激发创新活力何以精准施策?基于两地数据的比较研究

吴建南1,2,刘 遥3,张 攀1

(1.上海交通大学 国际与公共事务学院;2.上海交通大学 中国城市治理研究院,上海 200030; 3.西安交通大学 公共政策与管理学院,陕西 西安 710049)

摘 要:考察特定地区政府举措对辖区企业创新活力的影响,识别不同地区政府举措效果之间的差异,对于激发企业创新活力具有重要意义。基于203家中小企业调研数据,对比分析了H地和Y地简政放权、资金支持、政府监管和公共服务4类政府举措对企业创新活力的影响。结果发现,尽管企业整体感知到的两地政府举措相差不大,但不同政府举措对企业创新活力的影响却有很大差异。因此,不同地区激发企业创新活力必须精准施策,在思想上强调精准化的政府职能转变理念,实践中以精准施策为指导方法,实现政府支持企业创新流程再造。

关键词:创新活力;简政放权;资金支持;公共服务;政府监管

0 引言

自十八大以来,我国明确提出实施创新驱动发展战略,激发企业创新活力。创新是国家发展不竭的动力源泉,而企业是创新的主体,企业创新是推动经济发展方式转变和产业转型升级的重要力量。李克强总理在国务院机构职能转变动员电视电话会议上指出:“要以简政放权释放就业创业创新活力[1]。”习近平总书记在中央全面深化改革领导小组第二十五次会议上强调要聚集改革资源,激发创新活力[2]。苏越良和徐禾芳[3]将企业技术创新活力定义为:企业技术创新活跃程度。本文认为,企业创新活力是指企业创新活跃程度。企业创新活力越强、区域创新绩效越高,就越能实现区域经济快速发展。

为激发企业创新活力,中央和地方政府采取了大量政策举措。财政部出台了研究开发费用加计扣除政策,以鼓励企业开展研发活动。科技部发布了支持创办科技型中小企业、推动创业投资机构发展、加强创新创业孵化生态体系建设、支持建立研发机构、支持开展技术改造、政府采购等20项指导意见,以激发科技型中小企业技术创新活力。在地方层面,南充市提出鼓励企业购买科技创新成果或吸纳科技创新成果入股、加强企业创新财政支持和金融支持等推进措施。上海奉贤区提出深化企业创新发展、夯实创新创业平台、提升政府服务水平等支持政策。然而,这些举措对于企业创新活力实际效果却缺乏经验证据。对于特定地区而言,现行政府举措是否能够切实激发辖区企业创新活力?换言之,哪些政府举措能够显著提升企业创新活力?不同地区政府举措对于企业创新活力的影响有何异同?

以往研究虽然探讨了激发企业创新活力的特定举措,如塑造创新文化、实施股权期权制等改进办法[4-5],但更多是从政府层面讨论激发企业创新活力的举措。还有一些学者专门分析了某一项政府举措。如刘毅[6]认为,科技创新是激发企业创新活力的有效举措。郭军亮[7]从加强科技人才培养角度出发,认为政府应通过实施创新人才引进机制、培育机制和使用机制来提升企业创新活力。也有学者提出一系列激发企业创新活力的举措,如实施企业分类辅导、建立企业研发机构、建设公共科技服务平台、拓展企业融资渠道、加大税收减免、提供人才引进政策、补贴企业技术创新、支持企业创建品牌等[8-9]。欧阳慧等[10]基于供给侧改革与企业创新活力的逻辑关系,提出化解过剩产能和库存、消除杠杆和债务系统性风险、简政放权和降成本、促进要素自由流动、优化创新环境等激发企业创新活力的举措。以上研究涵盖了资金支持、公共服务、政府监管、简政放权等各类政府举措。然而,目前针对政府举措对企业创新活力影响的实证研究,特别是不同地区政府举措效果差异的分析较少。

