浙江省制造业技术创新能力与技术创新效率的协调性研究*

2013-12-06 08:37程华董丽丽陈丽清
统计科学与实践 2013年7期
关键词:协调性加工业浙江省

程华、董丽丽、陈丽清

(浙江理工大学经济与管理学院,浙江 杭州 310018)

一、引 言

当前我国企业加大创新投入,技术创新能力有了明显的改善,技术创新效率也相应得到提升,但技术创新遇到了“瓶颈”。根据系统论,技术创新是包含技术创新能力和技术创新效率的“二象”系统,其中,技术创新能力是状态子系统,技术创新效率是过程子系统,技术创新能力与技术创新效率相互影响、相互制约,在一个完整系统中不可分割,二者的协调发展有利于技术创新系统的稳定和优化(陈伟和冯志军,2010)。

目前,有关技术创新能力与技术创新效率的研究主要集中在内涵的界定、指标体系的建立以及宏中微观三个层面的评价与分析上,而国内外协调性研究主要集中在生态环境、经济、社会、科技等两个或三个系统之间的协调性上,对于技术创新系统的协调性研究还不多见。例如,王伟光(2002)研究中国工业行业技术创新和创新效率差异,发现我国工业技术创新能力和效率基本上属于“正相关”关系。官建成和史晓敏(2004)研究表明企业技术创新能力与技术创新绩效之间存在明显的因果关系,不同类型的企业,显著影响其创新绩效的创新能力不同。黄鲁成和张红彩(2007)采用集对分析法研究比较北京制造业技术创新能力、技术创新效率与竞争力之间的协调性,结果表明技术创新能力与技术创新效率存在对立性,北京制造业内这三者之间存在较大的不协调性。陈伟和冯志军(2010)选取黑龙江装备制造业7个行业为研究对象,运用因子分析定权法对其技术创新能力和效率进行实证分析,将黑龙江装备制造业7个行业的技术创新能力与效率的协调关系分成低水平的创新协调型、高水平的创新协调型、低水平的中等创新协调型、高水平的中等创新协调型、中等水平的差创新协调型五种类型。

从上述研究中可以看出,技术创新能力与技术创新效率的协调性研究还处于探索阶段,多数文献只是进行了协调性的评价研究,没有深层次探讨技术创新能力与技术创新效率之间的关系,因此开展技术创新能力和技术创新效率的协调性研究具有重要的意义。

二、技术创新能力与技术创新效率的协调性评价体系的构建

(一)技术创新能力和技术创新效率的评价

在借鉴程华、廖中举和戴娟兰(2011)、陈伟和冯志军(2010)、黄鲁成和张红彩(2007)等人研究的基础上,本文从创新投入、研发、创新产出等三个方面评价技术创新能力(表1)。基于Nasierowski & Aicelus(2003)、Eric C.Wang(2007)等学者的研究,本文将技术创新能力的指标划分为投入指标和产出指标,设计技术创新效率的评价指标体系(表1)。

表1 技术创新能力与技术创新效率评价指标体系

(二)技术创新能力与技术创新效率的协调性评价

表2 协调度类型划分标准表

三、实证分析

(一)样本选择与数据来源

本文以浙江省制造业为研究对象,由于烟草制品业、石油加工、炼焦及核燃料加工业、废弃资源和废旧材料回收加工业三个行业数据缺失较多,故剔除,选取27个规模以上工业企业构成的行业。数据来自《中国统计年鉴》、《浙江统计年鉴》及《浙江科技统计年鉴》(2011)。

(二)浙江省制造业技术创新能力评价

首先对数据进行无量纲化处理,然后采用SPSS13.0进行主成分分析,分析结果为:KMO 检验值为0.694,提取的两个主因子累积贡献率为87.297%,根据技术创新能力旋转后因子载荷矩阵,第一个主因子F1在X1、X2、X3、X4上载荷较大,将其命名为技术创新投入因子,第二个主因子F2在X5、X6、X7、X8、X9上载荷较大,将其命名为技术创新产出因子。

第一主因子F1对技术创新能力贡献率高达47.483%,表明投入能力是影响浙江省制造业技术创新能力的最重要影响因素;第二主因子贡献率为 39.47%,说明产出能力是次要影响因素。根据主因子贡献率确定其权重,得到技术创新能力综合得分表达式:F=0.5479F1+0.4521F2,最终得到2010年浙江省制造业27个行业的技术创新能力综合评价值及其排名(表3)。

依照国标GB/T4754-94,制造业分为轻纺制造业、资源加工业和机械电子制造业。研究发现机械电子制造业、轻纺制造业技术创新能力的分布比较集中,前者强,后者弱,资源加工业技术创新能力分布扩散,部分行业较强,部分却较弱。即浙江省制造业技术创新能力总体分布是机械电子制造业最强,资源加工业一般,轻纺制造业最弱,即技术含量越高的行业,其技术创新能力越强。

