技术创新政策绩效评价——以江西省省级农业龙头企业为例

胡凯，屠蒙尔

（江西农业大学经济管理学院，江西南昌330045）

［DOI］10.3969/j.issn.1007-5097.2016.04.005



技术创新政策绩效评价——以江西省省级农业龙头企业为例

胡凯，屠蒙尔

（江西农业大学经济管理学院，江西南昌330045）

［DOI］10.3969/j.issn.1007-5097.2016.04.005

摘要：技术创新政策包括一系列政策工具，为评价技术创新政策实施绩效，对江西省农业龙头企业进行了实地调查，收集了191个有效样本数据。首先对技术创新政策实施的基本情况进行了描述性统计分析，研究表明农业龙头企业对技术创新政策尚不够了解，政府对企业R&D活动的资金支持非常有限。为定量评价企业对技术创新政策的满意度，构建了技术创新政策满意度评价指标体系，运用熵值法和层次分析法计算了各评价指标的权重，用模糊综合评价方法测度了技术创新各子政策及总体政策的满意度。研究表明，农业龙头企业对技术创新政策的评价不高，处于“基本满意”的水平；企业对专利保护政策的满意度要高于其他政策，这可能是因为“事后补贴”的技术创新政策更为公平。我国应进一步优化技术创新政策工具组合，实现以“事前”支持为主向以“事中”、“事后”支持为主的转变。

关键词：技术创新政策；绩效评价；农业龙头企业；满意度

一、引言

企业是国家创新和拉动经济增长的主体，是国家创新的发动机。企业由于其逐利动机有从事创新的愿望，但是企业创新具有正外部性。正如Arrow （1962）指出的“发明与创新或更一般的知识与信息具有公共产品的一些特征：为特定应用目的而开发的知识很容易溢出用于其他不同的用途”［1］。为了有效解决企业创新的外部性问题，政府需要对从事创新活动的企业予以支持或补贴，以保护企业创新的积极性，这就是创新政策。创新政策发端于二战期间，经过几十年的发展，创新政策现已作为一种重要的政策工具在世界上多数国家实施［2］。

农业R&D花费大且耗时长，尽管政府持续干预，但对于农业R&D的投资仍然不足［3-5］。农业龙头企业是农业科技创新的中坚力量，本文拟基于农业龙头企业的视角对技术创新政策进行绩效评价，这对于进一步完善我国技术创新政策有重要的理论价值与实践指导意义。

二、技术创新政策的绩效

学者对技术创新政策的定义、内涵及属性的理解存在较大差异，技术创新政策是政府为激励企业从事技术创新活动而采取的一系列政策的总和，主要包括财政补贴、税收优惠、政府采购、知识产权保护等政策工具［6-7］。不同的政策工具指向不同，其影响企业R&D活动的方式、途径、功能不尽相同。

有的政策工具发生在企业R&D活动之前，如财政补贴。这种政策工具有两个突出的特点：其一，它是一种审批制度，其中可能存在寻租效应。其二，从整个科技创新过程中来看，它是“事前”支持，即政策支持发生在某个科技创新项目实施之前，可能出现由于错误的决策没有将政府资金用在正确的方向。

有的政策工具发生在企业R&D活动之后，如专利保护和政府采购，它们更多的是一种“事后”支持，相比政府财政补贴来说，这些政策工具寻租空间较小，政策支持精准性更高。

税收优惠是一种介于“事前”支持和“事后”支持之间的政策工具。税收优惠政策包括税收减免、优惠税率、加速折旧、R&D费用抵扣、特定准备金制度等。税收优惠政策主要针对那些正在开展R&D活动的企业，如很多国家允许在计算企业应纳税所得额时加计扣除企业用于开发新产品、新技术、新工艺的R&D费用，减轻企业税收负担［8-9］。税收优惠政策更多的是一种“过程导向”的政策工具，我们可以将其视为“事中”支持。

学者比较分析了不同技术创新政策工具，如Zigic（2001）指出政府在企业之后行动将产生更大的社会福利［10］。黄先海等（2007）发现事后R&D补贴能够提高R&D补贴的效率，有利于节约资源和避免寻租［11］。李丽青（2007）认为政府直接财政补贴可能对企业R&D投入产生替代效应［12］；税收优惠政策具有普遍性、无歧视性的特点，被世界各国广泛采用（邓晓兰，2008）［13］。

