基于主成分分析的区域创新能力评价
基于主成分分析法的江苏省地方高校创新力评价
系的重要组成部分 ，是地方经济 、社会 发展的重要 支撑力量 。 对地方高校创新力进行评 价 ，不 仅有 助于地方 政府更准确 地
把握地方高校 的创新实力 和 发展潜力 ，为其更 合理 的分 配稀
教育发展水平 与世界 发达 国家 之间仍 然存在 很大差距 ，这使 适应世界一 流大学创新力 的评价指标如 教师 中获诺 贝奖人数 、 Ｎ ｔｒ ＋Ｓｉ ｃ ａ ｅ ｃ ｎｅ论文数等在我国大学 中很难找 到合适 的定位 。 ｕ ｅ 这要求我们 必须 要针对 我国高等教 育发展的背景和现实状 况 ， 结合不 同层 次 、不同级别大 学创新 的定位 与特征 的不 同，立 足现实 ，面向未来 ，积极 探讨适 合于我 国大学 尤其是一 般地
价 ，发现地方 高校创新 力培 养 中的一些共性 、根本性 的问题 ，提 出对策建议。
关键词 ：地方 高校 ；创新 力 ；主成分分析 法 中 图分 类 号 ：Ｆ ２ ２４ 在创新成为 国家发展 核心 动力 的时代 ，提 高大学创新 力 无疑是时代赋予大学 的重 要使命 。地方 高校作 为高等教育 体
基于主成分分析法的江苏省地方高校创新力评价
李永宁 ，赵炳起
（ 阴师范学院 ，江 苏 淮安 ２ ３ ０ ） 淮 ２ ３ ０
摘要 ：参照国 内外一流 大学创新 力的评价 理论 ，结合不 同层 次、不 同级男 大学创新的定位与特征的不 同，从地 ｌ 】 方高校的知识与技术创新 力、学科创新 力、人 才创新力和科技转化力 四个方面 ，构建一般地方 高校创新力 的评 价指标体 系。选取 江苏省 ｌ ３个市的地方高校 为样 本 ，采 用主成分分析 法对 校创 新力 内涵及 评价 指标体 系构建
地方高校创新力 ，一般界定为地方高校综合能力的体现 ， 是地方高校在探索未知领 域的过程 中 ，有效 利用和 优化配置 各种创新资源 ，通过知识 创新 、技术 创新 、学科 创新 和科技 成果转化创新等各种创新活动 ，产出高水平的科研创新成果 、 培养高素质的创新型人 才 、形 成具 有竞争 优势 的学 科 、科研 创新领域 的综合能力 。从 地方高 校集人 才培养 、科 学研究和 社会服务的三大基本 职能可 以看 出，知识 与技术创 新 、人才 创新 、科技成果转化 创新应是 形成 地方高校创 新力 的最基本 组成部分 ，而作为创新最基 本单元 的学科 创新 ，则是构 筑地 方高校品牌特色和竞争优势 ，形成地方 高校 其他创新 的前提 和基础 。由此可见 ，作 为 区别 于 国内外一流大 学 的地方 高校 创新力主要表现为知识 与技术 创新 、学科 创新 、人 才创 新和 科技成果转化创新四个方 面。其 中知 识与技术 创新 是地方高
基于主成分分析的内蒙古自治区区域创新能力评价分析
相同, 对具有不同计量单位的原有数据进行标准化
处理, 即将它们转化成无量纲的数据。公式为:
Yi =
Xi S
X-
式中: X = Yi—标准化
1n
n i= 值;
X i; S =
1
Xi—初始
值
;1nx-i— =n 1(初x i
始
x-) 2 ; 平均值
;
S
- 初始标准差值; n- 样本个数。
笔 者 运 用 SP SS, 选 择 A nalyze - Descript ive
增长和提高区域经济竞争力的最佳路径[ 2] , 是实现 区域经济协调发展的关键性因素, 更是我国自主创 新, 建设创新型国家发展的核心战略。近几年, 内蒙 古自治区在西部大开发的进程中, 大力推进区域创
新体系的建设, 做出了一系列举措。本文尝试以内蒙
古自治区各盟市为研究对象, 通过选取区域创新能
力评价指标, 在 s ps s 统计软件的支持下, 以知识经 济下城市创新职能及城市体系理论为基础, 对内蒙
阿 荣, 董振华
( 内蒙古师范大学 地理科学学院, 内 蒙古 呼和浩特 010022)
摘 要: 根据区域创新能力的五个构成要素, 建立一套区域创新能力评价指标体系, 在 s ps s 软件的 支持下, 运用主成分分析法, 对内蒙古自治区各盟市的区域创新能力作出综合评价, 得出其区域创新能 力的空间分布状况, 并对结果进行分析, 为制定区域经济和技术发展政策提供依据。
St at is t ics - Descript ives, 并 选择 Save s tandardized
v alues as variables 。得出标准化数据结果表2 所示。
表 2
基于主成分分析的自主创新能力综合评价研究
２０ 年 １ ９日． ０６ 月 胡锦涛总书记在全 国科学技术大会上讲话 ． 参 与 国际 技 术 活动 的模 式 特 征和 我 国从 技 术 引进 和 技 术 溢 出 中得 ： ３ ＆ 动员全 党全社会坚持走中国特 色自主创新道路 ．为建设创新型国 到的实惠 。产 品进 １对 Ｒ Ｄ活动存在一定滞后 性．高技术产品进 １和外 商直接投资均采用 １ ９ ： ３ ７年～２ ０ 年 数据 的均值。 ９ ００ 家而努力奋斗 ．进一步开创全面建设小康社会 、加快推进社会主
杏 数据
以上 ．较 为理想 。
自主创新 能力综合 评价指标 体系及数据来 源表
最 ａｌ ｅｒ 于 １ ｏ ９ 当 周期越来越短 ．科学技术 的竞争成 为焦点。发达 国家通过在全世 也 称 主 分量 分 析 ． 早 由 Ｋｒ和 皮 Ｐａｓｎ １ ０ 年 提 出 ． 时应 界 吸 引人 才 ．控 制 知 识 产 权来 获 得 竞 争 优 势 ．从 而形 成 对 世 界 市 用于非随机 变量 ． １３ 年Ｈ ｔｌ ｇ ９ ３ ｏｅ ｉ 将其推广到随机 变量 。 ｌ ｎ 它是利
其中 ， （ ．２ ＿ ＿１ ．… ．ｍ） 为第 ｉ 个主成分的得分 。 按照综合 评价 函数计算的总得分进行排序 ． 以对各个地 区Ｒ Ｄ活动的整 可 ＆
体情况进行 比较分析 。 首 先 ．对原始数据进行标准化以消除不同量纲造成的影响 ． 计算相关矩阵 ． 巴特利球度检验 值为２ １０ ． ＭＯ（ａｓ卜Ｍｅ 一 ５ ．６ Ｋ Ｋｉ ｅ
一
法的核心是通过主成分分析 ． 选择 ｍ个主分量 ｙ ．ｙ２．…，ｙ． 以每个主分量的方差贡献 率作为权教 ．构造 综合评价 函数
