企业技术投资强度的评估方法

1.本发明涉及一种评估方法，具体涉及一种企业技术投资强度的评估方法。

背景技术：

2.企业技术投资是指企业在技术和设备方面的投资，以实现能源利用率和创新成果满意度。随着我国经济从高速度增长逐步转向高质量增长，生态文明建设显得愈发重要，且随着生态文明建设的持续推进，我国生态环境已有较大改善。而企业是污染排放的主体，然而污染成本的负外部性使得企业往往缺乏治理污染的动机，这会造成严重的环境问题。因而为获得更好的环保表现，就对企业的技术投资强度提出了要求。对已有对环境规制的研究成果表明，生态文明建设对污染企业的上述影响可以促进企业技术投资：第一，更强的环境规制意味着更高的污染成本，此时有关节能减排的技术投资可以带来更高的边际收益；第二，通常的环境规制内生于地方政府，其强度可能随政府规制意愿而波动，而生态文明建设目标由中央政府制定，事后监督也由中央相关部门执行，相对而言更外生于地方政府，这使得示范区的环境规制强度的提升具有长期性和稳定性，从而使当地企业进行的技术投资所面临的不确定性更低；第三，已有文献也大多表明，正式环境规制和非正式环境规制都可以促进企业技术投资；第四，技术投资有利于污染治理、节能减排、提升生产效率以及产业升级，符合政府和公众近几年对生态文明建设和经济高质量发展的强烈诉求，根据合法性理论，污染企业有动机进行更多的技术投资以保持自身的“合法性”。
3.中国专利文献cn107506900a公开了一种企业创新能力评估系统，包括信息采集单元、创新评估模块、评估执行运算模块和评估结果输出模块，所述创新评估模块包括创新投入能力评估模块、协同创新能力评估模块、知识产权能力评估模块和创新驱动能力评估模块，所述创新投入能力评估模块包括创新经费、创新能力和研发机构，所述协同创新能力评估模块包括产学研合作、创新资源整合和合作创新，所述知识产权能力评估模块包括知识产权创造、知识产权保护和知识产权运用，所述创新驱动能力评估模块包括创新价值实现、市场影响力和经济社会发展。能够全面的对企业的创新能力进行评估，为有效地组织创新型企业的创新活动提供依据。虽然上述专利文献中公开了对企业创新能力的评估，但是对于企业的技术投资强度并未公开，而若采用上述的创新能力评估系统对企业技术投资强度进行评估时评估结果并不准确从而会影响对企业技术投资强度的判断。虽然上述专利文献中公开了对企业创新能力的评估，但是对于企业的技术投资强度并未公开，而若采用上述的创新能力评估系统对企业技术投资强度进行评估时评估结果并不准确从而会影响对企业技术投资强度的判断。

