中国集成电路上市企业技术创新效率影响因素研究

杨 歌，崔和瑞，赵巧芝

(华北电力大学 经济管理系，河北 保定 071003)

作为新一代信息技术发展的关键和最具创新活力的产业，集成电路产业扮演着重要角色[1-2]。改革开放以来，中国集成电路产业的技术创新经历了长期的“跟随和并跑”战略，“空芯化”和“低端技术锁定”凸显，产业技术创新能力提升刻不容缓[3-4]。提升集成电路产业链自主创新能力，增强供应链的自主可控水平，是中国经济高质量转型发展的重大课题。根据《中国科技统计年鉴》公布数据，2015年集成电路产业研发经费内部支出在研发经费内部支出总规模中比重为4.88%，到2019年上升为5.85%；同时，2015年集成电路领域专利申请规模占国家专利申请规模比例为12.39%，到2019年调整为7.29%，处于下降趋势。“投入上升与产出下降”意味着中国集成电路产业总体技术创新效率存在着巨大的提升潜力。基于此，本研究从企业微观视角出发利用Tobit模型对中国集成电路上市企业2015—2019年技术创新效率影响因素展开研究，进而为提升该产业技术创新效率提出针对性改进建议。

1 文献综述

目前关于技术创新效率影响因素的研究主要侧重于企业内部、产业政策以及区域政策方面。在企业层面上，影响技术创新效率的因素主要包括R&D人员投入强度、R&D资金投入强度、企业规模、盈利能力、管理能力等[5-7]。在产业政策上，已有研究关注的因素主要包括政府补贴力度、金融支持强度等[8-9]。在区域层面上，环境规制政策、区域产业结构、互联网普及率等是影响区域技术创新效率的关键因素[10-12]。现有研究聚焦集成电路领域技术创新效率及影响因素的文献相对较少，但已有部分学者开始对集成电路产业的技术创新活动展开相关研究。Kapoor、郭本海、张璐阳、吴晓波等对集成电路产业发展路径展开研究，提出了加强互动合作、创建共性技术研发模式、构建“双螺旋同构迭代上升”颠覆创新模式以及创新商业模式等技术创新发展方向[13-16]。已有研究往往集中于对集成电路产业的发展政策研究，涉及技术创新效率影响因素的研究相对较少。因此，本文拟在前人研究的基础上对中国集成电路产业上市企业技术创新效率的影响因素展开研究。

基于此，本研究主要边际贡献具体如下：①利用网络DEA模型测度集成电路上市企业的技术创新效率、知识生产效率及成果转化效率，探究集成电路产业技术创新效率发展的网络特征。②利用Tobit模型研究影响中国集成电路上市企业技术创新效率的关键因素，从而为促进中国集成电路产业技术创新效率提升提出针对性改进建议，为推动“十四五”时期中国集成电路产业技术创新效率总体提升提供政策参考。

2 Tobit回归模型构建与数据处理

2.1 被解释变量选取

(1)

2.2 解释变量选取

借鉴闫俊周等[9]、李宏宽等[18]、冯根福等[19]的结论，拟从外部激励政策、内部重视程度以及经营状态3个方面选取解释变量。其中，反映企业外部激励政策的指标包括政府补助和金融支持；反映企业对技术创新内部重视程度的指标包括R&D人员投入强度和R&D经费投入强度；反映企业经营状态的指标包括企业规模和企业盈利能力，具体如下：

1)政府补助(Gov)。集成电路产业发展遵循着“摩尔定律”，随着电子元器件尺寸的逐步缩小，研发难度日益提升，技术创新资金投入成本加大。近年来，国家财政扶持作为企业技术创新研发投入的重要来源之一，对促进企业新产品新技术研发具有重要影响。本文采用企业年度各类政府补贴加总额来体现企业政府补助指标。

2)金融支持(Fin)。集成电路产业是典型的资本高投入型产业，除了政府补助以外，企业还会通过金融机构获取更多的金融支持，优化企业融资环境。据统计，在通过银行获得贷款融资的产业中，中国战略性新兴产业占比80%以上，贷款余额达2.4万亿元，通过金融机构融资是科技型产业扩充研发资金的重要渠道之一。本文采用企业年末筹资活动现金流入总额代表企业所获得的金融支持程度。

3)R&D人员投入强度(RPI)。集成电路产业不仅是资本密集型产业，更是知识密集型产业。研发人员是企业技术研发活动开展的关键支撑，新产品新技术的开发离不开研发人员的钻研探索。本文采用研发人员数量在企业员工总数量中的比例表示企业R&D人员投入强度指标，考察研发人员对企业技术创新活动的影响。