Ｆ＝ １ ＋ ２ １ ２＋… ＋ ｍ ｍ
、
自主创新能力综合评价指标 体系的设计
基于主成分分析的我国各省创新能力评价
u2p
U = ( u1 , , up ) =
u n1 u n2
unp
第四步: 确定主成分个数。
利用主成分分析 的目的是为了减少变量的个
数, 所以一般绝不用 p 个主成分, 而用 m < p 个主成
分, 通常所取 m 使得累积贡献率, 达到 85% 以上为 宜, 即:
m
p
i(
i ) - 1 > 85%
2, , m。
析, 将原始数据( 略) 输入, 进行标准化。
( 2) 对标准化后的数据进行主成分分析, 得到相
3 各省创新能力评价实证分析
3. 1 数据来源及评价过程 本文以我国 31 个省市为对象, 依据 2008 年的
原始统计数据, 对 31 个省的创 新能力进行综 合评 价。相关数据 主要源自: 中国统计年 鉴 2009[ 6] 、中 国科技统计年鉴 2009 以及中国人口和就业统计年
第三步: 计算 R 特征值和特征向量。
根据特征方程∣ R- I ∣= 0 计算特征根 i ,
并将计算出的特征根从大到小排列: 1 ∀ 2 ∀ 3 ∀
∀ p , 同时, 可以求出对应的特征向量 u1 , u2 , ,
un。从而可以得到主成分: F= UX , 即:
u11 u 12
u1p
u21 u 22
科研经费筹集占地区生产总值比重
x 1 人/ 万人
x2
人
x 3 人/ 万人
x4
个
x5
个
x6
篇
x 7 人/ 万人
x8
%
x 9 亿元
x 10
亿元
x 11
个
x 12
个
x 13
个
基于主成分分析的中国区域创新能力比较研究
经过变换转化为原指标变量线性 标 ， 主 成分 分析 法进 行评 价 ， 应用 并对 结 果 做 了详 细 关系的指标变量 ， 组合 的新指标变量 ， 新指标变量数量较少并且相互 的 比较研 究 。
一
、
评 价 指 标 体 系的 建 立
无关 ， 持 了原 指 标 变量 的主要 信 息量 。新 指 标 变 保
标 权 重 ； 有运 用 数 理分 析 进行 区域 创新 能力 的定 的 区 域 创 新 能 力 发 展 水 平 。 主 成 分 分 析 法 是 由 没 ｔｌ ｇ ｅｉ ９ ３年提 出 的 ， 方 法是 利用 降维 的思 该 量研 究 。这 种将 评价 对 象 的排 序作 为 最终 结果 的研 Ｈｏ ｌｎ 于 １３ 把 究 有 一 个 不 足 就 是 客观 性 不 够 强 。本 文 尝 试 以 ３ 想 ， 多指 标 转 化为 几个 综 合 指标 的多元 统计 分 析 １ 省（ ） 市 为研 究 对 象 ， 过 选 取 区域 创 新 能 力 评 价 指 方法 。其 主要 原理 是将 原有 的数 量较 多且存 在相 关 通
化 和政 治 经济 的多方 面原 因 ， 个地 区 的创新 能 力 域 创 新能 力评 价指 标体 系 ［］ 各 ２。 － ３ 分 布很 不均 匀 ， 正 确 、 观 地揭 示 和评 价 区域 创 如何 客
新能力 ， 促进地区经济发展 以及与国家 区域经济战 略 目标 相协 调 已经成 为 一个 重要课 题 。 年来 ， 关 近 有
作者简介 ： 肖小英（ ９４ ）女 ， １ ６ 工大学 学报
● ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ ９ ｍ ¨
２１ ０ ０年 ４月
Ｂ Ｈ
①原指标数据的标准化变换。 ②求出指标样本 ｆ￣ ｚ ｒ ＝ 的相关系数矩阵。 ③计算相关系数矩阵的特征值和
基于主成分分析的皖江经济区城市创新能力综合评价
效的反 映该城市经济发展 的水平， 第２ 、 ３ 、 ４ 、 ５ 、 ６ 、 ９ 、
１ Ｏ 、 １ １ 项 反映 了该城 市的创新 能 力 ， 其 他 三项 则体 现
了创新能力高低而导致的结果。
表 ｉ 城市创 新能力评价指标体 系
学技术水平以及高等教育普及率的异同， 造成 了该经 济区各城市的创新能力不一样， 所以有必要对该区主 要城市的创新能力进行评价。这样可以使相关部门根 据本地 区实 际情 况进 行 Ｒ＆Ｄ经 费投 入 和分 配 ， 并采 取有效措施促进本地区经济和科技的发展。 二、 指标 的选择 根 据指标 选取 的客观性 、 全 面性 、 可 比性 、 简 洁性
据已经包含原巢湖市的有关数据 ， 影响了本文有关分 析 的真 实性 和可靠性 。因此 ， 本 文 数据 来 源于 ２ ０ ０ ９ 、 ２ ０ １ ０ 两年皖江经济区的国民经济和社会发展统计公
收稿 １ ３ 期： ２ ０ １ ３ — ０ ３ —１ ３
基金项 目： 安徽大学研究生学术创新研究项 目“ 长三角中心城市汲取效应下安徽省科技人才开发的对策研究” （ 编号 ： ｙ ｆ ｃ １ ０ ０ ２ ３ ３ ） 。 作者简介 ： 胡 贝贝（ １ ９ ８ ９ 一 ） ， 女， 安徽铜 陵人 ， 硕士研 究生 。研究方 向： 技术经济及管理（ 主要研究方向为科技人力资源） 。
４ ２
胡 贝贝 ， 等： 基 于主成 分分析 的 皖江 经济 区城 市创新 能 力综合评 价 报， 合肥 市 与 巢 湖 市 的相 关 数 据 仍 然 分 开 处 理 。其
中， ２ 、 ３ 、 ４ 、 ５ 、 ６ 、 ９ 、 １ ０ 、 １ １ 项选取的是 ２ ０ ０ ９年 的 数据 ， （ 三） 求解 特征值 及特 征 向量 ， 然后 根 据 累计 方 差 贡献 率提取 若 干主成 分 ， 再得 出各 主成 分得 分与 主成 分载荷
山东省六个国家创新型城市的创新竞争力评价——基于主成分分析和
山东省六个国家创新型城市的创新竞争力评价——基于主成分
分析和
山东省六个国家创新型城市的创新竞争力评价——基于主
成分分析和集对分析
陈静岳海鸥武张亮
【摘要】摘要：创新竞争力是城市在可持续发展过程中获得长久竞争优势的重要力量，对创新型城市的创新竞争力评价研究，将有助于城市的创新竞争力的提高，对建设创新型省份和创新型国家具有重要意义。
本文选择以山东省6个国家创新型城市为研究对象，建立了4个一级指标和18个二级指标的创新竞争力评价指标体系。
