在我国科技创新实践中,“强数量、弱质量”一直是备受关注的话题。2019年,中国向WIPO提交了58 990份国际专利申请,在世界排名中位居榜首。然而,据《2019年全球创新指数报告》显示,中国科技创新实力全球排名第14。创新数量与创新实力不对等,使如何提高企业创新质量,进而提升我国创新实力和经济发展质量成为亟待解决的关键问题。
本文重点探讨瞪羚企业创新。瞪羚企业是指跨越创业脆弱期、开始快速成长的创新创业企业,它们具有与瞪羚相似的特征——个头不大,但跑得快(增长速度快)、跳得高(创新活跃)。在当今国际竞争日益激烈、国内经济发展新常态趋势下,瞪羚企业群体快速成长为不可忽视的中坚力量。 “硅谷指数”将“瞪羚企业数量”作为反映硅谷经济景气程度的重要指标之一。美国考夫曼基金会政策研究副主席戴恩·史唐乐在《高成长企业与美国经济的未来》中报告了瞪羚企业对就业和经济的推动作用。在我国,瞪羚企业发展始于北京中关村科技园区。2003年,中关村率先推出“瞪羚计划”。随后,多地政府及高新区陆续推出“瞪羚计划”,促进瞪羚企业发展。据《国家高新区瞪羚企业发展报告(2018)》统计,我国高新区瞪羚企业2017年平均营业收入64 303.24万元,平均净利润6 919.01万元,群体平均利润率为10.76%,平均资产利润率为6.77%,平均净资产利润率为18.78%,均高于高新区平均水平。
瞪羚企业认定是我国创新驱动发展战略的重要举措,旨在培育高科技、高成长性企业,促进科技进步和经济高质量发展。但我国瞪羚企业认定工作起步较晚,目前与瞪羚企业相关的文献较少,基本是宏观政策分析或使用宏观数据的研究,缺乏对瞪羚企业微观视角的分析,针对以下问题仍存在研究缺口:瞪羚企业认定是否有助于提升企业创新质量?瞪羚企业认定对企业创新质量的影响是否存在异质性?瞪羚企业认定对企业创新质量影响的作用机制与调节机制如何?为解答这些问题,本文将瞪羚企业认定看作一项准自然实验,将被政策认定的瞪羚企业视为处理组,未被政策认定的非瞪羚企业视为对照组。为避免样本选择问题带来的干扰,先对样本进行PSM匹配,在此基础上采用渐进DID方法,检验2005-2018年瞪羚企业认定对企业创新质量的影响。
关于瞪羚企业的研究相对较少,主要包括两类:一类围绕瞪羚企业创新和发展,研究信息吸收能力和消费者协作[1]、加速器支持[2]如何影响瞪羚企业创新,管理和组织控制如何影响瞪羚企业发展[3];另一类探讨瞪羚企业的影响,发现瞪羚企业在创造就业机会、增加股东回报[4]和促进行业增长[5]上具有显著作用,瞪羚企业数量在构建企业创新绩效和创新型园区评价体系时被纳为重要指标[6]。但是,目前关于瞪羚企业的文献大多停留在理论层面或宏观数据层面,鲜有文献利用企业微观层面数据对瞪羚企业相关问题进行研究。
与特定行业产业政策类似,瞪羚企业认定政策属于选择性产业政策范畴。但相比而言,瞪羚企业政策认定结果更为灵活,企业符合认定条件即可被认定为瞪羚企业,进而获得一定扶持,向市场释放出更多积极信号[7]。关于选择性产业政策的影响,学者之间存在一定争议。有学者认为选择性产业政策对提高资源重置效率[8]、促进产业结构优化升级[9]、促进产业增长[10]具有显著积极影响,且未被扶持的企业生产率也会提升[11]。但也有学者认为选择性产业政策实施效果并不理想,可能导致投资效率低下[12]、企业绩效下滑[13]。在现有选择性产业政策相关文献中,几乎没有关于瞪羚企业的研究,对瞪羚企业认定的研究仍有待开展。
专利是衡量企业创新的重要指标,但现有研究发现,以专利申请衡量的创新行为有时只是迎合政策和监管的策略性行为[14-16],并非高质量的实质性创新。因此,仅从专利数量角度评估企业创新行为存在诸多弊端,专利质量测度得到越来越多学者的重视。国际上通常使用专利引用次数表示专利质量[17],但目前中国国家知识产权局企业专利数据库未提供企业专利被引数据,这意味着需要开启专利质量测量的新思路。Akcigit等[18] 用专利宽度法对专利质量进行测算;张杰和郑文平[19]在此基础上进行了改进,考虑到专利所含知识的复杂性信息,采用知识宽度法对专利质量进行量化测算。目前,几乎没有测度瞪羚企业创新质量的文献,更没有关于瞪羚企业创新问题的微观研究。
