耿 玥,謝振安
(安徽理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,安徽 淮南 232001)
2019年,中國人民銀央行公布了我國各類企業(yè)的貸款需求指數(shù),中小型企業(yè)的貸款需求相對于大型企業(yè)來說更大,小型企業(yè)的貸款需求指數(shù)比大型企業(yè)高約15%。中小企業(yè)在我國金融市場中發(fā)揮很大作用,但當(dāng)他們在申請融資時依然受到了不小的限制。為了得到解決中小企業(yè)融資難問題的途徑,國內(nèi)專家學(xué)者對供應(yīng)鏈金融模式進(jìn)行了探究。趙雪飛[1]提出供應(yīng)鏈金融對中小型融資企業(yè)、第三方物流公司和金融機(jī)構(gòu)3個主體的運作都有很高價值并列舉了供應(yīng)鏈金融對中小型融資企業(yè)運作上的優(yōu)勢;吳標(biāo)等[2]通過對國內(nèi)大量文獻(xiàn)的研究,列舉了目前供應(yīng)鏈金融可研究的方向;徐秋慧等[3]從44家農(nóng)業(yè)中小企業(yè)選取信用風(fēng)險評估指標(biāo),構(gòu)建信用風(fēng)險預(yù)警模型,結(jié)果表明供應(yīng)鏈金融模式可以有效評估農(nóng)業(yè)中小企業(yè)信貸風(fēng)險;張夢媛[4]對蘇寧企業(yè)進(jìn)行了案例分析,探究了蘇寧供應(yīng)鏈金融的模式、創(chuàng)新點和效果,對同類型企業(yè)開展供應(yīng)鏈金融服務(wù)提供了參考;孔繁祺[5]從多個方面闡述了供應(yīng)鏈金融對改善中小企業(yè)融資問題的意義并提出有效措施。目前國內(nèi)對供應(yīng)鏈金融的研究大多從案例分析、國內(nèi)外文獻(xiàn)入手,通過建立模型對其進(jìn)行探究的較少。本文在選取SF公司作為案例分析的基礎(chǔ)上,建立灰色GM(1,1)預(yù)測模型,發(fā)現(xiàn)該模型可以對我國供應(yīng)鏈金融進(jìn)行短期預(yù)測且我國供應(yīng)鏈金融有較好的前景,供應(yīng)鏈金融是很有發(fā)展空間也是很有必要的。
近年來,我國金融業(yè)快速發(fā)展,新興金融產(chǎn)品種類越來越多,金融業(yè)杠桿率上升速度加快,我國也不斷強(qiáng)調(diào)“去杠桿”戰(zhàn)略。在日益緊縮的財政政策下,中國的金融機(jī)構(gòu)和實體企業(yè)正在經(jīng)受巨大考驗。然而,在這種情況下,供應(yīng)鏈金融始終保持非??斓陌l(fā)展速度,而我國中小企業(yè)對資金的需求也日益增長。為了凸顯供應(yīng)鏈金融的需求及前景,本文運用SPSSAU軟件對供應(yīng)鏈金融的規(guī)模以及中、小型企業(yè)應(yīng)收賬款情況進(jìn)行了短期的預(yù)測。
2016~2020年我國供應(yīng)鏈金融規(guī)模如表1所示。
表1 2016~2020年供應(yīng)鏈金融規(guī)模
為了檢驗數(shù)據(jù)是否具有研究意義,首先進(jìn)行級比值檢驗,級比值為上一期數(shù)據(jù)/當(dāng)期數(shù)據(jù),若級比值介于[e^(-2/(n+1)),e^(2/n+1)],則通過檢驗。如表2所示,級比值介于區(qū)間[0.982, 1.0098],表明本組數(shù)據(jù)適合進(jìn)行GM(1,1)模型的構(gòu)建。
然后進(jìn)行模型構(gòu)建結(jié)果的計算,計算結(jié)果如表3所示,后驗差比C值0.008<0.35,說明模型精度等級非常好。另外,小誤差概率p值為1.000>0.95,說明模型精度很好。
表2 GM(1,1)模型級比值
表3 模型構(gòu)建結(jié)果
隨后可得出還模型向后12期的預(yù)測值,而灰色預(yù)測使用向后1~5期的數(shù)據(jù)即可。如表4所示,均方根誤差值RMSE為0.595,該數(shù)值越小越好,可知該預(yù)測模型較好。
由表4中的預(yù)測值,可以進(jìn)一步得到殘差、相關(guān)誤差、級比偏差計算等,對模型的效果進(jìn)行了驗證。計算結(jié)果如表5:相對誤差的最大值為2.158%,小于0.1,且級比偏差值都小于0.1,該模型達(dá)到較高的擬合效果。
表4 模型預(yù)測值
表5 GM(1,1)模型檢驗
綜上所述,該GM(1,1)模型通過了檢驗,后3期供應(yīng)鏈金融規(guī)模的預(yù)測具有較高的參考價值。按照表4所示,2021、2022、2023年的供應(yīng)鏈金融規(guī)模分別為27.821萬億元、30.867萬億元和34.247萬億元。為了更加清晰地觀察供應(yīng)鏈金融規(guī)模的發(fā)展趨勢,繪制如圖1所示折線圖。
