摘 要:
我国各级政府陆续推出多项政策,推动供应链金融在各行各业的深入发展,缓解中小微企业融资难的问题,同时供应链金融领域问题层出不穷,表明供应链金融正处在艰难发展阶段,需要从基础设施和体系建设上谋求供应链金融的长远发展,重构供应链和供应链金融中的信用体系,在重构交易关系的基础上利用数字技术确立数字信用,理性、合理运用数字技术,提升供应链效率和效能。供应链金融中的信任链需要围绕供应链的关键业务领域和供应链管理维度来建设与推动,其中可信交易链、可信资产链、可信行为链、可信制度链是推动信任链建构的核心成份与要素,同时信任链的建设必然涉及供应链管理的关键三维,即供应链的组织方式、业务关键流程以及管理核心要素。建立以四个可信为内容的信任链,将供应链金融活动中各类参与主体和相应的业务、产品有效结合起来,互动产生数字信用,需要建立供应链数字平台。支撑信任链运作的供应链数字平台架构包括涵盖IT和知识资源的后台建设,技术、数字、人工智能、组织和业务的中台建设,灵活应对市场需求和价值诉求的前台建设,以及中枢控制塔建设。
一、导言
2021年12月,国务院常务会议部署清理拖欠中小企业账款和保障农民工工资及时足额支付的措施,这是国常会第四次部署供应链金融相关行动。2020年3 月、7月和2021年9月都要求大型企业特别是中央企业及时支付中小企业款项,鼓励使用供应链票据等新型支付工具。2021年11月,中国银行保险监督管理委员会召开专题会议,部署深化供应链融资改革工作,鼓励银行等金融机构围绕实体经济需求提供精准金融服务。这些政策推动了供应链金融在各行各业的深入发展,也极大地缓解了中小微企业融资难的问题。根据科法斯(Coface)《2021年中国企业付款调查报告》的数据,2020年中国企业信用期限平均缩短至75 天,减少了11天,大多数行业的信用期限都在缩短;2020年,平均信用期限在31天至60天之间的受访企业比例从20%增至30%,提供120天以上信用期限的受访企业则降至13%。与科法斯的调研数据相一致,本文计算的我国中小板① 制造企业的应收账款周转天数从2019年的116天降到2020年的100天。之所以如此,是因为近年来中央和各级政府纷纷出台一系列普惠金融政策,以支持产业供应链发展,包括税收减免、贷款利息减免以及清欠中小企业应收账款等,这些举措为供应链金融发展提供了良好的环境和条件。
然而,需要看到的是,上述政策尽管对支持中小微企业发挥了一定的作用,但尚未从根本上解决中小微企业运营资金短缺难题,甚至在新冠肺炎疫情的冲击下,资金困境愈发凸显。从现金循环周期指标看,以中小板制造企业为例,在应收账款周转天数下降的同时,存货周转天数一直居高不下,2019年为168天,2020年上升至169天,同时,应付账款周转天数却急剧下降,2019年为128天,2020年为92天。综合上述数据,中小板制造企业的现金循环周期不仅没有缩短,反而从2019年的156天增至2020年的177天。同时,供应链金融领域暴雷问题仍然层出不穷,自2020年“武汉金凰珠宝骗贷160亿”事件后,2021年相继出现了泛海控股股份有限公司境外附属公司两期票据发生违约以及恒大、华夏幸福到期商票无法兑现等事件。这些冰火两重天现象无疑表明供应链金融正处在艰难发展阶段,单纯地依赖产业热情以及各级政府的扶持政策,较难从根本上解决中小微企业融资难、融资贵的症结,需要从基础设施和体系建设上谋求供应链金融的长远发展。
二、供应链金融发展中的挑战与数字信用
