摘要：供應(yīng)鏈金融作為一種新的金融業(yè)務(wù)，是當(dāng)前緩解中小企業(yè)融資困境的主要方式。然而，當(dāng)前信用評(píng)級(jí)體系仍處于發(fā)展中并且尚未完善。因此本文希望建立一定的信用評(píng)級(jí)體系，構(gòu)建一定的信用評(píng)級(jí)指標(biāo)體系，以中小企業(yè)守約概率表示中小企業(yè)的信用水平，為中小企業(yè)取得融資提供一定的參考標(biāo)準(zhǔn)。在本文的信用評(píng)級(jí)構(gòu)建過(guò)程中，提出代表企業(yè)盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力、發(fā)展能力以及償債能力的信用評(píng)級(jí)指標(biāo)，選取滬深股市中小板中處于供應(yīng)鏈上下游的汽車配件制造行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，該行業(yè)為生產(chǎn)整車的核心企業(yè)提供配套服務(wù)。最后，本文使用Logistics模型預(yù)測(cè)企業(yè)的守信概率，鑒于供應(yīng)鏈金融可以緩解中小企業(yè)的融資困境，本文對(duì)供應(yīng)鏈上下游的中小企業(yè)進(jìn)行信用評(píng)級(jí)分析具有一定的意義。

關(guān)鍵詞：供應(yīng)鏈金融;中小企業(yè);信用評(píng)級(jí)

中圖分類號(hào)：F831? 文獻(xiàn)識(shí)別碼：A? 文章編號(hào)：2096-3157（2020）25-0150-03

一、引言

中小型企業(yè)為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)了大比例的產(chǎn)值，在我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中是必不可少的一部分，中小企業(yè)由于金融體系不完善不健全、實(shí)力水平低、信用風(fēng)險(xiǎn)大，很難從銀行獲取信貸，因此融資困境極大地阻礙了中小企業(yè)的發(fā)展。供應(yīng)鏈金融的推出可以有效地解決中小企業(yè)的困境，供應(yīng)鏈金融通過(guò)審核需融資企業(yè)的上游核心企業(yè)信用資質(zhì)，根據(jù)企業(yè)間、銀行與企業(yè)間真實(shí)的業(yè)務(wù)往來(lái)，使用自償性、貿(mào)易性等方式，通過(guò)抵押企業(yè)的應(yīng)收賬款并通過(guò)第三方進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控，對(duì)需要融資的上下游企業(yè)提供專業(yè)性的金融服務(wù)。由于在供應(yīng)鏈金融中需要貸款的企業(yè)可以以其核心企業(yè)為信用抵押，使中小企業(yè)獲得更高的信用評(píng)價(jià)，增大獲得貸款的幾率。

二、供應(yīng)鏈金融的現(xiàn)狀

由于企業(yè)生產(chǎn)方式的不斷發(fā)展及改變，從20世紀(jì)70年代開(kāi)始，企業(yè)的相互合作不斷增加，企業(yè)相互合作的生產(chǎn)模式使處于核心地位的企業(yè)要整合不同的企業(yè)進(jìn)行生產(chǎn)，由此產(chǎn)生了供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)。起初，供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)重點(diǎn)關(guān)注企業(yè)的物流狀況和信息傳遞狀況并且不注重財(cái)務(wù)。20世紀(jì)后期，各機(jī)構(gòu)開(kāi)始綜合考量供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)，財(cái)務(wù)狀況是首先被考慮的因素。1999年，中國(guó)儲(chǔ)運(yùn)總公司和銀行開(kāi)始向客戶提供簡(jiǎn)單的質(zhì)押融資服務(wù)。2001年下半年，深圳發(fā)展銀行開(kāi)始試點(diǎn)，2006年率先推出供應(yīng)鏈金融服務(wù)，形成“供應(yīng)鏈品牌深度發(fā)展”。

供應(yīng)鏈金融在我國(guó)有廣大的發(fā)展前景，國(guó)家也相繼推出在一系列的政策支持該業(yè)務(wù)的發(fā)展。當(dāng)前我國(guó)供應(yīng)鏈金融的運(yùn)行過(guò)程中，銀行等金融機(jī)構(gòu)率先引導(dǎo)了供應(yīng)鏈金融的發(fā)展。我國(guó)首個(gè)供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)于2003年在深圳銀行成功推出。此后，平安銀行、浦發(fā)銀行、招商銀行等商業(yè)銀行以及國(guó)內(nèi)一些傳統(tǒng)的國(guó)有銀行紛紛開(kāi)始開(kāi)展供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)，我國(guó)各個(gè)模式的供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)都得到了一定規(guī)模的增加，應(yīng)收賬款模式的工業(yè)企業(yè)的凈額由2005年的3萬(wàn)億元增加到2016年的12.6萬(wàn)億元，增長(zhǎng)3.2倍。2017年～2020年供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)率約為4.5%至5%。

