A 银行线上供应链金融信用风险管理研究摘 要中小企业是我国经济增长的重要力量，但融资难的问题一直是其发展的绊脚石。随着“十四五”规划的推进，解决中小企业融资困难问题成了重中之重。供应链金融的出现给中小企业开辟了新的融资渠道与模式，目前供应链金融结合了互联网技术的发展，使其业务从线下演变到了线上，实现了“商-物-资金-信息”四流的在线整合，达到了多方共赢的状态。但其发展和创新的过程中，线上供应链金融的信用风险问题也越来越突出，因此对银行而言，如何管控线上供应链金融信用风险成为其重点研究的问题。本文在对传统金融模式与线上供应链金融模式进行界定的基础上，通过对比分析发现线上模式具有独特优势。基于供应链风险管理理论、系统论，分析核心企业、融资企业与供应链的三方面的风险，进而筛选指标，建立起 A 银行线上供应链金融信用风险评价模型。利用Logistic 回归对所选的 48 家建材企业进行分析，得出了核心企业、融资企业自身实力与交易记录、供应链交易活跃度是其信用风险的重要影响因素。针对以上因素，本文从审慎选择核心企业、加强对中小企业的监督、加强对供应链信用风险控制三方面提出建议，为 A 银行乃至其他商业银行线上供应链金融的信用风险管理提供借鉴意义。关键词：商业银行；供应链金融；信用风险；线上供应链金融；Logistic 回归分析 金融、金融信用风险的相关概念和发展历程、传统供应链金融和线上供应链金融现状及主要模式等相关文献、报刊杂志、经济新闻、数据资料进行整理分析对比，从而明确本文研究的内容。2.定性分析法将所选取的 A 银行作为研究对象，并对 A 银行建立相关的评价指标体系，对其中的指标进行定性打分，得到相应的模型数据以探究其指标对 A 银行开展线上供应链金融信用风险的影响。3.对比分析法以传统模式与线上供应链金融开展定义界定，并进行对比分析，可以发现线上模式所具有独特优势，发现其现有模式各方主体的作用及对其影响，为后文 A 银行该模式信用风险探究提供借鉴依据。4.定量分析法本文利用该分析方法收集对应数据放入模型，探究出 A 银行信用风险与哪些因素有关，及其影响的效用大小。二、理论背景本章从供应链金融与线上供应链金融两方面进行分析，并从信用风险相关理论进行阐述。（一）供应链金融供应链金融（Supply Chain Finacne，SCF）最初是由贸易融资发展演变而来。Saulnier在 20 世纪 40 年代总结了美国应收账款融资的发展情况。Min Hu、Qifan Hu 指出，在某种程度上说，SCF 升华了物流金融这一概念，这是因为在发展到供应链阶段之后，SCF 为这其中 的各个企业提供了货币的信用流动功能。供应链融资是供应链金融中极为重要的一个环节，它通过使用各种金融工具的方式，将供应链中的资金汇集起来在各个企业之间来回流动。本文采取的是宋炳方对供应链金融的界定：SCF 是一种对供应链上的各企业提供的一种融资模式，其主要形式是将核心企业为核心点，对“资金 -信息-物流”进行调控或对其核心企业资信进行绑定。SCF，其主要包含三大主体。一是金融机构，其是作为资金的供给者；二是核心企业，其则是作为授信的主体与资金的需求方；而第三个则是上游与下游企业，其为资金的主要需求者。图 2-1 传统供应链金融流程图（二）线上供应链金融1.线上供应链金融的概念线上供应链金融（Online Supply Chain Finance，OSCF）指的是利用电子信息技术将传统的 SCF 进行创新发展，将 SCF 的大多数流程线上化，实现了集电商贸易、在线支付、交易融资、物流管理多环节为一体的金融创新服务。线上供应链金融又被称作称电子供应链金融，主要是因为其实现了无纸化、标准化、低成本，且能为中小企业提供短期小额融资渠道。 在供应链的体系中，资金主要的需求者是中小企业，存在于核心企业的供应方与销售方，其资金获取的困难则会导致资金的流通与资金流的断裂，进一步扩大资金失衡。而线上供应链金融则是一种极大的进步，通过对“四流”的整合共享，极大地提高了中小企业融资效率 ，并节约了银行融资成本。2.线上供应链金融的运作模式线上供应链金融的主体包含多方，分别是出资方（商业银行），延伸自身信用给融资方的核心企业，融资需求方（上下游企业），信息收集传递中心（融资平台），监管部门，质押抵押的商品则由第三方物流企业负责仓储与监管。如图 2-2 所示：图 2-2 线上供应链金融流程图1.核心企业核心企业对其链上的供应方，销售方的交易往来了如指掌，掌握着链条上的所有应收、应付账款。由于其授信充足，供应商可利用应收账款质押向银行提前获取款项； 对经销商而言，利用核心企业的信用，商业银行可通过核心企业授信向经销商发放贷款以支付核心企业的款项。2.上下游中小企业其融资需要向融资平台提出资金申请，商业银行再进行评估审核决定是否提供资金支持，获得贷款后，货物动态会被实时监控并反映在第三方物流平台上，并在规定期限内于线上线下还款给金融机构（商业银行）。3.第三方物流企业第三方物流企业负责货物的存储及安全问题，并将物流信息及时反映到物流平台上。4.商业银行在给上下游企业提供融资贷款和综合性服务的同时还要实时关注供应链动态，审查企业信用状态，防范风险的发生。5.监管部门主要是对线上供应链金融进行监督把控，防止供应链各企业之间暗中串通，从而导致供应链、资金链的安全性问题。6.融资平台可基于真实的交易背景对进行供应链服务的企业进行一定的授信评估，评价其产品贸易市场的一定风险问题，提高银行效率。3.线上供应链金融的优势与传统的 SCF 模式相比，OSCF 模式优势极为突出：第一，降低中小企业融资门槛。线上模式使得上下游企业可直接通过互联网平台实现在线融资服务，且融资期限与融资额度没有传统的 SCF 限制严格；第二，节约了成本。OSCF 实现了供应链上的企业之间信息交互化和标准化，且实现了无纸化，保护了环境节约了资源；第三，加强了协同性。在原先供应链 实现了“三流”协同的基础上，线上模式加入了信息流的协同性，实现了“四流”一体化协同；第四，降低了风险性。通过现在的电子信息技术，供应链上的企业信息透明度更高，银行可以实时把控各方面的情况，利用好线上供应链金融的协同性，极大地降低了资金断链风险和银行贷款风险；第五，服务区域更广泛。商业银行线下模式采取的是属地化管理原则，跨区域成本高，而线上模式为核心企业与融资企业提供了更加便捷的服务，能够实时对融资企业进行管理，对融资企业进行评价审核。（三）信用风险的相关理论信用风险简单来说就是违约风险，对银行而言，信用风险产生大量不良贷款时，会造成挤兑、资金流短缺，甚至倒闭。程冬时提出，供应链金融是银行信贷业务中的一类特殊业务 ，其参与者多，模式复杂，银行面临的风险多样化，其中最为重要的就是信用风险。下文为对线上供应链信用风险进行分析，将用到信息不对称理论、供应链风险管理理论、系统论、自偿性理论及金融脆弱性理论。1.信息不对称理论信息不对称理论出现于 19 世纪 70 年代，由 G.Akerlo、M.Spence、M.Spence 三位经济学家联合提出，由于信息在市场上分布不均，极容易出现一方信息较多，另一方信息较少的问题，后者则在市场竞争中处于弱势地位。在交易前，前者可利用其所收集的信息提前做出决策，但会存在损人利己的情况，进而导致利益失衡，降低了市场效率。交易后，该主体可利 用其信息的先决性，减少或避免其自身违约的损失，而劣势的一方利益则会受到损失，即信息不对称的道德风险。