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      基于主成分分析法和理想解法的區(qū)域科技資源配置效率評(píng)價(jià)

      2017-01-04 08:19吳丹胡晶
      中國(guó)集體經(jīng)濟(jì) 2017年1期
      關(guān)鍵詞:主成分分析

      吳丹+胡晶

      摘要:參考國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn),總結(jié)區(qū)域科技資源配置效率評(píng)價(jià)的研究成果。將主成分分析法和理想解法相結(jié)合,構(gòu)建不同時(shí)期的區(qū)域科技資源配置效率綜合評(píng)價(jià)方法。并以北京市為評(píng)價(jià)對(duì)象,對(duì)其科技資源配置效率進(jìn)行系統(tǒng)評(píng)價(jià)。研究表明:“九五”至“十五”期間,北京市科技資源配置效率持續(xù)下降,“十一五”至“十二五”期間,北京開(kāi)始將創(chuàng)新的工作重點(diǎn)放在推進(jìn)科技成果產(chǎn)業(yè)化、增強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新主體地位方面,北京市科技資源配置效率持續(xù)增長(zhǎng)且增幅較大。

      關(guān)鍵詞:科技資源;配置效率;主成分分析;理想解法

      目前,區(qū)域科技資源配置效率評(píng)價(jià)的文獻(xiàn)主要涉及兩個(gè)方面:一是關(guān)于科技資源配置效率的界定,如魏守華等將其定義為科技產(chǎn)出與科技投入之比,其中科技投入以科技財(cái)力投入和科技人力投入為主,科技產(chǎn)出主要涉及專(zhuān)利、技術(shù)市場(chǎng)表現(xiàn)、論文等;二是關(guān)于科技資源配置效率評(píng)價(jià)的測(cè)算方法,如許治等采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對(duì)全國(guó)不同地區(qū)科技資源配置的規(guī)模效率和技術(shù)效率進(jìn)行了測(cè)算。張曉瑞等采用理想解法對(duì)全國(guó)三十個(gè)不同地市的科技能力進(jìn)行了評(píng)價(jià)并排序。

      現(xiàn)有文獻(xiàn)主要是選取某一特定時(shí)期對(duì)不同區(qū)域進(jìn)行橫向比較,鮮有學(xué)者對(duì)特定區(qū)域進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間序列的縱向評(píng)價(jià)。為此,結(jié)合主成分分析法和理想解法,對(duì)區(qū)域科技資源配置效率進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)分析。并以北京市為例,對(duì)1996~2014年科技資源配置效率進(jìn)行評(píng)價(jià)排序。

      一、區(qū)域科技資源配置效率評(píng)價(jià)方法

      根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn),基于科學(xué)性、客觀(guān)性和可獲取性的原則,選擇專(zhuān)利申請(qǐng)量、專(zhuān)利授權(quán)量、技術(shù)市場(chǎng)合同數(shù)、技術(shù)合同成交總額、科技活動(dòng)人員、R&D人員全時(shí)當(dāng)量、R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、R&D投入強(qiáng)度作為區(qū)域科技資源配置效率的評(píng)價(jià)指標(biāo)。采用主成分分析法,對(duì)8個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)提取主成分因子,根據(jù)各因子對(duì)主成分因子的重要程度,將因子得分之和歸一化后,確定各指標(biāo)的權(quán)重。將權(quán)益類(lèi)指標(biāo)中最大數(shù)值、成本類(lèi)指標(biāo)中最小數(shù)值組合成為正理想解,將權(quán)益類(lèi)指標(biāo)中最小數(shù)值、成本類(lèi)指標(biāo)中最大數(shù)值組合成為負(fù)理想解。采用理想解法,確定每個(gè)時(shí)期區(qū)域科技資源配置效率評(píng)價(jià)指標(biāo)與正、負(fù)理想解的相對(duì)接近度。即計(jì)算公式可表示為

      c=

      d

      =

      d

      =

      v

      =

      i=1,2,L,m;j=1,2,L,n(1)

      式中,c為第i年區(qū)域科技資源配置效率指數(shù),d、d為第i年區(qū)域科技資源配置效率評(píng)價(jià)指標(biāo)值與其正理想解v、負(fù)理想解v之間的距離,a為第i個(gè)時(shí)期第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)值,v為指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化值。

