1、1四川制造业的技术创新效率评价研究摘 要：利用 2006-2010 年四川制造业技术创新效率的指标数据，运用因子分析法确定了投入产出各个要素的权重，并建立了评价技术创新效率的投入产出模型。研究结果表明，四川省制造业总体来说效率较低，有一些技术含量较高的行业其技术创新效率却较低，而技术含量较低的行业其技术创新效率反而较高。四川省制造业走技术创新的道路仅处于起步阶段。 关键词：技术创新效率；因子分析法；四川省制造业 0 引言 四川省制造业近年来发展较快，2009 年实现制造业总产值增加值1.9 亿元，2006 年至 2009 年平均增长率 86.9%，较其他行业而言增长速度明显，新产品销售收入 2
2、006 年为 0.55 亿元，2009 年为 1.4 亿元，实现制造业新产品销售收入增加值 0.85 亿元，2006 年至 2009 年平均增长率达到 160%，就单一新产品产值率来看，2009 年全省制造业新产品仅占行业总值的 25%，较全国同行业平均水平低，2009 年新产品中竟未能达到国内水平，制造业作为技术密集型行业，其对创新有什么严格的要求，新产品产值率偏低说明该行业进行技术创新效率不足。因此本文以数量化指标为基础，从技术创新投入、产出角度构建了针对制造业的技术创新效率评价指标，为评价制造业技术创新效率提供量化的标准，同时运用投入产出效率评价模型，综合计算出评价结果，能够客观、全面地
3、反2映四川省制造业技术创新效率，而且通过对制造业技术创新效率的分析，找出制造业技术创新中存在的问题，为制造业技术创新效率的提高提供向导和帮助。 1 数据及结果分析 1.1 模型建立及其指标体系的构建 研究过程中我们依据指标体系法建立四川省制造业技术创新效率分析评价模型，以四川省制造业系统技术创新资源作为投入，创新效果作为产出，应用所选取的指标建立适当的模型进行投入产出的综合比较，进而分析四川省制造业最终的技术创新效率和资源配置的合理性以及各个行业的效率大小。四川省制造业技术效率模型为： （1） （2） （3） 其中 Ei 为第 i 个行业的技术创新效率值；Ci 为第 i 个行业的技术创新产出指
4、标综合测度值，Cij 为第 i 个行业第 j 个产出指标值，i 为第j 个产出指标的权重；Ti 为第 i 个行业的技术创新投入指标综合测度值，Tij 为第 i 个行业第 i 个投入指标值，i 为第 i 个投入指标的权重。Ei越大，表明该行业技术创新效率越高，据此可以比较各行业技术创新效率的差异。 通过上面的表达式，确定适当的权重，分别计算出产出和投入指标的综合值，然后将两者作比，得到相应行业的技术创新效率值，Ei 越大则表明资源配置效果越好，进一步，可以比较各行业技术创新效率的差3异。在具体计算前，需要解决模型中出现的两个问题，即无量纲化和权重的确定。 首先是对各指标原始数据进行无量纲化处理，
5、以此具有不同的单位各指标值能够进行归一化处理，由于本文选取的指标均为正向指标，具体公式为： 其中，Li 表示该指标无量纲化后的值，Li 表示该指标的实际值，Lmin、Lmax 分别代表各行业该指标中的最大和最小值。 其次是各个指标权重的确定。指标体系设计是否合理直接关系到评价的质量。为了确保对四川省制造业技术创新效率做出客观、真实的评价，必须建立一套科学合理、切实可行的综合评价指标体系。文章按照设计制造业技术创新效率评价指标体系的原则和基本思路，构建如下评价指标体系： 技术创新最重要的两个投入指标即劳动和资金。技术创新投入既包括 R&D 投入也包括非 R&D 投入，但考虑到四川省制造业技术机会
6、存在的差异，本文选择科技活动人员和 R&D 人员，选择科技经费内部支出和 R&D经费作为技术创新投入指标。相比较而言，这种指标选取更加全面。所以本文选择投入指标 R&D 经费（X1） 、R&D 经费内部支出（X2） 、R&D 人员（X3）和科技活动人员（X4） 。 我们以新产品项目数和专利申请数作为衡量潜在技术创新产出的指标。本文选取了四个产出指标分别为新产品总产值（Y1） 、新产品销售收入（Y2） 、新产品项目数（Y3）及专利申请数（Y4） 。 表 1 四川省制造业技术创新效率评价指标体系 42.2 数据来源及研究对象 表 2 四川省制造业技术创新投入产出指标值 （原始数据） 来源：四川省科
