供應(yīng)鏈金融下企業(yè)信用風(fēng)險指標(biāo)淺析

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摘要：本文以2014-2018年中國深交所中小企業(yè)板的940家設(shè)備制造商樣本為主要研究對象，在全面考察全鏈條面臨的整體風(fēng)險后，構(gòu)建了供應(yīng)鏈融資與中小企業(yè)信用風(fēng)險評估SEALECTION指標(biāo)，分為申請人資質(zhì)、交易對手資質(zhì)、融資中資產(chǎn)和供應(yīng)鏈運營四個標(biāo)準(zhǔn)維度，應(yīng)收賬款特征和業(yè)績等14個二級指標(biāo)，信用評級特征和擔(dān)保條件等127個三級指標(biāo)。按照去除冗余信息的基本思路，采用偏相關(guān)-方差分析的首次篩選進行研究，剔除了64個因現(xiàn)代信息科技冗余而對企業(yè)違約狀態(tài)影響不大的指標(biāo)?；诖箫L(fēng)險管理因素識別對整個金融企業(yè)的最優(yōu)原則，通過發(fā)達且逐步完善的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，選擇識別企業(yè)違約能力強的指標(biāo)組。最后，構(gòu)建了供應(yīng)鏈金融下中小民營企業(yè)社會信用環(huán)境風(fēng)險評估指標(biāo)體系，涵蓋48個指標(biāo)體系，顯著區(qū)分風(fēng)險因素。實驗結(jié)果表明，本文建立的指標(biāo)組遵循金融界廣泛認可的“5C原則”，商業(yè)銀行社會信用風(fēng)險管理因子的計算準(zhǔn)確率高達90.53%，判斷效果顯著。

關(guān)鍵詞：供應(yīng)鏈金融；中小企業(yè)；信用風(fēng)險指標(biāo)；體系構(gòu)建

近年來，中小企業(yè)的國民經(jīng)濟已成為社會主義國民經(jīng)濟蓬勃發(fā)展不可或缺的重要組成部分，是政府?dāng)U大就業(yè)機會、改善民生、鼓勵創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的主要動力。另一方面，銀行由于資本規(guī)模小、規(guī)模小、投資風(fēng)險高、抵押物量少、信用等級低，普遍受到資本不足的約束。解決銀行融資難問題，對于大力發(fā)展社會主義國民經(jīng)濟，促進社會主義市場經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義[1]。

