中國“專精特新”企業(yè)創(chuàng)新效率評價

趙 甜，竇錢斌

（1.山東科技大學(xué)財經(jīng)系，山東 濟南 250031；2.山東科技大學(xué)山東數(shù)字經(jīng)濟研究基地，山東 泰安 271001；3.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)知識產(chǎn)權(quán)研究院，安徽 合肥 230000）

一、引言

隱形冠軍是細(xì)分行業(yè)的龍頭企業(yè)，他們專注于針對特定客戶提供服務(wù)，其特點是“專精特新”。但不同于德國、瑞士和日本等國的“隱形冠軍”，我國中小企業(yè)數(shù)量占到了制造業(yè)企業(yè)的90%，要想培育大量享譽全球的“隱形冠軍”，走“專精特新”之路是最好的選擇。由于這類企業(yè)具有積極進取、勇攀高峰的企業(yè)精神，通過精心培育，扶持其成長為行業(yè)的單向冠軍或獨角獸，最后逐步成長為隱形冠軍，是目前最符合國內(nèi)中小企業(yè)成長規(guī)律的有效路徑。工信部指出，到2025 年國家計劃認(rèn)證專精特新“小巨人”企業(yè)達一萬家，并推動形成一百萬家創(chuàng)新型中小企業(yè)。截至2022 年9 月，工信部已認(rèn)證并發(fā)布四批次國家級專精特新“小巨人”企業(yè)共計9279 家。

“專精特新”的靈魂是創(chuàng)新。據(jù)統(tǒng)計，國內(nèi)超五成“專精特新”企業(yè)的研發(fā)投入在1000 萬元以上，而且他們大多集中在中高端裝備制造業(yè)、新能源、新材料、信息技術(shù)等行業(yè)，為中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提供了重要的支撐力。因此，對“專精特新”企業(yè)的創(chuàng)新情況進行精細(xì)的測算和分析具有積極的現(xiàn)實意義，其中，創(chuàng)新效率是衡量企業(yè)創(chuàng)新情況和反映創(chuàng)新發(fā)展水平最直觀的指標(biāo)。文章利用SFA 模型對“十三五”期間（2016—2020 年） 中國“專精特新”企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展情況進行測算，從研發(fā)投入和成果轉(zhuǎn)化兩個階段展開分析。可能的邊際貢獻在于：在方法方面，利用SFA 模型更好地刻畫了中國“專精特新”企業(yè)創(chuàng)新效率的動態(tài)演進過程；在數(shù)據(jù)方面，利用微觀層面的上市公司數(shù)據(jù)能夠更加細(xì)致地反映影響創(chuàng)新效率的生產(chǎn)要素的變動情況，這是在更深層次解釋創(chuàng)新行為背后邏輯的關(guān)鍵。研究結(jié)論有助于深入挖掘中國“專精特新”企業(yè)創(chuàng)新效率的現(xiàn)狀和變化趨勢，找出影響中國制造業(yè)中小企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的主要因素，為創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提供可靠的經(jīng)驗借鑒。

