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基于因子分析的我國工業企業R&D能力綜合評價:以湖北省為例

2012-07-16 02:58:38涂紅星
財務與金融 2012年3期
關鍵詞:效率能力企業

涂紅星 肖 序

一、提出問題及文獻回顧

經濟學家熊彼特1912年在《經濟發展理論》中首次從經濟學角度提出了創新的概念,他指出“創新是新的生產函數的建立,是企業家對生產要素新的組合”,創新已成為經濟增長的核心,而研發活動作為創新的源泉逐漸為國家和企業所重視。近年來我國對高技術產業R&D投入大幅增加,它帶動著經濟快速增長和綜合國力顯著提高。根據國家統計局2010年《全國科技經費投入統計公報》顯示,2010年我國共投入R&D經費7062.6億元,與2009年的5802.1億元相比增加1260.5億元,增長21.7%,R&D經費投入強度1.76%,比2009年的1.7%有所提高,人均R&D經費27.7萬元,比2009年增加2.3萬元,與持續增長的巨額R&D投入相比較,我國R&D產出卻一直處于較低水平,如何合理有效的分配R&D資源,提高R&D產出能力將具有重要的實踐意義。本文試圖從R&D投入能力、產出能力以及R&D投入產出的轉化能力三個方面構建企業R&D能力綜合評價體系。

很多研究者從不同的視角對企業R&D活動進行了大量研究,從現有文獻來看,這些研究大多從宏觀層面探討了R&D活動的影響因素,R&D產出效率以及R&D投入影響因素等問題。對R&D活動影響因素的研究,Schumpeter(1943)最早認為壟斷與研發有著密切的關系,高市場集中度的產業更有利于激勵企業開展R&D活動。Arrow(1962)認為競爭性環境會給企業的研發活動帶來更大的激勵;對R&D產出效率的研究,Levin(1985),Gayle(2001)研究表明市場勢力與R&D產出數量之間存在倒U型特征,過于競爭和過于壟斷的行業都不利于R&D產出效率的提高。Pavitt等認為研發效率與企業規模呈現U型關系,即規模較小和較大企業的研發效率比中等規模企業更高。Acs和Audretsch(1998)的實證研究也證實企業規模對企業提高R&D效率有促進作用。朱有為,徐康寧(2006)利用隨機前沿生產函數測算了中國高技術產業研發效率,發現企業規模、市場競爭以及外資產權對研發效率都具有正向影響。戴魁早(2011)研究顯示R&D資本和R&D人力對R&D產出都具有顯著貢獻,市場勢力與R&D效率具有倒U型特征,企業規模對R&D效率具有顯著正效應,但國有產權比重卻具有顯著負影響;對研發投入影響因素的研究,Scherer(1965)發現企業規模與R&D人員數量之間呈現倒U型函數關系。Jefferson(2004)對中國大中型制造企業研究表明企業規模對R&D投入沒有顯著影響。吳延兵(2007)對中國制造業的研究表明,市場集中與R&D投入不存在相關性,但企業規模和產權結構對R&D投入具有顯著的互補關系。

上述研究成果主要側重于R&D產出效率問題,很少涉及企業R&D能力層面,主要原因在于對企業R&D能力的測度受多種主觀因素的影響,而不同的人對這些因素的評估又具有較大不確定性,所以對企業R&D能力究竟該如何進行測度,仍然沒有一個系統科學的方法體系。那么本文以下內容將采用因子分析方法,探討企業R&D能力的測度問題。

二、R&D能力綜合評價指標的構建

按照研發能力的形成過程,構建企業R&D能力的概念模型(圖1):

根據科學性、可比性、系統性、可操作性、定量性評價原則,從R&D投入能力、產出能力以及R&D投入產出轉化能力3個層面選取8個具體指標構建企業研發能力綜合評價體系,具體指標如下:研發資金投入強度(%)—X1、研發人員投入強度(%)—X2、專利申請數(件)—X3、新產品貢獻率(%)—X4、資本密集度—X5、科技人員生產效率—X6、總資產周轉率—X7、資產報酬率(%)—X8、凈資產收益率(%)—X9。

三、R&D能力的綜合評價模型及應用

1、樣本數據選取

湖北省作為中部崛起的戰略支點,承接著東部和沿海地區的產業轉移,具有良好的區位優勢和豐富的科教資源。從科技費用投入情況來看,湖北省2010年共投入R&D經費264.1億元,占全國R&D總額的3.74%,R&D經費投入強度1.65%,R&D投入總量以及R&D投入強度均排全國第九位,位居中部地區前列,這顯示出湖北省在中部崛起的戰略地位。因此本文選取湖北省境內上市的工業企業作為研究對象,來探討企業R&D能力的綜合評價體系。

