供應鏈金融風險評價指標體系構建與實證分析—— 基於江蘇省的調研

摘要：作為一種金融創新服務，供應鏈金融已經成為解決中小企業融資難題的重要途徑。如何有效管理供應鏈金融風險，是拓寬中小企業融資渠道和推進銀行供應鏈金融業務的現實要求與緊迫任務。本文基於風險綜合管理的思路，建立供應鏈金融風險評估指標體系，運用 CRITIC 賦權法和灰色關聯分析法對江蘇省六個銀行的供應鏈金融業務進行風險評估，並提出供應鏈金融可持續發展的對策建議。

關鍵詞：供應鏈金融； CRITIC 賦權法；灰色關聯分析法

引言

經濟新常態下，中小企業作為創新經濟的主要載體逐漸成為新的增長點，其 GDP 的貢獻率達到 60%以上。但是中小企業規模小、沒有可抵押資產等特點使其信用評級普遍偏低，很難獲得銀行貸款 [1] 。目前，經濟下行產生的「融資沉澱效應」和「擠出效應」進一步增加中小企業資金斷裂的可能性，加劇了中小企業的破產風險[2] 。為了破解中小企業融資困境，商業銀行積極開展供應鏈金融（SCF ）業務，基於供應鏈鏈條中的真實交易和擔保關係進行貸款授信。不同於傳統貸款只關注貸款企業的信用評級，供應鏈金融中銀行將整條供應鏈納入貸款的考慮範圍，與信用評級較高的核心企業共同分擔中小企業的融資風險。這種新的授信模式分割了授信風險和主體風險，大大增加了銀行對中小企業的貸款意願。供應鏈金融創新誕生以來，已經在我國中小企業融資中發揮了巨大的作用，但同時也應該看到，銀行貸款業務中供應鏈金融佔比仍然不大。供應鏈金融涉及的參與主體較多，風險來源更為複雜，這些都成為銀行開展供應鏈金融業務的障礙。鑒於此種困境，本文基於風險綜合管理的思路，試圖構建一個風險評估模型，對供應鏈金融風險進行全面的揭示、抵禦和預防。

1 文獻綜述

在供應鏈生產模式的背景下，國外部分銀行為了真實準確地了解融資企業的生產運營和現金流狀況，最先在供應鏈上開展了信貸整合業務。F.John Mathis 等人研究發現，將金融嵌入供應鏈交易可以提高融資效率，從而為供應鏈金融的迅速崛起提供了理論支持[3] 。Siskin 是國外較早關注供應鏈金融風險的學者，他提出可以採用與專業第三方機構合作的監督方式，以降低供應鏈下游經銷商的風險 [4] 。對於供應鏈金融風險管理的研究，部分學者認為應該注重風險的過程式控制制，從融資過程風險、信息技術風險、人力資源風險、環境風險和基本結構風險等五個方面進行融資風險分析，構建供應鏈金融風險模型[5] 。國內對供應鏈金融的研究起步較晚，任文超第一次提出了物資銀行的概念，並將動產質押引入銀行的貸款擔保體系 [6] 。隨後，馮耕中、羅齊和楊紹輝分別對庫存商品、融通倉和應收賬款三種擔保下的供應鏈金融模式進行了初步探討 [7]-[9] 。深圳銀行正式推出供應鏈金融業務以後，國內文獻關於供應鏈金融風險的研究開始增多。學者們通過分析供應鏈金融的信用風險、市場風險、運營操作風險和法律風險等各種潛在風險，認識到風險管理是供應鏈金融成功的關鍵 [10] 。在供應鏈金融風險的定性研究方面，早期學者主要根據不同的供應鏈金融模式進行風險描述並給出相關的風險控制建議 [11] 。在供應鏈金融風險管理的量化分析方面，學者們採用的分析方法較多，主要包括 Logistic 模型、多級模糊評價法及層次分析法（AHP ）[12-14] 。此外，還有運用樸素貝葉斯技術和最小二乘支持向量機原理（LSSVM ）對供應鏈金融風險進行預測 [15-16] 。

