供应链金融平台的信用创造及其微观效应

○董 礼 陈金龙

融资难、融资贵问题一直制约着我国中小企业健康发展，在经济增速放缓、金融风险增大的背景下，如何有效解决中小企业融资问题显得十分迫切。与大企业相比，中小企业具有规模有限、经济活动相对固定等特点，成长和发展明显受到资金短缺等问题的制约(1)Chowdhury,S A，K G Azam , S Islam.Problems and prospects of SME financing in Banglade.Asian Business Review,2015,2(4),pp.51-58.。为解决中小企业融资问题的供应链金融已经有较长历史，它横跨产业供应链和金融活动，是推动金融服务实体，尤其是解决中小微企业融资难、融资贵问题的重要战略途径(2)宋华：《中国供应链金融的发展趋势》，《中国流通经济》2019年第3期，第3—9页。。供应链网络已经成为企业竞争的基本单元,企业间和企业内部不同部门之间的高水平供应链整合成为价值创造的关键(3)周飞、陈钦兰、沙振权：《网络信任建立过程的客户关系学习对供应链合作关系价值实证》，《华侨大学学报(哲学社会科学版)》2015年第2期，第61—70页。，而供应链金融则是推动供应链整合的重要载体。以往大多数供应链金融都是银行主导型、物流企业主导型、核心企业主导型供应链金融，例如以渣打银行为代表的银行服务模式、以联合包裹服务公司为代表的物流企业主导模式，以通用电气信用公司为代表的企业集团合作模式，三种模式在运作优势、融资主导等多个方面有所不同(4)谢世清、何彬：《国际供应链金融三种典型模式分析》，《经济理论与经济管理》2013年第4期，第80—86页。。

近年来随着互联网技术的发展，平台型供应链金融发展迅速。平台型供应链金融建立在传统供应链金融基础之上，依托互联网技术，由平台企业主导供应链金融，掌握供应链上所有企业真实的交易信息和资金流，通过向银行融资、建立资金池等向中小企业提供短期融资服务，以实现信息流、物流、资金流更快地交互传递，解决供应链上中小企业融资问题。早期典型的平台型供应链金融包括基于电子商务平台的供应链金融，例如京东金融、阿里金融，目前已经发展出了新的平台型供应链金融，例如中企云链供应链金融平台。在此背景下，对平台型供应链金融的研究远远落后于实践，对平台型供应链金融的信用创造机制和微观效应更是鲜有研究。供应链金融平台的信用创造是否可以实现对传统货币的替代？对供应链上的企业又会产生什么作用？这些问题都有待研究。中企云链金融信息服务有限公司，是由多家央企联合投资打造的基于互联网的供应链金融服务平台，目前已经进入实际运营阶段，解决了大量中小企业融资问题。本文正是以中企云链的业务模式为参照对象，构建供应链金融平台的运行模式，并对供应链金融平台的信用创造及其微观效应展开研究。

一 文献综述

(一)平台型供应链金融

传统供应链金融模式有银行等金融机构主导下的供应链金融、核心企业主导下的供应链金融、物流企业主导下的供应链金融。平台型供应链金融属于第三方供应链金融，但不同于传统第三方供应链金融，平台型供应链金融由独立于供应链上下游交易主体的第三方“轻资产”型平台公司主导。第三方供应链金融已经在实践中广泛应用，理论研究也不断深入。Hofmann较早阐述了供应链金融的基本要素，认为第三方供应链金融服务商将不断促进供应链金融的推广，并成为供应链金融未来发展趋势之一(5)Hofmann E.Supply chain finance: Some conceptual insights.Logistic Management Innovative,2005,(5),pp.203-214.。目前大多数针对第三方供应链金融的研究集中在第三方物流供应链金融(6)李泉林、苏瑞莹、刘佳:《港口主导下煤炭供应链的下游经销商融资决策研究》，《中国管理科学》2016年第4期，第121—128页。、基于电子商务的线上供应链金融(7)于辉、李西、王亚文：《电商参与的供应链融资模式：银行借贷VS电商借贷》，《中国管理科学》2017年第7期，第134—140页。，但这些第三方企业作为供应链金融管理中的一个环节，在运行供应链金融时，都以自身利益最大化为目标，从而削弱了供应链整体利益，抑制了供应链金融发展的可持续性(8)邹小红、陈金龙、占永志：《网络效应的平台型供应链金融融资的演化博弈》，《华侨大学学报(哲学社会科学版)》2016年第3期，第21—31页。。2014年以后，供应链金融的内涵在互联网浪潮中再次得到拓展，供应链金融进入到互联网供应链金融阶段。宋华认为，供应链金融是将供应链商流、物流、信息流与资金流紧密结合的一种全新产融创新模式，如今的供应链金融是通过互联网、物联网等技术手段，在平台建设上搭建了跨条线、跨部门、跨区域的，与政府、企业、行业协会等广结联盟，物联网和互联网相融合的产业生态圈和金融生态平台(9)宋华：《中国供应链金融的发展趋势》，《中国流通经济》2019年第3期，第3—9页。。基于大数据和云计算的供应链金融平台可以为中小微企业提供信息和资金，促进资金的需求与供给有效对接(10)姚余栋、杨涛: 《共享金融》，北京: 中信出版社，2016 年。。但目前对这种中介性质的供应链金融平台研究不多，陈金龙等通过构建轮流讨价还价博弈模型研究了这种中介性质的供应链金融平台的利率定价机制(11)陈金龙、占永志：《第三方供应链金融的双边讨价还价博弈模型》，《管理科学学报》2018年第2期，第91—103页。。虽然与互联网供应链金融有关的研究不少，但该领域的理论研究还是落后于实践，已有的供应链金融研究文献对供应链金融的最新发展模式缺乏深入的理论探讨，特别是近些年发展起来的平台型供应链金融研究更少。

