劉兢軼 王彧婧 王靜思
摘? ?要:供應鏈金融已成為幫助中小企業(yè)擺脫融資困境的有效途徑。本文首先分析了影響供應鏈金融模式下中小企業(yè)信用風險的因素,進而通過因子分析和Logit模型建立了供應鏈金融模式下中小企業(yè)信用風險評價指標體系,驗證了中小企業(yè)的盈利能力、償債能力及核心企業(yè)的信用水平顯著影響中小企業(yè)信用風險評級。實證結果表明,該模型預測準確度較高,對金融機構衡量供應鏈金融模式下中小企業(yè)信用風險及中小企業(yè)提升自身信用水平具有一定意義。
關鍵詞:中小企業(yè); 信用風險; 供應鏈金融
中圖分類號: F832.5? ?文獻標識碼: A? 文章編號:1674-2265(2019)11-0063-05
DOI:10.19647/j.cnki.37-1462/f.2019.11.009
一、引言
近年來,我國中小企業(yè)規(guī)模不斷壯大,作為國民經濟發(fā)展中不可或缺的組成部分,已經成為擴大就業(yè)、改善民生、促進創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的重要力量。而由于中小企業(yè)具有自有資本較少、規(guī)模小、經營性風險高、抵押物較少、信用級別低等特點,使其普遍受到資金不足的約束。解決中小企業(yè)融資難問題,對發(fā)展國民經濟、促進經濟可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。
近些年,供應鏈金融在國內受到了越來越多的關注,并得到快速發(fā)展。2019年7月銀保監(jiān)會發(fā)布《關于推動供應鏈金融服務實體經濟的指導意見》,提出推動供應鏈金融創(chuàng)新,進一步改善小微企業(yè)、民營企業(yè)金融服務水平。鼓勵銀行業(yè)金融機構規(guī)范發(fā)展供應鏈金融模式,通過依托核心企業(yè),密切聯(lián)系上下游中小企業(yè),提供全產業(yè)鏈金融服務。對商業(yè)銀行來說,通過核心企業(yè)和供應鏈整體資信狀況提升中小企業(yè)的信用水平,從而將中小企業(yè)納入銀行的信貸范圍,使中小企業(yè)獲得融資已經成為一種重要授信方式。因此,越來越多的中小企業(yè)愿意加入供應鏈并參與到供應鏈管理當中。而供應鏈金融信用風險評價體系建設在我國還處于起步階段。分析影響供應鏈金融信用風險的因素,建立供應鏈中的中小企業(yè)信用風險評價指標體系,對金融機構衡量供應鏈金融模式下中小企業(yè)信用風險具有重要意義。
二、文獻回顧
(一)供應鏈金融信用風險評價理論分析
對于供應鏈金融業(yè)務中中小企業(yè)存在的信用風險,國內外學者分別從同傳統(tǒng)信貸模式比較、供應鏈金融運行和風險來源等多角度開展了相關理論研究。Wright(1988)首先將供應鏈金融模式與傳統(tǒng)的信貸模式進行了風險對比,認為兩者的根本區(qū)別在于:傳統(tǒng)信貸只是對單一融資企業(yè)進行授信,而供應鏈金融要求對供應鏈進行整體風險把控,對供應鏈上所有企業(yè)的風險進行全程控制。David A.Wuttke(2008)等通過建立供應鏈金融管理基礎理論框架,將供應鏈金融管理分為兩個階段,分別是裝運前和裝運后供應鏈金融管理,并且對比了二者風險和管理模式的不同。國內學者宋華(2016)提出供應鏈金融的風險是由產業(yè)供應鏈風險和金融風險二者共同作用的,具有多重性,既包括供應鏈本身由于交易結構問題或行為主體自身的道德風險引發(fā)的內生風險,又包括由于市場等外部因素引發(fā)的外部風險。
(二)供應鏈金融信用風險評價的實證分析
