【基于SPSS處理的供應(yīng)鏈金融視角下中小企業(yè)信用風(fēng)險因素實證研究13000字（論文）】

基于SPSS處理的供應(yīng)鏈金融視角下中小企業(yè)信用風(fēng)險因素實證研究摘要融資難問題一直是中小企業(yè)發(fā)展的“絆腳石”，供應(yīng)鏈金融可以說是挪開這塊絆腳石的工具，其使得中小企業(yè)的融資門檻得到了一定的降低，挪動了這塊阻礙中小企業(yè)發(fā)展的“絆腳石”。本文首先介紹了供應(yīng)鏈金融的發(fā)展現(xiàn)狀及存在的問題，進而研究供應(yīng)鏈金融視角下中小企業(yè)信用風(fēng)險的表現(xiàn)及成因，在綜合分析信用風(fēng)險成因后從企業(yè)的盈利能力、償債能力等角度出發(fā)，選取16個反映企業(yè)自身資信狀況的指標(biāo)來構(gòu)建信用風(fēng)險評價的指標(biāo)體系。最后，用主成分分析和Logistic模型通過SPSS軟件進行實證研究，通過實證分析找到影響供應(yīng)鏈金融視角中小企業(yè)信用風(fēng)險主要因素，并基于實證分析結(jié)果結(jié)合中小企業(yè)信用風(fēng)險成因，提出相應(yīng)的風(fēng)險防范對策來防范和化解供應(yīng)鏈金融視角中小企業(yè)融資的信用風(fēng)險。關(guān)鍵詞：供應(yīng)鏈金融;中小企業(yè);信用風(fēng)險;主成分分析;Logistic回歸分析目錄TOC\o"1-3"\h\u20946一、引言 一、引言（一）研究背景與意義我們把銀行依托核心企業(yè)將上下游企業(yè)聯(lián)系在一起提供金融服務(wù)的這種融資模式定義為供應(yīng)鏈金融，在該融資模式中有銀行、核心企業(yè)、上下游中小企業(yè)、供應(yīng)鏈金融平臺方等多個主體，供應(yīng)鏈金融主體的類型多元化。與國外不同，我國供應(yīng)鏈金融的發(fā)展最早可追溯到1999年，20世紀(jì)80年代后期中國物流業(yè)的快速發(fā)展推動了其發(fā)展進程。深圳發(fā)展銀行是我國最早產(chǎn)生供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)的機構(gòu)。1999年，該銀行通過在華南地區(qū)開展“票據(jù)貼現(xiàn)”業(yè)務(wù)介入供應(yīng)鏈金融領(lǐng)域。隨著作為第一個“吃螃蟹”的深圳發(fā)展銀行的成功，越來越多的金融主體看到了這塊“蛋糕”。銀行等金融機構(gòu)（資金供給者）看到了供應(yīng)鏈金融背后隱藏的商機，中小企業(yè)（資金需求者）在供應(yīng)鏈金融中看到了融資的可能性，于是越來越多的金融主體進入到這個市場，供應(yīng)鏈金融參與主體的類型更加多元化。且隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”時代的到來，金融科技的加入，為供應(yīng)鏈金融的優(yōu)化與重構(gòu)注入了新動能，這使得供應(yīng)鏈金融的規(guī)模也在不斷擴大。隨著供應(yīng)鏈金融規(guī)模不斷擴大，中小企業(yè)融資難問題在一定程度上得到了緩解，可以說供應(yīng)鏈金融是挪開“融資難”這一絆腳石的工具。為了促進供應(yīng)鏈健康發(fā)展，我國出臺了多個關(guān)于供應(yīng)鏈金融健康發(fā)展的政策。然而雖然供應(yīng)鏈金融能有效緩解融資難這一問題，但目前國內(nèi)對供應(yīng)鏈金融的理論研究和實踐操作仍處于初級階段，沒有形成統(tǒng)一的信用風(fēng)險評價體系，供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險難以控制，無法廣泛應(yīng)用到中小企業(yè)融資業(yè)務(wù)中去。由于信用風(fēng)險難以控制，銀行也不敢大規(guī)模向中小企業(yè)放貸，中小企業(yè)融資難問題并未真正解決。針對這一現(xiàn)實情況，本選題擬以供應(yīng)鏈金融模式下中小企業(yè)的信用風(fēng)險為研究對象，對供應(yīng)鏈金融進行更深入的研究，從而完善國內(nèi)對供應(yīng)鏈金融的理論研究，并有效防范供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險。（二）文獻綜述隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”時代到來，大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈等技術(shù)推動中小企業(yè)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型。隨著越來越多的金融主體加入到供應(yīng)鏈金融中去，供應(yīng)鏈金融的規(guī)模不斷擴大。而供應(yīng)鏈金融規(guī)模擴大后，隨之而來的是信用風(fēng)險管理問題突出。為了研究信用風(fēng)險管理問題，本文將研究對象定為供應(yīng)鏈金融視角下的中小企業(yè)信用風(fēng)險，并分析總結(jié)了其他專家學(xué)者的理論。為了研究供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險，我們要先從供應(yīng)鏈金融入手。關(guān)于供應(yīng)鏈金融的定義，學(xué)者們的說法不一，但其所表達的大致意思是相同的。供應(yīng)鏈金融是供應(yīng)鏈上的各參與主體為了實現(xiàn)共贏而與金融機構(gòu)達成合作的產(chǎn)物，這是國外學(xué)者給供應(yīng)鏈金融下的定義。而我國給供應(yīng)鏈金融下的定義是：供應(yīng)鏈金融是一種金融服務(wù)，其是銀行依托核心企業(yè)，將上下游企業(yè)聯(lián)系在一起提供金融服務(wù)的一種融資模式。