創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略下省際企業(yè)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)

李金葉+付宇杰

內(nèi)容摘要：本文按照企業(yè)創(chuàng)新流程將指標(biāo)劃分為創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新成效4類，選取18個(gè)與企業(yè)創(chuàng)新能力相關(guān)的指標(biāo)，運(yùn)用主成分分析法對(duì)31個(gè)省市區(qū)2012年的創(chuàng)新能力進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)和排序，克服了層次分析法與模糊綜合評(píng)價(jià)法主觀性的缺陷，為我國(guó)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略中企業(yè)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)提供參考。

關(guān)鍵詞：創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略 主成分分析 聚類分析

引言

如何客觀的評(píng)價(jià)企業(yè)創(chuàng)新能力成為了學(xué)術(shù)界討論的熱門話題。從目前查閱的國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)來看，評(píng)價(jià)企業(yè)創(chuàng)新能力的方法主要為兩種，第一種方法是模糊綜合評(píng)價(jià)法，高志杰（2010）運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)黑龍江省中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效進(jìn)行整體分析和綜合評(píng)判；董崗等（2004）采用德爾菲法和多級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)法建立了一套企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的指標(biāo)體系，并依據(jù)指標(biāo)體系探究了企業(yè)創(chuàng)新能力。第二種方法是層次分析法與模糊綜合評(píng)價(jià)法相結(jié)合，馬靖忠等（2010）運(yùn)用層次分析和模糊綜合評(píng)價(jià)相結(jié)合的方法對(duì)鋼鐵行業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新能力進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)；李群等（2004）分析了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的內(nèi)涵，從創(chuàng)新決策與管理能力、創(chuàng)新資源投入能力、研究與開發(fā)能力、制造能力、營(yíng)銷能力和實(shí)現(xiàn)能力六個(gè)方面提出評(píng)價(jià)技術(shù)創(chuàng)新能力的因素，并運(yùn)用層次分析和模糊綜合評(píng)價(jià)進(jìn)行了綜合分析。上述兩種評(píng)價(jià)方法雖然能夠?qū)ζ髽I(yè)創(chuàng)新能力進(jìn)行全面綜合的評(píng)價(jià)，但層次分析法主觀性較強(qiáng)，主觀認(rèn)識(shí)的差異會(huì)導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果的不同；另外，模糊綜合評(píng)價(jià)在計(jì)算上較為復(fù)雜，若指標(biāo)過多或者指標(biāo)體系涉及多級(jí)時(shí)計(jì)算較為困難。因此，本文運(yùn)用主成分聚類分析方法，利用全國(guó)31個(gè)省市區(qū)2012年的數(shù)據(jù)，對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力進(jìn)行實(shí)證分析。

模型的構(gòu)建和指標(biāo)的選取

（一）計(jì)量模型

設(shè)有n個(gè)觀測(cè)對(duì)象，每一對(duì)象有m個(gè)指標(biāo)因子xj（ j=1，2，…，m），所得觀測(cè)值為xij（i=1，2，…，n），構(gòu)成原始數(shù)據(jù)矩陣X=（xxj）n×m?；静襟E如下：

1.原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。為了使綜合評(píng)價(jià)的結(jié)果客觀、合理，必須消除數(shù)量級(jí)和量綱不同帶來的影響，通常采用的是標(biāo)準(zhǔn)化處理（標(biāo)準(zhǔn)化處理后的值為xij*）：

（1）

式中：和Sj分別為第j個(gè)指標(biāo)的樣本均值和標(biāo)準(zhǔn)差，且

（2）

2.計(jì)算指標(biāo)的相關(guān)矩陣。在標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)矩陣X*=（x*ij）的基礎(chǔ)上，計(jì)算原始指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)矩陣R=（rij）m×m。其中，rij是xi指標(biāo)與xj指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)，且

（3）

其中，i，j=1，2，…，m

3.計(jì)算相關(guān)矩陣的特征根和特征向量。計(jì)算特征方程，求出所有的特征根λ1≥λ2≥...≥λn≥0，相應(yīng)特征向量tj=（t1j，t2j，…，tmj）。

4.確定主成分的個(gè)數(shù)。當(dāng)前r的個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到85%時(shí)，在已確定的全部m個(gè)主成分中選擇前r個(gè)來進(jìn)行評(píng)價(jià)分析。

