秦 穎，李松芷，房芷萱

（北京建筑大學(xué) 城市經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，北京 100144，E-mail：l974923580@163.com）

供應(yīng)鏈金融的運(yùn)作模式與中小建筑企業(yè)面臨的困境相契合，可以在一定程度上緩解中小建筑企業(yè)的融資難題，減輕財(cái)務(wù)負(fù)擔(dān)。目前一些建筑企業(yè)已經(jīng)開始實(shí)施供應(yīng)鏈金融模式，如廣聯(lián)達(dá)數(shù)科提供供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)平臺(tái)和資產(chǎn)管理平臺(tái)，與多家銀行合作支撐開發(fā)建筑行業(yè)融資產(chǎn)品。信用風(fēng)險(xiǎn)的控制是建筑供應(yīng)鏈金融得以快速平穩(wěn)發(fā)展的關(guān)鍵，但近年來供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)事件頻發(fā)，我國的信用風(fēng)險(xiǎn)體系尚不完善，探析供應(yīng)鏈金融的信用風(fēng)險(xiǎn)來源和產(chǎn)生機(jī)理有助于完善供應(yīng)鏈金融的信用風(fēng)險(xiǎn)體系，針對(duì)性地進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理和控制，從而促進(jìn)建筑供應(yīng)鏈金融的可持續(xù)發(fā)展。

近年來，隨著供應(yīng)鏈金融的應(yīng)用越來越廣泛，國內(nèi)外學(xué)者針對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)問題展開多方面研究。風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方面，Wu C等[1]提出準(zhǔn)確有效地識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)能夠幫助銀行等金融機(jī)構(gòu)減少損失；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方面。Zhang M[2]建立了一個(gè)基于改進(jìn)的KMV模型和Copula函數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型用以量化供應(yīng)鏈金融中企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)。Cai X等[3]以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為研究基礎(chǔ)，構(gòu)建了供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，并識(shí)別影響因素建立指標(biāo)體系，目前國內(nèi)學(xué)者有關(guān)供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的研究主要集中在某一行業(yè)，如制造業(yè)、農(nóng)業(yè)等，其他領(lǐng)域的研究相對(duì)較少。為更好地防范供應(yīng)鏈金融的信用風(fēng)險(xiǎn)，有效識(shí)別其影響因素至關(guān)重要。國外學(xué)者在影響因素方面的研究較少，國內(nèi)學(xué)者的研究視角主要集中在宏觀行業(yè)環(huán)境、融資企業(yè)資質(zhì)、供應(yīng)鏈運(yùn)行狀況及核心企業(yè)資質(zhì)等方面。宏觀行業(yè)環(huán)境方面，李光榮[4]研究得出經(jīng)濟(jì)環(huán)境因素和自然環(huán)境因素作為系統(tǒng)性因素影響農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融的信用風(fēng)險(xiǎn)。劉秀莉[5]提出在商業(yè)銀行評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，分析整條供應(yīng)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)引起的信用風(fēng)險(xiǎn)至關(guān)重要，信用風(fēng)險(xiǎn)可能由宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控及自然環(huán)境等因素導(dǎo)致。核心企業(yè)資質(zhì)方面，劉兢軼等[6]對(duì)供應(yīng)鏈金融中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響因素展開研究，研究表明核心企業(yè)信用狀況因子和償債能力因子與中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)呈正向關(guān)系。李光榮[7]認(rèn)為核心企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)是農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)的“震中”。朱琳琪[8]分析了我國供應(yīng)鏈金融的應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，實(shí)證結(jié)果表明核心企業(yè)的經(jīng)營能力和擔(dān)保情況具有較大影響。融資企業(yè)資質(zhì)方面，Belhadi A等[9]評(píng)估了影響農(nóng)業(yè)中小企業(yè)投資信貸風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵變量，研究結(jié)果表明，財(cái)務(wù)杠桿、銷售利潤率和農(nóng)業(yè)中小企業(yè)的增長率是最重要的變量。江鶯[10]構(gòu)建包括融資企業(yè)盈利運(yùn)營狀況和供應(yīng)鏈合作程度指標(biāo)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，結(jié)論為融資企業(yè)的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、銷售毛利率和供應(yīng)鏈發(fā)展前景對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)影響最大。朱琳琪[11]提出融資企業(yè)的盈利能力和償債能力是影響信用風(fēng)險(xiǎn)的重要因素。供應(yīng)鏈運(yùn)行狀況方面，李健等[12]提出推進(jìn)平臺(tái)建設(shè)、關(guān)注供應(yīng)鏈運(yùn)營狀況十分關(guān)鍵?？滤加闧13]基于上市汽車企業(yè)10年的數(shù)據(jù)分析信息披露透明度對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，認(rèn)為信息透明度的提高可以降低企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)。融資項(xiàng)目狀況方面，嚴(yán)鵬健[14]梳理了A企業(yè)供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)流程，發(fā)現(xiàn)其供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)管理中存在的問題包括融資審批、供應(yīng)商白名單管理等。

