金融集聚、產權結構與區域創新績效

王堃+紀宣明+徐鶴

摘 要：采用2006 —2015年中國30個省份的省際面板數據，運用熵權法、自然間斷點分級法、聚類穩健的面板固定效應回歸等實證方法，對金融集聚及其四個二級指標（金融背景、金融規模、金融密度、金融深度）、產權結構對區域創新績效的影響進行了實證分析。實證結果表明：金融集聚水平及其四個二級指標與該地區區域創新績效呈正相關，提升金融集聚水平，促進金融發展能夠提高區域創新績效；產權結構與區域創新績效也呈現出正相關，即該地區產權清晰程度越高，其創新效率越高。據此，從提升金融集聚質量角度，要破除金融流動制度性壁壘，加速金融改革，優化區域金融結構；從優化產權結構角度，要鼓勵民營企業開展創新活動，為民營企業提供融資便利，發揮新三板市場作用，加強產權保護。

關 鍵 詞：金融集聚；產權結構 ；區域創新；創新績效

中圖分類號：F832.7 文獻標識碼：A 文章編號：2096-2517（2018）01-0041-10

DOI：10.19631/j.cnki.css.2018.01.006

Abstract： Based on entropy method， Jenks method， robust panel fixed effect regression and other empirical methods， the paper used the provincial panel data of 30 provinces in China during 2006 -2015 and empirically analyzed the impact of financial cluster and its four two-level indicators （financial background， financial size， financial density， financial depth） and property rights structure on regional innovation performance. It is proved that financial cluster and its four aspects are positively related to the regional innovation performance， improving the level of financial cluster and promoting financial development can improve regional innovation performance. Property rights structure and regional innovation performance also show a positive correlation， that is， the higher the degree of privatization in the region， the higher the efficiency of innovation. Therefore， at the end of the article， we put forward a series of measures to improve the quality of financial cluster， such as breaking institutional barriers of financial flow， accelerating financial reform， optimizing regional financial structure. And we should encourage private high-tech enterprises to carry out innovative activities for private enterprises to provide financing facilities to play the role of the new board market， strengthen property protection and a series of policy recommendations to optimize the structure of property rights.

Key words： financial cluster； property rights structure； regional innovation； innovation performance

一、問題提出

在世界經濟發展呈現出區域化特征的大格局下，區域創新能力已經逐漸成為衡量該地區核心競爭力的重要指標。 要素投入驅動的粗放型經濟增長方式已經明顯難以滿足“新常態”背景下區域經濟增長的需要。創新驅動，構建創新體系，將我國建設成為創新型國家已經成為我國的發展戰略之一。黨的十九大報告指出“創新是引領發展的第一動力， 是建設現代化經濟體系的戰略支撐”。根據《中國統計年鑒》，截至2015年，我國政府一般公共預算中對科學技術支出為3384.18億元，規模以上工業的R&D經費支出為1001.39億元。然而時至今日，我國的研發效率仍弱于諸如日本、美國、德國、法國等發達國家。因此，提高區域創新效率，擺脫中國高投入低產出的增長模式， 發展更加有效率的增長模式具有重大意義。 金融集聚是產業發展的重要支撐，產權結構影響了產權改革的路徑與效率，二者對區域創新必然存在一定的影響。

通過下面對以往研究的梳理與回顧， 我們發現：第一，現有研究多關注產業集聚的空間分布、 知識溢出和行業異質性對區域創新績效的影響。第二， 大多數文獻的研究范圍局限于成熟的制造業， 鮮有文獻研究具體的某產業集聚與區域創新績效的相互作用。 金融在當今經濟生產活動中的重要性已經無需贅述， 而以產權結構為代表的制度因素也是近年來一致持續的關注熱點， 且在研究方法與研究結論上存在巨大分歧。因此，本文嘗試將金融聚集、 產權結構和區域創新績效三者相結合， 研究三者之間的相關關系以及相互作用機制。endprint

