供應商集中度與企業融資約束

王曉燕 史秀敏 師亞楠

【關鍵詞】 供應商集中度; 融資約束; 關系資本

【中圖分類號】 F273.1? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2021）17-0083-08

一、引言

企業對外融資在其持續發展中發揮著至關重要的作用，因為僅僅依靠企業自身積累的內源性融資會受到規模的制約[1]。在企業進行外部融資的實踐中，雙方由于信息不對稱和交易摩擦增加了交易風險，從而外部投資者要求更高的風險溢價以應對風險，由此導致企業內外部融資成本的差異，即企業在使用外源性融資時會面臨融資約束。同時中小企業在實際融資時還面臨規模歧視，因此，如何更好地緩解中小企業的融資約束問題受到了廣泛關注。促進中小企業發展一直以來都是我國經濟建設中的重要目標，特別是2020年新冠疫情發生以來，我國眾多中小企業的生存發展受到了嚴重影響，尤其是企業融資約束問題受到了理論界和實務界的普遍關注。2002年頒布的《中小企業促進法》是首部專門針對中小企業的法律，并且于2017年進行了修訂，專門增加了“融資促進”的內容，以更好地解決中小企業的融資困境。

現階段，融資約束已經成為影響我國企業發展的重要阻礙，融資約束的大小直接影響到企業的融資安排和融資結構，進而會影響企業的投資決策、創新等行為。現有研究發現，中國企業普遍面臨融資約束，特別是民營企業和中小企業的融資約束更為嚴重[2-3]。目前針對企業融資約束影響因素的研究，大多從企業自身條件和外部融資環境角度進行考察。王敏芳等[4]從企業自身的盈利能力、資產規模大小等因素出發，分析企業內部條件對于其獲取銀行貸款的影響，研究發現企業的盈利能力和資產規模能夠顯著提升企業銀行貸款的可獲得性，進而能夠影響企業的融資約束。張凡[5]從企業外部環境變化影響企業融資行為的機理出發，研究金融發展對于融資約束的影響，結果顯示，提升企業外部的金融中介和金融市場的發展水平會有效緩解企業融資約束。盛丹等[1]從非正式制度的“企業間關系”實證分析企業的雙邊關系和多邊關系對融資約束的影響，研究發現“企業間關系”相比于“政企關系”對于融資約束的緩解作用更加顯著。由此，相比于正式制度在緩解企業融資約束中的作用，非正式制度在中國企業生存發展中發揮著什么作用，以及如何發揮作用受到學者們的關注。特別是在中國資本市場發展不完善、企業普遍面臨融資約束、企業的關系型交易普遍存在的情境中，深入分析企業建立的關系資本，在緩解企業融資約束中發揮了什么作用及如何發揮作用的問題具有理論和指導實踐雙重意義。

本文聚焦企業日常經營的供應關系，關注企業與主要供應商的關系親疏程度，對企業的融資約束是否有影響以及有何影響這一問題，并且采用供應商集中度來反映企業與供應商間的依賴強度和績效關聯強度，深入分析企業基于供產銷鏈條建立的關系資本對于融資約束的影響機制。

二、文獻回顧

（一）企業的“關系”資本

企業建立的各種“關系”也是一種社會資本，關系資本嵌入于關系網中，是指企業與不同主體建立起的聯系，也指通過聯系獲取稀缺資源的能力[1]。關系資本的價值在于可以強化企業與外部資源的聯系。企業建立的“關系”資本依據不同主體分類，具體有縱向聯系、橫向聯系和社會聯系三類[6]。有研究指出“關系”作為一種非正式的經濟手段在企業發展中發揮著極其重要的作用[7]，特別是在中國關系型交易邏輯盛行的情境中。企業基于供應鏈與供應商建立的關系屬于橫向聯系。在企業日常生產經營中，企業與供應商的橫向聯系是最頻繁和最緊密的，因此企業與供應商的“關系”對企業經營有直接的影響，從而會進一步影響其融資和投資行為。

