公路运力供应链金融信用传递因素研究

2020-07-14储雪俭王梦欣张尊力

供应链管理 2020年6期

储雪俭王梦欣张尊力

摘要：“中小微”运力企业融资难一直是困扰我国运输业发展的问题，文章结合扎根理论研究运力供应链金融信用传递影响因素，建立“主体信用+交易信用+监管信用”的信用传递体系，激励运力企业守信、履约，实现“中小微”运力企业的信用提升，达到融资的目的。

关键词：运力供应链金融;信用传递;扎根理论

一、引言

我国公路运输是以第三方物流企业、货代企业、专线企业、车队及个体司机等组成的层层转包的服务链，从货主企业到承运司机之间包含着复杂的委托代理关系。从运力组织的规模来看，2018年我国从事道路货运经营户700多万户（个体运输业户占比超过了90%），全国营运货车2000多万辆，平均每户运输企业仅拥有2.8辆。在6.9万亿元的公路运输总费用中，全国前50家的运输企业合计占比不到5%公路运输在我国货物运输市场中始终占据着主导的地位，国家交通运输部公开的统计数据显示，2019年1—11月全国货运总量为378.9亿吨，与2018年同期相比增长5.3%，2018年我国全年货物运输总量为515亿吨，同比增长7.1%，其中公路运输总量为395亿吨，同比增长7.4%，占全社会货运量的76.7%公路运输市场具有规模大、运力企业小、运作效率低且高度碎片化的特征。在日常业务中，“中小微”运力企业由于需要提前垫付路费、油费、人员成本等费用，而货主往往延迟结算费用，因此有较大的资金缺口及融资需求。但是，绝大多数的“中小微”运力企业由于自身财务制度不齐、财报等数据缺失，又导致了自身主体信用的严重缺失，其信用辨别与传递难以确认。即使有如此庞大的资金需求，商业银行等金融機构出于自身的风险规避性而不愿为这些规模小、信用实力差的运力企业提供贷款，“惜贷”“慎贷”甚至“不贷”现象普遍存在，根据34家上市银行的2019年年报及社会责任报告显示，绝大多数上市银行对小微企业贷款余额占比不超过5%，更可见“中小微”运力企业陷于融资难的囧境。

在这样的背景下，研究如何利用运力链上强信用企业（核心企业）为主导的信用传递，以运力链上真实业务所积累的交易数据为依托，通过对“中小微”运力企业监管等手段，建立“主体信用+交易信用+监管信用”的信用传递体系，激励运力企业在整个交易过程中守信、履约，实现“中小微”运力企业信用的提升，从而改变现有金融机构仅仅依据主体信用进行融资的单一模式。运力供应链融资参与主体较多、交易过程较复杂，各企业间发生交易、融资关系时信用的传递将会受到各种因素影响，这给运力供应链融资业务的实施带来诸多不确定因素及风险。如果能够有效识别运力供应链金融信用传递中的影响因素和风险，将能推动运力供应链融资业务的快速、安全和稳定的发展。

二、文献综述

国外学者对供应链金融的研究起步较早，Berger（2006）[1]等学者对中小企业的融资框架提出设想，并首先提出供应链金融思想。在传统企业融资模式下金融机构通常只考虑单个融资企业的信用及经营状况，而供应链金融融资的关注重点在于整条供应链的运行状态及核心企业的支持度。因此，供应链金融可以说是一种链式融资[2]。闫俊宏和许祥秦（2007）[3] 对供应链金融融资模式进行分析，认为这种模式缓解了我国中小企业当下的融资困境，也让“中小微”企业能通过供应链金融融资贷款;Blackman（2017）[4]认为供应链金融具有信息共享性，银行及供应链网络中的企业能够通过信息系统辅助进行金融交易。姜浩（2019）[5]提出信用多级流转的供应链金融模式，运用区块链等新技术构建供应链金融服务平台，从而使供应链中二级乃至N级供应商的融资需求得到满足。

