劉驊++哈雪潔

摘要：作為一種金融創(chuàng)新服務(wù)，供應(yīng)鏈金融已經(jīng)成為解決中小企業(yè)融資難題的重要途徑。如何有效管理供應(yīng)鏈金融風(fēng)險，是拓寬中小企業(yè)融資渠道和推進銀行供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)的現(xiàn)實要求與緊迫任務(wù)。本文基于風(fēng)險綜合管理的思路，建立供應(yīng)鏈金融風(fēng)險評估指標(biāo)體系，運用CRITIC賦權(quán)法和灰色關(guān)聯(lián)分析法對江蘇省六個銀行的供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)進行風(fēng)險評估，并提出供應(yīng)鏈金融可持續(xù)發(fā)展的對策建議。

Abstract： As a type of financial derivative instrument， the supply chain finance（SCF） has become an important way to solve the financing problems of small and medium-sized enterprises. How to effectively control the financial risk of supply chain is the practical requirements and urgent task to broaden the financing channels for small and medium enterprises and to increase the proportion of supply chain financial loan in banking business. Based on the idea of comprehensive risk management， this paper builds up a SCF risk assessment system and has an empirical study on six banks of Jiangsu Province by applying CRITIC and GRAP. Then， it puts forward some recommendations to maintain the healthy and stable development of supply chain finance.

關(guān)鍵詞：供應(yīng)鏈金融；CRITIC賦權(quán)法；灰色關(guān)聯(lián)分析法

Key words： supply chain finance；CRITIC；GRAP

中圖分類號：F830.3 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-4311（2016）32-0107-04

0 引言

經(jīng)濟新常態(tài)下，中小企業(yè)作為創(chuàng)新經(jīng)濟的主要載體逐漸成為新的增長點，其GDP的貢獻率達到60%以上。但是中小企業(yè)規(guī)模小、沒有可抵押資產(chǎn)等特點使其信用評級普遍偏低，很難獲得銀行貸款[1]。目前，經(jīng)濟下行產(chǎn)生的“融資沉淀效應(yīng)”和“擠出效應(yīng)”進一步增加中小企業(yè)資金斷裂的可能性，加劇了中小企業(yè)的破產(chǎn)風(fēng)險[2]。為了破解中小企業(yè)融資困境，商業(yè)銀行積極開展供應(yīng)鏈金融（SCF）業(yè)務(wù)，基于供應(yīng)鏈鏈條中的真實交易和擔(dān)保關(guān)系進行貸款授信。不同于傳統(tǒng)貸款只關(guān)注貸款企業(yè)的信用評級，供應(yīng)鏈金融中銀行將整條供應(yīng)鏈納入貸款的考慮范圍，與信用評級較高的核心企業(yè)共同分擔(dān)中小企業(yè)的融資風(fēng)險。這種新的授信模式分割了授信風(fēng)險和主體風(fēng)險，大大增加了銀行對中小企業(yè)的貸款意愿。供應(yīng)鏈金融創(chuàng)新誕生以來，已經(jīng)在我國中小企業(yè)融資中發(fā)揮了巨大的作用，但同時也應(yīng)該看到，銀行貸款業(yè)務(wù)中供應(yīng)鏈金融占比仍然不大。供應(yīng)鏈金融涉及的參與主體較多，風(fēng)險來源更為復(fù)雜，這些都成為銀行開展供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)的障礙。鑒于此種困境，本文基于風(fēng)險綜合管理的思路，試圖構(gòu)建一個風(fēng)險評估模型，對供應(yīng)鏈金融風(fēng)險進行全面的揭示、抵御和預(yù)防。

1 文獻綜述

在供應(yīng)鏈生產(chǎn)模式的背景下，國外部分銀行為了真實準(zhǔn)確地了解融資企業(yè)的生產(chǎn)運營和現(xiàn)金流狀況，最先在供應(yīng)鏈上開展了信貸整合業(yè)務(wù)。F.John Mathis等人研究發(fā)現(xiàn)，將金融嵌入供應(yīng)鏈交易可以提高融資效率，從而為供應(yīng)鏈金融的迅速崛起提供了理論支持[3]。Siskin是國外較早關(guān)注供應(yīng)鏈金融風(fēng)險的學(xué)者，他提出可以采用與專業(yè)第三方機構(gòu)合作的監(jiān)督方式，以降低供應(yīng)鏈下游經(jīng)銷商的風(fēng)險[4]。對于供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理的研究，部分學(xué)者認(rèn)為應(yīng)該注重風(fēng)險的過程控制，從融資過程風(fēng)險、信息技術(shù)風(fēng)險、人力資源風(fēng)險、環(huán)境風(fēng)險和基本結(jié)構(gòu)風(fēng)險等五個方面進行融資風(fēng)險分析，構(gòu)建供應(yīng)鏈金融風(fēng)險模型[5]。

