供应链金融能促进中小微企业创新吗.pdf

经济金融供应链金融能促进中小微企业创新吗？王娜娜（新疆财经大学新疆乌鲁木齐8 30 0 12）摘要：在国家创新政策的激励下，供应链金融如何助推中小微企业创新是值得深入研究的现实问题。本文使用2 0 11 2 0 19年创业板上市企业数据，分析供应链金融对中小微企业创新的影响。研究发现：供应链金融对企业创新有显著的促进作用。机制分析表明，供应链金融降低了企业融资约束、信息不对称，促进了企业创新。异质性检验表明，供应链金融对中小微企业的创新效应在融资约束程度高、较为偏远的中西部地区更为明显。关键词：供应链金融；企业创新；融资约束；信息不对称【中图分类号】F830.4基金项目：新疆社会科学基金项目“新疆绿色技术创新的金融支持体系研究”（2 1BJY062）。【文献标识码】A【文章编号】10 0 7-8 4 1X-2023（9）-0 0 0 4-0 7不对称，加快投资转换效率，还能推动企业技术创新。金引言党的二十大报告指出，高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务，技术创新是推动高质量强国建设的根本途径。中小企业作为市场的重要组成部分，在建设高质量社会主义现代化国家中发挥着重要的作用。因此，如何促进中小企业创新非常重要。创新活动具有以下两个特点：一是研发活动通常时间周期长，前期研发投入过多但产出可能无法满足预期，探索过程存在较大的投资风险。二是研发活动涉及企业未来发展机密，所以企业在对外部披露信息时会保留核心内容，使得与研发活动相关的信息透明度较差。信息约束还会引发逆向选择和道德风险。技术创新作为企业可持续发展的内在驱动力，如何有效地促进企业技术创新更是受到众多研究者的关注。部分学者认为外部环境是影响企业技术创新的关键因素。良好的金融发展水平不仅能扩宽信息渠道，缓解信息融科技的发展（李春涛等，2 0 2 0）能够有效缓解企业融资约束困境，推动企业进行技术创新活动。在供应链金融的快速发展过程中，数字化转型更有助于加大供应链合作程度，间接改善和解决企业创新效率和生产力下降问题（董松柯等，2 0 2 3）。另一部分学者认为，员工创新效率（方先明等，2 0 2 3）和强制性内部审计（王嘉鑫，2 0 2 0）亦是企业技术创新活动中不可或缺的重要因素。一般中小微企业产业链条单一、抵押资产少或信用水平低，所以很难从银行借款来满足资金需求，同样的借款额度则需要更多的抵押资产或交易成本。相对于大型企业来说，同样的商业信用更容易造成中小微企业的经营风险，不利于企业技术创新。2008年以来，供应链在国内外经济形势严峻的背景下呈现出逆势而上的状态。创新活动的技术溢出效应和产业结构化升级，有助于提高企业价值和企业全要素生产率（高劲等，2 0 2 2）。供应链金融作为金融发展的产物，相对于传统金融业在缓解中小微企业融资（张伟斌等，2 0 12；鲍长生，04青海金融2023.9经济金融2020）、信息不对称（谭小芬等，2 0 18；姚王信等，2 0 17）方面更具优势。从供应链金融业务模式的视角出发，盘活营运过程中应收账款、存货积压以及预付账款等占用资金，加速资金周转进而形成长期且稳定的资金流，为中小微企业进行技术创新提供保障。供应链金融作为一种网状融资模式，在上游企业和下游企业之间的业务往来中，不仅能够共享信息资源、稳定的客户关系，而且能够了解在目前客户市场的需求情况下产生企业技术创新的协同作用，同时借助核心企业的信用机制，中小微企业更容易被金融机构识别，提高信息透明度进而增加融资机遇，为中小微企业创新提供新机遇。因此厘清供应链金融对中小微企业创新的影响和作用机制具有重要现实意义和理论意义。本文的研究贡献主要体现在以下两个方面：一是本文从中小微企业的视角验证供应链金融对企业创新的影响，现有研究多数是从核心企业的视角去探索；二是本文从供应链金融业务模式的角度解释供应链金融如何抑制融资约束和信息不对称情况，进而促进中小微企业技术创新活动。本文利用2 0 11 2 0 19年创业板中小微企业的财务数据和专利数据，以融资约束和信息不对称作为中介变量，从企业创新投入和产出两个维度进行分析和比较，丰富与完善供应链金融发展与企业创新的相关研究。