大众创业、万众创新带动新经济增长,缩小“创新鸿沟”,这是推动中国从经济大国迈向经济强国的重大历史抉择。企业作为技术创新的主体,是提高国家创新水平的关键力量。当前中国产品缺乏国际竞争力,究其原因是关键领域核心技术受制于人,主要依靠模仿国外先进技术和产品进行生产,因此一直处于全球产业链的低端。中小企业是中国经济发展的重要支撑力量,但限于技术水平低、管理水平弱等特点, 难以融通到大量的资金来支持企业的研发创新活动。高管作为企业决策的重要制定者与引导者,是企业进行研发创新时赖以需求的人力资本,通过高管激励可以增加企业在研发创新中的投入。由于研发活动需要大量的资金支持,在不同的融资约束程度下,高管激励对企业研发投资决策的影响和作用机制也会有所差别。本文以中国中小上市公司所处的资本环境和融资约束为前提,从高管激励的角度为企业提供分析研发投资的新视角,有助于企业有针对性地增加研发投资,提高企业创新能力。

一、 文献回顾

企业高管在面临风险时的态度可能会影响企业的创新活动。 ^[1]高管激励可以使所有者和管理者的利益趋于一致,促使高管增加企业研发投入,实证结果表明货币薪酬激励可以显著地促进企业增加研发投资。 ^[2]但是货币薪酬的有效性在一定程度上取决于高管目标与预期收益的契合程度。在一定薪酬水平范围内,高管的预期目标主要是经济利益,因而会增加研发投资;但是薪酬水平一旦超过这一范围,受边际收益递减效应的影响,高管在权衡未来收益及风险后,就可能放弃收益滞后的研发投资项目。因此,货币薪酬激励对企业研发投入的影响呈现倒 “U”型结构。 ^[3] 高管自身存在的年龄、性别、受教育程度等异质性特征扩大了内部团队的薪酬差距,进而造成企业过度投资^[4],但是薪酬差距与企业绩效之间同样存在倒“U”型关系,差距过高或者过低都不利于企业绩效的提升。 ^[5] 除此之外,货币薪酬具有短期激励的特征,容易诱发高管投资决策出现短视化行为,可能会抑制企业研发投资。 ^[6] 然而,仅对高管货币薪酬的研究不具备说服性,企业规模、企业行业、企业所在地和股权性质也会产生一定的影响。 ^[7]不同类型企业的高管货币薪酬激励对研发投资的影响不同,高新技术企业的高管年薪与研发投资之间存在显著的正相关,而非高新技术企业则存在负相关,但关系不显著。 ^[8] 与非国有控股企业相比,国有控股企业的高管持股对研发投入的影响更大,而高管薪酬对研发投入的影响不明显。 ^[9]

研发活动具有投资金额大、回报周期长、高风险等特点,高管通常为规避企业当期绩效风险而抑制研发活动,不利于企业提高自主创新能力。代理理论强调高管与股东因为利益冲突和目标不一致,会产生代理问题与代理成本,股东通常会利用长期股权激励将两者的利益捆绑在一起,此时高管不能只注重一次性的生产经营,必须着眼于追求长期利润, 克服短期的经济行为,以期在市场竞争中获取优势。 ^[10]但高管持股与研发投入之间的关系是不断被修正的,早期研究发现两者之间存在利益趋同效应与管理防御效应,使得研发投入与高管持股之间呈非线性相关关系。 ^[11]后来认为高管持股与研发投入之间显著正相关,较高的持股比例有利于高管增加研发投入^[12],但只适用于激励型股权,福利型股权与研发支出之间不存在显著相关性。 ^[13] 高管持股同样具有双面作用,当持股比例在一定范围内时,股权激励确实能够促使高管人员考虑企业长期发展,加大创新投入,而超过一定范围时,将会产生高管的 “管理防御效应”或者“堑壕假说”,高管为了换取自身利益而牺牲股东利益,由此产生利益攫取行为,从而减少研发活动,所以高管持股只有在一定比例时才会最大强度地促进研发投入。 ^[14] 高管权力的分布也可以通过高管的决策风险偏好和决策过程两个方面调节高管团队的平均教育程度进而影响到企业研发投入。 ^[15]如果考虑到高管是创始人团队,就应该设计更为复杂的股权激励方案,分阶段、分时间延长股权激励的禁售期,充分发挥股权激励的特点。 ^[16] 同时,企业行业、股权性质也会带来相应的影响。高管持股在高科技公司中对研发支出具有促进作用, 在非高科技公司的影响却很微弱,在非国有企业的影响要显著高于国有企业。 ^[17]

