黃 丹， 張其明

(湖南科技大學(xué) 商學(xué)院， 湖南 湘潭 411201)

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基于動(dòng)態(tài)因子分析法的中國區(qū)域科技創(chuàng)新能力比較研究

(湖南科技大學(xué) 商學(xué)院， 湖南 湘潭 411201)

文章通過運(yùn)用2010～2014年中國30個(gè)省市區(qū)的面板數(shù)據(jù)，采用動(dòng)態(tài)因子分析法對我國區(qū)域科技創(chuàng)新能力進(jìn)行比較分析。研究表明：我國各地區(qū)科技創(chuàng)新能力基本處于中等偏下水平，大多數(shù)省市區(qū)并未達(dá)到全國平均水平；各地區(qū)科技創(chuàng)新能力發(fā)展不平衡，不同區(qū)域之間存在顯著差距；我國區(qū)域科技創(chuàng)新能力正逐漸呈現(xiàn)兩極分化趨勢，存在明顯的區(qū)域集聚性。因此，我國及地方政府應(yīng)因地制宜制定和調(diào)整科技創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略，不斷縮小我國各區(qū)域科技創(chuàng)新能力差距，促進(jìn)我國科技創(chuàng)新能力協(xié)調(diào)發(fā)展。

動(dòng)態(tài)因子分析； 區(qū)域科技創(chuàng)新能力； 平均綜合得分

作為國家科技創(chuàng)新能力的關(guān)鍵組成部分，區(qū)域科技創(chuàng)新能力是區(qū)域內(nèi)技術(shù)、人才、資金等各類科技創(chuàng)新要素共同作用的結(jié)果，是推動(dòng)區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和優(yōu)化，以及區(qū)域經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定可持續(xù)增長的重要因素，其強(qiáng)弱決定了一個(gè)區(qū)域是否具有長期的經(jīng)濟(jì)競爭優(yōu)勢以及持續(xù)發(fā)展的動(dòng)力。科學(xué)、客觀地評價(jià)我國各區(qū)域的科技創(chuàng)新能力，不僅可以幫助國家及地方政府準(zhǔn)確地認(rèn)識到各區(qū)域科技創(chuàng)新能力的優(yōu)勢與不足，從而有針對性地制定和調(diào)整區(qū)域科技創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略，保持和提高區(qū)域競爭優(yōu)勢；而且有助于國家正確把握各地區(qū)科技創(chuàng)新能力，通過分析找出宏觀政策制定的缺陷，進(jìn)而找到全國整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的方法和途徑。[1]與發(fā)達(dá)國家相比，我國科技創(chuàng)新能力較低，原始創(chuàng)新能力不足。為促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定可持續(xù)發(fā)展，提高國際競爭力，我國政府將“自主創(chuàng)新”提升到了國家發(fā)展戰(zhàn)略的高度。黨的十八屆五中全會指出“必須把創(chuàng)新擺在國家發(fā)展全局的核心位置”，“十三五”規(guī)劃更是提出要“發(fā)揮科技創(chuàng)新在全面創(chuàng)新中的引領(lǐng)作用”。

近年來，區(qū)域科技創(chuàng)新能力逐漸成為國內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn)課題，我國關(guān)于區(qū)域科技創(chuàng)新能力的研究日益增多。綜合目前已有文獻(xiàn)可知，學(xué)者主要通過改進(jìn)突變級數(shù)(李泊洲和蘇屹，2012)、SPA聯(lián)系函數(shù)(榮飛和劉春鳳，2006)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(馮岑明和方德英，2007)、主成分分析(楊艷萍，2007；巴吾爾江等，2012)、因子分析(畢亮亮和施祖麟，2008；喬章鳳和周志剛，2011)、灰色關(guān)聯(lián)分析(徐輝和劉俊，2012)以及層次分析(陶雪飛，2013)等方法對我國各地區(qū)科技創(chuàng)新能力進(jìn)行比較分析。[1-8]但由于以上方法僅從單個(gè)角度考慮我國區(qū)域科技創(chuàng)新能力的發(fā)展，割裂了時(shí)間、主體和變量這三者的關(guān)系，存在一定的局限性。因此，本文將運(yùn)用動(dòng)態(tài)因子分析法對2010～2014年我國30個(gè)省市區(qū)的科技創(chuàng)新能力進(jìn)行比較分析*由于數(shù)據(jù)的可得性，暫時(shí)無法獲取中國臺灣、香港、澳門以及西藏等地區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)，故此處只選取30個(gè)省市區(qū)作為研究對象。，從時(shí)間、主體和變量三個(gè)維度綜合考察我國各區(qū)域科技創(chuàng)新能力，對我國各區(qū)域科技創(chuàng)新能力的動(dòng)態(tài)變化以及平均綜合科技創(chuàng)新能力給予評價(jià)。

