企业自身特质对中小科技型企业技术创新效率影响研究

穆爽++王媛媛+周勇

摘要： 本文以西安市高新区中小科技型企业为依托，利用企业申请及复审的相关资料，实证研究企业自身特质对中小科技型企业技术创新效率的影响。与以往类似研究的不同在于：本文不仅关注了中小科技型企业这一特殊群体的创新效率，而且还从企业自身的特质（如企业类型、制度建设、企业家专业与行业的相关性等）出发，利用Tobit回归模型，研究其对高新区中小科技型企业技术创新效率的不同影响，克服了以往研究中仅关注企业经济环境影响的局限，不仅更为准确地反映中小科技型企业在我国市场中的地位和作用，也能结合企业自身情况更为全面地分析中小科技型企业的创新效率。

Abstract： This paper does the research on the influence of enterprise's own characteristics on the technology innovation efficiency based on enterprise application and review materials of small and medium-sized technological enterprises in Xi'an high-tech Zone.Compared with the previous similar studies， this study concerns about not onlythe innovation efficiency of small and medium-sized technological enterprises， a special group， but also the relationship between the enterprise's own characteristics， such as the type of enterprise， the system construction， the correlation between the entrepreneur and his profession， and the efficiency of small and medium-sized technological enterprises. In addition， this paper combined with the enterprise's own situation， to overcome the limitations of previous studies that only focus on enterprise economic environment， not only reflects the status and role of small and medium sized enterprises in China's market more accurately， but also analyzes the innovation efficiency of small and medium-sized technological enterprises more comprehensively.

关键词： 中小科技型企业；创新效率；自身特质；Tobit回归模型

Key words： small and medium-sized technological enterprises； innovation efficiency； own characteristics； Tobit regression model

中图分类号：F062.4；F273.1；F276.44 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2017）12-0256-04

0 引言

近年来，中小科技型企业以其不可或缺的地位和活跃的姿态屹立于市场。相较大型企业，中小科技型企业的市场竞争压力更大，创新意识更为强烈，与此同时，高新技术产品更新换代快，中小企业的灵活机制使得其在有形资产的转换方面影响较小。1983年美国针对小企业的状况进行了调查，结果表明小企业中每个员工的平均发明数量是大企业的2.5倍。我国相关调查报告显示，中小企业创造的发明专利占我国发明专利的一半以上。因此，作为创新企业的主力军，中小科技型企业的健康发展直接影响着中国经济的增长和转型，也越来越受到政府的重视和扶持。但是，就国情而言，我国高新技术产值的增长大部分还是依靠投资拉动，技术创新效率并没有得到相应提高，同时，我国高新技术产业的发展也呈现出东西不平衡的现象。如何对我国中小科技型企业科技资源的創新效率做出科学合理地分析，进而结合企业自身特质找出技术创新效率的影响因素，对于企业整合创新资源，提高企业创新能力都具有指导意义。

