謝婼青　朱平芳

摘 要：中國經(jīng)濟(jì)正處在轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)換增長動力的攻關(guān)期，企業(yè)是市場的主體，也是創(chuàng)新的主體。企業(yè)創(chuàng)新能力的綜合評價是衡量企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)投入和創(chuàng)新成果產(chǎn)出的工具，能夠及時全面地反映企業(yè)的創(chuàng)新綜合能力，促進(jìn)企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展和核心競爭力的提升?；谥骺陀^信息的賦權(quán)方法，對中國工業(yè)上市公司創(chuàng)新能力的綜合評價，既克服了僅由主觀賦權(quán)或客觀賦權(quán)引起的信息偏誤問題，也解決了賦權(quán)方法中常見的“負(fù)權(quán)”問題，從而使得權(quán)重更合理有效。從行業(yè)類型維度分析中國工業(yè)上市公司創(chuàng)新能力，得出領(lǐng)先型、跟隨型和模仿型三類不同科技創(chuàng)新戰(zhàn)略的工業(yè)行業(yè)，并對各類行業(yè)創(chuàng)新能力的提高提出相應(yīng)的政策建議。此外，通過分析不同所有制上市公司的創(chuàng)新能力，得出中央國有企業(yè)的創(chuàng)新能力較高，民營企業(yè)創(chuàng)新能力次之，地方國有企業(yè)和外資企業(yè)創(chuàng)新能力較低等結(jié)論，為評價中國工業(yè)上市公司創(chuàng)新能力提供新的視角。

關(guān)鍵詞：綜合評價;主客觀賦權(quán);上市公司

中圖分類號：F124.6 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：0257-5833（2020）02-0040-12

作者簡介：謝婼青，上海社會科學(xué)院經(jīng)濟(jì)研究所、數(shù)量經(jīng)濟(jì)研究中心助理研究員;朱平芳，上海社會科學(xué)院數(shù)量經(jīng)濟(jì)研究中心研究員、博士生導(dǎo)師 （上海 200020）

當(dāng)前，面對國內(nèi)外風(fēng)險挑戰(zhàn)明顯增多的復(fù)雜局面，黨的十九屆四中全會提出，堅持改革創(chuàng)新、與時俱進(jìn)，推動發(fā)展先進(jìn)制造業(yè)、振興實(shí)體經(jīng)濟(jì)，完善科技創(chuàng)新體制機(jī)制，從而推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。中國經(jīng)濟(jì)正處在轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)換增長動力的攻關(guān)期，提高科技創(chuàng)新水平是高質(zhì)量發(fā)展的必然要求。2018年，全國全年工業(yè)增加值30.52萬億元，同比增長6.1%，全年規(guī)模以上戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、高技術(shù)制造業(yè)和裝備制造業(yè)的增加值分別同比增長8.9%、11.7%和8.1%，新動能產(chǎn)業(yè)和新業(yè)態(tài)快速成長。中國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級根本上依靠改革創(chuàng)新，其中，企業(yè)是市場的主體，也是創(chuàng)新的主體，只有提升微觀企業(yè)主體的自主創(chuàng)新能力，整個國家的創(chuàng)新能力才能實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)。企業(yè)的創(chuàng)新能力是提高企業(yè)核心競爭力的關(guān)鍵因素，是企業(yè)穩(wěn)步快速發(fā)展的動力。

企業(yè)創(chuàng)新能力的綜合評價是衡量企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)投入和創(chuàng)新成果產(chǎn)出的工具，能夠及時全面地反映企業(yè)的創(chuàng)新綜合能力、更好地認(rèn)識企業(yè)創(chuàng)新要素，促進(jìn)企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展和核心競爭力的提升;同時，為科技政策的研究和實(shí)施提供客觀全面的數(shù)據(jù)支持。2016年，科技部、財政部、國家稅務(wù)總局修訂《高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定管理辦法》，對高新技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新能力提出了綜合評價的打分指標(biāo)，包含核心自主知識產(chǎn)權(quán)、科技成果轉(zhuǎn)化能力、研究開發(fā)的組織管理水平和企業(yè)的成長型等四個維度，此次修訂不僅關(guān)注知識產(chǎn)權(quán)的數(shù)量，更加關(guān)注研發(fā)產(chǎn)出的質(zhì)量，也是為改善過去我國高新技術(shù)企業(yè)長期處于產(chǎn)業(yè)鏈和價值鏈低端的有力措施。中國科學(xué)技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略研究院在建設(shè)以企業(yè)為主體、產(chǎn)學(xué)研結(jié)合的技術(shù)創(chuàng)新體系背景下，2013年研究用于評價我國企業(yè)創(chuàng)新能力的指標(biāo)體系，分別從總體創(chuàng)新能力評價、重點(diǎn)行業(yè)或領(lǐng)域的企業(yè)創(chuàng)新能力評價和不同類型企業(yè)創(chuàng)新能力評價等三個維度，反映我國企業(yè)的創(chuàng)新能力情況，構(gòu)建由企業(yè)創(chuàng)新投入能力、協(xié)同創(chuàng)新能力、知識產(chǎn)權(quán)能力和創(chuàng)新驅(qū)動能力4個一級指標(biāo)、12個二級指標(biāo)和24個三級指標(biāo)組成的指標(biāo)體系。以上我國科技系統(tǒng)對企業(yè)創(chuàng)新能力的綜合評價，均基于企業(yè)的客觀數(shù)據(jù)，所采用的賦權(quán)方法多是客觀賦權(quán)方法，而未納入主觀信息;企業(yè)的客觀數(shù)據(jù)亦存在著信息噪音，如僅用客觀賦權(quán)法無法剔除客觀信息噪音，從而使得綜合評價指數(shù)失真，當(dāng)然僅用主觀信息賦權(quán)也存在主觀偏誤，影響綜合指數(shù)偏離真實(shí)經(jīng)濟(jì)狀況。因此，將主客觀信息結(jié)合就十分必要，融合后的賦權(quán)既能考慮科技決策者的專業(yè)知識和經(jīng)驗(yàn)，也能有效利用企業(yè)實(shí)際觀測數(shù)據(jù)，避免上述不足。降低信息噪音后得到的綜合指數(shù)，能更好地反映企業(yè)創(chuàng)新能力，從而使得政府科技部門能依據(jù)不同行業(yè)、不同所有制的企業(yè)，制定不同的創(chuàng)新激勵政策。

