【摘要】民营企业是我国经济高质量发展的重要引擎，但在发展中面临着融资难、融资贵等问题。随着人工智能、区块链等数字技术的发展，供应链金融加速向数字化转型。重构信用评估机制、完善智能化风控体系及搭建平台化生态，一定程度上为民营企业融资提供了新路径，但依然存在技术标准化不足、数据安全风险等新挑战。对此，可通过强化数据安全体系、突破技术标准化瓶颈、完善法律监管框架及平衡普惠与风控能力等措施，破解民营企业融资困境，为数字金融与实体经济深度融合、推动产业链升级提供决策参考，实现金融资源对实体经济的精准赋能。
【关键词】民营企业 供应链金融 数字化转型
【中图分类号】F832.39 【文献标识码】A
民营企业作为我国经济的重要支柱，在税收、就业、创新等方面发挥着关键作用，但也在发展中面临融资难、融资贵等问题。传统金融模式过度依赖抵押物和企业信用，制约了产业链升级。虽然供应链金融通过整合物流、资金流与信息流，借助核心企业信用能够缓解部分融资需求，但仍难以满足数字经济时代产业链的精细化管理需求。
近年来，人工智能、区块链、物联网等数字技术的突破性发展，为重构供应链金融生态提供了新机遇，推动其从“核心企业主导”向“数据驱动”转型，通过革新信用评估机制和智能风控机制，为破解民营企业融资问题开辟新路径。
传统供应链金融对民营企业融资的意义
民营企业融资困境及成因。民营企业是我国国民经济的重要组成部分，在就业创造、经济贡献和技术创新等各个方面都发挥着重要作用。一方面，民营企业是我国经济高质量发展的重要基础，是推进中国式现代化的生力军。民营企业贡献了我国50%以上的税收、60%以上的国内生产总值、70%以上的技术创新成果、80%以上的城镇劳动就业、90%以上的企业数量。另一方面，民营企业出于企业扩张与创新、应对市场波动，以及缓解流动性压力等多方面原因，融资需求十分旺盛，然而融资难、融资贵的难题却一直困扰着民营企业的发展。
民营企业融资困境背后的原因错综复杂，其中不仅包括金融体系与民营企业需求不匹配的结构性矛盾、信息不对称和信用体系的短板，还包括融资政策与体系的制度性障碍，以及宏观经济与行业的周期性影响等。从金融体系与民营企业需求视角来看，金融体系为企业提供融资的方式，主要包括以银行信贷为代表的间接融资、以股权和债券为代表的直接融资以及民间融资等。在间接融资方面，银行信贷通常对抵押物充足、信用评级较高的国有企业存在信贷偏好；在直接融资方面，股权融资对公司的规模、盈利性等要求严格，风险资本等多集中于少数高增长行业，民营企业信用债的利率普遍高于国有企业，且违约事件的发生容易使市场信心受到冲击；而民间借贷、互联网金融点对点借贷平台（P2P）等非正规金融融资渠道的成本较高，会加剧企业财务风险。从信用体系的缺陷来看，有的民营企业存在账目不规范、税务筹划激进等问题，部分民营企业信用评级低于同规模国企，且缺乏差异化评估机制，导致银行难以评估企业的真实风险。从政策与制度障碍来看，部分相对容易获得融资的行业（如能源、基建等）准入门槛高，民企即使进入也难以获得配套融资支持，且部分民营企业的担保机制相对缺失，以政府为主导的融资担保机构覆盖面有限，民营企业一般依赖需要支付较高担保费率的商业担保公司。从宏观经济和行业周期的角度来看，在宏观经济低迷时，银行会因“惜贷”而首先压缩民营企业的信贷额度，此时，若民营企业集中于房地产等强周期性行业时，宏观经济、政策调整等外部冲击，将会进一步导致融资环境恶化。
