創(chuàng)新投入對糧油加工企業(yè)績效的影響研究*

廖文靜，陳 倬*

（武漢輕工大學管理學院，武漢 430023）

糧油加工業(yè)關系國計民生和國民營養(yǎng)健康安全保障，在國民經濟中處于基礎性產業(yè)地位。提升糧食加工和轉化水平是著力構建糧食產業(yè)現(xiàn)代化體系、加快建設糧食產業(yè)強國的重要舉措，然而創(chuàng)新投入不足成為當前我國糧油加工業(yè)高質量發(fā)展的最大短板[1]。根據國家糧食和物質儲備局編制的“2019年糧食行業(yè)統(tǒng)計資料”，2019年全國入統(tǒng)糧油加工企業(yè)研發(fā)費用投入占銷售收入的比例僅為0.2%，不僅遠低于其他行業(yè)，也沒有達到《糧油加工業(yè)“十三·五”發(fā)展規(guī)劃》提出0.6%的要求。推進糧油加工業(yè)高質量發(fā)展，要以科技創(chuàng)新為驅動力，為此本文以糧油加工業(yè)中的佼佼者——上市公司為研究樣本，選用研發(fā)密度和研發(fā)人員比率兩個指標來分析創(chuàng)新投入對企業(yè)績效的影響，以期為糧油加工企業(yè)的創(chuàng)新研發(fā)活動提供建議。

1 相關研究概況

關于創(chuàng)新投入對企業(yè)績效的影響，目前學界存在三種觀點：①大多數(shù)學者認為研發(fā)投入對提升企業(yè)績效有明顯的促進作用，如徐建中等[2]采用定性和定量分析方法發(fā)現(xiàn)，低碳技術創(chuàng)新對裝備制造企業(yè)績效的提升有顯著促進作用；劉大鵬等[3]基于CDM模型，實證檢驗了研發(fā)人員投入強度對制造業(yè)和非制造業(yè)的成長性績效均有積極作用；②少數(shù)學者認為研發(fā)投入對企業(yè)績效存在消極作用，如賈偉和秦富[4]認為研發(fā)投入對農業(yè)企業(yè)績效的影響受地區(qū)異質性的影響，東部地區(qū)企業(yè)績效的提升要明顯高于其它地區(qū)；黃潔莉等[5]認為創(chuàng)新投入對企業(yè)績效的提升不僅不會產生積極促進作用，甚至會產生微弱的負面作用；賁友紅[6]以醫(yī)藥制造企業(yè)為例，研究發(fā)現(xiàn)當期研發(fā)經費投入對企業(yè)績效有顯著的負向影響；隋佳良[7]構建GMM模型，研究發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新投入對高技術行業(yè)的出口水平呈現(xiàn)負向作用；③還有一部分學者認為研發(fā)投入與企業(yè)績效不相關，如邱玉興等[8]選取2015年國有上市公司為樣本，研究發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入強度對公司績效影響并不顯著；尹美群等[9]按生產要素聚類分析發(fā)現(xiàn)，勞動密集型企業(yè)創(chuàng)新投入對當期和滯后性企業(yè)績效均不產生顯著影響。

2 計量數(shù)據和模型設定

2.1 樣本與數(shù)據

本文選取在滬深證券交易所上市的、主營業(yè)務為米面油制品、特色食品及飼料加工的31家糧油加工企業(yè)為研究樣本（見表1），采用2017～2020年度財務數(shù)據為面板數(shù)據。數(shù)據來自于國泰君安數(shù)據庫并通過查閱年報對不齊全的數(shù)據進行補齊，數(shù)據分析使用軟件Excel和Stata15.0。

表1 樣本企業(yè)概況表

2.2 變量定義

2.2.1 被解釋變量

在做績效評價時，使用單一變量通常不能準確衡量企業(yè)經營績效，為此本文構建了一個包括3個維度共10個指標反映我國糧油加工企業(yè)績效指標的評價體系（見表2），采用因子分析法獲得主成分因子來衡量我國糧油加工企業(yè)的綜合績效。

表2 財務指標評價體系及其編號

（1）KMO和Bartlett檢驗。本文在進行因子分析之前，首先對各項指標進行標準化處理，再使用KMO度量和Bartlett球形度檢驗來測試變量能否進行因子分析。由表3可知，KMO值為0.754＞0.7，且Bartlett球形度檢驗Sig值為0.000＜0.05，說明這10個變量之間存在顯著的相關性,可以做因子分析。

