我國汽車類上市公司供應鏈金融信用風險評價

沈 波，薛冰玉，楊仙佩，萬杉杉，雷星竹，楊忻悅

（江西財經(jīng)大學 信息管理學院，江西 南昌 330032）

1 引言

改革開放以來，我國國民經(jīng)濟迅猛發(fā)展，而中小企業(yè)已經(jīng)成為國民經(jīng)濟結構的重要組成力量。對于中小企業(yè)而言，融資問題成為阻礙其發(fā)展的關鍵因素?；诖?，我國從歐美發(fā)達國家引入供應鏈金融模式，為中小企業(yè)的融資拓寬渠道。供應鏈金融，即銀行將核心企業(yè)與上下游中小企業(yè)聯(lián)系起來，將原材料采購、加工制成中間產(chǎn)品及最終產(chǎn)品、銷售給消費者這些環(huán)節(jié)連成一個整體，為供應鏈中每個節(jié)點提供融資支持的一種模式。本文以汽車制造業(yè)為分析對象，以汽車整車制造企業(yè)為核心企業(yè)，以上游銷售零部件的企業(yè)為融資企業(yè)，通過建立融資企業(yè)的指標模型，對融資企業(yè)進行風險評價，以評價分析整個供應鏈金融中的信用風險。這對于解決中小企業(yè)融資難的問題具有一定的實踐價值[1]。

2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

為解決中小企業(yè)在融資過程中信用缺失、融資難等問題，我國引進了供應鏈金融這一全新的融資模式[2]。Iris Heckmanna（2015）從供應鏈中斷導致的嚴重后果出發(fā)，提出新型的量化供應鏈風險管理的方法[3]。周涵（2015）認為我國供應鏈金融在發(fā)展的黃金時期遇上了互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，供應鏈金融2.0的發(fā)展帶動了各類企業(yè)對供應鏈金融的創(chuàng)新熱情，推動了產(chǎn)融結合的互聯(lián)網(wǎng)金融之路[4]。同時，張小雪（2017）認為供應鏈金融能夠解決上下游的整體融資問題[5]。然而國內(nèi)供應鏈行業(yè)發(fā)展的風險，逐漸成為了商業(yè)銀行開展供應鏈金融的潛在風險[4]。隨著我國供應鏈金融業(yè)務呈現(xiàn)出多元化趨勢，供應鏈金融業(yè)務在風險管理方面的諸多問題開始逐漸顯露[4]。因此，為了更好的應對供應鏈金融特有的風險，在供應鏈金融不斷發(fā)展的過程中，如何控制其信用風險顯得尤為重要[6]。針對供應鏈金融的風險管理，國內(nèi)外學者應用不同的量化風險評估模型和方法來度量和應對供應鏈金融中的風險[7]?；谇叭说睦碚摶A和研究結果，本文將選取國內(nèi)較為具有代表性的汽車行業(yè)為研究對象，著重從理論的角度采用定量分析方法對汽車供應鏈金融的信用風險進行分析。

3 汽車類上市公司供應鏈金融信用風險評價指標體系構建

隨著供應鏈金融的產(chǎn)生，信用風險成為商業(yè)銀行等金融機構提供融資時面臨的主要風險，銀行要做出正確的融資決策，就必須先對中小企業(yè)進行信用評級[7]。我們通過建立評價指標體系來測量中小企業(yè)的信用風險。

3.1 信用風險評價體系構建的基本原則

信用風險評價體系構建依據(jù)信用風險評價指標的全面性、科學性、層次性和可操作性四大原則，為解決指標來源有據(jù)可依的問題，從上市公司的財務報告中提取信息，從各個方面建立信用風險評價體系。

3.2 供應鏈金融信用風險評價指標的選擇

總指標共分為三個部分：融資企業(yè)、核心企業(yè)和供應鏈運行狀況。對于融資企業(yè)，綜合了相關文獻[6，8-10]，選取了與供應鏈金融信用風險相關的20個指標，分別從盈利能力、償債能力、營運能力、成長能力以及企業(yè)基本情況五個方面對上市公司進行全面的分析，從而得到較客觀的企業(yè)信用風險的評價結果。對于核心企業(yè)，從盈利能力、償債能力、信用狀況、行業(yè)地位四個方面建立指標。對于領導者素質(zhì)、供應鏈運行情況等需要定性分析的指標，采用了問卷調(diào)查的形式，向行業(yè)內(nèi)較專業(yè)的人士進行問卷調(diào)查，將各個指標用分級的方式量化，從而得到更專業(yè)、客觀的評價。

