基于因子分析的江苏省装备制造业技术创新影响因素分析

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  摘要:装备制造业是区域战略性新兴产业,是国家可持续发展战略的重要组成。江苏省装备制造业发展发展迅猛,已形成了门类齐全的体系。本文以江苏装备制造业为研究对象,在阐述备制造业技术创新现状和文献研究的基础上,运用因子分析方法对技术创新能力进行实证分析,得出相应结论。
  关键词:因子分析;装备制造业;技术创新
  一、引言
  据资料显示,“十二五”期间江苏省装备制造业的年均增长率为10.9%,其中2015年已实现产值6.4万亿元,达到江苏省工业经济总量的41.7%。预计到2020年,江苏省装备制造业主营业务收入将达到9万亿元,年均增长8%左右,占省工业经济比重保持在40%以上。预计到2020年,江苏省将初步建成一批省级高端装备制造业创新中心,培育100个省级和20个国家级企业技术中心。随着国际竞争加剧,江苏积极将装备制造业融入全球价值链,致力于提高产业附加值,充分发挥其对经济增长的推动作用。而技术创新是江苏省装备制造业获取产业竞争优势的有效途径。本文对江苏省装备制造业技术创新能力影响因素进行相应研究,对提升江苏省装备制造业国际竞争力具有重要意义。
  二、研究文献
  关于装备制造业技术创新影响因素问题,近年来学者做了一定研究。如敬春菊、苗敬毅(2012)提出影响技术创新的因素有:研发人员数量,开发费用、技术经费支出、设备购置费、技术性产出、出口竞争力、销售收入、出口额等。段婕、刘勇(2011)从创新资源投入能力、技术创新保障、技术转化、创新资源产出四方面构建指标体系,度,对技术创新能力进行实证研究。王章豹、孙陈(2007)从装备制造业创新能力技术创新环保、创新支撑保障、创新资源投入、技术创新产出技术成果转化等方面构建评价指标,用主成分分析法进行研究。贺正楚、潘红玉(2016)通过技术创新投入、技术创新产出、技术获取和技术创新开展以及专利申请数、R&D经费等指标,构建技术创新能力评价指标体系,并根据评价结果,分别提出加强产业技术创新能力建设的相应对策。王泽宇、王福君(2015)以装备制造业的产业集群理论、区域外部性内涵、技术扩散三者的关系入手,分析了现有技术创新中所存在问题,为沈阳经济区装备制造业技术创新发展设计合理化路径。目前绝大多数侧重于宏观问题,对微观问题研究不多。本文以江苏省装备制造业技术创新能力影响因素为研究主题,运用因子分析法进行实证研究,试图通过实证结果,从而找出提升江苏省装备制造业技术创新能力的措施。
  三、江苏装备制造业技术创新影响因素的选取
  本文對以往文献的研究整理,进行认真筛选,初步确定江苏省装备制造业技术创新影响因素。在遵循指标选取的科学性、可比性、代表性及可获取性的原则,将评价指标体系分为创新投入、创新研发、创新文化、创新产出4个二级指标,其中创新投入包括创新资金投入、创新人才投入、创新资源投入,创新研发包括企业研发能力、企业技术水平、产学研合作能力,创新管理包括企业知识管理、创新评价机制、企业内部激励机制,创新产出包括产品产值、信息化水平、市场规模,如表1.1所示。
  四、江苏装备制造业技术创新影响因素的因子分析
  1. 研究方法的选择
  因子分析法合理避免了相关指标的重叠度,确保分析结果准确和可靠。采用因子分析法来进行综合评价时,是对相关的创新能力指标向量进行降维,采用较少的因子,以每个综合因子的方差贡献率作为权重,构建综合评价模型来评判企业技术创新能力的大小。构建的综合评价函数为:
  其中,是综合因子F的权数,它是根据的贡献率确定的,即的方差占全部总方差的比重确定的。由于指标权重是通过多重线性变换和数据运算获得的,既避免主观因素的影响,又消除指标间信息的重叠问题,同时指标的减少也有利于抓住主要矛盾,使综合评价结果唯一、客观、合理。
  2.数据收集
  装备制造业在我国包括金属制品业、通用设备制造业、专用设备制造 业、交通运输制造业、电气机械及器材制造业、通讯设备计算机及其它电子制造业、仪器仪表及文化办公用机械制造业7个大类行业、共有56个种类和220个小类。本文选取的所有数据均来自《中国统计年鉴2016》、《中国科技统计年鉴2016》、《中国工业经济统计年鉴2016》,以及国家统计局、江苏省统计局官方网站等收集的相关数据进行整合处理,得出相关指标值。
  3.数据的处理过程
  为消除因数据类型的不同而产生的分析误差,消除量纲和数量级的影响。本文按照下列公式对原始数据进行无量纲化处理:
  其中,为标准化后的数值,为指标原始数值,为 最小值,为最大值。
  利用SPSS19.0软件对无量纲化数据进行KOM和Bartlett球形假设检验。结果表明,检验变量间偏相关性的KMO统计量数值为0.613,属于适合做因子分析的范围之内。球形假设检验的结果显著性水平为0.000小于0.01。拒绝零假设,表明样本充足,适合进行因子分析,可以对数据进行主成分分析。
  4.数据分析
  运用统计软件SPSS19.0输出结果,运用方差极大旋转法和主成分分析法进行因子分析,选取特征值大于1的因子。特征值大于1的因子共有F1,F2,F3,且三个因子累计方差贡献率为71.119%,结果较合理,说明这三因子能保留绝大部分信息。同时,F1、F2、F3的α系数均为0.7以上,表明具有较好信度,如表2.1所示。
  如上表2.1所示,F1在创新资金投入、创新人才投入、创新资源投入、企业研发能力、产学研合作能力得分较高,方差贡献率达到32.778%,为第一贡献因子,为创新准备因子;F2在企业技术水平、企业知识管理、创新评价机制、企业内部激励机制得分较高,作为第二贡献因子,是创新协调因子;F3在政府支持、风险投资、市场需求、市场竞争、社会文化方面得分较高,为第三贡献因子,为创新发展因子。   五.结论
  由以上分析可知,装备制造业创新准备是第一贡献因子,是提升江苏省装备制造业技术创新能力的关键影响因素,其次为装备制造业创新协调因子。此外,市场、政府支持、环境等发展因子会在一定程度上制约江苏省装备制造企业技术创新能力的提高。
  参考文献:
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  基金项目:
  2016年度江苏高校哲学社会科学研究项目(2016SJD790053)阶段性成果。
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