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主题:绩效评价论文写作 时间:2024-04-22

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【摘 要】 在党的十九大报告明确企业成为技术创新体系主体的背景下,学界的关注点势必从区域创新绩效转变为区域企业创新绩效.文章从创新环境、创新投入、创新活动、创新产出四个方面构建了我国区域工业企业创新绩效评价指标体系,并使用密切值法对我国28个省份工业企业创新绩效进行了评价.结果显示我国区域工业企业创新绩效在上述四个分项和区域空间分布上均呈现出明显的特征,区域工业企业创新绩效较高的省份集中在环渤海湾和东南沿海.我国区域工业企业创新绩效与其所在区域的经济实力和创新能力密切相关,区域工业企业创新绩效的提升,必须在四个方面均衡发展,全方位地提升区域经济实力和创新能力,才能高效聚集创新资源,有效地增强该区域工业企业创新绩效.

【关键词】 绩效评价; 指标体系; 密切值法; 工业企业

【中图分类号】 F224;F272;F425 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937(2018)08-0060-07

一、引言

自党的“十八大”以来,伴随着创新驱动发展战略的大力实施,天宫、蛟龙、天眼、悟空、墨子、大飞机等重大科技成果相继问世,创新型国家建设可谓成果丰硕.党的“十九大”报告进一步把创新称为“引领发展的第一动力,是建设现代化经济体系的战略支撑”,而且明确指出了企业在技术创新体系中的主体地位,并以之建立市场为导向、产学研深度融合的技术创新体系.为此,如何更加科学全面地评价一个地区内企业的创新绩效,已成为当前我国政府、学界和企业共同关注的一个重要问题.

通过文献回顾发现,当前对“创新绩效评价”的相关研究较多,但是依然存在不少局限性.首先,从研究对象上看:(1)多数关注国家创新能力[2,3],或区域创新能力[4],或微觀企业个体的创新能力[1,5-7],较少单独评价区域中企业的创新绩效[8];(2)现有企业创新绩效研究多数以大中型企业为对象[9-11],未能覆盖所有规模以上企业;(3)部分研究则关注某些省市、产业的创新绩效[12-14,18],较少从全国范围进行评价.其次,从指标体系设计和评价方法选择上看:(1)在评价方法上,主要用到层次分析法(AHP)[7,15]、数据包络分析法(DEA)[16,20]和BP神经网络法[6]等,存在一定局限性;(2)指标体系不够全面和完善,多数仅从投入和产出的角度进行构建[16],对创新环境和创新活动等指标关注不够.除了方法局限性以外,最大的局限性是研究对象多为全国和省际区域,或者单个企业,或者某些产业,而对全国各个区域内所有规模以上企业的总体创新绩效的关注度较少.针对方法上的局限性,本文选择密切值法,其操作简单,在计算上不需要加权,排除了主观因素导致的评价结果误差,且其结果可以进行直接排序,是一种多指标综合决策的优选方法[5,17].针对研究对象的局限性,本文构建了我国区域工业企业创新绩效评价指标体系,根据《中国科技统计年鉴》和《工业企业科技活动统计年鉴》的数据,对全国各区域企业创新绩效进行评价.因此,本文不仅可以弥补现有研究缺口、丰富相关理论研究,而且可以为相关政府部门、企业的决策提供理论依据.

二、我国区域工业企业创新绩效指标体系的构建

区域企业创新绩效是一项由多个指标组成的,既相互联系又有依存关系的统计指标集[7,9].它既包括反映区域内企业创新资源的投入,也包括企业创新成果的产出;既包括体现企业创新过程的创新活动,也包括支持企业创新的外部环境.为了构建全面系统的区域工业企业创新绩效指标体系,必须坚持三项原则:(1)科学性和可获得性相结合[2];(2)代表性和可比性相结合[2];(3)定量指标和比重指标优先原则[2,5].根据相关文献回顾(见表1)和多次专家讨论,本文主要从创新环境[15]、创新投入[5,6,7]、创新活动[7,12]和创新产出[6,7,16]四个方面对区域企业创新绩效进行评价.

三、我国区域工业企业创新绩效指标体系的评价实践与应用分析

(一)方法原理和数据来源

1.研究方法

本文使用密切值法进行评价,它是一种不需要加权的多目标决策的评价方法[5,14].它在经处理的样本中选取每个指标的“最优值”和“最差值”,通过计算各样本点与它们之间的欧氏距离,并通过比较其离最优值及最差值之间的距离,从而确定各样本点的密切值,据此对评价对象进行优劣排序[5,14].

2.样本和数据来源

评价指标的数据均是通过《中国科技统计年鉴》和《工业企业科技活动统计年鉴》收集,各评价指标均为定量指标,各指标的度量方法和数据来源见表1.由于西藏、青海和内蒙古3个省份的相关数据缺失或者数值过小,因此,本文仅选取了28个省份规模以上工业企业作为研究样本,如无特殊说明,所有数据均是以“省级规模以上工业企业”为统计口径.

(二)我国区域工业企业创新绩效的总体情况分析

本文选取了我国28个省份规模以上工业企业为对象,通过对表1指标体系数据进行收集,按照预处理方法对表中各项取值进行预处理,得到规范化的创新绩效指标量化表(如表2).

从规范化的创新绩效指标量化表中,选取各项指标最大值A+和最小值A-组成最优点集和最劣点集,计算各样本点与最优点集和最劣点集的欧氏距离计算出各地区的密切值(见表3).根据密切值大小对各省市的区域企业创新绩效进行排序(见表4).

由表4的结果可知,区域工业企业创新绩效总体排名前6位分别是北京、上海、广东、江苏、山东和浙江;总体排名最后6位分别是甘肃、新疆、宁夏、山西、海南和广西.同时,也不难发现,我国区域工业企业创新绩效较高的省份集中在环渤海湾和东南沿海,尤其是直辖市的创新绩效较周边区域更高,显示了直辖市对创新资源集聚效应;而创新绩效相对较弱的则集中在西部和西北部,这与我国目前区域经济发展状况相吻合.由此看来,我国区域工业企业创新绩效与其所在区域的经济实力和创新能力密切相关.

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