Can the Cultivation of SRDI Enterprises Alleviate the Predicament of "Low-End Lock-In" of Enterprise Innovation?

Zhan Yong,Ma Congwen

(School of Business,Xiangtan University,Xiangtan 411005,China)

Abstract：As China′s economy has reached a new normal of development, the traditional economic growth model has become insufficient, and the factor-driven and scale-expansion-oriented development mode cannot sustainably promote economic development; therefore, it is an urgent task for China to transform the development mode and realize high-quality and efficiency-oriented development. In realizing quality and efficiency-oriented development, high-end innovation is the key. According to the latest data from the National Bureau of Statistics (NBS), China's R&D expenditure in 2022 exceeded 3 trillion yuan, while the intensity of R&D investment also increased significantly to 2.5%. These figures demonstrate that China has been committed to strengthening scientific and technological innovation to promote economic transformation and upgrading as well as sustainable development. However, although China has invested a lot of resources in scientific and technological innovation and made remarkable progress, the proportion of invention patents in the total number of patents granted in China in recent years has been around 20%, while this indicator of the United States has remained at around 90%, reflecting that China's current level of high-end innovation is low, and it is still in the trap of "locking in at the low end" of technological innovation. In particular, with the increasing complexity of the international political and economic situation, there is still a large gap between China and the developed countries in the field of high-end technology, and some key high-end technology is still dependent on imports, which will lead to China facing the plight of technological innovation "low-end lock-in" in some key industries, i.e., the degree of dependence on high-end technology is too high, which makes China easy to be constrained by others.Therefore, against the above backdrop, it is of great theoretical and practical significance to explore how to drive high-end innovation of enterprises for China to realize high-quality development and break through the predicament of "low-end lock-in" in technological innovation.

This study employs the double-difference method and empirically examines the impact, mechanism, heterogeneity and economic consequences of the cultivation of SRDI enterprises on the high-end innovation of enterprises. It takes 2015-2022 GEM, KIC and SMB listed companies as samples, and compiles "specialized, refined, differential and innovative" (SRDI) enterprises in SMB, KIC and GEM as processing groups by referring to SRDI enterprises recognized and cultivated by CnOpenData and CNRDS database; the invention patent data for measuring high-end innovation of enterprises is sourced from the CNRDS database, while the digital finance data is obtained from the Peking University Digital Inclusive Finance database. Besides, all other required data in the study are from the CSMAR database. Then, the samples with missing observations of variables are first excluded, followed by the samples of ST category and financial industry; and finally, the continuous variables involved in the paper are winsorized at the level of 1%.

The results show that the cultivation of SRDI enterprises enhances enterprises' high-end innovation and alleviates the predicament of "low-end lock-in" of enterprise innovation; the impact of SRDI enterprise cultivation on enterprises' high-end innovation is strengthened by alleviating financing constraints, improving enterprise risk-taking ability and increasing analysts' attention; the impact of SRDI enterprise cultivation on enterprises' high-end innovation is strengthened by digital finance, digital transformation, and the overseas backgrounds of executives; and the impact of SRDI enterprise cultivation on enterprises' high-end innovation is weakened by competition in the industry.

The findings suggest that, for SRDI enterprises, it is essential to invest in advanced digital technologies, value the diversity of their executive teams, and enhance their creativity and competitiveness by hiring executives with overseas experience, as well as to actively expand overseas markets and carry out international technological exchanges and cooperation; while the government should accelerate the construction of service platforms for SRDI enterprises and the promotion of digital finance, formulate more inclusive financial policies, and strengthen legislation to protect SRDI enterprises′ intellectual property rights and trade secrets to ensure that enterprises can compete in a fair environment.

Key Words：Cultivation of SRDI Enterprises; Enterprises′ High-end Innovation; Financing Constraints; Corporate Risk-taking Level; Analyst Attention

收稿日期：2023-09-20

修回日期：2024-01-22

基金项目：国家社会科学基金重点项目(23AZD074,21AJY009);湖南省社会科学基金重大项目(22ZDA023)

作者简介：湛泳(1976—),男,湖南益阳人,博士,湘潭大学商学院教授、博士生导师,研究方向为技术创新与国防经济;马从文(1996-),男,江苏连云港人,湘潭大学商学院博士研究生,研究方向为公司治理与技术创新。本文通讯作者:马从文。

