廖文靜，陳 倬*

（武漢輕工大學(xué)管理學(xué)院，武漢 430023）

糧油加工業(yè)關(guān)系國計(jì)民生和國民營養(yǎng)健康安全保障，在國民經(jīng)濟(jì)中處于基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)地位。提升糧食加工和轉(zhuǎn)化水平是著力構(gòu)建糧食產(chǎn)業(yè)現(xiàn)代化體系、加快建設(shè)糧食產(chǎn)業(yè)強(qiáng)國的重要舉措，然而創(chuàng)新投入不足成為當(dāng)前我國糧油加工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的最大短板[1]。根據(jù)國家糧食和物質(zhì)儲(chǔ)備局編制的“2019年糧食行業(yè)統(tǒng)計(jì)資料”，2019年全國入統(tǒng)糧油加工企業(yè)研發(fā)費(fèi)用投入占銷售收入的比例僅為0.2%，不僅遠(yuǎn)低于其他行業(yè)，也沒有達(dá)到《糧油加工業(yè)“十三·五”發(fā)展規(guī)劃》提出0.6%的要求。推進(jìn)糧油加工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，要以科技創(chuàng)新為驅(qū)動(dòng)力，為此本文以糧油加工業(yè)中的佼佼者——上市公司為研究樣本，選用研發(fā)密度和研發(fā)人員比率兩個(gè)指標(biāo)來分析創(chuàng)新投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響，以期為糧油加工企業(yè)的創(chuàng)新研發(fā)活動(dòng)提供建議。

1 相關(guān)研究概況

關(guān)于創(chuàng)新投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響，目前學(xué)界存在三種觀點(diǎn)：①大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為研發(fā)投入對(duì)提升企業(yè)績(jī)效有明顯的促進(jìn)作用，如徐建中等[2]采用定性和定量分析方法發(fā)現(xiàn)，低碳技術(shù)創(chuàng)新對(duì)裝備制造企業(yè)績(jī)效的提升有顯著促進(jìn)作用；劉大鵬等[3]基于CDM模型，實(shí)證檢驗(yàn)了研發(fā)人員投入強(qiáng)度對(duì)制造業(yè)和非制造業(yè)的成長(zhǎng)性績(jī)效均有積極作用；②少數(shù)學(xué)者認(rèn)為研發(fā)投入對(duì)企業(yè)績(jī)效存在消極作用，如賈偉和秦富[4]認(rèn)為研發(fā)投入對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)績(jī)效的影響受地區(qū)異質(zhì)性的影響，東部地區(qū)企業(yè)績(jī)效的提升要明顯高于其它地區(qū)；黃潔莉等[5]認(rèn)為創(chuàng)新投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的提升不僅不會(huì)產(chǎn)生積極促進(jìn)作用，甚至?xí)a(chǎn)生微弱的負(fù)面作用；賁友紅[6]以醫(yī)藥制造企業(yè)為例，研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)期研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入對(duì)企業(yè)績(jī)效有顯著的負(fù)向影響；隋佳良[7]構(gòu)建GMM模型，研究發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新投入對(duì)高技術(shù)行業(yè)的出口水平呈現(xiàn)負(fù)向作用；③還有一部分學(xué)者認(rèn)為研發(fā)投入與企業(yè)績(jī)效不相關(guān)，如邱玉興等[8]選取2015年國有上市公司為樣本，研究發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入強(qiáng)度對(duì)公司績(jī)效影響并不顯著；尹美群等[9]按生產(chǎn)要素聚類分析發(fā)現(xiàn)，勞動(dòng)密集型企業(yè)創(chuàng)新投入對(duì)當(dāng)期和滯后性企業(yè)績(jī)效均不產(chǎn)生顯著影響。

2 計(jì)量數(shù)據(jù)和模型設(shè)定

2.1 樣本與數(shù)據(jù)

本文選取在滬深證券交易所上市的、主營業(yè)務(wù)為米面油制品、特色食品及飼料加工的31家糧油加工企業(yè)為研究樣本（見表1），采用2017～2020年度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為面板數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來自于國泰君安數(shù)據(jù)庫并通過查閱年報(bào)對(duì)不齊全的數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)齊，數(shù)據(jù)分析使用軟件Excel和Stata15.0。

