安徽制造业技术创新能力评价
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摘要:选取安徽制造业为样本,构建制造业行业创新能力评价体系,测度和评价样本行业创新能力的相对强弱。结果表明,电子信息、机械制造、医药、化工等行业技术创新能力较强。因此,应加强企业技术中心建设、研究建立产学研合作联盟、重视创新成果的产出形式,从而提升制造业技术创新能力。
关键词:制造业;技术创新;能力评价
中图分类号:F427;17273.1 文献标识码:A 文章编号:1001-6260(2010)03-0124-04
一、引言及文献综述
产业技术创新能力是企业技术创新能力的综合反映,也是构成国家竞争力的重要来源。因此,建立有效考察产业技术创新能力的评价体系,为国家创新体系建设提供中观视角和基础,必将成为技术创新研究的一个重要方面。
国内关于产业技术创新能力的研究,一是对产业技术创新能力的表征进行综合和总结,二是建立产业技术创新能力的评价指标体系,并对产业技术创新能力进行分析。关于产业技术能力评价方法,史清琪等(2000)从投入产出的角度建立了产业技术创新能力评价指标体系;李元(2002)基于竞争潜力、竞争实力、竞争环境三个维度构建了产业竞争能力的评价指标体系;常玉等(2003)用灰色关联度分析法对西部13个国家级高新区产业进行分析与评价;陈权宝等(2005)采用全局主成分分析(GPCA)方法对我国高技术产业技术创新能力进行了分析和评价;吴雷等(2009)采用改进的DEA评价模型,从投入与产出的角度设计创新投入能力、R&D能力、产品营销能力、创新产出能力的技术创新评价指标体系。
由于产业技术创新影响因素众多,结构复杂,尽管经过多年的发展,评价体系逐渐完善,但仍存在不足。如缺乏对不同区域、不同产业技术创新能力的测度与评价;评价指标盲目追求全面,缺乏对不同时期产业创新能力构成要素的理解,而使评价指标的可操作性降低。所以建立一套客观、可操作的评价体系是进行评价工作的目标。对产业技术创新能力进行正确的评估,发现产业技术创新能力的差距,制定提高产业技术创新能力的措施有积极的意义。
安徽制造业企业由于起步较晚,一般规模较小、实力较弱,在市场竞争中大多处于劣势,技术创新能力不强并受到诸多因素的制约。本文选取安徽制造业行业为样本,根据2004-2009年安徽省企业创新调查、安徽省统计年鉴、安徽科技统计数据,通过构建制造业创新能力评价体系,比较了样本行业创新能力的相对强弱,以此来分析增强安徽制造业技术创新能力的路径。
二、安徽制造业技术创新能力评价指标体系的构建
本文将运用因子分析对安徽制造业创新能力评价指标体系进行研究:首先,构建创新能力评价指标体系;其次,运用因子得分对样本的创新综合能力进行评价。
1.变量及样本的选取
本文根据2004-2009年安徽省企业创新调查的数据,最初设定了20个观测变量,这些变量从创新费用支出结构、创新费用来源、创新研发主体、创新产品销售和自主品牌拥有等方面反映了该阶段企业创新的最主要特征。然后根据分析结果对变量进行了筛选,筛选的原则是剔除在旋转因子矩阵中每个因子载荷都很小的变量。最后选取了18个变量:企业资金占创新费用来源比重(X1)、金融机构贷款占创新费用来源比重(X2)、有产品创新或工艺创新的企业比重(X3)、产品创新本企业自主研发企业比重(X4)、工艺创新本企业自主研发企业比重()(5)、产品创新原始创新企业比重(x6)、产品创新集成创新企业比重(X7)、工艺创新原始创新企业比重(x8)、工艺创新集成创新企业比重(X9)、国内新企业数比重(X10)、企业新企业数比重(x11)、国内新产品销售收入比重(X12)、企业新产品销售收入比重(X13)、拥有自主品牌企业比重(X14)、申请专利企业比重(X15)、注册商标企业比重(X16)、技术秘密内部保护企业比重(X17)和开展内部R&D企业比重(X18)。本文依据安徽省统计年鉴选取制造业的29个子行业作为样本。
2.因子分析
通过对18个变量的相关性进行检验,得出KMO值为0.730,巴特利特球体检验的渐进卡方统计量的值为786.305,相应的sig.值为0.000,两者均说明选取的18个变量包含的信息有显著重叠现象,适合使用因子分析方法。18个变量的公因子方差绝大多数在90%以上,说明公因子保留了原变量的绝大部分信息。提取公因子的方法为主成分法,根据特征值大于等于1的准则来确定因子的个数。由表1总方差分解表可以看出有4个因子的特征值大于1,这4个因子的累计方差贡献率为88.796%,符合累计方差贡献率大于85%的经验准则,确定因子的个数为4个。4个因子旋转后的方差贡献率分别为52.205%、15.028%、12.18%和9.383%,用于下文计算因子综合得分。
