DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2017.04.06
中图分类号：F426；F273.1 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2017）04-0023-04
Abstract：This paper builds up the innovation ecology models of new energy automobile enterprise， which indicates the enterprise innovation ecological efficiency by the energy transfer efficiency and the reward feedback efficiency， and selects the panel data of listed companies of Chinese Ashare auto manufacturers from 2012 to 2015 as samples， to measuring the efficiency of innovation ecology in the new energy vehicle enterprise. Results show that the average of energy transfer efficiency is low and it is obvious that the efficiency of different companies， and R&D investments are the main power to promote innovation， but technical human resources investments have failed to play a key position. In addition， the reward feedback efficiency is higher， and strongly promoted the continuous development of innovative activities. Finally， some suggestions are put forward to improve the innovation ecological efficiency of new energy vehicle enterprises.
Key words：innovation ecology； efficiency measure； new energy automobile； energy transfer
进入21世纪以来，能源和环境问题越来越引起人们的关注。随着科技的迅猛发展，以混合?恿ζ?车、纯电动汽车和燃料电池汽车为代表的新能源汽车应运而生。我国开展新能源汽车的研究与开发起步较晚，近年来不断推出各种扶持和培育新能源汽车产业发展的政策，有力地支持了企业创新活动的开展。目前，我国已经成为世界最大的新能源汽车市场。据中国汽车工业协会提供，2016年1～3月新能源汽车产销62663辆和58125辆，同比增长1.1倍和1倍。然而，在政府政策大力支持、企业资金大量投入的背景下，新能源汽车企业的创新活动是否转化为相应的经济效益，其创新效率究竟如何目前尚不可知，因此对新能源汽车企业创新效率进行科学测度具有重要的现实意义。
技术创新是从创新源获取到产品成功商业化的一系列过程，创新企业通过与科研机构、供应商、竞争对手、政府部门等利益主体进行互补性合作为客户提供有价值的产品和服务，这些互补性组织构成了一个创新系统。该创新系统在很多方面与生物学中的生态系统相似。生态系统是由生物群落与其环境组成的一个整体，系统内各成员之间、各成员与非生物因子（如空气、水及土壤等）之间不断地进行能量流动、物质循环和信息传递，并借由物质流、能量流和信息流的连接而形成相互联系、相互影响、相互依存的复合体。因此从生态学视角出发，利用生态系统中能流传递概念分析创新过程，可以科学测度新能源汽车企业的创新效率，了解新能源汽车企业的创新状况，进而为企业制定创新发展策略、优化创新活动、提升创新能力提供参考。
1 文献综述