在线上供应链金融业务中，各参与主体在自身专业领域具有相对优势，而融资平台利用其信息技术与专业技能，使得其信息的全面性、准确性、及时性远远大于其他参与主体。举例来说，在融资行为前，平台为使得其自身利益最大化，可能会剔除融资企业一些不占优势的信息或减少融资企业信息，使得银行信用审核过程出现失误；此外，在融资行为后，若质押物价值评估与实际差距较大则会产生相关的信用风险。2.供应链风险管理理论美国学者 Schneider，提出了风险管理理论，并且在后续发展中与供应链管理类相结合，形成了供应链风险管理理论。供应链为网状结构体系，风险为整体系统风险。因为其供应链各节点情况不同，也会产生不同的风险，累积起来拉高了整个链上的风险水平；信息不均衡时，为追求利益的最大化 ，各部分的企业会通过各种渠道来增大自身的竞争实力；信心均衡时，企业之间为追求自身效用，会进行合作。但现实中，信息不对称的情况下，企业会根据市场需求和相关企业的需求来生产，但其无法知晓供应链需求的均衡产量而导致偏差，在整个供应链上这个偏差便会被逐渐放大，显而易见，如果供应链越长，该偏差就会进一步导致供应链效率低下，也就是供应链风险的牛鞭效应。了解到供应链信用风险是一个累加的系统性的风险，因此我们可以采取系统论对其信用 风险进行进一步分析。3.系统论系统论是将系统作为整体对象，以整体的角度去探究其与部分的关系，寻求一种使整体达到最优状态的方式。以整体的视角去研究分析各组成部分之间的相互关系，去研究内部因素结构、运行规律与模式的学科。张全能（2018）在其论述中提出，一个系统具有三个特征：整体性、相关性与动态性。系统的整体性并不是简单的各部分的累计加总，而是需要将各部分进行合理组织安排使其在融合的过程产生正效应。相关性体现在整体、系统、部分、要素之间是相关的。这些内容的联系将会影响到整个系统的状态，故需求系统的优化，需要对各部分也同样进行优化。动态性是用来研究系统的演进的过程，存在着简单与繁杂，进化与退化等一系列变化使其能够掌握好规律并进行有效的自我调节。利用系统论对线上供应链金融进行分析，可以发现线上供应链金融能充分发挥了各主体能动性和专业优势，在各方面影响着供应链金融的运行且各主体之间相互作用于制约可以发现其具有整体性与相关性，并在融资活动中不断变化故而也包含动态性，所以用系统论去研究该体系是合适的。我们对其研究可以立足于系统整体，分别对内部与外部信用风险进行考察与研究。4.金融脆弱性理论（文献的提出时间要补充）该理论最早出现在上世纪 80 年代，狭义上来看，金融脆弱性理论认为其金融机构乐忠于高杠杆从而进行谋利，但这种行为也会得其更容易失利。而广义上来看，指的是金融机构 倾向于高风险的金融状态。Hyman P.Minsky（2018）提出了金融不稳定假说，认为后期信用风险难以完全预估，难以加以控制，故具金融业有不稳定的因素。按偿债能力，明斯基将融资企业分为抵补性企业 ，投机性企业与庞氏企业。抵补性企业因其有充足的债务偿还能力，现金流的每一期都大于债务本息和，故可被认为是安全的；投机性企业预期收入主要用于偿还债务，其当期的债务本息和大于该企业的预期现金流；庞氏企业信用风险最大，无论是债务偿还能力还是预期现金流来说都不如以上两种企业，且需要很长时间的投资回收期，以未来的现金流偿还贷款。Kregel（2019）后又提出了安全边界理论，将安全边界的值由银行所收取风险报酬来确定，用来应对可能发生的信用风险，该风险主要是由于银行对风险的审核与控制不严所导致 。通过上述理论对线上供应链金融分析来看。若企业为投机或庞氏企业，该企业的信用风险可能会很大，因此要进行对融资企业进行财报的分析判断企业类型，以防造成庞氏融资；对供应链金融来说，核心企业信用的“借给”，也会随着供应链的扩散而增大脆弱性的问题，因此还需判断好核心企业的类型。从银行方面看，线上供应链金融的信用风险识别、评价与控制还不完善，在该模式下容易产生现金流预算不准确，导致银行收取的风险报酬不对应，使得信用风险导致的损失大于安全边界，引发脆弱性的问题。因此，在该理论的指导下，为探究线上供应链金融信用风险的影响，则需要对融资企业、核心企业、项目的未来现金流等方面进行把控和评估。 5.博弈论理论博弈论产生于 1928 年，是由具有“计算机之父”与“博弈论之父”称号的著名数学家冯·诺依曼提出的，他给这一学科的提供了理论基础。在此之后约翰·福布斯·纳什在 1950 年提出了均衡的相关概念，经过几代研究学者不断的创新与钻研，如今博弈论已经成为一门比较成熟的学科。博弈论指的是多个个体或者团队之间针对不同的情况而制定对应策略以及策略会如何达到均衡的学科，均衡则是平衡的意思，比如一个商品的供求达到平衡，我们就可以称这是一个均衡状况。而纳什均衡，就是一种很稳定的博弈结果，就是在一个策略组合中，每一个参与者在他人不改变策略的条件下，它当下的策略是最好的，可以获得最大利益的，所以在理性的条件下，所有的参与者都不会改变自己的策略，这也就是达到了所谓的纳什均衡。博弈一般分为两类合作博弈与非合作博弈，若参与博弈的主体之间有约束条件则为合作博弈，反之，就是非合作博弈。当然从这两大类出发，从时间序列的方面讲，还可以分为动态博弈跟静态博弈，静态博弈是指每个参与者做出选择时对其它参与者都没有影响，而动态博弈是指在上个参与者做出选择时，下一个参与者会根据上个参与者做出的选择而改变自己的决策。从对信息的掌握度来说，还可以进一步分为完全信息博弈跟不完全信息博弈,完全信息博弈指的是每个参与者对其它参与者的信息掌握都准确，不完全信息博弈则是每个参与者对其它参与者的信息掌握的不够准确。在完全信息博弈中，我们可以分为纯战略博弈和混合战略博弈，纯战略是指在现有的信息条件下，只能选择某种特定的策略。而混合战略博弈指的是纯 战略博弈的空间分布，它表现的是我们选择某一策略的概率，我们能够通过它计算出我们的收益期望。博弈论的基本要素包括参与方、策略、行动、得失、均衡、结果等，它的一般假设是所有参与者都是理性的，也就是说所有参与者都追求能够得到最多的利益，且每个人都是自私的。（四）本章小结本章事先进行对传统模式与线上供应链金融开展定义界定，并进行对比分析，可以发现线上模式所具有独特优势，并对信用风险的相关理论进行了阐述，进而对后文部分 A 银行分析线上供应链金融风险提供了理论基础。三、A 银行线上供应链金融信用风险分析本章分析了 A 银行基本信息，并对 A 银行线上供应链金融信用风险各主体方面进行探究。（一）A 银行供应链金融服务的基本现状A 银行于建于 1992 年底，为更好促进金融政策的推行，将其作为外商投资试点的合资行，于 1 年后由央行批准开业。A 银行以科技为发展动力，并持续发力金融科技，在传承业务领域的专业程度、科技利用和客户体验达到行业领先水平。