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    基于CiteSpace的存貨融資知識(shí)圖譜分析

    2019-08-01 03:44:02劉裕輝廈門大學(xué)嘉庚學(xué)院管理學(xué)院福建漳州363105
    物流科技 2019年7期
    關(guān)鍵詞:存貨融資物流

    劉裕輝,劉 威 (廈門大學(xué) 嘉庚學(xué)院 管理學(xué)院,福建 漳州 363105)

    LIU Yuhui,LIU Wei (School of Management,Xiamen University Tan Kee College,Zhangzhou 363105,China)

    0 引言

    近年來,供應(yīng)鏈金融受到許多行業(yè)的關(guān)注,它的融資模式比較多,常見的模式主要有三種:應(yīng)收賬款融資、存貨融資和預(yù)付款融資。存貨融資又稱庫存融資或融通倉,它與其他融資模式相比,其流程和主體比較清晰,主要是銀行、融資企業(yè)和第三方物流企業(yè)。存貨融資模式對于廣大中小企業(yè)解決融資難問題十分重要,這種融資模式往往需要融資企業(yè)將自己企業(yè)內(nèi)有一定價(jià)值并通過檢驗(yàn)合格的存貨抵押給銀行,銀行再根據(jù)存貨價(jià)值量和融資需求進(jìn)行合理的放貸,第三方物流企業(yè)在這個(gè)過程中為銀行進(jìn)行保管和監(jiān)管質(zhì)押物,三者相互合作協(xié)調(diào),提高供應(yīng)鏈的效率,更好地促進(jìn)三方的發(fā)展。許多學(xué)者對存貨融資展開研究,如徐鵬等認(rèn)為銀行采取監(jiān)督與激勵(lì)相結(jié)合的方式能夠更有效地促進(jìn)融通倉的發(fā)展[1];李毅學(xué)等定量分析了下側(cè)風(fēng)險(xiǎn)中規(guī)避銀行博弈的質(zhì)押率[2];何娟等構(gòu)建了Copula-GARCH族模型,為銀行提供了一種新型存貨融資風(fēng)險(xiǎn)管理新框架[3];劉妍等設(shè)定了質(zhì)押率系數(shù),為流動(dòng)性較差的存貨提供合理的借鑒模型[4];龐燕等梳理和分析了農(nóng)產(chǎn)品倉單質(zhì)押的流程和風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)形式,并運(yùn)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的方法理論,發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)具有明顯的路徑依賴性,富者會(huì)越富[5];孫喜梅等研究表明一定條件下,銀行質(zhì)押率與核心企業(yè)信用乘數(shù)、回購參數(shù)正相關(guān);質(zhì)押率和存貨質(zhì)押量、銀行風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度負(fù)相關(guān)[6];李富昌等發(fā)現(xiàn)銀行應(yīng)該選擇具有較高對數(shù)收益率的存貨,以實(shí)現(xiàn)較高的最大化期望利潤[7];李健等發(fā)現(xiàn)考慮聲譽(yù)效應(yīng)后,物流企業(yè)的努力水平、銀行的收入及對物流企業(yè)的激勵(lì)系數(shù)都會(huì)提高[8];田紅英等發(fā)現(xiàn)銀行可以設(shè)置合理的貸款利率和質(zhì)押率,可以有效控制中小借款企業(yè)的融資風(fēng)險(xiǎn)[9]。

    從以上研究可知,現(xiàn)有關(guān)于存貨融資及其模式探討的研究中,大多停留在對現(xiàn)狀的分析并提出意見措施的階段,運(yùn)用的定量方法有var風(fēng)險(xiǎn)模型、copula模型以及博弈論等,有待進(jìn)一步深入研究?,F(xiàn)有文獻(xiàn)還未發(fā)現(xiàn)對存貨融資相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析,本文使用CiteSpace軟件進(jìn)行知識(shí)圖譜分析,探討該領(lǐng)域研究現(xiàn)狀、研究熱點(diǎn)、發(fā)展趨勢,為后續(xù)存貨融資的發(fā)展和應(yīng)用提供借鑒。

