中国区域高技术产业发展水平评价研究——以中部六省为例

王中亚(河南省社会科学院， 河南　郑州　450002)

高技术产业是资本、技术、知识和人才高度密集的产业，具有高附加值、高增长率、高风险性等特点。高技术产业是国民经济的战略性先导产业，是推动国家或地区产业结构升级和经济发展方式转变的重要力量，是关系到一个国家未来国民经济与社会发展的最重要的新增长点。高技术产业发展水平已经成为衡量一个经济体综合竞争力的重要指标之一。

到底什么是高技术和高技术产业？这在学术界和业界还存在一定程度的分歧。《中国高技术产业统计年鉴2010》有关内容指出，我国高技术产业主要包括：核燃料加工、信息化学品制造、医药制造、医疗仪器设备及器械制造、航空航天器制造、通信设备、计算机及其他电子设备制造、通用仪器仪表制造和软件业等。

1998年8月，中国国家高新技术产业化发展计划——“火炬计划”开始实施，创办高新技术产业和高新技术创业服务中心被明确列入该计划的重要内容。在该计划推动下，中国各个省市纷纷结合当地特点和自身条件，积极创办高新技术产业开发区。从1991年至今的大约10年间，国务院先后批准建立了53个国家高新技术产业开发区，使中国高新技术产业开发区得到了超常规发展，取得的成就也格外受世人关注，已经探索出一条独具中国特色的高新技术产业发展道路。据有关统计资料显示，2009年我国高新技术产业继续保持快速增长，企业数达到27 218个，从业人员达到958万人，总产值达到60 430亿元，与1995年相比，分别增加了44.52%、113.84%和13.75倍。高技术产业在我国国民经济发展中发挥着越来越重要的作用。

为了促进区域经济协调发展，中共中央继东北振兴、西部大开发之后，提出了“中部崛起”战略。中部地区包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南六个相邻省份，地理位置十分优越，处于中国内陆腹地，起着接南进北、承东启西、吸引四面、辐射八方的重要作用。由于历史和现实各方面的原因，与全国相比，尤其是与沿海发达地区相比，中部地区高技术产业发展相对滞后。因此，在科学发展观指导下，研究中部6省高技术产业发展水平，对于中部地区调整优化区域产业结构，进而实现区域经济可持续发展具有重要意义。

一、区域高技术产业发展水平评价指标体系

1.研究成果回顾

1999年8月，中共中央、国务院召开全国技术创新大会，此次会议确立了中国科技跨世纪的战略目标，即“加强技术创新、发展高科技、实现产业化”。这次全国科技创新大会也是我国高技术产业进入全面发展的标志。从此，我国学术界及实际工作部门关于高技术产业发展方面的研究如火如荼地展开。国内学者穆荣平(1999)较早地对高技术产业国际竞争力评价展开研究，其研究成果对后来的学者建立区域高技术产业发展水平指标体系具有重要借鉴意义①。随后，谢章澍和朱斌(2001)②、唐中赋和顾培亮(2003)③、刘希宋和李响(2005)④、杨大成(2006)⑤、刘照德、张卫国和贺亮明(2009)⑥、方毅和徐光瑞(2009)⑦、符想花(2010)⑧、孙道军和王栋(2011)⑨等学者的研究成果也具有一定程度的代表性，如表1所示。

由表1可知，国内学者建立的高技术产业发展水平或竞争力评价指标体系通常由产业投入、产业产出和产业效率等几个方面构成，在评价方法选择方面，通常采用因子分析法，实证研究对象一般情况下是从我国省级层面，对若干个省份的高技术产业发展概况进行比较分析，据此提出实现区域高科技产业良性发展的对策建议。

2.区域高技术产业发展水平评价指标体系的建立

本文借鉴参考前人研究成果，遵循构建评价指标体系的基本原则，尝试建立如表1所示的区域高技术产业发展水平评价指标体系，见表2。

表1　区域高技术产业发展水平评价代表性研究成果

表2　区域高技术产业发展水平评价指标体系

二、评价方法——灰关联分析

由本文的第二部分可知，现有研究成果以主成分分析法、因子分析法为主。本文另辟蹊径，尝试将灰关联分析法作为区域高技术产业发展水平的评价方法。

1984年，灰关联分析(Grey Relational Analysis，简称GRA)由华中科技大学控制科学与工程系教授、博士生导师邓聚龙原创。该方法是针对关系分析提出的，诸如行为关系、态势关系和边界关系，等等。GRA在现实实践过程中的某些场合下是非常必要的，如行为机制信息不完备、行为数据不充分、问题处置缺乏相关经验、问题的固有内涵模糊不清的对象之间的关系分析。在这些情况下，通常情况下的数理统计中的回归分析、方差分析、主成分分析等系统分析的方法往往难以发挥应有的作用⑩。

灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密。曲线越接近，相应序列之间的关联度就越大；反之，相应序列之间的关联度就越小。

灰关联分析中最重要的两个概念是灰关联系数和灰关联度。灰关联系数是点与点之间的比较测度。其计算公式为：

(1)

灰关联度是序列与序列之间的比较测度。聚集灰关联系数γ(x0(k),xi(k))在各点k=1,2,…,n的值，得灰关联度计算公式如下：

(2)

灰关联分析在经济管理中运用范围极为广泛。比如，唐炎钊、方旋和邹珊刚(2001)运用灰色系统理论和客观赋权法，针对区域科技创新能力存在的问题，提出了一种区域科技创新能力的灰色综合评估方法，对广东省科技创新能力进行了综合分析。王爽英(2003)应用灰色关联度的计算方法对各财务指标进行综合的基础上，得到一种新复合财务系数计算方法，为投资者作出投资判断提供了客观、合理的决策依据。常永华和张红(2003)利用灰关联分析方法，分析了影响西部地区经济发展的因素，并有针对性地提出了开发西部地区的对策。王红莉、姜国强和陶建华(2004)应用多级灰色关联评估理论及其模型对渤海湾近岸海域水环境质量状况进行了综合评价。罗勇和曹丽莉(2005)利用灰关联理论中的灰关联矩阵方法对三次产业间的相互影响程度进行测定。李泳(2006)利用灰色系统理论分析方法，按照农业产业分类方法，实证研究了FDI与农业结构这两个系统之间的关系。徐广印、胡荣博和王韵等(2007)构建了区域物流能源消耗影响因素的指标体系，利用灰关联分析方法计算各项指标和物流能源消耗量的关联度，对全国和河南省的实证计算结果展开了比较性研究。鲍丽萍和王景岗(2009)在定量分析中国内地城市建设用地扩展规模、扩展速度等问题的基础上，采用灰关联法测度了各因素的作用程度。孙翠芬(2009)运用灰色理论构建灰关联评价模型，研究分析了中国8个省、直辖市2007年新型农村合作医疗推广绩效。左晓慧和户国栋(2010)则运用灰关联分析方法，将商业银行的财务数据和非数据信息所反映的信息进行综合，对我国上市的商业银行的绩效进行评价。李琰和岳磊(2010)运用灰关联分析方法研究信贷投向与产业发展的关系，考察信贷资金的流向是否与产业结构相配套，探索信贷支持产业发展过程中的问题并提出相应的对策建议。王卉彤和王妙平(2011)以北京市海淀北部地区为例，运用灰关联分析法，对海淀区产业结构调整与用水量的关系展开深入研究。

三、实证研究

第一，选取中国中部5个省份，即山西省、安徽省、江西省、河南省、湖北省和湖南省，作为实证研究对象，搜集相关原始数据，并据此构造原始序列。数据的主要来源是《中国高技术产业统计年鉴2010》和《中国统计年鉴2010》。

各城市的数据序列如下：

山西省：x1′=(x1′(1),x1′(2),…,x1′(24))=(154,93724,…,2050)

安徽省：x2′=(x2′(1),x2′(2),…,x2′(24))=(617,114639,…,1742)

江西省：x3′=(x3′(1),x3′(2),…,x3′(24))=(502,185719,…,2118)

河南省：x4′=(x4′(1),x4′(2),…,x4′(24))=(678,196213,…,1774)

湖北省：x5′=(x5′(1),x5′(2),…,x5′(24))=(739,195742,…,2829)

湖南省：x6′=(x6′(1),x6′(2),…,x6′(24))=(603,129107,…,2040)

第二，构造指标序列。

高技术产业单位数序列

x′(1)=(x1′(1),x2′(1),x3′(1),x4′(1),x5′(1),x6′(1))=(154,617,502,678,739,603)

高技术产业从业人员平均人数序列

x′(2)=(x1′(2),x2′(2),x3′(2),x4′(2),x5′(2),x6′(2))=(93724,114639,185719,196213,195742,129107)

同理，可以构造出其余的具体指标序列。

第三，将指标序列初值化。

INITx′(k)=x(k)

(1,4.006,3.260,4.403,4.799,3.916)

(1,1.223,1.982,2.094,2.088,1.378)

同理，可得x(k),k=3,4,…,24.

