江苏企业技术创新主体地位测度指数研究

摘要：创新驱动发展背景下，企业作为技术创新主体，如何测度其地位成为一个重要问题，而已有研究在分析框架、研究方法、指标设计、研究数据等方面均存在不足。以江苏为例，在提出企业创新主体地位测度分析框架与构建监测指标体系基础上，利用无投入DEA模型构建了由企业技术创新主体测度指数、企业创新系统要素指数、企业创新活动要素指数、大中型企业技术创新主体地位指数、高技术企业技术创新主体地位指数构成的江苏企业技术创新主体地位测度指数体系，并利用实际数据进行了指数测算。

关键词：企业技术创新主体地位；测度指数；无投入DEA模型

0 引言

2006年发布的《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020)》明确提出“确立企业技术创新主体地位”[1]。2012年，新一轮科技体制改革启动，出台了《关于深化科技体制改革、加快国家创新体系建设的意见》，指出要继续强化企业技术创新主体地位，增强企业创新能力[2]。企业是经济活动的基本单元，是创新体系中最有生命力的要素，更是江苏省建设创新型先进省份的重要引擎。因此，如何科学、客观、全面评价江苏企业技术创新主体地位成为非常重要的现实问题。

随着创新驱动发展战略的实施和推进，国内学者对技术创新主体的认识不断深化，取得了一系列研究进展，并提出了众多建设性意见与对策。例如，陈雅丽和朱新轩[3]研究了企业技术创新主体地位评价指标；孙福全和陈宝明[4]研究了企业作为技术创新主体的特征；张义芳(2006)深入分析了传统及现代意义企业主体的内涵，指出我国企业距离真正意义上的创新主体还有很大差距；杨伟等[5]分析了企业技术创新主体性程度的区域差异及其对区域创新能力的影响；邹鑫、王续琨[6]利用泰尔指数测度了企业创新主体地位的区域差异并对其进行了分解；张赤东等[7]基于文献述评的角度，论证了企业是技术创新主体这一命题；张赤东等[8-9]构建了企业技术创新主体测度框架与监测指标体系。但相关研究还存在以下不足，主要表现为：①大多数文献对相关问题研究缺乏定量分析；②创新评价缺乏系统性；③仅采用横截面数据，未能连续、动态反映出变化情况；④缺乏详实的数据对已有指标体系进行实证检验。

针对上述不足，首先建立江苏企业技术创新主体地位测度分析框架及监测指标体系；其次，对2003-2012年江苏企业技术创新进行实证分析，以指数形式反映企业在江苏创新型省份建设过程中技术创新主体地位和技术创新能力的变化趋势；最后，得出主要结论，并提出江苏企业技术创新能力提升政策建议。

1 分析框架与监测指标体系

在国家(区域)创新系统中，能够完成技术创新过程，在技术创新活动中发挥核心作用、占据主导地位、实现经济发展的组织被称为技术创新主体。企业作为技术创新主体，需具有创新需求、具备创新能力以及借助其它中介或服务组织进行变革的能动性[10]。依据相关文献对技术创新主体的界定，本文通过3个研究视角和1个边界条件构建江苏企业技术创新主体地位框架，如图1所示。

从测度框架出发，将企业技术创新主体测度内容分为两个一级指标：①创新系统要素指标。主要考察创新系统中参与者之间的相互作用，反映创新系统参与者的主体地位，即反映出企业在国家(地区)创新系统中的主体地位；②创新活动要素指标，反映企业在技术创新全过程的作用和功能。创新系统要素指标旨在对企业在国家(地区)创新系统中的主体地位进行总量分析，动态反映企业技术创新主体地位强弱变化过程，静态体现企业主体地位的状态。创新活动要素指标关注企业在内部技术创新全过程中的作用与功能，涵盖企业技术创新的投入、产出、营销、活动等方面。创新系统要素活动和创新活动要素指标从动态与静态两个方面共同完成对企业技术创新主体地位的测度。

1.2 监测指标体系构建

本文通过以下两个步骤构建监测指标体系:

(1)以美国科学基金会、经济合作和发展组织等国际权威机构发布的，以及众多著名学者在企业技术创新评价体系中出现的高频率指标为依据，根据本文主要分析的问题，结合相关参考文献，在充分考虑指标可获得性、科学性等原则前提下，完成本指标体系初选。

