高新技術企業(yè)績效影響因素實證分析
——基于上海全樣本數(shù)據(jù)

仲東亭，任 浩

(同濟大學經(jīng)濟與管理學院,上海 200092)

0 引言

自中國加入世界貿易組織 (WTO)以來，得益于自由貿易的推進，中國企業(yè)不斷嵌入全球分工體系， “走出去”與 “引進來”并舉，獲得了發(fā)展亟需的資本和技術，并因此取得了舉世矚目的成就。然而，近年來反全球化浪潮不斷涌起，以 “中興事件” “華為事件”為代表，中國企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展開始遭受挑戰(zhàn)。從主體看，面臨形勢最為嚴峻的是我國初步掌握核心技術的高新技術企業(yè)，其作為我國R&D活動的主體，首當其沖成為技術壓制對象；從地域分布看，東部沿海發(fā)達區(qū)域承受壓力最大，持續(xù)近兩年的中美貿易與科技爭端加劇了這一形勢，新型冠狀病毒疫情更是加速了外資剝離中國供應鏈的步伐。在此嚴峻背景下，國務院于2020年7月審議通過《關于促進國家高新技術產業(yè)開發(fā)區(qū)高質量發(fā)展的若干意見》，力圖加強對高新區(qū)高新技術企業(yè)的針對性支持力度，打破現(xiàn)在的僵局。基于此，非常有必要再度審視我國東部發(fā)達地區(qū)高新技術企業(yè)的績效影響因素，明確下一步的支持政策走向。

高新技術企業(yè)績效可劃分為創(chuàng)新績效和運營績效兩個方面，國內外學者對此開展了廣泛而深入的研究，幾乎涵蓋了這類企業(yè)所有的內部與外部要素，包括公司特征因素、行業(yè)因素、技術發(fā)展路徑、制度因素及外部宏觀環(huán)境因素等，典型研究如張維迎等[1]、張同斌等[2]。但是，這些研究在樣本選擇上大都以上市公司為主[3-4]，區(qū)域層面的全樣本實證研究很少，不同規(guī)模、不同層次的企業(yè)研究亟待豐富。就筆者了解，僅有少部分文獻涉及區(qū)域層面的高新技術企業(yè)研究，如張玉臣等[5]以上海張江高新區(qū)高新技術企業(yè)為樣本，分析企業(yè)規(guī)模、政策優(yōu)惠、資源投入、所有制形式等因素對創(chuàng)新績效的影響，但其3111家企業(yè)樣本量仍相對偏少。按照我國高新技術企業(yè)認定管理辦法，高新技術企業(yè)在區(qū)域經(jīng)濟系統(tǒng)內屬于重點扶持企業(yè)，享受著稅收優(yōu)惠、承擔政府科技創(chuàng)新資助與補貼等激勵政策，其創(chuàng)新績效和運營績效的影響因素也必然與一般企業(yè)有所差異。尤其是近年來，關于高新技術企業(yè)的稅盾效應、政府補貼不公平、技術研發(fā)效率偏低、盈利能力不足等問題不斷暴露[6]，在一定程度上引發(fā)了學界和實踐部門的反思，因此，從高新技術企業(yè)自身可持續(xù)發(fā)展角度看，亦有必要重新審視高新技術企業(yè)創(chuàng)新績效和運營績效的影響因素。

基于此，在現(xiàn)有文獻基礎上，本文以上海在庫的7198家高新技術企業(yè)為研究對象，聚焦其創(chuàng)新績效與運營績效，構建多元線性回歸模型分析其影響因素，以促進以上海為代表的全國高新技術企業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

