基于因子分析的山東區域創新能力評價研究

李慶軍　王霞　潘云文　萬連城　陳英

摘要：本文結合山東區域創新發展實際，構建了山東省區域創新能力評價指標體系，利用因子分析法對原指標體系降低維數的基本思想，構建了評價模型，結合2015年山東省統計年鑒和山東省科技統計年鑒的相關數據，對山東省17市的創新能力進行了評價與分析。以期找出各市創新發展過程的差距，為地方政府在制定科技創新政策時提供理論參考。

關鍵詞：區域創新能力；因子分析；評價

中圖分類號：F270.7 文獻標識碼：A DOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2017.06.007

Research on Evaluation of Regional Innovation Capacity in Shandong Based on Factor Analysis Method

LI Qingjun1， WANG Xia2，PAN Yunwen1， WAN Liancheng3， CHEN Ying4

（1. Institute of Science and Technology for Development of Shandong， Jinan 250014， Shandong， China； 2.Shandong Yateer Group， Jinan 250100， Shandong， China； 3. Journal Publication Center， Xidian University， Xi'an 710071， Shaanxi， China；

4. Dongying Hekou Blue Economic Industrial Park Service Center， Dongying 257200， Shandong， China）

Abstract： Based on Shandong's practical situation of regional innovation development， this paper constructed evaluation index system of regional innovation capacity for Shandong， using the principle of factor analysis method to reduce dimensions of original index system， and forming an evaluation model， and then evaluating and analyzing the innovation capacity of 17 cities in Shandong based on related data from Shandong Statistical Year Book-2015， Shandong Science and Technology Statistical Year Book-2015 and so on. We expected that the output of this paper can mark the differences of each city during innovation development， and provide theoretical reference for government to make science and technology innovation policies.

Keywords： Regional innovation capacity； Factor analysis； Evaluation

0 引言

區域創新能力是一個地區獲取競爭優勢，促進經濟增長，優化產業結構的重要因素，也是支撐國家創新體系建設的重要指標。因此，進行區域創新能力的評價，找出區域城市間創新發展的差距，提出對策建議，對提高區域創新能力具有重要的現實意義。

近年來，自Cooke等[1]首次提出區域創新體系的概念以來，國內外學者開展了大量關于區域創新能力評價的研究；Autio[2]對區域創新體系中的研究技術的發展進行了評價研究，并提出評價國家創新體系應采用與評價區域創新體系不同的方法；Pinto 等[3]將區域創新能力評價指標體系分為技術創新、經濟結構、人力資本和勞動力市場四個二級指標，并運用因子分析法進行了評價研究。在區域創新能力評價方面，國內最有影響力的是中國科技發展戰略研究小組每年發布的“中國區域創新能力報告”，在最新的報告中，山東的綜合區域創新能力位居全國第6位[4]；國內其他學者對區域創新能力的評價研究可以分為兩類：一類是利用因子分析和聚類分析方法開展的區域創新能力評價研究，周立等[5]、孫銳等[6]利用該方法分別對中國大陸31個省級區域2004年和2005年的創新能力進行了分析與評價；金鳳花等[7]利用因子分析和聚類分析法，構建了經濟環境、教育環境、創新資源與產出、郵電通信與網絡規模四個維度，對上海都市圈創新能力進行了評價研究。 另一類是利用層次分析法對區域創新能力進行評價研究，趙炎等[8-10]利用層次分析法先后對上海市寶山區、上海市、上海市張江高新區的區域創新能力進行了評價研究。

山東省17城市科技創新能力的高低關系到科技創新的全省格局，關系到山東省創新驅動發展戰略的深入實施，本文構建了山東省區域創新能力評價指標體系，利用因子分析法對山東省17城市的創新能力進行了評價與分析，通過評價發現各市科技創新存在的問題，挖掘短板和薄弱環節，為全面提升山東創新能力提出有效的對策建議，為政府科學決策提供重要參考。

1 區域創新能力評價指標體系的構建

1.1 評價指標選取原則

（1）選取的指標能夠獲取權威數據?；緮祿碓从凇渡綎|省統計年鑒》、《山東省科技統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》以及“山東省知識產權統計”等公開數據。確保數據的權威性、準確性、持續性和及時性。endprint

（2）指標具有可比性。選取的評價指標一定要涵義明確、口徑一致。考慮到山東省17個市的差距較大，盡量選取相對指標，降低指標對各市規模的敏感程度，以此增強指標的可比性。

