付瑋瓊

(哈爾濱商業(yè)大學(xué)，黑龍江 哈爾濱 150028)

一、引言

我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展面臨的首要問(wèn)題就是金融支持匱乏，主要表現(xiàn)為中小農(nóng)業(yè)企業(yè)和農(nóng)戶融資難。由于農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)大和農(nóng)副產(chǎn)品同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)的影響，三農(nóng)金融的發(fā)展一直滯后于其他產(chǎn)業(yè)，截至2018年9月末，全國(guó)涉農(nóng)貸款余額32萬(wàn)億元，僅占各項(xiàng)貸款的24%，而2018年中國(guó)農(nóng)業(yè)(農(nóng)林牧漁業(yè))產(chǎn)生的GDP總量為67，538億元，涉農(nóng)貸款余額與農(nóng)業(yè)增加值相比顯著不符。與農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)相比，中小農(nóng)業(yè)企業(yè)由于基礎(chǔ)薄弱、自身實(shí)力不濟(jì)、小規(guī)模經(jīng)營(yíng)、財(cái)務(wù)真實(shí)性低、缺乏有效抵押物，使其融資信用風(fēng)險(xiǎn)增加，導(dǎo)致銀行等金融機(jī)構(gòu)更偏愛(ài)于資產(chǎn)多的大型農(nóng)業(yè)企業(yè)，將有限的融資資金“回流”至本企業(yè)，進(jìn)一步加大了農(nóng)業(yè)中小企業(yè)融資的難度。而農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融的出現(xiàn)為中小農(nóng)業(yè)企業(yè)融資提供了一條有效的途徑。[1]近幾年政府工作報(bào)告中始終將農(nóng)業(yè)發(fā)展列為重中之重，金融服務(wù)逐漸向農(nóng)業(yè)傾斜；2017年中央一號(hào)文件提到“農(nóng)業(yè)供給側(cè)改革”，鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)為農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體提供小額貸款、支付結(jié)算和保險(xiǎn)等金融服務(wù)，為農(nóng)業(yè)融資的發(fā)展提供了“戰(zhàn)略背書”。2018年“中共中央國(guó)務(wù)院關(guān)于實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的意見(jiàn)”提出鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)多元化發(fā)展，鼓勵(lì)部分涉農(nóng)平臺(tái)響應(yīng)國(guó)家三農(nóng)政策，通過(guò)成立經(jīng)濟(jì)合作社或者經(jīng)濟(jì)發(fā)展公司發(fā)展三農(nóng)供應(yīng)鏈金融。農(nóng)業(yè)中小企業(yè)和個(gè)體農(nóng)戶眾多，符合供應(yīng)鏈金融發(fā)展的行業(yè)屬性，在國(guó)家政策的大力支持下，農(nóng)業(yè)已成為供應(yīng)鏈金融率先突破的行業(yè)。農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈融資實(shí)質(zhì)為借助農(nóng)業(yè)核心企業(yè)的信用擔(dān)保，為中小農(nóng)業(yè)企業(yè)增信，解決融資信用不足的危機(jī)，降低銀行等金融機(jī)構(gòu)的融資風(fēng)險(xiǎn)。與傳統(tǒng)的融資模式相比，農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融模式雖然可以緩解中小農(nóng)業(yè)企業(yè)融資的壓力，但是根據(jù)信息不對(duì)稱理論，金融機(jī)構(gòu)和企業(yè)間信息仍然不對(duì)稱，影響了金融機(jī)構(gòu)對(duì)融資風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)判，同時(shí)由于核心企業(yè)的加入，銀行更偏向于將農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈整體作為監(jiān)控的對(duì)象，在關(guān)注貸款主體經(jīng)營(yíng)狀況之外，還要考慮它與核心企業(yè)的關(guān)系及供應(yīng)鏈融資的水平。綜合以上因素全面考察中小農(nóng)業(yè)企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng)銀行預(yù)判貸款企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的能力具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

信用風(fēng)險(xiǎn)被認(rèn)為是一種違約風(fēng)險(xiǎn)，是指因交易方未能履行契約中的義務(wù)而造成經(jīng)濟(jì)損失的風(fēng)險(xiǎn)，這是銀行等金融機(jī)構(gòu)面臨的最重要的風(fēng)險(xiǎn)。[2]目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者在企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證研究方面做出積極的貢獻(xiàn)。主要概括為兩個(gè)方面：一是信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)和預(yù)警指標(biāo)的選取。Martin[3]從拉丁美洲農(nóng)業(yè)金融機(jī)構(gòu)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中提煉出重要的風(fēng)險(xiǎn)因素并用幾個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)度量農(nóng)業(yè)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)；Moretto[4]提出應(yīng)在供應(yīng)鏈金融背景下考慮企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，但是未提出供應(yīng)鏈金融的量化指標(biāo)；在此基礎(chǔ)上，增加了宏觀環(huán)境因素和融資債項(xiàng)因素進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)評(píng)，其科學(xué)性有待考究；[5]顯然在評(píng)判企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)時(shí)大多數(shù)研究?jī)H僅是與企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)掛鉤，考慮因素比較有限，并未考慮農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融上的其他因素，如核心企業(yè)的管理能力、供應(yīng)鏈金融的推動(dòng)作用，因此需要進(jìn)一步拓展和完善。二是預(yù)警方法的選擇。目前常用的預(yù)警方法主要為定性和定量評(píng)級(jí)兩類。定性評(píng)級(jí)以專家打分為基礎(chǔ)，從宏觀環(huán)境、貸款企業(yè)自身、核心企業(yè)狀況等全方面考量設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷，雖然風(fēng)險(xiǎn)因素考慮較為全面，但是預(yù)測(cè)結(jié)果受主觀評(píng)判的影響較大；定量評(píng)級(jí)主要以統(tǒng)計(jì)學(xué)為基礎(chǔ)的模型評(píng)級(jí)法，其研究結(jié)果依賴數(shù)據(jù)的分析，更為客觀和科學(xué)。不同的方法對(duì)數(shù)據(jù)有嚴(yán)格的要求，如線性判別要求符合線性關(guān)系或者大樣本數(shù)據(jù)，多元判別數(shù)據(jù)必須滿足正態(tài)分布等。[6][7]邏輯回歸模型對(duì)于變量沒(méi)有具體要求，廣泛用于各個(gè)領(lǐng)域：醫(yī)學(xué)、運(yùn)動(dòng)、農(nóng)業(yè)、教育、商業(yè)等，是判斷二分類因變量回歸分析最常用的多元統(tǒng)計(jì)方法，近幾年常用于企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別。[8][9]將構(gòu)建好的模型帶入具體公司的數(shù)據(jù)，可以直接得到風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率，預(yù)判風(fēng)險(xiǎn)快捷方便。