圖1 供應(yīng)鏈金融規(guī)模預(yù)測
如表6所示,搜集我國2015~2019年中、小型企業(yè)應(yīng)收賬款數(shù)據(jù),建立新的GM(1,1)模型。數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局。檢驗方法與上述一致。
級比值檢驗顯示:級比值均在標(biāo)準(zhǔn)范圍區(qū)間[0.717, 1.396]內(nèi),說明本數(shù)據(jù)適合進(jìn)行GM(1,1)模型的構(gòu)建;后驗差比C值為0.001,小誤差概率P值為1.000,模型精度較好;模型相對誤差值與級比偏差值均小于0.1,說明模型擬合效果達(dá)到較高要求。由此可見,該模型通過檢驗且具有研究意義,模型的RMSE為0.067,故向后4期的數(shù)據(jù)可以作為2020~2023年中、小型工業(yè)企業(yè)應(yīng)收賬款的預(yù)測值,分別為10.453萬億元、11.368萬億元、12.362萬億元和13.443萬億元。如圖2所示,繪制中、小型工業(yè)企業(yè)應(yīng)收賬款預(yù)測圖。
表6 中、小型工業(yè)企業(yè)應(yīng)收賬款
圖2 中、小型工業(yè)企業(yè)應(yīng)收賬款預(yù)測
通過觀測上述供應(yīng)鏈金融規(guī)模與中、小型工業(yè)企業(yè)應(yīng)收賬款的預(yù)測結(jié)果,可見供應(yīng)鏈金融的潛在市場是巨大的,到2023年,將會達(dá)到34.247萬億元。中、小型工業(yè)企業(yè)應(yīng)收賬款自2020年起突破10萬億元,至2023年將達(dá)到13.443萬億元。若這些應(yīng)收賬款被充分利用為貸款質(zhì)押物,那么供應(yīng)鏈金融將擁有巨大的發(fā)展空間,將會是緩解中小企業(yè)融資困難的有效途徑。目前我國已有京東、順豐等大型物流企業(yè)提供供應(yīng)鏈金融服務(wù),為部分中小企業(yè)緩解了融資難的問題。然而供應(yīng)鏈金融服務(wù)的提供受到多方面因素的制約,存在不少問題,本文以順豐公司(以下簡稱SF公司)為例,分析其供應(yīng)鏈金融的開展模式,并針對其存在的問題提供建議。
目前,以SF公司為主導(dǎo)的供應(yīng)鏈金融融資模式已經(jīng)基本形成,主要有以下3種模式。
SF公司在全國有上百個倉庫配送中心,其強(qiáng)大的信息管理系統(tǒng)可以實時監(jiān)控各個配送中心和倉庫的狀況。在這一模式中,SF公司與有融資需求的中小企業(yè)簽訂第三方協(xié)議:融資企業(yè)把貨物放置在SF公司的倉儲中心, SF公司對貨物進(jìn)行估值后由第三方金融機(jī)構(gòu)向融資企業(yè)提供100~3000萬元的貸款。這一模式既解決了中小企業(yè)的融資需求又使SF公司增加了客戶粘性。
該模式主要服務(wù)對象是供應(yīng)鏈中的上游供應(yīng)商。SF公司與上游供應(yīng)商簽訂貨物購銷合同,買斷其應(yīng)收賬款,為其提供融資,同時SF公司為上下游企業(yè)提供物流服務(wù)。該融資模式能使上游供應(yīng)商資金周轉(zhuǎn)不力的問題得到緩解,也鞏固了SF公司的物流業(yè)務(wù)。
供應(yīng)鏈中的下游企業(yè)在采購時將訂單發(fā)送給SF公司,SF公司按照采購訂單為下游企業(yè)進(jìn)行支付款項,除此之外,下游企業(yè)的物流運輸及倉儲管理業(yè)務(wù)一律由SF公司提供。訂單融資模式的主要服務(wù)對象是與SF公司有多年合作關(guān)系且信用評級較高的老客戶,該模式不僅僅緩解了下游企業(yè)的資金緊張問題,而且使順豐公司的業(yè)務(wù)內(nèi)容更具多樣性,創(chuàng)造更多盈利。
4.1.1 資金來源受限
SF公司的資金來源主要是銀行貸款、業(yè)務(wù)收入和市場融資,但這3種資金來源都有一定劣勢:銀行貸款的審批手續(xù)復(fù)雜、周期長,融資金額受限;SF公司若使用大量的運營資金,可能會對公司的其他業(yè)務(wù)造成不利影響,使主營業(yè)務(wù)受限。若在市場融資,則可能會因為股權(quán)變動影響企業(yè)的發(fā)展方向或因為金融市場的波動性導(dǎo)致SF公司面臨籌資風(fēng)險。
4.1.2 面臨多種風(fēng)險
