文 | 清和 智本社社长

在《》一文中，我从新制度经济学的角度，解释了英伟达为何向AI产业链注入信用。

数据显示，截至2026年7月26日，英伟达应收账款631亿美元，应付账款151亿美元，应收减应付为480亿美元。换言之，按账款口径，英伟达是净提供方，向下游客户注入信用。[3]

此举，与中国大型制造企业形成鲜明对照。

中国大型制造企业的应付账款显著大于应收账款，形成持续的商业信用净占用。

以两家新能源厂商为例，截至2026年6月末，厂商一、厂商二含票据的净占用分别为2144亿元、1702亿元；上半年应付周转天数分别为266天、142天。[6]

美国大厂净提供，长期垫付资金；中国大厂 净占用，长期借用资金？

英伟达是美国厂商的个例吗？中国大型企业净占用是普遍现象？其中原因是什么？又存在哪些风险？

本文比较中美上市公司的商业信用状况，发现一个严重的问题：

中国大型企业“两边都占”，“通吃”国家信用与商业信用；两类信用可能相互强化，容易诱发退出被延迟、成本被转嫁、价格与分配被扭曲，产能与债务过度扩张等宏观风险。

本文逻辑

一、信用分化

二、信用叠加

三、信用反转

【正文7000字，阅读时间20'，感谢分享】

信用分化

对中美上市公司样本进行统计后发现：这不是个例。

数据显示，2025年A股非金融年度可得样本共5382家，应付账款15.30万亿元，应收账款9.97万亿元，净差额5.33万亿元，占营收8.4%。美国非金融年度可得样本共1523家，应收1.32万亿美元，应付1.18万亿美元，净差额约−0.14万亿美元，占营收−1.2%。[1][2]

中国样本的应付账款长期大于应收账款，2017—2025年净差额总体扩大，2020年后增幅尤其明显。净差额/归母净利润，由约129%升至约210%。[1]

美国样本恰好相反：应收账款持续高于应付账款，而且在2022年之后，应收减应付的差额有所扩大。[2]

这说明什么？

这说明，在商业信用的口径下，中国样本的上市公司整体是“净占用方”，美国样本的上市公司整体是“净提供方”。什么意思？中国样本的上市公司长期借用产业链的资金，而美国样本企业则是给产业链垫付资金。

英伟达是一个典型的美国案例。

数据显示，2017—2025财年，英伟达应收账款由8.3亿美元升至230.7亿美元，应付账款由4.9亿美元升至63.1亿美元。应付减应收一直为负，净差额占营收由−4.9%降至−12.8%。2025财年应收周转为46.2天，应付周转为50.4天。[5]

2026年，英伟达进一步扩大对部分客户的商业信用支持，在AI产业链中扮演着信用组织者的角色。

数据显示，截至2026年7月26日，英伟达应收账款631亿美元，应付账款151亿美元，净提供480亿美元。公司披露的销售回款天数由上一季度45天升至60天；部分投资级客户的付款期限为90天至一年。[3][4]

中国最典型的代表企业是谁？样本中的多家大型制造企业都是典型代表，无论央国企还是民企、混合企业，都通过较大的应付余额向供应链融资。

其中一个关键数据是账期。

数据显示，A股非金融固定样本2660家的付款周转天数，从2017年的83.9天升至2025年的106.7天，增加22.8天；2021年之后上升尤为明显。美国非金融固定样本533家同期由66.1天升至70.9天，增加4.8天。中美差距由17.9天扩大至35.8天。[1][2]

这说明什么？中国固定样本的上市公司普遍延长供应商账期，持续向供应链大规模融资，以获得更多“链主红利”。

按2025年A股固定样本41.93万亿元营业成本静态计算，账期每缩短10天，对应约1.15万亿元应付余额；缩短22.8天，对应约2.61万亿元。实际上，2017—2025年新增22.8天付款期，意味着固定样本企业占用2.61万亿元结算期资金。[1]

