摘要：近年来，我国钢贸企业开始转型并进行供应链管理，由于此行业是资金密集型行业，具有价格波动大、资金运转难等特点，其融资风险的评估与控制尤为重要。本文根据钢贸企业的仓储及电商交易平台特点，建立钢贸企业供应链金融风险评价指标集，运用层次分析法分析各指标权重。结合TOPSIS算法对其供应链金融风险进行评估，实现钢铁行业风险因素的纵向比较和钢贸企业之间融资风险的横向比较，同时运用案例分析方法对钢贸行业供应链融资业务风险评估值进行分析比对，验证了此方法的可行性。

关键词：钢贸企业；供应链金融；层次分析法；TOPSIS综合分析法

中图分类号：F25文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2022.23.022

0引言

随着我国经济的发展，我国社会经济发展的越来越快。越来越多的行业引入源于供应链管理的供应链金融。大型钢铁企业依靠自身优势地位和良好信用与金融机构合作搭建钢贸供应链金融平台，为中小钢贸企业提供融资服务。但由于钢铁产品属于大宗商品范畴，具有较高的流通成本和单价，且此行业是资金密集型行业，受经济波动影响大且资金回笼周期长，供应链融资风险容易由核心企业传导到整个供应链企业，形成系统性风险，尤其是部分历史负担重且短期债务占比居高不下、环保改革壓力大而盈利能力弱、区域融资环境受限的中小型钢铁企业，加之供应链所涉及的主体企业较多，但企业间因信息认知与判断能力差异以及信任机制丧失等因素产生信息不对称和因债务周转和非规范性资金周转机制导致的偿付能力良莠不齐使得银行遭受了巨大的资金损失。因此，钢贸企业供应链金融风险评估与控制显得十分重要。

有关钢贸企业供应链金融风险的评估问题，已引起众多行业内部人士的关注并有一些相关的研究和实践。陈茹怡结合钢铁贸易现实中存在的问题，从定性和定量相结合的形式构建适合钢贸企业的风险评估模型，改变以往依靠行业专家主观评判的方式，并进行了实证分析，但未就此模型的具体应用范围进行讨论。陶圆以某银行供应链融资业务为样本，运用案例分析方法对钢贸行业供应链融资业务风险控制方法进行了总结，虽未横向讨论以验证其优越性，但对此次开展研究具有启发性意义。纪伟提出了基于模糊综合评价法探究风险评价方法，王阳军也针对互联网供应链金融实例，运用层次分析法和模糊综合评价法进行评价，验证了评价指标和评价方法的有效性和可行性，但这些研究它依赖于专家评分，效率低下且主观性权重对评价结果影响较大，准确性有待商榷。李雅丽利用TOPSIS法对房地产市场进行风险评估，验证了TOPSIS法可有效提高风险评估效率。李磊比较了不同偏好的TOPSIS函数和不同权重确定方法对TOPSIS法的影响，对本文的权重选择有一定的借鉴意义。

本文将根据钢贸企业仓储及电商交易平台特点，聚焦于供应链金融风险，结合层次分析法及TOPSIS综合分析法对钢贸企业供应链金融风险进行评估，并运用案例分析方法对钢贸行业供应链融资业务风险控制方法进行可靠性验证。

1风险评估方法

1.1层次分析法

层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP），即层级分析法。是一种将与决策总是有关的特征或元素分解成目标、准则、方案等不同层次，是在此基础上进行定性与定量相结合的系统化分析决策方法。一般用于处理复杂的多目标决策系统。即根据问题性质和要达到的总目标进行逐层多元分解，以相互关联度或各层级隶属关系为依据，通过定性指标模糊量化方法算出层次权数排序，使问题归结为确定最低层的方案、措施等特征因素相对于最高层的总目标的相对权值排序，最终形成一个具有多层次的关联度分析结构模型，并以此作为多目标优化决策的系统方法。其一般步骤为：

（1）建立层次结构模型：在深入调研背景和实际分析问题的基础上将其决策因素分解为若干层次，接着对决策因素继续向下分解，最上层为目标层，中间为指标层，最下层为对象层；

（2）构造成对比较的判断矩阵：从已构造的层次模型第2层开始，利用成对比较法处理子级目标层、指标层、对象层，构造成对比较阵；

（3）层次单排序及其一致性检验：对每一个成对比较阵计算最大特征根及对应特征向量，利用一致性指标和一致性比率做一致性检验；

（4）层次总排序及其一致性检验：计算对象层对目标的加权向量权重，根据公式做组合一致性检验。若未通过一致性检验则需要重新构造，同时反复循环上述（1）-（4）步骤，直到通过该检验。

