| 如果地方主导产业自主创新能力等级分布图偏离正态分布较远，说明该地区主导产业的自主创新能力发展不平衡，或者存在的问题比较严重，需要进一步调查分析，以便于正确地决策。
河南省的基本情况和全国的基本情况有太多的相似之处。如把河南省主导产业自主创新能力等级分布状态放到全国主导产业自主创新能力正态分布图中进行考察，可以进一步发现地方主导产业自主创新能力在国内的地位和形态，找出差距和因果关系，为提升地方主导产业自主创新整体能力提供决策参考。发表论文，正态分布。
4 河南省主导产业自主创新能力正态分布诊断分析
4.1统计方法
4.1.1数据准备
地方主导产业科技自主创新能力正态分布的诊断分析方法所使用的数据是地方主导产业自主创新竞争力评价结果数据。
地方主导产业自主创新能力的评价有定性评价、定量评价和综合评价三种评价类型。具体的评价方法有很多，例如在主导产业自主创新能力评价指标体系确定以后，可以采用同行评议法、线性规划模型评价方法、主成分分析法、加性加权统计分析方法、多级模糊数学综合评价方法、文献计量法、经济计量法、层次分析法、灰色系统分析法以及专家系统和人工智能方法等等。主导产业自主创新能力的评价方法虽然有很多，但每种评价方法都必然产生评价结果数据，这些评论结果数据都可以作为主导产业自主创新能力正态分布诊断分析方法的源数据。
4.1.2数据整理
地方主导产业自主创新能力正态分布诊断分析过程中需要对评价结果数据进行整理，数据整理分为三个步骤。
（1）数据标准化
任何一种评价方法得出的数据都可能存在数据的离散性和非标准性问题，必须通过一定的数学方法将离散和非标准的数据进行线性变换以减少数据之间的跨度，将这种非标准化的评价结果数据转换为标准化的数据，才具有等距意义，从而使数据正常对应到评价等级区间之中。
标准分数，统计学上又称“Ｚ”分数，它是由原始分数x与总体的平均数μ的差数，除以标准差σ所得的商，即Ｚ 。当某个分数处于平均数的位置时，则Ｚ＝０，当Ｚ＞０或Ｚ＜０，则表示某个原始分数处于平均数位置的上方或下方，Ｚ分数绝对值的大小表示它离平均值的远近程度6。
地方主导产业自主创新就能力评价结果数据中排在第一位得分可能是三位数，而排在末位得分则可能是个小数点后三位。这样大的差别很可能造成多数得分差别不大因而拥挤在一起难以分辨，因此可以采用将原始数据转换为标准数据的方法来消除数据之间的离散性。
（2）定义评价等级区间
评价等级区间的定义和划分可繁可减，区间的数据跨度可以按一定的数学方法设定，如等分法、分类法等，要求各类一级指标采用统一的数学方法。评价等级划分得越细，正态分布曲线拟合越精确。评价等级名称可以根据主导产业自主创新能力评价等级期间的定义以及数据来源中原评价指标体系所给定的评价类型来确定。
例如，刘永教授将自主创新竞争力分解为投入、产出和效益三个一级指标，在分类评价原则指导下运用层次分析法确定指标权重并且利用定性和定量相结合的综合评价方法计算出自主创新竞争力评价结果数据。利用这个指标体系和评价方法和得出的原始数据进行主导产业自主创新能力正态分布诊断分析，可以将评价等级区间Z之间的距离划分为优秀、良好、较好、中等、较差和差六个等级。
（3）曲线拟合统计
先计算符合正态分布的指标分值变量ξ落在各等级之间的概率，也就是各等级间的面积比例，再乘以主导产业总数量，即得各等级主导产业数量。由分布函数的定义可知，服从一般正态分布的随机变量ξ的概率分别为[6]：
(1)当随机变量ξ落在区间( - ∞, a)，P(ξ< a ) = F( x) =  dx
(2)当随机变量ξ落在区间( x1, x2)，P(x1 <ξ< x2 )=  - 
(3)当随机变量ξ落在区间(b,+∞)，P(ξ> b )= 1- P(ξ≤b ) =1-
其中，a 、x1、x2和b的取值都落在区间Z（μ-3σ，μ+3σ）内，服从一般正态分布的随机变量ξ化为服从标准正态分布后，就可以利用已有的“正态分布表”，解决所有正态分布的概率计算问题。
在计算主导产业和自主创新能力各一级指标分值区间的基础上，对各等级区间内的主导产业数量、所占百分比例进行统计并形成统计表以及统计曲线图。
4.2分析方法
4.2.1整体指标等级分布状态分析
通过整体指标分布状态分析可以比较准确地把握地方自主创新竞争力的整体状况以及所处的整体水平。
（1）进行整体指标分布状态曲线形状分析。观察曲线形状如果属于标准正态分布图，这说明地方主导产业整体自主创新竞争力发展比较平衡；如果不属于标准正态分布图，例如偏正态分布、不规则正态分布等等，则说明地方主导产业整体自主创新竞争的发展不平衡。