二、文獻綜述

1. “專精特新”企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的相關(guān)研究

國內(nèi)對“專精特新”企業(yè)的研究起源于Simon(1996)對德國隱形冠軍企業(yè)的分析[1]。自“專精特新”的概念提出至今已有十多年時間，而學(xué)術(shù)界對“專精特新”企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展問題的專門研究并不豐富，現(xiàn)有文獻主要集中在以下兩個方面：第一，對“專精特新”企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展路徑的研究。由于“隱形冠軍”具有天生國際化的特征，Audretsch 等(2018)從概念上探討了隱形冠軍實行國際化戰(zhàn)略的道路[2]。中國與作為隱形冠軍強國的德國和瑞士等國在生產(chǎn)和銷售模式上存在較大差異，故提出通過“專精特新”之路逐步成長為隱形冠軍的發(fā)展路徑。劉昌年和梅強(2015)提出小微企業(yè)要與大中型企業(yè)協(xié)作發(fā)展，以此提升品牌全球影響力[3]。楊莎莎等(2021)對浙江省隱形冠軍企業(yè)的分析表明，落實區(qū)域合作是隱形冠軍企業(yè)發(fā)展的有效路徑[4]。第二，對“專精特新”企業(yè)培育策略的研究。李天舒(2012)研究認(rèn)為，培育“專精特新”企業(yè)要內(nèi)外兼顧，不僅企業(yè)要做到精準(zhǔn)定位建立品牌優(yōu)勢，政府還要提高關(guān)鍵外部資源的利用率[5]。董志勇、李成明(2021)分析認(rèn)為，體制機制、基礎(chǔ)投入、營商環(huán)境、數(shù)字賦能是推動“專精特新”企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵[6]。劉志彪、徐天舒(2022)提出，“專精特新”企業(yè)發(fā)展的核心是通過產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈?zhǔn)崂硪詫崿F(xiàn)強鏈補鏈[7]。王瑤等(2023)以專精特新上市公司為樣本，實證分析了橋接科學(xué)家在企業(yè)創(chuàng)新績效方面的貢獻[8]。

2. 創(chuàng)新效率的常用評價方法

對創(chuàng)新效率的研究方法起源于Scherer(1965)和Schmookler(1965)對經(jīng)濟增長率的測算[9，10]，雖然此前的柯布—道格拉斯函數(shù)和Solow(1957)對技術(shù)進步的分析都可以間接反映創(chuàng)新效率[11]，但其前提假設(shè)與現(xiàn)實存在較大偏差。目前，對創(chuàng)新效率的測算是學(xué)術(shù)界研究的熱點，研究方法也豐富多樣，大致可以概括為：算術(shù)分析法[12]、數(shù)理統(tǒng)計法[13]和前沿分析法[14]。綜觀最近二十余年的研究，前沿分析法中的DEA 模型和SFA 模型使用相對廣泛，前者利用線性規(guī)劃思想，不依賴特定函數(shù)形式但對樣本數(shù)據(jù)的誤差和缺失較為敏感，而后者利用計量經(jīng)濟學(xué)思想進行極大似然估計，所得效率值的穩(wěn)定性較好，但需要提前設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)且對變量平穩(wěn)性和協(xié)整關(guān)系的要求較高。隨著對創(chuàng)新效率測算方法的推進，越來越多的研究考慮時空因素的影響，由此發(fā)展出了三階段DEA 方法、兩階段動態(tài)網(wǎng)絡(luò)DEA 模型以及在DEA模型或SFA 模型基礎(chǔ)上結(jié)合SBM模型[15]、Malmquist 指數(shù)[16]、非徑向超效率模型[17]、Malmquist-Luenberger 指數(shù)[18]等測算方法。

綜上，目前對中國“專精特新”企業(yè)的研究尚處于起步階段，對其創(chuàng)新發(fā)展問題的研究更加有限。現(xiàn)有文獻多以單個或數(shù)個企業(yè)的發(fā)展模式為核心進行案例分析或?qū)Ρ?，尚未發(fā)現(xiàn)利用“專精特新”企業(yè)層面數(shù)據(jù)進行的實證測算。在對創(chuàng)新效率的測算方法方面，DEA 模型為基礎(chǔ)的研究仍是主流，由于其基于截面數(shù)據(jù)進行測算，在考察創(chuàng)新效率的動態(tài)發(fā)展過程中存在明顯的劣勢，即使很多學(xué)者對其進行了擴展和修正，仍無法有效展示其動態(tài)過程。然而，“專精特新”企業(yè)的特點決定了其創(chuàng)新發(fā)展過程值得深入挖掘，從而為其他有潛力成長為“專精特新”的中小企業(yè)提供經(jīng)驗借鑒。因此，文章通過手工篩選和匹配工業(yè)和信息化部認(rèn)證的四批次“專精特新”企業(yè)名單和上市公司名錄，使用SFA 模型結(jié)合面板數(shù)據(jù)對“專精特新”企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展情況進行更加細(xì)致的測算和分析，可以更好地避免樣本選擇偏差。

