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创新型企业创新绩效评价研究 摘要 企业创新绩效的高低在很大程度上决定了其在国际分工和产业转移中的 地位。我国企业创新发展起步较晚、水平较低，导致企业在国际竞争中处于被 动地位。在此背景下，以创新型企业为评价对象开展创新绩效评价的研究，对 推动我国企业创新的发展、提升我国企业在国际竞争中的地位具有重要意义。 论文通过对国内外有关创新、创新型企业和创新绩效相关理论的系统梳 理，界定了创新、创新型企业和创新绩效的概念，并提出创新型企业创新活动 的四大特征和创新路径，指出创新动力、创新资源、创新产出和绿色成长四个 方面是影响创新型企业创新绩效的主要因素。在此基础上，构建了以创新动力、 创新资源、创新产出和绿色成长为一级指标，含有2 0 个二级定量指标和5 个 二级定性指标的创新型企业创新绩效评价体系，并采用专家调查法和g l 法确 定了各指标的相对权重。 基于建立的创新型企业创新绩效评价体系，以安徽省上市创新型企业为样 本，采用t o p s i s 法评价了创新绩效。分析结果显示：创新整体绩效排名靠前 的创新型企业，在创新动力指标中有着较好的表现：各创新型企业自身各项评 价结果离散度较高；各创新型企业问创新发展不平衡。在评价过程中，还发现： 政府政策对企业家精神和企业文化有较强的引导作用；企业筹集外部科研经费 和对外科研合作均较少：企业参与制定标准较少、新产品( 服务) 收入相对于 销售收入的比例偏低；企业工业能源消耗和工业废水排放没有得到很好的改 进。 关键词：创新型企业创新绩效评价g 1 法t o p s i s 法 课题来源：安徽省软科学研究计划项目 创新动力 绿色成长 创新资源， 并且 ：w 囱新产哆 ：1 4 ， 新钆2 ， ，4 当色獭_ 1 2 ， 则有： w 创新资源= ( 1 + 乞吩+ 毛，：l + ，：1 ) _ 1 = 0 1 7 6 8 0 3 ， w 绿色成长= w 创新资源，：1 2 0 2 1 2 1 6 4 ， w 刨新动力= w k 色成长码2 0 2 5 4 5 9 7 ， w 创新产出= w 囱新动力吒2 0 3 5 6 4 3 6 。 根据以上方法，确定每位专家的调查结果所对应的一级、二级指标权重。 然后，根据调查表确定各专家赋权的权重指数。在调查表内请专家填写对 创新型企业创新绩效研究领域的熟悉程度，分为：特别熟悉、比较熟悉、一般 熟悉、不太熟悉、不熟悉五个等级。不同等级给与不同的赋值，如表3 8 所示。 表3 8专家熟悉程度赋值表 专家对该领域熟悉程度 赋值( 喀) 非常熟悉 8 比较熟悉 6 一般熟悉 4 不太熟悉 2 不熟悉 o 则第七为专家的赋权权重指数为 丘：衫 d e e ：l ( 3 - 5 ) 其中，刀为参与赋权的专家数量。 通过( 3 5 ) 式求出各专家赋权的权重指数后，对各赋权结果进行整理，根 据( 3 4 ) 计算每一项指标权重，即可得到通过专家调查和g 1 法获得的创新型 企业创新绩效评价指标体系各一级指标权重和二级指标的单个权重和综合权 重。如表3 9 所示。 2 6 表3 9创新型企业创新绩效评价指标体系指标权重 一级指标权重二级指标单个权重综合权重 政府政策支持力度 o 3 0 9 90 0 7 6 7 创新动力 o 2 4 7 6 企业家精神 o 3 5 7 60 0 8 8 5 企业文化o 3 3 2 50 0 8 2 3 资产投入规模 o 1 0 4 l0 0 2 8 5 总资产周转率 o 0 8 9 50 0 2 4 5 l 拖d 经费支出总额 o 1 7 5 90 0 4 8 2 专业i 战d 人员数量 o 1 5 2 1o 0 4 1 7 创新资源 o 2 7 3 9 企业办科技机构数量 o 0 7 7 80 0 2 1 3 i t & d 资源利用效率 o 1 5 7 8 0 0 4 3 2 筹集外部科研经费水平 o 1 2 8 20 0 3 5 l 对外科研合作投入水平 o 1 1 4 70 0 3 1 4 净利润 o 1 1 6 7o 0 3 2 8 总资产净利润率 o 1 1 9 60 0 3 3 6 专利技术产出水平 o 2 3 1 70 0 6 5 2 创新产出o 2 8 1 4 标准制定参与度 o 1 3 8 10 0 3 8 9 新产品( 服务) 收入占销售收入的比例 o 2 4 7 00 0 6 9 5 全员劳动生产率 0 1 4 7 0 0 0 4 1 3 总资产增长率 o 0 9 2 10 0 1 8 2 净利润增长率 o 1 1 5 70 0 2 2 8 新产品( 服务) 收入增长率 o 1 4 2 40 0 2 8 l 知识产权管理水平 o 1 5 6 00 0 3 0 8 绿色成长 0 1 9 7 2 工业能源消费量 o 1 3 1 70 0 2 6 0 工业能源消费改进度 0 1 4 0 l0 0 2 7 6 工业废水排放总量 0 1 0 2 7o 0 2 0 3 工业废水排放改进度 o 1 1 9 20 0 2 3 5 第四章安徽省上市创新型企业创新绩效评价应用 4 1 安徽省创新型企业发展现状 截至2 0 1 1 年1 2 月1 8 日，国家级和安徽省省级创新型企业分别经历了四批的 试点建设，安徽省省级创新型( 试点) 企业数目前达2 5 8 家，其中国家级创新型 企业1 6 家、国家级创新型试点企业9 家，国家级创新型企业和创新型试点企业数 均处在全国前列，有4 家进入中国创新型企业1 0 0 强【29 | 。