蘇北地區(qū)新三板掛牌企業(yè)融資效率分析

姚詩(shī)雨 陳建蕓

（江蘇海洋大學(xué)商學(xué)院，江蘇 連云港 222005）

一、引言

中小企業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的主力軍，在促進(jìn)增長(zhǎng)、保障就業(yè)、改善民生等方面發(fā)揮著重要作用。新三板自2013年正式運(yùn)營(yíng)以來(lái)，通過(guò)不斷的改革探索，已發(fā)展成為資本市場(chǎng)服務(wù)中小企業(yè)的重要平臺(tái)，一定程度上緩解了中小企業(yè)融資困境。

江蘇省是我國(guó)經(jīng)濟(jì)大省，地理位置緊靠上海，其發(fā)展被廣泛關(guān)注。但江蘇各地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)情況依舊存在較大差異。截至2021年12月31日，江蘇新三板掛牌企業(yè)總計(jì)836家，蘇北地區(qū)僅96家，占比約11.48%。近年來(lái)，在國(guó)內(nèi)外各種復(fù)雜因素的影響下，蘇北地區(qū)中小企業(yè)融資狀況如何，融資效率又如何，還需進(jìn)一步研究驗(yàn)證。目前，針對(duì)蘇北地區(qū)中小企業(yè)融資效率方面的研究較為缺乏，因此，本文以蘇北地區(qū)新三板掛牌企業(yè)為研究對(duì)象，運(yùn)用DEA模型，對(duì)蘇北地區(qū)新三板掛牌企業(yè)的融資效率進(jìn)行測(cè)算和分析，以助于中小企業(yè)提高資金利用率，降低融資成本，獲得更好發(fā)展。

二、蘇北地區(qū)新三板掛牌企業(yè)現(xiàn)狀分析

蘇北，即江蘇北部地區(qū)簡(jiǎn)稱，位于以上海為中心的長(zhǎng)江三角洲；包括徐州、鹽城、連云港、淮安、宿遷5個(gè)地級(jí)市，轄17個(gè)市轄區(qū)、3個(gè)縣級(jí)市和17個(gè)縣。本文統(tǒng)計(jì)了2018年～2020年期間蘇北五市中小企業(yè)在新三板的掛牌數(shù)量、行業(yè)分布等情況。

1.掛牌企業(yè)數(shù)量情況

2018年～2020年期間蘇北地區(qū)中小企業(yè)在新三板掛牌狀況（見(jiàn)表1）。

表1 蘇北地區(qū)新三板中小企業(yè)2018年～2020年掛牌情況

從表1可以看出，2018年蘇北地區(qū)新增7家新三板掛牌企業(yè)，2019年僅新增2家，2020年無(wú)新增掛牌企業(yè)。2018年蘇北地區(qū)新三板中小企業(yè)總股本為461263.2882萬(wàn)股，流通股本461263.2882萬(wàn)股。2020年，總股本506957.4831，流通股本506957.4831，較上年增加21108.5481萬(wàn)股。2018年～2020年間，蘇北地區(qū)新三板中小企業(yè)數(shù)量變化不大，總股本及流通股本呈穩(wěn)定上升趨勢(shì)。

2.掛牌企業(yè)行業(yè)分布

截至2020年12月31日，蘇北地區(qū)新三板掛牌企業(yè)總計(jì)88家，行業(yè)分布情況見(jiàn)表2。

表2 蘇北地區(qū)新三板掛牌中小企業(yè)行業(yè)分布

從表2可以看出，就掛牌企業(yè)數(shù)量而言， 蘇北地區(qū)新三板掛牌企業(yè)占比最高的是制造業(yè)，高達(dá)71.59%，剩下相對(duì)較多的是建筑業(yè)和農(nóng)、林、牧、漁業(yè)，各占比為6.82%?？傮w而言蘇北地區(qū)新三板掛牌中小企業(yè)以制造業(yè)為主，新興產(chǎn)業(yè)和依賴于高技術(shù)的企業(yè)較為薄弱。

