基于CMM和SVM的供应链金融发展能力评价研究*

□ 张悟移，孙雪莲，向海林

(昆明理工大学 管理与经济学院，云南 昆明 650093)

1 引言

德国于2013年正式提出了工业4.0，其以数据为核心的态势对供应链上工业企业进行席卷。2014年我国提出“中国制造2025”，这是中国政府立足于国际产业变革大势，做出的全面提升中国制造业发展质量和水平的重大战略部署。目前我国的工业制造水平与技术程度进入到一个新台阶，工业发展是工业化显著的特征之一，我国正处于工业化发展阶段。供应链金融立足于供应链的运营，让商流、物流、信息流以及资金流有效结合，使得金融机构的资金得到有效的利用，为供应链上下游企业间的贸易提供了快速融资的渠道。

供应链金融最先出现于俄国沙皇时代，农民会把价格处于低位的丰收农作物抵押给银行，获取的贷款用于日常的生活与生产，等到价格回升后，农民和银行再度合作，将谷物卖出偿还银行本金与利息。在这个过程中，就出现了最简单的供应链金融。这里的供应链金融是为获得银行的贷款将谷物作为质押物，这使得农民得到了利润。自从1961年美国颁布《仓储法案》以来，各区通过该法案建立了一整套仓单质押的规则。仓单不仅能够方便进行结算，还能通过质押的方式申请贷款。至此，基于仓单的形式得到广泛的运用。Timme(2000)[1]首先提出供应链金融的概念，对供应链金融的含义作了定义。此处强调的是供应链上的参与者与供应链外部的金融服务提供者相互合作的协同关系，这种关系由此产生的考虑物流、信息流、资金流及其进程、全部资产和供应链上参与主体经营的这一过程。Hoffmann(2009)[2]提出供应链金融是供应链内外多个组织，通过计划和控制金融资源在组织内与组织间进行转移，其是为了创造更多的资源与技术手段。Michael Lamoureux(2007)[3]研究指出供应链金融的核心是融资能力与成本，实现时需要对供应链中的信息流进行整合，将信息流与资本的成本管理相融合。我国的供应链金融大多是从商业银行角度来说的，闫俊宏(2007)等[4]针对应收账款、预付款、存货分别进行了应收账款、保税仓和融通仓三种融资模式。目前每个行业都进入到供应链发展阶段，Martin Christopher教授提出的未来的竞争不再是企业与企业的竞争，而是供应链之间的竞争。在工业制造企业中，供应链更是企业竞争的核心，供应链上各中小企业的资源利用与融资能力很大程度上依赖供应链金融，正是这一供应链金融能力逐步成为工业企业提高市场竞争力的一个不容忽视的重要组成部分。现以家电制造企业入手，利用能力成熟度模型，并且结合各区域各家电制造企业相关评估指标的实际数据，以此为样本点，利用支持向量机进行数据处理，得到稳定的供应链金融发展能力分类。

2 文献综述

2.1 能力成熟度模型

有关成熟度模型，国内外都进行了大量的研究。迄今为止，运用最具影响力的是，1986年美国卡内基-梅隆大学软件工程研究所首次提出能力成熟度模型(Capability Maturity Model，简称CMM)[5]。CMM是一种评价软件能力的成熟度模型，迄今为止，CMM是应用最为广泛的成熟度模型。CMM为软件组织的软件能力提出了改进体系，一般分为5级，分别为：初始级、可重复级、被定义级、已管理级、优化级。它的核心思想是把软件开发视为一个过程，并根据这一原则对软件开发和维护进行过程监控与研究。

成熟度等级1：初始级。这是能力成熟度模型最低的等级状态。处于成熟度最低的组织，基本上没有健全的管理制度。企业一般不具备稳定的软件开发环境，通常在遇到问题时，就放弃原定计划而只专注于编程和测试。开发流程处于混乱、无序的状态。完成的程度与效用随着可预测人员的变动，较大影响开发结果，并且由于缺乏健全的计划，时间和经费成本难以进行控制，使得开发的过程和效率很低，供应链金融的融资速度与效率也十分不具有响应性。

成熟度等级2：可重复级。处于该等级的软件和流程开发已经形成了基本的管理准则、设计步骤。这些准则、步骤和技术形成于类似产品中的经验。在供应链金融的流程中可以仔细的跟踪费用和进度，达到此级别的企业过程已制度化，有纪律，可重复。

成熟度等级3：被定义级。在被定义等级时，软件生产的过程编制完整的文档操作。在供应链金融的实现上，对其管理与技术方面做了明确的定义，并按需求不断进行流程的改进，这一等级的操作步骤全都记录在案，同时利用此工具使用，有别于初始级的就地取材。

成熟度等级4：已管理级。在已管理等级中，软件开发过程中各个环节都设定了目标，涵盖了时间、成本、质量和后期服务等多方面。当偏离目标过多时，就采取行动来修正。利用统计质量控制，管理部门能区分出随机偏离和有深刻含义的质量或者生产目标的偏离。

成熟度等级5：优化级。位于第5级组织的目标是连续地改进软件过程，这样的组织使用统计质量和过程控制技术作为指导，尽量做到尽善尽美的程度。对项目中各个流程获得的经验进行总结，并记录在案，之后从各个方面中获得知识将运用到该组织中。

2.2 支持向量机和粒子群优化算法简述

近年来，支持向量机是一种有监督的机器学习方法，在文本分类、图像分类、手写字体识别等领域获得了成功的应用[6]。支持向量机(support vector machine,SVM)于1995年由Vapnik提出，用于解决小规模样本或者非线性关系的分类方法，其主要是用于解决有限的样本信息下最优的分类问题。在SVM中，我们将数据绘制在n维空间，其中n代表的是数据的特征数，每个特征数的值是特定坐标的值。然后，通过线性超平面将不同样本分为两类。在SVM中，可以通过核函数的功能将低维数据转化为高维数据，这样就将不可分离的问题转化为可分离的问题。SVM简化高维空间的求解难度，运算速度更快。