國內(nèi)對供應(yīng)鏈金融的研究起步較晚，任文超第一次提出了物資銀行的概念，并將動產(chǎn)質(zhì)押引入銀行的貸款擔(dān)保體系[6]。隨后，馮耕中、羅齊和楊紹輝分別對庫存商品、融通倉和應(yīng)收賬款三種擔(dān)保下的供應(yīng)鏈金融模式進行了初步探討[7]-[9]。深圳銀行正式推出供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)以后，國內(nèi)文獻關(guān)于供應(yīng)鏈金融風(fēng)險的研究開始增多。學(xué)者們通過分析供應(yīng)鏈金融的信用風(fēng)險、市場風(fēng)險、運營操作風(fēng)險和法律風(fēng)險等各種潛在風(fēng)險，認(rèn)識到風(fēng)險管理是供應(yīng)鏈金融成功的關(guān)鍵[10]。在供應(yīng)鏈金融風(fēng)險的定性研究方面，早期學(xué)者主要根據(jù)不同的供應(yīng)鏈金融模式進行風(fēng)險描述并給出相關(guān)的風(fēng)險控制建議[11]。在供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理的量化分析方面，學(xué)者們采用的分析方法較多，主要包括Logistic模型、多級模糊評價法及層次分析法（AHP）[12-14]。此外，還有運用樸素貝葉斯技術(shù)和最小二乘支持向量機原理（LSSVM）對供應(yīng)鏈金融風(fēng)險進行預(yù)測[15-16]。

綜上分析，作為一種新的授信方式，供應(yīng)鏈金融風(fēng)險綜合評價方面的研究仍不夠深入，特別是對其風(fēng)險評價指標(biāo)的測度方面還過度依賴于專家的主觀判斷。本文基于供應(yīng)鏈金融風(fēng)險財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)，綜合運用CRITIC和灰色關(guān)聯(lián)分析兩種客觀評價方法，按照風(fēng)險全面管理的要求，構(gòu)建供應(yīng)鏈金融風(fēng)險評估模型，為提升供應(yīng)鏈金融風(fēng)險防控水平提供技術(shù)支撐。

2 指標(biāo)體系與研究方法

與傳統(tǒng)融資模式下的企業(yè)金融風(fēng)險相比，供應(yīng)鏈金融風(fēng)險具有較強的復(fù)雜性，傳染性和共振性特征。①風(fēng)險復(fù)雜性。傳統(tǒng)信貸業(yè)模式下，銀行僅僅評估融資主體的信用風(fēng)險，金融風(fēng)險也主要集中于單一的融資主體。而在供應(yīng)鏈金融的貸款決策中，銀行進行風(fēng)險評估的對象是一個包含融資企業(yè)、核心企業(yè)與第三方物流企業(yè)等在內(nèi)的動態(tài)系統(tǒng)。評估對象的多元化使得銀行面臨的不確定因素增多，供應(yīng)鏈金融風(fēng)險具有較強的復(fù)雜性。②風(fēng)險傳染性。供應(yīng)鏈上各個實體之間通過物流、資金流、信息流等渠道相互關(guān)聯(lián)，一家企業(yè)出現(xiàn)的問題會很快傳染給整條供應(yīng)鏈上其它企業(yè)。因此，銀行在進行供應(yīng)鏈金融風(fēng)險評估之前應(yīng)該全面掌握風(fēng)險的傳導(dǎo)渠道。③風(fēng)險共振性?；诠?yīng)鏈金融的復(fù)雜性和傳染性，一個企業(yè)的風(fēng)險將沿著供應(yīng)鏈鏈條傳導(dǎo)，并可能觸發(fā)整條供應(yīng)鏈物流、資金流和信息流風(fēng)險的產(chǎn)生與放大，從而給供應(yīng)鏈融資業(yè)務(wù)中各方參與者帶來巨大損失和破壞。供應(yīng)鏈金融風(fēng)險的以上三大特性要求建立其風(fēng)險評估模型時綜合考慮各個節(jié)點的風(fēng)險因素。

