论文：中国制造业技术创新效率分行业差异比较

目录/提纲：……
一、引言
二、研究模型和数据
（一）研究模型
（二）研究数据及指标选择
三、实证分析
（一）对制造业技术创新效率的描述性比较
（二）效率影响因素的定性分析
四、结论及政策建议
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论文：中国制造业技术创新效率分行业差异比较

摘要：本文根据创新理论、效率评价理论和投入产出理论，运用主成分分析方法，利用效率评价模型对中国制造业行业创新效率问题进行了研究，得出了我国制造业的自主创新处于初步阶段和技术含量高的行业创新效率反而比较低等结论，并利用生产函数对效率影响因素进行了实证分析；提出了优化市场环境；培养高科技人才和建立企业研发机构等对策建议。
关键词：制造业；自主创新；创新效率
一、引言
创新和技术进步是经济发展最重要的驱动力。从亚当·斯密的《国富论》（1776）、卡尔·马克思的《资本论》（1867）到约瑟夫·熊彼特的《经济发展理论》（1911），技术和组织的创新都在经济理论中占据着重要的地位。最早将创新概念明确提出并与发明相区别开来的人是约瑟夫·熊彼特[ 熊彼特关于创新的思想首先反映在其1911年德文版的《经济发展理论》中，此书1934年译成英文时，使用了“创新”（innovation）一词。1928年，熊彼特在其首篇英文版文章《资本主义的非稳定性》中首次提出了创新是一个过程的概念，并在1939年出版的《商业周期》一书中较为全面地提出了创新理论。]，他把创新定义为企业家的职能，并认
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决模型中出现的两个问题，即无量纲化和权重的确定。无量纲化使得不同单位的指标值可以相加，计算公式如下：

其中，和分别表示各行业该指标中最大和最小值，表示该指标的实际值。
对于权重的确定，我们采用主成分分析法。主成分分析法是通过研究指标体系的内在结构关系。将多个指标的问题化为少数指标问题的一种多元统计分析方法。即把原来多个指标转化为一个或几个综合指标。并且这些少量的指标能够包含原来多个指标的绝大部分信息(80％或85％ 以上)。其目的在于简化统计数据并揭示变量间的关系。其优点在于它确定的权数是基于由数据分析而得出的指标之间的内在结构关系，不受主观因素的影响，有较好的客观性，而且得出的综合指标之间相互独立，减少了信息的交叉。这一方法避免了“人为给定”，“专家评议”或“平均分配”等一些主观色彩较重的方法存在的缺陷；并且可以较好地避免由于各指标重要程度不同和部分互相重合所造成的综合指标失真而产生的问题。
　　主成分分析方法确定权重的具体步骤如下：
第一步，应用SPSS软件的主成分分析法，得出原变量对第一主成分的特征向量。即：

其中，表示第i地区投入或产出指标的第一主成分的因子得分；为第i地区第J个指标；表示第i地区第j个指标的特征向量。
第二步，得到系数后，记为权重，则计算第ｉ个指标的权重为：
；ｊ＝1,2,…,k；　
（二）研究数据及指标选择
本文采用了2004年和2005年制造业自主创新相关数据进行分析。主要考虑了数据的可得性和准确性。关于指标的确定，技术创新两个最基本的投入指标是R&D人员和R&D经费，这两个指标被称为R&D投入；另外,还包括一部分非R&D投入，如技术引进经费、设备购置和信息等。科技物力、科技信息以及科技组织资源大都反映在科技人力资源和科技财力资源上,它们具有相对重要的地位和决定性的意义，是科技生产的基本要素和科技生产得以进行的先决条件。在参考了许多研究技术创新效率的论文后,本文选用R&D 人员（*1），R&D经费（*2），R&D项目人员（*3），技术获取费（*4）这四个指标作为制造业各行业的技术创新投入指标；而选取新产品产值（Y1），新产品销售收入（Y2），专利申请量（Y3）作为技术创新的产出指标。共选取7个指标来综合反映制造业技术创新的投入和产出。
三、实证分析
（一）对制造业技术创新效率的描述性比较
利用SPSS13.0对无量纲处理后的数据对四个投入指标和三个产出指标进行主成分分析。所有指标的第一主成分的贡献率都达到了95%，并且只有第一成分的特征值在1以上。因此，只提取一个主成分即可。表1和表2分别为2004年和2005年的投入指标和产出指标的因子载荷阵，显示了原始变量与主成分1之间的相关程度。可以看出主成分1与7个变量的相关程度都很高，所以7个指标均可以保留。这说明对因子的提取结果是比较理想的。因为因子分析定权法的实质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。因为只有一个主成分，只需要将因子载荷阵中的各投入指标前的负荷系数除以各系数之和，便可以分别得到它们的权重。
表1 2004年指标因子载荷矩阵
成分1 成分1
R&D人员 0.983161 新产品产值 0.984086
R&D经费 0.99201 新产品销售收入 0.984097
R&D项目人员 0.992793 专利申请量 0.926741
R&D项目经费 0.984357

表2 2005年指标因子载荷矩阵
成分1 成分1
R&D人员 0.987332 新产品产值 0.985078
R&D经费 0.992622 新产品销售收入 0.989221
R&D项目人员 0.995526 专利申请量 0.945575
R&D项目经费 0.989559
利用因子载荷矩阵计算出权重，然后代入相关公式计算出效率值，结果见表3。
表3 制造业分行业自主创新技术效率值
行 业 2004年 排名 2005年 排名
农副食品加工业 0.8526 21 0.8389 20
食品制造业 1.1055 3 0.9448 17
饮料制造业 1.0199 9 0.9629 15
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