国内外学者们的研究表明不同技术创新政策工具其绩效可能存在差异。技术创新政策作为政府的一项公共政策，需要客观、准确地评价其政策绩效［14］。Cardozo（1965）首先提出了顾客满意度理论［15］，瑞典于1989年建立了全国性顾客满意度指数（SCSB，Swe⁃den Customer Satisfaction Barometer），费耐尔（Claes Fornell，1992）构建了费耐尔模型计算顾客满意度指数（CSI，Customer Satisfaction Index）［16］。随着新公共管理运动的兴起，欧美发达国家越来越多地把CSI引入政府公共服务绩效考核中［17］。

三、问卷设计与数据收集

（一）问卷设计

课题组设计了《技术创新政策对农业龙头企业R&D行为作用机理影响调查问卷》，问卷的主要内容见表1所列。

表1　问卷的主要内容

（二）数据收集

问卷调查的对象是省级农业龙头企业，具体为江西省农业产业化经营工作领导小组办公室2010年认定的472家省级农业龙头企业，我们通过各种形式收集问卷211份，剔除一些信息不全、不符合要求的问卷，有效问卷为191份。

四、技术创新政策实施的基本情况

我们先对技术创新政策实施的基本情况进行统计分析，主要包括以下内容：农业龙头企业对技术创新政策的熟悉情况、信息获取渠道、企业是否获得政策支持以及支持额度等。

（一）农业龙头企业对技术创新政策各子项政策的熟悉情况

问卷中设计了“企业对技术创新政策熟悉情况”这一问题，分别考察农业龙头企业对“财政补贴”、“税收政策”、“专利保护”、“政府采购”等技术创新政策的熟悉情况。用数字1～5表示从“很不了解”到“很了解”。我们用ANOVO分析了农业龙头企业对各子项政策的熟悉情况，分析结果显示：①农业龙头企业对技术创新政策的熟悉程度总体均值为3.24；②农业龙头企业对财政补贴、税收政策、专利保护等三项子政策的熟悉程度比较接近，分别为3.38、3.35和3.34，对于政府采购这一子政策的熟悉程度则较低，为2.87，多重比较显示企业对财政补贴、税收优惠、专利保护等子政策的熟悉情况没有显著差异，而对政策采购政策的熟悉情况则显著低于其他子政策。

（二）农业龙头企业获取技术创新政策信息的渠道

问卷中设计了“企业主要通过什么渠道了解现有的技术创新政策”这一问题，提供了行业协会、同行交流、政府通知、新闻媒体、熟人推荐、其他等6个选项（可多选），统计结果如下：选择政府通知的最多，有121家；接下来是行业协会和同行交流，分别为67和61家；通过新闻媒体、熟人推荐、其他等渠道获取信息的较少，分别为42、24和16家。政府通知是企业获取技术创新政策信息的最重要的途径，政府应加强技术创新政策的宣传。

（三）农业龙头企业获得技术创新政策支持情况

问卷中设计了“企业曾经得到或者正在得到哪些技术创新政策的支持”这一问题，提供了专项资金补贴、税收优惠减免、知识产权保护、新产品政府采购、其他以及没有等六个选项（可多选），统计结果见表2。在各子政策中财政资金补贴是企业获得政府支持的最主要的一种政策工具，其次是税收优惠政策，获得知识产权保护和政府采购支持的企业很少。

农业龙头企业获得专利保护制度支持的很少，只有28家。我们推断一方面可能是因为目前我国农业龙头企业技术创新水平不高，能够申请获批专利保护的知识成果较少，另一方面也可能是由于我国对于知识产权保护不力。在各子政策中新产品政府采购被选择得最少，只有10家，这可能与农业龙头企业的产品类型有关，这与前文发现的农业龙头企业对政府采购政策最不熟悉相互印证。此外，在全部191家被调查的农业龙头企业中还有近三分之一的企业（61家）未能获得任何形式的技术创新政策支持。