1 研究假設

1.1 高新技術企業(yè)創(chuàng)新績效及影響因素

創(chuàng)新績效是從創(chuàng)意產生到新產品創(chuàng)造過程中取得的成就。學界對包括高新技術企業(yè)在內的企業(yè)創(chuàng)新績效 (Innovation Performance)的研究已持續(xù)數(shù)十年，具體包括3個維度：①投入型指標，包括各類絕對值、相對值及結構性指標，如研發(fā)投入絕對值[7-8]、研發(fā)投入占銷售收入比重[9]、研發(fā)投入占總資產比重[10-11]、政府研發(fā)投入占全部研發(fā)投入比重[12]等；②過程指標，如專利數(shù)量[13-14]、專利引用次數(shù)[15]等；③產出型指標，包括新產品數(shù)量、新產品銷售收入、新產品銷售比重等[16-18]。但通過哪一類指標衡量企業(yè)創(chuàng)新績效，學界并未達成共識。首先，過程型指標爭議最大，專利指標被指出存在明顯的偏誤和缺陷，如很多中小企業(yè)因為成本控制問題、知識產權意識問題而不去申請專利，且專利從申請到授權占用較多時間，導致其滯后效應太強。其次，投入型指標存在有效性和效率的問題，研發(fā)投入→專利→新產品收益的投入產出過程是一個典型的耗散結構，存在巨大不確定性，如我國每百萬美元的專利產出顯著低于發(fā)達國家，且專利質量存在巨大差異。最后，產出型指標同樣存在不可克服的局限，其 “黑箱”效應導致研究者難以回溯其績效表現(xiàn)與技術貢獻的關系。因此，在3類指標均存有不足的前提下，必須結合具體研究對象選擇合適的指標。我國高新技術企業(yè)相比一般企業(yè)，其顯著標志之一是認定標準明確了知識產權要求?；诖?，本文選擇過程型指標測度創(chuàng)新績效。與以往研究不同的是，本文除考慮專利產出外，將軟件著作權也納入研究范圍，這豐富了創(chuàng)新績效的內涵。

影響因素方面，高新技術企業(yè)的創(chuàng)新績效既可能是內生驅動，即企業(yè)主動開展技術創(chuàng)新活動，申請專利或登記軟件著作權的唯一目的就是為了新產品開發(fā)或新的服務事項，但也可能是外生驅動，即專利申請僅僅是為了獲得高新技術企業(yè)認定的稅收減免與政府資助，其與新產品收入之間的相關關系微弱。

1.2 高新技術企業(yè)的運營績效及影響因素

按照經(jīng)典的C-B函數(shù)，企業(yè)的運營績效依賴資本和勞動力的投入。Solow[19]指出創(chuàng)新是經(jīng)濟增長的原動力，將技術創(chuàng)新作為內生動力納入生產函數(shù)。針對此，大量研究分析了研發(fā)投入與企業(yè)運營績效的相關關系。從國外看，最典型的案例分析是Roberrs[20]指出美日等244家年研發(fā)支出超過1億美元的高新技術企業(yè)研發(fā)投入與銷售收入強正相關；從國內看，大量研究以大中型制造企業(yè)[21]、上市企業(yè)[17]等為研究對象，指出高新技術企業(yè)的創(chuàng)新能力與盈利能力呈現(xiàn)相互促進的關系，盈利能力同時具備 “風險基準”降低作用和 “激勵動機”提升作用[22]。

從研發(fā)投入促進高新技術企業(yè)運營績效的傳導路徑看，研發(fā)投入一方面促進了高新技術企業(yè)的技術創(chuàng)新，形成創(chuàng)新產品，開拓出新的產品市場，進而提升企業(yè)運營績效；另一方面，研發(fā)投入直接作用于企業(yè)的生產運營環(huán)節(jié)，優(yōu)化企業(yè)內部流程和工藝，通過削減成本的方式間接提升企業(yè)的運營績效。

2 研究樣本和數(shù)據(jù)采集

2.1 樣本選擇

本文以上海2017年入庫的7198家高新技術企業(yè)為樣本。選取理由是：①高新技術企業(yè)需要經(jīng)過培育、認定等一系列流程，應盡量選取最新的入庫企業(yè)名單，但由于科技部2016年發(fā)布了新的高新技術企業(yè)認定管理辦法，上海在此基礎上于2017年修訂了2008年的認定管理辦法?？紤]數(shù)據(jù)可得性和歷史可比性，本文考慮采用舊認定標準下的數(shù)據(jù)開展研究，故選取2017年數(shù)據(jù)作為研究對象；②上海是全國最早開展高新技術企業(yè)工作的區(qū)域，企業(yè)技術水平較高，數(shù)據(jù)真實可靠，且以上海作為明確的行政地理邊界，有助于排除區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平、營商環(huán)境等外部因素的干擾，減少控制變量數(shù)量[21]。

