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摘要：区域自主创新能力是形成区域核心竞争力的基础，因此增强一个地区的自主创新能力对提高该地区的竞争能力和经济发展水平至关重要。伴随着知识经济发展和经济科技全球化时代的到来，区域自主创新对实现区域社会经济发展目标将发挥关键性的作用，自主创新已成为衡量区域竞争力的关键因素。本文在分析自主创新能力构成体系的基础上，结合定性和定量分析，构造区域自主创新能力的评价指标体系，并运用因子分析的方法对中国的30个省按自主创新能力进行分类，最后提出相应的对策建议。
关键词：区域自主创新；因子分析；中国
1 引言
“创新”这个概念最早是由美籍奥地利经济学家熊彼特在《经济发展理论》一书中提出，而自主创新是针对中国的状况提出的，陈劲（1994）认为自主创新的涵义是“自主技术创新”，是在引进、消化以改进国外技术的过程中，继技术吸收、技术改进之后的一个特定的技术发展阶段。近年来，国内学者对自主创新的研究主要集中在以下两个方面：一是对外商直接投资、企业R&D投入和政府支持等因素与自主创新能力之间的关系进行实证研究；二是对不同层次创新主体的创新能力进行评价。
在区域自主创新能力的评价方面，国内学者的普遍做法是根据自主创新的内涵和影响自主创新能力的因素，建立对各个区域的自主创新能力进行评价的指标体系，应用一定的评价模型进行评价，最后根据评价的结果提出相应的对策建议以促进该地区自主创新能力的提高。
刘凤朝（2005）等认为，自主创新能力应由资源能力、载体能力、环境能力、成果能力及品牌能力等构成，据此，建立了区域自主创新能力的评价指标体系，应用集对分析法对我国八大经济区自主创新能力进行了评价。欧洲创新记分牌（EIS）体系被认为是非常全面的国家创新能力评价体系。2010年1月发布的EIS2009 包括29项评价指标，分为投入、企业活动及产出3类主要内容，根据计算结果将27个欧盟成员国分为创新领先型国家、中等创新型国家、创新追赶型国家和创新落后型国家四类。中国科技发展战略研究小组的《中国区域创新能力报告》基于“知识创造”、“知识获取能力”、“企业创新能力”、“创新环境和管理能力”和“创新绩效”5个方面指标对区域创新能力进行综合评价。此外，中国人民大学校长纪宝成为总负责人，赵彦云教授为研究负责人的创新指数研究课题组借鉴了美国和欧盟的创新指数的实践，从我国的实际出发，从创新资源、攻关能力、技术实现、人才实现、辐射能力、持续创新和网络能力8个主要方面，下设39个指标，研究了中国31个省市区的创新指数，并将中国与其他国家的创新指数进行了比较。
本文认为区域自主创新能力主要由创新资源投入能力和创新产出能力这两个方面构成，下文将根据中国30个省的数据，采用因子分析的方法对各省份的区域自主创新能力进行评价和分类。
2 变量说明及数据来源
根据区域自主创新能力的内涵和构成要素，在参考了诸多区域自主创新能力评价指标体系构建的基础上，在指标评价原则的指导下，本文将创新投入和创新产出等方面对区域自主创新能力进行评价。我们将区域自主创新能力评价指标体系分为一级指标和二级指标，一级指标有2个具体指标，二级指标更为详细，将一级指标再细分成6个二级指标。（具体见表1）本文的数据主要来源于《中国科技统计年鉴2011》。
表1 区域自主创新能力评价指标体系
3 模型设计
在区域自主创新能力评价指标体系中，由于所选取的指标个数较多，且彼此之间存在着一定程度上的相关性，因此，本文在对比多种分析方法以及相关学者的研究基础上，选择了因子分析方法来对区域自主创新能力进行评价。
因子分析（factor analysis） 是通过对样本相关阵的内部依赖关系的研究，找出控制所有变量的几个公共因子（假想变量）以简化所研究系统，并最终对各样本进行量化分析、评价。这几个假想变量能够反映原来众多变量的主要信息。原始的变量是可观测的显在变量，而假想变量是不可观测的潜在变量，称为因子。这几个假想变量能够反映原来众多变量的主要信息。本文采用SPSS16.0进行因子分析的步骤为：