波特（Porter）的“五力”模型，開創性地考察了供應商的議價能力對下游企業績效和戰略的影響。此外，國內學者的研究也為供應商議價能力與企業績效的聯動提供了經驗證據[8]，進一步說明了企業與供應商建立的關系能夠影響企業的績效，進而影響其融資約束。供應商—客戶相對談判能力的大小，直接體現出交易雙方實力對比狀況，也是刻畫企業與供應商間關系的一種重要方式[8]。在企業與供應商的交易博弈中，供應商的談判能力越強，客戶越處于弱勢地位，不利于其獲得商業信用，從而加劇企業的融資約束[9]。供應商集中度在一定程度上可以體現出企業與供應商間相對議價能力的大小。在借鑒現有研究的基礎上，本文選擇供應商集中度作為衡量企業與供應商間相對談判能力的指標，來進一步考察企業與供應商之間的關系對于融資約束的作用效果和作用機制。

（二）融資約束的含義

企業的融資決策安排不僅影響到自身價值，同時也受到外部環境的約束。基于對完美市場假說的現實考量，學者們提出了融資約束的假說。融資約束的概念最早由Fazzari et al.[10]（以下簡稱“FHP”）于1988年首先提出。隨后，1997年Kaplan et al.[11]（以下簡稱“KZ”）通過總結已有研究明確了常用的融資約束定義。目前，國內外學者對于融資約束概念的界定，已經形成了普遍的共識：根據MM定理的假設，在完美的有效市場中，企業可以自由選擇內部融資和外部融資方式來滿足資金需求，因為內外部資金是可以完全替代的，即企業內外部融資成本沒有差別。但是由于現實市場的不完備（存在信息不對稱和交易摩擦），導致企業的內部融資成本與外部融資成本有明顯差異[12]，即存在融資約束。簡言之，融資約束是指企業內外部融資成本存在差異時受到的資金融通方面的約束。因此，企業發展擴張進行外部融資時不可避免地會面臨融資約束的影響。

（三）融資約束的度量

在現有實證研究中對于融資約束的度量，不同的學者選擇的度量指標不盡相同，但是歸納起來主要分為兩個方面：一是使用企業行為特征方面的變量來間接反映企業的融資約束，如投資—現金流敏感性[13]、現金—現金流敏感性;二是通過企業財務變量的線性組合來直接衡量企業融資約束的大小，Kaplan et al.（1997）的KZ指標，Whited et al.[14]提出WW指標，還有Hadlock et al.[15]構建了SA指標。這些指標之所以選取了不同的變量，是出于不同的假設。具體的，KZ認為企業融資約束與現金持有量是負相關，企業為了緩解融資約束會增加現金持有量。與KZ指標相反，Whited et al.[14]認為現金持有量高的企業融資約束反而更高，原因是出于預防動機融資約束高的企業會持有更多的現金。而Hadlock et al.[15]構建的SA指標只包含了企業規模、企業規模平方項和年齡三個變量[16]。

三、理論分析與研究假設

供應商集中度對企業融資約束的影響路徑，具體可從商業信用融資和銀行信用融資兩方面來分析。

（一）供應商集中度與商業信用融資

供應商集中度高會減少企業的商業信用融資。一方面，供應商作為商業信用融資的直接提供者，企業獲得商業信用的規模取決于企業與供應商間相對實力的對比。根據波特“五力”模型理論，供應商—客戶相對議價能力可以很好地刻畫出企業與供應商/客戶間的實力狀況，供應商集中度在一定程度上可以體現出企業與供應商議價能力的大小。企業的供應商集中度高，一方面表明該生產要素對于企業生產過程有重大影響，與企業產品質量關系重大，因此供應商處于議價的強勢地位，可以選擇減少商業信用的提供，從而加劇企業的融資約束程度。同時，有研究表明，在一對多的供求關系中，數量較少的一方在談判中處于優勢地位[17];另一方面，當企業的供應商集中度較高時，企業對于供應商的依賴程度較大，在雙方談判博弈中議價能力小，面臨較高的轉換成本，容易受到大供應商的要挾，所以企業不得不接受苛刻的付款交易條件，因此企業從供應商處獲得商業信用規模將更加有限[9]。

同時，產品市場競爭理論也可以解釋企業的商業信用融資。根據該理論，認為企業所在行業的競爭程度會影響企業的商業信用融資規模。而企業的供應商集中度一定程度上可以反映企業的供應商所處行業的競爭程度，或者一定程度上反映了供應商相對企業的競爭程度。當供應商集中度較高時，企業的供應商間的競爭程度相對較弱，處于類似壟斷的地位，具有較高的議價能力，此時，供應商向企業提供商業信用的動機較弱，會削弱企業獲得商業信用融資的能力，從而加劇企業的融資約束[2，9]。

