黃建康，李遠(yuǎn)景

（江南大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 無錫 214122）

一、引言

近年來，物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展態(tài)勢迅猛，市場規(guī)模擴(kuò)大，技術(shù)應(yīng)用不斷深化。截至2021 年，中國物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模已突破2.4 萬億元，專利申請數(shù)量累計破萬，發(fā)展前景十分廣闊。作為供給側(cè)改革的新動力，物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)具有產(chǎn)融結(jié)合的特點(diǎn)，它的培育和發(fā)展自然也離不開金融的大力支持?？v觀物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的金融支持現(xiàn)狀，支持力度、廣度和深度都有待提升。如今，物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)約有42 萬家，中小企業(yè)占比超過85%，金融資源供給與企業(yè)信貸間容易存在“麥克米倫缺口”，高科技產(chǎn)業(yè)和戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的特性也使得產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨著一定的金融約束。

為實現(xiàn)金融與產(chǎn)業(yè)的高效互促、融合生長，就需要深入探究金融資源配置的效率問題。強(qiáng)化產(chǎn)業(yè)發(fā)展支撐的關(guān)鍵在于提升金融支持效率，產(chǎn)業(yè)金融支持效率的測算有助于把握當(dāng)前金融支持效果，厘清產(chǎn)業(yè)金融支持體系的影響因素。同時，分析低效率點(diǎn)、探究效率損失的主要原因也有利于破解金融支持產(chǎn)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)實困境，促進(jìn)金融資源合理配置，從而進(jìn)一步提升物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的競爭力[1]。

二、文獻(xiàn)綜述

相較于我國，西方國家較早地?fù)碛辛溯^為成熟的產(chǎn)業(yè)發(fā)展背景條件，經(jīng)濟(jì)體系結(jié)構(gòu)更加多元。因此，國外學(xué)者對于金融支持產(chǎn)業(yè)發(fā)展的研究起步較早。相關(guān)研究主要圍繞金融支持產(chǎn)業(yè)發(fā)展的機(jī)理、參與主體和影響因素等方面。

Merton 和Robert（1995）[2]系統(tǒng)性地論述了金融中介的功能，他指出金融中介使得金融資源得到跨時間、空間的合理配置，能夠促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展及經(jīng)濟(jì)增長。Guariglia 和Pei（2014）[3]通過分析2000—2007年間中國制造業(yè)企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，提出內(nèi)部可用資金的限制會影響企業(yè)的創(chuàng)新活動。關(guān)于金融支持產(chǎn)業(yè)發(fā)展的參與主體，學(xué)者們多從政府、銀行體系和風(fēng)險投資等角度研究。Brown 等（2017）[4]提出銀行信貸市場的發(fā)展能夠促進(jìn)依賴外部融資進(jìn)行實物資本積累的行業(yè)增長，對于創(chuàng)新密集型行業(yè)的增長效果一般。Rose（2021）[5]證實風(fēng)險投資可以有效緩解投資組合公司的財務(wù)約束。

另有一些學(xué)者從內(nèi)部治理、外部環(huán)境等角度出發(fā)，圍繞金融支持產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響因素展開分析，并借此進(jìn)一步探究支持產(chǎn)業(yè)發(fā)展的有效路徑。Bushman 等（2016）[6]以激勵機(jī)制為主要議題，探究了高管薪酬與公司績效之間的關(guān)系。除此之外，內(nèi)部治理還包括控制權(quán)（GortonG，1995）和組織學(xué)習(xí)（Zappa，2016）等因素，都在一定程度上影響了金融支持作用。對外部環(huán)境因素的探索最早起源于Mitani（2008）、Guney（2011）和ChangYK（2015）等學(xué)者對于資本結(jié)構(gòu)與市場競爭的相關(guān)性探討。

