“专精特新”政策对企业创新能力的影响:基于上证75家“专精特新”上市企业数据

肖功为

(邵阳学院 湖南省民营经济研究基地,湖南 邵阳,422000)

“专精特新”概念自2011年开始萌芽,2013年起在工业和信息化部的主导下在全国试点并逐步推广。工业和信息化部于2018年下发《工业和信息化部办公厅关于开展专精特新“小巨人”企业培育工作的通知》,并于2019年5月评选第一批“专精特新小巨人”企业。2021年,培育“专精特新”企业上升为国家战略。2022年10月,“支持专精特新企业发展”写进中国共产党的二十大报告。这标志着发展“专精特新”企业成为党中央关注的重点议题。2019—2022年,工业和信息化部前后共评选出四批次9 279家国家级“专精特新”小巨人企业。多年来,这些企业有其独特性,其企业规模大多为中小微型企业,但因为长期专注某一专门领域,企业在自主创新和市场竞争方面能力较强,这些企业的业务规模在所属领域一般位居前列,是产业链供应链的关键节点,为制造业和实体经济发展提供了重要支撑。增强“专精特新”企业的创新能力,有利于突破关键核心技术,打破国外技术垄断,实现关键零部件国产化,加快实现科技自立自强。如何驱动“专精特新”企业创新,不仅是政府关注的焦点,也是学界讨论的热点问题。因此,针对“专精特新”企业相关的产业政策的创新效率进行定量评价,从微观层面而言,对支持“专精特新”企业创新发展具有十分重要的理论和实践意义;从宏观层面而言,对国家创新发展战略的实施具有较重要的支撑意义。

1 文献综述

一直以来,企业创新效率也是国内外关注的重点。这方面的研究总体上可以分为两类。

一是关于创新政策对企业创新效率的影响。主要从理论层面分析创新政策对企业创新效率产生何种性质的影响。寇宗来等[1]研究表明,创新政策对企业的创新发展有较为显著的正向激励作用,而且与企业规模、企业所在地区等不影响这种激励作用的效果。但张杰[2]研究表明,政府创新补贴和企业私人研发之间的关系是一种U型关系,补贴规模对企业创新的激励作用存在阈值,需要超过一定阈值之后才会起到显著的激励效应。也有研究表明,创新资助政策不但未显著提升企业的专利质量,相反存在显著的抑制效应,这种扭曲结果与政府实施企业创新政策的初衷相悖[3]。关于创新政策对“专精特新”企业创新的影响,曹虹剑等[4]的研究表明,创新政策是引导“专精特新”企业创新发展的重要手段。毛军权等[5]的研究表明,政策环境是推动“专精特新”企业创新发展的必要条件。

二是关于企业创新效率的评价。主要通过构建计量模型,运用定量方法对创新政策对企业创新效率进行测度和评价。现有文献关于创新政策实施效率评价的方法主要有两种:一种是带参数的随机前沿分析法(SFA),另一种是不带参数的数据包络分析方法(DEA)。两种方法中,前者通常用于评价多投入单产出的情况,后者则用于多投入多产出的情况,在区域、行业、企业等领域有着广泛的使用。时省等[6]采用SFA方法对高技术产业发展过程中的技术效率和总量增长情况进行了分析。李向东等[7]则利用SFA方法分行业对中国各省份行业技术创新效率进行了测算与分析。曹晶颖等[8]利用DEA方法专门针对汽车行业的绿色技术创新效率进行了测评,结果表明该行业的整体创新效率较高。付振坤等[9]基于三阶段DEA模型研究了“专精特新”企业创新效率的测度及提升路径。随着研究的不断深入,在研究方法和模型上得到了延伸,比如利用面板数据,纳入多种差异性因素的Tobit回归模型、多阶段动态数据包络分析模型、DEA-Malmquist、SBM等一系列方法。如赵巧芝等[10]利用SBM模型从实证层面就互联网发展对高技术产业技术创新带来的直接和间接效应进行了检测评价,陈俊龙等[11]通过三阶段DEA-Malmquist指数模型对我国制造业高质量发展效率进行了动态测度。纵观现有文献,基于理论层面对企业创新能力的影响因素及路径选择的研究成果较丰富,而基于实践层面针对创新政策实施对企业的创新激励作用进行评估的文献很少。

从现有研究来看,以“专精特新”企业为研究对象,就“专精特新”政策对企业创新效率影响的研究甚少。虽然付振坤等[9]采用三阶段DEA模型研究了“专精特新”企业创新效率,但其研究对象限于制造业企业。

