喬 玥 姚世越 王漢興

（首都經(jīng)濟貿(mào)易大學，北京 100070）

一、引言

隨著中小型企業(yè)融資需求的不斷加大以及“互聯(lián)網(wǎng)+技術(shù)”的不斷普及，商業(yè)銀行傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈金融模式已經(jīng)不能滿足當下的發(fā)展。各大銀行紛紛將互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈金融模式相結(jié)合，將業(yè)務(wù)從“線下”搬到“線上”，據(jù)此，線上供應(yīng)鏈金融應(yīng)運而生。同時，國家連續(xù)出臺鼓勵線上供應(yīng)鏈金融發(fā)展的政策，致力于供應(yīng)鏈金融的革新?；诖?，線上供應(yīng)鏈金融成為人們?nèi)找媲嗖A的創(chuàng)新型金融模式，獲得了長足的發(fā)展。

但是在線上供應(yīng)鏈金融平臺的研究中存在兩種情形：一方面，研究內(nèi)容多集中于運行模式、融資模式以及風險控制，而平臺運行效率及影響因素研究甚少；另一方面，研究的對象聚焦于大型的商業(yè)銀行，對于小型城市商業(yè)銀行的研究少之又少。本文基于DEA—Tobit數(shù)據(jù)分析方法，以12家上市城市商業(yè)銀行為例，深入研究基于銀行層面的線上供應(yīng)鏈金融平臺運行效率及其影響因素，以期為其他城市商業(yè)銀行線上供應(yīng)鏈金融平臺的發(fā)展革新提供一定的借鑒意義。

二、城商行線上供應(yīng)鏈金融平臺運行效率測度及評價

1.數(shù)據(jù)包分析法（DEA）

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）利用線性規(guī)劃方式，結(jié)合多種投入與產(chǎn)出項目，計算出一個代表效率的綜合指標，是評價效率最有效的一種非參數(shù)型方法。DEA模型是一種基于投入和產(chǎn)出的多指標評價方法，可用于評價相同部門之間的相對有效性，第一階段采用BCC模型，在規(guī)?？勺兊臈l件下可以得到綜合技術(shù)效率（TE）、純技術(shù)效率（PE）和規(guī)模效率（SE）。DEA方法的優(yōu)點在于其測算不受人為因素影響，不同性質(zhì)的投人產(chǎn)出的決策單元之間也能進行效率高低的評估，因此本文采用DEA作為測算線上供應(yīng)鏈金融平臺運行效率的方法。

應(yīng)用DEA方法進行績效評價時，首先需要在投人導向和產(chǎn)出導向之間進行判斷。線上供應(yīng)鏈平臺運行過程中，對于銀行而言投入往往相比于產(chǎn)出更容易被控制，因此本文選擇了以投入為導向的DEA方法，這也可以激勵城商行增加線上供應(yīng)鏈金融平臺投入?；谝陨峡紤]，本文選取投入導向模型。

2.決策單元及投入產(chǎn)出指標的選取

決策單元的選取。根據(jù)我國銀行的分類以及線上供應(yīng)鏈金融平臺運行效率的目標，考慮到一些銀行的信息披露程度不高，在剔除缺失數(shù)據(jù)后，選取已經(jīng)上市的12家城市商業(yè)銀行，作為本次研究的12個決策單元進行分析（見表1）。

表1 線上供應(yīng)鏈金融平臺運行效率決策單元

投入與產(chǎn)出指標的選取。要準確測算城商行線上供應(yīng)鏈金融平臺的運行效率，關(guān)鍵是選擇合理的投入與產(chǎn)出指標。從銀行自身角度來看，銀行的線上供應(yīng)鏈金融平臺的目的是緩解各個產(chǎn)業(yè)中小企業(yè)的融資問題，并以此促進各產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級。因此，從投入產(chǎn)出來看，投入指標的選取主要是城商行投入的線上供應(yīng)鏈金融資源，產(chǎn)出指標主要是城商行的“三性”，即安全性、流動性和盈利性。

（1）投入指標

通過對商業(yè)銀行年報的研究及已有效率分析文獻的研究，投入指標主要是在業(yè)務(wù)規(guī)模、人力資源、資金投入三方面解釋。

業(yè)務(wù)規(guī)模方面：城商行的線上供應(yīng)鏈金融平臺的業(yè)務(wù)通過該行供應(yīng)鏈融資余額體現(xiàn)，供應(yīng)鏈融資余額越大，則業(yè)務(wù)規(guī)模越大，銀行對該平臺業(yè)務(wù)越重視，線上供應(yīng)鏈平臺資金的運作效率越高。因此本文采用指標X1代表線上供應(yīng)鏈融資余額。

