基于系統動力學的國際供應鏈金融風險預測

董士浩　李稚

【 摘 要 】 針 對 國 際 供 應 鏈 金 融 風 險 利 益 關 系 復 雜 、信 息 不 對 稱 等 特 點 ，提 出 包 含 外 部 環 境 風 險 因 素 在內的多影響因素的國際供應鏈金融風險預測模型，研究國際供應鏈金融風險系統的結構特征與形成 機制。在此基礎上，選取天津中非泰達投資有限公司的相關數據進行系統動力學仿真，結果表明：供應鏈 關系風險是國際供應鏈金融風險重要影響因素;外部環境風險和國外中小融資企業信用風險影響次之; 第三方物流企業風險與商業銀行風險影響較小。將國際供應鏈金融風險系統劃分為五個子系統，通過敏 感性研究分析風險因子對各子系統的影響關系，并給出應對國際供應鏈金融風險的對策建議。

【關鍵詞】國際供應鏈;金融風險;系統動力學;供應鏈關系風險

【中圖分類號】F640

【文獻標識碼】A

【文章編號】1004-0994（2019）12-0170-7

一、引言

國際供應鏈金融（ISCF）是一種創新型的金融 模式，能夠為國際供應鏈體系提供及時便利的融資 支持，促進各國之間的貿易往來，加深產業鏈企業間 合作。然而，面對復雜的國際形勢及環境，國際供應 鏈金融體系存在一定的國別風險、信用風險、市場風 險以及匯率風險。因此，在增強本土核心企業國際化 經營能力的同時，也要提高其抵御國際經濟風險的 能力。目前關于供應鏈金融風險的研究主要分為兩 大類：基于傳統模式的供應鏈金融風險研究;基于 全球貿易一體化新興模式的國際供應鏈金融風險 研究。

國內外學者對傳統供應鏈金融風險的研究主要 從風險識別與評價、風險度量和風險控制三個方面 展開：1早期學者研究重點為分析供應鏈金融特點 和結構，發現其中的風險環節，并對各環節風險指標 進行評價[1] 。現有研究對供應鏈金融風險的識別過 程及評價指標體系的構建多以主觀定性方法為主，研究方法具有一定局限性。此后，學者們對供應鏈金 融風險進行了具體的度量研究。2風險度量一般用 于評估借款企業的信用風險，運用的量化方法有 Logistic 回歸模型、Var 方法、報童模型等，這些模型 和技術的應用對金融風險進行了有效度量，為后續 控制措施的制定提供了更加精細的參考依據。3供 應鏈金融風險控制則多從質押物及質押方式的選 擇[2] 、質押率和貸款利率的設定[3] 、風險預警策略[4] 等方面展開研究。

對于國際供應鏈金融風險的研究，學者 Lee 和 Rhee 等[5] 認為，采用商業信用合作模式的風險控 制，效果優于金融機構只面向單個企業的金融風險 控制。Grath[6] 研究了國際供應鏈金融中貿易融資的 風險管理與風險評價，并提出通過應用 Copula-Var 方法來減少金融風險，精確度優于單一運用Var來 減少金融風險的方法。但該方法受限于金融風險類 型，并不適合不同量綱的金融風險研究。Chen、Liao[7] 建立牛鞭效應模型解釋了國際供應鏈金融中企業之間風險傳遞的感染性，將時間與信息因素引入金融 風險系統。謝世清等[8] 總結出國際供應鏈金融的三 種典型模式（物流企業主導模式、企業集團合作模 式、商業銀行服務模式），并從融資主導、運作優勢等 多個方面對這三種模式進行了比較分析。Rahder[9] 研 究了國際商會出版物，并在此基礎上提出國際供應 鏈金融風險的制度規范。

綜上，已有關于傳統及國際供應鏈金融風險的 研究往往只考慮系統內部各企業實體及實體間關系 的供應鏈金融風險，而忽略了系統外部環境因素所 帶來的影響。基于此，本文在現有供應鏈金融風險研 究的基礎上，考慮外部環境因素，研究其對國際供應 鏈金融風險的影響;通過建立國際供應鏈金融風險 預測模型，識別敏感性影響因素，以期為我國企業“走出去”參與“一帶一路”建設、規避國際供應鏈金 融風險提供理論指導與建議。

二、“國際供應鏈金融風險”系統分析

1. 系統結構框架。結合現有國際供應鏈金融風 險研究，引入外部環境因素，構建本文系統結構框 架。本文研究的“國際供應鏈金融風險”系統主要分 為五個子系統：外部環境風險子系統、國外中小融資 企業信用風險子系統、供應鏈關系風險子系統、第三 方物流企業風險子系統、國內商業銀行風險子系統。

