基于因子分析法的全国21省市区域创新能力评价研究

中央民族大学经济学院 王雪薇

中央民族大学文学与新闻传播学院 王健楠

近年来，我国越来越重视创新在经济社会发展中的重要作用，建立区域创新能力评价指标体系有助于反映一个地区创新能力的真实水平。国际社会通常使用“欧盟创新记分牌”和“全球创新指数”来衡量区域创新能力，我国主要是使用“中国区域创新能力评价指标”等。

很多学者对区域创新能力进行了研究。张彦红等(2013)利用2008—2011年数据对贵州的创新能力进行了省际之间的比较分析。张爱华(2017)为测度湖北省各市创新水平构建了度量区域创新能力的理论评价指标体系。伍文生(2019)利用层次分析法对中部各省进行评价与分析，构建了包括三个层次的指标体系：区域创新基础、区域创新投入和区域创新产出。基于以上研究，本文通过选取R&D人员全时当量等17个指标，运用因子分析法构建了区域创新能力评价指标体系来测度我国21个省市的区域创新能力。21个省市是根据按华北、华东、东北、华中、华南、西南和西北地区划分的每个区域3～4个典型省市选取而得，去掉数据不可得的个别省市，这也是本文有待改进的方面。

1 区域创新能力评价指标体系构建

首次将“创新”一词引入到经济学体系的学者是熊彼特，创新的理论和概念已经发生了变化，形成了“技术创新理论”和“制度创新理论”，接着国家创新系统体系的诞生，直到创新活动显现的区域化特性，正式提出区域创新系统。

Freeman(1 9 8 7)在首次提出“区域创新”这一概念。Cooke(2001)是区域创新系统的提出者，他认为区域创新能力建立在不同的创新实体上，如企业、大学和科研机构。由企业之间的良性互动而形成的，同时受到区域特定创新资源、文化、环境的共同影响。GonzálezPernía等(2012)认为，各地区社会资源、文化认同及经济发展存在差异，因此区域创新能力具有异质性，无法转移、复制和购买。

在国外的研究中，一是Porter和Stern共同提出了《创新指标》，旨在对美国的创新能力进行评价，这是将区域的范围限定为国家的评价体系。二是世界经济论坛(WEF)的《全球竞争力报告》，主要考察非核心国家的技术转让能力，依靠专利数的分类分析具有一定的主观片面性，其优势在于将创新能力的潜力部分单独评价。三是瑞士洛桑IMD的《世界经济竞争力年鉴》，因其连续性可为参与评价的国际提供自身纵向对比的特性，常被国内学者和政府人员引用。四是由经合组织和欧洲联盟统计局制定的《奥斯陆手册》。国内的研究相对起步较晚，2000年，甄峰等以知识创新、技术创新为核心，包括知识创新能力、技术创新能力、管理与制度创新、宏观经济社会环境等四个层次共47项具体指标，建立了综合评价体系。自2002年以来，由柳卸林团队发布的《中国区域创新能力发展报告》最受学界认可。

本文构建了一个区域创新评价指标体系，衡量区域创新能力，描述区域创新能力的各个要素。区域创新能力评价指标体系由四个二级指标和17个三级指标组成，如表1所示。

表1 区域创新能力评价指标体系

2 区域创新能力实证分析

本文采用因子分析法，利用SPSS 25.0作为统计分析工具，选用的数据是2016年全国21个省市区的面板数据，主要来源于《中国科技统计年鉴2016》和《中国区域创新能力报告2016》。

2.1 因子分析的数学模型及步骤

因子分析中的公共因子是不可直接观测但又客观存在的共同影响因素，每一个变量都可以表示成公共因子的线性函数与特殊因子之和，即：

式中的F1，F2，…，Fm称为公共因子，εi称为特殊因子。

本文的因子分析包括以下具体步骤：(1)确定分析变量，收集原始数据；(2)标准化处理；(3)计算所选变量的相关系数矩阵；(4)因子提取；(5)因子的命名解释；(6)计算样本的因子得分；(7)综合评价模型。