表2　农业龙头企业获得各分项政策支持情况

（四）农业龙头企业获得政府技术创新政策资金支持额度情况

问卷中设计了“最近五年内企业研发活动累计获得政府专项资金补贴”和“最近五年内企业研发活动累计获得税收减免金额”两个问题，统计情况见表3。政府对企业R&D活动的支持非常有限，有超过半数的企业五年内获得政府R&D支持的金额在10万元以下；另外，财政补贴对企业R&D活动的支持比税收优惠要大，说明财政补贴是我国政府支持企业R&D活动更主要的方式，这与前文的分析也是吻合的。

表3　财政补贴和税收优惠支持企业R&D金额统计情况

以上分析说明我国技术创新政策实施还存在不少问题，接下来我们将测度企业对技术创新政策的满意度从而为我们评价技术创新政策提供定量的依据。

五、技术创新政策满意度评价方法及满意度测度

（一）技术创新政策满意度评价方法

1.技术创新政策满意度评价概述

技术创新政策满意度是评价主体（农业龙头企业）对评价客体（技术创新政策）做出的主观评价。与顾客满意度等其他类型满意度一样，技术创新政策满意度是一个综合性的指标，它包括多层次、多方面的内容，需要构建一套完整的满意度评价指标体系。

2.技术创新政策满意度评价指标体系

技术创新政策主要包括政府财政补贴、税收优惠、专利保护及政府采购等四种政策工具，为此我们构建了一个三级的技术创新政策满意度评价指标体系。其中，一级指标是农业龙头企业对技术创新政策的总体满意度；二级指标是企业对四项子政策工具的满意度；三级指标则是企业从不同的方面对各子政策的满意度，具体见表4所列。

表4　技术创新政策满意度评价指标体系

续表4　

3.指标权重的确定方法

在多指标综合评价问题中，合理确定指标权重是一个非常重要的工作，关系到方案排序结果的可靠性和准确性［18］。指标权重的确定方法主要分为两类，一类是主观赋权法，另一类是客观赋权法。

主观赋权法是决策者根据经验通过主观判断给出各指标的权重或者确定各指标相对重要程度并通过数学处理得到各指标的权重，这类方法包括Delphi法、层次分析法（AHP）、特征向量法等。其优点是研究者有一定的主动性，确定的指标权重能反映指标实际重要程度；其缺点是研究者的主观判断可能存在随意、偏见、误解、错误等人为因素的影响。

客观赋权法是根据实际采集到的数据信息（主要是各指标值的差异程度）进行数理运算来确定各指标权重的大小，指标值差异越大该指标权重越大，反之其权重越小。这类方法包括熵值法、离差最大化法、主成分分析、因子分析法等［19-20］。这种方法的优点是确定的指标权重具有绝对的客观性，不受主观因素的影响；其缺点是确定的权重可能与实际相悖。

4.满意度测度方法

在确定各指标权重后，我们需要测度农业龙头企业对技术创新政策的总体满意度。技术创新政策满意度是一个多因素模糊概念，其评价标准不是点值形式而是区间形式，且均为定性评价。模糊综合评价方法可以较好地处理多因素，评价标准为定性区间形式的问题，本文采用该方法来测度技术创新政策满意度。

模糊综合评价的数学模型可以表示为：

其中，B表示评价集合，A表示权重向量，P为模糊关系矩阵，bj表示调查对象对第j种评价的隶属度。对于多层次多因素的综合评价问题，可采用多层次模糊综合评价方法来解决，从最底层开始逐层向上运算，直至求得最后的评价集合B，第K层的评价结果就是第K-1层的隶属度。