首先，利用主成分分析和聚类分析，分别对6个国家创新型城市的创新竞争力进行了分析研究，根据两种分析方法的结果，将创新型城市归为3类：青岛、济南，创新竞争力最强；潍坊、东营、烟台，其创新竞争力一般；济宁市，创新竞争力较弱；其次，通过集对分析法计算各指标权重和综合得分，进一步分析了影响城市创新竞争力的重要因素；最后，提出了对提高创新型城市创新竞争力的建议。
【期刊名称】情报工程
【年(卷),期】2019(005)001
【总页数】14
【关键词】创新型城市；创新竞争力；主成分分析；集对分析
开放科学（资源服务）标识码（OSID）
基金项目：山东省软科学研究计划重点项目（2017RZA01005）。
为深入贯彻新时代中国特色社会主义思想，全面落实自主创新战略，探索差异化的城市创新发展路径，国家科技部和国家发展改革委围绕完善区域创新体系，增强可持续发展能力，加快实现创新驱动发展，陆续确立了国家创新型城市建。
基于主成分分析的西部地区创新能力评价研究
指标体系 ， 运用主成分分析方法对西 部地 区各省 、 区创新 能力进行 综合评价 。评价 结果 显示 ， 四川 和内蒙古 分别在科技产出创新能力和人均 ＧＤ Ｐ中 占有绝对 优势 ； 而甘肃 、 青 海和西藏 在综合评价 中处于较 落后 的位 置 。因此 ， 西部应从加大地 区大 中型工业企业 Ｒ＆Ｄ经 费投入 、 提高西部 地区人均 ＧＤ Ｐ水平 、 加大 社会 固定
青年学者成长计划” 资助项 目（ ＷＪ Ｑ２ Ｏ ｌ ｌ Ｏ ５ ８ ） 作者简介 ： 谭开 明（ １ ９ ７ ４ 一） ， 男， 黑龙江鹤岗人 ， 辽宁对外经贸学院科研处 副教 授 ， 管理学博 士 ， 研究方 向为技术经济与管 理； 魏世红（ １ ９ ７ ６ 一） ， 女， 黑龙江哈尔滨人 ， 辽 宁对外经贸学 院工商管理系副教授 ， 管理学博士 ， 研究方向为技术
经济与管理 。
７ ３
西 安财 经 学 院学 报
二、 指标选择与实证评价
（ 一） 评价 指标 的 文献述评
构个数（ 个） ； ｘ１ 为 Ｒ＆Ｄ活动人员（ 万人） ； Ｘ ２ 为技 术市场交易成交金额（ 万元） ； Ｘ 。 为规模 以上工业企 业新产品产值（ 万元） ； Ｘ 为高新技术产业发明专利 拥 有量 （ 件） ； Ｘ１ ｓ 为人均 ＧＤ Ｐ （ 元） 。原始数 据如 表 ２
资产投资额和提高城镇居民人均可支配收入 、 改善西部地 区发展 的不平衡性等方面采取相应对策 。 关键词 ： 西部地 区； 地 区创新 能力 ； 主成分分析法
中图分类号 ： Ｆ １ ２ ７ ． ４ 文献标识码 ： Ａ 文章 编号 ： １ ６ ７ ２ —２ ８ １ ７ （ ２ Ｏ １ ３ ） ０ １ 一ｏ ０ ７ ３ 一Ｏ ５
第２ ６ 卷 第 １ 期
基于主成分分析的城市创新能力评价
１ 创 新会 向知 识社 会 的演 进过 程 中 ，现代 科
学技术起到 了引领和不断推动的作用 ，而创新作为科学技术发 展的推动力也越来越成为国家经济发展 的核心驱动力。 创新这 一概 念 最早 见 于经 济学 家 约 瑟夫 一熊 彼特… 的 “ 创新理论” ，他把创新界定为 “ 执行新 的组合 ” ，即建立一种 新的生产函数，把一种关于生产要素和生产条件的新组合引入 生产体系。围绕这一概念 ，后来 的研究者逐步建立起 以创新为 核 心 的经 济 发展 理 论 ，并 广 泛 指导 于 科 技 、产 业 等生 产 实 践 领 域。１８ ９７年 ，英 国经济学家弗 里曼 运用 国家创新 系统这 一概 念分析 日本经济问题 ，他将创新系统作为一种理论概念和分 析方法而引起 了学术界 的重视 和肯定。英 国的库 克于 １９ ９ ２年 在 《 区域创新 系统：全球化 背景下区域 政府管理 的作用》 一 书中提出了区域创新 系统 （ ｅｉ ａ ＩｎｖｔｎＳｓ ｍ ） Ｒ ｇ ｎｌ ｎｏａｏ ｙｔ ｓ ，从 ｏ ｉ ｅ 系统 构 成 的角 度 对 区域 创 新 系 统 的 概 念 作 了界 定 。２ ０世 纪 ９ ０ 年代 ，美国 “ 可持续社 区联合 中心 ”发表 了题 为 《 创新 型市 县伙伴关 系》 的报告 ，总 结许 多城市 已完成 的创新 性项 目的 经验。芬兰首都 赫尔 辛基市政 府与 赫尔辛基技 术大学 于 ２０ ０１ 年共同设立 了 “ 新型城 市计划 ” 创 ，希望 通过伙 伴之 问 的合 作 ，激发创造力和创新精神 。创新已经逐步成 为了各国发展的 战略选择 ，成为城市经济发展重要的内在动力 和决定性因素。
明确提 出：到 ２ ２ ，使 中 国的 自主创新能力显著 增强 ，进 ０ ０年 入 创新 型 国 家行 列 的 目标 。随 后 ，北 京 、上 海 、深 圳 、大 连 、 南京 、青岛等城市均提出建设创新型城市 ，将提高 自主创新 能 力作为城市发展的首要任务。对 于创新型城市 的界定 和对城市 的创新能力评价也就显示 出了极其重要的意义 。 目前国内对于创新 型城市的研究 中，有很 多对于城市创新 能力 的评价指标以及评价方法的研究 。有关城市竞争力 、区域 现代化和可持续发展 的评价的研究均涉及创新指标 ，而且基本 都采 用 多指 标 的综 合 评 价 的 方法 ，主 要有 以下 三 种关 于创 新 能 力 的评 价指 标 体 系 ： （ ） 从 投 入 一产 出 的 角 度 出 发 ，如 胡 １ 琴 将 区域 创新 能 力 评 价指 标 分 为 ：科 技 进 步技 术 基 础 、科 技 活动投入 、科技活动产出 、科技进步对经济社会发展 的贡献等 四大类共 ２ ６个指标 ； （ ）从 系统功 能的 角度 出发 ，如 王 国 ２ 贞 将 区域创新能力评价指标分为：知识生产能力 、知识扩散 能力 、企业技术创新能力 、创新环境 、创新效益等五大类别共 ３ 个指标 ；（ ）从 系统的构成要 素出发 ，如罗守贵 、甄峰 １ ３
华东地区区域自主创新能力的评价研究--基于灰色聚类分析和全局主成分分析
华东地区区域自主创新能力的评价研究--基于灰色聚类分析和全局主成分分析佚名【摘要】区域自主创新能力是提高区域竞争力、加快转变经济发展方式和解决社会发展难题的关键因素。
