基于层次—因子综合评价法的广东省科技综合实力实证研究

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基于因子分析的广东农业科技竞争力研究

就是减少变量的数目，用少数因子代替所有变量去分析整个经济问题。因子分析的模型如下：
表１农业科技竞争力评价指标体系及有关数据
序号代码
１投２
入
指标名称
单位万元万元广 Nhomakorabea 山东
浙江
江苏
河南
７３９５３１８３６
四川
１１１ＯＯ６３４５９
由于竞争力具有丰富的内涵，用于衡量竞争力水平的指标众多，而且它们之间可能存在相关性。而因子分析可以通过研究与竞争力相关的系数矩阵的内部依赖关系，找出能综合反映所有变量特征的少数几个随机变量，能更客观简明地分析问题。目前国内外关于国际竞争力、产业竞争力、区域竞争力、企业竞争力等方面的研究也多采用因子分析法，这研究方法也被证明了其在竞争力研究上的有效性和准确性。下面笔者将应用因子模型来研究分析广东农业科技竞争力的综合水平。
Ｄ国家星火计划总投入１Ｄ全省农林科研机构Ｒ２＆Ｄ课题经费内部支出
１６１２７７Ｏ３８２０１８７３６２１４０
２２９３８６５５００６３４２８８４１５４
能３Ｄ农业科研单位设备购置支出３力４Ｄ全省农林科研机构科学家和工程师数４
基于因子分析的广东农业科技竞争力研究
陈丽佳，张振刚
（．广东省技术经济研究发展中心，广东广州５０７１１００２．华南理工大学，广东广州５０４）１６０

基于因子和聚类分析的广东省社会保障水平综合评价

行定量分析并做出总体评价，根据评价结果分解各
社会保障制度作为一项政治制度最早建立于德
国，后作为一项经济制度成熟于美国，志着现代而标
类指标，明确地区社会保障水平相对发达或相对落
后的原因，找出问题的症结所在，从而更科学、合理
策的科学性和准确性。本文通过因子分析和聚类分析方法对广东省２１个地市的社会保障水平进行实证研究，出广东省社会指保障水平存在地区性差异等问题，有在经济发展、只医疗设施、文环境、民文化教育等各方面协调发展，能全面提升全省人居才
指
标Ｘ９养老保险参保率．ＸＩＯ失业保险参保率Ｘ１．医疗保险参保率１ＸＩ．伤保险参保帛２工
社会保障覆盖嘶指标社会保障覆盖面指标社会保障覆盖叫指标社会保障覆盖面指标
性，阻碍社会保障制度的顺利发展。文拟运用因子本分析与聚类分析法对广东省各地区社会保障水平进
第２５卷第３期
２１０２年６月
濮阳职业技术学院学报
ＪｕｎｌｏｕａｇＶｃｔｎｌｎｅｈｉａｏｌｇｏｒａｆｙｎｏａｉａｄＴｃｎｃｌＣｌｅＰｏａｅ
Ｖ０．Ｎｏ３１２５．
社会保障制度的建立。社会保障是指国家为了保持经济发展和社会稳定，在公民年老、疾病、伤残、失业、遇灾害、遭面临生活困难的情况下，由政府和社会依法给予物质帮助，以保障公民基本生活需要的

基于层次分析法的广东省企业科技特派员实施效果评价研究

２０ｌ４年第３期
ｓ。ｉ。ｄＴ孟
。ｍ。ｔＲ。。阳ｈ
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００—７６９５．２０１４．０３．０１３
基于层次分析法的广东省企业科技特派员实施效果评价研究
２００８年６月，教育部、科技部和广东省人民政府联合印发《关于组织实施省部企业科技特派员行
计划的实际情况，制定相应的评价指标体系，并运用层次分析法进行评价，以期客观、公正、科学地掌握企业科技特派员计划的实施效果，为企业科技特派员计划在广东省及全国持续、有效地开展提供参考。
ＬＩＤａｉｓｕ
（ＧｕａｎｇｄｏｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃａｎｄＴｅｃｈｎｉｃａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１００３３，Ｃｈｉｎａ）
ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎｅｒｓｉｎＧｕａｎｇｄｏｎｇＰｒｏｖｉｎｃｅ．Ｉｔｅｎｒｉｃｈｅｓｍｅｔｈｏｄｓｔｏｔｈｅｅｆｆｅｃｔｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｓｐｅｃｉａｌｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎｅｒｓｆｒｏｍｔｈｅｑｕａｎ —

中国东部省份科技创新能力综合评价

中国东部省份科技创新能力综合评价作者：杨力徐悦朱俊奇来源：《现代管理科学》2021年第08期[摘要]创新驱动发展战略是中国改革开放以来提出的重要议题，科技创新能力是衡量地区发展能力的关键指标。

以我国东部12个省份为研究对象，运用逼近理想解排序法（TOPSIS）识别高权重指标、对评价对象的贴近度进行测算，并以此为参照，进一步通过对抗解释结构模型（AISM）对研究对象进行优劣层级划分。

结果表明：工业企业R&D项目数、地方财政预算、R&D经费投入是影响区域科技创新能力的重要因素，且各省份之间表现差异较大。

广东省科技创新水平较高;江苏、北京、浙江、上海、山东、天津、福建、河北8省份科技创新水平依次递减;辽宁、广西、海南3省份排名靠后，地区科技水平还有待加强。

因此，未来应侧重于短板因素提升，并加强资金监管、人才管理、产业结构改革等方面综合发展。

[关键词]科技创新;创新能力评价;逼近理想解排序法;对抗解释结构模型一、引言2016年，中共中央国务院印发《国家創新驱动发展战略纲要》，强调科技创新是提升社会生产力的战略支撑1。

