[发明专利]科技创新需求要素表征方法

权利要求书

1.科技创新需求要素表征方法，其特征在于，包括：

S1根据科技创新需求要素，获取科技资源评价指标，基于投入指标和产出指标构建科技创新评价指标体系；

S2利用成分分析法对科技创新需求要素进行绩效分析，得到绩效分析结果；

S3利用层次分析法对科技创新需求要素进行综合评价分析，得到综合评价分析结果；

S4根据得到的绩效分析结果和综合分析结果进行排序输出科技创新需求要素分析结果。

2.根据权利要求1所述的科技创新需求要素表征方法，其特征在于，其中，科技创新评估要素包括人力资源、财力资源、物力资源、科技成果和创新效益；科技资源评价指标包括规模以上工业企业RD活动人员D1、高等学校在校学生数D2、地方财政科技拨款D3、RD经费D4、新型研发机构D5、省工程中心D6、专利申请数D7、拥有国家发明专利数D8、高新技术企业工业总产值D9、高新技术企业产品出口总额D10和高新技术企业数D11。

3.根据权利要求1所述的科技创新需求要素表征方法，其特征在于，科技创新评价指标体系包括三级指标，其中投入指标和产出指标为一级指标；投入指标的评价指标包括人力资源、财力资源和物力资源，其中人力资源、财力资源、物力资源分别为二级指标；其中人力资源的评价指标包括规模以上工业企业RD活动人员D1和高等学校在校学生数D2；财力资源的评价指标包括地方财政科技拨款D3和RD经费D4；物力资源的评价指标包括新型研发机构数量D5和省工程中心数量D6；产出指标评价指标包括科技成果和创新效益，其中科技成果和创新效益为二级指标；其中科技成果的评价指标包括专利申请数D7和拥有国家发明专利数D8；创新效益的评价指标包括高新技术企业工业总产值D9、高新技术企业产品出口总额D10和高新技术企业数D11。

4.根据权利要求1所述的科技创新需求要素表征方法，其特征在于，所述步骤S2，利用成分分析法对科技创新需求要素进行绩效分析，具体包括：

收集原始数据矩阵：获取样本数据，得到原始数据矩阵；

其中X_pn表示第n样本数据对应指标p的值；

求其标准化数据相关矩阵的特征值和特征向量，得到主成分：

其中，

根据特征方程：

|R-λI_p|＝0

计算R的特征根λ_i和对应的特征向量：

其中，λ_i表示第i各主成分的方差，λ₁≥λ₂≥…≥λ_p＞0；

各指标的方差在总方差中的比重称为方差贡献率：

按照方差从大到小的顺序排列，前几个主成分的方差之和与总方差的比值成为主成分的累计贡献率：

在选取主成分时，根据累计贡献率达到要求来确定样本主成分个数；

用原指标的线性组合来计算各主成分得分：

以各主成分对原指标的相关系数为权，即载荷系数为权，将主成分用原指标的线性组合表示，主成分的经济意义由权数较大指标的综合意义决定；

P_j＝u_j1X₁+u_j2X₂+u_j3X₃+u_j4X₄

其中u_j1，u_j2，u_j3，u_j4为主成分对应载荷；X₁，X₂，X₃，X₄表示标准化数据矩阵；P_j表示第j个主成分；

以各主成分方差贡献率为权，进行线性组合得到综合评价指标函数：

其中，w_j为主成分占总方差的比例，P表示主成分综合得分；

将根据目标数据所得的主成分综合得分作为该目标的绩效分析结果。