河北省区域科技资源配置效率的因子分析，本文主要内容关键词为：河北省论文,资源配置论文,因子论文,效率论文,区域论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F127.22 文献标识码：A 文章编号：1001-7348(2006)07-073-03
0 前言
自河北省实施“科教兴冀”战略以来，科技对经济发展的贡献率逐步提高。但目前科技还没有成为河北省经济发展的主要依靠，科技发展滞后于经济发展，特别是科技创新能力弱已成为制约河北省区域经济发展的“瓶颈”。因此，如何合理配置科技资源，提高科技资源的配置效率，即用有限的人力、财力和物力资源，争取尽可能多的社会经济收益，以达到科技资源的配置效果最优，是提高河北省区域科技实力的重要途径。本文采用因子分析法和聚类分析法对当前河北省区域科技资源配置效率进行了测算和比较分析，揭示了河北省各地区科技资源配置效率的差异和存在的主要问题。
1 区域科技资源配置效率的因子分析模型
本文选取科技活动人员、科技活动经费筹集额、专利申请受理量、技术市场合同成交金额、发表科技论文数和高新技术产业增加值等主要科技资源配置指标作为原始变量，并采用因子分析法建立科技资源配置效率的因子分析模型，以对河北省各地区科技资源配置效率进行分析。
所谓因子分析是通过研究多个变量（指标）相关矩阵的内部依赖关系，找出控制所有变量的少数公因子，将每个变量（指标）表示成公因子的线性组合，以再现原始变量与公因子之间的相关关系。因子分析的目的在于寻求变量基本结构，简化观测系统，减少变量维数，用少数的变量来解释所研究的复杂问题。
假设有p个变量（科技指标），n个样品（地区），则区域科技资源配置效率的因子分析模型为：
式中，F[,i]为第i个因子得分；KH为特殊因子，包含各变量不能被公共因子载荷的部分及随机误差。
2 实证分析
本文依据2004年河北省科技统计年鉴资料（见表1），并根据上述科技资源配置效率的因子分析模型，对河北省11个市（地区）的科技资源配置效率进行实证分析。
2.1 原始数据的标准化处理
标准化处理即无量纲化，就是针对模型中量纲不同的各指标间不能简单相加的情况，通过数据变换，用比率的形式来消除量纲不同所带来的影响，使原来不能直接相加的变量过渡到可以相加。无量纲化指标的计算公式为：
其中：Q[,max]、Q[,min]分别表示为参加比较的各地区中该科技指标的最大值和最小值；Q为某地区该科技指标的实际值。据此将表1中原始数据标准化处理后得表2。
2.2 相关系数矩阵特征根及各因子的方差贡献率和累计贡献率的计算和分析
在数据标准化后，通过6个指标的相关系数矩阵可以得到6个特征根及其相应的特征向量，根据表2数据借助于SPSS11.0统计软件可计算出因子、特征根和每个因子的方差贡献率和累计贡献率。见表3。
由表3可以看出变量相关系数矩阵有两大特征根：3.143和2.619，累计贡献率达96.025％，说明前两个因子提供了原始数据96.025％的信息，足以表达原始数据的信息。由于得出的公因子含义不清楚，因此不便于进行分析，根据因子载荷矩阵的不唯一性，对因子载荷矩阵进行方差最大化旋转，旋转的目的是使因子载荷矩阵简化，即尽可能地使每个变量仅在一个公因子上有较大的载荷，而在其余公因子上载荷比较小，或至多是中等大小，使所得的公因子能更好地表达原始变量，以及对所选取的公共因子赋予合理的经济解释。选用方差最大化正交旋转，得如下因子载荷矩阵，见表4。
2.3 由因子分析模型分析结果，对公因子命名