自2005年中國證券監(jiān)督管理委員會指導(dǎo)的股權(quán)分置改革以來，流通股與非流通股的股權(quán)分置狀況得以改變。隨著《證券法》的頒布和施行，上市公司治理結(jié)構(gòu)逐步優(yōu)化，上市公司財務(wù)公開透明化，財務(wù)制度較為規(guī)范。許多上市公司是行業(yè)的龍頭企業(yè)，成為推動國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要力量，也是實(shí)現(xiàn)科技進(jìn)步和創(chuàng)新活力的生力軍。中國證券市場發(fā)展近三十年，截至2018年底，中國滬深A(yù)股共有3583家上市公司，滬深兩市總市值為48.59萬億元，各行各業(yè)最有競爭力的龍頭企業(yè)均呈現(xiàn)出市值規(guī)模大的特征。本文以中國工業(yè)上市公司為分析樣本，運(yùn)用主客觀賦權(quán)相融合的綜合指數(shù)模型，構(gòu)建上市公司創(chuàng)新能力綜合評價體系，對不同行業(yè)、不同所有制企業(yè)的綜合創(chuàng)新能力予以評價，從微觀企業(yè)視角出發(fā)能夠更好地為中觀層面的政策制定提供參考，從而推動我國加快建設(shè)創(chuàng)新型國家。

本文的創(chuàng)新之處在于：第一，創(chuàng)新能力評價多為宏觀層面，企業(yè)創(chuàng)新評價的微觀視角較少，以上市公司創(chuàng)新能力評價來分析不同行業(yè)、不同所有制企業(yè)的創(chuàng)新能力，為政府科技部門制定不同創(chuàng)新激勵政策提供支持;第二，基于主客觀信息的賦權(quán)方法能夠平衡主客觀信息的噪音，有效利用企業(yè)實(shí)際觀測的數(shù)據(jù)和專家咨詢主觀數(shù)據(jù)，更為科學(xué)合理地得到估計權(quán)重，使得綜合指數(shù)更符合現(xiàn)實(shí);第三，本文的方法能夠直接解決綜合評價問題中常見的“負(fù)權(quán)”問題，相比于主成分分析方法和僅有主觀信息的賦權(quán)法，更為直觀有效。

一、國內(nèi)外創(chuàng)新能力綜合評價指標(biāo)體系

我國自經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)以來，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級，對企業(yè)創(chuàng)新能力評價指標(biāo)體系的研究，既是對企業(yè)創(chuàng)新活動的綜合評價，也是反映我國產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要參考。

