USST_Arts_112040593供应链中的小微企业信用风险评价研究——基于应收账款质押贷款模式
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摘 要
近年来，一些银行借助客户供应链中物流、信息流和资金流运行特点，突破
传统信贷思路，创造性地推出了供应链金融模式，并率先向大型企业上下游的小
微企业客户群进行推广。该模式突破了传统信贷业务的评级授信、抵押担保、审
批流程等诸多方面的限制，进行了服务方式创新，对支持小微企业发展、拓展商
业银行发展空间具有重要意义。但供应链金融在我国快速发展的同时，我们也必
须清醒的认识到这种新型融资模式涉及链条环节长、参与主体众多、操作程序复
杂，而且各个环节之间环环相扣、彼此依赖的特征决定了供应链金融业务的风险
形态和风险管理方式有别于传统的信贷模式。
本文基于商业银行的视角，以供应链中的小微企业应收账款质押融资模式为
例，对其信用风险评价指标体系进行研究。首先，在对供应链中的小微企业应收
账款质押融资模式涉及到的相关概念、信用风险的相关理论方法进行介绍的基础
上，深入分析了该模式下信用风险的成因，建立了全面合理的供应链中的小微企
业应收账款质押融资信用风险评价指标体系。为确保该指标体系的科学性和可靠
性,本文运用 SPSS 软件对评价指标相关性进行分析,对相关性较高的评价指标进行
选择性剔除。然后重点应用层次分析法和模糊综合评判理论建立了供应链中的小
微企业应收账款质押融资信用风险评价模型。最后，运用具体案例对此模型进行
验证,从而实现理论和实际的有效结合。
本文的研究对于商业银行建立专属供应链中的小微企业应收账款质押融资信
用风险评价系统具有一定的参考价值。但由于当前我国小微企业财务信息、信用
信息以及供应链的运营信息积累的有限性和隐蔽性，本文所建模型的有效性有待
进行进一步的检验和修正。
关键字：层次分析法 模糊综合评判模型 供应链中的小微企业 应收账
款质押
ABSTRACT
Recent years, a number of banks break through the traditional credit model by
means of the customer in the supply chain logistics and information flow and capital
flow operating characteristics. They creatively launched a supply chain finance model,
and firstly generalized it to small and micro enterprise customer base, which located
upstream and downstream of the core business. The model breaks through restrictions in
many aspects and conducted services innovation, such as the approval process, the
traditional credit business credit rating. This financing model has important significance
for the development of small and micro enterprises to support and to expand space for
development of commercial banks.
But at the rapid development of supply chain finance, we also must be a clear
understanding that this new financing model involves a long chain of links, many
involved in the body, the procedure complex and interlocking between the every sectors,
depend on each other. These characteristics determine the supply chain finance business
risk profile and risk management approach differs from traditional credit model.
Based on the perspective of commercial banks, the main research is the credit risk
assessment system for small and micro enterprises in this paper, maked the pledge
accounts receivable financing models as example, we studied its credit risk assessment
system. After a brief introduction to the supply chain of small and micro enterprises
pledge of accounts receivable financing models related to the concepts, theories of
Credit Risk, this paper gave a depth analysis of the causes of the credit risk and
established a comprehensive and rational credit risk evaluation index system of this
mode. To ensure the reliability of the scientific and index system, the paper selective
excluded higher correlation indicators according to make evaluation correlation analysis
by means of SPSS software. Then mainly application of the analytic hierarchy process
and fuzzy comprehensive evaluation theory, the author created a credit risk assessment
mode,. Finally, in order to achieve effective integration of theory and practice , this
model was validated using specific case.
However, due to the small and micro enterprises financial information, credit
information, supply chain operational information are limited and concealment under
China's current economic environment, effectiveness of the model needs to be carried
out further tests and fixes.
