基于知识图谱的国内外供应链金融比较研究

王海芳，张笑愚，祖楠楠

（新疆财经大学 工商管理学院，乌鲁木齐 830012）

从新结构经济学中要素禀赋的结构视角看，目前国内最优产业结构中的企业类型主要为中小企业。中小企业也以其灵活的组织架构、前沿的学习理念和良好的市场适应能力，为中国经济发展提供了重要动力。然而，清华大学2018 年发布的《中国社会融资成本指数》数据显示，中国企业平均融资成本为7.6%，中小企业依靠保理、小贷公司、网贷的融资成本则分别达到12.1%、21.9%、21%。说明在融资方面，中小企业长时间面临着与经济发展中主力角色不相符的现状。而供应链金融的出现与发展，为中小企业缓解融资约束、增强核心创造力带来了机遇。与传统融资模式不同，供应链金融立足于供应链层面，是一种对供应链上下游企业开展综合授信的金融服务，其宗旨是以更低的融资成本加速链上资金流流动，进而推动供应链产业集群的发展。在相关政策的扶持下，鲸准研究院发布的《2019中国供应链金融行业发展报告》预测中国2020年度供应链金融市场规模将接近16万亿。可以看出，供应链金融在协调供应链管理、解决中小企业融资问题中扮演着重要角色，因此，进一步深化供应链金融议题尤具实践意义。

从现有文献看，国内外研究呈现出不同的关注方向。在TIMME和WILLIAMSTIMME［1］较早提出关注供应链管理的财务表现之后，国外学者分别从应用创新金融方案和优化供应链决策等角度展开对供应链金融理论的探索［2-3］。相较于国外，闫俊宏和许祥秦［4］则在国内较早论述了供应链金融服务中小企业的3种融资模式。此后，国内学者立足于中小企业融资问题，主要从供应链金融新模式［5］、风险治理［6］、经济后果［7-8］等角度展开研究。因此，面对国内外研究差异，把握国内外供应链金融研究热点与知识基础、系统梳理本土情景下的供应链金融研究迫在眉睫。目前，在国内供应链金融研究领域已有一些综述性文献［9］，从研究方法看，大多以定性方式从某一视角进行分析，难以直观展现研究领域的热点及演化脉络；从研究内容看，则缺乏系统性回顾文献。国外供应链金融研究已有一些系统性回顾综述。其中，GELSOMINO 等［10］通过内容分析法回顾了2000—2014 年有关供应链金融的一般理论性和解决方案的文献。在此基础上，XU等［11］则采用文献计量与内容分析组合的方法进行全面回顾，并确定了4个领域集群。与国外文献相比，在研究定位上，本文与XU等［11］对领域的系统分析相似，但更侧重于对国内的深入分析，并在引文分析的基础上，对关键词进行共现分析；在研究内容上，本文则重视对比国内外不同关注面，进而在聚类分析的基础上构建供应链金融研究整合框架。

基于此，本文以Web of Science（WoS）、CSSCI及CNKI数据库为数据来源，检索2007—2019年国内外供应链金融文献，运用科学计量、知识图谱分析的方法对供应链金融领域的文献进行共被引、共现分析，用以探索国内外供应链金融研究知识基础、研究热点、研究脉络及研究趋势的差异。最后，本文基于聚类分析结果与文献回顾，构建一个供应链金融研究的整合框架，以期更好地推进供应链金融领域研究。

1 数据来源及研究方法

1.1 数据来源

为了保障研究样本的权威性、有效性与广泛性，本文选取Web of Science（WoS）、CNKI、CSSCI核心期刊数据库中被收录文献作为研究样本来源，与2019年10月收集数据，采用Citespace V.S.S.R2进行知识图谱分析。对于国外数据，在选取WoS核心集（SCI-EXPANDED，SSCI，A&HCI，CPCI-S，CPCI-SSH，BKCI-S，BKCI-SSH，ESCI等）基础上设置检索主题=“financial supply chain management”或“supply chain finance”，去除book review、meeting abstract、book chapter、editorial material 的文献类型后检索到377 篇文献，Citespace去重之后剩余376篇文献。中文供应链金融核心期刊文献从2007开始发表，所以设置时间跨度为2007—2019年，剩余WoS文献363篇。其中，发文量前五的高水平期刊分别为International Journal of Production Economics（13篇）、Computers&Industrial Engineering（9篇）、Production and Operations Management（8篇）、In⁃ternational Journal of Production Research（8 篇）、European Journal of Operational Research（8 篇）等。对于国内数据，则分别采用CSSCI数据库与CNKI核心期刊数据库。其中，由于CNKI核心期刊数据无法做共被引分析，故采用CSSCI数据库进行共被引分析。CSSCI数据库数据只能检索到2018年，所以将检索时间设置为2007—2018年，检索主题为供应链金融，得到CSSCI数据库中99篇文献。在CNKI核心期刊数据库中，检索时间设置为2007—2019年，检索主题为供应链金融，得到830篇文献。在剔除书评、新闻、会议（行业）综述后，删除与供应链金融关联度较小及无关文献，得到CNKI核心数据库中661篇文献。其中，发文量前五的中文高水平期刊分别是《统计与决策》（7篇）、《中国管理科学》（6篇）、《经济问题》（6篇）、《管理评论》（5篇）、《商业研究》（5篇）等。

