基于投入協同演化視角下創新績效動態發展研究

龔茜瑩， 梁 鑫

(上海工程技術大學 管理學院， 上海 201620)

0 引 言

隨著后金融時代國民經濟的緩慢復蘇，技術創新已然成為發展中國經濟的核心因素。而作為可以進行自主創新也可以進行創新成果轉化的主體，企業憑借其獨特的可以實現產業化的天然優勢，成為研究創新績效的主要對象。而大中型工業企業又是中國國民經濟支持的重要支柱，從一定程度上來說，其大量的科技創新活動的創新效益水平走勢能夠反映全國工業企業創新活動效益水平的發展趨勢[1]。因此，如何看待中國大中型工業企業創新要素資源聯動效率的現狀，如何充分發揮各要素的協調機制，如何使中國傳統制造型工業企業實現核心技術的價值挖掘，已經成為目前重要的研究課題。

通過對現有的國內外相關文獻進行研究，可以發現以前有關創新效率評價方面的研究主要還是以非參數法和參數法為主。 其中,參數法的典型代表是由國外學者Meeusen等人[2]所提出的隨機前沿分析技術；非參數方法由美國著名經濟學家Charnes和Cooper[3]提出的數據包絡分析(DEA)表示。相比較國外對創新績效的評價方法研究，國內學者引用了國外的評價方法，并采用了新的評價方法。雷善玉等人[4]通過DEA-Tobit兩階段模型對中國各省大中型企業的技術創新效率進行了研究。結果表明，企業技術消化吸收能力對其能力產生負向作用；趙繼宗[5]從區域角度出發，采用DEA-BCC 模型方法評價甘肅省的大中型工業企業的創新效率，發現其綜合創新效率水平處于上升狀態；王利[6]通過建立四方程遞歸模型證明了各創新行為之間存在著互相影響的作用關系；孫絲雨等人[7]采用兩階段網絡 SBM模型衡量了黑龍江省科技研發與成果轉化過程中技術創新效率的差異，結果表明，該省的技術創新處于波動低效率狀態。

在投入產出方面，國外學者認為在影響企業R&D投入與產出轉化效率的主要因素包括組織結構、技術水平和組織環境等方面，后繼學者也對此進行了廣泛的研究。目前，從國內學者的研究現狀來看，影響企業R&D活動效率的因素主要分為企業因素和環境因素[8]。陳偉等人[9]利用 DEA- Malmquist法測量了大中型工業企業的創新水平并提出了相關績效影響指標，結果顯示R&D經費投入、R&D人員數和技術要素都會影響企業的創新效率。羅家松等人[10]通過分析各省創新政策對企業的創新績效的作用水平來分析是否需要調整創新政策，結果表明應當加大對創新績效產生正向影響的政策，調整和優化對創新績效產生負向作用的政策。

綜上所述，企業創新績效的研究一直是企業績效研究中一個非常重要的領域，所涉及的研究范圍也非常地廣泛。而已有研究更多是基于靜態的要素視角，將各個指標單一地作為研究對象來研究，忽略了各個指標之間的相互影響作用。因此，本文首先考慮通過建立由中國大中型工業企業各個相關投入要素指標按熵值法確定權重的子系統所構成的復合系統模型，來分析各要素投入的系統發展關系。然后根據脈沖響應和方差分解來分析各投入要素與創新績效的動態發展與變化關系，旨在建立一套較為合理的、可以量化分析的企業創新績效評價體系，以促進各要素作用的價值挖掘。

