劉建中，閆曉輝

（合肥學(xué)院，合肥 230022）

1 問(wèn)題的提出

本文基于科技型企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建原則，通過(guò)對(duì)合肥市18家科技型企業(yè)進(jìn)行截面數(shù)據(jù)采集，利用本文利用Spss for Windows軟件主成分因子分析方法，來(lái)評(píng)價(jià)合肥市科技型企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的問(wèn)題。

2 數(shù)據(jù)分析

2.1 數(shù)據(jù)整理與分析

本文擬采用X1-X12等12個(gè)指標(biāo)，利用Spss軟件對(duì)18家企業(yè)的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析。建立數(shù)據(jù)文件定義變量及標(biāo)簽，并輸入原始數(shù)據(jù)：

變量含義：

（1）X1：企業(yè)從事科技人員總數(shù)（人）；

（2）X2：技術(shù)開(kāi)發(fā)人員比重，即本科以上學(xué)歷人員/科技人員總數(shù)（%）；

（3）X3：科學(xué)家工程師比重，即中級(jí)職稱(chēng)以上人員數(shù)/科技人員總數(shù)（%）；

（4）X4：政府撥款占經(jīng)費(fèi)投入比重，即政府撥款數(shù)/經(jīng)費(fèi)投入總額（%）；

（5）X5：企業(yè)自籌占經(jīng)費(fèi)投入比重，即企業(yè)自籌/經(jīng)費(fèi)投入總額（%）；

（6）X6：科技經(jīng)費(fèi)投入總額（萬(wàn)元）；

（7）X7：技術(shù)研發(fā)支出總額（萬(wàn)元）；

（8）X8：專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)（個(gè)）；

（9）X9：科研項(xiàng)目立項(xiàng)總數(shù)（項(xiàng)）；

（10）X10：科技人員獎(jiǎng)勵(lì)（萬(wàn)元）；

（11）X11：科技成果獎(jiǎng)勵(lì)（萬(wàn)元）；

（12）X12：凈利潤(rùn)率（%）；

這里選取的具有代表性的一些指標(biāo)，能夠作為合肥市科技型企業(yè)的評(píng)價(jià)指標(biāo)。本文通過(guò)調(diào)研的方式對(duì)18家合肥市科技型企業(yè)進(jìn)行了2008年、2009年、2010年截面數(shù)據(jù)的采集（數(shù)據(jù)略）。

2.2 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理

按Statistics，Summarize-Descriptive的順序逐步選擇各菜單的菜單項(xiàng)，打開(kāi)Descriptive對(duì)話(huà)框，把（1）～（11）個(gè)變量移入Variable矩形框，選擇對(duì)話(huà)框下部的Save standardized values as variables選項(xiàng)，然后按ok按鈕。

表1 2008年科技評(píng)價(jià)指標(biāo)總方差解釋KMO和Bartlett的檢驗(yàn)

表2 2009年科技評(píng)價(jià)指標(biāo)總方差解釋KMO和Bartlett的檢驗(yàn)

表3 2010年科技評(píng)價(jià)指標(biāo)總方差解釋KMO和Bartlett的檢驗(yàn)

通過(guò)KMO和Bartlett檢驗(yàn)（表1）我們知道，它們的KMO值分別為0.650＞0.5,0.697＞0.5,0.651＞0.5,從而我們可以進(jìn)行主成分因子分析，結(jié)果見(jiàn)表2、表3。

2.3 數(shù)據(jù)的處理和結(jié)論

分別對(duì)合肥市18家企業(yè)所搜集的2008年、2009年、2010年科技數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析。

主成分個(gè)數(shù)提取原則為主成分對(duì)應(yīng)的特征值大于1的前m個(gè)主成分。特征值在某種程度上可以被看成是表示主成分影響力度大小的指標(biāo)，如果特征值小于1，說(shuō)明該主成分的解釋力度還不如直接引入一個(gè)原變量的平均解釋力度大，因此一般可以用特征值大于1作為納入標(biāo)準(zhǔn)。

