基于生存分析的区域科技创新能力研究

　　摘要：国际上，通常采用全社会研究与试验发展经费支出占GDP比例这一指标来反映一个国家的科技实力与核心竞争力，称其为R&D投入强度。R&D投入强度是反映某一地区科技创新能力的关键标准。本文通过1998～2011年的R&D经费投入强度计算得出所需的生存时间，并综合以往相关文献得到衡量科技创新能力的一系列指标，运用生存分析中的Cox回归模型，找出对省市创新能力起关键作用的指标，充分利用现有资源，进而指出河北省发展的短板所在，为提升我国整体创新能力提供有力支持。

　　关键词：区域科技创新；R&D经费；生存分析；Cox回归

　　一、引言

　　区域科技创新能力是衡量区域创新系统状况的重要尺度，是增强地区竞争力、促进经济发展的重要手段。一个地区科技创新能力的提升，已逐渐成为该地区获取竞争优势的决定性因素。随着中国十八大的召开，提高区域创新能力再一次被重点提上议程讨论。2011年，我国全社会R&D经费投入占GDP的比重达到1.84%，比上年提高近0.2个百分点。单看增长幅度，0.2个百分点不算小，但要看到，2011年各省市创新能力参差不齐，江苏省是2.2%，上海、北京等已经超过3%，河北省只有0.82%，连全国平均水平都没有达到，更不用说与国外进行对比。根据世界经合组织的统计，这一指标的世界各国平均水平是2%，在一些发达国家，如美国、日本、法国、英国、德国等早在1994年就超过2%。因此提高全社会研究与试验发展经费支出占GDP的比值，已成为主要发达国家和新型工业化国家共同的目标。

　　截至2011年年底，我国能达到国际水平的省市为6个，占19.35%。因此研究制约技术创新能力提高的因素变得至关重要。目前，从已有的文献来看国内外学者主要运用模糊数学、SPA联系函数、因子分析法、层次分析法（AHP）、神经网络法、主成分分析法、灰色评价和DEA等方法对区域科技创新能力进行研究。例如，巴吾尔江等利用主成分分析法对区域科技创新能力进行评价，得出创新综合排名，最终引入到新疆地区的发展中；童纪新等采用灰色关联分析区域科技创新效率，并对江苏省进行实证研究；王亚伟等对模糊综合评价进行改进后应用于区域科技创新能力的评估中，全方位评估河南省科技创新能力。

　　国内外学者广泛将Cox比例风险模型应用于临床医学等领域，如ThomasD.Cook研究未加审定的事件；Kyriakikitikidou利用生存分析研究森林的可持续发展。生存分析是将事件的结果（终点事件）和出现这一结果所经历的时间（即生存时间）结合起来研究的一种统计分析方法。它有一个重要特点：在研究期间结束时某些个体上还没有发生所观测的含有这些事件的数据称为删失数据，而且生存分析所提供的生存函数能够反映研究事件在每一时点的生存率，能够得到其他传统统计方法无法得到的动态数据。

　　二、数据的来源及处理

　　本文选取1998～2011年的全国数据。考虑数据的可得性和统计口径的一致性，研究时间从1998年开始，因为各省市R&D经费支出官方数据是从1998年开始有的。国际上通常以2%作为创新水平的标志，鉴于中国的实际情况，R&D经费投入强度达到2%以上的省份仅有6个，所以选取R&D经费支出占GDP的比重达到1.5%，这一点大致符合中国创新实力。原始数据选自《中国统计年鉴》及《中国科技统计年鉴》，指标体系构建按2011年GDP排名顺序。本文共选取全国31个省市，对中国创新实力进行综合评价，找到与创新水平紧密相关的发展因素。

　　（一）构建评价指标体系

　　结合以往文献资料，从区域创新能力的构成要素出发，通过筛选构建了包含3个一级指标和11个二级指标，主要从科技产出、科技投入和科技项目三个方面来衡量区域创新水平，具体指标构成如图1所示。

　　（二）指标体系建设

　　科技创新过程可以大致分为四个阶段：人、财、物等资源的投入阶段；生产研发阶段；研发成果的产出阶段；最终成果的使用管理阶段。资源投入是基础，研发是过程，成果产出是结果，而实践使用是最终目的。要想把握研发过程全局，需从整体上了解各指标要素。

　　1.科技产出

　　产出能力作为结果指标体系，反映了整体研发成果，也是研发的最终目的，同时还是衡量创新能力的主要指标，产出成果直接表现了创新过程是否成功。本文选取拥有有效发明专利数、发明专利申请数和发明专利授权数占专利授权数比重三个指标来综合反映创新水平的高低。

　　2.科技资源

　　企业的生产发展，学校的正常运转等都是建立在人力、物力和财力的基础上，新的创新成果的出现同样需要具备这三大要素。R&D人员、R&D经费、R&D经费投入强度和科普经费筹资额等是支撑科研创新顺利开展的关键因素。结合先前文献资料，本文选取上述四个指标，作为创新过程中的基础准备条件。

　　3.科技项目

　　研发项目承载着投入与产出，关系到投入是否得到合理、有效地应用，同时也关系到最终产出成果及其新产品的应用。研发项目成功率越高，投入生产应用的产品成果越多，表明此地区的创新能力较强。本文选取高等院校R&D课题、高技术产业R&D项目、规模以上工业企业R&D项目和研究与开发机构R&D课题四个指标加以反映。

　　三、Cox分析及应用

　　（一）模型设计

　　生存分析的目的主要用于估计生存函数，但由于生存分析的数据包含部分截尾数据，用一般的回顾分析来研究协变量对生存函数S（t，X）的影响是不适用的。Cox回归分析法用于分析多个因素对生存时间的影响作用与比较。本文研究事件就是R&D经费之出占GDP比例是否超过1.5%，到调查截止时仍未达到这个水平的省份称为删失数据。本文定义是否到达1.5%为生存状态变量，观察期内达到即为生存，标记为1；未达到定义为0，表示观察期末仍未达到或出现观察期间失访情况的数据。

　　本文将生存时间定义为1998年开始到R&D占GDP比例达到1.5%所经历的时间。为了进一步确定哪些因素对创新能力有重要影响，本研究利用Cox回归模型对影响创新率的多种因素进行分析，试图考察产出能力、研发能力和潜在投入能力是否对创新效率有显著意义。本模型公式为