第2q接第3期研究与发展管理 2仰年6月民&D MANAGEMENT Jun. 2α" 立意编号:1制-8308(2酬)03-ω50-07多指标商板数据下的企业R&D能力因子分析董锋，谭清关，周德群(南京航空航天大学经济与管理学院，南京21∞16)摘要:面板数据是截阁数据和时间序列数据的组合，本文设计的一定时间段内多个企业民&0能力评价的M个指标体系就是典型的多指标固板数据.运用传统因子分析方法解决多指标丽板数据因子分析问蝠，其效果不能完全令人满意.本文尝试借助SPSS和Excel统计工具，用改进的因子分析方法以江苏省科技成果转化专项资金资助企业为例解决这一问题.在分析中首先根据因子载荷阵提取与企业肌.&0能力有关的五个公共因子，然脂根据2(刷…2007年各年参与企业数目进行8次因子分析，最后根据改进公式得出40家企业的公共因子得分和锦舍总得分.关键词:多指标;西板数据;R&O;因子分析中朋分类号:归70文献标识码:A传统的因子分析方法是一种降维、简化数据的技术，它通过研究众多的指标数据之间的内部关系，楝求观测数据中的基本结构，并用少数几个"抽象"的变量来表示所研究问瞄的基本数据结构.{目是传统因子分析有其局限，即其所研究的初始指标必须是间一时间点的数据，而对于不间时间点，就不同时间跨度的数据则元法处理.就本文要实证的对象来说，枉苏省2(则年开始设立省科技成果转化专明资金，在南京市版城跑围内，2(则年有8家企业、2ω3年有17家企业、2∞5年有15家企业，开始加入这一项目，董锋曾以这40家企业2007年的数据提取公共因子，引用传统因子分析法对这些企业的R&D能力进行评价[1]但是企业的R&D能力在资金注入后存在滞后嗷应，只用2∞7年的数据对所有40家企业进行评价，显然对后参加这个项目的企业是不公平的，如何对这些不间年度开始接受专项资金资助企业的R&D能力进行评价，传统因子分析方法对这个问题的解决显然不令人满意，本文尝试用多指标面板数据因于分析方法对这一问题进行研究.1 面板数据的统计描述面板数据是截面数据和时间序列数据的组合，具有空间和时间维度的特征.就本文来说，40家江苏省科技成果转化专项资金资助企业2侧一2∞7年的M个指标的数据就是面板数据.从20世纪80年代以来，对于面板数据的研究产生很多成果，但是研究大都是围绕计量经挤建模牒开的，将多兀统计引人瞄板数据分析的研究很少.Bonze和Hermosilla开创性地将多元统计分析方法引人到回极数据的分析之中，并对廉类分析方法进行了撒传算法改进[1]朱建平、陈盹恳通过将单指标闹板数据的时间维度转换为截固数据的指标维度，研究了单指标酣板数据的廉类分析[2]郑兵法通过构端多指标酣板数据的距离函数和离提平方和函数，对多指标阁极数据柴类分析进衍了研究[3]国内外学者对于酣板数据与多元统计方怯结合的研究还比较少，本文以横跨不同年度的多个企业民&D能力评价为研究对象进行多指标而板数据因子分析，也是对面板数据与剧子分析研究相结合的一种尝试. 单指标商橄擞据统计特征单指林回板数据可以转化成二维撤回数据.设总体有N个样本，锦个样本的特征只用一个指标就可以表示，时间跨度为T，则i个样本在t时间的指你可以表示为X.(t);设总体有N个样本，每个样本的特收稿日期:双削-04-29;修改日期:2α协11-10..余项目:阂家自然秘学暴金资助项目(90SI∞10);江苏省软科学者在金资助项目(BR2∞7038).作省简介:肇锋(1978一)，房，博士研究生，研究方向为企业kR&D能力.췲랽쫽뻝
第3期遭E镰等:多指标丽板敷攒下的企业民&D能力因子分析51 征需要用p个指栋来表示，则第i个样中的第j个指标可以表示为儿，经观察发现，单指标酣极数据的时间维度可以转化为截面数据的指标维度，即第i个样本在t时间的指标也可以表示为凡，此时单指标面极数据的平均值、方雄和协方盖等就计量踊数的表现形式和截嗣数据都是相同的，可见，单指标丽板数据的处理较为方便. 多指栋面极撒据统计特征~指标面板数据结构要比单指标丽板数据复琪，严格来说，多指标面板数据是不能用工维数据表示的，应该用王维数据，但是可以把王维数据在平阁上转换成工维的形式.i捷总体有N个样本，锦个样本的特征用p个指标表示，时间跨度为T，则第i个样本第j个指标在t时间的数值表示为Xÿ(t).在四子分析过程中，多指标困板数据的的统计函数也与橄丽数据的统计函数不同.设多指$前面极数据为Xÿ(t)，i:: ，…，的j::l，2，…•p 0笔t~ T，那么，称，，‘··、··、嗣‘.，，j X=击运会uω为样本第j个指标的均值函数:称1lN"•• 叫=于口2[Xu(04(t)]Z(2) 为样本第j个指标的方差面数[3]对于不间的时点。