科技創新中心建設政策是否提升了科技型企業價值？

徐鯤　賈俊偉

[摘要]近年來，我國上海、北京、粵港澳等多地陸續開啟了國際科技創新中心建設計劃，旨在優化區域創新環境，提升科技型企業的國際競爭力。以全國首個科創中心——上海科創中心為實驗組，以2020年啟動科創中心建設的粵港澳大灣區科創中心為對照組，采集兩地2010—2019年創業板上市企業數據，運用雙重差分的方法，研究了科創中心建設政策的微觀效應，且進一步揭示這一政策效果的內在機理和異質性特征。研究結果表明：科創中心建設政策對其所屬地區科技型企業價值具有顯著的促進作用;進一步研究表明，科創中心建設政策能夠有效驅動企業創新投入和引進研發人才，進而實現科技型企業價值的提升;值得一提的是，異質性檢驗發現，對于高成長性企業和融資約束程度高的企業，科創中心政策對企業價值提升的促進作用更為顯著。

[關鍵詞]科創中心建設;企業價值;科技型企業;雙重差分

[中圖分類號]中圖分類號F322.751[文獻標志碼]文獻標志碼A[文章編號]1672-4917（2022）02-0093-10

一、引言

21世紀以來，全球新一輪科技革命和產業變革方興未艾，科技創新正加速推進，為應對新一輪科技革命和產業變革，提升國家綜合實力，建設具有影響力的科技創新中心正日益成為許多國家和地區的重大戰略和必然選擇。在國際上，紐約、倫敦、巴黎、東京都提出過建設全球科技創新中心的目標，而我國也陸續開展建設全球科技創新中心的工作。2015年5月，上海市政府發布《關于加快建設具有全球影響力的科技創新中心的意見》;進而，2015年10月，國家“十三五”規劃提出支持北京、上海建設具有全球影響力的科技創新中心;2016年9月，國務院常務會議審議并通過《北京加強全國科技創新中心建設總體方案》。隨著全國科技創新中心建設初具規模，科技創新能力明顯增強，以及全球科技競爭加劇和經濟全球化的發展，2020年國家“十四五”規劃又明確提及支持北京、上海、粵港澳大灣區形成國際科技創新中心，加強基礎研究，注重原始創新，布局建設綜合性國家科學中心和區域創新高地。

創新驅動是推動經濟發展的首要動力，科技創新的快速發展，關系到我國產業結構的調整，是實現中國經濟從高速增長轉向高質量發展的重要支撐，也是中國深度參與世界分工、提升綜合國力的戰略支點。科技型企業作為科技創新的載體，其整體水平決定科技創新的發展狀況，因此，研究區域科創中心建設政策對科技型企業價值的影響能夠促進進一步了解政策實施效果，并作出合理評價，具有重要的現實意義。

目前關于科技創新中心，國內外學者已進行了一些研究，主要集中在三個方面，一是關于科技創新中心概念的研究，學術界對此還沒有準確的界定。2000年7月，美國科技類雜志《連線》首次提出了“科技創新中心”的概念，之后學者們主要從國家和城市層面對科技創新中心的概念進行了討論。在國家層面，許多學者相繼提出了世界科學中心、國際科技創新中心和全球科技創新中心等相關概念[1-4];在城市層面，主要從產業基礎和創新模式等角度探索城市科技創新中心定義[5、6]。二是科技創新中心建設路徑研究，多數學者認為科技創新中心的形成離不開創新要素布局和創新網絡協同，如Shon等[7]指出科技創新中心建設的關鍵是在大學、企業和政府之間的相互強有力的聯系;Filatotchev等[8]認為科技創新中心內部通過知識的擴散和溢出、創新要素的流動等創新活動構建了科技創新中心空間結構。三是關于科技創新中心評價指標研究，如陳搏[9]在對現有科技創新中心評價文獻成果分析的基礎上，初步構建了全球科技創新中心評價指標體系;王海蕓等[10]利用文獻研究法和層次分析法構建了基于“五種責任”的全國科技創新中心評價指標體系。