厘清供应链金融面临的冲突与挑战,需要回归金融的本质看问题。从信贷配给理论视角看,之所以在借贷市场中存在信贷不均衡,借款人即使愿意支付合同中所有价格条款和非价格条款,其贷款需求仍得不到满足 ,是因为信贷市场上存在着投资收益不确定、信息不完全、借款者信息多于贷款者信息的状况,并可能进一步引发逆向选择和道德风险。因此,解决信贷配给问题,需要通过降低信息不对称来控制因为逆向选择和道德风险引发的潜在风险 。而这种信息不对称既包括产业运营中的信息不对称,也包括资产和资金状态的信息不对称。基于上述理论可以看出,供应链金融作为加速企业之间资金往来以及解决运营资金短缺而开展借贷的产业金融,其本质是通过对产业运营、资产和资金多维度要素的把控,实现信息对称,进而确立信用、控制风险,促进借贷之间资金顺畅流动。可以将这一运作机理和其中的管理要素形象地视为一座天平,天平的底座是风险识别和控制,天平的横梁是产业信息,天平的两端一端承载的是资产,另一端是资金,而架起整座天平的支柱就是信用。
然而,如今这座天平遇到了前所未有的挑战。首先,从底座看,由于商业周期的变动,特别是全球供应链受贸易保护主义威胁,加之新冠肺炎疫情对中国产业运营的冲击,环境的不确定性较以往表现得更为突出 。此外,大多数企业正处在产业升级的阵痛期,或者说正面临数字化转型的焦虑和痛苦。据埃森哲的调查,转型成效显著的领军企业只有16%,大多数中国企业仍然处于变革中。所有这些状况使企业的贸易环境受到巨大挑战,企业的风险识别和控制异常困难。其次,中国商业情景异质化程度较高,产业中不同企业的资源能力千差万别,各行各业尚未形成大家公认的运营规范和标准,信息孤岛广泛存在,这使得产业级的供应链信息难以形成,金融决策中所依赖的信息真实性无法保证。再次,目前资产端的管理不能充分、客观、实时地反映资产的动态变化,特别是资产在供应链不同环节、不同主体之间的转移和价值变动情况难以实现全程透明化反映和管理,资产质量大打折扣。此外,目前金融机构开展供应链金融仍是基于概率的思维评估和管控风险,未能做到资产的细颗粒度管理,加剧了对资产质量的担忧。最后,资金端同样由于往来清晰性不足,特别是许多大型企业不确权几乎成为商业惯例,将拖欠、不挂账视为理所当然的事情,不能将资金使用的真实性和用途清晰明确地反映出来,供应链金融所要求的业务闭合、收入自偿只是理论上的一种设想。这些问题使得供应链金融举步维艰。可以说,目前遇到的问题已经使传统信用体系丧失效能,而新的信用体系尚未建立。
解决这些问题和挑战,需要重构供应链和供应链金融中的信用体系,在重构交易关系的基础上利用数字技术确立数字信用。数字信用是利益相关方对特定企业、技术和流程创建安全的数字商业能力的信心,即对数字技术赋能的商业环境、供应链运营以及企业行为等质量信号的认同,进而有效支持金融决策 。需要指出的是,数字信用并非指的是对数字信息或者数字技术本身的信任,而是借助数字技术重构商业流程后,对高质量运营的认同以及安全可靠金融模式的信心。需要指出的是,近年来,随着物联网、人工智能区块链、大数据分析等现代数字技术的发展,产生了一些对技术作用于信用确立的偏颇认识,包括信任盈余(Trust Surplus)和信任赤字(TrustDeficit)。信任盈余是过高期待数字技术产生的效应,认为只要应用了数字技术,就能解决金融借贷活动中存在的信息不对称问题,有效防范潜在风险,从而产生唯技术论现象;而信任赤字则是低估数字技术发挥的作用,认为技术不能真正改变供应链运营以及金融活动中存在的机会主义和道德风险。事实上,从时间维度看,短期内容易出现信任盈余,而长远看又容易发生信任赤字。数字信用强调理性、合理运用数字技术,不断提升供应链效率和效能,进而为金融优化决策提供支撑。
