四川省規上工業企業創新活動效率分析

柳語 劉錦揚

摘要：通過分析四川省規模以上工業企業創新活動和創新投入與產出的關系，建立創新比較體系，對四川省各市（州）的工業創新、行業創新、各類型創新進行分析。數據表明：各地落實政府相關優惠政策方面取得了明顯的成效，有力地推動了規上工業企業創新活動效率的提高。

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.

關鍵詞：規上工業企業；創新活動效率；創新比較體系

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

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

0 引言

我國許多自主創新效率評價的方法多來自于國外，如數據包絡法、模糊綜合評價法、人工神經網絡法、密切值法模型、灰色決策評價方法等，我國很多學者對其構建原理、優缺點等進行了研究并進行了應用性研究。DEA是目前創新系統效率測度中應用最為廣泛的一種方法，是1978年美國A.查恩斯等人提出的。文獻在介紹DEA理論的基本模型和發展情況的基礎上，提出了適用于企業技術創新效率動態測評的DEA模型，最后進行了實證分析驗證了動態DEA方法的有效性。袁鵬等（2007）利用Malmquist生產率指數對我國省級地區創新效率的動態變化進行了分析，并利用技術效率變化指數和技術進步變化指數進一步分析了效率變化的原因。

當前，并非所有學者在研究效率時都會選用DEA法。比如王偉光在研究技術創新效率時選用的是比較效率指數（IRCIE）。直接采用比值研究方法的優勢是測算簡單，但劣勢是由于所采用的數據有限，無法將技術創新的投入和產出全面體現出來，并且難以統一口徑，無法進行橫向比較。劉和東選用科研經費支出等作為區域技術創新投入，將產品銷售利潤作為技術創新，如此可保證數據連續和可獲得。余佩琨的技術創新的產出指標選為專利數，其樣本分析選用各地區的1985年到2005年的專利數據時間序列數據，選用重標極差法，利用分形理論，測算了各地區Hurst指數，這說明各區域技術創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創新系統的相關指標，發現浙江的科技產出高于江蘇，但江蘇的科技投入力度反而比浙江高，浙江的研發密集度低于江蘇，但浙江的經濟增長績效反而比江蘇高，在這其中區域技術創新效率中所包含的社會效率提高了至關重要的作用。

1 本文評價方法

本文通過分析四川省規模以上工業企業創新活動和創新投入與產出的關系，建立創新比較體系，深入分析四川省各市（州）的工業創新、行業創新、各類型創新，如此有利于分析四川省工業創新活動現狀，提高創新活動效率和能力。

1.1 數據來源

本文中四川省各市（州）、各工業部門、制造業各部門以及各工業企業類型等評價指標中關于工業創新活動的數據均來源于2017年全國企業創新調查。此次調查的標準時點為2016年12月31日，定量指標的時期資料為2016年度，定性指標的時期資料為2015-2016年度。

1.2 評價指標

依據構建評價指標體系的各項基本原則，比如科學性、導向性、可操作性、可比性、系統性等，在借鑒呂拉昌、杜志威在《廣州工業創新活動分析》中建立的工業創新活動評價指標體系的基礎上，選取以下9個指標反映四川省規上工業企業創新活動效率。

X1：工業總產值（千元）；

X2：有創新活動的企業數（%）；

X3：同時實現組織和營銷創新的企業占全部企業的比重（%）；

X4：申請了發明專利的企業占全部企業的比重（%）；

X5：年末擁有有效發明專利數（件）；

X6：已被實施的發明專利數所占比重（%）；

X7：創新費用支出合計（億元）；

X8：內部R&D;活動經費支出占創新費用支出的比重（%）；

X9：新產品銷售收入占主營業務收入的比重（%）。

1.3 評價方法

采取一種數學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出來，且這些變量之間互不相關。主成分分析即為把多個變量化為少數幾個互相無關的綜合變量的統計分析方法。

1.3.1 主成分分析的數學模型

第四步：選擇重要的主成分，并寫出主成分表達式。

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，而是根據各個主成分累計貢獻率的大小，選取前k個主成分，這里貢獻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率的增大而逐漸變強。依據主成分的累積貢獻率來決定主成分個數的選取，即一般要求累計貢獻率達到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信息。

