區塊鏈技術驅動下的供應鏈金融創新機制研究

曾之明 孫易欣 韓旭東

湖南工商大學財政金融學院，湖南，長沙，410205

一、引言

加快構建以國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局，是習近平總書記提出的一項關系我國發展全局的重大戰略任務。近年來，新興技術的發展特別是區塊鏈技術的不斷成熟，為供應鏈金融普惠發展提供了新的方向。基于區塊鏈技術的數字化供應鏈金融模式，有望打破傳統供應鏈金融所存在的一系列問題，供應鏈金融成為區塊鏈技術落地的重要領域。2019年7月，艾瑞咨詢發布的《中太古代：中國區塊鏈+供應鏈金融研究報告（2019）》指出，預計至2023年，區塊鏈可使我國供應鏈金融市場滲透率增加28.3%，帶來約3.6萬億元市場規模的增量。2019年10月24日，習近平總書記在中共中央政治局集體學習時強調：“區塊鏈技術應用已延伸到數字金融、物聯網、智能制造、供應鏈管理、數字資產交易等多個領域。……要推動區塊鏈和實體經濟深度融合，解決中小企業貸款融資難、銀行風控難、部門監管難等問題。”

受限于技術、成本等因素，傳統的供應鏈金融模式難以解決諸如信息真實性核驗困難、信息在各級供應鏈間傳遞損失、信息可溯源性差等問題，因而對處在供應鏈相對末端的中小企業來說，傳統供應鏈金融的發展并沒有為其解決融資約束問題提供便利。針對這一問題，區塊鏈技術的出現提供了一個很好的解決方案。區塊鏈技術以其特有的去中心化、可溯源、不可篡改等特點，可以很好地解決傳統供應鏈金融面臨的核心痛點，提高信用在各級供應鏈之間傳遞的效率，使供應鏈金融的優勢能夠真正深入供應鏈末端，為解決中小企業融資約束問題提供更切實有效的幫助。

筆者擬通過文獻研究、理論研究以及實證研究的方法，分析供應鏈金融如何緩解中小企業融資約束問題，進而找到影響供應鏈金融緩解中小企業融資約束的調節因素。在此基礎上，研究區塊鏈技術如何通過影響調節因素來賦能供應鏈金融以促進中小企業融資約束問題的解決。

二、文獻綜述

（一）供應鏈金融的基本概念

供應鏈金融這一概念發端于20世紀80年代。Timme等提出，供應鏈金融是供應鏈上的參與方與外部金融服務提供者共同協作的金融服務模式。[1]胡躍飛等分析了供應鏈金融的緣起與發展，認為供應鏈金融是指人們為了適應供應鏈上生產活動的資金需要而展開的資金與相關服務定價與交易活動，具體來講就是對供應鏈整體金融資源的整合，由特定的一方為供應鏈資金流管理提供一整套解決方案。[2]夏雨等認為，供應鏈金融是以供應鏈上真實交易為基礎，以整體供應鏈信用為依托，借助中介企業渠道優勢，把單個企業不可控風險轉化為供應鏈整體風險的一部分來控制的一整套融資解決方案。[3]

（二）供應鏈金融的現狀與問題

供應鏈金融一直被認為是解決中小企業融資約束問題的重要工具，但是在傳統的金融模式下，由于信息不對稱等原因，供應鏈金融并不能從根本上解決中小企業的融資約束問題。溫遠征指出，完全依賴以核心企業為中心的融資模式，由于信息真實性存疑等問題的存在，其信用難以向下級的中小企業傳遞。[4]范方志等指出，供應鏈金融在快速發展之時，往往難以收集中小企業的各類信息且信息的真實性存疑，銀行對中小企業的監管能力有限，導致存在信息不對稱，這增加了商業銀行對企業融資的不確定性，同時，供應鏈金融的傳導作用可能使核心企業信用風險向整個鏈條傳導。[5]龍云安等指出，“互聯網+供應鏈”金融模式難以及時跟進資金流和信息流，導致核心企業、供應鏈金融平臺和提供融資的商業銀行無法及時掌控資金流向和融資企業的物流流向，出現了重復質押、單空質押等問題。[6]

