胡 波,姚新宇,樊清華
(北京科技大學(xué) 東凌經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,北京 100083)
供應(yīng)鏈金融下P2P平臺(tái)為中小企業(yè)提供融資的風(fēng)險(xiǎn)研究
胡 波,姚新宇,樊清華
(北京科技大學(xué) 東凌經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,北京 100083)
供應(yīng)鏈金融與P2P借貸平臺(tái)為中小企業(yè)擺脫傳統(tǒng)銀企授信提供了新的融資模式。為保護(hù)投資者以及P2P平臺(tái)的利益,度量與完善供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)體系評(píng)價(jià)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。通過(guò)對(duì)P2P借貸平臺(tái)與融資企業(yè)的博弈分析,發(fā)現(xiàn)供應(yīng)鏈金融模式可以有效降低中小企業(yè)融資的貸款違約風(fēng)險(xiǎn),并運(yùn)用Logistic模型對(duì)供應(yīng)鏈金融模式下的中小企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量,測(cè)度結(jié)果與現(xiàn)實(shí)情況高度相符,最后針對(duì)P2P借貸平臺(tái)提出控制風(fēng)險(xiǎn)的建議。
供應(yīng)鏈金融;信用風(fēng)險(xiǎn);Logistic模型
隨著中國(guó)整體經(jīng)濟(jì)水平的不斷發(fā)展,勞動(dòng)力人口的增多以及相應(yīng)政策的出臺(tái),中小企業(yè)已經(jīng)成為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不可缺少的力量。中小企業(yè)占據(jù)市場(chǎng)的份額很大,有著大膽的創(chuàng)新精神,并成為解決城鎮(zhèn)就業(yè)問(wèn)題的主要渠道。但由于自身力量薄弱,大多處于創(chuàng)業(yè)或者發(fā)展階段,信用評(píng)價(jià)受財(cái)務(wù)狀況影響以致融資困難的問(wèn)題不僅在中國(guó)而且在全世界范圍內(nèi)廣泛存在。在引入國(guó)外的“供應(yīng)鏈金融模式”之后,盡管很多商業(yè)銀行相繼推出供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù),但由于中小企業(yè)融資需求量少、融資期限短,面對(duì)商業(yè)銀行較為嚴(yán)格的信貸條件,中小企業(yè)向商業(yè)銀行借貸依舊存在難度。
P2P網(wǎng)絡(luò)借貸起源于英國(guó),近10年來(lái)卻憑借靈活便捷、高收益等種種優(yōu)勢(shì)在全球得到快速推廣。盡管中國(guó)引入P2P網(wǎng)絡(luò)借貸模式稍晚,但該模式卻在中國(guó)以驚人的速度蓬勃發(fā)展,這與中國(guó)長(zhǎng)期的金融壓抑和信貸約束不無(wú)關(guān)系。
相比于傳統(tǒng)的商業(yè)銀行借貸,P2P借貸平臺(tái)優(yōu)勢(shì)在于:申請(qǐng)周期短,一般只需7~10天便可獲得資金,門(mén)檻較低;而銀行周期約一個(gè)月且需要抵押物;P2P借貸資金使用效率高,借貸期限更有彈性,而銀行借貸有固定的還款期限要求。然而在各種優(yōu)勢(shì)的背后,各類風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)伴隨而來(lái),P2P平臺(tái)跑路,融資款項(xiàng)無(wú)法回收,投資者蒙受損失等事件頻發(fā),另外,制度、法律法規(guī)尚不完善,投資人的利益無(wú)法得到保障;信用風(fēng)險(xiǎn)沒(méi)有成熟的考核指標(biāo);無(wú)法實(shí)時(shí)追蹤貸款去向,信息掌握不全面。
為此,P2P借貸平臺(tái)不斷推陳出新,尋求到一種新的發(fā)展模式:將“供應(yīng)鏈金融模式”與P2P借貸平臺(tái)相結(jié)合,充分利用供應(yīng)鏈金融模式的優(yōu)勢(shì)彌補(bǔ)P2P借貸平臺(tái)的不足。該模式與中小企業(yè)的融資需求完美契合,越來(lái)越受到金融機(jī)構(gòu)和中小企業(yè)關(guān)注。
其實(shí),供應(yīng)鏈金融模式是一個(gè)比較籠統(tǒng)的概念,根據(jù)質(zhì)押物的不同以及中小企業(yè)處于供應(yīng)鏈的不同位置分為三種不同的融資模式。一是應(yīng)收賬款融資模式。以應(yīng)收賬款作為還款來(lái)源,融資企業(yè)處于供應(yīng)鏈上游,核心企業(yè)處于供應(yīng)鏈下游,起到反擔(dān)保的作用;二是保兌倉(cāng)融資模式。以全貨提貨單為質(zhì)押,融資企業(yè)作為零售商,位于供應(yīng)量的下游,核心企業(yè)處于供應(yīng)鏈上游并有回購(gòu)意向;三是存貨融資模式。以存貨為質(zhì)押物,核心企業(yè)幾乎未參與。
