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1、供应链金融视角下农业中小企业融资模式及信用风险研究 杨军 房姿含 南京农业大学金融学院 摘 要： 农业中小企业发挥着推动农业产业化的重要作用, 在当前流动性不足的背景下, 农业中小企业面临融资困境。本文在供应链金融视角下分析了三种典型农业中小企业融资模式, 构建 Logistic 模型, 以农业类中小企业为例, 利用因子分析方法对供应链金融信用风险进行有效预测。结果表明:农业中小企业融资企业偿债和现金流情况、获利能力以及供应链运作情况与其履约概率呈正相关, 与银行所承担的信用风险呈负相关。经检验, 该模型在预测农业中小企业融资风险方面准确性较高。关键词： 农业中小企业; 供应链金融; 信用风险
2、; Logistic 模型; 因子分析; 一、引言目前, 我国农业产业化、规模化发展加速了农业现代化进程, 同时也催生出多元化的金融需求。无论是从直接融资还是间接融资的角度, 农业中小企业均面临诸多困境, 具体表现为:农业中小企业内部环境易受外部冲击、财务状况不佳及缺失抵押品;外部环境面临融资渠道单一、我国现有社会信用体系不健全等诸多现实困境 (娄培培, 2013;范琳, 2015) 。此外, 农产品具有生产周期长、受自然条件影响大以及存货比重大等特点, 导致涉农中小企业存在阶段性的资金缺口, 从而提高了其融资成本、加大融资难度。在此基础上, 国内外学者发现供应链金融可为解决农业中小企业融资难
3、题提供一条有效途径。供应链金融是通过对供应链中各参与主体的现金流、物流以及信息流进行合理安排与管理, 提高供应链中流动资金效率, 从而为供应链各方提供共赢的融资服务。供应链金融的运作过程实际上就是产品“产供销”的流转过程 (Dan Scanlan, 2004;胡跃飞等, 2009) 。农业供应链金融则以行业龙头企业为核心, 联动上下游合作中小企业、农户、金融机构以及第三方物流, 贯穿农产品种植生产、深加工、分销以及最终到达消费者的整个产业链过程。农业供应链金融能够解决中小企业融资困境的关键在于将信用水平高、企业实力强的龙头企业的信用扩展至整个供应链, 从而为中小企业增信。核心企业以企业资信水平
4、高、规模大, 且能对生产环节中上下游合作企业进行协调为标准。核心企业在为中小企业增信的同时, 也能提高交易效率、节约交易成本。供应链中的中小企业也应具有明显的供应链金融特征, 即该中小企业处于真实稳定的贸易关系中并与供应链核心企业保持稳定的合作关系。中小企业在获得核心企业信用担保的情况下, 解决了融资信用不足问题, 从而有效降低融资过程中存在的信息不对称。第三方物流则在供应链中负责管理中小企业质押物以及存货。供应链上的各参与主体在合作共赢的基础上互相监督、规范各自的经济行为。相比较传统银行信贷融资, 农业供应链融资还具备以下特点:首先, 信用评价标准由传统的担保抵押品评价转为企业真实贸易背景以
5、及农业供应链稳定合作关系评价;其次, 农业供应链融资方式利用核心企业信用加成提高了中小企业的信用水平;第三, 农业供应链融资具有封闭性、自偿性以及连续性的特征, 即通过供应链所融资金仅用于弥补融资企业在农业供应链中产生的资金缺口, 并确保农业供应链融资背景下的还款来源则是融资企业单笔交易产生的现金流, 一定程度上降低了银行面临的信用风险。二、农业供应链金融融资模式供应链融资模式得以成功运行的关键在于是否具备中小企业信用评价体系。因这一评价体系具有农业及供应链金融双重特性, 为保证其全面准确, 应在厘清农业供应链融资模式基础上进行信用评价体系的构建。国内外学者从供应链参与主体和业务发生特点两个角
