如何有效应对其他融资模式的竞争？——基于商业银行视角的供应链金融发展策略

刘 露，饶卫振，王炳成

（山东科技大学经济管理学院，青岛 266590）

近年来，随着资本市场利率市场化，大型企业“金融脱媒（financial disintermediation）”等现象加剧，商业银行盈利空间被进一步压缩。越来越多的商业银行谋求转型，将目光投向占据企业总数90%以上的中小型企业［1］，发展中小企业融资成为银行新的利润增长点。但是，由于中小企业可质押资产少、资信水平低，传统银行信贷融资方式不适用于中小企业。供应链金融成为商业银行为中小企业提供金融服务的重要方式，它围绕核心企业来管理供应链上下游企业，凭借核心企业强大的风险担保能力、渠道整合能力实现风险控制，同时实现规模经济效益［2］。2017年国务院办公厅发布并实施《关于积极推进供应链创新与应用的指导意见》，鼓励商业银行以建立供应链金融服务平台等方式为供应链上下游中小企业提供融资渠道，推动供应链金融服务实体经济。

然而，商业银行开展供应链金融受到资本市场竞争的冲击。一方面，贸易信用融资（供应链中上游企业以允许下游企业延期支付为主要方式的一种供应链内部融资）仍然是解决中小企业资金困境的主要方式。据统计，我国2019 年仅工业以上规模企业应收账款额就高达17.4 万亿元，相当于全年GDP 总额的18%［3］，表明贸易信用模式应用十分广泛。另一方面，随着金融科技等技术的快速进步，越来越多的中小企业选择更易获取、效率更高的互联网金融方式（金融平台利用互联网技术实现企业资金融通的新型金融业务模式）解决资金困境。可见，适用于中小企业的融资服务方式主要包括由商业银行提供的供应链金融、由核心企业提供的贸易信用、由金融平台提供的互联网金融等。对于商业银行而言，供应链金融业务模式的开展面临来自其他融资模式的竞争，将供应链金融模式与其他竞争型融资模式进行比较分析，有助于发现其在应对资本市场竞争过程中存在的主要问题，并有针对性地为供应链金融提出应对策略。此外，供应链金融模式区别于其他融资模式的关键在于其独有的风险控制方式（银行提供资金、核心企业提供担保）。而核心企业为银行提供的担保方式主要包括“差额担保”机制和“部分担保”机制。其中，“差额担保”机制是指当中小企业违约时，核心企业向金融机构补齐全部中小企业欠款；而“部分担保”机制则指核心企业为金融机构提供一定比例或固定额度担保（该比例和额度可柔性设置）。结合上述背景，本文提出如下研究问题。①对于商业银行而言，面对来自资本市场的竞争，哪些中小企业是供应链金融业务模式的潜在客户？②如何扩大供应链金融的适用范围，从而真正达到其普惠金融的目的？③哪种风险担保机制更有助于提升供应链金融的运作效率？

本文试图通过供应链金融与竞争融资模式（贸易信用、互联网金融）之间的对比，明确企业选择供应链金融的条件，给出供应链金融模式的适用范围，进而提出供应链金融的改进策略（如通过融资模式的合理选择和设计扩大供应链金融的适用范围和运作效率），为商业银行从供给侧高效提供供应链金融服务、有效管理融资中的中小企业提供理论依据和决策支持。

1 文献回顾

目前，国内外的学术界分别针对供应链金融以及其他融资模式（贸易信用、银行融资、互联网金融等）、融资模式间的竞争与比较等主题分别开展了广泛的研究。下面对相关文献进行评述，进而明确本文的创新点。

1.1 供应链金融模式

目前，针对供应链金融的研究主题主要包括运营决策、协调机制、担保机制、绩效提升策略等。供应链金融业务涉及供应链与银行间的共同运作与管理，因此从运营管理角度分析供应链金融显得尤为必要，杨斌等［4］、鲁其辉等［5］、LEKKAKOS 和SERRANO［6］分别分析了供应链金融模式下的企业最优运营决策。为了进一步提升供应链金融运作效率，LIN等［7］、林强等［8］、刘露等［9-10］分别设计并提出了协调供应链金融的合同机制。针对供应链金融中的担保机制设计，张义刚和唐小我［11］针对“差额担保”风险控制机制展开研究，分析了零售商破产时生产商提供融资担保的条件。而针对“部分担保”机制［12］，易雪辉和周宗放［13］、王宗润等［14］、BOSCHI 等［15］、LUO 等［16］均认为可以柔性地调节核心企业的风险担保比例，且对于商业银行而言，存在最优风险担保比例。YAN 等［17］设计了实现部分担保供应链金融系统协调的收益共享机制。由此可见，供应链金融中的“差额担保”和“部分担保”机制适用于特定场景，金融机构可根据具体情境对风险担保参数进行合理设置。针对供应链金融绩效提升策略主题，宋华和卢强［18］探讨了中小企业在供应链网络中的特质以及相应能力对增强供应链金融绩效的影响，发现弱连接、强整合能力、强创新能力的中小企业更容易从供应链金融中获益。在此基础上，宋华和杨璇［19］进一步分析了供应链网络嵌入性对供应链金融融资绩效的影响。卢强等［20］则基于信息视角研究了中小企业创新与市场响应等能力对供应链金融绩效的影响。

