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摘要：本文选取2016年我国交通运输科技统计数据，采用典型相关分析方法，对我国交通运输科技投入与产出之间的关系进行了分析。研究显示：交通科技活动人员数量、交通科技项目资金金额、科研经费对交通科技投入的影响要高于硕士及以上学历人员比例和中级职称以上人员比例这两个因素；制定标准个数、形成研究报告数、专利授权数能很好的衡量交通科技产出；依据上述结论继而提出相关建议。 织梦内容管理系统

关键词：交通科技；投入与产出；相关分析

“十三五”期是贯彻落实中央“四个全面”战略布局，加快“四个交通”发展，推进交通运输现代化的重要时期，交通运输发展战略机遇期内涵正在发生深刻变化，面临的风险和挑战H益增多。虽然我国交通运输科技发展在“十二五”期取得了优异的成绩，例如“港珠澳大桥跨海集群工程建设关键技术研究与示范”等国家科技支撑计划项目和“黄金水道通过能力提升”等重大科技专项，但也存在着交通科技创新和自主创新能力不足、科技投入不足、科技资源配置不合理、智能化和绿色交通技术投入不足等一些突出的矛盾和问题。面对新常态下加快推进结构性改革的新要求，贯彻落实创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念，本文深入分析了我国交通运输科技投入与产出之间的关系，为着力解决交通科技创新中的存在的问题提出参考[1-2]。

近年来，国内外的学者大多是从国家、高校、区域、产业的层面对科技投入与产出进行研究，例如魏洁云、江可申等[3]利用时间序列分析法对江苏省1987—2009年的技术创新投入和产出数据进行了相关分析，通过协整检验、VAR模型方法，认为江苏省R&D投入与新产品销售收入在长期趋势上成正相关。许倩倩[4]利用全国30个地区的面板数据，选取R&D投入、技术市场活跃度、经济总量（GDP表示）三个变量建立个体固定效应模型，构造Hauman统计量，得出R&D投入能够促进技术创新发展水平，技术创新水平的提高的又加快经济增长。杜娟[5]选取2010年中国23个省、市的面板数据，构建了基于农业科技投入产出评价模型，得出由于投入规模不当和产出不足等原因，我国部分地区的农业科技投入产出处于非DEA状态。还有一些学者是从省级的角度来研究，如李振民等[6]等利用层次分析法建立了河北省交通行业的科技投入与科技产出指标体系，根据2000～2006年河北省交通行业科技投入与产出数据，对科技投入与产出两组变量进行两两相关分析。可以看出，很少有学者从交通运输业的角度对科技发展进行研究，希望通过本文的研究能为更多学者提供借鉴作用。 本文来自织梦

1 模型介绍 本文来自织梦

典型相关分析是处理两个随机向量之间相互依赖关系的常用统计方法，其基本思想是仿照主成分分析方法中把多变量与多变量之间的相关化为两个变量之间相关的做法。其数学形式[7]是：

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这些典型相关变量就反映了vi，wi之间线性相关的情况，根据典型相关系数的绝对值来判断其相关性的一种方法，能够更清晰抓住问题的本质。 织梦内容管理系统

2 指标构建和数据来源 dedecms.com

本文选取2016年全国31个省市、自治区的交通科技投入与产出指标进行分析。主要指标如表1所示。

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指标数据来源于《中国交通统计年鉴（2017）》，所选指标为：交通科技活动人员数量（x1）、硕士及以上学位人员比例（x2）、中级职称及以上人员比例（x3）、当年交通科技项目资金到位比例（x4）、交通科技项目资金金额（x5）、科技活动人员人均科技项目经费（科研经费）（x6）来描述交通科技投入；形成研究报告篇数（y1）、发表科技论文篇数（y2）、专利授权数（y3）、制定标准数（y4）、科技成果鉴定数（y5）、软件产品登记数（y6）来描述交通科技产出[8]。 dedecms.com

3 实证分析

3.1 显着性检验 织梦好，好织梦

本文采用的是SPSS.20的宏程序来实现典型相关分析，实证结果如下：前三张表分别代表交通科技投入变量、交通科技产出变量、二者之间的相关系数矩阵，结果可以看出，交通科技投入变量内部具有一定的相关性，但仅仅个别指标相关性较强；交通科技产出变量内部相关性较强，均在0.6604～0.7606之间；二者之间也具有一定的相关性；表5中CanonicalCorrelations代表典型相关系数，前2个典型相关系数分别是0.975和0.840，表5中其余列采用的是Bartlett的χ2检验，按照Wilk’s Lambda检验，前两个典型相关系数对应的P值为0.000，0.018，在α=0.05的情况下，前2个典型相关系数是显着的。 织梦内容管理系统