(二)商业信用及信用创造

学术界一般认为商业信用是指在商品交易中由于延期付款或预收货款所形成的企业间借贷关系，具体形式包括应付账款、应付票据、预收账款等。学者们对企业商业信用的存在动机、宏观及微观因素对商业信用的影响、商业信用与银行信贷之间的关系展开了大量研究。Schwartz首次提出商业信用的产生出于降低交易成本动机(12)Schwartz R A.An Economic Model of Trade Credit.The Journal of Financial and Quantitative Analysis,1974,9(4),pp.643-657.。王彦超发现中国有金融抑制的特殊背景，而商业信用丰富了信贷市场的资金配置渠道，扮演了重要的二次信用分配功能(13)王彦超:《金融抑制与商业信用二次配置功能》，《经济研究》2014年第6期，第86—99页。。本文所指的供应链金融平台的信用创造与商业信用密切相关，它依托于供应链上下游企业间的贸易活动，是核心企业的企业信用以商业信用的形式通过供应链金融平台实现流转、派生的过程。信用创造研究方面，目前学术界研究的信用创造基本上是货币信用创造以及与互联网金融密切相关的电子货币的货币供给创造机制、电子货币对传统货币的替代作用等(14)周光友、张逸佳：《持币动机、电子货币替代与货币供给》，《金融研究》2018年第11期，第172—187页。。其他信用创造研究比较少，特别是供应链金融平台的信用创造鲜有涉及。在信用货币制度下，信用创造与货币供给是密切相关的，对于二者之间的关系，经济学家熊彼特提出了两种不同的分析思路，即“信用的货币理论”和“货币的信用理论”(15)SchumpeterJ.History of Economic Analysis,Published by Allen & Unwin(Publishers)Ltd，1954.。前者认为，货币先于信用而存在，而后者认为信用先于货币存在，应先定义信用再定义货币，研究货币时需将货币纳入信用的分析框架。熊彼特认为后者优于前者，即肯定了先有信用才有货币，货币的本质属性是信用。马克思在《资本论》中指出，货币本质是固定充当一般等价物的特殊商品，拥有质量均匀、易携带、体积小、价值大、容易分割、易于流通等属性，具有价值尺度、贮藏手段、支付手段、流通手段和世界货币的职能(16)Marx.Capital，Published by Progress Publishers,1887.。许多古典经济学家都倾向于从信用的角度关注货币问题。Wicksell更是认为，在纯信用经济体系下，所有的交换都是通过记账交易的簿记系统来完成的，并提出了一个记账式纯信用体系，并描述了它的运行机制(17)WicksellK.Interest and Price,Pubilished by Josephs Press,2007.。现代金融的发展正在趋向于Wicksell描述的纯信用体系，例如区块链技术在金融领域的应用。基于这一理论，很多非金融机构也能成为信用创造主体，这些信用在一定范围内和一定程度上能够履行货币的职能，从而替代银行信用。因此，在信息技术发达的现代社会，企业的信用只要满足一定条件，也能替代货币执行支付手段、流通手段的功能。