1 研究综述

技术创新是一个复杂的系统过程，所以在创新过程中不可避免的会受到许多因素的制约，因此只有在全盘考虑的情况下才能对技术创新有全面的了解与认识。

1.1 创新效率的含义及测量

1957年英国剑桥大学经济学家法瑞尔[1]认为“技术效率就是在产出规模不变，市场价格不变的条件下，按照既定的要素投入比例所能达到的最小生产成本占实际生产成本的百分比”，这是从投入的角度进行的解释，而勒宾森[2]则从产出的角度给出：“技术效率是指实际产出水平与在相同的投入规模、投入比例及市场价格条件下所能达到的最大产出量的百分比”。同时法瑞尔还开创了现代公司效率评价方法，首次使用生产前沿面研究模型作为研究工具，其主导思想是利用合适的线性规划模型求解投入空间构成的凸边界。他认为公司的效率包含两个部分：技术效率（technical efficiency， TE）和配置效率（allocative efficiency， AE），其中技术效率反映“企业在给予固定的投入下做到最大化产出的能力；技术效率由纯技术效率和规模效率两部分组成”。国内学者中，柳卸林（1997）[3]认为致使技术创新效率较低的原因是科技与经济，并称之为两张皮，并用新产品利润比重和技术支出比重作为相对产出来代表技术创新效率的状况。池仁勇等（2004）[4]则提出，对于区域来说，技术创新效率反映的是创新投入要素转化为绩效产出的过程。冯宗宪、王青等（2011）[5]以全国的大中型工业企业为研究对象，结果表明，政府投入对工业企业的技术效率和规模效率产生了不同程度的负向影响；市场化程度则对工业企业的技术效率和规模效率产生了不同方向的影响。魏峰、江永红（2012）[6]通过实证发现安徽省中小企业的地区和行业技术创新效率均值均超过大型企业，发展潜力巨大。

1.2 影响创新效率的因素

在国外， Rostas（1948）[7]，Frankel（1955）[8]，Paige andBombach（1959）[9]，Jones and Prais（1978）[10]从企业和行业两方面对效率及影响因素进行对比研究，认为管理能力、人力资源水平、技术水平以及设备现代化程度都会对企业或者行业的技术创新效率产生重要影响。Stock等（2002）[11]把企业规模和技术创新之间看做是动态的相关，研究结果表明小型企业拥有较高水平的动态创新绩效。在国内，池仁勇、唐根年（2004）[12]以区域为研究对象，对技术创新效率的影响因素进行了回归分析，研究发现，企业制度、科研投入、内部结构以及产业聚集度均会对技术创新效率产生显著影响。戴西超、谢守祥和丁玉梅（2006）[13]通过对江苏省的实证研究证明对企业技术创新影响程度由大到小依次为是：研发、企业家精神、社会资本、创新意识、宏观政策、市场竞争、企业文化、技术能力、市场需求、风险。谢子远（2011）[14]通过对国家高新区的技术创新效率进行测度，发现科研投入等对技术创新效率产生了显著正向影响；产业集群度、高新区规模等则对技术效率产生了显著负面影响。金怀玉、菅利荣（2013）[15]在考虑滞后效应上，运用三阶段DEA对区域创新效率及其影响因素进行研究，结果表明在影响创新效率的外部环境因素中，科技资源的投入弹性系数最大，FDI的技术溢出效应对国内技术创新效率的提升作用已显著降低。

总之，国内对于技术创新效率的研究，主要有以下特点：①对区域、行业层面的技术创新效率研究较多，而对企业层面研究比较少；②对其它类型的企业研究较多，而对以创新为发展核心的科技型企业研究较少，而在对科技型企业的研究中，对中小企业这一创新主力军的研究更是少之又少；③进行影响因素研究的因变量大多采用的是技术创新的产出，采用DEA测算出的技术效率的较少；④对创新效率影响因素的研究大多从经济环境、投入产出的角度进行，对企业内部、自身特质方面进行定量研究的较少；⑤对企业内部影响因素的研究更多的集中于企业家精神、企业文化、企业群体结构、企业规模等方面，而对企业类型、制度建设状况、企业家专业与现行行业的相关性等的自身特质的影响研究较少。虽然国外已有类似的研究，但是国外的制度建设和经济环境都与国内有很大的不同，国外的研究结论可能并不适用于国内。因此，本文不仅关注了中小科技型企业这一特殊群体的创新效率，而且还从企业自身的特质（如企业类型、制度建设、企业家专业与行业的相关性等）出发，利用Tobit回归模型，研究其对高新区中小科技型企业技术创新效率的不同影响，克服了以往研究中仅关注企业经济环境影响的局限，不仅更为准确地反映中小科技型企业在我国市场中的地位和作用，也能结合企业自身情况更为全面地分析中小科技型企业的创新效率。