      二、實(shí)證研究

      應(yīng)用主成分分析法和理想解法,對(duì)北京市1996~2014年科技資源配置效率進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。首先,對(duì)1996~2014年北京市科技資源配置效率評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析,確定各指標(biāo)權(quán)重。即通過(guò)對(duì)1996~2014年北京市科技資源配置效率評(píng)價(jià)指標(biāo)值進(jìn)行KMO檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn),求得KMO值為0.857,表示指標(biāo)值適合做因子分析,求得Sig值為0.000,表明各指標(biāo)可以提取主成分因子。因此,對(duì)北京市科技資源配置效率評(píng)價(jià)指標(biāo)提取一個(gè)主成分因子,即F=0.134ZT1+0.132ZT2+0.133ZT3+0.136ZT4+0.136ZT5+0.133ZT6+0.138ZT7+0.110ZT8。其中F為提取的主成分因子,ZTi(i=1,2…8)為標(biāo)準(zhǔn)化后的評(píng)價(jià)指標(biāo)值。根據(jù)各因子對(duì)主成分因子的重要程度,將因子得分之和歸一化后,對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán),得到指標(biāo)權(quán)重分別為:專(zhuān)利申請(qǐng)量(0.127)、專(zhuān)利授權(quán)量(0.126)、技術(shù)市場(chǎng)合同數(shù)(0.127)、技術(shù)合同成交總額(0.129)、科技活動(dòng)人員(0.129)、R&D人員全時(shí)當(dāng)量(0.126)、R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出(0.131)、R&D投入強(qiáng)度(0.105)。

      然后,運(yùn)用理想解模型,得到1996~2014年北京市科技資源配置效率指數(shù)排序,見(jiàn)表1。

      根據(jù)表1可知,“九五”至“十五”期間,北京市科技資源配置效率指數(shù)持續(xù)下降;“十一五”至“十二五”期間,北京開(kāi)始將創(chuàng)新的工作重點(diǎn)放在推進(jìn)科技成果產(chǎn)業(yè)化、增強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新主體地位方面,以較小的科技資源投入來(lái)提升科技創(chuàng)新能力,科技資源配置效率指數(shù)持續(xù)增長(zhǎng)且增幅較大,但科技資源配置效率指數(shù)的增長(zhǎng)率表現(xiàn)為先上升、后下降的趨勢(shì)。因此,新的優(yōu)質(zhì)創(chuàng)新主體的建立、以及科技資源配置結(jié)構(gòu)的調(diào)整,對(duì)科技資源配置效率指數(shù)的增長(zhǎng)起到正向的調(diào)節(jié)作用。

      三、結(jié)語(yǔ)

      創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展已成為我國(guó)現(xiàn)階段及未來(lái)轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的重要途徑,從北京市科技資源配置效率指數(shù)變化與科技政策實(shí)施來(lái)看,優(yōu)質(zhì)創(chuàng)新主體的建立、以及科技資源配置結(jié)構(gòu)的調(diào)整,可以有效提升科技資源配置效率指數(shù)。因此,應(yīng)當(dāng)結(jié)合北京市社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況,及時(shí)調(diào)整科技資源配置結(jié)構(gòu),并不斷挖掘新的創(chuàng)新主體,以激發(fā)社會(huì)創(chuàng)新活力。

      參考文獻(xiàn):

      [1]魏守華,吳貴生.區(qū)域科技資源配置效率研究[J].科學(xué)學(xué)研究,2005(04).

      [2]唐五湘,李冬梅,周飛躍.基于面板數(shù)據(jù)的我國(guó)各地區(qū)科技資源配置效率的評(píng)價(jià)[J].科技管理研究,2007(03).

      [3]苗立峰.北京地區(qū)R&D活動(dòng)投入產(chǎn)出效率分析——基于論文和專(zhuān)利產(chǎn)出的視角[J].調(diào)研世界,2013(09).

      [4]趙彥云,伍業(yè)鋒.北京地區(qū)科技競(jìng)爭(zhēng)力的分析和對(duì)策[J].北京社會(huì)科學(xué),2006(01).

      [5]許治,師萍.基于DEA方法的我國(guó)科技投入相對(duì)效率評(píng)價(jià)[J].科學(xué)學(xué)研究,2005(04).

      [6]呂晨,曾明彬.基于DEA的中國(guó)區(qū)域科技投入產(chǎn)出相對(duì)效率研究[J].科學(xué)管理研究,2014(02).

      [7]Wang Bei, Liu Wei-dong, Zhang Jian-bo. Evaluation on the Efficiency for the Allocation of Science and Technology Resources in China Based on DEA Model [J].Advances in Intelligent and Soft Computing,2012(138).

      [8]楊鳳鳴,陳國(guó)生,彭文武.基于三階段DEA模型的省域科技資源配置效率差異分析[J].湖南社會(huì)科學(xué),2014(06).

      [9]康楠,鄭循剛,母培松.基于組合評(píng)價(jià)的我國(guó)區(qū)域科技資源配置效率研究[J].華中科技大學(xué)學(xué)報(bào),2009(06).

      [10]俞立平,熊德平,武夷山.中國(guó)地區(qū)科技效率的組合測(cè)度研究[J].科學(xué)學(xué)研究,2011(08).

      *本文為北方工業(yè)大學(xué)學(xué)生科技活動(dòng)項(xiàng)目課題成果、北方工業(yè)大學(xué)——清華大學(xué)合作項(xiàng)目“初始水權(quán)分配技術(shù)與制度創(chuàng)新研究(201600PP)”課題成果。

      (作者單位:北方工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院)

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