一、區(qū)域科技創(chuàng)新能力評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

區(qū)域科技創(chuàng)新能力評價(jià)的關(guān)鍵在于其指標(biāo)體系的構(gòu)建，設(shè)立一個(gè)科學(xué)、合理、系統(tǒng)的評價(jià)指標(biāo)體系，是正確評價(jià)區(qū)域科技創(chuàng)新能力的前提與基礎(chǔ)。區(qū)域科技創(chuàng)新能力是一個(gè)較為復(fù)雜的系統(tǒng)，在構(gòu)建區(qū)域科技創(chuàng)新能力評價(jià)指標(biāo)體系時(shí)，應(yīng)盡可能涵蓋與科技創(chuàng)新能力有關(guān)的所有因素，嚴(yán)格遵循選取評價(jià)指標(biāo)時(shí)應(yīng)注重的科學(xué)性、可比性、系統(tǒng)性、可行性及綜合性等原則。本文借鑒楊艷萍(2007)、喬章鳳和周志剛(2011)等相關(guān)學(xué)者構(gòu)建的創(chuàng)新能力指標(biāo)體系，從科技創(chuàng)新投入能力、科技創(chuàng)新產(chǎn)出能力、科技創(chuàng)新基礎(chǔ)能力以及科技創(chuàng)新環(huán)境支撐四個(gè)方面入手，初步選取了34個(gè)影響中國區(qū)域科技創(chuàng)新能力的因素指標(biāo)。[4,7]但由于在數(shù)據(jù)收集過程中，某些指標(biāo)數(shù)據(jù)不全面、不能連續(xù)分析，因此本文最終選取了18個(gè)相關(guān)指標(biāo)，構(gòu)建我國區(qū)域科技創(chuàng)新能力指標(biāo)體系(見表1)。

表1 中國區(qū)域科技創(chuàng)新能力指標(biāo)體系

二、研究方法

動(dòng)態(tài)因子分析法最初是由Coppi和Zannella于1978年提出，后由Coppi et al.和Corazziari分別于1986年和1997年進(jìn)行完善，是一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法，其基本原理是將主成分分析得到的截面分析結(jié)果和線性回歸模型得到的時(shí)間序列分析結(jié)果綜合起來再分析。[9-10]它綜合考慮了主體、變量、時(shí)間三個(gè)因素，是一種三位陣列的統(tǒng)計(jì)分析方法。[11]

假定給定數(shù)組：

X(I,J,T)={xijt},i=1...I,j=1...J,t=1...T

(1)

其中，i表示不同主體，j表示不同指標(biāo)，t表示不同時(shí)期。

動(dòng)態(tài)因子分析法利用主成分分析法和線性回歸模型將方差協(xié)方差矩陣S分解成如下兩個(gè)部分[12]：

S= (*SI+SIT) + *ST=ST+ *ST

(2)

其中，*SI是主體的跨時(shí)期平均方差-協(xié)方差矩陣，即靜態(tài)結(jié)構(gòu)矩陣；

ST是利用主成分分析產(chǎn)生的各時(shí)期的平均離差矩陣；

*ST是線性回歸模型所產(chǎn)生的不同時(shí)期的變異：

(3)

其中，殘差需滿足以下條件：

(4)

上述模型解釋了在主成分影響下的變量j之間的關(guān)系。

動(dòng)態(tài)因子分析法的步驟如下：

第一步：對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除量綱不同帶來的影響；

第二步：根據(jù)各年份的方差-協(xié)方差矩陣S(t)，計(jì)算平均方差-協(xié)方差矩陣ST，具體表現(xiàn)形式如下；

(5)

第三步：計(jì)算ST的特征值、特征向量，以及各個(gè)公因子的方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率；

第四步：確定主成分個(gè)數(shù)k，并提取主成分FS1，F(xiàn)S2，...，F(xiàn)Sk；

第五步：計(jì)算各樣本的靜態(tài)得分矩陣，得到各樣本各主成分的靜態(tài)得分；

(6)

