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user: 5. 变量设置与检验 5.1. 变量设置 因变量。本研究采用的企业技术创新绩效指标是专利数、专利授权数、发明专利授权数等。此外，由于企业技术创新而引起的产品质量提高、新产品开发成功数量、生产成本降低情况等也作为创新绩效。如表1所示。 自变量。在总结前人研究的基础上，本文采用人才培养能力、企业资金筹措能力、技术引进能力、技术研发能力、创新型企业文化构建能力等五个变量作为研究的自变量。 控制变量。企业规模不同，其分权程度会存在差别。在规模较大的企业中，高层需要对中层更多地进行放权或授权，以充分发挥下属的主观能动性，利于人才培养。而规模较小的企业，高层可以有更多的时间管理更多的事务，则其分权程度或授权范围会比较窄，整个企业的集权程度比较高。因此，企业规模是影响企业分权程度的重要指标。基于此，本文选取企业的规模作为控制变量，以反映其对技术创新的潜在影响。我们用企业员工总数的对数值表征企业规模。 5.2. 方法与检验结果 本研究选取的300家科技型中小企业研究样本来自2008~2010年天津市创新基金项目数据库。这300家科技型中小企业的技术创新项目均获得了天津市科技型中小企业创新资金资助，部分企业的技术创新项目还同时获得了国家科技部科技型中小企业创新基金支持，并且其技术创新项目均通过了天津市科技型中小企业创新资金管理中心组织的验收。本次调研所选企业具有良好的统一性和同质性：第一，它们均是中小型企业，特别是绝大多数是小型企业；第二，企业按《科技型中小企业创新基金管理办法》 Table 1 Innovation performance indicator 变量 指标 指标描述 专利 申请专利数 已申请专利数量 授权专利数 已获专利授权数量 发明专利数 发明专利授权个数 产品 产品质量提高 更新原材料降低生产成本或/和提高产品质量 提高产品产量或质量 生产成本降低 改进工艺设备降低生产成本 完善产品设计降低生产成本和提高产品质量 原有产品采用新的生产工艺技术路线降低成本提高产品质量 研发生产了新产品 开发生产新产品增加企业竞争力 表1. 创新绩效指标 完成了创新项目，实现了一次技术创新活动；第三、企业创新项目在项目类型、项目所属技术领域等方面集中度高。对样本企业的具体调查项目如下： 1) 基本信息，其中包括企业基本信息(研发投入、企业类型、技术来源、合作信息、企业规模等)；企业负责人、技术负责人信息(年龄、性别、职业背景、学历等)。 2) 创新项目的影响因素(技术人才、领导者能力等)、类型与绩效关系。 3) 创新项目技术来源、学习模式与绩效关系。 4) 创新战略、竞争环境(组织文化环境等)与创新绩效关系。 5) 企业的创新战略、竞争环境、创新绩效(专利情况、营业收入、产品销售收入和利润等)、科技软实力现状、投入(资金来源)与使用情况。 为了提高数据的可靠性，我们同时采用对部分企业面对面访谈的形式。访谈的对象74. 3%是企业的董事长或总经理，另外25.7%是创新项目负责人或研发部门的主管。问卷调查共收集了152份有效问卷(剔除17份无效问卷)。 本文通过逐步回归法和独立样本检验方法来测量技术引进能力、技术研发能力、创新文化、资金筹措能力、人才培养能力对创新绩效的影响，以检验上述假设。上述统计分析方法均使用SPSS15.0进行。在分析检验之前，我们首先对所有变量进行了信度分析，结果如表2。 样本数据中一个样本有缺失值，故在信度检验时被自动排除(表3)。 信度分析的可靠性统计量分析结果可知，Cronbach’s Alph的值为0.604。根据Nunnally (1978)的概念所确定的标准，通常情况下Cranbach’s a系数在0.6以上，被认为可信度较高。 从表4可知，近似卡方值为163.498，df值36，sig.为0.000，说明因子总体显著相关。 表5给出了随着变量进入依此形成的4个模型的方差分解结果。可以发现Sig.值均小于0.05，说明回归模型变量间相关性均非常显著。 Table 2 Validation of sample dat N % 案例 有效 151 99.3 已排除a 1 0.7 总计 152 100.0 表2. 样本数据的有效性检验 Table 3 Reliability statistic Cronbach’s Alpha 基于标准化项的Cronbachs Alpha 项数 .604 0.405 34 表3. 可靠性统计量 Table 4 KMO and Bartlett test Bartlett的球形度检验 取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量 0.595 近似卡方 163.498 df 36 Sig. 0.000 表4. KMO和Bartlett检验 Table 5 Analysis of variance of regression mode Anova e 模型 平方和 df 均方 F Sig. 1 回归 138，132.937 1 138，132.937 15.036 0 .000a 残差 1，368，834.602 149 9186.809 总计 1，506，967.539 150 2 回归 219，381.235 2 109，690.618 12.608 0.000b 残差 1，287，586.304 148 8699.907 总计 1，506，967.539 150 3 回归 288，824.625 3 96，274.875 11.618 0 .000c 残差 1，218，142.914 147 8286.686 总计 1，506，967.539 150 4 回归 328，989.228 4 82，247.307 10.194 0.000d 残差 1，177，978.311 146 8068.345 总计 1，506，967.539 150 表5. 回归模型的方差分析 Table 6 Regression model coefficient of independent variable 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. B 标准误差 试用版 1 (常量) 125.951 8.249 15.268 0.000 实现上市融资 98.268 25.342 0.303 3.878 0.000 2 (常量) 105.148 10.525 9.990 0.000 实现上市融资 89.816 24.816 0.277 3.619 0.000 企业自己独立研发 46.808 15.317 0.234 3.056 0.003 3 (常量) 218.767 40.571 5.392 0.000 实现上市融资 89.534 24.220 0.276 3.697 0.000 企业自己独立研发 52.755 15.089 0.263 3.496 0.001 团队构建能力 −20.357 7.032 −0.217 −2.895 0.004 4 (常量) 180.492 43.554 4.144 0.000 实现上市融资 96.081 24.078 0.296 3.990 0.000 企业自己独立研发 78.695 18.891 0.393 4.166 0.000 团队构建能力 −19.963 6.941 −0.213 −2.876 0.005 购买国内其它单位技术 42.393 19.001 0.211 2.231 0.027 表6. 回归模型自变量系数 表6给出了随着变量进入依此形成的4个模型的自变量的系数。可以发现第四个模型的各个变量系数非常显著。回归方程模型表达式为：创新绩效得分 = 180.492 + 96.081 × 实现上市融资 + 78.695 × 企业自己独立研发 × 19.963 × 团队构建能力 + 42.393 × 购买国内其它单位技术。