安徽省2 0 1 2 年前在a 股 上市的7 6 家企业中，与创新型企业有直接关联的企业占了4 3 家，将近占了六成 的比例，可见安徽省的创新型企业已成为安徽省全面转型的坚实力量。 另外，2 0 0 9 年1 1 月，科技部、财政部等六部门批复同意安徽等三省成为首 批开展国家技术创新工程试点省份。同时，安徽省国民经济和社会发展第十 二个五年规划纲要中指出，要大力培育创新型企业，提升1 0 家左右的重点园 区、建设l o o 家左右的示范企业、培育1 0 0 0 家左右的技术创新企业。“建设怎样 的创新型企业，怎样建设创新型企业”成为了安徽省创新发展的一个关键问题。 本文选取部分安徽省上市创新型企业进行评价应用，结合上市公司公开财 务数据和科技厅调研所得相关创新资料，对安徽省上市创新型企业绩效进行实 证分析，为政府考量创新型企业的发展水平提供依据，也为其他企业的发展指 明方向。 4 2 样本的选择和数据处理 为保证样本的一致性，本文选取了安徽省创新型企业中在a 股上市的3 2 家 企业( 剔除部分上市主体与创新型企业主体不一致的企业) 。选择的样本企业总 体具体企业名称与类型如表4 1 所示。 定量指标中，财务数据选取公司公开的财务报表数据，来源于国泰安数据 库，非财务指标来源于安徽省科技厅的调研，其中考察单期数据的指标采用的 是2 0 1 0 年企业数据，考察多期数据变化的指标采用的是2 0 0 8 、2 0 0 9 和2 0 l o 年企 业数据。定性指标的数据，邀请安徽省科技厅负责创新型企业事务的专家根据 各评分量表对各企业进行打分，根据各位专家的打分情况，求得各企业各项得 分的算数平均值，即为该企业该项目得分。 2 8 表4 1样本企业名称与类型 地区 企业详细名称创新型企业类型 合肥 安徽安凯汽车股份有限公司国家级 合肥安徽科大讯飞信息科技股份有限公司国家级 合肥 安徽江淮汽车股份有限公司国家级 黄山黄山永新股份有限公司国家级 合肥合肥丰乐种业股份有限公司安徽省第一批 合肥安徽国风塑业股份有限公司安徽省第一批 合肥 东华工程科技股份有限公司安徽省第一批 合肥 安徽安科生物工程( 集团) 股份有限公司安徽省第一批 合肥安徽四创电子股份有限公司安徽省第一批 马鞍山中钢集团安徽天源科技股份有限公司安徽省第一批 马鞍山安徽星马汽车股份有限公司安徽省第一批 铜陵 安徽铜峰电子股份有限公司安徽省第一批 滁州安徽全柴动力股份有限公司安徽省第二批 合肥合肥美菱股份有限公司安徽省第二批 合肥安徽安利合成革股份有限公司安徽省第二批 马鞍山马鞍山方圆回转支承股份有限公司安徽省第二批 铜陵 安徽六国化工股份有限公司安徽省第二批 芜湖 安徽鑫龙电器股份有限公司安徽省第二批 芜湖 芜湖长信科技股份有限公司安徽省第二批 宣城 安徽省司尔特肥业股份有限公司安徽省第二批 安庆安徽盛运机械股份有限公司安徽省第三批 蚌埠中粮生物化学( 安徽) 股份有限公司安徽省第三批 合肥安徽皖通科技股份有限公司安徽省第三批 合肥 安徽神剑科技股份有限公司安徽省第三批 合肥安徽荃银高科种业股份有限公司 安徽省第三批 合肥阳光电源股份有限公司 安徽省第三批 合肥合肥荣事达三洋电器股份有限公司 安徽省第三批 黄山 黄山金马股份有限公司安徽省第三批 马鞍山安徽泰尔重工股份有限公司安徽省第三批 铜陵安徽安纳达钛业股份有限公司安徽省第三批 芜湖 芜湖海螺型材科技股份有限公司安徽省第三批 芜湖安徽鑫科新材料股份有限公司安徽省第三批 4 2 1 正向指标的无量纲化 正向指标，即数值越大说明创新绩效越高的指标。在本文建立的评价指标 体系中，有正向指标2 3 项，如表3 1 备注所示。设以为第f 个被评价创新型企业 第，个指标，口；，为第f 个被评价创新型企业第，个指标的得分。则有3 0 】： 4 r m i n ( 4 i ) cz一22jil；!i；j：萄=1，2。力曙；j=12，2 ( 4 1 ( 4 1 ) 式子的经济学含义为被评价对象该指标实际数值与所有评价对象该 2 9 指标最小值的偏差相对于所有评价对象该指标最大值与最小值偏差的相对距 离。偏差越大距离越大，则数据在无量纲化处理后得分越高。 4 2 2 逆向指标的无量纲化 逆向指标，即数值越小说明创新绩效越高的指标。在本文建立的评价指标 体系中，逆向指标有2 项，如表3 1 备注所示。