與以往研究不同的是，在充分考慮農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)特征的基礎(chǔ)上，全面分析農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融模式運(yùn)作機(jī)理及特點(diǎn)，選擇適合的財(cái)務(wù)指標(biāo)綜合反映不同模式的信用風(fēng)險(xiǎn)因素；除中小農(nóng)業(yè)企業(yè)的自身財(cái)務(wù)狀況外，重點(diǎn)考慮農(nóng)業(yè)企業(yè)與核心企業(yè)間的合作關(guān)系及供應(yīng)鏈融資背景對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，完善中小農(nóng)業(yè)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系；選擇預(yù)判信用風(fēng)險(xiǎn)較為準(zhǔn)確和快捷的logistic回歸方法，對(duì)供應(yīng)鏈金融視角下農(nóng)業(yè)中小企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警分析，以期為中小農(nóng)業(yè)企業(yè)金融業(yè)務(wù)實(shí)踐提供決策借鑒。

二、農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融模式及信用風(fēng)險(xiǎn)分析

農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)于工業(yè)等其他行業(yè)來(lái)說(shuō)更為復(fù)雜多變，不僅受到經(jīng)濟(jì)危機(jī)、政策導(dǎo)向等系統(tǒng)性因素影響，還受到農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)能力、貸款規(guī)劃及投資方向、風(fēng)險(xiǎn)偏好等個(gè)體因素的影響；更重要的差別在于農(nóng)業(yè)融資信用風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)據(jù)收集較為困難，由于難以獲得直接的信息數(shù)據(jù)，本文選擇以中小農(nóng)業(yè)企業(yè)代替農(nóng)戶來(lái)反映農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)評(píng)。供應(yīng)鏈金融模式根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)操作和主體不同，可以細(xì)分出多種形式。目前常見(jiàn)的模式存貨、預(yù)付款、應(yīng)收賬款三種融資模式。依據(jù)中小企業(yè)的經(jīng)營(yíng)特點(diǎn)不同又細(xì)分為基于應(yīng)收賬款的融資模式、基于存貨的融通倉(cāng)融資模式以及基于預(yù)付賬款的保兌倉(cāng)融資模式。[2][10]結(jié)合農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融的實(shí)踐情況，從參與的主體類型不同劃分更為清晰和符合實(shí)際，運(yùn)作模式如圖1所示，其中①②③分別代表常見(jiàn)的三種模式，由于本文以中小農(nóng)業(yè)企業(yè)為研究對(duì)象，因而主要對(duì)中小農(nóng)業(yè)企業(yè)參與的供應(yīng)鏈融資模式進(jìn)行分析，找出信用風(fēng)險(xiǎn)的來(lái)源。

(一)金融機(jī)構(gòu)+核心企業(yè)+中小農(nóng)業(yè)企業(yè)(上游)

該模式運(yùn)作機(jī)理及信用風(fēng)險(xiǎn)為：農(nóng)業(yè)中小企業(yè)以擔(dān)保質(zhì)押物(應(yīng)收賬款)向金融機(jī)構(gòu)貸款，并在核心企業(yè)的擔(dān)保下，獲得金融機(jī)構(gòu)的融資。處于上游的農(nóng)業(yè)中小企業(yè)向核心企業(yè)提供農(nóng)產(chǎn)品，憑借與核心企業(yè)的交易關(guān)系作為擔(dān)保，將未結(jié)清貨款的應(yīng)收賬款憑證質(zhì)押給金融機(jī)構(gòu)，以獲得信貸資金。三方簽訂協(xié)議，實(shí)現(xiàn)責(zé)任分?jǐn)?，從某種程度上削弱了融資風(fēng)險(xiǎn)。但是作為債權(quán)方的中小農(nóng)業(yè)企業(yè)，如果長(zhǎng)時(shí)間收不回應(yīng)收賬款，會(huì)造成企業(yè)資金周轉(zhuǎn)速度降低，經(jīng)營(yíng)成本增加、導(dǎo)致呆賬壞賬的出現(xiàn)，影響企業(yè)的資信水平，直接導(dǎo)致信用危機(jī)的產(chǎn)生；同時(shí)，合作的核心企業(yè)地位強(qiáng)勢(shì)，在賬期方面處于絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，合作中可能會(huì)出現(xiàn)推脫責(zé)任、口頭承諾付款、拖延賬期的風(fēng)險(xiǎn)。如果中小農(nóng)業(yè)企業(yè)的應(yīng)收賬款數(shù)量和時(shí)間上有較大變動(dòng)，就應(yīng)該提防該企業(yè)是否已經(jīng)有轉(zhuǎn)移應(yīng)收賬款賬目、隱瞞真實(shí)賬目的情況。因此，在考察信用風(fēng)險(xiǎn)時(shí)要關(guān)注應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)、主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)、銷售凈利潤(rùn)、凈資產(chǎn)利潤(rùn)、成本費(fèi)用利潤(rùn)、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)等財(cái)務(wù)指標(biāo)。

