供应链金融风险识别及防范分析

赵周华 李福军 范晨楷

【摘  要】中小企业面临融资困境由来已久，供应链金融被认为是缓解中小企业融资压力的有效突破口，其创新与应用已上升为国家战略。论文选取国有R小贷公司为样本获取原始数据，通过因子分析和Logistic模型进行实证研究发现，速动比率、营业收入增长率、净利润增长率、净资产收益率和应收账款周转率、存货周转率等指标与供应链金融的信用风险水平呈负相关，并提出加强对融资客户本身及其所处供应链的链式风险管理等建议。

【Abstract】Small and medium-sized enterprises have been facing financing difficulties for a long time. Supply chain finance is considered as an effective breakthrough to alleviate the financing pressure of small and medium-sized enterprises， and its innovation and application has become a national strategy. This paper selects the State-Owned R Small Loan Company as the sample to obtain the original data. Through factor analysis and Logistic model， it finds that the quick ratio， the growth rate of operating revenue， the growth rate of net profit， the return on net assets， the turnover rate of accounts receivable and the turnover rate of inventory are negatively correlated with the credit risk level of supply chain finance. It also puts forward some suggestions to strengthen the chain risk management of financing customers and their supply chain.

【關键词】供应链金融;风险识别;风险控制;Logistic回归分析

【Keywords】supply chain finance; risk identification; risk control; Logistic regression analysis

【中图分类号】F832                                             【文献标志码】A                                                 【文章编号】1673-1069（2021）10-0109-05

1 引言

中小企业在国民经济中的作用不断提升，逐步成为发展社会生产力的主力军，是供应链中不可或缺的重要辅助和构成，但当前的中小企业普遍面临融资难的问题。供应链金融可以借助供应链核心企业与上下游企业的交易过程使融资介入，为链上相关企业提供综合金融服务，金融参与者的多元化可以将单个企业的不可控风险向供应链整体进行转移和分散，从而稀释金融风险容量，可以成为供应链上中小企业的重要融资渠道，被认为是金融业务转型的主要着力点和破解中小企业融资困境的重要突破口。

供应链金融起源于20世纪80年代，最初始于对资金流的控制和优化。Wright（1988）[1]首次提出了以应收账款为增信的供应链金融可以获得更多的银行授信，有能力对供应链进行整体风险把控的银行更容易获得竞争优势。William Atkinson（2008）[2]认为供应链金融将成为提高执行力和整体竞争力的下一个重大机遇，供应链的平衡则是其主要的风险关注点。Randall、Farris（2009）[3]将供应链金融定义为供应链中上下游之间在资金流方面的合作，目的是降低平均成本，提升供应链收益。Lamoureux和Evans（2011）[4]则认为，供应链金融是一种在核心企业主导的企业生态圈中，对资金的可得性和成本进行系统优化的过程。

供应链金融风险理论源于金融业对贷款投放模式的改善需求与供应链本身风险的结合。而就管理技术而言，供应链金融的风险管理基本都来源于传统金融的风险管理与供应链的结合及升级、改进和细分。鉴于我国经济形势和中小企业的现状，国内学者更注重于供应链金融的融资功能，各类研究主要集中在金融风险的模型识别和评价体系等方面的探讨。

熊熊（2009）等[5]提出了区别于传统单一授信的供应链金融模式下的信用风险评价，用主成分分析法和Logistic回归方法建立信用风险评价模型并进行了实证研究，同时引申出不同类型的客户群应该建立不同的基础数据库，可以提高现有评价体系的准确性。郑小京、徐绪松等（2013）[6-8]通过对供应链风险的识别模型、评估体系及系统控制的一系列论述，认为供应链金融的风险特性与供应链风险在动态性和传导效应上具有相似性，同时又兼具产业风险和金融风险叠加的特征。

