基于因子分析的广东海洋科技创新能力评价

张彤彤

(广东海洋大学 管理学院，广东 湛江 524088)

基于因子分析的广东海洋科技创新能力评价

张彤彤

(广东海洋大学 管理学院，广东 湛江 524088)

构建了涵盖海洋科技创新支撑条件、海洋科技创新运行条件、海洋科技创新成果情况3个方面，包含10个指标的海洋科技创新能力的综合评价指标体系，运用因子分析法，对广东与其他主要地区的海洋科技创新能力进行横向比较分析。结果表明：创新实现因子、基础环境因子、创新保障因子是影响广东省海洋科技创新能力的主要因子。综合来看，广东海洋科技创新能力的综合得分靠前，排名第3，但是在三大因子的各自排名中相对靠后。

海洋科技创新；创新能力；因子分析

1 引言及文献综述

全球经济在飞速发展的同时也引发了资源日趋枯竭、环境日益恶化等问题。而21世纪是海洋的世纪，全球海洋面积占地球总面积的71%，因此，世界各国都把目光转向资源丰富的海洋，并依托海洋科技创新来解决资源紧张问题。广东作为沿海大省，海洋经济产值一直处于全国前列，在经济新常态下，广东海洋经济增长速度预计将由高速增长向中高速增长转变。同时，海洋经济增长动力将从依靠直接利用海洋资源的增量扩能型为主，转向主要依靠科技创新深层次、多方位利用海洋资源为主，海洋科技创新将成为海洋经济发展的主要动力。因此，当前有必要对广东海洋科技创新能力进行评价，从而助推广东“海洋经济强省”目标的实现。

纵观国内外的相关文献，国外对海洋科技创新的研究成果主要集中于科技创新能力指标体系方面。总体来说，美国、意大利和日本的研究开展较早且比较具有代表性。首先，美国在海洋科技创新指标体系的研究上起步很早，美国是世界上第一个建立科技评价指标体系并且公开使用的国家；其次，意大利以专著的形式阐述了海洋科技创新能力指标体系应当包括专利、技术、出口这三个方面，尤其是侧重对于专利指标的构建；最后，日本科学技术厅认为制造品的附加值、专利、技术应当成为衡量海洋科技创新能力的重要指标。相比较国外而言，国内目前对海洋科技创新能力的评价相对较少，大多是借助相关实证分析来评价区域的科技创新能力，例如：崔新健，郭子枫，刘轶芳(2013)重点是考量知识在科技创新能力中发挥的作用，将知识管理分为知识来源、知识选择、知识传播、知识创造这四个部分并建立知识流动模型来进行分析；[1]郭彩云，刘志强(2013)选用了一种综合的评价方法，将XHP和MTX结合在一起进行评估，克服了模糊评价法不够精确的劣势；[2]黄德森，杨朝峰(2016)考虑到空间效应对创新能力的影响，借助计量经济学对2006-2013年区域的创新能力进行收敛性分析。[3]

综上，可以发现，目前国内没有专门用于衡量海洋科技创新能力的公用指标，在指标体系的构建中只能参考国外或者国内企业科技创新水平评价的指标体系。另外，国内涉及某个地区海洋科技创新能力评价的文献较少，目前来讲，主要集中于对山东、浙江的研究。因此，本文以广东省作为研究对象，结合中国海洋统计年鉴相关数据，构建评价广东海洋科技创新能力的指标体系，运用因子分析的方法，对广东整体海洋科技创新能力发展情况进行评价，从而为其他沿海城市海洋科技创新发展提供一定的借鉴。

2 指标选取、数据来源与评价方法

2.1 指标选取

按照指标的科学性、指标的区域性、结构层次性、易于操作性的原则，在积极借鉴国外对海洋科技创新指标体系的研究成果以及国内企业、高校开展的科技创新能力评价实践的基础上，构建了涵盖海洋科技创新支撑条件、海洋科技创新运行条件、海洋科技创新成果情况3个方面，包含10个指标的海洋科技创新能力的综合评价指标体系(见表1)。

表1 海洋科技创新能力综合评价指标体系

2.2 数据来源

根据表1所建立的评价指标体系，并且基于广东是经济发达省份以及沿海大省的双重身份，在地区选择上，本研究不仅涉及到沿海10个城市，也将经济发达的北京纳入其中，北京虽然在地理位置上不属于沿海城市，但是属于环渤海经济带，在经济意义上沿海，这样可以保证数据的完整性。因此，数据主要来源于2015年《中国海洋统计年鉴》、12个地区的国民经济与社会发展统计公报和统计年鉴以及政府相关的文件。

2.3 评价方法

基于想要获知影响广东海洋科技创新能力的主要因素的诉求，同时最大程度上保证指标类型的多样化以及指标独立性，在对广东海洋科技创新能力进行评价时，选取因子分析法对其进行实证分析，同时可以保证在最大化保有原始数据的基础上用少数变量来替代原始变量。因子分析法的主要步骤[4-6]如下列所示。

