Policy Pathways Driving Innovation in High-Tech Enterprises

高新技术企业创新发展的政策组合路径研究

——基于中国长三角地区企业问卷调研

摘要：后疫情时代，各国均试图实现科技“突围”，培育未来经济增长新动能。文章采用模糊集定性比较分析方法（fsQCA）对2022年中国长三角地区的高新技术企业问卷数据进行分析，探索不同类型高新技术企业对科创政策工具组合的不同偏好，提出高新技术企业创新发展的政策组合路径。研究发现，（1）供给型、环境型、需求型等单个政策工具难以推动企业提高创新水平，但不同政策工具的组合效果显著；（2）产生高企业创新能力的路径共有6条：供给-需求侧扶持型、供给-需求-环境三位一体培育型、环境侧保障型、供给-需求-环境三位一体强化型、供给侧推动型、企业性质主导型路径。（3）产生非高企业创新能力的路径共有1条，即供给-需求-环境政策缺失型路径，此路径与高企业创新能力路径形成呼应，进一步印证了企业创新水平的提高需要政府提供全方位的政策支持。

关键词：fsQCA；企业创新；科创政策；组态分析

Research on policy combination path affecting innovation development of high-tech enterprises

---Based on questionnaire survey of enterprises in Yangtze River Delta region of China

Abstract: How to stimulate the innovation of enterprises is the key point of the government's current economic work. In this paper, science and technology innovation enterprises in the Yangtze River Delta in 2021 were selected as the research objects to be distributed with questionnaires. The questions involve the nature of enterprises and their evaluation of existing science and technology innovation policies. This paper conducts a fuzzy set qualitative comparative analysis (fsQCA) on the questionnaire data of 333 enterprises, and explores the path combination of enterprises' own factors and supply-oriented, demand-oriented and environment-oriented policies affecting enterprises' innovation capability. The result shows that: (1) a single influencing factor is difficult to promote firms to improve their innovation level, but the combination of different influencing factors has a significant effect. (2) There are six paths for firms to achieve high innovation capacity: supply-demand supporting path, supply-demand-environment trinity cultivation path, environment protecting path, supply-demand-environment trinity strengthening path, supply pushing path, enterprise nature leading path. (3) There is a path that produces non-high enterprise innovation capability, namely the path of supply-demand-environment policy deficiency. This path echoes the path of high enterprise innovation capability, which further confirms that the improvement of enterprise innovation level requires the government to provide all-round policy support.

Keywords: fsQCA; enterprise innovation; technological innovation policy; The configuration analysis

面对新冠疫情给世界经济带来严重冲击，各国纷纷向科技索要“答案”，试图实现科技“突围”，培育未来经济增长新动能。高新技术企业作为科技创新的先锋，在推动传统产业转型升级和战略性产业创新发展方面发挥着重要引领支撑作用，已成为推动科技创新和经济社会高质量发展的重要力量。但企业在创新过程中普遍存在着回报周期长、变现能力差和风险较高等问题。新古典经济学认为创新活动的正外部性和不确定性使其具备了公共品特性，企业创新投入在均衡条件下将小于社会最优创新投入。因此，为应对市场失灵问题，并激励高科技企业积极进行科技创新活动，政府需要通过不同的政策手段强化企业创新动力。例如，2021年美国政府通过立法加强了量子信息科学、人工智能（AI）和微电子领域的研发活动，并增加数十亿美元的能源研发支出，以促进美国的科学技术进步；中国每增加一家高新技术企业，政府前前后后要将近支出超35万元来进行支持、补贴；2021年英国商业银行启动“生命科学投资计划”（life sciences investment programme），投资2亿英镑以解决英国生命科学企业在成长期面临的资金缺口。各国科创政策的实施为高新技术企业创新提供了动力和保障，企业创新活力显著提高。如，根据英国下议院图书馆（House of Commons Library）的统计，2019-2020年，英国共有665495家新成立的初创企业，这相当于每天平均会成立1823家企业。根据 CB Insights 的数据统计，截至2021年11月，英国共有37家独角兽企业，法国共有19家独角兽企业。

虽然实践告诉我们，科创政策有利于提高微观企业个体乃至国家的创新水平，但学术界关于科创政策的创新效果的观点却始终存在分歧。Feng[1]、Mohnen（R&D补贴）[2]实证肯定了科创政策对企业创新的积极作用。多数学者认为只有满足特定条件时，科创政策才会起正向作用： Florio[3]发现科创政策对企业有短期的积极作用，但是长期来看只有那些资本充裕且国际化的企业真正受益。Zhou[4]提出政府创新扶持政策存在最优解，政府干预力度与企业创新绩效呈倒U型关系。此外，更有部分学者认为科创政策对企业创新甚至会起到反作用：Hoppman（2021）[5]、Kemp[6]认为科创政策会导致企业只在政策扶持的方面寻找得利机会，从而导致企业只重视专利申请数量而忽视研发质量，并缩小企业研究范围。Fagerberg[7]认为企业并不在意政府给予多少拨款。Nemet[8]认为需求拉动型政策对于企业创新没有帮助。

对于存在的分歧本文给出两方面的解释。首先，现有文献对科创政策效果的研究大都使用线性回归分析法，研究单个政策工具对企业创新水平的影响大小。然而现实情况是科创政策对企业创新能力的影响往往是由多个政策工具多元并发产生的，因此简单地比较单个政策工具的作用大小并不能很好地反应真实情况。因此，论文使用模糊集定性分析（Fuzzy-Set Qualitative Comparative Analysis, fsQCA）方法，通过集合而不是线性回归的角度研究科创政策对高新技术企业科技创新水平的作用。其次，现有文献基本均从科创政策的供给端研究科创政策（亦或某种科创政策工具）对企业创新水平的影响，但是需求端企业对科创政策的评价更能反映作为政策作用对象的企业主体的真实感受，因此，本文将通过问卷的形式收集不同规模、年龄以及不同产权性质企业对科创政策的特殊偏好，以从企业需求端研究不同类型高新技术企业对科创政策的偏好，以对现有研究进行补充。

