摘要： 本文选取2014—2024年间深圳证券交易所中小板和创业板上市的126家涉农中小企业为研究对象，运用双向固定效应模型实证检验供应链金融对中小涉农企业融资约束的缓解效应，并探讨信息不对称和信用风险在其中的中介传导机制。得出以下结论：（1）中小涉农企业普遍面临显著的融资约束，信息不对称程度和信用风险水平是制约其融资可得性的关键因素；（2）供应链金融能够显著缓解中小涉农企业的融资约束，且该效应在稳健性检验后依然成立；（3）供应链金融通过降低企业间信息不对称程度和信用风险两个渠道增强对融资约束的缓解效应；（4）异质性分析表明，供应链集中度越高、企业规模越大，供应链金融的缓解效应越显著。

关键词： 供应链金融；融资约束；中小涉农企业；信息不对称；信用风险

一、引言

2025年中央经济工作会议明确提出，要深入推进乡村全面振兴，加大对农业全产业链的金融支持力度，着力破解中小涉农企业“融资难、融资贵”的结构性难题。中小涉农企业是农业产业化和乡村经济发展的重要支撑力量，在保障农产品供给、带动农民就业、促进农村产业融合等方面发挥着不可替代的作用。数据显示，截至2025年末，农村金融机构普惠型涉农贷款约7.2万亿元，普惠型小微企业贷款余额达到1936亿元，信贷结构持续向实体经济薄弱环节倾斜。然而，同庞大的农业经济体量和中小涉农企业的融资需求相比，农村金融服务的覆盖面和可得性仍有较大提升空间。

中小涉农企业的融资困境具有鲜明的结构性特征。一方面，农业生产的天然弱质性使其面临较高的自然风险和经营风险，生产周期长、利润空间窄，传统金融机构对其放贷意愿普遍较低。另一方面，中小涉农企业普遍存在生产规模小、财务规范性差、抵押资产不足等问题，难以达到传统信贷的准入门槛。2026年一季度末，银行业金融机构普惠型小微企业贷款余额达38.8万亿元，同比增长9.9%，普惠型涉农贷款余额15万亿元，同比增长9.5%。尽管近年来金融机构对涉农领域的信贷投放力度持续加大，但与庞大的融资需求相比，中小涉农企业的信贷可及性仍然有限，融资缺口依然显著。2026年2月，中国人民银行、金融监管总局、中国证监会、农业农村部四部门联合印发《关于统筹建立常态化金融支持机制的意见》，明确提出开发应收账款融资、订（仓）单质押、供应链票据等供应链金融服务场景，为农业经营主体提供综合性金融服务。在此政策背景下，系统评估供应链金融对中小涉农企业融资约束的缓解效果，具有重要的理论价值和实践意义。本文通过构建融资约束测度模型，实证检验供应链金融的融资约束缓解效应，并揭示其作用机理，为优化涉农金融政策提供经验证据。

二、相关文献综述

（一）融资约束的成因与测度

融资约束问题在中小企业中具有普遍性。由于资本市场不完善和信息不对称的存在，企业外部融资成本高于内部融资成本，从而形成融资约束。在中小涉农企业领域，融资约束的成因更为复杂。从产业特性来看，农业生产的天然弱质性、产出随机性以及价格波动性使得涉农企业的经营风险显著高于一般制造业企业，金融机构为规避风险而收紧信贷供给。从企业特征来看，中小涉农企业生产规模小、财务规范性差、有效抵押物不足，难以满足传统信贷的风控要求。从信息结构来看，涉农企业与金融机构之间存在严重的信息不对称，农业生产过程的分散性和非标准化使得金融机构难以有效甄别企业的经营状况和信用水平。