(三)文献评述

虽然实践中已经出现平台型供应链金融，也有关于这方面的研究，但还没有学者对平台型供应链金融中核心企业的信用创造展开研究。然而这是一个十分重要的研究内容，研究平台型供应链金融下核心企业信用创造的机制及微观效应，可以从理论上探索其对供应链运营的影响和对货币的替代效应，为国家解决中小企业融资问题，指导供应链金融健康发展和全面防范金融风险提供理论依据。相较于已有的研究，本文的贡献可能在于：将平台型供应链金融这一特定环境下的核心企业信用作为研究对象，引入货币供给理论思想，探索平台型供应链金融的信用创造机制及其微观效应，属于较为前沿的研究。

二 平台型供应链金融模式

中企云链金融信息服务有限公司，是由多家央企联合投资打造的基于互联网的供应链金融服务平台，旨在促进金融脱虚向实，解决中小企业融资问题。中企云链作为独立于银行、供应链上下游企业的第三方供应链金融平台，通过整合银行、核心企业、上游供应商，依托互联网和大数据，打造出闭环产融生态圈。银行对企业集团提供一笔授信额度，企业集团将授信额度分配给下属的供应链核心企业，核心企业在授信额度内向上游供应商开立与采购对价相同金额的云票(中企云链金融平台开发的数字化票据)，供应商取得云票后可对其进行分割，用于向上一级供应商支付，剩余部分可选择向平台申请保理，平台再将该云票向银行贴现；也可以将剩余云票持有至到期，到期后银行根据各个供应商持有的云票余额将等额资金划转至供应商银行账户，所有债权债务结清；平台掌握流程每个环节的交易数据和参与主体的相关信息，所有活动均在平台的监管下完成。中企云链打造的平台型供应链金融与传统平台型供应链金融不同，核心企业开立的信用票据可以实现在供应链上下游的流转，从而起到货币支付的作用，打破了以往供应链金融仅仅定位于中小企业融资平台的功能。从某种意义上说，中企云链不仅是为中小企业提供融资服务的平台，还是一种局部货币发行平台，具有鲜明特点和重要意义。本文的研究对象正是中企云链式的平台型供应链金融，故而以中企云链的业务模式为参照对象，构建平台型供应链金融的运行模式(图1)，所有分析都是基于该模式展开。

图1 平台型供应链金融运行模式

三 信用创造过程及微观效应

这部分首先简要分析核心企业和供应商加入供应链金融平台的动机，然后剖析平台型供应链金融下核心企业的信用在供应链金融平台上是如何流转、派生，最终实现对货币的替代，以及对供应链企业产生的其他微观效应。

(一)基本假设

假设1：平台型供应链金融运行主体及运行流程：(1)供应链由一家下游核心企业与上游n级供应商构成，每级供应商只有一家。现实中供应链通常呈网状或树状，即每级供应商都不止一家，但为了简化讨论，将下游企业向多家上游企业采购看作下游企业向一家上游企业进行多次采购，这样就可以把每级供应商数量假定为一家。(2)首先，银行对供应链核心企业进行信用评估，并根据信用评估情况为核心企业提供授信额度e；然后，核心企业向一级供应商采购原材料等，需支付货款P0，考虑到核心企业处于相对强势地位，以赊购形式采购，向供应商开立信用票据(平台管理的数字化票据，金额以银行对核心企业授信额度余额为限)，票据金额为m0(m0≤P0，m0≤e)，期限为t；一级供应商向二级供应商采购原材料等，需向其支付货款P1，仍然采用赊购形式采购，此时，一级供应商将信用票据分拆，向二级供应商转让分拆后的部分信用票据，金额为m1(m1≤P1，m1≤m0)，若一级供应商有货币需求(如向其他核心企业主导的供应链上的企业采购或购买套期保值产品等)，则可将剩余信用票据向金融平台申请保理，平台受理后将该信用票据转让给银行进行贴现，贴现款划转至供应商开立的银行账户，供应商可贴现金额的上限为z1(z1=m0-m1)；二级供应商向三级供应商采购，三级供应商向四级供应商采购……最后一级供应商无法使用信用票据进行采购，所以只能将其贴现或持有到期；最后，核心企业开出的信用票据到期，金融平台基于交易数据进行统一清算，银行从核心企业在该银行开立的资金账户划转与信用票据等额的货币资金至各个信用票据持有方的银行资金账户，最终各方债权债务结清。(3)在信用票据到期偿付之前，每级供应商持有到期的信用票据比例为η，贴现比例为ω，二者之和为β(0≤β≤1)。(4)信用票据在到期偿付之前，从供应链下游到上游的每一环节的平均流转期为d，流转级数为k(k=Int(t/d),t/d≥1, Int意为数值取整数部分)。

