【摘 要】論文以2015-2022年891家A股高技術(shù)制造上市企業(yè)作為研究對(duì)象，構(gòu)建三階段DEA模型計(jì)算其創(chuàng)新總效率和分效率。結(jié)果表明：①高技術(shù)制造企業(yè)綜合技術(shù)效率偏低且純技術(shù)效率被低估，國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新效率高于非國(guó)有企業(yè)。②剝離環(huán)境因素后，創(chuàng)新效率出現(xiàn)下滑，但純技術(shù)效率實(shí)現(xiàn)顯著提升。其創(chuàng)新低效主因在于規(guī)模效率不足。③企業(yè)的償債能力、發(fā)展?jié)摿?、盈利能力及治理能力均是其?chuàng)新效率的重要影響因素。

【關(guān)鍵詞】高技術(shù)制造企業(yè)；效率評(píng)價(jià)；三階段DEA模型

【中圖分類號(hào)】F273.1；F426 【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A 【文章編號(hào)】1673-1069（2024）08-0033-03

1 引言

2024年《政府工作報(bào)告》強(qiáng)調(diào)要充分發(fā)揮創(chuàng)新主導(dǎo)作用，以科技創(chuàng)新推動(dòng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，加快形成新質(zhì)生產(chǎn)力。企業(yè)是創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的主體，但我國(guó)企業(yè)創(chuàng)新仍存在著人才匱乏、高速低質(zhì)、效率不高等特征，特別是在高技術(shù)制造領(lǐng)域內(nèi)，這一挑戰(zhàn)尤為顯著。高技術(shù)制造企業(yè)涵蓋電子與通信設(shè)備制造業(yè)、醫(yī)藥制造等核心領(lǐng)域。這些企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新性強(qiáng)、產(chǎn)業(yè)融合度高，需要大量研發(fā)投入和長(zhǎng)期經(jīng)驗(yàn)積累。因此，如何合理分配創(chuàng)新資源的投入及提高效益產(chǎn)出，這對(duì)于高技術(shù)制造企業(yè)發(fā)展至關(guān)重要。

關(guān)于企業(yè)創(chuàng)新效率的研究覆蓋多個(gè)領(lǐng)域。研究?jī)?nèi)容方面，王鵬輝等[1]發(fā)現(xiàn)政府補(bǔ)助能提升企業(yè)創(chuàng)新效率，并據(jù)此提出應(yīng)調(diào)整研發(fā)補(bǔ)助力度的政策啟示。蔣隨[2]實(shí)證金融科技顯著提升企業(yè)創(chuàng)新效率，助力企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。李志廣和李姚礦[3]認(rèn)為政策、人才和金融支持均能提升企業(yè)創(chuàng)新效率。邵偉和劉建華[4]實(shí)證檢驗(yàn)客戶集中度對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率門檻效應(yīng)。測(cè)算方面，王亞男和戴文濤[5]使用專利申請(qǐng)總量和發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)的對(duì)數(shù)來(lái)衡量創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量。Hirshleifer et al.[6]使用專利申請(qǐng)數(shù)量與研發(fā)投入的比值衡量創(chuàng)新效率。韓東林等[7]利用DEA-BCC模型評(píng)價(jià)了22家“中國(guó)制造2025”上市公司的創(chuàng)新效率。劉素坤等[8]利用SFA模型測(cè)算中國(guó)207家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司的創(chuàng)新效率。

以往文獻(xiàn)關(guān)于高技術(shù)制造企業(yè)特有屬性及其外部環(huán)境如何影響創(chuàng)新效率的機(jī)制尚未明確。此外，大多數(shù)文獻(xiàn)采用的評(píng)價(jià)方法為傳統(tǒng)DEA模型，該方法未能充分規(guī)避統(tǒng)計(jì)噪聲與管理無(wú)效率等外部因素的干擾。因此，文章選取三階段DEA模型測(cè)算國(guó)內(nèi)高技術(shù)制造企業(yè)的創(chuàng)新效率，并全面考慮企業(yè)的償債能力、發(fā)展?jié)摿?、盈利能力及治理能力?duì)創(chuàng)新效率的影響。

