科技金融、供应链金融赋能实体经济研究报告
作者单位：苏州华江商务服务有限公司、华江现代服务业研究院、华江现代服务业网
报告日期：2026 年 09 月
摘要
在中国式现代化与新质生产力建设背景下，金融回归本源、服务实体经济已经成为国家金融战略的核心主线。科技金融聚焦创新主体，为科创企业技术研发、成果转化提供全周期资金支持；供应链金融立足产业链条，打通上下游 “三流”（物流、资金流、信息流），破解中小微企业缺乏抵押物、融资难融资贵的长期痛点。两类金融工具并非相互独立，数字技术正在推动二者深度融合，形成 “科技金融 + 供应链金融” 的协同赋能体系，重塑产业信用生成机制、风险定价模型与资源配置方式。
本报告以信息不对称理论、交易成本理论、产业组织理论为基础，梳理科技金融、供应链金融赋能实体经济的内在逻辑，结合国内产业与金融市场宏观数据，剖析当前融合发展现状、典型实践模式，识别政策、技术、数据、法律、风险五大维度现实约束。研究发现，科技金融可以提升产业链创新能级，供应链金融能够改善产业链资金循环效率；数字技术作为底层基础设施，实现数据要素向信用资产转化，推动供应链金融从 “依赖核心企业主体信用” 向 “基于真实交易数据信用” 转型。但当前仍然存在产业链数据孤岛、动产确权难、跨主体风险传导、合规边界模糊、中小微企业数字化基础薄弱等突出问题。
报告结合制造业、高新技术产业等实体经济重点领域案例，提出完善顶层制度供给、建设产业数据基础设施、构建分层风控体系、推动 “脱核” 供应链金融创新、强化金融与产业生态协同、健全监管与风险缓释机制等系统性对策建议。本研究旨在为地方产业政策制定、金融机构产品创新、产业平台运营主体提供理论参考与实践依据，推动金融资源精准滴灌实体经济，稳定产业链供应链，助力新质生产力培育。
关键词：科技金融；供应链金融；实体经济；新质生产力；产业链；数据信用
Abstract
Against the backdrop of Chinese modernization and the development of new-quality productive forces, finance returning to its origin and serving the real economy has become the core of national financial strategy. Technology finance focuses on innovative entities and provides full-cycle financial support for technology research and development and commercialization. Supply chain finance is rooted in industrial chains, integrating logistics, capital flow and information flow to mitigate long-standing financing constraints of SMEs lacking collateral. These two financial instruments are increasingly integrated through digital technologies, forming a collaborative empowerment system of “technology finance plus supply chain finance”, reshaping industrial credit generation, risk pricing and resource allocation.
Based on information asymmetry theory, transaction cost theory and industrial organization theory, this report sorts out the internal mechanism of technology finance and supply chain finance empowering the real economy. Combined with macroeconomic and financial statistics in China, it analyzes the current development status and typical business models, and identifies practical constraints in policy, technology, data, law and risk dimensions. The study shows that technology finance improves industrial innovation capacity, while supply chain finance optimizes capital circulation within industrial chains. Digital infrastructure enables transaction data to be converted into credit assets, promoting the transformation of supply chain finance from relying on core enterprise credit to data credit based on real transactions. Nevertheless, prominent bottlenecks persist including industrial data silos, difficulties in confirmation of movable property rights, cross-node risk contagion, ambiguous compliance boundaries and insufficient digital capacity of SMEs.
Combined with practical cases in manufacturing and high-tech industries, this report puts forward systematic policy recommendations including improving institutional framework, constructing industrial data infrastructure, building tiered risk control systems, promoting de-reliance-on-core-enterprise supply chain finance innovation, deepening industry-finance ecological coordination, and perfecting regulation and risk mitigation mechanisms. This research provides theoretical and practical references for local industrial policy design, financial product innovation and industrial platform operation, so as to channel financial resources precisely into the real economy, stabilize industrial and supply chains and foster new-quality productive forces.
