基于主成分分析法和理想解法的區域科技資源配置效率評價

吳丹+胡晶

摘要：參考國內外文獻，總結區域科技資源配置效率評價的研究成果。將主成分分析法和理想解法相結合，構建不同時期的區域科技資源配置效率綜合評價方法。并以北京市為評價對象，對其科技資源配置效率進行系統評價。研究表明：“九五”至“十五”期間，北京市科技資源配置效率持續下降，“十一五”至“十二五”期間，北京開始將創新的工作重點放在推進科技成果產業化、增強企業創新主體地位方面，北京市科技資源配置效率持續增長且增幅較大。

關鍵詞：科技資源；配置效率；主成分分析；理想解法

目前，區域科技資源配置效率評價的文獻主要涉及兩個方面：一是關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出與科技投入之比，其中科技投入以科技財力投入和科技人力投入為主，科技產出主要涉及專利、技術市場表現、論文等；二是關于科技資源配置效率評價的測算方法，如許治等采用數據包絡分析法對全國不同地區科技資源配置的規模效率和技術效率進行了測算。張曉瑞等采用理想解法對全國三十個不同地市的科技能力進行了評價并排序。

現有文獻主要是選取某一特定時期對不同區域進行橫向比較，鮮有學者對特定區域進行長時間序列的縱向評價。為此，結合主成分分析法和理想解法，對區域科技資源配置效率進行綜合評價分析。并以北京市為例，對1996～2014年科技資源配置效率進行評價排序。

一、區域科技資源配置效率評價方法

根據現有文獻，基于科學性、客觀性和可獲取性的原則，選擇專利申請量、專利授權量、技術市場合同數、技術合同成交總額、科技活動人員、R&D人員全時當量、R&D經費內部支出、R&D投入強度作為區域科技資源配置效率的評價指標。采用主成分分析法，對8個評價指標提取主成分因子，根據各因子對主成分因子的重要程度，將因子得分之和歸一化后，確定各指標的權重。將權益類指標中最大數值、成本類指標中最小數值組合成為正理想解，將權益類指標中最小數值、成本類指標中最大數值組合成為負理想解。采用理想解法，確定每個時期區域科技資源配置效率評價指標與正、負理想解的相對接近度。即計算公式可表示為

c=

d

=

d

=

v

=

i=1，2，L，m；j=1，2，L，n（1）

式中，c為第i年區域科技資源配置效率指數，d、d為第i年區域科技資源配置效率評價指標值與其正理想解v、負理想解v之間的距離，a為第i個時期第j個評價指標值，v為指標標準化值。

二、實證研究

應用主成分分析法和理想解法，對北京市1996～2014年科技資源配置效率進行綜合評價。首先，對1996～2014年北京市科技資源配置效率評價指標進行主成分分析，確定各指標權重。即通過對1996～2014年北京市科技資源配置效率評價指標值進行KMO檢驗和Bartlett球形檢驗，求得KMO值為0.857，表示指標值適合做因子分析，求得Sig值為0.000，表明各指標可以提取主成分因子。因此，對北京市科技資源配置效率評價指標提取一個主成分因子，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）為標準化后的評價指標值。根據各因子對主成分因子的重要程度，將因子得分之和歸一化后，對各指標進行賦權，得到指標權重分別為：專利申請量（0.127）、專利授權量（0.126）、技術市場合同數（0.127）、技術合同成交總額（0.129）、科技活動人員（0.129）、R&D人員全時當量（0.126）、R&D經費內部支出（0.131）、R&D投入強度（0.105）。

然后，運用理想解模型，得到1996～2014年北京市科技資源配置效率指數排序，見表1。

根據表1可知，“九五”至“十五”期間，北京市科技資源配置效率指數持續下降；“十一五”至“十二五”期間，北京開始將創新的工作重點放在推進科技成果產業化、增強企業創新主體地位方面，以較小的科技資源投入來提升科技創新能力，科技資源配置效率指數持續增長且增幅較大，但科技資源配置效率指數的增長率表現為先上升、后下降的趨勢。因此，新的優質創新主體的建立、以及科技資源配置結構的調整，對科技資源配置效率指數的增長起到正向的調節作用。

三、結語

創新驅動發展已成為我國現階段及未來轉變經濟發展模式的重要途徑，從北京市科技資源配置效率指數變化與科技政策實施來看，優質創新主體的建立、以及科技資源配置結構的調整，可以有效提升科技資源配置效率指數。因此，應當結合北京市社會經濟發展情況，及時調整科技資源配置結構，并不斷挖掘新的創新主體，以激發社會創新活力。

參考文獻：

[1]魏守華，吳貴生.區域科技資源配置效率研究[J].科學學研究，2005（04）.

[2]唐五湘，李冬梅，周飛躍.基于面板數據的我國各地區科技資源配置效率的評價[J].科技管理研究，2007（03）.

[3]苗立峰.北京地區R&D活動投入產出效率分析——基于論文和專利產出的視角[J].調研世界，2013（09）.

[4]趙彥云，伍業鋒.北京地區科技競爭力的分析和對策[J].北京社會科學，2006（01）.

[5]許治，師萍.基于DEA方法的我國科技投入相對效率評價[J].科學學研究，2005（04）.

[6]呂晨，曾明彬.基于DEA的中國區域科技投入產出相對效率研究[J].科學管理研究，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].湖南社會科學，2014（06）.

[9]康楠，鄭循剛，母培松.基于組合評價的我國區域科技資源配置效率研究[J].華中科技大學學報，2009（06）.

[10]俞立平，熊德平，武夷山.中國地區科技效率的組合測度研究[J].科學學研究，2011（08）.

*本文為北方工業大學學生科技活動項目課題成果、北方工業大學——清華大學合作項目“初始水權分配技術與制度創新研究（201600PP）”課題成果。

（作者單位：北方工業大學經濟管理學院）