王如愿， 甄 燁， 王文利

(太原科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院， 太原 030024)

近年來(lái)，供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)快速發(fā)展，成為企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)力的一種重要方式。與此同時(shí)，一系列國(guó)家政策相繼出臺(tái)(1)2017年10月，國(guó)務(wù)院辦公廳首次就供應(yīng)鏈創(chuàng)新發(fā)展出臺(tái)指導(dǎo)性文件——《關(guān)于積極推進(jìn)供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用的指導(dǎo)意見(jiàn)》；2018年4月，商務(wù)部等八部門(mén)聯(lián)合發(fā)布《關(guān)于開(kāi)展供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用試點(diǎn)的通知》等。，進(jìn)一步推動(dòng)了供應(yīng)鏈金融實(shí)踐的發(fā)展。然而在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，供應(yīng)鏈金融中信用風(fēng)險(xiǎn)的存在使得鏈條上遠(yuǎn)離核心企業(yè)的供應(yīng)商難以從銀行等金融機(jī)構(gòu)獲得貸款，區(qū)塊鏈技術(shù)的出現(xiàn)正好為解決這一難題提供了思路。

區(qū)塊鏈作為互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下的一種新型技術(shù)，在全球掀起了新一輪的科技變革與產(chǎn)業(yè)變革。在2019年10月的中央政治局第十八次集體學(xué)習(xí)中，習(xí)近平總書(shū)記強(qiáng)調(diào)要加快推動(dòng)區(qū)塊鏈技術(shù)和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，構(gòu)建區(qū)塊鏈產(chǎn)業(yè)生態(tài)[1]。如今，核心企業(yè)、金融機(jī)構(gòu)、金融科技企業(yè)都在積極探索區(qū)塊鏈技術(shù)在供應(yīng)鏈金融中的應(yīng)用場(chǎng)景。然而，如何應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)管控，成為區(qū)塊鏈賦能供應(yīng)鏈金融的挑戰(zhàn)，區(qū)塊鏈在供應(yīng)鏈金融領(lǐng)域的應(yīng)用能否顯著降低信用風(fēng)險(xiǎn)還有待證實(shí)。

1 理論分析與研究假設(shè)

根據(jù)區(qū)塊鏈相關(guān)理論，區(qū)塊鏈中的分布式賬本技術(shù)、不可篡改特點(diǎn)及智能合約，能夠降低供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)。具體包括：

1)區(qū)塊鏈中的分布式賬本可以破除組織之間的信息壁壘，解決供應(yīng)鏈金融中的信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題。由于信息不對(duì)稱(chēng)的存在，核心企業(yè)一旦出現(xiàn)經(jīng)營(yíng)及償債困難等問(wèn)題，與之相關(guān)的上下游企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)也極易蔓延，從而給金融機(jī)構(gòu)帶來(lái)巨大危害[2]。而區(qū)塊鏈技術(shù)可以有效解決供應(yīng)鏈金融中的信息不對(duì)稱(chēng)，這一觀點(diǎn)已經(jīng)得到學(xué)術(shù)界的普遍認(rèn)可[3]。區(qū)塊鏈分布式存儲(chǔ)使供應(yīng)鏈中的所有節(jié)點(diǎn)都公開(kāi)透明[4]，授權(quán)供應(yīng)鏈上的各個(gè)企業(yè)共享信息，打破了供應(yīng)鏈企業(yè)間存在的數(shù)據(jù)孤島，促進(jìn)了供應(yīng)鏈上的信用傳遞[3]。同時(shí)區(qū)塊鏈技術(shù)下整個(gè)供應(yīng)鏈系統(tǒng)的運(yùn)行不再受到單個(gè)節(jié)點(diǎn)的影響，從而能夠有效降低信用風(fēng)險(xiǎn)。