國內(nèi)學(xué)者對于金融支持產(chǎn)業(yè)發(fā)展的相關(guān)研究則主要集中在金融支持效率評價及支持模式分析上。評價方法中采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）研究金融支持效率的文獻(xiàn)相對較多。黃小英和溫麗榮（2017）[7]基于DEA-BCC 模型測算得出，我國節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)金融支持效率還有較大的提升空間。崔學(xué)海等（2019）[8]利用DEA-Tobit 模型對金融支持效率進(jìn)行測度，得出長江經(jīng)濟(jì)帶11 省效率差異明顯。此外，部分學(xué)者也對金融支持模式進(jìn)行了進(jìn)一步剖析。李萌和楊揚(yáng)（2017）[9]提出間接融資和直接融資逐漸成為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的助推因素，政府的合理引導(dǎo)是戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展的關(guān)鍵。陳小榮等（2020）[10]選取京津冀237 家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，運(yùn)用DEA-MPI測度金融支持效率及動態(tài)變化，并指出應(yīng)提出加大政策性金融支持。

總體而言，相關(guān)研究主要圍繞金融支持產(chǎn)業(yè)發(fā)展的機(jī)制分析，側(cè)重于探討金融支持產(chǎn)業(yè)發(fā)展的作用機(jī)理和支持模式。近年來，金融支持效率的測度及波動性分析逐漸受到我國學(xué)界的關(guān)注，學(xué)者們大多采用DEA 模型進(jìn)行實證分析。然而針對物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的研究較少，未成體系。在已有研究的基礎(chǔ)上，本文的貢獻(xiàn)主要有以下三點(diǎn)：第一，聚焦物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)，測算產(chǎn)業(yè)金融支持效率，充實了該產(chǎn)業(yè)金融支持的相關(guān)研究。第二，構(gòu)建指標(biāo)體系，結(jié)合資本結(jié)構(gòu)、公司治理、金融內(nèi)生理論等，構(gòu)建指標(biāo)體系，給予金融支持效率較強(qiáng)的現(xiàn)實價值。第三，優(yōu)化測度方法，構(gòu)建Super-MSBM 模型，與三階段DEA 模型相結(jié)合，相較傳統(tǒng)DEA 模型，排除了部分干擾因素，結(jié)果更加準(zhǔn)確合理。

三、研究設(shè)計

（一）構(gòu)建模型方法

Charnes 等（1978）率先提出數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis，DEA）模型，該模型是基于規(guī)模收益不變（Constant Return to Scale，CRS）假設(shè)的，即CCR 模型。隨后，Banker 等（1984）提出基于規(guī)模收益可變（Variable Return to Scale，VRS）假設(shè)下的DEA模型，即BCC 模型，從而將規(guī)模效率和技術(shù)效率的概念分開。假設(shè)有n個決策單元（Decision Making Unit，DMU），即第j個DMU可表示為DMUj（j=1，2，…，n）。每個DMU使用m種投入指標(biāo)，生產(chǎn)出s種產(chǎn)出指標(biāo)，則投入向量Xi=（x1，x2，…，xm）（i=1，2，…，m），DMUj的第i個投入可表示為xij，產(chǎn)出向量Yr=（y1，y2，…，ys）（r=1，2，…，s），DMUj的第r個產(chǎn)出可表示為yrj。假設(shè)要對第d個DMU進(jìn)行評價，則被評價決策單元可以表示為DMUd。

加性DEA 模型雖然可以同時評價投入和產(chǎn)出的效率，但往往存在著由于指標(biāo)間量綱不一致導(dǎo)致計算結(jié)果不合理的情況，Tone（2001）提出可以解決指標(biāo)間不同量綱問題的基于松弛的模型（Slack Based Measure，SBM）。Sharp 等（2007）提出了修正的SBM 模型，在目標(biāo)函數(shù)中采用被評價DMU各項投入或產(chǎn)出最大可能的改進(jìn)值（Range of Possible Improvement，RPI）作為計算其無效率程度的分母，即MSBM（Modified Slack Based Measure）模型。與SBM 模型相比，該模型允許投入和產(chǎn)出指標(biāo)中包含負(fù)數(shù)，并且適用于VRS 模型。

由于有效的效率值無法進(jìn)一步區(qū)分，Andersen和Petersen（1993）提出超效率模型。基于MSBM 模型及超效率思想，VRS 假設(shè)下的Super-MSBM 模型構(gòu)建如下：

