供应链金融作为缓解中小企业融资困境,优化供应链资金流的有效手段,受到了学术界和实践界的广泛关注。随着互联网、人工智能、区块链及大数据等信息技术的迅速发展,供应链金融逐渐发展到依托于信息技术支撑与赋能的数字化供应链金融阶段。信息技术的应用极大地改善了供应链金融关键参与主体的信用管理活动,如供应链金融服务需求方中小企业的信用质量管理与服务供给方供应链金融服务提供商的信用风险管理。信用质量和信用风险管理活动是供应链金融业务中最为关键的管理活动。理解数字化时代下的供应链金融信用质量与信用风险管理能够为提升中小企业供应链金融绩效,加强供应链金融服务提供商风险控制能力,以及促进供应链金融的稳健发展提供有益的理论和实践指导。在此背景下,本研究探讨了数字化时代下信息技术如何影响供应链金融供需双方的供应链金融信用管理活动。更具体地说,本研究探讨了信息技术如何影响供应链金融服务需求方中小企业的信用质量管理与服务供给方供应链金融服务提供商的信用风险管理。本研究以信贷配给理论与信息不对称理论、数字化赋能理论、资源基础观和信号理论作为理论基础,以访谈数据、问卷数据和上市企业客观数据为数据基础,开展了三项子研究以解决上述研究问题。第一个子研究基于数字化赋能理论,通过案例研究探索数字化时代下信息技术对供应链金融服务供需双方供应链金融信用管理等活动的赋能效应及赋能机制。结果显示数字化时代下,信息技术的引入能够提高中小企业的供应链金融信用质量管理能力和供应链金融服务提供商的信用风险管理能力。除了对信用管理活动产生赋能效应外,信息技术的引入还对供应链金融参与主体的其他管理活动产生了影响。就服务需求方中小企业而言,信息技术的应用还带来了增强信用流转管理能力、优化用户体验、和加深中小企业与其合作伙伴的供应链关系等赋能效应。就服务供给方供应链金融服务提供商而言,将信息技术引入供应链金融业务能够拓展其市场定位,细分市场,盈利模式和核心竞争力管理活动。在赋能机制方面,信息技术主要通过结构赋能机制和资源赋能机制对供应链金融关键参与主体产生上述赋能效应。其中,结构赋能机制主要包括推进成员之间的互联深度与广度,提高信息共享质量和优化交易结构。资源赋能机制主要是指信息技术提高了中小企业和供应链金融服务提供商获取,控制和管理资源的能力。第二个子研究在第一个子研究的研究结论的基础上,从供应链金融服务需求方中小企业的角度出发,借助资源基础观和信号理论,通过问卷数据和访谈分析实证检验了数字化时代下,信息技术的应用及信息共享如何影响中小企业的供应链金融信用质量。实证研究结果表明,信息技术和信息共享对中小企业的供应链金融信用质量具有正向影响。其中,生产采购信息、库存信息、销售信息、支付结算信息这四种类型的共享信息对提升中小企业供应链金融信用质量最为重要。因为这四种类型信息的交叉验证结果能够帮助供应链金融服务提供商判断中小企业真实的经营状况和偿债能力。此外,供应链能力在信息技术、信息共享与中小企业供应链金融信用质量的关系之间发挥了中介作用。供应链能力能够作为信号,帮助中小企业向供应链金融服务提供商表明自身的竞争力与还款资质,将自身与其他低质量的企业区分开来,降低供应链金融服务提供商的甄别难度,从而获得更高的供应链金融信用质量。第三个子研究在第一个子研究的研究结论的基础上,从供应链金融服务提供商的角度出发,对数字化时代下的供应链金融信用风险识别与预测进行了实证研究。本研究构建了一个供应链金融信用风险评估指标体系和提出了一个命名为XGBoost-RF的创新机器学习信用风险预测模型对融资中小企业的供应链金融信用风险进行评估与预测。研究结果表明,最终的供应链金融信用风险评价指标体系包含5个一级指标和31个具体指标。5个一级指标分别为融资中小企业特征、核心企业特征、融资项下资产状况、供应链的运营状况和宏观经济环境。其中,在5个一级指标中,融资中小企业特征和融资项下资产状况对预测供应链金融信用风险起着最重要的作用。在31个具体指标中,中小企业的偿债能力在预测中小企业供应链金融信用风险中起着最重要的作用。特征选择的重要性得分还显示,高管兼任职务为董事的公司总数、信息化水平,和供应链网络特征等以往文献中忽视的指标对提升供应链金融信用风险评估准确性也有显著作用。另外,与目前供应链金融信用风险研究中使用的主流信用风险预测模型相比,本研究提出的XGBoost-RF模型具有更优秀的预测性能。从理论层面来看,与其他理论研究仅从单一供应链金融参与主体或整体供应链金融业务的视角理解数字化供应链金融管理活动不同,本研究结合了供应链金融服务提供商和供应链金融服务需求方中小企业的视角,拓宽了现有理论研究的研究视角。通过探索数字化时代下信息技术对供应链金融参与主体信用管理等活动的赋能效应及赋能机制,本研究加深了现有研究对信息技术在供应链金融中作用的理解。通过探究数字化背景下信息技术和信息共享对供应链金融信用质量的影响以及供应链能力的中介作用,本研究丰富了供应链金融信用质量前置影响因素的理论框架,还将信号理论的应用范畴从传统融资领域拓展到了供应链金融领域,丰富了供应链金融领域中的信号传递机制研究。最后,通过提出一个更完善的供应链金融信用风险评价指标体系和一个创新的供应链金融信用风险预测机器学习模型,本研究对数字化时代下供应链金融信用风险管理领域的研究做出了贡献。本研究还具有较强的实践价值,本研究的研究成果不仅能够更新供应链金融各参与主体对数字化供应链金融信用管理等活动的认识,还能为供应链金融服务提供商就如何在供应链金融业务中部署信息技术和如何识别融资企业的供应链金融信用风险,为融资中小企业就如何提升供应链金融信用质量,和为政府等支持性主体就如何支持与监督数字化供应链金融管理等现实问题提供可参考的理论依据与实践思路。