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我國非常重視中小企業的融資問題，國務院《關于促進中小企業健康發展的指導意見》（2019）中明確指出“中小企業是國民經濟和社會發展的生力軍，是擴大就業、改善民生、促進創業創新的重要力量……同時，隨著國際國內市場環境變化，中小企業面臨的生產成本上升、融資難融資貴、創新發展能力不足等問題日益突出，必須引起高度重視。”其中特別針對中小企業融資難融資貴的問題提出解決意見，包括鼓勵拓寬融資途徑，推動質押物的多元化，降低融資成本。

從商業銀行角度看，傳統的存貸利差已無法滿足現代商業銀行的利潤需求，一是同行間同質化服務將導致利潤下降，張曉明等（2019)[1]通過對我國近十年銀行貸款業務進行定量分析發現，我國商業銀行貸款去向在投資區域、投資行業、貸款類型以及投資持有目的等方面都呈現較高的同質化水平，且部分指標仍呈現明顯上升趨勢，同質化不但會壓縮銀行的利潤空間，且從宏觀角度看，還會增加金融系統性風險，降低金融體系穩定性；二是利差收緊，目前傳統銀行的主要收入為凈利息收入，大概占銀行總收入70%至80%，且息差分化較為顯著，部分中小銀行息差普遍較低，以此亟需通過開發創新業務占領新市場；三是金融脫媒，劉乃輝（2018)[2]研究發現銀行利差與金融脫媒成倒U型關系,隨著金融脫媒的發展,商業銀行的利差水平先上升后下降。金融脫媒已然是不可逆之趨勢，商業銀行須致力金融創新方能鞏固市場地位，拓展利潤空間。

國際上對供應鏈金融的研究較早，有關供應鏈金融的定義最早由Timme(2000)[3]等學者提出，他們認為高層們需要改變對供應鏈的關注視角，除了專注降低運營成本的技術，還應看到財務績效對供應鏈的推動作用。Michael Lamoureux(2007)[4]通過嵌入成本分析，供應鏈內信息流的整理打包實現了鏈內資金流的優化過程，強調了生態圈的建立為供應鏈參與者所帶來的財務及資金優勢。Hans Christian Pfohl等（2017)[5]對供應鏈金融的定義為是對企業間融資的優化，以及與客戶、供應商和服務提供商的融資流程的整合，以提高所有參與企業的價值，并基于此提出了基于新制度經濟學的假設，尤其是基于信息的不對稱分布和機會主義行為的危險分別設計了靜態與動態模型。我國的供應鏈金融的研究最早從融通倉開始，由羅齊、朱道立（2002)[6]等提出，并由石代倫和陳祥鋒（2005)(2006)[7][8]建立了理論框架，此后相當一部分學者參與到了這項針對中小企業融資的研究中來。尤其近年來在互聯網技術高速發展的背景下，基于大數據的供應鏈金融逐漸受到行業與學術界的關注，劉達（2016)[9]首先關注了第三方支付在供應鏈金融中的意義，第三方支付可以通過征信等方式以一個較低的成本實現信息不對稱程度的降低。李志鵬，朱淑珍，吳筱菲等（2019)[10]分析了電商平臺在供應鏈金融的作用，并詳細研究了電商貸款模式、銀行貸款模式、統一授信模式下電子訂單融資業務的貸款流程。近兩年相當一部分學者將關注點放在了區塊鏈技術與供應鏈金融的結合，區塊鏈技術的分布式數據庫為金融領域提供了新的視角。蔡恒進等（2019)[11]在其研究中提出區塊鏈技術（及其衍生出的智能合約概念）和大數據技術可以分別用于改善供應鏈金融中最主要的兩個基本環節——交易管理和風險管理，將引領供應鏈金融服務進入全新的智能化發展階段。朱興雄等（2018)[12]基于區塊鏈的供應鏈金融系統，將用戶賬戶、授信申請、供應鏈金融全業務流程中的關鍵信息上鏈，形成分布式賬本，提升系統的效率及安全性。林楠（2019)[13]則通過分析區塊鏈的特點以及基于區塊鏈技術的“智能合約”的智能執行在供應鏈金融中的作用。但也提出了區塊鏈技術的不足，如其主要業務環節仍需要人工代為操作，即虛擬系統無法完全替代真實系統作用。

