农业上市企业创新能力评价及其区域差异研究——基于我国56 家农业上市企业的面板数据

肖叶黎，刘纯阳

（湖南农业大学商学院，湖南长沙 410128）

1 问题的提出

2004—2021 年，中央一号文件持续十八年关注“三农”问题，体现了三农工作的意义重大。为加快推进我国农业不断向集约型、效益型的现代农业转变，就必须提高农业科技创新及其转化能力。然而相对于其他行业的企业技术创新活动而言，我国农业发展存在诸多弊端。农业上市企业是农业科技创新的中坚力量，它的发展水平直接对整个行业发展水平产生影响。如果不能正确评价农业上市企业的创新能力状况，就难以对我国当前的农业企业创新能力及其水平进行准确判断，也就难以对农业创新过程中存在的突出问题进行科学诊断，从而也不可能准确识别和把握新时期我国经济发展所蕴藏的重大创新机遇，在建设创新型国家和农业现代化的道路上就会多走弯路。对农业上市企业创新能力进行正确的评价，不仅能使农业企业自身知道自己在同行业中的创新能力水平，从而激励企业更好地开展创新活动，激励员工更热情地投身创新浪潮之中；也能让政府对当地农业企业的自主创新能力形成客观的认识，从而为制定更加合理的扶持政策提供指导［1］。因此，客观、科学地评价农业上市企业创新能力不仅具有重要的学术价值，而且对于农业企业实现可持续发展和建设创新型农业强国具有重大的现实价值。

学术界对企业创新能力评价的研究主要集中在企业创新能力内涵、评价指标体系构建和评价方法选择等方面。企业创新能力是支持企业创新战略实现的产品创新能力和工艺创新能力的组合［2］，核心是掌握专业知识的人、技术系统、管理系统的能力及企业的价值观［3］，着重反映企业创新活动变化的动态特性［4］。早期研究普遍认为研究与开发（R&D）投入是创新投入的最重要部分［5］，评价指标体系主要包含R&D 投入和产出指标，或者仅包含产出指标；后来学者们逐渐跳出这种单一评价指标体系的思维局限，逐步建立包含多个指标和层级的创新能力综合评价指标体系［6］，这种进一步分解指标体系的评价方法得到众多学者的认同和应用。目前国内外学者对企业创新能力进行评价所采用的方法有多种，最常用的方法有层次分析法、多元统计分析法、数据包络分析法、灰色模糊综合评价法、专家打分法、神经网络法和熵值法等［6-14］。也有一些学者融合了两种或两种以上的方法来对企业创新能力展开评价［15-17］。已有研究成果从理论和方法上为开展企业创新能力评价奠定了基础，但也存在明显不足：一是对于农业企业创新能力评价鲜有研究；二是大部分学者在开展企业创新能力评价时仅用某一年份的截面数据，无法反映企业创新能力变化的动态特征［18］；三是有的评价方法尚需加入人为估计的权重，导致整个评价主观性很强，客观性不足。基于此，本文将在汲取前人思想的基础上建立一套新的综合评价指标体系，先利用全局因子分析法对样本农业上市企业的创新能力进行打分和排序，从而发现影响农业企业创新能力的主要因素。再利用聚类分析法把样本省份聚成不同的类别，从横向上比较不同类别省份的农业上市企业创新能力状况；从纵向上描绘2013—2019 年不同类别省份的农业上市企业创新能力动态变化趋势。从而达到从整体上了解我国农业企业创新活力程度以及对我国各地区农业科技创新能力形成基本判断的目的，为农业企业、政府以及投资者提供决策参考。

2 指标体系构建与方法选择

2.1 评价指标体系构建

2.1.1 评价指标体系构建的原则

评价指标体系的构建是否准确、有效，是否具有科学性和可操作性直接关系到结果的准确性。本文综合国内外学者的研究，总结得出影响农业上市企业创新能力的几个一级指标，同时根据指标选取的科学性、系统性、典型性、独立性以及数据的可获得性和可操作性等原则，重点突出影响企业创新过程的主要要素，选取适当的二级指标，形成最终的评价指标体系［19］。