1 研究理論

(1)系統性原則。在20世紀40年代，國外生物學家Bertalanfi[11]在哲學研討會上首次提出了一般系統理論的概念，并首次將系統定義為：系統可以說是若干要素在一起相互作用形成的復合體，也可以說是處于一定環境中相互聯系中的各組成成分的總體。20世紀70年代，中國系統工程學家錢學森[12]對系統的研究也做出了巨大的貢獻，并在《組織管理的技術系統工程》中提出，鑒于運籌學和管理科學在各自領域的發展情況，如果能用系統理論將二者聯系起來，那么這不僅是促進運籌學和管理科學結合的一個重要手段，也將為中國在應用系統工程工作上開創一個新的局面。對于一個復雜的系統，既不能用單一的數學形式進行定量研究，而是要求將觀察對象看作是若干個小系統處于一定環境中相互作用的結果；又不能片面地、孤立地研究系統內某個小指標或者子系統，而應該從優化系統角度，觀察各個變量的特性，通過調整各個子系統的參數來實現系統整體最優。因此，對于企業創新績效的研究，要具體分析整個活動中所參與的各項要素，不僅要包括自變量的要素，也要包括因變量的要素，以至于各個要素結合起來形成一個有機整體。

(2)創新資源子系統。創新資源要素是企業R&D活動的內生源泉，具體可以分為勞動要素和資本要素。對此可做闡釋分述如下。

① 勞動要素。對于勞動要素，經濟學家將生產要素中的勞動要素定義為非熟練勞動與熟練勞動的勞動者，即一般的勞動者和具有增值性和稀缺性的高級人才，故本文將勞動要素指標定義為R&D人員全時當量X1和碩博比例X2[13]。

② 資本要素。對于資本要素，除了經營過程中所需要的現金流量外，設備等實物或非實物財務資源也可列入資本的范疇之內。因此，本文選擇包含現金流量和設備等財務資源的R&D經費投入X3作為資本要素指標之一。同時，為了反映企業科技活動的創新投入水平，本文選取新產品投入經費X4作為資本要素的另一個指標。

(3)創新技術子系統。創新技術要素是企業R&D活動的內在動力。一般而言，人力和財力往往是企業市場競爭的主導因素，而技術是競爭的決定因素。如果凝結在產品中的技術不能達到市場需求，企業往往處于弱勢水平。而為了滿足市場需求并獲得競爭優勢，企業會加大對獲得技術知識方面的投入，以及由知識轉變為技術的能力上的投入。其中向發達國家引進先進技術，再對其進行消化吸收，在消化的基礎上進行改造，是發展中國家進行創新的必要途徑[14]。因此，本文選擇引進技術經費支出Y1、消化吸收經費支出Y2、購買國內技術經費支出Y3和技術改造經費支出Y4作為技術要素輸入指標。

(4)創新環境子系統。創新環境要素是企業R&D活動的外部催化劑，具體可以分為政策環境、企業外部市場環境和制度環境[15]。作為科技創新活動主體之一的企業，一方面其內部R&D活動的不可預測性使本身帶有不確定性的市場風險，從而導致企業的實際創新成本高于預期成本，另一方面其創新活動水平可以直接影響到企業市場的外部競爭。因而本文將調節市場經濟不平衡、鼓勵企業進行創新活動和促進技術經濟的增長的國家財政撥款設為Z1，將大中型企業有R&D活動的企業個數設為Z2。同時考慮到公共技術服務平臺會為企業創新活動提供技術支撐，將國家技術服務支出設為Z3。

(5)創新績效子系統。有關企業創新績效的衡量指標方面，中國有關學者主要提出的設定指標為專利申請數量和新產品銷售收入[16]。因此，為了衡量企業創新活動績效及其有效性，本文將專利申請量指標設為P1，將新產品銷售收入指標設為P2。另外，隨著社會的進步與需求的變化，開發新產品成為了企業在市場競爭中的核心競爭力，企業將有限的資源利用到優化企業績效的項目上，成為獲得競爭優勢的重要手段，因此本文將新產品開發項目數指標設為P3。各指標構成見表1。

表1 指標體系構建表

2 實證分析

2.1 數據來源

本文以《中國科技統計年鑒》與《中國統計年鑒》發布的數據為基礎，選取1999～2017年中國大中型工業企業的指標數據，采用SPSS、Eviews等軟件進行實證分析，通過對原始數據進行整理，得到創新資源子系統、創新技術子系統、創新環境子系統的序參量指標數據和創新績效指標數據。其中，由于創新資源子系統下的碩博比例指標數據在1999～2008年和2009～2017年兩個時間段出現口徑不一致的情況，本文用換算過的1999～2008年《中國科技統計年鑒》中相關指標數據(研究與試驗發展人員全時當量*2009～2017年碩博占比R&D人員全時當量的平均數)代替該時間段的碩博比例指標數據，另外對于個別缺失數值采用均值插補法進行補充。

