供應鏈金融訂單融資研究綜述

李亞楠 蔡振禹，2

（1.河北工程大學，河北 邯鄲 056107；2.邢臺學院，河北 邢臺 054001）

一、引言

供應鏈金融可盤活供應鏈現金流，解決企業采購、生產、運輸、回款各階段資金短缺的問題。其中的訂單融資模式，可解決企業擁有核心企業的訂單但是由于缺乏資金無法采購原材料組織生產的問題，主要應用于大型生產制造、交通運輸、建筑、農業和醫藥衛生等領域。這些領域的上游企業可能會收到供應鏈核心企業的“大訂單”，然而囿于資金不足只好將“大訂單”拱手相讓。2020年中國銀保監會辦公廳提出通過訂單融資等方式提升企業資金周轉效率、保障供應鏈穩定發展的通知，鼓勵金融機構運用金融科技手段提高金融服務水平，為供應鏈上更多的企業提供融資服務。

新興技術的應用使供應鏈金融訂單融資模式經歷了深刻變革，參與主體及其工作方式都發生了變化。而訂單融資用訂單產品未來的提貨權作為質押物，這一特征自始至終未發生改變，然而這可謂一把“雙刃劍”，一方面相較于存貨質押融資，省去了出庫、入庫等一系列繁瑣的手續，大大提高了融資效率；另一方面，融資企業沒有實物抵押，一旦違約，后果將不堪設想。故國內外相關領域的學者從各個角度對供應鏈金融訂單融資業務進行了研究，以期優化訂單融資業務。本文從模式演進、決策優化以及風險管理三個方面對訂單融資的相關文獻進行梳理，厘清訂單融資業務的發展脈絡以及存在的問題。并從金融機構的角度提出優化訂單融資業務的相關建議，努力實現供應鏈金融訂單融資效率最大化。

二、供應鏈金融訂單融資模式演進相關研究

訂單融資業務起源于國外，最初應用在出口打包貸款業務。2008年國內學者李毅學率先開始了物流企業開展訂單融資業務的相關研究。訂單融資業務日趨成熟后應用于供應鏈金融領域，其發展經歷了線下、線上和智能化三個階段，但關于供應鏈金融訂單融資的定義尚未統一。部分學者將其定義為賣方基于買方（核心企業）的訂單向金融機構進行融資，由訂單產品未來的收入作為還款來源，即未來應收賬款融資/賣方訂單融資[1]；部分學者將其定義為買方基于向賣方（核心企業）預付的訂單款項進行融資，即預付賬款融資/買方訂單融資；另一部分學者把以上兩種融資方式皆定義為訂單融資[2]。本文研究的訂單融資為賣方訂單融資。

鄧愛民等（2010）對傳統模式下的訂單融資業務進行了分析，發現技術的落后致使融資的申請和審核都需要線下辦理，會消耗大量的時間和精力，即使這樣金融機構仍需承擔較大的風險，故融資方局限于核心企業的一級供應商，且融資需要核心企業進行擔保；融資后，原材料采購和產品生產都需要物流企業進行監管，會浪費大量的人力物力資源且操作繁瑣，導致訂單融資業務的開展范圍相對較少[3]。

2009年深圳發展銀行利用互聯網技術率先實現了訂單融資線上化，融資企業無需前往當地銀行辦理，在網上即可申請融資；金融機構在線審核提高了融資的效率、降低了審核的成本，但是線上審核，加大了企業弄虛作假、虛擬訂單的風險。2009年建設銀行與金銀島網交所合作開展了供應鏈金融訂單融資，由第三方平臺為金融機構提供相關數據，降低了金融機構的審核難度，同時可以避免企業數據作假。宋平、楊琦峰、田然等學者對該模式下的供應鏈金融訂單融資業務進行了研究[4-6]，提出引入制度信任可以使參與主體之間的合作關系更加穩定。2012年3月27日，工業和信息化部發文鼓勵第三方電商平臺向中小企業提供融資服務，京東“京保貝”、蘇寧“貨速融”等產品順勢而生，開啟了電商平臺參與供應鏈金融訂單融資的浪潮，拓寬了企業的融資渠道。

互聯網、區塊鏈、大數據、云計算、人工智能、物聯網等技術的發展引起了供應鏈金融訂單融資模式的深刻變革。金融機構的服務對象從最初的核心企業上游一級供應商拓展到了上游N級供應商，客戶規模大幅上升。董興林等（2021）對運用區塊鏈技術的訂單融資模式中各參與主體的收益分配進行了研究[7]，發現引入區塊鏈技術不僅可以降低各參與主體的風險，還可以提高收益。2019年螞蟻金服“雙鏈通”辦理首單融資業務，實現了核心企業信用的多級流轉，幫助鏈條末端的企業拓寬了融資渠道，同時為金融機構贏得了更多的利潤。

