張露子,丁建臣
(對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)金融學(xué)院,北京 100029)
作為國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的“生力軍”,中小企業(yè)對(duì)推動(dòng)我國技術(shù)進(jìn)步和促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展至關(guān)重要。長期以來,銀行更傾向于將信貸資源提供給國有企業(yè)和相對(duì)成熟的大企業(yè),導(dǎo)致中小企業(yè)的融資需求長期以來受到金融服務(wù)效率低下、信貸資源配置扭曲的約束,不僅融資成本高,而且獲得融資的道路更是困難重重[1,2]。在此背景下,我國科技部于2011 年會(huì)同人民銀行、銀監(jiān)會(huì)、證監(jiān)會(huì)、保監(jiān)會(huì)五部門聯(lián)合開展首批“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”,并于2016 年設(shè)立第二批“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”,旨在通過探索金融創(chuàng)新的體制機(jī)制,選擇科技資源和金融資源相對(duì)密集的國家自主創(chuàng)新示范區(qū)、技術(shù)創(chuàng)新工程試點(diǎn)?。ㄊ校┑鹊貐^(qū)作為先行示范區(qū),進(jìn)行先行先試。
基于已有研究[3—5],本文從科技與金融相結(jié)合的角度,使用準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)的方法評(píng)估“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策對(duì)科技型中小企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的推動(dòng)效應(yīng),為探索我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展背景下金融業(yè)發(fā)展的路徑選擇提供參考與借鑒。
由于信息不對(duì)稱和委托代理等問題的存在,中小企業(yè)和科技型企業(yè)獲得銀行信貸和外部資金的難度較大,融資成本較高,存在融資約束。長期面臨融資約束和依靠?jī)?nèi)部融資會(huì)導(dǎo)致企業(yè)錯(cuò)失對(duì)創(chuàng)新項(xiàng)目的投資機(jī)會(huì),阻礙企業(yè)創(chuàng)新和發(fā)展。楊漢明等(2019)[6]研究發(fā)現(xiàn),投資不足會(huì)抑制科技型中小企業(yè)可持續(xù)增長能力的提升。有研究發(fā)現(xiàn),降低企業(yè)融資約束可以有效促進(jìn)其全要素生產(chǎn)率的提高[7]。因此,緩解企業(yè)融資約束和拓寬企業(yè)資金獲取渠道是促進(jìn)科技型中小企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵。
“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策促進(jìn)科技型中小企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。首先,政府發(fā)揮帶頭作用,增加對(duì)試點(diǎn)地區(qū)的財(cái)政科技投入,鼓勵(lì)試點(diǎn)地區(qū)各類金融機(jī)構(gòu)積極參與科技創(chuàng)新,引導(dǎo)各類金融資源合理流向科技型中小企業(yè)的科技創(chuàng)新活動(dòng)。其次,政策支持引導(dǎo)科技型中小企業(yè)進(jìn)入多層次資本市場(chǎng),鼓勵(lì)符合條件的高新技術(shù)企業(yè)上市,為科技型中小企業(yè)進(jìn)入資本市場(chǎng)并獲得資金支持提供便利。最后,加強(qiáng)和完善科技保險(xiǎn)服務(wù),為科技創(chuàng)新提供保障。鼓勵(lì)試點(diǎn)地區(qū)的保險(xiǎn)公司創(chuàng)新科技保險(xiǎn)業(yè)務(wù),加大對(duì)科技人員的保險(xiǎn)服務(wù)力度和財(cái)政支持。
基于上述分析,本文提出:
假設(shè)1:“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策可以促進(jìn)科技型中小企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。
假設(shè)2:“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策通過提高科技型中小企業(yè)創(chuàng)新能力來促進(jìn)科技型中小企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。
假設(shè)3:“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策通過提高科技型中小企業(yè)信貸能力來促進(jìn)科技型中小企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。
2.1.1 基準(zhǔn)回歸模型
