企業創新指數的構建及應用研究

【摘要】創新是發展新質生產力的核心要素。當前， 全球經濟結構正因新一輪科技革命和產業變革而重塑， 各國將創新視為國際競爭的主戰場。企業作為市場的行為主體和市場機制的作用對象， 是創新的成果轉化中心， 對生產力的更新換代發揮著主導作用， 對發展新質生產力、 推動經濟高質量發展具有重要作用。因此， 構建科學的創新指數有助于企業了解自身創新實力， 推動新技術的研發和應用， 從而提高新質生產力水平， 同時也可為政府培育新質生產力的方向提供決策參考。本文基于財務管理領域中現金流量折現模型的基本原理， 構建由創新投入能力、 創新研發能力、 創新產出能力、 創新成長能力和創新環境五個維度構成的企業創新能力評價模型， 之后基于社會網絡分析法選取18個指標建立評價指標體系， 運用博弈論對通過CS-AHP和熵值法得到的主客觀權重進行組合賦權， 并對創新指數的信度和效度進行檢驗。同時， 以2017 ～ 2022年1324家上市公司作為樣本， 計算樣本公司的創新指數。

【關鍵詞】創新能力；CS-AHP；博弈論；新質生產力；社會網絡分析法

【中圖分類號】 F275"""" 【文獻標識碼】A""""" 【文章編號】1004-0994（2024）20-0106-10

一、 引言

習近平總書記指出， “科技創新能夠催生新產業、 新模式、 新動能， 是發展新質生產力的核心要素”。企業是發展新質生產力的主力軍， 作為我國市場的主體， 其既是創新的需求者， 也是創新的供給者。從創新需求者的角度來看， 面臨中美貿易摩擦背景下關鍵技術被“卡脖子”的狀況， 企業要想獲得持續生存以及尋求增長， 除了創新幾乎別無他法。從創新供給者的角度來看， 企業對市場的需求非常敏感， 從而可以在第一時間了解市場需求并開展相應的研發活動， 迅速使企業的科技創新成果以產品或服務的形式流入市場， 在促進企業發展的同時， 帶動經濟的增長。因此， 企業是連接創新活動與經濟發展的關鍵通道， 提升企業的創新能力刻不容緩， 而如何準確、 客觀地對創新能力進行測度就成為亟需解決的問題， 因為使企業了解自身的創新實力是提升企業創新能力的先決條件。為此， 本文采用構建創新指數的方式， 尋求一種科學且高效的途徑來評估企業創新水平。具體來講， 本文基于博弈論對通過CS-AHP和熵值法得到的權重進行組合賦權， 構建針對中國企業創新水平的創新評價指數， 并對指標體系的信度、 效度進行綜合檢驗。結果顯示， 本文構建的創新指數具備穩定性和較強的使用效度。

企業創新指數可以對企業創新活動進行量化評估， 從而有助于企業了解自身在創新方面的強項和改進空間， 為發展新質生產力提供參考依據； 同時， 企業創新指數的應用可以為產業升級提供數據支持， 促進整個產業向高端化、 智能化、 綠色化方向轉型， 從而推動新質生產力水平的提升； 另外， 企業創新指數可為政府培育新質生產力的方向提供決策依據， 政府可以根據企業的創新指數表現， 引導資源向創新能力較強的企業和領域傾斜， 為其提供更多的資源等支持， 幫助它們加速新產品、 新技術的研發和應用。

二、 創新指數的構建

（一） 創新指數評價指標體系設計

參考崔也光等（2020）的研究， 依據財務管理領域中現金流量折現模型的基本原理， 本文構建了公司創新能力評價的理論模型， 如式（1）所示：

[P0=i=tt+nE （Fi）（1+re） i-j=0mE （Fj）（1+re）" j]" （1）

式中： P0代表一個創新項目的凈現值， P0越大代表項目為企業創造的價值越大； t代表項目自開發時刻起， 到“可帶來經濟利益流入”狀態所用的時間； n代表創新項目完成后所獲成果持續給企業帶來經濟利益流入的時期； E（Fi）代表未來各期預計產生的現金流入量； re代表研發資金的資本成本； m代表創新項目的開發周期， 即我國會計準則規定的研究階段與開發階段； E（Fj）代表研發階段預計的現金流出量。