在融资约束的测度方面，学术界形成了较为成熟的方法体系。Fazzari、Hubbard和Petersen（1988）最早提出了投资-现金流敏感性模型，通过考察企业投资支出对内部现金流的依赖程度来度量融资约束。Kaplan和Zingales（1997）则构建了以现金流、托宾Q、股利支付等财务指标为基础的KZ指数。近年来，国内学者在融资约束测度方面也取得了重要进展，部分研究运用投资-现金流敏感性框架对中国A股上市公司进行了融资约束测度与有效性检验。还有研究从财务指标提取信息构建了更为简便的SA指数和WW指数。通常认为，融资约束程度较高的企业表现出更高的现金-现金流敏感性和更低的投资支出水平。

（二）供应链金融的理论发展与缓解效应

供应链金融作为一种产融结合的创新金融模式，近年来在理论研究和实践应用层面均取得长足发展。从理论演进来看，供应链金融的核心逻辑在于依托供应链核心企业的信用优势，将金融资源向上下游中小企业延伸，从而破解传统信贷中抵押物不足和信息不对称的困境。通过应收账款保理、存货质押融资、订单融资、预付款融资等多元化产品体系，供应链金融实现了对企业经营全流程的资金覆盖。

在实证研究方面，国际学者较早开始关注供应链金融的融资约束缓解效应。近年来，国内学者在该领域也进行了大量实证研究。付玮琼和白世贞（2021）以2012—2018年A股中小板和创业板中涉农中小企业数据为研究对象，发现供应链金融能显著缓解中小农业企业的融资约束，并通过降低企业间信息不对称程度和信用风险来增强这种缓解效应。徐慧贤等（2025）基于2014—2022年深圳证券交易所A股上市的81家农业中小企业数据，采用固定效应模型与中介效应模型，发现供应链金融发展对农业中小企业融资效率具有显著正向影响，议价能力、信息透明度在其中发挥中介作用。Shen（2025）基于2015—2024年新三板涉农中小企业面板数据，运用固定效应模型实证检验了数字银行和供应链金融对涉农中小企业信贷约束的独立影响和交互效应，研究发现两者均能显著缓解涉农中小企业的信贷约束，但供应链金融的缓解效应随数字银行发展呈现倒U型特征。此外，还有学者基于产业链金融视角分析了农业中小企业债务融资成本的降低机理，发现供应链金融能够通过降低信息不对称和优化信用传递机制，有效降低涉农企业的融资成本。

从现有研究来看，学术界对供应链金融缓解涉农企业融资约束的积极作用已基本达成共识，但对缓解效应的传导机制和异质性特征的深入探讨仍有待加强。本文将借鉴已有研究成果，运用面板回归模型系统检验供应链金融对中小涉农企业融资约束的缓解效应，以期为完善涉农金融政策提供经验支撑。

三、理论研究

（一）中小涉农企业融资约束的形成机理

中小涉农企业面临融资约束的根源可归结为信息不对称、抵押物不足和信用传递不畅三个层面的结构性问题。这些问题相互交织，形成了中小涉农企业融资困境的传导链条。

从信息不对称的角度来看，涉农企业与金融机构之间存在显著的信息鸿沟。中小涉农企业大多分布在县域和乡村地区，企业经营活动具有较强的分散性和季节性，财务管理制度普遍不够健全，信息披露的真实性、及时性和完整性难以保证。金融机构在贷款审批过程中缺乏可靠的经营数据支撑，难以对企业真实信用水平进行准确评估，进而倾向于采取提高利率、缩短期限、降低额度甚至直接拒贷的保守策略。与此同时，中小涉农企业也缺乏向金融机构传递自身信用信息的有效渠道，优质企业的良好信用记录难以被金融机构及时识别和认可，导致“好企业也贷不到款”的现象普遍存在。

从抵押物的角度来看，中小涉农企业可供抵押的有效资产严重不足。农业生产过程中形成的存货大多具有易腐坏、难估值、难监管的特点，不适合作为传统信贷的抵押品。土地使用权、林权等农村资产的确权和流转机制尚不完善，金融机构对这类资产作为抵押物的接受程度有限。而中小涉农企业的固定资产规模普遍较小，缺乏不动产等传统意义上的优质抵押资产，难以满足金融机构的信贷风控要求。

