科技金融網絡對企業技術創新的影響
——基于企業生命周期視角

李媛媛，劉思羽

(河北工業大學經濟管理學院，天津 300400)

0 引言

2020年中關村建設國家首個科技金融創新中心，努力實現資本與科技的有效對接，力圖通過多渠道的科技金融服務來保持資金鏈的通暢，使得資金活水源源不斷流入科技型企業中。此時可以考慮聯系更為緊密的網絡結構，引入科技金融網絡，以網絡的方式鏈接各類主體，可以幫助成員企業更便捷的獲取外部信息、資金和社會支持，發揮出網絡結構洞的信息樞紐作用，幫助科技型企業緩解創新活動中的融資約束問題，解決信息不對稱造成的機會主義，更好地建立起自身的競爭力。處于不同生命周期的企業，在不同的階段現金流、資金需求與研發需求方面存在差異，科技金融網絡特征對企業技術創新的影響效應也不盡相同，可能存在較大差異。因此，構建科技金融網絡模型，發掘網絡特征對提升科技型企業技術創新能力的影響機理，在劃分企業生命周期后，探究在不同發展階段下科技金融網絡特征對科技型企業技術創新影響的差異性，實現科技金融網絡優化與企業技術創新能力提升的良性互動，成為當前研究緊迫而重要的內容。

1 文獻綜述

1.1 科技金融網絡與企業技術創新

本文所研究的企業都不是完全獨立的個體，它們或多或少都會受外界所在的社會網絡影響[1]，企業受在網絡中所處的位置以及與其他個體之間的關系的影響，獲取資源的方式與能力會產生差異，影響企業的技術創新能力。因此外界網絡是企業技術創新的重要影響因素，目前學術界關于社會網絡對企業技術創新的影響主要從網絡結構特征[2-3]與網絡關系特征[4-5]兩個角度展開。網絡結構和網絡關系反映了處于網絡中的主體資金互動、信息交流、協同合作的動態行為和聯系程度。

目前科技金融網絡對企業技術創新的影響研究有待深入，現有研究主要是從科技金融這一視角入手，從科技金融政策、科技金融投入等維度研究其與企業創新之間的關系。苑澤明等[6]、藺鵬等[7]從科技金融政策入手，認為目前科技金融資源配置效率低且力度不足，對科技型中小企業創新存在差異性影響。趙婧等[8]從金融支持角度實證檢驗了區域金融支持對技術創新效率提升的影響。但目前學界探討關于科技金融網絡對企業技術創新的影響較少，僅有吳悅平等[9]基于科技型中小企業問卷調查結果，實證得出科技金融網絡的網絡密度、強度、居間性和互惠性4個結構特征變量都與科技型中小企業技術創新績效存在顯著的正相關關系。

1.2 企業生命周期、科技金融網絡與企業技術創新

“生命周期”這一概念由Haire[10]提出，他認為企業與生物學具有相似之處。Greiner[11]于1972年首次提出 “企業生命周期”這一概念，根據企業生命周期理論，科技型企業的組織結構、資源配置和創新戰略決策等會隨著企業生命周期進程而不斷變化[12]。在以往研究中，學者通過對企業生命周期的劃分，來研究科技金融不同維度對企業技術創新的影響效應。不同生命周期企業具有不同的融資結構，融資結構對創新效率的影響具有差異性，內源融資、債權融資和股權融資在企業不同生命周期下對企業創新效率所產生的影響有所不同[13]。從政府補助角度，朱永明等[14]研究政府補助對于企業創新的影響，結果顯示政府補助在成熟期對企業自主創新的激勵作用更加顯著。陳紅等[15]在此基礎上將企業創新分為開發性創新和探索性創新，得出在企業成長期，政府補助對企業開發性創新活動影響效果更顯著，在成熟期，政府補助對企業探索性創新活動影響效應更顯著。從股權融資方面看，杜金岷等[16]從企業股票流動性這一角度，研究發現初創期與成熟期的企業在高股票流動性下更容易提高科技創新產出，而成熟期的股票流動性不利于企業進行技術創新，反而會產生負向影響。從銀行貸款方面看，王旭等[17]基于銀行債權融資視角，認為銀行債權契約治理能夠顯著促進成長期企業的創新績效，關系治理的促進作用主要集中在成熟期。

