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摘要：第三方物流企业在供应链金融服务中担负着重要的作用，如何构建合理的3PL风险评价体系将影响供应链金融的风险。本文基于相关文献在第三方物流企业的风险评价方面研究为基础，根据供应链金融的业务特性，利用频数统计法、专家评分法以及相关性分析，最终甄选出31个指标构成基于供应链金融的第三方物流企业风险评估指标体系，为第三方物流企业从事供应链金融服务的风险评价提供参考和借鉴。
关键词：第三方物流企业；供应链金融；信用风险；评价指标
中图分类号：F224；F253 文献标识码 ：A DOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2016.02.010
1 研究背景
随着现代信息技术的发展与应用，现代物流不仅成为了第三方专业服务提供商，同时延伸出越来越多的新兴的增值服务，特别是物流、信息流、资金流的融合不断加强。例如，美国UPS旗下的UPS资本公司可以针对货物从入库到出库到每一个流程中提供融资服务，并且为客户提供存货管理和物流配送服务[1]。在国内，2013年中国邮政集团与中国重汽集团建立了车辆采购、物流服务和金融合作三方面的战略性合作；淮矿物流全面推进了新型的基于“平台 基地”全流程管理下的在线结算和在线金融的供应链管理模式[2]。
供应链金融服务在推动物流业多样化、综合化、现代个性化发展的同时，由于物流企业自身的不规范将增大了供应链金融的风险。例如，2012年上海、江苏等地相继爆发了多起钢材仓储企业虚开仓单、重复质押的案件；2014年6月份青岛港融资骗贷事件，暴露出了中国仓储行业的众多不规范操作。
同样，在供应链金融服务中，物流企业的服务水平也成为了供应链金融风险重要影响因素来源。少数投行也利用物流环节的漏洞进行套利，一方面，投行人为压低出货量、通过持有库存拥有现货，造成现货价格上涨；另一方面隶属于投行的仓储公司有意在不违反规定的前提下拖延出货速度，从而可以更长时间赚取租金。根据伦敦金属交易所（LME）的有关报告显示，荷兰Pacorini Metals运营的弗利辛恩港（Vlissingen），其出货的排队时间已经超过了748个自然日，为全球之最；美国高盛所属的底特律的Metro International Trade Services仓库，其出货的排队时间为683天。
实际上，第三方物流企业实质性控制货权，使其对供应链金融的风险产生较大影响，已成为了供应链金融风险的重要控制环节。
本文将通过频数统计法、专家评分法以及相关性分析，分析在供应链金融服务中针对第三方物流企业的风险评估指标体系。
2 基于供应链金融的第三方物流企业风险的相关研究
现阶段，供应链信用风险的相关研究方法十分丰富，如陈长彬等[3]（2013）根据3C理论，构建供应链金融的信用风险评价体系，并运用多级模糊综合评价法，将定性指标与定量指标有机结合起来设定一套合理的评价指标体系。刘远亮等（2013）[4]研究了供应链金融模式下的小企业信用风险识别，用主成分分析法和Logistic回归方法建立了信用风险识别模型。夏立明等（2011）[5]通过总结现有中小企业信用评级模型及供应链融资研究，利用频数统计、专家评分和相关性分析对指标进行三轮筛选以确定最终的指标体系。
同时，基于供应链金融的第三方物流企业风险的相关研究也在不断深入。赵芹[6]（2010）研究了我国第三方物流企业供应链金融项目运作过程中的质押物、出质人、银行合同法律、内部管理操作、环境等风险，将理论实践相结合提出了实际可行的风险评估体系。Yin（2011）[7]研究存货质押融资中，运用SCOR参考模型来识别在第三方物流的参与下的融资活动风险，提出一个新的风险评估框架。马冬雪（2011）[8]等分析了第三方物流企业供应链金融业务的自身、银行、出质人、质物、环境五个方面的风险，采用模糊聚类分析，明确了需高度关注的风险指标类别。李莉莉（2011）[9]等研究了第三方物流供应链金融的监管业务模式以及过程中遇到的市场、环境、道德、信用、内部管理运营、操作、单证等风险，建立了银行主导，第三方物流企业自律、参与方监督的“三位一体”的供应链金融监管体系。秦立公（2013）[10]等辨证地分析了第三方物流企业参与供应链金融所面临的市场、客户信用、管理、技术、质押物、财务六个方面的风险，并运用多层次灰色关联度法建立了风险评估模型。
