科技創(chuàng)新中心建設(shè)政策是否提升了科技型企業(yè)價(jià)值？

徐鯤　賈俊偉

[摘要]近年來(lái)，我國(guó)上海、北京、粵港澳等多地陸續(xù)開(kāi)啟了國(guó)際科技創(chuàng)新中心建設(shè)計(jì)劃，旨在優(yōu)化區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境，提升科技型企業(yè)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。以全國(guó)首個(gè)科創(chuàng)中心——上?？苿?chuàng)中心為實(shí)驗(yàn)組，以2020年啟動(dòng)科創(chuàng)中心建設(shè)的粵港澳大灣區(qū)科創(chuàng)中心為對(duì)照組，采集兩地2010—2019年創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)數(shù)據(jù)，運(yùn)用雙重差分的方法，研究了科創(chuàng)中心建設(shè)政策的微觀效應(yīng)，且進(jìn)一步揭示這一政策效果的內(nèi)在機(jī)理和異質(zhì)性特征。研究結(jié)果表明：科創(chuàng)中心建設(shè)政策對(duì)其所屬地區(qū)科技型企業(yè)價(jià)值具有顯著的促進(jìn)作用;進(jìn)一步研究表明，科創(chuàng)中心建設(shè)政策能夠有效驅(qū)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新投入和引進(jìn)研發(fā)人才，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)科技型企業(yè)價(jià)值的提升;值得一提的是，異質(zhì)性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，對(duì)于高成長(zhǎng)性企業(yè)和融資約束程度高的企業(yè)，科創(chuàng)中心政策對(duì)企業(yè)價(jià)值提升的促進(jìn)作用更為顯著。

[關(guān)鍵詞]科創(chuàng)中心建設(shè);企業(yè)價(jià)值;科技型企業(yè);雙重差分

[中圖分類(lèi)號(hào)]中圖分類(lèi)號(hào)F322.751[文獻(xiàn)標(biāo)志碼]文獻(xiàn)標(biāo)志碼A[文章編號(hào)]1672-4917（2022）02-0093-10

一、引言

21世紀(jì)以來(lái)，全球新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革方興未艾，科技創(chuàng)新正加速推進(jìn)，為應(yīng)對(duì)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革，提升國(guó)家綜合實(shí)力，建設(shè)具有影響力的科技創(chuàng)新中心正日益成為許多國(guó)家和地區(qū)的重大戰(zhàn)略和必然選擇。在國(guó)際上，紐約、倫敦、巴黎、東京都提出過(guò)建設(shè)全球科技創(chuàng)新中心的目標(biāo)，而我國(guó)也陸續(xù)開(kāi)展建設(shè)全球科技創(chuàng)新中心的工作。2015年5月，上海市政府發(fā)布《關(guān)于加快建設(shè)具有全球影響力的科技創(chuàng)新中心的意見(jiàn)》;進(jìn)而，2015年10月，國(guó)家“十三五”規(guī)劃提出支持北京、上海建設(shè)具有全球影響力的科技創(chuàng)新中心;2016年9月，國(guó)務(wù)院常務(wù)會(huì)議審議并通過(guò)《北京加強(qiáng)全國(guó)科技創(chuàng)新中心建設(shè)總體方案》。隨著全國(guó)科技創(chuàng)新中心建設(shè)初具規(guī)模，科技創(chuàng)新能力明顯增強(qiáng)，以及全球科技競(jìng)爭(zhēng)加劇和經(jīng)濟(jì)全球化的發(fā)展，2020年國(guó)家“十四五”規(guī)劃又明確提及支持北京、上海、粵港澳大灣區(qū)形成國(guó)際科技創(chuàng)新中心，加強(qiáng)基礎(chǔ)研究，注重原始創(chuàng)新，布局建設(shè)綜合性國(guó)家科學(xué)中心和區(qū)域創(chuàng)新高地。

創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的首要?jiǎng)恿?，科技?chuàng)新的快速發(fā)展，關(guān)系到我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，是實(shí)現(xiàn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)從高速增長(zhǎng)轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展的重要支撐，也是中國(guó)深度參與世界分工、提升綜合國(guó)力的戰(zhàn)略支點(diǎn)?？萍夹推髽I(yè)作為科技創(chuàng)新的載體，其整體水平?jīng)Q定科技創(chuàng)新的發(fā)展?fàn)顩r，因此，研究區(qū)域科創(chuàng)中心建設(shè)政策對(duì)科技型企業(yè)價(jià)值的影響能夠促進(jìn)進(jìn)一步了解政策實(shí)施效果，并作出合理評(píng)價(jià)，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

目前關(guān)于科技創(chuàng)新中心，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已進(jìn)行了一些研究，主要集中在三個(gè)方面，一是關(guān)于科技創(chuàng)新中心概念的研究，學(xué)術(shù)界對(duì)此還沒(méi)有準(zhǔn)確的界定。2000年7月，美國(guó)科技類(lèi)雜志《連線》首次提出了“科技創(chuàng)新中心”的概念，之后學(xué)者們主要從國(guó)家和城市層面對(duì)科技創(chuàng)新中心的概念進(jìn)行了討論。在國(guó)家層面，許多學(xué)者相繼提出了世界科學(xué)中心、國(guó)際科技創(chuàng)新中心和全球科技創(chuàng)新中心等相關(guān)概念[1-4];在城市層面，主要從產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和創(chuàng)新模式等角度探索城市科技創(chuàng)新中心定義[5、6]。二是科技創(chuàng)新中心建設(shè)路徑研究，多數(shù)學(xué)者認(rèn)為科技創(chuàng)新中心的形成離不開(kāi)創(chuàng)新要素布局和創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)協(xié)同，如Shon等[7]指出科技創(chuàng)新中心建設(shè)的關(guān)鍵是在大學(xué)、企業(yè)和政府之間的相互強(qiáng)有力的聯(lián)系;Filatotchev等[8]認(rèn)為科技創(chuàng)新中心內(nèi)部通過(guò)知識(shí)的擴(kuò)散和溢出、創(chuàng)新要素的流動(dòng)等創(chuàng)新活動(dòng)構(gòu)建了科技創(chuàng)新中心空間結(jié)構(gòu)。三是關(guān)于科技創(chuàng)新中心評(píng)價(jià)指標(biāo)研究，如陳搏[9]在對(duì)現(xiàn)有科技創(chuàng)新中心評(píng)價(jià)文獻(xiàn)成果分析的基礎(chǔ)上，初步構(gòu)建了全球科技創(chuàng)新中心評(píng)價(jià)指標(biāo)體系;王海蕓等[10]利用文獻(xiàn)研究法和層次分析法構(gòu)建了基于“五種責(zé)任”的全國(guó)科技創(chuàng)新中心評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