2.1.2 评价指标体系构建的依据

创新是企业生存和发展的关键，是企业持续保持生命活力的源泉。1912 年经济学家熊彼特在其名著《经济发展理论》中就提出了创新的概念，指出创新是“把一种从来没有过的关于生产要素和生产条件的新组合引入生产体系”。创新是企业发展的关键，一国的创新能力与企业的创新能力密切相关［20］。早期的技术创新研究多强调生产与产品层次上的创新。近年来，在“新熊彼特学派”旗帜下，学者们研究的重点已经逐步向新技术推广、企业规模与技术创新的关系等方面转移［21］。特别是信息技术以及互联网的迅猛发展彻底改变了企业生存发展的生态环境、经济范式和经营理念，顺应这一技术变革趋势，有人进而提出了整合创新和开放创新的概念［22］。

企业创新活动是不断注入创新要素并通过各类人才的技术性活动取得创新产出的过程，所以企业创新能力评价必须兼顾创新性产出成果与创新性投入要素两个方面的因素［23-24］。从创新性产出成果方面来看，一般把企业的研发成果数量作为主要指标，这方面的成果越多，企业的创新能力自然越强。而企业的创新性投入要素则包含众多，本文参考高丹丹等［25］的做法，认为影响企业创新性投入的要素主要包含研发投入、人力资源、企业财务3 个方面。同时考虑到对于农业企业来说，企业规模越大，越有利于企业技术创新活动的开展，因此把规模效应也纳入到创新性投入要素中［1］。此外，综合Li 等［26］和高丹丹等［25］的观点，把环境要素考虑在内，形成比较全面的评价指标体系。综上，本文认为农业企业创新能力构成要素包括研发产出、研发投入、人力资源、企业财务、规模效应、环境影响6 个要素。

2.1.3 评价指标体系的确定

（1）研发产出。企业进行研究与开发的最终目的就是产生科研成果，从而带动企业的创新能力［27］。因此，研发产出水平一般用企业技术创新所取得的成果数量来衡量。选取专利申请数、发明申请数和实用新型申请数等3 个指标来衡量研发产出。

（2）研发投入。研发投入，指的是企业用于从事创新活动的经费投入，这方面的投入越多，表明企业对创新活动的重视程度越高，开展创新活动的能力也越强，从而取得更多创新成果的可能性也越大。大量统计研究表明，研究与开发（R&D）投入是企业技术创新活动的重要组成部分，与技术创新的强度、规模和水平有很强的相关性，是目前企业创新能力评价的重要指标之一。选取研发投入总额、研发投入同比增减、研发投入占比同比增减等3 个指标来衡量研发投入。其中研发投入占比同比增减指的是研发投入占营业收入比例的同比增减。

（3）人力资源。人力资源是影响农业企业创新能力的重要投入性因素，一般用企业的技术人才数量来衡量，人才是创新活动的主体，科技人才的人员结构、数量、素质很大程度上决定了农业企业技术创新的水平和效果。科技人才数量越多，人才梯队结构越合理，创新性成果产出的数量也就越多。选取技术人员人数、技术人员投入强度、研发人员学历水平、员工总数等4 个指标来衡量人力资源。其中技术人员投入强度用技术人员占在职员工总数比例表示，研发人员学历水平用本科及以上人员数量表示。

（4）财务状况。主要指企业的盈利能力和资金实力。与其他任何技术创新活动一样，农业技术创新活动也需要大量的资金投入，很多时候资金甚至会成为技术创新活动的瓶颈性制约因素。显然，企业的盈利能力越好，资金实力越强，则企业的技术创新活动所需要的研发方面的经费投入保障性就越强，从而越有利于取得良好的创新成果。企业只有拥有良好的财务环境，才有能力进行持续的创新活动。选取营业收入、净资产、净资产同比增减等3个指标来衡量企业财务状况。

（5）企业规模。对于农业企业来说，企业规模越大，则科技人才的聚集效应越明显，研发投入的实力也越雄厚，从而越有利于技术创新活动的开展。以当今高科技企业为例，走在世界前列的无一不是人才和资金实力笑傲世界的巨无霸型商业帝国。本文根据国家关于农业企业规模划分的一般原则将企业划分为大、中、小、微4 种类型。

