专精特新“小巨人”企业培育对突破式创新的影响研究

以中小板、科创板和创业板上市公司为研究对象,运用多时点双重差分法,探究专精特新“小巨人”企业培育对突破式创新的影响。研究发现,专精特新“小巨人”企业培育促进了突破式创新,且经过一系列稳健性检验结论依然成立。作用机制分析发现,专精特新“小巨人”企业培育通过促进数字化转型和优化人力资本结构实现突破式创新,并且数字化转型与人力资本结构在此过程中发挥链式中介的作用。进一步研究发现,法制环境和高管金融背景强化了专精特新“小巨人”企业培育政策的实施效果,而经济政策不确定性削弱了专精特新“小巨人”企业培育政策的实施效果。

国内专精特新“小巨人”企业培育经验及启示

当前,专精特新“小巨人”企业的培育已成为各级党委政府培育新质生产力、强化国家战略科技力量、提升国际竞争优势、以科技创新推动产业创新、培育壮大科技领军企业、推动经济高质量发展的重要工作。本文围绕东中西部地区的“专精特新”培育政策进行研究,以专精特新“小巨人”企业培育效果突出的浙江省、湖北省、重庆市为样本,梳理其长期以来培育专精特新“小巨人”企业的举措,为我国专精特新“小巨人”企业的培育工作提供经验借鉴,为构建新发展格局和实现制造强国的战略目标提供新动力。

企业高质量发展组态路径研究 ——以长江经济带专精特新“小巨人”企业为例

基于TOE理论框架,以长江经济带173家专精特新“小巨人”企业为样本,从技术、组织和环境三个层面提取了六个影响因素,使用fsQCA方法探讨其产生高与非高质量发展的组态路径。研究发现,单个要素并不构成实现专精特新“小巨人”企业高质量发展的必要条件,不同变量组合对企业实现高质量发展有显著影响。产生高质量发展的路径有3条,非高质量发展的路径有5条。其中高质量发展存在2种不同的实现方式,即三层面驱动型和规模-补贴驱动型。在实现专精特新“小巨人”企业高质量发展中,企业规模和政府补贴发挥着重要的作用。

基于三阶段DEA模型的专精特新“小巨人”企业创新效率评价

运用三阶段数据包络分析法(DEA),考虑外部环境因素和随机误差的影响,采用规模报酬可变的假设,选用DEA-BCC(banker-charnes-cooper)作为计算模型,对我国196家专精特新“小巨人”A股上市企业进行创新效率评价。研究发现,目前大部分企业创新效率较低,处于创新滞后型,但不同类型企业间表现出明显的差异;政府补助、产业集中度以及企业年龄等因素均会对专精特新“小巨人”企业的创新效率产生显著影响。为进一步提升专精特新企业的创新效率和创新能力,建议政府合理配置相应补助,积极培育创新链和产业链,打造产业创新聚集地;企业不断优化研发、人力等资源,完善创新生态系统。

宁波市专精特新“小巨人”企业分布的热点空间及其适配路径

中小企业向“专精特新”升级是促进区域产业发展的重要动力,而营商环境是以地方政府为主的市场关键外部环境,其服务企业集聚发展已成为领域研究热点,因此,如何协同营商环境促进区域企业向“专精特新”发展是亟需回答的现实问题。基于中国工业和信息化部分五批公示的专精特新“小巨人”企业名单,以宁波市为例,采用核密度分析、系统聚类法、组态分析等方法研究其352家专精特新“小巨人”企业空间分布的热点空间,并分析这类企业数量的营商环境适配路径。结果表明:宁波市专精特新“小巨人”企业空间分布整体上呈“一极双核”的模式,并且“北多南少”,其中制造业占87.78%;专精特新“小巨人”企业数量与当地营商环境(除金融服务指标)显著正相关,系统聚类法所划分的三组区县间的生境画像存在显著差异;单个因素并不构成高专精特新“小巨人”企业数量的必要条件,法治市场主导下依托公共服务的创新驱动型、法治市场主导和政府助力下依托公共服务的创新驱动型两种营商环境组态可以殊途同归地产生高企业数量,其中优化法治环境、市场环境、创新环境、公共服务发挥着普适的作用。据此,要发挥核心营商环境要素组合促进“专精特新”企业的作用,法治环境是根本,提供良好的公共服务、扩充市场环境体量、培育创新环境是重中之重。

