“專精特新”政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力的影響:基于上證75家“專精特新”上市企業(yè)數(shù)據(jù)

肖功為

(邵陽學(xué)院 湖南省民營經(jīng)濟(jì)研究基地,湖南 邵陽,422000)

“專精特新”概念自2011年開始萌芽,2013年起在工業(yè)和信息化部的主導(dǎo)下在全國試點(diǎn)并逐步推廣。工業(yè)和信息化部于2018年下發(fā)《工業(yè)和信息化部辦公廳關(guān)于開展專精特新“小巨人”企業(yè)培育工作的通知》,并于2019年5月評(píng)選第一批“專精特新小巨人”企業(yè)。2021年,培育“專精特新”企業(yè)上升為國家戰(zhàn)略。2022年10月,“支持專精特新企業(yè)發(fā)展”寫進(jìn)中國共產(chǎn)黨的二十大報(bào)告。這標(biāo)志著發(fā)展“專精特新”企業(yè)成為黨中央關(guān)注的重點(diǎn)議題。2019—2022年,工業(yè)和信息化部前后共評(píng)選出四批次9 279家國家級(jí)“專精特新”小巨人企業(yè)。多年來,這些企業(yè)有其獨(dú)特性,其企業(yè)規(guī)模大多為中小微型企業(yè),但因?yàn)殚L期專注某一專門領(lǐng)域,企業(yè)在自主創(chuàng)新和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)方面能力較強(qiáng),這些企業(yè)的業(yè)務(wù)規(guī)模在所屬領(lǐng)域一般位居前列,是產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),為制造業(yè)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了重要支撐。增強(qiáng)“專精特新”企業(yè)的創(chuàng)新能力,有利于突破關(guān)鍵核心技術(shù),打破國外技術(shù)壟斷,實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵零部件國產(chǎn)化,加快實(shí)現(xiàn)科技自立自強(qiáng)。如何驅(qū)動(dòng)“專精特新”企業(yè)創(chuàng)新,不僅是政府關(guān)注的焦點(diǎn),也是學(xué)界討論的熱點(diǎn)問題。因此,針對(duì)“專精特新”企業(yè)相關(guān)的產(chǎn)業(yè)政策的創(chuàng)新效率進(jìn)行定量評(píng)價(jià),從微觀層面而言,對(duì)支持“專精特新”企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展具有十分重要的理論和實(shí)踐意義;從宏觀層面而言,對(duì)國家創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施具有較重要的支撐意義。

1 文獻(xiàn)綜述

一直以來,企業(yè)創(chuàng)新效率也是國內(nèi)外關(guān)注的重點(diǎn)。這方面的研究總體上可以分為兩類。

一是關(guān)于創(chuàng)新政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響。主要從理論層面分析創(chuàng)新政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率產(chǎn)生何種性質(zhì)的影響。寇宗來等[1]研究表明,創(chuàng)新政策對(duì)企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展有較為顯著的正向激勵(lì)作用,而且與企業(yè)規(guī)模、企業(yè)所在地區(qū)等不影響這種激勵(lì)作用的效果。但張杰[2]研究表明,政府創(chuàng)新補(bǔ)貼和企業(yè)私人研發(fā)之間的關(guān)系是一種U型關(guān)系,補(bǔ)貼規(guī)模對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的激勵(lì)作用存在閾值,需要超過一定閾值之后才會(huì)起到顯著的激勵(lì)效應(yīng)。也有研究表明,創(chuàng)新資助政策不但未顯著提升企業(yè)的專利質(zhì)量,相反存在顯著的抑制效應(yīng),這種扭曲結(jié)果與政府實(shí)施企業(yè)創(chuàng)新政策的初衷相悖[3]。關(guān)于創(chuàng)新政策對(duì)“專精特新”企業(yè)創(chuàng)新的影響,曹虹劍等[4]的研究表明,創(chuàng)新政策是引導(dǎo)“專精特新”企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的重要手段。毛軍權(quán)等[5]的研究表明,政策環(huán)境是推動(dòng)“專精特新”企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的必要條件。