二、理論分析與研究假設

（一）金融集聚對區域創新的影響

方齊云等（2015）、謝子遠等（2017）均認為，高技術產業集聚對創新效率的關系呈“倒U形”分布，即東部的產業集聚過度，對創新效率有負向影響，而中西部的產業集聚程度不足，其對創新效率有正向的影響[1-2]。劉宏偉等（2016）認為，在知識溢出的視角下，產業集聚通過降低知識獲取成本，提高知識傳遞效率的方式，降低技術學習成本，進而降低創新成本[3]。劉乃全等（2016）以我國東中西三個地區為研究范圍， 將產業集聚分為專業化集聚和多樣化集聚， 研究了它們與區域創新效率之間的關系， 并發現專業化集聚對中部地區的創新效率有顯著的促進作用， 而多樣化集聚對中西部地區的創新效率有較好的提升。但總體而言，專業化集聚對區域創新效率的提升顯著優于多樣化集聚[4]。李紅等（2014）認為，金融集聚能夠帶來人才、資本、機構等的集中，但并沒有產生擁擠效應，同時還顯著促進了城市經濟增長[5]。由此，本文提出假設：

H1： 一個地區的金融集聚與區域創新績效呈正相關

賴永劍等（2015）認為，創新是經濟可持續發展的基本動力， 且大量的創新資金支持也是創新產出的基礎。 他們考慮到中國各地區之間存在的明顯異質性， 采用面板平滑轉換回歸模型分析了金融發展水平與區域創新績效之間的關系， 并發現一個地區的金融市場規模能夠正向影響該地區的區域創新績效[6]。平力群（2016）認為，日本在其國家創新體系的支撐下， 實現了創新與國家經濟發展水平的良性互動、互利雙贏。良好的金融背景能夠加快創新的進程[7]。李建軍等（2017）對金融密度的相關文獻進行總結， 發現多數文獻均使用金融機構網點數、地區面積或金融機構網點數、人口總量作為衡量金融密度的尺度。但是，這種指標無法體現金融機構的規模差異性[8]。石盛林（2011）認為，在縣域層面，金融密度與經濟增長之間呈現出顯著的“倒U型”曲線關系。同時表明，穩步放寬金融市場的進入門檻，消除金融服務的空白點，促進金融資本的形成和優化， 預防金融機構配置不足或過度， 這些對經濟增長是十分具有意義的[9]。汪金花等（2015）等利用金融機構的存貸款之和與地區GDP的比重、股票總市值和證券總交易額的和占GDP的比重、金融機構中關于保險費用的收入占GDP的比重，衡量一個地區的金融深度[10]，但是研究金融深度與區域創新之間關系的文獻，幾乎沒有。據此，本文提出假設H1a～H1d：

H1a： 一個地區的金融背景與區域創新績效呈正相關

H1b： 一個地區的金融規模與區域創新績效呈正相關

H1c： 一個地區的金融密度與區域創新績效呈正相關

H1d： 一個地區的金融深度與區域創新績效呈正相關

（二）產權結構對區域創新的影響

王蘭芳等（2017）認為，非國有創業投資對創新績效的促進作用要大于國有創業投資[11]。楊若愚（2016）認為，政府行為普遍存在“越位、錯位、缺位”的現象，該現象使得政府對于創新方面的支持無效率甚至產生負面影響[12]。李健等（2017）認為，與一般意義上的產權結構不同， 中國企業的產權結構實際上是在純粹的中央集權計劃的公有制和純粹分散的私有制之間不同程度的選擇， 并表明產權結構變動對區域創新的投入產生了顯著的推動作用[13]。

由此，本文提出假設：

H2：一個地區的產權結構與區域創新績效呈正相關

三、變量的選取與測度

（一）變量的選取與數據的處理

本文采用2006—2015年全國30個省份（除西藏自治區、港澳臺地區）的年度面板數據，相關數據由《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國環境統計年鑒》《中國勞動統計年鑒》和各省統計年鑒等整理得到，存在數值差異的，以較高級別的統計數據為準。 本文的實證結果均由MATLAB R2016a與Stata14MP計算得出。

1.指標合成方法的選定

在指標合成的備選方法中， 主要可以分為主觀賦權法與客觀賦權法。 主觀賦權法主要是根據實證研究者以往的經驗與參考前人研究成果，根據相關二級指標的重要性， 給予每個指標特定的權重。 這種方法由于其過強的主觀性導致其結果難有說服力。 客觀賦權法是指通過相關數理統計的方法，經過計算得出相關指標的權重。其中，主成分分析法（PCA法）因其相對客觀而成為前人研究時使用的主流方法。 主成分分析法主要是根據樣本期內相關指標的變異程度來決定權重的大小，但當存在極值影響較大，二級指標變動趨于一致或者權重為負的情況時，其結果往往失去意義，造成誤用。據此，本文決定采用“熵權法”確定各二級指標權重。

