科技资源空间分布影响因素的统计检验

马 强

（东南大学 经济管理学院，南京 210096）

科技资源空间分布影响因素的统计检验

马 强

（东南大学 经济管理学院，南京 210096）

受国家科技区域布局等影响，即使经济水平相似的区域，科技资源不仅在总量上，而且在投入结构、投入主体、科技活动类型等方面往往也存在较大差异。实证研究科技资源的空间分布影响因素，可从理论上寻找影响当前科技资源空间分布差异的动因，亦有助于为优化科技资源配置、提升科技资源成效提供决策参考。文章结论表明，科技资源的区域分布、行业分布，受到区域经济、产业结构、环境制度等交互影响，不仅如此，各影响因素之间亦存有交互影响的机制。

科技资源；空间分布；影响因素；结构方程模型

0 引言

科技资源的空间分布差异在我国是一种客观存在的现象。对于科技资源的研究，我国学者的研究兴趣长期以来主要集中在对科技资源内涵和外延的讨论（丁厚德，2000）[1]、科技资源的配置 （徐建国，2002）[2]及其效率问题 （李石柱等，2003）[3]、区域科技资源分布及其成因（吴贵生，魏守华，徐建国等，2004）[4]等方面。而对于科技资源空间分布的影响因素研究，现在国内的研究取得了一定的成果，但在研究方法上还偏于传统，多使用回归分析等技术，本文采用结构方程模型方法探讨这一问题，为研究科技资源空间分布的影响因素问题提供新的视角。

1 文献回顾与理论假设

1.1 科技资源空间分布

对于科技资源的空间分布，国内学者大多从“配置”的角度进行分析，配置的主体（丁厚德，2001）[5]、配置的效率、配置的体制（刘磊，胡树华，2000）[6]等，都一度成为研究的热点。国外对于科技资源的空间分布问题较少有独立地专门研究，但将其置于 “区位研究”的框架下，同样取得了很多成果。Griliche和Lichtenberg(1984)[7]在分析美国制造业数据的基础上指出，全要素生产率与研发投入配置之间存在密切的联系。Mogan&Sayer（1983）[8]认为根据地理区位可构建空间等级关系模型，跨国公司将研究与开发等公司总部集中于发达国家或发展中国家的主要城市，而将生产活动分布于外围地区，这部分地说明了跨国公司在研究与开发活动中在全球范围内对空间区位的选择过程。Bramanti和Maggioni(1997)[9]把产业的空间集聚现象与创新活动联系起来，提出创新环境是由制度、法规、实践等组成的诱导创新的区域系统，换句话说，创新环境是一种发展的基础或背景，使创新性的机构能够创新并能和其他创新机构相互协调。

1.2 影响因素研究

区域经济发展水平是一个地区各种资源配置效率和运行效率的总概括。从一定的意义上说，经济增长的实质就是各种要素的投入增加继而引起产出相应增加及其投入产出组合效率提高。区域经济发展水平如何，决定了一个区域一定时期内能够调配的资源范围、程度和规模。李显君(2004)[10]、魏守华(2005)[11]分别就影响我国区域科技发展的十个因素进行了分析，其中第一个就是区域经济发展水平。徐建国（2005）则在他们研究的基础上，选取四个主要影响因素进行分析，它们分别是：(1)区域经济发展水平；(2)区域产业特征；(3)国家科技的区域布局；(4)区域科技发展基础。可见，区域经济发展水平是十分重要的度量指标，也是绝大多数学者研究时首先采纳的分析指标。

产业结构是影响科技资源产业分布不可忽视的重要原因。可以料想，从国际市场看，传统产业中，中国参与国际分工的程度不断加深，国际产业间的转移已经是不可逆转的趋势。从国内市场看，2008国际金融危机以来，保增长、促转型，成了从中央到地方的一致政策目标。而被当做实现这种目标的重要的方法之一的，则是大力提倡产业结构升级和转型。伴随着这种升级和转型，必将促使对科技资源的争夺与看重。最后，在新兴技术产业领域，我国更是确定了一大批关键领域的技术追赶战略，这些同样最终落实在具体的产业发展规划和项目上。因此，产业结构对于科技资源分布的行业特征而言，是必须考虑到的因素。

