供應鏈金融與企業風險承擔

張福寶 葉小杰

【摘 要】 關于供應鏈金融是“不負眾望”的創新性融資模式還是頻繁“暴雷”的“流氓式”盤剝工具，一直以來眾說紛紜。文章選取2010—2018年我國A股市場上市公司作為研究對象，實證考察了供應鏈金融對企業風險承擔水平的影響，并探討了融資約束在上述關系之間的中介效應。研究結果表明：供應鏈金融與企業風險承擔之間具有顯著的正向關系;非國有上市公司、主板上市公司和未獲得政府補助的上市公司中，供應鏈金融與企業風險承擔的正向關系更加顯著;企業信息透明度對上述關系具有顯著的負向調節效應。影響機制檢驗表明，融資約束在供應鏈金融與企業風險承擔的關系中具有顯著的中介效應。不僅豐富了供應鏈金融經濟后果的研究成果，而且為全面評價供應鏈金融融資機制、提升小企業風險承擔能力提供了借鑒和參考。

【關鍵詞】 供應鏈金融; 風險承擔; 信息透明度; 融資約束

【中圖分類號】 F276.6? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2020）18-0026-09

一、引言

我國處于經濟增長速度換擋、經濟結構陣痛疊加以及外部環境深刻變化的復雜時期，金融壓抑現象加劇，企業面臨更大的融資困境[ 1 ]。然而，機遇與挑戰并存，以大數據、互聯網、區塊鏈技術為代表的新的發展模式迅速“走紅”，為我國創新發展注入新的動力。其中，兼具產業、金融多重特征的供應鏈金融開創了以供應鏈和核心企業為依托的創新融資模式，為紓解企業融資難題提供了一條更加便捷有效的渠道。2019年11月，發改委等15部門聯合印發了《關于推動先進制造業和現代服務業深度融合發展的實施意見》，鼓勵金融機構積極籌備和開展基于真實交易背景的票據、應收賬款、存貨、預付款項融資等供應鏈金融服務。然而，供應鏈金融能否不負眾望成為解決企業融資難題、助力制造業轉型升級的新風口呢？部分觀點認為供應鏈金融在實際業務中存在較大風險：一方面，供應鏈條的核心企業和參與者在主導性上存在局限性，尚未形成成熟的管理和組織體系;另一方面，金融機構無法深入產業內部，這一信息不對稱的存在加劇了金融機構的信貸風險。那么，供應鏈金融究竟如何影響企業發展？這一問題的答案亟待探尋。

風險承擔是企業在面對不確定性的情況下對風險的承受水平，體現了企業對風險的應對和規避能力[ 2 ]，因此一直以來受到企業內部管理者和外部投資者的高度關注[ 3 ]。從融資角度看，供應鏈金融是依托核心企業信用和供應鏈參與者之間關聯關系展開的金融服務活動，可以有效提高企業融資效率，為企業提供較為充足的現金流，強化企業風險承擔。但是，從信用風險角度看，核心企業可能基于緊密的社會網絡關系和上下游生產鏈條盲目對貸款企業提供信用，低估企業風險，增加企業的債務成本和財務壓力，導致企業風險承擔水平的降低。那么，供應鏈金融對企業風險承擔是激勵還是抑制？供應鏈金融又是通過什么傳導機制對企業風險承擔產生影響？這是本文的研究主題。

本文以2010—2018年間我國A股市場上市公司作為研究對象，利用核心企業關聯交易中的擔保數量刻畫供應鏈金融，探討了供應鏈金融對企業風險承擔的影響，揭示了供應鏈金融對企業決策的經濟后果。

二、文獻綜述與理論分析

（一）文獻綜述

近年來，學者對供應鏈金融的探討如火如荼，大多集中于對供應鏈金融自身風險和融資特點、融資緩釋效應后果和外部環境影響因素的探討。首先，在供應鏈金融的自身特點上，已有研究表明供應鏈各個企業之間的融資共享有利于促進企業間的利益最大化，且供應鏈金融對銷售額、銷售成本、投入資本和資本成本率具有內在影響[ 4-5 ]。其次，在融資緩釋效應后果方面，諸多學者關注于供應鏈金融對不同規模、特征企業融資約束的緩釋作用，并在此基礎上進一步探討了對企業決策的影響[ 6-7 ]。最后，在影響因素方面，部分學者探討了在信息網絡技術迅速發展的背景條件下，供應鏈金融模式演化、創新趨勢等方面受到的影響[ 8 ]。此外，還有部分學者拋開企業和供應鏈視角，從提供供應鏈金融的金融機構入手，對供應鏈金融展開研究。

