探討智能制造企業技術創新效率及其影響因素

王安對

摘 要：本文基于52家智能制造上市企業的2012-2015年數據，采用DEA模型獲得智能制造企業的技術創新效率值，利用回歸模型獲得技術創新效率值的影響因素。結果表明，高管持股可以提升企業技術創新效率，股權集中度和技術創新效率呈現“倒U型”關系，資產周轉率和負債率均和企業技術創新效率呈正相關關系。此外，為提升企業技術創新效率，需充分考慮我國智能制造行業的實際情況，給出合理有效建議。

關鍵詞：智能制造業；技術創新效率；影響因素

隨著科技的發展，國內智能制造行業也在不斷發展。然而，國內智能制造行業的核心部件和關鍵技術依然以進口為主。缺乏自主創新能力。為促進智能企業自主創新的飛速發展，必須引進先進技術，提升企業自身的自主創新能力。為促進國內智能制造業創新能力，對企業現有技術水平及技術創新效率必須全面把握，并清楚了解影響技術創新效率的關鍵因素。因此，本文通過對52家智能制造上市企業面板數據的分析，獲得企業技術創新效率值，以及關鍵影響因素。

1 數據和變量

本文研究數據來源于國內52家智能制造上市企業的2012-2015年面板數據，考慮到當下國內智能制造業的技術創新現狀及特性，相關變量選定了4個投入指標和2個產出指標。其中，投入指標：①反饋研發技術創新投入資金力度的R&D投入指標；②企業員工人數指標；③反饋企業規模的資產指標；④反饋創新存量的之前各期專利數總和指標。成果產出指標：①專利數量，專利是衡量技術創新科技產出的直接指標，本文獲準專利指職務專利，即專利是由企業單位申請；②反饋技術創新最直接的經濟產出指標，即營業收入。

2 回歸模型分析

2.1 固定效應模型

本文基于52家上市智能制造企業的面板數據，分析研究技術創新效率和投入、產出指標的關系。選用DEAP2.1軟件進行2012-2015年智能制造企業規模收益分析，選用DEA-SOLVER8.0軟件對決策單元投入、產出效率開展分析。將DEA模型獲得的智能制造企業技術創新效率值TB看作因變量，通過HUSMAN校驗，得到固定效應模型：

TEit=β+α1CRIit+α2CRI2

it+α3MHSit+α4DARit+α5ATit+εit

其中，TEit代表i企業第t年的技術創新效率值，CRIit、MHSit、ATit、DARit分別代表了i企業第t年的最大股東持股比率、高管持股比率、資產周轉和資產負債率，εit屬于誤差[ 1 ]。

3 結果分析

3.1 規模收益、投入和產出效率

由析結果可知，2012-2015年國內多數智能制造企業的規模收益在遞增，總體所占比例超過50%，政府需增強企業技術創新扶持力度，企業也應該增強創新技術，進而提升企業發展。通過對決策單元的投入、產出效率分析，具體包含了企業分領域綜合效率（TE）、規模效率（SE）、純技術效率（PTE）等。智能制造企業中發展較成熟的首屬高端數控機床（CNC）領域，其SE位居國內第二，但PTE相對較低。智能制造產業的核心技術是智能控制系統，基于國家重大科技專項-核高基的推動，智能控制系統、智能移動終端、軟件平臺、系統芯片、高效能處理器等得到飛速發展，智能控制系統領域因其雄厚的專業技術能力，其PTE位居國內首位。雖然國內工業機器人的市場規模相對較大，但本體供應相對較低。以新松機器人企業、廣州數控企業為例，2012-2015年期間規模效益不但增加，但TE、SE、PTE均處于低水平狀態，這說明國內機器人行業還屬于快速發展階段。智能工業自動化領域在國內發展相對很成熟了，在技術創新方面具備最高的TE、SE。智能制造產業中，SE最低的屬于智能儀器儀表領域，因國內智能儀器儀表行業將企業發展重心關注在硬件改革上，缺乏對核心技術軟件的開發，造成其發展緩慢；TE最低的屬于關鍵智能設備領域，因國內重大裝備產業思想主要是“重主機輕基礎建設，重產品輕工藝發展”，雖科技含量較高，但其無法形成規模化、國產化。

3.2 影響技術創新效率的因素

由回歸模型分析可知，最大股東持股比率CRI變量一次項系數為正，二次項系數為負，且顯著性很高，故而，股權集中度和企業技術創新效率的關系呈現“倒U型”；高管持股比例MHS變量的系數是正數，說明高管持股可以增進技術創新發展；資產負債率DAR變量的系數是正值，說明一定的企業負債可以激發企業活力，增進企業資金流動，提升企業創新技術效率[ 2 ]；資產周轉率AT變量的系數也是正數，說明AT和企業技術創新效率呈現正相關關系，AT值越大企業資金利用率越大，資產管理效益越大。

4 提升技術創新效率的建議

1）企業需加大對科技技術人才的管理，多方面培養創新型復合人才；完善創新技術人才引進和培育體制，從政策和資金投入上全面完善產業的軟環境；健全和完善人才激勵體制，落實股權激勵政策，激發創新人才的積極性。

2）企業需健全企業融資體制，加大對技術創新的投資力度，很多投入高、風險高且收益高的領域，如3D打印、機器人等領域，其企業發展必須建立在巨大資金的推動下，且其所需資本處于逐年遞增形式，資金短缺將嚴重阻礙這些領域的發展，故企業需加大融資渠道，極力推行證券行業的發展，增加企業上市幾率。

3）政府需加大企業扶持力度，增強科研投入資本，降低無關的行政干預手段，促進智能制造關鍵技術發展，將領導企業作為核心目標，加強技術創新鏈的協調統一發展，建設完備的技術創新鏈。

4）國家科研院所及高校需加強基礎理論研究，核心領導企業需在科研院所及高校的基礎理論研究上，增強對關鍵創新技術的應用研究，完成科研成果的產品化目標。值得注意的是，本文基于DEA模型得到的企業創新技術效率僅可作為衡量參考，變量參考不具備絕對性，本文研究數據只是代表性的52家國內智能制造上市企業，為確保數據結果的可靠性，需增加一些對國外企業的研究分析，這樣可以更全面、細致的反饋智能制造企業創新技術效率的高低，以及比較國內外代表性企業發展的差距。

5 結語

綜上所述，通過對國內52家典型智能制造上市企業的技術創新效率的分析研究，為進一步提升國內智能制造企業的創新發展，必須引進專業的先進技術，不斷完善企業自身結構體系，加強企業內部的創新性專業技術人才培養，促進企業技術創新鏈的發展，加大政府扶持力度，促進基礎理論研究的產業化，進而促進智能制造企業的發展，提高企業自身的自主創新能力，提升企業的經濟效率，促進國內智能企業自主創新的飛速發展。

參考文獻：

[1] 李海東，馬威.投入端視角下高技術產業技術創新效率影響因素研究[J].科技管理研究，2014，（10）.

[2] 池仁勇.企業技術創新效率及其影響因素研究[J].數量經濟技術經濟研究，2013，（6）.