然而，以上文献研究，大都以贷款企业本身的资信作为风险评价的主要内容，而忽视了在供应链金融服务中第三方物流企业资信的评价。
3 基于供应链金融的第三方物流企业风险评估指标分析
3.1 分析思路
影响第三方物流企业供应链金融服务的因素涉及面较广，来自供应链、第三方物流企业本身、宏观环境等多方面，因此，在供应链金融服务中第三方物流企业的风险评估是一个多属性的问题。本文将基于相关研究文献为基础，通过频数统计法、专家评分法以及相关性分析法，对第三方物流的风险评价指标的多次筛选，研究的基本思路如图1所示。
图1 指标系统的构建思路
3.2 评价指标的初选
通过现有文献资料第三方物流企业相关风险指标，第三方物流上市企业发展风险指标以及分析衡量第三方物流企业在供应链金融中的主要影响因素来获取原始指标，将这些指标分类为：参考来源、现有文献资料来源、信用风险分析来源，而获取的所有原始指标均列为最低层次的具体指标。
3.2.1指标选取的参考来源
本文研究的主要问题是在供应链金融服务中第三方物流企业的信用风险，不仅与第三方企业信用风险影响因素相关，也与在供应链金融服务下的第三方物流企业相关。因此，传统第三方物流企业信用风险的评估指标以及供应链金融信用风险指标均作为本文所研究的指标选取的参考来源。 3.2.2指标选取的现有文献资料来源
在相关研究文献中，首先选取信用风险指标体系较为完整以及指标分析较全面的文献进行指标的遴选。针对供应链金融中第三方物流企业的风险评价，马冬雪和赵一飞（2011）、秦立公（2013）、李莉莉（2011）、赵芹（2010）、熊熊等（2009）、谢鹏等（2008）、龚纪钢（2010）、赵志艳（2013）、俞特（2012）、李毅学（2011）等学者针对供应链金融服务中有关第三方物流企业的风险评价指标进行了广泛的研究[7-16]，本文将借鉴这些文献作为指标选取的现有文献资料来源。
3.2.3指标选取的信用风险分析来源
一般地，在供应链金融服务中，影响第三方物流企业的信用风险因素概括为第三方物流企业自身风险、客户风险、质押物风险和环境风险等四大类。
（1）第三方物流企业自身风险
供应链金融服务中，第三方物流企业主要起协调作用，担任类似委托代理的角色。由于委托人与代理人之间信息易不对称，委托人一般处于信息劣势地位。反映在供应链金融实践中，通常银行等金融机构处于主导地位，而处于信息劣势地位的物流企业，易出现跟风行为，在未完善评估时就实施业务，存在违约风险。因此，第三方物流企业自身风险的评价指标包括：
首先，合同履约率和企业自身信用两个指标是关键，可以侧面约束规范企业。
其次，在运营层面，物流企业自身内部可能会出现监督机制不完善、员工素质不高、企业自身留不住优秀员工等问题，由员工留住率、操作规范性、业务流程监管等指标可以反映企业的运营管理水平。
同时，在风险损失层面，第三方物流企业必须对库存期间的抵押货物各种损失负责，那么考虑员工诚信度、仓库安全指数是必然的。
（2）客户风险
通常地，第三方物流企业在供应链金融中处于信息劣势地位，而抵押货物在库期间，第三方物流企业必须对其发生的各种损失负责。因此，提单的可信度、客户的诚信度等都会构成安全信用风险，并不容忽视。
（3）质押物风险
在相关文献中，质押物风险主要通过质押物的质和量作为评价指标。
本文针对供应链金融服务的特征，认为质押物的预计损耗率也是对第三方物流企业更加直观认识到第三方物流企业性质。
本文基于频数统计原理，依据上文风险评估指标选取原则，通过对参考文献中涉及所有指标进行频数统计，删去频数为1的指标，再增加前文信用风险分析得出的指标，得到初步指标，如表1所示。其中，频数即每个指标在所有指标来源中出现次数。而在所有来源中，只出现过一次的指标，本文定义其为“劣指标”，即该指标的出现不具备必然性以及代表性。因此，本文删去这些指标，从而在简化指标体系使其更易于操作的同时，也提高了本文指标体系的代表性程度。
3.3 评价指标的专家评价
在指标初选之后，采用李克特五级量表法进行问卷设计，再根据专家的问卷打分，进行第二次筛选，使每个指标具备更完善的评价信息，突出其代表性，且使指标数量更加精简。
3.3.1问卷设计
