王 丁

(內(nèi)蒙古財經(jīng)大學(xué) 工商管理學(xué)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010070)

一、引言

知識經(jīng)濟(jì)時代，創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展比以往任何一個歷史時期都顯得重要和緊迫。創(chuàng)新驅(qū)動是世界大勢所趨，是引領(lǐng)發(fā)展的第一動力，技術(shù)創(chuàng)新作為影響全要素生產(chǎn)率的重要途徑，能夠加速產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型并促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。企業(yè)研發(fā)和創(chuàng)新活動能優(yōu)化企業(yè)資源配置，提高企業(yè)生產(chǎn)率，有助于企業(yè)開拓發(fā)展前景和增強(qiáng)競爭力[1,2]。在此背景下，發(fā)展技術(shù)創(chuàng)新對企業(yè)競爭力的影響越來越大。技術(shù)創(chuàng)新作為一種投資活動并不依賴于財政支持。保證技術(shù)創(chuàng)新所需的財政資源是實(shí)施技術(shù)創(chuàng)新的基本條件之一。

全要素生產(chǎn)率反映了資本、勞動力等因素的有效性。是衡量經(jīng)濟(jì)長期活力的重要指標(biāo)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展與提高生產(chǎn)力密不可分。在傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度下降、粗放增長模式難以為繼的情況下，迫切需要提高企業(yè)全方位生產(chǎn)率，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量的發(fā)展。開拓中國發(fā)展新空間，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)保持中高速增長和產(chǎn)業(yè)向中高端水平提升的“雙重目標(biāo)”。在很大程度上依賴于企業(yè)能否獲得充足的外部股權(quán)融資和債務(wù)融資[3,4]。

金融約束是影響企業(yè)創(chuàng)新活動的重要因素。創(chuàng)新投資不同于物質(zhì)投資，這使得它們更容易受到資金限制。由于其投資規(guī)模大、不確定性高和投資回收期長，往往難以從企業(yè)本身獲得穩(wěn)定和充足的內(nèi)部資金。而在外部融資方面，由于企業(yè)不愿向金融機(jī)構(gòu)提供其創(chuàng)新項(xiàng)目的準(zhǔn)確信息，使項(xiàng)目質(zhì)量難以保證，創(chuàng)新投資不能以有形資產(chǎn)為抵押，造成了信息不對稱和逆向選擇的結(jié)果，導(dǎo)致信貸配給或融資成本的提高。特別是對于發(fā)展中國家而言，由于金融市場不完善導(dǎo)致對創(chuàng)新投資的約束更加顯著[5-7]。因此，本文從技術(shù)創(chuàng)新的角度探討了金融約束對上市企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。

二、文獻(xiàn)綜述

(一)技術(shù)創(chuàng)新與企業(yè)全要素生產(chǎn)率

基于新增長理論可知，企業(yè)在技術(shù)上取得的進(jìn)步是提高企業(yè)生產(chǎn)、運(yùn)營效率的根本要素，同時也是自身經(jīng)濟(jì)增長的內(nèi)生驅(qū)動力。理論上，技術(shù)創(chuàng)新對企業(yè)全要素生產(chǎn)率發(fā)揮正向促進(jìn)作用[8,9]，但是現(xiàn)實(shí)中由于技術(shù)創(chuàng)新存在成本高、時間長及轉(zhuǎn)化難度大等阻礙，技術(shù)創(chuàng)新對企業(yè)的全要素生產(chǎn)率的影響在不同的時間內(nèi)存在差異[10]。也就是說，技術(shù)創(chuàng)新不一定有利于企業(yè)發(fā)展。

