張露子，丁建臣

（對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)金融學(xué)院，北京 100029）

0 引言

作為國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展的“生力軍”，中小企業(yè)對推動我國技術(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 年會同人民銀行、銀監(jiān)會、證監(jiān)會、保監(jiān)會五部門聯(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)的方法評估“促進(jìn)科技與金融結(jié)合試點(diǎn)”政策對科技型中小企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的推動效應(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。

1 理論分析與研究假設(shè)

由于信息不對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內(nèi)部融資會導(dǎo)致企業(yè)錯(cuò)失對創(chuàng)新項(xiàng)目的投資機(jī)會，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。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，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 研究設(shè)計(jì)

2.1 模型設(shè)定

2.1.1 基準(zhǔn)回歸模型

本文評估的是我國于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)。

2.2 變量選取

（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

2.3 數(shù)據(jù)來源

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)專利申請數(shù)據(jù)來自國家知識產(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)注冊地行政地區(qū)代碼與地級市層面的宏觀數(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)-年份觀測值。

3 實(shí)證分析

3.1 DID基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

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

3.2 PSM-DID檢驗(yàn)結(jié)果分析

為降低雙重差分法估計(jì)的偏誤，本文采用PSM-DID方法對基準(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 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

3.3.1 平行趨勢檢驗(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照組之間不存在顯著差異，即通過了平行趨勢檢驗(yàn)。

表4 平行趨勢及動態(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，處理組和對照組的企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)的走勢較為一致；而在試點(diǎn)政策實(shí)施后，兩組的時(shí)間趨勢出現(xiàn)差異。

圖1 處理組和對照組企業(yè)的時(shí)間趨勢圖

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，滿足平行趨勢假設(shè)。

圖2 平行趨勢及動態(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、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。

4 機(jī)制分析與異質(zhì)性檢驗(yàn)

4.1 創(chuàng)新能力效應(yīng)

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 融資約束緩解效應(yīng)

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)

4.3 異質(zhì)性分析

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

5 結(jié)論

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?？傮w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)”政策總體上對科技型中小企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展效果顯著，但是對于國有性質(zhì)科技型中小企業(yè)的影響效應(yīng)并不明顯。