除此之外，學者基于不同社會網絡，研究不同企業生命周期下，網絡特征對企業創新影響的差異性。蔣維平等[18]從理論方面研究不同生命周期下聯盟網絡特征對企業創新績效的動態演化機理。吳紹玉等[19]從個人與團隊兩個方面構建海歸雙重社會網絡，動態分析得出由于企業在不同的生命周期階段偏向于不同的知識獲取能力，從而影響企業技術創新績效。嚴子淳等[20]從風險投資人社會網絡角度，檢驗企業風險投資人社會網絡中心度與企業創新績效之間的關系，結果顯示企業生命周期因素在二者之間有顯著的調節效應。岳媛媛等[21]通過構建企業內部關系網絡與外部關系網絡，得出企業內部關系網在成長期和衰退期對創新績效的貢獻更大，企業外部網絡在成熟期對企業創新績效的驅動效應更顯著。

綜上，國內外學者對于科技金融、企業創新等主題的研究具有一定的廣度與深度，為本研究奠定了基礎，但仍有如下研究缺口：①對科技金融網絡關注不足。較多學者從金融發展、科技金融以及其它社會網絡視角出發，探究其對科技型企業技術創新的影響效應，而科技金融網絡對企業技術創新的影響有待深入。②忽略了科技型企業生命周期動態變化。企業生命周期理論認為，企業的發展軌跡在其整個生命周期歷程中始終在動態變化，在不同的階段企業的現金流、資金需求與研發需求存在著差異，關注科技金融網絡對于不同生命周期企業技術創新的影響差異，使得研究結論更加具有針對性。基于此，本文從 “資金流”與 “信息流”著手，構建科技金融網絡，結合生命周期理論探究科技金融網絡特征與企業技術創新之間的機理，為科技型企業技術創新提升提供行動指南。

2 理論分析與研究假設

2.1 科技金融網絡特征與企業技術創新

網絡密度意味著網絡各主體之間平均溝通與聯系的多少，是指在網絡內部實際存在的聯系數與總聯系數的比值，企業在科技金融網絡內部中與其他網絡主體的聯系密度越大，網絡密度越大。一方面意味著企業所擁有的關系資源愈加豐富，從而促使企業與科技金融網絡內部其他主體之間呈現出一種規模效應，這種規模效應可以提高企業搜集信息、利用資源的機會，提高企業對稀缺資源的獲取能力，促進企業技術創新的提升；另一方面，致密的網絡密度可以形成一個網絡共享平臺，通過網絡共享平臺，為網絡主體選擇更加優秀的合作伙伴，提高合作效率，產生邊際效益遞增的網絡效應，從而提高企業技術創新水平。

網絡中心度衡量企業所處位置與中心位置的偏離程度，對于企業自身而言，其所處的網絡地位能夠影響其獲取資源的成本與便利性，企業在網絡中處于中間位置，可以幫助企業減少獲取資源的時間與資金成本，幫助企業提高創新能力以及提升生產力水平。但是隨著企業越來越靠近網絡中心，考慮到處于中間地位的企業，面臨的信息與資金存在較高的復雜性，企業對資源進行篩選取舍時會消耗人力與物力，造成較高的管理成本，給企業創新這一過程帶來較大的風險，對企業技術創新產生負面影響。

網絡聯系強度代表著企業與某一科技金融主體之間的合作次數，網絡聯系強度的值越大，意味著企業與科技金融主體之間聯系的頻率高，交流合作較為密切。在企業發展初期，科技型企業與網絡成員之間網絡聯系較低時，由于企業與科技金融主體之間合作經驗較少、缺乏信任與默契。此外，由于合作經驗少，對合作伙伴缺乏了解，造成信息不對稱問題，因此網絡聯系強度對企業技術創新可能會存在負向影響。隨著企業與網絡成員的合作不斷增加，企業與科技金融主體之間建立了一個多元且穩定的網絡關系，有利于網絡主體之間交流與互動，提高了企業獲取信息與資源的便利性，這對企業技術創新的提升具有重要的影響作用。基于此，本文提出假設1：科技金融網絡密度對企業技術創新產生正向影響；科技金融網絡中心度對企業技術創新存在倒U形影響；科技金融網絡聯系強度對企業技術創新有U形影響。