Key Words: AHP method, fuzzy comprehensive decision model, small
and micro enterprises in supply chain, receivables pledge
目 录
摘 要
ABSTRACT
第一章 导 论 .............................................................................................................. 1
1.1 研究的背景 ........................................................................................................ 1
1.2 研究意义 ............................................................................................................ 2
1.2 文献综述 ............................................................................................................ 3
1.2.1 国外研究现状以及趋势 ............................................................................. 3
1.2.2 国内研究现状以及趋势 ............................................................................. 5
1.2.3 现有研究得到的启示 ................................................................................ 11
1.3 本文研究方法 .................................................................................................. 12
1.4 研究框架和主要内容 ...................................................................................... 12
1.5 本文的创新点和不足 ...................................................................................... 14
第二章 相关理论与方法概述 .................................................................................. 16
2.1 相关概念界定 .................................................................................................. 16
2.1.1 供应链、供应链金融的含义 ................................................................... 16
2.1.2 供应链金融模式下小微企业的界定 ....................................................... 18
2.1.3 供应链中的小微企业应收账款质押融资概念 ....................................... 18
2.2 供应链金融对解决小微企业融资困境的意义 .............................................. 19
2.2.1 供应链金融的特点 ................................................................................... 19
2.2.2 供应链金融对解决小微企业融资问题的意义 ....................................... 20
2.3 供应链应收账款质押融资在我国的发展情况 .............................................. 21
2.3.1 供应链小微应收账款融资模式的现实性 ............................................... 21
2.3.2 供应链应收账款质押融资在我国的发展情况 ....................................... 22
2.4 信用风险 .......................................................................................................... 24
2.4.1 信用风险的含义 ....................................................................................... 24
2.4.2 信用风险度量的方法 ............................................................................... 24
2.5 本文所采用的信用风险评价模型简要介绍 .................................................. 28
2.5.1 层次分析法的基本原理和过程 ............................................................... 28
2.5.2 模糊综合评价模型的基本原理和过程 ................................................... 29
第三章 信用风险水平评价指标体系的构建 .......................................................... 32
3.1 信用风险产生的原因 ...................................................................................... 32
3.1.1 供应链外部环境的不确定性导致的系统性风险 ................................... 32
3.1.2 供应链应收账款融资模式的复杂性引发的多重信息不对称 ............... 32
3.1.3 应收账款质押的监管难度 ....................................................................... 33
3.2 信用风险指标体系的原则 .............................................................................. 33
3.3 供应链中的小微企业应收账款模式下信用评价指标筛选 .......................... 36
3.3.1 供应链中的小微企业信用风险指标筛选的方法 ................................... 36
3.3.2 确定信用评价体系的初选指标 ............................................................... 36
3.4 确立信用风险评价指标体系 .......................................................................... 39
3.4.1 信用风险评价指标体系的首次筛选 ....................................................... 39
3.4.2 信用风险评价指标体系的二次筛选 ....................................................... 39
3.4.3 信用风险评价指标体系的构成 ............................................................... 42
第四章 供应链中的小微企业应收账款模式下信用风险模型的建立 .................. 45
4.1 层次分析法确立指标权重的步骤 .................................................................. 45