将采取五分制设计的调查表发给相关专家学者，请他们根据自己的理论研究和实践经验，判断指标对供应链金融的第三方物流企业的风险影响的重要程度，从而对每组中的指标按照给定评分标准进行打分。5分表示在供应链金融下该指标对第三方物流企业的风险影响极大；4分表示在供应链金融下该指标对第三方物流企业的风险影响一般；3分表示在供应链金融下该指标对第三方物流企业的风险影响较小；2分表示在供应链金融下该指标对第三方物流企业的风险影响极小；1分表示在供应链金融下该指标对第三方物流企业的风险无影响。
3.3.2专家选择
本文选择向三类专家发放问卷对指标打分，使基于供应链金融的第三方物流企业的风险研究更具客观有效性。第一类专家即电子科技大学经济与管理学院教授10名以及副教授22名，向他们发放问卷32份，实际回收28份回收率为87.5%。第二类专家即第三方物流企业中从事供应链金融方面超过5年的30名管理人员，向他们发放问卷30份，实际回收22份，回收率为73%。第三类专家即第三方物流企业内部工作经历超过5年的财务人员、会计人员，向他们发放问卷20份，实际回收8份，回收率40%。共发出82份调查问卷，收回58份，有效问卷58份，问卷回收率为70.7%，问卷有效率为100%。对于收回的有效问卷，进行每个分组内汇总专家打分，利用spss17.0计算出每组指标平均分值，如表2代表客户风险中各个指标均值，再将各组数据综合起来构成表3（专家打分平均值）。
3.4 评价指标的相关性分析
相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。如若两个指标直接相关性程度较高，那么我们可以认为这两个指标相互之间影响力较大，在正相关的情况下，这两个指标的衡量标准相似，相关影响程度也同升同降。那么我们就可以选取更便于衡量，并且衡量结果更精准的指标进行分析，在减少操作指标体系繁琐性的同时，也增加了指标体系整体有效性。
3.4.1初选指标的均值删减
根据专家评价以及指标选取原则，可知专家打分小于3的指标，属于非相关指标，将表3中最终得分小于3的初选指标舍去，即舍去了现金流量比率、经济增加值、固定费用偿付比率、合同内容完整性以及质押物需求量5个指标，再接着对剩下的指标分组进行相关性分析。
3.4.2初选指标的相关性检验
相关性分析可以衡量两个指标因素的相关密切程度，即可理解为一个指标变量会随着另一个指标变量变化。那么相关性高的两个指标，就可选择更能掌控调研的指标来进行分析，从而达到事半功倍的效果。为了解指标之间的相关关系，根据专家打分的均值结果，利用spss17.0软件计算出相关系数矩阵（见表4）。为了确保指标的更加完整性，本文仅考虑显著性水平0.01内的显著相关性。 表4 融资企业及银行的影响下的指标相关系数矩阵
由于融资企业和银行的影响因素下的指标相关性较为显著，剔除指标个数较多，具有一定的代表性，因此表4仅展示出客户风险影响因素下的指标相关系数矩阵。从相关系数矩阵数据来看，部分指标之间的相关系数最高达到0.9以上。银行转移第三方责任风险与合同利益伤害性相关性达0.974，与银行员工道德的相关性达0.864；而银行员工道德与合同利益伤害性相关性达到0.773。融资企业信用与融资企业员工道德相关性达0.742。从风险可控性的角度讲，道德方面影响因素属于不易调控的因素，并且第三方物流企业与银行签订的合同的可行性，是较为宏观的一个指标。因此，将银行员工道德、融资企业员工道德、合同利益伤害性指标予以剔除。
对第三方物流企业自身的影响因素、质押物影响因素、宏观环境影响因素下的指标相关性分析和上述客户风险影响因素类似，故省略了其他影响因素的计算结果。通过相关性分析，剔除了现金流量预期、经济法律等不可控因素，以及行业宏观指标，经过三轮的指标筛选，最终得到31个指标（见表5）。
4 结果分析
本文将利用频数统计法、专家评分法以及相关性分析，从最初筛选的53个指标中甄选出包含31个指标的基于供应链金融的第三方物流企业风险评估指标体系。分析可以知道，本文信用风险分析来源中得到新增的10个指标，其中8个都在最终31个指标中得到体现。然而现有文献资料来源以及参考来源中得出的43个指标只有53.5%的保留率。显见，现阶段文献对于第三方物流企业在供应链金融的仓储监管角色的研究还尚有欠缺，而本文研究所得指标体系能够为第三方物流企业带来更加直观的风险评估预测。
4.1 第三方物流企业自身风险因素
