任 帥,查奇芬
(江蘇大學財經(jīng)學院統(tǒng)計系,江蘇 鎮(zhèn)江 212013)
區(qū)域創(chuàng)新能力是以技術(shù)基礎(chǔ)為支撐,充分利用人才、知識和資金等資源,創(chuàng)造出新產(chǎn)品、新工藝和新服務,促使本區(qū)域經(jīng)濟、社會和生態(tài)不斷發(fā)展的能力。基于這個定義,本文構(gòu)建江蘇科技創(chuàng)新評價指標體系(見表1)。

表1 江蘇省科技創(chuàng)新評價指標體系

根據(jù)以上表格,表中每一個主要因子代表經(jīng)濟變量之間一種相互依賴的經(jīng)濟作用,抓住這些主要因子就可以使我們對復雜的經(jīng)濟問題進行分析和解釋。為此,確定因子分析模型[1]為:

其中:(i=1,2,…,p)為原始變量,(j=1,2,…,m)為公共因子,為因子載荷,為特殊因子。
因子分析的主要步驟為:
1、對原始數(shù)據(jù)進行標準化處理;
2、通過KMO檢驗和Bartlett球形檢驗結(jié)果來判定是否適合進行因子分析;
3、計算樣本相關(guān)矩陣的特征值和特征向量;
4、提取公因子,計算因子載荷矩陣;
5、確定因子模型,計算因子變量得分;
6、根據(jù)計算結(jié)果,進行分析解釋。
本文數(shù)據(jù)由《江蘇統(tǒng)計年鑒2012》整理得來。利用SPSS19.0軟件對所選取數(shù)據(jù)進行分析,得到Bartlett's球度檢驗的概率值為0.000,可以認為相關(guān)系數(shù)矩陣并非單位矩陣。同時,Kaiser認為KMO統(tǒng)計量取值越大,因子分析的效果越好,當KMO小于0.5時,不宜做因子分析。而從表2可知,KMO值為0.772,表明原始變量之間存在較強的相關(guān)關(guān)系,適合進行因子分析。如表2所示

表2 KMO and Bartlett's Test
按照表1采用主成分分析法提取公因子并選取大于1的特征根值,得出四個因子:12.568、3.584、1.835和 1.391。這四個因子解釋了總方差84.252%,因此可認為這四個公因子可以解釋足夠的信息量,來解釋實際問題(如表3所示)。
旋轉(zhuǎn)后的因子荷載表中各因子在指標上的載荷系數(shù)如表4所示。

表4 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

從表4 可知,第一個因子在 x3、x4、x5、x12、x14、x17、x19有較高的載荷,結(jié)合因子的具體含義可將其定義為科技創(chuàng)新的基礎(chǔ)因子。第二個因子在x7、x10、x11有較高的載荷可將其定義為科技創(chuàng)新的投入因子。第三個因子在x1、x6、x18有較高的載荷可將其定義為科技創(chuàng)新的產(chǎn)出因子。第四個因子在x23上有較高載荷可將其定義為科技創(chuàng)新的貢獻因子。
根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的因子得分系數(shù)矩陣(略),可以將公共因子表示為各個變量的線性組合,計算江蘇省13個區(qū)域科技創(chuàng)新在4個主因子上的單項因子得分(F1、F2、F3、F4)。[2]通過計算得到:

把原始數(shù)據(jù)代入表達式,得到江蘇省各地市的單項因子得分和綜合得分并進行排名,如表5所示[3]

表5
為使評價結(jié)果更加直觀、清晰,我們對單項因子得分再進行聚類,以輔助分析。運用SPSS19.0軟件中WARD法聚類分析,結(jié)果如下圖1所示。
根據(jù)聚類圖我們可以將江蘇省區(qū)域科技創(chuàng)新水平分為四類,如表6所示