表1 樣本企業(yè)概況表

2.2 變量定義

2.2.1 被解釋變量

在做績(jī)效評(píng)價(jià)時(shí)，使用單一變量通常不能準(zhǔn)確衡量企業(yè)經(jīng)營績(jī)效，為此本文構(gòu)建了一個(gè)包括3個(gè)維度共10個(gè)指標(biāo)反映我國糧油加工企業(yè)績(jī)效指標(biāo)的評(píng)價(jià)體系（見表2），采用因子分析法獲得主成分因子來衡量我國糧油加工企業(yè)的綜合績(jī)效。

表2 財(cái)務(wù)指標(biāo)評(píng)價(jià)體系及其編號(hào)

（1）KMO和Bartlett檢驗(yàn)。本文在進(jìn)行因子分析之前，首先對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，再使用KMO度量和Bartlett球形度檢驗(yàn)來測(cè)試變量能否進(jìn)行因子分析。由表3可知，KMO值為0.754＞0.7，且Bartlett球形度檢驗(yàn)Sig值為0.000＜0.05，說明這10個(gè)變量之間存在顯著的相關(guān)性,可以做因子分析。

表3 KMO和Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果

（2）公因子提取及命名。由表4可知，前三個(gè)因子的特征值大于1，且三個(gè)因子對(duì)10個(gè)指標(biāo)的解釋程度高達(dá)85.3%，因此可將前三個(gè)因子選作企業(yè)績(jī)效10個(gè)指標(biāo)的公因子。

表4 解釋的總方差%

由表5可知，F(xiàn)actor1在X1凈資產(chǎn)收益率、X2營業(yè)利潤(rùn)率、X3資產(chǎn)報(bào)酬率、X4總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率這些指標(biāo)上的因子載荷都大于0.75，這四個(gè)指標(biāo)都反映盈利能力，因此將Factor1命名為盈利能力因子；Factor2在X9總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、X10流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率這兩個(gè)指標(biāo)上的因子載荷都大于0.85，這兩個(gè)指標(biāo)都反映營運(yùn)能力，因此將Factor2命名為營運(yùn)能力因子；Factor3在X5總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、X6資本積累率這兩個(gè)指標(biāo)上因子載荷都大于0.6，兩個(gè)指標(biāo)都與企業(yè)發(fā)展能力有關(guān)，因此將Factor3命名為發(fā)展能力因子。

表5 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣表

（3）企業(yè)綜合績(jī)效的計(jì)算。表6為Stata軟件處理得到的成分得分系數(shù)矩陣。本文先根據(jù)因子得分系統(tǒng)計(jì)算出2017～2020年31家糧油加工企業(yè)的各個(gè)公因子得分，然后使用公式計(jì)算出綜合績(jī)效得分。綜合績(jī)效為各公因子與權(quán)重的乘積，權(quán)重為各公因子的方差貢獻(xiàn)率分別除以累計(jì)貢獻(xiàn)率。

表6 成分得分系數(shù)矩陣

2.2.2 解釋變量

本文將研發(fā)密度 （即研發(fā)投入與營業(yè)收入的比值）作為企業(yè)創(chuàng)新投入的一個(gè)指標(biāo)。另外，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)取決于技術(shù)人員的努力程度，重視技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的企業(yè)一般也擁有更多的技術(shù)人員，因此，選用研發(fā)人員比率 （即研發(fā)人員與企業(yè)員工總數(shù)的比值）來衡量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)在人力資本上的投入。

2.2.3 控制變量

由于影響企業(yè)績(jī)效的因素很多，加入控制變量來控制其它變量對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響，對(duì)于估計(jì)結(jié)果的無偏性是有利的。本文控制變量包括股權(quán)集中度（Top）、現(xiàn)金流水平（Cash）、企業(yè)規(guī)模（Size），見表7。