所以，拖延账期是大型企业的商业信用红利，而压缩账期是他们的资产负债表压力。

有人可能会说，中国上市公司占用商业信用，是因为中国制造企业多——制造业似乎存在商业信用占用特征。

接下来，我们统计中国和美国的工业样本企业的数据：

数据显示，2025年中国上市工业企业固定样本1886家，应收账款40843亿元、应付账款55314亿元，差额14471亿元；美国固定样本348家，应收账款4416亿美元、应付账款3901亿美元，差额−516亿美元。[1][2]

对比发现，2017—2025年，中国工业固定样本的净差额占营收由3.2%升至4.5%；美国同期由−0.6%降至−1.5%。

可见，美国样本的工业企业也是净提供方，说明制造业不能解释其中差异。

值得关注的是，中国大型制造企业非常强势，净占用高度集中在大型企业，中位工业企业却为净提供：2025年公司净差额占营收的中位数为−2.2%，净占用企业占比仅43.2%。[1]

再看头部制造企业：

数据显示，2017—2025年，中国20家固定制造样本的应收账款由3167亿元升至5810亿元，应付账款由5163亿元升至12351亿元。净差额由1997亿元升至6541亿元，占营收由7.0%升至13.1%，相当于归母净利润的比例由124.9%升至266.3%。美国13家对照样本净占用/营收2025年为4.5%，中国约为其2.9倍。[1][2][7]

一个显著变化是：2020年后，民企／混合组的账款净占用规模明显增加，并在2024年超过央国企组。2025年，民企／混合组净差额3394亿元，央国企组3147亿元。[7]

大型企业直接从商业信用净占用中获利。

数据显示，中国20家固定制造样本的利息收入由2017年的98.8亿元升至2025年的368.2亿元，利息费用由259.7亿元升至380.1亿元；覆盖率（利息收入/利息费用）由38.0%升至96.9%。利息收入在2021—2023年快速增长，利息收入接近利息费用。民企／混合组覆盖率在2021年超过100%，2025年达到115.4%，利息收入超过利息费用。[7]

为什么2020年后，中国头部制造企业的利息收入明显增长？

2020年之后，大型制造企业的净占用快速增长与利息收入快速增长高度匹配。

2017—2025年，狭义净占用由1997亿元升至6541亿元，增加4544亿元。加入票据、应收款项融资、合同资产负债及预收预付后，广义净占用增加约9343亿元。[7]

我们可以单独测算净占用的债务替代价值：假设2025年6541亿元净占用全部由新增有息债务替换，利率为3%—5%，其他条件不变，新增年利息费用约196亿—327亿元。保持利息收入不变，覆盖率由96.9%降至52.1%—63.9%。因此，净占用可以解释大部分覆盖率上升。

结论是，净占用是头部制造企业利息收入扩大的重要来源。这说明中国大型制造企业是“影子银行”，具备准金融特征，通过商业信用净占用中获得大规模的利息收入。

对比美国的情况：

在美国代表性制造企业中，选取能分别取得利息收入和利息费用的特斯拉、英伟达、英特尔、霍尼韦尔与惠普5家公司比较。[8]

数据显示，五家公司利息收入由2017财年的7.32亿美元升至2025财年的49.31亿美元，同期利息费用由18.00亿美元升至34.50亿美元，覆盖率由40.6%升至142.9%。[8]

可以看出，五家公司合计的利息收入也超过利息费用。

利息收入在2021财年降至3.90亿美元，2022年后增长，2023年首次超过利息费用。利息收入快速增长，主要来自美联储加息推动。

那么，美国这五家公司的资金，来自利润积累，还是商业信用净占用？

2025财年，五家公司相互抵销后的净占用为91.36亿美元，若按5%全部替换为新增有息债务，并保持利息收入不变，五家合计覆盖率只下降12个百分点，只能解释10%左右的变化。[8]

结论是，美国制造龙头利息收入增长主要来自利润形成的现金池，并由2022年后的高利率放大；商业信用不是主要来源。

中美上市公司的商业信用使用，为什么存在如此显著的差异？

信用叠加

主要原因可能有：

第一，融资市场差异。

美国金融市场以投资银行、资本市场、直接融资为主，中国金融市场以商业银行、信贷市场、间接融资为主。

美国公司融资具有较强的证券市场基础，头部企业能够以债券、股票、商业票据和供应商融资在资本市场间快速切换，他们在资本市场获得融资后更可能向产业链注入信用，而非向产业链融资。