(三)浙江省制造业技术创新效率评价

采用SPSS13.0进行主成分分析。技术创新投入指标的主成分分析结果:KMO检验值为0.832,提取了一个主成分,特征值为3.379,贡献率为84.476%,可代表技术创新投入4个指标的绝大部分信息。由于只有一个主成分,我们根据各投入指标的载荷系数除以系数和得到4个指标的权重,分别为0.2612、0.2576、0.2609、0.2203,从而得出技术创新投入值(表3)。同理,技术创新产出5个指标的权重分别为0.1911、0.1961、0.2070、0.2085、0.1973,得到技术创新产出值,最终得出浙江省制造业27个行业的技术创新效率及其排名(表3)。

研究发现浙江省制造业技术创新效率较强的前10位行业中只有电气机械及器材制造业,通用设备制造业2个行业的技术创新能力也较强;技术创新效率较弱的后10位行业中只有家具制造业,纺织服装、鞋、帽制造业,皮革、毛皮、羽毛(绒)及其制品业3个行业的技术创新能力也较弱,即技术创新能力分布状况与技术创新效率的分布状况存在一定的差异。

轻纺制造业、机械电子制造业和资源加工业的技术创新效率平均值分别为1.71、1.64和0.78(剔除个别极值),即轻纺制造业技术创新效率最高,机械电子制造业次之,资源加工业最弱。

表3 浙江省制造业技术创新能力与技术创新效率的综合评价

(四)协调性测度

基于建立的协调度模型,得到浙江省制造业技术创新能力与技术创新效率协调度和协调类型(表4)。

表4 浙江省制造业技术创新能力与技术创新效率的协调性

研究显示,浙江省制造业技术创新能力和技术创新效率总体协调状况不佳。27个行业中15个行业属于协调类型,12个属于失调类型。在15个协调行业中只有家具制造业、塑料制品业、通信设备、计算机及其他电子设备制造业、工艺品及其他制造业4个行业属于优质协调,其余4个良好协调、3个中级协调、1个初级协调、3个勉强协调;12个失调行业中有农副食品加工业、食品制造业、纺织业、医药制造业、化学纤维制造业5个极度失调行业,其余3个严重失调,中度失调和轻度失调各1个,濒临失调2个。

四、结论与启示

(一)结论

本文通过对浙江省制造业技术能力与效率创新的协调性研究,得出以下主要结论。

1.浙江省制造业技术创新能力总体分布状况是机械电子制造业最强,资源加工业次之,轻纺制造业最弱。投入能力是浙江省制造业技术创新能力的最重要影响因素,产出能力是次要因素。

2.浙江省制造业的技术创新效率分布是,轻纺制造业的技术创新效率最高,机械电子制造业次之,资源加工业最弱。

3.通过技术创新能力与技术创新效率的协调性测度可知,浙江省制造业整体协调状况不佳,机械电子制造业和轻纺制造业勉强协调,但前者协调性优于后者,资源加工业最弱,属于濒临失调。

(二)启示

要提高浙江省制造业技术创新能力,还必须加大创新投入力度,包括经费投入和人力投入。企业应该和政府、学校、金融机构等,建立多渠道、多层次的资金筹措机制,增加基础性科研经费、技术活动经费等;重视创新型人才的作用,加大人才的引进力度。

浙江制造业部分技术含量高的行业,行业的技术创新投入能力强,但其技术创新产出能力却较弱,表现在其技术创新效率比较低,没有实现创新资源的优化配置。浙江省制造业技术创新能力与技术创新效率整体协调状况不佳,说明这些产业技术创新还处于初级阶段,还处于靠增加科技投入来提高技术创新能力的阶段,没有实现技术创新产出的同步增长,从而实现技术创新效率的提高。未来创新的重点不仅需要关注技术创新能力(量)的提高,更应关注技术创新效率(质)的改善。

[1] 陈伟,冯志军.技术创新能力和效率的协调性研究—基于黑龙江装备制造业大中型企业的实证分析[J].中国科技论坛,2010(7):31-36.

[2] 王伟光.中国工业行业技术创新效率的实证研究(l990-1999)[J].沈阳师范大学学报(社会科学版),2003,1(27):57-62.

[3]官建成,史晓敏.技术创新能力和创新绩效关系研究[J].中国机械工程,2004,15(11):1000-1003.

[4]黄鲁成,张红彩.北京制造业竞争力与技术创新的协调性研究[J].科研管理,2007,(1):14-19.

[5]程华,廖中举,戴娟兰.中国区域环境创新能力与经济发展的协调性研究[J].经济地理,2011,31(6):985-991.

[6] Nasierowski,Arcelus. On the efficiency of national innovation systems[J].Economic planning Sciences, 2003, 37(3):215-234.

[7] Eric C.Wang. R&D efficiency and economic performance:across-country analysis using the stochastic frontier approach[J].Journal of policy modeling,2007(29):345-360.

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