近年来,金融支持政策的出台给了工业企业生存发展强有力的支撑,随着金融支持政策更有针对性的落实,工业企业的转型升级也随之进步,面对突如其来是外部影响——新冠疫情冲击之时,工业企业内在的竞争力不断提升,作为国民经济的重要支撑产业,对于工业企业的金融支持政策还需更加完善,更加持续的为工业企业的发展保驾护航,降低工业企业的生存风险。政府给予工业企业一定的资金扶持,如使用更具有针对性的差别贷款利率政策、对于融资难企业给予信贷倾斜方面的政策、央行从根本上进行资金的供给政策等,为工业企业在生产经营过程中的技术、设备等生产资料的购买以及资金流的短缺等提供强有力的支撑。无论是麦金农和肖的金融自由化倡导还是后来的金融经济增长理论,都意在强调金融促进了经济体系资源配置效率的提高。金融支持对工业企业转型升级过程中的资金等方面的需求起到了很大的作用,因此研究金融支持效率对工业企业的生存影响有一定意义。本文运用超效率-SBM模型和Cox比例风险模型研究金融支持效率对工业企业生存风险的影响。本文分为六大部分:第一章是研究背景和意义,以此为基础,为之后进行的理论和实证分析进一步指明方向,然后梳理研究思路,搭建研究框架,分析本文的创新点与不足之处。第二章是文献梳理与理论基础,进而提出研究假设,首先明确了金融支持效率和企业生存时间的定义,然后根据已有文献,梳理出金融支持效率与企业生存的相关研究,最后对企业异质性的因素进行文献梳理。文献梳理完后,对理论进行介绍,即企业资源基础理论和金融发展理论,在此基础上提出本文的研究假设。第三章是对金融支持效率进行计算,首先明确本文要使用的模型是超效率SBM模型,然后建立模型,该模型使用的是投入产出的计算方法,所以进行投入指标和产出指标的选取,根据指标进行数据搜集,数据来源于国泰安数据库,然后进行数据处理,使用SPSS25.0软件对变量进行描述性统计,最后使用Mydea1.0.5软件计算金融支持效率,绘制出金融支持效率的变化趋势图,分析金融支持效率的计算结果。第四章主要探究金融支持效率和工业企业生存之间的关系,同样进行变量选取,然后从国泰安数据库中搜集相应数据,使用SPSS25.0利用线性插值法进行缺失值的填补,然后使用Excel2019的Power Query编辑器进行数据的匹配,将计算出来的金融支持效率与整理好的数据进行匹配,得到最终的数据。接下来建立Cox 比例风险模型,然后使用Eviews8.0进行数据平稳性检验,以确定数据的长期平稳,保证结果的可靠性。然后进行相关性分析,最后利进行Cox比例风险回归,得到回归结果,绘制生存曲线和风险率曲线,进行分析。然后利用工业企业所有权结构和区域变量这两个异质性因素进行稳健性检验,得到回归结果,绘制曲线图。最后进行金融支持效率影响工业企业生存风险机制分析,具体研究金融支持效率影响企业生存风险的作用过程,选择投入资本回报率作为中间变量,利用中介效应模型探究金融支持效率影响企业生存风险时是否通过投入资本回报率进行作用的,研究结果显示总效应显著,但是中介效应不显著,因此金融支持效率对工业企业生存风险的影响不是通过投入资本回报率进行的,但是金融支持效率影响企业生存风险依然是显著的,进一步证实了本文的研究结论是准确的。第五章是研究的结论和政策建议。本文的研究结论是:研究假设一完全成立,金融支持效率越高的工业企业生存风险越小,生存能力越强。金融支持效率可以显著降低工业企业的生存风险,所以金融支持政策应该对工业企业提供持续性的支持,以降低工业企业的生存风险。研究假设二不成立,国有制企业的生存风险是大于非国有制企业的生存风险。研究假设三部分成立,工业企业生存风险递减的顺序不是东、中、东北、西部,而是东部地区大于东北地区,再大于中部地区,最后西部地区工业企业生存风险最小。本文的创新之处有两方面,研究方法和研究视角。研究方法的创新有两点。第一,通过使用超效率模型计算金融支持效率,计算出来的结果可以与已有研究使用其他方法计算出来的结果进行直观的对比。第二,Cox 比例风险模型本质上属于回归模型,可以考虑到基本回归模型忽略掉的删失数据对结果的影响,研究企业生存问题时更能显著发挥出这一模型本身的优势,使得研究的结果更加可靠。研究视角的创新体现有两点。第一,本文使用企业面的数据相较于其他研究使用省级层面的数据,能更直接的看到金融支持对工业企业生存产生的影响。第二,很多研究对金融支持的研究关注对技术创新、企业投入、企业经营绩效的影响等,这些因素都是影响企业生存风险的关键因素,本文直接研究金融支持对工业企业生存的影响,有助于为后续研究提供一定参考。