為了研究供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險，學(xué)者楊軍、房姿含（2017）從農(nóng)業(yè)中小企業(yè)入手，通過分析在流動性不足的背景下，農(nóng)業(yè)中小企業(yè)面臨融資困境及風(fēng)險成因。鄭昱（2020）以濟南市為例，通過研究供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)在濟南市的實踐及其存在的風(fēng)險點來分析供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險。李勤、龔科（2014）則以汽車行業(yè)為例，通過汽車行業(yè)供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險這一實際案例來談討中小企業(yè)所處行業(yè)、核心企業(yè)對中小企業(yè)信用風(fēng)險的影響。供應(yīng)鏈金融是一種融資模式，是銀行向處于供應(yīng)鏈體系上的中小企業(yè)所提供的的一種金融服務(wù)。韓琴（2019）、楊雯雯（2020）、王悅（2020）等人將供應(yīng)鏈金融融資模式分為應(yīng)收賬款融資模式、存貨質(zhì)押融資模式和預(yù)付賬款融資模式三種，并分別對這幾種融資模式進行風(fēng)險識別，分析信用風(fēng)險成因。劉兢軼（2019）、張嘉欣（2020）等人從中小企業(yè)自身信用狀況、核心企業(yè)資信狀況、行業(yè)狀況和供應(yīng)鏈關(guān)系狀況四個方面分析，從供應(yīng)鏈本身及上下游企業(yè)合作等角度來分析信用風(fēng)險來源。由于傳統(tǒng)的指標(biāo)與供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險并不配套，學(xué)者們在傳統(tǒng)信用風(fēng)險評價指標(biāo)的基礎(chǔ)上，建立了新的評價指標(biāo)體系。李勤、龔科（2014）以汽車行業(yè)為研究對象，結(jié)合供應(yīng)鏈金融模式下中小企業(yè)的信用風(fēng)險的成因，從中小企業(yè)實力、核心企業(yè)實力、供應(yīng)鏈狀況和交易資產(chǎn)特產(chǎn)四個方面選取了25個指標(biāo)來構(gòu)建出信用風(fēng)險評價體系，該評價體系是主體評級與債項評級相結(jié)合的，此外他還運用灰色綜合評價法和層次分析法比較供應(yīng)鏈金融與傳統(tǒng)商業(yè)信貸模式下中小企業(yè)的信用水平。吳沈娟（2020）基于信用風(fēng)險評價原來中信用5C理論，選取了五個指標(biāo)，并運用基本分配型判斷矩陣的權(quán)數(shù)方法,為資本因素、能力因素、質(zhì)押因素、品德因素、條件因素賦權(quán)重，以此來構(gòu)建信用風(fēng)險評價體系，并對供應(yīng)鏈金融視角下中小企業(yè)信用風(fēng)險做合理評估。王旋、祝錫永（2016）為了探討中小企業(yè)信用風(fēng)險成因采用理論分析與研究假設(shè)法，選取18個指標(biāo)構(gòu)建信用評級體系，模型選用結(jié)構(gòu)方程模型，通過問卷調(diào)查與分析來研究風(fēng)險成因。夏立明、宗恒恒、孟麗（2011）構(gòu)建中小企業(yè)信用風(fēng)險評價體系從融資債項信用風(fēng)險評價、融資主體信用風(fēng)險評價和宏觀環(huán)境評價三個角度出發(fā)，最后篩選得出38個評價指標(biāo)，之后采用李克特五級量表法來對問卷調(diào)查進行設(shè)計，結(jié)合專家評價法得出中小企業(yè)信用風(fēng)險的主要影響因素。楊軍、房姿含（2017）以農(nóng)業(yè)中小企業(yè)為樣本企業(yè)，選取25個財務(wù)指標(biāo)構(gòu)建信用風(fēng)險評價體系，利用因子分析進行降維，結(jié)合Logistic回歸分析后對農(nóng)業(yè)中小企業(yè)信用風(fēng)險進行預(yù)測，檢驗后證明該預(yù)測方法可行。與楊軍、房姿含選擇以農(nóng)業(yè)中小企業(yè)為樣本不同，張精（2016）、史若菲（2019）、鄭昱（2020）等人是通過分析供應(yīng)鏈金融融資模式下中小企業(yè)信用風(fēng)險的主要來源以此來確定評價指標(biāo)體系中所要選擇的指標(biāo)，并且通過因子分析和Logistic回歸來建立中企業(yè)信用風(fēng)險評價模型，以此來研究供應(yīng)鏈金融視角下中小企業(yè)信用風(fēng)險管理問題。綜上所述，目前國內(nèi)外關(guān)于供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險評價體系的研究都還處在初級階段，關(guān)于這方面的理論還有很大的深入研究的必要性。閱讀總結(jié)這些國內(nèi)外的研究經(jīng)驗給我的課題研究提供了寶貴的經(jīng)驗，但是之前的研究經(jīng)驗也不是完全正確的，其中某些理論有著較大缺陷，還有不斷改進的空間。在分析信用風(fēng)險成因時，楊軍、房姿含從農(nóng)業(yè)中小企業(yè)出發(fā)，鄭昱以濟南市為例，李勤、龔科選擇汽車行業(yè)為研究對象，他們所研究的都是某一行業(yè)或某一地區(qū)的供應(yīng)鏈信用風(fēng)險成因，所研究的對象范圍太小，代表性不夠強，并不適用于整個供應(yīng)鏈金融體系。在對信用風(fēng)險進行評價時，吳沈娟選擇使用基本分配型判斷矩陣的權(quán)數(shù)方法，夏立明等人選擇問卷調(diào)查和專家評價相結(jié)合，王旋等人選擇使用結(jié)構(gòu)方程設(shè)計并結(jié)合問卷調(diào)查來分析。這些學(xué)者采用的方法都帶有較強的主觀色彩，并不能做到公正合理的評價信用風(fēng)險。