1.2 与供应链金融竞争的其他融资模式

与供应链金融竞争的其他融资模式主要包括贸易信用、银行融资、互联网金融等。针对贸易信用融资，学者们分别针对融资背景下的企业运营决策［21］、供应链协调［22-23］、碳减排模式选择［24］等问题进行研究。其中，GUPTA 和WANG［21］用连续时间模型相关算法对最优库存水平进行决策分析。LUO 和ZHANG［22］对信息不对称下的贸易信用供应链协调问题进行分析。李荣和刘露［23］分析并给出了协调含风险厌恶成员的贸易信用供应链契约机制。DENG和LIU［24］对贸易信用融资下供应链碳减排模式选择问题展开研究。针对银行融资，代表性的研究包括对融资背景下的企业最优运营决策［25-26］、协调机制［27］等问题的分析。具体而言，DADA和HU［25］分析银行和企业最优利率及库存决策，给出协调银企的非线性信贷机制。KOUVELIS和ZHAO［26］研究存在破产成本时的供应链融资运作模型，分析并给出了供应商批发价及零售商订货量均衡解。于辉和甄学平［27］用极大极小方法分析需求信息缺失情境下零售商订货和银行利率最优策略。KOUVELIS和ZHAO［28］分析存在破产成本情况下的资金约束供应链协调问题，发现回购合同仍能实现供应链协调，而数量折扣合同无法协调供应链。也有学者对互联网金融模式开展研究，涉及运营决策［29］、风险管理［30］、担保策略［31］等。其中，GAO等［29］讨论了供应链生产商借助电商平台开展P2P融资时的运营决策问题，分析了电商平台服务水平对企业运营决策的影响机理。史金召等［30］基于道德风险识别和防范的视角，采用委托代理理论和博弈论对银行与B2B平台的激励契约进行研究。刘露和邓伟升［31］讨论互联网平台融资的运作机理，给出了实现融资各方共赢的担保策略。

1.3 各融资模式间的竞争与比较

以上研究分别研究供应链金融［4-20］、贸易信用［21-24］、银行融资［25-28］、互联网金融［29-31］等融资模式。不同融资模式间的比较也是供应链融资问题研究的一大热点。部分学者认为，贸易信用融资相比银行融资更具优势。KOUVELIS和ZHAO［32］、CHEN［33］通过研究发现，资金约束的零售商总是倾向于选择贸易信用融资而非银行融资。TANG 等［34］则站在生产商视角开展研究，发现信息不对称情境下贸易信用融资的优势。进一步研究发现，生产成本［35-36］、资本市场竞争程度［37］、信用评级［38］、资金成本［39］、零售商资金水平［40］等是影响企业进行融资模式选择的主要因素。JING 等［35-36］发现融资模式的选择取决于生产成本。CAI等［37］发现，融资均衡由资本市场竞争程度决定，根据资本市场无风险利率的差异，零售商会分别选择贸易信用或银行融资。KOUVELIS和ZHAO［38］则进一步讨论生产商信用评级的影响，发现只有生产商信用评级较低时，零售商才会选择银行融资，否则会选择延期支付融资。DENG等［39］分析了组装系统中的融资模式选择问题，给出了组装商选择贸易信用或银行融资的参数临界点及条件。金伟和骆建文［40］比较了提前付款加银行融资和延期支付加银行融资的组合融资策略，发现对于双边资金约束的供应链而言，延期支付与银行融资的组合策略为均衡融资策略。

1.4 文献评述

但是，已有研究存在以下缺口。①学者针对供应链金融模式进行了单独分析［4-20］，也对贸易信用和银行融资［32-40］进行了比较分析，但未对供应链金融模式与其他融资方式进行比较分析。这就无法明确在资本市场竞争情境下哪些企业会选择供应链金融模式，也无法为供应链金融合理应对来自其他融资模式的竞争提供策略。②多数研究是基于企业视角展开分析，如分析企业的最优运营决策［4-31］，或站在生产商［34，36］、零售商［32-33，35，37-39］的视角分析它们的融资选择策略，但鲜有研究基于银行视角探讨供应链金融的运营、供给和改进策略。

本文的创新点之一是基于商业银行视角开展分析，即当供应链金融、贸易信用、互联网金融3种融资模式同时可用于解决中小企业资金约束难题时，探究企业选择供应链金融模式的条件，从而明确资本市场竞争对供应链金融业务开展的影响，进而根据研究结果为商业银行提出供应链金融的供给及改进策略。同时，本文创新性地提出一类“部分担保”风险分担机制，即商业银行根据零售商的初始资金设置不同的核心企业风险担保比例，相较于“差额担保”风险分担机制，该“部分担保”机制在扩大供应链金融适用范围、提升商业银行绩效方面更具优势。研究发现可以为供应链金融的发展提供政策参考，对于供应链金融的“供给侧改革”具有引导和促进作用。

