劉平山 曾梓銘

【摘 要】 “兩票制”改革下，醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)鏈面臨重構(gòu)，醫(yī)藥中小企業(yè)融資需求不斷增加，從而催生出萬億級(jí)別的供應(yīng)鏈金融市場(chǎng)。然而，由于醫(yī)藥供應(yīng)鏈上信息不對(duì)稱以及信用風(fēng)險(xiǎn)傳染，醫(yī)藥中小企業(yè)存在較高的信用風(fēng)險(xiǎn)，如何有效評(píng)估醫(yī)藥供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)是把握億萬市場(chǎng)機(jī)會(huì)的關(guān)鍵。文章結(jié)合醫(yī)藥行業(yè)特征，構(gòu)建醫(yī)藥供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系，并在因子分析基礎(chǔ)上，運(yùn)用梯度提升決策樹（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。通過與支持向量機(jī)（Support Vector Machine， SVM）、Logistic回歸模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)比，發(fā)現(xiàn)GBDT模型具有更高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率和分類真實(shí)性，驗(yàn)證了供應(yīng)鏈金融模式下GBDT模型應(yīng)用于醫(yī)藥行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的優(yōu)越性和有效性。

【關(guān)鍵詞】 醫(yī)藥供應(yīng)鏈金融; GBDT模型; 兩票制; 信用風(fēng)險(xiǎn)

【中圖分類號(hào)】 F830.56? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A? 【文章編號(hào)】 1004-5937（2021）16-0024-08

一、引言

2017年1月，國家衛(wèi)計(jì)委發(fā)布了《關(guān)于在公立醫(yī)療機(jī)構(gòu)藥品采購中推行“兩票制”的實(shí)施意見（試行）》（國醫(yī)改辦〔2016〕4號(hào)），“兩票制”改革正式開始試行?！皟善敝啤笔侵杆幤窂闹扑帍S銷售給經(jīng)銷商開一次發(fā)票，經(jīng)銷商銷售給醫(yī)院再開一次發(fā)票。在“兩票制”的政策下，醫(yī)藥流通環(huán)節(jié)大大縮減，醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)鏈上下游兩端“多、散、亂”的問題得到有效解決，提高了醫(yī)藥行業(yè)的供應(yīng)鏈效率，為醫(yī)藥行業(yè)的健康發(fā)展創(chuàng)造了良好環(huán)境。與此同時(shí)，醫(yī)藥行業(yè)面臨重構(gòu)，扁平化趨勢(shì)突出，包括制藥企業(yè)、醫(yī)藥流通企業(yè)和代理商等都面臨較大的壓力和挑戰(zhàn)。由于處于供應(yīng)鏈強(qiáng)勢(shì)地位的醫(yī)院有著普遍的賒銷和較長的回款賬期，使得處于供應(yīng)鏈弱勢(shì)地位的醫(yī)藥分銷企業(yè)面臨越來越大的資金壓力，對(duì)融資的需求也不斷增加。新的壓力也產(chǎn)生了新的機(jī)會(huì)，從而催生出萬億級(jí)別的供應(yīng)鏈金融市場(chǎng)。

然而，由于醫(yī)藥供應(yīng)鏈上信息不對(duì)稱，商業(yè)銀行對(duì)于醫(yī)藥中小企業(yè)的營運(yùn)情況、盈利狀況等信息掌握不完全，融資過程存在較大不確定性，容易引發(fā)信用風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，加上信用風(fēng)險(xiǎn)在供應(yīng)鏈上具有傳導(dǎo)性，單個(gè)企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)容易傳染到供應(yīng)鏈上其他企業(yè)，使風(fēng)險(xiǎn)危害成倍擴(kuò)大，對(duì)供應(yīng)鏈穩(wěn)定運(yùn)作產(chǎn)生沖擊[1]。我國醫(yī)藥供應(yīng)鏈金融處于發(fā)展初期，商業(yè)銀行對(duì)利用供應(yīng)鏈金融進(jìn)行融資的醫(yī)藥中小企業(yè)的資信水平評(píng)估尚不成熟，醫(yī)藥中小企業(yè)仍存在較高的信用風(fēng)險(xiǎn)。如何在“兩票制”政策下有效評(píng)估醫(yī)藥中小企業(yè)的信用水平，降低貸款風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生，是把握億萬級(jí)別市場(chǎng)機(jī)會(huì)，促進(jìn)醫(yī)藥供應(yīng)鏈金融健康發(fā)展的關(guān)鍵。

