我国各省市R&D投入水平分析
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摘要：研究与开发（R&D）一直被认为是科技活动的核心和科技活动中最富有创新性的部分。在科学技术日新月异的今天，一个地区科技投入的水平直接影响着该地区科技进步的水平。文章以2011年我国内地31个省市的R&D投入水平为研究对象，采用因子分析方法对各地区R&D投入水平进行比较分析，在此基础上，通过聚类分析方法对各地区R&D投入水平进行科学分类。
关键词：R&D；因子分析；聚类分析
中图分类号：F127 文献标识码：A 文章编号：1674-1723（2013）04-0010-02
一、研究与开发的含义
按照经济合作与发展组织（OECD）在Frascati手册中的定义，研究与开发（R&D）是在一个系统的基础上的创造性工作，其目的在于丰富有关人类、文化和社会的知识库，并利用这一知识进行新的发明。
研究与开发专指包括基础研究、应用研究和试验开发三类科研活动。基础研究是为获得关于现象和可观察的事实的基本原理、新知识而进行的实验性或理论性的工作；应用研究主要是为了获得新的知识而进行的创造性研究；开发研究是利用前两者以及实际经验获得现有知识，为生产新的材料、产品和装置，建立新的工艺、系统和服务，以及对已生产和建立的上述各项进行实质性的改进而进行的系统性工作。
二、R&D投入水平评价指标设计
由于R&D活动中涉及的影响因素很多，因此，在设计我国地区R&D投入水平评价指标时，需要遵循全面性、可操作性和简明性的原则。对科技活动投入的评价主要体现在科技活动人力投入和科技活动财力投入两个方面，特别是R&D经费的投入。在财力投入的评价指标中，R&D经费是评价国家和地区科技实力和科技发展水平的首选指标，研究与开发（R&D）经费与地区GDP的比值（R&D/GDP）通常被称为地区R&D经费强度，这个指标不仅能够反映各个地区投资研发活动的规模、科技实力和创新能力，更重要的是它能够从一定程度上反映该地区科技与经济发展的协调程度，从而反映其经济发展的方式。在人力投入的评价指标中，主要涉及R&D人员数、R&D人员全时当量和科学家工程师数3个指标。本文选用R&D人员全时当量和科学家工程师数来衡量R&D的人力投入。除R&D财力和人力的绝对量投入外，由于各地区的人口规模不同，相对投入量也成为必不可少的评价指标。
本文设计以下7个指标作为我国各地区R&D投入水平的评价指标：R&D经费（X1）、R&D人员全时当量（X2）、科学家工程师数（X3）、地区R&D经费强度（X4）、每万人口R&D经费（X5）、每万人口R&D人员全时当量（X6）、每万人口科学家工程师数（X7）。
因子分析是将具有错综复杂关系的变量综合为较少的几个因子，以再现原始变量与因子之间的相互关系，同时根据不同因子还可以对变量进行分类，因子分析是一种降维的统计
方法。
本文采用针对变量的R型因子分析方法，在构造的因子分析模型中，变量即为前面设计的七个评价指标，样本观测值为我国内地31个省市的相关数据。
（一）考察原始变量是否适合因子分析
这里借助巴特利特球度检验和KMO检验方法进行分析。经检验，巴特利特球度检验统计量的观测值为566.55，相应的概率接近0，假设显著性水平为0.05，则应拒绝原假设，认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异。同时KMO值为0.708，适合进行因子分析。
（二）因子分析
采用主成分法获取因子，同时用方差最大法进行正交因素旋转，得到总方差分解表。按照特征值大于1与主成分对应的累计贡献率大于85%的原则提取主成分，最终选取了两个主成分，它们共解释了总变异98.495%，基本上全面地反映所有信息。同时，经过旋转之后的因子载荷矩阵的含义比较明确，因子得分协方差矩阵（省略）也表明了提取的两个主因子之间互不相关，说明它们所含的信息没有重叠。