這場兩天期限的旅行還未滿就結束了，下山后田銘把范青青直接塞進汽車拉回市區(qū)。和范青青相處以來，他第一次心里充滿莫名的嫉妒。

觀察7198家高新技術企業(yè)，從領域分布看，電子信息產業(yè)最多 (2464家)，其次是先進制造與自動化 (1640家)，再次是新材料 (892家)和高技術服務 (832家)，其余領域包括生物與新醫(yī)藥、新能源與節(jié)能、資源與環(huán)境、航空航天等。從營業(yè)利潤看，1583家企業(yè)處于虧損狀態(tài) (占比21.99%)，3381家企業(yè)利潤小于1千萬 (占比46.97%)，1819家企業(yè)利潤大于1千萬，小于1億 (占比25.27%)，僅有415家企業(yè)利潤超過1億元 (占比5.76%)。進一步從實際納稅角度看，有538家企業(yè)未納稅 (占比7.47%)，5447家企業(yè)納稅小于1百萬 (75.67%)，僅有1213家企業(yè)納稅超過1百萬 (占比16.85%)。基于此，可以判斷本研究中各類高新技術企業(yè)分布相對均勻，滿足研究需要。

2.2 研究設計和方法

2.2.1 研究設計

(1)因變量。高新技術企業(yè)績效包括創(chuàng)新績效和運營績效兩部分。

創(chuàng)新績效方面，本文以企業(yè)持有的有效知識產權數(shù)量 (包括有效發(fā)明專利數(shù)量、軟件著作權兩類)和高新技術產品/服務收入作為衡量指標。選擇這3個指標的理由是：①從現(xiàn)有文獻看，過程型指標和產出型指標是指代創(chuàng)新績效最重要的兩個方面[23]；②伴隨產業(yè)升級與數(shù)字經(jīng)濟的迅猛發(fā)展，軟件著作權日益成為高新技術企業(yè)創(chuàng)新績效的度量標志之一。

運營績效方面，參考現(xiàn)有文獻，選取企業(yè)總收入、主營業(yè)務收入、營業(yè)利潤為衡量指標；與以往研究不同的是，本文考慮到高新技術企業(yè)認定效果之一是享受稅收優(yōu)惠[24]，將實際納稅額作為運營績效的衡量指標。

(2)自變量。本文采用經(jīng)典的柯布-道格拉斯生產函數(shù)建立績效評估模型。

創(chuàng)新績效方面，考慮勞動力和資本兩方面的投入，前者以7198家高新技術企業(yè)的科技人員數(shù)量為衡量指標；后者以固定資產、用于科技活動的非政府經(jīng)費支出、用于科技活動的政府經(jīng)費支出為衡量指標。

運營績效方面，除勞動力投入和資本投入外，以創(chuàng)新績效的過程產出 (即有效知識產權數(shù)量)作為科技資源投入指標。

(3)控制變量。研究表明，不同規(guī)模、不同行業(yè)、不同財務狀況的高新技術企業(yè)，其創(chuàng)新績效與運營績效存在較大差異。對此，本文考慮企業(yè)規(guī)模對高新技術企業(yè)的創(chuàng)新績效和運營績效有較大影響，采用注冊資金作為企業(yè)規(guī)模的衡量指標；同時，考慮企業(yè)財務結構對創(chuàng)新績效和運營績效的影響，采用資產負債率作為衡量指標；最后，考慮產業(yè)屬性 (制造業(yè)或服務業(yè))和產業(yè)類別對高新技術企業(yè)績效的影響，采用主要產品技術領域和所屬類別作為衡量指標。所有變量見表1。

表1 自變量和因變量指標說明

所有變量的描述性統(tǒng)計見表2。需要說明，本文使用的是全樣本數(shù)據(jù)，由于企業(yè)規(guī)模、行業(yè)的差異，部分變量的標準差偏大。例如，有效專利數(shù)量最多的企業(yè)是中芯國際集成電路制造 (上海)有限公司，達5514件，擁有軟件著作權最多的企業(yè)是萬達信息股份有限公司，達738件。有1583家企業(yè)虧損，其中虧損最嚴重的是拉扎斯網(wǎng)絡科技 (上海)有限公司 (即 “餓了嗎”)。有8家企業(yè)稅收繳納為負，其中中國石油化工股份有限公司上海石油化工研究院最多，達1021.7萬元，待留抵下一年扣除。對此，本文做如下處理：①所有模型中，采用企業(yè)年末資產總計控制企業(yè)間的規(guī)模差異，構建強度指標反映相關性，如企業(yè)科技活動支出中的政府經(jīng)費占比；②對于某些情況極為特殊的企業(yè)，為確?？陀^反映變量間相關關系，后續(xù)回歸分析中將剔除這些極值點。

