包裝行業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)營績(jī)效影響的實(shí)證研究

范定祥 顏 林

1.湖南工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院 湖南 株洲 412007

2.東莞市橋頭鎮(zhèn)環(huán)保包裝產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心 廣東 東莞 523321

0 引言

包裝行業(yè)是服務(wù)型制造業(yè)，隨著我國制造業(yè)的不斷發(fā)展，包裝行業(yè)在助力產(chǎn)品流通、適應(yīng)民生需求等方面正發(fā)揮越來越重要的作用[1]。同時(shí)，包裝行業(yè)也是一個(gè)與資源利用和環(huán)境保護(hù)高度關(guān)聯(lián)的新興產(chǎn)業(yè)，該行業(yè)的發(fā)展對(duì)我國“碳達(dá)峰”和“碳中和”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)有顯著影響?！吨袊圃?025》提出了“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、綠色發(fā)展”的基本方針。為順應(yīng)時(shí)代主題、服務(wù)國家戰(zhàn)略，包裝企業(yè)必須著力于提升技術(shù)創(chuàng)新水平，努力由“傳統(tǒng)包裝”向“智能包裝”和“綠色包裝”轉(zhuǎn)型。包裝企業(yè)是否真正有動(dòng)力自主進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，其關(guān)鍵在于：包裝企業(yè)能否通過技術(shù)創(chuàng)新改善企業(yè)的經(jīng)營績(jī)效。

鑒于已有文獻(xiàn)鮮有涉及對(duì)特定行業(yè)內(nèi)各企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率和創(chuàng)新績(jī)效的具體研究，本文選擇包裝這一新興行業(yè)進(jìn)行探討，以期能為包裝行業(yè)的發(fā)展提供參考。

1 文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

迄今為止，國內(nèi)外大部分學(xué)者認(rèn)為技術(shù)創(chuàng)新會(huì)正向影響企業(yè)績(jī)效（包括當(dāng)期績(jī)效）。在國外，M.Atalay等[2]通過對(duì)土耳其113家汽車供應(yīng)商的高層管理人員進(jìn)行問卷調(diào)查發(fā)現(xiàn)，技術(shù)創(chuàng)新（產(chǎn)品創(chuàng)新和工藝創(chuàng)新）對(duì)企業(yè)績(jī)效有顯著的正向影響；C. Cruz-Cázares等[3]以西班牙制造企業(yè)為樣本進(jìn)行實(shí)證分析，同樣得出其技術(shù)創(chuàng)新效率與企業(yè)績(jī)效呈正相關(guān)；G. Marin[4]研究了意大利制造業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)，提高對(duì)綠色技術(shù)創(chuàng)新的重視，可以提升企業(yè)自身競(jìng)爭(zhēng)力，從而提高企業(yè)效益。在國內(nèi)，許敏等[5]以中國268家制造業(yè)上市公司為研究對(duì)象，實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，技術(shù)創(chuàng)新與當(dāng)期制造業(yè)績(jī)效呈正相關(guān)；劉振等[6]以2010—2015年戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司為研究樣本，研究結(jié)果表明，技術(shù)創(chuàng)新能力與當(dāng)期公司績(jī)效呈正相關(guān)。此外，劉勝楠等[7]基于不同研究對(duì)象的實(shí)證分析也發(fā)現(xiàn)，技術(shù)創(chuàng)新與當(dāng)期企業(yè)績(jī)效具有正相關(guān)關(guān)系。

