基于因子分析和關聯度分析的川南產業科技創新能力評價

韓 兵，陳一君，畢 歡，王俊翔

(四川理工學院管理學院，四川 自貢 643000)

基于因子分析和關聯度分析的川南產業科技創新能力評價

韓 兵，陳一君，畢 歡，王俊翔

(四川理工學院管理學院，四川 自貢 643000)

科技創新能力是一個地區產業發展的有力支撐，對地區經濟發展的推動作用不可小覷。在科技創新投入與科技創新環境兩大要素的基礎上，構建產業科技創新能力指標體系。基于所構建的指標體系，將自貢、瀘州、內江和宜賓相關指標數據進行因子分析，得到四市產業科技創新能力的變化情況。基于產業科技創新能力得分，將四市相關數據進行綜合關聯度分析，得到各地產業科技創新能力的主要影響因素。實證結果表明，川南四市產業科技創新能力差異明顯，在人力資源、資金投入和創新環境建設方面各有不足。根據分析結果，基于科技創新經費支出、科研人員引進、公共文化設施建設等影響因素，提出促進川南四市產業科技創新能力增長的相關建議。

科技創新能力；指標體系；因子分析法；綜合關聯度分析；評價

引 言

從“創新1.0”到“創新2.0”，再到“大眾創業，萬眾創新”，創新已經成為推動經濟發展、促進產業升級的關鍵因素之一。科技是第一生產力，創新是發展的原動力。而科技創新作為創新的重要組成部分，受到各級政府和相關企業的密切關注。一個科學、完備的科技創新指標體系，能在一定程度上幫助各級政府和相關企業了解本地、本產業的發展潛力、發展現狀和發展瓶頸。只有客觀、公正的認識到自身的優點及不足，才能有針對性地提出促進經濟發展和產業轉型的政策與建議。所以，正確測度本地、本企業的科技創新能力，是一項十分必要的工作。

四川省十二五規劃明確提出“依托川南城市群，打造四川經濟增長第二極”，這是四川省委、省政府落實國家成渝經濟區經濟發展戰略的重大舉措，是成渝經濟區建設“一中心一基地三區”的重要支撐，是實現四川省“多點多級，次級突破”戰略的重要保障。而作為川南城市群的重要組成部分，自貢、瀘州、內江和宜賓四市產業發展情況，直接影響了川南城市群的經濟增長。為了更好的促進川南四市產業發展與轉型，本文將從科技創新投入和科技創新環境兩個方面，構建創新能力評價體系。再通過可靠、有力的數據支持，客觀、公正地反映川南四市的產業科技創新能力。

1 國內外研究現狀

國內外關于科技創新能力的研究，主要集中于以下兩點：

(1)評價指標的選取。Henderson R M等認為科技創新評價應該基于產品和工藝的創新能力[1]。Saxenian A則通過對不同地區的實證研究，認為R&D(研究與開發)投入的效率指標和創新能力的關系應該值得關注[2]。Buesa M等從區域生產水平、管理效率、創新環境等影響因素分析了相應指標對區域科技創新的影響[3]。李宗璋等在R&D投入、科技產出和人力資源三個方面選取16個指標，運用因子分析法研究這些指標對科技創新能力的影響[4]。

(2)研究方法的選取。沈菊華用層析分析法對連云港市的區域創新能力進行研究[5]。Sankat C K等運用績效指標通用模型分析加勒比海國家的科技創新能力[6]。劉偉等運用主成分分析法研究了中國高校的科技創新能力[7]。李高揚等運用結構方程模型[8]，戴明峰等運用動態偏離份額分析法[9]，通過構建相應指標體系，分別研究了各地區域創新能力。曾理等則將層次分析法和因子分析法相結合，研究四川省區域產業發展科技支撐能力[10]。陳國宏等運用K-均值聚類分析法和熵值法對我國31個省市地區的區域科技創新能力進行綜合評價[11]。

