中国大中型工业企业技术创新差异化研究，本文主要内容关键词为：中国论文,差异化论文,企业技术创新论文,工业论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：0212文献标识码：A 文章编号：1000-2995(2008)04-007－01
1 引言
当今世界，技术创新在国际竞争中的地位越来越重要，已成为国家竞争力的核心。工业企业，特别是大中型工业企业，是国家技术创新的主体，其创新能力如何，不仅关系到企业自身的生存与发展，也关系到国民经济整体素质和国际竞争能力的提高。因此，客观正确地把握企业的技术创新能力是十分必要的。
技术创新是熊彼特在1912年发表的《经济发展理论中》首先提出来的，但当时并没有得到广泛重视，到20世纪50年代之后，由于科学技术的迅猛发展，并对经济增长产生了极大作用，日益显现出它的价值，使得对技术创新理论的研究开始成为一个重要的领域，对企业技术创新能力的评价开始成为国内外学者探讨的热点[1]。
目前大多数学者对企业技术创新能力的研究多是采用综合评价方法，比如指数法、层次法、因子分析法、灰色关联法、模糊评价法，BP神经网络法等。Steele(1988)曾经用核对表的形式对R&D活动进行了评价[2]；苏越良、罗剑宏(2002)采用灰色关联分析法来综合评价企业技术创新能力[3]；官建成、马宁(2003)运用DEA控制投影模型对企业的技术创新能力进行综合评价[4]；王莲花(2003)运用层次分析法对某企业技术创新能力进行了实证分析[5]；夏维力，吕晓强(2005)对企业技术创新能力的评价运用的是BP神经网络的综合评价方法[6]；罗亚非，李敦响(2005)利用密切值法对不同类型的企业技术创新能力进行评价研究[7]；周静，廖先玲(2006)根据多级模糊综合评判的数学模型，探讨了企业技术创新能力评价的一般程序，并对某企业做了实证研究[8]；Amram R.Shapiro(2006)认为评价一个企业技术创新能力的强弱不能仅用一种传统的效益指标来评价，特别是对大中型工业企业更要结合能有效提高企业技术创新能力的平台、机制来综合考虑，这样的结果才更能反映出一个企业的技术创新能力、技术创新潜力以及技术创新的可持续发展力[9]。
综合评价方法主要是从综合的角度对不同地区企业的技术创新能力进行整体及排名分析，且由于考虑的影响因素太多，不能明确技术创新系统中最为重要的两类指标，即投入指标和产出指标之间的准确关系，结论也有差异，无法对企业的技术创新绩效进行有效的评价。窦艳、师萍(2006)利用DEA法对中国企业的R&D投入绩效进行了分析，得出了1992-2003年中国企业R&D投入的相对效率[10]，但是缺乏R&D投入与产出之间的准确关系，并且实证研究是建立在中国企业的整体水平上，不能体现各地区企业之间的差异。因此，为了明确各地区大中型企业创新投入与产出之间的精确关系，准确分析创新绩效的差异，本文将利用面板数据对中国各地区大中型工业企业技术创新投入与产出之间的结构进行深入分析，以找出它们之间存在的差异及原因，为各地企业进一步提高自身的技术创新能力提供重要参考。
2大中型工业企业技术创新投入产出差异化分析
2.1变量的设置
美国管理学家彼得·德鲁克指出，创新的成功不取决于它的新颖度，它的科学内涵和它的灵巧性，而取决于它在市场上的成功。企业进行技术创新，其成果最终体现在生产出市场需要的高技术含量的产品，通过实现销售给企业带来经济收益，这就是企业技术创新成果市场化的过程。企业只有通过技术创新成果的市场化过程，才能使技术创新获得成功，而成功的标志就是能促进企业盈利的增长[1]。但是目前，由于对技术创新观点的不同，国内外著名学者对技术创新有各种不同的解释，对技术创新能力要素的分解方式也各有差异。如斯切尔和曼斯菲尔德分别得出了估计式P＝A＋BI＋CX，说明企业R&D投入I与企业发明P之间有明显的关系[11]。本文从技术活动投入和产出的角度来建立模型，选择大中型工业企业的产出指标作为被解释变量，选择创新投入中最重要的财力和人力指标作为被解释变量。
