天津科學研究和技術服務業事業單位創新水平評價

◎文/孟 媛 譚 悅 王江平

科學研究和技術服務業事業單位作為科技服務業中重要的組成部分，是引領我國科技發展、實現“建設創新型國家”的戰略目標，是增強國際競爭力的重要力量。近幾年，天津深入實施創新驅動發展戰略，不斷推進創新型城市建設。進行科學研究和技術服務業事業單位創新水平的評價研究，有助于把握其發展現狀，明確制約因素，從而為進一步推動發展提供依據。

一、天津科學研究和技術服務業事業單位發展現狀

（一）科技創新資源

本文數據來源于《天津科技統計年鑒》及相關調查數據。天津科學研究和技術服務業事業單位科技活動人員從2010年的10463人增長到2020年的12523人，11年增幅19.7%；R&D人員折合全時當量由3931人年增長到5186人年，增幅為31.9%；R&D經費內部支出由13.34億元增長到27.54億元，翻了一翻。

（二）科研產出

天津科學研究和技術服務業事業單位科研產出逐年增加，發表科技論文數從2010年的3294篇增長到2020年的3331篇，增幅為1.1%；專利申請量由300件增長到1084件，增長了2.61倍；專利授權量由101件增長到732件，增長了6.25倍。

二、評價體系構建

（一）評價指標設置

綜合歷史研究成果，本文對科學研究和技術服務業事業單位的評價指標體系分為兩個層次，一級指標2個，二級指標共6個，詳見表1。

表1 評價指標體系

（二）評價方法選擇

以多變量為研究對象時，一般給予其相應的權重，將不同指標統一起來。確定權重的方法主要有主觀賦權評價法和客觀賦權評價法兩大類，本文選擇客觀賦權評價法確定權重。客觀賦權評價法是根據指標之間的相關關系或各項指標的變異系數來確定權數進行綜合評價，如主成分分析法和因子分子法等。因子分子法提取的公因子比主成分分析提取的主成分更具有解釋性，因子分子法的潛在變量校正了觀測變量的測度誤差，因此本文采用此分析法進行權重的確定。

因子分析的核心是用較少的互相獨立的因子反映原有變量的絕大部分信息。設原有p個變量x，x，…，x，且每個變量（或經標準化處理后）的均值為0，標準差均為1。現將每個原有變量用m（m＜p）個因子F，F，F，…，F的線性組合來表示，即有

該式便是因子分析的數學模型，也可用矩陣的形式表示：

F為因子變量或公共因子，可以理解為高維空間中互相垂直的m個坐標軸；A為因子裁荷矩陣，是第i個原有變量在第j個因子變量上的負荷；如果把變量x看成m維因子空間中的一個向量，則a為x在坐標軸F上的投影；E為特殊因子，表示了原有變量不能被因子變量所解釋的部分，相當于多元回歸分析中的殘差部分，實際分析時忽略不計。

三、評價過程

（一）樣本數據效度檢驗

因子分析的前提是變量之間存在較強的相關性，在因子分子之前，需要對數據進行檢驗，檢驗方法是KMO（Kaiser-MeyerOlkin）檢驗和巴特利特球形檢驗 （BartlettTestof Sphericity）。

通過SPSS20.0，將原始數據進行以上兩種檢驗，結果如表2所示。

表2 KMO檢驗和Bartlett球形檢驗的結果

KMO檢驗用于檢查變量間的偏相關性，取值在0～1之間，KMO統計量越接近1，因子分子效果越好，若小于0.5，則不適合做因子分子。Bartlett球形檢驗以變量的相關系數矩陣為出發點，sig.值小于0.05，適合做因子分析。根據表2檢驗結果，KMO統計量為0.641，大于0.5，且Bartlett球形檢驗sig.值為0.000，小于0.05，因此本文數據適合做因子分子。

（二）提取主因子

運用主成分分析法提取主因子，并以特征值大于1為原則，得出被提取的主因子數量、特征值、方差貢獻率和累計方差貢獻率。本文數據主因子提取結果如表3所示。旋轉后提取的特征值大于1的主因子共有2個，累計方差貢獻率為84.895%，達到80%以上表示兩個主因子已足夠描述6項創新水平指標所具有的主要信息。第一個主因子方差貢獻率最大，對科學研究和技術服務業事業單位創新水平評價的貢獻率最高。

表3 主因子提取結果

（三）計算因子載荷矩陣

由于兩個主因子的代表性不明顯，使得主因子的實際意義不清晰，通過因子旋轉，使潛在因子的實際意義更明確，分析結論更加真實。旋轉之后的因子載荷矩陣如表4所示。進行關聯度分析的依據是，旋轉后的因子載荷系數的絕對值越大，表明主因子對所代表的原始變量的解釋能力越強，解釋程度越高。根據分析結果，第一個主因子在科技活動人員、R&D經費內部支出、R&D人員折合全時當量、發表科技論文數四個原始變量上的載荷系數最大，分別為0.952、0.946、0.788、0.552。第二個主因子在專利授權量和專利申請量這兩個原始變量上具有較高的載荷系數，分別為0.969和0.863。

表4 旋轉后的因子載荷矩陣

（四）計算因子得分

運用SPSS軟件可以直接得出主因子1和主因子2的得分，以旋轉后的主因子方差貢獻率占累計方差貢獻率的比例作為衡量各主因子的權重。本文中，根據表3得出63.559/84.895為主因子1的權重，20.666/84.895為主因子2的權重。將各個樣本的因子得分與相應因子權重相乘后求和，得出各個樣本的綜合得分，計算結果見表5。

表5 因子得分矩陣

四、結果分析

近五年，天津科學研究和技術服務業事業單位創新水平呈現逐年遞增的趨勢，說明促進科技服務業創新發展的政策措施取得一定成效。

主因子1的變化趨勢與綜合得分較一致，雖然有所波動，但是整體呈增長態勢。主因子1主要代表的變量是科技活動人員、R&D經費內部支出、R&D人員折合全時當量，表明天津科學研究和技術服務業事業單位創新水平的成效主要取決于創新資源的投入。

分析結果顯示，主因子2在過去11年時間里，先呈現上升趨勢，2014年下降后又呈現上升趨勢，但上升幅度不大，目前仍處于徘徊不穩定狀態。近兩年，主因子2的發展程度一直低于綜合水平，而主因子2主要代表專利授權量和專利申請量兩個變量，表明天津科學研究和技術服務業事業單位的科研產出水平落后于整體發展水平。

綜上，天津科學研究和技術服務業事業單位創新水平處于持續增長的狀態，在保持科研人才等創新型人才投入和財政支持力度的同時，應該將工作重點放在提高科技產出等方面，增強科技成果轉化等工作，構建“產學研政企金”相結合模式，推動產業部門、學校、科研工作者、政府、企業以及金融機構共同助力科技創新和科技成果轉化。