56 浏览第一章 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 贸易金融“双重融资”风险的内涵与危害
1.1.2 区块链技术在贸易金融中的兴起与应用趋势
1.1.3 利用区块链防范“双重融资”风险的现实需求
1.2 研究意义
1.2.1 理论意义：完善贸易金融风险管理理论
1.2.2 实践意义：为银行与贸易企业提供技术路径
1.2.3 政策意义：为监管部门制定风险防范标准提供依据
1.3 研究目标与核心问题
1.3.1 总体研究目标
1.3.2 核心研究问题
1.3.3 关键技术与制度难点
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 各章内容概述
第二章 文献综述
2.1 贸易金融“双重融资”风险研究进展
2.2 区块链技术防范风险的应用研究
2.3 风险防范机制与监管模式研究
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 信息不对称与代理成本理论
3.2 信用风险传导与监管套利理论
3.3 区块链防范“双重融资”风险的作用机理
3.3.1 分布式账本与全程可追溯机制
3.3.2 智能合约与自动验真机制
3.3.3 多方共享与数据不可篡改机制
3.4 研究假设
3.4.1 H1：区块链应用水平与“双重融资”风险事件发生率负相关
3.4.2 H2：信息透明度在区块链应用与风险事件发生率间起中介作用
3.4.3 H3：监管强度对区块链防范效果具有正向调节作用
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：重点贸易金融平台与银行合作项目
4.1.2 数据来源：平台交易日志、行业报告、监管披露数据
4.1.3 样本期：2019—2024年季度面板数据
4.2 变量定义与度量
4.2.1 因变量：双重融资风险防范效果（RiskMitigation）
4.2.1.1 事件发生率（EventRate＝当期“双重融资”事件数/融资笔数）
4.2.1.2 风险损失率（LossRate＝因“双重融资”导致损失金额/融资总额）
4.2.2 自变量：区块链应用水平（BC\_Level）
4.2.2.1 链上交易占比（OnChainRatio＝链上交易笔数/总交易笔数）
4.2.2.2 节点分布度（NodeDispersion＝节点数/参与方数）
4.2.2.3 智能合约使用频率（SC\_Freq＝智能合约调用次数/交易笔数）
4.2.3 中介变量：信息透明度（InfoTransparency）
4.2.3.1 实时数据共享率（RealTimeShare＝达到实时共享标准的数据量/总数据量）
4.2.3.2 数据可见性评分（VisibilityScore＝专家打分，1–5分）
4.2.4 调节变量：监管强度（RegStrength）
4.2.4.1 监管检查次数（AuditCount＝年内检查次数）
4.2.4.2 处罚力度（PenaltyAmount＝年内处罚总额，万元）
4.2.5 控制变量（Controls）
4.2.5.1 平台规模（Ln\_PlatformSize＝参与企业总资产对数）
4.2.5.2 行业集中度（HHI＝主要客户集中度指数）
4.2.5.3 宏观经济环境（GDP\_Growth＝季度GDP增速）
4.2.5.4 企业信用评级（CreditRating＝评级得分）
4.3 模型构建
4.3.1 基准回归模型
EventRate\_it = α + β1 BC\_Level\_it + γ Controls\_it + μ\_i + λ\_t + ε\_it
4.3.2 中介效应模型
InfoTransparency\_it = α1 + β2 BC\_Level\_it + γ1 Controls\_it + ε1\_it
EventRate\_it = α2 + β3 InfoTransparency\_it + β4 BC\_Level\_it + γ2 Controls\_it + ε2\_it
4.3.3 调节效应模型
EventRate\_it = α3 + β5 BC\_Level\_it + β6 RegStrength\_it + β7 (BC\_Level×RegStrength)\_it + γ3 Controls\_it + ε3\_it
4.3.4 内生性与稳健性检验
(1) 工具变量法（IV-2SLS，以技术投入强度作工具变量）
(2) 替代性变量检验（使用LossRate替代EventRate）
(3) 分样本回归与滚动窗口分析
4.4 研究方法
4.4.1 面板数据双向固定效应回归
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 内生性与稳健性检验结果
5.7 异质性分析（按行业、平台类型分组）
5.8 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 对贸易金融平台：深化区块链技术应用与运营标准化
6.3.2 对银行与企业：完善信息共享与智能合约流程
6.3.3 对监管部门：制定区块链准入与审计指导规范
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 专家评分问卷
