中图分类号：F426.4文献标识码：A文章编号：1003-2738（2012）01-0000-02 摘要：本文借鉴国内外技术创新能力评价指标体系以及研究成果，从技术创新资源投入能力、研究开发能力、经济转化能力三方面构建了安徽省装备制造业技术创新能力的评价指标体系，用因子分析定权法建立评价模型，以安徽省装备制造业中的37个行业为研究样本，对其技术创新能力进行评价分析
关键词：安徽装备制造业；技术创新能力；因子分析定权法
装备制造业作为满足国民经济各部门发展而提供各种技术装备的产业，是衡量国家竞争力的重要标志。安徽省装备制造业目前总体处于中小企业数量不足，为大企业配套生产能力较差，另一方面企业规模普遍偏小，大企业数量有限；投资结构不合理，粗放经营明显存在；研发和创新能力较低，且产业发展后劲不足；生产集中度和产业整合能力较差，产业规模效益较低。
一、评价指标体系的构建
技术创新能力分为微观、中观与宏观三个层次，即企业技术创新能力、产业技术创新能力和国家技术创新能力。不同学者在技术创新能力评价指标体系构建过程中从不同角度进行分析研究。Dberesson采用创新资本投入/职工人数、创新资本投入/销售收入、非专门的创新资本投入/职工人数、专门的创新资本投入/职工人数专门的创新资本投入/销售人数、出口销售收入/销售收入、企业的创新倾向评价了产业的技术创新能力。其他学者在此基础上分别从创新支撑保障能力、创新资源投入能力、技术成果转化能力、技术创新产出能力、技术创新环保能力等方面构建了指标。本文以文献的技术创新能力构成为参照，产业内部资源即为创新潜力，运用这些内部资源为产业服务并实现企业利润最大化目标时，技术创新能力最终实现。因此，参考文献结合安徽省装备制造业规模总量大但技术含量和附加价值偏低，制造能力强但自主研发设计能力弱，单机制造能力较强但成套制造和工程总承包能力薄弱等特点构建其技术创新能力评价指标体系，基本内容包括：(1)技术创新资源投入能力（潜在能力）。(2)技术创新研究开发能力，即运用能力。(3)技术创新经济转化能力,即能力效果，它是作为企业开展技术创新的最终目标动力。
表1 安徽省装备制造业技术创新能力评价指标体系
安徽省装备制造业企业技术创新能力 准测层 因子层 计算方法
技术创新资源投入能力 研发经费投入强度 研发经费支出/产品销售收入
科技活动经费投入强度 科技活动经费/产品销售收入
研发人员占从业人员比重 研发人员/从业人员
科技活动的人员占从业人员比重 科技活动的人员/从业人员
技术创新研究开发能力 科学家与工程师与研发人员数量之比 科学家与工程师/研发人员
每千人发明专利数 1000人发明专利数/行业人数
技术创新经济转化能力 新产品销售收入与产品销售收入之比 新产品销售收入/产品销售收入
新产品劳动生产率 新产品产值/行业人数
二、评价模型
(一)因子分析模型及步骤。
因子分析法的基本思想是根据相关性大小将变量分组,将不同组的变量相关性程度降低，组内的变量相关性程度提高，每组变量为综合因子。因子分析的数学模型为X=AF+ε,其中，X=(X1,X2,⋯,XP)′为原指标,F=(F1,F2,⋯Fm)′为X的公共因子，A为因子载荷矩阵,ε为特殊因子。
因子分析定权法以因子分析为前提，所得到的权重值不是传统因子分析中得到的公因子或主成分的权重，而是指标体系中各个指标的权重。因子分析定权法以因子分析为基础，其权重来自客观数据，因子分析过程中在因子个数的确定与提取时，体现出评价者的主观选择意愿和分析评价问题的具体需要。
因子分析定权法的实质是首先对数据进行因子分析,根据因子负荷来计算各指标的权重。设有P个指标X1，X2 ，⋯,Xp ;m个因子f1，f2，⋯,fm,fi在Xj上的负荷为aij,则指标Xk的权重Wk的计算过程如下:
这里,bik是将fi在各变量上负荷的绝对值进行归一化处理,为用这组变量评价各因子时的权重。ck是由评价各因子时Xk的权重平权相加而得，而Wk是对Ck归一化处理而得。可见，上述因子分析定权法的实质就是用因子负荷的绝对值作为权重对各因子进行评价，然后将对各因子的评价平权相加作为总评价。
(二)样本选择及数据选择
《中国科技统计年鉴2010》、《安徽省统计年鉴2010》、安徽省统计局门户网等收集到安徽省装备制造业37个行业2009年的数据进行整合处理,得到相关指标值。数据统计口径为“安徽省装备制造业37大子行业中的大中型企业”。为方便后续的描述，本论文用H1―H37来分别指代37个单元，H1即代表煤炭开采和洗涤业，H37即代表水的生产和供应业，其他类似。
