金融科技论文，金融科技赋能制造业中小企业供应链融资效率的实证研究

‌硕士论文提纲框架：金融科技赋能制造业中小企业供应链融资效率的实证研究

第一章 绪论

1.1 研究背景

  1.1.1 制造业中小企业融资痛点与供应链融资兴起

  1.1.2 金融科技（FinTech）在供应链金融场景中的融合趋势

  1.1.3 数字经济与实体经济深度融合的政策环境

1.2 研究意义

  1.2.1 理论意义：拓展供应链融资效率与金融科技交叉研究

  1.2.2 实践意义：为银行、平台与制造业中小企业提供决策参考

  1.2.3 政策意义：为普惠金融与实体经济协同发展提供证据

1.3 研究目标与问题

  1.3.1 总体目标

  1.3.2 核心研究问题

  1.3.3 拟解决的关键难题

1.4 研究思路与技术路线

  1.4.1 研究思路

  1.4.2 技术路线图

1.5 论文结构安排

  1.5.1 章节概述

第二章 文献综述

2.1 供应链融资效率相关研究

2.2 金融科技对融资效率影响研究

2.3 制造业中小企业数字化转型研究

2.4 文献评述与研究空白

第三章 理论基础与研究假设

3.1 资源基础观（RBV）

3.2 动态能力理论

3.3 FinTech‑驱动的供应链融资效率作用机理

  3.3.1 信息不对称缓解路径

  3.3.2 交易成本降低路径

  3.3.3 风险定价优化路径

3.4 研究假设提出

  3.4.1 主效应假设

  3.4.2 调节效应与中介效应假设

3.5 概念模型

第四章 研究设计

4.1 样本选取与数据来源

  4.1.1 数据区间与样本企业筛选

  4.1.2 变量数据获取途径（年报、Wind、普惠金融大数据平台等）

4.2 变量定义与度量（详细变量）

  4.2.1 因变量：供应链融资效率（SFE）

    (1) DEA投入‑产出效率值

    (2) 融资成本占营业收入比

    (3) 应付账款周转天数改进率

  4.2.2 核心自变量：金融科技赋能水平（FinTech）

    (1) 企业FinTech应用度指数（爬取专利/软件著作权、FinTech关键词计数）

    (2) 合作平台数量（区块链、云采购、电子仓单平台）

    (3) 数字支付渗透率

  4.2.3 调节变量

    (1) 供应链集中度（Top 5客户销售占比）

    (2) 数字化成熟度（ERP、MES、工业互联网接入指数）

  4.2.4 控制变量

    (1) 企业规模（Ln Total Assets）

    (2) 成立年限（Firm Age）

    (3) 资产负债率（Leverage）

    (4) R&D强度（R&D/Revenue）

    (5) 宏观经济变量（GDP增长率、M2增长率）

4.3 模型构建

  4.3.1 基准回归模型

  4.3.2 调节效应模型

  4.3.3 中介效应模型

  4.3.4 稳健性与内生性检验模型（双向固定效应、工具变量、PSM‑DID 等）

4.4 研究方法

  4.4.1 DEA‑Super‑SBM效率测算

  4.4.2 多元面板回归分析

  4.4.3 Bootstrap中介效应检验

  4.4.4 分位数回归与异质性检验

第五章 实证结果与分析

5.1 描述性统计与相关性分析

5.2 多重共线性诊断

5.3 回归结果与假设检验

  5.3.1 FinTech赋能对SFE的直接效应

  5.3.2 调节与中介效应检验

5.4 稳健性与内生性处理结果

5.5 进一步分析：企业异质性与情景比较

  5.5.1 行业细分

  5.5.2 区域数字经济水平

5.6 结果讨论与理论联系

第六章 结论与建议

6.1 主要研究结论

6.2 理论贡献

6.3 实践启示

  6.3.1 对制造业中小企业的建议

  6.3.2 对金融机构与科技平台的建议

  6.3.3 对政府与监管部门的建议

6.4 研究局限与未来展望

参考文献

附录

A. 变量与数据源对照表

B. 主要代码与指标计算方法

C. 稳健性检验附表