长江经济带国家级专精特新“小巨人”企业空间分布特征及其影响因素

专精特新企业是赋能长江经济带创新驱动,形成区域竞争新优势的主力军,探究国家级专精特新“小巨人”企业的空间分布特征及影响因素对推动长江经济带中小企业创新发展及转型升级具有重要意义。运用最邻近指数、核密度估计、缓冲区分析、地理探测器、Tobit模型等方法,探究长江经济带4 673家国家级专精特新“小巨人”企业的空间分布特征及其影响因素,结果表明:(1)长江经济带“小巨人”企业总体呈“下游地区密于中上游地区、上中下游分异”的显著集聚特征。下游呈现以上海市为核心,辐射带动苏南、浙北部分城市环绕聚集的“一核一环”空间分布特征,中上游呈现以各直辖市和省会城市为重要集聚中心的离散的“多点”空间分布特征。(2)基于长江不同离岸距离的“小巨人”企业数量在空间上呈现“随着长江干流离岸距离的增加,先递减后增加再减少”的特征。(3)基于行业特征的各类“小巨人”企业在空间上多呈现“核-片-点”的集聚分布特征,但集聚强度和集聚区域差异显著,长江下游地区集聚程度较强,主要聚集高技术制造业和高技术服务业等资金与技术密集型行业,长江中上游地区集聚程度较弱,主要聚集食品轻纺业和采掘与加工业等资源与劳动密集型行业。(4)长江经济带国家级专精特新“小巨人”企业的空间分异是多因素综合作用的结果,高等教育资源、开发区政策、创新产出和外贸依存度是影响长江经济带专精特新“小巨人”企业空间分布与协调发展的关键因素。

“专精特新”创新支持对“小巨人”企业创新投入与产出的影响

本文以获得政策支持最为全面的专精特新“小巨人”企业(以下简称“小巨人”企业)作为研究对象,检验目前出台的“专精特新”创新支持政策有效性。结果表明:创新支持对“小巨人”企业创新投入和产出没有显著正向影响。最后提出了“专精特新”创新支持政策优化建议,以期为助力“专精特新”企业发展提供参考。

企业家冒险倾向对专精特新“小巨人”企业持续创新的影响及其作用机制

目前缺乏深入探讨体现企业家冒险倾向与专精特新“小巨人”企业持续创新之间关系的研究。基于高阶理论和管理认知理论,利用中国145家国家级专精特新“小巨人”上市公司2009—2020年的数据,采用控制企业和年份的双向固定模型,分别以创新投入和知识产权保护强度为中介变量和调节变量,实证检验企业家冒险倾向对专精特新“小巨人”企业持续创新的作用机制及其中的中介效应和调节效应,同时检验这一影响机制在不同区域环境间的异质性。结果发现:企业家冒险倾向通过创新投入来影响专精特新“小巨人”企业的持续创新,企业家冒险倾向越强则企业持续创新水平越高,并且在外部营商环境较好时这种正向促进作用较为明显,其中创新投入发挥完全中介作用;知识产权保护强度会负向调节企业家冒险倾向与企业持续创新两者之间的关系。基于此,建议企业家要敢于冒险,但也要提升对创新风险的识别和防范能力;此外,政府要为企业营造良好的营商环境和更加公平公正的市场竞争环境,并避免过多的干预政策影响企业家的创新热情。

长沙市专精特新“小巨人”企业与高职院校产教融合现状及策略研究

长沙市专精特新“小巨人”企业是将长沙打造成为全球研发中心城市的主力军,在其高质量发展过程中面临的用人难题可通过与高职院校进行产教融合来解决。基于此,文章通过调研校企合作动机、合作模式及合作效果等信息,分析专精特新“小巨人”企业与高职院校产教融合的现状及问题,并基于利益相关者理论,就政府、企业和职业院校三个层面,提出了产教融合改进路径,实现企业与学校互通互融、合作共赢。

基于FCFF-BS模型的专精特新“小巨人”企业价值评估

结合“小巨人”企业高成长性、高研发投入以及经营灵活性强等特点,在传统收益法的基础上引入实物期权理论构建适合“小巨人”企业的评估模型,综合考虑企业的现有价值和潜在价值。通过对芯朋微企业的分析,验证FCFF-BS模型对“小巨人”企业价值评估的合理性,为进一步丰富“小巨人”企业价值评估提供参考。

