天津市科技型企業(yè)綜合能力評(píng)價(jià)

孟 媛，譚 悅，邱維臣

(天津市科學(xué)技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略研究院，天津 300000)

0 引言

習(xí)近平總書記在2021年兩院院士大會(huì)上指出，“創(chuàng)新鏈產(chǎn)業(yè)鏈融合，關(guān)鍵是要確立企業(yè)創(chuàng)新主體地位。要增強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新動(dòng)力，正向激勵(lì)企業(yè)創(chuàng)新，反向倒逼企業(yè)創(chuàng)新?！薄吨泄仓醒腙P(guān)于制定國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年計(jì)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》指出，“強(qiáng)化企業(yè)創(chuàng)新主體地位，促進(jìn)各類創(chuàng)新要素向企業(yè)集聚”。近幾年，天津市高度重視企業(yè)科技創(chuàng)新發(fā)展工作，通過實(shí)施科技型企業(yè)成長計(jì)劃、科技型企業(yè)升級(jí)版計(jì)劃、創(chuàng)新型企業(yè)領(lǐng)軍計(jì)劃等，有力促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展。進(jìn)行科技型企業(yè)綜合能力的評(píng)價(jià)研究，有助于把握其發(fā)展現(xiàn)狀和特色，明確制約因素，為進(jìn)一步發(fā)揮政策作用、激發(fā)企業(yè)績效提供依據(jù)。

1 評(píng)價(jià)對(duì)象

2019年，天津市科技局啟動(dòng)“雛鷹—瞪羚—領(lǐng)軍”企業(yè)梯度培育工作(以下簡稱“企業(yè)梯度培育工作”，這些企業(yè)統(tǒng)稱為“培育企業(yè)”)。三年來，天津市通過認(rèn)定培育企業(yè)給予企業(yè)科技型身份，讓企業(yè)在項(xiàng)目融資、市場(chǎng)拓展等活動(dòng)中獲得更多資源，使其能夠?qū)Ω黜?xiàng)科技政策應(yīng)享盡享，引導(dǎo)各類創(chuàng)新要素向企業(yè)集聚，充分發(fā)揮市場(chǎng)在資源配置中的決定性作用，探索利用非財(cái)政資金實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)科技創(chuàng)新的支持方式。自企業(yè)梯度培育工作開展以來，天津市雛鷹企業(yè)茁壯成長，瞪羚企業(yè)快速發(fā)展，科技領(lǐng)軍企業(yè)引領(lǐng)作用明顯，在生產(chǎn)經(jīng)營、研發(fā)投入、科技產(chǎn)出等方面的主要指標(biāo)均領(lǐng)跑全市，培育企業(yè)已經(jīng)成為天津市高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎。

因此，本文以培育企業(yè)為評(píng)價(jià)對(duì)象來代表天津市的科技型企業(yè)。數(shù)據(jù)來源于評(píng)價(jià)入庫的培育企業(yè)，分析年度為2017—2020年，雖然2017年和2018年還未開始企業(yè)梯度培育工作，但是為了跟蹤對(duì)比培育企業(yè)在享受政策前后的情況，本文選取了政策實(shí)施年份及前后4年的數(shù)據(jù)，2017年和2018年的數(shù)據(jù)為培育企業(yè)相對(duì)應(yīng)的同口徑的歷史數(shù)據(jù)。

2 評(píng)價(jià)體系構(gòu)建

2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)選取

根據(jù)以往文獻(xiàn)研究，綜合衡量企業(yè)財(cái)務(wù)績效和創(chuàng)新能力的指標(biāo)[1-4]，以及結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲得性，本文采用資產(chǎn)負(fù)債率和利潤率反映企業(yè)的財(cái)務(wù)情況，采用研發(fā)人員占比、研發(fā)投入強(qiáng)度反映企業(yè)的創(chuàng)新投入情況，采用發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)占比、新產(chǎn)品銷售收入占比反映企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出情況，形成科技型企業(yè)綜合能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系(見表1)。

