N 银行视角下供应链金融业务风险管理研究

□ 中国农业银行南京分行课题组

一、引言

随着我国经济发展进入新常态，各行业、各领域的发展模式正在由以追求数量增长为主逐渐向以实现质量提升为主转变。然而，在这一过程中，“资金不足”成为阻碍推动企业特别是中小微企业高质量发展的主要问题之一。针对中小微企业在发展过程中“融资难”“融资贵”等问题，商务部等八部门2020年4月印发了《关于进一步做好供应链创新与应用试点工作的通知》，强调了利用供应链金融服务实体企业和“试点企业”的带头作用。在中央政策的指引下，国内商业银行纷纷发展以融通产业链资金为主要目标的供应链金融业务，凭借产融结合的“基因”，融通产业链、物流链、资金链、商流、信息流等“多链多流”，对深化金融改革、服务实体经济起到极大的作用。然而，由于涉及环节更多、主体数量更大、操作步骤更复杂等，商业银行供应链金融业务面临着更大的风险压力。

二、文献综述

目前，国内外学者们对供应链金融的风险管理体系进行了深入的研究，并取得了丰富的研究成果。Daniel（2011）认为供应链金融业务的风险产生原因是非常繁杂的，不仅需要对企业内部和行业因素进行识别，同时还要对环境因素、组织因素等不同因素进行仔细甄别。国内学者对供应链金融面临的风险类型进行了具体地分类，陈浩（2016）在分析供应链金融主要模式的基础上，探索了物流企业和中小企业中的道德风险、失职风险、行为风险、市场风验和信用风险等风险类型。在风险评估方面，Ying等（2020）采用文本分析的方法，识别出4个重要的供应链金融风险管理要素：银企关系的评估、资产监控、现金流监控和供应链协同。而邱晖等（2018）探讨了大数据在互联网供应链金融风险管理中的作用，指出通过应用大数据来强化信息的管理和利用并达到控制风险是这一模式最突出的特点和优势。

由于供应链金融体系的参与主体为商业银行和企业，而具体企业的供应链金融风险具有多样性，因此当前的研究聚焦于分析具体企业、行业的供应链金融风险，以及风险评估和风险控制措施。但是少有从商业银行视角探讨供应链金融风险问题的研究，也缺乏相应的案例分析。而本文以N银行南京分行为研究对象，结合A公司的具体案例，指出了N银行南京分行当前供应链金融业务风险管理的现状以及存在的主要问题，据此提出更具全面性、针对性、可操作性的供应链金融业务风险管理优化措施，探讨如何应对后疫情时代的风险监管和防范提供有益参考和借鉴，对N银行南京分行化解供应链金融风险、推动供应链金融业务健康发展具有重要的启示意义。

三、N银行南京分行供应链金融业务风险识别

A公司为N银行总行某一核心客户成员企业，为N银行南京分行2021年度AA+级建筑行业“支持类”客户。A公司具有广泛的上下游供应链成员企业，上游企业包括设计研究院、市场工程公司、电力公司、工业设备公司等，共计15家；下游企业包括轨道交通公司、建设投资公司、建设工程公司、石油化工公司、电气化工程公司、工程装备公司、检验技术公司等，共计32家（如图1所示）。这些公司大多数属于中小企业，A公司在供应链中具有核心企业的重要地位。由于上下游公司经营规模较小，抵御风险的能力较弱，在承揽和实施工程时需要占用大量的流动资金，因而对资金流需求较大。N银行基于A公司与其上下游企业的真实贸易与合作关系，采用供应链金融业务，为这些公司注入资金，以便链内工程运作正常运行。

根据供应链参与企业的不同功能和地位，N银行南京分行设计出针对A公司上游企业的应收类融资业务、针对其下游企业的预付类融资业务以及存货类融资业务，主要包括保理融资、保兑仓融资、现货融资、仓单融资等产品。同时，随着商品贸易复杂程度日益加深，N银行南京分行逐步开展与A公司相关的订单类融资和战略关系融资业务。此外，基于强大的互联网平台和信息技术优势，N银行南京分行利用供应链中的物流、信息流、资金流以及闭环交易的设计，推出了互联网供应链金融业务。