供应链金融助力民营企业融资的优势与短板。2020年9月，中国人民银行等八部门联合发布的《关于规范发展供应链金融 支持供应链产业链稳定循环和优化升级的意见》指出，供应链金融是指从供应链产业链整体出发，运用金融科技手段，整合物流、资金流、信息流等信息，在真实交易背景下，构建供应链中占主导地位的核心企业与上下游企业一体化的金融供给体系和风险评估体系，提供系统性的金融解决方案，以快速响应产业链上企业的结算、融资、财务管理等综合需求，降低企业成本，提升产业链各方价值。供应链金融的诞生，是产业链精细化、中小企业融资困境与技术革命共同作用的结果。它重构了信用评估逻辑——从“看企业”转向“看交易”，使得金融资源能够精准滴灌到实体经济薄弱环节，成为破解民营企业融资难的关键工具。
供应链金融的本质是以供应链中真实的贸易关系为基础，通过金融工具优化资金流动效率，缓解供应链参与者的资金压力，其传统典型模式有应收账款融资、库存融资、预付款融资、保理与反向保理、订单融资和动态折扣。应收账款融资通过将核心企业承诺付款的应收账款作为抵押，帮助上游企业提前回笼资金，缓解账期压力；库存融资和预付款融资则分别盘活企业积压存货和锁定未来订单价值，将“静态资产”转化为流动性支持；反向保理模式以核心企业信用为背书，直接降低上游供应商融资成本；订单融资基于真实贸易合同为生产前期提供启动资金，而动态折扣则通过自动化风控，进一步提升融资效率。这些模式协同作用，分散金融机构的风险敞口，更通过数据整合与信用传递，构建起以供应链生态为核心的新型融资网络，使中小微企业得以突破单体信用限制，在降低融资成本的同时，有效地缩短资金获取周期，最终促进整个产业链的资金流转与价值创造。
传统供应链金融模式在助力民营企业融资方面存在一些短板，其核心问题主要有过度依赖核心企业信用、信息不对称及技术手段滞后。首先，传统供应链金融模式下，核心企业的信用传导仅能辐射至一级供应商，中小微企业密集的二级以下供应商因“信用衰减效应”被排斥在外，高度仰赖核心企业的信用背书会导致供应商融资与核心企业风险深度绑定，一旦核心企业陷入财务危机，整条供应链融资链便面临崩塌风险。其次，信息不透明，存在欺诈隐患，金融机构即便承担高额尽调成本，仍难以有效规避风险。再次，操作流程低效且成本高昂，人工审核合同、抵押物评估等环节耗时长，单笔服务成本较高，使中小微企业的长尾需求难以覆盖。最后，上述供应链金融的传统模式均是基于静态风控模型，无法动态捕捉订单取消、物流延迟等实时变化，融资方案僵化，库存融资利率未能反映商品价格波动，动态折扣可能削弱供应商议价能力，导致供需脱节。技术层面，手工操作主导的模式和企业资源计划（ERP）、物流、税务系统等割裂所导致的数据孤岛，会加剧风险评估的滞后性，而法律确权难题与跨境合规冲突会进一步抬高纠纷处理成本。这些问题的存在，反映出供应链金融的传统模式在信用传导、风险控制及灵活性上的缺陷和不足。
数字供应链金融的兴起、发展与政策支持
数字供应链金融的技术机遇。近年来，随着人工智能、大数据、云计算、区块链、物联网等新技术的快速发展和5G网络、数据中心等新型基础设施的持续完善，数字供应链金融逐渐兴起，并成为新的供应链金融模式。数字供应链金融是新一代数字化技术与供应链金融创新性融合的产物，通过物联网采集或者平台共享数据，保障数据的真实性，通过区块链技术存储保障数据安全性和可追踪性，而大数据与AI的应用可以发掘隐藏风险和需求，进而优化风险控制、扩大并创新业务模式。
人工智能等技术的发展为数字供应链金融这一创新模式提供技术支持。基于大数据分析技术，金融机构可以对供应链中各参与主体的风险水平进行精准画像，全面评估还款能力，提高放款融资效率，实现供应链体系内的风险平衡。区块链技术则在供应链金融各方信息互联互通、信用多级流转等方面发挥作用。在促进信息互联互通方面，区块链点对点、分布式记账等技术特性有助于降低信息交换成本，促进核心企业、金融机构、政府部门、供应链上下游企业参与方之间信息互联互通。在实现信用多级流转方面，基于区块链可溯源、可传递特性，有效降低金融机构与中小企业之间的信息不对称，从而建立可持续的信用协作关系。产业链条上的供应商也可通过区块链将核心企业的应付账款转化为数字化债权凭证，进一步拆分用于债务抵消和融资。目前已有商业银行基于人工智能识别及验真技术，为中小微企业提供关键增信依据。
