基于因子分析法的區(qū)域科技成果轉(zhuǎn)化能力評價研究

熊書芳 曲波 南佩伶

摘 要： 從科技成果的特性以及科技成果轉(zhuǎn)化過程中呈現(xiàn)出的特點出發(fā)，從科技成果研發(fā)能力、科技成果市場化能力、科技成果推廣及應(yīng)用能力和科技成果支撐能力四個方面構(gòu)建了區(qū)域科技成果轉(zhuǎn)化能力指標(biāo)體系，應(yīng)用因子分析法對我國31個省市自治區(qū)進行了實證分析。通過對西部12省市自治區(qū)的科技成果轉(zhuǎn)化能力與其他省市進行排名比較，分析得出：除四川省、重慶市和陜西省外，西部其他省份科技成果轉(zhuǎn)化能力較弱。

關(guān)鍵詞： 科技成果轉(zhuǎn)化 能力評價 西部地區(qū) 因子分析

一、文獻回顧

國外學(xué)者對科技成果轉(zhuǎn)化能力的研究主要集中在轉(zhuǎn)化模式、技術(shù)轉(zhuǎn)移效率和影響因素方面。其中具有代表性的有：Michael Danquah（2018）研究1970-2010年期間撒哈拉以南非洲國家技術(shù)轉(zhuǎn)移效率的跨國差異時用到SFA方法，結(jié)果表明貿(mào)易開放程度、人力資本和相關(guān)研發(fā)在解釋撒哈拉以南非洲的國家科技成果轉(zhuǎn)化效率方面發(fā)揮著重要作用。Ellis等人（2018）認為大部分關(guān)于技術(shù)轉(zhuǎn)移的研究忽視了政府和企業(yè)之間的中介機構(gòu)的作用，他們的研究結(jié)果驗證了強有力的中介機構(gòu)的發(fā)展將會促進技術(shù)和知識轉(zhuǎn)移并改善T&K政策的學(xué)術(shù)論點。國內(nèi)對于科技成果轉(zhuǎn)化的研究最早起始于20世紀(jì)80年代，龍堯（1980）對科技成果進行分類，并提出科技成果轉(zhuǎn)化是實現(xiàn)生產(chǎn)力發(fā)展所需要滿足的條件和主要推廣途徑。進入20世紀(jì)90年代，學(xué)者們對科技成果轉(zhuǎn)化的研究日益豐富。國內(nèi)對科技成果轉(zhuǎn)化能力評價的研究主要體現(xiàn)在三方面：一是對科技成果轉(zhuǎn)化能力評價體系和指標(biāo)構(gòu)建的研究。二是對科技成果轉(zhuǎn)化能力評價方法的應(yīng)用研究。三是對我國各省份、行業(yè)或區(qū)域科技成果轉(zhuǎn)化能力的綜合評價研究。例如劉永千（2017）從創(chuàng)新能力、創(chuàng)新支撐、創(chuàng)新效果三個方面構(gòu)建上?？萍汲晒D(zhuǎn)化能力指標(biāo)體系，并運用層次分析法進行實證分析。

二、區(qū)域科技成果轉(zhuǎn)化能力評價體系的構(gòu)建

本文在前人相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，按照系統(tǒng)性和可操作性原則，構(gòu)建區(qū)域科技成果轉(zhuǎn)化能力指標(biāo)體系，包括：科技成果研發(fā)能力（B1）、科技成果市場化能力（B2）、科技成果推廣及應(yīng)用能力（B3）和科技成果支撐能力（B4）4個一級指標(biāo)、8個二級指標(biāo)和25個三級指標(biāo)，見表1。

三、實證研究

（一）數(shù)據(jù)來源

本文使用的數(shù)據(jù)來自《2017中國科技統(tǒng)計年鑒》、《2017中國統(tǒng)計年鑒》和《2017中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》，從中選取和整理全國31個省、直轄市、自治區(qū)的指標(biāo)數(shù)據(jù)，缺失數(shù)據(jù)用“0”代替。受到數(shù)據(jù)可得性限制，本文選擇除港澳臺外的其他省、市和自治區(qū)為評價研究對象，共31組。

（二）統(tǒng)計分析

1因子分析可行性檢測。進行因子分析之前，需要進行KMO檢驗來判斷變量間的相關(guān)性程度是否適合進行因子分析。若KMO取值在0-1之間，而且KMO統(tǒng)計量越接近于1，說明變量間的偏相關(guān)性越強，因子分析的效果越好。本文數(shù)據(jù)分析檢驗結(jié)果如表2所示，KMO統(tǒng)計量為0740，說明因子分析的效果很好。

2提取因子。通過SPSS220統(tǒng)計分析軟件，選擇用方差最大正交旋轉(zhuǎn)法提取主成分，得到總方差表。通常情況下，如果指標(biāo)的累積貢獻率達到85%，即可認為這些主成分包含了全部測量指標(biāo)的信息。

本中前五個成分的初始特征值分別為14918、3569、1367、1215和1135，均大于1，且累積貢獻率達到了85662%，所以本文提取五個因子作為新的綜合指標(biāo)對區(qū)域科技成果轉(zhuǎn)化能力進行評價。