一、理论分析与研究假设已有研究发现，中小微企业创新需要面对大量不确定性，需要充足的资金来抵御风险。中小微企业面临这样的问题更为突出，供应链金融在一定程度上可以解决上述问题。因此，本文基于融资约束理论和信息不对称理论分析如下：1.融资约束理论。从融资约束的角度分析，供应链金融有效缓解企业融资成本高和融资渠道少的困境（张伟斌等，2 0 12），为中小微企业创新提供了充足且稳定的资金流，提高企业的创新。一方面，从供应链金融业务模式的资金流出发，在应收账款融资模式中，中小微企业依赖于上下游企业之间的供应链交易，降低企业与金融机构信息不对称问题，有效地解决中小微企业融资资质受限的问题，通过向银行转让或质押应收账款方式加速资金回流，为中小微企业提供了更多融资模式的选择（宋华等，2 0 2 1）。以存货融资模式中的“现货质押”为例，中小微企业可以将其合法占有的动产质押给金融机构，以此获取外部融资，降低融资约束成本促进企业创新（熊熊等，2 0 0 9）。供应链金融有效地打通核心企业与中小微企业之间的货物交易、盘活营运过程应收账款、存货积压以及预付账款等占用资金，使资金流与供应链之间产品流、信息流保持相同趋势进而改善资金配置效率，为中小微企业创新提供了充足且稳定的资金流。另一方面，从供应链金融业务模式的物流监管出发，根据不同的业务需求，中小微企业可采取不同的供应链金融业务模式，金融机构基于核心企业担保和第三方物流监督，接受中小微动产质押、应收账款质押和转让等，与传统借贷模式相比更有利于降低借贷风险。这样的融资模式既有利于金融机构在减低金融风险的基础上扩宽业务范围，更是响应了金融服务实体行业的政策需求（凌润泽等，2021)。基于核心企业信用和物流的监管，有效地降低了传统银行借贷模式中对中小微企业资产、财务报表信息的侧重，为企业进行创新活动消除了后顾之忧。因此，供应链金融能够拓展中小企业融资渠道，加速资金周转，克服融资约束等，进而促进企业技术创新。因此，提出如下假设：假设1：供应链金融能促进中小微企业创新。假设2：供应链金融通过缓解融资约束，进而促进中小微企业创新。2信息不对称理论。创新活动作为企业可持续发展的引擎，不会过多披露技术研发的详细信息，因而导致企业与外部投资者之间存在严重的信息不对称情况。对投资者来说，信息不对称会造成判断失误，过高或过低评估从事企业创新活动的价值，造成逆向选择与道德风险，对于缺乏资金链支持的中小微企业更容易放弃创新活动。从信息不对称的视角来看，供应链金融能够有效缓解中小微企业与金融机构之间以及上下游企业之间的信息不对称2023.9青海金融05经济金融情况，不仅能够产生创新的协同作用，更能时时掌握市场需求。在企业的创新活动中，会深刻认识到现有的内部资源已经无法满足市场日益增长的个性化需求，只有基于供应链网络关系，寻求上下游企业的协助，最大程度地挖掘市场需求信息和供应链技术信息资源，才能保证企业创新活动顺利进行（Chang等，2 0 12)。从供应链金融业务模式的信息流出发，稳定的供应链关系为中小微企业和上下游企业之间建立了更为牢固的反馈渠道和市场需求渠道（凌润泽等，2 0 2 1）。具体而言，反馈渠道加强了上下游企业之间有关技术创新资源的流动，基于上游企业或是下游企业的真实反馈，有助于促进中小微企业在原有产品的基础上进行技术改进。需求渠道更是实现了企业对市场需求的精准锁定，为满足客户对产品多样化的需求以及保持其自身的市场地位，会反向作用于中小微企业进行技术创新活动。良好的供应链关系有助于形成稳定且可靠的供应商交易关系，减少信息不对称，增加更多的交易选择，降低“敲竹杠”“商业信用”等经营风险，从而促进企业技术创新。以“保兑仓”为例，第三方物流根据银行签发的提货单向作为下游的中小微企业发货，不仅可以提高企业货物流转的透明度，也能降低银行贷款的违约风险，使得中小微企业更容易被金融机构识别，弥补中小微企业因信用等级缺失所造成的端。因此，我们可以得到供应链金融能够有效缓解中小微企业与金融机构以及其与上下游企业间的信息不对称，进而促进企业创新。据此，提出如下假设：假设3：供应链金融通过缓解信息不对称，进而促进中小微企业创新。二、研究设计1.样本选择与来源。