4)R&D经费投入强度(RFI)。充足的研发经费是企业开展基础研究和应用研究的重要保障。R&D经费投入强度从某种角度可以反映出企业对技术创新活动的重视程度，是企业科研态度的重要体现，对技术创新能力的提升有着重要影响。本文选取R&D经费投入强度指标作为集成电路产业上市企业技术创新效率的解释变量，采用研发经费投入在企业营业收入中的占比来表示。

5)企业规模(Lgsize)。目前关于技术创新能力与企业规模关系的结论尚未统一。Philips和Hirschey等认为企业规模越大，承受研发失败风险的能力越强就越利于企业的技术创新[20-21]；而Shefer和Frenkel认为大企业更加关注既有市场利益，忽视企业的技术创新[22]。本文采用企业期末总资产取对数的方式来表示企业规模，考察企业规模对集成电路企业技术创新效率的影响。

6)企业盈利能力(Pro)。集成电路产业是典型的高投入型技术创新行业，技术创新周期相对漫长，从知识生产到成果转化需要经历一个长期的过程，需要充足的资金作为研发支撑。只有企业具备良好的盈利能力才能够为技术创新活动提供稳定的研发环境和资金支持。本文采用企业净利润与营业收入之比来表示企业盈利能力指标，进一步分析盈利能力对集成电路企业技术创新效率的影响。

2.3 Tobit模型构建

Tobit模型是针对被解释变量属于受限变量情况下的面板回归模型。该种模型采用极大似然法进行参数估计，可以很好地避免普通最小二乘法进行回归分析可能会造成回归结果有偏，提高回归结果的可靠性。本研究中技术创新效率测度结果位于[0,1]区间内，因此属于受限变量，采用Tobit模型更加适合。其数学表达式为

Ykt=α+β1X1t+β2X2t+β3X3t+…+βkXkt+εkt

(2)

式中：Ykt为决策单元k在第t期的被解释变量；Xkt表示解释变量；α为截距项；β为回归系数；εkt～N(0,σ2)表示随机变量。

在Tobit面板回归模型基本数学表达式(2)的基础上，进一步构建技术创新效率影响因素分析模型。集成电路上市企业技术创新效率影响因素分析模型最终构建形式为

IEit=c+β1Govit+β2Finit+β3RPIit+

β4RFIit+β5Lgsizeit+β6Proit+εit

(3)

式中：i表示第i个集成电路上市企业；t表示时间；εit表示随机误差项；β为回归系数；IEit为技术创新总效率;Govit表示政府补助;Finit表示金融支持;RPIit表示R&D人员投入强度;RFIit表示R&D经费投入强度;Lgsizeit表示企业规模;Proit表示企业盈利能力。

2.4 数据来源及处理

本文以集成电路上市企业作为研究对象，为保障研究期间内样本数据的连续性，剔除掉ST企业以及样本数据异常或缺失的企业，最后选取了59家集成电路上市企业作为研究样本，包括17家集成电路设计企业、23家集成电路制造企业以及19家封装测试企业。样本期间为2015—2019年，数据来源于国泰安和万德数据库。回归模型的变量描述性统计见表1。

表1 变量描述性统计结果

3 实证结果分析

3.1 技术创新效率测度结果的动态特征

基于式(1)运用MAXDEA软件对集成电路上市企业技术创新效率以及知识生产效率和成果转化效率；并进一步得到设计、制造以及封装测试3个子样本的效率测算结果，见表2。

表2 2015—2019年集成电路上市企业技术创新效率均值

首先，根据总样本测算结果可知，集成电路整体产业技术创新效率均值在2015—2019年呈现出明显的下降趋势，技术创新效率由0.257下降至0.176，总体处于中低水平区间内。分阶段比较可知，整体产业的知识生产效率明显高于成果转化效率和技术创新总效率。其次，根据分部门子样本测算结果可知，设计部门技术创新效率均值介于在0.304～0.401，处于中低水平区间；成果转化效率总体上低于知识生产效率，仅为知识生产阶段创新效率的50%左右。制造部门技术创新效率均值介于在0.113～0.245，技术创新效率和成果转化效率基本上同处于低水平区间，知识生产效率要高于成果转化效率。与设计部门和制造部门相比，虽然封装测试部门知识生产效率和成果转化效率差距较小，但是成果转化效率总体上还是低于知识生产效率，并且总效率均值与成果转化效率均值更为接近。可以看出，成果转化效率较低是造成集成电路整体产业技术创新效率较低的主要原因。未来中国集成电路上市企业应重点提高成果转化效率，从而提升产业整体的技术创新效率。