在科技发展方面，去年 A 银行在 IT 行业的资本性支出增 目 录一、 绪论.............................................................................................................................................1（一） 研究背景.................................................................................................................................1（二） 研究目的与意义.....................................................................................................................2（三） 国内外研究现状分析.............................................................................................................3（四） 研究内容.................................................................................................................................3（五） 主要研究方法.........................................................................................................................4二、 理论背景.....................................................................................................................................4（一） 供应链金融.............................................................................................................................4（二） 线上供应链金融.....................................................................................................................5（三） 信用风险的相关理论.............................................................................................................6（四） 本章小结.................................................................................................................................9三、 A 银行线上供应链金融信用风险分析......................................................................................9（一） A 银行供应链金融服务的基本现状......................................................................................9（二） A 银行线上供应链金融模式及风险管理............................................................................13（三） 本章小结...............................................................................................................................14 长了 33.9%，其线上的“数字口袋”app 也从 36 万户增长到 104 万户，在科技投入方面其自主研发的 PaaS 平台已被广泛运用，通过人工智能，区块链等技术推进了银行业务的创新发展。从第一季度的盈利能力方面看，2019-2021 年营收增长率持续上升，营收依旧双位数增长；净利润水平从 74 增长到 85 亿元，从 14.8%增长到 18.5%。图 3-1 2019-2021 年 A 银行第一季度盈利数据图资产规模方面看，就第一季度而言，2020 年总资产从近 45 亿元增长至近 46 亿元，同比增长了 2.3%；贷款总额从近 27 亿元增长至近 28 亿元，同比增长了 4.2%；企业在 A 行的存款也增长了 1.5%，其中活期存款同比上升了 8.6%。 图 3-2 2020-2021 年 A 银行第一季度资产数据图从资产质量方面看，其不良率从 18 年到 21 年持续走低，逾期占比也逐年降低，其不良资产总额从去年第一季度的 93 亿元增长了 43 亿元，同比上升 47%；而收回的核销贷款较去年增加了 16 亿元，增长了近 30%。在风控方面效果显著，于疫情期初的 1.52%下降至今年第一季度的 1.14%。 图 3-3 2020-2021 年第一季度资产质量数据同时，A 银行注意社会责任的培养，在今年第一季度加大了对民营及小微企业的贷款扶持，3 月末增长了 8.1%；在乡村振兴方面，第一季度增加了产业与乡村振兴资金 18 亿元，对云南乡村地区投入振兴扶持 3 亿元。在产业扶贫方面，2020 年，A 银行新增投放产业扶贫资金 127.55 亿元，惠及数十万人。2020 年末，且民营客户贷款额同比增长 13.4%，在总贷款比例中占 72.2%；微型企业与小型企业的贷款余额较去年同比增长近 40%。此外，A 银行重视对民营企业的扶持与帮助，专门开设中小企业融资投顾热线，给予并加大了对民营企业的贷款力度，据其 20 年财报显示，A 行在民营企业的贷款投入提升了13.4%，占整体贷款额的 72%。A 银行对于下阶段的目标主要放在数字经营发展、风险管控、零售、对公及资金同业发 展，利用科技推动银行线上转型创新。抓住资产质量这一生命线，推动风险管理控制，并利用金融大数据平台进行产品的准确定位，通过客户精准画像打开更多的市场。同样 A 银行，对线上供应链金融这一模式十分重视，将进行融资服务的中小企业作为合作对象，注重对核心企业的审查，并利用线上电商平台进行部分资信的审查，以拓宽更广的业务渠道。A 银行目前授信模式存在两类，其一是联合授信；其二是融资平台单独授信。如表 3-1 所示：表 3-1 授信模式表授信方式机构联合授信 单独授信商业银行对资金需求企业进行二次审查，并决定是否进行资金的发放贷款。具有最终决定权。跳过审核融资企业资质流程，直接通过融资平台推荐进行授信。融资平台协助商业银行对有资金需求的融资企业进行审查，并将资信情况合格的企业推荐给商业银行。若通过审核的企业无违约，则可获取审核费用；若通过审核的企业违约，则得不到审核费用但也无需进行赔偿。将符合条件的有资金需求的企业直接推荐给商业银行。若通过审核的企业无违约，则可获取审核费用；若通过审核的企业违约，则在得不到审核费用的情况下还需就该笔信贷对银行进行赔偿。