关注区域科技高质量发展，探讨科技创新发展水平的影响和驱动机制已逐渐成为国内学者的研究热点。

东部省份作为我国改革开放的前沿区域，整体具有较好的贸易基础和经济基础，且东部地区对中国整体科技创新贡献较大。

然而，由于自然环境、经济实力等方面的差异，各省份科技创新能力状态强弱不均。

如何利用区域优势，提高科技发展水平，协调区域创新资源配置，对各省份科技创新能力进行合理测度，是当下研究的重要课题。

目前学术界对科技创新能力的研究集中于科技创新能力评价体系的构建、科技产出分析、科技就业与人才培养机制研究等。

熊彼得创新理论阐述了科技投入对科技创新能力有正向激励作用，投入主要来源于FDI、政府投入和企业投入[1]。

蒋兵等通过构建门槛效应模型发现企业自主研发投入、FDI流入和政府补贴这3个门槛变量对科技创新均有促进作用[2]，证实了前人理论。

基于因子分析法的广东省各城市科技综合实力实证研究

ｓｐｏｔｆｒｉｒｖｎｈｃｅｔｉｎｅｈｉａｔｅｇｈｕｐｒｏｍｐｏｉｇｔｅｓｉｎｉｃａｄｔｃｎｃｌｒｎ．ｆｓｔ
【ｙＫｅｗｏｄ】ｓｉｎｉｃｎｔｃｎｃｌｔｅｇｈ；ｎｅｓｓｅｆｃｏａａｙｉ；ｏｒｈｎｉｅｒｓｃｅｔｉａｄｅｈｉａｓｒｎｔｉｄｘｙｔｍ；ｔｒｎｓｓｃｍｐｅｅｓｖｆａｌ
ａｐｒｉｉｇｐａｓｎ
一
、
引言
科技综合实力是城市经济实力的重要体现．是影响一个城市经济、社会发展的决定性因素。经济增长方式的根本转变，必须依靠科技进步，依靠科学技术，这是经济发展的大趋势。如何客观、正确地评价广东省各城市的科技综合实力，找出城市间科技发展中的差距和存在的问题，进而提出城市科技发展战略，明确科技发展的目、标方向、任务、重点，这是实践提出的迫切需要解决的问题。本文根据多元统计分析方法，运用社会经济统计软件ＳＳ５ｒｎｏｓＰＳ１．ｆｄｗ，对广东省各城市２０、０８０ｏＷｉ０７２０年的统计数据进行因子分析，客观地反映了广东省各城市的科技综合实力及其变化，从而为广东省各城市科技发展规划与决策提供了实证依据。
二、研究方法（）获取和指标选择一数据
出的科技实力评价指标，依据科学性、合理性、可比性和可操作性的原则，并力求较完善、全面、真实地反映各城市的科技综合实力，兼顾统计年鉴所能提供的统计指标，本文以广东省２个省辖市为样本，选取了能反映城市科技综合实力的１１项统计指标，２建立城市科技综合实力评价指标体系，具体如下：ｌｘ科技人员数（；２人）ｘ科学家和工程师数（；３人）ｘ从事ＲＤ人员数（：４＆人）ｘ科技经费总额（万元）Ｘ＆；５ＲＤ经费（万元）６＆；Ｄ经费占地区ＧＰ比重（；７ＸＲＤ％）ｘ专利授权数（；８件）ｘ高新技术产业总产值（万元）Ｘ；９地区ＧＰ总值（Ｄ亿元）Ｘ０；１人均地区ＧＰＤ总值（人）Ｘ１元／；１工业全员劳动生产率（人）Ｘ２万元ＧＰ元，；１Ｄ综合能耗（万元）统计数据可吨，，以从广东统计年鉴得到，详见表１。

基于因子分析的广东专业镇科技创新能力评价研究

基于因子分析的广东专业镇科技创新能力评价研究陈金德;伍晓玲;林雄【摘要】This paper used factor analysis method to evaluate S&T innovation of every city in Guangdong excluding Shenz-hen from the S&T support capabilities,technological innovation and S&T output,and classified professional towns according to the evaluation results.Finally,this paper proposed corresponding upgrading countermeasures to different professional towns.%从科技支撑能力、科技创新投入和科技创新产出三个方面构建科技创新能力评价指标体系，运用因子分析法对广东省各地市（除深圳外）专业镇的科技创新能力进行评价，根据评价结果对各地市专业镇进行分类，同时对不同类型的地市专业镇提出相应的转型升级对策。

【期刊名称】《科技管理研究》【年(卷),期】2014(000)009【总页数】4页(P55-58)【关键词】因子分析;广东专业镇;科技创新能力【作者】陈金德;伍晓玲;林雄【作者单位】广东省生产力促进中心，广东广州510070;广东省生产力促进中心，广东广州 510070;广东省生产力促进中心，广东广州 510070【正文语种】中文【中图分类】F124专业镇是城乡地域中经济规模较大、产业相对集中且分工程度或市场占有率较高、地域特色明显、以民营经济为主要成分的建制镇［1］。

经过近二十年的发展，专业镇已经成为广东经济发展的重要增长极。

数据显示，2012年，广东全省342个专业镇①的GDP为17 513.6亿元，占全省(除深圳外)GDP的30.69%②。

加强方法论研究推进广东科技评估工作——专访广东省技术经济研究发展中心主任曾乐民

加强方法论研究推进广东科技评估工作《广东科技》：曾主任，您好！请您介绍广东省科技评估中心的由来。

曾乐民：广东的科技评估发展与国家基本同步，是第一批建立科技评估机构的省份之一。

广东省科技评估中心（以下简称中心）成立于20世纪90年代，主要承担政府部门委托的项目评审、绩效评价等工作。

中心是中国科技咨询协会创始单位会员，也是国内从事科技评估案例最多的科技评估机构之一，协助建有华南地区最大的科技咨询专家库。

《广东科技》：请您谈谈广东省科技评估中心在科技评估方面的发展情况。

曾乐民：在科技评估方面，中心主要承担了以下工作：一是科技计划项目的立项评审。

中心承担的立项评审工作涉及了省级各类科技计划，如自然科学基金、重大科技专项、公益研究与能力建设专项、协同创新与平台环境建设专项等，年评审各类科技计划项目达2万多项。

