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【摘要】城市拥有专利权的数量和质量以及运用专利制度的能力与水平，是城市综合科技实力、核心竞争力的重要体现。从专利角度入手，构建城市科技创新能力评价指标体系，运用因子分析法对中部六省省会城市的专利信息进行实证研究。结果表明，合肥、武汉在创新意识、创新潜力和市场价值方面具有相对优势，而南昌、郑州城市在创新发展速度方面具有相对优势。
【关键词】城市 科技创新 专利 因子分析
一、引言
科学技术发展日新月异，科技创新已成为推动经济社会发展的主导力量。城市是经济社会发展的重要载体，也是创新要素的主要集聚地，而科技创新在城市发展中的作用日益突出。专利是衡量一个国家或地区科技创新能力的重要指标，专利的拥有量既能反映出该区域科技成果的原始创新能力，又能折射出这些成果的市场应用潜能。一个城市拥有专利权的数量和质量以及运用专利制度的能力与水平，是城市综合科技实力的重要体现。关于以专利信息为核心的区域技术创新能力研究，国内学者采用不同的评价指标和方法对其进行了研究，并得出了诸多有益的研究结论。本文依据专利申请量、授权量、有效量等指标，对包含太原市在内的6个中部六省会城市2009～2014年公开的中国专利相关信息进行整理，然后采用因子分析方法进行实证分析，从而对这些城市的科技创新能力发展现状，然后得出提高太原市科技创新能力的建议。
二、城市科技创新能力评价模型的构建及实证研究
（一）专利视角下城市科技创新评价指标体系的确定
本文通过对国内有关专利评价指标体系文献资料的调研，以城市科技创新体系构成要素为基点，在遵循科学性、实用性、可操作性和指导性原则的基础上，立足于专利数量、质量和价值层面，构建专利视角下城市科技创新能力评价体系（见表1）。
选取中部六省省会城市为样本进行研究，研究过程中所需要的相关专利数据来源于国家知识产权局、国家统计局、省会城市科技局和知识产权局，具有准确性。
（三）对样本数据进行实证分析
利用因子分析方法对表2的样本数据进行计算，打开“因子分析”对话框，选择专利申请量、专利申请量增长率、发明专利申请量等全部指标作为分析变量，单击“描述”按钮，选择输出原始分析结果与原始变量的相关系数矩阵。单击“抽取”按钮，选择“主成分”提取因子方法，.由于各变量计量单位不同，选择“相关性矩阵”进行主成分分析，选择输出“未旋转的因子解”和“碎石图”复选框，基于特征值大于1抽取主成分。单击“旋转”按钮，选择方差最大化正交旋转并且输出旋转结果及因子负荷散点图。单击“得分”按钮，选择为“保存为变量”和“显示因子得分系数矩阵”复选框，方法为“回归法”。单击“确定”按钮，输出分析结果如下图所示：
通过因子分析可以看出，选取特征值大于1的四个因子，就可以很好地代表17项二级指标。
专利申请量、发明专利申请量、专利授权量、发明专利授权量、发明专利有效量、每万人发明专利拥有量、每亿元GDP发明专利拥有量这7个指标在第一个因子上载荷比较大，可以将第一个因子命名为科技创新意识因子，即F1代表着科技创新意识因子；
专利申请量增长率、发明专利申请量增长率、专利授权量增长率、发明专利授权量增长率这4个指标在第二个因子上载荷比较大，可以将第二个因子命名城市科技创新发展速度因子，即F2代表着城市科技创新发展速度因子；
专利授权率、发明专利授权率、发明专利占比重和发明专利有效率这4个指标在第三个因子上载荷比较大，可以将第三个因子命名为科技创新潜力因子，即F3代表着科技创新潜力因子；
签订技术项目数量和签订技术金额这2个指标在第四个因子上载荷比较大，可以将第四个因子命名为市场价值因子，即F4代表着市场价值因子。
各个因子计算公式如下：
（四）综合评价分析
综上所述，根据所得结果，然后加上四个因子的方差贡献率得表达式：（45.071*FAC1-1+19.352*FAC2-1+10.835*FAC3-1+ 9.980*FAC4-1）/85.237