創新項目的凈現值越大， 則企業創新活動創造的價值越大， 即企業的創新能力越強。通過分析上述模型發現， 公司創新活動所創造價值的大小取決于多種因素， 包括項目產出的質量、 開發周期的長短、 預期盈利周期、 資本成本、 在研發階段的投入水平以及帶來的經濟流入規模等多個方面。綜合考慮這些因素， 企業的創新能力可以從以下五個層面來評價： ①創新投入能力， 主要反映企業的資源投入水平［與式（1）中E（Fj）相關］。②創新研發能力， 是指企業將創新投入轉化為可以帶來經濟利益流入創新產出的能力， 其是影響研發投入—產出效率的一個主要因素， 主要反映項目研發周期長短及項目成果質量［與式（1）中E（Fi）、m相關］。③創新產出能力， 主要反映創新成果的數量、 質量以及經濟收益期的長短［與式（1）中E（Fi）、n相關］。④創新成長能力， 主要反映項目研發周期［與式（1）中m相關］。企業創新項目從決策制定到落地結果面臨著諸多挑戰。尤其是在產品與技術迭代速度不斷加快的互聯網時代， 企業內外部風險加大， 人員、 財務不穩定性增強， 創新活動常常因資金鏈斷裂或研發人員離職而暫停， 那么前期取得的階段性成果可能會隨擱置時間的增加而逐漸耗損， 再延續往往需要大量重復勞動， 從而延長項目研發周期。⑤創新環境， 包括企業內部治理、 資金實力及外部環境給予的支持， 主要反映公司開展創新活動的資本成本［與式（1）中re相關］。五個主要層面的相互作用關系如圖1所示。

（二） 創新指數的指標選擇

本文采用社會網絡分析法進行指標選取， 提高了指標選取的客觀性和科學性， 使評價指標體系更可靠。如圖2所示， 本文構建評價指標體系的步驟如下： 第一， 各維度權威指標選取。通過社會網絡分析法確定各個維度的權威指標， 計算指標的中心度， 節點的中心度反映了節點在網絡中的重要性。根據各項指標的中心度， 從創新能力測度文獻中挑選出權威指標納入備選指標集。第二， 通過對現有文獻的深入研究， 歸納與總結以往研究未涉及的指標， 從而為研究領域的指標體系增添新的視角和維度。第三， 指標的選擇和鑒別。結合相關性分析和變異系數法， 對備選指標集進行篩選、 剔除和補充。第四， 確定最終的評價指標體系。

基于社會網絡分析法確定各維度的權威指標， 可以分為以下兩個步驟： ①文獻檢索及篩選。選擇CNKI學術期刊全文數據庫作為數據來源， 基于以往學者的研究整理出評價公司創新能力的常用表述方法， 以“企業創新能力and（評價or評估or指數or測度）”進行主題檢索， 為確保數據分析的準確性和時效性， 設定檢索時間為2003年1月1日 ～ 2023年12月31日， 文獻來源為北大核心期刊與南大核心期刊（CSSCI）， 共檢索到814篇。之后， 運用COOC軟件提取文獻摘要， 根據摘要篩選掉未構建指標體系的文獻， 得到有效樣本文獻318篇。②提取各維度權威指標。將318篇樣本文獻中的指標分維度逐一整理到Excel表格中， 進行刪除重復項、 剔除停用指標等處理。去除指標的特殊前綴（如將“民企研發人員占比”簡化為“研發人員占比”）， 通過簡化指標名稱， 可以減少特定行業背景的干擾； 同義詞之間進行合并（如將“研發人員占總人數比重”“研發人員比重”合并為“研發人員占比”）。之后使用COOC軟件生成詞頻表， 取詞頻≥2的指標生成共現矩陣， 導入Ucinet軟件， 使用NetDraw模塊繪制社會網絡圖并計算各指標節點的中心度， 取大于中心度平均值的指標作為各維度的權威指標。具體分析如下。

1. 創新投入能力。創新投入能力主要反映企業的資源投入水平。創新投入維度衡量指標經過去重、 剔除、 合并等處理后， 最終得到183個指標， 生成的共現矩陣如圖3所示。

創新投入維度指標體系共現網絡的平均中心度為6.93， 將高于該值的指標作為權威指標放入備選指標集， 之后再進行選擇（下同）。首先， 要避免選取絕對值型數據， 排除研發人員數量、 研發投入總額和研發經費內部支出等指標。其次， 考慮財報可獲得性， 排除新產品開發經費支出和研發團隊高級專家與博士數等指標。最后， 選取研發資金投入強度和研發人員投入強度來評估企業創新活動的財力資源投入情況。

2. 創新研發能力。創新研發能力主要反映項目研發周期長短及項目成果質量。創新研發維度指標體系共現網絡的平均中心度為4.783。綜合考慮后本文選取了研發資本化率、 本科以上員工占比兩個備選指標。以下是具體分析： 當企業的研發資本化率達到較高水平時， 表明其在研發領域的資金投入較為充足， 研發成果較豐碩， 同時創新轉化系統也比較強大（許罡和朱衛東，2010）。因此， 選取研發資本化率來衡量企業的研發能力。另外， 還選取了本科以上員工占比這一指標。員工素質是影響企業創新的關鍵因素之一， 通常員工學歷水平越高， 企業技術創新水平就越高（李子彪等，2020）。

同時， 本文還選取了以往未涉及的指標——數字化無形資產占比。在數字經濟時代， 數字化無形資產對企業創新至關重要， 提高了創新投入—產出的效率。數字化無形資產應用提升了企業要素管理能力， 特別是在數字技術與生產經營融合后。通過將研發過程數字化并進行數據整理分析， 企業能更精準地匹配創新要素， 降低非效率投資風險， 優化要素配置， 推動技術創新（孫獻貞，2023）。