(二)金融機(jī)構(gòu)+核心企業(yè)+第三方物流+中小農(nóng)業(yè)企業(yè)(下游)

該模式運(yùn)作機(jī)理及信用風(fēng)險(xiǎn)為：當(dāng)處于供應(yīng)鏈下游的中小農(nóng)業(yè)企業(yè)缺乏采購(gòu)所需農(nóng)產(chǎn)品或其他原材料的資金即預(yù)付款時(shí)，憑借與上游供應(yīng)商(核心企業(yè))的合作關(guān)系，向金融機(jī)構(gòu)申請(qǐng)短期貸款專項(xiàng)用于支付這筆預(yù)付賬款；同時(shí)核心企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)、物流企業(yè)和中小企業(yè)簽訂四方協(xié)議，并保證承擔(dān)回購(gòu)義務(wù)；此外，第三方物流企業(yè)作為農(nóng)產(chǎn)品倉(cāng)儲(chǔ)監(jiān)管方，當(dāng)金融機(jī)構(gòu)給核心企業(yè)開(kāi)出承兌匯票后，核心企業(yè)向第三方物流企業(yè)交貨作為質(zhì)押品，此時(shí)轉(zhuǎn)為倉(cāng)單質(zhì)押。顯然，貸款企業(yè)自身的資信能力及農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)押品的情況都會(huì)對(duì)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響。農(nóng)產(chǎn)品本身不易儲(chǔ)存，配套保障的條件決定了其是否能長(zhǎng)時(shí)間保存，政策、市場(chǎng)需求的波動(dòng)會(huì)對(duì)其價(jià)格產(chǎn)生影響。同時(shí)監(jiān)管方面信息不透明也是引起信用風(fēng)險(xiǎn)的重要原因。供應(yīng)商的資信能力直接影響著買賣合同的真實(shí)性，進(jìn)而影響信貸資金的安全性。因此，本文決定增加供應(yīng)鏈穩(wěn)定度、集成度、供應(yīng)商資信水平、存貨周轉(zhuǎn)等指標(biāo)來(lái)反映信用風(fēng)險(xiǎn)。

(三)金融機(jī)構(gòu)+核心企業(yè)+中小農(nóng)業(yè)企業(yè)+政府+其他

該模式運(yùn)作機(jī)理及信用風(fēng)險(xiǎn)為：該模式是是在前兩者運(yùn)作基礎(chǔ)上增加了政府和其他一些信托公司、保險(xiǎn)公司等。目前更多的龍頭企業(yè)會(huì)選擇與政府合作以降低風(fēng)險(xiǎn)。政府主要協(xié)調(diào)各參與者，并與核心企業(yè)共同為中小企業(yè)融資擔(dān)保，從某種程度上可以降低信用風(fēng)險(xiǎn)，因此，我們用與中小企業(yè)合作的核心企業(yè)是否與政府合作作為評(píng)判信用風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)之一。

圖1 中小農(nóng)業(yè)企業(yè)供應(yīng)鏈金融模式種類

三、基于信用違約概率估計(jì)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的構(gòu)建

預(yù)警模型是根據(jù)輸入的預(yù)警指標(biāo)判別警點(diǎn)狀態(tài)，對(duì)系統(tǒng)發(fā)出預(yù)警與否的信號(hào)，金融機(jī)構(gòu)據(jù)此做出相應(yīng)的決策。好的預(yù)警模型應(yīng)該簡(jiǎn)單、準(zhǔn)確易操作。本文根據(jù)中小農(nóng)業(yè)企業(yè)信用違約概率設(shè)計(jì)信用違約預(yù)警模型。首先，建立中小農(nóng)業(yè)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)，利用因子分析法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行初步篩選形成新的風(fēng)險(xiǎn)因素解釋變量；其次，建立logistic模型，估計(jì)農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融企業(yè)信用違約概率—得出中小企業(yè)違約概率P值；最后，選擇預(yù)警判斷依據(jù) “較大程度發(fā)生和較大程度不發(fā)生”的分界點(diǎn)P=0.5作為預(yù)警警點(diǎn)，當(dāng)發(fā)生概率小于0.5時(shí)，認(rèn)為該企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)較高。[11]

(一)研究樣本的選取

本文的研究樣本選自滬深上市的中小企業(yè)板農(nóng)林牧漁業(yè)和農(nóng)副食品加工業(yè)共34家企業(yè)，利用國(guó)泰安和RESSET數(shù)據(jù)庫(kù)收集34家中小農(nóng)業(yè)企業(yè)2016年第三季度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)及2016至2018三年的財(cái)務(wù)報(bào)表，部分?jǐn)?shù)據(jù)手動(dòng)整理。34家企業(yè)有三家企業(yè)存續(xù)年份不足三年，數(shù)據(jù)有缺失值，剔除后剩余31家全部納入研究樣本。對(duì)于信用風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)判值，考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性、真實(shí)性以及有效性，通過(guò)和訊網(wǎng)個(gè)股財(cái)務(wù)評(píng)估中對(duì)于企業(yè)綜合能力、盈利能力、償債能力的星級(jí)表現(xiàn)進(jìn)行評(píng)判，其中整體星級(jí)狀況在6顆星以上，且每一項(xiàng)指標(biāo)均無(wú)1顆星以下的情況被認(rèn)為是信用風(fēng)險(xiǎn)良好的企業(yè)，風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判值F記為1，否則被認(rèn)為是信用風(fēng)險(xiǎn)較差，記為0。

