质量管理视角下制造企业技术创新效率及影响因素

余红伟，郑伟华，陈文津，黄　颖

(1.武汉大学质量发展战略研究院，湖北　武汉　430072；2.宏观质量管理湖北省协同创新中心，湖北　武汉　430072)



质量管理视角下制造企业技术创新效率及影响因素

余红伟1,2，郑伟华1，陈文津1，黄颖1

(1.武汉大学质量发展战略研究院，湖北武汉430072；2.宏观质量管理湖北省协同创新中心，湖北武汉430072)

基于2015年中国制造业企业-员工匹配调查的微观数据，运用三阶段DEA模型对制造业企业进行创新效率的评价与影响因素分析。结果表明，单纯的质量管理模式差异并不会造成企业创新效率的差异，而质量管理模式会通过企业规模、劳动力素质、融资成本以及政府支持等因素来影响企业的创新效率。

制造企业；技术创新效率；质量管理模式；三阶段DEA模型

1　引言

目前关于制造业创新效率的研究比较丰富，主要是基于不同视角的研究，比如行业差异视角[1]、产业集聚视角[2]、绿色增长视角[3]、宏观政策视角[4]以及要素资源视角[5]等等，但是基于质量管理视角的研究却鲜有见到。实际上质量管理对企业创新存在一定影响。一些学者认为以标准流程化主导的质量管理并不利于创新[7]，但是也有一些实证研究发现质量管理与创新正相关[8]。那么在当前中国制造业企业转型升级的背景下，企业质量管理与创新效率到底关系如何，是值得深入发掘的问题。本文将选择一种全新的视角——质量管理的视角，对制造业企业进行创新效率的评价与影响因素分析，试图从微观质量管理的角度探讨制造业企业的创新效率问题。

2　数据与方法

2.1数据来源

本文的数据来源于2015年中国制造业企业与员工匹配调查。这项调查于2015年5～8月份在广东省进行完全随机抽样完成的大规模入企调查。调查内容涵盖企业财务、销售、生产、技术创新、市场竞争、人力资源状况等6大维度的175项指标。总共发放问卷874份，回收有效企业问卷571份，回收率为84.27%。调查中质量管理模式包括卓越绩效模式、顾客满意度模式、六西格玛模式、精益管理模式等。本文考虑同一企业可能同时采用多种模式，将不同模式的组合也列为新的管理模式类型，并将无质量管理企业列为对比组。据此可以将571家企业数据样本划分为16个质量管理模式类别。

2.2评价方法

本文选择运用三阶段DEA[9]的方法对各组别的制造企业进行创新活动的投入产出评价，并分析影响企业创新效率的关键因素。

(1)投入产出变量的选取。本文选取研发设计人员比重及研发支出占销售收入比重作为企业创新效率评价的投入指标，选取获取专利数量及新产品更新周期作为企业创新效率产出的指标变量。

(2)影响因素变量的选取。一般观点认为创新存在着一定的规模效应[10]，较多的研究表明规模与创新存在明显正向关系，但是进一步的研究显示企业并不存在创新的规模阀值，企业规模与R&D效率呈现出U型关系[11]。有学者研究了企业内部要素投入尤其是人力资本对创新的影响。人力资本是促进技术吸引的扩散的基本要素，员工素质越高，消化吸收先进技术以及再创新的能力越强，从而能够有效地提升企业的创新能力[12]。还有学者分析了外部市场环境的影响，如金融支持[13]，企业的技术创新往往需要大量的资金投入，这离不开银行和风投等金融机构的支持；如产业结构[14]，不同产业结构的创新基础、创新投资与创新过程都有可能存在差异；再如竞争环境[15]，竞争程度会影响技术创新的溢出效应等。也有学者研究政府对创新的作用，有结果显示中国政府对企业的R&D资助明显提升了企业的技术创新效率，但是也有国外的研究显示政府的科技支持政策与补贴[16]与企业创新效率存在负相关关系。因此，企业内部的基本特质、要素投入以及企业外部的市场环境及政府影响等因素均可能对创新效率存在影响。基于现有文献，本文选择运用企业规模作为反映企业基本特质的变量、选择劳动者平均受教育年限作为反映企业人力资本要素投入的变量、选择金融综合融资成本作为总体反映企业外部市场环境的变量、选择政府创新补贴作为反映政府影响的变量。

