利用企业层面数据设计一个国家的中小企业发展指数：以泰国为例（英）

本文利用概率主成分分析法，基于泰国49,565家中小微企业的细粒度企业层面面板数据，构建了一个新的中小微企业发展指数（SME-DI），以量化评估影响国家层面中小微企业发展的因素。研究发现，新冠疫情期间中小微企业政策干预存在潜在的不均衡效应。政府援助可能帮助了曼谷的制造企业缓解了疫情带来的负面影响，但对当地中小微企业（无论行业）的帮助有限，其运营绩效在疫情期间及之后均有所恶化。这凸显了在制定中小微企业发展的政策时，采用聚焦方法的重要性，以促进更可持续、更有弹性的私营部门增长。

研究发现：

• 中小微企业运营在疫情期间普遍恶化，但根据融资情况可分为两类：一类是销售额和利润大幅下降，但能够获得银行信贷来补充营运资金和确保员工，其资产负债表在疫情期间保持相对稳健；另一类是运营绩效恶化，并且在疫情期间难以获得营运资金，其资产负债表大幅恶化。
• 政府援助措施对曼谷中小微企业的影响更为显著：曼谷的制造企业通过裁员和成功获得银行信贷来削减成本，而当地中小微企业则未能及时获得政府财政援助，导致其收入和利润持续下降。
• 不同行业和地区的中小微企业存在异质性：批发贸易业是泰国中小微企业中规模最大的行业，但政府援助措施并未有效惠及所有地区的企业；农业中小微企业也普遍面临运营绩效下降和银行信贷获取困难的问题。

研究结论：

• 中小微企业政策干预需要更加聚焦：应根据不同行业和地区的特点，针对性地提供政策支持，以更好地满足中小微企业的需求。
• 政策支持应向服务不足/未服务的中小微企业群体倾斜：例如批发贸易业和农业，以及省域中小微企业。
• SME-DI方法可以有效地评估中小微企业的发展状况：该方法可以识别不同行业和地区中小微企业的异质性，为政策制定提供参考。