（1）将原始数据录入并进行无量纲化处理；
（2）检验变量之间是否存在相关关系；
（3）求得相关系数矩阵、特征值、累计贡献率等相关指标；
（4）對提取的核心因子进行分析和命名，使其具备实际的经济含义并具备可解释性；
（5）建立因子分析模型，计算各个因子的得分以及综合得分，从而为进一步的分析和评价奠定基础。
4 实证分析
在这一章中文章将根据中国科技统计年鉴2010年的数据，采用因子分析的方法对中国30个省的区域自主创新能力进行评价和分类。
在进行因子分析前，首先要进行原始数据的无量纲化处理，本文使用的是正规化方法，即将原始数据的数值标准化到0-1的范围，从而消除量纲对分析结果的影响。具体公式为：
然后使用SPSS16.0进行分析，我们发现所有的指标数据均通过了Bartlett球度检验， KMO值为0.703，因此适合进行因子分析。
通过SPSS分析的结果，我们可以提取两个因子，第一个因子的方差贡献率为59.759%， C1、C4和C5这3个指标在第一个因子上有较高的载荷，第一个因子主要解释了这几个变量；第二个因子的方差贡献率为24.304%，C2、C3和C6在第二个因子上的载荷比较高，因此第二个因子主要解释这两个变量。通过分析和计算，中国30个省的区域自主创新能力综合得分情况如表2。
由于文章对所有的数据进行了标准化处理，因此平均水平为0，得分大于0表明该区域的自主创新能力高于平均水准，得分低于0表明该地区的区域自主创新能力低于平均水平。从表2中我们可以看到，广东、江苏、上海、山东、浙江、北京和天津的综合得分大于0，而其余23个省份的区域自主创新能力的综合得分小于0，比较不理想。通过观察这些的地理位置，我们会发现位于沿海地区的省份其自主创新能力显著高于位于内陆地区的省份。根据各个省份的得分，我们可以将中国的各个省份根据自主创新能力进行分类，分为领先型省份、优秀型省份、潜力型省份和落后型省份。其中广东和江苏为领先型省份；上海、山东和浙江为优秀型省份；而北京和天津为潜力型身份；而其余23个省份为落后型省份。 因此，要分地区、分层次逐步提高区域自主创新能力。对经济发展水平高、自主创新基础雄厚的沿海地区，鼓励进行原始性创新，发展自有知识产权，形成自有品牌，加强集成创新能力，形成单项相关技术的集成创新优势，努力实现关键领域的整体突破；对经济发展水平较低，自主创新基础较弱的内陆地区，努力提高自身学习能力，采取优惠政策，鼓励外商投资，通过外资技术外溢，学习其先进的技术及管理经验，进行消化吸收再创造，最终提升自身自主创新能力。
为了进一步找出促进中国区域自主创新能力提高的方法，我们计算各个省份的综合得分与C4、C5和C6之间的Pearson系数，得到表3。
通过表3，我们可以看到C5和C6与自主创新能力的综和得分的简单相关系数为0.918和0.635，双尾概率为0.000，因此，在显著性水平为0.01时，认为这两个指标与综合得分之间存在线性关系，即企业建立自己的研发机构和加大研发投入都有利于提高区域的自主创新能力。C4与自主创新的综合得分的简单相关系数为0.503，双尾概率为0.05，因此，在显著性水平为0.05时，认为这个指标与综合得分之间存在线性关系，即企业的研发人员投入有利于提高区域的自主创新能力。
通过以上分析，我们可以发现，要提高一个地区的自主创新能力必须依靠企业和政府的共同努力，可采取以下措施：
（1）注重创新人才的培养。
人才特别是尖子人才对区域自主创新能力的提高具有不可替代的作用，人才決定着区域自主创新能力。因此，应高度重视创新人才的培养，加速推进人才价值决定转换机制，制定人才吸纳与留驻政策，建立创新人才政府培训体系。采取“走出去，引进来“的办法，加大高层次人才的培养与引进力度，为高层次人才创造创新创业平台，并采取一定的激烈机制鼓励其创新、创业。
（2）加强政府对自主创新的支持力度，促进区域自主创新能力提升。
