基于主成分分析的中國科技創(chuàng)新景氣指數(shù)研究

楊 武，解時(shí)宇，宋 盼

(北京科技大學(xué)，北京 100083)

1 科技創(chuàng)新景氣指數(shù)構(gòu)建理論

在科技創(chuàng)新活動(dòng)中，由于技術(shù)周期、產(chǎn)品周期、經(jīng)濟(jì)周期的共同影響，科技創(chuàng)新活動(dòng)存在著循環(huán)機(jī)理，因而也具有綜合狀態(tài)。本文認(rèn)為:科技創(chuàng)新“景氣”狀態(tài)是指科技創(chuàng)新活動(dòng)繁榮、上升、興旺、發(fā)達(dá)的狀態(tài)。而“不景氣”則指科技創(chuàng)新活動(dòng)蕭條、下降、衰退、停滯的狀態(tài)?？萍紕?chuàng)新景氣指數(shù)是通過定量的方法，對科技創(chuàng)新活動(dòng)的狀態(tài)或發(fā)展趨勢進(jìn)行綜合評價(jià)的指標(biāo)，指數(shù)的高低代表著區(qū)域科技創(chuàng)新的活躍程度。

科技創(chuàng)新景氣指數(shù)構(gòu)造的理論基礎(chǔ)是創(chuàng)新周期理論。熊彼特認(rèn)為創(chuàng)新不是連續(xù)均勻地分布在時(shí)間序列上，而是時(shí)斷時(shí)續(xù)、時(shí)高時(shí)低，有時(shí)群聚，有時(shí)稀疏，這樣就產(chǎn)生了創(chuàng)新周期。由于歷史上的創(chuàng)新千差萬別，因而周期也有長有短，從而導(dǎo)致了不同時(shí)間跨度的創(chuàng)新周期波動(dòng)。他還根據(jù)創(chuàng)新浪潮的起伏，把各個(gè)時(shí)期的主要技術(shù)發(fā)明作為各個(gè)“長波”的標(biāo)志，劃分了3 個(gè)長波，后來的學(xué)者相繼證實(shí)了這個(gè)結(jié)論。近期也有學(xué)者們研究認(rèn)為，人類已經(jīng)經(jīng)歷過了5 次創(chuàng)新波，現(xiàn)在正進(jìn)入第6 次創(chuàng)新波。圖1 反映的是6 次連續(xù)的科技創(chuàng)新長波圖［1］。

圖1 六次創(chuàng)新長波圖

2 中國科技創(chuàng)新景氣指數(shù)構(gòu)建

2.1 PS 模型指標(biāo)篩選與數(shù)據(jù)處理

通過查閱中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒，本文選取了中國從1991—2012年的共40 個(gè)年度科技統(tǒng)計(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)，首先通過PS 模型對指標(biāo)進(jìn)行初步的篩選。

(1)區(qū)域科技創(chuàng)新的過程維度(P)。根據(jù)創(chuàng)新的過程，可將創(chuàng)新分成投入階段與產(chǎn)出階段。創(chuàng)新投入主要反映區(qū)域內(nèi)創(chuàng)新主體的投入情況。而創(chuàng)新產(chǎn)出一般分為科技產(chǎn)出和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，分別代表同行認(rèn)可和市場認(rèn)可。因此，本文以區(qū)域科技創(chuàng)新系統(tǒng)的過程維度作為指標(biāo)篩選的一個(gè)維度，從創(chuàng)新的投入、科技產(chǎn)出、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出以及效率等方面進(jìn)行指標(biāo)篩選。