（6）区位因素。企业所处地区的环境也必然对其技术创新活动产生影响，处在不同区位的农业上市企业有不同的创新环境。无论是从历史纵向比较的视角还是从全球横向比较的视角来看，区域创新力越强，经济发展水平越高，区域经济开放度越高，则企业创新能力越强。选取所在地区创新力、所在地区人均GDP、所在地区经济开放度等3 个指标来衡量区位因素。其中所在地区创新力用该地区985、211 大学数量来表示，所在地区经济开放度用该省进出口总额占本省GDP 比例来表示。

综上，构建农业企业创新能力评价指标体系如表1 所示：

表1 农业上市企业创新能力评价指标体系

2.2 方法选择

2.2.1 经典因子分析法

由于选取的17 个指标都是定量分析指标，适合采用客观赋权法来进行分析。常见的研究方法为经典因子分析法，其能够在保留原始变量主要信息的前提下提取出几个公因子，每个公因子是原始指标的线性组合，每个公因子也能根据其方差贡献率确定权重，从而计算出综合得分。经典因子分析法能够避免各评价指标的相关性，在权重的确定上克服主观性，解决数据的降维问题。但其只适用于截面数据，不能观察时间发展趋势。

2.2.2 全局因子分析法

全局因子分析是在传统因子分析的基础上，增加时间序列这一维度，即全局因子分析法是传统因子分析法在不同时点上的平面数据合成而来的时序立体数据表 K（）能够对研究对象的发展趋势进行评价［28］。企业自主创新活动是一项系统工程，一般来说都要有一定的时间跨度，用一段时间而不只是1 年的数据展开分析往往更能反映企业创新能力的真实水平，所以更具有说服力。因此，本文采用全局因子分析法对农业上市企业创新能力进行评价，将每个样本的17 个评价指标按时间顺序依次排列，得到一个56×17×7的时序立体数据表。根据全局因子分析的结果，在宏观上可以评价农业上市企业创新能力的整体水平，在微观上可以比较各省份农业上市企业创新能力的大小并描述其发展趋势。

3 数据来源及计算结果分析

3.1 数据来源

根据申万宏源证券的行业分类，我国现有农林牧渔上市企业共76 家，剔除数据缺失比较严重和存在数据异常的公司，最终选取56 家企业作为样本。从分布地区来看，56 家样本企业在山东、广东、新疆、湖南、北京5 个省份的分布比例最高，分别为12.50%，12.50%，10.71%，8.93%，8.93%，合计高达53.57%，具体分布如表2 所示。鉴于数据可得性考虑，取2013—2019 的年度数据作本文分析之用。数据来源于万德（WIND）数据库、国泰安（CSMAR）数据库、统计年鉴以及各上市公司的年报。

表2 56 家样本农业上市企业的地区分布状况

3.2 数据的信度和效度检验

本研究所用数据均来自数据库和年报中公开披露出来的数据，信度为100%；在实证过程中，常用KMO 和Bartlett 球形检验值来体现效度。

接下来对评价指标进行KMO 和Bartlett 球形检验，以判断其是否适合做因子分析。根据表3 的检验结果可知：KMO 值=0.705＞0.5，证明所选指标之间的偏相关系数小于简单相关系数；Bartlett 检验的P值=0.000＜0.05，证明所选指标之间的相关系数矩阵不为单位矩阵，符合因子分析的条件。

表3 评价指标的KMO 和Bartlett 检验

3.3 计算结果分析

3.3.1 农业企业创新能力影响因素分析

运用SPSS26.0 软件对17 个变量数据进行全局因子分析，根据累积方差贡献率选取公因子，可以得到影响农业企业创新能力的主要因素。表4 是以特征值大于1 为标准提取6 个公因子来替代原来的17 个原始变量。由该表可知，这6 个公因子的累积方差贡献率为83.743%，也就是说这6 个公因子能够解释原来17 个原始变量所包含信息的83.743%，几乎能够完全取代原来的17 个指标，因此这6 个公因子是影响农业上市企业创新能力的主要因素。