（三）區塊鏈技術在供應鏈金融中的應用

許荻迪指出，區塊鏈技術與供應鏈金融事件驅動、多主體協調、與信息技術結合緊密的三大特點非常契合，供應鏈金融是適合區塊鏈技術的應用場景。[7]李九斤等認為，區塊鏈技術與供應鏈金融的融合能夠優化供應鏈金融的操作流程，降低交易成本，完善風險控制系統。[8]蔡恒進等提出，“區塊鏈+大數據”將是未來供應鏈金融的基礎設施和技術門檻，并系統探討了如何構建基于區塊鏈與大數據技術的新型供應鏈金融模式。[9]Yu等通過博弈論的視角，對比了傳統供應鏈金融模式與基于區塊鏈技術擔保的供應鏈金融模式在融資績效上的差異，論證了區塊鏈技術構建的擔保平臺能顯著提高融資績效。[10]鄧愛民等利用博弈論思想，分析了智能合約在供應鏈保理業務中的應用，通過建模分析，證明了區塊鏈技術的應用對業務主客體雙方均能發揮重要作用。[11]

從學界相關研究可知，區塊鏈與供應鏈金融有天然的契合關系。區塊鏈技術“不可篡改”的特點使其可以有效解決信息不對稱的問題。筆者認為，供應鏈金融最為關鍵的是如何實現核心企業信用的傳遞及如何消除多主體間的信息不對稱問題，這正是區塊鏈技術所擅長的。去中心化的架構使金融機構不用再單一地圍繞核心企業獲取供應鏈上信息，而鏈上信息的不可篡改性則有效地保證了信息的可靠性。同時，可溯源的特點使金融機構可以對處于供應鏈末端的中小企業的交易記錄進行溯源，確保其交易記錄的真實性，也可以使核心企業的信用更好地向中小企業傳遞。另外，伴隨著智能合約等區塊鏈技術的發展，未來供應鏈上企業間的交易將實現自動化與標準化，可以進一步提升供應鏈上中小企業資金流及交易記錄的真實性、可靠性，甚至可能通過標準化的智能合約，將核心企業應付賬款證券化，在供應鏈內部實現融資。

三、區塊鏈技術賦能供應鏈金融的博弈模型

在傳統融資模式下，整個融資過程只有兩個主體，即銀行與企業。銀行可以選擇發放貸款或不發放貸款，企業可以選擇償還貸款或是不償還貸款。中小企業由于缺乏實物抵押、企業信息不透明等，銀行往往不愿意向中小企業提供貸款。

當引入供應鏈金融后，整個融資過程則存在3個主體，即銀行、核心企業與中小企業。筆者依據這3個主體的融資行為建立博弈模型。

首先，在銀行方面，假設銀行貸款利率為R，存款利率為R'，銀行提供給中小企業的應收賬款放貸率為β。通過參與供應鏈金融，為供應鏈上的企業提供支持服務，銀行可獲得的額外收益為E。銀行貸前信息搜集的成本為C。其次，在中小企業方面，假設中小企業用于向銀行申請貸款的應收賬款額為A，融資成功后，通過生產活動，中小企業可以獲得的收益率為λ1，如果中小企業選擇違約，將會受到的懲罰為l，通過供應鏈金融的順利進行，加強與核心企業聯系，所帶來的收益為m。在核心企業方面，如果供應鏈金融能夠順利進行，那么核心企業可以更多地通過應付賬款的形式延期向中小企業支付賬款，這能為核心企業帶來的再投資收益率為λ2。如果核心企業選擇違約，那么其將會受到的懲罰為L。