我國對(duì)于供應(yīng)鏈金融及信用風(fēng)險(xiǎn)的研究起步較晚，且主要集中在制造業(yè)、農(nóng)業(yè)和零售業(yè)等行業(yè)，關(guān)于建筑供應(yīng)鏈金融的研究寥寥無幾，就研究方法而言，Abbasi W A等[15]和Zhang M等[16]分別采用Logistic二元回歸和KMV模型衡量中小企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)，較少有學(xué)者對(duì)供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素的相互關(guān)系進(jìn)行研究。本文應(yīng)用解釋結(jié)構(gòu)模型對(duì)建筑供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素進(jìn)行分析，并基于結(jié)論針對(duì)性地提出一些關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)管理及控制的建議。

1 建筑供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素的解釋結(jié)構(gòu)模型

1.1 建筑供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素分析

通過中國知網(wǎng)、Web of Science和谷歌學(xué)術(shù)等平臺(tái)搜索“供應(yīng)鏈金融（Supply Chain Finance）”“信用風(fēng)險(xiǎn)（Credit Risk）”“指標(biāo)體系（Indicator System）”“建筑供應(yīng)鏈金融（Construction Supply Chain Finance）”等關(guān)鍵詞確定了38篇具有代表性的相關(guān)文獻(xiàn)，初步識(shí)別出27個(gè)影響因素。為了增加影響因素選取的科學(xué)性、準(zhǔn)確性和全面性，邀請(qǐng)專家對(duì)27項(xiàng)影響因素進(jìn)行修正。訪談了10位相關(guān)領(lǐng)域的專家，其中有3位來自建筑企業(yè)，3位來自金融機(jī)構(gòu)，3位來自研究機(jī)構(gòu)，1位來自中國建筑業(yè)協(xié)會(huì)；70%的受訪者從事投融資相關(guān)工作7年以上。通過專家修正共得到23項(xiàng)影響因素。

1.2 建筑供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素確定

為了得到層次分明的多級(jí)遞階結(jié)構(gòu)模型，要剔除對(duì)建筑供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)影響不大的指標(biāo)，保留影響較大的指標(biāo)。本文采用專家打分法對(duì)修正后的影響因素進(jìn)行重要性檢驗(yàn)，向相關(guān)領(lǐng)域的研究人員及工作人員發(fā)放問卷，總計(jì)獲得27份有效問卷。有33.3%的評(píng)價(jià)人員來自高校、研究院等研究機(jī)構(gòu)，有25%的評(píng)價(jià)人員來自保理公司、銀行等金融機(jī)構(gòu)，37.5%的評(píng)價(jià)人員來自建筑企業(yè)，4.2%的評(píng)價(jià)人員來自咨詢公司。

本文通過SPSS從信度和效度兩個(gè)維度對(duì)問卷結(jié)果進(jìn)行分析。信度分析結(jié)果顯示，23項(xiàng)建筑供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素的評(píng)價(jià)結(jié)果內(nèi)部一致性Cronbach's Alpha系數(shù)為0.841，信度非常高，符合要求。效度分析結(jié)果顯示，KMO值為0.667，同時(shí)Bartlett球形度p值為0.000，表明評(píng)價(jià)結(jié)果的效度符合要求?；厥諉柧淼拿枋鲂越y(tǒng)計(jì)分析結(jié)果如表1所示。由此看出，平均值低于3.5的影響因素有核心企業(yè)規(guī)模、項(xiàng)目運(yùn)作模式及信用審核制度完善程度，對(duì)建筑供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)的影響不夠重要，所以予以剔除。