综上所述,关于高管激励对研发投入的影响,国内外学者已经取得了一些研究成果,但并未得出一致的结论。在一定范围内,货币薪酬激励对企业研发具有促进作用,总体呈现倒“U”型结构;对于股权激励,则是不断被修正的过程,由非线性相关到显著正相关再到具有双面作用关系,过高的持股比例反而会抑制研发投入。然而,过去的研究大多基于代理理论研究高管激励对企业研发投资行为的影响, 没有考虑到企业研发对资金需求的不同,即面临不同程度的融资约束时,高管激励对创新投资的影响作用也会发生改变。因此,本文从高管激励和融资约束的角度展开分析,考虑在不同融资约束水平下高管激励对企业研发投资行为的影响变化。

二、 理论分析与假设提出

从目前的融资情况来看,与一般企业相比,中小企业面临着严重的融资约束问题。在当前金融环境发展不完善的情况下,中国企业创新投资一般存在融资约束。当外源融资面临成本高、难度大时,研发投入和薪酬激励在很大程度上只能依靠自有资金, 融资约束的存在严重影响了企业的持续创新。 ^[18] 高管人员的货币薪酬激励与上市公司研发投资之间存在显著的相关关系,管理层防御假说认为,公司高管具有较强实力去面对较小的资金压力时,会根据薪资水平进行决策从而达到收益更高,这说明融资约束的水平影响了高管的货币薪酬激励与研发投资之间的相关性。有效契约理论认为,高管的工作能力、工作环境的复杂程度及所承担的风险将决定他的薪资水平。高水平的货币补偿能够有效减少管理者的风险规避行为,增强其进行研发创新的积极性,有利于企业的长期发展。然而过高的融资约束水平会抑制货币薪酬激励对企业研发投资的促进作用,这就意味着融资约束会对货币薪酬激励与企业创新效率之间的正向关系形成负面影响,即在同等货币薪酬激励下,相对于弱融资约束的企业,面临强约束的企业具有较低的创新效率。根据风险补偿理论,研发投资的增加意味着高管需要承担更多的风险,必然需要薪酬激励来保障自身利益;反之,货币薪酬激励减弱了高管对研发投资风险的担忧,有利于促进研发投资;但是,企业外部融资难度越大,高管对研发投资风险的担忧也会越大,货币薪酬激励作用会随之减弱。基于此,提出假设:

假设H1:货币薪酬激励对研发投资具有显著的促进效应,并随着企业融资约束的趋紧而减弱。

融资约束情景下,高管出于自身利益的考虑会规避研发投资决策与行为,必然产生委托代理问题。为了消除所有者与管理者之间的利益冲突,股东常常会选择采取股权激励,把高管利益与企业长期绩效紧密联系在一起,促使高管从企业长期利益出发做出投资决策,激励高管进行研发创新。 ^[19] 然而,管理层股权激励与融资约束程度之间存在显著的负相关关系。 ^[20] 即如果公司出现较高的外部融资约束时,相对于公司利益,高管更加看重个人利益,即便有股权激励,高管也不愿冒风险增加企业的研发投入。只有当企业外部融资较宽松时,追求“身份认可”的高管才会有兴趣构筑创新团队、推动研发工作,同时,认为从研发投资中获得的收益超过了投资风险的成本时,才会增加研发创新的投资,因此高管股权的激励效应具有一定的作用范围,其前提条件比较苛刻。 ^[21]当其中任一条件不满足时,如融资成本的增加、期望收益的不足等,都会敏感地影响高管的研发投资决策,导致其不愿意在研发创新上投入太多资金,导致创新效率降低。 ^[22] 此外,股权激励同时具有激励、福利和奖励三种属性特征,这种混杂的性质加之中小企业股东自身的局限性,能够作为股权激励的规模比例较低,难以发挥应有的激励效果。鉴于此,提出假设:

假设H2a:股权激励对研发投资的促进效应并不显著, 随着融资约束的趋紧, 抑制效应更加显著。

假设H2b:高融资约束下,相比薪酬激励的研发促进效应,股权激励的抑制效应更加显著。

基于管理层防御假说以及始终存在的代理问题,企业可能会同时采取薪酬和股权组合激励机制。货币薪酬激励作为一种短期激励,能够给高管带来稳定的收益,而股权激励作为一种长期激励,其不确定性亦可能使得高管倾向于规避风险关注长期价值,两者调节互补对技术创新有着促进作用。 ^[23]薪酬激励和股权激励的结合,基于价值关注,高管加大内部研发力度的同时积极寻求“外购”技术。当企业资金较为宽松即融资约束程度较弱时,高管与股东之间的代理冲突不明显,高管对研发投资风险承受能力较强,基于风险补偿理论,保障高管的薪资水平足以推动研发投资行为, 薪酬机制具有良好激励效应,从而遮掩了股权激励效应。而随着融资约束程度的加深,代理问题突出,高管对研发投资风险承受能力降低,更加关注投资价值,薪酬激励与股权激励的组合将管理者的利益与股东及整个公司的利益高度联系,高管在保障薪酬的基础上更加关注长期收益,关注研发投资信息信号的市场导向,发挥组合激励效应。鉴于此,提出假设:

假设H3:随着融资约束的趋紧,薪酬与股权的组合激励机制对企业研发具有更加显著的促进效应。

三、 研究与模型设计

（一） 样本选择与数据来源

研究数据主要来源于同花顺金融数据库,样本区间为2011—2019 年,以中国中小板上市公司的数据作为研究对象。为了保证数据可靠、稳健,进行如下筛选:(1)剔除研发费用为零或存在缺失值的企业;(2)剔除控制变量的数值为零或异常值的企业;(3)剔除报表中交易性金融资产、存货、应收账款和短期借款为零或缺失的企业;(4)剔除∗ST、ST、金融类的企业。最终得到2011—2019 年持续经营的403 家中小板上市企业的1 687 个样本数据。

（二） 融资约束的量化

融资约束量化的研究有很多,在选择多个财务指标作为基础变量的前提下,本文选择多元判别分析方法构造ZFC融资约束指数^[24],选择ordered logistic模型构建KZ指数^[25],应用多元逻辑回归构建融资约束指数^[26],应用逻辑回归和Fisher判别构建融资约束指数^[27]。根据中小企业的经营特点,借鉴多指标综合评价方法与二元逻辑回归模型结合构建FCI融资约束指数^[28],见模型1。

模型1:

$\begin{array}{c}FCI=ln\frac{\mathrm{P}\{\text{Group}=1\}}{\mathrm{P}\{\text{Group}=0\}}={\alpha }_1+{\alpha }_{2}SLACK+{\alpha }_{3}LEV+\\ {\alpha }_{4}CF/A+{\alpha }_{5}NPM+{\alpha }_{6}CR\end{array}$

式中:SLACK为财务松弛;LEV为资产负债率;CF/A为现金流量;NPM为销售净利率;CR为流动比率;α₁ 为常量;α₂~α₆ 为系数;

其中,

$\mathrm{S}\mathrm{L}\mathrm{A}\mathrm{C}\mathrm{K}=\frac{\mathrm{C}\mathrm{A}\mathrm{S}\mathrm{H}+\mathrm{T}\mathrm{F}\mathrm{A}+0.5*\mathrm{S}\mathrm{T}\mathrm{O}\mathrm{C}\mathrm{K}+0.7*\mathrm{A}\mathrm{R}\mathrm{C}-\mathrm{S}\mathrm{T}\mathrm{D}}{\mathrm{A}\mathrm{S}\mathrm{S}\mathrm{E}\mathrm{T}}$

式中: CASH为现金; TFA为交易性金融资产; STOCK为存货;ARC为应收账款;STD为短期借款; ASSET为总资产。

对总样本进行预分组,进行二元Logistic回归, 发现融资约束与流动比率、资产负债率成正相关关系,与现金流量、财务松弛、销售净利率成负相关关系。这表明资产负债率越高、资金流动速度越快的公司融资能力越差、融资约束程度较高,各变量回归系数显著不为零。二元逻辑模型拟合情况较好,模型的预测错判率为7.4%,二元逻辑回归结果为

$\begin{array}{c}FCI=1.736-8.692SLACK+0.071LEV-\\ 5.437CF/A-0.34NPM+0.18{\mathrm{C}\mathrm{R}}_{\circ }\end{array}$