2 研究設(shè)計(jì)與指標(biāo)說(shuō)明

2.1 樣本及數(shù)據(jù)來(lái)源

選取2015-2022年A股高技術(shù)制造上市企業(yè)為研究樣本。剔除ST、*ST及數(shù)據(jù)缺失的公司，對(duì)變量進(jìn)行上下1%縮尾處理，最終獲得891家企業(yè)。研究數(shù)據(jù)取自CNRDS、CSMAR等。

2.2 高技術(shù)制造企業(yè)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)

投入變量中，研發(fā)人員數(shù)量代表人力投入，研發(fā)投入金額反映資金投入，固定資產(chǎn)凈額衡量物力投入。選取專利申請(qǐng)數(shù)、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入作為企業(yè)技術(shù)產(chǎn)出、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的代理指標(biāo)。環(huán)境變量指標(biāo)指影響創(chuàng)新效率但不受主觀控制的因素，選取地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、地區(qū)教育資源投入、政府支持3個(gè)指標(biāo)，分別以地區(qū)人均GDP數(shù)據(jù)、地區(qū)政府教育和科學(xué)技術(shù)支出表示。

2.3 研究方法

基于構(gòu)建的指標(biāo)體系，利用三階段DEA方法計(jì)算各企業(yè)創(chuàng)新效率。步驟1：利用傳統(tǒng)DEA-BCC模型測(cè)算。步驟2：利用SFA模型剔除非管理型因素影響。步驟3：將經(jīng)步驟2調(diào)整的變量再次帶入DEA-BCC模型進(jìn)行測(cè)算。

3 實(shí)證分析

3.1 第一階段傳統(tǒng)DEA結(jié)果分析

運(yùn)用DEAP2.1測(cè)算2015-2022年高技術(shù)制造企業(yè)創(chuàng)新效率。為考慮產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性，將樣本分為國(guó)有企業(yè)組、非國(guó)有企業(yè)組。結(jié)果見(jiàn)表1。

可以看出：①高技術(shù)制造企業(yè)綜合技術(shù)效率（TE）偏低，均值在0.3以下。2017-2021年呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì)，說(shuō)明近年來(lái)我國(guó)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略成效顯著，產(chǎn)業(yè)向中高端升級(jí)步伐加快，創(chuàng)新能力穩(wěn)步提高。純技術(shù)效率（PTE）尚未完全接近效率前沿，揭示了企業(yè)在內(nèi)部管理優(yōu)化、技術(shù)創(chuàng)新等關(guān)鍵領(lǐng)域仍有提升潛力。②國(guó)有企業(yè)在創(chuàng)新上更具優(yōu)勢(shì)，因其引入非國(guó)有資本后產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)變得明晰，隨著混合制改革推進(jìn)，國(guó)有企業(yè)主動(dòng)吸納先進(jìn)管理制度，有效增強(qiáng)其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。此外，國(guó)有企業(yè)占據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈核心環(huán)節(jié)，享有融資便利、項(xiàng)目獲取等優(yōu)勢(shì)，易實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，從而在規(guī)模效率上超越非國(guó)有企業(yè)。

3.2 第二階段SFA回歸結(jié)果

利用Frontier4.1進(jìn)行第二階段測(cè)算，結(jié)果見(jiàn)表2。環(huán)境變量回歸系數(shù)的符號(hào)方向反映了其對(duì)投入松弛的影響，正值表明環(huán)境因素不利于減少投入松弛，投入增加會(huì)加劇浪費(fèi)，反之則相反。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)3種創(chuàng)新投入松弛呈顯著負(fù)相關(guān)，這說(shuō)明經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新投入更高效。區(qū)域經(jīng)濟(jì)實(shí)力增強(qiáng)，政府與私人部門能投入更多資源于教育、研發(fā)基礎(chǔ)設(shè)施及創(chuàng)新激勵(lì)政策上，促進(jìn)了創(chuàng)新環(huán)境的優(yōu)化。教育資源投入對(duì)投入松弛顯著負(fù)相關(guān)，原因是教育投入增加，所在地區(qū)的勞動(dòng)力隊(duì)伍素質(zhì)也會(huì)提升。人才效應(yīng)一是能幫助企業(yè)準(zhǔn)確評(píng)估創(chuàng)新項(xiàng)目，優(yōu)化資源配置，減少資金浪費(fèi)；二是提升企業(yè)的整體管理水平，減少因管理不善導(dǎo)致的人員浪費(fèi)和物力浪費(fèi)。政府支持不利于創(chuàng)新活動(dòng)，原因是隨著政府研發(fā)資金投入，刺激企業(yè)的研發(fā)同時(shí)也產(chǎn)生擠出效應(yīng)。企業(yè)過(guò)于依賴政府資金時(shí)會(huì)降低自主創(chuàng)新動(dòng)力，進(jìn)而影響創(chuàng)新質(zhì)量和數(shù)量。此外，企業(yè)可能因擠出效應(yīng)調(diào)整研發(fā)策略，中斷創(chuàng)新項(xiàng)目，造成資源浪費(fèi)。

