四川省规上工业企业创新活动效率分析

柳语 刘锦扬

摘要：通过分析四川省规模以上工业企业创新活动和创新投入与产出的关系，建立创新比较体系，对四川省各市（州）的工业创新、行业创新、各类型创新进行分析。数据表明：各地落实政府相关优惠政策方面取得了明显的成效，有力地推动了规上工业企业创新活动效率的提高。

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.

關键词：规上工业企业；创新活动效率；创新比较体系

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

中图分类号：F403 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2018）27-0080-05

0 引言

我国许多自主创新效率评价的方法多来自于国外，如数据包络法、模糊综合评价法、人工神经网络法、密切值法模型、灰色决策评价方法等，我国很多学者对其构建原理、优缺点等进行了研究并进行了应用性研究。DEA是目前创新系统效率测度中应用最为广泛的一种方法，是1978年美国A.查恩斯等人提出的。文献在介绍DEA理论的基本模型和发展情况的基础上，提出了适用于企业技术创新效率动态测评的DEA模型，最后进行了实证分析验证了动态DEA方法的有效性。袁鹏等（2007）利用Malmquist生产率指数对我国省级地区创新效率的动态变化进行了分析，并利用技术效率变化指数和技术进步变化指数进一步分析了效率变化的原因。

当前，并非所有学者在研究效率时都会选用DEA法。比如王伟光在研究技术创新效率时选用的是比较效率指数（IRCIE）。直接采用比值研究方法的优势是测算简单，但劣势是由于所采用的数据有限，无法将技术创新的投入和产出全面体现出来，并且难以统一口径，无法进行横向比较。刘和东选用科研经费支出等作为区域技术创新投入，将产品销售利润作为技术创新，如此可保证数据连续和可获得。余佩琨的技术创新的产出指标选为专利数，其样本分析选用各地区的1985年到2005年的专利数据时间序列数据，选用重标极差法，利用分形理论，测算了各地区Hurst指数，这说明各区域技术创新系效率有反持久性。李晓钟对比分析了浙江和江苏两省技术创新系统的相关指标，发现浙江的科技产出高于江苏，但江苏的科技投入力度反而比浙江高，浙江的研发密集度低于江苏，但浙江的经济增长绩效反而比江苏高，在这其中区域技术创新效率中所包含的社会效率提高了至关重要的作用。

1 本文评价方法

本文通过分析四川省规模以上工业企业创新活动和创新投入与产出的关系，建立创新比较体系，深入分析四川省各市（州）的工业创新、行业创新、各类型创新，如此有利于分析四川省工业创新活动现状，提高创新活动效率和能力。

1.1 数据来源

本文中四川省各市（州）、各工业部门、制造业各部门以及各工业企业类型等评价指标中关于工业创新活动的数据均来源于2017年全国企业创新调查。此次调查的标准时点为2016年12月31日，定量指标的时期资料为2016年度，定性指标的时期资料为2015-2016年度。

1.2 评价指标

依据构建评价指标体系的各项基本原则，比如科学性、导向性、可操作性、可比性、系统性等，在借鉴吕拉昌、杜志威在《广州工业创新活动分析》中建立的工业创新活动评价指标体系的基础上，选取以下9个指标反映四川省规上工业企业创新活动效率。

X1：工业总产值（千元）；

X2：有创新活动的企业数（%）；

X3：同时实现组织和营销创新的企业占全部企业的比重（%）；

X4：申请了发明专利的企业占全部企业的比重（%）；

X5：年末拥有有效发明专利数（件）；

X6：已被实施的发明专利数所占比重（%）；

X7：创新费用支出合计（亿元）；

X8：内部R&D;活动经费支出占创新费用支出的比重（%）；

X9：新产品销售收入占主营业务收入的比重（%）。

1.3 评价方法

采取一种数学降维的方法进行主成分分析，将原来众多的变量用几个综合变量替换掉，尽可能用这几个综合变量将原来变量的信息量体现出来，且这些变量之间互不相关。主成分分析即为把多个变量化为少数几个互相无关的综合变量的统计分析方法。

1.3.1 主成分分析的数学模型

第四步：选择重要的主成分，并写出主成分表达式。

主成分分析可获得p个主成分，然而，因为各个主成分的方差是递减的，其包含的信息量也是递减的，因此，实际分析时通常不是选取p个主成分，而是根据各个主成分累计贡献率的大小，选取前k个主成分，这里贡献率就是指某个主成分的方差占全部方差的比重，实际也就是某个特征值占全部特征值合计的比重。即

该主成分所包含的原始变量的信息会着贡献率的增大而逐渐变强。依据主成分的累积贡献率来决定主成分个数的选取，即一般要求累计贡献率达到85%以上，这样才能保证综合变量能包括原始变量的绝大多数信息。

此外，在实际应用中选择了重要的主成分后，还应注重主成分的实际概念。主成分分析中的一个重要课题是如何为主成分赋予新的意义，为其做出合理解释。通常来说，该解释的开展围绕主成分表达式的系数结合定性分析。主成分是原来变量的线性组合，该线性组合中个变量的系数有正有负，有大有小，或者大小相当，所以无法单纯的将该主成分当做是某个原变量的属性，线性组合中各变量系数的绝对值大者，表明该主成分主要综合了绝对值大的变量，有几个变量系数大小相当时，应认为这一主成分是这几个变量的总和，这几个变量综合在一起应赋予怎样的实际意义，这要结合具体实际问题和专业，给出恰当的解释，进而才能达到深刻分析的目的。

