宋之杰,边鹏飞,王 浩

(燕山大学经济管理学院,河北秦皇岛066004)

一、引言

我国已进入新旧动能接续转换、深度融合的关键时期,新经济有利于缓解传统产业升级的痛点,是实现我国经济中高速增长的新引擎。河北省为了发展新经济,取得了一系列成就,2017年河北省电子信息制造业主营业务收入同比增长16.06%,高端装备制造、航空航天、新材料、电子信息、生物科技、新能源等新经济行业附加值增势良好,高新技术产业增加值占工业增加值的比例达到18.4%,创历史新高。然而,河北省仍面临严峻挑战,如2017年研发经费投入强度为1.33%,不足2%,规模以上高新技术产业增加值仅占河北省GDP的7%,高新技术企业数量只是全省规模以上工业企业的21.1%。研发投入力度不足、创新贡献度低、企业规模小可能会制约河北省新经济的发展。本文以投入产出为视角,评价新经济企业的技术创新效率,揭示企业资源配置能力和研发规模,探究影响创新模式升级转化的环境因素,对于河北省提高技术创新能力,释放新经济创新红利,加快实施创新驱动战略具有较强的现实意义。

新经济的本质是创新驱动,国内外学者研究了信息通讯技术[1]、3D打印技术[2]、人工智能和机器人技术[3]、大数据分析预测技术[4]、智能化无人场景[5]等新技术所引发的科技进步对经济增长的影响,为新经济的产生和发展奠定了理论基础。我国学者结合企业的具体行为,对具有新经济属性的上市公司的技术创新效率进行了测度和分析。韩东林等[6]采用传统DEA模型,从创新效率、规模收益、DEA有效性等维度评价了“中国制造2025”上市公司技术创新效率。韩先锋、惠宁[7]利用DEA方法分析了大数据上市公司2008—2013年综合技术效率、纯技术效率、规模效率的变动趋势。王向华等[8]认为纯技术效率拖累了我国战略性新兴产业上市公司创新效率整体的提升。李华晶等[9]运用DEA方法对国内新能源上市公司绿色创新效率进行了实证分析,认为应通过研发投入的集约化管理来提升纯技术效率。李红锦、李胜会[10]利用SFA方法测度了我国10家LED上市公司技术创新效率,在对比分析中得出了LED上市公司之间创新效率差异显著的结论。王尉东[11]采用DEA方法根据创新效率的差异和创新效率分解指标的聚类结果,探究了信息技术上市公司创新效率的影响因素。黄俊、杨紫锐[12]基于超效率DEA模型与Tobit回归相结合的两阶段分析法,对国产机器人行业的上市公司研发效率做了实证研究。张根文等[13]采用DEA—Malmquist指数分析法测度了节能环保上市公司两个阶段的技术创新静态效率和动态效率。

我国学者对技术创新效率的测度偏向于对新经济下某一行业的上市公司,缺少对新经济整体技术创新效率的研究,且仍多采用DEA和SFA模型。考虑到新经济企业利用战略合作、股权投资、项目投资等跨界方式提前科研布局和网络营销,易受外部环境和随机噪声的影响,本文运用三阶段DEA模型对河北省新经济上市公司技术创新效率进行测度和分析,并根据实证分析结果和评价结论,提出相应的政策建议。

二、模型构建

为了分解河北省新经济上市公司技术创新效率并得到真实可靠的效率值,本文采用Fried等[14]提出的三阶段DEA模型。

1.异质环境下传统DEA模型

本文首先将原始投入和产出值代入投入导向的CCR模型[15]中,求解各决策单元的综合技术效率;其次,利用Banker等提出的基于规模报酬可变的BCC模型[16],得到剔除规模影响的纯技术效率以及决策单元所处的规模报酬状态;最后,根据综合技术效率等于纯技术效率与规模效率的乘积,测算出规模效率。

2.基于成本函数的类似SFA模型

本文根据“分离假设”原则[17]选取合适的环境变量为解释变量,以各项投入松弛变量为被解释变量,借助基于成本函数的类似随机前沿模型,建立各松弛变量与环境变量的多元线性回归方程。如下所示：

