基于供应链金融模式下的中小企业信用风险评估

DOI：10.19699/j.cnki.issn2096-0298.2020.20.099

基于供应链金融模式下的中小企业信用风险评估Dhurakij Pundit University（博仁大学） 肖宇辰 余舜基

摘 要：中小企业在中国经济发展中占有重要地位，供应链金融模式的出现可以减轻中小企业的融资压力，银行可以提升自身的竞争力。本文借鉴了多位学者的研究成果，结合供应链金融模式下影响中小企业信用风险的主要因素，选取16个指标作为信用风险评价的指标体系。最后，用主成分分析和Logistic模型通过SPSS软件进行实证研究，对影响供应链金融中小企业信用风险的因素进行分析。关键词：供应链金融；中小企业；信用风险；Logistic回归分析中图分类号：F276.3

文献标识码：A

文章编号：2096-0298(2020)10(b)-099-02

X7应收账款周转率、X8存货周转率、X9非流动资产周转率、X10净利润增长率、X11总资产增长率、X12每股净资产增长率、X13营业收入增长率、X14现金营运指数、X15经营现金营收比、X16总资产现金回收率。3.3 模型设计

Logistics模型可以表述成业守约。那么，，本文把因变量Y

1 研究背景及意义

随着社会主义市场改革的发展，非公有制经济在社会经济发展中贡献着越来越重要的力量，主要体现在中小企业的数量上。中小企业不仅促进了经济的增长，也为许多需要就业的人员提供了大量的工作岗位，中小企业的作用不容小觑。因为中小企业的生产能力和经营能力等因素影响，导致中小企业只能寻求信贷支持。

由于中小企业自身能力达不到标准、制度不完善、信用风险较高等原因，很难获得商业银行的信贷支持。供应链金融业务可以降低中小企业在银行贷款的准入门槛，对于提供金融服务的银行而言，建立准确、客观的信用风险评价体系，可以识别并且降低贷款的风险，提高银行的盈利水平，创造更多的利润，最终提升自身的竞争力。因此，对供应链金融信用风险的相关问题进行研究是非常有必要的。

设定为企业性质，当Y取值为0时，企业违约，当Y取值为1时，企

为企业守约的条件概率。X是本文所选取

的16个指标，X=(X1，X2，……Xm)，m=1，2，…，16，i是指标的顺序，β=(β0，β1，β2……βm)，β为Logistic系数，β0是常数项，最终得出的预测模型为：

4 实证分析

通过对数据的筛选，去除了非流动资产周转率X9和现金营运指数X14这两个指标，非流动资产周转率X9在成分1和成分3都超过了0.5，现金营运指数X14则单独解释成分6，每股净资产增长率X12在5个成分中都为0，所以将非流动资产周转率X9，现金营运指数X14和每股净资产增长率三个指标去除后得出的表1。

由表1可知，初始特征值比1大的主成分特征根有5个，分别解释了原始指标的22.202%、17.863%、9.582%、8.633%、7.762%，合计解释了原指标的66.043%。因此我们可以判断这5个成分最大程度地解释了原始的16个指标。

从表2可以看出16个变量最终只剩下每股收益X2、销售净利率X3、流动比率X4、速动比率X5、总资产增长率X11、经营现金流营收比X15、总资产现金回收率X16，按照它们对供应链金融风险的重要性排序，从大到小依次为总资产现金回收率X16、销售净利率X3、经营现金流营收比X15、每股收益X2、速动比率X5、总资产增长率X11、流动比率X4，每股收益X2、销售净利率X3、速动比率X5、总资产现金回收率X16的系数为正数，这表明它们与供应链金融风险呈负相关关系，流动比率X4、总资产增长率X11、经营现金流营收比X15的系数为负数，这表明它们与供应链金融风险呈正相关关系。

