基于主成分回歸分析的高職院校科技創新影響因素研究

晏自翔卞藝杰趙美惠（.南京科技職業學院江蘇南京0048；.河海大學江蘇南京　0098）

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基于主成分回歸分析的高職院校科技創新影響因素研究

晏自翔1卞藝杰2趙美惠1
（1.南京科技職業學院江蘇南京210048；2.河海大學江蘇南京210098）

摘要：以高職院校科技創新績效為研究對象，基于高職院校科技創新的現狀和區域創新系統理論，提出科技人才、科技經費、研發過程、創新政策、產業發展、應用轉化等六個方面的影響因素假設，通過主成分分析得出科技創新資源、科技創新過程和科技創新環境三個關鍵影響因素。通過實證研究，得出三個關鍵影響因素均對科技創新績效具有顯著正向作用，通過建立高職院校科技創新績效的線性回歸方程，有效確定了各個影響因素的影響程度，得出科技創新資源因素對高職院校科技創新績效影響作用最大的結論。

關鍵詞：回歸分析；高職院校；科技創新；影響因素；

高職院校作為一個區域創新系統的重要創新主體，除了要提高技術技能人才培養質量之外，還要提高科技創新和社會服務的能力。高職院校的科技創新工作主要是應用研究、二次開發和技術服務，側重于解決產業發展過程中較為具體的科技難題和技術改造需求。高職院校科技創新工作在區域創新體系中的定位以及科研規模較小、科研實力較弱、科技資源缺乏等問題決定其在目標、績效、影響因素等方面與本科高校不同。正確定義創新工作的內容及目標，識別影響工作績效的關鍵因素，評估影響程度，對有效提升高職院校科技創新效益是至關重要的。本文基于區域創新系統理論，從高職院校科技創新的特點出發，采用主成分回歸分析研究高職院校科技創新績效的主要影響因素，得出高職院校科技創新績效的線性回歸方程并確定各個影響因素的影響程度。

一、高職院校科技創新現狀分析

“創新”一詞由奧地利經濟學家熊彼特提出，他認為創新是對生產要素和生產條件進行新組合，引入生產系統以獲得超額利潤的過程。區域創新體系就是以企業為創新主體，多要素構成的、促進區域創新活動的復雜系統。其中,高職院校作為重要的活動主體，具有鮮明的區域特征，承擔著區域創新系統內人才培養、知識傳播、科技創新、成果轉化和社會服務等多種功能，其科技創新活動是區域創新系統的重要組成部分，重點是通過應用性研究和產學研合作研究，解決區域經濟和行業發展所急需的新工藝、新技術、新產品的開發和推廣，為地方發展產生直接或間接經濟效益和社會效益，成為區域經濟發展的助推器。

高職院校科技創新本質上是以科技研發人員為主體，利用軟硬件資源，在一定環境下以技術開發、成功轉化成果為目標的一種創造性活動過程及其結果，突出科技創新成果適應具體需求和被企業有效轉化應用的要求。目前，對高校科技創新影響因素研究一般分為外部區域創新環境和內部科技創新資源配置兩個方面。外部創新環境因素研究多為區域創新系統構成、合作網絡、知識流動、成果轉化階段等方面的分析，如區域經濟發展、創新主體間關系、科技中介等，突出了區域創新系統效率對高校科技創新影響；內部科技創新資源配置研究主要是從科技創新能力、科技創新意愿、科技創新管理水平等方面進行分析。通過文獻研究，筆者把發明專利數量、“四技服務”合同數和到賬額作為高職院校科技創新績效的主要評價指標。結合高職院校科技創新特點和區域創新系統理論，從內、外兩個方面對高職院校科技創新績效的影響因素進行研究。內部因素有包括科技創新人才、團隊等人力資源因素，科技設施、創新平臺等科技經費投入因素，成果轉化風險和科研過程風險性因素；外部影響因素有政府各類政策因素，區域經濟發展和產業發展狀況等因素。

（一）科技創新人才

高職院校教師總體偏少，日常教學任務重，院系工作繁忙，投入到科研的精力不夠。特別是高職院校大部分由中等專業學校轉型而來，且應用技術類院校很多是三類本科（獨立學院），高層次研究人才占比較少，科研帶頭人數量不多，科技人才匱乏。人的因素是科技創新中的決定性因素，高職院校科技人才、研究團隊偏少的現狀使這個矛盾更為突出。據調查，教授、博士占比較高的高職院校，科研梯隊建設成效就非常明顯，均具有各級科技創新團隊或平臺，能夠協同合作進行科技創新研究，發明專利數量、橫向題數量較多，整體科研能力相對較高。所以，科技創新人才配置越合理，越能提升高職院校科技創新績效。