2 问题描述与研究设计

考虑由生产商M和零售商R构成的供应链，生产商和零售商均为风险中性，决策时各自追求自身期望利益最大化。生产商制造产品的单位成本为c，以单位批发价格w向下游零售商供货。零售商在销售季节开始前向生产商订购数量为q的货物，并以单位价格p在市场上进行销售，假设销售季节结束后滞销商品的残值为0［32，35-36］。零售商在销售季节内所面对的市场需求量存在波动，用随机变量D表示，其概率密度函数与累积分布函数分别为g(x)和G(x)，令Gˉ(x) = 1-G(x)，不失一般性，假设需求分布服从递增失效率（increasing failure rate），该性质具备通用性，正态分布、均匀分布、指数分布等常见分布均服从该性质［41］。

假设零售商的初始资金量为η，令L=wq表示零售商订货所需的资金量总额。显然，当η≥L时，零售商初始资金充足，且无须寻求融资（情形A）；当η小于订货资金wAqA时，零售商初始资金不足，此时零售商可以选择仅使用初始资金订购少量货物而不参与融资（情形N），或借助以下模式进行融资。

1）供应链金融模式（情形S）。由商业银行联合生产商为零售商提供金融服务，其中，商业银行为零售商提供贷款wSqS-η，生产商与商业银行共担零售商违约风险。如果零售商无法偿清银行债务，生产商负责向商业银行提供补偿，以减少商业银行的损失，补偿金额为零售商未偿款金额乘以α，其中α为生产商风险担保比例，α∈(0，1]。供应链金融的具体运作流程可参见图1（a）。

2）贸易信用融资（情形T）。由生产商单独为零售商提供信用融资，零售商销售季节前先从生产商处提货并支付初始资金η，销售季节结束后再向生产商偿还所欠货款wTqT-η，零售商违约风险由生产商独自承担。贸易信用的具体运作流程可参见图1（b）。

3）互联网金融模式（情形I）。零售商独自向互联网金融平台申请贷款wIqI-η，而此时生产商完全不参与零售商的融资活动，零售商违约风险由互联网金融平台“独自”承担。互联网金融的具体运作流程可参见图1（c）。

图1 3种融资模式Fig.1 Illustration of three financing modes

显然，由上述分析可知，由于市场需求存在不确定性，无法保证零售商的销售收益完全覆盖贷款额度。如果市场需求低迷，就会出现零售商无法偿清贷款本息的情况，即存在零售商破产风险。因此，各融资模式的主要区别在于风险的承担者存在差异：情形I下由互联网金融平台承担全部零售商违约风险，即α= 0［29］；情形T下由生产商承担零售商违约的全部风险，α= 1［33］；情形S下由生产商和商业银行共同承担零售商违约风险，α∈(0，1]［17］。此外，由于供应链金融、贸易信用、互联网金融3种融资方式均可用于解决中小企业资金困境，本文将此类资本市场定义为竞争型资本市场，即供应链金融处于竞争型资本市场中。本文用下标F表示金融机构，在供应链金融模式下表示商业银行，在互联网金融模式下表示互联网金融平台。当零售商参与融资时，需要向为其提供融资服务的金融机构支付贷款利息，本文将贷款利率记为r，将资本市场无风险利率记为rf（在完全竞争型资本市场中，rf可同时表征金融机构资金成本［32-33，35-39］）。根据KOUVELIS和ZHAO［32］、CHEN［33］的研究，贸易信用模式下生产商最优决策方式为设定贷款利率为0，并通过提升批发价来弥补因零售商破产风险带来的损失，本文采取相同的假设，即令贸易信用模式下的贷款利率rT= 0，资本市场无风险利率= 0。而鉴于资本市场的竞争性，金融机构F仅能够赚取与资本市场无风险期望利率rf等值的收益［32-33，35-39］，并且供应链金融模式下金融机构资金获取成本低于互联网金融［42-43］，即有成立。

用下标i表示不同决策者(M、R、F)，上标j区分不同资金情形(A、N、T、I、S)下相关决策者的最优决策及期望收益，并用l表示无融资情形(A、N)，k表示融资情形(T、I、S)。用上标*和0区分供应链分散式和集中式决策下的企业均衡最优决策和期望收益值。分散式和集中式供应链下决策者i在情形j下的期望收益可分别记为和。为了便于读者理解，本文将相关符号释义统一呈现在表1中。

下面进一步分析融资成员间博弈情况。理论和实践表明，相较于金融机构和中小企业，核心企业对供应链融资具有更高的主导权［34］，因此，与大多数供应链金融研究［4-14，16-17］相似，本文采用Stackelberg博弈刻画供应链融资系统，其中，生产商为主导者，金融机构和零售商依次为追随者，决策顺序如图2所示。