國內學者運用多種實證分析方法,引入不同的風險影響變量,對供應鏈金融風險評價體系的建立進行實證研究。彎紅地(2008)建立了供應鏈金融應收賬款融資模式的風險評價模型,認為供應鏈金融中所依賴的通過貨物、應收賬款等抵押或核心企業(yè)的擔保給予供應鏈企業(yè)融資的風險規(guī)避機制存在失靈的可能性。熊熊(2009)等提出打破依靠專家評價的局限,借助回歸方程和主成分分析法建立風險評價模型,建立主體評級和債項評級的評價體系。劉艷春(2016)等運用SEM和灰色關聯(lián)度模型對供應鏈金融下的中小企業(yè)信用風險進行評價,認為供應鏈金融下中小企業(yè)信用風險狀況和企業(yè)所處行業(yè)、自身狀況、供應鏈運營能力等正相關,提出商業(yè)銀行要加強供應鏈上下游中小企業(yè)的基礎數(shù)據(jù)建設。范方志(2017)等通過多目標決策層分析法(AHP)分析了中小企業(yè)在供應鏈金融模式下的信用風險,認為信用風險主要來自中小企業(yè)自身因素。魏源(2017)利用Tobit模型探討了核心企業(yè)資信狀況和供應鏈金融發(fā)展的關系,表明核心企業(yè)的資信狀況越好,供應鏈金融關系強度越高、質量越好。何平均(2018)等運用Logistic模型將客戶集中度加入中小企業(yè)信用風險評價模型,通過實證驗證客戶集中度指標可以提升對中小企業(yè)信用風險預測的準確度,更有效地降低供應鏈金融業(yè)務風險。
綜上所述,國外學者對供應鏈金融的研究起步較早,但是由于國情的差異我國的供應鏈金融發(fā)展并不能照搬國外的發(fā)展模式。國內的供應鏈金融信用風險評價由于存在數(shù)據(jù)積累不足等限制,大部分屬于定性研究,依靠AHP專家打分方法,主觀性較強。也有部分學者運用實證分析模型,但由于存在部分變量界限模糊或部分數(shù)據(jù)缺失等問題,導致供應鏈金融信用風險評價精度不夠。本文采用因子分析法及Logit模型,選取客觀的中小企業(yè)財務指標、核心企業(yè)的信用狀況、行業(yè)發(fā)展前景等數(shù)據(jù),進一步完善供應鏈金融信用風險評價體系,以期更好地為中小企業(yè)供應鏈金融發(fā)展服務。
三、供應鏈金融模式下中小企業(yè)信用風險指標體系構建
(一)中小企業(yè)自身信用風險因素
處于供應鏈體系上下游的中小企業(yè)作為融資的主體,是整個供應鏈金融的最大受益者,通過借助核心企業(yè)的良好信用評級以獲得信貸融資支持。而中小企業(yè)自身的經營實力是保證整個供應鏈穩(wěn)定以及獲得核心企業(yè)授信的基礎,故此中小企業(yè)的盈利能力、償債能力和發(fā)展能力是影響其自身信用風險的主要因素。中小企的盈利能力主要通過凈資產收益率、銷售利潤、總資產報酬率等反映,集中體現(xiàn)了企業(yè)的經營業(yè)績;中小企業(yè)的償債能力主要通過流動比率、速動比率等指標反映,集中體現(xiàn)了企業(yè)的信用情況;中小企業(yè)的營運能力主要通過流動資產周轉率、總資產周轉率、存貨周轉率等體現(xiàn),集中反映了企業(yè)經營管理能力;中小企業(yè)的發(fā)展前景主要通過凈利潤增長率、總資產增長率等指標反映,集中體現(xiàn)了企業(yè)的增長速度和發(fā)展前景。中小企業(yè)自身的財務狀況越好,則資信程度越高,供應鏈金融所面臨的風險越小。
(二)核心企業(yè)信用狀況
核心企業(yè)在整個供應鏈體系中處于主導地位,核心企業(yè)通常經營規(guī)模較大、資金雄厚、信用等級較高,但如果核心企業(yè)不能夠按時足額支付貨款,則將給中小企業(yè)帶來較高的經營風險。故核心企業(yè)的信用狀況也顯著影響著供應鏈金融的信用風險。如果核心企業(yè)的資信狀況較好,能夠確定履約或提供擔保,供應鏈金融所面臨的風險就越小。
(三)中小企業(yè)所在行業(yè)狀況
中小企業(yè)所在的行業(yè)狀況也影響著供應鏈金融的信用風險。所處行業(yè)的地位、發(fā)展前景、外部經濟環(huán)境、技術發(fā)展等因素都會對中小企業(yè)的資產質量造成影響。行業(yè)所處的生命周期和發(fā)展前景等能夠影響中下游企業(yè)獲得核心企業(yè)青睞的程度,也就間接影響了供應鏈金融的信用風險。