1.2 研究方法

知识图谱分析是一种被国内外学者普遍采用的文献计量学乃至科学计量学的研究方法。为了全面探究供应链金融的研究现状、研究热点、演化路径与未来研究趋势，本文通过CitespaceV对领域的研究成果进行共被引及共现分析，并绘制出供应链金融知识图谱。其中，共被引是指两篇文献同在第3篇文献被引用时的关系，而共被引分析是对文献施引空间的数据挖掘。Citespace在普莱斯的科学前沿理论基础上将具有历时性的引证分析与结构性的共引分析结合起来，体现出文献理论的积累与继承，使得共被引结果可以溯源基础、追踪研究前沿。共词分析则对文献的关键术语进行提炼，构建关键词共现矩阵，将其进一步可视化为领域内具有网络性、时效性的研究主题。聚类分析则是在上述研究结果的基础上根据群内个体相似程度进行聚合分类以展现一个领域的知识基础，而对关键词共现聚类结果的分析则可以凝练成现有研究的主题。具体步骤如下。①利用excel做传统的文献计量分析，期望展现领域研究现状及研究力量。②利用共被引分析挖掘领域内的关键文献及其聚类情况，并做对比分析。③通过关键词共现分析对国内外关注热点进行对比，并通过聚类分析得出整个领域的研究主题。④本文利用突现分析及战略图谱分析的方式研究供应链金融的脉络及未来研究趋势。⑤在结合相关理论与分析聚类结果的基础上，对供应链金融知识基础、核心议题及研究热点进行整合，以期系统展现供应链金融研究。

2 研究现状分析

2.1 发文趋势分析

为了系统梳理整个供应链金融研究现状，本文将国内与国外期刊发文趋势进行对比分析，如图1所示。自2007年《物权法》将应收账款与存货等动产纳入担保范围，企业通过供应链金融业务进行融资越发普遍［12］。从国内供应链金融发文趋势看，2007 年以来领域关注度总体呈现上升趋势，处于蓬勃发展期。其中，在2011—2014年波动幅度较大，之后随着供应链金融业务的内外环境受互联网应用的影响，关注度又持续上升，且在2018年发文数量达到最大化。由于国内中小企业融资难，供应链金融尚处于发展阶段，且面临着金融科技等众多发展机遇，国内供应链金融研究关注度高于国外。但从2018年开始，国外期刊对供应链金融的关注度呈高速增长态势，其中部分子领域聚焦于我国供应链金融的研究成果。最后，从2019年中国银保监会颁布的《推动供应链金融服务实体经济的指导意见》与区块链技术背景看，未来供应链金融革新热点还会继续上升。印证了国内中小企业（实体企业）面临融资约束的困境下，研究供应链金融对于缓解企业融资约束的必要性。

2.2 国际发文地区分布

通过Citespace 对WoS中作者来源地区进行分析，选择节点类型为Country，其他选项默认，得到地区合作网络图谱（图略）。结果显示，图谱节点有24个，连线有58条。并且，国外期刊中排名前3位的地区分别是中国、美国、英国，其中，发文量最大的是中国，共有112 篇文献；中心性最大的为美国，达到了0.53。近年来，随着国家政策的大力支持，中国中小企业数量逐年增加，但融资问题也越发严峻。在此情境下，供应链金融在国内发展的机遇也大大增加，引起了众多学者的关注。

2.3 发文作者与机构分布

通过对国内外高产作者与高产机构的分析，可以得出现阶段这一领域的核心研究力量。本文运用Citespace，选择author and institution节点，其他选项默认，得到如图2和图3所示的国内外作者、机构合作网络图谱。观察图谱，结合具体数据可以发现：在国内期刊里，发文数量较多的团队是中国人民大学宋华教授团队（17 篇）、上海大学的储雪俭教授团队（7 篇）以及中南大学的陈治亚和罗勇（6 篇）；而在国外期刊，发文较多的是威廉帕特森大学TENG教授团队（7篇），同时，诸多国内合作团队也发表关于供应链金融的相关文章，例如，中国台湾淡江大学（7篇）、香港理工大学（8篇）、复旦大学（6篇）、上海大学（4篇）。

图1 研究文献发表趋势Fig.1 Publishing trend chart of research literature

图2 国内供应链金融合作网络Fig.2 Cooperation network of supply chain finance

图3 国外供应链金融合作网络Fig.3 Foreign supply chain financial cooperation network

3 文献共被引分析—供应链金融知识基础

知识基础一定程度上反映了一个研究领域的本质。不同的文献中有多种游离知识单元，当不同文献被同一文献引用时，代表多种游离单元正式整合成新的知识群。随着引文网络不断演进，形成知识基础。共被引分析方法可以很好地挖掘一个领域的知识基础，所以本文采用Citespace V进行文献共被引分析。

3.1 国外供应链金融高共被引文献分析

对WoS数据库中的样本进行分析，选用节点为Cited Reference，其他选项默认，得到国外供应链金融高共被引文献。在此基础上对样本进行LLR聚类分析，结果显示知识基础共集中在“二元供应链”“易逝商品”“商业信用融资”“库存融资组合”“风险态度”“供应链融资问题”“供应链网络”“两级贸易信贷”和“自然对冲”等知识群。可以发现，国外高共被引的知识群大多集中在运营决策领域。其中，“风险态度”与“供应链网络”知识群较为前沿，出现节点均为2015年。

