战略性新兴产业上市公司创新绩效测度

■王向华 王明海 李小静

自主创新是企业发展的核心和关键。与发达国家相比，我国企业自主创新普遍面临着外部融资约束和创新投入不足的两大瓶颈。战略性新兴企业作为引领未来经济发展最重要的牵引力，客观、科学地评价其创新能力所带来的经营绩效是目前理论界和实务界迫在眉睫的问题。由于战略性新兴产业概念提出不久，目前并无专门的统计方法和口径，尚未有适用于战略性新兴产业企业创新绩效的测度方法，导致其创新成果和经营效果无法科学进行评判。因此，研究战略性新兴产业企业创新绩效测度方法及其应用具有现实和理论的双重意义。

一、文献回顾

自主创新绩效一般是指对企业自主创新活动效率和效果的评价。由于创新活动的复杂性，目前关于自主创新绩效的内涵尚无统一界定，也没有形成一个公认的评价指标体系，在其指标构建度量方面仍有较大差异，目前的研究大体有以下几种观点。

一是经济合作与发展组织（OECD）1992年推出的技术创新统计手册，简称《奥斯陆手册》。其将创新界定为工业技术创新，它包括新产品和新工艺以及产品和工艺显著的技术变化，并提出衡量创新绩效的指标：新产品销售收入占总销售收入的比重，和产品生命周期各阶段的企业销售收入。1997年该手册修订版采用“创新产品总数占企业产品数量的比例”来表示企业的创新绩效和创新力度，从而对创新绩效的衡量更为客观和贴切。此后，大多数学者多采用此指标或者在此基础上的延伸指标来测量技术创新绩效。

二是认为创新绩效可分为狭义的创新绩效及广义的创新绩效。狭义的创新绩效指企业真正将发明引入市场的程度，例如新产品、新程序系统或新装置导入的比例，一般用新产品数作为创新绩效的指标；广义的创新绩效包含了所有创新活动的投入及成果，并最终将发明导入市场，一般采用研发投入、专利数、专利引用数和新产品数进行衡量。部分学者对这两类指标进行了延伸，如李光泗和沈坤荣分别采用企业平均新产品开发项目数、发明专利数作为创新绩效的替代指标；付敬和朱桂龙使用企业当年的发明专利申请量作为突破性创新绩效的测量指标，使用其他类型的专利申请量作为渐进性创新绩效的测量指标；解学梅等以生产函数为基础，选取新产品产值、新产品销售收入和拥有发明专利数表示新产品技术创新绩效。

三是认为创新绩效不应只包括创新产出成果，还应涵盖创新执行全过程。陈劲和陈玉芬从R&D绩效、生产制造绩效、营销绩效、创新产出绩效和创新过程绩效几个方面，设计了企业技术创新绩效评价指标体系，所构建的创新过程绩效反映了企业技术创新活动的管理水平，包括研发投入占销售收入比重、研发人员人数比重、技术人员人均培训费等11个指标。李大军和杨屹指出了企业产品创新绩效评价，重视产出绩效而忽略过程绩效的缺点，并用密切值法对其进行了评价和改进。高歌在产权视角下基于DEA模型把创新过程分为知识创造过程和知识商品化过程两个阶段，对企业创新绩效进行了测算。其中，知识创造过程的投入为R&D经费内部支出、R&D人员全时当量，产出为专利申请数；知识商品化过程的投入为新产品开发经费支出、年末从业人员数，产出为新产品产值。

四是认为创新绩效是企业在创新过程中产出技术的绩效，主要体现在新开发的产品以及创新成果给企业或产业带来的效益上，包括财务、经济、社会效益。Brenner和Rushton以利润收入比或R&D支出与销售收入比，来表示企业创新绩效。Kerssens-van和Bilderbeek从财务绩效、创新效果和产出绩效三个维度，对创新绩效进行了测度。胡恩华和单红梅选择创新产品对促进社会就业的作用、技术创新对社会的贡献率、积累率等6个指标表示社会效益；用创新产品销售收入、创新产品创汇率、创新产品单位成本等10个指标表示经济效益，并对创新绩效进行了评价；Laursen和Salter从创新新颖性角度分别用3个代理变量，测量探索式创新和开发式创新的财务绩效。盛亚和孔莎莎选择经济效益指标、新产品销售率以及知识累积指标专利授权量，作为我国技术创新绩效的测量指标。

由以上文献可以看出，创新绩效的替代指标由单指标或少数几个指标，发展到多投入、单产出指标体系，并进一步扩展到多投入多产出等多元指标体系，由只注重创新产出绩效扩展到创新的过程、经济和社会效益等方面。研究方法主要采用主成分分析法、模糊综合评价法等。随着现代综合评价方法的发展，利用参数和非参数法对创新绩效进行研究的成果日渐增多。从各种方法比较来看，模糊综合评价法主观性较强，而主成分分析要求各指标相关程度较高。DEA是一种最常用的非参数前沿效率分析方法，特别适用于对多投入、多产出的复杂系统的效率进行评价。因而，本文采用基于数据包络思想的DEABCC模型对企业自主创新绩效进行测算。