运力供应链金融是供应链金融在运力供应链领域的创新模式，由于自身财务情况的限制以及有效质押物的缺失，运力企业主要通过信用进行融资。目前对于运力供应链金融的研究较多的是以第三方物流企业的视角进行研究。刘俊（2014）[6]针对铁路企业自身信用水平较低导致其融资模式单一化这一问题进行研究，提出铁路企业要构建银企合作平台获取更多的融资渠道，必须要增强信用意识，完善信用体系，提升信用水平;第三方物流企业的供应链融资模式涉及银行、中小企业、核心企业、第三方物流企业等交易主体，曾雪（2015）[7]建立了第三方物流企业的供应链融资风险评价体系，进一步提升融资效率;余戴琴（2017）[8]提出依托第四方物流平台与物流监管的创新融资模式以帮助运输企业缓解融资困境;胡晨茹（2018）[9]提出第三方物流企业可以借助信用水平较高的物流企业建立联保贷款模式进行企业融资，以缓解自身融资困境。

本文研究的“信用传递”一词是从供应链金融的概念中产生的，供应链金融是以核心企业为主导进行信用传递的一个融资体系[10]，它的出现为传统金融授信模式中受限于自身信用水平的“中小微”企业提供了新的融资思路。本质上信用传递是一个增信的动态过程，是在供应链上发生的。

通过有关学者对信用传递的研究，信用在不同领域受不同因素所影响，具有动态可变的特点，这种可变性体现在连接信用的两个主体——授信主体与受信主体，任何一方的变动都会引起信用的变动[11]。随着供应链金融模式的不断发展，供应链上开始出现新的信用传递发起方，其中包括供应链上具有一定实力或话语权、信用水平较高的企业，基于某种形式或手段向资信实力较差的融资企业提供增信。这些信用水平较高的企业可以是专业平台、第三方物流企业，也可以是其他具有实力的参与主体。授信主体基于交易数据整合、奖惩措施、监管行为、信用评估等具体手段实现供应链上的信用传递，以实现对受信企业进行增信。

运力供应链是由数量不定且业务能力互不相同的节点运力企业构成，具有层层转包业务特性的运输服务链。在运力供应链上信用不再简单以企业个体的形式孤立呈现，而是更多以运力供应链上下游企业整体的形式呈现，各节点企业间发生的货物、信息、资金交换等活动导致信用在运力供应链上传递。信用的具体表现形式是授信主体（资金方）对受信主体（运力供应链上的融资企业）借贷、信贷的行为，信用的变动性体现在资金方对于融资企业增加或减少授信，这种变动一般基于融资企业的自身信用情况（通常以财务指标呈现）和融资企业在经济活动中发生的交易，以及其他网络节点企业与环境等客观因素对融资企业产生的影响。融资企业的信用变动不仅取决于自身企业信用的变动，还受到运力供应链网络中发生的交易、供应链上其他运力企业和机构等因素的影响。融资企业以及其他网络结构节点企业、强信用企业间存在着信用传递的关系。运力供应链金融领域中每一个融资企业都存在着相对应的上述信用传递关系，这就是运力供应链金融信用传递的体现。运力供应链金融的信用传递实质上是供应链上融资企业信用水平发生增减变化的动态过程。信用传递过程是信用经过交换、增进、收益，最终实现升级的过程。

目前针对运力供应链金融领域的研究较少，相关的文献资料呈现碎片化现状，更鲜有学者针对运力供应链“中小微”运力企业融资过程中的信用传递问题进行研究。运力供应链金融作为供应链金融的一种创新模式，其与传统供应链金融的信用传递之间存在着基础共性。随着供应链金融模式的不断发展，学者对于信用传递影响因素的相关研究越来越完善，故本文将以供应链金融相关文献资料为基础，运用扎根理论研究运力供应链金融中信用传递的影响因素。

所谓扎根理论[23]（Grounded Theory）是50多年前美国哥伦比亚大学的格拉泽（Barney Glaser ）和芝加哥大学斯特劳斯（Anselm Strauss）两位学者共同提出的一种定性研究方法。经过多年的发展，它们已经被广泛应用于管理学、社会学等领域的研究。其基本原理是在文献资料、田野调研的收集整理的基础上，提升出理论，并对这些资料间、理论间不断进行对比，然后根据它们之间的相关关系提炼出有关的类属（category）及其属性。建立相关系统的理论，目前主要有两种处理方式：一是自然呈现扎根模式。是以1967年格拉泽和斯特劳斯的著作为代表，主要是提炼出已被社会化整理后的文献和原始现象，然后建立相关理论。二是程序化扎根模式。是以1990年斯特劳斯和其学生科宾（Corbin）出版的《Basics of qualitative research》为代表，提出用三级编码（开放、主轴、选择编码）进行分析提炼建立理论。

