供应链金融信用风险评价文献综述

龙源期刊网供应链金融信用风险评价文献综述作者：徐敏丽徐月秋来源：《时代金融》2016年第08期【摘要】供应链金融作为一种新型的融资模式，为解决中小企业融资难问题提供了新的办法，同时优化了商业银行的业务结构，协调整合了产业链经营。文章从供应链金融内涵、模式以及信用风险评价等多角度、全方位地对以往国内外关于供应链的研究进行归纳梳理的基础上，提出看法与见解，为今后供应链金融研究提供一个了可借鉴的方向。【关键词】供应链金融信用风险一、供应链金融的内涵（一）国外学者的研究供应链金融最早是由Allen等人提出并初步建立了供应链金融的概念模型，并未对其概念进行明确界定。Hofman把供应链金融视为一种实现财务供应链管理的手段，它是在集成了物流、资金流、信息流的基础上，供应链内部组织和外部金融机构通过计划、引导和控制各节点企业的资金流动实现供应链价值增值的一种方法。Atkinson把供应链金融理解为是一种金融服务与技术解决方案的结合体，通过结合可以把资金提供者与供应链上的买卖双方联系起来，为供应链成员提供量身定制的金融服务解决方案。（二）国内学者的研究何涛和翟丽认为，供应链金融的出发点是中小企业强烈的融资需求，因而需要融入银行、第三方物流企业等新的元素，让各参与方协调合作。冯瑶认为供应链金融是商业银行以供应链管理的视角，从供应链采购、供应、生产、经销、最终消费各个节点入手，设计提供帮助中小企业提升信用等级的融资类金融产品。胡跃飞认为供应链金融是指人们为了适应供应链生产组织体系的资金需要而开展的资金与相关服务定价与市场交易活动。深圳发展银行最早提出供应链金融的中文定义：商业银行以供应链上中小融资企业与交易对手之间发生的真实贸易关系为前提，以交易对手的信用等级为依托，以真实贸易关系所产生的预期现金流收入为保障，结合商业银行短期金融产品所开展的单笔或者额度授信方式的融资类业务。综上所述，将供应链系统抽象成“四个主体、三个流”。“四个主体”——银行、物流企业、中小融资企业、供应链中占主导地位的核心企业。“三个流”——物流、资金流和信息流。二、供应链金融模式（一）国外学者的研究龙源期刊网通过对比不同国家的供应链金融模式，介绍了主要业务流程以及如何开展供应链金融业务。Poe认为存货、应收账款、预付账款等这类融资业务的担保品，供应链中成员企业都是融资参与的主体。Towergroup指出供应链金融得以繁荣的内在原动力是各方可以满足自身的需求，而且还使得软件条件得以巩固。（二）国内学者的研究罗齐、朱道立等人在全面分析国外供应链金融的发展情况后，提出了融通仓，供应链的所有活动都在融通仓内进行，供应链管理与金融很好的结合在一起。张家良研究了应收和应付账款质押融资涉及的法律合规问题。朱文贵从系统分析角度阐释供应链金融体系的组织架构、流程、性能和应对策略问题，从这三个环节对供应链金融系统优化。谢世清对国内外供应链金融最经典的三种模式进行了概括总结阐述。郭菊娥利用理论研究和对比研究等方法对线上供应链金融的模式演进进行了深入分析。目前研究中大部分是关于融通仓融资模式、保兑仓融资模式和应收账款融资模式的分析和研究。融通仓融资模式有利于银行在与物流企业长期稳定的合作当中拓展与物流企业联系的上下游企业，保兑仓融资模式使得融资困难的中小企业可以不必一次性支付全额货款。应收账款融资模式中，资信良好的核心企业为下游中小企业起到了反担保的作用。三、供应链金融信用风险评价信用风险可以是由于借款人或交易对手违约而引起损失的可能性。也可以是因为借款人信用等级变动，或履约能力变化而导致该资产的市场价值变动，从而引起损失的可能性。（一）信用风险研究视角潘永明等从行业状况、中小企业综合实力、3PL综合实力、物流金融运营状况四个方面提取了物流金融信用风险评价指标。刘佳等指出从行业风险、中小企业综合实力、物流金融运营情况3个方面分析并构建物流金融信用风险综合评价指标体系是必然的。曹俊指出任何一个参与主体的行为都会影响整条供应链的波动，任意参与方都有可能是信用风险的来源。他建议分析各方在履行业务职责时可能导致信用风险发生的因素。夏立明等从融资主体、融资债项、宏观环境三个层面，全面考查信用风险和构建风险评价指标体系，而融资债项评价又可以细分为核心企业资质、融资项目评价、供应链运营情况三个方面，从而建立了一个具有三层五组的指标体系框架。刘杰从中小企业综合实力、物流企业实力、质押物状况、供应链运营质量四个角度，选取物流金融融资模式下中小企业信用风险评价的指标。郭菊娥利用理论研究和对比研究等方法对线上供应链金融的风险要素进行了深入分析。（二）信用风险评估的方法和模型在供应链融资信用风险评估方法的研究中，大都采用层次分析法（AHP）或在AHP基础上使用多层次灰色综合评价法、模糊层次分析法等分析评价方法，而这需要专家意见确定指标龙源期刊网权重，为克服其主观性，建议用回归方法建立信用风险评价模型，从而Logistic模型因其假设条件对数据要求不高而受到大多数学者的青睐。而在这类研究中，使用主成分分析法和Logistic回归方法、因子分析法和Logistic回归方法，建立信用风险评价模型的研究较多。Lo-gistic回归方法仍存在样本量大和预测精度不高的限制，因而学者们转向研究将智能的、高精度的模型引入供应链金融融资模式信用风险评价中。胡海青、张琅等运用支持向量机（SVM）建立了信用风险评估模型，通过与Logistic评估模型进行比较分析，证实了基于SVM的评估模型预测准确性更好。范黎波在引入神经模糊系统，构建中小企业信用风险评级的神经模糊模型，验证了模型的有效性。刘宏运用解释结构模型得出线上供应链金融信用风险各因素之间的结构关系为风险测量结构的模型开发提供理论基础。四、结论近年来，学术界出现了越来越多关于对供应链金融研究的文章。但是，一些内容创新不足且大多集中在供应链金融服务模式的分析、信用风险的评估等方面，方法单一，这也导致了供应链金融领域长期以来学术研究滞后于业界实践的现状。为了更好地发挥学术研究对业界的指导作用，对供应链金融领域的研究做以下展望：多加强与已开展供应链金融业务的商业银行、物流企业、融资企业等的交流与合作，了解“四个主体”的业务操作流程，发现实践的问题并予以研究解决；避免重复性研究，注重研究问题的实用性。对供应链金融中参与方的风险评估与动态监控预警方法等方面的研究是业界实践最需要不断改进的部分；注重研究的时效性。现如今，供应链金融的实践已经出现逐步向线上化转移的，由此催生的新的风险要素、风险管理方法的研究应当成为理论界重视的焦点。作者简介：徐敏丽（1973-），女，山西运城人，江南大学商学院副教授，博士，硕士研究生导师，研究方向：财政学。