农业龙头企业技术吸收能力的因子构成分析

宋燕平, 滕 瀚

(1.安徽农业大学 经济管理学院， 合肥 230036；2.安徽农业大学 人文学院， 合肥 230036)

作为农业产业化中的重要组成部分，农业龙头企业在促进农业产业结构调整、提高农民收入、乡村振兴、发展现代农业等方面具有重要作用。目前，全国9万多家农业龙头企业提供的农产品及加工制品占农产品市场供应量的1/3，占主要城市菜篮子产品供给的2/3以上，是我国粮棉油肉蛋奶等主要农产品生产、加工、销售的重要主体。苑鹏等分析认为农业龙头企业在技术研发、成果推广中发挥重要作用，但普遍创新能力弱[1]。目前，关于农业龙头企业科技要素的研究主要集中在分析其科技创新绩效和影响因素[2-3]；技术创新战略联盟以及科技创新中存在的问题[4-5]；科研投入对龙头企业的生产效率[6]。

高霞和高启杰对农业龙头企业的技术能力进行了调研和分析，并对所调研的企业的技术能力进行了评价[7-8]。我国农业龙头企业发展时间短，企业缺乏科研人员和研发基地，科研投入较少，其技术主要来源于高等院校和科研院校，或从其它渠道引进。

龙头企业只有具备一定的获取和转化能力，才能将外部的知识和技术转化为企业的内在生产力。国内外涉及农业企业或农业组织吸收能力的相关研究较少。戈锦文等研究了社会资本通过知识吸收能力影响合作社的创新绩效[9]，但尚未对农业企业技术吸收能力进行研究。因此，从吸收能力的角度深入分析研究我国农业龙头企业技术创新问题更具现实性和重要性。

1990年科恩( Cohen)和利文索尔(levinthal)提出了吸收能力的概念[10]。近三十年来，吸收能力得到广泛关注，大量研究从其内涵、结构和过程的角度开展，取得了很多有价值的成果。其中有代表性的，如，扎赫拉( Zahra)和乔治(George)通过对吸收能力的内涵进行深入分析，将其分为潜在吸收能力(获取和内化)和现实吸收能力(转换和应用)[11]；莱恩(Lane)等人认为企业的吸收能力是对技术的获取、内化、转换和应用，是探索式学习、转换式学习和开发式学习的过程[12]。但是，随着对吸收能力的深入研究，研究者已不满足从概念上对其进行解释，或者只是简单地将吸收能力视作企业的研发投入的变量，而是对吸收能力的影响因子进行细致分析。Tessa C. Flatten等分析认为获取能力的影响因子是寻找、获取和使用信息，消化能力的影响因子是部门交流和协作解决问题，转换能力的影响因子是企业形成采用新知识的惯例，应用能力的影响因子是企业采用和开发新知识的能力[13]。国内针对工业企业的吸收能力有较丰富的研究，主要包括企业吸收能力与创新绩效的关系[14-15]。林春培等以广东创新型企业为调研对象，形成以探索式、转换式和利用式学习为二阶因子的吸收能力模型[16]，支持吸收能力具有多维性质的观点。

所以，吸收能力是一种探索式主动获取和内化吸收的动态过程，是企业在已有资源的基础上不断开发创造并形成自身内在优势的过程。它的构成因素是复杂和动态的。企业处于不同的发展阶段，其吸收能力构成因素也并不完全一致。高霞在文献[7]中对山东32家农业企业的调查研究表明企业的内部因素包括投入研发资金、企业的技术水平、技术人员、企业战略和领导的支持、外部的政策支持等影响企业的创新能力的主要因素。农业龙头企业技术吸收能力是对技术获取、内化、转换和应用的过程。 根据相关研究，农业龙头企业对技术和信息的获取，研发投入、研发人员、研发中心、技术专利、政府支持和外围政策等影响农业龙头企业获取和应用推广开发新技术的因素。所以，深入分析农业龙头企业吸收能力的因子构成，有利于找出农业龙头企业在技术吸收、内化和应用过程中的不足，从而探索出提高企业吸收能力的途径，使其发挥技术辐射，带动农民增收，促进现代农业的发展。

一、研究假设与方法

企业所能调配和拥有的人力资源、技术资源、实物资源、关系资源等是企业形成能力的基础，能力是依靠资源形成的[17]。能力只是企业的一种独特资源，企业具备了相应的能力才能够获得竞争优势。人力资源、研究中心等是企业进行创新的关键因素。农业龙头企业研发人员的数量和质量[2，7，8]是影响其创新能力的主要因素。技术创新过程中的人力资源可以分为领导层和执行层[18]；Edward Robert等认为领导层即桥梁人物(gatekeeper)是技术创新过程中的信息传递者和带头人，起着关键作用[19]。国内外大量的研究都证明了人力资源的数量和质量在创新中的作用。企业已有技术资源包括研究中心和成果能够促进企业吸收能力的提高。André Spithoven认为企业吸收能力较弱时可以通过研究中心获取更多的外部资源[20]，企业的新技术、专利的数量和质量与吸收能力相关；Muscio, A在文献 [15]、Shaker A. Zahra 在文献[11]认为企业与外部的合作与其吸收能力成正比。同时，许多研究认为企业开展合作有利于技术吸收能力的提高。