具体讲,数字信用有六个特征。一是工具性,即管理中的数字信息一定是由自动化或感知设备产生,让业务和资产由被管理方变为可以主动、平等参与业务的构件,与人的行为进行校核共识,规避人为差错或道德风险。二是关联性,即管理中所有的参与主体、资产、信息化系统、业务等高度连接,各维度的活动和信息相互关联,实现相互校核、相互验证,确保交易背景以及资产状态的真实性。三是智能化,即借助数字技术实现大规模优化决策,改善供应链运营以及管理绩效,降低运营和金融活动中的风险。如果不能支撑管理优化和决策,数字技术就会丧失效用。四是自动化,即业务流程通过数字技术驱动,将业务流程中的低效率资源替代为高效率资源,特别是减少低效率人工介入,保障商业流程的高效率、顺畅运行,有效克服人为的道德风险和机会主义行为。五是整合性,即推动不同参与者之间的协同合作,包括联合决策、公共系统投资、产业供应链运营规范确立等。六是创新性,即推动管理和供应链金融创新,通过提供整合化的解决方案创造新价值,或者以全新的方式满足现有价值诉求。
三、信任链:数字信用建立的核心
充分发挥数字信用的功能需要踏踏实实地从供应链基础设施建设入手,围绕各产业建构信任链。信任被认为是组织间持续关系形成的动因,是一方对另一方充分相信可依赖,以及正直表现的一种状态 。也有观点认为,信任是相信一个组织能诚实表现、惠及他人。总之,信任是一种组织间情感上的认同,这种认同既可以来自社会属性,也可以来自企业的特征属性。前者如社会学家祖克(Zuker) 观点,认为信任表现为程序性信任(主体之间交往的经验和互动)、特征性信任(相同的文化、教育等)以及制度为基础的信任(正式的约束结构)。后者如梅耶(Mayer)等的观点,认为信任由能力信任(一方能够在某个特定领域产生影响的一组技能、能力和特征)、惠及信任(除以自我为中心的利润动机外,一方能够主动为他人行善)以及正直信任(一方对另一方遵守可接受的一系列原则的看法)组成。无论是基于社会属性的信任还是基于特征属性的信任,都是经济主体之间相互认同的心理倾向,既是组织交往的结果,又是推动组织关系进一步发展的驱动力。在金融领域中,银企之间传统意义上的信任是建立在相互之间长期稳定的合作关系以及征信基础上的,然而这种信任较难在供应链金融中建立。一方面中小微企业不仅没有完善的财务报表和长期的经营历史来展现其信用,而且由于中小微企业容易受外部环境不确定性的影响,变动较快、较大,加之潜在的机会主义和道德风险,使金融机构与中小微企业之间的信任较难通过社会属性或特征属性确立起来 。因此,推动银企两者之间形成良好的互信关系,并开展金融借贷行为,需要基于各个业务维度并从组织管理、流程管理、要素管理等方面入手“重构”动态演进的信任链,最终形成数字信用。
应当关注的是,之所以称之为“重构”,是因为无论是信任产生的主体、信任确立的方式,还是信任确立的基础,都与管理学中所论及的信任不同。具体讲,信任链是随着数字技术的发展以及商业关系复杂多元而形成的信任集合。信任链是因为相互关联和高度整合的各类主体(包括人类行动者和非人类行动者)的相互连接可视化、相互作用可溯化以及相互作为可核化,而形成的对供应链各主体、各要素、各行为符合公认预期的状态。这一概念有如下特点:第一,信任产生的主体既来自供应链金融运营中的组织或经济主体,也来自客观的要素主体或具体的供应链活动或事件,两者共同作用,推动信任形成;第二,信任确立的方式不是基于经济主体之间长期持续交易或财务报表这类反映企业特质的因素,而是需要不断洞察信任危机(识别供应链金融中造成信息不对称或者风险的根源)、动员信任主体(根据行业场景恰当地组织相应的组织、业务和技术,形成相互关联的体系)、整合信任要素(建立促进信息对称和信任产生的新要素)和重塑信任关系(建构促进供应链金融持续发展的管理体系);第三,信任确立的基础不再是单纯的组织间关系评估和绩效测度,而是因为数字技术实现的信息数字密度的迭代以及形成的非许可或分布式的信任体系。
