王 俊

（安徽省科學(xué)技術(shù)情報(bào)研究所，安徽合肥 230011）

安徽R&D投入產(chǎn)出水平的實(shí)證分析

王 俊

（安徽省科學(xué)技術(shù)情報(bào)研究所，安徽合肥 230011）

在國(guó)內(nèi)外的研究基礎(chǔ)上，結(jié)合安徽特有的基本情況，建立了一套評(píng)價(jià)安徽省各市R&D投入產(chǎn)出綜合水平指標(biāo)體系，運(yùn)用主成分分析和聚類分析，客觀的評(píng)價(jià)了安徽省各地市R&D投入產(chǎn)出水平。評(píng)價(jià)結(jié)果表明，“合蕪蚌”試驗(yàn)區(qū)引領(lǐng)帶動(dòng)著全省R&D投入產(chǎn)出水平，“皖江帶”城市R&D投入產(chǎn)出水平兩極分化嚴(yán)重，而“皖北”地區(qū)則有崛起的勢(shì)頭，從而為各市提升R&D投入產(chǎn)出水平提供參考依據(jù)。

R&D投入產(chǎn)出水平；指標(biāo)體系：投入產(chǎn)出評(píng)價(jià)；主成分分析法；聚類分析；安徽省

當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)已逐漸步入“新常態(tài)”，意味著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)將基本告別過(guò)去30多年10%左右的高速度，基本告別傳統(tǒng)的不平衡、不協(xié)調(diào)、不可持續(xù)的粗放增長(zhǎng)模式。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)增速進(jìn)入下行通道，全社會(huì)的科技投入也將逐步由“寬松”轉(zhuǎn)為“趨緊”；科技投入方式也將由過(guò)去的大規(guī)模撒網(wǎng)式投入、全面跟蹤研究向有限目標(biāo)的定向式投入轉(zhuǎn)變；科技資源配置和管理也將由分散化、碎片化向集成式、精細(xì)化方式轉(zhuǎn)變。因而，進(jìn)一步提高科技投入的使用率已逐漸成為學(xué)者們關(guān)注的話題。

安徽省作為中部省份，近年來(lái)科技投入強(qiáng)度一直居中部首位，科技投入力度也逐年加大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展步入“新常態(tài)”時(shí)期，正確、客觀、有效地評(píng)價(jià)安徽省各市R&D投入產(chǎn)出水平尤為重要。本文試圖通過(guò)構(gòu)建科學(xué)合理的指標(biāo)體系，運(yùn)用主成分分析法對(duì)建立的指標(biāo)體系進(jìn)行降維，并對(duì)安徽省16個(gè)市的R&D投入產(chǎn)出水平進(jìn)行排名，便于直觀地了解各市R&D投入產(chǎn)出水平；然后使用聚類分析的方法，對(duì)這16個(gè)市的R&D投入產(chǎn)出水平進(jìn)行分類，從而更加客觀地評(píng)價(jià)全省各市乃至不同地區(qū)的R&D發(fā)展情況。

1 指標(biāo)體系與數(shù)據(jù)獲取

R&D活動(dòng)是一個(gè)系統(tǒng)工程，涉及因素很多，只有通過(guò)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(gè)地區(qū)的R&D發(fā)展?fàn)顩r。這就需要在科學(xué)論證、廣泛調(diào)研的基礎(chǔ)上建立一套科學(xué)的創(chuàng)新評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[2]。本文參考借鑒前人的經(jīng)驗(yàn)[3-6]，在導(dǎo)向性、全面性、層次性、簡(jiǎn)明性和可操作性的原則下，建立指標(biāo)體系，并結(jié)合安徽省R&D活動(dòng)的特點(diǎn)，經(jīng)過(guò)多次對(duì)比和篩選，最終確立了一套由3個(gè)層次14個(gè)具體指標(biāo)組成的安徽省R&D投入產(chǎn)出綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如表1所示。