假设2：核心企业的企业信用等级比供应商的企业信用等级更高，向银行贷款的利率更低。为了激励核心企业和供应商加入平台，规定供应商将信用票据进行贴现的贴现率会比核心企业向银行贷款的利率更高，但比供应商自身向银行直接贷款的利率更低，高出核心企业向银行贷款利率的那部分价差转让给核心企业。核心企业贷款利率：Rh，核心企业期望投资收益率：Q，供应商短期资金需求程度：E，供应商贷款利率：Rg1，供应商贴现利率：Rg2，供应商经营收益率：Rg3，参数关系：Rh

表1 各参数符号及含义

(二)核心企业和供应商加入平台的动机

核心企业与上游供应商之间存在利益博弈，付款账期就是双方利益博弈之一。核心企业通常会利用自身的买方市场地位向供应商延期付款，亦或是核心企业基于现金需求而无法实现“钱货两清”，这种情况下供应商会承受核心企业延期付款带来的库存成本和资金周转问题。由于许多供应商是中小企业，对于这些供应商来说，很难获得银行贷款或贷款成本较高，而现实中中小企业进行应收账款保理的难度又较大，融资约束影响了供应商的生存和发展。若供应商加入平台后能够以低于向银行贷款的利率水平进行短期融资，那么最优选择就是加入平台。信息不对称条件下，银行更不愿意直接贷款给中小企业，但供应商若将核心企业信用票据通过平台向银行贴现，本质上是银行贷款给核心企业，因此，银行更愿意向加入平台的供应商提供融资。对于核心企业来说，由于延期付款可以获得账期收益，在没有其他利益激励的情况下，延期付款就是核心企业的最优选择。在受到其他利益激励的情况下，核心企业可能选择加入供应链金融平台，下面对核心企业及供应商加入平台的动机建立博弈模型进行简要分析。

为简化讨论，对供应商收益的分析只针对一级供应商，短期资金需求量为f(E)m0。如果核心企业和供应商都加入平台，那么核心企业的收益就来自于利率价差，在信用流转派生过程中的贴现总额为f(E)θm0，利率差为Rg2-Rh，收益为f(E)θm0(Rg2-Rh)；供应商的收益是贴现融资后的经营投资收益，收益为f(E)m0(Rg3-Rg2)。如果核心企业和供应商有一方不加入平台，则核心企业的收益是使用银行授信贷款的投资收益m0Q；供应商的收益是向银行贷款融资后的经营投资收益f(E)m0(Rg3-Rg1)。博弈双方在不同策略组合下的收益如表2所示。

表2 博弈双方的收益

从收益矩阵可以看出，除了(加入，加入)，其余策略下的收益函数一致，这是因为核心企业和供应商必须服从以下条件：

f(E)θm0(Rg2-Rh)>m0Q

(1)

f(E)m0(Rg3-Rg2)>f(E)m0(Rg3-Rg1)

(2)

化简得，

f(E)(Rg2-Rh)θ>Q

(3)

Rg1>Rg2

(4)

式(3)和(4)的含义是：要让核心企业和供应商均加入平台，必须满足两个条件，其一是核心企业预期未来可以从供应商贴现获得的价差收益率大于核心企业期望投资收益率，其二是供应商向银行贷款的利率高于将核心企业开立的信用票据贴现的利率。同时，这两个条件也是核心企业和供应商加入平台的充分条件，因为只要满足这两个条件，任何一方改变策略都不能获得更多的收益，(加入，加入)是唯一的纳什均衡。进一步分析可知，核心企业加入平台的动机大小与供应商贴现利率、供应商短期资金需求程度、信用派生乘数成正比，与核心企业贷款利率、核心企业期望投资收益率成反比；供应商加入平台的动机大小与供应商贷款利率成正比，与供应商贴现利率成反比。