（二）科技創新經費

高職院校科技創新經費投入現狀不容樂觀，部分高職院校為鼓勵教師做科研，采用后獎勵政策，對于前期的科技創新平臺投入較少，對于立項項目的科技配套經費投入也不多，取得成效不是很好。開展科技創新需要必要的科技經費投入作支撐，科技經費一方面投入在科技創新平臺、公共技術創新平臺等基礎科研設施建設上，另一方面作為科研項目的科技經費投入，包括儀器設備費，實驗材料、測試等直接費用和管理費、協作費等間接費用。在特定的科技方向上，科技經費投入較多的高職院校，具有研究設施完備的科技創新平臺和公共技術平臺，發明專利數量、技術服務合同和到賬經費也越多。所以，科技創新經費越充裕，越能提升高職院校科技創新績效。

（三）科技研發過程

科技創新項目的研發過程存在較高的不確定性風險，按照Yate和Stone的定義，風險由潛在的損失、損失的大小、潛在損失發生的不確定性等三個因素構成。從科技創新視角，技術水平、項目管理及科研過程中的各類不可預測因素都會造成項目的失敗。比如研究過程中出現的突發新問題，導致科技團隊暫時無法解決，產生研究方向、研究成果與研究目標的偏離；項目初期低估了創新目標實現難度，導致研發進度的滯后，研發成果的質量未能達到指標要求等。目前，經濟領域常用的風險度量模型有VAR模型、一致性風險度量模型、ES模型等，常用的評價方法包括AHP、DEA、Fuzzy評價、Gray綜合評價等。研發過程的風險是科技創新的本質屬性所決定的，降低研發風險，就能有效提高創新績效。所以，降低科技研發過程的風險，有利于提高創新的成功率，提升高職院校的科技創新績效。

（四）科技創新政策

高職院校開展應用性研究與區域政策的導向是一致的，區域政府出臺的科技創新政策對科技創新具有支持或阻礙的作用，如專利資助政策、科技研發費管理政策、“四技服務”免稅政策等，都對高職院校科技創新產學研合作有直接影響。所服務的行業發展政策對科技創新也有間接影響，如政府重點扶持或支持發展的產業，技術需求就比較旺盛，企業產學研合作的積極性和技術投入的意愿也較強，更加有利于產生優秀的科技創新成果。同時，政策的穩定性和連續性對高職院校科技創新工作也有影響。所以，良好產業、科技政策環境，有利于提升高職院校科技創新績效。

（五）產業發展水平

當高職院校所服務行業是新興產業或處于高速發展階段，對于科技創新的需求非常旺盛，科技創新成果具有巨大市場，能夠有效拉動高職院校科技創新快速發展以跟上產業發展的步伐。如果產業發展處于停滯或萎縮階段，科技創新成果的應用市場也相應萎縮，產學研合作強度也相對減弱，成果轉化將會變得困難。從長遠來看，產業技術進步會有力地推動高職院校自身變革適應產業發展需要，進而提升科技創新績效。所以，高職院校主要服務產業的健康有序發展，有利于提升高職院校科技創新績效。

（六）科技成果轉化

高職院校的科技創新成果能夠有效轉化，一方面需要具有市場營銷的理念，以企業真實生產環境下的技術問題為導向，如企業現實的生產環境、儀器設備、資金投入環境等。另一方面，從科技創新過程的角度來看，科技成果一般轉化要經歷研發、小試、中試和產業化幾個階段，每個階段都有可能存在技術同環境的不匹配，導致成果未能有效轉化或增加成本。所以，高職院校市場化的科技成果轉化能力越高，科技成果應用轉化越有效，越能提升高職院校科技創新績效。

二、預調查與問卷發放

根據前述分析和以前研究的結論和數據，設計出調查問卷。問卷包含基本信息和假設影響程度判斷兩部分，基本信息包括調查對象的身份、院校信息和科技創新情況。影響程度判斷部分采取李克量表法。為保證問卷的合理有效，本文進行預調查和正式調查兩個階段進行數據收集。

（一）預調查

在正式調查前，從樣本空間中隨機選取了20個樣本進行問卷調查，共回收有效問卷18份，根據被調查對象的意見和反應，對問卷中問題的具體提法進行了修改和完善，去掉了3個不符題項。