技术实现要素：

4.本发明为了解决现有技术中在对企业创新能力进行评估时尚未有一种可靠的评估方法的问题，提供了一种企业技术投资强度的评估方法，
5.包括s1：获取企业的经济能力参数x；经济能力参数x包括技术投资ia和业务量
sale；
6.s2：根据公式(1)构建技术投资和业务量的回归模型以度量企业技术投资强度；
[0007][0008]
式(1)，技术投资ia等于企业的无形资产原值；业务量sale等于企业的主营业务收入；系数α1反映技术投资强度；
[0009]
根据公式(2)得出技术投资强度的影响因素模型；
[0010][0011]
式(2)中，t为企业是否处于示范区的虚拟变量；tp为双重差分的交互项；经济能力参数x为控制变量；
[0012]
将式(2)带入式(1)后得到基准回归模型；
[0013][0014]
需要说明的是，对于公式(1)，在业务量分别上升和下降时，即作为业务量的替代变量主营业务收入sale分别上升和下降时，相同的α1具有不同含义：当主营业务收入sale上升时，α1越大，技术投资强度越大，即投资随主营业务收入sale上升程度越大；而当主营业务收入sale下降时，α1越大，技术投资强度反而越小，即投资随主营业务收入sale下降程度越大。
[0015]
优选地，s1中，对经济能力参数x进行缩尾处理。
[0016]
优选地，s1中，经济能力参数x还包括产权性质、总资产收益率、资产负债率、公司规模、公司年龄、市场势力、营业收入增长率。
[0017]
优选地，s1中，经济能力参数x如下表所示；
[0018]
[0019][0020]
优选地，s2中，还采用三重差分模型进行回归的结果保持稳健。
[0021]
优选地，三重差分模型为公式(4)；
[0022][0023]
其中，dum为企业是否属于重污染行业的虚拟变量，属于则为1，否则为0。
[0024]
本发明具有以下有益效果：
[0025]
1、本发明中，由体现企业自身经济实力的经济参数x构建了一个技术投资和业务量的回归模型以度量企业技术投资强度，以能更准确地反映企业技术投资强度，全面的对企业的技术投资强进行评估，也能为生态文明建设促进微观污染企业技术投资提供了较为直接的经验证据。
[0026]
2、考虑到在企业的技术投资强度还会受到企业自身以外的其他因素影响，因此本发明中，还采用三重差分模型以排出其他因素的影响，提高了评估结果的准确性。
[0027]
3、在计算前通过对数据的缩尾处理进一步提高了评估结果的准确性。
具体实施方式
[0028]
下面通过具体实施方式进一步详细说明：
[0029]
1、定义
[0030]
企业的经济能力参数x：表征企业资产能力的参数，包括作为技术投资强度替代变量的无形资产原值以及作为业务量的替代变量的主营业务收入，还包括产权性质、总资产收益率、资产负债率、公司规模、公司年龄、市场势力、营业收入增长率。
[0031]
缩尾处理：将一组数据中超出指定百分位数值的数据使用该指定百分位数保留的
临近数值替换,称为缩尾处理。
[0032]
2、实施例基本如下所示：
[0033]
企业技术投资强度的评估方法，包括s1：获取企业的经济能力参数x；企业的经济能力参数x经济参数x如表1所示，对数据进行上下10％的缩尾处理；
[0034]
表1
[0035]
变量名变量类型定义及计算公式ia因变量剔除土地使用权的无形资产原值；sale自变量营业收入；t自变量是否处于示范区的虚拟变量，是取1，否则取0；tp自变量是否处于批准设立之后的示范区的虚拟变量，是取1，否则取0；subs自变量政府补助变量，政府补助/营业收入area自变量是否处于东部地区的虚拟变量，是取1，否则取0；csr自变量社会责任变量，取自和讯网的上市公司社会责任报告中的总得分；soe控制变量产权性质的虚拟变量，是国有企业取1，否则取0；lev控制变量资产负债率，期末总负债/期末总资产；size控制变量公司规模变量，期末总资产的自然对数；age控制变量公司年龄变量，公司上市年限；market控制变量市场势力变量，主营业收入/主营业务成本；growth控制变量增长率变量，本期主营业务收入增长额/上期主营业务收入。
[0036]
s2：根据公式(1)构建技术投资和业务量的回归模型以度量企业技术投资强度；
[0037][0038]
式(1)，技术投资ia等于企业的无形资产原值；业务量sale等于企业的主营业务收入；系数α1反映技术投资强度；
[0039]
根据公式(2)得出技术投资强度的影响因素模型；
[0040][0041]
式(2)中，t为企业是否处于示范区的虚拟变量；tp为双重差分的交互项；经济能力参数x为控制变量；将式(2)带入式(1)后得到基准回归模型；
[0042][0043]
采用三重差分模型进行回归的结果保持稳健，三重差分模型为公式(4)；
[0044][0045]
其中，dum为企业是否属于重污染行业的虚拟变量，属于则为1，否则为0。
[0046]
需要说明的是，在业务量分别上升和下降时，相同的α1具有不同含义：当业务量上升时，α1越大，技术投资强度越大(投资随业务量上升程度越大)；而当业务量下降时，α1 越
大，技术投资强度反而越小(投资随业务量下降程度越大)。在业务量上升组，如果β2 显著为正，则表明示范区的设立促进了污染企业技术投资，业务量下降组的系数解释与此相反。
[0047]
本实施例中假设示范区的设立促进经营状况较好的污染企业的技术投资来对本实施例中提出的评估系统进行验证。
[0048]
样本选取：示范区的设立分为2014年10月和2015年12月两个批次，因此以2014年末作为第一批示范区的设立时间点，以2015年末作为第二批示范区的设立时间点，以注册地在示范区的a股重污染上市公司为实验组，以注册地不在示范区的a股重污染上市公司为对照组，构建双重差分模型。其中重污染行业的界定参考潘爱玲等(2019)的研究；行业信息和产权性质数据来自resset数据库；注册地址、公司年龄信息及其他财务数据均来自 csmar数据库。剔除数据缺失的样本后，共得到474家a股重污染行业上市公司5年2370 个观测。为消除极端值影响，对所有连续变量进行了上下1％的缩尾处理。
[0049]
实证结果与分析
[0050]
(一)描述性统计
[0051]
(1)示范区设立情况
[0052]
表2列示了生态文明建设先行示范区的基本情况。可以看出，东、中、西三大地区的示范区分布较为均匀，西部省级示范区相对较多，而东部区县级示范区相对较多，总体来看市级示范区更多。
[0053]
表2
[0054][0055][0056]
表3列示了主要研究样本——a股重污染行业上市公司——的地区分布情况。可以看出，处于非示范区的重污染上市公司更多，约为示范区的两倍；处于东部地区的重污染上市公司更多，大致相当于中部和西部之和；属于市级示范区的处理组样本最多，省级示范区次之，区县级示范区最少。
[0057]
表3
[0058] 东部中部西部合计非示范区2008155336示范区653340138省级示范区18112251市级示范区43221883区县级示范区4004合计26511495474
[0059]
(2)主要变量描述性统计
[0060]
表4对回归用到的主要变量进行了描述性统计。
[0061]
表4
[0062][0063]
(二)对假设1的检验
[0064]
表5列示了对假设1的检验结果。其中业务量上升组的双重差分交互项系数为1.012，通过了1％显著性水平的统计检验，加入控制变量后的系数为0.847，仍在1％的显著性水平上显著；而业务量下降组的系数不显著。说明示范区的批准设立促进了当地经营状况较好的污染企业的技术投资，证实了假设1。
[0065]
表5
[0066][0067]
[0068]
注：括号中为t值；***、**、*分别表示在1％、5％、10％水平上显著。
[0069]
(三)三重差分
[0070]
表6列示了三重差分的回归结果，其中三重差分项的系数为0.567，通过了5％显著性水平下的统计检验，加入控制变量后的系数为0.591，仍在5％的显著性水平上显著，这表明通过三重差分方法排除其他部分可能的因素影响后，基准回归的结果依然稳健。
[0071]
表6
[0072][0073][0074]
注：括号中为t值；***、**、*分别表示在1％、5％、10％水平上显著。
[0075]
以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本技术给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本技术
的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本技术要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