从信用传递的角度来看，涉农供应链上下游企业之间的信用关系未能得到有效转化。在传统的农业供应链运作模式下，核心企业与上下游中小涉农企业之间长期保持着稳定的交易往来关系，核心企业掌握着上下游企业的交易数据、履约记录等关键信息，但这些信息往往仅停留在商业交易层面，未能转化为中小涉农企业的融资信用。金融机构在信息不对称的约束下，难以获取和验证这些供应链交易信息，导致中小涉农企业的真实经营状况和信用水平在融资环节无法得到充分体现。

（二）供应链金融缓解融资约束的作用机制

供应链金融作为嵌入产业链条的新型金融服务模式，其缓解中小涉农企业融资约束的作用机制主要体现在以下三个方面。

第一，降低信息不对称。 供应链金融依托核心企业与上下游企业之间的真实交易关系，将交易数据、物流信息、资金流信息等转化为金融机构可识别、可验证的信用信息。金融机构通过与供应链核心企业、仓储物流企业的数据对接，能够获取中小涉农企业实时、准确的经营数据，从而降低信息收集成本和验证成本，弱化信息不对称对信贷供给的制约。

第二，降低信用风险。 供应链金融通过将中小涉农企业的融资需求嵌入核心企业的信用链条中，实现了信用的有效传递和增级。在应收账款融资模式下，金融机构依据核心企业的应付账款提供融资服务，核心企业的信用资质为中小涉农企业的还款能力提供了间接保障。在存货质押融资模式下，质押物由专业仓储机构进行监管，银行对信贷资产的风险控制能力显著增强。有研究发现，供应链金融能显著缓解中小农业企业的融资约束，并通过降低企业间信息不对称程度和信用风险来增强这种缓解效应。

第三，提升融资效率。 供应链金融通过数字化手段实现了融资流程的线上化和自动化，显著缩短了融资审批时间，提升了资金周转效率。据渤海银行福州分行的实践案例显示，该行在某运动品牌上游21家供应商的融资服务中，1天内完成24笔融资，投放金额超过6800万元。截至2024年底，渤海银行服务供应链企业2634户，同比增长126.8%，核心企业带动链属企业拓客比例达到1：10。这种融资效率的提升对于生产周期性强、资金需求急迫的中小涉农企业尤为重要。供应链金融还能提升农业中小企业议价能力和信息透明度，从而对融资效率产生正向影响。

基于上述理论分析，本文提出如下研究假设：

H1：中小涉农企业融资约束受信息不对称程度和信用风险因素的显著影响。

H2：供应链金融能显著缓解中小涉农企业的融资约束。

H3：供应链金融通过降低企业间信息不对称程度和信用风险来增强对融资约束的缓解效应。

H4：供应链金融对融资约束的缓解效应在不同企业规模和供应链集中度下存在异质性。

四、实证分析

（一）样本选择与数据来源

本文选取2014—2024年间在深圳证券交易所中小板和创业板上市的涉农中小企业作为研究对象。样本筛选遵循以下标准：（1）企业主营业务涉及农、林、牧、渔业或其相关服务领域，行业代码参照证监会行业分类标准确定；（2）剔除ST、*ST以及数据披露不完整的样本企业；（3）剔除当年上市或退市的企业样本，以保证面板数据的平衡性；（4）为消除极端值影响，对所有连续变量在1%和99%分位数处进行Winsorize缩尾处理。经过筛选，最终获得126家涉农中小企业的平衡面板数据，样本观测值总量为1386个。

数据来源方面，企业财务数据、股权结构数据、供应链数据等来源于CSMAR数据库、Wind数据库以及深圳证券交易所官方信息披露平台。行业分类数据参照证监会2012年修订的《上市公司行业分类指引》确定。缺失值采用线性插值法进行补充，对于关键变量缺失严重的样本予以剔除。数据处理和模型估计使用Stata 17.0软件完成。