第一，计算相关系数。选取KMO和巴特利特球度两种方法进行检验。KMO的值越接近1，相关性越强，越适合做因子分析。通常，进行因子分析以0.6为基准。巴特利特球度检验主要是看显著性水平，一般小于0.05，即符合进行因子分析的条件。

第二，确定主要因子的个数。一般通过特征值、累计方差贡献率、碎石图三种方法提取。选取特征值大于1，并借助碎石图来进行观察最终确定因子个数。累计方差贡献率主要是借助主成分分析进行测算，计算公式如下：

(1)

第三，对因子进行重新命名。本步骤需要借助因子旋转来保证提取出的因子具备可靠性和代表性。其中，正交旋转和斜交旋转是两种因子旋转的方式。

第四，计算因子得分及综合排名。因子得分及综合得分的计算公式如下：

(2)

3 结果与分析

3.1 计算相关系数

SPSS21.0的检验结果为：KMO的值为0.67，高于0.6；Bartlett球度检验的Sig为0.00，低于给定的显著性水平0.05。因此可以进行进行因子分析。

3.2 主要因子的提取

根据解释的总方差表(见表2)得出，三个初始特征值分别为6.565、1.343、1.264，均大于1，且这三个初始特征值的累计方差贡献率为91.721%，可以初步判断存在三个主要影响因子。另外，借助碎石图(见图1)可以得出前三个公共因子整体走势比较陡，而从第四个公共因子开始趋于平缓。这就说明前三个公共因子的解释程度更高，是影响海洋科创新能力水平的主要因子，同时也证明了解释总方差得出的结论。

表2 解释的总方差

图1 碎石图

3.3 主要因子的重新命名解释

本研究使用Kaiser 标准化的正交旋转法对成分矩阵进行转换，旋转在4次迭代后收敛(见表3)。

根据表3旋转后的成分矩阵，可以对主要因子进行重新命名解释。具体如下：第一公共因子在X5、X1、X8、X9、X4、X10上比重较大，分别是海洋科研专业技术人员数量、涉海科研从业人员数量、发表海洋科技论文数量、出版海洋科技著作、拥有海洋科技发明专利的数量，主要是反映了海洋科技创新实现的基本情况，因此命名为创新实现因子。第二公共因子在X2、X3上载荷较大，分别是从业人员人均科研经费收入、海洋科研机构数量，二者主要体现了海洋科技创新能够运行的基本环境，所以命名为基础环境因子。第三公共因子在X6、X7比重较大，分别是高级职称占海洋科技活动人员的比重、科技成果应用占海洋科技课题的比重，二者是进行海洋科技创新的主要依靠，因此命名为创新保障因子，

表3 旋转后的成分矩阵

3.4 综合得分与排名

本研究借助SPSS21.0软件得出综合得分与排名情况，见表4。

表4 2014年12个主要地区因子得分及排名情况

3.5 实证结果分析

通过表4可以得出，北京临靠天津和河北两大沿海城市，加之本身政治中心的地位，使其掌握着比较丰富的科研资源并且更容易获得政策上的扶持，因而北京虽然不属于沿海城市，但是海洋科技创新能力依然排名第一。而山东有“国家科技城”的美称，拥有众多国家级、省级海洋科技课题和项目，并且有高水平的海洋科研机构、涉海高校、涉海企业等做支撑，使得山东海洋科技创新能力位居第二位。而广东海洋科技创新能力综合得分在12个主要地区中位居第三，在沿海11个城市中排名第二，仅次于山东；在环北部湾城市群中，综合排名远超海南和广西，总体的海洋科技创新能力比较强。其余的地区例如上海、江苏、辽宁、河北、天津、浙江的海洋科技创新能力总体处于中游水平，而福建、广西、海南的综合得分排名靠后，海洋科技创新能力水平比较低。

另外，通过具体分析三大因子，可以进一步得出：第一主因子X1可以最大限度地保证广东海洋科技创新能力的综合排名靠前，所以要不断加强在X1上的投入；第二主因子X2发展潜力比较大，有望超越上海；第三主因子X3发展情况十分不佳，位居第11位，长远来看科技成果应用水平过低会对广东总体海洋科技创新能力产生一定影响。

4 主要结论与启示

依托国家“建设海洋强国”的背景，综合国内外海洋科技创新发展的研究成果，并在借助因子分析方法的基础上得出目前广东海洋科技创新能力整体的水平比较好，但是在具体的指标上仍然存在不少问题。基于此，本研究认为广东未来海洋科技创新能力的提高应朝着以下几点方向努力。

