曾 剛，耿成軒

(1.南京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，江蘇 南京 211106;2.中國民航大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，天津 300300)

1 相關(guān)文獻(xiàn)評述

由于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)是中國2009年正式提出來的新概念，因此，國外尚未對這一問題展開專門研究，不過國外學(xué)界在效率理論、融資理論方面具有廣泛成熟的研究。Hovakimian等指出，以債權(quán)和股權(quán)融資方式的合理選擇保持較高的融資效率[1]。Fuensanta等通過對上市企業(yè)融資效率分析，提出利用財務(wù)杠桿和減少債務(wù)結(jié)構(gòu)的方式實(shí)現(xiàn)投融資平衡問題[2]。Mullen等對美國制造業(yè)企業(yè)的技術(shù)效率構(gòu)建了估計(jì)函數(shù)，利用72年的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行了成本和企業(yè)產(chǎn)出函數(shù)的時序變化分析[3]。Almeida H等提出企業(yè)的外源性融資需求和股東對企業(yè)的保護(hù)對企業(yè)的資本配置效率發(fā)揮顯著作用[4]。Aslan Hadiye等利用上市公司2002—2011年的杠桿收購數(shù)據(jù)研究融資內(nèi)生性問題，研究發(fā)現(xiàn)股權(quán)融資對于股東權(quán)益具有正向影響[5]。由于融資市場的開放性和產(chǎn)權(quán)制度的獨(dú)特性，西方企業(yè)在融資環(huán)節(jié)具有高的效率，因此，國外的這些成果更多重視研究在宏觀市場環(huán)境下的資本配置效率的相關(guān)問題。

與國外研究不同，國內(nèi)學(xué)界近年來將戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的研究作為最新的熱點(diǎn)和前沿主題，很多學(xué)者從多個視角展開了較為深入的研究，其中涌現(xiàn)的一些代表性成果主要包括產(chǎn)業(yè)培育角度[6-7]、產(chǎn)業(yè)選擇角度[8-9]、產(chǎn)業(yè)評價角度[10-11]。這些研究偏重于從宏觀經(jīng)濟(jì)層面展開探究為政府決策提供依據(jù)。但是，從戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)實(shí)困境和內(nèi)涵發(fā)展來看，從企業(yè)融資效率角度等微觀視角研究更有利于找出制約產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵問題。目前，已經(jīng)有部分學(xué)者從這一新的視角開展了一些研究：李京文等以基于規(guī)?？勺兊腂CC模型對北京市2011—2013年戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市企業(yè)進(jìn)行融資效率評價，研究發(fā)現(xiàn)七大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融資效率整體較低，其中高端裝備呈現(xiàn)較大降幅趨勢，只有新能源產(chǎn)業(yè)保持上升[12]。王瓊等以江蘇省上市公司為樣本，在排除投入松弛變量以及減少外部環(huán)境因素的基礎(chǔ)上構(gòu)建了六階段Super-SBM模型對融資效率進(jìn)行評價，研究表明：從單個上市公司看，不同企業(yè)的融資效率差異明顯，其中技術(shù)因素影響最大[13]。

縱觀國內(nèi)已有文獻(xiàn)，依然存在一些不足：缺乏從資金角度研究戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)影響因素問題，或者局限于采用傳統(tǒng)CCR和BCC模型進(jìn)行效率評價。本文研究主要從以下方面進(jìn)行拓展：第一，從微觀經(jīng)濟(jì)層面出發(fā)，引進(jìn)Tone提出的Super-SBM模型科學(xué)測度京津冀戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的融資效率，客觀評價三地產(chǎn)業(yè)融資水平和產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式，克服傳統(tǒng)經(jīng)典BCC模型容易出現(xiàn)投入產(chǎn)出松弛的問題提高測量的精度，拓展了DEA模型在企業(yè)融資效率方面的應(yīng)用；第二，利用Malmquist指數(shù)法對京津冀戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)動態(tài)變化及趨勢進(jìn)行分析，從時間序列角度深入挖掘制約區(qū)域產(chǎn)業(yè)融資效率差異的主導(dǎo)因素，另外還利用Tobit模型分析影響產(chǎn)業(yè)融資效率的外部環(huán)境因素；第三，本文研究圍繞京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略為目標(biāo)，針對三地融資效率差異、產(chǎn)業(yè)動態(tài)變化趨勢和外部環(huán)境影響因素制定區(qū)域協(xié)同發(fā)展的策略。

