能源型企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率研究

□文/鄭雪琳　趙志鵬

（內(nèi)蒙古大學經(jīng)濟管理學院內(nèi)蒙古·呼和浩特）

能源型企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率研究

□文/鄭雪琳趙志鵬

（內(nèi)蒙古大學經(jīng)濟管理學院內(nèi)蒙古·呼和浩特）

在十二屆全國人大三次會議中，李克強提出企業(yè)是技術(shù)創(chuàng)新的主體，要鼓勵企業(yè)增加創(chuàng)新投入，支持企業(yè)更多地參與重大科技項目實施、科研平臺建設，優(yōu)化科技資源配置。

能源資源是我國工業(yè)化進程中一道重要的保障，對支撐經(jīng)濟高速發(fā)展起到了關(guān)鍵作用。然而，我國人均石油儲量只有世界人均值的10%，人均天然氣儲量是世界人均值的23%，我國每發(fā)一度火電要比別人多消耗20%的煤。作為創(chuàng)新的主體，能源企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新是解決此類問題關(guān)鍵。只有轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式和增強能源企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，才能解決我國經(jīng)濟發(fā)展過程中的能源瓶頸問題，確保能源的持續(xù)供給。因此，找出影響能源企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的因素，研究其對技術(shù)創(chuàng)新的作用機理，找出創(chuàng)新過程中存在的問題，采取有效的措施促進技術(shù)創(chuàng)新的進一步發(fā)展，是我國經(jīng)濟發(fā)展的必然要求。

一、文獻綜述

對于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的測評，國內(nèi)學者已進行了多方面的研究。對于創(chuàng)新績效的測度指標，Hagedoorn和Cloodt主張用R&D投入、獲得專利數(shù)量、專利引用次數(shù)及新產(chǎn)品數(shù)量等，創(chuàng)造出一個多樣化綜合指標來衡量創(chuàng)新績效。Duysters和Hagedoorn認為企業(yè)的R&D投入能夠表征影響企業(yè)績效的創(chuàng)新能力，特別是在高科技產(chǎn)業(yè)。陳升等人以企業(yè)創(chuàng)新意識、企業(yè)創(chuàng)新氛圍和企業(yè)交流學習為核心自變量，認為企業(yè)創(chuàng)新意識對資源型地區(qū)企業(yè)均有顯著正向影響，企業(yè)交流學習和企業(yè)創(chuàng)新氛圍分別對資源型企業(yè)和非資源型企業(yè)創(chuàng)新績效產(chǎn)生正向影響。楊百寅、高昂通過問卷調(diào)查的方式獲得的浙江省數(shù)百家高科技企業(yè)的創(chuàng)新管理數(shù)據(jù)，認為領(lǐng)導者創(chuàng)新意識確立、創(chuàng)新文化建設、創(chuàng)新制度完善、研發(fā)機構(gòu)設立、研發(fā)經(jīng)費投入以及產(chǎn)學研項目合作是企業(yè)推進創(chuàng)新工作的主要方式。高義新以研發(fā)人員比例、大專以上人員比例和研發(fā)經(jīng)費比例作為投入指標，全員勞動生產(chǎn)率、新產(chǎn)品銷售份額、銷售利潤率和新產(chǎn)品及技術(shù)性收入作為產(chǎn)出指標，得出各樣本的技術(shù)創(chuàng)新效率值。

在創(chuàng)新績效評價方法上，張玉臣、呂憲鵬采用分位回歸方法建立了研究模型，全面分析了技術(shù)效率、企業(yè)規(guī)模、政府政策、科技活動投入對處于不同創(chuàng)新績效分位區(qū)間企業(yè)的影響，并與OLS回歸結(jié)果進行了比較。朱學冬、陳雅蘭利用2006～2008年創(chuàng)新型企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，借助DEA方法模型，對福建省創(chuàng)新型企業(yè)創(chuàng)新績效進行了評價和分析。楊洪濤、陳麗對長三角地區(qū)制造業(yè)企業(yè)發(fā)放的230份問卷所獲得的數(shù)據(jù)，用結(jié)構(gòu)方程模型對三種非R&D活動與制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效關(guān)系進行了實證研究。陳寶杰以中國2010～2012年中小板上市公司面板數(shù)據(jù)為研究樣本，采用負二項回歸分析方法對女性參與高管團隊對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響進行了實證分析。嚴焰、池仁勇以企業(yè)技術(shù)獲取模式為調(diào)節(jié)變量，提出了R&D投入、技術(shù)來源、國外技術(shù)引進方式和企業(yè)創(chuàng)新績效的理論模型，并結(jié)合浙江高技術(shù)企業(yè)的問卷調(diào)查結(jié)果，采用分組回歸方法進行實證分析。