人力資源方面：城商行的線上供應(yīng)鏈金融平臺業(yè)務(wù)相對于傳統(tǒng)業(yè)務(wù)而言，發(fā)展時間較短，需要專業(yè)技術(shù)人員參與。因此，本文選取指標X2代表城商行金融科技業(yè)務(wù)的從業(yè)人員數(shù)。

資金投入方面：現(xiàn)階段線上供應(yīng)鏈金融平臺的運作，離不開商業(yè)銀行的金融科技資金投入。因此，本文選取指標X3代表金融科技資金投入。

（2）產(chǎn)出指標

線上供應(yīng)鏈平臺能夠更好的盤活資金，降低銀行的貸款風險，因此產(chǎn)出指標主要從城商行的安全性、流動性和營利性三方面進行考慮。安全性方面選取指標X4代表資本充足率，資本充足率越高，則安全性越高；流動性方面選取指標X5代表流動性比率，流動性比率越高，則流動性越好；盈利性方面選取指標X6代表凈資產(chǎn)收益率，凈資產(chǎn)收益率越高，則盈利性越好。

表2 線上供應(yīng)鏈金融平臺運行效率指標體系

3.線上供應(yīng)鏈金融平臺運行效率

首先采用DEAP軟件，將表中投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)代入，最終可得2019年12家上市城市商業(yè)銀行線上供應(yīng)鏈金融平臺運行效率。

三、城商行線上供應(yīng)鏈金融平臺運行效率影響因素分析

選取DEA方法得出的12家城商行線上供應(yīng)鏈金融平臺運行效率值之后，我們將DEA計算所得的運行效率值作為回歸的因變量，以相關(guān)因素作為自變量，進行回歸分析，目的是根據(jù)自變量的系數(shù)和顯著性程度，判斷不同因素對平臺運行效率的影響方向與程度。由于DEA方法所衡量出來得效率值介于0～1之間，因此其數(shù)值與普通二乘法中因變量為連續(xù)變數(shù)得假設(shè)有所不同。Greene（1981）指出在這種因變量滿足某種約束條件下進行取值得情況下，若是以普通最小二乘法估計，將對結(jié)果造成偏誤。因此，本文采取Tobit模型進行分析。

1.假設(shè)提出與模型設(shè)定

商業(yè)銀行經(jīng)營績效越好，盈利能力越強，就越能在線上供應(yīng)鏈金融平臺業(yè)務(wù)中投入更多的資源，提高平臺的運營效率，從而不斷提高銀行的競爭能力。而經(jīng)營效率差的商業(yè)銀行則難以承受優(yōu)化線上供應(yīng)鏈金融平臺的成本。因此，本文選取資產(chǎn)回報率（ROA）作為商業(yè)銀行經(jīng)營績效的替代變量。基于此，本文提出以下假設(shè)。

假設(shè)一：城商行的經(jīng)營績效越好，則線上供應(yīng)鏈金融平臺的運行效率越高。

城商行對于各企業(yè)經(jīng)營、信貸信息因為該銀行年限而存在一定的差異。年齡大的城商行在長時間的存貸款業(yè)務(wù)中會積累更多的企業(yè)信息，從而擁有比年齡小的銀行因為信息不對稱而產(chǎn)生的風險少的多。因此，平臺年限越長，積累企業(yè)數(shù)據(jù)和信息越多，線上供應(yīng)鏈金融平臺的風險就越小，運行效率就可能越高。本文采用銀行的上市年限（AGE）作為衡量銀行年限的指標?；诖耍疚奶岢黾僭O(shè)。

假設(shè)二：城商行上市年限越長，則平臺的運行效率越高。

一方面，城市發(fā)展環(huán)境越好，政府對于金融創(chuàng)新、金融科技的支持力度越大；另一方面，城市發(fā)展環(huán)境越好，中小微企業(yè)的成長環(huán)境越好，由此產(chǎn)生的道德風險相對越少。因此，城市發(fā)展越好的城市由于政策環(huán)境和企業(yè)成長環(huán)境，各城商行對于金融科技的重視程度越高，線上供應(yīng)鏈金融平臺的運行效率可能會更高。本文采取城市指標評分（SCORE）作為衡量城市發(fā)展狀況的指標?；诖?，本文提出假設(shè)。