2 研究方法

2.1 基于松弛測度的SUPER-SBM模型

為了克服傳統(tǒng)CCR和BCC模型因投入指標(biāo)“松弛”導(dǎo)致的模型誤差，Tone首先構(gòu)建了SBM模型，通過把松弛變量的設(shè)定放到目標(biāo)函數(shù)中從而能夠消除傳統(tǒng)DEA模型中無效率評價含有松弛變量的問題[14]。另外，為了解決有效單元都為1而無法對效率值精準(zhǔn)排序的問題，Tone還進(jìn)一步通過改進(jìn)模型提出Super-SBM模型概念，即準(zhǔn)許效率值≥1[19]。因此，為了更加精準(zhǔn)地評價京津冀戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融資水平，本文首先考慮利用Super-SBM模型[20]構(gòu)建京津冀戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融資生產(chǎn)活動效率集合，具體模型形式如下：

2.2 Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)模型

上述利用Super-SBM模型對京津冀戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融資效率評價方法屬于對不同時期面板數(shù)據(jù)的靜態(tài)測度，而Malmquist指數(shù)法能夠反映多個樣本期間綜合效率、技術(shù)效率和全要素生產(chǎn)效率[8]。目前的DEA模型中，采用較為廣泛的是F?re等建立的模型[17-18]，同時參考已有的一些相關(guān)研究[19],本文構(gòu)建的京津冀戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融資Malmquist指數(shù)模型如下：

M(yt+1,xt+1,yt,xt)=

式中，Dt(xt,yt)和Dt(xt+1,yt+1)代表t時間段內(nèi)的DMU分別在t和t+1時間段的有效程度，Dt+1(xt,yt)則代表t+1時間段內(nèi)DMU在t時間段內(nèi)的有效程度。根據(jù)FGRL等的研究，可以將該指數(shù)進(jìn)行進(jìn)一步分解：

2.3 Tobit模型

本文還利用 Super-SBM模型測算的效率值作為回歸模型的因變量，影響融資效率的環(huán)境因素作為自變量構(gòu)建新的Tobit面板回歸模型以評價環(huán)境因素對融資效率的作用[20]。Tobit模型的一般表達(dá)式如下：

式中：Y為被解釋變量；X為自變量；α為截距；β為模型參數(shù)；ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

3 變量選取、樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

3.1 戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)融資主要渠道

戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融資效率的評價指標(biāo)選取一般以融資渠道作為切入點(diǎn)，如圖1所示。企業(yè)融資模式主要包括內(nèi)源融資和外源融資，內(nèi)源融資主要包括留存收益融資、應(yīng)收賬款融資、商業(yè)信用融資和資產(chǎn)抵押融資等。而外源融資主要包括股權(quán)融資、債權(quán)融資和政策性融資等，由于政策性融資受政府政策影響較大，不同企業(yè)的政策性融資不具有普遍性，因此本文的外源融資主要考慮股權(quán)和債權(quán)融資。

3.2 變量的選取

戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融資效率指標(biāo)的選取以企業(yè)融資渠道為依據(jù)，結(jié)合圖1并參考一些研究，本文構(gòu)建如下效率指標(biāo)體系以及環(huán)境變量指標(biāo)：

(1)投入指標(biāo)：根據(jù)上述關(guān)于融資模式渠道的分析，結(jié)合王瓊等[13]、馬軍偉[21]等的研究基礎(chǔ)，本文從內(nèi)源融資和外源融資兩方面考慮投入指標(biāo)。具體來說選取應(yīng)收賬款(AR)、盈余公積(SR)、未分配利潤(UP)作為內(nèi)源融資的指標(biāo)。應(yīng)收賬款能夠反映企業(yè)的資金流動情況，盈余公積反映企業(yè)上期資本轉(zhuǎn)入下期投資的情況，未分配利潤是企業(yè)實(shí)現(xiàn)的凈利潤經(jīng)過彌補(bǔ)虧損、提取盈余公積和向投資者分配利潤后留存在企業(yè)的、歷年結(jié)存的利潤；選取負(fù)債總額(TB)作為外源性融資的債務(wù)融資的指標(biāo)；選取實(shí)收資本(PC)作為外源性融資的股權(quán)融資的指標(biāo)。