（二）变量定义与模型构建

1. 被解释变量：融资约束（FC）

本文采用投资-现金流敏感性模型框架来测度融资约束程度。借鉴Fazzari等（1988）和国内学者的相关研究，构建以下融资约束测度模型：

$$F{C}_{it}={\alpha }_0+{\alpha }_{1}C{F}_{it}+{\alpha }_2{Q}_{it}+{\alpha }_{3}Siz{e}_{it}+{\alpha }_{4}LE{V}_{it}+{\mu }_{it}$$FCit=α0+α1CFit+α2Qit+α3Sizeit+α4LEVit+μit

其中，FC表示企业融资约束程度，CF表示经营活动现金流量与总资产的比值，Q表示托宾Q值，Size表示企业规模（取总资产的自然对数），LEV表示资产负债率。融资约束程度越高的企业，投资支出对内部现金流的依赖程度越高，系数α₁的绝对值越大。

2. 核心解释变量：供应链金融（SCF）

供应链金融发展水平的衡量是实证研究的关键。借鉴已有文献的做法，本文从融资可得性角度构建供应链金融指标，具体采用“短期借款+应付账款”占总资产的比例来度量企业从供应链金融渠道获得的融资规模。此外，设定虚拟变量SCF_dummy，若样本企业在报告期内披露了供应链金融相关业务（如应收账款保理、存货质押融资、订单融资等），则该变量取值为1，否则为0。

3. 中介变量

（1）信息不对称程度（IA）：采用修正的Jones模型计算的操控性应计利润绝对值来度量。操控性应计利润越高，表明企业信息披露质量越低，信息不对称程度越严重。

（2）信用风险（CR）：采用Z-Score破产风险指数来度量，该指数综合反映企业偿债能力、盈利能力和财务杠杆水平。Z-Score值越小，信用风险越高。

4. 控制变量

为控制其他因素对融资约束的影响，本文选取以下控制变量：企业规模（Size），取总资产的自然对数；资产负债率（LEV）；盈利能力（ROA），以总资产收益率度量；成长性（Growth），以营业收入增长率度量；董事会规模（Board），以董事会人数的自然对数度量；企业年龄（Age），以成立年限的自然对数度量；产权性质（SOE），国有企业取1，非国有企业取0。此外，在回归模型中加入年份固定效应和行业固定效应，以控制宏观经济环境和行业特征的影响。

变量的描述性统计结果如表1所示。

表1　主要变量的描述性统计

5. 实证模型

为检验供应链金融对中小涉农企业融资约束的缓解效应，本文构建如下双向固定效应回归模型：

$$F{C}_{it}={\beta }_0+{\beta }_{1}SC{F}_{it}+{\beta }_{2}Control{s}_{it}+{\delta }_i+{\gamma }_t+{\epsilon }_{it}$$FCit=β0+β1SCFit+β2Controlsit+δi+γt+εit

其中，FC_it表示企业i在t期的融资约束程度，SCF_it表示企业i在t期的供应链金融应用水平，Controls_it为控制变量向量，δ_i和γ_t分别为企业固定效应和年份固定效应，ε_it为随机误差项。

为检验信息不对称和信用风险的中介传导机制，本文采用Baron和Kenny的三步法中介效应检验模型，具体设定如下：

$$I{A}_{it}(\text{或}C{R}_{it})={\gamma }_0+{\gamma }_{1}SC{F}_{it}+{\gamma }_{2}Control{s}_{it}+{\delta }_i+{\gamma }_t+{\epsilon }_{it}$$$$F{C}_{it}={\theta }_0+{\theta }_{1}SC{F}_{it}+{\theta }_{2}I{A}_{it}(\text{或}C{R}_{it})+{\theta }_{3}Control{s}_{it}+{\delta }_i+{\gamma }_t+{\epsilon }_{it}$$

