基于DEA-Malmquist模型的創(chuàng)業(yè)板科技創(chuàng)新型企業(yè)投資效率評價

賈紅強 孔祥瑞 劉明 趙凌霄

1.中共中央黨校（國家行政學(xué)院）研究生院；2.國家經(jīng)濟(jì)中心經(jīng)濟(jì)預(yù)測部

一、研究背景

十八大以來，以習(xí)近平同志為核心的黨中央把科技創(chuàng)新擺到了黨和國家發(fā)展全局的核心位置，取得了一系列重大成果，企業(yè)創(chuàng)新主體的地位極大增強，涌現(xiàn)了一批具有科技創(chuàng)新基因的市場微觀主體，其中不少企業(yè)已成功上市。上市公司是國民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長、科技創(chuàng)新和完善資產(chǎn)市場、公司治理方面具有不可替代的作用，對國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展具有重要的戰(zhàn)略意義?？萍夹蜕鲜泄疽殉蔀槲覈萍紕?chuàng)新大軍中的一只重要力量，這些企業(yè)的投資決策已成為對于我國科技創(chuàng)新市場、資本市場、產(chǎn)業(yè)基金以及實體經(jīng)濟(jì)投資的風(fēng)向標(biāo)，對于我國科技項目研發(fā)、技術(shù)進(jìn)步以及經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。同時，科技型上市公司具有一般企業(yè)無法企及的資金、人才、信息、市場等優(yōu)勢，其投資效率不僅是我國企業(yè)投資效率的高水平展示，也是研究如何提高宏觀投資效率、促進(jìn)科技創(chuàng)新的重要考察對象。企業(yè)投資效率不僅關(guān)系企業(yè)生存與發(fā)展，也是影響宏觀投資效率、國民經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的重要因素。

中國經(jīng)濟(jì)數(shù)十年來的高速增長主要是依賴高投資，但是投資對經(jīng)濟(jì)增長的推動和經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的提升，是以有效率投資作為前提條件的[1]。黨的十九大報告中明確提出，我國經(jīng)濟(jì)已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，正處在轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)換增長動力的攻關(guān)期。要實現(xiàn)轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)果、轉(zhuǎn)換增長動力，提升企業(yè)投資效率是一項充分且必要條件。提升企業(yè)投資效率特別是科技創(chuàng)新型企業(yè)的投資效率對于提高宏觀投資效率、擴大有效投資、促進(jìn)科技創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

2020年一季度極不尋常，突如其來的新冠肺炎疫情對我國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展帶來前所未有的沖擊。外需面臨巨大挑戰(zhàn)，國民經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長的重?fù)?dān)不可避免落在擴大內(nèi)需上，消費增長受居民收入、消費環(huán)境等慢變量的約束在短時間難以對沖外需減少的缺口，擴大投資又一次成為政策首選。2020年4月17日中央政治局會議指出要以更大的宏觀政策力度對沖疫情影響，積極擴大國內(nèi)需求和有效投資，調(diào)動民間投資積極性，反映了決策層對投資效率的重視程度。

如何增加有效投資是當(dāng)前我國及今后一段時間我國面臨的主要問題，本文擬通過評價近幾年我國創(chuàng)業(yè)板創(chuàng)新型上市公司的投資效率，來探求進(jìn)一步提高我國投資效率的方向和重點，為貫徹落實近期中央政治局會議提出的擴大有效投資決策部署，進(jìn)一步細(xì)化投資政策，提高擴大有效投資的政策的科學(xué)性和實效性提供支撐。

本文的主要內(nèi)容如下：第二節(jié)為已有相關(guān)研究評述；第三節(jié)介紹基于DEA-Malmquist模型的投資效率；第四節(jié)為樣本選擇和模型結(jié)果；第五節(jié)是本文結(jié)論和政策建議。