表2 自變量和因變量的描述性統(tǒng)計

2.2.2 研究方法

本文選取上海市高新技術企業(yè)2017年的截面數(shù)據(jù)開展研究，樣本量為7198。針對企業(yè)創(chuàng)新績效，構建多元線性回歸模型如下：

IPnum=β0+β1logS&Tlabinput+β2log×

Fixedassetsinput+β3logNongovrdinput+β4log×

Govrdinput+β5logCapitalsize+β6logAsset-liabilityratio

(1)

針對高新技術企業(yè)運營績效，構建多元線性回歸模型如下：

Firm_eco=β0+β1logS&Tlabinput+β2log×

Fixedassetsinput+β3logNongovrdinput+β4log×

Govrdinput+β5logCapitalsize+β6logAsset-liabilityratio

(2)

開展回歸分析之前，本文對所有模型進行了多重共線性檢驗，結果顯示各個模型中的VIF值分布在[2，3]之間，顯著小于10，因此判斷不存在多重共線性問題。

3 實證分析

3.1 高新技術企業(yè)創(chuàng)新績效

首先，不考慮高新技術企業(yè)研發(fā)支出的來源差異，回歸分析見表3。結果顯示：科技活動人員數(shù)量與企業(yè)創(chuàng)新績效和運營績效均正相關，顯著水平為5%或1%，這表明科技人力資源投入越多，就越可能促進專利產出和軟件著作權產出，并進一步帶動運營績效的提升。與之對比的是，科研活動經(jīng)費中的固定資產投入與創(chuàng)新績效和運營績效相關性不顯著，相關系數(shù)不確定。高新技術企業(yè)用于科技活動的經(jīng)費支出 (包括企業(yè)部分和政府部分)與專利產出、新產品收入、總收入、主營業(yè)務收入、凈利潤及實繳稅額均正相關 (顯著水平為1%)，這可解釋為上海地區(qū)高新技術企業(yè)的研發(fā)總投入越多，越能有效提升創(chuàng)新績效，進而改善運營績效。從年末資產總計看，企業(yè)規(guī)模與專利產出、運營績效正相關 (顯著水平為1%或5%)，但與軟件著作權負相關，這表明處于服務業(yè)領域的高新技術企業(yè)，企業(yè)規(guī)模偏大反而可能導致軟件著作權的產出績效的降低。最后，當年的資產負債率僅與主營業(yè)務收入正相關 (顯著水平為10%)，與其他創(chuàng)新績效指標、運營績效指標均負相關，這可解釋為企業(yè)負債率越高，可用于研發(fā)投入的經(jīng)費支出降低，相應的運營績效也變低。

表3 不考慮研發(fā)投入來源差異的回歸模型

在表3的總體分析基礎上，需要進一步考慮研發(fā)投入來源差異對上海高新技術企業(yè)創(chuàng)新績效的影響。同時，考慮制造業(yè)和服務業(yè)的差異性，根據(jù)企業(yè)主營業(yè)務范圍和行業(yè)屬性劃分得出制造業(yè)企業(yè)6365家，服務業(yè)企業(yè)832家，回歸分析見表4。結果表明：①盡管總體上研發(fā)投入與企業(yè)創(chuàng)新績效正相關，但考慮不同研發(fā)投入不同來源時發(fā)現(xiàn)，企業(yè)研發(fā)投入中政府經(jīng)費與服務業(yè)的專利產出負相關 (顯著水平為5%)，與制造業(yè)的新產品收入負相關 (顯著水平為1%)，這可解釋為企業(yè)利用政府經(jīng)費開展科技活動并不總是與其創(chuàng)新活動密切相關；②總體看，制造業(yè)和服務業(yè)的創(chuàng)新績效影響因素存在明顯差異。例如，企業(yè)研發(fā)投入中的政府來源經(jīng)費與制造業(yè)創(chuàng)新績效正相關，與服務業(yè)創(chuàng)新績效負相關，企業(yè)規(guī)模存在相似的規(guī)律；③科技活動人員規(guī)模與制造業(yè)創(chuàng)新績效的相關性更強 (顯著水平為1%或10%)；④企業(yè)自有資金的研發(fā)投入與專利產出、新產品 (服務)收入正相關 (顯著水平為1%或5%)，但與軟件著作權產出負相關 (顯著水平10%)，這可部分解釋為軟件著作權不依賴于企業(yè)研發(fā)投入；⑤與總體情況類似，資產負債率與企業(yè)創(chuàng)新績效負相關，即資產負債率高的高新技術企業(yè)，其創(chuàng)新績效普遍偏低，這也可以通過描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)得到檢驗。