此外，也有學(xué)者從區(qū)域視角定量評(píng)價(jià)科技創(chuàng)新政策，如郭強(qiáng)[11]基于省級(jí)數(shù)據(jù)，采用模糊數(shù)學(xué)理論和熵值法分別計(jì)算出指標(biāo)的隸屬度和權(quán)重，對(duì)科技創(chuàng)新政策的效果進(jìn)行定量評(píng)估;陳升等[12]從空間計(jì)量視角研究了科技創(chuàng)新政策力度對(duì)省域創(chuàng)新績(jī)效的空間影響機(jī)制。

然而，近年來(lái)，從微觀視角對(duì)政策成效的評(píng)價(jià)，也受到學(xué)者們的廣泛關(guān)注，特別是圍繞企業(yè)價(jià)值這一業(yè)績(jī)考核關(guān)鍵指標(biāo)和財(cái)務(wù)管理最終目標(biāo)所展開(kāi)的研究。如程小可等[13]從貨幣政策的角度，分析企業(yè)稅收規(guī)避對(duì)其價(jià)值的影響機(jī)理;王燕妮等[14]從會(huì)計(jì)政策的角度，實(shí)證檢驗(yàn)了政府補(bǔ)助對(duì)R&D會(huì)計(jì)政策選擇與企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值之間關(guān)系的影響;Zhu等[15]發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策的不確定性對(duì)企業(yè)價(jià)值總體具有顯著的抑制作用，其影響程度與企業(yè)特征密切相關(guān)。

由此可見(jiàn)，目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)科創(chuàng)政策的相關(guān)研究已經(jīng)取得了一定的成果，但多為描述性和分析性文獻(xiàn)，或者基于宏觀角度對(duì)其實(shí)證研究，鮮有文獻(xiàn)從微觀視角探析政策的實(shí)施效果。同時(shí)針對(duì)政策對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響問(wèn)題，學(xué)者們多從單一政策的角度來(lái)研究，而聚焦于科創(chuàng)中心建設(shè)政策這類(lèi)系統(tǒng)性、綜合性的政策成效分析相對(duì)較少。那么，科技創(chuàng)新中心政策對(duì)于提升科技型企業(yè)價(jià)值的有效性如何？政策的微觀效應(yīng)通過(guò)何種路徑實(shí)現(xiàn)？科創(chuàng)中心政策是否有助于破解融資約束問(wèn)題，以及對(duì)于不同成長(zhǎng)階段企業(yè)影響是否存在差異？本文正是以此為切入點(diǎn)，立足服務(wù)于國(guó)家重大科技創(chuàng)新戰(zhàn)略，針對(duì)已有研究的不足，來(lái)探討科創(chuàng)中心建設(shè)政策對(duì)科技型企業(yè)價(jià)值的影響。

二、理論分析與研究假設(shè)

基于新制度主義理論，企業(yè)制度環(huán)境是研究企業(yè)組織的重要變量，企業(yè)是一個(gè)開(kāi)放的系統(tǒng)，企業(yè)的發(fā)展目標(biāo)只有與外部制度環(huán)境相協(xié)調(diào)才能提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力?？苿?chuàng)中心建設(shè)政策作為企業(yè)外部的一種正式制度，自然會(huì)對(duì)企業(yè)的成長(zhǎng)產(chǎn)生一定的影響。一方面，科創(chuàng)中心的建設(shè)可以成為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展或振興的催化劑，提高區(qū)域經(jīng)濟(jì)質(zhì)量[16]，而企業(yè)作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的微觀主體，不能忽視其所在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量對(duì)企業(yè)成長(zhǎng)的影響[17]，經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量較高的區(qū)域能夠?yàn)槠髽I(yè)提供優(yōu)越的科技創(chuàng)新環(huán)境，企業(yè)的科技創(chuàng)新投入強(qiáng)度更高且效果較好[18]，進(jìn)而企業(yè)能將其內(nèi)部科技研發(fā)優(yōu)勢(shì)與外部政策環(huán)境機(jī)會(huì)有機(jī)結(jié)合，促進(jìn)企業(yè)價(jià)值的提升。另一方面，科技創(chuàng)新政策可以通過(guò)保障資源供給、促進(jìn)知識(shí)擴(kuò)散和多種政策工具的組合幫助企業(yè)快速升級(jí)技術(shù)、轉(zhuǎn)化成果、提升效率，而企業(yè)創(chuàng)新投入和科技研發(fā)能力的提升能夠?qū)镜膬r(jià)值增值帶來(lái)顯著的正面效應(yīng)[19]。所以提出以下假設(shè)：