通過國內外研究現狀可以發現，科技創新能力的研究對象比較廣。有研究高校的，也有研究地市的。同樣，研究的方法也有許多。有用單一方法進行分析，也有多種方法結合進行研究的。總體上，專家學者通過不同維度、不同視角、不同方法對區域科技創新能力進行研究，對后來人有很大的啟發。但是其中也存在一些問題。比如指標體系并不完備，指標劃分過細或者缺少相應指標，一些指標難以獲得數據支持；某些指標較為陳舊，或者新指標缺乏實際含義。因此，在之后的研究當中，應當在指標體系的構建上，刪減缺乏時代含義的舊指標，增加具有實際意義的新指標。

所以，本文在已有文獻和所得數據的基礎上，以科技創新投入和科技創新環境為主要指標構建產業科技創新指標體系。采用因子分析法，研究自貢市、宜賓市、內江市和宜賓市在2011年至2015年區域科技創新能力的變化情況；在此基礎上，通過綜合關聯度分析，研究各指標和專利申請授權比的關聯度。綜合不同方法的分析結果為川南四市產業科技創新能力的提高，提供理論支持與建議。

2 指標體系構建原則

區域產業科技創新指標體系的構建，關鍵在于三點：首先，指標體系的適用性。如果一個指標體系僅僅只能分析某個城市或者企業的科技創新能力，那么這個指標體系的適用性將大打折扣。其次，指標的創新性。指標體系中指標如果太陳舊，就不能很好的反映當下飛速發展的經濟情況。最后，指標的可量化性。體系中的各個指標只有通過可靠的數據支撐，才能發揮其作用。如果找不到相應數據，或者數據缺失嚴重，那么該指標便喪失了應有的含義。

指標體系構建的基本原則如下：

(1)系統性原則：科技創新能力評價是一個復雜的問題，因此，指標體系應該能綜合地、系統地反映各個指標、各個要素的相互影響。

(2)動態性原則：經濟在不斷發展、科技在不斷進步，因此對科技創新能力指標體系的構建，要基于經濟不斷發展這一實際。

(3)區域性原則：指標體系要具有適用性，但是也要具有能夠反映本地區、本企業特殊性的相關指標，從而體現該地區的差異性。

(4)科學性原則：指標體系的構建，是為了客觀反映科技創新能力。因此，每個指標的選取必須用科學的態度對待，從而做出真實有效地評價和建議。

(5)可比性原則：每個指標具有不同的量綱，每個地區具有不同的發展水平。指標的選取要在不同數據、不同地區差異性的基礎上，反映其共有特征。

3 區域科技創新能力綜合指標體系

本文基于指標選取的基本原則、數據的可得性以及相關文獻，構建四市科技創新能力綜合指標體系(表1)。

表1 科技創新能力綜合指標體系

該體系共分為四層，分別為：

(1)目標層(A)，即區域科技創新能力。

(2)二級指標(B)，以科技創新投入和科技創新環境為主要指標。

(3)三級指標(C)，將每個二級指標再次細分為三級指標。

(4)四級指標(D)，將每個細分后的三級指標量化為便于數據采集的四級指標。

3.1 科技創新投入指標B1

科技創新投入是科技創新能力的重要支撐，本文將其細分為人力資源投入(C11)和資金資源投入(C12)。為了使指標體系更加具有說服力，在四級指標的選取上讓絕對數值和相對比重均有體現。

人力資源投入(C11)是反映參與到R&D工作中的人力資源情況。本文將其細分為：企業和高校R&D人員(D111)、政府部門屬R&D機構科技活動人員(D112)和政府部門屬R&D機構科技活動人員占從業人員比例(D113)。

資金資源投入(C12)則反應的的是參與到R&D項目中的經費來源情況。細分為企業和高校R&D支出(D121)、政府部門屬R&D支出(D122)和政府部門屬R&D機構科技經費支出占地區GDP比重(D123)。

3.2 科技創新環境指標B2

科技創新環境則是政府部門為科技創新提供的基本戰略支持。本文將其分為創新基礎環境(C21)和創新社會環境(C22)。為了使數據結構更加豐富，該指標下的四級指標同樣設置了絕對量指標和相對量指標。