一、供應(yīng)鏈金融下中小企業(yè)信用風(fēng)險指標(biāo)體系研究綜述

信用風(fēng)險評價指標(biāo)體系一直是學(xué)術(shù)界和金融界關(guān)注的焦點?，F(xiàn)有研究主要有三種類型：首先，根據(jù)各種原因，建立了供應(yīng)鏈融資環(huán)境下的銀行信用風(fēng)險評價指標(biāo)。供應(yīng)鏈環(huán)境下，銀行信用評價的內(nèi)涵更加豐富，其核心企業(yè)資質(zhì)是主要原因之一。朱建民等人運用項目集成思維的方法，創(chuàng)造性地提出了生產(chǎn)力、工業(yè)控制、工業(yè)生態(tài)環(huán)境、工業(yè)競爭力和工業(yè)依存度的“五要素模型”評價體系。王宗潤還提供了由供應(yīng)商、生產(chǎn)商和銀行組成的供應(yīng)鏈金融體系。Wuttke等人和Agarwal等人認為買方會對供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)產(chǎn)生影響[2]。王潤等人的研究表明，在傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈融資模式下，銀行可以通過核心企業(yè)信貸改善信用狀況[3]。其次，基于不同角度，建立供應(yīng)鏈融資環(huán)境下中小企業(yè)信用風(fēng)險評價指標(biāo)。不同于傳統(tǒng)的信用評級，在供應(yīng)鏈金融環(huán)境下，從不同角度建立信用風(fēng)險評估體系，為中小企業(yè)信用評級提供了新思路。胡海清等人從供應(yīng)商的角度提出了涵蓋核心公司信用狀況和供應(yīng)商相關(guān)狀況的信用風(fēng)險評估模型[4]。趙等從多個理論角度提出了包括應(yīng)稅銷售收入和繳納增值稅頻次在內(nèi)的中小企業(yè)信用評價指標(biāo)體系[5]。陳小紅等人從中小企業(yè)融資難的角度出發(fā)，建立了基于主客觀因素的評價指標(biāo)體系[6]。鄧愛民等人從第三方物流的角度建立指標(biāo)體系，分析供應(yīng)鏈金融環(huán)境下企業(yè)的信用能力和競爭力[7]。Wetzel等人基于傳統(tǒng)的單一公司視角，討論了供應(yīng)鏈中有限的財務(wù)資源如何影響公司的營運資本水平。蒙彬等人基于5C原則建立了小型建筑企業(yè)信用評價指標(biāo)體系。三是信用風(fēng)險指標(biāo)篩選方法的研究。信用指標(biāo)可能存在信息內(nèi)容重復(fù)、信息不具有代表性等諸多問題。因此，采用指標(biāo)篩選技術(shù)模式，選擇供應(yīng)鏈融資模式的金融機構(gòu)信用風(fēng)險評估體系至關(guān)重要。Oreski等人利用遺傳算法篩選出違約區(qū)分度最大的信用評價指標(biāo)。但耿等采用了單因素方差分析的方法，選擇了對客戶財務(wù)風(fēng)險影響最大的指標(biāo)。馬爾多納多等人采用順序向后搜索的方法選擇信用風(fēng)險評價指標(biāo)。張等計算了抵押貸款定價與種族之間的Pearson相關(guān)系數(shù)，根據(jù)相關(guān)系數(shù)對指標(biāo)進行排序，并逐一選取指標(biāo)。Fallahpour等人使用順序向前搜索算法來篩選信用評級指標(biāo)。目前，供應(yīng)鏈融資信用風(fēng)險的研究取得了一定的進展，但仍有兩個方面有待完善：一是現(xiàn)有的評價指標(biāo)體系不能反映整個供應(yīng)鏈的綜合特征。供應(yīng)鏈和金融業(yè)務(wù)在中國發(fā)展的機會并不長，因此相關(guān)數(shù)據(jù)的收集非常困難?，F(xiàn)有的研究多從企業(yè)自身來評價企業(yè)的信用風(fēng)險，而很少涉及供應(yīng)鏈中對信用風(fēng)險有影響的其他因素。一些學(xué)者通常只是為了方便實證研究而選擇定量指標(biāo)，而忽略了定性指標(biāo)的選擇。這導(dǎo)致供應(yīng)鏈金融下的信用風(fēng)險評估指標(biāo)體系無法完全覆蓋整個供應(yīng)鏈面臨的違約風(fēng)險。二是現(xiàn)有指標(biāo)體系沒有考慮整體指標(biāo)體系與風(fēng)險狀態(tài)識別的關(guān)系。現(xiàn)有的指標(biāo)體系大多不能有效區(qū)分企業(yè)的風(fēng)險狀況。盡管有幾篇文章提到了指標(biāo)識別違約的能力，但它們往往側(cè)重于單個指標(biāo)的選擇，而沒有考慮識別違約的整體能力。事實上，單一指標(biāo)對違約的歧視性較強，指標(biāo)體系整體對違約的歧視性不一定強?；诖?，本文擬以供應(yīng)鏈融資環(huán)境下940家ipo上市中小企業(yè)樣本為主要研究對象，歷時五年。綜合考慮供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)中核心公司的盈利能力、銀行與核心銀行的相互交易程度、供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)面臨的外部環(huán)境變化等因素后，根據(jù)中國國內(nèi)權(quán)威機構(gòu)對高頻指標(biāo)的研究總結(jié)和國際經(jīng)典論文。在中小企業(yè)信用風(fēng)險評價的選擇指標(biāo)體系下，建立了包括申請人資質(zhì)、交易對手資質(zhì)、融資項下資產(chǎn)及供應(yīng)鏈運營、應(yīng)收賬款特征、交易績效等14個子指標(biāo)、信用評級、擔(dān)保比例等127個三級供應(yīng)鏈融資指標(biāo)的4級評價標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)去除冗余信息的基本思想，首次選用了偏相關(guān)均方誤差分析法。剔除了64個信息冗余、對實際違約影響不大的指標(biāo)?；谡w風(fēng)險因素識別的優(yōu)化機制，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評估指標(biāo)組識別違約因素的能力，以對違約因素整體識別準(zhǔn)確率最高的指標(biāo)組作為主要篩選標(biāo)準(zhǔn)，逐一剔除對整體違規(guī)識別能力有負面影響的指標(biāo)，從而選出違規(guī)識別能力最高的指標(biāo)組，從而改善目前指標(biāo)組在篩選指標(biāo)體系時忽略了違約因素識別能力的缺點。最終形成供應(yīng)鏈金融下中小企業(yè)社會信用風(fēng)險分類評價指標(biāo)的評價體系，涵蓋48項指標(biāo)，對綜合因素風(fēng)險進行顯著區(qū)分，原理如圖1所示。