2.2 復合系統協同度模型構建

2.2.1 復合系統協同度模型理論

借鑒孟慶松等人[17]對復合系統模型的研究，結合中國大中型工業企業的發展實際，首先通過構建復合系統協同度模型測量分析各創新要素投入的協同發展關系。

設創新要素投入復合系統S為包含創新資源子系統sx、創新技術子系統sy和創新環境子系統sz, 即S=f(sx,sy,sz)，子系統j的序參量i為eji，(βji≤eji≤αji,αji、βji分別為最大值*(1+a)和最小值*(1-a)的上下限，a取10%), 則子系統序參量有序度的計算公式為：

dj(eji)=(eji-βji)/(αji-βji),

(1)

由式(1)可知，dj(eji)∈[0,1],dj(eji)的值越大，則表明eji對其子系統的貢獻程度越大。從總體上看，各序參量分量eji可通過集成來測量子系統的有序度，本文將運用幾何法進行測度，具體計算公式如下：

(2)

(3)

(4)

其中，D(S)∈[0,1] ，D(S)會根據各子系統有序度變化而變化。如一個有序度處于上升趨勢的子系統會對復合系統協同水平產生促進作用，而一個有序度處于下降狀態的子系統會負向影響整個復合系統協同演化水平。

2.2.2 復合系統協同度模型實證分析

2.2.2.1 熵值法確定權重

為了定量分析中國大中型工業企業的各創新投入要素之間的系統發展關系，先采用熵值法對各子系統序參量進行客觀賦權，得出eji在子系統j下的權重。

(1) 計算eji在子系統j下第k年的權重γki，需用到如下數學公式：

(5)

其中，xki為各子系統子指標標準化后的數值。

(2) 計算子系統j下第i項指標的信息熵值φji，需用到如下數學公式:

(6)

φji=1-φji,

(7)

(3) 計算子系統j下第i項指標權重λji，需用到如下數學公式:

(8)

將原始指標數據標準化后帶入以上公式(5)～(8)，得到各子系統序參量權重，結果見表2、表3。

表2 子系統序參量權重表1

表3 子系統序參量權重表2

Tab. 3 Subsystem order parameter weight table 2

年份Y1Y2Y3Y4P1P2P31999207.518.113.8845.67 88452 2925 550.02000245.418.226.41 132.611 81955 9537 641.42001285.919.636.31 264.815 33857 4128 793.52002372.525.742.91 492.121 29759 78810 837.82003405.427.154.31 896.431 38268 63314 097.72004367.954.069.92 590.642 31874 57620 421.22005296.869.483.42 792.955 27181 03324 097.12006320.481.987.43 019.669 009100 76031 232.82007452.5106.6129.63 650.095 905112 36940 976.22008440.4106.4166.24 167.2122 076121 35851 291.62009394.6163.8174.73 671.4166 762152 77057 978.12010386.1165.2221.43 638.5198 890159 63772 863.92011421.0178.3203.03 677.8265 612176 04488 650.22012378.0145.7178.13 669.0327 116210 73098 192.22013373.6138.1189.53 495.0359 791222 508112 561.92014365.1131.5190.23 287.2393 480225 206123 600.82015390.6101.6207.22 703.0394 956176 447129 076.62016456.4104.8187.62 622.0438 422195 747147 336.42017370.2114.8182.12 705.1496 260222 448159 956.9權重λji0.1100.3950.2960.1990.3940.2580.348

2.2.2.2 系統有序度實證分析

首先將各創新投入投入子系統的序變量數據xki帶入公式(1)進行標準化處理，得出各子系統序變量的有序度dj(eji)；然后將各子系統序變量的有序度dj(eji)的數據帶入公式(2)，計算各子系統的有序度dj(sj)，結果數值見表4的2～4列，其變動趨勢如圖1所示；最后再將表4的2～4列數據帶入公式(3)，計算復合系統的有序度D(S)，結果數值見表4的5～8列，其變動趨勢如圖2所示。