為提高供應(yīng)鏈金融下醫(yī)藥中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估水平，從醫(yī)藥供應(yīng)鏈金融視角，構(gòu)建基于醫(yī)藥行業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系，并運(yùn)用GBDT模型進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。通過與SVM模型、Logistic回歸模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)估效果進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證GBDT模型的準(zhǔn)確性和有效性，為供應(yīng)鏈金融下醫(yī)藥行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供借鑒。

二、相關(guān)文獻(xiàn)回顧

關(guān)于供應(yīng)鏈金融的內(nèi)涵，Allen et al.[2]最早提出完整的概念框架來分析中小企業(yè)信貸問題，初步提出了供應(yīng)鏈金融的概念，認(rèn)為供應(yīng)鏈金融能夠有效解決中小企業(yè)融資困難。Atkinson [3]指出供應(yīng)鏈金融是技術(shù)和服務(wù)的結(jié)合體，通過聯(lián)系供應(yīng)方、需求方和金融服務(wù)商，為供應(yīng)鏈上下游企業(yè)提供產(chǎn)品和服務(wù)，以加快資金周轉(zhuǎn)、增加供應(yīng)鏈的可視度和降低中小企業(yè)的融資成本。胡躍飛等[4]從銀行角度出發(fā)，認(rèn)為供應(yīng)鏈金融是對(duì)供應(yīng)鏈上各企業(yè)的金融資源進(jìn)行有效整合，并通過引入金融服務(wù)商為供應(yīng)鏈中的資金流管理提供一系列解決方案。Gomm[5]提出，供應(yīng)鏈金融通過對(duì)供應(yīng)鏈中的現(xiàn)金流進(jìn)行有效的管理和控制，可以降低融資風(fēng)險(xiǎn)和融資成本，提高供應(yīng)鏈的整體運(yùn)作效率。Wuttke et al.[6]認(rèn)為，供應(yīng)鏈金融是在供應(yīng)鏈的基礎(chǔ)上，使買方可以使用反向保理，從而提供透明靈活的資金解決方案，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈融資結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。盧強(qiáng)等[7]認(rèn)為供應(yīng)鏈金融主要由供應(yīng)鏈上的參與者和支持者構(gòu)成，是建立在供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)交易關(guān)系基礎(chǔ)上的金融活動(dòng)，其融資貸款的基礎(chǔ)不是簡(jiǎn)單的軟信息或硬信息，而是供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的資產(chǎn)和運(yùn)營資金。

在供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)的選擇方面，熊熊等[8]從質(zhì)押物的特征、交易對(duì)手的能力和行業(yè)環(huán)境等方面設(shè)計(jì)供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)，建立了主體和債權(quán)評(píng)級(jí)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系。黃靜思等[9]結(jié)合供應(yīng)鏈的影響因素和企業(yè)的宏觀環(huán)境，通過層次分析法得出要重視整個(gè)供應(yīng)鏈的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。逯宇鐸等[10]利用汽車行業(yè)的中小企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，得出供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生與資產(chǎn)負(fù)債率和產(chǎn)權(quán)比率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，與企業(yè)的營運(yùn)能力、償債能力、成長能力和供應(yīng)鏈的關(guān)系強(qiáng)度呈正相關(guān)關(guān)系。劉艷春等[11]建立了SEM和灰色關(guān)聯(lián)度模型，發(fā)現(xiàn)企業(yè)自身狀況、行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)和供應(yīng)鏈營運(yùn)能力與供應(yīng)鏈金融下企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)正相關(guān)，認(rèn)為要加強(qiáng)中小企業(yè)數(shù)據(jù)庫的建設(shè)。范方志等[12]選取融資企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、核心企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和融資項(xiàng)目的特征等指標(biāo)，采用定性與定量相結(jié)合的方法評(píng)估中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)主要來源于自身。何平均等[13]在供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)中加入了客戶集中度，得出客戶集中度能夠顯著提高Logistic回歸模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。