1.2TOPSIS综合分析法

TOPSIS （Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution，简称TOPSIS）综合分析法，即优劣解距离法。根据有限多个评价对象与理想化目标的接近程度精确反映各评价方案之间的差距，是多目标决策分析中一种逼近于理想解的排序法。该方法能够充分利用原始数据的信息，且结果能精确反映各评价方案或指标之间的差距。此方法的基本过程是基于归一化后的原始数据矩阵，采用余弦法找出有限方案中的最优方案和最劣方案，然后分别计算各评价对象与最优方案和最劣方案间的距离，获得各评价对象与最优方案的理想贴进度，以此作为评价优劣的依据（此处要求各效用函数具有数学意义上的严格单调性）。该方法的一般步骤是：（1）对数据矩阵归一化处理；（2）通过数据规范化矩阵找出多个目标中最优目标和最劣目标；（3）分别计算各评价目标与理想解、反理想解的距离，获得各目标与理想解的贴近度；（4）按理想解贴近度的大小进行排序，并以此作为评价目标优劣的依据。

2钢贸企业融资风险评价指标

2.1多层次风险指标体系的建立

综合考虑钢贸企业与供应链金融融资的特点，建立风险评估指标集，风险源辨识多层次指标体系如表1所示。

2.2层次分析法确定指标权重

为精确求解钢贸企业融资多层次风险指标体系中各项权重，量化供应链金融风险各项指标，引入层次分析法确认该体系中的主要因素。

（1）构建判断矩阵，进行一致性检验，结果如表2所示。

（2）检验判断矩阵相容性并分别确定指标权重，结果如表3所示。

其他各项指标同理可得。由上述分析可知该供应链金融风险指标权重分布情况为：外部环境为 011916，核心企业综合能力为 036326，云仓服務水平为 006279，供应链伙伴合作状态为 0387，融资项资产状况为006777。故而对潜在的供应链金融风险点，需重点关注和考察云仓服务水平和供应链核心企业综合能力等因素。

3实例应用与分析

当钢贸供应链金融平台收到钢贸企业的融资申请时，考察该企业的平均合同履约率。其中，企业平均合同履约率=合同履约次数/总合同签约次数。当平均合同履约率小于60％时，企业融资风险评估未通过，拒绝该企业的融资申请。当平均合同履约率大于或等于60％时，企业融资风险评估通过，此时可对该企业融资风险进行进一步评估。

3.1企业基本情况

抽取某钢铁集团供应链金融平台20个入驻企业的数据样本，对本文钢贸企业供应链金融风险评估方法作重点描述，企业具体数据如表4所示。

3.2TOPSIS法风险评估

3.2.1构建规范化矩阵

根据以上数据，将指标分为成本型指标、效益性指标、中间型指标以及区间型指标，各指标属性的标准化方法分别如式（1）至式（4）所示。

a′ij=（ajmax-aij）/（ajmax-ajmin）

ajmax≠ajmin1ajmax=ajmin

（1）

a′ij=（aij-ajmin）/（ajmax-ajmin）

ajmax≠ajmin1ajmax=ajmin

（2）

a′ij=M/（M+aij-M）（3）

a′ij=（aij-lb）/（a-lb）lb≤aij≤a1a≤aij≤b（ub-aij）/（ub-b）b≤aij≤ub0aijub（4）

根据以上20个钢贸企业的15种评价指标的具体数据，构建20行15列的初始评价矩阵A，并根据指标属性将A矩阵标准化处理成得A′，如式（6）所示。

A=0.200.18104.5…0.450.240.58104.5…0.59

0.540.54104.5…0.54

0.270.50100…0.91（5）

A′=a′11a′12…a′1n

a′21a′22…a′2n

a′m1a′m2…a′mn

=00.822…0.3704

0.05480.6301…0.5432

0.09590.5205…0.9383（6）

构造如式（7）所示加权标准化矩阵Z=A′W。其中，A′为标准化后的矩阵，W是由层次分析法得到的各指标的权重集，有：

Z=A′W=a′11a′12…a′1na′21a′22…a′2na′m1a′m2…a′mn

w1w2wm=00.0822…0.37040.05480.6301…0.54320.09590.5205…0.9383

0.059580.0170220.015083（7）=00.0013991…0.00558630.00326470.0107262…0.00819320.00571320.0088608…0.0141520

