国家级专精特新“小巨人”企业时空分布演化与驱动力研究

刘战豫，张伞伞 （河南理工大学工商管理学院能源经济研究中心，河南焦作454000） 摘要：专精特新“小巨人”是中小企业高质量发展方向，研究其时空演化规律和驱动因素对提升我国产业链现代化水平、构建新发展格局至关重要。基于2019—2023年工业和信息化部公示的五批及第一、二批复核通过专精特新“小巨人”企业名单，利用地理集中指数、全局莫兰指数、热点分析和Dagum基尼系数探究其时空分布及区域差异，并用地理探测器和时空地理加权回归模型探究影响国家级专精特新“小巨人”企业空间分异驱动因素。结果表明，国家级专精特新“小巨人”企业数量不断增加，空间分布呈正向相关性，且逐渐向我国东南沿海地区集聚，西北内陆地区企业数量相对较少。国家级专精特新“小巨人”企业在东部和西部之间差异较大，西部自身区域内差异高于其他三大区域。创新产出、交通运输是影响专精特新“小巨人”企业分布的核心驱动因子，且创新产出、科研投入和交通运输正向影响专精特新“小巨人”企业发展，数字基建对专精特新“小巨人”企业产生负向影响。基于结论，提出引导专精特新“小巨人”企业集聚发展，提升创新水平，加强基础设施建设，优化空间格局和加强创新人才队伍建设的建议。 关键词：专精特新企业；时空演化；空间集聚；驱动力；地理探测器；时空地理加权回归 中图分类号：F276.44文献标志码：A文章编号：2096-7535（2025）01-0039-13 一、问题提出 专精特新企业是专业化、精细化、特色化和创新能力突出的中小企业，其专注于在特定细分市场提供差异化优势的高品质产品和服务、在市场份额和创新能力两方面获得引领地位，专精特新“小巨人”企业则是专精特新企业中的优秀代表[1]。2011年，工信部发布《中国产业发展和产业政策报告（2011）》首次提出“专精特新”概念[2]，同年的《“十二五”中小企业成长规划》中强调“专精特新”发展是中小企业转型升级的重要途径[3]。2019年以来，国家出台一系列政 策为专精特新“小巨人”企业发展提供资金、技术以及平台[4]。2024年，政府工作报告再次强调促进中小企业专精特新发展，专精特新“小巨人”企业成长与培育备受关注[5]。在我国新旧动能接续转换的重要时期，促进中小企业专精特新发展，有利于补齐我国产业发展过程中的短板弱项，为我国制造强国战略目标的实现提供重要支撑[4]。 随着经济高质量发展和创新驱动发展战略推进，我国区域经济发展水平、技术创新能力以及产业政策实施强度不同，专精特新企业成长与培育进程也会存在差距。了解各地区专精特新企业成长情况，把握其发展方向和集聚规律，对我国专精特新企业合理布局及高质量发展至关重要。因此，本文旨在研究两个核心问题：一是专精特新“小巨人”企业的时空分布规律，二是专精特新“小巨人”企业空间集聚的影响因素。通过对国家级专精特新“小巨人”企业空间分布规律及其成因的研究，有利于政府、企业及利益相关者了解专精特新“小巨人”企业发展趋势，进而根据区位差异精准施策，促进专精特新企业从初级的个体竞争走向高级的集群式竞争。 二、文献综述 随着我国进入高质量发展阶段，企业增长时空演变特征及影响因素得到广泛关注。从研究尺度来看，城市[6]、省域[7]、城市群[8]研究相对较多；从研究对象来说，国内外学者对制造业企业[9]、物流企业[10-11]、文化企业[12]等分析相对侧重；从影响因素来看，企业时空分异影响因子常选用经济发展[13]、创新水平[14]、产业结构[15]、城市建设[16]等因素，并采用主成分分析法[17]、OLS模型和空间回归模型[18]等来分析不同驱动因子在不同时段、不同空间尺度下对企业区位演化影响的显著性。对于特定类型的企业研究，学者们常关注创新型企业[19]、高新技术企业[20-21]，对专精特新“小巨人”企业实证研究相对较少，专精特新企业空间分异特征亟待深入探究。 专精特新是中小企业高质量发展方向，企业研究要系统把握其培育与成长规律。