地区科技竞争力的评价体系与实际测度研究
地区科技竞争力的评价体系与实际测度研究
地区科技竞争力的评价体系与实际测度研究 2008-12-20 15:11:06
一、引言
当今世界，现代科学技术日新月异，在信息技术革命和全球经济一体化的背景下，国际竞争力（world competitiveness）被摆到了非常重要的位置。尽管提高国际竞争力要涉及众多系统因素及其关系，但科技竞争力却是其根本性的直接动力。人类进入新世纪以后，科学和技术的“竞技场”在全球经济一体化的形势下发生了巨大的变化。全球经济竞争愈演愈烈，提高科技竞争力已成为增强国家竞争力的关键所在。
地区科技竞争力的评价，是人们正确认识一个地区科技活动本质和科技竞争力构成要素、科学评价本地区科技竞争力实际水平、全面了解科技竞争的优势和弱点的重要基础，也是政府对科技活动进行宏观调控，正确地制定科技发展规划和科技政策的重要依据。因此，建立科学的地区科技竞争力评价体系，对一个地区的科技竞争力进行科学的评价，并对不同地区科技竞争力进行比较，了解本地区在现代区域竞争格局中的位置，就显得十分重要和必要。
二、科技竞争力评价研究的回顾与简评
对一个国家或地区的科技竞争力进行评价，目前在国际上最有影响的是瑞士洛桑国际管理开发学院（imd）的《国际竞争力年度报告》、世界经济论坛（wef）的《全球竞争力报告》、联合国开发计划署的《人类发展报告》和经济合作与发展组织（oecd）的科技统计指标。
在国际竞争力理论和测度以及分析研究中，imd非常重视科技活动在国际竞争力发展中的重要作用，在国际竞争力框架下提出了国家科技竞争力的概念，并设计了国际科技竞争力测度的指标体系。根据国际竞争力的定义和评价方法，imd把国际竞争力指标体系分解为国内经济、国际化程度、政府管理、金融政策、基础设施、企业管理、科学技术和国民素质八个构成要素，每个构成要素中分别包含25－46个指标，总共290个指标［1］。
imd在1994—2000年的《国际竞争力年度报告》中，科技竞争力作为国家竞争力八个构成要素之一，涉及到了r&d经费支出总额、人均r&d支出、r&d支出占gdp的比重等26个指标，其中11个为调查（软）指标，15个为统计（硬）指标。而在2001年《国际竞争力年度报告》中，imd将国家竞争力的要素由原来的八个要素归并为经济绩效、政府效率、企业效率和基础设施四个要素，每个要素中包括了若干统计指标和调查指标，原有的科技竞争力指标归并到基础设施中，其中科技和技术基础设施两类指标所占的比重最大，
约占一半左右。在2002年度的报告中，imd设置了22个指标用来测度国家科技竞争力（如表1所示）［2］。imd的《国际竞争力年度报告》为各国之间进行横向比较提供了一个可供参考的框架，世界上很多国家都非常重视每年度imd的评价结果，并以此为参照来认识和总结本国科技发展的经验和教训，调整科技发展规划、科技政策和竞争策略。
表1 2002年度imd的科技竞争力评价指标 序号 评价指标 序号 评价指标 序号 评价指标
1 r&d支出总额 9 企业每千人r&d人数 17 国民在国外获取专利
2 人均r&d支出 10 基础研究 18 专利和版权保护
3 r&d支出占gdp的比重 11 理工科学位 19 有效的专利数
4 企业r&d支出 12 科技论文 20 专利产出率
5 企业人均r&d支出 13 学校科学教育状况 21 批准授予国民专利数
6 全国r&d总人数 14 青年对科技的兴趣
7 全国每千人r&d人数 15 诺贝尔奖 22 批准授予国民专利年
8 企业r&d人员数 16 人均诺贝尔奖 平均增长率
与imd的“科技竞争力评价”比较，wef更注重从体制与政策评价的角度研究科技竞争力的变化，wef用技术指标来表征一个国家科技竞争力的强弱，它认为科技竞争力是指一个国家作为政治和经济实体不断产生有商业意义的创新潜力，它不仅反映已实现的技术创新水平，而且反映一个国家为建立促进创新的环境所具备的基础条件、所进行的投资和所实施的政策。wef提出了一套与众不同的科技竞争力评价体系。首先，从专利指标入手，用美国发明专利数据作为已实现的创新指标，建立起科技竞争力评价体系的基准线，并通过对包括影响技术创新的24种要素的调查问卷的分析，发现已实现的创新与国家科技竞争力指标之间的关系，进而建立对于各国科技竞争力的评价指标体系。第二，在表现科技竞争力的统计性二级指标方面，没有采用科技经费投入指标，而是采用科学家工程师占人口比重指标。第三，在评价指标体系的变量设计方面，根据调查的实际结果，选取了科技政策、创新的聚集环境和创新合作3项二级指标，均属于涉及政策因素的调查指标。在上述各项指标的基础上生成了统一的技术指数［3］。