优点 企业违约概率小 完成融资速度更快缺点 完成融资时间较长 信用控制风险偏弱数据来源：共公开资料与文献整理 此外，针对供应链企业融资需求问题，A 银行开设了线上供应链金融服务产品，并在其公司业务板块专门开设了线上供应链金融业务。A 银行目前现有的线上供应链金融模式有多种模式，其主要形式为线上预付款、线上应收款、线上商品质押等融资模式以及电子订单融资。1.线上预付款融资模式融资平台、下游经销商、核心企业、物流企业与商业银行构成了此等模式的的主体。其主要流程就是：融资平台产生订单，经审核后，下游企业需要将一定的担保金存入银行，并需要授信的企业签订回购合同，进而该核心企业联系第三方物流企业签署相关协议并对货物进行存储监管。等到下游经销商在规定期限内偿还部分贷款后，商业银行联系融资平台使得第三方物流企业发放与还款额度相等比例的货物，直至贷款全额还清 ，融资流程方可结束。在此模式中，融资平台为信息的集成体与各方沟通的渠道，实现了链上信息的收集，授信的审核，与物流平台的技术与信息对接，简化了整个供应链金融体系的流程，且借由平台信息流、资金流的监控使得信用风险能够得到进一步的控制。2.线上应收账款融资模式平台、供应商、核心企业、商业银行成为其主体，其核心在于供应链与核心企业产生的真实贸易往来。在此基础上，融资平台收到上游供应商提出的融资申请，同时核心企业于该平台进行确认授权，然后银行发放相关款项，最后由核心企业还清贷款，这样融资流程便得以完成。在此模式中，融资平台需要掌握上游企业与核心企业的有效贸易记录、资金流与货物状况从而进行信用评级。对此评级与核心企业的授信额度，银行可作为参考，第一还款源采用的是交易所导致的应收款项，上游供应商可提前收到核心企业 的货款。在这个模式中，融资平台提供了上游企业与核心企业之间的贸易往来相关数据，并提高了信息的准确性，提高了款项发放流程效率，降低了风险产生的可能性。3.线上商品质押融资模式经销商、核心企业、平台，物流方与银行成为了主体，其核心在于经销商与核心企业的真实贸易往来并向银行提出资金需求申请。在银行付款给经销商前 ，需要平台对其质押货物进行价值评估，合格后方可付款。后平台将核心企业的货物储至三方物流地点，在物流企业收到电子仓单的第一时间将其发送给融资平台进而电子仓单可被下游经销商用于质押行为。银行可通过融资平台告知物流企业向下游经销商发放其偿还贷款等额的货物，直至货物完全偿还完毕，该融资流程方可结束。这种模式与传统质押模式有异曲同工之妙，虽然线上模式更为快捷有效并且减少了信用风险，但其不变的一点就是质押物要符合质押标准。4.对电子订单模式融资平台，上游供应商，核心企业、商业银行构成了此等模式的主体，核心企业要与上游供应商产生真实的贸易，上游供应商可以提供贸易凭证和相关资料申请款项。授信方式由商业银行自行决定，流程的最后，核心企业需要直接将货款付给商业银行，从而完成整个融资过程。电子订单模式的关键在于作为最终付款人的核心企业要有有充足的贷款额度与良好的信用评级。上游供应商在该模式的核心优势是不需要对其偿还行为进行保证且不需要提供质押物。融资平台帮助核心企业通过其自身的信用支持了上游供应商的融资行为，并收集交易数据，从而降低信息不对称的影响。 （二）A 银行线上供应链金融模式及风险管理A 银行作为供应链金融中的商业银行，其面临的信用风险主要来自于供应链相关企业的违约，其原因多种多样，可能是无法按时偿还、不愿偿还等，该风险具有放大效应，不仅仅是对自身造成影响，更有甚者会导致整个供应链无法正常运行。在线上供应链金融模式下，银行、企业、物流、平台等主体之间关系复杂，一旦其中的中小企业出现违约，可能会失去合作机会，使得核心企业信用也被拉低，造成了较高的违约成本。虽然线上供应链金融这种模式对中小企业的违约进行了一定的限制，但还是会出现信用风险状况，因此，我们对 A 银行的信用风险分析可以从核心企业、融资企业、供应链发展状况等方面进行分析。1.核心企业的风险核心企业对 A 银行信用风险的影响主要在其授信方面，部分中小企业由于其自身资信不足，需要核心企业作为代为担保，其企业实力、资产状况、征信状况都影响了资信的审核，若作为担保的核心企业信用状况越好，则其作为授信人，可为融资企业担保的额度越大。核心企业作为 A 银行线上供应链金融的一部分，核心企业的风险也时刻影响着整个供应链的信用风险状况。2.融资企业的风险融资企业是资金需求的主体，其还款能力与还款意愿对 A 银行的信用风险其决定性作用。其资产状况决定着融资企业的实力状况；其偿债能力从短期方面可以发现其生存情况，从长期方面则可以预估其未来发展状况；其运营能力关乎资金使用状况，合理的资金配置可以提 高其运营能力，使得企业能更好发展；其盈利情况则反映在销售方面，销售状况低糜会降低企业还款意愿，增大信用风险。而企业的资信情况，会受到以上各方面的影响，融资企业的信用越差，其还款的能力与意愿也就越低，若 A 银行将资金借给这部分企业，很容易形成呆账或者是坏账。3.供应链的风险市场的竞争已从单一主体的竞争转变为集体团体的竞争，A 银行的信用风险来自于供应链的各个部分，其中某一环节出现问题则会“顺链而下”影响着每个部分。各个行业的供应链发展状况不同也会导致各团体信用风险的不同，所以供应链上的各企业是否合作稳定、交易是否活跃，也影响着融资企业的信用评级，进而影响着 A 银行的信用风险。（三）本章小结本小节通过对 A 银行的基本情况与运作模式进行分析，并从核心企业、融资企业、供应链情况等三个方面进行分析研究，以探究 A 银行信用风险的相关影响因素。四、A 银行线上供应链金融信用风险评估本章通过数据筛选与选取后，对所获得的数据利用 SPSS26.0 软件进行相关的模型分析得出信用风险的相关影响因素。（一）指标选取的原则本文选取的指标需要分别具备： 1.全面性由于线上供应链金融涉及主体较多，影响因素复杂，所以我们要对指标进行审慎选择，尽管无法全部涵盖，但要有较强的代表性。2.科学性为了构建合理的指标体系，对指标的选取要秉持科学性原则，选取的指标既要避免过分关联也要考虑其是否具有意义。3.可操作性所选指标要能进行有效使用，且便于理解，便于获取，从而使得评估结果更加准确。4.针对性在众多的指标中，要抓住所选指标的特征，使其能更真实有效地反映结果。5.客观性所选指标要符合实际，基于事实数据，以求得到更为有效真实的结果。（二）指标的选择1.核心企业信用风险评价指标核心企业的信用是 A 银行开展应收账款模式基础，此外还需考察其到期支付的账款。依据《商业银行信用风险内部评级体系监管指引》及 A 银行信用考核指标，其对核心企业的评价指标可分为定性与定量：定性方面主要是关注公司的行业实力，则可选取销售收入这一指标进行分析；而对其可能产生的风险则可以通过定量方面的资产负债率与流动比率进行分析。2.融资企业信用风险评价指标对融资企业进行分析，最重要的便是其信用状况，故可以从其征信记录进行参考；此外还需要考虑企业的持续经营能力，财务数据最能直观且客观地反映企业的经营状况，故选取其总资产、销售收入、资产负债率、应收账款周转次数进行分析。 3.供应链情况评价指标A 银行开展的线上供应链金融是依赖于线上平台，链上的各方对彼此之间相互影响，因此供应链状况会对 A 银行的信用风险产生较大的影响。因此要考虑以下指标。