范方志（2017）[9]通过多目标决策层分析法分析了供应链金融模式下中小企业的信用风险，认为信用风险主要来自中小企业的自身因素，其融资风险的本质是实体经济的风险。魏源（2017）[10]基于Logistic和Tobit回归模型的实证研究得出核心企业的资信状况越好，供应链金融的质量越好、关系强度越高。刘兢轶（2019）等[11]通过实证分析，证实在供应链金融模式下，运用核心企业的信用状况、中小企业的盈利能力、偿债能力及相关因子通过Logit模型可以对中小企业信用风险进行有效评价。张晓莉（2020）[12]指出现阶段供应链金融风险评估的模型虽然广泛，但是缺少基于数据驱动的供应链金融风控体系的构建。

综上所述，国外对供应链金融的理解更为广泛，包含了对资本结构、成本结构、资金流周期的研究，其视角更具整体性。但国外的金融风险研究建立在相对完善的经济体制上，与我国国情和经济发展阶段存在差异。随着我国供应链金融的发展呈现出整合趋势，供应链金融的推动主体已不再局限于商业银行，还包括产业中的企业和科技信息公司，供应链金融的风险也由传统的信贷风险转向网状和多维，研究数据也应从上市公司向非上市公司的原始数据延伸。

2 供应链金融的风险识别

供应链金融风险是供应链风险和金融风险的双重叠加，因此具有高度的复杂性，链上各企业之间相互依存、互相作用，同时受融资模式的更新换代、供应链规模、企业运营状况以及外部经济环境的变化等因素影响，又兼具传导性和动态性。目前来看，主要有如下几类风险。

2.1 供应链主体的信用风险

在供应链金融中，上下游的中小企业是直接融资主体，也是融资的第一还款人，其自身多存在结构治理不健全、资产规模小、抗风险能力差等固有的缺陷，对市场变化和供应链变化具有双重敏感性，还受到整体供应链运营状况的影响。而且注册资金实缴后做资金抽逃以逃避经济责任和法律风险的现象较为普遍，一旦出现风险触发，基本上都会选择违约。

核心企业的综合实力以及对供应链金融的支持程度对上下游各企业的经营前景具有决定性意义，也对供应链金融有着毋庸置疑的担保作用。核心企业对自身兑付能力和负债额度的正确认识和准确评估会直接关系到供应链金融是否会产生兑付危机和金融博弈。

2.2 交易真实性风险

真实的交易场景是供应链金融介入授信产品的基础，而基于真实交易的链式融资是金融机构锁定资金流向、资金使用监控和到期贷款自偿的重点风险控制手段。如果交易的真实性存疑或者交易过程出现重大瑕疵，供应链融资缺少真实的账款或货权与之对应，融资人无法获得真实的销售收入，一旦发生信贷资金被挪用、销售回款被占用，自偿性的贸易融资就失去了其本身应有的意义，资金提供方则会面临重大的风险损失。

2.3 操作风险

供应链金融的服务产品具有多样化的特征，导致其设计出的操作运行体系缺乏标准化和统一性，融资过程中的贷款审批和融资后的用款控制难以做到严密和规范;金融从业人员的能力素质和个人心态也是影响操作风险的主要因素。缺少尽职调查的应有的学识和判断力则会导致对供应链状况和融资企业真实实力的误判，职业道德的缺失则会直接导致贷款融资演变为欺诈行为。

2.4 担保资产变现风险

供应链融资的担保资产主要分为应收账款融资、控货质押融资和预付款项融资，与融资敞口相比，担保资产的价值高低会直接关系到借款人的违约成本和还款意愿，抵押率后的可变现资产价值越高，借款人的违约成本就越高，则其违约意向就越弱，供应链融资的风险水平就越低。

3 供应链金融风险评价模型

3.1 研究样本

本文选取的样本企业为R公司，该公司是一家由大型国有企业直接投资组建并绝对控股的小额贷款公司，企业性质属类金融机构，仅依托其国有背景及产业背景在系统产业链内开展供应链金融业务。通过对R公司近5年内的供应链金融业务进行筛选获取样本客户共40家，分别来自3条供应链，核心企业均为包头市装备制造业中的支柱型企业，同属国有非上市公司。所选取样本企业均为围绕3家核心企业的供应链上下游客户，企业定位全部为中、小型非上市民营企业。从样本企业履约状况来看，其中正常履约客户27家，违约形成不良贷款的上下游客户13家，样本违约率为32.50%。

