我国各区域工业企业R&D活动发展变化分析

孙红果，余 星

(湖南人文科技学院 数学与应用数学系，湖南 娄底 417000)

一 引言

R&D(Research and Development)是技术创新最重要的组成部分，它是指为增加知识总量及运用这些知识创造新的应用而进行的系统的创造性工作。按当今通用的国际统计规范，R&D一般分为基础研究、应用研究和试验发展3个部分。对R&D绩效进行评价有很多种方法,每种方法都要对其中涉及的多个指标变量的大量数据进行分析,如何合理地对指标赋予权重和如何根据这些绩效指标权重对R&D绩效进行评价,每种方法都有不同的解决思路。构建评价指标体系进行对比分析是当前被广泛采用的一种主流分析方法。Shimizutani从基础应用研究和开发设计两个方面对比分析了日本海外跨国公司的R&D活动的决定因素，发现海外企业的基础研究致力于先进技术的开发，而开发设计活动则主要受东道国市场大小的影响[1]。Canto从R&D内部和组织因素方面入手分析企业资源(金融资产/物质资源/无形资产)和R&D投入能力的作用后，认为无形资产是企业可能从事内部R&D活动的主要决定因素[2]。赵喜仓、陈海波在评价各地区R&D产出水平时，从R&D活动的环境、投入、产出及促进经济增长方式转变等方面，选择了R&D经费占GDP比例、R&D经费支出等11项指标构成评价指标体系，对我国31个省、自治区和直辖市R&D状况进行综合评价，各地区R&D产出水平具有不均衡性[3-4]。刘新同通过引入主要检索工具收录论文相对数量、授权专利相对数量、技术市场相对规模等指标，对我国各地区R&D产出水平进行比较分析，按照R&D产出水平的高低，共分6类，并得出结论我国的R&D产出水平不均衡。赵国党建立了我国工业企业研发实力的指标体系，得出我国东部、中部和西部地区的研发实力差距明显[5]。

目前我国正值构建区域创新体系，大力发展高新技术产业、提升传统产业之时，R&D对增强各地区创新能力，实现以制造业为代表的产业升级和国有大中型企业的技术改造至关重要[6-7]。在这个特定时期，探讨各地区R&D资源水平及其在全国所处的位置，从而采取相应的对策，以增强科技进步在经济发展中所起的作用，具有十分重要的现实意义。

本文进行R&D研究目的主要是分析区域经济发展中在研发投入、资源与产出等方面的差别，并非是为了将各地区进行一番排序，本文构建评价R&D活动状况的指标体系，根据2008年中国经济普查年鉴提供的数据，运用因子分析和聚类分析等工具对我国近年来各地区规模以上工业企业R&D活动进行了比较分析，探讨了地区R&D活动存在差异的成因。研究为进一步提高各地区R&D活动水平、发挥R&D在促进经济发展中的作用提供帮助。

二 各地区R&D活动评价指标选取

为了对我国各地区R&D活动水平差异进行量化分析，建立指标体系，并考虑到数据的可获取性等因素，从投入、产出、效率等方面选取了18个指标用来反映各地区R&D活动水平。X1：R&D人员(人数)，X2：科学家和工程师(人/年)，X3：R&D项目数(项)，X4：R&D经费内部支出(万元)，X5：企业办科技机构数(个)，X6：博士毕业(人)，X7：硕士毕业(人)， X8：新产品销售收入(万元)，X9：专利申请数(件)，X10：发明专利(件)，X11：拥有发明专利数(件)，X12：R&D经费平均新产品销售收入(万元/万元)，X13：R&D经费平均专利申请数(件/万元)，X14：R&D经费平均发明专利(件/万元)，X15：R&D人员人均新产品销售收入(万元/人)， X16：R&D人员人均专利申请数(件/人)，X17：R&D经费支出占工业总产值的比重(%)，X18：研发人员人均R&D经费(万元/人)。