在供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的模型選擇方面，胡海青等[14]結(jié)合核心企業(yè)信用狀況和供應(yīng)鏈關(guān)系，發(fā)現(xiàn)基于SVM的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型在供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中更具有優(yōu)越性。李曉宇等[15]基于商業(yè)銀行視角，從第三方企業(yè)、核心企業(yè)、融資企業(yè)和外部風(fēng)險(xiǎn)四個(gè)方面進(jìn)行供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，構(gòu)建了基于Logistic分析的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，為商業(yè)銀行降低信貸風(fēng)險(xiǎn)提供借鑒。吳屏等[16]通過歸納供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)因素的特征，建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系并驗(yàn)證了其有效性。徐鵬[17]通過結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)線上農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，解決了風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)關(guān)聯(lián)性較重的問題，發(fā)現(xiàn)信用風(fēng)險(xiǎn)對(duì)線上農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈金融的影響最大。戴昕琦[18]利用隨機(jī)森林與SMOTE算法，并結(jié)合線上供應(yīng)鏈金融融資模式特點(diǎn)，建立信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，證明了基于C-SMOTE算法的隨機(jī)森林模型能顯著降低商業(yè)銀行線上供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)。李健等[19]以汽車供應(yīng)鏈作為樣本，運(yùn)用隨機(jī)森林模型和盲數(shù)理論篩選變量，并通過對(duì)比多種評(píng)估模型的預(yù)測(cè)效果，發(fā)現(xiàn)PSO-SVM模型具有較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。劉兢軼等[20]從制造業(yè)中小企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)出發(fā)，構(gòu)建了供應(yīng)鏈金融模式下中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系，并結(jié)合因子分析和Logistic回歸模型進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。

當(dāng)前對(duì)供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的研究主要集中在汽車、制造業(yè)和農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域，關(guān)于醫(yī)藥領(lǐng)域的研究較少。此外，在評(píng)估模型的選擇上，使用集成算法的研究較少。GBDT模型由于其數(shù)據(jù)處理能力強(qiáng)、調(diào)參優(yōu)化時(shí)間短和對(duì)異常值的魯棒性強(qiáng)等特點(diǎn)，在各個(gè)領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。例如，譚中明等[21]從借款人決策行為角度出發(fā)，通過Logistic回歸模型篩選顯著性變量，運(yùn)用GBDT對(duì)P2P網(wǎng)貸借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明GBDT具有較高的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性。鑒于此，通過結(jié)合醫(yī)藥供應(yīng)鏈金融的特點(diǎn)，從融資企業(yè)狀況、核心企業(yè)狀況、融資項(xiàng)下資產(chǎn)狀況和供應(yīng)鏈整體狀況四個(gè)層面，構(gòu)建基于醫(yī)藥行業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系，并通過對(duì)比GBDT模型、SVM模型、Logistic回歸模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估效果，以進(jìn)一步完善供應(yīng)鏈金融下醫(yī)藥企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面的研究。

三、評(píng)估體系與算法模型

（一）評(píng)估體系

供應(yīng)鏈金融以整條供應(yīng)鏈為考察對(duì)象，改變了傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)管理模式，將針對(duì)單個(gè)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)，轉(zhuǎn)換為整條供應(yīng)鏈的風(fēng)險(xiǎn)，因此，僅以單一融資企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作為評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)的傳統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系不再適用。通過對(duì)以往文獻(xiàn)采用的評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行歸納和總結(jié)，結(jié)合醫(yī)藥供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)的特征，從融資企業(yè)狀況、核心企業(yè)狀況、融資項(xiàng)下資產(chǎn)狀況和供應(yīng)鏈整體狀況四個(gè)層面，構(gòu)建醫(yī)藥供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系（詳見表1）。