政府在提高区域自主创新中的作用体现在几个方面：一是直接增加政府科技拨款，为企业创新解决资金瓶颈。二是要发挥政府的战略导向、综合协调和服务功能，为自主创新创造良好的政策环境，使创新型企业在投融资、技术标准、对外贸易、政府采购、财政资助和消费政策等方面都能享受到创新激励政策的优惠，有利于提高创新主体的积极性。三是建立强有力的创新激励体系，深化科技体制改革，加快建立以保护知识产权为核心的激励体制框架，建立和完善创业风险投资，增强税收制度对创新的激励作用，努力吸引集聚高层次创新领军人才，为提高自主创新能力提供强大的动力来源。
（3）发挥企业在自主创新过程中的主导作用。
企业是自主创新的主体，一方面应该建立以企业为主导的产学研合作机制，大胆探索产学研有机结合的新机制和新体制，积极促进企业与大学、科研院所多方位合作，提升企业的自主创新能力，提高企业的行业和市场竞争力，从而提高区域自主创新能力；另一方一页可以通过建立自己的研发机构的形式提高自己的自主创新能力
5 结论
本文通过相关的分析主要解决了一下问题：
（1）利用因子分析的方法对中国30个省的区域自主创新能力进行了评价，将这30个省划分为：创新领先型省份、创新优秀型身份、创新潜力型省份和创新落后型省份。针对各自不同的情况，提出相应的提高自主创新能力的政策建议。
（2）计算30个市的区域自主创新能力综合得分与相关指标之间的简单相关系数，进一步巩固因子分析得到的结论，并从指标的角度出发提出提高区域自主创新能力的对策建议。
参考文献
[1] 万君康， 李华威. 2008. 自主创新及自主创新能力的辨识[J]. 科学学研究， 26（1）：205-209.
[2] 朱卫东， 薛豪娜， 钟俊杰， 严凯旋. 2012. 企业自主创新能力的内涵与构成维度解析[J]. 科技管理研究， 7：4-8.
[3] 周茜. 2012. 行业特征、知识外部性与企业自主创新[D]. 广州：暨南大学.
[4] 朱建新. 2012. 企业创新环境层级构架及其作用机理研究[D]. 黑龙江：哈尔滨工程大学.
[5] 林筠， 刘伟， 李随成. 2011. 企业社会资本对企业技术创新能力影响的实证研究[J]. 科研管理， 32（1）：35-44.
[6] 杜鹏程， 高先锋. 2010. 企业自主创新能力的影响因素及对策探讨[J]. 科技与经济， 8（4）：21-24.
作者简介：周栋，男，东南大学经济管理学院硕士。
关键词：区域自主创新；因子分析；中国
1 引言
“创新”这个概念最早是由美籍奥地利经济学家熊彼特在《经济发展理论》一书中提出，而自主创新是针对中国的状况提出的，陈劲（1994）认为自主创新的涵义是“自主技术创新”，是在引进、消化以改进国外技术的过程中，继技术吸收、技术改进之后的一个特定的技术发展阶段。近年来，国内学者对自主创新的研究主要集中在以下两个方面：一是对外商直接投资、企业R&D投入和政府支持等因素与自主创新能力之间的关系进行实证研究；二是对不同层次创新主体的创新能力进行评价。
在区域自主创新能力的评价方面，国内学者的普遍做法是根据自主创新的内涵和影响自主创新能力的因素，建立对各个区域的自主创新能力进行评价的指标体系，应用一定的评价模型进行评价，最后根据评价的结果提出相应的对策建议以促进该地区自主创新能力的提高。
刘凤朝（2005）等认为，自主创新能力应由资源能力、载体能力、环境能力、成果能力及品牌能力等构成，据此，建立了区域自主创新能力的评价指标体系，应用集对分析法对我国八大经济区自主创新能力进行了评价。欧洲创新记分牌（EIS）体系被认为是非常全面的国家创新能力评价体系。2010年1月发布的EIS2009 包括29项评价指标，分为投入、企业活动及产出3类主要内容，根据计算结果将27个欧盟成员国分为创新领先型国家、中等创新型国家、创新追赶型国家和创新落后型国家四类。中国科技发展战略研究小组的《中国区域创新能力报告》基于“知识创造”、“知识获取能力”、“企业创新能力”、“创新环境和管理能力”和“创新绩效”5个方面指标对区域创新能力进行综合评价。此外，中国人民大学校长纪宝成为总负责人，赵彦云教授为研究负责人的创新指数研究课题组借鉴了美国和欧盟的创新指数的实践，从我国的实际出发，从创新资源、攻关能力、技术实现、人才实现、辐射能力、持续创新和网络能力8个主要方面，下设39个指标，研究了中国31个省市区的创新指数，并将中国与其他国家的创新指数进行了比较。