    1 數(shù)據(jù)來源和研究方法

    1.1 數(shù)據(jù)來源

    本文的數(shù)據(jù)主要來自CNKI“核心期刊”、“CSSCI”和“CSCD”這三個(gè)子庫,在CNKI中分別以“存貨融資”、“存貨質(zhì)押”、“倉單質(zhì)押”、“融通倉”、“庫存融資”等名詞為主題,并添加關(guān)鍵詞“存貨融資”,時(shí)間設(shè)定為2008~2018年,共收集到273篇文獻(xiàn),剔除相關(guān)度較低的文獻(xiàn),最后得到文獻(xiàn)共計(jì)200篇。

    1.2 研究方法

    本文借助CiteSpace軟件,運(yùn)用科學(xué)知識(shí)圖譜理論對文獻(xiàn)進(jìn)行歸納和分析??茖W(xué)知識(shí)圖譜將科研活動(dòng)的主體或具有某個(gè)共同特征的學(xué)科領(lǐng)域群體作為研究對象,是知識(shí)管理過程中的一種分析方法,廣泛應(yīng)用于科學(xué)計(jì)量、引文分析、知識(shí)創(chuàng)新預(yù)測等,包含科學(xué)圖、文獻(xiàn)計(jì)量圖等內(nèi)容。

    2 結(jié)果與分析

    在將200篇文獻(xiàn)選好之后,導(dǎo)入CiteSpace5.3中,在Node Types中進(jìn)行Keyword分析,topN選擇100,g-index選擇15,其他設(shè)置選擇默認(rèn)。

    先進(jìn)行聚類,選擇LLR算法,以及K圖標(biāo)關(guān)鍵詞聚類,聚類和分析的結(jié)果如圖1所示。

    圖1中將文獻(xiàn)分為7類,分別是0類存貨質(zhì)押融資、1類倉單質(zhì)押、2類供應(yīng)鏈金融、3類存貨質(zhì)押、4類金融機(jī)構(gòu)、5類融通倉和6存貨質(zhì)押業(yè)務(wù)。每個(gè)分類中,有一些關(guān)鍵詞比較顯著,如質(zhì)押率、供應(yīng)鏈金融、存貨質(zhì)押融資等,圖1中Modularity表示聚類的程度,該值為0.5157,大于0.3,說明聚類效果較好。Mean Silhouette表示同質(zhì)性,該值小于0.7,說明所選期刊是有效的。

    接著進(jìn)行突現(xiàn)詞檢驗(yàn)分析,將Business中f(x)的值設(shè)置為8,a1/10=2,并修改 [0,1 ]為[0,0],獲得前9個(gè)突現(xiàn)詞,如圖2所示,發(fā)現(xiàn)突現(xiàn)詞2008~2009年為委托代理,2009~2010年為var,2010~2011年為保稅倉,2011~2012年為第三方物流企業(yè),2013~2014年為企業(yè)融資和低碳港口,2015~2016年為農(nóng)產(chǎn)品物流,2016~2018年為演化博弈和聲譽(yù)效應(yīng)。

    圖1 CiteSpace運(yùn)行結(jié)果圖

    圖2 2008~2018年期刊突現(xiàn)詞

    2.1 研究機(jī)構(gòu)

    根據(jù)對已選的200篇文獻(xiàn)的研究機(jī)構(gòu)進(jìn)行分析,制作成條形圖,如圖3所示。

    圖3 2008~2018年存貨融資研究機(jī)構(gòu)分布圖

    在圖3中,存貨融資發(fā)表論文較多的研究機(jī)構(gòu)是重慶大學(xué)(18篇)、西安交通大學(xué)(17篇)和復(fù)旦大學(xué)(12篇),它們都超過了10篇。從圖3可以發(fā)現(xiàn),交通運(yùn)輸類大學(xué)對存貨融資的關(guān)注較高,并且這些機(jī)構(gòu)中很多都是985和211的雙一流高校,說明存貨融資受到重視,是當(dāng)下名校的研究熱點(diǎn)之一。

