政府引導(dǎo)基金對專精特新“小巨人”企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的影響 研究

【摘" 要】論文探討了政府引導(dǎo)基金對專精特新“小巨人”企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的影響。研究發(fā)現(xiàn)，政府引導(dǎo)基金的介入顯著提升了這些企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量，但這種提升作用是間斷的，而非連續(xù)的。通過雙重差分模型的驗(yàn)證，論文證實(shí)了政府引導(dǎo)基金對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的正面影響，并在替換變量、剔除疫情影響、增加高維固定效應(yīng)后，結(jié)論依然穩(wěn)健。論文建議擴(kuò)大政府引導(dǎo)基金規(guī)模、加強(qiáng)事后監(jiān)督、因地制宜地扶持中小企業(yè)，以促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的提升。

【關(guān)鍵詞】政府引導(dǎo)基金；技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量；專精特新“小巨人”企業(yè)；雙重差分模型

【中圖分類號】F273.1；F276.3；F812.45" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " 【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " 【文章編號】1673-1069（2024）11-0032-05

1 引言

創(chuàng)新被認(rèn)為是人類進(jìn)步和社會發(fā)展的核心驅(qū)動因素的理念已經(jīng)成為學(xué)術(shù)界與政府部門的共識[1]。近年來，我國政府屢次強(qiáng)調(diào)創(chuàng)新對國家發(fā)展的重要性，黨的二十大報(bào)告指出，要“堅(jiān)持創(chuàng)新在我國現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位”。中國共產(chǎn)黨第二十屆中央委員會第三次全體會議明確，“必須深入實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，提升國家創(chuàng)新體系整體效能”。然而，創(chuàng)新活動往往具有技術(shù)不確定性高、信息不對稱程度高、回報(bào)周期長及外部性強(qiáng)的特點(diǎn)[2]，加之我國中小企業(yè)面臨的嚴(yán)重外部融資挑戰(zhàn)①，都在不斷削弱著包括專精特新“小巨人”企業(yè)這類創(chuàng)新活動主體在內(nèi)的我國中小企業(yè)的創(chuàng)新動力與意愿。盡管創(chuàng)投機(jī)構(gòu)對中小企業(yè)融資難問題在整體上起到了一定的緩解作用，但由于大部分處于初創(chuàng)期的專精特新“小巨人”企業(yè)缺少充分的風(fēng)險(xiǎn)抵御能力，因此，資本通常會為了規(guī)避不確定性從而更偏向投資于成熟期的企業(yè)。為了應(yīng)對市場導(dǎo)向下資本配置效率的失衡，國家和地方政府開始直接成立或牽頭設(shè)立引導(dǎo)基金，通過與國內(nèi)外金融機(jī)構(gòu)以及社會資本合作的方式，設(shè)立一系列子基金注入有發(fā)展?jié)摿Φ闹行∑髽I(yè)，用于扶持這類企業(yè)的創(chuàng)新活動與成長。這類引導(dǎo)基金對企業(yè)創(chuàng)新活動的促進(jìn)作用是不可否認(rèn)的，根據(jù)世界知識產(chǎn)權(quán)組織公布的全球知識產(chǎn)權(quán)申報(bào)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，我國2023年的專利申請總量達(dá)到69 610件，是全球申請量最大的來源國，占全球?qū)＠暾埧倲?shù)的比重高達(dá)25.54%。截至2023年底，國家高新技術(shù)企業(yè)、科技型中小企業(yè)擁有有效發(fā)明專利213.4萬件，同比增長24.2%，占國內(nèi)企業(yè)總量的近四分之三，達(dá)到73.4%。然而，與之矛盾的是，我國當(dāng)前的自主創(chuàng)新能力和國際競爭力仍然偏低，大部分行業(yè)的龍頭企業(yè)仍然是規(guī)模取勝，而非創(chuàng)新占優(yōu)[3]。這一現(xiàn)象吸引了國內(nèi)外研究者的關(guān)注，即近年來專利申請數(shù)量的爆炸性增長是否真的意味著我國的創(chuàng)新質(zhì)量得到了提升。例如，黎文靖等[4]認(rèn)為，我國產(chǎn)業(yè)政策的選擇性財(cái)稅扶持使得企業(yè)傾向于表面創(chuàng)新而非實(shí)質(zhì)創(chuàng)新，即企業(yè)為了“尋扶持”而增加專利的申請數(shù)量，但并未提升專利的實(shí)質(zhì)性技術(shù)含量。鑒于此，本文認(rèn)為有必要對政府引導(dǎo)基金在中小企業(yè)，尤其是專精特新“小巨人”企業(yè)的創(chuàng)新質(zhì)量提升層面發(fā)揮的作用展開探討，以彌補(bǔ)創(chuàng)新質(zhì)量領(lǐng)域內(nèi)有關(guān)政府引導(dǎo)基金研究的空白。