2)區(qū)塊鏈中的共識(shí)機(jī)制可以保證數(shù)據(jù)真實(shí)可靠，為供應(yīng)鏈金融營(yíng)造一個(gè)高度信任的交易環(huán)境[5]。一方面，共識(shí)機(jī)制要求數(shù)據(jù)需要經(jīng)過(guò)多方驗(yàn)證才能得以記錄，這在很大程度上確保了業(yè)務(wù)的真實(shí)性[6]。這種多方共同維護(hù)數(shù)據(jù)的模式，使參與者無(wú)法造假，在理論上確保了數(shù)據(jù)的安全性，從而可以有效解決憑證造假、遺失等問(wèn)題，降低資金風(fēng)險(xiǎn)控制的難度[7]。另一方面，區(qū)塊鏈系統(tǒng)下供應(yīng)鏈金融交易各方的數(shù)據(jù)真實(shí)可信且實(shí)時(shí)共享[8]，供應(yīng)鏈金融中的上下游企業(yè)簽訂合同后，會(huì)向全網(wǎng)廣播并將數(shù)據(jù)寫(xiě)入系統(tǒng)，除非超過(guò)50%的節(jié)點(diǎn)同意數(shù)據(jù)修改，否則數(shù)據(jù)不可篡改[9]。即使數(shù)據(jù)在多數(shù)人的共識(shí)下通過(guò)修改，原始記錄也會(huì)保留，保障原始信息有據(jù)可查。

3)區(qū)塊鏈中的智能合約可促使供應(yīng)鏈金融參與主體嚴(yán)格遵守規(guī)則，避免人為造成的違約問(wèn)題。一方面，智能合約可以使供應(yīng)鏈金融中的企業(yè)始終處于平等地位及相互監(jiān)督的環(huán)境中，實(shí)現(xiàn)“信用自證”和“信用自增”。智能合約將紙質(zhì)憑證轉(zhuǎn)化為數(shù)字資產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)了債券、回款等風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)的有效管理，其自動(dòng)性特點(diǎn)能夠降低交易操作風(fēng)險(xiǎn)，強(qiáng)制性特點(diǎn)又能夠減小商業(yè)欺詐相關(guān)的違約風(fēng)險(xiǎn)[10]。另一方面，智能合約減少了人為干預(yù)，加強(qiáng)了鏈上企業(yè)在無(wú)監(jiān)管主體參與下的安全性，并對(duì)資金流向具有實(shí)時(shí)監(jiān)控功能[11]。因此，智能合約的自動(dòng)執(zhí)行可確保金融交易過(guò)程的安全性，在一定程度上降低違約風(fēng)險(xiǎn)。

同時(shí)，有學(xué)者指出，降低信用風(fēng)險(xiǎn)是區(qū)塊鏈技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)鏈金融應(yīng)用中最具實(shí)踐價(jià)值的優(yōu)勢(shì)所在[2]。區(qū)塊鏈技術(shù)可以提高供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)管控能力[12]，通過(guò)提高數(shù)據(jù)的真實(shí)性來(lái)降低信用風(fēng)險(xiǎn)[7，13]。還有學(xué)者指出區(qū)塊鏈金融可以解決中小企業(yè)貸后信用風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題[14]。因此，提出如下假設(shè)。

H1：區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用可以降低供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

基于數(shù)據(jù)的可獲得性，選取2015—2020年在中國(guó)A股上市的供應(yīng)鏈金融公司為初始研究對(duì)象。數(shù)據(jù)選取步驟為：首先在同花順中篩選出A股供應(yīng)鏈金融概念股，剔除2017—2020年ST的企業(yè)，然后通過(guò)搜索剩余企業(yè)的定期報(bào)告找出2017年已存在供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)的企業(yè)，共31家。通過(guò)搜索相關(guān)新聞發(fā)現(xiàn)研究的企業(yè)中應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)的時(shí)間多集中在2018年，因此，將2018年已經(jīng)上線區(qū)塊鏈平臺(tái)的5家企業(yè)作為實(shí)驗(yàn)組，剩余26家企業(yè)作為對(duì)照組，最終共有124個(gè)觀測(cè)值。所用數(shù)據(jù)來(lái)源于同花順官網(wǎng)、CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)、各企業(yè)年報(bào)及相關(guān)新聞等，后續(xù)采用stata15.0軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