就可以得到综合评分，外加上四项因子的得分，见表6。
三、结论与建议
通过上述排名可知，合肥市以总分0.32的得分排在了第一位，这说明合肥市在中部六省会城市中的科技创新能力最强，其次是长沙市、武汉市、郑州市、南昌市、太原市。太原市以总得分为-0.84的排名排在了第六位，这说明太原市的科技创新能力在中部六省会城市中是最差的，这主要跟以下几个方面有关系。
（一）科技创新意识
F1是反映城市科技创新意识的因子，F1由专利申请量、发明专利申请量、专利授权量、发明专利授权量、发明专利有效量、每万人发明专利拥有量、每亿元GDP发明专利拥有量这7个指标组成。科技创新意识排名由强到弱依次为武汉市、长沙、郑州、合肥市、太原市、南昌市。其中太原市专利申请量在37626件，而科技创新意识排名第一的武汉市近六年专利申请总量为129111件，是太原市的3倍多，这间接说明太原市的科技创新意识还需要进一步加强。
（二）科技创新发展速度
专利申请量增长率、发明专利申请量增长率、专利授权量增长率、发明专利授权量增长率反映的是城市科技创新发展速度因子，？太原市在这一项上排名第六，说明太原市的专利发展速度较慢，进而影响着科技创新能力的发展速度。近六年太原市专利申请增长率为7.11%，这在中部六省会城市中发展最慢的，因此，太原市要强增强科技创新能力，就必须提高专利申请量增长率等指标。
（三）科技创新潜力
专利授权率、发明专利授权率、发明专利占比重和发明专利有效率这4个指标反映的是科技创新潜力因子。太原市排名第六，专利授权率和发明专利授权率为41.23%和27.43%，排名分别为第六和第五，挺靠后，这说明太原市科技创新潜力不足，需要加强。 （四）市场价值
签订技术项目数量和签订技术金额这2个指标反映着市场价值，代表着专利成果转化价值，而太原市的这项排名排在了中部六省份的最后一名，可见太原市专利转化成果还需要加强。
通过以上结论可以就如何提高太原市的科技创新能力提出相应的建议：1.太原市应该加大投资力度，提高太原市的科研机构、高校以及高新企业进行专利申请工作的重视，还要鼓励在校大学生进行专利的申请，进而提高专利的申请意识；2.政府应该通过设立奖金的方式来激发科技成果转化率，使得更多的专利技术应用到社会中去，从而创造社会价值，进而促进太原市的科技创新能力；3.政府应该鼓励发展专利中介服务机构，并搭建新的产学研协同创新平台，引导金融机构对专利技术项目给予信贷支持，这样就更能促进太原市科技创新能力的快速提升。
参考文献
[1]吴自斌.科学技术是政治文明发展的不竭动力[J].学海，2005（2）.
[2]熊彼特.经济发展理论[M].北京：商务印书馆，1990.
[3]高洪深.区域经济学[M].北京：中国人民大学出版社，2002.
[4]杨华峰，邱丹，余艳.创新型城市的评价指标体系[J].统计与决策，2007，（6）.
[5]金吾伦，李敬德，颜振军.北京如何率先成为创新型城市[J].前线，2006，（2）.
[6]杨冬梅，赵黎明，闫凌州.创新型城市：概念模型与发展模式[J].科学学与科学技术管理，2006，（8）.
[7]王仁祥，邓平.创新型城市评价指标体系的构建[J].工业技术经济，2008（1）.
[8]石忆邵，卡海燕.创新型城市评价指标体系及其比较分析[J].中国科技论坛，2008（1）.
[9]惠宁，谢攀，霍丽.创新型城市指标评价体系研究[J].经济学家，2009（2）.l
[10]吴二娇，刘璟.广东省科技创新效率与经济增长的实证研究[J].科技管理研究，2009（7）：215-217.
[11]徐小钦，黄馨，梁彭勇.基于DEA与Malmquist指数法的区域科技创新效率评价-以重庆市为例[J].数理统计与管理，2008（6）：974-985.
[12]于成学.中国副省级城市科技创新效率评价与实证[J].科技管理研究，2010（1）：61-63.