本文选择2 0 11 2 0 19 年创业板的上市公司为初始样本，使用的专利数据来源于中国科研数据平台，创业板的财务数据、分析师预测人数和融资约束指标等均来自于国泰安（CSMAR）和锐思（RESSET）数据库。本文对数据作了如下处理：（1）剔除银行、证券、保险等金融类上市公司样本；（2）剔除主要变量存在缺失的样本；（3）对连续变量进行双侧5%的缩尾处理，经过上述处理，最终得到2 192 个观测值。2.模型设定。为探讨供应链金融对中小微企业创新的影响，设定实证模型如下：R&Di,=o+*SCFi,t+Z;*Control,+Year+Ind+i,t在模型（1）中，被解释变量企业创新（RD i.t），用企业专利申请数量（P-patent）与创新投入（I-patent）来衡量。SCFi,t为解释变量，Controlit表示控制变量，Year表示年份固定效应，ind表示行业固定效应，i,t为该模型的误差项。考虑到企业进行创新活动需要一定的时间，同时为减缓互为因果关系而导致的内生性问题，采用专利申请总量（P-patent）滞后两期进行分析。3.中介效应模型。本文借鉴温忠麟等的研究，在回归模型（1）的基础上设定中介效应模型：MA;,=o+,*SCFi,t+Z;*Control,+Year+Ind+itR&D,=0o+8)*SCF,+2*MA;,+28;*Control,+Year+Ind+i,t(3)其中MAi,t为中介变量，包括融资约束（SA）和信息不对称（Information)。首先验证模型（1）中供应链金融对企业创新（专利申请）影响系数大小和显著情况；在模型（1）系数显著的基础上再次进行模型（2）的检验，用系数衡量供应链金融对融资约束的作用影响；在模型（1）和模型（2）都显著的条件下进行模型（3）的检验，模型（3）系数说明了供应链金融对企业创新的直接影响，模型（2）系数和模型（3）系数的乘积则用来测度融资约束所产生的中介效应作用大小。4.变量定义。（1）被解释变量。企业创新（R&D）包括创新产出（P-patent）和创新投入（I-patent）。考虑到外观性专利不涉及核心技术，而发明专利（Inv-patent）和实用专利（Uma-patent）更能体现企业在创新方面的实质性产出，故实证结果不包括外观型专利。本文对企业创新产出进行专利申请数加1后取对数处理。考虑到不同企业研发投入差距较大，为避免较大数值波动对实证结果产生影响，对创新投入也进行对数处理。(1)(2)06齐海金融2023.9融经济金（2）核心解释变量。考虑到在财务报表中存货质押融三、实证结果分析资和应收账款质押融资归入短期借款，预付账款融资在财务报表中表现为应付票据，本文借鉴郭捷等（2 0 2 2）的做法，采用短期借款和应付票据之和来量化供应链金融水平。（3）其他变量。中介变量为融资约束（SA）和信息不对称（Information）。本文参考相关文献，选取以下控制变量：主营利润增长率（Income）、股权集中度（Shrcr）、资本密集度（Captial）、未来投资机会（Growth）、企业成立时间（Age），表1报告了变量设定和处理方式。表1相关变量的设定与公式变量属性变量名被解释变量企业创新I-patent解释变量供应链金融融资约束中介变量信息不对称Information主营利润增长率Income股权集中度Shrer控制变量资本密集度Captial未来投资机会Growth企业成立时间Age5.描述性统计。表2 报告了样本数据基本统计特征。未经过对数处理的专利申请总和（Patent）的中位数是13，均值是2 5.6 6，最小值是1，最大值是10 2 7，最大值是最小值10 2 7 倍，表明上市公司的企业创新能力存在着显著差异，且均值都远远大于中位数，说明专利申请存在着明显的右偏特征，本文对Patent作对数变换是合理的。为了避免个别数值对回归结果产生影响，本文对其他变量和控制变量进行对数处理或缩尾处理。表2 相关数据的基本统计特征变量观测个数均值中位数标准差最小值最大值Patent2192P-patent2192I-Patent2192Inv-patent2192Uma-patent2192SCF2192SA2192alyattention2192Shrcr2192Age2192Income2192Captial2192Growth21921.