SPSS课程论文.doc

SPSS课程论文论文名称：关于企业研发能力的影响因素的探究学生个人信息：姓名：孙亚林 学号：200812112 专业：统计学、【摘要】：企业研发费用(即原“技术开发费”)，指企业在产品、技术、材料、工艺、标准的研究、开发过程中发生的各项费用。随着我国综合国力的不断提升，为了应对国际国内市场各种不断地挑战，对企业研发能力及创新能力的要求不断升高。随着企业的科技创新力度的不断加大，研究开发费用对企业的经营水平与业绩的影响也日益增大。本文从2006年我国各企业相关数据出发，试图找出能够明显影响企业研发费用的各种因素。研究的变量有企业规模，工业总产值，销售收入，新产品，出口值及职工人数。【关键词】：研发费用 科技创新 企业规模 职工人数作者 ：孙亚林 华北水利水电学院数信学院08级统计学121班学生，200812112一 引言我国正处于一个高速发展的新经济时代，工业化之后必然是信息化需求的不断增长。而在经济不断的过程中，对企业的科技创新以及研发能力也不断升级。只有不断地对产品和服务进行不断地研究发展和创新升级，企业才能在竞争日益激烈的市场中立于不败之地。而企业研发费用R&D正是显示一个企业对研发创新能力重视与否的重要指标。对于企业研发能力的重要性，业界已经有很多研究和探讨，并取得了很多成就，本文在此不做过多赘述。二 研究内容及方法本文着重于探讨企业的研发费用投入与哪些因素有关，由于数据以及水平有限，本文摒弃其它的影响因素（如政府补贴，企业行业类型等）仅对2006年中国工业数据进行有限的探讨。本文试图以企业研发费用为被解释变量，以企业规模，工业总产值，销售收入，新产品，出口值及职工人数等作为解释变量。由于企业规模和控股类型为定型变量，本人认为不适合与其他诸如工业总产值，销售收入，出口值以及职工人数等数值变量一起进入模型进行探索研究。故本论文将单独讨论企业规模以及控股类型对企业研发费用的影响。探讨的方法可以求出不同企业规模水平下企业研发费用的平均值作为该企业水平下企业研发费用的指标。至于工业总产值，销售收入，新产品，出口值及职工人数等数值变量，本文拟用回归分析中多元线性回归的方法进行研究和探讨。四 数据资料分析而以及解释1 对原数据进行筛选（通过Data中的select cases即挑选变量选项完成），再运用SPSS强大的数据描述分析功能得出各个规模水平下企业研发费用的平均值。企业规模为1的研发费用：Descriptive StatisticsNSumMean研究开发费258175071934.0029086.3750Valid N (listwise)2581企业规模为2的研发费用：Descriptive StatisticsNSumMean研究开发费2974131683024.001065.2979Valid N (listwise)29741企业规模为3的研发费用：Descriptive StatisticsNSumMean研究开发费26621215482971.0058.1603Valid N (listwise)266212对三种规模水平下的企业研发费用做均值比较，很明显各个水平下的均值差异明显，分别为29086.3750，1065.2979，58.1603。即我们可以得出以下结论：企业规模对企业研发费用的影响很明显。可以推断，企业规模也企业研发费用成正比，即企业规模越大，企业能够投入到研发上面的费用越多，越有利于企业的科技发展与创新。2 下面用回归分析的多元线性回归分析法对工业总产值，销售收入，新产品，出口值及职工人数对企业研发费用的影响进行分析和研究探讨。相关过程的数学推导过程用SPSS进行运行。下面是用SPSS的运行结果：Descriptive StatisticsMeanStd. DeviationN研究开发费409.460715048.21787298534工业总产值现价新规定104423.01041.01231E6298534新产品产值11091.02823.87898E5298534工业销售收入现价新规定102529.20071.00163E6298534出口交货值20028.75964.19885E5298534从业人员平均人数242.09341188.32897298534该表格中输出了5个自变量和一个因变量的一般同结果，包括平均值，方差和个案数N为298534.下面的表格列出了各个变量之间的相关性，从该表格中可以看出，自变量工业总产值和因变量之间的相关性最大。其次是工业销售收入和新产品产值。