本文认为区域自主创新能力主要由创新资源投入能力和创新产出能力这两个方面构成，下文将根据中国30个省的数据，采用因子分析的方法对各省份的区域自主创新能力进行评价和分类。
2 变量说明及数据来源
根据区域自主创新能力的内涵和构成要素，在参考了诸多区域自主创新能力评价指标体系构建的基础上，在指标评价原则的指导下，本文将创新投入和创新产出等方面对区域自主创新能力进行评价。我们将区域自主创新能力评价指标体系分为一级指标和二级指标，一级指标有2个具体指标，二级指标更为详细，将一级指标再细分成6个二级指标。（具体见表1）本文的数据主要来源于《中国科技统计年鉴2011》。
表1 区域自主创新能力评价指标体系
3 模型设计
在区域自主创新能力评价指标体系中，由于所选取的指标个数较多，且彼此之间存在着一定程度上的相关性，因此，本文在对比多种分析方法以及相关学者的研究基础上，选择了因子分析方法来对区域自主创新能力进行评价。
因子分析（factor analysis） 是通过对样本相关阵的内部依赖关系的研究，找出控制所有变量的几个公共因子（假想变量）以简化所研究系统，并最终对各样本进行量化分析、评价。这几个假想变量能够反映原来众多变量的主要信息。原始的变量是可观测的显在变量，而假想变量是不可观测的潜在变量，称为因子。这几个假想变量能够反映原来众多变量的主要信息。本文采用SPSS16.0进行因子分析的步骤为：
（1）将原始数据录入并进行无量纲化处理；
（2）检验变量之间是否存在相关关系；
（3）求得相关系数矩阵、特征值、累计贡献率等相关指标；
（4）對提取的核心因子进行分析和命名，使其具备实际的经济含义并具备可解释性；
（5）建立因子分析模型，计算各个因子的得分以及综合得分，从而为进一步的分析和评价奠定基础。
4 实证分析
在这一章中文章将根据中国科技统计年鉴2010年的数据，采用因子分析的方法对中国30个省的区域自主创新能力进行评价和分类。
在进行因子分析前，首先要进行原始数据的无量纲化处理，本文使用的是正规化方法，即将原始数据的数值标准化到0-1的范围，从而消除量纲对分析结果的影响。具体公式为：
然后使用SPSS16.0进行分析，我们发现所有的指标数据均通过了Bartlett球度检验， KMO值为0.703，因此适合进行因子分析。
通过SPSS分析的结果，我们可以提取两个因子，第一个因子的方差贡献率为59.759%， C1、C4和C5这3个指标在第一个因子上有较高的载荷，第一个因子主要解释了这几个变量；第二个因子的方差贡献率为24.304%，C2、C3和C6在第二个因子上的载荷比较高，因此第二个因子主要解释这两个变量。通过分析和计算，中国30个省的区域自主创新能力综合得分情况如表2。
由于文章对所有的数据进行了标准化处理，因此平均水平为0，得分大于0表明该区域的自主创新能力高于平均水准，得分低于0表明该地区的区域自主创新能力低于平均水平。从表2中我们可以看到，广东、江苏、上海、山东、浙江、北京和天津的综合得分大于0，而其余23个省份的区域自主创新能力的综合得分小于0，比较不理想。通过观察这些的地理位置，我们会发现位于沿海地区的省份其自主创新能力显著高于位于内陆地区的省份。根据各个省份的得分，我们可以将中国的各个省份根据自主创新能力进行分类，分为领先型省份、优秀型省份、潜力型省份和落后型省份。其中广东和江苏为领先型省份；上海、山东和浙江为优秀型省份；而北京和天津为潜力型身份；而其余23个省份为落后型省份。 因此，要分地区、分层次逐步提高区域自主创新能力。对经济发展水平高、自主创新基础雄厚的沿海地区，鼓励进行原始性创新，发展自有知识产权，形成自有品牌，加强集成创新能力，形成单项相关技术的集成创新优势，努力实现关键领域的整体突破；对经济发展水平较低，自主创新基础较弱的内陆地区，努力提高自身学习能力，采取优惠政策，鼓励外商投资，通过外资技术外溢，学习其先进的技术及管理经验，进行消化吸收再创造，最终提升自身自主创新能力。