通過文獻綜述發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有研究在方法和數(shù)據(jù)方面存在值得擴展之處，針對上述不足，文章通過建立SFA 模型，對測算結(jié)果從研發(fā)投入與成果轉(zhuǎn)化兩個階段和總體、不同省份、不同行業(yè)、不同創(chuàng)新發(fā)展模式等異質(zhì)性角度進行匯總和對比分析，最后得出研究結(jié)論和政策建議。

三、測算方法與數(shù)據(jù)

1. 測算方法與模型構(gòu)建

文章使用SFA 模型對中國四批次“專精特新”企業(yè)在2016—2020 年的創(chuàng)新效率進行測算，并區(qū)分為研發(fā)投入和成果轉(zhuǎn)化兩個階段對創(chuàng)新效率進行分類對比。之所以選擇SFA 模型而放棄DEA 模型，主要原因在于：第一，文章的核心目的是分析“專精特新”企業(yè)創(chuàng)新效率的動態(tài)變化情況，這就要求不同時間段的創(chuàng)新效率具有可比性，SFA 模型的測算多基于面板數(shù)據(jù)進行，DEA 模型目前大多基于靜態(tài)的截面數(shù)據(jù)進行測算，雖然采用DEA-Malmquist 指數(shù)可以比較兩期數(shù)據(jù)的變化，但需要構(gòu)建平衡面板，因此需刪掉一定數(shù)量的數(shù)據(jù)，而目前工業(yè)和信息化部認(rèn)證的國家級“專精特新”企業(yè)中的上市公司僅五百余家，刪除數(shù)據(jù)恐將擴大樣本選擇偏誤。第二，在企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展過程中，存在諸多不確定性的隨機因素對創(chuàng)新產(chǎn)出存在較大影響，DEA 模型傾向于將小于前沿的實際產(chǎn)出全部解釋成效率因素，卻忽略隨機因素的作用，而SFA 模型較好的考慮到了這一理論邏輯，更加適合解釋本研究關(guān)注的問題。

利用公式(1)計算中國“專精特新”企業(yè)在技術(shù)研發(fā)階段的創(chuàng)新效率，技術(shù)研發(fā)階段的產(chǎn)出變量選擇能夠直觀反映創(chuàng)新成果的發(fā)明專利申請數(shù)量，投入變量選擇研發(fā)人員數(shù)量和研發(fā)投入的資本積累。

利用公式(2)計算中國“專精特新”企業(yè)在成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率，成果轉(zhuǎn)化階段的產(chǎn)出變量選擇利潤總額。雖然已有部分學(xué)者采用新產(chǎn)品銷售收入作為衡量創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化的變量[19]，但考慮到“專精特新”企業(yè)的特性和技術(shù)轉(zhuǎn)化產(chǎn)生的兩大作用——成本降低與營業(yè)收入增長，因此最終選擇利潤總額來衡量第二階段轉(zhuǎn)化的產(chǎn)出。投入變量選擇研發(fā)人員數(shù)量、研發(fā)投入的資本積累和知識資本。

在公式(1)和公式(2)中，將每個樣本企業(yè)定義為一個決策單元，生產(chǎn)函數(shù)的形式選擇超越對數(shù)函數(shù)，yit表示企業(yè)i在第t年的產(chǎn)出變量，β是投入變量的回歸系數(shù)。K表示“專精特新”企業(yè)的研發(fā)資本投入，L表示“專精特新”企業(yè)的研發(fā)人員投入。v表示測量誤差和隨機擾動，服從隨機誤差的正態(tài)分布。u反映未達到生產(chǎn)前沿面的部分，服從半正態(tài)分布。v和u相互獨立且與自變量無關(guān)，非效率項存在時變特性。使用innoit表示企業(yè)i在第t年的創(chuàng)新效率，令μ=-lninno。當(dāng)μ=0 時，inno=1，說明創(chuàng)新效率處于有效狀態(tài)。當(dāng)μ>0 時，0