創新基礎環境(C21)主要分為地區生產總值(D211)、地方教育和科技文化支出(D212)以及教育支出占GDP的比重(D213)。

創新社會環境則主要從教育和科技從業人員總工資(D221)、人均民營企業增加值占人均GDP增加值比重(D222)和每萬人擁有圖書館、文化站(所)、博物館等文化設施數量(D223)三個方面加以研究。其中D222主要研究的是非國有經濟在整個國民經濟環境中的一個占比情況。

以上相對數量可從年鑒上直接獲得；絕對數量可由年鑒上數據計算獲得。

主要數據來源于2012～2016年自貢市、瀘州市、內江市和宜賓市統計年鑒和四川省統計年鑒，部分數據通過到地方統計局實際調研得到。

4 實證分析

通過四市統計年鑒和實地調研，得到相關數據。由于2016年部分數據無法獲得，為了保證四市數據的一致性，在實證分析中采用2011～2015年數據。

表2為2011～2016年間川南四市每月專利申請量和專利授權量，表3為2011～2015年間川南四市科技創新能力綜合指標體系所需指標。

表2 川南四市專利申請與專利授權情況

表3 川南四市各指標情況

宜賓D11149496546393863524297D112243243249245250D1130.77780.76540.73890.72650.7120D1211916711979349130016708880307D1225269350111458284482927467D1230.03450.03470.03410.03600.0251D2111525.901443.811342.891242.761091.18D212710284598251537130504871346215D2134.45003.93253.77393.85563.1372D221338836260018229593217788175892D2224.93628.32717.67414.53612.7197D2230.47880.48090.36050.48200.4820

4.1 因子分析

通過SPSS 21.0將表3中川南四市指標數據進行因子分析。

在進行因子分析前，先通過Z-score標準化法消除量綱的影響。

x*=(x-μ)/σ

(1)

其中，μ為所有樣本數據的均值，σ為所有樣本數據的標準差。通過處理的數據符合標準正態分布，即均值為0，標準差為1。

4.1.1 進行相關性檢驗。

通過變量之間的相關系數矩陣(表4)，變量之間存在較強的正相關或負相關，因此可以進行因子分析。

表4 變量之間的相關系數矩陣

4.1.2 提取主成分和公因子

選取累計公因子大于85%的變量作為主成分。主成分結果見表5，碎石圖結果如圖1所示，提取的成分矩陣見表6。

表5 解釋的總方差

由表3可知，在默認“選取特征值大于1的成分作為主成分”這一規則下，成分1和成分2符合提取要求。成分1的特征值為8.816，成分2的特征值為2.219，合計能解釋91.953%的方差。

表6 提取的主成分矩陣

由圖1可知，成分3前面陡峭的部分所含的信息較多，成分3以后平坦的部分特征值小，包含的信息也比較少。直觀可以看出，成分1和成分2包含了大部分信息，從成分3開始就進入平臺了。

圖1 碎石圖

表6顯示的數值是提取的主成分和原始變量之間的相關系數，絕對值越大，則說明相關性越密切。成分1和前8個變量相關性較大，但有正相關、負相關，成分2和后兩個變量相關性較大，而且也有正相關、負相關。由于并不能清晰的看出主成分和變量之間的聯系，所以要做因子旋轉。

4.1.3 因子旋轉

由于初次提出的兩個公因子無法清楚地解釋各個變量，所以需要通過因子的旋轉來獲得更好地解釋。通過“最大方差法”旋轉后，可得到表7。

表7 旋轉成分矩陣

由表7可知：

(1)主成分2與部門屬R&D機構科技活動人員比重、企業與高校R&D人數呈正相關，與地方教育支出比重呈負相關，因此可稱主成分2為“科技創新人力資源投入”。

(2)主成分1與教育和科技文化總支出、地區生產總值、人均民營企業增加值比重等科技教育的資金、人員投入呈正相關，與部門屬R&D、文化設施數量等呈負相關，因此可以將主成分1命名為“科技創新社會基礎環境”。

