崔春生 車?yán)?高曉松 魏 盟

（河南財經(jīng)政法大學(xué)計算機(jī)與信息工程學(xué)院，河南 鄭州 450046）

0 引言

區(qū)塊鏈技術(shù)作為一種新興的信息平臺，其去中心化、可追溯、防篡改等特點(diǎn)使其可以實(shí)現(xiàn)更高效的交易、更安全的數(shù)據(jù)管理和更精準(zhǔn)的風(fēng)險控制，應(yīng)用潛力巨大，因而在物流和金融等領(lǐng)域得到了廣泛的關(guān)注和嘗試［1-3］。隨著區(qū)塊鏈技術(shù)的發(fā)展，人們對其在金融領(lǐng)域的研究也變得越來越深入。目前，研究已經(jīng)逐漸向各種金融機(jī)制和應(yīng)用場景拓展，例如數(shù)字貨幣、智能合約、證券交易等領(lǐng)域。同時，人們也開始探討區(qū)塊鏈技術(shù)對金融市場結(jié)構(gòu)、風(fēng)險管理、監(jiān)管等方面的影響，這將有助于金融行業(yè)更好地應(yīng)對挑戰(zhàn)并實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級。靳爽［4］在中小企業(yè)采用供應(yīng)鏈金融模式中引入?yún)^(qū)塊鏈及其相關(guān)技術(shù)，并分析了區(qū)塊鏈作用于供應(yīng)鏈金融的機(jī)理。謝欣［5］對順豐在供應(yīng)鏈金融發(fā)展中面臨的風(fēng)險、優(yōu)化路徑及成效的研究，探討了區(qū)塊鏈技術(shù)在供應(yīng)鏈金融發(fā)展中的作用。Yao 等［6］針對供應(yīng)鏈金融管理存在操作信息不對稱、風(fēng)險控制困難等問題提出了一種基于區(qū)塊鏈技術(shù)的供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理研究方法。已有相關(guān)文獻(xiàn)大多探討區(qū)塊鏈技術(shù)在供應(yīng)鏈金融中的應(yīng)用前景及局限性，但這些研究僅限于定性分析，缺乏具體的定量研究。

本研究基于樣本數(shù)據(jù)，以信息透明度、交易成本、融資效率、信任機(jī)制、技術(shù)成熟度等因素為自變量，探索區(qū)塊鏈技術(shù)在供應(yīng)鏈金融中的影響因素［7］。本研究采用的方法是多元回歸法，該方法可以定量地分析不同變量對供應(yīng)鏈金融發(fā)展水平的影響程度、方向及其重要性，另外通過回歸方程可以對各個自變量進(jìn)行逐一排除，確定最有效的自變量，從而更精確地分析因果關(guān)系，能夠消除其他混淆因素的影響，以得出相對純粹的自變量與因變量之間的關(guān)系［8］。因此，在區(qū)塊鏈技術(shù)快速成長的市場背景下，需要從多個維度來探討其應(yīng)用。研究發(fā)現(xiàn)，在推廣區(qū)塊鏈技術(shù)在供應(yīng)鏈金融領(lǐng)域的應(yīng)用時，需要在實(shí)際操作層面完善相關(guān)框架建設(shè)，否則可能存在一定問題。針對這些問題和挑戰(zhàn)，本研究提出了相應(yīng)的建議，以期推動更多地區(qū)、企業(yè)參與到利用區(qū)塊鏈技術(shù)優(yōu)化供應(yīng)鏈金融中來。

1 研究背景

區(qū)塊鏈技術(shù)［9］是一種基于分布式賬本的去中心化數(shù)據(jù)庫技術(shù)，其最初在比特幣領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用［10］。近年來，隨著供應(yīng)鏈金融市場規(guī)模的擴(kuò)大和數(shù)字化進(jìn)程的加快，區(qū)塊鏈技術(shù)被逐漸引入供應(yīng)鏈金融領(lǐng)域［11］。區(qū)塊鏈技術(shù)具有可信度高、信息透明、交易安全等特點(diǎn)，可以有效解決供應(yīng)鏈中存在的信息不對稱、操作復(fù)雜、資金鏈斷裂等問題［12］。

供應(yīng)鏈金融是一種通過向供應(yīng)鏈中的企業(yè)提供融資來促進(jìn)供應(yīng)鏈發(fā)展的金融模式。它主要通過優(yōu)化貨物流轉(zhuǎn)、資金流轉(zhuǎn)和信息流轉(zhuǎn)等方面，實(shí)現(xiàn)資金的高效利用和風(fēng)險控制，滿足供應(yīng)鏈各參與方的融資需求［13］。具體的供應(yīng)鏈金融場景包括訂單融資、應(yīng)收賬款融資、保兌倉融資、資金池融資等。這些場景都是根據(jù)供應(yīng)鏈中各個環(huán)節(jié)的實(shí)際情況而設(shè)計的，以滿足不同企業(yè)的融資需求。

