劉 莉，孫 芳

(湖南工業(yè)大學(xué) 財(cái)經(jīng)學(xué)院，湖南 株洲 412007)

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供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款融資信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

劉 莉，孫 芳

(湖南工業(yè)大學(xué) 財(cái)經(jīng)學(xué)院，湖南 株洲 412007)

為區(qū)別于傳統(tǒng)流動(dòng)資產(chǎn)授信評(píng)價(jià)，在考慮供應(yīng)鏈整體狀況的基礎(chǔ)上，對(duì)供應(yīng)鏈融資模式中的應(yīng)收賬款融資信用風(fēng)險(xiǎn)的特征進(jìn)行識(shí)別，構(gòu)建供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款融資的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。利用ANP法考慮各指標(biāo)之間的依存和反饋關(guān)系，使用superdecision軟件計(jì)算得出各指標(biāo)ANP權(quán)重，然后結(jié)合灰色綜合評(píng)價(jià)法，對(duì)供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款融資的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化。

應(yīng)收賬款融資；信用風(fēng)險(xiǎn)；ANP法；灰色綜合評(píng)價(jià)法

2013年中國銀行家調(diào)查報(bào)告顯示:供應(yīng)鏈融資業(yè)務(wù)已經(jīng)成為未來商業(yè)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的重點(diǎn)之一，商業(yè)銀行對(duì)其重視程度顯著上升，占比達(dá)到59.9%，列第二位。同時(shí),銀行對(duì)供應(yīng)鏈融資產(chǎn)品的創(chuàng)新表明，在利率市場化的背景下，隨著商業(yè)銀行之間競爭的加劇，銀行已經(jīng)不再是面對(duì)單一客戶進(jìn)行營銷，也對(duì)其上下游客戶進(jìn)行營銷，并將此做為拓展其客戶資源和盈利的方式[1]。中小企業(yè)在我國經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的發(fā)展中有著非常重要的地位，中小企業(yè)的特點(diǎn)主要是固定資產(chǎn)較少，存在較多的應(yīng)收賬款。我國中小企業(yè)的應(yīng)收賬款占企業(yè)資產(chǎn)一半以上，高于國際平均水平20%，然而應(yīng)收賬款利用率卻不高。由于中小企業(yè)多數(shù)位于上游供應(yīng)商，其應(yīng)收賬款的債務(wù)人是信用資質(zhì)較好的核心企業(yè)，應(yīng)收賬款的質(zhì)量較高，容易收回，所以此類應(yīng)收賬款具有較高的融資價(jià)值[2]。巨大的市場需求和市場空間，使供應(yīng)鏈金融應(yīng)收賬款融資業(yè)務(wù)成為熱門研究。

一 相關(guān)概念引述

供應(yīng)鏈金融(supply chain finance)是指有效針對(duì)供應(yīng)鏈上資金管理提供的融資服務(wù)。這是金融機(jī)構(gòu)(主要為商業(yè)銀行)為供應(yīng)鏈融資企業(yè)提出的解決方案，使融資企業(yè)能夠擺脫資金限制、降低財(cái)務(wù)成本、實(shí)現(xiàn)效益最大化[3]。供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款融資是一個(gè)封閉的融資環(huán),與傳統(tǒng)融資方式信用風(fēng)險(xiǎn)的來源有所不同。傳統(tǒng)流動(dòng)資產(chǎn)授信評(píng)價(jià)看重的是企業(yè)的擔(dān)保方式、財(cái)務(wù)實(shí)力和企業(yè)健康程度，如果采用傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方式，那么多數(shù)中小企業(yè)都無法達(dá)到商業(yè)銀行的融資門檻，因此供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款融資從另一個(gè)角度考慮企業(yè)的融資需求和信用支持[4]。

在對(duì)供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，為了減少對(duì)主觀判斷的依賴性，采用了結(jié)構(gòu)化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的方法，以此幫助商業(yè)銀行對(duì)供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款融資企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)[5-8]。結(jié)合其各自建立的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款融資信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法目前主要有層次分析法、多層次灰色綜合評(píng)價(jià)法 、主成分分析法和logistic 回歸模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、決策樹理論等方法[9-13]。

