引言

持续创新能力是企业在动态竞争中实现长期生存、价值增长与可持续发展的核心战略能力。2025年《政府工作报告》再次强调了创新是推动经济发展的重要动力。党的二十大报告明确提出要进一步优化营商环境，加快落实创新驱动发展战略。营商环境是企业经营发展的基础性生态系统，其相关政策的颁布和状态的变化对于企业的持续创新能力而言至关重要。基于此，本文以2016-2023年中国沪深A股上市公司作为研究样本，实证检验我国营商环境对企业持续创新能力的影响效果，以及新质生产力的作用机制。相较于现有文献，本文的边际贡献主要体现在：第一，立足宏微观结合的视角考察营商环境对企业持续创新能力的作用路径，拓展了营商环境领域的研究边界。第二，揭示了营商环境效应的区域与法律环境异质性，为差异化政策设计提供了实证依据。第三，本文检验了新质生产力中介作用机制，为更有效地发挥营商环境优化对持续创新能力的治理效应予以理论支撑和政策启示。

文献综述与研究假设

（一）营商环境与持续创新能力

营商环境是指市场主体在整个生命周期活动中所面临的政务、法治、市场、人文等外部因素和条件的综合性生态系统。营商环境引发的经济影响，大致可归为宏观与微观两个基本层面。营商环境在宏观上可以提高区域的经济增长质量和市场活力。微观上主要影响着企业的生产经营、技术创新和投资融。持续创新能力有别于一般的创新投入或创新产出。胡冰和戚聿东指出，持续创新能力强调企业在长期内保持技术领先和创新产出的动态能力，企业持续创新是企业长期生存与发展的根本途径，而良好的外部环境是企业持续创新的重要保障。

一方面，营商环境优化通过简化行政审批、降低交易成本，减少企业创新过程中的外部阻碍，激发企业创新积极性；同时促进资金、人才、技术等创新要素的自由流动与高效配置，降低企业创新风险、缓解融资约束，提升企业持续创新能力，为企业持续创新提供保障。另一方面，政府在法律环境方面的知识产权保护，以及在政策扶持方面的企业创新补贴，极大激发企业创新动机和创新行为。营商环境的优化能够明显提升企业的技术研发投入和高创新投入，提高了企业的专利授权量，对于促进企业创新具有积极作用。鉴于此，本文提出假设1：

H1：营商环境的优化将会显著增强企业持续创新能力。

（二）营商环境、新质生产力与持续创新能力

新质生产力是以科技创新为主导、以高质量发展为导向的新型生产力形态，核心在于通过技术创新、要素升级，推动生产效率提升与发展方式转型。一方面，现有研究表明，营商环境与新质生产力存在密切关联。优化营商环境能够破除体制机制障碍，促进知识、技术、数据等新型生产要素的集聚与应用，推动企业技术迭代与要素升级，进而提升企业新质生产力水平。

另一方面，新质生产力的提升能够为企业持续创新提供核心支撑。首先，新质生产力强调技术革命性突破，意味着企业能够掌握更先进的技术和工艺，为持续创新提供技术基础。其次，新质生产力要求生产要素创新性配置，提高了其供给质量，有助于企业优化创新资源的组合与使用效率。再次，新质生产力推动产业深度转型升级，促使企业在更高层次上参与竞争，形成持续创新的内生动力。基于此，本文提出假设：

H2：营商环境优化能够通过提升新质生产力水平，进而增强持续创新能力。

研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文选取2016-2023年中国资本市场沪深A股上市公司为初始样本。参考既有的研究惯例进行样本的初步筛选，具体步骤如下：剔除金融类上市公司和ST或ST*的公司；剔除数据缺失或异常的样本；为了更好研究企业创新能力的持续性，剔除2019年以后才上市的企业。最终得到的2944家上市企业在2016-2023年的数据，共计17969观测值。为了消除数据中极端值对回归结果的影响，本文对连续变量进行了上下1%的缩尾处理。

在数据来源方面，营商环境数据来源于社会科学文献出版社2024年出版的王小鲁等的《中国分省营商环境指数2023年报告》，其他的财务数据均来源于国泰安数据库CSMAR。