不論是宏觀視角還是微觀視角，現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新和全要素生產(chǎn)率研究結(jié)論均存在爭議。基于宏觀視角，唐未兵等對28個省區(qū)的動態(tài)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行GMM估計發(fā)現(xiàn)，由于技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生的機(jī)會成本、部分關(guān)鍵核心技術(shù)的依賴以及研發(fā)的逆向溢出等問題的存在，使得對技術(shù)的吸收和轉(zhuǎn)化能力受限，從而對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生抑制作用[11]。此外，蔡紹洪和俞立平采用產(chǎn)業(yè)層面的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新對企業(yè)效益的門檻效應(yīng)檢驗(yàn)并指出，創(chuàng)新的質(zhì)量對企業(yè)效益的貢獻(xiàn)并不大[12]?；谖⒂^視角，陳赤平和孔莉霞、劉凱月等研究指出，技術(shù)創(chuàng)新對企業(yè)全要素生產(chǎn)率具有顯著的促進(jìn)作用[8,9]。然而，陳麗姍和傅元?；跈C(jī)會成本和市場競爭視角指出，技術(shù)創(chuàng)新的機(jī)會成本會降低企業(yè)經(jīng)濟(jì)增加值，同時考慮到市場競爭使得絕大多數(shù)技術(shù)跟隨企業(yè)產(chǎn)生高昂的沉沒成本[13]。因此，技術(shù)創(chuàng)新可能不利于企業(yè)全要素生產(chǎn)率提高的觀點(diǎn)在學(xué)術(shù)界也普遍存在[13,14]。

(二)融資約束與企業(yè)全要素生產(chǎn)率

現(xiàn)有對于融資約束和企業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究，結(jié)論大多都是融資約束抑制了企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。鄭潔等以2006—2019年上市公司為研究樣本，探討了人力資本、融資約束和全要素生產(chǎn)率的關(guān)系并指出，融資約束對全要素生產(chǎn)率具有非常顯著的負(fù)向作用，并且這種負(fù)向作用存在地區(qū)的異質(zhì)性[15]。此外，張羽瑤和張冬年從資本配置效率和生產(chǎn)經(jīng)營效率的視角指出融資約束對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的抑制作用[16]。然而，倘若從技術(shù)創(chuàng)新視角出發(fā)，融資約束能夠降低企業(yè)創(chuàng)新風(fēng)險，迫使企業(yè)謹(jǐn)慎選擇技術(shù)創(chuàng)新方案，這不僅降低企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的機(jī)會成本，同時還提高企業(yè)資源配置效率，促使企業(yè)將資源集中投入到關(guān)鍵核心技術(shù)領(lǐng)域，提高創(chuàng)新的質(zhì)量和效果，這或許會對企業(yè)全要素生產(chǎn)率起到一定促進(jìn)作用。李思飛和靳來群的研究結(jié)論也發(fā)現(xiàn)融資約束在企業(yè)流動性較好的條件下對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升具有促進(jìn)作用，尤其是在民營企業(yè)中更為明顯[17]。綜上所述，多數(shù)學(xué)者基于傳統(tǒng)經(jīng)典增長理論探討了融資約束與全要素生產(chǎn)率的差異，但是卻忽略了與其他經(jīng)濟(jì)增長要素之間的聯(lián)系與異質(zhì)性差異。

(三)技術(shù)創(chuàng)新與融資約束

在高質(zhì)量發(fā)展階段，技術(shù)創(chuàng)新已經(jīng)成為企業(yè)發(fā)展的根本驅(qū)動力。很多學(xué)者開始基于動態(tài)視角來研究技術(shù)創(chuàng)新和融資約束的相互作用機(jī)制?，F(xiàn)有對技術(shù)創(chuàng)新和融資約束關(guān)系的研究結(jié)論呈現(xiàn)出明顯的兩面性，即促進(jìn)和抑制。由于技術(shù)創(chuàng)新需要大量的技術(shù)、人才，使得企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新過程中對資金的需求越來越大。李文靜和朱喜安通過研究資金需求量相對更大的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的企業(yè)發(fā)現(xiàn)，融資約束嚴(yán)重阻礙了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的提高[18]。同時，嚴(yán)若森和姜蕭以民營上市公司為研究對象證實(shí)了融資約束對技術(shù)創(chuàng)新的阻礙作用[19]。然而，還有學(xué)者認(rèn)為，企業(yè)面臨嚴(yán)重的融資約束會促使企業(yè)提高資金利用率和資源配置效率，因而更加謹(jǐn)慎地選擇技術(shù)創(chuàng)新路徑，以降低企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新風(fēng)險[13,20]。