本文以中国长三角地区的高新技术企业为研究对象，试图解答以下问题：高新技术企业对现有各类政府科创政策评价如何？各类型企业分别偏好哪些科创政策工具组合？

1.研究框架和文献回顾

由于创新技术的成果具有非排他性和非独占性，创新的外部性直接导致了企业创新投入的高度不确定性以及市场失灵，这就需要政府采取激励政策鼓励企业创新（Nelson[9]；Hall[10]）。考虑到不同企业由于自身资源禀赋的差异，科创政策影响其自身创新绩效的过程会有着不同的表现。总结分析现有文献后，论文最终挑选企业内部因素和外部政策因素各三个因素作为前因变量进行讨论。

1.1科创政策分类的相关研究

学界对科创政策类型的划分有多种方式。首先是按照线性模型划分，即根据科技创新政策的发展过程，分为科学政策、技术政策和创新政策。科学政策用来推进科学知识的产生；技术政策的目标是帮助产业技术开发和技术化；创新政策主要目的是提高经济中创新的总体绩效[11]。其次是使用市场贴近程度和政策措施特定性所构成的二维分析框架，将科创政策分类为基础研究1型、基础研究2型、扩散型和使命型。[12]最后是从政策的知识目标、政策工具、政策执行三个维度进行划分，将政策工具分为六类：使命型与扩散型、特定型与一般型、地方主导与中央主导[13]。

本文最终根据Rothwell R（1981）[14]等提出的科创政策工具分类标准，将所研究的科创政策分为供给型、需求型和环境型三种政策如图1。这种分类方法能显示政策采用了多种手段而发挥作用，同时能够有效地引导政策体系的构建，因而得到广泛的运用。供给侧科创政策表现为政策对技术创新的推动力，即为企业科创研究提供条件，解决企业在研发投入方面遇到的困难，从而推动企业积极进行科技创新。供给面政策工具主要包括技术支持、人才支持、财政资金、科技金融等政策工具。 需求侧科创政策表现为政策对技术创新的拉动力，即通过为新型科技产品提供明确、稳定的市场，减少创新成果进入市场初期所面临的不确定性，从而激励企业放心大胆地进行科技创新。需求面政策工具包括政府采购、服务外包、示范工程等若干种。环境侧科创政策目标是为企业科创活动顺利进行以及企业后期对科创成果的正当获利提供保障，解决企业的后顾之忧，主要通过政府政策的实施创造企业创新和成长的良好环境，引导企业良性竞争，从而激励更多创新产品的研发和推广。环境面政策工具包括金融支持、税收优惠、法规管理、公共服务等。

图1：科创政策分析框架

1.2高新技术企业创新影响因素的相关研究

现有文献对企业创新的影响因素的研究主要从制度因素和企业自身因素两个方面讨论。企业自身因素方面，学界讨论最多的是企业规模和企业产权性质对企业创新的影响。熊彼特（Schumpeter，1942）提出了著名的创新理论，即企业规模可以促进创新。然而，尽管此后假说不断得到证实（Shefer[15];Tien[16]; Booyens[17]；Baumann[18]；Fang[19]），但是学界逐渐意识到企业创新与企业规模联系的复杂性：Tsai[20]发现企业创新与企业规模并非是简单的正相关关系，而是呈现U型关系，即相比中型企业，大、小企业创新更为活跃。此外，还有学者认为不同规模的企业拥有不同方面的优势：小企业创新具有多样性、高积极性和高效率性，大型企业创新具有独占性优势（ appropriability）（Cohen[21]；Stock[22]；Plehn-Dujowich[23]）。相比之下学界对于产权性质对企业创新的作用的看法较为一致，普遍认为国企比民企拥有更好的创新条件但是创新效率更低：国企相较民企有更多的关联交易和投资来源（Jian[24]）以及政府补贴（Faccio[25]）。但是统计结果却显示政府补贴对非国有企业研发投入的影响更显著（Liu[26]），民营企业相比国企科技创新效率更高（Lin[27]）。其次，企业年龄也被认为是影响企业创新水平的重要因素，部分实证研究表明企业的创新投入和产出均随着年龄的增长而递减，新生企业比成熟企业更有可能创新（Balasubramanian[28]；Bouncken[29]）。还有部分学者认为新生企业在刚进入市场时创新能力并不高且创新投资风险较高，主要依靠更强的学习效应实现赶超（Jensen[30]；Coad[31]），企业年龄与创新投入呈倒U型关系（bell-shaped）（Fan[32]）；新生企业的产品创新效果显著，成熟企业的工序创新效果显著（Pellegrino[33]）。Bianchini[34]更认为年轻企业更愿意进行短期的保值投资，而不是长期且高风险的创新投资。此外，研究发现 企业管理层风险偏好、股权结构、注资渠道等均会对企业创新产生影响的企业内部因素（Zhang[35]；Nguyen[36]；Acharya[37]）。