三、供應(yīng)鏈金融下中小企業(yè)信用評(píng)級(jí)的實(shí)證分析

1.供應(yīng)鏈金融下中小企業(yè)信用評(píng)級(jí)體系的構(gòu)建

本文研究的對(duì)象是供應(yīng)鏈上下游的中小企業(yè)，因此本文對(duì)供應(yīng)鏈上下游的中小企業(yè)進(jìn)行信用評(píng)價(jià)。由于汽車行業(yè)屬于制造行業(yè)，具有完整的供應(yīng)鏈體系，因此本文依據(jù)汽車整車制造企業(yè)，根據(jù)供應(yīng)鏈關(guān)系選出其上下游的汽車配件企業(yè)進(jìn)行分析。同時(shí)由于上市企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)透明容易獲得，可以使分析結(jié)果更加準(zhǔn)確，因此樣本企業(yè)的篩選從上市企業(yè)選取，并且樣本企業(yè)屬于滬深股市中小板中的汽車配件企業(yè)。

本文在選取信用評(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí)首先參考前人的研究經(jīng)驗(yàn)，并體現(xiàn)供應(yīng)鏈金融的獨(dú)特評(píng)價(jià)方式以及參照傳統(tǒng)信用評(píng)級(jí)模式，為全面解釋企業(yè)的信用水平，最終選取代表企業(yè)盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力、發(fā)展能力以及償債能力的十四個(gè)評(píng)級(jí)指標(biāo)，構(gòu)建供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。本文構(gòu)建的信用評(píng)級(jí)體系如表1所示。

通過(guò)樣本企業(yè)數(shù)據(jù)的選取和評(píng)價(jià)指標(biāo)的構(gòu)建，經(jīng)過(guò)篩選，在150家中小板汽車行業(yè)上市企業(yè)中共選出符合條件的50家中小企業(yè)共279個(gè)數(shù)據(jù)作為信用分析的樣本，對(duì)于樣本指標(biāo)的定量指標(biāo)數(shù)據(jù)主要來(lái)自于2018 年第三季度各企業(yè)的年報(bào)以及新浪財(cái)經(jīng)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。

根據(jù)原始數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)量，參考標(biāo)準(zhǔn)偏差，由于一些企業(yè)存在自身原因，因此其部分指標(biāo)數(shù)據(jù)與平均數(shù)據(jù)相比偏差過(guò)大，為使研究結(jié)果具有代表性并減小誤差，剔除10家企業(yè)的偏差數(shù)據(jù)。對(duì)剩余數(shù)據(jù)進(jìn)行單樣本T檢驗(yàn)，根據(jù)顯著性首先剔除X14，最終指標(biāo)確定為X1至X13。

2.基于Logistic模型的中小企業(yè)信用評(píng)級(jí)分析

（1）因子分析

在使用Logistic模型進(jìn)行回歸分析前，為確定變量間的相關(guān)性，對(duì)篩選過(guò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析，用SPSS 22.0軟件運(yùn)行結(jié)果如表2所示，根據(jù)該檢驗(yàn)的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，如果 KMO 值小于0.5，原有變量間的相關(guān)性較弱，因子分析的方法不適合該數(shù)據(jù)。從表2可以看出，原始數(shù)據(jù)KMO值為0.488，不適宜進(jìn)行因子分析。

（2）模型回歸分析

將信用評(píng)價(jià)指標(biāo)X1至X13作為自變量，將樣本企業(yè)的失信與守信Z作為因變量，同時(shí)取=0.5。在選取樣本企業(yè)的評(píng)判指標(biāo)因變量Z時(shí)，主要依據(jù)和訊數(shù)據(jù)中對(duì)所選取樣本企業(yè)的2018 年前三季度所做的財(cái)務(wù)評(píng)估，評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)從企業(yè)的盈利能力、成長(zhǎng)能力、償債能力和綜合能力出發(fā)，企業(yè)的綜合能力評(píng)價(jià)結(jié)果最低為兩顆星，且其余三項(xiàng)能力的評(píng)價(jià)結(jié)果最低為一顆白星，則Z值為1，否則Z值為0。