四、供應鏈金融模式下中小企業(yè)信用風險評價模型的數(shù)據(jù)選擇與實證檢驗
(一)研究樣本
本文的研究對象是中小企業(yè),鑒于供應鏈金融開展情況及數(shù)據(jù)不足問題的約束,選取萬得數(shù)據(jù)庫中2018年12月31日以前的制造業(yè)中小企業(yè)的財務數(shù)據(jù),剔除ST和*ST公司后共計57家企業(yè)。小部分數(shù)據(jù)從東方財富網中企業(yè)年報和供應鏈金融各個核心企業(yè)官方網站手工搜集補充獲取。由于行業(yè)發(fā)展狀況的評價標準界定相對模糊,通過公司的年度報告等與公司有關的資料進行研究分析,根據(jù)呂躍進等(2003)依據(jù)心理因素劃分評價等級以及數(shù)量等級確定理論,對這些指標進行四級評價,分別給予 10、7、4、0 的分數(shù)。
(二)變量的選取與描述性統(tǒng)計
本文選取反映企業(yè)經營能力、盈利能力、償債能力、營運能力和核心企業(yè)信用情況等共計22個指標對中小企業(yè)供應鏈金融信用風險進行評價。通過因子分析進行降維處理,并建立Logit模型對供應鏈金融信用風險評價體系進行了研究。表1為運用STATA 15.0得到的原始數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計。
由表1可以看出,營業(yè)收入增長率、凈利潤增長率的標準差較大,尤其是營業(yè)收入增長率的標準差達到了727.873,表明我國制造業(yè)中小企業(yè)的成長差距較大,成長呈現(xiàn)出不太穩(wěn)定的情況?,F(xiàn)金到期債務比率的標準差為394.745,說明處于不同階段的中小企業(yè)現(xiàn)金到期債務比率之間的差異也比較大,部分企業(yè)償債能力較弱。樣本企業(yè)中流動比率和速動比率的均值分別為1.827和1.416,處于較健康水平。凈利潤增長率的均值為負,說明制造業(yè)中小企業(yè)的盈利增長能力處于下降過程。
(三)實證檢驗
1. 因子分析。由于樣本企業(yè)包含22個指標變量,涉及的指標變量比較多,變量之間如果存在較高的相關性,可能會造成信息重疊,增加分析的復雜性。為了進行后續(xù)分析,利用STATA軟件采用因子分析,進行降維處理。表2呈現(xiàn)了旋轉后的因子分析的一般結果,最終保留了5個主因子,對原始變量的信息解釋程度為80.45%。
模型LR檢驗的卡方統(tǒng)計量為1844.75,P值為0.0000,模型非常顯著。KMO檢驗取值為0.7315,說明模型的構建是有意義,適合采用因子分析。
利用最大方差法進行旋轉之后,得到因子載荷矩陣(僅顯示因子載荷系數(shù)大于0.7的變量)見表3。
從表3中可以看出,反映盈利能力的變量,如營業(yè)利潤率、銷售凈利率、總資產凈利率和總資產報酬率在F1上具有很高的載荷;反映償債能力的變量,如流動比率、速動比率和現(xiàn)金比率在F2上具有很高的載荷;反映營運能力的變量,如存貨周轉率、流動資產周轉率和總資產周轉率在F3上具有很高的載荷;反映核心企業(yè)信用狀況的變量在F4上具有很高的載荷;反映增長速度的變量,如營業(yè)收入增長率、總資產增長率在F5上具有很高的載荷。
2. Logit回歸分析。運用Logit模型,將因子分析所得5個主因子作為自變量,制造業(yè)中小企業(yè)信用風險評級作為被解釋變量進行回歸分析。信用風險數(shù)據(jù)來源為萬得數(shù)據(jù)庫中制造業(yè)中小企業(yè)信用評級,把評級為AA-及以下設定為0,評級為AA及以上的設定為1。根據(jù)Logit回歸結果分別剔除了F3和F5,得到如表4所示的回歸結果。