运t\< tE:; T，本文提出样本在第j个指标的协方袭俑数为2 叫(川::击机(t\)-Xj(t\)][X (t) -Xj(tz)] (3) z综上所述，多指栋商板数据在统计特征上要比单指标面板数据和截面数据复杂得多，本研究尝试用改进的因子分析方法解决这一问蜡.2 分析方法 企业R&D能力变'世帽栋的选取对于企业创新能力，国内外学者做出了很多研究，杨宏进认为企业的创新过程可归结为:决策(资源)→实施(般率)→实现(嗷益)这样一个实用模型，其中，创新决策的最终体现是创新资源投入的强弱，实施主要包括研究开发和制造两方面，而实现则体现在销售能力和新产品效益上，另外，创新活动离不开管理[4]曹荣耀等认为创新能力实际上是企业赞体的系统能力，并且是以产品、生产技术以及管理技术的创新能力为主体，协调发挥以实现经济利润的能力川.马胜杰认为企业创新能力可分为产品和工艺创新能力，还可以分解为创新资掘投入、创新管理、创新倾向、研究开发、制谐和营销等六个能力要萦[6]Bu喀elman认为企业创新能力是企业能够实施创新战略组织的综合能力，包括企业组织和创新文化氛阁、J梳得资源以及配置资源的能力，产业发腿和技术发展的顶测能力，企业的战略管理能力[7•Barton则指出企业创新能力的核心是掌握专业技术的人、企业的技术创新系统、企业的综合管理能力以及企业的价值观和企业文化[则，本文根据中外学者关于企业创新能力的论油进行企业R&D能力评价指标的选取，采用理论分析法、频度统计法和专家意见法.理论分析法主要是根据学术界对企业民&D各指标内涵、作用和意义等角度来确定其重要性，从中选取本文需要的有关企业R&D且可以度酷的指标体系;颇度统计法即对最近句企业民&口相关的统计资料、研究报告进行频度统计，从中抽取出现颇度最高的统计指标:专家意见法是根据高校研究企业R&D的专家以及江苏省从事科技成果转化推广专项资金管理人员的意见，从中选取最能体现企业R&D状况的指标.本文最终端取民&D资金投入强度、民&D人员投入强度等M个原始指标，见表 商银散据因子分听说穗(Aü咖Aj)1)原始数据你准化根据标准化公叫=:: 1，2，而得标准化脚，其中协第i个样本第j个指标的标准化值.췲랽쫽뻝
52 研究与发展管理第21瞥褒1企业创新能力评价指标T’ah. 1 Evaluation indexes for enterpri时民&Dability 初始指标指标计算方法X1R&D资金投入强度R&。经费/企业销售总收入X民&D人员投入强度2R&D人员数/企业职工总数凡人均R&D费用民&。经费/R&D人员数凡人均专利拥有数已获专利数/企业R&D人员数几民&D频率申请专利数X创新成功率6已获专利数/专利申请1:X政府支持强度7政府科技成果转化资金/企业销售总收入X对政府投入的消化吸收8企业消化吸收绞费支出/i政府科技成果转化资金XR&D开发成功率9政府科技成果转化资金项目的销售额/企业销售总收入X新产品销售率IO企业新产品销售收入/企业销僻总收入XIIR&D核心人员素质科学家和工程师人数/企业R&D人员数X企业技术积累能力I2已获专利数X工人生产新产品效率13企业新产品销售收入/生产工人数X民&D延续力I4技术创新中的金融机构贷款Y企业销售总收入X1sR&D中心数国家、省市认定技术中心数XR&D机制I6定性指标，专家打分X企业家R&D的欲望和资任心17定性指标，专家打分X劳动生产率I8新产品产值/企业职工总数X员工素质I9大专以上文化程度人蜘企业职工总数X箭销费用投入强度20营销费用/销售收入X销售人员水平21销售人员从事销售工作平均年限+销售人员平均受教育年限①X与外界的研究和合作能力22定性指串串，专家打分X广告支出强度23新产品广告费用/企业销铸总收入X销售网络覆.mt率24新产品销售网点/产品游在销售市场总数2)建立变最的相关系数炬阵R巳(rij). 3)求R的特征值及相应的单位特征向盘，并根据祟汁贡献率要求得到阴子载荷矩阵-4)对因子载荷矩阵施行方差最大I巨变旋转.前四个步骤的计算，均采用统计软件，在此基础上提出固板数据因子得分公式-5)计算因子得分.第i个样本的综合得分计算公式为M M 毗=(汇φm(t)Fmi(t))/(L< m(t)) (4) 其中，仇(t)为第t年数据因子分析第m因子的贡献率，Fmi(t)为第i个样本的第m个公共因子得分.的计算面极数据公共因子总得分和综合总得分.面板数据公共因子总得分为σ耐2(￡φm(t)凡(t))/(￡仇(t))(5) t =’0 i=句回板数据综合总得分为(6) Wi = (乡(t)Wi(t))/(会。))δ( t)为在为i个样本第t年数据的因子分析时方整的累积贡献率.3 实证研究 撒据来琼和处理方法本文的数据是在杭苏省科技成果转化专项资金相关主管单位的帮助下，通过向20ω年开始受资助的8家企业、2∞3年开始受资助的17家企业、2∞5年开始受资助的15家企业，共40家企业发放问眷获得，问卷调查对象主要是企业的总经理或对企业整体有…定了解的副总经理和项目、部门负责人，因此数①销售人员从事销售工作平均年限和平均受敬青年限两项原始数据都经过标准化处理.췲랽쫽뻝