此外，也有學者從區域視角定量評價科技創新政策，如郭強[11]基于省級數據，采用模糊數學理論和熵值法分別計算出指標的隸屬度和權重，對科技創新政策的效果進行定量評估;陳升等[12]從空間計量視角研究了科技創新政策力度對省域創新績效的空間影響機制。

然而，近年來，從微觀視角對政策成效的評價，也受到學者們的廣泛關注，特別是圍繞企業價值這一業績考核關鍵指標和財務管理最終目標所展開的研究。如程小可等[13]從貨幣政策的角度，分析企業稅收規避對其價值的影響機理;王燕妮等[14]從會計政策的角度，實證檢驗了政府補助對R&D會計政策選擇與企業市場價值之間關系的影響;Zhu等[15]發現經濟政策的不確定性對企業價值總體具有顯著的抑制作用，其影響程度與企業特征密切相關。

由此可見，目前國內外學者對科創政策的相關研究已經取得了一定的成果，但多為描述性和分析性文獻，或者基于宏觀角度對其實證研究，鮮有文獻從微觀視角探析政策的實施效果。同時針對政策對企業價值的影響問題，學者們多從單一政策的角度來研究，而聚焦于科創中心建設政策這類系統性、綜合性的政策成效分析相對較少。那么，科技創新中心政策對于提升科技型企業價值的有效性如何？政策的微觀效應通過何種路徑實現？科創中心政策是否有助于破解融資約束問題，以及對于不同成長階段企業影響是否存在差異？本文正是以此為切入點，立足服務于國家重大科技創新戰略，針對已有研究的不足，來探討科創中心建設政策對科技型企業價值的影響。

二、理論分析與研究假設

基于新制度主義理論，企業制度環境是研究企業組織的重要變量，企業是一個開放的系統，企業的發展目標只有與外部制度環境相協調才能提高企業的競爭力。科創中心建設政策作為企業外部的一種正式制度，自然會對企業的成長產生一定的影響。一方面，科創中心的建設可以成為區域經濟發展或振興的催化劑，提高區域經濟質量[16]，而企業作為經濟發展的微觀主體，不能忽視其所在區域經濟發展質量對企業成長的影響[17]，經濟發展質量較高的區域能夠為企業提供優越的科技創新環境，企業的科技創新投入強度更高且效果較好[18]，進而企業能將其內部科技研發優勢與外部政策環境機會有機結合，促進企業價值的提升。另一方面，科技創新政策可以通過保障資源供給、促進知識擴散和多種政策工具的組合幫助企業快速升級技術、轉化成果、提升效率，而企業創新投入和科技研發能力的提升能夠對公司的價值增值帶來顯著的正面效應[19]。所以提出以下假設：

假設1：科創中心建設政策對科技型企業價值有著正向的促進作用。

企業的創新投入受到多方面因素的影響，政府宏觀調控是影響企業創新投入的重要因素[20]，一方面，科創中心政策能為企業提供研發補貼、稅收優惠和知識產權保護等各種創新支持，優化創新環境，緩解企業融資約束，降低企業研發活動的不確定性，進而誘發企業創新投入，促進創新成果轉化，提升企業價值[21]。另一方面，區域科創中心政策反映了社會發展的創新需求，會使企業給予研發活動更高的收入預期，也會加劇市場競爭，進而引起企業自發的研發活動，提高企業市場競爭力，促進企業價值的提升[22]。企業創新投入能夠正向促進企業的財務績效，企業的研發活動能夠直接帶來生產和管理成本的下降，從而增加企業利潤[23]。對于科技型企業，企業創新投入的提升，可以獲得更多的科技創新成果，可以幫其在同行業企業中獲取競爭優勢?；诖宋覀兲岢鲆韵录僭O：

