基于因子分析法的企业技术中心创新能力评价研究——对青岛市171家市级及以上企业技术中心的实证分析

表 1摇 企业技术创新能力评价指标体系
一级指标
技术创新投入 能力
( x1-x5)
技术创新实施 能力
( x6 - x10)
二级指标摇 摇 摇 摇
x1 研发人员比重 = 研发人员 / 企业职工总数 x2 研发人员梯队结构 = 研发人员中高、中级技术职称 人员所占比例 x3 研发人员文化素质结构 = 研发人员中的大学本科及
技术创新产出 能力
( x11 - x23)
x11 达到国内领先水平的项目数 x12 达到国际先进和国际领先水平的项目数 x13 企业当年被受理的专利申请数 x14 企业拥有的全部有效发明专利数 x15 当年备案的企业标准数 x16 最近三年主持和参加制定的国际、国家、行业标准数 x17 企业拥有的中国名牌产品数 x18 当年列入青岛市重点技术创新项目数 x19 当年获青岛市及以上科技进步奖的项目数 x20 新产品收入贡献率 = 新产品销售收入 / 产品销售总
收稿日期:2010-09-10摇 摇 摇 摇 修回日期:2010-10-11 作者简介:赵新华(1978-) ,女,硕士,讲师,研究方向为企业管理;邓玉勇(1974 -) ,男,博士,副教授,研究方向为技术经济;姜旭炜(1988 -) ,
女,本科生。万方数据
·5摇0·摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 情摇 报摇 杂摇 志摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 第 29 卷
达到国内领先水平的项目数 0. 911 -0. 044 -0. 050 -0. 003 0. 059
设备原值 x10 研发设备更新水平 = 当年购买与自制仪器设备原
值 / 企业技术开发仪器设备原值
ìïx1 = a11 f1 + a12 f2 + … + a1k f k + 着1
íïx2 = a21 f1 + a22 f2 + … + a2k f k + 着2
(1)
ï摇 摇 …
îïxp = ap 1 f1 + ap 2 f2 + … + apk f k + 着p
能被解释。 此次提取特征根时的共同度均较高,各个 变量能较好地被因子解释,各个变量的信息丢失都较 少。 表 2 显示了因子解释原有变量总方差的情况,根
表 2摇 因子解释原有变量总方差
Component
Initial Eigen Values
Total % of Variance Cumulative %
且满足 a. E( f) = 0,D( f) = Iq;
b. E( 着) = 0,D( 着) = diag( 滓21 , 滓22 ,…,滓2p ) ;
c. COV(f,着) = 0。
上述模型也可表示为:X = AF + 着,其中,F 为公共
因子,着 为特殊因子,其均值为 0,A 为因子载荷矩阵,aij 为因子载荷,反映了变量 xi 与因子 fj 的相关程度,也反 映了因子 fj 对变量 xi 的解释程度和重要作用。
表 3摇 旋转后的因子载荷矩阵
Component
1
2
3
4
5
企业拥有的全部有效发明专 利数
0. 965
0. 016
0. 004
0. 012
0. 067
达到国际先进和国际领先水 平的项目数
0. 962
0. 002 -0. 016 0. 010
0. 061
对外合作项目数
0. 959 -0. 031 0. 002 -0. 014 0. 073
1
10. 734
48. 790
48. 790
2
2. 496
11. 347
60. 138
3
1. 640
7. 453
67. 591
4
1. 509
6. 859
74. 451
5
1. 237
5. 622
80. 073
6
0. 791
3. 596
83. 669
7
0. 647
2. 941
86. 610
8
0. 516
当年承担的全部科技项目数 0. 949 0. 015 -0. 046 -0. 045 -0. 011
当年完成的科技项目数
0. 940 0. 026 -0. 056 -0. 041 -0. 019
内部科技人员劳务费
0. 936 -0. 054 0. 030 -0. 050 0. 018
合办机构数
0. 923 -0. 009 -0. 002 -0. 008 0. 033
73. 558
1. 433
6. 514
80. 073
摇 第 12 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 赵新华,等:基于因子分析法的企业技术中心创新能力评价研究
·51·
据特征根大于 1 可提取 5 个因子,累计方差贡献率为 80. 073% ,解释了原有 22 个变量总方差的 80. 073% , 因子分析效果较理想。 摇 2. 2摇 因子的解释摇 采用正交旋转方式中的方差最 大法对因子载荷矩阵进行旋转,得到如表 3 所示的旋 转后的因子载荷矩阵。