二、已有相關(guān)研究綜述

企業(yè)投資效率的研究對象主要包括企業(yè)過度投資、企業(yè)投資不足和投資效率研究。關(guān)于企業(yè)過度投資行為，Kalay和Avner[2]認(rèn)為股利支付政策對企業(yè)投資行為有重要影響，如果企業(yè)章程允許企業(yè)支付較低比例的股利，那么企業(yè)就有較多的留存收益，從而存在過度投資的激勵。Lang 和 Litzenberger[3]發(fā)現(xiàn)成長性差的企業(yè)可以通過支付高額現(xiàn)金股利來降低其過度投資水平。Jensen[4]認(rèn)為經(jīng)理人在職消費與企業(yè)規(guī)模正相關(guān)，擴大企業(yè)投資規(guī)模會增加經(jīng)理人可控制的資源，經(jīng)理人進(jìn)行過度投資擴大企業(yè)投資規(guī)模的動機。魏明海和柳建華[5]實證研究了中國國有上市公司現(xiàn)金股利政策與企業(yè)過度投資行為之間的關(guān)系，研究表明，國有上市公司的低現(xiàn)金股利政策促進(jìn)了企業(yè)過度投資。代昀昊和孔東民[6]實證研究了企業(yè)高管海外求學(xué)經(jīng)歷與企業(yè)投資行為的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)，具有海歸特征的企業(yè)過度投資行為較少，與地方國有企業(yè)和非國有企業(yè)相比，高管的海歸經(jīng)歷在中央國企中發(fā)揮的作用更為明顯。

關(guān)于企業(yè)投資不足，Robert和Daniel[7]認(rèn)為由于資產(chǎn)的專有性導(dǎo)致投資不可逆性的存在以及增加不對稱的調(diào)整成本，企業(yè)應(yīng)該在不確定性上升時選擇等待時機，以期獲得更多未來價格的信息，從而傾向于延緩?fù)顿Y。Pasto和Veronesi[8]認(rèn)為較高的環(huán)境不確定性增加了管理層精確評估投資項目的難度，為避免投資失敗，企業(yè)通常削減投資，造成企業(yè)投資不足。Sheu和Lee[9]從預(yù)防性儲蓄動機、投資者債權(quán)人對風(fēng)險溢酬的預(yù)期等角度指出環(huán)境不確定會抑制企業(yè)有效投資，造成企業(yè)投資不足。柳建華等[10]基于中國上市公司數(shù)據(jù)實證研究了公司章程中董事會對外投資權(quán)限的設(shè)置對企業(yè)投資效率的影響，研究表明，降低公司董事會的對外投資權(quán)限可以抑制公司的過度投資傾向，特別是對于國有控股上市公司，但過低的投資權(quán)限設(shè)置也會導(dǎo)致投資不足。Gulen和 Ion[11]、陳國進(jìn)和王少謙[12]等研究都發(fā)現(xiàn)上升的經(jīng)濟(jì)政策不確定性會顯著抑制企業(yè)投資行為，從而導(dǎo)致企業(yè)投資不足。

關(guān)于企業(yè)投資效率，金宇超等[13]認(rèn)為企業(yè)高管由于職位固守、自身利益最大化的防御動機，使得其仍然會有“急于表現(xiàn)”、“不作為”等非效率投資行為。萬良勇等[14]利用中國上市公司數(shù)據(jù)實證研究了地方政府腐敗程度對當(dāng)?shù)仄髽I(yè)投資效率的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，腐敗行為不僅會抑制部分企業(yè)的有效投資，而且會加劇部分企業(yè)的過度投資行為，從而在整體上削弱企業(yè)的投資效率。王克敏等[15]研究了產(chǎn)業(yè)政策、政府支持與企業(yè)投資效率的關(guān)系，研究表明，為促進(jìn)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展，地方政府傾向于使用國家產(chǎn)業(yè)政策，為本地區(qū)企業(yè)提供資金支持，但是由于政府與企業(yè)之間的信息不對稱問題導(dǎo)致資源錯配，引發(fā)企業(yè)過度投資，降低了企業(yè)投資效率。張亦春和周杰峰[16]利用我國上市公司數(shù)據(jù)實證研究了地方政府干預(yù)土地市場的行為對企業(yè)投資效率的影響，結(jié)果表明，提高每單位土地出讓面積的就業(yè)人口，會顯著降低企業(yè)因為現(xiàn)金流富余引發(fā)的過度投資，從而認(rèn)為限制地方政府的土地出讓行為，能夠一定程度上改善企業(yè)的投資效率。