投入與產(chǎn)出是R&D活動(dòng)中不可偏廢的兩個(gè)方面，故指標(biāo)體系的一級(jí)指標(biāo)分為R&D投入和R&D產(chǎn)出兩個(gè)指標(biāo)，二級(jí)指標(biāo)在一級(jí)指標(biāo)的基礎(chǔ)上細(xì)化為規(guī)模、強(qiáng)度和結(jié)構(gòu)3個(gè)方面共計(jì)6個(gè)指標(biāo)，分別從絕對(duì)量、相對(duì)量和協(xié)調(diào)科學(xué)性衡量R&D投入和產(chǎn)出的總體水平。本文的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒和安徽省科技統(tǒng)計(jì)公報(bào)。為了消除指標(biāo)間量綱的不一致以及數(shù)據(jù)間存在的數(shù)量級(jí)差異所帶來(lái)的影響，本文采用SPSS 18.0軟件對(duì)基本數(shù)據(jù)進(jìn)行了Z分法的標(biāo)準(zhǔn)化處理。在此基礎(chǔ)上對(duì)表1中的指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，最后對(duì)全省R&D投入產(chǎn)出情況進(jìn)行聚類分析。

2 安徽省各市投入產(chǎn)出水平總體分析

主成分分析法是一種降維的思想，就是考慮各指標(biāo)間的相互關(guān)系，從觀測(cè)變量中用數(shù)學(xué)方式抽取出較少且相互獨(dú)立的成分以便簡(jiǎn)化解釋復(fù)雜的測(cè)量數(shù)據(jù)[7]，即把多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)換成較少的幾個(gè)互不相關(guān)的綜合指標(biāo)，從而進(jìn)一步使研究變得簡(jiǎn)單的一種統(tǒng)計(jì)方法[8]。本文將對(duì)表1中的指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，降低維度，從而可以更便捷地評(píng)價(jià)安徽省各地市R&D投入產(chǎn)出水平。

2.1 因子分析可行性檢驗(yàn)

本文將采用KMO檢驗(yàn)、Bartlett球形檢驗(yàn)、變量共同度3種方法對(duì)原變量可否進(jìn)行因子分析進(jìn)行檢驗(yàn)。KMO統(tǒng)計(jì)量是通過(guò)比較各變量間簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)的大小判斷變量間的相關(guān)性，KMO值越接近1，表示原變量越適合進(jìn)行因子分析。Bartlett球形檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)相關(guān)陣是否是單位陣，即各變量是否獨(dú)立。如果Bartlett球形檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)計(jì)量數(shù)值較大，且對(duì)應(yīng)的相伴概率值小于用戶給定的顯著性水平，則表示原變量適合進(jìn)行因子分析[9]。變量共同度則反映了所有公共因子對(duì)原變量的方差（變異）的解釋度。

表1 R&D投入產(chǎn)出水平綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

分別將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理并將其輸入SPSS 18.0統(tǒng)計(jì)軟件，KMO值達(dá)到0.794，Bartlet檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)計(jì)量值達(dá)362.853，相伴概率等于0.000，且14項(xiàng)指標(biāo)的共同度均在0.75以上。結(jié)果說(shuō)明指標(biāo)體系中的14個(gè)指標(biāo)適合進(jìn)行因子分析。

2.2 提取公因子

采用主成分分析方法，提取特征值大于等于1的因子為公因子；再對(duì)因子載荷矩陣方差采用最大正交旋轉(zhuǎn)方法進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，得到旋轉(zhuǎn)后的公因子變量，從而輸出各公因子得分。因子得分是原變量信息的綜合，得到的因子變量可以代替原變量，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)降維和簡(jiǎn)化問(wèn)題的目的[10]。