2. 系統的構成。“國際供應鏈金融風險”系統作 為開放系統，屬于多輸入、多輸出系統。“國際供應鏈 金融風險”系統的協調發展取決于各系統之間及系 統內部要素之間的相互作用，如圖 1 所示。

（1）外部環境風險子系統。外部環境屬于該系統 中的客觀環境因素，不同于傳統國內供應鏈金融系統。國際供應鏈金融系統涉及不同國家間貿易及資 金流動，故外部環境的變動必然會對國際供應鏈金 融系統產生影響。在外部環境風險子系統中，選取的 變量為政治風險[10] 、“一帶一路”區域經濟形勢[11] 、 社會風險[12] 。其中，通過政治風險與國外中小融資 企業償債能力的關系與國外中小融資企業信用風險 子系統相聯系。

（2）國外中小融資企業信用風險子系統。國外中 小融資企業信用風險是整個系統風險的驅動者。在 國外中小融資企業信用風險系統中，選取的變量為 交易對手盈利能力、交易對手信用狀況、融資企業償 債能力。其中，通過交易對手信用狀況與供應鏈合作 密切程度的關系與供應鏈關系風險子系統相聯系。

（3）供應鏈關系風險子系統。供應鏈關系風險子 系統反映了國際供應鏈金融風險系統中國內核心企 業與國外中小融資企業的合作關系。該系統選取的 變量為供應鏈合作密切程度和風險共擔機制，通過 供應鏈合作密切程度與信用評估風險的關系與國內 商業銀行信用風險子系統相聯系。

（4）第三方物流企業風險子系統。第三方物流企 業風險子系統選取兩個變量：倉儲監管風險與質押 物風險。倉儲監管風險是指由倉單錯誤導致的倉單 信息與質押物實體信息不對稱所引發的風險。質押 物風險，是指保有質押物的單位因質押物本身屬性 或監管不力導致的質押物損壞或丟失，進而引發的 風險。

（5）國內商業銀行風險子系統。國內商業銀行主 要把控國際供應鏈金融系統中的資金流，決定了系 統中的資金流量及方向。該系統選取的變量為支付 風險、融資審批風險和信用評估風險。通過信用評估 風險與供應鏈合作密切程度的關系與供應鏈關系風 險子系統相聯系。

三、“國際供應鏈金融風險”系統動力學模型

1. 系統因果回路圖。在綜合分析的基礎上，確 定“國際供應鏈金融風險”系統的結構層次。結合該 系統的結構特點，建立總體因果反饋回路圖，如圖 2 所示。根據因果回路圖及反饋回路分析結果可知，國 際供應鏈金融風險系統共有 6 個正反饋系統（R1- R6），沒有負反饋系統。

2. 系統流圖。“國際供應鏈金融風險”系統模型 的建立涉及較多因素，根據對“國際供應鏈金融風 險”系統模塊的劃分和系統因果關系的總體描述，構 建系統流圖 3。

以圖2為基礎，運用Vensim DSS軟件得到國際 供應鏈金融風險系統的結構模型圖。結構模型圖中， 各變量間的關系可以建立數學模型，如表 1 所示。

表 1 中，PR1 為融資企業所在國政治風險;CP 為 交易對手盈利能力;FCATPD 為融資企業償債能 力;CCS 為交易對手信用狀況;SR 為社會風險;“OBOR”RES 為“一帶一路”區域經濟形勢;SCC 為 供應鏈合作密切程度;RSM 為風險共擔機制; ROWS 為倉儲監管風險;TPR 為質押物風險;PR2為支付風險;ROFA 為融資審批風險;CR 為信用評 估風險。

