供应链金融论文哪里有？本文在综合考虑了包括供应链金融体系中核心企业、融资企业以及供应链运行状况的多方面因素后（张海玲，2011）[46]将汽车行业按照整车企业和零部件企业进行分类，重点筛选出对于融资企业即零部件企业影响较为显著的因素构建模型。同时对于涉及到的定性指标进行定量处理，综合考量，避免了以往仅仅针对融资企业或者部分财务数据的局限性。
第一章 绪论
二、国外研究现状
国外学者从三个方面对于供应链金融进行进行研究，分别是：供应链整体、提供融资机构以及上下游中小企业。
在供应链金融整体方面，国外学者认为高效运营的供应链链条可以为上下游中小企业分享信用，增加收益。Michael Lam-oureux（2007）肯定了核心企业的重要性，他认为供应链金融可以看做企业运营的最优区域，其中以核心企业为中心，对所有的上下游企业进行成本和效益的优化处理。Hoi-Lam Ma（2019）认为在供应链金融中金融服务提供者最为关键，并将涉及供应链金融模式的参与者分为几种类型加以讨论，结合模型解释的结果得出企业的管理者以及气的科技创新能力是影响最为关键的要素。Sumeer Chakuu（2019）[68]指出供应链金融核心目标是通过改善合作的现金循环和营运资本，促进供应链财务风险的降低，因此阐明了供应链金融参与者、工具和语境因素之间关系的三个主要原型：固定资产融资、存货融资、应收账款以及应付账款融资并进一步展开研究。
从提供融资机构的角度即一般为商业银行，国外学者认为供应链金融是属于商业银行的创新融资服务类型。Dychman（2011）更倾向于将称供应链金融看做包含新型信贷结构的融资方式，这种方式使得传统融资种类得以丰富。Yanxia Li（2018）讨论以零售商为核心的供应链金融模型，将市场需求量定义为随机波动因素，把零售商的融资行为可能产生的信用风险引入银行融资收益模型，得到银行最优融资比例与零售商违约风险成反比的结论。Zhixin Chen（2019）旨在提供一个框架来说明基于银行电子商务平台的网络治理是如何降低供应链融资中的贷款风险和信贷配给的，采用结构方程模型对 271 个独立供应链贸易伙伴的数据进行了理论模型检验，揭示了供应链金融网络治理机制的局限性。
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第三章 汽车行业现状与供应链信用风险分析
第一节 我国汽车行业现状分析
一、汽车行业发展现状
本文选取的研究对象是汽车工业，由于汽车是我国的重点重工业，它的生产加工特点具有涉及企业广，产业链条长的特点，是具有代表性的供应链金融行业，并且汽车的生产关乎钢铁、能源、机械、电子、物流、服务、金融等众多产业，产值近 10 万亿元，汽车产业增加值、税收、消费、就业均超全国总量的 10%，因此汽车产业的发展更是与我国经济转型、宏观经济增速等因素密切相关。本文选取的是 2018 年的汽车企业数据，2018 年中国汽车产销由于多种因素叠加出现了自 1991 年以来的首次下滑，多家汽车企业业绩远远低于预期，经营状况不理想。
表 3.1 中国汽车产销量与世界占比单位：万辆
（一）中国汽车市场销量短期可能进一步下降，长期平稳增长仍然可期
汽车产业作为我国支柱性产业，正在经历 20 多年来首次负增长。在 2019年政府工作报告中明确表示当前国内实体经济存在增长缓慢，消费力不足等现状，汽车产业由于其特有的产业链长，设计行业较多等特点，汽车产业增加值以及国民税收、消费、就业均超全国总量的 10%。2018 年我国汽车产销量出现了自 1991年来首次负增长。
短期来看，国六车和国五车的转换对于汽车市场造成一定的波动，产销可能将进一步下滑。长期来看，综合考虑我国经济发展未来总体平稳、长期向好的基本趋势，居民收入增长与经济增长基本同步的预期目标，民众出行需求与二、三、四线城市汽车消费潜力仍待进一步释放，我国汽车市场容量远未饱和，换购与新购仍将带来巨大的增量空间。
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第四章 供应链金融视角下车企信用评估分析
第一节 信用风险指标构建与筛选
本文选取的研究对象是汽车工业，由于汽车是我国的重点重工业，它的生产加工特点具有涉及企业广，产业链条长的特点，是具有代表性的供应链金融行业，并且汽车产业的发展与我国经济转型、宏观经济增速等因素密切相关。本文选取的是 2018 年的 139 家汽车企业数据。
