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| 新疆制造业上市公司技术创新能力评价 |
| 第615期 作者：□文/邬阳阳1 郭文强1 蒿红可1 靳 旭2 时间：2019/8/16 15:39:44 浏览：246次 |
［提要］ 企业技术创新能力决定企业的市场竞争力，认识和提高企业的技术创新能力对于企业的生存和发展至关重要。在产业升级背景下，从技术创新的投入能力和技术创新的制造及营销能力两个方面构建新疆制造业上市公司技术创新能力评价指标体系，运用粗糙集理论对选取的15家制造业上市公司数据进行分析，结果表明：新疆制造业整体技术创新能力不足，各个企业之间的技术创新能力差别不大。最后，给出提高新疆制造业技术创新能力的建议。
关键词：产业升级；粗糙集；上市公司；制造业；技术创新能力
基金项目：新疆天山青年计划基金项目：“大数据支持的多元合作精准扶贫过程中的脱贫路径研究”（NO.QN2016YX0709）
中图分类号：F204 文献标识码：A
收录日期：2019年5月10日
一、引言
现阶段，我国公司面临着国内产业升级以及结构调整的外部环境。创新作为公司、区域甚至国家发展的不竭动力，已经成为我国重要的发展理念之一。新疆上市公司在西北五省中数量最多，同时也对新疆的经济发展起到了极大的推动作用。随着互联网、信息技术等新兴行业的发展，新疆上市公司面临的市场环境更为复杂。所以，新疆的公司需要重视技术创新，形成公司的竞争优势。因此，本文结合新疆实际情况，构建评价新疆制造业上市公司的技术创新能力评价指标体系，并运用粗糙集方法对选取的制造业上市公司样本数据进行分析，进而给出提高新疆制造业技术创新能力的建议。
二、文献综述
目前，有些研究者对制造业创新能力评价进行了研究。赵琳、范德成（2012）从与创新有关的资源投入、开发能力以及最终的产出能力几个方面构建了我国装备制造业技术创新能力的评价指标，并利用微粒群算法对其装备制造业进行了评价。张莹、陈玉文（2013）通过对我国28个省的医药制造业的数据进行分析，同时利用文献研究法，设定创新能力支持、投入和产出三个一级指标，构建了医药制造业的创新能力的评价指标，并利用因子分析法对各个省份的创新能力进行综合评价。陈英葵、丁伟（2016）则选取了贵州制造业行业的18个样本，对贵州省制造业的创新能力进行了评价，并针对贵州制造业中存在的内部资源投入较弱这一问题提出了相应的解决方法。张会新、白嘉（2015）则通过灰色关联度法讨论创新资金、人员、知识产出、收益和政府支持对技术创新的影响，结果表明资金投入对山西省技术创新的影响最大，并提出了山西省政府应该在政策上给予装备制造业支持等建议。还有一些学者对其他地区的制造业技术创新能力进行了评价，但对新疆制造业的技术创新能力评价的研究鲜见报道。
在技术创新能力评价方法方面，王建周（2014）利用因子分析方法，并借助spass软件对我国1995～2012年的制造业技术创新能力进行了评价，研究发现我国的制造业的技术创新能力在不断提高。张铁山、肖皓文（2015）将因子分析法和数据包络法相结合，从制造业投入能力和产出能力两个方面对选取的制造业样本数据进行了分析，最后得出投入能力和产出效率对于技术创新能力的提高都具有重要的作用这一结论。陈红梅（2009）则综合利用层次分析法和数据包络法对我国装备制造业进行评价，有效地克服了层次分析法评价过于主观的缺点，同时也避免了数据包络法无法排序的弊端。程华、董丽丽、胡征月（2012）利用主成分分析法分析了浙江省制造业的29个行业，发现其中的15个行业是协调型行业，其他的则为非协调行业。粗糙集作为一种有效的智能评价方法在许多领域得到了广泛应用，但是却没有在创新能力评价方面得以应用。综上，本文利用粗糙集综合评价方法对选取新疆制造业上市公司进行综合评价。
三、评价指标构建
根据制造业的行业特征，通过借鉴相关研究者设计的评价指标体系，笔者从企业技术投入能力、制造与营销能力两个方面进行评价指标的构建。另外，技术创新能力的评价是对系统能力的评价，需要从企业运作流程进行整体的考虑。最终，确定出如表1所示的新疆制造业上市公司技术创新能力评价指标体系。（表1）
四、粗糙集评价模型
粗糙集理论最早由波兰学者Pawlak提出，已经被广泛应用到许多领域。粗糙集是一种分析不确定性问题的数学工具，广泛应用到许多领域。粗糙集在多属性决策问题中的应用主要集中在评价指标的约简以及客观地确定属性重要度等方面。
（一）粗糙集评价模型构建
步骤一：根据所建立的技术创新能力评价指标体系获取数据，构建信息系统。即利用原始数据计算出指标数据，将各个评价指标作为信息系统的属性，则信息系统的属性集是A＝｛a1，a2，…，a■｝，相应的被评价的上市公司作为信息系统的对象集，对象集表示为U＝｛x1，x2，…，x■｝，信息函数F为U×A→V。则建立的信息系统可表示为S＝（U，A，V，F）。
步骤二：对信息系统中的数据进行预处理。利用等宽度区间法处理原始指标数据，选取每个指标的最大值记为L，最小值记为l，n表示区间个数，W代表每个区的宽度。
W＝（L-l）/n （1）
在区间［l，l+W］内的指标数值表示为1，在区间［l+W，l+2W］内的数值表示为2，在区间［l+2W，L］内的数值表示为3。