2. 變量設(shè)計與數(shù)據(jù)來源

在工業(yè)和信息化部認(rèn)定的國家級專精特新“小巨人”企業(yè)中，上市公司不僅在企業(yè)規(guī)模和經(jīng)營規(guī)范性等方面具有明顯的領(lǐng)先優(yōu)勢，還可以更加便捷地在公開市場獲取相當(dāng)數(shù)量的穩(wěn)定資金流，為創(chuàng)新發(fā)展提供長期可持續(xù)的資金保障。因此，“專精特新”上市公司是名單中最具創(chuàng)新活力的主體，為研究“專精特新”企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展情況提供了良好的觀察樣本。

首先，整合四批次“專精特新”企業(yè)名錄，然后利用中國上市公司數(shù)據(jù)庫根據(jù)企業(yè)名稱和代碼與之進行匹配，剔除專利申請量、研發(fā)人員、研發(fā)投入等指標(biāo)中缺失或為0 的樣本，最終獲得有效的“專精特新”樣本企業(yè)547 家，相關(guān)變量均來自CSMAR 數(shù)據(jù)庫和Wind 資訊數(shù)據(jù)庫。考慮到中國“專精特新”企業(yè)開始認(rèn)定的時間較短但發(fā)展迅猛，故研究期限選擇“十三五”規(guī)劃時期，即2016—2020 年。其中，研發(fā)投入的資本積累需要由研發(fā)金額投入進行轉(zhuǎn)化計算得到，知識資本變量也需要進一步測算才能獲得，具體而言：

（1） 資本積累

為保證研究結(jié)論能夠更加全面地體現(xiàn)“專精特新”企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展?fàn)顩r，不采用簡單刪除或插值法填充等方法處理缺失值，而是基于一定的假設(shè)推算出研發(fā)的資本積累，以形成平衡面板。具體思路是：首先，假設(shè)所有企業(yè)的成立時間都相同，并且自成立開始到進入樣本年份之間，每一年都存在研發(fā)投入。同時假設(shè)某省份的企業(yè)研發(fā)投入增速跟該省份的研發(fā)內(nèi)部經(jīng)費支出的增速相同，那么可以推算出企業(yè)自成立開始的歷年研發(fā)投資。其次，利用每個省份的固定資產(chǎn)價格指數(shù)，對每年投資的名義值進行消脹以獲得實際投資金額。最后，參照以往經(jīng)典文獻的假設(shè)，設(shè)定折舊率為15%，進行永續(xù)盤存法計算研發(fā)的資本積累[20，21]：Kit=(1-δK)Kit-1+Iit，其中I是每年真實的研發(fā)金額投入數(shù)據(jù)，δK是折舊率。

（2） 知識資本

知識資本的測算邏輯與前述資本積累相似，也使用永續(xù)盤存法計算：Ait=(1-δA)Ait-1+Pit。其中，Pit是企業(yè)每年的發(fā)明專利申請數(shù)量。但與測算資本積累存在以下幾點差異：知識的流量數(shù)據(jù)使用發(fā)明專利申請數(shù)計算；假設(shè)自成立開始公司的專利申請數(shù)量增速與該企業(yè)所在省份的專利申請數(shù)量增速一致；不需要進行消脹；考慮到我國技術(shù)平均使用年限是14 年[22]，所以將折舊率設(shè)定為它的倒數(shù)0.0714。

3. 測算結(jié)果及解釋

文章利用最大似然估計法對公式(1)和公式(2)表示的隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)進行估計，可以獲得SFA 模型的相關(guān)參數(shù)，如表1所示。絕大多數(shù)參數(shù)都通過了顯著性檢驗，隨機擾動項v和技術(shù)無效率項u均顯著，說明SFA 模型的設(shè)定較為合理，可用于具體測算。

