基于偏最小二乘的信息技术企业影响因素实证,本文是信息技术类有关参考文献格式范文跟实证和影响因素和最小方面毕业论文的格式范文.
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摘 要：创新产出是衡量企业的科技资源整合能力和创新水平的重要指标.从信息技术企业创新产出的角度,构建创新产出约束评价指标体系,根据我国19952015年信息技术企业创新相关数据,以偏最小二乘( PLS)分析模型为基础,对信息技术企业创新产出的约束因子和约束程度予以实证,并提出完善创新人才支撑体系、强化技术创新组织保障体系、建立多渠道技术创新资金配置机制的纾解对策.
关键词：偏最小二乘；信息技术企业；创新产出；归因；纾解对策
一、引言
信息技术企业的创新能力,不仅对拉动地方经济增长具有重要影响,也是全球技术创新、维持国家或地区核心竞争力的关键.因此,各国政府都将信息技术企业创新作为战略重点予以关注.指出,企业持续发展之基、市场制胜之道在于创新,各类企业都要把创新牢牢抓住.
信息技术企业技术创新领域的研究主要聚焦于3个层面：一是企业创新能力评价.主要基于创新资源、创新环境、创新活动、创新产出等因素,较宏观层面地分析企业的创新能力.二是创新投入产出效率评估.主要是采用回归分析方法,对创新绩效进行评估；采用相关分析法、EDA、灰色关联度分析法等,测度企业创新投入产出各因素之间的关联性.三是采用DEA模型,从创新资源配置模式、企业内部资源配置,以及资源配置能力,对创新资源配置予以研究.
从科学、定量的角度,评价信息技术企业技术创新产出的约束因素,有利于为产业或企业制定与时俱进的科技政策,规划创新战略,形成创新核心竞争力具有重要意义.
二、测度指标与研究框架
(一)测度指标体系
测度指标体系分为投入、产出两大类,其中产出测度有2个指标,为因变量；投入测度有15个指标,为自变量.
构建测度指标体系(见表1)基于3个原则：一是有较好的针对性,各指标能准确反映企业创新活动中投入和产出所需的基本要素；二是有广泛的代表性,因信息技术企业的性质差异,各指标应对不同企业具有普遍的解释效力；三是有较强的可操作性,为确保分析建模所需数据的完备,各指标所对应的数据应能实时获得,并准确、客观反映企业的创新活动现状.
(二)研究数据与方法选择
1.研究数据
为确保研究数据来源的可靠性和权威性,根据国家统计局发布的1996－2016年《中国高技术企业统计年鉴》《科技统计年鉴》,整理得到1995－2015年衡量我国信息技术类企业创新投入、产出共计17组相关数据,构建创新产出影响因素评价实证模型,以统计分析的视角,挖掘创新产出的关键影响因素,从而有针对性地提出措施建议,提升信息技术企业的创新能力和效率.
2.研究方法
本研究所用样本为21个年份的数据,有指标变量22个.通过双变量相关分析,仅技术引进经费支出和其他变量的相关性较弱（pearsoncorrelation绝对值均小于0.5,Sig﹥0.05）.在线性回归的共线性诊断结果中,16个维度特征根（Eigenvalue）约为0,15个条件指数（Condi-tionIndex）大于10,说明变量之间存在多重共线性.
为避免以上问题对分析结果造成影响,采用PLS（偏最小二乘）回归分析法是较优的方法.PLS对样本数量有较高的宽容度,它结合了主成分分析、典型相关分析、多元线性回归的技术优点,在变量集合中提取具有最强解释能力的成分代表原始变量信息,同时成分之间仍然保持正交关系,能准确实现研究问题中包含多个自变量和多个因变量的回归建模分析.