2 文獻(xiàn)回顧與理論分析

當(dāng)前，有關(guān)政府引導(dǎo)基金與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的研究大多集中于其對創(chuàng)新數(shù)量的影響。從政府引導(dǎo)基金興起所在地的歐美國家學(xué)者的研究來看，Bertoni et al.[5]以比利時(shí)、芬蘭、法國等歐洲七國的初創(chuàng)科技企業(yè)作為研究樣本，對比了受政府創(chuàng)投支持、受私人創(chuàng)投支持及受二者共同支持的企業(yè)在創(chuàng)新績效方面的差異，發(fā)現(xiàn)受政府創(chuàng)投單獨(dú)支持的企業(yè)的創(chuàng)新績效與未受到創(chuàng)投支持企業(yè)的創(chuàng)新績效不存在明顯差異，但受政府創(chuàng)投和私人創(chuàng)投共同投資的企業(yè)的創(chuàng)新績效表現(xiàn)顯著優(yōu)于未受創(chuàng)投支持的企業(yè)。研究同時(shí)認(rèn)為，當(dāng)企業(yè)受到政府創(chuàng)投與私人創(chuàng)投共同支持且由私人創(chuàng)投充當(dāng)主投時(shí)對企業(yè)創(chuàng)新績效提升的促進(jìn)作用最為明顯。Marino et al.[6]的研究則得出了相反的結(jié)論，以法國企業(yè)為研究樣本，文章利用傾向得分匹配方法和雙重差分模型研究了公共基金對企業(yè)創(chuàng)新的外部性。結(jié)果顯示，政府支持基金對企業(yè)研發(fā)投入發(fā)揮的擠出效應(yīng)大于替代效應(yīng)，即政府資金支持并不能顯著提升企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出。國內(nèi)學(xué)者針對政府引導(dǎo)基金在企業(yè)創(chuàng)新活動中起到的作用也進(jìn)行了大量分析，董建衛(wèi)等[7]從本地投資視角出發(fā)對政府引導(dǎo)基金在企業(yè)創(chuàng)新中發(fā)揮的作用展開了討論，結(jié)果顯示，政府引導(dǎo)基金投資的本地企業(yè)在專利的申請數(shù)上遠(yuǎn)高于私人創(chuàng)投基金投資的本地企業(yè)，但當(dāng)本地企業(yè)并非創(chuàng)新型企業(yè)時(shí)，這一促進(jìn)作用并不顯著。黃嵩等[8]的研究支持了這一結(jié)論，其借助清科私募通數(shù)據(jù)庫收集政府引導(dǎo)基金投資活動的相關(guān)數(shù)據(jù)，研究指出，政府引導(dǎo)基金能夠顯著提升科技型初創(chuàng)企業(yè)的創(chuàng)新活動數(shù)量，主要原因在于政府引導(dǎo)基金更看重于投資的社會效益，而非即時(shí)的經(jīng)濟(jì)效益。類似地，陳旭東等[9]以我國滬深兩市的上市企業(yè)在上市后接受政府引導(dǎo)基金投資為政策處理時(shí)點(diǎn)，構(gòu)建了雙重差分模型研究其對于企業(yè)創(chuàng)新投入的影響，實(shí)證結(jié)果證明，引導(dǎo)基金作為一種“政府+市場”的新興財(cái)政工具，能夠顯著促進(jìn)資本密集型以及民營企業(yè)的創(chuàng)新投入。張慶國[10]就政府資金與社會資本在企業(yè)創(chuàng)新層面的相互作用進(jìn)行了探究，聯(lián)立模型的估計(jì)結(jié)果顯示，政府引導(dǎo)基金不僅沒有擠占社會創(chuàng)投的效果空間，反而在市場逆向調(diào)節(jié)機(jī)制的推動下，政府資金有效引導(dǎo)了社會資本的跟投。張慧雪等[11]以我國新三板掛牌企業(yè)為研究對象，發(fā)現(xiàn)只有當(dāng)政府引導(dǎo)基金委托國有風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)投資于國有企業(yè)時(shí)，才能發(fā)揮其創(chuàng)新引領(lǐng)的職能。從政府引導(dǎo)基金的設(shè)立規(guī)模來看，蔡慶豐等[12]的研究指出，地方產(chǎn)業(yè)引導(dǎo)基金設(shè)立規(guī)模的上升會顯著提高域內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新投入水平，產(chǎn)業(yè)引導(dǎo)基金對于地區(qū)創(chuàng)新數(shù)量的引導(dǎo)作用能夠通過融資效應(yīng)、信息效應(yīng)以及競爭效應(yīng)進(jìn)行傳導(dǎo)。