表7 變量定義表

2.3 模型構(gòu)建

本文將糧油加工企業(yè)分為米面油品、特色食品和飼料加工三大類，分別構(gòu)建當(dāng)期的研發(fā)密度和研發(fā)人員比率對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響模型Model1-1（米面油品）、Model1-2（特色食品）、Model1-3（飼料加工）和Model2-1（米面油品）、Model2-2（特色食品）、Model2-3(飼料加工)，以及滯后期的研發(fā)密度和研發(fā)人員比率對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響模型Model3-1（米面油品）、Model3-2（特色食品）、Model3-3（飼料加工）和Model4-1（米面油品）、Model4-2（特色食品）、Model4-3（飼料加工），具體如下:

根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)，本文選取變截距模型進(jìn)行評(píng)價(jià)分析。先使用固定影響變截距模型和隨機(jī)影響變截距模型分別對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，再運(yùn)用Hausman檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否符合固定影響變截距模型。采用顯著性為0.01與Hausman檢驗(yàn)的P值進(jìn)行比較，若P值小于0.01則采用固定影響變截距模型，反之則采用隨機(jī)影響變截距模型。經(jīng)檢驗(yàn)，Hausman檢驗(yàn)的P值均大于0.01（見表8），因此判定數(shù)據(jù)可使用隨機(jī)影響變截距模型。

表8 Hausman檢驗(yàn)

3 實(shí)證結(jié)果與分析

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析

31家糧油加工企業(yè)的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表9和表10所示。由表9可知，作為行業(yè)的佼佼者，樣本企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度遠(yuǎn)超行業(yè)平均水平（0.2%），也超過《糧油加工業(yè)“十三五”發(fā)展規(guī)劃》中0.6%的要求，但離國際普遍認(rèn)同的研發(fā)投入強(qiáng)度大于2%的標(biāo)準(zhǔn)還有一定距離。由此我們得出結(jié)論：我國糧油加工企業(yè)的研發(fā)投入水平普遍不高，存在較大增長(zhǎng)空間。

表9 樣本企業(yè)創(chuàng)新投入的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表10 變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

由表10可知：①企業(yè)的綜合績(jī)效（Score）平均值接近于0，這是由于綜合績(jī)效的各項(xiàng)指標(biāo)在做因子分析前已進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。綜合績(jī)效的最大值為1.268，最小值為-1.757，標(biāo)準(zhǔn)差為0.586，表明不同糧油加工企業(yè)之間的綜合績(jī)效存在顯著差異；②企業(yè)的研發(fā)密度 （RD）平均值為1.21，最小值為0.002，最大值為4.09，標(biāo)準(zhǔn)差為 1.063，說明企業(yè)創(chuàng)新投入的平均水平還較低，且企業(yè)之間存在顯著差異；③企業(yè)的研發(fā)人員比率 （RDPR）平均值為5.289，最小值為0.2，最大值為17.42，標(biāo)準(zhǔn)差為4.343，說明糧油加工企業(yè)之間的研發(fā)人員比率存在顯著差異；④從控制變量來看，股權(quán)集中度（Top)的最大值高達(dá)86.34，最小值僅為12.887，標(biāo)準(zhǔn)差為12.887，說明樣本企業(yè)的股權(quán)結(jié)構(gòu)差距較大；樣本企業(yè)的現(xiàn)金流水平（Cash）和企業(yè)規(guī)模（Size）也均呈現(xiàn)一定程度的差異。

3.2 相關(guān)性分析

各變量的相關(guān)性分析結(jié)果見表11，各個(gè)變量的相關(guān)系數(shù)都較小，說明變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性影響，不影響之后的回歸結(jié)果。為了進(jìn)一步驗(yàn)證模型成立的可靠性，在進(jìn)行回歸分析的基礎(chǔ)上，本文增添多重共線性檢驗(yàn)。由表12可知，各模型的方差膨脹系數(shù)接近1，多重共線性較輕，因此可判定模型的各變量相關(guān)程度很低，適合做回歸分析。

表11 相關(guān)性檢驗(yàn)