基于以上分析，當供應商集中程度較高會減少商業信用融資規模而加劇企業的融資約束。據此提出假設1。

H1：供應商集中度越高，企業獲得的商業信用融資越少。

（二）供應商集中度與銀行信用融資

供應商集中度高可以增加企業的銀行信用融資。現有研究已經證實了供應商/客戶集中度對于企業銀行借款能力有影響，并且可以增強企業的銀行借款能力[18]。從資產專用性角度分析，供應商/客戶集中度高的企業，采購主要集中在大的供應商那里，企業與供應商建立的緊密關系，是一種專有化投資，資產專用性強。出于專有投資的相互性，企業與供應商雙方都有強烈意愿維持交易的穩定持續進行。企業供應間關系的穩定性，直接關系到企業生產經營的持續性和產品的質量，即直接影響到企業的經營績效。從銀行授信角度來看，供應商集中度高的企業某種程度上向銀行傳遞了企業經營良好、違約風險低的信號。因為企業擁有的大供應商，在與企業頻繁的購銷互動中不斷熟悉，逐漸積累起信息優勢，銀行可以利用大供應商對企業信息甄別和信息監控的外溢效應，降低信息不對稱，將企業與供應商之間的關系作為信貸決策考量的重要指標，對企業的信貸風險評價更加積極。因此，供應商集中度高的企業，可以向銀行傳遞自身經營良好的信號，提高銀行信用融資的能力，從而緩解自身的融資約束。

基于上述分析，企業的供應商集中度越高，可以提高企業的銀行信用融資的可得性，起到緩解企業融資約束的作用。據此提出假設2。

H2：企業的供應商集中度越高，獲得的銀行信用融資越多。

（三）供應商集中度與企業融資約束

總體上來看，銀行信用與商業信用是影響企業融資約束的兩種主要渠道，二者對企業融資約束的作用效果相反，一方面，供應商集中度高可以提升企業的銀行信貸能力，起到緩解融資約束的作用;另一方面，供應商集中度過高會削弱企業的相對議價能力，減少其商業信用融資規模，從而加劇融資約束。因此企業供應商集中度對融資約束的作用結果，取決于其增加銀行貸款的作用與減少商業信用的作用大小。進一步分析，二者作用大小由企業實際融資中對于這兩種融資方式的依賴性大小決定。換言之，供應商集中度與企業融資約束二者的關系，與企業的銀行信用融資比重和商業信用融資比重的大小密切相關。在企業的融資實際中，銀行信用融資的規模遠遠高于商業信用融資的占比，因此供應商集中度高增加銀行信貸的作用會大于商業信用減少的負面效果。本文樣本企業的銀行借款總額占營業收入比重的均值為30.7%，而樣本企業的商業信用融資規模占營業收入比重的均值僅為18%，遠遠小于樣本企業銀行信用融資的占比，進一步說明，大多數企業更依賴于銀行信用融資，其對于企業融資約束的影響更大。根據以上分析提出假設3。

H3：供應商集中度總體上可以緩解企業的融資約束。

四、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文選取2004—2018年中小板非金融上市公司為研究樣本，選擇中小板上市公司是因為相比于主板市場，中小板的上市公司主要為中小企業和民營企業。考慮到變量會受到極端值的影響，因此對所有連續變量進行了上下1%縮尾處理。供應商集中度數據來自于CNRDS數據庫，上市公司財務、公司治理等數據來自CSMAR數據庫[19]。

