供应链金融研究现状及热点——基于社会网络分析

田 江， 宋景锐， 王 潇

(1.电子科技大学 经济与管理学院， 四川 成都 611731； 2.电子科技大学 学报编辑部，四川 成都 610054)

一、前言

在经济全球化背景下，供应链是优化资源配置和促进市场竞争的重要载体。供应链金融是供应链上下游企业协同发展的必然选择，是破解中小企业融资困难、提升企业竞争水平的有效手段。为了推进供应链金融发展，各级政府部门纷纷出台了各种政策和意见。2017年2月央行出台了《关于金融支持工业稳增长调结构增效益的若干意见》，提出大力发展应收账款融资，推动更多供应链加入应收账款质押融资服务平台。2018年4月商务部下发《关于开展供应链创新与应用试点的通知》，推动供应链核心企业与商业银行、相关企业等开展合作，创新供应链金融服务模式。2019年4月中共中央办公厅、国务院办公厅颁布《关于促进中小企业健康发展的指导意见》，鼓励企业依托应收账款、供应链金融、特许经营权等渠道进行融资。2019年1月深圳市金融办出台《关于促进深圳市供应链金融发展的意见》，强调发展供应链金融是推进供给侧结构性改革、增强金融服务实体经济效能的重要力量，成为我国第一个有关供应链金融发展的地方性文件。

近年来，随着供应链金融应用的不断发展，国内外学者围绕供应链金融开展了深入研究，内容广泛且成果丰硕。根据中国知网(CNKI)数据库统计数据，供应链金融研究的第一篇文献始于2000年，2004年年度研究文献突破10篇，2009年年度研究文献突破100篇达187篇，2019年年度研究文献达775篇，如图1所示。截至2020年7月，CNKI数据库中“全部期刊”中有关“供应链金融”主题的研究文献达4 885条，其中“核心期刊”的相关文献数为956条。在国外，英国巴斯大学商学院Mark等是最早开始供应链金融研究的学者之一[1]，他们在研究英国高速公路的基础设施投资中，积极推行私人融资计划(Private Finance Initiative,PFI)以发挥建筑供应链商家参与投资的积极性。在国内，西北工业大学管理学院姜继娇等将行为金融理论引入供应链库存管理系统[2]，针对供应链库存管理问题的行为金融决策建立了一种以行为投资组合(Behavioral Portfolio Theory,BPT)为核心的库存管理量化控制模型。复旦大学管理学院陈祥锋等在国内率先提出了供应链金融相关概念[3]，针对物流和金融的集成服务融通仓的出现，全面阐述了融通仓的定义及其系统结构，是国内最早的有关供应链金融的理论系统框架和风险管理方法。

社会网络分析方法广泛应用于学科热点分析[4-9]，也为研究管理经典问题提供了可视化的分析工具[10-14]，并为深入研究复杂网络提供了有效的建模手段[15-16]。为全面分析供应链金融研究现状，梳理供应链金融研究重点，科学把握供应链金融未来研究趋势及发展方向，基于CNKI近10年的刊文数据，运用社会网络分析方法，对公开发表研究论文关键词进行定量分析，剖析供应链金融研究热点和重点方向，为下一步研究工作提供参考和指导，以科学指导供应链金融实践。

二、关键词共现网络建模

1.数据获取

本文从CNKI核心期刊文献数据中，以高级检索方式按照时间节点为2010—2019年、检索策略主题为“供应链金融”，共检索到供应链金融相关研究文献891篇。

2010—2019年，关于我国供应链金融的公开发表研究文献总体呈现持续稳步增长趋势，2019年供应链金融的刊文数量达到120篇，反映了供应链金融理论研究的持续发力,如表1所示。

表1 供应链金融刊文情况(2010—2019年)

2.高频关键词分析

关键词是反映研究论文的核心词汇，是表达文献主题的词或词组，也是文献检索的重要标识之一，可以较好地反映论文研究内容和方向。本文通过分析公开发表论文的关键词，全面剖析供应链金融的研究重点和发展方向。本文共检索相关文献的关键词总数1 779个，累计出现频次4 060次，频次排名前50的关键词，如表2所示。其中，“供应链金融”的频次最高，达526次，出现在文献中平均为0.590 3次/篇，其次是“供应链融资”“供应链”“中小企业”，反映了供应链金融的服务主体是供应链中小企业。随着金融科技深入发展，研究热词不断涌现，例如，“区块链”(频数20)、“金融科技”(频数17)、“大数据”(频数11)和“互联网”(频数9)等，反映了现代信息技术在供应链金融中广泛推广和应用。

表2 供应链金融高频关键词情况

综观供应链金融的发展，均与金融服务、产业发展以及信息技术应用密切相关，以人工智能为核心的信息技术广泛应用于金融风范管控等领域[17]。从供应链金融研究文献高频词中，可以进一步映射出供应链金融服务实践的演变，“中小企业”“商业银行”等关键词频次处于领先地位，而“互联网”“大数据”“区块链”的频次相对落后，反映了供应链金融服务呈现金融主导、产融结合、信息协同等模式的迭代升级。