DOI：10.6049/kjjbydc.2023090614

开放科学(资源服务)标识码(OSID)：

中图分类号：F273.1

文献标识码：A

文章编号：1001-7348(2025)03-0130-11

0 引言

中共二十大报告指出,“坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位,加快实施创新驱动发展战略”。当前,中国经济发展进入“新常态”,传统经济增长模式已经难以为继,以要素驱动和规模扩张为主的发展方式无法持续推动经济发展,因此转变经济发展方式、实现经济高质量发展是中国当前面临的紧迫任务[1],而实现高端创新则是关键[2]。国家统计局数据显示,2022年中国R&D经费持续增长,超过3万亿元,同时R&D经费投入强度也显著提升,达到2.5%。这表明,中国一直致力于加强科技创新、推动经济转型升级和可持续发展。然而,尽管中国投入大量科技创新资源,但近年来中国发明专利在专利授权总量中占比仅为20%,而美国这一指标高达90%,反映出中国现阶段高端创新水平较低,仍处于技术创新“低端锁定”陷阱。随着国际政治经济形势的日益复杂化,与发达国家相比,中国在高端技术领域存在较大差距,一些关键高端技术仍依赖进口,导致关键产业面临技术创新“低端锁定”困境。因此,探究如何驱动企业高端创新对于中国实现高质量发展和突破技术创新“低端锁定”困境具有重要意义。

中小企业是创新的重要力量,具有较强的创新能力和灵活性。《2022年中国专利调查报告》显示,中型企业有效专利产业化率最高,达到56.5%,大型企业和小型企业有效专利产业化率分别为49.6%、50.5%。同时,从发明专利情况看,中型企业发明专利产业化率最高,达到55.4%,大型企业、小型企业发明专利产业化率分别为50.9%、45.3%。这表明,中小企业在知识产权创造、运用和转化方面作出积极贡献,但其高端创新存在研发资金缺乏、风险承担水平较低、分析师关注较少等问题[3]。因此,2018 年工业和信息化部发布《关于开展专精特新“小巨人”企业培育工作的通知》,推动中小企业专精特新化发展。“专精特新”企业在我国扮演着重要角色,由于在技术创新、市场定位、产品专业化和服务质量方面十分专注而被视为中小企业的精英,通过持续创新提升自身竞争力,并在各自细分市场或行业领域占据领先地位。那么,“专精特新”企业培育能否促进企业高端创新,进而改善技术创新“低端锁定”困境?“专精特新”企业培育影响企业高端创新的作用机制又是什么?外部环境和企业内部特征对“专精特新”企业培育效果存在哪些影响?“专精特新”企业培育高端创新存在何种经济效应?

为回答上述问题,本研究考察“专精特新”企业培育对企业高端创新的影响机制、异质性特征及经济效应。本文边际贡献主要体现在以下几个方面:第一,已有研究多从政府补贴、税收优惠和科技金融等视角探究创新政策的创新效应,但未得出统一结论,而“专精特新”企业培育聚焦中小企业,对企业培育条件的要求更加严格,服务体系更加健全,但鲜有学者探究“专精特新”企业培育产生的创新效应。此外,本文基于多时点双重差分模型,探究创新政策的创新效应,不仅有助于缓解内生性问题,还有助于探究“专精特新”企业培育对企业高端创新的动态影响。第二,厘清“专精特新”企业培育影响企业高端创新的内在机制,本文发现“专精特新”企业培育通过缓解企业融资约束、提高企业风险承担水平和增强分析师关注影响企业高端创新,可拓宽创新政策影响企业创新的作用机制。第三,分别从数字金融、行业竞争、数字化转型和高管海外背景4个维度考察“专精特新”企业培育对企业高端创新的异质性影响,同时从国际化深度角度探究“专精特新”企业培育创新的经济效应,对我国解决关键产业核心技术“卡脖子”问题具有重要参考价值。

1 文献回顾、理论分析与研究假设

1.1 文献回顾

本文旨在探究“专精特新”企业培育能否促进企业高端创新,与之相关的文献主要集中在以下两个方面:一是创新政策对企业创新的影响;二是“专精特新”企业研究,本文主要从这两方面进行文献梳理。

