以上指标的数据收集，除了专利数据可通过专利检索获取之外，其他数据都要另行收集。因此，为了保证数据收集的可能性，本文将从中国工程机械领域的上市公司中选择样本企业，然后从它们公开的年报中收集相关指标数据。对于专利数据，本文主要通过“上海知识产权（专利信息）公共服务平台”①和“innography专利信息检索分析平台”②进行专利检索，并对检索结果进行相互检验。
　　此外，专利制度是创新成果的重要保护途径，专利统计是反映技术创新产出的重要指标。在本文所构建的技术创新能力评价模型当中，专利数据也是主要指标之一。因此，在样本企业的选择过程中，本文不包括那些没有专利活动的工程机械企业。但是，即便如此，本文肯定这些企业在中国工程机械领域的市场竞争力和影响力。
　　通过spss11.5，将中国工程机械产业技术创新各个指标原始数据进行标准化处理，使数据无量纲化，消除因数据类型的不同而产生的分析误差（如表2所示）。而表3而则反映了中国工程机械技术创新指标的最大值、最小值、中位数和标准差，如果结合企业信息，则可以得知各企业在各指标中所处的位置。对此，论文不再深入分析。
　　表4是相关系数矩阵，从表中可以看出，技术人员数量、高学历人员数量、专利数量、营业收入和净利润等五个指标相关系数都较大，表明这些指标之间的相关性较强，存在着极其显著的关系，也证明他们之间存在较多的信息重叠。此外，总资产与这些指标之间也存在着一定的相关性，它们之间有一定量的信息重叠。而以上指标与研发费用和每投净资产的相关系较弱，表明它们之间有没太多的重叠信息，此反映了研发支出对于中国工程机械领域创新活动的影响并不突出，而资本市场上的价格也没有对中国工程机械的技术创新产生明显的影响。
　　四、模型分析
　　主成分个数的提取原则为主成分对应的特征值大于1的前m个主成分。特征值在某种程度上可以被看成是表示主成分影响力度大小的指标，如果特征值小于1，说明该主成分的角度力度还不如直接引入一个原变量的平均解释力度大。因此，本文用特征值大于1作为纳入标准。
　　通过表5方差分解主成分提取分析表可以看出，本文所选取的中国工程机械技术创新的各个指标，通过spss软件运算后，提取了2个主成分，即m=2。而且从表中还可以看出，所提取的两个因子的特征值占方差百分数及其累加值。这2个因子所解释的方差占整个方差的93.174%，能比较全面地反映所有信息。
　　从表6中的初始因子载荷可知，专利数、技术人员数量、高学历人员数量、总资产、营业收入和净资产等六个指标在第一主成分（即因子1，f1）上有较高的载荷，同时也说明了第一主成分主要反映了这些指标的信息；而研发费用和每股净资产等两个指标在第二主成分（即因子2，f2）上有较高的载荷，同样也说明了第二主成分主要反映了这两个指标的信息。所以，提取两个主成分可以基本反映全部指标的信息，因此可以用这两个新的变量来代替原来的8个变量。
　　而值得注意的是，表6（主成分载荷矩阵）中所列的是初始因子载荷矩阵（component matrix），其中的每一个载荷量表示主成分与对应变量的相关系数，但它们还不是主成分模型的特征向量。而主成分模型的特征向量是主成分初始载荷矩阵中的相应数据除以主成分相对应的特征值开平方根，便得到两个主成分中每个指标所对应的特征向量，如表7所示。
　　得到特征向量后，将其与表1的标准化后的数据相乘，即可以如下得到主成分表达式：
　　f1=0.381*zx11+0.412*zx12+0.405*zx13+0.132*zx14
　　+0.373*zx21 +0.424*zx22+0.034*zx23+0.429*zx24 （1）
　　f2=0.091*zx11-0.152*zx12-0.232*zx13+0.657*zx14
　　-0.048*zx21 +0.096*zx22+0.068*zx23-0.027*zx24 （2）
　　以每个主成分所对应的特征值占所提取主成分总的特征值之和的比例作为权重计算主成分综合模型：（5.423； 2.031）
　　即可得到主成分综合模型：
　　f=0.302*zx11+0.259*zx12+0.232*zx13+0.275*zx14
　　+0.259*zx21 +0.335*zx22+0.212*zx23+0.305*zx24 （4）
　　五、评价结果与研究结论
　　1.评价结果
　　通过以上评价模型，可以得知样本企业技术创新能力情况，如表8所示。通过表中的数据可知，在f1主成分当中，三一集团的技术创新能力值为4.384，紧随其后的是中联重科，其创新能力值为0.0497，而排名前五的还有徐工科技、柳工和安徽合力。说明这些企业在第一主成分当中具有较强的创新能力，或者说这些企业的技术创新能力在第一主成分当中表现较好；
　　而在f2主成分当中，柳工以2.939的创新能力值排名第一，紧随其后是徐工科技，排名前五的还有安徽合力、中联重科和山河智能。说明这些企业在以研发和资本市场的技术创新活动指标当中具有较好的表现。
　　在f综合技术创新能力当中，三一集团以2.685的竞争值排名第一，紧随其后的是中联重科，其竞争值为2.254，而排名前五的还有徐工科技、柳工和安徽合力。此说明这些企业在中国工程机械产业当中，具有较强的技术创新能力，并得到了较多的创新成果。而综合创新能力的排名与f1主成分的创新能力排行相似，说明中国工程机械产业的技术创新能力受f1主成分相关指标的影响较大，企业在f1相关指标中所处的竞争位置，决定了其在技术创新活动的综合创新能力中所处的竞争位置。
　　2.研究结论
　　自20世纪80年代以来，随着西方发达国家大规模的基础建设日趋完善，工程机械产品的市场需求增速减缓。而伴随着中国的基础设施建设、城镇化建设、新农村建设的不断深入，现代化物流业的不断发展，可以预测，中国的工程机械将得到更大的发展空间和更多的发展机会。特别是近年来，由于中国工程经济的崛起，再加上全球金融危机的影响，世界工程机械的生产制造和市场需求的格局发生了变化，中国工程机械企业正在成为全球行业增长的主导者，并由过去的跟随者正成长为全球市场的挑战者、变革者，甚至引领者，全球工程机械产业重心呈现出开始向中国转移的迹象。在市场需要的巨大推动力下，如何通过技术创新形成自身的核心竞争力，对于中国工程机械企业而言，具有较战略性的意义。