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第一章 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 供应链金融发展概况
1.1.2 核心企业信用增信机制现状
1.1.3 金融科技在供应链金融中的作用
1.2 国内外研究现状评述
1.2.1 国外供应链金融信用增信研究进展
1.2.2 国内研究成果与不足
1.2.3 金融科技赋能视角的研究空白
1.3 研究意义与创新点
1.3.1 理论意义
1.3.2 实践意义
1.3.3 创新点
1.4 研究思路与方法
1.4.1 文献综述法
1.4.2 案例分析法
1.4.3 计量经济模型法
1.4.4 专家访谈法
第二章 理论基础与文献综述
2.1 供应链金融基本理论
2.1.1 供应链协同与资金流动理论
2.1.2 信用增信机制框架
2.1.3 核心企业风险承担与传导机制
2.2 金融科技相关技术
2.2.1 大数据与风控模型
2.2.2 区块链与智能合约溯源
2.2.3 人工智能与信用评分
2.3 信用增信机制研究综述
2.3.1 保理与应收账款质押
2.3.2 担保与联合授信
2.3.3 信用保险与再担保
2.4 文献评述与研究定位
2.4.1 现有研究评述
2.4.2 本文研究定位
第三章 研究设计与变量定义
3.1 研究框架构建
3.1.1 影响路径图
3.1.2 研究假设提出
3.2 变量体系与指标定义
3.2.1 核心企业信用增信变量
3.2.1.1 保理额度（FactoringLimit）
3.2.1.2 担保覆盖率（GuaranteeRatio）
3.2.1.3 保险赔付比率（InsurancePayout）
3.2.2 金融科技应用变量
3.2.2.1 大数据评分（BigDataScore）
3.2.2.2 区块链溯源次数（ChainTraceCount）
3.2.2.3 AI风控模型准确率（AIModelAcc）
3.2.3 中小企业融资变量
3.2.3.1 融资金额（LoanAmount）
3.2.3.2 融资成本（InterestCost）
3.2.3.3 融资期限（LoanTerm）
3.2.4 控制变量
3.2.4.1 宏观经济增速（GDPGrowth）
3.2.4.2 行业集中度（HHI）
3.2.4.3 市场利率（MarketRate）
第四章 影响机理与模型构建
4.1 信息共享与透明度提升机理
4.1.1 区块链智能合约应用
4.1.2 数据可信性与可追溯性
4.2 风险定价与动态调整机理
4.2.1 大数据评分动态更新
4.2.2 AI模型风险预测与定价
4.3 保障机制与责任分担机理
4.3.1 联合授信与风险分担
4.3.2 信用保险与再担保嵌入
4.4 计量经济模型设定
4.4.1 回归模型与路径分析
4.4.2 面板数据模型
4.4.3 稳健性与异质性检验
第五章 实证分析与案例研究
5.1 数据来源与样本描述
5.1.1 样本企业选取标准
5.1.2 数据清洗与处理
5.2 实证结果分析
5.2.1 基准回归结果
5.2.2 中介效应检验
5.2.3 异质性分析
5.3 典型案例剖析
5.3.1 核心企业A的信用增信实践
5.3.2 核心企业B的金融科技赋能路径
5.3.3 经验总结与启示
第六章 政策建议与结论
6.1 主要研究结论
6.1.1 金融科技赋能机理总结
6.1.2 信用增信效果评估
6.2 政策建议
6.2.1 完善监管与标准制定
6.2.2 鼓励技术创新与应用
6.2.3 强化信息共享与数据治理
6.3 研究局限与未来展望
6.3.1 数据与方法局限
6.3.2 后续研究方向
