杭州等10城市R&D經(jīng)費(fèi)投入的聚類分析

宗 秋，金 京，左曉琴，張爽爽，彭建良

(浙江工商大學(xué) 管理工程與電子商務(wù)學(xué)院，杭州 310018)

科技創(chuàng)新能力是衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的重要指標(biāo)，可以用R&D(research and development)經(jīng)費(fèi)投入占GDP比重來(lái)表示[1]。R&D經(jīng)費(fèi)投入占GDP比重(以下簡(jiǎn)稱R&D投入)已受到廣泛關(guān)注，例如：蔣惠鳳[2]采用聚類分析法，通過(guò)對(duì)江蘇省主要城市投入狀況的比較分析發(fā)現(xiàn)，在科技投入方面常州與南京、蘇州類似；陶曉懿[3]對(duì)區(qū)域R&D投入和產(chǎn)出進(jìn)行聚類分析，提出合理配置資源和提高產(chǎn)出效率的對(duì)策；遲國(guó)泰等[4]通過(guò)建立科技評(píng)價(jià)模型，對(duì)樣本城市數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，從而歸納出相似省份的發(fā)展特征；趙慶等[5]通過(guò)對(duì)中國(guó)R&D投入現(xiàn)狀進(jìn)行分析，針對(duì)“十三五”規(guī)劃目標(biāo)提出對(duì)策；王潔[6]從宏觀和微觀兩方面分析了R&D投入現(xiàn)狀，并就企業(yè)和政府分別提出對(duì)策建議；沈欣[7]、丁魁禮等[8]從政府R&D投入方面入手，分析其現(xiàn)存問(wèn)題及影響因素并提出對(duì)策建議。此外，楊瑩[9]、程美華[10]、金雪軍等[11]以單個(gè)城市為例對(duì)政府科技投入進(jìn)行研究。綜上所述，對(duì)R&D投入的研究取得了許多成果。根據(jù)《杭州市科技創(chuàng)新“十三五”規(guī)劃》，到2020年杭州市全社會(huì)研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出占生產(chǎn)總值的比重達(dá)到3.5%的目標(biāo)，為了確保該目標(biāo)的順利實(shí)現(xiàn)，杭州市應(yīng)借鑒其他城市的經(jīng)驗(yàn)。為此，筆者選取了國(guó)內(nèi)R&D投入名列前茅的10城市，將這些城市進(jìn)行多因素聚類分析，找出與杭州市在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面具有相似特征的城市，以確保R&D投入具備可比性。據(jù)此借鑒相關(guān)城市R&D投入的經(jīng)驗(yàn)，為杭州市進(jìn)一步提升R&D投入提供參考。

1 聚類分析原理和指標(biāo)選取

1.1 聚類分析原理

R&D投入的聚類分析可以有效避免評(píng)價(jià)中主觀性過(guò)強(qiáng)的危險(xiǎn)。這對(duì)杭州市創(chuàng)新投入的精準(zhǔn)定位，制定針對(duì)性強(qiáng)的政策保障體系是十分重要的。聚類分析原理是將一組對(duì)象(抽象或物理)集合到一起，通過(guò)不斷的分組，最終形成不同的類，組成一類的對(duì)象具有相似性[12-14]。由于Ward法具有同類樣本的離差平方和較小、類與類的離差平方和較大的優(yōu)點(diǎn)，因此本文采用Ward法，類間距離的衡量指標(biāo)為歐氏距離，其公式如下：

式中：xi，tn表示tn時(shí)刻第i個(gè)目標(biāo)的值；di，j表示第i個(gè)目標(biāo)和第j個(gè)目標(biāo)之間的差距，其值越接近于0，說(shuō)明其相似程度越接近。

1.2 指標(biāo)選取

為了對(duì)R&D投入進(jìn)行聚類分析，一方面引入R&D投入的測(cè)度指標(biāo)R&D投入比重和政府科技撥款占當(dāng)?shù)刎?cái)政支出比重(以下簡(jiǎn)稱財(cái)政支出比重)，另一方面引入反映城市產(chǎn)業(yè)特征和企業(yè)自主投入特征的測(cè)度指標(biāo)第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重和企業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)支出占主營(yíng)業(yè)務(wù)收入比重(以下簡(jiǎn)稱企業(yè)R&D投入比重)[15]。

2 杭州等10城市R&D投入的多因素聚類分析

2.1 R&D投入比重與財(cái)政支出比重的多因素聚類

2015年杭州等10城市R&D投入相關(guān)數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 2015年杭州等10城市R&D投入相關(guān)數(shù)據(jù)Table 1 R&D investment data in 10 cities such as Hangzhou in 2015 %

數(shù)據(jù)來(lái)源：《2016年杭州市統(tǒng)計(jì)年鑒》等10城市統(tǒng)計(jì)年鑒。

R&D投入比重和財(cái)政支出比重是反映創(chuàng)新經(jīng)費(fèi)投入的重要指標(biāo)[16]。要想了解杭州與哪些城市在創(chuàng)新投入方面最相似，可利用相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。采用SPSS 24.0軟件對(duì)上述10城市的R&D投入水平進(jìn)行聚類分析，從而掌握這些城市R&D投入的差異。R&D投入比重與財(cái)政支出比重的多因素聚類系數(shù)如表2所示。最先合并為一類的是階為1和9的城市，即無(wú)錫和寧波，說(shuō)明這兩者在R&D經(jīng)費(fèi)投入方面最相似；第2步合并為一類的是階為7和8的城市，即杭州和武漢，依此類推，聚類樹(shù)狀如圖1所示。將10城市分成4類：北京自成一類；上海、天津、武漢、杭州同屬一類；深圳、無(wú)錫屬于一類；南京、寧波、蘇州同屬一類。