3因子變量的命名解釋。通過SPSS220統(tǒng)計分析軟件，對因子采用方差最大正交旋轉(zhuǎn)法，得到因子載荷矩陣。

結(jié)果顯示，主因子F1在X1，X3，X6，X7，X9，X10，X12，X13上有較大的載荷，可將第一個因子概括為科技成果研發(fā)因子;在主因子F2中，影響程度較大的指標(biāo)有：X8，X16，X17，X22，可將F2概括為科技成果市場化因子;主因子F3在X21上有較大的載荷，稱之為轉(zhuǎn)化支撐因子;第四主成分F4在X18上有較大的載荷，將其概括為科技成果應(yīng)用因子;第五主成分F5在X24上有較大的載荷，可視為區(qū)域環(huán)境影響因子。

4因子得分系數(shù)矩陣。根據(jù)SPSS220的統(tǒng)計結(jié)果，得到因子得分系數(shù)矩陣。

5綜合得分排名。由表3可知，各公共因子（F1）的方差貢獻率比例R1=43191/85662=05042，R2=26438/85662=03086，R3=5672/85662=00662，R4=534/85662=00623，R5=5022/85662=00586。將方差貢獻率占累計方差貢獻率的比例作為權(quán)重，可以建立各省市科技成果轉(zhuǎn)化能力的綜合評價模型：W=05042F1+03086F2+00662F3+00623F4+00586F5。根據(jù)5個公共因子的計算模型和綜合評價模型，可以計算出各省、市、自治區(qū)的因子得分、綜合得分以及排名，進而得出西部各省市自治區(qū)的科技成果轉(zhuǎn)化能力在全國的排名，如表3所示。需要注意的是，在表3的因子得分欄中，有許多省市的得分為負數(shù)，這是對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理而導(dǎo)致的結(jié)果，并不意味著其科技成果轉(zhuǎn)化能力就為負。

廣東省科技成果轉(zhuǎn)化能力綜合排名位于31個省市自治區(qū)的第1位，這與其充足的經(jīng)費投入、較高的科技成果市場需求以及完善的中介機構(gòu)服務(wù)密切相關(guān)。西部12個省市自治區(qū)的科技成果轉(zhuǎn)化能力綜合排名總體上比較靠后。但在西部省份中，四川省、重慶市和陜西省綜合排名相對比較靠前。西藏、青海等地區(qū)排名最為靠后，主要有兩個方面的原因，一是不利的地理位置以及惡劣的自然環(huán)境等客觀因素不利于經(jīng)濟發(fā)展和地區(qū)科技成果轉(zhuǎn)化;二是這些地區(qū)通常難以吸引優(yōu)秀的科技人才，科技成果轉(zhuǎn)化能力也比較低。

四、結(jié)論與建議

從以上分析可以看出，在西部12省市中，四川省、重慶市和陜西省排名較為靠前，總體來看西部地區(qū)與中東部地區(qū)相比仍有較大差距。首先，從研發(fā)能力角度分析，政府應(yīng)積極鼓勵企業(yè)增加研發(fā)支出，同時加大科技財政撥款力度，以解決研發(fā)投入不足的問題;另一方面，西部地區(qū)應(yīng)加強創(chuàng)新人才的引進和培養(yǎng)，推進建設(shè)高水平創(chuàng)新人才隊伍。其次，從科技成果市場化角度看，西部地區(qū)應(yīng)努力提高科技成果產(chǎn)業(yè)化和市場化水平，充分發(fā)揮區(qū)域特色產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢，特別是注重培育企業(yè)的創(chuàng)新能力和發(fā)展實力，鼓勵企業(yè)加大科技成果應(yīng)用和轉(zhuǎn)移力度。再次，從科技成果轉(zhuǎn)化支撐角度分析，西部地區(qū)在科技成果轉(zhuǎn)化服務(wù)平臺方面有待增強;第四，從科技成果應(yīng)用方面來看，一方面，要繼續(xù)引進外來先進、成熟技術(shù)以提高地區(qū)企業(yè)經(jīng)濟效益，另一方面，要加強地區(qū)自主研發(fā)能力。最后，從區(qū)域環(huán)境角度來看，由于西部地區(qū)經(jīng)濟較為薄弱，而科技進步和經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系密切，科技成果轉(zhuǎn)化能力的提高能夠促進地方經(jīng)濟快速發(fā)展，經(jīng)濟發(fā)展壯大又會推動科技成果轉(zhuǎn)化能力提高，因此要努力營造有利于提升地方科技成果轉(zhuǎn)化能力的宏觀環(huán)境。

參考文獻：

[1] Michael DanquahTechnology transfer， adoption of technology and the efficiency of nations： Empirical evidence from sub Saharan Africa[J].Technological Forecasting and Social Change，2018（131）.

[2]Ellis LCOsabutey， Richard CroucherIntermediate institutions and technology transfer in developing countries： The case of the construction industry in Ghana[J].Technological Forecasting and Social Change，2018（128）.

[3]龍堯怎樣促使科技成果盡快在生產(chǎn)中推廣應(yīng)用——黑龍江省科技成果轉(zhuǎn)化為直接生產(chǎn)力的初步調(diào)查[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，1980（03）.

[4]劉永千科技成果轉(zhuǎn)化能力評價研究：以上海市為例[J].中國科技論壇，2017（01）.

[5]張明喜，郭戎從科技成果轉(zhuǎn)化率到轉(zhuǎn)化效率——指標(biāo)體系設(shè)計與實證分析[J].軟科學(xué)，2013，27（12）.

〔本文系青海省軟科學(xué)項目“青海省科技成果轉(zhuǎn)化立法研究”（項目編號：2018-ZJ-610）;青海省軟科學(xué)項目“青海省科技體制機制改革‘十三五評估研究”（項目編號：2019-ZJ-601）階段性成果〕

〔熊書芳、曲波（通訊作者）、南佩伶，青海大學(xué)〕