SF公司面臨來自多個方面的風(fēng)險。首先是信用風(fēng)險,在供應(yīng)鏈金融模式中,部分小微企業(yè)往往存在經(jīng)營管理模式不規(guī)范、財務(wù)體系不完善的問題,若出現(xiàn)投資失敗、經(jīng)營困難,就可能出現(xiàn)違約狀況;其次是突發(fā)事件,不管是倉儲過程中還是運輸過程中,都有可能發(fā)生無法預(yù)測的突發(fā)事件,比如車禍導(dǎo)致的貨物受損,倉庫起火、雨水浸濕等等。這些非人為造成的風(fēng)險也是SF公司應(yīng)該考慮到的因素。
4.1.3 供應(yīng)鏈中信息不對稱
目前各個大小企業(yè)已經(jīng)開始利用收集來的數(shù)據(jù)去分析消費者、競爭對手以及市場的行為,SF公司在營銷模式上的確不及部分競爭對手,依然傾向于采用最傳統(tǒng)的營銷模式。在上文SF公司供應(yīng)鏈金融模式中提及SF公司在提供供應(yīng)鏈金融服務(wù)的過程中往往需要對融資企業(yè)進(jìn)行信用評級或者貨物股價,從而向金融機(jī)構(gòu)獲得一定融資額度。在這一過程中極易出現(xiàn)信息共享不及時甚至是傳遞錯誤的問題,若該環(huán)節(jié)出現(xiàn)差錯,將影響整條供應(yīng)鏈的資金狀況,引起糾紛。
4.2.1 完善風(fēng)控機(jī)制
SF公司應(yīng)同時加強(qiáng)對商流、信息流、物流的監(jiān)控。在商流上,SF公司應(yīng)嚴(yán)格審查融資企業(yè)的貨物信息和企業(yè)的信用度并給予相應(yīng)的貸款額度;在信息流上,利用強(qiáng)大的信息管理系統(tǒng),通過與客戶合作時積累的大量數(shù)據(jù)對客戶進(jìn)行分類管理,對有違約記錄的客戶進(jìn)行標(biāo)注、慎重考慮;在物流上,SF公司應(yīng)實時追蹤貨品的流通加工、倉儲、運輸?shù)拳h(huán)節(jié),在與融資企業(yè)合作過程中盡可能由SF公司提供物流服務(wù),加強(qiáng)各部門的協(xié)作,掌握貨物的控制權(quán)。
4.2.2 加強(qiáng)與金融機(jī)構(gòu)的合作
由于我國國情原因,SF公司只能通過金融機(jī)構(gòu)獲取資金,無法擁有自己的資本公司。目前,SF公司已與多家商業(yè)銀行合作,例如與中信銀行合作推出的“順手付”和與渣打銀行等合作推出的“經(jīng)營貸”。對于整條供應(yīng)鏈而言,中小企業(yè)從商業(yè)銀行獲取資金可以加強(qiáng)中小企業(yè)在供應(yīng)鏈外的經(jīng)營活動,從而增加營業(yè)收入及供應(yīng)鏈中的信用度,降低供應(yīng)鏈中資金鏈斷裂的風(fēng)險。SF公司也可以開創(chuàng)新的電商平臺,創(chuàng)立新的業(yè)務(wù)點。
4.2.3 注重大數(shù)據(jù)技術(shù)
相對于傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈管理手段,采用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以幫助企業(yè)實現(xiàn)對內(nèi)部不同資源的整合與利用。在如今的大數(shù)據(jù)時代, SF公司更應(yīng)該利用大數(shù)據(jù)分析、ERP 管理、云計算等技術(shù)系統(tǒng)科學(xué)地、精準(zhǔn)地、高效地管理企業(yè),提高融資效率,降低融資風(fēng)險,加強(qiáng)與合作企業(yè)之間的信息共享。SF公司應(yīng)發(fā)揮信息流、資金流、商流的協(xié)同作用,在供應(yīng)鏈金融的各個環(huán)節(jié)進(jìn)行實時跟蹤,對中小企業(yè)的資料嚴(yán)格審核、多重比對,提高供應(yīng)鏈金融的可視化程度。
本文對我國供應(yīng)鏈金融規(guī)模和中、小型工業(yè)企業(yè)應(yīng)收賬款情況進(jìn)行預(yù)測,結(jié)果表明,供應(yīng)鏈金融的發(fā)展前景是巨大的,能夠有效緩解中小企業(yè)融資難的困境。對我國物流公司中的領(lǐng)頭羊SF公司開展第三方物流公司為主導(dǎo)的供應(yīng)鏈金融服務(wù)的現(xiàn)狀進(jìn)行分析,列舉了SF公司開展供應(yīng)鏈金融的幾種模式,認(rèn)為SF公司具有資金來源受限、面臨多種風(fēng)險、供應(yīng)鏈中信息不對稱等劣勢,應(yīng)當(dāng)完善風(fēng)控機(jī)制、加強(qiáng)與金融機(jī)構(gòu)的合作、注重大數(shù)據(jù)技術(shù)。我國物流企業(yè)的供應(yīng)鏈金融發(fā)展過程中仍然存在很多問題,但是物流行業(yè)近幾年的飛速發(fā)展和中小企業(yè)不斷增長的融資需求表明:供應(yīng)鏈金融是很有發(fā)展空間也是很有必要的。