1.融資企業(yè)狀況。融資企業(yè)作為供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)的融資主體，其自身狀況對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)具有重要影響。該實(shí)驗(yàn)主要從企業(yè)基本素質(zhì)、盈利能力、償債能力、成長能力和營運(yùn)能力五個(gè)方面進(jìn)行融資企業(yè)狀況評(píng)價(jià)。其中，企業(yè)基本素質(zhì)主要由企業(yè)規(guī)模、財(cái)務(wù)披露質(zhì)量和企業(yè)管理水平表示;盈利能力、償債能力、成長能力和營運(yùn)能力主要參考傳統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)指標(biāo)，由相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)表示。

2.核心企業(yè)狀況。核心企業(yè)是供應(yīng)鏈金融的切入點(diǎn)，能夠?yàn)槿谫Y企業(yè)提供支持和擔(dān)保，是維持供應(yīng)鏈金融穩(wěn)定運(yùn)作的關(guān)鍵因素。本文從盈利能力、償債能力和信用狀況三方面反映核心企業(yè)狀況。這三方面因素能夠體現(xiàn)核心企業(yè)還款意愿的強(qiáng)弱，一旦中小企業(yè)無法償還貸款，核心企業(yè)也可以通過履行回購協(xié)議和擔(dān)保義務(wù)，有效降低信用風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。

3.融資項(xiàng)下資產(chǎn)狀況。融資項(xiàng)下資產(chǎn)是金融機(jī)構(gòu)重點(diǎn)關(guān)注的對(duì)象，一方面，融資項(xiàng)下資產(chǎn)與企業(yè)的盈利情況密切相關(guān)，直接影響企業(yè)的還款能力;另一方面，一旦企業(yè)違約，金融機(jī)構(gòu)將通過變賣融資項(xiàng)下資產(chǎn)變現(xiàn)，以彌補(bǔ)損失。本文運(yùn)用存貨質(zhì)量、應(yīng)收賬款質(zhì)量和預(yù)付賬款質(zhì)量來衡量融資項(xiàng)下資產(chǎn)狀況。

4.供應(yīng)鏈整體狀況。供應(yīng)鏈整體狀況影響著供應(yīng)鏈節(jié)點(diǎn)上的每個(gè)企業(yè)，當(dāng)供應(yīng)鏈整體運(yùn)作出現(xiàn)問題，鏈上每個(gè)企業(yè)的運(yùn)營狀況也會(huì)受到牽連，從而增加信用風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率。本文從宏觀環(huán)境和供應(yīng)鏈運(yùn)營狀況兩個(gè)角度來衡量供應(yīng)鏈的整體狀況，其中宏觀環(huán)境由地區(qū)經(jīng)濟(jì)環(huán)境和行業(yè)發(fā)展前景來衡量，供應(yīng)鏈運(yùn)營狀況由信息化水平和協(xié)同處理能力來衡量。

（二）算法模型

GBDT是一種基于Gradient Boosting策略訓(xùn)練出來的決策樹類算法，主要由梯度提升、決策樹算法和縮減三部分構(gòu)成。GBDT的核心思想是減少殘差，其每一次迭代是為了減少上一次迭代所產(chǎn)生的殘差。當(dāng)模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際觀測(cè)值不一致時(shí)，在殘差減少的梯度方向生成一棵新的決策樹，以減少上一次的殘差，連續(xù)反復(fù)迭代直至輸出結(jié)果與實(shí)際觀測(cè)值基本趨近一致。模型不斷優(yōu)化改進(jìn)的一個(gè)標(biāo)志是模型的損失函數(shù)迭代下降，GBDT算法就是在損失函數(shù)梯度下降方向構(gòu)建新的模型。

1.初始化估計(jì)函數(shù)，使損失函數(shù)極小化

f0（x）是只有一個(gè)根節(jié)點(diǎn)的樹，L（yi，c）是損失函數(shù)，其中c是使損失函數(shù)最小化的常數(shù)。

2.令迭代次數(shù)為m=1，2，…，M

（1）對(duì)樣本i=1，2，…，N，計(jì)算損失函數(shù)的負(fù)梯度，把它作為殘差估計(jì)：

（2）擬合殘差對(duì)rm j生成一棵回歸樹，以估計(jì)回歸樹葉節(jié)點(diǎn)區(qū)域，得到第m棵樹節(jié)點(diǎn)區(qū)域Rm j，j=1，2，…，J。