制度因素方面，供给型科创政策可以通过降低研发风险和市场准入门槛来推动企业创新（Schleich[38]）：研发资金始终是决定科创活动能否顺利开展的重要因素，研究表明政府R&D资助可以有效刺激企业，特别是小企业的R&D支出，从而显著提高企业创新能（Castellacci[39]）。对于小型企业创新支出与创新补贴有很强的正相关关系，对于大型企业实质性创新与创新补贴有很强的正相关关系（Cheng[40]）。积极的货币政策所导致的信贷放开会促进企业的持续性创新，而突破性创新并不受影响（xin[41]）。创新投资波动率对于成长期企业的科技创新有促进作用，对于成熟企业没有效果（Li[42]）。产学研结合所产生的研究成果在创新体系中的地位非常重要，带来了大量高价值的专利申请,其中对于小型企业尤为为重要（Audretsch[43]）。同时，技术支持可以为企业隐性知识转移提供帮助，从而促进企业技术创新（Hayashi[44]）。同时，需求型科创政策可以通过制造对新型产品的需求来拉动企业创新(Costantini[45])：企业间缺少沟通以及企业风险管理不完善会损害厂商科技创新以及科创受益的获取（Uyarra[46]），因此需要政府为企业新产品提供销售渠道。政府采购在促进企业自主创新过程中发挥着重要作用（Aschhoff[47]）。相比直接R&D资金投入，政府采购能更长期地、更高效地激励企业创新（Rothwell[48]；Geroski[49]）。环境型科创政策可以通过打造公平高效的市场环境来提高企业创新积极性（Ambec[50]）：研究显示税收与企业科技创新呈负相关关系，有针对性的税收优惠对企业增加创新投入有积极作用（Stucki[51]；Su[52]）。知识产权保护力度可以通过减少研发溢出损失和研发风险来鼓励企业进行技术创新（Eppinger[53];Anton[54]），其中处于科创竞争激烈的产业的企业规模较大的民企对于专利保护的敏感程度相对高（Cho[55]；Fang[56]），小型企业通常采用保密和增加设计复杂程度进行专利保护且对专利保护政策较为挑剔（Thoma[57]）。Liu[58]发现高新技术企业认证可以提升企业创新能力，其中处于竞争较为激烈行业的民企受促进效果更明显。随着研究的深入，越来越多的学者认为科创政策协同作用非常重要：Costantini[45]实证证明了当需求拉动型政策工具和技术推动型政策工具同时作用时，科创政策对于企业创新能力提升效果更优。Guerzoni[59]研究发现只有当研发补贴政策工具和政府采购政策工具同时作用时对企业创新的激励作用才显著，单独存在时效果很弱。

综合以上分析，企业层面的产权性质、企业规模、企业年龄以及政府层面的供给型科创政策、需求型科创政策、环境型科创政策等因素均会对企业的创新水平有影响，也即企业创新决策受多方面因素影响。找出能得到高企业创新水平这一结果变量的前因条件组合则为下文探究、分析的目标。文章的逻辑框架见图2。

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图2：科创政策政策组态维恩图

2.研究设计

2.1研究方法

本文使用fsQCA v3.0软件进行对数据的处理，通过软件内的校准程序，为变量分配 0 到 1 之间的任何值，从而在一定程度上将变量的“质性”维度和“量化”维度结合起来。Ragin于 1987 年首先提出 QCA（Qualitative Comparative Analysis），并在他的 《比较方法》 ( Ragin，1987[60]) 一书中对其进行了首次描述。定性比较分析法（QCA）是以集合论和布尔代数运算为基础，通过对案例的比较与分析，探索多种前因变量之间的互动过程对结果变量的协同影响，而这正适合用于计算科创政策对企业创新的协同影响。fsQCA（Fuzzy-Set Qualitative Comparative Analysis） 方法可以通过校准程序将变量分配 0 到 1 之间的连续值，能很好地描述变量的连续变化，因此本文选择采用fsQCA方法。

fsQCA方法兼具定性分析与定量分析的优势，适合小样本和复杂因果关系的处理，本文最终样本数为333个，样本数量符合要求。

具体流程图，见图3

图3：fsQCA操作流程图

2.2数据来源

本文以长三角三省一市高新技术企业为研究对象发放问卷，这是因为长三角地区经济发展水平较高，地区内企业创新意识较强。此外，长三角一体化是近年来政府工作重点，从微观角度研究长三角地区高新技术企业对科创政策的偏好让我对于政府政策的制定有更深刻的认识。问卷发放工作从2021年11月24日开始，到12月9日结束，共收回415份问卷，剔除非相关企业数据，选取获得高新技术企业认定的企业，共得到333个样本观测值。企业所处行业涵盖从电子信息产业到现代农业十余种行业，企业规模也包括了大中小微各规模企业。表1显示了样本企业在所属行业、企业规模和所在省份的分布情况。总体来说，样本企业分布较为广泛和分散，因此，选取的样本具有较好代表性。其中，行业分布方面，高端装备制造业、电子信息产业、新材料与新能源产业和生物医药产业分别占比21.32%、20.72%、16.52%、12.31%，总占比达到70.87%，样本很好地涵盖到了当前科技创新的热点行业。企业规模和所在省份方面，样本分布较为平均，能较好地代表长三角地区各类型科创型企业。地区方面，Boeing[61]研究政府研发补贴的分配对中国上市公司研发投入的影响，结果表明中国创新政策对发达省份的影响更大，长三角地区作为全国改革开放的排头兵、创新发展的先行者，科创政策相对成熟创新环境相对良好，创新政策理应对地区内企业有非常积极的影响。将样本中的专利授权数计算均值根据省份排名，结果从高到低分别为上海-江苏-浙江-安徽。

表1：样本特征

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此外，产权性质分布图及企业年龄分布图，见下图4、5。如图4所示，国有企业共39家，占比12%；民企共254家，占比76%；外资企业40家，占比12%。如图5所示，企业年龄在33年及以上的企业共29家，占比9%；企业年龄在18-32年的企业共143家，占比43%；企业年龄在7-17年的企业共130家，占比39%；企业年龄在6年及以下的企业共31家，占比9%。

图4：产权性质分布图

图5：企业年龄分布图

2.3变量定义

问卷将三种政策工具拆分为共计11个小项分别设立题目，企业对各小项对企业科技创新的帮助进行评分：完全无帮助得1分，基本无帮助得2分，一般得3分，基本有帮助得4分，完全有帮助得5分。将各小项的分数按照三个科创政策大类加总后得到总分，作为后续组态分析的三个前因变量数据。