企業(yè)投資效率的衡量是研究企業(yè)投資效率的基礎(chǔ)。評估企業(yè)投資效率主要有兩種思路：代理變量法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）。目前國內(nèi)文獻(xiàn)大多參考國外學(xué)者提出的代理變量法估計企業(yè)投資效率[6][14][15][17][18]。代理變量法來自Richardson[19]在2006年發(fā)表的一篇重要文章，該方法將企業(yè)投資水平作為被解釋變量，將企業(yè)托賓Q值、資產(chǎn)負(fù)債率、現(xiàn)金持有量、以及眾多企業(yè)、行業(yè)特征變量作為解釋變量建立回歸模型，從而將模型中的殘差絕對值作為投資效率的代理變量，殘差絕對值越小，表示投資效率越低。這一方法實質(zhì)是將模型擬合的投資水平作為企業(yè)最優(yōu)投資水平，從而將企業(yè)實際投資水平與模型擬合的投資水平進(jìn)行比較，如果企業(yè)實際投資水平小于模型擬合的投資水平，即模型殘差小于0，則認(rèn)為企業(yè)投資不足，投資效率低下，殘差值越小，投資效率越低，反之亦反。

姑且不論是否存在客觀的、不變的可以擬合或預(yù)測的企業(yè)最優(yōu)投資水平，代理變量法最大的問題是將投資水平不足或過度等同為投資效率低下。該方法的本質(zhì)是將企業(yè)投資效率低下的原因歸結(jié)為企業(yè)投資水平不足或過度，從而得出可以通過調(diào)整投資水平而提高投資效率的政策含義。該方法不僅遺漏了其他影響投資效率的重要因素，而且忽視了企業(yè)會根據(jù)投資效率調(diào)整投資水平的行為特征，具有嚴(yán)重的內(nèi)生性問題。得出的結(jié)論顯然會誤導(dǎo)政策制定者。

考慮到代理變量法的上述問題，本文采用基于DEA-Malmquist模型評價我國創(chuàng)業(yè)板科技創(chuàng)新型企業(yè)的投資效率。

三、基于DEA-Malmquist模型的投資效率評價

1978年，Charnes，Cooper 和Rhodes三位學(xué)者共同創(chuàng)建了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（data envelopment analysis，DEA）模型。DEA模型是一種以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的運營分析方法，它能夠分析包含多重績效指標(biāo)在內(nèi)的情形，將多個維度的數(shù)據(jù)整合為一個綜合指標(biāo)，并指出績效提升的方向[20]。DEA模型作為一種非參方法，具有不必設(shè)定具體函數(shù)形式，從而避免模式設(shè)定偏誤的客觀性優(yōu)點。該模型放松了生產(chǎn)函數(shù)法的一個潛在假設(shè)，生產(chǎn)函數(shù)法即參數(shù)法假設(shè)企業(yè)總是處于生產(chǎn)前沿。DEA模型允許企業(yè)出現(xiàn)無效率現(xiàn)象，這是對以索洛增長核算為代表的參數(shù)分析方法一種巨大改進(jìn)。DEA模型所評價的前沿具有相當(dāng)?shù)姆€(wěn)健性，且更適合小樣本效率分析[21]。

假設(shè)有n個評價企業(yè)，第j個待評價企業(yè)記為DMUj，每個待評價企業(yè)有m種類型的投資輸入和s種類型的投資輸出。用Xmj表示第j個待評價企業(yè)第m項投入要素，Ysj表示第j個待評價企業(yè)第s項產(chǎn)出要素。所有的DMUj的投入和產(chǎn)出向量可以分別表示為；設(shè)投入產(chǎn)出指標(biāo)的權(quán)向量分別為則第j個待評價企業(yè)（DMUj）的投資效率可以表示為：

