梁力军 刘丽娜 张辰雨

（北京信息科技大学，北京 100192）

“供应链金融”（Supply Chain Finance，SCF）术语由Stemmler &Seuring（2003）首次进行系统性阐释，认为供应链金融是指供应链上的参与方与链条外部的金融服务提供者共同协作，同时兼顾物流、资金流、信息流以及供应链上各参与主体的经营。中国人民银行等部委于2020年9月正式发布的《关于规范发展供应链金融支持供应链产业链稳定循环和优化升级的意见》中界定了供应链金融的内涵：供应链金融是指从供应链产业链整体出发，运用金融科技手段，整合物流、资金流、信息流等信息，在真实交易背景下，构建供应链中占主导地位的核心企业与上下游企业一体化的金融供给体系和风险评估体系，提供系统性的金融解决方案，以快速响应产业链上企业的结算、融资、财务管理等综合需求，降低企业成本，提升产业链各方价值。

国内供应链金融业务最早由深圳发展银行（现平安银行）于2001 年开展，经过20 余年的发展，供应链金融体系的参与主体逐渐丰富，模式不断创新。在普惠金融的倡导和多项政策的推动下，并随着“互联网+”的发展，我国供应链金融得到快速发展。截至2020 年底，全国供应链金融市场规模已达到24.9 万亿元。此外，产业链、创新链以及资金链正在更加深入地融合发展，加上金融科技的创新发展和推广应用，势必会推动供应链金融的进一步发展。

国内学界较早对供应链金融进行研究的是王光石等（2005）学者。早期，陈祥锋等（2006）将供应链中的金融服务称为“供应链金融”或“金融供应链”，并进行探究。关于供应链金融的构成研究方面，张敬峰和周守华（2013）创新性地提出供应链中各企业构成了一种产业共生关系，并运用金融生态理论提出供应链金融生态是由供应链金融主体、客体与供应链金融生态环境构成的动态平衡系统。

本文对供应链金融风险相关研究文献的搜集渠道为中国知网（检索时间截至2022年4月30日）。首先，通过界定时间范围（2000 年至今）和“高级检索”功能搜索关键词“供应链金融”，共计5882 个检索目标；
其次，在检索目标中精确检索对象为“供应链金融风险”，去除学位论文后的学术期刊论文为1317 篇，其中核心期刊论文294篇。在文献整理中可发现，国内对“供应链金融风险”的研究始于2007 年，2013—2017 年间相关研究数量持续上升，2018 年研究文献数量达到141 篇，与上年相比增幅达51.61%，2020—2021年研究文献数量保持在200篇以上，说明供应链金融风险已成为学界的关注话题。供应链金融风险研究中频率较高的关键词主要包括：供应链金融（1048 次）、供应链金融风险（228 次）、供应链（167次）、信用风险（144 次）、商业银行（92 次）、风险管理（87 次）、供应链金融模式（84 次）、风险控制（79 次）等。从关键词词频统计可以看到，供应链金融风险和信用风险、风险管理、风险控制类的词频占比达到27.89%，可见供应链金融风险及其管控是当前学界的研究重点。需要指出，近五年来关于供应链金融风险研究综述方面的文献较少，故本文对供应链金融风险的相关研究进行归纳整理，为供应链金融风险研究的进一步深化提供理论借鉴。

（一）供应链金融风险类型研究

1.基于供应链体系构成视角的分类。Barsky &Catanach（2005）从供应链金融价值链视角，将供应链金融风险划分为环境风险、业务流程风险和人力资源风险。陈才东（2012）认为商业银行开展供应链金融业务面临的主要风险是信用风险、贸易真实性风险、操作风险、物流监管风险和抵质押资产风险。赵成国和江文歆（2021）则基于金融生态理论，将供应链金融风险划分为内生风险和外生风险两大类，其中内生风险包括信用风险、操作风险、财务风险和信息风险等，而外生风险则包括市场风险、制度风险、行业风险和技术风险。

2.基于供应链金融业务视角的分类。郭菊娥等（2014）围绕第三方B2B 的线上供应链金融运作机理与模式演进路径，对比分析线上与线下的仓单融资、应收账款融资和预付账款融资的风险差异。李志华和史金召（2015）分别分析了线下传统供应链金融的应收账款融资、预付账款融资及物流服务类融资等三种模式的可能风险和致因。Wang &Yu（2019）基于供应链业务流程视角，就应收账款类融资、预付账款融资和存货质押融资中的特定风险、操作风险的致因与影响因素进行深入分析。

以上文献主要从供应链体系构成、供应链金融业务特点视角对风险进行归纳，其中风险类型划分依据自成体系。以供应链业务视角的划分具有一定局限性，仅考虑了应收账款融资、预付账款融资和存货融资等业务可能存在的风险；
而部分研究中，则主要是以列举风险为主，但并未就不同成因和特点进行归类。本文认为，从供应链金融体系自身及其所处金融环境的内、外两个视角来分析供应链金融风险，则更具有规律性和逻辑性。