基准回归模型结果分析（1）列和（2）列中供应链金融的估计系数分别是0.0 2 5 6和0.0 2 0 4，且在1%水平上显著为正，说明供应链金融对企业创新具有显著的促进效应。从（3）列和（4）列来看，因为对解释变量和被解释变量都做了对数处理，所以供应链金融每增加1%，企业发明专利申请增加0.0 18 6%，企业实用专利申请增加0.0 18%。可以看出，供应链金融对发明专利的促进效应显著大于实用专利，假设1得到验证。变量符号定义与度量P-patentLn(专利申请+1)Ln（研发投人+1)SCFLn（短期借款+应付票据）SASA=-0.737*Size+0.043*Size2+0.04*AgeLn（分析师跟踪人数+1）（本年主营利润一上年同期主营利润）上年同期主营利润第一大股东的持股比例总资产/营业收人（本年主营业务收人一上一年主营业务收人）上一年主营业务收人Ln（当前年份日期企业成立年份日期+1）25.6600 13.000046.02002.67302.63901.056017.600017.55000.93502.02201.94600.97601.65501.792016.340018.69006.5390-3.6350-3.62600.21602.04802.07900.816031.6000 29.610012.80002.92602.9460 0.22800.16300.184014.9000273.500472.00001.23501.19900.3260-0.42000.0520 6.4000276.5000表3基准回归结果（1)（2）变量I-patentSCF0.0256*(0.0029)Shrcr-0.0070*(0.0014)Captial-0.4320*(0.0535)Income0.0002(0.0004)Crowth0.0090*(0.0033)Constant15.9300*(0.2590)年份Yes行业YesN2,584R-squared0.336注：括号为稳健标准误，*、*、分别表示在1%、5%和10%水平上显著，下同2.机制分析。（1）融资约束机制。表4（1）列和（4）列中供应链金融的估计系数分别为0.0 2 5 6 与0.0 2 0 4，表明供应链金融对企业创新投入与企业创新产出的总效应。（2）列和（5）列结果表明供应链金融抑制了融资约束。（3）列和（6）列结果表明加入融资约束后，供应链金融对企业1.00001027.00000.69306.935014.570021.82000.69305.95301.26500.00000.0000-4.43100.69304.15101.83900.0960(3）P-patentInv-patent0.0204*0.0186*(0.0057)（0.0 0 5 5）0.0032-0.0013(0.0021)(0.0020）0.03690.0724(0.0817)(0.0816)0.0031*0.0034*(0.0014)（(0.0 0 13）0.2710-0.1610（0.2 0 10）(0.2070）1.1420*0.7730*(0.4040)(0.2870)YesYesYesYes1,4791,4790.1650.094创新的直接效应，估计系数分别为-0.6 39 和-0.4 8 0，并且在1%水平上显著为正，说明中介效应检验显著。因此供6.4630应链金融有效地抑制了中小微企业的融资约束进而促进企23.7000-2.98904.143081.18003.52702.99908.6730（4）Uma-patent0.0181*(0.0058)0.0084*(0.0024）-0.0897(0.0947)0.0034*(0.0020）-0.3780*(0.2000）0.6270(0.4330)YesYes1,4790.339业技术创新活动，由此假说2 得到验证。进一步用衡量融资约束在其中所起到的中介效应的大小，系数乘积分别为0.0018和0.0 0 13，在总效应中所占的比例分别为7.0 4%和6.5%，两者相差0.5 4%，但其效应均不到10%。