根据N银行南京分行对A公司供应链金融业务，基于全面性、科学性和持续性原则，采用生产流程分析法，以实际案例为例，从应收类融资（商业保理）、预付类融资（保兑仓模式）、存货类融资（仓单质押）三个角度识别N银行南京分行A公司供应链金融业务的供应链金融风险。

（一）应收类融资的主要风险

案例：A公司上游产业链中的一家从事机器零部件生产的中型企业，所属行业是制造业。公司成立初期，该企业迫于市场压力，经常接受A公司的赊账；然而，随着业务的扩大，该公司流动性短缺造成的风险逐渐暴露，甚至出现了财务危机。

分析：机器零部件供应市场竞争激烈，如果不具有较强的企业规模或研发实力，很容易形成“买方市场”。所以，对于刚成立不久的A公司上游企业，如果采用现款现货，减少赊账，势必导致部分客户直接选择其他供应商。在这种情况下，国内保理业务成为该公司的重要选择。然而，N银行南京分行却面临着一定风险。一是融资需求企业的信用状况和应收账款的真实性。融资需求企业的信用状况是N银行南京分行决定是否为其提供信用支持的最主要因素。保理融资是以融资需求企业转让应收账款项目为前提，这就要求融资需求企业不仅要有优秀的信用状况，还保证交易的应收账款必须真实且合法合规。二是A企业的信用状况。当融资需求企业转让其应收账款所有权后，N银行南京分行与A公司建立起“款项收付”的关系。此时，核心企业的信用状况就成为N银行南京分行的主要风险点和重要考察内容。核心企业的信用在很大程度上受到其整体实力、发展潜力特别是企业素质的影响。

（二）预付类融资的主要风险

案例：A公司下游产业链中的某企业主营业务是销售热轧卷板等产品，此类产品属于热销产品，供不应求，价格处于上涨之中。然而，A公司（核心企业）要求必须支付全款后才可发货。为实现更大利润，该企业急需流动资金以便订货。由于规模小、财务报表不规范等因素，其他商业银行拒绝贷款。

分析：A公司下游企业尚未达到银行贷款条件，如果无法及时获得信用支持，就会失去这一次发展壮大的机遇。为此，N银行南京分行为A公司下游企业提供了保兑仓服务。即N银行南京分行根据A公司与下游企业的真实交易合同，分批交纳30%的保证金后开出以热轧卷板制造商为收款人的承兑汇票，并向下游企业发货。

在该模式中，N银行南京分行面临的风险除了交易的真实合理性、融资企业的信用状况外，在下游企业缴纳保证金后，受产品价格、市场环境、自身素质等因素的影响，N银行南京分行可能面临着A公司下游企业有可能无法按时、持续还款或蓄意终止还款的风险。此外，A企业的信用状况与其能否及时按量兑现回购承诺也是风险点之一。

（三）存货类融资的主要风险

案例：A公司委托某企业从某高铁站站房工程，该项工程需要大量的钢筋和水泥，但近年来两种原材料的价格波动较，仓储成本较高，导致该企业成本较高。所以，A公司向N银行南京分行开展仓单质押业务。

分析：N银行南京分行为A公司及其委托企业的建筑材料的仓单质押业务。即A公司及其委托企业支付一定比例的定金，由N银行南京分行按照订单进行原材料采购和委托生产，并联合物流企业进行储存和提供物流服务，委托物流企业对建筑材料进行实时评估和监管。在这一过程中，N银行南京分行除了交易的真实合理性、核心企业和融资企业的信用状况外，还主要面临着如下风险：

