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基于多元对应分析的区域自主创新能力评价.pdf

基于多元对应分析的区域自主创新能力评价.pdf

上传者: 闪亮星lucky 2012-10-04 评分1 评论0 下载30 收藏10 阅读量953 暂无简介 简介 举报

简介:本文档为《基于多元对应分析的区域自主创新能力评价pdf》,可适用于项目管理领域,主题内容包含年第期          科技管理研究ScienceandTechnologyManagementResearch          No收稿日期:符等。

2009年第 5期            科技管理研究Science and TechnologyManagement Research          2009 No15 收稿日期 : 2008 - 08 - 25, 修回日期 : 2008 - 10 - 30 基金项目 : 黑龙江省自然科学基金项目 ( G2007 - 01) ; 博士后研究人员落户黑龙江科研启动资助基金项目 (LBH - Q07025) ; 黑龙江省高 校人文社科重点研究基地重点项目 (1152Z044) 文章编号 : 1000 - 7695 (2009) 05 - 0196 - 03 基于多元对应分析的区域自主创新能力评价 孙 冰 , 王 为 (哈尔滨工程大学经济管理学院 , 黑龙江 哈尔滨  150001) 摘要 : 运用多元对应分析方法对我国六大行政区域自主创新能力进行评价。重点分析行政区域、自主创新投入 和自主创新产出三者的对应关系。以多元对应分析图的形式揭示出我国六大行政区域在自主创新投入和产出上 的差距 , 为促进我国区域自主创新能力的平衡发展提供依据。 关键词 : 对应分析 ; 自主创新能力 ; 行政区域 中图分类号 : F124                 文献标识码 : A   对应分析 (Correspondence analysis) 也称关联分析 , 因 其有效地综合了 R型因子分析与 Q型因子分析的功能 , 建立 起变量与样品之间的内在联系 , 又称 R - Q型因子分析。对 应分析的思想首先由 R ichardoson和 Kuder在 1933年提出 , 之 后法国统计学家 Jean - Paul Benzecri和日本统计学家林知已 夫对该方法进行了详细论述进而使其得到了发展 [ 1 ]。它利用 降维的思想达到简化数据结构的目的 , 表现形式简洁、直观 , 被广泛应用于市场细分、产品定位、地质研究以及计算机工 程等领域中 [ 2 ]。 本文将多元对应分析 (描述三个或三个以上变量对应关 系 ) 应用于对区域自主创新能力的分析与评价中。在理论 上 , 拓宽了对应分析的研究领域 ; 在应用视角下 , 为优化自 主创新投入 —产出效率 , 实现自主创新能力的区域平衡发展 提供依据。 1 对应分析的计算原理 111 数据变换 设有 n个样品 , 每个样品有 p个观测指标 , 列出原始数 据矩阵为 : X = X11 X12 X1p X21 X22 X2p Xn1 Xn2 Xnp 将原始数据矩阵 X转化为标准化的频率矩阵 P, 令 P = 1 T X = ( 1 T X ij ) n3 p , 其中 , T = n i = 1 p j = 1 X ij 112 计算两点距离 研究样品点的相互关系一般用两个样品点的欧氏距离来 表示 , 为消除量纲的影响 , 引入第 k个和第 l个样品间的加 权平方距离公式 [3 ] : D2 ( k, 1) = p j = 1 ( pkj pk - p1 j p1 ) 2 / pj     = p j = 1 ( pkj pk pj - p1 j p1 pj ) 2 其中 pj为第 j个变量的边际概率。将 n个样品点到重心 的加权平方距离的总和定义为总惯量 Q [3 ] , 即 Q = n i = 1 piD 2 ( i, c) = n i = 1 pi p j = 1 ( pk j pk - p1k p1 ) 2 / pj = n i = 1 p j = 1 ( pij - pi pj ) 2 pi pj 113 计算轮廓坐标 以 R型因子分析为例 , 列轮廓坐标 (或因子载荷矩阵 ) 为 : F = d1 p1 v11 d2 p1 v12 dm p1 v1m d1 p2 v21 d2 p2 v22 dm p2 v2m d1 pp vp1 d2 pp vp2 dm pp vpm 同理 , 得出行轮廓坐标 G, 并绘制在同一个二维平面上 , 得出对应分析图。进而 , 依据对应分析图剖析各变量的对应 关系。 2 我国区域自主创新能力多元对应分析 211 确定变量 自主创新投入、产出水平是衡量一个地区自主创新能力 的重要指标。