绿色技术创新能力与经营效率关系评价——以钢铁企业为例
时间：2023-04-24 20:40:04 来源：柠檬阅读网 本文已影响 人 
陆秋琴，刘芮曦，黄光球
（西安建筑科技大学 管理学院，陕西 西安 710055）
2020 年9 月，我国明确提出了“2030 年碳达峰、2060 年碳中和”双碳目标[1]。鉴于钢铁企业是重污染企业的主要代表之一，属于资源型企业，具有资源型企业的典型特点。随着经济进入新常态，传统的粗放型和速度型盈利模式已经不能适应新的环境[2]。为此越来越多钢铁企业选择走上了创新和低碳转型的道路，通过技术创新手段快速提升经营效率。
在双碳的背景下，各个行业正在积极寻求新的手段以促进产业的转型或解决生产过程中的环境污染问题。主要以工业领域为代表，包括煤炭行业、钢铁行业等，主要方式为技术创新[3-4]。有学者对技术创新的影响因素进行了研究[5-6]，同时国内外学者也从技术创新生产能力、投入能力、开发能力等关键指标对其进行了评价[7-8]。一些学者运用DEA 等各种方法对经营绩效的影响因素和效率值进行了分析[9-10]。关于技术创新能力对经营效率驱动作用关系方面的研究，主要集中在讨论技术创新能力对企业转型具有促进作用[11-13]。综上所述，有关技术创新能力和经营效率效率的评价指标体系目前还没有达到统一，要如何在转型要求下构建科学合理的评价维度，对绿色技术创新能力进行综合的考量和表达，进而促进经营效率的提高，是值得我们深入探究的问题。同时对于技术创新能力与企业经营效率方面的研究，大部分研究都集中在技术创新能力对企业经营效率的影响研究上，不仅研究结论不统一，而且未能对两者之间的双向关系作出很好的讨论。
企业绿色技术创新能力与经营效率都是企业低碳转型过程中的重要内容。转型的最终目的是使企业提高经营效率并实现持续盈利，而绿色技术创新能力的强弱会影响企业低碳转型的好坏进而影响企业的经济效益，同时经营效率的高低也会影响转型的经济效果，然而绿色技术创新能力的提高离不开企业对人力、财力和物力的大量投入。因此，若将企业低碳转型看作一个复杂的系统，企业绿色技术创新能力则是状态变量，经营效率是过程变量，企业转型的经济效益是输出结果。其绿色技术创新能力与经营效率之间相互作用、相互影响、相互制约，只有两者共同发展进步，整个系统才会有条不紊地运行，企业才能获得持续发展的动力。那么，钢铁企业绿色技术创新能力与经营效率的综合水平如何？两者之间的互动影响评价结果如何？未来钢铁企业应如何提高这两方面?这些问题的研究具有一定的理论现实意义，需进一步探讨。基于此，本文首先厘清了企业绿色技术创新能力与经营效率的关系机理，再以我国2015—2020 年A 股上市钢铁企业为样本企业，通过构建评价指标体系对其绿色技术创新能力与经营效率进行综合评价，最后通过构建PVAR 模型来研究两者之间的动态互动关系，希望为促进企业实现高质量发展提供一定的参考。
（一）绿色技术创新能力与经营效率关系机理
目前学术界对绿色技术创新能力定义尚未形成统一认识，Braun 等（1994）[14]最早将绿色技术创新解释为控制环境污染、防止资源浪费等所产生的技术的总称。多数文献认为绿色技术创新能力是一种为了提高环境绩效的持续性的创新手段[15]。尽管众多学者对绿色创新的定义各不相同，但可以看出绿色创新的内涵就是主张在进行技术创新和企业经营过程中彰显绿色理念，达到经济增长与环境保护的双赢。对于经营效率的定义，学术界统一认为企业经营效率是指企业在生产经营过程中各种资源要素的投入和产出能力的比例关系。
由企业绿色技术创新能力子系统和经营效率子系统组成的系统是一个复杂的动态系统，两个子系统之间相互影响、相互制约。绿色技术创新对于提高企业低碳绿色转型过程中经营效率有着巨大的驱动作用，是提高企业经营效率的过程中的主心骨；
同时长期来看，在提高企业经营效率的过程中巨大的科技需求，也会长期推动企业绿色技术创新能力的提高。企业绿色技术创新能力与经营效率关系机理图如图1 所示。
图1 企业绿色技术创新能力与经营效率关系机理分析图