由于資本市場制度的不健全和市場環(huán)境的不完美，企業(yè)面臨融資約束的主要原因就是信息不對稱?；谛盘杺鬟f理論，企業(yè)增加研發(fā)強(qiáng)度和技術(shù)創(chuàng)新成果可以向媒體、股東及潛在投資者傳遞企業(yè)經(jīng)營良好的信號，為企業(yè)吸引資源和價值投資者，可以有效地緩解企業(yè)融資約束，解決資金難題[21]。

與微觀模型相比，PVAR模型作為應(yīng)用最廣泛的宏觀維度模型之一，其優(yōu)點(diǎn)在于將模型系統(tǒng)中的每個變量視為內(nèi)生變量，并考慮變量之間的雙向動態(tài)影響。本文為研究技術(shù)創(chuàng)新、融資約束和企業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的動態(tài)互動效應(yīng)，特建立PVAR模型即：融資約束—技術(shù)創(chuàng)新—全要素生產(chǎn)率，PVAR的經(jīng)濟(jì)學(xué)意義是：金融約束影響技術(shù)創(chuàng)新，從而影響全要素生產(chǎn)率，而全要素生產(chǎn)率僅反作用于金融約束和技術(shù)創(chuàng)新。

三、模型建構(gòu)與數(shù)據(jù)說明

(一)模型構(gòu)建

評價PVAR模型的關(guān)鍵是建立合理的識別極限。使用最常用的喬爾斯分解模型(Cholesky Decomposition)來識別PVAR模型。PVAR模型可以寫成以下形式：

Yit=Φ0+Φ(L)Yit-1+αi+εit

(1)

其中，式(1)中Yit表示的是模型所有內(nèi)生變量構(gòu)成的向量，Φ0代表的是常量向量，Φ(L)是滯后算子向量，αi是個體固定效應(yīng)，εit是誤差項(xiàng)，i 是橫截個體數(shù)( i = 1，2，…，N) ，t 表示觀測時期( t = 1，2，…，T) 。使用固定效應(yīng)或OLS對用上述PVAR模型得到的分?jǐn)?shù)進(jìn)行回歸有偏差。雖然假設(shè)偏差問題會隨t的增大而得到解決，但考慮到本文樣本周期短，存在的偏差問題可能較為嚴(yán)重。針對PVAR模型可能引起的截面異質(zhì)性，本文采用Love & Ilcchino提出的Helmert方法消除了模型的個體效應(yīng)和周期效應(yīng)，同時對模型參數(shù)進(jìn)行了有效的估計，從而更好地控制個體效應(yīng)和解決問題，與內(nèi)生變量相關(guān)[22]，使用廣義矩估計法(GMM)。

(二)數(shù)據(jù)說明

1.變量設(shè)計

(1)技術(shù)創(chuàng)新。學(xué)術(shù)界主要基于投入和產(chǎn)出視角對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)行測度?；趧?chuàng)新投入的視角，學(xué)者大多使用研發(fā)投入衡量企業(yè)創(chuàng)新能力來構(gòu)建實(shí)證模型[23-26]；基于創(chuàng)新產(chǎn)出的視角，現(xiàn)有文獻(xiàn)較多使用企業(yè)當(dāng)年的專利申請數(shù)量、專利授權(quán)數(shù)量進(jìn)行研究[21,27,28]。本文考慮到研發(fā)投入更多側(cè)重于企業(yè)在創(chuàng)新領(lǐng)域的注意力或者研發(fā)強(qiáng)度，已授權(quán)的專利才能直接體現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)新的成果?；诖耍狙芯窟x取全部滬深A(yù)股上市公司當(dāng)年被授權(quán)的專利數(shù)量來衡量技術(shù)創(chuàng)新。