2.2 變量定義

2.2.1 被解釋變量

為了度量供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)，按照學(xué)者普遍做法[15-16]，將Edward Altman值(Z值)作為被解釋變量。通過(guò)各企業(yè)年報(bào)、國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)整理了2017—2020年31家企業(yè)的總資產(chǎn)、營(yíng)運(yùn)資金、留存收益、息稅前利潤(rùn)、權(quán)益市場(chǎng)價(jià)值、負(fù)債賬面價(jià)值、營(yíng)業(yè)收入等數(shù)據(jù)，然后采用阿特曼Z-score模型[17]測(cè)算信用風(fēng)險(xiǎn)，具體模型為

Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X5

(1)

式中：X1=營(yíng)運(yùn)資金/總資產(chǎn)；X2=留存收益/總資產(chǎn)；X3=EBIT/總資產(chǎn)；X4=權(quán)益的市場(chǎng)價(jià)值/總負(fù)債的賬面價(jià)值；X5=營(yíng)業(yè)收入/總資產(chǎn)。由式(1)計(jì)算得到的Z值越大，表明企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)越??；反之信用風(fēng)險(xiǎn)越大。

2.2.2 核心解釋變量

核心解釋變量為區(qū)塊鏈技術(shù)，用虛擬變量Blockchain表示，Blockchain為分組虛擬變量與時(shí)間虛擬變量的交叉項(xiàng)(treat×post)。其中，分組虛擬變量(treat)為是否采用區(qū)塊鏈技術(shù)，采用區(qū)塊鏈技術(shù)的5家企業(yè)treat=1，未采用區(qū)塊鏈技術(shù)的26家企業(yè)treat=0；時(shí)間虛擬變量(post)為采用區(qū)塊鏈技術(shù)的年份，以2018年為分界點(diǎn)，2017年post=0，2018-2020年post=1。

2.2.3 控制變量

在構(gòu)建回歸模型時(shí)，從多個(gè)角度選取了一系列控制變量，具體包括流動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、企業(yè)年齡、公司性質(zhì)、股權(quán)結(jié)構(gòu)、治理結(jié)構(gòu)、營(yíng)運(yùn)資金比率。變量符號(hào)、名稱(chēng)及含義見(jiàn)表1。

表2是對(duì)表1主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)?？倶颖緮?shù)量N為124，信用風(fēng)險(xiǎn)(Z)平均值為3.806，標(biāo)準(zhǔn)差為4.950，公司間信用風(fēng)險(xiǎn)差異較大，但總體風(fēng)險(xiǎn)較低。其中采用區(qū)塊鏈技術(shù)的公司(treat=1)均值為0.161，表明在樣本期間，所有供應(yīng)鏈金融公司中，有16.1%采用了區(qū)塊鏈技術(shù)，可見(jiàn)自國(guó)家鼓勵(lì)發(fā)展區(qū)塊鏈技術(shù)以來(lái)，部分公司積極響應(yīng)，但總體還處于發(fā)展初級(jí)階段。在控制變量方面，流動(dòng)比率(cr)平均值為1.698，一般認(rèn)為2∶1以上較為合適，所以總體上企業(yè)短期償債能力較弱；營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率(opm)均值為負(fù)，企業(yè)盈利能力差；總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(tat)均值為1.226，說(shuō)明企業(yè)總體營(yíng)運(yùn)能力強(qiáng)，但標(biāo)準(zhǔn)差為1.645，各企業(yè)間的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率存在較大差異；營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率(growth)均值為0.25，說(shuō)明企業(yè)總體具有較好的發(fā)展前景。

表1 變量名稱(chēng)及含義

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

2.3 模型設(shè)計(jì)

為了科學(xué)分析區(qū)塊鏈技術(shù)對(duì)供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，構(gòu)建了如下雙重差分模型：

Zit=β0+β1Blockchainit+β2treatit+β3postit+τVit+γit+εit+μit

(2)

式中：i表示第i個(gè)企業(yè)；t表示第t年；自變量為區(qū)塊鏈技術(shù)Blockchainit(treatit×postit)，treatit為分組虛擬變量，postit為時(shí)間虛擬變量；因變量為供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)Zit；Vit為其他控制變量；γit為個(gè)體固定效應(yīng)；εit為時(shí)間固定效應(yīng)；μit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