綜上分析，作為一種新的授信方式，供應鏈金融風險綜合評價方面的研究仍不夠深入，特別是對其風險評價指標的測度方面還過度依賴於專家的主觀判斷。本文基於供應鏈金融風險財務指標數據，綜合運用 CRITIC 和灰色關聯分析兩種客觀評價方法，按照風險全面管理的要求，構建供應鏈金融風險評估模型，為提升供應鏈金融風險防控水平提供技術支撐。

2 指標體系

與研究方法與傳統融資模式下的企業金融風險相比，供應鏈金融風險具有較強的複雜性，傳染性和共振性特徵。①風險複雜性。傳統信貸業模式下，銀行僅僅評估融資主體的信用風險，金融風險也主要集中於單一的融資主體。而在供應鏈金融的貸款決策中，銀行進行風險評估的對象是一個包含融資企業、核心企業與第三方物流企業等在內的動態系統。評估對象的多元化使得銀行面臨的不確定因素增多，供應鏈金融風險具有較強的複雜性。②風險傳染性。供應鏈上各個實體之間通過物流、資金流、信息流等渠道相互關聯，一家企業出現的問題會很快傳染給整條供應鏈上其它企業。因此，銀行在進行供應鏈金融風險評估之前應該全面掌握風險的傳導渠道。③風險共振性。基於供應鏈金融的複雜性和傳染性，一個企業的風險將沿著供應鏈鏈條傳導，並可能觸發整條供應鏈物流、資金流和信息流風險的產生與放大，從而給供應鏈融資業務中各方參與者帶來巨大損失和破壞。供應鏈金融風險的以上三大特性要求建立其風險評估模型時綜合考慮各個節點的風險因素。

2.1 指標體系構建

供應鏈金融風險評估體系的指標選取更加關注供應鏈金融整體風險的揭示、抵禦和預防。因此，本文基於供應鏈金融企業的財務指標，考慮數據的可獲性，並遵循全面性、層次性和可操作性的原則，結合供應鏈金融風險三大特性，建立供應鏈金融風險評估指標體系，如圖 1 所示。

一是融資企業的信用風險。供應鏈融資業務中，銀行雖然通過交易結構設計將授信風險與主體信用分割，但融資主體的信用風險仍然應該是風險評估時不可忽視的一部分。結合傳統信貸模式，本文通過總資產增長率、銷售收入增長率和凈利潤增長率三個指標反映融資企業的償債能力、發展前景和盈利能力，綜合分析融資企業的信用狀況。供應鏈金融業務中，融資企業的經營狀況仍是銀行風險評估的重要內容。二是核心企業的信用風險。

供應鏈金融創新之處在於引入核心企業與銀行一起分擔融資企業風險。核心企業在對上下游融資企業進行擔保的同時，其運營狀況也直接決定了供應鏈金融的風險大小。本文通過存貨周轉率、應收賬款周轉率、主營業務凈利潤率、凈資產收益率和流動比率五個指標來反映核心企業資質。資信狀況好的核心企業能有效降低供應鏈金融風險水平。三是供應鏈運營風險。本文從合作年限和履約率兩個方面考察供應鏈貸款模式的穩定性，融資企業與核心企業合作時間越長、關係越密切，供應鏈金融風險就會越小。

2.2 綜合評價模型介紹

CRITIC 權重法能綜合衡量指標變異大小對權重的影響和各指標間的衝突性，得到的指標權數更為客觀科學。因此，採用 CRITIC 賦權法對供應鏈金融風險評估體系的指標數據進行賦權具有客觀性和合理性。