表1 符号定义Tab.1 Definition of symbols

图2 决策序列Fig.2 Decision sequence

整个决策过程可以大致分为融资模式选择、运营决策和产品销售3 个阶段。①在融资模式选择阶段，融资提供方（需求方）根据在不同融资情形下能获取得到的期望收益提供（选择）最佳融资方式。生产商和商业银行首先选择融资的提供策略，可以提供的融资方式包括供应链金融S和贸易信用T，当然，它们也可以选择不为零售商提供融资（N）；随后，零售商进行融资模式选择，可以选择生产商和商业银行提供的融资模式T或S，也可以选择独立寻求融资模式I或不参与任何融资（N）。显然，融资提供方和融资需求方之间存在融资模式选择冲突，最终的均衡资金情形（S、T、I或N）是双方博弈的结果（通过上述博弈分析即可以帮助商业银行识别企业选择供应链金融的条件）。②在运营决策阶段，生产商首先决策最优批发价，随后金融机构和零售商依次制订最优贷款利率和订货量决策。③在产品销售阶段，零售商销售产品并用销售收益向资金提供方偿还贷款，若零售商销售收益无法偿清贷款，生产商应该向金融机构履行代偿款责任。

下文首先对供应链金融最优运营决策进行分析；随后，通过比较各融资情形，明确选择供应链金融模式的潜在中小企业类型，给出供应链金融模式的适用范围，进而提出扩大供应链金融模式适用范围的“部分担保”机制；最后，结合数值算例验证并拓展相关结论。

3 供应链金融最优运营决策分析

3.1 企业不参与融资情形

作为基准，首先给出集中式供应链及资金充足供应链的最优决策。与传统无资金约束“报童模型”［25］一致，j情形下整个集中式供应链的整体期望收益可表示为

通过对式（1）进行最优化分析可知，集中式决策下的供应链最优订货量满足

接下来分析分散式供应链情形。首先，分析企业不参与融资情形，即情形A和情形N下的分散式供应链均衡决策情况。由于不存在融资，无融资情形下生产商和零售商的期望收益函数与传统供应链相同，可将生产商和零售商收益函数分别表示为

3.2 企业参与融资情形

下面分析有融资情形即情形S、情形I和情形T下的企业最优运营决策。根据第2节中各融资模式定义，情形S、情形I和情形T的主要区别体现在不同融资情形下生产商的风险担保比例α和资本市场无风险利率rf的参数设置存在差异，将导致不同融资情形下的企业最优运营决策和企业期望收益存在不同。通过比较不同融资情形下的企业期望收益，即可得到对于企业而言最优的融资策略（情形S、情形I或情形T），进而明确情形S 的适用范围。情形S、情形I 和情形T 下的生产商风险担保比例分别满足0 <α≤1、α= 0和α= 1，且资本市场无风险利率满足>>= 0。因此，仅须分析情形S下的企业最优运营决策，并分别令情形S 下的参数α= 0、和α= 1、r= 0 即可得到情形I 和情形T 下的企业最优运营策略。下面重点分析情形S。

由于市场需求的不确定性，当需求较低时，零售商销售回款px无法有效清偿金融机构贷款本息(wSqS-η)(1+rS)，此时零售商破产。因此，零售商的实际还款额可表述为min{px，(wSqS-η)(1+rS)} 。据此，当市场需求量低于临界值θ(qS，wS，rS)= max{(wSqS-η)(1+rS)/p，0}

下面进一步分析情形S下分散式融资系统的均衡决策情况。本文情形S下的决策模型与YAN等［17］研究中的供应链金融决策模型类似，不同的是，YAN等［17］对供应链金融模式进行单独分析，着重研究供应链金融模式的协调机制，而本文则通过比较供应链金融与贸易信用、互联网金融模式，着重分析供应链金融应对其他融资模式竞争的发展策略。因此，仅须参考YAN等［17］对供应链金融均衡决策的分析过程和方法，即可得到本文情形S下分散式融资系统的均衡决策，故而对于获得该均衡决策的详细证明过程本文不再赘述（可联系作者获取）。依据逆向归纳算法的求解思路，首先分析零售商的最优订货策略。令θ1=θ(qS∗，wS，rS)，参考YAN等［17］研究中的命题1，经分析可知本文情形S下零售商最优订货决策满足如下引理1。

引理1供应链金融模式下零售商最优订货决策qS∗满足

进一步分析商业银行最优利率决策情况，令θ2=θ(qS∗，wS，rS∗)，参考YAN等［17］研究中第4.3节第（2）部分，商业银行通过决策利率来规避其面临的风险，同时获取与无风险期望利率等值的收益，有如下引理2成立。