第六步：求解各樣本每年的動(dòng)態(tài)得分矩陣，并根據(jù)所提取的主成分以及其方差貢獻(xiàn)率來計(jì)算各樣本的動(dòng)態(tài)得分；

(7)

三、實(shí)證分析

(一)數(shù)據(jù)來源

本文選取了2010～2014年全國30個(gè)省市區(qū)的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，所有數(shù)據(jù)來自于歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省份統(tǒng)計(jì)年鑒、國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站以及中國科技統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站。

(二)實(shí)證分析

本文采取的動(dòng)態(tài)因子分析法基于主成分分析和線性回歸模型，借助STATA14.0作為分析工具。通過運(yùn)行STATA14.0，首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，然后計(jì)算平均方差-協(xié)方差矩陣，最后得出各主成分的特征值、特征向量以及各主成分的方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率。各主成分的貢獻(xiàn)率反映了解釋各指標(biāo)信息的百分比，而累積貢獻(xiàn)率則代表所提取的幾個(gè)主成分累積反映解釋指標(biāo)體系信息的累計(jì)百分比，具體結(jié)果見表2。

表2 動(dòng)態(tài)因子分析法運(yùn)行結(jié)果

由表2的運(yùn)行結(jié)果可看出，前三個(gè)主成分的特征值分別為57.2161、14.7627和5.2048，遠(yuǎn)大于1，且這三個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率分別為64.60%、16.66%和5.87%，累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)87.11%(>85%)，說明選取三個(gè)主成分已經(jīng)能比較充分地反映原來18個(gè)指標(biāo)與各地區(qū)中的主要信息，即可以用提取出來的三個(gè)主成分來代表我國30個(gè)省市區(qū)的科技創(chuàng)新能力的綜合水平。因此，本文提取第一、第二、第三主成分作為我國各地區(qū)科技創(chuàng)新能力的計(jì)算因子，代表原始指標(biāo)對各地區(qū)科技創(chuàng)新能力進(jìn)行分析與評價(jià)。根據(jù)主成分得分系數(shù)矩陣(即平均方差-協(xié)方差ST的特征向量)(見表3)，可以得到各個(gè)地區(qū)所提取的第一、第二、第三主成分與進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后的原始指標(biāo)之間的關(guān)系，即：

表3 主成分得分系數(shù)矩陣

續(xù)表

e1e2e3X7國內(nèi)發(fā)明專利申請授權(quán)量0.27920.1295-0.0085X8新產(chǎn)品開發(fā)項(xiàng)目數(shù)0.272-0.0881-0.2853X9新產(chǎn)品銷售收入0.2640-0.1003-0.3691X10互聯(lián)網(wǎng)普及率0.17030.3486-0.1130X11客運(yùn)量0.1943-0.26950.0973X12貨運(yùn)量0.1474-0.37510.3662X13人均地區(qū)生產(chǎn)總值0.15180.36580.1037X14地方財(cái)政科學(xué)支出0.27450.11030.0217X15地方財(cái)政教育支出0.2304-0.24770.1484X16普通高等學(xué)校在校生數(shù)0.1996-0.33120.3842X17進(jìn)出口貿(mào)易總額0.27920.0422-0.2876X18實(shí)際使用外資金額0.241-0.07680.0950

根據(jù)表3可以看出，對第一主成分影響最大的因素為R&D全時(shí)當(dāng)量和R&D經(jīng)費(fèi)支出。它們主要反映了一個(gè)地區(qū)科技創(chuàng)新投入的情況，因此可以將這個(gè)主成分稱為科技創(chuàng)新投入因子。該主成分的方差貢獻(xiàn)率高達(dá)64.60%，這說明科技創(chuàng)新投入是影響區(qū)域科技創(chuàng)新能力的最重要因素。對第二主成分影響最大的因素為技術(shù)市場成交額，主要反映一個(gè)地區(qū)的科技產(chǎn)出情況，該主成分的方差貢獻(xiàn)率為16.66%，即說明該主成分是影響區(qū)域科技創(chuàng)新能力的第二重要因素，將這個(gè)主成分稱為科技創(chuàng)新產(chǎn)出因子。而對第三主成分影響最大的因素為貨運(yùn)量、普通高等學(xué)校在校生數(shù)等因素，主要反映了一個(gè)地區(qū)的科技創(chuàng)新基礎(chǔ)能力以及其科研環(huán)境支撐等，該主成分的方差貢獻(xiàn)率僅為5.87%，是影響區(qū)域科技創(chuàng)新能力的次要因素，可稱之為基礎(chǔ)環(huán)境因子。結(jié)合表3以及主成分表達(dá)式即可得出我國30個(gè)省市區(qū)科技創(chuàng)新能力的第一、第二、第三主成分的靜態(tài)得分，見表4。