假設2：科創中心建設政策可以通過企業創新投入的中介作用提升科技型企業價值。

科創中心建設政策運用政策優勢和創新制度改革權限，通過實施更為積極的人才政策，創新人才培養和引進模式，促進科研院所、高等學校創新人才與企業創新人才的雙向流動，在一定程度上突破了科技人才自由流動的體制機制障礙，吸引了優質創新人才與科研團隊入駐企業，使得研發人才等創新要素向科創中心建設地區轉移集聚。此外，相關產業研發人才的集聚可以產生學習效應，驅動不同創新技術的碰撞及企業創新主體之間的信息傳遞，有利于知識技術的積累、擴散以及新技術的產生[24]，進而提升科技型企業價值。相關研究發現，高端人才集聚效應的形成，可以一定程度緩解企業創新人才不足的情況，增強企業創新活力，達到了“雪中送炭”的效果[25]，表現出更好的企業價值提升效益。

假設3：科創中心建設政策可以通過企業研發人才的中介作用提升科技型企業價值。

不同成長階段的企業具有不同的發展需求和發展戰略，對于科技型企業而言，其企業成長本身就是一個長期過程，特別是科技型企業知識性資產形成、創新能力提升等都是長期積累過程[26]。當企業處于高成長時期，其往往會對創新環境有較強的敏感性和適應性，而政府資源的有效利用會對企業創新活動提供必要支撐。而企業處于低成長時期，科技型企業對科技創新政策的關注度和敏感度相對不足，政府的創新支持與企業的創新需求往往不一致，并且其創新資源相對匱乏，利用社會資源的能力不足?；诖宋覀兲岢鲆韵录僭O：

假設4：在高成長性企業中，科創中心建設政策對科技型企業價值的提高作用更強。

在競爭激烈的市場環境中，科技型企業創新發展需要大量的資金投入，而研發資金投入具有高風險性，其研發成果轉化具有長期性和不確定性[27]，因此需要尋求外部融資，并且創新具有的商業機密特征會導致信息不對稱，使得外部融資約束成為企業創新發展所面臨的主要障礙[28]。當企業面臨高融資約束時，企業難以獲得充足的資金來支持企業長遠的戰略目標，其創新發展會受到一定程度的制約，往往傾向于投資低風險項目，但受到科技創新政策激勵，會產生明顯的創新補償效應，改善其融資約束狀況，從而提升其企業價值。基于此我們提出以下假設：

假設5：在高融資約束企業中，科創中心建設政策對科技型企業價值的提高作用更強。

三、研究設計

（一）樣本選擇和數據來源

根據研究需要，將2015年5月首先實施科創中心建設政策的上海市為實驗組，由于2020年粵港澳大灣區加入建設國際科技創新中心行列，因此廣東省在一定程度上具備建設科技創新中心的潛力，廣東省科技型企業相對聚集且企業發展環境與上海市相似，所以將2015年還未實施科創中心建設政策的廣東省作為對照組，選取2010—2019年創業板上海市和廣東省263家上市企業為研究樣本，之所以選擇創業板上市公司，是基于創業板設立的目的在于推動高新技術發展，因此創業板多為科技型企業。

本文剔除了金融類、st類和財務數據不完整的企業，最終獲取觀測值1 364個，為了控制異常值對研究結果的影響，對變量在小于1%和大于99%的水平上進行了縮尾處理，本文所涉及的數據來自CSMAR數據庫。

（二）模型設定和變量定義

本文采用雙重差分模型（Difference In Differences，DID）對企業年度面板數據進行實證分析。該模型可以有效解決內生性問題對研究結果的影響，提高研究結果的準確性，經常應用于對公共政策實施效果的定量評估。