三、实证分析
根据PLS回归分析的原理和步骤,采用的PLS回归模型为：Y等于β+β1X1+β2X2+…+βiX（ii≥1）.其中,Y代表因变量新产品产值（Y1）、申请专利数量（Y2）,X1、X2、X3、…、Xi代表约束信息技术类企业创新产出的自变量,β为常量.PLS回归分析的建模过程是：
(一)模型主成分选取
使用HermanWold开发的非线性迭代偏最小二乘（NIPALS）算法,减少预测变量数,采用交叉验证方法,从信息技术产业创新投入维度的原始变量中,提取一组描述预测变量和响应变量之间最大相关性的分量,使模型的预测能力最大化.
根据模型选择和验证结果（见表2）,对模型Y1、Y2的最优选择可定义为具有最高预测R2的模型.其中,模型Y1的R2为0.987,最高预测R2为0.942,解释了预测变量中（X1－X15）约95.2%的方差.此外,在PLS模型响应方差分析中（见表3）,新产品产值（X16）的P值小于α值0.05,为Y1三分量模型的显著性提供了足够的支持.在模型Y2中,R2为0.981,最高预测R2为0.958,解释了预测变量中（X1－X15）约93.3%的方差.PLS模型响应方差分析中（见表3）,专利申请数（X17）的P值小于α 值0.05,为Y2两分量模型的显著性提供了足够的支持.
(二)模型检验与解释
响应图表明（见图1、图2）,在以因变量X16、X17为响应点的观测中,自变量X1－X15的交叉验证值和拟合值的散点呈近似直线分布.线性趋势明显,表明模型与样本数据的拟合度较好.虽然两个模型的个别拟合响应与交叉验证不完全一致,但是并未表明极端的杠杆率点.
(三)创新产出约束因素度量
根据创新产出评价指标和创新产出约束指标.计算得出的相关系数在95%的置信区间内,15个创新产出约束评价自变量均呈现显著性,如表4所示.
从图3可知,企业办研发机构（X2）、R&D项目经费（X10）、新产品开发经费（X11）、研究人员数量（X6）、R&D人员折合全时当量（X7）对新产品产值（X16）的正向约束度较高,约束系数分别为1.541、1.046、0.573、0.511、0.346,列前五位；新产品开发经费（X11）、企业办研发机构（X2）、R&D人员折合全时当量（X7）、R&D人员数量（X4）、企业办研发机构数（X1）对专利申请数量（X17）约束度较高,分别为0.863、0.469、0.427、0.375、0.347,也列前五位.此外,企业办研发机构经费支出（X3）、人员劳务费（X8）对新产品产值（X16）和专利申请数量（X17）均呈现负向约束,约束系数分别为（－1.915、－1.336）、（－1.6661、－0.603）,说明对创新产出的约束较弱.
(四)模型无偏性与有效性检验
对初始模型的无偏性和有效性检验,采用Shapiro－Wilk残差正态分析方法（见图3、图4）,正态分析P值为0.805,接受5%的显著水平约束.表明残差分布来自正态总体,通过了模型无偏性和有效性检验.PLS回归建模所得因变量X16、X17数量方程为：
(一)结果分析
新产品产值（X16） 主要受企业办研发机构（X2）、R&D项目经费（X10）、新产品开发经费（X11）、研究人员数量（X6）、R&D人员折合全时当量（X7）5个因素的约束.如图5所示.
在创新产出的专利申请数方面,新产品开发经费（X11）的约束力最强,说明信息技术企业的专利,主要形成于新产品的研究、设计、模型研制、测试、试验等环节,资金的投入具有重要影响.
(二)纾解对策
1.完善信息技术企业创新人才支撑体系信息技术企业的可持续发展,需要坚持人才优先战略,从提升质量、优化结构、着力培养等方面采取相应的措施.
（1）根据“十三五”规划纲要提出的突出“高精尖缺”导向,［2］以万人、千人、百人等人才计划为依托,加强战略型创新人才和领军型创新人才的选拔,建立创新型高端人才信息库,精准引智,提升我国信息产业人才队伍整体质量.