本文基于H、Y两地203家中小企业调研数据,分析两地政府举措对企业创新活力的影响,旨在考察特定地区政府举措对辖区内企业创新活力的影响,并识别不同地区政府举措效果之间的差异。首先,设计了研究内容,包括数据来源、样本分布和变量选取依据;其次,分别分析H地、Y地企业创新活力和政府举措的企业感知情况,特别是不同政府举措对企业创新活力的影响;再次,对比分析企业感知到的H、Y两地政府举措的差异,以及两地政府举措对企业创新活力影响的差异;最后,提出一些相关建议。

1 研究设计

1.1 样本选取与数据收集

本文以中小企业为研究对象,以单个企业为分析单元,在H、Y两地发放问卷。为保证问卷填写者真实了解企业创新状况,均由企业高层管理者填写问卷。问卷填写方式以实地发放和电子版填写为主,两者都是针对单个企业发放问卷。2016年10-11月,委托H地政府经信委向所在辖区企业发放电子问卷,共回收问卷145份,有效问卷128份。2017年1月,在Y地实地发放问卷,由调研员逐一拜访企业,共回收问卷113份,有效问卷102份。为保证填写者有良好的政策感知,分别删除了H地、Y地2016年新成立的3家企业和4家企业。因研究对象为中小企业,又分别删除了H地2家和Y地9家大型企业数据。再分别剔除有缺失值的H地6家和Y地3家企业数据,最终得到117家H地企业和86家Y地企业样本。样本分布情况如表1所示。

表1 样本分布情况

类型类别样本量H地Y地企业年龄成立1~5年2933成立6~10年5521成立10年以上3332企业性质国有企业56私营企业10257其它1023企业规模中型企业3335小型企业7442微型企业109

1.2 变量选取

本文因变量为企业创新活力,以企业从事各项创新活动的频率进行测量。2012年,英国社区创新调查将企业创新活动分为:内部研发活动、委托其它公共或私人机构进行研发活动、购买新机器设备或电脑软件、从其它企业或组织购买专利或非专利发明等、参与内部或外部培训活动、从事发展或改良产品服务和流程等功能设计活动、从事新产品和新服务的市场营销活动等[11]。本文以企业从事上述7项创新活动的频率来测量企业创新活力。

本文自变量为各项政府举措,每项政府举措都以企业对这项举措的感知情况进行测量。实践中,各地政府实施了大量激发企业创新活力的举措,如简政放权、知识产权保护、改善融资环境、实施人才计划、打造产学研合作网络、提供税收优惠、设立创新专项基金、搭建设备共享平台等。学者探索政府举措对企业创新影响的研究较多集中在研发补贴、网络服务、知识产权保护、环境规制等方面[12-15]。本文根据这些政府举措,结合与企业高层管理者和政府官员的半结构化访谈,选取4类共14项举措作为自变量。为保证14项举措在两地是一致的,本文进一步关注了H、Y两地的政策实践。通过搜索两地政府网站发现,这些举措在两地的政府文件、新闻报道中都有所展现。这说明,这些举措在两地都有所实施,既保证了这些举措在两地的一致性,又确保了两地调研对象对这些举措有所了解,能作出有效回答。本文测量了相关政府举措的企业感知情况,如表2所示。

本文控制变量为企业年龄、企业性质和企业规模。已有研究表明,企业年龄和企业规模对企业创新活动有较大影响[16-17]。因此,本文将这两个指标作为控制变量纳入模型(企业年龄=2017-企业成立年份;中型企业=1,小型企业=2,微型企业=3)。此外,企业性质对企业创新活动也有较大影响[18],本文将企业性质也作为控制变量纳入模型(国有企业=1,私营企业=2,其它=3)。