首先，本文建立一個包含 n 個評價指標， m 個項目的評價矩陣 A=a ij （i=1， 2，…，m； j=1， 2，…， n ），並採用極差標準化對 A 中數據進行標準化處理。其次，使用公式ni=1Σ （1-r ij ）量化第 j 個指標與其它指標的衝突性，其中 r ij 為評價指標 i 和 j 之間的相關係數。第 j 個評價指標所包含的全部信息量用 C j 表示， C j =s jni=1Σ（1-r ij ），其中 s j 表示第 j 個指標的標準差，用來衡量指標的異化程度。最後，結合公式 W j =C j /nj=1Σ C j ，得到第 j 個指標的客觀權重 W j 。GRAP 分析法主要適用於「小樣本，貧信息」不確定性問題，對樣本數量多少以及樣本是否服從某種概率分布沒有要求，而且計算相對簡便。鑒於構建的風險評估指標數據存在小樣本缺陷的特點，本文首先選取風險評價指標的最優值作為參考序列，然後採用初值化方法對參考序列和樣本的指標序列進行數據處理，達到消除量綱的目的。接著，運用灰色關聯繫數公式計算第 i 個比較數列與參考數列的關聯繫數ξ i 。最後，利用公式 R=nj=1Σ W j ξ i 得到第 i 個評價對象指標與參考數列的灰色關聯度。灰色關聯繫數公式如式（1）所示，其中 a 0j 和 a ij 分別表示初值化後參考序列和樣本序列的第j 項指標。

綜上分析，一方面建立供應鏈金融風險評估模型需要構建一個能夠全面揭示供應鏈金融風險的指標體系；另一方面，通過 CRITIC 法得到指標權重，確定銀行對供應鏈金融信貸風險的重點關注指標，並利用灰色關聯分析法確定灰色關聯繫數，得到灰色關聯度。通過比較灰色關聯度，以確定融資風險較大的供應鏈，並進行重點監控。

3 實證研究

作為我國經濟改革的中堅力量，江蘇省各地普遍實行產業集群化發展模式，企業發展逐步實現從內部縱向一體化轉向產業鏈的深度合作。產業鏈化模式給江蘇省的供應鏈金融發展帶來了機遇，目前江蘇省的各大金融機構均開展了供應鏈金融業務，融資模式創新和融資業務規模明顯領先於全國其他地區。因此，本文以江蘇省為例，進行供應鏈金融風險評估的實證研究，具有一定代表性和普適性。2015 年 1 月至 12 月，本課題組成員對江蘇省內六個銀行供應鏈金融業務的實際狀況進行了系統考察，重點針對供應鏈中融資企業信用風險、核心企業信用風險和供應鏈運營風險的指標數據進行收集整理，並通過實地調研對財務數據進行了複核，以確保指標數據的真實性和有效性。運用 CRITIC 賦權法，對江蘇省內六個銀行（S1-S6）的供應鏈金融指標原始數據進行極差化處理，結果如表1 所示。

表 2 所述供應鏈金融風險評估的指標體系中除了合作年限（C9 ）指標，其他指標單位均為百分比。極差化後的數據能夠有效消除 C9 指標單位對賦權造成的影響，保證權重的有效性。本文運用標準化後的數據量化每個指標的異化程度及與其他指標衝突性的大小，最終可以得到評價指標的權重如表 2 所示。

從 CRITIC 賦權法的求解結果來看，應收賬款周轉率（C5）的權重最高，佔比16.58%。因此，銀行在開展供應鏈金融貸款業務時，應重點關注核心企業應收賬款周轉率指標。應收賬款周轉率高，不僅說明核心企業的資金充足，一定程度上也反映出供應鏈下游企業的經營狀況較好。而且較快的資金流動能夠保證核心企業的擔保能力，降低供應鏈金融風險。在融資企業的相關指標中，總資產增長率指標佔比最高。這說明較大的資產規模能增加融資企業抵抗風險的能力，降低銀行的信貸風險。因此銀行評估風險時應該對總資產增長率高的中小企業給予較高的信用評價。在整條供應鏈的營運方面，合同履約率佔比較高，達到 13.14%。履約率越高，融資企業和核心企業之間的供應鏈越穩定，供應鏈金融業務持續發展的可能性就越高。