(1)创新政策对企业创新的影响一直是学界关注重点,但学者未形成一致结论。一种观点认为政府实施财政补贴、固定资产加速折旧、增值税留抵退税、研发费用加计扣除、科技金融等创新政策具有成本效应和融资效应[4],可缓解技术创新市场失灵问题[5],提高企业创新意愿和市场竞争力,进而激励企业增加创新投入[6];另一种观点则认为创新政策存在道德风险和逆向选择问题,企业为获取政策支持,会投入大量资源经营关系网络,这些关系网络有可能挤占本该应用于创新活动的创新资源,降低企业自主创新能力[7]。此外,也有学者认为创新政策对企业创新的影响并非简单线性关系,而是呈倒“U型”关系[8]。

(2)“专精特新”企业研究主要从以下几个方面展开:首先,“专精特新”企业数量呈现出东部地区最多、中部地区次之和西部地区最少的空间分布特征,并形成京津冀城市群、粤港澳大湾区和长三角城市群3个极点区,同时政策环境、自然条件和经济实力等因素显著影响“专精特新”企业数量空间分布特征[9]。其次,高等学校知识溢出对所在地区“专精特新”企业培育具有显著促进作用[10];同时,良好的市场环境和人文环境通过相互协作推动“专精特新”中小企业高效培育[11]。最后,学术型高管拥有专业知识和技术背景,能够深入了解科技前沿动态,引导“专精特新”企业技术创新,进而提高企业创新绩效[12];政府设立的科技型中小企业技术创新基金具有低质量创新矫正效应、融资约束缓解效应和创新外部补偿效应,能够激发“专精特新”企业创新[13]。

综上所述,已有文献对创新政策效应进行了大量探讨,但未形成一致结论,也未深入剖析创新政策影响企业创新的内在机制;同时,虽然部分文献探究已经入选培育名单的“专精特新”企业创新绩效驱动因素,但未考虑“专精特新”企业培育能否提升企业高端创新,更未考虑“专精特新”企业的高端创新在入选培育名单前后与未入选培育名单企业的对比情况。

1.2 理论分析与研究假设

“专精特新”企业培育有助于推动企业实现高端创新,缓解企业创新“低端锁定”困境。首先,“专精特新”企业享受一定税收优惠,通过减轻“专精特新”企业税负降低企业研发成本和生产成本,提高企业利润空间,增强企业创新投资意愿,扩大企业生产规模(韩洪灵等,2024)。而降成本、增效益和扩大生产规模能反过来提高企业雇佣能力,使企业更有能力吸引和留住高素质人才,进一步支撑企业持续开展高端创新[14]。其次,“专精特新”企业培育名单具有“认证效应”,代表官方对企业技术水平和创新能力的认可,各级政府也会为“专精特新”企业提供融资、土地使用等政策扶持,丰富企业创新资源,为企业提供稳定的资金支持,降低企业创新成本和创新风险,从而促进企业高端创新[4]。最后,入选“专精特新”企业培育名单并非一劳永逸,工业和信息化部后续还会对入选企业进行复核,为保持入选资格,企业将增加创新投资,持续提高创新能力,进而推动高端创新[13]。据此,本文提出如下假设:

H1：“专精特新”企业培育能促进企业高端创新,从而缓解企业创新“低端锁定”困境。

融资约束是束缚企业实现高端创新的阻碍因素。高端创新研发周期往往较长,需要经历实验验证、技术攻关和市场应用等阶段,不仅研发成本高而且风险较大,如果没有稳定的资金支持,企业前期投入的大量资金和精力将石沉大海[3]。因此,缓解企业资金压力、创造宽松的融资环境对于企业实现高端创新至关重要。然而,由于金融市场和资本市场存在一定限制,中小企业往往面临融资难、融资贵等问题,无法为企业高端创新提供稳定的资金支持。一方面,投资者为作出明智的投资决策,需要透明、详尽和准确的企业财务信息,而中小企业一般没有足够资源(人力和财力)建立和维护复杂的财务报告系统,难以提供规范化、符合市场预期的财务信息[15]。另一方面,由于中小企业信用等级较低,能够提供的担保和抵押物较少,融资需求更加灵活多样,使得商业银行认为向它们提供贷款风险较高,因此缺乏足够动力支持中小企业贷款需求。而“专精特新”企业培育能够缓解融资难、融资贵等问题,推动企业实现高端创新。首先,“专精特新”企业培育政策有助于商业银行优化信贷产品类型和担保方式、提供增值服务,满足企业高端创新融资需求,如为企业提供认股权贷、股债通、供应链金融、股权质押、保单质押、资产托管、上市承销等服务[16]。其次,“专精特新”企业主要以知识产权进行抵押贷款,由于知识产权价值难以得到合理、准确评估,导致企业融资效率较低,而“专精特新”企业培育政策能推动商业银行设立科创服务中心,组建知识产权评估专家库,缓解企业融资困境[16]。最后,入选“专精特新”企业培育名单是企业获取的稀缺性资源,有助于提高企业议价能力,迫使供应商延期付款,提高企业商业信用,缓解企业高端创新资金压力。据此,本文提出如下假设:

H2：“专精特新”企业培育通过缓解企业融资约束影响企业高端创新。

企业风险承担水平也是影响企业高端创新的重要因素。企业在高端创新过程中面临多种风险,包括技术风险、市场风险、财务风险、营运风险、法律风险和监管风险等,这些风险会影响创新项目成功率和最终市场表现。当企业风险承担水平较低时,一般会放弃资源投入多、研发风险大和市场潜力高的高端创新项目;而当企业风险承担水平较高时,将充分抓住市场机遇,优化自身资源配置,将资金投向高端创新项目[17]。因此,实现高端创新需要企业以更加积极的心态应对风险,而“专精特新”企业培育有助于提高企业高端创新风险承担意愿。首先,根据信号传递理论,入选“专精特新”企业培育名单意味着企业创新潜力较大并得到政府相关部门认可,通过向外部利益相关者传递积极信号,有助于缓解企业与外部利益相关者间的信息不对称,让外部利益相关者更容易接受并支持企业高风险创新项目,进而提升企业风险承担水平[4]。其次,根据资源基础理论,风险较高的高端创新项目通常伴随着较高的资源投入,表现出较强的资源依赖性,而入选“专精特新”企业培育名单会得到各级财政支持,并获得一定政府补贴,激发企业创新投资意愿,进而提高企业高端创新风险承担水平[4]。据此,本文提出如下假设:

H3：“专精特新”企业培育通过提高企业风险承担水平影响企业高端创新。

分析师关注对企业高端创新具有重要影响。企业为保持竞争优势,可能不愿过多披露有关创新信息,导致投资者无法充分理解企业潜在价值,使企业市场估值低于真实价值。管理层绩效与股价紧密相关,管理层面临股价低估压力存在短视行为,倾向于追求短期业绩而非长期高端创新[18]。分析师通常接受过专业训练,对所关注的行业有更加深入的了解,能够运用先进统计和定量方法对大量数据进行深入分析,识别出关键业务指标和财务指标,在解读企业信息,尤其是评估企业创新能力和潜在价值时通常比普通投资者更加专业、准确[19]。因此,分析师关注不仅能抑制管理层短视行为,还有助于投资者充分了解企业信息,进而对企业高端创新项目进行投资。然而,分析师资源是稀缺的,其不可能同时处理市场上的所有信息,并且分析师投入时间和资源也需要考虑成本与预期收益,因此其只会专注于跟踪特定行业和市场公司[20]。“专精特新”企业培育有助于提高分析师关注度,推动企业高端创新。一方面,企业入选“专精特新”企业培育名单意味着企业与政府保持良好关系且创新潜力得到政府认可,而分析师倾向于关注这类企业,以降低信息搜寻成本;另一方面,“专精特新”企业培育政策具有较强的稳定性和连贯性,分析师可利用政策提供的信息进行准确预测,即使分析师预测未能实现预期收益,也可将预测偏差归咎于政策变化,而注重声誉的分析师会被这一政策吸引,以减轻预测失败对其声誉的负面影响[21]。据此,本文提出如下假设:

H4：“专精特新”企业培育通过增强分析师关注影响企业高端创新。

2 研究设计

2.1 样本选取与数据来源

本文以2015—2022年创业板、科创板和中小板上市公司为研究样本,结合工业和信息化部公布的“专精特新”企业认定与培育名单,参考CnOpenData数据库和CNRDS数据库中的“专精特新”企业认定与培育情况,将中小板、科创板和创业板中的“专精特新”企业作为处理组。本文中衡量企业高端创新的发明专利数据来源于CNRDS数据库,数字金融数据来源于北大数字普惠金融数据库,其它数据从CSMAR数据库中获取。另外,剔除如下样本:首先,剔除变量观测值缺失样本;其次,剔除ST类和金融行业样本;最后,对文中涉及的连续变量在1%水平上进行缩尾处理。