从理论上讲,被认定的瞪羚企业在获取资本和人力要素时更具优势。具体而言:首先,瞪羚企业认定是由政府主导开展的工作,政府在筛选和认定企业时能够集中材料,组织多领域、高水平专家对企业竞争力、市场价值和潜在风险等进行客观评估。因此,能够被认定的企业其成长能力和市场潜力得到政府认可,这种积极信号能在一定程度上降低企业与投资者间的信息不对称,优化资源配置,帮助企业在资本市场上获取更多投资,吸引更多人才[7]。同时,获得认定的企业还可以传递出与政府关系良好的信号,有利于企业获得更多渠道资源;其次,“瞪羚企业”称号对于企业来说是一种无形资产,能产生社会影响力,帮助企业树立市场形象、获取竞争优势、取得超额利润[20],有利于企业资产和劳动力规模扩张,促进企业可持续发展;再次,尽管不同地区对瞪羚企业的扶持政策各不相同,但它们都关注入选企业的经营发展,提供包括贷款利息补贴、企业孵化、资源对接、发展规划指导等支持,这些都可以直接或间接缓解瞪羚企业的经营压力。但对于企业来说,获得资质认定未必能够提高企业绩效和创新质量[20],只有将获取的资本和劳动力用于高水平研发活动,才有可能提高自身创新质量;若资本和劳动力只是投向日常生产经营活动,则难以对企业创新质量产生显著影响。据此,本文提出如下假设。
H1:瞪羚企业认定有助于提高企业创新质量;
H2:瞪羚企业认定对企业创新质量的影响通过资本投入和劳动力投入渠道发挥作用。
政府治理会对瞪羚企业认定这类选择性产业政策的影响产生调节作用[21]。对于企业创新活动而言,知识产权保护是政府治理的一项重要内容。知识产权保护对企业创新质量的影响需要辩证看待:一方面,知识产权保护能够鼓励企业创新,因为知识产权保护能帮助企业形成竞争优势、获取垄断利润,鼓励研发企业进行高质量创新[22]。如果缺乏有效的知识产权保护,未从事研发的企业可通过模仿以较低成本实现技术进步,但从事研发的企业将因为无法收回创新投资而失去继续创新的动机;另一方面,知识产权保护过强可能不利于提高创新质量,因为严格的知识产权保护可能会阻碍技术的良性传播[23],导致其它企业在低技术水平研发上重复投资。同时,研发企业可能会过于依赖知识产权保护而不愿意从事高质量的创新活动,最终使创新质量提升程度有限。据此,本文提出如下假设:
H3a:知识产权保护对瞪羚企业认定影响企业创新质量发挥正向调节作用;
H3b:知识产权保护对瞪羚企业认定影响企业创新质量发挥负向调节作用。
与政府治理相对应,市场化水平也会对瞪羚企业认定这类选择性产业政策的影响产生调节作用[21]。通常来说,政府与市场的关系以及非国有经济发展程度是衡量市场化水平的重要内容。市场化水平对企业创新质量的影响需要辩证看待:一方面,市场化水平越高,政府干预越少,产品市场和要素市场越完善,市场机制越能发挥优胜劣汰作用,就越有利于企业对创新资源进行合理配置,从而不断提高创新质量[24];但另一方面,较低市场化水平也有可能促进企业创新质量提升。原因在于,在目前我国各级政府定期接受考核和晋升锦标赛的环境中,创新对于政府来说是重要的考核指标,国有控股企业与政府间的联系比较密切,会在一定程度上配合政府发展目标,获取税收、补贴、信用贷款等方面的优惠,这些都有助于提升企业创新质量。据此,本文提出如下假设:
H4a:市场化水平对瞪羚企业认定影响企业创新质量发挥正向调节作用;
H4b:市场化水平对瞪羚企业认定影响企业创新质量发挥负向调节作用。
