基于因子分析的扬州高新技术科技创新能力综合评价

徐辉军，徐 静，王兆辉

（扬州工业职业技术学院，江苏 扬州 225127）

当前，我国经济正在由传统经济模式向知识经济模式转变，作为最具活力的经济增长点，高新技术产业的发展已日益得到各级政府的高度重视。扬州市2001年启动高新区建设，2008年进一步出台相关政策促进高新产业发展。十二五期间扬州市高新技术产业有了较快的发展，但是属于苏中地区的扬州，工业基础比较薄弱、经济结构不尽合理，与周边城市相比存在一定差距，《2016年江苏省高新技术产业主要数据统计公报》显示，2016年扬州高新技术产业产值4520.07亿元，在全省排名靠后。因此，进一步调整经济结构、实现产业升级、转变经济发展方式，提高城市经济发展的综合实力与整体竞争力，成为扬州市目前经济发展的首要任务，而科技创新成为实现这一战略目标的必然选择。本文以长三角城市群为参照，采用因子分析法评价扬州市高新技术产业科技创新能力，明确其优劣势，以期为科学地制定经济发展政策和科技创新政策提供一定参考。

1 评价指标体系的建立

对于产业科技创新能力的评价，诸多学者从不同的角度出发选取各种类型的指标来构建科技创新能力评价指标体系。李荣平等[1]从产业科技创新能力形成过程的角度构建了包含21个基础指标的产业技术创新能力评价指标体系。陈超等[2]构建了含4个一级指标15个二级指标的评价指标体系对山东省化工产业的科技创新能力进行了评价。刘贻新等[3]构建的评价高技术产业技术创新能力的指标包含“创造新需求能力、环境匹配能力、资源获取能力”3个一级指标和“财力资源因子、人力资源因子、物力资源因子、应用水平因子、政府因子、市场因子”6个二级指标及13个三级指标。赵喜洋等[4]从创新投入力度、创新管理水平、自主研发能力和创新产出效益4个方面共10个指标出发对湖北省高新技术企业创新绩效进行综合比较分析和区域差异分析。

本文借鉴、吸收国内已有的研究成果,结合科学性、系统性、可行性等原则,以是否适合市级层面科技创新能力评价为标准，设计出适合长三角各市实际情况的评价指标体系如表1所示。

表1 科技创新能力评价指标体系

续表1

2 因子分析模型

设p个变量Xi(i=1,2,...,p)可表示为

称F1,F2,...,Fp为公共因子，是不可观测变量，他们的系数称为载荷因子，εi是特殊因子，是不能被前m个公共因子包含的部分。并且满足

目前，已有许多学者运用因子分析法对科技创新能力评价问题进行研究。段婕等[5]运用因子分析法对陕西省装备制造业技术创新能力和绩效进行了分析评价。张铁山等[6]运用因子分析法对我国内地31个省市的技术创新能力进行了研究。本文利用因子分析法研究评价扬州市高新技术产业科技创新能力。

3 高新技术产业科技创新能力评价

3.1 原始数据检验

考虑到数据的可得性，选取长三角24个城市为研究对象。为确保各项指标数据相对准确，24城市的指标数据主要来源于《江苏统计年鉴2017》、《浙江科技统计年鉴2017》、《安徽统计年鉴2017》和《2017年安徽省科技统计公报》，部分指标数据通过调研相关城市统计部门获得。为消除原始变量单位的影响，对原始数据进行无量纲化处理。

利用因子分析法做评价研究，需要对被分析数据的效度进行检验，从而判断是否适合利用因子分析法进行研究。采用Bartlett球度检验和KMO检验对研究对象做效度检验，利用SPSS20软件[7]得到检验结果（表2）。

表2 Bartlett度检验和KMO检验结果

巴特利特球度检验统计量的Sig值＜0.01，则认为各变量之间存在显著的相关性。同时，KMO检验值为0.731，根据常用度量标准认为原始变量比较适合作因子分析。

3.2 因子提取

选择主成分分析法对主因子进行筛选，以累计贡献率大于或等于85%为原则确定四个主因子F1,F2,F3,F4（表3）。这四个主因子累计方差贡献率达到89.562%，说明4个主因子保留了原始数据的大部分信息，相当大程度上减少了原始数据的复杂性。