通过研读高共被引文献可以发现，KOUVELIS 和ZHAO［3］从供应商视角构建与零售商之间交易信用合同的决策，从中追寻可以达到最优交易信用的结构。SEIFERT等［13］详细梳理了交易信用研究领域，并详细阐述了交易信用动机、订单数量决策、信用期限决策和结算期决策4个领域。WUTTKE等［2，14］则是以案例研究的方法，阐明供应链金融的实施过程、适用范围，构建整个供应链金融的理论框架。而其他高共被引文献则从不同角度对企业面临资金约束条件下的贸易与银行的信贷博弈问题［15-17］、契约设计问题［18-19］、贷款人的联合决策问题［20］进行研究。

3.2 国内外高共被引文献对比分析

对CSSCI数据库中的样本进行文献共被引分析，得出国内供应链金融高共被引文献，在此基础上对样本进行LLR聚类分析，结果显示知识基础主要集中在“融资约束”“线上供应链金融”和“融资绩效”3类知识群。通过研读国内高共被引文献可以发现，胡跃飞和黄少卿［21］细致分析了供应链金融产生的背景及创新过程。谢世清和何彬［22］比较分析了国外物流企业、企业集团和商业银行3种主导模式的异同。姚铮等［23］则对小微企业贷款中社会网络的作用机理进行了研究。而其他高共被引文献分别关注供应链金融的运营决策研究［24-26］、信贷市场信息不对称与融资问题［7，27］、线上风险管理和挑战［28-29］等方面。

基于上述高被引文献分析结果，将国内外共被引数前十的文献总结如表1所示，可以发现国内关注的重点文献中心性普遍偏低，证明研究成果较为分散。相同之处在于，国内外研究都比较注重供应链金融理论应用过程；研究初期都较为关注供应链金融的运营决策研究。不同之处则在于，国内理论界较早关注了互联网对供应链金融带来的影响，更偏向于关注从实证角度探索供应链金融对融资问题的影响，但缺乏本土多案例的探索性研究。总体来看，国内高共被引研究更偏向管理实践，而国外高共被引文献更偏向运营及金融理论研究。

表1 供应链金融高共被引文献汇总Tab.1 Summary of highly cited documents of supply chain finance

4 关键词共现分析—供应链金融研究热点

4.1 国内外供应链金融研究关键词共现对比分析

文献中列示的关键词汇集了其所研究的核心议题。在科学计量学中，关键词的共现分析采用数理统计方法对样本数据进行挖掘与聚类，其结果可以体现一个研究领域中的研究热点。本文运用Citespace对WoS数据库中供应链金融研究样本进行分析，选择节点为Keyword＋term，得到如图4所示的国内外期刊中供应链金融研究关键词的共现图谱。其中，中文文献知识图谱包含180个节点、747条连线，密度为0.046 4。而英文关键词图谱则包括109个节点、291条连线，密度为0.494。其中，连线颜色越浅代表关键词时效性越强；节点越大意味着关键词出现频率越高。从图谱中可以看出，相较于国外研究，现阶段国内对于金融科技赋能下的供应链金融创新更为关注，研究领域的契合度也比较高。

结合知识图谱，通过对比分析，可以发现研究的相似之处在于：国内外都比较关注供应链金融中存在的交易信用问题（trade credit）以及风险管理（risk）等问题。但无论是从关键词词频角度，还是从中心性角度，都可以发现国外对这一研究领域更为深入。不同之处在于：①对于供应链金融模式研究，国外更集中于存货质押融资（inventory）。②国外研究更为关注供应链金融运营决策研究，如供应链绩效（performance）、契约（contract）问题、建模（model）等。③相较于国外研究偏向金融理论研究，国内研究则更加重视中小企业、中小企业融资、物流企业、互联网金融、区块链等方面，偏向优化供应链金融新模式，期望更好地服务于中小企业融资的实践需求。

特别地，国内关键词以供应链金融（supply chain finance）为主、供应链为辅，而国外关键词则以供应链（supply chain）为主、供应链金融为辅，突出了国内学者将供应链金融看成整合生态系统的研究定位。具体数据如表2所示。

表2 供应链金融高频关键词汇总Tab.2 Summary of high-frequency keywords for supply chain finance

4.2 供应链金融主题热点分析

为了进一步探索供应链金融研究热点区域，本文在关键词共现分析的基础上，采用LLR与LSI算法对CNKI核心期刊数据库与WoS数据库中的研究样本进行聚类分析，进而整理出如表3所示的聚类分析表。观察表3可以发现，聚类结果的各个知识群内部关联度较好，国外的研究热点主要集中在运营决策方面，而国内则呈现出了不同的研究方向。其中不乏在研究中相当成熟的领域：#0融资、#0 inventory、#1企业管理、#4存货质押融资、#6 Trade Credit 等；也有#3区块链、#2 supply chain network 等新兴热点领域。所以，本文在对国内外供应链金融知识图谱研读的基础上，筛选聚类结果，考虑知识群内部关键词特征，结合国内外研究热点，总结出现有供应链金融研究的热点。具体而言，在方法上，现有文献多以实证分析为主；在内容上，则侧重供应链网络、互联网金融、区块链、运营决策及风险管理等方面。其中，运营决策、风险管理与实证研究视角同为研究领域的知识基础。