一是行业状况，主要观察其行业的发展竞争态势，及其所处的发展周期，行业的发展竞争状况及其活跃度等 。二是平台的成熟度，平台越活跃度越高，其信息传递的准确性越可靠，专业化程度越高。4.交易记录情况评价指标下游企业与核心企业进行交易是其开展线上供应链金融业务的基础，而交易过程中产生的纠纷记录能被完整记录保留于数据库之中，并为银行进行风险分析所用。5.A 银行线上供应链金融信用风险评价指标本文构建出的信用风险评价体系有 4 个指标主体和 11 个具体指标如表 4-1 所示：表 4-1 A 银行线上供应链金融信用风险评价指标体系指标主体 具体指标核心企业销售收入资产负债率总资产销售收入融资企业资产负债率流动比率应收账款周转次数征信记录 四、 A 银行线上供应链金融信用风险评估....................................................................................14（一） 指标选取的原则...................................................................................................................14（二） 指标的选择...........................................................................................................................14（三） A 银行线上供应链金融信用风险模型构建与检验............................................................15（四） A 银行线上供应链金融信用风险实证分析........................................................................16（五） 本章小结...............................................................................................................................19五、 A 银行线上供应链金融信用风险的防范对策........................................................................19（一） 审慎选择核心企业...............................................................................................................19（二） 加强对中小企业的监督.......................................................................................................20（三） 加强对供应链信用风险的控制...........................................................................................20（四） 本章小结...............................................................................................................................21六、 结论...........................................................................................................................................21参考文献............................................................................................................................................23 供应链情况交易活跃度行业发展竞争状况数据来源：文献查阅与企业风险评估模型资料收集基于 A 银行的线上供应链金融及其信用风险的特征，在所选指标中，定性与非财务指标的存在，基于以往文献评价指标体系的研究，本文更加注重从银行角度出发，增加了相关指标以突出风险管理在供应链金融上的重点。（三）A 银行线上供应链金融信用风险模型构建与检验上述指标已阐明本文将从核心企业、融资企业级供应链状况、交易记录四方面去尝试构建 A 银行线上供应链金融风险评价体系。利用 SPSS26.0 对所选指标进行分析，并利用主成分分析从中提取因子进行 Logistic 回归分析，以判断筛选后的指标对信用风险的影响。1.数据筛选A 银行开展线上供应链金融的企业主要集中通信、矿业、医药、金属等应收账款较高的行业。为能更加准确进行研究，本文将选取建筑工业进行研究。且核心企业中建筑行业大型企业也很多，从供应链上下游客户来看建筑行业方面，包含范围大。从交易背景看，该行业应收账款规模高于多数行业。考虑到 A 银行金融服务的特点，数据主要依赖于以下标准进行选择：一是从建筑业的供应链的上游企业也就是建材行业，其覆盖钢材、水泥等行业企业；二是企业要求属于中小规模。筛选选取了 48 家符合样本标准的企业，依据《企业绩效评价指标值》2020 年进行企业风险状况的判别，本节以现金流动负债比率进行分类，存在信用 风险的企业现金流动负债比率较低，若低于平均值则可认为存在信用风险。故按此模式筛选 ，48 家企业中 32 家企业无风险，而剩余 16 家存在风险。参考标准如表 4-2 所示：表 4-2 建材工业小型企业现金流动负债比率分类表项目 优秀值 良好值 平均值 较低值 较差值现金流动负债比率（%）21.5 14.6 8.6 6.4 0.3数据来源：《企业绩效评价标准值 2020》2.数据处理在本文所建立的指标体系中，共有 11 个具体指标，本文就需要在数据分析的过程中进行适当处理：对核心企业指标的处理考虑到其复杂性与数据来源的困难性，可以将“核心企业实力”作为核心企业的评价指标，并进行评分。此外，本章利用建材行业 2020 年财务数据进行样本分析，但其所处于同行业，行业发展竞争状况不予考虑。融资企业的财务数据从东方财富终端软件中进行获取；定性指标可以利用量化标准进行评分，分值从 2-10，2 分一档，分数越高则企业在该指标上表现越好。