表4 评价指标解释的总方差

表5为评价指标的公因子载荷矩阵。由表5可知，第1 个因子与研发人员学历水平、员工总数、营业收入、净资产、企业规模相关性较高，命名为企业规模与财务因子（F1）；第2 个因子与专利申请数、发明申请数、实用新型申请数、研发投入总额相关性较高，命名为研发产出因子（F2）；第3 个因子与所在地区创新力、所在地区人均GDP、所在地区经济开放度相关性较高，命名为区域创新因子（F3）；第4 个因子与研发投入同比增减、研发投入占比同比增减相关性较高，命名为研发投入因子（F4）；第5 个因子与技术人员人数、技术人员投入强度相关性较高，命名为技术人才因子（F5）；第6 个因子与净资产同比增减相关性较高，命名为企业成长因子（F6）。结合表4 可知，6 个公因子的方差贡献率均为正数，说明其正向影响农业企业创新能力。综上，影响农业企业创新能力的主要因素为企业规模与财务、研发产出、区域创新、研发投入、技术人才、企业成长6 个因子，且都呈正向影响。

表5 评价指标旋转后的公因子载荷矩阵

3.3.2 我国农业企业创新能力整体水平分析

56 家样本企业2013—2019 年平均创新能力综合得分及排名情况见表6。这里的得分只能代表在本组参评对象中的排名和位次，得分越高代表创新能力越强，只有相对意义，没有绝对意义。选取每家企业2013—2019 年的平均值，能够全面地反映该企业这一段时间的创新能力水平。由表6 可知，2019年农业产业化龙头企业500 强大北农、2019 年中国上市公司营收500 强新希望和通威股份、2018 年中国上市公司市值500 强海大集团，创新能力综合得分排名前4。而截止到2013 年上市不足一年的（2012年上市企业）3 家企业如金河生物、百洋股份、天山生物，以及有退市风险的*ST 龙力，创新能力综合得分均靠后，在56 家企业中分别排44 名、41 名、56 名、34 名。这也进一步印证了本文选用全局因子分析法计算出来的企业创新能力综合得分能比较准确地反映我国农业上市企业创新能力状况。

表6 56 家样本农业上市企业创新能力综合得分及排名

全局因子分析法会自动对数据进行标准化处理，通常以0 来表示所研究样本的平均水平，负数则表示低于平均水平。在56 家样本企业中，创新能力综合得分高于平均水平的有23 家，占41%；低于平均水平的有33 家，占59%。鉴于本文所剔除的20 家农业上市企业缺乏研发投入、专利申请数和技术人员人数等相关重要指标的披露，如果假定不被强制要求并且不愿意披露创新投入和产出相关重要数据的企业本身创新能力不强的话，那么在全部76 家农业上市企业中，创新能力低于平均水平的企业所占比例远远大于59%。由此可见，我国农业上市企业整体创新能力并不是很强。

3.3.3 农业企业创新能力的区域差异分析

为了从动态角度评估各区域农业上市企业创新能力大小和变化趋势，本文采用聚类分析法对样本面板数据展开进一步的分析。K 均值聚类法是一种通过不断迭代，让同一类别误差平方和最小，不同类别之间误差平方和尽量大的聚类方法。研究所需聚类省份有21 个，大致聚为3 到4 类为宜，结合K均值聚类可以直接按照所需类别进行聚类，故采用K均值聚类法进行分省份聚类，聚类结果如表7所示。

由表7 可知，样本中21 个省市按照农业上市企业创新能力从大到小可分为三类，命名为农业上市企业创新高能力区、农业上市企业创新中能力区、农业上市企业创新低能力区。农业上市企业创新高能力区包括四川和北京两个省市。四川历来是农业大省，农业发展水平一直较好，农业科技进步贡献率高；北京拥有数量众多的科研院所，农业技术创新资本雄厚，政策环境也比较好，为农业企业进行开展技术创新活动提供了有利条件。因此，这两个省份综合得分远远高于其他省份。排位在农业上市企业创新中能力区的省份主要集中在华东地区和东北地区。华东地区地势平坦，经济发展水平高；而东北地区面积广大，农业资源禀赋优越，农业发展具有很好的基础，所以这些地区的企业创新能力比较强；排位在农业上市企业创新低能力区的省份则较多分布在华中地区、华南地区和西北地区。西北地区大多地处高原，沙漠戈壁广布，严重缺水，而华中、华南地区丘陵起伏，农业基础薄弱，再加上这些地区普遍对外开放程度低，产业转型压力大，这在一定程度上阻碍了农业上市企业技术创新。