无论是否处于供应链金融体系中，企业素质、经营能力、盈利能力、偿债能力、发展潜力五个方面都是衡量第三方物流企业风险评估的重要部分。指标体系也从这五个方面进行了风险评价，管理者与员工诚信度、管理者管理能力反应出企业素质，企业规模、资金自给率以及业务操作能力反映出了第三方物流企业的经营能力；利润增长率与净资产收益率体现出了第三方物流企业的赢利能力；长期偿债能力、速动比率和流动比率评价的是企业的偿债能力；而市场增长率则用来考核第三方物流企业的发展潜力。
除此之外，合同履约率、客户满意度以及员工留住率都突出第三方物流企业的诚信度，而流程监管制度以及员工操作能力更为凸显第三方物流企业的规范程度，仓库安全指数也反应了第三方物流企业的信用风险。在整个供应链金融体系中，物流企业是否诚信对于整个供应链的发展来说都是至关重要的。
4.2 客户风险因素
在供应链金融中，银行服务契约条款常有对物流企业的损害，故对于第三方物流企业金融服务来说，银行使其承担过多的责任而产生的风险影响是较大的。另一方面，如何保证物流企业能够按照约定提到货物并以此形成货物质押，提货单的可信度是物流公司面临的直接风险。融资企业信用也在很大程度上影响着第三方物流企业承受的风险。
4.3 质押物风险因素
第三方物流企业在开展供应链金融服务时，必须要注意质押物品种的选择，并不是所有的货物都可以用来质押，可以说，质押物品种的选取是否恰当直接关系到供应链金融业务的风险大小。供应链金融业务质押的货物是动产，不可避免得市场价格总是处于不断得变动中。第三方物流企业协助银行确认货权的过程中，承担着审查质物合法占有的责任，如果辨别货权证明失误，就会产生风险。
4.4 宏观环境风险因素
政府制定的相关政策和提供的经济环境是供应链金融稳定运营的宏观保障。行业的风险主要是为了反映企业所在行业周期的繁荣和衰退以及其对金融机构产生的潜在风险。因此， 对供应链所在行业进行前景预测和竞争强度的评估， 是金融机构必须要考虑的因素。
5 结论
随着我国供应链物流的快速发展，金融业与物流业的有机融合诞生了供应链金融这一新兴的融资服务模式，由于第三方物流企业其特殊的社会角色而最终成为了银行实行供应链金融监管的委托代理人，那么其在实际服务过程中必然面临着各种各样的风险，如何既有力地掌控物流状态，又有效的进行风险控制衍生的供应链金融服务，构建第三方物流企业供应链金融服务信用风险评价体系，至关重要。
现如今随着供应链金融模式在我国物流业的快速拓展与成功实践，第三方物流企业供应链金融服务信用风险评价体系必将会逐步完善。然而鉴于基于供应链金融的第三方物流企业的风险评估仍处于研究探索阶段，在国内外文献中鲜见可借鉴的研究成果，本文所构建的指标体系，在简洁化同时提升了其代表性，然而其完整程度以及适用程度，还需在应用过程中加以检验并不断完善。
参考文献：
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[3] 陈长彬，盛鑫.供应链金融中信用风险等评价体系构建研究[J].福建师范大学学报（哲学社会科学版），2013（02）：79-86.
[4] 刘远亮，高书丽.供应链金融模式下的小企业信用风险识别 基于北京地区信贷数据的实证研究[D].博士后征文，2013（01）：45-49.
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[7] Ying Yin ，ZongWei.Luo .Warehouse Financing Risk Analysis and Measurement with Case Study in Carbon Trading[J].IGI Global，2011.
[8] 马冬雪，赵一飞.第三方物流企业的供应链金融风险测度[J].物流科技，2011（02）：54～56.
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[12]谢鹏，陈章跃，严慧敏.第三方物流参与物流金融运作的模式及其风险防范[J]物流工程与管理，2008（10）：79-82.
[13]龚纪钢.第三方企业参与物流金融业务的风险管理研究[J].物流技术，2010（03）：40-42.
[14]赵志艳.第三方物流企业参与下的物流金融模式研究及风险探析[J].物流工程与管理，2013（07）：65-66.
[15]俞特.第三方物流企业供应链金融的风险管理研究[J].物流商论，2012（04）：137-138.
[16]李毅学.供应链金融风险评估[J].中央财经大学学报，2011（10）：36-41.