風(fēng)險(xiǎn)與收益是投資人最關(guān)注的問(wèn)題,上述模式是否能夠長(zhǎng)期發(fā)展,平臺(tái)信用風(fēng)險(xiǎn)的分析研究便成為重中之重。盡管供應(yīng)鏈金融和P2P平臺(tái)相結(jié)合的模式優(yōu)勢(shì)明顯,但此模式僅處于起步階段,有很多地方不完善,信用風(fēng)險(xiǎn)度量的難度也大。
現(xiàn)階段,國(guó)內(nèi)學(xué)者在供應(yīng)鏈金融與P2P平臺(tái)相結(jié)合領(lǐng)域的研究相對(duì)滯后,對(duì)于兩者相結(jié)合的理論研究幾乎為零,同時(shí)也尚未形成對(duì)于P2P 平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)管理評(píng)估體系。早期基于供應(yīng)鏈金融模式的中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)度量相關(guān)研究多是從減少商業(yè)銀行所面臨的風(fēng)險(xiǎn)為出發(fā)點(diǎn),本文則是以P2P平臺(tái)以及平臺(tái)上的投資人的利益為基礎(chǔ)進(jìn)行考量。
(一)供應(yīng)鏈金融發(fā)展與研究現(xiàn)狀
西方學(xué)者在供應(yīng)鏈金融領(lǐng)域的理論研究始于2001年。金融資源流被首次定義為一種介于物流和金融之間的金融供應(yīng)鏈[1]。隨后供應(yīng)鏈金融的概念出現(xiàn),它被定義為以核心企業(yè)為主導(dǎo)的相關(guān)交易者生態(tài)圈中,企業(yè)通過(guò)優(yōu)化管理資金的可得性和成本以達(dá)到轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)的目的[2]。同時(shí)隨著中小企業(yè)融資問(wèn)題的關(guān)注度不斷提高,最初單一的融資模式早已無(wú)法滿足現(xiàn)今中小企業(yè)的需求,由此拓展了供應(yīng)鏈金融融資的思路,為供應(yīng)鏈金融融資體系的形成打下基礎(chǔ)[3]。
在21世紀(jì)以前,中國(guó)國(guó)內(nèi)鮮有任何形式的基于供應(yīng)鏈的融資行為。直到1999年,中儲(chǔ)發(fā)展股份有限公司聯(lián)手銀行開(kāi)展了中國(guó)首單存貨質(zhì)押形式的融資業(yè)務(wù),標(biāo)志著中國(guó)物流金融市場(chǎng)興起,隨后中國(guó)物流金融業(yè)務(wù)模式不斷創(chuàng)新,供應(yīng)鏈金融高速發(fā)展,達(dá)到世界先進(jìn)水平。2002年復(fù)旦大學(xué)教授朱道立與其博士生首次提出融通倉(cāng)的概念,它是一種新型銀企合作形式,幫助中小企業(yè)解決融資難題[4]。2005年后,中國(guó)供應(yīng)鏈金融才逐漸拉開(kāi)序幕。
國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)于物流金融相關(guān)理論的研究較早,研究?jī)?nèi)容相對(duì)豐富,而供應(yīng)鏈金融相關(guān)領(lǐng)域的理論研究卻尚顯不足。供應(yīng)鏈融資模式對(duì)于解決中國(guó)中小企業(yè)融資難問(wèn)題有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)[5],因此供應(yīng)鏈金融研究具有重要理論與現(xiàn)實(shí)意義。
(二)信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
20世紀(jì)70年代前,金融機(jī)構(gòu)側(cè)重以定性分析的方法來(lái)評(píng)價(jià)和管理信用風(fēng)險(xiǎn),最常用的方式是專家通過(guò)分析財(cái)務(wù)報(bào)表,對(duì)客戶的信用質(zhì)量進(jìn)行主觀評(píng)價(jià),即專家分析法。但此方法有著難以克服的缺陷,如專家主觀性強(qiáng)、成本高等。20世紀(jì)80年代后,西方學(xué)者不斷提出新的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型,信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型就此豐富起來(lái)。
1932 年,學(xué)者首次運(yùn)用企業(yè)財(cái)務(wù)比率對(duì)公司的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行預(yù)測(cè),盡管預(yù)測(cè)結(jié)果并不理想,但這次嘗試開(kāi)啟了定量分析的先河[6]。1966年,西方學(xué)者首次將財(cái)務(wù)指標(biāo)作為變量應(yīng)用在企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的定量分析中,建立了單變量信用風(fēng)險(xiǎn)模型[7]。1968年,著名的 Z-score 模型被提出,它將多變量財(cái)務(wù)預(yù)警模型引入到實(shí)證研究中[8]。