本文在借鑒前人寶貴經(jīng)驗的基礎(chǔ)上選擇從供應(yīng)鏈金融入手，通過分析供應(yīng)鏈金融發(fā)展現(xiàn)狀來研究在供應(yīng)鏈金融實踐小中小企業(yè)信用風(fēng)險表現(xiàn)及成因分析。之后進行實證分析，選擇最具有代表性的制造業(yè)中小企業(yè)為樣本，通過16個指標(biāo)建立信用風(fēng)險評價體系，采用主成分分析和Logistic回歸分析，最終得出中小企業(yè)信用風(fēng)險的主要影響因素，并為防范中小企業(yè)信用風(fēng)險給出相應(yīng)的對策。二、供應(yīng)鏈金融視角下中小企業(yè)信用風(fēng)險表現(xiàn)及成因分析（一）供應(yīng)鏈金融視角下中小企業(yè)信用風(fēng)險表現(xiàn)在供應(yīng)鏈金融融資模式中，中小企業(yè)的信用風(fēng)險是指中小企業(yè)因各種原因違約，不愿或無法履行合同條款，給商業(yè)銀行造成損失的風(fēng)險。對于商業(yè)銀行來說，借款人的還款能力和還款意愿對銀行貸款安全來說至關(guān)重要。對于商業(yè)銀行來說中小企業(yè)還款能力欠缺和還款意愿低是中小企業(yè)信用風(fēng)險的兩個主要表現(xiàn)。1、中小企業(yè)的還款能力欠缺在供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險分析中，作為借款人的中小企業(yè)的客觀財務(wù)狀況是還款能力的表現(xiàn)，即融資企業(yè)在客觀情況下能夠按時足額還款的能力。核心企業(yè)在供應(yīng)鏈內(nèi)部的交易中占據(jù)主導(dǎo)地位，其主導(dǎo)和中小企業(yè)的合作，而處在上下游的中小企業(yè)由于規(guī)模小，發(fā)展不穩(wěn)定，其主營業(yè)務(wù)大多依附于核心企業(yè)。一旦核心企業(yè)不再與中小企業(yè)合作，中小企業(yè)就會面臨較大的經(jīng)營風(fēng)險，其主營業(yè)務(wù)產(chǎn)品滯銷，存貨難以周轉(zhuǎn)，企業(yè)的投入資金難以收回，現(xiàn)金流缺口較大，導(dǎo)致無法按時還款。此外，中小企業(yè)公司資產(chǎn)規(guī)模小、技術(shù)力量薄弱、制度不完善、治理結(jié)構(gòu)不健全、人員更替頻繁、生產(chǎn)經(jīng)營不穩(wěn)定、抗風(fēng)險能力弱，企業(yè)內(nèi)部治理機制無法跟上其快速發(fā)展的速度。由于中小企業(yè)自身條件的限制，導(dǎo)致了該公司的經(jīng)營決策權(quán)隨意性很大，往往只有負(fù)責(zé)人享有公司經(jīng)營決策權(quán)，而決策權(quán)僅掌握在負(fù)責(zé)人手中是易造成決策失誤并產(chǎn)生經(jīng)營風(fēng)險的主要原因，而出現(xiàn)這種情況也會融資導(dǎo)致中小企業(yè)信用違約。2、中小企業(yè)的還款意愿低還款意愿是指中小企業(yè)對償還銀行貸款的態(tài)度。借款人在明確有還款能力的情況下，還可能故意欺詐，其為了騙取銀行的貸款對企業(yè)自身信用進行偽造，并且故意不履行貸款合同及時還款，從而導(dǎo)致還款意愿風(fēng)險產(chǎn)生。在供應(yīng)鏈金融融資模式中，由于中小企業(yè)是依附于核心企業(yè)并與之有著密切的業(yè)務(wù)往來，銀行在調(diào)查中小企業(yè)資質(zhì)時會把中小企業(yè)和核心企業(yè)的合作關(guān)系納入到中小企業(yè)資質(zhì)調(diào)查中去，也就是說核心企業(yè)在無形中為中小企業(yè)作了擔(dān)保，商業(yè)銀行在針對中小企業(yè)貸款調(diào)查時會著重考察中小企業(yè)在供應(yīng)鏈中的作用和地位，及其與核心企業(yè)的交易記錄等情況，對中小企業(yè)自身的整體資信能力要求降低，這使得信用較差的企業(yè)可以通過偽造的企業(yè)信用資料騙取銀行的貸款。這類中小企業(yè)拿著偽造好的應(yīng)收賬款或通過賒銷得到的應(yīng)收賬款去向銀行申請貸款，銀行在答應(yīng)中小企業(yè)融資貸款后，中小企業(yè)將應(yīng)收賬款質(zhì)押給銀行，并承諾在產(chǎn)品銷售完成后還款。而在產(chǎn)品銷售完成投入成本收回之后，中小企業(yè)可能會故意拖欠賬款或主觀延長應(yīng)收賬款期限，商業(yè)銀行會收到中小企業(yè)產(chǎn)品還沒有銷售完資金尚未回籠無法按時還款的答復(fù)，此時，由于中小企業(yè)只將應(yīng)收賬款單據(jù)交到商業(yè)銀行手中，中小企業(yè)自身的運營方向無法被商業(yè)銀行所掌握，因此一旦中小企業(yè)的生產(chǎn)活動脫離了銀行的視線，其違約的可能性會加大。（二）供應(yīng)鏈金融視角下中小企業(yè)信用風(fēng)險成因分析1、中小企業(yè)自身信用狀況解決中小企業(yè)融資難問題的一種切實有效的解決辦法就是供應(yīng)鏈融資。在供應(yīng)鏈金融融資模式中，融資主體是處在供應(yīng)鏈體系上下游的中小企業(yè)，其與核心企業(yè)相比在整個供應(yīng)鏈金融中受益最大，核心企業(yè)良好的信用評級及它們之間穩(wěn)定的業(yè)務(wù)合作給中小企業(yè)獲得信貸融資提供了便利。供應(yīng)鏈金融融資模式中授信主體是中小企業(yè)，雖然其和核心企業(yè)的密切合作給中小企業(yè)申請貸款提供了幫助，但銀行在開展供應(yīng)鏈金融授信業(yè)務(wù)時所考察的重點仍然是企業(yè)的還款能力，中小企業(yè)自身的綜合實力和信用狀況仍是能否成功融資的關(guān)鍵。因此影響中小企業(yè)自身信用風(fēng)險的主要因素依舊是能那些反映企業(yè)綜合實力的指標(biāo)，如企業(yè)的盈利能力、償債能力、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等指標(biāo)。