如果對第J0個企業(yè)進(jìn)行評價，記為DMU0，其投入為X0，產(chǎn)出為Y0，則第J0個企業(yè)相對投資效率的CCR評價模型為：

利用Charness-Cooper變換以及對偶規(guī)劃理論，將模型（2）的分式規(guī)劃問題等價轉(zhuǎn)換為線性規(guī)模模型：

Malmquist指數(shù)是基于DEA模型提出的。本文借鑒Fare[22]的思路，將Malmquist投資效率指數(shù)分解為效率變化指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)反映的是在規(guī)模報酬不變技術(shù)下前沿面的移動，效率變化指數(shù)衡量的是在規(guī)模報酬不變技術(shù)下，被評價企業(yè)的效率變化，反映的是被評價企業(yè)追趕其他所有效率企業(yè)的程度。考慮到規(guī)模報酬變動情況，效率變化指數(shù)可以進(jìn)一步分解為純效率變動指數(shù)和規(guī)模效率指數(shù)，純效率變動指數(shù)反映的是在可變規(guī)模報酬情況下效率變動情況；規(guī)模效率指數(shù)是反映了兩個時期的規(guī)模效率的變動情況，每個時期的規(guī)模效率來自規(guī)模報酬不變技術(shù)下的距離函數(shù)與可變規(guī)模報酬技術(shù)下的距離函數(shù)之比。

本文Malmquist投資效率指數(shù)是用產(chǎn)出距離函數(shù)表示的，產(chǎn)出距離函數(shù)的定義為：

分別以t期和t+1期的技術(shù)為基準(zhǔn)，可以得到兩個投資效率指數(shù)

為了避免由于基準(zhǔn)期選擇的難題，Malmquist投資效率指數(shù)取上述兩個投資效率指數(shù)的幾何平均值，即：

進(jìn)一步，考慮規(guī)模報酬變動情況，效率變化指數(shù)還可以分解為純效率變動指數(shù)和規(guī)模效率指數(shù)，用公式表示為：

其中，PEC=為純效率變動指數(shù)，為規(guī)模效率指數(shù)。

四、樣本選擇與模型評價結(jié)果

DEA-Malmquist模型的應(yīng)用對樣本和指標(biāo)的選取要求較高，模型運行結(jié)果受樣本和指標(biāo)的影響較大，選擇合理的樣本和指標(biāo)體系是有效利用模型的關(guān)鍵[23]。

投入指標(biāo)主要借鑒王堅強和陽建軍[24]的做法和考慮科技創(chuàng)新型企業(yè)的投資特點，選用了新增固定資產(chǎn)、新增無形資產(chǎn)投資、研發(fā)支出等指標(biāo)。產(chǎn)出指標(biāo)采用營業(yè)總收入、營業(yè)利潤和總資產(chǎn)等三項指標(biāo)。經(jīng)過篩選，共有32家創(chuàng)業(yè)板科技創(chuàng)新型上市公司符合條件。篩選條件包括：（1）2015年以前上市；（2）企業(yè)提供的產(chǎn)品或服務(wù)屬于《國家重點支持的高新技術(shù)領(lǐng)域》規(guī)定的范圍；（3）企業(yè)研發(fā)投資占企業(yè)當(dāng)年銷售總收入的比例不低于5%；（4）企業(yè)本科以上學(xué)歷員工人數(shù)占總?cè)藬?shù)的比例不低于30%，研發(fā)人員占全體員工比例不低于20%；（5）企業(yè)在樣本2015-2018年期間固定資產(chǎn)投資和無形資產(chǎn)投資不低于0元。

表1：32家科技創(chuàng)新型企業(yè)2015-2018年投入產(chǎn)出指標(biāo)（平均值）

運用DEAP 2.1軟件，選擇投入型DEA-Malmquist模型對32家樣本企業(yè)2015-2018投資效率進(jìn)行評價，由于投資效率指數(shù)是在離散時間的基礎(chǔ)上進(jìn)行計算，每一個上市公司每兩年便有一個指數(shù)，共有128個指數(shù)。由于篇幅有限，僅僅公布每年的平均值。

2015-2018年期間我國企業(yè)的投資效率年均增長4.6%，說明近年來我國創(chuàng)業(yè)版科技創(chuàng)新性企業(yè)投資效率整體水平持續(xù)改善。每年的投資效率指數(shù)率均大于1，表明投資效率整體呈現(xiàn)穩(wěn)中有進(jìn)的趨勢。2017年增長幅度最大，而2016和2018年增長幅度最小，增長幅度波動區(qū)間較大，表明投資效率基礎(chǔ)還不牢固，容易受到外部宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的沖擊，這也從側(cè)面證明了保持宏觀經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)運行對于提高企業(yè)投資效率的重要作用。