3.2 典型相关模型分析 织梦好，好织梦

由于所选择的交通科技投入与产出相关指标单位不同，因此需要对其量纲化处理后进行研究。表6为交通科技投入和产出典型相关变量换算系数，其中zxi、zyj（i=1，2，3…，6；j=1，2，3，…，6）为变量标准化后的数据。 织梦内容管理系统

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根据上述典型变量的系数所得的典型相关模型如下： 内容来自dedecms

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（1）从第一对典型相关可以看出，交通科技活动人员数量（x1）与v1高度正相关，说明交通科技活动人员数量在交通科技投入中占有重要地位。w1与y4之间高度负相关，说明修订标准数越少，越能很好的衡量科技产出，即v1可以用来反映科技成果产出。因此，可以认为交通科技活动人员的投入对于科技成果产出具有重要的促进作用。

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（2）从第二对典型相关模型可以发现，v2与x5高度正相关，w2与研究报告篇数（y1）之间高度正相关。v2可以用来反映交通科技投入，w2可以用来反映交通科技的成果产出，因此，可以认为交通科技人员的投入对于交通科技的产业成果产出重要的促进作用。 织梦好，好织梦

3.3 典型因子载荷分析

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表7表示的是典型因子载荷情况。第一对典型变量中，x1、x5、x6占有很大的载荷，第二对的典型变量在y4、y1和y3上有很大的载荷。第一对典型变量间的相关性主要是交通科技活动人员数量、交通科技项目资金金额、科研经费投入三个指标和制定标准个数、形成研究报告数、专利授权数这三个指标之间的相关引起的。

3.4 冗余度分析

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冗余度是用来辅助判断需要保留多少典型相关系数的。从表8可以得出，v1解释了交通科技投入原始变量65.4％的方差，w1解释了交通科技投入原始变量63.2％的方差；w1解释了交通科技产出原始变量53.4％的方差，v1解释了交通科技产出原始变量50.8％的方差。可见，所选的交通科技投入、交通科技产出的原始指标能够很好的被第一对和第二对典型变量所解释。

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4 结论与建议 copyright dedecms

（1）我国交通科技投入各变量与产出各变量之间具有一定的正相关性，这与很多学者的研究结论相符[9]；（2）交通科技活动人员数量、交通科技项目资金金额、科研经费对交通科技投入的影响要高于硕士及以上学历人员比例和中级职称以上人员比例这两个因素，这说明随着我国经济的快速发展，对交通科技进步的重视程度日益增加，我国交通科研人员的社会地位和经济待遇有了很大的改观，同时也建立了合理有效的激励机制，交通科技人力资源配置效率得到了进一步提高，科技活动人员人均经费依然是我国交通科技投入的主要影响因素；所以我们应加大对科技经费支出以及对专业技术人员的培养和培训；（3）制定标准个数、形成研究报告数、专利授权数能很好的衡量交通科技产出。这说明，减少相应的冗杂多余的制定标准，能有效的促进交通科技产出，同事提高交通科技投入经费的使用率，为研究交通科技投入决策提供了科学的依据。（nc-10201803）

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参考文献： 织梦内容管理系统

[1]交通部：十三五时期重点突破污染防控等技术瓶颈一时政东南网[EB].2016. 本文来自织梦

[2]科技部.交通运输部关于印发“十三五”交通领域科技创新专项规划的通知（国发[2017]121号）[Z].2017. 内容来自dedecms

[3]魏洁云，江可申，史普润.江苏省研发投入与创新产出的协整研究[J].科技进步与对策，2011，28（20）：33-36.

[4]许倩倩.研发投入和技术创新对经济增长的影响—基于中国30个地区的面板数据实证研究[J].现代管理科学，2012（10）：76-78. 织梦内容管理系统

[5]杜娟.基于DEA模型的我国农业科技创新投入产出分析[J].科技进步与对策，2013，30（8）：82-85. copyright dedecms

[6]李振民，石国生，陈慧莲，等.河北省交通行业科技投入与产出分析[J].河北省科学院学报，2009，26（1）：28-31. copyright dedecms

[7]薛超.江苏省科技创新投入与产出绩效关系研究[D].扬州：扬州大学，2014. dedecms.com

[8]交通运输部科学研究院.交通运输行业科技进步评价方法及应用研究[J].2016:1-8.

[9]朱广宇，雷黎，毕军，等.交通运输科技循环经济发展管理研究[J].综合运输，2007（2）：52-55.

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