见表 4-3：表 4-3 量化评分标准表10 8 6 4 2核心企业实力 好 较好 中 一般 差征信记录 好 较好 中 一般 差交易活跃度 好 较好 中 一般 差纠纷记录比例 好 较好 中 一般 差数据来源：公开资料与文献整理 （四）A 银行线上供应链金融信用风险实证分析本节通过 Logistic 模型对 A 银行线上供应链金融信用风险进行计算其发生的概率，利用SPSS26.0 软件对原始数据进行统计与分析，如表 4-4 所示：表 4-4 变量描述性统计结果描述统计N最小值 最大值 均值 标准偏差销售收入48 4.501 486.400 69.95633 90.114784资产负债率48 17.09% 83.78% 49.1358% 14.52160%流动比率48 .720 4.284 1.62142 .722527总资产48 17.25 505.90 100.8308 107.28227征信记录48 2 10 8.58 2.181应收账款周转次数48 .153 657.800 26.52992 103.558165交易活跃度48 2 10 8.00 2.144核心企业实力48 4 10 8.12 1.953纠纷记录比例/纠纷次数48 2 10 7.63 2.464有效个案数（成列）48数据来源：SPSS26.0 描述统计整理1.主成分分析为了提高模型可信度，本节将对所选的 9 个指标样本利用主成分分析得出无关的新增和指标用于分析，利用 SPSS26.0 进行运算。如表 4-5 所示：表 4-5 KMO 与巴特利特检验 KMO 和巴特利特检验KMO 取样适切性量数.570近似卡方271.153巴特利特球形度检验 自由度36显著性.000数据来源：SPSS26.0 的 KMO 与巴特利特检验结果整理通过运算得到的 KMO 值维 0.570，说明可以采用主成分分析法进行处理，且显著性小于 0.01 说明变量之间有显著相关性。并且方差解释的 3 个因子指标对原始指标的积累解释度高达 69.743%，故可采用该 3 个因子解释其他变量。见表 4-6：表 4-6 总方差解释成分 初始特征值 提取载荷平方和 旋转载荷平方和总计 方差百分比累积% 总计 方差百分比累积% 总计 方差百分比累积%1 3.093 34.365 34.365 3.093 34.365 34.365 3.010 33.441 33.4412 2.633 29.252 63.617 2.633 29.252 63.617 2.071 23.013 56.4543 1.228 13.647 77.264 1.228 13.647 77.264 1.873 20.809 77.2644 .757 8.413 85.6775 .436 4.840 90.5176 .366 4.063 94.5807 .286 3.176 97.7568 .170 1.890 99.6469 .032 .354 100.000数据来源：SPSS26.0 总方差解释整理从表 4-8 中可以看出因子 1 与销售收入，总资产，应收账款周转次数、交易活跃度与核心企业实力有关；因子 2 资产负债率、流动比率有关；因子 3 与征信记录、纠纷记录有关。 如表 4-7：表 4-7 旋转后的成分矩阵旋转后的成分矩阵 a成分1 2 3销售收入.957 -.108 -.048资产负债率-.072 -.925 -.191交易活跃度.610 .457 .361流动比率-.180 .915 .063征信记录-.099 .032 .845应收账款周转次数.711 .019 -.234纠纷记录比例/纠纷次数.006 .223 .867核心企业实力.608 .261 .424总资产.894 -.198 -.009数据来源：SPSS26.0 旋转后的成分矩阵整理下表 4-8 成分得分系数矩阵中，对因子 123 影响最大的分别是销售收入，流动比率与征信记录等。表 4-8 成分得分系数矩阵成分得分系数矩阵成分1 2 3销售收入.321 -.050 -.037资产负债率-.018 -.476 .086 交易活跃度.192 .177 .105流动比率-.062 .499 -.156征信记录-.061 -.168 .523应收账款周转次数.245 .062 -.173纠纷记录比例/纠纷次数-.026 -.065 .491核心企业实力.189 .053 .187总资产.299 -.109 .009数据来源：SPSS26.0 成分得分系数矩阵整理通过上述处理，将自变量设定为因子，而是否存在风险的因变量取值为 1 时存在风险，不存在时则为 0。再进一步通过 SPSS26.0 进行模型回归，本次分析因子 1，2，3 显著性小于5%，因此保留在模型之中。表 4-9 回归分析显著性说明表方程中的变量B标准误差瓦尔德自由度 显著性Exp（B）步骤1aREGR factor score 1 foranalysis 1-4.096 1.743 5.521 1 0.019 0.017REGR factor score 2 foranalysis 1-1.652 0.799 4.273 1 0.039 0.192REGR factor score 3 foranalysis 1-4.444 1.728 6.609 1 0.01 0.012常量-2.100 0.906 5.374 1 0.02 0.122数据来源：SPSS26.0 回归分析整理依据 Logistic 模型，可以得出以下回归方程如公式 4-1。 （4-1）所筛选的因子回归系数分别为-4.096、-1.652、-4.444，按其绝对值排序则可以得到，因子 3，1，2，的顺序。三个因子的系数均为负值，故皆与信用风险发生概率为负相关，P 为违约概率，若其越接近 1 则发生违约的概率越大。表 4-10 Logistic 模型分类表实测 预测是否为风险企业否 是正确百分比步骤 1是否为风险企业否30 2 93.8是2 14 87.5总体百分比91.7数据来源：SPSS26.0 分类结果整理据表 4-10 可得，32 家无风险企业中，预测得到的无风险企业有 30 家，准确率高达93.8%，对于存在风险的 16 家企业准确率高达 87.5%，其全部预测准确率高达 91.7%。2.结论分析本文从四方面进行评价指标选取，构建了 A 银行线上供应链金融的风险评价体系，可以发现有，影响信用风险的主要因子存在 3 个。因子 1 与违约概率的相关度为负相关，该指标的主要影响因素为为企业的销售收入，总资产与应收账款周转次数，且均与因子 1 为正相关，代表了其销售收入、总资产、应收账款周转次数越大，该企业违约的概率越小，且核心企业实力与交易活跃度对因子 1 也存在正相关影响关系，核心企业实力越强，交易活跃度越高， 信用风险也越小；因子 2 与与违约概率的相关度为负相关，该因子的主要影响指标为资产负债率、流动比率，资产负债率与该因子成负相关关系，而流动比率与该因子成正相关关系，表示资产负债率越小、流动比率越大则企业信用风险越小；因子 3 与与违约概率的相关度为负相关，该因子的主要影响指标为征信记录、纠纷记录，且与因子 3 呈正相关关系，表示融资企业征信记录越好，纠纷记录越少则企业信用风险越小。（五）本章小结本章首先进行了指标的选取与数据的筛选，得出了 11 个具体指标与 48 家中小型建材工业企业进行模型分析。数据处理后剩下 9 个适宜的具体指标进行 KMO 因子分析且所得值适合进行模型建立，并通过主成分分析得到 3 个因子。进而利用 Logistic 二元回归进行因子显著性的验证，并得到相关的回归方程，得出因子与信用风险的相关性。五、A 银行线上供应链金融信用风险的防范对策本章对前文得到的信用风险影响因素及模型分析后，针对其问题提供了相关的防范对策。