基于因子分析法的山东省科技创新能力分析

基于因子分析法的山东省科技创新能力分析

王杰

河南科技大学  河南洛阳   471000

摘要：对于各省的发展来说，科技创新能力有着举足轻重的作用，科技创新是发展之需，对整个社会的生存和发展具有重要意义．近年来“科技创新”似乎成为了家喻户晓的名词，经济状况的发展与科技创新的关系也越来越密切，文章采用因子分析法，对选取的评价山东省科技创新能力的数据指标进行降维，计算各个地区指标的因子得分，进一步分析出山东省各地区创新能力的发展状况。

关键词：因子分析；科技创新；评价体系；

1引言

随着经济全球化、信息化、数字化、智能化的发展，科技创新能力发展的重要性愈发凸显出来，科技创新能力的提高能够推动经济社会的发展，改善生活，促进城市的就业问题俗话说的好“就业是立业之基，就业是发展之根，就业是成才之源”，就业问题一直是国家和社会较为关注的问题，科技创新能力的发展与一个省份的就业发展息息相关．科技创新能够带动经济结构的调整，促使经济活动更加可持续，可以并帮助企业实现新产品的诞生，促使企业抓住新的经济增长点，提高经济效益。科技创新能够促进国家文化软实力的提升，科技创新能力的发展有着不可忽略的重要意义，因此，分析山东省各地区科技创新能力的发展状况，对进一步促进其发展有重要意义。

针对创新能力发展状况问题研究，许多学者进行了分析和调研，其中包括邓向梅基于因子分析的企业科技创新能力评价研究，对于因子分析法，有诸多学者用来分析就业状况，如于宗鸿，山东省就业质量评价研究。本文利用因子分析法对山东省各地区创新发展能力进行研究，此方法简单易懂、操作简便、便于推广、也能够进一步分析有关山东省各地区创新能力的发展状况。

2材料与方法

2.1数据的来源

本文所采用的相关数据来自于2022年山东省统计年鉴，数据来源真实、可靠。数据的选择具有真实性、可操作性强、针对性强、具有代表性。具体选取的指标有：发明专利数、实用新型专利数、外观设计专利数、R&D经费内部和外部支出、研究与试验发展人员、研究与试验发展活动单位、R&D经费内部支出占营业收入比重。

2.2研究方法

因子分析法最根本的目的，就是希望只用极少数的几个因子，去对若干指标或者是各个因素之间的联系进行描述，基于这样的一个最简单的目的，我们就可以仅仅用很少的几个因子去反映原有资料的绝大部分信息的内容．因子分析法的核心，就是对多个综合指标去进行因子分析，并对其进行公共因子的提取，再以每个因子分析的方差贡献率作为权数与该因子之和构造得分函数。因子分析模型如下：

3结果与分析

3.1实证结果

从表3-1的检验结果可以看到，Bartlett的球形检验的概率值为0.00，小于0.05的显著性水平，可以拒绝Bartlett球形检验的原假设，即数据之间是具有较强相关关系的，且表中数据的KMO检验结果为0.776，KMO取值大于0.5，因此这组指标适用于因子分析法

表3-1KMO和巴特利特检验

将原始样本数据通过SPSS23.0软件进行分析后，SPSS可以计算出影响因素相关矩阵的特征值，选取特征值大于1的因子作为主因子．计算结果如表3-2所示．

表3-2总方差解释

提取方法：主成分分析法．

表3-2是因子提取后的结果，从表3-2可知总计一列是因子的特征值，这个是衡量因子重要程度的指标．我们选取可因子特征值都是大于1的，所以从表4-5中可以看出，前两个因子的累计方差贡献率达到了91.218%，这表明所选取的2个因子包含了8个原始变量的91.218%．

通过观察碎石图，更容易看到特征值的变化．碎石图以特征值为纵坐标、因子个数为横坐标．根据图4-1碎石图，我们可以看到，趋势比较陡峭的是特征值大于处于前2的成分数，而从第3个数据开始，碎石图逐渐变得平坦．由此，我们可以看出，选取前2个指标，作为我们进行因子分析的“公共因子”是比较合适的．

图3-1碎石图

3.2结果分析

表3-3                      成分得分系数矩阵

提取方法：主成分分析法．

组件得分．

计算出各成分得分后，需要计算得到第一主成分和第二主成分得分，其公式为：

表3-4                      各地市总得分

从上表中可以看出青岛市、济南市、潍坊市三市的科技创新能力比较强，枣庄市、东营市、菏泽市三市的科技创新能力相对来说比较弱。

4对策建议

对于科技创新能力的提高，需要加大研发资金的投入，城市的发展需要资金的支持，资金支持是城市科技创新活动的保障，城市想要发展，就要进行有计划地科技创新投入，充分发挥政府在科技创新方面的支持作用，提高科技拨款在公共财政支出中的比例，增强财政科技拨款的专用性。要注重研发技术人员培养，尤其是高素质创新型人才。对此，应该建立和完善人才培养机制，加大对科技型人才的培养。可以与高校之间可以建立长久的合作关系，共同定向培养研发人才。要注重培养申请科技创新成果的意识，通过专利的申请，将科技创新成果进行整理，通过专利申请数量和授权数量体现的科技创新能力。

参考文献：

[1]邓向梅.基于因子分析的企业科技创新能力评价研究[J].商场现代化,2022,13:72-74.

[2]于宗鸿,山东省就业质量评价研究[D].山东财经大学,2018.

[3]林海明,杜子芳.因子分析综合评价应该注意的问题[J].统计研究,2013,35(8):67-74.