3　测评与分析

3.1第一阶段测评

第一阶段运用传统可变规模报酬DEA模型，对不同模式分组的企业进行效率评价，计算结果见表1。

表1　第一阶段结果

续表1

注：其中①②③④分别表示卓越绩效管理模式、顾客满意度管理模式、六西格玛管理模式以及精益管理模式。

第一阶段测评的结果显示，创新效率的平均综合效率值为0.798，技术效率均值为0.744，规模效率均值为0.928。其中质量管理模式1、模式3、模式6以及模式10四项决策单元的综合效率值均为1，处于综合效率前沿面，表明这类质量管理实践的制造业企业的创新效率最优；其他各质量管理实践的企业分别在技术效率或规模效率方面存在不同程度的可改进空间，如模式5、7、11、15、16的综合效率均为0.9以上，表明实施这些类别的质量管理实践的制造业企业的创新效率相对较好，而模式9、12、13、14的综合效率值均在0.6以下，表明其创新效率相对不足。第一阶段的测评结果并未考虑影响因素的干扰，需要作进一步的调整。

3.2第二阶段分析

将第一阶段测评结果中企业各创新投入与产出变量的松弛变量为作被解释变量，将上文选取的创新影响4类作为解释变量。对各变量数据进行取对数值后运用SFA方法进行回归分析，估计结果如表2所示。

表2　第二阶段分析结果

续表2

注：*、**、***分别表示在10%、5%和1%的显著水平上显著；括号中的数值为对应的t统计量，下同。

可以看出，4个影响因素变量对4类创新投入与产出松弛变量的估计结果基本都能通过显著性检验，说明各影响因素对企业创新效率存在显著的影响。4类模型估计的γ值也均达到1%的显著性水平，表明第二阶段对影响因素与随机因素的剥离十分必要。进一步分析各影响因素对创新效率的作用：①企业规模的系数松弛变量均为负值，且均能在1%的水平上通过显著性检验，表明企业规模越大，创新的投入产出效率将越高；②劳动力素质松弛变量系数也均为负，表明员工素质正向影响企业的创新效率，员工平均受教育年限越高，企业创新效率越高；③金融环境松弛变量各项系数为正，说明融资成本将会显著的降低企业的创新效率；④政府支持松弛变量对创新投入影响显著，但是系数有正也有负，说明对不同的创新投入会产生不同方向的影响，而对创新产出的影响不显著。

3.3第三阶段测评

在原始创新投入与产出变量中剔除影响创新效率各影响因素变量的估计值与随机干扰项的估计值，再次代入DEA模型进行效率测算，结果如表3所示。

第三阶段的测算结果将更能反映单纯不同类别质量管理模式下的企业创新效率。可以发现，仅有模式1与模式10处于综合技术效率前沿面，其余各模式均存在着明显的改进空间。总的来看，调整后的平均综合效率由0.798下降到0.685，这表明本文所选定的影响因素整体上有利于企业创新效率的提升。进一步地，比较每种质量管理模式下的创新效率在测算前后的结果比较，可以发现模式2、模式3、模式4、模式5、模式7、模式8、模式11、模式15及模式16的测算结果均呈现了一定的下降，而模式9、模式12、模式13、模式14则呈现了一定的上升(见图1)。可以发现，剔除各类环境影响因素外，综合效率值的标准差由0.265减少到0.125，测算结果更加趋于一致。

表3　第三阶段测算结果

图1　各模式下创新效率测评结果的前后变化

将第三阶段的计算结果与第一阶段进行比较分析可以发现，第三阶段剔除环境影响因素后，各类质量管理模式下的创新效率的差距明显缩小，模式1与模式10处于技术效率前沿面外，其他14模式的创新效率值差异并不明显，说明在剥离环境影响因素后，单纯质量管理模式的差异并没有造成企业创新效率的明显差异。第一阶段中测评结果值存在较大差异的原因很有可能是由于环境因素对不同质量管理模式造成的影响，对于问题本文将进一步分析。