数字供应链金融的政策支持。近年来，我国连续出台多项政策推动数字供应链金融发展。2020年9月，中国人民银行等八部门联合发布《关于规范发展供应链金融 支持供应链产业链稳定循环和优化升级的意见》，首次从顶层设计层面明确供应链金融的数字化发展路径，提出运用金融科技整合物流、资金流、信息流等信息，构建一体化的金融供给体系和风险评估体系，并强调电子签章等数字化工具的应用。2022年5月，商务部等8部门发布的《全国供应链创新与应用示范创建工作规范》，明确示范城市将围绕完善供应链治理机制、加快供应链数字化转型、健全重点产业供应链生态等重点方向形成典型经验，发挥示范引领作用。2022年9月，中国银保监会、中国人民银行联合印发的《关于推动动产和权利融资业务健康发展的指导意见》提出，支持银行机构深化动产和权利融资业务创新，银行机构要提升动产和权利融资风险管控能力，强化动产和权利价值评估，实施分类信贷管理。2023年12月，商务部等12部门联合印发的《关于加快生活服务数字化赋能的指导意见》强调：“强化数字化金融支撑。鼓励金融机构在依法合规、风险可控的前提下，运用数字化技术优化信贷流程和信用评价模型，加大供应链金融支持力度，改进产品服务，提高金融服务可获得性。”2024年11月，中国人民银行等七部门联合推出《推动数字金融高质量发展行动方案》，着重加快金融业数字化转型，要求强化数字技术支撑能力，夯实数据治理与融合应用能力基础，提升供应链金融服务数字化水平。2025年3月，国务院办公厅印发的《关于做好金融“五篇大文章”的指导意见》，则进一步将数字金融上升为国家战略，强调坚持金融服务实体经济的根本宗旨，构建应用便利、安全高效的数字支付服务体系，规范发展供应链金融业务。这些政策形成从基础规范到高质量发展、再到国家战略的三级推进体系，系统构建了数字供应链金融的政策框架。
数字供应链金融较传统模式的优势
商业模式平台化。传统供应链金融模式的本质，是基于商业背景下款项预收、预付，或者质押来解决供应链企业的融资难题。其风险控制的基石是“控制货物”或者“控制现金流”，以此达成双方间的信用交换。而数字供应链金融则成为一种新的商业模式，金融机构或类金融机构通过参与互联网平台建设、推动龙头企业合作来搭建平台，在此过程中供应链金融的参与者不仅包括供应链上下游企业，还包括金融机构，且金融机构的服务与传统模式中仅为企业提供信贷、担保或者资金支持等不同，其通过全面掌握产业数据，为供应链管理、运营和资金交易提供以数据为驱动、平台化运作的金融服务。
风险控制智能化。传统供应链金融模式是围绕核心企业开展服务和客户营销，而在数字化供应链金融生态中，金融机构通过深度整合数字技术实现全流程智能化管理，基于数据融合技术和智能风险管理系统能够对交易记录、市场参数、社交舆情及物联网传感信息进行多维度特征提取，构建全景式风险评估视图，从而实现对复杂风险因子的前瞻性识别与趋势预判。在决策执行层面，金融机构可以设置自动化响应系统和差异化处置方案。例如，信用额度的动态调节、异常账户的智能冻结、保险条款的自动激活等复合型风控措施，同时根据实时数据和市场变化及时更新评估结果。这种灵活调整确保风险管理能够迅速适应新信息和环境变化，保持风险控制的及时性和有效性。
