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文档简介
1、基于主成分分析和DEA的企业技术创新能力评价 摘要:针对传统企业技术创新能力评价方法的局限性,提出一种基于主成分分析和DEA的企业技术创新能力评价模型。首先选取企业技术创新能力的投入产出指标,然后用主成分分析法提取出影响技术创新能力的主要因子,最后用DEA的方法对技术创新能力进行得分计算和排序。 关键词:主成分分析 数据包络分析 技术创新能力 一、 引言企业技术创新能力是指企业在技术创新活动中表现出来的直接影响技术创新效果的特征。企业技术创新能力决定了企业
2、的核心竞争力,已经成为企业生存和发展得主要决定因素之一。因此,科学、系统、有效的对企业技术创新能力进行评价,对于增强企业核心竞争力和提高企业经济效益都具有重要意义。目前对企业技术创新能力进行评价的方法和工具已经有很多。单红梅运用模糊数学中综合判断方法,对企业技术创新绩效进行整体的分析和综合评判,并运用“最大隶属度”原则,评价出企业技术创新绩效的优劣1;杨智勇,覃锋提出了企业技术创新能力评价的因果关系模型,利用结构方程模型对评价指标间的因果关系进行了建模和求解2;曹萍,陈福集针对评价指标间存在反馈的特点,应用网络层次分析法(ANP)对企业的技术创新能力进行了评价3;王丹针对传统企业技术创新能力评
3、价方法的局限性,提出一种基于DEA和熵值法的企业技术创新能力评价模型4。以上的这些评价方法或模型一般存在着指标难以量化或者数据不以获取的局限性,本文将主成分分析和数据包络分析两种方法引入到企业技术创新能力的评价中,简化了指标体系,首先选取技术创新能力投入产出指标,然后用主成分分析法提取出影响技术创新能力的主要因子,最后运用DEA方法进行得分计算和排序。二、研究方法 主成分分析法(Principal Component Analysis, PCA)是一种数学变换的方法,利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标。在实证问题研究中,为了全面、系统地分析问题,
4、我们必须考虑众多影响因素。这些涉及的因素一般称为指标,在多元统计分析中也称为变量。因为每个变量都在不同程度上反映了所研究问题的某些信息,并且指标之间彼此有一定的相关性,因而所得的统计数据反映的信息在一定程度上有重叠。在用统计方法研究多变量问题时,变量太多会增加计算量和增加分析问题的复杂性,人们希望在进行定量分析的过程中,涉及的变量较少,得到的信息量较多,主成分分析正是适应这一要求产生的。1978年由著名的运筹学家A.Charnes,W.W.Cooper和 E.Rhodes首先提出了一个被称为数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)的方法,去评价部门间的相对有效
5、性(因此被称为DEA有效)。他们的第一个模型被命名为CCR模型。从生产函数角度看,这一模型是用来研究具有多个输入、特别是具有多个输出的“生产部门”同时为“规模有效”与“技术有效”的十分理想且卓有成效的方法。利用数学规划模型,该方法可以解决具有多输入多输出特征的同行业企业生产效率评价问题。三、 评价指标体系考虑到技术创新能力评价的复杂性和指标的可获取性,本文剔除那些不易量化和不易获取的指标,构建表1所示的指标体系。表1 企业技术创新能力评价指标类别指标计算方法投入指标研发投入资金比例研发费用/销售总额人均研发经费研发费用/员工总数研发经费年增长率当年增加研发经费/去年研发经费营销费用投入比例营销
6、费用/销售总额研发人员比重研发人员数/员工总数研发人员素质具有本科及以上学历的员工数/员工总数设备先进性水平分国际先进、国际一般、国内先进和国内一般四个水平技术工人比例技术工人数量/生产工人总数产出指标产品更新周期主要产品更新得平均周期产品市场占有率该年度企业新产品销售量/同类产品销售总量新产品利润率新产品利润/新产品销售额产品创新率新产品种类/全部产品总额四、 实证分析我们对湖南省13家科技型生产性企业进行调查,得到了这些样本企业的各项指标数据,限于篇幅,本文不列出原始数据。由于主成分分析要求指标无量纲化,因此,首先对原始数据进行无量纲化处理,具体处理方法如下:其中x的x均值,ox方x
7、60;的方差,文所讨论的企业技术创新能力指标体系,投入和产出指标都为正向指标。得到标准化数据后,我们利用SPSS18.0软件进行主成分分析,计算标准化后的企业投入产出数据的特征根、方差贡献率和主成分负载,可得结果如表2和表3所示。表2 投入指标的主成分负载系数矩阵评价指标主成分E1主成分E2主成分E3研发投入资金比例人均研发经费研发经费年增长率营销费用投入比例研发人员比重研发人员素质设备先进性水平技术工人比例表3 产出指标的主成分负载系数矩阵评价指标主成分F1主成分F2产品更新周期产品市场占有率新产品利润率产品创新率接着将原始数据的投入指标转化成3个主成分指标E1、E2和E3,产出
8、指标转换成2个主成分指标F1和F2,从而得到新的主成分指标数据见表4所示(企业的名称分别用序数表示)。表4 主成分指标数据企业输出指标输入指标F1F2E1E2E312345678910111213计算出的13家科技企业的技术创新能力评价得分和排序如表5所示。表5 企业技术创新能力得分及排序企业DEA值排序166.56%4228.93%13336.89%11429.68%12548.47%86100%1764.97%58100%1957.09%61049.91%711100%11242.20%101347.69%9从表5的数据可以得到,样本企业中的3家企业都是DEA有效的,其他的10家样本企业则是DEA非有效的。五、结论 企业技术创新是一个技术的创造、转换、应用和实现的复杂过程。本文针对现有指标体系存在的无法量化和数据不易获取等缺点,提出了一套技术创新能力评价体系,并结合主成分分析法和DEA对湖南13家高技术样本科技企业进行了实证分析,验证了模型的有效性和可行性。参考文献:1 单红梅:企业技术创新绩效的综合模糊评价及其应用J.科研管理,2002,23(6):120124.2 杨智勇 覃 锋:基于结构方程模型的企业技术创新能力评价研究J.科技进步与对策,2009,26(12)
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