三、供應鏈金融訂單融資決策優化相關研究

企業在采購階段面對資金困境一般會采取內部融資或外部融資，內部融資即向上游企業申請延期付款或接受下游企業的預付款；外部融資即向金融機構申請貸款，而采購期融資還款時間較長，融資企業需要償付較高的貸款利息。張鑫等（2015）研究發現融資企業申請訂單融資的同時向上游供應商暫緩支付，并合理設置核心企業的訂貨量和批發價格，有利于提高融資企業的利潤[8]。

供應鏈金融訂單融資參與主體的利潤受到各種因素的影響。王宗潤等（2018）從融資企業的角度進行考慮，對選擇何種方式融資進行了研究，發現銀行利率高于無風險利率低于核心企業的資金時價時，融資企業進行訂單融資的利潤比較大[9]。關旭等（2011）提出了使資金提供商利潤最大化的融資利率[10]。訂單融資中融資利率受到融資企業的貸款規模和上游企業風險共擔率的影響，王文利等（2013）研究發現融資利率與融資企業的自有資金量和訂貨數量成反比，融資利率低的企業傾向于獲得更多貸款[11]。蘭慶高等（2014）研究發現融資企業的自有資金量對利潤有影響，融資企業應當根據自身的資產規模和自有資金量確定合適的融資比例和融資期限[12]。

訂單融資各參與主體的決策直接決定供應鏈金融的效益。部分學者通過構建訂單融資參與主體的Stackelberg博弈模型進行研究，發現自有資金量、訂單價格、市場需求特征影響訂單融資的效益[13]，并得出每個參與成員的最優決策。Reindorp等（2018）研究訂單融資發現融資企業的期望信用額度、企業之間的信息透明度與融資企業的收益成反比，與核心企業的收益成正比[14]。核心企業會根據產品的價值和融資企業的可靠性決定訂單的價格和數量[15]，并根據產品的利潤確定擔保額度[16]。楊琦峰等（2019）構建了考慮制度信任的賣方電子訂單融資模式，通過博弈發現制度信任可以提高參與主體的守約收益，參與主體相互合作且都不違約時收益最大[17]。蘭慶高等（2014）用系統動力學方法構建了訂單融資系統動力學模型，并用vensim軟件對訂單融資系統的資金流、生產和庫存進行了仿真分析，探究了融資規模、融資比例、融資期限對供應鏈績效的影響[12]。

部分學者對基于電商平臺的供應鏈金融訂單融資展開研究。董興林等（2021）在B2B電商平臺供應鏈金融電子訂單融資模式中引入區塊鏈技術，并運用修正后的Shapley值法分析了該模式下的收益分配問題，發現該模式在降低各參與主體風險的同時還能提高收益[7]。部分學者提出將訂單融資和反向保理融資相結合，可解決供應商生產前和交貨后的資金約束問題，同時優化供應商的生產決策和核心企業的訂貨決策，繼而提高供應鏈績效[18，19]，但是此方式將使金融機構承擔較大的風險。

綜上所述，為使供應鏈金融訂單融資的整體效益最大化，融資企業應當根據自有資金量、生產能力和生產收益率等合理確定融資規模、融資比例和融資期限；核心企業應當根據市場需求、產品價值等合理確定訂貨數量、風險共擔率；金融機構應當根據資金使用成本率、資金運作收益率、監管費用和信息透明度等合理確定貸款利率、手續費率和信用額度等。

四、供應鏈金融訂單融資風險管理相關研究

供應鏈金融訂單融資無實物抵押、無資產質押的特征，導致金融機構需要承擔較大的風險。已有針對訂單融資風險研究的文獻主要集中在風險的識別、預警、評估以及控制四個方面。

1.風險識別、預警和評估

訂單融資的風險來源于訂單產品、參與主體和外界環境等因素，趙建等（2009）從原材料的采購、產品的生產和交付等方面對訂單融資過程中可能存在的風險進行了分析[20]。徐立奇（2016）從參與主體、業務流程、融資平臺三個維度對互聯網供應鏈金融電子訂單融資風險進行了識別[21]。董振寧等（2017）從參與主體的角度考慮了存在的風險類型，并構建了判斷訂單真實性的指標和評價供應鏈金融訂單融資業務風險等級的模型[22]。韓亞輝（2018）基于BP神經網絡構建了供應鏈金融訂單融資信用風險評價模型，并從參與主體、供應鏈運營狀況、行業發展情況等角度對風險進行了分析[23]。鄧愛民等（2010）考慮訂單融資的參與主體、供應鏈運營狀況和外部宏觀環境，構建了風險預警指標體系，并引入BP神經網絡構建了風險預警模型[3]。趙琪（2013）基于粗糙集和可信性理論構建了訂單融資風險評估的指標體系和模型[24]。

