基于主成分分析方法的河南省自主创新能力研究

2021-08-04杨肃昌杜泓怡

南都学坛 2021年4期

杨肃昌，杜泓怡

(兰州大学经济学院，甘肃兰州 730000)

中共十九大报告中明确提出跻身创新型国家前列是我国2020—2035年的愿景。目前，长三角经济圈、珠三角经济圈和渤海经济圈组成的国内区域创新格局已基本形成。按照《中国区域创新能力评价报告(2020)》，我国目前区域创新能力可以分为三个层次，即创能力排名前10位的为第一层次，11—20位第二层次，其他的均为第三层次。河南省坐落于我国中东部，身处内陆地区，地处黄河中下游。截至2020年年底，河南省总人口9936万人，约占全国总人口的7.04%，是我国人口最多的省份之一。经过近几年的快速发展，河南省的区域自主创新能力较以前有了明显的进步，但是总体实力依然较弱，按照《中国区域创新能力评价报告(2020)》，河南省区域创新能力总体排在第二层次，创新能力偏弱。主要体现在以下几个方面。一是创新软硬件环境基础较为薄弱。近年来河南省紧紧抓住中原经济区、郑州航空港经济实验区的建设契机，不断加大创新工作力度，强化相关措施，完善政府政策，优化创新环境，取得了良好的成效[1]。即便如此，但由于河南省基础薄弱，其本身创新环境的建设同全国其他发达省份相比，存在着明显的差距，甚至在有些方面还低于全国的平均水平。二是创新投入不足。这主要体现在河南省创新活动规模小，政府投入少，效率低下等方面。三是主体创新意识较为淡薄。企业、高等院校和科研机构三者在区域自主创新过程中既是主力军，也是创新主体，位于至关重要的位置，发挥着不可替代的作用。但由于河南省区域自主创新体系不够完善，导致创新主体的创新意识较为淡薄，因此，应该努力通过制度设计以及政策、法律的引导来提升主体的创新意识。四是体制改革和机制再造的步伐较为迟缓。自河南省开始大力推动创新创业以来，落后的体制改革、缓慢的市场发育速度和陈旧的创新机制成为影响河南省区域自主创新能力发展的重要因素。此外，在创新资源分配、知识产权保护、高层次人才数量及引进等方面，与国内发达省份相比，河南省的差距比较明显，有很大的进步空间。为了较为全面、清晰且准确地了解河南省区域自主创新能力，我们运用PCA分析方法，对河南省辖区内的18个地级市的区域自主创新能力现状进行评估，横向比较省内不同地市间自主创新能力的差异与特征，来寻找影响河南省自主创新能力提升的敏感因素，为相关政府部门制定有利于区域创新能力的激励措施和解决区域创新能力不足的问题提供理论上的参考依据。

一、河南省区域自主创新评价体系

区域创新评价过程中，涉及的主体很多，主要有企业、高校、科研机构以及政策支持部门，等等。每一个主体均可作为一个独立的创新子系统，但是每个创新主体之间又存在着密不可分的关系，彼此互相联系、互相支撑，形成一个多层次、多系统、多要素所共同作用的一个有机体系[2-3]。我们结合国内外学者研究成果，遵循科学性与简洁性相结合、可比性与导向性相融合、适用性和可操作性相耦合等原则，从技术创新、知识创新、创新管理和创新支撑4个层面，将23个重要要素指标挑选出来，构建出河南省区域自主创新评价体系[4-6](表1)。

表1 河南省区域自主创新评价体系

二、评价方法与数据来源

(一)评价方法选择

区域自主创新能力的评价作为一个热点问题，其领域的评价方法较多，常见有AHP方法、DEA方法、TOPSIS及PCA方法，等等。然而，有些方法依赖于评价者的研究经验及判断能力，不同评价者由于其经验和判断能力的差别，导致评价的结果也有所不同。主成分分析(PCA)方法通过对已有的评价体系进行降维处理，并采用信息含量较多的指标替代原有的较为零散的指标，同时还要确保各综合指标之间是处于相互独立的状态，因而主成分分析方法使得区域自主创新评价更具科学性和先进性[7]。

区域自主创新系统内部子系统之间的范围界限没有较为清晰的分界线，更多呈现模糊关系，传统的单一定量方法不能对其进行精确的分类[8]。而聚类分析方法则更为广泛地应用于处理系统内部关系的划分。聚类分析包括硬聚类和模糊聚类两种方式，其中硬聚类法采用的方式是将系统内部所包含的对象进行严格划分，一个对象只能划分到某个类中，这种处理方式就导致原来数据所蕴含的信息损失较多。而模糊聚类分析则使用柔性特征分类将分类对象与聚类中心建立隶属度关系，所以模糊聚类分析对于区域自主创新内部系统的划分较为适用。

