專精特新“小巨人”企業空間分布特征及驅動因素分析

許一科，楊麗華

（寧波大學 商學院，浙江 寧波 315211）

一、引言

專精特新“小巨人”企業（以下簡稱“小巨人”企業）是我國中小企業的杰出代表，具有專注細分市場、創新能力強、市場占有率高、掌握關鍵核心技術、質量效益優的特征。《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035 年遠景目標綱要》中明確提出，“要推動中小企業提升專業化優勢，培育‘小巨人’企業和制造業單項冠軍企業，以提升產業鏈供應鏈現代化水平。”對于某地區或城市而言，“小巨人”企業的數量與規模關系著其未來的產業升級和新舊動能轉換[1]。雖然各地政府紛紛出臺培育政策助力企業向“小巨人”邁進，但各地“小巨人”企業數量仍存在較大差異。以工信部公布的前四批“小巨人”企業為例，從省域層面來看，浙江省擁有“小巨人”企業數量最多達1 059 家，占全國比重11.6%；而最后一名西藏自治區僅擁有4 家“小巨人”企業。從市域層面來看，全國297 個地級市以上城市中擁有百家及以上“小巨人”企業的城市僅占21 座，但這些城市擁有的“小巨人”企業總數達4 410 家，占比接近一半。

在國外并無“小巨人”企業這一稱謂，但與之意思相似概念有利基企業，即指企業以某一細分市場為出發點通過集中資源、專業化經營的方式成為市場的領先者，并逐步擴大市場，同時建立各種壁壘，逐漸形成持久的競爭優勢。有學者指出這類企業會在不同市場階段采取不同戰略，在早期市場通過加強研發建立先發優勢；在成熟市場中采用技術專業化的模式；在后期市場中則選擇扮演生產商和分銷商的角色[2]。利基企業與專精特新“小巨人”企業兩者雖然在定義上有所差別，但其中心思想均符合波特的競爭戰略理論，即企業發展應當實行差別化戰略與專一化戰略[3]。國外學者分別從持續競爭優勢[4]、國際化[5]、創新能力[6]、組織結構[7]等企業微觀視角探究了這類企業發展成功的原因。國內學者對“小巨人”企業的研究目前主要分為兩個方面，一是如何打造更多“小巨人”企業。學者們指出現階段政府培育工作不精準[8]、企業技術研發和服務體系薄弱[9]以及數字化轉型相對落后[10]等因素制約著“小巨人”企業成長，未來我國應逐步完善“專精特新”培育體系[11]，并從體制機制、基礎投入、營商環境和數字賦能四個方面重點著力[12]推動企業向“小巨人”邁進。二是如何推動“小巨人”企業高質量發展。“制造業”單打冠軍、隱形冠軍是“小巨人”企業發展的目標，但目前我國部分“小巨人”企業還處在產業鏈的中低端，存在著創新能力不強、缺乏對供應鏈塑造和掌控的情況[13]，對這一現象各省市級政府部門要發揮出潤滑劑和推進器的作用，著力解決“小巨人”企業發展時遇到的困境[14]，同時在政策方面要實行質量導向型的產業政策來推動企業創新、協調、共享和開放發展[15]，并且要持續優化創新政策充分發揮其對企業高質量創新的長效激勵效應[16]。與上述兩個方面相比，學術界對“小巨人”企業空間分布的探討過少，當前學者們熱衷于研究高新技術企業、上市公司等特定類型企業的空間格局，采用空間自相關性、核密度分析等GIS 空間可視化方法來分析其分布特征，并運用地理探測器、負二項回歸等計量模型探究影響其布局形成的因素，例如肖凡指出我國高新技術企業的空間分布表現出以“北上廣深”為首位中心、以成渝與區域性中心城市為次位中心的高度集聚特征，并且企業內部因素、城市知識創造與技術創新水平以及創新環境等因素共同影響了高新技術企業的空間分布[17-18]。僅有丁建軍等（2022）[19]從省域層面指出前三批“小巨人”企業呈現出以“中心城市-城市群”為依托的“三級、多核”集聚連片分布格局，其中城市基礎設施和政策環境是影響這種格局形成的主要因素[19]。本文認為當前我國正處于轉換經濟增長動力的特殊時期，在創新驅動發展戰略下，從經濟地理學視角充分認識“小巨人”企業的空間分布特征及驅動因素，一方面有利于深入了解“小巨人”企業的基本特征和影響培育“小巨人”企業的外部環境因素，另一方面也豐富“專精特新”企業的空間布局研究視角，能進一步推動相關研究的發展。