步骤三：计算各个指标的权重。首先，利用公式（2）计算属性集A中每个评价指标ai的重要度sig（ai，A）。
sig（ai，A）＝1-?酌■（A） （2）
其中，i=1，2，…，A。
然后，利用公式（3）对求得的各个指标值进行归一化处理，求出每个指标的权重。
wj=■ （3）
其中，wj代表第j个指标的权重，j=1，2，…，A。
步骤四：计算各个企业的综合得分。利用公式（4）计算各个上市公司的综合得分。
sk=■Vijwj （4）
其中，sk表示第k个公司的综合得分，Vij表示第i个上市公司在第j个指标下的具体得分。同时，根据上市公司的得分进行排序，得出排名顺序。
（二）实证分析。本文以新疆制造业上市公司为样本，去除沪深以外上市以及2017年新上市的公司。同时，剔除、公司，最终选定15家制造业上市公司作为分析样本。本文使用的数据均来自于巨潮资讯网、上市公司年报。对2016年公司的相关数据进行整理，得到新疆制造业上市公司评价所需的原始数据，见表2。其中，x1代表新疆众和，x2代表中粮糖业，x3代表特变电工，x4代表中葡股份，x5代表天山股份，x6代表伊力特，x7代表天润乳业，x8代表冠农股份，x9代表中泰化学，x10代表天康生物，x11代表金风科技，x12代表国统股份，x13代表西部建设，x14代表新研股份，x15代表麦趣尔。（表2）
第一步，建立信息系统。由指标集合A＝｛a1，a2，…，a8｝构成信息系统，记为S=（U，A，V，F）。
第二步，对信息系统进行离散化，利用公式（1）对原始数据进行离散化操作，得到离散后的数据。
第三步，计算每个评价指标的ai的属性重要度sig（ai，A）：
sig（a1，A）＝1-?酌ind（A-｛a1｝）（A）=1-■=■，sig（a2，A）＝1-?酌ind（A-｛a2｝）（A）=1-■=■
同理可得：sig（a3，A）＝■，sig（a4，A）＝■，sig（a5，A）＝■，sig（a6，A）＝■，sig（a7，A）＝■，sig（a8，A）＝■。
对各个评价指标的数据进行归一化处理，得到每个评价指标的权重。（表3）
第四步，计算各个上市企业得分，并进行排序，得出排名见表4。（表4）
从表4中的排名可以看出，麦趣尔排名第一，说明该上市公司的技术创新能力比较强。再由表2可以看出麦趣尔集团股份有限公司在职工教育投入、无形资产量两个方面比重较大。在销售能力方面，有较多销售人员，并投入了较多的销售费用。因此，麦趣尔公司在技术创新转化能力方面表现比较突出。通过对比前几名的上市公司，可以看出，它们在技术创新能力上不存在较为明显的差距，说明新疆的上市公司的技术创新能力均衡发展，并没有出现一家独大的情况。伊力特、中粮糖业、新疆众和同时排第九名，进一步说明在创新能力相对较弱的公司中，技术创新能力的差距也不大。西部建设、中泰化学、中泰化学排在最后面。从表2可以直观地看出，这些公司的技术资产和无形资产的占比都比较少，这些大大限制了它们技术创新能力的发展。
五、结论及建议
本文根据新疆制造业上市公司的实际情况，从技术投入能力、制造与营销能力两个方面构建了新疆制造业上市公司技术创新能力的评价指标体系，采用粗糙集方法对各公司的技术创新能力进行了综合评价。从评价结果可以看出，新疆制造业上市公司之间的技术创新能力差别不大，整体技术创新能力不足。
新疆的经济发展主要依靠丰富的资源，为了适应经济新常态，企业产业结构需要进行升级改造，企业必须提高技术创新能力。根据影响技术创新能力的因素，提出以下建议：第一，应该大力引进高层次技术和管理人才，并且加大对人才和其他员工进行教育投入的费用，提高员工的创新意识和创新能力。同时，还要借助科研机构，通过与科研机构合作，提高公司的技术创新能力。第二，增加技术创新资金投入，充足的科研经费是科研活动顺利进行的保障。另外，在产品销售方面也需要引起企业的足够重视，将技术转化为生产力，获取较高的经济效益是技术创新能力体系的最终目的。第三，积极适应经济新常态，对公司制度进行改革，努力营造出良好的技术创新环境。
（作者单位：1.新疆财经大学计算机科学与工程学院；2.新疆财经大学法学院）
主要参考文献：
［1］赵琳，范德成.我国装备制造业技术创新能力评价及提升对策研究——基于微粒群算法的实证分析［J］.科技进步与对策，2012.29（14）.
［2］张莹，陈玉文.我国28个省市区医药制造业技术创新能力评价［J］.中国药房，2013.24（17）.
［3］陈英葵，丁伟.西部欠发达地区技术创新能力评价研究——基于贵州制造业的实证分析［J］.区域经济评论，2016（2）.
［4］张会新，白嘉.陕西省装备制造业技术创新要素贡献度分析［J］.科技管理研究，2015.35（19）.
［5］王建周.基于因子分析法的我国制造业技术创新能力评价研究［J］.中国统计，2014（8）.
［6］张铁山，肖皓文.中国制造业技术创新能力和效率评价研究——基于因子分析法和数据包络法［J］.工业技术经济，2015.34（10）.
［7］陈红梅.基于AHP和DEA的装备制造业行业技术创新能力综合评价［J］.企业经济，2009（3）.
［8］程华，董丽丽，胡征月.技术创新效率与产业竞争力的协调性研究——基于浙江省制造业的研究［J］.科技与经济，2012.25（5）.
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