地区科技服务业竞争力水平综合评价及实证研究

科技进步与对策Science&TechnologyProgressandPolicyVol.27No.8Apr.2010第27卷第8期2010年4月地区科技服务业竞争力水平综合评价及实证研究——以江苏省13个城市为例周梅华，徐杰，王晓珍(中国矿业大学管理学院，江苏徐州221116)摘要：从地区科技、经济基础环境和产业发展现状等几个维度构建了地区科技服务业竞争力评价体系，采用主成分分析法和聚类分析法对江苏省13个城市科技服务业的竞争力水平进行了实证研究，发现江苏省科技服务业的竞争力水平呈明显的南强—中弱—北更弱的阶梯分布特征，与三大区域经济发展水平的梯度格局基本上吻合。关键词：科技服务业；主成分分析；评价指标体系；江苏省中图分类号：F127.55文献标识码：A文章编号：1001–7348(2010)08–0137–040引言一般认为，科技服务业具有典型的外部特征，科技服务每创造一个单位的收益，能为服务对象带来5个单位以上的收益增加或成本、交易费用的降低［1］。由此可见，科技服务业在现代社会经济发展中的地位和作用举足轻重。目前关于科技服务业的相关研究，大多是分析现状或提出发展对策等定性方面的研究，针对该产业的竞争力状况和发展水平等方面的研究几乎没有，因此认识和分析地区科技服务业竞争力水平不仅是新的理论研究课题，而且是发展科技服务业的实际需要。本文严格按照统计口径建立地区科技服务业竞争力水平评价指标体系，并运用主成分分析法和聚类分析法对江苏省13个城市的科技服务业竞争力水平进行测算，以便为相关政府部门制定科技服务业发展规划提供参考。1综合评价指标体系的建立在查阅大量文献的基础上，笔者发现针对科技服务业的定量研究非常少，评价体系的研究更是空白。为了使所建立的评价指标体系具有科学性、全面性、可操作性以及可比性，并全面反映地区科技服务业的竞争力水平，本文结合江苏省科技厅于2008年的全省科技服务业普查统计结果、《江苏科技统计年鉴2008》以及《江苏统计年鉴2008》，从3个维度建立了指标体系，即科技服务业发展环境、科技服务业投入情况、科技服务业产出情况。科技服务业发展环境是指当地的科技与经济基础环境，主要由科技活动人员数量、GDP增长速度以及政府科技拨款等相关指标来反映；科技服务业投入情况主要由人力和资金投入、当地科技服务机构数量等方面来反映；产出情况则是由科技服务业总收入、专利授权数量以及高新技术产业的销售收入等指标来反映；合计为3个二级指标、14个三级指标。地区科技服务业竞争力水平评价指标体系如表1所示。2评价方法的选择及介绍2.1评价方法选择目前国内外关于多指标综合评价的方法很多，如回归分析法、模糊曲线法、主成分分析法等。主成分分析法是应用得比较多且较成熟的多元统计方法，既可以用于简化指标又可以用于对样本进行评价。如张俊华应用主成分分析法对技术进步进行了实证研究［2］。吴艳霞采用该方法对陕西电子信息产业的竞争力进行了分析［3］。潘霞采用此法对内地31个省、市、区的投资环境进行了评价研究［4］。科技服务业竞争力水平评价正是对多个样本进行分析和评价，因此笔者采用主成分分析法对地区科技服务业竞争力状况进行测评，之后采用聚类分析法对其进行层次划分。2.2主成分分析法简介主成分分析法就是将多个指标重新组合成一组相互独收稿日期：2009–05–18基金项目：江苏省社科联基金项目(08–C–45)作者简介：周梅华(1963–)，女，江苏无锡人，管理学博士，中国矿业大学管理学院教授、博士生导师，研究方向为科技管理；徐杰(1983–)，男，江苏宿迁人，中国矿业大学管理学院硕士研究生，研究方向为科技管理；王晓珍(1977–)，女，山东莱州人，管理学硕士，中国矿业大学管理学院讲师，研究方向为科技管理。·138·科技进步与对策2010年立的几个综合指标，并能反映原指标主要信息的方法。其计算过程如下：表1科技服务业竞争力水平评价指标体系一级指标二级指标三级指标单位地区科技服务业竞争力水平科技服务业发展环境X1：科技活动人员数占从业人员总数的比重%X2：R&D研发人员数占科技活动人员总数的比重%X3：第三产业增加值占GDP比重%X4：GDP增长速度%X5：全社会R&D支出占GDP的比重%X6：政府科技拨款占财政支出的比重%科技服务业投入情况X7：科技服务机构数量个X8：科技服务业从业人员数量个X9：研究生以上学历者占从业人员总数的比重%X10：科技服务机构所获政府拨款万元X11：固定资产原价万元科技服务业产出情况X12：科技服务业总收入万元X13：高新技术产业销售收入亿元X14：每10万人口的专利授权数件/10万人(1)指标体系下含有p个指标构成p维随机向量X=(X1，X2，…，Xp)，对其进行标准化后得到新的p维向量BX，则第i个主成分得分为Fi=1*pijijjBXγ=，其中()ijpmγγ=为因子载荷矩阵，其数值等于原始变量与主成分之间的相关系数，m为提取的主成分个数。若有m个主成分，则第h个城市在第k个评价子体系下的综合主成分得分为1mhkiiiFbF==，其中1iipiibλλ==为第i个主成分的方差贡献率。(2)具体分析过程。首先对每个子体系变量组进行KMO检验，当KMO统计量值大于0.6时，则表明这组变量适合作主成分分析；求出原始变量相关系数矩阵()ijppRr=，其中111nijkikjkrXXn==−(i，j=1，2，…，p)；由0Rλγ−=计算得到R的p个非负特征值及相应特征向量，通过方差最大化旋转后得到新的主成分及相应的方差贡献度12pλλλ≥≥≥和特征向量iγ；选择累计贡献率达到80%以上的前m个主成分，根据主成分得分公式计算出综合主成分得分；最后根据各个主成分权重对各地区科技服务业的竞争力进行加权汇总，得到各地区科技服务业的最终竞争力得分。3实证研究3.1样本及数据选取本文选取江苏省13个城市为样本，主要参考《江苏科技统计年鉴2008》、《江苏统计年鉴2008》以及江苏省科技厅2008年对全省科技服务业的普查结果等统计资料，赋予指标相应的数值(见表2)。