接下来我们先用熵值法及AHP方法分别确定各指标的权重，然后再使用模糊综合评价测算技术创新政策总体满意度。

（二）技术创新政策满意度评价指标权重确定

1.基于熵值法的指标权重确定

步骤1：计算指标Aij的比重其中，Aij代表第j指标下选择第i级评语的人数，pij表示Aij占评价总数的比重。

步骤2：计算第j项指标的熵值ej。，m表示评价语集的等级，在本文中为5。

步骤3：计算第j项指标的信息效用值（差异性系数）dj。dj=1-ej，dj值决定权重的大小，该值越大，指标j在综合评价中的重要性就越大，权重也就越大。

步骤4：计算指标j的权重wj。，其中j=1,2,…,n。

本文共有19项评价指标，设有5个评语等级，这些指标的不同评语等级形成原始指标数据矩阵A=(Aij)19×5。根据以上计算步骤可以求得各项指标的权重值见表5。

用熵值法计算出财政补贴政策、税收优惠政策、专利保护制度、政府采购制度等四项子政策的权重分别为0.202 8、0.245 7、0.249 9、0.301 6，政府采购制度的权重最大，而财政补贴政策的权重最小。我们前文论述到目前我国技术创新政策中财政补贴政策是最重要的政策工具，政府采购制度对于农业龙头企业来说作用不大。用熵值法计算出的权重与实际情况存在矛盾，这是因为熵值法本身的特性所决定的。作为一种客观评价方法，熵值法根据实际采集到的数据信息进行数理运算来确定权值大小，研究者无主动性也无法修正［16］。

2.基于AHP法的指标权重确定

层次分析法以定性和定量相结合的方法将人的主观判断用数量形式表达和处理。该方法将复杂问题分解成不同组成因素，将这些因素按支配关系形成递阶层次结构，其特点是根据专家的判断对这些因素的相对重要性进行两两比较，构造判断矩阵，再通过数理运算来确定各因素（指标）的权重。

（1）构造判断矩阵。一般用1-9标度法表示因素之间的相对重要程度，1表示两因素具有同等重要性，9表示前者比后者重要得多。以准则层判断矩阵A为例，经专家评判，构造判断矩阵如下：

（2）对判断矩阵进行求解。最大特征值λmax= 4.010 3，特征向量为（0.647 3，0.647 3，0.348 7，0.201 2），归一化后可得权向量，w=（0.350 9，0.350 9，0.189 0，0.109 1）。

相应地可以分别计算出指标层权重，结果见表5所列。

表5　基于熵值法和AHP计算得到的各指标权重

用AHP法计算得出的财政补贴政策、税收优惠政策、专利保护制度、政府采购制度等四项子政策的权重分别为0.350 9、0.350 9、0.189 0、0.109 1，财政补贴政策和税收优惠政策的权重相等，且为最大，政府采购政策的权重最小，符合我们的预期判断。

（三）技术创新政策满意度模糊综合评价

1.根据熵值法计算得出的指标权重来测度技术创新政策满意度

模糊综合评价方法计算技术创新政策满意度的步骤为：首先对四个子政策系统进行评价；然后将该层次的评价结果作为总体政策满意度的模糊关系矩阵，对总体政策满意度进行模糊综合评价。

（1）子政策评价。本文将评语集合定义为：V={很不满意，不满意，一般，满意，很满意}。根据191个样本对各指标（指标层）满意度的分布概率，可以确定该指标对相应层次（准则层即子政策）满意度的隶属度。如，对于“财政补贴内容”这一指标，191个样本中有32个回答“很满意”，则该指标对所属子政策评语“很满意”的隶属度为0.167 5，以此类推，可以分别构造四个子政策满意度的模糊关系矩阵。根据本文用熵值法求得的表5中指标权重（见表中的第5列组合权重），就可计算出各子政策满意度的评价结果。

然后对评语进行定量化处理，记0≤c1≤1为很不满意，1≤c2≤2为不满意，2≤c3≤3为一般，3≤c4≤4为满意，4≤c5≤5为很满意，用各组的中值计算财政补贴子政策的满意度得分。

财政补贴政策对评语的隶属度为0.024 2、0.086 3、0.413 4、0.313 2、0.162 8，综合得分为0.024 2×0.5+ 0.086 3×1.5+0.413 4×2.5+0.313 2×3.5+0.162 8×4.5= 3.000 4，说明农业龙头企业对政府补贴政策的满意程度介于“一般”和“满意”之间。

依次可以求出税收优惠政策得分为3.048 4；专利保护政策得分为3.174 8；政府采购政策得分为3.030 1。企业对财政补贴、税收优惠、政府采购等三项政策的满意程度很接近，介于“一般”和“满意”的中点；对专利保护政策的满意程度稍高一些，处于“满意偏下”层次。