为了便于研究影响融资企业在供应链中的信用风险因素，将整个供应链金融体系划分为三个部分，即融资企业、核心企业以及供应链的整体运行状况。参考国内外大部分学者对于指标选取的原则，本文指标体系重点从汽车零部件企业的整体素质、盈利能力、偿债能力、营运能力、成长能力以及供应链整体的运行状况进行考虑，尽可能的做到全面准确的反应供应链金融信用风险的影响因素。构建指标描述如下表
表 4.1 供应链金融信用风险指标体系
本文重点考量处于供应链金融体系中汽车零部件公司即中小企业融资的信用风险，而核心企业即整车企业在供应链中已经具有信用度高、资金流稳定的先天优势，所以指标筛选后本文不再考虑核心企业的相关指标。
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第二节 因子分析
本文首先根据相关性要求，选取了 19 个指标，使用 SPSS 软件处理得到原始数据的描述性统计，包含四个指标：均值、极大值、标准差和极小值。
在对比观测值和预测值中可以得出，在已经观测到 93 个低违约概率企业中，模型同时预测出的符合观测值也为低违约概率的企业共有 90 家，准确率为 96.8%；在观测值中为高违约概率的 46 家企业中，模型预测值也为高违约概率的企业有29 家，准确率有 63.0%。综合预测高违约概率企业的准确率和低违约概率企业的准确率，最后得预测准确率为 85.6%。
净资产收益率、销售净利率、营业利润率、净利润增长率、净资产增长率这 5 个指标对因子 1具有高负荷，主要体现了企业的盈利能力，故将其命名为盈利因子 F1；流动比率、速动比率、现金比率、资产负债率这 4个指标对于因子 2 具有高负荷，主要体现了企业的偿债能力，将其命名为偿债因子 F2；流动资产周转率、总资产周转率、应收账款周转率、存货周转率这四个指标对于因子 3 有较高的负荷，主要体现了企业的营运能力，将其命名为营运因子 F3；领导者素质、员工素质这两个指标对于因子 4 有较高的载荷，主要反映了企业领导人和员工自身对于企业的影响程度，将其命名为素质因子 F4；营业收入增长率、基本每股收益增长率两个指标对于因子 5 有较高的载荷，主要体现企业的成长能力，将其命名为成长因子 F5；合作久度、合作强度两个指标对于因子 6 有较高的载荷，主要体现供应链的合作时间以及合作频率，将其命名为供应链因子 F6；企业声誉、总市值这两个指标对于因子 7 有较高的载荷，主要体现企业的整体状况，将其命名为企业因子 F7。通过继续运算得出因子得分系数，可以更清楚的显示每个变量在主成分因子中的重要程度。
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第五章 结论与建议
第一节 结论
通过上文的实证研究，得到以下结论：
首先是与汽车供应链金融中零部件企业的信用风险呈负相关的五个影响因素。
第一个是汽车供应链金融中零部件企业的信用风险随着其偿债能力的增加而降低，其中因子 2 中的流动比率、速动比率、现金比率这三个反应企业偿债能力的指标对于融资企业的信用风险影响度较高，从因子得分系数表可知以上指标与偿债能力呈正相关，又因为偿债能力与企业的信用风险成负相关，所以流动比率、速动比率、现金比率与供应链金融的融资企业信用风险成负相关。
第二个是汽车供应链金融中零部件企业的信用风险随着其营运能力的增加而降低，其中因子 3 中的流动资产周转率与总资产周转率这两个反应企业营运能力的指标对于融资企业的信用风险影响度较高，从因子得分系数表可知以上指标与营运能力呈正相关，又因为营运能力与企业的信用风险成负相关，所以流动资产周转率与总资产周转率与供应链金融的融资企业信用风险成负相关。
第三个是汽车供应链金融中零部件企业的信用风险随着其成长能力的增加而降低，其中因子 5 中的营业收入增长率、基本每股收益增长率这两个反应企业成长能力的指标对于融资企业的信用风险影响度较高，从因子得分系数表可知以上指标与盈利能力呈正相关，又因为成长能力与企业的信用风险成负相关，所以营业收入增长率、基本每股收益增长率与供应链金融的融资企业信用风险成负相关。
第四个是汽车供应链金融中零部件企业的信用风险随着汽车供应链的运行状况的变好而降低，其中因子 6 中的合作久度这个反应供应链运行状况的指标对于融资企业的信用风险影响度较高，从因子得分系数表可知以上指标与供应链的运行状况呈负相关，又因为供应链的运行状况与企业的信用风险成负相关，所以合作久度与供应链金融的融资企业信用风险成正相关。
参考文献（略）