銀行在審查企業(yè)資質(zhì)時更多的還是看這些指標(biāo)，中小企業(yè)披露的財務(wù)報表中顯示這些指標(biāo)越好，銀行對企業(yè)的信用等級評價也就越高，銀行選擇向這樣的企業(yè)發(fā)放貸款，則供應(yīng)鏈金融風(fēng)險發(fā)生的可能性越低。然而目前在供應(yīng)鏈金融中，中小企業(yè)大多依附于核心企業(yè)，其自身涉足的范圍小，業(yè)務(wù)過度依賴核心企業(yè)，技術(shù)水平和創(chuàng)新能力不足，財務(wù)信息披露較少，銀行對企業(yè)了解較少，對其信用評級低，因此導(dǎo)致融資門檻高。2、核心企業(yè)資信狀況在整個供應(yīng)鏈體系中處于主導(dǎo)地位是核心企業(yè)。在供應(yīng)鏈金融中，我們通常將那些經(jīng)營規(guī)模較大、資金雄厚、信用等級較高的企業(yè)定義為核心企業(yè)。核心企業(yè)會為中小企業(yè)提供信用擔(dān)保，使其獲得商業(yè)銀行的融資，二者間存在依附關(guān)系，構(gòu)建體系時需把核心企業(yè)列為重要指標(biāo)，因此可以說核心企業(yè)的資信狀況是商業(yè)銀行評價中小企業(yè)的信用狀況的起點。在供應(yīng)鏈金融中，由于核心企業(yè)處在主導(dǎo)地位，在和中小企業(yè)進行業(yè)務(wù)往來時往往是中小企業(yè)先供貨核心企業(yè)后付款。如果中小企業(yè)的應(yīng)收賬款不能及時收回就會導(dǎo)致企業(yè)的現(xiàn)金流不足，中小企業(yè)可能會發(fā)生經(jīng)營風(fēng)險，這或許會導(dǎo)致中小企業(yè)違約。而如果核心企業(yè)的資信狀況較好，能夠確保中小企業(yè)能按時收回應(yīng)收賬款或為中小企業(yè)進行擔(dān)保，那么中小企業(yè)違約的概率就會降低，供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險發(fā)生的可能性也會降低。同時，在供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)中，核心企業(yè)資信狀況決定了中小企業(yè)能否按時收回應(yīng)收賬款，中小企業(yè)信用風(fēng)險評估的一個關(guān)鍵點是核心企業(yè)的信用狀況，也是導(dǎo)致中小企業(yè)信用風(fēng)險產(chǎn)生的原因之一。3、行業(yè)狀況中小企業(yè)所在的行業(yè)狀況也影響著供應(yīng)鏈金融的信用風(fēng)險。中小企業(yè)的資產(chǎn)質(zhì)量會受該企業(yè)所處行業(yè)的地位、技術(shù)發(fā)展情況、發(fā)展前景、外部經(jīng)濟環(huán)境等因素影響。能夠影響上下游中小企業(yè)獲得核心企業(yè)青睞程度的因素是行業(yè)所處的生命周期和發(fā)展前景等，供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險的產(chǎn)生也間接受其影響。在供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)中，原材料、成品、半成品、應(yīng)收賬款等可以作為銀行信貸質(zhì)押物的資產(chǎn)都與企業(yè)所處行業(yè)密切相關(guān)，行業(yè)的變化直接影響市場供求之間的關(guān)系，從而影響質(zhì)押物的價值。因此，行業(yè)狀況也是影響中小企業(yè)信用風(fēng)險的重要因素。4、供應(yīng)鏈關(guān)系狀況以制造業(yè)為例，在供應(yīng)鏈體系中，生產(chǎn)制造的產(chǎn)品到用戶手中要經(jīng)歷供、產(chǎn)、銷三個環(huán)節(jié)，而供應(yīng)鏈金融解決中小企業(yè)融資難這一問題恰好是基于供應(yīng)鏈上穩(wěn)定的上下游企業(yè)間產(chǎn)品的運轉(zhuǎn)來進行的，也就是說影響中小企業(yè)信用風(fēng)險的一個重要因素是供應(yīng)鏈關(guān)系的穩(wěn)定性。將多個主營業(yè)務(wù)單一的中小企業(yè)置于與其主營業(yè)務(wù)高度相關(guān)的交易鏈條中考察是供應(yīng)鏈的核心理念，換句話來說，由于中小企業(yè)與核心企業(yè)進行密切的主營業(yè)務(wù)合作，核心企業(yè)在一定程度上保證了中小企業(yè)經(jīng)營穩(wěn)定和未來現(xiàn)金流充足。供應(yīng)鏈本身的穩(wěn)定性由供應(yīng)鏈上下游主體及核心主體間交易關(guān)系的穩(wěn)定性來決定，上下游企業(yè)間關(guān)系的穩(wěn)固性體現(xiàn)在企業(yè)間交易頻率以及合作時間長短。合作時間越久，說明交易頻率越頻繁，供應(yīng)鏈越穩(wěn)定，其對中小企業(yè)信用風(fēng)險的影響越弱。三、實證分析中小企業(yè)的信用風(fēng)險因為供應(yīng)鏈金融這種融資模式變得更加復(fù)雜，其不僅有自身風(fēng)險因素的影響，而且還受核心企業(yè)資信狀況、中小企業(yè)所處的行業(yè)狀況、供應(yīng)鏈整體運營績效、上下游企業(yè)業(yè)務(wù)聯(lián)系情況等各種因素的綜合影響，企業(yè)產(chǎn)生信用風(fēng)險可能是以上任意一種因素所導(dǎo)致。供應(yīng)鏈融資面對的首要風(fēng)險就是中小企業(yè)信用風(fēng)險。對于作為資金供給者的商業(yè)銀行來說，能否有效防范和控制信用風(fēng)險是決定是否發(fā)放貸款給中小企業(yè)的關(guān)鍵。與傳統(tǒng)銀行信貸相比，供應(yīng)鏈金融在實踐中的風(fēng)險點有所不同，這就使得商業(yè)銀行不能使用原來的風(fēng)險管理方法，對供應(yīng)鏈金融模式下的信用風(fēng)險評價指標(biāo)體系也需要進行優(yōu)化。