引言

战略性新兴产业作为我国技术创新、成长空间大、优势明显的重点发展产业，过去粗放式的高速经济发展方式已逼近极限，产业技术亟需转型升级的背景下，该产业深度融合现代科技与新兴产业，建设创新型国家已被确立为核心战略目标，围绕这一目标，需以改革人才培养体系、增强企业创新主体地位、全面落实知识产权战略、推动重大科技成果产业化及产业集群化发展为关键任务，使其逐步成长为驱动经济社会发展的核心力量。自习总书记在黑龙江考察时首次提出“新质生产力”概念，到两会期间政府工作报告将发展新质生产力列为十大重点工作之首，这一重要理念的重视程度持续提升。作为对马克思主义生产力理论的继承与创新性发展，新质生产力的提出既为社会生产方式的变革指明了新路径，也对生产关系的优化完善提出了新的时代要求。

文献综述

习总书记提出的“新质生产力”，是对人类发展历程中科学技术推动生产力发展的经验总结的具体表现形式，有赖于未来产业的诞生、成长和壮大。而战略性新兴产业正是基于新质生产力为动力发展的新兴产业，是国家产业转型升级的“领头羊”，未来战略性新兴产业在经济发展方式谋求转变、产业结构寻求调整优化过程中，新质生产力是否有效助力战略性新兴企业的成长？厘清新质生产力与战略性新兴企业成长的关系，探究其影响机制，对战略性新兴企业的发展具有重要价值。

梳理以往的文献发现，对战略性新兴企业的研究主要集中在补贴政策、企业内部管理、产业创新等方面，很少有考虑到新质生产力与战略性新兴企业成长的关系。战略性新兴产业既符合现阶段国家以科技创新为导向的发展战略，同时能引导国家经济发展向创新转变、对未来的产业布局具有重大意义，且其本身具有知识技术密集、资源消耗较少、成长潜力大、综合效益很好等优势，导致战略性新兴产业在国家经济中具有非常重要的地位。万钢、王少永等认为战略性新兴产业作为着眼于未来的产业，其本质上是战略产业，并且处在成长阶段，具有成长为影响一个国家未来经济发展的支柱产业的潜力。新质生产力是立足于我国特定的经济条件及发展战略所形成的新质态生产力，其本质是先进生产力。

研究假设

新质生产力对战略性新兴企业成长的影响

新质生产力以科技创新为主导，聚焦“高科技、高效能、高质量”的新“三高”发展模式，其核心在于通过技术创新、要素重塑与产业融合升级驱动发展。而战略性新兴企业作为新质生产力发展的核心载体，产业需求规模不断增加，与新质生产力发展深度融合。新质生产力以关键核心技术突破为支撑，能够强化企业的生产流程、提升产品科技含量，增强核心竞争力。再加战略性新兴企业通常面临着资金和资源的限制，这对于初创期和成长期的战略性新兴企业尤为重要，因此发挥新质生产力在战略性新兴企业中的高效、创新、灵活和可持续的特点，为战略性新兴企业提供了强大的发展动力，可以显著提升企业的成长空间。对此本文提出以下假设：

假设1：新质生产力的发展能促进战略性新兴企业的成长

企业技术创新的中介作用

新质生产力，以其高效、创新、灵活和可持续的特点，为战略性新兴企业提供了强大的发展动力。新质生产力强调技术创新和高效生产。在战略性新兴企业中，技术创新是提升其核心竞争力的关键，同时，新质生产力的发展还能帮助企业突破生产过程中所面临的技术瓶颈。这对于资金和资源有限的战略性新兴企业来说至关重要，因为它们需要在有限的预算内实现最大的产出。在技术创新和高效生产的基础上，新质生产力还强调灵活性和可持续性。战略性新兴企业往往面临着快速变化的市场环境，因此，能够迅速调整生产策略以满足市场需求至关重要。新质生产力使企业能够灵活应对市场变化，及时调整生产计划，以满足消费者的多样化需求。韩先锋等的研究发现，战略性新兴产业发展的实质是产业的升级和高端化，而企业成长水平的不断提升又需要企业实现产业升级和高端化，其根本路径在于企业技术创新。因此，战略性新兴产业在发展新质生产力过程中，能促使其技术创新，从而对其成长发展具有重要作用。基于此，本文提出第二个假设：