（二）模型设计

为了有效检验营商环境对企业的组织韧性的影响，在本文建立回归模型（1）：

IIP_i,t / OIP_i,t= α₀ + α₁BE_i,t + α₂Controls_i,t + ΣYear + ΣInd + ε_i,t （1）

其中，i、t 分别为企业、时间。IIP_i,t 和OIP_i,t为被解释变量，分别表示企业创新投入持续性和创新产出持续性，以此综合衡量持续创新能力。BE_i,t为解释变量，表示营商环境指数。Controls为一系列控制变量。在上述模型中，本文还控制了年度固定效应 （ΣYear）和行业固定效应（ΣInd），ε_i,t为随机扰动项。此外，模型标准误经过了稳健性修正。

为了验证假设2，考察新质生产力（NQP_i,t）所起到的中介作用，借鉴温忠麟的研究，在模型（1）的基础上构建如下中介效应模型：

NQP_i,t= β₀ + β₁Be_i,t + β₂Controls_i,t + ΣYear + ΣInd + ε_i,t （2）

IIP_i,t / OIP_i,t = η₀ + η₁Be_i,t + η₂NQP_i,t+ η₃Controls_i,t + ΣYear + ΣInd + ε_i,t （3）

（三）变量定义

1.解释变量：营商环境

参考社会科学文献出版社于2024年出版的王小鲁等的《中国分省营商环境指数2023年报告》，营商环境指数体系目前包括总指数、8个方面指数和26个分项指数。评分越高，意味着营商环境越好。由于该报告隔年发布，造成部分年份数据缺失的固有局限性。根据既有的数据，用线性插值法确定2017、2018、2020和2021年各省的经营环境指数；同时考虑到其每年变动的相对排序保持稳定，采用近似替代的方法，2023年的营商环境指数采用2022年的指数值。

2.被解释变量：持续创新能力

参考何郁冰的方法，企业的持续创新能力主要从创新投入持续性和创新产出持续性两个方面来衡量。分别采用研发投入和专利数量的环比增长率乘以当期的研发投入和专利数量来测度创新持续性。

3.中介变量：新质生产力

参考李心茹等的做法，从新质劳动者、新质劳动对象和新质劳动资料三个方面综合构建新质生产力评价指标体系，然后采用熵值法计算得到新质生产力变量。

4.控制变量

参照以往研究，本文在各回归模型中选取企业规模（Size）、上市年龄（Age）、现金流量（Cflow）、盈利能力（Roe）、资本密集度（Capital）、董事会规模（Bs）、股权集中度（To）和行业竞争度（HHI）为本文的控制变量（Controls）。并控制了年度（Year）和行业（Ind）的固定效应。变量的具体定义见表1所列。

类型	名称	符号	定义
被解释变量	持续创新能力	IIP	研发投入的环比增长率乘以当期的研发投入
	持续创新能力	OIP	专利申请量的环比增长率乘以当期的专利申请量
解释变量	营商环境	BE	中国分省营商环境指数
中介变量	新质生产力	NQP	新质生产力评价指标体系（李心茹，2024）
控制变量	公司规模	Size	上市公司年末资产总额的对数值
	上市年龄	Age	2023年与企业成立年份的差值
	现金流量	Cflow	经营活动产生的现金流净额/总资产
	盈利能力	Roe	净利润/净总资产
	资本密集度	Capital	经营活动产生的现金流净额/总资产
	董事会规模	Bs	董事会总总人数的对数
	股权集中度	To	企业前三大股东的持股比例
	市场竞争度	HHI	企业主营业务收入额占行业主营业务收入总额比重的平方和

实证结果分析

描述性统计

从表2可以看出，营商环境样本分布并不均衡。同样，创新投入和产出持续性的最大值和最小值之间存在较大的差异，意味着企业的持续创新能力参差不齐。其他变量变化范围与已有研究相近。同时，模型中各变量间相关性系数均小于0.5，多重共线性问题较小。

	样本数	均值	中位数	标准差	最小值	最大值
IIP	17969	9.737	9.762	1.632	3.525	13.829
OIP	17969	4.370	4.448	1.601	0.000	8.237
BE	17969	3.731	3.750	0.138	3.210	3.937
NQP	17969	14.135	13.210	7.258	2.076	36.991
Size	17969	22.535	22.355	1.285	20.148	26.710
Age	17969	12.330	10.000	7.283	2.000	30.000
Cflow	17969	0.052	0.049	0.063	-0.136	0.274
Roe	17969	0.043	0.062	0.161	-1.711	0.404
Capital	17969	2.297	1.880	1.557	0.403	10.527
Bs	17969	2.745	2.708	0.209	2.197	3.367
To	17969	0.504	0.499	0.149	0.161	0.885
HHI	17969	0.177	0.141	0.141	0.041	0.930