结合指标选取的科学性、代表性以及数据的可得性三个基本原则，产出指标选择了新产品产值来代表，这一指标反映了科技产出及对经济增长的直接贡献；在创新投入指标中，创新人力投入采用的是科学家和工程师数这一指标，该指标用来反映投入科技活动人力的素质；创新财力投入采用的是科技活动经费内部支出总额，它是指报告年内用于科技活动的实际支出，包括劳务费、科研业务费、科研管理费，非基建投资购建的固定资产、科研基建支出以及其他用于科技活动的支出，反映了科技投入实际完成情况。
2.2投入产出鸿沟系数分析
为了衡量各地企业技术创新产出的差异，本文采用如公式(1)所表示的鸿沟系数[12]对代表企业技术创新产出的指标——新产品产值进行测度，为了增强可比性，我们采用的是相对指标，即新产品产值占总产值的比重。方法是首先计算各地企业的新产品产值比重并进行排序，然后计算比重最高的10个省市的新产品产值的平均比重以及比重最低的10个省市的新产品产值平均比重，两者之比即为产出的鸿沟系数。该系数越大，说明地区间企业新产品产值比重的差距越大。
其中，
表示企业新产品产值比重最大的10个省市中第i个省市企业的新产品产值；
表示企业新产品产值比重最大的10个省市中第i个省市企业的总产值；
表示企业新产品产出最小的10个省市中第i个省市企业的新产品产值；
表示企业新产品产出最小的10个省市中第i个省市的企业总产值。
因此，公式(1)的分子值表示企业新产品产值比重最大的10个省市新产品产值所占比重的平均值，分值表示企业新产品产值比重最小的10个省市新产品产值所占比重的平均值，两者之比表示省市间企业新产品产值所占比重的不平衡系数，说明的是省市间企业技术创新产出的差异。
同样，为了比较各地区大中型工业企业的技术创新能力，我们从投入产出的角度考虑，对科技活动经费内部支出总额与科学家和工程师人数这两个技术创新的投入指标，用同样的方法求出了两者的鸿沟系数。在计算鸿沟系数的时候，为了便于比较，并且能更清楚的反映出问题，我们采用的也是相对指标，即企业人均科技活动经费支出总额和科学家和工程师占科技活动人员的比重，并计算出了各指标的平均增长速度，其中的平均增长速度采用的是环比增长速度，结果如表l至表3所示。
结合表1、表2、表3，从鸿沟系数来看，企业创新投入和产出的确存在较大的地区差异。技术创新能力最强的10省的新产品产值所占比重约是最弱10省的5.17倍，人均科技活动经费支出的地区差距相差将近3倍，科学家和工程师人数比重的地区差距约为1.34倍。
从平均环比增长速度来看，三个指标中最低10省的平均增长速度均高于全国平均增长速度，也高于最高10省的平均增长速度。其中，对新产品产值比重而言，全国各地区的平均增长速度约是5.49％，而最高10省的平均增长速度仅约为4.7％，低于全国平均速度约0.8个百分点，而最低10省的平均增长速度为约为8.72％，不仅高于平均增长速度，也高于最高10省的平均增长速度。对人均科技活动经费支出总额而言，全国各地区的平均增长速度约是21.55％，而最低10省的平均增长速度为约为21.78％，高于平均增长速度0.23个百分点，也比最高10省的平均增长速度20.91％高了约0.9个百分点。对科学家和工程师所占的比重而言，全国各地区的平均增长速度约是1.19％，而最高10省的平均增长速度仅约为1.03％，最低10省的平均增长速度为约为1.40％，同样是最低10省的平均增长速度不仅高全国平均增长速度也高于最高10省的平均增长速度。因此，虽然由于企业规模的缘故，最高10省和最低10省的创新投入和产出还是存在着一定的差距，但是我们可以看出各地企业都越来越重视技术因素，特别是技术创新能力较弱的地区，其企业对技术创新能力的重视程度越来越大。
2.3模型的建立
为了对我国各地区大中型工业企业的技术创新投入产出的结构进行分析，并进而对企业技术创新的绩效进行评价，我们采用了面板数据模型。面板数据模型不仅能够同时反映研究对象在时间和截面单元两个方向上的变化规律及不同时间、不同单元的特性，而且还能够提供更多的信息、更少的共线性、更多的自由度和更大的效率。