假設(shè)三：城商行所在城市發(fā)展環(huán)境越好，線上供應(yīng)鏈金融平臺的運行效率越高。

線上供應(yīng)鏈金融平臺借助大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)，使得貸款審核相對快捷，放款速度加快，這給小微企業(yè)帶來便利的同時也可能導致放款過多而無法收回的現(xiàn)象，導致信用違約風險，使得銀行產(chǎn)生大量的逾期貸款。逾期貸款過多會一定程度上影響銀行的資金流轉(zhuǎn)，從而影響銀行的正常運行，進一步影響銀行線上供應(yīng)鏈金融平臺的運行。本文采取逾期貸款率（ODL）作為衡量指標?；诖耍疚奶岢黾僭O(shè)。

假設(shè)四：城商行的逾期貸款率越大，線上供應(yīng)鏈金融平臺的運行效率越低。

基于以上假設(shè)，本文進行12家城商行線上供應(yīng)鏈金融平臺效率的面板Tobit模型設(shè)定，具體如下：

其中，BEi代表第i家城商行線上供應(yīng)鏈金融平臺的運行效率，C代表回歸方程的常數(shù)項，β1～β4分別代表各變量的回歸系數(shù)，ROAi代表第i家城商行的資產(chǎn)回報率，AGEi代表第i家城商行的上市年限，SCOREi代表第i家城商行所在城市的指標評分，ODLi代表第i家城商行的逾期貸款率。

2.實證分析

本文使用Stata12.0軟件中的Tobit回歸模型進行計量分析，結(jié)果如表3所示。

表3 變量的描述性統(tǒng)計

以上描述性統(tǒng)計的結(jié)果顯示線上供應(yīng)鏈金融平臺運行效率良好，均值為0.7333，標準差為0.2845 。研究樣本的ROA值在0.0039～0.0059之間，均值為0.0049，差異不大；上市年限均值為4.6742，但標準差4.7322較大，說明上市年限存在明顯的差異；城市指標評分和逾期貸款率都存在明顯的差異，這使得本文對于線上供應(yīng)鏈金融平臺運行效率的影響因素更具有研究意義。

從相關(guān)系數(shù)來看，線上供應(yīng)鏈金融平臺的運行效率與資產(chǎn)回報率、逾期貸款率成正相關(guān)，與上市年限和城市指標評分成負相關(guān)，但僅與城市指標評分在10%的水平上正相關(guān)，有顯著的相關(guān)性，與原假設(shè)不符，有待進一步檢驗。

此外，變量之間的相關(guān)系數(shù)均小于0.5，表明模型不存在嚴重的多重共線問題。

根據(jù)相關(guān)回歸結(jié)果可以得出以下結(jié)論：

第一，銀行的資產(chǎn)回報率與線上供應(yīng)鏈金融平臺運行效率成正相關(guān)，且在10%的水平上顯著。在其他條件不變的情況下，銀行的資產(chǎn)回報率提高，銀行的線上供應(yīng)鏈金融平臺的運行效率也隨之提高，與假設(shè)一相符。這表明城商行的經(jīng)營績效越好，越能在線上供應(yīng)鏈金融平臺的建設(shè)中投入更多的資金，更能重視該平臺的建設(shè)和發(fā)展。

第二，上市年限與運行效率負相關(guān)，且在5%的水平上顯著。這說明銀行上市年限越長，平臺的運行效率越低，這與假設(shè)二不符?？赡芤环矫媸潜疚臉颖緮?shù)量少，具有一定的偏差；另一方面，雖然銀行的年限長且企業(yè)信息掌握的更多，但早期銀行獲取企業(yè)信息的途徑較少全面性得不到保證，且與部分企業(yè)的黏性較強，對于整條供應(yīng)鏈上的中小企業(yè)信任度過高，產(chǎn)生較多的風險。由此，銀行應(yīng)積極運用大數(shù)據(jù)等技術(shù)，對于銀行的信息庫進行更新升級。

第三，銀行所在城市指標評分與運行效率負相關(guān)，但顯著性不強。這說明城市指標評分越高，平臺的運行效率越低。城市指標評分較高的城市經(jīng)濟發(fā)展普遍較好，這就促進更多金融科技企業(yè)的孵化，而國家加大對新型企業(yè)的扶持，一定程度上使得金融科技企業(yè)瓜分了城商行的部分市場，使得平臺效率低下，但對于金融科技的重視促使平臺的投入加大，消減了一部分影響，因此顯著性并不強。