Veugelers, R通过对290个公司的调查分析，结论表明公司吸收能力提高的必要条件是公司拥有研发部门，公司研发和合作活动与其技术吸收能力成正比[21]；另一方面，企业的科技活动只有在一定的科技战略指导下开展，才能构建和提升其核心能力。郝生宾等通过对105家企业的分析研究，认为技术战略对技术能力有显著的直接正向影响[22]；Joan E. Ricart研究也认为技术战略需要与企业的吸收能力相适应，才能不断获取外部资源，从而持续创新[23]。但是，企业拥有的人力资源必须开展科技活动才能形成吸收能力，企业通过成立研发中心，使科研人员能够常年开展相应的研发和学习活动， 从而使资源变为能力。

技术和知识具有外溢性，导致企业在研发和吸收外部知识和技术的过程中具有收益和损失的双重性。因此外围环境包括政府对研发的投入、技术许可、补贴、税收等政策对企业的技术吸收能力具有重要影响，研发外溢对企业技术吸收能力的影响，即政府的研发投入和资金补贴越多、税收越少越能促进企业获取和应用技术，从而提高企业的技术吸收能力。Todd A. Watkins和Lolita Paff研究了科技政策、税收等影响企业的技术吸收能力。根据对美国生物医药、软件产业的调查，他们认为对小企业的研发补助能促进其技术吸收能力的提高[24-25]。

根据资源基础观和其它相关理论研究，本文提出以下理论假设：

(1)农业龙头企业拥有的人力资源、技术资源等是吸收能力的基础。政策及其它环境条件的支持能够提高农业龙头企业的吸收能力。

(2)农业龙头企业的吸收能力是企业对技术获取、内化、转换和应用的过程，通过吸收研发、试验与转化活动促使企业的资源转化为能力。

(一)调查样本特征

调查对象为安徽省115家农业龙头企业：其中国家级9家，省级51家，市级55家； 27家为安徽省科技厅认定的农业产业高新技术企业，83家企业拥有研发中心；抽样企业涉及到粮油、饲料、畜禽、坚果炒货、乳制品、软饮料、蔬菜等多个农产品生产领域，样本具有良好的代表性。

(二) 问卷编制与问卷项目分析

1.深度访谈及访谈内容分析。为了更好地获得信效度良好的测查工具，在已有理论研究和研究假设的基础上，访谈安徽省从事农业经济研究、科技管理研究和农业行政管理的9名专家。访谈内容为：(1)农业企业吸收能力是什么？你是怎样理解农业企业吸收能力的？(2)你认为哪些因素影响了农业企业的吸收能力？结合你的工作经验，谈谈怎样提高农业企业的吸收能力？

在已有研究成果基础上，通过对深度访谈的内容进行分析，结合访谈内容的编码维度，参照国外权威期刊已使用过的量表，根据我国龙头企业的特点，选择企业拥有的资源如科研人员数量与质量、信息收集人员和信息建设水平、研发投入、试验和开发中心、拥有的基地、成果、技术等资源、政府和政策支持、科技合作等作为编制题项，将企业吸收能力的构成“吸收与研发因子、试验与转化因子、支持与服务因子”等作为问卷编制的依据。

2.问卷编制与试测。问卷采用标准化量表，形式采用李克特五级量表，计分方式采用反向计分，数字从“1”到“5”表示赞同度依次降低，其中“1”代表“程度最高”，“5”代表“程度最低”，问卷共有15道题项构成。

首先使用SPSS17.0对问卷进行项目分析。对115份问卷的反向计分进行转化，转化后求出每个样本个体量表总分，并按照个体总分进行高低分组；高分组31家企业，低分组31家企业；高分组界限是35分，低分组界限是24分。分组完成后，对每道题项进行独立样本t-test检验。表1是题项分析的独立样本t-test检验结果。表1中t检验差异均显著(p<0.001)，表明15道题项均有良好的鉴别度。

表1 题项分析的独立样本t-test检验结果

(* * *表示显著，P<0.001；双尾检验)

(三)统计数据处理探索性因子分析采用主成分分析，选择斜交转轴法，统计工具仍为SPSS17.0，验证性因子分析工具采用AMOS4.0。

1.探索性因子分析。为检验调查数据是否适合作因素分析，对115家企业的调查数据进行Bartlett’s Test，检验卡方值为1 051.919(df=136)，p<0.001，说明各因子之间有共享因素的可能性，样本适当性度量值KMO值为0.872，表明样本适合进行因子分析。表2是15道题项的KMO and Bartlett’s 检验。

