探讨智能制造企业技术创新效率及其影响因素

王安对

摘 要：本文基于52家智能制造上市企业的2012-2015年数据，采用DEA模型获得智能制造企业的技术创新效率值，利用回归模型获得技术创新效率值的影响因素。结果表明，高管持股可以提升企业技术创新效率，股权集中度和技术创新效率呈现“倒U型”关系，资产周转率和负债率均和企业技术创新效率呈正相关关系。此外，为提升企业技术创新效率，需充分考虑我国智能制造行业的实际情况，给出合理有效建议。

关键词：智能制造业；技术创新效率；影响因素

随着科技的发展，国内智能制造行业也在不断发展。然而，国内智能制造行业的核心部件和关键技术依然以进口为主。缺乏自主创新能力。为促进智能企业自主创新的飞速发展，必须引进先进技术，提升企业自身的自主创新能力。为促进国内智能制造业创新能力，对企业现有技术水平及技术创新效率必须全面把握，并清楚了解影响技术创新效率的关键因素。因此，本文通过对52家智能制造上市企业面板数据的分析，获得企业技术创新效率值，以及关键影响因素。

1 数据和变量

本文研究数据来源于国内52家智能制造上市企业的2012-2015年面板数据，考虑到当下国内智能制造业的技术创新现状及特性，相关变量选定了4个投入指标和2个产出指标。其中，投入指标：①反馈研发技術创新投入资金力度的R&D投入指标；②企业员工人数指标；③反馈企业规模的资产指标；④反馈创新存量的之前各期专利数总和指标。成果产出指标：①专利数量，专利是衡量技术创新科技产出的直接指标，本文获准专利指职务专利，即专利是由企业单位申请；②反馈技术创新最直接的经济产出指标，即营业收入。

2 回归模型分析

2.1 固定效应模型

本文基于52家上市智能制造企业的面板数据，分析研究技术创新效率和投入、产出指标的关系。选用DEAP2.1软件进行2012-2015年智能制造企业规模收益分析，选用DEA-SOLVER8.0软件对决策单元投入、产出效率开展分析。将DEA模型获得的智能制造企业技术创新效率值TB看作因变量，通过HUSMAN校验，得到固定效应模型：

TEit=β+α1CRIit+α2CRI2

it+α3MHSit+α4DARit+α5ATit+εit

其中，TEit代表i企业第t年的技术创新效率值，CRIit、MHSit、ATit、DARit分别代表了i企业第t年的最大股东持股比率、高管持股比率、资产周转和资产负债率，εit属于误差[ 1 ]。

3 结果分析

3.1 规模收益、投入和产出效率

由析结果可知，2012-2015年国内多数智能制造企业的规模收益在递增，总体所占比例超过50%，政府需增强企业技术创新扶持力度，企业也应该增强创新技术，进而提升企业发展。通过对决策单元的投入、产出效率分析，具体包含了企业分领域综合效率（TE）、规模效率（SE）、纯技术效率（PTE）等。智能制造企业中发展较成熟的首属高端数控机床（CNC）领域，其SE位居国内第二，但PTE相对较低。智能制造产业的核心技术是智能控制系统，基于国家重大科技专项-核高基的推动，智能控制系统、智能移动终端、软件平台、系统芯片、高效能处理器等得到飞速发展，智能控制系统领域因其雄厚的专业技术能力，其PTE位居国内首位。虽然国内工业机器人的市场规模相对较大，但本体供应相对较低。以新松机器人企业、广州数控企业为例，2012-2015年期间规模效益不但增加，但TE、SE、PTE均处于低水平状态，这说明国内机器人行业还属于快速发展阶段。智能工业自动化领域在国内发展相对很成熟了，在技术创新方面具备最高的TE、SE。智能制造产业中，SE最低的属于智能仪器仪表领域，因国内智能仪器仪表行业将企业发展重心关注在硬件改革上，缺乏对核心技术软件的开发，造成其发展缓慢；TE最低的属于关键智能设备领域，因国内重大装备产业思想主要是“重主机轻基础建设，重产品轻工艺发展”，虽科技含量较高，但其无法形成规模化、国产化。

3.2 影响技术创新效率的因素

由回归模型分析可知，最大股东持股比率CRI变量一次项系数为正，二次项系数为负，且显著性很高，故而，股权集中度和企业技术创新效率的关系呈现“倒U型”；高管持股比例MHS变量的系数是正数，说明高管持股可以增进技术创新发展；资产负债率DAR变量的系数是正值，说明一定的企业负债可以激发企业活力，增进企业资金流动，提升企业创新技术效率[ 2 ]；资产周转率AT变量的系数也是正数，说明AT和企业技术创新效率呈现正相关关系，AT值越大企业资金利用率越大，资产管理效益越大。

4 提升技术创新效率的建议

1）企业需加大对科技技术人才的管理，多方面培养创新型复合人才；完善创新技术人才引进和培育体制，从政策和资金投入上全面完善产业的软环境；健全和完善人才激励体制，落实股权激励政策，激发创新人才的积极性。

2）企业需健全企业融资体制，加大对技术创新的投资力度，很多投入高、风险高且收益高的领域，如3D打印、机器人等领域，其企业发展必须建立在巨大资金的推动下，且其所需资本处于逐年递增形式，资金短缺将严重阻碍这些领域的发展，故企业需加大融资渠道，极力推行证券行业的发展，增加企业上市几率。

3）政府需加大企业扶持力度，增强科研投入资本，降低无关的行政干预手段，促进智能制造关键技术发展，将领导企业作为核心目标，加强技术创新链的协调统一发展，建设完备的技术创新链。

4）国家科研院所及高校需加强基础理论研究，核心领导企业需在科研院所及高校的基础理论研究上，增强对关键创新技术的应用研究，完成科研成果的产品化目标。值得注意的是，本文基于DEA模型得到的企业创新技术效率仅可作为衡量参考，变量参考不具备绝对性，本文研究数据只是代表性的52家国内智能制造上市企业，为确保数据结果的可靠性，需增加一些对国外企业的研究分析，这样可以更全面、细致的反馈智能制造企业创新技术效率的高低，以及比较国内外代表性企业发展的差距。

5 结语

综上所述，通过对国内52家典型智能制造上市企业的技术创新效率的分析研究，为进一步提升国内智能制造企业的创新发展，必须引进专业的先进技术，不断完善企业自身结构体系，加强企业内部的创新性专业技术人才培养，促进企业技术创新链的发展，加大政府扶持力度，促进基础理论研究的产业化，进而促进智能制造企业的发展，提高企业自身的自主创新能力，提升企业的经济效率，促进国内智能企业自主创新的飞速发展。

参考文献：

[1] 李海东，马威.投入端视角下高技术产业技术创新效率影响因素研究[J].科技管理研究，2014，（10）.

[2] 池仁勇.企业技术创新效率及其影响因素研究[J].数量经济技术经济研究，2013，（6）.