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        基于因子分析法的區(qū)域科技成果轉(zhuǎn)化能力評價研究

        2019-01-15 04:21:30熊書芳曲波南佩伶
        中國經(jīng)貿(mào)導刊 2019年35期

        熊書芳 曲波 南佩伶

        摘 要: 從科技成果的特性以及科技成果轉(zhuǎn)化過程中呈現(xiàn)出的特點出發(fā),從科技成果研發(fā)能力、科技成果市場化能力、科技成果推廣及應(yīng)用能力和科技成果支撐能力四個方面構(gòu)建了區(qū)域科技成果轉(zhuǎn)化能力指標體系,應(yīng)用因子分析法對我國31個省市自治區(qū)進行了實證分析。通過對西部12省市自治區(qū)的科技成果轉(zhuǎn)化能力與其他省市進行排名比較,分析得出:除四川省、重慶市和陜西省外,西部其他省份科技成果轉(zhuǎn)化能力較弱。

        關(guān)鍵詞: 科技成果轉(zhuǎn)化 能力評價 西部地區(qū) 因子分析

        一、文獻回顧

        國外學者對科技成果轉(zhuǎn)化能力的研究主要集中在轉(zhuǎn)化模式、技術(shù)轉(zhuǎn)移效率和影響因素方面。其中具有代表性的有:Michael Danquah(2018)研究1970-2010年期間撒哈拉以南非洲國家技術(shù)轉(zhuǎn)移效率的跨國差異時用到SFA方法,結(jié)果表明貿(mào)易開放程度、人力資本和相關(guān)研發(fā)在解釋撒哈拉以南非洲的國家科技成果轉(zhuǎn)化效率方面發(fā)揮著重要作用。Ellis等人(2018)認為大部分關(guān)于技術(shù)轉(zhuǎn)移的研究忽視了政府和企業(yè)之間的中介機構(gòu)的作用,他們的研究結(jié)果驗證了強有力的中介機構(gòu)的發(fā)展將會促進技術(shù)和知識轉(zhuǎn)移并改善T&K政策的學術(shù)論點。國內(nèi)對于科技成果轉(zhuǎn)化的研究最早起始于20世紀80年代,龍堯(1980)對科技成果進行分類,并提出科技成果轉(zhuǎn)化是實現(xiàn)生產(chǎn)力發(fā)展所需要滿足的條件和主要推廣途徑。進入20世紀90年代,學者們對科技成果轉(zhuǎn)化的研究日益豐富。國內(nèi)對科技成果轉(zhuǎn)化能力評價的研究主要體現(xiàn)在三方面:一是對科技成果轉(zhuǎn)化能力評價體系和指標構(gòu)建的研究。二是對科技成果轉(zhuǎn)化能力評價方法的應(yīng)用研究。三是對我國各省份、行業(yè)或區(qū)域科技成果轉(zhuǎn)化能力的綜合評價研究。例如劉永千(2017)從創(chuàng)新能力、創(chuàng)新支撐、創(chuàng)新效果三個方面構(gòu)建上??萍汲晒D(zhuǎn)化能力指標體系,并運用層次分析法進行實證分析。

        二、區(qū)域科技成果轉(zhuǎn)化能力評價體系的構(gòu)建

        本文在前人相關(guān)研究的基礎(chǔ)上,按照系統(tǒng)性和可操作性原則,構(gòu)建區(qū)域科技成果轉(zhuǎn)化能力指標體系,包括:科技成果研發(fā)能力(B1)、科技成果市場化能力(B2)、科技成果推廣及應(yīng)用能力(B3)和科技成果支撐能力(B4)4個一級指標、8個二級指標和25個三級指標,見表1。

        三、實證研究

        (一)數(shù)據(jù)來源

        本文使用的數(shù)據(jù)來自《2017中國科技統(tǒng)計年鑒》、《2017中國統(tǒng)計年鑒》和《2017中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》,從中選取和整理全國31個省、直轄市、自治區(qū)的指標數(shù)據(jù),缺失數(shù)據(jù)用“0”代替。受到數(shù)據(jù)可得性限制,本文選擇除港澳臺外的其他省、市和自治區(qū)為評價研究對象,共31組。

        (二)統(tǒng)計分析

        1因子分析可行性檢測。進行因子分析之前,需要進行KMO檢驗來判斷變量間的相關(guān)性程度是否適合進行因子分析。若KMO取值在0-1之間,而且KMO統(tǒng)計量越接近于1,說明變量間的偏相關(guān)性越強,因子分析的效果越好。本文數(shù)據(jù)分析檢驗結(jié)果如表2所示,KMO統(tǒng)計量為0740,說明因子分析的效果很好。

        2提取因子。通過SPSS220統(tǒng)計分析軟件,選擇用方差最大正交旋轉(zhuǎn)法提取主成分,得到總方差表。通常情況下,如果指標的累積貢獻率達到85%,即可認為這些主成分包含了全部測量指標的信息。

        本中前五個成分的初始特征值分別為14918、3569、1367、1215和1135,均大于1,且累積貢獻率達到了85662%,所以本文提取五個因子作為新的綜合指標對區(qū)域科技成果轉(zhuǎn)化能力進行評價。