綜合以上分析，并考慮現(xiàn)有研究尚未觸及的包裝這一特殊行業(yè)，提出如下假設(shè)H1。

假設(shè)H1 技術(shù)創(chuàng)新與包裝行業(yè)上市公司當(dāng)期經(jīng)營績(jī)效呈正相關(guān)。

另一方面，也有部分學(xué)者指出技術(shù)創(chuàng)新更傾向于對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生累積性影響，即企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響具有滯后效應(yīng)。單春霞等[8]認(rèn)為在技術(shù)創(chuàng)新中，企業(yè)研發(fā)資金的投入對(duì)企業(yè)績(jī)效有著滯后性，并且滯后二期的影響大于滯后一期的。夏文蕾等[9]以重污染上市企業(yè)為研究對(duì)象，研究結(jié)果表明，綠色技術(shù)創(chuàng)新具有滯后性，企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新只能促進(jìn)企業(yè)長(zhǎng)期績(jī)效提升。解學(xué)梅等[10]運(yùn)用內(nèi)容分析法對(duì)208家制造業(yè)上市公司進(jìn)行實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，綠色工藝創(chuàng)新對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效的作用具有滯后效應(yīng)。張完定等[11]以634家高新技術(shù)企業(yè)為樣本，實(shí)證研究結(jié)果顯示，技術(shù)創(chuàng)新能促進(jìn)企業(yè)績(jī)效增長(zhǎng)但存在滯后性。賈振全[12]基于戰(zhàn)略柔性視角，以163家創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)2016—2018年的數(shù)據(jù)為樣本，實(shí)證分析結(jié)果表明，反映技術(shù)創(chuàng)新能力的兩個(gè)指標(biāo)，企業(yè)研發(fā)投入和創(chuàng)新產(chǎn)出均與企業(yè)績(jī)效正相關(guān)，并存在著滯后影響。

基于上述分析，提出如下假設(shè)H2。

假設(shè)H2 技術(shù)創(chuàng)新與包裝行業(yè)上市公司經(jīng)營績(jī)效存在滯后的正向影響。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

包裝產(chǎn)業(yè)鏈主要包括包裝材料、包裝制品、包裝裝備和包裝印刷4大分支，以其為主營業(yè)務(wù)的企業(yè)構(gòu)成了我國包裝行業(yè)的主體[1]。本文選取主要經(jīng)營上述業(yè)務(wù)的國內(nèi)包裝行業(yè)上市公司為樣本，并對(duì)樣本進(jìn)行如下處理：排除ST、*ST上市公司；剔除數(shù)據(jù)缺失或異常的公司。經(jīng)過上述處理后得到26個(gè)樣本，同時(shí)鑒于樣本數(shù)據(jù)的可得性和完整性，26個(gè)樣本的時(shí)間區(qū)間設(shè)定為2016—2020年。本文所有數(shù)據(jù)均來自于CSMAR數(shù)據(jù)庫以及各公司年報(bào)，數(shù)據(jù)處理主要利用軟件DEAP2.1和Stata16.0。

2.2 變量選取與定義

根據(jù)研究的需要，本文對(duì)相關(guān)變量作如下設(shè)定：

1）被解釋變量。在績(jī)效評(píng)價(jià)環(huán)節(jié)，通常以企業(yè)利潤、凈資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)報(bào)酬率或托賓Q值來衡量企業(yè)績(jī)效。借鑒曹興等[13]的做法，本文使用托賓Q值來表征企業(yè)的經(jīng)營績(jī)效。

2）解釋變量。技術(shù)創(chuàng)新與研發(fā)資金投入、研發(fā)人員數(shù)量、企業(yè)專利數(shù)量和新產(chǎn)品銷售收入等多種因素相關(guān)聯(lián)。鑒于數(shù)據(jù)的可得性，并考慮到綜合技術(shù)效率相較于上述單個(gè)指標(biāo)能更直接反映企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的總體水平，本文使用綜合技術(shù)效率來衡量企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新程度。當(dāng)然，綜合技術(shù)效率的計(jì)算相對(duì)復(fù)雜。

3）控制變量。由于企業(yè)的經(jīng)營績(jī)效受多方面因素的影響，本文參考他人研究成果[14]，選取資產(chǎn)負(fù)債率、資本密集度、營運(yùn)能力、企業(yè)成長(zhǎng)性、企業(yè)規(guī)模作為控制變量。

各變量含義如表1所示。

表1 變量的定義Table 1 Definition of variables

2.3 模型構(gòu)建

為了對(duì)假設(shè)H1和H2進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，分別構(gòu)建以下模型：