2.2 成長期下科技金融網絡特征對企業技術創新的影響

不同生命周期下企業面臨的內外部環境不同，企業的業務特點與創新需求不同[22]，科技金融網絡特征對企業技術創新的影響也會產生差異。

企業處于成長期時，具有以下特點：①在企業經營方面，企業此時的目標是擴大生產力與銷售額，迅速占領市場，但是企業內部目前企業盈利較少，或者沒有盈利，缺少穩定的現金流，能夠從經營中獲得的資金比較少。企業外部由于處于成長期，企業還未建立良好的市場聲譽，對外融資難度大且成本高。企業在這一階段的首要任務是將資金用于固定資產的購置，創新研發風險大、周期長、投入高，具有較大的不確定性，企業不會將大量資金投入到研發活動中去。②在技術創新上，企業研發經驗少，成功率低，企業還未在市場立足，對消費者需求不明確，對市場走向缺乏了解，同時缺少核心研發團隊，進行研發成功的概率較低。

如若此時科技型企業可以和科技金融機構建立新的聯系與交流，提高網絡密度，拓寬融資渠道，可以為企業技術創新活動提供充足的資金，因此網絡密度對成長期企業具有正向的促進作用。企業通過與網絡成員建立聯系，逐步向網絡中央轉移，以位置優勢來提高信息與資源獲取的便利度，由于目前處于企業發展初期，資金與信息的復雜性較低，網絡中心度的提高對企業技術創新的提升起到正向的促進作用。但是目前企業與其他網絡成員的合作還處于初級階段，對合作伙伴和合作方式等缺乏細致的了解，容易造成信息不對稱問題，因此本文認為在成長期網絡聯系強度對企業技術創新可能存在負面的影響。基于此，本文提出假設2：在成長期，科技金融網絡密度、網絡中心度對企業技術創新有正向影響，網絡聯系強度對企業技術創新有負向影響。

2.3 成熟期下科技金融網絡特征對企業技術創新的影響

企業處于成熟期時，具有以下特點：①在企業經營方面，企業處于平穩發展階段，企業規模、盈利能力、風險承擔能力達到穩定狀態，創新活動意愿與能力均處于較高水平。企業建立了良好的聲譽，網絡其他成員基于對企業發展前景良好預期，愿意提供資金。成熟期企業融資成本低且便利度高，技術水平和盈利能力均得到大幅提升。②在企業技術創新上，基于前期對市場走向的摸索、消費者需求的考察以及研發經驗的積累，企業在研發創新活動中奠定了堅實的基礎，失敗風險會顯著降低[23]。為了不斷擴大市場份額，進一步鞏固行業地位，建立企業核心競爭力，成熟期企業有能力且有意愿進行自主創新，因此成熟期企業創新意愿與創新成功率均高于成長期。

此時企業與網絡內部其他個體的聯系也增多，并且趨于穩定，致密的網絡密度已經達到了規模效應，網絡共享平臺已經逐步建立，網絡密度對企業技術創新有著重要的促進作用。企業發展穩定，比上一階段更加接近中心位置，考慮到由于處于中心位置存在的成本與風險，網絡中心度對企業技術創新可能存在著倒U形影響，當企業中心性超過某一臨界值后，會產生負向的作用。與成長期企業相比，成熟期企業網絡聯系強度較高，企業與其他科技金融機構已形成一個穩定的網絡關系，建立網絡聯系的紅利已凸顯，隨著網絡聯系強度的增加，網絡聯系強度對企業技術創新的負向影響應逐步過渡到正向影響，網絡聯系強度對企業技術創新有著U形影響。據此本文提出假設3：在成熟期，科技金融網絡密度對企業有正向影響，網絡中心度對企業技術創新有倒U形影響。網絡聯系強度對企業技術創新有U形影響。

2.4 衰退期下科技金融網絡特征對企業技術創新的影響

企業處于衰退期時，具有以下特點：①從企業經營方面看，企業內部由于市場占有率的減少導致企業盈利下降，缺乏穩定的現金流，企業可能會面臨重組、清算甚至破產。企業外部一部分投資者預期企業會轉型成功或通過并購重組后重新煥發企業活力，一部分投資者持消極態度，擔心企業轉型與重組并購的風險不愿意為其提供資金。由于內部盈余下降，衰退期企業面對融資融券會異常小心，擔心由于財務杠桿風險致使企業資金鏈斷裂，不過基于國家對科技型企業的政策支持，政府補貼會在一定程度上緩解企業目前的狀況，此時企業的經營策略會趨向于保守，主要的目標是 “求生存”。②在技術創新上，衰退期企業囿于資金不足，無法購置最新設備，往往生產設備與生產技術趨于老化，在薪酬方面容易導致核心創新團隊的流失，造成創新成功率低、科技成果轉換率低等后果。