Key words: Technology Finance; Supply Chain Finance; Real Economy; New-quality Productive Forces; Industrial Chain; Data Credit
一、绪论
1.1 研究背景
中央金融工作会议明确提出做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章，把服务实体经济作为金融工作的根本宗旨，坚决防止金融资金在体系内空转套利。实体经济是一国经济根基，制造业、高新技术产业、现代农业等实体产业承载就业、技术迭代与财富创造。长期以来，实体经济尤其是产业链上下游中小微企业面临融资结构性矛盾：科创企业重研发、轻固定资产，早期阶段缺乏可抵押资产，传统信贷模式难以匹配其高风险、长周期的创新特征；大量产业链配套中小微企业，拥有真实订单与持续经营现金流，但主体信用评级偏低，应收账款、存货等动产资产难以高效转化为融资信用，资金周转压力持续制约企业扩产与技术升级。
科技金融与供应链金融分别从 “创新端” 与 “产业链交易端” 回应上述结构性矛盾。科技金融覆盖科技企业种子期、初创期、成长期、成熟期，综合运用股权投资、科技信贷、知识产权质押、科技保险、产业基金等工具，为技术创新全生命周期配置资本。供应链金融立足于产业链真实贸易，将核心企业信用沿链条传导至上下游配套企业，依托应收账款、存货、订单、仓单等交易资产开展融资业务，降低产业链整体资金占用成本。随着大数据、人工智能、区块链、物联网等数字技术普及，两类业务边界逐步融合：科创产业链的订单、知识产权、设备动产，均可成为供应链金融底层资产；供应链上的中小科创企业，既可以获得科技信贷支持，也能够依托产业链交易数据获得供应链融资，形成协同赋能实体经济的新范式。
当前国内供应链金融市场规模持续扩容，科技型企业信贷投放保持高速增长。2018 至 2024 年国内供应链金融余额由 19.8 万亿元增长至 45.9 万亿元，年均复合增速 15%；2025 年末，科技型中小企业贷款余额达到 3.63 万亿元，同比增长 19.8%，科技型中小企业获贷率提升至 50.2%。但在快速扩张过程中，市场也暴露出虚假贸易、核心企业信用垄断、数据孤岛、动产确权难、风险沿产业链传染等问题。部分业务脱离真实产业背景，异化为单纯融资工具，偏离服务实体经济本源。在此背景下，系统研究科技金融、供应链金融赋能实体经济的作用机制、现实困境与优化路径，具有重要理论价值与现实意义。
1.2 研究意义
1.2.1 理论意义
现有学术文献对科技金融、供应链金融的研究多为独立展开，对二者协同赋能实体经济的内在传导机制、交互效应研究仍有待深化。本报告将两类金融工具纳入统一分析框架，基于信息不对称、交易成本理论解释数字技术如何降低产业链融资摩擦，厘清科技金融赋能产业链创新、供应链金融优化产业资金循环的双重作用路径，丰富产业金融、产融结合的理论体系，拓展新质生产力视角下金融服务实体产业的理论内涵。
1.2.2 实践意义
本报告面向政府产业金融政策制定、商业银行、产业平台、核心制造企业、中小科创企业多方主体。对监管与地方政府而言，有助于识别当前产融结合领域风险点，完善制度规范；对金融机构，为数字化科技信贷、供应链金融产品创新提供场景思路；对产业核心企业与配套中小微企业，推动产业链信用共建，盘活应收账款、存货、知识产权等存量资产，缩短现金循环周期，稳定产业链供应链，推动制造业数字化转型与产业集群升级。
1.3 研究思路与研究方法
本报告遵循 “理论机制 — 现状特征 — 问题识别 — 案例分析 — 对策建议” 逻辑脉络。研究方法包括：
1. 文献研究法：系统梳理国内科技金融、供应链金融、产业金融相关学术文献、监管文件、行业白皮书，界定核心概念，搭建理论分析框架。