信用風(fēng)險(xiǎn)度量的一個(gè)重要研究是回歸模型。較早的研究中用虛擬變量0與1表示破產(chǎn)狀態(tài),采用最小二乘法進(jìn)行模型參數(shù)估計(jì)[9]。這一模型是 Logit 模型的前身,但其缺點(diǎn)是得到的結(jié)果往往超出0~1的區(qū)間。在Logit 回歸模型逐漸成熟后,它才被應(yīng)用在企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警上[10]。Logit模型相比于傳統(tǒng)線性回歸模型,其適應(yīng)性強(qiáng),準(zhǔn)確度高,更適用于企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。隨后Logit 模型進(jìn)一步被運(yùn)用于企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警[11]和銀行破產(chǎn)預(yù)警[12]等研究。隨著更多非線性的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型開(kāi)始進(jìn)入大眾視野,信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究越發(fā)豐富。其中主要代表模型包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、KMV 模型、Credit Risk+、Portfolio View 模型等。
相比于西方國(guó)家,國(guó)內(nèi)學(xué)者在企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)度量領(lǐng)域的研究起步晚,創(chuàng)新不足,定性分析較多,早期研究主要進(jìn)行企業(yè)信用評(píng)級(jí)。同時(shí)中國(guó)在中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面尚有欠缺,多是沿用大企業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,其應(yīng)用效果不佳,而適合中小企業(yè)自身特點(diǎn)的體系框架尚未成熟。在已有的文獻(xiàn)中,盡管已有定量研究供應(yīng)鏈金融模式下的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的文獻(xiàn),并為供應(yīng)鏈金融建立了Logistic 回歸模型[13],但是應(yīng)用方法較基礎(chǔ),模型整體的精準(zhǔn)度不高。因此建立針對(duì)中小企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量同樣具有重要理論與現(xiàn)實(shí)意義。
在供應(yīng)鏈金融整個(gè)體系中,當(dāng)P2P融資平臺(tái)和企業(yè)之間進(jìn)行他們第一次的博弈行為時(shí),由于雙方在整個(gè)交易過(guò)程中的根本利益不一致會(huì)產(chǎn)生免費(fèi)搭車的情況,最終的結(jié)果就有可能使利益無(wú)法達(dá)到最優(yōu)。但是在供應(yīng)鏈金融模式下,核心企業(yè)被引入到評(píng)估系統(tǒng)之中,對(duì)融資企業(yè)起到了很大的制約作用,信用風(fēng)險(xiǎn)的降低不僅提高P2P融資平臺(tái)的借貸意愿,還提高了整體的資金使用效率。下面用博弈論的觀點(diǎn)進(jìn)行證明。
首先,為了得到更好的結(jié)果,需要以下假設(shè):
(1)參與者均是理性的,追求利益最大化;
(2)參與主體是P2P借貸平臺(tái)和中小企業(yè),核心企業(yè)起輔助作用;
(3)存在信息不對(duì)稱,P2P借貸平臺(tái)以及中小企業(yè)均無(wú)法完全掌握對(duì)方的信息,想要獲得有用信息需要付出一定的成本;
(4)存在機(jī)會(huì)成本,銀行不貸款資金閑置產(chǎn)生因利息損失而造成的機(jī)會(huì)成本,企業(yè)若履約則產(chǎn)生未違約而損失額外收益的機(jī)會(huì)成本,違約則產(chǎn)生因供應(yīng)鏈中核心企業(yè)懲罰而帶來(lái)的機(jī)會(huì)成本;
(5)不存在利率限制,即利率市場(chǎng)化。
其次,建立博弈模型,對(duì)模型中的符號(hào)進(jìn)行設(shè)定和相應(yīng)說(shuō)明:
(1)中小企業(yè)開(kāi)展項(xiàng)目需要的借貸金額為A,P2P平臺(tái)要求的貸款利息為r,由于信息不對(duì)稱而產(chǎn)生的信息成本為C1,中小企業(yè)經(jīng)營(yíng)收益為U;
(2)當(dāng)中小企業(yè)需要核心企業(yè)進(jìn)行反擔(dān)保時(shí),中小企業(yè)違約成本為F,F(xiàn)是核心企業(yè)對(duì)違約的中小企業(yè)進(jìn)行的懲罰。若中小企業(yè)違約,則P2P平臺(tái)追回貸款成本為C2,追回?cái)?shù)為B;