3.3 供應鏈金融信用風險評價指標體系的建立

由于核心企業(yè)一般為大型公司，信用水平較高，供應鏈金融主要是為中小型融資企業(yè)提供融資服務，因此本文只分析汽車供應鏈中融資企業(yè)的信用風險狀況，以此來預測整個供應鏈金融的信用風險。最終的指標體系見表1。

表1 傳統(tǒng)模式下信用風險評價指標體系

4 建立信用風險評價模型

4.1 數(shù)據(jù)來源及處理

本文中小企業(yè)選擇50家中小板、創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)中的汽車零配件制造商，具體企業(yè)見表2。

表2 樣本企業(yè)

所有具體樣本數(shù)據(jù)來自各個上市公司2016年年報，通過通達信終端獲取，對于某些要求不是很精確并且比較模糊的指標，如融資企業(yè)的領導者素質(zhì)、員工素質(zhì)、企業(yè)榮譽、供應鏈狀況的合作強度、合作久度，采用問卷調(diào)查的方式獲取數(shù)據(jù)并通過加權平均獲得最后指標得分。

信用風險評價模型即通過對企業(yè)進行數(shù)據(jù)分析能夠得出企業(yè)違約風險概率的一種模型，Logistic模型是目前計算違約概率方面研究比較成熟的一種模型，二分類的Logistic回歸模型的變量取值只有兩個值，而企業(yè)在貸款中也只有違約和不違約兩種情況，因此二分類的Logistic模型非常符合企業(yè)計算違約概率風險度量的預測[9]。

本文在構建Logistic信用風險評價模型前，需要先對評價指標進行因子分析和主成分分析。因子分析的目的在于得到比原始指標少、能夠解釋絕大部分指標的主因子，以此為基礎進行主成分分析，得到主成分的數(shù)據(jù)后，再和已觀測到樣本企業(yè)的數(shù)據(jù)結合構建Logistic模型。

4.2 因子分析

4.2.1 KMO和Bartlett球形檢驗。用SPSS19軟件運行，結果見表3。根據(jù)統(tǒng)計學家的觀點，如果KMO值小于0.5，則不適合進行因子分析；如果KMO值大于0.5，則適合進行因子分析。檢驗結果顯示，KMO值為0.625＞0.5，表示樣本數(shù)據(jù)適合進行因子分析。

Bartlett球形檢驗顯著性水平Sig.＜0.05，適合進行因子分析。

表3 KMO和Bartlett的檢驗

4.2.2 解釋的總方差。利用最大方差法旋轉成分矩陣，公共因子進行主成分分析。以公共因子的特征值大于1為納入標準進行判定，若特征值小于1，則不納入。從表4可知，特征值大于1的公共因子有7個，這7個公共因子旋轉因子解的累計解釋方差的百分比為76.415%，說明這7個公共因子很好地解釋了所有指標[9]。

表4 解釋的總方差

4.2.3 主成分系數(shù)矩陣及其分析。根據(jù)表5，選取主成分分析得到的7個主成分，分別用F1,F2,F3,F4,F5,F6,F7表示，并作為主成分進行分析[3]。

表5 成分系數(shù)矩陣

旋轉后的因子載荷矩陣見表6。

表6 旋轉成分矩陣

F1主要代表了營業(yè)利潤率、資產(chǎn)凈利率、成本費用利潤率、銷售凈利率、凈資產(chǎn)收益率、銷售毛利率等指標的信息量，反映的是融資企業(yè)的盈利能力，故命名為盈利能力因子。

F2主要代表了速動比率、流動比率、流動資產(chǎn)周轉率、資產(chǎn)負債率等指標的信息量，反映的是融資企業(yè)的償債能力，故命名為償債能力因子。

F3主要代表了總資產(chǎn)增長率、資本積累率、營業(yè)收入增長率等指標的信息量，反映的是融資企業(yè)的成長能力，故命名為成長能力因子。

F4主要代表了總資產(chǎn)周轉率、應收賬款周轉率、企業(yè)規(guī)模等指標的信息量，反映的是融資企業(yè)的營運能力和基本情況，命名為營運和規(guī)模因子。

