摘要：运用随机前沿生产函数模型（SFPM）对中国92家新能源上市企业在2010～2014年间的技术创新效率进行测度，并重点考察了R&D强度和政府支持度对技术创新效率的影响程度。结果发现：近年来中国新能源企业的技术创新效率普遍处于较低水平且增长缓慢；企业内部研发投入对技术创新效率拥有明显的正向作用；政府补助在新能源企业创新活动中的促进作用尚未得到正确发挥。为此，今后应继续加强基础研发工作，确立企业在新能源技术创新体系中的主体地位，加强政府补助的申请及落实制度。
关键词：R&D强度；政府支持度；新能源企业；技术创新效率；SFPM
中图分类号：F424.7 文献标识码： 文章编号：
Abstract： This paper used the SFPM model to analyze the technological innovation efficiency of China’s 92 listed new energy enterprises during 2010 to 2014 and inspected the influence of R&D intensity and the government support. It turns that the technological innovation efficiency of China’s new energy enterprises are almost in lower level and small growth in recent years. R&D input can improve the technological innovation efficiency obviously. The positive effects of government subsidies has not work properly. So we should strengthen the basic research， establish the principal status of new energy enterprises in the technology innovation system and strengthen the application and implementation regime of government subsidies.
Key words： R&D intensity； government support； new energy enterprises； technological innovation efficiency； SFPM
世界工业发展长期以煤、石油、天然气三大不可再生的化石能源为主的能源消费结构，给人类赖以生存的地球造成了沉重负担。中国作为发展中大国和《京都议定书》缔约国，面临着能源供需矛盾和减排压力的双重挑战，而对太阳能、风能等可再生能源的开发利用能有效减少化石能源的消耗，从而起到缓解能源供需矛盾和减少环境污染的双重作用。近年来在我国政府的大力支持下，以太阳能光伏、风电、核能、生物质能等为代表的新能源产业得到快速发展，截至2012年底，中国新能源发电占能源发电量的比例已突破20%，光伏电池产量和风电装机量都稳居世界第一。
新能源企业作为典型的高新技术企业，具有技术与知识高度密集的特征，技术创新活动对新能源企业而言具有非凡的意义。这就要求新能源企业自身不断投入大量的研发资金和技术人员来开展技术研发工作，而政府一般也会通过政府补助的方式来鼓励新能源企业的创新活动。我国于2008年颁布的《高新技术企业认定管理办法》 对高新技术企业的研究开发费用占销售收入的比重、研发人员占职工人数的比重等都有明确规定，为了激发企业的技术创新活动，经认定的企业可获得15%的税率优惠。新能源企业为了获得政府补贴，纷纷在相关指标上迎合政府规定，但其技术创新效率究竟如何却不得而知，因而有必要构建合理的指标体系对新能源企业的技术创新效率进行测度和评价。
1 文献综述
