王　晶， 屈　挺， 王宗忠， 羅　浩， 黃國全,

(1. 廣東工業(yè)大學(xué) 廣東省計(jì)算機(jī)集成制造重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東 廣州 510006；2. 香港大學(xué) 工業(yè)及制造系統(tǒng)工程系，中國 香港)

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工業(yè)園區(qū)動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押企業(yè)資質(zhì)及動(dòng)產(chǎn)評(píng)估

王晶1， 屈挺1， 王宗忠1， 羅浩2， 黃國全1,2

(1. 廣東工業(yè)大學(xué) 廣東省計(jì)算機(jī)集成制造重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東 廣州 510006；2. 香港大學(xué) 工業(yè)及制造系統(tǒng)工程系，中國 香港)

摘要：工業(yè)園區(qū)動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)中，針對(duì)融資企業(yè)的質(zhì)押物種類多、出入庫頻繁等高動(dòng)態(tài)特性，而導(dǎo)致的企業(yè)資質(zhì)及動(dòng)產(chǎn)難以評(píng)估問題，通過對(duì)比分析統(tǒng)一授信模式下金融物流企業(yè)與傳統(tǒng)模式下銀行開展動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)管理策略的不同，構(gòu)建了包含融資企業(yè)資質(zhì)和質(zhì)押物擔(dān)保能力雙重因素在內(nèi)的企業(yè)資質(zhì)評(píng)估ANP模型和基于盯市策略的動(dòng)產(chǎn)評(píng)估模型，并通過案例應(yīng)用，驗(yàn)證模型的有效性，為工業(yè)園區(qū)金融物流企業(yè)開展動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)提供指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞：動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押； 統(tǒng)一授信； 資質(zhì)評(píng)估； 盯市策略； 動(dòng)產(chǎn)評(píng)估

高度個(gè)性化的產(chǎn)品需求正推動(dòng)著一批創(chuàng)新能力強(qiáng)、市場反應(yīng)快的中小企業(yè)產(chǎn)生，目前它們已經(jīng)成為推動(dòng)國民經(jīng)濟(jì)新一輪增長的重點(diǎn)。傳統(tǒng)中小企業(yè)為了應(yīng)對(duì)生產(chǎn)和需求波動(dòng)，往往投入大量資金來持有原材料、零部件或產(chǎn)成品庫存。而流動(dòng)資金的不足，往往極大程度地制約企業(yè)的發(fā)展。因此，以庫存或倉單等動(dòng)產(chǎn)作為抵押向銀行獲取貸款，同時(shí)由第三方物流企業(yè)對(duì)擔(dān)保物進(jìn)行監(jiān)督和管理的物流金融業(yè)務(wù)的出現(xiàn)，就成為中小企業(yè)一條新的融資渠道。工業(yè)園區(qū)作為中小企業(yè)聚集的新模式，為企業(yè)共享土地、服務(wù)、技術(shù)等資源提供了可能[1]。在園區(qū)中，眾多中小型生產(chǎn)制造企業(yè)，不設(shè)立自有倉庫，而是將產(chǎn)品或原材料等放在的園區(qū)公共倉庫內(nèi)由第三方物流企業(yè)(3PL)管理[2]。3PL不僅可以提供共享性的物流服務(wù)，減少企業(yè)在物料倉儲(chǔ)、運(yùn)輸、配送等投資成本，還可利用其所具有的資源和信息優(yōu)勢，針對(duì)企業(yè)共有的動(dòng)產(chǎn)融資需求，提供集中式的“物流金融”服務(wù)。如中遠(yuǎn)物流公司在2010年就已與數(shù)十家大型銀行合作在全國多個(gè)城市的工業(yè)園區(qū)中對(duì)中小企業(yè)開展動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)，成功獲取了物流增值服務(wù)收入[3]。這種集中提供的物流金融服務(wù)，更容易滿足商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)控制的規(guī)定和中小企業(yè)融資的需求。因此，銀行逐漸開始對(duì)工業(yè)園區(qū)3PL進(jìn)行統(tǒng)一授信，使其轉(zhuǎn)變?yōu)椤敖鹑谖锪鳌逼髽I(yè)來開展動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押，促進(jìn)物流金融業(yè)務(wù)的發(fā)展。 “金融物流”企業(yè)的職責(zé)范圍有：1)作為園區(qū)傳統(tǒng)物流運(yùn)營商, 替園區(qū)企業(yè)保管和運(yùn)輸貨物；2)作為動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)的擔(dān)保人，代替銀行對(duì)融資企業(yè)進(jìn)行資信評(píng)估，制定質(zhì)押率，保管質(zhì)押物，確定動(dòng)產(chǎn)價(jià)值[4]。

