产业集群创新绩效的测量数据分析
【摘 要】 为了验证产业集群创新绩效及其影响要素的关系,通过问卷设计和变量度量,对测量数据进行描述性统计分析与测量量表的信度及效度检验。
【关键词】 产业集群 创新绩效 信度 效度
abstract : this paper made a set of questionnaire to measure the cluster innovation performance and the impact factors and used descriptive statistical analysis , the reliability analysis and validity analysis to the research hypothesis of the theoretical model for empirical test and path analysis.
通过前期研究揭示了产业集群创新绩效的影响要素,即知识溢出、企业知识整合能力、网络化程度和创新机制,并分析了各影响要素的构成维度[1]。本文在前期研究基础上,运用问卷调查收集资料,对于回收的问卷资料,将进行描述性统计分析、量表的信度和效度检验。
1. 研究设计与数据收集
1.1研究设计
论文的数据收集采用了问卷调查的方式。问卷设计采用封闭式问卷,由受访者做主观式填答,除个人基本资料问题之外,其余问题均采用主观感知方法,使用likert 五级量表的形式对变量进行测量。调查问卷由六个部分组成:第一部分是被调查企业的基本情况调查,共8个题项;第二至第五部分是集群创新绩效影响要素状况的调查,共41个题项;第六部分是集群创新绩效的相关调查,共8个题项。
1.2数据收集
本次调研对象是在中国社会科学院工业经济研究所评选出的“2008年中国百佳产业集群”中选择四个处于不同发展阶段的产业集群,它们都是连续两次被评选为中国百佳产业集群,包括温州鹿城打火机产业集群、乐清中低压电器产业集群、中山古镇灯饰产业集群、哈尔滨医药产业集群。通过现场填写、问卷邮寄、电子邮件等多种方式发放问卷。共发出问卷320份,回收问卷238份,整体回收率为74.38%。回收的238份问卷中,剔除无效问卷32份。在剔除无效问卷后,最后得到适合进行后续研究的有效问卷206份,有效问卷占回收问卷的86.55%。
通过对回收的206个有效样本进一步的研究分析,可以总体上把握被调查企业的特征,被调查企业特征涉及成立年限、所属行业、企业规模、注册资本、产业链环节、被调查者职位级别与工作年限等。
从被调查企业的成立年限来看,成立6~20年的企业是核心部分,占74.75%。从被调查企业所属行业来看,烟具行业占30.58%,灯饰行业占24.76%,中低压电器行业占19.90%,医药行业占24.76%,各行业比重基本相当。从被调查企业的规模来看,50人以下占19.42%,51~200人占40.78%,201~500人占22.82%,501人以上占16.98%,各企业规模比重基本相当。从被调查企业的注册资本来看,100万元以下占31.55%,100~300万元占23.30%,300~1000万元占23.30%,1000万元以上的企业主要是医药企业,占21.85%。从被调查企业的产业链环节来看,13.59%属于原材料供应商,29.13%属于中间品生产商,36.89%属于成品生产商,20.39%属于销售商或代理商,说明被调查企业分布的产业链环节以成品生产商为主要部分,供应商与销售商比例相对较低。从被调查者职位级别来看,30.10%是企业的基层管理者,42.72%是企业的中层管理者,27.18%是企业的高层管理者。从被调查者工作年限来看,74.28%被调查者的个人年资都在10年之内,个人年资在11~20年的占25.24%,20年以上只占0.48%。总体而言,被调查企业分布的每一项统计分类显示,被调查企业具有一定的代表性。
2. 描述性统计分析
对问卷数据的分析,首先应该进行数据的描述性统计分析。本文使用spss 统计软件,计算各指标的均值和标准差。均值表示的是某变量所有取值的集中趋势或平均水平,标准差是
方差的平方根,它表示了一组数据关于平均数的平均离散程度。标准差越大,说明变量值之间的差异越大,距离平均数这个“中心”的离散趋势越大。本研究的详细计算结果见表1。 从表1可以看出,在反映知识溢出的两个指标——显性知识溢出和隐性知识溢出中,隐性知识溢出的平均值更高(m=3.9660),这表明本次调查的企业更加认同隐性知识溢出对企业创新绩效的影响。在描述企业网络化程度的指标中,网络连接稳定程度的平均值最高(m=3.9466),说明企业在构建有效的网络关系时更注重考虑网络的稳定性与持久性。在反映企业知识整合的两个指标中,企业系统化能力的平均值更高(m=4.1472),表明所调查的企业十分注重对所吸收知识的消化和吸收,注重知识的实际应用能力。创新机制的两个指标——创新动力机制(m=4.5971)、集体学习机制(m=4.2359)平均值都比较高,表明企业有较强的创新意愿和创新能力,更注重创新在市场竞争中的作用。而产业集群企业创新绩效(m=3.7251)平均值中等偏上,说明目前企业本身的创新绩效还有待于进一步加强。
3. 信度和效度检验
3.1信度检验
信度是指测量的可靠性、稳定性、一致性、精确性和重复性,指测量工具能否稳定地测量所要测量的变量。在问卷测量的信度方面,最常用的方法是以cronbach α系数来衡量题项的内部一致性。cronbach α系数是一种直接分析题项之间一致性或相关程度的指标,在likert 量表方法中,最常用的信度检验方法也是用cronbach α系数进行检验,应用信度的标准来衡量指标的一致性,cronbach α系数大于0.7即属于高信度值[2],因此本研究中只接受等于或大于0.7的信度系数α。 表1列出了各指标的均值、标准差、信度系数值、指标与总体相关性调整值以及剔除某一指标后的变量信度系数值。结果显示,所有的指标信度均满足信度检验的要求,说明数据具有可靠性。
3.2效度检验
效度又称测量的有效性、准确度,是指测量工具能够测出测量内容的准确程度,即测量工具能准确、真实、客观地度量事物属性的程度。当测量能够准确地度量本文所测内容时,就称这个测量有效度;反之,则无效度。有效的测量应该包括两部分:一是测量手段实际上测量的正是所要测量的内容;二是测量内容被测量手段准确地测量了。本文主要对内容效度和构念效度进行检验。
内容效度又称为表面效度和逻辑效度,是指测量内容的适合性和符合性,也就是说测量所选题目是否符合测量目的和要求。在内容效度方面,问卷的题项设计完成之后,为了使被调查者能够充分了解问卷的内涵,本文对相关领域的研究学者、企业内部人员等进行了访谈,对个别指标的语义描述进行了修改。同时,本研究的问卷设计参考已有相关文献和相关问卷,并在问卷预测和专家审阅后,对初始问卷进行了修正,因而可以保证较好的内容效度。另外,本文中的影响要素和产业集群创新绩效指标多数源于国内外知名学者的研究成果,在此基础上对其加以整理和归类,因此内容效度上符合研究的要求。
构念效度又被称作构造效度。“构念”本是心理学上的一个概念,现在一般泛指研究者根据研究的需要而构建的一种特殊概念。构念效度是指通过对特定命题或研究假设的测量结果进行考察,以考察该测量对该研究假设的测量程度。效度测量中从内容效度到构念效度是一个递进的过程,因此,构念效度通常被认为是最强有力的效度测定程序。
综上所述,本文在产业集群创新机理研究的要素分析及研究假设的基础上,借助调查问卷,以spss 为研究工具,对被调查企业的基本情况和数据进行描述性统计分析与度量量表的信度及效度检验,信度分析的结果表明本文建立的各变量量表的可靠性符合要求。
※基金项目:黑龙江省自然科学基金项目(g201128);黑龙江省哲学社会科学研究基金项目 (11b054)。