（一）供應鏈金融模式下的博弈

在供應鏈金融模式下，銀行、核心企業與中小企業三方之間信息完全透明，三方均可掌握全部信息。若銀行選擇不發放貸款，則融資計劃不成立，核心企業與中小企業沒有博弈空間，三方的收益均為零。如果銀行選擇發放貸款，則中小企業與核心企業可以做出是否償還貸款的選擇。此時，形成博弈三方的收益矩陣（見表1）。

表1 三方收益矩陣

在上述收益矩陣中，每種情況下，從上到下依次代表了銀行、中小企業與核心企業的收益情況。從矩陣中可知，當中小企業選擇還款時，銀行所能獲得的收益為βA（R-R'）-C+E。如果中小企業選擇不還款，那么根據核心企業還款與不還款，銀行所能獲得的收益分別為A（1-β-βR'）-C+E與-βA（1+R'）-C+E。當核心企業還款時，核心企業收益為λ2A；不還款時，其收益為（1+λ2）A-L。令λ2A=（1+λ2）A-L，可得，L=A，即當核心企業違約時受到的損失大于其應支付給中小企業的應付賬款時，核心企業會選擇還款，反之，核心企業會選擇不還款。

在核心企業正常支付應付賬款的情況下，

中小企業選擇還款的收益為βA（λ1-R）+m

中小企業選擇不還款的收益為βA（1+λ1）-l-A

令βA（λ1-R）+m=βA（1+λ1）-l-A可得l=βA（1+R）-m-A，即當中小企業違約受到的損失l>βA（1+R）-m-A時，中小企業會選擇還款。此時，核心企業的收益為λ2A，銀行的收益為βA（R-R'）-C+E。當l<βA（1+R）-m-A時，中小企業會選擇不還款。此時，核心企業收益仍為λ2A。銀行通過收取作為抵押品的應收賬款，其收益為A（1-β-βR'）-C+E。

在核心企業未正常支付應付賬款的情況下，

中小企業選擇還款的收益為βA（λ1-R）+m-A

中小企業選擇不還款的收益為βA（1+λ1）-l-A

令βA（λ1-R)+m-A=βA（1+λ1）-l-A得l=βA（1+R）-m，即當中小企業違約受到的損失l>βA（1+R）-m時，中小企業會選擇還款。此時，核心企業收益為（1+λ2）A-L，銀行收益為βA（R-R'）-C+E。當l<βA（1+R）-m時，中小企業會選擇不還款。此時，核心企業收益仍為（1+λ2）A-L。銀行無法收取作為抵押品的應收賬款，因此其收益為-βA（1+R'）-C+E。

由此可以看出，在完全信息靜態博弈的情況下，如果中小企業與核心企業違約所受到的懲罰l和L足夠大，那么中小企業與核心企業就會選擇還款，銀行也會選擇發放貸款。此時，該博弈的納什均衡點為放貸、還款、還款。

（二）引入區塊鏈技術后的博弈

引入區塊鏈技術后，整個供應鏈金融流程受到兩個方面的影響。一方面是信息透明度。供應鏈金融通過核心企業向中小企業提供信用支持的方式，降低了中小企業的違約風險。但是，這并不能解決中小企業自身管理不規范、業務信息不透明等問題，銀行向中小企業發放貸款前，仍需要花費大量信息知曉成本。區塊鏈平臺信息高度透明的特點，使銀行不再需要花費大量信息知曉成本，只需要支付區塊鏈平臺的維護費用即可，假設該費用為C'（C'≤C）。與此同時，違約信息會在區塊鏈上被公開，這也大大提高了中小企業及核心企業違約的懲罰，假設其為l'與L'（l'≥l，L'≥L）。