（二）模型構建與變量定義

通過上述分析，本文構建以下多元回歸模型來檢驗提出的假設。

Supcredi，t=α0+α1T5suplparti，t+α2Control+Indcdj+

Yeari+εi，t? ? （1）

Tloani，t=α0+α1T5suplparti，t+α2Control+Indcdj+

Yeari+εi，t? ?（2）

SAabsi，t=α0+α1T5suplparti，t+α2Control+Yeari+

ui+εi，t? ?（3）

本文的被解釋變量有商業信用融資規模、銀行借款總額和融資約束指數，參考李振東等[2]的做法，對商業信用規模和銀行借款總額用營業收入進行規模化處理。借鑒劉莉亞等[20]的研究，本文使用SA指數的絕對值測量企業的融資約束，SA指數的絕對值越大表示企業的融資約束越強。SA指數=-0.737Size+0.043Size2-0.04Age[15，21]，相比于其他度量指標，該變量僅包含了企業規模、企業規模平方項和年齡三個內生性較弱的變量，而且便于計算。本文的解釋變量T5suplpart使用上市公司來自前五大供應商的采購總金額占當年總采購金額的比重來測量企業的供應商集中度[2，22]。參照以往有關文獻的做法，回歸時還控制了可能會對企業融資約束有影響的多個主要的公司財務和公司治理變量。同時，Indcdj表示控制行業異質性的影響，Yeari表示控制時間效應的影響，ui為考慮不可觀測的個體異質性的影響。變量的具體定義如表1所示。

五、實證結果與分析

（一）描述性統計分析

表2為本文樣本的描述性統計，其中融資約束（SAabs）的均值為3.659，最大值為4.332，最小值為3.075，標準差為0.255，表明我國中小板上市企業普遍面臨著較強的融資約束。樣本企業的銀行借款總額（Tloan）經過營業收入規模化處理后的均值為0.307，中位數為0.194，最大值為2.278，最小值為0，標準差為0.380。而樣本企業的商業信用融資規模同樣經過營業收入規模化處理后的均值為0.180，中位數為0.152，最小值為-2.512，標準差為0.206，這幾個統計量的值均小于樣本企業銀行信用融資的值，但是樣本商業信用融資規模的最大值為3.553，高于樣本企業銀行借款的最大值。進一步說明，在企業的融資實踐中，大多數企業的銀行信用融資規模高于商業信用的規模，企業更依賴于銀行信用融資，其對于企業融資約束的影響更大;同時，也存在極少數企業的商業信用融資規模較高，表明商業信用是這些企業重要的融資渠道。供應商集中度（T5suplpart）的均值為34.851，最小值為5.820，中位數為30.940，最大值為87.940，標準差為18.782，這說明我國中小板企業的供應商集中度普遍較高，達到了34.85%，而且企業之間供應商集中度的差異較大。其他控制變量的描述性統計表明變量的取值在可接受范圍內。

（二）多元回歸分析

表3為本文的假設檢驗結果，其中模型1為供應商集中度對企業商業信用融資的檢驗結果，Supcred的系數是負數，為-0.00114，且在1%的水平上顯著，說明供應商集中度越大，企業的商業信用融資規模越小，即供應商集中度會削弱企業通過商業信用融資的能力，加劇企業的融資約束，回歸結果證明了H1成立。

表3中的模型2為供應商集中度對企業銀行借款規模的回歸結果，Tloan回歸系數為正數，是0.00217，通過了1%的顯著性檢驗。表明企業的供應商集中度對銀行信用融資規模有正向影響，即供應商集中度越高，企業獲得的銀行借款越多，進而可以降低企業的融資約束，因此H2得到驗證。同時，銀行借款的回歸系數明顯大于商業信用融資回歸系數的絕對值，說明供應商集中度增加銀行信用融資的效應大于其削弱商業信用融資的效應，總體上來看供應商集中度高可以提升企業的融資規模，起到緩解融資約束的作用。

表3中的模型3為供應商集中度對企業融資約束的回歸結果，SAabs的回歸系數為-0.00017，也通過了1%的顯著性水平。說明企業的供應商集中度與融資約束總體上呈負相關關系，企業提高供應商集中度一定程度上可以起到緩解融資約束的作用，回歸結果支持了H3。

六、穩健性檢驗

為了檢驗結論的可靠性，本文進一步進行了如下檢驗：

第一，考慮到模型估計誤差項的異方差和自相關問題，分別對以上三個模型做聚類穩健標準誤調整，結果見表4的前三個模型。對誤差項進行聚類調整后，看到以上三個模型回歸系數的符號和大小都沒變，只有融資約束的回歸系數沒有通過顯著性檢驗，表明該回歸模型需要做進一步的檢驗以確定其結論是否可靠。

采用Pesaran（2015）的弱截面相關性檢驗，結果顯示模型3的誤差項存在截面相關性。考慮到設定的固定效應模型誤差項的異方差、自相關和截面相關三大問題，使用Driscoll-Kraay標準誤調整后，回歸結果見表4的模型7。Driscoll-Kraay標準誤調整后的模型回歸系數為-0.00018，且在1%的水平上顯著，進一步驗證了本文H3的正確性。