四、“國際供應鏈金融風險”系統模型仿真模擬

1. 仿真運算與有效性檢驗。本文以天津中非泰 達投資股份有限公司為研究背景，該公司主要是在 境外從事經濟貿易合作區建設和運營的企業集團。 就目前我國經濟發展情況而言，境外經貿合作區是 實施“走出去”戰略的一條重要途徑。基于該研究背 景，確定系統常量的取值。對于區域經濟合作政策、時間風險、信用級別、金融風險分擔等常量，為了保 證取值的科學性，本研究邀請天津大學“一帶一路” 與 PPP 研究中心、中國遠洋天津物流有限公司、中國 工商銀行天津分行及中非泰達項目相關成員組成專 家考評組，經過多次反饋調研與修正，綜合 15 位專 家意見和“一帶一路”戰略推廣現狀確定具體數值。 對于融資企業運作的財務指標，初始值從《“一帶一 路”大數據報告（2017）》及《泰達海外模式研究報告（2017）》中獲取。 在系統模型仿真過程中，考慮“一帶一路”背景，且中非泰達產業園區建成時間為 2013 年，故選取仿 真初始時間為 2013 年，完成時間為 2017 年。取 Time Step=1 年，根據已建立的系統結構模型和 SD 模型，模擬“國際供應鏈金融風險”系統在 2013 ～2017 年間的運行情況。其中，外部環境風險子系統、 國外中小融資企業信用風險子系統及供應鏈關系風 險子系統中各指標的仿真模擬初始值以及真實數據 結果從《“一帶一路”大數據報告（2017）》中獲取，通 過報告中的國別貿易合作指數、外貿競爭力指數、企 業影響力指數確定各指標數據;第三方物流企業風 險子系統中的各項指標數據由中國物流行業協會調 查數據確定;國內商業銀行風險子系統中的數據由 中國銀行業監督管理委員會所搜集的調查數據確 定。各指標數據確定后，對模型有效性及穩定性等特 征進行檢驗，各子系統運行結果如圖 4 所示。

通過仿真模擬，分別得到外部環境風險、國外中 小融資企業信用風險、供應鏈關系風險、第三方物流 企業風險、國內商業銀行風險總量的仿真結果，如圖 4 中各變量預測值（曲線 1）所示。通過與歷史數據（曲線 2）進行對比發現，仿真結果與真實值之間的 擬合誤差較小。

2. 系統模型預測。在“國際供應鏈金融風險”系 統仿真模型檢驗成立的基礎上，運用該模型對國際 供應鏈金融風險”系統的運行情況進行預測，分別對 外部環境風險總量、國外中小企業信用風險總量、供 應鏈關系風險總量、第三方物流企業風險總量、國內 商業銀行風險總量進行預測，模型預測時間段為 2017 ～ 2022 年，運行結果如圖 5 所示。

由圖 5 可知，在預測開始的 2017 年，供應鏈關系 風險占主導地位，雖然其預測值會在短期內呈現下 降趨勢，但隨著時間的推移，其風險最終會不斷累積 上升。以中非泰達投資有限公司建設的園區為例，在 園區的建成初期，“走出去”的國內投資企業與首批 入駐園區的當地企業正處于磨合階段，這導致供應 鏈關系初期風險較高。但隨著磨合的逐步推進，合作 關系趨于穩定，供應鏈關系風險隨之降低。當園區運 營能力達到穩定時，會引入更多的當地企業進行合 作，隨著入駐企業規模不斷擴大，風險也會隨著供應 鏈規模的不斷擴大而持續增長。

國外中小融資企業信用風險在預測期內一直呈 平穩增長趨勢，并在一段時期內反超供應鏈關系風 險預測值，成為國際供應鏈金融風險系統中最大的 風險隱患。外部環境風險、第三方物流企業風險、國 內商業銀行風險增長趨勢類似于指數函數，在預測 初期增長趨勢相似且增長速度較為緩慢;在預測后 期，三類風險大幅增長，其中增長速度最為迅猛的是 外部環境風險。從表 2 可以看出，在預測結束年度2022 年，外部環境風險預測值超過國外中小融資企 業信用風險的預測值，與供應鏈關系風險預測值基 本一致。相對外部環境風險而言，第三方物流企業風 險與國內商業銀行風險在預測后期雖然增長幅度相 較預測初期明顯增大，但相較外部環境的迅猛增長 趨勢稍顯緩慢，且第三方物流企業風險相比國內商 業銀行風險更高。

3. 敏感性分析。為進一步研究“國際供應鏈金 融風險”系統中五大子系統風險的主要影響因素，本 文對各子系統中的指標進行敏感性分析。將各子系 統中的指標因素數值分別浮動一個單位以觀察其對 各子系統風險的影響。敏感性分析結果如圖 6 ～ 圖 10 所示。

由圖 6 可知，質押物時間風險對第三方物流企 業風險影響較大，其次是成本風險，影響最小的是倉 單錯誤。對第三方物流企業來說，保證質押物的安全 是首要任務。質押物的風險隨時間的推移不斷增長。 相比之下，質押物的成本風險較為固定，而倉單錯誤 所引發的風險規避成本相對較小，以上兩種風險不 會隨著時間或其他因素發生實質性改變，故對第三 方物流企業風險系統的影響較小。