数据显示，2025年末，美国非金融公司债务证券余额8.788万亿美元，贷款5.3535万亿美元。债务证券占两者合计的62.1%。这里的贷款不只包括银行贷款。[9]

中国大型企业更依赖银行关系；在其他条件相同时，供应链融资可以降低新增有息融资需求。

数据显示，2025年末，中国人民币贷款占社会融资规模存量的60.7%；企业债券余额34.24万亿元，境内股票融资存量12.20万亿元。尽管今年政府债券比重上升，但不能等同于企业直接融资比重上升。[10]

第二，经营状况差异。

按本文A股非金融年度样本，归母净利润由2022年的2.94万亿元降至2025年的2.54万亿元，下降13.7%。尽管2026年利润大涨，但是行业分化严重。另外，经营性现金流在2024年下降4%。[1]

从中也可以看出，为什么2020年之后中国上市公司的净占用快速增长。一种可能解释是：在盈利或经营现金流承压时，具备议价权的大型企业更有动力通过延付来融资。

美国上市公司的情况相反，尽管受疫情冲击盈利波动大，但盈利整体上涨，现金流充沛。

按本文美国非金融年度样本，合并净利润由2017年的0.51万亿美元增至2025年的1.32万亿美元。数据显示，2017-2025年标普500 EPS平均增速为15.4%，2025年加速至17.3%。经营现金流2022-2025维持2.5万亿-2.9万亿美元高位，2025年增速回升至8.8%。[2]

第三，国家信用支持不同。

这是一个反直觉的分析，也是最值得关注的问题。

中国的产业政策通过现金补贴、税收优惠、工业用地和信贷条件支持企业，央国企、民企和混合所有制企业均可能受益。此前，我参考并拓展了国际货币基金组织的一项研究：

IMF研究估算，2023年中国工业政策支持的财政等值成本约占GDP的4.4%。智本社按其图表重构约为5.692万亿元；延伸到2025年的主情景估计为5.298万亿元、占GDP的3.78%。这些是研究估算，不是企业实收现金。IMF公司层面回归还显示，控制所有制、杠杆、规模等变量后，制造业有效融资利率低约0.43个百分点。[11][12]

通常的直觉是：获得较多政策支持的企业，应当更有能力向供应链提供信用。但事实恰恰相反，在2020-2023年，政府向大型企业大规模注入国家信用时，大型企业的商业信用净占用也大规模增长。换言之，大型企业“两边都占”，国家信用和商业信用“通吃”。

这是为何？

我推测，大型企业很可能借助国家信用来占用商业信用。

政府通过产业政策来发放国家信用，而产业政策又通过银行授信与政策资格集中落地。这样，获得资格的大型企业，相当于获得国家信用背书和更多的金融资源支配权，并建立强大的产业链议价权。这是大型企业占用商业信用的重要武器。他们借此可以拉长供应商账期，获得银行的廉价贷款和手工不息。

如果企业获得低成本融资，同时可以取得较高存款或理财收益，就可能形成资金套利激励；如果再叠加供应链融资，其资金配置优势可能扩大。

2021年房地产整顿以来，贷款需求下滑，银行面临业绩压力，给大型企业提供廉价贷款，甚至虚增了不少贷款，同时给予他们大量手工补息。大型企业获得廉价贷款后存入商业银行，并且获得手工补息，反套银行利息。甚至，一些大型制造企业，一边拉长供应商账期，另一边给供应商提供贷款——从银行获得的廉价贷款，从供应链中套取利息。

手工补息是这一激励的观察窗口：银行为争取存款，违规额外补付利息。中国人民银行《2024年第四季度中国货币政策执行报告》披露，2024年4月自律机制整改违规手工补息，为银行节省利息支出超过800亿元。手工补息叫停后，对应的上述头部制造企业的利息收入也明显下降。[13]