联合国开发计划署发布的2001年度的《人类发展报告》从另一个角度提供了国际间进行科技竞争力比较的方法和途径。该报告首次使用了“技术成就指标（tai）”。tai体现的是一个国家在创造技术、传播技术和培养人的技能等方面所达到的水平，衡量的是各国创造、应用和每一位公民享受技术成就的程度。与imd报告重视科技发展方面的投入与产出相比，《人类发展报
告》更注重一个国家作为整体参与创造和利用技术的情况，从技术创造、新技术应用、传统技术应用和人的技能培养四个方面对一国科技竞争力作出综合评价［4］。换言之，imd报告注重的是结果，而《人类发展报告》关注的则是过程。
以投入为主体的科技指标体系，长期以来得到广泛的应用，然而它仍然难以描述科技活动的产出、知识的传播与扩散以及创新系统的行为，对政策制定所起的作用也是十分有限的。为此，1995年oecd科技政策委员会的部长级会议一致同意开发能测度创新行为和与知识经济产出有关的“新科技指标”，并着重强调，应进一步研究科学系统的趋势和面临的挑战，为评价、监测及制定政策提供数据。对新科技指标的研究，主要是通过10个项目来进行的，它们是：人力资源的流动，基于专利的指标，创新的经济价值，科技系统活动与网络，服务业的科技活动，企业的创新，公司的创新能力与吸收能力，产业r&d的国际化，政府对创新的支持，信息与通信技术［5］。经过几年的努力，目前已取得一些进展，发表了一些研究报告，其中有一些分析结果已被编入1999年出版的《科学技术工业指标》。然而，在此需要指出的是，要想达到研究新科技指标的预定目标，仍然困难重重，尚需时日。
《中国科技发展研究报告》（2000年）提出了中国地区科技竞争力指标体系，包括科技投入水平（科技人力投入水平、科技财力投入水平和科技基础设施水平）、科技产出水平（专利产出水平、科技论文水平和科技英才水平）、科技与经济和社会协调发展程度（科技促进经济增长的程度和环境保护水平）和科技潜力（教育潜力和科技素质基础）以及制度因素（如科技管理水平、科技体制和科技环境水平、知识产权保护水平）等五大类共40项指标［6］。国家科技部科技进步统计监测体系课题组，提出了中国地区科技进步评价体系，包括科技进步环境（科技人力资源、科技物质条件、科技意识）、科技活动投入（科技活动人力投入、科技活动财力投入）、科技活动产出（科技活动产出水平、技术成果市场化）、高新技术产业化（高新技术产业化水平、高新技术产业化效益）和科技促进经济社会发展（经济增长方式转变、环境改善、社会生活信息化）五大类共27个评价指标［7］。
但是对于一国内部地区科技竞争力的评价，因各个国家的生产力水平、经济规模、产业技术结构和统计制度与法规等方面存在着较大的差异，而且国家内部地区之间的发展极不平衡，目前国际上尚未建立较为权威的评价体系。美国、日本和英国等发达国家
都根据其国情建立了本国的地区科技竞争力评价体系，国内也有一些部门和专家对地区科技竞争力进行过研究，并提出了地区科技竞争力的评价体系。深入地分析国内关于地区科技竞争力评价体系的研究，可以发现我国现行的一些地区科技竞争力评价尚存在着若干明显的缺陷：一是没有对科技竞争力概念进行严格的定义，把科技竞争力与科技进步能力、科技实力和科技创新力等概念相混淆，极大地降低了地区科技竞争力评价结果的表面效度;二是没有对科技竞争力评价体系进行系统的理论构思，评价指标的选择主观随意性很强，极大地降低了地区科技竞争力评价结果的内容效度;三是没有对评价指标进行相关分析，一些评价指标之间存在着高度的相关性，极大地降低了地区科技竞争力评价结果的有效性;四是没有对评价指标进行鉴别力分析，评价指标缺乏足够的鉴别力，极大地降低了地区科技竞争力评价结果对一个地区科技实际发展水平的解释能力。
三、中国地区科技竞争力评价指标的理论遴选