二是關(guān)于企業(yè)創(chuàng)新效率的評(píng)價(jià)。主要通過構(gòu)建計(jì)量模型,運(yùn)用定量方法對(duì)創(chuàng)新政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)度和評(píng)價(jià)?，F(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于創(chuàng)新政策實(shí)施效率評(píng)價(jià)的方法主要有兩種:一種是帶參數(shù)的隨機(jī)前沿分析法(SFA),另一種是不帶參數(shù)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)。兩種方法中,前者通常用于評(píng)價(jià)多投入單產(chǎn)出的情況,后者則用于多投入多產(chǎn)出的情況,在區(qū)域、行業(yè)、企業(yè)等領(lǐng)域有著廣泛的使用。時(shí)省等[6]采用SFA方法對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中的技術(shù)效率和總量增長情況進(jìn)行了分析。李向東等[7]則利用SFA方法分行業(yè)對(duì)中國各省份行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行了測(cè)算與分析。曹晶穎等[8]利用DEA方法專門針對(duì)汽車行業(yè)的綠色技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行了測(cè)評(píng),結(jié)果表明該行業(yè)的整體創(chuàng)新效率較高。付振坤等[9]基于三階段DEA模型研究了“專精特新”企業(yè)創(chuàng)新效率的測(cè)度及提升路徑。隨著研究的不斷深入,在研究方法和模型上得到了延伸,比如利用面板數(shù)據(jù),納入多種差異性因素的Tobit回歸模型、多階段動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型、DEA-Malmquist、SBM等一系列方法。如趙巧芝等[10]利用SBM模型從實(shí)證層面就互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新帶來的直接和間接效應(yīng)進(jìn)行了檢測(cè)評(píng)價(jià),陳俊龍等[11]通過三階段DEA-Malmquist指數(shù)模型對(duì)我國制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展效率進(jìn)行了動(dòng)態(tài)測(cè)度。縱觀現(xiàn)有文獻(xiàn),基于理論層面對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力的影響因素及路徑選擇的研究成果較豐富,而基于實(shí)踐層面針對(duì)創(chuàng)新政策實(shí)施對(duì)企業(yè)的創(chuàng)新激勵(lì)作用進(jìn)行評(píng)估的文獻(xiàn)很少。

從現(xiàn)有研究來看,以“專精特新”企業(yè)為研究對(duì)象,就“專精特新”政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率影響的研究甚少。雖然付振坤等[9]采用三階段DEA模型研究了“專精特新”企業(yè)創(chuàng)新效率,但其研究對(duì)象限于制造業(yè)企業(yè)。

鑒于此,本文選取了A股上證主板上市的“專精特新”小巨人企業(yè)為研究對(duì)象,對(duì)“專精特新”企業(yè)認(rèn)定前后的創(chuàng)新效率進(jìn)行了實(shí)證評(píng)價(jià)分析。相對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)研究而言,一方面,不同于多數(shù)文獻(xiàn)僅限于理論層面對(duì)各類企業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行分析,本文專門針對(duì)“專精特新”小巨人企業(yè),就創(chuàng)新政策的實(shí)施對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力提升的激勵(lì)效果進(jìn)行實(shí)證評(píng)價(jià),增強(qiáng)了研究結(jié)論的實(shí)踐應(yīng)用性;另一方面,相較付振坤等[9]的研究,本文對(duì)“專精特新小巨人”企業(yè)進(jìn)行了行業(yè)區(qū)分,分析了“專精特新小巨人”企業(yè)創(chuàng)新政策對(duì)不同行業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新能力提升的差異,為政府科學(xué)制定支持企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展政策提供了更好地支撐和更有力的參考依據(jù)。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本選取、變量及數(shù)據(jù)來源

本文選擇A股上證主板上市的75家“專精特新”小巨人企業(yè)為研究對(duì)象。

在指標(biāo)選取方面,考慮到科研人員是企業(yè)創(chuàng)新的智慧源泉,研發(fā)投入反映企業(yè)對(duì)創(chuàng)新的重視程度,專利是企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的最直觀反映。因此,本文選用科研人員、研發(fā)投入作為投入指標(biāo),選用專利申請(qǐng)數(shù)作為產(chǎn)出指標(biāo)。此外,考慮到企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)受經(jīng)濟(jì)條件、營商環(huán)境、政府支持、企業(yè)自身的股權(quán)集中度等因素影響,本文引入企業(yè)所在城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(GDP)、企業(yè)所在城市營商環(huán)境以及企業(yè)股權(quán)集中度為控制變量。為評(píng)價(jià)“專精特新”企業(yè)創(chuàng)新政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響,本文通過引入虛擬變量表示政策的實(shí)施與否,企業(yè)被認(rèn)定為“專精特新小巨人企業(yè)”,變量賦值為1,否則變量賦值為0。所有變量數(shù)據(jù)來源于企業(yè)年報(bào)及相關(guān)統(tǒng)計(jì)年鑒、政府報(bào)告、研究報(bào)告,見表1。