服务对象更广泛。传统供应链金融模式依托核心企业信用背书，主要服务于与其建立强依存关系的上下游合作方，服务覆盖范围有限，大量中小微企业容易因难以获得信用传导而面临融资困境。数字化供应链金融模式通过科技手段重构产业生态，基于全维度动态数据构建产业关系网络，实现信用评估机制的革新。该模式运用大数据分析还原供应链真实图景，结合智能风控模型对链属企业实施精准评估，有效突破传统服务边界，纵向延伸至产业链各层级节点企业。
数字供应链金融面临技术和监管层面的双重挑战
数字供应链金融的发展，在一定程度上解决并将持续改善传统供应链金融模式在信用传导和风险控制方面的缺陷，并通过革新信用评估机制，使更多中小微企业能够享受到供应链金融发展的红利。但是数字供应链金融在发展过程中也面临着来自技术层面和监管层面的新型挑战。
技术层面的挑战。数据安全与隐私保护问题进一步凸显。数字供应链金融的核心在于数据共享与流通，但企业财务、交易记录等大量敏感数据在多方协作过程中存在泄露风险。尽管区块链技术通过加密算法提升了数据安全性，但现有技术仍存在漏洞。例如，量子计算可能威胁传统加密方式，且部分平台未采用零知识证明①等隐私保护工具，导致关键信息暴露。此外，法律保护体系尚未完善。例如，《中华人民共和国数据安全法》虽明确了数据分类分级要求，但针对供应链场景的细则仍有待完善，企业间数据共享的权责边界较为模糊。
技术应用的标准化不足。区块链、AI等技术虽为供应链金融注入创新动力，但其应用仍受制于技术不够成熟与标准化不足。例如，区块链在供应链中的多节点共识机制虽能提升透明度，但吞吐量和交易速度难以满足如跨境贸易中的高频交易需求，导致部分项目成本激增；AI模型对动产估值缺乏统一标准，不同机构对同一批货物的评估差异可能会阻碍融资规模化。此外，跨链协作效率有待提高，核心企业自建平台与金融机构系统间接口不兼容，数据格式差异导致信息传递失真。
数字供应链金融的创新速度远超法律与监管体系的完善迭代进程。一方面，数字资产权属界定模糊。例如，区块链上的电子仓单是否具备物权凭证效力，各地法院裁判标准不一，智能合约的自动执行特性也引发法律争议，如合约代码漏洞导致的资金损失责任归属不清。另一方面，监管盲区助长行业乱象，部分非持牌机构以“供应链金融”名义开展资金池业务，通过虚构贸易背景套取资金。现行监管框架对新型业务模式的穿透式管理能力不足，可能会带来金融风险。
普惠与风控平衡难度加大。数字供应链金融的“脱核化（脱离核心企业信用）”虽扩大了中小微企业融资覆盖面，但数据信用模式加剧了普惠与风控的矛盾。一方面，中小微企业数据质量参差不齐，部分中小微企业因ERP（企业资源计划）系统落后或财务不规范，导致交易数据可信度低，金融机构被迫提高风控门槛，反而削弱普惠效果。另一方面，动态风险监控高度依赖技术投入，大型商业银行可以通过AI模型实时分析物流、支付等多维度数据，但中小银行因技术预算有限，难以构建同等风控能力，被迫退出市场。这种技术鸿沟导致“强者恒强”的格局，与普惠金融的初衷相悖。
政策层面有待完善。尽管国家出台多项政策鼓励数字供应链金融的发展，但是现行的政策体系仍有待完善。其一，跨部门协同机制尚未细化，多方主体联合发文容易产生权责交叉，在监管标准统一、数据共享机制等方面缺乏实施细则；其二，中小微企业数字能力建设支持不足，现有政策侧重金融机构端数字化转型，但对供应链上中小微企业的数字化改造支持政策相对薄弱；其三，数据权属与安全边界仍需明晰，政策虽强调信息安全和风险防控，但在供应链数据共享机制、隐私计算技术应用标准等方面尚未建立操作指引；其四，区域发展失衡应对策略缺失，未充分考虑中西部地区与东部地区数字基础设施和金融科技应用水平的区域差异；其五，监管科技建设滞后于业务创新，对数字供应链金融中涌现的智能合约、物联网金融等新型业态尚未建立适配的监管框架。