2.熵權法

“熵”本來是一個熱動力學概念，表明事物的不確定性。在熵權法指標評價體系中，各個指標的熵值越小，則表明其所包含的信息量越大，即在指標評價體系中的作用越大，反之則越小。熵權法的基本原理如下：

首先，假定研究目標有n個樣本，每個一級指標均由指標體系中m個二級指標合成， 分別記為xi（i=1，2，…，n），則指標體系矩陣為：

最后， 通過各指標的信息熵計算各指標的權重，其公式如下：

3.區域創新績效

李婧等（2017）研究表明，區域創新績效的定義與評價體系，在國際上目前尚無定論[14]。以往研究衡量區域創新績效這一指標時， 普遍采用專利申請數量、專利授權數量、新產品成交額等進行衡量。這種簡單衡量創新的投入產出，用創新效率來評價區域創新績效，顯然過于粗糙。在考慮區域創新績效時， 還應該考慮區域創新對經濟與社會制度變遷的影響。

本文參考李婧等（2017）[14]、謝蘭云（2013）[15]、何志超等（2015）[16]的做法，用R&D人員全時當量與R&D內部經費支出兩個二級指標衡量區域創新績效的創新投入部分； 用發明專利申請授權數與技術市場合同成交額兩個二級指標衡量區域創新績效的創新產出部分。區域創新的效果，主要表現在技術進步與經濟增長兩個方面：（1）從技術進步角度， 發明專利申請行為本身不受專利授權機構干擾，也不因實用性的原因受到市場的干擾，用來衡量地區原始創新能力，具有低噪聲的優勢。考慮到我國高校科研工作與企業生產的真實轉化量遠遠低于名義合作量， 故本文并未采用前人常用的高校科研能力來衡量創新能力。（2） 從創新產出角度，區域創新是經濟發展的源動力，技術市場合同成交額表明了一個地區創新活動的變現能力，創造出商業價值， 提升本地區經濟水平才是區域創新活動的最終目的。 區域創新績效的指標選取情況如表1所示。endprint

由熵權法計算得到各二級指標權重，并據此合成區域創新績效指標，其結果如下：

creationit=0.1798R&D_pepit+0.1797R&D_costit+0.2321patsit+0.3349techmit （5）

4.金融集聚與產權結構

目前測量金融集聚的方法主要分為單一指標法與綜合指標法。 單一指標法主要有空間基尼系數（EG）、Herfindahl-Hirschman指數（HHI）、區位熵（LQ）等。綜合指標法則是從各個角度選取能夠測度金融集聚水平的相關二級指標， 構造相對完整的金融集聚指標體系。

本文參考了孫志紅等（2017）[17]、張虎等（2017）[18]、茹樂峰等（2014）[19]的研究成果[17-19]，從金融背景、金融規模、金融深度、金融密度四個角度選取了十個二級指標來構建完整的金融集聚指標體系。 金融背景反映了一個地區金融集聚效應的宏觀經濟環境，在經濟發達地區，金融集聚效應發展的阻力必然更小。 本文選取了各省份人均GDP、GDP、 年末總人口三個二級指標用來衡量金融背景， 能較為全面地反映該省份的經濟發展水平。 金融規模是衡量一個省份金融發展水平的絕對數指標， 本文用該省份年末金融機構存款余額、貸款余額、 年末居民儲蓄余額以及金融行業從業人員數量（西部地區部分省份某些地級市金融從業人員數量數據缺失， 根據該地區年末存貸款余額與該省份第二大城市相關數據，插值估算得到）四個二級指標衡量。 金融密度從人口金融密度與城市金融密度兩個角度衡量。 金融深度用該地區金融活躍程度衡量。 金融集聚水平相關指標選取情況如表2所示。

由熵權法計算得到各二級指標權重， 并據此合成金融指標，其結果如下：

financial_clusterit=0.1175GDPit+0.0783pepit+0.0864PGDPit+0.1426loansit+0.1451depositsit+0.1275savingsit+0.0853clerkit+0.0761dens1it+

0.0776dens2it+0.0634depthit （6）

產權結構（property）的衡量方法較為單一，本文采用各省份固定資產總投資中非國有固定資產投資與非集體固定資產投資的占比和城鎮就業總人數中非國有和非集體就業人數占比進行衡量，二者權重為0.5156和0.4844。