（二）供应链金融风险致因研究

1.供应链金融体系结构的复杂性。首先，供应链结构具有显著复杂性。陈才东（2012）指出在供应链背景下，链上企业的风险不仅受自身因素影响，还受供应链因素影响，各环节主体间环环相扣，相互传递的风险因素又使各企业所面临的环境更加复杂多变，不仅包括主体自身的信用风险，同时还涉及企业所处供应链的整体运营风险、交易对手风险、交易资产风险、操作环节风险以及来自物流监管合作方的风险等。Song et al.（2019）利用248家中国中小企业的调查数据，研究供应链网络的强度和密度对中小企业在供应链金融中的信贷质量的影响，结果表明中小企业供应链网络紧密联系对中小企业信贷质量有正向影响。Fayyaz et al.（2020）也认为组织网络是信用风险评估的一个主要特征，并构建供应链金融信用风险预测的网络感知模型，研究发现协作各方之间的网络关系特征能够提高信用风险预测性能。

其次，供应链金融本身是一个复杂系统，它处于融资环境、行业环境、市场环境、科技应用环境以及监管环境等多元复杂环境之中，供应链金融系统的复杂性决定了供应链金融风险的复杂性。杨林（2012）认为参与方越多，产品越复杂，风险会越大。同时，陈才东（2012）提出，供应链风险的扩散性与放大性决定了供应链金融风险的扩散性与放大性，供应链体系中某一主体所发生的风险都有可能传递到供应链体系中的其他节点，甚至有可能导致整个供应链系统稳定性受到影响。另外，赵成国和江文歆（2021）还指出目前供应链金融服务链条已从单一的上下游直接利益相关者扩展到间接利益相关者，例如政府部门、平台服务方、行业协会、金融科技服务机构等，参与主体范围逐渐丰富，形成横纵交互价值链，供应链金融生态圈逐步形成。供应链金融生态系统结构如图1所示。

图1 供应链金融生态系统结构

2.供应链金融业务模式的复杂性。首先，供应链金融模式的复杂性。国外学者Ben（1998）对应收账款模式进行研究，并指出金融机构与供应商之间的信息不对称是导致供应链金融风险的重要原因。国内学者杨林（2012）分析指出，任何一种供应链金融模式都是由参与方、授信品种、担保措施等三维因素构造出来的复杂集合体，根据不同因素、不同情况可以设计出几十种不同的供应链金融产品。李健和张金林（2019）还特别指出，供应链金融与传统信贷具有明显差异，传统信贷为单一授信模式，主要考核融资企业的资质，而供应链金融是以整个供应链或产业链为对象，通过资金流、物流、商流与信息流等四流对整个供应链或产业链进行综合授信和监管。

其次，供应链金融产品和抵质押物的复杂性。Tsai（2008）认为供应链金融信贷业务的信用风险主要来源于融资企业的抵押资产减值风险，Dyckman（2011）则指出供应链金融中质押物风险与融资结算周期的长短有密切关系。国内学者顾振伟（2012）认为，供应链金融产品设计和操作流程上存在法律隐患和漏洞，极易导致供应链金融服务过程中法律风险的产生。李娟和聂勇（2021）指出质押物的货权界定、相关法律法规的健全性、质押物的变现能力、市场价格波动情况及存储运输的安全性等复杂因素是质押风险、货物监管风险和应收账款融资模式下市场风险的重要致因。

上述文献主要从风险生成的内因、外因两个视角展开分析。内因论侧重于供应链关系复杂性、业务模式复杂性以及金融产品设计复杂性和操作流程漏洞等方面，但在内部因素之间的作用关系及风险演进方面研究相对较少。外因论则认为供应链金融体系中的信用风险源于信息不对称、抵押资产减值等，市场风险主要源于抵押物的市场价值波动，而操作风险源于专业人才缺乏等，但有关监管环境、市场环境、金融科技环境等金融环境因素如何对供应链核心企业及其上下游企业产生影响的研究则相对较少。

（一）供应链金融风险评估方面的研究

供应链金融中的信用风险一直备受国内外学者关注，其评估方面的研究也最为丰富。Hu &Ansell（2007）引入宏观环境要素和企业内部财务指标，运用专家打分法对供应链金融中的信用风险进行评估。Hamadi &Abdelmoula（2010）则选取融资企业的财务指标和数据，构建三层BP 神经网络预警模型。胡海青等（2012）根据融资企业资质和供应链状况构建Logistic 模型、SVM 模型和BP 神经网络模型，并进行对比分析，发现小样本下SVM 模型最具优越性和有效性。随着机器学习的发展，国内学者开始探究更复杂的机器学习方法在供应链金融信用风险评估模型构建中的应用，例如徐荣贞和何梦珂（2021）构建基于深度信念网络（DBN）的线上供应链金融信用风险评估模型，并通过与Logistic、SVM 模型比较发现，其具有更高的评估准确率和合理性。