二、研究方法與數據來源

（一）數據來源

本文選取工信部2019—2022 年公布的“小巨人”企業為研究對象。基于數據獲取的可行性和科學性，首先從國家工信部網站以及各地方經信部門網站獲取完整的“小巨人”企業名單，其次使用天眼查網站（www.tianyancha.com）獲取企業基礎信息包括企業名稱、注冊資本、成立時間、企業類型、所屬行業、登記地址等內容，并利用企查查網站（www.qcc.com）對所獲取的企業信息進行核對確保數據的真實性與準確性。同時，根據所獲的企業登記地址信息，利于高德地圖API 接口，拾取企業地理坐標，最后運用ArcGIS 軟件對其進行可視化處理。

（二）研究方法

1.空間自相關性。衡量空間自相關程度的指標分為全局莫蘭指數（Global Moran's I）與局部莫蘭指數（AnselinLocal Moran's I）[20]，其中全局莫蘭指數能夠有效識別出“小巨人”企業在空間上是否存在集聚特征。其公式為：

式中：I為全局莫蘭指數；x表示城市擁有的“小巨人”數量，x表示每個地級市平均擁有的“小巨人”數量；n為城市數量，dij為空間相鄰屬性變量，當城市i與城市j空間鄰近時，dij取值為1，反之取值為0。指數I的取值范圍在（-1，1）之間，值越大表明“小巨人”集聚特征越明顯。反之，則存在分散特征。

局部莫蘭指數通過考察每個城市與周邊城市的關聯類型和程度，可以反映出“小巨人”在局部區域的空間相關性。其公式為：

式中：Iα為局部莫蘭指數；xα為α地區觀測指標值；Zα為標準化處理后的觀測值；A為城市個數，β衡量了與城市α相鄰的城市個數。根據局部莫蘭指數，將“小巨人”企業空間分布劃分成四種類型：高高集聚（高值城市的周圍是高值）、高低集聚（高值城市的周圍是低值）、低高集聚（低值城市的周圍是高值）和低低集聚（低值城市的周圍是低值）。

2.核密度分析。核密度方法基于地理學第一定律，將事物之間的空間聯系進行量化計算反映其分布規律，可以直觀形象地反映出“小巨人”企業空間分布的核心位置及其對周邊的影響程度[21]。其公式為：

式中：f（x）為核密度估計值，為核函數，T為全國“小巨人”企業總數，h＞0 為帶寬，（x-xi）表示估計值點x到樣本xi處的距離。核密度估計值越大，表示點分布密集，區域事件發生的概率越大。

3.負二項回歸模型。企業空間分布可視為空間單元內企業數量與驅動因素的效用函數[22]。由于“小巨人”企業數量為非負整數，且具有離散特性，因此本文選擇負二項回歸模型來探究影響“小巨人”企業空間分布的因素。其公式為：

式中：δi為服從泊松分布的估計參數；βi為控制其他因變量情況下xi對事件發生頻次的影響程度；offseti為引入的抵消項；ki為超離散程度。

三、專精特新“小巨人”企業空間分布格局

（一）“小巨人”企業總體分布特征

2022 年，全國298 個地級市共有9 027 家“小巨人”企業，占全國總數98.99%。本文以這298 個地級市作為空間自相關分析的基本單元。在ArcGIS 10.7軟件中，首先通過添加“小巨人”企業數據到地圖矢量圖層中，然后將其與對應地級市進行連接與關聯，最后利用空間統計工具中的空間自相關計算2022 年“小巨人”企業空間格局的全局莫蘭指數以及對相關檢驗統計量值進行定量測算，運用ArcGIS軟件結果得出其全局莫蘭指數為0.109，且Z 統計得分7.46，通過1%的顯著性水平檢驗，這表明當前“小巨人”企業在全國空間分布呈現出集聚分布態勢，且全國的空間分布上與相鄰的城市整體上存在著空間正相關性，即某城市的“小巨人”企業發展可以影響和帶動周邊城市的“小巨人”企業發展。利用自然斷點法將各城市擁有的“小巨人”企業數量分成8 個級別（見表1），可以發現絕大多數超過155 座的地級市擁有的企業數量少于6 家，占整體比重達52%。而擁有55 家“小巨人”企業以上的城市僅有40 座。通過觀察各城市擁有的“小巨人”企業數量，可以得出目前“小巨人”企業空間分布總體呈現出“自東向西”梯度遞減、南高北低的特征，其中東部地區主要分布在長三角、京津冀和珠三角地區，而中西部地區主要分布在長江中游經濟帶和成渝地區。從城市視角上看，“小巨人”企業排名前十的城市依次是北京（588 家）、上海（507 家）、深圳（446 家）、寧波（283 家）、重慶（252 家）、武漢（209家）、杭州（208 家）、成都（201 家）、天津（195 家）、蘇州（173 家），上述城市共擁有“小巨人”企業3 062家，占總量33.9%，且這些城市均為我國直轄市或副省級城市，表明“小巨人”企業集聚呈現出明顯的“高城市等級”偏好。

