丁荣清 肖侠 夏文欣

【摘要】文章以海洋产业上市公司为对象，研究了海洋企业创新绩效的影响因素。实证结果显示，研发资金投入、研发人力投入以及政府补贴三个因素对海洋上市公司的创新绩效都存在显著影响。其中研发资金投入与研发人力投入对企业的创新绩效有正向影响，政府补贴则对企业的创新绩效有反向影响。这表明一方面企业应加大研发投入，另一方面政府应综合采用多种扶持手段以促进海洋企业创新绩效的提升。

【关键词】海洋企业；创新绩效；影响因素

【中图分类号】F275

*基金项目：本文受江苏高校哲学社会科学基金项目（2019SJA1566）；江苏省社科应用研究精品工程财经发展专项课题（20SCB-14）支持。

一、引言

我国是海洋大国，海洋已成为我国经济社会发展的重要战略空间，是孕育新产业、引领新增长的重要领域。

近些年来，我国通过积极开展各类海洋生产活动，加大海洋开发利用力度，创新海洋技术，为经济发展提供了新的动力。但同時，海洋经济增速放缓、海洋经济发展不平衡等问题逐渐暴露，我国海洋经济进入了创新引领型、质量效益型转变的关键时期。如何在新时期加强海洋科技创新，推动海洋强国建设，成为我国海洋经济发展亟须解决的问题。鉴于此，本文以海洋企业为样本，探讨影响海洋企业创新绩效的因素，为我国海洋经济的发展提供微观的决策支持。

二、样本选择与变量定义

（一）样本选择与数据来源

海洋企业通常是指从事与海洋有关业务的各类企业，涉及海洋三次产业。为保证数据的准确性，提高研究结果的可靠性，本文剔除以下两类公司：一是PT、ST和*ST公司，这类公司因财务问题不能与正常同行企业比较；二是海洋上市公司中披露不完整或数据缺失的公司。最终，选取了40家符合要求的海洋产业上市公司，以其2019年的数据为研究对象，分析海洋企业创新绩效的影响因素。本文所用的财务数据直接来自巨潮资讯网、新浪财经，专利数量数据来自国家知识产权局官网、佰腾网。

（二）变量定义

1.因变量的确定

企业创新绩效通常是企业创新活动投入产出的效率和效益，具体表现为新产品、新技术的产生和应用。参考已有文献，并综合前人所得结论，本文将专利数量作为创新绩效的具体衡量指标，专利是创新结果的重要表现形式，能够较好地体现企业新产品、新技术、新工艺及新服务等方面的创新情况。因此，本文选择报告期内专利授权的数据量作为衡量创新绩效的指标，该指标来自国家知识产权局官网及佰腾网。

2.自变量定义

（1）研发资金投入

大量文献在研究分析创新活动时，都将企业研发资金投入作为创新投入的重要衡量标准，研发资金投入反映了企业自身用于研发新产品、新工艺、新技术或新服务的资金情况。目前，多数学者将利润表中的“研发费用”项目金额作为企业的研发资金投入。本文采用上市公司年报中披露的研发投入项目中的总额作为企业研发资金投入，该金额既包括利润表中的“研发费用”金额，又包括企业予以资本化的研发费用金额，更能全面、客观地反映企业的研发投入情况。

（2）研发人力投入

企业进行创新活动，在投入资金的同时，也需要投入研发人力。但由于研发投入与研发人员数量有着相对较强的共线性关系，且有较多企业没有披露研发人员数量，从数据的有效性和可获得性角度出发，本文将技术人员数量作为研究人力投入情况的指标。该数据具体来自企业年报中所披露的公司员工情况。

（3）政府补贴

政府补贴通常为企业无偿获得的政府给予的货币性或非货币性资产，政府补贴行为泛指中央和地方政府及政府干预的私人机构的某项补贴行为，企业作为被政府补贴方，其所得利益一般是在市场中不能取得的。本文参考其他文献，最终将企业年报里对于政府补贴这一项的金额合计披露结果作为政府补贴的具体衡量标准。

3.控制变量的确定

在研究创新绩效影响因素的过程中除了研发资金投入、技术人员数量、政府补贴这三个因素外，创新绩效还会受到别的因素影响，已有文献研究认为，资产负债率可以反映企业运用债权人提供的资金进行经营活动的效率以及承担债务风险的能力，对企业创新投入有一定的影响，进而影响企业创新绩效的结果；此外，企业规模也会影响企业外部资源的可获得性以及内部资源的使用效率。因此，本文将资产负债率和企业规模作为控制变量处理。各变量的具体内涵与计算公式如表1所示。