引理2竞争型资本市场中，商业银行最优贷款利率决策rS∗满足

进一步分析生产商的最优批发价决策。令θ3=θ(qS∗，wS∗，rS∗)，参考YAN等［17］研究中的命题2，通过对ΠSM关于wS进行一阶条件求解分析可知，均衡状态下生产商局部最优批发价决策满足引理3。

引理3供应链金融模式下生产商最优批发价决策wS∗满足

经过上述分析，本文得到情形S均衡状态下的零售商最优订货决策qS∗、商业银行的最优利率决策rS∗以及生产商的最优批发价决策wS∗（分别对应引理1、引理2和引理3）。将qS∗、rS∗、wS∗代入式（6）～式（8），分别获得情形S下生产商、零售商、商业银行的期望收益。而由第2节中各融资模式的定义可知，情形I和情形T下企业最优运营决策和期望收益满足如下引理4。

引理4互联网金融和贸易信用模式下的企业最优运营决策及期望收益满足

4 供应链金融适用条件及改进策略

下面通过分析和比较以上决策和期望利润，对供应链金融中关键参数（零售商初始资金量、生产商风险担保比例等）进行灵敏度分析，以更深入理解供应链金融运作机理以及参数变化对供应链金融的影响；然后，比较分析3种融资模式下企业期望收益，以明确供应链金融适用范围；最后，给出扩大供应链金融适用范围的机制策略。

4.1 参数变化对供应链金融的影响

分析零售商初始资金量和生产商风险分担比例对供应链金融成员决策和期望收益的影响，得到定理1。

定理1当零售商初始资金量η、生产商风险分担比例α、资本市场无风险利率分别变化至足够低、高、低（如0、1、0）时，生产商期望利润、零售商最优订货量、生产商最优批发价分别增至较高的水平（如ΠS0、p），零售商期望利润则降低至较低水平（如0）。

在定理1 和定理2 中，本文对当参数满足特殊情况时（η较低、α较高）的结论做了分析，结果如下。①商业银行在开展供应链金融服务时，应当尽可能为资金量较低的零售商提供融资（由定理2可知，随着零售商初始资金的降低，商业银行期望收益增加）。原因在于，当零售商初始资金足够低时，零售商破产风险更高，从违约中获取的利益更大，这激励其不断提高订货、增加贷款，银行收益随之增加。②生产商担保水平越高，商业银行开展供应链金融业务的收益越高，但选择供应链金融的零售商用户数量也随之减少（由定理2可知，当η足够低时，零售商在互联网金融模式下的收益高于供应链金融模式，其必然会选择互联网金融模式）。对于银行来说，生产商的担保为其分担了部分风险，这激励银行降低贷款利率，从而激励零售商提高订货，最终导致零售商贷款额度提升，商业银行期望收益随之增加。但不可忽视的是，生产商担保比例的提高意味着风险由银行转移至生产商，生产商通常选择以提高批发价的方式来补偿风险损失。特别当零售商自有初始资金足够低时，生产商的最优批发价决策将增至足够高的水平，因为由定理1可知，当(η，α，)→(0，1，0)时，有wS∗→p，而批发价增加会变相增加零售商运营成本。可见，表面上供应链金融相比互联网金融贷款利率更低，但实际上对于零售商而言并不“便宜”，较多零售商面对资金困境宁可选择更高利率的互联网金融模式，也不选择较低利率的供应链金融模式。这从侧面解释了以下现象：虽然近年来供应链金融概念非常火热，但在实际应用中供应链金融的市场规模却仍然较低。

4.2 供应链金融适用条件

表2 生产商收益排序情形Tab.2 Manufacturer's revenue ranking situation

表3 零售商收益排序情形Tab.3 Retailer's revenue ranking situation

定理3 当η< min{Lj|j=T，S，I，A}时，生产商和零售商期望收益分别满足表4 中序号1～序号4 的条件时，融资模式竞争的均衡状态分别为供应链金融、贸易信用、互联网金融、企业不参与融资4种情况。

表4 供应链金融及其他资金情形适用条件Tab.4 Applicable conditions for supply chain finance and other capital situations

定理3 给出了当η< min{Lj|j=T，S，I，A}情形下企业融资模式选择博弈均衡状态，而在η∈[LK1，LA]区间的博弈均衡状态也可类似得出，本文不再赘述。定理3明确了在竞争型资本市场中，各融资模式的发生条件（表4中序号1、2、3、4分别表示供应链金融、贸易信用、互联网金融、企业不参与融资的适用条件）。通过定理3可以发现，零售商资质（如初始资金或规模大小）不同，企业融资模式选择博弈的均衡状态也有所不同。对于商业银行而言，在资本市场竞争的情况下，只有部分零售商会以供应链金融方式解决资金困境（满足表4中序号1条件的零售商），银行可以对这部分用户有针对性地开展营销，初始资金量等参数满足表4中序号1条件的零售商是商业银行的重点营销客户。

