段妍珺
[摘 要]以科學(xué)研究與試驗(yàn)發(fā)展(Research and Development,簡稱R&D)活動為研究方向。運(yùn)用因子分析和聚類分析方法,對我國31 個省、市、自治區(qū)(不含我國港臺地區(qū),下同)2012年的R&D 投入產(chǎn)出水平進(jìn)行排名和分類,目的是在全國各區(qū)域的比較中形成對貴州省R&D 發(fā)展?fàn)顩r的客觀評價。結(jié)果表明31個省份水平差距較大,貴州屬于落后隊(duì)伍。據(jù)此,提出改進(jìn)意見。
[關(guān)鍵詞]R&D;因子分析;聚類分析
10 13939/j cnki zgsc 2015 51 266
科學(xué)研究與試驗(yàn)發(fā)展(Research and Development,簡稱R&D)活動是科技創(chuàng)新系統(tǒng)中最具創(chuàng)造性的核心部分,是一個國家或地區(qū)提升自主創(chuàng)新能力的重要途徑,也是一個國家或地區(qū)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長方式轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵因素。重視R&D 發(fā)展是其必然舉措。但是,學(xué)界對貴州省R&D 活動的關(guān)注力度甚微,研究成果較少,尚未有學(xué)者通過構(gòu)建R&D 投入產(chǎn)出綜合評價指標(biāo)體系以及全國各區(qū)域間的比較來管窺貴州省的R&D 發(fā)展?fàn)顩r。鑒于此,本文試圖通過構(gòu)建科學(xué)合理的指標(biāo)體系,運(yùn)用因子分析和聚類分析方法,對我國31 個省、市、自治區(qū)(不含我國港臺地區(qū),下同)的R&D 投入產(chǎn)出水平進(jìn)行排名和分類,目的是在全國各區(qū)域的比較中形成對貴州省R&D 發(fā)展?fàn)顩r的客觀評價。
1 指標(biāo)體系與數(shù)據(jù)獲取
R&D 活動是一個系統(tǒng)工程,涉及因素很多,只有通過構(gòu)建科學(xué)合理的指標(biāo)體系,才能從不同側(cè)面綜合反映一個地區(qū)的R&D 發(fā)展?fàn)顩r。本文根據(jù)建立指標(biāo)體系的全面性、層次性、針對性、簡明性和可操作性原則,參考借鑒相似文獻(xiàn)的研究經(jīng)驗(yàn),結(jié)合自身對R&D 活動的認(rèn)識,經(jīng)過多次甄別和篩選,最終確立了一個由3 個層級12 個具體指標(biāo)組成的R&D 投入產(chǎn)出綜合評價指標(biāo)體系,如表1 所示。
表1 R&D投入產(chǎn)出水平綜合評價指標(biāo)體系
一級指標(biāo)二級指標(biāo)三級指標(biāo)指標(biāo)單位
R&D投入投入規(guī)模投入強(qiáng)度投入結(jié)構(gòu)
X1:R&D經(jīng)費(fèi)支出萬元
X2:R&D人員全時當(dāng)量人年
X3:R&D經(jīng)費(fèi)支出占GDP比重%
X4:人均R&D經(jīng)費(fèi)支出元/人
X5:應(yīng)用研究與基礎(chǔ)的R&D經(jīng)費(fèi)支出比重%
X6:應(yīng)用研究與基礎(chǔ)的R&D人員全時當(dāng)量比重%續(xù) 表
一級指標(biāo)二級指標(biāo)三級指標(biāo)指標(biāo)單位
R&D產(chǎn)出產(chǎn)出規(guī)模產(chǎn)出強(qiáng)度產(chǎn)出結(jié)構(gòu)
X7:專利申請授權(quán)數(shù)件
X8:高技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營業(yè)務(wù)收入億元
X9:高技術(shù)產(chǎn)品出口額百萬美元