目前，专精特新“小巨人”企业的研究，一方面聚焦“小巨人”企业创新机制研究；另一方面关注“小巨人”企业政策类研究[1]。专精特新“小巨人”企业空间分布、影响因素逐渐受到学者重视，但研究相对薄弱，类比专精特新“小巨人”企业特征，国外学者对创新能力突出、质量效益好的中小型企业空间分布与影响因素展开了相关研究，如Bade等以德国西部新技术企业为研究对象，探究该企业空间分布与驱动因素[22]；Chłoń-Domińczak等探究了波兰库亚瓦滨海地区的中小企业空间分布特征[23]。国内学者对专精特新企业空间分布与影响因素研究，主要集中在两个方面：一方面，运用空间相关性、平均最邻近指数、核密度估计等空间计量方法对专精特新“小巨人”企业空间区位选择进行探究，如丁建军等运用平均最邻近指数、缓冲区分析探究长三角地区专精特新企业空间集聚特征，并探究影响因素的尺度效应[24]；丁子军等运用全局莫兰指数分析全国城市专精特新企业空间分布[25]。另一方面，基于回归模型、案例分析等方法分析专精特新企业影响因素，王伟楠等运用最小二乘法探究高质量发展对专精特新企业创新绩效的影响[26]；张兵等运用探索性因子分析法及多元回归模型探究镇江市中小企业专精特新发展的影响因素[27]。 综上所述，专精特新“小巨人”企业时空分布与影响因素研究还处于起步阶段，研究存在一些不足。影响因素分析时，多数文献注重单个因素影响机制，忽略了多个因素之间的交互 作用对专精特新“小巨人”企业的影响。此外，鲜有从时间尺度探究全国专精特新“小巨人”企业时空演变及驱动力，相关研究还有待进一步挖掘。因此，本文以工信部先后公示的五批国家级专精特新“小巨人”企业和第一、二批复核通过的国家级专精特新“小巨人”企业为研究对象，运用全局莫兰指数、地理集中指数、热点分析和Dagum基尼系数探究其时空分布及区域差异。基于此，利用地理探测器探究各因素及其交互作用对企业空间分异的影响，并运用时空地理加权回归模型深入探究各驱动因素对企业的影响方向和强度，以期为促进我国中小企业创新驱动发展和结构转型提供参考。 三、数据和方法 （一）数据来源 本文数据主要包含两方面：首先，国家级专精特新“小巨人”企业来自工业和信息化部2019—2023年先后公示的五批国家级专精特新“小巨人”企业名单[28-30]，以及第一批、第二批复核通过的专精特新“小巨人”企业①。其次，驱动力因素数据主要来自《中国统计年鉴》，各省市统计年鉴及国民经济与社会发展统计公报，缺失数据采用线性插值法补齐。研究范围包括中国31个省（自治区、直辖市），未包含我国香港、澳门和台湾地区。文中专精特新“小巨人”企业数量，无特别说明均指工业和信息化部各年公示数。 （二）研究方法 1.地理集中指数 地理集中指数常用于衡量研究对象集中程度[31]，本文运用地理集中指数反映国家级专精特新“小巨人”企业空间分布集中程度，用G值衡量，G取值范围为0～100，G值越接近100，表示国家级专精特新“小巨人”企业分布越集中，相反则分布越分散。 2.空间自相关分析 空间自相关分析能够反映变量在研究区域内的空间分布格局，以及揭示变量在空间上的依赖性，本文运用全局莫兰指数（Moran’s I）定量统计国家级专精特新“小巨人”企业的空间相关性，探究各省域及其临近领域专精特新“小巨人”企业空间关联及差异程度，其取值范围为[-1,1]。 3.热点分析 热点分析可通过计算观测要素的G*值来确定高值（热点）或低值（冷点）在空间发生聚类的位置，本文运用热点分析来确定国家级专精特新“小巨人”企业在空间分布上的冷热差异。每个省域的G*i值就是Z得分，Z得分越高，表明该区域为热点区，Z得分越低，表明该区域为冷点区。 4.Dagum基尼系数 Dagum基尼系数常用于衡量区域差异，其分解法将区域差异分解为区域内差异（Gw）、区域间差异（Gnb）和超变密度（Gt）[32-33]。本文运用Dagum基尼系数探究中国省域国家级专精特新“小巨人”企业的区域差异及差异来源。 