        3因子變量的命名解釋。通過SPSS220統(tǒng)計分析軟件,對因子采用方差最大正交旋轉(zhuǎn)法,得到因子載荷矩陣。

        結(jié)果顯示,主因子F1在X1,X3,X6,X7,X9,X10,X12,X13上有較大的載荷,可將第一個因子概括為科技成果研發(fā)因子;在主因子F2中,影響程度較大的指標有:X8,X16,X17,X22,可將F2概括為科技成果市場化因子;主因子F3在X21上有較大的載荷,稱之為轉(zhuǎn)化支撐因子;第四主成分F4在X18上有較大的載荷,將其概括為科技成果應(yīng)用因子;第五主成分F5在X24上有較大的載荷,可視為區(qū)域環(huán)境影響因子。

        4因子得分系數(shù)矩陣。根據(jù)SPSS220的統(tǒng)計結(jié)果,得到因子得分系數(shù)矩陣。

        5綜合得分排名。由表3可知,各公共因子(F1)的方差貢獻率比例R1=43191/85662=05042,R2=26438/85662=03086,R3=5672/85662=00662,R4=534/85662=00623,R5=5022/85662=00586。將方差貢獻率占累計方差貢獻率的比例作為權(quán)重,可以建立各省市科技成果轉(zhuǎn)化能力的綜合評價模型:W=05042F1+03086F2+00662F3+00623F4+00586F5。根據(jù)5個公共因子的計算模型和綜合評價模型,可以計算出各省、市、自治區(qū)的因子得分、綜合得分以及排名,進而得出西部各省市自治區(qū)的科技成果轉(zhuǎn)化能力在全國的排名,如表3所示。需要注意的是,在表3的因子得分欄中,有許多省市的得分為負數(shù),這是對數(shù)據(jù)進行標準化處理而導致的結(jié)果,并不意味著其科技成果轉(zhuǎn)化能力就為負。

        廣東省科技成果轉(zhuǎn)化能力綜合排名位于31個省市自治區(qū)的第1位,這與其充足的經(jīng)費投入、較高的科技成果市場需求以及完善的中介機構(gòu)服務(wù)密切相關(guān)。西部12個省市自治區(qū)的科技成果轉(zhuǎn)化能力綜合排名總體上比較靠后。但在西部省份中,四川省、重慶市和陜西省綜合排名相對比較靠前。西藏、青海等地區(qū)排名最為靠后,主要有兩個方面的原因,一是不利的地理位置以及惡劣的自然環(huán)境等客觀因素不利于經(jīng)濟發(fā)展和地區(qū)科技成果轉(zhuǎn)化;二是這些地區(qū)通常難以吸引優(yōu)秀的科技人才,科技成果轉(zhuǎn)化能力也比較低。

        四、結(jié)論與建議

        從以上分析可以看出,在西部12省市中,四川省、重慶市和陜西省排名較為靠前,總體來看西部地區(qū)與中東部地區(qū)相比仍有較大差距。首先,從研發(fā)能力角度分析,政府應(yīng)積極鼓勵企業(yè)增加研發(fā)支出,同時加大科技財政撥款力度,以解決研發(fā)投入不足的問題;另一方面,西部地區(qū)應(yīng)加強創(chuàng)新人才的引進和培養(yǎng),推進建設(shè)高水平創(chuàng)新人才隊伍。其次,從科技成果市場化角度看,西部地區(qū)應(yīng)努力提高科技成果產(chǎn)業(yè)化和市場化水平,充分發(fā)揮區(qū)域特色產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢,特別是注重培育企業(yè)的創(chuàng)新能力和發(fā)展實力,鼓勵企業(yè)加大科技成果應(yīng)用和轉(zhuǎn)移力度。再次,從科技成果轉(zhuǎn)化支撐角度分析,西部地區(qū)在科技成果轉(zhuǎn)化服務(wù)平臺方面有待增強;第四,從科技成果應(yīng)用方面來看,一方面,要繼續(xù)引進外來先進、成熟技術(shù)以提高地區(qū)企業(yè)經(jīng)濟效益,另一方面,要加強地區(qū)自主研發(fā)能力。最后,從區(qū)域環(huán)境角度來看,由于西部地區(qū)經(jīng)濟較為薄弱,而科技進步和經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系密切,科技成果轉(zhuǎn)化能力的提高能夠促進地方經(jīng)濟快速發(fā)展,經(jīng)濟發(fā)展壯大又會推動科技成果轉(zhuǎn)化能力提高,因此要努力營造有利于提升地方科技成果轉(zhuǎn)化能力的宏觀環(huán)境。

        參考文獻:

        [1] Michael DanquahTechnology transfer, adoption of technology and the efficiency of nations: Empirical evidence from sub Saharan Africa[J].Technological Forecasting and Social Change,2018(131).

        [2]Ellis LCOsabutey, Richard CroucherIntermediate institutions and technology transfer in developing countries: The case of the construction industry in Ghana[J].Technological Forecasting and Social Change,2018(128).

        [3]龍堯怎樣促使科技成果盡快在生產(chǎn)中推廣應(yīng)用——黑龍江省科技成果轉(zhuǎn)化為直接生產(chǎn)力的初步調(diào)查[J].科學學與科學技術(shù)管理,1980(03).

        [4]劉永千科技成果轉(zhuǎn)化能力評價研究:以上海市為例[J].中國科技論壇,2017(01).

        [5]張明喜,郭戎從科技成果轉(zhuǎn)化率到轉(zhuǎn)化效率——指標體系設(shè)計與實證分析[J].軟科學,2013,27(12).

        〔本文系青海省軟科學項目“青海省科技成果轉(zhuǎn)化立法研究”(項目編號:2018-ZJ-610);青海省軟科學項目“青海省科技體制機制改革‘十三五評估研究”(項目編號:2019-ZJ-601)階段性成果〕

        〔熊書芳、曲波(通訊作者)、南佩伶,青海大學〕

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