2.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

供應(yīng)鏈金融風(fēng)險評估體系的指標(biāo)選取更加關(guān)注供應(yīng)鏈金融整體風(fēng)險的揭示、抵御和預(yù)防。因此，本文基于供應(yīng)鏈金融企業(yè)的財務(wù)指標(biāo)，考慮數(shù)據(jù)的可獲性，并遵循全面性、層次性和可操作性的原則，結(jié)合供應(yīng)鏈金融風(fēng)險三大特性，建立供應(yīng)鏈金融風(fēng)險評估指標(biāo)體系，如圖1所示。

一是融資企業(yè)的信用風(fēng)險。供應(yīng)鏈融資業(yè)務(wù)中，銀行雖然通過交易結(jié)構(gòu)設(shè)計將授信風(fēng)險與主體信用分割，但融資主體的信用風(fēng)險仍然應(yīng)該是風(fēng)險評估時不可忽視的一部分。結(jié)合傳統(tǒng)信貸模式，本文通過總資產(chǎn)增長率、銷售收入增長率和凈利潤增長率三個指標(biāo)反映融資企業(yè)的償債能力、發(fā)展前景和盈利能力，綜合分析融資企業(yè)的信用狀況。供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)中，融資企業(yè)的經(jīng)營狀況仍是銀行風(fēng)險評估的重要內(nèi)容。

二是核心企業(yè)的信用風(fēng)險。供應(yīng)鏈金融創(chuàng)新之處在于引入核心企業(yè)與銀行一起分擔(dān)融資企業(yè)風(fēng)險。核心企業(yè)在對上下游融資企業(yè)進行擔(dān)保的同時，其運營狀況也直接決定了供應(yīng)鏈金融的風(fēng)險大小。本文通過存貨周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、主營業(yè)務(wù)凈利潤率、凈資產(chǎn)收益率和流動比率五個指標(biāo)來反映核心企業(yè)資質(zhì)。資信狀況好的核心企業(yè)能有效降低供應(yīng)鏈金融風(fēng)險水平。

三是供應(yīng)鏈運營風(fēng)險。本文從合作年限和履約率兩個方面考察供應(yīng)鏈貸款模式的穩(wěn)定性，融資企業(yè)與核心企業(yè)合作時間越長、關(guān)系越密切，供應(yīng)鏈金融風(fēng)險就會越小。

2.2 綜合評價模型介紹

CRITIC權(quán)重法能綜合衡量指標(biāo)變異大小對權(quán)重的影響和各指標(biāo)間的沖突性，得到的指標(biāo)權(quán)數(shù)更為客觀科學(xué)。因此，采用CRITIC賦權(quán)法對供應(yīng)鏈金融風(fēng)險評估體系的指標(biāo)數(shù)據(jù)進行賦權(quán)具有客觀性和合理性。

首先，本文建立一個包含n個評價指標(biāo)，m個項目的評價矩陣A=aij（i=1，2，…，m；j=1，2，…，n），并采用極差標(biāo)準(zhǔn)化對A中數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。其次，使用公式 （1-rij）量化第j個指標(biāo)與其它指標(biāo)的沖突性，其中rij為評價指標(biāo)i和j之間的相關(guān)系數(shù)。第j個評價指標(biāo)所包含的全部信息量用Cj表示，Cj=sj （1-rij），其中sj表示第j個指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差，用來衡量指標(biāo)的異化程度。最后，結(jié)合公式Wj=Cj/ Cj，得到第j個指標(biāo)的客觀權(quán)重Wj。