表4 1999～2017年子系統有序度及復合系統有序度

Tab. 4 System order degree and composite system order degree from 1999 to 2017

年份dx(sx)dy(sy)dz(sz)c(sx,sy)c(sx,sz)c(sy,sz)D(S)19990.001 60.003 90.003 1----20000.004 90.013 10.004 40.005 60.002 10.003 50.003 420010.007 90.021 20.005 70.010 50.004 10.006 80.006 620020.011 60.037 60.009 10.018 40.007 80.014 20.012 720030.016 60.049 00.010 50.026 00.010 60.018 30.017 120040.018 30.077 80.013 00.035 20.012 90.027 20.023 120050.033 60.081 00.018 30.049 70.022 10.034 30.033 520060.043 90.093 30.030 00.061 50.033 80.049 10.046 720070.059 90.142 70.042 30.090 00.047 90.073 90.068 320080.076 70.157 30.053 90.107 40.061 80.088 30.083 720090.092 90.164 90.074 10.121 30.080 50.106 90.101 520100.113 10.173 80.093 60.137 70.100 50.124 00.119 720110.138 30.181 20.119 20.155 70.126 00.143 50.141 220120.163 00.157 10.155 70.157 30.157 00.152 90.155 720130.179 10.154 00.184 00.163 30.179 20.164 90.169 020140.190 80.147 40.208 20.164 80.197 00.171 60.177 320150.196 50.135 40.237 00.160 10.213 60.175 40.181 720160.209 10.141 20.270 50.168 80.235 60.191 60.196 820170.219 70.132 10.302 50.167 20.255 60.196 00.203 1

注：表中c(s1,s2)指的是二維度的復合系統，D(S) 是三維度的復合系統

圖1 子系統協同度變化趨勢圖

圖2 復合系統協同度變化趨勢圖

2.2.3 系統有序度結果分析

由圖1可知，創新資源子系統和創新環境子系統協同度整體呈上升趨勢，這與企業逐步加大對創新資源的投入力度和中國積極推動科技進步、大力發展科技創新的戰略有關；創新技術子系統協同度在1999～2001年呈波動上升趨勢， 并于2011年達到峰值，隨后一直呈現波動下降趨勢，這與中國產業技術水平放慢對世界技術前沿追趕速度等因素有關。

由圖2 可知，創新資源-創新技術復合系統在1999～2011年的協同演化水平一直處于上升狀態，而在2012～2017年處于平緩上升狀態，這表明了在2012～2017年技術要素子系統技術自身波動趨勢變化對創新資源子系統變化趨勢造成了負向沖擊影響，使其復合系統的協同發展水平發生回流現象；創新資源-創新環境復合系統協同演化水平在1999～2017年一直處在高速發展狀態，這說明了創新資源子系統和創新環境子系統之間的價值融合與交互作用處在一個良好狀態；創新技術-創新環境復合系統協同演化水平處于低速發展狀態，這表明雙方子系統發展的疊加效應影響了二者協同發展趨勢，技術子系統的發展變化反向誘導了二者之間的協同發展關系；創新資源、創新技術和創新環境復合系統的協同演化水平在1999～2011年一直處于良好發展狀態，而在2012～2017年處于趨勢緩慢發展狀態，表明了各創新投入要素子系統在2011年之前一直存在著正向的交互作用，而在2011年以后，因為技術要素的波動對整個復合系統產生了抑制作用。

2.3 各要素動態關系分析

運用復合系統協同度模型測量分析了各創新投入要素的協同演化水平之后，需要進一步通過使用 Eviews軟件計量分析創新投入要素子系統與創新績效子系統的動態發展關系以及各個子系統之間的相互影響作用。

2.3.1 單位根檢驗

為了分析各創新投入要素與創新績效子系統之間的動態關系，本文采用VAR實證方法，建立VAR模型。為了防止偽回歸現象的發生，利用ADF法對Ln(IR)、Ln(IT)、Ln(IE)和Ln(IP)序列進行平穩性檢驗,檢驗結果見表5。其中，研究中還將用到如下數學公式:

(9)

(10)

(11)

(12)

檢驗結果顯示，各子系統綜合指標Ln(IR)、Ln(IT)、Ln(IE)和Ln(IP)的檢驗P值均低于顯著性水平5%，這即表明Ln(IR)、Ln(IT)、Ln(IE)和Ln(IP)均服從平穩條件。

表5 ADF統計量測算結果

注：檢驗類型(c,t,k)中的c、t、k分別表示單位根檢驗方程是否有常數項、時間趨勢和滯后階數

2.3.2 滯后階數確定與AR根圖

根據LR、FPE、AIC、SC和HQ值的5類原則，選取帶*的統計量個數最多的滯后階數，表6顯示了滯后階數為2時對應的檢測值帶*數量最多，故確定最優滯后階數L=2，評價結果是建立VAR(2)。當滯后階數取2時，從AR根圖可以看出(見圖3)，模型多項式的所有特征根都落在單位圓內，如此則進一步驗證了由Ln(IR)、Ln(IT)、Ln(IE)和Ln(IP)序列所建立的VAR(2)模型滿足穩定性條件。

表6 VAR模型最優滯后階數檢驗結果

圖3 AR根檢驗結果

2.3.3 脈沖響應與方差分解

研究指出，一方面格蘭杰因果檢驗由紐約大學經濟計量與統計學的講席教授Tsay提出。總地來說，格蘭杰因果檢驗只是表達某事件A與另一事件B在時間上的先后順序，檢驗A(B)是否對B(A)具有預測能力,而脈沖響應是對事件信息的表達，二者應該不相關[18]。另一方面,考慮到格蘭杰因果檢驗是在基于完整的信息集上做出的統計意義上的判斷，而非現實階段性的經濟意義上的因果檢驗。因此，本文通過事先確定變量經濟意義上的相關性，直接通過脈沖響應和方差分解來深入地研究各子系統之間的動態影響關系。對此擬展開研究論述如下。

2.3.3.1 脈沖響應分析

為了進一步考察各創新投入要素子系統與創新績效子系統相互沖擊的影響作用，本文通過穩定的VAR(2)模型，設定沖擊響應期為20，對4個變量進行脈沖響應仿真，通過對Ln(IR)、Ln(IT)、Ln(IE)和Ln(IP)分別施加一個單位的沖擊之后，各自對Ln(IR)、Ln(IT)、Ln(IE)和Ln(IP)產生的動態影響路徑響應圖詳見圖4。

從下方最后一行的沖擊響應圖可以看出：

(1)如果給創新資源子系統一個單位的正向沖擊之后，將會在第一期對創新績效產生波動性的正向影響，并在第六期達到最大值，此后的影響將會慢慢減弱。原因在于創新資源作為創新績效的最基本的內生源泉，對其增大投入力度，可以直接對創新績效產生促進作用。但可能由于資源溢出的影響，在響應前期會出現階段性正負影響交替情況。

(2)如果給創新技術子系統一個單位的正向沖擊，將會在第二期之前產生微弱負向影響，并在第二期開始對創新績效產生正向影響，而且大約在第四期達到最大值，隨后影響將會慢慢減弱。原因在于企業對創新技術要素的投入過程存在滯后現象，當期技術要素的投入需要一個吸收轉化過程才能對企業的創新績效起到促進作用。

(3)如果給創新環境子系統一個單位的沖擊，將會對創新績效產生正向影響，并大約在第二期達到最大值，隨后影響將會慢慢減弱。原因在于創新環境作為企業的外部條件，提高對其的投入力度，可以直接正向作用于企業的創新績效。但由于作為R&D活動的重要主體的企業本身所具有的自主特性，決定了外部條件的影響作用只是起到一個短暫的促進作用。

(4)創新環境對創新績效的正向沖擊影響程度明顯低于創新資源和創新技術對創新績效的正向影響程度，可能是因為企業沒有合理安排財政科技資金，以至于在整個R&D活動中由于個別環節不恰當的投入而發生了資金擠出效應。