表1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2.2 評(píng)價(jià)方法選擇

以多變量為研究對(duì)象時(shí)，一般給予其相應(yīng)的權(quán)重，將不同指標(biāo)統(tǒng)一起來。確定權(quán)重的方法主要有主觀賦權(quán)評(píng)價(jià)法和客觀賦權(quán)評(píng)價(jià)法兩大類[5]，本文選擇客觀賦權(quán)評(píng)價(jià)法?？陀^賦權(quán)評(píng)價(jià)法是根據(jù)指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系或各項(xiàng)指標(biāo)的變異系數(shù)來確定權(quán)數(shù)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，如主成分分析法和因子分子法等。因子分子法提取的公因子比主成分分析提取的主成分更具有解釋性，因子分子法的潛在變量校正了觀測(cè)變量的測(cè)度誤差，因此本文采用因子分析法進(jìn)行權(quán)重的確定。

因子分析的核心是用較少的互相獨(dú)立的因子反映原有變量的絕大部分信息。設(shè)原有p個(gè)變量x1,x2,…,xp，且每個(gè)變量(或經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后)的均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差均為1?，F(xiàn)將每個(gè)原有變量用m(m

上述公式是因子分析的數(shù)學(xué)模型，也可用矩陣的形式表示：

X=AF+E

式中：F為因子變量或公共因子；A=(aij)為因子載荷矩陣，aij是第i個(gè)指標(biāo)與第j個(gè)因子的相關(guān)系數(shù)；E為特殊因子，表示原有變量不能被因子變量所解釋的部分，相當(dāng)于多元回歸分析中的殘差部分，實(shí)際分析時(shí)忽略不計(jì)。

3 評(píng)價(jià)過程

3.1 樣本數(shù)據(jù)效度檢驗(yàn)

因子分析的前提是變量之間存在較強(qiáng)的相關(guān)性，在因子分子之前，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)方法是KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)檢驗(yàn)和巴特利特球形檢驗(yàn)(Bartlett Test of Sphericity)[6]。

通過SPSS 20.0將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行以上兩種檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示。

表2 KMO檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)的結(jié)果

KMO檢驗(yàn)用于檢查變量間的偏相關(guān)性，取值為0～1，KMO統(tǒng)計(jì)量越接近1，因子分子效果越好；若小于0.5，則不適合做因子分子。Bartlett球形檢驗(yàn)以變量的相關(guān)系數(shù)矩陣為出發(fā)點(diǎn)，Sig.值小于0.05，適合做因子分析。根據(jù)表2的檢驗(yàn)結(jié)果，KMO統(tǒng)計(jì)量為0.554，大于0.5，且Bartlett球形檢驗(yàn)Sig.值為0.040，小于0.05，因此本文數(shù)據(jù)適合做因子分子。

3.2 提取主因子

運(yùn)用主成分分析法提取主因子，并以特征值大于1為原則，得出被提取的主因子數(shù)量、特征值、方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率。本文數(shù)據(jù)主因子提取結(jié)果如表3所示。旋轉(zhuǎn)后提取的特征值大于1的主因子共有2個(gè)，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為98.265%，達(dá)到80%以上表示兩個(gè)主因子已足夠描述科技型企業(yè)6項(xiàng)綜合能力指標(biāo)所具有的主要信息。第一個(gè)主因子方差貢獻(xiàn)率最大，對(duì)科技型企業(yè)綜合能力評(píng)價(jià)的貢獻(xiàn)率最高。

3.3 計(jì)算因子載荷矩陣

由于兩個(gè)主因子的代表性不明顯，使得主因子的實(shí)際意義不清晰，通過因子旋轉(zhuǎn)，使?jié)撛谝蜃拥膶?shí)際意義更明確，分析結(jié)論更加真實(shí)[6]。旋轉(zhuǎn)之后的因子載荷矩陣如表4所示。進(jìn)行關(guān)聯(lián)度分析的依據(jù)是，旋轉(zhuǎn)后因子載荷系數(shù)的絕對(duì)值越大，表明主因子對(duì)所代表的原始變量的解釋能力越強(qiáng)，解釋程度越高[7-9]。根據(jù)分析結(jié)果，第一個(gè)主因子在研發(fā)投入強(qiáng)度、新產(chǎn)品銷售收入占比、資產(chǎn)負(fù)債率、發(fā)明專利申請(qǐng)率、利潤率5個(gè)原始變量上的載荷系數(shù)最大，分別為0.996，0.988，-0.987，0.957，0.907。第二個(gè)主因子在研發(fā)人員占比這個(gè)原始變量上具有較高的載荷系數(shù)，為0.998。