供應鏈金融解決了長久以來存貨質押的三大問題：（1）信息不對稱。對于貸款方而言，很難確切地知道質押物的市場價值以及市場需求，因此估值往往遠遠偏離實際；（2）抗市場風險差，壞賬率高。幾乎所有質押物的價格都具有波動性，甚至會隨時間貶值，面對質押物遭遇市場負面波動，貸款方難以防范。（3）可持續性差。以存貨做質押，說明企業所出現的資金緊缺并非是由于產能不足，市場經營已非企業當下重點，通過該筆貸款既不能提升企業的生產力，也無法提升產品競爭力，僅僅是幫助企業度過資金難關，無法長期持續。由此可見供應鏈金融充分利用了供應鏈的特點，將貸款方與單個借款企業的單一關系轉換成貸款方與整個供應鏈的關系，通過核心企業的影響降低質押物的市場風險。

隨著近些年來越來越多資金方的參與，供應鏈金融業務得到了進一步推廣，出于自身生產需求，核心企業也樂于通過這種模式為供應鏈上下游企業提供幫助。然而供應鏈金融雖然在模式上有著巨大創新，但由于對應信息平臺建設的滯后，該模式的局限性逐步呈現。

核心企業是傳統供應鏈金融中的重要特征，以核心企業為出發點，為供應鏈提供金融支持。但單一核心企業的模式客觀上有其局限性，具體如下：

(1）信息的來源依賴核心企業。在動產質押中，銀行需對質押物的市場充分了解，供應鏈金融模式下的質押物需求情況實質上由核心企業的需求體現，在核心企業生產經營穩定且信息充分共享的前提下，銀行可以獲得近乎完全的市場信息，以調整最優貸款定價。然而雖然市場因素導致的波動相比傳統存貨質押有所下降，但非市場的影響因素卻有所增加。銀行對市場的了解主要通過核心企業，一旦核心企業隱瞞或者決策失誤，極易導致違約。此外若質押物的需求市場較小，或僅局限于供應鏈內部，渠道單一使得質押物抗波動性較差，甚至會出現乘數效應。

(2）資產擔保價值依賴于核心企業。在供應鏈金融模式中，核心企業以其行業影響力作為擔保，本質上是將核心企業的融資能力轉化為上下游中小企業的融資能力，提升上下游中小企業的信用級別。

從參與供應鏈融資的動機來看，核心企業主要出于供應鏈穩定，確保其生產順利進行，避免合作商由于資金緊缺導致生產停滯或滯銷的情況出現。因此參與供應鏈金融可以降低供應鏈斷裂風險，但對市場占有率、產業升級的幫助有限。而供應鏈金融對于中小企業而言則是其生存發展，擴大規模的關鍵。

(3）融資對象的選擇依賴于核心企業，無法覆蓋全供應鏈參與者。最早供應鏈金融的提出是為了解決由于資金短缺導致的生產停滯等問題以保證短期生產效益。因此傳統模式下的供應鏈金融服務對銀行并沒有太多吸引力，缺乏發展動力，其融資對象也僅僅是個別生產資金緊張的中小企業。然而在一個完整的供應鏈中，其參與者包括供應商、制造商、第三方物流服務商、信息服務商和渠道商等，有資金需求的不僅僅是供應商或者制造商，且所需資金也不僅僅是用于生產成本，還包括研發成本，生產技術升級成本等。

借貸雙方的零和博弈關系。在動產質押模式中，物流企業扮演者監管者的角色，可以為貸款方提供庫存動態信息，但卻無法獲取物資市場反饋、資金情況等，根據李毅學（2010）研究動產質押數學模型[14]，借款企業為了自身利益最大化，會優先銷售非質押品（即用貸款資金創造的產品增量），在該模式下借方與貸方之間無法形成戰略合作伙伴關系，仍是零和博弈，和傳統借貸并無本質卻別。

目前開展中的供應金融服務多是一次性的貸款服務，還無法實現自動化審批，造成這種情況的因素有信息不足、質物單一等。中小企業一般貸款額度較小，采用自動化審批可以大大減少銀行的成本投入，通過提高貸款數量控制風險損失。