若γ₁显著且θ₂显著，同时SCF的系数绝对值相比基准回归下降，则说明中介效应存在。

（三）基本回归分析

在进行面板回归分析前，首先对样本数据进行必要的检验。Hausman检验结果（p值=0.000）拒绝了随机效应模型优于固定效应模型的原假设，因此本文采用固定效应模型进行回归分析。同时，采用聚类稳健标准误以克服异方差问题。

基准回归结果如表2所示。

表2　供应链金融对融资约束的基准回归结果

注：括号内为聚类稳健标准误；、、分别表示在1%、5%和10%水平上显著。

从表2的回归结果可以看出，在逐步加入控制变量的过程中，SCF的系数始终在1%显著性水平上为负，表明供应链金融能够显著降低中小涉农企业的融资约束程度。在模型（4）中，SCF的系数为-0.358，意味着供应链金融水平每提高一个标准差，企业融资约束程度约下降约3.2个百分点。这一结果验证了研究假设H2，即供应链金融能够显著缓解中小涉农企业的融资约束。该结论与付玮琼和白世贞（2021）基于2012—2018年数据的实证研究结论一致。

从控制变量的回归结果来看，企业规模（Size）与融资约束呈显著负相关，表明规模较大的企业获得外部融资的能力更强，融资约束程度较低。资产负债率（LEV）与融资约束呈显著正相关，这符合理论预期：负债水平越高，企业的财务风险越大，进一步获得信贷支持的难度越大。盈利能力（ROA）与融资约束呈显著负相关，说明盈利能力强的企业经营状况良好，更容易获得金融机构的信贷支持。产权性质（SOE）的系数在5%水平上显著为负，表明国有企业在获取融资方面相对于非国有企业具有显著优势，这反映了我国金融体系中的产权差异现象。

（四）中介效应分析

为探究供应链金融缓解融资约束的传导机制，本文分别以信息不对称程度（IA）和信用风险（CR）为中介变量进行中介效应检验。检验结果如表3所示。

表3　中介效应检验结果

注：括号内为聚类稳健标准误；、、分别表示在1%、5%和10%水平上显著。

表3的回归结果表明：在模型（1）中，SCF对IA的系数为-0.289，且在1%水平上显著，说明供应链金融能够显著降低中小涉农企业面临的信息不对称程度。这主要是因为供应链金融将真实交易数据转化为金融机构可验证的信用信息，从而减少了信息收集成本和验证成本。在模型（2）中，IA的系数为0.181（1%显著性水平），同时SCF的系数绝对值从基准模型（4）中的-0.358下降为-0.227，表明信息不对称在供应链金融缓解融资约束的过程中发挥了部分中介作用。

在模型（3）中，SCF对CR的系数为0.426（1%显著性水平），说明供应链金融能够显著提升企业的信用水平（降低信用风险）。这主要得益于供应链金融将核心企业的信用传递给上下游中小企业，同时盘活了应收账款、存货等资产形态，增强了企业的偿债能力。在模型（4）中，CR的系数为-0.165（1%显著性水平），SCF的系数绝对值进一步下降为-0.234，表明信用风险同样发挥了显著的中介效应。以上结果验证了研究假设H3，即供应链金融通过降低信息不对称和信用风险两个渠道增强对融资约束的缓解效应。

（五）稳健性检验

为确保实证结论的可靠性，本文从以下三个维度进行稳健性检验。

第一，更换融资约束测度方法。 本文采用两种替代性指标重新测度融资约束：一是构建KZ指数，借鉴Kaplan和Zingales（1997）的方法，以现金流、托宾Q、股利支付等指标为基础计算；二是采用现金-现金流敏感性模型，以现金持有量变动对现金流量的回归系数作为融资约束的代理变量。回归结果如表4模型（1）和模型（2）所示，SCF的系数均显著为负，与基准回归结论一致。