华东地区自主创新能力强，但内部差异大。
文章通过选择自主创新投入等15个指标构成的区域创新能力评价指标体系，以2013年华东地区（7个省市）数据为样本，运用灰色聚类和全局主成分分析的方法对相关数据进行了分析。
评价结果表明：江苏、上海和浙江3个省市的区域自主创新能力最强；福建、江西省的自主创新能力最弱。
最后提出了针对华东地区7个省份区域创新能力的政策建议。
%Regional independent innovation ability is the key factor to enhance regional competitiveness , speeding up the transfor-mation of the mode of economic development , solving questions of social development . Eastern China regional capacity of independent in-novation is strong , but internal differences is large . This paper selects independent innovation input of 15 indexes of regional innovation a-bility evaluation index system , using the data of the Eastern China region (7 provinces and cities ) in 2013 as sample data , using grey clustering analysis and Global principal component analysis to do some related data analysis . The evaluation results showed:Jiangsu , Shanghai , Zhejiang's regional independent innovation capabilities are the strongest provinces and cities;Fujian , Jiangxi's regional inde-pendent innovation capabilities arethe weakest provinces . Eventually putting forward some policysuggestions for the regional independent innovation capability of 7 provinces and cities in the Eastern China regional .【期刊名称】《工业技术经济》【年(卷),期】2015(000)008【总页数】9页(P99-107)【关键词】华东地区;区域自主创新能力;灰色聚类分析;全局主成分分析【正文语种】中文【中图分类】F127从“十一五”期间，我国坚持把提高自主创新能力作为提升科学技术发展的战略基点，努力提升科技进步与创新。
基于主成分分析法的西部区域创新能力驱动因素分析
种专利 有效 数 （ 件） 、国外 主要检索工具 收录我 国
科技论 文 （ 篇） 、技术市场成交合同金额 （ 万元 ） 、 高技术产 品出 口额 （ 百万美元 ） 、大中型工业企业 新产 品产值 （ 万元 ） 。 ２ ．区域创 新能力驱 动因素的分析方法 面对众多 的影 响囚子 ， 为 了达到用较少 的变量
Ｘ ： ＼ 、 Ｘ 一 Ｘ ｉ １ ｜ ６ ｊ
式 中 表示 ｆ 地 区第 ， 因子的数据 。
１ 、
平方公 里 ） 、 人均受教育年 限 （ 年） 、大专及 以上受
然后 ， 用无量纲化数据计算测量变量 的相关系
收 稿 日期 ：２ Ｏ ｌ ２ ． １ ２ ． ２ ８ 基金项 目：甘肃省软科学研 究项 目、甘肃省科技计划资助项 目： “ 甘肃省创新型城市评价指标 体系及实证 分析 （ １ ２ ０ ５ Ｚ Ｃ Ｒ Ａ１ ８ ９ ） ” ；“ 兰 州市社科规划项 目：兰 州从 区域经济功 能定位到兰州—— 西宁区域经 济板块 形成研究 （ １ ２ ． ０ ９ ６ ） ”
： 成份 特征值 方差 贡献率 累积方差贡献率
算 出主成分 ｚ ★的方差贡献 率及前 ｍ个 主成分 的累
计方差贡献率如式 （ ２ ） 、式 （ ３ ） 所示 。
／ ， ∑ Ｐ
，
， ＂
（ ２ ）
；１
／Ｐ
∑ ／ ∑
最后 ，根据式 （ ４ ）计算主成分 载荷量 。
增加 Ｒ＆ Ｄ 经 费政府 支持 力度 、 加 快产业结构与沿海发达地 区的衔接 ， 积极 融入 国际区域经济 圈等对策建
议。
关键词 ：创新 ，驱动 因素 ，西部 ，Ｒ＆ Ｄ 中图分类号 ：Ｆ ０ ６ １ ． ５ 文献标识码 ：Ａ 自从 国家实施西部大开发战略以来 ， 经过十一 年的发展 ，西部 １ ２个省 区市经济 出现差异化发展 态势 。 在这个过程 中， 反映 区域经济发展潜力和趋 势 的区域创新 能力逐 渐受 到各地 区政 府和企业 的 重视 。在 国家发起新 一轮西部 大开发 的政策倡 导 下， 西部各地 区加快创新步伐 ， 建立创新型经济发 展模式 ， 以创新带动地 区经济发展成为一种必要 的 选择。因此 ， 对 于西部各地 区而言 ， 探寻影响创新 能力 的主要 因素成 为进 一步 提高 区域 创新 能力 和 经济发展 的首要任务 。
基于主成分分析的我国区域创新能力评价
基于主成分分析的我国区域创新能力评价■李大洪副教授(镇江高等专科学校发展研究室江苏镇江212003)◆中图分类号：F()62文献标识码：A内容捕要：本文在分析区域创新能力内涵的基础上。
建立我国区域创新能力的评价指标体系，并运用主成分分析法，对我国省级区域创新能力进行评价分析。
并提出相应的政策建议。
关t词：区域创新能力评价主成分分析法研究背景随着知识经济时代的到来和经济全球化进程的加快，创新能力越来越成为决定一个企业、一个地区乃至一个国家能否获得竞争优势的关键因素。