表2 自变量与测量题项

类别自变量测量题项 简政放权简化手续流程本企业在政府机构办理业务过程中手续、流程等比较简化精简报送材料本企业报送给政府机构的相关材料有所精简削减政府管制本企业感受到的政府管制变少消除多头执法本企业遭遇的多头执法和重复执法现象减少资金支持研发补贴政府在企业研发资金补贴政策方面的落实力度税收优惠政府在企业研发费用加计扣除方面的实施力度政府采购政府优先采购创新产品的力度研发平台政府在研发公共平台服务建设方面的改进程度融资服务政府在企业融资过程中协调企业与金融机构关系的力度公共服务人才培训政府培训有利于本企业员工获取创新所需知识和技能信息服务本企业可从政府获取质量较高的信息服务政府监管知识产权保护政府知识产权保护程度规定生产标准政府对本企业生产的产品/服务有明确的规定标准(质量、安全等)检测生产污染政府会定期检测和评估企业生产及经营活动对环境的影响

1.3 验证性因子分析

本文自变量为各项政府举措,每项举措都对1个题项进行测量,故未作因子分析。本文因变量为企业创新活力,由7个题项测量,需要萃取潜变量。以下分别对H地和Y地样本数据中的创新活力题项进行验证性因子分析,结果如表3所示。

信度通常可采用内部一致性系数(Cronbach′s Alpha)进行检验,H地、Y地创新活力的内部一致性系数分别为0.886、0.872,表明两地创新活力信度较高。H地创新活力的KMO值大于0.8,且Bartlett球形检验p值小于0.001,适合进行因子分析。以特征值大于1为标准,提取一个因子,各因子载荷值都大于0.6,解释了总方差的60.721%。Y地创新活力的KMO值大于0.8,且Bartlett球形检验p值小于0.001,也适合进行因子分析。与H地保持一致,提取一个因子,各因子载荷值都大于0.6,解释了总方差的57.133%。

表3 验证性因子分析结果

变量测量题项因子负荷H地Y地创新活力本企业从事内部研发活动的频率0.8510.799本企业委托其它公共或私人机构进行研发活动的频率0.8040.762本企业购买新机器设备或电脑软件的频率0.7280.695本企业从其它企业或组织购买专利、非专利发明的频率0.6350.727本企业参与内部或外部培训活动的频率0.8470.734本企业从事发展或改良产品、服务和流程等功能设计活动的频率0.7880.779本企业从事新产品和新服务的市场营销活动的频率0.7800.790内部一致性系数0.8860.872解释方差60.721%57.133%KMO值0.8410.803Bartlett球形检验p值0.0000.000

2 H地数据分析结果

2.1 描述性分析结果

H地变量描述性分析结果如表4所示,变量取值最大值为5,最小值为1。表4展示了H地自变量与因变量的均值和标准差,反映了企业创新活力和各项政府举措的企业感知情况。由表4可知,H地企业创新活力均值为3.25,稍大于中间值3。各项政府举措均值都介于3.14~3.91之间,政府采购均值最小,规定生产标准均值最大。这表明,在H地各项政府举措中,企业所感知到的政府采购力度最小,规定生产标准力度最大。整体而言,资金支持类举措均值最小,政府监管类举措均值最大,即企业感知到资金支持类举措的力度最小,而政府监管类力度最大。

2.2 H地政府举措对企业创新活力的影响

本文利用多元线性回归模型检验了政府举措对企业创新活力的影响,数据分析采用SPSS 20.0软件,以下对数据分析结果进行讨论。H地数据回归分析情况如表5所示,反映了H地各项政府举措对企业创新活力的影响。方差膨胀因子(Variance Inflation Factor,VIF)是一个判断是否存在多重共线性的常见指标,当0

表4 H地描述性分析结果

类别变量 均值标准差创新活力创新活力3.250.730简政放权简化手续流程3.540.979精简报送材料3.560.875削减政府管制3.380.763消除多头执法3.680.762资金支持研发补贴3.330.965税收优惠3.150.893政府采购3.140.899公共服务研发平台3.471.005融资服务3.260.986人才培训3.820.837信息服务3.810.809政府监管知识产权保护3.371.014规定生产标准3.910.689检测生产污染3.900.747

