城市自主创新能力实证分析

    郑丽丽 郝迎成

    摘 ?要：随着经济的不断发展，各城市之间的竞争日益激烈，自主创新能力在竞争中的作用日益凸显，已经成为城市发展的必要条件以及衡量一个城市竞争力的重要指标。本文通过构建城市自主创新能力评价指标体系，采用因子分析法，对沈阳、长沙、佛山、郑州等九个经济发展水平相当的城市的自主创新能力进行了客观评价。

    关键词：自主创新;评价指标;因子分析法

    1 ?研究对象的选取

     本文以近三年中国城市GDP排名顺序为参考，同时考虑评价指标数据的可得性，选取了沈阳、长沙、佛山、郑州、唐山、东莞、泉州、济南、南通九个地级市作为样本城市，运用因子分析法对这9个城市的自主创新能力进行客观评价。

    2 ?城市自主创新能力评价指标体系

     根据评价指标的科学性、可操作性、代表性和可比性等原则，本文从城市的创新投入、创新产出、创新环境三个方面共选取了14个评价指标。（1）创新投入：规模以上工业企业R&D人员数量X1（人），普通高等学校专任教师数量X2（人），普通高等学校在校生人数X3（人），规模以上工业企业R&D经费支出X4（万元），普通高等学校数量X5（所），规模以上工业企业办科技机构数量X6（个），每百人公共图书馆藏书量X7（册）。（2）创新产出：专利授权数量X8（件），规模以上工业企业新产品产值X9（万元）。（3）创新环境：财政教育支出X10（万元），财政科技支出X11（万元），科技支出占财政支出的比重X12（%），人均地区生产总值X13（元），实际利用外资额X14（万美元）。

    3 ?城市自主创新能力实证计算

     （1）原始数据处理

     考虑到相关城市统计工作的滞后性，本文选择评价年份为2012年，数据主要来源于各城市统计年鉴，各市2012年国民经济和社会发展统计公报，中国城市统计年鉴，政府的官方网站。根据城市自主创新能力评价的指标体系，通过查询上述各种资料，建立原始数据库（表1略）。使用SPSS19.0对数据进行标准化，求解相关系数矩阵，计算相关系数矩阵的特征值、特征值的贡献率及累计贡献率，根据特征值大于1的提取原则，选取了六个主因子，其累计贡献率达到了97.553%。为了更好地对主因子进行解释，以"方差最大化"为原则进行因子的正交旋转，从而得出方差最大化后的因子载荷矩阵（表2略）和正交旋转后的六个主因子特征值及其对方差的解释（表3略）。

     （2）命名主因子

     对正交旋转后的因子载荷矩阵进行分析，发现主因子1在普通高等学校专任教师数量、普通高等学校在校生人数、普通高等学校数量三个指标上载荷较高，而高等学校是知识创新的主体，因此主因子1反映的是城市知识创新的能力，可以命名为知识创新因子。主因子2在财政教育支出、财政科技支出、实际利用外资额三个指标上载荷较高，反映城市的宏观政策环境和经济环境，因此可以命名为宏观环境因子。主因子3在规模以上工业企业R&D经费支出、规模以上工业企业新产品产值两个指标上载荷较高，反映城市企业的技术创新能力，因此可以命名为技术创新因子。主因子4在规模以上工业企业R&D人员数量、人均地区生产总值两个指标上载荷较高，人们生活水平较高、企业科研人员数量较多，都可以推动城市自主创新的发展，因此可以命名为创新推动因子。主因子5在规模以上工业企业办科技机构数量、专利授权数量两个指标上载荷较高，主要反映城市的创新产出能力，因此可以命名为创新产出因子。主因子6在每百人公共图书馆藏书量、科技支出占财政支出的比重两个指标上载荷较高，主要反映政府对于创新的支持力度，可以命名为政策环境因子。

     （3）计算主因子得分及城市自主创新能力综合得分

     利用SPSS软件计算样本主因子得分（见表4）。

     以各主因子正交旋转后的方差贡献率作为各主因子的权重，计算样本城市的自主创新能力综合得分，计算结果为：沈阳（0.145306）;长沙（0.572282）;佛山（-0.01296）;郑州（0.220348）;唐山（-0.93646）;东莞（0.139256）;泉州（0.092702）;济南（-0.07824）;南通（-0.14224）。

    4 ?评价结果分析

     从城市自主创新能力综合得分可以看出，长沙、郑州、沈阳三个城市自主创新能力最强，东莞、泉州、佛山三个城市自主创新能力居中，济南、南通、唐山三个城市自主创新能力较差。

     从主因子得分情况来看，长沙宏观环境因子与政策环境因子得分相对较低，说明政府对于教育、科技的投入及重视程度有待提高，应努力为城市创新创造更良好的经济环境和政策环境。郑州和南通的技术创新因子、创新推动因子和政策环境因子得分相对较低，沈阳创新推动因子和创新产出因子得分较低，三个城市在企业创新方面都是短板，政府可以通过出台相关的引导及鼓励政策，促进企业科技活动的开展。东莞的知识创新因子和技术创新因子得分相对较低，应大力发展高等教育事业，努力培养和引进科技人才，加大企业科技投入力度，提升企业技术创新能力。泉州宏观环境、创新推动和创新产出因子得分相对较低，政府应加大财政教育、科技支出，积极鼓励企业的科技创新。佛山知识创新因子得分最低，应把重点放在教育和人才培养上。济南宏观环境因子得分最低，政府应增强创新意识，加大创新投入，努力为城市创新营造出一个良好的环境氛围。唐山除创新推动因子外，其他因子得分相对都较低，可以从重视高等教育，提升知识创新能力、培养企业技术创新能力、优化政府科技财政投入体系、大力培养引进科技人才等多方面入手，提升城市自主创新能力。

    5 ?结束语

     由于受到研究时间和数据可得性的限制，本文所选取的样本城市数量不多，评价指标也仅仅是具有代表性的个别指标，存在一定的局限性，需要在后续的研究中加以完善，使城市自主创新能力的评价更趋科学、合理和完善。

    参考文献：

    [1]宋德勇.城市创新能力评价研究：理论探讨与副省级以上城市案例[D].青岛：中国海洋大学，2006.

    [2]张海峰.城市创新能力评价研究 [D].西安：西北大学，2009.

    [3]刘贵文，张怿蓝.基于主成分分析的城市创新能力评价[J].科技管理研究，2009，（10）：115-117.

    [4] 赵维良，赵东霞，陈瑶.大连城市创新能力评价--基于副省级城市的比较[J]. 大连海事大学学报（ 社会科学版） ，2012，（5） ：13-15.

    基金项目：唐山市科学技术研究与发展指导计划项目（编号13140211a）成果之一