假設(shè)1：科創(chuàng)中心建設(shè)政策對(duì)科技型企業(yè)價(jià)值有著正向的促進(jìn)作用。

企業(yè)的創(chuàng)新投入受到多方面因素的影響，政府宏觀調(diào)控是影響企業(yè)創(chuàng)新投入的重要因素[20]，一方面，科創(chuàng)中心政策能為企業(yè)提供研發(fā)補(bǔ)貼、稅收優(yōu)惠和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)等各種創(chuàng)新支持，優(yōu)化創(chuàng)新環(huán)境，緩解企業(yè)融資約束，降低企業(yè)研發(fā)活動(dòng)的不確定性，進(jìn)而誘發(fā)企業(yè)創(chuàng)新投入，促進(jìn)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化，提升企業(yè)價(jià)值[21]。另一方面，區(qū)域科創(chuàng)中心政策反映了社會(huì)發(fā)展的創(chuàng)新需求，會(huì)使企業(yè)給予研發(fā)活動(dòng)更高的收入預(yù)期，也會(huì)加劇市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，進(jìn)而引起企業(yè)自發(fā)的研發(fā)活動(dòng)，提高企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，促進(jìn)企業(yè)價(jià)值的提升[22]。企業(yè)創(chuàng)新投入能夠正向促進(jìn)企業(yè)的財(cái)務(wù)績(jī)效，企業(yè)的研發(fā)活動(dòng)能夠直接帶來(lái)生產(chǎn)和管理成本的下降，從而增加企業(yè)利潤(rùn)[23]。對(duì)于科技型企業(yè)，企業(yè)創(chuàng)新投入的提升，可以獲得更多的科技創(chuàng)新成果，可以幫其在同行業(yè)企業(yè)中獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)?；诖宋覀兲岢鲆韵录僭O(shè)：

假設(shè)2：科創(chuàng)中心建設(shè)政策可以通過(guò)企業(yè)創(chuàng)新投入的中介作用提升科技型企業(yè)價(jià)值。

科創(chuàng)中心建設(shè)政策運(yùn)用政策優(yōu)勢(shì)和創(chuàng)新制度改革權(quán)限，通過(guò)實(shí)施更為積極的人才政策，創(chuàng)新人才培養(yǎng)和引進(jìn)模式，促進(jìn)科研院所、高等學(xué)校創(chuàng)新人才與企業(yè)創(chuàng)新人才的雙向流動(dòng)，在一定程度上突破了科技人才自由流動(dòng)的體制機(jī)制障礙，吸引了優(yōu)質(zhì)創(chuàng)新人才與科研團(tuán)隊(duì)入駐企業(yè)，使得研發(fā)人才等創(chuàng)新要素向科創(chuàng)中心建設(shè)地區(qū)轉(zhuǎn)移集聚。此外，相關(guān)產(chǎn)業(yè)研發(fā)人才的集聚可以產(chǎn)生學(xué)習(xí)效應(yīng)，驅(qū)動(dòng)不同創(chuàng)新技術(shù)的碰撞及企業(yè)創(chuàng)新主體之間的信息傳遞，有利于知識(shí)技術(shù)的積累、擴(kuò)散以及新技術(shù)的產(chǎn)生[24]，進(jìn)而提升科技型企業(yè)價(jià)值。相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，高端人才集聚效應(yīng)的形成，可以一定程度緩解企業(yè)創(chuàng)新人才不足的情況，增強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新活力，達(dá)到了“雪中送炭”的效果[25]，表現(xiàn)出更好的企業(yè)價(jià)值提升效益。

假設(shè)3：科創(chuàng)中心建設(shè)政策可以通過(guò)企業(yè)研發(fā)人才的中介作用提升科技型企業(yè)價(jià)值。

不同成長(zhǎng)階段的企業(yè)具有不同的發(fā)展需求和發(fā)展戰(zhàn)略，對(duì)于科技型企業(yè)而言，其企業(yè)成長(zhǎng)本身就是一個(gè)長(zhǎng)期過(guò)程，特別是科技型企業(yè)知識(shí)性資產(chǎn)形成、創(chuàng)新能力提升等都是長(zhǎng)期積累過(guò)程[26]。當(dāng)企業(yè)處于高成長(zhǎng)時(shí)期，其往往會(huì)對(duì)創(chuàng)新環(huán)境有較強(qiáng)的敏感性和適應(yīng)性，而政府資源的有效利用會(huì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)提供必要支撐。而企業(yè)處于低成長(zhǎng)時(shí)期，科技型企業(yè)對(duì)科技創(chuàng)新政策的關(guān)注度和敏感度相對(duì)不足，政府的創(chuàng)新支持與企業(yè)的創(chuàng)新需求往往不一致，并且其創(chuàng)新資源相對(duì)匱乏，利用社會(huì)資源的能力不足。基于此我們提出以下假設(shè)：

假設(shè)4：在高成長(zhǎng)性企業(yè)中，科創(chuàng)中心建設(shè)政策對(duì)科技型企業(yè)價(jià)值的提高作用更強(qiáng)。

在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)環(huán)境中，科技型企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展需要大量的資金投入，而研發(fā)資金投入具有高風(fēng)險(xiǎn)性，其研發(fā)成果轉(zhuǎn)化具有長(zhǎng)期性和不確定性[27]，因此需要尋求外部融資，并且創(chuàng)新具有的商業(yè)機(jī)密特征會(huì)導(dǎo)致信息不對(duì)稱(chēng)，使得外部融資約束成為企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展所面臨的主要障礙[28]。當(dāng)企業(yè)面臨高融資約束時(shí)，企業(yè)難以獲得充足的資金來(lái)支持企業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)的戰(zhàn)略目標(biāo)，其創(chuàng)新發(fā)展會(huì)受到一定程度的制約，往往傾向于投資低風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目，但受到科技創(chuàng)新政策激勵(lì)，會(huì)產(chǎn)生明顯的創(chuàng)新補(bǔ)償效應(yīng)，改善其融資約束狀況，從而提升其企業(yè)價(jià)值?；诖宋覀兲岢鲆韵录僭O(shè)：