为此，党的十七大明确提出“建设创新型国家”，并将其作为现代化建设的重要目标和战略任务。
而创新型国家的建设必须以创新型区域建设为基础。
提高区域创新能力不仅是增强区域竞争力、促进区域经济社会发展的重要保证，也是建设创新型国家、增强综合国力的根本途径。
因此。
对区域创新能力的研究具有十分重要的意义。
本文拟在实证研究的基础上，探索建立我国区域创新能力评价的指标体系。
并依据评价结果对提升区域创新能力提出相应建议。
区域创新能力的内涵及其评价指标上世纪90年代以来，对区域创新能力的研究受到国内外学者的广泛关注，关于区域创新能力的内涵及构成指标的研究，许多学者从不同角度提出了不同的观点。
在对相关理论和观点进行分析的基础上，笔者认为。
区域创新能力实际上就是区域内知识的生产和转化能力，而知识的生产与转化需要一定社会基础，需要一定的资源投入，最终又体现为一定的产出。
因此，围绕区域创新能力形成与发挥作用的过程，即知识的生产与转化过程，在内涵上可将其归结为创新基础能力、创新投入能力和创新产出能力三个方面。
综合分析众多学者的研究成果，同时考虑到评价指标的系统性、可比性、可操作性及数据的可获得性及其与创新活动的紧密关联性．本文从上述三个方面选取了24个指标构建指标体系。
创新基础能力主要反映地区创新活动所依赖的社会经济文化和教育基础，包括反映地区经济基础的人均G D P(Z)、人均固定资产投资(X)、人均外商直接投资(置)，反映地区生活基础的人均社会消费品零售额(咒)、城乡居民人均储蓄存款余额(五l。
基于主成分分析的区域科技创新能力评价
（ 疆 大 学 经济 与管理 学 院， 疆 乌 鲁木 齐 ８０４ ） 新 新 ３ ０ ６ 摘 要 ： 先 建 立 了反 映 区域 科 技 创 新 能 力 发 展 水 平 的 指 标 体 系 ， 后 运 用 主 成 分 分 析 和 聚 类 分 析 法 ， 首 然 对 我 国 内地 ３ Ｏ个 省 区 市 的 区 域 科 技 创 新 能 力 进 行 了 实 证 研 究 和 比 较 分 析 ， 出 了各 地 区 科 技 创 新 能 力 的 综 得 合 排 名 ， 后 以 新 疆 为 例 ， 出 了其 科 技 创 新 方 面 存 在 的 不 足 ， 最 指 并提 出 了相 应 的 对 策 和 建 议 。 关键 词 ： 成 分分析 ； 主 区域 科 技 创 新 ； 技 创 新 能 力 ； 新 能 力评 价 科 创
１ ３ 基 本 步 骤 ． 设 有 ｎ个 观 测 对 象 ， 一 对 象 有 ｎ 个 指 标 因子 ｘ（ 每 １ ｊｊ ： １ ２ … ， ， 得 观 测 值 为 ｘ （ ＝ ｌ ２， ， ） 构 成 原 ， ， ｍ） 所 ｉ ， … ｎ ，
始 数 据 矩 阵 Ｘ一 （ ． ｎ Ｔ， 一 样 本 有 Ｉ． 指 标 因 子 Ｘ． ×ｉ 每 ） Ｉ １个 ３
化 和 新 型 城 镇 化 的 进 程 ， 现 跨 越 式 发 展 和 长 治 久 安 实
体 找 出一 些 能 够 度 量 样 品 或 指 标 之 间 相 似 程 度 的 统 计 量 ， 这 些 统 计 量 作 为 划 分 类 型 的 依 据 。 把 一 些 相 似 把
程 度 较 大 的样 品 （ 指 标 ） 合 为 一 类 ， 另 外 一 些 相 或 聚 把
收 稿 日期 ：０ １０ 一 ７ ２ ｌ— ９Ｏ
区域创新能力评价论文
区域创新能力评价论文【摘要】对于评价指标体系，基于单一评价指标体系对区域的分析不够全面，综合评价指标体系更受学者们青睐。
学者们依据对区域创新能力概念不同的理解，建立了不同的评价指标体系。
但是从本质上来说，这些指标没有太大差别，只是相同指标的不同组合。
随着科学技术的发展，以创新为主导的经济逐渐代替了以资源为主导的经济，创新成为经济发展的核心动力。
一个区域科学技术的发展程度，创新的水平直接决定着这个区域现在和未来的经发展。
建立一套科学合理的区域创新能力的评价体系，并用来评估区域的创新水平，具有重要实践意义。
本文介绍了区域创新能力理论的形成，着重分析了区域创新能力评价的研究现状，并提出自己的观点。
一、什么是区域创新能力关于区域创新能力的概念，不同的学者从不同的角度提出了自己的理解。
Cook认为通过企业与大学或科研机构互动，大企业和小企业之间互动，与区域资源、文化、社会资本相结合，形成特定的区域创新能力。
柳卸林（2002，2005）认为区域创新能力是一个地区生产出与商业相关的创新流的潜能，是一个地区将知识转化为新产品、新工艺、新服务的能力。
由于分析的角度不同，不同的学者提出的概念差异较大，没有形成统一的概念。
但是大多定义主要是从区域性、主体构成、投入产出、创新过程等角度出发，来界定区域创新能力。
二、区域创新能力评价的有关研究有关区域创新能力的评价的研究，主要集中在两个方面，一是评价指标体系的建立，二是评价方法的选择。
（一）评价指标体系区域创新能力评价的指标体系，经历了从简单到复杂，从单一指标体系到综合指标体系的发展历程。
1.单一指标评价体系。
以单一指标体系评价区域创新能力，往往是从区域创新能力的某个角度来分析。
詹湘东（2008）从知识基础、知识创造、知识扩散、知识共享、知识应用和创新环境6个维度提出了基于知识管理的评价指标体系。
2.综合指标评价体系。
仅用单一指标体系（如专利、发表论文、知识等）来衡量区域创新能力难免有失偏薄，很多的学者开始引入区域创新能力综合评价指标体系。
基于主成分分析和DEA的企业技术创新能力评价
基于主成分分析和DEA的企业技术创新能力评价针对传统企业技术创新能力评价方法的局限性,提出一种基于主成分分析和DEA的企业技术创新能力评价模型。
首先選取企业技术创新能力的投入产出指标,然后用主成分分析法提取出影响技术创新能力的主要因子,最后用DEA的方法对技术创新能力进行得分计算和排序。
标签：主成分分析数据包络分析技术创新能力一、引言企业技术创新能力是指企业在技术创新活动中表现出来的直接影响技术创新效果的特征。
企业技术创新能力决定了企业的核心竞争力,已经成为企业生存和发展得主要决定因素之一。