二是科技专项中期评估工作。

中心协助省科技厅开展了2014、2015年度立项的10个广东省重大科技专项领域项目涉及财政经费7.98亿元的中期评估工作，以及2015、2016年度立项的广东省应用型科技研发专项项目涉及财政经——专访广东省技术经济研究发展中心主任曾乐民【专家简介】曾乐民，研究员，国务院政府特殊津贴专家，现任广东省技术经济研究发展中心主任，长期从事科技发展、科技评估方面的研究，曾主持省级以上科技项目40多个，多次荣获广东省科学技术奖二、三等奖。

三是绩效评价。

中心从2004年起介入财政支出绩效评价的工作。

2010年，作为省财政厅认可的第三方绩效评价机构，中心完成了多个重点绩效评价和第三方绩效评价，先后接受世界银行贷款业务办公室的委托完成了多个外国政府、国际金融组织项目绩效评价工作，部分绩效评价报告作为优秀案例入选《国际金融组织贷款在建项目绩效评价典型案例》。

科技创新能力综合评价方法探讨

２科技创新能力指标体系的综合评价
由前面确定的指标体系，可见不同地区科技创新能力要由众多指标来描述。本文拟采用因子分析
法进行多指标的综合评价，因为因子分析法通过运用多元统计方法可以从众多观测变量中找出少数几
个不能直接观测的综合因子来解释原始数据，它能够克服指数综合法、层次分析法等其他综合评价方
法需要主观确定参考变量、评价结果会因人而异的缺陷，客观有效地寻找综合指标，为了达到既包罗原
１３
四
川
—０．６３５３
２１
１．８２４６
２
Ｏ。６６６６
７
０．３４４６
１２
Ｏ．０８４７
８
贵
州
一Ｏ．７２３７
（１）教育事业支出占财政支出比例Ｋ（单位：％）：用地区财政支出中的教育事业费支出与地区财政总支出之比来衡量财政对教育投入的力度。（２）技术改造投资比重ｘ７（单位：％）：该指标用技术更新改造中的改建项目投资额和固定资产总投资的比例来反映。（３）科技活动经费筹集）【８（单位：千
收稿日期：２００２—０５—２９作者简介：李宗璋，１９７８年生，女，广州暨南大学经济学院统计系研究生，主要研究领域：统计指标体
每万人专业技术人员数、ｘ２每万人高校教工数、ｘ３点科技计划项目的多少，可将Ｆ３概括为教科研因
从业人员受教育程度、）【４研究与发展全时人员当子。（４）在主因子Ｆ４中，影响程度较大的指标有：ｘ７
量、Ｘ１１专利授予量、Ｘ。２科学研究和综合技术服务事技术改造投资比重、）（８科技活动经费筹集，可将Ｆ４
业增加值比重、ｘ１３技术市场成交额、ｘ１５收录论文数概括为科技投入因子。
（１）专利授予量Ｘ１１（单位：件）：指专利管理机关授予专利权的数量。（２）科学研究和综合技术服务事业增加值比重ｘ１２（单位：％）：该指标用一个地区的科学研究和综合技术服务事业增加值在该地区国民生产总值中占的比例来反映。（３）技术市场成交额ｘ】３（单位：万元）：包括技术开发、技术咨询、技术转让以及技术服务等有偿技术交易额。（４）新产品产值占工业总产值比重Ｘ，。（单位：％）：指新产品开发的产值占工业总产值的比重。（５）收录论文ｘ１５（单位：件）：指被ｓＣＩ（＜科学引文索引＞）、ＥＴ（＜工程索引＞）、ＩｓＩＰ（＜科学技术会计索引＞）收录的论文数。（６）国家指导性计划项目Ｘ１６（单位：项）：包括火炬计划、星火计划以及成果推广计划项目。

基于因子分析和聚类分析的技术创新能力研究——以陕西省为例

基于因子分析和聚类分析的技术创新能力研究——以陕西省为例李文琴;王佳;李玲【摘要】技术创新是推动科技进步和经济增长的决定性因素.首先,在文献分析的基础上,利用我国不同地区技术创新的实际数据,本文通过构建包含21项指标的区域技术创新能力体系,对我国31个省市的2011年的数据进行因子分析.进一步地,对陕西与我国其他省市的技术创新能力进行了横向比较.文章的结论对陕西区域技术创新能力的提升,和相关经济发展政策和建议提供理论依据.【期刊名称】《技术与创新管理》【年(卷),期】2014(035)002【总页数】6页(P103-108)【关键词】区域技术创新;因子分析;经济发展政策【作者】李文琴;王佳;李玲【作者单位】西安科技大学管理学院,陕西西安710054;西安科技大学管理学院,陕西西安710054;西安科技大学管理学院,陕西西安710054【正文语种】中文【中图分类】F124.31 引言经济全球化实质上也是全球经济的区域化，当今经济发展的模式已经逐渐从国家、地区及企业间的竞争演化到了区域性经济的竞争，然而现代经济竞争背后的本质是区域技术创新能力的竞争，它也是衡量区域竞争力和区域经济持续发展的重要标志。

关于技术创新能力的评价近年来也引起了许多学者的关注。

刘超，张少杰(2009)，通过采用因子分析方法对辽宁省技术创新能力进行了定量评价和分析，提出了有针对性、指导性的对策建议。

范德成和田丹、阚磊(2010)利用主成分分析法，运用统计软件对重庆市自身以及选取有代表性的几省市技术创新能力做出主成分与综合的得分与排名。

徐辉(2012)建立一套区域技术创新测度体系，运用灰色关联度模型广东1999-2006 年的数据来分析区域技术创新能力测度。

在技术创新能力体系的研究上，洪功翔，杜君(2012)以技术创新投入、产出、支撑、扩散能力四个方面的技术创新能力指标体系来对比研究中部地区其他省份之间的差距，并提出了建立多元化政府投入体系和创新型企业研发的信用担保体系的方针政策。