從理論上來看，政府引導(dǎo)基金的本質(zhì)作用在于發(fā)揮政府“有形的手”功能，通過彌補(bǔ)利益導(dǎo)向?qū)е碌摹笆袌鍪ъ`”從而優(yōu)化企業(yè)的創(chuàng)新行為，其主要形式是通過設(shè)立市場化的基金吸引社會資本對企業(yè)的創(chuàng)新活動提供知識和技術(shù)支持。從事前來看，基金團(tuán)隊(duì)通過與風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)合作能夠詳細(xì)地就被投資企業(yè)的發(fā)展前景、創(chuàng)新前沿性以及核心團(tuán)隊(duì)構(gòu)成進(jìn)行審核，確保了被投資企業(yè)的創(chuàng)新投資價(jià)值。從事中的角度來看，政府引導(dǎo)基金能夠通過向被投企業(yè)派駐董事與監(jiān)事實(shí)際參與企業(yè)創(chuàng)新決策，向企業(yè)輸入創(chuàng)新人才與創(chuàng)新市場拓展等無形資產(chǎn)服務(wù)，提升企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量。就事后監(jiān)督而言，引導(dǎo)基金在投資企業(yè)時(shí)通常會以合同形式要求企業(yè)完善信息披露內(nèi)容，并通過成立投資監(jiān)督委員會對企業(yè)的創(chuàng)新績效開展定期考核，督促被投企業(yè)關(guān)注于技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的提升。鑒于政府引導(dǎo)基金在投資過程前中后期分別發(fā)揮的審核、支持與考核作用，本文提出核心假設(shè)：

政府引導(dǎo)基金的入場能夠有效提升專精特新“小巨人”企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

專精特新企業(yè)認(rèn)定由工信部于2013年末首次提出，結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲得性，本文因此選取2013-2022年具有“專業(yè)化、精細(xì)化、特色化、新穎化”特征的專精特新“小巨人”企業(yè)作為研究對象。專精特新“小巨人”企業(yè)的認(rèn)定信息來自工業(yè)和信息化部不同批次的認(rèn)定名單，關(guān)于專精特新“小巨人”企業(yè)的基本數(shù)據(jù)與財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來源于CSMAR的專精特新數(shù)據(jù)庫。政府引導(dǎo)基金的投資數(shù)據(jù)來源于清科私募通PEDATA數(shù)據(jù)庫。專利數(shù)據(jù)來源于國家知識產(chǎn)權(quán)局和incoPat數(shù)據(jù)庫，提供了包含專利申請日期、申請類型、IPC分類號以及權(quán)利要求在內(nèi)的共計(jì)1.8億條專利數(shù)據(jù)。此外，本文對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行了如下必要的清洗：①為了避免經(jīng)營活動異常對本文的研究結(jié)論造成影響，剔除了破產(chǎn)清算、終止運(yùn)營以及正在接受法律調(diào)查的企業(yè)，只保留仍在運(yùn)營的專精特新“小巨人”企業(yè)作為研究對象；②選取經(jīng)過審計(jì)的財(cái)務(wù)指標(biāo)作為企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)變量，以進(jìn)一步增強(qiáng)研究結(jié)果的可靠性；③剔除了變量存在缺失的研究樣本；④為了避免樣本數(shù)據(jù)中可能存在的離群值對估計(jì)結(jié)果帶來偏誤，本文對所有連續(xù)型變量進(jìn)行了上下1%的縮尾處理。