3.2 指标选取

本文风险评价体系以传统信贷业务的基本框架为基础，以客户自身的偿债能力、盈利能力、营运能力、增长速度等因子作为重点考察對象，同时结合供应链金融的链式特征，根据融资客户业务发生时所提供的公司年度财务报表选取并计算16个指标，分别为流动比率X1 、速动比率X2、现金比率X3、利息保障倍数X4、资产负债率X5、净资产收益率X6、销售利润率X7、销售净利率X8、营业利润率X9、应收账款周转率X10、存货周转率X11、销售增长率X12、营业收入增长率X13、净利润增长率X14、总资产增长率X15、核心企业净资产收益率X16。

3.3 变量选择

选取样本企业信用状况作为被解释变量，以企业是否正常履约设定因变量Y，当企业履约，Y取值为1，当企业违约，Y取值为0。以选定指标作为自变量X，设定X=（X1，X2，…，Xi），i=1，2，…，16，i代表指标的顺序。

Logistic回归方法对模型中自变量的多维相关性具有敏感性，如果样本数据的自变量相对较多则不易满足指标自由度的匹配。为减少候选变量之间的重复相关性，并最大限度地暴露有效信息，对16项指标先使用因子分析以选择出更具代表性的自变量。

根据表1，总共有5个主成分特征根的初始特征值大于1，分别解释了原指标的23.33%、17.27%、16.37%、9.51%、6.78%，对原始变量的信息解释程度达到73.26%，据此可以判断这5个主成分已经最大程度地解释了原始指标。

在模型拟合优度的检验中（见表2），KMO的检验取值为0.535，说明模型的构建是有意义的，卡方统计量为405.81，关联P值为0.0000，模型非常显著，适合从分类变量进行分析。

因子分析可以最大限度地提取指标中的有效信息，通过对指标进行因子分析，共提取5个主因子，选取各因子中绝对值较大的指标作为该因子的主要构成，由表3所示，上标*为主因子中载荷较高的指标。

3.4 Logit回归分析

本文以企业履约概率服从Logit分布为基本假设，将初步的因子分析结果所得出的5个主因子作为自变量，选取F1、F2、F3、F4、F5作为最终分析指标进行Logistic回归分析。以企业信用风险作为因变量Y建立模型，因变量代表值的确定以样本客户在实际业务中是否做到了如期还款为依据，正常履约取值为1，如有违约则取值为0。β=（β1，β2，…，β5），β为Logistic系数，α为常数项。

根据Logistic模型：

ln=α+β1F1+β2F2+β3F3+β4F4+β5F5

可以算出如下函数：

P=

P为企业的履约概率，以P=0.5为界点，当P>0.5时，表明企业履约率较高，违约风险较低，信用风险水平较低。反之，当P<0.5时，说明企业的履约概率低，违约风险较高，信用风险水平较高。

回归分析中，解释变量F3和F4的显著性均小于0.1，说明F3和F4对于受信人的履约状况影响显著，因此将F3和F4保留在方程中。其中：因子3主要体现指标X2、X13、X14、X16的信息，因子4主要体现指标X10、X11的信息。因子F3、F4均对企业的履约概率产生正向影响，因子系数越高，企业的履约概率越高，而与供应链的金融风险呈负相关，因子系数越高，违约风险越低。

通过对样本企业的实证分析，结合回归方程和表4，最终得出如下样本回归函数，即R公司供应链金融业务的风险预测模型：

P=

3.5 实证结果检验及分析

将样本企业相关指标代入风险预测模型，计算出相应的P值即得到对企业履约的预测概率，并与样本企业的实际履约状况进行对照，以检验模型的预测能力。

通过表5可知，在所选取的40家样本企业中，有26家企业的预测概率与实际履约情况相符，模型正确分类的概率为65%，说明模型对供应链金融中的企业履约情况具有一定的预测性和分组识别能力。