企業風險承擔的影響因素和經濟后果一直是國內外學者討論的焦點。在影響因素方面，部分學者認為宏觀經濟波動、經濟政策不確定性和大宗商品價格波動是導致企業風險承擔能力變化的宏觀經濟因素[ 9 ]。法律制度發展、投資者保護政策、地區制度差異、稅收政策和文化差異等中觀制度層面因素，也對企業的風險承擔能力產生了不可忽視的影響[ 10 ]。此外，企業內部因素是決定企業風險承擔水平最直接的影響因素。在經濟后果方面，已有文獻更加關注于企業風險承擔對企業投資、企業價值、資源配置效率等因素的影響[ 11-12 ]。

在已有文獻中，有部分學者探討了供應鏈金融與企業風險的關系[ 13 ]。然而，已有研究多聚焦于供應鏈金融系統中上下游企業存在的信用風險，尚未有學者對供應鏈金融與企業風險承擔的關系展開研究。與企業信用風險不同，企業風險承擔水平作為評價企業發展和成長能力的重要指標，更加關注企業內生性的潛能和對未來發展能力的預期，著眼于企業的內生性增長;而信用風險更加側重于企業外部信用評價，決定了企業對外聲譽、形象以及融資水平。信用風險是供應鏈金融本身存在的問題和對企業的外在評價，而企業風險承擔水平則體現了供應鏈金融對企業發揮影響的經濟后果，因此，從風險承擔角度對供應鏈金融展開研究，不僅有利于豐富供應鏈金融經濟后果的研究成果，而且對科學評價供應鏈金融對企業風險的改善作用和提高上下游企業風險應對能力具有一定的現實意義。

（二）理論分析

從融資約束角度看，供應鏈金融為企業提供了更加靈活可信的融資渠道，有助于提高企業的風險承擔水平。根據資源依賴理論，資金決定著企業是否傾向于將有限的資源投入到高風險性的經營活動中[ 14 ]。更加穩定、充裕和持續的資金流能夠激發企業勇于承擔風險的意愿，增強企業抵御和面對各種風險的能力。然而，在轉軌經濟背景下，尚未完善的資本交易市場和有待健全的法律保障體系進一步加劇了信息不對稱和結構性障礙，使得企業面臨較大的融資困境[ 1 ]，風險承擔水平相應受到削弱。供應鏈金融聚焦核心企業，依托金融機構對上下游企業提供融資服務。這意味著，一方面，根據金融導向論和供應鏈導向論，供應鏈金融不僅推進了金融機構為缺乏信貸優勢的企業提供資金，拓展其外部融資渠道，而且能夠促進供應鏈條資金的優化配置，從內部經營管理角度盤活企業營運資金，優化內部融資。另一方面，供應鏈各企業之間在行業、業務和生產特征等方面具有相似性，核心企業與貸款企業之間的信息透明度得到提升。作為供應鏈核心的企業憑借自身強大的資金運作和管理能力，監督和影響貸款企業的經營行為，緩解和降低其面對的信貸風險，提高貸款企業的融資能力。綜上，供應鏈金融增加了企業的外源融資和內源融資，緩解了供應鏈上下游企業面臨的融資約束和障礙，強化了企業風險承擔水平。

綜合以上分析，本文提出如下假設：

假設H1：供應鏈金融有助于提高企業風險承擔水平。

然而，從信貸風險角度看，迫切的融資需求、有效抵押品的缺失以及專業擔保制度的不成熟，降低了貸款企業的審核“門檻”，供應鏈核心企業為“高風險，融資難”企業提供額外資金流入易導致以下兩方面后果：一方面，與企業信貸能力和管理能力不符的資金流入將增大企業的償債壓力和利息支出，促使其未來時點的現金流出增加，加大企業的財務風險和破產風險;另一方面，較多的企業自由現金流將加劇企業的委托代理矛盾，激勵企業內部的管理者謀私行為[ 15 ]，導致借入資金的浪費和過度消耗，削弱企業的風險承擔水平。綜合以上分析，本文提出如下假設：