第3期董锋等:多指标而板数据下的企业民&D能力因子分析53 据有相对比较高的呵信性.本文面板数据因子分析前四个步骤是对2刷一2ω2年(共8家企业)，2ω3-2ω4年(共25ã夜企业)，2∞5-2ω7年(共40家企业)的相关数据共进行8次因子分析，所用工具为，后两个步骤是因子得分和丽板数据因子总得分和面极数据综合总得分，均用Excel计算，因篇幅有限，因子分析部分本文仅列出对2∞4年数掘进行因子分析中旋转后的因子载荷阵结果. 旋转盾的因子载荷阵以"方提极大化"为准则进行因子正交旋转，从而得到方袭极大化盾的回子辑荷短阵，同时旋转后其总体因子的方装在累枫贡献率是不变的，即5个因子的总体方禁累积贡献率还是%，根据脆转盾的因子载荷姐阵可以得到明确经济意义上的主公共因子，旋转后的因子载荷阵(2ω4年)见表2.袋2旋转盾的因子载荷阵 Rota怡dcomponent matrix Componenl 因子2 3 4 5 Xl 叩 -02 x3 。. 5. 259E-倪X4 。. X5 呻 缸叩 响。俐361x7 x8 5. 217E-02 呻152x9 XlO 7. 651E-02 XIl 5. 732E币。2胁。.379X12 4. 217E -01 X13 6. 243E-0盘X14 就-ω X15 4. 777E-02 。. X16 2. 173E句ω X17 巴…. X18 X19 σ7 X20 件。.017X21 。.825X22 X23 X24 由表2可知，公共因子FI在X(民&D资金投入强度)、几(R&D人员投入强度)、几(人均R&D费1用)、X(政府支持强度)、X(对政府投入的消化吸收)、X川R&D延续力)等指标上具有较高正载荷，这78些指标代表企业在民&D上的投入能力，命名为民&D投入能力因子.公共因子几在几(人均专利拥有数)、Xs(R&D频率)、X(创新成功率)、几(R&口开发成功率)、X6IO(新产品销售率)、X川企业技术积累能力)、X(工人生产新产品效率)等指标上具有极高正载荷，这些指13标代表企业在民&D上的产ili能力，命名为民&D产出能力因子.公共因子叽在Xu(R&D核心人员素质)、X以民&D中心数)、X(劳动生产率)、X川员工素质)等指18栋上具有较高正载荷，这些指标代表企业在R&D方面员工的实施能力，命名为民&D员工实施能力因子.公共因子凡在X川R&D机制)、X(企业家民&D的欲望和责任心)、X川句外界的研究和合作能I7力)等指标上具有较高配额荷，它们与企业的R&D的管理方回相关，命名为R&D管理能力因子.公共因子凡在X加(营销费用投入强度)、X(销售人员根平)、X(广告支出强度)及X(销售网络212324覆盖率)等指标上具有较高正载荷，它们代表企业R&D的实现能力，命名为R&口实现能力因子.各因子分布情况见费3.췲랽쫽뻝
54 研究与发展管理第2H坚'提3公共因子分布情况Tah. 3 Distribution of principal factol’8 项目FI 几F3 F, F" 较高IE载衔指标鸟•X2•儿，鸟.x X" X..儿，儿，儿. X." XO213 lI11，矶9x. x xX刻•X X, X:u 1161722 223因子名称R&D投入能力R&口产出能力R&D 计算因子得分根据因子得分系数矩阵和原始指标变量的标准化值可以计算每个企业各个因子的得分数，各个因子得分表达式(2ω4年)可以写为F. =0 .300X+ O. 158X+ O. 212几+O. 022几-O. 045X, + O. 035几+O. 321X+ O. 172X, 2 7 8 + O. 079儿-0.ω4X.+ O.俑lX+ O. 025X. O. 126X+ O. 232X’4 O. 115XoI1213 15 + O. 020X’6 + O. 065X.-O. 035X.+ O. 013X+ O. OIIX-O. 033X+ O. 015X7 8 19 20 u 22 -0.∞5X+ O.ω2X23 u 结合方整贡献率建立函数F 39F51臼FO. 14529F+ O. 1+ + O. 138414.φ凡+O. 117 29F"，m , 23 s 2W(5) = 一一…………一一iLO. 84201 O. 84201 ::. 其中叹为目标融数，括号中的5表示t5，即因子分析是刻地4= 年数据i，表示第i家企业，仇为因子F".