3.2 變量定義

3.2.1 被解釋變量（InnQuality）

專利可分類為發(fā)明專利、實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計(jì)專利3種，但其中外觀設(shè)計(jì)專利往往技術(shù)含量較低[13]，故而本文選擇企業(yè)當(dāng)年申請的發(fā)明專利數(shù)量和實(shí)用新型專利數(shù)量用于衡量企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量。再借鑒楊艷萍等[14]的模型構(gòu)建方法，本文首先從國家知識產(chǎn)權(quán)局和incoPat數(shù)據(jù)庫收集了專精特新“小巨人”企業(yè)在2013-2022年申請的所有發(fā)明專利和實(shí)用新型專利對應(yīng)IPC分類號對應(yīng)的“部—大類—小類—大組—小組”的標(biāo)號格式，利用赫芬達(dá)爾指數(shù)對各項(xiàng)專利在大組層面的覆蓋程度進(jìn)行測度，并定義其為該項(xiàng)專利的質(zhì)量，具體計(jì)算公式為：

式中，下標(biāo)n和m分別表示專利n和其對應(yīng)的第m種IPC分類號大組；？琢表示各種IPC分類號大組對應(yīng)的數(shù)量占比②。在所含IPC分類號數(shù)量相同的情況下，若某項(xiàng)專利的大組數(shù)量更多，則其中各種大組的占比就越小，其平方項(xiàng)之和也就越小，因此計(jì)算得到的Width也就越大，同時(shí)對應(yīng)著該項(xiàng)專利的覆蓋程度越高。之后，企業(yè)當(dāng)年申請的各項(xiàng)技術(shù)專利的質(zhì)量可能存在極端值，本文以企業(yè)當(dāng)年申請專利質(zhì)量（Width）的中位數(shù)作為技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量（InnQuality）的測度指標(biāo)，并在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中采用當(dāng)年申請專利對應(yīng)質(zhì)量的平均值作為替換變量。

3.2.2 核心解釋變量（GGF）

本文以政府引導(dǎo)基金是否投資于專精特新“小巨人”企業(yè)為切入點(diǎn)，分別構(gòu)建處理變量與政策變量用于檢驗(yàn)政府引導(dǎo)基金對技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的影響效果。因此，首先定義處理變量Treat，當(dāng)專精特新“小巨人”企業(yè)接受政府引導(dǎo)基金投資取值為1，從未接受政府引導(dǎo)基金投資取值為0。同時(shí)，構(gòu)建企業(yè)在接受政府引導(dǎo)基金投資當(dāng)年及之后取值為1，否則取值為0的政策變量Policy。本文的核心解釋變量GGF即政策變量Treat和處理變量Policy的交乘項(xiàng)。