(二)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)的選取

參考中國(guó)銀行對(duì)于企業(yè)信貸的債項(xiàng)評(píng)級(jí)，同時(shí)考慮供應(yīng)鏈金融背景下，參與主體的復(fù)雜性及信用風(fēng)險(xiǎn)分散的特征，本文決定從貸款企業(yè)的財(cái)務(wù)能力、供應(yīng)鏈融資發(fā)展水平、供應(yīng)鏈整體狀況三個(gè)方面選取指標(biāo)。

1.中小農(nóng)業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況

目前，銀行認(rèn)為現(xiàn)金流量指標(biāo)能夠準(zhǔn)確反映企業(yè)一定時(shí)期償債能力及財(cái)務(wù)變動(dòng)狀況；盈利能力和運(yùn)營(yíng)能力能反映企業(yè)的實(shí)際經(jīng)營(yíng)運(yùn)作狀況 財(cái)務(wù)能力的情況；股利支付能力、創(chuàng)新能力能夠反映企業(yè)的資產(chǎn)狀況及未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。這些指標(biāo)可以通過(guò)企業(yè)的主營(yíng)業(yè)務(wù)收入及資產(chǎn)負(fù)債情況進(jìn)行核查，受經(jīng)營(yíng)者的主觀影響小，能迅速的反映企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)，達(dá)到較好的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警效果。在參考前人研究的基礎(chǔ)上，用現(xiàn)金流動(dòng)負(fù)債比、現(xiàn)金流量增長(zhǎng)率、銷售現(xiàn)金比及成本費(fèi)用利潤(rùn)率體現(xiàn)企業(yè)償債能力；[12]用總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、攤薄每股收益及總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率體現(xiàn)企業(yè)股利支付能力；[13]用主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、銷售凈利率、凈資產(chǎn)收益率及凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率來(lái)表示企業(yè)盈利能力；[14]用總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、現(xiàn)金比率來(lái)表示企業(yè)的營(yíng)運(yùn)能力；[15]用主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率和銷售現(xiàn)金比率反映企業(yè)的成長(zhǎng)能力。[16]

2.供應(yīng)鏈融資狀況

供應(yīng)鏈融資狀況主要從融資抵押品周轉(zhuǎn)情況及融資能力兩方面考慮。第一，從農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融的運(yùn)作流程中不難發(fā)現(xiàn)中小農(nóng)業(yè)企業(yè)通過(guò)兩種途徑向銀行貸款：一是購(gòu)銷合同或抵押倉(cāng)單；二是農(nóng)產(chǎn)品或其他具有價(jià)值的實(shí)物載體；對(duì)應(yīng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中的應(yīng)收賬款和農(nóng)產(chǎn)品存貨兩個(gè)數(shù)據(jù)，這也是供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)要考慮的重要因素。本文用應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和存貨周轉(zhuǎn)率反映融資抵押品的情況。[17]第二，對(duì)于供應(yīng)鏈融資能力主要采用應(yīng)付票據(jù)和短期貸款之和與企業(yè)年末總資產(chǎn)之比來(lái)反應(yīng)該企業(yè)的供應(yīng)鏈融資發(fā)展水平。[18]應(yīng)付票據(jù)是指企業(yè)因購(gòu)買農(nóng)產(chǎn)品或者農(nóng)資用具等開(kāi)出的商業(yè)或銀行承兌匯票，可以反映預(yù)付款融資情況； 短期貸款是企業(yè)為了提高短期資金流動(dòng)性向銀行借入的尚未償還的短期借款，包括為完成全年生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)任務(wù)籌借的經(jīng)營(yíng)周期借款和向銀行臨時(shí)申請(qǐng)的臨時(shí)借款，能夠反映企業(yè)融資水平。

3.供應(yīng)鏈整體狀況

主要從核心企業(yè)信用狀況、供應(yīng)鏈穩(wěn)定程度及供應(yīng)鏈集成程度三個(gè)方面考慮。

第一，核心企業(yè)信用狀況。核心企業(yè)的信用狀況可以從其管理水平、規(guī)模、核心企業(yè)的財(cái)務(wù)信息等方面反映，而這些指標(biāo)與核心企業(yè)的行業(yè)地位是具有相關(guān)性的，因此可以將該指標(biāo)簡(jiǎn)化為用核心企業(yè)的行業(yè)地位來(lái)反映。[5]一些核心企業(yè)與政府合作共同為農(nóng)業(yè)中小企業(yè)擔(dān)保融資，降低了融資風(fēng)險(xiǎn)。本文從中小農(nóng)業(yè)企業(yè)三年的財(cái)務(wù)報(bào)表中查找上下游合作的核心企業(yè)，若該核心企業(yè)與政府合作或者是行業(yè)內(nèi)的龍頭企業(yè)，則其信用水平較好記為1，否則記為0。第二，供應(yīng)鏈穩(wěn)定度可以通過(guò)中小農(nóng)業(yè)企業(yè)與合作的上下游企業(yè)的時(shí)間來(lái)衡量，通過(guò)查找企業(yè)官網(wǎng)和連續(xù)三年的財(cái)務(wù)報(bào)表判斷其與上下游企業(yè)合作的時(shí)間，當(dāng)合作關(guān)系保持在三年及三年以上的，我們認(rèn)為供應(yīng)鏈穩(wěn)定程度高，記為1，否則穩(wěn)定程度低記為0。第三，供應(yīng)鏈集成度用購(gòu)銷關(guān)系的穩(wěn)定性來(lái)衡量，特別是農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈更需要購(gòu)銷關(guān)系穩(wěn)定以保證企業(yè)經(jīng)營(yíng)運(yùn)作，增強(qiáng)銀行的信任度。根據(jù)李詠梅[19]的建議，我們用財(cái)務(wù)報(bào)表中前五名供應(yīng)商和采購(gòu)客戶的比例表示供應(yīng)鏈集成度，即將三年的前五名供應(yīng)鏈和采購(gòu)商的比例取均值與其方差相比取對(duì)數(shù)得到值。具體的信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)如表1 所示。