由旋转后的因子载荷阵可知，第一主成分在各变量上的系数都为正，且在每万人口科学家工程师数、每万人口R&D经费、地区R&D经费强度、每万人口R&D人员全时当量的系数最为显著，均超过了0.9，因此可以认为第一主成分主要代表了地区R&D的相对投入水平，可以解释为“地区R&D相对投入水平因子”；第二主成分在各变量上的系数都为正，且在R&D人员全时当量、科学家工程师数、R&D经费的系数最为显著，均超过了0.89，因此可以认为第二主成分主要代表了地区R&D的绝对投入水平，可以解释为“地区R&D绝对投入水平因子”。
同时，根据因子得分系数表可以得到因子得分函数：
F1=-0.101×1-0.208×2-0.127×3+0.28×4+0.332×5
+0.272×6+0.339×7
F2=0.366×1+0.465×2+0.392×3-0.076×4-0.145×5-0.063×6-0.155×7
（三）各省市R&D投入水平的综合评价
以两个主因子对方差的贡献程度为权数，构造综合得分模型如下：
地区R&D投入水平综合得分=（0.54735×地区R&D相对投入水平因子+0.43760×地区R&D相对投入水平因子）/0.98495
计算得各样本观测值的综合得分，得到我国各省市R&D投入水平得分及排序。经分析，R&D相对投入水平因子得分排名前五的省市分别是、青海、海南、宁夏和新疆，而R&D绝对投入水平因子得分排名前五的省市则是广东、江苏、北京、浙江和山东，这表明目前我国R&D投入水平在“R&D相对投入水平因子”和“R&D绝对投入水平因子”上存在较大差异，R&D相对投入水平因子得分排名前五的省市，其R&D绝对投入水平因子得分却排在全国的最后五位。
四、我国各省市R&D投入水平的聚类分析
为进一步分析我国R&D投入水平的地区差异，本文采用系统聚类法进行聚类，对前面得到的各省市的R&D相对投入水平因子得分和绝对投入水平因子得分进行聚类分析。
根据我国的实际情况，将我国内地31个省、市、自治区和直辖市分为四类：
表1 R&D投入水平聚类结果
聚类类别 地区 类规模
第一类 广东、江苏 2
第二类 北京、山东、浙江 3
第三类 上海、天津、河北、陕西、辽宁、湖南、福建、安徽、四川、河南、湖北 11
第四类 广西、重庆、山西、江西、吉林、黑龙江、海南、青海、宁夏、、贵州、新疆、内蒙古、云南、甘肃 15
在我国的四个直辖市中，北京和上海的R&D绝对投入水平位居前列，但就R&D相对投入水平来说，其排名靠后，投入
不足。
我国的四个直辖市中，只有北京的排名最靠前，归为第二类；上海和天津被归为第三类；而重庆，其R&D相对投入水平因子得分排名12、绝对投入水平因子得分排名20、综合得分排名也靠后，故归为第四类，其GDP排名全国23位。
在前两类的省市中，除北京外，都是东部省份，这些省份的经济实力强大其中广东的GDP位居全国首位，高达53210.28亿元，江苏则紧随其后其GDP达到了49110.27亿元；而第四类的省市，则以青海、甘肃、贵州、、宁夏等西部省份为代表，其R&D投入水平与前两类有明显的差距，这些地区的GDP水平比较落后，即其经济实力明显不足。
五、结语
本文以我国内地31个省市的R&D投入水平为研究对象，采用因子分析和聚类分析对各地区R&D投入水平进行了比较分析和科学分类。作为一个发展中大国，今后我们还应努力借鉴发达国家和新兴工业化国家的相关经验，继续大力提高R&D投入水平，不断支撑我国自主创新能力的提高，各地区也应根据实际情况，在正视地区间客观差别的基础上，努力提高R&D投入水平，调整和优化R&D投入结构，特别是西部地区的省市，要努力发展经济，提升其经济实力，进一步提升地区自主创新的能力，继而提高其R&D投入水平。
参考文献
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[3] 董平，徐欣.企业R&D：一个文献综述[J].东岳论从，2012.
作者简介：陈智（1988-），女，重庆人，兰州商学院硕士，研究方向：抽样调查；刘建国（1988-），男，山西人，兰州商学院硕士，研究方向：抽样调查。