假设2：新质生产力通过促进战略性新兴企业技术创新推动企业成长

三、指标选取与研究方法

数据选取及数据来源

本文以《战略性新兴产业分类（2018）》报告为参考，选取新能源、新能源汽车、节能环保产业为战略性新兴企业数据来源，选取2013-2022年沪深A股上市新能源、新能源汽车、节能环保产业所包含的21家上市汽车制造企业为研究样本。为确保数据的可靠性与准确性，对样本做出如下处理：(1)剔除数据缺失严重或存在明显误差的企业数据，避免对结果的影响。(2)避免极端值的影响，本文对所有连续变量进行上下1%的双边缩尾处理。（3）剔除金融业、ST和*ST企业。本文研究数据主要来源于CSMAR数据库以及通过上市公司年报，专利申请数据来源于国家知识产权局，最终得到210个样本观测值。

变量选取及定义

被解释变量

企业成长（SIZE）。企业成长是指企业系统在发展进程中，持续适配外部环境变化，通过规模拓展、内部革新与自我迭代实现动态演进，并与外部环境构建起良性互动关系的过程。规模扩张作为企业成长的核心维度之一，在以往实证研究中，度量企业成长的指标通常涵盖营业总收入、资产收益率、资产总额与企业人数等。本文借鉴李贲等（2018）的方法，使用资产总额（SIZE）作为战略性新兴企业成长的指标，资产总额可以表示一个企业在发展过程中所拥有的资源，能够较为准确反映企业的成长，为避免不同企业之间的资产总额差距过大对结果的影响，对其取对数保证结果的可靠性。

解释变量

企业新质生产力（NPR）。对其的处理方式本文主要参照宋佳等的研究，以生产力二要素理论基础，分为劳动力和生产工具两要素，其中，劳动力由活劳动和物化劳动(劳动对象)两个子要素组成；生产工具由硬科技和软科技两个子因素组成。并在此基础上利用熵值法构建新质生产力指标体系，作为衡量企业新质生产力的指标，具体衡量指标体系如表1所示。

因素	子因素	指标	指标取值说明	权重
劳动对象	活劳动	研发人员薪资占比	研发费用-工资薪酬/营业收入	28
		研发人员占比	研发人员数/员工人数	4
		高学历人员占比	本科以上人数/员工人数	3
	物化劳动（劳动对象）	固定资产占比	固定资产/资产总额	2
		制造费用占比	（经营活动现金流出小计+固定资产折旧+无形资产摊销+减值准备-购买商品接受劳务支付的现金-支付给职工以及为职工支付的工资）/（经营活动现金流出小计+固定资产折旧+无形资产摊销+减值准备）	1
生产工具	硬科技	研发折旧摊销占比	研发费用-折旧摊销/营业收入	27
		研发租赁费占比	研发费用-租赁费/营业收入	2
		研发直接投入占比	研发费用-直接投入/营业收入	28
		无形资产占比	无形资产/资产总额	3
	软科技	总资产周转率	营业收入/平均资产总额	1
		权益乘数倒数	所有者权益/资产总额	1
新质生产力				100