基于以上对信任链的理解,供应链金融中的信任链需要围绕供应链的关键业务领域和供应链管理维度来建设与推动。任何供应链运营必然涉及组织间的交易、物流以及行为,同时也会受外部制度性的影响。因此,信任链必然涉及可信交易链、可信物流链(资产链)、可信行为链以及可信制度链。此外,任何信任链的建设也必然涉及供应链管理的关键三维,即供应链的组织方式、业务关键流程以及管理核心要素。
可信交易链必须确保供应链各参与主体之间交易的真实可信赖。实现这一目标,按照兰伯特(Lambert)等提出的关键三维,需要解决三个层面的问题:一是交易管理要素的规范化,目前之所以中国产业链供应链建设任重道远,主要障碍是行业级的标准和规范远没有建立,对金融活动的开展构成了挑战。因此,行业技术参数、合约、各类函证、发票(该要素已经实现了规范化)的标准规范是建设可信交易链的基础设施。二是交易流程知识的体系化,在寻源、订单、交易(询价、条款、签约)、质保、履约、处置全过程形成全面的流程知识,并基于形成的流程知识客观、合理地评判经济主体之间交易的可行性和质量。三是稳定的交易网络和生态,在供应商、渠道商、客户方、物流商、管理方之间建立稳定的交易网络,并产生生产力、稳健性和创造力。没有健康的网络和生态,很难确保交易关系的高质量。
可信资产链(物流链)涉及供应链运营中的物流业务或资产是否真实可信赖。由于经济人的机会主义或道德风险,可信交易不一定是可信资产。可信资产链与可信交易链是互为补充、互为能动的体系,它是反映非人类行动者的网络体系。可信资产链也需要解决“关键三维”:一是相关物流业务和资产,如质量、形状、数量、装载、价值、运单、仓单、面单等要素的规范化;二是仓、配、运、转的流程管理,仓指的不仅是仓储管理的数字化,而是多级仓之间(也包括海外仓、境内仓之间)流程管理数字化,同样,配和运也是流程管理以及流程质量管理,运指的是在国际贸易开展过程中,商品物启运、到达或中转港口码头的流程管理以及运营质量管理;三是物流枢纽网络的形成以及物流资源的建构与获取。
可信行为链是链接可信交易链和可信资产链的纽带,目的在于保证所有经济人以及非经济人行为可靠、真实与有效。如在我国之所以仓单质押或存货融资难以开展,是因为我国商业现实中货权与物权的非统一性。因此,推动这一金融业务顺利开展,需要明确的商业行为和商业状态。可信行为链同样需要三个层面的建设与管理:一是对采购、技术、生产、营销等政策和行为要素的判断与管理,如当一个非电子行业的企业采购电子元器件时,其行为要素就会受到质疑;二是行为过程管理,即任何交易和资产变化都需要判定因何事、出何处、在何时、做何为;三是充分调查了解供应链金融中参与者行为发生的一致性、合规性以及与环境的吻合性、与战略方向的契合性等。
上述三个可信链针对的是供应链金融理性发展的商业运营,而保障上述三个可信链的最底层基础设施是可信制度链。可信的制度体系是供应链金融发展的框架,也是商业文明形成的磐石,可信制度链是我国目前亟待解决的问题,需要从三个方面入手:一是供应链金融活动要素的规范,即从交易形成、交易确认、挂账、开票、支付、清分等各环节都应制定基本规范。目前我国供应链金融的开展遇到了许多挑战,对供应链各环节缺乏必要的制度约束,使得“耍流氓”行为成为惯例。如对供应商的交货不挂账,以否认应收账款的事实,从而逃避清理应收账款、加速中小企业支付的要求;再如,对交易而不确权的行为,核心企业以不能对外担保为理由,拒绝任何形式的自有产品回购,将风险转嫁给商业银行或其他金融机构等,这些都是阻碍供应链金融发展的毒瘤。二是供应链金融产品的规范。近些年来,随着供应链金融逐渐为社会各界广泛接受,供应链金融产品也逐渐丰富,但是,这些产品的运营流程需要规范管理。