□ 張悟移，孫雪蓮，向海林

(昆明理工大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院，云南 昆明 650093)

1 引言

德國于2013年正式提出了工業(yè)4.0，其以數(shù)據(jù)為核心的態(tài)勢對供應(yīng)鏈上工業(yè)企業(yè)進(jìn)行席卷。2014年我國提出“中國制造2025”，這是中國政府立足于國際產(chǎn)業(yè)變革大勢，做出的全面提升中國制造業(yè)發(fā)展質(zhì)量和水平的重大戰(zhàn)略部署。目前我國的工業(yè)制造水平與技術(shù)程度進(jìn)入到一個新臺階，工業(yè)發(fā)展是工業(yè)化顯著的特征之一，我國正處于工業(yè)化發(fā)展階段。供應(yīng)鏈金融立足于供應(yīng)鏈的運(yùn)營，讓商流、物流、信息流以及資金流有效結(jié)合，使得金融機(jī)構(gòu)的資金得到有效的利用，為供應(yīng)鏈上下游企業(yè)間的貿(mào)易提供了快速融資的渠道。

供應(yīng)鏈金融最先出現(xiàn)于俄國沙皇時代，農(nóng)民會把價格處于低位的豐收農(nóng)作物抵押給銀行，獲取的貸款用于日常的生活與生產(chǎn)，等到價格回升后，農(nóng)民和銀行再度合作，將谷物賣出償還銀行本金與利息。在這個過程中，就出現(xiàn)了最簡單的供應(yīng)鏈金融。這里的供應(yīng)鏈金融是為獲得銀行的貸款將谷物作為質(zhì)押物，這使得農(nóng)民得到了利潤。自從1961年美國頒布《倉儲法案》以來，各區(qū)通過該法案建立了一整套倉單質(zhì)押的規(guī)則。倉單不僅能夠方便進(jìn)行結(jié)算，還能通過質(zhì)押的方式申請貸款。至此，基于倉單的形式得到廣泛的運(yùn)用。Timme(2000)[1]首先提出供應(yīng)鏈金融的概念，對供應(yīng)鏈金融的含義作了定義。此處強(qiáng)調(diào)的是供應(yīng)鏈上的參與者與供應(yīng)鏈外部的金融服務(wù)提供者相互合作的協(xié)同關(guān)系，這種關(guān)系由此產(chǎn)生的考慮物流、信息流、資金流及其進(jìn)程、全部資產(chǎn)和供應(yīng)鏈上參與主體經(jīng)營的這一過程。Hoffmann(2009)[2]提出供應(yīng)鏈金融是供應(yīng)鏈內(nèi)外多個組織，通過計劃和控制金融資源在組織內(nèi)與組織間進(jìn)行轉(zhuǎn)移，其是為了創(chuàng)造更多的資源與技術(shù)手段。Michael Lamoureux(2007)[3]研究指出供應(yīng)鏈金融的核心是融資能力與成本，實現(xiàn)時需要對供應(yīng)鏈中的信息流進(jìn)行整合，將信息流與資本的成本管理相融合。我國的供應(yīng)鏈金融大多是從商業(yè)銀行角度來說的，閆俊宏(2007)等[4]針對應(yīng)收賬款、預(yù)付款、存貨分別進(jìn)行了應(yīng)收賬款、保稅倉和融通倉三種融資模式。目前每個行業(yè)都進(jìn)入到供應(yīng)鏈發(fā)展階段，Martin Christopher教授提出的未來的競爭不再是企業(yè)與企業(yè)的競爭，而是供應(yīng)鏈之間的競爭。在工業(yè)制造企業(yè)中，供應(yīng)鏈更是企業(yè)競爭的核心，供應(yīng)鏈上各中小企業(yè)的資源利用與融資能力很大程度上依賴供應(yīng)鏈金融，正是這一供應(yīng)鏈金融能力逐步成為工業(yè)企業(yè)提高市場競爭力的一個不容忽視的重要組成部分?，F(xiàn)以家電制造企業(yè)入手，利用能力成熟度模型，并且結(jié)合各區(qū)域各家電制造企業(yè)相關(guān)評估指標(biāo)的實際數(shù)據(jù)，以此為樣本點(diǎn)，利用支持向量機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，得到穩(wěn)定的供應(yīng)鏈金融發(fā)展能力分類。

