物流金融業務的風險評價研究

（浙江財經大學，浙江 杭州 310018）

1 引言

物流金融業務作為新時代的產物，其發展水平關系到諸多的中小微企業，該業務在一定程度上緩解了中小微企業貸款難的問題，第三方物流企業作為中介機構，為融資企業與金融機構架起了一座信任的橋梁。物流金融業務不僅為銀行的信貸業務提供可續的決策依據，還為企業融資提供便捷高效的融資服務。物流金融業務涉及的主體多、運作模式多，風險也復雜，為了實現我國物流金融業務穩定健康快速的發展，需要建立一個系統的、全面的物流金融業務風險評價體系。

近年來，物流金融業務隨著物流行業的發展也迅速發展并成為一個新的研究方向。針對物流金融業務的研究，我國學者主要是從物流企業的角度進行探究，探究物流金融業務發展中物流企業的風險，對物流金融風險體系的研究卻較為鮮有。鄭潔，何靜（2013）運用FAHP對農產品物流金融風險進行評價，并提出了農產品物流金融業務的創新價值，包括重大經濟價值與社會價值。還有些學者利用Delphi法、BP法等方法來評價物流金融業務的風險，但是在物流金融業務的風險防控和風險識別方面的研究并未形成一個成熟的體系，導致金融機構對于物流金融業務的服務也有所保留，無法實現融資企業與銀行之間的信息對稱?；诖?，本文從物流金融業務的風險指標入手，探究我國物流金融業務的風險評價體系，為物流金融業務提供強有力的技術保障。

2 物流金融業務的風險評價指標

物流金融業務的風險貫穿于業務的整個過程，每一個環節都可能產生風險。物流金融業務涉及面廣、覆蓋范圍大，由第三方物流、融資機構、銀行等主體形成一個閉環，該閉環內部存在著物流、資金流與信息流之間的相關關系。物流金融業務風險可以分為系統風險與非系統風險，也可以分為外部風險與內部風險，還可以分為制度風險與非制度風險，如何有效的識別這些風險成為物流金融業務的關鍵，也是我國銀行開展信貸業務的依據。此外，抵押品以及外部風險也是評價我國物流金融業務的關鍵性指標，具體分析物流金融業務的各項指標才有助于更好的防控物流金融業務風險。

2.1 第三方物流的內部管理風險

第三方物流與中小微企業業務往來密切，掌握了中小微企業的貨物信息、庫存信息與物流等相關信息，而中小微企業與銀行的信息存在嚴重的不對稱性，促使第三方物流在物流金融服務中起到了特殊的中介作用。第三方物流不僅為中小微企業提供了物流服務，還可以為中小微企業與銀行提供信息服務，為物流金融服務的風險評估提供可靠的數據信息依據。

2.2 融資企業的經營風險

融資企業受自身經營規模的限制，無法與銀行等金融機構建立良好的信用關系，需要借助于物流金融服務來滿足信貸需求。融資企業信貸難主要體現在兩個方面：一方面，銀行不了解融資企業的經營情況，無法對企業做出客觀、公正的評價；另一方面，融資企業自身發展不夠成熟，傳統的質押融資難以滿足需求，貨物的變現能力、合法性直接影響企業的物流金融業務?？偟膩砜?，融資企業的財務狀況、信用狀況、經營能力及市場地位等指標都是衡量融資企業經營風險的關鍵指標，這些指標也直接影響物流金融業務的評估。

2.3 抵押物品的風險

融資企業通過第三方物流金融進行融資時，一般利用貨物、倉單等作為抵押物，利用抵押物品作擔保向金融機構進行融資。在物流金融業務實施前，必須充分考慮抵押物品的現值、變現能力、抵押物品的損耗以及抵押物品使用權與所有權的合法性等，這些因素都會給物流金融業務帶來巨大的風險。

2.4 外部環境變化的風險

物流金融業務不僅受企業自身條件的限制，還受到外部宏觀環境的影響。無論是宏觀政策、經濟制度、法律法規還是行業環境、區域優勢等都會直接影響物流金融業務。因此，物流金融企業必須及時掌握政策信息，包括政策的實用性、新政策的頒布實施、國內外經濟環境的波動、所有權的變動、合同條款的規定、行業的市場景氣程度、基礎設施情況、市場需求等。

3 構建物流金融業務的風險評價指標體系

經過多次調查與討論，不斷調整物流金融業務的風險評價指標，最終建立了物流金融業務的風險評價指標體系（A）。該指標體系從第三方物流的內部管理風險（B1）、融資企業的經營風險（B2）、抵押物品的風險（B3）以及外部環境變化的風險（B4）四個維度建立了管理組織（C1）、員工技術（C2）、財務水平（C3）、技術水平（C4）、價格風險（C5）、變現能力（C6）、政策法規（C7）與經濟狀況（C8）等八個指標。其中，組織管理主要是衡量物流企業的組織結構是否合理，管理能力是否達標；員工技術主要衡量物流企業的員工素質水平、員工的技術水平及技術設備；財務水平是衡量融資企業的財務狀況、信用狀況；技術水平是衡量融資的經營水平、技術在行業中的領先程度等；價格風險是衡量抵押物品的價格波動、儲存損耗等；變現能力是衡量抵押物品的變現能力，是否保值，是否容易交易等；政策法規包括政府的相關政策變動、新政策實施以及法律法規變動等帶來的風險；經濟狀況包括外部環境的總體經濟水平、行業環境水平等。

