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从科技统计数据看我国地区科技情况 ——主成分分析法在信息分析中的应用 王 艳 (中国科学技术信息研究所，北京100038) 摘要本文从科技统计数据中选取了11个描述我国各省市自治区科技活动的指标：从事科技活动人员数、 科技经费收人总额、科技资产合计、科技无形资产、科技对外投资、科技论文、专利授权数、科技人员占 人!El总数、人均经费、人均论文数、人均专利数，利用主成分分析法，考察了以上指标之间的相关性．井 将以上11个指标简化为描述地区科技活动规模、科技活动经济效益、论文产出效率、专利产出效率等4个 综合指标。最后，利用简化的4-个指标对我国各地区科技情况进行了对比分析。笔者认为，我昌各地区之 间的科技活动存在较大差异；增加科技经费及人员投人等提高科技活动规模的举动，可以增加科研机构的 资产、对外投资，也可以提高论文产出和专利授权总量，但是，对无形资产、人均经费、人均论文等衡量 科技活动效率的指标却并投有太直接的影响。发展地区科技，不能只靠增加科技经费投^和科技人力投人， 更为重要的是充分调动科技人员的积极性，提高科技资源利用率，从而提高科技话动效率。 关键词主成分分析统计数据科技活动敷率地珏对比)’圹’ 随着我国科教必国战略的实施，全国各地都在为提高我国科技发展水平丽努力。增加科 技经费、提高科技人员待遇、进行科技体制改革等等举措，都在一定程度上促进了我国科技 事业的发展。但是，我国幅员辽阔，人口众多，各地区自然资源、文化教育、经济发展水平 都存在很大差别，科学技术发展也存在很大差异，所以，各地区如何更好地利用有限的物质 资源、人力资源，促进科技发展，是值得我们思考的问题。本文利用我国科技统计数据，对 我国各地区的科技活动情况进行研究，旨在发现地区差距，为地方科技管理部门在制定科技 发展政策时起到借鉴作用。 科技统计指标数量很多，不可能利用所有的指标来进行对比。本文在考虑指标选择时， 主要基于以下出发点：既包括科技投入指标(经费、人力)，又包括科技产出指标(论文和专 利)；既有宏观的关于绝对数量的统计指标，同时，又有投入强度和产出效率等相对指标。 本文从科技统计数据…1(《全国科技机构统计数据集1999》，为1998年度全国人口科技机 构统计数据)中，选取了我国”个省市自治区从事科技活动人员数、科技经费收入总额、科 技资产合计、科技无形资产：科技对外投资、科技论文、专利授权数等7个描述科技投入与 产出数量的指标，同时，计算出科技人员占人口总数比例这个衡量科技人员密集度的指标， 科技人员人均经费这个衡量资垒密集度的指标，以及科技人员人均论文数：科技人员人均专 利数达2个衡量科技人员效率的指标。本文韵分析基于以上11个指标，这些指标既包括了 科技经费投人、科技人员授入、科技产出(论文和专利)这些宏观的数量指标，同时，还涵盖 了各地区科按人员密度和经费强度，以及科技活动的效率。 上述指标在描述地区科技活动的某一方面都有一定的代表性，但是，这些指标之问不可 避免地存在相关性。本文利用主成分分析方法，对指标之间的相关性进行了简要分析，同 时，消除各指标的相关性，对数据进行简化，得出有意义的综台指标。利用综台指标对地区 100 我国科技信．息事业的改革与创新 科技活动情况进行了对比分析。 1主成分分析法概述 主成分分析是将多个实测指标(以下称为变量)转换为少数几个不相关的综合指标(称 为主成分)的多元统计分析方法【2、3]。由于各变量之间存在一定的相关关系，因此有可能用较 少的综合指标来描述存在于各变量中的各类信息，而综合指标之间彼此不相关，这样就可以 对练合指标所反映的独特含义给予命名。主成分是各原始变量的线性组合。如下所示： 原始变量：工l、置2、玛……矗，共有m个；主成分：zl、邑、z3……zn，共有n个。 各主成分同原始变量之间的关系可以表示为以下的线性关系： Z1=bnXI+b12X2+b玎X3……+6lJk 盈=b21X1+如X2+b23X3……+62^ 局=631Xz+b32X2+b33X3……+63附瓦 矗=占。iXt+b,aX2+hX3……+6腑k