所以，中国大型制造企业是“通吃”国家信用和商业信用的强势链主。

有意思的是，在强势的大型制造企业面前，科技企业都被迫沦为“被占用方”。2025年，中国ICT窄口径固定样本181家，应收账款4216亿元，应付4020亿元，净提供约197亿元。当然，中国科技企业的议价权也在增强，近些年净提供逐渐收窄。在AI浪潮下，算力硬件还是保持强势的议价地位，应付大于应收。[1]

第四，监管政策与企业治理不同。

如果说拖欠货款、净占用，体现了企业的实力，那么同样拥有这一实力的美国上市公司为什么充当了净提供方？仅靠“强企占款”解释不了全部差异。

如果说中国大型制造企业可以借助国家信用净占商业信用，为什么同样享受中国政府优惠和补贴的跨国公司不这样做？

在华跨国企业是有价值的对照方向。与自主品牌车企相比，特斯拉、宝马、奔驰、丰田、福特等外资车企的账期要短得多。

监管政策和企业治理，是另一组值得检验的解释。

美国FASB于2022年发布供应商融资计划披露规则，要求披露相关义务和安排，提高透明度。资本市场和诉讼机制提高隐性负债的治理成本。尤其是最近十多年，美国监管部门对跨国公司的全球供应商披露和管理的要求越来越高，包括劳工、环境等。简单来说，大型企业不能对供应商过度压榨，也不能通过对供应链的大规模融资来推高自身的隐性负债。[14]

中国2025年修订《保障中小企业款项支付条例》，对大型企业向中小企业付款作出约束。但是，从汽车产业的执行状况来看，监管还需加码。[15]

总之，监管政策、披露要求、核心企业董事会责任和商业伦理共同影响着大型企业行为——是否店大欺客、店大欺供应商。

信用反转

一直以来，市场评价，把商业信用净占用等同于企业议价权与信用。但是，这种评价需要修正，过度净占用，可能带来债务风险、信用风险和宏观不稳定风险。

恒大是一个典型案例。

在房地产大潮中，恒大等大型开发商深度嵌入国有银行、预售制度、地方土地财政、土地抵押与隐性救助预期共同塑造的信用体系。

他们采取了“高杠杆、高周转”模式：获得土地并以土地融资，借助预售回款继续开发，同时使用建筑商和供应商信用。银行信用、购房人预付款和应付款相互叠加，放大扩张能力。

所以，开发商通过这一信用体系集中土地与融资资源，再撬动下游购房人和上游供应商，形成较大的合同负债与应付账款。这些通常不计利息的负债，构成银行和债券融资之外的另一层杠杆。

按中国恒大2020年报原披露口径，有息借款7165亿元，应付贸易账款6217亿元，合同负债1857亿元。后两项合计8075亿元，是有息借款的112.7%。[16][17]

一旦销售回款、融资条件、支持政策和市场预期同时逆转，原本可滚动续接的商业信用，就可能变成集中兑付压力。

2020年8月“三道红线”政策出台，刚性压缩开发商杠杆，全部指标不达标的企业不能新增有息负债（银行贷款和债券）。这相当于釜底抽薪。对于高杠杆开发商，融资约束加强后，向供应商和购房人融资的压力可能上升。[18]

2020年原披露数据显示，恒大有息借款减少834亿元，应付贸易账款增加771亿元，合同负债增加560亿元。[16]

如今，房地产经历深度调整，技术产业继续扩张。需要警惕的是，这种国家信用与商业信用叠加的机制，是否在新的产业中重现。

去年以来，一直有人问：新能源汽车厂商会不会成为下一个“恒大”？

新能源汽车与房地产并不相同，但可能共享部分风险形成机制：借助国家信用过度扩张商业信用。

首先，新能源汽车为代表的新经济获得大规模的国家信用支持。

按智本社产业支持研究主情景估算，以新能源汽车、高端装备等为代表的新经济，获得的四类支持份额从2010年的28.6%升至2025年的48.6%，增加20.0个百分点；旧经济从50.8%降至35.4%，减少15.5个百分点。新经济在2017年约为39.4%，首次超过旧经济的39.0%；2025年两者相差13.2个百分点。注意，这是结构校准估计，不是官方财政分配统计。[12]