(2)區(qū)域科技創(chuàng)新的結(jié)構(gòu)維度(S)。根據(jù)區(qū)域科技創(chuàng)新系統(tǒng)的定義和結(jié)構(gòu)模型，科研機(jī)構(gòu)、高校和企業(yè)是創(chuàng)新活動(dòng)的三大主體，但是從單個(gè)主體進(jìn)行創(chuàng)新統(tǒng)計(jì)缺乏對區(qū)域系統(tǒng)的整體認(rèn)識。因此本文區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)維度將從總量、科研機(jī)構(gòu)、高校、企業(yè)等幾個(gè)方面進(jìn)行劃分，從而有效地對指標(biāo)進(jìn)行篩選。配合PS 模型，然后根據(jù)數(shù)據(jù)的缺失情況，以及指標(biāo)的重要性、及時(shí)性和波動(dòng)性，最終選擇了20 個(gè)能反映我國科技狀況的指標(biāo)。對于數(shù)據(jù)中存在的異常值(本文把正常值界定在和缺失值，本文采用均值法或線性趨勢法對其進(jìn)行修正。

對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理之后，由于原序列均是正向指標(biāo)，不存在正向化處理的問題。但是由于每個(gè)指標(biāo)的量綱不同，會(huì)給指標(biāo)的分析過程造成不必要的麻煩，所以有必要對處理之后的數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化，把性質(zhì)、量綱各異的指標(biāo)轉(zhuǎn)化為可以進(jìn)行綜合的一個(gè)相對數(shù)。無量綱化公式如下:

2.2 綜合景氣指數(shù)指標(biāo)的確定

(1)基準(zhǔn)循環(huán)與基準(zhǔn)指標(biāo)的確定。目前國際上通用的有三種景氣循環(huán)，即古典循環(huán)、增長循環(huán)、增長率循環(huán)。但是由于現(xiàn)在我國大多數(shù)科技指標(biāo)在絕對量上都是增長的，只是增長速度的變化幅度較大，因此本文采用增長率循環(huán)法來構(gòu)造景氣指數(shù)。景氣指數(shù)體系是基于有關(guān)科技創(chuàng)新變量相互之間的時(shí)差關(guān)系來指示景氣動(dòng)向的。為了判別指標(biāo)間的時(shí)序性，必須選取一個(gè)能反映科技創(chuàng)新狀況的重要指標(biāo)作為基準(zhǔn)，本文選取了專利申請總數(shù)作為基準(zhǔn)指標(biāo)，主要是由于專利較接近創(chuàng)新的商業(yè)應(yīng)用并且專利數(shù)據(jù)能較全面地反映區(qū)域發(fā)明和創(chuàng)新信息［2］。

(2)科技創(chuàng)新景氣指標(biāo)分組。對指標(biāo)進(jìn)行初步處理之后，要按這些指標(biāo)與基準(zhǔn)指標(biāo)之間的時(shí)差關(guān)系劃分為先行、一致和滯后指標(biāo)組。分組的方法很多，目前采用較多的主要有時(shí)差相關(guān)分析法、K-L信息量法、聚類分析和谷峰對應(yīng)法。本文選用K-L信息量法對景氣指標(biāo)進(jìn)行分組，K-L 信息量越小，說明真實(shí)概率分布與模型概率分布越接近。設(shè)基準(zhǔn)指標(biāo)為y={y1，y2，…，yn}。由于任意滿足pi＞0，∑pi=1 的序列p 均視為某隨機(jī)變量的概率分布列，因此，對基準(zhǔn)指標(biāo)做標(biāo)準(zhǔn)化處理，使得指標(biāo)的和為單位1，處理后的序列記為p:

設(shè)被選擇的指標(biāo)x={x1，x2，…，xn}，也做標(biāo)準(zhǔn)化處理，處理后的序列標(biāo)記為q:

則K-L 信息量可由下式計(jì)算:

式(4)中l(wèi) 表示超前、滯后期，取負(fù)數(shù)時(shí)表示超前，取正數(shù)時(shí)表示滯后，l 被稱為時(shí)差或延遲數(shù)。L 為最大延遲數(shù)，nl是數(shù)據(jù)取齊后的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)。當(dāng)計(jì)算出2L +1 個(gè)K-L 信息量后，從這kl值中選出一個(gè)最小值k'l作為被選指標(biāo)關(guān)于基準(zhǔn)指標(biāo)的K-L 信息量，即其相對應(yīng)的延遲數(shù)l' 表示超前或滯后期。考慮到科技創(chuàng)新的具體情況，超前或滯后期不會(huì)太長，最多超前或滯后三年，本文取最大延遲數(shù)為3。

按上述方法對所選指標(biāo)進(jìn)行分組，得到的結(jié)果見表1。

2.3 科技創(chuàng)新景氣指數(shù)構(gòu)造

實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，通過主成分構(gòu)建的經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)與傳統(tǒng)方法得到的變化趨勢完全相同，只是在波動(dòng)幅度上略有差異。因此本文采用主成分方法來構(gòu)建景氣指數(shù)。

(1)按照主成分方法確定主成分個(gè)數(shù)。在已確定的全部p 個(gè)主成分中合理選擇m 個(gè)來實(shí)現(xiàn)最終的評價(jià)分析。一般用方差貢獻(xiàn)率80% 來確定最終的主成分個(gè)數(shù)。

(2)計(jì)算主成分權(quán)重。本文中主成分的權(quán)重為每個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率，即:

(3)計(jì)算主成分系數(shù)得分。根據(jù)各個(gè)主成分的系數(shù)得分，求出每個(gè)主成分的線性加權(quán)值:

(4)計(jì)算初始景氣指數(shù)。對m 個(gè)主成分進(jìn)行線性加權(quán)，即得到初始的科技創(chuàng)新景氣值:

表1 國家科技創(chuàng)新景氣指數(shù)的指標(biāo)構(gòu)成及權(quán)重

(5)調(diào)整數(shù)據(jù)，計(jì)算最終的科技創(chuàng)新景氣值:

按照上述指數(shù)的構(gòu)造方法，依據(jù)累計(jì)貢獻(xiàn)率大于80%的原則，得到先行指標(biāo)組的三個(gè)主成分，三個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率為81.19%，能較好地反映6 個(gè)先行指標(biāo)的總體變動(dòng)情況，因此通過這三個(gè)主成分來構(gòu)造中國科技創(chuàng)新的先行指數(shù)。

按照同樣方法計(jì)算得到一致指標(biāo)組的4 個(gè)主成分，其累計(jì)貢獻(xiàn)率為80.64%，從而能達(dá)標(biāo)8 個(gè)指標(biāo)的大部分信息。將累計(jì)貢獻(xiàn)率作為權(quán)重，對先行和一致指標(biāo)組的主成分分別進(jìn)行線性加權(quán)，并以1991年為基準(zhǔn)年份，設(shè)為100，計(jì)算各年份的科技創(chuàng)新景氣指數(shù)。由于篇幅所限，本文只計(jì)算先行和一致指數(shù)，結(jié)果見表2。

表2 中國科技創(chuàng)新景氣指數(shù)表

用圖形表示如圖2 所示。根據(jù)圖2，依次確定先行、一致指標(biāo)波峰和波谷所處的時(shí)期，結(jié)果見表3。

圖2 中國科技創(chuàng)新景氣圖

由表3 可以看出，先行合成指數(shù)的波峰所處時(shí)期分別領(lǐng)先于一致合成指數(shù)的波峰1～2 的時(shí)間，先行合成指數(shù)的波峰所處時(shí)期平均領(lǐng)先一致合成指數(shù)的波峰1.3年;先行合成指數(shù)的波谷所處時(shí)期分別領(lǐng)先于一致合成指數(shù)的波谷2～5 的時(shí)間，先行合成指數(shù)的波谷所處時(shí)期平均領(lǐng)先一致合成指數(shù)的波谷3.2年。同時(shí)可看出，波峰和波谷間隔在1～3年之內(nèi)，意味著科技創(chuàng)新進(jìn)入相對繁榮期后，1～3年內(nèi)將進(jìn)入衰退期。2010年先行指數(shù)處于波谷，2011—2012年先行指數(shù)持續(xù)上升，預(yù)示著我國科技創(chuàng)新將觸底反彈，在1～3年內(nèi)進(jìn)入繁榮期。