中介变量

企业创新（PT）。关于企业技术创新的测量方式，以往研究只要集中于创新投入与创新产出两个角度指标来衡量企业的创新水平，其中，创新投入指标以企业的研发投入（如研发支出占营业收入或总资产的比例、研发支出的自然对数和研发人员数量等）为主要衡量标准，用于评估企业在研发方面的投入水平和创新能力；创新产出指标通常大多数学者会采用企业专利申请数量或授予数量进行对数处理的方式作为测度指标。学者们较多采用研发投入、新产品数或创新专利数等指标衡量企业创新能力。陈文俊等认为由于战略性新兴产业创新活动具有高风险性、长周期性等特征，选取研发投入作为创新水平的度量指标具有一定的滞后性，而创新产出更能直观立体地展现出企业的创新水平。关于创新产出的衡量，主要用企业当年的专利申请数量与专利授权数量来表示。借鉴王兰芳等的研究做法，发明专利能够作为企业核心创新能力的代理指标，因此，本文以发明专利申请总数（PT）来度量技术创新水平。

控制变量

为避免遗漏变量对结果的影响，本文借鉴黎文靖等的做法，选取企业年龄(AGE)、资本密集度(K)、资产负债率(LEV)、留存收益(RE)等为控制变量。

模型设定与统计性描述

1. 模型设定

为验证上述文献的假设，利用各变量制定固定效应回归函数，具体如下：

{SIZE}_{ij}代表了企业成长能力的指标总资产规模，{NPRO}_{ij}代表企业新质生产力指标，i=（1、2、3……16）代表不同的企业，j=（2012、2013、2014……2022）代表不同的年份，表示各商业银行的个体固定效应，表示时间固定效应，表示随机误差项。模型(1)利用基本回归分析探讨新质生产力与企业成长能力的关系，模型(2)是考虑到新质生产力发展与企业成长能力之间可能存在因果关系，因此对所有解释变量及控制变量滞后一期处理进行回归分析。

2.统计性描述

表2中总资产规模（SIZE）最大值与最小值分别为24.5372和19.5602，说明新能源、新能源汽车、节能环保产业总体上规模差距不大的，新质生产力指数（NPRO）最大值与最小值分别为8.1875和2.4054，其新质生产力指数发展水平差异显著存在。各企业的专利申请数（PT）最大值238与最小值24差距较大，标准差为56.4037，说明个企业的技术创新存在显著差异，创新能力参差不齐，总体创新能力不高，后劲不足。从企业年龄（AGE）来看，类似新能源汽车起步较晚，发展时间较短，而在资本密集度(K)、资产负债率(LEV)、留存收益(RE)、现金流量（CF）等方面最大、最小值差异也是较大，这与各企业的经营管理、内部决策及发展理念等相关。

变量	观测值	均值	标准差	最小值	最大值
SIZE	210	22.5705	1.8024	19.5602	24.5372
NPRO	210	5.6247	1.4652	2.4054	8.1875
PT	210	85.6845	56.4037	24	238
AGE	210	2.153	0.5685	0.8406	3.7491
K	210	1.3102	0.3737	0.434	2.3975
LEV	210	0.5862	0.15638	0.256	1.7651
RE	210	20.5049	1.7241	17.3913	23.0652
CF	210	19.4036	1.4205	16.4512	22.11538

四、新质生产力对企业成长水平的实证分析

1. 基本回归分析

从表3中可以看出，两次回归模型的R²分别为0.8420、0.8200，回归模型拟合优度均很好。模型(1)中，解释变量新质生产力的系数为0.0056，在显著水平1%的条件下显著，表明企业的总资产与新质生产力存在正向的显著相关，企业新质生产力水平每增加一单位，企业的总资产增加0.56%，即企业新质生产力的发展有利于促进企业成长。控制变量中，企业年纪与企业总资产规模存在显著的正相关关系，说明企业在发展过程中，在前期发展基础上，企业拥有更大的发展空间。

模型(2)是为了避免变量之间存在因果关系，如企业的总资产规模本身就会对新质生产力发展产生影响，使得回归结果产生误差，因此将所有的解释变量与控制变量进行滞后一期处理进行回归分析，结果显示，新质生产力的系数为0.0068，在1%的水平下仍显著，与模型(1)中回归结果相同，即企业的新质生产力发展有利于企业的成长，反映在企业总之产的增加。符合前文的假设1：新质生产力能推动战略性新兴企业的成长。