本文評(píng)估的是我國于2016 年實(shí)施的第二批“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”這一政策,該政策設(shè)立的試點(diǎn)城市包含:廈門、鄭州、濟(jì)南、寧波、貴陽、沈陽、包頭、銀川、南昌9個(gè)城市,為避免首批城市的干擾,本文將首批試點(diǎn)地區(qū)涉及的41個(gè)城市①2011年10月,我國設(shè)立首批“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”城市,首批試點(diǎn)地區(qū)涉及16個(gè)地區(qū),包含:中關(guān)村國家自主創(chuàng)新示范區(qū)、天津市、上海市、江蘇省、浙江省“杭溫湖甬”地區(qū)、安徽省合蕪蚌自主創(chuàng)新綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)、武漢市、長沙高新區(qū)、廣東省“廣佛莞”地區(qū)、重慶市、成都高新區(qū)、綿陽市、關(guān)中—天水經(jīng)濟(jì)區(qū)(陜西)、大連市、青島市、深圳市16個(gè)地區(qū),涉及41個(gè)城市:北京、天津、上海、重慶,南京、無錫、連云港、淮安、鹽城、徐州、常州、南通、蘇州、鎮(zhèn)江、揚(yáng)州、宿遷、泰州、杭州、溫州、寧波、湖州、合肥、蕪湖、蚌埠、廣州、佛山、東莞、深圳、西安、渭南、商洛、銅川、暴擊、咸陽、成都、綿陽、武漢、長沙、大連、青島、天水。剔除,處理組為第二批試點(diǎn)城市中的科技型中小企業(yè),控制組為非試點(diǎn)城市中的科技型中小企業(yè),設(shè)計(jì)雙重差分模型如下:
其中,i、j、t分別代表企業(yè)、城市、年份,TFPi,j,t為企業(yè)全要素生產(chǎn)率,DIDi,j,t為“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策實(shí)施的虛擬變量,Control_microi,t為企業(yè)層面的控制變量,Control_macroj,t為地區(qū)層面的控制變量,γi和εt為個(gè)體固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng),?i,t為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。
2.1.2 機(jī)制檢驗(yàn)?zāi)P?/p>
(1)創(chuàng)新能力機(jī)制
為檢驗(yàn)“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策通過提高企業(yè)創(chuàng)新能力這一機(jī)制,促進(jìn)科技型中小企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展,構(gòu)建機(jī)制檢驗(yàn)?zāi)P腿缦拢?/p>
其中,innovationi,j,t為企業(yè)創(chuàng)新能力,DIDi,j,t為“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策實(shí)施的交互項(xiàng)。
(2)融資約束緩解效應(yīng)
為檢驗(yàn)“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策通過加大地區(qū)金融資金支持力度,進(jìn)而促進(jìn)科技型中小企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展,構(gòu)建模型如下:
其中,fin_supporti,j,t為地區(qū)金融資金支持力度,DIDi,j,t*fin_supporti,j,t為“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策實(shí)施的虛擬變量與地區(qū)金融資金支持水平的交互項(xiàng)。
為探究“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策通過提高企業(yè)信貸能力,進(jìn)而促進(jìn)科技型中小企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展,構(gòu)建模型如下:
其中,banklevi,j,t為企業(yè)貸款可得性,ri,j,t為企業(yè)借款利率。DIDi,j,t*banklevi,j,t和DIDi,j,t*ri,j,t分別為企業(yè)貸款可得性和企業(yè)借款利率與“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策實(shí)施虛擬變量的交互項(xiàng)。
(1)被解釋變量
本文選取企業(yè)全要素生產(chǎn)率作為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的代理指標(biāo),具體做法是:將企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入作為產(chǎn)出要素,職工人數(shù)、固定資產(chǎn)凈值作為投入要素,參考魯曉東和連玉君(2012)[8]的做法,使用LP法對(duì)上市公司TFP進(jìn)行計(jì)算,作為本文核心被解釋變量,并使用OP 法計(jì)算的企業(yè)TFP作為替換指標(biāo)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。
(2)解釋變量
我國于2016 年開展的第二批“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策的城市是本文研究的核心對(duì)象,因此,設(shè)定政策實(shí)施的交互項(xiàng)作為解釋變量,具體做法是:生成政策實(shí)施的時(shí)間虛擬變量Di,j,t,Di,j,t=1 表示所處年份為2016年及以后年份,反之為0;再生成政策實(shí)施的城市虛擬變量treati,j,t,treati,j,t=1 表示該城市是試點(diǎn)的9 個(gè)城市,反之為0;交互項(xiàng)DIDi,j,t=Di,j,t*treati,j,t,DIDi,j,t=1 表示企業(yè)所在城市當(dāng)年已實(shí)施了“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策,反之為0。