根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)，運(yùn)用SPSS軟件，使用移去檢驗(yàn)基于Wald 統(tǒng)計(jì)量的概率的逐步向后去除法，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析?；貧w結(jié)果如表3所示。

表3最終得到了Logistic實(shí)證模型的擬合結(jié)果。根據(jù)第九步回歸的結(jié)果，被保留在方程中的變量為X4、X5以及X11，被保留變量的顯著性均小于0.05。估計(jì)的Logistic回歸模型如下：

式（1）P值的大小代表了企業(yè)的守信概率，根據(jù)P值大小可以判斷中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的狀況。以0.5為分界線，若P值大于等于0.5并且越接近1，說(shuō)明該企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)低首信概率大，因此銀行等金融機(jī)構(gòu)可以為其授信;若P值小于0.5并且越接近0，說(shuō)明該企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)大并且守信概率較小，因此若為其授信則會(huì)面臨違約。

（3）樣本企業(yè)守約概率分析

①單個(gè)企業(yè)守約概率計(jì)算

選取富奧股份的相關(guān)數(shù)據(jù)，根據(jù)模型可得：

P=11+e-（-0.457×11.565+0.860×10.73+1.491×1.592-3.757）=92.76%

根據(jù)P值可得富奧股份的守信概率為92.76%，可以得出富奧股份的信用水平很高，違約風(fēng)險(xiǎn)低，可以有效獲得銀行的授信。

②樣本企業(yè)守約概率分析

同時(shí)計(jì)算出隨機(jī)選取的樣本中30家中小企業(yè)的P值，如表4所示。

四、中小企業(yè)提高信用水平的建議

1.完善核心業(yè)務(wù)提高盈利能力

企業(yè)盈利能力是衡量企業(yè)信用評(píng)級(jí)的主要因素，中小企業(yè)雖然規(guī)模較小，但其核心業(yè)務(wù)具備一定的競(jìng)爭(zhēng)力，當(dāng)中小企業(yè)處于良性發(fā)展過(guò)程中，其盈利能力也會(huì)不斷增長(zhǎng)，因此中小企業(yè)要提高信用水平并且進(jìn)一步取得借款，需加強(qiáng)自身的盈利能力。

2.建立有效償債機(jī)制

供應(yīng)鏈上下游企業(yè)由于規(guī)模較小，相較核心企業(yè)其信用水平低，償債能力得不到有效保障，因此可能產(chǎn)生一定的信用風(fēng)險(xiǎn)，不利于企業(yè)取得融資。中小企業(yè)提高信用水平可以提升其償債能力，通過(guò)建立有效償債機(jī)制對(duì)可能產(chǎn)生的違約風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行防范。首先中小企業(yè)需合理評(píng)估自身的實(shí)力，加強(qiáng)與核心企業(yè)的業(yè)務(wù)合作，進(jìn)一步提升盈利能力增加償債保障;同時(shí)密切監(jiān)控各個(gè)企業(yè)財(cái)務(wù)的實(shí)時(shí)狀況以及企業(yè)的運(yùn)營(yíng)水平，設(shè)定一定的資金用于償債，通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)以及有效的償債機(jī)制提高企業(yè)的信用水平以便取得融資。

3.加強(qiáng)與核心企業(yè)的合作完善擔(dān)保

由于供應(yīng)鏈金融主要依據(jù)核心企業(yè)的信用水平為上下游的中小企業(yè)提供一定的擔(dān)保，因此中小企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)與核心企業(yè)的合作，依據(jù)核心企業(yè)的信用水平提高自身的信用水平。同時(shí)，對(duì)于擔(dān)保政策，國(guó)家應(yīng)進(jìn)一步完善擔(dān)保政策，對(duì)于有較強(qiáng)核心企業(yè)合作的中小企業(yè)，相關(guān)政策可以進(jìn)一步擴(kuò)大可貸資金范圍，使中小企業(yè)的融資困境得到改善，促進(jìn)中小企業(yè)獲取融資的能力。

4.培養(yǎng)信用評(píng)級(jí)意識(shí)