（2）总体技术创新政策评价。计算出四个子政策（准则层）的评价矩阵后，即可进行最高层次（目标层）的综合评价。计算结果显示，技术创新政策得分为3.065 2，处于“满意偏下”层次。

2.根据AHP法计算得出的指标权重来测度技术创新政策满意度

根据同样的计算步骤，计算可得财政补贴政策满意度为2.971 2，略低于使用熵值法赋权所得的政策满意度3.000 4。同理依次可以求出税收优惠政策满意度得分为3.034 4；专利保护政策满意度得分为3.201 0；政府采购政策，满意度得分为2.996 2。

计算出四个子政策（准则层）的评价矩阵后，即可进行最高层次（目标层）的综合评价，结果显示，技术创新政策总体满意度得分为3.039 2。

（四）结果讨论

第一，用熵值法测得的技术创新政策满意度为3.0652，用层次分析法测得的技术创新政策满意度为3.0392，两者非常接近，说明本文采用的研究方法可行，研究结果信度很高。

第二，两种方法测得的技术创新政策满意度非常接近“一般”和“满意”的中点，说明农业龙头企业对技术创新政策的评价为“基本满意”，评价不高。

第三，两种方法计算的结果显示，在技术创新政策的四项子政策里，农业龙头企业对专利保护政策的满意度最高，分别为3.174 8（熵值法）和3.201 0 （AHP法），其他三项子政策满意度均为3左右。这可能是因为专利保护制度作为一种“事后补贴”的政策工具相对于财政补贴政策等“事前补贴”的政策工具来说更为公平。这说明我国政府应进一步优化技术创新政策工具组合，加大以专利保护、政府采购为主的“事后补贴”政策工具，逐步实现“事前补贴”向“事中、事后补贴”的转变。

六、结束语

本文利用对江西省农业龙头企业调查收集的191个有效样本数据，对技术创新政策实施的基本情况进行了描述性统计分析，研究表明农业龙头企业对技术创新政策尚不够了解，特别是对政府采购政策最不熟悉；政府通知是农业龙头企业获取技术创新政策信息的最重要的途径，政府应拓宽渠道采用多种形式加强技术创新政策的宣传。研究还显示，财政补贴是企业获得政府支持的最主要的一种政策工具，其次是税收优惠政策，而获得专利保护和政府采购支持的企业很少；政府对企业R&D活动的支持非常有限，政府资金支持额度处于非常低的水平。

为定量评价企业对技术创新政策的满意度，本文构建了农业龙头企业对技术创新政策满意度的综合评价指标体系，运用熵值法和AHP法计算了各评价指标的权重，最后用模糊综合评价方法测度了技术创新各子政策及总体政策的满意度。研究表明，农业龙头企业对技术创新政策评价不高，处于“基本满意”的水平。我国政府应参照发达国家的做法，进一步优化技术创新政策工具组合，实现以“事前”支持为主向以“事中”、“事后”支持为主的转变。

参考文献：

［1］Kenneth Arrow.The Economic Implications of Learning by Doing［J］.The Review of Economic Studies，1962，29（3）：155-173.

［2］World bank.Innovation policy: A guide for developing coun⁃tries［M］.Washington，DC：World bank publications，2010.

［3］Julian Alston，Michele Marra，Philip Pardey，et al.Research returns redux: a meta-analysis of the returns to agricultural R&D［J］.Australian Journal of Agricultural and Resource Economics，2000，44（2）：185-215.

［4］Julian Alston，Philip Pardey.Making Science Pay: The Eco⁃nomics of Agricultural R&D Policy［M］.Washington，DC：American Enterprise Institute Press，1996.

［5］Julian Alston，Philip Pardey，Jennifer James，et al.The Eco⁃nomics of Agricultural R&D［J］.Annual Review of Econom⁃ics，2009，1（1）：537-565.

［6］Kai Hu.Concept and Connotation of Technology Innovation Policy［C］.Chongqing：Proceedings of the 2012 Internation⁃al Conference on Management Innovation and Public Policy，2012.

