国产新能源汽车企业技术创新效率研究

童 萍,谢荣见,2

(1.安徽工程大学 管理工程学院，安徽芜湖241000；2.中国科学技术大学 管理学院，安徽合肥230026)

我国重视发展节能减排，新能源汽车成为国家重点发展的产业之一，给我国经济发展带来机遇和挑战，近年来国家通过政策引导和资金扶持支持新能源汽车产业，汽车销量不断上升，由于我国新能源汽车技术发展需要大量的研发投入和长期的经验积累，在企业发展中合理的配置创新资源的投入和经济效益产出显得尤为重要。技术创新是转变经济发展方式、实现产业升级的重要环节，也是提高资源配置的重要过程，技术创新效率的高低反应了企业技术水平和未来发展趋势，因此研究新能源汽车企业技术创新效率具有重要意义。

目前对产业集群技术创新效率的研究主要集中在研究方法和研究层面上，首先研究技术创新效率采用的方法主要有数据包络法以及随机前沿分析法[1]。数据包络分析（DEA）是多投入多产出的非参数方法，不需要估计生产函数，该种方法被国内外学者广泛采用。刘迎春[2]将创新过程分两个阶段，采用DEA方法研究我国战略性新兴产业五大行业的创新效率；Guan[3]将创新过程分为两个阶段并应用DEA方法对创新系统的创新绩效进行测算；Hashimoto[4]采用DEA方法对日本制造企业创新效率进行测度。随机前沿分析法（SFA）需要建立生产函数，当遇到只有一个产出时，采用随机前沿面分析法更能真实反应创新效率值。余泳泽等[5]通过SFA模型测算中国高技术产业研发效率，结果显示研发效率较低并呈稳步增长趋势；Liu[6]应用SFA方法测算我国战略性新兴产业上市公司的创新效率并且运用Tobit模型分析创新效率的影响因素。学者对技术创新效率的研究主要从微观、中观、宏观层面即分别以企业、产业和行业、国家省市为研究对象。赵树宽[7]对我国吉林省高技术企业技术创新效率进行测度，结果显示吉林省高技术企业创新效率较低；韩晶[8]运用SFA方法研究中国制造业的创新效率，分析影响制造业创新效率的因素并提出制造业创新效率提升的政策措施；陈青青等[9]以中国30个省的面板数据为基础，采用SFA对中国省际技术效率进行测算。

本文借鉴学者们的研究成果，从多投入多产出角度出发丰富投入产出指标体系，采用DEA和Tobit回归模型相结合方法，对新能源汽车企业技术创新效率进行综合分析；大多学者都是从产业层面进行研究，企业层面的研究较少，本文从企业层面挖掘数据，分析新能源汽车企业技术创新效率及其影响因素，探讨促进新能源汽车企业发展的对策建议，为企业提高生产效率及政府制定政策提供参考依据。

1 研究方法与模型

数据包络分析方法（简称DEA）是产出与投入的比率，指利用多指标投入和多指标产出对相同类型单位进行有效性评价的一种方法，也是用于评价相同类型组织工作绩效的常用方法。DEA方法主要分为CCR模型和BCC模型，CCR模型主要是针对规模报酬不变假设提出的，BCC模型是针对规模报酬可变假设提出的，本文选用CCR模型和BCC模型测算我国新能源汽车上市企业技术创新效率。判断CCR模型有效性应该满足的条件如下：

其中，θ为决策单元的有效值，S-，S+分别为投入产出松弛变量。如果最优值θ=1，且s+≠0或s-≠0，则决策单元k0为弱DEA有效；如果最优值θ=1，并且每个最优解都满足条件：s+=0,s-=0，则决策单元k0为DEA有效；当θ＜1，则决策单元k0为非DEA有效。在CCR模型中引入∑λk=1，构建BCC模型，将综合效率分解为纯技术效率和规模效率，判断决策单元处于规模报酬递增、递减还是不变情况。