目前关于创新效率测度的研究文献大多集中在产业创新和区域创新领域，围绕企业创新效率测度的研究尚处于起步阶段。研究人员主要采用两种方法对创新效率进行评价，分别是参数法（SFA）和非参数法（DEA）。李阳在构建C2GS2和两阶段链形结构的DEA模型的基础上，对工业企业的创新效率进行分析，得出技术创新过程中的研发效率和转化效率[1]。孙国锋等运用KAO 模型和链形关联DEA 模型，利用大中型国有控股企业、内资企业、港澳台资企业和外资企业的数据，分析计算各类企业的技术效率、规模效率以及纯技术效率[2]。尹述颖、陈立泰运用超越对数生产函数的SFA模型，构建反映创新生成和创新转化两阶段特点的投入产出指标体系，测度我国医药企业两阶段的创新效率 [3]。夏海力等基于扎根理论编码方法，提炼影响装备制造业企业技术创新效率的12个因素，运用SFA方法评价苏州装备制造业的创新效率，并对影响因素进行了分析[4]。李爽运用SFA方法对我国 92 家新能源上市公司2010～2014年的技术创新效率进行分析，并重点考察了研发强度和政府支持度对公司创新效率的影响[5]。 由于企业创新活动是在特定创新生态系统内完成的，因此近年来将企业创新活动纳入到关于创新生态系统研究框架的学术文献不断涌现。2004年美国竞争力委员会在《创新美国：在挑战和变化中成长》（Innovate America：Thriving in a World of Challenge and Change）的研究报告中首次使用了“技术创新生态系统”这一概念，指出“企业、政府、教育家和工人之间需要建立一种新的关系，形成一个 21 世纪的创新生态系统”。之后，国内外学者从创新生态的视角出发，从不同维度对创新生态系统展开研究。Ron Adner以高清电视的成长为研究对象，分析发现影响企业绩效的关键要素是所处创新生态系统的整体创新能力[6]。Kayano和Chihiro通过对美国、日本等国的创新生态系统分析后，得出创新生态系统由相互联系又独立的创新系统和制度系统构成[7]。Marco Ceccagnoli等分析了软件企业创新生态系统对价值创造的重要作用[8]。近年来，部分国内学者也开始尝试把生态学理论应用到创新领域，构建了创新生态系统的概念模型。目前，围绕新能源汽车产业创新生态系统的相关研究也已经展开。李磊、郭燕青利用创新生态系统理论构建我国新能源汽车产业的创新生态系统模型[9]。王宏起等基于创新生态系统的理论思想，以比亚迪新能源汽车创新历程为研究对象，探究新能源汽车创新生态系统的演进机理[10]。
综上所述，国内外学者对于新能源汽车企业创新效率的研究成果十分鲜见，已有的少数研究文献往往将创新效率局限于单环节的投入产出，忽视了企业创新活动的过程性；而且没有考虑创新绩效对于创新投入的影响，忽视了企业创新活动的系统性。由于创新生态系统理论强调企业创新活动的过程性和系统性，因此从创新生态系统的角度出发，结合生态学的概念和方法对新能源汽车企业的技术创新效率进行研究，可以得出更有价值的研究结论。
2 研究设计
2.1 新能源汽车企业创新生态效率模型
在生物学中，生态效率（ecological efficiency）是指生态系统中任何能流参数在营养级之间或同一营养级内部的比值关系。文献上使用的生态效率有很多种且名词比较混乱，比如能流过程中各个不同点上能量之比值可称为传递效率（transfer efficiency）或生态效率，但一般认为林德曼效率才是生态效率①
。一般来说，生态系统中的能流效率包括同化效率、生长效率、利用效率和林德曼效率等，这些生态效率测度指标的计算方法虽有不同，但其根本目的在于描述生态系统中生物体对于能量的吸收、转换和利用效率。
与生态效率类似，创新过程的本质是一个价值流创造、传递、转化、吸收的过程，创新种群通过初始研发投入或获取上一级创新种群的产出，经过同化吸收后形成新的创新产出，供下一创新种群使用。但与自然生态系统能量传递过程中能量单向衰减不同，创新包含了人类的知识和技术，在原有物质形态发生改变的同时也产生了经济增值。因此，创新过程既是能量传递过程，也是价值创造过程。本文将创新活动中的“能量”定义为初始投入或者创新产出的经济价值，则创新生态效率可以定义为创新系统中各创新种群对初始创新投入或前一创新种群创新产出中所含能量的转化效率。这里的能量转化效率又可以进一步分为“能量传递效率”和“报偿反馈效率”。“能量传递效率”是指创新种群对创新投入或前一创新种群创新产出中所含能量的吸收利用效率。为了维持企业创新活动的不断循环开展，必须要对能量传递过程中的合理损耗进行经济补偿，生态学中通常把后一营养级对前一级营养级的正面影响称作“报偿反馈”，本文则把创新种群补偿前一创新种群产出的效率称为“报偿反馈效率”。 “能量传递效率”和“报偿反馈效率”分别从相反的两个方向描述企业创新活动的主要过程，两者相互继起，循环往复。同时对能量传递效率和报偿反馈效率进行测度，可以更加全面准确地对企业创新生态效率进行评价。