1.质押物的选择。出售质押物是融资需求企业无法履行协议的重要回款方式，所以需要合理选择质押物的类型，准确评估质押物的价值。质押物的价值评估主要取决于评估人员的专业性以及评估技术的完备性。

2.仓单的真实性。国内通过制造虚假仓单信息骗取资金的新闻屡见不鲜，一些物流公司与融资需求企业内外勾结，在N银行南京分行核查完仓储物后“偷天换日”，出现了“库存钢锭变水泥锭”现象。

3.物流公司的实力。质押物主要由物流公司负责日常管理，因此物流公司的选择至关重要。一些物流公司运输条件和仓储管理水平不高，无法合理保管和运输质押物，引发质押物损毁、变质等；还有一些物流公司可能因内部管理混乱，出现偷盗、破坏质押物的情况。

四、风险评估模型的建立

通过上述分析可知，N银行南京分行供应链金融业务主要面临的风险类型包括交易对象（主要是核心企业、融资企业和物流企业）的信用风险、业务上的操作风险、市场风险和法律风险。因此，N银行南京分行必须以此为基础，建立起科学精确的供应链金融业务风险评估体系，为实施有效的业务风险控制措施提供方向和依据。然而，目前N银行南京分行对供应链金融业务风险的评估体系范围比较片面，重点关注企业的信用风险，忽视了市场风险和操作风险等因素的影响。同时，评估体系内的很多指标的测度主观性较强。比如，对于结构信任指标中的合作关系指标，“动态折扣”的三个水平分别为“账期与动态折扣处在处于较优状态”“账期与动态折扣处在处于合理范围”“账期与动态折扣处在处于失衡状态”，而“较优”“合理”“失衡”的评价则缺少定量标准。

目前，打分法、层次分析法、模糊综合评估法等方法是国内商业银行进行风险评估的主流方法。与这些方法相比，因子分析法既将各指标之间的重要程度进行平行打分，不加以相互干扰，而且可以尽可能采用更加客观、真实的企业经营数据和宏观环境数据建立指标体系，评估效率较高，应用比较广泛。同时，运用专家打分法、层次分析法等方法时，需要根据经验判断或结合定性分析结果，带有较强的主观性，受人为因素影响较大；而因子分析法主要基于公司及其业务开展的客观数据（如宏观经济数据、公司财务数据等），指标较为全面，数据易获取，可以建立能够综合反映企业及其业务运行情况的评估体系（王晓燕，2020；刘妍，2020）。所以，将因子分析法应用于供应链金融业务的风险评估，具有一定优势。

（一）风险评估指标的选取

由前文分析可知，N银行南京分行对A公司在开展供应链金融业务时，面临的风险类型主要包括来自融资需求企业的信用风险、市场风险和法律风险以及自身的业务操作风险，因此可以将N银行南京分行供应链金融业务风险评估一级指标初步确定为信用风险、操作风险、市场风险和法律风险。同时，根据范方志等（2017）、戴昕琦（2018）、李健和王亚静（2020）等学者的研究成果，衡量融资需求企业的信用风险可以采用融资需求公司的营运能力、盈利能力、偿债能力、成长潜力等二级指标，衡量市场风险可以采用融资需求公司所处行业的市场经济环境、供应链上下游企业关系、政府支持等二级指标，衡量法律风险可以采用业务纠纷二级指标，衡量自身的操作风险可以采用现金流量、人员素质等二级指标。为了进一步明确这些指标的水平，本文采用资产负债率、应收账款周转率、净利润增长率等三级指标来衡量融资需求公司的整体状况。

（二）风险评估体系的建立

根据上述指标，可以初步建立起N银行南京分行供应链金融业务风险评估指标体系，如表1所示。

表1 初步建立的N银行南京分行供应链金融业务风险评估指标体系

本文采用SPSS 24.0分析软件，以2012年至2019年与N银行南京分行达成合作意向的20家融资企业以及N银行南京分行的营业收入现金率、总资产现金回收率、本科及以上学历人员占比等为样本数据，进行因子分析。