（3）對(duì)j=1，2，…，J，利用線性搜索估計(jì)葉節(jié)點(diǎn)區(qū)域的值，令損失函數(shù)最小化：

（4）更新學(xué)習(xí)器fm（x）：

3.在相同的葉節(jié)點(diǎn)區(qū)域?qū)⑺衏m j值累加，得到最終回歸樹

四、信用風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)的收集與說明

以供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)發(fā)展相對(duì)成熟的醫(yī)藥行業(yè)為研究對(duì)象，通過在中小板和創(chuàng)業(yè)板上選取110家醫(yī)藥企業(yè)、2017—2019年度數(shù)據(jù)作為研究樣本。定量指標(biāo)數(shù)據(jù)主要通過國泰安數(shù)據(jù)庫、銳思數(shù)據(jù)庫以及行業(yè)報(bào)告中獲取;定性指標(biāo)數(shù)據(jù)主要參考企業(yè)公告和新浪財(cái)經(jīng)等相關(guān)財(cái)經(jīng)網(wǎng)站披露的信息進(jìn)行評(píng)分。以下對(duì)財(cái)務(wù)披露質(zhì)量、企業(yè)管理狀況、對(duì)外擔(dān)保情況、履約情況、信息化水平和協(xié)同處理能力六個(gè)指標(biāo)的衡量方式進(jìn)行詳細(xì)說明，主要參考戴昕琦[18]和李健等[19]的研究進(jìn)行衡量。

1.財(cái)務(wù)披露質(zhì)量。根據(jù)企業(yè)是否有因財(cái)務(wù)披露問題而受到處分進(jìn)行評(píng)分，分值區(qū)間為0—1。無處分為1分，存在一項(xiàng)處分扣0.2分，扣完為止。

2.企業(yè)管理狀況。根據(jù)企業(yè)高管是否因?yàn)楣芾碓蚴艿教幏诌M(jìn)行評(píng)分，分值區(qū)間為0—1。無處分為1分，存在一項(xiàng)處分扣0.2分，扣完為止。

3.對(duì)外擔(dān)保情況。根據(jù)企業(yè)的對(duì)外擔(dān)保數(shù)量進(jìn)行評(píng)分，分值區(qū)間為0—1。無擔(dān)保為1分，存在一筆擔(dān)?？?.2分，扣完為止。

4.履約情況。根據(jù)企業(yè)是否因未履約而被起訴進(jìn)行評(píng)分，分值區(qū)間為0—1分。沒有因未履約而被起訴為1分，存在一起訴訟扣0.2分，扣完為止。

5.信息化水平。參照李健等[19]的研究，企業(yè)信息化水平可表示為存貨占用資金與流動(dòng)資金之比，因此供應(yīng)鏈整體信息化水平可用融資企業(yè)與核心企業(yè)存貨占用資金與流動(dòng)資金之比的均值來衡量。

6.協(xié)同處理能力。參照李健等[19]的研究，企業(yè)協(xié)同處理能力可用企業(yè)的存貨周轉(zhuǎn)率來衡量，因此供應(yīng)鏈整體協(xié)同處理能力可用融資企業(yè)與核心企業(yè)存貨周轉(zhuǎn)率的均值來衡量。

（二）因子分析

由于選取了30個(gè)初始變量，變量維數(shù)較高，無論是使用經(jīng)典計(jì)量算法或機(jī)器學(xué)習(xí)算法，都存在模型指標(biāo)的高相關(guān)性和高維性，導(dǎo)致模型擬合過度、參數(shù)估計(jì)無效等后果。因此，先對(duì)變量進(jìn)行因子分析，提取出具有主要解析能力的變量，再利用得到的變量進(jìn)行實(shí)證分析。

在做因子分析之前，需要檢驗(yàn)各變量之間的關(guān)聯(lián)度，判斷變量是否適合做因子分析。利用KMO和Bartlett檢驗(yàn)對(duì)因子分析的可行性做出評(píng)判。一般情況下，當(dāng)KMO值大于0.9，說明很適合做因子分析;介于0.8—0.9之間說明適合;介于0.6—0.8之間說明一般適合;在0.5以下說明不適合做因子分析。表2為KMO和Bartlett檢驗(yàn)的結(jié)果，其中KMO值為0.649，KMO>0.6，說明能夠?qū)σ陨献兞孔鲆蜃臃治觥?/p>

