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基于因子分析的安徽高校科技创新能力评价研究

作者:未知

  摘要:基于因子分析法构建了一套有较强综合性、可操作性和可比性的高校科技创新能力综合评价指标体系,本文通过以安徽省省内30所本科院校为研究对象进行分析評价,找出了影响安徽省高校科技创新能力的关键因素,在此基础上分析安徽省高校科技创新能力和比较优势,得出安徽省30所高校科技创新能力呈不均衡态势,建议政府加大对相关高校科研能力的扶持,采取科学合理的政策措施提高安徽省高校科技创新能力,进而推动本省经济社会的发展。
  关键词:因子分析法;高校;科技创新能力;评价研究
  中图分类号:G312 文献标识码:A
  0引言
  20世纪80年代内生增长理论由诺贝尔经济学奖获得者罗默和卢卡斯等学者提出,该理论强调以知识、技术、人力资本等内生变量是经济持续增长的核心要素;经济增长的最终动力是企业的技术进步,企业应主动增加科技投入,加强产学研结合来提高科技水平。美国威斯康星大学主张高校应该为区域经济与社会发展服务,国家教育、经济和社会发展的成功要素是将产学研结合的研究与实践。因此高校作为重要的技术创新源在建设创新型国家中发挥着重要的作用。如何客观科学地评价高校科技创新能力,不仅对高校发挥自身的科技优势,优化科技创新资源配置具有重要作用,而且对高校认清自身的不足,提高高校科研能力的转化,进而推动地区创新能力具有重要的意义。
  1研究综述
  目前,国内学者在此方面也有一定成果。冯海燕以高校科研团队创新能力为研究对象,从绩效考核管理角度来对其绩效进行研究;莫激基于FA-DEA方法对地方高校科技创新效率进行了评价;张静基于主成分分析的陕西省高校科技创新能力评价;郭俊华和孙泽雨基于因子分析法对中国高校科技创新能力进行了评价研究;苏婧基于AHP方法对高校科技创新能力进行评价。综上所述,利用因子分析法来研究高校科技创新能力的论文还不多见。
  2构建安徽省高校科技创新能力评价指标体系
  2.1构建评价指标体系
  运用文献综述分析方法在借鉴相关学者的研究成果基础之上,考虑数据来源的可靠性和评价的科学性与客观性,大部分指标笔者参考政府部门的统计资料、公开出版的年鉴以及权威检索机构提供的统计资料,指标主要来源于《高等学校科技统计资料汇编》和《中国科技统计年鉴》,遵循科学性、系统性、可比性和可操作性等基本原则,结合高校科技创新的实际情况,通过不断修改、调整和完善,最终构建了一套高校科技创新能力综合评价指标体系,见表1。
  2.2数据来源
  本文研究的数据考虑到本科院校数据容易衡量,专科学校数据不全,所以笔者选取安徽省30所本科院校为样本。运用SPSS19.0对数据进行处理。
  2.3因子分析条件检验
  在采用因子分析方法对安徽省高校科技创新能力相关数据分析之前,先对数据进行观察KMO值和巴特利特球体检验,如果数据通过上述两个检验,说明这些数据可以进行因子分析,相反,则不适合因子分析处理。运用SPSS19.0对数据进行观察KMO值和巴特利特球体检验,结果所示:选取的衡量安徽省高校科技创新能力相关数据的KMO值为0.746(≥0.70),说明选取的指标效果较好;对相关数据进行巴特利特球体检验,结果显示:近似卡方值(Approx.Chi-Square)为828.264,自由度为78,显著性检验P值=0.00000<0.001,表明相关数据拒绝相关矩阵是单位阵的零假设,表明选取的相关数据通过适用性检验可以进行因子分析方法分析。在反映13变量的公因子方差中,除了两项的公因子(2007-2009年技术转让当年实际收入、科技成果授权项)方差小于0.8(>0.7)以外,其余11个变量的公因子方差均在0.80以上,很好地被公因子解释。综上分析,可知选取的有关数据非常适合进行因子分析,见表2。
  2.4数据处理与方差分析