在新一轮竞争中找准自己的定位和方向，对于经济发展的重要动力源之一的科技资源而言，环境制度上的先进与否十分关键。区域和区域之间的竞争逐渐转向软实力的竞争：市场开放度、市民文明程度、环境卫生程度、行政服务效率等。鉴于这种逻辑，本文将环境制度纳入考察范围，这是本文的一大创新指标，也是传统研究中用统计数据进行的实证分析难以实现的研究内容。

1.3 理论假设

理论假设主要解决初始结构方程模型各变量之间的作用路径和方向，设计初始结构方程模型时，一般均先假设各个变量之间具有直接的交互作用，进而通过调查获得的数据开展分析和修正。根据以上理论分析，本文认为上述变量作为影响因素，是存在相关关系的。具体理论假设如下：

假设1（H1）：区域经济对科技资源分的区域分布具有直接的正向作用；

假设2（H2）：产业结构对科技资源的行业分布具有直接的正向作用；

假设3（H3）环境制度对科技资源的区域分布具有直接的正向作用；

假设4（H4）环境制度对科技资源的行业分布具有直接的正向作用；

假设5（H5）环境制度对产业结构具有直接的正向作用；

假设6（H6）区域经济对环境制度具有直接的正向作用。

2 研究过程与方法

2.1 问卷设计

根据上一小节对相关变量的理论分析和假设，针对结构方程模型对变量和可测指标的要求，我们针对每个变量设计相应的题项。设计题项时，在采取多重（每个潜变量不少于三项可测指标）题项的设计原则下，尽可能引用相关研究文献中既有的量表并根据研究变量的定义增加新题项。问卷初步设计后，笔者邀请部分专家、企业相关人员和政府科技管理部门人员对问卷的内容、合理性及表述的清晰性等进行了初步探讨，并根据他们的建议对问卷进行了修改并确定了最终题项，通过在小范围内的预调查，最终才付诸实施。

问卷主要包含的变量和题项概括如下：

科技资源的区域分布。包括国家层面的科技拨款、高等院校的科研经费、企事业单位中的研发经费、从事科研活动的人员、信息和相关组织。

科技资源的行业分布。涵义与上一条目相同，行业分布则根据一、二、三产业，即农业、工业、服务业这样的大类为切口，重点关注第二产业和第三产业，尤其是第二产业，此处的行业分布一般均可以细分到二位数代码的产业。

区域经济基础。包括经济发展水平、基础设施建设、经济发展速度等多个方面，一般意义理解的可以衡量一个区域经济水平的概念均可以引入。

区域制度环境。区域的知识产权保护力度、科技规划制定、市场集中度和开放度等，主要用以衡量一个区域的软环境建设。

区域产业状况。指区域中产业结构、产业链的高低、三大产业的比重等，用以衡量一个区域的产业发展现状和潜力。

在问卷设计上，为了确保测量工具的信度和效度，我们在设计过程中，借鉴了Likert量表，对每个题项进行记分统计，记分方法为：1分表示最符合的表述，10分表示最不符合的表述。考虑到本文研究的内容是科技资源的分布问题，因此问卷调查的发放对象主要是政府科技管理部门、高等院校从事科研工作的专家学者、从事科研工作并对科技资源有一定了解的研究生，以及大量的企业管理人员。具体方式是通过实地走访、个别访谈、召开座谈会、借助有关会议闭幕间隙的空余时间等形式，前后历经一月有余，共计印制和发放问卷350份，回收327份，其中能够被利用的有效问卷294份。

2.2 研究方法与步骤

本文采用结构方程建模方法进行研究。结构方程模型是一种基于变量的协方差矩阵来分析变量间关系的多元统计技术，因具备分析同时多个观测变量和潜在变量、容许自变量和因变量含测量误差、同时估计因子结构和因子关系等多种优势而在近年来的研究中得到了广泛应用。