（三）风险评估指标的权重计算

1.KMO和巴特利特球形度检验

因子分析前，需要对原始变量或指标进行KMO和巴特利特球形度检验，以此判断变量或指标是否适合因子分析。KMO值越接近于1，说明越适合作因子分析。一般情况下，KMO>0.60且巴特利特球形度检验P值<0.01，即可认为适合作因子分析。KMO和巴特利特球形度检验结果如表2所示。

表2 KMO和巴特利特球形度检验结果

由表2可知，KMO=0.651>0.60，巴特利特球形度检验卡方值为1082.762，显著性P=0.000<0.01，说明适合做因子分析。

2.提取和命名公因子

表3 公因子方差

根据图3可知，前5个公因子的特征值均大于1，表明这些公因子可以覆盖原始变量或指标的大多数信息。从第6个公因子开始，特征值均小于1，说明它们对原始变量或指标的解释能力不强，由此可知原始变量可以提取出5个公因子。

得到5个公因子后，需要分析公因子的解释能力处于何种水平，由表4可知，5个公因子的方差解释率分别为38.763%、25.016%、15.096%、8.636%、6.510%，累计方差解释率为94.020%，说明5个公因子可以解释原始变量或指标90%以上的信息，解释能力较强，包含原始信息比较充分。为了便于进一步解释，采用最大方差法进行旋转，可以得到旋转后的累计方差解释率也超过了90%。

表4 公因子方差解释率

在确定了公因子数量后，需要通过成分矩阵来分析公因子与原始变量或指标之间的关系，采用因子载荷来判断这一关系的强弱。一般而言，以因子载荷为0.6为标准，来对原始变量进行归类，从而明确公因子的现实含义。同样地，为了更加便于解释，采用旋转后的成分矩阵对公因子进行分析。

由表5可知，公因子F1在指标A1至A6（即资产周转率、应收账款周转率、存货周转率、流动资产周转率、总资产收益率、净资产收益率）上的因子载荷均大于0.6，这些指标主要衡量了融资企业的营运能力和盈利能力，根据这一现实意义，可以将公因子F1命名为“经营效益”；公因子F2在指标A16至A21（即GDP增长率、CPI变动、商业银行贷款基准利率、前五名供应商采购占比、前五名客户销售占比、政府支持、商业纠纷）上的因子载荷均大于0.6，这些指标主要衡量了融资企业开展相应业务的外部市场环境，根据这一现实意义，可以将公因子F2命名为“市场环境”；值得注意的是，“商业纠纷”指标被归入了市场风险，这可能是因为融资企业与其他公司商业纠纷的产生与否与当前市场环境有关。公因子F3在指标A13至A15（即营业收入现金率、总资产现金回收率、本科及以上学历人员占比）上的因子载荷均大于0.6，这些指标主要衡量了C公司对现金流的管控能力和人才结构，根据这一现实意义，可以将公因子F3命名为“资源基础”；公因子F4在指标A10至A12（即销售收入增长率、总资产增长率、净利润增长率）上的因子载荷均大于0.6，这些指标主要衡量了融资企业的成长潜力，根据这一现实意义，可以将公因子F4命名为“成长潜力”；公因子F5在指标A7至A9（即资产负债率、流动比率、产权比率）上的因子载荷均大于0.6，这些指标主要衡量了融资企业的偿债能力，根据这一现实意义，可以将公因子F5命名为“偿债能力”。