金融主导模式即金融机构通过掌控产业链上下游的资金流、物流、信息流等，来主导提供融资服务。金融主导型在供应金融发展的早期就登上历史舞台，并至今仍在广泛的领域发挥作用。例如，苏格兰皇家银行是供应链金融线上化的领先者，自主开发的MaxTrad平台用于实现对供应链的有效监管和控制，以及提供国际贸易与供应链相关的金融解决方案。该平台为企业提供的服务包括自动处理贸易交易、管理应收账款与预付账款等。大型跨国企业能够通过MaxTrad Enterprise与供应商在全球范围开展合作，而中小型企业同样能够通过MaxTrad Express获得开展全球贸易的支持。

产融结合模式即产业资本渗入或掌控供应链金融，常见的有核心企业主导、物流企业主导两种。产融结合型伴随着精细化的生产与物流管理、规模化的企业集团运作发展起来。在这类供应链金融模式中，核心企业或大型物流企业借由在产业链中所处的优势地位，整体把控上下游的价格、订单、货物等关键信息，并结合自身或金融机构的资本优势开展供应链金融业务。例如，通用电气(GE)通过不断的整合把散布在各业务板块中的金融业务集中到一起形成了GE Capital(GEC)。GEC业务范围广泛，飞机融资租赁业务是GEC供应链金融崛起的关键因素。GEC与航空公司签署融资租赁协议，由GEC直接向飞机制造商下订单、付款采购飞机。飞机交付航空公司后，航空公司按期支付本金以及相应利息给GEC。

随着信息技术在金融、产业、物流等领域愈发深入的应用，信息协同发展模式成为供应链金融的新模式。在这种模式中，第三方平台通过领先的信息技术和供应链解决方案，成为联系各方的重要服务纽带。例如，美国供应链服务商PrimeRevenue(PR)，通过建立云平台为供应链中的买方、供应商提供有针对性的、定制化的金融服务。PR和软件解决方案供应商SAP Ariba创建了一个闭环系统，通过结合各方关系、转账以及财务数据，链接采购与融资，并为买方与供应商提供现金流的优化方案、促进交易双方的合作关系。核心企业与供应商可以在这个平台上兑换发票与账款，供应商拥有自助工具将获得核准后的应收账款兑换成现金流。

3.高频关键词共现矩阵分析

为了分析文献中高频关键词之间的联系，选取频数≥30的关键词(共计12个)构建关键词共现矩阵，如表3所示。矩阵中的数值表示关键词两两同时出现的频次，对角线为关键词出现的频次。为了进一步分析关键词之间的相似程度，将共现矩阵转换为相似矩阵，如表4所示。相似矩阵中的数值越接近1则表示关键词的相似度越好，反之亦然。

从相似矩阵可知，“供应链融资”与“供应链金融”具有异曲同工之效，二者相似度为0.746 3，“银行”与“金融机构”可视为同功一体，二者相似度最高达0.987 9；供应链金融是供应链管理的深化和服务延伸，“供应链金融”与“供应链”二者相似度为0.445 6，以及“供应链金融”与“供应链管理”二者相似度为 0.300 7；融资模式和风险管控是供应链金融的重要研究内容，更是商业银行关注的重点，因此“供应链金融”与“融资模式”及“信用风险”相似度分别为0.447 9和0.417 9，而“商业银行”与“融资模式” 及“信用风险”相似度分别为0.919 0和0.915 4。

表3 供应链金融关键词共现矩阵(Top12关键词)

表4 供应链金融关键词相似矩阵(Top12关键词)

4.共现网络模型

关键词较多且分布离散度较高，选取词频≥5的关键词共100个，占关键词总数的5.62%且累计出现频次为47.71%，并将这些高频关键词作为共现网络的节点建立关键词共现网络，进一步分析供应链金融的研究热点和主要方向。

通过从文献提取高频关键词，并把关键词作为社会网络中的节点，关键词的共现关系用节点与节点之间是否有直接的连接及其连接频数来表示，以构建共现网络模型。在社会网络中，度中心性(Degree)反映节点的重要性，一个节点的节点度越大就意味着这个节点的度中心性越高，在网络中的重要性越高[18]。选取供应链金融的高频关键词中心度≥80的10个关键词进行中心性分析，如表5所示。一般来说频次较高的关键词对应的中心性也较高，如“供应链金融”的度中心性数值最高。中心性是表示与一个关键词共现的其他关键词个数的值，进一步反映其在共现网络中的重要程度，因此也会出现频次与中心性不一致的情况。例如，关键词“资金约束”虽然频数排名第5位，但是其中心性落后于前10位，所以 “资金约束”的中心性并不高，仅同其他21个关键词有共现关系。

表5 供应链金融主要高频词中心性分析

因此，从供应链金融高频词中心性分析可知，“互联网”“大数据”“区块链”关键词无中心性特征，反映供应链金融与信息协同度较弱，映射出我国供应链金融实际上仍处在以银行等金融机构主导的发展阶段，处于较低的发展水平，有待加快供应链金融与产业融合，积极推进信息的推广和应用。