基于科技投入与产出的广东科技创新能力研究

22㊀收稿日期:2021-03-31基金项目:广东省科技计划项目基于科技论文及专利成果分析的广东省科技创新能力评价研究 (2017A 030303059)作者简介:覃筱楚(1987-),女,广西贵港人,硕士,工程师,研究方向:产业情报分析;张雯(1991-),女,浙江江山人,硕士,助理馆员,研究方向:情报计量学;黄耀东(1991-),男,福建泉州人,硕士,助理馆员,研究方向:信息资源建设;郭晨(1993-),男,江西吉安人,硕士,助理馆员,研究方向:产业情报分析;孙奇(1993-),男,山东枣庄人,硕士,助理工程师,研究方向:信息资源建设;宋亦兵(1965-),男,湖南资兴人,硕士,高级工程师,研究方向:产业情报分析㊂基于科技投入与产出的广东科技创新能力研究覃筱楚1,张㊀雯2,黄耀东3,郭㊀晨1,孙㊀奇1,宋亦兵1(1.中国科学院广州生物医药与健康研究院信息情报中心,广东广州510530;2.深圳大学图书馆,广东深圳518060;3.广州图书馆,广东广州510623)摘要:从科技投入与产出两个层面建立31个科技创新能力评价指标,通过定量分析和主成分分析法衡量广东㊁北京㊁上海㊁江苏和湖北5个地区科技投入与产出的差异性及评价其综合创新能力㊂通过对比分析,进一步总结广东在科技投入㊁科技文献产出㊁专利数量及专利密度等方面的特点,提出广东应发挥高技术企业的领先优势,与研发机构和高校建立产业合作关系;通过政策引导,营造科研创新氛围;建立人才合作培养机制,加强对外合作,带动相应学科领域的发展㊂关键词:科技创新;科技投入;科技产出;创新能力;评价指标;主成分分析法中图分类号:F 124.3㊀㊀㊀㊀文献标志码:A ㊀㊀㊀㊀文章编号:2096-5095(2021)03-0022-09Research on the Scientific and Technological Innovation Capability of GuangdongBased on the Input and Output of Science and TechnologyQIN Xiao -chu 1,ZHANG Wen 2,HUANG Yao -dong 3,GUO Chen 1,SUN Qi 1,SONG Yi -bing 1(rmation Center,Guangzhou Institute of Biomedicine and Health,Chinese Academy ofSciences,Guangzhou 510530,China;2.Shenzhen University Library,Shenzhen 518060,China;3.Guangzhou Library,Guangzhou 510623,China)Absrtact :This paper establishes 31evaluation indexes of scientific and technological innovation capability from the aspects of inputand output ,and measures the differences between scientific and technological inputs and outputs and the evaluation of comprehensiveinnovation ability in Guangdong ,Beijing ,Shanghai ,Jiangsu and Hubei by quantitative analysis and principal component analysis.Through comparative analysis ,this paper further summarizes the characteristics of Guangdong in terms of scientific and technologicalinput ,output ,patent quantity and patent density ,then ,suggests that Guangdong should give full play to the leading edge of high-tech enterprises ,establish industrial cooperative relations with research and development institutions and universities ;create anatmosphere of scientific research and innovation through policy guidance ;establish a mechanism for talent cooperation and training ,and strengthen foreign cooperation to develop corresponding disciplines.Key words :scientific and technological innovation ;science and technology input ;science and technology output ;innovationability ;evaluation index ;principal component analysis2021年6月科技创新发展战略研究Jun 2021第5卷第3期Strategy for Innovation and Development of Science and TechnologyVol .5No .30㊀引言科技创新能力是社会生产力发展的源泉,在国家自主创新战略的宏观背景下,科技创新能力对提升地区经济发展和竞争力至关重要㊂通过制定科学的评价指标体系,全面分析地区科技创新驱动发展的趋势和特点,部署创新驱动发展战略,可以促进资源要素的高效配置,进一步推动社会经济高质量发展㊂我国科技创新能力研究起步较晚,自20世纪80年代中期开始,诸多学者基于不同的评价方法从不同角度探索科技创新能力评价指标的建立[1]㊂王涛等[2]从科技创新投入㊁环境和产出三大方面构建了11个指标,运用聚类分析法对区域创新能力进行研究㊂陶雪飞[3]以 