（责任编辑：龙 蓉）
Research on Credit Risk Evaluation Index System of Third Party Logistics Enterprises from the Perspective of Supply Chain Finance
TIAN Jiang，CHENChen
（School Management and Economics，University of Electronic Science and Technology，Chengdu 610054）
Abstract： In the supply chain financial services， third-party logistics enterprises take an important role. How to build a reasonable 3PL Risk Evaluation System will affect the risk of supply chain finance. In this paper， based on the related literature research on risk evaluation of third party logistics enterprise as the foundation， and according to the characteristics of supply chain finance business， using frequency statistics method， Expert evaluation method， and the correlation analysis， to finally selected 31 indicators constitutes the risk assessment index system of the third party logistics enterprise， to provide reference for third-party logistics enterprises engaged in financial services supply chain risk assessment.
Keywords：Third party logistics；Supply chain finance；Credit risk；Evaluation index
关键词：第三方物流企业；供应链金融；信用风险；评价指标
中图分类号：F224；F253 文献标识码 ：A DOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2016.02.010
1 研究背景
随着现代信息技术的发展与应用，现代物流不仅成为了第三方专业服务提供商，同时延伸出越来越多的新兴的增值服务，特别是物流、信息流、资金流的融合不断加强。例如，美国UPS旗下的UPS资本公司可以针对货物从入库到出库到每一个流程中提供融资服务，并且为客户提供存货管理和物流配送服务[1]。在国内，2013年中国邮政集团与中国重汽集团建立了车辆采购、物流服务和金融合作三方面的战略性合作；淮矿物流全面推进了新型的基于“平台 基地”全流程管理下的在线结算和在线金融的供应链管理模式[2]。
供应链金融服务在推动物流业多样化、综合化、现代个性化发展的同时，由于物流企业自身的不规范将增大了供应链金融的风险。例如，2012年上海、江苏等地相继爆发了多起钢材仓储企业虚开仓单、重复质押的案件；2014年6月份青岛港融资骗贷事件，暴露出了中国仓储行业的众多不规范操作。
同样，在供应链金融服务中，物流企业的服务水平也成为了供应链金融风险重要影响因素来源。少数投行也利用物流环节的漏洞进行套利，一方面，投行人为压低出货量、通过持有库存拥有现货，造成现货价格上涨；另一方面隶属于投行的仓储公司有意在不违反规定的前提下拖延出货速度，从而可以更长时间赚取租金。根据伦敦金属交易所（LME）的有关报告显示，荷兰Pacorini Metals运营的弗利辛恩港（Vlissingen），其出货的排队时间已经超过了748个自然日，为全球之最；美国高盛所属的底特律的Metro International Trade Services仓库，其出货的排队时间为683天。
实际上，第三方物流企业实质性控制货权，使其对供应链金融的风险产生较大影响，已成为了供应链金融风险的重要控制环节。
本文将通过频数统计法、专家评分法以及相关性分析，分析在供应链金融服务中针对第三方物流企业的风险评估指标体系。
2 基于供应链金融的第三方物流企业风险的相关研究
现阶段，供应链信用风险的相关研究方法十分丰富，如陈长彬等[3]（2013）根据3C理论，构建供应链金融的信用风险评价体系，并运用多级模糊综合评价法，将定性指标与定量指标有机结合起来设定一套合理的评价指标体系。刘远亮等（2013）[4]研究了供应链金融模式下的小企业信用风险识别，用主成分分析法和Logistic回归方法建立了信用风险识别模型。夏立明等（2011）[5]通过总结现有中小企业信用评级模型及供应链融资研究，利用频数统计、专家评分和相关性分析对指标进行三轮筛选以确定最终的指标体系。