表1 變量名稱、含義及數(shù)據(jù)來源

2.2 模型構(gòu)建

本文采用面板數(shù)據(jù)回歸分析方法,“專精特新”產(chǎn)業(yè)政策的實(shí)施對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的激勵(lì)作用。具體模型設(shè)定如下:

Yit=α0+α1Pit+βXit+μi+εit

(1)

式中:Yit表示企業(yè)i在第t年的創(chuàng)新效率(用企業(yè)申請(qǐng)發(fā)明專利數(shù)量衡量);α0表示回歸系數(shù);α1是本文研究的關(guān)鍵系數(shù),α1系數(shù)值反映“專精特新小巨人”企業(yè)評(píng)選政策的實(shí)施對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響;Pit是衡量“專精特新”政策實(shí)施與否的變量;β表示控制變量X的回歸系數(shù);μi表示企業(yè)固定效應(yīng);εit是干擾項(xiàng)。模型中各變量數(shù)據(jù)為75家樣本企業(yè)2018—2022年數(shù)據(jù)。其中,P取值為1,表示當(dāng)年該企業(yè)被認(rèn)定為“專精特新”小巨人企業(yè),取值為0,表示尚未被認(rèn)定為“專精特新”小巨人企業(yè)。

3 實(shí)證結(jié)果及分析

3.1 描述性分析

表2中“全樣本”部分是變量描述性分析結(jié)果,衡量創(chuàng)新效率變量Y均值為36.5?！敖M間均值比較”部分是企業(yè)在“未被認(rèn)定”前和“被認(rèn)定”為專精特新小巨人企業(yè)后變量Y的均值分別為5.1和48.3,表明企業(yè)在被認(rèn)定為“專精特新”小巨人企業(yè)后專利申請(qǐng)數(shù)量明顯增加。初步表明,“專精特新”小巨人企業(yè)創(chuàng)新政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新有激勵(lì)作用。

表2 變量描述性分析

3.2 回歸分析

本文利用式(1)檢測(cè)“專精特新”小巨人企業(yè)認(rèn)定政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率(用專利申請(qǐng)數(shù)量,即變量Y衡量)的影響,結(jié)果見表3。在回歸分析過程中,對(duì)控制變量以及固定效應(yīng)進(jìn)行逐步地控制。表3中第(1)列為將專利申請(qǐng)數(shù)量作為被解釋變量,并且不加入控制變量、采用企業(yè)固定效應(yīng)進(jìn)行回歸的結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn),P的估計(jì)系數(shù)為0.073 1,且在1%的顯著性水平下顯著,這說明“專精特新”政策對(duì)小巨人企業(yè)創(chuàng)新效率的提升確實(shí)存在顯著激勵(lì)作用。表3中第(2)列是引入控制變量的企業(yè)固定效應(yīng)回歸結(jié)果,P的估計(jì)系數(shù)仍然在1%的水平上顯著為正,這進(jìn)一步表明“專精特新”提升了小巨人企業(yè)創(chuàng)新效率。

表3 回歸分析結(jié)果

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

穩(wěn)健性檢驗(yàn)是考察評(píng)價(jià)方法以及指標(biāo)對(duì)某種現(xiàn)象的解釋能力,也就是當(dāng)改變某些參數(shù)時(shí),評(píng)價(jià)方法和評(píng)價(jià)指標(biāo)是否對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果還是保持比較一致和相對(duì)穩(wěn)定的解釋。常用的穩(wěn)健性檢驗(yàn)有數(shù)據(jù)調(diào)整、變量替換、工具變量的引入、樣本分類以及改變計(jì)量方法等手段。本文采用變量替換和樣本分類法進(jìn)行檢驗(yàn)。