表2R&D投入比重與財(cái)政支出比重的組合聚類系數(shù)表

Table2Clustering coefficient table of the proportions of R&D investment and financial expenditure

階群集組合群集1群集2系數(shù)首次出現(xiàn)階群集群集1群集2下一階1190．0470032780．0980043120．1701074570．2590265360．35200865100．5504077150．7813688131．0747599141．948800

圖1 R&D投入比重與財(cái)政支出比重的多因素聚類樹(shù)狀圖Fig.1 Clustering dendrogram of the proportions ofR&D investment and financial expenditure

2.2 R&D投入比重、財(cái)政支出比重及第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重的組合聚類

在R&D投入比重與財(cái)政支出比重多因素聚類的基礎(chǔ)上，結(jié)合城市產(chǎn)業(yè)特點(diǎn)，增加第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重這一指標(biāo)，進(jìn)行進(jìn)一步的多因素聚類分析。3項(xiàng)指標(biāo)的多因素聚類系數(shù)如表3所示，多因素聚類樹(shù)狀如圖2所示。由圖2可知，當(dāng)增加第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重時(shí)，城市的分類會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)變化：北京仍然自成一類；深圳、上海同屬一類；南京、武漢、杭州、蘇州同屬一類；天津、寧波、無(wú)錫同屬一類。

表3R&D投入比重、財(cái)政支出比重及第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重的多因素聚類系數(shù)表

Table3Clustering coefficient table of the proportions of R&D investment，financial expenditure and the output value of the tertiary industry

階群集組合群集1群集2系數(shù)首次出現(xiàn)階群集群集1群集2下一階1190．0470032780．0980043120．1701074570．2590265360．35200865100．5504077150．7813688131．0747599141．948800

圖2 R&D投入比重、財(cái)政支出比重及第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重的多因素聚類樹(shù)狀圖Fig.2 Clustering dendrogram of the proportionsof R&D investment， financial expenditure andthe output value of the tertiary industry

2.3 R&D投入比重、財(cái)政支出比重、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重及企業(yè)R&D投入比重的多因素聚類

在以上3項(xiàng)指標(biāo)的基礎(chǔ)上，增加企業(yè)R&D投入比重的指標(biāo)作聚類分析。R&D投入比重、財(cái)政支出比重、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重與企業(yè)R&D投入比重的多因素聚類系數(shù)和聚類樹(shù)狀如表4和圖3所示，由此可見(jiàn)：北京仍自成一類；南京、寧波、蘇州同屬一類；上海、杭州、武漢、天津同屬一類；深圳、無(wú)錫同屬一類。

表4 R&D投入比重、財(cái)政支出比重、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重及企業(yè)R&D投入比重的多因素聚類系數(shù)表Table 4 Clustering coefficient table of the proportions of R&Dinvestment，financial expenditure，the output value of thetertiary industry and R&D investment in enterprises

圖3 R&D投入比重、財(cái)政支出比重、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重及企業(yè)R&D投入比重的多因素聚類樹(shù)狀圖Fig.3 Clustering dendrogram of the proportionsof R&D investment， financial expenditure，the output value of the tertiary industry andR&D investment in enterprises

2.4 杭州多指標(biāo)組合聚類的結(jié)果

由R&D投入比重、財(cái)政R&D支出比重的二因素進(jìn)行組合聚類，得出杭州、武漢、天津、上海同屬一類。其中，杭州R&D投入比重均低于其他3城市，而財(cái)政R&D支出比重均高于其他3城市。由R&D投入比重、財(cái)政R&D支出比重、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重的三因素進(jìn)行組合聚類，得出杭州、武漢、南京、蘇州同屬一類。其中，杭州R&D投入比重略低于武漢，而高于蘇州、南京；在財(cái)政R&D支出比重及第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重兩方面杭州均高于其他3城市。由R&D投入比重、財(cái)政R&D支出比重、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重、企業(yè)R&D投入比重的四因素進(jìn)行組合聚類，得出杭州、武漢、天津、上海同屬一類。其中，杭州R&D投入比重低于其他3城市；第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重僅次于上海外，高于其他2城市；杭州財(cái)政R&D支出比重、企業(yè)R&D投入比重均高于其他3城市。

3 結(jié) 語(yǔ)

本文以杭州等10城市2015年科技投入相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行多因素聚類分析，R&D投入特征、城市產(chǎn)業(yè)特征和企業(yè)自主投入特征的多因素聚類結(jié)果顯示，與杭州最為相近的城市為武漢，其次為天津、上海，再次為南京和蘇州。從實(shí)際情況看，杭州與北京在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、財(cái)政支出比重等指標(biāo)上相差較大，明顯不可比。而杭州與武漢同為副省級(jí)城市，在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、企業(yè)R&D投入比重等指標(biāo)上比較相近，尤其是近幾年武漢的財(cái)政R&D投入增速很快。因此，杭州可借鑒武漢的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)一步挖掘科技投入的潛力或新途徑，例如：進(jìn)一步增加財(cái)政R&D支出，充分發(fā)揮財(cái)政資金的杠桿作用，制定有效的激勵(lì)政策，引導(dǎo)企業(yè)增加R&D投入；引進(jìn)高層次人才，構(gòu)建高層次研發(fā)基地，提升高層次科研投入等。

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