此外，在實際應用中選擇了重要的主成分后，還應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式的系數結合定性分析。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有正有負，有大有小，或者大小相當，所以無法單純的將該主成分當做是某個原變量的屬性，線性組合中各變量系數的絕對值大者，表明該主成分主要綜合了絕對值大的變量，有幾個變量系數大小相當時，應認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賦予怎樣的實際意義，這要結合具體實際問題和專業，給出恰當的解釋，進而才能達到深刻分析的目的。

第五步：計算主成分得分。

根據標準化的原始數據，按照各個樣品，分別代入主成分表達式，就可以得到各主成分下的各個樣品的新數據，即為主成分得分。具體形式可如下。

第六步：依據主成分得分的數據，則可以進行進一步的統計分析。其中，常見的應用有主成份回歸，變量子集合的選擇，綜合評價等。

2 四川省規上工業企業創新活動效率評價

2.1 按行業來分

按照國民經濟行業分類，四川的工業部門由采礦業、制造業和電力、燃氣及水的生產和供應業三個主要部門組成。運用上文建立的四川省規模以上工業企業創新活動效率評價指標體系對三個主要部門的相關數據做主成分分析。

根據表1，結合圖1可得，兩個主成分的特征根都大于1，累積方差貢獻率達到100%，說明其完全可以描述四川省各工業行業的工業企業創新活動效率。

綜合得分公式為：F=0.84281*F1+0.15719*F2

分析表2的計算結果得出如下結論：與其他二大工業行業相比，制造業的綜合得分表現出明顯差異，電力、燃氣及水的生產和供應業、采礦業的創新活動相對較少，而制造業工業創新活動活躍。制造業的大部分評價指標都獲得了良好的得分，特別在第一主成分中的得分突出，在工業行業中創新程度占據重要份額，主要得益于其良好的創新環境、R&D;研發投入力度強和技術成果產出比例較高；而電力、燃氣及水的生產和供應業在第二主成分的得分較好，因為該行業的組成部分主要是少數幾個大企業，與制造業相比，其企業數量和從業人員總數遠遠落后，所以其企業中工程師和科學家的占據比例較高，具有一定的工業創新活動；采礦業的科技人員比例、創新環境及投資等均不佳，兩主成分的得分均為負。

同時，對制造業下面的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個制造業部門中，計算機、通信和其他電子設備制造業的綜合得分最高，說明其工業創新活動較多、能力較強，儀器儀表制造業、醫藥制造業排名第2、3位。而非金屬礦物制品業、印刷和記錄媒介復制業、紡織服裝、服飾業、煙草制品業四個部門的工業創新活動較少。

2.2 按地區來分

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

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

由表5可得，四川各市州的工業企業創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，遠超其他市州。作為省會城市，成都市工業創新活動優勢明顯。成都市在第一主成分的得分非常高，說明其在工業創新環境、科技活動人員數、技術經費總支出、創新強度及專利數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為主的大型經濟技術工業園區，它們為工業創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，說明其在創新費用支出和新產品銷售方面較有優勢。

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，具有一定的工業創新活動。自貢市的第二主成分得分為負，說明其工業知識產權方面有待提升。而巴中市在第三主成分中的得分為負數，說明在創新費用支出和新產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創新活動低于四川省平均水平，工業創新活動較少。雖然各市州在創新環境、創新強度等方面缺乏優勢，但遂寧市、廣元市、南充市都注重對R&D;經費的投入，預計其未來工業創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，遠遠低于四川省工業創新活動平均水平。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;經費的投入非常少。

3 結語

隨著國際競爭的日趨激烈和創新省份建設工程的不斷推進，企業不開展科技活動，企業將失去發展先機，企業研發機構是企業開展研發活動的基礎，機構建設尤其重要。在省委、省政府相關政策的激勵下，全省工業企業研發機構建設工作穩步推進，大中型企業基本做到全覆蓋。

企業研發費用加計扣除減免稅以及高新技術企業享受減免稅，是政府相關部門為落實有關政策、加快企業自主創新能力建設而制定的兩項科技稅收優惠政策。相關數據表明：企業研發費用加計扣除減免稅、高新技術企業享受減免稅的力度繼續加大，各地落實政府相關優惠政策方面取得了明顯的成效，企業享受優惠政策更加充分，有力地推動了我省規上工業企業創新活動效率的提高。

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