□ 田 江,宋景銳,李俊怡,王 瀟

(1.電子科技大學 經濟與管理學院, 四川 成都 611731;2.電子科技大學學報編輯部，四川 成都 610054)

1 引言

供應鏈金融實現(xiàn)了產業(yè)鏈上下游企業(yè)間物流、信息流、商流和資金流全面融合，既是供應鏈市場競爭的必然結果，也是現(xiàn)代科學技術推廣應用的重要領域。供應鏈金融推動了金融服務于實體經濟和促進社會經濟發(fā)展[1]。供應鏈金融的最早雛形可以追溯到20世紀初的存貨質押融資，1916年《美國倉庫儲藏法案》 (U.S.Warehousing Act) 的頒布標志著倉單質押開始規(guī)范化運作。自20世紀80年代以來，隨著世界經濟不斷強化全球資源優(yōu)化與科學分工，推動企業(yè)融入全球供應鏈，并加速物流、信息流、資金流的融合。Allen N Berger和Gregory F Udell在2006年系統(tǒng)梳理了供應鏈金融的思想，提出了供應鏈中小企業(yè)融資服務框架[2]。

黨的十九大報告指出“我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發(fā)展階段，正處在轉變發(fā)展方式、優(yōu)化經濟結構、轉換增長動力的攻關期”。2016年，李克強總理首次在《政府工作報告》中強調發(fā)展“新經濟”。新經濟是建立在信息技術革命和制度創(chuàng)新基礎上的經濟持續(xù)增長，主要發(fā)展動力源自信息技術革命和經濟全球化，實現(xiàn)新技術、新業(yè)態(tài)、新產業(yè)及其交叉融合產生的新型經濟形態(tài)。供應鏈金融是一種共生系統(tǒng)，在發(fā)展新經濟背景下，供應鏈金融服務模式不斷創(chuàng)新，市場需求進一步增強，供應鏈金融的價值創(chuàng)造既是一種共生協(xié)同效應，又是一種資源整合效應[3]。

2 相關文獻出版情況分析

為了全面分析我國供應鏈金融的研究現(xiàn)狀，本文立足新經濟發(fā)展特征，聚焦信息技術對供應鏈金融發(fā)展趨勢、推廣應用和風險管控的影響，采用文獻計量法和內容分析法相結合的方法，對文獻體系的分布、結構以及規(guī)律進行統(tǒng)計，客觀反映文獻研究現(xiàn)狀。注重相互關聯(lián)的文獻信息進行客觀、系統(tǒng)的定量分析，強調有效的定量分析和豐富的定性分析的結合[4]。

2.1 文獻檢索

本文以中國知網(CNKI)期刊文獻庫為數(shù)據源進行文獻搜集，分別以“供應鏈金融”和“信息技術”作為關鍵詞進行檢索，時間范圍限定于2015-2020年，以充分反映研究的最新成果。針對新經濟發(fā)展與現(xiàn)代科技應用密切相關，本文以關鍵詞“信息技術”為基礎，將關鍵詞拓展到“互聯(lián)網”、“物聯(lián)網”、“大數(shù)據”、“電子商務”、“區(qū)塊鏈”和“人工智能”，按照“KY=供應鏈金融*(‘信息技術’+‘區(qū)塊鏈’+‘互聯(lián)網’+‘大數(shù)據’+‘人工智能’+‘物聯(lián)網’+‘電子商務’)”檢索策略，共搜集到文獻236篇，其中北大核心期刊有49篇。

2.2 文獻確認

為了進一步對檢索文獻的分析，提高文獻的精確性，針對49篇核心期刊進行再次篩選。通過對文章題目、摘要和關鍵詞的分析，剔除與研究主題以及研究內容無相關性的文章。例如，在有關研究主題中雖然出現(xiàn)了供應鏈金融和信息技術等關鍵詞，但并沒有具體的相關研究內容，剔除后最后確認的有效文獻為44篇。

2.3 文獻分析

自2015年以來，在新經濟背景下，越來越多的供應鏈金融研究文獻反映先進信息技術的推廣應用及影響，發(fā)文量呈現(xiàn)逐年上升趨勢，充分反映了供應鏈金融與現(xiàn)代科技的相互作用以及未來發(fā)展趨勢，如圖1所示。

圖1 供應鏈金融核心期刊文獻數(shù)量

針對44篇核心期刊文獻的主題進行可視化分析，可以發(fā)現(xiàn)論文主題涉及最多的信息技術是區(qū)塊鏈技術，一共有22篇文獻，占50%，其次是大數(shù)據和物聯(lián)網技術，分別有6篇，如圖2所示。