假設(shè)5：在高融資約束企業(yè)中，科創(chuàng)中心建設(shè)政策對(duì)科技型企業(yè)價(jià)值的提高作用更強(qiáng)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇和數(shù)據(jù)來(lái)源

根據(jù)研究需要，將2015年5月首先實(shí)施科創(chuàng)中心建設(shè)政策的上海市為實(shí)驗(yàn)組，由于2020年粵港澳大灣區(qū)加入建設(shè)國(guó)際科技創(chuàng)新中心行列，因此廣東省在一定程度上具備建設(shè)科技創(chuàng)新中心的潛力，廣東省科技型企業(yè)相對(duì)聚集且企業(yè)發(fā)展環(huán)境與上海市相似，所以將2015年還未實(shí)施科創(chuàng)中心建設(shè)政策的廣東省作為對(duì)照組，選取2010—2019年創(chuàng)業(yè)板上海市和廣東省263家上市企業(yè)為研究樣本，之所以選擇創(chuàng)業(yè)板上市公司，是基于創(chuàng)業(yè)板設(shè)立的目的在于推動(dòng)高新技術(shù)發(fā)展，因此創(chuàng)業(yè)板多為科技型企業(yè)。

本文剔除了金融類(lèi)、st類(lèi)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不完整的企業(yè)，最終獲取觀測(cè)值1 364個(gè)，為了控制異常值對(duì)研究結(jié)果的影響，對(duì)變量在小于1%和大于99%的水平上進(jìn)行了縮尾處理，本文所涉及的數(shù)據(jù)來(lái)自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。

（二）模型設(shè)定和變量定義

本文采用雙重差分模型（Difference In Differences，DID）對(duì)企業(yè)年度面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。該模型可以有效解決內(nèi)生性問(wèn)題對(duì)研究結(jié)果的影響，提高研究結(jié)果的準(zhǔn)確性，經(jīng)常應(yīng)用于對(duì)公共政策實(shí)施效果的定量評(píng)估。

為檢驗(yàn)假設(shè)1，我們擬采用模型（1）進(jìn)行檢驗(yàn)。TobinQ=β+βTreatit+βPostit+βTreat×

Post+βControls+Y+U+ε。 （1）

借鑒Morck等[29]的做法，本文采用TobinQ代表企業(yè)價(jià)值;Treat代表該地區(qū)是否實(shí)施了科創(chuàng)中心建設(shè)政策的虛擬變量，取1代表該地區(qū)實(shí)施了科創(chuàng)中心建設(shè)政策，反之取0;Post為時(shí)間虛擬變量，用以區(qū)分科創(chuàng)中心建設(shè)政策的實(shí)施時(shí)間。2015年5月，上海市政府發(fā)布《關(guān)于加快建設(shè)具有全球影響力的科技創(chuàng)新中心的意見(jiàn)》，標(biāo)志著上海市科創(chuàng)中心建設(shè)政策正式實(shí)施，因此2015年之前的樣本賦值為0，2015年及之后的樣本賦值為1。而Treat×Post則是虛擬變量的乘積，其系數(shù)β3表示科創(chuàng)中心建設(shè)政策對(duì)地區(qū)企業(yè)價(jià)值的影響，為事件發(fā)生所帶來(lái)的凈效應(yīng)。Controls代表幾個(gè)控制變量，借鑒姜付秀等[30]與劉行等[31]的研究成果，我們?cè)谀Ｐ椭屑尤肓艘韵驴刂谱兞浚簝糍Y產(chǎn)收益率（Roe）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、股利政策（Div）、股權(quán)集中度（Owner）、企業(yè)年齡（Age）、兩任兼職（Dual）、獨(dú)立董事比列（Indep）、董事會(huì)規(guī)模（Board），另外為了表1主要變量及其計(jì)算方法變量類(lèi)型變量名稱(chēng)變量符號(hào)變量定義被解釋變量企業(yè)價(jià)值TobinQ（股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值+債權(quán)市場(chǎng)價(jià)值）/資產(chǎn)總額解釋變量政策地區(qū)虛擬變量Treat實(shí)施科創(chuàng)中心建設(shè)政策的地區(qū)賦值為1，否則為0政策時(shí)間虛擬變量Post科創(chuàng)中心建設(shè)政策實(shí)施之后年份賦值為1，否則為0中介變量企業(yè)創(chuàng)新投入R&D研發(fā)投入/營(yíng)業(yè)收入企業(yè)研發(fā)人才RDP企業(yè)研發(fā)人員數(shù)量/企業(yè)員工數(shù)量控制變量?jī)糍Y產(chǎn)收益率Roe凈利潤(rùn)/所有者權(quán)益資產(chǎn)負(fù)債率Lev總負(fù)債/總資產(chǎn)股利政策Div公司股利支付率股權(quán)集中度Owner第一大股東持股比例企業(yè)年齡Age報(bào)告年份-成立年份兩任兼職Dual董事長(zhǎng)兼任總經(jīng)理取值為1，否則為0獨(dú)立董事比列Indep獨(dú)立董事人數(shù)/董事會(huì)人數(shù)董事會(huì)規(guī)模Board董事會(huì)人數(shù)的自然對(duì)數(shù)

控制年度和行業(yè)的影響，在方程中加入了年度虛擬變量Y和行業(yè)虛擬變量U。

為檢驗(yàn)假設(shè)2和假設(shè)3，本文基于基準(zhǔn)回歸模型（1）構(gòu)造以下遞歸模型檢驗(yàn)企業(yè)創(chuàng)新投入的中介作用：Mediation=α+αTreat+αPost+αTreat×