其中,β0为常数项,Zp为第P个选取的环境变量值,βpi为被估计出的环境变量系数,为确定可行的松弛前沿,μij和vij分别为管理无效率和随机误差。 假设两者独立不相关。利用fronter4.1专用软件包,求出模型中的估计值,借鉴罗登跃[18]对管理无效率估计的公式,分离管理无效率,将所求结果代入随机成本前沿模型中,估计随机扰动项的值。如下所示：

最后,剔除环境因素和随机噪声的影响,对所有决策单元的原始投入值进行调整,公式如下：

3.同质环境下投入调整后的DEA模型

将同质环境下调整后的投入再次代回CCR和BCC模型中,分别求解综合技术效率和纯技术效率,再计算出规模效率,由此便得到了剔除环境因素和随机噪声后的真实效率值及其分解指标。

三、样本数据及变量选取

(一)样本数据

新经济上市公司是新技术、新产业、新业态的开拓者,主要涉及智能制造、高端装备制造、新材料制造、生物科技、新能源、新一代电子信息技术等行业,具有成长速度快、高端投入力度大、产品附加值高的特点,其技术创新能力影响着创新驱动对经济增长的动力机制。首先,本文参考了国家统计局最新公布的《新产业新业态新商业模式统计分类(2018)》文件,将统计分类表中对“三新”国民经济活动的具体说明与河北省上市公司主营业务相匹配,以确保样本公司符合国家战略性新兴产业和高新技术产业的发展方向。其次,剔除了新经济主营业务收入占比低于50%、研发数据缺失以及被ST、*ST的企业。最终,从河北省58家A股上市公司中选取了30家企业作为研究样本。

本文利用中国专利信息中心专利之星检索系统,以母公司名称和每一年纳入企业年报的子公司名称为对象,手工检索了每一名称下的专利申请数,其余数据均来自Wind金融数据库和企业年报。针对极个别公司净利润为负和专利申请数为0的情况,以足够小的正值替代[19]。为了规避因投入产出指标为比率的形式造成DEA模型所确定的生产前沿处于生产可能集之外的情况发生[20],本文选取了投入产出的绝对指标。所有的环境变量均经标准化处理,剔除了量纲的影响。

(二)变量选取

1.创新投入和产出变量

本文以研发人员数和研发费用作为技术创新投入指标,其中以技术人员作为研发人员的代理变量,以永续盘存法下的研发支出测算研发费用。在衡量创新产出时,本文认为主营业务收入和净利润是产品实现商业化价值所表现出的经济效益,体现技术创新的最高层次。同时,专利申请数比授权数更能反映出企业的创新信息和科研实力[21]。因此本文的创新产出指标为专利申请数、主营业务收入和净利润。

2.环境变量

环境变量是指管理者无法控制或短期难以改变,但对效率有重大影响的因素。本文选取了政府补贴、股权集中度、股权制衡度和上市年限作为环境变量,尤其以技术溢出效应、多元化经营程度、信息化水平来反映新经济企业所面临的外部环境对其效率的影响。政府补贴：计入当期损益的政府补助与主营业务收入之比。股权集中度：第一大股东持股比例。股权制衡度：第二到第五股东持股比例之和与第一股东持股比例的比值。上市年限：上市公告年份与报告期截至年份之差。技术溢出效应：借鉴赵中华[22]的研究,测算企业的技术溢出效应,即IRDj=∑wijRDi,表示i公司经技术创新投入后,向j行业的技术溢出量,其中wij是企业所属行业在投入产出表中的直接消耗系数。多元化经营程度：以熵指数反映企业的多元化经营程度。信息化水平：企业受外界环境波动影响的程度与自身的信息化水平密切相关,本文借鉴韩先锋[23]的研究,认为劳动生产率越高、技术创新能力越强,信息的供给能力就越高;资产管理水平越高、盈利能力越强、经济效益越好,对信息的消费能力就越高。因此,本文从信息的生产和消费两个维度度量信息化指数,以上市公司的全员生产率、技术外溢效应、专利申请数、研发人员数、研发经费衡量企业的信息提供能力、以资产收益率、固定资产净值、人均利润率、净利润、主营业务收入度量企业的信息需求能力,在求出综合因子得分(主成分累积方差贡献率均达到了80%以上)后,进行数据的归一化处理,得到企业的信息化指数,以此反映企业信息化水平的高低。