通过上述简单的博弈分析，可知供应商加入平台的动机是解决供应商融资约束条件下的短期融资需求，核心企业加入平台的动机是谋求企业信用变现带来的额外收益。上述分析假设了供应商的信用票据贴现利率高出核心企业向银行贷款利率的那部分价差收益全部让渡给核心企业，此时平台将不能从中获益。实际上，为激励核心企业加入平台，平台完全可以将这部分收益让利给核心企业，自身从其他渠道获取收益，例如将供应链交易数据和流量实现数据变现和流量变现。平台对核心企业和供应商博弈均衡的影响是通过制定信用票据贴现率来实现，供应商的信用票据贴现利率与核心企业向银行贷款利率的利差会影响供应商和银行加入供应链金融平台的动力，若利差较小，则供应商无法从中获取较大的利益，则供应商加入平台的动机就较小；若利差较大，但平台从利差中收取的中介费用率过大，吞噬了供应商和核心企业的利差收益，则供应商和核心企业加入平台的动机均较小。因此，平台的利率定价策略会影响供应商和核心企业之间的博弈。

(三)供应链金融平台的信用创造过程

弗里德曼在《货币的祸害》一书中讲述了“石币之岛”的故事，这个故事揭示了货币的三个本质特征：货币是一种社会共识，“物质的货币”是“意念的货币”的物化形式，“物质的货币”从属于“意念的货币”。因此，只要经济活动范围内的所有参与主体一致同意使用某种物品作为交易媒介，该种物品就可以履行货币职能，如果所有社会参与主体一致同意通过公共记账方式来实现所有交易行为，则整个社会无需实物充当交易媒介就可以完成所有经济活动。在传统货币金融理论领域，信用创造主体是商业银行，商业银行的信用创造活动是对存贷款期限的错配产生的资金时间价值的高度利用，只有将存款和贷款功能集于一体时，才能形成“存款——贷款——派生存款 ……”的信用创造过程。但是在互联网技术高度发达、供应链整合程度较高的今天，社会需求的实现不再只能以传统货币为媒介，企业的信用在一定范围内和一定条件下也可能充当货币流通手段、支付手段的职能，成为某种意义上的替代性货币。供应链金融平台上的供应链上下游企业之间的交易活动以核心企业开立的信用票据为支付手段也是基于参与主体的“一致同意规则”，即供应链上下游企业均能认可该种信用票据，因为供应链所有企业都认为该信用票据的基础是核心企业信用，同时银行信用为核心企业信用进行了担保。

在货币供给理论中，流通中的现金及商业银行存放在中央银行的准备金(包括法定存款准备金和超额存款准备金)构成基础货币，通过货币乘数效应最终产生了多倍于基础货币的货币供给量。货币乘数可以表示为

(5)

该式中，M为货币乘数，C为流通中的现金，D为活期存款，TD为定期存款，R为存款准备金，c为现金漏损率(c=C/D)，d为存款结构(d=TD/D),r为存款准备金率(r=R/D)。当流通中的现金增加或商业银行存放在中央银行的准备金增加，货币乘数就会变小，货币供给量也随之减少；反之，货币供给量会增加。基于这种分析思路，下面分析供应链金融平台的信用创造过程和影响因素。

从最初核心企业开立信用票据到信用票据到期清分，整个过程产生的具备货币支付和流通功能的信用(特指在该供应链范围内具备货币功能)由两部分构成，即初始信用和派生信用。初始信用指的是核心企业最初向一级供应商开立的信用票据金额,派生信用则指各级供应商将从下游获得的信用票据层层分拆、支付、流转后所产生的那部分信用。不难知道，该信用能够派生的前提条件是：(1)存在供应商会将信用票据拆分支付给上一级供应商；(2)供应链具备长度，即核心企业上游存在多级供应商，以具备信用流转的空间；(3)信用票据具有一定时长的偿付期限，以具备信用流转的时间。

根据前文对平台型供应链金融运行模式的描述，在此建立供应链金融平台信用创造的一般模型(有关参数含义与上文列示的参数含义一致)：第一阶段，核心企业向一级供应商开立信用票据，金额为m0；第二阶段，一级供应商向二级供应商支付分拆后的信用票据，金额为m1；将剩余信用票据申请保理贴现或持有至票据到期……至第k(k≤n)阶段交易完成，信用票据到期，清分所有信用票据。整个过程创造的信用总额为

m=m0+m1+m2+…+mk-1

(6)