企业内部因素方面，本文参考余菲菲（2020）[62]以企业产权属性、创立年限和规模为衡量指标，评判企业自身实力。从问卷的企业基本情况栏目中可以直接提取出企业规模大小（大、中、小、微型企业）。企业年限方面，由2021减去企业成立时间得到。企业产权性质部分问卷分为五个部分：国企、民企、外资、中外合资及其他，为使后续校准更为方便且中外合资和其他样本较少，此外论文旨在研究国企与民企的差异，因此论文将中外合资合资及其他企业统一合并为外资企业。

在结果变量的选择方面，本文借鉴了 Park（2021）[63]使用专利数作为结果变量，采用企业近三年专利授权总数来衡量企业的创新产出。问卷中，企业近三年专利授权总数1个及以下的得1分，2-5个的得2分，6-10个的得3分，11个及以上的得4分，由此得到因变量企业创新水平的值。

前因变量和结果变量见表3

表3：变量定义

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<w:tcPr><w:tcW w:w="1385" w:type="dxa"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="1985534F" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>符号

<w:tcPr><w:tcW w:w="4084" w:type="dxa"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="2AD9B440" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>说明

<w:tc><w:tcPr><w:tcW w:w="1238" w:type="dxa"/><w:vMerge w:val="restart"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="6D68D7B8" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>前因变量

<w:tcPr><w:tcW w:w="1815" w:type="dxa"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="6A28B1F1" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>供给型科创政策

<w:tcPr><w:tcW w:w="1385" w:type="dxa"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="363F4D62" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>Supply

<w:tcPr><w:tcW w:w="4084" w:type="dxa"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="3588727B" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/></w:rPr><w:t>技术支持、人才支持、财政资金、科技金融、信息支持得分加总所得

<w:tcPr><w:tcW w:w="1815" w:type="dxa"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="1864549F" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>需求型科创政策

<w:tcPr><w:tcW w:w="1385" w:type="dxa"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="5C0F126E" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>Demand

<w:tcPr><w:tcW w:w="4084" w:type="dxa"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="4942E86B" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/></w:rPr><w:t>政府采购、服务外包、贸易管制、示范工程得分加总所得

<w:tcPr><w:tcW w:w="1815" w:type="dxa"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="1092C9ED" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>环境型科创政策

<w:tcPr><w:tcW w:w="1385" w:type="dxa"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="6A593F7E" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>Environment

<w:tcPr><w:tcW w:w="4084" w:type="dxa"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="7CE5C007" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/></w:rPr><w:t>金融支持、税收优惠、法规管理、策略性措施、公共服务得分加总所得

<w:tcPr><w:tcW w:w="1815" w:type="dxa"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="00EEB71B" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>产权性质

<w:tcPr><w:tcW w:w="1385" w:type="dxa"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="60F32E98" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>Property

<w:tcPr><w:tcW w:w="4084" w:type="dxa"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="6C4F685D" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>国有企业赋值为3 ，民营企业赋值为2，外资企业赋值为1

<w:tcPr><w:tcW w:w="1815" w:type="dxa"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="47120EBF" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>企业规模

<w:tcPr><w:tcW w:w="1385" w:type="dxa"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="1ACC83FD" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>Size

<w:tcPr><w:tcW w:w="4084" w:type="dxa"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="32F04924" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>大型企业赋值为4 ，中型企业赋值为3，小型企业赋值为2，微型企业赋值为1

<w:tcPr><w:tcW w:w="1815" w:type="dxa"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="60F761B3" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>企业年龄

<w:tcPr><w:tcW w:w="1385" w:type="dxa"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="0D6BF1BD" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>Age

<w:tcPr><w:tcW w:w="4084" w:type="dxa"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="0125A4C0" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>企业成立年数

<w:trPr><w:trHeight w:val="90"/></w:trPr><w:tc><w:tcPr><w:tcW w:w="1238" w:type="dxa"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="2AB61EAA" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>结果变量

<w:tcPr><w:tcW w:w="1815" w:type="dxa"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="27C31E70" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>专利授权数

<w:tcPr><w:tcW w:w="1385" w:type="dxa"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="03737323" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>Patent

<w:tcPr><w:tcW w:w="4084" w:type="dxa"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="7F14C9A2" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/></w:rPr><w:t>企业近三年专利授权总数

政策工具方面，科创政策分布图见下图6。供给型科创政策的标准为，总分20分及以上为好，总分16-19分为较好，总分13-15分为较差，总分12分及以下为差。需求型科创政策的标准为，总分15分及以上为好，总分12-14分为较好，总分9-11分为较差，总分8分及以下为差。环境型科创政策的标准为，总分20分及以上为好，总分17-19分为较好，总分13-16分为较差，总分12分及以下为差。如图所示，三类政策工具分布类似，企业对产业政策对打分呈正态分布形式。

图6: 科创政策分布图

3.实证分析

3.1变量校准

在fsQCA方法中，每一个变量都会被定义为是一个模糊集，即具有不同隶属度的集合（Raging，2000[60]）。因此，在进行fsQCA之前，首先要使用“校准”（calibrate）的方法将研究变量转化为模糊集。校准方法取决于样本数据的特点和研究者的理论知识，通常有两种方式完成：直接法 ( 使用“完全隶属阈值”“完全不隶属阈值”“交叉点” 3 个定性锚点来进行结构化校准)（Ortiz de Guinea A，2019[64]） 或间接法 ( 根据案例在目标集中的隶属度进行广泛的分组)。与前人常规方法一致，本文使用了fsQCA v3.0中的直接校准程序。

在校准研究变量时，文章遵循fsQCA文献中的建议，为每个变量确定3个定性锚点，并采用百分位数校准测量值[65]。论文在校准过程中，使用案例中的第90百分位数作为完全隶属阀值，第10百分位数作为完全不隶属阀值，中位数作为交叉点。确定 3 个定性锚点后，使用嵌入在fsQCA v3.0 软件中的非线性逐步逻辑函数将所有变量的数据转化为模糊集隶属分数。校准结果见表4。

