摘 要：近年來，供應(yīng)鏈金融快速發(fā)展，成為解決小企業(yè)融資難的有效方式。本文首先研究了在供應(yīng)鏈金融模式下的小企業(yè)信用風(fēng)險識別，提出了綜合行業(yè)、受信企業(yè)和核心企業(yè)等要素的評價體系，用主成分分析法和Logistic回歸方法建立了信用風(fēng)險識別模型，然后通過比較供應(yīng)鏈金融融資模式和傳統(tǒng)模式下的小企業(yè)守約概率，表明供應(yīng)鏈金融能改善小企業(yè)的信用狀況，最后從完善信貸數(shù)據(jù)庫、依行業(yè)屬性調(diào)整模型、加強模型檢驗等方面提出建議。

關(guān)鍵詞：供應(yīng)鏈金融；信用風(fēng)險；主成分分析法；Logistic模型

中圖分類號：F276 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-9031（2013）02-0020-05 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2013.02.05

近年來，不少銀行開始積極探索創(chuàng)新信貸服務(wù)，其中供應(yīng)鏈金融受到越來越多的關(guān)注。供應(yīng)鏈金融利用供應(yīng)鏈生產(chǎn)中的動產(chǎn)或權(quán)利作為擔(dān)保，將核心企業(yè)的良好信用延伸到供應(yīng)鏈上下游企業(yè)，解決小企業(yè)信用難以評價或信用不足的問題，進(jìn)而緩解小企業(yè)的融資壓力。對于商業(yè)銀行而言，供應(yīng)鏈金融使得風(fēng)險評價的側(cè)重點從對主體的評估轉(zhuǎn)向?qū)φ麄€供應(yīng)鏈的交易進(jìn)行評估，核心企業(yè)的資信和供應(yīng)鏈的整體信用狀況使小企業(yè)的信用等級獲得提升，這樣有利于眾多小企業(yè)進(jìn)入銀行的信貸服務(wù)范圍。供應(yīng)鏈金融在風(fēng)險控制技術(shù)上的金融創(chuàng)新使得銀行能站在供應(yīng)鏈全局的高度，為協(xié)調(diào)供應(yīng)鏈資金流、降低供應(yīng)鏈整體財務(wù)成本而提供系統(tǒng)性的金融解決方案。因其能夠有效地將銀行、核心企業(yè)及其上下游配套企業(yè)結(jié)合，實現(xiàn)金融資本與實業(yè)經(jīng)濟(jì)的高度契合，促成各方互利共贏，供應(yīng)鏈金融逐漸成為商業(yè)銀行業(yè)務(wù)新的重要增長點。

一、文獻(xiàn)回顧

在近年來的研究中，隨著小企業(yè)信貸數(shù)據(jù)獲得改善，國內(nèi)部分學(xué)者對小企業(yè)信用風(fēng)險進(jìn)行了實證研究。熊熊等人（2009）研究了在供應(yīng)鏈金融模式下的信用風(fēng)險評價體系，提出了考慮主體評級和債項評級的信用風(fēng)險評價體系，構(gòu)建了信用風(fēng)險評價模型，并據(jù)此進(jìn)行了實證研究。但該研究所取樣本并未明確界定于供應(yīng)鏈的企業(yè)，而且許多數(shù)據(jù)是隨機(jī)模擬而得，因此其擬合模型的準(zhǔn)確性有待提高[1]。胡海青等人（2011）運用支持向量機(jī)（SVM）建立信用風(fēng)險評估模型，研究了在供應(yīng)鏈金融模式下的信用風(fēng)險評估，提出了綜合考慮核心企業(yè)資信狀況及供應(yīng)鏈關(guān)系的信用風(fēng)險評估指標(biāo)體系，結(jié)果表明基于SVM的信用風(fēng)險評估體系具有優(yōu)越性[2]。在國內(nèi)的相關(guān)研究中，由于信用環(huán)境欠佳和數(shù)據(jù)積累不足等方面的原因，大部分屬于定性研究，度量模型和實證分析的研究成果較少，有的實證研究未契合實際，因此并不能很好地應(yīng)用于小企業(yè)信貸業(yè)務(wù)實踐。

二、供應(yīng)鏈金融模式下的小企業(yè)信用風(fēng)險識別指標(biāo)