表3 先行、一致合成指數(shù)的峰、谷時(shí)期

3 中國科技創(chuàng)新景氣指數(shù)分析及政策建議

3.1 科技創(chuàng)新景氣指數(shù)分析

創(chuàng)新景氣圖形表明先行指數(shù)效果明顯。由1991年開始，先行指數(shù)與一致指數(shù)之間開始發(fā)生先行效果，平均超前為1～2年。從一致指數(shù)的走勢看，中國科技創(chuàng)新景氣劃分為2 個(gè)階段:階段1(1991—1995年):大幅震蕩階段。此階段受我國經(jīng)濟(jì)影響，由于通貨膨脹居高不下，國家采取宏觀調(diào)控政策，科技創(chuàng)新狀態(tài)很不穩(wěn)定。1992年科技創(chuàng)新景氣度達(dá)到最高點(diǎn)101.42，隨后出現(xiàn)快速下滑，1994年達(dá)到階段最低點(diǎn)97.99，隨后觸底反彈，并于1995年達(dá)到100.70。階段2 (1995—2012年):平穩(wěn)波動(dòng)階段。從1995年之后，我國科技創(chuàng)新進(jìn)入了一個(gè)較平穩(wěn)的波動(dòng)時(shí)期，時(shí)間長達(dá)15年，始終在100 點(diǎn)上下波動(dòng)，分別于2004年、2006年、2009年跌破100 點(diǎn)，但隨后又觸底反彈，更證明了2012年科技創(chuàng)新指數(shù)跌破100 后，將于1～2年內(nèi)快速回升。

從近3年的景氣走勢分析看:①先行指數(shù)處于上行趨勢。2010年先行指數(shù)處于波谷，2011—2012年先行指數(shù)持續(xù)上升，預(yù)示著我國科技創(chuàng)新將觸底反彈，在1～3年內(nèi)進(jìn)入相對繁榮期。按照先行指標(biāo)連續(xù)上漲1～3年內(nèi)將進(jìn)入下行趨勢的以往慣例，先行指標(biāo)預(yù)計(jì)在1～2年內(nèi)下降。②一致指數(shù)處于下行路徑，科技創(chuàng)新逐漸進(jìn)入不太景氣的低迷狀態(tài)。在經(jīng)歷了2010年和2011年的景氣狀態(tài)后，景氣指數(shù)于2012年下降到99.95。近幾年國家科技創(chuàng)新景氣指數(shù)呈現(xiàn)下行企穩(wěn)的態(tài)勢。

3.2 一致指標(biāo)組重點(diǎn)指標(biāo)變動(dòng)分析及政策意義

(1)高等教育研發(fā)人員總數(shù)的增速呈現(xiàn)上行趨勢。高等教育研發(fā)人員總數(shù)2012年增速達(dá)4.8%，較2011年上升1.5 個(gè)百分點(diǎn)。該指標(biāo)增速自1991—2004年間大幅震蕩，2005年起圍繞5%小幅波動(dòng)，說明高等教育研發(fā)人員總數(shù)已進(jìn)入穩(wěn)定階段。該指標(biāo)的權(quán)重超過0.16，在一致指標(biāo)中占有重要意義，在政策制定時(shí)需多加留意。