二、测度指标选择及数据来源

（一）测度指标选择

广义的自主创新是以国家、政府、企业、组织和个人为多元主体，依托创新能力，使新的事物在市场上成功实现，创造出新的社会经济价值的过程，包括科学、技术、制度、文化、管理、组织、市场等领域的创新；狭义的自主创新是以企业为主体，以技术创新为核心内容，市场为主，政府为辅的形式，将具有技术先进性或可获得全部或部分自主知识产权的技术成果成功实现于市场，创造出新的社会价值的过程。广义的自主创新在实施自主创新战略的初期具有现实意义，而狭义自主创新更能体现自主创新战略的真谏。由此可见，本文主要研究的是基于微观企业层面的狭义自主创新。

以往关于企业自主创新绩效的研究主要集中在研发绩效上，忽视了生产性投入要素的作用，且没有揭示创新过程各因素的作用机理。然而，如果忽略创新过程中各要素的作用，视创新过程如一个“黑箱”，只关注初始投入对创新结果的影响，那么这实际上是割裂了创新过程［21］。本文认为，自主创新绩效是一个多维度的综合概念，是评价创新系统在投入一定的资源要素之后，是否得到生产新知识和新技术的能力与生产效率方面的提高，并且能将新知识和新技术转化为经济价值的能力。因此，鉴于国家创新体系两阶段划分法和高歌对企业创新过程两阶段的划分法，本文将企业创新绩效分为知识创造和知识商品化两个阶段。其中，知识创造过程投入指标主要是研发性投入，包括研发经费投入和研发人员投入，技术绩效为该过程的产出；知识商品化过程投入指标主要是生产性投入，包括营销绩效和财务绩效。企业自主创新绩效指标体系如表1所示。

表1 企业自主创新绩效测度指标

（二）数据来源

本文选取A股2009—2012年战略性新兴产业的上市公司数据为样本。原因有二：一是战略性新兴产业还没有专门的统计数据，很难收集未上市战略性新兴产业公司的相关数据；二是战略性新兴产业概念是2009开始提出的，因而政府补贴支持产业发展的信号传递效应从2009年开始才得以体现。

专利数据来自国家专利局、国家知识产权局在线数据库。研发费用、研发人员数据和2012年所有数据，通过巨潮资讯网站各企业年度报告手工整理得到，其余变量数据通过CSMAR数据库和国泰安数据库得到。剔除相关数据不全的样本公司，最终得到一个包含266家企业的平衡面板数据（1064个观察值）为有效样本，共包括43家新一代信息技术企业，81家节能环保企业，32家高端装备制造企业，26家生物医药企业，32家新能源企业，42家新材料企业，10家新能源汽车企业。

三、企业自主创新绩效的测度

（一）模型介绍

数据包络分析（DEA）是一种最常用的非参数前沿效率分析方法。基于Farrell提出的包络思想，美国运筹学家Charnes、Cooper与Rhode研究并提出了最早的DEA模型（CCR）。BCC模型可以把创新效率（Crste）分解为纯技术效率（Vrste）和规模效率（Scale），可用于分析可变规模报酬的生产技术，且

（二）测算结果

本文运用BCC模型，通过Windeap5.0软件，得出产出导向型的各战略性新兴产业上市公司自主创新效率值。表2是对各年效率值的描述性统计。

表2 企业自主创新效率描述性统计

由表2可以看出，2009—2012年，综合创新效率、纯技术效率和规模效率的平均值基本呈递增趋势，2010年的各项效率处于4年中最高水平，历年的规模效率要高于综合创新效率和纯技术效率。其原因可能是战略性新兴产业的概念和相关发展规划刚刚提出，政府给予的补助和税收优惠政策实施初见成效，因此创新效率较高。从整体情况来看，规模效率虽然较高，但各创新绩效均值仍然较低，远远低于1的有效值，尤其是生物产业的企业没有一家的综合创新效率达到有效值。具体来看，从2012年新一代信息技术产业（表3）来看，自主创新效率达到1的企业占少数，大多数企业规模报酬递减，而创业板和中小板中大多上市公司规模报酬递增，其他产业也大致如此。