四、实证分析

(一)第一阶段：异质环境下的DEA分析

在此阶段,将2014—2017年的投入产出数据代入DEAP2.1软件包,对河北省新经济上市公司技术创新效率进行测算,结果如表1所示。2014—2017年河北省新经济上市公司技术综合效率平均值为0.560,纯技术效率为0.731,规模效率为0.747,规模效率和纯技术效率都比较高且相差无几。然而从样本公司内部纯技术效率与规模效率的差距上看,纯技术效率相对较高的样本数仅为10家,规模效率相对较高的样本数为20家,占到了总样本数的近70%。说明纯技术效率是制约综合效率提升的主要因素,企业的管理水平和决策效率不利于投入产出配置的经济效果,规模效率在综合效率中处于主导地位。

表1 创新投入调整前后河北省新经济上市公司技术创新效率

(二)第二阶段：基于成本函数的类似SFA回归分析

在第二阶段,将投入松弛变量分解为环境因素、管理无效率和随机噪声三种效应,为了从混合扰动项中分离出管理无效率,分别以政府补贴、股权集中度、股权制衡度、上市年限、技术外溢效应、多元化经营程度、信息化指数作为解释变量,以研发经费、研发人员两个投入变量的松弛值作为被解释变量,运用Frontier4.1进行基于成本函数的SFA模型回归分析。结果如表2所示：

表2 河北省新经济上市公司2014—2017年技术创新效率第二阶段类似SFA回归估计结果

LR值代表单边广义似然比检验的结果,在1%、5%的水平下大部分是显著的,说明了采用SFA模型进行回归的合理性。γ值均为0.99,表明管理无效率被分离后,研发冗余基本由环境因素影响,随机噪声很弱。从环境变量系数值上看,显著性检验水平大部分都达到了1%,表明环境变量对投入冗余产生了显著影响。

具体来看：1.政府补贴对研发费用和研发人员的投入冗余有显著性的负向影响趋势。说明政府补贴促使企业盘活创新冗余资源,提高研发资源的使用效率,减少了研发投入冗余。2.股权集中度与股权制衡度对研发投入的松弛值基本实现了显著性的正向影响,导致了创新投入冗余的增加,在河北省新经济上市公司中,有22家企业连续两年股权集中度超过了30%,占到了样本量的73%,极有可能因一股独大而出现“内部人控制”现象,不利于企业的研发管理,需要引入战略投资者,实现股权的制衡。3.上市年限基本上实现了对研发投入冗余的正向影响。企业上市后,追求销售收入的持续增长,研发规模逐年扩大,容易造成研发资源的浪费。4.技术外溢效应对各研发投入冗余有显著性的正向影响趋势。技术溢出将会增加各研发投入的冗余,主要原因可能在于负向的技术溢出效应逐步强化了研发团队的组织惰性,造成大量研发资金和人员的闲置。5.多元化经营程度基本实现了对研发投入冗余的负向影响,有利于研发冗余的节约。说明企业可以借助自身的产品、技术和市场,转向与主营业务关联度较高的细分领域发展,取得了良好的协同效应。6.信息化水平对各研发投入基本上实现了显著性的负向影响。企业信息化程度越高,研发冗余越小,信息化有助于企业实现内外创新资源的联通与融合,促进创新资源合理的配送。

(三)第三阶段：调整后的DEA分析

在第三阶段,本文使用同质环境下调整后的投入数据,重新代回Deap2.1软件包,得出了剔除环境因素和随机噪声后的真实效率值,如表1所示。2014—2017年河北省新经济上市公司综合技术效率平均值由调整前的0.560下降至调整后的0.535,纯技术效率均值由调整前的0.731上升为0.800,规模效率平均值由调整前的0.747下降为0.644。经调整前后的对比发现,规模效率下降的幅度要大于纯技术效率提升的幅度,从而使得调整后的综合技术效率均值有所下降,说明环境因素低估了纯技术效率,高估了规模效率,规模效率高估的程度要大于纯技术效率被低估的程度,最终导致综合技术效率被高估。与第一阶段有所不同,规模效率阻碍了技术创新效率的提升。