3. 創新產出能力。創新產出能力主要反映創新成果的數量、 質量與收益期長短。創新產出維度指標體系共現網絡的平均中心度為5.22。本文主要從技術成果層面選取指標， 考慮產出數量與質量。產出數量層面， 選取專利申請數與專利授權數。其中， 專利申請數反映企業技術研發活躍程度， 專利授權數則反映專利創新性和實際產出數量。專利申請多表明技術研發廣泛， 技術儲備充足， 具備競爭優勢； 專利授權反映的是實質性創新貢獻。綜合考慮兩者可全面衡量企業創新產出數量。產出質量層面， 在備選指標中選取發明專利申請占比、 發明專利授權占比這兩個基礎指標。發明專利需要經過嚴格的實質審查， 其是對現有知識存量的增量貢獻（楊思涵和佟孟華，2022）。相對于實用新型和外觀設計專利， 發明專利被認為在創新程度上更為突出。

此外， 增加專利被引頻次指標， 該指標在以往研究中并未涉及。專利被引頻次是衡量專利技術影響力最直觀的指標。一項專利被引用的頻率較高， 其質量和價值也相對較高（Fischer和Leidinger，2014）， 因此本文將其納入評價體系。

4. 創新成長能力。創新成長能力主要反映項目研發周期。以往學者的評價指標體系中對這一維度的研究較少， 因此沒有足夠的樣本進行中心度分析。本文通過閱讀相關文獻， 歸納了常用的企業創新成長能力衡量指標， 如表1所示。

本文主要選取研發投入增長率、 研發人員增長率、 總資產增長率、 營業收入增長率這4個指標來測度企業創新成長能力。

企業創新成長能力主要體現在人力和財力資源的持續投入上。研發投入增長率、 研發人員增長率反映創新循環， 說明企業愿意投入更多資源來獲取競爭力； 總資產增長率反映資產規模擴張速度， 資產規模擴張將推動企業發展； 營業收入增長率反映創新產品市場銷售狀況， 高增長率說明產品的市場競爭力較強， 促使企業進一步增加資源投入。

5. 創新環境。創新環境主要反映公司開展創新活動的資本成本， 其是指公司創新的基礎環境， 涵蓋組織文化、 創新激勵機制、 研發資金資本成本、 創新風險管理機制等。創新環境維度指標體系共現網絡的平均中心度為5.53。在前人研究的基礎上， 本文從企業內、 外部兩個維度來反映企業的創新環境。

（1） 內部維度。在企業內部維度指標的選取上， 本文主要從企業的資金實力及創新風險制衡機制出發選取指標。強大的資金實力可以為企業提供充足的物質資源， 使企業有能力承擔高昂的研發成本和創新風險。因此， 資金實力越強、 規模越大的企業， 越有能力實施創新活動（張忠壽和朱旭強，2022）。獨立董事比例較高反映出公司治理結構較好、 內部運行效率較高， 這使得企業開展創新活動的能力更強。綜上所述， 在內部維度本文選取盈余公積、 自由現金流量、 獨立董事占比這3個指標來評價企業創新環境。

（2） 外部維度。選取稅收優惠、 創新政府補助這兩個在以往研究中還未出現過的指標來量化外部環境對企業創新的支持。稅收優惠可以提高企業的風險承擔能力， 為企業創新紓壓解困（肖鵬和代龍濤，2023）。一方面， 創新政府補助可以直接作為企業創新投入資金使用， 從而緩解企業創新活動的融資壓力； 另一方面， 創新活動具有較高風險， 創新政府補助可以在一定程度上分擔其風險。

綜上所述， 本文初步選取了19個基礎指標（全部為正向指標）， 得到上市公司創新能力評價指標體系。具體指標及其計算方式如表2所示。

（三） 創新指數的生成

1. 樣本選擇與數據來源。本文以滬深A股上市公司為研究對象， 根據研究需求和數據可獲得性， 選定2017 ～ 2022年作為樣本區間。剔除金融類， 已退市， 有退市風險的ST、 ?ST類及數據缺失值較多的樣本企業， 共得到1324家上市公司的6年面板數據。研究所需的數據來源于CSMAR、 WIND、 CNRDS數據庫及上市公司年報。為了消除極端值對無量綱化數據的影響， 對所有數據進行了上下1%的縮尾處理。

2. 指標篩選。本文分別對現有各維度指標進行相關性分析和鑒別能力檢驗， 以保證所選取指標科學有效。通常情況下， 當指標之間的相關系數超過0.8時， 表明指標之間存在較高的相關性， 因此需要剔除這些指標（苑澤明等，2015）。本文進行相關性分析后， 發現專利授權數與專利被引頻次、 專利申請數的相關系數均大于0.8， 綜合考慮指標的代表性、 指標的信息含量等因素后， 剔除專利授權數指標。

