数字化转型与智能现金管理
这个主题是近年来的研究热点，主要探讨大数据、人工智能、云计算等技术如何重塑企业的现金管理模式。
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王竹泉, & 杜媛. (2025). 数字化转型与企业现金持有价值研究. 会计研究, (5), 66-72.
- 核心观点: 该研究发现，数字化转型能够显著提升企业现金持有价值，这是因为数字化通过提高信息透明度和运营效率，降低了企业持有现金的预防性动机和交易性动机，从而提升了现金的使用效率，数字化转型还能增强企业的融资能力,进一步优化现金持有结构。
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李心合, & 冯圆. (2025). 智能财务背景下企业资金管理变革研究. 财务与会计, (16), 4-7.
- 核心观点: 文章系统阐述了在人工智能、大数据等技术驱动下，企业资金管理从传统的“交易处理型”向“价值创造型”转变的路径，提出了构建“智能资金管理平台”的框架，强调通过自动化、智能化的工具实现资金的实时监控、精准预测和智能决策,以应对日益复杂的金融环境。
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张敏, & 杨丹. (2025). 大数据驱动下企业现金流预测的准确性研究——基于机器学习模型的比较分析. 金融研究, (3), 112-130.
- 核心观点: 文章利用机器学习算法（如LSTM、GRU等）构建了现金流预测模型，并与传统的时间序列模型（如ARIMA）进行对比，研究发现，基于大数据的机器学习模型在预测精度上显著优于传统模型，尤其是在处理非线性、高维度的财务数据时,能够更准确地捕捉企业现金流的动态变化规律。
供应链金融与现金管理
将现金管理置于整个供应链的背景下,探讨如何通过优化供应链来提升链上企业的资金效率。
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马永强, & 李青原. (2025). 供应链金融、营运资本管理与公司价值——基于上游应付账款视角的分析. 金融研究, (11), 78-95.
- 核心观点: 研究发现，利用核心企业信用优势开展的供应链金融模式，可以有效缓解上游中小供应商的资金压力，缩短其现金周转周期，这种对营运资本的优化能够显著提升供应商的公司价值,并且这种效应在融资约束更强的企业中更为明显。
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宋华, & 王艺. (2025). 数字化供应链金融创新模式与风险管理研究. 中国工业经济, (5), 138-156.
- 核心观点: 文章分析了区块链、物联网等数字技术在供应链金融中的应用，并提出了“数字信用”、“动态质押”等创新模式，这些新模式通过技术手段解决了传统供应链金融中的信息不对称和信任问题，使得资金能够更高效、更安全地在供应链中流转,从而优化了整个链条的现金管理。
企业集团现金管理与司库建设
针对大型企业集团，如何通过集中化、专业化的司库体系实现全球资金的集约化管理。
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陆正飞, & 祝继高. (2025). 司库管理与企业集团资金效率研究. 会计研究, (2), 81-87.
（图片来源网络，侵删）- 核心观点: 研究表明，建立专业化的司库管理体系（如资金集中管理、全球现金池等）能够显著提升企业集团的资金使用效率，司库通过统一的资金规划和运作，可以有效降低集团整体的现金持有量，减少外部融资成本,并对冲汇率和利率风险。
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陈虎, & 孙彦丛. (2025). 全球化背景下企业集团司库数字化转型路径研究. 财务与会计, (1), 23-27.
- 核心观点: 文章结合大型跨国企业的实践案例，探讨了司库数字化转型的具体路径，提出司库应从传统的“核算型”向“战略型”和“价值创造型”转变，通过建设全球资金管理平台、整合银行关系、发展金融科技能力，实现对全球资金的“可视、可控、可预测”,从而支持集团的全球化战略。
现金持有动机、风险管理与企业价值
回归现金管理的基本问题，探讨企业为何持有现金、如何管理现金风险,以及这如何影响企业价值。
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杨兴全, & 吴昊. (2025). 宏观经济不确定性、融资约束与企业现金持有——基于A股上市公司的经验证据. 财经研究, (7), 4-18.
- 核心观点: 该研究发现，宏观经济不确定性会显著增加企业的预防性现金持有动机，特别是在融资约束较强的企业中，这种效应更为突出，企业为了应对未来的不确定性，会主动增加现金储备,但这也会在一定程度上降低企业的投资效率。
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胡奕明, & 林慧婷. (2025). 企业现金持有水平与股价崩盘风险——基于信息不对称视角的分析. 金融经济学研究, (4), 132-147.
- 核心观点: 研究发现，过高的现金持有水平可能加剧信息不对称，从而增加未来股价崩盘的风险，大量现金可能被管理层用于低效投资或在职消费；外部投资者难以有效监督现金的使用，导致负面消息被隐藏，最终集中爆发,合理的现金持有水平对于维持资本市场稳定至关重要。
现金流预测与财务决策
现金流预测是现金管理的核心环节,其准确性直接影响企业的投融资决策。
- 刘志远, & 何霞. (2025). 人工智能在企业现金流预测中的应用：模型构建与实证检验. 南开管理评论, (2), 156-170.
- 核心观点: 文章将深度学习模型引入企业现金流预测领域，并考虑了宏观经济指标、行业特征和企业非财务信息等多维度数据，实证结果显示，融合了多源信息的AI模型在预测短期和中期现金流方面表现出色,为企业提供了更可靠的决策支持工具。
总结与趋势
综合以上近五年的文献,可以观察到现金管理领域的几个明显趋势：
- 技术驱动: 数字化转型、人工智能、大数据已成为现金管理研究的关键词，研究重点从“如何管钱”转向“如何用技术高效、智能地管钱”。
- 视角扩展: 研究视角从单个企业扩展到供应链和集团层面,强调通过协同效应和集中化管理来优化整体资金效率。
- 价值导向: 现金管理的目标不再仅仅是安全和效率，而是更多地与企业价值创造、战略支持和风险管理相结合。
- 动态化与预测性: 现金流预测研究越来越强调动态性、实时性和多因素分析,以应对日益不确定的商业环境。
希望这份参考文献列表对您的研究有所帮助！如果您需要查找英文文献或针对某个特定方向的更深入资料,可以随时提出。