(四)按所有制分析

如表3所示,2014—2017年全部企业历年的综合技术效率普遍偏低,主要原因在于民营企业的规模效率偏低。无论是调整前还是调整后,国有企业历年的规模效率均高于民营企业的规模效率,而纯技术效率差别不明显,国有企业和民营企业规模效率之间的较大差距导致国有企业历年的综合技术效率均高于民营企业,而在调整投入之后,两者规模效率之间的差距更为显著,规模效应使得国有企业技术创新效率领先民营企业。为了剖析国有企业与民营企业创新投入规模的差异,本文测算了样本企业原始创新投入值的综合因子得分,发现调整前的国有企业创新投入综合因子得分为0.114,民营企业只有0.081,调整后两者创新投入综合因子得分分别为0.117和0.087,创新投入规模的差距制约了国有企业和民营企业的协同发展。

从环境因素对综合效率及其分解指标的作用上看,即从表3中的调整前后对比看,民营企业的规模效率相比调整前历年均呈现下降趋势,下降的幅度要远远大于纯技术效率的提升幅度,致使调整后的综合技术效率历年均有所下降,说明现有环境有利于民营企业的规模效率,但也反映出民营企业对外部环境依赖性较强、自主创新能力不足的问题。国有企业的综合技术效率均值调整后为0.656,相比调整前的0.587有所上升,主要原因在于现有环境对国有企业纯技术效率的低估程度大于对规模效率的高估程度,最终导致国有企业综合技术效率被低估。国有企业所面临的客观环境没能激发出其真实的技术管理水平,阻碍了国有企业创新资源的合理配置。这也是与现实相符的,国有企业往往掌握了关键技术,但受到了不利环境的影响。

表3 分所有制的河北省新经济上市公司技术创新效率

(五)“投入—效率”创新模式分析

从表2中可以看出,由于环境因素对各研发投入冗余的影响方向不同,影响程度不等,导致了创新投入后,不同上市公司效率值提升或下降的幅度大小不一。为了从环境角度,更为直观地刻画创新投入与效率的动态关系,本文将TOPSIS理论与传统截面因子分析相结合,以基于面板数据的研发投入综合因子得分均值和效率均值为临界,分别划分了创新投入调整前和调整后的四种创新模式。如表4所示：

表4 河北省新经济上市公司创新模式基本情况

创新投入调整后,投入低效率高的企业减少较多而投入低效率低的企业增加较多,有些企业出现了创新模式的退化现象,且大部分企业自身的生产组织方式并没有实现有效创新,投入低效率低的企业数超过了样本量的50%,表明企业对现有环境依赖性较强。而在创新投入调整前,在异质环境下处于“投入低效率低”和“投入高效率低”创新模式的企业数依然占到了样本量的50%,说明现有环境没有挖掘出企业的创新潜力,具体分析如下。

在“高投入高效率”的创新模式中,环境因素对中国动力、新兴铸管、河钢股份的影响程度较小,没有改变它们“高投入高效率”的创新模式。这三家公司调整后的综合技术效率值都在0.8以上,调整前后的纯技术效率和规模效率均出现了双高现象,该创新模式内的样本企业资源配置合理,技术管理水平先进,创新投入力度大。

在“低投入高效率”的创新模式中,创新模式不变的有凌云股份、沧州明珠、汇金股份、新奥股份、河北宣工。这五家企业自主研发能力强,不受环境干扰,可以通过较少的研发投入获得更多技术转化成果。与调整前相比,创新投入保持在低水平,效率由高变低的有汇中股份、四通新材、乐凯新材、巨力索具、华讯方舟、晨光生物,环境的同质化导致这六家公司由“低投入高效率”的创新模式退化为“低投入低效率”的创新模式,这些企业对现有利好的环境适应性较强,应加强政策引导,避免效率的下滑。值得注意的是,剔除环境因素和随机噪声后,东旭光电依然保持了效率高的优势地位,创新投入由低变高,说明其面临的环境较好,促进了创新投入的节约。

