江苏省科技创新能力的评价及对策

王　芳

摘要:本文运用因子分析的计量方法，构建出区域科技创新能力评价模型，对江苏省三大区域的13个地级市的科技创新能力做了定量评价；通过苏南和苏中、苏北地区科技创新能力的对比，提出了相应的政策建议。

关键词:科技创新能力；因子分析；江苏省

1引言

江苏省共辖13个地级市，按经济发展水平可分成三类不同地区,即苏南、苏中和苏北。苏南指江苏省长江以南地区,包括苏州、无锡、常州、镇江四地市,及南京市区及南京市所辖的江宁、溧水、高淳三县。苏中为次发达的过渡地区,包括南京市所辖的江浦、六合两县和扬州、泰州、南通三地市。苏北为欠发达的边缘区,包括淮阴、宿迁、盐城、连云港、徐州五地市。江苏省是我国科技教育资源相对雄厚的省份之一,综合科技实力居全国前列。根据国家现行的科技政策及江苏省科技发展“十一五”规划，江苏地市十分重视科技创新,重视科学与技术对经济的促进作用。自从2007年的金融危机以来，那些拥有自主知识产权、有自主品牌的地区企业，抗风险能力强，而那些技术含量低、没有自主知识产权和自主品牌的地区企业则受到了严重影响。因此,客观科学地评价各地区科技创新能力、分析区域科技创新能力的差异与对策,明确各自的优劣势,取长补短,对于各地区科学地制定区域经济发展政策和科技创新政策具有十分重要的意义。

2建立计量模型

2.1科技创新能力评价指标体系的构成

科技创新能力是多种能力复合作用的结果，它既包括创新主体对资源的掌握和运用能力，也包括使创新主体资源能力得以实现的创新基础设施和环境等能力。本文在对各市科技创新能力本质、内涵理解及文献调研的基础上,参考了可持续发展指标体系、科技实力指标体系等研究的体系，借鉴、吸收中国科技战略发展研究小组在《2005-2006中国区域创新能力报告》中的指标,从技术创新环境、技术创新投入、企业技术创新能力、创新经济绩效四个方面出发, 选取24个指标结合科学性、合理性、系统性、整体性、实证可行性等原则,设计出适合江苏省各地市实际情况的评价指标体系(见表1)。

2.2因子分析数学模型

本文首先对科技创新能力的一级指标层X1、X2、X3、X4进行评价。比如对科技创新环境X1评价通过SPSS17.0统计软件对X1下属的7个基础指标数据处理,得到因子特征值、方差贡献比例表。提取特征值大于1,且累计方差贡献大于80%的因子为主因子。假设2个因子f1、f2符合条件,那么

X1 = w1*fac1_1 + w2*fac2_1

其中权重wi =λi/6λi（即各因子方差贡献占所选因子总方差贡献的比重）( i = 1、2) faci_1表示第个i因子在第1次因子分析中的得分,因子的得分由SPSS系统自动生成,存储在变量名为fac1_1、fac2_1的数据文件中。对X2、X3、X4评价模型同上。

其次，对目标层科技创新能力F进行评价时,SPSS17.0统计软件从24个基础指标中提取主因子。评价模型还是以各所选主因子得分为变量,所选主因子方差贡献率(特征值贡献率)为权数,利用加权平均法计算各样本综合得分。

2.3模型分析:区域科技创新能力之评价

2.3.1数据检验(标准化后的数据)。并非任何数据都适合做因子分析,它要求数据间有很强的相关性。运用SPSS17.0统计分析得到的相关系数矩阵可以看到,大部分的相关系数都较高,能够提取公共因子,适合因子分析。Bartlett球形检验的观测值为120.139,相关系数矩阵与单位阵有显著差异。同时,KMO值为0.713,根据Kaiser的度量标准已达取样适切性的中等水平,因此适合进行因子分析。