第四，逾期貸款率與運行效率成負相關(guān)，但沒有通過顯著性檢驗，這表明銀行的逾期貸款了對于線上供應(yīng)鏈金融平臺運行效率的影響并不顯著。銀行的線上供應(yīng)鏈金融平臺的貸款主體一般為中小型企業(yè)，融資額相對而言較小，因此銀行的逾期貸款率的增加不會對銀行的資金流轉(zhuǎn)產(chǎn)生太大的影響，因此逾期貸款率對平臺的運行效率并沒有顯著的影響。

三、結(jié)論及對策

1.結(jié)論

本文以12家上市城市商業(yè)銀行作為樣本進行實證研究，從微觀層面對各家銀行線上供應(yīng)鏈金融平臺運行效率進行了評價，并進一步研究了線上供應(yīng)鏈金融平臺的影響因素，得出了以下結(jié)論：

第一，整體來看，僅有少部分上市城市銀行線上供應(yīng)鏈金融平臺運行效率已經(jīng)達到了最優(yōu)，仍有過半銀行的平臺效率低下，有待改善。

第二，資產(chǎn)回報率和上市年限是顯著影響城商行線上供應(yīng)鏈金融平臺運行效率的因素，同時銀行所在城市的指標評分也影響著平臺的運行效率。

2.對策

（1）增強銀行盈利能力，加大平臺建設(shè)資金投入

線上供應(yīng)鏈金融平臺的進一步發(fā)展依賴于銀行資金的投入，是供應(yīng)鏈金融需求累積和模式創(chuàng)新的必然結(jié)果。互聯(lián)網(wǎng)金融、金融科技、智慧銀行等新興技術(shù)與金融業(yè)務(wù)的結(jié)合深刻地改變了消費者、投資者的行為，也加速重構(gòu)銀行經(jīng)營發(fā)展模式和市場競爭格局。在這種外部的沖擊下，銀行不得不也必須進行科技戰(zhàn)略的轉(zhuǎn)型。銀行應(yīng)該從自身基礎(chǔ)業(yè)務(wù)著手，不斷提高自身的盈利能力，從而擴大供應(yīng)鏈金融線上平臺建設(shè)的資金流，更好的升級線上平臺的運營結(jié)構(gòu)，提高其運營效率。

（2）充分利用大數(shù)據(jù)等技術(shù)，加強風險控制

相比于其他金融機構(gòu)雖然商業(yè)銀行在風險控制上有一定的優(yōu)勢，但在線上供應(yīng)鏈金融平臺中簡單的延續(xù)傳統(tǒng)金融的風險控制理念已經(jīng)不足以支撐平臺健康發(fā)展。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)設(shè)計一系列貸后監(jiān)測的數(shù)據(jù)模型，利用數(shù)據(jù)模型在大數(shù)據(jù)中尋找與客戶信用信息風險間的關(guān)聯(lián)，并提取出異常信息，再對異常信息進行排查，有利于及時了解客戶的信用動態(tài)，防范潛在風險。從而加強整條供應(yīng)鏈中的風險控制。

（3）加大科技創(chuàng)新投入，彌補科技短板

部分城商行雖已開展供應(yīng)鏈金融多年，但相科技實力依舊偏弱，落后于近幾年新興的金融科技公司，所以即使在國家政策支持、城市發(fā)展環(huán)境良好的情況下，仍然被金融科技公司瓜分一部分市場。因此，銀行應(yīng)加大科技創(chuàng)新投入，大力培養(yǎng)金融科技人才，彌補科技短板。疫情期間，供應(yīng)鏈金融極大提高，各銀行業(yè)抓住機會進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，轉(zhuǎn)型過程中不僅僅要注重發(fā)展新新型業(yè)務(wù)，也要注重內(nèi)部治理。組織結(jié)構(gòu)層面，一方面，可以通過線上供應(yīng)鏈金融平臺產(chǎn)品和業(yè)務(wù)，讓管理層體驗客戶感受，同時直接了解市場當前需求，從而更好的調(diào)整組織管理模式，快速應(yīng)對客戶需求和線上供應(yīng)鏈金融平臺創(chuàng)新，提高信息傳遞和組織運營的效率；另一方面，要加快落實線上供應(yīng)鏈金融平臺工作的制度完善，隨著數(shù)字化的推進發(fā)展，業(yè)務(wù)的實施細則和操作規(guī)范應(yīng)當應(yīng)時而變，及時調(diào)整。技術(shù)架構(gòu)層面，可以利用數(shù)字化的網(wǎng)絡(luò)和技術(shù)優(yōu)勢，調(diào)整技術(shù)架構(gòu)，提高業(yè)務(wù)系統(tǒng)、風控系統(tǒng)的科技含量，從而實現(xiàn)有效控制技術(shù)風險。