20世紀(jì)90年代以來，國外研究機(jī)構(gòu)對微觀企業(yè)創(chuàng)新能力評價指標(biāo)體系進(jìn)行了廣泛的研究，尤其是美國、歐盟、澳大利亞等發(fā)達(dá)國家和地區(qū)。歐洲一貫重視技術(shù)創(chuàng)新，“歐洲2020戰(zhàn)略”將“創(chuàng)新聯(lián)盟”作為旗艦行動之一。歐盟創(chuàng)新記分牌（European Innovation Scoreboard，EIS）是歐盟創(chuàng)新績效綜合評價的重要工具，起步于2000年。到2010年發(fā)展成為“創(chuàng)新聯(lián)盟記分牌”（Innovation Union Scoreboard 2010，IUS2010）。歐盟為確保創(chuàng)新政策的有效執(zhí)行，專門設(shè)立創(chuàng)新表現(xiàn)評估體系，由“創(chuàng)新聯(lián)盟記分牌”、“區(qū)域創(chuàng)新記分牌”和“創(chuàng)新晴雨表調(diào)查”組成，從而形成“國家-區(qū)域-部門”三個層面的評價。EIS評價體系涵蓋創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新環(huán)境等方面，具體包括人力資源投入、資金投入、企業(yè)活動、創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)效益等指標(biāo)。2019年“歐盟創(chuàng)新記分牌”報告發(fā)布，顯示中國的創(chuàng)新能力正迅速趕上，僅次于美國?！鞍拇罄麃唲?chuàng)新評價體系”由澳大利亞工業(yè)、創(chuàng)新與科技部發(fā)布，分為國家和企業(yè)兩個層面，采用多層次評價指標(biāo)體系方法構(gòu)建。其中，企業(yè)層面的“創(chuàng)新記分牌”對研發(fā)投入、專利申請量等多個指標(biāo)進(jìn)行綜合評價。評價結(jié)論得出，澳大利亞的創(chuàng)新商業(yè)活動在經(jīng)合組織國家中排列前茅，其中，創(chuàng)新型中小企業(yè)功不可沒;研發(fā)活動是最重要的創(chuàng)新活動之一，約75%的全要素生產(chǎn)率增長主要依賴于研發(fā)活動?！秺W斯陸手冊》（Oslo Mannual）由OECD制定，認(rèn)為創(chuàng)新是在商業(yè)實(shí)踐、生產(chǎn)區(qū)域布局管理或者對外關(guān)系中，實(shí)施新的或者能夠顯著提高產(chǎn)品（貨物或服務(wù)）、流程、營銷方法和組織方法的過程。創(chuàng)新分為產(chǎn)品創(chuàng)新、過程創(chuàng)新、市場創(chuàng)新和組織創(chuàng)新。2018年第四版《奧斯陸手冊》在第三版對創(chuàng)新評價指標(biāo)體系的構(gòu)建與分析基礎(chǔ)上，對創(chuàng)新成果的評價和創(chuàng)新生命周期的衡量有了清晰的界定，將產(chǎn)品創(chuàng)新和過程創(chuàng)新擴(kuò)展到組織創(chuàng)新和市場創(chuàng)新。以上三種是國外較為成熟的關(guān)于創(chuàng)新能力的綜合評價體系，在評價方法方面，EIS（2008）通過將數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，做加權(quán)平均計算綜合創(chuàng)新的指數(shù);澳大利亞創(chuàng)新評價體系（2009）是用客觀賦權(quán)的方法，建立回歸模型分析，得到創(chuàng)新指數(shù);《奧斯陸手冊》則是采取主觀賦權(quán)的方法，衡量創(chuàng)新主體的各個指標(biāo)影響創(chuàng)新活動的大小。

國內(nèi)在學(xué)習(xí)國外成熟理論的基礎(chǔ)上，立足于中國實(shí)際國情，形成適應(yīng)于中國企業(yè)發(fā)展階段的創(chuàng)新能力評價體系?？萍疾康摹皣覄?chuàng)新型城市發(fā)展監(jiān)測評價指標(biāo)體系”，對我國330多個地級以上城市的創(chuàng)新能力進(jìn)行綜合評價，認(rèn)為創(chuàng)新型城市是以科技創(chuàng)新為經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的核心驅(qū)動力，擁有豐富的創(chuàng)新資源、充滿活力的創(chuàng)新主體、高效的創(chuàng)新服務(wù)和政府治理以及良好的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境?！爸嘘P(guān)村指數(shù)指標(biāo)體系”綜合描述北京市高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r，總體評價北京市高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平。相較于國外，國內(nèi)的創(chuàng)新評價指標(biāo)體系尚處于起步階段，不足之處相較明顯：第一，我國的創(chuàng)新績效評價機(jī)制往往停留于評價技術(shù)創(chuàng)新和過程創(chuàng)新，而對組織創(chuàng)新、市場創(chuàng)新等非技術(shù)創(chuàng)新形式無法進(jìn)行有效評價;第二，創(chuàng)新數(shù)據(jù)相對匱乏，從而較多的創(chuàng)新評價停留于“國家-地區(qū)”層面，而微觀的企業(yè)評價較為困難;第三，評價方法上，定性和定量的方法都難以衡量創(chuàng)新績效，而定性和定量方法相結(jié)合的指標(biāo)體系雖然能夠涵蓋創(chuàng)新的各方面，但在實(shí)際應(yīng)用中仍然處于空白。本文將主客觀賦權(quán)相結(jié)合，運(yùn)用基于主客觀信息的賦權(quán)方法對中國工業(yè)上市公司的創(chuàng)新能力進(jìn)行綜合評價，從而將定性與定量結(jié)合、主觀與客觀結(jié)合，綜合評價企業(yè)創(chuàng)新能力水平。

二、中國工業(yè)上市公司創(chuàng)新能力評價指標(biāo)體系的提出

為衡量上市公司的創(chuàng)新活動、測度上市公司的創(chuàng)新能力，本文在現(xiàn)有國內(nèi)外研究的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了中國工業(yè)上市公司創(chuàng)新能力評價指標(biāo)體系，從上市公司的“創(chuàng)新投入”和“技術(shù)成果轉(zhuǎn)化”兩個維度衡量。對于“創(chuàng)新投入”，分為創(chuàng)新的人力投入和財力投入兩大方面，人力投入以“技術(shù)人員占比”和“本科及以上文化程度員工占比”兩個二級指標(biāo)衡量，財力投入以“研發(fā)資金投入強(qiáng)度”衡量。結(jié)合上市公司年報數(shù)據(jù)特征，“技術(shù)人員占比”是創(chuàng)新人力投入的規(guī)模指標(biāo)，表示技術(shù)人員數(shù)占職工總數(shù)的比例;“本科及以上文化程度員工占比”是創(chuàng)新人力投入的學(xué)歷水平指標(biāo)，表示本科及以上文化程度員工數(shù)占職工總數(shù)的比例;“研發(fā)資金投入強(qiáng)度”是指研發(fā)費(fèi)用占主營業(yè)務(wù)收入的比例，反映創(chuàng)新財力投入的規(guī)模，從一定程度上規(guī)避不同企業(yè)規(guī)模帶來的差異性。