(3)若中小企業(yè)履約,則企業(yè)將損失額外收益C3;
(4)中小企業(yè)履約概率是α,P2P平臺(tái)選擇給予其貸款概率是β。
接下來(lái)將建立P2P平臺(tái)與中小企業(yè)的博弈支付矩陣,矩陣如表1所示。
表1 P2P借貸平臺(tái)與企業(yè)支付矩陣
P2P平臺(tái)的預(yù)期收益為:
E1=β[α(r-C1)+(1-α)(B-A-C1-C2-r)]+(1-β)[α(-r)+(1-α)(-r)]
(1)
為計(jì)算其預(yù)期收益最大時(shí)中小企業(yè)的違約率,需對(duì)β求偏導(dǎo),并令其等于0,得:
從而有:
(2)
由于考察的是企業(yè)的違約率,所以需再次變換,得出:
(3)
中小企業(yè)的預(yù)期收益為:
E2=α[β(U-r)+(1-β)(-U)]+(1-α)[β(U-F+C3)+(1-β)(-U-C3)]
(4)
同理,對(duì)α求偏導(dǎo),并令其等于0,得:
從而有:
(5)
對(duì)上述結(jié)論進(jìn)行分析:
第一,由式(3)可以看出融資借貸金額A越大,則企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)超高。當(dāng)資金量較大時(shí),企業(yè)可能會(huì)因想要獲得金錢(qián)利益而違約。當(dāng)資金量較小時(shí),企業(yè)若違約獲得貸款數(shù)額,卻損失信譽(yù),同時(shí)可能獲得供應(yīng)鏈中核心企業(yè)的懲罰,導(dǎo)致違約行為整體收益為負(fù),得不償失,從而違約概率較小。
第二,由式(3)可以看出貸款利息r越高,企業(yè)越容易違約,這是現(xiàn)實(shí)情況中很容易發(fā)生的情況,當(dāng)企業(yè)盈利并不多,但又需償還高額貸款時(shí),違約現(xiàn)象便開(kāi)始出現(xiàn)。在傳統(tǒng)的借貸模式下,由于中小企業(yè)自身財(cái)務(wù)條件及信用狀況較差,P2P平臺(tái)或銀行會(huì)給信用風(fēng)險(xiǎn)較大的中小企業(yè)非常高的貸款利率r。但在供應(yīng)鏈金融中,由于有核心企業(yè)的反擔(dān)保,P2P借貸平臺(tái)評(píng)估的是整個(gè)供應(yīng)鏈的狀況,在整體運(yùn)營(yíng)情況較好的基礎(chǔ)上,上下游企業(yè)可以以較低的利率獲得貸款,貸款成本低,違約率便自然會(huì)降低。
第三,由式(3)還可以看出,當(dāng)獲取信息成本C1越高時(shí),違約率便會(huì)越高,這是由于中小企業(yè)的財(cái)務(wù)信息,運(yùn)營(yíng)狀況等并不完全透明,P2P平臺(tái)在對(duì)其進(jìn)行信用評(píng)估時(shí),需要耗費(fèi)更多的精力,必然就會(huì)有更多資金上的耗費(fèi),這就使得P2P平臺(tái)成本增高,它必然會(huì)通過(guò)提高利息率來(lái)抵銷自己這部分的花費(fèi)。但在供應(yīng)鏈金融模式中,中小企業(yè)與核心企業(yè)業(yè)務(wù)往來(lái)頻繁,P2P借貸平臺(tái)可以通過(guò)核查核心企業(yè)的財(cái)務(wù)信息,并重點(diǎn)核查其與中小企業(yè)的交易狀況,在此基礎(chǔ)上獲得中小企業(yè)信息,節(jié)約了財(cái)力、人力,所以也會(huì)降低企業(yè)的違約率。
第四,由式(3)可以看出,當(dāng)企業(yè)有違約情況發(fā)生時(shí),P2P平臺(tái)的追回金額B越大,追回成本C2越小時(shí),中小企業(yè)違約率越低,而在供應(yīng)鏈金融模式下,企業(yè)是以其自有資產(chǎn)作為第一還款源,這就保證了在企業(yè)發(fā)生違約時(shí),P2P等借貸機(jī)構(gòu)可以通過(guò)直接將融資項(xiàng)進(jìn)行變現(xiàn)來(lái)彌補(bǔ)自身?yè)p失,由于核心企業(yè)會(huì)起到很大程度的擔(dān)保作用,P2P借貸平臺(tái)追回款項(xiàng)會(huì)更加方便。
第五,通過(guò)式(5)可以看出,當(dāng)中小企業(yè)違約時(shí),核心企業(yè)的反擔(dān)保作用會(huì)使核心企業(yè)在資金和信用上蒙受損失,所以,該供應(yīng)鏈中的中小企業(yè)違約程度越高,F(xiàn)會(huì)越大,甚至有可能徹底破壞和核心企業(yè)的合作關(guān)系,中小企業(yè)在核心企業(yè)的制約下,更加傾向誠(chéng)信借貸。
綜上所述,供應(yīng)鏈金融模式既可以幫助降低中小企業(yè)違約率,也可以幫助提高P2P平臺(tái)貸款可能性。在嚴(yán)格的博弈分析下,供應(yīng)鏈金融模式的優(yōu)越性和有效性都得到了充分的證明,該模式對(duì)解決中小企業(yè)融資困境,提高中小企業(yè)的發(fā)展速度,推動(dòng)信貸行業(yè)的良性發(fā)展和社會(huì)經(jīng)濟(jì)體系進(jìn)步都有極大作用。
(一)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取
傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)多是根據(jù)融資企業(yè)自身經(jīng)營(yíng)狀況來(lái)選取指標(biāo),通常包括六個(gè)方面,分別是基礎(chǔ)能力指標(biāo)、盈利能力指標(biāo)、償債能力指標(biāo)、營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)、發(fā)展能力指標(biāo)和信用狀況指標(biāo)。在傳統(tǒng)的信貸過(guò)程中,金融機(jī)構(gòu)對(duì)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)是以企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)告為主要依據(jù)。但由于大部分中小企業(yè)規(guī)模小,財(cái)務(wù)核算制度不健全,財(cái)務(wù)信息透明度差,經(jīng)營(yíng)者管理透明度低,再加上企業(yè)難以提供抵押物或擔(dān)保,所以很難得到金融機(jī)構(gòu)的授信,資金短缺問(wèn)題產(chǎn)生惡性循環(huán)。
在供應(yīng)鏈金融模式下,金融機(jī)構(gòu)把融資企業(yè)放在一個(gè)宏觀的系統(tǒng)中進(jìn)行評(píng)估,包含了融資企業(yè)自身、核心企業(yè)、物流企業(yè)以及整個(gè)供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)流程。因此,指標(biāo)的選取應(yīng)突破傳統(tǒng)的過(guò)于局限的評(píng)價(jià)體系,由于新的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系需要加入核心企業(yè)以及供應(yīng)鏈的情況,提取出傳統(tǒng)評(píng)價(jià)體系中最具有代表性的指標(biāo),并在此基礎(chǔ)上增加新指標(biāo)。
主體評(píng)價(jià)和債項(xiàng)評(píng)價(jià)是本文建立供應(yīng)鏈金融模式下信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)的兩大內(nèi)容。以全面性、科學(xué)性、可得性和公正性為原則構(gòu)建了以融資企業(yè)資質(zhì)評(píng)價(jià)為主體評(píng)價(jià),以核心企業(yè)資質(zhì)、交易資產(chǎn)資質(zhì)、供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)狀況為債項(xiàng)評(píng)價(jià),并結(jié)合了靜態(tài)分析以及動(dòng)態(tài)分析的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,如表2所示。
表2 供應(yīng)鏈金融模式下建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
1.融資企業(yè)指標(biāo)選取
對(duì)于融資企業(yè)指標(biāo)選取是以傳統(tǒng)信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系為依據(jù),精簡(jiǎn)后包含企業(yè)基本素質(zhì)、營(yíng)利能力、償債能力和發(fā)展?jié)摿λ拇蠓矫?。以科學(xué)性和可得性為原則,這部分評(píng)價(jià)指標(biāo)可通過(guò)企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表獲取。
2.核心企業(yè)指標(biāo)選取
供應(yīng)鏈金融模式中,核心企業(yè)提供反擔(dān)保,是信用風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移的承擔(dān)方,與P2P借貸平臺(tái)共同承擔(dān)融資企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)。因此在指標(biāo)選取時(shí)需全面考量其整體情況,包括行業(yè)地位、贏利能力以及償債能力三大方面。
3.交易資產(chǎn)特征指標(biāo)選取
當(dāng)企業(yè)發(fā)生違約情況時(shí),交易資產(chǎn)是清還貸款的主要來(lái)源。因此交易資產(chǎn)是P2P借貸平臺(tái)等金融機(jī)構(gòu)重點(diǎn)考察的部分,不可或缺。
4.供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)情況指標(biāo)選取
融資企業(yè)和核心企業(yè)的發(fā)展依賴于供應(yīng)鏈的整體運(yùn)營(yíng)情況,它們之間的相互作用又直接反作用于整體的供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)。因此供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)情況的指標(biāo)是P2P借貸平臺(tái)等金融機(jī)構(gòu)授信的宏觀變量。