通過對(duì)篩選后的影響因素進(jìn)行梳理，將影響因素分為宏觀行業(yè)環(huán)境、核心企業(yè)資質(zhì)、融資企業(yè)資質(zhì)、供應(yīng)鏈運(yùn)行狀況及融資項(xiàng)目狀況五大方面，并做簡單描述，具體如表2所示。

表2 信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素釋義

1.3 建筑供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素的ISM模型構(gòu)建

ISM方法能夠?qū)?fù)雜的因素系統(tǒng)細(xì)化和簡化，直觀展現(xiàn)因素間的邏輯結(jié)構(gòu)。為構(gòu)建ISM模型，邀請(qǐng)之前的10位專家對(duì)20項(xiàng)影響因素之間的相互影響進(jìn)行打分，將問卷收集的評(píng)分進(jìn)行處理，建立直接影響矩陣，歸一化直接影響矩陣得到規(guī)范影響矩陣，根據(jù)公式T=X(I-X)-1得到綜合影響矩陣T，計(jì)算整體影響矩陣E（E=T+I=eij），計(jì)算矩陣T中所有項(xiàng)的平均值可以得到閾值λ=0.04，根據(jù)整體影響矩陣E和閾值λ得到可達(dá)矩陣O，當(dāng)整體影響矩陣E中的因素值超過閾值λ，則取1，沒有超過閾值λ，則取0，得到可達(dá)矩陣O如表3所示。

表3 可達(dá)矩陣

得到可達(dá)矩陣O后，將其進(jìn)行區(qū)間分解和級(jí)間分解處理。區(qū)間分解是將所有元素劃分為獨(dú)立的子系統(tǒng)；級(jí)間分解是將同一系統(tǒng)內(nèi)的元素劃分為不同的層級(jí)。經(jīng)過區(qū)間分解，本文所研究的所有障礙因素處于同一系統(tǒng)。進(jìn)行級(jí)間分解前，需要優(yōu)先劃分可達(dá)集和先行集?？蛇_(dá)集R(Fi) 是指在可達(dá)矩陣O中，因素Fi所對(duì)應(yīng)行中，rij=1的列所對(duì)應(yīng)的元素組成的集合，先行集Q(Fi)是指在矩陣O中，因素Fi所對(duì)應(yīng)列中rij=1的行所對(duì)應(yīng)的元素組成的集合，基于可達(dá)集等于交集這一原則，首先確定最高層級(jí)的因素所形成的集合，再去掉該集合中因素在可達(dá)矩陣中對(duì)應(yīng)的行、列，根據(jù)這一原則繼續(xù)劃分，循環(huán)往復(fù)，最終將影響因素劃分成不同層級(jí)。

根據(jù)對(duì)可達(dá)矩陣進(jìn)行區(qū)間和層級(jí)的分解，可以建立起多層遞階結(jié)構(gòu)模型，將20個(gè)影響建筑供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)的因素從上自下分為7層，進(jìn)而分為三個(gè)區(qū)級(jí)即表層直接影響因素、中層間接影響因素、深層根源影響因素，最終得到建筑供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素的多層遞階模型如圖1所示。

圖1 建筑供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素的多層遞階結(jié)構(gòu)

對(duì)表層直接影響因素、中級(jí)間接影響因素和深層根源影響因素3個(gè)區(qū)級(jí)進(jìn)一步進(jìn)行分析和劃分，探索建筑供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素的內(nèi)部邏輯框架。表層直接影響因素包含第一層次（L1）和第二層次（L2），其中包含5個(gè)關(guān)于融資企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)，可以衡量階段性運(yùn)營成果；中層間接影響因素包含第三層次（L3）、第四層次（L4）、第五層次（L5），具體包含9項(xiàng)影響因素，在整個(gè)系統(tǒng)中起到媒介作用；深層根源影響因素包含第六層次（L6）、第七層次（L7）。宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境會(huì)帶來市場(chǎng)行情的波動(dòng)，當(dāng)市場(chǎng)行情下行時(shí)，供應(yīng)鏈中核心企業(yè)和融資企業(yè)合約有效性無法得到保證，從而產(chǎn)生不利影響，結(jié)果可能引發(fā)建筑供應(yīng)鏈金融的信用風(fēng)險(xiǎn)，綜合決定了以上各層次的要素。