（一）审慎选择核心企业核心企业是上下游企业开展业务的轴点，核心企业扮演回购债务与反担保的角色，其信用为则是进行授信的核心。故核心企业的资信与征信情况都影响着中小企业的融资。选择合适的或者是行业龙头企业无疑会使得 A 银行贷出的款项安全性得到更好的保障，从而降低信用风险。 对核心企业的关注度不仅仅从授信方面进行把控，还需要对核心企业的资产财务状况进行监督，作为整个供应链的轴点，核心企业的综合实力主要体现在财务、地位方面，从某种程度上来说，核心企业的实力关乎其反担保能力，更能表现出融资的企业是否具有还款能力 。此外，作为资金供给方的 A 银行要关注好核心企业上下游的中小企业的状况，关注其整个供应链的经销模式是否合理。（二）加强对中小企业的监督对银行而言，线上供应链金融这一模式其主要的主体参与者融资的中小企业对信用风险的影响十分重大，因此对其信息的把控与监督十分重要。1.关注上游中小企业产品生产状况上游中小企业作为供应商，将其产品销售给核心企业，银行发放相关款项后，最终由核心企业进行还款。对于 A 银行而言，上游供应商生产产品能否按期生产出库、质量是否合格都会对核心企业偿还货款起到影响。因此，为降低其产生问题的可能性，A 银行可派遣相关人员定期对线上供应链金融的上游供应商生产车间与产品状况进行调查，以确保产品的质量水平与按期交付。2.关注下游中小企业产品销售状况融资的中小企业其是否能偿还贷款主要取决于企业所生产的产品能否适用于市场，其销量便会影响盈利能力并直接影响到信用风险的大小。如果融资企业所销售的产品市场状况较差或销售价格下降幅度较大，则其产生违约风险的概率也将大幅提升。因此，A 银行还需设 置相关的市场信息收集人员去监测融资企业产品市场价格变动状况，以判断款项是否能顺利收回。3.重视中小企业的偿债能力与变现能力中小企业从短期偿债能力方面可以发现其生存情况，对 A 银行而言短期偿债能力意味着融资的中小企业所申请的贷款与利息是否能按期收回，因此企业要有充足的短期偿债能力才可以保障资金的回收。而长期方面则体现着企业的未来发展性，其偿债能力越强，A 银行资金回收可能性也就越大。企业的变现能力反映着其资金周转流动能力，企业的变现能力越好则其债务人拖欠债务的时间短，降低了坏账发生的风险，提升了企业经营的效率。因此 A 银行要重视融资企业的偿债能力与变现能力，准确收完整集企业的相关信息，尽可能避免信息不对称的问题，以更好地判断企业信用状况与业务能力，避免庞氏融资。（三）加强对供应链信用风险的控制信用风险存在于贷款前、贷款中、贷款后，因此对这贷款的三个阶段分别提出信用风险防范对策。1.贷前调查A 银行要对核心企业与融资企业的贸易往来进行核实比对，要确保其贸易行为产生在真实的背景之下，并且在收集其行业信息时要注重行业的发展状况。供应链企业往往处在同一行业，因此 A 银行必须要对融资企业与核心企业所在的行业状况和发展状况进行一定的考量，对行业了解越详细，就越能及时发现所存在的风险。 A 银行线上供应链金融信用风险管理研究一、绪论（一）研究背景随着“十四五”规划的开始，我国民营企业、中小企业在社会主义现代化的经济建设中起到了举足轻重的作用。小微企业报告显示，2020 年 11 月融资指数同比前一月增长 0.3%，虽受新冠疫情后续影响，可以发现小微企业在低迷期还存在着一定的资金需求。但由于其自身素质不高，信用状况差，可抵押资产少，财务信息不透明，管理不规范等原因使得其融资十分困难。自经济危机之后，这一情况愈发明显，中小企业融资渠道窄、授信展开困难，成了企业发展路上的绊脚石，因而，怎样推动中小企业融资、助力中小企业发展也成了一个难点。随着经济科技的进步，生产方式水平的提高，企业间的竞争已经逐渐被供应链的竞争所替代，在供应链的内部各方唇齿相依，“一荣俱荣、一损俱损”。同一供应链上的各企业为了实现成本最小化和产值最大化，选择彼此之间合作。在这个过程中，传统的“一手交钱一手交货”模式逐渐被赊账销售所替代，传统模式难以满足供应链中上游企业的资金需求，进而导致资金短缺与“断链”现象的产生。2020 年大量公司因新冠疫情影响而倒闭，据企查查 app 数据查询发现，2020 年 1-7 月，共有 231 万家企业注销倒闭，其中经营时长 3 年到 10 2.贷中审查A 银行在授信与提供融资服务时，要注意好第三方平台或者是融资企业所提供的资料信息的真实性与完整性，核对好所签订的交易合同是否与电子订单信息一致，且其交易金额是否再可控范围之内。要定时定期与企业进行沟通交流，做好贷中审查工作，并制定好贷后回访计划与贷后预警工作，及时关注融资企业的运营状况与供应链整体的稳定情况，若发现对信用风险影响较大的因素要提前做好预防保护工作。3.贷后控制A 银行要建立好风险管理与预警机制，在 A 银行提供完资金贷款后便失去了对资金流的直接控制，这时便要监控好融资企业的资金流动状况、企业运营状况及核心企业授信状况等 ，若出现融资企业未按期履行合同、违反相关规定、上游供应商提供的原材料价格大幅波动、下游经销商产品价格大幅波动、出现法律纠纷、发现资金流出现问题时或是无法及时收回等 ，要及时采取贷后应急体制，等预警信号时，A 银行便需要采取相应的应急举措，例如：立即停止进行中的线上供应链金融业务流程、追加抵押物、担保物等来降低损失。在对贷后情况进行处理后，需要进一步对出现问题的融资企业、核心企业进行档案记录或公示其违约信息，严重者可申请法律诉讼与仲裁并调整其征信评价等级。在贷后控制后，A 银行应积极拓宽发展思路，探求新的线上供应链金融服务模式，探索多方主体共担风险的管理机制以提升整体的风险控制意识，提高企业的融资能力。 （四）本章小结本章主要从核心企业、融资企业、供应链三方面并结合第四章的模型分析提出相关建议。加强对核心企业的关注、对中小企业的监督与供应链信用风险的控制从而降低或避免信用风险的发生。六、结论本文在对传统金融模式与线上供应链金融模式进行界定的基础上，通过对比分析发现线上模式具有独特优势，利用信用风险理论探究风险产生原因。并对 A 银行进行研究，从其公司基本情况，线上供应链服务发展状况与模式分析核心企业、融资企业与供应链方面的存在的信用风险。对选取的 48 家建材中小企业展开信用风险评估，利用 SPSS26.0 软件进行主成分分析法和 Logistic 回归模型分析去剖析 A 银行信用风险的影响因素并给出针对性的建议与对策。经过研究本文主要得出了以下结论：一、线上供应链金融服务在我国还处在发展完善阶段，其参与主体众多，与传统供应链金融相比，线上供应链金融结构更加复杂，但其服务流程更加快捷，且实现了无纸化操作，保护了环境，提供一条更加绿色便捷的融资服务渠道。二、线上供应链金融机遇与挑战并存，该模式的出现打开了融资新路径，但与此同时随着链式的扩散壮大，其信用风险也在逐渐累积，因此作为线上供应链金融的资金供给方的 A 银行及金融业其他机构要将信用风险管理纳入重点考筹范围。三、本文对 A 银行进行分析的同时，其效用同样适用于其他银行，在进行供应链风险管控时，要重视各主体的所潜在的风险，不仅停留于融资、核心企业，更要提高对整体的把控 ，同时提高线上平台建设的水平，建立好自身的信用评价体系，做好贷前，贷中，贷后的风险预防措施。本文还存在一些不足和需要改进之处：一、线上供应链金融目前在我国发展时间尚短，其中所参考的文献资料可能偏少，但随着科学技术的发展，该模式会朝着更加复杂更加、多元的模式发展。