（二）正式問卷調查

問卷完善后通過網絡向高職院校科技處的電子郵箱和QQ群發送了150份問卷，收回問卷122份，其中有效問卷121份。

三、研究方法與結果

（一）影響因素的信度和效度檢驗

為了確定問卷量表數據的可靠性和有效性，本文采用Cronbach’s α系數作為問卷量表數據的信度檢驗指標。總量表的Cronbach’s α系數在0.7~0.8是可以接受的，在0.8以上則認為信度較高，單個構念層面的Cronbach’s α系數在0.5以上是可以接受的，0.7以上者認為信度較高。通過對問卷中各個研究變量信度的檢驗，各變量的分層α值除產業發展為0.562外，其余都在0.6以上，總量表的α值為0.843，說明本問卷的信度較高，如表1所示。

表1　量表信度檢驗表

通過SPSS統計軟件，采用探索性主成分分析的方法對整個量表進行了結構效度分析。經計算，量表中6個因子的累積解釋變異量達到71.42%，說明本文問卷量表的效度較高。通過對問卷信度和效度的檢驗，本文設計的量表能夠用來測量調查對象對高職院校科技創新影響因素的認知情況。

（二）關鍵影響因素的確定

主成分分析的適合性檢驗。KMO和Bartlett球形檢驗如表2所示，高職院校科技創新影響因素量表的KMO取樣適切性量數為0.748，大于0.7，因此效果適中，適合進行主成分分析。Bartlett球形檢驗近似卡方值為1311.249，自由度為153，檢驗的顯著性概率為0.000，達到0.05的顯著性水平，說明代表總體的相關矩陣有共同因素存在，適合進行主成分分析。通過查看反映像相關矩陣對角線數值，得到所有測度項的MSA值均大于0.5，表明修正后的測度項全部都適合進行主成分分析。

表2　KMO和Bartlett檢驗表

主成分分析法確定關鍵影響因素。通過采用主成分分析法，得到3個特征值大于1的主成分。前3個主成分的方差累計貢獻率為77.516%，此3個主成分能夠解釋6個影響因素中的78.54%的變異量，如表3所示。

表3　解釋總變異量表

本文采用最大變異法（Varimax）進行正交轉軸，轉軸采用Kaise正態化方法進行處理，轉軸后的成分矩陣如下頁表4。其中主成分1可以解釋科技人才、科技經費兩個原始變量，即科技人才隊伍的建設與科技經費中人才隊伍建設投入是密切相關的，科技經費的投入和科研設施的建設影響到科研人才能力的發揮。這兩個自變量反映的都是進行科技創新的資源性因素，因此可以將其命名為科技創新資源因素。主成分2可以解釋研發過程、應用轉化兩個原始變量。科技研發和應用轉化均為高職院校科技創新的過程性因素。在創新中一方面要規避科技研發中的各類風險，同時要考慮應用轉化的效果，研究結果是應用轉化的價值所在。兩者都是過程性的風險因素，反映研發和轉化過程中的風險對最終目標實現的影響，因此可以命名為科技創新過程因素。主成分3可以解釋產業發展、創新政策兩個原始變量，即產業發展趨勢、產業發展政策和科技創新政策等都是技術創新的外部環境，屬于SWOT中的機會（Opportunity）和威脅（Threat）層面。這個兩個變量反映了創新主體的外部環境，如外部政策、產業發展狀況對于科技創新轉化為生產力的影響，因此可以將其命名為科技創新環境因素。

表4　轉軸后的成分矩陣表

綜上所述，本文將高職院校科技創新績效的影響因素縮減為科技創新資源、科技創新過程和科技創新環境三個關鍵影響因素。

（三）關鍵影響因素抽取和檢驗

1.關鍵影響因素的抽取

本文采用主成分回歸分析法進行檢驗，首先對三個關鍵因素變量進行抽取。

科技創新資源因素的抽取。對科技人才和科技經費通過主成分分析法，得到一個特征值大于1的主成分，本主成分可以解釋兩個因素總變異量的83.566%，兩個變量對應的加權系數分別為0.908，0.908，反映兩個變量均勻貢獻于本主成分，故本主成分可以作為科技創新資源因素。

科技創新過程因素的抽取。對研發過程和應用轉化通過主成分分析法，得到一個特征值大于1的主成分，本主成分可以解釋全體總變異量的77.103%，兩個變量對應的加權系數分別為0.838，0.838，反映兩個變量均勻貢獻于本主成分，故本主成分可作為科技創新過程因素。

科技創新環境因素的抽取。對產業發展和創新政策通過主成分分析法，提取得到一個特征值大于1的主成分，本主成分可以解釋全體總變異量的82.120%，兩個變量對應本主成分的加權系數分別為0.900，0.900，反映兩個變量均勻貢獻于本主成分，故本主成分可作為科技創新環境因素。