表6 2010年江蘇省區(qū)域科技創(chuàng)新水平評價分類
由表6可以看出,江蘇省13個地級市的區(qū)域創(chuàng)新能力與經(jīng)濟實力上所劃分的蘇南、蘇中、蘇北的城市基本上一致。從科技創(chuàng)新的基礎(chǔ)因子可知蘇州、無錫、南通和常州有較高的得分,相反宿遷、連云港和淮安得分較低,它們的科技技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)數(shù)量與蘇州、無錫、常州和南通所擁有的科技技術(shù)設(shè)施建設(shè)的數(shù)量相差較遠。科技技術(shù)設(shè)施是科研的物質(zhì)條件,必須有健全和完善的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),才能保證區(qū)域科技創(chuàng)新良好發(fā)展。排名較后的連云港和淮安市的專利申請授權(quán)數(shù)(件)為1274和609,約為無錫專利申請授權(quán)數(shù)1/20和1/40,蘇州專利申請授權(quán)數(shù)的1/40和1/80。可見差距很大。從科技創(chuàng)新的投入因子可以得知南京和常州位于第一和第二名。南京市在人力和財力投入方面均居全省前列,其中反映科技創(chuàng)新投入水平的代表性指標R&D經(jīng)費支出占GDP的比重(%)的比重達2.90%,位于全省第一,常州R&D經(jīng)費支出占GDP的比重(%)的比重達2.30%,居全省第三。從科技創(chuàng)新的產(chǎn)出因子的得分可以得出蘇州、無錫和常州位于前三名。其中代表性指標第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重(%)三市分別為 41.66%、43.06% 和42.38%。然而,宿遷和鹽城排名較后,比例較低。從科技創(chuàng)新的貢獻因子可知,鎮(zhèn)江和南通得分較高,代表性指標環(huán)境質(zhì)量綜合治理指數(shù)(%)分別為92.65%和92.00%,其他各市差距也不大,可見各市政府都比較重視環(huán)境的保護。綜合其得分蘇州、無錫和南京名列前三,這與它們的經(jīng)濟實力有很大的關(guān)系。從得分數(shù)據(jù)可知,13個市區(qū)域科技創(chuàng)能力存在著較大差距。
加強基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),增加科技投入、引進科技人才等科技創(chuàng)新資源,各級政府、企業(yè)和全社會要達成共識,加快推進區(qū)域科技創(chuàng)新體系的建設(shè)。在政府現(xiàn)有扶持性政策措施的基礎(chǔ)上,建立公共科技創(chuàng)新平臺,開展行業(yè)或產(chǎn)業(yè)共性技術(shù)攻關(guān),激勵和引導企業(yè)開展技術(shù)創(chuàng)新,為江蘇省各市科技創(chuàng)新體系的高效運行創(chuàng)造良好的外部環(huán)境。[4]在當前階段,蘇北地區(qū)應加大科技創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投入,增強基礎(chǔ)實力。蘇中地區(qū)要在已有的基礎(chǔ)上,完善和提高創(chuàng)新環(huán)境,借鑒和吸收技術(shù)術(shù)創(chuàng)新,大力發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)。蘇南要維持創(chuàng)新優(yōu)勢,實現(xiàn)可持續(xù)的創(chuàng)新能力發(fā)展。
鼓勵江蘇省各市之間的科技創(chuàng)新活動合作與科技創(chuàng)新活動交流,打破區(qū)域間存在的地區(qū)分割和地方保護,相互學習、取長補短,加強科技創(chuàng)新的效率擴散作用。同時加強人才交流。江蘇省各市要努力營造人才集聚氛圍,營造科技創(chuàng)業(yè)氛圍,營造科技創(chuàng)新氛圍,加強人才集聚載體建設(shè),加大人才的引進培養(yǎng)力度,積極推動江蘇省各市高科技創(chuàng)新專業(yè)人才、科技管理人才和科技企業(yè)家隊伍建設(shè),培養(yǎng)一批有創(chuàng)新意識和創(chuàng)新能力的科技、管理等方面的競爭型人才,逐步構(gòu)筑江蘇省高科技開發(fā)和管理人才的集聚高地。鼓勵和支持科技人員參與國內(nèi)外學術(shù)交流和科研合作,充分利用國內(nèi)、國外智力資源,發(fā)揮市場對人才資源的優(yōu)化配置作用。[5]
江蘇省各市要結(jié)合國家級產(chǎn)業(yè)化基地建設(shè),形成高科技產(chǎn)業(yè)集聚創(chuàng)新的動力源。江蘇省各市應依托國家級特色產(chǎn)業(yè)園,推動高新技術(shù)企業(yè)的發(fā)展,要特別注重扶持具有創(chuàng)新能力的中小型科技企業(yè)。要大力深化高新區(qū)的綜合改革,加強管理體制創(chuàng)新,提高服務質(zhì)量。不斷創(chuàng)新產(chǎn)學研合作模式,擴大合作領(lǐng)域,廣泛應用于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè),增加產(chǎn)業(yè)的附加值。[6]
[1]于秀林,任雪松.多元統(tǒng)計分析[M].中國統(tǒng)計出版社.
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