表1 中小農(nóng)業(yè)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)初篩

(三)基于logistic的模型構(gòu)建

Logistic回歸模型是一種廣義的線性回歸，其因變量可以是二分類，也可以是多分類的，由于二分類變量非常適合方程中因變量的結(jié)果為“非是即否”的非連續(xù)情況，這與社會(huì)科學(xué)研究結(jié)果非常貼切，因此更為常用。其基本使用條件為：一、因變量為二分類的數(shù)值型分類變量，即0/1變量，服從二項(xiàng)分布；二、自變量和Logistic概率是線性關(guān)系；三、各觀測(cè)對(duì)象間相互獨(dú)立。[20]

(1-1)

其中P表示中小農(nóng)業(yè)企業(yè)發(fā)生違約的概率大小。P最大值趨近于1，最小值趨近于0，當(dāng)P值約接近于1時(shí)，認(rèn)為企業(yè)發(fā)生違約的概率越小，信用風(fēng)險(xiǎn)越小，反之信用風(fēng)險(xiǎn)越大；為了使預(yù)警信號(hào)更明確，通常情況取值0.5，即企業(yè)的概率值小于0.5，記為違約組，否則記為正常組。

將上述的非線性函數(shù)(1-1)用Logit 變換可以轉(zhuǎn)變?yōu)榫€性函數(shù)(1-2)，也驗(yàn)證了自變量和logistic概率存在線性關(guān)系。

(1-2)

四、實(shí)證研究

(一)樣本的描述性統(tǒng)計(jì)

根據(jù)中小農(nóng)業(yè)企業(yè)違約概率的預(yù)判值F，將24個(gè)指標(biāo)分類進(jìn)行比較，即預(yù)判值F為1的企業(yè)和預(yù)判值為0的企業(yè)指標(biāo)呈現(xiàn)的結(jié)果有一定差異，可以粗略判斷不同類型中小農(nóng)業(yè)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況及信用風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的高低，如表2所示。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

銷售凈利潤(rùn)率平均為11.4%不到30%，說(shuō)明農(nóng)業(yè)行業(yè)利潤(rùn)率較低，特別是農(nóng)業(yè)中小企業(yè)；凈資產(chǎn)收益率10.8%不足15%，低于大型農(nóng)業(yè)企業(yè)；主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率均值為20%超過(guò)10%，說(shuō)明上市的中小農(nóng)業(yè)企業(yè)處于成長(zhǎng)期，增長(zhǎng)勢(shì)頭較好；流動(dòng)比率均值為2.988>2，速動(dòng)比率為2.058>1，說(shuō)明中小農(nóng)業(yè)企業(yè)的短期償債能力一般。預(yù)判值為1的企業(yè)和預(yù)判值為0的企業(yè)相比：主營(yíng)利潤(rùn)率、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、凈資產(chǎn)收益率的均值前者高于后者，大體可以判斷預(yù)判值為1的企業(yè)經(jīng)營(yíng)能力更佳，企業(yè)信用度更好；主營(yíng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)率前者高于后者，說(shuō)明前者增長(zhǎng)速度更快；總資產(chǎn)增長(zhǎng)率高于后者(33.1%>14.5%)，而總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率后者高于前者(94.8%>43.0%)說(shuō)明總資產(chǎn)的快速增長(zhǎng)并未帶來(lái)了銷售收入的快速增長(zhǎng)，有可能是由于企業(yè)負(fù)債規(guī)模擴(kuò)大而造成的虛假增長(zhǎng)；流動(dòng)比率、現(xiàn)金比率和速動(dòng)比率后者均過(guò)于前者說(shuō)明后者流動(dòng)資產(chǎn)占用資金較多，資金利用率不高；現(xiàn)金流動(dòng)負(fù)債比后者大于前者，說(shuō)明后者承擔(dān)債務(wù)和最大付息能力較強(qiáng)；銷售現(xiàn)金比率后者大于前者，說(shuō)明企業(yè)收入質(zhì)量較好，資金利用效果好；攤薄每股收益和總資產(chǎn)利潤(rùn)率后者大于前者，說(shuō)明企業(yè)未來(lái)的資本盈利水平較好；存貨周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率及應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率后者均比前者高，說(shuō)明后者的存貨周轉(zhuǎn)天數(shù)短，銷售效率高，企業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)快，壞賬損失少，償債能力強(qiáng)；供應(yīng)鏈融資能力、供應(yīng)鏈穩(wěn)定度、集成度及核心企業(yè)信用度后者均比前者有較好的水平。從這些數(shù)據(jù)我們可以初步判斷預(yù)判值為1的企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率相對(duì)較低。

(二)因子分析

24個(gè)預(yù)警指標(biāo)數(shù)量較多，且可能存在多重共線性問(wèn)題，會(huì)影響后續(xù)模型度量結(jié)果的可靠性。為了去除指標(biāo)間的相關(guān)性同時(shí)最大限度的保留有效信息，本文運(yùn)用SPSS24.O統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行因子分析將多個(gè)具有共線性關(guān)系的指標(biāo)轉(zhuǎn)化為若干不相關(guān)的綜合指標(biāo)。

1.KMO和球形Bartlett檢驗(yàn)

首先要對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行因子分析可行性檢驗(yàn)，本文采用KMO和球形Bartlett檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。KMO為0.538，根據(jù)Kaiser(1970)的建議，當(dāng)KMO值>0.5，sig值<0.001時(shí)，應(yīng)拒絕各指標(biāo)相互獨(dú)立的零假設(shè)，表明相關(guān)系數(shù)矩陣不是單位矩陣，原有指標(biāo)間具有一定相關(guān)性，適合進(jìn)行主成分分析以提取關(guān)鍵指標(biāo)優(yōu)化模型，如表3所示。