中小企業(yè)應(yīng)具備信用評(píng)級(jí)意識(shí)，可以自身建設(shè)信用評(píng)級(jí)體系，評(píng)估自身信用風(fēng)險(xiǎn)水平;同時(shí)中小企業(yè)也應(yīng)該積極配合外部信用檢查以及信用評(píng)級(jí)，對(duì)相關(guān)信息公開(kāi)透明，在供應(yīng)鏈基礎(chǔ)下，促進(jìn)整條供應(yīng)鏈的透明以及促進(jìn)信息交換，從而提升中小企業(yè)的信用水平。

基于本文的研究結(jié)果，供應(yīng)鏈上下游的中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)可以得到更為準(zhǔn)確的識(shí)別，因此中小企業(yè)在申請(qǐng)信貸的過(guò)程中也能進(jìn)一步通過(guò)資金提供方銀行的評(píng)估，最終獲得信貸。同時(shí)針對(duì)本文的研究成果，提出了中小企業(yè)進(jìn)一步提升信用水平的建議，希望有效解決中小企業(yè)的融資困境。

本文的研究結(jié)果顯示，使用預(yù)測(cè)模型可以有效測(cè)評(píng)中小企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)。為了保證數(shù)據(jù)的客觀有效性以及結(jié)果的準(zhǔn)確性，本文選取我國(guó)滬深股市中小板的汽車行業(yè)的上市公司的數(shù)據(jù)作為樣本，因此模型結(jié)果主要反映了該行業(yè)公司的信用風(fēng)險(xiǎn)水平。而不同的行業(yè)具有其自有的獨(dú)特性，因此本文得到的信用評(píng)級(jí)結(jié)果未必能完全符合不同行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)，在用于其他行業(yè)公司的信用評(píng)級(jí)時(shí)，應(yīng)依據(jù)各個(gè)行業(yè)的獨(dú)特性對(duì)評(píng)級(jí)模型進(jìn)行一定的調(diào)整。因此，為更準(zhǔn)確地識(shí)別中小企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)水平，就需要考慮不同行業(yè)所依據(jù)的不同要素，加強(qiáng)模型的靈活性。

參考文獻(xiàn)：

[1] Erik Hofmann.Supply chain finance：someconceptual insights[J].Logistik Management Innovative Logistik konzepte，2005，（5）：203～214.

[2] William Atkinson.Supply Chain Finance：The Next Big Opportunity[J].Supply Chain，2008.

[3] Jing，B，& Seidmann，A.Finance sourcing in a supply chain[J].Decision Support Systems.Management Review，2013，（4）：57～60.

[4]Hofmann，E.Strewe，U.M，& Bosia，N.Supply chain finance and blockchain technology：the case of reverse securitization，2017.

[5] Caniato F，Gelsomino L M，Perego A，et al.Does finance solve the supply chain financing problem？ [J]Supply Chain Management，2016，21（5）：534～549.

[6] Sunil Chopra and Peter Meindl.Supply Chain Management[J].Pearson ESL，2009.

[7] Bob Dyckman.Supply chain finance：risk mitigation and revenue growth[J].Journal of corporate treasury management，2011，4（2）：168～173.

[8] Martin，J.Suppliersparticipationin supply chain finance practices：predictors and outcomes[J].International Journal of Integrated Supply Management，2017，11（2/3）：193～193.

[9] H Erandi，S Peter.A conceptual framework to assess supply chain risk in the apparel industry[J].International Research Symposium on Pure and Applied Sciences，2017，（5）.

[10]李媛媛，馬玉國(guó).供應(yīng)鏈金融視角下的小微企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2014，（12），32～36.

[11]蔣曼曼.供應(yīng)鏈金融視角下企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究[J].經(jīng)營(yíng)與管理，2017，（02）：140～142.

[12]范黎波，賈軍，賈立.供應(yīng)鏈金融模式下中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)模型研究[J].國(guó)際經(jīng)濟(jì)合作2014，（1）：90～94

[13]劉園，陳浩宇，任淮源.中小企業(yè)供應(yīng)鏈融資模式及風(fēng)險(xiǎn)管理研究[J].經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，2016，（05）：57～61.

[14]范方志，蘇國(guó)強(qiáng)，王曉彥.供應(yīng)鏈金融模式下中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)及其風(fēng)險(xiǎn)管理研究[J].中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2017，（12）：34～43

作者簡(jiǎn)介：

高柳娜，西交利物浦大學(xué)碩士研究生;研究方向：經(jīng)濟(jì)與金融。