此時網絡密度增加，可以為企業優化網絡主體間的溝通與聯系，縮短信息與資金流通時間與成本，對企業創新有著積極的作用。與上一階段相比，處于衰退期的企業經濟實力與風險承擔能力較低，過高的中心性帶來的成本與風險對企業會帶來較大的影響，因此網絡中心度對企業技術創新可能存在倒U形效應。衰退期企業由于面臨生存困境，科技金融機構對于企業處于觀望狀態，能否與 “熟悉”的科技金融機構繼續保持聯系，與 “新”科技金融機構建立新的聯系，都有著較大的不確定性，科技金融網絡聯系強度對企業技術創新仍起著U形影響效應。基于以上分析，本文提出假設3：在衰退期，科技金融網絡密度對企業技術創新有正向影響，網絡中心度對企業技術創新有倒U形影響。網絡聯系強度對企業技術創新存在U形影響。

綜上分析，本文的基本概念模型如圖1所示。

圖1 基本概念模型

3 數據來源與模型設定

3.1 數據來源與樣本選取

在我國，創業板是為不滿足主板上市條件的一些科技型企業所提供的融資平臺，是企業開展創新活動、謀求更好發展的重要場所。本文選取我國創業板2010—2019年科技型企業作為初始研究數據，并做出如下剔除：①剔除樣本中金融行業上市公司樣本；②剔除樣本中數據遺漏、不全的公司樣本；③剔除樣本中經營情況異常的公司樣本。最后，選取2010—2019年10年的數據，篩選得到418家上市公司，2783組樣本數據，具體包括政府補貼、銀行貸款、股權融資等主要信息，見表1。

表1 網絡構建指標

政府補貼項目是根據上市公司政府補貼項目的進行分類，銀行貸款根據實際的貸款銀行進行分類，股權融資根據認股份額大于1%的股東類別進行分類，如果企業A接受了B項目的資金，那么A與B二者之間即存在資金流動。

假如A企業與B項目在本年存在一次資金流動，取值為1，如果存在兩次資金流動，則取值為2，依此類推，從而形成一個多值矩陣。通過篩選分類得到企業與科技金融機構之間的關系矩陣，將該矩陣各列取平均值作為臨界值，若得到的關系值高于該列臨界值，則記為1，意味著該企業對該列項目具有顯著關聯關系，若關系值低于該列臨界值，則記為0，表示該企業對該列項目不存在顯著關聯關系，從而得到0-1關系矩陣。在此基礎上，利用Ucinet對科技金融網絡特征進行測算。

3.2 變量設定與計量

企業技術創新 (inno)是模型的被解釋變量，本文采用企業專利數據進行衡量。由于不同類型的專利所能創造的經濟價值存在顯著差異，因此本文采用因子分析法，將發明專利、實用新型和外觀專利合成為一個具體指標，用以更全面地衡量企業技術創新。

解釋變量為網絡密度 (ND)、網絡中心度 (NC)與網絡聯系強度 (NI)。網絡密度，網絡中各主體之間聯系的緊密程度。節點之間的相互聯系越多，節點之間邊的連接越稠密，密度越大，企業與科技金融主體之間的資金流動性越大。網絡中心度，本文采用中介中心度來代表網絡中心度，中介中心數越大，該企業就更處于網絡的中心。網絡聯系強度代表某一節點與其他節點的聯結次數，反映該節點與其他節點聯結的頻次高低。考慮到其他因素對企業技術創新的影響，參考現有文獻的做法，從企業特征和企業治理層面選取相關控制變量，具體設定和說明見表2。

表2 變量選取

3.3 模型設定

本文將采用面板回歸模型對樣本進行分析。為了檢驗上文中提出的假設，本文構建相應的模型 (1)～ (5)如下：

innoit=α0+α1NDit+α2ageit+α3sizeit+α4levit+α5roait+δ+εit

(1)

innoit=α0+α1NCit+α2ageit+α3sizeit+α4levit+α5roait+δ+εit

(2)

(3)

innoit=α0+α1NIit+α2ageit+α3sizeit+α4levit+α5roait+δ+εit

(4)

(5)

其中，innoit表示企業創新能力，NDit、NCit和NIit分別表示科技金融網絡密度、網絡中心度和網絡聯系強度。ageit、sizeit、levit、roait為4個控制變量，a0為回歸模型的橫截距，δi表示不隨時間變化的固定效應，εit表示擾動項。