本文利用西安市高新区中小科技型企业申请及复审资料，选择医药制造业、航空航天制造业、电子计算机及办公设备制造业、医疗设备及仪器仪表制造业、电子及通信设备制造业这五类行业的相关数据，在运用数据包络分析（DEA）测算技术创新效率值的基础上，实证分析了企业自身特质（企业类型、企业家专业与现行行业的相关性、硕博人员占科研人员比重、制度建设情况以及研发投入所占比重等因素）对西安高新区中小科技型企业创新效率的影响，以期寻找中小科技型企业自身特质对企业创新效率的影响。

2 假设的提出

在现在的市场经济时代，中小企业在经济活动中相比大型企业往往承担更大的压力和风险，尤其是以技术创新为核心的科技型企业。创新能力是科研资产的一种，也是企业的一种独特资源。创新能力是从企业内部通过一定的投入积累获得的，是有效区分企业之间差别的根本属性。由于技术创新具有技术外溢的特点，因此外部技术的开发并不能保证企业的创新能力，企业的创新能力应该来源于企业内部的技术创新。Hall（1993）[16]将企业的创新能力分为两类：“一是拥有能力（having capability），二是做的能力（doing capability），其中拥有能力主要包括专利、企业形象、商标和技术资源等；做的能力主要包括企业员工的知识、经验、技术和管理水平等”。

在技术创新效率影响因素的分析中，是否可以由企业自身控制是区分内外部因素的关键。由于本文研究是从企业的微观数据出发，因此本文主要讨论内部因素对技术创新效率的影响。在以往的研究中，学者们把企业家精神、企业文化、企业群体结构、企业规模等方面作為技术创新的内部影响因素，但是对于中小科技型企业来说，其规模相较大企业来说都比较小，因此企业的规模并不能影响它的技术创新效率；中小科技型企业都是以创新为发展核心的，企业家都会有一定的创新的意识，企业的结构相较大型企业也都比较简单灵活，因此这些因素并不能很好的解释中小科技型企业的创新效率。因此，本文基于技术创新效率及其影响因素的相关文献，结合研究的主题和企业实践，针对西安市高新区中小科技型企业技术创新效率影响因素从以下两个方面提出如下假设：

2.1 企业自身特质

在技术创新过程中，有的企业投入相同但是结果却不一定相同的最主要原因在于企业的自身特质。在技术创新这个复杂的过程中不可避免的要涉及到调研、研发、生产和销售等多个部门。因此要提高技术创新效率，各个部门之间的协调合作以及机构设置的合理性等状况也十分重要。而不同所有制的企业因为历史包袱、决策机制、管理者的利益得失、高层管理者的竞选程序等不同对技术创新的管理机制产生差异。因而私营企业比国有和集体企业更注重效率和企业的持续发展。张会云和唐元虎从企业内部对技术创新的影响因素进行聚类分析，结果表明，企业的创新意识和创新决策对企业的技术创新有重要影响[17]。企业制度是企业赖以生存的体制基础，企业是通过制度来安排组织各种生产要素从而实现企业的正常运转。作为企业的最高行为准则，企业制度的建设决定着企业的整体实施能力，是企业高效发展的源泉，完善的企业制度能更好的为技术创新服务。而对于中小企业来说，企业的决策和发展方向大部分都取决于企业家的决策，因此企业家的意识直接关乎着企业的生死。这就要求企业家对于企业和企业所处的行业有充分的了解并具有该领域发展的前瞻性，特别是对高新技术行业。而具有相应专业背景的企业家更加重视企业的技术研发，愿意对技术创新加大投入，对于企业的技术前景等也会更加明确，并使技术创新的效率相应提高。基于此，本文提出以下三个假设：