设4 ，为第f 个被评价创新型企业 第，个指标，口。为第f 个被评价创新型企业第，个指标的得分。则有1 3 u j ： m a x ( 4 ，) 一4 ， i1s，2=；：；i；ij。：；：。：高=1，2，聊；f=1，2，刀) ( 4 2 ) l g g 7 l s g 7 ( 4 2 ) 式的经济学含义为被评价对象该指标实际数值与所有评价对象该指 标最大值的偏差相对于所有评价对象该指标最大值与最小值偏差的相对距离。 偏差越大距离越大，则数据在无量纲化处理后得分越高。 4 3 评价方法的选择与介绍 4 3 1 评价方法选择 迄今为止，创新评价的方法层出不穷，许多研究学者都用了不同的方法进 行了创新评价工作，唐炎钊和邹珊刚( 1 9 9 9 ) 的多层次灰色评价口、陆菊春和 韩国文( 2 0 0 2 ) 的密切值法应用【3 2 】、彭本红等( 2 0 0 4 ) 的熵权理想点法评价【3 3 】、 孔峰等( 2 0 0 8 ) 的v i k o r 法【3 4 j 、刘希宋和李弱( 2 0 0 8 ) 的粗糙集理论应用【3 5 】 等，都先后在创新评价中得到了应用。但是，由于创新评价方法的多样化，各 学者的研究都具有很强的主观色彩，各种评价之间相互隔离，也很难找到一个 合适的标杆作为评价的标准。即使仅有的一些政府层面的评价，也都因为考虑 实际应用的简便性或者数据的保密性，方法与指标均较为简单。究竟何种评价 方法最适宜做创新型企业的创新绩效评价，到如今也没有定论。 在这些评价方法中，d e a 用于评价投入产出是否有效，无法评价企业投入 产出之外的因素，不适用于本文的指标体系；b p 神经网络方法对定性指标的 赋值以及定量指标的模糊处理使得其无法完全定量化因而可比性相对较小；一 些新的研究方法应用，例如集对分析法、v i k o r 法、粗糙集理论等，由于尚未 得到广泛认同，同时考虑到本次研究的工作量而不予采用1 3 6 1 。 t o p s i s 法是根据评价对象与理想化目标的接近程度进行排序的方法，是对 所有被评价对象中进行相对优劣比较的评价。其原理是通过检测评价对象与最 优解、最劣解的距离来进行排序，若评价对象离最优解的距离最近，同时离最 劣解的距离又最远，则为最好；反之则为最差。其中最优解的各指标值均达到 各评价指标的最优值；最劣解的各指标值均达到各评价指标的最差值。 作为一种用于评价问题的多元统计方法，t o p s i s 法具有计算简便、原理直 观并且对于样本容量、数据分布、指标数量均无严格限制等优点【3 7 3 8 】。t o p s i s 法己在很多领域证明了它的实用性和可靠性，例如用于工程项目管理人员的考 核( 余建星和谭振东，2 0 0 5 ) 【3 9 】、用于设备重要度的分析( 李常有和徐敏强， 2 0 0 9 ) 【4 0 】、用于水质评价( 张先起等，2 0 0 7 ) 【4 1 】等。朱云鹃( 2 0 0 9 ) 使用多种 评价方法对国家的“4 + 1 ”创新型企业评价指标体系进行应用后发现，t o p s i s 法相对于其他评价方法，有更好的稳定性，评价效果也最优【36 1 。因此，本文采 用t o p s i s 法对安徽省上市创新型企业创新绩效进行评价。 4 3 2t o p s i s 法介绍 t o p s i s 法，根据理想值接近程度一一相对贴近度进行评价，相对贴近度 越大，即该方案更加接近理想值，排名也就越靠前。 t o p s i s 法的具体步骤如下【4 2 】： ( 1 ) 利用本文4 1 节的方法，对数据进行初始处理。形成各公司得分矩阵 彳= 口l lq 2 口2 l口2 2 l 口卅2 口1 。 口2 。 口舢 ( 4 3 ) 此得分矩阵各项值通过前期无量纲化处理后，均在0 1 之间； ( 2 ) 通过本文3 4 1 节介绍的g 1 法，得到创新型企业创新绩效评价指标体 系的权重向量 形= 【彬，) ( 4 4 ) ( 3 ) 确定理想解和负理想解 所谓理想解是某个指标中最优的数值；而负理想解某个指标中最劣的数值。 理想解 彳+ = m 觚q l ，m a ) 【口f 2 ，m a ) 【 ( 扛1 ，2 ，肼) ( 4 5 ) 负理想解彳一= n 血l 口j 1 ，i i l h l 口f 2 ，i i l i l l ( 净l ，2 ，朋) ( 4 6 ) 在本文中，为了去除t o p s i s 法在评价指标增加过程中产生的逆序问题， 通过( 4 1 ) 和( 4 2 ) 公式将理想解均定为l ，负理想解均定为0 1 4 3 1 。 ( 4 ) 计算各评价对象到理想解和负理想解的距离，计算公式如下： = d ：= ( 4 7 ) ( 4 8 ) ( 4 9 ) 相对贴近度的计算体现了被评价对象与理想方案的接近程度，该指标越大 代表被评价对象与理想方案越接近。在本文中，该指标越大说明被评价企业创 新绩效越好，该指标越小说明被评价企业创新绩效越差。 