投資效率持續(xù)改善主要受技術(shù)進(jìn)步率推動，效率變動指數(shù)貢獻(xiàn)較小。2015-2018年，創(chuàng)業(yè)板32家科技創(chuàng)新型企業(yè)技術(shù)進(jìn)步率年均增長4.3%，對企業(yè)投資效率增長的貢獻(xiàn)率達(dá)93%。2015-2017年間技術(shù)進(jìn)步率增長較快，年均達(dá)到15%以上。受規(guī)模效率指數(shù)增長乏力和純效率變動指數(shù)小幅下降影響，效率變動指數(shù)年均增長只有0.2%，使得其對投資效率增長的貢獻(xiàn)率只有不到7%。

表3中，絕大多數(shù)行業(yè)的投資效率指數(shù)都大于1，其中，信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、專用設(shè)備制造業(yè)投資效率增長最快，年均增長分別為12%、10%；計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)的投資效率最低，年均下降16%。在大部分行業(yè)中，效率變動指數(shù)都小于技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，反映出我國企業(yè)創(chuàng)新能力的提高遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于企業(yè)間的技術(shù)外溢效應(yīng)，企業(yè)的創(chuàng)新能力是促進(jìn)企業(yè)投資效率的關(guān)鍵因素，企業(yè)間技術(shù)外溢效應(yīng)對企業(yè)投資效率拉動明顯不足。企業(yè)間技術(shù)外溢效應(yīng)明顯不足不利于整個社會投資效率的改善，從而制約企業(yè)投資效率的進(jìn)一步提高。

觀察表2和表3中的最后兩列可知，效率變動指數(shù)較低主要受純效率變動指數(shù)拖累。除2018年等個別年份和電氣機械和器材制造業(yè)等個別行業(yè)外，純效率變動指數(shù)都小于規(guī)模效率。由效率變動指數(shù)等于純效率變動指數(shù)與規(guī)模效率變動指數(shù)的乘積可知，效率變動指數(shù)較低主要有兩個原因：一是受純效率變動指數(shù)拖累，這反映了企業(yè)內(nèi)部公司治理能力的羸弱、企業(yè)間技術(shù)擴散速度的緩慢和市場投資環(huán)境的惡化。二是規(guī)模效率未發(fā)揮作用，說明當(dāng)前我國科技創(chuàng)新型企業(yè)的規(guī)模還未達(dá)到最優(yōu)水平，還處于投入增長型階段。

表2 2015-2018年期間樣本企業(yè)投資效率及其分解項

表3 2015-2018年期間行業(yè)投資效率及其分解項的平均值

投資效率改善的企業(yè)有20個，占比62.5%，說明我國大多數(shù)科技創(chuàng)新性企業(yè)是由創(chuàng)新驅(qū)動的。投資效率改善最大的企業(yè)達(dá)到47.3%，下降最大的企業(yè)投資效率指數(shù)減少45.3%，離散程度較大，說明我國科技創(chuàng)新型企業(yè)投資效率改善程度不均，個體間差異較大。

五、結(jié)論與政策建議

本文基于DEA-Malmquist模型評估了32家科技創(chuàng)新型上市公司在2015-2018年期間投資效率及其分解項的動態(tài)變化情況，研究發(fā)現(xiàn)：

（1）我國企業(yè)投資效率持續(xù)改善。創(chuàng)業(yè)板32家科技創(chuàng)新型上市公司2015-2018年投資效率年均增長4.6%，且每年的投資效率指數(shù)率均大于1，這表明這幾年我國科技創(chuàng)新型企業(yè)的投資效率在持續(xù)改善。2017年投資效率指數(shù)增長幅度最大，而2016和2018年增長幅度較小，表明我國企業(yè)投資效率波動較大，支撐投資效率不斷增長的基礎(chǔ)還不牢固，容易受到外部宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的沖擊。這也從側(cè)面證明了保持宏觀經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)運行對于企業(yè)投資效率的重要作用。

