四川省規(guī)上工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新活動效率分析

柳語 劉錦揚

摘要：通過分析四川省規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新活動和創(chuàng)新投入與產(chǎn)出的關(guān)系，建立創(chuàng)新比較體系，對四川省各市（州）的工業(yè)創(chuàng)新、行業(yè)創(chuàng)新、各類型創(chuàng)新進行分析。數(shù)據(jù)表明：各地落實政府相關(guān)優(yōu)惠政策方面取得了明顯的成效，有力地推動了規(guī)上工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新活動效率的提高。

Abstract： By analyzing the relationship between innovation activities and innovation input and output of industrial enterprises above designated size in Sichuan Province， an innovation comparison system was established to analyze the industrial innovation， industry innovation， and various types of innovation in cities （prefectures） in Sichuan Province. The data shows that significant achievements have been made in the implementation of government-related preferential policies， which has effectively promoted the efficiency of industrial enterprises' innovation activities.

關(guān)鍵詞：規(guī)上工業(yè)企業(yè)；創(chuàng)新活動效率；創(chuàng)新比較體系

Key words： industrial enterprises above designated size；innovation activity efficiency；innovation comparison system

中圖分類號：F403 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-4311（2018）27-0080-05

0 引言

我國許多自主創(chuàng)新效率評價的方法多來自于國外，如數(shù)據(jù)包絡(luò)法、模糊綜合評價法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、密切值法模型、灰色決策評價方法等，我國很多學(xué)者對其構(gòu)建原理、優(yōu)缺點等進行了研究并進行了應(yīng)用性研究。DEA是目前創(chuàng)新系統(tǒng)效率測度中應(yīng)用最為廣泛的一種方法，是1978年美國A.查恩斯等人提出的。文獻(xiàn)在介紹DEA理論的基本模型和發(fā)展情況的基礎(chǔ)上，提出了適用于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率動態(tài)測評的DEA模型，最后進行了實證分析驗證了動態(tài)DEA方法的有效性。袁鵬等（2007）利用Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)對我國省級地區(qū)創(chuàng)新效率的動態(tài)變化進行了分析，并利用技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進步變化指數(shù)進一步分析了效率變化的原因。

當(dāng)前，并非所有學(xué)者在研究效率時都會選用DEA法。比如王偉光在研究技術(shù)創(chuàng)新效率時選用的是比較效率指數(shù)（IRCIE）。直接采用比值研究方法的優(yōu)勢是測算簡單，但劣勢是由于所采用的數(shù)據(jù)有限，無法將技術(shù)創(chuàng)新的投入和產(chǎn)出全面體現(xiàn)出來，并且難以統(tǒng)一口徑，無法進行橫向比較。劉和東選用科研經(jīng)費支出等作為區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新投入，將產(chǎn)品銷售利潤作為技術(shù)創(chuàng)新，如此可保證數(shù)據(jù)連續(xù)和可獲得。余佩琨的技術(shù)創(chuàng)新的產(chǎn)出指標(biāo)選為專利數(shù)，其樣本分析選用各地區(qū)的1985年到2005年的專利數(shù)據(jù)時間序列數(shù)據(jù)，選用重標(biāo)極差法，利用分形理論，測算了各地區(qū)Hurst指數(shù)，這說明各區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新系效率有反持久性。李曉鐘對比分析了浙江和江蘇兩省技術(shù)創(chuàng)新系統(tǒng)的相關(guān)指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)浙江的科技產(chǎn)出高于江蘇，但江蘇的科技投入力度反而比浙江高，浙江的研發(fā)密集度低于江蘇，但浙江的經(jīng)濟增長績效反而比江蘇高，在這其中區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率中所包含的社會效率提高了至關(guān)重要的作用。

1 本文評價方法

本文通過分析四川省規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新活動和創(chuàng)新投入與產(chǎn)出的關(guān)系，建立創(chuàng)新比較體系，深入分析四川省各市（州）的工業(yè)創(chuàng)新、行業(yè)創(chuàng)新、各類型創(chuàng)新，如此有利于分析四川省工業(yè)創(chuàng)新活動現(xiàn)狀，提高創(chuàng)新活動效率和能力。

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文中四川省各市（州）、各工業(yè)部門、制造業(yè)各部門以及各工業(yè)企業(yè)類型等評價指標(biāo)中關(guān)于工業(yè)創(chuàng)新活動的數(shù)據(jù)均來源于2017年全國企業(yè)創(chuàng)新調(diào)查。此次調(diào)查的標(biāo)準(zhǔn)時點為2016年12月31日，定量指標(biāo)的時期資料為2016年度，定性指標(biāo)的時期資料為2015-2016年度。

1.2 評價指標(biāo)

依據(jù)構(gòu)建評價指標(biāo)體系的各項基本原則，比如科學(xué)性、導(dǎo)向性、可操作性、可比性、系統(tǒng)性等，在借鑒呂拉昌、杜志威在《廣州工業(yè)創(chuàng)新活動分析》中建立的工業(yè)創(chuàng)新活動評價指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，選取以下9個指標(biāo)反映四川省規(guī)上工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新活動效率。

