基于主成分分析的我国区域创新能力评价

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中图分类号：F062 文献标识码：A

内容摘要：本文在分析区域创新能力内涵的基础上，建立我国区域创新能力的评价指标体系，并运用主成分分析法，对我国省级区域创新能力进行评价分析，并提出相应的政策建议。

关键词：区域创新能力 评价 主成分分析法

研究背景

随着知识经济时代的到来和经济全球化进程的加快，创新能力越来越成为决定一个企业、一个地区乃至一个国家能否获得竞争优势的关键因素。为此，党的十七大明确提出“建设创新型国家”，并将其作为现代化建设的重要目标和战略任务。而创新型国家的建设必须以创新型区域建设为基础。提高区域创新能力不仅是增强区域竞争力、促进区域经济社会发展的重要保证，也是建设创新型国家、增强综合国力的根本途径。因此，对区域创新能力的研究具有十分重要的意义。本文拟在实证研究的基础上，探索建立我国区域创新能力评价的指标体系，并依据评价结果对提升区域创新能力提出相应建议。

区域创新能力的内涵及其评价指标

上世纪90年代以来，对区域创新能力的研究受到国内外学者的广泛关注，关于区域创新能力的内涵及构成指标的研究，许多学者从不同角度提出了不同的观点。在对相关理论和观点进行分析的基础上，笔者认为，区域创新能力实际上就是区域内知识的生产和转化能力，而知识的生产与转化需要一定社会基础，需要一定的资源投入，最终又体现为一定的产出。因此，围绕区域创新能力形成与发挥作用的过程，即知识的生产与转化过程，在内涵上可将其归结为创新基础能力、创新投入能力和创新产出能力三个方面。综合分析众多学者的研究成果，同时考虑到评价指标的系统性、可比性、可操作性及数据的可获得性及其与创新活动的紧密关联性，本文从上述三个方面选取了24个指标构建指标体系。

创新基础能力主要反映地区创新活动所依赖的社会经济文化和教育基础，包括反映地区经济基础的人均GDP（X1）、人均固定资产投资（X2）、人均外商直接投资（X3），反映地区生活基础的人均社会消费品零售额（X4）、城乡居民人均储蓄存款余额（X5），反映地区文化和信息设施基础的公共图书馆人均藏书量（X6）、人均邮电业务量（X7），反映地区教育基础的6岁及6岁以上人口中高中阶段人口比重（X8）、6岁及6岁以上人口中大专以上人口比重（X9）。创新投入能力主要反映地区创新活动的直接投入水平，包括反映地区创新活动人才投入的科技活动人员数（X10）、科技活动人员中科学家和工程师人数（X11）、R&D人员全时当量（X12），反映创新活动经济投入的科技活动经费筹集总额（X13）、科技经费支出总额（X14）、R&D经费总额（X15）。创新产出能力主要反映地区创新活动的效果，包括反映创新活动直接产出的专利申请受理量（X16）、专利申请授权量（X17）、国内中文期刊科技论文数（X18），反映创新活动经济效果的GDP增长率（X19）、工业增加值增长率（X20）、亿元投资新增GDP（X21）、新产品销售收入占产品销售收入比重（X22）、单位地区生产总值能耗（X23）、单位工业增加值能耗（X24）。

区域创新能力评价指标体系的主成分分析

在关于区域创新能力评价的理论研究及实际操作中，有两个问题必须得到妥善的处理，一是评价指标的相关性，一是评价数据的量纲不同。评价指标体系的各个指标之间通常存在很强的相关性，这种相关性往往导致指标所包含信息的重复，从而会影响评价的准确性，而各个指标数据的量纲不同也会影响指标的可比性。主成分分析法是解决这两个问题的较好方法，它在分析之前首先对数据进行无量纲化处理，而作为其分析结果的各个主成分之间互不相关。

在本研究中，笔者选取我国大陆除以外的30个省级地区2005~2007年的指标数据为样本数据（因地区缺少部分数据，故未选入分析样本，下同），数据主要来源于2006~2008年的中国统计年鉴及中国科技统计数据库，借助于SPSS软件对其进行主成分分析。首先对上述数据计算KMO测度值和进行Bartlett球体检验，得KMO测度值为0.875，接近于1，且Bartlett球体检验值较大（4859.615），说明适合作主成分分析。

根据特征值大于1的要求选取主成分，并用最大方差正交旋转法进行因子旋转，得方差表如表1所示。从表1可以看出，所选取的4个主成分反映了85.361%的总方差，说明这4个主成分包括了24个指标的绝大部分信息量。