表3 主因子提取結(jié)果

表4 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

3.4 計(jì)算因子得分

運(yùn)用SPSS軟件可以直接得出主因子1和主因子2的得分，以旋轉(zhuǎn)后的主因子方差貢獻(xiàn)率占累計(jì)方差貢獻(xiàn)率的比例作為衡量各主因子的權(quán)重。本文中，78.008/98.265為主因子1的權(quán)重，20.256/98.265為主因子2的權(quán)重。將各個(gè)樣本的因子得分與相應(yīng)因子權(quán)重相乘后求和，得出各個(gè)樣本的綜合得分，計(jì)算結(jié)果見表5。

4 結(jié)果與分析

2017—2020年，天津市科技型企業(yè)綜合能力水平呈現(xiàn)逐年遞增的趨勢(shì)，并且2019年企業(yè)梯度培育工作實(shí)施后，綜合得分由負(fù)轉(zhuǎn)正，說明企業(yè)梯度培育工作等相關(guān)促進(jìn)企業(yè)科技創(chuàng)新發(fā)展的政策措施取得一定成效。主因子1的變化趨勢(shì)與綜合得分較一致，而主因子1主要代表的變量是研發(fā)投入強(qiáng)度、新產(chǎn)品銷售收入占比、資產(chǎn)負(fù)債率、發(fā)明專利申請(qǐng)率、利潤率，表明天津市科技型企業(yè)綜合能力的成效主要取決于創(chuàng)新產(chǎn)出和企業(yè)財(cái)務(wù)績效的增長以及研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入的提高。這些企業(yè)對(duì)于科技創(chuàng)新工作較為重視，研發(fā)投入、產(chǎn)出、財(cái)務(wù)情況較為理想，創(chuàng)新效率和綜合能力水平較高。

表5 因子得分矩陣

近三年，主因子2的發(fā)展程度大多低于綜合水平，而主因子2主要代表研發(fā)人員占比，表明天津市科技型企業(yè)創(chuàng)新人力投入水平落后于整體發(fā)展水平。該結(jié)果亦與天津市的現(xiàn)狀相吻合，近年來天津市面臨人口減少和人才流失的雙重壓力：“十三五”期間天津市常住人口減少56.4萬人，同時(shí)伴隨勞動(dòng)力及就業(yè)人口流失。《2021年中國城市人才吸引力報(bào)告》數(shù)據(jù)顯示，2016—2020年天津人才整體凈流入占比分別為0.2%，0.1%，-0.1%，-0.1%，0.0%，呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。人口及人才的流失一定程度影響了科技型企業(yè)創(chuàng)新人力的投入，進(jìn)而制約了企業(yè)科技創(chuàng)新發(fā)展和綜合能力提升。

5 結(jié)語

綜上，天津市科技型企業(yè)綜合能力處于持續(xù)增長的狀態(tài)，但仍有較大成長空間，在保持研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入和重視創(chuàng)新產(chǎn)出的同時(shí)，應(yīng)該將工作重點(diǎn)放在提高創(chuàng)新型人才投入等方面。一方面，建議放寬人才政策，引進(jìn)科技創(chuàng)新人才，尤其是引進(jìn)高層次人才，充實(shí)科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍；同時(shí)完善科技創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化等相關(guān)制度體系，支持鼓勵(lì)高校和科研院所專業(yè)技術(shù)人員以掛職、參與項(xiàng)目合作、兼職、在職創(chuàng)業(yè)等方式助力科技型企業(yè)開展創(chuàng)新活動(dòng)，激發(fā)科研活力。另一方面，建議科技型企業(yè)提高研發(fā)人員的自身技術(shù)水平，為研發(fā)人員提供良好的學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)和創(chuàng)造良好的研發(fā)氛圍；同時(shí)建立考核和獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，提高研發(fā)人員的主動(dòng)性，著力激發(fā)研發(fā)活力。