产业创新能力的测度与评价

乔 虹

（1.西安交通大学 经济与金融学院，西安 710061；2.黄淮学院 经济管理系，河南 驻马店 463000）

产业创新能力的测度与评价

乔 虹1,2

（1.西安交通大学 经济与金融学院，西安 710061；2.黄淮学院 经济管理系，河南 驻马店 463000）

文章采用因子分析法来评价产业创新能力。通过构建产业创新能力指标体系，选取河南省20个产业作为研究对象，根据指标体系进行分析和测算，计算出各个产业创新能力的得分和排名。并根据不同产业的创新能力，制定不同的产业发展政策，为产业转型升级和创新驱动产业发展提供现实依据。

产业创新能力；因子分析；评价

0 引言

一个国家或者地区的产业创新能力在一定程度上代表了它的生产力发展水平和经济社会发展方向。以河南省为例，2014年河南省GDP总量达到34939亿元，在全国排名第5，年增长率达到8.9%。但是，资源利用效率低下、环境恶化等因素给河南经济带来的约束和挑战越来越大。在经济发展新常态下，如何加快产业创新步伐，实施创新驱动发展战略，已成为像河南这样的新兴工业大省所面临的首要问题。

近几年来，关于产业创新能力的研究尚不多见。国外的文献几乎没有，国内的文献也都停留在具体产业的实证研究上，还没有上升到理论层面。张治河（2015）[1]通过对样本城市的战略性新兴产业创新能力进行评价，提出了战略新兴产业创新能力发展遵循“蠕虫状”演进规律。董爱军（2011）[2]构建了评价信息产业创新能力的指标体系。李美娟（2008）[3]利用灰色关联度对产业技术创新能力进行评价。胡海波（2010）[4]利用熵值法对区域产业创新能力进行了实证研究。

本文在前人研究的基础上，通过构建产业创新能力指标体系，选取河南省20个产业作为研究对象，根据指标体系进行分析和测算，计算出各个产业创新能力的得分和排名，并在此基础上提出提升产业创新能力的路径选择，为区域产业转型提供政策依据，对创新驱动发展战略的实施具有一定的现实意义。

1 模型构建

本文选择因子分析对创新能力进行评价。具体模型构建如下：

分析过程如下：

（1）数据的无量纲化。对数据进行标准化处理，消除不同计量单位的影响，得到无量纲数据。

（2）估计因子载荷矩阵。这是因子分析的重要环节，可使用的方法有映像因子法、主成分法、加权最小二乘法和最大似然法等。

（3）因子旋转。当因子荷载矩阵对主因子解释不清晰、不明确时，可实行正交变换，从而使因子具有明确的意义。

（4）测算因子得分。通过因子得分函数计算观测因子得分。

2 指标体系与数据来源

2.1 指标体系设置

一个产业要想有所创新，必然要为创新进行投入，例如资金投入和人员投入等。这些创新会有不同的产出形式，例如研发的新产品和申请的新专利等。因此，本文围绕这两个部分设置两个一级指标：投入能力和产出能力[5]。其中，“投入能力”下设研发人员和研发经费两个二级指标，“产出能力”下设新产品产值、新产品销售收入、申请专利和有效发明专利四个二级指标。

科研人员是企业创新的核心主体，科研人员的数量是创新投入的重要体现。除了人员投入，在创新过程中所花费的资金也是重要的创新投入。在创新结果中，新产品是一个突出表现，用新产品产值和新产品销售收入来反映。另外，企业发明的专利技术也是创新成绩，包括申请的专利和有效的专利。

2.2 数据来源

本文选取《河南省统计年鉴》（2014）中产业增加值排名前20位的产业作为研究对象，分别为非金属矿物制品业、农副食品加工业、煤炭开采和洗选业、黑色金属冶炼及压延加工业、化学原料及化学制品制造业、专用设备制造业、通用设备制造业、有色金属冶炼及压延加工业、纺织业、电力、热力的生产和供应业、汽车制造业、电气机械及器材制造业、食品制造业、计算机、通信业、有色金属矿采选业、烟草制品业、橡胶和塑料制品业、金属制品业、医药制造业和酒、饮料制造业。选取的研发人员、研发经费、新产品产值、新产品销售收入、申请专利和有效发明专利六个指标的数据均取自《河南省统计年鉴》（2014）。

阿司匹林具有不可逆作用，其可以抑制血栓素，并且可以将抗血栓功效充分发挥出来，实现血小板聚焦的抑制，单一采用阿司匹林无法避免心血管事件的发生，同时也会产生血小板聚集。

3 实证分析

本文运用统计软件SPSS19.0对研发人员、研发经费、新产品产值、新产品销售收入、申请专利和有效发明专利六个衡量指标进行分析。

3.1 KMO检验和Bartlett球形检验

通过进行KMO和Bartlett的检验，得到KMO的值为0.658，接近1，比较适合做因子分析。Bartlett球形检验统计量近似卡方181.596，Sig值为0.000，小于显著水平0.05，同样表明适合做因子分析。