5.求n個(gè)觀測(cè)對(duì)象在前r個(gè)主成分上的得分。主成分得分是已標(biāo)準(zhǔn)化的原始數(shù)據(jù)在主成分所定義的新坐標(biāo)系中的新數(shù)據(jù)，即

， j=1，2，…，r （4）

6.對(duì)新數(shù)據(jù)（Y1，Y1，…，Yr）進(jìn)行聚類分析。根據(jù)r前個(gè)主成分的得分進(jìn)行聚類分析，確定每個(gè)類樣品的排序，并進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

（二）指標(biāo)選取

本文所選取的指標(biāo)，參照2013年國(guó)家統(tǒng)計(jì)局社科文司《中國(guó)創(chuàng)新指數(shù)（CII）研究》課題組研究設(shè)計(jì)的評(píng)價(jià)我國(guó)創(chuàng)新能力的指標(biāo)體系，課題組從創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新成效4個(gè)方面設(shè)計(jì)了3級(jí)指標(biāo)體系共21個(gè)指標(biāo)，一級(jí)指標(biāo)為中國(guó)創(chuàng)新指數(shù)，包括4個(gè)二級(jí)指標(biāo)，分別是創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新成效?？紤]到本文研究的對(duì)象是企業(yè)，所選取的指標(biāo)應(yīng)考慮到企業(yè)創(chuàng)新的過程，另外還要考慮數(shù)據(jù)的獲取性，對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行修改，部分指標(biāo)進(jìn)行替換，最終選取了18個(gè)指標(biāo)，如表1所示。

實(shí)證結(jié)果

（一）主成分分析

本文采用主成分聚類分析方法，選取2012年度相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)中國(guó)31省市區(qū)的企業(yè)創(chuàng)新能力進(jìn)行評(píng)價(jià)。利用SPSS軟件，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

由累計(jì)貢獻(xiàn)率的計(jì)算結(jié)果可知，相關(guān)系數(shù)的前4個(gè)特征值大于1，分別為：9.764、2.429、1.985、1.069，四個(gè)公因子的累積貢獻(xiàn)率為84.704%（接近85%），根據(jù)主成分分析法累積貢獻(xiàn)率大于85%的原則，可以認(rèn)為18個(gè)指標(biāo)可以綜合成4個(gè)主因子作為評(píng)價(jià)企業(yè)創(chuàng)新能力的主成分。

根據(jù)所提取的4個(gè)主成分因子的載荷矩陣可知，第一主成分F1在 W3、W4、W5、W8、W9、W13、W14、W15、W16、W17、W18這11個(gè)變量的載荷值都很大，因此第一主成分是企業(yè)創(chuàng)新能力的主要反映，稱之為企業(yè)創(chuàng)新能力因子；第二主成分F2在W1、W2、W10、W12這4個(gè)變量的載荷值較大，是企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境的主要反映，稱之為企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境因子；第三主成分F3在W6、W7的比重這2個(gè)變量的載荷值較大，是企業(yè)創(chuàng)新投入的主要反映，稱之為企業(yè)創(chuàng)新投入因子；第四主成分在W11這個(gè)變量的載荷值較大，是企業(yè)技術(shù)依存的主要反映，稱之為企業(yè)技術(shù)依存因子。

在確定主成分后根據(jù)SPSS19.0軟件主成分計(jì)算結(jié)果給出的全國(guó)31個(gè)省市區(qū)在4個(gè)主成分上的得分，再利用Excel軟件，將各主成分方差貢獻(xiàn)率在累積貢獻(xiàn)率中的比重作為計(jì)算綜合得分的權(quán)重，最終計(jì)算出全國(guó)31個(gè)省市區(qū)企業(yè)創(chuàng)新能力的最終得分，如表2所示。

（二）聚類分析

在計(jì)算出綜合得分后，再次利用SPSS19.0軟件對(duì)主成分計(jì)算的結(jié)果進(jìn)行聚類分析，考慮到僅用綜合得分作為分類的依據(jù)信息量小，會(huì)有片面性。本文最終把全國(guó)31個(gè)省市區(qū)的四個(gè)主成分得分和綜合得分作為聚類分析的依據(jù)，本次聚類采用分層聚類過程，聚類方法采用Ward法，距離測(cè)度采用得到系統(tǒng)聚類分析的譜系圖，如圖1所示。endprint