(3)控制變量及其他變量
企業(yè)層面的控制變量和其他變量如表1所示。
表1 變量說明
本文以在滬深主板上市的中小企業(yè)和科創(chuàng)板上市企業(yè)2011—2020 年的數(shù)據(jù)為研究樣本,地區(qū)層面的數(shù)據(jù)來自歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、地方統(tǒng)計(jì)年鑒、EPS 數(shù)據(jù)庫。上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、企業(yè)信息數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫、Wind 數(shù)據(jù)庫,企業(yè)專利申請(qǐng)數(shù)據(jù)來自國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)專利數(shù)據(jù)庫。在原始樣本的基礎(chǔ)上,剔除金融類企業(yè)、ST企業(yè)和*ST 企業(yè)、數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的樣本,并根據(jù)企業(yè)注冊(cè)地行政地區(qū)代碼與地級(jí)市層面的宏觀數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配,最終得到包含340家企業(yè)在內(nèi)的2230個(gè)企業(yè)-年份觀測(cè)值。
DID 基準(zhǔn)回歸結(jié)果如表2 第(4)列所示,“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策實(shí)施的虛擬變量對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)為0.680 且在5%水平上顯著,說明“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策顯著促進(jìn)了科技型中小企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升,證實(shí)了假設(shè)1。
表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果
為降低雙重差分法估計(jì)的偏誤,本文采用PSM-DID方法對(duì)基準(zhǔn)回歸結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)?;貧w結(jié)果如表3所示,第(2)列為使用1:1 近鄰匹配進(jìn)行PSM 的基準(zhǔn)回歸結(jié)果,可以看出“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策實(shí)施的虛擬變量對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)為0.677,且在5%水平上顯著。此外,使用核匹配(k=4)和卡尺匹配(cal)進(jìn)行PSM后的交互項(xiàng)系數(shù)均顯著為正數(shù),證明本文基準(zhǔn)回歸的結(jié)論是穩(wěn)健的。
表3 PSM-DID檢驗(yàn)結(jié)果
3.3.1 平行趨勢(shì)檢驗(yàn)
本文將政策實(shí)施前3年、政策實(shí)施當(dāng)年、政策實(shí)施后3年的時(shí)間虛擬變量分別與處理組虛擬變量treat相乘,生成交互項(xiàng)pre_3、pre_2、pre_1、current、post_1、post_2、post_3,并將pre_1 作為基準(zhǔn)組,將這些交互項(xiàng)作為解釋變量進(jìn)行回歸,結(jié)果見表4。表4 第(2)列結(jié)果顯示,政策實(shí)施前2、3年的交互項(xiàng)系數(shù)均不顯著,表示政策前處理組和對(duì)照組之間不存在顯著差異,即通過了平行趨勢(shì)檢驗(yàn)。
表4 平行趨勢(shì)及動(dòng)態(tài)效應(yīng)檢驗(yàn)
圖1 顯示,在“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策開展前,處理組和對(duì)照組的企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)的走勢(shì)較為一致;而在試點(diǎn)政策實(shí)施后,兩組的時(shí)間趨勢(shì)出現(xiàn)差異。
圖1 處理組和對(duì)照組企業(yè)的時(shí)間趨勢(shì)圖
圖2 顯示,“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策實(shí)施前2、3年的系數(shù)值在0附近且均不顯著,滿足平行趨勢(shì)假設(shè)。
圖2 平行趨勢(shì)及動(dòng)態(tài)效應(yīng)檢驗(yàn)圖
3.3.2 安慰劑檢驗(yàn)
(1)地區(qū)安慰劑檢驗(yàn)
本文參考盛丹和張慧玲(2017)[9]、石大千等(2018)[10]的做法,從對(duì)照組城市中隨機(jī)選取9個(gè)城市作為虛擬的處理組,進(jìn)行PSM-DID檢驗(yàn)。結(jié)果顯示,隨機(jī)化后多數(shù)系數(shù)的P 值位于P=0.1 以上,說明多數(shù)系數(shù)至少在10%的水平上不顯著。因此,本文的基準(zhǔn)結(jié)論是穩(wěn)健的。