本文綜合選取了16個(gè)指標(biāo),其中絕大部分指標(biāo)可以通過(guò)精確的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行分析,但對(duì)于一些少量的宏觀指標(biāo),由于無(wú)法獲得具體數(shù)據(jù),依據(jù)心理因素劃分評(píng)價(jià)等級(jí)以及數(shù)量等級(jí)確定理論,選擇采用打分制方式。具體評(píng)分依據(jù)如表3—表6所示。
表3 融資企業(yè)打分表
表4 核心企業(yè)打分表
表5 交易資產(chǎn)特征打分表(兩類指標(biāo)擇其一)
表6 供應(yīng)鏈運(yùn)行狀況打分表
(二)實(shí)證分析
1.樣本數(shù)據(jù)來(lái)源
中國(guó)的供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)開(kāi)展的時(shí)間較短,仍處于未成熟階段。為了建立合適的定量模型,本文選取最常用到供應(yīng)鏈金融模式的制造類企業(yè)為研究對(duì)象。以深圳證券交易所中小企業(yè)板的115家上市制造業(yè)公司為樣本,并根據(jù)深圳證券交易所網(wǎng)站披露的誠(chéng)信檔案為依據(jù),將受到通報(bào)批評(píng)或公開(kāi)譴責(zé)的企業(yè)列為信用差企業(yè),其余的為信用好企業(yè),分類結(jié)果為信用差企業(yè)20家,信用好企業(yè)95家。信用差企業(yè)選取的數(shù)據(jù)為受到通報(bào)批評(píng)或公開(kāi)譴責(zé)的年份的數(shù)據(jù),其余企業(yè)選擇的是2013年的年報(bào)數(shù)據(jù)。選取數(shù)據(jù)來(lái)源具體如下:
(1)融資企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人素質(zhì)以及財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù);
(2)核心企業(yè)信息由深圳證券交易所披露的日常交易公告和企業(yè)的年報(bào)數(shù)據(jù)以及網(wǎng)上搜尋信息綜合獲取;
(3)交易資產(chǎn)信息來(lái)源于融資企業(yè)年報(bào)數(shù)據(jù);
(4)行業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)源于數(shù)據(jù)中華和前瞻網(wǎng)。
2.樣本數(shù)據(jù)處理
鑒于數(shù)據(jù)量龐大,為使模型簡(jiǎn)明,本文運(yùn)用主成分分析法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維。主成分分析的KMO值為0.677,適合做因子分析,同時(shí)得到主成分貢獻(xiàn)率及標(biāo)準(zhǔn)化主成分系數(shù)表如表7和表8所示。
表7 主成分貢獻(xiàn)率
表8 成份得分系數(shù)矩陣
從表7可看出,前六項(xiàng)主成分的特征值均大于1,并且可以解釋原始變量的71.734%的信息,故選取前六項(xiàng)主成分作為回歸變量的自變量進(jìn)行Logistic回歸分析?;貧w結(jié)果中主成分6系數(shù)檢驗(yàn)不顯著,將其刪除后再次進(jìn)行回歸分析,回歸結(jié)果如表9所示。
表9 邏輯回歸模型估計(jì)結(jié)果
剩余主成分系數(shù)在0.05置信度水平下顯著,根據(jù)表8列出如下主成分方程:
(6)
(7)
(8)
(9)
(10)
根據(jù)表9得出Logistic模型表達(dá)式:
(11)
整理式(11)后得出:
(12)
對(duì)模型進(jìn)行擬合優(yōu)度及分類準(zhǔn)確性檢驗(yàn),得出檢驗(yàn)結(jié)果如表10和表11所示。
表10 H-L擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
表11 分類檢驗(yàn)結(jié)果
可看出H-L檢測(cè)結(jié)果為0.934,模型擬合程度好。分類結(jié)果中信用好的公司只有1家分類錯(cuò)誤,信用差的公司中有2家分類錯(cuò)誤,準(zhǔn)確率高達(dá)97.4%。綜合分析可知,Logistic模型對(duì)預(yù)測(cè)企業(yè)違約率準(zhǔn)確度較高,具有很好的適用性。
在供應(yīng)鏈金融模式下,由于參與主體增加,大量的新指標(biāo)被引入到信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系當(dāng)中。一旦所需的評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)出現(xiàn)缺失,信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)將變得相對(duì)困難,進(jìn)而影響整個(gè)借貸業(yè)務(wù)流程的進(jìn)行。同時(shí)借貸流程相對(duì)復(fù)雜,每一個(gè)小環(huán)節(jié)都有可能是風(fēng)險(xiǎn)的隱藏點(diǎn)。因此P2P平臺(tái)應(yīng)注重對(duì)每一個(gè)節(jié)點(diǎn)的控制與監(jiān)督。