表4：研究变量的校准和描述性统计

<w:tblPr><w:tblStyle w:val="af0"/><w:tblW w:w="8577" w:type="dxa"/><w:tblLayout w:type="fixed"/><w:tblLook w:val="04A0" w:firstRow="1" w:lastRow="0" w:firstColumn="1" w:lastColumn="0" w:noHBand="0" w:noVBand="1"/></w:tblPr><w:tblGrid><w:gridCol w:w="1282"/><w:gridCol w:w="1079"/><w:gridCol w:w="897"/><w:gridCol w:w="1366"/><w:gridCol w:w="825"/><w:gridCol w:w="1067"/><w:gridCol w:w="1034"/><w:gridCol w:w="1027"/></w:tblGrid><w:tr w:rsidR="00900DC6" w14:paraId="02090BFC" w14:textId="77777777"><w:trPr><w:trHeight w:val="582"/></w:trPr><w:tc><w:tcPr><w:tcW w:w="1282" w:type="dxa"/><w:vMerge w:val="restart"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="463D5A3A" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/><w:rPr><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>变量名称

<w:tcPr><w:tcW w:w="3342" w:type="dxa"/><w:gridSpan w:val="3"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="3ABB3963" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/><w:jc w:val="center"/><w:rPr><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>模糊集校准

<w:tcPr><w:tcW w:w="825" w:type="dxa"/><w:vMerge w:val="restart"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="3B956E65" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/><w:rPr><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>均值

<w:tcPr><w:tcW w:w="1067" w:type="dxa"/><w:vMerge w:val="restart"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="6EB8F3F4" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/><w:rPr><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>标准差

<w:tcPr><w:tcW w:w="1034" w:type="dxa"/><w:vMerge w:val="restart"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="4873BA9F" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/><w:rPr><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>最大值

<w:tcPr><w:tcW w:w="1027" w:type="dxa"/><w:vMerge w:val="restart"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="1ACB3DA8" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/><w:rPr><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>最小值

<w:tcPr><w:tcW w:w="1079" w:type="dxa"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="7403A456" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/><w:rPr><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>完全隶属

<w:tcPr><w:tcW w:w="897" w:type="dxa"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="4AC468D5" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/><w:rPr><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>交叉点

<w:tcPr><w:tcW w:w="1366" w:type="dxa"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="6BF69B4D" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/><w:rPr><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>完全不隶属

<w:trPr><w:trHeight w:val="398"/></w:trPr><w:tc><w:tcPr><w:tcW w:w="1282" w:type="dxa"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="7B877A31" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/><w:rPr><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:lastRenderedPageBreak/><w:t>Supply

<w:tcPr><w:tcW w:w="1079" w:type="dxa"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="1767A1E0" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/><w:rPr><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>19

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<w:tcPr><w:tcW w:w="1366" w:type="dxa"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="5DA73354" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/><w:rPr><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>13

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3.2单个条件的必要性分析

单个条件的必要条件分析通常是fsQCA分析的第一步。在具体分析中，当结果实例构成条件实例的子集，则可认为此条件是结果产生的必要条件。任何一致性 ( Consistency) 得分，即 Consistency ( Yi≤Xi)= ∑( min( Xi，Yi) ) /∑( Yi) ，高于0.9的条件，即可以认为是定性结果的必要条件。

本文前因条件的必要性检验见表5。由表5可知，各前因变量与结果变量的一致性得分均未超过0.9，各前因条件均不构成必要性条件，即政策工具和企业内部因素对于企业科技创新的单独解释力均较弱，符合后续真值表分析的要求。因此6个条件变量均不需要从真值表分析程序中剔除。

表5：必要条件的模糊性分析

<w:tblPr><w:tblStyle w:val="af0"/><w:tblW w:w="0" w:type="auto"/><w:tblLook w:val="04A0" w:firstRow="1" w:lastRow="0" w:firstColumn="1" w:lastColumn="0" w:noHBand="0" w:noVBand="1"/></w:tblPr><w:tblGrid><w:gridCol w:w="2780"/><w:gridCol w:w="2758"/><w:gridCol w:w="2758"/></w:tblGrid><w:tr w:rsidR="00900DC6" w14:paraId="31F94830" w14:textId="77777777"><w:tc><w:tcPr><w:tcW w:w="8522" w:type="dxa"/><w:gridSpan w:val="3"/></w:tcPr><w:p w14:paraId="451AD8BB" w14:textId="77777777" w:rsidR="00900DC6" w:rsidRDefault="004B53FA"><w:pPr><w:pStyle w:val="af1"/><w:jc w:val="center"/><w:rPr><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr></w:pPr><w:r><w:rPr><w:rFonts w:hint="eastAsia"/><w:lang w:eastAsia="zh-Hans"/></w:rPr><w:t>结果变量：Patent

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3.3路径分析

借助真值表进行充分条件分析，利用组态分析法明确足以使结果发生的条件组合（构型）[66]。本文基于fsQCA方法的相应运算规则，将频数阀值与一致性阀值分别设为1和0.85进行因果充分性评估。先后将专利授权数作为结果变量对真值表运行“Standard Analysis”程序，自动获得复杂解（不包括“逻辑余项”）、简约解（包括“逻辑余项”但不对其合理性进行评价）和中间解（包括有合理依据的“逻辑余项”）。同时存在于简约解和复杂解中的条件为核心条件，仅存在复杂解中的条件为辅助条件。本文导出的中间解与复杂解一致，虽然中间解较简约解更复杂一些，但对案例更具完整的解释力，在参考此类研究前人的做法后，本文选用中间解进行条件组合分析。分析结果见表6。其中，一致性代表每个解项中的成员是结果子集的程度，用以衡量该组态（或构型）是否能一致地得到结果；覆盖率是指结果被每个解项解释的比例。

