1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）
1 背景
自1997年电力体制整体性改革以来，为遵循“政企分开、省为实体、厂网分离、竞价上网”[1]的改革要求，为此，我国电力行业开始步入政企分开、公司化改组的轨道，这也是电力行业多元化竞争良性发展的开端。电力行业是资金密集型产业，建设前期投入资本较大，因建设时间较长且往往采用大量银行贷款的筹资方式，导致企业运营初期资产负债率普遍在80%以上[2]。
随着电力行业外部环境正在发生的不利改变，供给侧结构性改革、行业市场化改革、防范金融风险、去杠杆、调结构等多重因素影响。新形势下安全和环保的管理要求也进一步严格化、规范化，电力企业的经营面临多重挑战，电力龙头老大的历史地位彻底成为过去，电力企业正式进入治理和运营时代。从电力企业的经营模式来看，盈利和效率显得至关重要，降低成本也成为电力企业发展研究的关键一环，成本较高，不仅仅会大幅削减利润，还会严重影响企业的现金流问题。
2. 研究的基本内容和问题
1 研究目标
以上市电力企业为研究对象，在查阅并整理了与供应链金融相关文献的基础上，借用前人设计出来的现金-现金流模型，比较电力行业使用供应链金融前后的现金流情况，得出供应链金融对电力行业融资的影响。在进行研究和分析后，针对问题引用供应链金融融资模式，解决电力行业的融资瓶颈，进行持续的现金流运营。
2 研究内容
3. 研究的方法与方案
1 研究方法
本课题采取的研究方法包括：
1.1 文献分析法
根据论文选题，本课题通过搜集、梳理、归纳相关文献资料，获取了丰富的所需信息，确保能够相对全面、准确抓住研究对象的本质，得出更加科学、合理的研究思路。同时对于现有文献和研究成果的研习与总结，有助于熟悉研究方法，确定研究的思路与主线。
1.2 实证研究法
1.2.1 样本选择与数据来源
我国商业银行自2006年开始开展供应链金融相关业务，因此本文选取2007—2018年的相关上市电力企业作为研究样本。为了减少“噪音”影响，本文剔除了以下几类样本：上市时间不满3年的公司；经过特殊处理和特别转让处理的公司（ST/PT）；多股性质公司；资产负债率超过100%，已经资不抵债的公司。
由于极端值的存在，本文对所有的连续变量采用1%的Winsorize处理。本文的数据包括部分深市、沪市的A股上市公司财务数据及国家货币市场与政策工具数据。其中，上市公司财务数据来自国泰安CSMAR数据库和Wind数据库，国家货币市场与政策工具数据来自中国人民银行网站历年发布的《中国货币政策执行报告》。本文运用SPSS及STATA 13对选取的数据进行分析。
1.2.2 模型构建及变量设定
基准模型：
(1),
资本支出会降低企业的现金持有量，并且现金与短期贷款和非现金营运资本都存在互相替代关系，所以预计a4、a5和a6三个系数的符号为负。ｄ和ｆ为反映时间效应和个体效应的虚拟变量；ε为残差项；i、t分别代表企业和年份。待估参数a1即企业的现金—现金流敏感性，用以衡量企业所面临的融资约束程度，由于企业为满足日后潜在的投资需要需留存一定的现金，因此预计a1的估计值将显著大于零。
扩展模型：
(2),
扩展模型为了进一步验证＂供应链金融的发展缓解了中小企业融资约束程度＂。SCF（Supply Chain Finance）表示供应链金融发展情况，参考既有研究，本文选择中国人民银行所统计的全国短期贷款（发生额）、商业汇票（发生额）和贴现（发生额）作为衡量供应链金融发展水平的衡量指标；SCF*CF 即供应链金融的发展状况与企业现金流的交叉项，若交乘项系数a2为负且显著，则说明供应链金融的发展使得企业面临的融资约束有所缓解。其中，主要变量的具体定义如下表所示：
主要变量定义：
| 变量符号 | 变量含义 | 计算方法 |
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| 现金及现金等价物 | 现金及现金等价物/总资产 |
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| CASH的变动值 |
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| 经营活动产生的现金流净额 | 经营活动产生的现金流净额/总资产 |
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| SCF1：全国短期贷款（发生额）；SCF2：全国商业汇票（发生额）； SCF3：全国贴现（发生额） | 全国短期贷款（发生额）/GDP、商业汇票（发生额） /GDP、贴现（发生额）/GDP |
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| 供应链金融与企业现金流的交乘项 |
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| 企业总资产规模 | 总资产的自然对数 |
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| 企业的总资产增长率 |
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| 资本支出（购建固定资产、无形资产和其他长期资产所支付的现金－处置固定资产、无形资产和其他长期资产收回的现金净额） | 资本支出/总资产 |
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| 非现金营运资本（流动资产-流动负债-货币资金） | 非现金营运资本/总资产 |
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| NWC的变动值 |
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| 短期借款 | 短期贷款/总资产 |
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| SL的变动值 |
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2 技术路线
技术路线见附件。
3 可行性分析
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就项目本身而言，本课题的研究目标明确、思路清晰，技术路线合理可行，分析方法具有可操作性，现有的研究条件能够为研究提供必要的支持。
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就研究目标而言，本项目选择电力行业为研究对象。由于电力行业中上市企业样本较多，且数据易获取，加之电力行业是高杠杆行业，故提高了本研究的意义和可行性。
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就笔者本身而言，笔者就读于南京农业大学金融学院，本课题很好地切合了专业，可以学以致用。
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本项目设计是在指导教师的精心帮助下完成的。本课题指导老师认真负责，给予了作者充分的指导和帮助。
因此，本课题设计满足了实现研究目标所需的要求，可获得预期的结论，具有充分的可行性。
4. 研究创新点
国内大部分学者从BOT、ABS、TOT、PPP和资产证券化等融资模式来分析电力行业的融资问题，也有一部分学者选择从供应链金融模式对电力行业融资的作用效果进行研究，得出了供应链金融服务能为电力行业进行方便的融资的结论。同时还有部分学者借鉴融资约束的相关模型对供应链金融模式的作用效果进行实证研究，像科技型制造业和轻工制造业都选择现金—现金流模型来印证供应链金融服务对其所受的融资约束具有缓解作用，但是缺少对电力行业定量实证研究,本课题借鉴前人运用的现金-现金流模型来定量分析供应链金融能够缓解电力行业的融资约束。
5. 研究计划与进展
| 时间 | 预期进展 |
| 2019年10月--2019年12月 | 查阅与研究课题相关的资料文献并进行深入阅读和归纳整理，学习分析研究方法，掌握一些基础理论知识，通过阅读文献和资料对供应链金融有更深入的了解。 |
| 2019年12月--2020年1月 | 与老师沟通模型方面的问题，确定相关数据来源；准备开题报告答辩。 |
| 2020年1月--2020年3月 | 对获得的二手数据进行整理、筛选、录入，利用SPSS及STATA 13等统计工具对数据进行分析。同时利用现金-现金流等相关分析模型对整理好的数据进行详细分析。期间准备中期报告的撰写。 |
| 2020年3月--2020年4月 | 对面板数据进行回归估计，验证提出的假设并得出相应的结论。撰写论文初稿，征求老师意见，进行修改和优化。 |
| 2020年4月--2020年5月 | 确定最终的研究报告，与指导老师进行意见交流，不断完善优化报告。 |