其研究逻辑如图1所示。

三、供应链金融信用扎根分析

扎根理论强调对现有资料及文献的深入学习探索，在没有假设前提的条件下，形成特定现象的理论解释。供应链金融目前的研究成果缺少针对信用传递的具体理论框架，本文采用文献扎根，遵循样本资料大容量、多样性、具有参考价值等选取原则，从国内外的期刊文献、论文网站选取符合研究主题的相关数据资料，如信用评价、信用增级、信用风险、信用扩张及信用管理等信用传递维度，对他们进行归纳分析，提炼供应链金融信用传递影响因素测量维度，为概念研究以及假设检验提供条件。运力供应链金融作为供应链金融具体应用模式，两者间存在着理论共性，在供应链金融信用传递文献扎根过程中形成的相关研究成果能够为研究运力供应链金融提供借鉴。

（一）开放式编码登录（open coding）

开放编码是扎根研究的第一步，根据原始数据进行概念化标签处理，并将数据进行聚类，初始编码前不能有任何预先设定的概念，根据实际数据开放性思考形成新的概念 [12]。本研究在不建立任何假设條件、不参考相关研究成果下进行建模，将碎片化的概念进行归集、整理、提炼、凝聚、编码。扎根研究小组成员从原始的文献资料中提取汇总了258条现象摘要，以“a+序号”进行标识;接着对结果进行讨论分析以及筛选，得到467个初始化概念，以“aa+序号”进行标识;然后整合和选择出现频次高于三次的范畴化指标，剔除与研究主题无关、出现频次过低的无效范畴，得到更具象化的范畴化指标，以“A+序号”标识，分别是：盈利能力、运营能力、偿债能力、发展能力、抗风险能力、道德风险、交易真实性、交易关系、供应链运营状况、外部监管行为、强信用企业监管、经济环境、政策环境、融资环境、技术环境。具体开放编码如表1所示（由于篇幅限制，表中只选取了部分编码过程内容）。

（二）主轴编码（axial coding）

供应链金融信用传递的主轴编码又称关联式登录，是通过供应链金融信用传递的聚类分析，在对相关供应链金融文献开放式编码登录初步形成的概念间建立联系，进而寻找潜在的线索，针对各范畴间的关系进行研究[13]。这些关系包含了供应链的时间效用关系、供应链交易关系、金融应用场景关系、供应链的空间效用关系等。本研究运用扎根理论典型编码模式的逻辑，分析了15个范畴之间的关系，据此提炼出4个主范畴（即主要类属），以“AA+序号”进行标识。得到的4个主范畴分别是主体信用、交易信用、监管信用和环境因素（如表2所示），从而进一步厘清供应链金融信用传递的主要影响因素。

（三）选择式编码登录（selective coding）

选择式编码又称核心式登录，是将之前的主范畴进一步深化提炼，形成以“故事线”形式串联各关联变量的核心范畴。基于上述四个主范畴，结合本文的研究目的，确定了“供应链金融信用传递影响因素”核心范畴。用扎根理论研究范式，遵循以主体信用（corporate credit）、交易信用（trade credit）、监管信用（supervision credit）、环境因素（environmental factor）——供应链金融信用传递影响因素的逻辑展开，建成供应链金融信用传递影响因素模型，即CTSE模型。该模型中蕴含的基本关系准则为：主体信用、交易信用、监管信用与环境因素这四个主范畴对信用传递存在显著影响。其中，主体信用、交易信用与监管信用属于直接影响因素，是驱动供应链金融信用传递的微观要素，对供应链金融的信用传递有着直接影响;而环境因素属于外部环境特征的影响因素，是企业难以掌握的相对客观因素，按照一定的趋势和发展规律对供应链金融的信用传递发挥一定的间接影响和作用。将这些主范畴及其逻辑关系进行归纳可以得到供应链金融信用传递的影响因素及其一般作用过程，主范畴的关系结构及原始文献示例的具体分析如表3所示。