因此,科学、系统、有效的对企业技术创新能力进行评价,对于增强企业核心竞争力和提高企业经济效益都具有重要意义。
目前对企业技术创新能力进行评价的方法和工具已经有很多。
单红梅运用模糊数学中综合判断方法,对企业技术创新绩效进行整体的分析和综合评判,并运用“最大隶属度”原则,评价出企业技术创新绩效的优劣;杨智勇,覃锋提出了企业技术创新能力评价的因果关系模型,利用结构方程模型对评价指标间的因果关系进行了建模和求解;曹萍,陈福集针对评价指标间存在反馈的特点,应用网络层次分析法(ANP)对企业的技术创新能力进行了评价;王丹针对传统企业技术创新能力评价方法的局限性,提出一种基于DEA和熵值法的企业技术创新能力评价模型。
以上的这些评价方法或模型一般存在着指标难以量化或者数据不以获取的局限性,本文将主成分分析和数据包络分析两种方法引入到企业技术创新能力的评价中,简化了指标体系,首先选取技术创新能力投入产出指标,然后用主成分分析法提取出影响技术创新能力的主要因子,最后运用DEA方法进行得分计算和排序。
二、研究方法主成分分析法(Principal Component Analysis, PCA)是一种数学变换的方法,利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标。
在实证问题研究中,为了全面、系统地分析问题,我们必须考虑众多影响因素。
这些涉及的因素一般称为指标,在多元统计分析中也称为变量。
基于主成分分析的我国区域技术能力测度研究
域环 境 支撑 因素 。据 此构 建 了 区域技 术 能力评 价指 标 体 系 ， 用主 成 分分 析 法对 我 国 ４大 经济 区域 ３ 运 １个 省 市的 区域技 术能 力进行 了测 度和 排序 ， 现我 国区域技 术能 力 呈现 东中西 部 阶梯 状递探 讨 。 关 键 词 ： 术 能 力 ； 域 ； 度 ； 成 分 分 析 技 区 测 主
到 企 业 层 面 技 术 能 力 的研 究 ， 日益 受 到 重 视 。 目前 ， 并 国家 和 企 业 层 面 技 术 能 力 的 研 究 成 果 较 丰 硕 ， 区 域 但 层 面 技 术 能 力 的研 究 还 有 待 发 展 。
从 技 术 能 力 的 测 度 体 系 来 看 ， 体 从 过 程 观 和 要 大
第 ２ 卷 第４ ９ 期 ２ １年２ ０ ２ 月
科 技 进
步 与 对 策
Ｖ＿１２９Ｎ Ｏ． ０． ０４ Ｆｅ ２Ｏｌ ｂ． ２
Ｓｃｅ ｅ＆ Ｔ ｃ ｎｏｌ ｙ ｒ ｇ ｅ ｓａ ｌｃ ｉｎｃ ｅｈ ｏｇ Ｐ ｏ ｒ ｓ ｎｄＰｏ ｉｙ
基 于 主 成 分 分 析 的我 国 区域 技 术 能 力测 度 研 究
域 化 的一 个 重要 原 因 是 各 地 区 在 使 用 和 创 造 技 术 能 力 上 的差 异 。创 新 体 系 和 技 术 行 为 的 差 异 化 可 以在 很 大
程 度 上 解 释发 展 道 路 的 不 同 ］ 技 术 能 力 在 地 区 产 业 。 升 级 和 资 源 配 置 中 扮 演 着 重 要 角 色 。技 术 和 创 新 是 国 家、 区域 、 群 和 企 业 竞 争 力 和 发 展 的 决 定 性 因素 ］ 集 。 因此 ， 立 一 个 科 学 的 区域 技 术 能 力 测 度 体 系 ， 建 对 于 客 观 评 价 区 域 技 术 发 展 水 平 ， 寻 落 后 地 区 实 现 经 探 济 追 赶 战 略有 着 理 论 和 现 实 意 义 。
区域创新能力评价体系与高质量区域创新系统的构建和优化策略
区域创新能力评价体系与高质量区域创新系统的构建和优化策略随着经济全球化和科技发展的不断推进，创新已成为推动经济发展的重要力量。
而在区域发展中，创新能力评价体系和构建高质量区域创新系统成为实现可持续发展的关键。
本文将在此基础上探讨区域创新能力评价体系的构建及优化策略。
一、区域创新能力评价体系的构建1. 创新主体评价区域创新能力的评价离不开创新主体的发挥。
创新主体评价是衡量一个区域创新能力的重要指标。
在评价创新主体时，可以考虑以下几个方面：（1）企业创新能力评价：包括企业的技术研发能力、创新管理能力、市场竞争力等。
（2）高校科研机构评价：包括高校科研团队的创新能力、科研成果转化能力等。
（3）社会组织评价：包括创新示范基地、孵化器、科技中介服务机构等的评价。
2. 创新环境评价创新环境评价是评估一个区域创新能力的重要指标。
创新环境评价包括政府支持力度、创新资源配置、创新文化氛围等方面。
在评价创新环境时，可以考虑以下几个方面：（1）政策环境：政府出台的创新政策、创新扶持资金等。
（2）人才环境：区域内的人才数量、人才结构等。
（3）科技资源环境：包括研发机构、实验设备等科技资源的情况。
3. 创新产出评价创新产出评价是衡量一个区域创新能力的重要指标。
创新产出评价包括技术创新、产品创新、产业增加值等方面。
在评价创新产出时，可以考虑以下几个方面：（1）专利数量和质量：区域内的专利申请数量和专利质量。
（2）创新产品和技术的产出情况：包括新产品推出、技术转移等方面。
（3）创新对经济增长的贡献：创新对区域经济发展的带动作用。
二、高质量区域创新系统的构建和优化策略1. 促进创新主体合作建立和完善创新主体之间的合作机制，加强企业与高校、科研机构、社会组织之间的合作，实现资源共享、互利共赢。
2. 完善创新政策体系进一步完善创新政策体系，提高支持力度，为创新主体提供更好的政策环境和创新资源。
3. 加强创新人才培养注重培养和引进高层次人才，建立创新人才培养和引进机制，提高区域创新能力。
基于主成分分析的衡阳市高校科技创新能力评价
经济的快速发展在一定程度上对高校科技创新能力的提升起到了推动作用。
高校作为现代化技术创新的重要力量,不仅能起到技术创新及知识传播的作用,而且在现代化技术创新及应用中起到了十分关键的作用。
主成分分析方法作为目前市场内多元化数据分析的关键方法,主要是指将收集的多种数据进行数据变化的线性分析,并选取数据量较少的重要成分,将多种成分进行综合性统计并分析。