表4 考慮研發(fā)投入來源差異和產業(yè)類別的企業(yè)創(chuàng)新績效影響因素情況

3.2 高新技術企業(yè)運營績效

考慮研發(fā)投入來源差異和產業(yè)類別差異，根據(jù)式 (2)構建多元線性模型5～模型8，分析上海高新技術企業(yè)運營績效的影響因素，回歸分析見表5。結果顯示：①研發(fā)投入來源方面，與表3的總體回歸相比，企業(yè)科技活動投入中的自有經(jīng)費與總收入、主營業(yè)務收入、營業(yè)利潤、實繳稅額正相關，與之對比的是，政府經(jīng)費卻與4個運營績效指標負相關 (顯著水平為1%、5%或10%)，這可能存在多種解釋，一種解釋是企業(yè)自有資金開展的研發(fā)投入活動與其主營業(yè)務密切相關，相應的運營績效得到提升，但承擔政府科研科技活動資金擠壓了企業(yè)自身的科技活動，導致其運營績效降低，另一種解釋可以從企業(yè)自身運營狀況視角觀察，獲得政府科技活動經(jīng)費的高新技術企業(yè)運營績效可能低于一般企業(yè)，甚至可能主要依靠政府科技活動經(jīng)費運營的情況。②從產業(yè)類別看，制造業(yè)的影響因素顯著性更強，在分別限定變量Industry分別為{1,2,3,4,5,6,7,8}時，政府經(jīng)費投入均與其運營績效負相關；③與表3的總體回歸一致，科技活動人員規(guī)模與上海高新技術企業(yè)運營績效正相關，企業(yè)年末資產總計與運營績效正相關 (顯著性較弱)，資產負債率與企業(yè)營業(yè)利潤、實繳稅額負相關，這表明上海高新技術企業(yè)并非處于規(guī)模擴張階段，其高資產負債率不能帶來運營績效的改善。

表5 考慮研發(fā)投入來源差異和產業(yè)領域的企業(yè)運營績效影響因素情況

3.3 模型討論

由表4和表5可見，無論科技活動經(jīng)費支出來自企業(yè)自有資金或政府財政，均對制造業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新績效有正向促進作用；但在科技活動經(jīng)費結構上出現(xiàn) “上海高新技術企業(yè)科技活動經(jīng)費中的政府投入部分與企業(yè)運營績效負相關”的現(xiàn)象。為解釋這一現(xiàn)象，本文首先將高新技術企業(yè)劃分為 “獲得政府科技活動經(jīng)費” (1216家)和 “未獲得政府科技活動經(jīng)費” (5981家)兩組，進行均值T檢驗，創(chuàng)新績效和運營績效的均值差異見表6。

表6 基于政府科技活動經(jīng)費分組的均值T檢驗

表6的均值T檢驗表明：①獲得政府科技活動經(jīng)費的高新技術企業(yè)，其運營績效均值顯著大于未獲得政府科技獲得經(jīng)費的高新技術企業(yè)，這可以解釋為同等條件下，運營績效較好的高新技術企業(yè)更容易獲得政府科技活動經(jīng)費資助，也就排除了企業(yè)通過政府科技活動經(jīng)費生存的假設。②獲得政府科技活動經(jīng)費的高新技術企業(yè)，其創(chuàng)新績效遠遠高于未獲得政府科技活動經(jīng)費的企業(yè)，這可以部分解釋這些高新技術企業(yè)的創(chuàng)新成果可能仍處于研發(fā)開發(fā)階段，投入多，產出少，尚未完全將創(chuàng)新績效轉化為運營績效。