假設H2：供應鏈金融不利于提高企業風險承擔水平。

三、研究設計

（一）變量選擇與模型設定

1.供應鏈金融的度量

借鑒劉鳳委等[ 16 ]、顧群[ 17 ]的研究，分別采用以下方法對供應鏈金融進行度量：（1）采用上市公司接受關聯企業擔保次數的自然對數度量企業供應鏈金融SLF1。（2）如果上市公司接受關聯企業擔保，則供應鏈金融的代理變量SLF2取值為1，反之取值為0。（3）采用本年度短期借款和應付票據之和與年末總資產的比值度量供應鏈金融程度SLF3。

2.風險承擔的度量

本文借鑒John等[ 18 ]、Faccio等[ 19 ]的研究，采用盈利波動率對企業風險承擔RSB進行度量。具體方式如下：

（1）采用調整后資產收益率的滾動標準差進行度量。首先，采用息稅前利潤與本年初總資產的比值度量企業的總資產收益率ROA;其次，計算經過行業和年度均值調整的總資產收益率AROA;最后，基于模型（1），以三年作為一個觀測時段，采用滾動的方式計算AROA的標準差，度量企業的風險承擔水平RSB1，其中N=3。

（2）采用調整后資產收益率的移動平均極差進行度量。在計算得到經行業和年度均值調整的資產收益率AROA的基礎上，根據模型（2），采用AROA的三年移動平均極差（最大值與最小值之差）度量企業風險承擔水平RSB2。

3.控制變量

為了提高實證結果的準確性，防止公司個體差異性對研究結果的影響，借鑒已有研究，本文選取如下控制變量：（1）公司規模（SIZE），采用上市公司營業收入的自然對數度量企業規模;（2）負債狀況（LEV），采用上市公司的資產負債率進行度量;（3）成長狀況（GRO），采用上市公司營業收入的變化率進行度量;（4）公司年齡（AGE），采用公司上市年限加1取自然對數進行度量;（5）股權集中度（TOP），采用第一大股東持股比例進行度量;（6）債務擔保能力（DEA），采用固定資產凈額與期末總資產的比值進行度量;（7）審計質量（BIG），采用虛擬變量進行度量，如果會計師事務所為國際四大會計師事務所，BIG取值為1，否則取值為0;（8）兼任狀況（DUA），如果上市公司董事長和總經理由一人擔任，DUA取值為2，否則取值為1。此外，加入行業和年度虛擬變量，控制行業和時間差異對回歸結果產生的影響。

4.供應鏈金融（SLF）與企業風險承擔（RSB）關系模型

借鑒李彬和鄭雯[ 20 ]的研究，構建模型（3）檢驗供應鏈金融（SLF）與企業風險承擔（RSB）之間的關系。

其中，被解釋變量風險承擔（RSB）采用RSB1和RSB2兩種方式進行度量，解釋變量供應鏈金融（SLF）采用SLF1、SLF2、SLF3三種方式進行度量。？著為隨機干擾項，下標i、t分別表示樣本公司和年度。如果模型（3）中供應鏈金融SLF的回歸系數？琢1顯著為正，則表明供應鏈金融與企業風險承擔之間存在顯著的正向關系，競爭性假設H1得到驗證;反之，如果回歸系數？琢1顯著為負，競爭性假設H2得到驗證。

（二）數據來源與樣本選擇

本文以2010—2018年間我國A股市場上市公司作為研究對象，主要數據來源于2019CSMAR數據庫和2019RESSET數據庫，實證分析軟件是Stata14。為了提高實證結果的真實性，本文經過如下樣本篩選程序：（1）將金融保險行業的數據從樣本中剔除;（2）剔除主營業務收入為負或者為零，以及所有者權益為負的樣本;（3）剔除ST企業;（4）剔除數據缺失的樣本。經過樣本篩選程序，本文最終的樣本觀測值為18 000個。為了緩解極端值的影響，所有的連續變量均經過了上下各1%的Winsorize縮尾處理。