因此 , 本文试图通过对行政区域与自主创新投 入、产出的对应分析 , 得出不同地区的自主创新投入能力和 自主创新产出能力的对比关系。因此 , 模型涉及行政区域、 自主创新投入和自主创新产出三类变量。其中 , 自主创新投 入能力通过 R&D人员和 R&D经费两项指标进行解释 ; 自主 创新产出能力通过受理申请专利数和技术市场成交额两项指 标进行解释。 根据中华人民共和国行政区域划分标准将我国 31个省市 (不包括港、澳、台地区 ) 划分为六大行政区域。分别为 : 华北地区 (包括北京、天津、河北、山西、内蒙古 ) ; 东北 地区 (包括辽宁、吉林、黑龙江 ) ; 华东地区 (包括上海、 江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东 ) ; 中南地区 (包括 河南、湖北、湖南、广东、广西、海南 ) ; 西南地区 (包括 重庆、四川、贵州、云南、西藏 ) 和西北地区 (包括陕西、 甘肃、青海、宁夏、新疆 )。 孙  冰等 : 基于多元对应分析的区域自主创新能力评价 查阅《中国统计年鉴 2007》[ 4 ] ,搜集相关数据并进行分类 整理 ,得出区域自主创新能力评价原始分析数据如表 1所示。 212 分类标准 行政区域变量是定类尺度 , 取值含义如下 : 1类为华北 地区 ; 2类为东北地区 ; 3类为华东地区 ; 4类为中南地区 ; 5类为西南地区 ; 6类为西北地区。 对 R&D人员数据进行分类 , 取值含义如下 : 1类为 10 万人以上 ; 2类为 5—10万人 ; 3类为 1—5万人 ; 4类为 1万 人以下。 对 R&D经费数据进行分类 , 取值含义如下 : 1类为 200 亿元以上 ; 2类为 100—200亿元 ; 3类为 50—100亿元 ; 4类 为 50亿元以下。 对受理申请专利数进行分类 , 取值含义如下 : 1类为 3 万件以上 ; 2类为 115—3万件 ; 3类为 013—115万件 ; 4类 为 013万件以下。 对技术市场成交额数据进行分类 , 取值含义如下 : 1类 为 200亿元以上 ; 2类为 100—200亿元 ; 3类为 20—100亿 元 ; 4类为 20亿元以下。 表 1 区域自主创新能力评价原始分析数据表 地区 R&D人员(人 ) R&D经费 (万元 ) 受理申请 专利 (件 ) 技术市场 成交额 (万元 ) 北 京 华北 171045 3820683 22572 6973256102 天 津 华北 33441 725659 11657 588624149 河 北 华北 41703 589320 6401 156099134 山 西 华北 27438 262814 1985 59213124 内蒙古 华北 13504 116956 1455 107126197 辽 宁 东北 66104 1247086 15672 806494121 吉 林 东北 25642 393039 4101 153666143 黑龙江 东北 44203 489073 6050 156933158 上 海 华东 67048 2083538 32741 3095095133 江 苏 华东 128028 2698292 34811 688297145 浙 江 华东 80120 1632921 43221 399617166 安 徽 华东 28405 458994 3516 184921123 福 建 华东 35716 536186 9460 11318712 江 西 华东 22064 285314 2815 93134161 山 东 华东 91142 1951449 28835 232005 河 南 中南 51181 555824 8981 237288142 湖 北 中南 61226 749531 11534 444426174 湖 南 中南 38044 445235 8763 455281118 广 东 中南 119359 2437605 72220 1070257109 广 西 中南 17947 145947 2379 9423141 海 南 中南 1225 15950 498 8535126 重 庆 西南 24619 319586 6260 553479149 四 川 西南 66382 965760 10567 259323116 贵 州 西南 9779 110349 2226 5361142 云 南 西南 14798 213233 2556 82747144 西 藏 西南 599 3497 102 — 陕 西 西北 53656 924462 4166 179484159 甘 肃 西北 16795 196136 1759 214534127 青 海 西北 2590 29554 216 24665126 宁 夏 西北 4046 31681 516 5349137 新 疆 西北 6986 64087 1851 76084117   数据来源 : 《中国统计年鉴 2007》 213 上机实现及结果输出 本文应用统计分析软件 Sp ss对上述问题进行实现 , 具体 步骤如下 : (1) 输入原始数据 ; (2) 调用 Correspondence a2 nalysis模块中的 op timal scaling过程 ; (3) 选择要分析的变量 并定义取值范围 , 其中 , 行政区域的取值范围是 ( 1, 6 ) , 其余 4项指标的取值范围均为 ( 1, 4) ; ( 4) 选择结果输出 形式 ; (5) 运行 [ 5 ]。 