本文运用NetDraw建立高频关键词的共现网络[19]，如图2所示。图中圆圈大小表示关键词的度中心性，圆圈越大，度中心性越强，其在供应链金融研究领域中越重要。显然，“供应链金融”“供应链融资”“商业银行”“金融机构”等关键词在供应链金融研究中占据重要地位，与关键词的中心性分析结果总体趋势一致，反映了银行和企业是供应链金融的重要参与主体。

三、研究热点分析

1.热词分析

2010—2019年，供应链金融的有关研究的热点关键词相对稳定，其中排在前列的关键词主要包括“供应链金融(融资)”“风险”和“供应链”等，如表6所示。随着近年金融科技快速发展，涌现了“区块链” “大数据”和“智能合约”等热词，其中“金融科技”和“区块链”在2019年成为仅次于“供应链金融”的年度热点关键词，反映了区块链等先进信息技术对供应链金融具有积极的推动作用，对于防范供应链金融风险、提升服务水平将产生重要影响。

近年来，随着人工智能、大数据等信息技术的广泛推广和应用，供应链金融不断提速升级。通过采用现代信息技术，可以使供应链的信息流、资金流、物资流更好地实现科学匹配，并能提供数字化文件管理、交易跟踪、权利确认、以及实现智能授信准入等服务功能，使供应链融资服务变得更加普遍和便捷。与此同时，随着区块链等技术在供应链金融中的应用，进一步降低供应链金融风险，对风险进行补偿的融资成本就能相应降低。

表6 供应链金融年度热点关键词(2010—2019年)

2.主成分分析

为了简化复杂社会网络结构，凝聚子群是一种典型社会网络子结构分析方法，使之能够进一步分析社会网络中的子结构及其相互关系。社会网络分析可以进一步探索网络中是否存在凝聚子群，即通过对节点关系亲疏度的分析，来观察节点是否形成一个个小圈子[19]。

关键词网络凝聚子群反映网络中的某些关键词同时出现在一些研究文献中，相互之间的关联度较强。本文利用UCINET进行供应链金融热点关键词的凝聚子群研究，通过对关键词共现矩阵的标准化处理，将共现次数≥3的关系设为1，而<3的关系设为0，生成二值矩阵，进一步对关键词网络开展主成分和派系分析。

在社会网络图中，一个图可以分为几个部分且每个部分内部成员之间存在关联，而各个部分之间没有任何关联，则把这些部分称为“成分”。在供应链金融研究的高频关键词中，存在着一个较大的弱成分(包含70个节点)以及1个较小的弱成分(包含3个节点，农业供应链金融、龙江银行、普惠金融)，其余27个成分仅含有1个节点，如表7所示。成分1反映大部分关键词联系十分紧密，共同构成了一个成分；成分2由3个关键词构成，反映 “农业供应链金融”的研究与“普惠金融”政策有关，“龙江银行”也在开展农业供应链金融方面取得丰富案例；众多较小的弱成分反映了供应链金融的研究方向呈现自由选题的特征，有关研究文献并未形成显著的小团体。

表7 供应链金融关键词成分分析

3.派系分析

供应链金融关键词成分特征并不显著，本文进一步进行派系分析。派系(Clique)是凝聚子群的重要概念，在派系中成员之间的关系具有互惠性和共性特征，表现为任何点之间都存在一条直接相连的线。若向其中加入任何一个成员，将改变派系的性质[19]。

对二值化后的关键词矩阵进行派系分析，经分析测试将最小规模设置为4，即一个团体中至少有4个节点，共找到了12个派系(Cliques)，如表8所示。

表8 供应链金融关键词派系分析

在不同派系中，各个派系之间的共享关键词较多，如表9所示，矩阵中的数值代表各派系之间共享的关键词的个数。派系共现矩阵反映了供应链金融的研究问题相对集中，研究问题之间也存在各种联系。例如，同第一派系之间，除第8派系、第11派系仅共享一个关键词外，其余派系均共享多个关键词。

表9 关键词派系共现矩阵

四、结语

本文应用社会网络方法对供应链金融相关研究文献进行系统分析，研究文献关键词总体上表现为结构比较紧密、网络密度高。一方面，反映了供应链金融的研究主题相对集中，主要集中在融资模式、信贷风险、企业融资需求等领域；另一方面，在研究热点方面，近年来“互联网”“大数据”“区块链”关键词频次呈增长态势，但是这些关键词的中心性特征较弱，反映了现代信息与供应链金融融合趋势但协同度不高，需要进一步加强供应链金融与区块链等现代信息技术的融合，成为金融科技的新领域。

为进一步推动供应链金融的深入研究,在研究领域方面应聚焦行业实践需求，加强信息技术在供应链金融领域的推广和融合，创新供应链金融业务模式和协调机制。在推广应用方面应充分发挥金融机构和核心企业在供应链金融中的主导作用，通过进一步加强产业融合和银企合作，创新供应链金融服务，促进产业发展和提升供应链管理水平。