對(duì)2008年科技評(píng)價(jià)指標(biāo)，我們提取了4個(gè)主因子（累積方差貢獻(xiàn)率為87.145%），通過(guò)分析：首先第一主因子上從事科技人員總數(shù)、科技經(jīng)費(fèi)投入總額、技術(shù)研發(fā)支出總額等指標(biāo)變量的載荷明顯較大，故可被解釋為科技投入因子，同時(shí)，專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)、科研人員獎(jiǎng)勵(lì)、科研成果獎(jiǎng)勵(lì)亦有相當(dāng)?shù)妮d荷，這說(shuō)明科技投入是決定科技產(chǎn)出的主要因素，第一主因子的貢獻(xiàn)率高達(dá)47.989%，體現(xiàn)出18家企業(yè)在科技投入和科技產(chǎn)出存在較為明顯的差異；其次，同樣的道理可將第二主因子理解為科技覆蓋因子，是指技術(shù)研發(fā)人員比重與科研立項(xiàng)項(xiàng)目總數(shù)關(guān)系密切，科技覆蓋的群體越大那么科技產(chǎn)出也就越大；第三主因子解釋為政府支持因子，主要體現(xiàn)在政府撥款占經(jīng)費(fèi)投入的比重和企業(yè)擁有科學(xué)家、工程師的比重；第四主因子解釋為企業(yè)自主因子，即企業(yè)自籌經(jīng)費(fèi)占經(jīng)費(fèi)投入的比重。

對(duì)2009年科技評(píng)價(jià)指標(biāo)，我們提取了3個(gè)主因子（累積方差貢獻(xiàn)率為84.102%），通過(guò)分析：首先第一主因子中包含指標(biāo)同從2008年數(shù)據(jù)中所提取的第一主因子包含指標(biāo)一樣，并且第一主因子的貢獻(xiàn)率高達(dá)52.982%；其次，技術(shù)研發(fā)人員比重與科研立項(xiàng)項(xiàng)目總數(shù)等指標(biāo)在第二主因子上載荷比較大，同樣我們第二主因子理解為科技覆蓋因子；第三主因子仍解釋為政府支持因子，因?yàn)檎畵芸钫冀?jīng)費(fèi)投入的比重這項(xiàng)指標(biāo)在本主因子上載荷明顯。

對(duì)2010年科技評(píng)價(jià)指標(biāo)，我們提取了4個(gè)主因子（累積方差貢獻(xiàn)率為92.799%），通過(guò)分析：第一主因子同2008年、2009年所提取的第一主因子一致，其貢獻(xiàn)率50.008%；其次，第二主因子主要包括企業(yè)自籌經(jīng)費(fèi)占經(jīng)費(fèi)投入比重、政府撥款占經(jīng)費(fèi)投入比重等指標(biāo)，仍可以稱(chēng)為政府支持因子；第三主因子，同2008年第三主因子、2009年第二主因子一致；第四主因子主要體現(xiàn)企業(yè)擁有科學(xué)家、工程師的比重。

表4 2008年科技評(píng)價(jià)指標(biāo)總方差解釋

表5 2009年科技評(píng)價(jià)指標(biāo)總方差解釋

表6 2010年科技評(píng)價(jià)指標(biāo)總方差解釋

表7 2008年成份矩陣a

表8 2008年旋轉(zhuǎn)成份矩陣a

表9 2009年成份矩陣a

表11 2010年成份矩陣a

表12 2010年旋轉(zhuǎn)成份矩陣a

3 結(jié)果與討論

通過(guò)上面用spss軟件對(duì)初始數(shù)據(jù)的處理和解釋?zhuān)覀冏罱K保留了四個(gè)主成分來(lái)濃縮以前的11個(gè)初始科技評(píng)價(jià)指標(biāo)，并可以發(fā)現(xiàn)三年數(shù)據(jù)中第一主成分的累積貢獻(xiàn)率分別為47.989%、52.982%、50.008%，從事科技人員總數(shù)、科技經(jīng)費(fèi)投入總額、技術(shù)研發(fā)支出總額、專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)、科研人員獎(jiǎng)勵(lì)、科研成果獎(jiǎng)勵(lì)等指標(biāo)在第一主成分上載荷顯著，其中又體現(xiàn)出科技投入是決定科技產(chǎn)出的主要因素；另外，科技覆蓋因子、政府支持因子的貢獻(xiàn)率也比較大，這說(shuō)明企業(yè)的科技進(jìn)步在很大層面上依賴(lài)于政府的支持，以及企業(yè)自身的重視程度。

綜上，據(jù)分析我們知道：從事科技人員總數(shù)、技術(shù)研發(fā)人員總數(shù)、科研經(jīng)費(fèi)投入總額、技術(shù)研發(fā)支出總額、政府的支持力度等直接決定了企業(yè)的科技進(jìn)步情況，應(yīng)當(dāng)視為科技進(jìn)步關(guān)鍵要素，對(duì)企業(yè)的科技進(jìn)步影響最為顯著。

[1]何曉群.多元統(tǒng)計(jì)分析[M].北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社，2004,(3).

[2]王麗偉、曾慶黎.主成分分析在企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].北京聯(lián)合大學(xué)學(xué)報(bào),2006.

[3]盧紋岱.SPSS for Windows從入門(mén)到精通[M].北京：電子工業(yè)出版社，1997.