Correlations研究开发费工业总产值现价新规定新产品产值工业销售收入现价新规定出口交货值从业人员平均人数Pearson Correlation研究开发费1.000.379.337.369.245.254工业总产值现价新规定.3791.000.545.999.542.579新产品产值.337.5451.000.543.640.278工业销售收入现价新规定.369.999.5431.000.537.577出口交货值.245.542.640.5371.000.314从业人员平均人数.254.579.278.577.3141.000Sig. (1-tailed)研究开发费.000.000.000.000.000工业总产值现价新规定.000.000.000.000.000新产品产值.000.000.000.000.000工业销售收入现价新规定.000.000.000.000.000出口交货值.000.000.000.000.000从业人员平均人数.000.000.000.000.000.N研究开发费298534298534298534298534298534298534工业总产值现价新规定298534298534298534298534298534298534新产品产值298534298534298534298534298534298534工业销售收入现价新规定298534298534298534298534298534298534出口交货值298534298534298534298534298534298534从业人员平均人数298534298534298534298534298534298534下面的表格输出的是常用统计量，可以看出相关系数为R=0.473，判定系数R的平方为0.224.说明样本回归效果一般。Model SummarybModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate1.473a.224.22413256.75377a. Predictors: (Constant), 从业人员平均人数, 新产品产值, 出口交货值, 工业销售收入现价新规定, 工业总产值现价新规定b. Dependent Variable: 研究开发费下面这个部分显示统计量F=17228.363;相伴概率P0.001.说明多个自变量与因变量之间存在着线性回归关系。ANOVAbModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression1.514E1353.028E1217228.363.000aResidual5.246E132985281.757E8Total6.760E13298533a. Predictors: (Constant), 从业人员平均人数, 新产品产值, 出口交货值, 工业销售收入现价新规定, 工业总产值现价新规定b. Dependent Variable: 研究开发费下面的表格为回归系数表格，从表格中可以看出该多元统计线性回归方程为：y=0.085*工业总产值+0.008*新产品产值-0.082*工业销售收入-0.003*出口交货值+0.647*从业人数。从中可以看出从业人数对企业研发费用的影响最大，而工业总产值，新产品对企业研发费用的影响却有限，工业销售收入和出口交货值则对因变量的影响程度也很小而且为负值。这似乎与我们预想的有所差别。CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.BStd. ErrorBeta1(Constant)-269.12924.773-10.864.000工业总产值现价新规定.085.0015.728147.814.000新产品产值.008.000.21496.787.000工业销售收入现价新规定-.082.001-5.455-141.542.000出口交货值-.003.000-.083-37.537.000从业人员平均人数.647.025.05125.788.000a. Dependent Variable: 研究开发费四 研究探讨，建议与展望一 有上面的两步分析结果可知，企业规模对企业的研发费用的影响很大。这很容易理解。企业规模对一个企业的研发能力的影响显而易见。只有资金充足的企业才有能力投入大量的资金进行企业的产品研发和创新。在中国现阶段的市场中，企业对科技研发的重视程度普遍不高，一方面，一些小规模的公司（企业）认为没有必要进行企业研发，认为进行产品的创新研发与否并不会对企业的发展造成很大的影响，认为没有必要在这方面进行大规模的投入和关注，甚至大部分的中小型企业根本没有自己的研发机构和研发人员。另一方面，由于自身规模的限制，有科技创新以及产品研发的中小型企业往往力不从心，即使有心在科研创新方面加大投入，苦于没有资金的支持，往往只能将很好的项目搁浅。这造成了中小型企业的研发费用严重偏低，也很大程度上制约了企业的发展。建议政府加大在支持中小型企业科技创新投入的力度。例如可以给这些中小型企业一定的财政补贴和税收政策等。而对于规模较大的企业，政府也应在政策上进行疏导，鼓励有能力的企业继续加大对科技研发方面的投入和研发资金的使用效率。从对研究工业总产值，销售收入，新产品，出口值及职工人数等变量对企业研发费用的多元线性回归的结果上看，企业的职工人数对企业的研发费用的影响最大，相关系数达到了0.647.其次是工业总产值和新产品产值，不过影响的力度都很小。而工业总产值和出口交货值的影响力度也很小，甚至为反向的影响，这与我们的与其似乎不太吻合。但要注意到，工业总产值，销售收入，及职工人数也可以归入到企业规模的含义中去，其中职工人数尤甚。这似乎与我们单独对企业规模的研究相互有所重叠，有信息的浪费使用。但从另一方面看企业规模可以看作是工业总产值，销售收入，及职工人数的综合反映，只不过在第二步的多元统计回归中，我们将“企业规模”这一变量进行细化了，降至分解为工业总产值