5位一体的科技创新能力为出发点构建13个二级评价,对样本城市进行实证研究㊂王彦博等[4]从创新环境㊁资源㊁服务影响力和产出4个方面构建了25个评价指标,利用主成分分析法对31个省份的科技创新中心进行研究分析㊂李燕鸿[5]利用具有多投入产出特点的数据包络分析法构建绩效评价指标,对2008-2016年珠三角城市的创新绩效进行评价㊂肖田野等[6]在评价广东科技创新能力中,从科技创新投入和产出两方面构建了7个二级指标,但细分的二级指标不够全面㊂上述研究显示科技创新能力涉及范围较广,评价应从多个角度出发,需建立系统全面的评价体系;数据收集统计的难易程度和连续性直接影响评价建模实证,因此,可持续获得客观数据的指标有利于评价体系的推广应用㊂自1985年以来,广东依靠科技体制改革的政策优势,在促进全省科研体制改革方面不断取得进步,相继出台‘广东省科技厅关于进一步深化科技计划管理改革的意见“‘关于进一步促进科技创新的若干政策措施“‘广东省自主创新促进条例“等配套政策,助力研发机构㊁企业和高校等科研主体开展知识产权和自主研发的科研活动㊂为了解广东科技创新能力,本研究综合采用各类统计年鉴数据,从科技投入与产出两大方面建立科技创新能力评价指标体系,选取北京㊁上海㊁江苏㊁湖北四个省市与广东进行对比,通过主成分分析法综合衡量不同地区的科技创新能力,以期为科技创新能力研究提供理论支撑,为广东科技创新能力建设提供参考㊂1㊀科技创新能力评价指标体系与方法1.1㊀指标体系的构建为保障数据的连续性㊁权威性,本研究综合参考‘中国科技统计年鉴“和‘中国统计年鉴“中与科技创新密切相关的指标作为基础指标和数据来源,在此基础上构建部分衍生的推算指标,从而形成科技创新能力评价指标体系(见表1),包含科技投入和产出2个一级指标㊁9个二级指标以及47个三级指标㊂科技投入反映科技创新活动所需的外部资源,包括R&D课题㊁人员保障和经费保障;科技产出包括科研机构㊁高新技术产业㊁高校等不同创新主体在专利㊁著作㊁论文的产出情况,以及专利所有权转让㊁专利授权情况,反映科技创新活动产生的经济效应和社会影响,体现科技创新驱动城市经济发展的作用㊂1.2㊀评价方法由于指标体系中指标数量较多,为综合考察各个指标,对比不同地区的科技创新能力,本研究采用定量分析法和主成分分析法(principal components analysis,PCA)相结合的方式㊂定量分析法主要用于对比分析广东与其他地区在科研经费㊁人员㊁专利分布㊁专利价值㊁专利密度等科技创新投入和产出的差异性㊂主成分分析法用于分析广东与其他地区综合创新能力的横向对比及广2021年6月覃筱楚,等:基于科技投入与产出的广东科技创新能力研究Jun202123㊀表1㊀科技创新能力评价指标体系一级指标二级指标三级指标科技投入A.R&D课题(项目)数B.R&D人员全时当量C.R&D经费内部支出A1.R&D课题数A2.研究与开发机构R&D课题数A3.高等学校R&D课题数A4.高技术产业R&D项目数B1.R&D人员全时当量B2.研究与开发机构R&D人员全时当量B3.高等学校R&D人员全时当量B4.高技术产业R&D人员全时当量C1.R&D经费内部支出C2.研究与开发机构R&D经费内部支出C3.高等学校R&D经费内部支出C4.高技术产业R&D经费内部支出科技产出D.科技论文数量E.科技著作数量F.专利数量G.专利分布H.专利价值J.专利密度D1.研发机构与高校发表科技论文总数D2.研究与开发机构发表科技论文数量D3.研究与开发机构在国外发表科技论文数量D4.高等学校发表科技论文数量D5.高等学校在国外发表科技论文数量E1.研发机构与高校出版科技著作总数E2.研究与开发机构出版科技著作数E3.高等学校出版科技著作数F1.国内专利申请数F2.国内发明专利申请数F3.国内专利授权数F4.国内发明专利授权数F5.国内有效专利数F6.国内有效发明专利数G1.研究与开发机构申请专利数G2.研究与开发机构申请发明专利数G3.研究与开发机构有效发明专利数G4.高等学校申请专利数G5.高等学校申请发明专利数G6.高等学校有效发明专利数G7.高技术产业申请专利数G8.高技术产业申请发明专利数G9.高技术产业有效发明专利数H1.研究与开发机构专利所有权转让及许可数H2.研究与开发机构专利所有权转让及许可收入H3.高等学校专利所有权转让及许可数H4.高等学校专利所有权转让及许可收入J1.每万人专利申请量J2.每万人发明专利申请量J3.每万人专利授权量J4.每万人发明专利授权量J5.每百亿元国内生产总值专利申请量J6.每百亿元国内生产总值发明专利申请量J7.每百亿元国内生产总值专利授权量J8.每百亿元国内生产总值发明专利授权量东历年科技创新的纵向对比,该方法对指标数据进行标准化后提取主成分,根据主成分得分系数和主成分方差贡献率计算各主成分分值及主成分综合得分,最后根据主成分矩阵结合主成分得分分析各地区科技创新能力水平㊂2㊀科技创新投入与产出分析2.1㊀科技创新投入分析2.1.1㊀科研项目申报情况近年来,广东R&D课题数始终保持较高水平且不断增长㊂2013年,广东R&D课题数量位于样本地区的中间位置,2015年后增速明显提升,2017年广东R&D课题数为170214项,大幅超过江苏和北京,为样本地区首位(见表2);相比之下,上海和湖北R&D课题数量不多,但也增长稳定㊂表2㊀样本地区R&D课题数量单位:项地区2013年2014年2015年2016年2017年北京118710127017136969135387147141上海6943275627755757560883060江苏107080118332122629138251150951湖北5303955777562185861363305广东101450108109112680135652170214对比2017年不同机构的R&D课题数量发现,高校是R&D课题申请的主力,在样本地区中,湖北R&D课题数中高校占比最大,约70.80%,其次是上海,为68.23%;但从课题数量来看,北京高校R&D课题数量最多(96187项),其次是广东(79050项)和江苏(70982项)㊂在高技术产业中,仅有广东和江苏申请课题数高于研发机构,分别占其地区课题数比重的12.17%和9.75%,其他3个地区研发机构课题数均高于高技术产业(见图1)㊂2.1.2㊀科研人员投入情况2017年,广东R&D人员全时当量最多,科研第5卷科技创新发展战略研究第3期24㊀图1㊀2017年样本地区各类机构R&D课题数量对比人员队伍快速扩大,高素质人才不断增加,为565287人年,其次是江苏(560002人年)㊂广东和江苏各机构R&D人员结构表现一