在第三章中提到，目前存在农业中小企业骗贷的现象，同一批应收账款、存货、预付款等在不同的融资人、从不同的商业银行进行重复抵质押担保，实际的获得的融资金融可能放大了几十倍，充分暴露出供应链金融业务贸易背景真实性问题产生的风险。在这种背景下，部分企业通过虚构贸易合同、伪造存货仓单等手段以获取商业银行资金支持，这种情况下使得供应链金融业务信用风险控制难度增加。商业银行不能单纯地按照供应链金融的理论逻辑来参与此项业务，在实际操作过程中还需要转变风控观念，对贸易背景的真实性进行考核，同时构建风险评价指标体系对农业中小企业供应链金融信用风险进行独立评价。
对供应链中的农业中小企业信用评价是一个综合性的问题，为了保证评价结果的准确性和客观性，指标的选取尤为重要，要尽可能地避免人为因素的干扰， 同时指标涵盖的范围要全面。进而，用合适的方法对指标进行科学地筛选。商业银行风控人员的理论水平需要与时俱进，在实践中，需要及时对指标体系做出调整和改进。
第 7 章 研究结论和展望
7.1 研究结论
在我国乃至世界范围内，中小企业融资难始终是一个严峻的问题。供应链金融的普及为中小企业融资提供了一种新的思路，在很大程度上能够缓解中小企业融资难的问题，但是农业中小企业由于其自身的脆弱性和高风险性仍然面临着巨大的资金压力。
农业供应链金融，本质上也是供应链金融的一种，二者在具体的融资方式上具有较高的相似性，特殊性在于具有强烈融资需求的农业中小企业本身。农业中小企业兼具农业的高风险性和中小企业生产经营的粗放性，对于商业银行来说，囿于农业中小企业真实财务信息和其他生产经营信息的可得性，农业中小企业供应链金融服务吸引力较低。虽然目前众多农业 P2P 网贷平台能够为农业中小企业提供供应链金融服务，但是对于农业中小企业而言，商业银行的贷款利率低于P2P 网贷平台，从商业银行融资能够减少企业的资金成本。基于这样的前提，本文构建了针对农业中小企业供应链金融信用风险的评价指标体系，商业银行能够通过农业供应链中的中小企业、核心企业生产经营状况和反应供应链整体情况的企业运营能力指标来构建 BP 神经网络评估和预测企业的信用风险，整体准确率高达 91.67%，也表明 BP 神经网络模型能够在农业中小企业供应链金融风险评价中发挥重要作用。
对于农业中小企业而言，需要进一步规范经营管理制度尤其是财务管理制度；对于农业供应链中的核心企业来说，需要承担更多供应链整体的责任，兼顾自身的短期利益和供应链整体的长远利益；对于商业银行而言，需要充分利用互联网和信息技术，降低授信过程中信用评价成本，同时不断完善信用风险评价方法。
参考文献（略）