3 實(shí)證分析

3.1 雙重差分回歸結(jié)果

在利用雙重差分法研究區(qū)塊鏈技術(shù)對(duì)供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)的影響之前，進(jìn)行了豪斯曼檢驗(yàn)。根據(jù)豪斯曼檢驗(yàn)，P值為0.010 5，故強(qiáng)烈拒絕原假設(shè)，使用固定效應(yīng)模型。基準(zhǔn)回歸結(jié)果見(jiàn)表3。

觀察表3可知，無(wú)論是采用個(gè)體固定效應(yīng)模型還是個(gè)體時(shí)間雙向固定效應(yīng)模型，自變量Blockchain的系數(shù)都在5%的水平上顯著為正，表明區(qū)塊鏈技術(shù)提高了Z值。由于Z值越大，信用風(fēng)險(xiǎn)越小，所以區(qū)塊鏈技術(shù)可以顯著降低信用風(fēng)險(xiǎn)。區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于供應(yīng)鏈金融領(lǐng)域的目的在于利用先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)來(lái)降低供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)。實(shí)證結(jié)果表明該技術(shù)在供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)方面發(fā)揮了顯著的作用。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

3.2 基于PSM-DID方法的檢驗(yàn)

DID方法使用的前提是實(shí)驗(yàn)組和控制組滿足共同趨勢(shì)假設(shè)，即如果不存在區(qū)塊鏈技術(shù)，采用區(qū)塊鏈技術(shù)的企業(yè)與其他企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的變動(dòng)趨勢(shì)隨時(shí)間變化并不存在系統(tǒng)性差異。而Heckman等[18]提出的PSM-DID方法可以在一定程度上解決這一問(wèn)題。

因此，利用2017年的數(shù)據(jù)進(jìn)行一對(duì)五的近鄰匹配，并將控制變量中的流動(dòng)比率(cr)、資產(chǎn)負(fù)債率(lev)、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率(opm)、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(tat)、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率(growth)、股權(quán)結(jié)構(gòu)(top1)作為匹配變量。匹配后數(shù)據(jù)的平衡性檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表4。從表4可以看出，匹配后大多數(shù)變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差都小于10%，其中變量cr的偏差為11.5%，似乎可以接受；而且匹配后的t統(tǒng)計(jì)量都是不顯著的，說(shuō)明實(shí)驗(yàn)組和控制組之間無(wú)系統(tǒng)性差異。同時(shí)圖1匯報(bào)了變量匹配前后的標(biāo)準(zhǔn)化偏差變化，對(duì)比匹配前的結(jié)果，大多數(shù)變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差均大幅縮小，只有變量growth的偏差有所增加，但總體上匹配較好地平衡了數(shù)據(jù)，可以認(rèn)為傾向得分匹配結(jié)果是有效的。

表4 平衡性檢驗(yàn)結(jié)果

圖1 標(biāo)準(zhǔn)化偏差變化

區(qū)塊鏈技術(shù)對(duì)供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)影響的PSM-DID回歸結(jié)果見(jiàn)表5。觀察表5可知，無(wú)論是采用個(gè)體固定效應(yīng)模型還是個(gè)體時(shí)間雙向固定效應(yīng)模型，自變量Blockchain的系數(shù)都顯著為正，表明區(qū)塊鏈技術(shù)提高了Z值，即顯著降低了信用風(fēng)險(xiǎn)。該結(jié)果也從側(cè)面反映出了結(jié)論的穩(wěn)健性。

表5 PSM-DID回歸結(jié)果

3.3 安慰劑檢驗(yàn)

為排除區(qū)塊鏈技術(shù)對(duì)供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)的降低作用受到遺漏變量干擾的可能，進(jìn)行了安慰劑檢驗(yàn)。具體地，對(duì)交互項(xiàng)隨機(jī)抽取500次，查看其系數(shù)與基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果是否存在顯著差異，圖2報(bào)告了回歸系數(shù)的分布情況。由圖2可知，估計(jì)系數(shù)集中在-1.5到1.5這個(gè)區(qū)間，而基準(zhǔn)回歸估計(jì)的系數(shù)(1.770)獨(dú)立于該系數(shù)分布之外，說(shuō)明在隨機(jī)抽樣的情況下，基準(zhǔn)回歸系數(shù)1.770是一個(gè)小概率事件，即未觀測(cè)變量對(duì)供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)幾乎沒(méi)有影響，信用風(fēng)險(xiǎn)的差異是由區(qū)塊鏈技術(shù)引起的。