（3）目標導向原則。評價的目的不是單純評出名次及優劣，更重要的是引導和鼓勵各市向提高科技創新能力的方向和目標發展，推動山東創新驅動發展戰略的深入實施。

1.2 構建評價指標體系

根據評價指標的選取原則，確定山東區域創新能力為目標層；確定創新資源、知識創造、科技合作、企業創新、創新績效、創新環境為準則層；針對準則層，選取了22個指標組成指標層；這樣構建出了由目標層、準則層和指標層組成的山東區域創新能力評價指標體系，如表1所示。

2 實證分析

本文采用因子分析方法，建立因子分析數學模型，利用SPSS19.0作為統計分析工具，并構建綜合評價模型，計算山東17城市的創新能力整體得分。

2.1 因子分析的數學模型及步驟

因子分析是將具有錯綜復雜關系的變量（指標）綜合為數量較少的幾個綜合變量（稱之為因子），以再現原始變量與因子之間的相互關系[11]。

假設有n個樣品，每個樣品觀測p項變量（指標），記為X1，X2，…，Xp，原始數據資料矩陣為：

則因子分析的一般數學模型為：

簡記為

式中，為主因子，其系數稱為載荷矩陣；是特殊因子，是不能被前m個主因子包含的部分。

本文的因子分析包括以下具體步驟：（1）確定分析變量，收集原始數據資料；（2）對原始數據進行標準化處理；（3）計算所選變量的相關系數矩陣；（4）因子提?。唬?）因子的命名解釋；（6）計算樣本的因子得分；（7）構建綜合評價模型。

2.2 變量及樣本選取

本文的變量包括自變量和因變量，自變量為表1中指標層包括的22個評價指標；因變量為山東區域創新能力評價值；樣本選取山東17城市2014年區域創新能力的相關指標值，原始數據全部來自官方發布的《2015山東省統計年鑒》、《2015山東科技統計年鑒》等。

2.3 數據處理及分析

（1）因子提取

本文采用SPSS19.0進行數據的統計處理，對原始數據進行標準化處理以后，經過對相關系數矩陣等方面的檢驗，得到矩陣特征值及累積貢獻率，如表2所示，前5個因子的累積貢獻率達到了84.975%，根據因子提取原則，可以得出前5個因子為主因子。

（2）因子命名解釋

利用主成分提取方法，對因子載荷矩陣實行具有Kaiser標準化的正交旋轉法，經過8次迭代后收斂，得到表3的旋轉后的因子載荷矩陣，使因子具有命名的解釋性。

由表3可以得出，主因子F1主要解釋了規上企業減免稅總額占規上企業銷售產值的比重、每名R&D人員產出的科技論文和著作指數、每萬人R&D全時人數、信息傳輸、軟件和信息技術服務業，科學研究和技術服務業工資合計占全行業工資總額的比重、規上企業新產品銷售收入占規上企業銷售產值的比重、規上企業R&D經費外部支出占規上企業銷售產值的比重、每十萬人發明專利授權數、規上企業新產品出口占各市出口總值的比例8個指標；第一個因子F1主要體現了各市企業創新的總體情況。

主因子F2主要解釋了高新技術產業產值、每噸標準煤產出GDP、R&D經費內部支出合計、R&D經費外部支出與GDP的比值、高新技術產業產值占規模以上工業總產值的比重、每十萬人發明專利申請數；第二個因子F2主要體現了創新績效的產出情況。

主因子F3主要解釋了規上企業R&D經費內部支出占規上企業銷售產值的比重、R&D經費內部支出與GDP的比值、政府科技支出占政府財政總支出的比例；第三個因子F3主要體系了各市科技創新投入增幅情況；

主因子F4主要解釋了規上企業全時R&D人員占職工總人數的比例、人均GDP、R&D人員中較高層次人才指數所占比例；第四個因子F4主要體現了各市科技創新人才數量增長情況；

