我国区域R&D强度与产业结构的灰色关联分析3

谢兰云 曲永义

(1.东北财经大学信息工程学院,辽宁大连116023;2.山东社会科学院,山东济南250002)

我国区域R&D强度与产业结构的灰色关联分析3

谢兰云1曲永义2

(1.东北财经大学信息工程学院,辽宁大连116023;2.山东社会科学院,山东济南250002)

在对我国各省份研究与发展强度现状进行分析的基础上,指出我国各省份之间的研究与发展强度具有很大的差异,然后利用灰色系统理论中的灰色关联模型分析了2000-2007年间我国31个省、市、自治区研究与发展强度与其第一产业、第二产业、第三产业和高科技产业之间的关联度。根据其关联度的大小,本文得到这样的结论,即我国各省份研究与发展强度的差异与其产业结构之间存在着密切的联系,其中高科技产业对研究与发展强度影响最大,第一产业对研究与发展强度的影响最小,各省的研究与发展强度受到其产业结构的限制。在此基础上,本文提出各省份在提高研究与发展强度的同时,我国各省份在制定科技研发政策的时候,必须立足于本省的产业结构,要具体情况具体分析,要将提高研究与发展强度与调整产业结构相结合,只有这样研究与发展资源才能够得到更好地利用,才能够真正提高各省份的科技创新能力。

区域;研究与发展强度;产业结构;灰色关联

内生经济增长理论认为创新是经济发展的引擎,相关研究表明R&D(研究与发展Research and Development)强度与人均G DP增长之间存在显著的正相关关系[1,2]。一个地区的创新能力在很大程度上取决于其R&D活动能力的强弱。从世界各国的研究与发展来看,我们可以看到这样一个现象,即研究与发展经费投入多少的地理分布与世界经济实力强弱的地理分布具有密切的关系,越是经济实力强的发达国家,其在科技研发方面的投入就越多,反之亦然。一般来说考察一个国家或地区对科学创造与创新能力给予资金支持的程度用R&D强度这个指标来衡量,R&D强度是指R&D投入占G DP的比例。我国的R&D强度很低,2007年美国的 R&D强度为 2.68%,日本为3.39%,德国为2.53%,韩国为3.47%,而我国仅为1.49%,所以几乎在所有研究我国R&D强度与经济发展问题的文献中提出的建议都是要通过提高R&D强度,来提高科技创新能力,进而促进经济发展。事实上,R&D强度受到很多因素的影响,如产业结构。Scherer在1967年最早通过实证分析研究了R&D强度与产业结构的关系,研究结果表明产业结构的差异可以解释R&D强度的差异[3];Cohen和Levin指出R&D强度约50%的差异可以从产业结构层面上得到解释[4]。因此,一个国家三次产业的分布格局对R&D强度有直接的影响;Iorweth运用R&D强度差异分解的方法分析了加拿大与美国R&D强度差异,其基本结论是R&D强度差别的1/4～1/3可以由产业结构的差异加以解释[5];Griffith和Harrison认为英美之间几乎所有的R&D强度差别都可以由部门的差异来解释[6]。所以产业结构与R&D强度之间存在着密切的联系。我国地域广阔,由于地理位置、社会文化、风俗习惯等各种原因,各省份在经济发展和R&D强度方面都存在着巨大的差异。根据上面的分析,单纯强调加大各省份的R&D投入力度,来提高各省份的经济发展水平是不科学的。周彩霞利用我国除北京和西藏以外的29个省市2000-2003年截面数据进行回归分析显示,各地产业结构差异与R&D强度差异之间存在着较显著的正相关关系,同时使用我国2000年截面数据以上海R&D强度差异的产业结构影响为基准,利用Bennet分解法将其它省市的R&D强度差异的产业结构影响与上海进行对比分析,得出了省际产业结构差异在一定程度上决定了R&D强度差异的结论[7]。对我国各省份的R&D强度与产业结构的关系研究目前还很少,所以本文使用我国各省份2000-2007年的相关数据,利用灰色系统理论详细研究了我国各省份产业结构与R&D强度之间关联程度,并详细分析了目前各地产业结构与R&D强度之间存在的问题,提出了各地如何在加大科技投入力度的同时根据自身的情况提高科技经济的利用效率问题,以期为各地制定合理的科技政策提供实证依据。