X1：工業(yè)總產(chǎn)值（千元）；

X2：有創(chuàng)新活動的企業(yè)數(shù)（%）；

X3：同時實現(xiàn)組織和營銷創(chuàng)新的企業(yè)占全部企業(yè)的比重（%）；

X4：申請了發(fā)明專利的企業(yè)占全部企業(yè)的比重（%）；

X5：年末擁有有效發(fā)明專利數(shù)（件）；

X6：已被實施的發(fā)明專利數(shù)所占比重（%）；

X7：創(chuàng)新費用支出合計（億元）；

X8：內(nèi)部R&D;活動經(jīng)費支出占創(chuàng)新費用支出的比重（%）；

X9：新產(chǎn)品銷售收入占主營業(yè)務(wù)收入的比重（%）。

1.3 評價方法

采取一種數(shù)學(xué)降維的方法進行主成分分析，將原來眾多的變量用幾個綜合變量替換掉，盡可能用這幾個綜合變量將原來變量的信息量體現(xiàn)出來，且這些變量之間互不相關(guān)。主成分分析即為把多個變量化為少數(shù)幾個互相無關(guān)的綜合變量的統(tǒng)計分析方法。

1.3.1 主成分分析的數(shù)學(xué)模型

第四步：選擇重要的主成分，并寫出主成分表達(dá)式。

主成分分析可獲得p個主成分，然而，因為各個主成分的方差是遞減的，其包含的信息量也是遞減的，因此，實際分析時通常不是選取p個主成分，而是根據(jù)各個主成分累計貢獻(xiàn)率的大小，選取前k個主成分，這里貢獻(xiàn)率就是指某個主成分的方差占全部方差的比重，實際也就是某個特征值占全部特征值合計的比重。即

該主成分所包含的原始變量的信息會著貢獻(xiàn)率的增大而逐漸變強。依據(jù)主成分的累積貢獻(xiàn)率來決定主成分個數(shù)的選取，即一般要求累計貢獻(xiàn)率達(dá)到85%以上，這樣才能保證綜合變量能包括原始變量的絕大多數(shù)信息。

此外，在實際應(yīng)用中選擇了重要的主成分后，還應(yīng)注重主成分的實際概念。主成分分析中的一個重要課題是如何為主成分賦予新的意義，為其做出合理解釋。通常來說，該解釋的開展圍繞主成分表達(dá)式的系數(shù)結(jié)合定性分析。主成分是原來變量的線性組合，該線性組合中個變量的系數(shù)有正有負(fù)，有大有小，或者大小相當(dāng)，所以無法單純的將該主成分當(dāng)做是某個原變量的屬性，線性組合中各變量系數(shù)的絕對值大者，表明該主成分主要綜合了絕對值大的變量，有幾個變量系數(shù)大小相當(dāng)時，應(yīng)認(rèn)為這一主成分是這幾個變量的總和，這幾個變量綜合在一起應(yīng)賦予怎樣的實際意義，這要結(jié)合具體實際問題和專業(yè)，給出恰當(dāng)?shù)慕忉?，進而才能達(dá)到深刻分析的目的。

第五步：計算主成分得分。

根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的原始數(shù)據(jù)，按照各個樣品，分別代入主成分表達(dá)式，就可以得到各主成分下的各個樣品的新數(shù)據(jù)，即為主成分得分。具體形式可如下。

第六步：依據(jù)主成分得分的數(shù)據(jù)，則可以進行進一步的統(tǒng)計分析。其中，常見的應(yīng)用有主成份回歸，變量子集合的選擇，綜合評價等。

2 四川省規(guī)上工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新活動效率評價

2.1 按行業(yè)來分

按照國民經(jīng)濟行業(yè)分類，四川的工業(yè)部門由采礦業(yè)、制造業(yè)和電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)三個主要部門組成。運用上文建立的四川省規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新活動效率評價指標(biāo)體系對三個主要部門的相關(guān)數(shù)據(jù)做主成分分析。

根據(jù)表1，結(jié)合圖1可得，兩個主成分的特征根都大于1，累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到100%，說明其完全可以描述四川省各工業(yè)行業(yè)的工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新活動效率。

綜合得分公式為：F=0.84281*F1+0.15719*F2

分析表2的計算結(jié)果得出如下結(jié)論：與其他二大工業(yè)行業(yè)相比，制造業(yè)的綜合得分表現(xiàn)出明顯差異，電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、采礦業(yè)的創(chuàng)新活動相對較少，而制造業(yè)工業(yè)創(chuàng)新活動活躍。制造業(yè)的大部分評價指標(biāo)都獲得了良好的得分，特別在第一主成分中的得分突出，在工業(yè)行業(yè)中創(chuàng)新程度占據(jù)重要份額，主要得益于其良好的創(chuàng)新環(huán)境、R&D;研發(fā)投入力度強和技術(shù)成果產(chǎn)出比例較高；而電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)在第二主成分的得分較好，因為該行業(yè)的組成部分主要是少數(shù)幾個大企業(yè)，與制造業(yè)相比，其企業(yè)數(shù)量和從業(yè)人員總數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后，所以其企業(yè)中工程師和科學(xué)家的占據(jù)比例較高，具有一定的工業(yè)創(chuàng)新活動；采礦業(yè)的科技人員比例、創(chuàng)新環(huán)境及投資等均不佳，兩主成分的得分均為負(fù)。