另一方面是區塊鏈上企業間的聯系。區塊鏈技術使鏈上企業間的每一筆交易都可以追溯，且具有不可篡改的特性，這大大提升了供應鏈上企業間交易的信用價值。核心企業與區塊鏈上的中小企業交易時，由于中小企業信用價值提升，可以更靈活地選擇付款方式，從而可以更靈活地調整自身的現金流，通過現金流再投資，能取得額外的再投資收益，因而核心企業更愿意與區塊鏈上的中小企業建立更為穩定、長期的合作關系。假設核心企業再投資收益為E1。中小企業來通過區塊鏈，可以與核心企業達成更為密切的合作關系，獲得長期穩定的訂單。假設這部分收益為E2。此時，形成新的三方收益矩陣（見表2）。

表2 引入區塊鏈后三方收益矩陣

上述收益矩陣在引入區塊鏈后，區塊鏈維護成本C'遠低于信息獲取成本C，因此銀行收益提高。中小企業與核心企業面臨的違約懲罰在區塊鏈引入后大大提高，從理性角度分析，幾乎不會有企業選擇違約，此時三方博弈的納什均衡點為放貸、還款、還款。

在博弈均衡點的情況下，引入區塊鏈后，銀行的收益為βA（R-R'）-C'+E>βA（R-R'）- C+E，較引入前更高。

中小企業的收益為βA（λ1-R）+m+E2>βA（λ1-R）+m，較引入前更高。

核心企業的收益為λ2A+E1>λ2A，也比引入前更高。

四、基于區塊鏈的供應鏈金融化解中小企業融資約束的實證

（一）研究假設

基于前一部分對供應鏈金融緩解中小企業融資約束的作用機制與區塊鏈技術調節作用的分析，筆者提出以下假設。

假設1：供應鏈金融發展能夠緩解中小企業融資約束問題。

假設2：提高企業信息透明度能夠正向調節供應鏈金融緩解中小企業融資約束問題。

假設3：提高企業抗風險能力能夠正向調節供應鏈金融緩解中小企業融資約束問題。

（二）模型建立

筆者參考其他學者的研究，選擇了現金-現金流敏感性模型作為衡量中小企業融資約束情況實證分析的基礎。

首先，筆者借鑒其他學者的研究，構建了現金-現金流敏感性模型的基本模型1：

在模型1中，ΔCASH表示i公司t時期內的現金變動，Control是為了衡量其他因素對融資約束的影響而引入的控制變量，CFi,t表示i公司在t時期內的現金流量的總和，dt與fi則分別是代表時間效應與個體效應的虛擬變量，εi,t為殘差項。現金-現金流敏感性模型通過企業現金持有量對經營現金流量的敏感系數來衡量企業的融資約束情況，故而若模型中CFi,t的系數α1大于零，則證明我國中小企業存在融資約束問題，而該系數的絕對值越大，也就意味著我國中小企業面臨的融資約束問題越嚴重。

為了驗證假設1，供應鏈金融發展能夠緩解中小企業融資約束問題，筆者在基本模型1的基礎上，加入了一個新變量SCFi,t，即企業供應鏈金融發展情況。為了衡量供應鏈金融發展對企業融資約束的影響，引入現金流與供應鏈金融發展的交乘項，構建出模型2：若交乘項的系數α3小于零，則證明供應鏈金融發展可以緩解中小企業融資約束問題。

為了檢驗假設2，提高企業信息透明度能夠正向調節供應鏈金融緩解中小企業融資約束問題，筆者進一步引入了新變量企業信息透明度（INFO），并構建模型3進行調節效應分析：

若交乘項系數α5小于零，則證明提高企業信息透明度能夠正向調節供應鏈金融緩解中小企業融資約束問題。

為了檢驗假設3，提高企業抗風險能力能夠正向調節供應鏈金融緩解中小企業融資約束問題，筆者進一步引入了新變量企業抗風險能力（RSB），并構建模型4進行調節效應分析：

若交乘項系數α5小于零，則證明提高企業抗風險能力能夠正向調節供應鏈金融緩解中小企業融資約束問題。

（三）變量定義與數據選取

1.變量定義

（1）被解釋變量

現金及現金等價物變動額（ΔCASH）。在本實證所建立的模型中，被解釋變量為單位時期內企業現金及現金等價物的變動，該變量通常采用以企業總資產進行標準化后的現金及現金等價物變動額表示。