表3 主因子特征值、累计方差贡献率

3.3 因子解释

因子载荷矩阵体现了原始变量与主因子之间的相关程度。为了使所提取出来的主因子具有命名解释性，采用方差最大法对因子载荷矩阵实施正交旋转，并默认按第一个主因子的载荷降序的顺序排列的方式输出旋转后的因子载荷，得到旋转后的因子载荷矩阵（表4）。

表4 旋转后的因子载荷矩阵

续表4

第一个主因子F1主要解释R&D内部经费支出、R&D人员、R&D全时当量、地区生产总值GDP、专利申请数、高新技术产业R&D机构数、专利授权量、新产品产值和R&D研究机构数占全部企业比重9个原有指标，涵盖了大部分的原有指标，这说明因子F1是一个具有综合反映能力的因子。故将其命名为科技创新综合因子。第二个主因子F2主要解释R&D经费财政比例、R&D活动经费内部支出中的政府资金和R&D投入强度3个原有指标，主要反映了科技创新经费投入状况，故将其命名为科技创新经费投入因子。第三个主因子F3主要解释新产品产值占总产值的比重这个原有指标，将其命名为科技创新发展效率因子。第四个主因子F4主要解释高技术产业总产值占工业总产值的比重这个原有指标，将其命名为科技创新产值效率因子。

3.4 评价结果

采用回归分析法对各主因子进行线性回归，并利用SPSS20计算各主因子得分，以各主因子方差贡献率占总方差贡献率的百分比作为权重，然后与各主因子得分加权求和，得到24个城市高新技术产业科技创新能力的综合得分及排序（表5），计算公式为

从表5可看出24个城市高新技术产业科技创新能力差距明显，杭州、苏州、合肥、南京、宁波、无锡、嘉兴、绍兴、芜湖、台州和金华11个城市的科技创新能力综合得分均大于0，科技创新能力明显高于24个城市的平均水平，省会城市杭州更是遥遥领先。其余13个城市综合得分都小于0，在平均水平之下，科技创新能力相对较弱。从省级层面上看，浙江省与江苏省的科技创新能力不相伯仲，安徽省相对而言稍弱。扬州市的科技创新能力在24所城市中处于中等偏下的位置。

表5 24个城市高新技术产业科技创新能力各因子得分及排序

从主因子得分来看：在主因子F1上江苏表现突出，有6所城市高出平均水平，苏州得分最高，表明其科技创新综合能力最强，扬州位列第五名，属于科技创新综合能力较强的城市；在主因子F2上安徽表现突出，有5所城市高出平均水平，合肥得分最高，表明其科技创新经费投入力度最大，扬州位列第七名，属于科技创新经费投入力度较大的城市；在主因子F3和F4上浙江表现突出，均有5所城市高出平均水平，表明浙江科技创新在科技创新发展效率和科技创新产值效率上较强，扬州分别位列第二十名和第十二名，表现较弱。

4 结论与建议

上述研究表明：扬州市高新技术产业科技创新能力目前总体上还处在中等偏下水平，优点和科技创新经费投入起到了积极的作用，但是科技创新发展效率和产值效率急需改善。因此，要提升扬州高新技术产业科技创新能力，必须要抓住主要矛盾，突出重点，建议如下：

一是加强政—企—校结合，提高科技成果转化能力。政府推动企业介入高校院所早期研发，形成资源共用、利益共享的长效合作机制。要积极引导高校科研院所的科技人员积极参与科技成果转化，增强科研院所创新活力，推动技术与市场有效对接，促进更多科技成果向现实生产力转化。

二是优化产业结构，提高高新技术产业规模。按照项目集中、产业集群、资源集约要求，鼓励高新技术园区承接带动力强的大型龙头企业，发挥以商带商的作用带动产业链的转移，引进与之配套关联机构，形成优势产业集群，进一步吸引外部产业转移，做大做强高新技术产业。

三是继续加大对高新技术产业研发的投入力度，为科技创新奠定基础。高新技术产业研发投入进一步增加研发活动经费额的绝对数和研发经费投入占高新技术产业产值的比例，使研究开发活动不受经费的限制和影响。要增加建设新的国际一流的研究开发活动基础设施，以保证和促进后续研发工作的开展。