其中X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、分别代表各个因子层研发经费投入强度，科技活动经费投入强度，研发人员人员比重等8个因子层。数据收集如表2所示。
表2 安徽省装备制造业技术创新能力评价指标基础数据表
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8
H1煤炭开采和洗选业 0.83 1.71 0.01 2.82 0.01 0.03 3.31 0.34
H2石油和天然气开采业 0.52 1.14 0.03 5.75 0.04 0.50 0.74 0.31
H3黑色金属矿采选业 0.11 0.95 0.01 2.66 0.02 0.04 0.12 0.01
H4有色金属矿采选业 0.32 0.87 0.01 2.07 0.01 0.03 0.75 0.17
H5非金属矿采选业 0.33 1.58 0.01 1.52 0.01 0.10 1.96 0.16
H6农副食品加工业 0.21 0.49 0.01 1.81 0.01 0.15 2.02 0.85
H7食品制造业 0.45 0.91 0.01 2.55 0.01 0.54 6.83 2.02
H8饮料制造业 0.76 1.63 0.01 3.26 0.02 1.22 11.2 2.93
H9烟草制品业 0.21 0.75 0.02 3.77 0.02 0.46 10.2 15.58
H10纺织业 0.59 1.12 0.01 1.84 0.01 0.07 11.0 2.10
H11纺织服装、鞋、帽制造业 0.42 0.83 0.00 1.12 0.01 0.04 11.6 1.88
H12皮革、毛皮、羽毛(绒)及其制品业 0.22 0.46 0.00 0.63 0.00 0.03 8.43 1.12
H13木材加工及木、竹、棕、草制品业 0.65 1.24 0.00 1.24 0.01 0.46 11.2 2.42
H14家具制造业 0.36 0.58 0.00 0.85 0.00 0.12 10.5 2.06
H15造纸及纸制品业 0.51 1.14 0.01 2.82 0.01 0.10 13.7 4.08
H16印刷业和记录媒介的复制 0.42 0.95 0.01 2.15 0.01 0.10 8.46 1.48
H17文教体育用品制造业 0.44 1.02 0.01 1.02 0.00 0.44 6.13 0.75
H18石油加工、炼焦及核燃料加工业 0.12 0.46 0.02 4.37 0.03 1.31 2.21 3.20
H19化学原料及化学制品制造业 0.93 2.18 0.02 5.21 0.03 0.59 12.2 5.29
H20医药制造业 1.41 3.19 0.03 7.02 0.05 1.35 19.6 6.28
H21化学纤维制造业 0.62 1.62 0.02 4.73 0.03 0.21 14.2 7.68
H22橡胶制品业 0.97 1.96 0.01 3.43 0.02 0.28 19.5 5.79
H23塑料制品业 0.68 1.42 0.01 2.02 0.01 0.67 11.5 3.12
H24非金属矿物质制品业 0.51 1.27 0.01 2.47 0.01 0.37 7.79 1.44
H25黑色金属冶炼及压延加工业 0.65 1.61 0.02 5.79 0.03 0.24 13.5 8.22
H26有色金属冶炼及压延加工业 0.66 1.58 0.02 5.12 0.03 0.68 8.32 3.39
H27金属制品业 0.47 1.32 0.01 2.72 0.02 0.67 8.46 2.45
H28通用设备制造业 1.28 2.51 0.03 7.86 0.04 0.79 25.3 7.84
H29专用设备制造业 1.29 2.72 0.03 7.12 0.04 1.67 23.2 6.26
H30交通运输设备制造业 1.22 2.35 0.04 8.09 0.05 0.56 39.9 20.06
H31电气机械及器材制造业 1.45 2.68 0.03 5.62 0.03 1.18 31.3 11.62
H32通信设备、计算机及其他电子设备制造业 1.14 1.89 0.04 6.46 0.04 1.19 26.6 19.81
H33仪器仪表及文化、办公用机械制造业 0.95 1.52 0.03 5.44 0.03 0.85 18.0 6.19
H34艺品及其他制造业 0.66 1.34 0.01 2.87 0.01 0.26 5.98 0.83