首先，要注重海洋科技创新人才的培养。高端海洋科技创新人才是打通未来广东海洋经济发展的新动力源，源源不断更新的知识和技术将会成为广东发展的制胜点。对于广东来说，一个强大的海洋科技创新智库是广东实现“海洋经济强省”目标亟需建设的内容。第一，要不断完善现有高等院校的学科体系，并尽可能在有条件的高校内开设海洋科技创新的相关课程，并积极引进相关领域的专任教师。同时，要注重高等院校与中专、成人教育的协调发展，形成与海洋科技创新发展相关的多层次、多样化的教育体系。第二，广东政府要完善现有的人才政策，积极鼓励相关高端人才或者团队来广工作，给予他们在海洋科技创新方面的支持。第三，完善现有的高端海洋科技人才的考核方式，强调物质和精神的双向激励政策，优化现有的海洋科技人才结构，营造良好的工作氛围。

其次，要加大海洋科技创新的财政支持。第一，广东政府要加大在海洋科技创新方面的资金投入，尤其是要注重对重点涉海科研机构以及涉海高校的资金投入，做好科技创新资金的合理划分，实现创新效益的最大化。当然，政府资金投入的方式要多元化，根据海洋科技创新的具体内容采取不同的财政支持方式，比如：专项资金、政府补贴、政府免息等。第二，广东政府在重大的海洋科技创新项目上要积极寻求国家的资金支持，当然，这主要侧重于重大项目建设或者关键、核心技术的研发。

再次，要完善海洋科技创新的服务体系。第一，要完善现有的海洋科技管理体制，积极推行“产学研”结合的创新发展模式，同时要以涉海企业为基础，综合运用高等院校和科研机构在这一需求上的技术能力，并借助博士后流动站、人才培养基地等渠道，形成海洋科技创新发展的技术联盟，并注重相关科研平台的建设，加速科技成果的转化。第二，注重中介服务机构的发展。可以根据海洋科技创新所涉及的不同领域分类设立不同的科技中介服务机构，保证服务的针对性，同时尽可能扩大中介机构的服务范围并形成网络化、体系化的运作模式。

最后，要积极推行跨区域的海洋科技创新合作。广东在海洋科技创新发展方面存有自己的软肋，但是国内外往往拥有着广东所不具备的科研资源。因此，一方面，广东要放宽视野，积极寻求与别国的海洋科技创新合作，可以与国外涉海科研机构共同进行研发工作，或者积极引导广东高校与国外涉海企业开展联合培养，从而提升自身的科研实力。另一方面，广东要积极与科研实力雄厚的北京、山东进行合作，并与当地政府、海洋科研机构等组织进行沟通，共同建立国内范围内的海洋科技创新合作平台或机制，同时鼓励、吸引其他省份的涉海高校或者科研机构来广东发展。

[1]崔新健,郭子枫,刘轶芳.基于知识管理的区域创新能力评价研究[J].经济管理,2013(10):38-47.

[2]郭彩云,刘志强.基于AHP-MTA的科技型中小企业自主创新能力评价[J].企业经济,2013(07):79-82.

[3]黄德森,杨朝峰.基于空间效应的区域创新能力收敛性分析[J].软科学,2017(01):44-48.

[4]王晓东,史丽敏,王亚子.基于因子分析的高校科技创新能力评价[J].管理工程师,2016(06):48-51+74.

[5]陈金德,伍晓玲,林雄.基于因子分析的广东专业镇科技创新能力评价研究[J].科技管理研究,2014(09):55-58.

[6]刘超.基于因子分析法的辽宁省技术创新能力评价研究[D].吉林大学,2009.

[7]傅学丽,徐峰,曹瑞雪.广东海洋大学海洋科学学科拔尖创新型人才培养模式的探索[J].海洋开发与管理,2012(09):55-57+73.

[8]李喜梅.进一步提高政府财政资金对金融资本的引导效果——广东科技金融结合工作现状研究及建议[J].广东科技,2015(21):24-26.

[9]肖田野,罗广宁，等.内聚耦合视角下的广东科技企业孵化器发展对策研究[J].科技管理研究,2017(08):33-37.

EvaluationofGuangdongMarineScienceandTechnologyInnovationAbilityBasedonFactoranalysis

Zhang Tongtong

(School of Management, Guangdong Ocean University, Zhanjiang, Guangdong 524088, China)

A comprehensive evaluation index system of ocean science and technology innovation ability includes three indicators ____the innovation support conditions, the operation and the innovation achievement conditions.With the factor analysis method,we analyze the relationship between Guangdong and other major areas in the marine science and technology innovation.The result shows that the innovation realization, the basic environment and the innovation guarantee are the main factors influencing the marine science and technology innovation ability of Guangdong. On the whole, the comprehensive score of Guangdong marine science and technology innovation ability is ranked the third, but it is relatively backward in the respective rankings of the three factors.

marine science and technology innovation; innovation ability; factor analysis

ClassNo.:F204：F224.0DocumentMark：A

蔡雪岚)

张彤彤，在读硕士，广东海洋大学管理学院行政管理专业。

2096-3874(2017)12-0064-05

F204：F224.0

A