为避免因指标选择的原因对结果产生影响,本文通过变换变量指标的方法对固定效应模型进行稳健性检验。总资产收益率(ROA)也可以用来衡量企业的成长能力，该指标越高，说明其成长能力越强。模型（3）是用总资产收益率(ROA)将原本的被解释变量总资产规模(SIZE)替换后的Stata的输出结果。回归结果显示，新质生产力发展的系数为0.0058，与原系数0.0056几乎无差异，且在1%显著水平下对替换后的被解释变量总资产收益率仍然显著。控制变量的系数也相差不大，说明我们模型的回归结果是稳定的。

	(1) SIZE	(2) SIZE	（3） ROA
NPRO	0.0056*** (0.0000)	0.0068*** (0.0015)	0.0058*** (0.0048)
AGE	0.165*** (0.0020)	0.306*** (0.0041)	3.5194*** (0.0049)
K	0.0264*** (0.0034)	0.0191* (0.0556)	0.2080 (0.1516)
LEV	0.0042 (0.1984)	0.0045 (0.2199)	0.0746 (0.1598)
RE	0.1401*** (0.0001)	0.1548*** (0.0000)	4.0768*** (0.0000)
CF	0.0029 (0.5998)	-0.0056 (0.3727)	-0.0671 (0.4534)
个体效应	是
时间效应	是
_cons	4.4512 (0.2692)	3.1310 (0.2101)	72.6011** (0.0474)
N	210	189	210
R²	0.8420	0.8200	0.8763

注：括号内为P值，*、**、***分别表示在0.1、0.05、0.01的水平下显著。

2.机制分析

为了验证企业技术创新的为新质生产力对企业成长的促进作用的机制假说，本文将以企业发明专利申请数（TP）作为中介变量进行中介效应模型检验。

表4中列（1）为不包含中介变量发明专利申请数（TP）的新质生产力(NPRO)对企业总资产（SIZE）的回归结果，估计系数显著为正，且在1%显著水平下显著，表明新质生产力能促进企业总资产规模的增加，从而加快企业成长。列（2）为检验新质生产力能否促进企业技术进步，以此来提高企业的成长，结果显示，系数在1%的水平下显著为正，说明新质生产力的发展水平能正向促进企业技术进步。列（3）为加入中间变量发明专利申请数（TP）的回归结果显示，企业技术进步能显提高企业总资产规模，而此时的新质生产力对企业的总资产规模却不显著，根据中介效应的检验三步法理论表明，企业技术进步在新质生产力促进企业成长中具有完全中介的作用，因此证明假设2。

变量	(1)	(2)	(3)
	SIZE	TP	SIZE
NPRO	0.0056*** (0.0000)	0.0048*** (0.0000)	0.0015 (0.6551)
TP			0.0073*** (0.0034)
AGE	0.165*** (0.0020)	0.180*** (0.0043)	0.217*** (0.0031)
K	0.0264*** (0.0034)	0.0152* (0.0652)	0.0264*** (0.0014)
LEV	0.0042 (0.1984)	0.0035 (0.5641)	0.0040 (0.6312)
RE	0.1401*** (0.0001)	0.1637*** (0.0005)	0.1595*** (0.0014)
CF	0.0029 (0.5998)	0.0036 (0.8461)	0.0032 (0.9652)
_cons	-4.4512 (0.2692)	-5.5194 (0.5622)	-7.4512 (0.8202)
个体效应	是
时间效应	是
N	210	210	210
R²	0.8560	0.8316	0.9428

注：括号内为P值，*、**、***分别表示在0.1、0.05、0.001的水平下显著。

3. 异质性分析

由于本文选取的战略性新兴企业为新能源、新能源汽车、节能环保，三者都是我国未来重要的战略性新兴产业，但新质生产力的发展对于三个产业的成长可能存在差距，因此按不同产业企业进行分类，第一类为节能环保，样本量为70；第二类新能源，样本量为80；第三类新能源汽车，样本量为60。分别对各组变量进行回归，结果如表5所示。