（二）區域創新績效與金融結構的直觀分析

本文的各項二級指標在進行熵權法確定權重時，已經通過公式（1）進行了無量綱化處理。因此，能夠避免因為數量級差異過大造成的計量軟件近似計算誤差。

自然間斷點分級法（Jenks法）具有組間方差最大，組內方差最小的特點。由于各年份的三個省際綜合指標呈現出較為明顯的小聚類分布，同時，考慮到三個省際綜合指標的影響力是相對同年其他地區省份而言的。因此，本文使用自然間斷點分級法將各指標2006年、2010年、2015年數據分成高、中、低三個聚類，進行直觀分析。選取這三年是因為2006年與2010年是“十一五規劃”的起始年與結束年，2015年是“十二五規劃”的結束年，數據較有代表性。

金融集聚相對水平在近十年變化不大且東部沿海發達地區一直領先。北京、山東、浙江、江蘇、廣東等五個省（直轄市）在近十年一直保持著全國領先的地位。新疆、青海、甘肅、寧夏等地區，一直落后于全國平均水平。而貴州、吉林與內蒙古有所進步， 已經在2015年達到了全國相對中等水平。全國僅河南省金融集聚相對水平發生了下降，該省在2006年仍處于高水平集聚地區，但到了2010年就已經退居第二梯隊， 這可能是由于該省產業選擇與勞動力輸出等因素造成的。

產權結構的空間分布變化較大， 中部地區的非國有經濟發展較快，黃河以北地區則發展較慢。如黑龍江、內蒙古、新疆等省份，其產權改革速度明顯低于其他地區， 已經退出了全國中等水平之列， 這些省份產權改革速度的下降可能是由于這些省份的主導產業以資源密集型與勞動力密集型（如農業、重工業、采掘業等）為主，這些產業中一部分（重工業、采掘業等）存在較高的產業壁壘，需要付出更多的沉淀成本，因此多為國有資本主導。而農業集體合作、 機械化等在這些地區開展同樣不如沿海與中部地區， 尚未能改變農戶自己生產的格局。所以這些地區產權改革落后于其他地區。中部六省民營資本發展較快，這與其人口基數大、中小型國企數量大，國企改制倒逼私有化進程、地區稅收優惠政策、交通發展等內外部因素有關。沿海地區僅福建省在2016年退出了高水平行列，這可能是由于福建省民營資本多投入在鞋服加工、小商品生產、 陶瓷等行業， 這些行業近年來受外匯升值、人力資源成本上升、海外經濟衰退、國家環保政策等因素的影響較大，產業較為低迷，破產企業數量增多等因素導致的。 以上產權結構的變化也能從近年來各省份IPO企業數量與性質上得到佐證。

區域創新績效水平在沿海地區提升速度較快，四川、陜西等經濟教育較發達的省份區域創新績效水平同樣較高。 黃河以北地區的區域創新績效水平發展速度同樣不快， 很難達到全國中等水平，這也比較符合經濟現實。

通過上述分析，可以直觀地得出以下結論：金融集聚、 產權結構與區域創新績效三者的整體水平與發展速度在空間分布上具有一定的一致性的同時，也存在著部分的差異。因此，需要在后文進行定量分析，分析三者的相互關系，驗證前文假設是否成立。

四、模型的選擇與構建

（一）模型的選擇

近年來，在研究區域創新績效有關問題時，有關文獻多采用空間面板模型，如李婧等（2017）[14]，于斌斌（2017）[20]。此方法雖然能夠消除空間自相關的影響，提升估計效率，但存在的問題是：第一，其依賴的最大似然估計法（MLE）的大樣本理論尚待完善， 且在異方差嚴重的情況下會導致QMLE估計量不一致。第二，本文生成了全國30個省份的鄰接空間權重矩陣、地理距離空間權重矩陣、經濟距離空間權重矩陣， 并且計算得到了地理空間權重與經濟距離空間權重相結合的嵌套空間權重矩陣。 并用計算了各矩陣所對應的MoransI與Gearys C統計量，發現在大多數情況下，相關統計量并不能拒絕不存在空間自相關的原假設。這與部分文獻產生了分歧， 應該是由于指標構造與樣本差異造成的。綜上，本文選擇建立一般平衡面板模型進行相關計量分析。endprint

（二）控制變量的選擇

為了避免解釋變量與被解釋變量間的雙向因果關系，本文參考了有關文獻，選用該地區教育支出占政府財政支出的比例與該地區進出口總額與GDP的比值合成控制變量control， 其權重分別為0.1057和0.8943， 政府對教育的投入體現了該地區的創新潛力， 對外開放程度體現了一個地區的創新動力與機遇。由于前文構造一級指標時，已經使用了較多的解釋變量， 故本文認為該合成控制變量指標已經能較有效率地完成其統計任務。