四、實證結果分析

（一）供應鏈金融（SLF）與風險承擔（RSB）關系的回歸結果分析

根據模型（3），采用多元回歸方法對供應鏈金融與企業風險承擔的關系進行分析，回歸分析結果如表1所示。其中，列（1）—列（3）中的被解釋變量為風險承擔RSB1，供應鏈金融SLF（包括SLF1、SLF2和SLF3）的回歸系數分別為0.0052、0.0032和0.0016，在1%或者5%的水平上顯著為正，表明供應鏈金融與企業風險承擔之間具有顯著的正向關系。列（4）—列（6）的被解釋變量為風險承擔RSB2，供應鏈金融SLF（包括SLF1、SLF2和SLF3）的回歸系數分別為0.0029、0.0019和0.0006，除了最后一列的系數不顯著外，其余分別在1%和5%的水平上顯著為正。上述回歸結果表明，供應鏈金融程度越高，企業的風險承擔水平越高，即供應鏈金融與企業風險承擔之間具有顯著的正向關系。競爭性假設H1得到驗證。

（二）內生性問題和穩健性檢驗

1.內生性問題

風險承擔水平更高的企業具有更高的風險處理能力，因此在供應鏈條中更容易得到供應商的信任并獲得供應商的融資，從而面臨更低的供應鏈融資約束，供應鏈金融程度更高。這一關系的存在使得供應鏈金融與企業風險承擔之間存在一定的因果關系，為了緩解兩者之間存在的內生性問題，本文采用工具變量法進行研究。本文采用滯后一期的供應鏈金融LSLF作為工具變量，對企業風險承擔水平進行兩階段最小二乘法分析，表2列示了兩階段最小二乘法的回歸結果。除了列（1）和列（4）的回歸結果外，風險承擔RSB的系數均在1%的水平上顯著為正。上述回歸結果表明，供應鏈金融與企業風險承擔之間具有顯著的正向關系，控制內生性問題后，該正向關系仍舊顯著，沒有發生明顯的變化，故研究結論保持不變。

2.穩健性檢驗

為了保證實證結果的準確性，本文采用變量替代的方法進行穩健性檢驗。

（1）供應鏈金融的替代度量。借鑒劉鳳委等[ 16 ]的研究，本文設置虛擬變量度量供應鏈金融程度。如果上市公司接受企業擔保的次數大于總體樣本中位數，則虛擬變量取值為1，反之，低于樣本中位數則取值為0。

（2）風險承擔的替代度量。借鑒申丹琳[ 21 ]的研究，改變計算的窗口期，在計算得到經行業年度均值調整后的資產收益率AROA的基礎上，計算企業5年內的滾動標準差和移動平均極差，度量風險承擔。

（3）公司特征因素的替代度量。具體包括：公司規模（SIZE），由“資產自然對數”替代“主營業務收入的自然對數”;股權集中度（TOP），由“前十大股東持股比例”替代“第一大股東持股比例”;審計質量（BIG），采用“會計師事務所出具的標準無保留意見”替代“是否為國際四大會計師事務所”。

經過上述變量替換，研究結論沒有發生顯著性的變化，研究結果具有穩健性。

五、進一步分析與影響機制檢驗

（一）產權性質、企業特征和政府補助的分組回歸結果

首先，國有企業與非國有企業在經營目標、管理方式以及信任擔保等方面存在明顯的差異。國有企業憑借國家信用有著雄厚的資金支持，本身具有較強的融資能力和風險承擔能力，而非國有企業面臨更加嚴重的融資約束，更需要獲取供應鏈融資提高風險承擔能力，因此供應鏈金融與企業風險承擔的關系可能在非國有企業樣本中表現更為強烈。

其次，由于我國上市標準的不同，中小板、創業板和主板上市公司在經營規模、成長性以及盈利能力等企業特征方面存在明顯的差異。其中，主板上市公司具有更大的資金優勢和融資優勢，在利用供應商融資方面也更加成熟。相比主板公司，中小板和創業板企業的經營規模和資金規模均較小，在信息披露、盈利水平等方面與主板上市公司有一定的差距，因此面臨更大的融資約束，利用供應鏈金融獲取資金的愿望更加強烈。

最后，政府補助以外部資金注入的形式為企業帶來資金流入，能夠幫助企業緩解資金壓力，推動企業發展。因此，擁有較多政府補助的企業融資壓力降低，應對風險的能力提高;而沒有獲取政府補助的企業仍舊面臨較大的融資壓力，更希望通過供應鏈金融的方式獲取資金支持，強化風險承擔。