F5主要代表了合作強度、企業(yè)聲譽、合作久度等指標的信息量，反映的是融資企業(yè)的基本情況和供應鏈的合作穩(wěn)定性，命名為聲譽和穩(wěn)定性因子。

F6主要代表了利息保障倍數(shù)、領導者素質(zhì)等指標的信息量，反映的是融資企業(yè)的償債能力和基本情況，命名為利息倍數(shù)與領導者素質(zhì)因子。

F7主要代表了現(xiàn)金流動負債比率、凈利潤增長率、員工素質(zhì)等指標的信息量，反映的是融資企業(yè)的償債能力、成長能力和基本情況，命名為綜合因子。

4.3 Logistic回歸分析

4.3.1 數(shù)據(jù)處理。本文將主成分分析的7個公共因子F1-F7作為解釋變量[10]，是否有違約風險作為被解釋變量，對50個樣本數(shù)據(jù)進行Logistic分析。用p表示企業(yè)的信用風險，信用狀況正常的企業(yè)記為p=0，有信用風險的企業(yè)記為p=1。

本文基于國務院國資委財務監(jiān)督與考核評價局頒發(fā)的《企業(yè)績效評價標準值》2016版的已獲利息倍數(shù)較低值來評價企業(yè)的信用風險狀況。將低于已獲利息倍數(shù)0.5的企業(yè)劃分為有違約風險的企業(yè)。本文將50個企業(yè)分為6個有違約風險的企業(yè)和44個沒有違約風險的企業(yè)，見表7。

表7 企業(yè)違約風險程度

4.3.2 建立模型。對已經(jīng)標準化的數(shù)據(jù)采用SPSS22，對50家汽車零部件上市公司得出的主成分數(shù)據(jù)進行Logistic回歸分析，用以分析每個主成分對供應鏈金融信用風險影響程度，結果見表8[11]。

表8 檢驗樣本分類表

從表8中可以看出，在這50個樣本中，有信用風險的企業(yè)預測的正確率為83.3%，沒有信用風險的企業(yè)預測的正確率為95.5%，總預測正確率為94%，說明回歸模型的預測準確率較高。

可以得出如下Logistic模型回歸概率方程，即：

4.3.3 模型檢驗。由表9可以得到Logistic回歸模型的Cox-SnellR2的值為40.3%和77.5%，模型的擬合度一般。從表10可以看出，Hosmer檢驗的sig.值為1遠大于0.05，說明在95%的顯著性水平上模型得出的預測值與實際的觀測值間的差異不顯著，分組的劃分與變量取值不相關，不能拒絕關于模型擬合數(shù)據(jù)較好的假設。

表9 模型摘要

表10 Hosmer和Lemeshow檢驗

5 結論

使用Logistic回歸分析預測模型中的評價指標進行分析，影響供應鏈金融信用風險的指標有盈利能力、償債能力、營運能力、成長能力和供應鏈穩(wěn)定性。根據(jù)預測模型的公式，最主要的指標應為償債能力、成長能力和盈利能力。本文基于實證分析結果，結合時代背景，對汽車類供應鏈金融的各個環(huán)節(jié)提出以下幾點相關建議：

（1）企業(yè)應當加強自身的建設，提高自身的信用水平，減少不良貸款記錄，追求業(yè)績的穩(wěn)定和提升。同時要避免財務杠桿過高，要適當降低負債水平，根據(jù)企業(yè)的發(fā)展狀況調(diào)整公司戰(zhàn)略。

（2）銀行等金融機構應當順應信息化的潮流，對企業(yè)及時進行數(shù)據(jù)更新分析，同時完善自身評價體系，并不斷修正指標體系。

（3）供應鏈之間應當加強合作。對于一類企業(yè)而言，一家企業(yè)的違約，不僅會影響自身，還會對供應鏈的其他企業(yè)造成影響。因此，供應鏈內(nèi)部也應當互相監(jiān)督，加強合作。

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