4.1.4 模型構建

通過SPSS求得主成分得分系數矩陣(表8)。

表8 主成分得分系數矩陣

由表8可以寫出公因子的表達式(F1、F2分別表示主成分1、主成分2)：

F1=0.060×D111-0.630×D112+0.167×D113+0.134

×D121-0.150×D122-0.131×D123+0.139×D211

+0.077×D212-0.062×D213+0.150×D221+0.181

×D222-0.035×D223

(2)

F2=0.239×D111+0.067×D112+0.406×D113+0.023

×D121-0.086×D122-0.016×D123+0.037×D211

-0.097×D212-0.294×D213+0.063×D221+0.155

×D222+0.169×D223

(3)

4.1.5 結果分析

根據式(2)和式(3)，再以公因子旋轉后方差的貢獻率作為權重，可以得出自貢、宜賓、瀘州和內江的創新能力綜合得分(表9)。根據表9可得到川南四市產業科技創新能力在2011～2015年間的變動情況，如圖2所示。

表9 川南四市技創新能力綜合得分情況

圖2 四市2011～2015年科技創新能力得分變動情況

由表9和圖2可知，在2011～2015年間，自貢市和瀘州市產業科技創新能力得分在均值0以下，內江市和宜賓市在均值0以上。自貢市從2013年得分開始增加，并且增速較快，但從2014年又開始下降。瀘州市在2011年得分最低，在2012年達到最高后處于小幅下降狀態，但2015年增長并接近均值。內江市得分2011～2013年份一直處于小幅增長狀態，在2014年得分急劇減少，應引起重視。宜賓市除了在2012年得分不理想，其他年份得分較高，但得分整體處于下降趨勢。

4.2 綜合關聯度分析

在前人對不同灰色關聯分析法[12-15]的研究基礎上，綜合關聯度分析[16]綜合考查絕對關聯序和相對關聯序，避免了單一研究絕對數量關系或者某一點變化速率而帶來的片面影響。專利申請和專利授權，在一定程度上能反映一個地區的科技創新能力。而本文通過專利申請與授權比例(專利申請與授權比例=專利申請量/專利授權量)這一指標，消除不同地區各年波動情況，客觀反映地區科技創新能力。通過對D111到D223共12個指標和專利申請與授權比例的綜合關聯度分析，找出各指標和各地區產業科技創新能力的關聯度排序，著重分析關聯度在均值以上的指標對本地區產業科技創新能力的影響。

m+1個序列的始點零化象分別是：

m+1個序列的初值象分別是：

將這些初值象做始點零化處理得：

4.2.1 計算絕對關聯度

(4)

其中：

(5)

(6)

(7)

4.2.2 計算相對關聯度

(8)

其中：

(9)

(10)

(11)

4.2.3 計算綜合關聯度

計算綜合關聯度θ0i，

θ0i=ρ·ε0i+(1-ρ)·r0i

(12)

通常取ρ=0.5。

4.2.4 模型運算

將川南四市D000與D111～D223指標帶入式(4)～式(12)，進行綜合關聯度分析，可得表10。

表10 川南四市科技創新能力綜合關聯度分析

4.2.5 結果分析

本文選取大于本地綜合關聯度均值的指標進行分析研究。

自貢市：地方教育支出占GDP比重(D213)、部門屬R&D機構科技經費支出占GDP比重(D123)、企業和高校R&D人員(D111)、部門屬R&D機構科研人員占比(D113)和地區生產總值(D211)對本地科技創新能力關聯較大，因此要重點關注這些指標的變動情況。自貢市各指標綜合關聯度均方差為0.080 807，在四市中最低。

瀘州市：部門屬R&D機構科研人員占比(D113)、每萬人擁有公共文化設施數量(D223)、地方教育支出占GDP比重(D213)與企業和高校R&D支出(D121)綜合關聯度大于均值，對本地科技創新能力關聯較大。各指標均方差為0.082 861，在四市排名第二。

內江市：部門屬R&D機構科研人員占比(D113)、部門屬R&D機構科技經費支出占GDP比重(D123)、部門屬R&D機構科技活動人員(D112)和部門屬R&D支出(D122)對本地科技創新能力關聯較大。各指標均方差為0.099 351，在四市中最高。