目前湖北省境內上市公司總數84家,滬市38家,深市46家,上市公司數量居中部各省之首,其中上市的工業企業54家。為了保證樣本數據的有效性和可用性,我們剔除了被ST的企業以及數據不全的企業,最后獲得有效樣本47個。為了提高預測的精度,我們采集了樣本公司2008—2010年連續三年數據,樣本中財務數據均來自于國泰安數據服務中心,以及巨潮資訊網(www.cninfo.com.cn)所提供的上市公司年報,企業專業數據來自于國家知識產權局網站(www.sipo.gov.cn/sipo/)以及CNIPR中外專利數據庫服務平臺(http://search.cnipr.com/login.do?method=login)。

表1顯示了樣本企業在2008—2010年三年間各指標平均值的描述性統計結果。從表1的統計結果來看,樣本企業R&D資金投入強度均值達到8.16%,遠遠高于全省1.65%的平均水平,表明上市工業企業是R&D資金投入和技術創新的主體,這與我們的預期相符。從樣本企業平均專利申請數來看,最小值為0,最大值為300.67,樣本標準差為44.5644,說明樣本企業專利產出能力存在較大的差異,均值16.95也說明樣本企業專利產出效率處于全國較低的水平。新產品貢獻率、資產報酬率等指標最小值也反映出部分企業R&D投入產出的轉化能力不足。

2、主成分分析

本文使用SPSS17.0軟件作為統計分析工具,首先對9個評價指標進行無量綱化處理,消除量綱差異和數量級的影響,并得到指標間的相關系數矩陣R(表2)。從表2可以看出各指標間普遍存在正負相關,部分指標間存在很強的相關性,如果直接用于經 濟分析,可能帶來嚴重多重共線性問題。

表1 湖北省上市工業企業描述性統計結果

表2 相關系數矩陣

因子分析模型的總體檢驗效果指標KMO值為0.684,大于臨界值0.6,具有較好的信度,Bartlett球形檢驗顯著性水平小于0.0001,表明樣本數量充足,因子分析的通用性檢驗通過。矩陣特征值與累計方差貢獻率如表3所示,提取前4個主成分,累計方差貢獻率為79.914%,提取4個主成分的旋轉成分矩陣見表 4,其中 F1、F2、F3、F4分別表示第 1、2、3、4個主成分。

表3 特征根與方差貢獻率

表4 旋轉成分矩陣

從旋轉成分矩陣可以看出,第一公因子F1在X4、X8、X9三個變量上的載荷值最大,這三個變量綜合反映企業R&D投入產出效率;第二公因子F2在X1、X2、X5、X7四個變量上的載荷值最大,這四個變量綜合反映企業R&D投入水平和投入要素的運營管理能力;第三公因子F3在X6變量上的載荷值最大,反映企業生產技術水平以及科技人員勞動熟練程度;第四公因子F4在X3變量上的載荷值最大,反映企業專利產出水平。

根據旋轉成分矩陣,按照各因子方差貢獻率為權數進行加權平均,得出各樣本企業的綜合得分ZF,即 ZF=0.3116×SF1+0.2506×SF2+0.1229×SF3+0.114×SF4,綜合評分計算結果如表5。

3、聚類分析根據綜合評分表,對47個樣本企業進行聚類分 析,得到聚類結果如表6。

表5 湖北省上市工業企業R&D能力綜合評分表

表6 湖北省上市工業企業R&D能力聚類分析結果

四、研究結論

(1)從因子分析的結果來看,47個樣本企業的綜合得分差異不大,分值不高,表明樣本企業R&D能力較為均衡,但整體水平都不高,R&D能力還有待提高。特別是第2個和第4個公因子上,絕大多數企業得分較低,說明R&D投入水平、投入要素的運營管理水平以及專利產出效率都是制約樣本企業R&D能力的主要因素。

(2)從聚類分析結果來看,第1類和第2類代表整體R&D能力較強的企業,第1類企業在某單個公因子上表現異常突出,第2類企業受第1個公因子影響較大,第3類企業受第2個公因子影響較大,第4類企業在4個公因子上表現均較差。因此第1類企業對影響R&D能力的四個公因子要協調發展,不能顧此失彼,第2類企業要加強R&D活動的盈利能力管理,第3類企業要加大R&D要素投入以及要素的運營管理,第4類企業無論在R&D盈利水平、R&D投入和投入要素的運營管理,還是生產技術水平和專利產出效率都有待提高。

(3)從行業分布來看,樣本企業主要集中在電子信息、化學制品、醫藥生物、專用設備、機械制造、黑色金屬等行業,其中電子信息、醫藥生物等現代制造業占了較大的比重,但這些行業由于R&D投入不足嚴重制約了企業R&D能力提高;相反非金屬、黑色金屬以及普通機械等傳統制造業則有著較好的表現,這表明湖北省在產業轉型過程中,傳統制造業依然充當著創新的主體,是區域經濟發展的支柱,這些企業無論在R&D投入還是政策支持方面都具有先天的優勢地位,而生物制造、IT、通訊等現代制造業研發優勢地位還沒體現出來,對技術創新的貢獻不明顯,因此提高現代制造業的R&D能力將是湖北省未來發展的戰略要點。

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