按2025年A股行业样本估计，半导体的现金补贴与税收优惠代理额约270亿元，相当于营收的3.5%（最高）、行业合计净利润的52.1%；汽车约604亿元，相当于营收的1.4%、合计净利润的34.6%，以及平均正净资产的2.8%（最高）。[12]

大型制造企业在获得政策支持的同时，也增加了商业信用净占用。

按2017—2025年连续披露的20家A股乘用车及商用车制造企业固定样本计算，狭义商业信用净占用由1233亿元升至4075亿元，应付账款累计增长108.6%，应收账款增长18.0%；净占用占营收由7.9%升至16.3%。[1]

以国内某家大型车企为例：2017—2019年新能源补贴为净提供，2020年后转为净占用；2025年不含票据的净占用约1497亿元（加上票据为1702亿元），应付账款约为应收账款的5.05倍。[7]

与之对比，特斯拉净差额占营收由2017年的15.9%降至2025年的9.3%；其应付账款周转天数长期在60天上下波动，2026年上半年约63.1天。[8][19]

2025年修订的条例，对大型企业向中小企业采购原则上规定60日内付款。但是，2026年上半年，自主品牌样本的应付账款周转天数均超过60天红线。[15][19]

新能源汽车与房地产可能共享前半程机制：他们都集中并借助国家信用过度扩张商业信用。区别在于，区别是，房地产以土地抵押和银行为杠杆，向购房人和供应商融资，有息贷款、合同负债、应收账款均高。汽车厂商的有息贷款相对低，主要向供应商融资。

本文20家A股整车制造固定样本在2025年的应付账款约6032亿元，仅这一项、不含应付票据，就占总负债的30.7%。因此，不能只看银行借款和债券来判断企业的融资依赖和杠杆风险。[1]

新能源汽车厂商是否可能遭遇类似于房地产的风险？

风险是否兑现，取决于政策、需求、价格、利润、现金流和信用是否同时逆转、并相互踩踏。其中，首当其冲的是政策逆转引发的国家信用抽离。这是开发商债务风险的第一张多米诺骨牌。

我们可以静态测算国家信用抽离下的利润敏感性：

在智本社结构校准主情景中，2025年新经济的工业部分支持规模约2.270万亿元，相当于对应营收的4.2%、利润总额的99.9%。按研究设定移除支持，并对土地优惠作摊销处理后，利润总额率由4.17%降至1.75%，净利率由3.50%降至0.27%。[12]

所以，新经济对政策支持更加敏感，小幅变化也可能显著改变利润厚度和偿付能力。

新经济还面临另一种风险：支持强化产能扩张，并且与需求不足叠加。

2026年上半年，国内汽车销售992.1万辆，同比下降21.1%；同期汽车出口509.6万辆，增长65.3%。部分大型厂商只能通过出口来保持现金流。但是，当前国际贸易条件紧缩，欧美随时可能加征关税。欧盟贸易专员已放话，若10月中旬前谈判没有实质成果，欧盟就考虑对中国关闭市场。一旦海外市场生变，高度依赖于出口的汽车厂商可能陷入现金流困境，数千亿的应付账款压力将迅速上升。[20]

最后，商业信用是竞争的结果，但是过度扩张容易推高“三角债”风险。国家统计局数据显示，2026年7月末，规模以上工业企业应收账款达28.88万亿元。其中，债务关系被层层嵌套。[21]

我撰写本文想表达的是，真正的危险不仅是规模，更是形成机制——集中国家信用，扩展商业信用，双重信用共振。在宏观政策和产业政策支持下，大型企业“通吃”国家信用和商业信用，并借国家信用支持建立强大的金融支配权和产业链议价权，大规模地向产业链融资，持续推高产能过度扩张、连锁债务过度扩张、公共资源被浪费、银行信用被透支、退出被延迟、成本被转嫁、价格与分配被扭曲等宏观风险。