式（1）～（2）中：α0為常數(shù)項(xiàng)，表示回歸方程的截距；

μi為隨機(jī)變化的個(gè)體特征；

i為第i家樣本企業(yè)；

t為樣本所屬年度；

n為滯后期數(shù)，取值為1, 2, 3。

3 實(shí)證分析

本章先基于投入導(dǎo)向的BCC模型計(jì)算包裝行業(yè)上市公司的綜合技術(shù)效率，然后基于隨機(jī)效應(yīng)模型實(shí)證分析綜合技術(shù)效率對(duì)包裝企業(yè)托賓Q值的影響。

3.1 BCC模型測(cè)算綜合技術(shù)效率

1）基于投入導(dǎo)向的BCC模型

美國運(yùn)籌學(xué)家A. Charnes 等于1978年首次提出了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（data envelopment analysis，DEA），該方法是一種評(píng)價(jià)多投入與多產(chǎn)出的有效線性規(guī)劃方法。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的基本模型主要有兩種，分別是CCR模型和BCC模型。其中BCC模型能處理可變規(guī)模報(bào)酬的問題，有效解決了傳統(tǒng)CCR模型只能處理具有不變規(guī)模報(bào)酬特征的決策單元問題[15]。

式中：λj為決策變量；

θj0為第j0決策單元所求的效率值；

xij為第j決策單元的第i項(xiàng)投入；

yrj為第j決策單元的第r項(xiàng)產(chǎn)出。

2）技術(shù)創(chuàng)新效率的計(jì)算

參照沙德春等[16]所使用的方法來計(jì)算26家包裝行業(yè)上市公司2016—2020年5年間的技術(shù)創(chuàng)新效率，并視企業(yè)的研發(fā)投入和研發(fā)人員數(shù)量為投入變量。產(chǎn)出變量則參照熊阿珍等[17]的做法，并基于數(shù)據(jù)的可得性，主要考慮科技創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)收益的能力，以營業(yè)收入來表示。

基于投入導(dǎo)向的BCC模型，并利用DEAP2.1軟件可以計(jì)算出綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率與規(guī)模效率。由于綜合技術(shù)效率可以綜合反映決策單元的資源使用效率、配置能力和規(guī)模效率的整體性狀況。因此，本文在考察技術(shù)創(chuàng)新與包裝企業(yè)經(jīng)營績(jī)效的關(guān)系時(shí)，選取綜合技術(shù)效率來衡量包裝行業(yè)上市公司的技術(shù)創(chuàng)新。包裝行業(yè)上市公司的簡(jiǎn)稱均用字母表示，26家包裝行業(yè)上市公司2016—2020年的綜合技術(shù)創(chuàng)新效率計(jì)算結(jié)果如表2所示。

表2 2016—2020年包裝行業(yè)上市公司綜合技術(shù)效率Table 2 2016—2020 comprehensive technical efficiency of listed companies in the packaging industry

根據(jù)DEA理論，若綜合技術(shù)效率等于1時(shí)，DEA有效；若在0.8～＜1范圍內(nèi)，則綜合技術(shù)效率處于較高水平；若在0.6～＜0.8之間，則綜合技術(shù)效率處于中等水平；當(dāng)小于0.6時(shí)，說明綜合技術(shù)效率處于偏低水平[17]。從表2可知，包裝行業(yè)上市公司2016年至2020年的綜合技術(shù)效率的平均值分別為0.310, 0.359, 0.379, 0.418, 0.252。可見，近5年包裝行業(yè)上市公司的技術(shù)創(chuàng)新效率整體上處于較低水平。若進(jìn)一步剔除2020年新冠疫情對(duì)當(dāng)年創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化為收入的影響，則容易發(fā)現(xiàn)包裝行業(yè)上市公司的技術(shù)創(chuàng)新效率正呈逐步提升之勢(shì)。與其他行業(yè)相比，包裝行業(yè)上市公司的綜合技術(shù)效率也明顯偏低。如我國醫(yī)藥制造業(yè)2016—2018年綜合技術(shù)效率平均值為0.841, 0.765, 0.818[18]；創(chuàng)新型企業(yè)綜合技術(shù)效率的平均值為0.746[19]；環(huán)保行業(yè)61家上市公司2017年的綜合技術(shù)效率平均值為0.409[20]。此外，表2還顯示，在26家包裝行業(yè)上市公司5年間130個(gè)決策單元的技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)中，僅有一家企業(yè)（即ARJ公司）的5個(gè)決策單元綜合技術(shù)效率等于1，處于DEA有效狀態(tài)，說明其決策單元的技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)既是技術(shù)有效又是規(guī)模有效；也表明ARJ公司位于技術(shù)創(chuàng)新有效前沿面上，其技術(shù)創(chuàng)新水平在包裝行業(yè)上市公司中處于領(lǐng)先地位。