“技術(shù)成果轉(zhuǎn)化”又稱“科技成果轉(zhuǎn)化”，是技術(shù)創(chuàng)新最為重要的環(huán)節(jié)，是新技術(shù)、新發(fā)明最終實(shí)現(xiàn)市場價值的“驚險一跳”。對上市企業(yè)的研發(fā)活動來說，其本身具有商業(yè)性轉(zhuǎn)化的目標(biāo)和特性，所跨越的技術(shù)創(chuàng)新障礙相對較弱，上市公司的技術(shù)成果轉(zhuǎn)化指標(biāo)從“專利申請數(shù)”和“研發(fā)支出資本化率”兩個二級指標(biāo)入手。“專利申請數(shù)”是直接的知識產(chǎn)權(quán)產(chǎn)出活動，是發(fā)明人或有申請權(quán)的主體向?qū)＠痔岢鼍湍骋话l(fā)明、實(shí)用新型、外觀設(shè)計取得專利權(quán)的請求，更好地體現(xiàn)企業(yè)的創(chuàng)新能力?！把邪l(fā)支出資本化率”是上市公司特有的會計科目，指資本化研發(fā)支出占研發(fā)費(fèi)用的比例，資本化研發(fā)支出是研發(fā)投入轉(zhuǎn)化為成果能力的標(biāo)志之一，2014年證監(jiān)會在《關(guān)于上市公司進(jìn)一步規(guī)范研發(fā)費(fèi)用資本化的監(jiān)管通報》中提出，公司在研發(fā)費(fèi)用資本化方面存在一定程度的主觀判斷，提出加強(qiáng)成本管理、明確研發(fā)費(fèi)用開支范圍和標(biāo)準(zhǔn)等，保證研發(fā)費(fèi)用資本化的準(zhǔn)確、合理進(jìn)行。此后，上市公司的資本化研發(fā)支出能更好反映技術(shù)成果轉(zhuǎn)化能力。由此形成中國上市公司創(chuàng)新能力評價指標(biāo)體系（見表1）。

三、創(chuàng)新能力綜合評價指數(shù)構(gòu)建方法

從國內(nèi)外的文獻(xiàn)來看，學(xué)術(shù)界探討微觀企業(yè)創(chuàng)新能力綜合評價方法，主要分為賦權(quán)方法和績效評價方法?？冃гu價方面，肖文和林高榜采用隨機(jī)前沿分析的方法，從生產(chǎn)率的角度，將生產(chǎn)率分解為生產(chǎn)可能性邊界的移動和技術(shù)效率的變化，測算了36個中國工業(yè)行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率，認(rèn)為政府追求遠(yuǎn)期目標(biāo)和企業(yè)追求短期目標(biāo)之間的矛盾使得企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率受到較大的影響，市場化導(dǎo)向的技術(shù)創(chuàng)新效率低于非市場化導(dǎo)向，政府的直接或者間接的支持不利于技術(shù)創(chuàng)新效率的提升。馮志軍和陳偉構(gòu)建資源約束型兩階段DEA模型，結(jié)合高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新過程的特點(diǎn)，將其研發(fā)創(chuàng)新過程分解為技術(shù)開發(fā)和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)化兩個子階段，將“子階段之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系”和“初始投入在兩個子階段間的分配結(jié)構(gòu)”考慮在模型的構(gòu)建中，對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新效率進(jìn)行測算，測評中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)17個細(xì)分行業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新及各子階段的效率，發(fā)現(xiàn)無論研發(fā)創(chuàng)新整體還是兩個子階段中，效率都較低。劉秉鐮等用DEA模型對醫(yī)藥制造業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新效率的評價，牛澤東和張倩肖用隨機(jī)前沿的分析方法對裝備制造業(yè)兩個細(xì)分領(lǐng)域進(jìn)行創(chuàng)新效率的評價。

在創(chuàng)新能力綜合評價指標(biāo)體系構(gòu)建領(lǐng)域，賦權(quán)法應(yīng)用更為廣泛。在指標(biāo)體系的合成過程中，首先需要確定指標(biāo)權(quán)重的大小，主要分為主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法和主客觀結(jié)合的賦權(quán)法。主觀賦權(quán)法指指標(biāo)的權(quán)重很大程度上由專家主觀打分所決定，基于專家對該指標(biāo)的專業(yè)認(rèn)知程度，包括直接賦權(quán)法、德爾菲法、層次分析法等?？陀^賦權(quán)法僅依據(jù)評價指標(biāo)的信息計算賦予的權(quán)重，包括熵權(quán)法、主成分分析法等。將主觀和客觀信息相結(jié)合的方式有乘法合成、加法合成等，即將主觀信息和客觀信息進(jìn)行線性組合;也有基于隸屬度最大化的組合賦權(quán)法。創(chuàng)新評價的應(yīng)用中，多以主觀賦權(quán)法或客觀賦權(quán)法為主，Hall梳理了過去一百年來美國和歐洲主要城市的創(chuàng)新能力，指出城市的創(chuàng)新活動主要是在城市化過程中企業(yè)等創(chuàng)新主體的自發(fā)行為。Nepelski和Prato從創(chuàng)新要素的國際化、集聚化和網(wǎng)絡(luò)化三個層面，對歐洲的科技創(chuàng)新型城市進(jìn)行綜合評價。趙中建和王志強(qiáng)在研究國際上的“國家創(chuàng)新能力指數(shù)”、“全球綜合創(chuàng)新指數(shù)”和“世界知識競爭力指數(shù)”等創(chuàng)新評價指數(shù)的基礎(chǔ)上，分析我國在創(chuàng)建創(chuàng)新型國家過程中的有利條件和不利因素。朱平芳和李世奇采用“專家咨詢約束下主成分分析評價法”構(gòu)建中國創(chuàng)新型城市評價指標(biāo)體系，發(fā)現(xiàn)長三角地區(qū)城市創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展與集聚效應(yīng)顯著。