2 文獻(xiàn)綜述

2.1 能力成熟度模型

有關(guān)成熟度模型，國內(nèi)外都進(jìn)行了大量的研究。迄今為止，運(yùn)用最具影響力的是，1986年美國卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)軟件工程研究所首次提出能力成熟度模型(Capability Maturity Model，簡稱CMM)[5]。CMM是一種評價軟件能力的成熟度模型，迄今為止，CMM是應(yīng)用最為廣泛的成熟度模型。CMM為軟件組織的軟件能力提出了改進(jìn)體系，一般分為5級，分別為：初始級、可重復(fù)級、被定義級、已管理級、優(yōu)化級。它的核心思想是把軟件開發(fā)視為一個過程，并根據(jù)這一原則對軟件開發(fā)和維護(hù)進(jìn)行過程監(jiān)控與研究。

成熟度等級1：初始級。這是能力成熟度模型最低的等級狀態(tài)。處于成熟度最低的組織，基本上沒有健全的管理制度。企業(yè)一般不具備穩(wěn)定的軟件開發(fā)環(huán)境，通常在遇到問題時，就放棄原定計劃而只專注于編程和測試。開發(fā)流程處于混亂、無序的狀態(tài)。完成的程度與效用隨著可預(yù)測人員的變動，較大影響開發(fā)結(jié)果，并且由于缺乏健全的計劃，時間和經(jīng)費(fèi)成本難以進(jìn)行控制，使得開發(fā)的過程和效率很低，供應(yīng)鏈金融的融資速度與效率也十分不具有響應(yīng)性。

成熟度等級2：可重復(fù)級。處于該等級的軟件和流程開發(fā)已經(jīng)形成了基本的管理準(zhǔn)則、設(shè)計步驟。這些準(zhǔn)則、步驟和技術(shù)形成于類似產(chǎn)品中的經(jīng)驗。在供應(yīng)鏈金融的流程中可以仔細(xì)的跟蹤費(fèi)用和進(jìn)度，達(dá)到此級別的企業(yè)過程已制度化，有紀(jì)律，可重復(fù)。

成熟度等級3：被定義級。在被定義等級時，軟件生產(chǎn)的過程編制完整的文檔操作。在供應(yīng)鏈金融的實現(xiàn)上，對其管理與技術(shù)方面做了明確的定義，并按需求不斷進(jìn)行流程的改進(jìn)，這一等級的操作步驟全都記錄在案，同時利用此工具使用，有別于初始級的就地取材。

成熟度等級4：已管理級。在已管理等級中，軟件開發(fā)過程中各個環(huán)節(jié)都設(shè)定了目標(biāo)，涵蓋了時間、成本、質(zhì)量和后期服務(wù)等多方面。當(dāng)偏離目標(biāo)過多時，就采取行動來修正。利用統(tǒng)計質(zhì)量控制，管理部門能區(qū)分出隨機(jī)偏離和有深刻含義的質(zhì)量或者生產(chǎn)目標(biāo)的偏離。

成熟度等級5：優(yōu)化級。位于第5級組織的目標(biāo)是連續(xù)地改進(jìn)軟件過程，這樣的組織使用統(tǒng)計質(zhì)量和過程控制技術(shù)作為指導(dǎo)，盡量做到盡善盡美的程度。對項目中各個流程獲得的經(jīng)驗進(jìn)行總結(jié)，并記錄在案，之后從各個方面中獲得知識將運(yùn)用到該組織中。

2.2 支持向量機(jī)和粒子群優(yōu)化算法簡述

近年來，支持向量機(jī)是一種有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，在文本分類、圖像分類、手寫字體識別等領(lǐng)域獲得了成功的應(yīng)用[6]。支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)于1995年由Vapnik提出，用于解決小規(guī)模樣本或者非線性關(guān)系的分類方法，其主要是用于解決有限的樣本信息下最優(yōu)的分類問題。在SVM中，我們將數(shù)據(jù)繪制在n維空間，其中n代表的是數(shù)據(jù)的特征數(shù)，每個特征數(shù)的值是特定坐標(biāo)的值。然后，通過線性超平面將不同樣本分為兩類。在SVM中，可以通過核函數(shù)的功能將低維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為高維數(shù)據(jù)，這樣就將不可分離的問題轉(zhuǎn)化為可分離的問題。SVM簡化高維空間的求解難度，運(yùn)算速度更快。