(2)產(chǎn)出變量：戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)融資效率最終反映在企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績和市場反饋，因此，選取營業(yè)總收入(TOI)、凈利潤(NP)作為產(chǎn)出指標(biāo)。一方面，營業(yè)總收入能夠充分反映戰(zhàn)略性新興企業(yè)的發(fā)展規(guī)模，充分體現(xiàn)企業(yè)的融資成長性；另一方面，凈利潤能夠體現(xiàn)企業(yè)的通過資本投入獲得的實(shí)際盈利能力，同時也能夠客觀反映企業(yè)發(fā)展的質(zhì)量。

圖1 戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)融資渠道模式

(3)環(huán)境變量：影響戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的外部環(huán)境因素有很多，但是根據(jù)Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)的相關(guān)原理，主要從資本、勞動和技術(shù)三個方面進(jìn)行考慮。所以，以企業(yè)所屬區(qū)域的地區(qū)生產(chǎn)總值、勞動者素質(zhì)和技術(shù)創(chuàng)新為外部環(huán)境指標(biāo)對企業(yè)融資效率會產(chǎn)生明顯影響。具體來看，分別選當(dāng)年地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)、就業(yè)人數(shù)(EP)和技術(shù)市場成交額(TOT)作為因變量構(gòu)建Tobit回歸方程模型。

3.3 數(shù)據(jù)來源及描述性統(tǒng)計(jì)

本文選取2011—2016年京津冀三地在滬深兩市上市的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)作為初始研究對象，同時，以DEA模型為基礎(chǔ)的相關(guān)投入數(shù)據(jù)均來源于銳思數(shù)據(jù)庫和國泰安金融數(shù)據(jù)庫以及巨潮資訊網(wǎng)披露的相關(guān)信息，對影響戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)因素的Tobit模型涉及到的相關(guān)變量數(shù)據(jù)分別來自地方統(tǒng)計(jì)年鑒等?；谘芯康目茖W(xué)性和準(zhǔn)確性，剔除ST公司和部分?jǐn)?shù)據(jù)不完整的樣本，根據(jù)國務(wù)院發(fā)布的七大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類，確定了北京83家企業(yè)符合研究需要，天津18家、河北16家企業(yè)滿足研究要求，最終確定117家企業(yè)的819個觀察值、45個Tobit模型變量值，變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析

4 實(shí)證分析

4.1 基于Surper-SBM的融資效率的靜態(tài)評價

為了對融資效率值進(jìn)行客觀評價，本文根據(jù)Super-SBM模型的條件和要求，利用Dea-Solver-Pro對2011—2016年京津冀戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，相關(guān)分析如下：

(1)不同企業(yè)融資效率差異顯著，融資冗余制約大部分企業(yè)效率提升。根據(jù)表2和相關(guān)統(tǒng)計(jì)結(jié)果：第一，從北京地區(qū)看，樣本期間融資效率均值最高的企業(yè)是中國核工業(yè)建設(shè)達(dá)到1.157，最低值企業(yè)是中國船舶重工僅0.419，兩者相差0.738。相反，北京歌華有線電視、天壕環(huán)境、中節(jié)能風(fēng)力發(fā)電融資效率均值分別為0.588 、0.593 和0.598,不足0.6，資金冗余現(xiàn)象嚴(yán)重，優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)有助于提高效率；第二，同理，從天津地區(qū)來看，融資均值最大1.174值，最小值0.489，分別是天津力生制藥和天津創(chuàng)業(yè)環(huán)保集團(tuán)。在18家樣本企業(yè)中只有5家公司融資效率均值大于1，有13家企業(yè)處于生產(chǎn)前沿面之下，占72.22%；第三，河北地區(qū)，樣本企業(yè)融資效率總體偏低，僅有唐山冀東裝備工程和長城汽車并列第一，均值為1.0，其他企業(yè)均存在融資冗余，最嚴(yán)重的企業(yè)是華北制藥。因此，優(yōu)化資本配置結(jié)構(gòu)是京津冀戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)亟待解決的難題之一。