本文把瞪羚企业认定看作一项准自然实验,处理组设为被认定的瞪羚企业,对照组设为未获得认定的其它企业,检验瞪羚企业认定对企业创新质量的提升效应。由于瞪羚企业体量较小,通常选择在新三板上市,因此本文研究对象为新三板企业。由于目前企业年度专利数据统计至2019年年底,而瞪羚企业认定名单通常在下半年公布,很难对企业当年专利情况产生显著影响,故需要选用滞后一期的专利指标进行研究。本文样本期间为2005-2018年,剔除ST、ST*企业后,共获得24 462个样本。本文涉及的新三板企业财务数据、专利数据来源于CCER经济金融数据库,瞪羚企业评定信息手工采集自中国瞪羚网(http://www.chinagazelle.cn/)。
由于被认定为瞪羚企业的时间不同,传统DID方法不再适用于本文研究主题。因此,借鉴Beck等[25]、Wang[26]的研究,采用渐进DID模型对瞪羚企业认定的处理效应进行估计,模型如下:
c_patenti,t=β0+β1·treati,t+β2·asseti,t+β3·r_debti,t+β4·acfi,t+β5·r_incomei,t+β6·roai,t+β7·p_asseti,t+εi,t
(1)
在式(1)中,c_patenti,t为被解释变量,代表专利质量。借鉴张杰和郑文平[19]的方法,利用专利分类号信息对专利质量进行测算。具体而言,对于发明专利和实用新型专利,IPC专利分类号信息包括该专利所处的部、大类、小类、大组、小组。以专利号“A03B02/20”为例,其中A代表部、03代表大类、B代表小类、02代表大组、20代表小组。参考张杰和郑文平[19]的思路,用产业集中度测算逻辑对大组层面的专利复杂度进行加权,即c_patent=1-α2。其中,α为专利号分类中各大组分类所占比重。可以看出,c_patent值越大,大组层面专利分类号差异越宽,即专利知识宽度越大,专利越复杂、专利质量越高。为获取企业层面数据,采用平均值汇总方式,将每个专利的复杂度按照企业—年份汇总,以确定企业层面专利复杂度。此外,式(1)中treati,t为核心解释变量,代表“企业是否被认定为瞪羚企业”,若被认定为瞪羚企业,则treati,t=1;若未被认定为瞪羚企业,则treati,t=0。控制变量包括企业规模(asseti,t)、负债情况(r_debti,t)、全要素生产率(acfi,t)、成长能力(r_incomei,t)、盈利能力(roai,t)、资产结构(p_asseti,t)。其中,全要素生产率根据钱雪松等(2018)的研究,使用ACF方法计算求得。具体变量名、变量符号及其含义见表1,描述性统计结果见表2。
表1 变量名称、符号及含义
变量变量名变量符号含义被解释变量专利质量c_patenti,t根据专利分类号信息计算的企业专利复杂度核心解释变量企业是否被认定为瞪羚企业treati,t若企业被认定为瞪羚企业,则treati,t=1;若企业未被认定为瞪羚企业,则treati,t=0控制变量企业规模asseti,t期末总资产资产负债率r_debti,t资产负债率全要素生产率acfi,t用ACF方法计算的全要素生产率成长能力r_incomei,t营业收入增长率盈利能力roai,t资产收益率资产结构p_asseti,t固定资产净额/总资产
表2 各变量描述性统计结果
变量名符号样本数均值标准差最小值最大值专利质量Cpatenti,t10 6380.034 010 70.114 135 300.72企业是否被认定为瞪羚企业treati,t24 4620.102 485 50.303 291 901企业规模asseti,t24 3773.65e+071.43e+0809.33e+09资产负债率r_debti,t24 3770.402 303 40.236 475 9010.126 62全要素生产率acfi,t16 09312.816 140.920 314 6-13.870 7118.172 98成长能力r_incomei,t12 9552.057 684164.373 2-1.201 02218 524.68盈利能力roai,t11 3040.012 283 20.083 379 3-1.025 1570.943 779 2资产结构p_asseti,t24 3770.158 168 90.161 960 200.961 992 3