表5 旋转后的成分矩阵

3.计算公因子

根据公因子成分矩阵，可以得到5个公因子得分系数矩阵。以此为基础，可以得到每个公因子的计算公式，即：

以公因子方差贡献率为权重，可以得到N银行南京分行供应链金融业务的综合得分函数（F）：

4.优化后的风险评估体系

根据上述分析，N银行南京分行供应链金融业务风险评估体系可以分为三个层次的指标：第一层次为融资企业的信用风险、市场风险及N银行南京分行的业务操作风险，第二层次为融资企业的经营效益、市场环境、资源基础、成长潜力、偿债能力，第三层次为融资企业的资产周转率、应收账款周转率、存货周转率等指标。其中，N银行南京分行供应链金融业务面临的信用风险可以用融资企业的经营效益、成长潜力、偿债能力三个二级指标来衡量，权重分别为0.2045、0.1641、0.1638，总权重为0.5324；市场风险可以用市场环境二级指标来衡量，权重为0.3467；操作风险可以用资源基础二级指标来衡量，权重为0.1209。同时。根据这些权重，可以进一步计算出三级指标的权重。具体如表6所示。

表6 优化后的N银行南京分行供应链金融业务风险评估体系

对N银行南京分行供应链金融业务风险评估进行了重构和优化后提取了22个具体指标；提炼出经营效益、市场环境、资源基础、成长潜力、偿债能力等5个风险因子，其中经营效益、偿债能力、资源基础的权重较大；评估了N银行南京分行主要面临的风险类型为融资企业的信用风险、市场风险以及自身的业务操作风险。其中，信用风险权重最大，操作风险权重最小。

五、结论与风险控制建议

本文通过N银行南京分行围绕A公司开展的供应链金融业务，从N银行视角分析了其供应链金融业务风险管理中存在的问题，通过具体产品和生产流程分析识别了该供应链金融业务体系中存在的主要风险点，利用因子分析法重构了供应链金融业务的风险评估模型，计算出各指标的风险权重以及供应链金融业务总体风险评估值。研究发现信用风险权重最大，操作风险权重最小。这说明，商业银行在做出相应的供应链金融业务决策时，应重点关注融资企业的信用风险、市场风险和自身的操作风险，从事前、事中、事后三个角度做出更加有效的风控对策。

（一）事前风险控制优化

在开展供应链金融业务前，商业银行应着重对核心企业、融资需求企业和物流企业等供应链参与主体信用风险的事前控制，全面了解其经营情况、负债规模、信用程度等信息，通过加强信用考察、推动信息共享交流、优化风险评价与预警来尽可能降低面临的信用风险。

一是可以建立健全的业务准入机制，加强对供应链参与主体（核心企业、融资需求企业和第三方物流企业）的信用考察。针对核心企业，商业银行应该优化核心企业选取标准，选择“资质优良的核心企业”。比如，以综合性、系统性为原则，采用定性或定量方法对某企业的盈利状况、市场地位、核心竞争力、创新能力、发展潜力等方面进行综合分析，明确该企业的综合发展水平；调查产业链中其他企业对该企业的评价，重点关注其信用状况等。而融资需求企业的市场规模普遍较小，对资金需求旺盛但每次数额不大、频次较高。商业银行应利用其自建的ERP信息化系统、E-SCM电子商务B2B平台等，运用大数据、云计算等技术，根据其业务盈利水平、竞争能力、以往的交易情况以及以后的发展进行数据分析，从而得到这类企业的综合实力，也可以减少此类企业与第三方联合进行诈骗的情况发生。针对第三方物流企业，商业银行要在物流市场中充分了解物流企业的声誉和口碑，考查其内部管理制度是否健全、运输与仓储能力是否优秀、管理技术是否先进等。

二是推动供应链参与主体信息共享交流。信息披露是消除信息不对称负面效应、缓解委托代理冲突的有效手段。尽可能地公开供应链参与主体的信息，建立起企业信用档案，特别是历史履约状况，有利于各主体正确判断合作方的信用状况；也能倒逼企业经营诚信化、行为规范化等。商业银行可以联合阿里巴巴、腾讯、百度等互联网企业，在国内率先发起供应链参与主体信息共享平台建设的倡议，推动供应链信息库共建、共享、共有。同时，应加强供应链金融服务商之间、供应链金融服务商与其他企业之间的信息沟通交流，不仅可以增强供应链金融行业内部合作的契合度，有利于行业标准的制定和共识的形成；而且能够让服务商及时获取其他企业的需求，以此推动自身业务的发展。