注:***表示p<0.01,**表示p<0.05,*表示p<0.1,下同;表中创新活力为各测量题项的平均值

模型1中,精简报送材料的回归系数为-0.303,在0.1水平下显著;消除多头执法的回归系数为0.291,在0.05水平下显著。模型2中,税收优惠的回归系数为0.254,在0.05水平下显著;政府采购的回归系数为0.337,在0.01水平下显著。模型3中,研发平台的回归系数为0.278,在0.05水平下显著。模型4中,知识产权保护的回归系数为0.253,在0.05水平下显著。这些数据结果表明,当将某一类政府举措一起进入模型时,消除多头执法、税收优惠、政府采购、研发平台、知识产权保护5项政府举措对企业创新活力具有显著正向影响,而精简报送材料对企业创新活力有显著负向影响。模型5中,政府采购的回归系数为0.299,在0.05水平下显著。这表明,当将所有政府举措一起进入模型时,只有政府采购对企业创新活力具有显著正向影响。

表5分析结果表明:①资金支持类、公共服务类、政府监管类和简政放权类政府举措都可能显著影响企业创新活力,但具体政府举措对企业创新活力的影响存在较大差异;②政府采购在资金支持类政府举措一起进入模型、所有政府举措一起进入模型两种情况下,都表现出对企业创新活力具有显著正向影响,且影响结果最为稳定;③知识产权保护、消除多头执法、研发平台、税收优惠在某类政府举措一起进入模型的情况下表现出对企业创新活力具有显著正向影响;④削减政府管制、研发补贴、融资服务、人才培训、信息服务、规定生产标准、检测生产污染、简化手续流程对企业创新活力的影响不显著;⑤精简报送材料对企业创新活力的影响不稳定,并有可能是负向影响。

表5 H地回归分析结果

类别变量因变量:创新活力模型1模型2模型3模型4模型5简政放权简化手续流程0.1520.066精简报送材料-0.303∗-0.119削减政府管制0.1420.189消除多头执法0.291∗∗0.008资金支持研发补贴0.1390.137税收优惠0.254∗∗0.191政府采购0.337∗∗∗0.299∗∗公共服务研发平台0.278∗∗0.071融资服务0.056-0.071人才培训0.1420.045信息服务0.0840.163政府监管知识产权保护0.253∗∗0.012规定生产标准0.062-0.273检测生产污染0.1150.269控制变量企业年龄-0.035∗∗∗-0.026∗∗-0.025∗∗-0.031∗∗∗-0.025∗∗企业性质-0.077-0.008-0.020-0.0260.022企业规模-0.301∗-0.146-0.118-0.174-0.145常数项0.314-1.658∗∗-1.411∗-0.719-2.716∗∗∗N117117117117117F3.446∗∗∗9.380∗∗∗5.698∗∗∗4.502∗∗∗3.913∗∗∗R20.1810.3380.2680.1970.402调整R20.1290.3020.2210.1530.299

注:表中创新活力为各测量题项的因子得分

3 Y地数据分析结果

3.1 描述性分析结果

Y地企业创新活力和各项政府举措的企业感知情况如表6所示。Y地企业创新活力均值为3.42,稍大于3。各项政府举措的均值介于2.73~3.94之间,税收优惠均值最小,规定生产标准均值最大。即在Y地各项政府举措中,企业感知到的税收优惠力度最小,规定生产标准力度最大。整体而言,资金支持类举措均值最小,政府监管类举措均值最大,即企业感知到的资金支持类举措力度最小,而政府监管类力度最大。

表6 Y地描述性分析结果

类别变量均值标准差创新活力创新活力3.420.681简政放权简化手续流程3.601.077精简报送材料3.620.897削减政府管制3.440.928消除多头执法3.800.794资金支持研发补贴2.951.094税收优惠2.731.022政府采购2.951.039公共服务研发平台3.361.016融资服务3.330.900人才培训3.590.899信息服务3.740.857政府监管知识产权保护3.350.967规定生产标准3.940.709检测生产污染3.920.800