在進(jìn)行支持向量機(jī)的參數(shù)優(yōu)化過程中，隨著參數(shù)的不斷變化，支持向量機(jī)對于樣本中的參數(shù)檢查精度也會不斷升高。現(xiàn)將粒子群優(yōu)化(Particle Swarm optimization,PSO)算法的原理進(jìn)行以下闡述。PSO是群體智能一個新的分支，是根據(jù)達(dá)爾文適者生存、優(yōu)勝劣汰凈化思想，依據(jù)個體協(xié)作來尋求最優(yōu)解的過程。其在優(yōu)化過程中，運(yùn)用速度-位移的結(jié)構(gòu)，更能保留群體的搜索能力，并且使得操作步驟更加方便快捷。采用粒子群算法優(yōu)化支持向量機(jī)的參數(shù)，把SVM的參數(shù)作為粒子群算法的粒子，將SVM分類準(zhǔn)確率作為粒子群的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行全局搜索，最終得到SVM最優(yōu)的參數(shù)。

3 行業(yè)供應(yīng)鏈金融成熟度評價

3.1 成熟度等級劃分

根據(jù)“德國工業(yè)4.0”和能力成熟度模型的相關(guān)文獻(xiàn)，把評估模型的成熟度等級進(jìn)行以下說明，如下表1所示。

3.2 CMM和PSOSVM評估模型

本文將家電行業(yè)的供應(yīng)鏈金融發(fā)展能力進(jìn)行分級：初始級(1級)、可重復(fù)級(2級)、被定義級(3級)、已管理級(4級)、優(yōu)化級(5級)，總共5級。采用要達(dá)到的每個成熟度等級關(guān)鍵過程域和關(guān)鍵能力進(jìn)行供應(yīng)鏈金融成熟度評級?；跀?shù)據(jù)的可獲性，選取了家電制造工業(yè)企業(yè)可以衡量供應(yīng)鏈金融成熟度的9個財務(wù)指標(biāo)，并結(jié)合22家運(yùn)用供應(yīng)鏈金融的家電制造企業(yè)的數(shù)據(jù)樣本，建立支持向量機(jī)復(fù)雜過程系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)模型，利用粒子群算法優(yōu)化模型參數(shù)，用MATLAB進(jìn)行訓(xùn)練完成判斷，以提高支持向量機(jī)用于各企業(yè)供應(yīng)鏈金融能力的成熟度判評判。通過兩種評判方法進(jìn)行比較成熟度等級結(jié)果，在此基礎(chǔ)上，從定性和定量的兩個角度進(jìn)行綜合判斷，為家電行業(yè)供應(yīng)鏈金融成熟度做出精確的評判。

表1 工業(yè)企業(yè)供應(yīng)鏈金融成熟度對應(yīng)等級表

PSO優(yōu)化SVM參數(shù)的方法。

①PSO參數(shù)的初始化。設(shè)定初始的加速因子：C1、C2。

③分別對每個粒子的位置和速度進(jìn)行更新，產(chǎn)生新一代種群X(t+1)。

檢查是否達(dá)到設(shè)置的最大的迭代次數(shù)。

上式中，k為迭代次數(shù)；vi(k)為粒子的飛行速度，xi(k)為粒子的當(dāng)前位置，pi為第i個粒子所到過的最優(yōu)位置，pk為種群到過的最優(yōu)位置，c1、c2是局部學(xué)習(xí)因子和全局學(xué)習(xí)因子；w為慣性因子，r是0到1之間的隨機(jī)數(shù)。

④將搜索到的粒子最優(yōu)位置，把最優(yōu)的參數(shù)值賦予SVM，應(yīng)用樣本進(jìn)行訓(xùn)練。

最大進(jìn)化數(shù)量為200，種群最大數(shù)量為20，速度與位移的關(guān)系：V=kX，初始速度為3。SVM參數(shù)中c變化的最大值和最小值，初始為100和0.1，SVM參數(shù)中g(shù)變化的最大值和最小值，初始值分別為1000和0.01。