(2)融資約束。現(xiàn)有文獻(xiàn)對于融資約束的測度方式主要有SA指數(shù)法、KZ指數(shù)法、WW指數(shù)法等。事實(shí)上，這些測度指數(shù)均基于多項(xiàng)公司指標(biāo)，相對于股利支付率、資產(chǎn)負(fù)債率等單項(xiàng)絕對性的指標(biāo)更能系統(tǒng)地反映企業(yè)面臨的融資約束。本研究借鑒鞠曉生等[29]的做法，通過企業(yè)的年齡和規(guī)模構(gòu)建融資約束SA指數(shù)，公式如下。為證明本研究得出結(jié)論的穩(wěn)健性，本文使用KZ指數(shù)對模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

SA指數(shù)=-0.737×Size +0.043×Size2-0.040×Age

(2)

(3)企業(yè)全要素生產(chǎn)率。目前階段，學(xué)術(shù)界對于微觀層面全要素生產(chǎn)率的測度方式趨向復(fù)雜化和多元化。魯曉東和連玉君通過對1999-2007年中國工業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究提出，測度企業(yè)全要素生產(chǎn)率的方式主要有最小二乘法、固定效應(yīng)法、LP法和OP法[30]。其中，OP法和LP法又被劃分為半?yún)?shù)法。本文借鑒賈麗桓和肖翔[31]的做法，選擇LP法對主檢驗(yàn)中的企業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測度，選擇OP法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

2.樣本選取

本文選擇2013—2019年全部滬深A(yù)股上市公司作為研究樣本，并進(jìn)行以下處理：(1)剔除金融行業(yè)的企業(yè)；(2)剔除連續(xù)兩年以上(含兩年)虧損的企業(yè)；(3)剔除中間退市的企業(yè)；(4)剔除數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失的企業(yè)。經(jīng)過整理，本研究最終選擇2172家企業(yè)作為本文研究對象并得到平衡面板數(shù)據(jù)。本研究的數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫和RESSET數(shù)據(jù)庫，部分缺失數(shù)據(jù)通過新浪財經(jīng)網(wǎng)、巨潮資訊網(wǎng)手動填補(bǔ)。

3.描述性統(tǒng)計

表 1 為模型變量數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計。由表 1 可知，融資約束平均值為 1.334 ，最小值為 0.375 ，最大值達(dá)到了 1.656。全要素生產(chǎn)率平均值為1.906，最小值和最大值之間存在顯著差異。企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動平均值為0.045，最低值為0.62，表明企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動波動較大。

表1 變量數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計

四、實(shí)證檢驗(yàn)

(一)單位根檢驗(yàn)

表2 面板數(shù)據(jù)ADF檢驗(yàn)結(jié)果

對模型進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，以避免回歸分析中出現(xiàn)“偽回歸”問題。本文采用比較常用的ADF-Fisher Chi-Square統(tǒng)計指標(biāo)確定方法來確定變量是否存在單位根，如表2所示。驗(yàn)證結(jié)果表明，融資約束、技術(shù)創(chuàng)新和全要素生產(chǎn)率均在1%的水平模型顯著，拒絕模型原假設(shè)，說明全部變量數(shù)據(jù)都是原始平穩(wěn)的，因此可以建立PVAR模型。

(二)PVAR模型估計

1.滯后階數(shù)判斷

表3 滯后階數(shù)

為了確定PVAR模型的參數(shù)，必須選擇最佳滯后期數(shù)。本文根據(jù)Andrews[32]等人提出的一致矩模型的選擇準(zhǔn)則，提出了這種模型選擇標(biāo)準(zhǔn)的方法(Consistent Moment and Model Selection Criteria，CMMSC)選擇最佳延遲數(shù)。在CMMSC框架下的AIC、BIC 和 HQIC準(zhǔn)則中，均傾向于較低的結(jié)果。根據(jù)表 3 的結(jié)果，PVAR滯后一期的 BIC、HQIC 數(shù)值最小，PVAR滯后兩期的AIC 數(shù)值最小。因此綜合衡量確定基準(zhǔn)PVAR模型的最優(yōu)滯后期數(shù)為一期。

2.格蘭杰因果檢驗(yàn)

表4 格蘭杰因果檢驗(yàn)