二、供應(yīng)鏈金融模式下中小企業(yè)信用風(fēng)險評價模型的數(shù)據(jù)選擇與實證檢驗

（一）研究樣本

本文的主要研究對象是中小企業(yè)?？紤]到供應(yīng)鏈金融服務(wù)的發(fā)展趨勢和數(shù)據(jù)不足的影響，2018年12月31日前制造業(yè)中小企業(yè)的所有數(shù)據(jù)均從萬達數(shù)據(jù)庫中選取，ST和*ST企業(yè)中有57家公司被刪除。小部分數(shù)據(jù)來自東方財富網(wǎng)絡(luò)公司上市公司的財務(wù)報表和供應(yīng)鏈金融服務(wù)核心公司的官網(wǎng)。針對不同行業(yè)公司長期發(fā)展經(jīng)營評價標(biāo)準(zhǔn)定義模糊的問題，通過自身企業(yè)的年度財務(wù)報表和與企業(yè)發(fā)展相關(guān)的歷史信息進行了相關(guān)研究狀況的數(shù)據(jù)分析。根據(jù)盧躍進教授等（2003）的根據(jù)評價等級數(shù)判斷心理影響因素的研究理論，他們對上述評價指標(biāo)進行了四級評價，分別給出了10、7、4、0分。

（二）變量的選取與描述性統(tǒng)計

本文選取反映一家公司生產(chǎn)經(jīng)營控制能力、盈利能力、償債能力、經(jīng)營實力和核心公司社會誠信等22項指標(biāo)，對銀行供應(yīng)鏈金融機構(gòu)信用風(fēng)險進行教學(xué)評價。運用因子分析進行降維，建立Logit模型研究我國供應(yīng)鏈金融商業(yè)銀行信用風(fēng)險評估體系。主營業(yè)務(wù)成本收入增長率與凈利潤增長率的標(biāo)準(zhǔn)差很大，尤其是主營業(yè)務(wù)利潤收入增長率的標(biāo)準(zhǔn)差超過727.873，說明制造業(yè)中小民營企業(yè)的經(jīng)濟發(fā)展能力差距影響較大，發(fā)展過程中存在發(fā)展不平衡的情況。但現(xiàn)金到期比率的標(biāo)準(zhǔn)差為394.745，說明中小企業(yè)現(xiàn)金到期比率各階段差異較大，部分公司還款能力相對較弱。樣本公司的平均離職率和快速增長率分別為1.827和1.416，均已達到相對健康的水平。凈利潤平均增長率為負，說明制造業(yè)中小企業(yè)的利潤和增長潛力正在減弱。

（三）實證檢驗

1．因子法市場分析

樣本企業(yè)的企業(yè)管理涉及22個指標(biāo)變量，涉及的指標(biāo)變量數(shù)量相當(dāng)大。如果之間的變量有很大的相似性，會計信息可能會重復(fù)，從而增加市場分析的復(fù)雜性。為了實現(xiàn)后續(xù)的數(shù)據(jù)分析，利用STATA軟件進行因子分析和降維。表1給出了旋轉(zhuǎn)影響因子分析方法的一般結(jié)論。保留了五個主要因素，解釋了80.45%的原始變量。模型中LR檢驗結(jié)果的卡方統(tǒng)計量為1844.75，P值為0.0000。這個模式很有意義。KM檢驗的取值范圍為0.7315，說明企業(yè)模型的建立是有意義的，適合我們選取不同的變量因素進行分析。通過最大方差法旋轉(zhuǎn)后，因子負荷矩陣（僅顯示因子負荷系數(shù)等于0.7的相關(guān)變量）如表1所示。反映盈利能力的變量，如營業(yè)毛利、銷售凈回報、負債凈回報和資產(chǎn)總回報也包含在F1中。反映償付能力的變量，如流動比率、速動比率和現(xiàn)金比率，也包含在F2中。比如反映企業(yè)管理能力的變量，比如存貨周轉(zhuǎn)率、流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、凈資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，都包含在反映核心行業(yè)信用狀況的F三個變量中。反映經(jīng)濟增長的變量，如收入增長率和凈資產(chǎn)增長率，包含在F5中。