由旋转后的因子载荷矩阵可以清晰看出每个公因子的含义。公因子F[,1]在专利申请受理量、技术市场合同成交金额、发表科技论文数、高新技术产业增加值这4个指标的载荷值较大。专利申请受理量和发表科技论文数属于知识形态的理论成果，技术市场合同成交金额与高新技术产业增加值属于科技转化为生产力的经济成果。由于公因子F[,1]比较全面地反映了河北省各市科技资源的产出情况，所以，将F[,1]可命名为科技资源配置效果因子。
公因子F[,2]在科技活动人员、科技活动经费筹集额这两个指标上的载荷值较大，科技活动人员属于科技人力资源、科技活动经费筹集额属于科技财力资源，是科技生产的基本要素和科技生产得以进行的先决条件，它们反映了河北省各市科技资源投入的规模，因此，将F[,2]命名为科技资源配置规模因子。
2.4 各市公因子得分及综合因子得分的计算和排序
为便于反映河北省各市科技资源配置效率情况，可将各市在F[,1]和F[,2]两个公因子得分进行综合，以计算出河北省11个市科技资源配置效率的综合因子得分。具体方法是：由回归法估计出各市的因子得分；以各公因子的方差贡献率占两个公因子总方差贡献率的比重作为权重进行加权汇总，由此得出综合因子得分函数，即：
由上述公式中可计算出河北省11个市各公因子得分及综合因子得分，并形成河北省区域科技资源配置效率排序，见表5。
3 结论
由表5可见，河北省11个市科技资源配置效率综合因子得分，除石家庄、保定、唐山为正值外，其它城市的综合得分均为负值，说明从总体上看，河北省区域科技资源配置效率普遍较差，并且各市科技资源配置效率存在着明显差异。为了更好地分析河北省区域科技资源的配置效率，我们利用SPSS11.0统计软件对河北省11个市在F[,1]和F[,2]两个公因子的得分进行聚类分析，可将河北省11个市划分为以下5类。
第一类，石家庄。该市综合因子得分在河北省居于首位，说明与河北省其它城市相比，石家庄科技资源配置能力最强，科技资源配置效率最高。从各公因子得分情况来看，它在公因子F[,1]的得分远高于河北省其它城市，而且在公因子F[,2]的得分也位居第一，说明石家庄的科技资源配置集中，科技成果丰硕，体现了石家庄作为河北省科技和研究中心的地位，并且应用研究的水平较高，科技能够较为及时地转化为生产力，同时企业作为科技创新主体的地位也得到了较好的体现。
第二类，保定。该市综合因子得分位居第二。从各公因子得分情况来看，保定在公因子F[,1]的得分也排在第二位，表明其科技资源配置效果较好，科技资源的产出较高，这与保定市高校以及科研机构分布较多有关；但保定在公因子F[,2]的得分排在第六位，说明其科技资源配置规模较小，尚待进一步扩大。
第三类，唐山。该市综合因子得分位居第三。从各公因子得分情况来看，唐山和保定情况相反，唐山在公因子F[,2]的得分位居第二，仅次于石家庄，说明其科技资源配置规模较大；但其在公因子F[,1]的得分在全省排名倒数第二，说明唐山科技资源配置效果较差，反映出唐山应用研究的水平与基础研究相比仍有一定差距，企业作为科技创新主体的地位并未得到体现。总体来说唐山的科技优势比较突出，但以企业为主体的应用研究需要进一步加强。
第四类，秦皇岛、沧州、承德、廊坊。这4个市在公因子F[,1]的得分较高，说明其科技资源配置效果较好，但在公因子F[,2]的得分很低时，就反映其科技资源配置规模较小。这4个市的经济实力较强，市场经济比较发达，企业的研发能力较强。今后，这4个城市要以应用研究为主，借助有利的优势，适当扩大科技资源的配置规模，势必会取得更好的配置效果，从而推动经济的进一步发展。
第五类是邯郸、邢台、衡水、张家口，这4个市在公因子F[,1]的得分很低，说明其科技资源配置效果很差；其在公因子F[,2]的得分较高，说明科技资源配置规模尚可。今后，这4个市应借助较高的科技资源配置规模，增加科技理论成果和经济成果以改善科技资源配置效果，从而增强其经济实力。
收稿日期：2005-10-13