科學合理的指標應當具有較強的鑒別能力， 鑒別能力能夠反映指標特征的差異性， 本文采用變異系數法對指標的鑒別能力進行識別。一個指標的變異系數反映該指標在創新能力評價中的鑒別能力（陳松奕，2023）， 變異系數越大， 指標的信息分辨能力越強。參考耿成軒和魏佳慧（2023）的研究， 當指標的變異系數小于0.25時， 認為該指標的鑒別能力較差， 應進行刪除處理。鑒別能力檢驗結果顯示， 各維度指標的變異系數均大于0.25。結合相關性分析結果， 最終得到包含18個基礎指標的創新能力評價指標體系。

3. 指標賦權。

（1） CS-AHP法賦權。傳統的層次分析法（AHP）在一致性檢驗階段通常只能判斷矩陣是否一致， 卻無法提供具體的改進方案。此外， 當判斷矩陣的一致性較低時， 計算最大特征向量會變得困難。如果一致性檢驗未通過， 就必須重新構建判斷矩陣， 這可能導致為了通過一致性檢驗而忽略專家意見。本文引入布谷鳥搜索（CS）算法來改進AHP中存在的問題， 構建CS-AHP模型對各維度指標進行主觀賦權。

CS-AHP法下權重計算流程如下： ①構建層次結構。以企業創新能力為目標層， 準則層為創新投入能力、 創新研發能力、 創新產出能力、 創新成長能力和創新環境， 指標層為具體的18個指標。②構造判斷矩陣。本文邀請了5位資深專家， 并獲得了每一位專家的判斷矩陣， 之后將判斷矩陣輸入Yaahp分析軟件中， 為每一位專家的判斷矩陣賦予相同的權重， 最后得到各維度的綜合判斷矩陣。③計算權重。將構造好的判斷矩陣輸入CS算法程序中。程序的計算步驟具體如下： 第一， 設定迭代次數和隨機解的數量。隨機產生指定數組的解， 解的維數等于輸入判斷矩陣的維數。對這些解進行歸一化處理， 以確保它們的總和為1。然后， 計算每個隨機解的目標函數值并保存。第二， 全局更新采用Levy飛行算法， 即在當前解的基礎上以一定步長生成一批新的解。接著， 模仿宿主尋找外來寄宿物的行為， 以一定概率替換新的解， 并剔除目標函數值與實際值存在較大誤差的解， 最終得到滿足目標函數要求的新解。第三， 通過對給定的次數進行迭代， 輸出最優解。

（2） 熵值法賦權。熵值法下權重計算流程如下：

一是進行標準化處理。首先對指標進行無量綱化處理， 在進行數據處理的過程中， 為避免特殊值給隨后的數據處理帶來不便， 在此步數據處理過程中， 統一將0替換成0.0001。由于本文選取的指標均為正向指標， 所以只需按照如下公式進行標準化處理即可。第i家企業第j項指標的觀測值為：

[Vij?=Vij-min （Vj）max （Vj）-min （Vj）] （2）

二是確定指標比重。

（3）

三是計算各指標的信息熵。

[ej=-1lnn×i=1nyij×lnyij] （4）

四是計算各指標的差異系數。

gj=1-ej （5）

五是計算各指標權重。

（6）

（3） 組合賦權。將主客觀評價方法得到的權重向量以納什均衡作為協調目標， 建立博弈集化模型， 尋求二者的最優組合（張學軍和趙夢盈，2017）。具體步驟如下： CS-AHP法、 熵值法下的兩個賦權結果對應著兩個權重向量： ui=（ui1，ui2），i=1，2， 從而構造出一個指標權重集{u1，u2}。之后， 記這兩個權重向量的任意線性組合為： [u=i=12aiui]， 其中aigt;0， 且[i=12ai=1]， 它的全體{u|u"""" aiui}表示可能的指標權重組合。接下來根據納什均衡的協調目標， 尋找一致性的妥協模型， 最終目的是使組合權重與主客觀權重之間的偏差最小， 實現博弈的最優“利益”， 從而得到最終的決策模型：

Min[j=12ajuTj-uTi2，i=1，2] （7）

求解該模型就可以獲得與兩種賦權方法均衡協調的綜合權重值。再根據矩陣的微分性質， 得到上述模型最優一階導數條件為：

（8）

其對應線性方程組為：""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""" 。將上述通過CS-AHP法、 熵值法得到的權重向量代入