1 我国区域R&D强度现状分析

我国各省份2000-2007年R&D强度数据如表1所示。

表1 2000-2007年我国各省份R&D强度Tab.1 Chinese province’s R&D intensity during 2000-2007

根据发达国家的经验,一个国家在发展初期R&D强度一般在0.5%～0.7%左右,国际公认的经济起飞阶段R&D强度为1.5%[8]。从表1中的数据可以看出我国有些省市的R&D强度已经超过了经济起飞阶段的水平,如北京的R&D强度已经超过了世界发达国家的R&D强度水平,但有的省份仅达到了经济发展初期R&D水平,还有相当一部分省份的R&D强度低于经济发展初期的水平,由此可见我国省际之间的R&D强度差异非常大。2007年R&D强度最高的北京市,其强度为5.4%,最低的西藏自治区,其R&D强度仅为0.2%,两者相差巨大。虽然各省份的R&D强度每年都有提高,但除北京、陕西和上海外,其它各省的R&D强度水平普遍较低,而且从2003年开始,高于全国平均R&D强度水平省份的数量在逐年减少,如2002年在全国平均R&D强度水平以上的省份为10个,到2003年降为9个,2004年和2005年则只有6个,2006年和2007年都为7个。一方面我国各省份的R&D强度在逐年上升,另一方面高于全国平均R&D强度水平的省份数量却在逐年减少,这一现象反映了我国R&D投入的地区结构差异非常大,而且有两极分化的趋势,科技经费的投入更趋于向某些经济发达的省市集中。

联合国教科文组织在1971年出版的《科学应用与发展》通过对多个国家的R&D投资规模进行比较研究,结果表明,处于工业化初期阶段的国家,R&D强度一般小于1.0%;工业化中期阶段国家的R&D强度一般在1.5%以上,产业结构也迅速向技术密集和资本密集的方向调整,并对先进技术有较强的消化与吸收能力;进入工业化后期的发达国家,其R&D强度一般都在2.0%以上,第三产业成为国民经济的主导产业[9]。也就是说R&D强度与当地的产业结构存在着密切的联系,产业结构化程度越高,研发强度也越大。那么我国各省份之间的R&D差异是与其产业结构之间到底存在多大的关联性呢,下面本文利用灰色关联模型对这一问题进行详细的研究。

2 区域R&D与产业结构的灰色关联分析

2.1 灰色系统理论[10]

灰色系统理论是1982年邓聚龙教授创立的,该理论以“部分信息已知,部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统为研究对象,主要通过对“部分”已知信息的生成、开发,提取有价值的信息,实现对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效监控。该方法适用于研究机制复杂、层次较多、难以建立精确模型进行定量测度的系统,由于该理论使用的数学方法非统计方法,在系统数据较少或条件不满足统计要求的情况下该方法更具实用性。我国各地区R&D强度与产业结构的相关性问题涉及很多方面,机制较复杂,相关数据较少,所以在此采用灰色关联分析的方法进行研究。灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何相关的相似程度来判断其联系是否紧密。曲线越接近,相应序列之间关联度就越大,反之就越小。因此,利用灰色关联分析可判别系统的主要因子和次要因子。

2.2 区域R&D与产业结构的灰色关联分析

利用灰色关联分析模型进行区域R&D强度与产业结构分析的基本步骤如下:

2.2.1 系统特征序列和相关因素序列

由于要研究各省份三大产业份额与R&D强度的关系,根据数据的可得性,本文选取的样本区间为2000-2007年,以各省份的R&D强度序列为特征序列,记为 X0,各省份第一、二、三产业产值占其国内生产总值的份额分别代表各省份的产业结构作为相关因素序列,分别记为X1、X2和 X3。考虑到大多数研究结果都表明,高科技产业比非高科技产业具有更高的产出弹性[11-12],为了考察在区域经济中是否高科技产业比例越大,其R&D强度也会越大,本文选取了各省份规模以上工业企业增加值中高技术产业份额作为第四组相关因素序列,记为 X4。以上数据均来源于中国科技统计网(http://www.sts.org.cn)。在此以北京为例进行详细说明,其各序列分别为:

2.2.2 初值化各原始序列

在对原序列进行初值化时,主要可以采用初值化算子、均值化算子和区间值化算子,其目的是使系统行为序列无量纲化,且在数量上归一。在此采用初值像,公式为:

2.2.3 求差序列

计算相关序列与特征序列的距离,其计算公式为:

2.2.4 求两极最大差与最小差

计算两极最大差与最小差,分别记为M和m,公式为:

其中i=1,2,…,m;k=1,2,…,n。利用公式(3)和公式(4)分别计算得到两极差为:M=0.80,m=0

2.2.5 求关联系数

计算关联系数的公式为:

其中ξ称为分辨系数,取ξ=0.5。

2.2.6 计算 X0与 Xi的灰色关联度

X0与 Xi的灰色关联度的计算公式为:

利用公式(6)计算得到北京市R&D强度序列与其第一、二、三和高新产业的灰色关联度分别为:γ01=0.5,γ02=0.60,γ03=0.74,γ04=0.80

表2 各省份R&D强度与产业结构的灰色关联度[11]Tab.2 Degree of grey incidence of R&D intensity and industrial structure about provinces

于是针对北京市可以得出这样的结论,即对北京市R&D强度影响最大的是高新产业,其次是第三产业,然后是第二产业,影响最小的是第一产业。

采用以上方法计算出全国各省份R&D强度与第一、二、三产业及高新产业所占比例之间的灰色关联度,如表2所示。

表3 各省份不同产业占国内生产总值的比例及高技术产业占全国比例(%)[12]Tab.3 The percentage of province’s industries output in the gross domestic product and high2tech industry output in the whole country

3 实证结果分析

对全国各省份R&D强度与第一、二、三和高新产业灰色关联度的实证研究结果(见表2)的数据进行分析,本文得出如下结论:

3.1 高技术产业对R&D强度的影响最大

全国31个省市自治区中有17个地区的规模以上工业企业增加值中高技术产业份额对该地区的R&D强度影响最大,占到了总数的55%,它们分别是:北京、天津、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、福建、江西、山东、湖北、湖南、广东、重庆、云南和西藏。表3给出了根据2000-2007年各省份一、二、三和高新产业占国内生产总值比例的平均值计算得到的各省份产业的分布情况及各省份高技术产业规模以上企业产值占全国比例的平均值。

结合表3来分析表2的计算结果可以看出,除云南和西藏的高技术产业几乎在全国没有什么份额外,其它高技术产业对R&D影响最大的省份,其高技术产业都在全国占有一定的份额,在国民经济中所占比例较大。其原因在于高新技术产业变革速度较快,研发强度强,所以R&D投入对高技术产业比对非高技术产业具有更高的产出弹性,如果一省高技术产业在国民经济中占有较大的份额,必然会有较高的R&D强度。

3.2 第一产业对R&D强度的影响最小

研究结果表明,在31个省份中有24个省份的第一产业对R&D强度的影响最小,这一比例达到了77%。个别第一产业对R&D强度影响不是最小的省份包括辽宁、黑龙江、江苏、浙江、广西、青海和新疆。新疆和黑龙江从历史上看就是我国的粮食和各种经济作物的主产区,为了保持第一产业的优势和发展特色产业其在第一产业的R&D投入相对较多,同时国家也对这两个省的第一产业的研发进行扶持,这是导致这两个省份的第一产业对R&D强度的影响较大的主要原因;辽宁、江苏和浙江也属于我国的粮食和经济作物的主产区,但它们不是农业大省,而是农业强省,在第一产业的发展过程中更注重科技研发,更多地依靠现代技术进行科学种田,摆脱了传统的第一产业完全靠天吃饭的发展模式,农业科技化水平较高,相应的科技投入也比较大,从而使其第一产业对R&D强度的影响增大;青海和广西都属于经济不发达地区,其第一产业是其主要的产业,所以仅有的R&D投入也会更多地投入到第一产业中,从而使第一产业对R&D强度的影响比较大。

3.3 高R&D强度省份与产业结构的关系

目前在我国真正实现了“三二一”产业结构的只有北京和上海两个直辖市,第三产业成为其主导产业,并且高新产业在国民经济中所占的份额也达到了20%以上,北京甚至达到了30%以上,这种产业结构使得这两个地区的R&D强度在全国2000-2007年的平均排名中处于第1和第3的位置。处于第2位的陕西和第6位的四川主要是由于拥有大量的国家科研院所,国家财政对这两个地区的科技投入比较多,而这些科研院所在产业划分上分属于第三产业,从而形成这两个地区第三产业对R&D强度影响最大的现象。广东则是由于其处于我国改革开放的前沿,在改革过程中享受到各种优惠政策以及其有利的地理位置等原因使广东经济逐渐形成了积累优势,虽然其经济以第二产业为主,但是高科技产业所占份额是不容忽视的,这就形成了高新产业对广东R&D强度的影响最大的现象。江苏的经济基础较好,研发条件优越,高新产业在经济中所占比重平均达到了29%,所以高新产业份额对R&D强度影响最大,而且其它三个产业对R&D强度的影响均比较大,分别是第三产业为0.629,第二产业为0.537,第一产业为0.549,这反映了江苏省各产业的研发比较平衡。天津、山东和江苏的情况比较相似。辽宁、吉林作为东北老工业基地其R&D强度也处于高投入地区,高新产业对R&D强度的影响最大,但是辽宁省的第二产业对R&D强度影响最小,吉林也仅高于第一产业,这说明这两个省在2000-2007年第二产业的研发投入比较少,作为新中国工业的摇篮,第二产业在国民经济中占有举足轻重的地位,科技研发活动减少,势必影响到这两个省第二产业发展的后劲,使其创新能力降低,竞争力下降,经济增长速度变慢,这些因素相互作用有可能形成恶性循环,制约辽宁和吉林的产业升级和科技进步速度,最终有可能导致其经济的滑坡,所以这一现象要引起相关部门的高度重视。