2 指标选取和数据来源

2.1 指标选取

根据我国新能源汽车上市公司的投入产出特征，考虑投入指标应能反映新能源汽车企业创新研发投入状况，产出指标应能反映企业创新研发成果。根据现有文献，本文选取投入指标为企业总资产、研发内部支出、研发人员数，选取产出指标为主营业务收入、净利润、技术资产率。相关指标说明如下：

创新投入：资本和劳动力是企业创新投入最基本的要素[10]。总资产是指企业年末资产总额，企业的总资产能够体现企业的经营规模，2003年国家统计局将企业的“资产总额”作为企业规模的衡量指标，企业资金多少直接影响企业创新能力的大小。研发支出是指企业产品研发及运营过程中产生的支出费用，研发支出金额数可以看出企业当年的研发投入情况，研发投入大小能客观反映企业创新活跃程度，进而反映企业创新能力。人力资源是企业创新过程中必不可少的因素之一，企业研发人员数能够反映企业技术创新效率的真实情况[11]。

创新产出：经济效益是创新产出的直观表现，在产出的二级指标中，经济产出分为企业主营业务收入[12]和净利润[13]，主营业务收入是指企业当年主营业务带来的收入额，反映企业主营业务盈利能力，净利润是利润表中归属母公司净利润，反映企业经营效益情况。技术资产指无形资产中以技术为核心的资产，技术资产率反映企业无形资产研发成果的效率，是企业技术创新能力的体现，参照黄俊[14]的研究成果，技术资产率用企业无形资产与总资产的比值来表示。具体投入产出指标体系见下面表1。

表1 新能源汽车企业投入产出指标体系

2.2 数据来源

我国在2010年提出发展战略性新兴产业，本文选取2012年以前上市的新能源汽车企业为研究样本，选取指标中净利润为正值的企业并且选取的决策单元数应大于输入输出指标总个数的2倍，本文以2012年到2016年15家新能源汽车上市公司作为研究对象，样本数据选取来自巨潮资讯网中各公司企业年报，并且对选取的缺失值进行处理。样本选取见表2。

表2 样本选取

3 实证分析

3.1 数据包络分析

本文采用Deap2.1软件对企业的技术创新效率进行测算，选取产出型BCC模型，分别对企业的纯技术效率、规模效率、综合效率进行测算。

3.1.1 纯技术效率 纯技术效率是指企业由于管理和技术等方面的因素影响企业的生产效率值。由表3看出，企业层面上有4家企业的纯技术效率达到DEA有效，分别为上汽集团、宇通客车、奥特迅、江特电机，说明这4家企业的技术管理水平较高，资源利用达到最优。纯技术效率均值最高为1，最低值是0.472，纯技术效率均值最低的是力帆股份，说明力帆股份在技术管理方面创新投入不合理，资源配置效率较低，存在资源浪费现象。从时序角度来看，2012年到2016年我国新能源汽车企业纯技术创新效率均值都在0.8左右，从2012年开始纯技术效率出现缓慢上升趋势，2014年有所下降纯技术效率均值达到最低，2014年由于地方保护严重、购置成本较高等原因造成我国新能源汽车发展滞后。从2014年开始纯技术效率出现上升趋势，2016年效率均值达到最高点0.875，这与我国实行的政策有关，自2015年以来，国家和地方政府出台一系列新能源汽车发展政策，鼓励企业发展创新，企业的创新水平和管理水平不断提升。