表3 KMO和巴特利特檢驗(yàn)結(jié)果

2.主成分分析

第一步，通過(guò)SPSS24.0統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)影響中小農(nóng)業(yè)企業(yè)信用違約各風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，以得到線性無(wú)關(guān)的解釋變量。本文采用方差最大旋轉(zhuǎn)法，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)得到表4，提取特征根大于1的前七個(gè)公因子：其方差貢獻(xiàn)率累計(jì)為84.999%，特征根大于1，方差累計(jì)貢獻(xiàn)率至少在60%以上為較適合的主成分變量，[22]當(dāng)?shù)竭_(dá)80%以上就是合理的主成分變量。表4中主成分的特征根大于1的分別為6.652、4.400、3.074、1.855、1.351、1.173、1.045 分別解釋了原指標(biāo)變量的28.921%、19.130%、13.365%、8.066%、5.875%、5.099%、4.542%的信息， 累積貢獻(xiàn)率達(dá)到了84.999%， 主成分變量較好，說(shuō)明七個(gè)因子可以代替所有指標(biāo)描述總體。

第二步，觀察轉(zhuǎn)軸后的主成分矩陣表，要?jiǎng)h除的因素負(fù)荷量的絕對(duì)值低于0.5及交叉負(fù)荷量高于0.4的指標(biāo)，根據(jù)這一原則刪掉X14，重新轉(zhuǎn)軸得到表5。我們將風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)重新歸類形成七個(gè)預(yù)警因子，營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、銷售凈利率、凈資產(chǎn)收益率、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率、攤薄每股收益、總資產(chǎn)利潤(rùn)率和總資產(chǎn)增長(zhǎng)率在因子F1上有較高的載荷，稱F1為盈利及成長(zhǎng)潛力因子；流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、現(xiàn)金比率及現(xiàn)金流動(dòng)負(fù)債比在因子F2上有較高載荷，稱F2為營(yíng)運(yùn)與償債能力因子；主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率在因子F3上有較高載荷，稱F3為銷售盈利能力因子；核心企業(yè)信用度、供應(yīng)鏈穩(wěn)定度及供應(yīng)鏈集成度在因子F4上有較高的載荷，稱F4為供應(yīng)鏈發(fā)展能力因子；凈利增長(zhǎng)和供應(yīng)鏈融資水平在F5上有較高的載荷，稱F5為融資能力因子；總資產(chǎn)增長(zhǎng)率和現(xiàn)金流量增長(zhǎng)率在F6上有較高載荷，稱為F6為現(xiàn)金流因子；F7因子包括存貨周轉(zhuǎn)率，稱為存貨質(zhì)量因子。

表4 總方差解釋表

表5 旋轉(zhuǎn)后的主成分矩陣表

表6 主成分得分系數(shù)矩陣

第三，建立主成分得分系數(shù)矩陣，如表6，得到因子表達(dá)式，算出各主成分值。如F3和F4的因子表達(dá)式，其他因子類推。

F3=-0.203*X1-0.015*X2-0.069*X3+0.064*X4-0.021*X5+0.015*X6-0.024*X7+0.296*X8-0.020*X9-0.009*X10+0.044*X11+0.046*X12-0.090*X13+0.062*X15+0.080*X16-0.085*X17+0.015*X18+0.257*X19+0.291*X20-0.059*X21-0.039*X22-0.008*X23+0.033*X24

F4=-0.051*X1-0.070*X2-0.021*X3-0.034*X4-0.049*X5-0.009*X6+0.087*X7-0.043*X8+0.027*X9+0.018*X10+0.108*X11+0.055*X12+0.053*X13+0.092*X15-0.005*X16-0.042*X17-0.085*X18+0.036*X19-0.016*X20-0.095*X21+0.248*X22+0.480*X23+0.477*X24

綜上，利用因子分析將中小農(nóng)業(yè)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行合理化處理，減少可測(cè)維度，消除指標(biāo)間的共線性問(wèn)題，保留主要部分的信息量，為logistic模型分析奠定基礎(chǔ)。

(三)logistic回歸分析

中小農(nóng)業(yè)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果屬于二分類的分析，非常適合用logistic模型進(jìn)行分析。在已知中小農(nóng)業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和供應(yīng)鏈穩(wěn)定度等數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，計(jì)算該企業(yè)某時(shí)期內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)概率，如果概率值小于0.5這個(gè)分割點(diǎn)，則該企業(yè)面臨信用風(fēng)險(xiǎn)。

1.估計(jì)的logistic回歸模型

將前述因子分析得到的七個(gè)因子F1-F7作為logistic的解釋變量，F(xiàn)為因變量，進(jìn)行擬合分析。我們選用Wald向前逐步法來(lái)進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)研究，即選擇Forward Stepwise：Likelihood Ratio 作為建立模型的方法，計(jì)算結(jié)果如表7、8所示。表7是方差擬合優(yōu)度和霍默思-萊梅肖檢驗(yàn)，從中可以看出步驟1和步驟2中Omnibus檢驗(yàn)顯著性水平均小于0.05， 霍默思-萊梅肖檢驗(yàn)步驟1顯著性水平均小于0.05，說(shuō)明接受原假設(shè)即該模型所有解釋變量都有顯著貢獻(xiàn)，模型擬合度較好。

按照Walds 檢驗(yàn)的結(jié)果分別剔除變量F1、F2、F5、F6、F7，保留F3、F4，如表8所示，兩個(gè)因子分別在0.05和0.1水平下顯著，從而得到農(nóng)業(yè)中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，如式(1-3)所示。

(1-3)