科技竞争力的内涵十分丰富而深刻，迄今为止国内外对科技竞争力尚未作出一个统一的定义。综合有关科技竞争力的研究文献，可以把国内外学者对科技竞争力特点的认识和理解概括为以下几个方面：具备通过科学研究、技术开发，通过技术创新、技术转移等科技活动将现有的科技资源有效而创造性地应用于科技实践的优势;以充足的投资，包括人力和财力，投入基础性研究和知识创新活动，保证有充足的、源源不断的新的科技资源提供给应用研究与开发;具有雄厚而坚实的教育基础和技术基础设施，为研究开发、技术创新提供充足的后备人才和完善的技术基础设施;具备促进经济增长和产业发展的推动力，扩大对产业研究开发活动的投入，促进产业结构的优化和产业竞争力的提高;具有促进科技与社会、经济、环境协调而可持续发展的协调作用和推动能力。
由此，我们把地区科技竞争力定义为：通过科学研究、技术开发，通过技术创新、技术转移等科技活动，反映出的一个地区的科技总量、实力以及科技水平与潜力，同时，它反映该地区科学技术促进经济发展、增强地区整体经济实力的推动能力。从科技活动过程及其管理的角度来分析，把地区科技竞争力分解为以下四种基本能力：科技投入能力、科技支撑能力、科技管理能力与科技产出能力。这四种能力相互联系、相互影响和相互作用，共同构成如图1所示的地区科技竞争力的能力系统。
附图
图1 地区科技竞争力的能力结构模型
基于地区科技竞争力内涵的理解，在大
量的文献调研基础上，结合所构建的科技竞争力的能力结构模型，我们从科技投入能力、科技支撑能力、科技管理能力与科技产出能力四个领域选择了45个指标作为理论预选指标，构成了中国地区科技竞争力的第一轮评价体系x［（1）］（理论评价体系），该评价体系包括目标层、领域层和指标层三个层面的指标（如表2所示）。
表2 中国地区科技竞争力第一轮评价体系x［（1）］ 目标层 领域层 指标层（评价指标） 变量标识 单位
科技经费占gdp比重 x［，1］ ％
r&d经费占gdp比重 x［，2］ ％
地方政府财政科技拨款占财政支出比重 x［，3］ ％
企业r&d经费占产品销售收入比重 x［，4］ ％
科 科技人员总数 x［，5］ 万人
中 技 科学家工程师总数 x［，6］ 万人
投 r&d人员总数 x［，7］ 万
国 入 每万人口科技人员数 x［，8］ 人
能 每万人口科学家工程师数 x［，9］ 人
地 力 每万人口r&d人员数 x［，10］ 人
科技经费总额 x［，11］ 亿元
区 r&d经费总额 x［，12］ 亿元
每万人口科技经费 x［，13］ 万元
科 每万人口r&d经费 x［，14］ 万元
每百人固定电话和移动电话用户数 x［，15］ 户
技 每万人口国际互联网用户数 x［，16］ 户
科 家庭电脑普及率 x［，17］ ％
竞 技 第三产业增加值占gdp比重 x［，18］ ％
支 公共图书馆数量 x［，19］ 家
争 撑 科技情报和文献机构数 x［，20］ 家
能 公民平均受教育年限 x［，21］ 年
力 力 教育经费占gdp比重 x［，22］ ％
科研与综合技术服务业新增固定资产占全社会新增固定资产比重 x［，23］ ％
每名r&d活动人员新增仪器设备 x［，24］ 万元
科 工业废水排放达标率 x［，25］ ％
技 固体废物综合利用率 x［，26］ ％
管 就业人员劳动生产率 x［，27］ 万元
理 高新技术产业就业人员劳动生产率 x［，28］ 万元/人
能 亿元投资新增gdp x［，29］ 亿元
力 科技进步对gdp增长的贡献率 x［，30］ ％
国际科技论文总数 x［，31］ 篇
每万人国际科技论文数 x［，32］ 篇
专利授权量 x［，33］ 项
每万科技人员专利授权量 x［，34］ 项
技术成果成交额 x［，35］ 万元
科 每万人口技术成果成交额 x［，36］ 万元
技 r&d人员向国外转让专利使用费和特许费 x［，37］ 万美元
产 每万名r&d人员向国外转让专利使用费和特许费 x［，38］ 万美元
出 高新技术产品增加
值 x［，39］ 亿元
能 每万人口高新技术产品增加值 x［，40］ 亿元
力 高新技术产品出口额 x［，41］ 亿美元
每万人口高新技术产品出口额 x［，42］ 亿美元
高新技术产业增加值占工业增加值比重 x［，43］ ％
高新技术产品出口额占商品出口额比重 x［，44］ ％
