鄒穎　朱艷陽

摘 要：科技創(chuàng)新人才是贏得科技競爭優(yōu)勢的關鍵所在，湖北是科教資源大省，具有數(shù)量眾多的科技人才。據(jù)此，構(gòu)建了中部地區(qū)科技人才創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力評價體系，湖北省科技人才創(chuàng)新能力綜合排名第2，在中部6省中處于略微領先位置。從分析結(jié)果看出，湖北省的科技人才創(chuàng)新成果產(chǎn)出要低于中部6省的平均水平。因此，為加強湖北省科技人才創(chuàng)新能力，有必要從科技人才創(chuàng)新成果產(chǎn)出方面入手。

關鍵詞：科技人才；創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)；評價體系

中圖分類號：F24

文獻標識碼：A

文章編號：1672-3198（2015）15-0072-02

0 引言

《中國區(qū)域創(chuàng)新能力報告2014》指出，從全國整體格局分析，東部地區(qū)是我國創(chuàng)新能力較強地區(qū)，且領先地區(qū)的優(yōu)勢逐漸擴大；中部地區(qū)排名穩(wěn)步提升，山西、湖北進步大。包括湖北在內(nèi)的中部六省確實與東部地區(qū)創(chuàng)新能力存在一定差異，當前國家正號召中部崛起，那么與處于同樣地區(qū)的“中部地區(qū)”其他省份比較，湖北省科技人才創(chuàng)新能力究竟如何？本文構(gòu)建了中部地區(qū)科技人才創(chuàng)新能力評價體系，對中部六省的科技人才創(chuàng)新能力進行了評價和排序，并主要針對湖北省相關科技人才創(chuàng)新情況提出一些對策和建議。

1 研究綜述

目前對科技人才創(chuàng)新能力的評價已經(jīng)成為我國創(chuàng)新能力評估的重要組成部分，近年來，對科技人才創(chuàng)新能力評價的相關研究也逐漸豐富起來，不同學者運用不用方法對科技人才創(chuàng)新能力進行了研究。

總體看來，大部分學者選擇了數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）對科技人才創(chuàng)新能力進行了研究。胡凱、朱惠倩（2009），張宗益、張瑩（2008）等建立了區(qū)域創(chuàng)新績效評價模型，運用DEA方法對我國各區(qū)域創(chuàng)新績效進行分析。

另外還有部分學者選擇了模糊綜合法對科技人才創(chuàng)新能力進行了研究。崔穎（2013）基于模糊綜合法對河南省各地市科技創(chuàng)新人才政策環(huán)境進行了評價研究。胡瑞卿（2007）構(gòu)造了加權模糊綜合評價模型，對科技人才創(chuàng)新能力進行了評價。

除了這些主流的研究方法，林喜慶、許放（2015）采用基于AHP的綜合指數(shù)法，對中國四個直轄市的科技人才能力評價進行實證研究。芮雪琴等（2014）基于省際面板數(shù)據(jù)，對科技人才創(chuàng)新能力進行了測量。孫潔、姜興坤（2014）選取我國東、中、西三個區(qū)域12個省份地區(qū)相關數(shù)據(jù)，構(gòu)建了多元線性回歸模型，研究了科技人才對我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展影響差異。沈春光等（2010）建立了多層次評價指標體系，運用灰色綜合動態(tài)評價方法探討了區(qū)域科技人才創(chuàng)新能力。黨文娟等（2008）采用負二項分布Negative-Binomial方法分析了區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響。

通過對其他學者研究成果的簡單回顧，可以發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的評價方法多種多樣，從不同角度對科技人才創(chuàng)新能力進行評價，然而因子分析法在該領域的應用鮮見。為了盡可能全面的描述科技人才創(chuàng)新能力差異，就有必要選擇多變量的指標，本文擬采用因子分析法對科技人才創(chuàng)新能力進行評價，因子分析法可以客觀、全面地考察科技人才創(chuàng)新能力評價的各項指標對科技創(chuàng)新水平的影響程度，進而從中找出主要因素，同時在比較中還可以發(fā)現(xiàn)我省科技人才創(chuàng)新能力與中部地區(qū)其他省份的差距。