表3 KMO和Bartlett檢驗結果

（2）公因子提取及命名。由表4可知，前三個因子的特征值大于1，且三個因子對10個指標的解釋程度高達85.3%，因此可將前三個因子選作企業(yè)績效10個指標的公因子。

表4 解釋的總方差%

由表5可知，F(xiàn)actor1在X1凈資產收益率、X2營業(yè)利潤率、X3資產報酬率、X4總資產凈利潤率這些指標上的因子載荷都大于0.75，這四個指標都反映盈利能力，因此將Factor1命名為盈利能力因子；Factor2在X9總資產周轉率、X10流動資產周轉率這兩個指標上的因子載荷都大于0.85，這兩個指標都反映營運能力，因此將Factor2命名為營運能力因子；Factor3在X5總資產增長率、X6資本積累率這兩個指標上因子載荷都大于0.6，兩個指標都與企業(yè)發(fā)展能力有關，因此將Factor3命名為發(fā)展能力因子。

表5 旋轉后的因子載荷矩陣表

（3）企業(yè)綜合績效的計算。表6為Stata軟件處理得到的成分得分系數(shù)矩陣。本文先根據因子得分系統(tǒng)計算出2017～2020年31家糧油加工企業(yè)的各個公因子得分，然后使用公式計算出綜合績效得分。綜合績效為各公因子與權重的乘積，權重為各公因子的方差貢獻率分別除以累計貢獻率。

表6 成分得分系數(shù)矩陣

2.2.2 解釋變量

本文將研發(fā)密度 （即研發(fā)投入與營業(yè)收入的比值）作為企業(yè)創(chuàng)新投入的一個指標。另外，企業(yè)技術創(chuàng)新活動取決于技術人員的努力程度，重視技術創(chuàng)新活動的企業(yè)一般也擁有更多的技術人員，因此，選用研發(fā)人員比率 （即研發(fā)人員與企業(yè)員工總數(shù)的比值）來衡量企業(yè)技術創(chuàng)新活動在人力資本上的投入。

2.2.3 控制變量

由于影響企業(yè)績效的因素很多，加入控制變量來控制其它變量對企業(yè)績效的影響，對于估計結果的無偏性是有利的。本文控制變量包括股權集中度（Top）、現(xiàn)金流水平（Cash）、企業(yè)規(guī)模（Size），見表7。

表7 變量定義表

2.3 模型構建

本文將糧油加工企業(yè)分為米面油品、特色食品和飼料加工三大類，分別構建當期的研發(fā)密度和研發(fā)人員比率對企業(yè)績效的影響模型Model1-1（米面油品）、Model1-2（特色食品）、Model1-3（飼料加工）和Model2-1（米面油品）、Model2-2（特色食品）、Model2-3(飼料加工)，以及滯后期的研發(fā)密度和研發(fā)人員比率對企業(yè)績效的影響模型Model3-1（米面油品）、Model3-2（特色食品）、Model3-3（飼料加工）和Model4-1（米面油品）、Model4-2（特色食品）、Model4-3（飼料加工），具體如下:

根據數(shù)據特點，本文選取變截距模型進行評價分析。先使用固定影響變截距模型和隨機影響變截距模型分別對數(shù)據進行回歸分析，再運用Hausman檢驗數(shù)據是否符合固定影響變截距模型。采用顯著性為0.01與Hausman檢驗的P值進行比較，若P值小于0.01則采用固定影響變截距模型，反之則采用隨機影響變截距模型。經檢驗，Hausman檢驗的P值均大于0.01（見表8），因此判定數(shù)據可使用隨機影響變截距模型。

表8 Hausman檢驗

3 實證結果與分析

3.1 描述性統(tǒng)計分析

31家糧油加工企業(yè)的描述性統(tǒng)計結果如表9和表10所示。由表9可知，作為行業(yè)的佼佼者，樣本企業(yè)研發(fā)投入強度遠超行業(yè)平均水平（0.2%），也超過《糧油加工業(yè)“十三五”發(fā)展規(guī)劃》中0.6%的要求，但離國際普遍認同的研發(fā)投入強度大于2%的標準還有一定距離。由此我們得出結論：我國糧油加工企業(yè)的研發(fā)投入水平普遍不高，存在較大增長空間。