Fried（2002）指出環(huán)境因素和隨機(jī)噪聲對決策單元效率評價的影響在傳統(tǒng)DEA 模型中沒有被剝離和剔除，其隨后發(fā)表的文章探討了如何消除這一影響，這一模型被國內(nèi)學(xué)者稱作三階段DEA 模型。本文將三階段DEA 與Super-MSBM 模型結(jié)合使用。第一階段使用原始投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，利用Super-MSBM模型進(jìn)行初始效率評價。第二階段主要關(guān)注第一階段中投入變量的松弛變量，使用隨機(jī)前沿分析法（SFA），調(diào)整各決策單元的原始投入值，以便將所有決策單元調(diào)整于相同的外部環(huán)境中。第三階段則運(yùn)用調(diào)整后的投入變量，再次利用Super-MSBM 模型測算各決策單元的金融支持效率，剔除過環(huán)境因素和隨機(jī)因素的影響，此時的測算結(jié)果更加真實準(zhǔn)確。

（二）構(gòu)建指標(biāo)體系

本文借鑒國內(nèi)外學(xué)者的研究經(jīng)驗，將金融支持效率的內(nèi)涵界定為企業(yè)以最低的成本有效籌集、配置金融體系提供的產(chǎn)業(yè)發(fā)展資金，支持企業(yè)運(yùn)營，使得績效產(chǎn)出最大化，進(jìn)而促進(jìn)整體產(chǎn)業(yè)發(fā)展的效率。金融效率評價本質(zhì)上是分析金融投入與產(chǎn)出之間的關(guān)系，以揭示金融資源配置的“黑箱”。本文根據(jù)金融內(nèi)生理論，結(jié)合資本法、生產(chǎn)法選取以下指標(biāo)。

投入指標(biāo)選擇資產(chǎn)負(fù)債率、流通股比例及內(nèi)部資金支持率。前兩個指標(biāo)分別表示以銀行為代表的間接金融支持和以資本市場為代表的直接金融支持。此外，隨著企業(yè)經(jīng)營利潤的不斷積累，自身也將未分配利潤投入再生產(chǎn)，實現(xiàn)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。因此，本文創(chuàng)新性地加入了內(nèi)部資金支持率，旨在反映企業(yè)經(jīng)營利潤再投入對企業(yè)支持效果。產(chǎn)出指標(biāo)選取凈資產(chǎn)收益率、主營業(yè)務(wù)收入增長率及托賓Q值。前兩個指標(biāo)分別衡量分別代表物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的成長能力和獲利能力。加入托賓Q 值則是為了更好地衡量公司的績效。

金融支持效率的測度會受到一些環(huán)境因素的影響，包括宏觀經(jīng)濟(jì)情況和國家政策等，這些因素對于不同企業(yè)的影響不盡相同。本文選取企業(yè)所在省份生產(chǎn)總值和所在省份金融業(yè)增加值作為環(huán)境變量，分別代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及金融市場發(fā)展情況，以期消除地域生產(chǎn)要素豐富程度不同所帶來的影響。此外，加入稅費(fèi)返還和籌資活動現(xiàn)金流入作為環(huán)境變量。稅費(fèi)返還能夠很好地反映政府稅收優(yōu)惠政策的影響，而籌資活動現(xiàn)金流入這一指標(biāo)則有助于分析各項金融服務(wù)支持所帶來的綜合影響。

（三）樣本選取及數(shù)據(jù)處理

本文擬選取物聯(lián)網(wǎng)上市公司作為研究對象，然而學(xué)界尚未形成物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)界定的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，因此，首先在新浪財經(jīng)、同花順等門戶網(wǎng)站手動檢索物聯(lián)網(wǎng)概念板塊得到最初樣本，隨后根據(jù)公司的招股說明書進(jìn)行二次篩選，選取的公司需滿足主營業(yè)務(wù)為物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)或產(chǎn)品的條件，最終篩選出了150 家物聯(lián)網(wǎng)上市公司作為研究樣本。樣本公司2015—2019 年的相關(guān)數(shù)據(jù)來源于國泰安中國經(jīng)濟(jì)金融研究數(shù)據(jù)庫（CSMAR）及色諾芬經(jīng)濟(jì)金融研究數(shù)據(jù)庫（CCER）。