2．Logit回歸分析法

利用Logit模型，以影響因素分析得到的五個主要因素為自變量，以中小制造企業(yè)信用風(fēng)險評價為解釋變量，發(fā)展了回歸分析方法。信用管理風(fēng)險統(tǒng)計是基于Wonder數(shù)據(jù)庫《中國制造業(yè)發(fā)展報告》中小民營企業(yè)的社會信用評級。評級為AA-或以下的設(shè)置為0，評級為AA或以上的設(shè)置為1。根據(jù)Logit返回的結(jié)果，刪除了F3和F5，回歸結(jié)論見表2。根據(jù)Logit模型，F(xiàn)1、F2和F4的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)分別為1.09、0.65和1.64?？梢园l(fā)現(xiàn)，這三個因素對商業(yè)銀行信用風(fēng)險的影響程度由強到弱依次為核心公司的信用狀況因素、盈利能力因素和償付能力因素，因素值越高，公司信用風(fēng)險評級越高。

3．實證結(jié)果檢驗與分析

進一步測試表明，Logit模型的敏感性、特異性和總體分類概率分別為91.67%、61.90%和80.70%。57家銀行根據(jù)Logit建模的性能概率與實際的壽命評估結(jié)果之間的比較。模型中正確分類的概率約為80.70%。一方面，WonderDatabase的開發(fā)信用評價體系與企業(yè)社會誠信和管理風(fēng)險分類評價體系可能存在一定差異；另一方面，供應(yīng)商的金融服務(wù)能力受到核心科技公司發(fā)展信用的影響，在一定程度上提升了銀行的投資信用，導(dǎo)致個別企業(yè)的預(yù)測業(yè)績概率遠高于生活的實際評價結(jié)果?？偟膩碚f，由于核心科技公司的信用狀況、中小企業(yè)的盈利能力和還款能力等關(guān)鍵因素的運用，我們希望利用Logit建模對傳統(tǒng)供應(yīng)鏈金融模式下的中小社會信用風(fēng)險做出合理的教學(xué)評價。

三、結(jié)束語

本文以WIND數(shù)據(jù)庫中的中小制造公司為樣本進行理論研究和實證分析，得到以下結(jié)果：首先，通過影響因素分析得出供應(yīng)鏈融資模式下影響銀行信用風(fēng)險的主要原因，分別提取出五個主要原因：盈利能力、運營能力、償債能力、經(jīng)濟增長率和核心公司的信用狀況。然后，利用Logit建模再次回歸檢驗，保留盈利能力因子、償債能力因子和核心公司信用狀況因子，它們對銀行信用風(fēng)險的影響為正。也就是說，營業(yè)收入利潤、凈資產(chǎn)收益率、凈利潤總額、資產(chǎn)收益率總額、產(chǎn)品銷售經(jīng)營凈收入、成本管理費等收入越高，中小民營企業(yè)社會誠信活動的風(fēng)險越低。但流動負債率、速動比率、現(xiàn)金比率和現(xiàn)金到期負債率越高，中小企業(yè)的發(fā)展信用環(huán)境風(fēng)險越低；然而，核心中小企業(yè)通過信用環(huán)境在同一企業(yè)供應(yīng)鏈環(huán)境中運營的程度越高，中小企業(yè)提供信用信息的風(fēng)險就越低。經(jīng)過實證分析，形成了供應(yīng)鏈融資模式下中小企業(yè)發(fā)展的信用風(fēng)險評估體系。

參考文獻：

[1]朱家瑩.供應(yīng)鏈金融視角下中小企業(yè)信用風(fēng)險指標(biāo)體系研究[D].昆明理工大學(xué),2021.

[2]吳沈娟.供應(yīng)鏈金融環(huán)境下中小企業(yè)信用風(fēng)險指標(biāo)權(quán)重設(shè)計[J].時代金融,2020(21):69+86.

[3]匡海波,杜浩,豐昊月.供應(yīng)鏈金融下中小企業(yè)信用風(fēng)險指標(biāo)體系構(gòu)建[J].科研管理,2020,41(04):209-219.

[4]韓琴.供應(yīng)鏈金融視角下的中小企業(yè)信用風(fēng)險評價指標(biāo)體系構(gòu)建[J].時代金融,2019(09):171-172.

[5]許貴義.供應(yīng)鏈金融下中小企業(yè)信用風(fēng)險評價指標(biāo)體系構(gòu)建研究[D].福建師范大學(xué),2016.

[6]景琦.供應(yīng)鏈金融模式下中小企業(yè)信用評價指標(biāo)體系研究[J].科技創(chuàng)業(yè)月刊,2015,28(14):48-50.

[7]夏立明,宗恒恒,孟麗.中小企業(yè)信用風(fēng)險評價指標(biāo)體系的構(gòu)建——基于供應(yīng)鏈金融視角的研究[J].金融論壇,2011,16(10):73-79.

作者:田問耕 單位:北京理工大學(xué)珠海學(xué)院