3.3 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)處理

由工業(yè)制造企業(yè)的行業(yè)特點(diǎn)及“白皮書”和“德國工業(yè)4.0”，建立圍繞供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)的能力成熟度模型構(gòu)建。其中選取一級指標(biāo)，記為Bi(i=1，… …,5)。再在下面劃分二級指標(biāo)Ck(k=1，… …，n)。詳見下表2所示。

結(jié)合成熟度模型的等級評分，對每家企業(yè)供應(yīng)鏈金融發(fā)展能力進(jìn)行初評。結(jié)合CMM進(jìn)行成熟度等級劃分，其中有四川九州、四川長虹等4家企業(yè)處于供應(yīng)鏈金融成熟度第一等級，長虹美菱股份有限公司等7家位于第二等級，TCL集團(tuán)股份有限公司等6家位于第三等級，海爾智家、美的集團(tuán)等5家位于第四等級，位于第五等級的為無。詳見表3。

表2 供應(yīng)鏈金融成熟度重要指標(biāo)表

表3 樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計表

在此基礎(chǔ)上對美的集團(tuán)等22家相關(guān)企業(yè)反映供應(yīng)鏈金融成熟的評判指標(biāo)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集。把運(yùn)用供應(yīng)鏈金融成熟度判斷的樣本數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練的樣本，處理結(jié)果如下圖1和圖2。

選擇10家企業(yè)作為支持向量機(jī)復(fù)雜過程系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)模型的測試集，利用粒子群算法優(yōu)化模型參數(shù)，用MATLAB進(jìn)行測試得到，其正確率達(dá)到90%。相較CMM得到的結(jié)果，可參照性更高，以指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本提取，以科學(xué)定性的機(jī)器學(xué)習(xí)方法提高支持向量機(jī)用于各供應(yīng)鏈金融成熟度的判斷。詳見圖2。

圖1 訓(xùn)練集樣本圖

圖2 測試集樣本圖

圖3 適應(yīng)度曲線圖

依據(jù)上圖綜合所示：選取運(yùn)用CMM進(jìn)行初分類的企業(yè)樣本進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，得到比較準(zhǔn)確的測試集。由圖3可知，運(yùn)用粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)分類，得到正確率為90%的樣本分類結(jié)果，并且適應(yīng)度較好，說明測試集合理性高。對于測試集樣本5，在運(yùn)用CMM進(jìn)行評價時，得到的結(jié)果為成熟度第二等級，但運(yùn)用SVM得到的分類結(jié)果為成熟度第三等級。綜合上述情況，對于該企業(yè)的供應(yīng)鏈金融成熟度，應(yīng)劃分為第三等級更為合理。原因是該企業(yè)開展的供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)，使得供應(yīng)鏈金融的參與者以戰(zhàn)略角度管理供應(yīng)鏈融資流程。

4 結(jié)語

本文以我國家電行業(yè)的供應(yīng)鏈金融發(fā)展能力評價為研究問題，探討出我國家電行業(yè)供應(yīng)鏈金融的發(fā)展能力水平，其中美的、海爾等龍頭企業(yè)處于供應(yīng)鏈金融的第四等級，該等級供應(yīng)鏈上的企業(yè)進(jìn)行商業(yè)流程協(xié)作，并且采用先進(jìn)的商業(yè)流程管理。供應(yīng)鏈金融水平能力達(dá)到了目前全國的領(lǐng)先地位，上下游企業(yè)間的協(xié)作有助于供應(yīng)鏈上突破各自為政的局面，充分對接融資需求，從而為實體經(jīng)濟(jì)提供新興的有效融資工具。

供應(yīng)鏈金融為工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入了新鮮血液，對其他產(chǎn)業(yè)的供應(yīng)鏈有著積極的指導(dǎo)意義。供應(yīng)鏈金融存在以下的優(yōu)勢：在供應(yīng)鏈上下游企業(yè)間保證了融資安全性，高效地解決了融資難的問題，加快了資金的循環(huán)，提高了資金的效率，并為經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級注入了活力。