在具体研究中，一般按照如下步骤：（1）根据理论假设建立初步模型，并进行信度检验；（2）对每一个测量模型的因子与指标间关系进行验证性因子分析，若因子与指标间的拟合不好，强行继续检查因子间关系是徒劳无功的（侯杰泰、温忠麟等，2004[12]）；（3）整体模型拟合检验与评价；（4）模型修正：在理论分析基础上，根据相应法则对模型进行多次修正，直至找到拟合相对最好而又比较简单的模型；（5）进行模型交互效度检验：根据侯杰泰、温忠麟等（2004）的建议，结构方程模型需要进行交互效度检验，而对于较大的样本容量，可以将原来样本随机分为两部分，一部分用于探索性分析，另一部分用于效度验证；（6）通过路径系数显著性对最初的理论假设进行验证分析。

3 模型修正与研究结果

3.1 信度检验与测量模型分析

3.1.1 信度检验

首先我们要进行的是问卷数据信度检验。信度是反映问卷可靠性的指标，采用Likert量表的情况下，常用的信度检验方法是Cronbach’s Alpha系数判定法。一般认为Cronbach’s Alpha系数大于0.6是可以接受的。本文采用SPSS17.0软件对问卷信度进行分析。分析检验结果显示，行业分布变量的Cronbach’s Alpha系数为0.771；区域分布变量的 Cronbach’s Alpha系数为 0.876；区域经济变量的Cronbach’s Alpha系数为0.944；环境制制度变量的Cronbach’s Alpha系数为 0.896， 产业结构变量的 Cronbach’s Alpha系数为0.861，这表明量表的内部一致性信度可以接受（吴明隆，2003）[13]。

3.1.2 测量模型分析

本文属于科技资源分布影响因素的验证性研究，验证性因子分析结果显示各潜在变量中，行业分布变量、区域经济变量、产业结构变量的验证性指标结果不尽理想，因此我们对这三个变量的题项进行了修正。根据相应的修正法则，修正的结果是将上述变量中最不显著的题项予以删除。经过这样的处理后，所有的测量模型指标拟合度指标包括χ2、DF、RMSEA、CFI、TLI等都较为显著。

3.2 模型拟合修正与交互效度检验

通过对整体模型的拟合检验，结果发现模型拟合总体情况良好，初始模型的参数估计结果表明，绝大多数的路径均可以接受。但是我们看到，在诸多路径中，环境制度潜变量对行业分布潜变量的路径并不显著，其相伴概率未落在可接受的范围内。通常情况下，模型的初步检验会存在拟合不合理的情况，需要对概念模型进行进一步的改善，以便于符合数据所反映的模型，大量关于SEM 的研究说明，很少有模型只经过一次运算就能够取得成功，形成这个结果的原因包括两方面，一是由于所建立的概念模型本身可能存在一些问题，另一更重要的原因，是由于问卷所得到的数据造成的偏差。因此，如何基于理论或样本数据，分析找出初期的概念模型中拟合欠佳部分，修改模型，并通过同一数据或其他样本，检查修正模型的拟合程度，产出一个最佳模型是进行结构方程模型检验的重要步骤(候杰泰等，2004)。修正后的模型如图1所示。

修正后的SEM模型路径系数的CR值均大于4，说明所有的路径系数在p=0.001的水平上显著。修正模型的拟合指标 CMIN/DF、GFI、NFI、CFI、TLI 和 RMSEA 分别为：4.52308、0.958、0.952、0.978、0.978 和 0.061， 其均在可以接受的范围内。参数估计结果表明模型拟合良好。

3.3 路径系数与假设验证

修正后的结构方程模型路径系数如图1所示，理论假设的检验标准是路径系数的显著性水平P＜0.05时关系成立，路径系数的显著性水平P＜0.10时假设关系部分成立，P＞0.1时假设关系不成立。因此，我们可以对之前的所有理论假设检验进行汇总。按上述判断标准，我们将各项假设检验的结果汇总如表1所示。