(2)大中型企業(yè)技術(shù)改造經(jīng)費(fèi)負(fù)增長。大中型企業(yè)技術(shù)改造經(jīng)費(fèi)2012年增速下降3.1%，較2011年大幅下降21 個(gè)百分點(diǎn)。從歷史經(jīng)驗(yàn)看，該指標(biāo)的走勢和一致指標(biāo)的走勢基本相同，該指標(biāo)的大幅下滑預(yù)示一致指標(biāo)將下降。而工業(yè)增加值持續(xù)放緩，企業(yè)生產(chǎn)積極性不旺，大中型企業(yè)技術(shù)改造經(jīng)費(fèi)急需制定政策來阻止這項(xiàng)指標(biāo)繼續(xù)下行。

(3)國外主要檢索工具收錄我國科技論文增速放緩。國外主要檢索工具收錄我國科技論文2012年增速為8.3%，較2011年下降7 個(gè)百分點(diǎn)，但該指標(biāo)自1991年起一直處于頻繁劇烈波動(dòng)的狀態(tài)，所以該指標(biāo)的大幅下降不必引起政策制定者的過于關(guān)注。

(4)全國技術(shù)市場成交合同金額增速大幅上升。全國技術(shù)市場成交合同金額2012年增速為35%，較2011年大幅上漲13 個(gè)百分點(diǎn)。自1994年起，該指標(biāo)增速保持震蕩上升趨勢，近幾年增速已達(dá)到30%左右，說明技術(shù)市場比較繁榮景氣。在制定政策時(shí)可以保持監(jiān)管，盡量發(fā)揮市場的能動(dòng)性和多樣性。

(5)專利申請總數(shù)增速回落。專利申請總數(shù)2012年增速為26%，較2011年下降8 個(gè)百分點(diǎn)。自1991 起，該指標(biāo)大幅震蕩但保持總體向上趨勢，指標(biāo)的節(jié)點(diǎn)走勢與一致指標(biāo)非常吻合，二者于2007年、2009年、2011年均是轉(zhuǎn)折點(diǎn)，所以政策制定者可通過改變該指標(biāo)走向來達(dá)到扭轉(zhuǎn)一致指標(biāo)走向的目的?？傮w來看，該指標(biāo)需要政策制定者多加關(guān)注。

4 結(jié)語

本文依據(jù)創(chuàng)新周期理論，將景氣分析與國家科技創(chuàng)新評價(jià)體系相結(jié)合，建立了反映科技創(chuàng)新活動(dòng)狀況的時(shí)序模型。

(1)由于采用了連續(xù)的22 個(gè)年度指標(biāo)數(shù)據(jù)構(gòu)建科技創(chuàng)新景氣測度指數(shù)，使得國家科技創(chuàng)新景氣指數(shù)能夠?qū)崟r(shí)反應(yīng)國家科技創(chuàng)新活動(dòng)狀態(tài)。采用主成分方法，反映出國家科技創(chuàng)新活動(dòng)轉(zhuǎn)折和波動(dòng)，有助于對我國科技創(chuàng)新景氣狀態(tài)進(jìn)行測度和監(jiān)測。

(2)先行指數(shù)領(lǐng)先于一致指數(shù)波峰、波谷1～2年和2～5年說明指數(shù)中的各類指標(biāo)存在時(shí)序性，反映了不同創(chuàng)新指標(biāo)對國家科技創(chuàng)新景氣指數(shù)的測度結(jié)果具有的不同時(shí)點(diǎn)的影響，有助于我們把握大學(xué)科技創(chuàng)新活動(dòng)的動(dòng)態(tài)性和規(guī)律。

(3)基于主成分分析的科技創(chuàng)新景氣指數(shù)能預(yù)測科技創(chuàng)新景氣發(fā)展的趨勢，這對我國促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變、實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新型國家戰(zhàn)略具有重要的意義。

［1］Dorothea Seebode1，Sally Jeanrenaud，John Bessant.Managing Innovation for Sustainability［J］.R&D Management.2012，42(3):196-206.

［2］Archibugi D.The Inter-industry Distribution of Technological Capabilities:a Case Study in the Application of Italian Patenting in the USA［J］.Technovation，1998，7:259-274.