3.2 Tobit模型结果分析

运用STATA16.0软件对Tobit模型进行参数估计。回归结果中LR检验统计量为108.95，伴随概率为0.000 0，在1%置信水平下拒绝原假设，表明应采用Tobit随机效应模型展开回归分析。集成电路上市企业技术创新效率影响因素的Tobit回归结果见表3。

表3 技术创新效率影响因素的Tobit回归结果

政府补助因素对集成电路上市企业技术创新效率的驱动效应为负，系数值为-0.097，并且在1%的置信水平下显著。这意味着政府补助数量的增加不利于集成电路上市企业技术创新效率的提高。目前中国集成电路产业体系初建规模，企业技术进步速度较慢，新产品生产周期长，前期资金成本较大，政府补助对企业技术创新效率的提升效果并不明显。此外，丰厚的政策补贴可能会助长企业的懒惰，消减部分企业研发人员的创新积极性，降低企业的技术创新效率。因此，检验政府补助的扶持效果不能只关注“量”，更要注重企业获得补贴后研发能力是否有所提高。不断提高国家财政资金的利用效率，才能真正发挥政府补助对企业技术创新的支持作用。

金融支持力度是驱动集成电路上市企业技术创新效率提升的正向因素，这意味着增强金融支持力度有利于促进集成电路上市企业技术创新效率的提升。集成电路产业是典型的投资规模大、风险高且回报周期长的新兴战略性产业，稳定的资金来源能够为企业长远发展提供可靠保障。近年来，集成电路企业借助知识产权融资、股权质押融资、供应链金融、科技及知识产权保险等方式从金融机构获得了广泛的资金支持，为企业科研项目的实施积累了丰富的资金。企业将从金融机构获得的资金投入到研发过程，从而促进了技术创新效率的提升。未来，要逐步拓宽企业融资渠道，加大金融机构对集成电路上市企业的扶持力度，从而促进企业技术创新效率的提升。

R&D人员投入强度在5%的置信水平下为影响集成电路上市企业技术创新效率提升的负向因素。这意味着并不是集成电路企业研发人员越多，技术创新效率就越高。截至2019年年底，中国直接从事集成电路产业的人员规模约为51.19万人，较上年增加5.09万人。但研发人员的数量的上升并没有带来创新效率的提高，归根到底还是由于集成电路领域缺乏专业型高端人才，缺乏能够引导创新的领军型人才，研发人员质量不高是阻碍产业技术创新效率进步的主要原因。高质量的创新型人力资源是提升企业技术创新效率的关键引擎，未来只有加快高水平人才培养，中国集成电路产业技术创新才能向高端前沿技术领域迈进。

R&D经费投入强度与R&D人员投入强度对集成电路上市企业技术创新效率具有负向作用，表明并不是企业投入的研发资金越多就能创造更高的研发回报，R&D经费投入与企业技术创新效率之间不存在理想化的正比例增长趋势。这主要由于目前中国集成电路产业各环节基础相对薄弱，研发生产周期长。企业投入研发经费以后，创新产出成果很难迅速增加，因而技术创新效率提升效果不明显。此外，除了要注重R&D经费投入在企业营业收入中的占比外，更应该关注企业R&D经费的利用效率。只有做到合理分配研发经费，合理布局资金利用环节，才能够真正地推动企业的知识生产与创新产出。

企业规模对集成电路上市企业技术创新效率提升起负向作用，企业规模的扩大会抑制集成电路上市企业技术创新效率的提升。中国集成电路上市企业规模扩大对企业技术创新效率提升具有负向影响，中小规模的发展模式更适合目前中国集成电路产业创新。这与现阶段我国集成电路产业整体所处的成长阶段是相适应的，中国集成电路产业起步较晚，产业结构布局尚未合理，未能把规模优势发挥出来，使得中国当前集成电路产业的规模效应对技术创新的提升效果不明显。未来随着集成产业逐步转型升级，产业结构得到优化，资源配置日趋合理，企业规模效应对技术创新效率的促进作用会更加凸显。

最后，盈利能力指标对集成电路企业技术创新效率同样具有负向作用，但指标并没有通过显著性检验，说明企业的盈利能力与技术创新效率没有必然联系。企业经营目的本质上是以赚取利润为主，部分企业可能更加注重短期利润回报率高的产业项目。集成电路产业技术创新活动前期消耗的资金成本较大，并且项目周期长，利润回报缓慢。盈利能力水平高的企业可能更加重视项目的资金回报率，对技术创新的重视程度不足，进而消减企业的创新研发动力，使得盈利能力对技术创新效率提升呈现负效应。