表1 “小巨人”企業分布情況

全局莫蘭指數揭示了“小巨人”企業空間分布具有整體集聚的空間態勢，但這僅能說明所研究的城市與其相臨近城市在“小巨人”企業數量之間的平均空間差異，無法判斷某一區域內部的具體分布情況，也不能對局部區域的“小巨人”企業發展問題進行深入解釋，為此本文采用局部莫蘭指數，進一步分析“小巨人”企業局部空間自相關性特征并以此分析局部區域的分布情況。局部空間自相關性結果（見表2），通過顯著性檢驗的地理單元共有106 個，占整體比重35.5%。其中高高集聚區與低高集聚區主要分布在我國東部沿海地區，高低集聚區主要分布在中西部的省會城市，而低低集聚區主要分布于我國東北、西南和西北地區。具體來看，高高集聚單元有25 個，其中長三角地區是高高集聚區的主要分布點，作為我國經濟發展中心，長三角地區在金融、教育、創新等方面遙遙領先其他區域，在全國層面具有引領培育“小巨人”企業的功能；另外，京津冀和珠三角地區的部分城市如廊坊、唐山、東莞、惠州等也呈現出高高集聚特征，其緊挨北京、深圳等科技創新發達城市，這能讓當地企業可以及時掌握前沿科技來創新優化自身產品的生產，且隨著大城市用地成本不斷提高以及環保力度不斷加大，使得部分優秀企業選擇外遷流入周邊城市，這也推動了當地產業鏈的升級與轉型促進了企業“專精特新”發展。高低集聚單元有5 個，分別為哈爾濱、長春、沈陽、太原和昆明，作為省會城市其憑借大量的優質資源如醫療、教育、基礎設施等，吸引了周邊地區的人口與投資，為本土企業“專精特新”發展提供了必要人才與資金支撐，在區域層面發揮著引領作用。低高集聚單元有16 個，主要分布在長三角、京津冀等城市群周邊，這些地方相對城市群內部來說經濟基礎與科研資源較為薄弱，如浙江的衢州和金華，江蘇的鹽城和淮安，但是這些城市與中西部城市相比具備了良好的區位條件，能夠較好地得到核心城市輻射，盡管當前發展較為緩慢，但是未來需要著重關注這些區域。低低集聚單元有60 個，占整體顯著單元的比例最高，主要分布在我國黑龍江東北部、內蒙古、甘肅、廣西等地，這些地方經濟水平相對落后且自然條件也較差，無法為企業“專精特新”發展提供優質要素。