3.3 調(diào)整后的DEA分析

再次使用DEA-BCC模型，調(diào)整后的創(chuàng)新效率如表3所示。

相較于調(diào)整前創(chuàng)新效率下降，表明環(huán)境因素對(duì)技術(shù)創(chuàng)新有實(shí)質(zhì)性影響。結(jié)果顯示純技術(shù)效率顯著提高，說(shuō)明之前被低估，這表明考慮環(huán)境因素后高技術(shù)制造企業(yè)創(chuàng)新效率偏低主因?yàn)橐?guī)模效率不高。原因可能是企業(yè)快速發(fā)展中會(huì)帶來(lái)盲目擴(kuò)張、管理混亂、資源利用效率低下及過(guò)度官僚控制等問(wèn)題。分樣本來(lái)看，非國(guó)有企業(yè)純技術(shù)效率高于國(guó)有企業(yè)。因其能更快響應(yīng)市場(chǎng)、靈活調(diào)整策略，且內(nèi)部治理更精簡(jiǎn)高效，有助于激發(fā)員工創(chuàng)新熱情。

3.4 影響因素分析

文章從企業(yè)財(cái)務(wù)特征、治理特征方面選取變量。企業(yè)財(cái)務(wù)特征方面的變量包括：企業(yè)償債能力（DEBT），以資產(chǎn)負(fù)債比率表示；企業(yè)發(fā)展能力（GROWTH），以營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率表示；企業(yè)現(xiàn)金流狀況（OCTA），以經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流凈額與總資產(chǎn)的比值表示；企業(yè)盈利能力，以總資產(chǎn)收益率（ROA）、凈資產(chǎn)收益率（ROE）和管理費(fèi)用率（MER）表示。企業(yè)治理特征變量包括：股權(quán)集中度（TOP），以第一大股東持有的股份占總股本的比例表示；董事會(huì)獨(dú)立性（INDEP），以當(dāng)年獨(dú)立董事占董事會(huì)總?cè)藬?shù)的比例表示。以各影響因素為自變量，三階段創(chuàng)新效率（TE）為因變量，構(gòu)建固定效應(yīng)模型，見(jiàn)式（1）：

TEit=0+1factorit+year+ind+pro+εit （1）

TE是高技術(shù)制造企業(yè)的創(chuàng)新效率，factor是8個(gè)可能影響高技術(shù)制造企業(yè)的影響因素；year、pro、ind分別是年度、省份和行業(yè)固定效應(yīng)；ε是殘差項(xiàng)；i是企業(yè)；t是年度。