（2）解釋變量

①現金流量（CF）

筆者采用企業年報披露的凈經營性現金流量作為現金流量指標來衡量企業現金流量。同時，通過采用企業總資產進行標準化處理，來解決企業規模差異導致的現金流量差距過大、難以相互比較的問題。

②供應鏈金融（SCF）

供應鏈金融=（短期借款+應付票據）/期末總資產。筆者主要聚焦于對個體企業供應鏈金融發展與融資約束的關系研究，很多學者選擇了短期借款與應付票據之和除以企業期末總資產的方式來衡量微觀個體企業的供應鏈金融情況。筆者吸取其他學者的經驗，同樣選擇這一指標作為供應鏈金融指標。

（3）調節變量

①企業信息透明度（INFO）

企業信息透明度指的是企業對自身經營過程中各方面信息的披露情況，筆者選擇了深圳證券交易所每年定期披露的企業信息透明度指標。由于深交所使用ABCD4個等級來衡量企業信息透明度，筆者分別為其賦值為4321，并在此基礎上，計算企業年度信息透明度變化。

②企業抗風險能力（RSB）

企業抗風險能力指企業對抗風險的能力，筆者參考John、Faccio等的研究，采用資產收益率的移動平均標準差進行度量。在計算得到企業的資產收益率ROA的基礎上，以3年為一個周期計算企業ROA的標準差，以此來作為度量企業風險承擔水平的指標RSB。

（4）控制變量

筆者參考大多數學者的做法，加入企業基本面控制變量，包括企業規模、企業成長性、資產負債率。

①企業規模（SIZE）

企業規模=LN期末總資產。企業規模不同，資金規模和人力資本規模便會不同，企業的規模會影響企業融資的難易。企業的資金需求通常隨企業規模同向增長，因此在面臨外源融資約束時，企業規模越大，就會越傾向于持有更多現金，預計其系數為正。

②企業成長性（GROUTH）

企業成長性=當期主營業收入/當期總資產。企業成長性越強，則企業擴張的速度和規模也就越大，自然就需要更多的資金以支撐其快速發展。因此，在面臨外源融資約束時，企業成長性越強，就會越傾向于持有更多現金，預計其系數為正。

③資產負債率（LEV）

資產負債率=期末負債總額/期末資產總額。企業的資產負債率越高，就意味著該企業的杠桿越高、負債越多，這就要求企業將更多的現金用于償債償息，企業本身持有現金就會更少，預計其系數為負。

2.數據來源與篩選

筆者以2012—2020年深圳證券交易所（簡稱“深交所”）創業板上市公司為初始研究樣本，考慮研究需要和已有研究做法，對數據作出以下篩選。

（1）剔除ST類公司和退市公司的樣本。ST類公司即出現財務狀況或其他狀況異常的上市公司，其通常存在經營問題，各項財務指標均與正常企業存在偏離，對研究存在干擾。而退市企業的數據不可獲取，無法作為樣本進行研究。