1.建立行業(yè)信息數(shù)據(jù)庫(kù)
與傳統(tǒng)的僅有商業(yè)銀行和融資企業(yè)雙方參與的融資模式相比,供應(yīng)鏈金融模式包含了對(duì)整個(gè)供應(yīng)鏈條的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別,供應(yīng)鏈上的每一個(gè)參與方都是重要的節(jié)點(diǎn),與其信用評(píng)價(jià)有關(guān)的指標(biāo)數(shù)據(jù)應(yīng)被有效掌握。因此建立一個(gè)完整的行業(yè)信息數(shù)據(jù)庫(kù),為需要融資的中小企業(yè)創(chuàng)建信用檔案,并依托大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)信息進(jìn)行定時(shí)更新,使P2P借貸平臺(tái)在基于供應(yīng)鏈金融模式對(duì)中小企業(yè)進(jìn)行借貸時(shí)更準(zhǔn)確了解該企業(yè)所處行業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r,綜合考慮違約率,進(jìn)而更好地防范信用風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。
2.P2P平臺(tái)建立信用分析評(píng)價(jià)體系
在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下,P2P借貸平臺(tái)可以基于大數(shù)據(jù)分析建立并逐步完善企業(yè)信用分析系統(tǒng),該系統(tǒng)應(yīng)包含融資企業(yè)、核心企業(yè),物流企業(yè)的行業(yè)地位、運(yùn)營(yíng)能力、償債能力以及發(fā)展?fàn)顩r。
三種供應(yīng)鏈融資模式都是以現(xiàn)實(shí)的交易資產(chǎn)或相應(yīng)憑證為基礎(chǔ),因此企業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)和銷售信息是信息查詢的重點(diǎn)。在不同的融資模式中,應(yīng)對(duì)不同的內(nèi)容進(jìn)行重點(diǎn)審查。對(duì)于應(yīng)收賬款模式,由于不涉及具體貨物,應(yīng)對(duì)賬款的現(xiàn)實(shí)存在性以及核心企業(yè)付款意愿進(jìn)行審查。對(duì)于預(yù)付賬款、存貨融資模式,由于有具體的貨物作為質(zhì)押物,對(duì)貨物的評(píng)估和監(jiān)管是審查的重點(diǎn)。同時(shí)P2P借貸平臺(tái)應(yīng)與物流企業(yè)有方便快捷的溝通渠道,從而有效對(duì)對(duì)質(zhì)押資產(chǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,避免因信息溝通渠道不暢而造成的風(fēng)險(xiǎn)。
對(duì)于核心企業(yè),鑒于其對(duì)中小企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)及分散作用,應(yīng)針對(duì)性地考察其對(duì)中小企業(yè)進(jìn)行擔(dān)保的意愿,綜合考察核心企業(yè)的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)狀況和償債能力以及發(fā)展?jié)摿?,保證核心企業(yè)在愿意承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的前提下也具有最大的償還貸款的能力。
中國(guó)供應(yīng)鏈金融雖仍處于初步發(fā)展階段,但發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁,尤其是現(xiàn)在供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)已經(jīng)不局限于商業(yè)銀行,大量的P2P借貸平臺(tái)已經(jīng)開(kāi)始運(yùn)用供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)。正確進(jìn)行供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)度量具有重要的意義。
本文通過(guò)建立一個(gè)包含融資企業(yè)、核心企業(yè)、物流企業(yè)以及供應(yīng)鏈整體運(yùn)行情況的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo),并在傳統(tǒng)的基于主觀判斷的專家打分法的基礎(chǔ)上應(yīng)用Logistic模型進(jìn)行定量分析,將以往的研究文獻(xiàn)中定性分析與本文的定量分析相結(jié)合,研究結(jié)論如下:
(1)P2P借貸平臺(tái)開(kāi)展并應(yīng)用供應(yīng)鏈金融模式對(duì)中小企業(yè)以及與其在同一供應(yīng)鏈條上的核心企業(yè)都有極大的幫助作用。應(yīng)用博弈論進(jìn)行分析的結(jié)果說(shuō)明了供應(yīng)鏈金融模式下,引入的核心企業(yè)是融資中小企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移變量,不僅使P2P借貸平臺(tái)在資質(zhì)審核過(guò)程中的信息獲取成本減少,而且有效地降低了P2P借貸平臺(tái)面臨的由于中小企業(yè)違約而產(chǎn)生的損失。伴隨著信用風(fēng)險(xiǎn)的降低,P2P借貸平臺(tái)會(huì)相應(yīng)地下調(diào)企業(yè)的貸款利率,在核心企業(yè)的牽制以及貸款利率降低的雙重作用下,中小企業(yè)的履約傾向更加明顯,保證了整個(gè)信貸業(yè)務(wù)流程的良性運(yùn)轉(zhuǎn)。
(2)選取在深交所中小板上市的115家企業(yè)為樣本,運(yùn)用定量分析,驗(yàn)證了Logistic模型對(duì)預(yù)測(cè)中小企業(yè)違約率的適用性,模型與現(xiàn)實(shí)情況擬合程度高,通過(guò)對(duì)該模型的正確運(yùn)用可以較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)企業(yè)的違約率。
本文研究中的局限性在于:在現(xiàn)實(shí)的供應(yīng)鏈金融模式下,其所服務(wù)的對(duì)象——中小企業(yè)大部分都是未上市公司,但由于其數(shù)據(jù)獲取困難,本文退而求其次的選擇在深交所上市的中小板企業(yè)信息,同時(shí)核心企業(yè)根據(jù)企業(yè)年報(bào)和網(wǎng)站披露的日常關(guān)聯(lián)交易公告里的信息進(jìn)行提取,勢(shì)必會(huì)使研究結(jié)果與現(xiàn)實(shí)情況有一定的差距。另外,由于供應(yīng)鏈金融與P2P的結(jié)合是新興趨勢(shì),可借鑒的綜合性研究較少,研究結(jié)果難免存在稚嫩與不足之處。
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(責(zé)任編輯:高立紅)
The Risk of Financing for Small and Medium-Sized Enterprises Through P2P Platforms under Supply Chain Finance
HU Bo,YAO Xinyu,F(xiàn)AN Qinghua
(University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China)
Supply chain finance and P2P platforms provide a new financing channel of small and medium-sized enterprises and help them to break the previous bank-credit way.In order to protect the interests of investors and P2P platforms,the improvement of the credit risk evaluation of supply chain finance has great realistic significance.The paper applies the game theory analysis and draws a conclusion that supply chain finance is able to effectively reduce the loan default risk.Using the Logistic model to measure the risk of supply chain finance,the result is highly consistent with the real situation.Finally,the paper gives advice to P2P platforms on how to control risk.
supply chain finance;credit risk;Logistic model
10.13504/j.cnki.issn1008-2700.2017.03.004
2016-03-25
胡波(1969—),女,北京科技大學(xué)東凌經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授;姚新宇(1992—),女,北京科技大學(xué)東凌經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院碩士研究生;樊清華(1989—),女,北京科技大學(xué)東凌經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院碩士研究生。
F275.6
A
1008-2700(2017)03-0029-11