在具體的供應(yīng)鏈金融場景中，供應(yīng)鏈金融平臺可以根據(jù)各參與方的融資需求，通過數(shù)據(jù)分析、風(fēng)控管理、資金管理等手段，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈中融資環(huán)節(jié)的高效運(yùn)轉(zhuǎn)。在供應(yīng)鏈金融領(lǐng)域，區(qū)塊鏈技術(shù)通過提供創(chuàng)新的金融服務(wù)，可以幫助優(yōu)化供應(yīng)鏈金融流程、降低融資成本和風(fēng)險，使得供應(yīng)鏈各參與方之間的合作更加緊密，提高融資效率和透明度，進(jìn)而增強(qiáng)整個供應(yīng)鏈的競爭力。具體使用的區(qū)塊鏈環(huán)境包括公有鏈、聯(lián)盟鏈和私有鏈。公有鏈?zhǔn)且环N完全去中心化的區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)，所有節(jié)點(diǎn)都可以參與區(qū)塊的生成、驗(yàn)證和記錄。公有鏈具有高度的透明度和安全性，但其性能和可擴(kuò)展性有限。聯(lián)盟鏈?zhǔn)且环N私有的區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)，由多個參與方共同管理、共享數(shù)據(jù)，通過智能合約維護(hù)各方之間的信任。聯(lián)盟鏈相對于公有鏈，具有更高的性能、可擴(kuò)展性和安全性，但其去中心化程度較低。私有鏈?zhǔn)且环N完全私有的區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)，由一個實(shí)體或組織獨(dú)立管理和維護(hù)，只有授權(quán)的節(jié)點(diǎn)可以參與區(qū)塊的生成和記錄。私有鏈具有高度的性能和可擴(kuò)展性，但其透明度和去中心化程度較低［14］。因此，將區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于供應(yīng)鏈金融中具有重要意義。

供應(yīng)鏈金融通過將核心企業(yè)與中小微企業(yè)捆綁在一起形成一個融資鏈條，其核心是鏈條上的中小企業(yè)利用核心企業(yè)的資信傳遞來提升自身的信用，并通過金融機(jī)構(gòu)、物流企業(yè)等相關(guān)參與者達(dá)到融資目的，在緩解中小型企業(yè)資金不足、優(yōu)化供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)、促進(jìn)資金流動、提高資金利用率等方面都表現(xiàn)出了強(qiáng)勁作用。在區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于供應(yīng)鏈金融過程中，“可信”“不可抵賴性”“去中心化”等因素是其得以在這個融資鏈條上發(fā)展壯大的基礎(chǔ)。但是區(qū)塊鏈進(jìn)入供應(yīng)鏈金融領(lǐng)域也會出現(xiàn)“水土不服”的情況，可以看到影響其在實(shí)際應(yīng)用中取得良好運(yùn)行效果的因素眾多，包括信息透明度、交易成本、融資效率、信任機(jī)制、技術(shù)成熟度等［15］。顯然，區(qū)塊鏈和供應(yīng)鏈金融攜手已經(jīng)成為業(yè)界不爭的事實(shí)，深入分析兩者之間的耦合關(guān)系，發(fā)現(xiàn)彼此的相關(guān)性及影響效應(yīng)，進(jìn)而揚(yáng)長避短，有效地發(fā)揮兩者之間的互促效應(yīng)，是推動供應(yīng)鏈金融理論研究及區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用研究的抓手。但是已有研究關(guān)注于定性因素的抓取，受囿于相關(guān)數(shù)據(jù)的獲取、供應(yīng)鏈金融及區(qū)塊鏈相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的缺乏。一方面，各大金融機(jī)構(gòu)制定了嚴(yán)格的數(shù)據(jù)保護(hù)機(jī)制；另一方面，從技術(shù)保護(hù)的角度來看，各個金融機(jī)構(gòu)在這個新興領(lǐng)域的關(guān)注點(diǎn)也是千差萬別。因此，在本研究領(lǐng)域，數(shù)據(jù)的一致性問題很難保證，因素分析的過程中權(quán)重差異度較大，研究結(jié)果的針對性較強(qiáng)，但不具有普遍意義［16］。