1.绿色技术创新能够促进企业经营效率的提高。技术创新作为转型过程中的核心资源，绿色技术创新能力能推动转型过程中的经营效率。企业不断投入进行绿色技术创新所需的人财物力资源要素，进一步发挥创新资源的规模效应，必然能提高绿色技术创新投入能力与支撑能力，进而增强了企业对经营要素的投入，提高了企业经济创造力从而影响到经营效率；
对创新资源的投入使得新知识、新技术，更新换代迅速，为绿色技术创新提供原动力，提高了绿色技术产出能力，实现了创新成果和经济成果的双收，也提高了企业经营的产出能力，进而提高了企业经营效率。
2.企业经营效率的提高也会推动绿色技术创新能力的提高。企业在进行低碳绿色转型经营过程中需要投入大量资源支持企业研发部门日常的研发活动，提供创新平台，为科研人员的日常工作提供物质支持与工作载体；
企业在经营发展过程中衍生出新的技术需求，需要大量科研人员和技术人员投入其中，不断提出新的创新知识和理论；
企业进行高质量发展经营在一定程度上会改善企业的创新氛围，通过“马太效应”，提升企业的绿色技术创新能力。
（二）指标变量选取
1.绿色技术创新能力指标选取。本文将绿色技术创新能力评价分为绿色技术创新投入能力、支撑能力和创新产出能力三个维度。绿色技术创新投入能力主要是用来反映绿色创新主体进行的充足创新要素投入，如R&D 人员、R&D 经费投入、技术人员等指标均可以反映绿色技术创新投入能力水平。绿色技术创新支撑能力则是企业进行研发所依赖的基础设施环境和金融环境等，如新在建工程和新增固定资产等指标均可反映企业绿色技术创新支撑能力水平。绿色技术创新产出能力是用来反映企业绿色技术创新能力投入的产出结果的，包括创新成果和经济成果。经济成果的具体指标有净资产收益率、营业利润占比、成本费用利润率、总资产增长率和有形净值债务率，创新成果有专利申请量、专利授权量、绿色专利申请量和绿色专利授权量。
在此基础上，构建企业绿色技术创新能力评价指标体系。具体评价指标体系如表1 所示。
表1 企业绿色技术创新能力评价指标体系
2.经营效率变量选取。企业经营效率的提高需要企业投入的大量人财物。因此本文在参考以前研究的基础上，选取劳动力素质、总资产、营业成本和支付给职工以及为职工支付的现金作为投入指标，选取营业收入、净利润为期望产出指标。具体评价指标体系如表2 所示。
表2 企业经营效率评价指标体系
（三）绿色技术创新能力与经营效率测算方法
1.基于极值熵权法的绿色技术创新能力测算。熵权法对比其他评价方法更具有客观性，但传统的熵权法缺乏对时间序列的研究，为动态反映企业绿色技术创新能力，本文采用极值-熵权法，用面板数据进行运算。采用min-max 标准化对原始数据进行处理[16]。对于r企业第t年的绿色技术创新能力具体模型计算如下：
（1）对企业绿色技术创新能力评价指标运用极值处理法进行数据标准化。为了防止出现特殊值0，归一化的计算公式如式（1）所示：
（2）确定r企业第t年的第i项绿色技术创新能力指标占该指标的比重Prit：
（3）确定第i项绿色技术创新能力评价指标的熵值ei：
（4）确定差异性系数gi：
（5）确定不同评价指标的权重wi：
（6）计算企业绿色技术创新能力综合得分Srt：
2.基于超效率DEA 的经营效率测算。测算效率最为经典的方法就是DEA 法。本文采用将有效DMU从参考效率前沿面分离出去而在CCR 模型的基础上构建的超效率DEA 模型测算企业经营效率值[17]。对于企业r第t年的经营效率θrt的超效率DEA 模型的数学表达式如式（7）所示：
其中，b和c分别表示企业经营效率的投入变量和产出变量的编号；
urc、wrb分别表示求解方程（7）中企业经营效率产出变量和投入变量的可行权重。同时参考学术界的研究成果，将效率值划分为如下等级[17]：小于0.6 定义为低效率；
0.6～0.8 之间定义为较低效率；
0.8～1.0 定义为中等效率；
大于1.0 定义为高效率。
（四）基于PVAR 模型的动态互动关系分析
本文在企业绿色技术创新能力与经营效率关系模型中加入借鉴面板向量自回归（PVAR）模型，对各项指标进行处理。将运用式（6）和式（7）得到的n个企业T年的绿色技术创新能力综合值数列和经营效率值数列带入PVAR 模型中并运用STATA 16命令运算出脉冲响应和方差分解结果。具体模型构建如式（8）所示：