3.2.3 控制變量

結(jié)合專精特新“小巨人”企業(yè)數(shù)據(jù)的可獲取性，本文選取企業(yè)規(guī)模Size（總資產(chǎn)取對數(shù)）、盈利能力ROA（稅后凈利潤/總資產(chǎn)）、成長能力Growth（營業(yè)總收入增長率）、成立年限Age、是否為上市企業(yè)Listed（上市企業(yè)取值為1，否則取值為0）以及稅負(fù)壓力Tax（所得稅/稅前利潤總額）作為控制變量。此外，模型中加入了根據(jù)GB/T 4754—2017《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》定義的行業(yè)固定效應(yīng)，以及年份固定效應(yīng)。具體所選變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。其中，InnQuality的均值為0.135 0，其數(shù)值較小，表明專精特新“小巨人”企業(yè)整體的技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量偏低。這也能從對應(yīng)的中位數(shù)看出，該數(shù)值為0，表明至少一半樣本的技術(shù)專利僅覆蓋單個(gè)創(chuàng)新領(lǐng)域。GGF的均值為0.039 9，表明有3.99%的研究樣本曾接受過政府引導(dǎo)基金的投資。其余變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果基本符合實(shí)際，因此，本處不再贅述。

3.3 模型構(gòu)建

基于上述變量選取過程，本文構(gòu)建如下的DID雙重差分模型，以檢驗(yàn)政府引導(dǎo)基金對專精特新“小巨人”企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的影響：

式中，下標(biāo)i和t分別表示專精特新“小巨人”企業(yè)和年份；InnQuality表示企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量；GGF表示處理變量和政策變量的交乘項(xiàng)，用于捕捉處理組和控制組在政策處理前后變化的差異，即雙重差分效應(yīng)；Controls表示一系列控制變量，包括企業(yè)規(guī)模、盈利能力、成長能力、成立年限、是否為上市企業(yè)以及稅負(fù)壓力；Industry和Year分別表示行業(yè)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)；εit表示模型的殘差項(xiàng)；β1為本文最為關(guān)注的估計(jì)參數(shù)，其表示政府引導(dǎo)基金投資對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的處理效應(yīng)，根據(jù)理論分析，本文預(yù)期其估計(jì)值為正且具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

4 實(shí)證分析

4.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表2匯報(bào)了政府引導(dǎo)基金對專精特新“小巨人”企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量影響的DID估計(jì)結(jié)果。其中，第（1）列只控制了公司基本面層面因素的影響，第（2）列進(jìn)一步加入了企業(yè)所處行業(yè)和年份的固定效應(yīng)，第（3）列中考慮了成立年限和是否上市對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的影響，第（4）列中進(jìn)一步引入了外部稅負(fù)壓力對技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的影響。從各列估計(jì)系數(shù)來看，DID項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)均為正數(shù)且都通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn)，說明政府引導(dǎo)基金的入場顯著提升了專精特新“小巨人”企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量，由此本文的核心研究假設(shè)得到了驗(yàn)證。

4.2 平行趨勢檢驗(yàn)

需要注意的是，雙重差分模型的運(yùn)用前提是處理組和控制組在政策發(fā)生前的產(chǎn)出變量走勢需要保持一致，即滿足平行趨勢。為此，本文以事件研究法為基礎(chǔ)構(gòu)建如下的研究模型，用于驗(yàn)證DID模型的平行趨勢性：

式中，估計(jì)系數(shù)αn表示技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量在各期內(nèi)受政府引導(dǎo)基金的影響，當(dāng)政策發(fā)生前α的估計(jì)系數(shù)并不顯著，即表示處理組與控制組的技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量在政府引導(dǎo)基金入場前的走勢是趨同的，滿足平行趨勢。圖1匯報(bào)了估計(jì)參數(shù)α的具體估計(jì)結(jié)果與置信區(qū)間，明顯可以看出，在政策發(fā)生前，估計(jì)系數(shù)α對應(yīng)的置信區(qū)間包含0，表明這些估計(jì)系數(shù)均不顯著，驗(yàn)證了本文所用DID模型的平行趨勢通過。在政策發(fā)生后，估計(jì)系數(shù)α均為正數(shù)且絕大部分時(shí)期內(nèi)顯著，表明政府引導(dǎo)基金入場并不是持續(xù)地促進(jìn)被投專精特新“小巨人”企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的提升，而是間斷地提升企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量。