2023.9齐海金融07经济金融表4 融资约束机制检验企业创新投人企业创新产出变量(1)I-Patent0.0256*-0.0028*SCF（0.0 0 2 9）（0.0 0 0 6）Captial-0.423*0.0017-0.424*（0.0 5 35）（0.0 10 7）（0.0 5 32）（0.0 8 17）（0.0 10 7）（0.0 8 17)Income0.00020.0002（0.0 0 0 4）（0.0 0 0 2）（0.0 0 0 5）Growth0.0090*-0.0016*（0.0 0 33）（0.0 0 0 5）（0.0 0 30）Shrcr-0.0070*0.0005*（0.0 0 14）（0.0 0 0 3）（0.0 0 14）（0.0 0 2 1）SAConstant15.93*-3.477*13.70*(0.259)(0.0517)(0.440)年份Yes行业YesN2.584R-squared0.333（2）信息不对称。表5（1）列和（4）列供应链金融的估计系数分别为0.0 2 5 6 与0.0 2 0 4，表明供应链金融对企业创新投入与企业创新产出的总效应。（2）列和（5）列表明供应链金融显著地缓解了信息不对称问题，即其促进了公开透明。（3）列和（6）列加入信息不对称指标以后，供应链金融对企业创新投入与企业产出的直接效应，此时估计系数分别为0.399和0.2 32，并且上述系数在1%水平上显著，说明中介效应检验显著，供应链金融抑制信息不对称进而促进企业创新，由此假说3得到验证。下一步，我们用衡量信息不对称在其中所起到的中介效应的大小，其系数乘积分别为0.0 0 32 4 7 和0.0 0 18 9，两者相差3.39%。综合前面的分析来看，信息不对称所产生的中介效应大于融资约束产生的中介效应。表5 信息不对称机制检验创新投人变量(1)I-patentInformationSCF0.0256*0.0081*(0.0029)(0.0028）(0.0028)(0.0057)(0.0028)(0.006)Shrcer-0.007*-0.0037*-0.0055*(0.0014)(0.0014)(0.0014)(0.0021)(0.0014)(0.0023）续表5信息不对称机制检验创新投人创新产出（2）(3）SAI-PatentP-patent0.0238*0.0204*-0.0028*0.0190*(0.0029)（0.0 0 5 7)(0.0006）（0.0 0 5 7)0.0369-0.00170.00030.0031*(0.0014)（0.0 0 0 2）（0.0 0 14)0.0080*-0.271(0.201)(0.0005)（0.2 0 1)-0.0066*0.0032-0.639*(0.0987)1.142*-3.477*(0.404)(0.0517)(0.605）YesYesYesYes25842,5840.3680.348（2）（3）I-patent0.0202*0.0204*0.0032(4)-0.0016*0.0005*0.0035*（0.0 0 0 3）（0.0 0 2 1)-0.480*(0.131)-0.573YesYesYesYes1,4790.165（4）P-patent（5）SAP-patent0.04020.00020.00330*-0.272YesYes2,5841,4790.3680.172创新产出（5）（6）InformatinP-patent0.0081*0.0167*-0.0037*0.0057*(（6)变量(1)Captial-0.423*-0.2950*-0.3020*(0.0535)(0.0539)(0.0538）(0.0817)（0.0 5 39)(0.0913Income0.0002(0.0004)(0.0009）(0.0007)(0.0014)(0.0009)（0.0 0 38)Growth0.0090*（0.0 0 33）（0.0 0 11）InformationConstant15.930*2.7160*14.5200*1.1420*（0.2 5 90）(0.1950）（0.34 5 0）（0.4 0 4 0）（0.195 0）年份Yes行业YesN2,584R-squared0.3333.