2. 统计分析法：采集央行、国家统计局、行业研究机构公开宏观数据，分析市场规模、信贷增速、企业融资指标，描述行业发展趋势。
3. 案例分析法：选取制造业产业链、科创产业数字化供应链金融典型实践，剖析业务模式、成效与风险短板。
4. 规范分析法：结合国内现行法律法规与监管政策，识别制度短板，提出兼顾创新与风险防控的政策方案。
1.4 核心概念界定
科技金融：服务科技创新活动的金融体系总和，以科技企业为服务主体，覆盖股权、债权、保险、担保、资本市场等多元化金融产品，支持基础研究、技术研发、中试转化、产业化落地，核心目标是匹配科技创新高风险、长周期特征，促进科技成果转化。
供应链金融：依托产业链真实交易场景，基于物流、资金流、信息流验证底层资产真实性，为产业链上下游参与主体提供综合融资、结算、增信服务，以应收账款、存货、订单、仓单等动产或权利资产作为授信基础，将单一企业主体信用升级为产业链交易信用。
实体经济：本报告语境下指制造业、高新技术产业、实体服务业等直接生产产品与提供实体服务的产业，排除纯粹金融交易、资产投机等虚拟经济活动。
数据信用：依托企业持续经营、产业链交易、物流、税务、水电等多维度数据，通过算法模型生成的企业经营信用评估，减少对不动产抵押、主体评级的依赖，是数字时代供应链金融与科技金融共同的信用基础。
二、理论基础与赋能机制分析
2.1 基础理论
2.1.1 信息不对称理论
传统信贷市场中，中小微企业与金融机构之间存在显著信息不对称。企业掌握自身经营、订单、存货等内部信息，金融机构获取信息成本高，难以判断真实还款能力，因此倾向于要求不动产抵押，导致大量轻资产企业融资约束。科技金融、供应链金融的核心价值，就是通过产业链场景、交易凭证、数字数据，增加可验证信息供给。供应链金融依托核心企业确权、物流凭证验证贸易真实性；科技金融依托知识产权、研发投入、专利、科创资质、订单数据评估创新价值；大数据、区块链技术进一步固化交易记录，降低信息伪造空间，缓解逆向选择与道德风险。
2.1.2 交易成本理论
科斯交易成本理论指出，市场交易存在搜寻成本、核验成本、签约成本、履约监督成本。中小微企业单笔融资额度小、尽调成本相对更高，传统银行一对一尽调模式单位交易成本高。供应链金融将单家企业授信转化为产业链批量授信，一次接入产业链即可服务数十、上百家上下游配套企业，摊薄尽调、风控、运营成本。科技金融依托科创评价体系、公共科创数据池，标准化科创企业画像，降低科创项目甄别成本，提升资本对接效率。
2.1.3 产业组织理论
产业链是分工协作形成的产业组织网络。核心企业、一级供应商、多级配套商、经销商形成相互依存网络，单个企业资金断裂可能沿链条传导，冲击整个产业集群。供应链金融以产业链网络为载体，优化链条内资金分配，缓解配套企业资金占用，保障原材料供应与产品交付稳定。科技金融支持链上企业技术迭代，提升整条产业链技术壁垒与产品附加值，二者共同推动产业组织升级，强化产业链韧性。
2.2 科技金融赋能实体经济的作用路径
科技金融的作用聚焦创新要素供给，从企业研发端切入，推动技术转化与产业升级，存在三层传导路径。
第一层，资本供给赋能创新投入。种子期、初创期科创企业几乎没有经营性现金流，银行信贷风险偏好低，股权投资、政府科创引导基金、科技担保、科技保险填补早期资金缺口，支持实验室技术走向中试；成长期高新技术企业依托科技信贷、知识产权质押融资扩大生产，将专利转化为产品。科技金融直接解决创新活动资金约束，提升企业研发投入强度。
第二层，风险分担降低创新试错成本。科技创新天然具有高失败概率。科技保险、风险补偿池、政府贴息、担保分险机制，构建多方风险共担框架，降低单一金融机构承担的创新失败风险，引导更多社会资本进入科创领域。
第三层，资源联动推动创新网络形成。成熟科技金融生态并非单纯提供资金，同时联动产业园区、科研院所、技术转移机构、产业链核心企业，实现资本、技术、人才、产业订单协同匹配，加速科技成果产业化落地，培育新产业、新赛道，催生新质生产力。