從其余的圖中可以得知：

(1)創新資源與創新技術存在互為反哺的現象，一方面創新資源的投入力度增大后可以增加對創新技術的投入，另一方面在創新技術有了基礎研究的支撐后會促進創新資源的投入。

(2)創新環境對創新資源有正向波動促進作用，創新資源對創新環境有滯后影響作用，這可能跟外部條件運作機制有關。

(3)創新環境對創新技術有著微弱影響，創新技術的沉淀與發展可以促進外部條件的提升。

圖4 脈沖響應圖

2.3.3.2 方差分解

為了進一步了解變量變動的相對重要性，本文通過方差分解來分析擾動項對變量變動的貢獻度，計算每個變量對總貢獻的占比例，設定響應期為20，對創新績效子系統的方差進行分解的方差結果如圖5所示。由圖5中最后一張圖可知：大約從第14期開始，取對數后的創新績效子系統Ln(IP)的預期波動中約有33% 由取對數后的創新資源子系統Ln(IR)的波動解釋，有38% 由取對數后的創新技術子系統Ln(IT)的波動解釋,剩下3%的信息由取對數后的創新環境Ln(IE)波動解釋。由剩下的圖可以得知：Ln(IR)的波動主要由Ln(IT)和Ln(IP)波動解釋，Ln(IT)主要由Ln(IR)波動解釋，Ln(IE)主要由Ln(IR)、Ln(IT)和Ln(IP)共同解釋。

圖5 方差分解

3 結束語

由復合系統模型實證結果可知，中國大中型工業企業各創新投入要素在1999～2017年之間處于波動協同演化狀態，創新資源子系統和創新環境有序度的上升趨勢和創新技術子系統有序度的階段性的下降變化分別對各創新投入要素子系統和復合系統有序度的變化趨勢造成交互影響。由脈沖響應和方差分解可知，創新績效的波動變化主要由創新資源和創新技術波動解釋，少數由創新環境波動解釋。因此，可以考慮通過調節創新資源與創新技術的投入，注重外部環境的創新能力，來提高企業的創新績效。研究給出應對策略和建議如下。

(1)調節創新資源要素的投入。企業的科技創新不僅需要充足的資金來維持基本的R&D活動，也需要高素質水平的人才與團隊來提高R&D活動的質量。資金與人才是企業進行科技創新的內生源泉，而中國大中型工業企業的科技創新水平目前還處于發展初期的較低水平，正需要這些必要的條件來支撐。因此，企業一方面可以通過適當地加大科研經費的投入和鼓勵企業技術研發中心實行獨立財務核算來提高創新效率，節約創新成本；另一方面可以通過構建高素質科技人才交流平臺和實施高素質人才激勵政策來引進和保留技術人才隊伍。

(2)調節創新技術要素的投入。由復合系統協同度模型的實證結果可以得出，中國大中型工業企業存在累計經驗不足、技術創新知識缺乏和創新能力基礎較為薄弱的缺點；由脈沖響應和方差分解可以得出，中國大中型企業目前對企業的技術創新的投入力度還保持著較低水平，這嚴重阻礙了企業創新發展的效率。而從企業本身來說，企業可以通過一系列對先進技術進行引進、吸收與轉化的活動將被動創新轉化成主動創新。也就是說，在企業希望產品的核心技術可以取得突破性發展，但自身又無法進行完全自主研發的情況下，企業可以先利用外部渠道獲得一定的技術基礎，然后通過消化吸收累積一定的技術經驗，最后以較低的經濟成本實現被動性創新向主動性創新的轉化。

(3)加強對外部創新環境的重視。從政府角度來說，政府應當構建良好的貿易環境與溝通渠道，加快落實創新政策的步伐，在以企業研發為主要手段，政府引導為途徑的情況下，合理調整財政科技投入與技術服務的成本，實現創新資源的合理配置。從企業角度來說，一方面企業應結合自身技術的創新特點，加強對外部資源的合理利用，合理分配創新活動中的各個環節支出，實現內部資源的優化配置。

另一方面企業應加強與外界的技術研發合作，提升自主創新意識，在不斷吸收改造技術的過程中提升企業自主創新能力。