通過(guò)SPSS 18.0軟件的主成分分析法，在14個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)中提取了3個(gè)互不相關(guān)的公因子，由因子提取結(jié)果可以得出，這3個(gè)公因子特征值累積貢獻(xiàn)率達(dá)到85.602%，高于85%，則表明原變量85.602%變異可由所提取的3個(gè)公因子來(lái)解釋。

由表2可得，3個(gè)公因子在不同的指標(biāo)中各有側(cè)重，F(xiàn)1在X1、X2、X3、X8、X9和X10上相對(duì)有高荷載。這6個(gè)指標(biāo)分別從不同的角度反映一個(gè)地區(qū)R&D投入產(chǎn)出的總體規(guī)模，因此將其命名為“投入產(chǎn)出規(guī)模因子”（以下簡(jiǎn)稱“規(guī)模因子”）。F2在X4、X5、X11和X12上相對(duì)有高荷載。這4個(gè)指標(biāo)分別從不同的角度反映一個(gè)地區(qū)R&D投入產(chǎn)出的強(qiáng)度水平，因此將其命名為“投入產(chǎn)出強(qiáng)度因子”（以下簡(jiǎn)稱“強(qiáng)度因子”）。F3在X6、X7、X13和X14上相對(duì)有高荷載。這4個(gè)指標(biāo)分別從不同的角度反映一個(gè)地區(qū)R&D投入產(chǎn)出的結(jié)構(gòu)情況，因此將其命名為“投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)因子”（以下簡(jiǎn)稱“結(jié)構(gòu)因子”）。

2.3 因子得分結(jié)果分析

通過(guò)SPSS可以計(jì)算出安徽省各地市3個(gè)公因子的得分，再通過(guò)特征值歸一化，得到一個(gè)綜合得分F，

表2 旋轉(zhuǎn)后因子荷載矩陣、特征值及累計(jì)貢獻(xiàn)率

表3 各地市因子得分、綜合得分及排名

則各地市各因子得分及綜合得分如表3所示，并得到以下結(jié)論。

第一，“合蕪蚌”輻射帶動(dòng)著全省R&D投入產(chǎn)出水平?！昂鲜彴觥币?yàn)槠洫?dú)特的政策及地域優(yōu)勢(shì)，在R&D綜合實(shí)力處于領(lǐng)先地位。尤其在規(guī)模因子F1上，“合蕪蚌”三市處于絕對(duì)的優(yōu)勢(shì)，位居全省前四；三市中蚌埠的整體水平比較穩(wěn)定，三項(xiàng)因子得分徘徊在第四、第五位，總體排名位于全省第三；合肥的強(qiáng)度因子F2和結(jié)構(gòu)因子F3相比規(guī)模因子F1稍顯落后，均位于全省第六位；最讓人出乎意料的是蕪湖，結(jié)構(gòu)因子F3得分居然僅位于全省第十五位，而其規(guī)模因子和強(qiáng)度因子均位于全省第二，由此可見(jiàn)，蕪湖R&D投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)亟待優(yōu)化，既要注重加大R&D投入產(chǎn)出力度，又要重視R&D投入產(chǎn)出的結(jié)構(gòu)調(diào)整。

第二，“皖北”城市整體R&D投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)優(yōu)于其他地區(qū)城市。相比于 “皖南”地區(qū)，“皖北”城市由于其經(jīng)濟(jì)發(fā)展起步較晚、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)改造升級(jí)步伐較慢，導(dǎo)致“皖北”地區(qū)整體經(jīng)濟(jì)乃至科技創(chuàng)新能力都稍顯落后。由于基數(shù)小，“皖北”城市中規(guī)模因子得分不是很高，但其強(qiáng)度因子和結(jié)構(gòu)因子得分相比而言卻是領(lǐng)先的，尤其是結(jié)構(gòu)因子。值得一提的是“兩淮”，淮南這三項(xiàng)因子的得分分別位居全省第六、第八、第三位，綜合得分位居第五位，R&D投入產(chǎn)出水平成為繼蚌埠之后“皖北”城市的排頭兵；淮北這三項(xiàng)因子的得分分別位居全省第十五、第四、第一位，綜合得分位居第八位，其R&D投入產(chǎn)出強(qiáng)度和結(jié)構(gòu)水平甚至高于合肥、蕪湖和蚌埠。