2.3.2因子提取。将各项评价指标的原始数据标准化后建立变量的相关系数矩阵,从而得到区域科技创新能力的因子特征根及方差贡献率。由检验可知,变量的相关系数矩阵有两大特征根: 5.199, 1.178,它们一起解释了Z的标准方差的91.103% (累计方差贡献率) ,前2个成分反映了原始数据所提供的足够信息。同时,基于过程内特征根大于1的原则,使用主成分分析法相应提取2个主成分量f1、f2。

2.3.3因子旋转。其实,在本例中,由于两个主因子在原始变量上的载荷值可以很好解释,不需要对因子载荷矩阵实施正交旋转以使因子具有命名解释性。在以后续分析中,如需要旋转通常选用方差最大化正交旋转(Varmiax)法。在此不在赘叙。

2.3.4计算因子得分。用回归法(regression)计算因子得分。以旋转前各主因子的信息贡献率作为加重权数计算各地区科技创新能力的综合测评得分,公式如下: X1=0.8153fac1_1+ 0.1847fac2_1。各系数为各因子的方差贡献率与2个主成分的累计贡献率(91.103% )的比值。同理,得出各地区分项能力即X2、X3、X4 的得分及综合得分F与排序。

3结论及启示

3.1结论

由表2可知,综合因子得分排在前面的四名城市分别为苏州市、无锡市、南京市、常州市，且得分均为正，区域科技创新能力的各分项排名，苏南地区的排名也以绝对的优势基本遥遥领先，由此可见以苏锡常地区为代表的苏南科技创新能力很强，科技发展比较平稳。然而，苏中的南通、扬州、泰州三地市综合排名分别是五、七、八，大体处于中等水平；苏北的淮安、宿迁、盐城、连云港、徐州五地市的综合排名则为最后五名，次于苏中。这表明苏中、苏北的科技创新能力明显低于苏南，江苏区域科技创新能力呈现不平衡态势。此外，有大部分区域创新能力得分为负，说明江苏省整体区域创新能力还有待提高。

3.2启示及建议

苏南地区之所以有较强的科技创新能力，究其原因主要有以下几点：第一， 各类科技企业孵化器蓬勃发展，提高科技创新载体建设水平。第二， 产学研合作，全面提升科技创新能力。第三，以人力资本为第一要素，极实施人才兴市战略。第四，加强政策引导，发挥企业科技创新的主体作用。

与苏南等先进地区相比，苏中和苏北地区在科技创新方面存在较大差距。因此，借鉴苏南经验，加快苏中和苏北的科技创新，走出一条适合自己的科技创新的道路。首先，要重视人才培养。应积极资助青年科技人才承担各类科技开发项目，参加国际科技学术会议，资助他们发表研究论文和专著等，逐步形成一支结构合理的创新型人才队伍。其次，苏北地区的用人单位要树立以人为本的新观念，克服人才引进中的消极等待、被动应付局面。要加强各类专业技术人员队伍建设，按照产业升级的要求，加大对优势产业、优势企业的人才扶持力度。再次，要高效组合各种创新资源，鼓励有实力的企业设立研究开发机构。鼓励企业、高校、研究机构联建产学研一体化的研发机构。企业还可采用技术入股、专利入股、项目入股等方式，将技术创新与企业开发紧密联系在一起。最后，在软环境方面，政府要提供市场规范的竞争约束，提供机会均等的竞争环境，消除投机等非经济原因产生的“机遇”，协调企业之间、企业与高校研究所之间、企业与中介之间、区域内与区域外的关系。通过完善的社会机制，使创新中的私人收益率与社会收益率趋于一致，使创新主体能保持不断创新的动力。

参考文献:

[1]中国科技发展战略研究小组.《中国区域创新能力报告(2005-2006)》[M].北京:科学出版社,2006.

[2]张文彤.《SPSS统计分析高级教程》[M].高等出版社,2004.

[3]《江苏统计年鉴2006》[G].北京:国家统计局,2007.

[4]戴德锋.江苏省区域自主创新能力影响因素与对策[J].甘肃政法成人教育学院学报,2007(4).