农业一直是各国关注的重点，农业的快速发展离不开金融的大力支持。农产品供应链金融作为一种新型的金融模式，受到了广泛的关注。通过对农产品供应链金融模式的分析，我们发现农产品供应链金融的核心问题是供应链金融风险的管理与控制。联雄冷链物流研究院在农产品供应链金融风险分类识别的基础上，构建了农产品供应链金融风险评价指标体系。本文研究以中国江苏省为研究对象，收集了2021年苏南苏北地区金融机构、物流企业、农产品生产加工企业和农民的相关数据；采用结构方程建立模型，这种统计方法可以同时处理多个潜在变量，并允许观测变量和潜在变量包含测量误差；应用能够同时处理多个潜在变量并允许观测变量和潜在变量包含测量误差的统计方法来建立模型。基于运用Amos计算模型，本文研究发现：影响江苏省农产品供应链金融风险的因素由高到低依次为：农产品质押风险、信用风险、供应链运营风险、技术风险、法律和政策风险。联雄冷链物流研究院希望本研究能够对农产品供应链金融业务的有效发展起到理论指导作用。
农产品供应链金融风险管理与控制研究
联雄冷链物流研究院引言
农业问题一直是各国关注的焦点。大量实践表明，农业的发展离不开金融服务的大力支持。因此，农业供应链金融成为近年来的热门话题。供应链金融是银行等金融机构围绕核心企业对供应链上下游企业或个人的资金流、物流、信息流进行管理，将单个企业的不可控风险转化为整个供应链的可控风险的金融服务模式。较早被认可的农产品供应链金融实践，如黑龙江龙江银行2006年开展的金融服务，截至2018年底，发放涉农贷款904.75亿元。2012年，中国人民银行在山东省寿光市开展农产品订单供应链金融业务，向30多家新增农业经营主体和3600多名农民发放贷款9亿余元。2018年，中农网与28家金融机构合作，为客户提供金融服务总额109.8亿元。总体而言，中国农业供应链金融的实践虽然起步较晚，但发展迅速，形成了一定规模(Huang et al., 2021; Huang and Liu, 2021)。
在全球范围内，供应链金融业务快速发展。自2000年以来，供应链电子金融平台提供商德米卡(Demica)所提供的数据显示，无论是在发达国家还是发展中国家，供应链金融的年均增长率都呈现出两位数的增长。供应链金融业务的快速发展得益于两个方面：一是政府、商会、行业协会出台了许多相关的规则和指引，如《银行支付责任统一规定》、《FCI保理通则》等；二是国内外贸易市场的巨大需求和信息技术的不断进步，推动了供应链金融的快速发展(Deng-Kui Sii et al., 2021; Zhou et al., 2022)。
然而，在供应链金融快速发展的同时，也存在着诸多问题。例如，在核心企业主导模式下，核心企业并没有很好地配合银行的严格要求。同时，它也会产生依赖性垄断，这将增加风险。其直接后果是中小融资企业或农户在融资过程中不断出现虚假仓单、重复质押、套现等不良行为。这些都加剧了供应链的金融风险。农业生产流通融资难、融资贵的问题没有得到有效解决，农业供应链金融的研究迫在眉睫(Zhang et al.，2022)。
因此，本文在对农产品供应链金融风险分类识别的基础上，构建了农产品供应链金融风险评价指标体系。本研究以中国江苏省为研究对象，收集了2021年苏南苏北地区金融机构、物流企业、农产品生产加工企业和农民的相关数据。运用可同时处理多个潜在变量，允许观测变量和潜在变量包含计量误差的统计方法建立模型，运用Amos计算模型，研究发现影响江苏省农产品供应链金融风险的因素由高到低依次为:农产品质量质押风险、信用风险、供应链操作风险、技术风险、法律政策风险。希望本研究能够对农产品供应链金融业务的有效发展起到一定的理论指导作用。
联雄冷链物流研究院引用文献综述
