略论各省科技竞争力

时间:2022-08-15 11:48:00

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略论各省科技竞争力

摘要:科技竞争力是经济竞争力的重要组成部分和关键性要素。各省由于科技基础、科技投入、科技产出、科技影响等要素的不同,其科技竞争力也不同。根据科技竞争力的内涵,构建出科技竞争力综合评价指标体系。以2010年的中国统计年鉴的数据为来源,运用社会经济统计软件SPSS11.5,通过对31个省多项评价指标进行因子分析和聚类分析,客观地评价各省科技竞争力。

关键词:科技竞争力因子分析聚类分析

一、引言

科学技术作为第一生产力,它是经济发展的重要推动力。而新经济增长理论认为科技是一个重要的生产因素,它可以提高投资的收益,实现收益递增,最终推动经济的持续增长;发展经济学认为科技进步已成为工业产业国际竞争力的关键和核心因素[1]。

省份是个特殊规模的经济体,城市之间存在竞争已成为许多研究人员的共识,所以各省之间的激烈竞争也就必然存在,同时科技的发展水平也影响和制约城市经济整体水平的发展。所以针对目前我国各省的科技投入如何、科技产出怎样、科研经费投入比例如何、又是那些方面影响着科技竞争力等问题,本文将以我国各省科技竞争力为研究对象,运用因子分析与聚类分析,从不同角度测度各省的科技竞争实力,帮助各省了解本地区在科技实力方面的表现,为各省制定科技发展战略提供依据,以使其完成由粗放式产业向高新技术型产业的顺利转变。

二、科技竞争力指标体系

(一)科技竞争力的内涵

科技竞争力的内涵十分广泛,很难给其做出一个明确的定义。赵彦云指出,从科技竞争力独立内涵意义上看包括:教育和科学的竞争基础、技术的竞争水平、R&D的竞争水平、科技人员的竞争水平、科技管理的竞争水平、科技体制和科技环境的竞争水平、知识产权的竞争水平[3]

综合以上各方面的研究,本文认为科技竞争力的内容主要包括:科技投入、科技产出、科技潜力以及科技促进经济社会发展水平因素。

(二)评价指标的筛选

在国际上,世界经济论坛(WEF)和瑞士洛桑国际管理与发展学院(IMD)从1989年起每年发表一期的《国际竞争力年度报告》(简称《洛桑报告》),是国际上公认的最有权威性的报告之一。

而在国内,《中国科技发展研究报告》(2000年)提出的中国地区科技竞争力指标体系,总体包括科技投入水平、科技产出水平、科技与经济和社会协调发展程度和科技潜力以及制度因素等五大类共40项指标。

综合各方面,参考多数文献,根据省域科技竞争力的定义,以及指标体系设计的客观性原则、多角度原则、动态与静态结合原则、可行性原则,在本文,省际科技竞争力评价体系采用金字塔构架的三级指标体系,包括四个模块、九个要素、二十二个指标。(见表1)

三、研究与分析的方法

(一)因子分析

本文所用数据引自2010年《中国科技统计年鉴》和《中国统计年鉴》,根据信息模型对各省的科技竞争力状况进行综合分析评价,同时借助计算机工具和spss11.5统计软件进行相关数据处理,数据来自根据已经选定的指标,对省级相关的数据进行因子分析。

(1)Bartlett球形检验

KMO是用于比较观测相关系数值与偏相关系数值的一个指标,其值愈逼近1,表明这些变量进行因子分析的效果愈好。由spss计算结果得到KMO=0.742,适合用因子分析;而Bartlett球形检验给出的相伴概率为0.000,小于显著水平0.05,因此拒绝Bartlett球形检验的零假设,认为适合于因子分析。

(2)主因子分析

进行因子分析主要采用主成分分析法。依据选取主因子的特征值必须大于1,且所选取的主因子对方差解释的累计贡献率百分比应大于80%的原则,依据主成分分析的结果确定公共因子的个数。

表2为因子分析后因子提取和因子旋转的部分结果,可以明显地观察到,前四个主因子的贡献率已达88.365%(≥85%),这说明前四个主因子所含的信息量已占全部信息量的88.365%,按照特征值大于1的原则提取的前四个主因子,经过旋转后,四个主因子特征值仍大于1,其累计贡献率并没有发生变化,说明信息量经过旋转后并没有减少。因此,选取这四个主因子作为省域科技竞争力的组合指标进行分析。通过计算得到4个主因子与各指标变量之间的初始因子载荷矩阵,但其结构不够简化,不易于对因子做出具有实际意义的解释。为了得到结果更为明确的因子荷矩阵,对初始因子载荷矩阵实施方差最大旋转。

(3)主因字含义解释

第一主因子的解释。通过观察旋转后的因子载荷矩阵,可以看出第一主因子主要在一些次级因子上有较大的载荷。这些次级因子分别是:教育财政支出(亿元)、互联网上网人数(万人)、高技术产品出口额占全国份额(%)等;这些次级因子描述了省域科技竞争力的一些基础条件,因此可以称第一主因子为科技竞争力基础指标。它对全部旋转后变量的方差贡献达37.447%。

第二主因子在一些次级因子上有较大的载荷,这些次级因子分别是:技术市场成交额(万元)、R&D经费占GDP的比重(%)、大专以上教育程度的人口/年底总人口总数(%)等,此因子中可以看到技术、研发(R&D)、高新技术产业是主导因素,因此可以成为科技创新与研发因子,第二主因子对全部旋转后变量的方差贡献达24.835。

第三主因子在地方财政科技拨款占地方财政支出的比重(%)、人均地区生产总值(元)等一些次级因子上有较大的载荷,从中可以看出主要的影响因素是资金的投入,因此可以将第三个因子称为因子,它对全部旋转后变量的方差贡献达14.736%。

第四主因子在一些次级因子上有较大的载荷,这些次级因子分别是:工业废水排放达标率(%)、工业固体废物综合利用率(%),,因此可称为。该主因子对全部初始因子的方差贡献为11.348%,占第四位。

由上述因子分析可以得出结论,影响省级科技竞争力的主要因子有科技竞争力基础、科技创新与研发、科技财政投入、环境影响。

(4)各省的总得分及排序

利用上述四个主因子所代表的贡献率,因子值贡献率为权重,计算各地区科技竞争力的综合得分。其中第一主因子的权重为0.37447,第二主因子的权重为0.24835,第三主因子的权重为0.14736,第四主因子的权重为0.11348。

F=0.37447F1+0.24835F2+0.14736F3+0.11348F4

在引用的数据中由于西藏和青海两省有缺失值,最终没有因子得分,上表综合因子得分大于0意味着该省级科技竞争力位于总排名的中上游水平,得分小于0意味该省级科技竞争力相对较差。广东、北京、江苏、上海、浙江、山东等是我国省级科技竞争力较强的地区。

(二)聚类分析

由于原始指标之间存在高度相关,采用原始指标进行聚类分析影响分析结果,故这里用因子分析产生的三个不相关主因子作为聚类变量。采用SPSSforWindows11.5,进行系统聚类分析,首先用层次聚类法,根据树状图,确定聚类分析的分类数为5,然后再采用快速聚类法,得到分类表(表4)

第一类:广东、江苏。科技竞争实力雄厚。其中广东在总体排名中是第一,作为沿海首批开放的城市,雄厚经济实力为科技发展打下基础,从统计的数据中观察到广东在R&D人员(万人年)、R&D科工(万人年)、R&D经费(亿元)、教育财政支出指标中都排到前两名,广东省研发人数众多,加强了科技创新力,从而在新的一轮科技竞争中抢占制高点,因此推动了整个科技的发展进程。