还未有数据信息可以证实。

综上所述,本文提出以下建议:第一,各级政府相关部门应加强谋划,促进互联网供应链技术应用,并加强其与金融领域的融合。对此政府应选择有基础和市场的区域进行互联网供应链金融模式的试点,从而通过先行先试,将其形成的经验加以推广;第二,考虑到支持作用的区域差异性,政府应注意互联网供应链金融发展的区域均衡性,从而杜绝“一边倒”的倾向。对相对活力不足的东北、西部地区,应结合当地发展实际,积极探索适应当地发展的互联网供应链金融模式,从而通过体制创新激发市场活力。

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