从1931年提出“麦克米伦缺口”(Scott and Newton, 2007)以来，中小微企业融资难、融资成本高等问题逐渐引起理论界和企业界的广泛关注。20世纪90年代后期，供应链金融逐渐成为解决企业融资难问题的重要途径和研究热点。研究成果主要包括三个方面。第一个领域是关于供应链金融模式;如江苏He等学者将供应链财务模式按照不同的标准进行分类，分析存在的问题和不足，并创新性地提出了构建可视化平台的设想，以完善供应链金融业务模式，降低实施过程中的风险和成本(He and Tang,2012)。Zhang等学者以钢铁行业为例，从三类客户和国内外企业两方面分析供应链金融模式(Zhang et al.，2015)。Yao等学者论证了中小微企业融资过程中存在的问题，提出了三种基本模式(Yao and Liu,2018)。Deng L、Wang等学者探讨了农民以固定资产为抵押时，以收购方为核心的融资模式(Deng et al.，2022)。Xu等学者分析了供应链融资模式的特点(Xu,2016)。二是供应链金融风险要素。Yuan Zhang等学者分析了农产品供应链的财务风险因素(Wang and Sun, 2016;Ding et al.，2017)。Wang R等学者利用委托代理理论解释在线农产品供应链金融中的电子订单质押风险(Yang et al.，2019)。Vovchak基于共生理论阐述了农产品供应链金融风险的类型(Vovchak et al.，2018)。Mou分析了农产品供应链金融过程中的信用风险(Mou et al., 2018)。Li等学者以应收账款保理业务为研究对象，运用演化博弈论方法分析供应链金融风险的影响因素(Li et al.，2018;Bai et al.，2022;高,2022)。第三个领域是供应链金融风险评估与策略。如Xuan等学者运用模糊偏好关系法评价供应链的金融信用风险(Xuan,2021)。Yu等学者运用演化博弈论研究了新型冠状病毒疫情背景下的绿色农产品供应链金融体系和城乡收入差距(Yu and Khan,2021)。Van Bergen M等学者认为农产品供应链中的产品、信息流和资金流是相互关联的，并从采购角度提出了优化策略(Van Bergen et al.，2019)。Li X L等学者分析了农业供应链金融对农民信贷约束的作用，并从农民的角度提出了优化策略(Li and Sun, 2022)。
通过对相关文献梳理发现，现有研究文献主要从供应链金融模式、供应链风险要素、供应链金融风险评价等角度展开。研究结果为探讨农产品供应链金融问题提供了一个很好的思路。尽管如此，现有的大多数研究结果是孤立的，其过程也不够清晰。
鉴于上述分析，本研究结合江苏省农产品供应链金融发展的现状，应用结构方程模型(Wang et al., 2010; Hasman, 2015; Asparouhov et al., 2018; Lefcheck, 2016) 构建农产品供应链金融风险评价模型，使用Amos法对模型(Ali et al., 2019; Wan, 2021)测算了农产品供应链金融风险影响因素的水平。
本文的新颖性主要包括两个方面:一是从系统的角度分析农产品供应链金融风险的管控，而最新的研究成果往往是从农产品供应链金融模式或农产品供应链金融风险因素或农产品供应链金融风险评价的单一角度进行的；其次，以江苏省为例，采用能够处理多个潜在变量，并允许观测变量和潜在变量包含计量误差的结构方程模型对农产品供应链的金融风险进行评价。然而，现有的农产品供应链金融风险评价方法研究成果较为复杂。
模型与方法
为了明确农产品供应链金融风险管控的关键点，需要先识别农产品供应链金融风险，据此构建评价指标体系，然后选用适宜的评价方法，进行模型构建和求解。
无论是农产品订单融资、农产品库存质押融资还是农产品保理融资模式，农产品供应链金融风险都受到相关法律政策、企业信用、供应链运行状况、农产品质押特征、相关技术等诸多因素的影响，形成不同的风险。
从法律的角度看，现行的农业供应链金融法律主要包括《担保法》和《合同法》。与复杂的农产品供应链金融过程相比，这些法律难以有效控制风险(Liu and Destech Publicat, 2018)。从政策角度看，我国农业供应链金融政策尚不完善。农产品供应链金融涉及的主体众多，确定众多主体的责任和权限的政策制定和实施难度较大。例如，农产品供应链金融运作中由于法律法规不完善，质押财产权属不清、仓单伪造、不规范经营风险等问题时有发生。
信用风险(Credit risk)，又称违约（default），是指因借款人违约或信用等级下降而造成的损失。与其他类型的金融风险相比，农产品供应链金融涉及许多分散的主体，包括大型生产企业、物流企业、合作组织和许多小农户。同时，农产品供应链中的核心企业对农民融资起到监督、经济连带责任的作用。目前，农产品供应链核心企业的管理能力不强，农产品供应链金融的信用风险较高(Shee et al., 2019)。信用风险可以通过融资主体的财务状况、偿付能力、企业特征(如企业规模、所有权性质)、盈利能力等指标来衡量。