H1：私有制体制相比国有制更有利于高新技术中小企业技术创新效率的提高。

H2：企业制度建设越完善越有利于高新技术中小企业技术创新效率的提高。

H3：企业家专业与现行行业的相关性越高越有利于高新技术中小企业技术创新效率的提高。

2.2 人力资本

中小企业要想在激烈的市场竞争中占有一席之地不能只靠其廉价劳动力成本，应当注重自身的劳动力竞争能力。人才是高新技术企业的根本，是技术创新和企业发展的重要资源。企业要想在技术创新方面持续发展，就要依靠高素质人才。因此，企业的的技术创新投入要素主要有科研经费和研发人员这两种。而研发人员的数量和素质对企业的技术创新有着直接的影响。千庆兰等在2008年通过对广东省785家中小企业进行问卷调查得出结论：高素质人才的缺乏、缺少新技术和法制环境过差这3个因素影响最大[18]。高素质人才对于技术创新有着重要的作用，是科研活动的骨干力量。他们在技术创新方面具有强烈的主动性，而他们的高素质事他们在技术活动中具有一定的前瞻性。Schultz（1962）认为人力资本对技术创新效率的影响有两点：一种是那些受教育水平不低且经验较丰富、劳动技能较高的员工直接把投入的要素转化为生产力，为企业创造效益；另一种是受教育水平较高但经验不足的员工通过边实践边学习的方式，产生知识外溢效应，从而间接提高企业的技术创新效率。一般来说，人力投入的增加能带动技术创新水平的提高主要是因为人才的交流学习带动了知识的流动，因此使企业有更好的知识氛围从而促进更高水平的创新。基于此，本文提出第四个假设。

H4：高素质人才比重越大越有利于高新技术中小企业技术创新效率的提高。

3 实证模型及分析

3.1 模型构建

1998年Coelli基于DEA的分析方法又提出了一种两步法（Two-stage Method）的分析方法，这种方法在效率分析的基础上还能进行影响因素的分析。因此我们运用两步法的分析方法，在DEA的测算的效率值的基础上再运用回归方程分析，这样就能把效率分析和影响因素分析结合起来。由于DEA测算出的技术创新效率值在0到1之间，在回归方程的分析中技术创新效率值作为因变量就受到限制，即因变量的数值是切割或截断的，这时普通最小二乘法（OLS）就不适用于估计回归系数。因此，我们选用遵循最大似然法概念的Tobit模型。

Tobit 模型即因变量受限的回归模型，一般的表达式为：y■■=xi？茁+？滓？着i（1）

σ是ε的标准参数，σ在模型中和系数β一起被估计出来，在yi服从正态分布N（μ，σ2）的基础上，对应截取分布的截取点，y是这样给定的yi=y■，y■>aa，y■■？燮a，由于DEA测算的技术创新效率大于0小于1，所以这里a=0，即yi=y■，y■>00，y■■？燮0。

Tobit的极大似然估计模型的出发点在于不一样的总体产生的样本也不一样，任何一个被研究的样本更大的可能是来自某个特定的总体而不是其他的。所以若是知道总体服从某种分布，但不知道其分布参数，就可以通过从总体中抽取的随机样本求出总体的参数估计值。在截取值a为0和误差项ui服从正态分布N（0，σ2）时，对应自变量xi和参数β的Tobit模型可定义为：y■■=xi？茁+ui

yi=y■，y■>00，y■■？燮0（2）

对应的条件期望值为：

E=？椎■xi？茁+？滓■（3）

在观察值中，设因变量的观察值yi=0的样本数为n1，则其相应的概率为？椎（xi？茁/？滓），因变量的观察值yi=0的样本数为n2，则其相应的概率为？准[（y-？茁′xi）/？滓]/？滓。因此，对数似然函数就可以得出：

L（？茁）=■In1-？椎■-■In（2？仔？滓2）-■■（4）

3.2 变量选择

本文根据以上四个假设以及数据的可得性，主要从技术创新的投入因素和管理因素进行指标设置。

3.2.1 自身特质变量

从自身特质角度，中小科技型企业的类型、企业的制度建设、企业家对企业的决策和公司发展方向的把握等都会对技术创新效率产生直接的影响。我们也可以说这是企业的制度创新倾向，体现着企业的制度创新意识，而且企业制度创新倾向性指标也易定量化。不同所有制企业的创新倾向按大小可以分为：民营企业、外资企业、股份制企业、集体企业和国有企业。因此，本文把企业类型、企业家专业与现从事行业的相关性和制度建设作为影响高新区中小科技型企业的影响因素。