新产品销售收入占产品销售收入比重 x［，45］ ％
四、中国地区科技竞争力评价指标的实证筛选
地区科技竞争力的理论评价体系x［（1）］，是依据地区科技竞争力的内涵和特征，并参阅国内外科技竞争力评价研究的大量成果后构建的，集中体现了研究者个人的专业知识和对地区科技竞争力评价体系的理论构思，具有很浓的主观色彩，因此很有必要对理论遴选的指标进行隶属度分析、相关分析和辨别力分析等实证筛选，以增强评价指标的科学性、合理性和可操作性［8］。
（一）中国地区科技竞争力评价指标的隶属度分析
研究者从北京、天津、上海、重庆、西安、南京和杭州等全国14个副省级以上的城市选择了300位科技专家进行专家咨询。这些专家主要来自于高等学校、研究机构、大中型企业和政府科技管理部门，有的从事科技竞争力的理论研究，有的负责地方科技管理工作，有的致力于研究开发与科技创新的实践活动。这些专家不仅对科技竞争力的内涵和内容有深刻的认识和理解，而且还掌握了较为丰富的科技竞争力评价专业知识。虽然专家对指标的选择具有主观性，是专家本人知识、经验的反映，但集成多数专家的意见，可以化主观为客观，删除一些不能较好地反映地区科技竞争力的评价指标，可以改善评价指标的质量，极大地增强评价指标的科学性。
研究者将理论遴选的评价指标制成专家咨询表，采用电子邮件、邮局邮寄和现场访谈等多种方式，把专家咨询表送给专家，要求专家根据自身的专业知识，从45个评价指标中选出10个测度地区科技竞争力的最理想指标。研究者共向300位专家发送了专家咨询表，回收138份，有效专家咨询表110份。
为了深入分析各位专家对理论遴选评价指标的总体看法，研究者以回收的有效咨询表为基础，对评价指标进行隶属度分析。隶属度这个概念来自于模糊数学。模糊数学认为，社会经济生活中存在着大量模糊现象，其概念的外延不是很清楚，无法用经典集合论来描述。某个元素对于某个集合（概念）来说，不能说是否属于，只能说在多大程度上属于。元素属于某个集合的程度称之为隶属度。如果把地区科技竞争力评价体系｛x｝视为一个模糊集合，把每个评价指
标视为一个元素，对每个评价指标进行隶属度分析。假设在第i个评价指标x［，i］上，专家选择总次数为m［，i］，即总共有m［，i］位专家认为x［，i］是测度地区科技竞争力的最理想指标，那么该评价指标的隶属度为：r［，i］＝m［，i］/110。
若r［，i］值很大，表明该指标在很大程度上属于模糊集合，即评价指标x［，i］在评价体系中很重要，可以保留下来进入第二轮评价体系x［（2）］;反之，该评价指标有必要予以删除。通过对110份有效专家咨询表的统计分析，分别得到了45个评价指标的隶属度，删除了隶属度低于0.3的16个评价指标（如表3所示），保留了其中的29个评价指标，构成了地区科技竞争力第二轮评价体系x［（2）］。
表3 第一轮评价体系x［（1）］中被删除的隶属度低于0.3的16个评价指标 目标层 领域层 指标层（评价指标） 变量标识 单位
科 家庭电脑普及率 x［，17］ 0.163
技 第三产业增加值占gdp比重 x［，18］ 0.201
中 支 公共图书馆数量 x［，19］ 0.198
国 撑 科技情报和文献机构数 x［，20］ 0.257
地 能 公民平均受教育年限 x［，21］ 0.282
区 力 教育经费占gdp比重 x［，22］ 0.128
科 科 工业废水排放达标率 x［，25］ 0.215
技 技 固体废物综合利用率 x［，26］ 0.226
竞 管 就业人员劳动生产率 x［，27］ 0.255
争 理 高新技术产业就业人员劳动生产率 x［，28］ 0.286
力 能 亿元投资新增gdp x［，29］ 0.292
评 力 科技进步对gdp增长的贡献率 x［，30］ 0.256
价 科 技术成果成交额 x［，35］ 0.278
技 每万人口技术成果成交额 x［，36］ 0.198
产 高新技术产业增加值占工业增加值比重 x［，43］ 0.201
出 高新技术产品出口额占商品出口额比重 x［，44］ 0.185
能
力
（二）中国地区科技竞争力评价指标的相关分析