稳健性检验。（1）反向因果关系。企业创新活动在一定程度上也会促进供应链金融的发展，并不仅是供应链金融对企业创新起到促进作用，考虑到企业创新产出需要一定时间，所以本文进行回归时将被解释变量滞后两期，尽可能地避免反向因果关系。（2）Bo o t s t r a p 中介效应检验。考虑到Bootstrap能够有效地避免样本非正态分布和逐步统计的弊端，所以采取Bootstrap进行中介效应的稳健性检验。从表6 可以看到，融资约束的95%置信区间不管是间接效应还是直接效应的均不存在0，说明存在部分中介效应。信息不对称的95%置信区间中间接效应存在0，直接效应不存在0，说明存在完全中介效应，所以中介效应稳健。表6 Bootstrap稳健性检验融资约束P值95%置信区间不对称间接效应0.000（0.0 0 2 1，0.0 0 6 0）间接效应0.0 32直接效应0.000（0.0 14 0，0.0 2 6 8）直接效应0.2 7 7（-0.0 0 37 0.0 12 9）4.异质性分析。（1）基于融资约束程度的异质性分析。表7 考察了不同融资约束程度下的供应链金融对企业创新的差异。本文以SA作为融资约束的代理变量，高于中位数的SA作为高融资约束组，低于中位数的SA作为低融资约束组，对高融资约束组和低融资约束组分别进行基准回归。可以看出，（1）列和（2）列估计系数显著为正，（1）列、（2）列和（3）列对比来看，（2）列估计系数明显大于（1）（2）-0.00130.00010.0094*（0.0 0 33）(0.2010)(0.0010)(0.2230)0.3990*0.2320*(0.0197)(0.0333)2.7160*0.9360*(0.2740)YesYesYesYes2,1922.1920.1110.483信息P值95%置信区间(-0.0020,0.00008)（3）0.0004（4）0.0369-0.2950*0.0031*-0.0013-0.27100.0001YesYesYesYes1,4792,1920.1650.111(5)(6)0.14000.0047-0.4430*YesYes1,2200.20708齐海金融2023.9经济金融列和（3）列，说明供应链金融对企业创新活动的影响在高融资约束组中更为明显。原因可能是低融资约束的中小微企业融资渠道多或者资金流稳定，对企业技术创新活动拥有稳定资金支持，其通过供应链金融融通资金用于企业技术创新概率较小，对于高融资约束程度的企业来说，通过供应链金融所获得的资金更有利于企业技术创新。表7 融资约束的异质性检验(1)（2）变量AllSCF0.0204*(0.0057)Constant1.1420*（0.4 0 4 0）控制变量Yes行业Yes年份YesN1,479R-squared0.1650（2）地区异质性检验。表8 考察了不同地区下供应链金融对企业创新的异质性分析，本文按照国家统计局对中国东、中、西部区域的划分标准，将全文样本划分为中西部和东部两个子样本。可以看出，不论是企业创新产出还是研发投入，供应链金融对中小微企业的创新影响在中西部更为明显，对东部创新的影响甚微。可能原因是东部地区是诸多改革的“示范区”，常常处在经济发展的前沿且资源丰富，是我国出口业务主要集中地区。相对于中西部地区的中小微企业来说，企业信用机制并不健全，金融业务涉及深度和广度远远不如东部地区，因此，融通资金更容易受到金融机构的抵制，进而抑制企业创新。表8 地区异质性检验(1)（2）PatentP-Patent变量（中西部）（东部）SCF0.0338*(0.0102）Constant-0.2640(0.3310)控制变量Yes年份Yes行业YesN366R-squared0.322四、研究结论及启示供应链金融作为一种新型融资模式，给中国经济发展带来了新的机遇，不仅盘活了流动性较差资产，而且激发了中小微企业等经济主体的活力。本文基于2 0 11 2 0 19年创业板上市企业财务数据和专利申请数据，实证检验了供（3）应链金融对中小微企业创新活动的促进效应以及作用机制。