因此，基于原有理論，本文將在完善供應(yīng)鏈金融模式下的信用風(fēng)險評價指標(biāo)的基礎(chǔ)上，建立風(fēng)險評價模型，中小企業(yè)信用風(fēng)險將通過Logistic回歸模型進行分析。（一）研究樣本2021年4月6日，中小板合并到深交所主板這一決定正式實施，合并后，原中小板上市公司的證券類別變更為“主板A股”，證券代碼和證券簡稱保持不變。經(jīng)過統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)在深交所上市的中小企業(yè)共有1002家，本文研究對象是供應(yīng)鏈金融視角下的中小企業(yè)（以制造業(yè)為例），出于實際可操作性考慮，將從這1002家企業(yè)中選取30家制造業(yè)中小企業(yè)作為樣本企業(yè)（選取的樣本去除ST和*ST公司），通過東方財富網(wǎng)和大智慧軟件獲取各企業(yè)2020年第三季度的財務(wù)報表數(shù)據(jù)作為定量指標(biāo)。選取的30家制造業(yè)中小企業(yè)具體如下：美邦服飾（002269）、新和成（002001）、鴻達新業(yè)（002002）、偉星股份（002003）、華邦健康（002004）、精功科技（002006）、大族激光（002008）、天奇股份（002009）、通潤裝備（002150）、東南網(wǎng)架（002135）、國機精工（002046）、億帆醫(yī)藥（002019）、思源電氣（002028）、達安基因（002030）、華帝股份（002035）、聯(lián)創(chuàng)電子（002036）、瑞泰科技（002066）、萬豐奧威（002085）、南嶺民爆（002096）、威海廣泰（002111）、實益達（002137）、御銀股份（002177）、海得控制（002184）、中光學(xué)（002189）、證通電子（002197）、九鼎新材（002201）、合力泰（002217）、鴻博股份（002229）、大華股份（002236）、華東數(shù)控（002248）（二）指標(biāo)選取基于供應(yīng)鏈金融的實質(zhì)和對傳統(tǒng)信貸模式信用風(fēng)險的評價，本文在結(jié)合相關(guān)理論研究后選擇了16個能夠反映企業(yè)經(jīng)營狀況、盈利能力、償債能力情況以及供應(yīng)鏈特征的財務(wù)指標(biāo)建立供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險評價體系，表1是對指標(biāo)原始數(shù)據(jù)的統(tǒng)計性描述。表1原始數(shù)據(jù)統(tǒng)計性描述自變量變量描述均值標(biāo)準(zhǔn)差X1每股收益稅后利潤與股本總數(shù)比率0.360.457X2銷售凈利率（%）凈利潤占銷售收入的比率8.5618.589X3凈資產(chǎn)收益率（%）凈利潤與平均股東權(quán)益的比率3.9220.591X4資產(chǎn)負(fù)債率（%）總負(fù)債與總資產(chǎn)的比率46.7319.205X5流動比率流動資產(chǎn)對流動負(fù)債的比率2.001.776X6速動比率速動資產(chǎn)對流動負(fù)債的比率1.631.754X7現(xiàn)金比率流動資產(chǎn)扣除應(yīng)收賬款后的余額與流動負(fù)債的比率0.861.646X8總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（次）銷售額與總資產(chǎn)的比率0.440.180X9應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率（次）銷售額與應(yīng)收賬款的比率2.991.383X10存貨周轉(zhuǎn)率（次）產(chǎn)品銷售成本與存貨的比率2.661.428X11凈利潤增長率（%）企業(yè)當(dāng)期凈利潤比上期凈利潤的增長幅度86.79402.243X12銷售收入增長率（%）企業(yè)當(dāng)期銷售收入比上期銷售收入的增長幅度22.4667.475X13總資產(chǎn)增長率（%）企業(yè)本年總資產(chǎn)增長額同年初資產(chǎn)總額的比率2.315.117X14總資產(chǎn)報酬率（%）凈利潤和利息支出與企業(yè)平均資產(chǎn)總額的比率3.657.740X15總資產(chǎn)凈利率（%）凈利潤總額與企業(yè)平均資產(chǎn)總額的比率6.217.828X16利息倍數(shù)息稅前利潤/利息支出80.25249.135注：數(shù)據(jù)來源于東方財富網(wǎng)（三）主成分分析由于用來衡量中小企業(yè)信用風(fēng)險的指標(biāo)數(shù)量較多，且文章的數(shù)據(jù)來源于東方財富網(wǎng)和大智慧網(wǎng)披露的上市中小企業(yè)年度報表，這使得指標(biāo)之間的相關(guān)性較高，在后續(xù)回歸分析時可能導(dǎo)致共線性問題產(chǎn)生，所以在評估之前，要先利用主成分分析選擇具有代表性的指標(biāo)，通過降維的手段，使原先多個具有相關(guān)性的變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個主成分變量以減少候選指標(biāo)之間的相關(guān)性。對16個變量進行主成分分析后共提取5個主因子，表2中,5個主成分的累積貢獻率為85.869%，說明這5個主成分可以反映之前16個原始指標(biāo)約86%的信息量，能夠充分反映原有指標(biāo)的信息。