如果在整个流转过程中，没有供应商把从下游企业取得的信用票据持有到期或贴现，而是将其全部用于支付给上游供应商，那么整个过程创造的信用总额为m=km0，此时核心企业开立的初始信用票据产生了最大的信用派生效果。但这仅是理想状态下的信用创造规模，现实中几乎无法达到这种理想状态。考虑到供应商向上游企业采购的金额基本上没有向下游企业销售的金额大，存在部分信用票据不会继续向上游供应商流转。因此，如果从第二阶段开始的后面每个阶段，供应商向上游企业支付的信用票据金额仅占从下游企业获取的信用票据金额的一部分，剩余部分只能向平台申请保理或持有至票据到期，那么整个过程创造的信用总额为

m=m0+(1-β)m0+(1-β)2m0+…+(1-β)k-1m0

(7)

化简得，

(8)

式(8)中，β=η+ω=(m0-m1)/m0=(m1-m2)/m1=…=(mk-2-mk-1)/mk-2<1。该式就是考虑了主要影响因素后的核心企业信用创造规模的完整计算公式，整个过程共产生了金额为θm0的等价信用。θ代表信用派生乘数，表示信用票据从产生至到期清偿，总共可以产生相当于初始信用票据金额θ倍的信用，这些信用在供应链内部购销活动中替代了货币的使用。

整个过程用图2表示如下：

图2 信用派生过程

从式(8)可以看出，影响信用票据总量的因素有初始信用票据金额m0、贴现比例及持有到期比例之和β，以及信用票据清偿期限内拆分后的信用票据流转级数k。

因为k=Int(t/d)，可将信用创造规模进一步表示为：

(9)

根据这一表达式，可知贴现比例及持有到期比例越大，信用派生乘数越小；流转级数越大，信用派生乘数越大。证明如下：

综上分析，影响信用创造规模的因素有初始信用票据金额、贴现比例及持有到期比例、信用票据流转速度、信用票据清偿期限，再加上供应商级数(供应链长度)、银行对核心企业的授信额度。前四个是决定性因素，后面两个是限制性因素，且这些影响因素中除了贴现比例及持有到期比例外，其他都与信用创造规模成正比例关系。

(四)信用创造的敏感性因素分析

为形象具体地表现各个因素对信用创造规模的影响，利用Matlab软件进行图像刻画并给出数值算例,见图3、表3。

首先分析信用创造规模与初始信用金额、贴现比例及持有到期比例、流转级数之间的具体数值关系。由于这是一个四元函数，无法用三维图像展现，故只能用图像展示贴现比例及持有到期比例、流转级数对信用派生乘数的影响。从图3可以看出，在既定水平的lnt(t/d)下，β越大，θ越小，且当lnt(t/d)的值越来越大时，θ随β的反向变化速率越来越大；在既定水平的β下，θ随lnt(t/d)的增大而增大，且当β的值越来越大，θ随lnt(t/d)的正向变化速率越来越小；当β等于1时，无论lnt(t/d)有多大，θ都等于1。

图3 信用派生乘数与其影响因素的关系

从图3可以看出，给定Int(t/d)时，β越大，θ越小，且当Int(t/d)的值越来越大时，θ随β的反向变化速率越来越大；在既定水平的β下，θ随Int(t/d)的增大而增大，且当β的值越来越大，θ随Int(t/d)的正向变化速率越来越小；当β等于1时，无论Int(t/d)有多大，θ都等于1。

表3 数值算例

从表3可以看出，当β=0.4时，θ值在Int(t/d)=3，Int(t/d)=6和Int(t/d)=10的情况下分别为1.96、2.38、2.49，呈递增趋势，且三者之间有差距，尤其是在Int(t/d)=3和Int(t/d)=6时θ值之间差距较大；当β=0.8时，θ值在Int(t/d)=3，Int(t/d)=6和Int(t/d)=10的情况下都近似为1.25，三者差距极小。这说明当β值越大，信用创造规模对信用票据流转级数的敏感性越小。当Int(t/d)=2时，θ值在β=0.2，β=0.4和β=0.8的情况下分别为1.8、1.6、1.2，呈递减趋势，增长率的几何平均数为-16.67%；当Int(t/d)=6时，θ值在β=0.2，β=0.4和β=0.8的情况下分别为3.69、2.38、1.25，呈递减趋势，且增长率的几何平均数为-41%，绝对值大于16.67%。这说明信用流转级数越大，信用创造规模对信用票据贴现或持有到期比例的敏感性越大。

Ⅴ Theory of toothpaste raw material (To be continued) 1 64

因此，要让初始信用产生最大的派生规模，就要尽量保证供应商将信用票据贴现或持有到期的比例控制在较低水平，这就要求该供应链上下游购销关系稳定，即该供应链下游企业所需的生产物资尽可能从该供应链上的企业采购，减少对其他核心企业主导的供应链的依赖。