由表6可知，中间解给出了7个实现高科技创新能力的条件组合和2个导致非高科技创新能力的条件组态，以及各组合的原始覆盖度、唯一覆盖度和一致性和案例。其中，原始覆盖度测量了各条件组合对高科技创新能力这一结果集合的“解释力”。唯一覆盖度测量了各条件组合自身对结果解释度的比例。一致性测量了各条件组合的案例在解释结果方面的一致性程度。高科技创新能力的7个条件组合以及非高科技创新能力的2个条件组合总的一致性分别达到0.77和0.80大于通常建议的0.75水平，同时总的覆盖度分别为0.62和0.45，解释程度较好。

表6：影响企业创新水平路径

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注： 代表核心要素， 代表辅助要素 ， 代表核心要素缺失， 代表辅助要素缺失，“空白”代表可以存在也可以缺失

3.3.1 产生高企业创新能力的路径分析

本文根据企业特征将7个组态划分为6条路径，试图分析出各类型企业对于三类科创政策对企业科技创新能力的帮助大小的评判，即各类企业对政府科创政策的偏好。

下文将对6条路径进行分析：

供给-需求侧扶持型，组态1+2:~Property*Size*Age*Supply*Demand*~

Environment，表明企业成立时间较长的大型民企偏好供给型和需求型科创政策，认为环境型科创政策帮助不大。其中，供给型科创政策和需求型科创政策均为核心要素。相比于小微企业或是企业年龄较短的科创型企业，企业成立时间较长的大型企业经过时间的积累和体量的扩大后，普遍拥有更高的科技创新水平。然而在发展的过程中此类企业往往会遇到诸多困难，相比于国企，民营企业由于在经营风险、资产抵押以及信息不对称程度方面存在劣势，这导致民营企业在融资渠道、人才引进、信息建设等方面存在限制（孙耀吾[20]，2020；罗广宁等[21]，2020），需要政府采取更为直接的供给与需求型科创政策给予企业财政补贴或税收减免。而由于民企研发人员储备较少，科技创新产品较少，知识产权保护水平的提高并不能很好地激励民企创新水平的提高。例如，江苏华东地质工程有限公司成立于1982年，公司的水工环调查、场地环境调查、污染土壤修复、地灾治理等技术日臻成熟，已支撑起新的拳头产业。然而由于公司所处行业的原因，公司缺乏优秀的创新人才，目前公司高级工程师仅有32名，高新人才储备不足，企业急需政府出台相关人才激励政策，帮助企业吸引地质勘探方面人才。此外，该公司还提出新产品市场信息匮乏，市场开拓困难的问题，公司需要政府提供供给和需求两方面的扶持。

（2）供给-需求-环境三位一体培育型，组态3: ~Property*~Age* Supply * Demand * Environment，表明企业年龄较短的民企偏好“三位一体”的全方面科创政策组合。其中，三类科创政策均为核心要素，企业年龄短同样为核心要素。相较于国企或是成立时间较长的企业，企业年龄较短的民企在诸多方面均处于劣势。资金流和人才培养方面，由于自身实力的不足，年轻的民企很难吸引资本投资或高科技人才入职。这就需要政府从供给端制定相应的帮扶政策，推动、鼓励这类民企进行科技创新。同样，由于刚刚进入市场，成立时间较短的民企在为其创新产品开拓市场、提高行业认可度的过程中存在诸多困难。基于此，企业迫切希望政府可以从示范工程、政府采购、促进出口、服务外包等方面解决企业销售端的后顾之忧，拉动企业进行科技创新。例如，邓翔等（2018）[67]提出，政府对企业创新产品进行采购不仅能有效调节新产品市场的供求关系，同时还可以向企业的利益相关这传递积极的信号，将市场关注点聚焦到扶持企业，有利于企业进一步拓展融资及销售渠道。同时，环境型科创政策工具从金融、法律和社会服务等方面为刚成立不久的民企营造良好的企业创新环境，为企业营造公平的竞争生态，因此，环境型政策工具同样为年轻的想要提高科技创新能力的民营所青睐。例如，苏州彩润科技有限公司于2018年刚刚成立，公司经营范围包括研究、开发：新型纺织品、针织品及原料，纺织染整设备及零配件等。由于成立时间较短，企业研发资金主要依靠自筹，研发人员少于10人。同时，企业遇到了新产品市场开拓困难以及得不到政府创新平台支持等困难，该公司正处于起始阶段，急需政府提供全方位的政策扶持。

（3）环境侧保障型，组态4: ~ Property *~Size* Age *~ Supply *~ Demand * Environment，表明企业成立时间较长的小微民企偏好环境型科创政策，认为供给型和需求型科创政策没有帮助。其中，环境型政策工具为核心因素。虽然小微型民企的确会遇到生产端和销售端的诸多困难，在进入市场初期该类企业急需政府的政策扶持，但是随着企业的成长，生产技术逐渐完善，客户资源常年稳定后，小微型企业更看重地区的营商环境，即需要政府环境型科创政策的推行。例如，上海逸发科技有限公司从2003年成立至今，主营业务始终为金属制品加工，随着企业技术的持续进步，上下游合作厂商的关系日益稳固，企业已掌握了贴合自身情况的科技创新流程，对于政府资金支持或政府购买的需求较少。与此同时，随着企业在市场中占据一定份额，企业对于专利保护体系越发重视，企业更加偏好能促进营商环境公平，营造良好的企业创新环境的政策，即环境型科创政策工具。