中小企業(yè)多為私營或民營企業(yè)，具有如下特點(diǎn)。1)企業(yè)規(guī)模小，管理及信息化水平低，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不全，與銀行交互的信用記錄較少，缺少判定信用權(quán)重的客觀歷史數(shù)據(jù)；因此，難以運(yùn)用銀行傳統(tǒng)依靠財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等對(duì)企業(yè)信用評(píng)級(jí)的方法估算企業(yè)動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)的違約概率。2)與銀行進(jìn)行的傳統(tǒng)動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)不同，其貿(mào)易種類雜亂，質(zhì)押物種類繁多，出入庫頻繁，質(zhì)押物價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)難以控制，難以集中化和專一化地針對(duì)某一類質(zhì)押物進(jìn)行評(píng)估。因此，采用何種優(yōu)化的流程對(duì)質(zhì)押動(dòng)產(chǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的評(píng)估和管理，以提高融資效率，降低融資風(fēng)險(xiǎn)，是金融物流企業(yè)所面臨的重大挑戰(zhàn)。

現(xiàn)有文獻(xiàn)研究主要集中在銀行為主導(dǎo)方開展的動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)，運(yùn)用層次分析法確定各指標(biāo)權(quán)重，確定對(duì)融資企業(yè)貸款的風(fēng)險(xiǎn)，為其提供是否開展動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)的參考意見[5-8],并研究了在不同條件下的質(zhì)押率的確定[9-10]，而對(duì)于金融物流企業(yè)作為主導(dǎo)方的研究較少。也有部分學(xué)者研究了金融機(jī)構(gòu)與物流企業(yè)之間的委托代理模式下所存在的二級(jí)信息不對(duì)稱問題[11-12]，以及從第三方視角分析融資問題[13-15]，提出第三方物流金融服務(wù)機(jī)構(gòu)應(yīng)該具備動(dòng)產(chǎn)及商流信息的分析能力[16]。對(duì)于目前興起的物流金融統(tǒng)一授信模式下的動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押研究，國內(nèi)有董興林等[17]研究了基于統(tǒng)一授信擔(dān)保模式的物流金融風(fēng)險(xiǎn)度量因子分析，提取出銀行對(duì)物流企業(yè)統(tǒng)一授信時(shí)需考察的核心指標(biāo)，為銀行挑選優(yōu)質(zhì)金融物流企業(yè)進(jìn)行統(tǒng)一授信提供指導(dǎo)，而羅虎[18]進(jìn)一步研究了物流金融中統(tǒng)一授信模式下資金流和物流控。但是，目前對(duì)于在工業(yè)園區(qū)中金融物流企業(yè)對(duì)各中小企業(yè)開展的動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)資質(zhì)評(píng)估及動(dòng)產(chǎn)評(píng)估的研究仍然相對(duì)匱乏。

因此針對(duì)工業(yè)園區(qū)動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)中存在的難以對(duì)中小融資企業(yè)進(jìn)行信用評(píng)級(jí)，動(dòng)產(chǎn)評(píng)估只考慮企業(yè)本身資質(zhì)而沒有顧及產(chǎn)品特點(diǎn)的問題，本文參考銀行信用評(píng)級(jí)的一般指標(biāo)及原則，結(jié)合工業(yè)園區(qū)統(tǒng)一授信模式下的動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)特點(diǎn)進(jìn)行修正，采用網(wǎng)絡(luò)分析方法(ANP)確定出包含融資企業(yè)資質(zhì)和質(zhì)押物擔(dān)保能力雙重因素在內(nèi)的資質(zhì)評(píng)估體系各指標(biāo)權(quán)重，解決對(duì)融資企業(yè)資質(zhì)評(píng)估不準(zhǔn)確的問題。同時(shí)為降低質(zhì)押周期內(nèi)的價(jià)格波動(dòng)帶來的風(fēng)險(xiǎn)，考慮評(píng)估結(jié)果持續(xù)過程估值變化的問題，建立基于盯市策略的動(dòng)產(chǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估模型，以金融物流企業(yè)收益最大為目標(biāo)，確定出最優(yōu)質(zhì)押率，為工業(yè)園區(qū)金融物流企業(yè)開展動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)提供指導(dǎo)。