2 多元回歸思想的引入

多元回歸是一種通過數(shù)學(xué)模型描述變量之間的線性關(guān)系，從而預(yù)測或解釋因變量變化的經(jīng)典統(tǒng)計分析方法，目前被廣泛應(yīng)用于社會科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域［17-18］。在經(jīng)濟(jì)學(xué)中，多元回歸分析被廣泛運(yùn)用于影響因素的識別和排除可能的混淆［19-20］。相比其他數(shù)理方法，多元回歸適用范圍較廣，廣泛應(yīng)用于自然試驗(yàn)研究中，可得出穩(wěn)定結(jié)果［21］。本研究將采用多元回歸方法解析供應(yīng)鏈金融中區(qū)塊鏈技術(shù)的影響因素，以期提高研究可靠性和數(shù)據(jù)解釋能力。

多元回歸的基本思想是假設(shè)系統(tǒng)變量與各自變量之間存在統(tǒng)計線性相關(guān)關(guān)系，且可表示為式（1）。

多元回歸中相關(guān)系數(shù)的分析可以描述各個影響因素（自變量）對研究目標(biāo)（因變量）的影響。描述這種關(guān)系的方法有兩種，一種是一元相關(guān)系數(shù)，另一種是偏相關(guān)系數(shù)。

2.1 相關(guān)系數(shù)

記回歸平方和為S回，剩余平方和為S剩，總平方和為S總=S回+S剩，則可得到式（2）至式（4）。

單相關(guān)系數(shù)（一元相關(guān)系數(shù)）：y對自變量xj的單相關(guān)系數(shù)不計其余自變量的影響，是y對xj進(jìn)行一元回歸的相關(guān)系數(shù)。計算見式（5）。

偏相關(guān)系數(shù)Ry,j表示y與所有自變量x1,…,xk的整體線性相關(guān)程度，即各個自變量對因變量的影響程度。在計算某一自變量對因變量的偏相關(guān)系數(shù)時，將其他自變量作為常量處理。計算見式（6）。

2.2 回歸模型的統(tǒng)計檢驗(yàn)

回歸模型的統(tǒng)計檢驗(yàn)包括方程的顯著性檢驗(yàn)和回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)。

回歸方程的顯著性檢驗(yàn)（F 檢驗(yàn)）即在一定的顯著性水平下，檢驗(yàn)假設(shè)ai= 0(i= 1,…,k) 是否成立［22］。

則當(dāng)F＞Fα(k,n-k- 1)時否定假設(shè)，認(rèn)為在顯著性水平α下，回歸模型有意義。

回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)（t檢驗(yàn)）即對每個自變量xi與y的相關(guān)關(guān)系單獨(dú)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)［23］。

假設(shè)H0:aj= 0,j∈{0,1,…,k}，有式（8）。

3 供應(yīng)鏈影響因素的回歸分析

3.1 影響因素的提取

本研究參考供應(yīng)鏈金融和區(qū)塊鏈技術(shù)這兩個領(lǐng)域的相關(guān)文獻(xiàn)、數(shù)據(jù)及業(yè)內(nèi)專家的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行分析和歸納，并結(jié)合多元回歸模型進(jìn)行了量化分析。通過供應(yīng)鏈金融中存在的問題及區(qū)塊鏈技術(shù)所能解決的問題，選取了信息透明度、交易成本、融資效率、信任機(jī)制、技術(shù)成熟度、數(shù)據(jù)安全性、信息互通性這七個主要因素作為評估標(biāo)準(zhǔn)，以此表示為X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7，以更加全面地評估區(qū)塊鏈技術(shù)對供應(yīng)鏈金融的影響。影響因素描述見表1。

表1 影響因素描述

本研究中所涉及的5 個相關(guān)公司的七項(xiàng)數(shù)據(jù)，大部分是以CSMAR（國泰安）數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)通過Python 爬蟲等方法獲取，對于一些不易直接得到的數(shù)據(jù)則通過已有數(shù)據(jù)通過技術(shù)處理轉(zhuǎn)化為研究所需數(shù)據(jù)。

本研究提取5 個具有典型特征的科技公司作為研究對象，依次表示為A1、A2、A3、A4、A5，選取公司的標(biāo)準(zhǔn)見表2。

表2 典型科技公司選擇標(biāo)準(zhǔn)

對7 個主要指標(biāo)及其他因素分析比較后得出的5 個公司進(jìn)行數(shù)據(jù)搜集、處理，為方便計算，研究文章已對各影響因素單位進(jìn)行了初步統(tǒng)一處理，整合之后得到表3。

表3 公司綜合得分統(tǒng)計

3.2 多元回歸分析

3.2.1 數(shù)據(jù)處理。首先對數(shù)據(jù)清洗，通過SPSS 軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)清理，檢測和糾正可能存在的異常值、無效數(shù)據(jù)、缺失值等。檢測自變量之間的共線性，由于不同自變量之間可能會互相影響，首先，必須確定它們之間是否存在共線關(guān)系。其次，針對提供的數(shù)據(jù)，使用SPSS軟件計算各個自變量的方差膨脹因子（VIF），并檢查其是否超過10，在這里移除其中重復(fù)或冗余變量，并保存剩余變量作為分析的輸入因素。最后，基本假定條件檢驗(yàn)，在進(jìn)行回歸分析之前，還需檢測所用數(shù)據(jù)集是否滿足基本假定條件，如果符合要求，則可以繼續(xù)進(jìn)行多元回歸分析。