4.2.本文确定信用风险指标权重的方法 .............................................................. 47
4.3 指标层权重的确立 .......................................................................................... 48
4.3.1 一级指标层权重的确立 ........................................................................... 48
4.3.2 外在宏观环境 A权重的确立 .................................................................. 49
4.3.3 申请企业自身状况 B权重的确立 .......................................................... 50
4.3.4 融资项下的资产状况 C权重的确立 ...................................................... 54
4.3.5 核心企业的情况 D权重的确立 .............................................................. 55
4.3.6 供应链的整体情况 E权重的确立 ........................................................... 56
4.4 各层次权重结果分析 ...................................................................................... 58
4.5 建立供应链中的小微企业信用风险水平的模糊综合评价模型 .................. 59
第五章 实证分析 ...................................................................................................... 64
5.1 案例介绍 .......................................................................................................... 64
5.2 建立该小微企业的模糊判断矩阵 .................................................................. 67
5.2.1.三级指标的模糊判断矩阵的确定 ........................................................... 67
5.2.2.二级指标判断矩阵的确定 ....................................................................... 69
5.2.3 一级模糊评价矩阵的确定 ....................................................................... 69
5.3 不考虑供应链的情况下该小企业的信用风险评价 ...................................... 70
5.4 当核心企业和供应链整体情况恶化时风险的变化情况 .............................. 70
5.5 模型的改进 ...................................................................................................... 72
5.6 结果分析 .......................................................................................................... 75
第六章 总结和展望 .................................................................................................. 76
6.1 本文总结 .......................................................................................................... 76
6.2 模型存在的问题和进一步改进方向 .............................................................. 76
6.3 政策建议 .......................................................................................................... 77
附 录 ........................................................................................................................ 79
参考文献 .................................................................................................................... 93
在读期间公开发表的论文 ........................................................................................ 98
致 谢 ........................................................................................................................ 99
第一章 导 论
1
第一章 导 论
1.1 研究的背景
小微企业是国民经济的毛细血管，广泛分布于各个行业和地区，在增加就业、
科技创新、促进经济增长与社会和谐稳定等方面具有不可替代的地位，对国民经
济和社会发展稳定具有重要的战略意义。据 2012 年的经济周报相关统计数据可知，
我国共有 1023 万户小微企业，占我国企业总数的 95%以上，对我国国家生产总值
的贡献达到 60%以上，其缴纳的税收占全国企业税收总量的 54.3%，吸容的就业人
数超过 2亿
①
。但是对我国社会发展起着巨大作用的小微企业，普遍遭遇融资困难。
据相关部门统计数据表明，占 90% 以上企业总量的小微企业却得到不足 20% 的
贷款余额。以小微企业密集分布的温州市为例，从金融监管机构统计的相关数据
表明，2012年9月——12月，温州小微企业的贷款利率水平高达 20.86%至22.24%，
而当地实体企业的收益率低至 5%至8%
②
。
国家非常重视小微企业的发展，自 2012 年来各种扶持小微企业的政策相继出
台。2012 年4月，国家发布了《国务院关于进一步支持小型微型企业健康发展的
意见》，强调要落实小微企业结构性减税政策。2013 年7月25 日，发改委出台支
持小微企业融资十一条意见；8月起暂免征收部分小微企业增值税和营业税。2013
年9月5日银监会发布《中国银监会关于进一步做好小微企业金融服务工作的指
导意见银监发（2013）37 号》中的第 7条中明确说明，银行业金融机构要牢固树
立以客户为中心的经营理念，持续丰富和创新小微企业金融服务方式。要针对不
同类型、不同发展阶段小微企业的特点，为其量身订做特色产品，并全面提供开
户、结算、贷款、理财、咨询等基础性、综合性金融服务。大力发展产业链融资、
商业圈融资和企业群融资。
在小微企业扶持政策密集发布的背景下，小微贷成为商业银行关注的焦点。
在供应链金融中商业银行把一条供应链的上下游众多中小微企业看做一体，作为
服务对象；以实际交易为背景，具有资金流的封闭性和自偿性等优点，解决了商
业银行与小微企业之间的信息不对称问题，传统的逆向选择和道德风险问题得到
一定的约束，降低了传统融资模式下对小微企业财务指标和抵质押物的要求，有
助于缓解小微企业融资难问题。此外，供应链金融的面向对象正是产业链、商业
圈和企业群，这于国家政策导向相一致。
①
数据来源：中国经济周刊 http://caijing.chinadaily.com.cn/zgjj/2012-05-08/content_5852866.html
②
数据来源：金融商报 http://news.hexun.com/2013-08-14/157083424.html.