经过专家筛选的第二轮评价指标x［（2）］中，一些评价指标之间很可能存在着高度的相关性，这种高度的相关性会导致被评价对象信息的过度重复使用，从而极大地降低评价结果的科学性和合理性。相关分析是通过对评价指标之间的相关分析，删除一些隶属度偏低而与其他评价指标高度相关的指标，以消除或降低评价指标重复反应评价信息而带来的对评价结果的影响。
评价指标相关分析通常包括以下三个基本过程：
第一，评价指标的标准化处理。由于评价指标的量纲不同，需要对原始数据进行无量纲处理，以减少评价指标的不同计量单位对分析结果的影响。设x［，i］为评
价指标的原始数据，s［，i］为评价指标的标准差，z［，i］为标准化值，则有：
附图
第二，计算各个评价指标之间的简单相关系数及r［，ij］。计算公式为：
附图
第三，根据研究需求，确定一个临界值m（0m，则可以删除其中的一个评价指标（x［，i］或x［，j］）;如果r［，ij］
表4 相关系数大于临界值（0.8）的评价指标 保留的评价指标（x［，i］） 删除的评价指标（x［，j］） 相关系数
万人国际互联网用户数 百人固定电话和移动电话用户数 0.941
科技经费占gdp比重 r&d经费占gdp比重 0.990
科技经费 r&d经费 0.987
科学家工程师数 科技活动人员数 0.988
每万人口科学家工程师数 每万人口科技活动人员数 0.989
科学家工程师数 r&d人员数 0.975
每万人口科学家工程师数 每万人口r&d人员数 0.989
高新技术产业增加值 专利授权量 0.902
（三）中国地区科技竞争力评价指标的鉴别力分析
在构建评价体系中所遇到的一个不可回避的问题是评价指标的鉴别力分析。所谓评价指标的鉴别力是指评价指标区分评价对象特征差异的能力。地区科技竞争力评价指标的鉴别力则是评价指标区分和鉴别中国不同地区科技竞争力强弱的能力。如果所有被评价的地区在某个评价指标上几乎一致地呈现很高（或很低）的得分，那么就可以认为这个评价指标几乎没有鉴别力，不能诊断和识别出不同地区科技竞争力的强弱;相反，如果被评价的地区在某个指标上的得分出现明显的不同，则表明这个评价指标具有较高的鉴别力，它能够诊断和识别不同地区科技竞争力的强弱。在评价的指标反应理论（index response theory）中，通常用指标的特征曲线的斜率作为评价指标的鉴别力参数，斜率越大表明其鉴别力就越高。图2给出了三个评价指标的特征曲线，指标c曲线的斜率最大，其次是指标b，而指标a曲线的斜率最小，则可以判断：在这三个评价指标当中，评价指标c的鉴别力最强，评价指标a的鉴别力最差。
附图
图2 三个评价指标的特征曲线
构造上述的特征曲线需要获取较多的实际资料，这是一件有相当难度的事情，在实际应用中，人们通常用变差系数来描述评价指标的鉴别
力：
附图
附图为标准差。变差系数越大，该指标的鉴别能力越强;反之，鉴别能力则越差。根据实际需要，可以删除变差系数相对较小（即鉴别力较差）的评价指标。
根据上述原理，运用spss统计软件包对这些评价指标进行方差分析，在方差分析基础上计算第三轮评价体系x［（3）］中各个评价指标的变差系数，删除了变差系数较小的“科学家工程师数”、“每万人口r&d经费”、“每名r&d人员新增仪器设备”、“国际科技论文总数”、“每万人国际科技论文数”、“r&d人员向国外转让专利使用费和特许费”和“新产品销售收入占产品销售收入比重”等7个指标，保留剩余的指标构成第四轮评价体系x［（4）］。
在第四轮评价体系x［（4）］中，共有14个评价指标，其中测度科技投入能力的有6个指标、测度科技支撑能力的有2个指标、测度科技产出能力的有6个指标。如果把测度科技支撑能力的“每万人口国际互联网用户数”和“科研与综合技术服务业新增固定资产占全社会新增固定资产比重”2个指标归并到科技投入能力指标当中，由此可以建立包括科技投入能力和科技产出能力两个领域共14个指标的中国地区科技竞争力的评价体系（如表5所示）。该评价体系的指标涵盖面广和内在逻辑性强，数量繁简适中，具有很强的可操作性，因此，可以用来实际测度中国地区的科技竞争力。
表5 中国地区科技竞争力评价体系 目标层 领域层 指标层（评价指标） 变量标识 单位
科技经费总额 v1 万元
科 每万人口科技经费 v2 万元
技 科技经费占gdp比重 v3 ％
投 地方财政科技拨款占财政支出比重 v4 ％
