科技投入與產(chǎn)出的相關(guān)分析

1、統(tǒng)計與數(shù)理學(xué)院本科畢業(yè)論文科技投入與產(chǎn)出的相關(guān)分析高?？萍纪度肱c產(chǎn)出的相關(guān)分析【內(nèi)容摘要】針對高?？萍纪度牒彤a(chǎn)出的特點與存在的問題，在分析過去10 年高?？萍纪度牒彤a(chǎn)出數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，建立了高?？萍纪度牒彤a(chǎn)出的多個相關(guān)模型，評估了高校科技投入產(chǎn)出效率，分析了科技投入與產(chǎn)出的相關(guān)關(guān)系，提出了若干相關(guān)發(fā)展建議，對于提升高?？萍纪度氘a(chǎn)出效率，提供了決策支持?！娟P(guān)鍵詞】相關(guān)分析；科技投入；科技產(chǎn)出；回歸模型前言科學(xué)技術(shù)是立國之本，強國之舉。近年來，隨著國家“科教興國”戰(zhàn)略的深入實施，高等學(xué)校已經(jīng)成為我國科技體系創(chuàng)新的一個重要組成部分，越來越受到重視。高等學(xué)校的科技投入也越來越大，高等學(xué)校的科技產(chǎn)出也不斷

2、增加。長期以來，我國高校都是以教學(xué)工作為主。隨著我國正式加入WTO，高等學(xué)校面臨著前所未有的機遇與挑戰(zhàn)。高等學(xué)校不僅要承擔培養(yǎng)人才的任務(wù)，而且還必須承擔發(fā)展科學(xué)技術(shù)的重任。因此對我國高等學(xué)校科技投入與產(chǎn)出情況作相關(guān)統(tǒng)計分析，動態(tài)反映和考察高等學(xué)校科技工作發(fā)展的特點與趨勢，正確認識和評價學(xué)?？蒲袧摿按嬖诘膯栴}，可以客觀評價高?？茖W(xué)研究發(fā)展的水平、實力和效率等， 增強對科技投入和產(chǎn)出的預(yù)見性， 適時調(diào)整對高校的科技政策，促進高?？萍蓟顒拥拈_展和高級科技人才的培養(yǎng)。一、我國高?？萍及l(fā)展的基本狀況分析（一）我國高?？萍纪度氍F(xiàn)狀分析2004年是我國國民經(jīng)濟與社會發(fā)展取得重大進展的一年?？萍冀?jīng)費投入繼續(xù)

3、保持快速增長，國家財政科技撥款穩(wěn)定增加，全社會科學(xué)研究與試驗發(fā)展（R&D）經(jīng)費支出達到新的歷史最高水平。2004年全社會研究與試驗發(fā)展（R&D）經(jīng)費總支出為1966.3億元，比上年增加427億元，增長27.7%，與當年國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP，經(jīng)濟普查后調(diào)整數(shù)）之比為 1.23%。按科學(xué)研究與試驗發(fā)展人員（全時工作量）計算的人均經(jīng)費支出為17.1萬元，比上年增加3萬元。其中高等學(xué)校支出200.9億元，增長23.8%。高等學(xué)校經(jīng)費支出占全國總支出的比重分別為10.2%。高等學(xué)校的“科技活動經(jīng)費籌集”的漲幅略高于全國水平。對于高校的“研究與試驗發(fā)展經(jīng)費支出”，除在1998年出現(xiàn)過一次負

4、增長外，基本也保持了較高的增長趨勢。其中“應(yīng)用研究經(jīng)費支出”在“研究與試驗發(fā)展經(jīng)費支出”中所占的比重最大，基本保持在50 %以上，“基礎(chǔ)研究經(jīng)費支出”所占的比重逐年增加，同時“試驗發(fā)展經(jīng)費支出”所占的比重則逐年下降?！案咝？萍蓟顒尤藛T”變化較小，總體數(shù)量基本保持上升趨勢。（二）我國高校科技產(chǎn)出現(xiàn)狀分析專利戰(zhàn)略的實施促進了我國專利數(shù)量的迅速提高。專利申請量達到35.4萬件，比上年增長14.9%，授權(quán)量達到19.0萬件，比上年增長4.4%，其中發(fā)明專利申請量13.0萬件，比上年增長23.8%，發(fā)明專利授權(quán)量4.9萬件，比上年增長32.4%。全國共發(fā)表科技論文31.0萬篇，比上年增長了13.1%，其