2 文献探讨

Timme(2000)为供应链金融做了一个相对完整的解释，供应链金融是供应链上的各参与方与金融机构合作的产物，通过与供应链金融参与主体的合作，实现共赢。

杨琳琳(2013)分析了供应链存货融资模式下企业抵押物所存在的各种风险，并且构建了供应链金融信用风险评估体系。

张宗新(2012)指出了中小企业因为规模较小，缺少可用来抵押的高质量资产等原因，导致金融机构十分谨慎，不敢贸然提供贷款。

3 研究方法与设计

3.1 样本选择

本文选取了中国电器行业中的35家中小企业作为样本企业，将目标聚集在深圳证券交易所中小板上市的中小企业。主要通过新浪财经网获取各企业2017—2018年度的财务数据作为定量指标。3.2 选取指标

X2每股收本文主要选取的16个指标为：X1净资产收益率、X4流动比率、X5速动比率、X6利息保障倍数、益、X3销售净利率、

作者简介：肖宇辰(1995-)，男，汉族，湖南怀化人，Dhurakij Pundit University(泰国博仁大学)，研究生在读，研究方向：金融。

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表1 解释的总方差

成分1234567891011121314

合计3.1082.5011.3411.2091.0870.8890.8600.7620.7050.5910.5060.2990.1330.011

初始特征值方差的 %22.20217.8639.5828.6337.7626.3476.1415.4405.0364.2193.6122.1390.9470.075

累积 %22.20240.06549.64758.28066.04372.39078.53183.97189.00893.22796.83998.97899.925100.000

合计3.1082.5011.3411.2091.087

提取平方和载入方差的 %22.20217.8639.5828.6337.762

累积 %22.20240.06549.64758.28066.043

合计2.2932.2111.9081.6091.225

旋转平方和载入方差的 %16.37815.79513.62511.4948.750

累积 %16.37832.17345.79857.29266.043

表2 方程中的变量

每股收益X2销售净利率X3流动比率X4速动比率X5总资产增长率X11经营现金流营收比X15总资产现金回收率X16

常量

B1.1362.495-0.6180.955-0.743-1.5085.4711.908

S.E0.4580.9580.1840.2850.1990.6142.3970.131

Wals6.1446.77711.24311.19213.9176.0335.211211.157

df11111111

Sig.0.0130.0090.0010.0010.0000.0140.0220.000

Exp (B)3.11412.1180.5392.5990.4760.221237.6376.743

此时的Logistic回归方程如式(1)所示。

(1)5 结论与建议

5.1 结论

本文通过运用Logistic回归模型分析发现，每股收益X2、流动比率X4、速动比率X5、总资产增长率X11、经销售净利率X3、

总资产现金回收率X16这七个指标对信用营现金流营收比X15、

风险有很大的影响，其中总资产现金回收率的影响最大。每股销售净利率X3、速动比率X5、总资产现金回收率X16与收益X2、

信用风险呈现负相关关系，指标的值越大对应的信用风险也就总资产增长率X11、经营现金流营收比越低；相反，流动比率X4、指标的值越大对应的信用风X15与信用风险呈现正相关关系，险也就越大。5.2 建议

5.2.1 建立市场准入机制

本文发现在供应链模式下对中小企业进行信用分析时，中小企业的自身经营状况仍是影响信用风险的重要因素，所以选择中小企业时，需要选择能力较强的中小企业，并对其进行监督。

5.2.2 建立完善的信用风险监控机制

要建立一套完善的风险监控机制，首先要准确审查及评估中小企业贷款前是否具备相应的资格，并且在贷款前期进行实地调查，在贷款期间需要时刻关注中小企业的财务状况变化，避100

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免违约风险产生。

5.2.3 建立健全的社会信用体系以及信用风险评估体系范方志、苏国强、王晓彦(2017)指出如果对违约企业的惩罚力度不够，会造成供应链金融中小企业的信用风险增加，此时建立健全的社会信用体系就显得尤为重要。

参考文献

[1] Timme,S.and Williams-Timme,C.The Financial-SCM

Connection[J].Supply Chain Management Review,2000(02).[2] 杨琳琳,朱东红.探析统一授信模式下融通仓质押物风险及控制

[J].物流科技,2013(01).

[3] 张宗新.财务管理原理[M].北京:北京师范大学出版社,2012.[4] 范方志,苏国强,王晓彦.供应链金融模式下中小企业信用风险

评价及其风险管理研究[J].中央财经大学学报,2017(12).

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