1工業(yè)園區(qū)動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)環(huán)境及評(píng)估流程

1.1業(yè)務(wù)環(huán)境

工業(yè)園區(qū)3PL是一種新興的外包型現(xiàn)代倉儲(chǔ)物流服務(wù)企業(yè)，與信息網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、供應(yīng)鏈管理一起，一方面從全園區(qū)的角度來整合物流資源，為園區(qū)企業(yè)提供傳統(tǒng)物流倉儲(chǔ)方面的優(yōu)質(zhì)服務(wù)；另一方面進(jìn)行物流金融業(yè)務(wù)創(chuàng)新，向銀行獲取統(tǒng)一授信，幫助中小企業(yè)利用存貨進(jìn)行動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押，形成共贏發(fā)展。如圖1所示，3PL將作為主導(dǎo)方，在工業(yè)園區(qū)公共倉庫中建立一個(gè)質(zhì)押倉，直接監(jiān)控質(zhì)押貸款業(yè)務(wù)的全過程。金融機(jī)構(gòu)則基本上不參與該質(zhì)押貸款項(xiàng)目的具體運(yùn)作。

圖1　動(dòng)產(chǎn)業(yè)務(wù)開展環(huán)境

1.2動(dòng)產(chǎn)評(píng)估流程

評(píng)估流程分為2個(gè)階段。

1)在業(yè)務(wù)開展前：金融物流企業(yè)依據(jù)與企業(yè)合作的記錄和其產(chǎn)品在整個(gè)園區(qū)中的市場占有率及價(jià)格波動(dòng)情況，結(jié)合企業(yè)生產(chǎn)特性需求，與企業(yè)協(xié)定出質(zhì)押方式(質(zhì)押周期、監(jiān)管方式和盯市頻率)合理評(píng)估出企業(yè)當(dāng)次質(zhì)押資質(zhì)，估算出違約率，求解出該模式下最優(yōu)質(zhì)押率，如圖2所示。

圖2　質(zhì)押率的確定流程

2)在業(yè)務(wù)進(jìn)行中：金融物流企業(yè)在原定盯市策略下評(píng)估每次盯市時(shí)質(zhì)押物價(jià)值，基于與企業(yè)原有的傳統(tǒng)物流倉儲(chǔ)業(yè)務(wù)合作基礎(chǔ)上，對(duì)質(zhì)押物從質(zhì)押倉庫和普通倉之間進(jìn)行補(bǔ)/出調(diào)整，如圖3所示。

圖3　盯市控制模式

2融資企業(yè)資質(zhì)評(píng)估

2.1動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)來源及管理策略分析

融資企業(yè)的資質(zhì)，反映著企業(yè)對(duì)動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)保能力。當(dāng)融資企業(yè)經(jīng)營能力和信用狀況不好，質(zhì)押物出現(xiàn)變質(zhì)，價(jià)格降低或者需求減小等風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)將來的回款可能性就會(huì)很小，使得資金提供方遭受損失。因此企業(yè)資質(zhì)評(píng)估是動(dòng)產(chǎn)評(píng)估的重要組成部分。合理評(píng)估出企業(yè)的資質(zhì)，估算出企業(yè)的違約概率，才能較準(zhǔn)確地評(píng)估動(dòng)產(chǎn)的質(zhì)押價(jià)值。

在傳統(tǒng)動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押模式中，銀行作為主導(dǎo)方開展動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)，引入第三方物流企業(yè)對(duì)動(dòng)產(chǎn)進(jìn)行監(jiān)管。此時(shí)，動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押的業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)主體包括宏觀因素、行業(yè)因素、企業(yè)因素、物流因素和銀行因素5方面，其中企業(yè)因素與物流因素是兩個(gè)最主要的因素。因此銀行主要采用主體準(zhǔn)入控制的風(fēng)險(xiǎn)管理策略(由銀行單方面處理貸款企業(yè)授信和價(jià)格波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)控制業(yè)務(wù))。其對(duì)于動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押融資企業(yè)資質(zhì)及動(dòng)產(chǎn)的評(píng)估，大多都是基于銀行對(duì)企業(yè)的信用評(píng)級(jí)，由貸款銀行采用經(jīng)驗(yàn)估值法綜合確定。其控制步驟為：