5、中高校發(fā)表科技論文20萬篇，占全國發(fā)表科技論文的64.4%。這表明，我國科技發(fā)展，特別是基礎(chǔ)研究的重擔越來越多地落到高校身上。2004年，高校簽訂技術(shù)成交合同39289項，合同金額116.6億元；全國科技成果數(shù)為31720項，其中高?？萍汲晒麛?shù)為6857項。此外，高校在知識創(chuàng)新的過程中產(chǎn)出優(yōu)秀人才，在培養(yǎng)人才的過程中產(chǎn)出創(chuàng)新成果。教學(xué)、科研相互促進，投資省，效益高。二、我國高?？萍及l(fā)展面臨的困難與問題高校在科技工作方面有獨特的優(yōu)勢和特點，但也存在一些困難和問題，主要是：（一）與國外高?？萍纪度胂啾?，我國高?？萍冀?jīng)費相對不足。2004年，我國高校的R &D 經(jīng)費只有美國的7.6 %。這必

6、然造成我國高?？萍紕?chuàng)新基地、科研基礎(chǔ)設(shè)施條件與國外相比差距較大，難以產(chǎn)生重大科研成果。同時，高校自由研究經(jīng)費的籌集也較為困難。（二）與國家的要求相比，高校重大科技成果產(chǎn)出還有一段差距，高?？萍汲晒霓D(zhuǎn)化也較為困難?？傊?，我國科技資源相對有限，尤其需要合理的資源分配機制，因此加強對高?？萍纪度氘a(chǎn)出的研究具有重要的現(xiàn)實意義。目前有關(guān)科技投入對高?？萍籍a(chǎn)出影響的研究在文獻中還少有見到。因此，必須采用定量與定性相結(jié)合的分析方法，研究科技投入對高校科技論文、專利、成果等的影響并建立相應(yīng)的關(guān)聯(lián)模型，尋求高?？萍纪度肱c產(chǎn)出的最佳結(jié)合點。三、變量組的選取及數(shù)據(jù)的選取相關(guān)分析方法是一種研究兩組變量之間是否存在相

7、關(guān)關(guān)系的方法。在這里用來研究全國高校科技投入與科技產(chǎn)出兩組變量的相關(guān)性。通過對這兩組變量研究來分析科技活動內(nèi)部機制，以及變量組間是如何相互影響的。科技投入變量組由科技活動人員，研究與發(fā)展人員，科技經(jīng)費籌集額，研究與發(fā)展經(jīng)費支出等相關(guān)指標組成；科技產(chǎn)出是科技創(chuàng)新能力的直接反映，其衡量因素是科技論文數(shù)、科技成果獲獎數(shù)、專利申請和授權(quán)數(shù)，而科技活動對GDP 的影響，主要以技術(shù)市場合同成交金額等來衡量。因此，我們選取19952004年全國高校的科技投入與產(chǎn)出指標的相關(guān)數(shù)據(jù)來研究分析。具體指標及數(shù)據(jù)見表1；表2。表1高校科技投入情況年份科技經(jīng)費籌集額(億元）RD經(jīng)費支出（億元）其中科技活動人員（萬人）R

8、D人員（萬人年）基礎(chǔ)研究應(yīng)用研究試驗發(fā)展199549.542.36.523.312.532.414.4199656.547.87.526.713.733.214.8199773.157.79.731.616.432.616.619988554.48.730.515.334.516.91999102.963.511.437.714.434.217.62000166.876.717.84018.935.215.92001200102.41956.626.836.617.12002247.7130.527.867.135.638.318.12003307.8162.332.989.739.741.1

9、18.92004391.6200.947.9108.844.243.721.2年份專利申請(項)其中專利授權(quán)(項)其中科技論文(篇)重大科技成果(項)技術(shù)市場成交合同金額(億元)發(fā)明實用新型外觀設(shè)計發(fā)明實用新型外觀設(shè)計1995136357477118891258623106649426.821996132060471158542286111572447724232.161997129363564991215256511776986700545.29199814457946193223472436001786921733651.7719991769988747341304425848311040