表1 SFA 模型的系數(shù)估計值

四、結(jié)果分析

1. 不同省份“專精特新”企業(yè)的創(chuàng)新效率測算結(jié)果

表2 匯報了中國“專精特新”企業(yè)的創(chuàng)新效率在不同省份和區(qū)域之間的差異，總體而言，研發(fā)階段的創(chuàng)新效率均值在0.565，成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率均值在0.470。由于樣本企業(yè)是工業(yè)和信息化部精心評選出的在專業(yè)化、精細(xì)化、特色化和新穎化方面表現(xiàn)都最為突出的企業(yè)，幾乎可以代表國內(nèi)創(chuàng)新表現(xiàn)最好的企業(yè)，所以大多數(shù)省份的“專精特新”企業(yè)創(chuàng)新效率差異不大，但從數(shù)值來看仍存在較大的提升空間。

表2 SFA 模型的測算結(jié)果

各省份在技術(shù)研發(fā)階段的創(chuàng)新效率均值在0.43~0.70 之間，創(chuàng)新效率的中位數(shù)為0.5668。創(chuàng)新效率均值較高的省份集中在東部和中部地區(qū)，包括吉林、云南、廣西、湖北、遼寧。其中，創(chuàng)新效率排名靠前的企業(yè)包括寶麗迪、創(chuàng)益通、天安新材、新坐標(biāo)、科博達、海星股份、尚緯股份、美思德、匯宇制藥，其創(chuàng)新效率均值在0.701 左右。創(chuàng)新效率排名靠后的企業(yè)包括力生制藥、上海天洋、澳華內(nèi)鏡、康辰藥業(yè)、神思電子，其創(chuàng)新效率均值在0.433 左右。

各省份在成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率均值在0.43~0.51 之間，創(chuàng)新效率的中位數(shù)為0.4683。創(chuàng)新效率較高的省份集中在新疆和遼寧，其中創(chuàng)新效率排名靠前的企業(yè)包括三豐智能、滬寧股份、瑞納智能、藍(lán)科高新、金溢科技，其創(chuàng)新效率在0.512 左右。其中，創(chuàng)新效率排名靠后的企業(yè)包括捷強裝備、歐林生物、思進智能、康辰藥業(yè)，其創(chuàng)新效率在0.432 左右。

對比創(chuàng)新活動的兩個階段，大多數(shù)省份在成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率低于其在研發(fā)投入階段的創(chuàng)新效率。其中，云南和廣西在成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率下降更加明顯，而東北地區(qū)的創(chuàng)新效率在兩個階段始終保持較高水平，由此引進和培育“專精特新”企業(yè)可以成為重振東北老工業(yè)基地的有效舉措。值得關(guān)注的是，新疆在成果轉(zhuǎn)化階段的表現(xiàn)(0.494)優(yōu)于在研發(fā)投入階段的表現(xiàn)(0.467)，且省際排名由研發(fā)階段的最后一名躍升為成果轉(zhuǎn)化階段的第一名，這可能由于工業(yè)和信息化部認(rèn)證的位于新疆的“專精特新”上市公司僅熙菱信息一家企業(yè)，其所從事的軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)相比其他行業(yè)更加注重創(chuàng)新產(chǎn)出的成果轉(zhuǎn)化。

總體來看，“專精特新”企業(yè)的創(chuàng)新效率不同于國內(nèi)對一般企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展問題的研究結(jié)論。相比東部地區(qū)，中部地區(qū)“專精特新”企業(yè)在創(chuàng)新過程兩個階段的創(chuàng)新表現(xiàn)都更加亮眼，潛力更加充足，可見將更多具有潛力的中小企業(yè)培育為“專精特新”可以成為幫助中部地區(qū)實現(xiàn)崛起的有效途徑。

2. 不同行業(yè)“專精特新”企業(yè)的創(chuàng)新效率測算結(jié)果

根據(jù)最新的國民經(jīng)濟行業(yè)分類和代碼(GB/4754-2017)將國內(nèi)“專精特新”企業(yè)創(chuàng)新效率按照行業(yè)類別進行分組和歸類，結(jié)果如表3 所示。