鉴于此,本文选取了A股上证主板上市的“专精特新”小巨人企业为研究对象,对“专精特新”企业认定前后的创新效率进行了实证评价分析。相对现有文献研究而言,一方面,不同于多数文献仅限于理论层面对各类企业创新效率进行分析,本文专门针对“专精特新”小巨人企业,就创新政策的实施对企业创新能力提升的激励效果进行实证评价,增强了研究结论的实践应用性;另一方面,相较付振坤等[9]的研究,本文对“专精特新小巨人”企业进行了行业区分,分析了“专精特新小巨人”企业创新政策对不同行业企业的创新能力提升的差异,为政府科学制定支持企业创新发展政策提供了更好地支撑和更有力的参考依据。

2 研究设计

2.1 样本选取、变量及数据来源

本文选择A股上证主板上市的75家“专精特新”小巨人企业为研究对象。

在指标选取方面,考虑到科研人员是企业创新的智慧源泉,研发投入反映企业对创新的重视程度,专利是企业创新活动的最直观反映。因此,本文选用科研人员、研发投入作为投入指标,选用专利申请数作为产出指标。此外,考虑到企业创新活动受经济条件、营商环境、政府支持、企业自身的股权集中度等因素影响,本文引入企业所在城市经济发展水平(GDP)、企业所在城市营商环境以及企业股权集中度为控制变量。为评价“专精特新”企业创新政策对企业创新效率的影响,本文通过引入虚拟变量表示政策的实施与否,企业被认定为“专精特新小巨人企业”,变量赋值为1,否则变量赋值为0。所有变量数据来源于企业年报及相关统计年鉴、政府报告、研究报告,见表1。

表1 变量名称、含义及数据来源

2.2 模型构建

本文采用面板数据回归分析方法,“专精特新”产业政策的实施对企业创新的激励作用。具体模型设定如下:

Yit=α0+α1Pit+βXit+μi+εit

(1)

式中:Yit表示企业i在第t年的创新效率(用企业申请发明专利数量衡量);α0表示回归系数;α1是本文研究的关键系数,α1系数值反映“专精特新小巨人”企业评选政策的实施对企业创新效率的影响;Pit是衡量“专精特新”政策实施与否的变量;β表示控制变量X的回归系数;μi表示企业固定效应;εit是干扰项。模型中各变量数据为75家样本企业2018—2022年数据。其中,P取值为1,表示当年该企业被认定为“专精特新”小巨人企业,取值为0,表示尚未被认定为“专精特新”小巨人企业。

3 实证结果及分析

3.1 描述性分析

表2中“全样本”部分是变量描述性分析结果,衡量创新效率变量Y均值为36.5。“组间均值比较”部分是企业在“未被认定”前和“被认定”为专精特新小巨人企业后变量Y的均值分别为5.1和48.3,表明企业在被认定为“专精特新”小巨人企业后专利申请数量明显增加。初步表明,“专精特新”小巨人企业创新政策对企业创新有激励作用。

表2 变量描述性分析

3.2 回归分析

本文利用式(1)检测“专精特新”小巨人企业认定政策对企业创新效率(用专利申请数量,即变量Y衡量)的影响,结果见表3。在回归分析过程中,对控制变量以及固定效应进行逐步地控制。表3中第(1)列为将专利申请数量作为被解释变量,并且不加入控制变量、采用企业固定效应进行回归的结果,可以发现,P的估计系数为0.073 1,且在1%的显著性水平下显著,这说明“专精特新”政策对小巨人企业创新效率的提升确实存在显著激励作用。表3中第(2)列是引入控制变量的企业固定效应回归结果,P的估计系数仍然在1%的水平上显著为正,这进一步表明“专精特新”提升了小巨人企业创新效率。

表3 回归分析结果

3.3 稳健性检验

稳健性检验是考察评价方法以及指标对某种现象的解释能力,也就是当改变某些参数时,评价方法和评价指标是否对评价结果还是保持比较一致和相对稳定的解释。常用的稳健性检验有数据调整、变量替换、工具变量的引入、样本分类以及改变计量方法等手段。本文采用变量替换和样本分类法进行检验。

1)替换被解释变量检验。前文中企业的创新效率用各类专利申请数量进行衡量,根据专利分类实际,包括发明专利、实用新型专利、外观设计专利,3种类型的专利的申请或获取,都反映企业在一个方面的创新,但是发明专利更能反映企业的创新产出[12]。用企业的发明专利申请数量替换专利申请数量进行回归分析,结果见表4。从回归分析结果看,无论是控制变量引入与否,P的回归系数均显著为正,表明“专精特新”对小巨人企业创新效率的提升有激励作用。