2.2 模型设定与变量定义

本文构建模型(1)用以验证假设H1。

Dti,t=β0+β1Sdrii,t+β2Controlsi,t+Yeari,t+Indi,t+εi,t

(1)

式(1)中,Dt表示企业高端创新。企业高端创新是指企业致力于推动科技前沿、产品或服务质量水平跃升,能够对所在行业甚至整个社会带来显著影响的创新活动。这种创新通常涉及先进技术研发以及对现有产品、服务或生产过程的根本性改进。现有研究多采用问卷调研法和专利数据衡量企业高端创新,考虑到问卷调研法具有一定主观性,本研究采用专利数据衡量企业高端创新水平。同时,考虑到实用新型专利和外观设计专利新颖度与技术创新水平较低,而发明专利申请难度大、技术价值高,能在很大程度上反映企业高端创新能力和绩效(郑彦宁等,2021)。因此,借鉴刘东阁和庞瑞芝[22]的研究,以发明专利申请数的对数衡量企业高端创新。Sdri表示“专精特新”企业培育。入选“专精特新”企业培育名单需要达到一系列严格的培育条件,入选企业具有较高的发展潜质。因此,本文将企业入选“专精特新”企业认定与培育名单当年及以后年份赋值为1,否则赋值为0。Controls为控制变量,包括:①企业规模(Size);②偿债能力(Lev);③总资产周转率(At);④净资产收益率(Roe);⑤托宾Q值(Tobinq);⑥机构投资者持股(Iis);⑦独立董事比例(Id);⑧两职合一(Dua);⑨产权性质(Pro)。具体变量解释如表1所示。

3 实证结果分析

3.1 描述性统计分析

描述性统计结果见表2。从中可见,企业高端创新(Dt)最大值为7.607,最小值为0,均值为2.051,标准差为1.406,表明不同企业高端创新能力差异较大。从“专精特新”企业培育情况看,“专精特新”企业培育(Sdri)均值为0.065,表明“专精特新”企业占比为6.5%。

3.2 回归结果分析

表3汇报了基准回归结果,列(1)仅加入解释变量,Sdri回归系数为0.015,且在1%水平上显著;列(2)在列(1)基础上加入控制变量,Sdri回归系数为0.189,且在1%水平上显著;列(3)在列(1)基础上加入控制变量和时间固定效应,Sdri回归系数为0.321,且在1%水平上显著;列(4)在列(1)基础上加入控制变量、时间固定效应和行业固定效应,Sdri回归系数为0.161,且在1%水平上显著,说明“专精特新”企业培育对企业高端创新具有显著正向影响。

3.3 稳健性检验

3.3.1 平行趋势检验

为进一步考察“专精特新”企业培育效果,借鉴Beck等[23]的研究,构建模型(2)探究“专精特新”企业培育对企业高端创新的动态影响,其中以入选“专精特新”企业培育名单前一年为基期,若处理组处于入选“专精特新”企业培育名单前第4年,则pre4赋值为1,否则赋值为0,pre3和pre2遵循同样赋值规则;若处理组处于入选“专精特新”企业培育名单当年,则current赋值为1,否则赋值为0;若处理组处于入选“专精特新”企业培育名单后第一年,则post1赋值为1,否则赋值为0,post2和post3遵循同样赋值方法。对照组在样本期间所有时间变量均为0;若pre4、pre3和pre2不显著,而current、post1、post2和post3显著,则表明通过平行趋势检验,结果如图1所示。

Dti,t=β0+β1pre4i,t+β2pre3i,t+β3pre2i,t+β4currenti,t+β5post1i,t+β6post2i,t+β7post3i,t+β8Controlsi,t+Yeari,t+Indi,t+εi,t

(2)

图1结果显示,在入选“专精特新”企业培育名单前,企业高端创新在处理组和对照组不存在显著差异(pre4、pre3、pre2不显著异于 0),满足平行趋势假设;而入选“专精特新”企业认定与培育名单后,处理组高端创新水平相比于控制组上升明显(current、post1、post2和post3显著大于 0),表明“专精特新”企业培育对高端创新具有持续促进作用。