綜上，可建立物流金融業務的風險評價指標體系，見表1。

表1 物流金融業務的風險評價指標體系

4 物流金融業務風險評價的算例分析

4.1 判斷矩陣的建立

邀請物流金融領域的相關專家，通過Delphi法進行調查?；谇懊鏄嫿ǖ奈锪鹘鹑跇I務的風險評價指標體系，依據層次分析法的基本原理，采用指標間兩兩對比的方法，建立判斷矩陣。假設構建的判斷矩陣A=（aij），其中aij（i=1，2，3，…，n；j=1，2，3，…，n）是在某個層次中元素i與j對應于上一層次特定元素的標度。

具體地，使用1-9標度法，通過Delphi專家打分的方式進行構建。原則如下：（1）倘若i與j具有同等的重要性，那么標度記為1；（2）倘若i比j重要性稍微突出，那么標度記為3；（3）倘若i比j重要性較為高，那么標度記為5；（4）倘若i比j重要性較明顯高，那么標度記為7；（5）倘若i與j相比，重要性非常之高，那么標度記為9；（6）標度2，4，6，8這四個數值，均表示i與j的重要性相比是介于上述6種情況之間的；（7）j與i相比的重要性標度，即為i比j重要性標度的倒數。

舉例來說，通過專家打分，可構建目標層A到準則層B的判斷矩陣，見表2。

表2 準則層的判斷矩陣

4.2 權重的測算

在確定了判斷矩陣后，計算物流金融業務的風險評價指標的相對權重ki，以往傳統的計算公式可表示為：

但是，為了更加有效地顯示數據的優勢度，針對各個指標權重ki進行標準化處理，公式為：

根據標準化權重結果，計算各個判斷矩陣的最大特征值，計算公式為：

判斷矩陣得到后，應根據一致性判定原則，對其進行一致性檢驗，計算公式為：

查找相應的一致性指標參考值RI，測算判斷矩陣的一致性比例CR=CI/RI。如果滿足CR＜0.1，那么就表明判斷矩陣通過一致性檢驗。

最后，通過加權方法，計算合成權重。假設準則層Bi對于目標層A的權重為wi，指標層Cj相對準則層Bi的權重為wij，則指標層Cj相對目標層A的合成權重可通過加權方法計算得到：

仍以判斷矩陣A為例，通過式（1）-式（5），計算得到：

查表可知，RI=0.9，則 CR=0.041/0.9=0.046＜0.1，因此判斷矩陣A通過一致性檢驗。

計算判斷矩陣A的最大特征值對應的特征向量，可得到準則層的權重為：

同理，按照1-9標度法和Delphi專家打分，可分別構造各個準則層Bi相對指標層Cj的判斷矩陣；然后，利用式（1）-式（6）求解指標層C相對于準則層B的相對權重，具體的權重層次單排序如下：（C1，C2）=（0.592，0.408）；（C3，C4）=（0.699，0.301）；（C5，C6）=（0.604，0.396）；（C7，C8）=（0.471，0.529）.

利用式（6），可求得各個指標的合成權重，從而建立物流金融業務風險的綜合評價體系，結果見表3。

表3 物流金融業務風險的綜合評價體系

由表3結果可以看出，從大的層面來看，物流金融業務的風險因素中，影響程度最高的是第三方物流的內部管理風險，風險權重達到0.477；其次是抵押物品的風險，風險權重系數達到0.301,；排名第三的是融資企業的經營風險，其風險權重系數為0.168；風險影響程度最小的是外部環境變化的風險，風險權重系數僅為0.054。

從各個大層面風險因素內部的微觀影響因子來看：第一，第三方物流的內部管理風險中，組織管理的風險影響程度略高于員工技術，但兩者總體差別不大；第二，融資企業的經營風險中，財務水平的風險影響程度明顯高于技術水平，大約為技術水平風險的2倍；第三，抵押物品的風險中，價格風險的風險影響程度明顯高于變現能力的風險程度；第四，外部環境變化的風險中，外部經濟狀況的風險影響程度略高于政策法規，但總體上兩者的差別也不是很大。

從合成權重來看，第三方物流企業內部管理中組織管理、員工技術，以及抵押物品的價格風險，這三者是物流金融業務的主要風險因子，三者的風險系數明顯較高。因此，在今后物流金融業務運行中，要特別重視第三方物流企業內部組織機制和員工管理體制的完善，并時刻關注抵押物品的價格變動情況，以便及時做出決策調整，從而預防金融業務風險放大。

5 結語

物流金融業務的健康開展，是一個多方共贏的業務。物流金融業務的風險評價要以科學、高效、可行為手段。物流金融業務的開展要擺脫管理束縛，脫離監督束縛，走上健康正軌。物流金融業務的健康發展是一個良性的循環發展，融資企業的發展為銀行等金融機構帶來了利息收入，物流企業也獲得了倉儲收入，銀行等金融機構解決了融資企業的融資問題，進而有利于融資企業的擴大再生產，物流金融業務也不斷增多。建立科學有效的物流金融業務風險評價體系，不僅為物流企業提供了決策支持，也為融資企業與金融機構提供了信息決策服務，方便金融機構更好地做好風險防范措施，也方便了潛力股的企業融資。

[1]黃穎懿.基于BP神經網絡的物流金融風險評估及管理[J].物流技術,2015,(10):140-142．

[2]鄭潔,何靜.基于模糊層次分析法的農產品物流金融風險評估[J].上海農業學報,2013,29(2):72-77．

[3]宋炳方.商業銀行供應鏈融資業務[M].北京:經濟管理出版社,2008．

[4]黃帥克.模糊評價法下物流金融風險探究[J].中國市場,2017,(24):58-59．

[5]吳保德.基于物流金融的中小企業信用評價體系構建[J].物流技術,2017,(3):50-55．