企业的技术创新效率是指企业技术创新活动的投入和产出之间的比率关系，它反映了企业的自主创新能力。以往的国内外学者对于企业技术创新效率的评价指标、测度方法及其影响因素等有过诸多研究。在评价指标方面，企业技术创新活动的投入指标一般包括R&D支出或R&D强度、员工人数及技术人员占员工总人数的比重、企业总资产等，产出指标则主要包括专利申请数量、新产品收入及其占总销售收入的比重等（陈劲和陈钰芬，2006[ ]；顾群和翟淑萍，2012[ ]），但既有研究普遍忽略了非专利技术这一技术形式，而现实中它往往占据企业技术创新产出的较大比重；现有的企业技术效率测度方法可分为参数法和非参数法两大类，其中参数法以随机边界分析为代表（Battese and Coelli，1995[ ]；潘雄锋和刘凤朝，2010[ ]），非参数法的使用主要集中于数据包络分析法（段云龙和王荣党，2010[ ]；熊飞等，2013[ ]），但大多采用传统的CCR或BCC模型，且研究对象以大中型工业企业或科技园区为主，缺乏对某一产业类型下企业的专门研究。还有一部分学者着重分析了企业技术创新效率的各类影响因素，主要包括所有制类型、企业规模、政府补助、经济区位、经营者的文化程度等（姚洋和章奇，2001[ ]；池仁勇，2003[ ]；白俊红和李婧，2011[ ]；吴延兵，2014[ ]）。
本文将研究视角聚焦于近年来风生水起的新能源行业，运用SFPM方法从微观角度对新能源产业内部企业的技术创新效率进行测度，并重点关注了新能源企业创新活动中两类重要的内、外部影响因素――研发强度和政府补助对创新效率的影响效果，透视企业自身和政府在技术创新方面的作用。
2 研究方法与假设 2.1 研究方法
学术界对于企业技术创新效率的测度方法大致可分为参数法和非参数法两类，分别以随机边界分析法（SFA）和数据包络分析法（DEA）为代表。DEA方法无需事先确定生产函数的具体形式，但它未考虑随机误差对效率值的干扰；相比而言，SFA采用计量经济学方法对前沿生产函数进行估计，充分考虑了随机误差对样本效率值的干扰，在测量误差和模型拟合质量上具有优势（Gong and Sickles，1992[ ]）。因此，本文选用SFA方法对中国新能源企业的技术创新效率进行测度。在前沿生产函数的设定上，借鉴Battese and Coelli（1995）[12]的方法构建随机前沿生产函数模型（SFPM），该模型能够在准确测量技术创新效率值的同时，对无效率的来源进行进一步分析，从而实现对技术创新效率影响因素的考察。
2.2 技术创新效率影响因素的研究假设
根据新能源行业的技术创新特性以及我国新能源企业的自身特点，本文选取企业的R&D强度和政府支持度这两大内、外部影响因素进行考察，并提出以下两条相关假设：
假设1：企业的R&D强度与技术创新效率成正比，即R&D强度的提高能够促进企业技术创新效率的提升。R&D强度是企业的研发经费支出与营业收入的比值，它反映了企业在研发资金支持方面的努力程度。新能源企业是新能源技术研发的主体和直接受益者，也是连接技术研究和新产品开发的重要载体，其自身努力程度决定着企业内部技术研发工作的成败。因此本文认为，企业自身的研发努力程度对技术创新效率的提升发挥主导作用，且二者呈同向变动关系。
假设2：政府支持度与企业的技术创新效率成正比，即政府支持度越高的企业其技术创新效率也越高。政府支持度是指企业获得的政府补助与企业研发经费支出的比值，它反映了政府对该企业技术创新活动的支持程度。新能源企业的正外部性特征和战略意义决定了政府补助的重要性，近年来美国、德国、日本等国政府都加大了对新能源产业的补贴力度。政府对新能源企业的资金补助有助于降低新能源企业的技术创新风险，为企业内部研发活动提供更加充足的资金支持，从而促进企业技术创新能力的增强和技术创新效率的提高，因此本文假定政府支持度与企业的技术创新效率成正比。Branstetter and Sakakibara（2002）[ ]、Czarnitzki and Hussinger（2004）[ ]、白俊红和李婧（2011）[9]等人的实证研究也证实了这一观点。
另外，为了有效分离企业研发强度和政府支持度对新能源企业技术创新活动的作用，同时考虑数据的可得性及以往关于企业技术创新效率影响因素的研究成果，本文对企业规模和企业所在地等影响因素进行了控制。其中企业规模用企业的营业收入来表示，企业所在地为虚拟变量，其值取1、2、3时分别代表企业位于东部、中部和西部地区。
3 实证模型与变量及数据说明
3.1 实证模型：SFPM
如上文所述，本文借鉴Battese and Coelli（1995）[3]的方法，构建如下随机前沿生产函数模型（SFPM）：
其中（1）式为随机生产边界函数，（2）式为新能源企业技术无效率的影响因子方程。Y表示知识产权，F代表研发经费，L代表研发技术人员， 、 分别表示生产函数的随机误差项和无效率残差项， 且 ；R为企业的研发强度，G为政府支持度，S为企业规模，D为企业所在的经济区位， 为无效率函数的随机误差项，且 。则新能源企业 在第 期的技术创新效率值为 ，因而无效率程度 越高，表明企业 在第 期的技术创新效率越低。