对脏的方差赏献端以资助项目中江苏某商科技产业有限公词为例，0. 289 39 x x + 32 + x O. 37891 (5)叽= 0. 138 41 x O. 527 31 O. 117 29 x O. 655 + 85 = 计算瞄板数据公共因子总得分和鲸合跑得分2(用上述方法对问附年江苏省开始受资助的8家、23年开始受资助的17家和25年开始受资助∞∞的15家企业进行8次因子分析.每次因子分析的公共因子贡献率和方是累积贡献率见表4.襄4公共因子贡献率和方~禀积贡献事褒 Contribution mte of principal factol’8 and variance cumulative contribution mte 贡献率2棚(8)21(的2002 (的2'3(25) 2α)4(25) 25(40) 2以)6(40)2ω7(40) ∞∞∞F. 。.15629。. 2 F) 。. F。. 。.12725O. 13275 4 ω86 , 禀枫货献率(8)O.ω7 S9 。.82675。. ω 注:年份括号内的数字为进行比年份因子分析的企业总数根据式(5)对每一家江苏省科技成果转化专项资金企业计算第m个公共四子t年的总得分;根据式(的对每一家江苏省科技成果转化专项资金企业计算综合总得分.班以江苏某尚科技产业有限公司为例，该公词是从2ω3年开始这…项目，因子分析从2ω3年开始，其面板数据公共因子F.总得分为(4 )F(4) (5)F(5) (6))F)(8)F(8φ.+φ. +命.(6)F+ 4J.(7(7) +中II I1 IllIII③口)$σ.91(4)中++φ1 (5) (6) (7)+ 4J) +轧+命.(8)面板数据综合总得分为@间，中的下标l表示第一个公共园子，9表示因子分析的是第9个企业.췲랽쫽뻝
第3期重锋等:多指标面板数据下的企业R&D能力因子分析55 ι8(4)民(4)+ 6(5)叽(5)+δ(6)民(6)+ 8(7)民(7)+δ(8)民(8)=一-町y6(4) +6(5) +6(6) +6(7) +δ(8) 同理，可计算出其他企业的五个公共因子得分以及总得分，40家企业(其中1-8是2(削年开始参加资助项目的企业，9-25是2ω3年开始参加资助项目的口家企业.26阳40是2∞5年开始参加资助项目的15家企业)R&D能力评价的公共因子和综合总得分参见图1和国2.司司 H ,... Z碍。2因。 4 参与项目企业--+--公共因子们γ…..公共因ffl. 公共因子月.一→一-公共因子闷禀.-公共因子月圃'公共因子总得分Fi~. 1 The total IICOres of principal factol’B 。. 态。.4慰去。24 由国 参与项目企业回z企业R&D能力综合总得分陋 币四以aJ配回回佣lheintegrated R&D ability of tbe enterprisea 本文在传统因子分析法的基础上结合面板数据特征对江苏省科技成果转化专项资金资助企业的R&O能力进行了综合评价.通过多指标面板数据因子分析，根据特征值大于1的原则，从M个变量中提取了5个公共因子，即R&D投入能力、R&D产出能力、R&D员工实施能力、R&D管理能力和R&D实现能力因子.这说明我国企业在提高R&D能力时应该加强这五个方面建设.其中R&D投入能力、R&D产出能力、R&D员工实施能力的因子最为重要，因为这三个公共因子对方差的累积贡献率最大，这也为企业提高R&D能力提供了方向，即加大对这三个公共因子所包含变量的投入力度.由于本文涉及企业很多是上市公司，所以在处理上没有列出40家企业面板数据五个公共因子总得分和综合总得分排名.以在计算中举例的某公司为例，其综合总得分在4ο家企业中排第9位，公共因子F排名第8位，F2、F3排名第t10位，几排名第4位，F~排名第14位，说明该高科技产业有限公司实施江苏省科技成果转化专项资金的效果是不错的.其R&D能力排名在所有40家企业中居于上游偏下地位;累积贡献率最大的三个公共因子R&D投入能力、R&D产出能力、R&D员工实施能力因子排位与其综合总得分排位相符，排名8-10 位;其民&D管理能力因子排名最靠前，居第4位，而R&O实现能力因子排名最靠后，居第14位，这说明该公司的R&D机制、企业家R&D的欲望和责任心等R&D管理方面的因素很好，而营销费用投入强度、췲랽쫽뻝