97. 806
16
0. 146
0. 662
98. 468
17
0. 112
0. 509
98. 977
18
0. 093
0. 423
99. 400
19
0. 060
0. 270
99. 671
20
0. 054
0. 244
99. 915
21
0. 015
0. 068
99. 983
22 万0方. 00数4 据 0. 017
收入 x21 新产品利润贡献率 = 新产品销售利润 / 产品销售总
利润 x22 销售利润率 = 产品销售利润 / 产品销售总收入 x23 新产品利润率 = 新产品销售利润 / 新产品销售总收
入
2摇 青岛市企业技术中心创新能力评价的实证研究
摇 2. 1摇 因子的提取摇 在对原始数据指标进行试算后, 本文对表 1 中的 26 个指标进行筛减,剔除了 x9 、x10 、 x18 、x19 4 个变量共同度较低的指标,保留余下的 22 个 指标进行数据分析。
2. 347
88. 958
9
0. 410
1. 863
90. 820
10
0. 390
1. 774
92. 594
11
0. 297
1. 351
93. 946
12
0. 245
1. 112
95. 058
13
0. 228
1. 037
96. 095
14
0. 202
0. 919
97. 014792
技术创新管理 能力
( x24 - x26)
x24 内部科技人员劳务费 x25 合办机构数 x26 对外合作项目数
在因子分析初始解下的变量共同度均为 1,表明 对原有变量提取所有特征值,原有变量的所有方差都
x2 ,…,xp,且每个变量经过标准化处理后的均值均为 0,标准差均为 1。 现将每个原有变量用 k 个因子 f1 ,f2 , …,fk 的线性组合来表示为:
Evaluation Study on the Technology Innovation Capability of Enterprise Technical Center Based on the Factor Analysis: Take 171 Enterprises in Qingdao as an Example
1. 237
5. 622
80. 073
Rotation Sums of Squared Loadings
Total % of Variance Cumulative %
10. 699
48. 634
48. 634
2. 087
9. 486
58. 120
1. 753
7. 968
66. 087
1. 644
7. 471
第
29 卷摇 2010 年
第 12
12 月
期摇
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摇
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摇
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情摇 报摇 杂摇 志
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JOURNAL OF INTELLIGENCE
摇
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Vol. 29摇 Dec. 摇
No. 12 2010
基于因子分析法的企业技术中心创新能力评价研究*
———对青岛市 171 家市级及以上企业技术中心的实证分析
以上学历人员 / 研发人员总数 x4 科技活动人员比重 = 科技活动人员 / 企业职工总数 x5 科技活动比例 = 企业研发费用 / 企业产品销售收入
x6 当年承担的全部科技项目数 x7 研发周期三年及以上项目数 x8 当年完成的科技项目数 x9 技术开发设备比重 = 技术开发设备原值 / 企业全部
赵新华摇 邓玉勇摇 姜旭炜
( 青岛科技大学经济与管理学院摇 青岛摇 266061)
摘摇 要摇 企业技术创新体系的核心是技术中心,构建企业技术中心创新能力评价指标体系和模型,能够帮助企业管 理部门和政府相关部门通过评价及时发现问题。 通过问卷调查获得青岛市 171 家市级及以上企业技术中心创新能 力的相关数据,应用因子分析法对构建的评价指标体系进行实证分析,发现不同行业、不同规模的企业技术中心都 存在短板,通过评价研究,不仅可以帮助企业更好地将技术创新与企业的发展战略相结合,还能帮助政府部门使相 关政策的制定更加具有针对性和有效性。 关键词摇 技术中心摇 创新能力摇 评价指标摇 因子分析 中图分类号摇 F27摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 文献标识码摇 A摇 摇 摇 摇 摇 摇 文章编号摇 1002-1965(2010)12-0049-05