【摘 要】区域创新能力是区域内各科技创新要素相互作用的结果，也是经济增长的决定性因素，如何构建一个行之有效的科学评价指标体系显得尤为重要。本文以中部六省为数据收集样本，通过SPSS17.0统计软件对原始数据进行主成分因子分析。在科学构建指标体系的原则基础上，对如何构建一个科学的、系统的、有层次的评价指标体系提出了自己的建议。
【关键词】创新能力；因子分析；指标体系
一、引言
在经济高速发展的今天，传统的制造业以及再加工行业所带来的区域经济繁荣显然已经后劲不足，只有坚持科技进步和自主创新才是各地区经济崛起的强劲动力。美籍奥地利经济学家熊彼特1912年在其著作《经济发展理论》中的论述，他将创新理解为将新的生产要素和生产条件的“新组合”引入生产体系并建立一种新的生产函数[1]。在新的时代背景中，区域创新能力日益成为经济参与者竞争优势的重要标志。区域创新能力是指一个地区将知识转化为新产品、新工艺、新服务的能力，是区域内各科技创新要素相互作用的结果，也是经济增长的决定性因素，其强弱是评价一个区域创新实力的重要尺度。
二、主成分因子分析
然而，区域创新能力是区域内各科技创新要素相互作用的结果，它包括科技创新活动的投入、产出；社会、经济基础和环境等多方面内容。一个区域的自主创新能力是由若干指标组合而成的指标体系，而一个科学的评价指标体系应具有以下功能：
1、导向功能。指标体系要能为增强自主创新能力提供导向性，即通过指标体系能够明确提升自主创新能力的关键点所在，为制定具体实施计划提供方向依据。
2、描述功能。合理的评价指标体系应该要反应出某一地区的自主创新能力现状以及动态的发展变化过程[2]。
3、评价功能。评价功能要求指标体系能够对各指标的一级变量以及综合自主创新能力作出合理的评价比较，明确优劣势。
数据来源：《中国科技统计数据：2011》、《中国统计年鉴：2011》
4、监测预警功能。合理的评价指标体系要能够对未来发展趋势进行定量的预测分析，能够进行及时的监测预警[3]。因此，如何建立一个行之有效的区域自主创新能力评价体系，并对其进行定性定量的分析显得尤为的重要。
本文以中部六省为数据采集样本，从一级指标自主创新基础、自主创新投入和自主创新产出[4]三方面着手，建立一个粗略的自主创新能力评价指标体系（见表1）。并根据所建立的指标体系，通过查阅中国科技统计网、中国统计年鉴，其他省份统计年鉴及2010年国民经济和社会发展统计报告等统计资料，收集所得2010年有关原始数据，进行整理，得到2010年中部六省自主创新能力各评价指标的原始数据（见表2）
本文使用SPSS统计软件进行数据分析。首先将中部六省的原始数据输入SPSS17.0统计软件，对原始数据标准化进行无量纲化处理后，求其相关系数矩阵。知大部分相关系数都大于0.3，因而用因子分析是合适的。经SPSS17.0软件分析导出表3、表4。
提取方法：主成分分析
通过对表3的分析，我们发现只有前三成分的特征值大于1，并且这三个成分的特征值之和占总特征值的93.472%，因此，提取这三个成分作为主成分。成分1、2、3在三大主成分中所占的权重分别为54.11%、25.197%、14.165%。
表4是经由SPSS17.0的主成分分析所得出的。分析处理时将18个变量因子按得分情况分成三大主要成分，分别计算出原始数据中的每一个因子在这三大主要成分中的得分情况。
由表4可知：在第一成分中的得分高的变量有：X1、X3、X4、X5、X13，这些指标在第一主成分上有较高载荷，说明第一主成分基本反应了这些指标的信息。这些指标都与研发的投入产出有关，我们将之称为F1，代表研发投入产出因子。