2.模型結(jié)果及檢驗(yàn)

基于以上預(yù)測(cè)模型P，將樣本數(shù)據(jù)帶入進(jìn)行檢驗(yàn)，風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果如表9所示。從表9中可以發(fā)現(xiàn)：31家樣本企業(yè)18家信用風(fēng)險(xiǎn)較大，15家準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度為83.3%；13家信用風(fēng)險(xiǎn)小的企業(yè)，9家預(yù)測(cè)準(zhǔn)確，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度為69.2%；合計(jì)預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)確度為77.4%，超過(guò)60%，模型擬合較好，有實(shí)際意義。

表7 模型系數(shù)的 Omnibus 檢驗(yàn)和霍斯默-萊梅肖檢驗(yàn)

注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著

表8 方程中的變量

注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著

表9 模型預(yù)測(cè)結(jié)果表

同時(shí)，選取樣本中的保齡寶公司檢驗(yàn)，將該公司的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后代入因子表達(dá)式，分別得到F3=-0.05632，F(xiàn)4=-0.44383；將因子得分代入式1-3得到最終P值25.2%，其中P值小于50%，說(shuō)明該企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)高，發(fā)出預(yù)警信號(hào)，金融機(jī)構(gòu)在選擇是否貸款時(shí)可參考。同理得出其他企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)概率如表10所示，與實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)值F值對(duì)比得出該模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較好。

表10 農(nóng)業(yè)中小企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)概率P與信用風(fēng)險(xiǎn)F對(duì)比

*表示預(yù)判準(zhǔn)確

五、結(jié)果分析及風(fēng)險(xiǎn)防范

(一)結(jié)論及分析

1.基于logistic模型以中小板塊農(nóng)業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)選取的31家中小農(nóng)業(yè)企業(yè)中，有7家企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)概率被誤判，Logistic回歸模型整體預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為77.4%。這是由于和訊網(wǎng)提供的企業(yè)綜合能力、盈利能力、償債能力的星級(jí)得分的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)與基于供應(yīng)鏈金融背景下的中小農(nóng)業(yè)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判方法不同，與傳統(tǒng)融資模式有別，本文加入了核心企業(yè)特征、供應(yīng)鏈穩(wěn)定度、集中度及供應(yīng)鏈融資水平等指標(biāo)，符合供應(yīng)鏈融資模式特征，客觀反映了供應(yīng)鏈融資模式下中小農(nóng)業(yè)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)結(jié)果。使得中小農(nóng)業(yè)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系更為客觀和全面?？梢?jiàn)，利用Logistic回歸模型對(duì)供應(yīng)鏈融資視角下農(nóng)業(yè)中小企業(yè)融資信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的準(zhǔn)確率較高。

2.利用因子分析對(duì)24個(gè)指標(biāo)進(jìn)行縮減和歸類，保留84.99%有效信息的基礎(chǔ)上提取和歸納出七個(gè)因子：盈利及成長(zhǎng)潛力因子、營(yíng)運(yùn)與償債能力因子、銷售盈利能力因子、供應(yīng)鏈發(fā)展能力因子、融資能力因子、現(xiàn)金流因子和存貨質(zhì)量因子。在此基礎(chǔ)上利用二元分類logistic 回歸模型分析發(fā)現(xiàn)供應(yīng)鏈金融背景下中小農(nóng)業(yè)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的主要影響因素是銷售盈利能力因子和供應(yīng)鏈發(fā)展能力因子，其方差貢獻(xiàn)率分別為13.37%和8.07%，說(shuō)明這些因子都有著較強(qiáng)的解釋能力，也符合實(shí)際情況，其中包括部分財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)及融資企業(yè)與核心企業(yè)的關(guān)系方面：主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率及應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、核心企業(yè)信用度、供應(yīng)鏈穩(wěn)定度及供應(yīng)鏈集成度。

3.主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率對(duì)農(nóng)業(yè)中小企業(yè)的信用水平影響顯著為正，其值越大代表利潤(rùn)率高、企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益越好，應(yīng)收賬款質(zhì)量高、資金利用率大，信用風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)低；核心企業(yè)信用度、供應(yīng)鏈穩(wěn)定度越高、供應(yīng)鏈集成度越大，中小農(nóng)業(yè)企業(yè)融資信用度越高，風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率越低；在供應(yīng)鏈發(fā)展能力因子中，供應(yīng)鏈穩(wěn)定度和集成度這兩個(gè)指標(biāo)影響力更大，說(shuō)明中小農(nóng)業(yè)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)主要依賴于所處供應(yīng)鏈的穩(wěn)定性，其中，供應(yīng)鏈集成度越大反映了中小企業(yè)對(duì)于上下游企業(yè)的依賴程度，顯然，在供應(yīng)鏈金融背景下，中小農(nóng)業(yè)企業(yè)對(duì)于核心企業(yè)的依賴程度可以影響其信用風(fēng)險(xiǎn)，但依賴程度越大也可能會(huì)存在隱性風(fēng)險(xiǎn)，適當(dāng)?shù)娜ズ诵幕瘜?duì)中小農(nóng)業(yè)企業(yè)未來(lái)的發(fā)展可能會(huì)有更大的作用。

4.從以上分析可以看出該研究的方法和指標(biāo)選擇是值得借鑒的，但是不同行業(yè)的盈利能力的影響因素有差異，因此在考慮其他行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)時(shí)應(yīng)該在指標(biāo)選擇方面?zhèn)戎夭煌?。此外，核心企業(yè)信用度這一指標(biāo)的影響力相對(duì)最弱，說(shuō)明依據(jù)核心企業(yè)在行業(yè)中的地位來(lái)判斷其信用水平的方式略有不足，因?yàn)榧词故切袠I(yè)中的龍頭企業(yè)也會(huì)面臨著制度、合約及貿(mào)易等方面的風(fēng)險(xiǎn)，這同樣對(duì)核心企業(yè)的信用有一定影響，從而影響其擔(dān)保下的農(nóng)業(yè)中小企業(yè)的融資風(fēng)險(xiǎn)。在日后的研究中應(yīng)該通過(guò)核心企業(yè)的一些財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)細(xì)化核心企業(yè)的信用狀況，可能會(huì)得出更新的發(fā)現(xiàn)。