通过对误判样本实际案例的逐例分析可知，供应链金融风险与供应链风险和金融风险双重相关，具有高度的复杂性和链式特征，除了对融资客户本身的考察，还要结合供应链所处的行业受宏观经济的影响程度及核心企业对其上下游供应链客户的控制能力进行综合分析。

4 供应链金融的风险防范措施

案例中所选择的样本企业均为装备制造业链上客户，装备制造业属于资金密集型行业，且在一定程度上存在行业壁垒，对流动资金的充足性和资产规模准入均有较高的要求。同时，其供应链融资的主要基础在于赊销所产生的应收账款及对账期的合理运用，根据调研和研究结论，本文提出以下4个方面建议防范供应链金融的风险：

第一，供应链金融的创新要回归金融本源。供应链金融必须首先符合金融的基本特征，即必须要注重第一偿债人的还款能力，对融资客户真实财务报表的客观、详实而有效的分析和经营状况的尽职调查始终要放在首要环节。

第二，风险控制要聚焦中小企业的真实竞争力。鉴于中小企业自身的资产结构和经营特点，其主要将可支配资金用于生产和经营，在其所处供应链上流动的资金和价值传递才是中小企业的核心竞争力和真正实力，也是风险控制的主要着眼点。

第三，运用科技手段构建链式风险管理模式。供应链金融属于人力密集型金融业务，需要以金融科技的辅助提升业务效率，推进互联网和大数据等新技术的应用，加强供应链客户的筛选并升级客户评级模型，建立数字化、网络化管理，贯彻落实控货管理和第三方监管，实现多样化、全流程的风险管控。

第四，合理保障核心企业在供应链金融中的权利和义务。供应链金融模式可以通过核心企业对风控压力的分散和转移实现链上企业融资压力的减轻，以商业银行为主的金融机构应打破核心企业兜底的传统思维，将单一风险管理转为链式风险管理，将主观违约与被动违约区别对待，正确划分追偿次序，缓解核心企业担保压力。

【参考文献】

【1】Wright J F.Accounting：Inventory-based lending[J].Commercial Lending Review，1988，4（3）：97-99.

【2】William Atkinson. Supply Chain Finance：The Next Big Opportunity[J]. Supply Chain Management Review，2008，4（4）：57-60.

【3】Randall.W.S.and M.Theodore Farris.Supply Chain Financing：Using Cash-to-cash Variables to Strengthen the Supply Chain[J].International Journal of Phsysical Distribution & Logisties Management，2009，39（8）：669-689.

【4】Lamoureux J F， Evans T A. Supply Chain Finance： A New Means to Support the Competitiveness and Resilience of Global Value Chains[J]. SSRN Electronic Journal， 2011.

【5】熊熊，馬佳，赵文杰，等.供应链金融模式下的信用风险评价[J].南开管理评论，2009，12（04）：92-98+106.

【6】郑小京，郑湛，徐绪松.供应链风险管理研究综述——风险控制[J].技术经济，2013，32（08）：118-124.

【7】郑小京，郑湛，徐绪松.供应链风险管理研究综述——风险评估[J].技术经济，2013，32（07）：123-130.

【8】徐绪松，曾学工，郑小京.供应链风险管理研究综述——风险识别[J].技术经济，2013，32（05）：78-86+120.

【9】范方志，苏国强，王晓彦.供应链金融模式下中小企业信用风险评价及其风险管理研究[J].中央财经大学学报，2017（12）：34-43.

【10】魏源.核心企业资信状况与供应链金融体系发展的关系——基于Logistic和Tobit回归模型的实证研究[J].中国市场，2017（18）：181-183+206.

【11】刘兢轶，王彧婧，王静思.供应链金融模式下中小企业信用风险评价体系构建[J].金融发展研究，2019（11）：63-67.

【12】张晓莉.供应链金融风险研究综述[J].商业经济，2020（12）：161-163.