科技金融的局限性在于，单独依靠科创资质、专利信息，依然难以验证企业市场化经营能力。很多企业拥有专利，但缺少稳定订单与现金流，创新成果难以变现。此时，供应链金融可以补齐短板，将科创企业的订单、销售收入纳入信用评估，实现创新能力与市场经营能力结合。
2.3 供应链金融赋能实体经济的作用路径
供应链金融聚焦产业链资金循环，解决产业交易形成的资金错配问题。制造业普遍存在账期机制：核心企业对上游供应商延期支付货款，供应商形成应收账款；下游经销商需要提前备货，产生预付资金压力。上下游中小配套企业被应收账款、存货占用大量营运资金，现金流紧张，制约扩产、设备更新、技术改造。
供应链金融通过三类基础产品盘活链上资产：应收账款融资、存货 / 仓单质押融资、订单融资。核心企业的确权行为，将自身信用传导至上游供应商，供应商可以将未到期应收账款转让给金融机构获得资金；存货质押依托仓储监管，把原材料、半成品、产成品转化为可质押资产；订单融资基于已经确认的采购订单，为企业备货生产提供资金。
数字技术进一步拓展供应链金融边界，推动模式从强依赖核心企业确权，向脱核式供应链金融演进。依托物流、交易、税务、电力、供应链平台多源数据交叉验证，无需核心企业担保确权，仅凭企业持续真实经营数据评估信用，为大量远离核心企业的二级、三级配套中小微企业打开融资渠道，进一步延伸金融服务覆盖范围。
供应链金融的短板是，传统模式侧重短期营运资金周转，对企业长期技术研发投入支持不足，难以推动产业链底层技术升级，需要科技金融工具配套，支持链上企业设备技改、研发投入。
2.4 “科技金融 + 供应链金融” 协同赋能机制
二者协同，形成 “短期营运资金 + 长期创新资本” 的组合支持体系，从两个维度共同赋能实体经济，存在三重协同效应。
第一，资产边界拓展效应。科技金融把知识产权、专利、软件著作权、研发项目纳入可评估资产；供应链金融把订单、应收账款、存货、设备纳入底层资产。在融合场景下，科创企业的专利 + 产业化订单，共同构成授信依据，轻资产科创制造企业可以同时凭借知识产权质押（科技金融）和订单应收账款融资（供应链金融），综合获得长期研发资金与短期周转资金。
第二，信用交叉验证效应。科技维度数据（专利数量、研发人员、科创资质、研发投入）与供应链交易数据（订单规模、回款记录、物流履约、账期稳定性）互相校验，构建企业多维画像，显著降低单一维度信息造假风险，提升风控模型准确性。
第三，产业链升级的动态循环效应。科技金融支持链上企业技术升级，带来新产品、新增订单；订单增长带来更多稳定交易数据，进一步扩大供应链金融授信空间，降低融资成本；低成本资金反过来继续投入研发，形成 “技术创新 — 订单增长 — 信用提升 — 持续融资” 正向循环，带动整个产业链提质增效。
但协同机制有效运转，必须建立在真实产业交易、数据可信、风险隔离基础之上。一旦底层贸易虚假、数据篡改，科技金融与供应链金融叠加，反而会放大风险，形成跨主体、跨环节风险传染。
三、科技金融、供应链金融服务实体经济现状与典型模式
3.1 行业宏观发展现状
从科技金融层面看，国内持续加大对科技型企业信贷倾斜。截至 2025 年四季度末，获得贷款支持的科技型中小企业 27.5 万家，获贷率 50.2%，科技型中小企业本外币贷款余额 3.63 万亿元，同比增速 19.8%，显著高于各项贷款平均增速；高新技术企业信贷投放规模持续扩张，资本市场科创板、北交所为硬科技企业开辟股权融资通道，政府引导基金、创业投资市场持续壮大，多层次科技金融体系初步成型。但结构性分化明显：成熟高新技术企业融资渠道丰富，大量初创期、轻资产中小科创企业仍然存在融资缺口；知识产权质押评估难、处置难，限制知识产权质押业务大规模推广。