3.掛牌企業(yè)地域分布

截至2020年12月31日，蘇北地區(qū)88家新三板掛牌企業(yè)地域分布情況如表3所示。

表3 蘇北地區(qū)新三板掛牌中小企業(yè)地域分布

從表3可以看出，蘇北五市中鹽城市新三板掛牌中小企業(yè)數(shù)量最多，達(dá)到28家，占比31.82%。宿遷市及淮安市較少，占比為14.77%。但總體而言，蘇北地區(qū)（除去鹽城市）之間新三板掛牌中小企業(yè)數(shù)量差距不大。

三、蘇北地區(qū)中小企業(yè)新三板融資效率測(cè)算及分析

1.樣本選擇和數(shù)據(jù)來(lái)源

本文的研究時(shí)間跨度為2018年～2020年，因此選取2018年以前在全國(guó)中小企業(yè)股份轉(zhuǎn)讓系統(tǒng)掛牌的蘇北地區(qū)中小企業(yè)為樣本，并剔除ST、金融業(yè)及部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失的中小企業(yè)，最終選取57家蘇北地區(qū)中小企業(yè)作為研究樣本。樣本企業(yè)具體分布情況為：連云港市9家，鹽城市17家，徐州市11家，淮安市9家，宿遷市11家。所用數(shù)據(jù)來(lái)自全國(guó)中小企業(yè)股份轉(zhuǎn)讓系統(tǒng)和Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。

2.融資效率測(cè)算模型——DEA模型

本文選擇從資金角度出發(fā)，研究蘇北地區(qū)新三板掛牌中小企業(yè)的資金使用能力與配置效率，融資效率測(cè)算采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（即DEA）可以為效率測(cè)量對(duì)象提供比較合適的方法，在不設(shè)置相關(guān)的生產(chǎn)函數(shù)和計(jì)算方法的情況下，此方法簡(jiǎn)單便捷。DEA模型選取多個(gè)“投入”“產(chǎn)出”指標(biāo)（DMU），看其優(yōu)劣，最后判斷決策單元的效率表現(xiàn)。DEA模型包括眾多模型，最重要且基礎(chǔ)的兩種模型是CCR模型與BCC模型。因此，本文在DEA模型的基礎(chǔ)上，對(duì)樣本公司融資效率進(jìn)行了靜態(tài)分析。我們將蘇北五個(gè)城市的新三板掛牌中小企業(yè)視作決策單元，對(duì)于各個(gè)企業(yè)融資效率的投入產(chǎn)出指標(biāo)而言，通過(guò)CCR模型與BCC模型，對(duì)融資效率進(jìn)行細(xì)化考察。

3.投入產(chǎn)出指標(biāo)的選擇

運(yùn)用DEA模型對(duì)融資效率進(jìn)行評(píng)價(jià)分析，指標(biāo)的選取直接影響了效率評(píng)價(jià)的結(jié)果。本文參考前人的研究成果并基于蘇北地區(qū)新三板掛牌中小企業(yè)的特點(diǎn)，最終選取3個(gè)投入指標(biāo)和3個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)，符合DUM大于2*要求。

（1）投入指標(biāo)

資產(chǎn)總額（X1）：一個(gè)企業(yè)擁有的資產(chǎn)總額反映了企業(yè)的規(guī)模大小，與融資成本息息相關(guān)。相對(duì)而言，擁有資產(chǎn)總額越多的企業(yè)，越容易獲得融資。

資產(chǎn)負(fù)債率（X2）：資產(chǎn)負(fù)債率是反映業(yè)資本結(jié)構(gòu)的指標(biāo)。如果一個(gè)企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率過(guò)高，資不抵債風(fēng)險(xiǎn)存在的可能就大大增加，即財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)會(huì)大幅度提高。而適當(dāng)范圍內(nèi)的負(fù)債，能給企業(yè)帶來(lái)更多資金以獲得更好的發(fā)展。

營(yíng)業(yè)成本（X3）：營(yíng)業(yè)成本與營(yíng)業(yè)收入直接相關(guān)，進(jìn)而影響融資效率。一定程度上，可以通過(guò)營(yíng)業(yè)成本看出企業(yè)資金的使用方向。