根據(jù)聚類結(jié)果可知（地區(qū)名稱后括號(hào)為主成分綜合得分的排名），第一類為：黑龍江（21）、江西（27）、山西（22）、云南（29）、河南（16）、廣西（19）、西藏（31）、青海（30）、貴州（20）、甘肅（23）、寧夏（25）、海南（24）、內(nèi)蒙古（26）、新疆（28）、河北（18）、四川（17）、遼寧（15）。這17個(gè)地區(qū)的綜合得分在-0.74121

～-0.16171之間，綜合得分排名在15～31名，上述17個(gè)地區(qū)的各主成分得分和綜合得分相似，屬于企業(yè)創(chuàng)新能力欠發(fā)達(dá)地區(qū)。

第二類為：北京（5）、上海（3）、安徽（11）、湖北（13）、湖南（12）、天津（9）、吉林（14）、重慶（10）、福建（8）。這9個(gè)地區(qū)除北京、上海之外，其余7個(gè)地區(qū)的創(chuàng)新能力排名在8～14名之間，北京、上海排名分別為第5、第3，上述9個(gè)地區(qū)各主成分得分和綜合得分相似，屬于創(chuàng)新能力發(fā)展中地區(qū)。

第三類為：江蘇（2）、浙江（4）、廣東（1）、山東（6），這4個(gè)地區(qū)的企業(yè)創(chuàng)新能力在全國(guó)范圍內(nèi)較強(qiáng)，各主成分的排名都在全國(guó)前列，上述4個(gè)地區(qū)的各主成分得分和綜合得分相似，屬于企業(yè)創(chuàng)新能力發(fā)達(dá)地區(qū)。

第四類為：陜西（7），仔細(xì)觀察陜西創(chuàng)新指標(biāo)數(shù)據(jù)結(jié)果，陜西省創(chuàng)新環(huán)境的指標(biāo)高于全國(guó)平均水平，陜西省擁有西安交通大學(xué)等眾多知名大學(xué)，高層次人才比例高于全國(guó)，如果吸引人才、保護(hù)人才、防止人才流失措施得當(dāng)，這將為陜西省現(xiàn)有和未來的創(chuàng)新資源提供持續(xù)不斷的供給源泉；而創(chuàng)新投入方面陜西省的數(shù)據(jù)低于全國(guó)平均水平，陜西省有必要鼓勵(lì)大中型企業(yè)建立研究開發(fā)中心和加大研發(fā)投入，消化吸收引進(jìn)技術(shù)，對(duì)重復(fù)引進(jìn)給予必要的限制。在創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新成效兩方面陜西的數(shù)值也偏低，在西部12省中也低于重慶、四川、甘肅，說明陜西省創(chuàng)新轉(zhuǎn)化整體水平不高，有很大的潛力可挖。綜合來看，陜西單獨(dú)歸為一類是因?yàn)槠髽I(yè)創(chuàng)新能力具有天然稟賦，有很大的潛力發(fā)展為發(fā)達(dá)地區(qū)，但由于創(chuàng)新轉(zhuǎn)化能力的不足和創(chuàng)新投入結(jié)構(gòu)不合理導(dǎo)致了創(chuàng)新能力與全國(guó)的平均水平之間的差距。

結(jié)論

文中所建立的創(chuàng)新型企業(yè)評(píng)價(jià)新指標(biāo)體系包含了企業(yè)創(chuàng)新的整個(gè)流程，涵蓋創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新成效四個(gè)方面內(nèi)容，指標(biāo)體系設(shè)置科學(xué)合理；利用主成分聚類分析既避免了層次分析法與模糊綜合評(píng)價(jià)法需要采用專家調(diào)查法確定指標(biāo)權(quán)重的缺陷，減少專家打分的主觀性，又能從總體上客觀判斷省際企業(yè)創(chuàng)新能力強(qiáng)弱、發(fā)現(xiàn)不足、找出需要改進(jìn)的方面，便于進(jìn)一步提升區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新能力。

參考文獻(xiàn)：

1.高志杰.基于AHP的黑龍江省中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力模糊綜合評(píng)價(jià)[J].生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2010（8）