（三）模型的構建

根據前文有關分析，在參考了李健等（2017）[13]、李婧等（2017）[14]、張虎等（2017）[18]的研究成果后，本文初步設定如下面板計量模型：

其中 financial_backi，t代表金融背景，financial_ sizei，t代表金融規模， financial_densityi，t代表金融密度， financial_depthi，t代表金融深度。該模型用于驗證H1a～H1d。

五、實證結果與分析

（一）面板回歸方法的選擇

首先，對模型進行固定效應回歸，得到相應的結果后依次進行后續檢驗。然后，進行面板Wald檢驗，得到對應的？字2統計量，判斷其是否應該使用聚類穩健的異方差標準誤法進行回歸。其次，對該模型進行Breusch-Pagan檢驗， 得到？字2統計量后，判斷應該選擇隨機效應還是混合回歸。最后，對模型進行Durbin-Wu-Hausman檢驗得到Sargan-Hansen統計量， 判斷應該選擇固定效應回歸還是隨機效應回歸。

（二）回歸結果與分析

面板回歸結果如表3所示， 方程回歸結果性質良好，所有解釋變量均在1%的顯著性水平下顯著，各方程整體的統計性質也極為良好。

1.由表3第（a）列可知，金融集聚的系數為正且在1%的顯著性水平下顯著。表明金融集聚對區域創新績效的提升起著促進作用， 即假設H1得證。 金融集聚對區域創新績效的影響主要有：第一，金融集聚水平較高的地區，必然擁有更多、更優質的金融機構，降低了各類企業的融資門檻，為企業開展創新活動， 尤其是高新技術創新提供了更多的資金上的支持。第二，金融行業作為高收入的優質行業，吸引各背景的精英在該行業工作。同時，也必然會形成“虹吸效應”，吸引國內外更多高素質人才前往該地區就業， 為區域創新績效的提升提供了人力支持。第三，金融集聚水平高的地區必然能為企業提供更優質、更全面的金融服務，為企業提供更多的可供選擇的金融工具。對賭協議、IPO加速服務、 證券拓展服務等一系列工具與服務，必然會激發企業的盈利欲望與創新熱情，進而形成企業間的良性競爭，提升區域創新績效水平。

2.由表3第（b）列可知，產權結構的系數為正且在1%的顯著性水平下顯著，表明產權結構的提升對區域創新績效的提升有促進作用，假設H2成立。該影響主要體現在：第一，隨著非國有經濟在國民經濟體系中作用的提升， 市場的作用被充分體現。 更多的企業能夠迅速地抓住市場需求的脈搏，提升創新頻率與創新效率。第二，隨著更多的非國有經濟主體進入到原有的國有企業壟斷行業，形成良性競爭機制，倒逼國有企業重視創新工作，提升創新效率。第三，產權水平的提升，提升了資源使用效率。 一部分國有企業與大型非國有企業更專注于“高投入-高產出”的產業研發，避免與小型企業相互撕咬。中小型企業則利用自身“小快靈”的特點，在細分市場上提供具有特色的產品與服務。

3.表3的第（c）～（f）列用于考察金融集聚的各個方面與區域創新績效的關系。實證結果表明：金融集聚的金融背景、金融規模、金融密度與金融深度四個方面均在1%的水平下顯著且其均對區域創新績效產生正向影響。

金融背景指標衡量的是一個地區的經濟發展水平，經濟發展水平高的地區，其各種資源與技術水平必然更高，其區域創新績效水平也更高。

金融規模衡量一個地區金融水平絕對量的高低，金融規模水平高的地區，存貸款與儲蓄的規模較高，從側面印證其產業總量與產業活躍度較高；同時，各產業之間的協同作用與良性競爭加劇，激發了產業內各企業的創新效率， 進而提升了區域創新績效。

金融密度衡量了一個地區的人均金融貢獻與收益水平，是一個相對量。它避免了因地理、人口等外在因素對金融集聚水平衡量的影響。 金融密度較大的地區， 人口金融密度與城市金融密度較大，即人均金融水平較高，能從一定程度上反映該地區的金融發展質量與發展程度。 金融密度較大的地區， 一般金融發展進程與質量要高于金融密度較低的地區。金融發展較為先進的地區，金融創新水平必然較高。 金融創新又必然會促進產業創新。因此，金融密度促進了區域創新績效的提升。