圖2 供應鏈金融文獻主題分布

從出版期刊來看，相關學者在《西南金融》的發(fā)文量最多，一共有9篇，占比21%。其次是《商業(yè)經濟研究》和《中國流通經濟》，分別有4篇和3篇。如圖3所示。

圖3 供應鏈金融文獻期刊發(fā)文量分布

總之，供應鏈金融與現(xiàn)代信息技術的融合日益緊密，對于創(chuàng)新供應鏈金融服務模式和提高風險管控都具有重要影響。本文聚焦信息技術與供應鏈金融的融合，通過國內相關研究全面綜述，分析供應鏈金融的發(fā)展趨勢與風險控制措施。

3 “互聯(lián)網+”供應鏈金融

互聯(lián)網技術推動供應鏈金融創(chuàng)新，各種服務模式不斷涌現(xiàn)。史金召等(2015)以“互聯(lián)網+”為分析視角，基于供應鏈金融演進路徑分析供應鏈金融參與主體、資金來源、目標客戶等方面的特征差異，提出了供應鏈金融可以劃分為供應鏈金融Web2.0、電商供應鏈金融、基于電商平臺的銀行供應鏈金融三大類型[5]。隨著第三方支付和P2P融資平臺的興起，催生了新的互聯(lián)網供應鏈金融模式。林莉芳(2018)按照商業(yè)模式的不同將供應鏈金融劃分為基于電商平臺的供應鏈金融、基于P2P平臺的供應鏈金融和基于第三方支付的供應鏈金融[6]。

隨著電子商務的快速發(fā)展，供應鏈金融廣泛應用于電商服務領域。我國各商業(yè)銀行率先推出各種在線金融服務平臺，建設自己的電商平臺，并對在平臺上交易的企業(yè)提供供應鏈金融服務，如中國銀行的聰明購、招商銀行的非常e購，其業(yè)務模式和銀行原有的供應鏈金融模式存在一定相似性。電商平臺也基于自己掌握的交易信息數(shù)據，利用自有資金或者和商業(yè)銀行合作開展供應鏈金融業(yè)務，如阿里巴巴的e貸通、敦煌網的e保通。電子商務供應鏈金融應用最多的是B2B供應鏈金融。在B2B供應鏈金融中電商平臺利用自身的信息優(yōu)勢決定是否利用自有資金或者和銀行合作對融資企業(yè)進行授信，其主要包括了單獨授信模式、委托授信模式和聯(lián)合授信模式[7]。陶海鵬等(2017)根據電商平臺承擔的交易性質，把電商供應鏈金融分為銷售電商供應鏈金融、采購電商供應鏈金融和整合電商供應鏈金融[8]。

支付寶是我國領先的第三方支付平臺，它的快速發(fā)展催生了基于第三方支付平臺的供應鏈金融。第三方支付平臺憑借自身掌握的大量交易信息，利用信息技術廣泛開展供應鏈金融業(yè)務。在互聯(lián)網供應鏈金融中，資金來源不再局限于銀行或者平臺核心企業(yè)自有資金，也可以通過P2P平臺面向金融市場上更多的投資者來申請融資。P2P平臺借助自身信息技術優(yōu)勢和風險承受能力，開展供應鏈金融業(yè)務會更有優(yōu)勢[9]。

“互聯(lián)網+”供應鏈金融發(fā)展總體上表現(xiàn)為參差不齊的發(fā)展格局，面臨線上客戶規(guī)模較小、盈利水平低、平臺功能不足、內部系統(tǒng)風險暴露、研發(fā)力度有限等挑戰(zhàn)[10]。朱寧(2016)全面分析“互聯(lián)網+”供應鏈金融業(yè)務將面臨的擔保法、非法集資法、資金托管法和互聯(lián)網信息技術安全法等法律所帶來的風險，亟待建立和完善相關法律體系，進一步開展風險管控，提高效率，降低成本，擴大服務范圍[40]。