其中，r表示企业，t表示年份，yr，t是一个1×2阶的列向量且，包含企业绿色技术创新能力和经营效率两个内生变量，α0代表的是截距项向量，p为滞后阶数，αp为滞后j阶的参数矩阵；
ηi和βi为个体固定效应和时点效应；
εr，t为随机扰动项。
（一）数据来源
以巴黎协定的颁布时期即2015 年为开始，选取2015—2020 年的数据进行实证分析。截至2022 年4月，共有35 家钢铁企业在沪深A 股上市，为避免受到极端数据的影响，本文剔除了2015 年后上市、2015—2020 年间被ST、*ST 和数据严重缺失的企业，最终确定26 家上市钢铁企业为研究对象。本文数据大多来源于巨潮资讯网、中国研究数据服务品平台以及CSMAR 数据库，数据来源真实可靠。
（二）钢铁企业绿色技术创新能力评价结果
本文在进行极值熵权法分析样本企业绿色技术创新能力之前，先运用SPSS STATISTICIS 26 对样本企业缺失不严重的数据进行了线性插值补全数据，最后运用EXCEL 进行了极值熵权法分析，结果如表3 所示。
表3 样本钢铁企业绿色技术创新能力评价结果
总体来看，26 家样本上市钢铁公司绿色技术创新能力综合水平从2015—2020 年呈现波动上升趋势，但六年其绿色技术创新能力始终处于较低的水平。就具体的企业而言，6 年间绿色技术创新能力评分较高的企业是宝钢股份，远远高于整体平均水平，但也仅为0.604 4，其他25 家企业的绿色技术创新能力平均值均低于0.5，其中金洲管道和常宝股份的水平最低，仅为0.02 和0.03，且近乎一半的样本企业绿色技术创新能力水平不到0.1。说明当前我国钢铁企业的绿色技术创新能力较差，没有充分体现出绿色技术创新能力对企业绿色低碳转型的引领驱动作用，同时也可能造成钢铁企业在面临高额的科研项目投入时害怕投入和产出不能对等而放弃进行创新研发。因此，在后续企业进行绿色技术创新时应重视从人、财、物上投入的质量，以获得更好的竞争力和企业效益，从而在市场中占有一席之地。
（三）钢铁企业经营效率评价结果
根据超效率DEA 模型，利用MAXDEA 8 软件对样本上市钢铁企业转型过程中的经营效率进行测算，结果如表4 所示。
表4 样本钢铁企业经营效率评价结果
总体来看，26 家样本企业2015—2020 年的平均效率值都在1.0 上下浮动，总体属于中等效率和高效率，说明我国上市钢铁企业转型过程中对企业经营的投入资源利用程度较好。就具体的企业而言，杭钢股份、方大特钢、三钢闽光和柳钢股份等11 家企业的效率均值都大于1.0，属于高效率，说明这11家企业对经营投入要素的利用情况较好，其中，杭钢股份的经营效率情况最为乐观，均值高达1.549，且每年的效率值都大于1.0。其余14 家（除西宁特钢）样本上市钢铁企业的效率均值都在0.8～1.0 之间，属于中等效率。而西宁特钢的效率均值最低，为0.783 2，属于较低效率，且2018 年的效率值低至0.597 6，属于低效率，相较于其他企业，还有较大的提升空间。因此，对经营投入要素的利用情况总体处于中等及以上水平，后续需要不断加强对要素投入的管理和合理配置，从而稳定提高投入要素的利用率，避免资源浪费，进而获得良好持续经营的能力。
（四）钢铁企业绿色技术创新能力与经营效率动态关系评价结果
1.单位根检验。在运用PVAR 模型之前，首先要对数据的平稳性进行检验，同时由于本文数据属于短面板数据，为了防止出现伪回归现象，本文选取LLC、IPS、PP-Fisher 和HT4 种检验方法进行检验，结果如表5 所示。样本企业都通过了4 个单位根检验，为平稳数据。
表5 样本钢铁企业面板数据单位根检验结果
2.最优滞后阶数。在构建PVAR 模型前，应先确定模型的最优滞后阶数，STATA 16 的结果如表6 所示。根据AIC、BIC 和HQIC 准则，滞后1 阶为该模型的最优滞后阶数。
表6 准则检验结果
3.脉冲响应分析。脉冲响应函数反映的是在其他变量冲击不变的情况下，一个变量对另一个变量的冲击。在置信区间为95%的条件下，通过对样本企业绿色技术创新能力和经营效率进行200 次蒙特卡罗模拟，把冲击时间设置为6 期，可以得到相应变量的脉冲响应函数图，如图2 所示。可以看出在PVAR 模型中，所有变量的脉冲响应经过6 期后都趋近于0 值，并且呈现出收敛趋势，说明此PVAR 模型是稳健的。