为了进一步找出促进中国区域自主创新能力提高的方法，我们计算各个省份的综合得分与C4、C5和C6之间的Pearson系数，得到表3。
通过表3，我们可以看到C5和C6与自主创新能力的综和得分的简单相关系数为0.918和0.635，双尾概率为0.000，因此，在显著性水平为0.01时，认为这两个指标与综合得分之间存在线性关系，即企业建立自己的研发机构和加大研发投入都有利于提高区域的自主创新能力。C4与自主创新的综合得分的简单相关系数为0.503，双尾概率为0.05，因此，在显著性水平为0.05时，认为这个指标与综合得分之间存在线性关系，即企业的研发人员投入有利于提高区域的自主创新能力。
通过以上分析，我们可以发现，要提高一个地区的自主创新能力必须依靠企业和政府的共同努力，可采取以下措施：
（1）注重创新人才的培养。
人才特别是尖子人才对区域自主创新能力的提高具有不可替代的作用，人才決定着区域自主创新能力。因此，应高度重视创新人才的培养，加速推进人才价值决定转换机制，制定人才吸纳与留驻政策，建立创新人才政府培训体系。采取“走出去，引进来“的办法，加大高层次人才的培养与引进力度，为高层次人才创造创新创业平台，并采取一定的激烈机制鼓励其创新、创业。
（2）加强政府对自主创新的支持力度，促进区域自主创新能力提升。
政府在提高区域自主创新中的作用体现在几个方面：一是直接增加政府科技拨款，为企业创新解决资金瓶颈。二是要发挥政府的战略导向、综合协调和服务功能，为自主创新创造良好的政策环境，使创新型企业在投融资、技术标准、对外贸易、政府采购、财政资助和消费政策等方面都能享受到创新激励政策的优惠，有利于提高创新主体的积极性。三是建立强有力的创新激励体系，深化科技体制改革，加快建立以保护知识产权为核心的激励体制框架，建立和完善创业风险投资，增强税收制度对创新的激励作用，努力吸引集聚高层次创新领军人才，为提高自主创新能力提供强大的动力来源。
（3）发挥企业在自主创新过程中的主导作用。
企业是自主创新的主体，一方面应该建立以企业为主导的产学研合作机制，大胆探索产学研有机结合的新机制和新体制，积极促进企业与大学、科研院所多方位合作，提升企业的自主创新能力，提高企业的行业和市场竞争力，从而提高区域自主创新能力；另一方一页可以通过建立自己的研发机构的形式提高自己的自主创新能力
5 结论
本文通过相关的分析主要解决了一下问题：
（1）利用因子分析的方法对中国30个省的区域自主创新能力进行了评价，将这30个省划分为：创新领先型省份、创新优秀型身份、创新潜力型省份和创新落后型省份。针对各自不同的情况，提出相应的提高自主创新能力的政策建议。
（2）计算30个市的区域自主创新能力综合得分与相关指标之间的简单相关系数，进一步巩固因子分析得到的结论，并从指标的角度出发提出提高区域自主创新能力的对策建议。
参考文献
[1] 万君康， 李华威. 2008. 自主创新及自主创新能力的辨识[J]. 科学学研究， 26（1）：205-209.
[2] 朱卫东， 薛豪娜， 钟俊杰， 严凯旋. 2012. 企业自主创新能力的内涵与构成维度解析[J]. 科技管理研究， 7：4-8.
[3] 周茜. 2012. 行业特征、知识外部性与企业自主创新[D]. 广州：暨南大学.
[4] 朱建新. 2012. 企业创新环境层级构架及其作用机理研究[D]. 黑龙江：哈尔滨工程大学.
[5] 林筠， 刘伟， 李随成. 2011. 企业社会资本对企业技术创新能力影响的实证研究[J]. 科研管理， 32（1）：35-44.
[6] 杜鹏程， 高先锋. 2010. 企业自主创新能力的影响因素及对策探讨[J]. 科技与经济， 8（4）：21-24.
作者简介：周栋，男，东南大学经济管理学院硕士。