3 1 4 4 安徽省上市创新型企业创新绩效评价过程与结果分析 首先，根据公式( 4 1 ) 和( 4 2 ) 对各企业各项二级指标数据进行无量纲 化处理，然后根据公式( 4 7 ) 和( 4 8 ) 分别计算每个被评价企业处理后的各 项二级指标数据到理想解“1 ”和到负理想解“0 ”的距离，再根据公式( 4 9 ) 分别计算各一级指标的相对贴进度和整体相对贴近度，即为t o p s i s 方法的评价 结果。计算过程使用e x c e l 软件。 鉴于数据的保密性要求，给3 2 家样本企业随机分配代码a 1 a 3 2 ，以下评价 过程和结果均采用企业代码代替企业真实名称。 4 4 1 创新动力评价 创新动力各二级指标无量纲化得分与相对贴近度如表4 2 所示，创新动力排 名前1 0 名和后l0 名的主要指标原始数据如表4 3 和表4 4 所示。 从评价结果和原始数据可以看到，在创新动力指标中，政府政策对企业家 精神和企业文化有较强的引导作用。 从表4 2 可以看出，政府政策支持力度较高的企业，有着较好的企业家精神 和企业文化，企业的创新动力往往能有较好的表现。说明政府政策能够在企业 创新中起到较好的推动与促进作用，政府应当充分利用这种作用，通过各种政 策引导企业创新科学发展。 表4 2创新动力二级指标无量纲化得分与相对贴近度 创新动力创新动力 排名 企业代码政府政策支持力度企业家精神企业文化 相对贴近度 la 1 31 0 01 0 01 0 01 0 0 2a 8o 9 40 9 80 9 10 9 4 3a 2 9o 8 40 9 80 9 8o 9 l 4a 5o 7 5o 8 0o 8 90 8 l 5a 2 8o 8 40 7 lo 8 9o 7 9 6a 2 60 7 3o 5 60 8 3o 6 9 7 a 1 90 6 7o 7 l0 5 lo 6 3 8a lo 2 9o 8 3o 7 70 6 3 9a 1 70 5 4o 7 3o 5 70 6 2 l o a 2 3 o _ 3 8 o 7 30 7 4 o 6 2 1 la 30 4 60 7 60 5 7o 6 0 1 2a 2 50 7 3o 5 l0 4 90 5 6 1 3a l lo 5 20 8 30 1 lo 5 0 1 4a 6o 4 80 4 lo 5 70 4 9 1 5a 90 7 7 0 6 30 0 0o 4 8 1 6a 1 60 0 6o 7 30 5 lo 4 7 1 7 a 2 70 4 8o 5 l0 3 6o 4 5 1 8a 2 o 4 8o 4 lo 4 70 4 5 1 9a 3 2o 6 l0 5 6o 1 50 4 5 2 0a 1 0o 1 9o 4 90 5 7o 4 4 2 la 1 80 4 8o 5 9o 1 9o 4 3 2 2a 3 lo 1 70 4 9o 5 50 4 3 2 3a 4o 4 00 4 4o - 3 80 4 1 2 4a 2 0o 0 8 0 5 6o 3 8o 3 8 2 5a 3 0o 4 8 o 2 4o 4 3o 3 8 2 6 a 2 lo 5 4o 1 2o 3 40 3 4 2 7确o 2 50 3 9o 2 80 3 2 2 8a 1 5o 0 0o 0 70 6 0o 3 0 2 9a 1 4o 3 lo 1 5o 3 60 2 8 3 0a 2 20 1 90 2 7o 3 2o 2 7 3 la 2 4o 3 l0 2 90 0 40 2 4 3 2a 1 20 3 5 o 0 0o 1 5 0 2 0 表4 3创新动力主要指标原始数据( 前1 0 名) 创新动力排政府政策支持力度企业家精神企业文化 名 企业代码 ( 专家打分平均值)( 专家打分平均值)( 专家打分平均值) la 1 39 9 0 9 8 l9 7 l 2a 8 9 6 09 7 l9 3 3 3a 2 99 1 49 7 l9 6 2 4a 58 7 6 9 0 59 2 4 5a 2 8 9 1 48 6 79 2 4 6a 2 6 8 6 78 1 08 9 5 7 a 1 98 3 88 6 77 5 2 8a l6 6 79 1 48 6 7 9a 1 77 8 l8 7 67 8 l 1 0 a 2 37 0 58 7 68 5 7 3 3 表4 4创新动力主要指标原始数据( 后1 0 名) 创新动力排政府政策支持力度企业家精神企业文化 名 企业代码 ( 专家打分平均值)( 专家打分平均值)( 专家打分平均值) 3 2a 1 26 9 55 9 05 9 0 3 la 2 46 7 67 0 55 4 3 3 0 a 2 2 6 1 96 9 5 6 6 7 2 9a 1 46 7 66 4 86 8 6 2 8a 1 55 3 36 1 97 9 0 2 7a 76 4 87 4 36 4 8 2 6a 2 l7 8 l6 3 86 7 6 2 5a 3 07 5 26 8 67 1 4 2 4a 2 05 7 l8 1 06 9 5 2 3a 47 1 47 6 26 9 5 4 4 2 创新资源评价 创新资源各二级指标无量纲化得分与相对贴近度如表4 5 和表4 6 所示，创 新资源排名前1 0 名和后1 0 名的主要指标原始数据如表4 7 和表4 8 所示。 