    2.2 代表作者分析

    對文獻(xiàn)作者進(jìn)行定量分析,可以看出王勇、何娟這兩位作者發(fā)表的文獻(xiàn)數(shù)多于其他作者,他們的文獻(xiàn)都超過10篇,如圖4所示。王勇主要探討存貨融資中質(zhì)押率的效益等相關(guān)問題;何娟主要關(guān)注存貨質(zhì)押業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)因子,以及存貨質(zhì)押業(yè)務(wù)的對策措施。存貨融資的研究中,存貨的質(zhì)押率和融資過程中的風(fēng)險(xiǎn)是研究的重點(diǎn)和難點(diǎn),是未來的研究趨勢之一。

    圖4 存貨融資作者分布條形圖

    2.3 關(guān)鍵詞分析

    運(yùn)用CiteSpace進(jìn)行key word分析,發(fā)現(xiàn)存貨質(zhì)押融資(66次)、供應(yīng)鏈金融(31次)、質(zhì)押率(26次)、存貨質(zhì)押(25次)和物流金融(25次)這四個(gè)關(guān)鍵詞出現(xiàn)次數(shù)較多,都超過20次,遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他關(guān)鍵詞。這也符合現(xiàn)實(shí)中的存貨融資模式,因?yàn)檫@種模式需要存貨做為重要的抵押物,并且存貨融資在物流金融和供應(yīng)鏈金融都存在。

    3 結(jié)論和趨勢

    3.1 結(jié)論

    本文通過運(yùn)用CiteSpace軟件對200篇文獻(xiàn)進(jìn)行了定量和可視化的分析,發(fā)現(xiàn)在這些文獻(xiàn)中,交通類和財(cái)經(jīng)類的研究機(jī)構(gòu)對存貨融資的研究較多。王勇、何娟兩位作者對于存貨融資的研究與其他學(xué)者相比,更加豐富和深入,在之后的研究中可以重點(diǎn)關(guān)注他們的文章。此外質(zhì)押和供應(yīng)鏈金融等這些關(guān)鍵詞也可以重點(diǎn)關(guān)注,它們都是存貨融資的研究熱點(diǎn)。

    3.2 趨勢

    (1)注重存貨的質(zhì)押率,越來越多的學(xué)者開始關(guān)注存貨的質(zhì)押率。存貨融資模式需要融資的中小企業(yè)向銀行抵押具有一定資產(chǎn)的存貨,質(zhì)押率的大小會(huì)直接影響企業(yè)獲得的融資水平,進(jìn)而影響企業(yè)的現(xiàn)金流,質(zhì)押率并非越高越好,因?yàn)楦叩馁|(zhì)押率往往會(huì)存在高風(fēng)險(xiǎn),需要設(shè)立在一個(gè)合理的范圍內(nèi),從而使得整條供應(yīng)鏈穩(wěn)步的向前發(fā)展,提升競爭力。

    (2)對存貨質(zhì)押風(fēng)險(xiǎn)的研究不斷上升。存貨融資模式雖然對于諸多企業(yè)有著廣泛的應(yīng)用性,但它也存在一定的風(fēng)險(xiǎn)。存貨融資存在著融資企業(yè)違約、存貨價(jià)值失衡和物流企業(yè)管理不當(dāng)?shù)蕊L(fēng)險(xiǎn),如何有效控制存貨融資模式下的風(fēng)險(xiǎn),使銀行、融資企業(yè)和第三方物流企業(yè)都受益,未來的研究趨勢,只有考慮整體的利益,才能使存貨融資發(fā)揮真正的效益。

    (3).研究方法更加側(cè)重多種方法結(jié)合。無論是存貨融資的效益還是風(fēng)險(xiǎn),許多學(xué)者使用多種分析方法相結(jié)合來進(jìn)行研究。其中博弈論、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)、價(jià)格模型和風(fēng)險(xiǎn)模型最為常見[10]。多種分析方法的結(jié)合可以彌補(bǔ)單種方法所存在的缺點(diǎn),因此,在存貨融資模式的研究方法上可以運(yùn)用多種方法進(jìn)行分析,使得結(jié)果和結(jié)論更加具有科學(xué)性和嚴(yán)謹(jǐn)性。

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