为了便于解释每个因子的含义,对因子载荷矩阵进行旋转,这里选取方差最大化旋转方法。根据旋转因子载荷矩阵,)(3、x6、x7、)(8、)(9、X10、Xll、X15、X17和X18在因子1上具有较高的载荷,分别为0.980、0.892、0.903、0.924、0.926、0.942、0.936、0.9(16和0.987,根据变量的含义,用载荷最大的X18为因子1命名,即R&D投入能力;因子2主要包含变量x1、x2、X12和x13的信息,因子载荷分别为-0.880、0.896、0.765和-0.665,将因子2命名为创新费用融资与创新产品销售能力;X4与X5在因子3上的载荷为0.901和0.936,将因子3命名为自主研发能力;因子4主要包含X14与X16的信息,载荷为0.690与0.806,将因子4命名为形成创新品牌能力。
3.指标体系的构建
根据上述因子分析以及对公因子的解释,构造安徽制造业创新能力指标体系如表2。
三、样本创新能力评价
表3给出了4个因子在每个样本中的得分和综合得分,并且给出了各自的排序信息,样本得分是经过标准化的(均值为零,标准差1),得分为正(负)表示创新能力在行业平均水平之上(下),综合得分向量的计算是用因子在样本中的得分矩阵乘以因子方差贡献率向量再除以4个因子的累积方差贡献率。
安徽制造业技术创新能力的相对强弱,特别是不同行业的创新能力的强弱差别较大。从因子得分结构看,由于具有创新资源的数量和质量相对优势,仪器仪表、烟草、通信设备、石油、医药、专用设备等行业R&D投入能力较强;由于技术创新产出能力相对优势,化学纤维、有色金属、造纸、专用设备、交通运输等行业创新费用融资与创新产品销售能力较强;由于自行或合作研究开发、技术引进后消化吸收达到工艺创新等的相对优势,文教、仪器仪表、通信设备、饮料、化学纤维等行业自主研发能力较强;由于研究市场和消费者需求的相对优势,农副食品、饮料、家具、食品、化学原
料、医药等行业形成创新品牌能力较强。综合结果表明:电子信息、机械制造、医药、化工等行业技术创新能力较强;传统制造业、高污染低技术产品行业等技术创新能力弱。
四、结论与政策建议
影响安徽制造业技术创新能力的因素应由三部分组成,包括内部影响因素、技术创新能力和外部影响因素。内部影响因素是产业技术创新的基础,技术创新能力是其创新的根本保证,外部影响因素则为其进行技术创新活动提供了条件。安徽制造业技术创新能力的内部影响因素主要来自干创新咨源和创新管理能力;外部影响因素由法律环境、人才环境、政策环境、市场竞争与技术环境、社会服务环境和资本环境等方面组成。对安徽制造业技术创新能力的测度与评价除本文已纳入指标体系的之外,还应当包括技术创新信息化水平、技术创新环境等指标。但由于内、外部影响因素不便于用数据描述,或者在旋转因子矩阵中的每个因子载荷都很小,没有纳入本文的评价体系,这成为本文研究的不足之处。
2.政策建议
加强电子信息、机械制造、医药、化工等行业企业技术中心建设。对于技术创新能力较强的电子信息、机械制造、医药、化工等行业,鼓励具备条件的企业建立技术中心,鼓励企业加大对技术中心创新能力建设所需重点研发试验设施、检测设施、关键工程软件的购置,提高企业研发装备水平。结合企业研发能力整合,组织实施并扶持一批省级企业技术中心创新能力建设项目。
研究建立产学研合作联盟。立足现有科技资源,加强整合,采用政府启动、市场运作机制,建设和完善创新公共服务中心。以重点企业为核心,突出产业技术创新。加大对产学研合作的支持力度,鼓励高等学校、科研院所在龙头企业建立技术创新实验基地,对企业与高等学校、科研院所共建技术中心、共同研发项目在同等条件下优先予以支持。
重视创新成果的产出形式。先进的技术不等于市场需求,创新必须面向市场,以市场为导向。努力协调研发、生产和市场的关系,实现创新成果和产业链的有机结合。制造业不同行业、不同企业在不同时期应选择不同的创新成果形式,牢牢把握市场规律,关注市场变化,以市场需求引领创新、驱动创新。
参考文献:
常玉。卢尚丰,刘显东.2003.西部13个国家级高新技术产业开发区技术创新能力的评价研究[J].科学学研究(21):296-299.
陈权宝,聂锐.2005.基于GPCA的高技术产业技术创新能力演化分析[J].中国矿业大学学报(1):117-122.
李元,2002,基于技术创新的产业国际竞争力的评价指标体系及评价方法[J].哈尔滨工程大学学撤(3):120-122.
史清琪,尚勇.2000.中国产业技术创新能力研究[M].北京:中国轻工业出版社.
吴雷,陈伟.2009.基于DEA的装备制造业技术创新能力的评价研究[J].科技管理研究(6):45-46.
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