从评价结果和原始数据可以看到，在创新资源指标中，企业筹集外部科研 经费和对外科研合作均较少。 通过表4 8 可以看到，在企业资源后1 0 名的企业当中，有4 家企业对外科研 合作水平为0 ，甚至在表4 7 中，企业资源排名前1 0 的企业中也有两家企业对 外科研合作水平为0 ，即企业当年的科技活动经费中并没有任何经费投入到企 业外部科研机构及其他企业。现今社会的科技发展突飞猛进，靠单个企业的创 新活动已很难形成创新突破。尤其当前，我国的企业并没有成为创新的主体， 企业之间以及企业与高校、科研院所等科研机构之间，都应当加强科研合作， 充分整合各自的优势资源，形成更强的创新能力。目前包括安徽省在内的全国 各地正在建立的技术创新联盟和技术创新平台机制，就可能成为企业科研合作 的突破口。 同时，通过表4 8 可以看到，企业资源后1 0 名的企业当中，有5 家企业筹集 外部科研经费水平为o ，即企业当年科技活动经费均来自企业自身，没有得到 任何企业外部的科研经费。虽然依靠自身的资金可以降低资金的风险，但企业 毕竟是参与市场经济的主体，适当争取外部资金，有利于通过财务杠杆扩大股 东收益。而且科技活动不同于一般的市场活动，通过科技活动争取的外部资金 一般都享受一定的优惠政策。企业如果不能争取到外部科研经费，一方面可能 是因为企业的创新积极性不高，没有主动争取外部科研经费的支持，第二方面 也可能是企业的创新水平未得到外界认可，无法顺利获得外部资金。无论哪方 面原因，对企业的发展都是不利的，企业应当改变这种局面，在提高科研经费 利用率的同时积极争取外部科研经费的支持。 表4 5创新资源二级指标无量纲化得分与相对贴近度 创新资源排名企业代码资产投入规模总资产周转率l 弛d 经费支出总额专业r d 人员数量 la 2 91 o o1 0 01 0 01 0 0 2a 1 3o 0 3o 1 0o 0 8o 2 4 3a 70 0 9o 0 6o 0 2o 0 3 4a lo 4 4o 5 8o 2 3o 1 9 5a 2 00 0 lo 0 4o 0 0o 0 l 6a l l0 1 4o 2 2o 0 60 0 7 7a 4o 0 7 o 3 6o 0 3 o 1 l 8a 2 8o 1 lo 9 8o 0 6o 0 8 9a 3 2o 0 4o 2 40 0 9o 1 4 1 0a 3 l0 1 80 4 60 1 60 2 4 l la 80 0 5o 4 90 0 30 0 5 1 2a 50 1 4o 5 50 0 8o 0 7 1 3a 1 80 0 30 7 4o 0 5o 0 7 1 4a 2 70 1 lo 7 90 0 8o 1 3 1 5a 1 2o 0 4o 1 2o o lo 0 4 1 6a 1 9o 0 lo 0 2 o 0 0 0 o l 1 7 a 2 l o 0 5o 1 2o 0 l o 0 3 1 8a 3o 1 00 3 lo 0 40 0 8 1 9a 3 0o 2 00 3 5o 0 5o 0 8 2 0 a 6 0 4 30 2 90 1 40 2 0 2 la 1 00 0 00 5 60 o l0 0 0 2 2a 2 30 0 20 4 80 0 40 1 1 2 3a 90 0 00 5 90 0 lo 0 2 2 4a 1 70 0 2o 4 10 0 2o 0 5 2 5a 2 5o 1 lo 5 7 0 0 7 o 0 7 2 6a 2o 1 9o 5 30 0 7o 1 0 2 7a 2 2o 0 7o 0 2o o lo 0 l 2 8a 2 6o 0 70 0 8o 0 l0 0 3 2 9a 1 4o 0 50 1 40 0 2o 0 9 3 0a 2 40 0 30 1 80 0 3o 0 6 3 la 1 50 0 lo 0 9o 0 00 0 3 3 2a 1 6o 0 4o 0 0o 0 2o 0 3 表4 6创新资源二级指标无量纲化得分与相对贴近度( 续) 创新资源 企业代码 企业办科技r & d 资源筹集外部科对外科研合作创新资源 排名 机构数量利用效率研经费水平投入水平相对贴近度 l a 2 9o 7 l0 8 lo 4 51 o oo 8 l 2a 1 31 0 01 0 0o 5 2 0 0 7 0 4 2 3a 70 1 40 3 01 o o0 2 8o 3 2 4a l o 8 6 o 3 2 0 0 2o o oo 3 0 5a 2 0o 4 3o 1 4o 9 8o 0 8o 2 9 6 a l lo 1 4o 7 0o 0 8o 0 