（二）基本实证结果与分析

表3中列（1）和列（2）展示了未控制固定效应的回归结果，营商环境的回归系数均在1%的水平上显著正相关；列（3）和列（4）则是进一步加入行业和时间双重固定效应的结果。营商环境对创新投入持续性和创新产出持续性的回归系数分别在1%和5%水平上显著正相关。以上数据验证了假设H1，即营商环境越好，企业的持续创新能力越强。

	(1)	(2)	(3)	(4)
	IIP	OIP	IIP	OIP
BE	0.6913***	0.7394***	0.4967***	0.2712**
	(4.9100)	(5.5549)	(4.4191)	(2.2824)
Constant	-9.4883***	-12.9458***	-13.3117***	-14.7977***
	(-13.4380)	(-18.2237)	(-22.0546)	(-22.9917)
Controls	Yes
Ind/Year	No		Yes
N	17969
adj. R2	0.406	0.270	0.665	0.458

注：*，**，***分别表示10%、5%和1%的显著性水平，括号内为t值。下同。

（三）内生性与稳健性检验

1.倾向得分匹配法

PSM平衡性检验显示，匹配后大多数协变量的标准化偏差均小于5%，且匹配后的t值绝对值明显变小。匹配后的回归检验结果如表4中列（1）和列（2）所示，与前文的假设1检验结果相符。

	PSM		滞后一期		滞后两期
	（1）	（2）	（3）	（4）	（5）	（6）
	IIP	OIP	IIP	OIP	IIP	OIP
Be	0.4472***	0.2445***
	(5.8918)	(2.5780)
L.Be			0.4930***	0.2875***
			(7.7598)	(3.5307)
L2.Be					0.5209***	0.2485***
					(7.3860)	(2.7081)
Controls	Yes
Ind/Year	Yes
Constant	-12.7110***	-14.8750***	-13.3417***	-14.8850***	-13.5545***	-14.4826***
	(-34.0273)	(-31.8651)	(-42.9689)	(-37.4075)	(-40.0570)	(-32.8918)
N	9692	9692	14750	14750	11895	11895
adj. R2	0.667	0.454	0.691	0.475	0.719	0.495

2.滞后期变量模型检验

本文以t-1和t-2的营商环境作分别记为L.Be和L2.Be为解释变量进行假设1的回归。表4显示，L.Be和L2.Be的回归系数都在1%的水平下显著正相关，与未滞后的实验结果基本相符。

3.替换解释变量和被解释变量

参照牛志伟的做法为了解决自变量离散度过高的问题，本文采用了营商环境的对数值（BE2）作为替代变量重新回归，结果见表5中列（1）和列（2）。可以看出，BE2的回归系数分别在1%和5%的水平下显著正相关。本文还采用创新质量作为持续创新能力的替代变量重新回归。从申请专利质量（PAQ）和授权专利质量（APQ）两个方面来衡量创新质量。结果见表5中列（3）和列（4）。BE的回归系数分别在5%和1%的水平下显著正相关。

	(1)	(2)	(3)	(4)	（5）	（6）
	IIP	OIP	PAQ	APQ	IIP	OIP
BE			0.0398**	0.0842***	0.5059***	0.3248***
			(2.3385)	(4.1665)	(4.2625)	(2.6414)
BE2	1.8558***	1.0303**
	(4.4941)	(2.3746)
Controls	Yes
Ind/Year	Yes
Constant	-13.8967***	-15.1394***	-0.5429***	-1.0071***	-13.3534***	-14.9991***
	(-20.1255)	(-20.5622)	(-5.7965)	(-9.8773)	(-21.4541)	(-22.8899)
N	17969	17969	17435	17435	17436	17436
adj. R2	0.665	0.458	0.146	0.182	0.662	0.458

4.排除替代性解释

由于较好的营商环境会吸引更多的上市公司注册，导致研究样本可能存在自选择问题。本文将营商环境排名前5%的研究样本剔除后重新进行实证检验。结果如表5中列（5）和列（6）所示，营商环境的回归系数都在1%的水平下显著，假设1仍然成立。

（五）中介效应检验

如表6中列（2）和列（3）所示，营商环境的回归系数分别在1%和10%的水平上显著。说明营商环境的优化可以通过提升新质生产力来增强企业的持续创新能力。此外。一方面，Sobel检验显示创新投入持续性和创新产出持续性的Z值都在1%的水平上显著。另一方面，Bootstrap（1000次）抽样检验显示置信度为95%的置信区间都未包含0。上述结果共同证实了新质生产力的中介效应。本文假设2得到验证。

