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教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证
求知探理明教育,创新铸魂兴未来。
供应链网络视角下小微企业信贷的信用甄别与普惠机理——基于发票大数据的研究
课题设计论证
一、研究现状、选题意义、研究价值
研究现状
近年来,随着我国经济的快速发展,小微企业作为国民经济的重要组成部分,其融资需求日益增长。然而,由于小微企业自身特点,如规模小、财务信息不透明、信用风险高等,导致其在传统金融机构中难以获得足够的信贷支持。为了解决这一问题,供应链金融作为一种新型的融资模式应运而生。供应链金融通过整合供应链上下游企业的信息,为小微企业提供了更为便捷、低成本的融资渠道。然而,在供应链金融的实际操作中,如何准确识别和评估小微企业的信用风险成为一大难题。
选题意义
本课题旨在从供应链网络视角出发,利用发票大数据,研究小微企业信贷的信用甄别与普惠机理。通过对供应链网络中企业间交易数据的挖掘和分析,构建小微企业信用评价体系,为金融机构提供更为精准的信用评估工具,从而提高小微企业信贷的可获得性和普惠性。
研究价值
本课题的研究价值主要体现在以下几个方面:
(1)理论价值:本课题将供应链网络理论、信用评价理论与大数据分析技术相结合,丰富了小微企业信贷领域的理论研究。
(2)实践价值:本课题的研究成果将为金融机构提供更为精准的信用评估工具,有助于提高小微企业信贷的可获得性和普惠性,促进我国小微企业的发展。
(3)创新价值:本课题将发票大数据应用于小微企业信用评价,具有一定的创新性,有助于推动供应链金融领域的创新发展。
二、研究目标、研究对象、研究内容
研究目标
(1)构建基于供应链网络的小微企业信用评价体系。
(2)研究小微企业信贷的普惠机理。
(3)为金融机构提供小微企业信贷信用评估工具。
研究对象
本课题的研究对象主要包括以下几类:
(1)小微企业:具有独立法人资格、符合国家关于小微企业定义的企业。
(2)供应链网络:由小微企业及其上下游企业组成的网络结构。
(3)金融机构:为小微企业提供信贷支持的各类金融机构。
研究内容
(1)供应链网络特征分析:通过对供应链网络中企业间交易数据的挖掘和分析,揭示供应链网络的拓扑结构、交易特征等。
(2)小微企业信用评价体系构建:基于供应链网络特征,结合小微企业财务数据、非财务数据等,构建小微企业信用评价体系。
(3)小微企业信贷普惠机理研究:分析小微企业信贷的普惠性影响因素,探讨如何提高小微企业信贷的可获得性和普惠性。
(4)信用评估工具开发:利用发票大数据,开发适用于小微企业信贷的信用评估工具,为金融机构提供决策支持。
三、研究思路、研究方法、创新之处
研究思路
本课题的研究思路如下:
(1)文献综述:梳理供应链金融、信用评价、大数据分析等相关领域的文献,为课题研究提供理论基础。
(2)数据收集:收集供应链网络中企业间交易数据、小微企业财务数据、非财务数据等。
(3)数据分析:运用统计分析、机器学习等方法,对收集到的数据进行分析,揭示供应链网络特征、小微企业信用特征等。
(4)模型构建:基于数据分析结果,构建小微企业信用评价体系,研究小微企业信贷普惠机理。
(5)工具开发:利用发票大数据,开发适用于小微企业信贷的信用评估工具。
(6)实证研究:对所构建的信用评价体系和信用评估工具进行实证检验,验证其有效性和可行性。
研究方法
本课题将采用以下研究方法:
(1)文献研究法:通过查阅相关文献,了解供应链金融、信用评价、大数据分析等领域的必威体育精装版研究成果,为课题研究提供理论基础。
(2)数据挖掘法:运用数据挖掘技术,对收集到的供应链网络中企业间交易数据、小微企业财务数据、非财务数据等进行挖掘和分析。
(3)统计分析法:运用统计分析方法,对挖掘到的数据进行分析,揭示供应链网络特征、小微企业信用特征等。
(4)机器学习法:运用机器学习算法,构建小微企业信用评价体系,研究小微企业信贷普惠机理。
(5)实证研究法:通过实证检验,验证所构建的信用评价体系和信用评估工具的有效性和可行性。
创新之处
本课题的创新之处主要体现在以下几个方面:
(1)将供应链网络理论、信用评价理论与大数据分析技术相结合,丰富了小微企业信贷领域的理论研究。
(2)利用发票大数据,构建小微企业信用评价体系,具有一定的创新性。
(3)研究小微企业信贷的普惠机理,为提高小微企业信贷的可获得性和普惠性提供理论支持。
四、研究基础、保障条件、研究步骤
研究基础
本课题的研究基础主要包括以下几个方面:
(1)课题组成员具备丰富的供应链金融、信用评价、大数据分析等领域的研究经验。
(2)课题组成员已与多家金融机构、小微企业建立了合作关系,具备数据收集和实证研究的条件。
(3)课题组成员已掌握相关研究方法和技术,具备开展课题研究的能力。
保障条件
本课题的保障条件主
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