基于GIS分析的湖北专精特新“小巨人”企业空间分布特征及影响因素研究

运用GIS技术分析2019—2023年湖北701家专精特新“小巨人”企业的时空演进特征,并结合地理探测器揭示影响“小巨人”企业分布的驱动因素。结果表明:湖北“小巨人”企业数量总体呈现上升趋势,武汉、宜昌、襄阳、孝感的数量领跑全省。空间分异特点显著,“小巨人”企业在制造业、科学研究和技术服务业的密集度较高,在湖北省域三大地区呈现“东强中弱”特征以及“单中心—双核”集聚态势,区域布局不够均衡。湖北“小巨人”企业数量居华中三省第一,但对标长三角、珠三角地区仍需继续提升。2019—2022年影响“小巨人”企业时空演变特征的因子略有差异,创新产出以及经济规模对“小巨人”企业空间分布有较强影响力,同时各驱动因子存在双因子增强的交互作用。

供应链金融与专精特新“小巨人”企业高质量发展——基于“资金+技术”双轮驱动视角的讨论

文章以2019—2022年中小板、创业板上市的专精特新“小巨人”企业为研究对象,考察供应链金融对专精特新“小巨人”企业高质量发展的影响与作用机制。研究发现:供应链金融有助于提升专精特新“小巨人”企业的全要素生产率,对企业高质量发展具有明显的激励作用;供应链金融可以通过缓解融资约束和激励企业技术创新两条路径促进专精特新“小巨人”企业高质量发展;在地区市场化水平低、供应链集中度高、供应链效率高的企业中,供应链金融促进专精特新“小巨人”企业高质量发展的作用更为显著。研究结论有助于为专精特新“小巨人”企业高质量发展提供一定的学理支撑。

新结构经济学视角下专精特新“小巨人”企业的集聚与培育

大力发展专精特新“小巨人”企业是培育新质生产力,增强产业链韧性的重要内容。文章从新结构经济学视角对“小巨人”企业的集聚特征进行梳理分析并提出相应政策建议。主要发现与建议如下:(1)在空间层面,“小巨人”企业多集聚在东部地区,尤其是直辖市和副省级城市,但并非只受GDP指标影响;(2)在行业层面,“小巨人”企业主要集聚在制造业、科学研究和技术服务业、批发和零售业以及信息传输、软件和信息技术服务业这四个门类,而且多集聚在对国民经济强辐射弱制约的部门,具有较强的产业链拉动效应;(3)“小巨人”企业在不同省份呈现不同的集聚规律,主要取决于当地的禀赋条件和产业特色。因此,符合当地禀赋结构所决定的比较优势,再配以有效市场和有为政府的有机结合,才能更好地培育更多的专精特新“小巨人”企业。

专精特新“小巨人”企业空间分布及其上市公司的创新引领能力研究——以广东为例

为清晰刻画专精特新“小巨人”企业空间分布及其上市公司的创新引领能力,明晰目前专精特新“小巨人”企业的空间分布格局及影响因素,为促进我国产业转型升级以及为高质量发展提供相关参考,本研究利用国家工信部发布的国家专精特新“小巨人”企业名录,采用空间分析等方法,研究广东专精特新“小巨人”企业的空间分布特征及其影响因素,并对其上市公司的创新引领能力进行分析。研究发现:1)专精特新“小巨人”企业在空间上具有明显的空间集聚特征,表现为东(略偏北)-西(略偏南)的空间分布特征;2)专精特新“小巨人”企业主要以技术创新能力强的行业为主,不同行业在空间分布上具有明显的差异;3)专精特新“小巨人”企业在地区性尺度上主要分布于珠三角地区,在市域尺度上主要分布于深圳、东莞和广州,空间自相关显著,县域尺度上主要分布于中心城区,市辖区细分下的空间分布下,近郊区是其主要集中分布区;4)广东专精特新“小巨人”企业上市公司的创新引领能力表现为以珠三角为中心向外扩散衰减的空间态势;5)专精特新“小巨人”企业密度分布受经济发展因素、技术创新因素、企业集聚因素、劳动力因素、对外开放因素等因素共同作用。

创新政策、高管技术背景与专精特新“小巨人”企业创新绩效研究

创新政策是引导“专精特新”中小企业高质量发展的重要手段,政府补贴是一项重要的政策工具。以工信部公布的4批专精特新“小巨人”上市公司为样本,基于高阶梯队理论,探讨政府创新政策对专精特新“小巨人”企业创新绩效的影响机制。实证研究发现:创新补贴可以提高专精特新“小巨人”企业创新绩效;当公司高管具有技术背景时,专精特新“小巨人”企业可以获得更多创新补贴,进而提高企业创新绩效。机制检验表明,创新补贴可以通过缓解融资约束、增加企业研发投入提高专精特新“小巨人”企业创新绩效。