表2 2011—2016年京津冀戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融資效率一覽表

注：限于篇幅，北京地區(qū)只列舉了融資效率均值排名前后各5名的企業(yè)結(jié)果。

(2)七大子行業(yè)間融資效率不均衡顯著，京津冀優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)具有協(xié)同發(fā)展?jié)摿?。如?所示，2011—2016年，北京新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展最好，融資效率均值實(shí)現(xiàn)0.903，新材料產(chǎn)業(yè)效率最低均值為0.598；天津新一代電子信息產(chǎn)業(yè)和新材料產(chǎn)業(yè)為優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，融資均值均大于1.0，節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)最低均值僅為0.489；河北新能源汽車產(chǎn)業(yè)效率最高均值為1.0，生物產(chǎn)業(yè)發(fā)展最慢，融資效率均值為0.588。因此，可以看出不同地區(qū)優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)和劣勢產(chǎn)業(yè)之間的融資效率值均有很大差異。如果將京津冀作為區(qū)域一體化來考慮，三地之間完全可以統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，集中優(yōu)勢力量發(fā)展優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，形成七大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群，最終實(shí)現(xiàn)規(guī)模效益，降低產(chǎn)業(yè)融資成本，提高融資效率。

表3 2011—2016年京津冀戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融資平均效率比較

4.2 基于Malmquist指數(shù)模型的融資效率動態(tài)測度及趨勢分析

為了進(jìn)一步研究京津冀戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融資效率的動態(tài)變化情況并分析其發(fā)展趨勢，本文選取2011—2016年樣本數(shù)據(jù)，利用DEAP2.1軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)算，可以得出Malmquist指數(shù)和相關(guān)的融資效率分解指標(biāo)，相關(guān)評價結(jié)果如表4所示。

表4 2011—2016年京津冀地區(qū)融資效率的平均Malmquist指數(shù)分解

(1)京津冀戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)增長速度呈現(xiàn)差異：北京>河北>天津。Malmquist指數(shù)表示不同時期內(nèi)融資效率值的變動情況，2011—2016年，京津冀戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)Malmquist指數(shù)平均值均大于1，分別達(dá)到1.083、1.001和1.049，這說明京津冀區(qū)域內(nèi)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)呈良好的發(fā)展態(tài)勢，融資效率分別保持年均0.83%、0.01%和0.49%的增長。

(2)Malmquist指數(shù)分解探究影響京津冀融資效率變動的主要因素。由于Malmquist指數(shù)受到技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步率的共同作用，因此從這兩個角度進(jìn)一步分析。由表4可以看出，技術(shù)進(jìn)步因素對北京市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融資效率影響顯著，在2011—2016年(除了2013—2014年)，北京市的技術(shù)進(jìn)步率均大于技術(shù)效率，這說明由于技術(shù)創(chuàng)新、知識更新或者引進(jìn)新方法引致的融資效率提升更顯著。對于天津僅有2012—2013年的技術(shù)進(jìn)步率(1.762)大于技術(shù)效率(0.783)，河北省僅2014—2015年的技術(shù)進(jìn)步率(1.553)大于技術(shù)效率(1.017)。這說明大部分時期，津冀兩地由于生產(chǎn)前沿面向前移動導(dǎo)致的綜合效率的提高占據(jù)主導(dǎo)作用。上述研究表明：當(dāng)前階段，北京和津冀兩地的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)處于不同的發(fā)展模式，北京主要以外部技術(shù)變革和創(chuàng)新為主要引擎，津冀還主要依靠生產(chǎn)前沿面移動變化實(shí)現(xiàn)。

(3)融資效率的動態(tài)軌跡及趨勢發(fā)展分析。根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，2011—2016年，京津冀戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)較大波動性。如圖2所示，北京的Malmquist指數(shù)曲線變動較明顯，前三年一直降低，然后提高再降低。這從另一個角度驗(yàn)證了北京戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)逐步向產(chǎn)業(yè)生命周期成熟階段過渡，產(chǎn)業(yè)集群規(guī)模效應(yīng)初具。在這個階段企業(yè)的融資效率需要一方面進(jìn)一步加強(qiáng)外部的技術(shù)革新帶來更大的生產(chǎn)力，同時還需要重點(diǎn)放在企業(yè)的內(nèi)部控制和公司治理方面，通過降低融資成本、優(yōu)化資本配置結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)“開源節(jié)流”的方式最終提高企業(yè)的融資產(chǎn)出。同理，天津和河北的規(guī)模效率曲線總體大于純技術(shù)效率曲線，整體處于大于1的狀態(tài)。這同時也驗(yàn)證了津冀戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)還處于起步階段，企業(yè)的數(shù)量在不斷增多，企業(yè)的規(guī)模不斷增大，這個階段企業(yè)融資效率提升的重點(diǎn)還是要先放在優(yōu)先通過外部依靠的新技術(shù)、資本融資模式創(chuàng)新、渠道拓展等舉措增加產(chǎn)出。