10、73684162.28200029241942965171548652868281156266508110.53200138102636113737153457994312132608615686.41200259814282165841171069797340152954564072.64200310252770423751733416173015821041819026546106.6920041299755051994736857116.62表2 高?？萍籍a(chǎn)出情況四、模型分析與選擇僅僅了解高?？萍纪度牒彤a(chǎn)出的數(shù)據(jù)是遠遠不夠的，隱藏在這些數(shù)據(jù)之后的更重要的信息是關(guān)于這些數(shù)據(jù)的整體特征的描述

11、及對其發(fā)展趨勢的預(yù)測。因此必須借助于相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘工具，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律，以下的數(shù)據(jù)統(tǒng)計與挖掘均借助于SPSS11. 0 來實現(xiàn)。以“科技活動經(jīng)費籌集額”、“基礎(chǔ)研究經(jīng)費支出”、“應(yīng)用研究經(jīng)費支出”、“試驗發(fā)展經(jīng)費支出”、“科技活動人員”、“研究與試驗發(fā)展全時人員”為自變量;以“科技論文”為因變量，作為案例描述模型建立過程。（一）繪制散點圖繪制散點圖是相關(guān)分析過程中極為常用且非常直觀的分析方式。它將數(shù)據(jù)以點的形式畫在直角平面上。通過觀察散點圖能夠非常直觀地發(fā)現(xiàn)變量間的統(tǒng)計關(guān)系以他們的強弱程度和數(shù)據(jù)對的可能走向。下圖是科技論文與科技投入變量組的散點圖：圖1從圖1可以看出科技投入的各個變量對科

12、技論文都具有很強的相關(guān)性。（二）相關(guān)分析相關(guān)分析和回歸分析都是分析客觀事物之間關(guān)系的數(shù)量分析方法，兩者均是研究變量之間的相互依存關(guān)系，但回歸分析是通過一定的數(shù)學(xué)公式來反映變量之間相互關(guān)系的具體形式，必須明確變量的自變量和因變量地位，變量間的關(guān)系是不對等的；相關(guān)分析是確定變量之間的相關(guān)方向和密切程度，變量的地位是對等的?；貧w分析應(yīng)建立在相關(guān)分析的基礎(chǔ)上，而相關(guān)分析需要回歸分析來進一步描述數(shù)量關(guān)系的具體形式?？梢姡该骺傠x差平方和中有多大的比例可以用回歸直線來解釋。越接近1，Q就越接近0，說明數(shù)據(jù)點越接近回歸直線。因此它(01)是一個反映回歸方程擬合好壞的指標。被稱為測定系數(shù)，若將開方，r就是通常

13、所說的相關(guān)系數(shù)。相關(guān)系數(shù)的計算是由樣本資料來進行的，樣本量不同相關(guān)系數(shù)也不同，有必要對相關(guān)系數(shù)進行顯著性檢驗。通過相關(guān)性檢驗，模型才具有實際意義。圖2由圖2可知，科技論文與科技經(jīng)費籌集額的簡單相關(guān)系數(shù)為0.992，與基礎(chǔ)研究經(jīng)費支出的簡單相關(guān)系數(shù)為0.970，與應(yīng)用研究經(jīng)費支出的簡單相關(guān)系數(shù)為0.982，與試驗發(fā)展經(jīng)費支出的簡單相關(guān)系數(shù)為0.970。它們的相關(guān)系數(shù)檢驗的概率P值近似為0。因此，當顯著性水平= 0. 05 的時，都應(yīng)拒絕相關(guān)系數(shù)檢驗的零假設(shè)，認為兩總體存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。圖3由圖3可知，科技論文與科技活動人員的簡單相關(guān)系數(shù)為0.982，與R&D研究人員的簡單相關(guān)系數(shù)為0

14、.895。他們的相關(guān)系數(shù)檢驗概率P值為0。因此，當顯著性水平= 0. 05的時，都應(yīng)拒絕相關(guān)系數(shù)檢驗的零假設(shè)，認為兩總體存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。由于用最小二乘法估計參數(shù)要求自變量不是完全相關(guān)的，因此對這些相關(guān)度很高的自變量，也應(yīng)該從最后的模型中排除?？傊?，相關(guān)分析有助于建立最優(yōu)的回歸模型。（三）多元線性回歸模型多元線性回歸是一元線性回歸和相關(guān)分析的發(fā)展，當一元線性回歸模型無法完全解釋變量關(guān)系時，就需要研究多個自變量對一個因變量的相互作用，確定自變量和因變量之間的多元回歸方程，從而根據(jù)自變量的共同變動情況來測算和預(yù)測因變量的變動程度。多元線性回歸的計算原理與一元線性回歸是相同的，多元測定系數(shù)是全面