金融深度指標衡量了一個地區金融業在國民經濟體系中的重要程度。 金融行業的重要程度往往與第三產業在國民經濟體系中所占比重的大小是正相關的。相較于第一產業與第二產業，第三產業是創新活動的生力軍與主力軍。 這也是金融深度與區域創新績效為正相關關系的原因。

（三）穩健性檢驗

本文采用2006—2015年全國30個省份的相關面板數據，進行了實證研究，并得到了上述實證結果。為了保證實證結果的穩健性，本文采用如下兩種方法進行穩健性檢驗：第一，采用2013—2015年的面板數據， 按照前文方法進行實證檢驗。第二， 將二級指標權重確定方法改為主成分分析法并且采用z-score法進行無量綱化。 限于篇幅，本文依慣例不再報告實證過程。實證結果發現，各指標的正負符號并未發生改變， 且所有指標均能在10%的顯著性水平下顯著。 與上文結果稍有不同的是， 控制變量在某些情況下顯著性水平發生了變化，這可能是“中介效應”造成的計量誤差。總之，穩健性檢驗的結論與前文基本趨于一致，可以認為實證結論具有穩健性。endprint

六、結論與建議

（一）研究結論

金融集聚水平高的地區， 該地區區域創新績效更好。金融集聚的金融背景、金融規模、金融密度與金融深度四個方面均與區域創新績效呈現正向的互動關系。提升金融集聚水平，促進金融發展能夠提高區域創新績效。 產權結構與區域創新績效也呈現出正相關，即該地區產權清晰程度越高，其創新效率越高。

（二）政策建議

1.從金融集聚角度

第一，破除金融流動制度性壁壘，通過資金流動促使剩余金融資源從集聚水平較高的地區向集聚水平較低的地區流動， 提升落后地區金融集聚水平。 我國金融集聚水平較低的地區存在大量具有創新能力的企業（尤其是中小創新企業），由于金融業發展水平不高，難以獲得資金信貸支持。破除行政區劃導致的地方保護主義壁壘， 消除金融流通的體制障礙，促進區域間金融行業協同發展，進而通過資金流動帶動要素流動， 提升區域創新績效就顯得尤為重要。

第二，加速金融改革，鼓勵金融創新，引導區域間金融產業合理發展， 避免不合理競爭造成的產業趨同與系統性風險。要發揮互聯網金融、普惠金融等的作用，加強與第三方支付平臺、電子商務企業的合作，鼓勵金融創新，提升金融集聚水準，保證金融產業安全、高效、合理、有序的發展。

第三，優化金融結構，提升金融集聚質量。一方面，要建立由銀行業、保險業、證券業、信托租賃業等多行業互動的分層次、網絡化的金融體系，鼓勵各行業間的交流與合作， 引導各行業發揮其特點與優勢，提升金融資產配置效率。另一方面，金融資源、金融機構、金融產品、金融服務等的配置與選擇， 要與當地經濟現狀與產業發展階段相匹配，以期能夠削減融資成本、盤活資金存量，發揮好金融集聚對區域創新績效的促進作用。 讓金融業切實有效地促進區域創新活動的開展。

2.從產權結構角度

第一，鼓勵民營企業尤其是中小型民營企業開展創新研發活動，加強知識產權保護力度。一方面，有關部門可以采取稅收優惠、研發補助、建立創新風險基金、提供個性化輔導等措施，激勵企業開展創新活動，提高創新效率；另一方面，應當繼續加強知識產權保護，加大對復制、剽竊、模仿等侵權行為的懲罰力度，增強企業研發活動的安全感。

第二，拓寬民營企業融資渠道，為民營企業提供融資方便的同時加強資本市場行為監管， 規范大股東行為。一方面，要利用好主板、創業板與新三板等市場， 穩健有序地為民營企業提供融資方便，提供創新研發的資金保障。另一方面，要規范企業（尤其是大股東）在資本市場的行為，采取引入優先股制度，限制大股東減持等行為，促使大股東安心做好企業而不是減持套現。

第三，加強產權保護，避免產權殘缺，修復制度不完備引發的制度漏洞。我國產權結構（尤其是歸屬于私有的部分） 仍存在著界定不清、 保護不足，剩余控制權分配不合理等諸多問題，極大地削弱了產權的激勵與約束作用， 甚至出現負面消極作用。構建完善的產權保護路線圖，加快產權保護制度建設速度勢在必行。

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