宜賓市：地方教育支出占GDP比重(D213)、部門屬R&D機構科技經費支出占GDP比重(D123)、企業和高校R&D人員(D111)、地區生產總值(D211)、每萬人擁有公共文化設施數量(D223)和部門屬R&D機構科研人員占比(D113)關聯度大于均值。宜賓市各指標均方差為0.083556，處于四市第三，均方差較大。

四市共有19個綜合關聯度大于均值的指標，其中科技創新投入指標有12個，占63.16%；科技創新環境指標有7個，占36.84%。所以，人力資源投入和資金資源投入對川南四市產業科技創新能力影響較大。

5 結論與建議

在構建的指標體系下，運用因子分析法研究川南四市產業科技創新能力，再根據綜合關聯度分析的結果，可以得到各市產業科技創新能力的結論與建議。

5.1 自貢市產業科技創新能力分析與建議

自貢市由2011～2015年的數據變化可知，自貢市的科技創新能力得分偏低，處在平均值0以下，且2013年和2015年得分相對較低。直觀看出，自貢市的產業科技創新能力在波動變化。川南四市比較，自貢市的科技創新能力處于第三或者第四，和排名靠前的內江和宜賓差距較大。

對于部門屬R&D機構科技經費支出占GDP比重(D123)，自貢市得分較高。意味著在自貢市部門屬R&D機構中，科技經費的支出比其他四市多，并且處于領先。但是，在其他指標得分上，自貢市處于劣勢。對于地方教育支出比重(D213)，自貢市得分較低。2011～2015年間，自貢市財政支出中的教育支出占GDP比重處于四市均值以下，且遠低于均值。對于企業和高校R&D人員(D111)和部門屬R&D機構科研人員占比(D113)，自貢市得分也處于均值以下，為負值。對于地區生產總值(D211)，自貢市得分同樣較低。

因此，為了提高自貢市產業科技創新能力，在未來一段時間，相關部門在加大部門屬R&D部門科技經費支出的同時，也要加大財政支出中的教育支出，出臺相關優惠政策引進R&D人員和科研人員，促進本地經濟發展。

5.2 瀘州市產業科技創新能力分析與建議

瀘州市由2011～2015年的數據變化可知，瀘州市的科技創新能力得分較低，同樣在均值以下。前四年得分趨勢處于下降態勢，但2015年得分較高，接近均值。川南四市比較，瀘州市得分基本處于第三，整體發展趨勢良好。

對于部門屬R&D機構科研人員占比(D113)、每萬人擁有公共文化設施數量(D223)和企業和高校R&D支出(D121)，瀘州市得分較低。可知，在科研人員的引進、公共文化設施的建設和R&D支出方面，瀘州市做的還不夠好。但是在地方教育支出比重(D213)方面，瀘州市該指標得分位列四市第一，可見瀘州市的教育支出較多。因此，為了提高本地產業科技創新能力，瀘州市應該繼續加大對教育的支出。同時，要在引進科研人才、建設文化設和加大R&D支出等方面，出臺相關政策。

5.3 內江市產業科技創新能力分析與建議

內江市由2011～2015年的數據變化中可知，內江市科技創新能力得分雖在前三年處于上升態勢，但在2014年下降較快，而2015年又回升至第一。分析2014年內江得分，發現其部門屬R&D經費支出和民營企業占比得分變動較大。

內江市科技創新能力受部門屬R&D機構人員和經費支出影響較大。對于部門屬R&D機構科研人員占比(D113)、部門屬R&D機構科技經費支出占GDP比重(D123)和部門屬R&D支出(D122)，內江市得分相對較低。但部門屬R&D機構科技活動人員(D112)得分較高。因此，為了提高內江市產業科技創新能力，相關部門應該重視部門屬R&D機構的建設。在引進科研人才方面，應該出臺更加優惠的政策。在科研經費上面，應該加大經費投入，合理使用經費。

5.4 宜賓市產業科技創新能力分析與建議

宜賓市由2011～2015年的數據變化可知，得分一直在下降。相比在2012年得分最低，2013年得分有所回漲，但仍低于2011年的峰值。相關部門應該對此現象引起重視，在產業科技創新能力下降到均值以前，宜賓市應做出積極改善。