（2）產(chǎn)出指標(biāo)

凈資產(chǎn)收益率（Y1）：它反映企業(yè)將獲得的資金轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出的能力，即盈利能力。動(dòng)態(tài)長(zhǎng)期來(lái)看，凈資產(chǎn)收益率越高的企業(yè)，盈利能力越好，更受投資者喜愛(ài)，融資效率就越高，形成良性循環(huán)。

總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（Y2）：是綜合評(píng)價(jià)一個(gè)企業(yè)全部資產(chǎn)的經(jīng)營(yíng)質(zhì)量和利用效率的重要指標(biāo)?？傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)率與周轉(zhuǎn)速度、銷售能力、資金營(yíng)運(yùn)能力、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)效率成正向關(guān)系。

營(yíng)業(yè)收入（Y3）：體現(xiàn)企業(yè)發(fā)展能力的指標(biāo)。營(yíng)業(yè)收入是企業(yè)獲得資金的重要來(lái)源，如果企業(yè)營(yíng)業(yè)收入不足，就無(wú)法持續(xù)經(jīng)營(yíng)。

4.數(shù)據(jù)的無(wú)量綱化處理

由于各投入產(chǎn)出指標(biāo)之間，單位不一、表達(dá)意思也不相同，無(wú)法直接進(jìn)行比較。我們需要先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行一定處理，以此滿足DEA模型的基本要求，即投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)都必須為正數(shù)，表達(dá)式如下：

這個(gè)處理實(shí)際上是在對(duì)樣本企業(yè)的投入產(chǎn)出指標(biāo)值做歸一化處理的過(guò)程，使得所有數(shù)據(jù)處于0～1之間，這樣所有數(shù)據(jù)才具有可比性。

5.融資效率測(cè)算結(jié)果分析

（1）測(cè)算結(jié)果整體分析

本文借鑒魏權(quán)齡（2012）的研究將企業(yè)融資效率劃為四個(gè)等級(jí)，根據(jù)融資效率值對(duì)融資效率進(jìn)行劃分（見(jiàn)表4）：h=1我們判定為融資效率有效；0.8≤h＜1表示融資效率未達(dá)最佳狀態(tài)，但是資金利用程度較高，保持了較高資本結(jié)構(gòu)合理性；5≤h＜0.8表示資金利用度不高，應(yīng)調(diào)整資金投入及規(guī)模；0＜h＜0.5表示資金利用率極低，應(yīng)從內(nèi)部、外部共同采取措施調(diào)整資金利用率。

表4 融資效率梯度分類

①純技術(shù)效率分析

57家樣本企業(yè) 2018年～2020年純技術(shù)效率分布情況見(jiàn)表5。

表5 純技術(shù)效率分布情況

從表5中，我們可以看出2018年至2020年蘇北地區(qū)中小企業(yè)總體純技術(shù)效率有下降的趨勢(shì)。2018年最佳效率樣本企業(yè)共計(jì)21家，2019年下降至18家，減少3家；2020年又增加2家，共計(jì)20家；存在波動(dòng)但變化不大。2018年～2020年，57家樣本企業(yè)中DEA有效數(shù)量達(dá)30%以上。而處于較高效率的企業(yè)數(shù)量從2018年的23家，占比40.35%，減少至2019年的15家，占比26.32%；2020年持續(xù)減少至9家，占比15.79%，較高效率企業(yè)減少數(shù)量明顯，占比下降速度快。2018年較低效率企業(yè)數(shù)量為12家；2019年增加10家；2020年在2019年基礎(chǔ)上又增加4家。整體來(lái)看，蘇北地區(qū)中小企業(yè)在2018年～2020年間純技術(shù)效率較好，但存在明顯下降趨勢(shì)。蘇北地區(qū)應(yīng)重視科研研發(fā)，采取措施留住技術(shù)性人才、培養(yǎng)技術(shù)人才，根據(jù)自身產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)制定合理投入產(chǎn)出比例，意識(shí)到技術(shù)的重要性。