同时，基于供应链金融的第三方物流企业风险的相关研究也在不断深入。赵芹[6]（2010）研究了我国第三方物流企业供应链金融项目运作过程中的质押物、出质人、银行合同法律、内部管理操作、环境等风险，将理论实践相结合提出了实际可行的风险评估体系。Yin（2011）[7]研究存货质押融资中，运用SCOR参考模型来识别在第三方物流的参与下的融资活动风险，提出一个新的风险评估框架。马冬雪（2011）[8]等分析了第三方物流企业供应链金融业务的自身、银行、出质人、质物、环境五个方面的风险，采用模糊聚类分析，明确了需高度关注的风险指标类别。李莉莉（2011）[9]等研究了第三方物流供应链金融的监管业务模式以及过程中遇到的市场、环境、道德、信用、内部管理运营、操作、单证等风险，建立了银行主导，第三方物流企业自律、参与方监督的“三位一体”的供应链金融监管体系。秦立公（2013）[10]等辨证地分析了第三方物流企业参与供应链金融所面临的市场、客户信用、管理、技术、质押物、财务六个方面的风险，并运用多层次灰色关联度法建立了风险评估模型。
然而，以上文献研究，大都以贷款企业本身的资信作为风险评价的主要内容，而忽视了在供应链金融服务中第三方物流企业资信的评价。
3 基于供应链金融的第三方物流企业风险评估指标分析
3.1 分析思路
影响第三方物流企业供应链金融服务的因素涉及面较广，来自供应链、第三方物流企业本身、宏观环境等多方面，因此，在供应链金融服务中第三方物流企业的风险评估是一个多属性的问题。本文将基于相关研究文献为基础，通过频数统计法、专家评分法以及相关性分析法，对第三方物流的风险评价指标的多次筛选，研究的基本思路如图1所示。
图1 指标系统的构建思路
3.2 评价指标的初选
通过现有文献资料第三方物流企业相关风险指标，第三方物流上市企业发展风险指标以及分析衡量第三方物流企业在供应链金融中的主要影响因素来获取原始指标，将这些指标分类为：参考来源、现有文献资料来源、信用风险分析来源，而获取的所有原始指标均列为最低层次的具体指标。
3.2.1指标选取的参考来源
本文研究的主要问题是在供应链金融服务中第三方物流企业的信用风险，不仅与第三方企业信用风险影响因素相关，也与在供应链金融服务下的第三方物流企业相关。因此，传统第三方物流企业信用风险的评估指标以及供应链金融信用风险指标均作为本文所研究的指标选取的参考来源。 3.2.2指标选取的现有文献资料来源
在相关研究文献中，首先选取信用风险指标体系较为完整以及指标分析较全面的文献进行指标的遴选。针对供应链金融中第三方物流企业的风险评价，马冬雪和赵一飞（2011）、秦立公（2013）、李莉莉（2011）、赵芹（2010）、熊熊等（2009）、谢鹏等（2008）、龚纪钢（2010）、赵志艳（2013）、俞特（2012）、李毅学（2011）等学者针对供应链金融服务中有关第三方物流企业的风险评价指标进行了广泛的研究[7-16]，本文将借鉴这些文献作为指标选取的现有文献资料来源。
3.2.3指标选取的信用风险分析来源
一般地，在供应链金融服务中，影响第三方物流企业的信用风险因素概括为第三方物流企业自身风险、客户风险、质押物风险和环境风险等四大类。
（1）第三方物流企业自身风险
供应链金融服务中，第三方物流企业主要起协调作用，担任类似委托代理的角色。由于委托人与代理人之间信息易不对称，委托人一般处于信息劣势地位。反映在供应链金融实践中，通常银行等金融机构处于主导地位，而处于信息劣势地位的物流企业，易出现跟风行为，在未完善评估时就实施业务，存在违约风险。因此，第三方物流企业自身风险的评价指标包括：
首先，合同履约率和企业自身信用两个指标是关键，可以侧面约束规范企业。
其次，在运营层面，物流企业自身内部可能会出现监督机制不完善、员工素质不高、企业自身留不住优秀员工等问题，由员工留住率、操作规范性、业务流程监管等指标可以反映企业的运营管理水平。
同时，在风险损失层面，第三方物流企业必须对库存期间的抵押货物各种损失负责，那么考虑员工诚信度、仓库安全指数是必然的。
（2）客户风险
通常地，第三方物流企业在供应链金融中处于信息劣势地位，而抵押货物在库期间，第三方物流企业必须对其发生的各种损失负责。因此，提单的可信度、客户的诚信度等都会构成安全信用风险，并不容忽视。
（3）质押物风险
在相关文献中，质押物风险主要通过质押物的质和量作为评价指标。
本文针对供应链金融服务的特征，认为质押物的预计损耗率也是对第三方物流企业更加直观认识到第三方物流企业性质。
本文基于频数统计原理，依据上文风险评估指标选取原则，通过对参考文献中涉及所有指标进行频数统计，删去频数为1的指标，再增加前文信用风险分析得出的指标，得到初步指标，如表1所示。其中，频数即每个指标在所有指标来源中出现次数。而在所有来源中，只出现过一次的指标，本文定义其为“劣指标”，即该指标的出现不具备必然性以及代表性。因此，本文删去这些指标，从而在简化指标体系使其更易于操作的同时，也提高了本文指标体系的代表性程度。