表4 各地區(qū)第一、第二、第三主成分的靜態(tài)得分

表5 科技創(chuàng)新能力綜合得分和排名

(三)結(jié)果分析

通過比較2010～2014年我國30個(gè)省市科技創(chuàng)新能力的平均綜合得分可以發(fā)現(xiàn)(見圖1)，第一，我國各區(qū)域科技創(chuàng)新能力基本處于中游偏下的水平，大多數(shù)省市區(qū)未達(dá)到全國平均水平。根據(jù)平均綜合得分將我國30個(gè)省市區(qū)分為三類地區(qū)可知，第一類地區(qū)的科技創(chuàng)新能力較強(qiáng)，第二類地區(qū)適中，而第三類地區(qū)的科技創(chuàng)新能力則相對薄弱。第一類地區(qū)僅包括了廣東、江蘇、北京、上海、浙江和山東6個(gè)省市區(qū)，即仍有24個(gè)省市區(qū)的科技創(chuàng)新能力處于中游偏下的水平。就全國平均水平而言，2010～2014年間，我國僅有廣東、江蘇、北京、上海、浙江、山東、天津、遼寧、四川共9個(gè)省市的科技創(chuàng)新能力達(dá)到全國平均水平，其他21個(gè)省市均落后于全國平均水平。除了四川省以外，達(dá)到全國平均水平的均為東部沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的城市。

第二，我國區(qū)域科技創(chuàng)新能力發(fā)展極不平衡，不同區(qū)域之間存在顯著差距。首先，根據(jù)平均綜合得分將我國分為三大地區(qū)來看，第一類地區(qū)的平均綜合科技創(chuàng)新能力得分基本維持在3.76左右，而第二類、第三類地區(qū)的平均綜合科技創(chuàng)新能力得分卻分別保持在-0.16和-1.60左右，顯著低于第一類地區(qū)。其次，通過對比2010～2014年我國30個(gè)省市區(qū)科技創(chuàng)新能力的平均綜合得分可以發(fā)現(xiàn)，近五年間，廣東、江蘇和北京的科技創(chuàng)新能力一直處于全國前三名，在全國范圍內(nèi)處于絕對優(yōu)勢的地位；上海、浙江和山東的科技創(chuàng)新能力也同樣具有競爭力，在全國范圍內(nèi)處于上游水平。而寧夏和青海的科技創(chuàng)新能力排在我國后兩位，與廣東、江蘇和北京等科技創(chuàng)新能力強(qiáng)勁的省市區(qū)相比，科技創(chuàng)新能力懸殊較大。

第三，我國區(qū)域科技創(chuàng)新能力逐漸呈現(xiàn)出兩極分化的趨勢，且存在明顯的區(qū)域集聚性。根據(jù)平均綜合得分將我國分為三大地區(qū)來看，第一類地區(qū)中各省市區(qū)的科技創(chuàng)新能力均不斷增強(qiáng)，其中尤以廣東、江蘇和北京的增幅最為明顯，上海、浙江和廣東則較為平緩；第二類地區(qū)的科技創(chuàng)新能力處于動(dòng)態(tài)變化之中，基本保持在-0.8～0.2之間，總體而言，除了天津和遼寧以外，第二地區(qū)中的其他省市區(qū)均不斷向全國平均水平靠攏；而第三類地區(qū)各省市區(qū)的科技創(chuàng)新能力均呈現(xiàn)持續(xù)下降的趨勢。據(jù)此可以推測我國區(qū)域科技創(chuàng)新能力正呈現(xiàn)出兩極分化的趨勢，若長此以往，則我國區(qū)域科技創(chuàng)新能力必定會處于強(qiáng)者越強(qiáng)，弱者越弱的極端態(tài)勢。