同時，對制造業(yè)下面的31個部門進行主成分分析：

綜合得分公式為：

F=0.39605*F1+0.20642*F2+0.14073*F3+0.11235*F4

表4顯示在31個制造業(yè)部門中，計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)的綜合得分最高，說明其工業(yè)創(chuàng)新活動較多、能力較強，儀器儀表制造業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)排名第2、3位。而非金屬礦物制品業(yè)、印刷和記錄媒介復(fù)制業(yè)、紡織服裝、服飾業(yè)、煙草制品業(yè)四個部門的工業(yè)創(chuàng)新活動較少。

2.2 按地區(qū)來分

我們可以利用同樣的方法和步驟對四川省21個市州規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新活動進行主成分分析。結(jié)果顯示：三個主成分的特征根都大于1，累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到86%，說明其完全可以描述四川省各市州的工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新活動效率。

綜合得分公式為：F=0.55894*F1+0.17978*F2+0.12472F3

由表5可得，四川各市州的工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新活動主要可分為四類：第一類（F>1）包括成都市和綿陽市；第二類（0

第一類中，成都市綜合得分最高，遠(yuǎn)超其他市州。作為省會城市，成都市工業(yè)創(chuàng)新活動優(yōu)勢明顯。成都市在第一主成分的得分非常高，說明其在工業(yè)創(chuàng)新環(huán)境、科技活動人員數(shù)、技術(shù)經(jīng)費總支出、創(chuàng)新強度及專利數(shù)等綜合方面均較突出。主要歸功于這里匯集了全省甚至全國較為著名且具權(quán)威性的科研院所及大專院校，是全省的“智力庫”。 同時，成都市有較多以自主科技研發(fā)為主的大型經(jīng)濟技術(shù)工業(yè)園區(qū)，它們?yōu)楣I(yè)創(chuàng)新活動提供了非常重要的支撐。而綿陽市在第三個主成分中的得分最高，說明其在創(chuàng)新費用支出和新產(chǎn)品銷售方面較有優(yōu)勢。

第二類中的德陽市、宜賓市、攀枝花市、巴中市、自貢市、遂寧市綜合得分為正，具有一定的工業(yè)創(chuàng)新活動。自貢市的第二主成分得分為負(fù)，說明其工業(yè)知識產(chǎn)權(quán)方面有待提升。而巴中市在第三主成分中的得分為負(fù)數(shù)，說明在創(chuàng)新費用支出和新產(chǎn)品銷售方面存在欠缺。

第三類中各市州的綜合得分介于0至-1之間，表示這十二個市州的工業(yè)創(chuàng)新活動低于四川省平均水平，工業(yè)創(chuàng)新活動較少。雖然各市州在創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新強度等方面缺乏優(yōu)勢，但遂寧市、廣元市、南充市都注重對R&D;經(jīng)費的投入，預(yù)計其未來工業(yè)創(chuàng)新活動將有較大的潛力和提升空間。

第四類的甘孜州綜合得分小于-1，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于四川省工業(yè)創(chuàng)新活動平均水平。甘孜州在三個主成分中的得分都較低，其中第二主成分的得分尤其低，說明其對R&D;經(jīng)費的投入非常少。

3 結(jié)語

隨著國際競爭的日趨激烈和創(chuàng)新省份建設(shè)工程的不斷推進，企業(yè)不開展科技活動，企業(yè)將失去發(fā)展先機，企業(yè)研發(fā)機構(gòu)是企業(yè)開展研發(fā)活動的基礎(chǔ)，機構(gòu)建設(shè)尤其重要。在省委、省政府相關(guān)政策的激勵下，全省工業(yè)企業(yè)研發(fā)機構(gòu)建設(shè)工作穩(wěn)步推進，大中型企業(yè)基本做到全覆蓋。

企業(yè)研發(fā)費用加計扣除減免稅以及高新技術(shù)企業(yè)享受減免稅，是政府相關(guān)部門為落實有關(guān)政策、加快企業(yè)自主創(chuàng)新能力建設(shè)而制定的兩項科技稅收優(yōu)惠政策。相關(guān)數(shù)據(jù)表明：企業(yè)研發(fā)費用加計扣除減免稅、高新技術(shù)企業(yè)享受減免稅的力度繼續(xù)加大，各地落實政府相關(guān)優(yōu)惠政策方面取得了明顯的成效，企業(yè)享受優(yōu)惠政策更加充分，有力地推動了我省規(guī)上工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新活動效率的提高。

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