表3 供应链金融关键词聚类信息汇总Tab.3 Summary of supply chain financial keyword clustering information

4.3 国内外供应链金融研究演化路径

Citation Burst 是现有文献挖掘前沿热点的重要方法之一。在前文关键词共现分析的基础上，利用Citespace中的突现方法展现关键词出现与结束的时间和强度，进而分析国内外供应链金融发展演变的路径，结果如图5所示。通过对国内外供应链金融相关文献的研读，结合图5的突现结果，将国内供应链金融发展路径分为以下3个阶段。

4.3.1 应用探索阶段（2007—2012 年） 在此阶段以“物流企业”“金融机构”“银行”“融资”“企业管理”“中小企业融资”等关键词突现为主，可以看出该阶段大多数文献从理论背景出发，对供应链金融应用于国内的初期效果、应用模式展开探索。在此基础上，运营策略领域（博弈对策）多从传统供应链融资模式（应收账款、存货、预收账款）角度出发，研究银企与物流企业结合的最佳策略。风险管理研究也多集中在对传统金融模式下中小企业信用质性与模型评估角度。

图5 供应链金融关键词突现分析Fig.5 Analysis of supply chain financial keyword highlights

4.3.2 多模式构建阶段（2013—2015年） 在这一阶段，互联网电子商务平台开始出现，互联网金融应用开始融入供应链金融领域。学术界也逐渐以实践与理论相结合的方式，探索平台与供应链金融相结合模式。此外，风险管理研究与运营策略研究也融入互联网平台下的背景，进行整合研究。在此过程中，融资模式趋向于将行业因素应用于存货质押融资的研究。

4.3.3 模式创新阶段（2016—2019年） 该阶段以“互联网金融”“融资绩效”等关键词较为突出。从实践视角看，“互联网+”时代为供应链金融进行深度改革带来了机遇，大数据、云计算、区块链和人工智能等金融科技，成为专业化平台提升服务效率、加强风险管控、扩大业务范围的支撑点。从理论视角看，供应链金融从供应链+金融导向的方向，转变为以网络生态导向的研究。从定量实证视角看，学者从关注供应链金融缓解中小企业融资约束的视角，转变为供应链金融影响企业融资绩效的路径研究。此外，观察图谱可以发现，这一阶段研究热点一直持续到2019年，证明将持续成为研究领域的热点。

运用相同方法对国外研究样本进行突现分析。可以发现国外情景下研究热点的突现结果集中在运营管理领域，持续时间则集中在2009—2014年，说明在相同时间段内国外研究方法更侧重于分析建模与仿真；研究视角则更为重视库存问题的资金管理，研究较多的是允许延迟支付下的订货策略研究。

4.4 国内外供应链金融研究趋势

战略图是预测热点研究领域中重要的可视化分析方法。本文参考夏恩君等［30］对关键词取中值构建战略图谱的方法。在国内外关键词共现分析的结果上，以关键词频次为横坐标轴，关键词中心性为纵坐标轴，两类指标的中值为坐标轴原点，绘制出关键词战略图谱（限于文章篇幅，战略图谱略）。依据图谱对关键词的划分，结合Citation Burst结果，可以将现有研究分为以下4点。

4.4.1 主流领域 该领域的关键词具有出现频次高、中心性高的特点。其中“互联网金融”“融资模式”等是领域中的国内热点区域，与其他研究领域联系密切。而国外的主流研究领域则在“贸易信用”“模型”应用等方面。

4.4.2 高潜领域 这一领域的关键词具有中心性高、频次低的特点，代表了现有领域研究潜力大的关键视角。如“信息不对称”演化出来“委托代理”的方向与“金融科技”结合“金融创新”优化供应链金融的方向等，而“供应链绩效”“供应链协调”等则是国外高潜热点。

4.4.3 孤岛领域 该领域的关键词具有双低特点，这样就说明这些研究与其他领域联系并不密切，但部分研究应该区别对待。如“大数据”“区块链”等，由于领域较新，在思想导向、技术革新的情况下，领域交叉研究则会成为下一阶段国内的研究热点。而国外则略有不同，由于自身数据样本较大，所以，“延迟支付”“EOQ模型”“合同设计”等方面应用较为广泛，但其中心性低的特点则表明与其他领域联系不紧密。

4.4.4 边缘领域 在这一领域的关键词具有频次高、中心性低的特点，意味着这些领域体系研究较为成熟，但是与其他领域相关程度较低，逐渐会变成边缘化研究。例如，“风险管理”“库存管理”研究，该领域相对成熟，也一直是国内外供应链金融的重点关注领域，但其面临的是缺乏突破式革新的困境。