（2）剔除金融類企業的樣本。研究涉及企業存貨，金融類企業不存在存貨概念，因此剔除該類公司。

（3）剔除上市時間不足的企業。筆者采用2012—2020年的數據進行研究，上市時間不足的企業無法獲取全部區間內的數據，因此剔除該類企業。

（4）剔除相關數據存在缺失的企業。研究數據來源于深交所官網和Wind數據庫，原始數據使用excel進行處理，后續篩選與回歸分析使用Stata軟件進行。

（四）實證分析

1.描述性統計

全樣本描述性統計結果如下所示（見表3）。

表3 全樣本描述性統計表

通過表3可以看到，企業現金及現金等價物變動額持有量的平均值約為-0.0032，對應的標準差約為0.1113，可見當前我國中小企業在現金儲備方面確實存在一定的問題，現金短缺的問題普遍存在，亟須拓寬融資渠道，提高企業現金儲備。在企業經營活動現金量方面，平均值約為0.0374，標準差約為0.0669，也處于較低水平，說明我國中小企業經營活動現金流情況較為平穩，但是鑒于現金持有量較低的情況較為普遍，在現金周轉中仍存在一定的隱患。在供應鏈金融指標方面，標準差約為0.0980，最大值與最小值之間的絕對值差距較大，說明當前我國中小企業間對供應鏈金融的應用水平參差不齊，還有許多企業沒有進入供應鏈金融的體系，未來供應鏈金融發展仍有較大空間。在企業信息透明度方面，平均值約為-0.0174，說明在我國當前創業板制度下，企業信息披露情況相對良好，這對解決中小企業融資約束問題有很大的幫助。在企業抗風險能力方面，標準差與最大、最小值差距均較大，這表明由于中小企業融資約束問題的存在，中小企業之間風險承擔能力差異很大，很多企業面臨著巨大的經營風險壓力。在企業規模方面，平均值約為21.4761，標準差處在較低水平，說明樣本企業間規模差距較小，這是因為所選樣本為創業板中小企業，差異不會很大。在企業成長能力方面，同樣受限于融資約束等因素，中小企業在成長能力上差異巨大，中小企業的經營前景仍是未知數，風險較大。

2.相關性檢驗

全樣本相關性分析及多重共線性檢驗結果如下所示（見表4）。

通過表4可以看出，在全樣本數據中，各個變量間并不存在多重共線性問題。通過相關性分析可以看出，解釋變量經營現金流量與被解釋變量現金及現金等價物增加額間的相關系數為0.199，這表明我國中小企業確實面臨著一定的融資約束問題。控制變量企業規模、資產負債率及企業成長能力均與現金及現金等價物增加額成正相關關系，這表明隨著企業規模增長、資產負債率提升及企業營收增長，企業的現金需求均會增長。

表4 全樣本相關性分析

3.回歸分析

研究采用了面板數據固定效應模型進行回歸分析，在針對各模型的回歸分析，對時間效應與個體效應進行控制，形成各模型具體回歸結果（見表5）。

（1）供應鏈金融對我國中小企業融資約束的影響

通過模型2，對假設1供應鏈金融發展能夠緩解中小企業融資約束問題，進行了檢驗。在模型2的回歸結果中，供應鏈金融指標與企業經營活動現金流指標的交乘項SCFCF的系數為-1.888，并在百分之一的水平上顯著。這表明我國中小企業對供應鏈金融的使用，能夠有效降低企業的現金敏感性，也就是說可以緩解企業所面臨的融資約束問題，這一結果驗證了假設1。

（2）企業信息透明度的調節作用

通過模型3，對假設2提高企業信息透明度能夠正向調節供應鏈金融緩解中小企業融資約束問題，進行了檢驗。在模型3的回歸結果中，供應鏈金融、企業經營現金流與企業信息透明度指標的交乘項SCFCFINFO，表示企業信息透明度對供應鏈金融緩解中小企業融資約束的調節作用，該指標的系數為-0.314，并在百分之五的水平上顯著。這表明企業信息透明度的提高可以正向調節供應鏈金融對中小企業融資約束的緩解作用，進而驗證了假設2。

（3）企業抗風險能力的調節作用

通過模型4，對假設3提高企業抗風險能力能夠正向調節供應鏈金融緩解中小企業融資約束問題，進行了檢驗。在模型4的回歸結果中，供應鏈金融、企業經營現金流與企業抗風險能力指標的交乘項SCFCFRSB，表示的是企業抗風險能力對供應鏈金融緩解中小企業融資約束的調節作用，該指標的系數為-0.136，并在百分之一的水平上顯著。這表明企業抗風險能力的提升，可以正向調節供應鏈金融對中小企業融資約束的緩解作用，進而驗證了假設3。