本文以上市公司的微觀視角，在識別客觀數(shù)據(jù)和主觀賦權(quán)偏差的基礎(chǔ)上，用主客觀賦權(quán)法構(gòu)建中國工業(yè)上市公司的創(chuàng)新績效綜合評價模型，探討影響中國工業(yè)上市公司創(chuàng)新能力的相關(guān)因素，分析中國工業(yè)行業(yè)的創(chuàng)新能力綜合水平。

四、納入主觀約束的主客觀賦權(quán)模型構(gòu)建

綜合評價問題可看作一個單因子模型，綜合指數(shù)是共同因子，反映各個指標(biāo)的共同特征，指標(biāo)的權(quán)重是因子模型的載荷，指標(biāo)間存在相關(guān)關(guān)系，因此，共同因子能反映各個指標(biāo)的共同特征，載荷矩陣的估計通常采用主成分分析的方法。

將估計權(quán)重——專家咨詢信息納入到主成分分析的估計中，因此，估計的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包含兩類：其一是可觀測的客觀指標(biāo)數(shù)據(jù)集，其二是專家咨詢信息集，也就是專家對各個指標(biāo)給予的主觀信息。首先，Rong等定義專家咨詢信息集的范疇。假定綜合評價問題中有K個指標(biāo)，N個觀測樣本，J個專家;第j個專家基于第k個指標(biāo)在構(gòu)建綜合指數(shù)的重要程度時給予一個“專家權(quán)重”（Important Score），即skj。skj與權(quán)重估計量wk是同維的，旨在表示專家認(rèn)為每個指標(biāo)對綜合指數(shù)的貢獻(xiàn)度，專家權(quán)重的期望與客觀數(shù)據(jù)所估計的權(quán)重是一致的。第j個專家再基于自身專業(yè)程度給予第k個指標(biāo)一個“專家信任度”（Confidence Score），即γkj。γkj表示專家具有專業(yè)屬性，即在其研究領(lǐng)域的專業(yè)程度越高，則給他人越高的信任感，而在其研究領(lǐng)域之外的方面專業(yè)程度較低，則給他人更低的信任感，因此，專家信任度是基于自身經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)素養(yǎng)在給出專家權(quán)重skj時會有γkj的把握，如果專家對第k個指標(biāo)很熟悉，那么會給出一個更高的γkj。此外，綜合評價指數(shù)的構(gòu)建者有權(quán)對第j個專家給予一個“專家專業(yè)度”（Expertise Score）的評價，即cj。cj表示第三方機(jī)構(gòu)對邀請專家的教育程度、研究領(lǐng)域、專業(yè)素養(yǎng)給予一個評判分，也可以在每次綜合評價指標(biāo)體系構(gòu)建后對專家評分與真實(shí)評分的偏差做進(jìn)一步評估，從而對專家專業(yè)度評價cj進(jìn)行更新和優(yōu)化。綜上所述，以上三個變量構(gòu)成了完整的專家咨詢信息集。以上三個指標(biāo)從三個維度立體地構(gòu)建了專家咨詢信息集，全面地反映綜合評價指標(biāo)體系中主觀信息所起的作用。因此，在我們的模型設(shè)定中，存在兩種類型的不確定性：其一是客觀數(shù)據(jù)集所產(chǎn)生的噪音，其二是專家咨詢信息集產(chǎn)生的噪音。

在主成分分析法的基礎(chǔ)上，與專家咨詢信息集相結(jié)合，以懲罰項(xiàng)的方式加入最優(yōu)規(guī)劃過程，將此主客觀信息集相融合的結(jié)果作為權(quán)重估計量，其中的懲罰因子Q用以平衡主客觀噪音對估計權(quán)重的影響。估計模型如下：

其中，w是因子載荷，即綜合評價指數(shù)的權(quán)重估計量;ΣN是各個指標(biāo)觀測數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣;二次型w'ΣNw是主成分分析法的目標(biāo)函數(shù)部分，單位球約束是主成分分析法的約束部分。模型的懲罰項(xiàng)部分表示專家咨詢信息集在估計中的作用。假定觀測指標(biāo)與綜合指數(shù)之間的關(guān)系是正向影響的，故對估計結(jié)果限定在[0，1]的區(qū)間作為約束，李平玉曾提出含有非負(fù)約束的主成分分析，以及姜國麟等提出專家設(shè)定在[0，1]區(qū)間范圍內(nèi)更小的區(qū)間作為約束，這是“專家咨詢約束”的雛形，以上構(gòu)成完整的“專家咨詢約束下綜合評價指標(biāo)模型”。