2.風險控制

訂單融資過程中參與主體之間的信息不對稱容易引發各種風險。宋平等（2017）從聲譽視角出發，發現電商平臺對融資企業進行信用評分可減少企業之間的信息不對稱，進而降低融資企業違約的概率[6]。楊琦峰等（2019）發現引入制度信任可以降低風險[5]。黃偉星等（2020）通過構建演化博弈模型，發現融資企業是否違約與銀行質押率、違約懲罰金額和融資企業的還款意愿呈負相關[25]。李娟等（2010）將一次性發放貸款與分批發放貸款相比較，發現分批發放貸款可以提高融資企業的努力水平，從而達到降低風險的目的[26]。

線上供應鏈金融電子訂單融資的風險類型相比傳統線下模式發生了變化[2]。線上操作融資企業可能提供虛假訂單或一筆訂單重復融資，所以金融機構必須審核交易的真實性。田然等（2020）提出電子商務平臺電子訂單融資的風險主要來源于各參與主體，整體風險的大小與風險影響因素的種類和比例有關，通過掌控風險因素可以達到控制整體風險的目的[4]。阮堅等（2021）為自有資金的電商平臺開展的供應鏈金融電子訂單融資模式分析風險來源，并提出運用金融科技優化電商平臺來控制風險[27]。

五、總結與展望

從供應鏈金融訂單融資的模式演進、決策優化以及風險管理三個方面梳理了相關的研究成果，發現在供應鏈金融訂單融資業務中引入金融科技已經成為大勢所趨。然而已有研究多是停留在線上基于電商平臺的供應鏈金融訂單融資上，而對該模式引入金融科技后的研究較少。為優化供應鏈金融訂單融資服務，金融機構可以從以下幾個方面采取措施：

第一，將金融科技引入供應鏈金融訂單融資業務中。運用區塊鏈技術對供應鏈上企業的交易數據按照時間順序進行存儲，所有企業一起記賬，防止企業私自篡改數據；借助區塊鏈技術中的智能合約對融資申請進行審核，避免人力物力和資源的浪費[28]。通過應用物聯網技術實現對貨物的實時跟蹤，監管訂單產品的生產和運輸情況，謹防融資企業聯合物流企業與核心企業向金融機構騙貸。運用大數據系統提取供應鏈上企業的數據，及時為采購階段有資金需求的企業提供供應鏈金融訂單融資服務。

第二，構建科學合理的信用風險評價指標體系[29]。金融機構在開展訂單融資業務之前，不僅應當考察融資企業的信用、經營狀況等指標，還應當審核其與核心企業的過往交易記錄以及所在供應鏈的發展狀況。除此之外，還應當構建評價訂單真實性、訂單能否順利完成以及原材料和訂單產品變現難易程度的各項指標，比如原材料價值、原材料生產過程中的增值程度、產品生產周期，產品市場價格的波動趨勢以及產品特性等。

第三，合理確定融資利率、授信額度、融資期限、擔保額度以及貸款發放方式。金融機構可以根據產品的生產周期、行業發展的狀況，以及供應鏈的穩定性等因素，合理確定融資利率、授信額度和融資期限；強化核心企業信用約束，合理設置擔保額度，實現風險共擔，降低金融機構的風險；根據訂單產品的數量和融資企業的生產狀況確定分幾批發放貸款，在保證融資效率的同時盡可能降低風險。

第四，嚴格監管資金回流情況。一旦發現融資企業有挪用資金、生產不合格產品、不按時供貨等違約行為，立即停止放貸。同時實時監測核心企業的現金流和運營狀況，謹防核心企業由于宏觀環境變化等客觀原因不能履行合約，若不可抗力導致核心企業陷入資金困境，金融機構可以積極采取措施幫助核心企業走出資金困境，以便到期核心企業可以如約交付貨款，保證訂單融資業務的順利完成。