1.4 MICMAC分析

交叉影響矩陣相乘分類法（MICMAC）根據(jù)要素的驅(qū)動(dòng)力和依賴程度，將要素分為：獨(dú)立類、依賴類、關(guān)聯(lián)類和驅(qū)動(dòng)類；獨(dú)立類因素有較低的驅(qū)動(dòng)力和依賴性；依賴類中的要素有較弱的驅(qū)動(dòng)力和較強(qiáng)依賴性；關(guān)聯(lián)類中的要素有很強(qiáng)的驅(qū)動(dòng)力和較強(qiáng)的依賴性；驅(qū)動(dòng)類因素有很強(qiáng)的驅(qū)動(dòng)力，但依賴性較低。

在ISM模型的可達(dá)矩陣基礎(chǔ)上，將矩陣的行和列分別求和，可以得到各因素的驅(qū)動(dòng)力和依賴性值，如表4所示，對(duì)驅(qū)動(dòng)力及依賴性數(shù)值整理如圖2所示，劃分為自發(fā)型因素、依賴型因素、聯(lián)動(dòng)型因素和獨(dú)立型因素，其中分界線取的是依賴性和驅(qū)動(dòng)力的平均值。

圖2 建筑供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素驅(qū)動(dòng)力-依賴性分類圖

表4 驅(qū)動(dòng)力與依賴性數(shù)值表

第一象限自發(fā)型因素，驅(qū)動(dòng)力和依賴性較弱，起到承上啟下的作用，MICMAC模型將因素進(jìn)一步拆解，驅(qū)動(dòng)力較弱或受其他因素驅(qū)動(dòng)的因素劃分到自發(fā)型象限中，其中包括F14、F15和F18。分析可知這些因素受獨(dú)立型因素的驅(qū)動(dòng)，在整個(gè)影響機(jī)制驅(qū)動(dòng)性與依賴性居中。第二象限依賴型因素，依賴性較強(qiáng)，驅(qū)動(dòng)力較弱，受其他因素影響的程度較大，這些因素包括核F7、F8、F9、F10、F11、F12、F13、F23。除F7外其他因素在多層遞階結(jié)構(gòu)中均位于模型上層，雖然這些因素受其他因素影響較大，驅(qū)動(dòng)力弱，但也是需要關(guān)注的重要因素。第三象限聯(lián)動(dòng)型因素，20項(xiàng)因素均未落到第三象限，不存在驅(qū)動(dòng)性與依賴性都高的因素，說明因素穩(wěn)定性較好。第四象限獨(dú)立型因素，具有較強(qiáng)的驅(qū)動(dòng)力及較低的依賴性，包括F1、F2、F4、F6、F3、F16、F17、F21、F22。中層因素的驅(qū)動(dòng)力相對(duì)而言較低，深層因素的驅(qū)動(dòng)力更高且依賴性更低，深層因素對(duì)其他因素的影響程度更強(qiáng)，通過強(qiáng)驅(qū)動(dòng)力間接影響信用風(fēng)險(xiǎn)，這與前文的結(jié)論具有一致性。

2 建筑供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)管理對(duì)策建議

（1）建立行業(yè)完善的信用評(píng)價(jià)體系。中小建筑企業(yè)普遍信用水平較低，建筑行業(yè)的信用評(píng)價(jià)體系不完善，加劇了供應(yīng)鏈金融的信用風(fēng)險(xiǎn)。因此，推動(dòng)建立完善的信用評(píng)價(jià)體系進(jìn)而提升企業(yè)的信用對(duì)于信用風(fēng)險(xiǎn)的控制至關(guān)重要，建立社會(huì)信用評(píng)價(jià)體系需要政府發(fā)揮監(jiān)管作用，可以委托專門的評(píng)估機(jī)構(gòu)，專業(yè)化地評(píng)估企業(yè)及其管理人員的資信狀況，并將評(píng)估結(jié)果對(duì)外公開。政府部門應(yīng)該積極地發(fā)揮監(jiān)督管理作用，構(gòu)建嚴(yán)格的失信懲戒制度，對(duì)性質(zhì)惡劣，惡意拖欠銀行貸款的公司和個(gè)人展開懲戒，對(duì)信用水平較差的公司要給予特別注意。