供应链金融市场进入规范提质阶段。2018 至 2024 年供应链金融余额由 19.8 万亿元增长至 45.9 万亿元，商业汇票、保理、供应链票据成为核心业务载体。2025 年商业汇票承兑发生额 42.7 万亿元，中小微企业签票占比超七成。监管层面出台供应链金融专项规范文件，明确供应链金融必须立足服务中小企业，禁止核心企业利用优势地位拖欠账款、转嫁融资成本，划定供应链信息服务机构业务红线，严禁信息中介变相从事信用中介业务，推动市场从野蛮生长转向规范化发展。
数字化融合成为行业主流趋势。区块链应收账款凭证、供应链票据平台、动产融资统一登记公示系统、中征应收账款融资服务平台等国家级基础设施逐步落地，推动跨机构资产登记、确权、流转。物联网设备用于存货质押动态监控，实时采集仓储、货物状态数据；AI 风控模型整合多源数据，实现自动化授信、预警。大量产业集团、产业互联网平台、商业银行开始打造融合型产品，面向科创制造产业链，同步提供科技信贷与供应链融资服务。
3.2 典型业务模式
模式一：核心企业主导产业链科技供应链金融
大型制造业核心企业搭建内部供应链数字化平台，向上游多级供应商确权应收账款，同时识别配套科创企业。金融机构依托平台交易数据，一方面为配套企业提供应收账款保理、供应链票据等短期周转融资；另一方面，针对从事零部件研发、技改的配套科创企业，配套知识产权质押、科技信用贷，支持其技术研发、设备升级。核心企业负责贸易真实性核验，平台归集物流、发票、订单数据，实现批量线上融资。该模式优势是贸易背景稳定，缺点是服务范围局限于核心企业认可的一级、二级供应商，对远离核心企业的小微企业覆盖不足，风险高度绑定核心企业经营状况。
模式二：产业平台驱动的 “脱核” 数字供应链 + 科技金融模式
产业互联网平台整合产业交易、仓储、物流、税务数据，不再单一依赖核心企业确权，以全链路交易数据交叉验证企业经营真实性。平台内的科创型中小制造企业，可凭持续订单履约记录、科创资质、专利信息，由金融机构采用数据风控模型授信，开展订单贷、存货融资，叠加科技贴息、风险补偿政策。该模式可以突破核心企业信用垄断，覆盖长尾中小微科创配套企业，但是对数据质量、数据安全、模型合规要求高，数据治理不足会带来模型偏差与欺诈风险。
模式三：园区载体型科技供应链金融
高新区、经开区等产业园区作为载体，整合园区内企业科创档案、不动产、设备、水电能耗数据，联合银行、担保机构、产业基金，面向园区内科创产业集群。企业可以获得股权融资、科技担保贷款，同时依托园区产业链上下游订单开展应收账款融资。园区设立风险补偿资金池，分担金融机构坏账损失，形成政府增信 + 产业场景的组合模式。该模式适合产业集聚区域，但业务范围受园区边界限制，跨区域产业链覆盖能力较弱。
模式四：跨境产业链科技供应链金融
面向外贸制造、高端装备出口产业链，整合出口订单、报关单、海外仓物流数据，提供出口订单融资、跨境保理，同时支持外贸科创企业研发投入。该模式服务外向型实体经济，但受到汇率波动、海外买方信用、跨境数据合规多重约束，当前整体规模小于国内供应链金融。
3.3 实践案例
某长三角高端装备制造产业集群，龙头核心企业拥有上百家上游零部件配套商，其中超过半数为中小科创企业，专注精密零件研发制造，普遍存在固定资产少、应收账款占压资金的问题。过去，配套企业融资渠道有限，银行仅接受不动产抵押，很多企业只能依靠高息民间资金周转，限制研发投入与产能扩张。
引入数字化供应链平台后，核心企业对供应商应付账款进行线上确权，生成可拆分流转的应收账款电子凭证。上游供应商可以将凭证转让给合作银行，快速获得保理融资，解决短期采购资金缺口。平台同时采集供应商专利、研发投入、设备技改记录，联合地方科技金融风险补偿池，对具备自主研发能力的配套科创企业，额外发放科技信用贷款，专项用于研发、设备更新。