（2）企業(yè)投資效率的提高主要得益于企業(yè)創(chuàng)新能力的提升，企業(yè)間技術(shù)外溢效應(yīng)明顯不足。投資效率指數(shù)可分解為效率變動指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，其中技術(shù)進(jìn)步指數(shù)反映了我國企業(yè)的創(chuàng)新能力，效率變動指數(shù)反映了企業(yè)間的技術(shù)外溢效應(yīng)。2015-2018年間，除個別年份和行業(yè)，效率變動指數(shù)變動都小于技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，表明我國企業(yè)創(chuàng)新能力的提高遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于企業(yè)間的技術(shù)外溢效應(yīng)的增加，創(chuàng)新能力的提升成為拉動企業(yè)投資效率的主動力。企業(yè)間技術(shù)外溢效應(yīng)明顯不足，不利于整個社會投資效率的改善，從而制約企業(yè)投資效率的提高。

（3）效率變動指數(shù)較低主要受純效率變動指數(shù)拖累。效率變動指數(shù)可分解為純效率變動指數(shù)與規(guī)模效率變動指數(shù)，除個別年份和行業(yè)外，純效率變動指數(shù)變動都小于規(guī)模效率指數(shù)，這說明我國企業(yè)效率變動指數(shù)較低主要受純效率變動指數(shù)拖累。純效率變動指數(shù)較低反映的是企業(yè)內(nèi)部公司治理能力的羸弱、企業(yè)間技術(shù)擴散速度的緩慢，市場投資環(huán)境的下降等方面的問題。

企業(yè)間技術(shù)外溢雖然導(dǎo)致產(chǎn)權(quán)模糊，激勵下降，但是技術(shù)外溢帶來了正的外部性，只有技術(shù)創(chuàng)新的同時擴大技術(shù)外溢才能發(fā)揮技術(shù)創(chuàng)新成果的最大效用?？紤]到當(dāng)前我國科技創(chuàng)新領(lǐng)域技術(shù)外溢效應(yīng)明顯不足的問題，建議通過培育發(fā)展科技創(chuàng)新市場補齊短板，形成“創(chuàng)新”和“外溢”兩條腿走路、交相支撐的健康發(fā)展格局。

第一，促進(jìn)科技創(chuàng)新市場良性循環(huán)。充分發(fā)揮科技創(chuàng)新型上市公司的角色示范作用，支持鼓勵科技創(chuàng)新型上市公司通過創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)讓、合資合作、供應(yīng)鏈參股、人才共建共享等方式，推動科技創(chuàng)新成果溢出，催生新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)和新模式，打造產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈，再通過技術(shù)應(yīng)用和需求推動科技創(chuàng)新有新的提高，形成良性循環(huán)。

第二，探索科技創(chuàng)新市場反壟斷?？萍紕?chuàng)新市場容易形成“馬太效應(yīng)”，贏者通吃的誘惑促使領(lǐng)先企業(yè)不是投入資源繼續(xù)研發(fā)，而是會想方設(shè)法通過收購、兼并、挖墻腳等方式阻礙追趕者競爭，達(dá)到壟斷市場的目的，最終導(dǎo)致自身創(chuàng)新動力不足?？紤]到科技創(chuàng)新市場的特殊性和目前多頭管理局面，建議成立專業(yè)化的監(jiān)管部門，完善市場競爭規(guī)則，強化反壟斷執(zhí)法，增強監(jiān)管的有效性、科學(xué)性和及時性，并探索未來必要條件下分拆科技創(chuàng)新市場巨無霸企業(yè)的方式和途徑。

第三，完善科技創(chuàng)新型企業(yè)治理體系。鼓勵支持科技創(chuàng)新型企業(yè)設(shè)立黨支部，學(xué)習(xí)黨的先進(jìn)思想和理論，科學(xué)認(rèn)識習(xí)近平新時代中國特色社會主義思想。通過舉辦政府、事業(yè)、企業(yè)等單位黨組織聯(lián)誼活動等形式促進(jìn)科技創(chuàng)新人員交流溝通。探索通過明晰法律條文、宣傳法律知識、設(shè)立法律援助等形式破除科技創(chuàng)新企業(yè)人才流動的壁壘和消除高端人才流動的后顧之憂。