圖2 安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果

4 結(jié)論及建議

基于2017—2020年31家供應(yīng)鏈金融上市公司面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用雙重差分法及PSM-DID方法，實(shí)證檢驗(yàn)了區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用對(duì)供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)的影響。結(jié)果表明，區(qū)塊鏈技術(shù)能夠顯著降低供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)。首先，區(qū)塊鏈中的分布式賬本可以緩解供應(yīng)鏈金融中的信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題，從而打破數(shù)據(jù)孤島，授權(quán)企業(yè)之間信息共享；其次，區(qū)塊鏈中的共識(shí)機(jī)制保證了數(shù)據(jù)不可篡改，從而可以有效避免企業(yè)憑證造假，虛假交易的行為；最后，區(qū)塊鏈中的智能合約可以使企業(yè)之間相互監(jiān)督，并能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控資金流向，確保了企業(yè)在無(wú)監(jiān)管主體參與下的安全性。因此，區(qū)塊鏈所具有的這些技術(shù)優(yōu)勢(shì)使其應(yīng)用于供應(yīng)鏈金融中能夠降低信用風(fēng)險(xiǎn)。

基于以上結(jié)論，提出以下建議：

1)區(qū)塊鏈技術(shù)能夠降低供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)。因此在既有成果的基礎(chǔ)上，還要進(jìn)一步推進(jìn)區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用工作，加快構(gòu)建“區(qū)塊鏈+供應(yīng)鏈金融”的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系。比如，針對(duì)應(yīng)收賬款融資模式，利用區(qū)塊鏈強(qiáng)制性的特點(diǎn)在供應(yīng)商等借款方逾期不還時(shí)凍結(jié)債務(wù)人資金；針對(duì)預(yù)付賬款融資模式，利用區(qū)塊鏈智能合約技術(shù)在零售商無(wú)法交付定金時(shí)將回購(gòu)款項(xiàng)轉(zhuǎn)移至金融機(jī)構(gòu)；針對(duì)存貨融資模式，利用區(qū)塊鏈技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)管，解決存貨監(jiān)管難、監(jiān)管成本高等問(wèn)題。同時(shí)，還要鼓勵(lì)供應(yīng)鏈金融上下游企業(yè)、金融機(jī)構(gòu)等主體積極參與到區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用中，加快布局區(qū)塊鏈在供應(yīng)鏈金融領(lǐng)域的應(yīng)用，從而降低供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)，保證供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)順利運(yùn)行。

2)信息不對(duì)稱(chēng)存在于各個(gè)領(lǐng)域，是造成信用風(fēng)險(xiǎn)的因素之一。而區(qū)塊鏈技術(shù)可以有效降低企業(yè)間的信息不對(duì)稱(chēng)程度，因此供應(yīng)鏈金融企業(yè)外的其他企業(yè)也可以通過(guò)引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)來(lái)降低企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)，尤其在一些嚴(yán)重依賴(lài)于第三方中介的行業(yè)，這些行業(yè)往往存在較為嚴(yán)重的信息不對(duì)稱(chēng)現(xiàn)象，更應(yīng)該積極擁抱區(qū)塊鏈技術(shù)，利用區(qū)塊鏈的技術(shù)優(yōu)勢(shì)節(jié)約交易成本，加快交易效率。

3)供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)的降低不能僅僅依靠區(qū)塊鏈技術(shù)，要不斷提升科學(xué)技術(shù)在供應(yīng)鏈金融中的應(yīng)用水平。各企業(yè)應(yīng)該積極探索人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等在供應(yīng)鏈金融領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景，學(xué)會(huì)利用先進(jìn)的技術(shù)手段創(chuàng)新供應(yīng)鏈金融運(yùn)行模式和價(jià)值，為供應(yīng)鏈金融參與者提供全新的服務(wù)體驗(yàn)。同時(shí)，在利用科學(xué)技術(shù)的同時(shí)，也要謹(jǐn)防存在的風(fēng)險(xiǎn)，要充分做好風(fēng)險(xiǎn)防范措施，保障供應(yīng)鏈金融穩(wěn)步發(fā)展。