第二，考慮到不可觀察的個體異質性與解釋變量相關可能導致的內生性，本文通過豪斯曼檢驗來判斷回歸模型3選擇的合理性。檢驗結果卡方值為48.10，其P值為0.0025，拒絕原假設，所以選擇個體時間雙向固定效應模型是合理的。

第三，解釋變量與誤差項相關導致內生性問題。一方面，上述檢驗可能存在遺漏變量引起內生性問題，因為企業的融資約束和供應商集中度可能同時受到其他不可觀測變量的影響;另一方面，解釋變量和被解釋變量之間存在雙向因果導致內生性問題，例如融資約束小的企業有能力進行更多的專有化投資，進而獲取更優質的供應商，借鑒李振東等[2]的做法，將每個年份同行業其他企業供應商集中度的均值作為企業供應商集中度的工具變量，采用兩階段最小二乘法進行內生性修正。

（1）工具變量的相關性檢驗。對工具變量的輔助回歸結果顯示，弱工具變量Cragg-Donald Wald檢驗的F統計量值為41.03，大于10%偏誤下的臨界值16.838，即拒絕弱工具變量的假設。因此本文使用行業供應商集中度均值的工具變量與內生變量高度相關，不是弱工具變量。現有研究也表明，不同行業的供應商集中度會影響單個企業的供應商集中度。

（2）工具變量內生性的豪斯曼檢驗。主要來判斷解釋變量是否存在內生性。通過Hausman檢驗結果顯示解釋變量供應商集中度是內生變量，需要使用工具變量進行修正。工具變量最小二乘回歸結果中，供應商集中度對融資約束的回歸系數為-0.00555，且在1%的顯著性水平成立，從而驗證了本文結論的穩健性。

（3）工具變量的外生性檢驗。將工具變量每個年度同行業其他企業供應商集中度的均值納入模型，Sargan-Hansen檢驗結果顯示模型剛好識別。表明該工具變量是合理的，目前也沒有研究發現每個年度同行業其他企業供應商集中度的均值可以通過其他渠道影響到各個企業的融資約束。

第四，對于本文設定的回歸方程1和回歸方程2，采用替換變量的方式，以判斷估計結果的穩健性。借鑒王迪等[17]的做法，對被解釋變量商業信用融資和銀行借款分別用期末資產余額進行規模化處理，替換后回歸系數依然顯著，從而支持了本文的結論。結果如表5所示。

七、結論與討論

（一）研究結論

本文聚焦我國中小企業的融資約束問題，從企業融資約束的影響因素切入，關注非正式制度——企業與供應商建立的關系資本的強度對融資約束的影響。以我國中小板上市公司的數據實證檢驗表明：提高企業的供應商集中度可以緩解企業的融資約束。其作用機制是提高供應商集中度有利于中小企業獲得銀行信用融資，進而起到緩解融資約束的作用。雖然提高供應商集中度會抑制企業的商業信用融資，但由于我國的中小企業更加依賴銀行信用融資，因此該負面影響遠遠小于增加銀行信用融資規模的正面效應。

（二）對于中小企業的建議

本文的研究從企業建立的關系資本角度豐富了企業融資約束影響因素的研究，同時研究結果可以指導我國中小企業采取切實可行的方式緩解融資約束：

1.企業要重視自身關系資本的建立，不斷維護和加強與主要供應商的聯系，實際交易往來中避免短視行為，有針對性地進行專有化投資，降低采購過程的不確定性和交易成本，更好發揮出大供應商對企業信息甄別和信息監控的外溢效應，向銀行傳遞自身經營良好的信號，提高企業自身的銀行信用融資能力，從而緩解融資約束。

2.企業要積極融入供應鏈關系網絡，放大單一關系資本的價值，幫助企業獲得更多的信息、技術和資金等資源，也不斷提升通過關系資本獲得稀缺資源的能力，這樣有助于企業的創新和持續發展[23]。