三是优化风险评价与预警体系。风险评价模型可以帮助商业银行合理测度风险水平，增强风控决策的准确性和科学性。然而，随着供应链金融的快速发展，业务风险点可能会随之改变或转移，所以风险评价模型应采取动态实时模型，当重要指标超过了警戒线应当迅速采取防御措施，将风险带来的损失降到最低。同时，供应链金融不同业务具有不同的运作模式和程序流程，也面临着不同的风险类型。因此，需要针对不同的业务特点选取相应的风险指标建立模型进行更加细化深入地分析，增强风控措施的针对性和有效性。

（二）事中风险控制优化

一是加强对现金流量的监控。现金流量能在一定程度上反映企业操作质量的状况，同时，充沛的现金流量可以及时弥补业务亏损，减少风险对企业的负面影响。因此，商业银行要加强对资金流向、时间等方面的监控，通过产品差异化限制资金的流向，保证“专款专用”，在衡量操作风险程度的同时，实现资金的合理有效利用。

二是完善业务操作流程。良好的业务操作流程，不仅需要完善的制度建设，还需要具有扎实的人才基础和有效的监督机制。在制度建设方面，商业银行既要以“分清职责”为目标进一步优化现有的领导管理体系，还要加强业务操作规范的建设完善与推广应用，要求公司员工必须严格按照流程办理业务，做好业务事项的环节衔接与审批约束，将工作责任压实到人。在人才队伍建设方面，商业银行应当积极引进和培育供应链金融领域的领军人物、专业人才等，提升公司的整体工作能力，降低操作风险；特别地，要结合当前“互联网+”与供应链金融深度融合发展的特点，着重提高企业员工的信息化素养。在监督机制建设方面，商业银行应进一步发挥现有监督部门“管家”作用，加强对各项业务的审核力度和深度，清晰梳理和重点关注业务薄弱环节，及时排查和化解公司内部的关键风险点。商业银行可以针对供应链金融主要业务设计不同的流程模式，规范具体操作步骤，规定资金回款的方式和周期，减少因流程不规范造成的风险损失。

（三）事后风险控制优化

商业银行与对象企业达成业务意向并不是风控工作的结束，而是风控工作的开始。在这一阶段，应加强业务完成之后的事后控制，重点防范和化解因价格波动导致抵（质）押物“资不抵债”等市场风险带来的损失。

一是合理确定质押范围。正确选择抵（质）押物，能够帮助商业银行在融资需求企业出现违约时及时对其变现、回笼资金，以降低损失。因此，商业银行应建立一套合理的质押物选择评价指标体系，确定每项业务的抵（质）押范围和数量；积极拓宽相应渠道，确保违约情况下抵（质）押物的顺利变现。抵（质）押物价格变化是市场风险的主要原因之一，如果抵（质）押物价格发生较大幅度的下跌，融资需求企业可能会放弃抵（质）押物而选择违约。因此，可以通过设定抵（质）押物的价格警戒线来防范市场风险，当抵（质）押物价格不在安全范围之类，即发出波动警告，及时要求融资企业追加相应金额的保证金，以此降低商业银行在该业务中承受的风险。

二是关注订单执行与库存调度。在与对象企业达成合作意向后，商业银行还应做好订单处理工作，重点关注、实时跟踪涉及到合同质押范围的订单执行进度与库存调度情况，防范“库存钢锭变水泥锭”类似事件的发生。一方面，将订单执行、库存调度等工作交由专门的业务执行部门和人员，并加强各部门之间的协调联动，明确各个环节责任人的职责及确保执行质量，加强审批管理和监督；另一方面，充分运用大数据、云计算、物联网等新技术动态追踪订单执行进度，及时反馈和预警库存不足等异常情况。此外，还可以与保险公司合作，为库存质押物进行投保，以最大程度地转移市场风险。