项目落地后，链上中小科创企业平均融资时长由原来十余天压缩至线上 T+1 放款，综合融资利率下降 1.2 个百分点，多家配套企业利用资金投入零部件技术迭代，新产品进入龙头企业供应链，整条产业链国产化配套率提升，产业链韧性增强。同时实践中也暴露短板：三级配套企业难以直接获得核心企业确权；知识产权质押处置流程繁琐；不同机构之间数据标准不统一，跨平台数据对接成本较高。
四、科技金融、供应链金融赋能实体经济的现实瓶颈
4.1 数据层面：数据孤岛与数据治理缺陷
产业链数据分散在核心企业、供应商、物流仓储、税务、市场监管、金融机构、产业平台等不同主体，数据标准不统一，跨主体互通难度大，形成大量数据孤岛。很多中小微企业数字化水平偏低，订单、仓储、台账仍依靠线下纸质记录，缺少标准化可线上核验的数字化凭证。
同时存在数据质量问题：部分交易数据、发票存在篡改、重复确权风险；政务公共数据与产业商业数据对接机制不完善，企业经营数据开放边界、使用权限、脱敏规则尚不清晰。数据要素确权、流通、收益分配法律框架不完善，企业顾虑商业秘密泄露，不愿意开放经营数据，制约数据信用体系建设。此外，数据安全、个人信息保护、商业秘密保护要求提升，增加跨主体数据共享合规成本。
4.2 资产与法律层面：动产与知识产权确权、处置难题
供应链金融大量依托存货、仓单、应收账款等动产或权利资产；科技金融依托知识产权。当前动产确权、估值、处置体系仍然存在短板。仓单存在虚假仓单、重复质押、一物多押风险；存货动态估值难度大，价格波动、损耗、仓储管理风险难以量化。知识产权价值评估主观性强，缺乏统一评估标准，专利、软件著作权在违约后变现渠道狭窄，处置周期长、变现折价高，金融机构风险偏好偏低，制约知识产权质押业务规模化推广。
电子凭证、区块链存证的司法效力逐步完善，但电子仓单、数字应收账款凭证的物权认定、违约追索流程仍存在争议。部分核心企业利用市场优势地位，拖延应收账款确权，甚至拒绝确权，导致上游供应商无法依托应收账款获得融资。
4.3 产业链结构层面：核心企业信用垄断与风险传导
传统供应链金融业务高度绑定核心企业主体信用，属于 “强核模式”。一旦核心企业经营出现下滑，风险会沿供应链快速传导至所有配套企业与对应的融资业务，形成产业链系统性风险。部分核心企业滥用优势地位，拉长账期，把自身资金压力转嫁给上游中小供应商；甚至利用供应链金融工具套利，并非真正服务配套企业生产经营。
“脱核” 模式尚处于探索阶段，大规模落地案例有限。多级配套企业距离核心企业链条较远，交易凭证获取困难，很难脱离核心企业信用背书独立获得授信。同时，中小微企业经营稳定性偏弱，抗市场波动能力不足，行业下行阶段违约率上升。
4.4 金融产品与风控层面：产品适配不足、模型风险凸显
科技金融产品周期与科创项目周期匹配度不足。银行信贷偏好短期流动资金贷款，硬科技研发需要长期资本，短期贷款到期压力与研发回报周期错配；股权投资周期长，但退出渠道有限，早期科创项目投资回报不确定性高。
数字化风控模型带来新风险。AI、大数据模型依赖历史样本训练，样本偏差、特征选择缺陷会造成模型歧视、误判；模型黑箱问题导致金融机构难以解释授信决策，模型缺乏压力测试与动态迭代机制。当行业发生周期性变化，基于历史数据训练的风控模型容易失效。同时，部分平台机构风控能力不足，重流量、轻尽调，虚构贸易背景，把供应链金融异化为单纯融资通道，资金没有流入生产经营，形成资金空转。
4.5 政策、生态层面：产业主体协同不足，中小微数字化基础薄弱
地方科技政策、产业政策、金融政策存在分头制定现象，科技补贴、风险补偿、供应链金融支持政策缺乏联动，政策碎片化。产业端，大量中小配套企业数字化投入不足，缺少数字化订单、仓储、财务系统，不满足数字化供应链金融接入门槛。产业、物流、金融、科技服务主体之间缺少常态化协同机制，各方目标不一致：核心企业侧重自身供应链管理，金融机构侧重风险控制，中小企业关注融资成本，多方协同成本较高。人才短板同样突出，既懂产业链产业逻辑，又掌握金融、数字风控知识的复合型产业金融人才供给不足。