表1　企業(yè)創(chuàng)新績效評價指標體系

表3　企業(yè)生產(chǎn)效率值

表4　生產(chǎn)效率與投入指標相關(guān)性

二、DEA模型介紹

數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）是一種評價多輸入、多輸出系統(tǒng)效率的有效方法，最初由美國運籌學家Cooper和Lewinz在相對評價效率上提出，目前已成為公認的有效評價方法并在多個研究領(lǐng)域得到了廣泛的應用。DEA是一種非參數(shù)分析方法，它無須估計生產(chǎn)函數(shù)，通過觀測大量實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)，基于一定的生產(chǎn)有效性標準，構(gòu)建生產(chǎn)前沿面以及位于該前沿包絡面上的相對有效點。DEA方法具有以下優(yōu)點：（一）無需知道生產(chǎn)函數(shù)的具體形式，研究中所受束縛較少；（二）適用于多投入多產(chǎn)出的情況；（三）可有效地計算企業(yè)的技術(shù)效率、綜合效率、配置效率，全面掌握企業(yè)的發(fā)展情況；（四）可根據(jù)所計算投影的結(jié)果，對投入指標增減量進行調(diào)整。

本文中，我們假設被評價企業(yè)規(guī)模報酬不變，采用C2R模型對企業(yè)創(chuàng)新績效進行評價。假設有n個決策單元，每個決策單元都有m種類型的輸入以及s種類型的輸出，變量如下：

xij表示第j個決策單元對第i種輸入的投入量，xij〉0；yrj表示第j個決策單元對第r種輸出的產(chǎn)出量，yrj〉0；vi表示第i種輸入的一種度量；ur表示第r種輸出的一種度量。引入松弛變量s-和剩余變量s+，可得如下計量模型：

其中，θ為第i個DMU的效率值，滿足0≤θ≤1。

存在定理：1、若（DC2R）的最優(yōu)值小于1，則決策單元j0為DEA無效；2、若（DC2R）的最優(yōu)值大于等于1，并且它的每個最優(yōu)解λ0=（λ10，…，λn0）T，s-0，s+0，θ0都有S-0=0，s+0=0則決策單元j0為DEA有效。

表2　上市公司研發(fā)指標描述性統(tǒng)計

表5　生產(chǎn)效率與產(chǎn)出指標相關(guān)性

三、能源型企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率實證研究

（一）能源企業(yè)創(chuàng)新績效評價指標體系。企業(yè)的創(chuàng)新活動是一個復雜的過程，建立評價指標體系是評價創(chuàng)新績效的基礎(chǔ)。科學的指標體系可以客觀真實地對創(chuàng)新績效進行分析，避免主觀性和片面性。因此，創(chuàng)新績效評價的指標應能夠揭示創(chuàng)新活動中投入要素與產(chǎn)出要素之間的關(guān)系，使決策者可以根據(jù)產(chǎn)出結(jié)果對投入要素進行有效調(diào)整。

在構(gòu)造評價指標體系時，一方面要滿足評級指標的一般要求，即客觀性、科學性、可比性、可行性；另一方面需同時滿足DEA方法對輸入產(chǎn)出指標的一些客觀要求，即避免投入集（產(chǎn)出集）內(nèi)部指標間具有較強的線性關(guān)系。本文以能源型企業(yè)為主要研究對象，參照前人總結(jié)的指標選取原則，結(jié)合能源企業(yè)實際情況與數(shù)據(jù)的可獲得性，選取15家上市能源企業(yè)作為研究樣本，并構(gòu)建如表1所示指標體系來綜合反映上市能源型企業(yè)創(chuàng)新績效和營業(yè)情況。（表1）

