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金融科技助力绿色供应链金融的模式创新研究

2025-05-12 07:57 51 浏览

‌第一章 绪论

1.1 研究背景

1.1.1 绿色供应链金融的发展现状

1.1.2 传统供应链金融模式的局限性

1.1.3 金融科技赋能绿色供应链金融的机遇


1.2 研究意义

1.2.1 理论意义:丰富绿色金融与供应链金融交叉研究

1.2.2 实践意义:为金融机构与企业提供模式创新参考

1.2.3 政策意义:助力“双碳”目标与普惠金融协调


1.3 研究目标与核心问题

1.3.1 总体目标

1.3.2 核心研究问题

1.3.3 创新点与关键难点


1.4 研究思路与技术路线

1.4.1 研究思路框架图

1.4.2 技术路线说明


1.5 论文结构安排

1.5.1 各章主要内容概述


第二章 文献综述

2.1 绿色供应链金融模式研究进展

2.2 金融科技在供应链金融中的应用研究

2.3 模式创新与可持续发展视角下的研究

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 资源基础观与动态能力理论

3.2 可持续发展与绿色金融理论

3.3 金融科技驱动绿色供应链金融模式创新机理

3.3.1 区块链实现资产全流程溯源路径

3.3.2 大数据风控优化融资风险定价路径

3.3.3 人工智能提升融资匹配效率路径


3.4 研究假设

3.4.1 H1:区块链应用程度与融资效率正相关

3.4.2 H2:大数据风控水平与违约率负相关

3.4.3 H3:人工智能推荐度对模式创新影响显著

3.4.4 H4:企业绿色评级对上述关系具有调节作用


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 样本范围:典型绿色供应链金融项目

4.1.2 数据来源:平台运营数据、企业年报、第三方评级


4.2 变量定义与度量

4.2.1 因变量:绿色供应链金融模式创新绩效(Innov\_Perf)

 (1) 融资成本节约率(Cost\_Saving = 节约后成本 ÷ 原成本)

 (2) 资金周转天数缩短率(Turnover\_Reduce = 缩短天数 ÷ 原天数)

 (3) 企业绿色投资增长率(Green\_Invest\_Growth = 增长额 ÷ 基期额)


4.2.2 自变量:金融科技应用水平(FinTech\_Level)

 (1) 区块链应用深度(BC\_Depth,节点数/总环节数)

 (2) 大数据风控频次(BigData\_Freq,每月风控模型更新次数)

 (3) 人工智能推荐准确度(AI\_Acc,算法预测正确率)


4.2.3 调节变量:企业绿色评级(Green\_Rating)

 (1) 第三方绿色评级得分(Rating\_Score,0–100)

 (2) 环境绩效指数(Env\_Perf,污染排放降低率)


4.2.4 中介变量:融资风险定价精准度(Risk\_Pricing)

 (1) 定价偏差率(Pricing\_Error = |实际利率-理论利率|)

 (2) 风险识别召回率(Recall = 正确识别风险项目数 ÷ 风险项目总数)


4.2.5 控制变量

 (1) 企业规模(Ln\_Assets,取对数)

 (2) 企业年龄(Firm\_Age,年)

 (3) 行业类别虚拟变量(Industry\_Dummy)

 (4) 宏观经济环境(GDP\_Growth,%)

 (5) 信贷政策宽松度(Policy\_Looseness,中央银行公告次数)


4.3 模型构建

4.3.1 基准回归模型

 Innov\_Perf\_it = α + β1 FinTech\_Level\_it + γ Controls\_it + μ\_i + λ\_t + ε\_it


4.3.2 中介效应模型

 Risk\_Pricing\_it = α1 + β2 FinTech\_Level\_it + γ1 Controls\_it + ε1\_it

 Innov\_Perf\_it = α2 + β3 Risk\_Pricing\_it + β4 FinTech\_Level\_it + γ2 Controls\_it + ε2\_it


4.3.3 调节效应模型

 Innov\_Perf\_it = α3 + β5 FinTech\_Level\_it + β6 Green\_Rating\_it + β7 (FinTech\_Level×Green\_Rating)\_it + γ3 Controls\_it + ε3\_it


4.3.4 稳健性与内生性检验

 (1) 替代性变量检验

 (2) 工具变量法(IV-2SLS)

 (3) 分样本与滚动回归


4.4 研究方法

4.4.1 面板数据固定效应回归

4.4.2 Bootstrap中介效应检验

4.4.3 分组回归与异质性分析

4.4.4 稳健性检验


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 多重共线性与模型诊断

5.3 基准模型回归结果与假设检验

5.4 中介效应检验结果

5.5 调节效应检验结果

5.6 稳健性与异质性分析

5.7 结果讨论


第六章 结论与建议

6.1 主要研究结论

6.2 理论贡献

6.3 实践与政策建议

 6.3.1 对金融机构:完善技术平台与服务模式

 6.3.2 对供应链核心企业:加强绿色评级与合作

 6.3.3 对监管层:制定绿色供应链金融指导规范

6.4 研究局限与未来展望


参考文献


附录

A 变量与数据来源对照表

B 回归结果附表

C 调研问卷与访谈提纲


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