山東省自主創新能力評價

摘 要：自主創新能力已成為區域核心競爭力的決定性因素。本文針對自主創新能力涉及的知識產權、經費、人才等要素研究確定了評價指標體系，利用因子分析、聚類分析等現代統計方法對1 7個市自主創新能力進行科學的量化評價。

關鍵詞：自主創新 因子分析 創新能力

一、評價指標體系與數據資料

自主創新能力涉及多方面的內容，科學地選擇評價指標和建立評價指標體系，是進行區域自主創新能力測算評估的一個關鍵步驟。根據區域自主創新系統的理論研究成果，要建立以企業為主體的區域自主創新體系。因此，區域自主創新能力應從全社會和企業兩個方面，分別對成果產出能力、經費投入能力、人才投入能力等因素進行評價。成果產出指標主要采用反映具有自主知識產權的專利指標，而不用一般的成果指標；經費投入指標主要采用反映自主創新活動的RD經費投入指標，而不用一般的科技活動經費投入指標；人員投入指標主要采用RD活動中起關鍵作用的科學家和工程師人員指標，而不用科技活動的全部人員指標。為充分反映企業的自主創新能力，還增加了企業新產品開發能力指標和高新技術產業指標。國際檢索收錄的論文是反映成果產出的一個較好指標，但沒有統計數據，而一般論文又不能準確反映自主創新能力，因此，確定不采用論文指標。

本著既要全面反映區域自主創新能力的內涵，又要方便資料獲取的原則，我們選取了上述兩個方面的11項指標。這些指標既包括總量性指標，又包括相對性指標；既包括存量指標，又包括增量指標，比較全面地反映了區域自主創新能力的主要信息。而且這些指標的數據均是從公開出版的權威性出版物上獲得，可以最大程度地保證數據質量。

評價指標體系如表1所示。

根據表1所示的數據來源，我們搜集了17個市2005年的數據列入表2。

二、自主創新能力綜合評價

由于自主創新能力包含豐富的內涵，為了對區域自主創新能力進行量化測算評估，必須采用科學的方法對11個評價指標進行匯總，以得到各區域自主的綜合評價值。由于評價區域自主創新能力的11個指標之間存在復雜的相關性，為消除變量之間的多重共線性問題，我們采用多元統計方法中的因子分析法評價各區域的自主創新能力。

因子分析法是多元統計分析中降維的一種方法。它通過研究相關矩陣或協差陣的內部依賴關系，探求數據的基本結構，將多個變量濃縮為少數幾個因子，用較少的相互獨立的因子變量來表現原始變量的絕大部分信息，從而達到減少變量(降維)的目的。其步驟是：首先確定累積貢獻率大于90％的主因子個數，及其因子得分模型；其次利用因子得分模型求出各市在每一個主因子上的得分和排名；最后再以各主因子的方差貢獻率為權數，求得各主因子得分的加權和，計算出各市自主創新能力的綜合得分和排名，從而對各市的自主創新能力進行總體評價。由于因子分析的計算量非常大，本文采用了SPSS for Windows的Data Reduction—Factor程序進行數據處理。部分SP S S輸出結果(有省略)如圖。

由輸出結果1可見，前3個因子的累計方差貢獻率已經超過了91％，代表了11個評價指標的絕大多數信息，所以，這3個因子就是主因子，可以用來代替11個指標評價各市的自主創新能力。由輸出結果2，可以利用因子載荷對主因子命名。由于第一因子Fl在指標10、11、9上有較大載荷，主要反映專利產出能力，所以可以稱為專利產出能力因子；第二因子F2在指標7、6、1上有較大載荷，主要反映RD經費投入和新產品產出能力，所以可以稱為經費投入與新產品產出能力因子；第三因子F3在指標5、2上有較大載荷，主要反映人才投入能力，所以可以稱為人力投入能力因子。這三個因子得分SPSS可以直接給出。三個主因子以各自方差貢獻率為權數求加權平均即為各市自主創新能力最終的得分，稱為各市自主創新能力指數，記為Z：

Z=(36．004F1+32．536F2+23．342F3)／91．882

由SPSS給出的各因子得分與利用以上公式計算的各市自主創新能力總得分(各市自主創新能力指數)見表3。

表3是計算出各市自主創新能力指數，數值越大，表明自主創新能力越強數值越小，說明創新能力越弱。可見，自主創新能力最強的是青島、濟南，它們分別是我省的中心城市，高等學校和科研院所集中是其共同特點。自主創新能力最弱的市為濱州、德州、菏澤、棗莊、日照等市。

在專利產出能力得分靠前的市為青島、淄博、煙臺，濟南由于企業的專利能力相對較弱，因此，該指標僅排第八位。經費投入和新產品產出能力得分靠前的市為青島、泰安、聊城，濟南排第五位。人才投入能力得分靠前的市為濟南、東營、淄博，青島該指標僅排第十三位。

三、17個市的聚類分析

通過上述對三個因子和各市自主創新能力指數的測算，區分了17市自主創新能力的高低，取得了令人滿意的效果。但因子分析法忽視了17個市在自主創新方面存在的共性和特性的信息，因此，下面采用聚類分析法討論這個問題。聚類分析是對多屬性統計樣本進行定量分類的一種多元統計方法。對于本例，其基本思想是從17個市的11個評價指標數據中，利用某些統計量(如相似系數、相關系數、歐氏距離等)度量各樣本市之間的相似程度，構成一個對稱的相似性矩陣。然后按樣本市之間相似程度由大到小將各市逐次歸類，相似程度較高的市首先歸為一個較小的分類單位，相似程度較低的市聚集到一個大的分類單位，直到所有市都聚集完畢，形成一個親疏關系譜系圖，以直觀地表現各市間自主創新能力方面的共性和差異。

由于聚類分析的計算量很大，我們采用了SPSS FOR WINDOWS中的classily—hierarchical duster程序進行了聚類分析。現只將SPSS的輸出結果列出。

17市可以分為四類：

第一類是青島、濟南兩個中心城市，自主創新能力最強。山東省大部分高校和國家級、省級科研機構都分布在這兩個市，研究實力較強。其中，青島是我省最近10年發展最快的外向型城市，是膠東半島城市群的中心城市，其工業門類齊全、企業檔次較高，在許多領域處于全國的領先水平，經濟集約化水平高，自主創新對城市經濟發展具有較強的帶動作用，特別是產品創新能力非常強勁。

第二類包括淄博、煙臺、泰安、東營。這些是自主創新能力較強的市，自主創新綜合能分列第3—6位，它們的工業基礎較好，煙臺還被山東省委、省政府確定為重點突破的中心城市。

第三類包括威海、濰坊、聊城、濟寧、臨沂、萊蕪。其自主創新綜合能力排在7～12位，綜合自主創新能力整體水平不高。

第四類包括濱州、德州、菏澤、棗莊、日照。其自主創新綜合能力排在全省靠后位次，自主創新能力的各項指標都較低。

(作者單位：山東省科技發展戰略研究所)

注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內容請以PDF格式閱讀原文。