將這5個主成分分別用K1、K2、K3、K4、K5來表示，并將其作為最終指標(biāo)進行分析，由主成分得分系數(shù)矩陣（表3）可得，主成分表達式：K1=0.763X1+0.882X2+0.895X3-0.662X4+0.406X5+0.432X6+0.326X7+0.231X8-0.285X9+0.385X10+0.796X11+0.534X12+0.736X13+0.956X14+0.641X15+0.113X16K2=0.346X1-0.262X2+0.178X3+0.576X4-0.864X5-0.860X6-0.898X7+0.231X8-0.029X9+0.029X10+0.241X11+0.483X12+0.243X13+0.236X14+0.321X15-0.195X16K3=0.081X1-0.205X2-0.306X3-0.052X4+0.156X5+0.131X6+0.167X7+0.169X8+0.868X9+0.125X10+0.008X11+0.426X12-0.361X13+0.010X14+0.577X15-0.038X16K4=-0.283X1-0.076X2+0.111X3-0.230X4-0.102X5-0.076X6-0.086X7+0.298X8+0.117X9+0.726X10+0.044X11-0.196X12-0.081X13+0.010X14-0.176X15+0.450X16K5=0.119X1-0.027X2-0.039X3-0.015X4-0.076X5-0.092X6-0.049X7-0.134X8+0.162X9-0.476X10+0.147X11-0.098X12+0.099X13+0.014X14+0.094X15+0.841X16表2主成分的總方差解釋成分初始特征值提取載荷平方和旋轉(zhuǎn)載荷平方和總計方差百分比累計%總計方差百分比累計總計方差百分比累計16.13838.36338.3636.13838.36338.3634.38327.39427.39423.79623.72762.0903.79623.72762.0904.06825.42552.81931.65810.36472.4541.65810.36472.4542.73117.06969.88841.0856.78179.2351.0856.78179.2351.4078.79178.68051.0626.63485.8691.0626.63485.8691.1507.19085.86960.7994.99790.86670.5583.48794.35380.3021.88696.23990.2421.51297.752100.1681.05198.809110.1240.77599.578120.0490.30999.887130.0110.06699.953140.0050.02899.981150.0020.01399.995160.0010.005100.000注：原始數(shù)據(jù)來源于東方財富網(wǎng)，該表數(shù)據(jù)通過使用SPSS軟件做因子分析得到表3主成分得分系數(shù)矩陣成分12345X10.7630.3460.081-0.2830.119X20.882-0.262-0.205-0.076-0.027X30.8950.178-0.3060.111-0.039X4-0.6620.576-0.052-0.230-0.015X50.406-0.8640.156-0.102-0.076X60.432-0.8600.131-0.076-0.092X70.326-0.8980.167-0.086-0.049X80.2310.6340.1690.298-0.134X9-0.285-0.0290.8680.1170.162X100.3850.0290.1250.726-0.476X110.7960.2410.0080.0440.147X120.5340.4830.426-0.196-0.098X130.7360.243-0.361-0.0810.099X140.9560.2360.0100.0100.014X150.6410.3210.577-0.1760.094X160.113-0.195-0.0380.4500.841注：原始數(shù)據(jù)來源于東方財富網(wǎng)，該表數(shù)據(jù)通過使用SPSS軟件做因子分析得到（四）Logistic回歸分析1、Logistic回歸分析假定企業(yè)履行合同的概率服從Logistic分布，因變量Y選擇企業(yè)信用風(fēng)險，將因子分析所得因子K1、K2、K3、K4、K5作為自變量建立Logistic模型。將東方財富網(wǎng)個股財務(wù)評估對所選企業(yè)的風(fēng)險評估作為信用風(fēng)險Y的數(shù)據(jù)來源，評價指標(biāo)Y的數(shù)值為1表示企業(yè)綜合能力在兩顆星及以上，評價指標(biāo)Y的數(shù)值為0表示綜合能力在兩顆星以下?；貧w方法選擇向前（Wald）法，依照Walds檢驗的結(jié)果剔除變量，結(jié)果顯示因子K2、K3、K4、K5應(yīng)被剔除，表4是SPSS23.0的運行結(jié)果。表4Logistic模型回歸概率方程變量參數(shù)估計表方程中的變量BS.E,WalsdfsigExp(B)K136.82010180.5630119.789E+15常數(shù)量-18.3623058.138010.995注：原始數(shù)據(jù)來源于東方財富網(wǎng)，該表數(shù)據(jù)通過使用SPSS軟件做Logistic回歸分析得到從SPSS23.0的運行結(jié)果（表4所示）可以看出,因子K1經(jīng)過回歸分析后被留在了方程中，0.995是所保留因子的sig值，且在5%的統(tǒng)計水平上顯著，模型中P的影響顯著為正。模型回歸概率方程可以依照Logistic模型的定義得出，得出的方程為:P=1/(1+e(-18.362+36.820K1))在方程中,企業(yè)履行合同的概率可以用P值的大小來衡量,融資企業(yè)信用風(fēng)險的大小也可以用該方程來預(yù)測。預(yù)測值P的值越趨近于0，則表示企業(yè)履履行合同的概率越小，發(fā)生信用風(fēng)險的概率越大，屬于高風(fēng)險類企業(yè)；反之，如果預(yù)測值P的值越趨近于1，則表示企業(yè)履行合同的概率越大，屬于低風(fēng)險類企業(yè)。