第五步：计算主成分得分。

根据标准化的原始数据，按照各个样品，分别代入主成分表达式，就可以得到各主成分下的各個样品的新数据，即为主成分得分。具体形式可如下。

第六步：依据主成分得分的数据，则可以进行进一步的统计分析。其中，常见的应用有主成份回归，变量子集合的选择，综合评价等。

2 四川省规上工业企业创新活动效率评价

2.1 按行业来分

按照国民经济行业分类，四川的工业部门由采矿业、制造业和电力、燃气及水的生产和供应业三个主要部门组成。运用上文建立的四川省规模以上工业企业创新活动效率评价指标体系对三个主要部门的相关数据做主成分分析。

根据表1，结合图1可得，两个主成分的特征根都大于1，累积方差贡献率达到100%，说明其完全可以描述四川省各工业行业的工业企业创新活动效率。

综合得分公式为：F=0.84281*F1+0.15719*F2

分析表2的计算结果得出如下结论：与其他二大工业行业相比，制造业的综合得分表现出明显差异，电力、燃气及水的生产和供应业、采矿业的创新活动相对较少，而制造业工业创新活动活跃。制造业的大部分评价指标都获得了良好的得分，特别在第一主成分中的得分突出，在工业行业中创新程度占据重要份额，主要得益于其良好的创新环境、R&D;研发投入力度强和技术成果产出比例较高；而电力、燃气及水的生产和供应业在第二主成分的得分较好，因为该行业的组成部分主要是少数几个大企业，与制造业相比，其企业数量和从业人员总数远远落后，所以其企业中工程师和科学家的占据比例较高，具有一定的工业创新活动；采矿业的科技人员比例、创新环境及投资等均不佳，两主成分的得分均为负。

同时，对制造业下面的31个部门进行主成分分析：

综合得分公式为：

F=0.39605*F1+0.20642*F2+0.14073*F3+0.11235*F4

表4显示在31个制造业部门中，计算机、通信和其他电子设备制造业的综合得分最高，说明其工业创新活动较多、能力较强，仪器仪表制造业、医药制造业排名第2、3位。而非金属矿物制品业、印刷和记录媒介复制业、纺织服装、服饰业、烟草制品业四个部门的工业创新活动较少。

2.2 按地区来分

我们可以利用同样的方法和步骤对四川省21个市州规模以上工业企业创新活动进行主成分分析。结果显示：三个主成分的特征根都大于1，累积方差贡献率达到86%，说明其完全可以描述四川省各市州的工业企业创新活动效率。

综合得分公式为：F=0.55894*F1+0.17978*F2+0.12472F3

由表5可得，四川各市州的工业企业创新活动主要可分为四类：第一类（F>1）包括成都市和绵阳市；第二类（0

第一类中，成都市综合得分最高，远超其他市州。作为省会城市，成都市工业创新活动优势明显。成都市在第一主成分的得分非常高，说明其在工业创新环境、科技活动人员数、技术经费总支出、创新强度及专利数等综合方面均较突出。主要归功于这里汇集了全省甚至全国较为著名且具权威性的科研院所及大专院校，是全省的“智力库”。 同时，成都市有较多以自主科技研发为主的大型经济技术工业园区，它们为工业创新活动提供了非常重要的支撑。而绵阳市在第三个主成分中的得分最高，说明其在创新费用支出和新产品销售方面较有优势。

第二类中的德阳市、宜宾市、攀枝花市、巴中市、自贡市、遂宁市综合得分为正，具有一定的工业创新活动。自贡市的第二主成分得分为负，说明其工业知识产权方面有待提升。而巴中市在第三主成分中的得分为负数，说明在创新费用支出和新产品销售方面存在欠缺。

第三类中各市州的综合得分介于0至-1之间，表示这十二个市州的工业创新活动低于四川省平均水平，工业创新活动较少。虽然各市州在创新环境、创新强度等方面缺乏优势，但遂宁市、广元市、南充市都注重对R&D;经费的投入，预计其未来工业创新活动将有较大的潜力和提升空间。

第四类的甘孜州综合得分小于-1，远远低于四川省工业创新活动平均水平。甘孜州在三个主成分中的得分都较低，其中第二主成分的得分尤其低，说明其对R&D;经费的投入非常少。

3 结语

随着国际竞争的日趋激烈和创新省份建设工程的不断推进，企业不开展科技活动，企业将失去发展先机，企业研发机构是企业开展研发活动的基础，机构建设尤其重要。在省委、省政府相关政策的激励下，全省工业企业研发机构建设工作稳步推进，大中型企业基本做到全覆盖。

企业研发费用加计扣除减免税以及高新技术企业享受减免税，是政府相关部门为落实有关政策、加快企业自主创新能力建设而制定的两项科技税收优惠政策。相关数据表明：企业研发费用加计扣除减免税、高新技术企业享受减免税的力度继续加大，各地落实政府相关优惠政策方面取得了明显的成效，企业享受优惠政策更加充分，有力地推动了我省规上工业企业创新活动效率的提高。

参考文献：

[1]叶海景.政府R&D;资助对企业创新效率的影响——基于温州规上工业企业面板数据的随机前沿分析[J].中共浙江省委党校学报，2017，33.

[2]陶虎，田金方，郝书辰.科技财政、创新活动与国有企业自主创新效率——基于治理制度视角的比较分析[J].经济管理，2013，11.

[3]苗颖.辽宁工业企业创新能力的比较分析[J].辽宁经济，2017，10.

[4]李政，任航.中国区域创新效率比较与提升路径——基于创新型创业活动视角[J].黑龙江社会科学，2014，04.