2.董崗，傅鉛生.關(guān)于企業(yè)創(chuàng)新能力的評(píng)價(jià)模型研究[J].商業(yè)研究，2004（9）

3.馬靖忠，關(guān)軍.鋼鐵產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)體系探析[J].企業(yè)經(jīng)濟(jì)，2010（4）

4.李群，凌亢.企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力指標(biāo)體系的模糊理論綜合評(píng)價(jià)[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)，2004（5）endprint

根據(jù)聚類結(jié)果可知（地區(qū)名稱后括號(hào)為主成分綜合得分的排名），第一類為：黑龍江（21）、江西（27）、山西（22）、云南（29）、河南（16）、廣西（19）、西藏（31）、青海（30）、貴州（20）、甘肅（23）、寧夏（25）、海南（24）、內(nèi)蒙古（26）、新疆（28）、河北（18）、四川（17）、遼寧（15）。這17個(gè)地區(qū)的綜合得分在-0.74121

～-0.16171之間，綜合得分排名在15～31名，上述17個(gè)地區(qū)的各主成分得分和綜合得分相似，屬于企業(yè)創(chuàng)新能力欠發(fā)達(dá)地區(qū)。

第二類為：北京（5）、上海（3）、安徽（11）、湖北（13）、湖南（12）、天津（9）、吉林（14）、重慶（10）、福建（8）。這9個(gè)地區(qū)除北京、上海之外，其余7個(gè)地區(qū)的創(chuàng)新能力排名在8～14名之間，北京、上海排名分別為第5、第3，上述9個(gè)地區(qū)各主成分得分和綜合得分相似，屬于創(chuàng)新能力發(fā)展中地區(qū)。

第三類為：江蘇（2）、浙江（4）、廣東（1）、山東（6），這4個(gè)地區(qū)的企業(yè)創(chuàng)新能力在全國(guó)范圍內(nèi)較強(qiáng)，各主成分的排名都在全國(guó)前列，上述4個(gè)地區(qū)的各主成分得分和綜合得分相似，屬于企業(yè)創(chuàng)新能力發(fā)達(dá)地區(qū)。

第四類為：陜西（7），仔細(xì)觀察陜西創(chuàng)新指標(biāo)數(shù)據(jù)結(jié)果，陜西省創(chuàng)新環(huán)境的指標(biāo)高于全國(guó)平均水平，陜西省擁有西安交通大學(xué)等眾多知名大學(xué)，高層次人才比例高于全國(guó)，如果吸引人才、保護(hù)人才、防止人才流失措施得當(dāng)，這將為陜西省現(xiàn)有和未來的創(chuàng)新資源提供持續(xù)不斷的供給源泉；而創(chuàng)新投入方面陜西省的數(shù)據(jù)低于全國(guó)平均水平，陜西省有必要鼓勵(lì)大中型企業(yè)建立研究開發(fā)中心和加大研發(fā)投入，消化吸收引進(jìn)技術(shù)，對(duì)重復(fù)引進(jìn)給予必要的限制。在創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新成效兩方面陜西的數(shù)值也偏低，在西部12省中也低于重慶、四川、甘肅，說明陜西省創(chuàng)新轉(zhuǎn)化整體水平不高，有很大的潛力可挖。綜合來看，陜西單獨(dú)歸為一類是因?yàn)槠髽I(yè)創(chuàng)新能力具有天然稟賦，有很大的潛力發(fā)展為發(fā)達(dá)地區(qū)，但由于創(chuàng)新轉(zhuǎn)化能力的不足和創(chuàng)新投入結(jié)構(gòu)不合理導(dǎo)致了創(chuàng)新能力與全國(guó)的平均水平之間的差距。

結(jié)論

文中所建立的創(chuàng)新型企業(yè)評(píng)價(jià)新指標(biāo)體系包含了企業(yè)創(chuàng)新的整個(gè)流程，涵蓋創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新成效四個(gè)方面內(nèi)容，指標(biāo)體系設(shè)置科學(xué)合理；利用主成分聚類分析既避免了層次分析法與模糊綜合評(píng)價(jià)法需要采用專家調(diào)查法確定指標(biāo)權(quán)重的缺陷，減少專家打分的主觀性，又能從總體上客觀判斷省際企業(yè)創(chuàng)新能力強(qiáng)弱、發(fā)現(xiàn)不足、找出需要改進(jìn)的方面，便于進(jìn)一步提升區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新能力。