懲罰項(xiàng)中的Q是懲罰因子，用以平衡客觀數(shù)據(jù)集和專家咨詢數(shù)據(jù)集的信息。當(dāng)Q很小，趨近于0，權(quán)重估計量僅由客觀數(shù)據(jù)集影響;當(dāng)Q很大，趨近于無窮，權(quán)重估計量僅由專家咨詢信息集所決定。懲罰因子Q隨著客觀數(shù)據(jù)噪音σε的增大而增大，這意味著當(dāng)客觀數(shù)據(jù)噪音較大時，最優(yōu)的權(quán)重估計量（w︿）更加依賴于主觀的專家咨詢信息;懲罰因子Q隨著主觀信息集噪音σs的增大而變小，這意味著當(dāng)主觀的專家咨詢信息不可信時，最優(yōu)的權(quán)重估計量（w︿）更多地由客觀數(shù)據(jù)信息所決定。因此，在識別兩個數(shù)據(jù)集的噪音基礎(chǔ)上，我們決定懲罰因子Q的值，也就是說，當(dāng)客觀數(shù)據(jù)噪音σε和主觀信息集噪音σs的取值給定時，理論上的最優(yōu)懲罰因子Q已經(jīng)確定。實(shí)證分析中采用交叉驗(yàn)證（Cross Validation）的方法確定懲罰因子?；谥骺陀^賦權(quán)的綜合評價模型，本文對中國工業(yè)上市公司創(chuàng)新能力進(jìn)行綜合評價。

五、中國工業(yè)上市公司創(chuàng)新能力綜合指數(shù)實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)來源和描述性統(tǒng)計

上市公司創(chuàng)新能力綜合評價指標(biāo)體系由兩個一級指標(biāo)和五個二級指標(biāo)構(gòu)成。“專利申請數(shù)”來自于國泰安數(shù)據(jù)庫的上市公司與子公司專利數(shù)據(jù)。專利數(shù)據(jù)庫的最新時間為2016年，由于專利存在時滯效應(yīng)，企業(yè)一項(xiàng)專利成果影響企業(yè)數(shù)年，四年內(nèi)的專利申請數(shù)據(jù)較能全面反映企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平。因此，本文的“專利申請數(shù)”統(tǒng)計2016年及前三年（2013年至2016年）該上市公司和子公司

國泰安上市公司專利數(shù)據(jù)庫中包含子公司、聯(lián)營、合營公司合計的專利申請數(shù)。子公司指對其具有絕對控股權(quán)（大于50%）或持有相對控股權(quán)（雖然沒有達(dá)到50%，但由于股權(quán)分散等原因，具有完全控制權(quán)）的公司;合營公司指與另一方共同控制的企業(yè);聯(lián)營公司指對其具有重大影響但缺乏實(shí)際控制力的企業(yè)。上市公司發(fā)揮創(chuàng)新主導(dǎo)作用的主體為母公司及受其絕對控股的子公司，故本文將創(chuàng)新能力綜合評價的對象界定在上市公司母公司和子公司的范圍。

的申請發(fā)明、實(shí)用新型和外觀設(shè)計的專利申請個數(shù)，加總合并。其他四個指標(biāo)來自于萬得（Wind）金融終端股票數(shù)據(jù)庫的上市公司年報，數(shù)據(jù)時間為2016年。

經(jīng)過數(shù)據(jù)整理，刪除上市公司與子公司專利數(shù)據(jù)庫中沒有專利的上市企業(yè);剔除目前有退市風(fēng)險（ST/*ST）和已退市的上市公司。依據(jù)《申萬行業(yè)分類2014版》的一級行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，初始樣本涵蓋了化工、國防軍工、計算機(jī)、電子等在內(nèi)的28個行業(yè)和2440家上市公司。為衡量工業(yè)上市企業(yè)的創(chuàng)新能力，本文選取平均研發(fā)資金投入強(qiáng)度高于2%，剔除第一產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)，最終得到計算機(jī)、通信、電子、國防軍工、機(jī)械設(shè)備、電氣設(shè)備、醫(yī)藥生物、有色金屬、汽車、家用電器、化工、建筑材料、輕工制造、紡織服裝、建筑裝飾、鋼鐵、采掘等17個工業(yè)行業(yè)和1882個上市公司。

五個二級指標(biāo)為相對值，一定程度上消除了企業(yè)規(guī)模不同帶來的異質(zhì)性。表3是客觀數(shù)據(jù)樣本的描述性統(tǒng)計。

將客觀數(shù)據(jù)樣本做標(biāo)準(zhǔn)化處理后，得到相關(guān)系數(shù)矩陣（見表4），由于技術(shù)人員人均專利申請數(shù)與其他四個指標(biāo)沒有明顯的相關(guān)性，主成分分析方法在此時會出現(xiàn)“負(fù)權(quán)”的問題，傳統(tǒng)的賦權(quán)方法失效?；跀?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，我們采用基于主客觀賦值的中國工業(yè)上市公司創(chuàng)新能力綜合評價模型。