从方差最大化旋转后的因子载荷矩阵可以看出，X10，X11，X12，X13，X14，X15，X16，X17，X18在第一主成分F1上有高载荷，而这些指标主要反映的是科技活动的直接投入与直接产出情况，故可将第一主成分F1定义为科技活动能力；X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7，X8，X9在第二主成分F2上有高载荷，而这些指标主要反映的是创新的基础环境，故可将第二主成分F2定义为创新基础能力；X21，X22，X23，X24在第三主成分F3上有高载荷，而这些指标主要反映的是经济产出的结构与效益情况，故可将第三主成分F3定义为经济产出质量；X19，X20在第四主成分F4上有高载荷，这两个指标反映了经济增长的速度，故将第四主成分F4定义为经济产出速度。经主成分分析后得到的区域创新能力评价的指标体系如表2所示。

我国区域创新能力的评价与分析

根据主成分分析所得到的评价指标体系，可通过因子得分计算出4个主成分的得分，并以主成分对总信息量的贡献率为权数计算各地区创新能力的综合得分。综合得分Y的具体计算模型为：

Y =(F1×35.963%+F2×32.619%+F3×10.511%+F4×6.269%+)/85.361%

根据以上模型，以各地区24个指标在2005~2007年的平均值作为解释因子的原始数据，计算出各地区创新能力综合评价得分。

通过对综合评价情况及各个主成分得分情况的分析可以看出，综合评价得分最高的是北京，在对综合评价值影响较大的两个指标F1（科技活动能力）、F2（创新基础能力）上，它的评价值均位居前列，但在F3（经济产出质量）、F4（经济产出速度）上排名居后。排在第二位的是上海，它在F2（创新基础能力）上得分最高，但其科技活动的投入和产出在总量上只处于中等水平，而经济产出速度排名居后。广东的区域创新能力评价值位居第三，在4个主成分中有3个得分均居前列，但从人均角度看，其创新基础能力尚显不足。区域创新能力综合评价得分最低的3个地区依次是贵州、云南、甘肃，该3个地区除在F1（科技活动能力）上的得分处于中下水平外，其余3个主成分的得分均较低，表明制约这些地区创新能力提升的主要因素是经济基础及其发展水平。

通过对各地区创新能力的评价发现，我国区域创新能力呈现出明显的区位差别。从各个地区创新能力的排名情况看，东部除海南、广西外，其余各地均较靠前，而且综合排名位居前列的基本上都是东部省份；西部地区除四川、陕西外，其余排名均处后位；而中部地区创新能力的排名也大多处于中间水平。

为进一步分析我国东部、中部、西部地区在区域创新能力上的差别，计算出2005~2007年三大区域创新能力评价值的平均得分如表3所示。从区域创新能力综合评价值的平均得分情况看，区域创新能力最强的是东部地区，其次是中部地区，西部地区最弱，而且东部、中部、西部的区域创新能力差距较大。从4个主成分的平均得分情况看，东部地区除主成分F4（经济产出速度）得分低于中部地区、处于中间水平外，其余均处于领先水平；中部地区在主成分F4（经济产出速度）上领先，在主成分F2（创新基础能力）上落后，其余2个主成分得分均处于中间水平；西部地区除在主成分F2（创新基础能力）上的平均得分略高于中部地区而处于中间水平外，其余三个主成分的平均得分均为最低。

结论及建议

以上分析研究表明，区域创新能力受多种因素影响，既有作为创新活动基础的地区经济、文化、教育等因素，又有与创新活动直接相关的科技投入和产出情况，还包括创新活动在经济发展的速度与质量等方面的作用情况。因此，提升区域创新能力是一项系统工程，必须统筹兼顾各种因素的影响，从而推动区域创新系统的协调发展。

我国区域创新能力呈现出的区位差别性表明，东部、中部、西部地区的创新能力情况不同、水平不一，因此提升区域创新能力的战略及其重点也应有所区别。东部地区在区域创新能力的总体水平及多数指标上均处于领先地位，但经济产出增长率落后于中部地区，因此，东部地区的战略重点应放在知识的转化与应用上，努力将创新成果转化为生产力，从而推动经济的快速增长和区域创新能力的全面提升。中部地区在保持经济快速增长的良好势头下，应加强创新基础能力建设，重点要加强文化传播和信息设施建设，大力发展教育事业，在此基础上，加大科技活动的投入，促进知识产出能力和经济发展质量的提高。西部地区在加强区域创新系统全面建设的基础上，应重点加大科技活动的人力、财力和物力投入，提高科技活动的直接产出水平，并以此带动经济发展速度和发展质量的提升。

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作者简介：

李大洪（1965-），男，江苏兴化人，副教授，管理学硕士，主要从事营销管理和战略管理研究。