基于因子分析的区域创新能力评价

摘 要：文章从创新投入、研发能力、创新产出等角度构建了区域技术创新能力的评价指标体系，在此基础上，应用2008年我国各区域的截面数据，采用因子分析方法对我国区域创新能力进行了评价，为科学识别我国各区域的创新能力提供理论参考。

关键词：创新投入；创新产出；因子分析

中图分类号：F224 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2012）20-0021-02

区域技术创新能力水平直接决定着区域经济水平的高低，区域创新能力强的区域能够为其经济发展提供充足的动力。如何提升区域技术创新能力，已成为政府和学者们研究的一个热点。从标杆管理的理论来看，我国各行政区域应该要客观地认识到自身在技术创新能力方面的优势和劣势，要能够科学识别自身的技术创新能力在全国层面的排序，合理定位，充分发扬自身优势。与此同时，技术创新能力强的区域也要发挥自身积极的带动效应，有效实施产业转移，使得技术创新能力弱的区域有效吸收来自技术创新能力强的区域的知识溢出，以此实现各区域经济的协调发展。要想完成上述目标，一个重要的前提就是如何识别我国各区域的技术创新能力，并加以排序。在此背景下，笔者认为科学评价我国各区域技术创新能力的高低对促进我国各区域经济的协调发展具有重要的理论和现实意义。

1 研究设计

1.1 研究方法

考虑到因子分析方法可以根据各评价指标的内在关联来提取不同的主因子，并根据不同的主因子对评价信息贡献的大小给出方差贡献率即权重，进而求出样本的总得分，即可判断不同类型样本（区域）技术创新能力差异的显著性。鉴于篇幅原因，本文略去因子分析方法的原理和计算步骤，详见文献[1]。

1.2 区域创新能力的评价指标体系

技术创新能力主要包括创新投入、创新产出、研发能力等维度。鉴于此，笔者认为，区域创新能力评价指标体系应该包括以下三方面的基本内容：

①创新投入能力。本文以R&D投入强度、R&D人员比重、自主活动经费投入强度与科技人员比重这四个指标来反映。

②研究开发能力。本文以用科学家和工程师占科技活动人员的比重、每千人发明专利拥有数这两个指标来反映。

③创新产出能力。本文以新产品产值占产品总产值比重、新产品销售收入占产品主营业务收入比重、新产品劳动生产率这三个指标来反映。本文构建的我国区域创新能力的评价指标体系见表1。

2 实证分析及结果

2.1 数据处理

笔者通过查询2009年《中国科技统计年鉴》获得了我国各区域的相关原始数据，并对数据进行无量纲处理。无量纲化可以使得不同单位的指标值相加，本节采用的计算公式为：指标比率=0.1+0.9×[（L-Lmin）/（Lmax-Lmin）]，其中，L、Lmax和Lmin分别为该省指标的实际值、最大值和最小值。

2.2 评价结果

笔者应用SPSS软件对数据进行因子分析，并对数据进行了KMO和Bartlett球度检验，由KMO值大于0.7可知，数据适合做因子分析，具体结果见表2和表3。

从表2可知，第一主因子在I1、I2、I3、I4指标上有高载荷，这四个指标主要反映自主创新的投入能力，因此我们把它命名为技术投入能力因子（F1）。第二主因子在指标I7、I8、I9上有高载荷，这三个指标主要反映自主创新的产出能力，因此我们把它命名为技术产出能力因子（F2）。第三个主因子在指标I5、I6上有高载荷，这两个指标主要反映研发能力，因此我们把它命名为研发能力因子（F3）。这三个主成份的累计贡献率85.057%，已反映了原始数据所包含的较充分信息。从表2的贡献率可以看出，第一主成分对自主创新能力的贡献最大，高达57.521%，这表明科技投入能力因子对自主创新能力的影响最大；第二主成分对自主创新能力的贡献为16.404%，这说明科技产出能力是自主创新能力的第二重要影响因素，其次是研发能力。为了通过横向比较，以期对河南省自主创新能力有更清晰的认识，可以通过对三个主因子的得分进行加权综合，并以主因子对总信息量的贡献率为权数，得出综合模型为：

Z=0.575×F1+0.164×F2+0.111×F3

根据该模型可以计算出综合得分，各省、直辖市的综合得分以及综合得分的总名次如表3所示。

3 结 语

本文构建了我国区域层面技术创新能力的评价指标体系，并应用2008年我国各区域的截面数据，采用因子分析方法客观评价了我国各区域的创新能力，为管理决策部门制定科技和经济政策提供理论参考。

参考文献：

[1] 章文波,陈红艳.实用数据统计分析及SPSS12.0[M].北京:人民邮电出版社,2006.

[2] 齐孝福,高国力.工业行业技术创新能力的比较评价方法[J].中国科技论坛,2006,(5):22-25.