3.2.2企业风险评估结果

根据加权矩阵判断正负理想解Z+，Z-。正理想解Z+取效益型指标集J*中的最大值，成本型指标集J′的最小值；而负理想解Z-取效益型指标集J*中的最小值，成本型指标集J′的最大值，将其归纳为式（8），用以求每一列的正负理想解：

Z+j=max（zij），j∈J*min（zij），j∈J′ ， Z-j=min（zij），j∈J*max（zij），j∈J′（8）

利用式（9）计算各个企业到正、负理想点的距离Si+、Si-。

S+i=∑15j=1（Zij-Z+j）2，i=1，2，…，k，

S-i=∑15j=1（Zij-Z-j）2，i=1，2，…，k（9）

接着计算出各个企业的相对贴近度C，得企业的综合风险评分。C的计算公式为Ci=Si-/（Si++Si-），i=1，2，…20。C值越大，对应企业的融资风险越小。下面对本案例中用以研究的20个企业的风险评估结果进行可视化展示和说明，评估结果如图1所示。

从上图可清晰看出各钢贸企业在申请融资时可能带来的融资风险分布情况、供应链金融风险评分与风险排名。经比较得：企业风险评估排名最高的三个分别为企业10、企业7、企业9，风险评估排名最低的三个分别为企业18、企业19、企业20。根据多层次风险指标体系权重分布可知：企业风险一般由核心企业综合能力和供应链伙伴合作状况决定，但也受其他因素的影响。例如，企业7核心企业综合能力的营业收入利润虽高，但受外部风险影响极大，故而企业风险较大。企业17受外部风险的政策环境影响虽大，但核心企业综合能力的营业收入利润较低、云仓服务水平的仓储能力较强，故而企业风险较低。本文结合钢贸企业及供应链金融的特点，建立钢贸企业供应链金融风险评价指标集，使用层次分析法分析各指标权重，经分析对比，验证了TOPSIS综合分析法在钢贸供应链金融风险评估的可行性。

4结论

本文根据以钢材仓储及电商交易平台为基础的钢贸企业特点，结合TOPSIS算法对钢贸企业供应链金融风险进行评估。依据钢贸企业风险评估相关数据直接计算出企业融资的风险系数，确定各指标权重之后无需专家评分，在企业信息数据变化快的背景下，此风险评估方法更高效。同时，充分结合钢贸企业和供应链金融的特点，且可生成所有钢贸企业的风险指标及对应的风险排名，实现钢铁行业风险的纵向比较和钢贸企业之间融资风险的横向比较。

参考文献

[1]王颖.引入电子商务平台的钢贸行业供应链融资研究[D].北京：北京大学，2014.

[2]高艳玲.钢贸企业融资现状及风险防范[J].财会学习，2021，（23）：173-174.

[3]徐秋慧，王迪，邓之音.供应链金融模式下中小企业融资问题分析——以44家农业中小企业为例[J].农村金融研究，2020，（09）：63-71.

[4]陈茹怡.钢铁贸易企业供应链金融风险管理研究[D].浙江大学，2018.

[5]陶圆.钢贸行业供应链融资业务风险控制方法分析[D].华中科技大学，2014.

[6]纪伟.在线供应链金融风险评价研究——基于模糊综合评价法以钢贸电商平台H公司为例[J].现代商贸工业，2015，36（17）：3.

[7]王阳军，罗勇.互联网供应链金融操作风险评价研究——基于模糊综合评价法[J].当代经济，2018，（13）：36-38.

[8]李雅丽，何叶荣.基于熵权-TOPSIS法的城市房地产市场风险评价[J].南阳理工学院学报，2021，13（04）：26-30.

[9]李磊，金菊良，朱永楠.TOPSIS方法应用中若干问题的探讨[J].水电能源科学，2012，30（03）：51-54.

[10]Tobias Schoenherr，V.M.Rao Tummala，Thomas P. Harrison.Assessing supply chain risks with the analytic hierarchy process： Providing decision support for the offshoring decision by a US manufacturing company2008，（2）：568-581.

作者简介：郭凌欢（1984-），女， 汉族， 福建福安人， 工商管理硕士，福建三钢闽光股份有限公司副总经理、高级经济师，研究方向：钢铁行业、供应链金融、供应链管理、风险控制等。