在进行支持向量机的参数优化过程中，随着参数的不断变化，支持向量机对于样本中的参数检查精度也会不断升高。现将粒子群优化(Particle Swarm optimization,PSO)算法的原理进行以下阐述。PSO是群体智能一个新的分支，是根据达尔文适者生存、优胜劣汰净化思想，依据个体协作来寻求最优解的过程。其在优化过程中，运用速度-位移的结构，更能保留群体的搜索能力，并且使得操作步骤更加方便快捷。采用粒子群算法优化支持向量机的参数，把SVM的参数作为粒子群算法的粒子，将SVM分类准确率作为粒子群的目标函数进行全局搜索，最终得到SVM最优的参数。

3 行业供应链金融成熟度评价

3.1 成熟度等级划分

根据“德国工业4.0”和能力成熟度模型的相关文献，把评估模型的成熟度等级进行以下说明，如下表1所示。

3.2 CMM和PSOSVM评估模型

本文将家电行业的供应链金融发展能力进行分级：初始级(1级)、可重复级(2级)、被定义级(3级)、已管理级(4级)、优化级(5级)，总共5级。采用要达到的每个成熟度等级关键过程域和关键能力进行供应链金融成熟度评级。基于数据的可获性，选取了家电制造工业企业可以衡量供应链金融成熟度的9个财务指标，并结合22家运用供应链金融的家电制造企业的数据样本，建立支持向量机复杂过程系统稳态模型，利用粒子群算法优化模型参数，用MATLAB进行训练完成判断，以提高支持向量机用于各企业供应链金融能力的成熟度判评判。通过两种评判方法进行比较成熟度等级结果，在此基础上，从定性和定量的两个角度进行综合判断，为家电行业供应链金融成熟度做出精确的评判。

表1 工业企业供应链金融成熟度对应等级表

PSO优化SVM参数的方法。

①PSO参数的初始化。设定初始的加速因子：C1、C2。

③分别对每个粒子的位置和速度进行更新，产生新一代种群X(t+1)。

检查是否达到设置的最大的迭代次数。

上式中，k为迭代次数；vi(k)为粒子的飞行速度，xi(k)为粒子的当前位置，pi为第i个粒子所到过的最优位置，pk为种群到过的最优位置，c1、c2是局部学习因子和全局学习因子；w为惯性因子，r是0到1之间的随机数。

④将搜索到的粒子最优位置，把最优的参数值赋予SVM，应用样本进行训练。

最大进化数量为200，种群最大数量为20，速度与位移的关系：V=kX，初始速度为3。SVM参数中c变化的最大值和最小值，初始为100和0.1，SVM参数中g变化的最大值和最小值，初始值分别为1000和0.01。

3.3 指标选取与数据处理

由工业制造企业的行业特点及“白皮书”和“德国工业4.0”，建立围绕供应链金融业务的能力成熟度模型构建。其中选取一级指标，记为Bi(i=1，… …,5)。再在下面划分二级指标Ck(k=1，… …，n)。详见下表2所示。

结合成熟度模型的等级评分，对每家企业供应链金融发展能力进行初评。结合CMM进行成熟度等级划分，其中有四川九州、四川长虹等4家企业处于供应链金融成熟度第一等级，长虹美菱股份有限公司等7家位于第二等级，TCL集团股份有限公司等6家位于第三等级，海尔智家、美的集团等5家位于第四等级，位于第五等级的为无。详见表3。

表2 供应链金融成熟度重要指标表

表3 样本数据统计表

在此基础上对美的集团等22家相关企业反映供应链金融成熟的评判指标相关数据进行收集。把运用供应链金融成熟度判断的样本数据作为神经网络学习和训练的样本，处理结果如下图1和图2。

选择10家企业作为支持向量机复杂过程系统稳态模型的测试集，利用粒子群算法优化模型参数，用MATLAB进行测试得到，其正确率达到90%。相较CMM得到的结果，可参照性更高，以指标数据进行样本提取，以科学定性的机器学习方法提高支持向量机用于各供应链金融成熟度的判断。详见图2。

图1 训练集样本图

图2 测试集样本图

图3 适应度曲线图

依据上图综合所示：选取运用CMM进行初分类的企业样本进行神经网络训练，得到比较准确的测试集。由图3可知，运用粒子群优化支持向量机分类，得到正确率为90%的样本分类结果，并且适应度较好，说明测试集合理性高。对于测试集样本5，在运用CMM进行评价时，得到的结果为成熟度第二等级，但运用SVM得到的分类结果为成熟度第三等级。综合上述情况，对于该企业的供应链金融成熟度，应划分为第三等级更为合理。原因是该企业开展的供应链金融业务，使得供应链金融的参与者以战略角度管理供应链融资流程。

4 结语

本文以我国家电行业的供应链金融发展能力评价为研究问题，探讨出我国家电行业供应链金融的发展能力水平，其中美的、海尔等龙头企业处于供应链金融的第四等级，该等级供应链上的企业进行商业流程协作，并且采用先进的商业流程管理。供应链金融水平能力达到了目前全国的领先地位，上下游企业间的协作有助于供应链上突破各自为政的局面，充分对接融资需求，从而为实体经济提供新兴的有效融资工具。

供应链金融为工业企业经济发展注入了新鲜血液，对其他产业的供应链有着积极的指导意义。供应链金融存在以下的优势：在供应链上下游企业间保证了融资安全性，高效地解决了融资难的问题，加快了资金的循环，提高了资金的效率，并为经济转型升级注入了活力。