图1 2009年战略性新兴产业上市公司平均创新效率

表3 新一代信息技术产业上市公司自主创新绩效

通过对历年各企业创新效率的汇总，得到2009—2012年七大类战略性新兴产业上市公司平均创新效率，如图1-4所示。

从图1可以看出，2009年战略性新兴产业上市公司的综合创新效率较低。其中，新能源汽车最低，生物产业最高，其他各产业相差不大。从三种效率对比来看，规模效率最高。从纯技术效率来看，生物产业上市公司最高，新能源汽车次之，这两类产业以尖端技术为代表，创新产品和新技术较多，因此相对其他产业上市公司而言，其纯技术效率较高；高端装备制造业上市公司的纯技术效率较低，这是由于大多数高端装备制造业上市公司的创新投入虽然在不断增加，然而其创新产出并没有明显增长，且有些企业出现产能过剩状况，其技术水平和产品生产反而停留在产业链的低端。从规模效率来看，虽然国家大力支持新能源汽车的发展，加大了补贴力度，给予其产业扶持基金等各项支持政策，但其规模效率最低，这与新能源汽车上市公司较少、起步较晚有关；新材料、节能环保的规模效率高于其他产业上市公司，这与政府扶助和行业重点发展方向是分不开的。

图2 2010年战略性新兴产业上市公司平均创新效率

从图2可以看出，2010年战略性新兴产业上市公司的规模效率远远大于综合创新效率和纯技术效率，综合技术效率最低。各产业上市公司规模效率平均值差别不大，处于相近水平。比较各产业上市公司综合创新效率和纯技术效率平均值可以看出，新能源汽车上市公司的两种效率值均较高，高端装备制造业两种效率值均较低。其中，新能源汽车、新能源、生物产业上市公司创新效率值相近，属于同类发展水平，新一代信息技术、节能环保和新材料产业上市公司的创新效率处于相近水平，高端装备制造业上市公司处于最低水平。

图3 2011年战略性新兴产业上市公司平均创新效率

从图3可以看出，2011年战略性新兴产业的规模效率与纯技术效率大于综合创新效率。综合创新效率整体较低，对比各产业来看，高端装备制造业最低，其他各产业水平接近。从纯技术效率来看，各产业由高到低依次为：新能源汽车、生物产业、新能源、新一代信息技术、新材料、节能环保和高端装备制造业。从规模效率来看，节能环保、新材料和新能源产业较高，新一代信息技术、生物产业、新能源汽车次之，高端装备制造业最低。

图4 2012年战略性新兴产业上市公司平均创新效率

从图4可以看出，2012年新能源产业上市公司的综合创新效率最高，其余依次为新能源汽车、新一代信息技术、生物产业、节能环保、新材料、高端装备制造业；从纯技术效率来看，由高到低依次为：新能源汽车、新能源、新一代信息技术、生物产业、节能环保、新材料和高端装备制造业上市公司；从规模效率来看，由高到低依次为：节能环保、新材料、新能源、新一代信息技术、生物产业、新能源汽车、高端装备制造业上市公司。由此可见，高端装备制造业相对于其他产业，其创新效率处于弱势地位；新能源、新能源汽车、新一代信息技术上市公司的综合创新效率和纯技术效率较高；新能源汽车上市公司规模效率较低，节能环保业上市公司规模效率最高。

通过图1-4的对比分析可见，战略性新兴产业上市公司整体的创新效率较低，综合创新效率低于规模效率和纯技术效率，历年规模效率都高于其他两种平均效率值。新能源汽车上市公司2010年后创新效率迅速提高，远远高于其他产业。这是由于自2010年后，我国对新能源汽车的扶持力度增强，进入政府全面扶持阶段。同样，政府扶持也使得新材料、新能源和生物产业综合创新效率相对其他产业，历年都处于较高水平。高端装备制造业无论综合创新效率，还是纯技术效率和规模效率，都处于最低水平。这是由于我国的高端装备制造企业大而不强，中央装备制造企业不能生产大型民用飞机、深水海洋石油装备，90%的高档数控机床、95%的高档数控系统依赖进口，工厂自动控制系统、科学仪器和精密测量仪器对外依存度达70%。因此，为了提高各企业创新绩效，技术创新体系亟待改造，建立完善的技术创新体系是我国战略性新兴产业各企业持续发展的关键所在。

四、结论和政策建议

本文研究发现：战略性新兴产业上市公司整体的创新效率较低，综合创新效率低于规模效率和纯技术效率，历年规模效率都高于其他两种平均效率值。新能源汽车上市公司2010年后创新效率迅速提高，远远高于其他产业，而高端装备制造业上市公司各效率值都处于最低水平。

因此，为了提高战略性新兴企业创新绩效，我国应该改造技术创新体系，建立完善的技术创新体系；政府应该加强对战略性新兴企业的政策扶持力度，将企业作为自主创新主体，增强其创新动力和活力，发挥企业在创新链上的关键作用及其技术溢出效应；坚持自主创新与开放创新相结合，坚持原始创新、集成创新、二次创新相结合；发挥政府调控功能，引导创新要素和社会资金向企业集聚，通过规划引导、政策集成、资金支持等方式，推动企业自主创新；针对海洋、环保、生物工程、新材料和新能源等新兴产业，要强化大企业自主创新能力建设，发挥政府调控功能，以创新型企业为主体，带动创新体系的技术发展，增强其创新辐射能力。

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