构建更具包容性和前瞻性的数字供应链金融生态系统
强化数据安全与隐私保护体系。为应对数据泄露与滥用风险，需构建“技术升级+制度完善+行业协同”的三维防护框架。引入抗量子加密算法和隐私计算技术（如零知识证明），结合区块链与可信执行环境，实现数据“可用不可见”的安全共享。细化《中华人民共和国数据安全法》在供应链场景的落地规则，明确数据分类分级标准（如核心数据与一般数据），建立企业间数据共享的授权与追责机制。由行业协会制定统一的数据安全管理规范，推行第三方审计，强制平台落实数据脱敏、加密存储等操作，杜绝非法交易漏洞。
突破技术标准化与跨链协作瓶颈。针对区块链性能不足与动产估值标准缺失问题，需通过技术迭代与生态共建实现突破。采用分层架构提升区块链交易处理速度，以满足高频融资需求；开发AI驱动的动态估值模型，整合物联网实时监测数据（如货物周转率、温湿度）与行业历史交易信息，建立全国性动产估值数据库。制定跨平台数据接口国家标准，要求核心企业、金融机构开放API接口，方便验证资产跨链流转的可行性，降低协作成本。
完善法律监管与风险防控机制。在立法层面，明确电子仓单的物权属性，赋予区块链存证法律效力；出台法律界定代码漏洞导致损失的责任分担规则（如开发者、用户按过错比例担责）。在监管层面，搭建“监管链”平台对接供应链系统节点，利用AI实时分析贸易背景真实性，如比对物流GPS轨迹与合同签订地，识别虚假交易；实施牌照分类管理，对科技公司设定准入门槛（如数据安全认证），取缔无资质机构的“伪供应链金融”业务。同时，建立风险预警系统，对异常资金流进行动态监控，防范系统性风险。
平衡普惠金融与风控能力建设。为缓解普惠与风控的矛盾，需通过数据共享与技术输出实现平衡。一方面，整合税务、电力信息等政务数据，构建“公共数据池”，补充中小微企业数据维度，提升风控模型准确性；另一方面，为中小银行提供模块化风控工具，降低技术使用成本。政策上，央行可通过再贷款、专项补贴激励中小银行采购供应链金融科技服务；推动银行之间的合作，由大型银行输出风控中台，避免重复投入。此外，可以实行差异化风控策略，对数据质量低的企业采用渐进式授信，通过初期小额度融资逐步积累信用数据，实现风险可控的普惠覆盖。
从制度协同、主体赋能、数据治理方面完善政策制定，构建闭环解决方案。完善跨部门协同机制与监管框架，由央行牵头成立跨部门联合办公室，明确权责边界并制定统一的数据共享接口标准，同步开发基于区块链技术的统一监管平台，整合供应链金融核心数据流，实现跨部门穿透式监管；强化中小微企业数字化能力建设，通过“链主企业+中小微企业”共建计划形成利益绑定机制，对核心企业数字化改造项目附加中小微企业接口开发要求并给予税收优惠，在中西部地区布局数字赋能中心，提供代码工具包和技能培训，降低技术接入门槛；健全数据安全与权益分配体系，出台供应链金融数据分类分级指南，明确数据所有权与收益分配规则，推动隐私计算技术应用标准落地，同时试点数据安全保险与风险补偿基金，通过市场化手段对冲新型数据风险。
（作者为南开大学金融学院和中国式现代化发展研究院教授、博导）
【注释】
①“零知识证明”指的是证明者能够在不向验证者提供任何有用信息的情况下，使验证者相信某个论断是正确的。零知识证明实质上是一种涉及两方或更多方的协议，即两方或更多方完成一项任务所需采取的一系列步骤。证明者向验证者证明并使其相信自己知道或拥有某一消息，但证明过程不能向验证者泄漏任何关于被证明消息的信息。
责编/靳佳 美编/杨玲玲
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