為了進一步檢驗在不同生命周期下科技金融網絡特征對企業技術創新的差異性作用，將樣本企業分為成長期、成熟期和衰退期3個階段。借鑒Dickinson的做法[24]，采用現金流組合法對企業生命周期進行劃分，具體劃分方法見表3。其中，成長期有1548個樣本，成熟期有846個樣本，衰退期有389個樣本，據此分組對模型 (1)～ (5)進行分組驗證。

表3 不同生命周期企業現金流特征

4 實證檢驗與結果分析

4.1 變量的描述性統計

本文采用面板數據進行實證，各變量描述性統計見表4。由表4可知，網絡中心度均值較高，且標準差較低，說明科技金融網絡中心度分布較為集中且向網絡中心靠攏。我國科技金融網絡密度有待提升，網絡聯系較為松弛。網絡聯系強度均值為3.743，標準差為2.557，最小值為0，最大值為10，說明研究樣本內的企業聯系強度整體水平并不高，且分布較為分散，不同企業之間存在著明顯差別。不同生命周期下主要變量的描述性統計見表5。由表5可以看出成長期科技金融網絡結構各項水平較高，說明在成長期企業與企業科技金融機構已經開始逐步建立多元的網絡關系，成熟期次之，在成熟期，企業已具有相對成熟的管理經驗與生產水平，與外部網絡環境聯系也較為復雜。衰退期發展較為緩慢，各項指標發展水平較低，需要進一步提升。

表4 各變量數據描述性統計

表5 不同生命周期企業主要變量描述性統計結果

4.2 實證分析

首先通過F檢驗可以判斷出本文所采用的的面板數據模型是非混合效應模型，其次采用Hausman檢驗得出本文所采用的面板模型采用固定效應模型進行回歸估計更加有效，科技金融網絡特征對企業技術創新影響的實證結果見表6。

表6 全樣本實證結果

模型 (1)中，網絡密度對企業技術創新的影響在1%的顯著性水平下為正，說明網絡密度對于企業技術創新有顯著的促進作用。網絡密度越大，企業技術創新水平越高。模型 (2)與模型 (3)結果顯示：網絡中心度對企業技術創新有顯著的正向影響。在模型 (2)中，一次項系數顯著為正，系數為1.307。模型 (3)中加入了網絡中心度的平方項，一次項系數為正，系數為3.941二次項系數為負，系數為-2.356。實證結果表明，當企業與其他科技金融主體的合作廣度達到一個 “極值點”后，會阻礙企業技術創新的提升，及囿于企業資源與能力有限，無法顧及各個主體，在資源與信息的復雜性過高同時，會造成較高的管理成本與風險。由模型 (4)與模型 (5)的結果可以看出，網絡聯系強度對企業技術創新有U形影響，網絡聯系強度的平方項系數為0.004，網絡聯系強度的一次項系數為正，系數為0.071，并在1%的顯著性水平上顯著。這表明了網絡聯系強度對于科技型企業技術創新產生U形影響，假設1得到驗證。

從控制變量看，企業規模對企業能力的影響不總是相關的，存在這一現象的原因可能是科技型企業普遍為輕資產運營，所以企業資產規模對于企業技術創新的影響并不顯著。但是，年份越久的企業，由于其自身的研發積累與資本積累，企業技術創新會越強。資本結構對于企業技術創新的影響顯著為負，這說明了企業如果存在較高的負債水平時，一般不會投入資金進行研發與創新，即不會選擇進行債務融資。企業資產回報率與企業技術創新不總相關，證明隨著企業資產回報率的改變，髙技術企業不會改變對創新的重視程度。