四、运力供应链金融信用传递

由于运力供应链金融领域的相关文献、资料等研究方面成果较少，不足以支撑进行富有理论饱和度的扎根，而与之相比，供应链金融以及供应链金融信用问题的相关研究成果已经较为丰富和成熟，运力供应链金融作为传统供应链金融演化而来的创新模式，存在着本质上的相同之处。因此，将供应链金融信用传递的影响因素，结合运力供应链金融的相关特征，获得运力供应链金融信用传递影响因素。

（一）运力供应链金融信用传递

供应链金融所涉及的行业领域较为广泛，2018年我国开展供应链金融服务的企业中，约33%的企业正在开展物流领域的资金融通资料来源：《2018中国供应链金融调研报告》。。运力供应链金融领域是一个创新的研究方向（如图2所示），是供应链金融在运力市场的创新应用模式的发展[14]。

传统供应链金融模式中的核心企业一般是处于供应链上中心位置的制造企业或零售批发商，出于降本增效的目的，这些企业一般把不属于其核心业务的物流业务外包给第三方物流企业，这为物流服务供应链（即运力供应链）的发展奠定了基础。“中小微”运力企业的发展关系到运输业的未来，运力供应链金融为解决“中小微”运力企业的融资问题提供了新途径。但是，从目前的研究文献来看，鲜有学者对运力供应链金融领域进行深入研究，对于供应链金融与运力供应链金融之间联系的相关研究较少。秦偲嘉（2018）[15]首次系统性地提出了运力供应链的概念，作为传统供应链金融在运力领域的应用场景，运力供应链金融和传统供应链金融在理论上存在着基础共性，关于两者在不同视角下的共性特征如表4所示。

从融资模式的角度来看，运力供应链金融是由传统供应链金融演化而来的，具备供应链金融的基础属性，即信用不再以运输企业个体的形式孤立呈现，而以运力链上下游企业整体的形式呈现。核心运输企业或具有高信用水平的货运平台相对于运力链上绝大多数节点上的“中小微”干线运输、配送运输企业，以交易、资金、品牌等信息或技术的优势主导信用传递，对节点“中小微”运输企业进行增信。运力供应链金融模式下的信用传递，发挥主导作用的强信用企业（核心企业）是运力链上的货运平台或货主企业。信用传递的发起方包括：强信用企业（大多为具有高信用水平的货运平台、货主企业）、信用评价机构、行业协会及政府等外部第三方机构。运力供应链金融模式的信用传递过程概念如图3所示。

基于考虑运力供应链金融与供应链金融两者在理论和信用传递本质上的诸多共性，从供应链金融视角得到的信用传递影响因素对于运力供应链金融信用传递影响因素有着较大的借鉴意义。

（二）运力供应链金融信用传递影响因素

运力供应链及运力供应链金融领域文献研究较少，本文基于现有文献进行相关整理综述。运力企业是提供运输服务的服务性企业，其服务能力是重要的信用评价指标，包括车辆规模、线路规划、准时发货率、订单及时到达率、货物破损率等（朱琳，2017）[16]。运力企业的员工素质、诚信记录、社会责任及公众反馈等反映企业品格的指标也是运力企业信用评级的参照依据（蔡玉贺，等，2007;朱琳，2017）。[16-17]从增信发起方的角度看，运力供应链金融领域也存在高信用水平的担保机构对其进行增信（翁建兴，2011）。[18]物流货运平台的建设能够有效解决运力企业信息不对称的问题，有效推动信用传递（杨申燕，2014;曹宁宁，2016）。[19-20]运力供应链金融依托真实运输业务与监管、信用评级结果实现对“中小微”运力企业增信，政府、行业协会等机构通过信用监督以及失信惩戒机制的建立发挥其信用传递作用（陈渊，2014）。[21]运力供应链金融是供应链金融在运输业务场景下的应用模式，融资对象为运力企业，而“中小微”运力企业占据大多数，行业特征呈现“小散乱”态势，其主体信用严重缺失。同时，大多数运力企业缺乏可质押的动产，且运力链上的交易关系脆弱、交易黏性差，他们只有通过真实发生的运输业务、可预期的运输业务收入进行增信来获得信用融资的可能性。因此，稳定的供应链状况以及交易关系同样是运力企业信用水平的评判标准。