表3 2012-2016年新能源汽车企业技术创新的纯技术效率

表4 2012-2016年新能源汽车企业技术创新的规模效率及其规模报酬情况

3.1.2 规模效率 由表4可知，样本中企业规模效率均值达到1的有3家：上汽集团、江特电机、宇通客车，企业创新投入的增加，创新产出也随之增加，3家企业规模报酬不变说明企业在发展过程中创新投入较合理。奥特迅的规模效率最低，非DEA有效，说明企业需要调整投入产出结构，达到规模最优状态。从时序角度来看，2012年到2016年新能源汽车企业技术创新的规模效率均值处于0.9以上，从2012年新能源汽车企业的规模效率值开始上升，2015年上市企业的规模效率均值达到最高值0.976，2016年略有下降但是总体还是上升的，企业技术创新投入产出结构较为合理。从规模报酬可以看出，东风汽车、中通客车、万向钱潮这三家企业呈现规模报酬递增状态，这与企业科学、有效的管理方法有关，企业采用适合自身发展的供应链管理模式，提高企业创新产出。江淮汽车、比亚迪、海马汽车、卧龙电气在2015-2016年呈现规模报酬递减状态，这与企业复杂的产品结构、较高的生产成本有关，企业应该优化内部产业机构，提高投入与产出配置效率。

3.1.3 综合效率

综合效率由纯技术效率与规模效率两部分组成。由表5可以看出，有3个决策单元的技术创新效率均值为1，分别为上汽集团、宇通客车、江特电机，并且这三家企业同时达到纯技术有效和规模有效，说明企业投入要素得到充分利用，企业能保持创新效率较高的水平主要来源于企业充分发挥品牌和产品优势，在创新方面企业自主研发能力较高。而江淮汽车、中通客车、宁波韵升这3家企业紧随其后，力帆股份、比亚迪、海马汽车、卧龙电气这4家企业的技术创新效率较低，这是由较低的纯技术效率引起的，说明这4家上市企业需要调整企业战略目标和创新投入，寻求更适合企业发展的创新模式，激发企业创新活力。从2012年到2016年时序角度看，2012年企业的综合技术效率均值最低为0.694，从2012年开始缓慢上升，企业综合技术创新效率总体呈上升趋势，这与纯技术效率、规模效率的发展趋势相一致。新能源汽车企业的技术创新效率均值在0.75左右，创新效率处于中等水平，说明企业创新投入要素没有得到很好利用，创新效率有待提高。

表5 2012-2016年新能源汽车企业技术创新的综合技术效率

总之，上述分别从企业和时间角度分析得出2012-2016年我国新能源汽车企业创新效率值差异较大，较低的综合技术效率是由较低的纯技术效率引起的。无论从纯技术效率、规模效率、综合效率哪个角度观察，上汽集团、江特电机、宇通客车均达到DEA有效，在新能源汽车企业中处于领先优势，力帆股份、比亚迪、海马汽车、卧龙电气的创新效率值较低，非DEA有效。有14家企业的规模效率均值在0.9以上，达到企业数量的93%，与表3中的纯技术效率相比，规模效率明显高于纯技术效率，综合效率较低受纯技术效率影响较大。其次，企业纯技术效率、规模效率、综合效率整体呈稳步上升趋势，创新效率值处于中等水平，企业还有很大发展空间。2012年效率值分别为0.759、0.920、0.694，2016年效率值升高达到0.875、0.927、0.813，新能源汽车企业还处于上升期，创新投入产出优化缓慢，企业需要不断调整策略提高创新效率，国家对新能源汽车企业发展的重视，颁布政策促进企业发展。2012年到2016年我国新能源汽车企业纯技术效率、规模效率、综合效率变化情况如图1所示。