5 供应链金融的整合研究框架

通过对文献的梳理可以发现，现有供应链金融研究以供应链内在理论特质为起点，形成了中小企业融资经济后果、运营决策、模式构建和风险管理为一体的研究网络。在前文共被引文献的聚类分析中发现，供应链金融的内涵、理论、融资模式、经济后果、运营管理及风险管理相关知识积累构成了领域的基础。而关键词的聚类分析结果则显示融资绩效、风险管理、运营决策、供应链金融网络化、互联网平台化与区块链是目前的研究热点。此外，关于供应链金融的优势已经逐步体现在实践业务中，而在学术界中对于供应链金融如何帮助企业获得融资绩效、缓解融资约束、管控风险以及优化运营决策的议题一直贯穿了整个研究脉络。进而，对于供应链金融背景下核心议题的探讨应以经济后果研究、风险管理与企业运营决策为主。在此基础上，为了更好阐述现有供应链金融的研究系统，本文概括了供应链金融研究的整合框架（如图6所示），对供应链金融知识基础、核心议题与研究热点进行详细阐述。

5.1 供应链金融内涵及理论基础

图6 供应链金融研究整合框架Fig.6 Integration framework of supply chain finance research

5.1.1 供应链金融内涵 传统意义上的中小企业融资方式分为内源与外源融资。对供应链金融内涵进行溯源，可以发现供应链金融突出了银行信用、贸易信用与内部资金优化等特点。从供应链视角出发，HOFMANN［31］认为供应链金融是由外部供应链服务商及内部企业通过计划、监督及指导金融资源而实现企业价值共创的一种过程；GOMM［32］认为供应链金融是将财务理念融入运营管理，利用最优资本成本率、信息系统与流程标准，优化企业供应链合作过程的现金流及财务结构。从金融服务视角出发，供应链金融通常被视作企业的短期融资。CHEN和HU［33］认为，供应链金融是链接中小企业与银行的桥梁，通过降低融资过程中的供需错配风险为供应链中的企业提升价值。从以往研究看，供应链金融是在中小企业单向授信融资的基础上，引入核心企业授信融资，依靠物流企业的信息监管能力，使得业务链预防风险能力更强、反应更为迅捷。随着“互联网＋时代”的到来，以金融科技为导向，传统金融机构结合第三方电商平台，在供应链金融中形成了对整个产业链授信的趋势。而外部环境的转变，使得供应链金融基于银行机构的应收账款融资、存货质押、预付账款融资3种方式，也逐渐衍生出基于多平台供应链金融的保理/反向保理、福费廷、订单融资、仓单融资等业务模式［34］。

5.1.2 供应链金融理论基础 信息不对称是导致企业市场价值与内在价值不匹配的决定性因素。而中小企业自身信息披露制度不健全、外部监管力量受限、行业内专业知识壁垒等问题，导致了融资过程中的信息不对称。STIGLITZ和WEISS等［35］认为，中小企业信息不对称引发的事前逆向选择与事后道德风险，导致信贷市场中银行信贷配给的长期存在。供应链金融则为缓解信息不对称问题提供了思路。①产业企业（核心企业、物流企业、电子商务平台）可利用经营端的交易节点优势，将自身作为信息中介，降低中小企业的信息劣势。②金融机构在供应链金融中可利用链上多维度信息支持贷中和贷后风险控制［36］。③金融科技赋能下的供应链金融，凸显了信息共享、实时监控等优势，能够进一步控制企业信贷风险。

对于中小企业如何通过自身行为克服信息不对称，从供应链金融中获益，现有研究分别从信号传递、企业能力、社会网络等理论出发，探讨了供应链金融缓解企业信息不对称、增强企业融资绩效的内在机制。其中，信号理论的核心是组织通过沟通积极信息，向外界传递组织属性［37］。中小企业的管理稳定性［38］、企业联系［39］、和企业认证［40］等都可成为其传递的信息。但由于制度不完善的中小企业难以对外披露高质量“硬”信息，且单独依赖“软”信息则会使企业变得更加不可信［41］，因此，选择披露合适的信息成为目前的研究重点。宋华等［36］认为，在依托供应链金融的中小企业融资属性中，能力表现出比资产更适宜的信号。在中小企业与核心企业间面临的信息不对称问题上，卢强等［42］研究发现中小企业可以通过增强自身的创新与市场反应能力，促进其更快被核心企业识别，从而采用有效的供应链金融融资方案提升企业融资绩效。此外，供应链金融中网络结构的存在为中小企业获取资源、规范行为等方面起到关键作用。在中小企业如何更好地从资金提供方获取异质性资源这一问题上，宋华和卢强［8］研究发现供应链网络中强连接与弱连接的互动与转化起着重要作用。其中，中小企业通过网络连接方式影响信号显示能力（供应链整合、创新能力），使得资金提供方能够更好地识别其竞争优势，进而改善企业融资绩效。此外，利用交易过程中产生的结构化信息，通过关系嵌入与业务闭合的方式使得电商企业获取信息达到最大化，进而减少信息不对称［43］。