3.3 评价指标的专家评价
在指标初选之后，采用李克特五级量表法进行问卷设计，再根据专家的问卷打分，进行第二次筛选，使每个指标具备更完善的评价信息，突出其代表性，且使指标数量更加精简。
3.3.1问卷设计
将采取五分制设计的调查表发给相关专家学者，请他们根据自己的理论研究和实践经验，判断指标对供应链金融的第三方物流企业的风险影响的重要程度，从而对每组中的指标按照给定评分标准进行打分。5分表示在供应链金融下该指标对第三方物流企业的风险影响极大；4分表示在供应链金融下该指标对第三方物流企业的风险影响一般；3分表示在供应链金融下该指标对第三方物流企业的风险影响较小；2分表示在供应链金融下该指标对第三方物流企业的风险影响极小；1分表示在供应链金融下该指标对第三方物流企业的风险无影响。
3.3.2专家选择
本文选择向三类专家发放问卷对指标打分，使基于供应链金融的第三方物流企业的风险研究更具客观有效性。第一类专家即电子科技大学经济与管理学院教授10名以及副教授22名，向他们发放问卷32份，实际回收28份回收率为87.5%。第二类专家即第三方物流企业中从事供应链金融方面超过5年的30名管理人员，向他们发放问卷30份，实际回收22份，回收率为73%。第三类专家即第三方物流企业内部工作经历超过5年的财务人员、会计人员，向他们发放问卷20份，实际回收8份，回收率40%。共发出82份调查问卷，收回58份，有效问卷58份，问卷回收率为70.7%，问卷有效率为100%。对于收回的有效问卷，进行每个分组内汇总专家打分，利用spss17.0计算出每组指标平均分值，如表2代表客户风险中各个指标均值，再将各组数据综合起来构成表3（专家打分平均值）。
3.4 评价指标的相关性分析
相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。如若两个指标直接相关性程度较高，那么我们可以认为这两个指标相互之间影响力较大，在正相关的情况下，这两个指标的衡量标准相似，相关影响程度也同升同降。那么我们就可以选取更便于衡量，并且衡量结果更精准的指标进行分析，在减少操作指标体系繁琐性的同时，也增加了指标体系整体有效性。
3.4.1初选指标的均值删减
根据专家评价以及指标选取原则，可知专家打分小于3的指标，属于非相关指标，将表3中最终得分小于3的初选指标舍去，即舍去了现金流量比率、经济增加值、固定费用偿付比率、合同内容完整性以及质押物需求量5个指标，再接着对剩下的指标分组进行相关性分析。
3.4.2初选指标的相关性检验
相关性分析可以衡量两个指标因素的相关密切程度，即可理解为一个指标变量会随着另一个指标变量变化。那么相关性高的两个指标，就可选择更能掌控调研的指标来进行分析，从而达到事半功倍的效果。为了解指标之间的相关关系，根据专家打分的均值结果，利用spss17.0软件计算出相关系数矩阵（见表4）。为了确保指标的更加完整性，本文仅考虑显著性水平0.01内的显著相关性。 表4 融资企业及银行的影响下的指标相关系数矩阵
由于融资企业和银行的影响因素下的指标相关性较为显著，剔除指标个数较多，具有一定的代表性，因此表4仅展示出客户风险影响因素下的指标相关系数矩阵。从相关系数矩阵数据来看，部分指标之间的相关系数最高达到0.9以上。银行转移第三方责任风险与合同利益伤害性相关性达0.974，与银行员工道德的相关性达0.864；而银行员工道德与合同利益伤害性相关性达到0.773。融资企业信用与融资企业员工道德相关性达0.742。从风险可控性的角度讲，道德方面影响因素属于不易调控的因素，并且第三方物流企业与银行签订的合同的可行性，是较为宏观的一个指标。因此，将银行员工道德、融资企业员工道德、合同利益伤害性指标予以剔除。
对第三方物流企业自身的影响因素、质押物影响因素、宏观环境影响因素下的指标相关性分析和上述客户风险影响因素类似，故省略了其他影响因素的计算结果。通过相关性分析，剔除了现金流量预期、经济法律等不可控因素，以及行业宏观指标，经过三轮的指标筛选，最终得到31个指标（见表5）。
4 结果分析
本文将利用频数统计法、专家评分法以及相关性分析，从最初筛选的53个指标中甄选出包含31个指标的基于供应链金融的第三方物流企业风险评估指标体系。分析可以知道，本文信用风险分析来源中得到新增的10个指标，其中8个都在最终31个指标中得到体现。然而现有文献资料来源以及参考来源中得出的43个指标只有53.5%的保留率。显见，现阶段文献对于第三方物流企业在供应链金融的仓储监管角色的研究还尚有欠缺，而本文研究所得指标体系能够为第三方物流企业带来更加直观的风险评估预测。
4.1 第三方物流企业自身风险因素
无论是否处于供应链金融体系中，企业素质、经营能力、盈利能力、偿债能力、发展潜力五个方面都是衡量第三方物流企业风险评估的重要部分。指标体系也从这五个方面进行了风险评价，管理者与员工诚信度、管理者管理能力反应出企业素质，企业规模、资金自给率以及业务操作能力反映出了第三方物流企业的经营能力；利润增长率与净资产收益率体现出了第三方物流企业的赢利能力；长期偿债能力、速动比率和流动比率评价的是企业的偿债能力；而市场增长率则用来考核第三方物流企业的发展潜力。