为避免样本选择问题带来的干扰,参考何靖[27]的做法,采用核匹配法对样本进行PSM匹配,再基于匹配样本进行渐进双重差分回归检验。表3中模型(1)和模型(2)均表明瞪羚企业认定对企业专利质量有正向促进作用,且在1%水平上显著,为假说H1提供了有力证据。
表3 基准回归结果
变量(1)(2)Treat0.340 525 7***(9.15)0.351 242 7***(9.34)控制变量否是固定效应是是N3 7053 705
(1)地区异质性。由于我国东、中、西部地区经济基础不同、发展情况各异,瞪羚企业认定对企业创新质量的影响也不同。为从地区层面研究瞪羚企业认定对企业创新质量的异质性影响,按照企业所处地区进行分组回归,结果如表4所示。其中,region=1代表东部地区,region=2代表中部地区,region=3代表西部地区。结果表明,瞪羚企业认定对东、中、西部地区企业专利质量均有显著促进作用,且从强到弱依次为中部地区、东部地区、西部地区。出现这种结果的原因在于,东部地区经济发展较快、创新活跃,企业创新质量水平较高,使得瞪羚企业认定对企业创新质量的边际提升效应低于创新基础相对落后的中部地区;而西部地区经济发展相对缓慢、创新资源不足,企业创新能力有限,瞪羚企业认定对企业创新质量的提升效应不显著。
表4 企业所处地区分组回归结果
变量(3) region=1(4) region=2(5) region=3Treat0.319 408 4***(7.18)0.717 845 4***(7.98)0.200 475 9***(4.10)控制变量是是是固定效应是是是N2 678695332
(2)行业异质性。企业所处行业不同,创新活动也有差异。为从行业层面研究瞪羚企业认定对企业创新质量的异质性影响,按照企业所处行业进行分组。新三板企业行业分布情况如表5所示。
表5 新三板企业行业分布情况
行业代码企业个数行业代码企业个数行业代码企业个数A462G310M1 108B128H56N495C12 318I5 571O128D166J282P146E721K118Q96F834L988R501
分组回归结果发现,只有制造业(industry=3)、信息传输、软件和信息技术服务业(industry=9)、科学研究和技术服务业(industry=13)回归结果显著,表6为这3个行业的回归结果。可以看出,瞪羚企业认定对企业创新质量的提升作用从强到弱依次为制造业,信息传输、软件和信息技术服务业,科学研究和技术服务业。这一结果与当前智能制造、5G等热点领域快速发展的经济现状相吻合,说明相关企业在瞪羚企业认定政策的激励作用下正在大力开展科研活动、提升自身创新质量。
表6 行业分组回归结果
变量(6) industry=3(7) industry=9(8)industry=13Treat0.421 238 2***(11.02)0.315 797 7***(3.02)0.099 219 1*(1.91)控制变量是是是固定效应是是是N2 643529154
(3)生命周期阶段异质性。企业所处生命周期阶段不同,其经营能力和创新基础不同,企业创新活动也不同。为从企业生命周期阶段层面研究瞪羚企业认定对企业创新质量的异质性影响,根据曹裕等[28]、黄宏斌等[29]的划分标准(见表7),按照现金流组合状况,将企业所处生命周期阶段划分为导入期(stage=1)、增长期(stage=2)、成熟期(stage=3)、衰退期(stage=4)和淘汰期(stage=5)5个阶段,分组回归结果如表8所示。从中可以看出,在导入期、增长期、成熟期、衰退期,瞪羚企业认定显著促进企业创新质量提升,其中对增长期企业的促进作用最显著。原因在于,增长期企业处于快速发展阶段,此时经营现金流和筹资现金流比较充裕,企业有能力进行高质量的研发创新活动,相比其它生命周期阶段,此时瞪羚企业认定对企业创新质量的边际提升效应更加显著。