(2)运用聚类分析方法将创新系统要素、创新活动要素2个一级指标内的指标分为诸多子类，依据指标间关系选出代表性强的指标，以保证指标体系的全面性。

1.2.2 监测指标选择与说明

以测度分析框架为基础，采用多层次目标评价体系结构，选取创新活动要素、创新系统要素为一级指标；依据可操作性、可比性、科学性、全面性等原则细化一级指标，遴选出21个二级指标；相应指标数据主要来自《中国科技统计年鉴》、《中国高技术产业统计年鉴》、《中国统计年鉴》、《江苏统计年鉴》 (相关年鉴从CNKI的中国经济与社会发展数据库获得)等资料,如图2所示。

2 江苏企业技术创新主体地位指数构建

2.1 无投入DEA模型

2.1.1 无投入DEA模型应用分析

在绩效评价中，指数指标在商务评价、人类发展评价、健康服务评价、国家竞争力与财富评价等方面有着大量应用。令xi和yi表示DMU的投入和产出，则指数数据表达式为eir=yr/xi，人均GDP、每篇文章的引用次数等均采用这种表达形式。此外，在国家实力或学生绩效评价过程中，通常只有产出指标会得到使用，此时数据并不涵盖明显的投入-产出关系。因此，标准DEA模型很难得到应用。

在实际应用中，加和方法常被用于合并指数数据为一个单一绩效分数，如用wireir进行DMU的绩效加和测量。因此，如何确定权重wir至关重要，一般通过德尔菲法或层次分析法(AHP)进行同行评议，或使用回归分析、主成分分析法、熵值法获得。上述方法均给DMU设置了相同权重，这也成为最终评价结果争议的来源。

DEA作为一个确定有效前沿面而非归中趋势的非参数方法，只有落在有效前沿面上的DMU才会被视作有效数据。在该方法中，DMU能够自由选择其权重以最大化其绩效分数。自从第一篇DEA论文在1978年发表在EJOR上以来，它已成为在营利部门或非营利部门都极具吸引力的绩效评价工具。标准DEA模型建立在DMU的投入-产出数据上。然而，正如W B Liu等[11]，C A Knox Lovell和J T Pastor[12]以及Mehdi Toloo[13]所述，数据集通常没有给出投入数据，或最初的投入-产出数据不能够简单地被恢复。例如，从本研究用到的21个相关指数数据中直接恢复出最初的投入-产出是一件非常困难的事情，因为像R&D人员数在某些指数中是作为分母，而在另外一些指数中是作为分子存在的。另外，本研究中有些指数没有考虑到投入指标，而且在有些实际应用中，只有部分指数是有意义的。

2.1.2 无投入DEA模型构建

虽然在考虑指数加和过程中没有明显的投入要素，但是仍可以应用DEA原理直接处理指数

与

分别表示DMUj的投入与产出，j=1,2,…,n。对于指数数据的DEA模型可以直接使用

测度DMUs绩效。为了使每个DMU最大化加权和，假定投入与产出均是符合期望的，通过求解以下DEA模型估计绩效分数：

wir≥0,i=1,2,…,m;r=1,2,…,s

在模型(1)中，对于DMU0，需要通过确定wir得到最大化分数。模型(1)的对偶形式如下：

s.t.

λjYj≥Y0,j=1,2,…,n(2)

令

且θ=

，并使用λj替换

则模型(2)变换如下：

λj≥0, j=1,2,…,n ;r=1,2,…,s(3)

同样，式(3)可转化如下：

s.t.

λjYj≥θY0,j=1,2,…,n(4)

为了提升该模型的辨识力，可以得出上述模型的超效率模型SE-WEIDEA如下所示：

s.t

λjYj-S+=θY0,j=1,2,…,n(5)

2.2 测度指数构建

2.2.1 缺失值处理

为了便于利用无投入DEA模型对数据进行后续处理，对于某些缺失年份较少的数据，利用差补法进行差补，对于缺失年份较多的数据，对该指标变量予以删除，不将其纳入测度指数中。

存在缺失数据的相关指标变量如表1所示。对于缺失数据比较多的指标变量，如江苏企业基础研究经费占企业R&D经费的比重(y13)与江苏企业应用研究经费占企业R&D经费的比重(y14)，两项指标在计算中均缺乏2003-2008年数据。由于两个指标在计算中缺失的数据较多，故在构建江苏企业技术创新主体地位测度指数时将其排除在外。

