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基于因子分析法的医药制造企业创新能力评价

发布时间:2018-10-19 15:29所属分类:医学论文浏览:1

摘要:以340家江苏省医药制造企业为例,从创新资源投入能力、支撑能力和产出能力三个方面构建医药创新能力评价指标体系,运用因子分析法分析江苏省医药制造企业创新能力。研究结果表明,对医药制造企业创新能力影响程度由大到小的因素分别是创新资源投入能力

  摘要:以340家江苏省医药制造企业为例,从创新资源投入能力、支撑能力和产出能力三个方面构建医药创新能力评价指标体系,运用因子分析法分析江苏省医药制造企业创新能力。研究结果表明,对医药制造企业创新能力影响程度由大到小的因素分别是创新资源投入能力、创新产出能力和创新支撑能力,企业样本中综合得分最高、最低分别为9.270、-1.310分,江苏省医药制造企业创新能力整体状况较好。

  关键词:医药制造企业,创新能力,因子分析法,江苏

  0引言

  十三五规划强调我国医药制造业的科技创新问题,规划明确指出要加速推进我国由医药大国向医药强国转变。尽管我国医药制造业规模庞大,但我国医药制造业的创新能力仍比较低,距离国际领先水平还有一定的差距[1-2]。

  学者们主要从不同角度对医药制造业创新能力评价进行了理论和实证分析。曹阳等[3]从投入、产出、支撑水平三个角度构建了生物医药产业创新能力评价指标体系,研究结果发现浙江、江苏、上海三个省市生物医药产业创新能力相对较强。褚淑贞、唐卉[4]通过构建基于熵权法的评价指标体系,对我国制药业创新能力进行综合评价,指出企业办科研机构对创新能力影响较大。

  国内学者对我国医药制造业创新能力进行评价时,鲜少基于医药制造企业进行综合评价和研究。本文以江苏省医药制造企业为研究对象,运用因子分析法分析江苏省医药制造企业自主创新能力,以期为科技管理部门、医药制造企业的管理与决策提供理论依据,对于促进医药制造业创新能力的提升及其长远发展具有一定的现实意义。

  1研究设计

  1.1评价指标体系的构建

  本文以制造业自主创新能力、高技术产业自主创新能力的评价指标为基础,结合医药制造业的技术创新特点和实际情况,选取了创新资源投入能力、支撑能力和产出能力三个一级指标及相应的二级、三级指标,构建江苏省医药制造业创新能力评价指标体系(见表1)。

表1

  1.2研究方法与数据来源

  因子分析是一个降维分析过程,以尽可能少损失或不损失信息为前提,从反映目标特征的多个指标数据中选取主成分因子,通过对主成分因子的提取来反映大量数据所要说明的内容[5],能够实现在减少变量数目的同时,还可检验变量之间关系,反映总体因素之间所存在的内在联系。本文选取2012年江苏省医药制造企业微观调研数据作为研究对象,数据来源于江苏省医药行业协会和问卷调查收集整理获得。剔除了数据有缺失的部分企业,最终选取了江苏省医药制造业340个样本企业的研发和产出情况,样本企业包括巴塞利亚药业(中国)有限公司、江苏南星药业有限责任公司、江苏仁寿药业有限公司等。

  2实证结果与分析

  2.1因子分析过程

  本文将实证分析医药制造企业的创新资源投入能力、创新支撑能力、创新产出能力对医药制造企业创新能力的影响。首先,创新资源投入能力一级指标包含四个三级变量,即R&D人员当时全量、R&D人员占企业从业人员比重、R&D经费投入以及新产品开发经费投入,针对这四个三级指标从而得出该一级指标在此之下的综合分数。根据KMO和Bartlett的检验显示KMO值为0.704(>0.6),Bartlett球形检验卡方值为1072.239,通过了显著性为0.05的Bartlett球形检验。