表12 方差膨脹系數(shù)表

3.3 回歸結(jié)果分析

表13和表14分別顯示了當(dāng)期研發(fā)密度和研發(fā)人員比率對(duì)樣本企業(yè)綜合績(jī)效影響分類回歸結(jié)果。

表13 當(dāng)期研發(fā)密度對(duì)綜合績(jī)效影響的分類回歸結(jié)果

表14 當(dāng)期研發(fā)人員比率對(duì)綜合績(jī)效影響的分類回歸結(jié)果

由表13可知，研發(fā)密度對(duì)三類糧油加工企業(yè)綜合績(jī)效的影響均呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，并分別在1%和5%的水平下高度顯著，即研發(fā)密度每增加1%，三類企業(yè)綜合績(jī)效會(huì)分別減少14.5%、17.7%和23.1%，表明單靠增加研發(fā)投入并不能提升糧油加工企業(yè)的財(cái)務(wù)績(jī)效,甚至?xí)斐善髽I(yè)資源的浪費(fèi)。

由表14可知，研發(fā)人員比率對(duì)三類糧油加工企業(yè)綜合績(jī)效的影響也均呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，即研發(fā)人員占員工總數(shù)的比例每增加1%，三類企業(yè)綜合績(jī)效會(huì)分別減少2.6%、2.3%和5.2%，表明在當(dāng)前階段，糧油加工企業(yè)單純?cè)黾友邪l(fā)人員，不僅不會(huì)增加企業(yè)績(jī)效，反而會(huì)造成人力資源的浪費(fèi)。

3.4 滯后性回歸結(jié)果分析

表15顯示了創(chuàng)新投入對(duì)樣本企業(yè)綜合績(jī)效滯后性影響的分類回歸結(jié)果。

表15 創(chuàng)新投入對(duì)綜合績(jī)效滯后性影響的分類回歸結(jié)果

由表15可知，米面油品與特色食品企業(yè)的滯后一期研發(fā)密度與綜合績(jī)效的相關(guān)度分別為-0.095和-0.148，分別在5%和1%的水平下負(fù)相關(guān)顯著；而飼料加工企業(yè)的滯后一期研發(fā)密度卻對(duì)綜合績(jī)效無顯著影響。即滯后一期的研發(fā)密度每增加1%，米面油品與特色食品企業(yè)的綜合績(jī)效會(huì)分別減少9.5%和14.8%，而飼料加工企業(yè)卻無明顯影響。

米面油品與飼料加工的滯后一期研發(fā)人員比率與綜合績(jī)效的相關(guān)度分別為-0.031和-0.054，分別在5%和1%的水平下負(fù)相關(guān)顯著；而特色食品企業(yè)的滯后一期研發(fā)人員比率卻對(duì)綜合績(jī)效無顯著影響。即滯后一期的研發(fā)人員比率每增加1%，米面油品與飼料加工企業(yè)的綜合績(jī)效會(huì)分別減少3.1%和5.4%，而特色食品企業(yè)卻無明顯影響。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

本文選取研發(fā)密度與研發(fā)人員比率兩個(gè)指標(biāo)作為研發(fā)投入的衡量指標(biāo)，選取企業(yè)績(jī)效的盈利能力、發(fā)展能力與運(yùn)營能力3個(gè)維度10個(gè)指標(biāo)、運(yùn)用因子分析法提取主成分因子作為企業(yè)績(jī)效的衡量指標(biāo)，綜合分析了當(dāng)期與滯后期的技術(shù)創(chuàng)新投入對(duì)糧油加工企業(yè)綜合績(jī)效產(chǎn)生的影響，研究結(jié)論包括：①我國糧油加工企業(yè)的創(chuàng)新投入水平普遍不高；②從研發(fā)密度與研發(fā)人員比率兩方面來看，創(chuàng)新投入對(duì)米面油品、特色食品與飼料加工企業(yè)均有負(fù)向影響；③研發(fā)密度對(duì)米面油品和特色食品企業(yè)綜合績(jī)效的影響存在滯后性，研發(fā)人員比率對(duì)米面油品和飼料加工企業(yè)綜合績(jī)效的影響存在滯后性。