新能源汽车企业一般包括整车企业和关键零部件企业两大类，考虑到零部件生产企业的产品并不能直接被分解者种群分解，不利于研究的开展，加之整车企业之间生产方式、研发模式接近、企业类型比较统一等特点，本文以整车企业为例对新能源汽车企业创新效率进行研究。图1为新能源汽车企业创新生态效率流程图。
如图1所示，新能源汽车企业创新生态系统由创新种群和创新环境构成，其中创新种群是创新活动的主体，主要包括生产者种群、消费者种群和分解者种群。高校、科研院所和其他研发主体（包括新能源汽?企业）作为生产者种群主要负责新技术的研究与开发；新能源整车企业是消费者种群，是新技术的主要购买者和使用者，负责同化新技术并将其转变为新产品；新能源汽车使用者视为分解者种群，负责购买汽车产品并使用，直至产品最终完全损耗，该过程类似于自然生态系统中微生物的分解过程。在三个创新种群中，新能源整车企业是创新种群的主体，是连接生产者种群和分解者种群的桥梁，是创新生态系统的核心种群。从图1中可以看出，新能源汽车创新过程可以分为两大主要循环，分别是围绕生产者种群和消费者种群为核心的能量传递和报偿反馈。本文研究的是新能源整车企业的创新效率，即图1中用虚线所示的消费者种群的能量传递效率和报偿反馈效率。
从能量传递的角度看，新能源整车企业的能量损耗可以进一步分解为正常能量损耗（如各种必要的管理成本，类似自然生态中生物体的呼吸）与非正常能量损耗（如重大研发失败、创新管理低效率等，类似自然生态中的未被食入或未被同化吸收），这种能量损耗不能简单地等同于能量绝对减少，而应该看作是企业创新活动的实际效果和理想效果之间的差异。从报偿反馈的角度看，分解者种群购买新能源汽车是对消费者种群创新活动的正向回馈，这种补偿仅限于消费者种群的正常能量损耗，而对于非正常损耗或者损失则不予补偿。这种以资金回流为主的报偿反馈是分解者种群在市场机制下完成的，其不仅帮助消费者种群实现了能量传递，而且有助于创新种群的优胜劣汰，保证了创新活动在动态稳定中持续开展。综上所述，新能源汽车企业的创新活动是以消费者种群为核心，通过能量传递和报偿反馈机制形成的动态的、双向的、完整的循环过程。 2.2 新能源汽车企业创新生态效率测度方法
新能源汽车企业创新生态效率可以从能量传递和报偿反馈两个维度进行测度。首先，消费者种群通过摄取创新能量（自身的研发投入和生产者种群提供的新技术），经过自身的研发和创新管理等过程，实现新产品商业化并取得相应的经济利益，最终实现对摄入能量的同化吸收。商业化的效果越好，说明消费者种群的同化吸收能力越强，能量传递效率越高。由于能量传递中损耗现象的客观存在，消费者种群摄入能量之后不可能实现完全同化吸收，因此可以首先考虑设计在完全吸收状态下的能量传递模型：y=fx；β。其中，y代表被同化吸收的创新能量，f代表完全同化吸收的过程，x代表摄取的创新能量，β代表系数。将能量传递的实际数据与其完全同化吸收过程对比，可以实现能量传递效率测度的目的。报偿反馈效率测度模型的设计思路与能量传递效率测度的思路相似，通过比较实际数据与完全报偿反馈模型之间的差异，实现对报偿反馈效率的测度。
借鉴Battese G E和Coelli T J（1995）改进和拓展随机前沿分析法（Stochastic Frontier Analysis），本文将实际能量传递数据与完全同化吸收状态的偏离分解为随机误差和能量损耗两项，采用极大似然法对完全同化吸收状态函数进行估计。结合Cobb-Douglas生产函数中关于投入要素的定义，构建的新能源整车企业能量传递效率测度模型为：
2.3 样本选择与数据来源