5.2 供应链金融研究的核心议题

5.2.1 供应链金融的经济后果 回顾供应链金融产生的经济后果文献，主要集中在供应链金融与企业融资约束、融资绩效两个领域。对于供应链金融缓解融资约束研究，通常从档案研究样本出发。例如，张伟斌和刘可［7］以A股上市公司为样本，发现供应链金融的实施可以降低现金—现金流敏感性，即供应链金融的实施可以缓解企业融资约束。而顾群［44］利用深交所中小企业板中的科技型企业数据验证了供应链金融的作用，发现在金融发达地区及民营企业中的作用更为显著。对于供应链金融增强企业融资绩效研究，则从定性与定量视角出发，探究供应链金融对中小企业融资成本、融资效率的影响。例如，宋华和杨璇［45］就通过多案例的方式研究了中小企业网络嵌入异质性对融资绩效造成的影响。此外，现有研究还从企业能力、网络连接等视角进一步探索了供应链金融影响企业融资绩效的作用路径［8，42］。在对中小企业主动获取异质性资源提升融资绩效研究外，现有研究还发现产业企业主导的供应链金融背景下，中小企业的融资绩效要优于银行主导的供应链金融［46］。纵观已有供应链金融经济后果的相关研究，成果主要集中在企业融资，那么对于同样依赖企业现金流的投资行为决策是否会受到供应链金融的影响？在大量供应链金融资金的加持下，企业投资行为是否适度？代理问题又在其中扮演什么角色？这些问题都值得深入探讨。

5.2.2 供应链金融下的风险管理研究 金融信贷业务的开展往往伴随着风险，而其所具有的可传导、动态、复杂等特征，则会让供应链的融资体系面临不确定性。在国外研究中，供应链金融风险管理研究成果大多集中于风险评估领域。SODHI 等［47］认为，供应链风险管理应进行更多的实证研究。HECKMANN等［48］则指出，供应链风险的量化与建模是供应链管理领域的挑战。众多学者对这一领域进行探索。SU和LU［49］在考虑企业供应链网络类型特点的基础上，引入自适应权重，发现在考虑企业所处不同层次可以增加信用评估的敏感性。ZHU等［50］则利用Logistic 回归方法与人工神经网络的整合，建立了3个两阶段混合模型对中小企业的风险进行预测对比。此后，也有学者采用模糊层次分析法［51］、混合集成机器学习法［52］对核心企业信用风险进行评估。

国内供应链金融风险管理在初始阶段的研究主要集中于理论阐述过程。其中，杨晏忠［53］详细论述了银行涉及的整个供应链金融风险管理过程。弯红地［6］在探讨供应链金融存在的信息不对称带来的道德风险问题的基础上，以应收账款为例建立模型，指出了供应链金融可能存在风险规避行为失灵的情况，并提出相关建议。此后，学者通过不同的方法建立模型并对风险进行评估。熊熊等［54］在对信用风险评价分析的基础上，建立指标体系，并通过Logistic 回归法与主成分分析法建立了风险评价模型。针对Logistic回归方法在样本量与预测精准性上的缺陷，胡海青等［55］将SVM与Logistic回归方法应用在中小企业信用风险评估的效果进行对比，发现SVM模型更具有效性。此外，胡海青等［56］进一步发现，在小样本条件下相较于BP神经网络，SVM模型应用在商业银行信用风险管理也更为精确。为了改善外部环境对指标的影响，夏立明等［57］则建立了以时间维为基础的模糊综合评价模型。刘文丽等［58］基于多重不确定性的影响，将盲数理论应用于线上供应链金融风险评估。随着背景的转变，现有研究视角也发生了变化。胡波等［59］就从P2P电商平台与中小企业博弈的视角出发，运用专家打分法和Logistic 回归法对中小企业进行风险评价。可以发现，现有研究对于风险识别、评估及控制研究较为成熟，但由于供应链金融涉及授信融资的特性，本身无法完全规避风险。这就使得未来研究须在供应链金融面临新的发展阶段重新评估其原有风险评价体系，特别是在金融科技赋能与搭建智能生态网络的背景下，探讨企业风险管理新议题显得尤为重要。

5.2.3 供应链金融模式下的运营决策研究 在供应链金融模式下的运营决策研究中，对考虑二元供应链融资约束情景下所涉及的生产决策、库存决策、交易决策及融资决策研究颇多。从供应链外部融资视角看，BUZACOTT和ZHANG等［60］第一次在生产决策中融入融资要素，证明了生产与外部融资决策对于创业环境的重要性。陈祥锋等［25］发现存在融资服务的情况下，零售商批发价定价及订货量的最优决策会受到资本市场竞争程度的影响，而与零售商自由资金及融资利率无关。KOUVELIS和ZHAO等［16］通过构建主从博弈模型，在考虑短期融资与库存决策交互影响的基础上，对比了贸易信贷和银行借款的优劣。而于辉等［61］则采用电商借贷与银行借贷方案对比研究两者对供应链企业产生的异质性影响。从供应链内部融资视角看，众多学者通过结合EOQ 模型、报童模型与交易决策（延期付款、提前支付等）进行研究。CHEN［62］认为，从批发价合同角度看，相较于银行贷款，交易信用可以更好地整合渠道。其中，鲁其辉等［63］研究发现应收账款模式使得中小企业在面对日益增长的市场需求时，可以快速达到最优产量，对中小企业具有更大价值。晏妮娜和孙宝文［64］在融入零售商信用额度的视角中，研究了供应链金融下仓单质押融资模式的融资策略及最优决策，结果表明采取有限信用额度方案可以提升供应链系统的订货量。钟远光等［26］则将融资服务应用于零售商的订货及定价决策，发现融资可以为其带来价值，并且核心制造商提供的信用融资要优于金融机构提供的融资。在关注供应链资金不足、信用问题的基础上，史思雨和孙静春［65］进一步考虑了供应链金融模式下供应商风险态度对运营决策的影响。随着线上供应链金融的普及，GAO等［66］将P2P网商借贷情景融入运营决策研究，证实了平台服务速率与费用对决策的关键性。可以发现，企业资金流、融资需求、资本市场等因素对于企业运营决策十分关键，且不同类型的融资模式对企业运营决策有着明显的差异，但缺乏供应链金融多个上下游企业融资受限情况的研究。因此，未来应继续考虑供应链金融背景下新融资模式的影响，只有通过对供应链金融一般情景的探讨才能得出更为普适性的研究议题。