因子的回歸系數(shù)為36.820，其對融資企業(yè)履約概率影響顯著為負(fù)。2、實證結(jié)果檢驗選擇美邦服飾（002269）對預(yù)測模型進行檢驗，檢驗結(jié)果如下：P=1/（1+e(-18.362+36.820*(-57.867))）≈0企業(yè)履約的概率用P值表示,并用P來預(yù)測融資中小企業(yè)信用風(fēng)險的大小.通常情況下,銀行會基于歷史經(jīng)驗指定一個標(biāo)準(zhǔn)P*，若P值大于P*，則銀行通過融資企業(yè)的貸款申請，反之，則不通過。本文基于各個銀行P*值標(biāo)準(zhǔn)不一致這一現(xiàn)實情況，出于結(jié)果的準(zhǔn)確性考慮，將P*值標(biāo)準(zhǔn)均衡，假定P*為50%。若預(yù)測值P的值小于50%，則表示融資企業(yè)的履行合同的概率小于0.5,中小企業(yè)信用風(fēng)險較高；若P值大于0.5，表明融資中小企業(yè)信用風(fēng)險較低，銀行可以考慮通過其貸款申請。美邦服飾(002269)的履約概率約為0,說明信用風(fēng)險很大,銀行可以不考慮給予信貸。同理，可計算得所選取30家中小企業(yè)守約的概率值，如表5所示：表5預(yù)測模型檢驗表股票代碼YP股票代碼YP00226900.032100203610.936100200110.946100206600.021200200210.939400208510.649300200310.936100209600.063200200410.983600211110.619400200600.231200213710.643900200810.989300217710.862900200910.889300218400.021300215010.949300218900.321200213500.696300219700.221300204610.893900220100.432200201910.893400221710.9346注：原始數(shù)據(jù)來源于東方財富網(wǎng)，該表數(shù)據(jù)通過使用SPSS軟件做Logistic回歸分析得到本文選取的樣本企業(yè)是30家制造業(yè)中小企業(yè)，表5顯示的是這30家中小企業(yè)履約的概率值，從表中我們可以看到，履約概率P值被錯誤估計的只有1家企業(yè)，即東南網(wǎng)架（002135），該模型整體預(yù)測準(zhǔn)確率為96.67%。本文是在供應(yīng)鏈金融模式下對有融資需求的中小企業(yè)信用風(fēng)險進行評估，利用供應(yīng)鏈融資模式中核心企業(yè)為融資中小企業(yè)作的“無形擔(dān)保”，給與了中小企業(yè)一定的融資優(yōu)惠，無形中使得融資門檻被降低。且由于該模型的預(yù)測準(zhǔn)確率約為97%，由此可得利用Logistic回歸分析預(yù)測制造業(yè)中小企業(yè)融資信用風(fēng)險準(zhǔn)確率較高，銀行可以在貸前調(diào)查時使用該模型來分析中小企業(yè)信用風(fēng)險發(fā)生的可能性。四、結(jié)論與對策（一）結(jié)論由于供應(yīng)鏈金融在制造業(yè)應(yīng)用更加廣泛，本文選取的研究對象是制造業(yè)中小企業(yè)，并選擇了16個反映企業(yè)盈利能力、經(jīng)營狀況、償債能力情況以及供應(yīng)鏈特征的財務(wù)指標(biāo)建立供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險評價體系，通過主成分分析得出5個主成分及主成分表達式，由Logistic回歸分析得出模型回歸概率方程，該概率方程可以用來反映企業(yè)的履約概率。此外融資企業(yè)信用風(fēng)險的大小也可以用該方程來預(yù)測。通過上述實證分析，可以得出以下結(jié)果：與主成分K1關(guān)聯(lián)度較大的指標(biāo)是X2銷售凈利率、X3凈資產(chǎn)收益率、X14總資產(chǎn)報酬率；與主成分K2關(guān)聯(lián)度較大的指標(biāo)是X5流動比率、X6速動比率、X7現(xiàn)金比率；與主成分K3關(guān)聯(lián)度較大的指標(biāo)是X9應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率；與主成分K4關(guān)聯(lián)度較大的指標(biāo)是X10存貨周轉(zhuǎn)率；與主成分K5關(guān)聯(lián)度較大的指標(biāo)是X16利息倍數(shù)；Logistic回歸模型整體預(yù)測準(zhǔn)確率趨近于97%，Logistic回歸分析用來預(yù)測制造業(yè)中小企業(yè)融資信用風(fēng)險的準(zhǔn)確率較高。分析上述結(jié)果，我們可以知道：中小企業(yè)自身的盈利能力、短期償債能力、長期償債能力以及資產(chǎn)運用情況仍是供應(yīng)鏈金融模式下中小企業(yè)信用風(fēng)險的主要影響因素。（二）供應(yīng)鏈金融視角下銀行防范中小企業(yè)信用風(fēng)險的對策1、基于供應(yīng)鏈金融融資模式建立企業(yè)信用分析系統(tǒng)商業(yè)銀行在對中小企業(yè)做貸款調(diào)查時應(yīng)著重分析企業(yè)的資信水平，在貸前做到認(rèn)真調(diào)查，選擇資信狀況良好的中小企業(yè)進行放貸，降低發(fā)生違約風(fēng)險的可能性。供應(yīng)鏈金融模式下中小企業(yè)信用風(fēng)險的主要影響因素是中小企業(yè)自身的盈利能力、短期償債能力、長期償債能力以及資產(chǎn)運用情況，商業(yè)銀行在貸前調(diào)查時應(yīng)著重考查這些因素，可以根據(jù)這些指標(biāo)建立一套專門的企業(yè)信用分析系統(tǒng)，統(tǒng)一建立企業(yè)信息檔案，對融資企業(yè)進行風(fēng)險評估，降低違約風(fēng)險發(fā)生的可能性，減少銀行壞賬損失。