我国船舶与海洋工程装备制造业上市公司科技创新能力评价研究

2019-02-12陶永宏宗婷婷

江苏科技大学学报（社会科学版） 2019年4期

陶永宏, 宗婷婷

(江苏科技大学经济管理学院,江苏镇江 212003)

高端装备制造产业是国家七大战略性新兴产业之一,而作为高端装备制造业重要组成部分的船舶制造业和海洋工程装备制造业,其发展对建设海洋强国和制造强国有着举足轻重的作用。在全球经济高速发展的背景下,我国船舶与海洋工程装备产业呈现波动式上升趋势。2018年,我国承接新船订单3 667万载重吨,同比增长8.7%;截止12月末,手持船舶订单8 931万载重吨,同比增长2.4%。但是,2018年全国造船完工3 458万载重吨,同比下降14%,规模以上船舶工业企业实现利润总额91.4亿元,同比下降35.5%。其中,船舶制造业51.5亿元,同比下降17.7%;海洋工程专用设备制造4.7亿元,同比下降39%。相关研究指出，目前我国船舶海工产业在融资、接单以及盈利等方面均出现了不同程度的难题[1]。此外,现代海洋产业发展计划[2]提出，建设海洋强国,科技必须先行。船舶与海工装备制造业在我国拥有坚实的产业基础和日渐完善的工业体系,但要实现持续稳定发展需要在技术创新方面有所突破。主要表现在科创能力参差不齐、研发资金不够、科创人员欠缺、新型技术创新动力不足等,因此对船舶与海工装备制造业上市公司科技创新能力的评价与分析成了极为重要的问题。

目前国内关于我国船舶与海工装备制造业企业的科技创新能力评价的研究主要有:一是对船舶与海工装备制造业企业科技创新发展现状分析。研究表明,我国海洋领域工程科技技术的研发水平指数均值仅为18.97分(最高29分),相较于国外,我国的海洋领域技术创新总体研发水平仍处于较低层次[3]。二是对影响船舶与海工装备制造业企业科技创新能力发展的因素进行分析。“中国海洋工程科技2035发展战略”指出人才素质、科研投入等的缺乏是制约船舶海洋技术发展的主要因素[3]。陶永宏也分别从产业集群以及工业效率等不同的角度进行了分析[4-5]。三是关于船舶与海工装备制造业科技创新能力评价的研究方法。张慧莹运用哈肯模型,实证分析得出我国船舶工业绿色创新系统进入演化的新阶段[6]。吴小东等则是利用专家打分法确定海洋工程装备产业的关联因素评价指标体系的权重,再结合灰色关联度法分析得出目前该产业的技术创新能力薄弱[7]。

综上分析,可以发现现有研究主要呈现出三方面不足:

第一,定量研究不足。现有研究大多是从定性的角度对船舶与海工装备制造业企业的科技创新能力进行分析,缺乏对其影响因素的定量研究。

第二,行业科技创新能力的评价体系尚需完善。关于船舶与海工装备制造业企业科技创新能力评价的指标选取、科学量化等问题还有待深入研究。

第三,船舶与海工装备制造业的上市公司是行业的优秀代表,该群体的科技创新能力研究还是空白。

因此,笔者借鉴前人研究,选取具有代表性的8家上市公司的相关数据为研究样本,综合采用多种方法,力求从定量化角度进行分析,探索性构建船舶与海洋工程装备制造业上市公司科技创新能力评价体系。笔者以“熵权+模糊综合”对船舶与海洋工程装备制造业企业进行总体评价,再用TOPSIS法作进一步的比较分析,为提升行业科创能力、促进高质量发展提供参考,同时也是对相关理论研究的补充。

一、评价指标体系

构建的评价指标体系应符合以下原则:其一，选取能够共同反映船舶制造业和海工装备制造业企业的代表性指标,并要尽量避免主观因素导致的偏差;其二，从环境支持能力、创新资源投入能力、生产研发能力以及创新产出能力四个方面进行指标选取,实现整体和局部的统一;其三，为实现定量评价,所选取的数据应该具备较高的可靠性并且能够测量;其四，上市公司一般都是该行业中的龙头企业,因此选取上市公司有较高的代表性。基于上述原则,笔者参考前人研究[8-9],结合船舶与海洋工程装备制造业的行业发展特征,构建了船舶与海洋工程装备制造业企业科技创新能力评价指标体系，具体如表1所示。

二、评价过程和方法

因科技创新能力评价具有一定的复杂性和层次性,故为实现船舶与海洋工程装备制造业企业科技创新能力的有效评价,本研究将评价过程分为三步:第一步,采用熵权法来确定指标权重,避免原方法中权重确定的主观性,达到指标的客观定量化;第二步,选择M(·,⨁)模糊算子进行模糊合成运算以得出该行业总体的科技创新水平;第三步,选用TOPSIS法对所研究对象的科技创新能力水平进行排序,从而实现进一步的比较分析。