表2 “小巨人”企業局部空間自相關性結果

（二）“小巨人”企業演化趨勢特征

為進一步了解“小巨人”企業在2019—2022 年間的演化趨勢，本文利用核密度公式分別計算其每年的核密度值。同時，采用自然斷點法（Jenks）按照各密度值的大小將其分成5 個區間，分別是低密度區、較低密度區、中密度區、較高密度區和高密度區。2019 年，各地級市共培育244 家“小巨人”企業，“小巨人”企業在長三角形成1 個高密度區，并以上海為核心向浙江、江蘇、安徽三省逐漸擴散；同時以北京、深圳、成都為核心形成較高密度區，分別輻射京津冀、珠三角和成渝等地區，但輻射范圍相對有限。2020 年，各地級市新培育“小巨人”企業1 559家。“小巨人”企業核密度分析呈現出多點開花特征，新增3 處高密度區分別以北京、深圳和廈門為中心，同時在青島、鄭州、太原、重慶4 處城市形成新的較高密度區，可以看出這一年，個別省會城市和計劃單列市開始在培育“小巨人”企業上逐漸發力。2021 年，各地級市新培育“小巨人”企業2 905 家。與上一年度相比“小巨人”企業核密度區的擴散范圍在縮減，只在長江中游經濟帶新增1 處以長沙為中心的較高密度區，并且原先新增的4 處較高密度區轉變成中密度區。但從核密度值上看高密度區最大核值從46 上升至178，這表明“小巨人”企業進一步集聚分布于長三角、京津冀和珠三角地區，事實也是如此，2021 年新增“小巨人”企業前三名的城市分別為上海（182 家）、北京（166 家）、深圳（136 家）。2022 年，隨著各地政府對企業“專精特新”發展的重視程度不斷提高，這一年新培育的“小巨人”企業數量達到了4 320 家，接近前三年總和。盡管“小巨人”企業空間分布新增1 處以武漢為中心較高密度區，但總體上其集聚程度進一步加深，且擴散趨勢進一步減弱，例如長三角地區的高密度范圍不斷減少，企業更集中于上海。總體上看，2019—2022 年間我國“小巨人”企業空間分布主要呈現出“三級多核”集聚分布態勢，其中“三級”指以上海、北京、深圳為中心的長三角、京津冀和珠三角地區，而“多核”指以武漢和長沙為中心的長江中游地區、以成都和重慶為中心的成渝地區、以濟南和青島為中心的山東半島地區、以鄭州為中心的中原地區和以廈門為中心的海峽西岸地區。且值得注意的是，2021 年之后，其空間集聚主要表現出“三級”分布的特征，雖然多核現象仍有存在但總體強度與擴散范圍均大幅減弱。

（三）不同行業“小巨人”企業空間分布特征

從事不同生產活動的企業其空間分布特征也有所差別。本文根據《國民經濟行業分類（GB/T 4754-2017）》將“小巨人”企業按生產活動分為制造業和生產性服務業兩種類型。2022 年從事制造業生產的“小巨人”企業達5 432 家，占總比重60.2%，其中排名前三行業分別為通用設備制造業（889 家）、電氣機械和器材制造業（713 家）、專用設備制造業（624 家）。而從事生產性服務業的“小巨人”達3 448家，占總比重38.2%，其中排名前三行業分別是科技推廣和應用服務業（1132 家）、研究和試驗發展（830）、批發業（790 家）。分別計算兩者的空間自相關性，其中制造業“小巨人”全局莫蘭指數為0.204，而生產性服務業“小巨人”全局莫蘭指數為0.036，兩者均通過1%的顯著性水平檢驗，表明兩者在空間分布中均呈現出集聚分布態勢，但制造業“小巨人”的全局莫蘭指數要高于生產性服務業“小巨人”企業，表明制造業的集聚程度要更高。同時，利用核密度分析測算兩者的集聚點位，可以發現其空間分布差異性較大。制造業“小巨人”空間分布呈現出“兩級多核”特征，在長三角和珠三角形成2 處高密度區，同時在天津、濟南、青島、鄭州、武漢、長沙、廈門、重慶、成都等地形成9 處較高密度區。長三角與珠三角地區依托獨特的區位優勢，從以勞動力為主的輕工業到以先進技術為主的高科技行業，各行各業發展迅速，且相互之間形成了比較完善的產業體系，使得企業能更好地融入產業鏈中專注于某一細分產品的生產與創新。近年來，隨著我國東部地區產業結構不斷升級調整，用工成本上漲以及對環境保護力度的加強，不少東部地區的先進制造業企業逐漸向中西部地區轉移，并由此帶來的技術溢出不僅促進了當地產業鏈的延伸與擴展，同時提高了地區勞動者的技能水平，帶動了中西部制造業企業向“專精特新”發展。與制造業“小巨人”相比，目前生產性服務業“小巨人”空間分布較為集中，主要以北京、上海和深圳三座城市為核心在京津冀、長三角和珠三角形成三處高密度區，并輻射擴散周邊城市但輻射范圍與制造業相比大幅縮小。我國生產性服務業發展起步較晚，由于產業本身的特性，其成長離不開技術、知識、資本等要素，因此這類企業多集聚于高校資源豐富、科技創新活躍和金融發展良好的城市。同時，生產性服務業“小巨人”空間分布在中西部地區未能形成較高密度區，僅在武漢、長沙、成都等地出現中密度區。

四、“小巨人”企業空間分布的驅動要素分析

（一）驅動要素選擇

區位理論與集聚理論表明，企業在空間上集聚分布是受多種因素共同作用的結果，這些因素涵蓋了自然、社會、經濟、產業、政策等方方面面，絕非是單個因素的作用結果。由于現有的研究鮮有從市域角度對“小巨人”企業空間分布成因進行分析，因此，本文根據相關理論以及文獻，嘗試從集聚稟賦、政府行為、基礎設施和經濟環境4 個方面去探究驅動“小巨人”空間格局形成的因素（見表3）。