3.3 稳健性检验

集成电路产业涉及设计、制造、封装测试3个主要子部门，不同部门在政府支持、金融环境、发展规模方面往往存在较大差异，进而会对企业自身的技术创新活动产生不同影响。因此，本文将基于不同生产部门对影响因素的显著程度再次进行稳健性检验。基于生产部门的稳健性检验结果见表4。

由表4可以看出，政府补助指标在1%的置信水平下对设计部门和制造部门技术创新效率起到负向作用，封装测试部门政府补助指标虽然显著性较差，但对技术创新效率同样起负向作用。制造部门金融支持对技术创新效率的影响相对显著，显著性水平为1%，设计部门和封装测试部门金融支持对技术创新效率的影响相对微弱。但是金融支持对技术创新效率的影响系数均为正值，与全样本下的回归结果接近。R&D人员投入强度指标对不同子部门的技术创新效率影响有所差异，综合来看R&D人员投入强度指标对技术创新效率主要以负向影响为主。除设计部门R&D经费投入强度指标没有通过显著性检验外，制造部门和封装测试部门R&D经费投入强度指标均对技术创新效率起负向影响，且指标在1%的置信水平下显著。企业规模指标在5%的置信水平下对设计部门技术创新效率的影响为正，对制造部门和封装测试部门起负向影响，企业规模对集成电路上市企业技术创新效率的影响整体上以不利影响为主。企业盈利能力指标对各部门技术创新效率的影响都没有通过假设性检验，表明企业盈利能力与技术创新效率之间不存在必然联系。分部门样本下的技术创新效率影响因素回归结果与全样本下的回归结果基本一致，表明全样本下的Tobit模型结果具有稳健性。

表4 基于生产部门的稳健性检验结果

4 结论与建议

利用网络SBM模型对2015—2019年中国集成电路上市企业技术创新效率进行测度的基础上，进一步运用Tobit模型对集成电路产业上市企业技术创新效率的影响因素进行研究，主要结论如下：

1)研究期内，集成电路上市企业技术创新效率处于[0.176,0.257]，属于低水平区间，且2015—2019年呈现出明显下降趋势。分阶段来看，知识生产效率较高于成果转化效率，并且技术创新效率水平与成果转化效率水平基本保持一致。可见，成果转化效率较低是导致技术创新效率水平低的主要原因，成果转化阶段是集成电路技术创新效率提升的短板环节，提高成果转化效率是集成电路产业技术创新效率提升的关键。

2)Tobit回归结果表明，金融支持是促进集成电路产业技术创新效率的正向因素，有利于推动集成电路产业技术创新活动的开展；政府补助、R&D人员投入强度、R&D经费投入强度、企业规模4个指标对集成电路企业技术创新效率具有抑制作用。未来集成电路企业要进一步优化政府补助利用方式，合理布局企业规模，提高R&D人员投入以及R&D经费投入的资源配置效率，逐步实现技术创新投入与产出的良性互动。此外，集成电路企业盈利能力与技术创新效率之间不存在必然联系。基于生产部门的影响因素稳健性检验结果基本上与全样本下的回归结果一致，表明基于全样本的Tobit模型回归结果具有稳健性。

根据以上结论，提出如下政策建议：

1)成果转化效率低是制约集成电路企业技术创新效率处于低水平的关键原因，加强技术创新成果向经济产出转化是提高创新效率的重要方向。集成电路创新型企业应加强与高校、科研院所的技术合作力度，推动创新型产品进入市场，从而加速技术创新成果转化的进程。科研机构作为高科技产业发展的基地，应加强与高校、企业合作，发挥人才资源优势，积极研发企业和市场所需的创新型产品，提升科技产出向经济成果转化的效率。政府作为产学研融合过程中的参与者、服务者、引导者，要给予企业、高校、科研机构充足的创新支持，激发产学研合作创新活力。

2)要充分发挥积极因素对集成电路产业技术创新效率提升的驱动作用。未来要改进政府补助投入的方式，协调直接补贴与间接补贴的投入比例，增强集成电路产业技术创新的积极性。加大对集成电路领域技术创新重大项目的金融支持力度，积极创新适合集成电路企业发展的信贷产品，充分发挥金融支持对于促进集成电路企业技术创新效率提升的积极作用。研发投入不能只关注“量”，更要提高“质”，不断提高企业优秀研发人员占比，提高企业创新资源配置效率。此外，企业规模的扩大对集成电路企业技术创新效率提升具有负向影响，集成电路企业未来要合理控制自身规模，增强规模效应对企业技术创新的推动力。盈利能力的提高对集成电路企业技术创新效率提升作用较小，集成电路企业家应努力提升自身的社会责任感，培养企业家精神，保障自身收益的同时，更要为产业技术创新做出贡献。