（三） 变量定义

1. 被解释变量

一些文献以研发费用总额作为被解释变量,但是由于不同行业或同一行业的不同公司之间的差距可能非常大,用总量指标企业之间是不可比的,这就有可能导致实证结果不准确,所以越来越多的文献采用相对指标。 ^[29] 然而,相对指标的衡量也有以下几种不同的测量标准:研发支出占销售收入的百分比、研发支出占总资产的百分比、研发支出占股票市场价格的份额支出与支出的比率、研发支出总额的对数等。由于解释变量是用总额的对数表示的,为达到统一,企业研发投入用研发费用的自然对数(RD)来衡量。

2. 解释变量

根据高管激励的方式,选择绝对意义上的高管货币薪酬和相对水平的高管持股比例来反应企业高管激励的程度。高管货币薪酬(MPA)反映短期报酬激励,选取前三名高级管理人员报酬总额的自然对数来表示,高管持股比例( MSH) 通过前三名高管持股数量与当年公司总股本的比率来衡量。

3. 控制变量

中小企业虽然具有年龄小、规模小、资金缺乏等发展短板,但同时也具有创新意识强、盈利能力强、发展迅速的典型特点^[30],其研发投资行为与企业自身的一些特点有关。结合中小企业的经营特点,选择以下控制变量:企业规模( SIZE),规模越大的企业越倾向于将资源优先分配于生产经营以获取超额利润,而相对弱化对研发投资的力度和需求;净资产收益率(ROE),获利能力越强的企业进行研发投入的积极性越高; 流动比率( CR); 销售净利率(NPM) ^[31];区域虚拟变量(AreaDUM),地域的经济发展水平会对企业的融资环境、研发投入需求存在差异影响,设置AreaDUM={1,0},若公司注册地在江苏、山东、天津、北京、上海、浙江或广东等东部地区发达省份,则AreaDUM=1,否则AreaDUM=0;高技术产业虚拟变量(TechDUM),高技术产业企业的研发创新密度高、强度大,TechDUM={1,0},若样本企业为高技术企业,则TechDUM=1,否则TechDUM=0。具体变量定义如表1 所示。

4. 模型设定

为验证在不同融资约束情形下高管激励对企业研发投资的影响,分别以高管短期货币薪酬激励和长期股权激励为解释变量,以研发投入为被解释变量,构建模型2 和模型3,同时考虑到货币薪酬和股权激励的综合影响,构建模型4。

模型2:

$\begin{array}{c}RD={\alpha }_1+{\alpha }_{2}MPA+{\alpha }_{3}SIZE+{\alpha }_{4}ROE+{\alpha }_{5}CR+{\alpha }_6\\ NPM+{\alpha }_7\text{A}\text{r}\text{e}\text{a}\text{D}\text{U}\text{M}+{\alpha }_8\text{T}\text{e}\text{c}\text{h}\text{D}\text{U}\text{M}+{\epsilon }_1\end{array}$

模型3:

$\begin{array}{c}RD={\mathit{\beta }}_1+{\mathit{\beta }}_{2}MSH+{\mathit{\beta }}_{3}SIZE+{\beta }_{4}ROE+{\beta }_{5}CR+{\beta }_6\\ NPM+{\beta }_7\text{A}\text{r}\text{e}\text{a}\text{D}\text{U}M+{\beta }_{8}TechDUM+{\epsilon }_2\end{array}$

模型4:

$\begin{array}{c}RD={\gamma }_1+{\gamma }_{2}MPA+{\gamma }_{3}MSH+{\gamma }_{4}MPA\times MSH+\\ {\gamma }_{5}SIZE+{\gamma }_{6}ROE+{\gamma }_{7}CR+{\gamma }_{8}NPM+{\gamma }_9\text{A}\text{r}\text{e}\text{a}\text{D}\text{U}\text{M}+\\ {\gamma }_{10}TechDUM+{\epsilon }_3\end{array}$