5.3 供应链金融研究热点

5.3.1 供应链金融与供应链网络化 随着产业组织结构的演进，供应链网络化模式逐渐显现。现有学者大多从交易成本理论与社会网络理论视角对供应链网络进行阐述。在供应链网络模式下，中小企业可以嵌入核心企业所处的网络，形成一种伴生企业生态群。一方面，供应链网络化的嵌入可以节省中小企业交易成本；另一方面，则可以优化企业外部授信模式，减少企业契约风险。此外，不同类型的网络结构还可以帮助企业在获得外部资源的基础上，加强企业之间的协同与创新传递效应。SONG等［67］就从KBV与网络视角探究供应链金融中信用质量的影响因素及路径，研究发现知识管理可以降低借贷过程中的信息不对称风险，企业可以在供应链网络链接的基础上，通过知识获取与溢出增加企业信用质量，进而更好地帮助企业进行融资。从现有研究看，大多关注中小企业嵌入，一定程度忽视了多核心企业嵌入研究。多核心企业嵌入可以极大削弱网络距离对供应链金融的影响，提升整个产业链的效率与稳定性。此外，对于融资视角研究，众多学者关注到网络嵌入对减弱信息不对称的作用，但缺乏对委托代理问题与企业不端行为的研究。而网络嵌入带来的制度治理效应则为缓解相关问题提供了新视角。

5.3.2 供应链金融与互联网平台化 在互联网背景下，N＋1＋N的模式平台化逐渐呈现出主流供应链金融的研究热点。而在平台化过程中，涌现了诸如传统供应链服务平台、基于第三方支付的电子商务平台和P2P网贷平台等供应链金融模式。传统供应链服务平台利用互联网技术对往来企业的信息进行整合，帮助银行可以更好地识别融资需求，但由于其服务范围较窄，技术受到局限，不利于供应链金融的快速发展。在此基础上，随着产业间相互融合、依托第三方支付的电子商务平台出现，促使传统金融机构进行创新，构成了全新的线上供应链金融模式。史金召和郭菊娥［5］在与国内实践相结合的基础上，对相关模式进行细分，将供应链金融中的电商平台模式划分为B2B、B2C与C2C模式。基于往来数据与金融技术所形成的大数据分析优势，为金融机构跨地区业务发展、降低信息不对称成本与交易成本提供了广泛的应用前景。P2P 供应链金融平台同时印证了这一发展趋势，它可将投资者与融资需求企业进行适度性匹配，具有成本低、融资业务广泛等特点［68］，可以极大地提高运营效率，但其自身所具有的经营风险也同样值得关注。

5.3.3 供应链金融与区块链 在供应链金融业务不断优化流程与提升安全性的数字化过程中，大数据与云计算等金融科技发挥了不可替代的作用。在此基础上，供应链上企业对于可追溯性的需求也在逐渐增加。虽然，供应链金融可以减少企业融资面对的信息不对称问题［7］，但事实上，在某些项目上还存在不透明的现象，由此带来的检查成本上升、可靠性下降等问题会使得跟踪管理受到阻碍［69］。此外，同一条产业链上的多家中小企业由于与核心企业距离较远，无法开展深层次业务，核心企业很难为相关企业提供信用担保问题［70］。而物联网（LOT）在供应链管理应用过程中也急需一种可识别的方法［71］。

区块链，一种基于密码学构建的链式数据结构，具有不可篡改、去中心化、可追溯、集体维护等特征，是可以用来记录交易信息的分布式公共账本［72］。区块链的出现使得提高供应链金融业务流程的可追溯性、透明性与安全性成为了可能。它可以将中小企业的实时运营数据按照时间序列完整排序，利用公钥、私钥的设置保障其安全，期间数据无法人为进行修改，且链上的其他个体都可以对其实时跟踪。这样就加强了供应链金融中的各方之间的信任，减少审查融资企业的成本，使得中小企业融资能力增强。所以，中小企业就可以嵌入供应链金融中的成员依托区块链技术所搭建的联盟链［73］，在链条中形成一种透明的生态化、可追溯平台，更精准地解决中小企业面临的融资难问题。现有探讨区块链与供应链金融的研究还处于初级阶段。朱兴雄等［73］在论述技术特征与理论基础上，提出了一种区块链供应链金融的系统模型与编程接口的应用方案。此外，还有学者从供应链信息平台搭建［74］、供应链金融模式创新［75］的角度出发进行研究。以区块链作为底层技术的智能合约，依靠自动执行的强制力，可以解决产业链对金融机构结算中存在的问题。邓爱民和李云风［76］就对区块链与智能合约应用在保理业务的场景与实施流程进行阐述，并且利用博弈论的思想分析对智能合约的运行机制进行分析。但限于技术环境，目前智能合约还无法处理不完全契约及债务问题［77］，随着技术壁垒的攻克，智能合约有望成为区块链对于供应链金融最有效的技术。