1)對(duì)國內(nèi)少數(shù)優(yōu)質(zhì)貸款企業(yè)進(jìn)行信用評(píng)級(jí)，估算其違約風(fēng)險(xiǎn)；

2)挑選合適的物流企業(yè)進(jìn)行質(zhì)押物監(jiān)管；

3)挑選易于控制的質(zhì)押物(穩(wěn)定性強(qiáng)，易于變現(xiàn)的大宗商品)。

而在統(tǒng)一授信模式下，對(duì)于工業(yè)園區(qū)內(nèi)金融物流企業(yè)開展的動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)，物流企業(yè)將作為主導(dǎo)方，直接對(duì)園區(qū)中的中小企業(yè)開展動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù), 不需與銀行進(jìn)行交涉，即可完成質(zhì)押全過程。由其參與鏈條節(jié)點(diǎn)縮短，風(fēng)險(xiǎn)主體可不考慮銀行, 并且質(zhì)押物存放在自身管理的工業(yè)園區(qū)公共倉庫中，將不考慮物流因素，只考慮質(zhì)押物本身風(fēng)險(xiǎn)。故動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押的業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)主體為：宏觀因素、行業(yè)因素、企業(yè)因素、質(zhì)押物因素。

金融物流企業(yè)可以采用基于過程控制的風(fēng)險(xiǎn)管理策略，其控制步驟為：

1)針對(duì)園區(qū)中小企業(yè)具體業(yè)務(wù)，利用園區(qū)物流信息平臺(tái)，獲取企業(yè)及物品的相關(guān)信息，評(píng)估動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)當(dāng)次企業(yè)資質(zhì)，動(dòng)態(tài)調(diào)整質(zhì)押率；

2)對(duì)公共倉庫的存貨，采用動(dòng)態(tài)質(zhì)押方式，動(dòng)態(tài)調(diào)整質(zhì)押數(shù)量或價(jià)值總量，實(shí)時(shí)監(jiān)控出入庫。

2.2融資企業(yè)資質(zhì)評(píng)估的ANP模型及權(quán)重的確定

由上述對(duì)比可知，相對(duì)于傳統(tǒng)銀行開展的動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押，工業(yè)園區(qū)統(tǒng)一授信模式下的動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)，金融物流企業(yè)可利用自身信息和資源優(yōu)勢，通過對(duì)物流和資金流的動(dòng)態(tài)控制淡化企業(yè)自身的限制，只針對(duì)單筆動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)評(píng)估其資質(zhì)，進(jìn)行授信，從而規(guī)避中小企業(yè)在財(cái)務(wù)制度不健全、企業(yè)管理透明度差、難以提供銀行規(guī)定的擔(dān)保等方面融資障礙。

因此本文遵循銀行信用評(píng)級(jí)一般指標(biāo)及原則，結(jié)合金融物流企業(yè)動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)的特點(diǎn)進(jìn)行修正，構(gòu)建包含融資企業(yè)資質(zhì)和質(zhì)押物擔(dān)保能力雙重因素在內(nèi)的動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押動(dòng)態(tài)企業(yè)資質(zhì)評(píng)估指標(biāo)體系，其具體內(nèi)容如下。

1)企業(yè)因素。

董興林等[17]在統(tǒng)一授信擔(dān)保模式的物流金融風(fēng)險(xiǎn)研究中，通過對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)篩選出能夠度量企業(yè)物流金融風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)，建立因子分析模型。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，企業(yè)物流金融風(fēng)險(xiǎn)主要通過其償債能力、盈利能力、成長能力的相關(guān)指標(biāo)表現(xiàn)出來。因此本文利用其研究成果，在融資企業(yè)因素中選用這3個(gè)指標(biāo)。另外考慮到金融物流企業(yè)與園區(qū)中融資企業(yè)本身具有的倉儲(chǔ)物流業(yè)務(wù)合作，添加一個(gè)信用能力，通過合作年限及履約情況等數(shù)據(jù)反映。

對(duì)于宏觀因素和行業(yè)因素，包含的是政府宏觀經(jīng)濟(jì)政策與融資企業(yè)產(chǎn)品所屬行業(yè)的貿(mào)易情況，考慮的是宏觀經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)分析、發(fā)展前景等因素。這是一種宏觀定性入圍指標(biāo)，在動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押主體準(zhǔn)入控制風(fēng)險(xiǎn)管理中所占比例較小(約0.1)，并在動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押基于過程控制風(fēng)險(xiǎn)管理中，可通過企業(yè)行業(yè)成長性來反映，因此歸類于企業(yè)成長能力指標(biāo)中。