（二）數(shù)據(jù)來源。本文數(shù)據(jù)全部來源于2014年各企業(yè)年報。其中，企業(yè)當年申請專利數(shù)全部來源于國家知識產(chǎn)權(quán)局認定的“全國知識產(chǎn)權(quán)服務品牌機構(gòu)培育單位”佰騰網(wǎng)專利檢索系統(tǒng)，其余數(shù)據(jù)通過企業(yè)披露的財務報表直接或間接得到，企業(yè)財務報表來源于中國證券監(jiān)督管理委員會指定的上市企業(yè)信息披露網(wǎng)站——巨潮資訊網(wǎng)。

（三）描述性統(tǒng)計。首先利用SPSS操作軟件對上述企業(yè)各項指標進行統(tǒng)計性描述，所得結(jié)果如表2所示。（表2）可以看出，所選取的15家上市能源企業(yè)，各項指標水平差距比較明顯，無法直觀的通過這些數(shù)據(jù)判斷出各家企業(yè)生產(chǎn)效率與創(chuàng)新績效孰優(yōu)孰劣，這也凸顯出了本文研究方法的價值所在。

（四）DEA計算結(jié)果及分析。如前文所述，DEA方法是一種多指標決策的非參數(shù)方法。以該15家企業(yè)作為決策單元，取各家企業(yè)各項指標平均數(shù)作為樣本單元，利用廣義DEA軟件計算出各家企業(yè)生產(chǎn)效率，為消除量綱影響，事先對所有數(shù)據(jù)進行歸一化處理。計算結(jié)果如表3所示。（表3）可以看出，各家企業(yè)生產(chǎn)效率水平也存在著顯著不同。整體上來看，嘉化能源與天順風能兩家企業(yè)生產(chǎn)效率值低于1，我們認為它們的生產(chǎn)效率DEA無效；其余13家企業(yè)生產(chǎn)效率值高于1，即生產(chǎn)效率是DEA有效的。而在生產(chǎn)有效率的13家企業(yè)中，生產(chǎn)效率的波動范圍在1～10之間。由于在計算過程中取各企業(yè)的平均水平作為樣本，計算結(jié)果反映的是各家企業(yè)跟它們平均水平生產(chǎn)效率相比而言的相對值，因此我們可以認為，表3中計算結(jié)果越高的企業(yè)，生產(chǎn)效率水平比其他企業(yè)越高。

（五）生產(chǎn)效率與企業(yè)績效相關(guān)性分析。為了分析這些能源企業(yè)生產(chǎn)效率的影響因素及生產(chǎn)效率對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響，接下來分別測算各企業(yè)生產(chǎn)效率與投入指標和產(chǎn)出指標的相關(guān)性，以此判斷出影響生產(chǎn)效率的因素是什么，并獲得提高生產(chǎn)效率的方法；通過測算生產(chǎn)效率與產(chǎn)出指標的相關(guān)性，可以總結(jié)出生產(chǎn)效率可能對企業(yè)哪些方面產(chǎn)生影響以及對企業(yè)的重要性。（表4）表4反映了生產(chǎn)效率與投入指標的相關(guān)性。顯然，所選取企業(yè)的生產(chǎn)效率與技術(shù)人員占比相關(guān)性并不顯著，與R&D強度顯著相關(guān)。

生產(chǎn)效率與產(chǎn)出指標的相關(guān)性檢驗結(jié)果如表5所示。（表5）從表5中可以看出，企業(yè)的生產(chǎn)效率僅與利潤總額呈現(xiàn)出了高度正向相關(guān)性，而與申請專利數(shù)、資產(chǎn)負債率、技術(shù)存量比率沒有顯著相關(guān)性。

四、結(jié)論及政策建議

通過上述計算與分析，我們可以得出以下結(jié)論：（一）在能源型企業(yè)中，R&D強度越高的企業(yè)，其生產(chǎn)效率越高；（二）生產(chǎn)效率高的企業(yè)，往往更容易獲得高利潤總額。

基于此，我們認為通過提高企業(yè)R&D強度可以提高企業(yè)生產(chǎn)效率，進而增加企業(yè)利潤總額；即提高企業(yè)創(chuàng)新績效的關(guān)鍵是加大對研發(fā)經(jīng)費投資。另外，雖然技術(shù)人員占比相關(guān)性并不顯著，但依然存在正向關(guān)系，因此通過提高技術(shù)人員占企業(yè)員工總數(shù)的比例，也可以在一定程度上提高企業(yè)生產(chǎn)效率，提升企業(yè)創(chuàng)新績效?！?/p>