表9 樣本企業(yè)創(chuàng)新投入的描述性統(tǒng)計結果

表10 變量的描述性統(tǒng)計結果

由表10可知：①企業(yè)的綜合績效（Score）平均值接近于0，這是由于綜合績效的各項指標在做因子分析前已進行了標準化處理。綜合績效的最大值為1.268，最小值為-1.757，標準差為0.586，表明不同糧油加工企業(yè)之間的綜合績效存在顯著差異；②企業(yè)的研發(fā)密度 （RD）平均值為1.21，最小值為0.002，最大值為4.09，標準差為 1.063，說明企業(yè)創(chuàng)新投入的平均水平還較低，且企業(yè)之間存在顯著差異；③企業(yè)的研發(fā)人員比率 （RDPR）平均值為5.289，最小值為0.2，最大值為17.42，標準差為4.343，說明糧油加工企業(yè)之間的研發(fā)人員比率存在顯著差異；④從控制變量來看，股權集中度（Top)的最大值高達86.34，最小值僅為12.887，標準差為12.887，說明樣本企業(yè)的股權結構差距較大；樣本企業(yè)的現(xiàn)金流水平（Cash）和企業(yè)規(guī)模（Size）也均呈現(xiàn)一定程度的差異。

3.2 相關性分析

各變量的相關性分析結果見表11，各個變量的相關系數(shù)都較小，說明變量之間不存在嚴重的多重共線性影響，不影響之后的回歸結果。為了進一步驗證模型成立的可靠性，在進行回歸分析的基礎上，本文增添多重共線性檢驗。由表12可知，各模型的方差膨脹系數(shù)接近1，多重共線性較輕，因此可判定模型的各變量相關程度很低，適合做回歸分析。

表11 相關性檢驗

表12 方差膨脹系數(shù)表

3.3 回歸結果分析

表13和表14分別顯示了當期研發(fā)密度和研發(fā)人員比率對樣本企業(yè)綜合績效影響分類回歸結果。

表13 當期研發(fā)密度對綜合績效影響的分類回歸結果

表14 當期研發(fā)人員比率對綜合績效影響的分類回歸結果

由表13可知，研發(fā)密度對三類糧油加工企業(yè)綜合績效的影響均呈現(xiàn)顯著的負相關關系，并分別在1%和5%的水平下高度顯著，即研發(fā)密度每增加1%，三類企業(yè)綜合績效會分別減少14.5%、17.7%和23.1%，表明單靠增加研發(fā)投入并不能提升糧油加工企業(yè)的財務績效,甚至會造成企業(yè)資源的浪費。

由表14可知，研發(fā)人員比率對三類糧油加工企業(yè)綜合績效的影響也均呈現(xiàn)顯著的負相關關系，即研發(fā)人員占員工總數(shù)的比例每增加1%，三類企業(yè)綜合績效會分別減少2.6%、2.3%和5.2%，表明在當前階段，糧油加工企業(yè)單純增加研發(fā)人員，不僅不會增加企業(yè)績效，反而會造成人力資源的浪費。

3.4 滯后性回歸結果分析

表15顯示了創(chuàng)新投入對樣本企業(yè)綜合績效滯后性影響的分類回歸結果。

表15 創(chuàng)新投入對綜合績效滯后性影響的分類回歸結果

由表15可知，米面油品與特色食品企業(yè)的滯后一期研發(fā)密度與綜合績效的相關度分別為-0.095和-0.148，分別在5%和1%的水平下負相關顯著；而飼料加工企業(yè)的滯后一期研發(fā)密度卻對綜合績效無顯著影響。即滯后一期的研發(fā)密度每增加1%，米面油品與特色食品企業(yè)的綜合績效會分別減少9.5%和14.8%，而飼料加工企業(yè)卻無明顯影響。

米面油品與飼料加工的滯后一期研發(fā)人員比率與綜合績效的相關度分別為-0.031和-0.054，分別在5%和1%的水平下負相關顯著；而特色食品企業(yè)的滯后一期研發(fā)人員比率卻對綜合績效無顯著影響。即滯后一期的研發(fā)人員比率每增加1%，米面油品與飼料加工企業(yè)的綜合績效會分別減少3.1%和5.4%，而特色食品企業(yè)卻無明顯影響。