因此，為了檢驗產權性質、企業特征和政府補助對供應鏈金融與企業風險承擔關系的影響，本文將樣本拆分為不同的子樣本，對上述關系進行分組實證檢驗。

表3列示了分組回歸結果。其中，Panel A為產權性質的分組回歸結果，可以看出，在國有企業樣本中，供應鏈金融SLF與企業風險承擔RSB的正向關系不再顯著。在非國有企業樣本中，供應鏈金融與企業風險承擔仍舊具有顯著的正向關系。表明對于非國有企業而言，供應鏈金融對企業風險承擔的提升作用更為強烈。Panel B列示了企業特征的分樣本回歸分析結果，回歸系數表明供應鏈金融與企業風險承擔的正向關系在主板上市公司中仍舊顯著，在中小板和創業板企業樣本中供應鏈金融與企業風險承擔的正向關系減弱或不再顯著。這一回歸結果與預期相反，可能是因為當前我國中小企業供應鏈金融開展程度較低，供應鏈金融對企業風險承擔能力的強化作用尚未顯現，而主板企業在供應鏈金融開展上更加成熟，因此更容易從供應商處獲取資金緩解融資約束，提高風險承擔水平。Panel C為政府補助的回歸結果，回歸系數表明，在未獲得政府補助的上市公司中，供應鏈金融對企業風險承擔能力的提升具有顯著的正向作用。

（二）企業信息透明度的調節效應分析

企業信息透明度能夠從以下兩個方面影響企業融資。一方面，透明度更高的企業能夠及時真實有效地對外界披露企業內部信息，緩解外部投資者與企業大股東和管理者之間的信息不對稱，提高投資者對企業的信任感和投資意愿。另一方面，投資者對內部管理者和大股東的監督抑制了大股東掏空和管理者私利行為，發揮了“治理作用”，降低了因大股東占用企業資金、管理者過度投資等行為造成的內部資金占用和損耗，從而緩解外部融資和內部融資。借鑒已有研究，本文構建模型（4）對企業信息透明度是否具有調節效應進行檢驗。

其中，被解釋變量為風險承擔RSB，用RSB1和RSB2兩種方法度量。解釋變量為供應鏈金融SLF，包括SLF1、SLF2和SLF3三種度量方式。調節變量企業信息透明度TRS的度量方法如下：（1）使用Jones模型進行估計。首先利用最小二乘法對模型（5）進行估計，用獲得的殘差值（即可操縱性應計利潤）的絕對值度量企業信息透明度TRS1。TRS越小，表明企業利潤操縱行為越少，企業信息透明度越高。（2）使用修正的Jones模型即模型（6）估計企業信息透明度TRS2。TRS2越小，表示企業信息透明度越高。

其中：TA為總應計利潤，即凈利潤與經營活動現金流量的差值;Asset為資產總額;？駐REV為主營業務收入當期值與上期值的差額;？駐REC為應收賬款的變動額;IA為無形資產與其他長期資產原值的加總;PPE為固定資產總額;？琢為模型的回歸系數，？著為殘差項，i表示所選取的樣本公司，t表示年度。

回歸結果如表4所示。其中，列（1）—列（6）的調節變量為企業信息透明度TRS1，列（7）—列（12）的調節變量為企業信息透明度TRS2，供應鏈金融SLF與企業信息透明度TRS交乘項SLF×TRS的回歸系數均在1%的水平上顯著為負。這一結果表明，企業信息透明度對供應鏈金融與企業風險承擔水平的關系具有顯著的負向調節效應。

（三）影響機制分析

供應鏈金融緩解了企業的融資約束，而融資約束的緩解提高了企業的風險承擔水平，那么，融資約束是否在供應鏈金融與企業風險承擔之間具有顯著的中介效應？這一問題的回答是本部分研究的主題。

1.融資約束的度量

（1）借鑒張杰等[ 22 ]的研究，構建投資敏感性指數WKS。首先，根據模型（7）構建企業運營資本投資方程，估計模型的殘差項;其次，利用估計得到的殘差項，在構建模型（8）的基礎上，計算企業運營資本投資增長率對現金流敏感性指標，得到WKS指數;最后，對WKS指數的絕對值取自然對數進行處理，并設置虛擬變量度量融資約束FCS1，如果WKS指數大于其中位數，取值為1，表明企業面臨較為嚴重的融資約束，如果WKS指數小于中位數，則取值為0。