7、技统计年鉴 四川省统计年鉴 。 本文选取 2006 的到 2010 年的四川省制造业技术创新数据平均值作为原始数据，而数据来源于四川省科技统计年鉴（2006-2010） ，数据统计口径是大中型制造业企业。考虑到数据的完整性，和有些产业包含不同技术层次行业的统计数据，数据不易分离，不便于按技术层次划分，因此要剔除一些行业。最终选取了 20 个产业作为本次的研究对象，这些产业分别是：食品制造业 H1、饮料制造业 H2、纺织服装、鞋、帽制造业H3、造纸及纸制品业 H4、石油加工、炼焦与核燃料加工业 H5、化学原料及化学制品制造业 H6、医药制造业 H7、化学纤维制造业 H8、橡胶制造业H9、塑料制品
8、业 H10、非金属矿物制品业 H11、黑色金属冶炼及压延加工业 H12、有色金属冶炼及压延加工业 H13、金属制品业 H14、通用设备制造业 H15、专用设备制造业 H6、交通运输设备制造业 H17、电气机械及器材制造业 H18、通信设备、计算机及其他电子设备制造业 H19、仪器仪表及文化、办公用机械制造业 H20。 2.3 四川省制造业技术创新效率的测算 表 3 投入指标的成份矩阵 本文采用因子分析的方法。因子分析中公共因子所反映的变量间的内在联系，正表现了评价指标对评判对象的相对影响程度，因而可以利用该方法从样本中直接定权。而在本文中运用 SPSS19.0 软件来计算这一5过程。 在上述数
9、据的基础上，利用因子分析法分别对四个投入和四个产出指标作分析，以便确定各自的权重， 技术创新投入指标的主成分分析结果为：KMO and BartlettTest 检验值为 0.799， 第一主成分的贡献率为 89.56%，因子负荷阵见表 3，由于只有一个主成分，只需将因子负荷阵中各投入指标前的负荷系数除以各系数和，便可得到它们的权重，计算结果为： 1=0.232，2=0.252，3=0.260，4=0.256。 同理可以得到各个产出指标的权重：1=0.262，2=0.258，3=0.236，4=0.244。 表 4 因子载荷矩阵及各指标的权重 在表 2 数据的基础上，根据效率评价模型的公式（1
10、） （2） （3） ，可计算出制造业各行业的技术创新效率值及其排名情况，详见表 5。从表 5可以看出，四川省制造业各行业技术创新效率差别大，而且效率值都比较低。我们可以对制造业进行分类，20 个行业中，前 4 个属于轻纺制造业，中间 10 个属于资源加工业，最后 6 个属于机械电子制造业。为了比较不同类型的技术创新效率，将每类所包含的制造业行业的效率求平均值， 结果为：轻纺制造业的平均效率值是 0.804，资源加工业的平均效率值是 1.298，机械电子制造业的平均效率值是 1.414。显然，各类型制造业之间的技术创新效率的差距显著，在相关的研究过程中，对这 20 个行业作技术创新能力的评价，其
11、结果是机械电子制造业的技术创新能力最强，其次是资源加工业，最后则是轻纺制造业，两者的比较说明，四川省制造业行业的技术创新效率与技术创新能力之间发展还是很协调的，6资源的利用是合理的，或者说一定程度上实现了资源的优化配置。 表 5 各行业技术创新投入、产出综合测度值和 创新效率值及其排名 4 结论及建议 以上结果显示，技术含量高的制造业行业，其技术创新效率较低，而技术含量低的行业， 其技术创新效率反而较高。对此，解释如下： 第一， 技术含量低的制造业对技术创新投入的要求较低，产品创新度不高，多是改进型的产品创新，创新模式也多是模仿创新，这些特征使得该类行业的技术开发周期短，产品易被市场接受，因此
12、技术创新效率相对较高，而技术含量高的制造业对技术创新投入的要求很高，产品的创新度高，多是全新型的产品创新， 创新模式大多是自主创新，这些特征使得该类行业的技术开发周期长，且市场对产品的接受需要较长时间，存在一定的时滞，因此技术创新效率相对较低。 第二， 技术创新活动作为一种生产活动也存在规模有效性的问题，技术含量低的行业由于投入少，处于“S”型生产曲线的第一阶段，该阶段的典型特征是规模报酬递增，因而作为产出与投入比的效率值就相对较高，而技术含量高的行业由于投入多，处于“S”型曲线的第二或者第三阶段，即规模报酬递减的阶段，反映在效率上就显得其值相对较低。 通过以上分析可以得到以下建议： 1）加强
13、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7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。 2）营造积极的技术创新环境。由于四川是一个农业大省，制造业的发展受到经济、环境、文化等方面的因素的影响，很多高技术行业没有受到足够的重视，技术创新效率相对低下，要针对不同的行业特点选择正确的技术创新战略，营造积极的技术创新环境，大力发展四川省的制造业。 参考文献： 1
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