此种方法最早应用在随机变量的信息选型过程中,后期随着技术的不断优化,在传统技术的基础上,将信息数据进行离合平方差计算,进而可推测出数据之间存在的平衡量,提升数据分析精准化程度[1]。
在实际应用过程中,若针对某一课题内容收集到的数据量过多,会增加调研活动的复杂程度。
将该种数据分析方法引入到高校科技创新能力的评价中,针对多组数据中存在的数据融合或数据叠加现象,可删除多余的数据,二次组合数据后建立新的数据组,使多个数据组之间建立联系,并根据实际的需求量,在多个数据组中调取数据,实现数据的多元化评价。
衡阳市高校目前在教育行业中发展前景较为广阔,本文将结合高校的教学情况及现代化技术的创新现状,基于主成分分析方法,开展衡阳市高校科技创新能力评价方法的研究,更好地发挥高校在现代化技术创新中的作用,进而推动社会现代化技术的创新。
1衡阳市高校科技创新能力评价方法设计针对高校的科技创新能力评价可以有效地让高校了解自身技术能力在市场经济发展中的现状,进而可起到推动市场技术创新的作用。
以下将从设计评价模型、提取评价因子、构建因子荷载矩阵、能力赋权等4个方面,开展基于主成分分析的衡阳市高校科技创新能力评价方法的设计。
1.1设计衡阳市高校科技创新能力评价模型本文采用构建评价模型的方式实现高校科技创新能力评价方法的设计。
自定义衡阳市高校内包含的n 种创新能力样本,并设立每个样本中包含α项评价指标,遵循科学规范性模型构建原则,对指标的定量数值进行分析,要求选取的样本必须可以真实地反应出高校的主体创新意识[2]。
基于主成分分析的山东省各地市创新能力评价
基于主成分分析的山东省各地市创新能力评价
李慧聪
【期刊名称】《技术与创新管理》
【年(卷),期】2009(030)004
【摘要】区域创新能力代表着一个地区聚集、整合以及推动持续创新的基本能力,在一定程度上可以用来衡量一个地区区域创新体系建设的情况.运用主成分分析法,利用2007年<山东省统计年鉴>中的相关指标和数据,详细分析了山东省17地市的区域创新能力发展水平,对结果进行评价,并提出相应的提升区域创新能力的对策.【总页数】4页(P413-416)
【作者】李慧聪
【作者单位】山东经济学院,研究生部,山东,济南,2500141
【正文语种】中文
【中图分类】F061.5
【相关文献】
1.山东省17地市土地集约利用水平评价——基于主成分分析模型 [J], 张觉文;汪磊
2.基于主成分分析的区域旅游发展竞争力评价研究——以山东省17地市为例 [J], 陈珊珊;戢廷玲
3.基于主成分分析法的区域旅游综合评价r——以山东省17地市为例 [J], 胡莉莎;王曙光
4.科技服务业发展环境指标评价体系的实证研究——基于山东省17地市2009年
截面数据的主成分分析 [J], 张钰;王可
5.基于主成分分析法(PCA)的
广西各地市高新技术企业创新能力评价 [J], 卓志昊
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Yi — — — 指标标准化值 ; X i — — — 指标初始值 ; X — — — 指
标初始平均值 ; S — — — 指标初始标准差值 ; n — — — 样 本数 。标准化后数据如表 2 所示 。
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424. 998 45. 028 75. 282 171. 696 89. 786 58. 147 14. 139 5 75. 085 20. 320 7 46. 170 57. 265 1 9. 095 5 13. 912 9 11. 960 8
45 872 11 711 25 673 26 111 32 182 22 927 9 018 22 661 9 122 27 242 24 170 11 662 18 118 5 187
0. 134 3 - 0. 66 - 0. 268 0. 334 6 0. 421 7 0. 906 2 - 0. 391 0. 224 3 - 0. 569 - 0. 573 2. 908 6 - 0. 822 - 0. 731 - 0. 915
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济 南 大 学 学 报 ( 自然科学版) 第 21 卷 70
表3 方差贡献分析表
初始特征值/ % 成分 特征值
5. 212 1. 640 0. 668 0. 283 0. 112 3. 892E - 02 3. 116E - 02 1. 579E - 02
基于主成分分析的区域创新能力评价
史锦凤 ,马 力
( 济南大学 管理学院 ,山东 济南 250022)
摘 要 :利用数据统计和 SPSS11. 0 计算机软件进行主成分 分析 ,对我国在区域创新体系建设方面较具代表性的 14 个 省市的区域创新能力发展现状进行评分 、 划类和排序 , 论证 了我国区域创新体系大致的发展状况和未来发展前景 ,并提 出了相关的政策建议 ,以期为各地经济的健康发展提供更好 的思路 。 关键词 : 区域创新体系 ; 区域创新能力 ; 主成分分析法 中图分类号 : TB115 文献标识码 :A
表2 14 个省 、 市区域创新能力水平评价指标标准化后数据
人均 GRP
/ ( 万元・ 人 - 1)
A1
各地区 财政收 入/ 亿元
A2
R& D 经费
全社会 固定资产 投资/ 亿元
A4
技术市场 成交合同 金额/ 亿元
A5
高等学 校科技人 员/ 人
A6
各地区 教育经 费/ 亿元
A7
国内专利 申请授权 数/ 件
A 7 : 各地区教育经费 ( 万元 ) ; ( 8 ) A 8 : 国内专利申请
授权数 ( 件) 。根据有关统计资料 ,全国 14 个省市的 各项评价指标数据如表 1 。 其中 ,人均 GRP ( 人均地区生产总值 ) A 1 = 地区 生产总值/ 总人口 。
2 评价方法