2)質(zhì)押物因素。

對(duì)于動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)，強(qiáng)調(diào)的是把企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移到物的自償性，針對(duì)園區(qū)中動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)質(zhì)押物種類繁多，質(zhì)押物出入庫頻繁，需加強(qiáng)質(zhì)押物的考察及監(jiān)管力度。本文首先選用銀行在挑選質(zhì)押物考察的變現(xiàn)能力和銷售能力兩方面因素[19]。其次，鑒于金融物流企業(yè)主要采用基于過程控制風(fēng)險(xiǎn)管理策略，需評(píng)估每筆動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)當(dāng)次資質(zhì)，實(shí)現(xiàn)質(zhì)押物評(píng)估差別化動(dòng)態(tài)化，將質(zhì)押方式、質(zhì)押物循環(huán)期、質(zhì)押價(jià)值等業(yè)務(wù)因素納入動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押資質(zhì)評(píng)估中，歸類于質(zhì)押物因素。

綜上，整個(gè)評(píng)估體系分為兩大類，共24個(gè)指標(biāo)，全面評(píng)估動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押企業(yè)資質(zhì)。指標(biāo)體系如表2所示。

層次分析法AHP是Saaty 提出的一種多準(zhǔn)則決策方法，已在系統(tǒng)決策中得到廣泛運(yùn)用[20]。AHP方法將系統(tǒng)劃分為層次，只考慮上層元素對(duì)下層元素的支配與影響，假設(shè)同一層的元素之間相互獨(dú)立，不存在相互依存。這種假設(shè)簡化了系統(tǒng)內(nèi)部元素之間的關(guān)系，但也限制了在復(fù)雜系統(tǒng)中的應(yīng)用。網(wǎng)絡(luò)分析法ANP是Saaty[21]于1996年在AHP的基礎(chǔ)上提出來的，彌補(bǔ)了層次分析法的缺陷，可確定復(fù)雜系統(tǒng)層次內(nèi)部元素依存和下層元素對(duì)上層元素的反饋影響，更準(zhǔn)確地描述客觀事物之間的聯(lián)系。有關(guān)AHP、ANP方法及其應(yīng)用具體內(nèi)容可參考文獻(xiàn)[22-24]，本文將不再贅述。

在本文建立的動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押融資企業(yè)資質(zhì)指標(biāo)體系(表1)中，企業(yè)因素P1、質(zhì)押物因素P2所包含的指標(biāo)內(nèi)部存在高度相關(guān)性，于是建立內(nèi)部依存遞階層次結(jié)構(gòu)的ANP模型，如圖4所示。

表1統(tǒng)一授信模式下動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)主體及指標(biāo)

Tab.1Main risk factors and their indicators of chattel mortgage business under unified credit granting mode

一級(jí)指標(biāo)二級(jí)指標(biāo)三級(jí)指標(biāo)數(shù)據(jù)提供方償債能力C1資產(chǎn)負(fù)債率e11企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)流動(dòng)比率e12企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)速動(dòng)比率e13企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)運(yùn)營能力C2總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率e21企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)收帳款周轉(zhuǎn)率e22企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)企業(yè)因素P1存貨周轉(zhuǎn)率e23物流信息平臺(tái)資產(chǎn)報(bào)酬率e24企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)成長能力C3行業(yè)成長性e31物流信息平臺(tái)產(chǎn)品市場占有率e32物流信息平臺(tái)上、游企業(yè)實(shí)力e33物流信息平臺(tái)主營業(yè)務(wù)增長率e34企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信用能力C4已合作年限e41物流信息平臺(tái)應(yīng)付款付清率e42物流信息平臺(tái)變現(xiàn)能力C5質(zhì)押物功能形態(tài)e51物流信息平臺(tái)市場價(jià)格穩(wěn)定性e52物流信息平臺(tái)抗損耗能力e53物流信息平臺(tái)原材料漲跌情況e54物流信息平臺(tái)質(zhì)押物因素P2銷售能力C6市場供需情況e61物流信息平臺(tái)需求波動(dòng)性e62物流信息平臺(tái)產(chǎn)品壽命周期階段e63物流信息平臺(tái)質(zhì)押方式C7質(zhì)押物價(jià)值e71質(zhì)押業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)押物循環(huán)期e72質(zhì)押業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)押方式e73質(zhì)押業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)保險(xiǎn)率e74質(zhì)押業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)