3.2 变量及数据说明
在投入产出项的选择方面，企业技术创新活动的投入要素包括研发经费和研发技术人员两类。其中研发经费是一个流量概念，它反映了企业在本年度的研发费用支出，然而在实际生产活动中，研发经费对企业技术创新活动的作用具有滞后性和累积性。以往学者对研发经费的处理方法主要有两类：一类是单纯将研发经费数据滞后1～3期[ ]；另一类则是把研发经费“资本化”，运用永续盘存法计算出R&D资本存量值[ ][ ][ ][9]。限于新能源上市公司的研发经费数据普遍于2008年之后才开始公布，因此本文运用第一类方法对研发经费指标进行处理。无形资产是企业技术创新活动的重要成果，是高新技术企业区别于一般企业的核心竞争力所在，它既包含了专利和非专利技术等企业在技术研究阶段的成果，又在很大程度上决定了企业在新产品开发阶段的成果转化能力。因此本文参考崔也光和赵迎（2013）[ ]的观点，将无形资产中除去土地使用权和软件的部分（即专利、非专利技术和商标权）定义为企业的“知识产权”，并用它来衡量新能源企业的技术创新产出。
本文将新能源企业界定为从事新能源开发活动的产业链各环节的生产单位。因此在样本选择过程中，本文以同花顺、证券之星、东方财富网等金融网站的新能源概念板块为基础，剔除掉新能源汽车、LED照明等节能环保企业以及从事新能源项目开发的投资型企业，最终遴选出92家新能源企业。数据来源方面，企业的无形资产和营业收入来自国泰安数据库，研发费用、研发技术人员数、企业所在地等则由作者从上交所和深交所官方网站上公布的相关上市公司年报中手动摘取。
4 实证结果分析与评价
本文利用Frontier4.1软件对2010～2014年间92家样本企业技术创新活动的投入产出数据进行处理。为了确定企业研发费用的合理滞后期数，首先分别对研发费用滞后1、2、3期，经比较发现当研发费用滞后1期时生产函数的系数最显著，因此将研发费用的滞后期确定为1。
4.1 考察期内各类新能源企业的技术创新效率值分析
如图1所示，2010～2014年这五年间92家新能源企业的技术创新效率平均值经历了先降后升的过程，浮动区间分布在0.45～0.65之间，2014年的平均效率值比2010年高出6.87%，说明我国新能源行业技术创新效率的整体水平不高且增长速度较慢，技术创新能力存在较大的提升空间。 本文根据细分行业类别将92家样本企业进一步划分为太阳能（50家）、风电（15家）、生物质能（9家）、核能（10家）及氢能燃料电池（8家）五类，并计算出每一类企业的效率平均值。从图1中可以看出，各类新能源企业的技术创新效率值并无较大区别，普遍位于0.4～0.7之间，但在变化趋势上则不尽相同：风电企业在五年间保持稳中有升的态势，技术创新效率平均值从2010年的0.515升至2014年的0.587，增长了13.85%；太阳能、核能、氢能燃料电池这三类企业的技术效率平均值与总体效率平均值的变化趋势基本相同，都经历了先降后升的变化过程，其中核能企业的效率提升幅度最大而太阳能、氢能燃料电池企业的效率值则几乎没有进步；生物质能企业的技术效率平均值则是先升后降，不过与2010年相比，2014年的效率平均值还是出现了18.83%的增长。
图1 2010～2014年各类新能源企业的技术创新效率平均值
数据来源：作者根据Frontier4.1软件输出结果计算整理。
4.2新能源企业技术创新效率影响因素的估计结果分析
4.2.1 企业研发强度对技术创新效率存在显著的正向影响
如表1所示，新能源企业R&D强度的系数估计值为-1.3，对应的t值为11.42，表明企业R&D强度与技术无效率值呈显著的负相关关系。这意味着我国新能源企业自身的研发投入对技术创新效率具有积极作用，企业内部研发经费越充足，自主研发努力度越高，则该企业的技术创新效率也越高。这一实证结果再次验证了企业在新能源创新体系中的核心作用，说明新能源企业应加强对内部研发工作的重视程度，同时也提醒政府、高校及科研机构在新能源技术创新过程中要充分尊重新能源企业的主体地位，以企业的技术需求为研发导向，从而实现创新资源的合理高效配置。
4.2.2 政府支持度对新能源企业技术创新效率存在负向影响