在傳統(tǒng)信用風(fēng)險識別中，銀行主要從規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債情況、抵押物、擔(dān)保等方面對企業(yè)的信用風(fēng)險進(jìn)行審核。而小企業(yè)業(yè)務(wù)有其自身的特點，不宜用傳統(tǒng)信用風(fēng)險識別方法。根據(jù)中國銀監(jiān)會公布的《銀行開展小企業(yè)授信工作制度意見》（銀監(jiān)發(fā)[2007]53號），銀行應(yīng)建立和完善小企業(yè)客戶信用風(fēng)險評估體系，可依據(jù)企業(yè)經(jīng)營狀況、存續(xù)時間、償債能力、經(jīng)營者素質(zhì)、發(fā)展前景、資信狀況等指標(biāo)，制定小企業(yè)信用評分體系，突出對小企業(yè)業(yè)主或主要股東個人的信用，以及小企業(yè)所處市場環(huán)境和信用環(huán)境的評價。

相較于傳統(tǒng)方法更多地側(cè)重于對財務(wù)報表的靜態(tài)分析，供應(yīng)鏈金融模式下銀行弱化對企業(yè)自身的分析，更側(cè)重于對物流和資金流的分析，將企業(yè)置身于供應(yīng)鏈條中，這樣可以盡量規(guī)避小企業(yè)在信息披露和財務(wù)等方面存在的信息不對稱問題，有利于銀行開展“鏈?zhǔn)健遍_發(fā)。同時在信用風(fēng)險識別中，一方面要分析企業(yè)財務(wù)指標(biāo)等定量指標(biāo)，另一方面還要對交易商品的價格波動性、行業(yè)發(fā)展前景、企業(yè)歷史交易情況、整個供應(yīng)鏈運作狀況等定性指標(biāo)均要予以分析。具體而言，指標(biāo)體系應(yīng)主要包括以下幾方面的內(nèi)容：

一是企業(yè)所在行業(yè)狀況。在供應(yīng)鏈金融模式下，作為銀行信貸的抵質(zhì)押物如原材料、成品、半成品、應(yīng)收賬款和訂單等的價值與企業(yè)所在行業(yè)的狀況密切相關(guān)。外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境、行業(yè)發(fā)展階段和所在經(jīng)濟(jì)區(qū)域等都會極大地影響企業(yè)的風(fēng)險狀況。

二是申請企業(yè)自身的狀況。通過企業(yè)的管理狀況、財務(wù)信息和信用記錄等內(nèi)容可以反映企業(yè)的還款意愿、盈利能力、運營能力、償債能力和發(fā)展前景等，融資企業(yè)的資信度越高，與物流企業(yè)合作的程度越深入，其貿(mào)易背景的真實性越準(zhǔn)確，銀行所面臨的信用風(fēng)險就越小。

三是融資項下資產(chǎn)情況。銀行在供應(yīng)鏈融資模式中需對所交易的資產(chǎn)進(jìn)行評估，進(jìn)而給予授信，由于所交易資產(chǎn)也是在小企業(yè)發(fā)生違約情況時銀行將其變現(xiàn)據(jù)以彌補損失的保障，因此融資項下的資產(chǎn)情況應(yīng)是銀行所要考查的重點內(nèi)容。

四是核心企業(yè)狀況。由于小企業(yè)往往依附于核心企業(yè)，是生產(chǎn)過程的某個環(huán)節(jié)，小企業(yè)的資信狀況很大程度上依賴于核心企業(yè)的狀況。通過考查核心企業(yè)的盈利能力、償債能力和信用狀況等因素可以反映核心企業(yè)的狀況。如果核心企業(yè)資信狀況較好，在核心企業(yè)提供擔(dān)?；蚵男邢鄳?yīng)義務(wù)的情況下，銀行所面臨的信用風(fēng)險可以大幅度地降低。

五是供應(yīng)鏈關(guān)系。主要是通過合作年限、強度、質(zhì)量和產(chǎn)品可替代性等指標(biāo)來反映合作的密切程度和申請企業(yè)的地位情況，在供應(yīng)鏈上的小企業(yè)與核心企業(yè)的合作時限越長，兩者的合作關(guān)系越密切，其違約的可能性就越低，銀行所面臨的信用風(fēng)險就越小。

本文根據(jù)以上五個方面的一級指標(biāo)，選取了宏觀環(huán)境、企業(yè)經(jīng)營管理、質(zhì)押物特征和合作密切程度等17個二級指標(biāo)以及宏觀經(jīng)濟(jì)狀況、行業(yè)發(fā)展階段、當(dāng)?shù)卣С至Χ群彤a(chǎn)品可替代性等46個三級指標(biāo)，構(gòu)建了如表1所示的供應(yīng)鏈金融的小企業(yè)信用風(fēng)險識別指標(biāo)體系：