格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)可以用來確定變量的滯后項(xiàng)是否對其他變量有顯著影響，從而指出變量在時間上的因果關(guān)系。格蘭杰因果關(guān)系準(zhǔn)則可以幫助判斷 PVAR 模型中內(nèi)生變量之間的關(guān)系。根據(jù)表4上述結(jié)果表明，PVAR模型的三個內(nèi)生變量之間存在統(tǒng)計學(xué)上有意義的因果關(guān)系，三個內(nèi)生變量相互作用。格蘭杰因果分析結(jié)果證實(shí)了使用PVAR模型描述經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的合理性。

3.GMM估計

表5 面板VAR估計結(jié)果

在面板單位根檢驗(yàn)中，變量一階差分均平穩(wěn)，然后對面板中的VAR水平進(jìn)行估計，通過GMM得到有效的系數(shù)估計。PVAR估計結(jié)果見表 5?？梢缘玫饺缦陆Y(jié)論：融資約束滯后一期時對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與全要素生產(chǎn)率有顯著的正向影響?？傮w來看，融資約束在短期內(nèi)既可以推動企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新又可以促進(jìn)全要素生產(chǎn)率發(fā)展; 企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新在滯后一期時對全要素生產(chǎn)率發(fā)展有負(fù)向影響，但是并不顯著。結(jié)果表明，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的提高對于促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的發(fā)展影響不大。

4.脈沖響應(yīng)

圖1 脈沖響應(yīng)圖

本文通過脈沖響應(yīng)函數(shù)對PVAR模型進(jìn)行估計，可以得到各變量間的沖擊和影響。進(jìn)一步分析得到技術(shù)創(chuàng)新、融資約束和企業(yè)全要素生產(chǎn)率間的動態(tài)交互機(jī)制?？紤]到脈沖響應(yīng)函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差，本文通過蒙特卡洛方法模擬產(chǎn)生置信區(qū)間。脈沖響應(yīng)的結(jié)果如圖1所示，可以得到如下結(jié)論：

(1)融資約束在短期內(nèi)對技術(shù)創(chuàng)新有促進(jìn)作用。

(2)技術(shù)創(chuàng)新短期內(nèi)自身擾動較大。

(3)全要素生產(chǎn)率對于融資約束在短期內(nèi)有明顯積極作用，且在長期仍保持正向推進(jìn)作用。

(4)全要素生產(chǎn)率對于技術(shù)創(chuàng)新在短期內(nèi)具有負(fù)向影響，產(chǎn)生一定程度的抑制作用。

5.方差分解

表6 方差分解表

通過表6方差分解的結(jié)果我們可以發(fā)現(xiàn)，融資約束可以推動企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，同時融資約束對于全要素生產(chǎn)率也有比較重要的貢獻(xiàn)，但是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新升級對于全要素生產(chǎn)率發(fā)展的推動作用不是很大，還有待進(jìn)一步的完善和提高。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文主要通過替換變量法對模型和結(jié)論進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，操作如下：用OP法測度企業(yè)全要素生產(chǎn)率替代前文LP法來衡量企業(yè)全要素生產(chǎn)率，進(jìn)行模型的穩(wěn)健性檢驗(yàn)；用KZ指數(shù)代替前文的SA指數(shù)測度企業(yè)融資約束。本文對KZ指數(shù)進(jìn)行對數(shù)處理，以減小異方差帶來的影響，總體而言，結(jié)果與上述一致。

六、結(jié)論與啟示

(一)結(jié)論

實(shí)證表明：第一，金融約束與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新密切相關(guān)，放松企業(yè)融資約束可以增加企業(yè)的研發(fā)投入，增強(qiáng)企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新能力。第二，由于技術(shù)創(chuàng)新與全要素生產(chǎn)率密切相關(guān)，提高企業(yè)的技術(shù)能力可以促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提高，同時對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有積極意義。第三，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與全要素生產(chǎn)率關(guān)系十分密切，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的提升可以促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提高，同時對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有積極意義。第四，融資約束不僅可以推動企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，同時對于全要素生產(chǎn)率也有較為重要的貢獻(xiàn)，但是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新升級對于全要素生產(chǎn)率發(fā)展的推動作用不是很大，還有待進(jìn)一步的完善和提高。這可能是由于技術(shù)創(chuàng)新對企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的影響存在不確定性。鑒于當(dāng)前的發(fā)展現(xiàn)狀，在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的背景下，尋找一條新的發(fā)展道路對企業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要意義。