②規(guī)模效率分析

規(guī)模效率指的是企業(yè)規(guī)模對(duì)生產(chǎn)效率的影響狀況，反映了實(shí)際規(guī)模與理想最優(yōu)規(guī)模之間的差異情況。

如表6所示，總體而言，樣本企業(yè)規(guī)模效率大多處于較高水平。相較純技術(shù)效率而言，規(guī)模效率達(dá)較高效率及以上企業(yè)數(shù)量更多，但蘇北地區(qū)新三板中小企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模還未達(dá)最優(yōu)狀態(tài)，依舊存在上升空間。規(guī)模效率有效企業(yè)2018年與2019年內(nèi)企業(yè)數(shù)量維持在10家，但是DEA有效企業(yè)名稱有變動(dòng)。2020年達(dá)最佳效率企業(yè)14家，增加4家。達(dá)到較高效率的樣本企業(yè)由2018年43家，占比75.44%減少至2019年的38家，占比66.67%；持續(xù)下滑至2020年34家，占比59.65%。2018年較低效率企業(yè)4家；2019年新增5家；2020年數(shù)量維持不變。2018年～2020年，樣本企業(yè)規(guī)模效率都達(dá)到0.5以上。目前，還看不出規(guī)模報(bào)酬?duì)顩r。于是，對(duì)其規(guī)模報(bào)酬做進(jìn)一步分析。

表6 規(guī)模效率分布情況

我們可以將規(guī)模報(bào)酬劃分為三大類：規(guī)模報(bào)酬遞減（即DRS）、規(guī)模報(bào)酬遞增（即IRS）和規(guī)模報(bào)酬不變（即CRS）。當(dāng)產(chǎn)出增加比例小于投入增加比例時(shí)規(guī)模報(bào)酬遞減，當(dāng)產(chǎn)出增加比例大于投入增加比例時(shí)，規(guī)模報(bào)酬遞增。而規(guī)模報(bào)酬不變，則是其介于規(guī)模報(bào)酬遞增與規(guī)模報(bào)酬遞減之間。以上三種類別中，最佳的實(shí)際上為規(guī)模報(bào)酬不變，即投入增加比例等于產(chǎn)出增加比例，不存在任何投入浪費(fèi)亦不存在任何產(chǎn)出冗余，達(dá)到理想的規(guī)模有效狀態(tài)。

從表7可以看出，樣本企業(yè)達(dá)到規(guī)模效率不變（CRS）的2018年有24家，2019年有17家，2020年有31家，占比分別為42.11%、29.82%、54.39%?？傮w來(lái)看，呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，波動(dòng)幅度較大。DRS即規(guī)模報(bào)酬遞減占比較大，占比分別為49.12%、70.18%、45.61%，由此項(xiàng)數(shù)據(jù)可以看出，蘇北地區(qū)近一半新三板掛牌中小企業(yè)都處于規(guī)模報(bào)酬遞減狀態(tài)。規(guī)模報(bào)酬遞增（IRS）的企業(yè)三年內(nèi)僅2018年有5家，2019年與2020年沒(méi)有規(guī)模報(bào)酬遞增企業(yè)存在。綜上，從蘇北地區(qū)新三板掛牌中小企業(yè)的規(guī)模報(bào)酬分析中，我們可以看出，一半以上中小企業(yè)都處于規(guī)模報(bào)酬遞減狀態(tài)，存在資金不足，融資困難問(wèn)題。一半企業(yè)處于規(guī)模報(bào)酬不變狀態(tài)，兩極分化較大。對(duì)于規(guī)模報(bào)酬遞減的企業(yè)，應(yīng)充分利用近年來(lái)國(guó)家對(duì)中小企業(yè)的鼓勵(lì)及融資幫扶，改善自身融資困境，以充足的資金得到更好更快的發(fā)展。

表7 蘇北地區(qū)57家新三板掛牌企業(yè)規(guī)模報(bào)酬統(tǒng)計(jì)

③綜合技術(shù)效率分析

綜合技術(shù)效率=純技術(shù)效率X規(guī)模效率。它不僅能反映出蘇北地區(qū)57家中小企業(yè)管理層經(jīng)營(yíng)管理水平的情況，還可以綜合評(píng)價(jià)一個(gè)企業(yè)資源配置效率情況。