DEA 的非參數(shù)前沿決定了，異常數(shù)據(jù)可能會導(dǎo)致大量異常結(jié)果出現(xiàn)。因此本文首先將指標(biāo)數(shù)據(jù)代入超效率Super-MSBM 模型進(jìn)行測算，結(jié)果顯示有5 家公司的效率值異常，予以剔除，最終樣本包括145家物聯(lián)網(wǎng)上市公司。此外，目前運(yùn)用三階段DEA 分析的相關(guān)文獻(xiàn)大多沒有對環(huán)境變量數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，只有小部分文獻(xiàn)進(jìn)行了嘗試。本文根據(jù)實際情況選擇先對環(huán)境變量數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以提升結(jié)果系數(shù)數(shù)量級。

四、實證分析

（一）第一階段

在不考慮環(huán)境因素的前提下，將2015—2019 年樣本公司相關(guān)數(shù)據(jù)代入Super-MSBM，運(yùn)用Maxdea 8.0 Pro 軟件進(jìn)行測算，得出我國145 家物聯(lián)網(wǎng)上市公司樣本期內(nèi)的金融支持效率評價結(jié)果，2015—2019年效率值均值分別為0.710、0.624、0.662、0.651、0.642?？傮w來看，金融支持效率大致保持平穩(wěn)，不過仍存在一定的提升空間。僅有小部分公司的效率表現(xiàn)在5 年中一直處在相對有效的區(qū)間，金融資源的籌集、配置較為科學(xué)合理。鑒于結(jié)果可能受到環(huán)境因素和隨機(jī)變量的影響，本階段的初步測算可能與最終結(jié)果有一定的偏差。

（二）第二階段

為消除環(huán)境變量與隨機(jī)因素的影響，以第一階段分析中三個投入變量的松弛分別作為因變量，以經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、金融市場發(fā)展情況、稅費(fèi)返還、籌資活動現(xiàn)金流入為自變量構(gòu)建隨機(jī)前沿函數(shù)，利用Frontier 4.1 軟件進(jìn)行SFA 分析，結(jié)果如表1 所示。

從表1 結(jié)果得知，LR單邊檢驗的結(jié)果均大于1%顯著性水平下的臨界值，因此可以認(rèn)為管理無效率項存在，隨機(jī)前沿函數(shù)設(shè)定合理有效。同時，gamma值均趨近于1，這表明的確存在環(huán)境因素對產(chǎn)業(yè)金融支持效率產(chǎn)生干擾，有必要通過公式對投入值進(jìn)行調(diào)整。對于四個環(huán)境變量的分析如下：

表1 SFA 分析結(jié)果

1.經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。所在省份生產(chǎn)總值對資產(chǎn)負(fù)債率、流通股比例松弛值的回歸系數(shù)都為正數(shù)，即地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高能夠使企業(yè)得到更好的直接及間接金融支持，減少投入冗余，從而有效提升產(chǎn)業(yè)的金融支持效率。

2.金融市場發(fā)展情況。地方金融市場發(fā)展情況與流通股比例、內(nèi)部資金支持率松弛變量的回歸系數(shù)為負(fù)，且都在1%的水平下顯著，而對資產(chǎn)負(fù)債率松弛變量不顯著。這是因為銀行等金融機(jī)構(gòu)有時無力承擔(dān)新興產(chǎn)業(yè)的高風(fēng)險，物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)還是更多依靠政策性金融，在融資困難時會利用直接融資的方式。

3.稅費(fèi)返還。稅費(fèi)返還對于資產(chǎn)負(fù)債率及內(nèi)部資金支持率松弛呈顯著負(fù)相關(guān)，這表明政策中的稅收減免工具沒有降低流通股比例的冗余量，但降低了資產(chǎn)負(fù)債率和內(nèi)部資金支持率的冗余。稅費(fèi)返還的增多，能夠在一定程度上提升企業(yè)對投入資源的利用效率。但有時企業(yè)收到資金后，并沒有按照既定標(biāo)準(zhǔn)去使用，激勵效果沒有達(dá)到預(yù)期。