其中最具代表性的金融产品是以各种单、信、证为代表的电子应收应付凭证的拆分、流转、贴现,这些产品的出现本应促进产业金融发展,让核心企业的信用在多级供应链实现穿透,惠及中小企业,然而,由于不规范的行为使该类产品遍地开花,反而成为掠夺中小企业、金融杠杆化的新手段、新工具。每次拆分流转背后的贸易、资产的真实性,电子凭证的期限规定以及贴现机构的规范等都需要制度来保障。三是供应链金融监管体系规范。供应链金融是产融结合的产物,也是一种新型的产融创新,如何管理仍然是一个大的课题,包括在维系有效监管的同时,还应进行必要的制度创新。适应中小企业融资需求的随支随用、随借随还的融资管理体系,远程开户、二类户以及跨行支付清分问题,数字治理、数字监管问题等,都是需要踏踏实实研究探索的课题。
四、信任链的支撑体系:供应链数字平台
建立以四个可信为内容的信任链,将供应链金融活动中各类参与主体和相应的业务、产品有效结合起来,互动产生数字信用,需要建立供应链数字平台。显然,将供应链参与经济主体和客观业务、资产有机结合,实现交易、物流、行为以及制度的全程可信,供应链数字化不只是将供应链运营局部业务模块化,不只是在供应链运营活动中应用某些先进技术、促进业务之间的交互,而是形成供应链多边互动的综合服务和信息体系结构,结合模块服务实现互补的接口,支持信息共享,促进协作和集体行动。德·鲁夫(De Reuver)等认为,数字平台不同于以往的商业平台,后者是由一个总体设计结构控制的各类模块组成的双边或多边市场,而在数字平台中,不存在一个独立的能控制平台的核心主体,数字平台是更具松耦合特性的网络或生态。具体讲,供应链数字平台有三个重要的组件:一是模块化或微架构的服务。包括围绕供应链形成的核心资源和能力,如供应链运营中技术、服务、资源、能力等基础要素的建构,通过这些要素的整合,促进定制化的供应链业务或服务。此外,各类模块化的供应链能力要素能够实现标准化和灵活组配,以支持多变的供应链运营诉求。二是良好的界面。即数字平台能够有良好的链接,将内外不同的产业和金融资源与能力进行聚合,实现灵活构造和资源迅速配置。三是形成高度互补。即聚集的产业和金融资源与能力能够产生巨大的效能,支撑供应链信任链的建立,提升产业供应链的效率和效能。
具体讲,支撑信任链建立的供应链数字平台架构包括后台、中台、前台以及控制塔等要素(参见下图)。
首先是供应链后台管理系统,该系统是企业核心资源管理系统,包括财务系统、风险管控系统、战略指挥系统、生产建设系统、仓储管理系统、运输管理系统、人力资源管理系统等。供应链数字平台的后台系统不仅涵盖企业内部的各类资源管控,也需要从外部集成各类资源,形成产业资源生态和金融资源生态。产业资源生态是供应链运营所需要的各类资源能力,并且这些资源能够互补,集成为一体化的能力,以支持供应链运营的需求,产生价值流。除产业资源生态外,还需要建构和集成金融资源生态,这是因为供应链运营中保持良好的现金流,优化整合产业的资金,保持良性、持续的资金流是供应链运营的关键。因此,不同金融机构、不同金融产品需要协同配合、协同服务于供应链业务。如在面向农业产业开展供应链运营和金融服务时,不仅需要融资决策以支持农业生产者的经营,更需要保险的配合来规避农业生产不确定性带来的风险。
