安徽技术创新绩效的区域性评价与对策思考

汪晓梦

(中共合肥市委党校 科研处，合肥 230031)

安徽技术创新绩效的区域性评价与对策思考

汪晓梦

(中共合肥市委党校 科研处，合肥 230031)

技术创新是推动区域经济发展的重要因素，对区域技术创新如何做出科学、客观的评价显得尤其重要。构建区域技术创新绩效评价指标体系，通过查阅安徽统计年鉴和科技统计年鉴的技术创新原始数据，使用主成分的分析结果，评价安徽省16个地市的技术创新能力和绩效，给出提高安徽省区域技术创新绩效的对策建议。

技术创新绩效评价；区域经济发展；主成分法

一、技术创新绩效评价的研究现状

十八大报告指出：“深化科技体制改革，推动科技和经济紧密结合，加快建设国家创新体系，着力构建以企业为主体、市场为导向、产学研相结合的技术创新体系。完善知识创新体系，强化基础研究、前沿技术研究、社会公益技术研究，提高科学研究水平和成果转化能力，抢占科技发展战略制高点。”[1]技术创新是指企业应用创新的知识和新技术、新工艺，采用新的生产方式和经营管理模式，提高产品质量，开发生产新的产品，提供新的服务，占据市场并实现市场价值。实践证明，技术创新是区域经济发展的重要引擎和助推器。正因为如此，学者专家开始着手研究技术创新的绩效及其评价，尤其是针对区域性技术创新的关注度越来越高。但是传统的区域性技术创新绩效评价方法大多是定性分析，仅仅是一份技术创新活动的总结报告，是研发投入经费审核、财务审计和对技术创新项目成果的验收，而不是严格意义上的绩效评价。

关于技术创新绩效评价的研究，国内有部分学者近几年开始从定量分析角度做出了积极的探索。刘玉芬、张目从投入产出角度，构建高技术产业技术创新绩效评价指标体系，采用DEA(数据包络法)对西部地区高技术产业技术创新绩效评价做出了分析[2]。梁新、张怀强运用灰色聚类方法对工业企业技术创新进行测算[3]。张昕、马紫微利用结构化演算的方法确定评价指标及权重，运用BP神经网络的评价方法构建了适用于煤炭企业的技术创新绩效评价[4]。王宗军、臧晓娟、杨娴雅利用改进的熵模型对2005—2011年武汉市企业技术创新绩效进行了评价[5]。 段婕、梁绮琪运用因子分析法，找出陕西省装备制造业技术创新绩效的影响因子,从而评价陕西省装备制造业的技术创新能力和绩效[6]。

从以上研究可以看出，目前针对区域性技术创新绩效评价的研究主要集中在构建评价指标体系上，运用数据包络分析居多。但是目前就安徽省区域性技术创新绩效的研究几乎没有开展过。特别是从数量分析的角度，构建技术创新评价指标体系，选择主成分法进行分析，从某种程度上说，是一次尝试。

二、技术创新绩效评价指标体系与数据分析

(一)构建技术创新评价指标体系

根据相关文献，结合安徽省省情，建立如表1所示的技术绩效评价的指标体系。

主要指标释义：科技活动人员指直接从事科技活动、专门从事科技活动管理和为科技活动提供直接服务的人员，累计从事科技活动的实际工作时间占全年制度工作时间10%以上的人员。R&D (research and development)指在科学技术领域为增加知识总量(包括人类文化和社会知识的总量)，以及运用这些知识去创造新的应用所进行的系统性、创造性的活动。R&D人员全时当量是国际上通用的、用于比较科技人力投入的指标，指R&D全时人员(全年从事R&D活动累积工作时间占全部工作时间的90%及以上人员)工作量与非全时人员按实际工作时间折算的工作量之和。R&D经费指全社会研究与试验发展经费，指年度内全社会实际用于基础研究、应用研究以及试验发展的经费支出。工业企业新产品销售收入指企业销售产品的销售收入和提供劳务等经营业务取得的收入总和，它包括企业的工业产成品、自制半成品和工业性作业等商品产品的销售所得收入。技术创新政策主要指政府科技部门对于工业企业技术创新所给予的政策优惠与税收减免[7]。

表1 技术创新绩效评价的指标体系

(二)数据来源

分析使用的数据均来自《安徽统计年鉴(2013)》[8],保证了数据来源的一致性、真实性和可比性。因为各地市的统计年鉴目录、口径不一致，一些关键性数据缺失，不利于数据分析。

(三)分析方法与数据处理

主成分分析也称主分量分析，是将多个变量通过线性变换选出较少的重要变量的一种多元统计方法[9]。其主要利用降维思想把大量彼此之间可能存在相关关系的变量，转化成无关性综合指标，这样的好处是既可减少收集信息的工作量，又能保证各综合指标代表的信息不重叠[10]。

通过计算得出相关系数矩阵中的大部分系数都大于0.3，即变量之间大多为强相关。KMO 和 Bartlett 检验的结果：取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量为0.596，Bartlett 的球形度检验的近似卡方593.059，df105，sig0.000，适合进行主成分分析。通过计算得出解释的总方差中只有前一个因子的特征值12.324大于1，并且占总特征值的82.161%，因此提取前一个因子作为主因子。