表7 三类地区农业上市企业创新能力各因子得分和综合得分描述统计

比较三类地区之间的综合得分可以看出，农业上市企业创新能力地区发展不平衡，高能力区与中能力区综合得分相差0.764，中能力区与低能力区综合得分相差0.297。农业上市企业创新中高能力区之间综合得分差距较大，而中低能力区之间差距相对较小。并且，各创新能力区内部也存在较大的省际差异，综合得分最高值与最低值之间具有明显差距。

计算三类地区2013—2019 年农业上市企业创新能力综合得分平均值，绘制动态变化趋势如图1。2013—2019 年各省份农业上市企业创新能力总体呈上升趋势，其中2017、2019 两个年份略有下降。农业上市企业创新低能力区综合得分一直低于平均水平，且与农业上市企业创新中高能力区得分差距不断拉大。究其原因，主要是在区域创新、技术人才和研发投入方面存在显著差别。从表7 不难看出，即便只是将农业上市企业创新低能力区与农业上市企业创新中能力区相比，企业规模与财务因子得分平均值相差0.150，研发产出因子得分平均值相差0.280，区域创新因子得分平均值相差0.534，研发投入因子得分平均值之间相差0.312，技术人才因子得分平均值之间相差0.410，企业成长因子得分平均值之间相差0.084。由此可以判断，导致低能力区农业上市企业创新能力一直处于较低水平的主要原因是区域创新、技术人才和研发投入因子的得分较低。

图1 三类地区农业上市企业创新能力综合得分动态趋势

4 研究结论与政策建议

4.1 结论

本文以56 家农业上市企业为研究对象，采用全局因子分析法对我国农业上市企业创新能力及其区域差异进行评价，得出具体结论如下：第一，影响农业上市企业创新能力的主要因素为企业规模与财务、研发产出、地区创新、研发投入、技术人才、企业成长等6 个因子，且都呈正向影响。第二，2013 年以来，我国农业上市企业创新能力虽然总体呈上升趋势，但创新能力整体不强。第三，我国农业上市企业创新能力存在明显的区域差异。可以根据创新能力强弱将全国划分为高能力区、中能力区和低能力区等3 种不同类型。四川、北京两个省市农业上市企业创新能力最强，属于高能力区；排位在中能力区的省份则主要集中在华东地区和东北地区；而排位在低能力区的省份则较多分布在华中地区、华南地区和西北地区。导致低能力区农业上市企业创新能力一直处于较低水平的主要原因是区域创新能力不强、技术人才缺乏和研发投入水平较低等。

4.2 建议

相对于其他行业的企业技术创新活动而言，我国农业存在科研体制落后，技术创新人才缺乏，创新投入不足，农民素质偏低以及成果转化率不高等诸多弊端，因此亟需在这些领域实施大刀阔斧的改革，推动创新引领，推进农业现代化建设。只有实行政府与企业的联动，才能达到尽快提升我国农业企业技术创新能力的目标。对于农业上市企业而言，一是要从企业内部入手强化科技创新能力建设，大力增加自身研发投入，吸引高水平科技人才，积极开展技术攻关，取得更多技术创新成果；二是要进一步强化科研院所与农业企业之间的研发协作，建立利益联结机制，让农业企业借助“外脑”开展技术创新活动，克服其自身的研发人才瓶颈。对于政府而言，一是要以加大财政支持力度和出台信贷优惠措施为根本手段，鼓励农业企业开展自主创新，激发创新能力。二是要采取有力措施促进我国各区域农业企业技术创新的协同发展，尤其是对于农业上市企业创新低能力省区，中央财政应给予农业企业创新活动更多的财政支持和更大的政策优惠，地方政府则应该在人才引进和创新激励方面出台更具体的、更有效的支持措施，通过提高这些省区农业上市企业的创新能力，带动各类农业企业以及农户和农村的创新发展。