三、实证结果分析

（一）描述性统计分析

表2显示的是40家海洋产业上市公司的各变量的描述性统计结果。40份样本数据中研发资金投入最小值为0，最大值约为29亿，海洋企业中技术人员数量最少的是26人，最多的为8863人，说明海洋企业在研发资金和研发人力的投入上存在较大的差距。政府补贴最小值约为95万元，最大值为10亿，虽然政府对各样本公司的补贴力度不一，但所有的样本企业都获得了政府的补贴，说明政府对海洋企业的扶持较为普遍。专利数量最小值为0，表明部分海洋企业的创新能力不强，海洋企业还需进一步提升自身的创新绩效。

（二）回归结果分析

采用SPSS软件，对样本公司2019年的数据运用最小二乘法进行参数估计，得到的结果如下。

表3显示，模型的R2为0.867，调整后的R2为0.847，说明回归直线的拟合度较好。

表4为方差分析表，统计量F值为44.324，相伴概率值P<0.01，说明模型的多个自变量与因变量之间存在线性回归关系。

表5为模型的回归系数分析表。由表5可知，海洋上市公司的研发资金投入自变量回归系数的T值为9.878，相伴概率值为0，小于0.01，通过了1%的显著性水平检验。研发人力和政府补贴回归系数的T值分别为2.437、-2.426，相伴概率值分别为0.018和0.021，小于0.05，说明这两个变量通过了5%的显著性水平检验。这表明海洋上市公司的研发资金投入、研发人力投入以及政府补贴三个因素对企业创新绩效都存在显著影响。控制变量资产负债率和企业规模未通过显著性检验，说明这两个变量对企业创新绩效不存在显著影响。

从变量的回归系数符号来看，研发资金投入与研发人力投入的回归系数均为正数，表明海洋企业在研发资金及人力方面投入的越多，越能提升企业的创新绩效，而政府补贴变量的回归系数为负，表明过多的政府补贴反而会降低海洋企业的创新绩效。这可能是由于政府对企业支持过多，导致了挤出效应的产生，从而在一定程度上抑制了企业创新绩效的提升。这说明政府补贴未能发挥提升企业创新绩效的作用，政府应该综合采用多种扶持手段以促进海洋企业创新绩效的提升。

四、结论与建议

本文以40家海洋产业上市公司为样本，研究了海洋上市公司创新绩效的影响因素。本文的实证研究结果为：海洋上市公司的研发资金投入、研发人力投入、政府补贴对海洋上市公司的创新绩效有显著影响。其中研发资金和人力的投入对创新绩效产生了正向影响作用，即随着研发资金和技术人员数量的增加，海洋上市公司的创新绩效也会随之提升；而政府补贴对海洋企业创新绩效产生了负向影响，表明政府补贴增加反而会抑制企业创新绩效的提升，政府补贴不能有效激励企业创新行为来增加创新产出。根据上述研究结果，本文从以下三方面提出相关建议。

第一，增加企业研发资金的投入。创新投入与创新产出具有直接的关系，有足够的研发投入才能得到符合预期的创新效果。虽然近年我国研发投入总量不断增长，海洋企业的创新能力不断提升，但仍有一些海洋企业对研发投入不够重视。在本文40家样本公司中，尚有5家公司2019年的研发投入金额为0，严重制约了公司新产品、新技术的开发。我國要想实现以创新驱动的海洋经济高质量发展，在企业层面需要注重研发资金的投入、实施“科技兴企”战略，进而提升企业的创新绩效。

第二，建立创新激励机制，加强海洋科技人员队伍建设。科技的竞争主要是人才的竞争。从根本上说，海洋企业创新能力的增强、创新绩效的提升，最终取决于企业科技人员的数量与质量。海洋科技人才素质的高低是决定海洋科技创新能力的关键要素。海洋企业应配备公平公正的人才考核、竞争机制以及海洋科技创新人才引用、评价等相关政策，充分挖掘科技人才的创新潜力，保证优秀人才脱颖而出，提高创新效率，为海洋企业提升创新能力提供完备的人力资源保障。

第三，政府应采用多种扶持手段，改善企业创新的外部环境。本文研究结果显示，当前政府补贴导致的挤出效应抑制了海洋企业创新绩效的提升，因此，政府应避免单一的财政补贴模式，制定一系列更为有效的制度或调整相关政策，如优化税收优惠政策，适当放宽创新活动适用范围，在研发费用方面适当加大加计扣除力度。此外，加强企业与当地科研教育机构的联系，结合当地海洋经济和海洋产业重点领域发展的需要，引导高等院校整合教育资源，构建产学研平台，为企业争取更多的创新发展空间，进而有效促进海洋企业创新绩效的提升。

主要参考文献：

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