在供應(yīng)鏈金融中核心企業(yè)給中小企業(yè)作了“無形擔(dān)?！保@使得中小企業(yè)的資信有一定保障，但銀行在貸前審查時仍然要加大對中小企業(yè)自身資信的調(diào)查。此外，在調(diào)查融資企業(yè)資信時，還要考慮核心企業(yè)能否按時將貨款支付給中小企業(yè)，這會不會影響到中小企業(yè)履約能力。2、制定嚴(yán)格的貸后風(fēng)險預(yù)警制度信貸業(yè)務(wù)發(fā)生后，銀行要加強對中小企業(yè)貸后監(jiān)督，制定貸后風(fēng)險預(yù)警制度，密切關(guān)注中小企業(yè)資金使用情況和流動情況，隨時掌握資金動態(tài)。對采用應(yīng)收賬款融資的中小企業(yè)要實時監(jiān)督產(chǎn)品生產(chǎn)及銷售情況，避免出現(xiàn)中小企業(yè)謊稱產(chǎn)品尚未銷售完成資金還未收回從而拒絕或推遲付款這種情況。銀行在通過貸款申請并發(fā)放貸款之后，資金就轉(zhuǎn)到了中小企業(yè)賬戶中。雖然資金還存在銀行，但此時資金的使用權(quán)交到了中小企業(yè)手中，資金就不再受銀行的直接控制了，在與供應(yīng)鏈企業(yè)博弈過程中銀行就處在了被動的地位，這加大了銀行貸后管理的難度，因此商業(yè)銀行應(yīng)制定嚴(yán)格的貸后風(fēng)險預(yù)警制度，一旦發(fā)現(xiàn)融資企業(yè)的資金使用情況和流動情況不合理時就要立即進行調(diào)查，如果確認(rèn)融資企業(yè)有違約打算銀行就要立即采取風(fēng)險應(yīng)對措施，必要時可以延遲中小企業(yè)賬戶資金流出。這樣有利于銀行更好的管理信貸業(yè)務(wù)，降低銀行壞賬損失，使得信用風(fēng)險大大降低。3、定期進行融資企業(yè)資信狀況評估在供應(yīng)鏈金融融資模式中，商業(yè)銀行在審查中小企業(yè)資質(zhì)時會考慮其與核心企業(yè)的業(yè)務(wù)合作及聯(lián)系，核心企業(yè)良好的資信狀況給與了中小企業(yè)一定的信用擔(dān)保。商業(yè)銀行在進行信貸業(yè)務(wù)時會選擇資信狀況良好的企業(yè)，且銀行通過中小企業(yè)賬戶資金流動信息可以了解企業(yè)的資金運用情況，貸款安全在一定程度上得到保障。然而銀行只能了解到貸款資金的流動，對中小企業(yè)的經(jīng)營情況并不了解。由于市場處在不斷變化中，企業(yè)的經(jīng)營狀況也會時好時壞，其資信狀況也會受其影響。商業(yè)銀行在審查中小企業(yè)資質(zhì)時會考慮其與核心企業(yè)的業(yè)務(wù)合作及聯(lián)系，如果在信貸業(yè)務(wù)過程中，核心企業(yè)不按時向中小企業(yè)支付貨款或者選擇不再與中小企業(yè)進行合作、企業(yè)自身決策失誤導(dǎo)致經(jīng)營不善、企業(yè)所處的行業(yè)整體不景氣、金融市場變動等都會導(dǎo)致企業(yè)履約能力發(fā)生變化，其資信狀況也會受到影響。因此，商業(yè)銀行應(yīng)定期對融資企業(yè)進行資信狀況評估，及時了解企業(yè)履約能力變化，一旦出現(xiàn)在貸款期限內(nèi)企業(yè)資信狀況出現(xiàn)重大問題時就要立即采取補救措施，降低銀行不良貸款率，減少銀行損失。（三）供應(yīng)鏈金融視角下中小企業(yè)自身信用風(fēng)險防控的對策1、中小企業(yè)要加強自身的建設(shè)與管理本文通過實證分析得出，影響信用風(fēng)險的主要因素仍是中小企業(yè)自身的盈利能力、償債能力等，所以為了防范信用風(fēng)險，中小企業(yè)要加強自身的建設(shè)與管理，公司管理層應(yīng)提升自己，加大自己對企業(yè)信用及信用風(fēng)險的了解，提高企業(yè)管理水平；企業(yè)應(yīng)充分、合理的使用企業(yè)資金，保證可支配資金運用的靈活性與效率，提高資金周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率，保證企業(yè)有良好的償債能力。在供應(yīng)鏈金融中，中小企業(yè)是依附于核心企業(yè)的，這種不對等的地位使得話語權(quán)被核心企業(yè)所掌握。中小企業(yè)在和核心企業(yè)進行業(yè)務(wù)往來時，由于沒有話語權(quán)，其業(yè)務(wù)合作大多采用預(yù)付貨款和應(yīng)收賬款的方式進行合作。選擇這樣的方式進行合作就會導(dǎo)致中小企業(yè)的投入資金收回慢，企業(yè)可能會出現(xiàn)資金周轉(zhuǎn)困難、現(xiàn)金流不足等情況，嚴(yán)重時中小企業(yè)會因為資金尚未收回而無法按時償還銀行貸款，從而導(dǎo)致了信用風(fēng)險發(fā)生。因此，中小企業(yè)要加強自身的建設(shè)與管理，要在與核心企業(yè)的合作中尋求更多的話語權(quán)，提高公司資金周轉(zhuǎn)速度。2、企業(yè)相關(guān)信息透明化銀行關(guān)于中小企業(yè)公司信息、財務(wù)信息的數(shù)據(jù)收集一直不完善，這是由于中小企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)等信息披露不全，獲得相關(guān)信息的渠道較少，只有少數(shù)上市的中小企業(yè)會有第三方機構(gòu)進行定期披露，而大多數(shù)中小企業(yè)的財務(wù)信息等選擇公開的很少，這使得中小企業(yè)的信息透明度很低。由于銀行收集到的信息很少，導(dǎo)致銀行無法為企業(yè)做出合理準(zhǔn)確的信用等級評估，銀行在無法確定中小企業(yè)資信狀況的情況下不會選擇向企業(yè)貸款，這是導(dǎo)致中小企業(yè)貸款難