GRAP分析法主要適用于“小樣本，貧信息”不確定性問題，對樣本數(shù)量多少以及樣本是否服從某種概率分布沒有要求，而且計算相對簡便。

鑒于構(gòu)建的風(fēng)險評估指標(biāo)數(shù)據(jù)存在小樣本缺陷的特點，本文首先選取風(fēng)險評價指標(biāo)的最優(yōu)值作為參考序列，然后采用初值化方法對參考序列和樣本的指標(biāo)序列進行數(shù)據(jù)處理，達到消除量綱的目的。接著，運用灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)公式計算第i個比較數(shù)列與參考數(shù)列的關(guān)聯(lián)系數(shù)ξi。最后，利用公式R= Wjξi得到第i個評價對象指標(biāo)與參考數(shù)列的灰色關(guān)聯(lián)度?；疑P(guān)聯(lián)系數(shù)公式如式（1）所示，其中a0j和aij分別表示初值化后參考序列和樣本序列的第j項指標(biāo)。

ξi= （1）

綜上分析，一方面建立供應(yīng)鏈金融風(fēng)險評估模型需要構(gòu)建一個能夠全面揭示供應(yīng)鏈金融風(fēng)險的指標(biāo)體系；另一方面，通過CRITIC法得到指標(biāo)權(quán)重，確定銀行對供應(yīng)鏈金融信貸風(fēng)險的重點關(guān)注指標(biāo)，并利用灰色關(guān)聯(lián)分析法確定灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)，得到灰色關(guān)聯(lián)度。通過比較灰色關(guān)聯(lián)度，以確定融資風(fēng)險較大的供應(yīng)鏈，并進行重點監(jiān)控。

3 實證研究

作為我國經(jīng)濟改革的中堅力量，江蘇省各地普遍實行產(chǎn)業(yè)集群化發(fā)展模式，企業(yè)發(fā)展逐步實現(xiàn)從內(nèi)部縱向一體化轉(zhuǎn)向產(chǎn)業(yè)鏈的深度合作。產(chǎn)業(yè)鏈化模式給江蘇省的供應(yīng)鏈金融發(fā)展帶來了機遇，目前江蘇省的各大金融機構(gòu)均開展了供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)，融資模式創(chuàng)新和融資業(yè)務(wù)規(guī)模明顯領(lǐng)先于全國其他地區(qū)。因此，本文以江蘇省為例，進行供應(yīng)鏈金融風(fēng)險評估的實證研究，具有一定代表性和普適性。2015年1月至12月，本課題組成員對江蘇省內(nèi)六個銀行供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)的實際狀況進行了系統(tǒng)考察，重點針對供應(yīng)鏈中融資企業(yè)信用風(fēng)險、核心企業(yè)信用風(fēng)險和供應(yīng)鏈運營風(fēng)險的指標(biāo)數(shù)據(jù)進行收集整理，并通過實地調(diào)研對財務(wù)數(shù)據(jù)進行了復(fù)核，以確保指標(biāo)數(shù)據(jù)的真實性和有效性。

運用CRITIC賦權(quán)法，對江蘇省內(nèi)六個銀行（S1-S6）的供應(yīng)鏈金融指標(biāo)原始數(shù)據(jù)進行極差化處理，結(jié)果如表1所示。

表2所述供應(yīng)鏈金融風(fēng)險評估的指標(biāo)體系中除了合作年限（C9）指標(biāo)，其他指標(biāo)單位均為百分比。極差化后的數(shù)據(jù)能夠有效消除C9指標(biāo)單位對賦權(quán)造成的影響，保證權(quán)重的有效性。本文運用標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)量化每個指標(biāo)的異化程度及與其他指標(biāo)沖突性的大小，最終可以得到評價指標(biāo)的權(quán)重如表2所示。

從CRITIC賦權(quán)法的求解結(jié)果來看，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率（C5）的權(quán)重最高，占比16.58%。因此，銀行在開展供應(yīng)鏈金融貸款業(yè)務(wù)時，應(yīng)重點關(guān)注核心企業(yè)應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率指標(biāo)。應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率高，不僅說明核心企業(yè)的資金充足，一定程度上也反映出供應(yīng)鏈下游企業(yè)的經(jīng)營狀況較好。而且較快的資金流動能夠保證核心企業(yè)的擔(dān)保能力，降低供應(yīng)鏈金融風(fēng)險。在融資企業(yè)的相關(guān)指標(biāo)中，總資產(chǎn)增長率指標(biāo)占比最高。這說明較大的資產(chǎn)規(guī)模能增加融資企業(yè)抵抗風(fēng)險的能力，降低銀行的信貸風(fēng)險。因此銀行評估風(fēng)險時應(yīng)該對總資產(chǎn)增長率高的中小企業(yè)給予較高的信用評價。在整條供應(yīng)鏈的營運方面，合同履約率占比較高，達到13.14%。履約率越高，融資企業(yè)和核心企業(yè)之間的供應(yīng)鏈越穩(wěn)定，供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)持續(xù)發(fā)展的可能性就越高。