為檢驗假設1，我們擬采用模型（1）進行檢驗。TobinQ=β+βTreatit+βPostit+βTreat×

Post+βControls+Y+U+ε。 （1）

借鑒Morck等[29]的做法，本文采用TobinQ代表企業價值;Treat代表該地區是否實施了科創中心建設政策的虛擬變量，取1代表該地區實施了科創中心建設政策，反之取0;Post為時間虛擬變量，用以區分科創中心建設政策的實施時間。2015年5月，上海市政府發布《關于加快建設具有全球影響力的科技創新中心的意見》，標志著上海市科創中心建設政策正式實施，因此2015年之前的樣本賦值為0，2015年及之后的樣本賦值為1。而Treat×Post則是虛擬變量的乘積，其系數β3表示科創中心建設政策對地區企業價值的影響，為事件發生所帶來的凈效應。Controls代表幾個控制變量，借鑒姜付秀等[30]與劉行等[31]的研究成果，我們在模型中加入了以下控制變量：凈資產收益率（Roe）、資產負債率（Lev）、股利政策（Div）、股權集中度（Owner）、企業年齡（Age）、兩任兼職（Dual）、獨立董事比列（Indep）、董事會規模（Board），另外為了表1主要變量及其計算方法變量類型變量名稱變量符號變量定義被解釋變量企業價值TobinQ（股權市場價值+債權市場價值）/資產總額解釋變量政策地區虛擬變量Treat實施科創中心建設政策的地區賦值為1，否則為0政策時間虛擬變量Post科創中心建設政策實施之后年份賦值為1，否則為0中介變量企業創新投入R&D研發投入/營業收入企業研發人才RDP企業研發人員數量/企業員工數量控制變量凈資產收益率Roe凈利潤/所有者權益資產負債率Lev總負債/總資產股利政策Div公司股利支付率股權集中度Owner第一大股東持股比例企業年齡Age報告年份-成立年份兩任兼職Dual董事長兼任總經理取值為1，否則為0獨立董事比列Indep獨立董事人數/董事會人數董事會規模Board董事會人數的自然對數

控制年度和行業的影響，在方程中加入了年度虛擬變量Y和行業虛擬變量U。

為檢驗假設2和假設3，本文基于基準回歸模型（1）構造以下遞歸模型檢驗企業創新投入的中介作用：Mediation=α+αTreat+αPost+αTreat×

Post+αControls+Y+U+ε。（2）

TobinQ=λ+λTreat+λPost+

λTreat×Post+λMediation+

βControls+Y+U+ε。（3）其中，mediation為中介變量，選用國內學者相關研究中的常見指標R&D投入為企業創新投入的代理變量，企業研發人員數量占企業員工數量比例（RDP）作為企業研發人才的代理變量，其他變量與式（1）中的變量定義相同。主要變量定義見表1。

四、實證結果

（一）描述性統計特征

針對本文選取的上海、廣東兩地263家創業板上市企業的樣本，對主要變量進行了描述性特征統計。如表2所示，全樣本的TobinQ最大值為8.044，最小值為1.067，說明不同科技型企業的企業價值差異較大;TobinQ均值和中位數分別為2.391和1.953，均值略高于中位數，數據分布呈現略微右偏，基本符合正態分布特征;Roe均值（中位數）為正，表明科技型企業上市公司財務業績成長性相對較好。

（二）科創中心建設政策與科技型企業價值

本文采用雙重差分模型對上述回歸方程進行了回歸分析，回歸結果列于表3。表3中第（1）列為以TobinQ為被解釋變量的單變量回歸結果，Treat×Post的回歸系數β3是0.348，在5%的水平下通過了顯著性檢驗;表3中第（2）列為在第列（1）的基礎加入企業特征控制變量的回歸結果，Treat×Post的回歸系數β3是0.381，在1%的水平下通過了顯著性檢驗。以上數據結果都表明，實施了科創中心建設政策的地區，其企業價值較沒有實施科創中心建設政策地區的企業價值有著顯著高水平的提升。