  选取安徽省30所本科高校作为研究对象,以衡量他们的科技创新能力水平为研究切入点,运用SPSS19.0软件来计算,根据设定的特征值大于1的原则,结果显示:前3个因子变量的特征根均大于1,SPSS软件提取了3个公共因子替代原来13个指标,方差经极大值旋转以后,累积方差贡献率为89.194%,这表明前3个因子变量基本包含了13个原始数据所能传达的信息,所以,就选取3个公共因子对安徽省高校科技创新能力进行系统综合评价。经使用Varimax旋转法处理后得到因子载荷分析矩阵中的因子变量,第1个“创新能力”公共因子(方差贡献为57.210%)包括以下指标:X3、x1、K6、K5、X4、X9、X2、x7、X13。第2个“社会效益”公共因子在X11、X12、X103个指标上有较大载荷。第3个“创新贡献”因子公共因子在XR一个指标上有较大载荷。
  根据因子得分系数矩阵表,得到因子得分函数为:
  3综合评价
  从上面结果可知,选取的这3个公共因子可以很好地反映安徽省30所高校的科技创新能力,其中任何一个公因子都不能很好地对这30所本科高校在安徽省中的地位做出科学合理的评价,因此,我们以各公因子对应的方差贡献率为权数来计算综合统计量。论文以选定的3个公因子变量的方差贡献率作为权数计算出30所高校因子得分和高校科技创新能力的综合得分:F=0.5721F1+0.1994F2+0.1204F3,见表3。
  将各高校科技创新综合得分进行聚类分析,从表3中可以看出:属于创新能力很强第1类有3所高校;创新能力较强;其中,中国科学技术大学科技创新能力排名第一:一是科技创新资金力度大;二是科技创新过程的投入与产出能力的效率高、创新效果显著,产出贡献很大。但是中科大对服务社会的技术转化研究重视不够造成众多研究成果不能应用于实践运作当中。第2类有9所高校;属于创新能力一般的第3类的有7所高校;创新能力较差,第4类有14所高校。根据安徽省统计局对皖南、皖中和皖西地区的分组,研究发现:皖南地区平均综合得分为:-1.43416分;皖中地区平均综合得分为:3.192697分;皖西地区平均综合得分为:-1.75891分。说明安徽省皖中地区高校科技创新能力强,而皖南与皖北相比创新能力的差距很大,区域问的发展很不平衡。皖中地区以合肥为中心聚集了安徽省3所211高校,获得政府绝大多数高校投入,并且众多人才高校科研人员愿意留在合肥,这为皖中进一步提高高校的科技创新创造了便利条件。皖南地区应该利用当地经济相对发达的优势,加大对高校的科技投入力度,推动高校科技创新能力的提高。
  4结束语
  笔者在借鉴国内外学者相关研究基础之上,运用层次分析法,构建衡量安徽省30所高校科技创新能力的评价指标体系。然后运用因子分析法对相关数据进行评价分析,结果显示:运用因子分析法所得的评价结果与这些高校的实际情况基本一致。通过分析研究结果发现:安徽省高校科技创新能力表现出很大的差异,安徽省高校科技创新能力发展不平衡。据此本文提出以下建议:
  第一,安徽省政府应该对高校的科技创新提供大量的、持续不断的资金和人员支持。一方面,安徽省政府应该充分利用财政投入的示范效应,设立专项资金资助制度,专门用于资助高校重点科研项目和国家高新技术项目。另一方面要出台一些引进人才的优惠政策鼓励高层次人才留在高校,为高校发展提供人才资源支持。
  第二,大力推进官产学研一体化建设,提高高校的科技产业转化能力。一方面鼓励高校设立专门的机构负责高校的科技成果转化和吸收工作,为官产学研提供交流和合作的平台,把大学的科技研发能力与企业的实际需求结合起来,发挥协同创新作用。通过制定各种科研优惠政策例如经费“返还”政策和匹配经费等政策来刺激高校、企业以及科研院所联合起来,激励他们科研的积极性。另一方面鼓励大学通过设立科技园、创业园、孵化基地等形式提高高校科技成果的转化力度。
  第三,安徽省各个高校应该积极开展对外科技交流与合作。各个高校应该加强科技交流与合作,通过共同进行科学研究工作,一方面可以提高科研项目研究工作的效率和效益,另一方面又可以通过多方合作来取长补短增强自身的科研水平。
论文来源:《管理观察》 2019年10期
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