表2 探索性因素分析的KMO and Bartlett’s 检验

对15个项目进行因子分析，根据以下标准挑选项目和因子：(1)一个项目不能载两个以上超过0.5的因子负荷；(2)因子负荷要超过0.5；(3)每个因子不能少于3个项目。图1是问卷调查数据第一次探索性因子分析的陡坡图，从陡坡图可以看出，从第2个因子以后，坡度线平坦，因而保留3个因子比较适宜。

图1 调查数据因子分析的陡坡图

按照上述原则，共得到累积贡献率为63.51%

的3个因子，这3个因子可以累积解释农业龙头企业吸收能力变化的63.151%，说明这3个因子对农业龙头企业吸收能力的提升具有重要影响。

表3是农业龙头企业吸收能力的因子结构及因子负荷。因子1包含“科研人数”“研发人员学历”“研发带头人数量”“技术战略”和“研发中心”，它主要表明企业的吸收和研发水平，所以命名为“吸收和研发因子”；因子2包括“商标质量和数量”“试验基地的数量和水平”“与其它企业关系”“信息建设水平”“已应用成果数量”和“技术合作”，它主要表明企业的试验和转化水平，因此命名为“试验和转化因子”；因子3包含“外围市场环境”“外围政策环境”和“与政府的关系”，它主要表明外部政策和环境对企业的支持和服务水平，因此命名为“支持与服务因子”。

表3 农业龙头企业技术吸收能力的因子结构及各项目的因子负荷

对问卷进行信度检验，因子1所有项目的内在信度系数Cronbach's Alpha为0.873，因子2各项目的Cronbach's Alpha为0.848，因子3各项目的Cronbach's Alpha为0.738；总问卷的Cronbach's Alpha为0.923，说明问卷具有较高的内部一致信度，也即三个因子的各项目测查的是农业龙头企业的吸收能力。

2. 验证性因子分析。为考察实际模型与构想模型的拟合度，以及项目与各因子之间的关系，对他们的技术吸收能力进行验证性因子分析。因子结构模型及其标准化路径图如图2所示。

此模型中CMIN/DF(卡方与自由度的比值)为2.293，其值小于3；GFI值为0.817， CFI值为0.871，均大于0.80； AGFI值为0.747，接近0.80； RMSEA为0.107，略大于0.080；说明模型的适配度较好，较好的验证了农业龙头企业的吸收能力影响因子构成。

图2 农业龙头企业技术吸收能力因子模型

二、结论

农业龙头企业拥有研发人员、新技术、专利、商标、研发中心、试验基地等资源，是企业获取、消化、转换和应用知识和技术的必备条件。但是具备了人力资源、物质资源并不等同企业具备了获取、消化 转化和应用知识和技术的能力。只有将资源与相应的行动结合起来，才能形成能力。本文通过对农业龙头企业的调查分析，认为农业龙头企业的吸收能力是由吸收与研发、试验与转化和支持与服务三个因子组成。在吸收与研发因子中，企业的人力资源必须在企业科技战略的指导下，由研发中心开展研发活动才能逐渐具备和提高其吸收能力；试验与转化因子中的商标质量和数量、试验基地数量和水平、已应用的专利、信息建设水平是农业龙头企业进行技术试验和转化的基础。企业开展科技合作，才能使企业具备和提高其吸收能力。企业吸收新的技术之后，需要进行试验与转化。而企业的试验基地数量和水平、信息建设水平等是其技术试验和转化的物质基础。而且龙头企业拥有的商标的数量和质量，已应用的专利数量，与其它企业的关系是企业的无形资产，能够使企业有条件开展试验和转化。

农业龙头企业通过与高校及科研单位的产学研合作是企业提高技术创新水平的重要途径。龙头企业以科研项目为纽带，以龙头企业的科研基地为试验推广载体，实现技术供方和技术需方的有效结合，不断促进资源的有效利用，提高龙头企业的科技创新水平和试验推广的能力。所以，农业龙头企业通过开展产学研合作，对拥有的技术开展试验和转化，能够提高技术吸收能力。

支持与服务因子包括科技政策、政府投入、税收、技术许可等，这些因子对企业技术吸收能力具有较大影响。农业龙头企业的技术力量薄弱，能够形成竞争优势的资源较少，因此政府及其它方面的支持是其生存和发展的重要因素。且政府对于促进龙头企业与高校、科研机构建立长期稳定的产学研合作，进行协同创新等具有有重要作用。所以，政府对农业龙头企业的研发投入和补贴越多、服务越多，越有利于其吸收能力的提高；另一方面，农业龙头企业与政府建立良好的关系，能够获取更多的信息，更能理解政府的政策，从而提高其获取和应用技术的能力。