3.2.2 回歸分析。選擇合適的回歸方法后，在SPSS中設(shè)置回歸模型，將因變量Y和自變量X1到X7添加到模型中。模型估計時，需要指定一個方法來計算回歸系數(shù)，這里使用OLS（最小二乘法）。

3.2.3 求得回歸方程。在一系列統(tǒng)計方法和模型驗(yàn)證之后，得到以下回歸方程，見式（9）。

式中：X1表示信息透明度，X3表示融資效率，X6表示數(shù)據(jù)安全性，而X2、X4、X5和X7（交易成本、信任機(jī)制、技術(shù)成熟度和信息互通性）因相關(guān)性不高而被篩除。

3.2.4 回歸方程精度檢驗(yàn)。使用ANOVA法檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷娘@著性，該方法通過比較從總體中抽取樣本所得到的差異大小與所期望的隨機(jī)誤差，來判斷模型在哪種程度上符合現(xiàn)實(shí)情況。借助SPSS軟件，計算得到F值為68.593。在此基礎(chǔ)上提出以下假設(shè)。

假設(shè)H0：所有自變量的回歸系數(shù)均為零（即自變量不顯著），對應(yīng)的備擇假設(shè)是至少一個自變量的系數(shù)不為零；使用SPSS軟件計算顯著小于0.05。

因此，拒絕了原假設(shè)，并得出結(jié)論：自變量對Y的回歸系數(shù)存在顯著性影響。

3.2.5 計算回歸系數(shù)。回歸系數(shù)是指自變量與因變量之間的關(guān)系系數(shù)。這里使用OLS 方法計算回歸系數(shù)，并進(jìn)行t檢驗(yàn)，以確定回歸系數(shù)是否顯著。具體步驟如下：

查看SPSS 生成的回歸系數(shù)表格，可以看到X1、X3和X6的系數(shù)為正，且在一個很高的置信水平下達(dá)到統(tǒng)計顯著水平。

以X1為例，其回歸系數(shù)為735.129，對應(yīng)的t值為9.536，而且t值顯著大于2，意味著該系數(shù)對應(yīng)的自變量信息透明度確實(shí)與因變量供應(yīng)鏈金融發(fā)展程度存在相關(guān)性。

4 總結(jié)與展望

根據(jù)這些影響因素，提出以下幾點(diǎn)改善方案。

4.1 提高信息透明度

采用區(qū)塊鏈技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈中所有參與方之間信息的共享和可追溯，從而提高信息透明度。同時，監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)加強(qiáng)對區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用的政策支持和激勵，促進(jìn)區(qū)塊鏈技術(shù)在供應(yīng)鏈金融領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。

4.2 提升融資效率

采用區(qū)塊鏈技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈信息共享的真正價值，包括基于智能合同的快速支付、資產(chǎn)債權(quán)的交易和流轉(zhuǎn)等，從而提高整個供應(yīng)鏈金融的融資效率并降低成本。此外，金融機(jī)構(gòu)和供應(yīng)商應(yīng)密切合作推動基于區(qū)塊鏈金融服務(wù)的開發(fā)和推廣。

4.3 增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全性

利用區(qū)塊鏈技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)防篡改、抗攻擊、不可篡改等特性，從而保證數(shù)據(jù)的安全性。同時，也需要加強(qiáng)對區(qū)塊鏈技術(shù)本身的安全性防范，包括密鑰管理、身份驗(yàn)證和網(wǎng)絡(luò)安全等。

總之，通過采用區(qū)塊鏈技術(shù)來實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈金融的信息透明度提高、融資效率提升及數(shù)據(jù)安全性增強(qiáng)等方面的改進(jìn)措施，可以促進(jìn)整個供應(yīng)鏈金融生態(tài)的發(fā)展，為金融機(jī)構(gòu)和供應(yīng)商帶來更多的機(jī)會和收益。

同時，多元回歸模型假設(shè)各變量之間存在線性關(guān)系，而實(shí)際上有變量之間并不存在線性關(guān)系，這會使結(jié)果產(chǎn)生偏差。采用多元回歸分析方法要求大量的樣本數(shù)據(jù)量和可靠的數(shù)據(jù)來源，如果樣本數(shù)目較少或數(shù)據(jù)的質(zhì)量較差，分析結(jié)果就可能有誤。改進(jìn)研究方法及提供更可靠的數(shù)據(jù)仍然是今后研究的重點(diǎn)。