56 研究与发展管理第211赞销售人员水事等民&口实现方丽的因素还有待加强.4结语传统因子分析只能研究一个横截面的数据，而对于多年的数据则不好处理.本文所要研究的企业R&D能力，受江苏省科技成果转化专项资金资助的样本企业共40家，而且每个企业开始和横跨的时间都不相同，如果都采用2∞7年的数据，显然对店参加这一项目的企业是不公平的.用多指标回板数据因子分析方法解决这…问题，使得相关部门可以通过R&D能力评价各个因子的总得分和最后总得分来比较和评价这40家企业的项目实施效果，更蠢耍的是运用改进的因子分析方法提取R&D能力公共四子，使相关企业能够发现影响企业R&D能力的关键因素，并通过企业面板数据因子得分排序发现影响其R&D能力的优势因素和短板因素，通过对相对排位靠后公共四子所渺及指标的改进来提高其R&D能力.但是本研究也有不足，在分析中未能摆脱对传统统计软件的依顿，这也是作者下一阶段准备做的改进工作.费考文献[1] Bonzo D C, Henn曲illaA Y. Clustering panel data via perturbed adaptive simulated anneal ng and genetic al伊仙ms[J].Advω，lCes仇Co.即如句古印刷，2∞2(4):339…3ω. [2J 朱建平，陈民恳.团板数据的聚类分析及其应用[J].统计研究，2∞7(4):11一14.[3] 郑兵云.多指标面板数据的聚类分析及其应用[J].数搜统计与管珑，2008，27(2):265--270. [4) 杨宏进.企业技术创新能力评价指标的实证分析[J].统计研究，1998(1):53一58.[5) 曹崇延，正淮学.企业技术创新能力评价指标体系研究[J].预测，1师8(2):66…68.[6] 马胜杰.企业技术创新能力及其评价指标体系[J].疆生-1'级济技术经济研究，2仰2(12):5--8. [7口]Bu山E嗨吨草鄂:例e肿lm且anA民民.加S'衍tr恫，a创忧te咿酣♂阱cmana锦惠伊.伊e附阴nE(σ3削4): 1盯47一1坷58.[ 8 ] Barton D L.ω陀叫ability& co陀的giditi叫J].}01Jl7l( 01 Scienßj c & InJustrial加earch，l蜘(13): 56--61. Factor Analysis on Enterprises’ R&D Ability Under Multi-index Panel Data DONG Feng，丁ANQing叩nei，ZHOU De-qun (Sc.加l01 Economicsαnd Manage;脚nt，N叫，iingUnil赠rsity01 Aeronaω阳。叫Astronaut阳，Nanji哺21∞16，China) Abstract: The evaluation system designed here toω8eSS enterprise R&D abilities in period cons sts of 24 inde›革es，which are of typ cal multi- ndex panel data出at s defined刨出哩combínationof section data and time serial d创协thefact that traditional 如toranalysis approach倒can'thandle wi伽multi-indexpanel da饵，it attempωωtackle them by improved factor analysis methods as wellωSPSS and Excel with the example of由eenterpris创imbursedby the Special Funds for Transforming Scientific and T创hnologïcalFruits in Jiar耶uProvince. First, fiveωmmon factors are drawn from the whole, which are concemed响th伽eenterprises R&D abilities in input, output, employees perform›ance, management, and implementation respectively. Then, it makes factor analysis eight times separately with enter俐prises in accordance wi由自pec泊ctime s阳, it re80阳toan improved formuIa to work oot the fo时enterprises'common factors scores andω，tal scores. Keywords: multi index; panel data;民.&D;factor analysis 췲랽쫽뻝