利用最大方差旋轉(zhuǎn)分析法，選取特征值大于1的主成分變量。主成分變量特征值大于1的是前9個(gè)變量，其特征值分別是4.032、3.303、2.961、2.363、2.170、1.802、1.798、1.592和1.086，方差貢獻(xiàn)率分別為13.439%、11.009%、9.871%、7.876%、7.233%、6.007%、5.992%、5.305%和3.620%，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到70.352%，表明這9個(gè)主成分能夠較好地反映所有變量信息。因此，選取F1—F9作為初始變量，進(jìn)行實(shí)證分析。

由表3旋轉(zhuǎn)后成分矩陣可知，F(xiàn)1在X4、X5、X6、X7和 X24上具有較高的載荷，可以表示為融資企業(yè)的盈利能力和存貨質(zhì)量;F2在X8、X9、X10和X11上具有較高的載荷，可以表示為融資企業(yè)的償債能力;F3在X18、X19、X20和X21上具有較高的載荷，可以表示為核心企業(yè)的盈利能力和償債能力;F4在X16、X17和X26上具有較高的載荷，可以表示為融資企業(yè)的營運(yùn)能力和預(yù)付賬款質(zhì)量;F5在X15、X29和X30上具有較高的載荷，可以表示為融資企業(yè)的存貨周轉(zhuǎn)能力和供應(yīng)鏈運(yùn)營情況;F6在X2和X3上具有較高的載荷，可以表示為融資企業(yè)的基本素質(zhì);F7在X12和X14上具有較高的載荷，可以表示為融資企業(yè)的成長能力;F8在X22和X23上具有較高的載荷，可以表示為核心企業(yè)的信用狀況;F9在X25和X28上具有較高的載荷，可以表示為應(yīng)收賬款質(zhì)量和行業(yè)發(fā)展前景。

（三）實(shí)證結(jié)果分析

模型的評(píng)估效果主要以訓(xùn)練集準(zhǔn)確率、測(cè)試集準(zhǔn)確率、總體準(zhǔn)確率、第一類錯(cuò)誤率和AUC值這五個(gè)指標(biāo)衡量。其中，第一類錯(cuò)誤率表示模型有效識(shí)別違約企業(yè)的能力，該值越小，說明模型識(shí)別違約企業(yè)的能力越強(qiáng)。AUC值表示模型的分類性能，該值越接近于1，說明分類真實(shí)性越高。

將因子分析提取出來的9個(gè)因子作為解釋變量，運(yùn)用Python3的Anaconda科學(xué)計(jì)算平臺(tái)構(gòu)建GBDT模型，對(duì)330個(gè)樣本進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。為確保模型的有效性和泛化能力，選擇70%的樣本作為訓(xùn)練集，30%的樣本作為測(cè)試集。

為了進(jìn)一步優(yōu)化GBDT模型的分類性能，需要對(duì)相關(guān)參數(shù)進(jìn)行調(diào)試。首先將learning_state定為0.1，然后利用網(wǎng)格搜索法對(duì)其他參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。經(jīng)調(diào)試，得到n_estimators=70，max_depth=9，min_samples_split=50，max_features=3，subsample=0.5。以訓(xùn)練集231家企業(yè)（樣本數(shù)的70%）的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，將9個(gè)解釋變量作為輸入變量進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)建GBDT預(yù)測(cè)模型。運(yùn)用得到的GBDT模型對(duì)測(cè)試集樣本進(jìn)行測(cè)試，并將評(píng)估結(jié)果與SVM模型、Logistic回歸模型（LR）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果見表4。

由表4可知，GBDT模型的訓(xùn)練集準(zhǔn)確率、測(cè)試集準(zhǔn)確率和總體準(zhǔn)確率均高于SVM模型、Logistic回歸模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，說明GBDT模型具有更高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。GBDT模型的第一類錯(cuò)誤率為19.2%，遠(yuǎn)低于其他3個(gè)模型的第一類錯(cuò)誤率，表示GBDT模型能更有效地識(shí)別違約企業(yè)，防止違約風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。