lo 2 7 7a 40 1 40 4 6o 5 70 0 70 2 7 8a 2 80 o oo 1 6o 4 90 0 8o 2 7 9a 3 2o 1 4o 6 20 0 0o o oo 2 5 1 0a 3 lo 1 40 2 20 4 40 0 0o 2 4 l l a 8o 5 7o 4 60 1 60 0 00 2 4 1 2a 5o 1 4o 3 20 1 l 0 4 8 0 2 4 1 3a 1 8o 4 30 3 5o o o0 0 0o 2 3 1 4a 2 7o 5 70 1 9o o l0 0 00 2 3 1 5a 1 20 2 9o 4 6o 0 8o 3 9o 2 2 1 6a 1 90 5 7o 2 20 4 6o 3 2o 2 2 1 7 a 2 lo 1 4o 4 30 4 2o 0 0o 2 2 1 8a 30 5 7o 3 20 2 20 2 0o 2 2 1 9 a 3 0o 1 4o 4 30 0 70 1 90 2 l 2 0a 6o 4 30 2 2o 0 00 1 0o 2 l 2 la l o0 1 40 3 5o 0 90 1 6o 2 0 2 2a 2 30 4 30 3 20 0 0o 0 lo 1 9 2 3a 9o o o0 0 00 4 2 o 0 0 o 1 8 2 4a 1 70 1 4o 2 2 0 0 0o 3 30 1 6 2 5a 2 5 o 1 4 0 0 5 0 0 30 0 30 1 4 2 6a 2 0 1 4 0 0 3o 0 0 o 0 00 1 4 2 7a 2 2o 1 4o 1 lo 1 8o 3 3o 1 3 2 8a 2 6o 2 9o 1 60 0 50 0 1o 1 0 2 9a 1 4o 2 9o 0 80 0 00 0 00 0 9 3 0a 2 40 2 90 o oo 0 00 0 70 0 8 3 la 1 50 o oo 1 6o 0 0o 0 0o 0 7 3 2a 1 60 1 4o o o0 0 2o 0 lo 0 4 表4 7创新资源主要指标原始数据( 前1 0 名) 创新资 i 域d 经费专职r & d企业办科技r & d 资源利筹集外部科对外科研 源排名 企业代码支出总额人员数机构数量用效率( 专家研经费水平合作水平 ( 万元)( 人)( 个)打分平均值) ( )( ) l a 2 91 0 7 2 0 52 0 5 659 0 52 8 7 65 5 8 6 2a 1 39 3 4 55 1 679 7 l3 2 6 63 9 9 3确2 4 9 29 9l7 2 46 3 2 51 5 5 8 4a l2 5 2 8 34 2 667 3 31 3 30 2 l 5a 2 08 9 04 33 6 6 76 1 6 84 3 8 6a l l6 6 8 21 6 518 6 75 1 60 7 9 7 a 4 4 5 0 l2 4 6l7 8 l3 5 9 13 7 2 8a 2 87 4 7 32 0 0o6 7 63 0 8 54 2 6 9a 3 21 0 8 2 l3 1 618 3 8o 0 0o 0 0 l oa 3 l1 7 6 8 05 l ol6 9 52 7 8 50 o o 表4 8创新资源主要指标原始数据( 后1 0 名) 创新资 i 波d 经费 专职r & d 企业办科技r & d 资源利筹集外部科对外科研 源排名 企业代码支出总额 人员数( 人) 机构数量用效率( 专家研经费水平合作水平 ( 万元)( 个) 打分平均值) ( )( ) 3 2a 1 62 5 0 2 9 0 l 6 1 9 1 1 9o 7 2 3 la 1 51 1 9 09 606 7 60 o oo 0 0 3 0 a 2 4 3 4 9 2 1 4 62 6 1 9 0 0 03 7 1 2 9a 1 43 4 2 02 1 726 4 8o o o0 0 0 2 8a 2 62 2 6 08 426 7 63 0 80 8 l 2 7a 2 21 8 5 04 7l6 5 71 1 6 21 8 3 2 2 6a 27 7 7 22 4 ll6 2 90 o oo 0 0 2 5a 2 58 1 6 81 8 2l6 3 81 6 01 6 9 2 4a 1 72 8 4 6 1 3 l l 6 9 5 o 0 0 1 8 3 0 2 3a 91 6 6 47 50 6 1 9 2 6 5 40 0 0 4 4 3 创新产出评价 创新产出各二级指标无量纲化得分与相对贴近度如表4 9 所示，创新产出排 名前1 0 名和后1 0 名的主要指标原始数据如表4 1 0 和表4 一1 1 所示。 从评价结果和原始数据可以看到，在创新产出指标中，企业参与制定标准 较少、新产品( 服务) 收入相对于销售收入的比例偏低。 从表4 1 0 和4 1 1 看出，大部分企业从未主导制定各类标准，其中一部分企 业甚至从未参与标准制定。