2 本文擬采用的科技人才創(chuàng)新能力評價體系

綜合相關學者的研究，本文主要從3個領域?qū)訕?gòu)建相關評價體系，即科技人才創(chuàng)新投入、科技人才創(chuàng)新成果產(chǎn)出以及科技人才創(chuàng)新環(huán)境。

科技人才創(chuàng)新投入主要從人員、經(jīng)費投入、企業(yè)投入以及政府投入入手，選取了R&D人員占從業(yè)人員比重、R&D經(jīng)費投入強度、有R&D活動企業(yè)占企業(yè)比重、R&D內(nèi)部經(jīng)費支出政府資金比重、地方財政科技撥款占財政比重5大指標。

科技人才創(chuàng)新產(chǎn)出主要選取了人均R&D人員國內(nèi)專利申請受理量、人均R&D人員國內(nèi)專利申請授權量、人均R&D人員技術市場成交額、人均R&D人員新產(chǎn)品銷售收入、人均R&D人員引進技術經(jīng)費支出、新產(chǎn)品產(chǎn)值占工業(yè)產(chǎn)值的比重6大指標。專利指標是科技創(chuàng)新成果的最直接有效的體現(xiàn)，是科技成果的產(chǎn)出；技術市場是科技成果轉(zhuǎn)化的重要渠道，促進科技成果的轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)化；新產(chǎn)品是產(chǎn)品創(chuàng)新的產(chǎn)物，是科技活動的核心。

科技人才創(chuàng)新環(huán)境主要選取了人均GDP、GDP增長率、R&D經(jīng)費支出占生產(chǎn)總值的比重、R&D人員人均經(jīng)費占有額、教育經(jīng)費支出占財政支出比重5大指標。

具體指標體系如表1所示。

3 中部地區(qū)科技人才創(chuàng)新能力的比較分析

本文選取我國中部6省作為研究樣本，根據(jù)中國統(tǒng)計年鑒（2014）、中國科技統(tǒng)計年鑒（2014）公布的數(shù)據(jù)，從中選取了上述16項指標體系中的相關數(shù)據(jù)。

3.1 KMO檢驗和Bartlett球形檢驗

KMO檢驗用于檢驗變量間的偏相關系數(shù)是否過小，一般情況下，當KMO大于0.9時效果最佳，小于0.5時不適宜做因子分析。Bartlett球形檢驗用于檢驗相關系數(shù)矩陣是否是單位陣，檢驗各個變量都是相互獨立的。從表2中看出，KMO檢驗結(jié)果為0.776，適合做因子分析，Bartlett球形檢驗的顯著性水平為0.000，拒絕原假設，適合采用因子分析。

3.2 主成分分析

采用主成分分析法求初始公因子特征值、方差貢獻率及累計方差貢獻率。按照特征值大于1的原則，提取公共因子。計算結(jié)果表明，特征值大于1的成分主要有個4個，表明16個指標可以綜合為個4個主成分，它們的累積方差貢獻率是94.380%，反映了原始數(shù)據(jù)所提供的絕大部分信息。

對所提取的個公共因子建立因子載荷矩陣，采用正交最大方差旋轉(zhuǎn)法對因子進行旋轉(zhuǎn)從而得到方差最大旋轉(zhuǎn)矩陣。如表4所示。

由旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣可以看出，第一個公共因子F1系數(shù)絕對值明顯較大的有X1，X2，X5，X14，X16，我們將其命名為“創(chuàng)新人員、經(jīng)費投入”。第二個因子F2系數(shù)絕對值明顯較大的有X3，X9，X10，X11，X13，我們將其命名為“科技成果產(chǎn)品產(chǎn)出”。第三個因子F3系數(shù)絕對值明顯較大的有X4，X6，X7，我們將其命名為“科技專利成果產(chǎn)出”。第四個因子F4系數(shù)樂隊之明顯較大的有X8，X12，X15，我們將其命名為“科技市場經(jīng)費及成交額”。

