供应链金融参与主体违约风险解析与传导度量研究

【摘" 要】论文对违约风险传导进行解析，并建立基于传热学傅里叶定律的供应链金融参与主体违约风险传导模型。通过MATLAB软件模拟和分析风险传导效应及其影响因素，研究发现，一旦违约风险发生，其传导范围取决于时间、路径长度和风险传导系数。此外，非稳态下的违约风险传导呈现出一定的周期性。供应链金融主体的违约会导致其他节点企业的违约风险概率的增加，且主体间战略关系强度和企业间业务量规模与风险传导概率呈正比，而个体内控能力和主体供应链地位与风险传导概率呈反比。

【关键词】违约风险；傅里叶定律；风险传导

【中图分类号】F832.5" " 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069（2024）06-0039-03

1 引言

供应链金融波及供应链中企业的方方面面。利益相关主体的增加、金融借贷的多样化，均对供应链金融的管理造成了严重影响。而且供应链金融有效整合了物流、资金流和信息流，一旦风险在某个主体上爆发，就会在供应链内进行风险传导。因此，供应链金融违约风险的解析和传导受到学界和产业界的关注。学术界对供应链金融风险的研究主要集中在信用风险、交易风险和操作风险，且多是运用博弈理论，小世界网络和SIR模型等对供应链金融风险进行研究，而这些违约风险传导的研究并未形成统一的标准。因此，本文尝试引入传热学中的傅里叶定律，来构建供应链金融参与主体违约风险传导模型。这样做可以丰富现有的风险传导研究，并更准确地描述风险传导机理以及探究影响风险传导的影响因素。

2 传热学视角的供应链金融参与主体违约风险解析

针对供应链金融，委托代理双方的信息不对称、供应链金融业务的不稳定性、非真实的交易、质押物贬值与变现风险等原因都可能导致违约风险的产生及传导。在此情况下，风险源可能是中小企业、核心企业、商业银行或第三方物流中的任一方。风险传导会在风险源处发生，当节点企业自身所能承受风险能力不能抵御风险时，风险传导在供应链中爆发。风险源会借助载体使得违约风险传导至接收者。在传热学中，物体的热量会从高温物体传导至低温物体，类似地，在供应链金融中，风险也会从高风险环节传导到其他节点企业。基于这种类比，本文运用传热学理论，构建一维供应链金融参与主体违约风险传导模型。研究稳态和非稳态下的风险传导过程与机理，并计算了风险传导量。

3 基于傅里叶定律的供应链金融参与主体违约风险传导模型

3.1 傅里叶定律

傅里叶定律指出，一定时间内，物体的导热热量？准与它的温度变化率dt及接触面积A成正比。导热热量公式为：

热传导的产生需具备的条件有：①温度差的存在。物体的热量总是从温度高的一方传递到温度低的一方。②物体的导热率。导热率越大意味着物体传递热量的能力越强。③接触面积。物体间接触面积越大，则热传导速度越快。

而供应链金融参与主体违约风险传导也需要满足一定的条件：①风险源和接收者。风险源和接收者均可能是核心企业、中小企业、商业银行、第三方物流等。②传导载体和传导路径。风险传导需借助载体，如现金流、抵押、信息、担保等载体进行传递，风险传导路径为供应链金融参与主体间的业务往来。③风险传导的影响因素。风险传导的最终效果与主体间战略关系强度、企业间业务量规模、个体内控能力和主体供应链地位等因素有关。供应链金融风险传导的特点与傅里叶定律中热传递的特点类似，把傅里叶定律应用于违约风险传导的研究是合适的。

3.2 供应链金融参与主体违约风险传导模型

3.2.1 变量设定

本研究设定主体间战略关系强度、企业间业务量规模、个体内控能力、主体供应链地位等因素在一定程度上对违约风险的传导起作用。

主体间的战略关系强度指的是企业与供应链中其他企业之间的联系程度。当供应链中的主体之间在合作方面有高度的互动和密切的合作时，战略关系的强度通常会更高。企业间业务量规模指企业业务量总价值占关联企业总资产的比重，用于衡量企业规模和业务活动的重要性。较高的业务量规模比重表明，企业的业务活动对整体供应链金融贡献较大。内控能力的观察值为企业过去一段时间内发生的内控缺陷和违规事件的数量总和，数量越大，说明企业内控能力越弱。企业应具备有效的内部控制能力，通过内控，企业可以对业务活动进行独立的评估和监测，确保合规性和准确性。主体供应链地位是在供应链中，主体企业占用业务关联企业的资金除以流动负债后得到占资比例。较高的供应链占资比例意味着企业对供应链中的资金流动有更大的控制权，可以在一定程度上影响供应链中其他企业的经营和决策。