综上所述，通过分析生产商、零售商、金融机构在供应链金融、贸易信用、互联网金融3种融资模式下的最优决策和收益（引理1～引理4），以及对生产商、零售商、金融机构在3种融资模式下的收益进行比较（定理1、定理2），本文明确了哪些企业最终会选择供应链金融模式（定理3），由此确定了供应链金融模式的潜在客户，解决了引言中提及的问题①。下面进一步分析问题②和问题③，即商业银行如何扩大供应链金融用户规模以及如何选择风险分担机制。

4.3 供应链金融改进策略

基于以上分析可知，由于资本市场存在竞争，仅有部分零售商会最终以供应链金融模式解决资金困难。为了扩大供应链金融的客户规模，本文为商业银行提出一类适用于供应链金融模式的参数改进机制，即在保证风险控制底线的基础上，商业银行对供应链金融中的关键参数——核心企业的风险分担水平进行合理调整和适当改进。令α∗={α∗|(α∗)=(α∗)≥}，则有如下定理4成立。

定理4在竞争型资本市场中，当融资选择博弈均衡状态为互联网金融模式时，商业银行通过降低生产商风险担保比例至α∗，可激励零售商放弃采用互联网金融模式并选择以供应链金融模式解决资金困难。

下面针对定理4 所示机制实现供应链金融适用规模增加原理予以解释。由定理2 可知，当(η，α)→(0，1，0)时，有≥，此时零售商总会选择互联网金融而非供应链金融模式。原因是，银行设置参数α= 1意味着由生产商承担零售商违约的全部风险，而过高的风险承担水平导致生产商选择通过制订高昂的批发价来弥补自身风险损失（由定理1可知，当生产商风险担保比例接近1时，生产商制订的批发价接近产品零售价），这使得零售商运营成本上升，转而选择互联网金融模式。这一结果不仅造成商业银行供应链金融用户损失，也导致生产商期望收益下降（由定理2可知，互联网金融模式下生产商收益低于供应链金融模式）。而当银行适当降低生产商的风险分担比例，即降低α至α∗状态时，生产商会相应选择降低产品批发价，这时零售商在供应链金融模式下期望收益与在互联网金融模式下收益相当，零售商会转而选择供应链金融模式。企业融资模式选择博弈的均衡状态由互联网金融模式转为供应链金融模式，生产商期望收益也相应增加，同时增加的还有商业银行的供应链金融客户数量。

以上分析结论为商业银行合理实施供应链金融提供了管理和政策启示。当资本市场存在竞争时，商业银行在对供应链金融的关键参数——核心企业的风险分担水平进行设定的同时，应关注参数设置对零售商期望收益及其融资模式选择策略的影响。显然，从风险控制的角度分析，“差额担保”风险控制机制更能有效控制商业银行在提供供应链金融服务时所面临的风险；但从收益的角度分析，在竞争型资本市场中，当采用“差额担保”风险控制机制（即设置参数α= 1）时，商业银行的期望收益不及采取“部分担保”风险控制机制（在0～1之间柔性设置α）时的收益。银行应根据零售商自有资金水平合理调整核心企业风险担保比例，如随着零售商自有资金量的降低，银行应适度降低生产商的风险分担比例，以保证零售商在供应链金融模式下的期望收益不低于其选择互联网金融模式时所获取的收益，从而激励资金约束零售商选择采用供应链金融而非互联网金融模式，以更充分发挥供应链金融的低利率优势。商业银行采用定理4所示的参数设置方式，一方面能够保证零售商在不降低收益的情况下更倾向于选择供应链金融，另一方面有助于提升生产商期望收益，同时扩大商业银行供应链金融的客户规模并提高其收益。由此可知，定理4的“部分担保”机制可以实现融资系统中各成员共赢。

上文中的“部分担保”融资参数设置方式符合目前供应链金融“去担保化”发展趋势［44］。该风险担保方式有诸多实践案例：美国中小企业管理局为中小企业融资提供风险担保，担保比例可柔性设置，不超过80%；万达控股集团有限公司对胜通集团股份有限公司在开展银行融资过程中产生的担保债务，只需负责清偿20%以内的部分；新纶科技向符合条件的优质供应商在建设银行的供应链融资提供部分连带担保责任，但担保额度不超过2 000万元；隆基股份通过提供部分无条件责任担保的方式为其全资子公司提供应收账款供应链金融服务，实际担保金额以中小企业资质及公司与银行协商确定的供应链金融合作协议为准；京东金融等电商企业基于大数据技术对供应链金融业务进行改良，通过分析供应链交易、企业消费、商品物流等运营数据确定中小企业特质，进而根据企业特质合理降低融资担保比例，甚至实现供应链金融的“去担保化”，以此降低核心企业的担保压力，使更多中小企业纳入供应链金融服务范畴，盘活核心企业的资金使用效率，扩大产业规模。本文从理论视角揭示和论证了上述实践做法的原理及科学性。

5 数值分析

下面开展数值分析，以帮助更直观地理解上述结论，并进一步补充相关结论。与模型有关的参数设置为：p= 5，c= 2，X～U(0，1)= 0.01，= 0.02，= 0。