在第二成分中得分高的变量有：X9、X10、X11、X12、X15、X16、X17、X18，这些指标在第二主成分上有较高载荷，说明第二主成分基本反应了这些指标的信息。这些指标与科技发展的水平有关，我们将之称为F2，科技水平因子。
在第三成分中得分高的变量有：X2、X6、X7、X8、X14，这些指标在第三主成分上有较高载荷，说明第三主成分基本反应了这些指标的信息。这些指标与自主创新的基础有关，我们将之称为F3，代表创新基础因子。
三、对构建自主创新能力评价指标体系框架的建议
建立科学的自主创新能力评价指标体系的基本原则为：
1、科学性与现实性原则，指标体系的设计是建立在科学分析的基础上的，同时也不能脱离实际，必须考虑其现实性。
2、可比性，指标的设置要考虑到各种行业的创新发展能力，使得在评价一个行业的创新能力时具有可比较的意义。
3、系统性和导向性相结合。评价的指标体系应该具有较强的综合性和内在的关联性，能够从不同侧面、不同层面系统地描述变量之间的关系；同时，兼备目标的导向性，即对区域自主创新能力进行评价的目的并不是进行简单的排序和分类，而是要在评价结果的基础上有针对性地向正确的方向和目标发展[5]。
4、可操作性，指标的设置理论上我们追求科学，由于各个地区的经济、社会、科技发展等条件与水平的不同，创新所面对的问题也就不同[6]。因此，指标的选取一方面尽量选取具有综合性指标，另一方面指标资料要易于获取，力求指标体系的可操作性。
由建立在SPSS17.0统计软件基础上的分析可知，在收集原始数据时所建立的指标体系，只是简单地将各指标按其所属范畴将其归类。这种分类方法并没有将各指标之间的联系以及其对自主创新能力的贡献度体现出来，一个合理的指标体系框架应该科学、合理、有层次。
首先；有些变量因子从实际所属来说可以将其归为一类，如我们在表1中所设置的变量X1、X2、X3，这三个变量从字面上来讲都可以归类为自主创新的基础，都属于与一个地区自主创新能力有关的基础指标。但是每个指标在对提高自主创新能力方面所起到的作用却是高低不同，同样归属于自主创新基础的X1、X2、X3在三大主成分中的得分却不一样，X1在成分1中比其在成分2、成分3中的得分都要高，从而体现了变量X1对成分1的贡献率更大，据此我们应该将变量因子划分为成分1，而非简单的创新基础。通过这种定量定性的分析归类后的评价指标体系应该是较为科学的（见表3所示）。
其次；根据成分1、2、3在三大主成分中所占的权重分别为47.52%、28.381%、14.927%，可以将三大主要成分分为不同的等级层次。在制定具体的提高自主创新能力的方案时，相关人员可以据此有层次、有侧重的制定相关计划方案。
四、结语
本文在前人设置的自主创新三大一级变量的基础上，通过主成分因子分析法，重新划分影响自主创新能力的三大主要成分，将19个二级变量按贡献率重新归类。以期建立一个层次分明科学系统的自主创新能力评价指标体系，为认清我国区域自主创新能力的现状、存在问题、影响因素以及进一步提出相应对策提供一定的依据。
参考文献：
[1]熊彼特.经济发展理论[M].北京：商务印书馆，1990：73-74.
[2]朱孔来.自主创新能力指标体系及综合评价方法[J].统计与决策，2007（9）.
[3]朱孔来，闫峰，刘春蕊，胡炜.自主创新能力指标体系及综合评价方法探讨[J].烟台职业学院学报，2007.03，第13卷，第1期.
[4]张勤，李成标.中部六省自主创新能力评价指标体系构建[J].企业家天地（下旬刊），2010（7）.
[5]陈蕾，张军涛.基于区域创新系统的我国区域自主创新能力评价指标体系研究[J].税务与经济.2011（3）.
[6]孙冰，吴勇.地区自主创新能力评价指标体系的构建——以大中型工业企业为实例的研究[J].科技与经济，2006（4）.