表5 各模型回歸結果匯總

4.穩健性檢驗

為了保證結果的穩健性，研究選擇使用替換變量法進行穩健性檢驗。參考其他學者的研究，研究選擇使用企業總資產增長率替換企業營業收入增長率，作為衡量企業成長性的指標來對模型2、模型3及模型4重新進行回歸分析。

在進行變量替換后，模型2中核心解釋變量SCFCF的系數為-1.905，模型3中核心解釋變量SCFCFINFO的系數為-0.305，模型4中核心解釋變量SCFCFRSB的系數為-0.138，其結果均與原回歸結果的結論一致，這表明前文的回歸結果是穩健可信的（見表6）。

表6 替換變量后回歸結果匯總

四、建議

筆者通過現金-現金流敏感性構建基準模型和拓展模型，分析近年來中小企業融資問題，發現我國大多中小企業存在融資約束問題；通過實證分析驗證區塊鏈賦能供應鏈金融的融資模式在一定程度上可以有效幫助我國中小企業緩解融資約束的問題，加入核心企業和第三方物流企業，構建長期穩定的合作關系，保障長期資金的信貸穩定。

（一）出臺相關激勵政策，推動區塊鏈技術賦能供應鏈金融

以區塊鏈技術賦能供應鏈金融，緩解中小企業融資約束問題有巨大的發展前景，但當前區塊鏈技術仍有許多尚未成熟之處，區塊鏈技術與供應鏈金融的融合也有待深入。政府應出臺有針對性的激勵政策，鼓勵相關領域的企業探索區塊鏈技術的發展及參與區塊鏈賦能供應鏈金融的進程。例如，可以設立專項資金以支持相關企業在區塊鏈領域的創新，對區塊鏈平臺給予政策扶持，對上鏈企業的信用評級給予加分，鼓勵、引導中小企業積極將自身的歷史業務數據上傳至區塊鏈平臺，從而推動區塊鏈技術與供應鏈金融的融合。

（二）進一步完善市場監管制度，為企業上鏈信息的真實性保駕護航

區塊鏈技術的底層邏輯，保證了上鏈信息的不可篡改，但是信息上鏈前的真實性仍無法獲得保證。監管部門不能因為區塊鏈技術的應用而放松對企業信息披露真實性的監管，應積極擁抱新技術。借助區塊鏈技術鏈上信息可溯源的特點，監管部門可通過對企業上鏈的交易信息溯源，確定其交易真實性，從而有效解決過去由于企業業務數據復雜、難以溯源導致的部分企業通過虛構交易或關聯交易來偽造自身業務情況的問題，建立起適應新技術、新時代的市場監管體系，為區塊鏈賦能供應鏈金融提供監管層面的支持，使商業銀行等金融機構可以更放心地采用鏈上信息作為企業信用評估的參考指標。

（三）加強區塊鏈賦能供應鏈金融相關立法進程，完善法律監管體系

區塊鏈技術在供應鏈金融領域的應用，能有效解決中小企業與商業銀行之間的信息不對稱問題，提高企業信息透明度。如果沒有健全的法律監管體系作為依托，那么區塊鏈技術帶來的信息透明可能給不法分子帶來可乘之機，其可借助區塊鏈平臺竊取中小企業的經營信息，從中牟取利益。在區塊鏈賦能供應鏈金融的進程中，政府應積極發揮監管主體的作用，針對區塊鏈技術帶來的在信息安全等領域的全新局面，推動法律監管體系的構建，以維護供應鏈上核心企業、中小企業及商業銀行等各方的利益不受侵害。只有維護好區塊鏈各環節供應鏈金融體系中各方的信息安全不受侵害，區塊鏈賦能供應鏈金融才能真正發揮作用，解決中小企業融資約束問題。