圖1 2010—2014年中國30個(gè)省市科技創(chuàng)新能力的平均綜合得分

針對以上結(jié)果，可能的原因主要有：(1)科技投入。近年來，廣東、江蘇和北京不斷加大其科技投入，創(chuàng)新產(chǎn)出成果豐富，科技創(chuàng)新能力持續(xù)增加，逐漸成為我國重要的科技創(chuàng)新基地，引領(lǐng)著中國的科技創(chuàng)新之路，而海南、寧夏、青海等地區(qū)，其科技創(chuàng)新投入嚴(yán)重不足，科技創(chuàng)新能力自然比較薄弱，與廣東、江蘇、北京等地區(qū)的差距也越來越大；(2)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。一般而言，區(qū)域科技創(chuàng)新能力與該區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在較強(qiáng)的相關(guān)性，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的地區(qū)，其科技創(chuàng)新能力一般來說越強(qiáng)；(3)地理位置。優(yōu)越的地理位置不僅有利于地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，而且有利于引進(jìn)高科技人才，進(jìn)而使得科技投入能迅速轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出，科技創(chuàng)新能力自然就增強(qiáng)了。廣東、江蘇、北京、上海、浙江和山東基本屬于東部沿海城市，交通便利，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)且高科技人才匯聚，因而其科技創(chuàng)新能力明顯強(qiáng)于內(nèi)陸閉塞、經(jīng)濟(jì)落后的地區(qū)。

四、結(jié)論和建議

本文選取了18個(gè)影響科技創(chuàng)新能力的相關(guān)指標(biāo)，通過運(yùn)用2010～2014年我國30個(gè)省市區(qū)的面板數(shù)據(jù)，采用動(dòng)態(tài)因子分析法對它們的科技創(chuàng)新能力進(jìn)行比較分析。研究結(jié)果表明：我國各區(qū)域科技創(chuàng)新能力基本處于中游偏下的水平，大多數(shù)省市區(qū)未達(dá)到全國平均水平；各地區(qū)科技創(chuàng)新能力發(fā)展不平衡，不同區(qū)域之間存在顯著差距；我國區(qū)域科技創(chuàng)新能力逐漸呈現(xiàn)出兩極分化的趨勢，存在明顯的區(qū)域集聚性。因此，建議國家和各級地方政府應(yīng)該因地制宜制定和調(diào)整科技創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略，提高自身科技創(chuàng)新能力和城市競爭力，不斷縮小我國區(qū)域間的科技創(chuàng)新能力差距，促進(jìn)我國科技創(chuàng)新能力協(xié)調(diào)發(fā)展。首先，不斷加大科技投入規(guī)模，優(yōu)化科技資源配置。一個(gè)地區(qū)科技創(chuàng)新能力的強(qiáng)弱最主要取決于該地區(qū)的科技創(chuàng)新投入，包括經(jīng)費(fèi)投入和人力投入，科技創(chuàng)新投入不足必然會影響該地區(qū)的科技創(chuàng)新成果產(chǎn)出。中、西部地區(qū)要不斷加大科技創(chuàng)新投入規(guī)模，合理優(yōu)化配置有限的科技資源，提高科技資金的綜合使用效率，不斷縮小與東部沿海地區(qū)之間的科技創(chuàng)新能力差距。東部沿海地區(qū)除了不斷加大科技投入規(guī)模以外，更需要注重引進(jìn)技術(shù)的消化、吸收和再創(chuàng)新，不斷提高東部沿海地區(qū)的原始科技創(chuàng)新能力。其次，加大對科技產(chǎn)出成果的專項(xiàng)獎(jiǎng)勵(lì)，提高科技產(chǎn)出水平。國家以及各個(gè)省市區(qū)的地方政府應(yīng)不斷加大對科技產(chǎn)出成果的獎(jiǎng)勵(lì)力度，并根據(jù)科技創(chuàng)新產(chǎn)出成果的實(shí)用價(jià)值，加大對企業(yè)和個(gè)人的獎(jiǎng)勵(lì)額度。最后，加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，均衡我國科技創(chuàng)新能力發(fā)展。我們要結(jié)合中、西部地區(qū)的自身發(fā)展情況，將一些高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)部門逐漸轉(zhuǎn)移至中、西部地區(qū)，提高中、西部地區(qū)的科技創(chuàng)新能力，進(jìn)一步促進(jìn)我國各地區(qū)的科技創(chuàng)新能力協(xié)調(diào)發(fā)展。

[1]李柏洲, 蘇屹. 基于改進(jìn)突變級數(shù)的區(qū)域科技創(chuàng)新能力評價(jià)研究[J]. 中國軟科學(xué), 2012，(6)：90-91.

