基于因子分析的我国区域研发能力差异比较研究.docx

基于因子分析的我国区域研发能力差异比较研究
近年来，以创新驱动为核心的“科技兴国”战略，各地区对于提高科技创新能力的需求也越来越迫切。但是，由于历史原因和地理条件等种种因素所导致的区域研发能力差异，对于科技创新能力的提升仍然存在一定难度。因此，研究我国不同地区研发能力差异比较是十分必要的。
一.因子分析的基本原理
因子分析作为一种数据分析方法，其目的是从一堆指标中，找出可以“背后解释”原指标变异的少部分因素。因子分析是降维分析的一种，通过对原始数据进行降维，进而选出少数的主成分因素，用以解释整体数据变异情况，进而分析其背后的规律性因素和因素之间的关系。而这些因素也称为“因子”，是多个指标的综合体现。
二.我国区域研发能力差异的比较分析
选取了我国东部、中部和西部的各个省份进行数据采集，并对数据进行标准化处理，得到该区域15个指标的十年（2010-2019）平均数。15个指标是：全社会研发经费支出、高校科研经费支出、企业内部研发经费支出、高等院校每万人口拥有博士、硕士、大学本科毕业生人数、拥有高水平人才所在单位数量、有效专利数、发表SCI论文篇数、参与国家科技计划的企业及科研机构数量、科技成果转化数量、科技服务业增加值占GDP比重
首先实施相关分析，判断数据的变量之间的关系性，判断指标之间的关联较高程度，消除了指标之间的相关性之后，进行因子分析。根据分析结果可得到以下主成分因素：
第一因子：高等院校毕业生+高水平人才所在单位数量+国家科技计划参与单位数+SCI论文篇数。
第二因子：全社会研发经费、企业内部研发经费、高校科研经费。
第三因子：科技服务业增加值占GDP比重+科技成果转化数量+有效专利数。
通过对因子分析结果进行比较可以得出该区域研发能力的主要因素分别是创新人才孵化、研发经费投入、科技转化和创新服务等因素。
三.不同区域研发能力差异的比较
在主成分因素分析的基础上，对于不同区域的研发能力进行加权得分比较，结果表明：
东部地区研发能力得分最高，因主成分因素一的得分较高，人才的集聚度和科研经费支持度在东部比中西部明显高出；
中部地区研发能力得分中等，因主成分因素二的得分较高，研发经费占比在中部相对较高，而有关科技创新服务的指标在中部地区均匀分布，也施展了一定的作用成为了当地研发的新亮点；
西部地区研发能力得分最低，因主成分因素三的得分较高，科技服务的推广和科技成果转化的有效性在西部地区差距较大。而其余的研发因素均相对较低，这表明其技术水平和经济总体水平的提高还存在着一定难度。
四.结论
通过对我国区域研发能力的比较分析，可以发现不同区域研发能力的主要差异主要在于创新人才孵化、研发经费投入、科技创新服务和科技成果的转化等方面。对于不同区域创新能力的提升，需要因地制宜地制定相应的政策措施，加强各领域的研发支持和配套建设，提高研发人员的质量，以及加强科技成果的转化和应用市场的培育等方面的工作，以此推动我国科技创新的全面发展和提高整个国家的经济总体质量和核心实力。