二 供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款融資信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)建

(一)供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款融資信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別

1.供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款融資過程。首先，供應(yīng)鏈中核心企業(yè)從上游供應(yīng)商手中購買原材料，雙方簽訂購銷合同；然后，供應(yīng)商企業(yè)與核心企業(yè)協(xié)商，以應(yīng)收賬款作為擔(dān)保辦理應(yīng)收賬款融資業(yè)務(wù)，經(jīng)核心企業(yè)同意后，由供應(yīng)商企業(yè)向商業(yè)銀行申請應(yīng)收賬款融資。商業(yè)銀行向核心企業(yè)核實(shí)應(yīng)收賬款的真實(shí)性后通知核心企業(yè)應(yīng)收賬款轉(zhuǎn)讓。到期日核心企業(yè)將貨款匯入銀行和中小企業(yè)共同指定賬戶，商業(yè)銀行扣除貸款數(shù)額后將余額轉(zhuǎn)入供應(yīng)商企業(yè)賬戶，此時(shí)形成閉環(huán)的資金流[14]。

2.供應(yīng)鏈整體狀況的風(fēng)險(xiǎn)。主要指：供應(yīng)鏈整體運(yùn)行狀況不好，可能會(huì)導(dǎo)致商業(yè)銀行無法回收貸款。反映該方面的指標(biāo)主要包括：供應(yīng)鏈成員企業(yè)可以享受的核心企業(yè)提供的特殊優(yōu)惠政策、供應(yīng)鏈中上下游之間的合作時(shí)間、合作頻率、違約率和信息共享程度以及它們之間相互影響。

3.供應(yīng)鏈核心企業(yè)和融資企業(yè)的資質(zhì)也是影響供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款融資信用風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)重要因素。在考察核心企業(yè)資質(zhì)時(shí)，選取的能夠反應(yīng)其作為融資企業(yè)債務(wù)人償債意愿和能力以及其盈利能力的指標(biāo)主要包括：核心企業(yè)的行業(yè)地位、資產(chǎn)負(fù)債率、應(yīng)付賬款/凈資產(chǎn)、銷售凈利率等。反應(yīng)融資企業(yè)資質(zhì)方面的指標(biāo)主要包括：融資企業(yè)管理者經(jīng)驗(yàn)、企業(yè)盈利能力、貨源組織能力、披露的財(cái)務(wù)質(zhì)量以及企業(yè)周轉(zhuǎn)能力等。

4.對(duì)于應(yīng)收賬款特征的考慮。應(yīng)收賬款作為供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款融資方式下的還款來源，它的質(zhì)量關(guān)乎到還款的可靠性。因此，商業(yè)銀行需要對(duì)該項(xiàng)應(yīng)收賬款的真實(shí)性進(jìn)行核實(shí)，具體指應(yīng)收賬款的債務(wù)人應(yīng)為供應(yīng)鏈中的核心企業(yè)。如果出現(xiàn)將融資企業(yè)擁有的非核心企業(yè)的應(yīng)收賬款作為授信支持性資產(chǎn)，那么核心企業(yè)的回款就形同虛設(shè)，整個(gè)融資鏈就會(huì)斷裂，進(jìn)而造成商業(yè)銀行的貸款損失，增大供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款融資的信用風(fēng)險(xiǎn)。因此，反映應(yīng)收賬款質(zhì)量的指標(biāo)主要有應(yīng)收賬款的存在性、確定性、無爭議性、交易回款的無爭議性等。

(二)供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款融資評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

結(jié)合上述對(duì)供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款融資信用風(fēng)險(xiǎn)的特征分析和識(shí)別，借鑒商業(yè)銀行對(duì)傳統(tǒng)融資企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的框架，本文設(shè)計(jì)的準(zhǔn)則層指標(biāo)包括供應(yīng)鏈狀況、核心企業(yè)資質(zhì)、融資企業(yè)資質(zhì)以及應(yīng)收賬款特征。相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)層由16個(gè)指標(biāo)構(gòu)成，具體如表1所示[15]。

表1 供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款融資信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

三 供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款融資信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)步驟