表1中政府支持度的系数估计值为0.36，t值为-4.16，说明政府支持度与企业的技术创新效率呈现显著的正相关性。意味着我国政府对新能源企业的政府补助对企业创新效率具有显著的负向影响，这与本文之前的假设正好相反，而部分学者对政府补助与企业创新效率关系的实证研究也得出了与本文相同的结果[ ][ ][ ]。
导致这一结果的原因可能主要来自以下三方面：第一，政府对新能源企业实施研发资金补助的政策初衷是弥补企业研发投入不足，但在实际运行中很可能导致企业自身减少研发支出，造成对企业内部研发投入的“挤出”，从而失去壮大企业科研经费的政策效果；第二，政府与企业在技术创新活动中的目标导向不一致，与企业普遍热衷于能带来短期收益的应用型技术不同，政府更偏重于支持那些从长远来看具有发展前景或战略意义的前沿技术，而这类技术往往投资风险巨大、回收期很长，因而政府支持的创新项目往往很难对企业的技术创新效率产生立竿见影的作用；第三，政府补助的经济学依据是为了弥补企业在技术创新领域的市场失灵，然而不容忽视的是，政府在宏观调控的过程中也常常出现“政府失灵”，比如在项目初期的资金配置环节，企业和政府之间信息不对称以及腐败、寻租等问题的存在可能导致政府资金最终未能落实在应当支持的项目上，导致市场资源配置的扭曲，项目进行过程中资金使用情况的监管不力以及后期成果评审环节的敷衍了事都会对政府补助的效果造成不利影响。
另外，由表1可知，作为本文的两个控制变量，企业规模对新能源企业的技术创新效率具有显著的积极作用，而经济区位对新能源企业的技术创新效率并未产生显著影响。
5 结论与政策建议
根据第三部分的实证结果分析，可以得到以下几点结论：首先，目前我国新能源企业的技术创新效率普遍处于中低水平，且近年来增长乏力；其次，新能源行业各细分领域的企业创新效率存在差异，尚未形成齐头并进的发展态势；再次，新能源企业的内部R&D强度对技术创新效率提升具有显著的促进作用；最后，政府补助政策在新能源行业的积极作用并未得到有效发挥。为此，本文认为应从以下几方面着手来提升我国新能源企业的技术创新效率：
第一，加强基础研究工作，提高科研实力和自主研发水平。新能源领域的基础研究具有投资额巨大、风险极高、回收期长等特性，而一旦研究成功，又拥有极大的正外部性和高收益，可见其具有公共物品属性，理应得到政府的重视和扶持。为此，国家应大力开展新能源领域核心技术的科研攻关计划，加强对新能源产业基础研究工作的政策扶持，努力提升中国新能源产业的自主研发水平，减少核心技术和关键设备的对外依赖度，并为新能源行业各细分领域的协同发展提供坚实基础。比如储能技术的研发突破能够有效解决分布式光伏发电、风电等新能源领域的技术难题，为相关新能源领域技术创新水平及产业竞争力的提升发挥积极作用。
第二，深化科技体制改革，加快建立以企业为主体的技术创新体系。本文的实证结果显示，企业内部研发投入对技术创新效率具有积极的提升作用，因而应当充分调动企业的研发积极性，发挥企业在新能源创新体系中的核心作用，然而我国传统的科技体制却历来忽视企业在技术创新活动中的主体地位。为此，要继续深化科技体制改革，鼓励科研机构创新经营方式，充分调动社会资源来发展新能源技术；改变政府科技管理体制，适当下放权力至企业层面，发挥企业的主观能动性，实现由管理性政府向服务性政府的转变；加强企业同高校、科研机构、风险投资机构以及相关政府部门等各类组织的深入合作，早日形成以企业为主体、高校及科研机构通力合作、政府积极配合的官产学研技术创新体系。
第三，加强政府补助的资金申请和项目管理，提高政府研发补助资金的使用效率。实证结果表明，现阶段政府补助并未对新能源企业技术创新起到积极的促进作用，究其原因，跟政府补助资金在项目申请、过程监管以及成果审核等整个流程中缺乏健全有效的规则约束和责任落实机制不无关系。为此，今后政府在确保充足的资金扶持力度的同时，应当更加注重新能源补助项目的日常运营，完善相关规章制度，尽量杜绝腐败及寻租空间，避免因项目审批失误导致的研发资源浪费；相关监管部门应对受扶持企业的相关研发项目进行不定期检查，防止企业将项目资金挪作他用；在后期结项环节，要进一步细化成果评审机制，对未达到项目预期目标的新能源企业给予一定的惩罚措施，比如规定在未来一段时间内取消其项目申请资格。
总之，本文运用SFPM模型测度了我国92家新能源上市企业在2010～2014年间的技术创新效率值，并考察了企业研发强度和政府支持度对技术创新效率的影响力，为客观评价近年来我国新能源行业的技术创新能力提供了参考。但由于模型及数据的限制，本文无法对新能源企业内部研究和开发两部门的创新效率进行分别测算，这可作为未来进一步研究的方向。