参与各类标准的制定，既有利于企业掌握相关领域 的主导权，也有利于打响企业的知名度。如果不能积极主动参与标准制定，就 有可能让其他标准制定者占据优势，导致企业的创新工作只能尾随标准制定者 前进。另外，增加国际标准的制定量，也有利于提升国家创新水平，使我国企 业在国际贸易中更有话语权。所以企业应当更多地去参加各类标准的制定工作， 把主动权掌握在自己手中。 另外，从表4 一1 0 和4 1 l 中也可以看到，大部分企业的新产品( 服务) 占销 售收入的比例，都在1 0 以下，后1 0 名的企业甚至大部分都在l 以下。这说明 企业新产品( 服务) 的产业化能力不足。创新工作既要形成自主的知识产权， 也需要将自主知识产权转化为市场中的商品，才能最终实现自主知识产权的价 3 7 值。 出， 可见企业在创新过程中，既需要加强技术创新的水平，加大创新成果的产 也需要加强企业产业化的能力，及时将创新成果转化为企业的商品。 表4 9创新产出二级指标无量纲化得分与相对贴近度 创新 企业 总资产专利技新产品( 服务) 全员劳动创新产出 产出 代码 净利润净利润术产出 标准制定 收入占销售收 排名 盎 水平 参与度 生产率 相对贴近度 入的比例 l a 5 o 0 60 0 81 0 00 7 71 0 0o 1 3o “ 2 a 1 5o 0 3o 3 5o 1 9o o oo 9 3o 0 90 4 4 3a 2 2o 0 4o 2 00 1 5o o oo 4 41 0 3 7 4a 2 0o 0 2o 4 3o 0 70 0 0o 7 00 1 7o 3 6 5a 1 6o 0 3o 3 00 0 40 3 0o 6 9o 0 4o 3 6 6a 1 40 0 3o 1 50 1 80 0 0o 7 0o 0 4o 3 6 7a 1 30 0 8o 7 00 1 31 o oo 1 3o 0 6o 3 3 8a 2 91 o oo 4 20 0 3o 7 40 o oo 1 2o 3 l 9a 2 30 0 60 5 8o 0 31 o o0 0 lo 0 3o 2 9 l oa 2 4 0 1 2 1 o oo 0 2o 3 8o 0 3o 3 7o 2 8 1 l a 2 8 o 2 2o 7 9o o l o 1 30 0 l o 4 80 2 5 1 2a 1 7o 0 2o 3 00 4 20 2 50 1 0o o o0 2 4 1 3a 3 l0 2 50 6 40 1 30 0 00 0 40 4 00 2 2 1 4a 1 20 0 6o 5 7o 0 3o 1 7o 2 50 0 2o 2 l 1 5a 1 9o 0 40 4 7o o lo 0 0o 3 l0 0 1o 2 0 1 6a 2 lo 0 9o 7 8o 0 lo 0 0o 0 30 0 5o 1 9 1 7a 1 8o 0 7o 6 7o 0 20 o oo 1 00 0 4o 1 8 1 8a 8o 1 00 “0 0 l0 1 lo 0 00 0 5o 1 6 1 9a l lo 1 6o 3 90 0 00 0 0o 0 8 0 2 7 o 1 5 2 0 a l 0 2 7o 2 30 0 7o 2 60 0 2 o 1 50 1 4 2 la 30 0 7o 2 50 0 8o 0 0o 0 9o 1 00 1 0 2 2a 2 70 0 40 0 40 0 50 1 90 0 lo 2 40 1 0 2 3a 3 2o 0 30 1 7o 0 4o 1 90 1 0o 0 40 1 0 2 4a 1 00 o l0 3 0o 0 0o 0 60 o lo 1 2o 0 9 2 5a 2o 1 5o 2 6o 0 3o 0 6o o o0 0 7o 0 9 2 6a 3 0o 0 6o 0 6o 0 5o 1 9 o 0 l 0 1 4o 0 8 2 7 a 6o 2 5o 1 6 o 0 40 0 0o o l 0 0 2o 0 8 2 8 a 7o 0 30 0 40 0 40 1 3 o 0 2 0 0 9o 0 6 2 9a 2 50 0 7o 1 90 0 l0 0 00 0 lo 0 40 0 6 3 0a 4o 0 30 0 60 0 50 0 00 0 5o 0 70 0 5 3 l a 9 0 0 0 4o 0 2o 0 60 0 7 o o 0 5 3 2a 2 60 0 2o 0 0o 0 2o 0 6o 0 5o 0 3o 0 4 表4 1 0 创新产出主要指标原始数据( 前1 0 名) 创新产当年专利申当年专利授主导制定标参与制定标新产品( 服务) 收入占销 出排名 企业代码 请数( 件)权数( 件)准数( 件)准数( 件)售收入的比例( ) la 52 1 82 6 9291 1 8 2 2a 1 55 93 4001 0 9 7 3 a 2 23 63 5 0 o5 1 7 