4 供應鏈金融與信息技術的融合

信息技術加速供應鏈金融技術創(chuàng)新。近年來，隨著區(qū)塊鏈和物聯(lián)網、大數(shù)據的應用，為供應鏈金融的“真實的交易信息”提供技術服務保障，金融機構可以憑借信息技術優(yōu)勢來降低業(yè)務風險，從而為供應鏈中更多中小企業(yè)授信融資。王宏坤(2018)將區(qū)塊鏈技術應用于航空產業(yè)供應鏈金融[20]。謝泗薪等(2020)完整提出了區(qū)塊鏈供應鏈金融服務平臺的架構、業(yè)務模式和流程[21]。宋華等(2017)提出了虛擬產業(yè)集群下的供應鏈金融模式，運用互聯(lián)網和大數(shù)據技術消除信息不對稱，基于虛擬供應鏈網絡中的真實交易信息與交易結構，平臺企業(yè)可以為產業(yè)集群中不同的企業(yè)開展更為靈活的供應鏈金融服務，從而幫助更多的中小企業(yè)克服資金約束[11]。計春陽等(2018)進一步研究了虛擬產業(yè)集群在港口物流業(yè)的具體運用[12]。

區(qū)塊鏈技術廣泛應用于金融領域，主要應用于數(shù)字貨幣、支付清算、智能合約、金融交易、物聯(lián)網金融等多個方面。區(qū)塊鏈是“一種由多方共同維護，使用密碼學保證傳輸和訪問安全，能夠實現(xiàn)數(shù)據一致存儲、無法篡改、無法抵賴的技術體系”[5]，區(qū)塊鏈具有去中介化、不可篡改、共識機制、開放性、匿名性、跨平臺等特點，在供應鏈金融中發(fā)揮了舉足輕重的作用。區(qū)塊鏈技術在供應鏈金融中的應用主要集中在以下幾個方面：

一是進一步提高供應鏈金融融資的安全性和效率，使用分布式、共享的賬本和智能合約技術，區(qū)塊鏈可提供高度安全和不可篡改的數(shù)據，同時借助物聯(lián)網技術可以實時跟蹤供應鏈采購、制造和銷售等各環(huán)節(jié)，提升供應鏈整體的安全性與效率，比如在保理業(yè)務中，貸前利用區(qū)塊鏈技術審核核心企業(yè)信用和確保應收賬款的真實性，貸后風險預警和自動回款[13]；

二是區(qū)塊鏈共識機制進一步簡化了資產和票據確權流程，無需人工參與相關操作，減少了人工成本[14]；

三是實現(xiàn)信貸信用多級流轉?；趨^(qū)塊鏈技術的通證信用拆解功能，對核心企業(yè)承諾的應收賬款進行拆分流轉，解決供應鏈上更多中小企業(yè)的融資難題，實現(xiàn)模式創(chuàng)新[15]；

四是利用區(qū)塊鏈的監(jiān)管能力，進行供應鏈金融資產證券化，擴展融資資金來源[5]。

區(qū)塊鏈和大數(shù)據技術為“數(shù)據質押”創(chuàng)造了條件。依托“數(shù)據質押”，銀行可以通過一個平臺將所有的數(shù)據生態(tài)鏈進行整合，擴展為數(shù)據生態(tài)圈。在生態(tài)圈內，借助于信息技術，每個企業(yè)都可以形成以自身為中心的供應鏈，即“1即N、N即1”[16]。林楠(2019)將區(qū)塊鏈供應鏈金融模式的創(chuàng)新分為兩類，即以核心企業(yè)為基礎的信用多級流轉模式以及以互聯(lián)網金融企業(yè)為基礎的“區(qū)塊鏈+大數(shù)據”供應鏈金融模式，后者把融資范圍從核心企業(yè)的多級供應商拓展到供應鏈上下游終端的企業(yè)[17]。

憑借區(qū)塊鏈和大數(shù)據技術，供應鏈多個企業(yè)之間的信用多級流轉成為可能。通過對核心企業(yè)的信用進行確權和拆分，實現(xiàn)供應鏈二級至N級供應商的供應鏈金融融資。姜浩(2019)提出了信用多級流轉機制的具體應用模式和業(yè)務流程[18]。唐丹等(2019)通過建模分析了應用區(qū)塊鏈實現(xiàn)信用多級流轉對供應鏈決策影響[19]。

針對互聯(lián)網供應鏈金融大都是以單一平臺或銀行為主，從而導致各個平臺各自為政，而不能實現(xiàn)整體效益最大化，王妮(2019)應用區(qū)塊鏈和大數(shù)據等信息技術，提出了整合在線支付平臺、電子交易平臺、供應鏈管理平臺和物流與倉儲管理平臺，并結合線下物流作業(yè)的“云平臺”供應鏈金融模式，通過整合物流、信息流、資金流和商流，創(chuàng)新線上供應鏈金融模式[22]。

