基于因子分析法的中部城市群创新能力评价研究*

王哲 沙国 杨桔

（皖西学院经济与管理学院，安徽六安 237012）

城市群是在城市发展历程中经历了以集聚为主的城市化和集聚与扩散并行的两个阶段后形成的空间格局。城市群打破了行政界限，可以建立一个不被行政规则和垄断力量所扭曲的共同市场，能保证区域内部实现生产要素和市场的有效整合，达到区域资源的最优配置，进而发挥出巨大的集聚效应、规模效应、辐射效应和联动效应，促进区域经济社会协调、联动发展。［1］因此，城市群已成为一个国家或区域参与全球竞争和分工的新地域单元。中部的武汉城市圈、中原城市群、长株潭城市群、皖江城市带现已成为中部地区承接产业转移和推进城市化的重要载体，也是实现中部崛起的重要增长极。［1］

创新功能是城市群（区域）发展的动力。提升中部地区城市群综合创新能力，实现由要素驱动型向创新驱动型发展模式转变，则是中部地区培育新增长极的关键，而科学地评价和认识中部城市群自主创新能力现状，则是培育和提升其创新能力的前提。通过对中部地区城市群创新能力的定量评价，准确认识其创新能力的优势与不足，再制定相应的自主创新策略，积极培育中部城市群的创新极，走出一条“产业转移﹢自主创新＝跨越式发展”的崛起之路，对提升中部城市群整体竞争力以及中部崛起战略目标的实现都具有重要的现实意义。

虽然国外对于创新理论及其评价的研究与应用起步较早，但国外没有明确的“自主创新”概念，也没有专门的城市群自主创新能力的研究，相关研究主要集中在对单个城市（或区域）创新能力的研究。

“自主创新”概念是我国在特定的历史时期提出来的，但是国内很少有专门的城市群自主创新的研究，相关研究集中在对创新城市（或区域）的研究。国内有关创新城市的研究存在几点不足：一是评价指标的选取具有较大的随意性，且大多侧重技术创新等硬指标，对城市的制度创新等软指标重视不够；二是指标体系中结果性指标较多，而对城市创新的过程指标考虑不足，在创新的贡献度方面，还欠缺有效的量化手段；三是孤立地研究城市创新，缺乏对城市群总体创新能力的评价研究，更缺乏采用计量模型和方法对城市群创新能力进行定量实证研究。

一、城市群自主创新能力评价指标体系的构建和评价方法的选取

1．评价指标体系的构建

遵从科学性、系统性、可操作性原则，在总结前人研究的基础上，经过指标的遴选，设计出一个多层次结构的城市群创新能力评价指标体系。其中，准则层从知识创新、技术创新、产业创新、品牌创新、创新环境5个方面设计指标，指标层则设计了35个具体指标（如表1所示）。在一级指标中，①知识创新是指通过基础研究和应用研究，获得新的基础科学和技术科学知识的过程，具体包括追求新发现、探索新规律、创立新学说、创造新方法、积累新知识。知识创新是促进科技进步和经济增长的革命性力量，也是技术创新的基础和源泉。本文从知识创新主体、知识创新投入、知识创新产出设计知识创新指标。②技术创新是指创造（或改进）新技术、新工艺、新产品或服务方式的活动。本文从技术创新主体、技术创新投入、技术创新产出设计技术创新指标。③产业创新是指技术转化和应用到生产领域，形成新兴产业的过程。本文所用新兴产业数据仍以高新技术产业统计数据为准。④品牌创新是指通过技术、质量、商业模式和企业文化创新，赋予品牌要素以创造价值的新能力的行为。⑤创新环境是指在创新过程中，影响创新主体进行创新的各种外部因素的总和，主要包括创新发展规划经费投入力度以及社会对创新行为的态度等。本文从创新基础条件、市场环境、市场化程度3个方面设计指标。具体指标如表1所示。

2．评价方法及模型的选取

因子分析法最早由英国心理学家C·E·斯皮尔曼提出，其宗旨是通过研究含有众多变量的数据结构的特点，找出少数几个能控制基本变量信息的公因子去描述多个变量之间的相关关系。［2］与其他方法相比，因子分析中权重的确定是基于数据的基本结构而得出的指标之间的内在关系，克服主观因素影响，具有较好的客观性。［3］因此，本文采用因子分析法分析城市群自主创新能力，能够从根本上保证实证定量评价的科学性和合理性。