X10:每萬人口專利申請授權(quán)數(shù)件
X11:技術(shù)市場合同平均成交額萬元/項(xiàng)
X12:實(shí)用新型與發(fā)明類授權(quán)專利比重%
2 實(shí)證研究之一:因子分析
因子分析是一種能夠從諸多具有錯綜復(fù)雜關(guān)系的變量中提取出公因子,再用這些公因子代替原有變量去分析問題的統(tǒng)計分析方法。它可以有效減少變量的數(shù)目,同時自動確定各個變量的權(quán)值,避免人為主觀因素的干擾,從而提高評價事物的客觀性和準(zhǔn)確性。因此,本研究采用此方法。
2 1 適用性檢驗(yàn)
并非所有樣本數(shù)據(jù)都適宜開展因子分析,這要求我們在提取公因子和計算因子得分之前先對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析法的適用性檢驗(yàn),通常采用KMO統(tǒng)計量和Bartlett 球體檢驗(yàn)加以判定。經(jīng)操作,本研究樣本數(shù)據(jù)的KMO 值為0 514,Bartlett 球體檢驗(yàn)給出的相伴概率為0 000,小于顯著性水平0 05,均說明樣本數(shù)據(jù)適合做因子分析。
2 2 提取公因子
表2列出了旋轉(zhuǎn)后的因子載荷陣、特征值、貢獻(xiàn)率和累積貢獻(xiàn)率,可以看到,第一、二、三、四公因子的特征值均大于1,累積貢獻(xiàn)率達(dá)到86 392%,說明這4 個公因子基本包括了12個指標(biāo)的總信息量,可以代替它們來分析問題。
表3中,第一公因子F1 在X2、X7、X8、X9、X10 上有高載荷,這五個指標(biāo)從不同的側(cè)面反映了一個地區(qū)R&D 人員和產(chǎn)出的總量水平,因此將其命名為“規(guī)模因子”;第二公因子F2 在X1、X3、X4上有高載荷,這五個指標(biāo)分別從不同的側(cè)面反映了一個地區(qū)R&D 經(jīng)費(fèi)水平,因此將其命名為“經(jīng)費(fèi)因子”;第三公因子F3 在X5、X6上有高載荷,這三個指標(biāo)分別從不同的側(cè)面反映了一個地區(qū)R&D 投入和產(chǎn)出的結(jié)構(gòu)情況,因此將其命名為“結(jié)構(gòu)因子”;第四公因子F4 在X11、X12 上有較高的載荷,這兩個指標(biāo)主要反映了一個地區(qū)的技術(shù)經(jīng)濟(jì)價值體現(xiàn)情況,因此將其命名為“經(jīng)濟(jì)價值因子”。
提取方法:主成分。
旋轉(zhuǎn)法:具有Kaiscr標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法。
a 旋轉(zhuǎn)在5次迭代后收斂。
2 3 分析結(jié)果
運(yùn)用SPSS 軟件,采用回歸估計法可以計算出4個公因子的得分,它們分別從不同角度反映了各省、市、自治區(qū)的R&D 投入產(chǎn)出水平,但是單獨(dú)使用某一公因子并不能對各地區(qū)在全國的地位作出綜合評價,因此用各公因子對應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率占總體累積貢獻(xiàn)率的比重作為權(quán)重進(jìn)行計算,得到各個區(qū)域的綜合得分F,公式為:F=0 35828×F1+0 23463×F2+0 15467×F3+0 11625×F4。各省、市、自治區(qū)的因子得分、綜合得分及排序如表4所示??梢缘玫剑旱谝?,貴州省的R&D 綜合實(shí)力居全國后位。因子分析顯示,貴州的綜合得分是-0 46,列全國第29位??傮w上,正如其宏觀經(jīng)濟(jì)一樣,貴州R&D 活動的發(fā)展程度也在全國處于落后地位,基本上屬于“R&D 弱省”。作為全國西部省份,相對經(jīng)濟(jì)條件差,R&D 活動發(fā)展物質(zhì)基礎(chǔ)薄弱。