4.籌資活動現(xiàn)金流入?；I資活動現(xiàn)金流入與資產(chǎn)負(fù)債率、流通股比例的松弛變量在1%的顯著性水平下顯著相關(guān)，且回歸系數(shù)為正。這表明政府利用各類政策工具所提供的的金融服務(wù)支持反而增加了投入的冗余。原因在于我國物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展仍依靠國家導(dǎo)向模式，企業(yè)雖然能在短期內(nèi)獲取大量的金融資源，但缺乏對資金的有效管理與配置，因而整體效率低下。

（三）第三階段

根據(jù)第二階段的分析結(jié)果，環(huán)境因素和隨機(jī)變量都對投入松弛變量產(chǎn)生了一定的影響，為了避免處于不同環(huán)境下的樣本企業(yè)被高估或低估，調(diào)整原始的投入值，使所有樣本企業(yè)處于同一環(huán)境下，再次利用Super-MSBM 模型進(jìn)行測算，分析樣本企業(yè)的金融支持效率。將第一、三階段的測算結(jié)果匯總?cè)绫? 所示。

表2 第一、三階段金融支持效率測算結(jié)果對比

總體而言，5 年間效率均值呈現(xiàn)先下降后回升的“U 型”趨勢。2015 年的測算結(jié)果表明我國自2009年以來一系列聚焦物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展的重大戰(zhàn)略政策具有一定成效，相關(guān)配套投融資政策的出臺也為行業(yè)發(fā)展提供了穩(wěn)固的金融支持。然而2016—2018年間，整體效率均值出現(xiàn)下降趨勢。究其原因，我國物聯(lián)網(wǎng)上市公司在國家政策推行初期，發(fā)展資金充裕，可能進(jìn)行了規(guī)模的擴(kuò)張。而在后期政策支持力度減弱時，出現(xiàn)規(guī)模效率下降的情況。2019 年，隨著各地對于“十三五規(guī)劃”的陸續(xù)落實，產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景向好，提振了市場信心，整體金融支持效率有所提升，但仍有較大的進(jìn)步空間。

細(xì)看各樣本公司的金融支持效率，每年僅有10家左右的公司能夠?qū)崿F(xiàn)效率的相對有效，大多數(shù)公司與效率最優(yōu)的公司仍有一定的差距。同時，大于效率均值的公司數(shù)量并不多，其中處于“生產(chǎn)前沿面”上的公司大大拉高了金融支持效率的均值，部分公司存在低于0.5 的低效率情況。一方面，公司融資能力弱，在金融市場良好發(fā)展的情況下也難以得到支持；另一方面，公司對于獲取的各類金融資源，沒有進(jìn)行合理地配置，內(nèi)部資金管理能力有待增強(qiáng)。

為了更直觀地展現(xiàn)樣本公司在調(diào)整前后的金融支持效率變化情況，計算各公司5 年內(nèi)的金融支持效率平均值，并繪制成散點(diǎn)圖，具體如圖1 所示。與調(diào)整前相比，多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)上市公司的金融支持效率都有一定的下降，只有7 家公司的金融支持效率在調(diào)整后提升。這說明所剔除的環(huán)境變量顯著正向影響了物聯(lián)網(wǎng)上市公司所獲取的金融支持效率。而各公司之間的差距在于能否在政策激勵逐步減弱之后，合理配置資金，不斷擴(kuò)大發(fā)展規(guī)模。效率排序也可以作為一項參考，低效率公司應(yīng)據(jù)此選取合適的學(xué)習(xí)對象，優(yōu)化資源配置，提升經(jīng)營效率。

圖1 調(diào)整前后樣本公司金融支持效率值均值分布圖

五、結(jié)論與建議

本文將三階段DEA 與Super-MSBM 模型相結(jié)合，選取145 家物聯(lián)網(wǎng)上市公司為樣本，測度我國物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)金融支持效率。結(jié)果顯示：第一，2015—2019年我國物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)金融支持效率均值呈先下降后回升的“U 型”趨勢，整體效率不高，仍有較大的提升空間。第二，僅有少數(shù)公司的金融支持效率能夠達(dá)到相對有效，各公司之間效率水平差異較大，不少公司甚至存在效率小于0.5 的情況。第三，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、金融市場發(fā)展情況、稅費(fèi)返還、籌資活動現(xiàn)金流入這四個環(huán)境變量總體上對我國物聯(lián)網(wǎng)金融支持效率產(chǎn)生正向影響。為進(jìn)一步促進(jìn)金融供給資源配置，提升物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的金融支持效率，本文給出如下建議。