(五)信用创造降低供应链应收应付款规模

核心企业向一级供应商开立信用票据，在信用票据层层分割、流转的过程中产生了许多派生信用，这个信用创造过程会产生一些微观效应，除了以上分析的核心企业信用额度盘活，信用流转，最终实现对货币的替代，还可以降低供应链上下游企业间的应收应付款规模。下面详细分析。

若核心企业和供应商没有加入供应链金融平台，核心企业会计账户存在对一级供应商的应付账款P0，一级供应商会计账户存在对二级供应商的应付账款P1，同时持有对核心企业的应收账款P0，及至第n级供应商，整个过程共产生金额为P0+P1+…Pn的应付账款和金额为P0+P1+…Pn的应收账款。一方面，应付账款的存在会增加企业的负债规模，进一步制约供应商融资；另一方面，由于应收账款存在坏账风险，会降低应收账款持有方的流动资产质量，增大财务风险，进而影响整个供应链的稳定运行。即使下游企业采用商业汇票向上游企业支付货款，会计上仍将应付票据作为一项负债确认，并不会降低出票方的负债水平。若核心企业和供应商加入供应链金融平台，上游企业可以把从下游企业取得的信用票据方便迅速地转让给上一级供应商，或者保理贴现，供应链上每个节点企业将在极短时间内实现应收应付款项的对冲。

若企业采用货币支付：向上游企业采购时，会计处理上需贷记 “应付账款”科目，直到实际支付货款时才借记“应付账款”，“应付账款”贷方余额存在于整个账期，负债科目金额增加；向下游企业销售时，借记 “应收账款”科目，直到实际收到货款时才贷记“应收账款”，“应收账款”借方余额存在于整个账期，有坏账风险。若企业采用信用票据支付：如果是核心企业向一级供应商采购，则核心企业在会计处理上需要贷记“应付账款——信用票据”科目，一级供应商则借记“应收账款——信用票据”科目；如果是x级供应商向x+1(1≤x≤k-1)级供应商采购，则x级供应商贷记“应收账款——信用票据”，“应收账款——信用票据”借方余额得到冲销，x+1级供应商则借记“应收账款——信用票据”，待其向上一级供应商采购时再冲销“应收账款——信用票据”的借方余额。显然，在信用票据支付方式下，“应收账款——信用票据”借方余额仅因购销时差而存在，只要企业有等价的购销活动同时发生或发生的间隔时间很短，那么“应收账款”借方余额就会在很短时间内归零，而且在整个供应链购销活动中，除了核心企业向一级供应商采购以外，不会产生“应付账款”。两种不同支付方式下的会计处理如表4所示。因此，供应链金融平台可以使整个供应链上因购销活动产生的债权债务规模变得很小并迅速冲销结清，同时由于核心企业开立的信用票据以银行授信额度为基础，本质上是银行为核心企业担保，即使核心企业到期无法偿付，银行仍有义务代为偿付，信用票据持有方几乎不会面临信用违约风险，从而降低了供应链整体风险。

表4 不同支付方式下的会计处理对比

四 案例分析

(一)案例基本情况

选取中企云链公司某笔实际业务的数据带入模型进行验证分析。数据来源中企云链公司报告《国家级双创产融平台的创新与实践》，见表5。

表5中企云链实际案例

根据表中数据，计算模型中的参数，见表6。

表6 参数符号及数值

注：由于每一级的持有到期比例、贴现比例都不相同，故采用加权平均法求η和ω。

将参数值代入式(9)，有

m=6000×[1-(1-0.4545)4]/0.4545=6000×2.01=12060

即核心企业开立的6000万元云票通过2.01倍的信用派生乘数共创造了12060万元的等价信用，替代了12060万元的货币使用。需要注意的是，由于模型假定了每一级供应商拿去贴现融资的信用票据比例、持有到期的信用票据比例都是相同的，因此，用式(9)计算出的数值与实际数值会有差异，差异大小取决于贴现比例及持有到期比例在每一级供应商分布的一致程度，贴现比例及持有到期比例在每一级供应商越趋向一致，使用该模型公式测算的结果越接近真实结果。本案例中，实际数值应当是13204万元(18)6000+5808+1342+54=13204，二者的绝对差异为1144万元，误差绝对值与真实值的比率为8.664%。此外，各级供应商通过信用票据的贴现创造了3896万元(19)0+3079+791+26=3896的融资规模。