根据上述操作步骤 , 经过 25次迭代达到默认精度要求。 运行结果包括各个分类变量的频数、迭代记录、特征根、各 变量在不同维度上的区分度、各变量的不同等级在二维坐标 系上的坐标值等。这些数字向我们提供了原始数据利用率、 各项指标的贡献程度以及指标之间的相关性等判断模型优良 性的信息 , 由于篇幅所限本文仅给出区分测度 (如表 2所 示 ) 和对应分析图 (如图 1所示 )。 图 1 多元对应分析图 3 多元对应分析结论 311 关于评价模型的结论 对应分析图应遵循以下解释原则 , 即从图形中心 ( 0, 0) 点出发 , 若某变量某个类别 (或等级 ) 的点 , 与其他变 量某个类别 (或等级 ) 的点在同一方向上距离较近 , 则表明 二者有较强的关联性 ; 若距离较远或不在同一方向 , 则表明 两者关联性较弱或无关联性。因此 , 可以得出以下分析结果 : (1) 模型拟和效果较好。区分测度介于 0—1之间 , 数 值越大表明区分程度越高 , 对模型的解释效果越好 [ 5 ]。表 2 显示 , 4个变量在两个维度上的区分测度较高 , 说明这 4个 变量能够较好的解释自主创新能力。在不考虑各变量具体量 化关系 , 只研究简单关联性的前提下 , 可以采用该模型进行 研究。 表 2 区分测度值表 变 量 维度 1 2 R&D人员 01864 01639 R&D经费 01960 01860 受理申请专利数 01949 01817 技术市场成交额 01713 01361    (2) 简单对应分析针对两组变量进行研究 , 多元对应 分析是简单对应分析的深入探讨 , 它能揭示更多组变量之间 的关系。从图 1中 , 我们既可以得到行政区域与 R&D人员与 经费、技术市场成交额、申请专利数等指标的两两对应关系 , 又可以得出自主创新投入水平与产出水平的相关性比较 , 同 时还可以根据对应关系和相关性强弱对六大行政区域进行聚 类。 791 孙  冰等 : 基于多元对应分析的区域自主创新能力评价 (3) 从各类指标的分布来看 , 低投入对应低产出 , 高投 入对应高产出 , 说明自主创新的投入与产出的相关性很强。 并且这种相关性随着投入与产出的增加愈加明显 , 在高投入、 高产出下 , R&D人员与受理申请专利数、R&D经费与技术市 场成交额几乎重合。 (4) 从坐标点的整体分布情况来看 , 各行政区域坐标点 相对集中于 (0, 0) 点附近 , 该区域的自主创新投入与产出 处于中游水平 , 说明大部分地区的自主创新能力虽然摆脱了 投入与产出不足的局面 , 但是仍然没有达到 “高投入 ”与 “高产出 ”的水平。 312 关于区域分析的结论 结合多元对应分析图将各行政区域自主创新能力的平均 水平整理如表 3所示 , 进一步分析得出以下分析结果 : 表 3 区域自主创新能力平均水平归纳表 行政 区域 自主创新投入 自主创新产出 R&D 人员 R&D 经费 受理申 请专利 技术市场 成交额 华东 5—10万人 100—200 亿元 115—3 万件 20—100 亿元 华北 中南 东北 1—5 万人 50—100 亿元 013—115 万件 20—100 亿元 西南 西北 1万人 以下 50亿元 以下 013万件 以下 20亿元 以下    (1) 华东地区。在上海、江苏、浙江和山东 4省市的 带动下 , 华东地区的整体自主创新能力较强。上海、江苏、 浙江现代化起步早 , 历史上对外经济联系密切 , 在改革开放 的许多领域先行一步 , 人力资本丰富 , 发展优势明显。山东 交通便捷 , 市场完善。华东地区的发展重点在于巩固以上 4 省市的现有自主创新投入水平 , 加强技术成果转化力度 ; 将 自主创新向更深层次推进 ; 着力发展安徽、福建、江西 3省 的自主创新投入水平 , 增加 R&D人员与经费投入 , 辅以相应 的鼓励创新的政策 , 营造自主创新氛围 , 加快追赶先进省份 的步伐。 (2) 华北地区与中南地区。华北和中南地区虽然整体创 新能力处于中游水平 , 但存在自主创新能力突出的省份。北 京和广东两地自主创新投入水平位于全国前列 , 每年受理申 请专利数量和技术市场成交额也具有明显优势。