3.2 技術(shù)創(chuàng)新與企業(yè)經(jīng)營績(jī)效的關(guān)系

1）描述性統(tǒng)計(jì)

表3為26家包裝行業(yè)上市公司2016—2020年的綜合技術(shù)效率與托賓Q值等變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

表3 變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果Table 3 Results of descriptive statistics of variables

2）回歸分析

采用Stata16.0軟件對(duì)綜合技術(shù)創(chuàng)新效率與托賓Q值的關(guān)系進(jìn)行回歸分析。鑒于使用面板數(shù)據(jù)首先要確定是否存在個(gè)體效應(yīng)，從F檢驗(yàn)的結(jié)果可知，F(xiàn)檢驗(yàn)的p值為0.0001，故認(rèn)為存在個(gè)體效應(yīng)，不應(yīng)使用混合回歸分析。再通過豪斯曼檢驗(yàn)（Hausman test）來確定使用固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型。由于豪斯曼檢驗(yàn)的p值為0.477，大于0.05，故豪斯曼檢驗(yàn)的結(jié)果表明應(yīng)該使用隨機(jī)效應(yīng)模型。

表4為使用隨機(jī)效應(yīng)模型的回歸分析結(jié)果。constant為常數(shù)項(xiàng)；observations為樣本數(shù)量。

表4 隨機(jī)效應(yīng)模型回歸分析結(jié)果Table 4 Results of random effects model regression analysis

從表4可以看出：當(dāng)期綜合技術(shù)效率與托賓Q值的回歸系數(shù)為-0.339并不顯著為正，這說明技術(shù)創(chuàng)新并不一定正向影響當(dāng)期包裝行業(yè)上市公司經(jīng)營績(jī)效，因此假設(shè)H1未得到驗(yàn)證，拒絕接受假設(shè)H1。

滯后1期的綜合技術(shù)效率與托賓Q值的回歸系數(shù)為負(fù)（-0.068），但未通過任一水平上的顯著性檢驗(yàn)；滯后2期的綜合技術(shù)效率與托賓Q值的回歸系數(shù)為正（0.293），也未通過任一水平上的顯著性檢驗(yàn)，這說明上述兩種情況下技術(shù)創(chuàng)新如何影響包裝行業(yè)上市公司經(jīng)營績(jī)效并不確定。

滯后3期的綜合技術(shù)效率與托賓Q值呈正相關(guān)，通過了5%水平上的顯著性檢驗(yàn)，回歸系數(shù)為1.119；并且營運(yùn)能力與托賓Q值呈正相關(guān)，通過10%水平上的顯著性檢驗(yàn)，回歸系數(shù)為1.335；企業(yè)規(guī)模與托賓Q值呈負(fù)相關(guān)，通過1%水平上的顯著性檢驗(yàn)，回歸系數(shù)為-0.560。

由滯后3期的回歸分析結(jié)果可知，綜合技術(shù)效率對(duì)托賓Q值存在滯后的正向影響，換言之，包裝行業(yè)上市公司的技術(shù)創(chuàng)新對(duì)其經(jīng)營績(jī)效有著滯后的正向影響，假設(shè)2得到驗(yàn)證。

對(duì)上述結(jié)論的可能解釋是，包裝行業(yè)上市公司研發(fā)創(chuàng)新帶來的新產(chǎn)品毛收入提高時(shí)，短期內(nèi)因其廣告等生產(chǎn)營運(yùn)成本較高且無規(guī)模效益，導(dǎo)致企業(yè)的短期經(jīng)營績(jī)效不一定提升；但在長(zhǎng)期因企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營成本呈下降之勢(shì)，故創(chuàng)新效率越高，企業(yè)經(jīng)營績(jī)效越好。