3.4进一步分析

根据第三阶段的结果，有必要对各类影响因素对单一的质量管理模式(即原模式1、模式2、模式3、模式4)下企业创新效率的作用做进一步的分析。运用SFA方法进行极大似然估计，结果如表4所示。

表4　影响因素对四类质量管理模式创新效率的影响

通过对测算结果进行对比分析可以发现：①企业规模的计算结果中卓越绩效模式与精益管理模式的系数大于对比组，而顾客满意度管理及六西格玛管理模式的系数小于对比组，表明规模越大的企业，采取卓越绩效管理与精益管理的质量管理模式更有利于企业创新效率的提升，而大企业采取六西格玛管理与精益管理的质量管理模式，将在一定程度上阻碍其创新效率的提升；②劳动者素质的计算结果中，卓越绩效管理与顾客满意度管理模式对企业创新绩效产生显著的正向影响，而六西格玛管理与精益管理模式对企业创新效率影响则不显著；③金融成本的计算结果中，卓越绩效管理与六西格玛管理模式对企业的负向影响最为显著，而采取顾客满意度模式企业的创新效率受融资成本的影响最小；④政府支持对卓越绩效管理及六西格玛模式企业的创新效率存在负向影响，对顾客满意度管理及精益管理模式企业的创新效率则存在正向影响。

4　研究结论

本文选择从质量管理的视角分析了不同质量管理模式企业的创新效率问题。基于2015年中国制造业CEES调查数据，运用三阶段DEA模型对不同质量管理实践的制造业企业的创新效率进行了测评，并对影响企业创新效率的因素进行了分析，得出以下主要结论：①剥离影响因素后的企业创新效率测算结果更加趋于一致，表明单纯的质量管理模式的差异并不直接造成企业创新效率的差异；②分别对四种不同质量管理模式企业进行创新效率的环境影响因素分析发现，企业规模、劳动要素投入、融资成本以及政府支持会对不同质量管理模式企业的创新效率产生不同的影响，质量管理模式的差异会通过环境因素来影响企业的创新效率。

对于以上结论，本文提出以下质量管理模式选择的建议：①规模越大的企业应采取卓越绩效与精益管理的质量管理模式，更有利于企业创新效率提升，而规模越小的企业则应采取顾客满意度管理及六西格玛管理模式，以缓减由于企业规模对创新效率造成的负向影响；②采用顾客满意度管理模式的企业，应注重提升企业内部员工的素质以及不断开拓融资渠道，不断降低融资成本，可以更加充分地发挥质量管理实践对创新效率的促进作用；③政府应重点支持顾客满意度管理及精益管理模式企业，对此类质量管理模式企业投入更多的创新补贴，而对采用卓越绩效管理及六西格玛模式的企业则要逐步减少创新补贴资助的力度。

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(责任编辑刘传忠)

Innovation Efficiency and Influence Factors of Manufacturing Enterprises in Different Quality Management Models

Yu Hongwei1,2,Zheng Weihua1,Chen Wenjin1,Huang Ying1

(1.Institute of Quality Development Strategy of Wuhan University,Wuhan 430072,China;2.Hubei Macro-quality Management Synergy Innovation Center,Wuhan 430072,China)

Based on the data of China’s Employee-enterprises Survey in 2015,this paper takes use of three-stage DEA model to evaluate and analyze the innovation efficiency of manufacturing enterprises.The results show that only the difference of quality management mode will not result in the difference of enterprise innovation efficiency,but the quality management mode will affect the enterprise’s innovation efficiency through the factors of enterprise scale,labor quality,comprehensive financing cost and the government support.

Manufacturing enterprise;Innovation efficiency;Quality management model;Three-stage DEA model

教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“中国宏观经济增长与微观产品服务质量双提升机制研究”(15JZD023),教育部人文社科青年基金项目“基于互联网信息的质量安全预警机制研究”(14YJC630178)，博士后面上基金项目“质量安全网络治理机制研究”(2014M552087)。

F273

A