设城市群创新能力有m个相关变量x1，x2，x3，．．．，xm含 有 p 个 独 立 的 公 共 因 子 Z1，Z2，．．．，ZP（m≥p），观测变量 xi含有独特因子 Ti（i=1，2，．．．，m），各个 Ti间互不相关，且与 Fj（j=1，2，．．．，p）也互不相关，每个xi可由p个公共因子和自身对应的独特因子Ti线性表示：

式中，A称为因子载荷矩阵，其元素aij表示第i个变量xi在第j个公共因子Zi上的载荷，简称因子载荷，如果把xi看成p维因子空间的一个向量，则aij表示xi在坐标轴Fj上的投影。因子分析的目的就是用模型中的F来代替X，由于一般有p＜m，从而达到简化变量维数的目的。最后，利用计算出的因子得分进行相关排序，并对结果进行进一步分析。

二、中部城市群自主创新能力实证分析

1．数据处理

本文实证分析的对象是中部的武汉城市圈（包括9个省辖市）、中原城市群（包括9个省辖市）、长株潭城市群（包括8个省辖市）、皖江城市带 （包括9个省辖市），样本原始数据来自国研网、《中国统计年鉴2014》、《中国科技统计年鉴2014》、《湖北省统计年鉴 2014》、《河南省统计年鉴 2014》、《湖南省统计年鉴 2014》、《安徽省统计年鉴2014》以及四个省的经济与社会发展统计公报（2013）和四个城市群范围内的所有省辖市的经济与社会发展统计公报（2013）。由于收集的原始数据既有总量指标数据又有相对指标数据，且原始数据存在不同的量纲，因此必须对原始指标

数据进行无量纲化处理，得到标准化数据。数据标准化后，利用SPSS17.0软件进行因子分析适合性检验，结果显示Bartlett球形检验的显著概率为0.000，变量间偏相关性的KMO值为0.658，表明本文的指标数据适合作因子分析。

表1 城市群自主创新能力评价指标体系

运用SPSS17.0软件对原始数据进行处理，得到主成分的矩阵特征值和累计方差贡献率结果（见表2，由于原变量有35个，限于篇幅，在此只列举6个主成分方差情况），并依据因子特征值大于1的原则，提取公因子。从表2可以看出前3个公因子的累计方差贡献率为86.523%（>85%），能基本反映全部指标信息量，说明前三个公因子可以代替原35个指标来描述城市群自主创新能力水平。

表2所示的公因子含义尚不明确，较难分析，所以采用方差最大化法对因子载荷矩阵进行最大化旋转，经过5轮旋转后，其旋转后的因子载荷矩阵如表3所示。旋转后3个主因子的累计方差贡献率仍然为86.521%，累计方差比没有改变，只是重新分配了各个因子解释原有变量的方差，从而更易于主因子在最大程度上对各指标进行命名解释。［4］

表2 因子解释原变量总方差情况

由表 3可以看出， 主因子 1在 B11、B12、B13、B14、B16、B19、B21、B23、B31、B51、B52、B54、B57上有较大的载荷，它们反映了城市群自主创新所具备的基础条件（包括创新投入），称之为创新基础条件因子（或创新投入因子）； 主因子 2 在 B17、B24、B25、B26、B59上有较大的载荷，它们反映了城市群自主创新的支撑条件，称之为创新支撑条件因子；主因子3在 B22、B27、B210、B32、B34、B42、B58上有较 大 的 载 荷 ，它们反映了城市群自主创新的产出能力，称之为创新产出能力因子。

表3 旋转后的因子载荷矩阵

2.计算综合得分

要比较中部城市群综合创新能力情况，还需将各城市群在F1、F2和F3三个公因子的得分进行综合，并以此计算四大城市群自主创新能力的综合因子得分。由因子得分系数矩阵表及表3可知，因子得分模型为：