3.3 因子得分計算

因子分析的數(shù)學模型是將變量表示成公共因子的線性組合，往往用公共因子代表原始變量，即將公共因子表示為便利店線性組合，即F=biFi 。

根據(jù)之前選取的公共因子以及各自方差貢獻率，構(gòu)造綜合指數(shù)F。

F=30.155/94.380*F1+24.172/94.380*F2+21.218/94.380*F3+18.834/94.380*F4

各因子得分與綜合得分如表5所示。

根據(jù)以上分析可以看出，各省得分有正有負，正的說明該省科技創(chuàng)新能力高于平均水平，負的則說明低于平均水平。

湖北省科技人才創(chuàng)新能力綜合排名第2，在中部6省中處于略微領先位置，而位居第1的是安徽省。在分項得分中我們可以看出，湖北省在F4科技人才創(chuàng)新市場經(jīng)費及成交額方面領先于其他中部5省，但是在F2、F3，即主要是科技人才創(chuàng)新成果產(chǎn)出方面得分為

負，即表明湖北省的科技人才創(chuàng)新成果產(chǎn)出要低于中部6省的平均水平。因此，為加強湖北省科技人才創(chuàng)新能力，有必要從科技人才創(chuàng)新成果產(chǎn)出方面入手。

4 相關建議

科技創(chuàng)新人才是贏得科技競爭優(yōu)勢的關鍵所在。湖北是科教資源大省，具有數(shù)量眾多的科技人才，但在經(jīng)濟社會發(fā)展中，湖北卻被科技資源擁有量較少的兄弟省在經(jīng)濟上趕超。究其原因，主要是我省科技人員創(chuàng)新不足，科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化不夠，沒有發(fā)揮出湖北科技人才的競爭優(yōu)勢。湖北省要著力推動科技成果轉(zhuǎn)化，主要從以下方面入手：

（1）加強科技成果轉(zhuǎn)化服務平臺構(gòu)建。建立科技成果轉(zhuǎn)化平臺機制，吸納更多的科技成果在湖北轉(zhuǎn)化。

（2）大力推動產(chǎn)學研合作創(chuàng)新。引導、支持產(chǎn)學研合作機制，形成長期、穩(wěn)定、制度化的產(chǎn)學研合作共同體。

（3）鼓勵和支持企業(yè)轉(zhuǎn)化科技成果。企業(yè)是科技創(chuàng)新的主體，也是成果轉(zhuǎn)化的主體，科技成果只有被企業(yè)吸納和轉(zhuǎn)化，才能產(chǎn)業(yè)化、商品化，才能成為現(xiàn)實生產(chǎn)力。

參考文獻

[1]黨文娟，張宗益，康繼軍.創(chuàng)新環(huán)境對促進我國區(qū)域創(chuàng)新能力的影響[J].中國軟科學，2008，（03）.

[2]張宗益，張瑩.創(chuàng)新環(huán)境與區(qū)域技術創(chuàng)新效率的實證研究[J].中國軟科學，2008，（12）.

[3]吳玉鳴.大學知識創(chuàng)新與區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境的空間變系數(shù)計量分析[J].科研管理，2012，（05）.

[4]崔穎.基于模糊綜合評價的科技創(chuàng)新人才政策環(huán)境評價研究——來自河南省的數(shù)據(jù)[J].科技管理研究，2013，（11）.

[5]沈春光，陳萬明，裴玲玲.區(qū)域科技人才創(chuàng)新能力評價指標體系與方法研究[J].科學學與科技管理研究，2010，（02）.

[6]孫潔，姜興坤.科技人才對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展影響差異研究——基于東、中、西區(qū)域數(shù)據(jù)的對比分析[J].廣東社會科學，2014，（02）.

[7]芮雪琴，李環(huán)耐，牛沖槐，等.科技人才聚集與區(qū)域創(chuàng)新能力互動關系實證研究——基于2001-2010年省際面板數(shù)據(jù)[J].科技進步與對策，2014，（06）.

[8]林喜慶，許放.基于AHP的城市科技人才競爭力評價研究——以中國4個直轄市2008年數(shù)據(jù)分析為例[J].北京科技大學學報（社會科學版），2015，（01）.

[9]胡瑞卿.科技人才創(chuàng)新能力的模糊綜合評價[J].科技管理研究，2007，（06）.