6、度对农业供应链融资模式进行了研究。从供应链参与主体角度可总结目前国际供应链金融融资的三种模式为:物流企业主导模式、企业集团合作模式以及商业银行服务模式 (Rutberg, 2002;谢世清等, 2013) 。从业务发生特点来看, 针对整个农业供应链从生产、再加工、分销到最终流入消费者市场的过程, 并结合农业供应链金融业务发生的特点, 可以将供应链金融的运作模式分为动产质押融资、应收账款融资以及预付账款融资三种 (闫俊宏等, 2007;刘圻等, 2011) 。上游中小企业大规模的存货决定了其占用资金过多, 形成了企业现金流缺口。动产质押融资模式是在第三方物流实时监控融资企业资产动向基础上, 融资
7、企业将存货等动产质押给银行获得资金来源的金融服务模式。动产质押融资模式可以由图 1 反映:图 1 动产质押融资过程图 下载原图上游中小企业发生产品销售活动后, 下游龙头企业为其开具应收账款单据, 形成中小企业现金流缺口。在应收账款融资模式下, 由供应链上的核心企业提供信用担保, 中小企业可将应收账款质押给银行获得资金来源, 即向银行申请贷款期限小于应收账款账龄的短期贷款。应收账款融资模式可以由图 2 反映。在预付账款融资模式中, 农业中小企业作为下游企业, 由于向上游核心企业购入农产品等原料而产生预付账款。下游农业中小企业因购货占用大量资金出现资金周转问题。通过预付账款融资模式, 中小企可以将
8、预购的农产品质押给银行, 以获取资金来源维持生产经营活动。银行将质押物交由第三方物流保管, 中小企业向银行偿还贷款则第三方物流解押与贷款等价的农产品交还给中小企业, 直至钱货两清为止。预付账款融资模式可以由图 3 反映。图 2 应收账款融资过程图 下载原图图 3 预付账款融资过程图 下载原图综上所述, 这三种融资模式在参与主体、质押物以及生产经营周期等方面存在诸多不同之处, 进一步厘清各自侧重对于从整体上调控信用风险很有必要。对于动产质押融资模式和预付账款融资模式, 相关参与主体应签订合同、履行责任, 而存货及质押物的流动性、企业盈利能力及竞争力都是影响企业信用风险的关键。针对应收账款融资模式
9、, 核心企业作为下游债务公司具有为融资企业增信的连带责任, 为了供应链稳定, 核心企业不得延长融资项目的还款期限, 中小企业也应当保证其所售农产品由下游核心企业验收合格后, 据应收账款单据向银行融资。表 1 供应链金融视角下中小企业融资三种模式的对比 下载原表 三、供应链金融视角下中小企业融资信用风险调控在对供应链金融信用风险状况分析方面, 供应链金融对企业信用风险调控有积极作用 (钟俊, 2012;夏泰凤等, 2011) 。而基于供应链金融模式信用加成、分散风险的特征以及参与主体的复杂特性, 供应链金融融资过程中的信用风险与传统银行信贷融资信用风险并不相同。因此, 构建科学合理的供应链金融视
10、角下信用风险体系则尤为重要。Logistic 模型由于所需数据要求较低、计算简便、结果准确以及变量解释能力强被广泛应用于我国信用风险预测领域 (方匡南等, 2014) 。Martin (1977) 首次利用 Logistic 模型选取了 8 个财务指标来预测企业违约概率, 以便于投资者做出理性决策。此后, 国内学者也尝试利用Logistic 回归来预测信用风险 (熊熊等, 2009;邓晶等, 2013) 。信息不对称是形成农业中小企业融资约束的最大障碍, 而供应链金融通过整合供应链条各个参与主体的优势, 削弱了信息壁垒、增加了融资企业信用, 进而降低可抵押资产门槛, 从而弥补了农业中小企业资金
11、缺口, 解决了农业中小企业融资的可行性问题。本文借鉴前人研究建立 Logistic 模型对供应链金融信用风险进行评价。假设企业履约概率服从 Logistic 分布, 将财务指标作为自变量建立 Logistic 模型, 预测融资企业的履约概率 P。Logistic 模型的因变量 F 仅有 0 和 1 两个取值, 1 为履约, 0 为违约。以 P=0.5 为界点, 当 P0.5 时, F=1, 说明企业履约率较高, 信用水平较高, 可以对其进行贷款融资。(一) 变量选取与描述性统计通过相关研究, 结合供应链金融的特点和对传统信贷模式信用风险的评价, 选取了 25 个能够体现企业经营状况、盈利能力、