H-SAL-SA0.2780*0.0063（0.0 37 3）(0.0074)-3.7480*1.0780*(0.7690）(0.6240)YesYesYesYesYesYes9465330.22400.1770(3）(4)I-PatentPatent（中西部）（东部）0.00580.0453*(0.0053)（0.0 0 6 2)1.7000*16.1000*(0.3590）(0.2260）YesYesYesYesYesYes1,4945100.1780.452主要结论为：（1）供应链金融对中小微企业的创新活动存在显著正向促进效应，将创新活动进一步划分为发明专利申请和实用专利申请，结果表明，供应链金融对增强企业核心竞争力的发明专利影响更大。（2）内在作用机制表明，供应链金融在一定程度上缓解了中小微企业的融资约束程度和提高了信息质量，进而促进了中小微企业的技术创新活动，更换中介效应模型后中介效应依旧显著。（3）异质性分析表明，供应链金融对中小微企业创新活动作用在融资约束程度高时才十分显著，在低融资约束组中作用并不显著。从地区差异的角度来看，供应链金融对企业创新的影响在中西部最为明显，东部地区较小。本文的研究可以得到的启示为：第一，完善传统的信用等级评价体系。当前中小微企业面临的严重融资困境，主要是由于其信用等级不完善。传统金融机构基于企业规模、成长能力、偿债能力及发展前景等因素专注于中小微企业自身的风险评估，在供应链金融不断深入发展的背景下，将其转变为对整个产业链的评估，从源头上缓解中小微企业在融资过程中“逆向选择”等问题，提高中小微企业信用评估质量。第二，加大供应链金融在中西部地区的0.0222*推广和应用。中西部地区资源慕赋低，西部地区中小微企(0.0032)业面临着更为严重的融资困境，加大供应链金融在中西部15.6600*(0.2670)YesYesYes2.0740.337地区应用的深度和广度，鼓励供应链金融平台更加多元化发展，助力中小微企业在金融市场中获取有效的资源配置。第三，金融机构与政府机构应联合建立有效的供应链金融信息平台。将供应链金融与数字经济有效结合，以确保对供应链中各个节点交易的监督，并且在政府部门的支持下，2023.9青海金融09经汽济金融可以增强平台的公信力，助力投资者进行投资活动，促进中小微企业进行创新活动。参考文献：iBerger,A.N.,and G.F.Udell.Collateral,Loan Quality,and Bank-RiskJ.Journal of Monetary Economics,1990,(1).2鲍长生。供应链金融对中小企业融资的缓解效应研究 J.华东经济管理，2 0 2 0（12）：3董松柯，刘希章，李娜.数字化转型是否降低企业研发操纵?J.数量经济技术经济研究，2 0 2 3（0 4）.4方先明，胡丁企业ESG表现与创新来自A股上市公司的证据J.经济研究，2 0 2 3（0 2）：5】高劲，宋佳讯供应链融资与企业全要素生产率一基于中国上市公司特征的分析 J.金融与经济，2 0 2 2（0 4）.6郭捷，谷利月农业供应链金融能有效缓解企业的融资约束？涉农企业参与精准扶贫的实证研究 J.运筹与管理，2 0 2 2（0 3）.7李春涛，闫续文，宋敏，杨威金融科技与企业创新一新三板上市公司的证据J.中国工业经济，2 0 2 0（0 1）8凌润泽，潘爱玲，李彬供应链金融能否提升企业创新水平？J.财经研究，2 0 2 1（0 2）9宋华，黄千员，杨雨东金融导向和供应链导向的供应链金融对企业绩效的影响 J.管理学报，2 0 2 1（0 5），10谭小芬，张辉。信息不对称下基于回购的供应链金融决策研究 J.南开经济研究，2 0 18（0 1）：11】王嘉鑫强制性内部控制审计、企业创新与经济增长J.会计研究，2 0 2 0（0 5）.12 熊熊，马佳，赵文杰等.供应链金融模式下的信用风险评价 J.南开管理评论，2 0 0 9（0 4）：13姚王信，夏娟，孙婷婷，供应链金融视角下科技型中小企业融资约束及其缓解研究 J.科技进步与对策，2 0 17（0 4）.14张伟斌，刘可供应链金融发展能降低中小微企业融资约束吗？基于中小上市公司的实证分析 J经济科学，2 0 12（0 3）：作者简介：王娜娜，新疆财经大学金融学院，硕士研究生在读。责任编辑：杨措校对:YC10齐海金融2023.9