除了可觀測到的創(chuàng)新活動指標(biāo)，本文通過“中國工業(yè)上市公司創(chuàng)新能力綜合評價專家打分卡”的設(shè)計，發(fā)放給25位在“公司金融和科技統(tǒng)計”方面有相關(guān)研究的專家，對指標(biāo)進(jìn)行主觀打分，并獲得了專家咨詢信息集（見表5）。

（二）實(shí)證結(jié)果分析

首先，需要用交叉驗(yàn)證方法確定懲罰因子（見圖1），均方誤差圖呈現(xiàn)“V”型，得到最優(yōu)的懲罰因子Q=0.4，所對應(yīng)的最小均方誤差為0.4661。懲罰因子由客觀觀測的1882家上市公司數(shù)據(jù)信息和25位專家主觀咨詢信息的噪音共同作用和影響，此時Q較小，說明主觀信息集的噪音較大，權(quán)重估計量主要受客觀數(shù)據(jù)集的影響，受專家信息的影響較小，但兩者都對權(quán)重的估計起著一定的作用。

用最優(yōu)的懲罰因子代入公式（2），得到專家咨詢約束下的綜合評價指標(biāo)模型結(jié)果（見表6）。采用重復(fù)抽樣（Bootstrap）的方法，將客觀數(shù)據(jù)樣本集和主觀數(shù)據(jù)集重復(fù)抽樣100次，得到五個估計量的標(biāo)準(zhǔn)誤。五個估計量都具有顯著性，其中，技術(shù)人員人均專利申請數(shù)的權(quán)重最小，主要由于客觀數(shù)據(jù)集中技術(shù)人員人均專利申請數(shù)指標(biāo)與其他指標(biāo)之間不存在明顯的相關(guān)性。因此，我們估計的權(quán)重由客觀數(shù)據(jù)信息與專家咨詢信息共同決定。將本文的權(quán)重估計結(jié)果與主成分分析法、僅有專家評分的賦權(quán)法進(jìn)行比較，可以得出該方法的五個權(quán)重估計結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)誤均低于專家評分法，并且能解決傳統(tǒng)主成分分析賦權(quán)方法面臨的“負(fù)權(quán)”問題。

將權(quán)重估計量的結(jié)果代入公式（1）的單因子模型中，可以得到1882家上市公司的創(chuàng)新能力綜合評價指數(shù)，從行業(yè)和公司屬性兩種分類上總結(jié)中國工業(yè)上市公司創(chuàng)新能力的特點(diǎn)。

從工業(yè)上市公司的行業(yè)分類來看，計算各行業(yè)平均綜合指數(shù)（見表7），可以得到：計算機(jī)的創(chuàng)新能力最高，紡織服裝的創(chuàng)新能力最低。排在前七位的是計算機(jī)、國防軍工、通信、建筑裝飾、電子、醫(yī)藥生物和電氣設(shè)備，平均綜合指數(shù)高于80;趨于中游的是機(jī)械設(shè)備、汽車、建筑材料和化工，平均綜合指數(shù)高于50;趨于末尾的是有色金屬、采掘、家用電器、鋼鐵、輕工制造和紡織服裝。程源和傅家驥將科技創(chuàng)新戰(zhàn)略分為領(lǐng)先型、跟隨型和模仿型三類

程源、傅家驥：《企業(yè)技術(shù)戰(zhàn)略的理論構(gòu)架和內(nèi)涵》，《科研管理》2002年第5期。

。領(lǐng)先型的企業(yè)注重自主研發(fā)，對研發(fā)的要求較高，前七大行業(yè)中的企業(yè)更貼近領(lǐng)先型創(chuàng)新戰(zhàn)略;跟隨型的企業(yè)跟進(jìn)市場變化，自主研發(fā)能力較弱，跟隨行業(yè)中企業(yè)的先進(jìn)技術(shù)而進(jìn)行技術(shù)改進(jìn)和創(chuàng)新，中游四個行業(yè)的企業(yè)創(chuàng)新能力綜合指數(shù)較低，更貼近跟隨型;模仿型的企業(yè)研發(fā)能力最弱，基本依賴于外部技術(shù)的購買，趨于末尾的企業(yè)更貼近模仿型。

工業(yè)上市公司的公司屬性方面，計算平均綜合指數(shù)（見表8）。上市公司依據(jù)其大股東或?qū)嶋H控制人的屬性可分為中央國有企業(yè)、地方國有企業(yè)、集體企業(yè)、民營企業(yè)、外資企業(yè)和公眾企業(yè)六類。樣本中，中央國有企業(yè)和地方國有企業(yè)分別占比11.26%和14.03%。改革開放40年來，民營企業(yè)從無到有，從小到大，已成為社會主義市場經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，樣本中包含1237家上市公司，占比65.73%。外資企業(yè)包含中外合資企業(yè)和外商獨(dú)資企業(yè)，占比3.35%。