表22008年江苏省13个城市科技服务业竞争力评价指标数据X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X13X14南京市1.8257.9747.5115.053.782.4185895818.84452344340854522191999.639.59无锡市1.0453.3238.7917.661.762.3798650411.19133122299391714961649.350.02徐州市0.2763.1835.417.880.971.254120067.0342132611158629119.0112.88常州市0.9943.3635.1619.691.632.7711864354.112460144142320129843.3936.48苏州市0.7949.3432.6619.711.492.7120712010.39183122644192293534005.259.95南通市0.3648.9834.4219.451.052.3114442556.679153102836180078635.6523.57连云港市0.2442.3135.9515.660.941.212121447.324346947928831178.656.3淮安市0.1340.8134.1115.890.541.263212815.463217133203848074.577.64盐城市0.2837.9233.416.850.382.133414822.5631981388920000172.866.91扬州市0.5656.493519.31.381.9635161511.5284508271783849386.3326.66镇江市0.7548.535.4817.631.411.8953251313.2556893267875575407.7432.75泰州市0.4753.6932.121.921.251.8315724013.6776774421725868451.1314.61宿迁市0.0515.9631.5820.820.080.621062303199634951645511.472.19数据来源：由《江苏科技统计年鉴2008》、《江苏统计年鉴2008》和江苏省科技厅2008年度对全省科技服务业的普查结果整理得到3.2分析过程运用SPSS13.0统计分析软件对13个城市2007年的14个指标值进行主成分分析，具体分析过程如下所示：(1)根据因子特征根和贡献率确定主成分因子。从表3可以看出，前3个因子的特征值之和占总方差的84.05%，并且特征值均大于1且之间差异较大，其后的因子特征值均小于1且之间差异较小。可以认为前3个因子已基本包含全部指标所反映的信息，因此确定前3个因子为主成分。(2)主成分分析和命名。由于主成分的经济意义主要由线性组合中系数较大的几个原指标的综合意义来决定，因此可以认为，第一主成分F1是最为重要的影响因子。从表4中可以看出，F1因子在X1、X3、X5、X6、X8、X10、X12、X13、X14指标上载荷较大，该主成分主要反映了地区科技服务业从业人员数量情况、资金投入情况、产业发展所带·139·周梅华，徐杰，王晓珍：地区科技服务业竞争力水平综合评价及实证研究第8期表3主成分因子的特征值和贡献率因子特征值贡献率(%)累计贡献率(%)F18.12858.05658.056F22.48617.76075.816F31.1538.23584.051F40.7305.21589.266F50.6274.47593.741F60.4002.85896.600F70.2061.47498.073来的外部效应以及科技基础环境。可以认为F1是地区科技服务业竞争力的硬性因子。第二主成分的贡献率为17.76%，是次重要的影响因子，该因子在X2、X9、X11指标上载荷较大。该主成分反映了地区科技服务业从业人员的质量和固定资产投入情况。可以认为F2是科技服务业竞争力的人力资源和固定资产因子。第三主成分的权重为8.24%，重要性在3个主成分中最小，该因子在X4、X7指标上载荷较大，主要反映了地区科技服务业的发展速度。可以认为F3是发展速度因子。(3)计算样本得分和综合排名。根据各主成分数值以及表4主成分的因子载荷矩阵指标F1F2F3X10.8950.363-0.031X20.2320.777-0.082X30.7780.251-0.526X4-0.289-0.0390.873X50.8530.431-0.143X60.6030.4250.414X70.366-0.1880.821X80.9440.1250.250X90.6020.637-0.325X100.9120.274-0.103X110.1860.799-0.032X120.9340.1770.041X130.6450.3170.430X140.6520.5100.403归一化处理后的贡献值，运用Excel工具对数据样本值进行计算，得出13个城市相应的主成分指标值和综合排名(见表5)。表5主成分指标值和城市综合排名得分样本各主成分得分与排名综合得分综合排名F1排名F2排名F3排名南京2.6010.296-1.36131.731无锡0.6930.4730.2460.603徐州-0.78120.384-0.6710-0.5210常州0.842-0.55100.9530.564苏州0.6840.6821.7010.782南通0.085-0.2880.8440.085连云港-0.417-0.469-1.3312-0.519淮安-0.6411-0.6212-1.0311-0.6712盐城-0.6210-0.6111-0.489-0.6111扬州-1.17132.401-0.137-0.318镇江-0.1960.335-0.458-0.106泰州-0.538-0.0871.292-0.267宿迁-0.569-1.96130