第三，“皖江帶”城市R&D投入產(chǎn)出各項(xiàng)因子得分呈現(xiàn)兩極分化的局面，但其綜合排名基本處于全省中等偏上水平。“皖江帶”城市圈基本處于靠近東部的中部地區(qū)，其經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)乃至科技發(fā)展均優(yōu)于其他地區(qū)，但從表3中可以看出，其三項(xiàng)因子得分出現(xiàn)兩極化的現(xiàn)象，比如規(guī)模因子中，既有合肥、蕪湖、安慶全省領(lǐng)先，又有銅陵市位居全省倒數(shù)第一；強(qiáng)度因子中，銅陵、蕪湖、馬鞍山位居全省第一、第二、第三位，相對(duì)的安慶又位居全省倒數(shù)第一；結(jié)構(gòu)因子也有類似的現(xiàn)象。但“皖江帶”城市的綜合得分，卻仍高于全省其他地區(qū)城市。由此可見(jiàn)，每個(gè)“皖江帶”的城市在R&D投入產(chǎn)出水平上都有著優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)兩方面，欠缺均衡發(fā)展。

3 安徽省各市R&D投入產(chǎn)出水平聚類分析

聚類分析是根據(jù)事物本身的特性研究個(gè)體分類的方法，其原則是同一個(gè)類中的個(gè)體有較大的相似性，不同類中的個(gè)體差異很大。在分類的過(guò)程中，人們不必事先給出一個(gè)分類標(biāo)準(zhǔn)，聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)自動(dòng)進(jìn)行分類，因而具有客觀性。本文在前文主成分分析的基礎(chǔ)上對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，可以進(jìn)一步明確安徽省各地市R&D投入產(chǎn)出水平之間的差異，從而更加客觀地評(píng)價(jià)全省各市乃至不同地區(qū)R&D發(fā)展情況。

3.1 確定類別數(shù)目

運(yùn)用SPSS中的系統(tǒng)聚類法對(duì)全省16個(gè)地市樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。聚類方法采用組間聯(lián)接，距離測(cè)試選用平方Euclidean距離法。利用主成分分析得到的3個(gè)公因子作為自變量，進(jìn)行聚類分析，得到的聚類結(jié)果如圖1所示，圖1中的序號(hào)代表的地市如表3所示。聚類分析既要表現(xiàn)出類與類之間的差異性，又要使得每一類中包含個(gè)數(shù)不要過(guò)多。綜合以上的要求，本文認(rèn)為把安徽省16個(gè)地市劃分為綜合領(lǐng)先型、結(jié)構(gòu)領(lǐng)先型、強(qiáng)度領(lǐng)先型、結(jié)構(gòu)相對(duì)領(lǐng)先型、綜合落后型等5類較為合適。

3.2 聚類結(jié)果分析

把圖1的結(jié)果劃分為5類，則各類劃分如表4所示，可以總結(jié)以下結(jié)果。

第一類：綜合領(lǐng)先型。作為省會(huì)城市，合肥擁有較多的科研機(jī)構(gòu)和高校，同時(shí)，在一些高技術(shù)產(chǎn)業(yè)如量子通訊、新型顯示等帶動(dòng)下，合肥的R&D投入產(chǎn)出水平在全省中表現(xiàn)突出。其綜合得分位居全省第一，且與第二名遠(yuǎn)遠(yuǎn)拉開(kāi)距離，規(guī)模因子也排在全省首位。