对于其它存在缺失数据的指标变量，由于缺失的数据均只涉及两个年份，缺失较少，为保证已收集到的信息，故采取相应的插补方法进行插补。除了江苏高技术企业每万R&D人员发明专利申请量(件/万人年)(y17)，在计算中缺失数据用序列平均值差补外，其它相关指标在计算中缺失的数据均用一元线性回归拟合线差补。

2.2.2 江苏企业技术创新主体地位测度指数构建

本论文的主要研究目的是想通过建立指数，对江苏企业技术创新主体地位进行有效测度和监控。江苏企业技术创新主体地位通过创新系统要素和创新活动要素2个一级指标测量，而创新系统要素由5个二级指标测量，创新活动要素则由16个二级指标测量。因此，若要从整体上有效反映和监控江苏企业技术创新主体地位变化，有必要建立一个江苏企业技术创新主体测度指数。此外，为更好地探寻江苏企业技术创新主体地位变化的原因，有必要为2个一级指标设立相应的检测指数以反映其变化，即江苏企业创新系统要素指数和江苏企业创新活动要素指数。严格意义上，也可以为每个二级指标构建相应的指数，为一级指标的变化寻找原因，但二级指标数量太多，受篇幅限制，并未实施。考虑到在江苏区域创新系统中，大中型工业企业和高技术企业在创新方面所起的重要作用，以及三级指标数据可得性，发现大量指标数据与大中型工业企业和高技术产业企业有关，因此还研究了反映江苏大中型企业技术创新主体地位与江苏高技术企业技术创新主体地位变化的相应指数，以期为探寻江苏企业技术创新主体地位变化原因提供新的研究角度。

(1)江苏企业技术创新主体地位测度指数构成。江苏企业技术创新主体地位测度指数实际上是一个指数体系，主要由5个指数构成：从整体上反映江苏企业技术创新主体地位随时间变化的江苏企业技术创新主体测度指数；反映准则层(即一级指标)随时间变化的测度指数，分别为江苏企业创新系统要素指数、江苏企业创新活动要素指数；用以反映江苏大中型企业和高技术企业技术创新主体地位随时间变化的指数，分别为江苏大中型企业技术创新主体地位指数、江苏高技术企业技术创新主体地位指数。

(2)江苏企业技术创新主体地位测度指数的指标变量及其指标值。通过对相关缺失数据的指标变量进行处理，得到江苏企业技术创新主体地位测度指数指标变量及其指标值(y1-y12、y15-y21)、江苏企业创新系统要素指数指标变量及其指标值(y1-y5)、江苏企业创新活动要素指数指标变量及其指标值(y6-y12、y15-y21)、江苏大中型企业技术创新主体地位指数指标变量及其指标值(y1、y3、y6、y8、y10-y12、y15、y16、y18)、江苏高技术企业技术创新主体地位指数指标变量及其指标值(y2、y4、y7、y9、y17、y19-y21)，如表2所示。

(3)江苏企业技术创新主体地位测度指数构建。将每一年度视为一个DMU(决策单元)，相应的指标变量作为产出变量，利用模型(5)中无投入超效率模型SE-WEIDEA进行各年份指标变量权重设定和指标值加和处理，以得到最终的测度指数。相对于产出指标，本研究中的DMU数量较少，为了提升DEA模型鉴别能力，将超效率计算引入模型(5)中。利用模型(5)计算可以得到产出导向的无投入超效率模型SE-WEIDEA各年的效率值，效率值的倒数即为各年实际效率值。以2003年的指数为100，可以得到江苏企业技术创新主体地位测度指数体系。限于篇幅，效率值和实际效率值不再给出，相应指数值见表3。

表3中序号含义：①表示江苏企业技术创新主体地位测度指数；②表示江苏企业创新系统要素指数；③表示江苏企业创新活动要素指数；④表示江苏大中型企业技术创新主体地位指数；⑤表示江苏高技术企业技术创新主体地位指数

将各测度指数绘制成图表，可以得出以下结论：

第一，2003-2012年，江苏企业技术创新主体地位指数曾出现3个阶段性高点，分别在2004年、2009年和2012年，尤其是在2012年，江苏企业技术创新主体地位得到了极大提升。