根据中性技术进步C-D生产函数，本文采用的反映企业技术创新投入与产出因果关系的模型为：
其中，Y表示的是企业的新产品产值；A可视为效率参数，A的数值越大，既定投入要素所能得到的创新产出也越大；K表示的是企业科技活动经费内部支出总额；L表示的企业中科学家和工程师数。对(2)式两边取对数，得到模型：
其中，系数
和β
表示的是除西藏之外的其他30个省市中，第i省市的大中型工业企业科技人员和科技经费的投入产出弹性系数。
对模型(3)做F检验以确定面板数据模型的形式。模型的形式主要有三种：
广泛使用的检验是协方差分析检验，主要检验两个假设：
假设1：斜率在不同的截面样本点和时间点上都相同，但截距不相同。
假设2：截距和斜率在不同的横截面样本点和时间上都相同。
如果接受了假设2，则没有必要进行进一步的检验。如果拒绝了假设2，就应该检验假设1，判断是否斜率都相等。如果假设1被拒绝，就应该采用情形3。
使用Eviews5.1，根据1997年至2005年除西藏之外的其他30个省市的大中型工业企业的数据(新产品产值和科技活动经费的内部支出采用的是不变价格)，
其中n为同一截面不同个体的数目，K为解释变量的数目。
进一步地，根据模型分为固定效应和随机效应两种，结合本文的具体情况，即选取了全部的截面单位，故选择固定效应。又由于存在多个截面个体，本文采用加权最小二乘法。使用Eviews5.1软件计算结果如下：
估计方程为：
另外，模型的
＝0.9998，D.W.＝2.05，F＝13229.48，由F检验值可说明模型总体上显著成立，接近于1说明模型拟合的效果也非常好，并且D.W.＝2.05表示模型不存在自相关。
2.4模型估计结果的分析
模型(6)中的截距项可视为效率参数，其数值越大，既定投入要素所能得到的创新产出也越大，它代表的实际上是新产品产出中不能被两大投入要素数量增长所解释的那部分。而根据本文所选择的投入要素，即科学家和工程师人数以及科技经费内部支出总额，再全面结合影响企业技术创新的因素来分析，这项内容包括了技术引进、所采用的新技术水平、企业的组织管理水平以及技术基础等综合因素。其中，1.29反映的是全国大中型企业创新产出效率的整体水平，而截距的固定影响
直接反映各地区之间的差异。LN(K)的系数α表现为各地区大中型工业企业科技人员的投入产出弹性系数，反映了科技人员的投入对创新产出的影响效果。LN(L)的系数β表现为各地区大中型企业科技经费的投入产出弹性系数，反映了科技经费投入对创新产出的影响效果。
从表4和表5中的数据分析结果来看：①四川省的截距项最大，但其人力投入和经费投入的影响都不显著，这说明四川省在新产品开发上受创新人力与创新经费之外的综合因素影响较大，但企业对创新人力和经费的利用率不高，导致了企业的新产品产出受经费和人力因素影响的效果不显著。2005年，四川省大中型企业的科技活动人员和科技经费在全国分别排名第7位，而新产品的销售收入却排名全国第13位。②内蒙古、河南、重庆、云南以及甘肃这六个地区，虽然科技人员的投入对企业新产品产值的影响是不显著的，但科技活动经费对新产品产值却显著影响，这说明这几个地区的工业基础较弱，新产品更多的是依靠购买技术或简单的技术改进来实现的，企业的自主创新能力不强。③北京、天津、河北、辽宁、上海、浙江、江苏、安徽、福建、江西、山东、湖北、广西、海南以及贵州这几个地区中，人力投入是负影响，而经费投入是正的影响。人力投入的影响产生负的效应，其原因有[1]：一是技术创新是一个系统工程，它要求高层决策、中层管理以及基层执行之间的控制与协调，涉及研究与开发环节、生产制造环节、营销环节的有效配合和协同，存在人、财、物、信息的合理协调使用，因此，任何一个环节的失误都会影响到技术创新的效果，导致较大的投入得不到相应的产出；二是技术创新有很大的风险性，根据有关资料介绍，我国科研成果中真正能形成一定生产规模并产生经济效益的，大概也就在1/10左右，技术创新的这一特点也会造成企业相当大的投入却很难得到应有的产出，造成投入对产出的负相关；三是企业的科技人员素质不高也会造成企业投入了相当的人力却没有得到预期的回报；四是企业技术创新需要耗费大量资金和高素质人才，但从投入到产出需要一个很长的时间，而要见到创新效益可能还要之后很久，这样就会造成在投入的前期投入与产出之间存在负相关的问题。