高技术产业技术创新能力研究

徐媛

摘 要：技术创新能力是企业竞争能力的重要组成部分。本文运用因子分析法对我国30个省市、自治区（不包括港澳地区和西藏）的高技术产业技术创新能力进行分析评价，并从中找出关键影响因素。在此基础上，文章还通过聚类分析法得出各省市技术创新能力上存在着明显的差异这一结论。

关键词：高技术产业；技术创新能力；因子分析；聚类分析

高技术产业是国民经济的重要组成部分，对经济增长方式的转变和产业结构的调整发挥着重要作用，成为了当今世界综合国力竞争的核心点。20世纪90年代初以来，随着我国高技术的国际化、产业化和市场化进程的推进，我国技术产业也在同步发展中。本文以我国通过建立高技术产业技术创新指标体系，分析了我国高技术产业技术创新的发展能力。

一、研究方法与数据分析

1.指标选择

建立高技术企业技术创新能力评价指标体系要遵循科学性、可比性、可操作性、全面性、系统性和代表性原则，考虑高技术企业技术创新的特点和构成要素，将高技术企业技术创新能力细分为技术创新投入能力和创新产出能力。采用多层次目标评价体系结构，确立包含10个具体指标的指标体系 ，分别是X1：R&D人员折合当时全量（人）；X2：R&D经费支出；X3：新产品开发支出；X4：技术改造经费支出；X5：技术改造引入支出；X6：消化吸收经费支出；X7：新产品产值；X8：新产品销售收入；X9：专利申请数；X10：有效发明专利数。

2.研究模型

本文采用的研究方法为因子分析法。因子分析法是在尽可能不损失或少损失信息的情况下，从反映目标特征的众多指标中，提取少数几个可以高度反映原始数据信息的因子，其核心是将多个变量综合为少数几个因子，从而达到降维的目的。这样，既减少了变量个数，又可以体现原始变量之间的内在联系。

3.数据来源

由于西藏的数据难以统计到，故本文选取了我国除港澳外的其他30个省市、自治区高技术产业的相关数据作为支撑，数据来源于《中国科技统计2012》和《中国高技术产业统计年鉴（2012）》。

二、因子分析

1.KMO和Bartlett检验

将各个指标中的样本数据输入Spss19.0软件，进行KMO与Bartlett检验，结果得出：KMO检验值为0.722，大于0.5，表明数据通过了KMO度量与Bartlett检验，因此适于采用因子分析，能够包括所有评价指标所要反映的内容，故它们能够反映高技术产业的创新能力。

2.模型计算

通过Spss19.0对10个变量的原始数据标准化后进行因子载荷矩阵变换，得到各因子的特征值和方差贡献率，然后进行降维处理，根据特征值大于1的原则提取主因子，通过计算主因子综合得分得到我国30个省市高技术产业技术创新能力的排名情况。

三、聚类分析

在对本文数据进行因子分析后，还同时将数据进行了聚类分析，聚类分析（Cluster Analysis）又称集群分析，其分析的基本思想是依照事物的数值特征，来对样本进行量化分类。在进行聚类分析时，本文采用了系统聚类分析，该方法是以统计量作为划分类型的依据，把相似程度大的变量（或样品）聚合为一类，而相似程度较小的变量（或样品）聚合为另一类，直到所有的变量（或样品）都聚合完毕，最后根据各类之间的亲疏关系，逐步画成一张完整的分类系统图，又称谱系图。

通过SPSS19.0 对原始数据进行聚类分析，得到系统聚类的树状图，经过整理得到表2。

结合各个地区自主创新能力综合因子得分以及聚类分析的树状图结构，本文将区域自主创新综合能力划分为3类。第1类包括江苏、广东，可以将其看做区域自主创新的领先型区域；第2类包括北京、上海、山东、浙江、福建、天津，可以将其看做区域自主创新的优势型区域；第3类包括辽宁、湖北等，将其看做区域自主创新的潜力型区域。如表2所示。

四、结论

1.本文从创新的角度出发，创建了高技术产业技术创新能力评价指标体系，从而从不同侧面、不同层次来反映我国技术创新能力在不同省域地区的不同表现。

2.本文通过因子分析法，对我国除西藏和港澳地区外的30个省市、自治区的高技术产业技术创新能力进行评价，得出综合能力排名前10位的省市依次为：广东、江苏、山东、浙江、北京、福建、上海、天津、湖北和陕西。由此看出：东部地区由于经济发展水平较高，其技术创新能力优势明显，珠江三角洲的广东和长江三角洲经济中心的上海都是我国经济发展的前沿地区，是我国经济最先发达和经济发展水平最高的地区。两大地区拥有高度发达的经济体制和雄厚的经济实力，为高技术产业技术创新活动提供了强大的经济基础。北京作为我国经济、文化和政治中心，聚集了全国最优秀的高校，科研力量雄厚，这些都无疑提高了高技术产业的创新能力。天津由于进行滨海新区创新建设，集聚了大量资金和人才，形成了以企业为主体，R&D机构、大学为支撑，科研带动产业发展的创新体系。山东作为沿海经济大省，依托环渤海高技术产业，不断加大体制创新和技术创新力度，推进传统产业的改造进程以及对高新技术的产业化，推进了高新技术产业的持续发展。并且从本文还可以得出人力资源投入指标、研发投入指标和创新产出指标对高技术产业技术创新能力影响较大。

3.本文还通过了聚类分析将我国30个省市的高技术产业技术创新能力进行了综合评价，并将30个区域划分为：潜力型区域、优势性区域和领先型区域。从聚类分析数据可见，各地区的高技术产业创新能力差距较为明显，高技术产业发展呈现出集群创新的趋势。东部地区相对而言技术创新能力较强，而技术创新能力较弱的地区较多分布于中部和西部。

参考文献：

[1]吴永林.北京高技术企业技术创新能力评价分析[J].企业站略，2011（2）.

[2]张凌.基于DEA的工业企业技术创新能力的综合评价[J].科技导报， 2005（1）.

[3]张智越.基于主成分分析和DEA的企业技术创新能力评价[J]. 经营管理，2011（2）.

[4]唐玮.企业技术创新评价理论研究综述[J].科技进步与对策，2011（1）.

[5]王德尽.企业技术创新能力评价研究综述[J].科技管理研究，2010（4）.

[6]徐玲.我国高技术产业技术创新能力评价[J].科技进步与对策，2011（28）.

[7]张军涛.基于因子分析的中国区域创新能力的评价[J].工业技术经济，2011（4）.

[8]张倩男.高技术产业的技术创新能力的实证分析[J].工业技术经济，2007（4）.

[9]邵云飞.中国区域技术创新能力聚类实证分析[J].区域经济，2010（6）.

[10]赵宗更.高技术产业技术创新能评价指标体系研究[J].河北工业科技， 2005（3）.