1)替換被解釋變量檢驗(yàn)。前文中企業(yè)的創(chuàng)新效率用各類專利申請(qǐng)數(shù)量進(jìn)行衡量,根據(jù)專利分類實(shí)際,包括發(fā)明專利、實(shí)用新型專利、外觀設(shè)計(jì)專利,3種類型的專利的申請(qǐng)或獲取,都反映企業(yè)在一個(gè)方面的創(chuàng)新,但是發(fā)明專利更能反映企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出[12]。用企業(yè)的發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)量替換專利申請(qǐng)數(shù)量進(jìn)行回歸分析,結(jié)果見表4。從回歸分析結(jié)果看,無論是控制變量引入與否,P的回歸系數(shù)均顯著為正,表明“專精特新”對(duì)小巨人企業(yè)創(chuàng)新效率的提升有激勵(lì)作用。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)1:按發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)量的回歸分析

2)樣本分類檢驗(yàn)。就企業(yè)創(chuàng)新而言,產(chǎn)業(yè)政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的激勵(lì)作用與企業(yè)所屬行業(yè)具有相關(guān)性[13]。根據(jù)企業(yè)所屬行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn),本文把研究對(duì)象歸類為生物醫(yī)藥、化學(xué)化工、電子及專用設(shè)備三類。分別進(jìn)行回歸檢驗(yàn),研究結(jié)果見表5。從檢驗(yàn)結(jié)果看,對(duì)樣本企業(yè)進(jìn)行行業(yè)分類后,P的回歸系數(shù)在10%的顯著性水平下還是均為正,進(jìn)一步表明“專精特新”企業(yè)的認(rèn)定對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的提升有激勵(lì)作用,但是行業(yè)之間存在激勵(lì)效果差異。具體而言,“專精特新”小巨人企業(yè)認(rèn)定政策對(duì)電子及專用設(shè)備企業(yè)創(chuàng)新效率提升的激勵(lì)效果最顯著,其次是化學(xué)化工企業(yè),激勵(lì)效果相對(duì)較差的是生物醫(yī)藥企業(yè)。事實(shí)上,就3類企業(yè)專利申請(qǐng)數(shù)量而言,電子及專用設(shè)備企業(yè)“被認(rèn)定為專精特新小巨人企業(yè)”前后專利申請(qǐng)平均數(shù)量分別為4.8和52.4件,化學(xué)化工企業(yè)“被認(rèn)定為專精特新小巨人企業(yè)”前后專利申請(qǐng)平均數(shù)量分別為5.1和49.8件,生物醫(yī)藥企業(yè)“被認(rèn)定為專精特新小巨人企業(yè)”前后專利申請(qǐng)平均數(shù)量分別為5.8和41.7件。上述實(shí)證結(jié)果表明,“專精特新”政策對(duì)小巨人企業(yè)創(chuàng)新效率的提升有激勵(lì)作用具有行業(yè)差異性特征。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)2:按樣本行業(yè)分類的回歸分析

4 結(jié)論與政策建議

4.1 結(jié)論

本文實(shí)證分析結(jié)果表明,“專精特新”政策的實(shí)施對(duì)小巨人企業(yè)創(chuàng)新能力的提升確實(shí)具有較好的激勵(lì)作用,具體結(jié)論如下。

1)“專精特新”小巨人企業(yè)在被認(rèn)定前后,無論是各類專利申請(qǐng)總量,還是反應(yīng)技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)量都有顯著差異,表明“專精特新”政策對(duì)小巨人企業(yè)創(chuàng)新有持續(xù)性影響。因而,要充分發(fā)揮“專精特新”企業(yè)認(rèn)定政策對(duì)企業(yè)尤其是高新技術(shù)型中小企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新方面的長效激勵(lì)效應(yīng),各級(jí)政府要保持政策實(shí)施的持續(xù)性。

2)企業(yè)所處經(jīng)營環(huán)境對(duì)企業(yè)創(chuàng)新也有一定影響。在實(shí)踐中,不僅要有直接創(chuàng)新激勵(lì)政策,還有必要輔以配套政策和保障措施,優(yōu)化加強(qiáng)企業(yè)營商環(huán)境,從而提高企業(yè)在激發(fā)創(chuàng)新動(dòng)力的同時(shí)又進(jìn)一步提升創(chuàng)新質(zhì)量。

3)“專精特新”政策的實(shí)施有助于企業(yè)創(chuàng)新效率的提升,但不同行業(yè)企業(yè)間存在有差異性特征。因而,在政策的實(shí)施過程中,要適當(dāng)區(qū)別對(duì)待,提高創(chuàng)新政策實(shí)施的精準(zhǔn)度和針對(duì)性,增強(qiáng)政策目標(biāo)、政策工具和實(shí)施對(duì)象之間的適配程度,有針對(duì)地培育“專精特新”企業(yè),并推動(dòng)技術(shù)成果產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