表7 企业生命周期阶段划分标准
指标导入期增长期成熟期衰退期淘汰期经营现金流净额-++--投资现金流净额----+筹资现金流净额++---
表8 企业所处生命周期阶段分组回归结果
变量(9)stage=1(10) stage=2(11) stage=3(12) stage=4(13) stage=5Treat0.246 730 3* (1.81)0.280 921 7***(3.74)0.261 982 3***(3.88)0.136 335 6**(5.36)0.031 422(0.40)控制变量是是是是是固定效应是是是是是N9021 10190728474
(1)Heckman方法。瞪羚企业认定是在企业自主申请基础上完成的,企业是否被认定为瞪羚企业受到企业自身因素的影响。因此,模型中可能存在由于样本选择性偏误和互为因果导致的内生性问题:一是创新能力强的企业通常更倾向于申请参与瞪羚企业评定;二是创新能力强的企业通常经营状况更好,其被评为瞪羚企业的可能性更高。为解决这一内生性问题,采用Heckman极大似然估计法和Heckman两步法进行回归。研究发现,瞪羚企业认定对企业创新质量具有显著正向促进作用,说明基准回归结果稳健。
(2)替换被解释变量。企业发明专利通常被认定为实质性创新,而实用新型专利和外观设计专利被认定为策略性创新[30]。因此,发明专利也可以用来衡量企业创新质量。在指标选取上,与专利授予量相比,专利申请量更能反映企业真实创新水平。原因在于,在提交发明专利申请后,专利需要经过较长时间的审查才能被公开,专利申请量更能及时、准确地衡量企业创新产出,而专利授权量因受到检测审批、官僚因素等影响,使数据在时效性上并不可靠[31]。由于瞪羚企业认定名单通常在每年下半年公布,所以选择“企业被认定为瞪羚企业次年的发明专利申请量”作为替换的被解释变量重新进行回归分析。结果发现,瞪羚企业认定对企业发明专利申请量的提升作用为8.916 225,且在1%水平上显著,说明基准回归结果稳健。
(3) 更换PSM匹配方法。将核匹配法换为半径匹配法,重新对样本进行PSM匹配,并在此基础上进行渐进双重差分回归检验。结果发现,瞪羚企业认定对企业创新质量仍有正向促进作用,且在1%水平上显著,说明基准回归结果稳健。
(4) 反事实检验。借鉴范子英和田彬彬[32]、李贲和吴利华[33]的方法,本文通过改变政策实施时间进行反事实检验。假设瞪羚企业认定时间分别提前1年和2年,若处理效应依旧显著,则说明企业创新质量变化可能来自其它随机因素的影响。研究发现,提前1年和2年后,瞪羚企业认定对企业专利质量不再有显著正向影响,说明基准回归结果稳健。
资本和人力是企业发展的两大要素。根据前文理论分析,被认定的瞪羚企业在获取资本和人力要素时更具有优势,瞪羚企业认定对企业创新质量的影响可通过资金和人力投入渠道进行传导。因此,引入资金投入(Invests)、人力投入(LnL)构建中介效应模型,考察其中可能存在的作用机制,对假说H2进行验证。先将被解释变量对解释变量进行回归,再将中介变量(Invests、LnL)分别对解释变量进行回归,最后将被解释变量同时对中介变量和解释变量进行回归。检验资本投入的模型为式(2)和式(3),检验人力投入的模型为式(4)和式(5),具体如下:
Investsi,t=β0+β1·treati,t+β2·Xit+εi,t
(2)
c_patenti,t=β0+β1·treati,t+β2·Investsi,t+β3·Xit+εi,t
(3)
LnLi,t=β0+β1·treati,t+β2·Xit+εi,t
(4)
c_patenti,t=β0+β1·treati,t+β2·LnLi,t+β3·Xit+εi,t