(2)更換政策發(fā)生時(shí)間
將2014年、2015年設(shè)定為虛擬的政策實(shí)施時(shí)間,生成時(shí)間虛擬變量D2014、D2015,再與試點(diǎn)地區(qū)的虛擬變量treat相乘,生成虛擬政策實(shí)施的變量DID2014、DID2015,分別進(jìn)行PSM-DID 檢驗(yàn),結(jié)果如表5 所示,交互項(xiàng)系數(shù)均不顯著,本文的基準(zhǔn)結(jié)論穩(wěn)健。
表5 虛擬政策時(shí)間的安慰劑檢驗(yàn)
3.3.3 排除其他政策干預(yù)
為排除其他政策對(duì)基準(zhǔn)結(jié)論的影響,本文引入“國家自主創(chuàng)新示范區(qū)”這一政策①國家自主創(chuàng)新示范區(qū)的具體設(shè)立時(shí)間及城市為:2009年,北京、武漢;2011年,上海;2014年,深圳、南京、蘇州、無錫、常州、鎮(zhèn)江;2015年,長沙、株洲、湘潭、天津、成都、西安、杭州、廣州、深圳、珠海、佛山、惠州、東莞、中山、江門、肇慶;2016年,濟(jì)南、青島、淄博、濰坊、煙臺(tái)、威海、沈陽、大連、福州、廈門、泉州、合肥、蕪湖、蚌埠、重慶;2018年,寧波、溫州、蘭州、白銀、烏魯木齊、昌吉、石河子。,生成虛擬變量DID_zone,DID_zone=1表示該城市當(dāng)年屬于國家自主創(chuàng)新示范區(qū);反之,DID_zone=0。結(jié)果如表6第(2)列所示,在基準(zhǔn)回歸中加入國家自主創(chuàng)新示范區(qū)實(shí)施的變量后,“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策實(shí)施的虛擬變量對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)仍為正數(shù)0.725,且在1%水平上顯著,進(jìn)一步驗(yàn)證了本文結(jié)論的穩(wěn)健性。
表6 排除其他政策和替換變量的穩(wěn)健性檢驗(yàn)
3.3.4 替換核心被解釋變量
參考魯曉東和連玉君(2012)[8]的研究,采用LP法重新計(jì)算企業(yè)全要素生產(chǎn)率,作為被解釋變量的替代指標(biāo),結(jié)果如表6 第(1)列所示?!按龠M(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策實(shí)施的虛擬變量對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)為0.769,且在10%水平上顯著,表明本文的基準(zhǔn)回歸的結(jié)論是穩(wěn)健的。
機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示,可以看出,“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策實(shí)施的虛擬變量對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力的回歸系數(shù)為0.820 且在1%水平上顯著,說明“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”的實(shí)施顯著促進(jìn)了科技型中小企業(yè)創(chuàng)新能力提升,驗(yàn)證了假設(shè)2。
表7 企業(yè)創(chuàng)新能力效應(yīng)的機(jī)制檢驗(yàn)
4.2.1 地區(qū)金融資金支持機(jī)制
金融資金支持的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)如表8 所示,第(1)列的結(jié)果顯示,“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策實(shí)施的虛擬變量對(duì)金融資金支持的回歸系數(shù)為0.293,且在1%水平上顯著,表明“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策對(duì)地區(qū)金融資金支持產(chǎn)生顯著的正向影響;第(2)列的結(jié)果顯示,金融資金支持與“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策實(shí)施的交互項(xiàng)系數(shù)為0.302,且在1%水平上顯著,表明金融資金支持在“促進(jìn)科技與金融結(jié)合”政策在促進(jìn)科技型中小企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的過程中,起到正向促進(jìn)作用,驗(yàn)證了假設(shè)3。
表8 金融資金支持的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)
4.2.2 企業(yè)信貸支持機(jī)制