， 得到對應的線性方程組：

， 解得： a1=0.4521， a2=0.5479。指標賦權結果見表3。

從博弈論組合權重值來看， 準則層指標中創新研發能力維度的權重（0.2802）最高。因為創新研發能力是實現創新投入到創新產出的有效轉化的核心能力， 僅僅進行投入而沒有高效的研發能力將無法產生具有商業競爭力的創新成果。并且高效的研發能力可以縮短創新成果開發周期， 使企業更快地將創新成果推向市場。準則層指標中權重排名第二位的是企業創新產出能力（0.275）， 因為創新產出是創新過程的最終目標， 它體現了企業實際創新的數量和質量， 并且直接關系到企業的商業價值和盈利能力。成功的創新產出能提供新的收入來源， 開辟新的市場機會， 使企業與競爭對手形成差異。另外， 創新產出的公開和廣泛傳播可以為企業贏得更多的關注和認可， 并對企業形象、 市場份額和品牌價值產生積極影響。因此， 在評價企業創新能力時， 創新產出能力被賦予的權重較高。相對而言， 創新投入能力（0.1713）和創新成長能力（0.1422）的權重不是很高。創新環境的權重（0.1313）最低， 雖然企業創新的內外部環境是開展創新活動的基礎， 但企業創新活動最終能否創造價值， 更多地取決于創新投入和創新產出。而且相比之下， 創新能力其他維度更容易通過組織內部的運營和管理來進行提升和控制， 創新環境的改善則需要政府與企業共同努力。

4. 指數生成。得到博弈論組合權重后， 構建創新指數模型如下：

[Indexj=i=1mVij×Wi] （9）

其中： Indexj代表第j個樣本公司的創新指數； Wi為第i個指標的組合權重； m為指標個數； Vij為無量綱化處理后的觀測值。

根據創新指數模型計算出的指數結果位于區間［0，1］內， 為了便于比較研究， 將創新指數的結果乘以100， 形成百分制的得分。接下來， 對創新指數進行信度和效度檢驗以證明指數的有效性。

三、 創新指數的檢驗

下面對創新指數的可靠性和相關性進行信度和效度兩方面的檢驗， 以確保所選取的基礎指標能夠全面反映企業的創新能力。

（一） 指數的信度檢驗

本文為檢驗創新指數各個指標權重是否會因所選樣本不同而不一致， 參考欒甫貴等（2021）的研究， 采用計算Kappa系數的檢驗方法， 對根據不同年份樣本計算權重得到的創新指數得分進行一致性檢驗。

Kappa一致性檢驗思路如下： 首先， 對于2017 ～ 2022年這六年的上市公司樣本分別進行創新指數指標的權重計算， 得到它們的權重集合為W{W1，W2，W3，W4，W5，W6}。每一個權重評分就相當于一名獨立評價者， W權重集合就相當于6名評價者對相同事物不同評價結果的集合， 據此得出相對應的創新指數得分集合為S{S1，S2，S3，S4，S5，S6}。其次， 又以2017 ～ 2022年上市公司樣本為依據， 計算了各項指標的權重， 從而得出2017 ～ 2022年度上市公司指數得分。最后， 對于基于全樣本計算的指數得分和基于不同年份計算的指數得分， 進行5 ～ 9等分的大小劃分， 并進行Kappa一致性檢驗以驗證兩種評價結果的一致性。檢驗結果見表4。

根據表4的檢驗結果可以看出， 5個分組的Kappa一致性系數均表現出高度一致的特點， 各個分組的Z檢驗結果均顯著， 拒絕H0假設。從而證明了樣本選擇的不同對創新指數指標權重的影響很小， 由此創新指數的信度是可以被接受的。

（二） 指數的效度檢驗

1. PSM-DID效度檢驗。

（1） 模型構建。參考周冬華等（2019）的研究， 設計多時點DID模型， 考慮到公司個體異質性和時變性可能產生的影響， 控制公司個體固定效應和年份固定效應。模型如下：

Indexi，t=β0+β1Esopi，t+β2Controlsi，t+∑Firm+

∑Year+εi，t""" （10）

其中， Index為本文構建的創新指數， 用來衡量企業創新能力。Esop衡量的是公司是否實施了員工持股計劃： 若某公司實施了員工持股計劃， 則該公司實施當年度及以后年度的Esop取值為1， 否則為0； 若某公司至今尚未實施員工持股計劃， 則該公司所有年度的Esop均取值為0。在回歸分析中， 若β1的系數顯著為正， 則代表實施了員工持股計劃的企業相比于未實施企業創新指數得到較大提升， 說明創新指數可以很好地表征企業創新能力。

參考孟慶斌等（2019）、 黃萍萍和焦躍華（2019）的研究， 選取第一大股東持股比例（Top1）、 固定資產比率（Fixed）、 企業規模（Size）、 董事薪酬（Pay）、 企業年齡（Age）、 資產負債率（Lev）、 資本密集度（Cap）作為控制變量。表5中列出了相關變量的定義和計算方法。

（2） 傾向得分匹配法（PSM）。采用傾向得分匹配法對實驗組和對照組進行匹配， 以此緩解樣本自選擇偏差的影響。這么做的目的在于， 企業是否實施員工持股計劃會受到特定情況的影響， 并不隨機， 通過匹配對照組來降低偏差。使用最近鄰匹配進行1∶3匹配， 并以前文的控制變量作為協變量。結果（留存備索）顯示， 匹配前兩組的核密度函數存在顯著差異， 匹配后兩組核密度函數相似， 匹配效果比較理想。