3.3.2 安慰剂检验

本文采用安慰剂检验验证“专精特新”企业培育对企业高端创新的影响并非由其它随机性因素所导致。借鉴Ferrara等[24]的研究,以基准回归模型中“专精特新”企业分布为依据,随机抽样 500 次构建“伪‘专精特新’企业培育虚拟变量”,并重新进行多元回归,结果如图2所示。从中可见,Dt对“伪Sdri虚拟变量”估计系数接近于正态分布,回归系数均值接近于0,并且远小于Sdri的真实估计值。这表明,“专精特新”企业培育对企业高端创新的影响并非由其它随机性因素所导致,说明前文估计结果可靠。

3.3.3 PSM-DID

由于企业并非随机入选“专精特新”企业认定与培育名单,为缓解样本选择偏误问题,本文运用倾向得分匹配法,为“专精特新”企业在非“专精特新”企业中寻找特征相似的匹配样本重新进行回归分析。其中,以企业规模(Size)、偿债能力(Lev)、总资产周转率(At)、净资产收益率(Roe)、托宾Q值(Tobinq)、机构投资者持股(Iis)、独立董事比例(Id)、两职合一(Dua)和产权性质(Pro)为协变量分别进行1∶1和1∶3的近邻匹配,重新进行多元回归,结果见表4列(1)和列(2)。其中,列(1)为1∶1匹配后的回归结果,Sdri回归系数为0.216,且通过1%显著性水平检验;列(2)为1∶3匹配后的回归结果,Sdri回归系数为0.201,且通过1%显著性水平检验,说明前文结果比较稳健。

3.3.4 替换模型

考虑到专利申请数存在0值混合分布特征,本文采用Tobit模型进行回归分析,结果如表4列(3)所示。从中可见,Sdri回归系数为0.161,且在1%水平上显著,说明前文回归结果稳健。

3.3.5 反向因果检验

考虑到企业高端创新水平提升有可能是因为本身创新水平高而引发的。因此,本文在基准模型(1)中增加前一年企业高端创新(L.Dt)作为控制变量,重新进行多元回归分析,结果见表4列(4)。其中,Sdri回归系数为0.168,且通过1%显著性水平检验,与前文结果保持一致。

3.4 作用机制分析

借鉴温忠麟等[25]的研究,构建模型(3)、模型(4)验证假设H2、H3和H4。

Sai,t/Riski,t/Anai,t=β0+β1Sdrii,t+β2Controlsi,t+Yeari,t+Indi,t+εi,t

(3)

Dti,t=β0+β1Sdrii,t+β2Sai,t/Riski,t/Anai,t+β3Controlsi,t+Yeari,t+Indi,t+εi,t

(4)

其中,Sa、Risk、Ana为中介变量,具体如下:①融资约束(Sa),借鉴Hadlock &Pierce[26]的研究,构建Sa指数并取其绝对值衡量融资约束;②企业风险承担水平(Risk),借鉴Faccio等[27]的研究,以企业盈利波动程度衡量,数值越大,表明企业风险承担水平越高;③分析师关注(Ana),以分析师团队数量的对数衡量。

3.4.1 融资约束

表5表列(1)和列(2)报告了融资约束的中介效应检验结果。其中,列(1)中Sdri回归系数为-0.027,且通过1%显著性水平检验。列(2)中Sdri回归系数为0.157,且通过1%显著性水平检验;Sa回归系数为-0.146,且通过1%显著性水平检验。这说明,“专精特新”企业培育能获得商业银行提供的低息贷款,降低企业融资成本,提高融资可行性。而融资约束则能使企业更加谨慎,对高风险高端创新项目持保守态度。

3.4.2 企业风险承担水平

表5列(3)和列(4)报告了企业风险承担水平中介效应检验结果,列(3)中Sdri回归系数为0.072,且通过5%显著性水平检验。列(4)中Sdri回归系数为0.156,且通过1%显著性水平检验;Risk回归系数为0.071,且通过1%显著性水平检验。这说明,“专精特新”企业更愿意开展需要长期投入的高端创新项目,而不仅仅局限于短期获利项目和技术改进。