由表8得到：第一，中央國有企業(yè)的創(chuàng)新能力較高，十八大以來，尤其是“十三五”規(guī)劃實(shí)施以來，央企大力推進(jìn)科技創(chuàng)新、增強(qiáng)自主創(chuàng)新能力，在通信、載人航天、高速鐵路等方面取得了一批具有世界先進(jìn)水平的標(biāo)志性成果。第二，民營企業(yè)的創(chuàng)新能力低于中央國有企業(yè)，但高于地方國有企業(yè)。40年來，民營企業(yè)不僅是改革開放的見證者和參與者，更是受益者，靈活的機(jī)制讓民營企業(yè)能更加貼近市場、推進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型升級，在新產(chǎn)品研發(fā)上貢獻(xiàn)突出。第三，地方國有企業(yè)的創(chuàng)新能力較低，主要原因系地方國有企業(yè)創(chuàng)新機(jī)制不健全、創(chuàng)新激勵不足，自主創(chuàng)新的投入不夠，自主創(chuàng)新能力較弱。第四，外資企業(yè)的數(shù)量較少，其創(chuàng)新能力水平較為落后，主要原因系核心技術(shù)和發(fā)明專利多由外方提供，并不對國內(nèi)企業(yè)開放，外資的溢出效應(yīng)難以在技術(shù)成果轉(zhuǎn)化中體現(xiàn)。

六、研究結(jié)論與啟示

本文從創(chuàng)新投入和技術(shù)成果轉(zhuǎn)化兩方面構(gòu)建中國工業(yè)上市公司創(chuàng)新績效綜合評價體系，以1882家工業(yè)上市公司的“技術(shù)人員占比”、“本科及以上文化程度員工占比”、“研發(fā)資金投入強(qiáng)度”、“研發(fā)支出資本化率”和“技術(shù)人員人均專利申請數(shù)”五個客觀數(shù)據(jù)指標(biāo)和25位專家的“專家權(quán)重”、“專家信任度”和“專家專業(yè)度”三個維度主觀信息集為樣本信息，構(gòu)建專家咨詢約束下綜合評價指標(biāo)模型，用5-Folds交叉驗(yàn)證（Cross Validation）的方法尋找最優(yōu)的懲罰因子（Q=0.4）和最優(yōu)的權(quán)重估計量，從而建立中國工業(yè)上市公司創(chuàng)新績效綜合指數(shù)。該方法克服了傳統(tǒng)主成分分析無法解決的“負(fù)權(quán)”問題，并用懲罰項(xiàng)的方法將主客觀信息集融合，平衡兩個數(shù)據(jù)集的信息，所得出的權(quán)重估計量更具科學(xué)性。

從工業(yè)上市公司的行業(yè)分類和實(shí)際控制人屬性兩個維度分析中國工業(yè)上市公司創(chuàng)新能力的特點(diǎn)，對我國各行業(yè)、各所有制企業(yè)創(chuàng)新能力的認(rèn)識更為全面。從行業(yè)屬性維度來看，領(lǐng)先型創(chuàng)新戰(zhàn)略的行業(yè)堅持創(chuàng)新引領(lǐng)的道路不動搖，繼續(xù)加大研發(fā)投入，推動技術(shù)成果轉(zhuǎn)化;跟隨型戰(zhàn)略的行業(yè)立足于當(dāng)下和中國國情，逐漸向領(lǐng)先型創(chuàng)新道路邁進(jìn);而模仿型戰(zhàn)略的行業(yè)需要逐漸淘汰落后和過剩產(chǎn)能，加快轉(zhuǎn)型升級步伐。從實(shí)際控制人屬性維度來看，央企創(chuàng)新能力水平較高，堅持中國特色社會主義發(fā)展道路，堅持“四個自信”，繼續(xù)集中力量辦大事，抓重大、抓尖端、抓基本，從而形成推進(jìn)自主創(chuàng)新的強(qiáng)大合力;民營企業(yè)的創(chuàng)新活力較高，因此，毫不動搖鼓勵、支持、引導(dǎo)非公有制經(jīng)濟(jì)發(fā)展，發(fā)揮民營企業(yè)的活力;而地方國有企業(yè)更需要深化改革，增強(qiáng)國有經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新力和競爭力。

（責(zé)任編輯：彤 弓）

Abstract： Chinas economy is now in the period of transformation of development mode， optimization of economic structure and transformation of growth power. Enterprises are the main body of market and innovation. The comprehensive evaluation of enterprises innovation ability is a tool to measure the input and output of innovation research and development， which can reflect the comprehensive innovation ability of enterprises in a timely and comprehensive visual angle， and promote the innovation development and core competitiveness of enterprises. In this paper， a method based on subjective and objective information is used to evaluate the industrial listed companies innovation ability in China. It not only overcomes the problem of information bias caused by subjective or objective weighting， but also solves the common problem of “negative weighting” in the weighting problem， so as to make the weightings more effective. From the perspective of industry sectors， this paper analyzes the innovation ability of Chinas industrial listed companies， obtains three kinds of industrial industries with different technological innovation strategies： leading， following and imitating， and puts forward corresponding policy suggestions for improving their innovation ability. In addition， through analyzing the innovation ability of different ownership listed companies， it concludes that the innovation ability of central state-owned enterprises are the highest， and that of private enterprises are higher than that of local state-owned enterprises， and that of foreign-funded enterprises are relatively low. This paper provides a new perspective for evaluating the innovation ability of Chinas industrial listed companies.

Keywords： Composite Index; Subjective and Objective Comprehensive Weighting; Listed Companies