（3） DID雙重差分結果。利用傾向得分匹配后得到的最終樣本進行DID雙重差分。雙重差分結果如表6所示， 可以看到在10%的顯著性水平上， 員工持股計劃的實施能夠顯著促進企業的技術創新， 可見本文構建的創新指數能夠很好地反映企業創新能力， 通過了效度檢驗。

（4） 平行趨勢檢驗。考慮到距離員工持股計劃實施當年較遠的樣本數量較少， 為使數據分布合理和均勻， 設置計劃實施當年t=0， 將計劃實施之前且距離計劃沖擊年份4年以上的年份（t-4）歸并為-4， 將計劃實施之后且距離計劃沖擊年份大于4年的年份（tgt;4）歸并為4。另外， 選擇實施員工持股計劃前第一年的數據作為基準組， 剔除基準組數據， 構建平行趨勢檢驗模型如下：

Indexi，t=β0+β-4Yeari，t-4+…+β4Yeari，4+β5Controlsi，t+∑Firm+∑Year+εi，t （11）

平行趨勢檢驗結果如圖4所示。-4、 -3、 -2期的置信區間包含 0， 數據不顯著， 而 0 期及以后的置信區間不包含 0， 數據顯著， 滿足平行趨勢假設。

2. 創新指數反映股票超額收益率的效度檢驗。為研究創新指數在幫助投資者制定有效投資策略時的實用性， 運用創新指數選取股票作為投資組合， 通過對投資組合收益率曲線進行歷史回測來分析創新指數對股票超額收益率的影響。

（1） 以2022年創新指數排名前50位的企業構造投資組合樣本。通過Wind資訊的數據搜索、 組合構建及回測功能， 在Wind資訊數據庫上構建組合并進行歷史回測。由于企業年報大多在5月份披露， 回測區間選定為2022-05-01 ～ 2023-12-31， 并以滬深300指數為基準， 調倉周期為每季度財報披露截止日后的首個交易日， 以樣本企業 2022年5月1日市值除以當日投資組合中所有樣本企業總市值作為該樣本企業在整個投資組合中的投資權重?；販y結果如表7和圖5所示。結果顯示， 在股票市場表現整體下滑的情況下， 以創新指數50構建的投資組合表現較好， 年化收益率為7.85%， 年化超額收益率為15.87%， 具有非常顯著的超額收益。

（2）以2017 ～ 2022年創新指數平均值排名前50位的企業構造投資組合樣本。這樣構建投資組合的原因在于： ①通常情況下， 創新產品需要時間來落地和生效， 因此創新實施到最終業績提升之間會有一定的延遲。②通過對過去六年的數據進行加總平均， 可以去除個別年份的特殊情況， 從而提高篩選樣本的穩定性。這樣做有助于確保所選樣本的一致性和準確性。回測區間選定為2019-05-01 ～ 2023-12-31， 由于涉及之前年份的排名， 并且現實交易中投資策略需要不斷調整以適應市場行情， 如果把回測區間設定得太長， 策略會失去有效性， 這樣設置更加貼近現實交易的基本情況。其余條件與上文相同， 回測結果如表8和圖6所示。以創新指數平均50構建的投資組合的年化絕對收益率為9.88%， 年化超額收益率為11.68%。

由上述分析可以看出， 運用創新指數所構建的投資組合表現較好， 在回測區間內均跑贏同期的滬深300指數?？梢哉f， 創新指數可作為資本市場的投資風向標， 從而幫助投資者做出正確的投資決策。

四、 創新指數的應用

（一） 時間維度評價

根據博弈論組合賦權法下的指標權重， 對各維度標準化后的數據進行加權求和， 得到各維度相關指數， 并通過平均數表示， 這樣有助于消除極端值對評估結果的影響， 使結果更加穩定和可靠。表9展示了不同年份下各維度得分情況。

2017 ～ 2022年， 我國上市公司創新指數綜合得分持續增長， 這種趨勢的背后既有我國經濟轉型升級的需要， 也有國際大環境的影響。創新是經濟轉型升級的核心驅動力之一。隨著我國經濟發展進入新常態， 依靠投資和進出口主導的增長模式已經面臨瓶頸， 經濟發展轉向更加注重質量和效益的方向。而在這一轉型過程中， 創新能力的提升則成為至關重要的條件。一方面， 創新能力的提升能夠推動我國上市公司產品質量和技術水平的升級， 增強企業在國內和國際市場的競爭力。另一方面， 創新能力的提升有助于推動我國經濟的數字化、 網絡化和智能化轉型。同時， 這種趨勢在一定程度上也反映了我國新質生產力水平的逐年提升。創新指數綜合得分的增長意味著上市公司在創新能力、 技術水平、 產品質量等方面取得了進步， 從而推動了整體生產力水平的提升。這種持續增長的趨勢表明我國企業在不斷提升自身的創新能力和競爭力， 為經濟發展注入新的動力。