Post+αControls+Y+U+ε。（2）

TobinQ=λ+λTreat+λPost+

λTreat×Post+λMediation+

βControls+Y+U+ε。（3）其中，mediation為中介變量，選用國(guó)內(nèi)學(xué)者相關(guān)研究中的常見(jiàn)指標(biāo)R&D投入為企業(yè)創(chuàng)新投入的代理變量，企業(yè)研發(fā)人員數(shù)量占企業(yè)員工數(shù)量比例（RDP）作為企業(yè)研發(fā)人才的代理變量，其他變量與式（1）中的變量定義相同。主要變量定義見(jiàn)表1。

四、實(shí)證結(jié)果

（一）描述性統(tǒng)計(jì)特征

針對(duì)本文選取的上海、廣東兩地263家創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)的樣本，對(duì)主要變量進(jìn)行了描述性特征統(tǒng)計(jì)。如表2所示，全樣本的TobinQ最大值為8.044，最小值為1.067，說(shuō)明不同科技型企業(yè)的企業(yè)價(jià)值差異較大;TobinQ均值和中位數(shù)分別為2.391和1.953，均值略高于中位數(shù)，數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)略微右偏，基本符合正態(tài)分布特征;Roe均值（中位數(shù)）為正，表明科技型企業(yè)上市公司財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)成長(zhǎng)性相對(duì)較好。

（二）科創(chuàng)中心建設(shè)政策與科技型企業(yè)價(jià)值

本文采用雙重差分模型對(duì)上述回歸方程進(jìn)行了回歸分析，回歸結(jié)果列于表3。表3中第（1）列為以TobinQ為被解釋變量的單變量回歸結(jié)果，Treat×Post的回歸系數(shù)β3是0.348，在5%的水平下通過(guò)了顯著性檢驗(yàn);表3中第（2）列為在第列（1）的基礎(chǔ)加入企業(yè)特征控制變量的回歸結(jié)果，Treat×Post的回歸系數(shù)β3是0.381，在1%的水平下通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。以上數(shù)據(jù)結(jié)果都表明，實(shí)施了科創(chuàng)中心建設(shè)政策的地區(qū)，其企業(yè)價(jià)值較沒(méi)有實(shí)施科創(chuàng)中心建設(shè)政策地區(qū)的企業(yè)價(jià)值有著顯著高水平的提升。

（三）中介效應(yīng)檢驗(yàn)

接下來(lái)本文對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入和企業(yè)研發(fā)人才進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表4，其中，列（2）和列（3）為企業(yè)創(chuàng)新投入的中介機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果。回歸結(jié)果表明，科創(chuàng)中心建設(shè)政策顯著促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新投入水平，且在列（3）加入R&D后，雙重差分項(xiàng)系數(shù)由原來(lái)的0.381下降為0.345，中介變量系數(shù)在1%水平上顯著為正，表明科創(chuàng)中心建設(shè)政策通過(guò)驅(qū)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新投入顯著提升了科技型企業(yè)價(jià)值，其中介效應(yīng)為0.035，約占總效應(yīng)的9.26%，驗(yàn)證了假說(shuō)H2。列（4）和列（5）為企業(yè)研發(fā)人才的中介機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果，回歸結(jié)果表明，科創(chuàng)中心建設(shè)政策顯著提升并促進(jìn)了企業(yè)研發(fā)人才數(shù)量占比，且在列（3）加入中介變量后，雙重差分項(xiàng)系數(shù)下降為0.297，中介變量系數(shù)在1%水平上顯著為正，表明科創(chuàng)中心建設(shè)政策通過(guò)企業(yè)研發(fā)人才效應(yīng)顯著提升了科技型企業(yè)價(jià)值，其中介效應(yīng)為0.084，約占總效應(yīng)的22.01%，驗(yàn)證了假說(shuō)H3。此外，運(yùn)用Sobel檢驗(yàn)和Bootstrap方法檢驗(yàn)中介效應(yīng)的穩(wěn)健性，結(jié)果均顯著，表明企業(yè)創(chuàng)新投入和企業(yè)研發(fā)人才的中介作用顯著存在。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（一）平行趨勢(shì)檢驗(yàn)

使用雙重差分模型的重要前提是實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組樣本企業(yè)滿足平行趨勢(shì)假設(shè)，否則估計(jì)結(jié)果可能會(huì)存在偏誤，因此本文借鑒劉瑞明等[32]的研究成果，在模型中引入政策變量與各期虛擬變量的交互項(xiàng)來(lái)檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組樣本企業(yè)是否滿足平行趨勢(shì)假設(shè)。因此，本文引入以下方程：TobinQ=β+βTreat+βPost+βTreat×

Post+βTreat×Post+…βTreat×Post+

βTreat×Post+βControls+Y+U+ε。 （4）

其中Post的上標(biāo)表示政策發(fā)生的提前項(xiàng)和滯后項(xiàng)，本文科創(chuàng)中心建設(shè)政策沖擊時(shí)間為2015年，交叉項(xiàng)到Treat×Post到Treati×Post表示政策實(shí)施的提前項(xiàng)，代表政策執(zhí)行前第n年的政策效果，如果科創(chuàng)中心建設(shè)政策提出之前各年交互項(xiàng)的系數(shù)均不顯著，說(shuō)明科創(chuàng)中心建設(shè)政策的實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組在政策實(shí)施前不存在顯著差異。圖1顯示了交叉項(xiàng)的系數(shù)估計(jì)結(jié)果，橫軸表示距離政策發(fā)生的時(shí)間，垂線表示置信區(qū)間，如圖1所示，β3至β7的置信區(qū)間均包括0，即雙重差分項(xiàng)系數(shù)不顯著，平行趨勢(shì)得到滿足。

（二）安慰劑檢驗(yàn)

1.虛擬時(shí)點(diǎn)安慰劑檢驗(yàn)