3.2 Y地政府举措对企业创新活力的影响

Y地数据回归分析情况如表7所示,反映了Y地各项政府举措对企业创新活力的影响。为检验是否存在多重共线性问题,表7中每个回归模型都计算了VIF值,最终得出各VIF值都小于3,故判定不存在多重共线性问题。表7中,由模型显著性可知,模型8在0.01水平下显著,模型10在0.05水平下显著,模型6、模型7和模型9均不显著。所以,只有公共服务类政府举措对企业创新活力具有显著影响。

模型8中,研发平台的回归系数为0.227,在0.1水平下显著,人才培训的回归系数为0.308,在0.05水平下显著。这表明,当公共服务类举措一起进入模型时,研发平台和人才培训两项政府举措对企业创新活力有显著正向影响。而且,人才培训的回归系数大于研发平台,人才培训的显著性也强于研发平台。模型10中,研发平台的回归系数为0.264,在0.1水平下显著,人才培训的回归系数为0.326,在0.05水平下显著。这说明,当将所有政府举措一起进入模型时,只有研发平台和人才培训两项政府举措对企业创新活力具有显著正向影响。

表7分析结果表明:①在4类政府举措中,只有公共服务类举措对企业创新活力具有显著影响;②人才培训和研发平台在公共服务类政府举措一起进入模型、所有政府举措一起进入模型两种情况下,都表现出对企业创新活力具有显著正向影响,且影响结果比较稳定,但人才培训的影响大于研发平台;③除人才培训和研发平台外,所有政府举措对企业创新活力的影响都不显著。

表7 Y地回归分析结果

类别变量因变量:创新活力模型6模型7模型8模型9模型10简政放权简化手续流程0.1290.038精简报送材料0.2930.009削减政府管制-0.0350.092消除多头执法0.025-0.116资金支持研发补贴0.1590.056税收优惠-0.021-0.097政府采购0.1990.071公共服务研发平台0.227∗0.264∗融资服务0.0060.023人才培训0.308∗∗0.326∗∗信息服务0.1690.241政府监管知识产权保护0.131-0.127规定生产标准0.3420.010检测生产污染-0.141-0.249控制变量企业年龄-0.0040.004-0.0090.005-0.010企业性质-0.073-0.038-0.043-0.030-0.092企业规模0.012-0.112-0.015-0.034-0.014常数项-1.250-0.607-2.256∗∗∗-1.081-1.396N8686868686F1.6451.6744.491∗∗∗1.1042.072∗∗R20.1290.1130.2870.0770.341调整R20.0500.0450.2230.0070.177

注:表中创新活力为各测量题项的因子得分

4 两地情况对比分析

4.1 两地企业创新活力与政府举措的企业感知情况

本文通过对比H地和Y地描述性分析结果发现,两地政府举措的企业感知情况表现出相似规律。整体而言,两地政府监管类举措的均值都相对较高,资金支持类举措的均值都相对较低,即企业感知到的政府监管类举措力度普遍较大,而资金支持类举措力度普遍较小。但在政府监管类举措中,知识产权保护均值却明显小于规定生产标准和检测生产污染,这在H地和Y地也显示出类似特征。

为准确识别两地企业创新活力与各项政府举措的企业感知差异,表8对两地各变量间作了独立样本T检验。T检验结果显示,H地企业感知到的企业创新活力略低于Y地,在0.1水平下显著。在政府举措中,研发补贴、税收优惠和人才培训3项在两地的企业感知情况有显著差异,且都是H地高于Y地。以上数据结果表明,H地研发补贴、税收优惠和人才培训3项政府举措的企业感知优于Y地。其它11项政府举措的均值差异都不显著,即这11项政府举措的企业感知情况在两地相似。