3.2.2 模型假设

传热学中，稳态是指系统中物体的温度是独立的，不随时间的变化而发生改变，非稳态是指物体的温度随时间发生变化。基于此，本研究设定两种不同类型的风险传导：①一维稳态供应链风险传导过程是指只有一个风险源的风险传导，且风险不随时间变化而发生改变；②一维非稳态供应链风险传导过程是指只有一个风险源的风险传导，且风险随时间变化而发生改变。另外，本研究设定主体间战略关系强度、企业间业务量规模、个体内控能力、主体供应链地位等因素在一定程度上对违约风险的传导起作用。针对研究目标有如下假设：

假设1：在供应链内部，风险源只有一个，且根据不同节点企业与风险源的交易往来的密切程度，不同节点企业的风险传导量不同。

假设2：引入“路径长度d”概念，定义为：节点企业之间关系越密切，路径长度越短。节点企业之间没有联系，定义路径长度为∞。

3.2.3 模型构建

4 仿真分析

应用MATLAB软件对上述模型进行仿真分析。针对一维稳态的风险传导，针对风险传导系数进行设定，由于战略关系强度、业务量规模、内控能力及主体供应链地位，均可以由确定的供应链中得到，为更进一步理解风险传导的过程，本论文把风险传导系数设置成0.02、3、14、60、1 000这5个数值，这些参数值被作为初值代入违约风险传导模型，仿真结果如下。

图1为一维稳态情况下的违约风险概率对比，总体而言，随着路径长度的增加，风险传导量在下降，也就是说节点企业与风险源企业的业务越不密切，获得的风险传导量越小。同时对于传导系数D的研究，D的取值之间存在较大的差距，目的是更好地凸显风险传导系数的影响。可以看出，在相同的路径长度下，风险传导系数越大，节点企业获得的风险概率越大，也就是风险传导量越大。

图2为非稳态下供应链金融违约风险概率变化，从图2中可以看出风险传导是个周期性变化的过程，风险传导量为负值，只是说明风险传导方向与风险源企业风险量下降方向相反。同时，当风险传导发生后，在相同的时间内，节点企业与风险源企业的路径长度d越短，受到的风险传导量越大，d值越长，受到的风险传导量越小。同样，在路径长度一定的情况下，风险传导随时间t呈现出周期性传导现象。

图3是关于风险传导系数D的研究。当个体内控能力和主体供应链地位保持不变时，随着主体间战略关系强度和业务量规模的增加，风险传导概率也在增加（见图3a）。反之，当主体间战略关系强度和业务量规模不变时，随着个体内控能力和主体供应链地位的增加，风险传导概率趋向减少（见图3b）。图3c显示风险传导概率随上述4个变量变化的情况。当供应链中各节点企业关系密切，交易业务量规模增加时，也意味着节点企业间的战略关系加强。在此，为防止或降低供应链金融参与主体违约风险的传导，供应链内各节点企业应该加强企业内控力的建设，以更积极的态度进行企业经营和生产，加大对上下游企业的业务贸易，保持自身企业处于良性运营状态。

5 结论

本研究对供应链金融主体违约风险进行刻画，运用传热学傅里叶定律构建了供应链金融主体违约风险传导模型，并通过数据仿真模拟稳态和非稳态下违约风险的传导效应。研究发现，违约风险一旦发生，其波及范围会因时间、路径长度和风险传导系数的不同而传导至节点企业，且非稳态下的违约风险传导具有一定的周期性。供应链金融主体的违约会导致其他节点企业的违约概率增加。由主体间战略关系强度、业务量规模、个体内控能力和主体供应链地位构成的传导系数均会影响到风险传导概率，且主体间战略关系强度和业务量规模与风险传导概率呈正比，个体内控能力和主体供应链地位与风险传导概率呈反比。

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