基于因子分析法的科技创新能力评价研究——以我国沿海九省市为例

姜晓婷，徐晓莉

(新疆大学经济与管理学院，新疆 乌鲁木齐 830046)

1 引言

如何科学、合理地对区域创新能力评价，国内外专家、学者已经提出很多不同的评价指标体系和评价方法。本论文结合前人研究成果，拟从科技进步环境、科技活动投入两个方面构建科技创新能力评价体系，对我沿国沿海九省市进行具体分析，并提出了相应的政策性建议，准确客观的评价自身的技术创新能力，以便及时发现存在的问题和薄弱点，采取相应的发展战略和政策措施,使沿海九省市的经济能够快速、持续、健康地发展，便成为一个不可忽视的问题。

2 实证研究

2.1 样本与指标选取

本文重点研究2015年北京、天津、辽宁、山东、上海、江苏、浙江、福建和广东九个较发达沿海省市的科技创新能力。本文的数据来源于《2015年天津科技统计年鉴》、《2015年中国科技统计年鉴》等。构建科学合理的科技创新能力评价指标体系，是科技创新能力综合评价的基础和前提，也是做好科技创新能力评价的关键。但影响科技创新能力的因素多而复杂。本文通过查阅大量文献，在严格遵循科学性、易操作性、可得性、综合性和代表性等原则下设计出指标体系，借鉴相关评价理论与方法，并结合沿海九省市实际状况，从科技进步环境、科技活动投入2个方面建立了指标体系(表1)。

表1 科技创新能力评价指标体系

2.2 因子分析

首先，对九个省市的5个指标采用KMO指标和Bartlett球型检验方法来进行检验，取得结果如表2所示，KMO的值为0.620，大于0.5，满足客观条件，可以进行因子分析。Bartlett的球形度检验值为237.11，该数值较大，说明变量Bartlett的效果越好，并且对应的显著性水平为零，各变量间具有一定的相关性，因子分析是有效的。

表2 KMO和巴特利特检验

借助分析软件SPSS22.0，得出相应的解释总方差表。从表中的分析结果中可以看到，通过因子分析法，有两个特征值大于1，所以选择他们作为公共因子，两个高达88.783%的累计贡献率的公共因子总体上概括和总结了5个指标信息量，也基本上阐述了科技创新能力的大致信息。

表3 旋转后的成分矩阵a

从表3中的数据可以看出，公因子F1中，最重要的影响因素有经费支出与GDP的比值、地方财政科技支出占地方财政支出比重、企业经费支出占主营业务收入的比重，反映了沿海九省市的外部环境，因此，将F1定义为科技进步环境因子；公因子F2中，最重要的影响因素有科技人力资源、科技意识，反映了沿海九省市的科技活动的投入，因此，将F2定义为科技投入因子；由表3可以看出指标在各个公因子上的载荷。

根据成分得分系数矩阵各个指标所对应的因子得分系数和标准化后的原始变量，计算出三个主因子的具体得分：

F1=0.139X1+0.050X2+0.316X3+0.420X4+0.390X5

F2=0.565X1+0.507X2-0.023X3+0.121X4+0.092X5

为了对沿海九省市科技创新能力进行综合评价，将通过正交旋转法旋转后的三个因子各自的方差贡献率当作权重(表3)，构造综合评价函数，计算各公司投资能力的综合得分：

F=(50.730%F1+38.053%F2)/88.783%

根据沿海九省市科技创新能力综合评价公式，计算出2015年沿海九省市科技创新能力综合得分并进行排序，结果如表4所示：

表4 沿海九省市科技创新能力综合得分及排名

3 结论及政策建议

根据因子分析结果，科技创新的外部环境对科技创新能力影响显著，同时，在科技进步环境大背景下，对投资活动加大投入量也将提高科技创新能力。且各省域的科技创新能力差异显著，沿海九省市中，江苏、浙江、广东、山东、上海科技创新能力综合得分大于0，科技创新能力相对较强，北京、天津、辽宁、福建的科技创新能力综合得分小于0各因子对其影响力也不同。

通过上述分析，沿海九省市中每个省都有自己的优缺点，在实践中补短板，实现资源共享，优势互补，进而实现共同发展。积极改善科技创新的环境，给科技创新人员和企业创造一个健康、有序的研发条件，提高研发水平，让科技创新真实地转换为经济效益。加大政府引导，本地出台一些相应的创新政策，鼓励企业和社会资金投入到科技创新，真正让科技创新推动本地经济发展。