综合因子得分模型为：F=W1F1＋W2F2＋W3F3

把指标的标准化数据分别代入上式即可得到中部地区城市群在创新基础条件因子、创新支撑条件因子、创新产出能力因子上的得分以及综合得分（见表4）。

表4 中部地区城市群创新能力综合得分及排名

3.评价结果分析

如表4所示，在第一个创新基础条件因子（或创新投入因子）中，武汉城市群得分最高，且优势明显，说明武汉城市群在自主创新方面具有良好的基础条件，其次是长株潭城市群，而皖江城市带、中原城市群的得分相当接近且都偏低，说明这两个城市群的创新基础条件相对薄弱；在第二个创新支撑条件因子中，皖江城市带得分最高，具有相对优势，而长株潭城市群得分最低，处于劣势地位；在第三个创新产出能力因子中，长株潭城市群得分最高，优势较明显，而中原城市群得分最低，且与其他三个城市群差距较大。在三个主因子中，武汉城市群F1的得分第一，F2、F3的得分均第二，表明其在影响自主创新的三个主因子中均具有较明显优势，因而综合得分最高，排名第一，说明武汉城市群具有较强的综合创新能力，这也与其中心城市——武汉市是我国高等院校和科研机构较为密集的城市之一，且为全国四大自主创新示范区之一相一致。皖江城市带的综合因子得分比长株潭城市群得分略高一点，排名第二，这是因为皖江城市带的中心城市——合肥市是全国四大科教基地之一，且是中国第一个科技创新试点城市，合肥市、芜湖市均是合芜蚌自主创新试验区 （全国四大自主创新示范区之一）的核心城市，因而使皖江城市带在总体上表现出较强的综合创新能力；中原城市群综合因子得分最低，且与前面三个城市群得分有较大差距，说明其在自主创新的各个方面不具有优势条件。

三、结论与建议

本文应用因子分析法对中部地区城市群综合创新能力进行了定量评价，并且将城市群综合创新能力的影响因素概括为三个主因子，分别计算四大城市群的三个主因子得分以及综合因子得分，并从三个主要影响因子方面对四大城市群综合创新能力的优劣势情况分别进行探讨。从以上分析可以看出，城市群创新基础条件（包括创新投入）、创新支撑条件和创新产出能力是衡量城市群综合创新能力的三个重要方面，而前两个条件是城市群创新能力强弱的决定因素，其中创新基础条件（包括创新投入）是根本，创新支撑条件是保障，而创新产出能力则是在前两个条件基础之上的结果，也是衡量城市群创新能力的重要因素。

在经济全球化背景下，知识和技术的创新与积累而形成的城市群创新优势是区域核心竞争优势的根本，而在城市群自主创新能力建设这项复杂的系统工程中，培育创新型中心城市和构建城市群创新网络却是重中之重。（1）构建城市创新支持体系，积极培育创新型中心城市。中心城市往往集中了大量的企业、产业和创新资源，整体实力雄厚，具有创新成果的集聚和扩散效应，具备成为区域创新体系龙头的基础。因此，要提升城市群综合创新能力，就必须发挥中心城市的创新枢纽地位和重要战略支点作用，“以点带面”，提升城市群整体创新能力。培育创新型中心城市的前提是构建城市创新支持体系。①构建适应城市创新的金融机制，鼓励金融机构加大创新信贷支持力度，并建立政府创新创业引导基金。②构建适应城市创新的财税机制，形成普惠性激励社会创新的政策手段。③构建适应城市创新的人才机制和激励机制。通过培养、引进和项目带动，逐步推动基础人才、骨干人才和领军人才战略梯队的形成，同时，构建创新创业的激励保障机制、利益补偿机制和风险分担机制。④完善知识产权保护体系，规范科技转化机制，为创新创业提供良好的社会环境。（2）构建城市群自主创新网络体系，让区域城市一体化联动，实现协同创新、开放融合与共赢发展。在坚持以市场机制为基础，以企业为主体、市场为导向、应用为目的、政府职能转变为关键的体制基础上，构建由政府、高校和科研机构、企业、中介等创新主体相互联系与合作而形成的城市群创新网络空间结构，加速实现城市群内部知识和技术创新与创造、传播与扩散、转化与应用。城市群创新网络体系的构建重在“实”、“用”、“特”。 “实”是考虑城市群内科技资源和创新实际的需求，“用”是强调城市群内科技传递与创新优势培育，“特”是要找准城市的特色定位和差异化创新战略，特色定位是凸显城市的创新优势，形成创新的持久动力，差异化创新是形成与区域其他城市协同创新、错位发展的局面。另外，在创新网络空间范围内，充分发挥各创新主体的功能与优势，提高城市群内创新资本储备，加强区域城市间科技创新合作，最终实现城市群内科技经济一体化。

［1］江西省社会科学院课题组.中部地区城市群发展战略构想［ED/OL］.（ 2009-10-02）http：//www.china.com.cn/economic/txt/2009-09/16/content_18538761.htm．

［2］周伟，叶常林.基于因子分析模型的中部六省科技资源配置效率研究［J］.统计与决策，2011，（12）.

［3］张冬梅，舒燕飞.区域经济分析方法［M］.北京：中国社会科学出版社，2011.

［4］简明，黄登源.市场经济定量分析方法与应用［M］.北京：中国人民大学出版社，2009.