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4.李群，凌亢.企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力指標(biāo)體系的模糊理論綜合評(píng)價(jià)[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)，2004（5）endprint

根據(jù)聚類結(jié)果可知（地區(qū)名稱后括號(hào)為主成分綜合得分的排名），第一類為：黑龍江（21）、江西（27）、山西（22）、云南（29）、河南（16）、廣西（19）、西藏（31）、青海（30）、貴州（20）、甘肅（23）、寧夏（25）、海南（24）、內(nèi)蒙古（26）、新疆（28）、河北（18）、四川（17）、遼寧（15）。這17個(gè)地區(qū)的綜合得分在-0.74121

～-0.16171之間，綜合得分排名在15～31名，上述17個(gè)地區(qū)的各主成分得分和綜合得分相似，屬于企業(yè)創(chuàng)新能力欠發(fā)達(dá)地區(qū)。

第二類為：北京（5）、上海（3）、安徽（11）、湖北（13）、湖南（12）、天津（9）、吉林（14）、重慶（10）、福建（8）。這9個(gè)地區(qū)除北京、上海之外，其余7個(gè)地區(qū)的創(chuàng)新能力排名在8～14名之間，北京、上海排名分別為第5、第3，上述9個(gè)地區(qū)各主成分得分和綜合得分相似，屬于創(chuàng)新能力發(fā)展中地區(qū)。

第三類為：江蘇（2）、浙江（4）、廣東（1）、山東（6），這4個(gè)地區(qū)的企業(yè)創(chuàng)新能力在全國(guó)范圍內(nèi)較強(qiáng)，各主成分的排名都在全國(guó)前列，上述4個(gè)地區(qū)的各主成分得分和綜合得分相似，屬于企業(yè)創(chuàng)新能力發(fā)達(dá)地區(qū)。

第四類為：陜西（7），仔細(xì)觀察陜西創(chuàng)新指標(biāo)數(shù)據(jù)結(jié)果，陜西省創(chuàng)新環(huán)境的指標(biāo)高于全國(guó)平均水平，陜西省擁有西安交通大學(xué)等眾多知名大學(xué)，高層次人才比例高于全國(guó)，如果吸引人才、保護(hù)人才、防止人才流失措施得當(dāng)，這將為陜西省現(xiàn)有和未來的創(chuàng)新資源提供持續(xù)不斷的供給源泉；而創(chuàng)新投入方面陜西省的數(shù)據(jù)低于全國(guó)平均水平，陜西省有必要鼓勵(lì)大中型企業(yè)建立研究開發(fā)中心和加大研發(fā)投入，消化吸收引進(jìn)技術(shù)，對(duì)重復(fù)引進(jìn)給予必要的限制。在創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新成效兩方面陜西的數(shù)值也偏低，在西部12省中也低于重慶、四川、甘肅，說明陜西省創(chuàng)新轉(zhuǎn)化整體水平不高，有很大的潛力可挖。綜合來看，陜西單獨(dú)歸為一類是因?yàn)槠髽I(yè)創(chuàng)新能力具有天然稟賦，有很大的潛力發(fā)展為發(fā)達(dá)地區(qū)，但由于創(chuàng)新轉(zhuǎn)化能力的不足和創(chuàng)新投入結(jié)構(gòu)不合理導(dǎo)致了創(chuàng)新能力與全國(guó)的平均水平之間的差距。

結(jié)論

文中所建立的創(chuàng)新型企業(yè)評(píng)價(jià)新指標(biāo)體系包含了企業(yè)創(chuàng)新的整個(gè)流程，涵蓋創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新成效四個(gè)方面內(nèi)容，指標(biāo)體系設(shè)置科學(xué)合理；利用主成分聚類分析既避免了層次分析法與模糊綜合評(píng)價(jià)法需要采用專家調(diào)查法確定指標(biāo)權(quán)重的缺陷，減少專家打分的主觀性，又能從總體上客觀判斷省際企業(yè)創(chuàng)新能力強(qiáng)弱、發(fā)現(xiàn)不足、找出需要改進(jìn)的方面，便于進(jìn)一步提升區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新能力。

參考文獻(xiàn)：

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