6 研究结论与展望

6.1 研究结论

供应链金融是解决我国中小企业融资难的重要途径，在供应链金融新形势下，对比国内外研究现状、知识基础，梳理领域中的研究热点、核心议题、研究脉络与趋势具有重要意义。本文通过Citespace V 对WoS、CSSCI与CNKI数据库中2007—2019年的文献进行科学计量与知识图谱分析，主要研究结论如下。

1）供应链金融研究引起了国内与国际学者的广泛关注。研究分析供应链金融现状发现：发文量总体呈上升趋势，国内发文量高于国外发文量，证明供应链金融扎根于中国情景，为解决中小企业融资难提供了新视角；从作者国别看，中国与美国研究学者是该研究领域的主要力量；从作者合作情况看，国内形成了以宋华教授为主的科研团队，而国际研究力量则较为分散。

2）通过对供应链金融研究文献的共被引分析发现：国内外高共被引文献都比较关注与供应链金融理论框架的搭建、运营决策相关的深入研究，国外研究更为关注金融理论研究，国内研究更多基于金融科技等领域的偏管理实践研究；在研究方法上，国内研究更为注重实证研究在供应链金融领域的应用；通过关键词共现对比分析发现，风险管理、运营决策是供应链金融重点关注的领域，国内研究更为关注互联网金融、金融科技等领域，国外对契约设计、存货质押融资等更为关注；综合关键词共现的聚类分析结果可以得出，企业融资、运营决策、风险管理、供应链平台化、互联网平台化、区块链是现有供应链金融研究的前沿热点。其中，供应链金融经济后果研究、风险管理与运营决策是贯穿领域的核心议题。

3）供应链金融研究体系逐渐完善。在对国内研究脉络进行梳理后得出，国内供应链金融发展脉络可以分为应用探索、多模式构建、模式创新3个阶段。学者从供应链与金融相结合的角度，一方面，为企业与金融机构提供落实供应链金融的理论依据与决策策略，另一方面，则不断构建领域新体系。早期的供应链金融研究主要从物流金融与贸易融资领域展开探索，而现代供应链金融研究则凸显出互联网＋金融科技的新形势。

6.2 研究展望

近年来，随着市场需求的上升与金融科技的应用，供应链金融理论与实践在不断发展。但当前仍有诸多问题有待学者进一步探讨。本文基于现有研究现状，提出以下3点展望，旨在为未来研究提供参考。

1）深入学科交叉领域，完善供应链金融治理体系。通过前文梳理，可以发现供应链金融在发展过程中融合了运营管理、财务学与经济学等学科知识，逐渐演变出了平台化、网络化等结构。新结构的诞生，意味着传统治理体系在面对治理风险时略显滞后。随着国内对区块链、人工智能等核心技术的研究力度加大，针对产业链内外监管机制中的痛点进行研究成了可能。尤其是将具有可追溯、不可篡改等特性的区块链融入供应链金融领域，对实现链上企业共同治理具有重大意义。其中，在金融科技赋能的前提下，推进供应链金融中的平台治理与激励机制研究，减少人为主观带来的监管不足。而利用数字技术实现供应链层面的转型，则有助于打通全链中的信息壁垒、保持交易信息的实时性、畅通性与可靠性，实现全链数字化运作。通过对数字供应链金融下的控制、评价、应用等机制的研究，可以更好地完善供应链金融风险治理体系。

2）梳理供应链金融研究理论，拓宽供应链金融研究视角。供应链金融作为一个多主体融资体系，现有研究从信息不对称、制度、企业能力、社会网络、信号传递等视角探索了中小企业供应链金融背景下的理论基础，而对核心企业为主的相应研究则较为缺乏。信息不对称等问题广泛存在于核心企业的往来业务项目，在此基础上，捋清核心企业开展供应链金融的动机，探究链上企业是否能够通过降低相应代理成本增加企业融资绩效将是一个有价值的议题。此外，对于运营决策的探讨，应将多上下游企业的情景融入研究中，才能形成供应链金融一般理论的研究框架。

3）积极开拓现有研究方法，验证供应链金融背景下的经济后果。在研究方法上，供应链金融现阶段研究方法集中于建模及仿真、问卷调查、案例研究等方面，鲜有采用大样本方式验证供应链金融带来的经济现象及企业行为。这一现象的困扰源于现阶段中小企业板块缺乏企业相关数据信息的披露，导致供应链金融融资信息不透明。未来应积极开拓供应链金融评价体系，构建更为适宜的度量指标。投资企业资金来源及用途信息的匮乏，很大程度上影响投资者对企业价值的判断。随着供应链金融的广泛应用，信息披露制度更加完善，研究内容不应仅局限于企业融资问题，还要将视角转向不同供应链金融融资模式下对企业绩效及深层次经济关联行为的研究，用于更好地指导企业实践。

总体来说，探索供应链金融的研究问题只有扎根于国内实践，寻求未来机遇，更好地回馈实践需求，才会推动领域继续发展，才会对存在同样问题的地区产生普适的管理实践启示。