15、反映回歸方程擬合程度的指標。它指出回歸后，可由所有自變量的共同作用來解釋y 的總變動的比重。（1）普通多元線性回歸分析根據(jù)上述相關(guān)分析得出的結(jié)果，選擇與因變量科技論文具有顯著相關(guān)性的三個變量；基礎(chǔ)研究經(jīng)費支出、試驗發(fā)展經(jīng)費支出、應(yīng)用研究經(jīng)費支出作為方程的自變量。采用普通多元線性回歸( Enter)分析方法，利用SPSS11.0分析分析得結(jié)果如下：圖4用普通多元線性回歸(Enter) ，3個自變量均入選方程。決定系數(shù)為0. 966 ，對方程檢驗，F(xiàn) =56.661，P = 0. 000，有統(tǒng)計學(xué)意義。根據(jù)標準回歸系數(shù)，3個自變量對因變量(y) 的影響從大到小依次為“應(yīng)用研究經(jīng)費支出”() 、“試

16、驗發(fā)展經(jīng)費支出”() 、“基礎(chǔ)研究經(jīng)費支出”() 。得出多元線性回歸方程為：y = 36633.14 +321.754+ 1081.093 +878.978 （2）逐步多元線性回歸分析采用逐步多元線性回歸(Stepwise) 分析方法，利用SPSS11.0分析分析得結(jié)果如下： 圖5引進每一個變量時，都要保證標準化回歸系數(shù)有足夠的統(tǒng)計意義。由于在“試驗發(fā)展經(jīng)費支出”和“基礎(chǔ)研究經(jīng)費支出”加入后，使得在預(yù)判斷的概率水平下，標準化回歸系數(shù)沒有足夠的統(tǒng)計意義，所以這時計算機引入變量的回歸工作停止。因此僅有一個自變量“應(yīng)用研究經(jīng)費支出”入選方程，決定系數(shù)為0. 963，對方程檢驗， F = 211.16

17、2，P = 0.000， 有統(tǒng)計學(xué)意義。得出逐步多元線性回歸方程為；y = 37885.89 + 1583.252比較上述兩個回歸方程，含有3個自變量的方程不可取，因為其自變量較多，不利于實際應(yīng)用，而且并未因為多了兩個自變量而對因變量的回歸貢獻明顯增加(僅由0. 982 增至0. 983) 。因此用于預(yù)測“科技論文”的最佳線性回歸模型為； y = 37885.89 + 1583.252（四）非線性回歸模型的擬合由于變量之間的關(guān)系并不一定是簡單的線性關(guān)系，若仍用線性回歸分析去處理，則無法得出正確的結(jié)論，不能反映客觀的實際情況。因此，有必要選擇適當?shù)那€形式來作為回歸模型，以描述變量之間的真實關(guān)系

18、。應(yīng)用SPSS 的曲線估計過程對若干種曲線模型進行擬合，包括二次模型、復(fù)合模型、生長模型、三次模型、S 型模型、指數(shù)模型、逆模型、冪模型等，其中以三次模型的測定系數(shù)最高，達到0.989 ，因此選定三次模型作為“應(yīng)用研究經(jīng)費支出”與“科技論文”的相關(guān)模型。曲線方程( y :科技論文； x:應(yīng)用研究經(jīng)費指出支出)為：y = 47751.1 +432.051 x + 0.1717 - 0. 0007 MODEL； MOD_7.Independent； X2 Dependent Mth Rsq d.f. F Sigf b0 b1 b2 b3 X11 CUB .989 6 183.87 .000 477

19、51.1 432.051 .1717 -.0007 圖6 “科技論文”與“應(yīng)用研究經(jīng)費支出”的線性擬合圖7 “科技論文”與“應(yīng)用研究經(jīng)費支出”的三次曲線擬合通過對圖6圖7進行比較分析，可以看出圖6中的線性擬合線與實際觀測值之間存在較大的誤差，而在圖7中的三次曲線擬合線與實際觀測值之間的誤差較小，所以在描述“應(yīng)用研究經(jīng)費支出”與“科技論文”的相關(guān)關(guān)系上，三次曲線模型擬合比線性回歸模型擬合的效果好。五、模型分析結(jié)果綜述關(guān)于“專利申請”、“專利授權(quán)”、 “重大科技成果”、“技術(shù)市場成交合同金額” 等其他模型的建模方式類似，不再贅述，僅列出模型的分析結(jié)果。表3 其他科技投入與科技產(chǎn)出的相關(guān)模型分析結(jié)果