4 結論與建議

4.1 結論

本文選取研發(fā)密度與研發(fā)人員比率兩個指標作為研發(fā)投入的衡量指標，選取企業(yè)績效的盈利能力、發(fā)展能力與運營能力3個維度10個指標、運用因子分析法提取主成分因子作為企業(yè)績效的衡量指標，綜合分析了當期與滯后期的技術創(chuàng)新投入對糧油加工企業(yè)綜合績效產生的影響，研究結論包括：①我國糧油加工企業(yè)的創(chuàng)新投入水平普遍不高；②從研發(fā)密度與研發(fā)人員比率兩方面來看，創(chuàng)新投入對米面油品、特色食品與飼料加工企業(yè)均有負向影響；③研發(fā)密度對米面油品和特色食品企業(yè)綜合績效的影響存在滯后性，研發(fā)人員比率對米面油品和飼料加工企業(yè)綜合績效的影響存在滯后性。

現(xiàn)階段，糧油加工企業(yè)單靠創(chuàng)新投入提升經營績效尚存在消極作用，這主要有以下幾個方面的原因：①糧油加工企業(yè)普遍規(guī)模小，較小的研發(fā)投入很難產生規(guī)模效應，加上研發(fā)投入耗資大、失敗可能性高，絕大多數(shù)糧油加工企業(yè)抱著“小富即安”的心態(tài)，不愿增加研發(fā)投入；②糧油加工企業(yè)的人員素質普遍不高，普通低水平的研發(fā)人員很難獨立研制出高質量的糧油創(chuàng)新產品，增加了企業(yè)運營成本，從而給企業(yè)績效帶來影響；③目前市面上的糧油新產品普遍技術含量不高，容易被同行模仿和復制，導致企業(yè)先期研發(fā)投入得不到應有的回報；④糧油加工企業(yè)研發(fā)投入的精準性不夠，新產品在市場上并不適銷對路，研發(fā)成果不能很好地轉化為收入，從而減少當期經營績效。

4.2 政策建議

首先，在政府引導方面，一方面要構建更加靈活、高效、精準的獎補機制，實施“以獎代補、先建后補、獎補結合”等多種方式相結合的獎補模式，充分利用糧油精深加工貼息、產糧(油）大縣獎補、糧食科技創(chuàng)新及成果轉化和人才興糧獎補等政策資金，引導糧油加工企業(yè)的研發(fā)活動轉向深加工關鍵工藝技術、副產物資源化綜合利用，加快企業(yè)產能結構、加工裝備等的優(yōu)化和換代升級。另一方面，政府也要引導民眾樹立營養(yǎng)健康意識，在全社會形成綠色健康的消費方式，倒逼糧油加工企業(yè)推進產品結構優(yōu)化和發(fā)展動能轉換。

其次，在產學研融合方面，支持糧油加工企業(yè)與相關涉糧高校院所、科研機構密切合作，形成“創(chuàng)新鏈”。探索建立產業(yè)技術創(chuàng)新聯(lián)盟，開展科技揭榜掛帥制項目，引導開展訂單式研發(fā)和投放式創(chuàng)新，充分調動企業(yè)、高校、科研機構等社會創(chuàng)新力量，重點支持糧油精深加工、倉儲物流、質量安全、糧機制造及信息化技術等領域科研開發(fā)和成果運用。充分發(fā)揮高?？萍既瞬艃?yōu)勢，幫助企業(yè)建立健全現(xiàn)代企業(yè)制度，不斷提高企業(yè)經營管理水平和經營能力。

再次，在知識產權保護方面，加快落實糧油行業(yè)的知識產權保護和運用工作，提高知識產權領域的治理能力和治理水平，營造公平合理的創(chuàng)新環(huán)境，讓企業(yè)安于創(chuàng)新、敢于創(chuàng)新，激發(fā)全行業(yè)的創(chuàng)新活力，真正實現(xiàn)以創(chuàng)新為驅動的糧油加工業(yè)高質量發(fā)展。同時，糧油加工企業(yè)也要提高知識創(chuàng)新的維權意識，通過知識產權轉讓，合理合法地推廣創(chuàng)新成果，促進全行業(yè)創(chuàng)新驅動發(fā)展和高標準市場體系建設。