為進(jìn)一步驗(yàn)證本文結(jié)果并不是由科創(chuàng)中心建設(shè)政策實(shí)施前受其他因素影響的，進(jìn)行虛擬時(shí)點(diǎn)安慰劑檢驗(yàn)，本文作出虛擬假設(shè)，科創(chuàng)中心建設(shè)政策實(shí)施前一年（2014年）為事件發(fā)生當(dāng)年，重新對(duì)樣本進(jìn)行回歸，如果在安慰劑估計(jì)中，Treat×Post的回歸系數(shù)β3是不顯著的，則實(shí)驗(yàn)組科技型企業(yè)價(jià)值的提升是由科創(chuàng)中心建設(shè)政策實(shí)施所致。如表5列（1）所示主基準(zhǔn)回歸結(jié)果雙重差分項(xiàng)不具有顯著性，這一結(jié)論再次驗(yàn)證了本文的研究結(jié)果。

2.隨機(jī)安慰劑檢驗(yàn)

雖然本文在進(jìn)行科創(chuàng)中心建設(shè)政策效應(yīng)評(píng)估時(shí)，已經(jīng)對(duì)企業(yè)部分特征進(jìn)行了控制，但仍然可能存在其他不可觀測(cè)的企業(yè)特征。為此，本文借鑒周茂等[33]的做法，采取以下思路間接檢驗(yàn)不可觀測(cè)特征是否會(huì)影響估計(jì)結(jié)果。具體來(lái)說(shuō)，首先將科創(chuàng)中心建設(shè)政策對(duì)企業(yè)的影響變得隨機(jī)（由計(jì)算機(jī)生成），然后通過(guò)重復(fù)隨機(jī)抽樣1 000次的方式構(gòu)建政策虛擬變量，同時(shí)能夠估計(jì)出雙重差分項(xiàng)回歸系數(shù)β的均值，并在圖2中展現(xiàn)出所估計(jì)的1 000個(gè)β3的分布。由圖2可以看出，1 000次隨機(jī)過(guò)程中，β都集中分布在0附近，可以證明不可觀測(cè)企業(yè)特征不會(huì)對(duì)估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生影響，進(jìn)而證實(shí)基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

（三）使用傾向得分匹配

通過(guò)傾向得分匹配法，盡可能地控制實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的差別，可以一定程度上解決樣本選擇性偏差等內(nèi)生性問(wèn)題，因此本文進(jìn)一步使用傾向得分匹配法（Propensity Score Matching）對(duì)實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組進(jìn)行匹配。首先本文以?xún)糍Y產(chǎn)收益率（Roe）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、股利政策（Div）、股權(quán)集中度（Owner）、企業(yè)年齡（Age）、兩任兼職（Dual）、獨(dú)立董事比列（Indep）和董事會(huì)規(guī)模（Board）作為企業(yè)特征變量對(duì)實(shí)驗(yàn)組和控制組進(jìn)行Logit回歸，以預(yù)測(cè)值作為得分，然后采用一對(duì)一最近領(lǐng)匹配的方法進(jìn)行匹配，進(jìn)一步剔除不滿足共同區(qū)域的樣本后進(jìn)行雙重差分估計(jì)，如表5列（2）的結(jié)果顯示，Treat×Post系數(shù)依然顯著，表明結(jié)果穩(wěn)健。

（四）刪除政策實(shí)施當(dāng)年的樣本觀測(cè)值

由于實(shí)驗(yàn)組科創(chuàng)中心建設(shè)政策的首次提出是在2015年5月，本文基準(zhǔn)模型構(gòu)建時(shí)將2015年設(shè)定為政策沖擊年份，但企業(yè)或許在2015年初還沒(méi)有受到政策的影響。出于穩(wěn)健性考慮，刪除該年度所有樣本企業(yè)的觀測(cè)值，對(duì)基準(zhǔn)模型進(jìn)行雙重差分估計(jì)，如5列（3）的結(jié)果顯示，Treat×Post系數(shù)依然顯著，表明結(jié)果穩(wěn)健。

（五）改變時(shí)間窗寬

考慮到政策估計(jì)效果可能受到不同時(shí)間窗寬樣本選擇的干擾，為了證明研究結(jié)論的穩(wěn)健性，本文進(jìn)一步將政策實(shí)施前后兩年（2013—2017）、三年（2012—2018）和四年（2011—2019）三個(gè)研究期間的樣本對(duì)基準(zhǔn)回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn)，表5列（4）、（5）和（6）的回歸結(jié)果顯示Treat×Post系數(shù)仍然顯著，說(shuō)明實(shí)證結(jié)果是穩(wěn)健的。

六、異質(zhì)性分析

（一）企業(yè)成長(zhǎng)性的影響

本部分以主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率為企業(yè)成長(zhǎng)性的代理變量，將企業(yè)成長(zhǎng)性大于其平均值的樣本劃分為高企業(yè)成長(zhǎng)性組，低于其平均值的樣本劃分為低企業(yè)成長(zhǎng)性組，以檢驗(yàn)企業(yè)成長(zhǎng)性對(duì)科創(chuàng)中心建設(shè)政策與科技型企業(yè)價(jià)值關(guān)系的影響。實(shí)證結(jié)果如表6中第列（1）和列（2）所示。僅在高企業(yè)成長(zhǎng)性組中，交互項(xiàng)Treat×Post的回歸系數(shù)在1%的置信水平上顯著為正;而在低企業(yè)成長(zhǎng)性組中，交互項(xiàng)Treat×Post的回歸系數(shù)卻不顯著。該實(shí)證結(jié)果證實(shí)了假設(shè)4，表明在高成長(zhǎng)性企業(yè)中，科創(chuàng)中心建設(shè)政策對(duì)科技型企業(yè)價(jià)值的提高作用更強(qiáng)。這可能是高成長(zhǎng)性企業(yè)往往具有長(zhǎng)期的戰(zhàn)略規(guī)劃，為了保持企業(yè)戰(zhàn)略動(dòng)態(tài)的穩(wěn)定性，會(huì)對(duì)科技創(chuàng)新政策的變化更加敏感，充分利用政府提供的公共資源，滿足自身的成長(zhǎng)需求，因此科創(chuàng)中心建設(shè)政策對(duì)大規(guī)模企業(yè)的激勵(lì)作用更大，其企業(yè)價(jià)值提升效果更為顯著。