本文選取江蘇省六個銀行供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)中各風(fēng)險評估指標(biāo)的最佳值作為參考數(shù)列，其他實際指標(biāo)值構(gòu)成比較數(shù)列。采用灰色關(guān)聯(lián)分析法時，為了消除量綱，需對參考序列和比較序列指標(biāo)進行初值化處理，結(jié)果如表3所示。

結(jié)合CRITIC賦權(quán)法求得的各指標(biāo)權(quán)重，計算各供應(yīng)鏈金融風(fēng)險的灰色關(guān)聯(lián)度R=（0.7654，0.8696，0.6971，0.8214，

0.6835，0.5960）。比較六個銀行的灰色關(guān)聯(lián)度可以看到，銀行S6的供應(yīng)鏈金融風(fēng)險控制最差，應(yīng)當(dāng)對其供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)進行及時治理，從而避免風(fēng)險惡化，有效維護供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)的可持續(xù)性。從標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)可以看出，銀行S6的供應(yīng)鏈中融資企業(yè)的狀況最差，總資產(chǎn)增長率（C1），銷售收入增長率（C2），凈利潤增長率（C3）均為六個銀行供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)中的最低水平。但鑒于融資企業(yè)的履約率很高，銀行S6可以要求核心企業(yè)增加信用擔(dān)保，分擔(dān)更多信貸風(fēng)險。銀行S2的綜合關(guān)聯(lián)度為0.8697，供應(yīng)鏈金融風(fēng)險最低。從表3可以看出，銀行S2各項指標(biāo)值初值化后均達到70%以上，因此綜合衡量不難得到銀行S2的供應(yīng)鏈上，融資企業(yè)和核心企業(yè)的還貸能力和供應(yīng)鏈運營的穩(wěn)定性相對最高。另外，銀行S4的綜合關(guān)聯(lián)度也達到0.8214的較高水平，但是其銷售收入增長率（C2）、凈利潤增長率（C3）和存貨周轉(zhuǎn)率（C4）均在50%以下，說明在計算灰色關(guān)聯(lián)度時，這三個指標(biāo)影響較小。

綜上分析可以發(fā)現(xiàn)，基于CRITIC賦權(quán)法與灰色關(guān)聯(lián)分析法的供應(yīng)鏈金融風(fēng)險評估體系構(gòu)建，能發(fā)揮風(fēng)險防控的功能，不僅可以對供應(yīng)鏈金融風(fēng)險進行全面揭示，還能得到銀行信貸管理中的重點關(guān)注指標(biāo)，并通過灰色關(guān)聯(lián)分析可以篩選出需要進行重點治理的供應(yīng)鏈，從而能有效降低供應(yīng)鏈金融風(fēng)險的監(jiān)管成本。

4 結(jié)論與建議

本文綜合運用CRITIC與GRAP分析法，對供應(yīng)鏈金融風(fēng)險進行研究，克服了一些評價方法沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的問題，減少了決策或評價的主觀隨意性，使得評價結(jié)果更能客觀、準(zhǔn)確地反映供應(yīng)鏈金融綜合風(fēng)險的真實水平，為供應(yīng)鏈金融風(fēng)險防控提供了依據(jù)。基于本文對江蘇省供應(yīng)鏈金融風(fēng)險的實證研究，提出供應(yīng)鏈金融風(fēng)險防控的對策建議：

一方面，加強核心企業(yè)應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率的監(jiān)管，注重供應(yīng)鏈運營風(fēng)險。實證研究部分運用CRITIC權(quán)重法得出，應(yīng)收帳款周轉(zhuǎn)率的權(quán)重最高。因此，銀行在進行供應(yīng)鏈金融風(fēng)險評估時應(yīng)該重點監(jiān)督核心企業(yè)的應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率，對潛在風(fēng)險進行及時治理，從而將供應(yīng)鏈金融風(fēng)險控制在較低水平。同時，供應(yīng)鏈營運能力評價的兩個二級指標(biāo)權(quán)數(shù)分別為0.1121和0.1314，在權(quán)重排序中分別位于第四位和第二位。因此，供應(yīng)鏈的運營狀況是供應(yīng)鏈金融風(fēng)險評估模型中的重要影響因素，銀行管理供應(yīng)鏈金融風(fēng)險時不能僅僅評估核心企業(yè)和融資企業(yè)的信用風(fēng)險指標(biāo)，還應(yīng)對合作年限和履約率進行有效監(jiān)控。

