科技基尼系数与地区贡献率差异比较

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1、科技基尼系数与地区贡献率差异比较内容摘要：目前，我国各地区经济发展水平存在显著差异，受其影响，科技实力的地区差异也较明显。本文对我国各地区科技实力进行综合评价后，得出各地区的科技实力得分，反映出各地区对我国科技实力的贡献率。在此基础上，计算出科技“财富”的基尼系数，反映了我国科技实力的地区差异程度。　　关键词：科技实力地区贡献率地区差异基尼系数　　　　加入WTO，机遇和挑战并存。在新形势下，要实现我国经济整体水平的提高和共同富裕，重要的一个方面就是缩小地区间科技实力的差距，实现科学技术领域内的“共同富

2、裕”。在现阶段，我国科技实力的整体水平还比较低，各地区社会发展的不平衡、经济实力的差异造成地区间科技实力差异一直居高不下。本文对我国地区科技实力进行综合评价后，深刻认识到我国科技实力在结构上的不合理性显得尤为突出。　　　　评价指标选取　　　　科技活动是一个复杂的过程，必须构建多指标体系。在多指标综合评价中，评价指标的选取至关重要，它是综合评价全面、准确反映现实情况的前提；如果选取的指标过多，对各指标进行加权的做法将部分或者全部失去其实际意义。这就要求将科技实力分解成若干大类，然后在各类中找到比较有代表

3、性的指标，并在选取指标时，综合考虑各指标提供的信息量和时代性等多方面因素。　　在综合考虑评价目的和现实数据资料两方面的因素后，本文选取如下指标构成评价指标体系：　　一级指标，包括科技人力投入、科技经费投入、科技成果及转化；二级指标，包括科技活动人员数、科学家和工程师、参加研发人员全时当量、参加研发科学家和工程师全时当量，科技经费筹集总额、科技经费内部支出、研发经费内部支出；国内专利申请、国内专利授予、技术市场成交合同数、技术市场成交合同金额。　　　　方法介绍　　　　指标无量纲化方法　　现实中所获得的科

4、技指标数据均为有量纲指标值，为了便于做进一步数据处理，必须将有量纲指标值无量纲化。考虑到我国各地区科技实力差距较大，同一指标的数值表现不再呈近似正态分布，故本文采用比重法：　　　　（1）　　采用该方法，优点主要有三：一是保持了绝对数值之间的差异程度不变的同时，消除了度量单位的影响，所得的无量纲指标值均在区间[0，1]内，并有∑zij=1，便于进一步的数据处理；二是加权后的结果有效反映出各地区之间实际水平的差异程度，并且总体的平均水平恰为观测量的倒数(1/m)，不受其他因素的影响，最为稳定，便于比较；三

5、是由于对各指标归一化处理后的数值，实际上是各地区在总体中所占的比重，加权结果实质上是各地区的综合实力对总体的贡献率，对某几个地区的评价结果进行求和处理是合理的，并且求和的结果是这些地区对总体贡献率大小（或者说重要性程度）的反映，这也正是本文计算地区贡献率的出发点。　　　　指标权重的确定　　在选用的科技指标体系中，由于各指标在指标体系中的重要性地位不尽相同，因此，不宜等量齐观地同等对待，必须尽可能客观地确定各指标的权重。对于同级指标，本文采用排序定权法，以确定它们各自的权重：　　　　反映科技实力地区差异

6、的基尼系数（G），将各地区科技实力综合得分按升序排列，用S(j)表示，并用Pj表示相应的省份累计频率，则采用十字交乘法计算的基尼系数为：　　　　实证分析　　　　本文综合考虑各指标的相对重要性后，由式（1）～（3）计算出各指标的权重（如见2）；并以近几年科技统计数据为基础，由式（4）计算出各地区的得分（见表3）。由表3发现，科技实力省际间的差异相当大，在经济实力比较强的北京市、上海市、广东省等地区科技实力得分较高，而经济实力比较弱的地区科技实力较弱，并且大部分省份的科技实力强弱对比在各年没有太大的变化。

7、　　　　由综合得分的计算过程可以看出，将全国科技实力作为总体（用1表示），然后计算各地区的份额（即对总体的贡献率），则31个省份的均值约为0.03226（即1/31），通过计算期内，得分高于均值的省份有11个，前6名的得分总和超过半数，前14名的得分总和超过80%，前19名的得分总和超过90%，我国科技实力的地区差异可见一斑；在表3的基础上由式（5）计算，得出反映各年科技实力地区差异的基尼系数，1997年、1999年、2000年、2001年分别为0.5048、0.4891、0.5021、0.5070，

8、根据国际标准（在0.4以上为差距偏大），我国科技“财富”在省际间的差异程度偏大，这将不利于我国整体科技水平的提高。　　　　　　与经济实力的差异相对应，我国东、中、西部地区之间的科技实力差异异常突出。从考察的各年可以看出，中部地区和西部地区的加总还不及东部地区的三分之二，中部地区与西部地区之间的差异相对较小，并且差异程度总体上呈上升趋势。此外，值得关注的是，西部地区的综合得分在逐年递减，由1997年的约0.17降至2001年的约0.14。通过本文科技“财富