20、綜述因變量自變量模型類型測定系數(shù)顯著性概率模型表達式專利申請應(yīng)用研究經(jīng)費支出三次模型0.9940.00y = 3489.62 -193.41 x + 4.8070- 0. 0204專利授權(quán)基礎(chǔ)研究經(jīng)費支出三次模型0.8870.03y = 1392.76 -31.446 x +2.0630- 0.0085重大科技成果應(yīng)用研究經(jīng)費支出三次模型0.8760.01y = 10769.6 -170.18 x + 1.8452- 0. 0056技術(shù)市場成交合同金額基礎(chǔ)研究經(jīng)費支出三次模型0.8670.05y = -62.406+17.0635 x -0.5933+0.0066可以看出，“專利申請”99.4

21、 %的變化可以由“應(yīng)用研究經(jīng)費支出”來解釋，兩者具有相當高的相關(guān)關(guān)系。說明科技投入越大，科技產(chǎn)出越多。這也符合實際情況，科技投入越大，總體上科技產(chǎn)出越大。“專利授權(quán)”與“基礎(chǔ)研究經(jīng)費支出”也具有高度緊密的相關(guān)關(guān)系，解釋的程度達到88.7%。至于其他方面的科技產(chǎn)出，“重大科技成果”主要依賴于“應(yīng)用研究經(jīng)費支出”；“技術(shù)市場成交合同金額”主要依賴于“基礎(chǔ)研究經(jīng)費支出”?？萍纪度雽萍籍a(chǎn)出的影響很強烈，科技經(jīng)費對科技成果的轉(zhuǎn)化影響很大。從測定系數(shù)和顯著性概率可以看出，這四組模型均有很好的擬合效果，可用于根據(jù)當年科技投入預(yù)測這四種類型的科技產(chǎn)出。六、 結(jié)論通過分析高校科技投入和產(chǎn)出的相關(guān)模型，可以看出

22、，高校科技投入與產(chǎn)出有相當緊密的相關(guān)關(guān)系，科技投入對科技產(chǎn)出有重要影響?？萍纪度肱c科技產(chǎn)出是正相關(guān)的，科技投入越大，科技產(chǎn)出越高，而且科技經(jīng)費的投入和科技成果市場轉(zhuǎn)化有很高相關(guān)性，說明這幾年高?？萍汲晒D(zhuǎn)化工作有了一定的效果。根據(jù)10 年高校科技投入和產(chǎn)出的數(shù)據(jù)所建立的模型，可以為國家的科技投入，尤其是在高校的科技投入的政策制定方面，提供依據(jù)。利用本篇論文所建立的多個科技投入產(chǎn)出關(guān)系模型表達式，可以在國家期望的產(chǎn)出方向上進行調(diào)整，并根據(jù)現(xiàn)有投入預(yù)測未來產(chǎn)出。當然模型的分析還只是初步的，需要在不斷的運用中加以調(diào)整和修改，使之更好地用于高?？萍纪度氘a(chǎn)出的預(yù)測和決策。參考文獻：1、 李荔 張曉耘 對我?？蒲袪顩r的分析與思考 廣東工業(yè)大學(xué)學(xué)報 2003.122、 任一紅 關(guān)于我國科技投入政策與現(xiàn)狀的若干思考 科技管理 2000.33、 連燕華 于浩 我國企業(yè)科技投入與產(chǎn)出分析 科技管理 2003.44、 粱燕 楊健安 我國高?？萍蓟顒拥湫拖嚓P(guān)分析 中國科技論壇 2004.75、 王貽志 茅國平 科技投入與產(chǎn)出的計量研 上海市社會科學(xué)院 6、 張華勝 薛瀾 基于典則相關(guān)分析的制造業(yè)知識性投入與產(chǎn)出效率評估 中國管理科學(xué) 2003.87、 何曉群 編著： 多元統(tǒng)計分析 中國人民大學(xué)出版社 2004.18、 薛薇 編著： SPSS統(tǒng)計分析方法及應(yīng)用 電子工業(yè)出版社 20