地 入 企业r&d经费占产品销售收入比重 v5 ％
区 能 每万人口科学家工程师数 v6 人
科 力 每万人口国际互联网络用户数 v7 户
技 科研与综合技术服务业新增固定资产占全社会新增固定资产比重 v8 ％
竞 科 高技术产业增加值 v9 亿元
争 技 每万人口高技术产业增加值 v10 亿元
力 产 高技术产品出口额 v11 亿美元
出 每万人口高技术产品出口额 v12 亿美元
能 每万科技人员专利授权量 v13 项
力 每万r&d人员向国外转让专利使用费和特许费 v14 亿美元
五、中国地区科技竞争力的评价方法
地区科技竞争力评价是一个多指标的综合评价问题，它是把反映地区科技竞争力的多项指标的信息加以综合，从整体上评价地区科技竞争能力强弱。多指标综合评价的基本思想是把多个单项指标组合起来，形成一个包含各个侧面的综合指标，其
实质是把高维空间中的样本投影到一维直线上，通过投影点来研究样本的特性。目前已有多种方法进行多指标的综合评价，它们各有优点，但同时也都存在着一些明显的缺陷：一是赋权的主观性。无论主观经验赋权法还是专家赋权法，权重的确定与指标的数字特征并无实际上的联系，权重只是对指标内容的重要程度在主观上的把握，这样会产生对某个指标的重要性产生过高或者过低的估计，从而影响评价结果的有效性。二是评价指标之间的相关性问题。在综合评价中，各个评价指标之间往往存在着一定的相关性，这种相关性通过相关指标的重复赋权，导致评价信息的重复使用，使得评价结果难以真实地反映被评价对象的真实情况。主成分分析正是解决这两个问题的一种有效方法。
主成分分析的基本思想是找出影响问题的几个综合指标（称为主成分），这些综合指标为原来变量的线性组合，它们不仅包含了原始变量的信息，而且彼此间不相关。在保留绝大部分原始变量信息的条件下，对少数几个主成分进行分析，既能消除重叠因素的影响，又能使问题降维、简化。用主成分方法进行综合评价，就是把原指标综合成几个主成分，再以这几个主成分的贡献率为权数进行加权平均，构造出一个综合评价函数，根据综合评价函数值进行评判。
主成分分析法的计算步骤如下：
（1）对评价指标的原始数据进行标准化处理。
设x＝｛x［，1］，x［，2］，x［，3］，l，x［，p］｝为地区科技竞争力的评价指标集，z＝｛z［，1］，z［，2］，z［，3］，l，z［，p］｝为经过标准化处理后的评价指标集，x［，ij］为第i个高新区的第j项评价指标的原始数据，z［，ij］为相应的经过标准化处理的评价指标数据值，其中
（2）根据标准化的数据值，建立评价指标数据集的相关系数矩阵r
附图
（3）求相关系数的特征值和贡献率。
由r的特征方程｜r－λi｜＝0，求得p个特征值λ［，1］≥λ［，2］≥l≥λ［，p］≥，对应的特征向量u［，1］，u［，2］，u［，3］，l，u［，p］，其中u［，i］＝（u［，i1］，u［，i2］，u［，i3］，l，u［，ip］）（i＝1，2，3，…，p）。
于是得到p个主成分：y［，i］＝u［，i1］x［，1］＋u［，i2］x［，2］＋u［，i3］x［，3］＋l＋u［，ip］x［，p］（i＝1，2，3，…，p） ①
第i个主成分y的特征值λ［，i］即为该主成分的方差，方差越大，对总变差的贡献也越大，其贡献率为α［，i］＝它反映了第i主成分综合原始变量信息的百分比。与特征值λ［，i］对应的特征向量u［，i］的p个分量就是第i个主成分y［，i
］中p个标准化变量的系数，它们的绝对值大小和正负号反映了该主成分与相应变量的相关程度和方向。
（4）以每个主成分的贡献率为权数，构造综合评价函数
f＝α［，1］y［，1］＋α［，2］y［，2］＋α［，3］y［，3］＋l＋α［，p］y［，p］ ②
综合评价函数即为地区科技竞争力的综合评价指标。
将每个省市的p项指标得分标准化后代入①式，求出其主成分值，即主成分得分，再由②式即可得到其综合评价函数值，即该地区科技竞争力的综合得分，综合得分越高，表明该地区科技竞争力就越强。
六、中国地区科技竞争力的实际测度与比较分析
通过查阅各年度的中国统计年鉴、中国科技统计年鉴、中国经济统计年鉴、各省市统计年鉴以及政府正式公布的统计数据，获得了31个省市14个评价指标的2002年度的原始数据。