12、偿债能力、融资物权质量情况以及供应链特征的财务指标建立供应链金融信用风险评价体系, 并将其作为Logistic 模型的自变量。表 2 是对于模型自变量的简单描述。样本数据来自沪深股市的农林牧渔行业, 选取了中小企业板块共计 46 家农业类企业进行分析。指标数据来源于万德数据库, 主要截取 2016 年第三季度的报告数据作为基本数据来源表。表 2 为 SPSS20.0 运行的原始数据描述性统计量。由表 2 可见, 值得特别关注的是我国农业类中小企业中, 主营业务收入增长率、净利润增长率以及总资产增长率的标准差都很大, 分别为 1041.72、310.04 和513.85, 表明我国上市农业类中小
13、企业成长性差距很大。上述企业应收账款周转率均值为 15.06, 标准差为 23.11。应收账款周转率在 2%20%间的企业占 70%, 可以看出大部分企业应收账款周转速度尚可。而其中应收账款周转率超过 100%的企业仅有 3 家, 可能是这些企业坏账过多, 导致其应收账款周转率过高。样本企业中流动比率和速动比率的均值分别为 2.62%和 2%, 处于较健康水平。现金比率均值为 74.99%, 过高的现金比率可能体现为企业资金利用不够充分。样本企业的现金流量比率均值为 16.29%, 较低的现金流量比率反映了企业短期偿债能力较弱, 但盈利能力较强。在体现企业盈利能力相关变量中, 成本费用利润率均
14、值为 11.08%, 标准差为 29.62, 表明企业间差距很大。而存货跌价准备占比均值为 3%, 而其比重超过 10%的企业仅为 3 家, 说明大部分企业存货质量较高。表 2 模型自变量描述表 下载原表 (二) 因子分析由于样本数据中有 25 个财务指标数量过多, 为使有效信息最大限度保留, 本文选取因子分析法对以上指标进行合成。因子分析是通过对数据的相关系数矩阵结构的研究, 将多个相关联的数值指标转化为几个互不相关的综合指标的统计方法。表 3 解释的总方差结果表 下载原表 由上表 3 可知, 对 25 个变量进行因子分析后共提取了 7 个主因子, 这 7 个主因子对原始变量的信息解释程度为
15、 85.389%。利用最大方差法旋转成分矩阵, 为方便观察因子分析结果, 在此仅显示因子载荷系数大于 0.3 的变量, 得出结果如表 4 所示。由表 4 可以看出, 流动比率等五个反映企业的偿债能力和现金流量的变量在因子 F1上具有很高的载荷, 故称 F1为偿债和现金流因子。加权每股收益、总资产净利润率等五个反映企业盈利能力的变量在 F2上有很高的载荷, 故称 F2为获利能力因子。而营业利润率、销售净利率等变量在 F3上有很高的载荷, 其从营业情况反映了企业的盈利能力, 故称 F3为销售盈利能力因子。总资产周转率等四个反映企业资产周转能力的变量在 F4上具有很高的载荷, 则将 F4称为营运效率
16、因子。主营业务收入增长率等三个变量反映了企业的成长能力, 称 F5为成长潜力因子。而存货质量情况以及预付账款质量情况反映了企业物权质量情况, 称F6为物权质量因子。核心企业信用状况和供应链稳定情况在因子 F7上具有非常高的载荷, 反映的是供应链整体运作情况, 可称因子 F7为供应链运作因子。其中, X 21对因子 F6存在负向影响, 主要原因是样本企业中存货跌价准备比重越高, 则其存货时效性及流动性等质量越低, 由此增加了融资企业的违约风险。(三) Logistic 回归分析将因子分析所得因子作为 Logistic 回归分析的自变量, 选取融资企业信用风险F 为因变量。信用风险 F 的数据来源为和讯网个股财务评估对所选企业的风险评估, 把综合能力在两颗星及以上的评判指标 F 数值定为 1。综合能力在两颗星以下的 F 值定为 0。选取向后 (Wald) 的回归方法, 按照 Walds 检验的结果剔除变量, 分别剔除了因子 F3、F 4、F 5和 F6。SPSS20.0 运行结果如下:表 4 旋转成分矩阵结果表
