本文使用2018年山東省小微企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù),根據(jù)小微企業(yè)所遭受的信貸約束是主動(dòng)選擇還是被動(dòng)接受,將信貸約束分為需求型信貸約束和供給型信貸約束兩類,基于廣義傾向得分匹配法構(gòu)建多重處理效應(yīng)模型,通過理論分析和實(shí)證檢驗(yàn)兩種不同類型信貸約束對(duì)小微企業(yè)創(chuàng)新影響的差異性,能夠解決樣本選擇偏差導(dǎo)致的估計(jì)偏誤問題。研究結(jié)果表明,需求型信貸約束和供給型信貸約束均對(duì)小微企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生了顯著的負(fù)面影響,遭受需求型信貸約束的小微企業(yè)創(chuàng)新投入、專利申請(qǐng)數(shù)量及創(chuàng)新收入分別降低18.92%、17.43%、16.79%,遭受供給型信貸約束的小微企業(yè)創(chuàng)新投入、專利申請(qǐng)數(shù)量及創(chuàng)新收入則分別降低15.03%、16.15%、15.97%,說明需求型信貸約束的影響程度更為嚴(yán)重,這意味著在供給型信貸約束演變?yōu)樾枨笮托刨J約束的今天,小微企業(yè)的創(chuàng)新?lián)p失不但未能得到有效改善,反而進(jìn)一步惡化。

【文章頁(yè)數(shù)】：15 頁(yè)

【文章目錄】：
一、 引 言
二、 理論分析和假說提出
三、 數(shù)據(jù)來源及甄別機(jī)制
    (一)數(shù)據(jù)來源
    (二)甄別機(jī)制
四、 變量選擇及模型構(gòu)建
    (一)變量選擇
        1.被解釋變量
        2.匹配變量
        3.主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)
        4.同源方差檢驗(yàn)
    (二)模型構(gòu)建
        1.多元回歸模型
        2.多重處理效應(yīng)模型
            第一,給定信貸約束情形t∈T,利用多值Logit模型估計(jì)廣義傾向得分。
            第二,對(duì)于信貸約束情形t∈T,利用式(6)的樣本表達(dá)形式估計(jì)E(Yt)。
            第三,計(jì)算信貸約束情形m相較于信貸約束情形l的平均處理效應(yīng)(m,l∈T)。
五、 估計(jì)結(jié)果及相關(guān)檢驗(yàn)
    (一)基準(zhǔn)分析
        1.多元回歸分析估計(jì)結(jié)果
        2.多重處理效應(yīng)估計(jì)結(jié)果
    (二)平衡性檢驗(yàn)
    (三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)
        1.縮尾檢驗(yàn)
        2.替換和增加變量檢驗(yàn)
六、 進(jìn)一步分析
    (一)所有制對(duì)遭受不同類型信貸約束的小微企業(yè)創(chuàng)新影響的調(diào)節(jié)作用
    (二)行業(yè)對(duì)遭受不同類型信貸約束的小微企業(yè)創(chuàng)新影響的調(diào)節(jié)作用
    (三)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)遭受不同類型信貸約束的小微企業(yè)創(chuàng)新影響的調(diào)節(jié)作用
七、 結(jié)論及建議



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