表1 科技创新能力评价指标体系

(一) 确定权重系数Vj

熵权法的基本原理:被评价对象的指标值相差越大,即变异程度越大,则该对象的重要程度越高,权重值越大[10]。

1. 设有m个企业,n个评价指标,xij(i=1,2,3,…,m;j=1,2,3,…,n)表示对于第i个企业第j个评价指标的指标值,则系统有m×n阶原始指标数据矩阵X;

2. 对原始数据矩阵进行标准化，得到原始指标数据矩阵X=(xij)m×n的标准化矩阵Y=(Yij)m×n;

3. 对Y=(Yij)m×n进行归一化处理,使得每一个数值都在[0,1]之间,得到矩阵F=(fij)m×n;

4. 令Hj表示第j项指标的信息熵,则有:

5. 令Vj表示第j项指标的权重,则有:

对于给定的指标j,xij的差异性(1-Hj)越大,则说明该项指标对船舶与海工装备制造业企业的科技创新能力发展贡献度越大。

(二) 评价模型构建

1.赋客观权重的模糊综合评价模型

(1) 确定评价等级V={V1,V2,V3,V4,V5}={高，较高，一般，较低，低};

(2) 针对所设定的评语集进行赋值。其中V1分值是81～100;V2分值是61～80;V3分值是41～60;V4分值是21～40;V5分值是0～20,从而构建隶属函数:

(3) 利用隶属度函数确定每一个评价指标对于其所属等级的隶属度[11],最后构建模糊评价矩阵R;

(4) 利用熵权法求得的指标权重集A=(a1,a2,…,an),按照M(·,⨁)模糊算子得出单层综合评判结果:

(b1,b2,…,bm)

TOPSIS法是可以用于接近理想值程度的排序方法[12]。笔者利用熵权法确定的指标权重和其对应的标准化数据矩阵,求得加权规范化决策矩阵,并以此来确定最优指标值和最劣指标值,然后以每个被评价对象与两种极端值之间的距离来对被评价对象的优劣情况进行排序。

通过熵权TOPSIS[13]得出的距离C值属于[0,1]之间,若C值越接近于1,则说明被评价对象与最优值的贴合度越高,即说明被评价对象越优,从而以此为依据对被评价对象的优劣程度进行排序。

三、实证分析

(一) 数据收集

基于上市公司的代表性和数据可获得性,按照与船舶制造相关程度的高低,最终笔者将研究对象定于国内21家与船舶制造高关联度的船舶与海洋工程装备制造业上市公司,分别是:中船防务(600685)、中船科技(600072)、中国重工(601989)、亚光科技(300123)、亚星锚链(601890)、中国船舶(600150)、海油工程(600583)、中集集团(000039)、振华重工(600320)、中海油服(601808)、石化机械(000852)、杰瑞股份(002353)、神开股份(002278)、海默科技(000084)、山东墨龙(002490)、通裕重工(300185)、新兴装备(002933)、大连重工(002204)、富瑞特装(300228)、中国动力(600482)、江龙船艇(300589)。根据中证行业的分类方法,选取了与船舶海工制造关联程度较高的8家上市公司,分别是中船防务(600685)、中国船舶(600150)、中船重工(601989)、中集集团(000039)、振华重工(600320)、石化机械(000852)、中海油服(601808)、亚星锚链(601890)。笔者以其2015—2017年的相关数据为样本进行定量分析,数据源于2015—2017年各个公司的财务报告以及社会责任报告等。各公司评价指标数据如表2所示。

(二) 数据分析

1.指标权重计算

运用熵权法对表2的数据进行运算,得出2015—2017年科技创新能力评价指标的平均权重,如表3所示。

由表3可见,评价指标的权重系数由大到小排列顺序依次为:技术资产投入程度(0.267 9)、发明专利授权数(0.183 9)、省部级以上科技成果奖(0.118 4)、研发人员比重(0.096 2)、船舶及相关产品研发经费投入强度(0.095 9)、船舶与海洋工程行业政策支持(0.067 8)、金融贷款支持(0.063 9)、本科及以上学历人员比重(0.058 5)、船舶及相关产品生产设备新度系数(0.047 4)。其中,对高附加值船舶的技术改造费用投入占比最大,处于主导地位。

表2 2015-2017年8家上市公司科技创新能力评价指标数据

表3 各项二级指标权重

再从一级指标的角度,将对应的指标值进行求和,最后可得四个一级指标的影响程度,由高到低依次是:生产研发能力(32%)>创新产出能力(30%)>环境支持能力(25%)>创新资源投入能力(13%)。其中,生产研发能力明显高于其他指标,

2.“熵权+模糊综合”总体评价

根据上述评价模型,求得指标的模糊关系矩阵R,如表4所示。

(ⅱ) 假设(u,v)是系统(3)的一个共存解,则a>λ1,因此θa存在且唯一,从而u<θa,又因d> λ1,则v>θd,故θa,又因d

表4 各指标的模糊评价结果

结合指标权重集A=(a1,a2,…,an),以及模型M(·,⨁)计算得到2015—2017年所选取的该行业上市公司的总体科技创新能力水平B:

B2015=A×R=

(0.092 1,0.102 9,0.075 2,0.027 0,0.012 8)

B2016=A×R=

(0.059 8,0.081 0,0.083 7,0.052 9,0.010 4)

B2017=A×R=

(0.054 6,0.080 3,0.092 7,0.057 5,0.012 5)

根据最大隶属度原则[12],所选取8家上市公司2015—2017年的总体科技创新能力依次为:较高、一般、一般。由于笔者所选取的8家上市公司与船舶制造相关性较高,从其发展的整体情况可以在一定程度上推断出本行业的总体科技创新能力水平。因此,由这些上市公司的发展趋势可以看出:

其一，从2015年到2016年,我国船舶与海工装备制造业企业总体的创新技术水平大幅度下降,其背后原因可能在于2016年全球船舶市场的极端行情,截止2016年年底,克拉克松指数下降至2008年金融危机以来的最低点,新船市场需求也因此持续处于低迷状态。

其二，本行业的科技创新能力水平2016、2017两年均处于“一般”,可见其总体水平不高。对于此种态势,可能由如下原因所致:一是船舶与海洋工程装备制造业企业的产品均属于单件小批量产品,其制作的复杂程度较高;二是船舶制造业与海洋工程装备制造业具有的强周期性，船舶生产的周期较长,对于要求设计和研发的首制船而言生产周期要求更高,因此,市场需求变动信息的传递严重滞后;三是世界造船业主要集中于中国、韩国和日本,其创新生产模式在国际市场中也处于中低端位置。

其三，2017年的船舶与海工装备制造业企业发展并没有显著地回升,甚至有数家船舶海工制造企业重组或破产。究其原因,在于船舶与海洋工程装备制造企业的经营管理水平较差[5],生产制造流程还存在缺陷,企业资源的有效配置有待进一步加强。

其四，通过计算4个一级指标的评判结果可知每个因素的影响水平:生产研发能力为“一般”,其他三项的影响水平均为“较高”,这说明我国船舶与海洋工程装备制造业企业的生产研发能力还有很大的提升空间。

通过总体分析可知,造成行业现状的主要原因在于:一是我国船企的核心竞争力不及日、韩企业,高端船舶海工制造技术相对不足;二是用于科技研发的船舶海工制造企业资金较难得到满足;三是我国大多数船舶海工制造企业缺乏创新性的新技术和新设备,在新技术的转让中也存在着诸多问题。因此,进行船舶与海洋工程装备制造业企业科技创新能力的比较研究,便于更深层次地剖析原因,提高判断准确度。

3.TOPSIS比较评价

基于原始数据以及熵权TOPSIS模型,先对所选上市公司2015-2017年科技创新能力一级评价指标进行排序,再得出其总体科技创新能力Ci排名。分析结果如表5、6所示。

表5 2015—2017年上市公司各项科技创新能力评价指标结果

表6 2015-2017年上市公司科技创新能力评价结果

8家上市公司的科技创新能力排名从大到小依次为:中船重工(0.686 3)、石化机械(0.355 4)、振华重工(0.193 1)、中集集团(0.188 4)、中国船舶(0.184 4)、中船防务(0.163 8)、中海油服(0.147 9)、亚星锚链(0.101 1)。

四、结论与对策

(一) 研究结论

从整体来看,我国船舶与海洋工程装备制造业企业的科技创新能力水平一般,还有很大的提升空间。但是部分船舶海工制造企业生产经营管理效率低下、产能过剩的问题比较严重。具体而言,通过对所选取的8家船舶与海洋工程装备制造业企业的科技创新能力比较,可按照创新能力较强、一般、较弱划分为三类进行分析[14]。

第一类是中船重工,其创新能力较强,在所选的企业当中排名第一。究其原因,主要是中船重工在创新资源投入和生产研发能力方面显著高于其他公司。中船重工凭借自己的研发优势,聚焦重点前沿技术,积累了大批前沿科技成果,科技研发队伍雄厚。同时,公司产业的覆盖面广,各产业领域之间优势互补,为公司高效地进行科技创新活动提供了良好的环境。

第二类是石化机械、振华重工、中集集团,其创新能力一般。究其原因,石化机械和振华重工均在创新产出能力方面比较突出,这与两家企业的核心经营范围是分不开的。两家均主要从事海洋工程装备及构件的研制和销售,科技化产品的应用效果较好。中集集团则是通过四家科研设计公司以及两个海洋工程国家工程实验室保证了较高水平的生产研发能力。此外,其还顺应了市场经济及产业结构的调整趋势,优化产品管理结构,构建起独立的融资体系。

第三类是中国船舶、中船防务、中海油服、亚星锚链,其科技创新能力较弱。通过对比分析可知,中国船舶、中船防务以及中海油服无论是生产研发能力还是创新产出能力,大多位于中等偏下的位置。究其原因,一方面是忽视了用于研发活动的硬件设备的基础性作用,另一方面是科技产品商业化尚未落实到位。此外,亚星锚链因其环境支持能力最弱而排到了总体的末端。