從表8可以看出，2018年～2020年間，蘇北地區(qū)中小企業(yè)大部分綜合技術(shù)效率處于0.5～1之間，三年內(nèi)達(dá)最佳效率中小企業(yè)數(shù)量不變。處于較低效率企業(yè)由2018年占比38.6%增加至2019年占比56.14%，超過(guò)總樣本企業(yè)數(shù)量的一半，最后在2020年占比63.16%，呈現(xiàn)一個(gè)大幅度增加狀態(tài)。處于較高效率企業(yè)從2018年的24家降低至2020年的9家，持續(xù)下降。總體來(lái)看，樣本企業(yè)綜合技術(shù)效率呈現(xiàn)明顯且持續(xù)下降狀態(tài)。蘇北地區(qū)中小企業(yè)應(yīng)該盡快改變投入產(chǎn)出規(guī)模，加大科研力度，完善管理，改善公司經(jīng)營(yíng)狀況，綜合技術(shù)效率有很大提升空間。

表8 綜合技術(shù)效率分布情況

（2）融資效率行業(yè)分析

本文對(duì)57家樣本企業(yè)按照行業(yè)進(jìn)行分類，包含采礦業(yè)，建筑業(yè)，交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)，制造業(yè)，農(nóng)、林、牧、漁業(yè)，科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)，信息傳輸及軟件和技術(shù)服務(wù)業(yè)，共計(jì)7大類行業(yè)。各行業(yè)樣本企業(yè)綜合技術(shù)效率見(jiàn)表9。

如表9所示，采礦業(yè)樣本企業(yè)綜合技術(shù)效率呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。2018年～2020年間，采礦業(yè)綜合技術(shù)效率均值都處于較低效率區(qū)間：2018年綜合技術(shù)效率0.788，2019年下降至0.642，2020年再度下幅度下滑至0.641，綜合技術(shù)效率表現(xiàn)不佳。建筑業(yè)樣本企業(yè)綜合技術(shù)效率均值分別為0.730、0.667、0.662，呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)樣本企業(yè)綜合技術(shù)效率2018年行業(yè)均值為0.681，2019年下降至0.624，2020年再度降低至0.584，處于下降趨勢(shì)，綜合技術(shù)效率在2018年～2020年期間均處于較低效率區(qū)間，與57家樣本企業(yè)總體技術(shù)效率均值比較，均低于均值，情況不容樂(lè)觀。

科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)樣本企業(yè)綜合技術(shù)效率由2018年的0.953下降到2019年的0.809。至2019年，綜合技術(shù)效率雖有下滑，但仍處于較高效率水平。該行業(yè)總體情況良好，三年綜合技術(shù)效率均高于總體均值，2018年甚至逼近最佳效率。農(nóng)、林、牧、漁業(yè)的樣本企業(yè)2018年綜合技術(shù)效率達(dá)0.952，處較高效率水平；2019年下降至0.842，仍處于較高效率區(qū)間；2020年大幅度下降至0.665，處于較低效率水平。該行業(yè)綜合技術(shù)效率仍存在下降趨勢(shì)，與總體均值比較，2018年～2019年，效率值均高于總體均值，情況良好，但2020年大幅度下跌，低于總體均值，未來(lái)趨勢(shì)不明朗。信息傳輸、軟件和技術(shù)服務(wù)業(yè)的樣本企業(yè)2018年間綜合技術(shù)效率處于最佳效率，情況良好，資金得到良好運(yùn)用，企業(yè)規(guī)模合理。2019年下降至0.872，處于較高效率水平，2020年又再度回升至0.982，處于較高效率水平，效率值與最佳效率值相去不遠(yuǎn)?？傮w而言，此行業(yè)綜合技術(shù)效率較優(yōu)，均高于總體均值。