（二）企業(yè)融資約束的影響

衡量企業(yè)融資約束的方法主要分為單變量衡量和多變量衡量方法，單變量衡量方法主要有企業(yè)現(xiàn)金流量、股利支付率和利息保障倍數(shù)等，多變量衡量方法主要有SA指數(shù)、KZ指數(shù)和WW指數(shù)等。因?yàn)閱巫兞亢饬糠椒ù嬖谡`差較大的問(wèn)題，多變量衡量方法中KZ指數(shù)和WW指數(shù)的度量更多的依賴(lài)企業(yè)內(nèi)生財(cái)務(wù)指標(biāo)，存在一定的內(nèi)生性問(wèn)題;而SA指數(shù)用企業(yè)規(guī)模和上市年齡兩個(gè)外生于企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的指標(biāo)來(lái)度量，則避免了這一內(nèi)生性問(wèn)題[34]。因此本文用SA指數(shù)來(lái)衡量企業(yè)的融資約束水平，其計(jì)算公式為：SA指數(shù)=-0.737Size+0.043Size2-0.04Age，其絕對(duì)值越大，表明企業(yè)的融資約束水平越高。將SA指數(shù)絕對(duì)值大于其平均值的樣本劃分為高融資約束組，低于其平均值的樣本劃分為低融資約束組，實(shí)證結(jié)果如表6中第列（3）和列（4）所示。僅在高融資約束組中，交互項(xiàng)Treat×Post的回歸系數(shù)在1%的置信水平上顯著為正;而在低融資約束組中，交互項(xiàng)Treat×Post的回歸系數(shù)卻不顯著。該實(shí)證結(jié)果證實(shí)了假設(shè)5，表明在高融資約束企業(yè)中，科創(chuàng)中心建設(shè)政策對(duì)科技型企業(yè)價(jià)值的提高作用更強(qiáng)。這可能是由于融資約束水平較高的企業(yè)受到科技創(chuàng)新政策的激勵(lì)效應(yīng)更強(qiáng)，政府通過(guò)提供各種財(cái)政支持，疏解其融資約束的壓力，提高其創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，提升其創(chuàng)新意愿，其企業(yè)價(jià)值提升效果更為顯著。

七、結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

為強(qiáng)化國(guó)家戰(zhàn)略，提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力，激發(fā)人才創(chuàng)新活力，完善科技創(chuàng)新體制機(jī)制，政府推行了一系列鼓勵(lì)科技創(chuàng)新的政策，其中最重要的政策之一是科創(chuàng)中心建設(shè)政策，然而這一政策是否真的起到了應(yīng)有的效果，需要進(jìn)行科學(xué)評(píng)估。本文正是在此背景下，選取2010—2019年上海市（全國(guó)第一個(gè)科技創(chuàng)新中心所在地）和廣東省（2020年粵港澳大灣區(qū)科技創(chuàng)新中心所在地）創(chuàng)業(yè)板263家上市企業(yè)為實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的樣本，運(yùn)用雙重差分的方法研究了科創(chuàng)中心建設(shè)政策對(duì)科技型企業(yè)價(jià)值的影響。

研究結(jié)果表明，實(shí)施了科創(chuàng)中心建設(shè)政策的地區(qū)，其科技型企業(yè)價(jià)值較沒(méi)有實(shí)施科創(chuàng)中心建設(shè)政策地區(qū)有著顯著高水平的提升，在進(jìn)行平行趨勢(shì)檢驗(yàn)、安慰劑檢驗(yàn)、傾向得分匹配等一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，這一結(jié)論依然成立。進(jìn)而使用中介效應(yīng)模型檢驗(yàn)了企業(yè)創(chuàng)新投入的作用機(jī)制，研究表明，科創(chuàng)中心政策有利于科技型企業(yè)提升企業(yè)創(chuàng)新投入，驅(qū)動(dòng)企業(yè)引進(jìn)研發(fā)人才，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)科技型企業(yè)價(jià)值的提升。

本文豐富了科創(chuàng)中心建設(shè)政策實(shí)施效果的相關(guān)研究，聚焦政策的微觀效應(yīng)，通過(guò)實(shí)證分析證明了科創(chuàng)中心建設(shè)政策對(duì)科技型企業(yè)價(jià)值提升的促進(jìn)作用。并且進(jìn)一步證明科創(chuàng)中心政策對(duì)高成長(zhǎng)性科技企業(yè)、高融資約束的科技企業(yè)的價(jià)值提升影響更為顯著。而這些高成長(zhǎng)性和高融資約束的科技企業(yè)，以中小微企業(yè)居多，它們恰是最具創(chuàng)新活力和發(fā)展?jié)摿Φ钠髽I(yè)群體[35]，也是以往政策支持中容易被忽視的群體。

（二）政策啟示

根據(jù)以上研究結(jié)論，本文提出以下政策啟示：

第一，結(jié)合實(shí)證研究結(jié)論，科技創(chuàng)新中心政策有助于地域內(nèi)科技型企業(yè)價(jià)值提升，因此無(wú)論是出于推動(dòng)科技革命、產(chǎn)業(yè)變革以提升國(guó)家綜合實(shí)力，還是出于科技創(chuàng)新提高企業(yè)價(jià)值的考慮，建議政府應(yīng)繼續(xù)加大國(guó)際科創(chuàng)中心建設(shè)力度，并形成配套的系列支持政策，及時(shí)總結(jié)科創(chuàng)中心建設(shè)的成功經(jīng)驗(yàn)，提升科創(chuàng)中心建設(shè)區(qū)的輻射力度和帶動(dòng)效應(yīng)，激發(fā)科技型企業(yè)的科技創(chuàng)新活力。