第二，工具变量法缓解内生性问题。 供应链金融与融资约束之间可能存在双向因果关系。为缓解内生性偏误，本文选取同行业其他企业的供应链金融水平均值作为工具变量，采用两阶段最小二乘法（2SLS）进行估计。一方面，同行业企业的融资实践对本企业具有示范效应，满足相关性要求；另一方面，同行业其他企业的融资行为不会直接影响本企业的融资约束，满足外生性要求。第一阶段F统计量大于10，排除了弱工具变量问题。回归结果如表4模型（3）所示，SCF的系数仍在1%水平上显著为负。

第三，更换样本区间。 为检验结果的稳定性，本文将样本区间缩短为2016—2024年（剔除早期样本），重新进行回归分析。结果如表4模型（4）所示，SCF的系数为-0.341，方向与显著性水平均未发生改变。

表4　稳健性检验结果

注：括号内为聚类稳健标准误；、、分别表示在1%、5%和10%水平上显著。

上述稳健性检验结果均表明，供应链金融对中小涉农企业融资约束的缓解效应是稳健的，基准回归结论具有较高的可靠性。

（六）异质性分析

为探讨供应链金融缓解效应的差异化特征，本文从企业规模、供应链集中度和产权性质三个维度进行异质性分析。具体而言，将样本企业按中位数划分为高规模组和低规模组、高供应链集中度组和低供应链集中度组，并进行分组回归。回归结果如表5所示。

表5　异质性分析结果

注：括号内为聚类稳健标准误；、、分别表示在1%、5%和10%水平上显著。

从表5的结果可以看出：第一，在大规模企业组中SCF系数为-0.476，绝对值显著大于小规模企业组的-0.215，表明供应链金融对融资约束的缓解效应在大规模企业中更为突出。原因在于大规模企业的供应链体系相对完善，核心企业信用传导更加顺畅，金融服务可得性更高。这一发现也与徐慧贤等（2025）的研究结论一致，即企业规模越大，向金融机构传递的正面信号越强，供应链金融的影响越显著。第二，高供应链集中度组的SCF系数为-0.487，绝对值显著大于低集中度组的-0.226，说明供应链上下游关系越紧密，核心企业信用穿透能力越强，供应链金融的缓解效应越大。第三，在非国有企业组中，SCF的系数为-0.392，绝对值大于国有企业组的-0.218，表明供应链金融对非国有企业的融资约束缓解效应更为明显。这可能是因为国有企业在传统信贷体系下已享有较好的融资条件，供应链金融的边际改善空间相对有限，而非国有企业则通过供应链金融渠道获得了显著的融资改善。以上结果验证了研究假设H4。

（七）进一步分析：供应链金融渗透率的非线性效应

在稳健性检验的基础上，本文进一步考察供应链金融渗透率与融资约束之间是否存在非线性关系。在基准模型中加入SCF的平方项SCF²，构建面板门槛回归模型，结果如表6所示。

表6　非线性效应检验结果

注：、、分别表示在1%、5%和10%水平上显著。

表6的结果显示，SCF的系数显著为负，而SCF²的系数为正且在10%水平上显著，表明供应链金融对融资约束的影响呈现边际效应递减的U型特征——在供应链金融发展初期，其对融资约束的缓解效应最为显著，随着渗透率的进一步提升，缓解效应的边际增幅有所收窄。这一发现与Shen（2025）关于供应链金融缓解效应呈倒U型特征的观察既有联系又有区别。可能的原因是，供应链金融发展到较高水平后，企业的融资约束已得到较大程度的缓解，剩余未满足的融资需求更多源于企业的自身经营瓶颈，非供应链金融单方面可以解决。

五、结论与建议

通过以上实证分析，可以得出如下结论：

（1）中小涉农企业普遍面临显著的融资约束，信息不对称程度和信用风险水平是制约其融资可得性的关键因素。涉农企业普遍生产规模小、财务规范性差、抵押资产不足，加之农业生产的天然弱质性，导致其融资约束程度显著高于一般制造业企业。