另一方面，建立完善的信息共享平臺。數(shù)據(jù)信息完善是構(gòu)建供應(yīng)鏈金融風(fēng)險評估模型的根本。目前，我國供應(yīng)鏈金融的信息平臺建設(shè)還不夠完善，在進行風(fēng)險防控時，企業(yè)信用數(shù)據(jù)的缺乏將是銀行進行供應(yīng)鏈金融風(fēng)險評估時遇到的最大障礙因素。因此，供應(yīng)鏈上的各相關(guān)主體必須切實做好企業(yè)財務(wù)信息、交易信息的收集、整理和存儲，建立全面的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。

此外，應(yīng)加強供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理專業(yè)人才的培養(yǎng)。供應(yīng)鏈金融風(fēng)險評估是一項跨行業(yè)、跨學(xué)科的高新技術(shù)工作。專業(yè)的供應(yīng)鏈金融風(fēng)險評估人才能夠充分考慮行業(yè)、地區(qū)等因素，靈活把控供應(yīng)鏈金融風(fēng)險指標(biāo)因素，以通過風(fēng)險評估模型達到最優(yōu)的風(fēng)險防控效果，保證供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)的可持續(xù)發(fā)展。

參考文獻：

[1]唐杰峰.基于新經(jīng)濟形勢下中小企業(yè)融資環(huán)境的構(gòu)建[J].南京財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2014（1）：54-57.

[2]呂勁松.關(guān)于中小企業(yè)融資難、融資貴問題的思考[J].金融研究，2015（11）：115-123.

[3]F.John Mathis，Joseph Cavinato.Financing the Global Supply Chain：Growing Need for Management Action. Commercial Lending Review，2010， 14（2）：51-62.

[4]Siskin E.Risks and rewards of asset-based lending to retailers[J].Commercial Lending Review，1997，13（1）：10-12.

[5]Barsky N P，Catanach A H. Evaluating business risks in the commercial lending Decision[J]. Commercial Lending Review， 2005， 20（3）：3-10.

[6]任文超.物資銀行及其實踐[J].科學(xué)決策，1998，2（2）：18-20.

[7]馮耕中.物流金融業(yè)務(wù)創(chuàng)新分析[J].預(yù)測，2007，26（1）：49-54.

[8]羅齊，朱道立，陳伯銘.第三方物流服務(wù)創(chuàng)新：融通倉及其運作模式初探[J].中國流通經(jīng)濟，2002（2）：11-14.

[9]楊紹輝.從商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)模式看供應(yīng)鏈融資服務(wù)[J].物流技術(shù)，2005（10）：179-182.

[10]劉士寧.供應(yīng)鏈金融的發(fā)展現(xiàn)狀與風(fēng)險防范[J].中國物流與采購，2007（7）：63-69.

[11]彎紅地.供應(yīng)鏈金融的風(fēng)險模型分析研究[J].經(jīng)濟問題，2008（11）：109-112.

[12]熊熊，馬佳，趙文杰，等.供應(yīng)鏈金融模式下的信用風(fēng)險評價[J].南開管理評論，2009（4）：92-98.

[13]陳長彬，盛鑫.供應(yīng)鏈金融中信用風(fēng)險的評價體系構(gòu)建研究[J].福建師范大學(xué)學(xué)報，2013（2）：79-86.

[14]李勤，龔科.供應(yīng)鏈金融模式下中小企業(yè)信用風(fēng)險的案例分析[J].金融理論與實踐，2014（8）：66-71.

[15]黃靜，趙慶禎.基于樸素貝葉斯的供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險預(yù)測分析[J].物流科技，2009（8）：134-137.

[16]王粲，高更君.基于LSSVM的供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)中企業(yè)信用風(fēng)險評估研究[J].征信，2015（6）：26-29.