［7］胡凯.企业R&D行为影响因素分析——文献综述［J］.江西农业大学学报：社科版，2011（4）：59-63.

［8］赵岚.试论支持企业自主创新的税收优惠政策［J］.当代经济研究，2007（2）：59-63.

［9］张源.论促进我国中小企业自主创新的税收支持［J］.财会月刊，2010（11）：38-39.

［10］Zigic K.Strategic Trade Policy，the‘Committed’Versus ‘Non-committed’: Government and R&D Spillovers［EB/ OL］.（2001-07-01）［2015-09-18］.http://papers.ssrn.com/ sol3/papers.cfm?abstract_id=1514479.

［11］黄先海，谢璐.战略性贸易产业R&D补贴的实施策略研究——事前补贴与事后补贴之比较［J］.国际贸易问题，2007（11）：9-13.

［12］李丽青.我国现行R&D税收优惠政策的有效性研究［J］.中国软科学，2007（7）：115-120.

［13］邓晓兰，唐海燕.税收优惠政策对企业研发的激励效应分析［J］.科技管理研究，2008（7）：490-493.

［14］陈强.公共政策受益者满意度评价［J］.上海管理科学，2006（5）：55-57.

［15］Richard N Cardozo.An Experimental Study of Customer Effort，Expectation，and Satisfaction［J］.Journal of Market⁃ing Research，1965，11（8）：244-249.

［16］Claes Fornell.A National Customer Satisfaction Barometer: The Swedish Experience［J］.Journal of Marketing，1992，56 （1）：6-21.

［17］纪江明，胡伟.中国城市公用服务满意度的熵权TOPSIS指数评价［J］.上海交通大学学报：哲学社会科学版，2013，21（3）：41-51.

［18］崔杰，党耀国，刘思峰.基于灰色关联度求解指标权重的改进方法［J］.中国管理科学，2008，16（5）：141-145.

［19］郭秀英.区间数指标权重确定的熵值法改进［J］.统计与决策，2012（17）：32-34.

［20］耿金花，高齐圣，张嗣瀛.基于层次分析法和因子分析的社区满意度评价体系［J］.系统管理学报，2007，16（6）：673-677.

［责任编辑：张兵］

Performance Evaluation of Technological Innovation Policy —A Case of Provincial-level Leading Agricultural Enterprises in Jiangxi Province

HU Kai，TU Meng-er
(School of Economics and Management，Jiangxi Agricultural University，Nanchang 330045，China)

Abstract：Technological innovation policy includes a series of policy instruments.For evaluating the performance of technolog⁃ical innovation policy，we make a field survey on leading agricultural enterprises in Jiangxi province，and collect 191 valid samples.Firstly，we carry on a descriptive statistical analysis on the basic situation of implementation of technological innova⁃tion policy.The study indicates that leading agricultural enterprises have been still not familiar with technological innovation policy，government’s financial support to enterprise R&D activities is limited.Secondly，we construct the evaluation index sys⁃tem of technological innovation policy，calculate the weights of indexes through entropy value method and analytic hierarchy process（AHP），and measure the satisfaction of sub-policy and overall policy with fuzzy comprehensive evaluation method in order to make a quantitative evaluation on enterprise’s satisfaction to technological innovation policy.The results show that the evaluation of leading agricultural enterprises on technological innovation policy is not high，it is at the level of“basic satis⁃faction”.The satisfaction with patent protection policy is higher than other sub-policies，which may be the non-committed re⁃gime is fairer than the committed regime.Therefore，China should optimize the technological innovation policy tools combina⁃tion，and change from the committed regime to the non-committed regime.

Keywords：technological innovation policy; performance evaluation; leading agricultural enterprise; satisfaction

作者简介：胡凯（1974-），男，江西萍乡人，教授，博士，副院长，研究方向：技术创新管理；屠蒙尔（1992-），男，浙江绍兴人，硕士研究生，研究方向：技术创新。

基金项目：国家自然科学基金项目（71163021）；江西省教育厅科学技术研究项目（GJJ14279）

收稿日期：2015-09-21

中图分类号：F303.2

文献标志码：A

文章编号：1007-5097（2016）04-0023-06