[13]姜鑫，余兴厚，罗佳.我国科技创新评价研究[J].技术经济与管理研究，2010（4）：41-45.
[14]刘思峰，郭天榜，党耀国，等.灰色系统理论及其应用[M].北京：科学出版社，2004：50-84.
【关键词】城市 科技创新 专利 因子分析
一、引言
科学技术发展日新月异，科技创新已成为推动经济社会发展的主导力量。城市是经济社会发展的重要载体，也是创新要素的主要集聚地，而科技创新在城市发展中的作用日益突出。专利是衡量一个国家或地区科技创新能力的重要指标，专利的拥有量既能反映出该区域科技成果的原始创新能力，又能折射出这些成果的市场应用潜能。一个城市拥有专利权的数量和质量以及运用专利制度的能力与水平，是城市综合科技实力的重要体现。关于以专利信息为核心的区域技术创新能力研究，国内学者采用不同的评价指标和方法对其进行了研究，并得出了诸多有益的研究结论。本文依据专利申请量、授权量、有效量等指标，对包含太原市在内的6个中部六省会城市2009～2014年公开的中国专利相关信息进行整理，然后采用因子分析方法进行实证分析，从而对这些城市的科技创新能力发展现状，然后得出提高太原市科技创新能力的建议。
二、城市科技创新能力评价模型的构建及实证研究
（一）专利视角下城市科技创新评价指标体系的确定
本文通过对国内有关专利评价指标体系文献资料的调研，以城市科技创新体系构成要素为基点，在遵循科学性、实用性、可操作性和指导性原则的基础上，立足于专利数量、质量和价值层面，构建专利视角下城市科技创新能力评价体系（见表1）。
选取中部六省省会城市为样本进行研究，研究过程中所需要的相关专利数据来源于国家知识产权局、国家统计局、省会城市科技局和知识产权局，具有准确性。
（三）对样本数据进行实证分析
利用因子分析方法对表2的样本数据进行计算，打开“因子分析”对话框，选择专利申请量、专利申请量增长率、发明专利申请量等全部指标作为分析变量，单击“描述”按钮，选择输出原始分析结果与原始变量的相关系数矩阵。单击“抽取”按钮，选择“主成分”提取因子方法，.由于各变量计量单位不同，选择“相关性矩阵”进行主成分分析，选择输出“未旋转的因子解”和“碎石图”复选框，基于特征值大于1抽取主成分。单击“旋转”按钮，选择方差最大化正交旋转并且输出旋转结果及因子负荷散点图。单击“得分”按钮，选择为“保存为变量”和“显示因子得分系数矩阵”复选框，方法为“回归法”。单击“确定”按钮，输出分析结果如下图所示：
通过因子分析可以看出，选取特征值大于1的四个因子，就可以很好地代表17项二级指标。
专利申请量、发明专利申请量、专利授权量、发明专利授权量、发明专利有效量、每万人发明专利拥有量、每亿元GDP发明专利拥有量这7个指标在第一个因子上载荷比较大，可以将第一个因子命名为科技创新意识因子，即F1代表着科技创新意识因子；
专利申请量增长率、发明专利申请量增长率、专利授权量增长率、发明专利授权量增长率这4个指标在第二个因子上载荷比较大，可以将第二个因子命名城市科技创新发展速度因子，即F2代表着城市科技创新发展速度因子；
专利授权率、发明专利授权率、发明专利占比重和发明专利有效率这4个指标在第三个因子上载荷比较大，可以将第三个因子命名为科技创新潜力因子，即F3代表着科技创新潜力因子；
签订技术项目数量和签订技术金额这2个指标在第四个因子上载荷比较大，可以将第四个因子命名为市场价值因子，即F4代表着市场价值因子。
各个因子计算公式如下：
（四）综合评价分析
综上所述，根据所得结果，然后加上四个因子的方差贡献率得表达式：（45.071*FAC1-1+19.352*FAC2-1+10.835*FAC3-1+ 9.980*FAC4-1）/85.237
就可以得到综合评分，外加上四项因子的得分，见表6。
三、结论与建议