表4顯示,F(xiàn)1、F2、F4在給定的5%顯著性水平下是顯著的,并且對信用風險評級的影響為正,說明這些因子取值越大,企業(yè)信用風險評級越高。因此,我們將因子F1、F2、F4留在方程中。
根據(jù)Logit模型,得到如下樣本回歸函數(shù):
[P=11+e-(0.60+1.09F1+0.65F2+1.64F4)]
其中,P 值的大小可以用來評價融資企業(yè)信用風險的大小。如果預測值 P接近于1,則表示企業(yè)的履約概率較高,企業(yè)融資信用風險較低;反之,如果預測值P 接近 0,則表示企業(yè)融資的信用風險越高,履約概率較低。通過Logit模型,F(xiàn)1、F2、F4的回歸系數(shù)分別是1.09、0.65、1.64,可以看出這三個因子對信用風險的影響程度由強到弱分別為核心企業(yè)信用狀況因子、盈利能力因子、償債能力因子,并且因子取值越大,企業(yè)信用風險評級越高。
3. 實證結果檢驗與分析。進一步檢驗得到該Logit模型的敏感性(sensitivity)為91.67%,具體性(specificity)為61.90%,模型整體歸類正確的概率為80.70%。
表5中給出了57家樣本中小企業(yè)根據(jù)Logit模型預測的履約概率與實際評級結果對照,模型正確分類的概率為80.70%。一方面可能由于萬得數(shù)據(jù)庫的信用評級與企業(yè)信用風險評價存在一定差異,另一方面由于供應鏈金融受核心企業(yè)信用影響,在一定程度上提升了中小企業(yè)的融資信用,出現(xiàn)了個別預測履約概率高于實際評級結果。整體來看,運用核心企業(yè)的信用狀況、中小企業(yè)的盈利能力、償債能力相關因子通過Logit模型可以對供應鏈金融模式下的中小企業(yè)信用風險進行有效評價。
五、結論與建議
本文利用萬得數(shù)據(jù)庫中制造業(yè)中小企業(yè)為樣本進行實證分析,得出以下結論:第一,利用因子分析獲取了供應鏈金融模式下影響中小企業(yè)信用風險的主要因素,提取了5個主因子分別是:盈利能力因子、營運能力因子、償債能力因子、增長速度因子、核心企業(yè)信用狀況因子。第二,通過Logit模型回歸與檢驗,保留了盈利能力因子、償債能力因子和核心企業(yè)信用狀況因子,其對中小企業(yè)信用風險影響為正。也就是說營業(yè)利潤、凈資產收益率、總資產凈利潤、總資產報酬率、銷售凈利潤、成本費用利潤率越高,則中小企業(yè)信用風險越低;流動比率、速動比率和現(xiàn)金比率、現(xiàn)金到期債務比率越高,中小企業(yè)信用風險越低;處于同一供應鏈的核心企業(yè)信用狀況越高,中小企業(yè)信用風險越低。通過實證分析,初步建立了供應鏈金融模式下中小企業(yè)信用風險評價體系。根據(jù)研究結論提出如下三個方面的建議:
第一,加強中小企業(yè)自身的建設與管理。中小企業(yè)要加強自身的經營管理,提升管理水平和盈利能力;保證可支配資金運用的靈活性與效率,提升償債能力。第二,核心企業(yè)在供應鏈金融模式下發(fā)揮著重要作用,要注重維護自身的良好信用評價。要加強供應鏈金融業(yè)務的參與度,一方面可以幫助上下游中小企業(yè)融資,另一方面可以利用其議價優(yōu)勢,獲取經營業(yè)務收益。第三,商業(yè)銀行應不再局限于關注單一中小企業(yè)的經營財務數(shù)據(jù),而要廣泛收集整個供應鏈上核心企業(yè)和中小企業(yè)的數(shù)據(jù)信息,合理利用信用風險評價指標,對供應鏈金融風險進行評估,加大對中小企業(yè)的資金支持。
參考文獻:
[1]William Atkinson. 1988. Supply Chain Finance:The Next Big Opportunity[J].Supply Chain Management Review,35(4).