本文選取江蘇省六個銀行供應鏈金融業務中各風險評估指標的最佳值作為參考數列，其他實際指標值構成比較數列。採用灰色關聯分析法時，為了消除量綱，需對參考序列和比較序列指標進行初值化處理，結果如表 3 所示。

結合 CRITIC 賦權法求得的各指標權重，計算各供應鏈金融風險的灰色關聯度 R= （0.7654， 0.8696， 0.6971， 0.8214，0.6835， 0.5960 ）。比較六個銀行的灰色關聯度可以看到，銀行 S6 的供應鏈金融風險控制最差，應當對其供應鏈金融業務進行及時治理，從而避免風險惡化，有效維護供應鏈金融業務的可持續性。從標準化後的數據可以看出，銀行S6 的供應鏈中融資企業的狀況最差，總資產增長率（C1 ），銷售收入增長率（C2 ），凈利潤增長率（C3 ）均為六個銀行供應鏈金融業務中的最低水平。但鑒於融資企業的履約率很高，銀行 S6 可以要求核心企業增加信用擔保，分擔更多信貸風險。銀行 S2 的綜合關聯度為 0.8697，供應鏈金融風險最低。從表 3 可以看出，銀行 S2 各項指標值初值化後均達到 70%以上，因此綜合衡量不難得到銀行 S2 的供應鏈上，融資企業和核心企業的還貸能力和供應鏈運營的穩定性相對最高。另外，銀行 S4 的綜合關聯度也達到 0.8214的較高水平，但是其銷售收入增長率（C2 ）、凈利潤增長率（C3 ）和存貨周轉率（C4 ）均在 50%以下，說明在計算灰色關聯度時，這三個指標影響較小。

綜上分析可以發現，基於 CRITIC 賦權法與灰色關聯分析法的供應鏈金融風險評估體系構建，能發揮風險防控的功能，不僅可以對供應鏈金融風險進行全面揭示，還能得到銀行信貸管理中的重點關注指標，並通過灰色關聯分析可以篩選出需要進行重點治理的供應鏈，從而能有效降低供應鏈金融風險的監管成本。

4 結論與建議

本文綜合運用 CRITIC 與 GRAP 分析法，對供應鏈金融風險進行研究，克服了一些評價方法沒有統一標準的問題，減少了決策或評價的主觀隨意性，使得評價結果更能客觀、準確地反映供應鏈金融綜合風險的真實水平，為供應鏈金融風險防控提供了依據。基於本文對江蘇省供應鏈金融風險的實證研究，提出供應鏈金融風險防控的對策建議：

一方面，加強核心企業應收賬款周轉率的監管，注重供應鏈運營風險。實證研究部分運用CRITIC 權重法得出，應收帳款周轉率的權重最高。因此，銀行在進行供應鏈金融風險評估時應該重點監督核心企業的應收賬款周轉率，對潛在風險進行及時治理，從而將供應鏈金融風險控制在較低水平。同時，供應鏈營運能力評價的兩個二級指標權數分別為 0.1121 和 0.1314，在權重排序中分別位於第四位和第二位。因此，供應鏈的運營狀況是供應鏈金融風險評估模型中的重要影響因素，銀行管理供應鏈金融風險時不能僅僅評估核心企業和融資企業的信用風險指標，還應對合作年限和履約率進行有效監控。

另一方面，建立完善的信息共享平台。數據信息完善是構建供應鏈金融風險評估模型的根本。目前，我國供應鏈金融的信息平台建設還不夠完善，在進行風險防控時，企業信用數據的缺乏將是銀行進行供應鏈金融風險評估時遇到的最大障礙因素。因此，供應鏈上的各相關主體必須切實做好企業財務信息、交易信息的收集、整理和存儲，建立全面的基礎資料庫。此外，應加強供應鏈金融風險管理專業人才的培養。供應鏈金融風險評估是一項跨行業、跨學科的高新技術工作。專業的供應鏈金融風險評估人才能夠充分考慮行業、

地區等因素，靈活把控供應鏈金融風險指標因素，以通過風險評估模型達到最優的風險防控效果，保證供應鏈金融業務的可持續發展。