对零售商初始资金量η进行灵敏度分析，图3和图4分别表示生产商、零售商、金融机构期望收益随着零售商初始资金量的变化情况，图中均衡模式下的融资模式随着零售商初始资金的变化而变化。由图3（a）、图3（b）可知，当η>η3时，零售商资金充足，最终均衡模式为情形A；而当η<η3时，由于k情形下零售商收益始终高于情形N，零售商始终选择参与融资。而融资提供方和融资需求方在融资模式选择上存在冲突，具体融资模式则由其与生产商之间的博弈而定。当0<η<η1时，情形I下零售商收益更高，零售商不会选择接受其他情形，融资选择博弈的均衡状态为情形I；当η1<η<η2时，生产商更倾向于为零售商提供贸易信用融资，而零售商宁可选择互联网金融模式，这对生产商不利，此时生产商将不得不选择折中策略，即为零售商提供供应链金融，而此时零售商在供应链金融模式下所获得的收益高于选择互联网金融模式时的收益，零售商选择接受供应链金融，最终的融资均衡状态变为情形S；进一步地，当η2<η<η3时，零售商更倾向于选择供应链金融，然而此时生产商在贸易信用下收益更高，不会提供供应链金融融资担保，而零售商在贸易信用下的收益高于选择互联网金融的收益，零售商不得不选择折中策略，即接受贸易信用融资，这对于生产商来说也是有利的。该部分更加形象地展示了定理3中的结论和内容。同时，由该结论可知，只有零售商初始资金量位于η1<η<η2区间时，零售商才会选择供应链金融模式，这部分零售商是商业银行的重点营销客户。

图3 融资对生产商收益与零售商收益的影响Fig.3 Impact of financing on the revenue of the manufacturer and the retailer

由图4可知，随着零售商自有资金量η的降低（融资开展的深入程度增加），商业银行收益不断增加。站在商业银行的角度，选择初始资金较低的零售商作为开展融资的客户能够为其带来更高收益，虽然选择此类零售商须承担更高的风险，但也带来更高的融资额度和贷款利率，这足以弥补商业银行因零售商违约所造成的风险损失，使得商业银行从中获益。由此可见，初始资金处于0 <η<η1区间的零售商对于商业银行而言属于优质客户。但不可忽视的是，由图4所示的均衡模式可知，在初始资金量较低（0 <η<η1）时，零售商企业不会选择供应链金融模式。原因是，生产商为商业银行提供担保的同时，也会提高批发价，这反而增加了零售商的运营成本，零售商宁可选择贷款利率更高的互联网金融模式。因此，商业银行应当采取策略，促使这部分优质零售商放弃互联网金融模式，转而选择供应链金融模式，从而扩大供应链金融的市场规模。

图4 融资对金融机构收益的影响Fig.4 Impact of financing on the revenue of financial institution

下面分析商业银行应对资本市场竞争、扩大供应链金融适用范围的策略。首先，从图3（a）和图4不难发现，随着生产商风险担保程度（α）增加，生产商和商业银行收益同时增加，这是由于生产商担保程度的增加降低商业银行风险，此时商业银行更倾向于降低贷款利率，这激励零售商增加订货，进而增加贷款额度。由此可知，生产商为商业银行提供担保比例越高，生产商和商业银行期望收益越高，因此实践中商业银行往往倾向于设置较高的生产商风险担保比例。但以下分析表明，生产商过多地为商业银行提供担保是导致供应链金融客户流失的主要原因。从图3（b）可以发现，在η低于临界值η4时，生产商为商业银行提供担保对零售商不利，因为随着生产商风险担保比例增加，生产商提高批发价以弥补其承受的风险损失，这反而增加了零售商的运营成本，此时随着α的增加而降低，当α较高时，零售商宁可选择贷款利率更高的互联网金融模式，放弃供应链金融模式；而当η高于η4时，随着α的增加而递增，当α较高时，零售商乐于接受供应链金融模式。以上现象产生的原因在于，当η较高时，生产商所承担风险下降，因生产商为商业银行提供担保所导致的“银行贷款利率降低效应”对零售商的影响超过因生产商为弥补风险损失导致的“批发价增加效应”产生的影响，这使得零售商欣然接受供应链金融模式。

综上可知，商业银行应根据零售商的特点合理调整α大小。参见定理4的结论并以图3（b）为例，商业银行应当依据零售商初始资金η的差异而设置不同的生产商风险担保比例α。当0 <η<η4时，商业银行应当为初始资金越低的零售商设置越低的生产商风险分担比例，最优的生产商担保比例α∗的设置方式是令其恰好满足(α∗，η) =(α∗，η)；而当η4<η<η2时，银行应设定α∗= 1。即商业银行应当适度降低生产商风险分担比例，保证零售商参与供应链金融时的期望收益不低于参与其他融资模式时的期望收益，这有助于激励初始资金量位于0 <η<η1区间的零售商放弃互联网金融模式转而选择供应链金融模式。以上分析验证了定理4的结论，同时为商业银行合理设置供应链金融融资参数、扩大供应链金融适用范围、提高供应链金融运作效率提供了管理启示。