	(1)	(2)	(3)
	NQP	IIP	OIP
Be	2.222***	0.448***	0.198*
	(3.203)	(4.054)	(1.709)
NQP		0.022***	0.033***
		(12.006)	(15.519)
Sobel Z		6.316***	6.301***
Bootstrap		[0.0005462,0.0010632]	[0.000625,0.0011457]
Constant	-45.026***	-12.315***	-13.306***
	(-12.974)	(-20.649)	(-21.073)
Controls	Yes
Ind/Year	Yes
N	17969
adj. R2	0.249	0.673	0.475

进一步研究

（一）基于法制环境的异质性分析

借鉴周泽将等的研究方法，选取王小鲁等《中国分省化市场指数报告2024》中的“市场中介组织的发育和法律制度环境”指数来衡量法制环境。结果发现，处于差法律环境的持续创新能力的回归系数都在1%水平上显著正相关，而处于优法律环境的结果并不显著。究其原因，处于优法制环境的企业在生产经营活动中得到的法治保障更完善，发展相对更具稳定性，从而对营商环境的敏感性较弱。

	(1)	(2)	(3)	(4)
	优法制环境	优法制环境	差法制环境	差法制环境
	IIP	OIP	IIP	OIP
Be	-0.078	-0.087	0.871***	0.436***
	(-0.494)	(-0.500)	(5.188)	(2.596)
Constant	-11.530***	-13.973***	-14.166***	-15.134***
	(-14.325)	(-15.366)	(-17.113)	(-18.118)
Controls	Yes
Ind	Yes
Year	Yes
N	9031	9031	8938	8938
adj. R2	0.734	0.493	0.612	0.432

（二）基于地区的异质性分析

结果如表8所示，中部地区样本的回归结果在1%的水平上显著，而东部地区和西部地区样本基本上不显著。究其原因，东部地区的市场化生态和西部地区的政策洼地效应，使中部地区面临着双重挤压的尴尬境地，对于营商环境更加敏感。

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	（6）
	东部地区	东部地区	中部地区	中部地区	西部地区	西部地区
	IIP	OIP	IIP	OIP	IIP	OIP
Be	-0.0966	-0.0552	0.9461***	1.5979***	0.4638	0.5911*
	(-0.6493)	(-0.3141)	(2.8961)	(4.0479)	(1.3272)	(1.8489)
Constant	-10.9784***	-13.5091***	-14.8310***	-20.0576***	-13.6178***	-15.3924***
	(-13.0498)	(-13.6103)	(-10.1531)	(-11.6187)	(-8.1747)	(-10.6654)
Controls	Yes
Ind	Yes
Year	Yes
N	12893	12893	3175	3175	1901	1901
adj. R2	0.690	0.464	0.669	0.471	0.638	0.491

研究结论与政策启示

（一）研究结论

本文以2016-2023年中国沪深A股上市公司为研究样本，实证检验营商环境优化对持续创新能力的影响。得出如下结论：（1）营商环境优化有利于提高企业持续创新能力。该结论在进行内生性和稳健性检验后依然成立；（2）机制检验发现，营商环境优化可以通过新质生产力来提升持续创新能力；（3）拓展性检验中，营商环境优化对持续创新能力的促进效应在中部地区以及处于较差法制环境的企业中更为显著。

（二）政策启示

政府层面

第一，持续推进营商环境建设，将优化营商环境作为培育企业持续创新能力的重要抓手。不仅要关注行政效率提升，更要注重法治保障、市场开放、人文环境等全方位改善。第二，高度重视新质生产力在营商环境与企业创新之间的桥梁作用，通过政策引导激发技术突破、优化要素配置、推动产业转型，为创新提供内生动力。第三，坚持因地制宜，针对不同区域、不同制度环境特点制定差异化政策。

企业层面

一方面，企业应从战略层面将营商环境红利转化为创新动能。把握好营商环境带来的资源和制度优势，积极响应国家“十五五”关于高质量发展的号召。抓好创新要素，把握结构升级的战略机遇，为企业的持续创新能力的提升奠定综合全面的基础。另一方面，企业应从机制层面以新质生产力为核心抓手。积极主动地树立和完善创新思维，不一味过度地依赖于国家的政策扶持。重视新质生产力的发展，通过强化环境感知、优化机会捕获、加速资源重构，建立多元化的创新支撑体系。借此提升企业的持续创新能力以实现稳定高质量发展。

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