相對于其他三個城市，和宜賓市產業科技創新能力關聯度較大的6個指標中，只有部門屬R&D機構科研人員占比(D113)得分較低，處于均值以下。其余指標，地方教育支出占GDP比重(D213)、部門屬R&D機構科技經費支出占GDP比重(D123)、企業和高校R&D人員(D111)、地區生產總值(D211)、每萬人擁有公共文化設施數量(D223)，均處于均值以上，且部分位列第一。

但是，由于宜賓市得分整體處于下降趨勢，相關部門仍然要加大力度引進R&D人員，規劃科研經費支出，增加公共文化設施，加大教育財政支出。只有這樣，才能更好地提高宜賓市產業科技創新能力，促進其經濟發展。

5.5 川南四市產業科技能力發展建議

根據以上分析結果，可知川南四市每個城市都有自己的短板和長處。在了解自身科技創新能力的優缺點后，四市可以考慮進行資源共享，實現優勢互補，進而共同發展。例如，宜賓和內江產業科技創新能力較強，在R&D人員、科技活動人員以及公共文化設施建設等指標有較高的得分。雖然自貢和瀘州科技創新能力相對較低，但是在教育投入和科技投入上有較好的表現。因此，四市可以在可能的情況下，進行科研人員、公共文化設施共享。在改善民營企業環境與科技創新環境方面，四市相關部門可以建立協調機制，在外資引進、科研專利轉化等方面進行政策制定，促進四市產業共同發展。

總之，積極改善科技創新環境，給科技創新人員和企業創造一個健康、有序的研發條件，從而提高科研水平，使科技創新真正轉化為經濟效益。積極增加有益投資，對于能促進產業科技創新能力的方面，應當加大資金投入和人力投入，從而提高科技創新人員的整體素質，并為他們提供一個充足的物質保障。在西部大開發、一帶一路和長江經濟帶的國家戰略背景下，川南四市應該結合自身情況，完善科技創新的基礎性建設，加大科技創新的投入，促進高校和企業共同合作進行科技研發，并且在授權專利轉化問題上出臺相關政策，真正讓科技創新推動本地的經濟發展。

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Evaluation of Industrial Science and Technology Innovation Capability in South Sichuan Based on Factor Analysis and Correlation Analysis

HANBing,CHENYijun,BIHuan,WANGJunxiang

(School of Management, Sichuan University of Science & Engineering, Zigong 643000, China)

The ability of scientific and technological innovation is a strong support for the development of regional industry, which can not be underestimated in promoting the regional economic development. On the basis of the two major elements of science and technology innovation and the environment of science and technology innovation, the index system of industrial scientific and technological innovation capability was constructed. Based on the index system, the index data of Zigong, Luzhou, Neijiang and Yibin were analyzed, and the changes of industrial scientific and technological innovation ability in four cities were obtained. Based on the score of industrial scientific and technological innovation ability, the related data of four cities were analysed, then the main influence factors of industrial scientific and technological innovation capability were obtained. The empirical results show that the industrial science and technology innovation ability of four cities in southern Sichuan are obviously different, and there are some shortages in human resources, capital investment and innovation environment. According to the analysis results, based on science and technological innovation outlay expenditure, scientific research personnel introduction, public culture facilities construction and other research indicators, some relevant recommendations are put forward to promote the four cities in southern Sichuan industrial science and technology innovation capacity growth.

scientific and technological innovation ability; index system; factor analysis method; comprehensive correlation analysis; evaluation

2017-06-05

四川省社科聯項目(SC16XK061)；國家大學生創新創業項目(201610622006)；研究生創新基金項目(y2016021)

韓 兵(1991-)，男，河南洛陽人，碩士生，主要從事戰略管理方面的研究，(E-mail)402219281@qq.com； 陳一君(1971-)，男，四川大竹人，教授，碩士生導師，主要從事戰略管理方面的研究，(E-mail)41106621@qq.com

1673-1549(2017)04-0087-09

10.11863/j.suse.2017.04.16

O29;F420

A