致,均为高技术产业人员占比最多,其次为高校和研发机构;北京㊁上海㊁湖北的R&D人员中均为研发机构人员占比最多(见图2)㊂图2㊀2017年样本地区R&D人员全时当量对比2.1.3科研经费投入情况2013-2017年,样本地区R&D经费内部支出都稳定上升(见图3)㊂广东R&D经费内部支出与江苏相当,大幅领先其他3个地区㊂2016年以前,江苏R&D经费投入最多,但2016年后广东不断增加科研经费投入,增速提升,2017年广东R&D经费投入约2343.63亿元,同比增长15.2%,总量连续两年保持全国首位㊂2013-2017年,广东R&D经费内部支出中高技术产业比重最大,各机构R&D经费内部支出均有增长(见图4),2017年高校R&D经费内部支出增长最多,较上年增长约27.78%,其次是研发机构,较上年增长13.51%㊂图3㊀样本地区R&D经费内部支出趋势图4㊀广东各类机构R&D经费内部支出年度分布2.2㊀科技创新产出分析2.2.1㊀科技文献发表情况科技论文及著作是对研究成果㊁生产研发技术经验和知识的总结,一定程度上反映科技水平㊁研究动态和知识水平的发展程度㊂2013-2017年广东科技文献产量逐年递增(见图5)㊂其中,高校在科技文献发表上具有优势,2017年高校发表科技论文87815篇,较上年增长0.50%;出版科技著作2654种,较上年增长11.75%;研发机构在科技文献发表和出版方面相对较弱,发表科技论文8510篇,出版专著214种㊂2.2.2㊀专利申请情况2017年,广东知识产权创造质量和能力稳步提2021年6月覃筱楚,等:基于科技投入与产出的广东科技创新能力研究Jun202125㊀图5㊀广东各类机构科技文献发表情况升㊂2017年,广东专利申请量约62.78万件,较上年增长30.88%,稳居全国首位,每万人口专利申请量约56.21件,每万人口发明专利申请量约16.35件;北京专利申请总量在样本地区中排名第三,每万人口专利申请量和发明专利申请量均远超其他地区,分别为85.64件和45.68件(见图6)㊂图6㊀2017年样本地区专利申请量情况从各机构专利申请情况看,2017年不同地区创新主体申请发明专利的差异性十分显著㊂其中,广东高技术产业专利申请量(84084件)和发明专利申请量(48148件)均比高校和研发机构多,其他四区则以高校为专利申请的主力军;北京专利申请总量虽在样本地区中排名第三,但其研发机构专利申请量最多(14436件)且以发明专利申请量(12431件)为主,北京研发机构的发明创造质量较高(见图7)㊂图7㊀2017年样本地区各类机构专利申请情况2.2.3㊀专利授权情况2017年,广东专利授权量约33.26万件,较上年增长28.42%,为样本地区乃至全国首位,发明专利授权量为4.57万件,较上年增长18.42%,发明专利授权量占授权总量的13.75%;北京专利授权量在样本地区内排名第三,发明专利授权量占授权总量的43.10%(见图8)㊂在每百亿元国内生产总值(GDP)专利申请和授权方面,广东每百亿元GDP专利申请量为699.89件,位列第一,每百亿元GDP专利授权量仅次于北京,为370.83件(见图9)㊂图8㊀2017年样本地区专利授权情况图9㊀2017年样本地区每百亿元GDP专利申请量与授权量第5卷科技创新发展战略研究第3期26㊀27㊀2.2.4㊀有效发明专利情况2017年,广东有效专利约11.66万件,位列首位,其次是江苏和北京;有效发明专利持有量最多的是北京,约20.53万件,其次是广东和江苏㊂在有效发明专利构成上,广东高技术产业表现出色,有效发明专利数占全省总数的93.10%,研发机构表现较弱;而其他4个地区均为高校有效发明专利所占比重最大(见图10)㊂501001500%50%100%"图10㊀2017年样本地区有效发明专利数构成2.2.5㊀专利所有权转让与许可情况专利所有权通过转让与许可在一定程度上转化为现实生产力,结合图11和12,广东研发机构专利转让及许可数仅次于上海,5年来小幅增长;高校专利权转让及许可数最多且增长最快的地区是江苏,而广东高校专利权转让及许可数5年来一直保持平稳,与北京水平相当,与江苏差距较大㊂图11㊀样本地区研究与开发机构专利所有权转让及许可情况年度分布图12㊀样本地区高等学校专利所有权转让及许可年度分布3㊀科技创新能力综合评价为科学评价各地区科技创新能力,通过主成分分析法对2013-2017年样本地区的原始数据进行标准化处理,最终确定主成分个数为3㊂为进一步计算各年份的主成分分值和综合评价值,本研究将与各主成分相关度绝对值最高的指标归类到该主成分当中,继而进行下一步的对比㊂不同年份主成分包含的指标略有差别,但总体较稳定(见表3),其中分值为正数表明指标水平高于被评价区域的平均值,为负数表明指标处于评价区域的平均值以下㊂采用主成分分析法不仅能保证获取信息的完整性,还能有效解决信息重叠的问题㊂表4为样本地区历年主成分的因子系数,主成分1所占比重最大,涵盖了R&D 课题数㊁人员全时当量㊁R&D 经费内部支出㊁科技论文和著作数量㊁专利分布㊁专利价值㊁专利密度等大部分指标;主成分2涵盖了高技术产业相关的R&D 课题数㊁R&D 经费内部支出㊁专利分布以及每百亿元GDP 发明专利申请与授权等指标;主成分3所占比重最小,涵盖了高等学校相关的专利申请数量㊁专利所有权转让及许可数等指标㊂3.1㊀科技创新能力的横向对比通过计算样本地区主成分综合得分发现,北京2021年6月覃筱楚,等:基于科技投入与产出的广东科技创新能力研究Jun 2021表3㊀2013-2017年样本地区科技创新能力各主成分构成及相关系数指标2013成分1成分2成分32014成分1成分2成分32015成分1成分2成分32016成分1成分2成分32017成分1成分2成分3㊀㊀注:阴影部分为该年份科技创新能力各主成分的构成指标㊂第5卷科技创新发展战略研究第3期28㊀表4㊀样本地区科技创新能力主成分因子系数年份成分1成分2成分320130.5900.2780.11820140.5830.2870.11820150.5650.3010.11620160.5780.3200.08720170.5540.3370.093科技创新能力处于前列,但呈现下降趋势;江苏近5年来重视科技创新投入,科技创新能力保持平稳㊁略有上升;广东与江苏科技创新能力相当,但2016年后有所下降;上海与湖北分别处于第四和第五的位次,5年来综合水平都有所下降,与前述地区科技创新能力有明显差距(见表5)㊂表5㊀样本地区科技创新能力主成分综合得分单位:分年份北京上海江苏湖北广东20130.938-0.3000.184-0.8090.037 