(5)
其中,Invests指政府补贴额和企业吸收外部投资额之和,LnL指企业员工总数,Xi,t为其它控制变量。表9结果显示,瞪羚企业认定显著增加了企业人力投入,且人力投入渠道存在显著中介效应,意味着瞪羚企业通过人力投入提升企业创新质量;同时,瞪羚企业认定虽然有助于增加政府补助额和企业吸收外部投资额,但资金投入渠道中介效应不显著,意味着瞪羚企业获取的资金投入可能只用于提升创新质量之外的日常生产经营事项。
表9 中介效应检验结果
变量(14)资金投入渠道investsC_patent(15)人力投入渠道LnLC_patentTreat886 581 7 (0.28)0.358 666 9***(5.86)0.071 449 6***(4.29)0.343 515 9***(9.09)invests5.47e-11(0.10)LnL0.102 197 3*(1.85)控制变量是是是是固定效应是是是是N6 9421 2707 5973 705
根据前文理论分析,制度因素可能对瞪羚企业认定效果产生调节作用。因此,对市场和政府的调节作用展开分析,对H3和H4进行验证。
3.5.1 市场
本文根据《中国分省份市场化指数报告(2018)》提供的2008-2016年省级层面数据,按照市场化指数中位数将各省、市、自治区划分为市场化程度较高地区和市场化程度较低地区,分组回归结果如表10所示。
表10 市场化指数回归结果
变量(16)市场化程度较高地区(17)市场化程度较低地区Treat0.272 725 7***(9.65)0.384 172 7***(3.73)控制变量是是固定效应是是N3 109407
结果发现,市场化程度越低,瞪羚企业认定对企业创新质量的提升效应越显著。市场化程度低的一种重要表现是,企业国有股权占比高或国有控股企业较多。在当前国内各级政府定期接受考核和晋升锦标赛的环境下,创新是重要考核指标,国有控股企业与政府间联系密切,会在一定程度上积极配合政府发展策略,以获取税收、补贴、信用贷款等方面的优惠,这些都会促进企业创新质量提升。同时,这也说明,即使在市场化程度较高地区,企业从市场化改革中获取的收益还不足以激励其进行高质量创新活动,我国市场化改革整体进程还有待深入推进。
3.5.2 政府治理
借鉴吴超鹏和唐菂[22]对知识产权保护程度的衡量方法,计算2006-2018年省级层面专利未被侵权率(1-省知识产权局当年受理的专利侵权案件数/全省当年累计授权专利数),根据专利未被侵权率的中位数将各省、市、自治区划分为知识产权保护较好和知识产权保护较差地区,分组回归结果如表11所示。结果发现,专利受保护程度越低,瞪羚企业认定对企业创新质量的提升效应越明显。原因在于,企业研发具有较强的外部性,未从事研发的企业在专利保护程度较低地区可通过模仿、以较低成本实现创新质量提升。这也说明,在专利保护程度较高地区,技术的良性传播可能受到一定程度阻碍,导致企业在低技术水平研发上重复投资,使得企业创新质量提升有限。
表11 回归结果
变量(18)专利保护较好地区(19)专利保护较差地区Treat0.301 379 3**(6.22)0.589 951 1***(9.97)控制变量是是固定效应是是N1 8901 717
本文将瞪羚企业认定看作一项准自然实验,将被政策认定的瞪羚企业视为处理组,未被政策认定的企业视为对照组,运用PSM-DID方法检验2005-2018年瞪羚企业认定对企业创新质量的提升效应,得出以下结论:①瞪羚企业认定有助于提升企业创新质量,且这一效应在1%水平上显著,证明在实施创新驱动发展战略、建设创新型国家进程中,瞪羚企业认定工作具有重要性与必要性;②瞪羚企业认定对企业创新质量的提升效应存在异质性。从地区层面看,瞪羚企业认定对东、中、西部地区企业创新质量均有显著促进作用,这一作用从强到弱依次为中部地区、东部地区、西部地区;从行业层面看,瞪羚企业认定对制造业、信息传输、软件和信息技术服务业、科学研究和技术服务业企业创新质量有显著提升作用。