现代市场遵从信用经济。近年来，随着国家对社会信用体系的建设和重视度加强，一系列应用于物流、运力市场领域的信用国家标准接连颁布，对运力市场的信用建设起到了关键性作用。本文将这些针对运力市场的官方信用评价标准文件作为影响运力供应链金融信用传递指标的重要来源之一。参考《第三方物流服务质量要求（GB/T 24359—2009）》中的重要物流服务质量指标，采用了订单按时完成率、订单满足率、订单处理正确率、货损率、货差率、账货相符率等评价指标，并参考秦津娜（2017）[22]的研究成果，将服务能力纳入运营能力范畴。根据《物流企业分类与评估指标（GB/T 19680—2013）》，从运输型物流企业评估指标及综合型物流企业评估指标中提炼了自有货运车辆、运营网点数量、中高层管理人员学历状况等反映企业资质的指标以及运输业务辐射面（是否跨省区以上）、客户投诉率等反映企业运营能力的指标。这些反映运力企业运营能力的指标还包括了日吞吐量、日发车量、园区枢纽数量、网点数量、干线数量、自有车辆数量以及日订单数、日均货量、总货量等。根据中国物流与采购联合会发布的《物流企业信用评价指标体系》，本文认为企业资质、盈利能力、运营能力、偿债能力、发展能力等指标与供应链金融扎根研究成果中“主体信用”范畴所对应的子范畴基本相符。对运力企业履行质量承诺的意愿和能力（即质量信用），可以从第三方行业评价机构、行业协会等组织的“外部评价”获得，将其归于“监管信用”范畴中。

通过上述分析发现运力供应链金融信用传递等影响因素基本符合供应链金融信用传递影响因素的范畴和归类，只需对范畴中具体指标作为行业特征的调整和补充，在此不再赘述。下面就运力供应链金融信用传递影响因素的四个维度做阐述并提出假设。

1.主体信用

“中小微”运力企业主体信用因素主要包括盈利能力、运营能力、偿债能力、发展能力及抗风险能力，各项能力越强，表明企业自身的资信水平越高，其所能得到的信用传递效用也越大。由此提出假设H1：运力企业主体信用对运力供应链金融信用传递有正向作用。

（1）盈利能力。“中小微”运力企业的盈利能力越强，其销售利润率、资产报酬率以及营业收入也越高，表明企业获取利润的能力越强，其所能获得的信用传递效用也越大，由此提出子假设H1a：运力企业盈利能力对运力供应链金融信用傳递有正向作用。

（2）运营能力。“中小微”运力企业的运营能力包括应收账款周转率、流动资产周转率、订单满足率以及货损率等指标，运营能力越强，表明运力企业日常经营与运作的能力越强，其所能获得的信用传递效用也越大。由此提出子假设H1b：运力企业运营能力对运力供应链金融信用传递有正向作用。

（3）偿债能力。“中小微”企业的偿债能力由流动比率、速动比率以及资产负债率体现，企业的偿债能力越强，其违约概率越低，所能获得的信用传递效用越大。由此提出子假设H1c：运力企业偿债能力对运力供应链金融信用传递有正向作用。

（4）发展能力。当利润增长率、总资产增长率以及主营业务增长率等体现“中小微”企业的发展能力的指标越高时，表明“中小微”企业的发展潜力越大，其所能获得的信用传递效用也越大。由此提出子假设H1d：运力企业发展能力对运力供应链金融信用传递有正向作用。

（5）抗风险能力。“中小微”企业的抗风险能力主要包括对于风险相关信息获取的及时率和准确率，以及应对、控制风险的能力。企业的抗风险能力越强，表明企业业务运作的稳定性越高，其可能发生失信情况的概率也越低。由此提出子假设H1e：运力企业抗风险能力对运力供应链金融信用传递有正向作用。