3.4.3 分析师关注

表5列(5)和列(6)报告了分析师关注的中介效应检验结果,列(5)中Sdri回归系数为0.187,且通过1%显著性水平检验。列(6)中Sdri回归系数为0.132,且通过1%显著性水平检验;Ana回归系数为0.013,且通过1%显著性水平检验。这说明,“专精特新”企业因具有独特的创新和发展潜力,更容易从风险投资、私募股权投资及公开市场中获取资金支持,获取的资金可用于高端技术创新和市场拓展,从而维持企业竞争力,并保持持续成长态势。

4 进一步研究

4.1 异质性分析

4.1.1 数字金融

数字金融影响“专精特新”企业培育政策实施效果。一方面,数字技术能推动金融服务普及,使之覆盖更广泛的受众群体,尤其是在传统金融服务不足区域,为资金供求双方提供更加高效和便捷的匹配服务,缓解“专精特新”企业融资压力;另一方面,数字金融可支持多样化商业模式,为“专精特新”企业提供新商业模式探索机会,进而促进企业实现高端创新[28]。基于此,本文以北京大学数字普惠金融指数衡量数字金融(Df),并进行多元回归分析,结果见表6列(1)。其中,Sdri回归系数为0.588,且通过5%显著性水平检验;Sdri_Df回归系数为0.013,且通过5%显著性水平检验。这说明,数字金融有助于增强“专精特新”企业培育对企业高端创新的影响。

4.1.2 行业竞争

行业竞争影响“专精特新”企业培育政策实施效果。首先,行业竞争使得企业在市场上面临较大竞争压力,导致企业在短期内更关注市场份额迅速扩张,而忽视长期高端创新。其次,行业竞争是人才、资金、技术等创新资源的竞争,创新资源往往会被更具实力、规模更大的企业所垄断,导致“专精特新”企业很难获取优质创新资源,进而限制其高端创新活动。最后,行业竞争伴随着较高的技术壁垒,大企业具备更先进的技术资源,“专精特新”企业需要在技术创新方面付出更多资源和努力才能与行业竞争对手进行竞争,提高“专精特新”企业培育难度。基于此,本文以赫芬达尔指数衡量行业竞争(Hhi)。为便于分析,将该数值乘以负1,数值越大表明行业竞争越激烈,多元回归结果见表6列(2)。其中,Sdri回归系数为0.576,且通过1%显著性水平检验;Sdri_Hhi回归系数为-0.050,且通过1%显著性水平检验。这说明,行业竞争会削弱“专精特新”企业培育对高端创新的影响。

4.1.3 数字化转型

一方面,数字化转型能帮助“专精特新”企业打破组织内部壁垒和传统行业界限,促进不同领域知识融合和交流,从而在交叉学科中产生高端创新想法。另一方面,数字化转型可加快“专精特新”企业对新知识的学习速度,使企业快速适应技术变化和市场动态,这是实现高端创新的关键。基于此,本文将CSMAR数据库中人工智能技术、区块链技术、云计算技术、大数据技术和数字技术应用词频数汇总并作对数化处理,得到数字化转型(Dig),多元回归结果见表6列(3)。其中,Sdri回归系数为0.349,且通过1%显著性水平检验;Sdri_Dig回归系数为0.010,且通过1%显著性水平检验。这说明,数字化转型有助于促进“专精特新”企业培育对高端创新的影响。

4.1.4 高管海外背景

首先,高管海外经历使其具备更广阔的全球化视野和跨文化经验,这种全球化视野可促使高管将来自不同地方的想法和经验引入企业创新实践,激发企业高端创新灵感[29]。其次,高管海外背景不仅包括学习和工作经历,还包括与不同文化背景的人合作和交流的机会,有助于锻炼高管跨文化管理能力,使其更好地领导和协调跨国团队,尊重不同文化背景下的员工和客户,为企业在不同市场进行高端创新提供支持。本文对高管有海外背景赋值为1,否则赋值为0,回归结果见表6列(4)。其中,Sdri回归系数为0.106,且通过5%显著性水平检验;Sdri_Obe回归系数为0.171,且通过5%显著性水平检验。这说明,高管海外背景有助于促进“专精特新”企业培育对高端创新的影响。