综上所述,一个地区的R&D强度总是与该地区的产业结构相适应的。

4 政策建议

一个地区的R&D强度总是与该地区的产业结构相适应,所以我国在强调提高R&D强度的同时,必须充分考虑不同地区的经济发展水平和其已经形成的产业结构的特点,各地区要结合自身的特点,找到一条适合自己发展的道路,形成我国科技投入的梯队,更好地发挥知识的溢出效应,实现优势互补。

对于那些有充分知识积累、人力资本和产业结构优势的经济发达地区,如北京、上海、广东和江苏等省份,要充分利用自身优势,加大科技投入力度,努力提高其主导产业的自主创新能力,以主导产业带动其它相关产业的发展,在这一过程中实现产业的升级和产业优化,从整体上提高本地区的产业竞争力和综合实力;对于陕西和四川这样R&D投入较多,但是其整体经济水平却相对较低的省份,出现这一现象的主要原因是这些地区的R&D投入绝大部分来源于国家财政的科技拨款,企业的R&D投入并不高,政府R&D经费主要投入到了这些地区众多的国有科研机构中,但是由于一些科研机构的特殊性质,如国防科研部门,其研发成果出于保密等原因不能对当地经济发挥作用,另外也存在着由于科研院所自身的体制问题,导致其产品与市场脱节,没有市场的导向,使其研发失去方向,也使其科技成果无法尽快转化为生产力,甚至一些科研成果被长期搁置,科技投入的产出效率较低,但是这些地区的R&D资源配置较好,有很好的研发基础,所以这些省份一方面要在科研体制改革上做文章,另一方面可以充分利用自己的优势发展高技术产业来带动其前向和后向产业的发展,并积极引导企业加大科技投入力度,真正使科技投入产生经济效益;作为东北老工业基地的辽宁、吉林和黑龙江,特别是辽宁,拥有良好的产业基础、明显的科教优势和众多的技术人才及完备的基础条件,具有良好的后发优势,对这些地区来说,改变传统观念,抓住国家振兴东北老工业基地的有利时机,努力营造进行科技投入的环境,充分利用自身知识积累厚的优势,加大科技投入力度,积极进行产业升级,解决目前存在的各种矛盾,实现经济的“第二次起飞”。

对于处于中等投入水平的地区,要根据其各自历史、自然资源等方面的特点有针对性地加大特色产业的科技研发投入,积极培养适合自己特色的主导产业,发挥自身优势,带动其它产业的发展,在产业结构调整上下大力气,有针对性、有重点地提高科技研发力度,有可能产生经济的“跳跃式”发展;对于经济欠发达地区,其主要任务依然是以培养产业,提高经济水平为主,在这一过程中可利用国家进行西部大开发的有利时机和国家的各种财政扶持基金进行有针对性的特色研发,为今后的发展积累力量。

在各省份之间,由于存在着经济发展水平和科技进步水平上的差异,所以可以根据各地的不同特点强调地区间的分工协作。这样不仅可以发挥各地的相对优势,而且在这一过程中经济欠发达地区可以通过“干中学”或其它形式逐渐提高技术创新能力,在地区间形成一种技术研发的梯度,下一个梯度的地区可以借鉴上一个梯度地区具有资本高度密集和劳动节约效果的先进技术,利用上一个梯度地区的知识溢出,使自己的科技研发起步水平更高,使有限的资金发挥更大的作用,这对促进不同地区的经济增长都是有利的。

综上所述,根据各个地区的不同情况,在加大产业结构调整的前提下,有针对性地开展R&D活动,同时充分利用省份之间的研发梯度所产生的知识的溢出效应,不仅能够节约R&D经费的投入,而且还可以更好地发挥R&D经费的利用效率。如果某些省份的产业结构无法形成科技研发发挥作用的环境,片面地强调加大R&D投入力度,无疑是拔苗助长,这样做的结果只能造成资源的浪费,对经济水平的提高并不能产生预期的作用。所以国家在制定科技研发政策时要结合各地的产业结构具体问题具体分析,将调整产业结构与加大R&D投入结合起来。

References)

[1]OECD.The New Economy:Beyond the Hype2The OECD Growth Project[EB/OL].[2009-06-16].[l3]http://www.oecd.org/dataoecd/2/26/2380634.pdf.