（二） 區域維度評價

企業代表了一個地區經濟發展的內生力量， 本文選取2017 ～ 2022年創新指數平均值前 300強企業進行區域分析（見表10）。創新指數排行榜前 300 強企業的名單體現了各地在培育創新型企業方面所取得的成就， 同時揭示了不同地區創新生態系統的吸引力和競爭優勢， 清晰地展示了各地區在創新產業發展方面的特點和潛力， 可為新質生產力的發展方向和相關政策制定提供參考。

從區域維度看， 區域創新能力分布呈現“東強西弱”的總體格局， 區域創新發展失衡程度高于經濟發展。我國區域創新格局極不平衡， 第一梯隊區域（如北京、廣東、上海、江蘇、浙江等）憑借長期積累的創新資源、 完善的基礎設施以及人才和技術優勢， 已經在區域上市公司的轉型升級方面取得了顯著進展， 在未來將成為全球最具競爭力和創新能力的地區之一。

然而， 與處于創新領先的一線地區相比， 其他地區的創新能力存在顯著差距， 急需提升。盡管中部地區的人均地區生產總值僅略高于西部地區， 但中西部地區上市公司的創新能力卻存在明顯差異， 創新發展的不平衡程度超過了經濟發展。中部地區（湖南、湖北、河南、安徽等）在我國經濟建設和社會發展中扮演著重要的角色。與東部地區相比， 中部地區的創新實力相對較弱， 但從全國來看其依然具備相當大的實力和潛力， 這得益于其重要的交通樞紐位置。這種位置優勢有利于中部地區與世界其他經濟體互聯互通， 吸引更多國際資本和技術的進入， 為創新提供了良好的外部環境。西北地區（陜西、寧夏、甘肅和新疆等）盡管擁有獨特的自然和文化資源， 但它們在全國范圍內的創新實力仍較為薄弱， 科技企業整體數量、 技術含量均不占優勢。西北地區整體經濟基礎相對較弱。不同于東部發達地區經濟長期高速增長， 西北地區的發展時間較短， 其中許多省份一直面臨著較為嚴峻的發展條件， 包括自然環境惡劣、 基礎設施薄弱等， 這些因素導致地區經濟起步較晚、 產業結構單一， 進而限制了其創新發展的空間和實力。

除共性之外， 不同省份創新指數前300強企業的行業分布又各具特性。如廣東省的汽車制造業表現較好， 其中比亞迪和廣汽集團分別位于榜單的第28名和第53名。比亞迪是全球領先的新能源汽車制造商， 其在電池、 電機等核心技術方面積累了豐富的實踐和研發經驗， 可謂技術領域的翹楚。廣汽集團也早在十年前就開始在智能汽車領域耕耘， 一直致力于創新和研發， 推出了很多高端車型。又如浙江省的醫療制造業表現突出， 共有5家企業進入創新指數前300強企業榜單， 在浙江省上榜企業中占比達29.41%。這與浙江省政府高度重視生物醫藥產業發展密切相關。生物醫藥產業作為浙江省的支柱產業之一， 受到省委、 省政府高度重視和關注。2022年， 浙江省出臺的生物醫藥產業相關政策多達22項。在各項政策舉措的有力推動下， 浙江省的生物醫藥產業發展態勢良好， 2022年產業規模由2021年的全國第6位提升至全國第4位。上述有關各區域創新指數的特性分析， 可為各地政府發展新質生產力提供方向參考。

（三） 行業維度評價

將2017 ～ 2022年各樣本的創新指數分行業進行加權平均， 得到每個行業的創新綜合指數。本文在分析中剔除了樣本量小于3的行業， 以避免小樣本對整體研究結論的影響。由于篇幅所限， 本文只列示了排名前15位的行業情況（見表11）。

可以看到， 排名前三的行業均屬于數字經濟的核心行業， 這反映出我國目前的經濟和科技發展趨勢， 同時也說明數字經濟是新質生產力發展的關鍵支撐和新賽道。數字經濟行業以技術創新為核心， 不斷推動新技術的研發和應用。數字經濟賦能企業實現生產模式的升級， 包括智能制造、 數字化生產、 供應鏈管理優化等。通過對數字化技術的應用， 企業可以實現生產過程的智能化和自動化， 提高生產效率和產品質量， 從而推動新質生產力的發展。目前我國正在大力發展數字經濟， 軟件和信息技術服務業是數字經濟的重要支撐， 涉及軟件開發、 數據分析、 IT咨詢和技術支持等領域， 在企業數字化轉型中起到了關鍵作用。互聯網和相關服務行業包括電子商務、 在線支付、 社交媒體和移動應用等領域， 以互聯網技術為基礎， 為其他行業提供新的商業模式和創新解決方案， 從而推動數字經濟的發展。計算機、 通信和其他電子設備制造業則提供了發展數字經濟所需的基礎設施和硬件支持。因此， 相比于其他行業， 這些行業對數字經濟發展的支持力度和貢獻較大， 這也就給予其動力去提升自身的創新能力來滿足市場的需求。