这说明,在当前智能制造、5G等热点领域快速发展背景下,相关企业借助瞪羚企业认定这一利好政策积极开展研发创新活动;从企业所处生命周期阶段看,瞪羚企业认定能显著提升导入期、增长期、成熟期、衰退期新三板企业创新质量,其中增长期企业受到的提升作用最为突出,这与增长期企业具备充裕的现金流特点密切相关;③在基准回归的基础上,进行一系列稳健性检验,包括Heckman方法检验、替换被解释变量检验、替换PSM匹配方法检验和反事实检验,均证明瞪羚企业认定能提升企业创新质量;④人力投入是瞪羚企业认定发挥作用的重要渠道,资金投入的中介效应不显著,说明瞪羚企业可通过人力投入提升创新质量,资金投入可用于研发以外的生产经营事项;⑤在市场化程度较低和专利保护程度较低地区,瞪羚企业认定对企业创新质量的提升效应更明显,说明我国市场化改革对企业高质量创新的激励有限,知识产权保护工作有待调整和优化。
(1)鉴于瞪羚企业认定对企业创新质量有显著提升作用,当前我国应重视瞪羚企业认定工作。具体而言,在确定瞪羚企业名单前,政府应确定科学的评估标准和评估流程,组织严谨的评审程序,保证瞪羚企业认定结果客观、公正。在确定瞪羚企业名单之后,政府应完善瞪羚企业配套政策体系,在适当提供政策认定奖励、贷款贴息、厂房费用减免等资金扶持之外,针对重点领域、重点项目提供研发补贴,避免企业将补贴资金挪作它用,鼓励企业进行高质量的创新活动。另外,政府还应建立瞪羚企业与名企、高校、科研院所间的研发合作和人才交流机制,避免企业重复研发,提高创新效率、提升创新质量。同时,由于瞪羚企业认定对企业创新质量的提升作用在中部地区最突出,国家应重点敦促中部地区各省、市、自治区政府认真开展瞪羚企业认定工作,在全国范围内建立瞪羚企业评审专家库共享机制,克服中部地区可能存在的评审人才短缺问题。由于瞪羚企业认定对企业创新质量的提升效应在不同生命周期阶段存在差异,政府在制定瞪羚企业配套政策时不能“一刀切”,而应该针对导入期、增长期、成熟期、衰退期瞪羚企业的经营发展特点,分别制定有侧重的扶持措施。
(2)即使在市场化程度较高地区,企业从市场化改革中获益仍不足以激励其进行高质量创新,说明我国市场化进程还有待继续推进。①对政府来说,应推动要素市场发育,由市场决定要素价格,逐步形成要素价格倒逼创新机制;②完善企业创新服务体系,发展技术交易市场,为企业进行高质量创新提供市场激励;③健全符合国际规则的政府采购制度和政策,鼓励政府以首购、订购、招标购买等方式进行创新产品和服务采购;④鼓励市场中介机构和高技术行业协会发展,借助委托管理等方式充分发挥中介机构的作用,提高市场自我协调能力与组织能力。
(3)在专利保护相对严格地区,技术的良性传播可能受到一定阻碍,导致企业在低水平研发上重复投资,使得企业创新质量提升不足。因此,政府部门应加大知识产权保护力度,根据行业特征量身定制知识产权保护条例,保护研发成果,保证研发企业有持续进行高质量创新的动力;但同时,知识产权保护也应该遵循灵活原则,尽管实现“精准执法”任重而道远,但可以逐步设立知识产权保护强度调控体系,在实践中探索知识产权保护工作最优强度,保证知识产权执法工作适度、有序地开展,从而促进技术良性传播、知识合理溢出,为瞪羚企业提升创新质量提供良好的研发环境。
本文研究瞪羚企业认定对企业创新质量的影响,虽然具有一定的理论价值和实践意义,但不足之处在于未能找到合适的工具变量完全解决模型内生性问题。目前,研究瞪羚企业的文献尚少,未来可从以下几个方面展开探讨:一是寻找合适、有效的工具变量,进行更为可靠的稳健性检验;二是对瞪羚企业认定影响企业创新质量的作用机制进行深入分析;三是结合瞪羚企业实地调研和案例分析,得到切合实际的结论与建议。
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