（一）發(fā)揮政府引導(dǎo)作用，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境

實證第二階段所選取的環(huán)境變量對金融支持效率產(chǎn)生了顯著的正向效應(yīng)，因此構(gòu)建一個良好的發(fā)展環(huán)境至關(guān)重要。政府應(yīng)該完善支持物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的財政投資體系，不斷加大財政投入。在確保支持資金量的基礎(chǔ)上，還要注重選取合理的扶持方式，調(diào)整財政投入結(jié)構(gòu)，立足產(chǎn)業(yè)發(fā)展的不同周期，綜合運(yùn)用直接撥款、間接投資等方式扶持，重點(diǎn)加大對于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、前沿科技的資金支持。

與此同時，政府也可以出臺相關(guān)政策，引導(dǎo)和帶動社會資本投入，例如，強(qiáng)化風(fēng)險投資這支投資力量。相較于銀行等傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)，風(fēng)險投資的逐利性和風(fēng)險偏好使其愿意為物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)實施投資。政府可以探索搭建風(fēng)險投資與物聯(lián)網(wǎng)公司間的溝通平臺，減少信息不對稱性，也應(yīng)健全風(fēng)險投資制度建設(shè)，完善利益保障、海外市場拓展等制度設(shè)計，為風(fēng)險投資創(chuàng)造更加寬松的環(huán)境。

（二）完善多層次資本市場，創(chuàng)新金融服務(wù)方式

發(fā)達(dá)國家的資本市場往往具有多元層次、板塊互通的特點(diǎn)，這就使其能夠全方位、多層次地給予產(chǎn)業(yè)中長期的金融支持。因此，要進(jìn)一步完善資本市場運(yùn)作體制，降低準(zhǔn)入門檻，加大主板市場的交易流動性，持續(xù)完善創(chuàng)業(yè)板功能。同時，積極發(fā)展場外交易市場，給予場外交易升板動力，拓寬物聯(lián)網(wǎng)各規(guī)模企業(yè)的資金籌集空間。

目前，銀行等金融機(jī)構(gòu)提供的間接金融支持也是企業(yè)資金來源的重要途徑。一方面，要積極推動針對物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的金融產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的自身優(yōu)勢，推出適宜的證券化金融工具，探索創(chuàng)建聯(lián)貸聯(lián)保貸款業(yè)務(wù)，整合企業(yè)力量抱團(tuán)貸款。另一方面，要建立健全物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)信貸管理體制，形成科學(xué)合理的貸款評估體系和信用評級制度，提升金融市場透明度，促進(jìn)合理放貸、積極還貸的良性循環(huán)。

（三）企業(yè)優(yōu)化資源配置，增強(qiáng)經(jīng)營管理水平

物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)自身需適時選擇融資方式，在行業(yè)趨勢、經(jīng)濟(jì)形勢、國家政策的不斷變化中實現(xiàn)融資方式和結(jié)構(gòu)的動態(tài)調(diào)整，同時將資本運(yùn)營向金融領(lǐng)域拓展，實現(xiàn)金融資本和產(chǎn)業(yè)發(fā)展資本的雙向衍生。只有科學(xué)地利用融資工具才能讓金融供給資源得到更好的配置和利用。

此外，根據(jù)實證研究結(jié)果，很多企業(yè)即使有足量資金融入，也很難做到高效利用。因此除了外部的資金支持體系，物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)內(nèi)部的經(jīng)營管理水平也至關(guān)重要。低效率企業(yè)應(yīng)借鑒學(xué)習(xí)優(yōu)秀企業(yè)的管理理念，與高校以及科研機(jī)構(gòu)合作，吸納發(fā)展建議和技術(shù)指導(dǎo)，建設(shè)信息平臺，實現(xiàn)內(nèi)部資源的透明化、高效化使用，不斷縮小與高效率企業(yè)之間資金籌集、利用效率的差距。