4.2 经济效应

高端创新有助于企业拓展国际市场机会。一方面,高端创新使企业在市场竞争中具备差异化竞争优势。企业通过不断推进高端创新能够提供更具价值和竞争力的产品与服务,从而在国际市场上获取更大竞争优势。另一方面,高端创新代表企业专业知识、技术能力和创新实力,有助于提升企业在国际市场上的形象和品牌价值。那么,“专精特新”企业培育对高端创新的影响能否提高企业国际化深度?本文借鉴Liu等[30]的研究,以海外营业收入与营业收入之比衡量国际化深度(Inter),检验“专精特新”企业培育对高端创新的影响能否提高企业国际化深度,结果见表7。其中,表7列(1)显示Sdri回归系数为0.023,且通过1%显著性水平检验。表7列(3)显示Sdri回归系数为0.021,且通过1%显著性水平检验;Dt回归系数为0.012,且通过1%显著性水平检验。这说明,“专精特新”企业培育通过促进高端创新提高企业国际化深度。因此,“专精特新”企业应加强与科研机构、高校之间的合作,开展联合技术研发项目,通过高端创新提高企业国际竞争力。

5 结语

5.1 研究结论

中国高质量发展离不开创新这一关键驱动力量,中共二十大报告指出“以国家战略需求为导向,集聚力量进行原创性引领性科技攻关,坚决打赢关键核心技术攻坚战”。虽然关于创新政策效应的研究比较丰富,但现有研究多基于政府补贴、税收优惠和科技金融等视角考察创新政策效应,未形成统一结论。与现有文献不同,本文利用双重差分模型考察“专精特新”企业培育对高端创新的作用机制,对于完善中国科技创新体系和优化“专精特新”企业培育政策具有重要意义。研究发现:①“专精特新”企业培育对高端创新具有显著促进作用,能缓解企业创新“低端锁定”困境;②融资约束、企业风险承担水平和分析师关注是“专精特新”企业培育影响企业高端创新的内在机制;③数字金融、数字化转型和高管海外背景有利于促进“专精特新”企业培育对高端创新的影响,而行业竞争则会削弱“专精特新”企业培育对企业高端创新的影响;④“专精特新”企业培育高端创新效应能够提高企业国际化深度。

5.2 政策建议

根据上述研究结论,本文提出如下政策建议:

(1)加大金融机构对接力度,缓解“专精特新”企业融资压力。首先,金融机构应搭建“专精特新”企业金融服务平台,灵活设置利率,为“专精特新”企业提供个性化金融服务,开发专门针对“专精特新”企业的中长期贷款产品,满足“专精特新”企业在项目研发、市场扩展等各个阶段的资金需求。其次,加强“专精特新”企业服务平台建设。建立国家、省、市、县四级一体化“专精特新”企业公共服务平台,完善政策咨询、人才培训、知识产权保护功能。再次,不断优化和推广数字金融政策,制定包容性较强的金融政策,为“专精特新”企业提供灵活、低成本融资渠道,解决企业在创新发展中遇到的资金难题,激发企业高端创新活力。最后,通过立法保障“专精特新”企业知识产权和商业秘密,打击侵权假冒产品,对不正当竞争行为进行有效监管,确保企业能够在公平环境中竞争。

(2)对于“专精特新”企业而言,首先应投资先进的数字技术,如物联网(IoT)、大数据分析、云计算、人工智能(AI)等,实现智能化生产和服务,利用平台和网络连接外部资源及创新主体,开展合作研发、技术交流和人才共享,加快高端技术创新和推广应用。其次,“专精特新”企业应重视高管团队多样性,聘用具有海外经历的高管,为企业带来新思维方式,增强企业创造力和竞争力。最后,“专精特新”企业应积极拓展海外市场,开展国际技术交流和合作,通过引进国外先进技术和管理经验提升自身国际竞争力。

5.3 不足与展望

本文存在如下不足:首先,从融资约束、企业风险承担水平和分析师关注等维度探究“专精特新”企业培育影响企业高端创新的作用机制,但也有可能还存在其它机制,如数字化转型、劳动者雇佣等;同时,本文假设各机制变量之间互不干扰,运用并行多重中介模型进行机制检验,而各机制变量之间可能相互影响。因此,未来应运用复合式多重中介模型进一步验证研究结论的准确性。其次,虽然从数字金融、行业竞争、数字化转型和高管海外背景等角度探究“专精特新”企业培育对企业高端创新的异质性影响,但未关注营商环境、政策不确定性和管理层过度自信等重要内外部因素,未来有待进一步验证。

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(责任编辑:王敬敏)