表3 SFA 模型的分行業(yè)測算結(jié)果

總體來看，與各省份創(chuàng)新效率分類結(jié)果相似的是，國內(nèi)不同行業(yè)的“專精特新”企業(yè)在技術(shù)研發(fā)階段的創(chuàng)新效率均值(0.590)同樣高于成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率均值(0.473)，說明各行業(yè)的轉(zhuǎn)化效率仍存在較大的提升空間。在技術(shù)研發(fā)階段，創(chuàng)新效率較高的行業(yè)主要包括教育(P)、信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)(I)、金融業(yè)(J)、文化、體育和娛樂業(yè)(R)等，在成果轉(zhuǎn)化階段，創(chuàng)新效率較高的行業(yè)主要包括水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)(N)、制造業(yè)(C)、批發(fā)和零售業(yè)(F)等。

從行業(yè)屬性來看，相比均值的變化，更值得關(guān)注的是很多行業(yè)在兩個階段的創(chuàng)新效率排名的變化。比如農(nóng)、林、牧、漁業(yè)(A)在技術(shù)研發(fā)階段創(chuàng)新效率均值為0.554，在成果轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率均值為0.458，排名均為最后一位。但是隨著經(jīng)濟發(fā)展的提速，中國的耕地和淡水等資源的稀缺性會進一步加劇，粗放型的生產(chǎn)方式難以有效提高農(nóng)林牧漁業(yè)的發(fā)展質(zhì)量，依靠科技創(chuàng)新提高單位產(chǎn)量，爭取在選種育種、節(jié)能減排、節(jié)水灌溉等方面取得技術(shù)突破才是發(fā)展的關(guān)鍵。比如教育(P)在技術(shù)研發(fā)階段創(chuàng)新效率均值為0.608，在成果轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率均值為0.460，排名由第一位直降到倒數(shù)第二位。教育行業(yè)作為創(chuàng)新的引擎，這樣的測算結(jié)果反映出教育行業(yè)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化效率嚴(yán)重不足，這既有社會變革和體制機制的原因，也有創(chuàng)新文化和氛圍的影響，如何加強創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化應(yīng)成為學(xué)校和社會共同思考的問題。房地產(chǎn)業(yè)(K)、制造業(yè)(C)、水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)(N)、批發(fā)和零售業(yè)(F)的創(chuàng)新效率排名變動情況與教育(P)行業(yè)恰好相反，他們在創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化階段的表現(xiàn)更加優(yōu)秀?？赡艿脑蛟谟?，經(jīng)濟進入新常態(tài)后，上述行業(yè)的發(fā)展明顯地進入了艱難期，反而推動了這些行業(yè)主動尋求技術(shù)創(chuàng)新，結(jié)合近年來我國逐漸成熟和領(lǐng)先的互聯(lián)網(wǎng)+、云概念、數(shù)據(jù)技術(shù)等，引領(lǐng)了線上線下相結(jié)合的發(fā)展，實現(xiàn)了技術(shù)突破，因此體現(xiàn)出更強的創(chuàng)新活力。

3. 不同創(chuàng)新發(fā)展模式分類

中國“專精特新”企業(yè)在技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率的中位數(shù)分別為0.5668 和0.4683，以中位數(shù)為依據(jù)，將測算結(jié)果反映的發(fā)展模式按照省份和行業(yè)特性進行分類對比。

（1） 不同省份“專精特新”企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展模式

對比各省份“專精特新”企業(yè)創(chuàng)新效率均值與中位數(shù)的關(guān)系，利用表4 將其分為四種模式。第一類企業(yè)在技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率皆大于中位數(shù)，為高研發(fā)—高轉(zhuǎn)化的創(chuàng)新模式，主要包含中部、東部地區(qū)7 個省份，發(fā)展現(xiàn)狀和未來潛力都較為樂觀；第二類企業(yè)技術(shù)研發(fā)的創(chuàng)新效率大于中位數(shù)而成果轉(zhuǎn)化的創(chuàng)新效率小于中位數(shù)，為高研發(fā)—低轉(zhuǎn)化模式，主要包含中部、東部地區(qū)6 個省份，需著力提升創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化能力；第三類企業(yè)技術(shù)研發(fā)的創(chuàng)新效率小于中位數(shù)而成果轉(zhuǎn)化的創(chuàng)新效率大于中位數(shù)，為低研發(fā)—高轉(zhuǎn)化模式，主要包含東西部地區(qū)10 個省份，今后可以在研發(fā)階段進一步加大投入；第四類企業(yè)技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化的創(chuàng)新效率皆小于中位數(shù)，為低研發(fā)—低轉(zhuǎn)化模式，主要包含中部地區(qū)4 個省份。結(jié)合前文對中部地區(qū)其他高創(chuàng)新效率省份的分析，如何加強研發(fā)投入、加快成果轉(zhuǎn)化應(yīng)成為此類省份“專精特新”企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展重點考慮的問題。

