综合科技投入的评价方法与标准

综合科技投入包括R & D经费投入强度、R & D经费内部支出、人均R & D经费支出、每万人R & D人员数、平均受教育年限、人均教育经费、教育经费、人均拥有公共图书馆藏量、互联网覆盖率、每万人拥有卫生技术人员数和人均卫生总费用这11个指标。

（一）综合科技投入评价权重系数

子系统二为综合科技投入，对反映综合科技投入的11个指标数据进行标准化处理，利用Matlab R2017b使用纵横向拉开档次法（程序见附录1）求出矩阵H为：

利用Matlab R2017b求出矩阵H的最大特征值λmax为3708.58，最大特征值对应的特征向量α2为：

α2=（0.3240，0.2732，0.3387，0.2935，0.3271，0.3269，0.2101，0.2482，0.3124，0.3017，0.3337）T

由于得到的特征向量中的元素均大于0，因此得到的特征向量即为指标的权重向量，将权重系数进行归一化处理，得到的指标权重系数向量w2为：

w2=（0.0985，0.0830，0.1030，0.0892，0.0994，0.0994，0.0639，0.0755，0.0950，0.0917，0.1015）T

综合科技投入评价模型为：

s2=0.0985x1 0+0.0830x1 1+0.1030x1 2+0.0892x13+0.0994 x14+0.0994 x1 5+0.0639x1 6+0.0755x1 7+0.0950x1 8+0.0917x1 9+0.1015x20

根据此模型得到的我国各省份综合科技投入得分如表5-10和表5-11所示，各省份综合科技投入评价得分的排名情况如表5-12和表5-13所示。

表5-10 2002—2009年我国各省份综合科技投入得分情况

（二）各省份综合科技投入得分及排名

续 表

表5-11 2010—2018年我国各省份综合科技投入得分情况(www.xing528.com)

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表5-12 2002—2009年我国各省份综合科技投入得分排名情况

结合表5-10—表5-13可以看出，我国各省份综合科技投入发展趋势良好，多数省份得分持续增长，综合科技投入水平不断提升。为了将各个地区的综合科技投入得分转化为百分制，对其进行数据变换，结果如表5-14和表5-15所示。

续 表

表5-13 2010—2018年我国各省份综合科技投入得分排名情况

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表5-14 2002—2009年我国各省份综合科技投入百分制得分情况

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表5-15 2010—2018年我国各省份综合科技投入百分制得分情况

续 表

为了更直观地反映各个省份的综合科技投入水平，以2018年为例，依据表5-15绘制出30个省份综合科技投入得分条形图，如图5-6所示。

图5-6 2018年各省份综合科技投入得分条形图

由表5-15和图5-6可知，北京和上海的综合科技投入得分处于全国领先地位，综合科技投入得分分别达到95.00和87.82，远高于其余省份；其次为广东、江苏、浙江、天津、山东这5个省份，综合科技投入得分在全国平均值以上，综合科技投入情况较好；江西、贵州、广西、云南、甘肃综合科技投入得分位于全国后5位，这些区域综合科技投入存在较大的提升空间。