（2）提高中小融資企業(yè)的自身管理水平。融資企業(yè)的綜合實(shí)力是影響建筑供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)的表層直接因素。建筑供應(yīng)鏈金融中，融資企業(yè)大多存在信用水平低、信息不對(duì)稱、企業(yè)管理混亂等弊端，容易出現(xiàn)信用風(fēng)險(xiǎn)問題，作為供應(yīng)鏈金融的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，融資企業(yè)必須提升內(nèi)部管理能力。一是完善企業(yè)的信息披露制度，使自身的管理結(jié)構(gòu)規(guī)范化、合理化，提升企業(yè)信息透明度進(jìn)而提升企業(yè)的信用水平，降低供應(yīng)鏈中的信用風(fēng)險(xiǎn)；二是融資企業(yè)應(yīng)與供應(yīng)鏈上的其他企業(yè)保持緊密聯(lián)系，供應(yīng)鏈金融的穩(wěn)定發(fā)展需要供應(yīng)鏈中所有企業(yè)的共同參與，融資企業(yè)通過與信用水平較高的核心企業(yè)保持密切的業(yè)務(wù)往來，具備穩(wěn)定的利潤來源，避免受到融資約束的影響，從而降低供應(yīng)鏈的信用風(fēng)險(xiǎn)。

（3）完善供應(yīng)鏈金融平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制。金融機(jī)構(gòu)的監(jiān)管力度是影響建筑供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)的中間間接因素。為高效應(yīng)對(duì)突發(fā)風(fēng)險(xiǎn)事件，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系，包括風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)防范、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等環(huán)節(jié)，建立一套完善的風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)，如出現(xiàn)供應(yīng)鏈金融系統(tǒng)活躍度降低、供應(yīng)鏈交易的頻率、金額發(fā)生了顯著的改變等現(xiàn)象，商業(yè)銀行應(yīng)該立即識(shí)別出這些預(yù)警信號(hào)傳遞的信用風(fēng)險(xiǎn)信息，分析可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)事件，制定出相應(yīng)的防范措施，有效防范風(fēng)險(xiǎn)。健全的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制能夠有效防范許多信用風(fēng)險(xiǎn)，減少整個(gè)供應(yīng)鏈的損失。

（4）供應(yīng)鏈金融充分應(yīng)用數(shù)字化工具。根據(jù)MICMAC分析結(jié)果，數(shù)字化水平因素受到獨(dú)立性因素的影響，對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)有一定影響，線上供應(yīng)鏈金融模式能夠?qū)崟r(shí)共享信息，實(shí)時(shí)跟蹤物流、信息流、資金流的應(yīng)用狀況，金融機(jī)構(gòu)對(duì)接數(shù)據(jù)平臺(tái)，可以降低信息不對(duì)稱帶來的信用風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)字化手段應(yīng)用日益廣泛，可以及時(shí)捕捉企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)信息，防范相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)。建議提升數(shù)字化手段在建筑供應(yīng)鏈金融領(lǐng)域的應(yīng)用程度，培養(yǎng)復(fù)合型人才，增強(qiáng)員工的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，將數(shù)字科技與風(fēng)險(xiǎn)管理相結(jié)合。

3 結(jié)語

本文利用文獻(xiàn)識(shí)別法和專家打分法識(shí)別并篩選出建筑供應(yīng)鏈金融的關(guān)鍵影響因素，通過ISM多級(jí)遞階結(jié)構(gòu)模型對(duì)影響因素進(jìn)行層次劃分，再運(yùn)用MICMAC分析各因素的驅(qū)動(dòng)力和依賴性。本文的研究仍存在進(jìn)步和改善的空間，一方面，我國建筑供應(yīng)鏈金融發(fā)展處于萌芽階段，進(jìn)行實(shí)證研究的數(shù)據(jù)獲取有限，建筑供應(yīng)鏈金融運(yùn)營狀況的考察時(shí)間較短。未來，建筑供應(yīng)鏈金融發(fā)展更加成熟，能夠擁有更多數(shù)據(jù)支撐為信用風(fēng)險(xiǎn)研究提供指導(dǎo)；另一方面，專家訪談法具備一定的主觀性。未來，建筑供應(yīng)鏈金融的應(yīng)用更加廣泛，因素識(shí)別將更具客觀性，信用風(fēng)險(xiǎn)的研究也將更具科學(xué)性和實(shí)踐性。