通过上述排名可知，合肥市以总分0.32的得分排在了第一位，这说明合肥市在中部六省会城市中的科技创新能力最强，其次是长沙市、武汉市、郑州市、南昌市、太原市。太原市以总得分为-0.84的排名排在了第六位，这说明太原市的科技创新能力在中部六省会城市中是最差的，这主要跟以下几个方面有关系。
（一）科技创新意识
F1是反映城市科技创新意识的因子，F1由专利申请量、发明专利申请量、专利授权量、发明专利授权量、发明专利有效量、每万人发明专利拥有量、每亿元GDP发明专利拥有量这7个指标组成。科技创新意识排名由强到弱依次为武汉市、长沙、郑州、合肥市、太原市、南昌市。其中太原市专利申请量在37626件，而科技创新意识排名第一的武汉市近六年专利申请总量为129111件，是太原市的3倍多，这间接说明太原市的科技创新意识还需要进一步加强。
（二）科技创新发展速度
专利申请量增长率、发明专利申请量增长率、专利授权量增长率、发明专利授权量增长率反映的是城市科技创新发展速度因子，？太原市在这一项上排名第六，说明太原市的专利发展速度较慢，进而影响着科技创新能力的发展速度。近六年太原市专利申请增长率为7.11%，这在中部六省会城市中发展最慢的，因此，太原市要强增强科技创新能力，就必须提高专利申请量增长率等指标。
（三）科技创新潜力
专利授权率、发明专利授权率、发明专利占比重和发明专利有效率这4个指标反映的是科技创新潜力因子。太原市排名第六，专利授权率和发明专利授权率为41.23%和27.43%，排名分别为第六和第五，挺靠后，这说明太原市科技创新潜力不足，需要加强。 （四）市场价值
签订技术项目数量和签订技术金额这2个指标反映着市场价值，代表着专利成果转化价值，而太原市的这项排名排在了中部六省份的最后一名，可见太原市专利转化成果还需要加强。
通过以上结论可以就如何提高太原市的科技创新能力提出相应的建议：1.太原市应该加大投资力度，提高太原市的科研机构、高校以及高新企业进行专利申请工作的重视，还要鼓励在校大学生进行专利的申请，进而提高专利的申请意识；2.政府应该通过设立奖金的方式来激发科技成果转化率，使得更多的专利技术应用到社会中去，从而创造社会价值，进而促进太原市的科技创新能力；3.政府应该鼓励发展专利中介服务机构，并搭建新的产学研协同创新平台，引导金融机构对专利技术项目给予信贷支持，这样就更能促进太原市科技创新能力的快速提升。
参考文献
[1]吴自斌.科学技术是政治文明发展的不竭动力[J].学海，2005（2）.
[2]熊彼特.经济发展理论[M].北京：商务印书馆，1990.
[3]高洪深.区域经济学[M].北京：中国人民大学出版社，2002.
[4]杨华峰，邱丹，余艳.创新型城市的评价指标体系[J].统计与决策，2007，（6）.
[5]金吾伦，李敬德，颜振军.北京如何率先成为创新型城市[J].前线，2006，（2）.
[6]杨冬梅，赵黎明，闫凌州.创新型城市：概念模型与发展模式[J].科学学与科学技术管理，2006，（8）.
[7]王仁祥，邓平.创新型城市评价指标体系的构建[J].工业技术经济，2008（1）.
[8]石忆邵，卡海燕.创新型城市评价指标体系及其比较分析[J].中国科技论坛，2008（1）.
[9]惠宁，谢攀，霍丽.创新型城市指标评价体系研究[J].经济学家，2009（2）.l
[10]吴二娇，刘璟.广东省科技创新效率与经济增长的实证研究[J].科技管理研究，2009（7）：215-217.
[11]徐小钦，黄馨，梁彭勇.基于DEA与Malmquist指数法的区域科技创新效率评价-以重庆市为例[J].数理统计与管理，2008（6）：974-985.
[12]于成学.中国副省级城市科技创新效率评价与实证[J].科技管理研究，2010（1）：61-63.
[13]姜鑫，余兴厚，罗佳.我国科技创新评价研究[J].技术经济与管理研究，2010（4）：41-45.
[14]刘思峰，郭天榜，党耀国，等.灰色系统理论及其应用[M].北京：科学出版社，2004：50-84.