2.2 实证分析过程

(1)数据检验。经过相同的定向处理和标准化处理，进行了KMO和Bartlett的测试，KMO试验的统计值为0.614，Bartlett球形度试验的统计值为388.597。测试结果表明，变量之间存在相关性，适用于因子分析。

(2)提取主成分因子。4个公因子对原始变量方差的累计贡献率为84.882%，通过因子分析实现了将数据变量降至4维的目的并提取出4个公因子。

(3)因子旋转。为了理解公因子的实际意义，采用方差最大化正交旋转法对因子进行旋转，得到了旋转后的因子载荷值。第一公因子F1在X15，X12，X14，X7，X5，X13，X10上有较大载荷，说明具有较强相关性，归为第一类因子，主要用于表述知识创造和知识获取，记为“知识创造和知识获取能力因子”；第二公因子F2在X17，X16，X1，X6上有较大载荷，说明具有较强相关性，归为第二类因子，主要用于表述企 业创新，记为“企业创新能力因子”；第三公因子F3在X3，X2，X9，X11上有较大载荷，说明具有较强相关性，归为第三类因子，记为“创新环境因子”；第四公因子F4在X4，X8上有较大载荷，说明具有较强相关性，归为第四类因子，记为“创新环境因子”。

(4)各地创新能力综合得分及排名。根据系数矩阵所得的线性组合得出各因子得分及其方差贡献率，计算得出各地科技创新能力综合得分及排名，如表2所示。各地创新能力综合得分公式如下：

2.3 结果分析

从表2综合得分来看，上海、北京和广东位列前三，其次是江苏、天津和浙江。上海的科技创新能力居首位，企业创新能力和创新绩效得分突出，北京的知识创造能力和知识获取能力最突出，广东的创新绩效居首位。从地域分布来看，华北、华南地区的区域创新能力普遍较高，东北、西南、西北地区相对落后。实证研究表明我国区域创新能力由东向西梯度递减，各地差距较大。

从单个因子得分来看，F1知识创造和知识获取能力排名第一的是北京市，这与北京拥有众多高校和研究所、聚集人才能力强、知识资源丰富、知识流动速度较快有着紧密联系，R&D人员全时当量及发明专利授权数在全国遥遥领先；浙江和天津次之；得分较低的有四川、黑龙江和广西等。这些省份的研发人员不足、专利申请授权数未达到均值并且技术引进金额明显低于大多数地区，缺乏创造知识和获取知识的能力。F2企业创新能力排名第一的是江苏，上海次之；得分较低的有天津、吉林、贵州和四川。F3创新环境能力排名第一的是北京，其教育经费支出和大专以上学历所占比例位列全国第一；湖南次之；得分较低的有贵州、河北、内蒙古等，这些地区普遍教育水平不高、居民消费水平较低。F4创新绩效能力排名第一的是广东，其人均GDP和高技术产品主营业务收入占比位列全国第一；上海、天津次之；得分较低的有甘肃、江苏等。

3 结语

区域创新能力是由区域创新活动各主体组成的。政府作为基础支撑性主体，其财政支持和教育投资对科技创新能力发挥着重要作用，通过制度创新引导企业、大学、社会组织开展创新活动。金融、技术、投资等机构作为服务性主体，发挥其资源优势，帮助创新主体将成果市场化。企业及其产业链作为创新活动的主体，可提前安排资金进行研发投入；同时，大学、科研机构提供知识与人才，成为知识提供者的主力。提升区域创新水平需要强化科研和教育机构与企业间的合作力度，提升创新主体自主创新的能力，优化产学研合作模式。各主体协同合作，加大科技创新投入，与相关机构共同完善创新制度，完善科技成果转化机制，全面优化创新创业环境，缩小区域内城乡、东西地区之间的差距，是提高提升区域创新能力的必要手段。

表2 各地区创新能力综合得分及排名