制造業(yè)樣本企業(yè)數(shù)量最多，共計(jì)44家，占比77.19%。其中綜合技術(shù)效率有效家數(shù)在2018年有7家，占行業(yè)數(shù)量15.91%；2019年、2020年各9家，占比20.45%。綜合技術(shù)效率達(dá)較高效率企業(yè)2018年～2020年分別為19家、11家、7家；達(dá)較低效率企業(yè)分別為17家、21家、27家；達(dá)低效率企業(yè)分別為1家、3家、1家。2018年，制造業(yè)綜合技術(shù)效率為0.825，處較高效率水平；2019年下降至0.780，處較低效率水平；2018年繼續(xù)下降至0.766，處較低效率水平。總體來(lái)看，2018年制造業(yè)綜合技術(shù)效率低于總體均值，2019年～2020年則均高于總體均值。

從行業(yè)角度分析，不同行業(yè)由于性質(zhì)不同，效率也會(huì)存在較大差異?？茖W(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)，農(nóng)、林、牧、漁業(yè)和信息傳輸、軟件和技術(shù)服務(wù)業(yè)這類依靠技術(shù)的企業(yè)融資效率較好，采礦業(yè)，建筑業(yè)和交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)則需要提高融資效率水平，七大行業(yè)綜合技術(shù)效率均處于下降趨勢(shì)。

四、提高蘇北地區(qū)中小企業(yè)新三板融資效率的建議

前文實(shí)證研究可以看出，蘇北地區(qū)新三板掛牌中小企業(yè)規(guī)模效率較高，但近半樣本企業(yè)處于規(guī)模報(bào)酬遞減狀態(tài)，綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率存在下降的趨勢(shì)，綜合技術(shù)效率有較大的提升空間。蘇北地區(qū)部分中小企業(yè)所面臨的困難是顯而易見(jiàn)的，為了進(jìn)一步提升其融資效率，本文從以下兩個(gè)方面提出建議。

1.增強(qiáng)企業(yè)自身創(chuàng)新能力，優(yōu)化經(jīng)營(yíng)規(guī)模

首先，蘇北地區(qū)中小企業(yè)應(yīng)提高自身技術(shù)與管理水平，大力培養(yǎng)、招攬并且留住技術(shù)型人才，提高自身創(chuàng)新能力?？萍际堑谝簧a(chǎn)力，技術(shù)的提升帶來(lái)的是企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的提升。

中小企業(yè)應(yīng)培養(yǎng)科技創(chuàng)新意識(shí)，投入足夠的科研資金，加大新產(chǎn)品研發(fā)力度。

其次，蘇北地區(qū)中小企業(yè)應(yīng)該優(yōu)化企業(yè)規(guī)模，尋求適合自己的資本結(jié)構(gòu)。如果盲目擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，只能獲得規(guī)模報(bào)酬遞減的結(jié)果，投入的增加量大于產(chǎn)出的增加量。對(duì)于處于規(guī)模報(bào)酬遞減階段的中小企業(yè)應(yīng)考慮適當(dāng)調(diào)整經(jīng)營(yíng)規(guī)模，減少投資回報(bào)率低的項(xiàng)目，使企業(yè)經(jīng)營(yíng)規(guī)模與融資效率相匹配?？傊髽I(yè)應(yīng)該合理掌握自己的發(fā)展速度，充分利用現(xiàn)有資金，獲得更大回報(bào)。

2.完善政策支持體系

僅靠中小企業(yè)自身努力是難以快速得到改善和提升，因此需要政府的介入與幫助。進(jìn)一步給予中小企業(yè)適當(dāng)?shù)亩愂諆?yōu)惠，降低中小企業(yè)融資貸款利率并且為其提供融資幫助。疫情之下，中小企業(yè)面對(duì)材料價(jià)格高、用工難、用工貴、物流成本高，市場(chǎng)需求偏弱等問(wèn)題，其困難又進(jìn)一步加劇，政府需給予更多優(yōu)惠性政策和融資幫扶促使中小企業(yè)得以持續(xù)生存與發(fā)展。另外需要長(zhǎng)期持續(xù)地完善中小企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境，建立開(kāi)放共享的技術(shù)創(chuàng)新服務(wù)平臺(tái)，支持中小企業(yè)開(kāi)展協(xié)同創(chuàng)新。