上海理工大学硕士学位论文
2
同时，在金融脱媒、利率市场化不断推进的背景下，商业银行谋求转型和提
升核心竞争力的需要促使各银行在小微金融服务尤其是供应链金融这片“蓝海”
中展开了更为激烈的竞争。
因此，在多方因素共同作用下，供应链金融以其独特的优势在我国迎来快速
发展期。中国银行家协会与普华永道周一发布的《中国银行家调查报告 2013》也
说明了这一点，该报告显示 2013 年供应链融资成为银行业公司金融创新的重点方
向。供应链融资业务成为商业银行在未来业务发展重点之一，银行家对其重视程
度显著上升，以 59.9%的占比位列第二位。国内来看，参与供应链金融的企业当中，
排名前三的依次是：应收账款融资、存货融资、预付账款融资。
供应链金融在快速发展的同时也面临的新问题：这些基于供应链融资的小微
企业，具备了供应链的显著特征，信用风险的表现形式也发生了一些新变化。商
业银行传统评价小微企业信用风险的模式也不再适应基于供应链中的小微企业信
用风险的评价。
1.2 研究意义
我国政策在积极引导引导和推动商业银行加大对小微企业的服务力度,同时,
也强调商业银行积极探索建立针对小微企业的信用评审机制。2013 年银监会发布
《中国银监会关于进一步做好小微企业金融服务工作的指导意见银监发（2013）
37 号》中的第 7条和第 11 条强调要在商业银行应提升风险管理水平的基础上，积
极创新还款方式和抵质押方式，建立针对小微企业的信用评审机制，探索发放小
微企业信用贷款。银行业金融机构应加强风险管理和内控机制建设，完善小微企
业信贷风险管理体系，提升小微企业信贷风险识别、预警和处置能力。
积极探索基于供应链的小微企业的信用风险评价体系，可以解决小微企业的
融资困境，也促进整个供应链的高效运转，同时也为商业银行找到新的利润增长
点，实现多方共赢的局面。因此，无论是从经济发展形势的大环境，还是对于银
行自身拓展贷款对象，提升经营业绩，加快对小微企业信用风险评价方法的研究
已迫在眉睫，具有十分重要的现实意义。
本文旨在目前我国供应链下的应收账款质押模式下小微企业的信用风险进行
分析，建立一套较为完善的适合该模式小微企业的信用风险评价的指标体系，针
对指标体系复杂，定性指标较多的问题，尝试使用模糊层次决策模型对小微企业
的信用风险进行评价，低成本的破解信息不对称的难题，使得商业银行在风险可
控的前提下找到新的利润增长点，同时使得那些符合国家产业和环保政策、有市
场、有需求、可持续运营的小微企业及时获得发展所需的资金。因此本选题响应
了国家政策对做好小微企业金融服务工作的号召，对小微企业金融业务中的风险
第一章 导 论
3
控制进行了积极探索，因此，本文有较强的现实意义。
1.2 文献综述
1.2.1 国外研究现状以及趋势
信息经济学理论。詹姆斯·莫里斯 (James Mirrlees，1999) [
1
]、迈克尔·斯宾
塞 (A. Michael Spence，1972) [
2
]和约瑟夫·斯蒂格利茨 (Joseph E. Stiglitz，1997)[
3
]
等在信息经济学方面有着突出贡献，并都获得诺贝尔经济学奖。银行与企业、特
别是与小微企业之间存在着严重的信息不对称，“道德风险”问题广泛存在。根据
信息不对称理论，一方面要求企业提供全面可信的信息，另一方面要求银行全面
考虑影响信用风险的因素，重视非财务信息等。而道德风险加剧了银企之间的信
息不对称，而且供应链中的小微企业发生道德风险的可能性更大，延伸了信用风
险的评价和研究范畴。
国外对信用风险的研究起步较早，从上世纪 60 年代开始，欧美许多学者们开
始用统计学的方法来研究和分析企业信用风险。总体上来说，国外的信用评价方
法由传统的以定性为主的评价方法逐步演进为以统计方法为主的定量分析方法，
形成现代信用度量分析法，并创建出代表性的模型。
信用风险度量方法主要有专家法、评级法、信用评分法。
○
1专家法。专家法主要是专家根据自己的专业技能、主观判断对企业关键因
素进行权衡，主要包括：资本、品格、抵押品、偿付能力、周期的（或宏观经济
的）形势。
○
2评级法。也叫作贷款评级法，最早是由美国货币监理署（OCC）开发的，
将贷款组合分为正常、关注、次级、可疑、损失等五类，依据分类级别的不同提
取不同比例的损失准备金，用来弥补贷款损失。
○
3信用评分法——多元判别法、多元回归法、Logit 和Probit 法、神经网络法。