20140.911-0.3350.197-0.7990.096 20150.850-0.3450.212-0.8090.160 20160.834-0.3820.202-0.8380.254 20170.771-0.4200.376-0.8380.156以2017年样本地区主成分得分情况为例,北京在2013-2017年的综合评价中排名第一,主要原因是其主成分1占据绝对优势,科技创新投入的成效较为显著;主成分2中,广东在样本地区中得分最高,反映了高新技术产业对提升广东科技创新能力的重要作用,尤其在专利申请和授权方面占据优势;主成分3中,江苏得分最高,江苏是教育大省,高校及科研院所的专利申请量㊁授权量㊁转让数量及许可数均较高(见表6)㊂表6㊀2017年样本地区科技创新主成分得分单位:分指标北京上海江苏湖北广东主成分1 1.684-0.302-0.047-0.909-0.333主成分2-0.415-0.6830.751-0.942 1.306主成分3-0.224-0.243 1.597-0.187-1.0763.2㊀广东科技创新能力纵向对比2013-2017年广东科技创新能力评价中(见表7),主成分1优势不明显,但分值逐年增长;主成分2占据重要地位,整体呈增长趋势;主成分3在2013-2016年均保持较高水平,但2017年骤然下降㊂其中,R&D课题数量在2015年前是包含在主成分1中的,在2016年和2017年则包含在主成分2中,广东在R&D课题数方面的增长成效显著㊂表7㊀2013-2017年广东科技创新主成分得分单位:分指标20132014201520162017成分1-0.678-0.627-0.551-0.410-0.333成分2 1.017 1.085 1.051 1.195 1.306成分3 1.315 1.280 1.329 1.241-1.0764㊀广东科技创新能力特点广东在科技投入总量㊁专利数量㊁高技术产业投入与产出方面一直处于优势,但在研发机构与高校的投入与产出㊁专利价值与专利密度等方面较薄弱,在科技投入转化为科技产出的效率方面,尤其是转化为科技论文与专利等方面有较大的提升空间㊂广东科技创新能力的特点如下:(1)科技投入总量大㊁增速快㊂广东R&D课题数㊁R&D人员全时当量㊁R&D经费内部支出等指标均处于领先位置且不断增长,为广东科技创新能力的提升创造重要基础,同时反映了广东对科研创新的重视程度不断加深㊂(2)科技论文与著作产出量占比较小但持续增长㊂科技论文与著作是研发机构和高校的重要科研产出形式,是反映研发机构和高校科技创新能力的重要指标,在这方面北京一直保持绝对优势,不仅数量巨大而且增速可观,广东虽不具有优势,但2013-2017年始终保持增长,不断缩小与其他地区的差距㊂(3)专利体量巨大,优势显著㊂专利是科技产2021年6月覃筱楚,等:基于科技投入与产出的广东科技创新能力研究Jun202129㊀出的主要形式,尤其是在广东高技术产业发达的背景下更是反映高技术产业创新能力的重要指标㊂广东在专利申请㊁授权和有效发明专利方面都保持了高速增长,且数量上领先于其他地区㊂(4)专利密度相对较低,有待提升㊂专利密度是专利数量在人口和GDP中的分布密集程度,能反映其相对关系㊂较高的专利密度意味着人均或每单位GDP的专利数量更多,是科技创新能力优异的表现㊂广东在专利数量方面具有非常显著的优势,但专利密度的表现并不突出,而北京和江苏则一直处于领先地位㊂(5)研发机构和高校的科研投入与产出效率有待改善㊂广东的研发机构与高校都存在投入与产出体量偏小㊁比重偏低的情况,相比之下,北京㊁上海和江苏具有优势㊂广东的研发机构和高校在国外发文比例较高,广东高校应充分利用对外开放的优势条件,在科研合作中走出去㊂5㊀结论与建议广东历来重视产业发展,高技术企业具有领先优势㊂通过发挥优势带动作用,与其他地区研发机构和高校建立产业合作关系,实现优势互补与合作共赢,可通过学术交流㊁实地考察㊁开展科研项目合作等方式与北京㊁江苏等地的研发机构和高校开展学习与交流活动;此外,通过政策引导建立科技成果转化中的联盟机制,促进产学研深入结合,加速成果转化,以适应市场经济发展对科研成果利用的需求,避免科技资源的浪费,从而提升产业效益[7]㊂其次,广东研发机构与高校科技创新力量薄弱也反映了广东对基础研究的重视和投入不足㊂基础研究虽难以像应用研究那样快速产生效益,却对科技创新的长远发展至关重要,因此,广东应当重视营造良好的学术研究氛围,为无法在短期内产生效益的基础研究提供良好的发展环境,包括提供专项研究基金㊁建设重要的基础研究设施与平台㊁制定科技人才引进的优惠政策等㊂再者,在当前研发机构与高校科技创新力量不足的情况下,广东应当建立研发机构与高校协调合作㊁差异化竞争的机制㊂高校可与研发机构建立人才合作培养机制,为研发机构提供充足且高质量的人才储备;研发机构可为高校毕业生提供广阔的就业环境和上升空间㊂同时,在开展大型的研究方面,高校与研发机构可依据自身优势,通力合作㊁优势互补㊁统筹资源,共同致力于课题研究㊂最后,广东应当充分利用其独特的区位优势和对外开放的社会环境,通过国际交流㊁技术引进㊁对外投资等方式,在已有合作基础上不断加强和拓展与国外学术机构㊁高技术企业的合作领域,带动省内研发机构与高校相应学科领域的发展,同时为高技术企业国际化发展提供平台和机遇㊂参考文献:[1]赵绍娟,刘伟.区域科技创新中心评价指标体系和评价方法[J].科技与创新,2017(10):6-7.[2]王涛,顾晓雪,胡园园,等.我国区域科技创新能力与技术产业化分布特征研究[J].科技进步与对策,2016,33(10): 23-27.[3]陶雪飞.城市科技创新综合能力评价指标体系及实证研究[J].经济地理,2013,33(10):16-19.[4]王彦博,姚黎.全国科技创新中心的科技创新能力评价研究:以我国31个省区市比较分析为例[J].科技管理研究,2020, 40(3):1-7.[5]李燕鸿.珠三角城市创新绩效研究:基于粤港澳大湾区国家战略背景[J].科技管理研究,2020,40(1):6-12. [6]肖田野,罗广宁,陈丹华,等.区域科技创新与经济发展耦合协调度研究:以广东为例[J].科技管理研究,2017,37(15):21-28.[7]叶李,田兴国,吕建秋,等.高校科技创新团队建设状况㊁存在问题与改革取向:基于全国61所高校的实证调查[J].科技管理研究,2017,37(16):124-129.第5卷科技创新发展战略研究第3期30㊀。