表4 各省份“專精特新”企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展模式分類

（2） 不同行業(yè)“專精特新”企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展模式

表5 將國內(nèi)“專精特新”企業(yè)按照行業(yè)類型進行了歸納，總體來看，國內(nèi)大部分行業(yè)的“專精特新”企業(yè)在成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新表現(xiàn)都比較突出，但需要特別關(guān)注的是教育行業(yè)(P)和農(nóng)、林、牧、漁業(yè)(A)，他們分別屬于高研發(fā)—低轉(zhuǎn)化和低研發(fā)—低轉(zhuǎn)化的創(chuàng)新發(fā)展模式，在創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化方面仍存在較大進步空間。

表5 各行業(yè)“專精特新”企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展模式分類

在高研發(fā)—高轉(zhuǎn)化創(chuàng)新模式的行業(yè)中，信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)(I)、科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)(M)的創(chuàng)新效率較為突出。創(chuàng)新的常見模式一般分為顛覆式創(chuàng)新和漸進式創(chuàng)新，傳統(tǒng)企業(yè)創(chuàng)新多尋求以要素驅(qū)動獲得“騰籠換鳥”式的顛覆式創(chuàng)新，而對“專精特新”企業(yè)而言，上述兩類行業(yè)近年來涌現(xiàn)出多家“獨角獸”企業(yè)和“瞪羚”企業(yè)，他們更希望以創(chuàng)新驅(qū)動獲得漸進式創(chuàng)新以逐步成長為行業(yè)的領(lǐng)頭羊和冠軍企業(yè)。

在低研發(fā)—高轉(zhuǎn)化創(chuàng)新模式的行業(yè)中，占據(jù)“專精特新”企業(yè)數(shù)量一半以上的是制造業(yè)(C)企業(yè)。但從測算結(jié)果來看，制造業(yè)企業(yè)在技術(shù)研發(fā)階段的創(chuàng)新效率仍有待提升，以低成本、大批量的傳統(tǒng)模式來發(fā)展制造業(yè)的傳統(tǒng)路徑已經(jīng)行不通了，只有致力于差異化創(chuàng)新才是由“中國制造”到“中國智造”的合理路徑。

此外，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)(L)、住宿和餐飲業(yè)(H)的創(chuàng)新發(fā)展也表現(xiàn)出獨有的特點。2021 年第三產(chǎn)業(yè)占我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比重已達53.3%，其中，中小企業(yè)占據(jù)最大比重，向社會提供了數(shù)量最多的就業(yè)崗位。相比制造業(yè)，此類行業(yè)的經(jīng)營更加機動靈活，決策效率更高，創(chuàng)新發(fā)展也表現(xiàn)出更強的活力和韌性。

五、結(jié)論和建議

1. 基本結(jié)論

基于SFA 模型將企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展活動分為研發(fā)投入和成果轉(zhuǎn)化兩個階段進行分析和對比，并利用2016—2020 年中國“專精特新”企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展相關(guān)數(shù)據(jù)進行測算，發(fā)現(xiàn)中國“專精特新”企業(yè)的創(chuàng)新效率表現(xiàn)出以下特點：

第一，總體來看，中國“專精特新”企業(yè)的創(chuàng)新效率表現(xiàn)良好，研發(fā)投入階段的創(chuàng)新效率均值為0.565，成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率均值為0.470，企業(yè)間差距較小。這可能是由于所選數(shù)據(jù)皆來源于“專精特新”企業(yè)中的上市公司，“專精特新”企業(yè)較之其他企業(yè)原本就具有更高的創(chuàng)新效率，而上市公司在創(chuàng)新發(fā)展方面也具有更優(yōu)秀的表現(xiàn)。

