The Promoting Impact and Mechanisms of Leading Enterprises on the Integration of Sci-tech Innovation and Industrial Innovation

doi:10.16382/j.cnki.1000-5579.2025.05.015

Abstract

Abstract:

Enterprises are the key agents in advancing the integration of sci-tech innovation and industrial innovation, while cities serve as critical spatial carriers for this integration. Utilizing panel data from 41 cities in the Yangtze River Delta from 2013 to 2023, this paper finds that during the study period, the integration of sci-tech innovation and industrial innovation in the Yangtze River Delta increased by 131.35%, while inter-city disparities expanded by 107.73%. Leading enterprises have significantly driven the integration of sci-tech innovation and industrial innovation in cities, with more pronounced effects in economical core cities and metropolitan clusters. Local technology spillovers, venture capital availability, and sci-tech service ecosystems demonstrate significant moderating effects, amplifying the positive influence of leading enterprises. The spatial Durbin model confirms that leading enterprises in a city have a significant positive spillover effect on the integration of sci-tech innovation and industrial innovation in surrounding cities. This research provides empirical evidence and policy implications for fostering leading enterprises to promote the integration of sci-tech innovation and industrial innovation.

Key words: leading enterprises, sci-tech innovation, industrial innovation, spatial Durbin model, Yangtze River Delta

Tangwei Teng, Ling Lan. The Promoting Impact and Mechanisms of Leading Enterprises on the Integration of Sci-tech Innovation and Industrial Innovation[J]. J. East China Norm. Univ. Philos. Soc. Sci, 2025, 57(5): 187-204.

Figures/Tables 9

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目标层	子系统层	指标层
科技创新	科学创新	SCI论文数（篇）
	技术创新	发明专利授权数（件）
		战略性新兴产业高价值发明专利授权数（件）
		输出技术合同成交额（亿元）
产业创新	创造新产业	国家级科技企业孵化器数（个）
		新兴产业企业注册数（个）
		未来产业企业注册数（个）
	产业集群创新	国家高新技术产业开发区数（个）
	产业集群创新	国家创新型产业集群数（个）
	产业升级	每万家企业法人单位中高新技术企业数（家）
	产业升级	高新技术产业增加值占规上工业增加值比例（%）

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)
lnfirm	0.017^***	0.016^***	0.015^***	0.015^***	0.017^***	0.018^***	0.016^***
	(0.005)	(0.004)	(0.004)	(0.004)	(0.004)	(0.004)	(0.004)
lnfdi		0.016^***	0.013^***	0.013^***	0.010^***	0.010^***	0.011^***
		(0.003)	(0.003)	(0.003)	(0.002)	(0.002)	(0.002)
human			−0.089^***	−0.093^***	−0.080^***	−0.053^***	−0.044^***
			(0.014)	(0.015)	(0.014)	(0.016)	(0.015)
finan				−0.007	−0.005	−0.013^*	−0.009
				(0.007)	(0.007)	(0.007)	(0.007)
lntransp					0.022^***	0.021^***	0.023^***
					(0.003)	(0.003)	(0.003)
lnpgdp						−0.058^***	−0.056^***
						(0.015)	(0.015)
govern							0.004^***
							(0.001)
Constant	0.112^***	−0.069^**	0.406^***	0.435^***	0.200^**	0.722^***	0.538^***
	(0.008)	(0.030)	(0.081)	(0.087)	(0.090)	(0.163)	(0.165)
city FE	YES	YES	YES	YES	YES	YES	YES
year FE	YES	YES	YES	YES	YES	YES	YES
Observations	451	451	451	451	451	451	451
R²	0.735	0.758	0.780	0.780	0.801	0.808	0.817
F	100.56	103.70	107.98	100.31	105.82	103.54	102.99

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
lnfirm	0.018^***				0.017^***
	(0.004)				(0.004)
lnfirm1		0.022^***
		(0.004)
lnfirm2			0.008^**
			(0.004)
lnfirm3				0.033^***
				(0.007)
lnfdi	0.011^***	0.011^***	0.011^***	0.012^***	0.012^***
	(0.002)	(0.002)	(0.002)	(0.002)	(0.002)
human	−0.039^**	−0.041^***	−0.047^***	−0.039^**	−0.030^**
	(0.015)	(0.015)	(0.016)	(0.015)	(0.015)
finan	−0.007	−0.009	−0.012^*	−0.005	−0.013^*
	(0.007)	(0.007)	(0.007)	(0.007)	(0.007)
lntransp	0.019^***	0.022^***	0.023^***	0.022^***	0.019^***
	(0.003)	(0.003)	(0.003)	(0.003)	(0.003)
lnpgdp	−0.053^***	−0.048^***	−0.062^***	−0.056^***	−0.050^***
	(0.015)	(0.015)	(0.016)	(0.015)	(0.015)
govern	0.004^***	0.003^***	0.004^***	0.004^***	0.003^***
	(0.001)	(0.001)	(0.001)	(0.001)	(0.001)
lntrade					−0.028^***
					(0.009)
lnsalary					0.021^*
					(0.012)
crh					−0.023^***
					(0.006)
Constant	0.488^***	0.452^***	0.622^***	0.463^***	0.384^*
	(0.163)	(0.162)	(0.171)	(0.165)	(0.207)
city FE	YES	YES	YES	YES	YES
year FE	YES	YES	YES	YES	YES
Observations	451	451	451	451	451
R²	0.786	0.824	0.811	0.818	0.829
F	84.87	108.51	99.32	103.77	94.40

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
iv1	0.551^***
	(0.076)
iv2			0.658^***
			(0.041)
lnfirm		0.178^***		0.018^***	0.009^***
		(0.021)		(0.006)	(0.003)
INNO_lag					0.964^***
					(0.064)
Anderson canon. corr. LM 统计量	48.894^***		172.514^***
Cragg-Donald Wald F 统计量	52.650 [16.38]		256.425 [16.38]
Hansen检验					0.960
Arellano-Bond AR(1)					0.000
Arellano-Bond AR(2)					0.732
Constant	−13.109^***		−2.584		0.145
	(0.784)		(2.658)		(0.149)
Controls	YES	YES	YES	YES	YES
city FE	NO	NO	YES	YES	YES
year FE	YES	YES	YES	YES	YES
Observations	451	451	410	410	410
R²	0.814	0.533	0.964	0.311

	(1)	(2)	(3)	(4)
lnfirm	0.037^***	0.007^***	0.022^***	0.003
	(0.009)	(0.002)	(0.005)	(0.004)
Controls	YES	YES	YES	YES
city FE	YES	YES	YES	YES
year FE	YES	YES	YES	YES
Observations	165	286	286	165
R²	0.973	0.949	0.839	0.886
经验P值	0.017		0.009