五、优化科技金融、供应链金融赋能实体经济的路径
5.1 完善顶层制度与监管框架，坚守服务实体本源
坚持金融服务实体经济底线，强化供应链金融业务穿透式监管，严格核验底层交易真实性，禁止无真实贸易背景的融资业务，防范资金空转。落实供应链金融监管文件要求，约束核心企业拖欠中小企业账款、转嫁融资成本等行为，规范应收账款确权行为，明确核心企业不得借确权向中小企业收取不合理费用。
完善动产融资、知识产权相关法律配套，明确电子仓单、数字应收账款凭证的物权效力，健全动产统一登记体系，扩大动产融资统一登记公示系统覆盖范围。建立知识产权价值评估、交易、处置配套市场，培育专业知识产权评估、拍卖、运营机构，提升知识产权质押资产可变现能力。
实施差异化监管激励，对专注制造业、科创产业链、服务中小微企业的科技信贷、供应链金融业务，在不良容忍度、资本计量层面设置合理差异化安排；同时划定业务红线，区分持牌金融业务与信息服务业务，严禁供应链信息服务机构无证开展信贷、担保等金融业务。
5.2 建设产业数字基础设施，推进可信数据生态建设
持续完善国家级供应链金融基础设施，推动中征应收账款融资服务平台、动产融资统一登记公示系统、供应链票据平台互联互通，统一电子凭证、仓单数据标准。在保障数据安全、商业秘密前提下，构建分级、脱敏的公共数据共享机制，在合规前提下向金融机构开放企业税务、社保、水电、知识产权、司法涉诉等公共数据，补充产业链交易数据，完善数据信用基础。
引导产业链主体开展数字化改造，鼓励产业平台、核心企业建立标准化线上订单、物流、仓储、发票系统。推动数据要素合规流通，建立数据确权、脱敏、授权使用机制，平衡数据利用、商业秘密保护与信息安全。建立数据质量核验机制，防范重复质押、虚假订单、篡改交易数据等欺诈行为。
5.3 推动 “强核” 与 “脱核” 模式并行，构建分层供应链金融体系
短期持续规范发展依托核心企业的强核供应链金融，发挥核心企业在贸易核验、确权方面的优势，服务一级、二级配套企业；中长期大力推进脱核式供应链金融创新，依托订单、物流、税务、履约多源数据交叉验证，降低对核心企业主体信用依赖，服务三级、四级长尾配套中小微企业。
分层设计金融产品：针对链上成熟配套企业，提供应收账款保理、供应链票据、存货质押等短期营运资金产品；针对链上科创企业，叠加知识产权质押、科技信用贷、技改专项贷等中长期科技金融产品；对种子期初创科创企业，联动创业投资、政府引导基金、科技担保，构建股权 + 债权组合融资方案，匹配创新全生命周期资金需求。
鼓励保险、担保、保理等多方主体参与风险分担，发展 “供应链融资 + 保证保险”，分散单一金融机构风险，降低中小微企业增信成本。
5.4 健全数字化风控体系，管控新技术带来的新型风险
建立 “人工尽调 + 数据风控” 的复合型风控体系，不能单纯依赖算法模型。金融机构、产业平台应当建立风控模型治理机制，定期开展模型压力测试、偏差检验、可解释性评估，避免黑箱模型带来系统性误判。搭建产业链风险预警平台，实时监测订单履约、应收账款逾期、存货价格波动、企业涉诉信息，实现风险早识别、早预警、早处置。
建立风险隔离机制，将供应链金融资产与平台自有资金隔离；区分产业平台信息服务职能与融资信用增信职能，信息平台只负责数据核验、凭证存证，不违规承担信用兜底责任。完善贷后资金流向监控，跟踪融资资金用途，确保资金投向生产、采购、研发等实体经营活动，防止资金流入投机领域。
5.5 打造多方协同产业金融生态，补齐中小微企业数字化短板
构建政府、核心企业、产业平台、金融机构、科研机构、中小配套企业多方协同的产业金融生态。地方政府统筹科技政策、产业政策、金融政策联动，设立科技供应链金融风险补偿资金池，对符合条件业务给予贴息、风险补偿，降低金融机构坏账压力。