[2]OECD.The Sources of Economic Growth in OECD Countries[EB/OL].[2009-06-16]http://www.oecd.org/dac/ictcd/docs/otherdocs/OtherOECD—eco—growth.pdf.

[3]Scherer F M1Market Structure and the Employment of Scientists and Engineers[J].American Economic Review,1967,57(3):524-531.

[4]Cohen W M,Levinthal D A1Innovation and Learning:the Two Faces of R&D[J].The Economic Journal,1989,99(9):569-596.

[5]Iorweth A ab,Canadas’Low Business R&D Intensity:the Role of Industry Composition[EB/OL].Department of Finance Working Paper 2005-03[2009-05-12].http://www.fin.gc.ca/wp/2005-03.html.

[6]Griffith R,Harrison R1Understanding the U.K.s’Poor Technological Performance[EB/OL].IFS Briefing Note No.37,2003.[2009-06-11].http://www.ifs.org.uk/bns/bn37.pdf.

[7]周彩霞.R&D强度差异:基于产业结构的分析[J].南京大学学报,2006,(3):26-34.[Zhou Caixia.Differences in R&D Intensity:An Analysis basedon the Effect of Industrial Structure[J].Journal of Nanjing University,2006,(3):26-34.]

[8]江静.中国省际R&D强度差异的决定与比较[J].南京大学学报.2006,(3):13-25.[Jiang Jing.A Comparison of Determinants of China’s Provincial R&D Intensity Difference[J].Journal of Nanjing University,2006,(3):13-25.]

[9]莫燕,刘朝马.科技投入结构分析及比较研究[J].科学学与科学技术管理.2003,(4):39-41.[Mo Yan,Liu Chaoma.An Analysis and Comparison about the Structure of Input in Science and Technology[J].Science of Science and Management of S&T,2003,(4):39-41.]

[10]刘思峰,党耀国,方志耕.灰色系统理论及其应用[M].北京:科学出版社,2004:50-61.[Liu Sifeng,Dang Yaoguo,Fang Zhige.Foundations and Applications about Grey System[M].Bejing:Science Press,2004:50-61.]

[11]吴延兵.R&D与生产率—基于中国制造业的实证研究[J].经济研究,2006,(11):60-70.[Wu Yanbing.R&D and Productivity:An Empirical Study on Chinese Manufacturing Industry[J]1Economic Research Journal,2006,(11):60-70.]

[12]安同良,施浩,Ludovico Alcorta.中国制造业企业R&D行为模式的观测与实证—基于江苏省制造业企业问卷调查的实证分析[J].经济研究,2006,(2):21-30.[An T ongliang1Shi Hao and Ludovico Alcorta.An Observation and Empirical Study of R&D Behavior of Chinese Manufacturing Firms:Based on a Survey of the Manufacturing Firms in Jiangsu Province[J].Economic Research Journal,2006,(2):21-30.]

Gray Corelation Analysis of Regional R&D Intensity and Its Industrial Structure

XIE Lan2yun1QU Yong2yi2
(1.College of Information Engineering,Northeast University of Finance and Economy,Dalian Liaoning 116023,China;2.Shandong Academy of Social Science,Jinan Shandong 250002,China)

Based on analyzing the R&D intensityof Chinese provinces,the article pointsout that there are tremendous differences among R&D intensity of each province.Then utilizing the grey corelation model,the article analyzes the relationship of R&D intensity 31 provincesof China and its primary industry,secondary industry,tertiary industry,high2tech industry during 2000-2007.The result indicted that the relationship between R&D intensity and industrial structure was very close,furthermore the impact of high2tech industry on R&D is the biggest,primary industry has the smallest impact on R&D intensity,and R&D intensity is limited by industrial structure.So the article suggests that provinces should increase R&D input according to its Characteristicsof their own industrial structure.Combine increasingof R&D intensitywith adjusting of industrial structure,so that R&D resources will be utilized adequately,and the capability of technical innovation can be really improvd.

region,R&D intensity,industrial structure;grey corelation

F062.3;F061.5

A

1002-2104(2010)01-0118-06

10.3969/j.issn.1002-2104.2010.01.021

2009-09-01

谢兰云,博士生,讲师,主要研究方向为经济计量分析、科技投入与经济发展、管理信息系统。

3该研究得到国家自然科学基金项目“区域资源环境约束下的技术创新研究”(编号:70540013)的资助。

(编辑:李 琪)