專精特新上市公司創新與發展報告2023-的1804家2023年已公開 年報的上市專精特新企業

從中國經濟發展的層麵來看，在“百年未有之大變局”下如何增強中國經濟增長的韌性，是中國政府所關注的一個重要議題。不論是在理論邏輯上還是實證證據上，都表明了“創新驅動”的發展模式是增強經濟增長韌性的重要基礎。就此而言，專精特新企業所具有的創新驅動特性，加之“百萬家創新型中小企業、十萬家專精特新中小企業、一萬家專精特新‘小巨人’企業和一千家單項冠軍企業”的梯度型企業培育體係，正在成為中國經濟獲得更有韌性增長的重要承載基礎。中國專精特新企業呈現出了獨特的四維特征1

為此，專精特新中小企業的發展已經成為中國經濟發展關注的重點之一，中央政府和地方政府也 紛紛發布了一係列政策文件，以期對專精特新中小企業發展給出更好的方向指導和資源支持。如 圖1-2所示，專精特新小巨人上市企業的數量連年增加。到2023年6月30日止，國家工業和信息 化部一共公布了5批專精特新“小巨人”企業名單，第一批248家（2018年），第二批1744家 （2020年），第三批2930家（2021年），第四批4357家（2022年），以及最近公示的第 五批3671家（2023年）。

本報告圍繞著上述五批專精特新小巨人企業中的上市和掛牌公司展開分析，具體包括在A股滬深 主板（196家）、創業板（319家）、科創板（270家）、北京證券交易所（“北交所”）（100 家）、全國中小企業股份轉讓係統（“新三板”）（919家）上市或掛牌2的1804家2023年已公開 年報的上市專精特新企業，

我們之所以選擇專精特新上市公司作為研究樣本，是基於如下方麵的考慮：（1）數據可得性 與連續性。——上市公司由於年報發布上的監管要求，以及發布時間上的連續性，可以很好 地保證我們研究所需要的數據可得性，尤其是逐年發布的年報數據可以讓我們可以以年度報 告的方式來發布持續性的係列研究報告；（2）樣本代表性。——專精特新“小巨人”企業目前 上市數量在不斷增加，這些能夠上市的企業不論是在質量上還是特點上，都具有很好的群體 代表性；（3）多元數據融合性。——上市公司披露的公開信息具有很高的豐富性，滿足我們 在分析過程中能夠不僅使用財務信息所生成的量化數據，更可以深度挖掘上市公司的專利信 息以及發布的文本信息，並將這些信息轉換成量化數據，從而形成對專精特新企業的全景性 刻畫和認知。這種多元信息的融合，以及定性數據的定量分析，也是本研究報告的特色之一。

? 報告分析所用的財務數據主要來源於萬得（wind）數據庫，其中部分缺失字段由研究團隊人 員從各企業的年度報告中獲取並補充，專利數據則整理自incopat全球專利數據庫。其次，我 們通過python爬蟲功能歸集整理上海證券交易所（“上交所”）、深圳證券交易所（“深交 所”）、北交所以及新三板的共計1804家專精特新上市公司的年度報告，作為各章節文本分 析部分的數據池。

? 報告內容主要包括以下四大部分：專精特新小巨人企業在資本市場上的分布特征和上市企業 的財務表現（第2章）、專精特新戰略分析（第3、4、5、6章）、專精特新時間與空間分布分析（第7、8章）和專精特新專題分析（第9、10、11章）。具體來說，在戰略分析部分， 我們在第3章著重分析了專精特新上市企業在創新與發展上的戰略傾向；在第4章和第5章采 取聚類分析方法生成專精特新企業的競爭戰略和技術戰略類型，並由此展開不同類型競爭戰 略或技術戰略群組的特點分析；在第6章主要探討了專精特新上市公司目前存在的一些典型問 題；在專精特新時間與空間分布分析部分，我們在第7章提供了一個通過基於文本編碼的量化 分析來生成專精特新企業的業務景氣預期指數，由此給出了公司層和行業層業務景氣量化分 析結果；在第8章從地域分布角度對不同區域專精特新企業的分布特點展開了具體的數據分析； 在專精特新主題分析部分，我們在第9章針對當前的一個具有特別含義的議題“國產化替代”進 行分析；在第10章和第11章則對 “數字化”和“ESG”這兩個當前的熱點議題展開了數據分析。 相對於《專精特新上市公司創新與發展報告（2022年）》而言，2023年報告在第3章到第 10章中所使用的研究方法及具體指標測度延用了2022年報告中的技術性設計。同時，2023 年報告相對2022年報告的不同之處在於：（1）研究總體樣本從2022年報告中的工信部評定 第一批到第三批的專精特新小巨人上市公司，拓展到工信部評定的第一批到第五批專精特新 小巨人上市公司；（2）研究報告增加了第2章來分析專精特新小巨人企業在資本市場的分布 特征和上市企業的財務表現，以及第11章對專精特新上市公司的ESG表現進行了分析；（3） 在各章節中，為了進一步探討近兩年專精特新公司的發展趨勢，2023年報告對於具體指標進 行了與2022年的對比，增加了對於專精特新上市公司的趨勢分析。

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