下頁表9 匯報(bào)了企業(yè)信貸支持的機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果,第(1)列的結(jié)果顯示,“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策實(shí)施的虛擬變量對(duì)企業(yè)貸款可得性的回歸系數(shù)為0.030,且在10%水平上顯著;第(2)列企業(yè)貸款可得性與“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策實(shí)施的交互項(xiàng)對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)為2.795,且在5%水平上顯著,表明“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策通過提高企業(yè)貸款可得性,進(jìn)而促進(jìn)科技型中小企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升;第(3)列的結(jié)果顯示,“促進(jìn)科技現(xiàn)金融結(jié)合試點(diǎn)”政策實(shí)施的虛擬變量對(duì)企業(yè)借款利率的回歸系數(shù)為-0.942,且在5%水平上顯著;第(4)列的結(jié)果顯示,企業(yè)借款利率與“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策實(shí)施的交互項(xiàng)對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)為-0.483,且在1%水平上顯著,表明“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策通過降低中小科技型企業(yè)的信貸成本,從而促進(jìn)其全要素生產(chǎn)率提升,驗(yàn)證了假設(shè)3。
表9 基于企業(yè)信貸支持的機(jī)制檢驗(yàn)
根據(jù)科技型中小企業(yè)的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)將其劃分為國有和非國有,分樣本進(jìn)行回歸,結(jié)果如表10 所示。第(1)列結(jié)果顯示,“促進(jìn)科技與創(chuàng)新結(jié)合試點(diǎn)”政策實(shí)施的虛擬變量對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)為0.011 且不顯著,說明“促進(jìn)科技與創(chuàng)新結(jié)合試點(diǎn)”政策對(duì)于國有性質(zhì)的科技型中小高質(zhì)量發(fā)展的促進(jìn)作用不顯著;第(2)列的結(jié)果表明,“促進(jìn)科技與創(chuàng)新結(jié)合試點(diǎn)”政策實(shí)施的虛擬變量對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)為0.888,且在1%水平上顯著。異質(zhì)性結(jié)果表明,“促進(jìn)科技與創(chuàng)新結(jié)合試點(diǎn)”政策對(duì)非國有性質(zhì)的科技型中小企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的促進(jìn)更為明顯,而對(duì)于國有性質(zhì)的企業(yè)效果不顯著,表明“促進(jìn)科技與創(chuàng)新結(jié)合試點(diǎn)”政策的實(shí)施通過緩解企業(yè)融資約束、降低借款成本、提高企業(yè)創(chuàng)新能力,促進(jìn)了這類科技型中小企業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。
表10 異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果
本文以我國科技型中小上市企業(yè)為樣本,從科技金融政策的角度,評(píng)估“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策的實(shí)施效果及作用機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn),“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策的實(shí)施對(duì)于科技型中小企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展具有顯著的促進(jìn)作用。機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),創(chuàng)新能力提升、地區(qū)金融資金支持和企業(yè)信貸可得性是“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策促進(jìn)科技型中小企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要路徑。異質(zhì)性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策對(duì)于非國有科技型中小企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展促進(jìn)作用顯著。總體來看,“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策的實(shí)施促進(jìn)了中小、科技型企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展和高質(zhì)量發(fā)展,從根源上緩解了中小、科技型企業(yè)的融資困境,提高了借款可得性、降低了借款成本。進(jìn)一步進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn),結(jié)果顯示,“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策總體上對(duì)科技型中小企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展效果顯著,但是對(duì)于國有性質(zhì)科技型中小企業(yè)的影響效應(yīng)并不明顯。