（4）供给-需求-环境三位一体强化型，组态5: Size*Age* Supply * Demand * Environment，表明企业成立时间较长的大中型企业同样偏好“三位一体”的科创政策组合。其中，三类科创政策均为核心要素。与组态3所代表的年龄较短的民企一样，企业成立时间较长的大中型企业同样也认为全方面的政策扶持有利于企业的技术创新。无论企业是国企或是民企，大中型企业由于产能大、业务范围广的原因，在企业的发展过程中会在供给端、需求端和营商环境中遇到比小微企业更多的困难和问题，企业自然需要政府出台全方面的科创政策来确保企业科技创新项目的正常开展和后续稳定的销售路径，以及在公平高效的市场中参与竞争。政府从资金拨款调动企业科技创新积极性，通过政府采购、示范工程等方法解决企业在销售端的后顾之忧，这两点在前文已详细论述，这里就不再赘述。在营商环境方面，对于知识产权的保护是企业，特别是自身实力雄厚的企业年限长久的大中型企业，能持续进行科技创新的重要保障。环境型科创政策则通过知识产权保护条例给予企业成立时间较长的大中型企业向科创项目持续投入资金的信心。黎文靖等（2021）[68]指出知识产权法可以显著提高专利的引用价值、应用价值以及市场价值，由此说明，强有力的知识产权司法保护有利于企业进行高质量创新。奥克斯集团作为家电产业的龙头企业已有36年成立历史，企业在问卷中反应了其在创新活动中面临着诸多困难，如缺乏足够的创新人才和资金；新产品市场信息匮乏，市场开拓困难；知识产权保护力度不足等多种困难，企业需要政府全方面的政策扶持。

（5）供给侧推动型，组态6：Property *~ Size * Age * Supply *~ Demand *~ Environment，表明企业成立时间较长的小型国企偏好供给型科创政策，认为需求型和环境型科创政策作用不明显。其中，供给型科创政策为核心要素。这表明，即使需求型科创政策和环境型科创政策相对缺乏，只要企业年限较长的小型国企得到足够的供给型科创政策的帮扶，同样能获得高科技创新能力。相比大型企业，小型企业更难获得科技创新要素。例如，由于大型企业更稳定、职工薪酬待遇更好，高科技人才更愿意入职大型企业，小型企业存在人才短缺、人才流失等情况；因为企业资本较少，小微企业贷款难是社会始终存在的问题，因此小型企业更加需要政府在人才、资金方面的支持。相比供给型科创政策，老国企认为需求型、环境型科创政策对于企业的科技创新帮助均不显著。这可能是因为由于企业年限较长的原因，企业大部分合作的客户都是固定不变的老客户，政府购买、示范工程等项目对于科技创新的拉动效果不明显。同时，对于税收优惠和知识产权保护法，小型国企受困于自身资金实力，常常没有足够的资金开展花费较高但是高质量的科技创新项目，因此环境型科创政策对其帮助有限。上海付费通信息服务有限公司成立于2003年，公司目前在科创活动方面遇见的困难主要是资金筹措方式单一，主要依靠企业自己筹措以及少部分的政府拨款；同时公司也面临人才短缺的状况，公司需要政府提供供给型科创政策支持。另一方面，公司对现阶段的开拓新产品市场状况以及知识产权保护力度满意，对于需求型和环境型科创政策需求较小。

企业性质主导型路径，组态7：Property * Size *~ Age *~ Supply *~ Demand *~ Environment，表明企业年龄较短的大型国企认为三种科创政策作用均不显著。这表明年轻的大型国企认为即使没有任何的政府政策支持，企业也能拥有很好的科技创新能力。例如，中策橡胶集团对于三种科创政策的评分均低于平均值，作为中国排名第一的轮胎企业对科创政策反应冷淡但却获得了高新技术企业认证，拥有很好的科创能力。公司于2019-2020年先后收到杭州中策海潮企业管理有限公司、杭州市实业投资集团有限公司、杭州潮升企业管理合伙企业等外界融资总计六亿六千万余元，公司财力雄厚，科技创新信心空前高涨。由此，企业对政府科创政策关注度不高，评价也较低，认为可以凭借自身实力完成科技创新。

3.3.2 产生非高企业创新能力的路径分析

本文同样试图找到会导致低企业创新能力的因素组合，研究得出的两条路径拥有相同的核心要素，因此将两条路径简化合并后分析，具体分析如下：

供给-需求-环境政策缺失型，组态8：Age *~ Supply *~ Demand *~ Environment；组态9:~ Property * Size *~ Supply *~ Demand *~ Environment，其中非供给、需求、环境型科创政策均为核心要素。结果表明，企业成立时间较长的大型民企认为当企业同时缺失三方面的政策扶持时，企业创新能力会低下。此结果与上文组态1与组态2合并的路径1相呼应，即企业成立时间较长的大型民企偏好供给型和需求型科创政策，认为环境型科创政策帮助不大。路径1中供给型科创政策和需求型科创政策均为核心要素。综合分析可以的得出企业成立时间较长的大型民企认为三类科创政策均有不同程度作用，其中供给和需求型科创政策被认为帮助很大，对企业创新水平起到了决定性作用；环境型科创政策作用相对不明显，企业认为环境型科创政策对创新能力的提升效果不明显，但是如果缺失了此类政策则会导致较低的企业创新能力。环境型科创政策主要针对4个方面：融资环境保障、税收激励、产权保护、公共服务，其目的为营造公平、高效、保障企业持续创新的市场环境，解决企业融资难、维权难、咨询难的困境。企业年限较长的大型企业大多都是从年轻的小微企业发展而来，成长的过程中供给侧和需求侧面对的困难较为直接，因此对针对这两方面的政策扶持需求较大，评价也较高。而科创环境方面的问题则相对隐蔽，且很难有指向性强的环境型科创政策颁布，由此企业虽然认为环境型科创政策对于企业创新有一定作用，但评价较低。

3.4稳健性检验

3.4.1 组态的敏感性分析

本研究通过调整一致性阈值和改变校准临界值两种方法进行稳健性检验，以确保创业孵化基地高质量发展组态的稳定性。首先, 本文将一致性阈值从0.85提高至0.90，案例频数保持不变，结果相较于调整前未发生变化。其次，将所有变量的完全隶属锚点变更为75%分位数，完全不隶属锚点变更为25%分位数，交叉点为中位数，一致性阈值为0.80，案例频数依旧不变，结果如表7所示。