第二類：結(jié)構(gòu)領(lǐng)先型。雖然地處皖北，但淮北的R&D投入產(chǎn)出水平不得不令人刮目相看。皖北城市R&D投入產(chǎn)出基礎(chǔ)薄弱，淮北的規(guī)模因子得分較為落后，但其結(jié)構(gòu)因子卻位居全省首位，強(qiáng)度因子也位居全省第四，其R&D投入產(chǎn)出的結(jié)構(gòu)比較科學(xué)，強(qiáng)度也相對(duì)較大。

第三類：強(qiáng)度領(lǐng)先型。包含于此類的有馬鞍山、蕪湖和銅陵。這3個(gè)城市的強(qiáng)度因子分別位居全省第三、第二、第一位，綜合水平也處于全省領(lǐng)先水平，但其規(guī)模因子和結(jié)構(gòu)因子分別呈現(xiàn)不同程度的薄弱，甚至處于全省的落后水平，是“皖江帶”的代表城市。

第四類：結(jié)構(gòu)相對(duì)領(lǐng)先型。包含于此類的有蚌埠、阜陽(yáng)、淮南和安慶。和第二類相比，此類的結(jié)構(gòu)相對(duì)差一些，且規(guī)模因子得分較高。這4個(gè)城市的結(jié)構(gòu)因子分別位居全省第四、第三、第二、第五位，規(guī)模因子分別位居全省第四、第十一、第六、第三位。

圖1 聚類結(jié)果樹(shù)狀圖

表4 各類別包含的具體地市

第五類：綜合落后型。包含于此類的有亳州、宿州、滁州、六安、宣城、池州和黃山。這些城市既有“皖江帶”的城市，也有“皖北”“皖西”的城市，各因子和綜合得分基本都處于全省較為落后的水平，且3個(gè)公因子的排名和總排名差異性不大，發(fā)展基本處于較為均衡的狀態(tài)，亟待打破整體僵局。

4 結(jié)語(yǔ)與建議

本文選取了與R&D投入產(chǎn)出有關(guān)的14個(gè)指標(biāo)，通過(guò)主成分分析法對(duì)全省16個(gè)地市的創(chuàng)新綜合能力進(jìn)行測(cè)算和評(píng)價(jià)，并對(duì)因子分析的結(jié)果進(jìn)行聚類分析，就R&D投入產(chǎn)出水平把安徽省16個(gè)地市分為五大類。可以得出，“合蕪蚌”三市的R&D投入產(chǎn)出水平領(lǐng)先全省水平，“皖江帶”城市兩極分化現(xiàn)象嚴(yán)重，“皖北”有崛起的現(xiàn)象。安徽省作為一個(gè)中部省份，近年來(lái)R&D投入產(chǎn)出均處于全國(guó)中等偏上的水平。各地市應(yīng)該把握現(xiàn)有的創(chuàng)新機(jī)遇，繼續(xù)推進(jìn)科技改革攻堅(jiān)，努力把有限的R&D資源利用最大化。根據(jù)研究結(jié)論，本文提出以下幾點(diǎn)建議。

第一，各地繼續(xù)保持原有的發(fā)展優(yōu)勢(shì)。16個(gè)地市中擁有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)因子的地區(qū)均有不同程度薄弱的地方，比如R&D投入產(chǎn)出規(guī)模較大的地區(qū)，其結(jié)構(gòu)會(huì)出現(xiàn)不夠優(yōu)化的情況；而結(jié)構(gòu)比較科學(xué)的地區(qū)，其投入產(chǎn)出規(guī)?；蛘邚?qiáng)度又稍顯落后。因此各地市應(yīng)該揚(yáng)長(zhǎng)避短，重點(diǎn)突破，使得R&D投入產(chǎn)出各方面均衡發(fā)展，全面提高地區(qū)R&D投入產(chǎn)出水平。