基于商業(yè)銀行的角度，本文采用ANP法與灰色綜合評(píng)價(jià)法相結(jié)合的方式對(duì)供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款融資信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)。ANP法在層次分析法的基礎(chǔ)上，考慮了各因素之間或相鄰層次之間的相互影響，通過“超矩陣”綜合分析各指標(biāo)之間的相互作用和影響，最終得出各指標(biāo)的混合權(quán)重。ANP法將系統(tǒng)中的元素分為兩部分：第一部為控制層，包括總目標(biāo)和決策準(zhǔn)則，控制層內(nèi)的各決策準(zhǔn)則被認(rèn)為是彼此獨(dú)立的，并且只受決策目標(biāo)的支配，其權(quán)重可以通過傳統(tǒng)的AHP 方法來獲得；第二部為網(wǎng)絡(luò)層，其內(nèi)部元素受控制層支配，是一個(gè)相互支配、相互依存的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[16]?；疑C合評(píng)價(jià)法是利用灰色系統(tǒng)理論和灰色聚類原理，通過建立灰類的白化權(quán)函數(shù)，對(duì)部分信息明確、部分信息不明確的系統(tǒng)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)的一種方法。它能很好的解決供應(yīng)鏈融資應(yīng)收賬款信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中評(píng)價(jià)指標(biāo)量綱不同的問題。

利用ANP法和灰色綜合評(píng)價(jià)法對(duì)供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)的具體步驟如圖1所示：

圖1 供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款融資信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)步驟

四 模型應(yīng)用

(一) 確定ANP權(quán)重

首先，對(duì)控制層和網(wǎng)絡(luò)層各個(gè)指標(biāo)之間的相互關(guān)系進(jìn)行分析。在供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款融資信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系中，控制層的決策目標(biāo)為供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款融資企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)A，網(wǎng)絡(luò)層由供應(yīng)鏈狀況、核心企業(yè)資質(zhì)、融資企業(yè)資質(zhì)以及應(yīng)收賬款特征四個(gè)元素組成，各元素組內(nèi)部又包含多個(gè)相互影響的指標(biāo)，各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)中既有定量指標(biāo)也有定性指標(biāo)。其中，對(duì)供應(yīng)鏈狀況以及應(yīng)收賬款特征多采用定性指標(biāo)，對(duì)核心企業(yè)資質(zhì)和融資企業(yè)資質(zhì)的評(píng)價(jià)采用定量指標(biāo)。各個(gè)指標(biāo)之間存在著相互依存和反饋的關(guān)系，比如上下游合作時(shí)間會(huì)影響到上下游交易頻率、違約率、信息共享程度以及核心企業(yè)資質(zhì)和融資企業(yè)資質(zhì)。根據(jù)各指標(biāo)之間的相互依存和反饋關(guān)系得出ANP 結(jié)構(gòu)模型,如圖2所示。

圖2 供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款融資信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)ANP結(jié)構(gòu)模型

根據(jù)ANP法的基本步驟，首先邀請專家(包括銀行信貸主任、企業(yè)經(jīng)理)以控制層元素供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款融資信用風(fēng)險(xiǎn)為準(zhǔn)側(cè)，依次分別以(i=1,2,3,4)為次準(zhǔn)則，對(duì)其他因子做相對(duì)于該準(zhǔn)則的影響度比較，構(gòu)造4個(gè)比較矩陣，將結(jié)果輸入super decision軟件，得出將4個(gè)歸一化特征向量組成加權(quán)矩陣，即控制層的超矩陣，如表2所示。

表2 控制層超矩陣

然后，再以控制層中的供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款信用風(fēng)險(xiǎn)為準(zhǔn)則，以(i=1,2,3,4)下的元素(i=1,2,…N)為次準(zhǔn)則，按照元素組，中的元素對(duì) 影響力大小構(gòu)造比較矩陣，同樣將結(jié)果輸入Super Decision軟件，可以得出相對(duì)于其他元素的排序向量，把所有網(wǎng)絡(luò)層元素的相互影響的排序向量組合起來就得到一個(gè)在控制準(zhǔn)則下的超矩陣，并得出網(wǎng)絡(luò)層各指標(biāo)的權(quán)重[17]，如表3示。