3.2.2 研发投入变量

技术创新的投入包括资金和人力两部分，投入的多少很大程度上决定了企业技术创新的规模和能力。首先对技术创新效率影响的基本因素就是人力投入因素，从前人研究来看，学者们对企业科研人员的研究主要是指大专以上学历人才，在这我们选择硕博毕业生占科技人员比重作为相应指标，以此来分析高素质人才对高新技术中小企业的技术创新效率的影响。而在资金投入方面选择研发投入所占比重即科研投入经费占企业总产值的比重，以这两个指标来表示企业在技术研发中的投入。如表1，并以DEA方法得出的技术创新效率为因变量，设定回归模型：

yi=？琢+？茁1x1+？茁2x2+？茁3x3+？茁4x4+？茁5x5（5）

3.3 實证分析

利用上述Tobit模型对西安市高新区中小科技型企业的综合技术效率、纯技术效率和规模效率数据分别进行回归。利用Eviews6.0 软件进行回归分析，回归分析结果如表2。

4 相关结论

从表2可以看出，企业类型对综合技术效率的影响系数为0.099259，在10%水平下显著，这说明企业类型对综合效率有显著的正向影响。企业类型对纯技术效率的影响系数为1.500894，在5%的水平下显著；对规模效率的影响系数为0.045152，在10%的水平下显著，这说明企业类型对技术效率和规模效率都是显著的正向影响，且对纯技术效率的影响大于规模效率。因此相对于国有企业和集体企业来说，私有制和股份制的企业更有利于技术创新效率的增长。

企业家专业与现行行业的相关性对综合技术效率的影响系数0.776520，在10%的显著水平下显著，说明企业家专业与现行行业的相关性对综合效率具有显著的正向影响。企业家专业与现行行业的相关性对纯技术效率的影响系数为0.704827，在5%和10%的显著水平下均不显著；对规模效率的影响系数为0.753611，在10%的显著水平下显著，说明企业家专业与现行行业的相关性对技术效率和规模效率都是正向影响，主要是通过对规模效率的正向影响来对综合效率产生影响。因此企业家专业与现行行业相关性越高越有利于技术创新效率的提高。

硕博人员占科研人员比重对综合技术效率的影响系数为-2.122729，对纯技术效率的影响系数为2.555351，对规模效率的影响系数为-2.253133，只有对纯技术效率在10%的显著水平下显著。这说明硕博人员占科研人员比重对综合技术效率和规模效率有不显著的负向影响，对纯技术效率有显著的正向影响。说明在规模报酬不变的情况下，高学历人才对技术创新效率有着正向的影响，即高学历人才比例越高纯技术创新效率也会相应提高。

制度建设状况对综合技术效率的影响系数为0.874703，且在5%的显著水平下显著；对纯技术效率的影响系数为1.589805，在5%的显著水平下显著；对规模效率的影响系数为0.754697，同样在在5%的显著水平下显著。这说明制度建设状况对综合技术效率、纯技术效率和规模效率都有正向的显著影响，从影响系数来看，制度建设状况主要是对纯技术效率的积极影响对综合技术效率产生积极影响。因此制度建设越完善越有利于中小科技型企业纯技术效率的提升。

研发投入所占比重对综合技术效率的影响系数为0.021008，并在1%的显著水平下显著，说明研发投入所占比重越大，综合技术效率越大。研发投入所占比重对纯技术效率的影响系数为0.000434，但是在各显著水平下都不显著；对规模效率的影响系数为0.02084，并在1%的显著水平下显著，说明研发投入所占比重对综合技术效率和规模效率都有显著的正向影响，并且主要是通过对规模效率的积极影响对综合效率产生积极影响。所以，研发投入所占的比重越大越有利于技术创新效率的提高。