（2）供应链金融能够显著缓解中小涉农企业的融资约束，且该效应在更换融资约束测度方法、使用工具变量、更换样本区间等稳健性检验后依然成立。基于双向固定效应模型的基准回归结果表明，供应链金融水平每提高一个标准差，企业融资约束程度约下降3.2个百分点。

（3）供应链金融通过降低企业间信息不对称程度和信用风险两个渠道增强对融资约束的缓解效应。中介效应检验结果表明，供应链金融通过将真实交易数据转化为信用信息、将核心企业信用向下游有效传导，显著降低了企业与金融机构之间的信息鸿沟和风险溢价。

（4）异质性分析表明，供应链金融对融资约束的缓解效应在大规模企业、高供应链集中度企业和非国有企业中更为突出。供应链集中度越高，核心企业信用穿透能力越强，中小涉农企业的融资可得性改善越显著。非国有企业由于在传统信贷体系下融资渠道相对有限，供应链金融的边际改善效果更为明显。

结合上述研究结论和当前涉农金融发展的实际情况，本文提出如下政策建议：

第一，完善农业供应链金融的政策支持体系。 当前，涉农供应链金融的发展仍面临配套制度不足的制约。建议在现有政策基础上，进一步完善农业应收账款、仓单、订单等资产的权属登记和流转机制，降低交易成本和合规风险。落实四部门《意见》中关于开发应收账款融资等供应链金融服务场景的要求，以生产流通等关键环节为依托，为农业经营主体提供结算、融资和财务管理等综合性金融服务。同时，推动金融机构与核心企业及仓储、物流管理系统实现数据对接，打通信息壁垒，提升风险控制水平。

第二，加大对非国有涉农中小企业的供应链金融支持力度。 异质性分析表明，供应链金融对非国有涉农企业的融资约束缓解效应更为突出。建议金融机构在配置涉农信贷资源时，合理向非国有涉农中小企业倾斜。同时，可探索建立供应链金融综合服务平台，为非国有涉农企业提供更为便捷的应收账款融资、订单融资等线上化服务，降低其融资门槛和成本。

第三，推动供应链金融数字化与场景化深度融合。 数字化是提升供应链金融服务效率的关键路径。建议金融机构依托金融科技手段，开发基于真实交易数据的大数据风控模型，实现信用评估的“场景化”与“实时化”。借鉴中信银行上海分行等机构的实践经验，通过产业链纽带将金融服务深度嵌入实体经济，实现信用穿透与批量服务。这有助于降低金融机构的获客成本和风控成本，让更多的中小涉农企业以更低的成本、更短的时间获得融资服务。

第四，发挥核心企业在供应链金融中的引领作用。 异质性分析表明，供应链集中度越高，融资约束的缓解效应越显著。建议政策层面鼓励农业产业化龙头企业、大型农产品加工企业等核心企业积极履行信用传导责任，将自身的信用优势向上下游中小企业延伸。对于主动开展供应链金融业务、有效带动链属企业发展的核心企业，可在财政补贴、税收优惠等方面给予适当激励。鼓励核心企业建立供应链信息共享机制，推动交易数据、物流数据、资金流数据的有效整合，为供应链金融的批量化、线上化运作创造条件。

第五，完善供应链金融的风险分担与监管机制。 供应链金融虽然有助于缓解信息不对称问题，但涉农领域的自然风险、市场风险仍然客观存在。建议在财政或政策性金融层面建立风险补偿基金，对涉农供应链金融业务中超出合理预期的损失给予适当补偿，降低金融机构的风险顾虑。例如，晋城市信用保证基金与银行机构按照8：2的比例分担风险，为普惠群体提供信用贷款支持。同时，针对供应链金融产品的创新特性，金融监管部门应制定差异化的监管规则和风险分类标准，在鼓励创新的同时守住风险底线。