3.2 变量的共同度

公因子方差实际给出的就是初始变量的共同度，在表1中，“提取”一列表示变量共同度的取值。共同度的区间取值为（0，1），数值越接近1，表示变量之间的共同度越高。表1中的共同度最高值为1，表示几个公因子能够解释新产品销售收入的方差的100%，最低值为0.718，可见提取的几个公因子对原始变量的解释效果都很不错，说明因子分析的结果是有效的。

表1 公因子方差

3.3 因子贡献率

表2给出了因子贡献率的结果，只有前两个因子的特征值大于1，且前两个公因子的累计方差已经达到87.191%，即总体多于80%的信息是由这两个公因子来解释的。因此，应该提取它们作为主因子。

表2 解释的总方差

3.4 碎石图

图1给出了特征值的碎石图，一般来说，具有较强的解释能力的因子表现为较大的斜率，平缓斜率上的因子对变异的解释性非常小。从碎石图可以看出，前两个因子的斜率都非常大，从第三个因子开始斜率开始变平坦，因此，选取前两个因子作为主因子较为合适，这与表2的结论一致。

图1 碎石图

3.5 旋转前后的因子载荷阵

成分矩阵是初始的未经旋转的因子载荷矩阵，旋转成分矩阵是经过旋转后的因子载荷矩阵。观察发现，旋转后每个因子的载荷分配地更清晰了，因而比未旋转时更容易解释各因子的意义。从表3、表4和表5可以看出，第一个因子与研发人员、研发经费、申请专利、有效发明专利这四个指标相关性最强；第二个因子与新产品产值、新产品销售收入这两个指标相关性最强。进一步分析，根据各个变量的特点，可以把第一个因子解释为研发能力，把第二个因子解释为新产品增加值。

表3 成份矩阵

表4 旋转成份矩阵

表5 成份转换矩阵

3.6 因子得分系数

因子得分系数矩阵如下页表6所示。

由表6可得最终的因子得分公式：

F1=0.288*研发人员+0.299*研发经费-0.026*新产品产值-0.027*新产品销售收入+0.262*申请专利+0.268*有效发明专利

表6 成份得分系数矩阵

3.7 综合得分

根据前面对旋转后因子的方差贡献率的解释结果，创新能力综合得分的计算公式为：

计算结果见表7：

表7 产业创新能力评价结果

4 结论与建议

从产业创新能力计算结果可以看出，计算机通信、专用设备制造、通用设备制造等名列前茅的几个产业均为知识密集、技术密集型的战略新兴产业。这些产业的特点是产品受生产技术的影响较大，技术更新速度较快，如果生产技术跟不上，产品很容易被市场淘汰。因此这些企业面临的创新压力比较大，迫使企业把研发创新放在发展战略的重要位置。今后这些产业可以抓住“互联网+”战略发展机遇，不断加大研发投入，创新产业治理和商业运营模式，在推进自身产业创新和加快传统产业改造升级中大显身手。

同样对研发和创新要求很高的医药制造业则排在11位，可见，该产业在创新道路上还任重而道远。企业应该抓住知识经济浪潮下生物技术迅猛发展、国际医药产品研发成本大幅下降的机遇，积极开展医疗新产品的开发，提升自身创新发展能力。

对于煤炭开采和洗选业、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼及压延加工业等高耗能产业，尽管在一定程度上缓解了区域资源紧张和就业压力的问题，但其落后的生产技术会对环境造成严重污染，因此属于限制发展的产业。今后，应逐步淘汰落后生产线，加强科研创新，加快节能降耗技术改造、转型提升，主攻生产低耗能、低污染、高附加值的工业产品。

河南省是农业大省，农副食品加工业和食品制造业一直是该省的传统产业。该产业创新能力排名第9，可见，传统产业也开始关注企业的创新能力。对于这些优势产业，一方面，企业要参与改良生产工艺，注重食品的安全和营养，积极培育本省自主品牌，更好地发挥传统产业的优势；另一方面，要延长产业链条，积极参与全球价值链分工，走创新驱动发展的新路。

[1]张治河，潘晶晶，李鹏.战略性新兴产业创新能力评价、演化及规律探索[J].科研管理，2015，（3）.

[2]董爱军.信息产业创新能力评价的模型与方法[J].统计与决策，2011，（18）.

[3]李美娟,陈国宏,陈国龙.基于灰色关联度的产业技术创新能力评价研究[J].山西财经大学学报，2008，（6）.

[4]王鹏,曾坤.创新环境因素对区域创新效率影响的空间计量研究[J].贵州财经大学学报，2015,(2).

[5]吕承超,张学民.中国高技术产业发展区域差异测算及其影响因素[J].贵州财经大学学报，2015,(4).

（责任编辑/刘柳青）

F062.9

A

1002-6487（2016）23-0127-03

陕西省社会科学基金资助项目（2015D042）；河南省科技发展计划软科学项目（152400410039）

乔 虹（1975—），女，河南泌阳人，博士研究生，副教授，研究方向：产业组织与技术创新。