（三）研究不足與研究展望

本文主要分析了供應商集中度對企業融資約束的影響路徑，該研究仍存在一些不足，未來可以考慮從以下方面做拓展研究：一是本文僅使用SA指數來衡量融資約束，后續研究可以考慮使用其他的融資約束指數更加全面反映企業的融資約束;二是本文在回歸模型設計時雖然考慮了企業個體效應，但未考慮行業異質性水平對于企業外部融資規模和融資約束的影響差異，未來研究可以從行業層面進行分組回歸，進一步考察供應商集中度對于企業融資約束的作用機制;三是本文的供應商集中度使用前五大供應商采購金額的占比來衡量，后續可以考慮使用供應商赫芬達爾指數，考慮行業供應商集中度水平來分析其與融資約束的作用效果。

【參考文獻】

[1] 盛丹，王永進.“企業間關系”是否會緩解企業的融資約束[J].世界經濟，2014，37（10）：104-122.

[2] 李振東，馬超.供應商集中度與企業外部融資約束[J].經濟問題，2019（8）：27-35.

[3] ALLEN F，QIAN J，QIAN M.Law，finance，and economic growth in China[J].Journal of Financial Economics，2005，77（1）：57-116.

[4] 王敏芳，徐莉萍.金融抑制對民營企業債務融資的經濟周期性影響[J].經濟問題，2017（4）：108-112.

[5] 張凡.金融發展、企業融資行為與融資約束緩解——基于微觀結構理論的實證分析[J].財經問題研究，2015（7）：122-128.

[6] 邊燕杰，丘海雄.企業的社會資本及其功效[J].中國社會科學，2000（2）：87-99，207.

[7] 張軍.關系：一個初步的經濟分析[J].世界經濟文匯，1995（6）：47-55.

[8] 唐躍軍.供應商、經銷商議價能力與公司業績——來自2005—2007年中國制造業上市公司的經驗證據[J].中國工業經濟，2009（10）：67-76.

[9] 馬黎■，張敏，伊志宏.供應商—客戶關系會影響企業的商業信用嗎——基于中國上市公司的實證檢驗[J].經濟理論與經濟管理，2016（2）：98-112.

[10] FAZZARI S M，HUBBARD R G，PETERSEN B C.Financing constraints and corporate investment[D].Brookings Papers on Economic Activity，1988.

[11] KAPLAN S，L ZINGALES.Do investment-cash flow sensitivities provide useful measures of financial constraints？[J].Quarterly Journal of Economics，1997，112（1）：169-215.

[12] 蔡曉慧.融資約束的度量及其檢驗——基于債務融資溢價視角[J].浙江社會科學，2013（6）：20-30，

156-157.

[13] 屈文洲，謝雅璐，葉玉妹.信息不對稱、融資約束與投資—現金流敏感性——基于市場微觀結構理論的實證研究[J].經濟研究，2011，46（6）：105-117.

[14] WHITED T M，et al.Financial constraints risk[J].The Review of Financial Studies，2006，19（2）：531-559.

[15] HADLOCK C J，PIERCE J R.New evidence on measuring financial constraints：moving beyond the KZ index[J].Review of Financial Studies，2010，23 （5）：1909-1940.

[16] 武曉芬，梁安琪，李飛，等.制度信用環境、融資約束和企業創新[J].經濟問題探索，2018（12）：70-80.

[17] S DOWLASTSHAHI.Bargaining Power in buyer-supplier relatinships[J].Production and Inventory Managemment，1999，40（1）：27-35.

[18] 王迪，劉祖基，趙澤朋.供應鏈關系與銀行借款——基于供應商/客戶集中度的分析[J].會計研究，2016（10）：42-49，96.

[19] 張潔，唐潔.資本錯配、融資約束與企業研發投入——來自中國高新技術上市公司的經驗證據[J].科技進步與對策，2019，36（20）：103-111.

[20] 劉莉亞，何彥林，王照飛，等.融資約束會影響中國企業對外直接投資嗎？——基于微觀視角的理論和實證分析[J].金融研究，2015（8）：124-140.

[21] 鞠曉生，盧荻，虞義華.融資約束、營運資本管理與企業創新可持續性[J].經濟研究，2013，48（1）：4-16.

[22] 薛爽，耀友福，王雪方.供應鏈集中度與審計意見購買[J].會計研究，2018（8）：57-64.

[23] 黃宇虹，捷夢吟.關系、社會資本與小微企業創新[J].科研管理，2018，39（11）：27-39.