5.地理探测器 地理探测器常用于探测事物空间分异性，并揭示其驱动因子[34]。本文运用地理探测器中 因子探测和交互探测，在对国家级专精特新“小巨人”企业潜在的驱动因子进行识别基础上，探究不同驱动因子交互作用企业数量的影响力。企业空间分布解释力用q值度量，q的取值范围为(0-1)，q值越大表明驱动因子的解释力越强，反之则越弱。 6.时空地理加权回归（GTWR）模型 GTWR模型有效解决了地理加权回归模型（GWR）受截面数据限制的缺点，同时考虑时间和空间地理位置变化，更准确地反映了解释变量和驱动因素之间的时空关系[35]。GTWR模型如下： 式中，ui、vi表示各省份重心点经纬度坐标，（ui,vi,ti）表示第i个省份的时空地理坐标，Y表示被解释变量；X表示驱动因素；p表示驱动因素个数；β0（ui,vi,ti）表示截距项；βk（ui,vi,ti）表示第k个驱动因素的回归系数，εi表示模型残差。 四、国家级专精特新“小巨人”企业时空演化及分布特征 （一）国家级专精特新“小巨人”企业时间变化特征 国家级专精特新“小巨人”企业发展依次经历了快速推进、稳步推进和发展放缓三个阶段。根据工信部公示，2019年国家级专精特新“小巨人”企业公示数为248家，2020年增加至1744家，企业发展快速推进，增速高达603.2%，2021—2023年企业数量仍在增加，但增速较低且逐年下降，2021年增速为68%，下降535.2%，2022年企业数增速为48.7%，企业发展稳步推进；2023年企业数增速为负值，企业发展逐渐放缓[36-37]。由于专精特新“小巨人”企业有效期为3年，2022年和2023年分别对第一批和第二批专精特新“小巨人”企业进行复核。2019年以来，国家支持专精特新企业发展全面落实，党的二十大报告指出，营造有利于科技型中小企业成长的良好环境，支持“专精特新”企业发展[38]。专精特新是中小企业发展的必由之路，对我国建设社会主义现代化产业体系至关重要。 （二）国家级专精特新“小巨人”企业空间分布特征 图1直观地展示了国家级专精特新“小巨人”企业总体空间分布特征。整体来看，2019—2023年国家级专精特新“小巨人”企业逐渐向我国东南沿海地区集聚，西北内陆地区企业数量相对较少。具体来看，2019年国家级专精特新“小巨人”企业处于较低水平；2020年企业高值区主要分布在山东、浙江和广东，在我国沿海地区形成点状集聚，西部地区国家级专精特新“小巨人”企业较少；2021年国家级专精特新“小巨人”企业高值区呈点轴式集中，形成以山东、浙江和广东三省为核心，向外“小巨人”企业数量不断辐射，西北地区企业数量仍处于较低水平；2022—2023年国家级专精特新“小巨人”企业高值区呈点轴式集聚，2023年企业高值区主要在广东、江苏、浙江，这些省份依靠旺盛的经济发展活力与创新发展环境，逐渐成为国家级专精特新“小巨人”企业核心聚集区。 地理集中指数能进一步反映专精特新“小巨人”企业的集中程度。2019—2023年地理集 中指数由23.33增长至26.73，且均大于G0（17.96），表明各省“小巨人”企业分布集中，且集中程度在不断提高。结合上文时空分布研究可知，专精特新“小巨人”企业总体空间上在不断向东南沿海地区集聚。一方面，东南沿海地区对外开放水平较高，经济发展速度快，为专精特新企业培育提供坚实基础；另一方面，东南区域国家政策、金融发展、产业基础、技术创新水平等优势突出，有利于中小企业高质量发展，促进专精特新“小巨人”企业聚集分布。 （三）国家级专精特新“小巨人”企业空间关联与集聚演化 全局Moran’s I指数能够反映国家级专精特新“小巨人”企业总体空间集聚态势。本文2019—2023年全局Moran’s I指数均大于0，通过了显著性检验，且指数没有发生明显变化，表明“小巨人”企业空间分布呈正向相关性，空间集聚速度保持相对稳定。 热点分析能进一步探究国家级专精特新“