本文各项指标所使用数据来源于《中国经济普查年鉴2008》，并经过相关计算。

三 基于因子分析的各地区R&D活动水平差异比较

因子分析的基本思想是对原始变量进行线性组合从而得到新的综合变量，新的综合变量被称为因子或者主成分，这些综合变量不仅保留了原始变量的绝大部分信息，而且彼此之间不相关。对综合变量进行分析，可以抓住主要因素，剔除一些重叠的信息，使得问题得到很好的简化。

(一) 因子分析适用性检验

按照因子分析方法的要求，将收集到的数据运用统计分析软件SPSS18.0进行标准化处理(z-score)，排除不同量纲的影响。首先进行因子分析适用性检验[8]，见表1。

表1 KMO 和 Bartlett 的检验

一般认为KMO大于0.7以上、近似卡方值较大且对应的sig值很小采用因子分析效果较好，从上表可见，KMO的值为0.715，近似卡方值较大且对应的sig值很小，故数据适合做因子分析。

(二) 主因子确定

利用SPSS18.0对标准化后的数据进行因子分析，输出结果如表2和表3。

表2 解释的总方差

提取方法：主成份分析。

表3 旋转成份矩阵a

提取方法:主成份。 旋转法:具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。a. 旋转在 4 次迭代后收敛。

由表2可知，提取三个因子时，前三个因子的贡献率分别是55.726%、19.344%、11.246%，累计方差贡献率达到86.316%，说明这三个因子基本已经包含了原始变量86.316%的信息，符合累计方差贡献率大于85%的原则。经过旋转后的主因子特征值及贡献率没有改变，说明信息量经过旋转后没有减少，因此选择前三个因子作为公共因子。

从表3旋转成分矩阵中可以看出，第一主因子F1在X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11上有高载荷，显示第一个因子基本包含了这些指标的信息，用来反映R&D活动基础环境以及投入产出总量水平状况，故称之为R&D投入产出总量因子。第二主因子F2在X12、X13、X14、X15、X16高载荷，显示第二个因子基本包含了这些指标的信息，用来反映R&D经费与人员的产出水平，也反映了经费人员的使用效率，故称之为R&D使用效率因子。第三主因子F3在X17、X18上有高载荷，显示第三个因子基本包含了这些指标的信息，用来反映R&D资源投入的比重，故称之为R&D资源配置强度因子。

(三)因子分析

利用SPSS18.0计算出各因子得分和综合因子得分，各因子得分可通过SPSS18.0直接计算出，综合因子得分利用以下公式：

F=0.55726F1+0.19344F2+0.11246F3

计算结果如表4。

第一主因子——R&D活动基础及投入产出总量因子，对所有初始的变量方差贡献率为55.726%，即对R&D活动水平的变化原因的解释程度达到55.726%，排名前五的地区是广东、江苏、浙江、山东、北京，其因子得分与这些地区成熟的经济发展战略相一致。

第二主因子——R&D使用效率因子，对所有初始的变量方差贡献率为19.344%，即对R&D活动水平的变化原因的解释程度达到19.344%，排名前五的地区是海南、北京、重庆、浙江、广东，很显然，R&D使用效率与R&D活动基础及投入并不一致。海南、重庆R&D使用效率较高，表明这些地区R&D资源配置合理，相同的R&D资源投入下产生更大的效应，如果政府和企业能够加大R&D资源投入，则会对这类地区经济的发展提供很好的基础。

第三主因子——R&D资源配置强度因子，对所有初始的变量方差贡献率11.246%，即对R&D活动水平的变化原因的解释程度达到11.246%，排名前五的地区是西藏、上海、天津、北京、山东，在这些地区，R&D经费投入，人员投入受到很高的重视，如西藏，如果政府能够加大对该地区科研开发机构、科技服务机构建设的经费扶持力度，加大科研人才输送力度，该地区经济会上一个新台阶。

