第三批“数据要素X”典型案例

27. 数据要素赋能供应链金融 助力产业链高质量发展

38.大数据赋能供应链融资:智能风控与产业效率升级

1 模型目标

本文希望构建的模型能够解释上面两个案例的如下事实：

1. 核心企业的数据能够缓解供应链中的信息不对称。

   现实中，链主企业的订单、应收账款、生产调度、物流轨迹等经营数据，能够反映其下游供应商的经营状况，让银行更好地识别其违约风险。本模型通过“数据提高信息精度、从而降低银行定价风险”的机制来刻画这一现象。

2. 多来源信用数据的聚合提高了金融机构的识别能力。

   在模型中，这一机制表现为：银行对供应商的风险判断依赖两类数据——供应商自身经营产生的数据$D^S$，以及核心企业聚合形成的链条级数据$D^C$。两类数据共同提高信息精度$\tau$，从而影响贷款额度、风险定价与最终融资约束。

2 模型设定

2.1 模型主体

• 上游供应商S：中小企业，均匀分布在连续统 $j[0,1]$上，生产中间品 $j$。
• 核心企业C（供应链主）：与供应商交易中间品 $j$ ，并以 $CES$函数聚合为最终品，产生大量可观察数据（订单、应收账、水电气等）。
• 银行B：通过收集数据形成对整个供应链偿债能力的信号，从而确定授信额度。

基本逻辑：数据越多 → 信号越精确 → 银行提高贷款额度 → 产量越高 → 数据越多 → …

2.2 模型时间线

两期模型：

第 1 期 t = 1: 上游企业S使用自有资金进行生产，并将中间品出售给核心企业，第一期生产没有借贷。期1末产生的数据在期2供银行使用。

第 2 期 t = 2: 期2生产存在不确定性，银行基于数据对企业发放贷款，若企业违约，则银行承担损失，银行以自身利润最大化为目的；企业以第一期净盈余与贷款进行生产，并在期2末偿还贷款，经济结束

2.3 核心企业C

核心企业假设为大企业，是最终产品的生产者，中间产品的需求方。核心企业向供应商购买中间品，并以CES函数聚合为最终品，为简便起见，将最终产品的价格标准化为1。核心企业的最优化问题为：

$\underset{\{y_{j,t}\} {j \in [0,1]}}{max} \Pi{C,t} = \underbrace{(\int_0^1 y_{j,t}^{\frac{\epsilon - 1}{\epsilon}}dj)^{\frac{\epsilon}{\epsilon-1}}}{Y_t} - \int_0^1 p{j,t}y_{j,t}dj - c_I(I_c)$