以上式中:α₁~α₈、β₁~β₈、γ₁~γ₁₀ 为系数;ε₁、 ε₂ 和 ε₃ 为随机误差。

四、 实证研究分析

（一） 描述性统计分析

选择2011—2019 年持续经营的403 家中小板上市企业的1 687 个样本数据进行分析,描述统计结果如表2 所示。

由表2 可知, 403 家样本企业的RD均值为17.449 6, 极大值为22.024 9, 极小值仅为12.513 6,表明中小企业研发创新投入强度较小,标准差为1.117 4,表明各个企业间的差距较大;高管持股比例极小值约为0,均值为0.273 2,说明中小企业高管持股比例普遍较低,而高管报酬对数的极小值为2.111 4,这反映了样本公司对高管的股权激励效果不显著,相比之下,更加倾向于货币薪酬激励;企业规模即资产的自然对数均值为20.077 3,标准差为1.246 4,样本数据离散程度较大,这说明中小企业的规模普遍较小,各个公司存在较大的差异; 融资约束指数均值为-0.292 6,表明中小企业在发展过程中普遍存在融资约束状况,但约束的程度差异较大(标准差为6.049 0);净资产收益率的均值达8.253 6,说明中小企业具有良好的盈利能力和成长能力,有良好的市场前景。

（二） 相关性分析

为发现高管激励及各控制变量与研发投资的相关性水平,运用SPSS23.0 统计分析软件对各变量进行相关性分析,如表3 所示。

注:∗∗表示在5%水平上显著。

在5%的显著水平下,高管货币薪酬激励与研发投入显著正相关,相关系数为0.410,而高管股权激励与研发投入显著负相关,相关系数为-0.137, 且系数相对较小,说明中国中小企业多采用货币薪酬激励的方式来鼓励高管。企业规模、净资产收益率和研发投资显著正相关,说明盈利能力较强、实力雄厚的企业主要通过投入研发新产品获取市场收益。区域虚拟变量和高技术产业虚拟变量也在5%的显著水平下与企业研发投资正相关,表明在东部地区和属于高科技产业的企业的研发投入力度更大。流动比率与研发投入在5%的水平下显著负相关,说明企业偿债能力越强,研发投入越少,企业持有的流动资金多用来偿债而非创新。销售净利率与研发投入呈正相关但不显著,说明企业销售收入获取的能力与企业的研发投资行为并没有太大的关系。

（三） 回归分析

为对比检验融资约束差异下高管货币薪酬激励和股权激励对企业研发投资的影响,根据模型1 得出融资约束指数变量FCI,降序排列后前33%的样本划入高融资约束组,后33%的样本划入低融资约束组,剩余样本划入一般融资约束组,进行差异化情景下的回归分析,结果见表4。

由表4 可知,回归结果在1%的水平下显著,模型拟合效果较好,同时,调整后的R 2 均在20%以上,模型对于融资约束下高管薪酬对中小板上市企业研发投资具有一定的解释力。通过回归结果发现,无论是货币薪酬激励还是股权激励对中小企业研发投资均具有显著的影响作用,但在影响的方向上表现出明显的差异性,同时薪酬激励和股权激励的组合也表现出一定的促进作用,两者存在互补性。

高管货币薪酬激励始终显著促进企业研发投资,在全部情景下的回归系数均为正,且在1%的水平下通过显著性检验。但是,这种正向促进研发投资的激励效应随着中小企业融资约束程度的不断吃紧,影响效力不断减弱, 回归系数由0.514 降到0.496 再到0.257,这表明随着企业融资约束不断趋紧,高昂的外部融资成本影响高管决策,货币薪酬的激励效应大打折扣。由此,假设H1 得到证实。

与货币薪酬激励的结果截然不同,高管股权激励对中小企业研发投资的影响效果和方向都发生了显著的改变。笼统地来看,高管股权激励会抑制中小企业的研发投资。当外部融资环境相对宽松时, 高管股权激励的系数只有0.006,并且不具有统计上的显著性,与之前分析的高管股权激励对研发投资正向促进作用条件严苛、不易达到的结果相一致。另一方面,随着外部融资环境趋紧,高管股权激励的系数变化为-0.209,灵敏地显现出抑制作用,虽然依然不具有统计上的显著性,但是随着融资约束程度的加深,系数持续升高到-0.803,并在1%的水平上通过显著性检验,说明高昂的外部融资成本显著影响高管的决策,造成对研发投资的抑制效应,假设H2a得到证实。这与中小企业外部融资难、过度依赖内部融资的现实发展状况相一致。