6 结论与展望

6.1 研究结论

商业银行供应链金融业务模式的运营和开展受到资本市场其他融资模式竞争的冲击。当供应链金融、贸易信用、互联网金融同时可用于解决中小企业融资困难时，本文通过对各融资模式竞争的均衡状态进行分析，得到供应链金融的适用条件及改进策略。主要研究结论如下。①生产商风险担保水平越高，供应链金融为商业银行带来的期望收益越高，但由于供应链金融生产商为银行提供担保的同时会抬高供应链的批发价，部分零售商会放弃贷款利率较低的供应链金融，而选择贷款利率更高的互联网金融模式。可见，生产商提供担保对银行而言是一把“双刃剑”（定理1、定理2）。②零售商初始资金量越低，商业银行从供应链金融业务中获得的期望收益越高（定理1、定理2），但随着零售商初始资金的变化，企业选择的融资模式也随之变化。值得注意的是，初始资金过低的零售商会放弃供应链金融模式而选择互联网金融模式，这意味着商业银行会损失这一部分客户（定理2、定理3）。③商业银行采用“部分担保”机制，即根据零售商初始资金的降低而适度降低生产商风险分担比例，能够在不降低企业收益的情况下扩大供应链金融的适用范围，即激励更多零售商放弃互联网金融而选择使用供应链金融（定理4）。

6.2 理论贡献

相比已有研究，本文的理论贡献主要体现在如下方面。已有研究针对贸易信用和银行融资进行比较，发现随着生产成本［33-34］、资本市场竞争程度［35］、信用评级［36］、资金成本［37］、零售商资金水平［38］等参数的变化，企业所选择的融资模式（贸易信用或银行融资）发生改变，但上述研究未对供应链金融模式和其他竞争融资模式进行比较研究，无法为供应链金融应对资本市场竞争提供策略。本文弥补了这一研究缺口，发现零售商的初始资金量和生产商的风险担保水平两项参数是影响企业融资模式选择的关键因素，根据零售商初始资金量的变化而适度调整生产商风险分担比例，能够提升供应链金融的竞争力。此外，与大部分供应链融资相关研究站在生产商［32，34］或零售商［30-31，33，35-37］角度进行分析不同，本文则站在商业银行视角，并为其提供供应链金融的发展策略，这也是本文的一大理论贡献。

6.3 政策建议

通过研究，本文一方面对供应链金融开展状况不佳的现象给出了合理解释（生产商制订的批发价过高）；另一方面论证了实践中广泛采用的“部分担保”方式（核心企业仅承担中小企业部分违约风险）在提升供应链金融运营效率方面的优势。基于研究得到的3条结论，本文为工业界科学开展供应链金融提供如下政策建议和管理启示。①实施供应链金融业务时，商业银行让核心企业参与担保的初衷是降低风险，但研究表明，这将同时伴随着供应链金融客户的流失，因此，银行不应过分回避风险，而应主动承担部分风险，即采取“部分担保”机制，而非“差额担保”机制。②由于初始资金量不同的零售商会选择不同融资方式，为尽可能扩大供应链金融模式的适用范围，商业银行应根据零售商初始资金量的不同而设置不同生产商风险担保比例。当零售商初始资金较多时，商业银行应设置较高的生产商风险分担比例，而随着零售商初始资金量的降低（融资开展深入程度的增加），商业银行应逐步降低生产商风险担保比例。这样的参数设置方式有助于最大程度激励零售商采用供应链金融模式，从而提高供应链金融的市场竞争力和运作效率。

6.4 研究局限与展望

本文为商业银行深入理解供应链金融运作机理、合理改进供应链金融运营方式提供了科学依据，相关结论对于供应链金融的研究、发展和应用起到了一定推动作用，对于供应链金融的“供给侧结构性改革”同样具有积极的促进作用。但是，研究中还存在一定局限：①本文是基于资产价值稳定、信息完全对称、零售商完全守信等假设下进行的，而资产价值突变［16］、信息不对称［34］、零售商道德风险［37］等因素在供应链金融运作过程中时有发生，相关风险因素可能对本文结论产生影响，探索这些风险因素的影响以及应对策略具有一定的研究意义；②对于理论结论，本文仅采用数值仿真的方式进行验证，与CAI 等［37］的研究类似，未来可以进一步开展实证分析，对本文的理论结论加以验证，以进一步夯实理论结论的可靠性，更好地指导实践创新发展；③本文探讨的是上游生产商为核心企业、下游零售商为中小企业的供应链金融发展模式，而在实践中，上游企业为中小企业、下游企业为核心企业的情况也普遍存在，针对这类供应链金融模式的发展策略开展研究亦具有很强的现实指导意义，也是未来的研究方向之一。