學界內對于云倉尚未有明確的定義，云倉的概念源于云計算，其中“云”強調的是信息云，即數據（物流數據、商流數據等）集中于“云端”統一處理，對接若干端口實現統籌協調。“倉”則是各級倉庫，也即各級端口，其主要功能是通過倉儲布局來減少整體配送時間。云倉的技術核心是大數據、自動化、智能化，云計算的發展為云倉的實現奠定了技術基礎。云倉概念的思想源自輻射型倉庫布局的理念，過去由于技術原因，輻射型倉庫布局僅適用于用戶相對集中的經濟區域或作為主干線的轉運倉，且需要用戶主動向其靠攏才能夠形成一定規模效應，因此并沒有得到廣泛推廣。云計算的應用首先解決了輻射型倉庫布局的輻射范圍有限的問題，利用大數據對用戶需求的分析及預測，可以提前有效調度區域內的物流資源，將物流活動開始于訂單發生之前；其次基于云計算的云倉平臺可對區域內的物流系統結構實現扁平化，通過一體化管理減少客戶對物流規劃的投入成本，增強客戶黏性。

然而云倉概念至今尚未明確，主要有以下兩方面原因：一是由于當前主流的云倉模式并不唯一，對于云倉模式的成型還處于探索起步階段。目前主要有三類企業開展云倉業務，分別是物流快遞類云倉、第三方倉儲云倉及電商平臺類云倉，市場尚未對云倉服務形式達成統一。各類云倉服務比較見表1。二是云倉系統尚未完善，云倉的市場模式仍處探索階段。云倉是利用云計算以及現代管理方式，依托倉儲設施進行貨物流通的全新物流倉儲體系產品，目前來看云倉系統的服務潛力尚未完全發掘，上述三類主要的云倉業務在服務重心上都各有側重。

表1 各類云倉服務比較     

隨著電子商務的普及，供應鏈結構發生新一輪的革新，信息技術的發展推動大數據應用，新型物流模式開始出現，如亞馬遜的AWS服務、阿里巴巴的菜鳥云倉、京東云倉等，云倉服務為供應鏈帶來的是物流革新，信息革新，商流革新，而云倉與金融的結合則進一步引導著資金流革新，一個顯著特征就是融資模式發生變化。銀行在意的不是質物本身，而是資金轉換效率，傳統模式下銀行只能通過核心企業了解，或以核心企業作為擔保，而在云倉模式下銀行可以通過云網絡直接監控業務流程，進一步提高其對風險信息的掌握。云倉作為新生事物還處于初期建設并仍在不斷改善，國內外有關云倉金融的研究較少，何娟等（2012)[15]較早提出了基于云倉平臺的金融服務框架，提出了云倉金融平臺的構成元素——“云市場”、“云平臺”、“云撮合”等元素，并介紹了其運作模式、功能優勢及潛在風險等內容。

云倉金融服務的看展進一步豐富了供應鏈金融的內涵，可以從微觀與宏觀兩個層面進行探討。

(1）微觀層面意義。企業資金缺口產生的主要原因是收入與支出的資金發生在不同時刻，針對這類問題傳統供應鏈金融主要有三種模式，基于應收賬款的保理業務，基于倉單或者存貨質押的物流金融以及基于供應鏈實際業務（訂單）的金融服務，見表2。從風險控制角度看，三種模式的主要風險各不相同，由于信息的不對稱，任何一種模式下，資金提供方都無法掌控全局信息。

表2 供應鏈融資模式比較     

由此可見供應鏈金融服務的發展瓶頸仍在信息共享上，而信息不對稱的根本原因是商業模式與信息技術的掣肘。因此提高信息的完整性以增強企業的資信水平是供應鏈金融的發展趨勢，也就是云倉金融產生的微觀基礎。

(2）宏觀層面意義。在大數據時代下，隨著網絡技術升級，物聯網技術已逐漸融入經濟生活中，供應鏈的發展逐步由封閉轉向開放，“鏈”字已經很難再形象地概括現有供應關系，“網”的結構已成趨勢，金融業態的多樣化對供應鏈金融服務的提供者提出了新的要求，迫使其必須嘗試實踐金融模式創新以尋找新的業務增長點。此外重新配置風險是金融的關鍵要素之一，對金融產品提供者而言，“穩定收益”遠比“最大收益”更有吸引力。回顧供應鏈金融發展及研究過程可以發現，已有研究里往往是針對單一企業的借貸行為，風險過于集中，這也是供應鏈金融目前難以開展的原因之一。將單一企業（供應鏈）的風險轉移到一個更大的企業集群，利用投資組合優化，逐步使得供應鏈金融成為一種常規化的成熟產品。

