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湖北装备制造业自主创新评价研究

减小字体 增大字体 作者:李忠华 李成标    来源:www.bob123.com  发布时间:最新发布
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湖北省是全国装备制造业的重要科研、生产基地之一,拥有一大批装备制造业企业,承担着为国民经济各行业和国家安全提供技术装备和技术手段的重任。装备制造业是制造业的核心,是实现工业化、现代化的必备条件。研究装备制造业的发展.正确认识和评价其历史地位和作用,具有现实和深远的意义。认识湖北省装备制造业自主创新活动方面的潜力或不足.有必要建立一个科学、系统的产业自主创新能力评价体系.并据此采用科学的评价方法进行能力评价.为产业的发展以及政策的研究提供依据。

1构建装备制造业自主创新能力评价指标体系

装备制造业按照国民经济行业分类,分为金属制品业、通用装备制造业、专用设备制造业、交通运输设备制造业、电器装备及器材制造业、电子及通信设备制造业、仪器仪表及文化办公用装备制造业7个大类。产业自主创新能力是一个系统的概念.是产业各个方面创新能力的综合体现。它具有一定的技术突破的内在性、技术与市场的率先性、知识和能力支持的内在性。而产业创新人力资金的投入、产业创新效益状况以及政府的支持力度构成了产业自主创新能力的重要组成部分。科技人员.R&D人员和科技活动作为产业的创新资源是产业自主创新的基础和发展的驱动力:政府的投资支持为产业的自主创新提供了宏观的环境.推动产业创新发展.创新扩散不仅助力创新活动的产生从而产生创新效益:创新效益则是通过产业增加值、基础设施投资、技术改造投资等提升创新资源的结构来完成创新的循环过程。

根据大量文献的分析,综合考虑装备制造业自主创新能力的内涵和特点,以及根据国内外对自主创新能力评价方面的研究.参照国家统计局提出的衡量企业自主创新能力的四大指标,在严格遵守指向性、科学性、可操作性和可比性原则.笔者初步预选了32个指标,并采用专家咨询法,对32个指标进行了筛选,去除了三类指标:①相关系数较大的指标.指标重复会对结果产生放大效应:②主观成份过强的指标,过于主观的指标影响了评价结果的稳定性;③直接量化比较困难的定性指标,通过转化用可量化的指标代替。最后确立了包含14个指标的湖北省装备制造业自主创新能力评价指标体系(见表1)。

表l中部分指标具体含义解释:

Xl:有科技活动的企业比例,即某一产业有科技活动的企业占该产业企业总数的比例:X2:科技活动人员比例,即某一产业科技活动人员占该行业当年总员工平均数的比例:X5:R&D人员比例.即该产业内R&D人员占当年总员工平均数的比例:X14:国家投资力度,即国家投资于所有者权益总额的比值,用来反映政府对产业企业的支持力度。

2湖北省装备制造业自主创新能力评价

2.1评价模型

文章主要采用因子分析法,即在尽可能不损失信息或者少损失信息的情况下,将多个变量减少为少数几个潜在的因子.这几个因子可以高度地概括大量数据中的信息。这样既减少了变量个数.又同样地能再现变量之间的内在联系,再根据相关性的大小把变量分组。各个因子间互不相关,所有变量都可以表示成公因子的线性组合。其目的就是减少变量的数目.用少数因子代替所有变量去分析整个经济问题。

为随机误差项。

因子分析首先要确定变量指标,收集数据,并采用标准差方法对量纲不通的原始变量数据进行标准化处理,然后再根据相关关系矩阵的特征根和累计方差贡献率选出因子,最后用所选因子的方差贡献率为权数将各因子得分进行综合,得出历年综合得分。因子分析的基本步骤为:

(1)选择原始指标。原始指标的选取主要依据自主创新评价理论对分析对象的定性分析.同时考虑数据的易获得性。

(2)查找数据。查找统计年鉴和各种经济数据资料库,根据前面所给定的原始指标,收集各种原始数据。

(3)数据标准化处理。以消除因数据间量纲的不同可能产生的分析偏差,具体操作为:

2.2装备制造业自主创新能力实证研究

2.2.1 湖北省装备制造业自主创新能力整体实证研究

在对各指标做了标准化处理后,便可以用因子分析方法进行技术创新状况的评价。需要注意的是,并非所有的情形都适合因子分析,这就需要做一些相应的检验。KMO检验和Bartlett´s球形检验是两个测度因子分析模型是否可行有效的检验方法。KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)测度采样充足度。检验指标变量的偏相关是否足够小。KMO的统计量值一般界于0—1之间,若该统计指标在0.5—1则表明可以进行因子分析,若小于0.5则表明因子分析的结果可能难以接受。

根据相关数据,SPSS给出的相关计算结果表明(见表2):KMO检验的结果为0.836(大于0.5);Bartlett´s球形检验统计指标检验相关矩阵是不是单位矩阵(原假设为相关矩阵为单位阵)。卡方检验结果表明.Bartlett´s球形检验的P值近似为0.拒绝原假设,即相关矩阵不是单位阵,因此,以上两项统计指标的检验表明适合采用因子分析进行研究。

使用Spss15.0进行因子分析降维得到公共因子解释的总方差(见表3)、旋转因子矩阵(见表4)和公共因子得分系数矩阵(见表5)。

2.2.2结果分析

根据上面的结果可以看出:Fl因子主要承载了:工业增加值、基本建设投资、技术改造投资、科技活动经费筹集总额、研究与发展经费支出、产品销售收入、工业总产值(当年价格)、固定资产、科技活动经费支出总额、工业销售产值10个指标。这些指标可以概括为自主创新能力基础因子.它解释了总方差的64.815%:F2因子主要承载了R&D人员比例、科技活动人员比例、有科技活动的企业比例,它这些指标可以概括为自主创新能力发展因子,它解释了总方差的18.045%:F3因子主要承载了政府投资力度,它解释了总方差的9.825%。利用公共因子得分系数矩阵和各指标在2002-2007年经过标准化后的数据可以得到装备制造业自主创新能力整体以及各行业在2002 -2007年的得分(见表6)。

由表6可以看出:金属制品业、通用装备制造业、交通运输设备制造业、电子及通信设备制造业、仪器仪表及文化办公用装备制造业呈较稳定的增长,期中以交通运输设备制造业上升最为稳定:专用设备制造业在2002—2005年间自主创新能力降低.在2005年后开始快速回升说明专业设备制造业经历的一个由自主创新能力不足向自主创新能力快速发展的过程.电器装备及器材制造业在2005年遇到拐点.有原始数据可以看出2005年的R&D人员比例、科技活动、科技费用支出等均比前后两年要高。湖北省装备制造业自主创新能力整体发展呈较稳定上升态势。

3结论

针对湖北省装备制造业自主创新结构特点.建立了装备制造业自主创新能力评价指标体系,基于因子分析法对湖北省装备制造业自主创新能力进行综合评价.该方法简单易于操作,消除了各指标间的相关影响.避免了信息量的重复,克服了权重确定的主观性,提高了评价的质量。研究结果可以为政府相关部门以及企业管理的决策者对装备制造业各行业自主创新能力评价提供科学依据,提升产业自主创新能力水平。

参考文献

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刘大海,李宁,晁阳.SPSS 15.0统计分析从入门到精通[M].北京:清华大学出版社,2008

(责任编辑梁工)

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