供应链运营风险主要包括供应链中核心企业的控制风险、供应链企业间的协同风险和供应链竞争风险。其中，供应链中核心企业控制力越强，风险就越小；反之，供应链中核心企业控制力越弱，风险就越大；供应链企业间的协作、沟通越顺畅，所引起的风险就越低；反之，供应链企业间的协作差、沟通少、信息不畅，所引起的风险就越高。供应链竞争力与风险成反比关系：供应链竞争力越强，风险就越小，供应链竞争力越弱，风险就越高(Huang, 2015; Xu, 2016; He et al., 2019)。
农产品质押风险（pledge risk）是指以农产品为质押物，因变质、贬值、选择不当、销售不畅等原因而产生的风险。农产品风险可分为农产品种类风险、农产品价格波动风险和农产品变质风险。银行对农产品质押物的条件和标准要非常明确、具体。对有些非常易变质、储存要求很高、运输成本难以控制等农产品或不达标的质押物应拒绝抵押。同时，当质押物价值发生贬值时，银行应及时要求客户补充质押财产的价值，有效避免贬值风险。
技术风险是指由于技术水平低或不足而造成的风险。农产品在流通或作为抵押品使用时，由于价值评估、储存、动态价格监测、仓单真实性鉴定和信用鉴定等技术水平低或不足，会产生一系列控制风险(Kulinska和Giera, 2019)。
除了上述主要风险外，笔者认为宏观经济环境也会影响农业供应链金融风险。当前，江苏省经济环境稳定向好，为发展和经营中小农业生产流通企业提供了比其他地区更有利的条件。因此，这里没有考虑宏观经济环境带来的风险。
根据农产品供应链金融模式和农产品供应链金融风险类型，构建的评价指标体系如表1所示。在表1的指标体系中，用X2、X4表示内导数势变量，用Y1、Y3、Y5表示外导数势变量；X2观测变量用X21、X22、X23、X24表示；X4观测变量用X41、X42、X43表示；观测变量Y1用Y11、Y12、Y13表示；Y3的观测变量用Y31、Y32、Y33表示；Y5的观测变量用Y51和Y52表示。在模型构建中进一步阐述了内导数势变量、外导数势变量和观测变量的含义。
为保证评价指标的稳定性、代表性和一致性，在构建供应链金融风险指标体系后，需要对指标的可靠性进行检验。
表1. 农产品供应链金融风险评价指标体系
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结构方程模型（SEM）由测量模型和结构模型组成。计量模型反映的是指标与潜在变量之间的关系，结构模型反映的是潜在变量之间的关系。分析软件包括LISREL、Amos、EQS、Mplus等。其中，Amos是一个功能强大且应用广泛的分析工具。该方法可以同时分析多个变量，并通过拟合优度检验数据是否符合所建立的模型。究其原因，首先，农产品供应链金融风险评价为综合性评价，而非单一指标的评价；第二，农产品供应链金融风险综合评价需要对评价指标设置潜变量；第三，农产品供应链金融风险评价指标间存在显著的相关性；第四，农产品供应链金融风险影响因素多且复杂，既需要考察指标变量间的关系也要考虑指标变量和潜变量之间、潜变量和潜变量之间的关系。因此，常用的评价方法，如回归、因子分析等都有一定的局限性。综合考虑，结构方程模型是一种理想的供应链财务风险评估方法。
应用结构方程模型（SEM）的假设为：E(ζ) = 0, E(ε) = 0, E(δ) = 0, E(X) = 0, E(Y) = 0;ζ、ε、δ相互独立；X和ε相互独立;Y和δ相互独立。