技术特征：

1.企业技术投资强度的评估方法，其特征在于：包括s1：获取企业的经济能力参数x；所述经济能力参数x包括技术投资ia和业务量sale；s2：根据公式(1)构建技术投资和业务量的回归模型以度量企业技术投资强度；式(1)，技术投资ia等于企业的无形资产原值；业务量sale等于企业的主营业务收入；系数α1反映技术投资强度；根据公式(2)得出技术投资强度的影响因素模型；式(2)中，t为企业是否处于示范区的虚拟变量；tp为双重差分的交互项；经济能力参数x为控制变量；将式(2)带入式(1)后得到基准回归模型；2.根据权利要求1所述的企业技术投资强度的评估方法，其特征在于：所述s1中，对经济能力参数x进行缩尾处理。3.根据权利要求2所述的企业技术投资强度的评估方法，其特征在于：所述s1中，所述经济能力参数x还包括产权性质、总资产收益率、资产负债率、公司规模、公司年龄、市场势力、营业收入增长率。4.根据权利要求1-3任一项所述的企业技术投资强度的评估方法，其特征在于：所述s1中，所述经济能力参数x如下表所示；x如下表所示；5.根据权利要求4所述的企业技术投资强度的评估方法，其特征在于：所述s2中，还采用三重差分模型进行回归的结果保持稳健。6.根据权利要求5所述的企业技术投资强度的评估方法，其特征在于：所述三重差分模型为公式(4)；
其中，dum为企业是否属于重污染行业的虚拟变量，属于则为1，否则为0。

技术总结

本发明公开了一种企业技术投资强度的评估方法，包括S1：获取企业的经济能力参数X；S2：S2：根据公式(1)构建技术投资和业务量的回归模型以度量企业技术投资强度；式(1)，无形资产原值IA作为技术投资的替代变量；主营业务收入Sale作为业务量的替代变量；系数α1反映技术投资强度；根据公式(2)得出技术投资强度的影响因素模型；式(2)中，T为企业是否处于示范区的虚拟变量；TP为双重差分的交互项；经济能力参数X为控制变量；将式(2)带入式(1)后得到基准回归模型；本发明能够更准确地反映企业技术投资强度。本发明能够更准确地反映企业技术投资强度。