第二，以重點(diǎn)區(qū)域?yàn)橹行模椛鋷?dòng)全省科技發(fā)展。“合蕪蚌”試驗(yàn)區(qū)要充分發(fā)揮核心載體功能和龍頭帶動(dòng)作用，打造安徽省創(chuàng)新發(fā)展的試驗(yàn)區(qū)、先導(dǎo)區(qū)和引領(lǐng)區(qū)；“皖江帶”城市的優(yōu)勢(shì)已經(jīng)在逐漸消失，部分皖江帶城市R&D投入產(chǎn)出水平處于均衡的狀態(tài)，總體排名也有點(diǎn)靠后，要打破這種僵局，需要多管齊下；“皖北”地區(qū)亟待形成以蚌埠為中心科技發(fā)展戰(zhàn)略高地，努力崛起，從而提高整體的R&D投入產(chǎn)出水平。

[1] 王俊.R＆D補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)R＆D投入及創(chuàng)新產(chǎn)出影響的實(shí)證研究[J].科學(xué)性研究, 2010(9): 1368-1373.

[2] 李芹芹, 劉志迎.中國(guó)各省市技術(shù)創(chuàng)新指數(shù)研究[J].科技進(jìn)步與對(duì)策, 2012(10):47-50.

[3] 趙喜倉(cāng), 陳海波.我國(guó)R＆D狀況的區(qū)域比較分析[J].統(tǒng)計(jì)研究, 2003(3):38-42.

[4] 陳海波, 劉潔.我國(guó)工業(yè)企業(yè)R＆D狀況的區(qū)域比較分析[J].中國(guó)軟科學(xué), 2008(1):88-94.

[5] 劉新同. 基于因子分析的我國(guó)區(qū)域R＆D產(chǎn)出水平差異比較[J].科技管理研究, 2009(5):193-195.

[6] 郭際, 葉衛(wèi)美, 吳先華, 等.基于投入產(chǎn)出法的R&D經(jīng)費(fèi)投入的綜合經(jīng)濟(jì)效益評(píng)估研究[J]. 科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理, 2014(1): 9-15.

[7] 何國(guó)民.應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)案例教程[M].武漢: 華中科技大學(xué)出版社, 2013: 264-266.

[8] 何曉群.應(yīng)用回歸分析[M]. 3版.北京: 中國(guó)人民大學(xué)出版社, 2011:188-189.

[9] 盧紋岱.SPSS統(tǒng)計(jì)分析[M]. 4版.北京: 電子工業(yè)出版社, 2003:472-473.

[10] 唐中賦, 任學(xué)鋒, 顧培亮.高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的綜合評(píng)價(jià)與實(shí)證分析[J].中國(guó)地質(zhì)大學(xué)學(xué)報(bào), 2004 (1): 11-15.

Comprehensive Evaluation of Input and Output Level of R&D for Anhui Province

WANG Jun
(Scientifc and Technological Information Institute of Anhui Province, Hefei 230011)

This paper, On the basis of research at home and abroad, and combining the basic situation of Anhui characteristics, establishes a set of evaluation in cities of Anhui Province R&D input-output comprehensive index system. Using principal component analysis and cluster analysis, this article evaluates R&D input-output level of the cities in Anhui province objectively. The evaluation results show that, "He Wu Beng" test-area leads a province's R&D input-output, "Wanjiang City Belt" appears serious polarization, and northern region is rising momentum, this article will provide reference which will enhance R&D input-output level in Anhui province.

R&D input and output level, index system, input and output evaluate, principal component analysis, cluster analysis, Anhui province

C813

A

10.3772/j.issn.1674-1544.2016.05.003

王俊(1985—)，女，碩士，安徽省科學(xué)技術(shù)情報(bào)研究所研究實(shí)習(xí)員，研究方向：科技統(tǒng)計(jì)。

安徽省軟科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目“安徽省各市創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)及分析研究”（1607a0202043）；國(guó)家創(chuàng)新發(fā)展司委托項(xiàng)目“安徽省企業(yè)創(chuàng)新情況調(diào)查分析與研究”（ZLY2015123）。

2016年4月21日。