通过Tobit回归模型对技术创新效率的影响因素从技术投入和技术管理方面分析发现：制度建设状况、企业类型对综合效率具有显著的正向影响。其中制度建设情况主要是通过对纯技术效率的影响来实现的，高新技术中小企业制度建设越完善越有利于技术创新效率的提高。企业类型在纯技术效率和规模效率上都是显著的正向影响，说明私营制企业和股份制企业比国有制企业和集体企业对技术创新效率更有积极地影响。企业家专业与现行行业的相关性是主要是通过对规模效率的正向影响影响技术创新效率的，说明较高的企业家专业与现行行业的相关度在一定程度上可以提高企业的技术创新效率，企业家作为高新技术中小企业的掌舵者，应该把握时机，审时度势，抓住机会并通过有效的配置企业资源，带动技术创新的发展。硕博人员占科研人员比重对综合技术效率具有不显著的负向影响，但对纯技术效率具有显著的正向影响，说明现阶段高新技术中小企业高学历人员的比例还没有到最佳状态。研发投入比重对高新技术中小企业技术创新效率的提高有积极作用，说明高新技术中小企业企业家应积极关注现行行业的发展动态、及时把握创新时机，加大研发投入。

参考文献：

[1]Farrell M J. The Measurement of Productive Efficiency[J]. Journal of the Royal Statistical Society， 1957， 120（3）：253-290.

[2]Leibenstein H. Allocative Efficiency Vs X-Efficiency[J]. American Economic Review， 1966， 56（3）：392-415.

[3]柳卸林.企业技术创新管理[M].北京：科学技术文献出版社，1997：21-53.

[4]池仁勇，虞晓芬，李正卫.我国东西部地区技术创新效率差异及其原因分析[J].中国软科学，2004（8）：128-131.

[5]冯宗宪，王青，侯晓辉.政府投入、市场化程度与中国工业企业的技术创新效率[J].数量经济技术经济研究，2011（4）：3-17.

[6]魏峰，江永红.安徽省中小企业技术创新效率的评价及影响因素分析[J].中国科技论坛，2012（8）：100-106.

[7]Rostás， L. （László）. Comparative productivity in British and American industry / by László Rostás[J]. 1948.

[8]Frankel M. Obsolescence and technological change in a maturing economy[J]. American Economic Review， 1955， 45（3）：296-319.

[9]Paige D， Bombach G. A Comparison of National Output and Productivity in the United Kingdom and the United States[J]. International Affairs， 1959， 36（3）.

[10]Jones D-T， Prais S-J. Plant-size and Productivity in the Motor Industry： some International Comparisons[J]. Oxford Bulletin of Economics & Statistics， 1994， 40（1）：38-40.

[11]Stock G-N， Greis N-P， Fischer W-A. Firm size and dynamic technological innovation[J]. Technovation， 2002， 22（9）：537-549.

[12]池仁勇，唐根年.基于投入与绩效评价的区域技术创新效率研究[J].科研管理，2004，25（4）：23-27.

[13]戴西超，谢守祥，丁玉梅.工业企业技术创新的影响因素—以江苏省为例[J].统计与决策，2006（23）：78-79.

[14]謝子远.国家高新区技术创新效率影响因素研究[J].科研管理，2011，32（11）：52-58.

[15]金怀玉，菅利荣.考虑滞后效应的我国区域科技创新效率及影响因素分析[J].系统工程，2013（9）：98-106.

[16]Hall R. A framework linking intangible resources and capabiliites to sustainable competitive advantage[J]. Strategic Management Journal， 1993， 14（8）：607-618.

[17]张会云，唐元虎.企业技术创新影响因素的模糊聚类分析[J].科研管理，2003，24（6）：71-77.

[18]千庆兰，陈颖彪，董晓敏.中小企业技术创新行为与创新环境的实证研究—基于广东省785家中小企业的问卷调查[J].地理科学，2008，28（4）：488-495.