圖2 2011—2016年北京戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融資效率變化

4.3 影響融資效率的外部環(huán)境影響因素分析

為了充分探究影響京津冀戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融資效率的外部環(huán)境因素，本文利用Tobit模型[19]建立回歸模型進(jìn)行分析。由于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)是我國各級政府大力鼓勵的產(chǎn)業(yè)，政府在人力資源、稅收優(yōu)惠、財政補(bǔ)貼和新技術(shù)研發(fā)等多方面均給予較多支持，因此，本文從勞動、資本和技術(shù)角度選取外部自變量，以Surper-SBM模型的效率值作為因變量，具體的模型如下：

EFit=α0+β1GDPit+β2EPit+β3TOTit+εit

式中,EFit為Super-SBM融資效率值；i為地區(qū)，t為時期；GDP為京津冀地區(qū)生產(chǎn)總值，EP為就業(yè)人數(shù)，TOT為技術(shù)成交額，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

由于2016年京津冀地區(qū)的GDP、技術(shù)市場成交額等數(shù)據(jù)缺失，本文在利用Tobit模型進(jìn)行測算時，選取2011—2015年各個相關(guān)變量的值進(jìn)行研究，以EVIES7.0軟件進(jìn)行運(yùn)算，見表5。

表5 Tobit模型測算的相關(guān)結(jié)果

注：*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上具有雙側(cè)顯著相關(guān)。

從表5可以看出，京津冀三地GDP和TOT的系數(shù)為正值同時具有顯著性，這說明地區(qū)GDP的增長和技術(shù)市場的成交額兩個外部環(huán)境因素對融資效率提高具有正向影響，也從另一個方面證明經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步因素能促進(jìn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)加速成長。另外，EP的系數(shù)在京津冀三個地區(qū)的值正負(fù)不一致，這說明就業(yè)人數(shù)在當(dāng)前階段對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的影響程度不一致，同時京津冀三地戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)市場發(fā)育程度存在差異性，處于產(chǎn)業(yè)發(fā)展的不成熟階段還沒有完全進(jìn)入依靠高端人力資本驅(qū)動的更成熟階段。

5 結(jié)論與建議

本文得出的主要結(jié)論如下：第一，從融資靜態(tài)評價看，京津冀戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融資效率呈現(xiàn)顯著差異。第二，從融資效率動態(tài)評價看，京津冀戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)均保持良好發(fā)展勢頭，但三地的產(chǎn)業(yè)驅(qū)動主要因素不同。第三，影響京津冀戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的社會經(jīng)濟(jì)狀況(GDP)、技術(shù)進(jìn)步力量(技術(shù)市場交易額)等因素具有正向影響力。

本文提出以下建議：第一，更加重視戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的先導(dǎo)地位，發(fā)揮產(chǎn)業(yè)規(guī)模效應(yīng)，促進(jìn)其聚集發(fā)展。一方面，發(fā)揮主要的產(chǎn)業(yè)培育作用，同時要鼓勵民間、社會等多元化資本參與戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的熱情；另一方面，加大引導(dǎo)力度，將資本導(dǎo)向高、精、尖等資本、技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)。第二，京津冀三地優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)交叉錯位發(fā)展，依托產(chǎn)業(yè)鏈形成上下游互補(bǔ)優(yōu)勢。從區(qū)域協(xié)同發(fā)展視角看，京津冀在發(fā)展七大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)方面，有必要交叉錯位發(fā)展，充分發(fā)揮三地地區(qū)資本、技術(shù)和人力資源等不同優(yōu)勢構(gòu)建完整產(chǎn)業(yè)鏈，實(shí)現(xiàn)互補(bǔ)耦合發(fā)展的新常態(tài)。第三，政府和金融機(jī)構(gòu)多方聯(lián)動持續(xù)改善戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的融資生態(tài)環(huán)境。政府、銀行、證券市場等部門對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分別發(fā)揮直接和間接融資支持的作用，除了政府的投資外，需要建立健全完整的融資生態(tài)體系。