表4 因子得分、综合得分及排序表

四 聚类分析

为使评价结果更加直观清晰，采用聚类分析方法对我国各地区R&D活动水平分类。对表5的综合因子得分运用SPSS18.0聚类分析，选用系统聚类法，聚类方法采用Ward法，距离选择平方Euclidean距离，标准化为Z得分。

表5 聚类分析的结果

我国各地区经济、科技水平差异较大，使我国各地区R&D水平差异很明显，按照R&D水平的高低可分为四类。

第一类是广东、浙江、江苏，广东大力发展开放型经济，促进了经济繁荣，广东在R&D资源基本投入水平上位居第一，根据2008年经济普查年鉴广东R&D经费内部支出4423514万元，在绝对数上远远超越其他地区，其他指标数据也位居前列。广东在资源配置以及强度方面做的比较差，2008年工业总产值68867.27亿元，R&D经费内部支出占工业总产值的比重比较小，资源结构分布不合理，广东省的专业技术人员主要从事教育行业， 其次是卫生、社会保障和社会福利人员，分布在行业中的就比较少了。

第二类是山东、北京、上海，北京经济平稳较快增长，北京R&D投入的绝对数虽比较低，但强度已大大超前，R&D资源的结构主要分布在政府所属科研机构内，这主要是因为北京是我国的科学与文化中心，拥有许多国家级重点大学和科研机构。

第三类是天津、海南、重庆、安徽、河南、湖北、湖南、四川、辽宁、福建、西藏。该类地区属于工业企业R&D中等水平发展，与这些地区地理位置和经济沉淀有关。2004年以来，河南省科技投入进一步加大,R&D投入数量不断增加,但增加幅度不大、结构不合理。西藏在R&D经费内部支出，科学家和工程师等总量方面投入都比较少，即在R&D资源基础投入上不足，但是在使用效率以及资源配置强度方面排名靠前。

第四类是贵州、吉林、河北、陕西、广西、黑龙江、云南、山西、甘肃、江西、内蒙古、新疆、青海、宁夏，这些地区相对比较落后，在R&D资源基础投入还是使用效率以及强度方面都比较靠后。

五 小结

通过以上分析可知，我国各地区工业企业R&D活动水平各地区存在差异，且排名靠前的地区也不是在每一个方面都做得最好，仍存在各种各样的问题，仍有很大的进步空间。综合起来，对于经济发展比较快的一些地区，R&D资源配置方面应该优化结构配置，科技活动的发展经费应主要由政府投入转换为企业自主筹集；对于经济发展缓慢的一些地区，应加大政府的扶持，重视R&D资源投入，重点是在科研方面的经费投入，加大力度培养高技术人才，将科研成果产业化。

参考文献：

[1]Satoshi Shimizutani， Yasuyuki Todo. What determines overseas R&D activities? The case of Japanese multinational firms[J].Research Policy, 2008,37：530-544.

[2]Jesu’s Galende Del Canto， Isabel Sua’rez Gonza’lez. A resource-based analysis of the factors determining a firm’s R&D activities[J].Research Policy,1999,28：891-905.

[3]赵喜仓,陈海波.我国R&D 状况的区域比较分析[J].统计研究,2003(3)：38-42.

[4]陈海波，刘洁. 我国工业企业R&D状况的区域比较分析 [J].中国软科学，2008(1)：88-95.

[5]刘新同. 我国区域R&D产出水平差异聚类分析[J]. 工业技术经济，2008，27(6)：130-133.

[6]张薇，程骏，吴建南. 基于主成分分析的区域R&D活动测度研究[J]. 科技进步与对策,2007(9)：180-182.

[7]赵涛，张爱国. 基于因子分析的区域R&D绩效评价[J].西北农林科技大学学报，2006，6(3)：65-69.

[8]中华人民共和国国家统计局.中国经济普查年鉴2008[M/OL].[2011-01-14].http://bbs.pinggu.org/thread-1012912-1-1.html.