(二)啟示

首先，在企業(yè)資金約束較為嚴(yán)重的情況下，由于資金短缺，企業(yè)對待技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)該更加謹(jǐn)慎。為了降低創(chuàng)新風(fēng)險，企業(yè)應(yīng)通過提高創(chuàng)新資金的使用效率，提高企業(yè)創(chuàng)新的回報率，促進(jìn)短期發(fā)展質(zhì)量的提高，提高創(chuàng)新質(zhì)量，或利用企業(yè)內(nèi)部資金進(jìn)行創(chuàng)新活動，以減少技術(shù)創(chuàng)新的信息傳播，來保護(hù)自身知識產(chǎn)權(quán)，提高自身核心競爭力；或在短期內(nèi)選擇更有效的創(chuàng)新項(xiàng)目，有助于提高短期發(fā)展的質(zhì)量。同時，構(gòu)建技術(shù)創(chuàng)新型企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，完善技術(shù)研發(fā)體系。其次，企業(yè)作為技術(shù)創(chuàng)新的組成部分，對促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有不可替代的作用。企業(yè)要積極發(fā)展新產(chǎn)品的研發(fā)和技術(shù)創(chuàng)新，積極開發(fā)科技潛力，實(shí)行科技創(chuàng)新，尊重知識產(chǎn)權(quán)；集中能源資源，積極突破關(guān)鍵科技創(chuàng)新，增強(qiáng)企業(yè)核心競爭力。改善企業(yè)生存發(fā)展空間，增強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)造附加值能力，帶動企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。只有這樣，技術(shù)創(chuàng)新才能繼續(xù)帶動產(chǎn)業(yè)發(fā)展，完善技術(shù)研發(fā)體系。企業(yè)在創(chuàng)新過程中亦應(yīng)互相配合，使各企業(yè)集團(tuán)共同進(jìn)取，在企業(yè)之間建立創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，從而更有效地控制創(chuàng)新資源的流動，完善創(chuàng)新資源管理，提高創(chuàng)新手段使用效率，縮短研發(fā)周期，加快研究成果商品化。再次，建立管控機(jī)制。一般投入大、周期長的大型創(chuàng)新項(xiàng)目和投入小、周期短的小規(guī)模創(chuàng)新項(xiàng)目，其創(chuàng)新利潤相對滯后；如果企業(yè)的創(chuàng)新活動不成功，或者市場不接受企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，企業(yè)就難以提高發(fā)展質(zhì)量。因此，要加強(qiáng)財務(wù)管控，建立風(fēng)險防范機(jī)制，定期進(jìn)行風(fēng)險評估和預(yù)測，避免企業(yè)做出錯誤判斷，在原有產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上延長生產(chǎn)鏈，重點(diǎn)是技術(shù)創(chuàng)新、新產(chǎn)品開發(fā)，逐步完善企業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，使其不斷優(yōu)化升級，增加對核心業(yè)務(wù)的支持，同時提高企業(yè)生產(chǎn)率，從而刺激各方面的生產(chǎn)率增長。遵循自然規(guī)律，尋求綠色可持續(xù)發(fā)展道路，企業(yè)在發(fā)展中應(yīng)注意使用新能源和清潔能源，并充分利用企業(yè)的獨(dú)特優(yōu)勢，如風(fēng)能、太陽能等清潔能源。只有保護(hù)環(huán)境，尋求綠色發(fā)展道路，企業(yè)才能在發(fā)展中具有綠色競爭優(yōu)勢，從而提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量，在社會經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)企業(yè)發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變。最后，上市公司應(yīng)提高社會責(zé)任意識。履行社會責(zé)任是企業(yè)競爭優(yōu)勢的“翅膀”。短期內(nèi)雖然會抑制公司的成本，但長遠(yuǎn)來說會提高公司的核心競爭力和公司的聲譽(yù)。上市公司應(yīng)將社會責(zé)任納入其內(nèi)部管理和發(fā)展戰(zhàn)略。