5 供應鏈金融服務創(chuàng)新

在新經濟背景下，供應鏈金融與行業(yè)相結合成為了一種趨勢。

為了加快農業(yè)產業(yè)升級和結構調整，供應鏈金融被廣泛應用于農業(yè)產業(yè)鏈。曾玲玲等(2018)基于農村銀行和電商平臺的優(yōu)勢，提出了構建“農村銀行+電商平臺”的農業(yè)供應鏈金融模式[23]。隨著信息技術的廣泛應用，農業(yè)供應鏈金融由“農村銀行+農業(yè)供應鏈”融資模式演化為“電商平臺+農業(yè)供應鏈”融資模式，發(fā)展成為基于互聯(lián)網、大數(shù)據的電商平臺主導的農業(yè)供應鏈金融，電商平臺憑借信息和資金優(yōu)勢為金融監(jiān)管和供應鏈上下游信息對稱創(chuàng)造了條件，有效彌補了“農村銀行+農業(yè)供應鏈”模式的不足。

在醫(yī)藥供應鏈領域，國藥控股形成了金融、物流與電子商務相融合的供應鏈金融的產業(yè)集團模式[24]。梁琳苑(2018)針對醫(yī)藥用品對安全性的要求，提出了“區(qū)塊鏈+醫(yī)藥供應鏈金融”的模式，防止假冒藥品流入導致的不良貸款[25]。陸軍勇(2019)針對醫(yī)藥流通企業(yè)的下游醫(yī)療機構優(yōu)質信用，提出開展資產證券化業(yè)務，加速資金回籠同時降低負債率，節(jié)約資金成本[26]。

在國際貿易領域，供應鏈金融以國際貿易業(yè)務為依托，主要通過“電子化網絡平臺+票據”模式進行融資，突破了傳統(tǒng)供應鏈金融通過第三方物流企業(yè)來控制商品的物權的限制。融資企業(yè)向商業(yè)銀行傳輸融資所需要的財務信息、交易信息、結算信息等電子化信息，商業(yè)銀行通過傳遞的電子化信息來決定是否發(fā)放信貸資金，并控制信貸資金的風險[27]。計春陽等(2019)研究了港口企業(yè)供應鏈金融模式的演化過程，提出了互聯(lián)網背景下的港口企業(yè)供應鏈金融未來將向“產業(yè)互聯(lián)網平臺+供應鏈金融”的產業(yè)平臺生態(tài)及“技術服務平臺+供應鏈金融”的技術平臺生態(tài)等方向發(fā)展的趨勢[28]。

在制造業(yè)領域，由于制造業(yè)本身具有參與企業(yè)多、工藝流程復雜、上下游協(xié)調性高等特征，傳統(tǒng)的融資模式存在很大局限性，而供應鏈金融的應用可以有效解決制造業(yè)供應鏈上的資金流問題，并進一步促進制造行業(yè)的供給側結構性改革，推動“互聯(lián)網+”制造業(yè)發(fā)展。黎明(2015)深入研究了供應鏈金融在鋼鐵行業(yè)電子商務的具體應用[29]。

總之，供應鏈金融與行業(yè)的結合成為趨勢。供應鏈金融應用未來會逐漸增多，在政策的引導下，供應鏈金融將在一些關鍵領域加快發(fā)展。

6 供應鏈金融風險管控

信息技術對于供應鏈金融風控而言則是雙刃劍，一方面，信息技術的應用進一步消除了供應鏈企業(yè)的信息不對稱，并為風險識別與風控防控提供了新的手段；另一方面，在線化增加了企業(yè)商業(yè)數(shù)據風險和個人隱私風險。

6.1 供應鏈金融風險評估

供應鏈企業(yè)的信用風險是影響供應鏈金融風險的最大因素[30]。隨著供應鏈金融模式的不斷創(chuàng)新，傳統(tǒng)的風險評價指標體系具有一定局限性，不能全面評價互聯(lián)網供應鏈金融等新型供應鏈金融模式的風險。供應鏈金融的風險不僅產生于傳統(tǒng)供應鏈金融中企業(yè)自身風險和企業(yè)所處供應鏈的整體運營風險、操作環(huán)節(jié)風險、交易資產風險、貿易背景真實性風險和來源于物流監(jiān)管方的風險等，同時還有來自互聯(lián)網的風險因素以及互聯(lián)網作用下供應鏈金融滋生的新風險等。胡慧慧等(2016)擴展了供應鏈金融風險評價指標，充分考慮網絡平臺安全風險、網上操作風險，構建了適用于互聯(lián)網供應鏈金融的風險評價體系[34]。何昇軒等(2016)將電商平臺與銀行的關系納入風險評價體系，并將其合作模式分為推薦模式、介入模式、混合模式和委托授信模式[35]。王寶森等(2018)將互聯(lián)網企業(yè)的基本情況、交易狀況和服務質量也納入了供應鏈金融信用風險評價體系中[36]。