表7：组态的敏感性分析

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对比表6和表7中高质量发展组态可以看出，仍然有5条路径可以引致高创新能力结果，各构型的核心条件与之前大致相同；3个组态的拟合参数一致性和总体覆盖度与之前相差无几。对稳健性检验后的不同构型拟合参数差异和集合关系状态进行分析后发现，本文研究结果具有很好的稳健性。

3.4.2 组态的预测效度检验

组态的预测效度检验用于检验假设的组态模型对不同数据集的估计能力。若组态模型对不同数据集有相似的预测能力，则说明研究结果具备良好的预测效度。本文将原始样本分为两个子样本：一个建模子样本（子样本1）和一个拒绝样本（子样本2）；子样本1采用与主分析相同的案例频数阀值和一致性阀值进行FsQCA，然后在子样本2上测试子样本1产生的组态模型是否达到子样本1相似的一致性和覆盖率。

如图7所示，组态五在两个子样本中的一致性和覆盖率相近，散点图十分相似，均呈现样本多位于y=x函数上方的情况。其原因是本文采用对各组态六个前因变量取最小值的方法生成变量S，由此S值大多小于0.5。将Patent值设为因变量y，将S值设置为自变量x从而得到散点图，因此得到的散点多聚集在左侧。综上所述，本文结果预测效度良好。

子样本1：Consistency= 0.85535;Coverage=0.291276 子样本2：Consistency=0.854683;Coverage=0.376125

图7 组态5在子样本1和子样本2中的XP scatterplots 图

4.结论与建议

4.1主要结论

论文运用fsQCA方法，基于组态思想，对长三角地区333家高新技术企业进行模糊定性分析，主要研究了长三角地区三类科创政策工具与自身因素对高新技术企业创新能力作用的组合效应，得出不同类型高新技术企业创新发展的政策组合路径。研究发现：

（1）企业成立时间较短的民企和成立时间较长的大中型企业均偏好供给-需求-环境三位一体的科创政策组合，其中，三类科创政策均为核心要素。刚成立不久的民营企业显然存在融资困难、新产品滞销以及市场壁垒等困难，这就需要政府通过科创政策给予企业帮助；企业年限较长的大中型企业由于体量大、产品涉及范围广的缘故，在创新的过程中同样会有同样的问题，因此对三种科创政策评价都很高。

（2）企业成立时间较长的大型民企偏好供给型和需求型科创政策，认为环境型科创政策帮助不大。其中，供给型科创政策和需求型科创政策均为核心要素。相比于国企，民营企业在科技创新方面遇到的困难多在供给端和需求端，企业需要政府提供资金支持和解决销售端的滞销压力；由于民营企业本身创新能力普遍低于国企，对于专利保护等方面的环境型科创政策需求不大。

（3）企业成立时间较长的小微民企偏好环境型科创政策，认为供给型和需求型科创政策没有帮助。其中，环境型政策工具为核心因素。以上海逸发科技有限公司为例，企业已逐渐摸索出了属于自己的创新体系，运行压力较小；企业更关注的是能确保其技术创新不被盗用的公平的营商环境，因此对环境型科创政策需求较大。

（4）企业成立时间较长的小型国企偏好供给型科创政策，认为需求型和环境型科创政策作用不明显。其中，供给型科创政策为核心要素。小微企业贷款难、找人难是社会普遍存在的问题，这就导致小微企业对供给型政策需求尤为迫切。而企业年限的国企通常拥有稳定的销售渠道以及可持续发展的创新体系，对需求和环境型政策需求不大，企业首先要关注的是创新的第一步，即资金和高科技人才的问题。

（5）企业成立时间较短的大型国企认为三种科创政策作用均不显著。以中策橡胶集团为例，由于获得大量资本投资，企业现金流宽松，拥有很好的科技创新条件，因此对与政府的政策扶持兴趣不大，企业更多依靠自身实现高科技创新能力。

4.2政策建议

首先，为实现政策效率最大化，各国政府在制定科创政策时均应当针对不同类型企业的偏好，科学选择激励路径。具体而言，对于企业年龄较短的民企和企业成立时间较长的大中型企业，政府应当给予企业全方位的政策扶持，推动、拉动企业科创积极性，为企业营造良好的创新环境；对于企业成立时间较长的大型民企，只有从供给和需求两个方面同时入手，才能真正服务好企业科创事业；对于企业成立时间较长的小微民企，精准地优化此类企业所处的营商环境可以高效地提高企业创新能力；对于企业成立时间较长的小型国企，从供给侧入手，提供企业创新所需的科创要素，如资金、人才、信息等，可以调动企业创新积极性；对于企业年龄较短的大型国企，政府可以适当减少政策扶持，节省公共资源。

其次，加强科创政策协同作用，多使用政策“组合拳”。通过组态分析法可以看出大多数企业偏好不止一种类型的政策，企业需要政府提供多方位、多维度的政策支持。从问卷评分来看，企业普遍给政府科创政策打分较高，说明政府给类型政策对企业均有不同程度的帮助，政府在制定政策时应当从多方面考量，从而实现“1+1>2”的效果。

4.3贡献与不足

论文可能的贡献主要为：一方面，本文在理论研究中将fsQCA组态分析法应用于科创政策工具组合如何作用于高新技术企业创新的相关研究中，为探索提高企业创新能力的路径选择提供了新的研究视角。另一方面，实践中，本文研究结论为政府部门科学制定科创政策，提高科创政策的创新效应提供了决策参考。

当然，本文还存在一些不足。第一，本文考察了三种政策类型的组合效应，而每种类型的科创政策工具下还有具体的政策工具，本文处理的方法只是将将这些具体政策工具的评分简单加总得到科创政策的总分，可能还存在一些更好的加总方法，例如使用加权汇总的方法。第二，论文得到的路径还是较为复杂，可能可以通过调整校准方法或是对样本进行进一步的筛选可以得到更精简的路径还有待验证。

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