本文数据与方法

数据截止日：2026年9月9日。金额按原币种、名义值列示。2017—2025年为完整年度；2026年公司数据按明确披露期单列，不混入年度序列。美股年度采用各公司对应财年，可能不与自然年完全重合。

净商业信用（狭义）＝应付账款−应收账款。正值为净占用，负值为净提供。该差额不是逾期额，也不是净现金流；不能识别交易对手或供应链风险网络。含票据示例单独标示。供应商融资计划下，应付款可能已由金融机构向供应商支付，不等于供应商尚未收款。

DPO＝（期初应付＋期末应付）÷2÷当期营业成本×天数；DSO分母为营业收入。全年统一365天，2026年上半年181天。营业成本替代采购额会受存货变化和业务结构影响；公司自己披露的DSO单独标注。两者都不等于合同账期或法定付款期限。

年度总量与固定样本不得串用：中国2025年年度样本5382家、美国1523家；账期固定样本中国2660家、美国533家；工业固定样本中国1886家、美国348家；ICT固定样本中国181家、美国148家。固定样本须九年连续满足披露条件，存在存续与披露选择偏差；科技与工业存在交叉，不得相加。

中国20家制造样本为代表性固定组合，央国企与民企／混合各10家，不是每年排名前20。央国企组：宝钢股份、上汽集团、中国中车、潍柴动力、万华化学、长安汽车、京东方A、中航西飞、中国船舶、中国铝业；民企／混合组：美的集团、比亚迪、格力电器、隆基绿能、三一重工、恒立液压、立讯精密、海尔智家、TCL科技、特变电工。所有制按研究分类回溯。

美国狭义账款固定对照13家：Apple、Boeing、Caterpillar、Cisco、Dell、General Dynamics、Honeywell、HP、Intel、3M、Northrop Grumman、NVIDIA、Tesla。仅保留九年均能取得AccountsReceivableNetCurrent与AccountsPayableCurrent的企业。利息比较另用5家可单列收支样本，不能将其称为美国20家利息总量。

行业与所有制比较均为描述性统计，不是匹配样本的因果估计。正文中国利润为归母净利润，美国合并净利润不与其作水平比较；产业支持行业穿透段采用行业合计净利润（含亏损）。均以未四舍五入数据计算比率，展示值可能有尾差。

利息覆盖率＝利息收入加总÷利息费用加总。中国样本使用财务费用项下利息收入、利息费用，未并入财务公司等金融业务营业收支中的利息，不是集团所有科目的利息总额。债务替代情景固定收入，仅增加假设利息费用，不将同一资金重复计入存款收益。公司之间不能先相互抵销净占用，再据此判断单家企业的融资需求。

广义商业信用＝应付账款＋应付票据＋合同负债＋预收款−应收账款−应收票据−应收款项融资−合同资产−预付款。跨准则、披露和集团结构仍有限制；账面存量变化不能直接替代现金流量表对应流量。

产业支持总量为现金、税惠、土地、信贷优惠的财政等值研究估计；行业图仅为现金补贴与税惠代理额。补贴代理使用财报相关收益，税惠代理依赖正常税率等假设，不能视为逐企确认的实收补贴。无支持情景是静态会计敏感性，不含价格、退出与行为反应。

20家A股整车制造固定样本：江铃汽车、海马汽车、长安汽车、一汽解放、安凯客车、中国重汽、中通客车、比亚迪、东风股份、宇通客车、上汽集团、福田汽车、曙光股份、汉马科技、江淮汽车、金龙汽车、北汽蓝谷、赛力斯、广汽集团、长城汽车。以乘用车、商用车分类及九年连续披露筛选，不含仅生产零部件的企业；不是新能源汽车专属样本。

参考文献与数据来源

[1] 智本社：《中美上市公司商业信用统计底表，2017—2025》，本次按公司记录复算。中国数据取上市公司合并财报及东方财富标准化报表；利润为归母净利润。年度、账期固定样本、行业固定样本分别计算。[原始来源]

[2] U.S. Securities and Exchange Commission. EDGAR XBRL APIs: Frames, Companyfacts and Submissions. 美国非金融样本按SIC剔除6000—6499及6700—6799；美国上市地不等于注册地。[原始来源]