4.3 進一步討論

將樣本企業進行分組回歸，檢驗企業不同生命周期科技金融網絡特征對企業技術創新的影響，本文將企業分為成長期、成熟期與衰退期，實證結果見表7～表9。

表7 成長期科技金融網絡特征對企業技術創新的影響

表9 衰退期科技金融網絡特征對企業技術創新的影響

由表7可知，企業處于成長期時，網絡密度對企業技術創新在5%的顯著性水平下系數為正。網絡中心度對企業技術創新具有顯著的提升作用，系數為1.881，網絡中心度平方項對企業技術創新的影響為負，但在統計上并不顯著。這說明網絡中心度對企業技術創新的倒U形影響并不顯著，但是網絡中心度對企業技術創新的正向促進作用是顯著的。這一回歸結果表明，處于成長期的科技金融網絡中，企業靠近網絡中心的程度并沒有達到倒U形關系中的底部 “極值點”，成長期企業仍處于網絡邊緣，企業努力靠近中心位置可以提高自身創新能力。網絡聯系強度對企業技術創新有負向作用，在1%的水平上顯著，這與假設2相符，在加入網絡聯系強度的平方項后，平方項沒有通過顯著性檢驗，這說明在成長期網絡聯系強度對企業技術創新的U形影響并不顯著，企業目前與外部網絡環境建立的聯系較少，網絡聯系不緊密。在成長期，企業資產回報率對企業技術創新影響顯著，系數為正，說明在成長期，企業創新受資金限制較大，隨著資產回報率的提高，企業經濟能力好轉，企業技術創新能力也會增強。

由表8可知，在成熟期，科技金融網絡密度對企業技術創新的1%的顯著性水平下，有正向的促進作用，回歸系數為1.796。網絡中心度對企業技術創新起到正向的作用，回歸系數為0.673，網絡中心度的平方項對企業技術創新有倒U形影響，與假設3相符。網絡聯系強度對企業技術創新起到正向的促進作用，回歸系數為 0.112，在1%的顯著性水平上顯著。在模型 (5)中，加入網絡聯系強度的二次項，二次項系數為0.002且在5%的水平上顯著，說明在成熟期，企業已達到U形的臨界點，網絡聯系強度對企業技術創新有U形影響，與假設3一致。此外，在成熟期，企業資本結構對企業技術創新的影響不顯著，這說明在成熟期，企業盈利穩定，負債水平對于企業技術創新不會產生影響。

由表9可知，在衰退期，科技金融網絡密度增加有助于提升企業技術創新水平，回歸系數為0.189，在1%的顯著性水平上顯著。網絡中心度對企業技術創新有著提升作用，網絡中心度的平方項對企業技術創新有顯著的影響，系數為 -3.087，說明在衰退期，部分企業已超過臨界值，由于成本與風險的原因，過于接近網絡中心反而會對其技術創新能力產生負面影響。網絡聯系強度對衰退期企業具有促進，回歸系數是0.093，且在1%的水平上顯著。加入二次項后，網絡聯系強度對企業技術創新有U形影響關系，與假設4一致。

5 結論與建議

本文以我國2010—2019年創業板上市公司作為研究樣本，構建科技金融網絡，實證檢驗科技型企業科技金融網絡特征對企業技術創新的非線性影響，以及不同生命周期階段下，科技金融網絡特征對企業技術創新影響的差異性。實證結果顯示：①科技金融網絡結構對企業技術創新存在顯著影響，其中網絡密度對企業技術創新有積極的促進作用，網絡中心度對企業技術創新產生倒U形影響，網絡聯系強度對企業技術創新有U形影響。②企業在不同的生命周期階段，科技金融網絡特征對企業技術創新的影響存在差異性。企業處于成長期，網絡密度、網絡中心度對企業技術創新有正向影響，網絡聯系強度對企業技術創新具有負向影響；企業處于成熟期，網絡密度對企業技術創新有積極的促進作用，網絡中心度對企業技術創新有倒U形影響，網絡聯系強度對企業技術創新有U形影響。企業處于衰退期，網絡密度對企業技術創新有正向作用，網絡中心度對企業技術創新產生倒U形影響，網絡聯系強度對企業技術創新有U形影響效應。

根據以上結果，本文提出如下建議：①總體看，科技金融網絡對企業技術創新具有顯著的影響，因此，完善科技金融環境，優化科技金融網絡至關重要。一方面加大各類金融機構對于企業發展的支撐作用，對于朝陽產業和高技術產業予以支持，對于發展困難的中小企業予以信貸優惠與信貸支持，建立專門的扶持規定，穩定企業的現金流與資金鏈；另一方面，政府加大對高技術企業的研發投入力度，鼓勵企業堅持自主創新，對科技創新的領軍企業進行宣傳與獎勵，扶持高技術企業發展。②企業在不同的生命周期，科技金融網絡結構對其技術創新的影響具有差異性，因此科技型企業應該根據自身所處的生命周期階段、創新意愿和資金實力，適量的選擇合作伙伴。在與科技金融機構建立聯系時，應提前做好融資規劃，按照規劃使用資金并及時調整。企業自身建立監督機制，避免資金濫用，保證企業在創新研發、成果轉換等環節的資金需求，從而提高創新能力，實現技術跨越，構建核心競爭力。