2.交易信用因素

影响“中小微”运力企业信用传递的因素不仅来自企业财务指标相关的主体信用，同时与道德风险、交易真实性、交易关系及供应链运营状况等交易信用因素关系密切，基于运输过程中的服务而产生的交易信用具有缓解资金约束、传递信用信息以及协调运力供应链的功能，同时也是获得信用传递的主要来源。由此提出假设H2：运力企业交易信用对运力供应链金融信用传递有正向作用。

（1）道德风险。道德风险指链上运力融资企业在最大效用增进自身效用时做出不利于金融机构的行动，是一种事后非对称信息模型。“中小微”运力企业一般来说规模小、数量多、可抵押资产有限，金融机构需防范其违约产生的道德风险。当“中小微”运力企业未按合同履行义务、未遵守行业规则以及存在欺诈投机行为时，其无法获得或获得更小的信用传递效用。由此提出子假设H2a：道德风险对运力供应链金融信用传递有负向作用。

（2）交易真实性。交易真实性是运力企业取得收入的基础，是运力供应链金融开展的基础，当“中小微”企业的流水订单匹配程度、合同履约率、交易合同详尽程度以及物流信息清晰程度越高时，表明其交易真实性越高，可有效促进运力链上的信用传递，有利于其获得金融机构的融资。由此提出子假设H2b：交易真实性对运力供应链金融信用传递有正向作用。

（3）交易关系。运力供应链上主体企业的多元化决定了交易主体间复杂的交易关系，各交易主体企业间的优势互补、权责协调等关系能否理顺，直接影响运力供应链整体的运行效果。良好的交易关系能降低企业间的协调成本，以主体企业间的信任为基石，消除信息滞后，加强主体企业间的互动强度、沟通频率以及关系紧密程度，从而促进信用传递。由此提出子假设H2c：交易关系对运力供应链金融信用传递有正向作用。

（4）供应链运营状况。供应链运营状况反映了“中小微”运力企业的发展态势，良好的供应链运营状况可增加“中小微”运力企业与链上核心企业的黏合度，维持运力供应链上运输服务流动，提高运力供应链上运输服务的价值和核心竞争力，从而促使“中小微”运力企业获得核心企业的信用增级以及信用资源的增值，有助于提升信用传递效用。由此提出子假设H2d：供应链运营状况对运力供应链金融信用传递有正向作用。

3.监管信用因素

“中小微”运力企业的监管信用因素主要包括外部监管行为与强信用企业监管，政府、信用评级机构以及媒体等外部监管行为对信用传递存在正向影响，货运平台或货主企业等强信用企业通过监管等方式激励“中小微”运力企业守信，以此对“中小微”运力企业实现增信。监管信用因素越强，传递给“中小微”运力企业的信用效用也越大。由此提出假设H3：监管信用对运力供应链金融信用传递有正向作用。

（1）外部监管行为。行业协会、信用评级机构以及政府专门的监管部门等外部监管机构通过针对“中小微”运力企业的考核评价，以及对其日常业务运作过程中的监管，激励其守信，实现信用的有效传递。由此提出子假设H3a：外部监管行为对运力供应链金融信用传递有正向作用。

（2）强信用企业监管。货运平台或货主企业等此类运力链上的强信用企业，通过对货物的出入库、运输、配送等物流信息过程监管等方式激励“中小微”运力企业守信，从而对其产生增信作用，有助于减少金融机构对于“中小微”运力企业的后顾之忧，使得这些企业获得更多的贷款支持。由此提出子假设H3b：强信用企业监管对运力供应链金融信用传递有正向作用。

4.环境因素

经济环境、政策环境、融资环境及技术环境等外部环境因素对信用传递也存在显著的正向影响。良好的经济发展水平、有利的扶持政策、完善的法律法规建设、良好的融资担保体系、先进的信息技术水平，为“中小微”运力企业融资营造了良好的应用场景，有利于运力供应链金融中的信用传递，使得“中小微”運力企业获得融资。由此提出假设H4：环境因素对运力供应链金融信用传递有正向作用。

（1）经济环境。“中小微”运力企业的发展是推动我国运输行业经济发展的基础力量，以其特有的优势，在现代经济中发挥着越来越大的作用。经济的良性发展，在推动“中小微”运力企业运行质量等方面也有着举足轻重的意义。立足国情，借鉴外国经验，改善融资模式，进而促进“中小微”运力企业稳健快速地发展。由此提出子假设H4a：经济环境对运力供应链金融信用传递有正向作用。