現(xiàn)階段，糧油加工企業(yè)單靠創(chuàng)新投入提升經(jīng)營績(jī)效尚存在消極作用，這主要有以下幾個(gè)方面的原因：①糧油加工企業(yè)普遍規(guī)模小，較小的研發(fā)投入很難產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)，加上研發(fā)投入耗資大、失敗可能性高，絕大多數(shù)糧油加工企業(yè)抱著“小富即安”的心態(tài)，不愿增加研發(fā)投入；②糧油加工企業(yè)的人員素質(zhì)普遍不高，普通低水平的研發(fā)人員很難獨(dú)立研制出高質(zhì)量的糧油創(chuàng)新產(chǎn)品，增加了企業(yè)運(yùn)營成本，從而給企業(yè)績(jī)效帶來影響；③目前市面上的糧油新產(chǎn)品普遍技術(shù)含量不高，容易被同行模仿和復(fù)制，導(dǎo)致企業(yè)先期研發(fā)投入得不到應(yīng)有的回報(bào)；④糧油加工企業(yè)研發(fā)投入的精準(zhǔn)性不夠，新產(chǎn)品在市場(chǎng)上并不適銷對(duì)路，研發(fā)成果不能很好地轉(zhuǎn)化為收入，從而減少當(dāng)期經(jīng)營績(jī)效。

4.2 政策建議

首先，在政府引導(dǎo)方面，一方面要構(gòu)建更加靈活、高效、精準(zhǔn)的獎(jiǎng)補(bǔ)機(jī)制，實(shí)施“以獎(jiǎng)代補(bǔ)、先建后補(bǔ)、獎(jiǎng)補(bǔ)結(jié)合”等多種方式相結(jié)合的獎(jiǎng)補(bǔ)模式，充分利用糧油精深加工貼息、產(chǎn)糧(油）大縣獎(jiǎng)補(bǔ)、糧食科技創(chuàng)新及成果轉(zhuǎn)化和人才興糧獎(jiǎng)補(bǔ)等政策資金，引導(dǎo)糧油加工企業(yè)的研發(fā)活動(dòng)轉(zhuǎn)向深加工關(guān)鍵工藝技術(shù)、副產(chǎn)物資源化綜合利用，加快企業(yè)產(chǎn)能結(jié)構(gòu)、加工裝備等的優(yōu)化和換代升級(jí)。另一方面，政府也要引導(dǎo)民眾樹立營養(yǎng)健康意識(shí)，在全社會(huì)形成綠色健康的消費(fèi)方式，倒逼糧油加工企業(yè)推進(jìn)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)優(yōu)化和發(fā)展動(dòng)能轉(zhuǎn)換。

其次，在產(chǎn)學(xué)研融合方面，支持糧油加工企業(yè)與相關(guān)涉糧高校院所、科研機(jī)構(gòu)密切合作，形成“創(chuàng)新鏈”。探索建立產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟，開展科技揭榜掛帥制項(xiàng)目，引導(dǎo)開展訂單式研發(fā)和投放式創(chuàng)新，充分調(diào)動(dòng)企業(yè)、高校、科研機(jī)構(gòu)等社會(huì)創(chuàng)新力量，重點(diǎn)支持糧油精深加工、倉儲(chǔ)物流、質(zhì)量安全、糧機(jī)制造及信息化技術(shù)等領(lǐng)域科研開發(fā)和成果運(yùn)用。充分發(fā)揮高?？萍既瞬艃?yōu)勢(shì)，幫助企業(yè)建立健全現(xiàn)代企業(yè)制度，不斷提高企業(yè)經(jīng)營管理水平和經(jīng)營能力。

再次，在知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)方面，加快落實(shí)糧油行業(yè)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)和運(yùn)用工作，提高知識(shí)產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域的治理能力和治理水平，營造公平合理的創(chuàng)新環(huán)境，讓企業(yè)安于創(chuàng)新、敢于創(chuàng)新，激發(fā)全行業(yè)的創(chuàng)新活力，真正實(shí)現(xiàn)以創(chuàng)新為驅(qū)動(dòng)的糧油加工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。同時(shí)，糧油加工企業(yè)也要提高知識(shí)創(chuàng)新的維權(quán)意識(shí)，通過知識(shí)產(chǎn)權(quán)轉(zhuǎn)讓，合理合法地推廣創(chuàng)新成果，促進(jìn)全行業(yè)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展和高標(biāo)準(zhǔn)市場(chǎng)體系建設(shè)。