(二)信用風(fēng)險(xiǎn)防范建議

供應(yīng)鏈金融背景下中小農(nóng)業(yè)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的防范不僅要考慮貸款主體本身，還應(yīng)考慮核心企業(yè)信用、供應(yīng)鏈穩(wěn)定情況、物流情況甚至宏觀政策的影響等。

1.完善外部制度體系，構(gòu)建企業(yè)發(fā)展良好秩序。

降低中小農(nóng)業(yè)企業(yè)融資信用風(fēng)險(xiǎn)首先需要配套的外部制度環(huán)境。第一，借助鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府、核心企業(yè)和銀行的力量，推廣信息制度和文化，以鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府為主導(dǎo)，以其公信力為基礎(chǔ)，針對(duì)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)企業(yè)建立不同層級(jí)的征信評(píng)級(jí)系統(tǒng)，加強(qiáng)對(duì)農(nóng)業(yè)核心企業(yè)的償債能力、盈利能力等財(cái)務(wù)指標(biāo)的分析，以科學(xué)評(píng)定核心企業(yè)的信用等級(jí)；考察核心企業(yè)與農(nóng)戶、中小農(nóng)業(yè)企業(yè)合作的穩(wěn)定度，在合同期限內(nèi)，若二者合作關(guān)系破裂，應(yīng)設(shè)置保障機(jī)制，避免風(fēng)險(xiǎn)波及金融機(jī)構(gòu)；第二，通過(guò)立法合理添加土地經(jīng)營(yíng)權(quán)抵(質(zhì))押的細(xì)節(jié)，擴(kuò)大農(nóng)戶和中小農(nóng)業(yè)企業(yè)抵(質(zhì))押物的范圍，避免信托公司介入，降低農(nóng)戶及中小農(nóng)業(yè)企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)。第三，引入供應(yīng)鏈金融保險(xiǎn)業(yè)務(wù)，強(qiáng)化農(nóng)業(yè)金融保險(xiǎn)監(jiān)管，在緩解中小農(nóng)業(yè)企業(yè)融資難的同時(shí)，控制核心企業(yè)的強(qiáng)勢(shì)地位，達(dá)到降低中小農(nóng)業(yè)企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)的目的。

2.控制中小農(nóng)業(yè)企業(yè)貸款的準(zhǔn)入條件，完善預(yù)警體系。

從財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的方差貢獻(xiàn)率可知，影響中小農(nóng)業(yè)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的首要因素還是企業(yè)自身，因此應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注應(yīng)收賬款的相關(guān)指標(biāo)，通過(guò)對(duì)賬期、賬齡的分析判斷企業(yè)短期償債能力；關(guān)注資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等指標(biāo)判斷企業(yè)現(xiàn)金流的利用率；關(guān)注主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率判斷企業(yè)盈利能力；對(duì)于其他未入選但是方差貢獻(xiàn)率很高的因子，也不能忽視，如農(nóng)產(chǎn)品的存貨質(zhì)量、流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、現(xiàn)金流比率等指標(biāo)。而對(duì)于農(nóng)戶的信用風(fēng)險(xiǎn)考察應(yīng)更嚴(yán)格，要對(duì)其以往交易的情況、風(fēng)險(xiǎn)、自償能力進(jìn)行全面分析，控制準(zhǔn)入資格。此外，還根據(jù)不同農(nóng)產(chǎn)品的特性，參考?xì)v史售價(jià)，確定質(zhì)押品的合適價(jià)值，才能構(gòu)建完善的信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系，確保商業(yè)銀行安全的收回貸款。

3.推進(jìn)金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)新融資模式，合理分配信用額度。

在國(guó)家政策的引領(lǐng)下推動(dòng)金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)新融資產(chǎn)品，應(yīng)根據(jù)中小農(nóng)業(yè)企業(yè)特點(diǎn)大力發(fā)展應(yīng)收賬款融資模式。擴(kuò)大農(nóng)戶及中小農(nóng)業(yè)企業(yè)信貸途徑，加強(qiáng)與股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行合作，積極爭(zhēng)取中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行、國(guó)家開(kāi)發(fā)銀行等政策性銀行的中長(zhǎng)期貸款助推農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、糧食作物生產(chǎn)機(jī)械化建設(shè)等。此外，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)注重對(duì)農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈中核心企業(yè)的激勵(lì)，促進(jìn)核心企業(yè)發(fā)揮組織、協(xié)調(diào)和監(jiān)管作用，實(shí)現(xiàn)合理分配信用額度的目的。需要建立有效的協(xié)調(diào)機(jī)制，搭建一個(gè)由鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府、農(nóng)村信用社及少數(shù)龍頭農(nóng)業(yè)企業(yè)共同出資構(gòu)建的信息平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)信息共享，從供應(yīng)鏈角度合理分配信用額度，提高中小農(nóng)業(yè)企業(yè)信用度。具體操作是根據(jù)農(nóng)業(yè)行業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)、農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)等信息結(jié)合核心企業(yè)的信用度給供應(yīng)鏈整體規(guī)定一個(gè)合理的貸款額度，再根據(jù)各個(gè)企業(yè)的應(yīng)收賬款下的信貸余額、保兌倉(cāng)下的債務(wù)價(jià)值及可能發(fā)生的違約概率分配授信額度。