	节能环保	新能源	新能源汽车
	SIZE	SIZE	SIZE
NPRO	0.0093 (0.9622)	0.0071** (0.0148)	0.0080*** (0.0019)
AGE	-0.2166 (0.2948)	0.2570 (0.3283)	0.2437** (0.0450)
K	-0.0177* (0.0521)	0.0446*** (0.0055)	0.0139 (0.1859)
LEV	-0.0087* (0.0506)	-0.0113** (0.0283)	0.0114** (0.0500)
RE	-0.0552 (0.1126)	-0.3120*** (0.0000)	0.1244 (0.1832)
CF	0.0339 (0.4082)	-0.0023 (0.7996)	0.0002 (0.9661)
_cons	8.1075 (0.2160)	-6.2599 (0.4146)	-5.9820* (0.0699)
N	70	80	60
R²	0.9835	0.8558	0.9431

注：括号内为P值，*、**、***分别表示在0.1、0.05、0.001的水平下显著。

通过对比三组样本回归结果，可以发现，核心解释变量新质生产力(NPRO)对战略性新兴企业的资产规模(SIZE)仅在新能源样本组和新能源汽车样本组下通过显著性检验，节能环保样本组的结果不显著，并且新能源汽车样本组的显著性水平高于新能源样本组的显著性水平。长期以来，节能环保领域的应用需要较高的技术门槛，这些技术不仅需要企业投入大量资金进行研发或购买，还需要企业具备相应的技术团队进行维护和优化。因此对于节能环保类企业来说，将新技术有效转化为实际生产力，并在节能环保领域实现广泛应用，需要企业在技术研发、市场推广、售后服务等多个环节进行协同努力，企业的成长需要长时间的发展。相比之下，新能源与新能源汽车产业链上下游的深度融合，实现新能源之间、新能源和传统能源之间的时空优化配置，再加之国家层面通过构建发展新质生产力的顶层设计和战略堡垒，为新能源产业提供强有力的政策支持，有助于提升我国新能源汽车产业的国际竞争力和影响力，提升企业的迅速成长。

五、结论及政策建议

（一）研究结论

本文从新质生产力的视角出发，阐述了新质生产力与战略性新兴企业成长的关系，分析了新质生产力对战略性新兴企业成长的影响机制及原因。然后利用A股21家上市新能源、新能源汽车、节能环保产业所包含的汽车制造企业的面板数据，构建新质生产力与资产规模关系的固定效应回归模型进行回归分析。研究结果表明：新质生产力发展能显著促进战略性新兴企业的成长。在经过稳健性检验后，结果仍显著，说明新质生产力的发展能正向促进战略性新兴企业的成长，机制分析发现，战略性新兴企业通过技术创新来间接促进企业成长；异质性分析表明，新能源、新能源汽车类的战略性新兴企业发展新质生产力对于企业的成长促进效应更强。

（二）政策建议

1. 积极发挥新质生产力对战略性新兴企业成长的促进作用。随着新质生产力的提出，追求高质量、高效能、高科技的经济效应，国家对于产业转型升级的迫切需求，战略性新兴企业将能成为新质生产力发展的主体。此外，国家持续加大对战略性新兴产业的培育与扶持力度，而新质生产力相关政策作为赋能战略性新兴产业发展的重要激励举措，能够有效助推产业结构的优化与升级进程。

2. 重视企业技术进步对自身成长的关键驱动作用，充分释放新质生产力发展的正向效能。一方面，技术创新在当下发展格局中仍是构筑企业核心竞争力的核心要素，更是驱动企业规模持续扩张的重要前置条件；另一方面，在推进新质生产力发展的过程中，需聚焦企业技术创新的实际需求，通过加大技术人才引进力度、落实研发补贴等举措，为战略性新兴企业的高质量成长提供有力支撑。

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