关于供应链金融整体风险的评估研究相对较少。近年来，这类研究在风险评估指标选取方面愈加具体，评估模型构建时也由定性研究逐渐向定性与定量融合性研究演进。部分研究已将宏观经济、行业风险等因素纳入其中。供应链金融整体风险评估指标与方法总结归纳如表1所示。

表1 供应链金融整体风险评估指标与评估方法归纳

综上可知，在供应链金融风险评估的研究方面，评估指标构建维度不一，既包括宏观经济与行业风险、供应链运作风险、信用风险和融资项下资产风险等因素，也包括第三方物流企业风险、区域风险、操作风险等，且各维度所选取的指标差异较大，缺乏规律性。同时，部分风险评估方法还以定性方法为主，较少以数据结合定量工具进行分析，缺乏实践验证性，其评估结果说服性不足。另外，现有风险评估研究未能挖掘指标因素之间的传导关系和风险演进机理。

（二）供应链金融风险防范方面的研究

1.供应链体系中金融机构及从业人员相关行为的改进视角。Diercks（2004）认为金融机构有必要加强对融资企业的风险监控，并建议引入第三方运营企业帮助融资企业提高应收账款回收能力。Lee &Rhee（2011）提出金融机构与供应链上下游企业共同构建信息共享机制可有效降低融资风险。赵成国和江文歆（2021）还从信用风险管控视角提出，金融机构应完善供应链金融信用评估体系，建议运用科技手段来降低信用风险发生的概率，同时应构建内外协同的供应链金融生态管理模式。李娟和聂勇（2021）则认为增强银行机构和物流企业的专业能力及提高操作人员的职业道德水平是防范供应链金融风险的防火墙。

2.金融科技在供应链金融风险管理中的应用视角。Adams et al.（2017）研究区块链技术工作原理及其在供应链金融服务方面的作用，预测区块链技术会有非常广泛的应用空间，尤其是供应链领域及金融服务方面。Wang &Yu（2019）基于物联网技术的特殊功能和存货融资模式的业务流程，设计了一种新的存货质押融资模式，通过与传统模式对比发现，基于物联网技术的供应链金融模式能够有效降低操作风险。孟静（2021）提出可采用“人工智能+区块链”的方式来解决电商行业供应链金融中的市场风险问题。付含逸等（2021）则着重研究如何凭借区块链不可篡改、智能合约等特点来提高供应链上风险管理质量。

综上可知，相关研究主要基于金融机构及从业人员相关行为的改进和金融科技应用的视角展开。学界普遍认为，供应链金融体系应构建起信息共享平台或共享机制，以有效规避和防范供应链金融风险。另外，区块链、物联网等金融科技手段可以深入应用到抵质押物、物流的监管方面，从而降低供应链业务中的操作风险。但需要指出的是，如何克服和解决供应链金融体系中各利益主体之间的数据孤岛和数据屏障，依然是待解决的难题之一。

综上所述，供应链金融风险的现行研究还存在以下待改进之处：一是针对供应链金融风险致因的内外因素挖掘以及风险致因指标体系构建方面的研究还较为缺乏，可基于供应链金融组织层面和从业人员层面聚焦于更深层次的致因研究；
二是关于供应链金融风险致因之间的相互作用关系、供应链金融风险演进机理的研究相对较少，就核心企业、第三方物流企业相关主体之间的相互作用关系的研究也较为缺乏，可侧重于从供应链金融生态环境、供应链金融主体与客体之间作用关系分析方面进行深入研究；
三是从金融生态视角和共生视角，就监管环境、科技应用环境、市场环境和融资环境如何对供应链金融风险产生传导或抑制作用的研究也有待加强和深入，可运用复杂网络分析工具等方法来进行模拟仿真研究。

供应链金融参与主体以及业务的复杂性，决定了供应链金融风险致因的复杂性。另外，除了融资主体资质、供应链运营状况等内生因素外，供应链金融主体所处的融资环境、监管环境、科技应用环境和市场环境等外生因素也是供应链金融风险的重要致因。清晰把控供应链金融风险的关键致因，实施系统性的风险评估与防范，才能更好地探究供应链金融风险治理的有效途径。故今后研究应将复杂环境因素纳入供应链金融生态体系中进行系统性分析，并结合真实案例和供应链金融风险调查问卷结果，分析供应链金融现存风险问题和致因，结合文献综述对风险致因进行系统性梳理，构建起风险致因指标体系，再运用系统动力学理论，对供应链金融风险的演进路径进行探析，以把握风险演进的关键因素、路径和规律，为从内外两个视角实施更有针对性的风险防控和治理提供依据。

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