從以上可以看出，融合了云倉體系的供應鏈不但帶來了新的商業生態環境，也給金融服務提出了新的要求與機遇，在大數據技術不斷深入應用的形勢下，將金融資源與產業資源高度結合，實現金融效益與產業效益的乘數效應。

以往研究供應鏈金融模式時大多僅關注生產企業資金缺口，即站在生產鏈上的角度，以生產鏈為核心分析其融資模式與風險。從地位來講,生產鏈在供應鏈中處于核心位置，理應加以重視，但卻容易忽視“木桶效應”。供應鏈的整體效益高低往往不取決于核心企業或者生產效率，而取決于供應鏈中最薄弱一環，如物流、銷售或者后期服務等。基于以上對供應鏈績效的理解，供應鏈金融服務的對象本應該涵蓋供應鏈所有成員，而云倉金融模式則可為供應鏈中幾乎每一個參與者提供資金服務，這些融資企業分成三類：生產企業、第三方物流服務企業及信息技術服務企業。云倉金融流程圖見圖1。

圖1 云倉金融流程圖   

云倉金融體系可協助商業銀行準確全面地掌握供應鏈中的運行情況，借助大數據可以對未來做出更準確的預判。而基于“真實票據理論”與“自動清償理論”的貸款模式可以有效降低銀行信貸風險，提高貸款比率。統一授信模式相比于銀行直接放貸模式更具有長遠優勢，隨著云倉系統算力的逐步提升，資信評估體系將會不斷完善與改進，統一授信可以減少銀行的評估成本，借助數據系統的強大分析能力與云倉系統的規模效應，使得企業信貸逐步實現“無人化”與“程序化”發展，這是決定價值網絡供應鏈前端競爭優勢的關鍵。

云倉金融與物流金融、傳統供應鏈金融相比較來看，最大的提升在于信用基礎的提升，即貸款方對貸款回收的保障基礎。傳統實物質押需要貸款方對質押物的價格波動有精確預測，使得企業有可能因為價格波動過大而選擇違約，質押物只是純粹物資，可能并不具備進一步提升價值的能力（作為原材料用于生產），而僅僅作為借款企業對沖價格波動的一種手段。基于“核心企業”的供應鏈金融以及云倉金融可以幫助貸款方跟蹤質押物的實際流向，特別是云倉模式下，無論質押物是原材料或是成品，其下游市場仍在云倉生態圈內，市場信息可以實時動態掌握。此外云倉金融的另一特征在于其模式的可復制性，傳統動產質押需要貸款方對借款方質押物充分考察，每筆貸款均需獨立考核，獨立跟蹤，以核心企業為中心的供應鏈金融服務則需要對每個供應鏈做獨立項目，而云倉金融則是全鏈路打通，可以服務于云倉生態圈內幾乎每個參與企業。

表3 物流金融、供應鏈金融及云倉金融融資模式比較     

云倉數據庫為貸款方提供的數據支持是全方位的，例如通過對電子商務平臺數據的分析可以提供全行業各類商品的估值，并能實現監控倉內融資商品的實時價格、周轉趨勢、物流動向等，使原本封閉的價值鏈變成開放式的商業網絡。云倉數據庫要實現對金融服務的支持，需要具備兩方面能力，一是數據搜集能力，包括云倉系統內的數據實時收集和系統外的數據共享。系統內數據是指云倉系統所服務客戶的數據，平臺規模越大，其數據價值越高。系統外數據則可以通過數據共享實現，各數據庫提供方則需要通過技術手段實現數據對接，由此可能會催生出針對云倉數據共享的第三方數據服務機構。二是數據分析能力，云倉平臺系統需要集成市場數據分析、財務數據分析、數據預測等功能。云倉金融所服務的對象數量會比傳統供應鏈金融提升數個量級，貸款定價等決策只能通過系統自動分析得出，數據量越大，數據種類越豐富，系統的決策準確性越高。

在云倉為供應鏈金融帶來創新模式的同時，也伴隨著新的風險環境與問題。云倉模式豐富了供應鏈的伙伴關系結構，將傳統的N+1+M的鏈狀模式轉為網狀關系。而另一方面基于供應鏈與生俱來的傳導性，云倉金融風險會比傳統供應鏈金融范圍更廣，根據金融脆弱性理論以及金融不穩定假說，金融體系的內在風險不可避免且具有一定脆弱性。