圖4　融資企業(yè)資質(zhì)評(píng)估的網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)模型(圖中箭頭表

由于ANP模型的計(jì)算較為復(fù)雜，在不借助計(jì)算機(jī)軟件的情況下，很難將ANP模型應(yīng)用于解決實(shí)際決策問題。超級(jí)決策Super Decisions軟件提供了強(qiáng)大的功能，可以計(jì)算任何ANP模型，并完整地表達(dá)計(jì)算結(jié)果[25]，因此在明確元素集關(guān)系條件下，對(duì)元素集進(jìn)行兩兩比較，獲得元素集判斷矩陣，根據(jù)專家判斷的結(jié)果將具體的值輸入到SD軟件中進(jìn)行計(jì)算。通過加權(quán)超矩陣和極限超矩陣計(jì)算出權(quán)重。

為反映一般性，本文將多名專業(yè)人員所給出的判斷矩陣作同樣操作，并將所得權(quán)重向量作均值化處理，得到均值化的權(quán)重向量W=(0.104 79，0.029 28，0.020 03，0.019 19，0.009 14，0.017 37，0.043 88，0.005 28，0.012 14，0.009 50，0.024 82，0.021 00，0.010 34，0.166 43，0.097 69，0.032 56，0.057 89，0.066 46，0.013 94，0.024 66，0.054 27，0.030 15，0.096 48，0.016 08)

確定了資質(zhì)評(píng)估的模型和指標(biāo)權(quán)重后，對(duì)于具體動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)，可請(qǐng)m位金融物流企業(yè)負(fù)責(zé)人針對(duì)融資企業(yè)核質(zhì)押業(yè)務(wù)的相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)三級(jí)指標(biāo)eij進(jìn)行評(píng)分dij，評(píng)分方式采取九級(jí)評(píng)判法，將評(píng)估指標(biāo)按不同水平劃分為5級(jí)，由好到差分別賦值10、8、6、4、2分，指標(biāo)介于兩相鄰等級(jí)之間時(shí)，相應(yīng)評(píng)分9、7、5、3分，得出評(píng)分集

并對(duì)專家評(píng)分進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，其處理過程為：

評(píng)估的企業(yè)資質(zhì)反映融資企業(yè)動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)上的守約概率。關(guān)于企業(yè)資質(zhì)與動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押守約概率的映射關(guān)系無法用簡單數(shù)學(xué)表達(dá)式描述，因此本文沿用銀行傳統(tǒng)信用評(píng)級(jí)與企業(yè)違約概率的經(jīng)驗(yàn)對(duì)應(yīng)關(guān)系，將信用評(píng)級(jí)值用本文企業(yè)資質(zhì)值M代替，計(jì)算企業(yè)動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)的可能違約概率Q(表2)。

3建立基于盯市策略的動(dòng)態(tài)質(zhì)押動(dòng)產(chǎn)評(píng)估決策模型

3.1模型假設(shè)

假設(shè)1模型所述金融物流企業(yè)是開展金融物流業(yè)務(wù)較早，金融物流產(chǎn)品較為豐富，管理較為規(guī)范的企業(yè)，并且擁有物流信息平臺(tái)，獲得銀行的統(tǒng)一授信后，對(duì)其園區(qū)內(nèi)會(huì)員企業(yè)進(jìn)行動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押評(píng)估。

表2　融資企業(yè)違約概率與企業(yè)資質(zhì)分值之間對(duì)應(yīng)關(guān)系

假設(shè)2模型所指質(zhì)押品為與金融物流企業(yè)有合作的會(huì)員企業(yè)，其質(zhì)押品存放在金融物流企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)質(zhì)押庫中監(jiān)管，并具有對(duì)質(zhì)押物盯市的功能，物品的監(jiān)管費(fèi)用等同原有租庫費(fèi)用，所以在質(zhì)押時(shí)不計(jì)倉儲(chǔ)成本與收益。

假設(shè)3企業(yè)在貸款期間的違約概率由當(dāng)次動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押企業(yè)資質(zhì)值所對(duì)應(yīng)違約概率來確定。

3.2模型參數(shù)的設(shè)置

模型參數(shù)的設(shè)置如下:

P0為質(zhì)押物期初單價(jià)；

q0為質(zhì)押物期初數(shù)量；

t為質(zhì)押物質(zhì)押期限，根據(jù)企業(yè)生產(chǎn)周期T來設(shè)置；

I為貸款利率；

i為存款利率;