二、所选取的样本个数较少，定性指标也较多，其科学性可能较弱，需要在后续学习中扩大样本数量，较为科学地进行定性指标的打分。 参考文献1．The development of accounts receiv-able financing.Saulnier R J，Jacoby N H.NBER.19432．Risk Intermediation in Supply Chain.Albert，Raymand.Kluwer Academic Publishers.20093．A novel transaction financing model towards electronic commerce.Chen Y，Chai Y，LiX，et al.ESTC.the 2012 4th Electronic System-Integration Technology Conference4．Abdel-Basset M ， Gunasekaran M ， Mohamed M ， et al.A framework for riskassessment，5．management and evaluation:Economic tool for quantifying risks in supply chain[J].FutureGeneration Computer Systems，2019，90:489-502.6．Dileep More,Preetam Basu.Challenges of supply chain finance[J].Business ProcessManagement 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-物-资金-信息”四流进行整合，通过电商平台，推动“产-供-销”三方的交流合作，实现低成本，高效益。商业银行在进行线上供应链金融服务时，需要对融资的中小企业进行信用评估，但线上供应链金融涉及主体较广，信用风险的影响因素较多，进行授信较为复杂，故商业银行如何管控线上供应链金融的信用风险已成为供应链发展的核心问题。本文对 A 银行线上供应链金融的信用风险进行分析，找出信用风险的影响因素，以求对商业银行进行线上供应链金融信用风险的管理提供建议。（二）研究目的与意义研究目的中小企业越来越成为我国经济发展的重要力量，随着银行业与金融创新的发展，供应链金融为上下游中小企业客户群提供了资金支持，将商流、物流、资金流、信息流更好地进行整合。信息技术的发展推动了线上供应链金融这一模式的出现，在传统供应链金融服务模式的基础上进行了创新与发展，目前该金融服务模式已成为商业银行的一大重要领域。本文首先对传统供应链金融和线上供应链金融进行对比分析得出线上供应链金融所存在的优势，再进行模型的构建，得出线上供应链金融信用风险的影响因素，根据理论分析与模型评价结果给出合理的意见和对策，以期降低商业银行开展该业务所产生的信用风险，为线上供应链金融的进一步发展提供参考与借鉴意义。 研究意义进入二十世纪以来，中小企业的数量在我国成倍增长，在数量上与经济贡献上比重不断上升，但随之而来的融资问题也阻碍了其发展。供应链金融的出现给中小企业融资困境提供了解决方案，由于其市场存在极大的潜力，银行间也开始竞相出台供应链金融服务 。线上供应链金融的出现进一步将潜在市场挖掘出来，以一种更为方便、系统的模式为中小企业提供融资，助力了经济社会的发展。从理论意义上看，目前国内外供应链金融的研究重心主要放在物流、钢铁等行业，对于建材行业关注度不高，且在我国线上供应链金融的相关研究还处于刚刚起步阶段，对于线上供应链金融的探索还不太完善。因此本文选取 48 家建材中小企业对 A 银行线上供应链金融的信用风险进行评估具有一定的理论意义。从现实意义上看，本文首先对 A 银行线上供应链金融业务展开概述，以信息不对称、供应链金融风险管理、金融脆弱性等理论作为基础，进行模型评估得出影响 A 银行信用风险的因素，并针对其影响因素提出一定的建议，以期提升商业银行的风险管控能力，并对融资企业一定的监督与管控，使得中小企业能更好带动经济发展，进一步推动“十四五”规划的进行，因此本文研究内容具有一定的实践意义。（三）国内外研究现状分析1.国外研究现状供应链金融最初是由贸易融资发展演变而来 Saulnier（1943）在 20 世纪 40 年代总结了美国应收账款融资的发展情况（当时的应收账款融资主要指票据贴现业务，并没有供应链的 特征）。Albert、Raymand（2009）等再分析研究国外供应链金融发展中的法律环境、融资模式及流程和监管模式的基础上，总结了供应链融资的三种基本模式。国外文献对基于 B2B的线上供应链金融的研究起步较早，但多集中在概念和模式设想层面，Chen（2012）指出网上交易的速度和规模与传统交易存在差异，面向网络交易的企业提供供应链融资服务需要做到及时化，快速响应市场的变化。他在货押贷款的基础上提出了基于网络交易的融资模式，并阐述了在线融资服务的概念和理念。Dileep More、Preetam Basu（2013）提出的“金融导向”观点将 SCF 定义为一系列创新的短期金融解决方案，因此银行等金融机构，即信贷提供方，是 SCF 体系的重要组成部分。后来又有很多外国学者将目光放在了预付账款这一融资模式上，随着电子商务的出现，越来越多的外国学者将互联网与供应链金融结合将会推动融资的发展，也将成为供应链金融模式的未来出路。直至今日，对线上供应链金融，国外的研究者们还在该领域不断摸索，不断创新。2.国内研究现状1998 年，供应链金融在国内就已经出现并开始发展，随后朱道立（2002）提出“融通仓”的概念，并开始对物流金融相关理论展开研究，朱道立认为融通仓是一个第三方物流服务平台，它为中小企业与银行间架起了桥梁，同时可以有效解决中小企业融资难的问题。宋华（2017）等采用嵌入式多案例研究方法，研究发现供应链金融能够有效降低信息不对称，提高中小企业融资可得性。沈文璐（2018）等从供应链金融风险的识别、评估、防范和控制三个方面进行总结和梳理，丰富供应链金融风险管理理论基础。虽然我国在线上供应链金融 研究方面起步较晚，但深发银行作为先驱，带动了供应链金融的线上革命，也吸引了大批学者对此方面进行了深入研究。戴昕琦（2020）在线上供应链融资模式的基础上，建立信用风险评价指标体系。龙云安（2020）等认为可以借助区块链技术，解决供应链金融中存在的信息不对称问题，降低供应链融资风险，提升融资效率。3.文献评述综上所述，与国外关于供应链金融的研究相比，尽管我国的理论成就起步晚于国外，但国内学者近年来在借鉴国内外相关理论并结合国际形势的基础上取得了重大突破。伴随着科学技术的不断发展，供应链金融趋于成熟，已在许多领域得到应用，供应链金融理论同时也在不断地深入和发展。（四）研究内容本文的理论基础是通过传统与线上供应链金融模式进行对比分析，利用信息不对称、供应链金融风险管理、金融脆弱性等理论作为理论基础，对现行的线上供应链金融模式采用主成分分析与 Logistic 模型分析，发现 A 银行供应链金融信用风险方面的影响因素，并提出解决对策。（五）主要研究方法1.文献研究法通过中国知网、财经报道、百度文库和网络搜索工具等，对相关文献进行大量阅读，基于供应链