第二，江苏创新系统要素指数在2007年达到峰顶。虽然其在2011年反弹至阶段性高点，但2007年后基本呈回落趋势。

第三，从2003年开始，江苏企业创新活动要素指数总体呈现稳步上升趋势，在2004年和2009年出现两个阶段性高点，并在2012年有大幅度提升。

第四，江苏大中型企业技术创新主体地位指数变化可分为3个阶段：2003-2006年，指数基本维持在100左右；2007-2011年，指数在120上下窄幅波动；2012年后，该指数有大幅度提升。

第五，自2004年起，江苏高技术企业技术创新主体地位指数就保持在120以上的高水平。其中，2004年和2008年接近140的水平，2012年该指数突破了140的水平。

为了对上述指数的进行横向比较，将其置入同一张图中，如图3所示。

由图3可知，2003-2012年，江苏企业技术创新主体地位指数基本呈稳步提升趋势，分别在2004年、2009年和2012年达到3个阶段性高点，并在2012年得到极大提升；江苏企业创新系统要素指数基本上在100上下窄幅波动，说明江苏企业创新系统要素基本是原地踏步，实质性增长不明显；江苏企业创新活动要素则与江苏企业技术创新地位测度指数保持基本相同的增长趋势，而且其同年指数均在后者之上，说明江苏企业技术创新地位提升主要依赖江苏企业创新活动要素增长。

将江苏企业技术创新主体地位测度指数、江苏大中型企业技术创新主体地位指数与江苏高技术企业技术创新主体地位指数进行比较，如图4所示。

由图4可知，除2012年外，江苏高技术企业技术创新主体地位指数均高于江苏企业技术创新主体地位测度指数。除2004年外，江苏大中型企业技术创新主体地位指数均高于江苏企业技术创新主体地位指数，说明江苏高技术企业和大中型企业对整个江苏企业技术创新主体地位的提升起到了巨大的推动作用。2003-2008年，江苏高技术企业技术创新主体地位指数均高于江苏大中型企业技术创新主体地位指数，2009年情况开始发生反转，说明2003-2008年江苏高技术企业对整个江苏企业技术创新主体地位提升起到的推动作用强于江苏大中型企业；从2009年开始，后者对江苏企业技术创新主体地位提升的推动作用开始强于前者，这在2012年体现得更加明显。

3 结语

综上所述，可以得到以下研究结论：

(1)2003-2011年，江苏企业技术创新主体地位呈缓慢提升趋势，2012年有较大幅度提升。

(2)从江苏企业技术创新主体地位结构看，2003-2012年，江苏企业创新系统要素基本是原地踏步，实质性增长并不明显。江苏企业创新活动要素与江苏企业技术创新地位保持基本相同的增长趋势，而且其同年指数均在后者之上，表明江苏企业技术创新地位提升主要由江苏企业创新活动要素增长推动。

(3)从江苏高技术企业和大中型企业在推动企业技术创新主体地位中的作用看，二者对整个江苏企业技术创新主体地位提升起到了巨大的推动作用。具体来看，2003-2008年，江苏高技术企业对整个江苏企业技术创新主体地位提升起到的推动作用强于江苏大中型企业，而从2009年开始，后者对江苏企业技术创新主体地位提升的推动作用开始强于前者，这在2012年体现得更加明显。

(4)从指数与其构成指标的关系看，虽然各指数总体呈现上升趋势，但是某些构成指标的变化却是与其背道而驰的。

(1)在提升江苏企业技术创新主体地位上，以江苏企业创新系统要素为基础，在国家及江苏发展规划纲要指导下，着力提升江苏大中型企业R&D经费支出占江苏R&D经费支出的比重。江苏大中型企业应从R&D资金和R&D人员两个方面入手，优化公司内部资源配置，增强对R&D的重视程度，提高R&D资金占销售收入的比重，建立R&D专项资金并配备专职R&D人员，创造企业内部良好的研发平台和空间。另外，政府应建立完善的科技投入体系，促进江苏大中型企业与金融机构融合，充分利用金融机构的资金优势，增加R&D活动资金投入量，提高R&D资金使用效率[14]。

(2)促进企业创新活动要素持续增长，加强江苏大中型工业企业R&D活动，提高江苏企业应用研究经费占企业R&D经费的比重以及创新产品实现的技术价值。促进江苏大中型工业企业R&D活动的关键在于提升R&D经费支出占主营业务收入的比重和新产品销售收入占主营业务收入的比重。对此，应建立一套创新组织架构和运行体系，培养企业内部创新活动能力，建立内部成员间便捷的信息交流和知识分享机制，营造鼓励员工独立思考、勇于创新的文化氛围，增强企业创新的组织管理能力。对于江苏企业，需提高应用研究经费支出比例，提升制造工艺和水平，提升创新想法与成果转化的契合度，以实现创新产品的技术价值和换代升级。