[2]Wright J F. 1988. Accounting:Inventory -based lending[J].Commercial Lending Review,(3).
[3]劉可,繆宏偉.供應鏈金融發(fā)展與中小企業(yè)融資——基于制造業(yè)中小上市公司的實證分析[J].金融論壇,2013,18(01).
[4]朱秋華,楊毅,楊婷.信息披露質量、供應鏈金融與中小企業(yè)融資約束——基于創(chuàng)業(yè)板上市公司的經驗證據(jù)[J].企業(yè)經濟,2019,(6).
[5] 劉艷春,崔永生.供應鏈金融下中小企業(yè)信用風險評價——基于SEM和灰色關聯(lián)度模型[J].技術經濟與管理研究,2016,(12).
[6]呂建蕊.供應鏈金融信用風險評價體系構建研究[D].蘭州大學碩士研究生論文,2014.
[7]宋華,盧強.什么樣的中小企業(yè)能夠從供應鏈金融中獲益?——基于網絡和能力的視角[J].管理世界,2017,(6).
[8]張偉斌,劉可.供應鏈金融發(fā)展能降低中小企業(yè)融資約束嗎?——基于中小上市公司的實證分析[J].經濟科學,2012,(3).
[9]熊熊,馬佳,趙文杰,王小琰,張今.供應鏈金融模式下的信用風險評價[J].南開管理評論,2009,(4).
[10]劉艷春,崔永生.供應鏈金融下中小企業(yè)信用風險評價——基于SEM和灰色關聯(lián)度模型[J].技術經濟與管理研究,2016,(12).
[11]范方志,蘇國強,王曉彥.供應鏈金融模式下中小企業(yè)信用風險評價及其風險管理研究[J].中央財經大學學報,2017,(12).
[12] 魏源.核心企業(yè)資信狀況與供應鏈金融體系發(fā)展的關系——基于Logistic和Tobit回歸模型的實證研究[J].中國市場,2017,(18).
[13]呂躍進,張維.指數(shù)標度在 AHP 標度系統(tǒng)中的重要作用[J].系統(tǒng)工程學報,2003,(5).
The Construction of SMEs Credit Risk Evaluation System under the Mode of Supply Chain Finance
Liu Jingyi1/Wang Yujing1/Wang Jingsi2
(1. Research Center of Financial Innovation and Risk Management,Hebei Finance University,Hebei? ?Baoding? ?071051;
2.North China Electric Power University,Hebei? ?Baoding? ?071000)
Abstract:This paper first analyzes the factors that affect the credit risk of SMEs in the supply chain financial model. Then,the credit risk evaluation index system of SMEs in supply chain finance mode is established based on factor analysis and Logit model,which verifies the profitability,debt paying ability and credit level of the core enterprises significantly affect the credit risk rating of SMEs. The empirical results show that the model established in this paper has high-level accuracy of prediction,which has certain significance for financial institutions to measure the credit risk assessment of SMEs under the supply chain financial model,and for SMEs to improve their own credit level.
Key Words:SMEs,credit risk,supply chain finance