运用spss统计软件对所获得的原始数据进行主成分分析，采用方差最大旋转法，并以特征值大于1的标准提取两个主成分，主成分分析的结果如表6所示。
表6 方差极大化旋转后的因子载荷矩阵 component
1 2
每万人口科学家工程师数 .939 .262
每万人口科技活动经费 .934 .279
科技经费占gdp比重 .868 －.001
科研与综合技术服务业新增固定资产占全社会新增固定资产比重 .854 －.095
每万人口国际互联网络用户数 .731 .497
科技经费总额 .655 .604
地方财政科技拨款占财政支出比重 .609 .019
企业r&d经费占产品销售收入比重 .519 .263
高新技术产业增加值 .105 .942
高新技术产品出口额 －.018 .941
每万人口高技术产品出口额 .351 .834
每万科技活动人员专利授权量（项） －.071 .735
每万r&d人员向国外转让专利使用费和特许费 .564 .721
每万人口高技术产业增加值 .524 .652
方差贡献率（％） 39.799 34.220
方差累积贡献率（％） 39.799 74.019
表6的结果显示，在第一个主成分上，因子载荷较高的评价指标分别为每万人口科学家工程师数、每万人口科技活动经费、科技经费占gdp比重、科研与综合技术服务业新增固定资产占全社会新增固定资产比重、每万人口国际互联网络用户数、科技经费总额、地方财政科技拨款占财政支出比重、企业r&d经费占产品销售收入比重等，这些指标均是反映和测度一个地区科技投入能力的指标，因此，可以将第一主成分命名为科技投入能力主成分;在第二主成分上，因子载荷较高的评价指标分别为高新技术产业增加值、高新技术产品出口额、每万人口高技术产品出口额、每万科技活动人员专利授权量、每万r&d人员向国外转让专利使用费和
特许费、每万人口高技术产业增加值等，这些指标均是反映和测度一个地区科技投入能力的指标，因此，可以将第二主成分命名为科技产出能力主成分。
由表6可知，第一主成分（科技投入能力）的方差贡献率为39.799％，第二主成分（科技产出能力）的方差贡献率为34.220％，累积方差贡献率为74.019％，即用这两个主成分能解释原先14个评价指标74％的方差。因此，我们可用科技投入能力和科技产出能力两个主成分来测度31个省市的科技竞争力。
以每个主成分的方差贡献率为权重系数，根据上述构造的综合评价函数，可以计算得到全国31个省市科技竞争力综合得分的标准化分数。为了便于对比分析，可以用效用值表征科技竞争力的强弱，并规定效用值的取值区域范围为［0，100］，即科技竞争力最强的地区效用值为100，最弱的地区效用值为0。如果用x［，i］表示第i个地区科技竞争力的综合得分，x［，imax］表示科技竞争力综合得分的最大值，x［，imin］表示科技竞争力得分的最小值，则第i个地区科技竞争力的效用值y［，i］可以表示为：y［，i］＝（x［，i］－x［，imin］）/（x［，imax］－x［，imin］）＊100。
全国31个省市科技竞争力的标准值和效用值及其排序结果如表7所示。
表7 全国31个省市科技竞争力的标准分数和效用值 地区 标准分数 效用值 排序 地区 标准分数 效用值 排序
北京 1.86 100.00 1 河南 －.23 8.45 17
上海 1.21 71.35 2 黑龙江 －.23 8.19 18
广东 1.13 67.97 3 江西 －.24 7.75 19
天津 .56 43.08 4 重庆 －.25 7.65 20
江苏 .32 32.31 5 山西 －.26 7.10 21
辽宁 .14 24.52 6 宁夏 －.26 6.93 22
浙江 .13 24.15 7 海南 －.28 6.18 23
福建 .08 22.01 8 贵州 －.28 6.16 24
陕西 .06 20.84 9 青海 －.33 3.99 25
山东 .00 18.21 10 云南 －.34 3.56 26
湖北 －.04 16.78 11 广西 －.34 3.39 27
四川 －.11 13.47 12 甘肃 －.37 2.20 28
安徽 －.16 11.25 13 内蒙古 －.37 1.98 29
吉林 －.17 11.11 14 新疆 －.38 1.70 30