H35电力、热力的生产和供应业 0.11 0.37 0.01 2.41 0.02 0.13 0.11 0.12
H36燃气生产和供应业 0.15 1.01 0.01 1.87 0.01 0.03 0.37 0.08
H37水的生产和供应业 0.32 1.13 0.01 1.82 0.01 0.04 0.12 0.01
注：①表中数据统计口径均为安徽省大中型工业企业
②表中数据系根据安徽省统计年鉴、安徽统计门户网站等提供的原始数据计算得出
将基础数据表输入SPSS17.0进行数据分析，因子分析后得到的KMO值为0.816；此外，巴特莱特球体检验的结果为上述8个指标的相关系数矩阵与单位阵的显著性差异水平为0.000，说明8个指标的相关系数矩阵与单位矩阵有显著性差异,适合因子分析。因此进行以因子分析为基础的因子分析定权法的处理。
表3 KMO和Bartlett的检验
KMO和Bartlett的检验
取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量 .816
Bartlett的球形度检验 近似卡方 377.795
df 28
Sig. .000
按照因子分析定权法的第三种操作形式，各个指标的共性方差的归一化结果，即为它的权重。首先，根据SPSS的处理结果，求出这8个指标的共性方差(如表4所示)
表4 评价体系中8个指标的共性方差
指标 共性方差
科研经费投入强度 74.316
科技活动经费投入强度 9.105
研发人员比重 8.399
科技活动人员占从业人员比重 5.083
科学家和工程师的比重 1.327
每千人发明专利拥有数 1.027
新产品销售收入占产品销售收入比重 0.422
新产品劳动生产率 0.321
其次，对上述8个指标的共性方差进行归一化处理。由于按照因子分析定权法的原理，归一化的结果就是各指标的权重，因此各指标的权重可直接用它来表示(如表5所示)。
表5 评价体系中8个指标的权重
指标 权重
科研经费投入强度 0.74316
科技活动经费投入强度 0.09105
研发人员比重 0.08399
科技活动人员占从业人员比重 0.05083
科学家和工程师的比重 0.01327
每千人发明专利拥有数 0.01027
新产品销售收入占产品销售收入比重 0.00422
新产品劳动生产率 0.00321
根据求得的8个评价指标的权重，将37个行业的指标值进行加权求和，即得到其技术创新能力得分(如表6所示)。
表6 安徽制造业37个行业的技术创新能力得分
行业 得分 行业 得分
H1 0.918 H2 0.78
H3 0.129 H4 0.41
H5 0.145 H6 0.29
H7 0.155 H8 0.90
H9 0.151 H10 0.62
H11 0.148 H12 0.26
H13 0.168 H14 0.36
H15 0.172 H16 0.53
H17 0.147 H18 0.37
H19 1.121 H20 1.81
H21 0.193 H22 1.12
H23 0.174 H24 0.65
H25 0.198 H26 0.90
H27 0.161 H28 1.67
H29 1.165 H30 1.76
H31 1.175 H32 1.51
H33 1.119 H34 0.74
H35 0.123 H36 0.26
H37 0.142
三、结果分析
根据表6所示的技术创新能力得分，对安徽制造业37个行业的技术创新能力进行排序(如表7所示)。
表7 安徽制造业37个行业的技术创新能力排序
名次 行业 名次 行业
1 医药制造业 21 纺织业
2 交通运输设备制造业 22 金属制品业
3 电气机械及器材制造业 23 食品制造业
4 通用设备制造业 24 印刷业和记录媒介的复制
5 专用设备制造业 25 烟草制品业
6 通信设备计算机及其他电子设备制业 26 纺织服装、鞋、帽制造业
7 化学原料及化学制品制造业 27 文教体育用品制造业
8 仪器仪表及文化、办公用机械制造业 28 非金属矿采选业
9 橡胶制品业 29 水的生产和供应业
10 黑色金属冶炼及压延加工业 30 有色金属矿采选业
11 化学纤维制造业 31 石油加工、炼焦及核燃料加工业
12 煤炭开采和洗选业 32 家具制造业
13 有色金属冶炼及压延加工业 33 黑色金属矿采选业
14 饮料制造业 34 农副食品加工业
15 石油和天然气开采业 35 燃气生产和供应业
16 塑料制品业 36 皮革、毛皮、羽毛(绒) 及其制品业
17 工艺品及其他制造业 37 电力、热力的生产和供应业