AUC值可由ROC曲線下的面積來表示。由圖1可知，GBDT模型的AUC值為0.97，比SVM模型的AUC值高了0.01，并高于Logistic回歸模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AUC值，說明GBDT模型具有更高的分類真實(shí)性。

五、結(jié)論與建議

從醫(yī)藥供應(yīng)鏈金融視角，構(gòu)建了基于醫(yī)藥行業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系，并在因子分析基礎(chǔ)上，運(yùn)用GBDT模型進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。通過與SVM模型、Logistic回歸模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)比，發(fā)現(xiàn)GBDT模型具有更高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率和分類真實(shí)性，證明了醫(yī)藥供應(yīng)鏈金融模式下GBDT模型的優(yōu)越性和有效性，更符合商業(yè)銀行對(duì)融資企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的要求。根據(jù)研究結(jié)論，本文提出如下三方面建議：

第一，醫(yī)藥行業(yè)要構(gòu)建具有自身特性的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系。醫(yī)藥行業(yè)要充分分析“兩票制”改革對(duì)自身產(chǎn)業(yè)鏈的影響，結(jié)合醫(yī)藥行業(yè)的特性選擇合適的評(píng)價(jià)指標(biāo)和有效的算法模型，構(gòu)建具有醫(yī)藥行業(yè)特色的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系，為企業(yè)融資貸款決策提供科學(xué)的評(píng)判依據(jù)。同時(shí)，成立相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)管理團(tuán)隊(duì)，根據(jù)經(jīng)濟(jì)環(huán)境和政策的變化，及時(shí)制定科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)防控措施。另外，要健全企業(yè)財(cái)務(wù)制度，提升品牌影響力和加強(qiáng)資金流轉(zhuǎn)性，以提高供應(yīng)鏈金融下醫(yī)藥企業(yè)自身的信用等級(jí)，加強(qiáng)信貸審批的競(jìng)爭(zhēng)力。

第二，商業(yè)銀行要完善醫(yī)藥行業(yè)信用數(shù)據(jù)庫。商業(yè)銀行需要對(duì)醫(yī)藥供應(yīng)鏈上的每個(gè)參與方進(jìn)行信用審核，加強(qiáng)信用數(shù)據(jù)庫建設(shè)，幫助有融資需求的醫(yī)藥企業(yè)創(chuàng)建信用檔案，作為企業(yè)申請(qǐng)融資貸款和商業(yè)銀行進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的重要參考依據(jù)。同時(shí)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)及時(shí)更新企業(yè)信用數(shù)據(jù)，對(duì)企業(yè)的經(jīng)營狀況實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)跟蹤，幫助商業(yè)銀行對(duì)風(fēng)險(xiǎn)事件做出快速響應(yīng)。此外，商業(yè)銀行要根據(jù)醫(yī)藥企業(yè)的需求和醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)鏈的運(yùn)作特點(diǎn)，進(jìn)行金融產(chǎn)品創(chuàng)新，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，以豐富融資途徑和提高融資效率，減少信用風(fēng)險(xiǎn)事件的發(fā)生。

第三，政府應(yīng)為醫(yī)藥供應(yīng)鏈金融的發(fā)展創(chuàng)造良好的市場(chǎng)環(huán)境。我國醫(yī)藥供應(yīng)鏈金融處于發(fā)展初期，尚未構(gòu)建完善的評(píng)估體系對(duì)企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究，因此政府需要加大金融市場(chǎng)監(jiān)管力度，完善相關(guān)法律法規(guī)，強(qiáng)化政策激勵(lì)措施，為醫(yī)藥供應(yīng)鏈金融的發(fā)展創(chuàng)造良好的市場(chǎng)環(huán)境。同時(shí)要建立相關(guān)征信機(jī)構(gòu)，搜集醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)鏈上每個(gè)參與方的信用信息，并對(duì)社會(huì)公開企業(yè)的不良信用記錄，以強(qiáng)化企業(yè)的信用意識(shí)，降低企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)。

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