(三)对应收应付款的影响

继续通过该案例来分析信用创造对供应链总体应收应付款规模的影响。由于相关数据缺失，不妨假设每一级供应商从下一级供应商取得云票后的第一个月月末用云票向上一级供应商采购；如果在货币支付方式下，账期均为6个月。分别计算分析两种不同支付方式下随时间变动的供应链总体应收应付款规模。

1.货币支付方式下的应收应付款规模。在货币支付方式下，核心企业(中车株洲电力机车有限公司)于第一个月月初向一级供应商赊购价款为6000万元的物资，会导致核心企业会计账户“应付账款”科目贷方增加6000万元，一级供应商“应收账款”借方科目增加6000万元，供应链总体应收应付款规模为12000万元；至第一个月月末，一级供应商向二级供应商赊购价款为5808万元的物资，会导致一级供应商会计账户“应付账款”科目贷方余额增加5808万元，二级供应商“应收账款”借方科目增加5808万元，供应链总体应收应付款规模为23616万元；依次类推，应收应付款规模从第三个月月末至第五个月月末保持在26408万元；至第六个月月末，第一个月月初核心企业和一级供应商交易产生的应收应付款项结清，供应链总体应收应付款规模下降至14408万元，直至第九个月月末，应收应付款项才全部结清。

2.云票支付方式下的应收应付款规模。在云票支付方式下，支付转让及保理贴现会使得“应付账款——云票”科目得到冲销和减少，从而降低供应链总体应收应付款规模。第一个月月初，核心企业会计账户“应付账款——云票”科目贷方增加6000万元，一级供应商会计账户“应收账款——云票”科目借方增加6000万元，总体应收应付款规模为12000万元；第一个月月末，一级供应商向二级供应商采购，一级供应商会计账户“应收账款——云票”科目贷方增加5808万元，抵消了之前的借方余额6000万元中的5808万元，二级供应商“应收账款——云票”科目借方增加5808万元，此时总体规模保持12000万元不变；第二个月月末，二级供应商向三级供应商采购，二级供应商“应收账款——云票”科目贷方增加1342万元，抵消了之前的借方余额5808万元中的1342万元，三级供应商“应收账款——云票”科目借方增加1342万元，此时总体规模依旧保持12000万元不变；依此类推，在云票到期之前(第六个月月末之前)，总体应收应付款规模始终是12000万元(其中：6000万元应付账款，6000万元应收账款)，直到第六个月月末，云票到期偿付，总体应收应付款规模归零。

供应链总体应收应付款规模在不同支付方式下随时间变化的情况如图4所示。

图4 供应链总体应收应付款规模

从图4可以看到，在货币支付方式下，供应链总体应收应付款规模前期呈增长态势，直至采购活动停止，规模保持平稳不变状态，随着应付账款到期，规模逐渐下降；在云票支付方式下，供应链总体应收应付款规模始终低于货币支付方式下的规模。

通过研究分析，本文得出以下结论：

(一)融资约束是促使供应链上的中小企业加入供应链金融平台的最重要的驱动因素，而核心企业加入供应链金融平台后可实现信用变现，从而获取额外收益。供应链金融平台可将信用票据贴现利率高出核心企业贷款利率的那部分价差收益让渡给核心企业，以激励核心企业加入平台。

(二)供应链金融平台上核心企业向供应商开立的初始信用票据经过层层拆分、流转，实现了信用派生功能，在供应链上下游购销活动中可以替代货币的使用，从而减少货币需求。信用创造规模与核心企业开立的初始信用金额、信用流转速度、信用清偿期限、供应商级数、银行对核心企业的授信额度成正比，与信用票据贴现比例及持有到期比例成反比。

(三)供应链金融平台的信用创造会产生微观效应，包括实现核心企业信用变现，降低供应链总体融资成本，冲销供应链上下游购销活动产生的应收应付款，大量降低供应链总体应收应付款规模，降低供应链财务风险和运营风险等。

虽然本文得出了一些有价值的结论，但还存在以下不足：首先，现实中有许多下游分销商中的中小企业也会受到融资约束，随着平台型供应链金融的发展，必然也会惠及下游分销商，但本文没有将下游分销商纳入分析框架；其次，供应链金融平台的信用创造会产生货币替代效应，这是否会对货币供给规模及货币调控政策效果产生影响？本文仅仅研究了信用创造下的微观效应，没有进一步分析宏观效应；最后，本文主要做了探索性研究，但在研究方法的运用上还不够深入。以上不足也是作者下一步的研究方向。