金融風險傳導是指一方發生金融違約，由于市場關聯性，與之相關的各方由此引發的金融違約。云倉模式所構建的網狀關系使得各企業間的業務關系更加復雜，就單個企業而言，大部分企業都不可能僅處與一條供應鏈之中，一旦資金或者生產出現斷層，必將影響其相關企業的生產經營，而且這種影響還將具備傳遞性，并有可能擴散至整個供應鏈網絡中。

云倉金融作為新興實物，不可避免會面臨制度漏洞與監管漏洞。以2018年“金銀島資金鏈斷裂案”為例，金銀島曾是國內被寄予厚望的創新型互聯網企業，建立了完善的大宗商品交易平臺，2014年金銀島順勢上線“金聯儲”業務，為平臺商家提供金融服務，從業務形態看該模式已具備云倉金融初步形態，但隨著業務的開展，資金投向逐漸傾向資金鏈金融，而不是供應鏈金融，由于缺少了基于業務為依托，借款違約增高，并最終引發資金鏈斷裂。

云倉金融業務的開展是以大數據為支撐，大數據為銀行提供更為全面的企業信息，真實的數據是是確保銀行回收貸款，維持云倉金融可持續發展的關鍵，而數據造假、數據隱瞞、惡意修改等行為會對整個體系造成嚴重傷害。回顧“上海鋼貿案”，“青島港融資詐騙案”等，均是違法分子利用數據漏洞重復質押欺詐銀行的典型案例，大數據如同一把雙刃劍，在幫助金融行業減少信息不對稱的同時，也減少了違法難度，增加放貸風險。

云倉思想已經成為現代物流發展的共識，但云倉的發展需要大量前期投入及維護資金，技術研發與基礎設施建設缺一不可。隨著5G技術到來，萬物互聯已非遙不可及，在新的物流環境下，云倉與金融的結合將會成為物流業發展新的利潤點與競爭力。云倉金融的發展目前尚主要停留在理論階段，僅有少量企業進行小范圍試驗，云倉金融仍有以下急需解決的問題：

云倉物流體系的兩個主要業務能力是倉儲與配送，而“倉”與“配”相較而言，云倉的價值更多地體現于“倉”的布局，倉庫的合理布局可以很大程度上緩解配送能力的不足。在資本有限的條件下，優先布局倉庫可以為云倉體系的長遠發展布下良好的基礎。此外當前業內第三方配送的商業環境已逐漸成熟，自營一套具備市場競爭力的配送網絡需要投入大量資本與時間，因此配送業務可以通過第三方開展，借助第三方完善的配送網絡，可以一定程度緩解初期物流建設資金的緊缺。

目前云倉市場發展還處于探索階段，行業尚未形成統一標準，但在資本的干預下，可以預見市場最終會形成少數幾家極具競爭力的云倉巨頭，而行業標準會受市場影響逐漸統一。

單以云倉金融業務來看，目前存在兩個可能的發展方向，即資金提供方是云倉企業還是商業銀行。我國以往金融準入門檻較高，然而隨著互聯網金融熱潮的來臨，從2004年第三方支付開始，愈多企業開始踏進金融大門，此后2016年互聯網金融強監管來臨，互聯網金融發展逐漸規范。從政策面和市場面來看，云倉企業已具備整合閑散資金的各種條件，但其劣勢在于相比于傳統銀行風險意識不足，容易為高收益放寬貸款門檻，因此云倉企業開展金融服務，需要制定嚴格的風險控制標準與執行制度。

云倉金融的主要服務對象是云倉系統內的各類企業，由于掌握了詳細的企業業務數據及具有資金優先償還權力，云倉系統的內部融資風險并不高。但是若系統內部匯集閑散資金過多，則會導致兩種結果，一是放寬貸款額度，二是向外需求資金出口。其中內部放寬貸款額度會增加資金風險，但也能為企業緩解長期資金需求，如技術升級，科研等。

縱觀當前主流云倉企業，無論是對社會上的倉儲資源進行整合或是自建倉儲體系，云倉的核心從來不是硬件設施，而是其配套的云倉軟件系統，其中數據則是云倉金融服務的關鍵核心。目前無論是互聯網企業、物流企業還是金融企業，均把客戶數據看作是未來搶占市場的重要資本，但數據共享眼下還無法實現，這也是云倉金融發展的瓶頸所在。數據共享會否成為未來的趨勢，關鍵看各企業能否通過數據共享獲取更大利益。