如果曲线的峰值非常高，必然导致陡峭曲线现象，反映地方主导产业自主创新竞争力绝大多数处在同一的水平上，相互之间的差距没有明显拉开，可能出现主导产业的自主创新能力均处在较高的水平上和均处在较低的水平上，这在某一个方面反映地方主导产业的整体创新能力的没有明显的特色。针对这种情况，在地方主导产业自主创新能力支持方面需要加大特色项目的培育和促进工作。如果曲线过于平缓，也不太符合标准正态分布图，则反映了整体指标评价结果可能存在一些不科学性或片面性。因此，可以把正态分布与其它评价方法结合起来进行分析评价，保证评价结果的合理性和客观性。
（2）进行整体指标分布状态曲线的峰值和的两端逐渐消减的趋势分析。如果曲线的峰值较高，则说明绝大部分的主导产业落在某一等级的位置；如果该等级属于良好和较好，这反映地方主导产业整体科技竞争力呈现良好的发展势头；如果该等级属于中等和较差的位置，则反应地方主导产业整体科技竞争力不强，需要通过各种有效的方法和手段加以激励和促进。
如果曲线两端逐渐消减的趋势是规则的，则说明属于优秀和较差的两个极端的主导产业分布比较均匀，可以认为是正常的发展现象。如果曲线两端逐渐消减的趋势是不规则的，可以认为处于自主创新竞争力好坏两个极端的主导产业参差不齐，需要运用综合平衡策略加以管理，以推动主导产业自主创新力的均衡发展。
（3）进行曲线的突变分析和数据分析。如果指标等级分布状态曲线出现突变点，则说明该突变连所在的等级区间存在异常现象，集中在这一区间的主导产业数量可能很高也可能很低，需要根据具体情况具体分析。指标等级分布状态曲线上的每一个点都有相应的数量标识和所占的百分比，通过这些具体数据的分析可以更精确的找出地方主导产业自主创新竞争力的整体状态。
（4）进行曲线之间的关联性分析。把地方主导产业自主创新竞争的指标等级分布状态曲线与全国的主导产业自主创新竞争力指标等级分布状态曲线进行比较分析，可以发现地方主导产业自主创新综合竞争力在全国的地位和状态，找出当前状态所揭示的内在规律以辅助教育管理决策。
4.2.2单项指标等级分布状态分析
在整体指标等级分布状态分析的基础上，可以利用单项指标等级分布状态进行更深入的分析，找出在整体指标等级分布状态分析中发现异常现象的具体原因。单项指标一般分为一级指标、二级指标和三级指标，但要指标等的分布状态分析可以按照这三级指标层层展开，逐步深入直到发现问题的根源为止。
单项指标等级分布状态在分析方法上是一致的，分为状态曲线形状分析、峰值和消减趋势分析、突变点分析、数据分析和关联性分析等。
4.3其它诊断分析方法
（1）变化趋势对比诊断分析
通过不同评价类型的年度变化率对比分析，可以发现地方主导产业自主创新发展过程中存在的问题7。在此基础上，进行深层次的统计分析可以找出主要的影响指标以开展信息咨询服务或辅助决策服务。同时，分析结果也可以为更深层次的数据分析提供依据。发表论文，正态分布。变化趋势对比诊断分析分为年度单项分析、年度变化分析两种方法，也可以通过两种方法的结合进行变化趋势综合对比诊断分析。发表论文，正态分布。
（2）分类对比诊断分析
不同类型的主导产业其自主创新能力应当存在一定的差别。主导产业按隶属关系可分为国家或部属主导产业（企业在地方）、地方主导产业和共建主导产业，按类型可分为煤炭、农业、纺织服装业等。在对比诊断分析中，相同类型的主导产业具有更大的可比性，能够看出同类主导产业之间在自主创新能力上的差距，从中发现各自的自主创新特色和优势以及存在的问题和原因4。但是，不同类型的主导产业之间的对比诊断分析也能看出相互之间的差距和优劣势。
5 结 语
可以看到，地方主导产业自主创新能力评价与诊断运用正态分布统计分析法可以从定性的评价转化为直观的定量评价。它不仅有利于政府更客观地评价和诊断地方主导产业的自主创新能力，而且还为提高地方主导产业自主创新能力提供了可靠的理论依据，为进一步去研究、探讨有关主导产业自主创新能力的评价方法提供一些参考，从而促使政府政策性投资咨询决策更加科学化和规范化。
参考文献
[1]林俊航．区域主导产业选择方法理论及其应用——基于SSM确定深圳主导产业的实证研究[J]．茂名学院学报，2009（2）：68-71
[2]河南省知识产权局．河南省知识产权信息网[EB/OL]．www.hnpatent.gov.cn：20100510
[3]熊彼特·约瑟夫．经济发展理论[M]．北京，商务印书馆．1991
[4]王继娜，刘永．地方支柱产业创新能力评价研究综述[J]．创新科技，2008（06）：22-23
[5]A.R米特洛波尔斯基．正态分布[M]．科学出版社：1959
[6]李六全．正态分布在岗位测评中的应用[J]．管理科学文摘，2003（7）：30-33
[7]庞智强，张廖．甘肃工业企业自主创新能力评价分析[J]．科技与经济，2009（8）：23-26
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