4.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了驗(yàn)證上文結(jié)論的可靠性，本節(jié)分別采用3種穩(wěn)健性檢驗(yàn)方法對上文的實(shí)證結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。首先，將企業(yè)當(dāng)年申請技術(shù)專利質(zhì)量的平均值作為企業(yè)當(dāng)年技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的替換變量重新進(jìn)行DID估計(jì)。根據(jù)表3第（1）列的結(jié)果可以看出，DID項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)為正且通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn)，表明替換代理變量后，上文的研究結(jié)論仍然成立。其次，考慮到疫情對企業(yè)的生產(chǎn)造成了重大打擊，因此本文剔除2020年及之后的樣本后重新展開DID估計(jì)。根據(jù)表3第（2）列的回歸結(jié)果可以看出，雙重差分項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)仍然顯著為正，說明在剔除疫情帶來的影響后，本文的研究結(jié)論也是可靠的。最后，考慮到不同行業(yè)間技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的差異可能會隨年份變化，因此，本文進(jìn)一步將行業(yè)與年份固定效應(yīng)的交乘項(xiàng)進(jìn)行控制。根據(jù)模型估計(jì)結(jié)果可以看出，在控制了高維固定效應(yīng)后，政府引導(dǎo)基金對專精特新“小巨人”企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量仍然存在顯著的提升作用，即驗(yàn)證了上文結(jié)果的穩(wěn)健性。

5 研究結(jié)論與政策建議

5.1 研究結(jié)論

創(chuàng)新對我國經(jīng)濟(jì)增長與產(chǎn)業(yè)進(jìn)步的推動作用已然得到諸多事實(shí)的驗(yàn)證，近年來，我國專利申請的數(shù)量冠絕全球，但技術(shù)創(chuàng)新的質(zhì)量提升程度仍不明晰，本文以本質(zhì)作用在于推動中小企業(yè)發(fā)展的政府引導(dǎo)基金入場為切入點(diǎn)，通過構(gòu)建雙重差分模型檢驗(yàn)了其對于專精特新“小巨人”企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的影響。研究發(fā)現(xiàn)，首先，在接受政府引導(dǎo)基金投資后，專精特新“小巨人”企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量得到了顯著的提升，這一結(jié)論在替換技術(shù)創(chuàng)新測度變量、剔除疫情影響以及增加高維固定效應(yīng)后仍然成立；其次，政府引導(dǎo)基金的入場在當(dāng)期就會顯著提升專精特新“小巨人”企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量，但此后的促進(jìn)作用并不連續(xù)，相反其帶來的是間斷的提升作用。

5.2 政策建議

結(jié)合實(shí)證部分的結(jié)論，本文分別提出如下幾點(diǎn)建議：第一，擴(kuò)大各地政府引導(dǎo)基金的開設(shè)規(guī)模，積極有序增加政府引導(dǎo)基金在創(chuàng)業(yè)投資市場上的投資強(qiáng)度，進(jìn)一步增強(qiáng)“有為政府”對我國技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量發(fā)揮的促進(jìn)作用；第二，加大政府引導(dǎo)基金投資的事后監(jiān)督強(qiáng)度，強(qiáng)化派駐到企業(yè)董監(jiān)事的監(jiān)督職責(zé)，提高技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量在績效審核中的份額占比，以此優(yōu)化政府引導(dǎo)基金入場后對技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的持續(xù)性影響；第三，針對不同特質(zhì)的中小企業(yè)要做到因地制宜，分別給予不同的基金扶持力度，發(fā)揮“鯰魚效應(yīng)”，以加快我國優(yōu)質(zhì)初創(chuàng)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新升級速度。

【注釋】

①根據(jù)深圳市地方金融管理局的研究報(bào)告，國有大型銀行信用貸款中用于普惠小微貸款的比例僅有20%，這一比例在中小銀行中甚至不足10%。我國中小企業(yè)的貸款抵押率長期在50%上下浮動，普遍高于歐洲國家，且應(yīng)收賬款延期支付天數(shù)（38天）也遠(yuǎn)高于OECD國家的平均水平（10.8天）。

②考慮到在專利對應(yīng)的大組及以上層級相同的情況下，IPC分類號在小組層面所利用的技術(shù)原理基本不存在較大差異，因此，本文以大組作為最細(xì)分類層級對各項(xiàng)專利的IPC號進(jìn)行分組。

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