除此之外，合同履约率、客户满意度以及员工留住率都突出第三方物流企业的诚信度，而流程监管制度以及员工操作能力更为凸显第三方物流企业的规范程度，仓库安全指数也反应了第三方物流企业的信用风险。在整个供应链金融体系中，物流企业是否诚信对于整个供应链的发展来说都是至关重要的。
4.2 客户风险因素
在供应链金融中，银行服务契约条款常有对物流企业的损害，故对于第三方物流企业金融服务来说，银行使其承担过多的责任而产生的风险影响是较大的。另一方面，如何保证物流企业能够按照约定提到货物并以此形成货物质押，提货单的可信度是物流公司面临的直接风险。融资企业信用也在很大程度上影响着第三方物流企业承受的风险。
4.3 质押物风险因素
第三方物流企业在开展供应链金融服务时，必须要注意质押物品种的选择，并不是所有的货物都可以用来质押，可以说，质押物品种的选取是否恰当直接关系到供应链金融业务的风险大小。供应链金融业务质押的货物是动产，不可避免得市场价格总是处于不断得变动中。第三方物流企业协助银行确认货权的过程中，承担着审查质物合法占有的责任，如果辨别货权证明失误，就会产生风险。
4.4 宏观环境风险因素
政府制定的相关政策和提供的经济环境是供应链金融稳定运营的宏观保障。行业的风险主要是为了反映企业所在行业周期的繁荣和衰退以及其对金融机构产生的潜在风险。因此， 对供应链所在行业进行前景预测和竞争强度的评估， 是金融机构必须要考虑的因素。
5 结论
随着我国供应链物流的快速发展，金融业与物流业的有机融合诞生了供应链金融这一新兴的融资服务模式，由于第三方物流企业其特殊的社会角色而最终成为了银行实行供应链金融监管的委托代理人，那么其在实际服务过程中必然面临着各种各样的风险，如何既有力地掌控物流状态，又有效的进行风险控制衍生的供应链金融服务，构建第三方物流企业供应链金融服务信用风险评价体系，至关重要。
现如今随着供应链金融模式在我国物流业的快速拓展与成功实践，第三方物流企业供应链金融服务信用风险评价体系必将会逐步完善。然而鉴于基于供应链金融的第三方物流企业的风险评估仍处于研究探索阶段，在国内外文献中鲜见可借鉴的研究成果，本文所构建的指标体系，在简洁化同时提升了其代表性，然而其完整程度以及适用程度，还需在应用过程中加以检验并不断完善。
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（责任编辑：龙 蓉）
Research on Credit Risk Evaluation Index System of Third Party Logistics Enterprises from the Perspective of Supply Chain Finance
TIAN Jiang，CHENChen
（School Management and Economics，University of Electronic Science and Technology，Chengdu 610054）
Abstract： In the supply chain financial services， third-party logistics enterprises take an important role. How to build a reasonable 3PL Risk Evaluation System will affect the risk of supply chain finance. In this paper， based on the related literature research on risk evaluation of third party logistics enterprise as the foundation， and according to the characteristics of supply chain finance business， using frequency statistics method， Expert evaluation method， and the correlation analysis， to finally selected 31 indicators constitutes the risk assessment index system of the third party logistics enterprise， to provide reference for third-party logistics enterprises engaged in financial services supply chain risk assessment.
Keywords：Third party logistics；Supply chain finance；Credit risk；Evaluation index