引导核心企业发挥产业链 “链主” 责任，带动上下游中小配套企业数字化转型，共享数字化供应链平台，降低中小企业数字化系统建设成本。培育产业金融专业服务机构，发展第三方仓储监管、动产估值、知识产权评估、供应链法律咨询等配套服务业，完善产业金融服务链条。加强复合型人才培养，培养兼具产业、供应链、金融、数字风控能力专业人才。
5.6 聚焦重点实体产业，实施产业链一链一策
优先面向高端装备、新能源、新材料、生物医药、精密制造等实体经济重点产业链，“一链一策” 设计科技金融 + 供应链金融综合方案。针对不同产业链特征差异化设计底层资产：装备制造产业链重点发展订单融资、设备动产质押；生物医药产业链重点探索知识产权质押、临床阶段专项科技金融；跨境外贸制造业发展跨境供应链保理、出口订单融资。依托产业集群、园区载体打造示范项目，总结可复制经验逐步推广。
六、结论与研究展望
6.1 研究结论
科技金融与供应链金融是服务实体经济两类核心产业金融工具，二者定位互补、可以协同增效。科技金融聚焦创新端，支持技术研发与成果产业化，提升产业链技术水平；供应链金融立足产业链交易场景，盘活应收账款、存货、订单等动产资产，缓解中小微企业营运资金压力，稳定产业链资金循环。数字技术为二者融合提供基础设施，推动信用机制由主体信用向数据信用转型，拓展金融服务覆盖面。
当前国内市场规模快速增长，数字化模式不断涌现，但仍然面临数据孤岛、动产确权处置难、核心企业信用垄断、模型风险、中小微数字化能力不足、政策碎片化等瓶颈。若脱离真实产业交易场景，单纯追求融资规模扩张，会产生风险沿产业链传染、资金空转等问题，背离服务实体经济本源。
推动科技金融、供应链金融更好赋能实体经济，需要坚持回归产业本源，完善法律监管制度，建设可信产业数据基础设施，并行发展强核与脱核供应链金融，构建人工与算法结合的分层风控体系，打造多方协同产业金融生态，分产业链实施差异化产融方案。通过体系化改革，把金融资源精准配置到制造业、科创产业等实体经济，助力稳定产业链供应链，培育新质生产力，服务高质量发展。
6.2 研究局限与未来展望
本报告以宏观公开统计数据与典型案例为基础，未开展大规模微观企业面板实证计量检验；限于数据可得性，对不同行业、不同区域异质性量化对比有待进一步深化。后续研究可以基于企业微观样本，量化测算科技金融、供应链金融对企业全要素生产率、研发投入、现金流的影响，量化识别不同产业链模式下风险传导特征。
长期看，随着数据要素市场化改革、物联网与区块链技术成熟、监管基础设施持续完善，“科技金融 + 供应链金融” 将深度融入实体经济运行。未来产业金融不再是金融机构单向向企业投放资金，而是产业生态内数据、资产、资本闭环循环的新型产融范式。同时，风险治理将持续成为核心命题，在鼓励金融创新的同时，守住不发生区域性、系统性金融风险底线，实现金融创新、产业发展、风险防控三者平衡。
参考文献
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[4] 中国供应链服务及产融调查报告 2026
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[8] 王炬鹏。强技术 防风险 优化供应链金融 [J]. 中国经济网，2026
数据来源说明
本报告所引用宏观统计数据来源于中国人民银行金融机构贷款投向统计报告、国家统计局公开数据、《中国供应链服务及产融调查报告 2026》；行业案例数据来自公开新闻报道、监管机构公示材料、行业公开研究文献。报告中部分定性分析、机制推演、对策框架为华江现代服务业研究院理论研究成果。文中数据为公开汇总整理数据，部分指标为行业估算口径，与机构原始统计口径可能存在细微差异。如需原始明细数据，请查阅对应官方发布渠道。
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