隨著供應鏈金融模式不斷創(chuàng)新，傳統(tǒng)的金融服務信用風險評估方法存在一定的局限性。線上供應鏈金融業(yè)務運作信息是一種復雜的“信息混沌”，包含多種不確定性信息，傳統(tǒng)的信用風險評價方法諸如層次分析法[31]、Logistic回歸[32]、決策樹[33]面臨挑戰(zhàn)。鞠彥輝等(2018)基于盲數(shù)理論提出了信息混沌下銀行線上供應鏈金融信用風險盲數(shù)評價模型[37]。線上供應鏈金融業(yè)務積累了大量交易數(shù)據，為進一步優(yōu)化風險評估模型奠定了基礎，避免傳統(tǒng)評價方法的主觀性。高更君等(2018)等引入云理論來構建風險評價模型，將模糊集理論中的模糊性與概率論中的隨機性有機結合，將定性概念映射為定量指標[38]。隨著P2P這種非金融機構平臺開展供應鏈金融業(yè)務，供應鏈金融風險來源又發(fā)生了新的改變，黃芳等(2017)就基于概率神經網絡對P2P平臺開展風險評估[39]。

6.2 供應鏈金融風控模型

信息技術廣泛應用進一步提高了供應鏈金融風險管理水平，降低風險發(fā)生概率。潘婭媚(2017)引入物聯(lián)網技術以消除信息不對稱，控制業(yè)務風險，提供預警系統(tǒng)和各項應急預案支撐[46]。田娟娟等(2018)從共享金融的視角提出構建供應鏈金融風險共享平臺，通過對信息流、物流、資金流的監(jiān)控信息實時共享，消除信息不對稱，借助金融科技手段，提升供應鏈金融風險管理水平[47]。周茜等(2019)應用免疫理論從組織防御、組織監(jiān)視、組織記憶等方面來提升科技型小微企業(yè)免疫力整體水平，降低銀行面向科技型小微企業(yè)開展供應鏈金融服務的風險[48]。

人工智能技術為供應鏈金融風險管控帶來了新的手段，廣泛用于構建供應鏈金融風險評估模型。針對Logisitc方法的局限性，胡海清等(2011)借助支持向量機SVM的方法優(yōu)化了原有模型，通過實證研究揭示SVM較傳統(tǒng)Logistic模型正確率更高[41]。劉穎等(2018)利用粒子群協(xié)同優(yōu)化傳統(tǒng)支持向量機SVM模型，解決了信用特征子集與模型參數(shù)影響的問題[42]。于曉虹等(2017)采用了逐次低維投影尋蹤(LDSPPC)模型對信用風險進行綜合評價研究，從有限樣本數(shù)據中挖掘出更多、更充分的信息，相較于神經網絡(BPNN)，提高了建模結果的真實性和可靠性，避免了“過訓練”現(xiàn)象[43]。蔣先玲等(2018)通過建立基于SMOTE算法的隨機森林模型，為商業(yè)銀行提供了新的信用風險評估工具，減少了銀行的“取偽”機率，有效提升銀行風險識別的準確性[44]。Zhu，Zhou & Xie et al.(2019)結合了隨機漫步和MultiBoosting分類算法，提出了RS-MultiBoosting機器學習的方法，廣泛用于評估供應鏈中小企業(yè)的信用風險[45]。

7 結論

在新經濟背景下，信息技術推動供應鏈金融技術創(chuàng)新和融合發(fā)展，進一步擴大供應鏈金融服務領域，大力提升融資效率。針對供應鏈金融風險管理中面臨數(shù)據風險、隱私風險等各種風險，以人工智能為引領等現(xiàn)代信息技術為供應鏈金融風險識別、風控建模、風險預警提供了新的手段。本文通過國內相關研究文獻綜述，全面分析供應鏈金融的研究現(xiàn)狀、推廣應用和未來發(fā)展趨勢，為指導供應鏈金融理論研究和管理實踐提供參考和指導。