湖南 －.20 9.53 15 西藏 －.42 .00 31
河北 －.21 9.31 16
从科技竞争力的效用值可以看出，我国31个省市的科技竞争力存在着明显的差异。依据科技竞争力的聚类分析结果，大体上可以把31个省市划分为以下五个集团：
第一集团：北京和上海，其效用值明显的高于其他省市，属于科技竞争力强的地区。
第二集团：广东、天津、江苏、辽宁、浙江、福建和陕西七省市，其效用值超过20，属于科技竞争力较强的地区。
第三集团：山东、湖北、四川、安徽和吉林五省市，其效用值超过10，属于科技竞争力中等的地区。
第四集团：湖南、河北、河南、黑龙江、江西、重庆和山西七省市，其效用值在10－7之间，属于科技竞争力较弱的地区。
第五集团：宁夏、海南、贵州、青海、云南、广西、甘肃、内蒙古、新疆和西藏10个省市，其效用值均低于7，属于科技竞争力弱的地区。
从总体上来看，科技竞争力较强的地区绝大部分分布在东部沿海地区，而中西部地区的科技竞争力普遍偏弱，位于第四集团和第五集团的地区基本上是中西部地区。造成我国地区科技竞争力不同的一个重要原因是市场体系和经济发展的不平衡。改革开放以来，我国对东部及沿海地区率先实行了以市场为导向的经济体制改革，在投资、税收、外贸和经营自主权方面提供了优惠政策，促进了东部及沿海地区经济的发展和市场体系的发育，为地区发展和科技竞争力的提高奠定了雄厚的物质基础，创造了良好的市场环境。而中、西部地区相对而言，市场体系的发育和经济发展水平明显滞后于东部地区，地区发展及其科技竞争力的提高受到自然环境、基础设施、市场环境和社会文化的极大制约。在我国东、中、西部地区市场体系发育和经济发展水平差距逐步拉大的同时，地区经济发展的差距也不断增大，从而导致了地区科技竞争力强弱的不同。
七、中国地区科技竞争力实际测度的效度分析
根据现代评价理论的要求，每一项研究所使用的测评工具（或评价体系）的指标设计是否科学和合理，测评结果是否可靠和有效，需进行效度检验［9］。
效度（validity）是指测评工具究竟在多大程度上能够测评到真正想要测评的特质（或东西），即测评的有效程度。从统计学上讲，效度是指测评结果与某种外部标准（即效标）之间的相关程度，相关程度越高即表明测评结果越有效。根据研究目的不同，效度评定有多种方法。常用的方法有内容效度、预测效度、构思效度、聚合效度、辨别效度、效标关联效度等。主成分分析的结果表明，研究所使用的测评工具由“科技投入能力”和“科技产业能力”2个主成分构成，并且它们对总方差的解释能力达到了74.019％，说明研究所使用的测评工具的理论构思是严密的，即具有良好的构思效度（constructive validity）。
本研究使用效标关联效度对测评工具进行效度检验。估计效标关联效度首先必须确定明确的效标，所谓效标是指衡量一个测评结果是否有效的外在标准。我们用2002年度国家科技部对31个省市的科技进步水平评价结果的排序为效
标，计算两者之间的kendall和spearman等级相关系数（如表8所示）。结果表明，地区科技竞争力排序与地区科技进步水平排序的kendall相关系数为0.768，spearman相关系数为0.908，两个相关系数均呈现高度的显著性，说明本研究的地区科技竞争力测评结果具有很高的效标关联效度。
表8 科技竞争力与科技进步水平之间的等级相关分析 科技竞争力排序 科技进步水平排序
kendall＇ s tau＿b 科技竞争力排序 correlation coefficient 1.000 .768（［＊＊］）
sig. （2－tailed） . .000
n 31 31
科技进步水平排序 correlation coefficient .768（［＊＊］） 1.000
sig. （2－tailed） .000 .
n 31 31
spearman＇ s rho 科技竞争力排序 correlation coefficient 1.000 .908（［＊＊］）
sig. （2－tailed） . .000
n 31 31
科技进步水平排序 correlation coefficient .908（［＊＊］） 1.000
sig. （2－tailed） .000 .
n 31 31