（2）政策环境。“中小微”企业的健康发展不仅是市场的要求，更是国家层面的战略要求。近年来，我国多次出台相应政策扶持“中小微”运力企业的发展。政府作为一种非市场的力量，对“中小微”运力企业的发展有着重要影响，政府能够对“中小微”运力企业给予政策上的支持和引导;健全的法律法规、宽松的政策环境有利于“中小微”运力企业获得金融机构的融资支持。由此提出子假设H4b：政策环境对运力供应链金融信用传递有正向作用。

（3）融资环境。良好的融资环境具有健全信用担保体系以及多层次、全方位、宽视角的融资服务体系;改善现有间接融资体系、积极整合中小金融机构，有利于“中小微”运力企业获得融资。由此提出子假设H4c：融资环境对运力供应链金融信用传递有正向作用。

（4）技术环境。现代信息技术的快速发展，为我国运力供应链金融的开展提供了有利条件，如物联网技术对运输货物的实时追踪等;大数据、人工智能等对“中小微”运力企业的精准贷后管理;区块链技术的分布式记账及数据不可篡改等特点为技术创造信用打下基础。由此提出子假设H4d：技术环境对运力供应链金融信用传递有正向作用。

根据扎根结果以及所提出的假设，将各个研究假设汇总列示，如表5所示。

为了进一步探讨这些影响因素对信用传递的影响，本文建立起影响因素与信用传递之间的关系模型，即运力供应链金融信用传递影响因素的CTSE模型，如图4所示。

五、实证分析

文献扎根得到的运力供应链金融信用传递影响因素和研究假设，通过实证分析的方法对假设进行检验，并最终筛选得到运力供应链金融信用传递过程中显著相关的影响因素。

（一）问卷设计

为了验证上述假设以及理论模型的有效性，通过设计问卷调研和收集数据，用实证分析的方式对运力供应链金融信用傳递影响因素进行检验。问卷内容主要分为三部分。一是运力企业的基本信息，包括运力企业的员工规模、车辆数量等基本信息;二是运力企业融资的基本情况，包括对运力企业融资可得性的测量问题，以此作为信用传递这一动态过程的结果变量;三是运力企业针对信用传递影响因素重要性的测量问题，包括对主体信用、交易信用、监管信用与环境因素四个不同维度的测量。问卷采用李克特七级量表的方式，问卷中问题的敏感度相对较高，以期得到更高信度和效度的问卷。

（二）样本预测试

通过样本的预测试验证设计问卷是否能达到研究目的。样本预测试问卷发放对象是上海市的部分运力企业，选取简单随机抽样原则，调查对象为企业中高层管理人员以及部分财务等专业部门职员。发放问卷160份，回收问卷142份，对问卷的有效性进行检测后，将无效问卷予以删除。获得有效问卷数量为137份。经测试，分析结果的Cronbachs Alpha系数、问卷数据的KMO检验值、Bartlett球形度检验值、总方差解释率等都符合样本设计要求。

（三）数据收集与描述性统计

本研究问卷的发放对象涵盖上海、河南、四川、武汉、安徽、江苏等地区的运力企业及货运平台，如传化智联、上海郑明物流集团、安通控股、赤途供应链、河南方圆物流等。填写对象是企业的中高层管理人员以及财务等专业部门职员。问卷发放渠道通过问卷星、邮件等网络渠道，过程中发放问卷共500份，回收问卷476份，问卷回收率为95.2%。按照问卷的筛选原则，剔除无效问卷11份，最后得到有效问卷465份，问卷有效率为93%。问卷调研数据涉及运力企业的主体信用、交易信用、监管信用、应用场景及企业的各种能力，通过对调研数据计算与分析，得到不同状况下的信度、效度等数值。（详细计算分析表单限于篇幅不再赘述）

（四）假设检验

设融资可得性为因变量，信用传递的各种影响因素作为自变量，将统计得到的数据进行回归分析，做出不同条件下的分析量表（详细过程及量表限于篇幅不再赘述）。并对基于运力供应链金融信用传递的假设验证结果进行归纳汇总，如表6所示。

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