第二，從不同區(qū)域來看，在技術(shù)研發(fā)階段創(chuàng)新效率較高的企業(yè)集中在東部、中部地區(qū)，成果轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率較高的企業(yè)多集中在新疆和遼寧。兼具高研發(fā)投入高轉(zhuǎn)化效率的企業(yè)集中在云南、廣西、遼寧、山東、浙江等省份，兼具低研發(fā)投入低轉(zhuǎn)化效率的企業(yè)集中在江西、重慶、河南、山西等省份。雖然浙江、廣東、江蘇、山東的“專精特新”企業(yè)數(shù)量位居全國前四位，但其創(chuàng)新效率仍存在較大提升空間。

第三，從不同行業(yè)來看，技術(shù)研發(fā)階段創(chuàng)新效率較高的企業(yè)集中在教育、軟件、金融、文體等行業(yè)，成果轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率較高的企業(yè)集中在水利、制造業(yè)、批發(fā)零售業(yè)等行業(yè)，兼具高研發(fā)投入高轉(zhuǎn)化效率的企業(yè)集中在軟件、金融、文體等行業(yè)，兼具低研發(fā)投入低轉(zhuǎn)化效率的企業(yè)集中在農(nóng)、林、牧、漁業(yè)。教育行業(yè)是持續(xù)創(chuàng)新的來源和保障，但其在成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率有待提升。

2. 政策建議

第一，為在位“專精特新”企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展構(gòu)建專項政策支持體系。應(yīng)充分利用政府官網(wǎng)、微信公眾號等各類媒體開展主題宣傳，通過編印典型案例，組織企業(yè)學(xué)習(xí)交流，建立企業(yè)間溝通交流平臺等多種形式開展專題宣傳。建立和完善“專精特新”企業(yè)運行監(jiān)測體系，逐步建立市場監(jiān)測、風(fēng)險防范和預(yù)警機制，并及時給予專業(yè)化支持，增強企業(yè)在創(chuàng)新發(fā)展過程中抵御風(fēng)險的能力。

第二，對有潛力成長為“專精特新”群棲地的區(qū)域?qū)嵭幸⑴e?！皩＞匦隆逼髽I(yè)是帶動地方經(jīng)濟發(fā)展和提升國家實力的“領(lǐng)頭羊”，特別是從創(chuàng)新效率來看，是后發(fā)地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量迎頭趕上的有效渠道。應(yīng)花更大力氣完善中部和東北地區(qū)“專精特新”企業(yè)引進和培育標(biāo)準(zhǔn)，將當(dāng)?shù)赜袧摿Τ砷L為“專精特新”的企業(yè)納入專項支持序列，開展定期評選和復(fù)評，確保創(chuàng)新能力強、專業(yè)化水平高的企業(yè)獲得更有力地支持和更好的發(fā)展機遇。

第三，對“專精特新”企業(yè)的創(chuàng)新成果健全快速轉(zhuǎn)化機制。從測算結(jié)果來看，所有行業(yè)和省份在成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率都低于技術(shù)研發(fā)階段的創(chuàng)新效率。究其原因，一方面是基礎(chǔ)科研還不夠扎實；另一方面是國內(nèi)“專精特新”企業(yè)的科研機制仍存在短板，加強地方、高校和企業(yè)在“政用產(chǎn)學(xué)研”的協(xié)同創(chuàng)新有助于解決上述問題。目前，國內(nèi)高校的創(chuàng)新技術(shù)轉(zhuǎn)化仍然處于起步階段，在技術(shù)交易、創(chuàng)新數(shù)量和融資規(guī)模方面都與國外存在一定差距。相比由高?；蜓芯吭鹤孕袑ふ已芯奎c，由企業(yè)向高?；蜓芯吭合逻_研究訂單的定制式科研，可以成為更加高效的創(chuàng)新發(fā)展形式。