表4顯示8個(gè)因素對(duì)高技術(shù)制造企業(yè)創(chuàng)新效率均有影響。資產(chǎn)負(fù)債率系數(shù)為0.292 5，表明其值越高，創(chuàng)新效率越高，可能原因是高資產(chǎn)負(fù)債率企業(yè)資金來(lái)源穩(wěn)定，且融資能力較強(qiáng)，能為創(chuàng)新活動(dòng)提供必要資金支持。營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率的系數(shù)顯著為負(fù)，表明高增長(zhǎng)率雖帶來(lái)現(xiàn)金流，但因償還債務(wù)、支付股息、擴(kuò)大生產(chǎn)等，減少了創(chuàng)新資金?，F(xiàn)金流狀況系數(shù)顯著為正，說(shuō)明良好的現(xiàn)金流幫助企業(yè)優(yōu)化資源配置、吸引高素質(zhì)人才，并增強(qiáng)企業(yè)應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的能力。ROA和ROE系數(shù)顯著為正，說(shuō)明高盈利能力和資金儲(chǔ)備能確保企業(yè)有足夠的資金支持創(chuàng)新活動(dòng)，且盈利能力強(qiáng)的企業(yè)通常具有更好的風(fēng)險(xiǎn)管理能力。管理費(fèi)用率越高企業(yè)創(chuàng)新效率越低，這是因?yàn)榉莿?chuàng)新性支出會(huì)擠壓研發(fā)資金。股權(quán)集中度的系數(shù)為0.119 2，說(shuō)明它是提升創(chuàng)新效率的關(guān)鍵。股權(quán)集中可以使主要股東對(duì)企業(yè)資源的使用有更大的控制權(quán)，提高管理效能，將資源集中在高潛力創(chuàng)新項(xiàng)目同時(shí)獨(dú)立的董事會(huì)能夠?qū)ζ髽I(yè)創(chuàng)新過(guò)程進(jìn)行有效的監(jiān)督，確保創(chuàng)新資源的合理配置和高效利用。

4 研究結(jié)論與建議

結(jié)果表明，高技術(shù)制造企業(yè)綜合技術(shù)效率偏低且純技術(shù)效率被低估，國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新效率高于非國(guó)有企業(yè)。地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、教育投入和政府支持對(duì)創(chuàng)新效率有實(shí)質(zhì)影響?？紤]環(huán)境因素后創(chuàng)新效率偏低主因是規(guī)模效率不高。資產(chǎn)負(fù)債率、股權(quán)集中度及凈資產(chǎn)收益率對(duì)創(chuàng)新效率提升顯著。

文章建議政府可以通過(guò)設(shè)立風(fēng)險(xiǎn)投資基金、科技創(chuàng)新基金等方式，支持高技術(shù)制造企業(yè)擴(kuò)大規(guī)模，發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)，同時(shí)還可實(shí)施減免所得稅、研發(fā)費(fèi)用稅前扣除等措施，鼓勵(lì)企業(yè)增加技術(shù)投入。企業(yè)應(yīng)深化人才戰(zhàn)略，同時(shí)優(yōu)化經(jīng)費(fèi)分配策略，確保資金投向高潛力項(xiàng)目企業(yè)還應(yīng)保持股權(quán)集中度，積極引入合適的戰(zhàn)略投資者，實(shí)現(xiàn)資源共享和優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。

【參考文獻(xiàn)】

【1】王鵬輝，王志強(qiáng)，劉伯凡.政府研發(fā)資助與企業(yè)創(chuàng)新效率——基于傾向得分匹配法的實(shí)證檢驗(yàn)[J].經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，2021（04）：87-95.

【2】蔣隨.金融科技對(duì)商貿(mào)流通企業(yè)創(chuàng)新效率的影響機(jī)制研究[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2023（09）：30-34.

【3】李志廣，李姚礦.城市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境有助于企業(yè)創(chuàng)新效率提升嗎——來(lái)自科創(chuàng)板上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].科技進(jìn)步與對(duì)策，2022，39（04）：101-111.

【4】邵偉，劉建華.客戶集中度對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率影響的門檻效應(yīng)研究——基于企業(yè)規(guī)模和企業(yè)市場(chǎng)地位的門檻視角[J].軟科學(xué)，2021，35（04）：43-48.

【5】王亞男，戴文濤.內(nèi)部控制抑制還是促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新？——中國(guó)的邏輯[J].審計(jì)與經(jīng)濟(jì)研究，2019，34（06）：19-32.

【6】Hirshleifer D.，Hsu， P H.，Li D. Innovative efficiency and stock returns[J].Journal of financial economics，2013，107（3）：632-654.

【7】韓東林，徐曉艷，陳曉芳.“中國(guó)制造 2025”上市公司技術(shù)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)[J].科技進(jìn)步與對(duì)策，2016，33（13）：113-119.

【8】劉素坤，王樂(lè)，何文韜，等.國(guó)際化程度對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響——基于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)[J].經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，2022（03）：95-103.