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步考察回歸分析結(jié)果的可信度，對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行縮尾處理，剔除可能影響結(jié)論的特殊樣本。對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行前后各1%的縮尾處理后的結(jié)果如表5所示。從表5可以看出，進(jìn)行縮尾處理后，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)包裝行業(yè)上市公司經(jīng)營績(jī)效的影響基本仍與3.2節(jié)一致，即滯后3期的綜合技術(shù)效率與托賓Q值正相關(guān)，且通過了5%水平上的顯著性檢驗(yàn)。根據(jù)不同的數(shù)據(jù)處理方法，得到了基本一致的結(jié)論，這說明3.2節(jié)中回歸分析的結(jié)果具有穩(wěn)定性和可靠性。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)的回歸分析結(jié)果Table 5 Results of regression analysis for robustness test

4 結(jié)論與建議

當(dāng)前，我國已進(jìn)入以創(chuàng)新來引領(lǐng)發(fā)展的新時(shí)代，技術(shù)創(chuàng)新也已成為中國經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵支撐。顯然，明晰包裝行業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新對(duì)其經(jīng)營績(jī)效的影響對(duì)于有效引導(dǎo)其進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，進(jìn)而提升企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文的實(shí)證分析結(jié)果表明：

1）包裝行業(yè)上市公司近年來的綜合技術(shù)創(chuàng)新效率呈緩慢提高之勢(shì)，但總體水平仍偏低，絕大部分包裝行業(yè)上市公司的綜合技術(shù)創(chuàng)新效率處于非DEA有效狀態(tài)。

2）包裝行業(yè)上市公司綜合技術(shù)效率與托賓Q值之間有著滯后的正向影響，即技術(shù)創(chuàng)新對(duì)包裝行業(yè)上市公司經(jīng)營績(jī)效存在滯后的正向影響。從長(zhǎng)期看，包裝行業(yè)上市公司的技術(shù)創(chuàng)新能夠有效促進(jìn)其經(jīng)營績(jī)效的提升。

針對(duì)上述研究結(jié)論，提出如下建議：

1）包裝行業(yè)上市公司應(yīng)著眼于長(zhǎng)遠(yuǎn)并制定好技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略，要對(duì)技術(shù)創(chuàng)新帶來的回報(bào)有足夠的耐心。實(shí)證結(jié)果表明包裝行業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新會(huì)對(duì)經(jīng)營績(jī)效產(chǎn)生滯后的正向影響，所以包裝行業(yè)上市公司應(yīng)該持續(xù)不斷地進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，不斷地累積知識(shí)和能力，以期在未來保持和提升競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，為企業(yè)謀取更大的經(jīng)濟(jì)效益。

2）包裝行業(yè)上市公司要著力提升綜合技術(shù)創(chuàng)新效率。不僅要優(yōu)化技術(shù)創(chuàng)新的實(shí)施模式和路徑，減少投入冗余，提高創(chuàng)新資源的投入產(chǎn)出比例；而且要加強(qiáng)創(chuàng)新成果使用的決策管理，及時(shí)調(diào)整企業(yè)規(guī)模，以期整體提升決策單元?jiǎng)?chuàng)新資源的使用效率、配置能力和規(guī)模效率。

本文的研究局限主要在以下兩方面：一是樣本數(shù)據(jù)偏少。鑒于數(shù)據(jù)的可得性，本文只以包裝行業(yè)上市公司2016—2020年的數(shù)據(jù)為依據(jù)展開分析，區(qū)間較短。基于同樣原因，論文在計(jì)算技術(shù)創(chuàng)新效率時(shí)，產(chǎn)出變量?jī)H選擇了營業(yè)收入這一整體性指標(biāo)，而忽略了專利量、新產(chǎn)品銷售收入等核算創(chuàng)新產(chǎn)出的直接性指標(biāo)，這可能一定程度上影響綜合技術(shù)創(chuàng)新效率的計(jì)算精確度。二是文中使用包裝行業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)來討論技術(shù)創(chuàng)新對(duì)企業(yè)經(jīng)營績(jī)效的影響，其實(shí)證結(jié)果尚不能判斷是否適用于非上市包裝企業(yè)以及其他行業(yè)，因而研究結(jié)果的普適性不夠。