在“低投入低效率”的创新模式中,先河环保、博深工具、以岭药业、常山药业、恒信东方、建新股份、冀凯股份、乐凯胶片、茂业通信、通合科技在调整前后创新模式没有改变,表明环境因素没能改变他们相对劣势的创新模式,阻碍了创新模式的转化升级。这10家公司均为民营企业,不仅创新要素投入规模小而且技术创新效率低。只有紫光国微的创新模式发生了变化,调整后转变为“低投入高效率”创新模式。现有环境不利于紫光国微的创新投入,应利用制度创新,调整管理体制,盘活创新投入,使自身技术创新效率的优势能得以凸显。

在“高投入低效率”的创新模式中,仅有华北制药没有变化,华北制药为国营企业,规模效率要高于纯技术效率,效率较低主要由纯技术效率引起,应调节研发投入的结构,优化资源的配置。长城汽车、三友化工、保变电气在保持创新投入高水平的基础上,环境因素和随机噪声的剔除推动了它们由“高投入低效率”的创新模式向“高投入高效率”的创新模式转变,说明环境因素加剧了这三家公司的创新投入冗余,应将环境因素纳入其技术创新战略的决策范围内。

五、结论与政策建议

研究结果表明：规模效率低下是阻碍企业技术创新效率提升,制约国有企业和民营企业协同发展的重要因素,环境变量对技术创新效率产生了重大作用,成为了影响企业创新模式升级转化的关键问题。为此,本文提出如下政策建议：

1.优化资本环境和政策环境,打造新经济龙头企业

河北省新经济上市公司中有15家企业,主营业务收入不到20亿,同时2017年A股上市公司平均研发支出为1.9亿,低于这一水平的样本公司有21家,占据了样本量的70%。企业规模较小影响了企业规模效率的改进和技术创新效率的提升。传统的银行信贷业务难以支撑新经济的发展,河北省应以市场需求为导向,完善融资保障体系,扩大金融机构规模,拓宽企业融资渠道,刺激企业增加研发投入。同时,在土地、税收、研发团队的安置、研发补贴等方面给予新经济企业更多优惠政策,吸引高新技术企业和外部优秀人才落户,做大做强明星企业,打造新经济高端产业生态圈,充分利用新经济所产生的联动效应,实现聚力创新。

2.实施差异化技术创新战略,提升协同创新能力

河北省应继续推进国有企业改制,实现技术创新、管理创新、商业模式创新,激发内在创新活力,提升创新资源利用效率,优化资源合理配置,更好地发挥国有企业的引领示范作用。同时,针对民营企业自身创新要素投入低、抵抗外部风险能力弱的现实问题,应注重民营企业核心产品的培育,权衡新经济行业需求与民营企业自身资源禀赋的关系,在产业引导、技术咨询、融资路径、政府补助等方面继续为新经济民营企业技术创新提供良好的政策扶持,逐步加强创新投入力度,壮大企业规模。

3.构建创新生态系统,推动企业创新模式的有效转变

河北省应从跨界引导、知识产权保护和信息化基础设施建设等生态要素入手,构建崇尚科技创新的生态系统,加快企业创新模式的升级转化。(1)引导企业寻找具有发展潜力的战略合作伙伴,引进成熟的营销渠道以及新型产品,调动企业在新领域的研发积极性和创造活力;(2)将产权激励机制与政府补贴有机结合起来,设立专项补助资金,鼓励企业申请专利,增强知识产权的排他性,有效规避技术外溢所产生的负向效应;(3)完善信息化基础设施建设,搭建科技信息交流平台,大力发展新型信息技术服务业态,帮助企业引进、消化和吸收前沿技术,促进科研成果转化,加速企业市场化进程。

4.完善创新管理机制,破解创新效率低的深层次矛盾

对于创新效率低下的样本公司而言,创新投入冗余的存在阻碍了技术创新效率的提升,因此企业应完善基于资源配置效率和规模效率改进的管理机制,减少创新资源的浪费。河北省应引导企业运用科学的管理方法,在增加创新投入要素的基础上,注重创新资源的配置效率,保证企业研发管理水平和经营规模的逐年扩张同步发展,避免企业创新资源的盲目追加和扩张,坚持走集约化规模化的创新发展道路。此外,根据新经济行业发展的特点和需求,建立多层次高精尖人才的培养和引进机制,凸显领军人才在研发管理中的主体地位,在技术创新价值链前端配备精锐力量,强化核心技术的研发能力,提升河北省新经济上市公司整体的技术创新效率。