企业信用风险度量和评价模型最早还是多根据基本财务数据分析。比弗（Beaver，
1968）
[
4
]建立了单变量财务指标线性模型来判别信用风险，最先使用 5个财务比率，
选取 79 家经营失败和未失败的公司做定性分析，预测企业财务危机。此外，在分
析企业财务状况时，多采用杜邦财务分析法和沃尔比重评分法。
在单变量基础上，奥尔特曼（Altman，1968）[
5
]在对美国制造业企业进行实证
研究的基础上，采用多元判别法建立了 Z-Score 这一多变量信用分析模型。该模型
是建立在单变量度量指标的比率水平和绝对水平基础之上的多变量模型，判别方
法应用于公司破产、财务危机以及违约风险的分析，把企业的信用水平分为破产
和非破产两类，开创了以数理统计为主的信用度量和评价方法研究的先河。理查
德•托夫勒（Richard Taffler，1977）将 46 家性质相同、规模一样的破产公司和具
上海理工大学硕士学位论文
4
有偿债能力的公司进行对比，得出度量企业信用风险大小的模型，根据 Z值得分
来判断企业破产的可能性，探索了破产可能性与 Z值的对应关系。迪肯(Deakin，
1972)等学者提出了范式确认模型等，本质上和 Z-Score 相同，也属于线性模型；
之后，奥尔特曼、霍尔德曼、纳拉亚南（Altman、Haldeman、Narayanan，1977）
[
6
]采用 7个指标回归历史违约率，揭示企业是否违约或破产。20 世纪 60、70 年代
之前，Altman 的Z-score 和在此基础发展起来的 ZETA 信用评价方法被广泛应用，
但它们也存在缺陷。Z-score 重视财务因素，且要求预测变量符合正态分布，企业
的财务指标很难满足，并且如果存在虚拟变量，对参数的估计是有偏的。
Horrigan（1966）[
7
]最早采用多元回归分析法预测了债券的 Moody 和S&P 评
级，，准确率高达 50%左右，总体上，该方法预测效果较差。Pogue 和Soldofsky（1969）
[
8
]改进了多元回归分析法，建立了二元变量回归模型，对 Moody 公司债券进行预
测，准确率有所提高。
为了消除判别分析法的严格假设条件，奥尔森（Olhson，1980）[
9
]等运用最大
似然估计和累计概率函数，使用 Logit 模型分析了企业信用风险，扩大了违约组和
非违约组公司的样本数量差异，效果有所改善，该模型中的自变量不需满足服从
多元正态分布和两组协方差相等的条件。
ChesterBliss 最早在 20 世纪 30 年代提出了 Probit 回归模型并予以应用。
Eisenbeis（1977）[
10
]的研究表明：企业财务状况评价等同于基于一系列独立变量
基础上的二分类问题，但是财务指标相关性强，且不完全服从正态分布，采用
Logistic 和Probit 方法对预测企业破产有所改进，但预测效果不佳。Madalla（1983）
[
11
]、Barth & Brumbaugh（1989）[
12
]通过同时采用 Logistic 和Probit 回归分析区别
违约与非违约贷款申请人的贷款决策和建立了 Probit 信用评分模型，对模型进行
了改进。
此外，20 世纪 90 年代初期起，神经网络法也被用于企业信用风险评价中，它
在模式识别与分类、识别滤波、自动控制、预测等方面具有传统评价方法及线性
模型不具备的优越性，是一种自然的非线性建模过程，在信用风险管理方面得到
运用，在预测企业破产方面有良好预测能力。Tam（1991）[
13
]和Dutta（1994）[
14
]
等最初应用神经网络法，建议银行用于企业破产预测，同时 Tam 和Kiang[
15
]利用
三层 BP 神经网络训练网络，根据网络输入的样本提供权重，在网络训练后可以将
新输入的企业划分成破产组和非破产组。奥尔特曼(Altman，1994)[
16
]利用神经网
络预测了意大利公司的失败，比多元判别模型得出的效果更好，并提到神经网络
的应用和接受比较困难，在决策中表现得像个“黑匣子”。马尔霍特拉（Malhotra，
2002）利用模糊神经系统识别企业的贷款风险。
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2025-01-09 5
作者：牛悦
分类：高等教育资料
价格：15积分
属性：103 页
大小：4.53MB
格式：PDF
时间：2025-01-09