WKI為企業運營資本投資，用流動資產與流動負債的差值衡量;k為期初固定資產凈額;SALES為企業銷售增長率;DEBT為企業杠桿水平，是負債總額占總資產的比值;COLL為企業擔保抵押水平，用有形資產占資產總計的比重度量;AGE是企業年齡;SIZE為企業規模;Industry和Year分別表示行業和年度;？著it為隨機誤差項;cas為企業現金流，是凈利潤與本年折舊之和;i表示上市公司，t表示年度。

（2）借鑒王欣蘭等[ 23 ]的研究，通過企業現金流與總資產比率（CAF）、長期負債與總資產比率（TLT）、企業主營業務收入增長率（INC）、行業主營業務增長率（IINC）、總資產的自然對數（LNTA）和股利支付率（DIV）的線性組合構建WW指數模型即模型（9）度量融資約束FCS2。

其中，股利支付率（DIV）為虛擬變量，企業支付現金股利時取1，否則取0。模型中各系數由Whited給出，數值分別為-0.091、0.021、-0.044、-0.035、0.102、-0.062。WW指數的數值越大，表明企業的融資約束程度越高。取WW指數的中位數進行分組，設置虛擬變量度量融資約束FCS2，如果WW指數高于中位數，FCS2取值為1，否則取值為0。

2.融資約束的中介效應分析

本文借鑒溫忠麟等[ 24 ]的研究，構建模型（10）和模型（11）實證檢驗融資約束的中介效應。

在模型（3）中回歸系數？琢1顯著的基礎上，如果回歸系數？茁1、？酌1和？酌2均顯著，則表明融資約束具有顯著的部分中介效應;如果？茁1和？酌2均顯著，？酌1不再顯著，則表明融資約束具有完全中介效應;如果？茁1和？酌2有一個不顯著，則需要做Sobel檢驗。

中介效應的檢驗步驟如下：

第一步：檢驗供應鏈金融與企業風險承擔的關系。基于模型（3），前文已經檢驗得到供應鏈金融與企業風險承擔之間具有顯著的正向關系。

第二步：檢驗供應鏈金融與融資約束的關系。基于模型（10）對供應鏈金融與企業融資約束的關系進行檢驗，回歸結果如表5所示。其中，供應鏈金融SLF的回歸系數分別在1%、5%或10%的水平上顯著為負，表明供應鏈金融程度越高，企業面臨的融資約束越寬松，即供應鏈金融與企業融資約束之間存在顯著的負向關系。

第三步：在前兩步結果的基礎上，根據模型（11）檢驗融資約束在供應鏈金融和企業風險承擔之間的中介效應，回歸結果如表6所示。其中，解釋變量供應鏈金融SLF的回歸系數均在1%、5%或10%的水平上顯著為正，且融資約束FCS的回歸系數均顯著為負，表明供應鏈金融與企業風險承擔之間存在顯著的正向關系，融資約束與企業風險承擔之間存在顯著的負向關系，即供應鏈金融程度越高，企業融資約束越寬松，進而導致企業風險承擔水平提高，融資約束在供應鏈金融與企業風險承擔之間具有顯著的部分中介效應。

六、研究結論與啟示

供應鏈金融依托產業支持和融資優勢逐步走在了制造業轉型升級的時代風口，吸引了諸多學者的關注。本文以2010—2018年A股市場上市公司作為研究對象，實證檢驗了供應鏈金融與企業風險承擔之間的關系以及融資約束在上述關系中的中介效應。本文的研究結果不僅豐富了供應鏈金融經濟后果和風險承擔影響因素的研究內容，也為全面評價供應鏈金融融資機制、提升小企業風險承擔能力提供了借鑒和參考。

基于以上結論，本文提出如下建議：首先，堅持優化供應鏈金融融資平臺，創新企業融資渠道和融資模式。政府應當繼續發揮政策導向和產業支持的引領作用，積極推進圍繞行業內核心企業開展供應鏈金融，不斷優化融資平臺和融資服務。其次，健全供應鏈金融全鏈條管控和信息披露，建立風險預警體系，降低供應鏈條的信用風險。最后，結合企業不同特征細化供應鏈金融鏈條的融資服務，提高融資效率。

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