[2]榮飛, 劉春鳳. 區(qū)域科技創(chuàng)新能力評價(jià)與態(tài)勢分析[J]. 河北大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會科學(xué)版), 2006, 31(6)：48-51.

[3]馮岑明, 方德英. 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域科技創(chuàng)新能力的綜合評價(jià)方法[J]. 科技進(jìn)步與對策, 2007，(10)：140-141.

[4]楊艷萍. 區(qū)域科技創(chuàng)新能力的主成分分析與評價(jià)——中原城市群科技創(chuàng)新能力的綜合評價(jià)[J]. 技術(shù)經(jīng)濟(jì), 2007，(6)：15-16.

[5]巴吾爾江, 董彥斌, 孫慧, 張其. 基于主成分分析的區(qū)域科技創(chuàng)新能力評價(jià)[J]. 科技進(jìn)步與對策, 2012, 29(12)：26-30.

[6]畢亮亮, 施祖麟. 長三角城市科技創(chuàng)新能力評價(jià)及“區(qū)域科技創(chuàng)新圈”的構(gòu)建——基于因子分析與聚類分析模型的初探[J]. 經(jīng)濟(jì)地理, 2008, 28(6)：946-954.

[7]喬章鳳, 周志剛. 城市科技創(chuàng)新能力評價(jià)及實(shí)證研究[J]. 西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)(社會科學(xué)版), 2011，(3)：62-64.

[8]徐輝, 劉俊. 廣東省區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新能力測度的灰色關(guān)聯(lián)分析[J]. 地理科學(xué), 2012, 32(9)：1075-1080.

[9]Coppi R, Zannella F. L’AnalisiFattoriale di unaSerieTemporaleMultipla Relative alloStessoInsieme di UnitàStatistiche[R]. XXIX Meeting of the Italian Stat. Soc, Bologna, 1978：61-79.

[10]王飛, 黃璨. 基于動(dòng)態(tài)因子分析法的中部六省省會城市競爭力比較與分析[J]. 特區(qū)經(jīng)濟(jì), 2013，(4)：25-26.

[11]黃璨, 鄧宏兵, 李小帆. 基于動(dòng)態(tài)因子分析法的四川省旅游業(yè)競爭力實(shí)證分析[J]. 長江流域資源與環(huán)境, 2013，(8)：1011-1012.

[12]Alessandro Federici, Andrea Mazzitelli. Dynamic Factor Analysis with Stata[EB/OL].[2017-05-18].http：//www.stata.com/meeting/2italian/Federici.pdf.i.

[13]胡日東, 李穎. 我國房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展的綜合評價(jià)——基于動(dòng)態(tài)因子分析法[J]. 經(jīng)濟(jì)地理, 2011(11)：1863-1865.

A Study of the Regional Science and Technology Innovation Capacity Based on Dynamic Factor Analysis

HUANG Dan, ZHANG Qiming

(School of Business, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan 411201, China)

This paper applies the Dynamic Factor Analysis based on the panel data of 30 provinces in China from 2010 to 2014 to empirically analyze the regional science and technology innovation capacity. The results show that China’s regional S & T innovation capacity was basically in the low mediate level and most provinces did not reach the national average level. The development of S & T innovation capacity is regionally unbalanced and significantly different. The polarizing trend of regional S & T innovation capacity embodies an obvious regional agglomeration. Therefore, the national and local government should make and adjust strategies for the development of S & T innovation capacity, shorten the distance of regional S & T innovation capacity and put forward the harmonious development of the national S & T innovation capacity.

Dynamic Factor Analysis; regional science and technology innovation capacity; average comprehensive score

2017-05-22

國家自科基金(71473078).湖南省教育廳科研重點(diǎn)項(xiàng)目(15A071)；湖南省研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目(CX2016B510)

黃 丹(1993—)，女，湖南常德人，湖南科技大學(xué)商學(xué)院碩士研究生。張其明(1992—)，男，湖南岳陽人，湖南科技大學(xué)商學(xué)院碩士研究生。

F207

A

1672—1012(2017)04—0078—08