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１引言
在科学技术迅速发展的今天，一个国家或地区经济的发展和社会的繁荣，取决于科学技术应用的深度和广度。科技综合实力因其对经济发展的重要作用而受到政府及社会各界的高度重视，建立科技优势进而确保经济发展优势已成为当今政府及社会各界的共同认识。改革开放以前，广东在全国只是沿海地区一个普通的农业大省，地区生产总值不足２０亿元，只０占当年全国经济总量的二十分之一。改革开放３０年来，广东省率先树立和落实科学发展观，调整经济结构，转变经济增长方式，一直以较高的增长速度引领全国经济的发展。特别是进入新世纪以来，广东经济总量在先后突破了全国ＧＰ的１１、１９基Ｄ／０／础上，２００８年再次跨上了１８的新台阶。这一经济／地位的巨大转变从实践上有力论证了邓小平同志提出的 “ 科学技术是第一生产力 ” 的论断，验证了广东省实施 “ 科教兴粤 ” 战略实施的英明决策。然而在新的经济形势下，特别是在全球金融危机的冲击下，广东省经济增长速度有所放缓，经济
ＥｖｌａｉｎｏｃｅｔｆｃａｄＴｅｈｎｃｔｅｇｈｆａｕｔｏｆＳｉｎｉｎｃｉａｌＳｒｎｔｏｉＧｕａｄｎｇＰｒｖｎｅＢａｅｎＡＨＰ－ＦａｔｒＡｎｌｓｓｎｇｏｏｉｃｓｄｏ－ｃｏａｙｉ
李吴暾，王莉
（东外语外贸大学国际工商管理学院，广东广州５０２）广１４０
摘要：分析科技综合实力的构成要素，建立相应的科技综合实力评价指标体系，构建基于层次一因子综合评价
法的评价模型，并对广东省科技综合实力进行了逐年评价。广东省科技综合实力评价结果不仅反映出广东省科技综合实力发展趋势，而且为广东省科技综合实力的提高提供了决策支持。关键词：科技综合实力；指标体系；因子分析；综合评价中图分类号：ｏ４文献标识码：Ａ
ＬＩＭｉｔｎ，ＷａｇＬｎｕｎｉ
（ｕｎｄｎｎｅｉｆｏｉｔｄｓｕｎｚｏ１２，ＧａｇｏｇＧａｇｏｇＵｉｒｔｏＦｒｇＳｉ，Ｇａｇｈｕ５００ｕｎｄｎ）ｖｓｙｅｎｕｅ４
ＡｂｔａｔＴｉｐｐｒａａｙｅｈｏｏｅｔａｔｒｆｓｉｎｉｃａｄｔｃｎｃｌｓｅｇｈ，ｅｔｂｉｈｓｔｅｃｒｅｐｎｉｇｓｒｃ：ｈｓａｅｎｌｚｓｔｅｃｍｐｎｎｃｏｓｏｃｅｔｎｅｈｉａｔｎｔｆｉｆｒｓａｌｅｈｏｒｓｄｎｓｏｉｄｘｓｓｅｎｅｙｔｍ，ａｄｅａｕｔｓｔｅｓｒｎｈｏａｇｏｇＰｏｉｃｈｃｈｎｅｉａｈｐｓｉｇｙａ．Ｔｅｅａｕｔｎｒ－ｎｖｌａｅｈｔｇｆｅｔＧｕｎｄｎｒｖｎｅｗｉｈｃａｇｓｗｔｅｃａｓｅｒｈｖａｉｅｈｎｌｏｓｉｏｎｙｒｆｃｅｄｖｌｐｎｅｄｎｙｏｅｓｉｎｉｃａｄｔｃｎｃ￣ｎｈｏａｇｏｇＰｏｉｃ，ｂｔａｓｕｔｎｔｏｌｅｅｔｔｅｅｏｍｅｔｎｅｃｆｔｃｅｔｅｈｉａｓｅｇｆＧｕｎｄｎｒｖｎｅｕｏｓｌｈｔｈｉｆｎｌｔｌｐｅｅｔｅｉｉｎ—ｍａｉｇｓｐ￣ｆｒｉｒｖｎｅｓｉｎｉｃａｄｔｃｎｃ￣ｎｈｒｓｎｄｃｓａｏｋｎｕｐｏｏｍｐｏｉｇｔｃｅｔｎｈｉａｓｅｇ．ｈｉｆｅｌｔ
收稿日期：２１Ｏ —２，修回日期：２１０１００一１６００— ４— Ｏ基金项目：广东省软科学研究项目（０９０００１９２０Ｂ７３０１）
发展的内生原动力不足，科技综合实力水平与世界上发达国家和地区相比，仍有较大差距，因此为了准确地把握广东省科技发展状况，对广东省科技综合实力做出科学的分析和评价，具有重要的现实意义。
２ｌ第１ｏｏ年６期
ＳｉｃｎｅｃｎｅａｄＴｅ
ｅｅＩＲｅｅｒｈｍｎｓａｃ
２０Ｎ０１０１＿６
文章编号：１０７９（００１０５０００— ６５２１）６— ０４— ４
基于层次一因子综合评价法的广东省科技综合实力实证研究
Ｋｅｒｓｃｅｔｉｎｅｈｉａｔｎｈ；ｉｄｘｓｓｅｙｗｏｄ：ｓｉｎｉｃａｄｔｃｎｃｌｓｒｇｆｅｔｎｅｙｔｍ；ｆｃｏａｙｉ；ｃｍｐｅｅｓｖｐｒｉｎａｔｒａｌｓｓｏｒｈｎｉｅａｐａｓｇｎｉ