[3] NVIDIA Corporation. Form 10-Q, quarter ended July 26, 2026. Condensed Consolidated Balance Sheets；Revenue Recognition。[原始来源]

[4] NVIDIA Corporation. CFO Commentary on Second Quarter Fiscal 2027 Results. 应收账款、DSO及客户付款期限。[原始来源]

[5] NVIDIA Corporation. Form 10-K, fiscal year ended January 26, 2025；2017—2025财年历史报表，经SEC Companyfacts按对应财年提取。[原始来源]

[6] 厂商一、厂商二：《2026年半年度报告》。厂商一：资产负债表、利润表、应付账款及供应商融资附注；厂商二：资产负债表、利润表及应付账款票据附注。来源A与B分别对应文中匿名编号。[来源A][来源B]

[7] 智本社：《20家代表性制造企业利息收入来源与商业信用底表，2017—2025》，2026-09-09。取各公司年报及东方财富F10财务报表附注；固定名单见文后方法说明。未将理财全部收益并入利息收入。[原始来源]

[8] Tesla、NVIDIA、Intel、Honeywell及HP：2017—2025财年Form 10-K及SEC Companyfacts。利息收入、利息费用分别取可单列披露值；与13家美国账款样本的用途不同。[原始来源]

[9] Board of Governors of the Federal Reserve System. Financial Accounts of the United States, S.11.1.b, Nonfinancial Corporate Business, 2025年末债务证券与贷款存量。2026-06-11发布版本。[原始来源]

[10] 中国人民银行：《2025年社会融资规模存量统计数据报告》，2026-01-15。[原始来源]

[11] Garcia-Macia, Daniel, Siddharth Kothari, and Yifan Tao. 2025. Industrial Policy in China: Quantification and Impact on Misallocation. IMF Working Paper WP/25/155. 2023年支持成本估计及表2融资利率回归。[原始来源]

[12] 智本社：《中国四类产业支持规模研究报告V10》及行业穿透扩展，2026年8月。配套模型：2010—2025年支持总量、三类经济分组、行业穿透与无支持反事实。2025年为公开数据延伸估计，行业分组为结构校准；非官方统计。

[13] 中国人民银行：《2024年第四季度中国货币政策执行报告》，2025年2月。专栏关于利率自律机制及整改违规手工补息的说明。[原始来源]

[14] Financial Accounting Standards Board. Accounting Standards Update No. 2022-04, Liabilities—Supplier Finance Programs (Subtopic 405-50): Disclosure of Supplier Finance Program Obligations.[原始来源]

[15] 国务院：《保障中小企业款项支付条例》，2025年修订，自2025-06-01起施行。重点参照第九条等付款约定规定；工业和信息化部政策解读。[原始来源]

[16] 中国恒大集团：《2020年年度报告》，借款、贸易及其他应付款、合同负债附注。文中金额为原披露值，不因复算而成为监管调查后的真实值。[原始来源]

[17] 中国证监会：《行政处罚决定书（恒大地产集团有限公司、许家印等责任人员）》，2024年。涉及2019、2020年财务报告虚假记载。[原始来源]

[18] 中国人民银行：《2020年第四季度中国货币政策执行报告》，2021年2月。关于房地产金融审慎管理制度与重点房地产企业资金监测、融资管理规则的说明。[原始来源]

[19] 宝马、大众、特斯拉、小米、广汽、比亚迪、吉利、理想、长城、上汽、蔚来、小鹏及赛力斯：2026年半年度报告或第二季度业绩报表。DPO由年初、6月末应付余额及半年营业成本复算。汽车图来源索引见独立核验说明。[原始来源]

[20] 中国汽车工业协会：2026年上半年汽车工业产销数据。指标区分汽车总销量、国内销量、新能源销量与整车出口。公司半年度报告中的协会统计交叉核对。[原始来源]

[21] 国家统计局：《2026年1—7月份全国规模以上工业企业利润增长17.6%》，2026-08-27。应收账款指标为2026年7月末存量。[原始来源]