4.2 政策建議

我國的“專精特新”小巨人企業(yè)與德國的“隱形冠軍”企業(yè)、韓國的“強(qiáng)小企業(yè)”和“中堅(jiān)企業(yè)”、日本的“高利基企業(yè)”在企業(yè)特點(diǎn)上有著較高的相似度。在專業(yè)化方面,大多是專注于某一個(gè)細(xì)分領(lǐng)域,在該領(lǐng)域做細(xì)做專,產(chǎn)品供給和服務(wù)對(duì)象都有固定的客戶,很少有進(jìn)行跨領(lǐng)域經(jīng)營;在技術(shù)領(lǐng)域,大多數(shù)企業(yè)是專注于某一專門技術(shù)的研發(fā),通過關(guān)鍵核心技術(shù)的掌握來進(jìn)一步擴(kuò)展市場(chǎng);在盈利方面,由于掌握核心技術(shù),利潤率通常會(huì)比較高,由此又進(jìn)一步支撐企業(yè)更深層次的研發(fā)。我國當(dāng)前正處于創(chuàng)新發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)期,引導(dǎo)鼓勵(lì)“專精特新”企業(yè)發(fā)展不僅可以提升國家創(chuàng)新能力,也有助于產(chǎn)業(yè)發(fā)展的強(qiáng)鏈和補(bǔ)鏈。借鑒“專精特新”企業(yè)發(fā)展的國際經(jīng)驗(yàn),幫助我國“專精特新”企業(yè)成長,可以從以下方面入手[14]。

1)健全法律法規(guī)和政策扶持,保障企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。借鑒日韓、美歐等發(fā)達(dá)國家的經(jīng)驗(yàn)和做法,加大政府的投入和引導(dǎo),在企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、國際市場(chǎng)開拓等方面制定相關(guān)法律法規(guī),支持企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展,在產(chǎn)業(yè)政策的制定和實(shí)施方面,向“專精特新”企業(yè)適當(dāng)傾斜。比如財(cái)稅政策等方面,探索制定經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)的企業(yè)稅費(fèi)減免和財(cái)政補(bǔ)貼政策,對(duì)經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)的“專精特新”企業(yè)進(jìn)行稅費(fèi)減免和補(bǔ)貼政策傾斜。

2)加大對(duì)“專精特新”企業(yè)的金融支持。長期以來,國內(nèi)企業(yè)一直受融資體系不完善和融資渠道單一的制約,導(dǎo)致我國企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展難以有大幅突破。加大金融支持,解決融資難題,是推動(dòng)“專精特新”企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展重要手段。首先,可以充分發(fā)揮國內(nèi)政策性金融機(jī)構(gòu)的優(yōu)勢(shì),針對(duì)“專精特新”企業(yè)的信用擔(dān)保制度加以完善,提高企業(yè)的信用擔(dān)保質(zhì)量,增加企業(yè)融資機(jī)會(huì)。其次,可以探索由國家或地方政府相關(guān)職能部門建立“專精特新”企業(yè)引導(dǎo)基金,針對(duì)通過相應(yīng)評(píng)比出的核心企業(yè)和核心技術(shù)進(jìn)行有政府資金參與的股權(quán)投資。同時(shí),還可以通過更加完善的多層次資本市場(chǎng)建設(shè),為“專精特新”企業(yè)提供更加完善的金融服務(wù),徹底打通“專精特新”企業(yè)的融資痛點(diǎn)、堵點(diǎn)。

3)積極引導(dǎo)“專精特新”企業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型。我國“專精特新”企業(yè)中相當(dāng)部分是中小微企業(yè),大多數(shù)在數(shù)字化建設(shè)的轉(zhuǎn)型不夠,無論是數(shù)字化生產(chǎn)、數(shù)字化經(jīng)營還是數(shù)字化管理都有很大的提升空間和需要完善的地方。近年來,我國在5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)等方面技術(shù)的快速發(fā)展,為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展夯實(shí)了基礎(chǔ),給企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)造了良好條件。企業(yè)更要抓住機(jī)遇,用好政策,主動(dòng)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,從而進(jìn)一步提升自身創(chuàng)新能力。