由圖 7 可知，對外部環境風險影響最大的因素 為區域經濟合作政策，其次是融資企業所在國政權更迭，區域經濟增長與匯兌限制影響相對較小，影響 最小的是文化差異與宗教沖突。區域經濟合作政策 決定了雙方的基本合作原則，且有利于合作雙方關 系的穩定。在國際供應鏈金融體系參與國家中，各國 經濟增長趨勢之間雖然存在差距，但差距相對穩定， 故對系統整體風險影響較小。匯兌限制因為合作政 策的存在，并不會對系統整體產生較大影響。在國際 供應鏈金融形成過程中，我國企業會提前了解并充 分尊重當地的文化及風俗習慣，有效避免不必要的 文化沖突。因此，文化差異與宗教沖突風險是外部環 境風險子系統中影響最小的因素。

由圖 8 可知，信用級別對國外中小融資企業信 用風險系統影響最大，而交易對手銷售利潤率影響 最小。信用級別可以直接反映國外中小融資企業信 用水平，對其信用風險評價起決定性作用，信用級別 越高，融資企業帶來的風險越小。交易對手銷售利潤 率在該風險子系統中的作用最小，原因在于：相較于 融資企業自身測度的信用級別而言，交易對手銷售 利潤率屬于融資企業外部對象影響指標，雖然會對 風險系統產生一定影響，但作用并不明顯。

由圖 9 可知，出賬對國內商業銀行風險系統影 響最大，其次是銀行審核，合作協議紕漏及信用評估 風險對風險系統影響較小。出賬風險可能會造成資 金損失，嚴重情況下可能導致整個供應鏈中的資金 鏈斷裂。本文所選商業銀行與核心企業皆為國內企 業實體，這樣商業銀行對核心企業的評估更準確且 容易把控。對于長期合作擔保的核心企業來說，勢必 與商業銀行進行合作，雙方具有一定信任基礎，因此 這種信用評估風險會被降到最低，故該指標對整個 國內商業銀行風險系統的影響最小。

由圖 10 可知，金融風險分擔對供應鏈關系風險 系統影響最大，其次是供應鏈合作年限與權責風險 分擔，核心企業違約情況對該風險系統影響最小。通 常在供應鏈合作關系中，合作雙方的風險共擔機制 決定了雙方合作意愿的大小，有效的金融風險分擔 機制會將供應鏈關系中的金融風險降到最低。核心 企業與融資企業的合作年限說明了雙方合作關系的 程度，合作年限越短，雙方對彼此的了解與信任程度越低，合作關系越不穩定，對供應鏈關系風險有較大 影響。國際供應鏈涉及各國企業，在合作初期應設定 合理的權責分擔機制，避免在合作過程中因權責界 定不清而導致供應鏈關系破裂，該風險在國際供應 鏈形成初期可以有效避免，故不會對國際供應鏈關 系造成很大影響。此外，國內核心企業的違約情況并 不會對該關系造成很大影響，其在國際供應鏈合作 關系中起主導作用，因此并不會因自身失誤而輕易 破壞合作關系。

五、結論

本文運用系統動力學方法研究了國際供應鏈金 融風險系統的影響因素，將其分為外部環境風險、國 外中小融資企業信用風險、供應鏈關系風險、第三方 物流企業風險、國內商業銀行風險五大模塊。在實證 分析過程中，首先運用 SD 模型模擬 2013 ～ 2017 年 數值，并與真實數據進行對比，對比結果表明該模型 能夠準確模擬國際供應鏈金融風險運作過程和效 果。其次，運用該模型模擬了 2017 ～ 2022 年系統風 險的預測值。最后，通過敏感性分析指出預測期間不 同指標對各子系統風險影響的大小。

研究結果表明，在預測期內，對國際供應鏈金融 風險系統影響較大的子系統分別是外部環境風險、 供應鏈關系風險、國外中小融資企業信用風險，而第 三方物流企業風險與國內商業銀行風險的影響相對 較小。敏感性分析得出的各風險子系統重要指標分 別為：區域經濟合作政策、金融風險分擔、信用級別、 質押物時間風險、出賬。本文構建的國際供應鏈金融 風險預測模型，結合國際供應鏈特點著重考慮了外 部環境因素，使得預測模型更符合實際情境。此外， 本文指出了該風險系統中的敏感性影響因素，這為 準確防范與控制國際供應鏈中的金融風險提供了有益的參考。

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