高端制造業通常處于產業鏈的中高端位置， 與上下游產業存在密切的協同關系。通過產業協同合作， 推動技術創新、 資源共享， 形成良好的創新生態， 可以為新質生產力的發展提供良好的環境。排名第4到第12位的行業大部分都屬于制造業二級行業。目前我國正積極推動制造業高質量發展， 可以看到排名前列的制造業二級行業均屬于高端制造業， 其產品和技術相對較為復雜， 高度依賴科技創新， 如醫藥制造業需要不斷研發新藥和醫療設備、 汽車制造業需要不斷改進車輛設計和生產工藝、 專用設備制造業和通用設備制造業需要開發和提供高科技設備及解決方案， 所以這些行業都儲備了較多的研發人才和專業知識， 不斷進行研究和創新， 以應對市場需求和競爭壓力。然而， 如食品制造業， 家具制造業， 皮革、 毛皮、 羽毛及其制品和制鞋業， 產品差異性較小， 因此創新需求相對較低。盡管這些行業也需要不斷提高產品質量和生產效率， 但相較于科技含量高的制造業， 其創新能力可能較弱。這些行業注重的是穩定的生產流程和產品質量， 而不是大規模的技術創新， 因此在創新方面可能缺乏動力和投入， 相對較少涉及前沿科技和產品創新。

五、 結論及建議

（一） 結論

本文構建了上市公司創新指數， 嘗試以構建指數的方式反映企業的創新能力。為實現上述目標， 構建了由五個主要維度包含18個基礎指標的創新能力評價指標體系。基于上述指標體系計算的企業創新指數， 可以較為全面地反映企業的創新能力， 從而有助于企業了解自身創新實力， 推動新技術的研發和應用， 進而提高新質生產力水平， 同時也可為政府培育新質生產力的方向提供決策參考。通過研究， 本文得出以下結論： ①總體上我國創新指數處于穩步上升的趨勢， 從2017年的18.8695穩步增長至2022年的19.5547， 可見我國上市公司創新形勢整體向好。②從區域維度來看， 區域創新能力分布呈現“東強西弱”的總體格局， 區域創新發展失衡程度高于經濟發展失衡程度。③從行業維度來看， 現代服務業（如軟件和信息技術服務業、互聯網和相關服務行業）、 高端制造業（如計算機、通信和其他電子設備制造業，醫藥制造業， 汽車制造業）展現出較強的創新能力， 而傳統制造業、 傳統服務業創新能力明顯偏低。

（二） 建議

針對上述結論， 本文提出以下建議： ①針對創新能力“東強西弱”的總體格局， 應加強區域間創新合作網絡建設， 建立跨區域的創新合作機制， 促進不同地區之間的合作與交流， 實現創新資源的共享與流動。通過構建區域間的合作平臺， 推動不同區域間優勢互補、 資源共享， 加強中西部地區與東部發達地區的創新合作， 共同提升整體創新能力。鼓勵各地區加強政策協調， 形成政策合力， 為創新發展提供更好的政策和環境支持。中西部地區應加大對創新生態建設的支持力度， 出臺相關激勵政策， 吸引更多創新人才和企業落戶。②從行業維度來看， 應加大對傳統行業創新發展的支持力度， 加快新興產業的興起和發展。推動傳統產業人工智能化建設， 支持行業內企業應用人工智能技術優化生產流程、 提升產品質量和創新服務模式。通過引入機器學習、 自然語言處理等技術， 實現智能化運營和個性化定制。加速高端制造業和先進服務業協同發展， 在關鍵核心領域突破技術瓶頸， 推動產業組織、 服務業態不斷優化創新。

由于創新指數構建研究剛剛起步， 目前還存在一些需改進的方面： ①仍需進一步完善指標體系。盡管已經盡可能采用更為完備的衡量創新的指標， 但仍有一些變量無法在公開數據庫中獲?。ㄈ缙髽I新產品銷售收入）， 從而使得這些變量并未被納入創新能力評價指標體系之中。②指數應用范圍有待拓展。本文構建創新指數的樣本為上市公司， 作為我國經濟重要組成部分的非上市公司， 對其創新能力的研究也非常重要。未來的研究可以從以下兩個方面展開： 一方面， 可以通過案例分析和中外比較分析等方法， 對創新指數指標體系的可靠性和有效性進行進一步驗證和提升； 另一方面， 可以擴大研究對象范圍， 將研究重點從上市公司擴展到非上市公司， 以拓寬創新指數的應用領域。

DOI：10．19641/j．cnki．42-1290/f．2024．20．017

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（責任編輯·校對： 許春玲" 劉鈺瑩）