另一個可能的解釋是科技活動經(jīng)費中的企業(yè)自有資金與政府財政資金存在替代關系[25]，即企業(yè)預期可能獲得政府財政投入，進而減少自有資金的投入，而后者與企業(yè)運營績效正相關。為此，本文分析了企業(yè)科技活動經(jīng)費中自有資金部分和政府財政部分的相關關系，考慮兩部分可能存在線性關系或二次關系，回歸分析見表7。結果表明：上海高新技術企業(yè)的自有資金與政府財政資金正相關，即企業(yè)投入自有資金開展科技活動一定程度上會吸引政府財政資金跟投，二者存在互補而非替代關系，因此也就不存在政府財政資金擠占企業(yè)科技活動經(jīng)費的情況。

表7 企業(yè)科技活動經(jīng)費中自有資金部分和政府財政部分的相關關系

在排除以上兩種解釋基礎上，本文認為一種合理的解釋是：高新技術企業(yè)自身的研發(fā)投入策略是 “量入為出”，主要基于上一年度的運營績效決策本年度創(chuàng)新投入，因此二者呈現(xiàn)高度正相關；另一方面，政府的科技活動經(jīng)費投入不具市場邏輯，通常根據(jù)國家戰(zhàn)略需求、產業(yè)政策資助企業(yè)開展產業(yè)共性技術和 “競爭前技術研發(fā)”，一般很難直接帶動企業(yè)運營績效的增長，故呈現(xiàn)典型的負相關關系。

最后，為確?；貧w模型的穩(wěn)健性，本文采用 “政府科技活動經(jīng)費占企業(yè)科技活動經(jīng)費總額的比例”和 “企業(yè)科技活動經(jīng)費總額”代替 “企業(yè)科技活動經(jīng)費自有經(jīng)費支出”和 “政府科技活動經(jīng)費支出”，回歸結果顯示：①所有變量之間的相關關系沒有發(fā)生顯著變化；②無論高新技術是否虧損，政府科技活動經(jīng)費占比與高新技術企業(yè)運營績效負相關；③除實繳稅額存在臨界點外，即當政府科技活動經(jīng)費占比小于0.38時，實繳稅額與其負相關，否則正相關，其余運營績效變量 (總收入、主營業(yè)務收入、營業(yè)利潤)均始終與政府科技活動經(jīng)費占比負相關。表明所有模型具有較好的穩(wěn)健性。

4 結論與展望

本文聚焦上海市2017年在庫的7198家高新技術企業(yè)，圍繞其創(chuàng)新績效和運營績效的影響因素展開分析，結果表明：首先，提高科技活動人員規(guī)?？梢杂行嵘虾８咝录夹g企業(yè)的創(chuàng)新績效和運營績效，但將科技經(jīng)費用于固定資產投資卻無法提升創(chuàng)新績效或運營績效。其次，盡管上海高新技術企業(yè)科技活動經(jīng)費規(guī)模與創(chuàng)新績效和運營績效正相關，但考慮其內部結構可發(fā)現(xiàn)，政府科技活動經(jīng)費僅對創(chuàng)新績效有促進作用。最后，無論何種情況，較高的資產負債率均不利于企業(yè)創(chuàng)新績效和運營績效的提升，且不同產業(yè)類別、不同行業(yè)領域、不同資產規(guī)模的高新技術企業(yè)均存在顯著性差異。這些結論表明，聚焦上海高新技術企業(yè)，繼續(xù)擴大科技人力資本規(guī)模、鼓勵企業(yè)加大自身研發(fā)投入力度，同時避免過度擴張導致資產負債率超出合理范圍，以提升其運營績效；政府的科技活動經(jīng)費支出除重點支持特定行業(yè)外，還需要進一步擴大政策覆蓋面，對創(chuàng)新績效和運營績效不突出的企業(yè)給予一定資金支持。

在雙循環(huán)新發(fā)展格局下，高新技術企業(yè)是我國突破科技創(chuàng)新瓶頸和實現(xiàn)經(jīng)濟增長的核心載體。政府需要對高新技術企業(yè)持續(xù)加大財政投入力度，給予相對寬松的信貸支持環(huán)境，對重點行業(yè)實施特定支持，壯大企業(yè)規(guī)模，最終實現(xiàn)創(chuàng)新績效和運營企業(yè)的相互促進與相互支撐。本研究的不足之處在于：因數(shù)據(jù)問題僅部分回答了 “政府科技活動經(jīng)費支出與高新技術企業(yè)運營績效負相關”的原因，未來還需要進一步考慮企業(yè)所有制形式、面板數(shù)據(jù)滯后效應等因素的影響，以得到更科學的實證結論。