表3 解釋變量含義

1.集聚稟賦。企業“專精特新”發展的靈魂是創新[12]。“小巨人”絕大多數從事制造領域生產，區域制造業集聚與人才集聚水平會影響企業的創新能力。其中產業集聚會帶來競爭效應與分工效應[23]，企業受分工效應的影響會選擇專注于單一產品的生產進而利于提升專業性水平，同時競爭效應會促使企業對產品進行創新從而在市場中脫穎而出。而人才集聚則為企業研發提供人力支撐，并使企業獲取知識的速度加快[24]。集聚稟賦越強的地方，所產生的效果越利于企業向“專精特新”發展。

2.政府行為。企業高質量發展離不開政府引導。作為中小企業朝“專精特新”發展的重要推手，政府通過出臺一系列的扶持政策如創新政策、人才引進政策、減稅政策等，為企業解決轉型過程中遇到的各種難題。“小巨人”培育計劃雖然在2018 年才出臺，但不少地方政府在這之前就將支持企業“專精特新”發展寫入年度政府工作報告，并推出一系列培育扶持政策。此外，政府財政科技支出為企業研發提供了有效的資源支撐并在一定程度上減少了其失敗風險[25]。

3.基礎設施。“小巨人”通常處于產業鏈中游環節為大型企業做配套生產服務，交通基礎設施和信息基礎設施的不斷完善，不僅提高市場可達性擴大企業服務的范圍，同時能使其與產業鏈上下游企業的關系更加緊密，通過及時獲取客戶需求并對產品做出相應改進，進而保持自身競爭力[26-27]。基礎設施越完善的城市，會利于促進企業“專精特新”發展。

4.經濟環境。城市發展水平對企業“專精特新”轉型同樣重要。寬松的融資環境可以幫助企業解決擴大生產和研發創新時遇到的資金難題[28]。全球連通性的提升能讓企業接觸到更多國外先進產品，通過模仿創新的方式來提高自身研發能力[29-31]。

由于“小巨人”認定標準中明確提及企業需從事細分市場3 年及以上時間，本文參考陳武元等（2022）[32]的方法，認為2019 年時這些已經基本成形，故上述解釋變量數據除政府重視度之外均來源于《2019 年中國城市統計年鑒》，而政府重視度的數據則來源于2018 年各地級市政府工作報告。

（二）實證結果

考慮數據可得性，本文選擇2022 年281 個地級市的全部“小巨人”企業、制造業“小巨人”企業和生產性服務業“小巨人”企業數量為因變量，以表1 中因素為自變量。首先對各自變量之間的共線性進行檢驗，測得VIF 值均小于10，排除多重共線性問題。其次利用Stata 軟件進行負二項回歸，Alpha 系數均顯著不為0，表明選用負二項回歸模型估計的合理性。具體回歸結果如表4 所示。

表4 回歸結果

模型1 為全部“小巨人”企業的回歸結果。集聚稟賦方面均通過顯著性檢驗，制造業集聚回歸系數顯著為正，表明“小巨人”企業分布與產業集聚所帶來的外部規模經濟息息相關，產業鏈中上下游企業在地理上的鄰近不僅能夠深化企業之間的分工協作，并且能促進企業之間技術交流，使得企業獲得更多的技術溢出，增強其研發效率；人才集聚回歸系數同樣為正。城市高素質人才的增加能有效提升企業對新技術的吸收與擴散，提升其科技成果轉化率，同時會帶來先進的管理理念與方式，利于企業建立精細、高效的生產流程和管理體系。政府行為方面均通過顯著性檢驗，其中財政科技支出回歸系數是所有驅動因素中最大的，表明其對“小巨人”企業分布的影響最強。地方政府對科技事業的投入有助于營造良好的創新氛圍，帶動本土企業研發的積極性。而政府重視度回歸系數為正也驗證了企業“專精特新”發展的行為除了受到企業自身利益驅動外，地方政府的扶持和推動也是其重要驅動力。基礎設施方面回歸系數均顯著為正。交通便利性與信息化水平的改善不僅提高了企業獲取市場信息可得性，有利于企業擴大銷售范圍，并且能有效降低企業搜尋新知識的時間成本以及生產成本在內的交易成本，對企業發展起到“提質降本”的作用。經濟環境方面，融資水平和全球連通性均未能通過顯著性檢驗，但并不能說明其未對“小巨人”企業分布造成影響。可能原因在于，大部分“小巨人”企業在長期經營過程中積累了充裕的資金可用于自身研發創新與轉型升級，因此對外界資金的需求性較低。同時，對這些企業而言其產品開發已經走過模仿創新階段，進入自主研發環節，故對國外技術的依賴性減少。