表1 理论假设的检验结果

4 结论与讨论

从上述分析可以看出，结构方程模型主要作用是揭示潜变量之间（潜变量与可测变量之间以及可测变量之间）的结构关系，这些关系在模型中通过路径系数（载荷系数）来体现。

4.1 直接效应

直接效应是指由原因变量 （可以是外生变量或内生变量）到结果变量（内生变量）的直接影响，用原因变量到结果变量的路径系数来衡量直接效应。区域经济变量到区域分布变量的路径系数为0.67，这说明区域经济变量对区域分布变量的直接效应为0.67，从数值上看，这样的带动作用比较显著，区域经济变量对区域分布变量有正向影响。区域经济变量到环境制度变量的路径系数为3.75，这也揭示了在诸多变量中，区域经济变量对环境制度变量的交互作用最显著，证实了区域经济对环境制度有显著的正向影响。其他变量也具有类似的相关路径及其影响系数。

4.2 间接效应

间接效应是指原因变量通过影响一个或者多个中介变量，对结果变量的间接影响。当只有一个中介变量时，间接效应的大小是两个路径系数的乘积。首先是区域经济变量通过环境制度变量对区域分布变量的间接效应。在路径图中，区域经济一方面直接影响区域分布，同时还借由环境制度变量间接影响区域分布，通过间接效应，我们看到区域经济在直接影响区域分布的同时，还间接对区域分布变量形成影响，这个影响的强度为两条路径的系数乘积，也就是3.75与0.14的乘积，为0.525。

4.3 总效应

总效应是指由原因变量到结果变量总的影响，它是直接效应与间接效应之和。在上述总效应和间接效应的基础上，我们得以更为全面地计算和归纳相关变量受到的总效应。区域分布变量受到的直接效应来自环境制度变量和区域经济两个变量，其强度为直接效应0.67与间接效应0.525的和，即1.195。其他变量也依次类推。

从以上讨论中我们可以得到启示，首先是要注重经济区域的发展，因为经济区域是按照合理的产业分工原则形成的，已经超越了行政区域的界限，通过把握市场经济条件下产业价值链在经济区域的布局，政府应当起协调组织作用。其次，高度重视和跟踪研究由于产业在区域间的转移而形成的区域经济兴衰。区域兴衰的根本原因是区域产业兴衰。一个产业的发展按一般规律总要经历萌芽、发展、高潮和衰退的过程，所以单个产业兴衰是正常的，但在一个区域中，要想保持区域经济的长盛不衰，必须在某主导产业走向衰落时，及时培育出新的主导产业。在市场经济条件下，资源配置按照成本最小利润最大的利益驱动，推动着产业的空间转移。最后，注重产业集聚的研究，调整公共科技政策重点，完善区域内的科技资源支撑体制和服务机制，从环境制度等软实力方面尽早谋划，把握未来科技资源空间分布的竞争中的方向。

[1]丁厚德.中国科技运行论[M].北京：清华大学出版社，2000.

[2]徐建国.我国区域科技资源配置能力分析[J].中国软科学，2002,(9).

[3]李石柱等.影响我国区域科技资源配置效率要素的定量分析[J].科学管理研究，2003,(4).

[4]吴贵生，魏守华，徐建国等.区域科技浅论[J].科学学研究，2004,（6）.

[5]丁厚德.科技资源配置的战略地位[J].哈尔滨工业大学学报（社会科学版），2001,（3）.

[6]刘磊，胡树华.国内外R&D管理比较研究及对中国科技资源配置的启示[J].科学学研究，2000.

[7]Griliches Z,Lichtenberg F.Inter-industry Technology Flows and Productivity Growth:A Reexamination[J].Review of Economics Studies,1984,86.

[8]Morgan,K.,Sayer,A.The International Electrics Industry and Regional Development in Britain,Universiy of Sussei,School of Urban and Regional Studies[C].Working Paper,34,1983.

[9]A Bramanti,MA Maggioni.The Dynamics of Innovative Regions[M].London：Ashgate,1997.

[10]李显君.我国区域科技发展研究:理论、现状和计划[R].清华大学博士后出站报告，2004.

[11]魏守华.区域科技理论与实证分析[R].清华大学博士后出站报告，2005.

[12]侯杰泰,温忠麟等.结构方程模型及其应用[M].北京：教育科学出版社，2004.

[13]吴明隆.SPSS统计应用实务[M].北京：科学出版社，2003.

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1002-6487（2011）01-0098-03

（责任编辑/亦民）