第四，构造省份序列。

山西省：x1=(x1(1),x1(2),…,x1(24))=(1,1,…,1)

安徽省：x2=(x2(1),x2(2),…,x2(24))=(4.006,1.223,…,0.850)

江西省：x3=(x3(1),x3(2),…,x3(24))=(3.260,1.982,…,1.033)

河南省：x4=(x4(1),x4(2),…,x4(24))=(4.403,2.094,…,0.865)

湖北省：x5=(x5(1),x5(2),…,x5(24))=(4.799,2.088,…,1.380)

湖南省：x6=(x6(1),x6(2),…,x6(24))=(1.378,3.916,…,0.995)

第五，根据各指标极性和制高原理建立参考序列。

x0=(4.799,2.094,…,1.380)

最后，按照公式Δi(k)=│x0(k)-xi(k)│建立差值序列。再根据上述的公式(1)和公式(2)，最终得到基于初值化的灰关联序为：

γ(x0,x5)>γ(x0,x4)>γ(x0,x6)>γ(x0,x2)>γ(x0,x3)>γ(x0,x1)

0.850>0.748>0.636>0.538>0.535>0.426

通过灰关联分析可知，湖北省、河南省和湖南省的高技术产业发展水平较高，分别位居中部六省前三名。安徽省和江西省的高技术产业发展水平相差无几，有待提高。而山西省的高技术产业发展水平状况令人担忧，可提升空间最大。总体上看，湖北省、河南省、湖南省、安徽省、江西省和山西省的高技术产业发展水平在不断提高。中部6省在高技术产业发展普遍落后的情况下，湖北省和河南省走在了中部地区其他省份的前面。中部各个省份应该结合自身的薄弱环节，坚持“有所为，有所不为”的原则，充分利用自身的比较优势，努力克服自身存在的缺陷，使高技术产业的发展水平不断提升，充分发挥高科技产业和高科技产业集群在区域经济发展中的引领和带动作用。

本文在借鉴前人研究成果的基础上，构建了包括产业投入、产业产出、支撑环境等三大要素的区域高技术产业发展水平评价指标体系，并利用灰关联分析方法对中国中部6省进行了实证研究，研究结果与事实基本吻合。最后，本文对评价结果进行了简要分析。在一定程度上，这对中部6省制定高技术产业发展战略具有一定程度的指导意义，使其能够更好地贯彻和落实科学发展观，实现区域经济的全面、协调和可持续发展。

注释：

①穆荣平.高技术产业国际竞争力评价方法初步研究[J].科研管理,2000,(1):50-57.

②谢章澍,朱斌.高技术产业竞争力评价指标体系的构建[J].科研管理,2001,(3):1-6.

③唐中赋,顾培亮.高新技术产业发展水平的综合评价[J].经济理论与经济管理,2003,(10):23-28.

④刘希宋,李响.我国高技术产业竞争力比较评价[J].技术经济与管理研究,2005,(2):15-17.

⑤杨大成.各地区高新技术产业发展水平综合评价[J].统计与信息论坛,2006,(4):64-68.

⑥刘照德,张卫国,贺亮明.广东等11省市高新技术产业竞争力综合评价[J].科技与经济,2009,(1):46-49.

⑦方毅,徐光瑞.我国地区高技术产业竞争力评价[J].中国科技论坛,2009,(5):69-73.

⑧符想花.基于多元统计分析的区域高技术产业发展水平比较研究[J].经济经纬,2010,(1):64-67.

⑨孙道军,王栋.中国区域高新技术产业发展水平的实证研究[J].统计与决策,2011,(10):123-126.

⑩邓聚龙.灰色系统基本方法[M].武汉:华中科技大学出版社,2005.