表8 T检验结果

类别变量均值差值显著性创新活力创新活力-0.1700.094∗简政放权简化手续流程-0.0660.649精简报送材料-0.0610.629削减政府管制-0.0660.580消除多头执法-0.1190.283资金支持研发补贴0.3800.010∗∗税收优惠0.4130.003∗∗∗政府采购0.1830.181公共服务研发平台0.1100.446融资服务-0.0610.654人才培训0.2270.065∗信息服务0.0680.566政府监管知识产权保护0.0190.895规定生产标准-0.0270.783检测生产污染-0.0210.847

注:表中创新活力为各测量题项的平均值

4.2 两地政府举措对企业创新活力影响差异对比

本文通过对比H地和Y地回归分析结果可知,两地政府举措对企业创新活力的影响情况有很大不同。首先,H地对企业创新活力有显著正向影响的政府举措多于Y地。H地有5项政府举措对企业创新活力都有影响,而Y地仅有两项。其次,两地对企业创新活力有显著影响的举措类别也呈较大差异。在H地,4类政府举措对企业创新活力都有显著影响。而在Y地,只有公共服务类举措对企业创新活力具有显著影响。最后,两地对企业创新活力有显著影响的政府举措有较大不同。在H地,对企业创新活力影响最大的是政府采购,税收优惠、知识产权保护、消除多头执法、研发平台对企业创新活力也有显著正向影响。在Y地,只有人才培训和研发平台能够显著影响企业创新活力。

对于导致两地政府举措对企业创新活力影响差异的原因,本文认为,首先可能在于两地政府举措的实际执行情况。两地政府在实际执行这些举措时采用何种方式,以及是否严格执行等都可能造成两地政府举措出现效果差异。其次,不同企业特征也可能导致两地政府举措对企业创新活力影响的差异。虽然本文控制了年龄、规模和性质等企业特征变量,但未能纳入所有企业特征。若两地企业分布迥异,那么也可能造成政府举措效果出现差异。最后,不同市场环境也可能导致企业对所在地区政府举措产生不同需求,进而造成两地同样的举措产生不同影响。

5 结语

本文基于203家中小企业调研数据,对比检验了H地和Y地两地政府各项举措对企业创新活力的影响。研究表明,H地和Y地政府举措的企业感知情况相差不大,但两地政府举措对企业创新活力的影响却有很大差异,具体表现为:①整体而言,H地对企业创新活力有显著影响的政府举措多于Y地;②对于4类政府举措而言,在H地,4类政府举措对企业创新活力都有显著影响。而在Y地,只有公共服务类举措对企业创新活力的影响比较显著,简政放权、资金支持和政府监管类举措对企业创新活力无显著影响;③对于具体政府举措,在H地,对企业创新活力影响最大的是政府采购,税收优惠、知识产权保护、消除多头执法、研发平台对企业创新活力也有显著正向影响。在Y地,只有人才培训和研发平台能够显著促进企业创新活力。

本文分析结果表明,政府举措对企业创新活力的影响情况在H、Y两地有很大差别。基于不同政府举措对企业创新活力影响的实证分析,两地政府应结合本地企业实际情况精准施策。具体而言:①对于H地政府,资金支持类举措对H地企业创新活力的促进作用很强,但企业感知到的力度相对较弱。因此,H地政府应着力增强资金支持类举措力度,特别是政府采购这项举措。另外,税收优惠、消除多头执法、研发平台、知识产权保护对H地企业创新活力的影响也较为显著,也应予以重视;②对于Y地政府,大部分政府举措对企业创新活力无显著影响,Y地政府应考虑整体调整这些举措的实施办法。公共服务类举措对Y地企业创新活力有显著促进作用,特别是对人才培训和研发平台两项举措应予以保留并进一步加强。相反,政府监管类举措力度相对较强,但并未起到激发企业创新活力的作用,应深入反思其中存在的问题。