K為盯市頻率, 根據(jù)質(zhì)押物市場波動(dòng)和企業(yè)生產(chǎn)周期及存貨周轉(zhuǎn)周期確定;

F(x)為質(zhì)押物價(jià)格分布，F(xiàn)(X)=P(Pt

v0為初始貨投額度;

Bi為第i期內(nèi)的期望收益；

B為動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)收益；

ω為產(chǎn)品質(zhì)押率；

Pk為k期末質(zhì)押物的市場價(jià)值。

3.3模型的建立及質(zhì)押率的求解

為控制動(dòng)產(chǎn)在質(zhì)押周期內(nèi)的價(jià)格波動(dòng)帶來的風(fēng)險(xiǎn)，能夠?qū)κ袌龇磻?yīng)靈敏，保證評(píng)估結(jié)果持續(xù)過程估值變化，體現(xiàn)出估價(jià)的階段性特征，本文建立基于盯市策略的動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押動(dòng)態(tài)評(píng)估模型如圖5所示。

圖5　基于盯市策略的動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押動(dòng)態(tài)評(píng)估模型

質(zhì)押初期，根據(jù)企業(yè)生產(chǎn)及存貨周轉(zhuǎn)周期確定出質(zhì)押時(shí)間t，由質(zhì)押物價(jià)格波動(dòng)設(shè)定的盯市頻率為K，在每隔t/K天進(jìn)行盯市，pk為期末質(zhì)押物的市場價(jià)值(k=1,2,3…,K)，則可能出現(xiàn)以下3種情況。

綜上以金融物流企業(yè)開展動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押的業(yè)務(wù)最大收益為目標(biāo)函數(shù)，在質(zhì)押物價(jià)格隨機(jī)波動(dòng)的情況下，綜合考慮動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押的資質(zhì)，求出單次質(zhì)押最大率，以提高融資額度。

第1期內(nèi)，不同期末價(jià)格參數(shù)下的金融物流企業(yè)的貸款期望收益函數(shù)為：

(1)

第2期內(nèi)，銀行的收益是建立在第1期貸款企業(yè)不違約的基礎(chǔ)之上的，則第2期銀行收益B2可表示為

(2)

第k期末，銀行收益Bk可表示為

(3)

總結(jié)以上，在貸款t期間內(nèi)銀行的總收益可表示為

(4)

對(duì)銀行利潤函數(shù)求導(dǎo)，令

可得銀行期望利潤最大的質(zhì)押率

(5)

利用物流信息平臺(tái)得出價(jià)格函數(shù)F(x)代入上式，得出質(zhì)押率,那么可求出貸款額

v0=ωmaxp0q0。

(6)

4案例分析

以某工業(yè)園區(qū)原酒公司動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)為例進(jìn)行說明。請(qǐng)5位動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人對(duì)融資企業(yè)動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押資質(zhì)評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行打分，結(jié)果如表中3所示。

表3　各專家的評(píng)估指標(biāo)值

表4　專家評(píng)分的平均值及標(biāo)準(zhǔn)差

R= ?è???????????????????????????????????????9.007.899.979.158.977.987.899.088.058.976.957.897.316.957.876.956.097.318.058.977.988.808.209.158.979.008.807.318.057.8710.039.709.088.0510.079.008.806.438.056.777.986.998.206.957.877.987.898.209.158.976.957.897.318.057.8710.039.709.9710.258.977.986.099.086.956.777.988.809.088.056.777.986.997.318.056.776.958.808.208.058.977.988.807.318.057.8710.038.809.0810.257.877.989.708.209.1510.0710.038.809.089.1510.076.957.896.435.856.776.956.997.318.057.879.009.709.979.157.877.987.898.206.957.87 ??÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷,R=9.008.397.397.478.628.219.397.817.608.447.619.787.378.137.428.198.009.209.029.426.787.439.147.78?è????????????????????????????????????????÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷

查表可設(shè)違約率Q=3%，假設(shè)A公司以200t原酒向第三方物流企業(yè)貸款，貸款期限為6個(gè)月，盯市頻率K=6，貸款利率I=4.86%，存款利率i=1.98%

ωmax=72.14%。

比傳統(tǒng)銀行參照表5確定的一般動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押率上限50%高出20%。