选择沪深A股市场中新能源整车制造上市公司作为研究对象。截止2015年末，A股市场共有汽车类上市公司112家，在剔除了非整车公司和ST公司之后，本文将18家新能源整车上市公司2012～2015年的面板数据作为研究样本。之所以选择2012年，主要是考虑到国务院自2010年将新能源汽车确定为七大战略新兴产业以来，鼓励新能源汽车企业发展的相关政策不断推出，2012年7月国务院又发布了《节能与新能源汽车产业发展规划》，我国新能源汽车企业的发展进入了快速阶段，以2012～2015年数据作为研究样本，不仅可以避免政策变动对研究结果带来的干扰，而且有助于分析产业政策的实施效果。样本所取数据来源于相关上市公司2012～2015年年报以及国泰安数据库，统计数据的处理利用了Eviews 10.0和Frontier Version 4.1软件。
3 实证分析结果
3.1 能量传递效率的测度与分析
本文采用极大似然估计法对新能源整车企业能量传递效率测度模型进行分析，结果显示LR单边检验值为1.794，且在0.01的水平下显著，说明模型能够较好地解释能量传递效率，模型统计结果见表1。能量传递效率排名前五的企业见表2。
根据表1和表2可以得出如下结论：
（1）摄取创新能量是推动新能源整车企业创新活动的主要动力。从表1的数据可以看出，模型中摄取创新能量（Eit）和人力资源（Lit）对吸收创新能量（Sit）的系数分别为87.645和-0.108，T统计量分别为26.253和-5.410，表明新能源整车企业摄取的创新能量对吸收的创新能量产生了最主要的正向作用，而人力资源则起到了微小程度的负向作用。
（2）新能源整车企业的能量传递效率总体偏低，企业间差异较大。根据统计结果可知，新能源整车企业的能量传递效率平均值为44.70%，即消费者种群摄取的创新能量约有55.30%的部分没有被同化吸收，而是在创新活动中损耗，反映出新能源整车企业创新生态效率总体上仍然偏低。另外，样本公司之间的能量传递效率差异明显，最低值为13.60%，最高值为97.69%，说明新能源整车企业之间的创新效率差异明显。
（3）能量传递效率与企业绩效之间关系紧密。从表2的数据可以看出，能量传递效率前五名的新能源整车企业平均能量传递效率为0.699，平均市净率为2.58，平均净资产收益率为17.40%，总体上呈现出能量传递效率与公司绩效、公司价值正相关的关系。从具体公司看，宇通客车、比亚迪、长城汽车在生产和研发领域具有一定的比较优势，企业绩效比较突出，估值水平受到市场的认可。
3.2 报偿反馈效率的测度与分析
报偿反馈效率测度模型统计结果见表3。结果发现gamma值等于0，可判断非效率项的影响几乎可忽略，效率的实际值与理论值的差几乎完全来源于随机误差，说明原测度模型已经不再适用。因此直接采用最小二乘法进行回归分析。本文以摄取的??新能量为因变量（用研发投入替代），以同化吸收的创新能量为自变量（用销售收入替代），利用Eviews 10.0统计软件进行回归分析，回归分析结果见表4。
从表4的统计结果可以看出，回归方程拟合效果较好，变量S的T值最大，表明销售收入对于研发投入的影响最大，即创新能量的输出对于创新能量的摄入产生重要影响。模型统计结果说明在新能源汽车创新生态系统中，分解者种群的报偿反馈效应十分明显，这对新能源整车企业获取上一营养级的创新能量起到了积极作用。
4 政策建议
根据上述研究结论并结合新能源整车企业的创新生态现状，提出如下建议：
（1）优化创新生态环境，提高创新能量传递效率。优化新能源整车企业创新生态环境是提高创新能量传递效率的关键环节，政府部门作为创新生态环境的重要建设者与参与者，应发挥重要作用。政府应当主导建立公平竞争的商业环境，保护知识产权，打击不当竞争，维护各创新种群的合法权益。政府应协调各创新种群之间的利益关系，针对创新种群的不同需求推出相应的优惠政策。
（2）拓宽创新能量摄取方式，加大研发投入强度。摄取创新能量是推动企业创新活动的主要动力，新能源整车企业可以通过拓宽创新能量摄取方式和加大研发投入强度两个途径提高企业创新能量的摄入。除传统的外部购买和内部研发的途径外，企业可以考虑采用与科研院所及其他企业联合开发、并购研发机构、获取专利技术特许使用权等途径。企业要不断加大研发投入强度，将维持较高技术研发投入强度定位到企业发展战略的高度上来，更加重视持续研发投入的重要作用。 （3）提升研发人员对创新效率的促进作用。新能源整车企业应当将研发人员视为企业重要的战略资源，将人才的选拔和培养上升到战略高度。应加大人才培训资金的投入强度，不断提升企业研发人员的技术水平，为创新活动储备大量的优质人才。建立科学的绩效考核机制和用人机制，提高研发人员的工作热情和主观能动性。