图1 我国新能源汽车企业创新效率趋势图

3.2 新能源汽车企业创新效率的影响因素分析

3.2.1 变量选取与模型设定 从上文对我国新能源汽车企业创新效率分析可以看出，我国新能源汽车企业创新综合效率不高，因此研究企业创新效率的影响因素十分必要。本研究选用研发经费投入力度（INPUT）来表示企业创新能力，企业的研发投入力度由研发经费与主营业务比重决定；劳动者素质（LABOR）的高低反应企业技术创新大小，本研究用企业员工人数中本科及以上受教育程度人员占比来表示该企业劳动者素质；政府投入（GOVME）是影响企业技术创新的一大因素，本研究中政府投入可以用政府投入的资金额来表示；企业成长能力（GROW）是衡量企业绩效的重要指标，反映企业的发展前景和潜力，成长性较好的企业其经营业绩较好，为企业研发提供较好的外部环境，企业成长能力用企业资产收益率来表示；企业的管理费用率（MANAGE）与企业创新有关，高效的管理体制有助于企业进行创新领域的研究，企业管理费用率用管理费用与主营业务收入比值来表示；企业规模（SCALE）影响着企业技术创新，规模越大企业越能发挥规模经济效应，促进企业创新成果的转化，企业规模用企业总资产来表示。为降低模型产生多重共线性可能性，对政府投入变量进行对数化处理，根据分析构建企业技术创新效率的回归模型，以上文测度出来的技术创新效率值为因变量，以影响技术创新效率的影响因素为自变量，构建回归方程模型，即：

其中，Ei,t表示2012年到2016年新能源汽车企业中第i种企业第t年的技术创新效率值。i、t分别表示第i种企业、第t年的对应值。β0为常数项，β1～β6为回归方程的系数值，εit为随机扰动项。采用State12.0软件对Tobit回归模型进行分析，回归结果见表6。

表6 Tobit模型回归结果

3.2.2 实证分析 （1）企业研发投入强度的回归系数为正，且与技术创新效率在1%水平下显著，说明企业研发投入的提高促进创新效率的提升。新能源汽车企业研发活动对研发投入具有依赖性，研发投入越充足，企业共享的知识管理平台和研发体系越完善，我国新能源汽车企业设立研发中心，企业在研发及应用等方面处于领先优势，龙头企业的研发投入高于全球新能源汽车行业平均水平，企业技术水平显著提升并达到与国际先进水平同步。企业研发投入加快了新产品开发，提高了产品品质和企业市场占有率，新能源汽车企业通过增加研发投入提高企业创新能力，获得更高的创新效率来应对激烈的市场竞争。

（2）劳动者素质对创新效率的回归系数为负且不显著，说明企业员工素质高低对技术创新效率的提高没有起到积极作用。企业人员素质的提高应该有利于知识的流动提高创新效率，但是本文研究结论正好相反，这与本文选取的指标有关，本文选取员工中本科及以上学历比例作为劳动者素质指标，说明目前我国新能源汽车企业创新过程中高学历人才没有发挥应有的创新作用。企业对高学历人才的奖励力度不够，高素质人才在质量和数量上存在浪费，企业创新的积极性没有有效发挥出来，制约了企业技术创新的发展。

（3）政府支持与企业创新效率正相关，通过5%的显著性水平检验，说明新能源汽车企业技术创新效率的提升，离不开政府的大力支持。国家对新能源汽车行业的重视，政府对新能源汽车的投入比重越来越大，政府补助刺激新能源汽车企业研发投入，开拓企业发展潜力，政府除了直接投资以外还通过税收优惠等制度间接投资，政府投入对企业创新效率的提升有明显的促进作用。这与刘继兵[15]、吴传清[16]等的研究结论一致。

（4）企业成长能力与创新效率在1%的检验水平下正相关，说明企业成长能力的增加有利于创新效率的提升。本研究中企业成长能力用资产收益率来表示，资产收益率衡量的是一个公司盈利能力的高低，新能源汽车上市企业整体盈利能力较强，较高的盈利能力促进企业创新活力，企业创新能力更强。新能源汽车企业重视科研活动的每个环节，企业通过科研创新提高生产经营，获得创新投入、产出、利润的良性循环，企业整体创新效率得到提升。

（5）企业管理能力与创新效率负相关，在1%的检验水平下显著。管理费用率说明一个公司内部管理效率的高低，管理费用率较低的企业，其管理费用控制能力较强，企业管理水平高低对整个企业发展都产生一定的影响。我国新能源汽车企业内部各部门之间相互协调，企业整体管理水平上升，较高的管理效率将节省下来的资源更多的用于技术研发和市场推广，有利于企业创造更多的经济效益，增强企业整体创新能力。

