基于主成分分析的南京企业技术创新能力评价

2016-12-02吴兰德

市场周刊 2016年2期

吴兰德

吴兰德

增强企业创新能力，不断强化企业在技术创新体系中的主体地位，是“十二五”以来我国重要的创新驱动战略，也是南京建设国家创新型试点城市的需要。文章使用主成分分析法评价2005-2014年南京企业的技术创新能力，给每年的创新能力进行排序，对南京企业创新能力的建设给出相关政策建议。

技术创新能力；主成分分析；南京

一、问题的提出

《十二五规划》强调，要继续增强我国科技创新能力，加快建立以企业为主体的技术创新体系，深化科技体制改革，促进全社会科技资源高效配置和综合集成。近年来，提升企业技术创新能力一直是讨论最多的热点话题之一。切实增强企业技术创新能力，不断强化企业在技术创新体系中的主体地位，才能增强企业的国际竞争力，才能实现经济结构调整、经济增长方式从资源依赖型向创新驱动型转变的重大战略任务。

企业技术创新能力的提升，是国家经济增长的需要，是建设创新型国家的需要，是企业获取核心竞争力的需要，也是南京建设国家创新型试点城市的需要。所以我们对近十年南京企业创新能力进行评价，根据结果对南京企业创新能力的建设给出相关政策建议。

二、文献综述

国外对企业技术创新能力的研究主要是基于特性的评价，其评价的主要内容包括创新目的、促进或阻碍创新因素分析、创新的新颖性及创新对企业行为的影响。总的来说，国外对技术创新能力结构的代表性观点有：Larry(1981)从结构的角度给企业技术创新能力下了定义，认为企业技术创新能力是组织能力、适应能力、创新能力和技术与信息的获得能力的综合。Barton(1992)指出，企业技术创新能力由掌握技术核心的人、创新管理、技术系统、科技意识等组成，他的观点突出了企业技术创新能力所渗透的要素。Burgelman和M.A.Maidigue（1995）认为企业技术创新能力是企业组织实施技术创新战略的综合性能力,包括资源获得与配置能力、产业与技术发展预测能力、企业组织结构和创新文化基础、战略管理能力。

国内学者对企业技术创新能力的研究主要围绕企业技术创新体系、技术创新能力评价等等。郭斌、陈劲和毛义华(1997)指出一个完善的企业技术创新体系应包括六个要素，即企业家和企业家精神、战略、组织结构、研究与开发、资金与人才。吴运建等（1995）、支剑峰（2007）、王昕宇（2009）等用层次分析法、数据包络法、B-P神经网络法、综合指数法、多层灰色评价方法、模糊聚类分析法等对企业技术创新能力进行了评价。

目前的研究主要集中在对企业技术创新能力评价的研究，缺少对影响企业技术创新能力的因素分析的定量研究；有对江苏省企业技术创新能力的研究，但没有针对南京企业技术创新能力的专门研究。

二、数据来源及使用的方法

根据已有的文献可以看出，企业技术创新能力的评价体系一般包括如下五个基本面，即潜在技术创新能力、技术创新活动能力、技术创新产出能力、外部支持创新能力、技术创新管理能力。

其中潜在的技术创新能力主要从人力资源水平和企业技术水平两方面来考察。影响企业人力资源水平的主要指标有：1.中高级技术职称人员占总人员的比例；2.科技人员占企业总员工的比例；3.当年参加培训的人员数量；4.技术人员引进与流出之比；5.R&D人员占科技人员的比例。技术创新活动能力包括企业的研发、制造和营销能力。其中技术水平和设备的先进性程度我们用国际领先、国内领先等等级来评价。技术创新产出能力主要采用产品收益和技术收益来衡量。外部支持创新能力包括政府部门对规模以上企业的科技活动资金支持、生产力促进中心和技术推广中心数量、金融机构数量、用于技术开发的银行贷款额等。

技术创新管理能力则包含创新战略、创新机制、创新氛围、创新体系、组织协调能力。这些主要是一些主观指标。

（一）数据来源

我们根据2006～2015年的南京科技统计年鉴，从潜在的技术创新能力指标里选取：技术成交合同金额（X1），研发人员数量（X2）；从技术创新活动能力指标中选取：科技活动经费支出总额（X3），新产品开发经费支出（X4），研发经费占年销售收入的比例（X5），全市所有单位专利授权件数（X6），全社会研发经费占国内生产总值的比例（X7），技术购买消化改造经费支出（X8）；从技术创新产出能力中选取高新技术产品出口额占全市出口总值之比（X9）；从外部支持创新能力指标中选取：银行科技贷款（X10），地方财政科技拨款占财政实际支出的比例（X11）；从技术创新管理能力指标中选取大中型工业企业技术开发机构个数（X12）。一些科技统计年鉴上没有统计的指标和主观指标我们并没有纳入分析框架。

（二）使用的方法

由于我们选取了12个指标来衡量技术创新能力，不易准确判断，所以我们应该采取一个综合评价的方法。我们使用主成分分析方法对近十年来每年南京市的技术创新情况做统计评价。主成分分析法能够在最大限度地保留原有信息的基础上，对高维变量系统进行最佳的综合与简化，并且能够客观地确定各个指标的权数，避免了主观随意性。并且能消除各个指标之间可能存在的多重共线性。从基于高维变量的综合性变量中选取几个综合性变量来反映原指标的信息，对这些选取的综合性变量进行线性组合成为评价模型，依据各综合性指标的方差贡献率确定其权重。我们把这些综合性指标称为主成分。

假设一共得到F1，F2，…，Fn这n个主成分，那么我们选取其中方差贡献率比较高的主成分，如：F1，F2，…，Fm。这样我们构建的模型为：

其中y为综合评价指标，βi为各个主成分Fi的方差贡献率。为了使得找到的主成分更易于解释，我们采用最大方差旋转法进行因子旋转。

在我们选取的12个衡量企业技术创新能力的指标中，所有指标对技术创新能力的影响都是正向的，也就是指标值越高，说明企业的技术创新能力越强。所以在进行主成分分析之前，只需把所有指标值标准化即可。即：

三、结果分析

我们使用SPSS19.0软件进行主成分分析，结果见式（3）和表1，其中式（3）表示企业技术创新能力可以由F1，F2和F3三个公共因子说明，前面的系数表示各个因子的方差解释百分比。这三个系数之和为0.9272，说明这三个因子能解释总方差的百分比达到了92.72%。

我们采用的是最大方差法进行因子旋转，表1给出了旋转后的因子负荷矩阵。从表中可以看出，第一因子主要由研发人员数量、科技活动经费支出总额、新产品开发经费支出、全市所有单位专利授权数、技术成交合同金额、大中型工业企业技术开发机构数量、银行科技贷款和全社会研发经费占国内生产总值的比例决定，它们作用在第一因子上的负荷分别为0.985、0.977、0.972、0.977、0.947、0.905、0.943和0.895；第二因子主要由地方财政科技拨款占财政实际支出的比例和研发经费占年销售收入的比例决定，它们作用在第二因子上的负荷分别为0.678和0.938；第三因子主要由技术购买消化改造经费支出和高新技术产品出口额占全市出口总值之比决定，它们作用在第三因子上的负荷分别为0.543和0.911。