（2）以创新团队为依托,建立高、中、低和老、中、青两个层面梯队的创新型人才队伍结构,形成战略型创新人才、科技领军人才为先驱、中级工程人才、卓越工程师、专业技能人才为后盾、青年科技创新人才为后备的创新型科技人才队伍结构.结合“职务科技成果共享”的政策,尊重创新型人才的创造性劳动,赋予创造性劳动者一定的知识产权,激励信息技术企业创新人才的创新动力,确保人才队伍的稳定.
（3）建立信息技术企业创新人才培养联动机制.创新型人才培养具有系统性特点,涉及政府部门、信息企业、高等院校、科研院所、社会机构等主体,需要明确各方分工,形成政府引导、企业主导、院校协作、院所支持、机构参与的创新人才培养共治格局.此外,还应探索适应创新需求的创新人才培养模式,将基础教育、个性塑造、创造思维等人才培养目标融合,形成科教结合的培养模式,实现产学研用结合的协同育人模式.
2.强化信息技术企业技术创新组织保障体系
技术创新组织机构主要包括企业办研发机构、科研院所、高等院校等形式,信息技术企业内部在人才、资金、信息、技术等创新要素方面的共享、协同仍存在提升空间.
（1）加强产业链和创新链融合.在全球化技术竞争的形势下,产品竞争转为产业链竞争,技术的单项创新转为集成创新.信息技术企业链内部的协同发展、融合发展,是提升产业整体竞争水平和创新水平的重要途径.因此,需要以统筹和协同的发展思路,依托信息技术企业不同环节布局创新项目,消除创新中的技术孤岛,提高创新成果集成度.
（2）在产业升级和创新发展的时代主题下,科技与经济融合发展,科技创新促进产业转型升级已成为现实选择.因此,要大力推进产学研协同创新,突出大型信息技术企业的创新主体地位, 激发中小型信息技术企业的创新积极性,释放科研院所参与市场活动的活力,挖掘高等院校技术创新的潜力,构建产学研创新联盟,形成科学研究、市场应用、产业升级的技术创新驱动闭环.
（3）探索建立新型研发组织模式.目前,信息技术企业创新研发具有很强的区域性、行业性等特征,在一定程度上制约了跨区域协同创新和跨行业集成创新,有必要以国家区域经济发展战略为基础,形成区域性信息技术企业创新研发中心和跨行业集成创新中心,鼓励相关企业采取众筹、众包、共享等方式,形成研发专业化、市场化的技术创新格局.
3.建立多渠道的技术创新资金配置机制
技术创新是高风险、高收益、超前性的活动,需要在人力、物力等方面大规模、持续性的资金投入.因创新主体的多样性,相应的创新资金投入方式也应采取多渠道配置.
（1）确保常规创新资金投入的持续性和稳定性.技术创新具有较高的风险性,对资金的需求量大,除了各创新主体自有资金投入、金融机构融资等渠道外,也需要配套稳定的政府财政支持应对技术创新的风险.基于自有资金投入使用灵活、受限较少,但资金规模有限；金融机构融资附加限制多；政府财政支持导向性强,划拨效率高.因此,要充分发挥3种创新投入渠道的优势,合理配置创新资金比例,为技术创新提供稳定的资金支持.
（2）建立科技、金融协同发展的技术创新资金支持模式.在“大众创业、万众创新”政策引领下,我国的创新活力得到极大释放,行业内的创新已全面推进,但跨行业的融合创新仍有待加强.资金密集型的金融业和技术密集型的信息技术企业,具有良好的融合基础和前景.一方面,金融业面向信息技术企业开发符合创新需求的金融产品,为技术创新主体提供更灵活的金融服务；［6］另一方面,信息技术创新主体可采取技术创新股份合作机制,吸引优质金融机构参与创新活动,形成良性循环的科技、金融互动生态.此外,在技术创新活动中,发挥市场机制对创新资金配置的决定性作用,各创新主体积极探索建立知识产权共享、创新成果利益分配机制,引导社会资金向信息技术企业技术创新聚集.
言而总之，该文是关于实证和影响因素和最小方面的相关大学硕士和信息技术本科毕业论文以及相关信息技术论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料.
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