由后續(xù)追蹤可知，在貸款期間，質(zhì)押物價(jià)格一直在上升時(shí)，在基于總量控制的貸款方式下，額定質(zhì)押物數(shù)量(如表6)在減少，中小企業(yè)可以不間斷提出多余數(shù)量的貨物，售出或轉(zhuǎn)為新的質(zhì)押，體現(xiàn)了動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押的靈活性。

表5　××商業(yè)銀行質(zhì)押率統(tǒng)計(jì)表1)

1)天琦，《有關(guān)商業(yè)銀行抵(質(zhì))押貸款的研究報(bào)告》，《西部金融》

表6原酒公司質(zhì)押期間質(zhì)押物數(shù)量變化表

Tab.6Changed pledge quantities of the wine making factory during the chattel mortgage time

時(shí)間貸款額度/萬質(zhì)押數(shù)量/t1月11552002月11551923月11551924月11551885月11551686月1155160

由此可看出，工業(yè)園區(qū)金融物流企業(yè)開展動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)時(shí)，利用其自身的信息及資源優(yōu)勢，可對(duì)企業(yè)在動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)方面的資質(zhì)進(jìn)行合理評(píng)估，精確估算企業(yè)可能違約概率，并建立基于盯市策略的動(dòng)態(tài)質(zhì)押模式，準(zhǔn)確認(rèn)識(shí)與控制風(fēng)險(xiǎn)，大大提高企業(yè)融資額度。

5結(jié)論

針對(duì)于工業(yè)園區(qū)3PL獲得銀行統(tǒng)一授信轉(zhuǎn)變?yōu)榻鹑谖锪髌髽I(yè)所開展的動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押業(yè)務(wù)，本文通過分析該業(yè)務(wù)開展環(huán)境及特點(diǎn)，在基于過程控制的風(fēng)險(xiǎn)管理策略下，建立了適用于金融物流使用的動(dòng)產(chǎn)質(zhì)押企業(yè)資質(zhì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和基于盯市策略的動(dòng)態(tài)質(zhì)押動(dòng)產(chǎn)評(píng)估模型并進(jìn)行案例應(yīng)用。研究表明，在基于統(tǒng)一授信的物流金融創(chuàng)新模式下，在工業(yè)園區(qū)內(nèi)，金融物流企業(yè)對(duì)借款企業(yè)的行業(yè)和經(jīng)營較為熟悉，可利用本文所建立的企業(yè)資質(zhì)及動(dòng)產(chǎn)評(píng)估模型，合理評(píng)估出企業(yè)資質(zhì)，并利用基于盯市策略的動(dòng)態(tài)質(zhì)押動(dòng)產(chǎn)評(píng)估模型，有效控制質(zhì)押物價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，簡化評(píng)估過程，并對(duì)動(dòng)產(chǎn)精確評(píng)估，為融資企業(yè)提供較大的融資額度。

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Enterprise Qualification Evaluation and Pledge Assessment for Chattel Mortgage in Industrial Park

WANG Jing1, QU Ting1, WANG Zongzhong1, LUO Hao2, HUANG Guo-quan1,2

(1. Guangdong Provincial Key Laboratory of Computer Integrated Manufacturing System, Guangdong University of Technology,Guangzhou 510006， China；2. Department of Industrial and Manufacturing Systems Engineering,The University of Hong Kong, Hong Kong, China)

Abstract：In view of the difficulty to assess enterprise qualification and pledge for chattel mortgage in the industrial park because of the dynamic characteristics of pledges being of a great variety and frequently going in and out of warehouse, and through analyzing the different strategies of chattel mortgage business risk management on uniform credit-financial logistics enterprises and banks, an ANP enterprise qualification evaluation model of a dual-factor index system is constructed and a dynamic pledge model based on marking-to-market strategy built. And then by a case application, the validity of the models is verified. This research provides some guidance for the industrial park of financial logistics enterprises to carry out the chattel mortgage well.

Key words：chattel mortgage; unified credit; qualification evaluation; marking-to-market strategy; pledge assessment

收稿日期：2015- 01- 24

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51475095)；2014年廣東省高等學(xué)校高層次人才資助項(xiàng)目；國家科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(2012BAF12B10)。

作者簡介：王晶(1989-)，女，湖北省人，碩士研究生，主要研究方向?yàn)槲锪鹘鹑凇?/p>

doi:10.3969/j.issn.1007- 7375.2016.02.015

中圖分類號(hào)：F224.33

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1007-7375(2016)02- 0095- 10