（6）企业规模对企业创新效率呈显著的正相关关系，在10%的检验水平下显著，说明企业规模越大创新效率越高。我国新能源汽车企业拥有人力、物力等雄厚的资本实力，企业资源整合能力与管理水平较高，企业发挥规模经济效应有利于科技成果的转化。新能源汽车企业中规模较大的企业拥有的创新实力要优于规模较小的企业，扩大企业规模提升了企业运营效率，企业技术创新效率得到提升。

4 结论与建议

4.1 结论

本文运用DEA-Tobit模型对我国新能源汽车15家上市企业的创新效率进行分析，得出如下结论：15家新能源汽车上市企业创新效率差异较大，从创新效率均值看出上汽集团、宇通客车、江特电机均达到DEA有效，力帆股份、比亚迪、海马汽车、卧龙电气的创新效率值较低，企业的综合效率偏低受较低的纯技术效率影响；国产新能源汽车企业的创新效率呈上升趋势，但是还有一定发展空间；在新能源汽车企业创新效率的影响因素中，研发投入强度、政府投入、企业成长能力、企业规模对创新效率产生正向影响，企业管理能力对企业创新效率产生负向影响，劳动者素质对创新效率影响不显著。

4.2 政策建议

4.2.1 企业层面 新能源汽车企业应加大研发经费投入，激发企业研发能力和创新动力，加大新产品、新技术的研发力度，企业在技术、人力、管理等方面做到人尽其才、物尽其用，合理优化资源配置，减少资源浪费现象；新能源汽车企业应重视人才的培养，加大员工培训力度，建设具有规模的人才队伍和创新团队，提高职工素质，给予高学历人才相应的奖励，如制定合理的科研人员考核办法、创造良好的就业环境和优惠政策等，激发企业创新潜质，提高创新质量；企业作为创新主体，在技术创新过程中起着关键作用，充分发挥企业主观能动性，建立企业自主研发体系，摆脱以模仿和引进技术的产品模式，培养企业核心技术形成新能源汽车自主品牌，增加新能源汽车企业创新成果转化效率，提高企业核心竞争力。

4.2.2 政府层面 充分发挥政府职能作用，加大对新能源汽车企业的政府扶持力度，对中小企业研发资金给予支持，制定并实施有利于企业发展的政策和措施，充分发挥政府推动和引导作用，实施财政补助、科研成果奖励、创新补贴等措施提高企业创新积极性；政府鼓励企业通过兼并、重组等方式扩大规模，避免同质化现象，充分利用创新资源提升创新效率，加强政府对上市公司的监督管理和惩罚力度，减少企业运营违规行为，促进新能源汽车上市公司健康发展；加强基础设施建设，在公共场所建立新能源汽车充电设备，新能源汽车基础设施建设是一个长期过程，需要政府协助企业以及其他电力等相关部门共同完成，以协同创新推动整个新能源汽车产业发展。

4.2.3 行业层面 目前我国新能源汽车还处于发展阶段，新能源汽车企业发展核心是要突出节能环保的优势，在政府政策引导下开拓中国新能源汽车市场，应在研发、制造、应用等多个环节形成一整套产业链，促进产业链上下游企业协同创新，发展壮大整个新能源汽车产业链；加大新能源汽车产业结构调整和优化升级，与国内外知名企业交流与合作，对引进的知识消化、吸收，构建信息交流平台，有效利用人才、文化、技术等资源建立新能源汽车研发中心、新能源汽车技术和示范平台，加快知识技术的流动，提高研发效率和成果转化效率；建立协同创新合作机制，打造产学研合作联盟，新能源汽车行业内应建立利益共享和共同推进机制，加强企业创新和技术的有效衔接，激发市场活力，促进新能源汽车行业内良性竞争。