三、供應(yīng)鏈金融模式下的小企業(yè)信用風(fēng)險識別模型

目前用于信用風(fēng)險識別的眾多方法中，既有如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等非線性方法，又有如Logistic回歸等線性方法。雖然線性方法的精確度低于非線性方法，但線性方法在穩(wěn)健性方面具有獨特的優(yōu)勢。由于我國正處于轉(zhuǎn)型期，信息不對稱程度較深，商業(yè)銀行的小企業(yè)業(yè)務(wù)也還不成熟，線性方法應(yīng)為較優(yōu)選擇，因此本文選用Logistic回歸方法構(gòu)建模型。由于Logistic回歸方法對自變量多維相關(guān)性比較敏感，可以采用主成分分析法選擇代表性的變量，因此本文對數(shù)據(jù)先進(jìn)行主成分分析，然后利用Logistic回歸方法計算企業(yè)的信用風(fēng)險情況。

鑒于供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)的開展現(xiàn)狀以及該項業(yè)務(wù)適用于中小企業(yè)的背景，本文選取了北京市汽車行業(yè)219家小企業(yè)作為研究樣本（其中好客戶135家，差客戶84家），這些小企業(yè)以北京現(xiàn)代汽車有限公司、北京奔馳有限公司等為核心企業(yè)，構(gòu)成了北京市汽車行業(yè)供應(yīng)鏈。本文利用這些小企業(yè)的信貸數(shù)據(jù)和財務(wù)信息，對指標(biāo)體系中的定量指標(biāo)進(jìn)行了計算，而對于宏觀經(jīng)濟(jì)狀況、行業(yè)發(fā)展階段和管理者素質(zhì)等定性因素則采用了專家打分法進(jìn)行打分，然后對所得分?jǐn)?shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，最后對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

在預(yù)測分類的準(zhǔn)確率方面，在概率界限為0.5的條件下，該模型判定的總準(zhǔn)確率為88.1%，其中對信用好的客戶判為守信率高的準(zhǔn)確率為92.6%，對信用較差的客戶判為守信率低的準(zhǔn)確率為81%，所得結(jié)果比較理想。

四、結(jié)論及建議

在小企業(yè)業(yè)務(wù)開展中，信用風(fēng)險的有效識別是此類業(yè)務(wù)獲得良性發(fā)展的保障。采用供應(yīng)鏈金融使得商業(yè)銀行圍繞核心企業(yè)對上下游的小企業(yè)開展信貸業(yè)務(wù)，更易于準(zhǔn)確識別借款人的信用風(fēng)險狀況，從而降低對小企業(yè)信貸的違約風(fēng)險。在供應(yīng)鏈金融的小企業(yè)信用風(fēng)險識別方面，商業(yè)銀行需要注意以下幾點：

一是要注重完善信貸數(shù)據(jù)庫。由于國內(nèi)的商業(yè)銀行開展供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)時間還不長，同時傳統(tǒng)的信貸數(shù)據(jù)更側(cè)重于企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)，而對企業(yè)主人品等定性數(shù)據(jù)關(guān)注甚少，因此各商業(yè)銀行的信貸數(shù)據(jù)庫有待于完善。

二是要關(guān)注評價指標(biāo)及模型對不同行業(yè)的適用性。由于不同行業(yè)的屬性各異，因此能很好地反映某一行業(yè)信貸客戶的信用風(fēng)險識別模型未必能較好地在另一行業(yè)適用，需要根據(jù)各行業(yè)的特性對模型進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整。

三是要加強對風(fēng)險識別模型的檢驗。由于我國正處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型期，企業(yè)的外部經(jīng)營環(huán)境和內(nèi)部經(jīng)營條件變化較快，特別是小企業(yè)經(jīng)營易受外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響，因此對信用識別模型需要定期進(jìn)行檢驗，以考察該模型是否能較好地反映小企業(yè)的信用變化情況。

參考文獻(xiàn)：

[1]熊熊， 馬佳， 趙文杰， 王小琰， 張今. 供應(yīng)鏈金融模式下的信用風(fēng)險評價[J]. 南開管理評論，2009 （4）： 92-98.

[2]胡海青， 張瑯， 張道宏， 陳亮. 基于支持向量機(jī)的供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險評估研究[J]. 軟科學(xué)，2011（5）： 26-36.

（特約編輯：羅洋）