表2

  表2给出了提取公因子前后各变量的共同度,说明各因子对变量的总方差所做的贡献度。在提取因子后,各变量的提取度都较大,均大于0.8,信息的损失量均小于40%,说明保留了大量的信息,因此效果是显著的,即因子分析在压缩变量的过程中没有丢失很多信息。

表3

  如表3所示,经过旋转后提取出的两个主成分的累计方差贡献率为92.905%大于0.85,信息的损失量在15%以内,主成分解释了原始数据92.905%的内容,说明4个变量可以通过这两个主成分进行反映。

表4

  表4为旋转后的因子载荷,在进行旋转后,得出4个三级指标在两个主成分上的因子载荷,数值大于0.6即为有较好的结果。根据表4所示,成分1在R&D经费投入、新产品开发经费投入、R&D人员当时全量三个方面的载荷大于0.6,说明第一个主因子由这三个变量构成,同样的,第二个主因子则由R&D人员占企业从业人员比重构成,两个主因子的得分命名为变量A1、A2。最后需要按照各因子的方差贡献率计算该一级指标的综合分数。

  上述解释的总方差的表格显示,两个主成分在方差上的贡献率各为67.157%,25.748%,而这两个因子的总贡献率为92.905%,由此根据下列公式计算该一级指标的综合得分:资源投入能力=(67.157%*A1+25.748%*A2)/92.905%用同样的方法可以得到:支撑能力=(31.060%*B1+24.272%*B2+17.104%*B3)/72.435%创新支撑能力由三个主因子反映,三个主因子的得分命名为变量B1、B2、B3。创新产出能力由两个主因子反映,两个主因子的得分命名为变量C1、C2。产出能力=(47.388%*C1+27.085%*C2)/74.474%

  2.2计算医药制造企业创新能力综合得分

  通过对上述各一级指标的因子分析,提取出创新能力所包含的三个一级指标的综合得分。最后得出创新能力的综合得分,并分析它所包含的三个方面对于创新能力的影响程度大小。根据旋转后的因子载荷,各一级指标的载荷值分别是0.913,0.900以及0.893,说明对医药制造企业创新能力影响程度由大到小分别是创新资源投入能力、创新产出能力及创新支撑能力。通过计算,医药制造企业样本中创新能力综合得分最大值、最小分值分别为9.270、-1.310分。创新能力综合得分处于(0,1]区间的医药制造企业数量最多,占调查样本的59.71%左右,见表5。

表5

  3结论

  通过对340家江苏省医药制造企业创新能力进行实证分析,结果表明在创新能力包含的三个方面中,资源投入能力对它的影响程度最大,产出能力的影响程度居中,而相比前者,支撑能力的影响程度最小。企业样本中综合得分最高、最低分别为9.270、-1.310分。59.71%的医药制造企业创新能力综合得分处与(0,1]区间,这表明江苏省医药制造企业创新能力整体状况较好。

  从企业微观层面对医药制造行业进行综合评价[6],结果更客观可信,同时也有利于提升医药制造企业创新水平。在此基础上,探究如何优化人才、科技、资金、监管和市场准入机制,不断破除阻碍科技创新能力提高的体制机制障碍,建设中国良性发展的创新生态系统,将是后续研究的方向之一。

  参考文献:

  [1]郭冬梅,王英.区域集聚对医药产业技术创新的影响分析[J].科技管理研究,2013,33(2):13-16.

  [2]余景亮,孙峰,曹曼.江苏医药制造业创新能力评价及对策研究[J].科技与经济,2014,27(6):27-31.

  [3]曹阳,朱丽娜,茅宁莹.基于多层次灰色评价模型的生物医药产业集群创新能力实证研究[J].企业经济,2012,381(5):94-97.

  [4]褚淑贞,唐卉.基于熵权法的我国制药业创新能力的综合评价[J].中国药物评价,2013,30(5):295-301.

  [5]章家清,张学芬.中国医药制造业技术创型能力实证研究[J].工业技术经济,2015(5):41-48.

  [6]唐力.江苏医药制造企业自主创新效率研究[J].凯里学院学报,2017,35(6):128-130.

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