应用SEM方法，需要设置三种类型的变量：潜在变量、观察变量和误差变量。由于潜变量的作用不同，可分为内衍潜变量和外衍潜变量。内衍潜变量是指受其他变量影响的变量，是因果关系的结果，即因变量；外衍潜变量是指不受其他变量影响的势变量。但它会影响其他变量。在因果关系中，它们是作为原因的独立变量。从农产品供应链金融风险指标的内涵来看，信用风险和农产品质押风险受农产品供应链金融、供应链运作、技术水平等相关法律政策的影响。因此，内部潜在变量有：信用风险X2和农产品质押物风险X4；外衍潜变量有：法律和政策风险Y1、供应链运行风险Y3和技术风险Y5。每个潜变量由对应的观测变量来衡量，其中内衍潜变量信用风险X2由对应的观测变量财务状况X21、还贷记录X22、企业规模X23和管理制度X24衡量；内衍潜变量X4由对应的观测变量X41农产品质押物种类风险、X42农产品质押物价格波动风险和X43农产品质押物变质风险来衡量。外衍潜变量法律和政策风险Y1由对应的观测变量Y11农产品所有权界定风险、Y12仓单伪造风险和Y13业务操作不合规风险来衡量。供应链运行风险Y3由观测变量Y31供应链核心企业控制力风险、供应链企业间的协作风险Y32和供应链竞争力风险Y33来衡量。Y5由对应的观测变量Y51农业规模化水平和Y52 网络信息技术来衡量。
构建的结构方程模型如下：
结构模型：n = AnY + δη= γY+ βX+ζ，
测量模型：m=AmX+ɛ，
n=AnY+δ，
在结构方程表达式中，η和n为结构方程表达式，γ和β为代表性系数矩阵，分别表示内衍潜变量之间的相关性和外衍变量之间的相关性。ζ表示交错项，反映了方程中未解释的部分。X表示内隐变量，Y表示外隐变量，m和n表示Y和X的观测变量矩阵。Am为变量矩阵与观测变量X的相关关系，An为变量矩阵与观测变量y的相关关系。ε和δ为观测变量矩阵m和n中存在的误差。ζ表示不可观测随机项。如图1 (Ali et al., 2020;Sharma et al., 2020; Ahmadini et al., 2021; Modilbbo et al., 2022)
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江苏省农产品供应链金融风险评价
江苏省既是经济强省又是农业大省，在国家相关惠农政策的指引下，农业、农村发展不断优化，农、林、牧、渔总产值多年位居全国前列。从粮食、棉花、油料、猪牛羊禽肉、禽蛋、水产品的产量来看，均处于不断增长的态势。江苏省农产品产量的优势得益于两个方面的因素：第一，江苏省政府对农业投资不断加大，所以各种类型的农产品生产、加工、物流企业迅速发展，从而有效保障了江苏省农产品的生产和流通，对增加农民收入、缓解农村的就业压力、繁荣市场也起到积极重要的作用。第二，江苏省各项金融业务的积极开展，尤其是对苏南地区农产品金融贷款的发放更是在不断地增加，但是由于受市场经济体制、法律法规、农产品价格波动、农产品生产、流通、信息技术等因素的影响，江苏省农产品生产企业或农户在融资的过程中仍然存在资金需求缺口大、资金使用成本高、融资途径少等困境。
为获取江苏省农产品供应链金融方面的相关资料，采用了发放问卷和实地考察相结合的方式，调查问卷内容的设计过程邀请了政府工作人员、企业管理者、学者、银行工作人员等参与，调查对象以江苏省为重点，主要涵盖苏南、苏北两个区域的金融机构、物流企业以及农产品生产和加工的农户和企业。调研对象的地域分布如表2所示：
表2. 调研对象数量分布
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为了提出针对江苏省农产品供应链金融风险控制的对策建议，对模型运行的结果进行可靠性、稳定性的判定是必不可少的，所以本研究对运算结果进行了多角度检验，见表4。
表4. 结果拟合检验
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仅次于质押农产品及信用风险的是供应链运行风险，在所属的三个指标中，供应链控制风险估计值较大，为0.332，因为农产品供应链金融业务的顺利进行依赖核心企业的担保、协调等工作，所以核心企业对农产品供应链的协调、控制能力必将影响相关业务开展的顺畅程度。技术风险位于供应链运行风险之后，相比较质押物风险、信用风险、供应链运行风险，技术风险对业务整体风险的影响相对较小。原因在于最近几年新的技术不断完善，以及江苏省对涉农业务信息技术的大力支持，所以业务开展过程中所需要的相关技术基本可以得到满足，所以技术风险对江苏省农产品供应链金融业务风险影响小。影响最小的因素是法律和政策风险，风险系数分别为0.117、0.105和0.059。
联雄冷链物流研究院结论与建议