另外 , 北京、 天津、河北地理位置优越 , 科技教育文化事业发达。广东、 海南面临港、澳、台 , 海外社会资源丰富 , 对外开放程度高。 因此在提升创新能力战略的制定时可以利用完善、规范的市 场环境 , 通过市场需求的提升带动创新意愿的增强和创新能 力的提高。另外 , 还应增进区域技术合作与交流 , 促进人才 流动 , 带动其他省市的自主创新能力的提升。 (3) 东北地区。东北地区由辽宁、吉林和黑龙江 3省组 成。由于省份较少 , 且面临的自然条件和资源禀赋结构相近 , 历史上相互联系比较紧密 , 因此有利于区域自主创新能力整 体水平的同步提升。三省中 , 辽宁省各项指标发展均衡 , 处 于国内中上游水平 , 其他两省可以借鉴辽宁省自主创新的成 功经验和鼓励自主创新发展的相关政策 , 构建区域创新网络 , 以国家重点发展东北老工业基地为契机 , 全面规划发展战略 , 优化产业结构、调整发展方向 , 变资源型工业为技术型工业 , 着眼于区域经济的长远发展。 (4) 西南、西北地区。西南、西北地区各省自主创新能 力普遍偏低。由于地处偏远、市场发展落后 , 因此在创新能 力提升战略制定时应考虑这方面的制约 , 不应该选择市场拉 动战略 , 而应考虑适当的政府推动 , 通过财税优惠政策鼓励 企业积极创新 , 通过人才培养计划培育创新人才。四川省是 西南地区自主创新能力相对较强的省份 , 原因在于它在 R&D 人员投入上占有优势 , 进而带动了经费投入和自主创新产出 能力的提升。由上述分析也可知 R&D人员投入与受理申请专 利数的相关性较强 , 因此 , 西南和西北地区可以先从加大 R&D人员投入入手 , 组织高水平的学术与技术交流 , 发展高 校、科研院所的科研水平 , 培养高层次的创新型人才 ; 提高 工资福利待遇留住创新人才。同时 , 扩大专利及科技成果拥 有量 , 为科技成果市场化、产业化奠定基础。 参考文献 : [ 1 ] 何晓群. 多元统计分析 [M ]. 北京 : 中国人民大学出版社 , 2006: 195 - 208. [ 2 ]李克均. 多重对应分析及其在工作满意度研究中的应用 [ J ]. 中 国卫生统计 , 2007 (2) : 19 - 21. [ 3 ] 孙健. 基于经济数据的对应分析应用 [ D ]. 长春 : 东北师范大 学 , 2007: 4 - 7. [ 4 ] 中华人民共和国国家统计局. 中国统计年鉴 2007 [M ]. 北京 : 中国统计出版社 , 2007. [ 5 ] 张红兵. Sp ss宝典 [M ]. 北京 : 电子工业出版社 , 2007: 420 - 433. 作者简介 : 孙冰 (1972 - ) , 女 , 汉族 , 黑龙江哈尔滨人 , 哈尔滨工 程大学经济管理学院教授 , 博士生导师 , 研究方向为科技管理与创新 管理。王为 (1984 - ) , 女 , 汉族 , 黑龙江哈尔滨人 , 哈尔滨工程大 学经济管理学院研究生。 (本文责编 : 廖政权 ) (上接第 201页 )   econom ic p lanning models using data envelopment analysis [ J ]. Pa2 pers of the Regional Science A ssociation, 1986, 60: 41 - 57. [ 9 ] CHARNES A, COOPER W W , L IS. U sing data envelopment analysis to evaluate efficiency in the econom ic performance of Chinese cities [ J ]. Socio - Econom ic Planning Science, 1989, 23 ( 6 ) : 325 - 344. [ 10 ] ATHANASSOPOULOS A, KARKAZIS J. The efficiency of social and econom ic image p rojection in spatial confifuration [ J ]. Journal of Regional Science, 1997, 37 (1) : 75 - 97. 作者简介 : 陈迅 (1950 - ) , 男 (汉族 ) , 河南巩义人 , 重庆大学经 济与工商管理学院教授 , 博士生导师 , 研究方向为产业经济、区域经 济及发展经济学等。李广周 ( 1982 - ) , 男 (汉族 ) , 河南周口人 , 重庆大学经济与工商管理学院硕士研究生 , 研究方向为区域经济及发 展经济等。 (本文责编 : 廖政权 ) 891

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