（三）中介效應檢驗

接下來本文對企業創新投入和企業研發人才進行中介效應檢驗，結果見表4，其中，列（2）和列（3）為企業創新投入的中介機制檢驗結果。回歸結果表明，科創中心建設政策顯著促進了企業創新投入水平，且在列（3）加入R&D后，雙重差分項系數由原來的0.381下降為0.345，中介變量系數在1%水平上顯著為正，表明科創中心建設政策通過驅動企業創新投入顯著提升了科技型企業價值，其中介效應為0.035，約占總效應的9.26%，驗證了假說H2。列（4）和列（5）為企業研發人才的中介機制檢驗結果，回歸結果表明，科創中心建設政策顯著提升并促進了企業研發人才數量占比，且在列（3）加入中介變量后，雙重差分項系數下降為0.297，中介變量系數在1%水平上顯著為正，表明科創中心建設政策通過企業研發人才效應顯著提升了科技型企業價值，其中介效應為0.084，約占總效應的22.01%，驗證了假說H3。此外，運用Sobel檢驗和Bootstrap方法檢驗中介效應的穩健性，結果均顯著，表明企業創新投入和企業研發人才的中介作用顯著存在。

五、穩健性檢驗

（一）平行趨勢檢驗

使用雙重差分模型的重要前提是實驗組和對照組樣本企業滿足平行趨勢假設，否則估計結果可能會存在偏誤，因此本文借鑒劉瑞明等[32]的研究成果，在模型中引入政策變量與各期虛擬變量的交互項來檢驗實驗組和對照組樣本企業是否滿足平行趨勢假設。因此，本文引入以下方程：TobinQ=β+βTreat+βPost+βTreat×

Post+βTreat×Post+…βTreat×Post+

βTreat×Post+βControls+Y+U+ε。 （4）

其中Post的上標表示政策發生的提前項和滯后項，本文科創中心建設政策沖擊時間為2015年，交叉項到Treat×Post到Treati×Post表示政策實施的提前項，代表政策執行前第n年的政策效果，如果科創中心建設政策提出之前各年交互項的系數均不顯著，說明科創中心建設政策的實驗組和對照組在政策實施前不存在顯著差異。圖1顯示了交叉項的系數估計結果，橫軸表示距離政策發生的時間，垂線表示置信區間，如圖1所示，β3至β7的置信區間均包括0，即雙重差分項系數不顯著，平行趨勢得到滿足。

（二）安慰劑檢驗

1.虛擬時點安慰劑檢驗

為進一步驗證本文結果并不是由科創中心建設政策實施前受其他因素影響的，進行虛擬時點安慰劑檢驗，本文作出虛擬假設，科創中心建設政策實施前一年（2014年）為事件發生當年，重新對樣本進行回歸，如果在安慰劑估計中，Treat×Post的回歸系數β3是不顯著的，則實驗組科技型企業價值的提升是由科創中心建設政策實施所致。如表5列（1）所示主基準回歸結果雙重差分項不具有顯著性，這一結論再次驗證了本文的研究結果。

2.隨機安慰劑檢驗

雖然本文在進行科創中心建設政策效應評估時，已經對企業部分特征進行了控制，但仍然可能存在其他不可觀測的企業特征。為此，本文借鑒周茂等[33]的做法，采取以下思路間接檢驗不可觀測特征是否會影響估計結果。具體來說，首先將科創中心建設政策對企業的影響變得隨機（由計算機生成），然后通過重復隨機抽樣1 000次的方式構建政策虛擬變量，同時能夠估計出雙重差分項回歸系數β的均值，并在圖2中展現出所估計的1 000個β3的分布。由圖2可以看出，1 000次隨機過程中，β都集中分布在0附近，可以證明不可觀測企業特征不會對估計結果產生影響，進而證實基準回歸結果的穩健性。

（三）使用傾向得分匹配

通過傾向得分匹配法，盡可能地控制實驗組和對照組的差別，可以一定程度上解決樣本選擇性偏差等內生性問題，因此本文進一步使用傾向得分匹配法（Propensity Score Matching）對實驗組和對照組進行匹配。首先本文以凈資產收益率（Roe）、資產負債率（Lev）、股利政策（Div）、股權集中度（Owner）、企業年齡（Age）、兩任兼職（Dual）、獨立董事比列（Indep）和董事會規模（Board）作為企業特征變量對實驗組和控制組進行Logit回歸，以預測值作為得分，然后采用一對一最近領匹配的方法進行匹配，進一步剔除不滿足共同區域的樣本后進行雙重差分估計，如表5列（2）的結果顯示，Treat×Post系數依然顯著，表明結果穩健。