4 a 2 03 21o08 3 l 5 a 1 61 28l38 1 8 6a 1 45 l3 7oo8 3 l 7a 1 33 52 8001 5 4 8a 2 98601 30 0 2 9a 2 36l i560 1 9 l oa 2 46222o 3 8 表4 1 1 创新产出主要指标原始数据( 后1 0 名) 创新产当年专利申当年专利授主导制定标参与制定标新产品( 服务) 收入占销 出排名 企业代码 请数( 件)权数( 件)准数( 件)准数( 件)售收入的比例( ) 3 2a 2 6530l0 6 0 3 la 9 6 2 o10 8 6 3 0 a 4 1 2l o00o 6 l 2 9a 2 52lo0o 1 5 2 8a 7 1 1 9loo 2 4 2 7a 61 5600o 0 9 2 6a 3 01 51 0l10 1 3 2 5a 21 70ol0 0 5 2 4a l oo0o1o 1 7 2 3a 3 28l lll1 2 2 4 4 4 绿色成长评价 绿色成长各二级指标无量纲化得分与相对贴近度如表4 1 2 和4 1 3 所示，绿 色成长排名前1 0 名和后1 0 名的主要指标原始数据如表4 1 4 和表4 1 5 所示。 从评价结果和原始数据可以看到，在绿色成长指标中，企业工业能源消耗 和工业废水排放没有得到很好的改进。 从表4 1 4 和4 1 5 可以看到，大部分企业的工业能源消耗量和工业废水排放 量高居不下，尽管这两项指标跟企业类型和规模有关，但是随着时间的推移， 多数企业工业能源消耗和工业废水排放的改进度也没有得到很好的体现，很多 企业甚至出现了污染越发严重的情况。企业创新既包括知识产权的形成，也包 括形成关键技术改进生产工艺，并降低企业的污染指数。而样本企业中大部分 都没有很好的做到这一点，技术创新降低的环境污染，被企业规模的增大而抵 消，污染反而继续增加。这与目前地方经济发展过多重视g d p 而对环境保护重 视程度不高有关。所以企业在发展过程中，应当更好地处理环境问题，而地方 政府，也应当加大对环境污染的整治力度。 表4 1 2绿色成长二级指标无量纲化得分与相对贴近度 绿色成长新产品( 服务) 收入 排名 企业代码总资产增长率净利润增长率知识产权管理水平 增长率 la 2 2o 9 9o 7 3o 3 l0 3 7 2a 1 9o 4 7o 7 3o 4 70 7 8 3a 1 6o 2 70 7 2o 1 70 5 5 4a lo 0 41 0 00 2 40 9 2 5 a 1 3o 0 2o 7 31 o o1 0 0 6 a 5 0 0 20 7 70 2 9o 5 7 7a 1 5o 6 80 7 40 2 8o 3 5 8a 8o 0 1o 7 40 2 5o 9 2 9a 3o 0 2o 7 7o 1 30 8 0 l oa 1 41 0 0o 7 40 1 7o 2 4 l la 1 8o 4 1o 7 3o 1 lo 6 3 1 2a 1 7o 5 8o 7 3o 1 6o 4 l 1 3a l lo 0 lo 7 5o 0 8o 7 3 1 4a 2 8o 0 2o 8 5o 5 2o 6 3 1 5a 2 3 o 4 4 o 7 5 o 3 0o 5 l 1 6a 2 5o 0 2o 8 5o 1 4o 5 7 1 7a 2 9o 0 3o 9 lo 2 6o 4 7 1 8a 2 l0 6 50 7 6o 0 70 3 l 1 9a l oo 0 l0 7 9o 1 00 6 3 2 0a 1 20 0 4o 7 40 2 60 5 l 2 la 2 70 o lo 7 90 1 40 4 l 2 2a 2 0o 5 80 7 30 0 8o 0 0 2 3a 3 l0 0 50 7 60 1 90 4 7 2 4a 9o o lo 8 20 3 5o 2 9 2 5a 2 4o 8 8o 8 90 2 6o 4 9 2 6 a 2 o 0 lo 7 6o 1 2o 2 5 2 7 a 2 6o 0 0o 4 6o 0 7o 3 5 2 8a 3 2 o 0 3o 7 4 ( o 0 0 ) 0 1 4 2 9a 3 0o 0 2o 7 30 1 30 2 5 3 0a 60 0 lo 8 20 2 30 4 5 3 1a 40 o oo 0 00 0 70 3 3 3 2a 70 o lo 7 40 0 90 2 9 4 0 表4 一1 3绿色成长二级指标无量纲化得分与相对贴近度( 续) 工业能源 工业能源消耗 工业废水工业废水排放绿色成长 绿色成长排名企业代码 消耗量改进度排放量改进度 相对贴近度 la 2 2o 9 9o 9 51 0 01 0 00 6 5 2a 1 90 9 9o 6 00 9 90 7 80 6 4 3a 1 61 0 0o 7 90 9 90 8 20 6 4 4a l0 9 70 7 80 9 50 8 70 6