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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954 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。

年第期          科技管理研究ScienceandTechnologyManagementResearch          No收稿日期:,修回日期:基金项目:黑龙江省自然科学基金项目(G)博士后研究人员落户黑龙江科研启动资助基金项目(LBHQ)黑龙江省高校人文社科重点研究基地重点项目(Z)文章编号:()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 )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:F                 文献标识码:A  对应分析(Correspondenceanalysis)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RQ型因子分析。对应分析的思想首先由Richardoson和Kuder在年提出,之后法国统计学家JeanPaulBenzecri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。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。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。 对应分析的计算原理 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=XXXpXXXpXnXnXnp将原始数据矩阵X转化为标准化的频率矩阵P,令P=TX=(TXij)np,其中,T=ni=pj=Xij 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:D(k,)=pj=(pkjpkpjp)pj   =pj=(pkjpkpjpjppj)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,即Q=ni=piD(i,c)=ni=pipj=(pkjpkpkp)pj=ni=pj=(pijpipj)pipj 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=dpvdpvdmpvmdpvdpvdmpvmdppvpdppvpdmppvpm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。 我国区域自主创新能力多元对应分析 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RD人员和RD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》,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所示。 分类标准行政区域变量是定类尺度,取值含义如下:类为华北地区类为东北地区类为华东地区类为中南地区类为西南地区类为西北地区。对RD人员数据进行分类,取值含义如下:类为万人以上类为万人类为万人类为万人以下。对RD经费数据进行分类,取值含义如下:类为亿元以上类为亿元类为亿元类为亿元以下。对受理申请专利数进行分类,取值含义如下:类为万件以上类为万件类为万件类为万件以下。对技术市场成交额数据进行分类,取值含义如下:类为亿元以上类为亿元类为亿元类为亿元以下。表 区域自主创新能力评价原始分析数据表地区RD人员(人)RD经费(万元)受理申请专利(件)技术市场成交额(万元)北 京华北天 津华北河 北华北山 西华北内蒙古华北辽 宁东北吉 林东北黑龙江东北上 海华东江 苏华东浙 江华东安 徽华东福 建华东江 西华东山 东华东河 南中南湖 北中南湖 南中南广 东中南广 西中南海 南中南重 庆西南四 川西南贵 州西南云 南西南西 藏西南陕 西西北甘 肃西北青 海西北宁 夏西北新 疆西北  数据来源:《中国统计年鉴》 上机实现及结果输出本文应用统计分析软件Spss对上述问题进行实现,具体步骤如下:()输入原始数据()调用Correspondenceanalysis模块中的optimalscaling过程()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(,),其余项指标的取值范围均为(,)()选择结果输出形式()运行。根据上述操作步骤,经过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(如表所示)和对应分析图(如图所示)。图 多元对应分析图 多元对应分析结论 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(,)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:()模型拟和效果较好。区分测度介于之间,数值越大表明区分程度越高,对模型的解释效果越好。表显示,个变量在两个维度上的区分测度较高,说明这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 区分测度值表变 量维度RD人员RD经费受理申请专利数技术市场成交额  ()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。从图中,我们既可以得到行政区域与RD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。孙 冰等:基于多元对应分析的区域自主创新能力评价()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,RD人员与受理申请专利数、RD经费与技术市场成交额几乎重合。()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(,)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。 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所示,进一步分析得出以下分析结果:表 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RD人员RD经费受理申请专利技术市场成交额华东万人亿元万件亿元华北中南东北万人亿元万件亿元西南西北万人以下亿元以下万件以下亿元以下  ()华东地区。在上海、江苏、浙江和山东省市的带动下,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、江西省的自主创新投入水平,增加RD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。()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。()东北地区。东北地区由辽宁、吉林和黑龙江省组成。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。()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RD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RD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RD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:何晓群多元统计分析M北京:中国人民大学出版社,: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,():孙健基于经济数据的对应分析应用D长春:东北师范大学,:中华人民共和国国家统计局中国统计年鉴M北京:中国统计出版社,张红兵Spss宝典M北京:电子工业出版社,:作者简介:孙冰(),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(),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)(上接第页)  economicplanningmodelsusingdataenvelopmentanalysisJPapersoftheRegionalScienceAssociation,,:CHARNESA,COOPERWW,LISUsingdataenvelopmentanalysistoevaluateefficiencyintheeconomicperformanceofChinesecitiesJSocioEconomicPlanningScience,,():ATHANASSOPOULOSA,KARKAZISJTheefficiencyofsocialandeconomicimageprojectioninspatialconfifurationJJournalofRegionalScience,,():作者简介:陈迅(),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(),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)

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