（四）刪除政策實施當年的樣本觀測值

由于實驗組科創中心建設政策的首次提出是在2015年5月，本文基準模型構建時將2015年設定為政策沖擊年份，但企業或許在2015年初還沒有受到政策的影響。出于穩健性考慮，刪除該年度所有樣本企業的觀測值，對基準模型進行雙重差分估計，如5列（3）的結果顯示，Treat×Post系數依然顯著，表明結果穩健。

（五）改變時間窗寬

考慮到政策估計效果可能受到不同時間窗寬樣本選擇的干擾，為了證明研究結論的穩健性，本文進一步將政策實施前后兩年（2013—2017）、三年（2012—2018）和四年（2011—2019）三個研究期間的樣本對基準回歸模型進行檢驗，表5列（4）、（5）和（6）的回歸結果顯示Treat×Post系數仍然顯著，說明實證結果是穩健的。

六、異質性分析

（一）企業成長性的影響

本部分以主營業務收入增長率為企業成長性的代理變量，將企業成長性大于其平均值的樣本劃分為高企業成長性組，低于其平均值的樣本劃分為低企業成長性組，以檢驗企業成長性對科創中心建設政策與科技型企業價值關系的影響。實證結果如表6中第列（1）和列（2）所示。僅在高企業成長性組中，交互項Treat×Post的回歸系數在1%的置信水平上顯著為正;而在低企業成長性組中，交互項Treat×Post的回歸系數卻不顯著。該實證結果證實了假設4，表明在高成長性企業中，科創中心建設政策對科技型企業價值的提高作用更強。這可能是高成長性企業往往具有長期的戰略規劃，為了保持企業戰略動態的穩定性，會對科技創新政策的變化更加敏感，充分利用政府提供的公共資源，滿足自身的成長需求，因此科創中心建設政策對大規模企業的激勵作用更大，其企業價值提升效果更為顯著。

（二）企業融資約束的影響

衡量企業融資約束的方法主要分為單變量衡量和多變量衡量方法，單變量衡量方法主要有企業現金流量、股利支付率和利息保障倍數等，多變量衡量方法主要有SA指數、KZ指數和WW指數等。因為單變量衡量方法存在誤差較大的問題，多變量衡量方法中KZ指數和WW指數的度量更多的依賴企業內生財務指標，存在一定的內生性問題;而SA指數用企業規模和上市年齡兩個外生于企業財務狀況的指標來度量，則避免了這一內生性問題[34]。因此本文用SA指數來衡量企業的融資約束水平，其計算公式為：SA指數=-0.737Size+0.043Size2-0.04Age，其絕對值越大，表明企業的融資約束水平越高。將SA指數絕對值大于其平均值的樣本劃分為高融資約束組，低于其平均值的樣本劃分為低融資約束組，實證結果如表6中第列（3）和列（4）所示。僅在高融資約束組中，交互項Treat×Post的回歸系數在1%的置信水平上顯著為正;而在低融資約束組中，交互項Treat×Post的回歸系數卻不顯著。該實證結果證實了假設5，表明在高融資約束企業中，科創中心建設政策對科技型企業價值的提高作用更強。這可能是由于融資約束水平較高的企業受到科技創新政策的激勵效應更強，政府通過提供各種財政支持，疏解其融資約束的壓力，提高其創新風險承擔水平，提升其創新意愿，其企業價值提升效果更為顯著。

七、結論與建議

（一）研究結論

為強化國家戰略，提升企業技術創新能力，激發人才創新活力，完善科技創新體制機制，政府推行了一系列鼓勵科技創新的政策，其中最重要的政策之一是科創中心建設政策，然而這一政策是否真的起到了應有的效果，需要進行科學評估。本文正是在此背景下，選取2010—2019年上海市（全國第一個科技創新中心所在地）和廣東?。?020年粵港澳大灣區科技創新中心所在地）創業板263家上市企業為實驗組和對照組的樣本，運用雙重差分的方法研究了科創中心建設政策對科技型企業價值的影響。