河南专精特新“小巨人”企业发展对策研究

专精特新“小巨人”企业是“专精特新”中小企业中的佼佼者,是强链补链固链和推动经济高质量发展的主力军。近年来,河南专精特新“小巨人”企业数量不断增加,呈现出以民营企业为主、聚焦制造业领域、区域集聚效应明显、具有良好发展潜力与成长性、科创水平不断提升的发展态势。但总体来看,河南“小巨人”企业也存在政策支持力度不够、创新能力不强、产业生态不健全、数字化转型水平低等问题。为进一步推动河南中小企业成长为“小巨人”企业,通过总结梳理我国先发地区“专精特新”企业的优秀做法和经验,为河南专精特新“小巨人”企业培育工作提供借鉴启示和对策建议。

数字金融对专精特新“小巨人”企业创新绩效的影响——基于中国新三板企业数据

自构建新发展格局以来,我国专精特新“小巨人”企业技术创新水平显著提升,但融资困难,在一定程度上阻碍了中小企业的技术创新,数字金融可以有效解决这一难题。文章基于2017—2021年国家级专精特新“小巨人”在新三板的挂牌企业数据,运用Stata软件实证分析数字金融对专精特新“小巨人”企业技术创新的影响,研究发现数字金融可以显著提升专精特新“小巨人”企业的创新绩效,希望研究结论可以为专精特新“小巨人”企业充分利用数字金融提高创新绩效提供参考。

政府补助与专精特新“小巨人”企业创新:制度环境的视角

以工信部公布的前3批入选专精特新“小巨人”A股上市公司2012—2021年的样本数据,探讨政府补助、制度环境等因素对企业创新的影响。研究结果表明,政府补助和制度环境能够促进专精特新“小巨人”企业的创新;制度环境在政府补助和企业创新之间发挥着正向调节的作用;异质性分析表明,政府补助对技术密集型、成长型和东部地区企业创新激励作用更大,而制度环境更能促进技术密集型和成长型企业创新;政府同市场关系、非国有经济发展是制度环境发挥调节作用的重要指标。

专精特新“小巨人”企业选址行为空间演化分析——以广东省为例

专精特新“小巨人”企业是服务高水平科技自立自强、提升产业链供应链韧性的重要力量,关注其选址行为的空间演化特征及驱动因素,对加快推进新型工业化、完善现代化产业体系、发展新质生产力具有重要意义。本文以获得工信部认定的广东1525家专精特新“小巨人”企业为研究对象,借助Arc GIS软件对其选址行为空间演化特征进行分析。在此基础上,运用地理探测器模型解析其选址行为的驱动因素。结果表明:广东省专精特新“小巨人”企业选址的空间集聚效应比较明显,主要集聚于深圳、东莞、广州等工业基础较好、制造业水平较高的城市。研究期内,专精特新“小巨人”企业空间选址的集聚区域和集聚形态均发生一定变化。广州、深圳专精特新“小巨人”企业集聚强度有所提升,呈现出明显的“核心—边缘”特征,而粤东粤西粤北地区专精特新“小巨人”企业集聚强度逐渐下降,中密度区逐渐消失。标准差椭圆扁率总体呈波动下降趋势,标准差椭圆重心在“深圳-东莞”沿线活动,并有向广州方向偏移的趋势。广东省专精特新“小巨人”企业的选址行为受多种驱动因素影响,其中研发人员数量、数字基建、科研投入、创新水平以及政商关系健康指数等因素解释力较强。根据上述研究,应进一步强化中小企业梯度培育机制,加强“创新-资金-人才”政策保障及推动数字转型升级,以促进专精特新“小巨人”企业发展。

我国专精特新“小巨人”企业的空间分布与驱动因素研究

本文以2019—2022年工信部公布的9279家国家级专精特新“小巨人”企业为研究对象,综合运用空间统计方法和地理探测器来探究其空间分布特征与驱动因素,为后续进一步培育专精特新企业和规划中小企业的成长路径奠定基础。研究结果表明:专精特新“小巨人”企业的空间分布整体上呈“东密西疏,南多北少”的分布模式,且呈“东北-西南”走向,向四周辐射扩散的趋势;省域间分布差异大,东中部地区集聚程度较高,主要围绕国家级重点城市群分布;八大行业的空间集聚程度差异明显,其中,科学研究和技术服务业和机械设备制造业非均衡程度最高。地理探测器的结果表明:经济、政策、社会发展、基础设施,和创新水平不同程度地影响专精特新“小巨人”企业的空间分布,其中,科技创新、营商环境和科研投入是核心影响因素,且各维度间的影响因素存在差异性的交互作用。