在实施创新驱动发展战略背景下,各地政府希望通过推行某些举措来激发辖区企业创新活力,且各地举措往往存在一定程度的趋同性。然而,很多政府举措并未达到预期效果,甚至还起到了反作用。实际上,每个地区都应当注重政府职能转变,实行精准施策。首先,在思想层面上,应强调精准化的政府职能转变理念。新时期,政府职能转变应以明确政府角色定位和履行职责的具体方式为重点[19]。在企业创新领域,政府职责并非越多越好,政府职能也不是越强越好,明确政府职能职责和履行方式必须以企业需求为导向,以实际效果为检验标准,不能盲目施策,也不能盲目转变职能。其次,在实践操作中,应以精准施策为指导方法,实现政府支持企业创新流程再造。各地政府应识别现阶段最能显著激发辖区内企业创新活力的一项或几项举措,将这些举措作为发挥政府作用的关键点。各地政府每年都可进行例行调查,在对调查数据进行精准分析的基础上,确定激发企业创新活力的工作要点,调整举措供给,有针对性地推行激发企业创新活力的举措。只有这样才能有的放矢,实现一地一策,实现政府资源的有效利用,更加显著地激发企业创新活力。

本文还存在如下不足,主要表现在:①本文虽然分析了H、Y两地政府举措对企业创新活力的不同影响,但未详细找出造成差异的原因。未来研究应通过进一步访谈,探索造成不同影响的深层次原因;②本文只是分析了各项政府举措对企业创新活力的直接影响效应,而未探讨其中的影响机制。未来研究应进行更加细致的分析,结合可能存在的调节变量、中介变量,辨析导致同一地区不同举措间和不同地区同一举措对企业创新活力影响差异的原因;③本文仅获取了两个地区的截面数据,研究结论的适用性受到限制。未来研究应面向更多地区和同一地区不同时期,综合对比不同地区与不同时期政府举措对企业创新活力的影响。

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(责任编辑:王敬敏)

How to Take Targeted Measures to Stimulate Enterprises′ Innovation Vitality? Based on the Comparative Analysis of Two Regions′ Survey Data

Wu Jiannan1,2, Liu Yao3, Zhang Pan1

(1.School of International and Public Affairs of Shanghai Jiao Tong University,Shanghai 200030,China; 2.Institute of Chinese Urban Governance of Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200030,China; 3.School of Public Policy and Administration of Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710049,China)

Abstract:To analyze the impacts of government measures on enterprises′ innovation vitality in a particular district and identify the difference between effects of various government measures in different districts have great policy significance for stimulating enterprises′ innovation vitality. Based on the survey data of more than 200 small and medium-sized enterprises, the impacts of four types of fourteen government measures on enterprises′ innovation vitality in H and Y are compared and tested. Results show that the enterprises′ perceptions of government measures in H and Y are similar, but their impacts on enterprises′ innovation vitality are very different. This work reveals that in order to stimulate enterprises′ innovation vitality, it requires local governments to take targeted measures, emphasize the precision idea of the government functions transform, implement process reengineering to support enterprises innovation based on the method of taking targeted measures.

Key Words:Innovation and Vitality; Decentralization; Financial Support; Public Services; Government Regulation

收稿日期:2017-03-09

基金项目:教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目(13JZD015)

作者简介:吴建南(1970-),男,博士,上海交通大学国际与公共事务学院特聘教授,上海交通大学中国城市治理研究院常务副院长,研究方向为改革创新与绩效管理、区域治理与环境政策;刘遥(1993-),男,西安交通大学公共政策与管理学院硕士研究生,研究方向为改革创新与绩效管理;张攀(1990-),男,博士,上海交通大学国际与公共事务学院讲师,研究方向为政策过程理论、公共政策评估、科技与环境政策。

DOI:10.6049/kjjbydc.2017030310

中图分类号:F273.1

文献标识码:A

文章编号:1001-7348(2017)08-0112-07