注:括号内为t值,∗∗∗、∗∗、∗分别表示在1%、5%、10%水平上显著。

对比货币薪酬激励与股权激励的回归系数绝对值,可见,企业外部融资约束不紧张时,高管货币薪酬激励对研发投资的影响较股权激励更加显著,股权激励无论是促进还是抑制效应在统计上均不显著,此时,中小企业研发投资决策行为取决于高管的货币薪酬激励机制。尤其当外部融资约束吃紧时, 即高融资约束情景下,股权激励的回归系数绝对值显著高于货币薪酬激励,进一步使用Wald检验回归系数的差异,得到P值近似为0。这表明,在高融资约束情景下,管理层对投资风险的预期陡然上升, 相对高管货币薪酬的激励效应,股权激励对研发投资的抑制效应更加显著,并远远高于货币薪酬最大激励效应,假设H2b得到证实。

引入薪酬激励和股权激励的交乘项MPA × MSH,回归结果显示交乘项的系数为0.997,总体显著为正,即薪酬激励和股权激励之间存在一种互补关系,这说明相对于单一型激励,选择两种激励方式的组合更有利于企业创新研发效率的提高。但是在外部融资环境较为宽松的情况下,组合激励的效果不具有统计上的显著性,即企业此时趋向于采用单一型激励,并且同样可以满足促进研发投资的需要; 而随着融资约束程度不断加深,企业开始有意识地关注高管组合激励方式设计的合理性和可执行性,货币薪酬激励可以很好地弥补股权激励的长期性和不确定性,而股权激励亦能激发高管去关注和提升企业未来的价值。由此可见,高融资约束促使企业采用组合激励模式,有效发挥薪酬激励和股权激励的优势并对研发投资起到促进作用,假设H3 得到证实。

（四） 稳健性检验

细分样本空间和替换被解释变量进行稳健性检验,选择一年样本数据和替换被解释变量为研发投资强度进行回归分析,结果如表5 所示。

续表5

由表5 可知,主要研究变量显著性并没有发生太大的变化,货币薪酬与研发投资显著正相关,股权激励与研发投资显著负相关,组合激励机制与研发投资显著正相关,稳健性检验结果与上文一致。

五、 结果分析与政策建议

以2011—2019 年中小板上市公司为样本,实证研究结果表明,中国中小板上市公司高管货币薪酬与企业研发投资之间存在显著的正相关关系,货币薪酬激励可以提高高管对研发创新的积极性,有利于企业的长远发展。在融资约束宽松的情景下,货币薪酬激励机制促进企业研发的影响显著,而高管股权激励机制的促进效应并不显著;但随着融资约束趋紧,激励效应不断减弱,股权激励抑制效应逐渐显现,甚至在高融资约束下,反超货币薪酬激励的促进效应。进一步研究两种激励机制的交互作用,发现货币薪酬激励和股权激励具有一定的互补性,尤其在高融资约束情景下,组合激励呈现良好的促进效果。

根据以上研究分析结论,提出建议如下。

(1)优化高管激励机制,缓解代理问题。对于中小企业而言,货币薪酬激励更能有效降低高管风险规避动机。高管激励机制对企业研发投资的影响存在一定的效应区间,无论是货币薪酬激励还是股权激励,企业都应该考虑外部融资约束状况,把握相应的激励机制设计的方式与尺度,在有效发挥高管激励效应的同时,避免企业资源的浪费。改变当前高管激励机制结构单一的问题,健全高管激励制度, 尤其是激励机制的组合设计,如控制权激励、政治晋升激励、在职消费激励等方式的综合运用,发挥高管激励契约组合的协同效应,同时注重因人而异,根据高管的个人追求实行不同的激励组合,探索最佳的激励效果。

(2)在中小企业内部治理和管理监督方面,采用高管股权激励机制时,可以考虑在激励契约中增加研发导向性的业绩考核指标;采用薪酬激励机制时,应增加有关企业长远发展投资利益的考量,以敦促管理层研发投资长期行为的持续,推进中小企业内涵式增长。

(3)在企业外部治理方面,积极营造良好的外部融资环境,改善中小企业过度依赖内部融资的局面。一方面,企业积极主动强化信息披露力度,减轻信息不对称性带来的外部融资风险;另一方面,积极寻求地方政府政策的扶持,建立合法有效的中小企业融资平台和信用评价系统,降低融资门槛与风险, 营造积极的实业投资和研发创新氛围。

参考文献