2.關鍵影響因素的顯著性檢驗

本文將創新績效作為因變量，以科技創新資源、科技創新過程、科技創新環境因素為自變量，采用逐步多元回歸分析法進行分析。科技創新資源因素、科技創新過程因素、科技創新環境因素的回歸系數均達到顯著水平，對創新績效的效果具有顯著的正向影響，回歸模型整體檢驗的結果也達到顯著性水平，如表5所示。

表5　模型摘要（創新績效）表

模型1：“科技創新資源”作為自變量進入回歸方程，其解釋量為40%。

模型2：“科技創新資源”、“科技創新過程”作為自變量進入回歸方程，聯合解釋量為63.8%，其中“科技創新過程”解釋量為23.6%，增加量的F值為128.623，顯著性概率值=0＜0.05。

模型3：“科技創新資源”、“科技創新過程”、“科技創新環境”作為自變量進入回歸方程，聯合解釋量為74.9%，其中“科技創新環境”解釋量為11.1%，增加量的F值為87.112，顯著性概率值=0＜0.05。

通過下頁表6中的標準化回歸系數Beta值可知，這三個自變量對因變量影響的回歸系數分別為0.474，0.44，0.348，據此可以建立高職院校科技創新風險影響創新績效的多元回歸方程：

創新績效=0.474×科技創新資源＋0.44×科技創新過程＋0.348×科技創新環境

表6　系數（創新績效）表

四、結論

本文在對影響高職院校科技創新績效因素進行梳理和分析基礎上，分析高職院校科技創新績效的6個影響因素。通過對問卷量表的信度和效度分析，確定量表能夠用來測量調查對象對高職院校科技創新影響因素的認知情況。通過KMO和Bartlett球形檢驗、MSA值檢驗發現6個影響因素之間存在一定的線性相關性，適合進行主成分分析，因此采用主成分分析法提取公因子，獲得科技創新資源、科技創新過程和科技創新環境等3個關鍵影響因素，通過主成分回歸分析法檢驗3個關鍵影響因素與高職院校科技創新績效的關系和影響程度，得到影響因素對高職院校科技創新績效的線性回歸方程。

回歸方程從實證的角度分析了三個關鍵因素對高職院校科技創新績效的貢獻，其中科技創新資源因素對科技創新績效的影響作用最大，說明科技人才、平臺、經費等科技創新的基礎性資源配置越合理，越能提高科技創新成果產出率，提升科技創新績效。科技創新過程因素對科技創新績效的影響作用很大，說明提升科技研發、應用實施轉化工作中項目管理精細化程度，增強過程性管理控制水平是提升科技創新績效的途徑。此外，科技創新環境因素也對高職院校科技創新績效具有一定的影響作用，科技創新政策越優惠，產業發展越良性，越能有效提高高職院校科技創新的積極性和成功率，提升科技創新績效。

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（責任編輯：付安莉）

Study on the Influencing Factors of Technical Innovation in Vocational Colleges by Principal Component Regression Analysis

YAN Zi-xiang1，BIAN Yi-jie2，ZHAO Mei-hui1
（1.Nanjing Polytechnic Institute,Nanjing Jiangsu 210048,China; 2.Hehai University, Nanjing Jiangsu 210098,China）

Abstract:This paper presents six influencing factors of technological innovation performance in vocational college by taking technical innovation performance as the research object, based on the theory of regional innovation system and the present situation of their technical innovation.By using factor analysis, three key influencing factors are obtaining such as technical innovation resources, technical innovation risk, and technical innovation environment.It also analyzes the relationships and the degree of influence between the three key influencing factors and technical innovation performance in vocational college by principal component regression analysis.The final analysis conclusion is that technical innovation resources have the greatest impact on technical innovation performance in vocational college.

Key words:regression analysis;vocational college; technical innovation; influencing factors

基金項目：江蘇高校哲學社會科學研究一般項目“應用導向下高職院校科技創新影響因素研究”（項目編號：2015SJD264）；南京科技職業學院人文社科研究項目“基于產學研深度融合的高職院校科技創新研究”（項目編號：NJCC-2015-YB-24）

作者簡介：晏自翔(1981—)，男，河海大學管理科學與工程專業2010級博士研究生，南京科技職業學院科技處講師，副處長，研究方向為科技創新、管理信息系統。

中圖分類號：G718

文獻標識碼：A

文章編號：1672-5727（2016）03-0071-06