综上所述，我们将综合采用主成分分析(PCA)方法及模糊聚类分析方法对河南省18个地级市的区域自主创新能力进行测算，并据此结果来对河南省区域自主创新能力的区域分布特征作出一定判断。计算步骤如下：

(1)对原始数据进行标准化处理，并得到标准化后的指标矩阵X*，计算公式如下：

(2)计算X*矩阵的相关系数矩阵R。

(3)测算矩阵R的特征值及特征向量。

通过采用矩阵论的相关理论与方法，可以计算得出矩阵R的非负特征值λi(i=1,2,…,p)，令|R-λiI|=0，使λi按照降序方式排列，得到λ1≥λ2≥λ3…≥λp，得到特征向量ui(i=1,2,…,p)：

(4)测算主成分贡献率及累计贡献率。

计算得到的α值越大，表示所对应的主成分yi结合x1,x2,…,xp信息的能力越强，将特征值进行降序排列之后，一般取前m(m

(5)主成分得分计算。

由下式计算主成分取值：

(6)将样本指标标准化值代入之后，可以得出各主成分得分，并依据此得分情况衡量某个地市的创新能力。

(二) 数据来源

本文研究过程中所采用的数据主要来源于官方统计数据，其中包括河南省统计年鉴(2019)、河南省18个地级市的统计年鉴(2019)及其社会经济发展公报(2019)。

三、评价结果与分析

依据主成分分析步骤[9-10]，对河南省18个地级市的自主创新能力进行评价，结果如表2所示。

表2 主成分因子得分矩阵

根据表2计算结果，可以将所有主成分表示为各个变量的线性组合，本论文共提取5个主成分，其表达式为：

根据以上计算式，可以计算出每个主成分的得分值，然后采用加权和主成分函数[11]，可以计算得到：

其中，wi表示主成分因子特征值的归一化权重，由此可以计算得出河南省18个地级市自主创新能力得分排名(表3)。

由表3得知，河南省18个地级市的区域自主创新能力不平衡，内部差距较大，究其原因主要是如下几个方面。

其一，在河南省18个地级市中，科技资源投入最多的地级市主要有郑州市、开封市、商丘市和濮阳市等4个，而由于受到产业结构单一、经济发展水平偏低及矿产资源逐年枯竭等因素的影响和制约，济源市、焦作市、新乡市、平顶山市等地级市的科技投入与产出效率偏低。对于洛阳市来说，经济发展实力处于全省第二，基础较好，但是由于洛阳市是我国典型的老工业城市，其一二三产业结构不合理，并且不易调整和升级，重工业企业占比较多，产业转型的灵敏度和活力较差，企业创新机制陈旧，导致洛阳市区域自主创新能力与其经济实力不相符。另外，由于煤炭资源的枯竭，百年煤城的焦作市虽然经过近20来年的产业转型发展取得了一定的成绩，但是由于其体制和机制的原因，导致产业转型深度不够，基础设施建设跟不上转型步伐，接续产业发展步伐较慢，导致焦作市的区域创新能力在全省依然处于比较靠后的位置。

其二，根据前文所得出的河南省18个地级市的自主创新能力指数的评价结果，我们可以看出郑州市的创新能力遥遥领先，优势明显。综合分析得知，郑州市为河南省的省会城市，且地理位置得天独厚，交通发达，各方资源汇聚于省会郑州市，种种原因促成了郑州市各种资源总量占据全省三分之一的现状。同时，河南省的多数一流高校均坐落于郑州市，这些实力雄厚的高校为郑州市区域自主创新能力提升提供了源源不断的动力和人才保障，也为郑州市自主创新能力的提升营造了良好的环境支撑，使得郑州市在人才资源吸引、技术引进等方面具有强大的优势。而开封市毗邻郑州市，尤其是郑汴一体化建设规划的实施，使得开封市能够在人才资源和科技资源等公共要素方面与郑州市共享，这些便利了开封市本地区的区域创新，大大促进了开封市区域自主创新能力的提升速度。

表3 河南省18地级市自主创新能力得分及排序结果

其三，作为一些自主创新能力较强的地区，如郑州市和开封市等，它们的科技基础较为深厚且科技经费占 GDP 的比重较大，在这种环境下，相应的科技研发支出的增长率较高，由此带来成果的产出率提高，同时由于技术进步，虽然高科技产品增多但使用的能耗较低；除此之外，在这些科技发展较快的区域也有许多具备特色的相关行业，这中间的许多企业非常善于利用当下的国际国内环境，切合市场需求，通过利用相关的市场机制来推动自身的创新能力。