图2 样本钢铁企业绿色技术经济转化能力与经营效率的脉冲响应图
图2（a）表明样本钢铁企业的经营效率对自身的冲击具有正向作用，且影响程度持续衰弱，第1期为0.18 左右，之后慢慢减弱并趋于平稳，说明样本钢铁企业的经营效率对自身产生了较强的正向促进作用，图2（b）表明样本钢铁企业的经营效率对绿色技术创新能力的当期冲击响应值为0，字后逐渐增强并在第一期时达到峰值0.001 左右，随后缓慢减弱并趋于平稳但持续为正，说明样本钢铁企业的经营效率对绿色技术创新能力产生了较强的正向促进作用，图2（c）表明样本钢铁企业的绿色技术创新能力对经营效率的冲击响应值在0～3 期为负值，当期冲击响应值为0，随后在第1 期到达最小值-0.01 但在第3 期以后开始为正值且趋于平稳，说明样本钢铁企业在绿色低碳转型的初期时，绿色技术创新能力对企业经营效率产生了较强的负向影响，但从长期（＞3 期）来看，绿色技术创新能力对转型过程中的经营效率有着不太显著而持续的正向影响作用，图2（d）表明样本钢铁企业的绿色技术创新能力对自身的冲击响应值当期为0.05 左右，随后在第1 期持续下降到0.002 左右之后趋于平缓，说明样本钢铁企业的绿色技术创新能力对自身产生了较为显著的正向促进作用。
4.方差分解分析。方差分解作为对脉冲响应分析分补充，它能够进一步说明各个冲击对内生变量变化的贡献度，结果如表7 所示。前5 期和第10期、20 期、30 期的结果差异较小，说明两者之间的PVAR模型具有较强的稳健性。
表7 样本钢铁企业的方差分解结果
具体来说，在样本钢铁企业绿色技术创新能力方差分解中，绿色技术创新能力对自身的影响程度最大，第1 期为1，在第2 期为96.9%，随后趋于平稳，经营效率对绿色技术创新能力的影响程度在第1 期为0，随着时间的推移，到第2 期提高到3.1%并趋于平稳，说明样本钢铁企业经营效率对绿色技术创新能力的影响是及时且持续的。在样本钢铁企业经营效率方差分解中，经营效率对自身的影响程度最大，第1 期为1 且持续到第30 期，绿色技术创新能力对经营效率的影响程度较小，初期值为0 且持续到第30 期，说明绿色技术创新能力对经营效率的影响是不太显著的，绿色技术创新还处于较弱阶段难以对经营效率产生较大贡献。
本文通过构建钢铁企业绿色技术创新能力与经营效率的评价指标体系，接着构建了两者之间的耦合协调模型和PVAR 模型，最后选取26 家样本上市钢铁企业2015—2020 年的数据进行了实证分析，并得到以下结论：
（1）钢铁企业绿色技术创新能力仍处于较低的水平，未能充分发挥出绿色技术创新对企业转型的引领带头作用，同时钢铁企业转型过程中的经营效率总体处于中等及以上效率水平，仍需要提高对投入要素的利用率。
（2）虽然钢铁企业绿色技术创新能力与经营效率之间的协调耦合程度不高，但两者之间仍存在一定的动态互动关系。钢铁企业的经营效率对绿色技术创新能力产生了持续的正向促进作用，而在绿色低碳转型的初期时，绿色技术创新能力对转型过程中的经营效率产生了较强的负向作用，但从长期来看，绿色技术创新能力对转型过程中的经营效率有着不太显著而持续的正向影响作用。
基于上述结论，本文提出如下几点建议：
（1）加强对职工的培训和科研人员的投入。钢铁企业应积极调整企业人员结构，从而提高劳动力素质，定期对企业职工进行专业技能的培训和维护公司绿色环境的宣传，同时，加大对科研人员和科研经费的投入，加速与信息化的两化融合，进而使绿色技术创新能力得以提高，扭转绿色技术创新能力落后于经营效率的现状，实现两者之间平衡发展。
（2）加强资源有效配置，提高资源利用率。钢铁企业应不断调整资源配置方式，提高各投入要素利用率，减少资源浪费，从而加快企业实现高质量转型，提高经营效率，使得经营效率与绿色技术创新能力能够协调发展。
（3）在社会主义市场经济机制下地方政府应发挥正确的调控作用。对于绿色创新能力较低的钢铁企业，政府应落实相关的优惠政策，鼓励企业顺利进行绿色技术创新；
对于绿色技术创新能力较强的企业，政府应给予表扬，同时对于碳排放较多的企业给予批评及处以相应罚款，从而推动企业绿色技术创新能力，提高转型过程中的经营效率。