研究結果表明，實施了科創中心建設政策的地區，其科技型企業價值較沒有實施科創中心建設政策地區有著顯著高水平的提升，在進行平行趨勢檢驗、安慰劑檢驗、傾向得分匹配等一系列穩健性檢驗后，這一結論依然成立。進而使用中介效應模型檢驗了企業創新投入的作用機制，研究表明，科創中心政策有利于科技型企業提升企業創新投入，驅動企業引進研發人才，進而實現科技型企業價值的提升。

本文豐富了科創中心建設政策實施效果的相關研究，聚焦政策的微觀效應，通過實證分析證明了科創中心建設政策對科技型企業價值提升的促進作用。并且進一步證明科創中心政策對高成長性科技企業、高融資約束的科技企業的價值提升影響更為顯著。而這些高成長性和高融資約束的科技企業，以中小微企業居多，它們恰是最具創新活力和發展潛力的企業群體[35]，也是以往政策支持中容易被忽視的群體。

（二）政策啟示

根據以上研究結論，本文提出以下政策啟示：

第一，結合實證研究結論，科技創新中心政策有助于地域內科技型企業價值提升，因此無論是出于推動科技革命、產業變革以提升國家綜合實力，還是出于科技創新提高企業價值的考慮，建議政府應繼續加大國際科創中心建設力度，并形成配套的系列支持政策，及時總結科創中心建設的成功經驗，提升科創中心建設區的輻射力度和帶動效應，激發科技型企業的科技創新活力。

第二，基于科創中心建設政策產生微觀效應的路徑研究結果，即通過企業創新投入和企業研發人才的傳導作用促進科技型企業價值的提升，因此企業要將政策激勵與自身核心競爭優勢相結合，根據行業特點進行合理的研發投入，培育創新型研發人才。此外，要從企業長遠的戰略定位出發，提高企業科技創新政策的敏銳度，進行有針對性的研發活動，如此才能充分發揮政策效力，提高企業價值。

第三，考慮到不同特質的企業受科創中心建設政策影響差異較大，建議在政策制定和實施過程中，兼顧企業的需求多樣化與區域內整體價值創造，結合企業所屬行業的特質、企業成長周期階段的特質，構建資金支持、研發支持、稅收激勵、創新服務、政府采購等相結合的綜合性政策支持體系和較為靈活的政策組合，為打造一批有全球影響力的“隱形冠軍”奠定基礎。

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Has the Construction Policy of Science and Technology

Innovation Centers Enhanced the Value of

Technology-based Enterprises？

——Evidence from the Construction of the Shanghai Science and Technology

XU? Kun，JIA? Jun-wei

（School of Management， Beijing Union University， Beijing 100101， China）

Abstract： In recent years， many places such as Shanghai， Beijing， the Greater Bay Area have opened their construction plans for international science and technology innovation centers， aiming to optimize the regional innovation environment and enhance the international competitiveness of technology-based enterprises. In this paper， the Shanghai Science and Technology Innovation Center， the first science and technology innovation center in China， is used as the experimental group， and the Greater Bay Area Science and Technology Innovation Center， which started the construction of science and technology innovation centers in 2020， is used as the control group， using the difference-in-difference model to study the micro-effects of the policy on the construction of science and technology innovation centers， and further reveal the internal mechanism and heterogeneity of the policy effects. The research results show that the construction policy of science and technology innovation center has a significant role in promoting the value of technology-based enterprises in its region; further research shows that the construction policy of science and technology innovation centers can effectively drive enterprises to invest in innovation and introduce R&D talents， thereby realizing the improvement of the value of technology-based enterprises. It is worth mentioning that the heterogeneity test found that for high-growth companies and companies with high financing constraints， the science and technology innovation center policy has a more significant role in promoting corporate value.

Key words：construction of science and innovation center; enterprise value; technology-based enterprise; the difference-in-differences method（責任編輯編輯劉永?。?/p>