18 造纸及纸制品业
19 木材加工及木、竹、藤、棕、草制品业
20 非金属矿物质制品业
安徽技术创新能力排在前10的行业表7所示，在上述10个行业中，除第1位医药制造业外，后9位交通运输设备制造业，电气机械及器材制造业，通用设备制造业，专用设备制造业，通信设备，计算机及其他电子设备制造业，化学原料及化学制品制造业，仪器仪表及文化、办公用机械制造业，橡胶制品业，黑色金属冶炼及压延加工业可以概括为机械制造业，其技术创新能力表现较好。
安徽机械制造业技术创新能力较强原因如下：第一，安徽技术创新基础较好，其自20世纪50年代以来集中发展重工业，长期积累了大量生产资源和科技人才资源。第二，机械制造业的企业规模较大以及资金实力雄厚，企业有能力投入资源进行研发和技术创新。并且交通运输设备制造业、电气设备制造是安徽省大力扶植和培育的传统优势产业，在省内具有较好的产业基础。
技术创新能力排名第一为医药制造业。医药制造业以科技为支撑,依靠技术创新开发新产品。医药制造业企业应结合行业本身性质和生存发展环境，重视研发和技术创新，加大科研人员和资金的投入力度。此外，安徽医药制造业的员工规模较小，但与技术创新有关的专职人员占员工总数的比重较高，所以安徽医药制造业技术创新能力表现优异。
在本文分析结果中，技术创新能力排在后5位的行业为：家具制造业，黑色金属矿采选业，农副食品加工业，皮革、毛皮、羽毛(绒)及其制品业，以及电力、热力的生产和供应业。由于能源资源利用紧张、技术创新难度较大、技术创新基础薄弱且对其重视不足，家具制造业、黑色金属矿采选业以及电力、热力的生产和供应业技术创新能力表现较差。家具制造业、黑色金属矿采选业以及电力、热力的生产和供应业为典型劳动密集型行业，员工中从事一线生产活动占较大比例。因此，科技创新人员所占的比重相对较低。并且由于这三个行业都属于大规模生产制造行业，技术创新的难度与风险较大,与医药制造业相比，产生技术创新成果，如发明专利的可能性和数量都无明显优势。这都是造成这三个行业技术创新能力不理想的根本原因。最后，农副食品加工业，以及皮革、毛皮、羽毛(绒)及其制品业的技术创新能力较差也是由于行业本身的性质、重对其视程度以及安徽省技术创新产业基础薄弱造成。
四、结论与建议
第一，从企业角度应增加科研经费与科技活动经费的投入强度。其分别在本文的因子分析定权法中的权重位列第1、2位。要采取必要的财政、税收支持政策形成多元化的企业研究开发经费投入体系，鼓励装备制造重点企业发挥研究开发投入主体的作用，重点建设面向行业和区域的技术创新服务体系，使企业真正成为研究开发投入的主体，技术创新活动的主体以及创新成果应用的主体。加强企业技术骨干和工程专家队伍的建设，加强省级重大技术装备人才培养基地建设，加强省外以及国内外高水平专业技术人才引进，支撑企业技术创新体系，鼓励企业通过自主开发，引进技术消化吸收以及国内国际合作与资本运作等方式掌握核心技术。
第二，政府、企业和社会三方面坚持共同努力，鼓励与保证技术创新行为的发生和持续。具体实施中，应以知识产权保护为手段和载体来实现。政府应该发挥调控和监管的作用，制定适合具体行业特征的法律、法规，并严厉打击侵犯知识产权的行为：企业也应提高自身对保护知识产权的认识，学习用法律手段维护自身技术创新成果；作为企业生存的大环境，社会应努力创造尊重创新、尊重知识产权、抵制侵犯产权行为的良好环境,为企业的技术创新行为提供良好的生存发展空间。政府、企业和社会应共同努力，为企业切实解决技术创新后顾之忧，才能产生更大的技术创新动力，从而更加有效的提高企业与行业的技术创新能力和竞争力。
参考文献：
[1]孙闻.安徽制造业技术创新能力实证研究:[硕士学位论文].合肥：合肥工业大学，2006
[2]吴友军.产业技术创新能力评价指标体系研究[J].商业研究,2004(11):27-29.
[3]王章豹,孙陈.基于主成分分析的装备制造业行业技术创新能力评价研究[J].工业技术经济,2007,26(12):63-68.
[4]柳喜花.中国装备制造业技术创新能力研究[J].沿海企业与科技,2006(11):154-156.
[5]王凯,马庆国.基于因子分析权重法的中国制造业技术创新能力研究[J].中国地质大学学报:社会科学版,2007,7(02):90-93.
[6]刘炜，关于因子分析定权法若干问题的探讨[J]，上海体育学院学报,1999,(12).
[7]杨东奇，杜军.基于因子分析的黑龙江省装备制造业技术创新能力评价研究[J].科技管理研究，2009，（12）.
[8]马庆国.管理统计[M].北京:科学出版社,20021.