近年来，在中国各项农业优惠政策的引导下，农业供应链金融业务得到了有效开展。然而，与传统的供应链金融模式相比，农业供应链金融模式具有参与者多、业务流程复杂的特点。根据农产品供应链金融风险评价结果，农产品供应链金融风险管控的重点在于农产品质押风险和信用风险。因此，本研究认为可以从以下几个方面对农业供应链的金融风险进行控制并提出优化建议(Yang et al., 2019; Wu et al., 2021)。
农产品质押监管是农产品供应链金融风险控制的关键。农产品质押物是金融机构资金来源的保障，也是融资企业履约的动力(Liu and Destech Publicat, 2018)。风险主要受到农产品质押物的种类、农产品质押物的市场价格变动、农产品质押物变质等因素的影响。对于农产品质押物的种类风险控制，可以从是否容易变现和是否便于销售的角度进行；对于农产品质押物的市场价格变动引起的风险需要密切关注质押物的价格弹性，一般而言，质押物的价格弹性越小越适合作为农产品质押物，且需要掌握质押物品种变化的趋势和生命周期，并适时的对质押物替换更新，通过大数据等技术对质押物的市场需求做出科学预测；对于农产品质押物变质引起的风险主要注意对质押物全流程的控制，在保质期内实时关注质押物的形态，并尽量避免选取监管条件高的质押物。
农产品供应链金融风险最基本和有效的风险规避方法就是在准入时把好关，即对不符合贷款申请的个人和组织排除在外。如何判定个人和组织是否符合贷款的标准，需要银行在客户资信评级的基础上展开。为保证资信评级的真实和有效，银行可以与专业的评级机构合作，对于资信评级不达标的个人和企业严控贷款。同时，供应链上的核心企业也需要对农户和其他节点组织进行严格的筛选。严格选择节点农户和组织从短期看会减少收益，但是从长远来看，必定给农产品供应链金融的运行提供了双层保险。因此，良好的准入制度可以有效控制农产品供应链的金融风险。
任何模式的农产品供应链均将面临着多变和复杂的宏、微观环境，不可避免地会出现突发事件。突发情况所带来的风险会迅速波及到所有的个人和企业。如果当风险发生后再处理和挽救，损失也就形成了。因此，通过大数据、物联网、区块链等技术事前甄别风险的类型、预估风险的等级，量化风险带来的损失，并建立有效的风险预警机制，当风险真正发生时，才能最大限度的降低农产品供应链金融风险，所以建立风险预警机制就显得格外有意义。
根据以上分析，信用风险对农业供应链金融风险的影响较大。在风险控制上，重点关注融资客户的偿付能力、盈利能力、财务状况和企业特点。企业的财务状况是否良好，财务体系是否健全，是反映企业偿债能力的重要特征。财务状况良好、财务制度健全的企业盈利能力较高。此外，供应链核心企业的信用风险主要体现在综合管理能力上。从外部看，供应链核心企业要改善物流环境，优化信息平台等内容，具备提供专业化服务的能力，注重资源整合和方案优化能力;其次，在内部，物流、信息流、资金流、商流要一体化。在业务发展中，专业人才也是必不可少的，所以我们需要重视相关人才的培养。
农产品供应链金融模式周期长、过程复杂，在发展过程中注定会面临诸多问题。相关法律法规和制度的不断完善是一个长期的、系统的过程。没有适用于所有情况的法律、法规或制度。从国家到地方，都要注重完善农产品供应链金融的法律法规和制度。因此，政府、合作组织和企业都应该参与相关法律法规的制定和修订。对业务发展过程中出现的新问题、新模式、新技术，要及时修正和改进。
本文运用结构方程模型对发展农产品供应链金融的风险进行了总结，该模型能够综合检验复杂多维变量之间的关系，对江苏省农产品供应链金融风险进行评价，并根据评价结果提出对策。在农产品供应链金融风险管理与控制的研究中，既有定性评价，也有定量评价。评价指标体系比较全面，评价方法适用。然而，在研究过程中还存在一些不完善之处。例如，在构建评价指标体系时，虽然从多个方面构建了农产品供应链金融风险评价的一级指标，但在对一级指标进行分解的过程中，构建的二级指标或变量设置不够全面和具体。例如，主要指标的技术风险仅通过农业规模水平和网络信息技术来衡量(Ahmadini et al., 2021)。希望在未来的研究中，能够细化农产品供应链的评价指标体系，细化农产品供应链财务风险管控的关键点。
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