主因子F5主要解釋了高新技術產業產值增長率、每名R&D人員產出的有效發明專利；第五個因子F5主要體現了高新技術的產出增速情況。

（3）因子得分

表4是根據回歸法輸出的因子得分系數矩陣，可由指標值和因子得分系數矩陣，計算出每個主因子的得分情況。

本文根據表4所示的因子得分系數矩陣，再結合17城市的原始變量的標準化數值，可以計算得出每個城市在每個主因子上的得分情況，并列出各個城市的排名情況，如表5所示。

通過各個城市的排名情況可以看出，濟南市企業創新的總體情況最好（主因子F1），這與濟南市作為省會城市，在省級層面的整體創新政策環境優越，極大地促進了企業創新的活力和動力；青島市創新績效的產出情況最好（主因子F2），這比較符合青島市的總體創新發展情況；萊蕪市科技創新投入增幅情況最好（主因子F3），體現了萊蕪市近年來對科技發展的重視程度；東營市在科技創新人才數量增長情況表現最好（主因子F4），黃河三角洲農高區的獲批與建設，使得東營吸引了大量科技創新人才的到來，也促進了東營市科技創新人才隊伍的建設；臨沂市高新技術產出增速情況最好（主因子F5），說明臨沂市在高新技術產業發展方面具有較大潛力。

（4）綜合評價

本文根據各城市每個主因子得分，采取給每個主因子賦予權重的方法，可計算得出各個城市的綜合得分，如表6所示。

每個主因子的權重用其方差貢獻率除以所有主因子的總方差貢獻率計算得到，各城市的綜合得分計算公式如下：

通過表6可以得出，在區域創新能力綜合得分方面，濟南、青島、煙臺位居前三名，總體反映了濟青煙在山東創新發展中的突出地位；濟南市綜合得分排名第一，分析其主要因子貢獻情況可以看出，主因子F1和F4排名情況較好，說明濟南市企業創新情況和科技創新人才方面比較突出，這與濟南作為山東的省會城市，占據先天的資源優勢有關，憑借得天獨厚的政策支持，豐富的高校院所資源和高層次人才資源，高新技術企業集聚，創新創業環境寬松等優勢，帶動了濟南企業創新發展和人才集聚；青島市在本次排名中位列第二，這與預期的研究期望以及部分學者的研究結論有所出入，分析其原因可能是由于指標的選取和評價方法的不同造成。endprint

菏澤、棗莊、日照、德州的創新能力綜合得分在山東省17城市中排名靠后，分析其主要原因是這些地區整體工業基礎薄弱，尤其是規模以上企業少，整體創新環境不佳，由于地理位置等原因對科技人才尤其是高端人才缺乏吸引力，加之地方財政收入不高，自然投入到科技創新方面的經費就少，這些因素是這些地區整體創新能力落后的重要原因。

3 總結

本文以山東17城市的創新能力為研究對象，借鑒了2014年官方公布的權威數據，按照相關原則構建了山東區域創新能力評價指標體系，采用因子分析方法，對山東17城市的創新能力進行了系統地評價與分析。研究成果表明：（1）濟南市企業創新的總體情況最好；青島市創新績效的產出情況最好；萊蕪市科技創新投入增幅情況最好；東營市在科技創新人才數量增長情況表現最好；臨沂市高新技術產出增速情況最好。（2）在區域創新能力綜合得分方面，濟南、青島、煙臺位居前三名，總體反映了濟青煙在山東創新發展中的突出地位。（3）菏澤、棗莊、日照、德州的創新能力綜合得分在山東省17市中排名靠后。希望通過本文的研究能夠為地方政府找出自身差距，在今后的發展中彌補不足，不斷提升自身的區域創新能力，推動地區創新驅動的深入發展。

參考文獻：

[1] P Cooke ， MG Uranga ，G Etxebarria. Regional innovation systems： Institutional and organisational dimensions[J]. Research Policy， 1997， 26 （4-5） ： 475-491.

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[3] H Pinto， J Guerreiro.Innovation regional planning and latent dimensions： the case of the Algarve region[J]. Annals of Regional Science， 2010， 44 （2）： 315-329.

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[6] 孫銳，石金濤. 基于因子和聚類分析的區域創新能力再評價[J]. 科學學研究，2006， 24（6）：985-990.

[7] 金鳳花，余光勝.上海都市圈創新能力評價研究-基于因子分析和聚類分析[J]. 科技管理研究，2013（12）：13-16.

[8] 趙炎，馮薇雨. 上海市寶山區區域創新能力評價研究[J].科研管理，2015（S1）：139-144.

[9] 趙炎，徐悅蕾.上海市區域創新能力評價[J].科研管理， 2016（S1）：489-494.

[10] 趙炎，徐悅蕾. 上海市張江高新區創新能力評價研究[J].科研管理，2017（S1）：90-97.

[11] 王淑芬.應用統計學（第2版）[M].北京：北京大學出版社，2014.

（編輯：姚英）endprint