第二，基于科創(chuàng)中心建設(shè)政策產(chǎn)生微觀效應(yīng)的路徑研究結(jié)果，即通過(guò)企業(yè)創(chuàng)新投入和企業(yè)研發(fā)人才的傳導(dǎo)作用促進(jìn)科技型企業(yè)價(jià)值的提升，因此企業(yè)要將政策激勵(lì)與自身核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)相結(jié)合，根據(jù)行業(yè)特點(diǎn)進(jìn)行合理的研發(fā)投入，培育創(chuàng)新型研發(fā)人才。此外，要從企業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)的戰(zhàn)略定位出發(fā)，提高企業(yè)科技創(chuàng)新政策的敏銳度，進(jìn)行有針對(duì)性的研發(fā)活動(dòng)，如此才能充分發(fā)揮政策效力，提高企業(yè)價(jià)值。

第三，考慮到不同特質(zhì)的企業(yè)受科創(chuàng)中心建設(shè)政策影響差異較大，建議在政策制定和實(shí)施過(guò)程中，兼顧企業(yè)的需求多樣化與區(qū)域內(nèi)整體價(jià)值創(chuàng)造，結(jié)合企業(yè)所屬行業(yè)的特質(zhì)、企業(yè)成長(zhǎng)周期階段的特質(zhì)，構(gòu)建資金支持、研發(fā)支持、稅收激勵(lì)、創(chuàng)新服務(wù)、政府采購(gòu)等相結(jié)合的綜合性政策支持體系和較為靈活的政策組合，為打造一批有全球影響力的“隱形冠軍”奠定基礎(chǔ)。

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[23]朱乃平、朱麗、孔玉生等：《技術(shù)創(chuàng)新投入、社會(huì)責(zé)任承擔(dān)對(duì)財(cái)務(wù)績(jī)效的協(xié)同影響研究》，《會(huì)計(jì)研究》2014年第2期。

[24]白俊紅、蔣伏心：《協(xié)同創(chuàng)新、空間關(guān)聯(lián)與區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效》，《經(jīng)濟(jì)研究》2015年第7期。

[25]劉春林、田玲：《人才政策“背書(shū)”能否促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新》，《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2021年第3期。

[26]張玉臣、杜千卉：《科技創(chuàng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新行為與成長(zhǎng)績(jī)效——基于分位數(shù)回歸法的實(shí)證研究》，《科技進(jìn)步與對(duì)策》2018年第5期。

[27]沈璐、陳素梅：《用能權(quán)交易與企業(yè)綠色創(chuàng)新——來(lái)自中國(guó)工業(yè)企業(yè)的證據(jù)》，《技術(shù)經(jīng)濟(jì)》2020年第10期。

[28]姜啟波、譚清美：《政府創(chuàng)新補(bǔ)貼影響企業(yè)創(chuàng)新的非動(dòng)態(tài)門(mén)檻效應(yīng)研究——基于創(chuàng)業(yè)板上市公司融資約束視角》，《經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯》2020年第6期。

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[30]姜付秀、黃繼承：《經(jīng)理激勵(lì)、負(fù)債與企業(yè)價(jià)值》，《經(jīng)濟(jì)研究》2011年第5期。

[31]劉行、葉康濤：《增值稅稅率對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響：來(lái)自股票市場(chǎng)反應(yīng)的證據(jù)》，《管理世界》2018年第11期。

[32]劉瑞明、趙仁杰：《西部大開(kāi)發(fā)：增長(zhǎng)驅(qū)動(dòng)還是政策陷阱——基于PSM-DID方法的研究》，《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2015年第6期。

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[34]羅長(zhǎng)遠(yuǎn)、曾帥：《“走出去”對(duì)企業(yè)融資約束的影響——基于“一帶一路”倡議準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)的證據(jù)》，《金融研究》2020年第10期。

[35]賀德方、祝侶、周華東等：《基于生命周期視角的企業(yè)科技創(chuàng)新政策體系研究》，《中國(guó)科技論壇》2022年第1期。

Has the Construction Policy of Science and Technology

Innovation Centers Enhanced the Value of

Technology-based Enterprises？

——Evidence from the Construction of the Shanghai Science and Technology

XU? Kun，JIA? Jun-wei

（School of Management， Beijing Union University， Beijing 100101， China）

Abstract： In recent years， many places such as Shanghai， Beijing， the Greater Bay Area have opened their construction plans for international science and technology innovation centers， aiming to optimize the regional innovation environment and enhance the international competitiveness of technology-based enterprises. In this paper， the Shanghai Science and Technology Innovation Center， the first science and technology innovation center in China， is used as the experimental group， and the Greater Bay Area Science and Technology Innovation Center， which started the construction of science and technology innovation centers in 2020， is used as the control group， using the difference-in-difference model to study the micro-effects of the policy on the construction of science and technology innovation centers， and further reveal the internal mechanism and heterogeneity of the policy effects. The research results show that the construction policy of science and technology innovation center has a significant role in promoting the value of technology-based enterprises in its region; further research shows that the construction policy of science and technology innovation centers can effectively drive enterprises to invest in innovation and introduce R&D talents， thereby realizing the improvement of the value of technology-based enterprises. It is worth mentioning that the heterogeneity test found that for high-growth companies and companies with high financing constraints， the science and technology innovation center policy has a more significant role in promoting corporate value.

Key words：construction of science and innovation center; enterprise value; technology-based enterprise; the difference-in-differences method（責(zé)任編輯編輯劉永?。?/p>