④山西、吉林、黑龙江、海南、广东、陕西、青海、宁夏和新疆这几个地区中，人力投入和经费投入都是正的影响关系。其中，人力投入影响最大的地区为宁夏，人力投入弹性系数约为5.65，这是因为在我们的样本期内，宁夏的科学家和工程师人数平均来看处于增长中，并且其平均增长速度约为1.5％，而新产品产值的平均增长速度约为25.4％，从数据我们可以看到新产品产值受人力因素影响较大；而人力因素影响最小的地区为天津，其弹性系数为-1.34，这是因为该省的科学家和工程师人数一直处于下降的趋势，平均增长速度约为-0.006％，而该省的新产品产值的平均增长速度约为39.6％，从中我们可以看出该省的新产品产值受人力因素的影响为负方向。经费投入影响最大的地区为青海，其弹性系数约为1.73，这是因为该省的新产品产值的平均增长速度约为25.4％，而经费投入的平均增长速度约为19.2％，说明新产品产值的增长受经费投入的影响相对较大；而影响最小的是新疆，其弹性系数约为0.31，这是因为该省的新产品产值的平均增长速度约为5.4％，而经费投入的平均增长速度约为12.2％，说明经费的增长并没有带来更好的新产品产值的增长效果。但是，这几个地区中两大投入要素之外的综合因素对创新产出的影响效率较低，表现为较小，均小于0，因此，这些地区在综合因素上应提高关注，以便进一步提高创新投入的产出效率。
3 结论和建议
通过以上对模型估计结果的分析，我们可以看出：
(1)从总体上说，大部分企业创新人力的投入—产出效率都相对较低，因此，应在保证科技人员素质和数量的前提下，寻找更有效的激励机制，使创新人力的投入为企业带来更高效率的产出。为此，①需要建立一个适合本企业技术创新战略的研发小组，特别是对大中型企业而言，要想提高自身的技术创新能力，增强自身的技术创新潜力以及保持自身的技术可持续发展能力，这一点尤为重要[13]。一般来说，大型企业的技术创新战略通常是自主创新战略，这要求大型企业研发人员要有很高的素质，而且要注重与外界产学研的结合；而中型企业由于在规模、实力上相对较弱，其技术创新采用模仿型战略的居多，因此中型企业的研发人员要具备一定的技术消化吸收和改进能力。②在保证研发人员素质的前提下，要想得到高效率的创新产出，需要建立有效的激励机制来调动企业研发人员的积极性。最有效的激励机制是将研发人员的酬金和企业，甚或是企业的将来建立紧密的联系。现在有一些企业给研发人员配股，而有些企业给研发人员的还是股票期权，这样不仅将员工和企业联系了起来，更重要的是将员工的酬金和企业的将来联系了起来，形成了一个很强的激励机制。但是，并不是任何企业采用这种方法都会产生很强的激励作用，这主要是因为相对于中小企业，员工对大型企业的赢利能力以及企业前景更有信心，因此大型企业可以采取配股形式，而中小企业采用高薪要比配股更有效。另外，不少企业的研发机构实际上执行的是科技管理的职能，特别在一些传统产业的企业中更是普遍，对此，要对企业研发机构人员的数量、质量以及创新成绩确定一个可以量化的刚性指标以激励研发人员。③要经常组织研发人员进行学习或培训来提高研发人员的素质。
(2)四川省大中型企业应进一步增强创新意识，提高创新资源的利用效率，使创新资源发挥应有的效果，带动企业竞争力的提高。
(3)内蒙古、河南、重庆、云南以及甘肃这六个地区，企业的自主创新能力不强，有待于进一步提高。
(4)山西、吉林、黑龙江、海南、广东、陕西、青海、宁夏和新疆这几个地区，应在两大投入要素之外的综合因素，如技术的引进，技术的水平，企业的创新管理等综合方面多加关注，以进一步提高创新资源的产出效率。