(二)灰色綜合評(píng)價(jià)方法

1.建立評(píng)價(jià)樣本矩陣。設(shè)評(píng)價(jià)專家序號(hào)為k，k=1,2…p，即有p位評(píng)價(jià)專家。組織p位評(píng)價(jià)專家對(duì)受評(píng)供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款融資企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)分，根據(jù)p位評(píng)價(jià)專家所填寫的評(píng)分表，得融資企業(yè)供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款融資信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)樣本矩陣：

2.評(píng)價(jià)灰類及計(jì)算。根據(jù)供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款融資的實(shí)際情況，構(gòu)建線性白化權(quán)函數(shù)，并將其信用風(fēng)險(xiǎn)分為五個(gè)等級(jí)，X={低,較低,中等,高,較高}， 相應(yīng)的等級(jí)分別賦值為 1，3，5，7，9分. 當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)介于兩項(xiàng)等級(jí)之間時(shí)，可以取中間值。根據(jù)供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款融資信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的需要，確立以下五個(gè)評(píng)價(jià)灰類的白化權(quán)函數(shù)，如下所示：

rij=(rij1,rij2,…,rijv-1,rijv)

然后在灰色評(píng)價(jià)權(quán)數(shù)的基礎(chǔ)上，得到網(wǎng)絡(luò)層指標(biāo)Bij對(duì)于各評(píng)價(jià)灰類的灰色評(píng)價(jià)權(quán)矩陣Ri：

結(jié)合網(wǎng)絡(luò)層各指標(biāo)的權(quán)重向量Bij，根據(jù)Ci=Wij·Ri，可得網(wǎng)絡(luò)層因素的灰色綜合評(píng)判集合Ci。為了考慮控制層各指標(biāo)Bi的綜合影響，必須在各類之間進(jìn)行綜合，即構(gòu)造控制層灰色綜合評(píng)判集，表示如下：C=(C1C2C3C4)T，結(jié)合控制層各指標(biāo)Bi的權(quán)重集W，根據(jù)V=W·C，可得控制層的灰色綜合評(píng)判集為V。

最后根據(jù)灰類的劃分標(biāo)準(zhǔn),可以計(jì)算出供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款融資信用風(fēng)險(xiǎn)的綜合評(píng)價(jià)值Z，即:Z=V·XT

根據(jù)以上評(píng)判模型對(duì)某企業(yè)的供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款融資進(jìn)行綜合評(píng)判,具體過程如下:

首先，組織5位銀行信貸主任對(duì)該企業(yè)供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款信用風(fēng)險(xiǎn)各指標(biāo)進(jìn)行評(píng)分, 5位專家的評(píng)價(jià)結(jié)果,如表4示：

表4 專家評(píng)分表

然后，根據(jù)灰色綜合評(píng)價(jià)方法的步驟，可以得到如下表所示的權(quán)矩陣：

B1r11r12r13r140．13390．13560．14450．14480．17220．19010．19350．18610．21910．22180．22760．23970．21910．20600．19350．1861B2r21r22r23r240．14870．13320．18190．14450．16060．26090．19010．23590．22490．20550．22510．22010．22180．14680．17540．1715B3r31r32r33r340．16710．19240．14720．14400．24510．18740．18160．20830．19670．19940．23310．20520．14050．18740．19680．2083B3r31r32r33r340．16040．16940．12770．18780．22920．15250．19540．22690．21390．21350．20790．19470．15280．21060．19540．1390

最后，綜合評(píng)價(jià)如下：

根據(jù)Ci=WI·Ri，計(jì)算的得出主因子層灰色綜合評(píng)判集C,如下表所示：

CC10．05300．07010．08630．07680．0940C20．02340．03110．03320．02740．0356C30．02400．03100．03180．02770．0362C40．02930．03060．03710．03440．0451

V=W·C=(0 .030 8,0.045 8 , 0.053 9,0.047 4, 0.059 6)

最后計(jì)算出該企業(yè)供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款信用風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)值 1.310 6。