(3)在江苏企业创新主体结构上，继续巩固大中型企业与高技术企业在江苏企业技术创新中的主体地位，驱动江苏企业技术创新主体结构持续优化。对于大中型工业企业，应以提高研发费用比例和工业企业新产品销售收入比重为主；对于高技术企业，应关注技术创新机遇，强化企业技术与创新的价值化程度，不断提升企业产品出口交货值。在企业技术创新过程中，应不断提升创新产品的附加值，开发具有自主知识产权和创新技术的新产品、新工艺，以极大提升江苏企业技术创新能力，优化企业创新主体结构，增强江苏企业核心竞争力。

[1] 国家中长期科学和技术发展规划纲要.国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)[Z].2006.

[2] 中共中央国务院.关于深化科技体制改革加快国家创新体系建设的意见[M].北京:人民出版社, 2012.

[3] 陈雅丽,朱新轩.企业技术创新的主体地位评价指标研究[J].科技进步与对策,2002,19(3):50-52.

[4] 孙福全,陈宝明.企业作为技术创新主体的特征研究[J].中国科技论坛,2006(3):13-16.

[5] 杨伟,戚安邦,杨玉武.企业技术创新主体性程度的区域差异及其对区域创新能力的影响[J].经济地理, 2008(6):955-959.

[6] 邹鑫,王续琨.企业创新主体地位区域差异的测度与分解[J].科技进步与对策, 2009,26(3):82-84.

[7] 张赤东,马驰,徐永昌, 等.关于企业技术创新主体的论证--基于文献述评的角度[J].科技管理研究, 2013(20):14-19.

[8] 张赤东,罗亚非, 徐永昌, 等.企业技术创新主体测度框架与监测指标体系[J].科技创新与生产力, 2013,9(1):4-8.

[9] 张赤东.企业技术创新的投入绩效分析[J].高科技与产业化,2013(02):28-31.

[10] OECD.National innovation systems[R].Paris:OECD Publications,1997.

[11] LIU W B,ZHANG D Q,MENG W,et al.A study of DEA models without explicit inputs[J].Omega,2011,39(5):472-480.

[12] LOVELL C A K,PASTOR J T.Radial DEA models without inputs or without outputs[J].European Journal of Operational Research,1999,118(1):46-51.

[13] TOLOO M.The most efficient unit without explicit inputs: An extended MILP-DEA model[J].Measurement, 2013,46(9):3628-3634.

[14] 郑霞.我国高技术企业技术创新能力影响因素研究[J].财经问题研究, 2014(11):127-132.

Study on Index of Technological Innovation Principal Status of JiangsuEnterprises Based on DEA Model without Input

(School of Economy and Management, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094,China)

Abstract ：In the background of innovation-driven development and enterprises supported as subject of technological innovation, it seems to be an important problem to measure technological innovation principal status of enterprises. There still exist some disadvantages of recent research, including analysis framework, research methodology, indicator design and research data. Considering Jiangsu province as example, this paper puts forward enterprises technological innovation principal status measuring framework, constructs monitoring indicators system, and establishes technological innovation principal status index system of Jiangsu enterprises, including enterprise technological innovation principal status index, enterprise innovation system factor index, enterprise innovation activity factor index, large and medium enterprise technological innovation principal status index and hi-tech enterprise technological innovation principal status index, by using DEA model without input. Finally, all the indices above are calculated with real data of Jiangsu province.

Key Words:Enterprise Technological Innovation Principal Status;Measuring Index;DEA Model without Input

基金项目：江苏省软科学研究项目(BR2014099)；中央高校基本科研业务费项目(NUST30920140122009，NUST30920130132009)；南京理工大学经济管理学院青年教师科研基金项目(JGQN1502)

作者简介：鲁涛(1977-)，男，湖北武汉人，博士，南京理工大学经济管理学院讲师、硕士生导师，研究方向为DEA与效率、生产率、物流与营销；马明(1988-)，男，河北沧州人，南京理工大学经济管理学院硕士研究生，研究方向为DEA与效率、生产率。