其次是供应链中台管理系统,中台架构包括技术中台、数据中台、人工智能(AI)中台以及组织和业务中台几个部分。技术中台是供应链数字平台中台化建设中采用的支撑技术,既包括支撑中台化的信息技术,又包括支撑供应链运营的数字技术。前者是构建中台的基础,如微服务技术,即为服务于多前台业务所建立的标准化服务接口(REST风格的同步API、消息队列异步通信)、服务治理能力(服务框架、API网关、APM等)和敏捷的研发技术;实现微服务、自助式部署的DevOps技术;实现底层基础设施灵活可编程的云原生技术等。后者是建构信任链的各类数字技术,如移动互联、物联网以及区块链等技术。数据中台被认为是数字平台架构中的核心系统,在数据中台的建构中,一是源/元数据管理,源数据指的是数据来源或者原生数据的管理,以及描绘数据的管理。如果不能有效地知晓、管理原生数据的来源、状态等信息,就无法明确数据之间的依赖关系,数据的质量就会受到挑战。同样,如果元数据不能得到有效管理,也无法管好数字资产,因为无法判断什么数据有价值,什么数据价值较低,哪些数据能够支撑供应链决策,哪些是冗余数据或信息。二是数据治理,包括数据的指标管理、数据服务系统、数据质量管理体系、数据安全管理系统等,这都是对数据的整体管理规则和体系的约定。三是建立一个结构化与非结构化相结合、全周期管理的数据湖。数据湖是存储企业各种各样原始数据的大型仓库,其中的数据可供存取、处理、分析及传输。数据湖有以下特点:第一,能处理所有类型的数据,如结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等,数据的类型依赖于数据源系统的原始数据格式;第二,拥有足够强的用于处理和分析所有类型数据的计算能力,分析后的数据会被存储起来供用户使用;第三,通常包含更多的相关的信息,这些信息有很高概率会被访问,并且能够为企业挖掘新的运营需求。AI中台也被称为智能化中台,之所以AI中台被提及,是因为随着可获得数据越来越多,对有价值信息的辨识、数据关系的发现、数据发展趋势的洞察都将变得非常困难,只有通过智能化手段对海量的各类型数据进行挖掘和治理,才能提升和创新业务,推动供应链业务的发展。在供应链数字化中台的发展过程中,组织中台的建设是非常重要的,不仅涉及相关企业内部不同部门的协同,更需要供应链参与企业之间的共同努力与合作。因此,建立一个跨越不同组织边界的组织中台非常重要。当然,这一中台既有可能由专业化的平台方承担,也有可能是由一些自驱动、自治化的联盟体来承担。供应链中台化建设的另一个领域是业务中台,业务中台将供应链中各参与企业的核心能力以数字化形式沉淀为各种服务中心,目的是提供能够快速、低成本创新的能力。业务中台的核心是构建供应链共享服务中心,通过业务微架构之间的链接和协同,持续提升业务创新效率,确保关键业务链路的稳定高效和经济性兼顾。
再次是供应链前台服务系统,该系统是灵活应对市场需求和价值诉求,从而灵活、高效地组织供应链运营和服务的体系与场景。在产业供应链运营中,客户会产生各种价值诉求,需要供应链组织和服务者能够切合市场与客户的价值诉求提供定制化产品或服务。这类高度差异化、定制化的服务既包括产业运营服务,也包括产业金融服务;既包括微观的生产经营活动,也包括宏观的监管活动。因此,搭建符合客户和市场的多元化服务前台是供应链数字化努力的方向。
最后是供应链控制塔建设。供应链控制塔最早是由高德纳、埃森哲、凯捷咨询等机构提出,指的是提供端对端的无缝整体可见性、实时数据分析、预测和决策,及时解决问题,协同的、一致的、敏捷的和需求驱动的供应链数字化系统。显然,通过智能控制塔,不仅能使业务和资产的运行状态可见,而且能够通过异常判断和根源分析进行风险预警,监测供应链及其金融活动的合规性,保证供应链金融的安全、有效。
内容来源:《中国流通经济》 CSSCI 北大核心 2022年第3期
作者:宋华 中国人民大学商学院教授,博士生导师,中国人民大学中国供应链战略管理研究中心主任,主要研究方向为供应链金融、服务供应链。
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