但同時也應(yīng)該看到,貴州的R&D 綜合實(shí)力在西部地區(qū)處于中間靠后,與鄰近的云南綜合得分差距0 03,與西部其他省份處于在同一檔次。第二,貴州省的比較優(yōu)勢在于R&D 經(jīng)濟(jì)價值大。因子分析顯示,貴州的經(jīng)濟(jì)價值因子F4得分為0 35,排名全國第13,具有一定優(yōu)勢。根據(jù)《中國科技統(tǒng)計年鑒2013》,2012 年貴州R&D 技術(shù)市場合同平均成交額為190 06萬元每項(xiàng),位于全國第九名;R&D 實(shí)用新型與發(fā)明類授權(quán)專利比重為4 97,排名全國第10??梢?,從經(jīng)濟(jì)價值上看,貴州具有經(jīng)濟(jì)效用高的特點(diǎn),總體上在全國處于中上水準(zhǔn)。第三,貴州省的比較優(yōu)勢還在于R&D 規(guī)模較大和經(jīng)費(fèi)較高。因子分析顯示,貴州的規(guī)模因子F1得分為-0 43,排名全國第21,經(jīng)費(fèi)因子F2得分為-0 45,排名全國20,在西部省份具有一定優(yōu)勢。這說明貴州不僅R&D 的經(jīng)濟(jì)價值比較高,而且規(guī)模大、經(jīng)費(fèi)使用效率高,都使貴州的R&D 成果得以順利實(shí)現(xiàn)商品化和應(yīng)用推廣。第四,貴州省的比較劣勢在于R&D 活動類型結(jié)構(gòu)嚴(yán)重失衡。因子分析顯示,貴州的結(jié)構(gòu)因子F3 得分為1 56,排名全國第30位。主要原因是貴州的R&D 活動類型結(jié)構(gòu)嚴(yán)重失衡,缺乏合理性和協(xié)調(diào)性。根據(jù)《中國科技統(tǒng)計年鑒2013》,2012年貴州應(yīng)用研究與基礎(chǔ)的R&D 經(jīng)費(fèi)支出比重為0 93,排名全國倒數(shù)第二;應(yīng)用研究與基礎(chǔ)的R&D 人員全時當(dāng)量比重為0 83,排名全國最后。可見,貴州過分注重基礎(chǔ)研究,忽視應(yīng)用研究的投入,這顯然不利于貴州提升科技應(yīng)用創(chuàng)新能力,無疑將對其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和經(jīng)濟(jì)增長轉(zhuǎn)型產(chǎn)生負(fù)面影響,應(yīng)當(dāng)引起重視。
3 結(jié)論與建議
本文通過構(gòu)建R&D 投入產(chǎn)出綜合評價指標(biāo)體系,運(yùn)用因子分析和聚類分析方法對2012年我國34個省、市、自治區(qū)進(jìn)行排名和分類,在各區(qū)域的比較中客觀評價貴州省R&D 活動發(fā)展?fàn)顩r。主要研究結(jié)論有:第一,貴州省的R&D 綜合實(shí)力在全國排名靠后,因子綜合得分排名全國倒數(shù)第三,但明顯落后于全國大部分省份,位于第六梯隊(duì)。第二,貴州省的比較優(yōu)勢在于R&D產(chǎn)出經(jīng)濟(jì)收益高,經(jīng)濟(jì)價值因子得分位排名國第13位,在產(chǎn)出上具有低產(chǎn)出、高收益的特點(diǎn)。第三,貴州省的比較優(yōu)勢還在于R&D投入力量較大,規(guī)模因子和經(jīng)費(fèi)因子得分排名全國第21和第20名,具有一定優(yōu)勢。第四,廣東省的比較劣勢在于R&D 活動類型結(jié)構(gòu)嚴(yán)重失衡,結(jié)構(gòu)因子得分排名全國倒數(shù)第二,屬于“結(jié)構(gòu)落后型”省份。過分注重基礎(chǔ)研究發(fā)展,忽視對應(yīng)用研究的投入,這將對產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型產(chǎn)生負(fù)面影響。
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