模型2 與模型3 分別為制造業和生產性服務業“小巨人”企業的回歸結果。對比發現，兩者空間分布格局均受集聚稟賦、政府行為中的財政科技支出和基礎設施的影響，與模型1 結果相似，也再次驗證這3 個方面在驅動企業向“小巨人”邁進的過程中發揮重要作用。不同之處在于，制造業“小巨人”還受到政府重視度的影響，這類企業多為技術密集型企業，主要集中在智能制造、新材料研發以及傳統設備生產等領域，其在發展過程中存在創新能力偏弱、與龍頭企業溝通不暢等問題。地方政府通過出臺一系列培育政策來顯示自己對這類企業向“專精特新”發展的支持力度，一方面能激勵企業增加其研發投入提高創新能力；另一方面也會為企業吸引更多的社會資源加強其與產業鏈上下游協作配套能力。而生產性服務業“小巨人”則受到人才集聚的影響。這類企業主要集中在信息通信、人工智能、生物科技等具有高科技含量的領域，需要高水平科研人才來支撐其新產品研發，因此多分布于高人力資本水平的城市。

五、結論與建議

本文從地級市層面刻畫了前四批專精特新“小巨人”企業的空間分布及演化特征，并初步探討了驅動其空間分布差異的因素。研究結論如下：

第一，專精特新“小巨人”企業空間分布呈現出集聚分布態勢，整體上呈現出“東密西疏，南多北少”的空間分布格局，并形成“三級多核”的空間結構特征，其中“三級”分別為長三角、京津冀和珠三角地區，而“多核”主要為成渝地區、長江中下游地區、山東半島地區和海峽西岸地區等；在演化趨勢上，“小巨人”企業呈現出進一步集聚于上海、北京、深圳等中心城市且向中西部城市擴散的范圍逐漸減小。不同類型的“小巨人”企業空間分布特征也有所差別，制造業“小巨人”多集聚于產業基礎雄厚的長三角和珠三角地區，并有逐步向中西部地區擴散的趨勢。而生產性服務業“小巨人”多分布在具有較高科技水平的京津冀和長三角地區，僅在四川、武漢等地形成小規模集聚區。

第二，集聚稟賦、政府行為和基礎設施是驅動當前“小巨人”企業空間分布格局形成的主要因素，而經濟環境方面融資環境與全球連通性目前未能對“小巨人”企業空間分布產生顯著性影響。此外不同類型企業空間分異的影響因素因其產業特性也存在差異，其中制造業“小巨人”企業空間分布會受到政府重視度的影響，而生產性服務業“小巨人”企業空間分布則受到人才集聚影響。

針對上述結論，為我國“十四五”時期加快培育專精特新“小巨人”企業提供如下參考建議：首先，各地政府應當持續加大扶持培育力度，一是要建立完善“規劃+政策”的制度體系，根據中央政策文件精神并結合地方發展現狀，通過出臺一系列產業、人才等政策加快引入優質龍頭企業和高端人才，不斷改善和完備自身產業鏈，為本土企業“專精特新”發展提供技術支撐；二是逐步完善“梯度成長”的培育體系，依據地方產業特色，加快培育一批種子企業，厚植中堅力量。同時，落后地區要借鑒先進地區的培育經驗，加大財政科技支出的預算并加快建設交通、信息等基礎設施，為培育專精特新企業營造良好氛圍。其次，各地要利用區位特點科學有序地推進企業“專精特新”發展。東部地區擁有良好的高等教育資源要積極推動產學研結合，加快生產型服務業企業的轉型發展。而中西部地區需要抓住產業結構升級的機會，以自身特色產業為依托通過打造一批專精特新產業園吸引東部高端制造業企業入駐，從而激發本土企業“專精特新”發展的潛能。此外，中小企業自身也要抓住“專精特新”培育扶持政策的黃金時期，通過加大產品研發投入、企業數字化轉型等方式來提高自身在產業鏈中的核心競爭力，進一步向“小巨人”邁進。