商業(yè)銀行在針對(duì)該企業(yè)進(jìn)行授信評(píng)價(jià)時(shí)，該企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)值為1.310 6，信用風(fēng)險(xiǎn)處在低風(fēng)險(xiǎn)和較低風(fēng)險(xiǎn)之間，且判斷該企業(yè)屬于較低風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)最大，據(jù)此可以判斷該企業(yè)應(yīng)收賬款融資信用風(fēng)險(xiǎn)水平為較低，可以考慮對(duì)該企業(yè)進(jìn)行授信。評(píng)價(jià)結(jié)果也表明在供應(yīng)鏈金融條件下，中小企業(yè)處在一個(gè)較好的供應(yīng)鏈環(huán)境中，且與供應(yīng)鏈中的核心企業(yè)擁有良好穩(wěn)定的合作關(guān)系，使得中小企業(yè)不再受自身資質(zhì)限制。研究證明：供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款融資模式較傳統(tǒng)應(yīng)收賬款融資模式在融資模式上有了很大的提升，使自身資質(zhì)不是很好但有發(fā)展?jié)摿Σ⒂辛己霉?yīng)鏈的中小企業(yè)獲得信貸支持，對(duì)于企業(yè)盤活應(yīng)收賬款有一定的積極作用。

五 結(jié)論

本文將ANP法和灰色綜合評(píng)價(jià)方法結(jié)合起來對(duì)供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)。采用ANP法進(jìn)行決策時(shí)，主要是通過多個(gè)方案之間的相對(duì)比較，最后得出最優(yōu)方案。然而，商業(yè)銀行對(duì)供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)的目的，不僅僅是在各個(gè)企業(yè)之間進(jìn)行比較選出可以授信的企業(yè)，更重要的是對(duì)各個(gè)企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)水平進(jìn)行量化，明確各個(gè)企業(yè)處在怎樣的風(fēng)險(xiǎn)水平上，因此須將ANP法和灰色評(píng)價(jià)法結(jié)合起來對(duì)供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)。

結(jié)合灰色綜合評(píng)價(jià)法，不僅能夠量化單個(gè)企業(yè)供應(yīng)鏈應(yīng)收賬款信用風(fēng)險(xiǎn)所處的水平，而且還能將各個(gè)企業(yè)之間的風(fēng)險(xiǎn)水平進(jìn)行比較，使商業(yè)銀行在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理時(shí)，能對(duì)雖然滿足授信要求但風(fēng)險(xiǎn)水平較低的企業(yè)進(jìn)行重點(diǎn)管理。本次研究雖然僅涉及供應(yīng)鏈融資模式中的應(yīng)收賬款融資，但在實(shí)際應(yīng)用中可將本指標(biāo)體系中應(yīng)收賬款的特征替換為不同授信資產(chǎn)的特征來進(jìn)行分析，從而確立各指標(biāo)之間的相互依存和反饋關(guān)系，對(duì)供應(yīng)鏈中不同融資模式的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)具有一定的借鑒意義。

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責(zé)任編輯：徐 蓓

On Credit Risk Evaluation of Supply Chain Accounts Receivable Financing

LIU Li, SUN Fang

(School of Economics and Finance, Hunan University of Technology, Zhuzhou,Hunan ,412007,China)

Different from the traditional credit evaluation of liquid assets, from the perspective of the whole supply chain, the characteristics of credit risk of supply chain accounts receivable are identified, and the related evaluation indices are established. By ANP which considers the relationship between the indices, the ANP weights are calculated by Super Decision Software. Finally, the credit risk of supply chain accounts receivable are evaluated by the grey comprehensive evaluation method.

accounts receivable financing; credit risk; ANP method; grey comprehensive evaluation

10.3969/j.issn.1674-117X.2015.03.007

2014-11-04

劉 莉(1972- )，女，湖南寧鄉(xiāng)人，湖南工業(yè)大學(xué)教授，博士，研究方向?yàn)槲锪髋c供應(yīng)鏈管理和會(huì)計(jì)理論與方法；孫 芳(1987- )，女，河南許昌人，湖南工業(yè)大學(xué)碩士生，研究方向?yàn)槲锪髋c供應(yīng)鏈管理。

F

A

1674-117X(2015)03-0029-05