表4 稳健性检验1:按发明专利申请数量的回归分析

2)样本分类检验。就企业创新而言,产业政策对企业创新的激励作用与企业所属行业具有相关性[13]。根据企业所属行业分类标准,本文把研究对象归类为生物医药、化学化工、电子及专用设备三类。分别进行回归检验,研究结果见表5。从检验结果看,对样本企业进行行业分类后,P的回归系数在10%的显著性水平下还是均为正,进一步表明“专精特新”企业的认定对企业创新效率的提升有激励作用,但是行业之间存在激励效果差异。具体而言,“专精特新”小巨人企业认定政策对电子及专用设备企业创新效率提升的激励效果最显著,其次是化学化工企业,激励效果相对较差的是生物医药企业。事实上,就3类企业专利申请数量而言,电子及专用设备企业“被认定为专精特新小巨人企业”前后专利申请平均数量分别为4.8和52.4件,化学化工企业“被认定为专精特新小巨人企业”前后专利申请平均数量分别为5.1和49.8件,生物医药企业“被认定为专精特新小巨人企业”前后专利申请平均数量分别为5.8和41.7件。上述实证结果表明,“专精特新”政策对小巨人企业创新效率的提升有激励作用具有行业差异性特征。

表5 稳健性检验2:按样本行业分类的回归分析

4 结论与政策建议

4.1 结论

本文实证分析结果表明,“专精特新”政策的实施对小巨人企业创新能力的提升确实具有较好的激励作用,具体结论如下。

1)“专精特新”小巨人企业在被认定前后,无论是各类专利申请总量,还是反应技术创新的发明专利申请数量都有显著差异,表明“专精特新”政策对小巨人企业创新有持续性影响。因而,要充分发挥“专精特新”企业认定政策对企业尤其是高新技术型中小企业在技术创新方面的长效激励效应,各级政府要保持政策实施的持续性。

2)企业所处经营环境对企业创新也有一定影响。在实践中,不仅要有直接创新激励政策,还有必要辅以配套政策和保障措施,优化加强企业营商环境,从而提高企业在激发创新动力的同时又进一步提升创新质量。

3)“专精特新”政策的实施有助于企业创新效率的提升,但不同行业企业间存在有差异性特征。因而,在政策的实施过程中,要适当区别对待,提高创新政策实施的精准度和针对性,增强政策目标、政策工具和实施对象之间的适配程度,有针对地培育“专精特新”企业,并推动技术成果产业化应用。

4.2 政策建议

我国的“专精特新”小巨人企业与德国的“隐形冠军”企业、韩国的“强小企业”和“中坚企业”、日本的“高利基企业”在企业特点上有着较高的相似度。在专业化方面,大多是专注于某一个细分领域,在该领域做细做专,产品供给和服务对象都有固定的客户,很少有进行跨领域经营;在技术领域,大多数企业是专注于某一专门技术的研发,通过关键核心技术的掌握来进一步扩展市场;在盈利方面,由于掌握核心技术,利润率通常会比较高,由此又进一步支撑企业更深层次的研发。我国当前正处于创新发展的关键时期,引导鼓励“专精特新”企业发展不仅可以提升国家创新能力,也有助于产业发展的强链和补链。借鉴“专精特新”企业发展的国际经验,帮助我国“专精特新”企业成长,可以从以下方面入手[14]。

1)健全法律法规和政策扶持,保障企业创新发展。借鉴日韩、美欧等发达国家的经验和做法,加大政府的投入和引导,在企业技术创新、知识产权保护、国际市场开拓等方面制定相关法律法规,支持企业创新发展,在产业政策的制定和实施方面,向“专精特新”企业适当倾斜。比如财税政策等方面,探索制定经济落后地区的企业税费减免和财政补贴政策,对经济落后地区的“专精特新”企业进行税费减免和补贴政策倾斜。

2)加大对“专精特新”企业的金融支持。长期以来,国内企业一直受融资体系不完善和融资渠道单一的制约,导致我国企业创新发展难以有大幅突破。加大金融支持,解决融资难题,是推动“专精特新”企业创新发展重要手段。首先,可以充分发挥国内政策性金融机构的优势,针对“专精特新”企业的信用担保制度加以完善,提高企业的信用担保质量,增加企业融资机会。其次,可以探索由国家或地方政府相关职能部门建立“专精特新”企业引导基金,针对通过相应评比出的核心企业和核心技术进行有政府资金参与的股权投资。同时,还可以通过更加完善的多层次资本市场建设,为“专精特新”企业提供更加完善的金融服务,彻底打通“专精特新”企业的融资痛点、堵点。

3)积极引导“专精特新”企业加快数字化转型。我国“专精特新”企业中相当部分是中小微企业,大多数在数字化建设的转型不够,无论是数字化生产、数字化经营还是数字化管理都有很大的提升空间和需要完善的地方。近年来,我国在5G、工业互联网和物联网、人工智能、大数据等方面技术的快速发展,为企业数字化转型发展夯实了基础,给企业的数字化转型创造了良好条件。企业更要抓住机遇,用好政策,主动进行数字化转型,从而进一步提升自身创新能力。