本文采取 SPSS11. 0 社会经济统计软件中的主 成分分析法 ( principle component analysis) 分析 14 个 省市的区域创新能力发展水平 。主成分分析法的主 要原理是利用降维的思想 , 通过研究指标体系的内 在结构关系 ,把多指标转化成少数几个相互独立而 且包含原有指标大部分信息 ( 80 %～85 %) 的综合指 标的多元统计方法 。其优点是它确定的权数是基于 数据分析而得到的指标之间的内在结构关系 , 不受 主观因素的影响 ,而得到的综合指标 ( 主成分 ) 之间 彼此独立 ,减少信息的交叉 ,使得分析评价结果具有 客观性和准确性 [4 ] 。
0 . 445 A 5 + 0 . 257 A 6 - 0 . 210 A 7 - 0 . 276 A 8
因子析取结果/ % 特征值
5. 212 1. 640
由上述公式可计算出 14 个省市区域创新能力 水平 的 主 成 分 得 分 , 利 用 SCORE = 0. 651 51Z1 + 0. 204 96Z2得到各地区的综合得分 ( 见表 5) 。
A8
内部支出
/ 亿元
A3
北京 天津 辽宁 上海 江苏 浙江 福建 山东 河南 湖北 广东 广西 陕西 甘肃
1. 66 1. 60 1. 11 2. 61 1. 15 1. 28 1. 12 0. 93 0. 53 0. 71 1. 16 0. 42 0. 45 0. 38
744. 87 246. 180 529. 641 1 106. 19 980. 494 805. 948 333. 523 828. 331 428. 780 310. 446 1 418. 51 237. 772 214. 959 104. 160
表1 14 个省市区域创新能力发展水平评价指标数据 [2 - 3 ]
人均 GRP
/ ( 万元・ 人 - 1)
A1
各地区 财政收 入/ 亿元
A2
R& D 经费
全社会 固定资产 投资/ 亿元
A4
技术市场 成交合同 金额/ 亿元
A5
高等学 校科技人 员/ 人
A6
各地区 教育经 费/ 亿元
A7
国内专利 申请授权 数/ 件
第 21 卷第 1 期 2007 年 1 月
济南大学学报 ( 自然科学版) JOURNAL OF UNIVERSITY OF J INAN ( Sci. & Tech1)
Vol . 21 No. 1 Jan. 2007
文章编号 :1671 - 3559 (2007) 01 - 0068 - 04
区域创新能力是指一个地区将知识转化为新产 品、 新工艺 、 新服务的能力 [1 ] 。区域创新能力代表了 创新要素在一定区域内聚集 、 整合以及推动持续创 新的基本能力 ,是提升区域竞争力 、 实现区域协调发 展的全局性重大命题 。区域创新能力在一定程度上 能够反映区域创新体系建设的状况 。本文建立了反 映区域创新能力发展水平的指标体系 , 运用主成分 分析法 ,对我国在区域创新体系建设方面较具代表 性的 14 个省市的区域创新能力发展水平进行了实 证分析和比较研究 , 为有关地区和部门了解区域创 新能力发展状况 ,制定区域经济发展战略提供参考 。
( 略) 、 T otal Variance Explained ( 方差贡献分析表 ) ( 表 3) 、 方差极大正交旋转后的主成分荷载矩阵 ( Compo2 nent Matrix) ( 表 4) 及 Component Score Coefficient Ma2 trix ( 主成分得分系数矩阵) ( 略) 。
第 1 期 史锦凤 ,等 : 基于主成分分析的区域创新能力评价 69
3. 2 主成分分析
采用 SPSS11. 0 系统软件作为分析工具 , 选择 Analyze — — — Data Reduction — — — Factor 方法进行主成 分分析 , 得到了 Correlation Matrix ( 相 关 系 数 矩 阵 )
317. 33 53. 750 106. 914 171. 117 213. 978 115. 547 45. 887 142. 124 42. 356 56. 620 211. 206 11. 866 83. 479 14. 395
2 528. 2 1 245. 7 2 979. 6 3 050. 3 6 557. 1 5 781. 4 1 892. 9 6 970. 6 3 099. 4 2 264. 8 5 870. 0 1 236. 5 1 508. 9 733. 9
A8
内部支出
/ 亿元
A3
北京 天津 辽宁 上海 江苏 浙江 福建 山东 河南 湖北 广东 广西 陕西 甘肃
0. 957 1 0. 858 2 0. 050 6 2. 522 8 0. 116 5 0. 330 8 0. 067 1 - 0. 246 - 0. 905 - 0. 609 0. 133 - 1. 087 - 1. 037 - 1. 153
评价指标是由多个指标构成 , 为了避免量纲和 数量级的影响 ,必须对数据进行标准化处理 ,即将它 们都转化成无量纲数据 。采用标准差标准化方法进 行标准化处理 ,公式 [5 ] 为 :
Yi = Xi - X , S
式Байду номын сангаас : X =
1
n
n
i =1
∑X ;
i
S =
1
n
n
i =1
∑( X
i
- X) 2 ;
392. 877 111. 858 225. 644 307. 020 465. 385 411. 576 196. 577 374. 086 254. 493 252. 773 622. 273 143. 780 185. 941 91. 434
9 005 2 578 5 749 10 625 11 330 15 249 4 758 9 733 3 318 3 280 31 446 1 272 2 007 514
2. 283 - 0. 832 0. 441 0. 481 1. 035 0. 191 - 1. 077 0. 167 - 1. 068 0. 584 0. 304 - 0. 836 - 0. 248 - 1. 427
0. 697 - 1. 176 - 0. 417 0. 125 1. 18 0. 822 - 0. 611 0. 572 - 0. 225 - 0. 237 2. 226 - 0. 963 - 0. 682 - 1. 312