对技术创新指标的原始数据进行标准化，对主成分分析的成分矩阵进一步处理，得出特征向量矩阵，如表2所示。

表2 特征向量矩阵

从特征向量矩阵能够反映出，技术创新指标绝大部分都发挥了很好的作用，政府科技活动资金作用力相对较小，政府资金效用性最差。

根据特征向量矩阵可以得到主成分的计算公式，将技术创新指标的原始数据标准化后的数值带入即可得出主成分分析综合得分结果，如表3所示。

表3 各地市主成分得分及排名

三、安徽省技术创新绩效结果

从以上数据处理结果来看，安徽省16个地市技术创新绩效是非均衡的，存在着很大的差异，主要表现在以下几个方面：

(1)合肥市综合得分最高，技术创新绩效最好，位居第一。滁州市、阜阳市和马鞍山市技术创新绩效相对较好，分别是第2、第3和第4位，排名靠前。淮南市、蚌埠市和亳州市技术创新绩效相对来说不太理想，分别位于第14、第15和第16位，排名靠后。

(2)合肥市、滁州市、阜阳市和马鞍山市技术创新绩效综合得分都是正值，从铜陵市开始，12个地市的技术创新绩效综合得分均为负值。

(3)城市技术创新绩效综合得分最高与最低相差13.99，差异性较大。

(4)皖西北部的城市技术创新绩效相对较差，而沿江和皖东部城市的技术创新绩效相对较好。

(5)合肥经济圈(包括合肥市、滁州市、六安市、淮南市、安庆市的桐城市)的城市技术创新绩效，除淮南市外都比较好，排序都在前7位。

(6)合芜蚌自主创新实验区中的合肥市技术创新绩效最好，但芜湖市、蚌埠市技术创新不是很好。芜湖市技术创新绩效位列全省第10位，蚌埠市排名第15位。

四、建议与对策

(一)加大技术创新的投入

技术创新的投入包括人力资源和资金。其中人力资源指标有科技活动人员和R&D人员。资金有R&D经费、政府资金、企业资金和政府部门的科技活动资金。考察2012年安徽省的人力资源投入情况，科技活动人员最多的是合肥市，达到112 373人，而最少的亳州市只有3 399人，相差悬殊。合肥的R&D人员也是最大，为58 006人，R&D人员折合全时当量为40 705人年，其他15个地市的此类中标都比较小。R&D经费也出现了类似的情况。以上投入指标在量的方面的差异性决定了技术创新绩效的水平。

加大技术创新的投入，一方面政府要高度重视技术创新的重要性，做好技术创新资金预算；另一方面还要引导企业加大资金投入。因为受当地经济发展水平和规模的限制，政府用于技术创新的资金是有限的。企业也是技术创新的主力军。企业要有加强技术创新能力的自我要求，开拓资金与研发费用渠道。政府给予一定的技术创新政策扶持，充分调动企业技术创新的自觉性[11]。

(二)加大合肥市技术创新的全省辐射功能

合肥市技术创新绩效最好，是由于合肥市经济社会发展水平在全省最好，是全国四大科教基地之一，科技人才聚集。合肥市技术创新资源丰富，其他地市无法比拟。合肥市是合芜蚌自主创新实验区的核心区，也是中国唯一的科技创新型试点市、国家创新型试点市，因而合肥市的技术创新能力与绩效在全省是首屈一指的。但是安徽省区域性技术创新能力与绩效相差太大，合肥市应该加大技术创新的辐射功能，带动其他城市的技术创新提高，探索出安徽省协同创新之路。作为安徽省技术创新领头雁，必须传播技术创新的经验和先进做法，各地市应结合各自的实际情况，因地制宜，趁势而上。合肥市除做好技术创新示范，还要做好技术创新省内输出，帮扶技术创新相对薄弱地区，以提高其技术创新能力与绩效。

(三)结合各地的经济发展机遇，推进技术创新

安徽省虽然是农业大省，但也是技术创新资源强省。安徽是除北京以外全国大科学工程最密集的地区，正越来越依托技术创新的力量，加速发展和崛起的进程。安徽省已经正式迈入长三角省份行列，在交通、创新驱动、生态环保等领域成为新一轮国家长江经济带发展的示范及典型区域。这要求安徽省要做好长三角技术创新能力与绩效分析，找到与江苏省、浙江省和上海市技术创新的差距和原因，借鉴上述三省技术创新经验和模式，对照安徽省情及同水平其他省市的做法，从内因找到安徽技术创新的不足与努力的方向。安徽省内有合芜蚌自主创新综合配套改革试验区、皖北五市加入中原经济区、皖江城市带承接产业转移示范区，这些都给安徽省经济社会的发展以及技术创新带来了很好的机遇。各地市应该抓住发展机遇，加快技术创新的步伐，提高技术创新的能力。

(四)开展技术创新监测和建立科学的评估方法

技术创新是一系列的复杂活动，由于安徽省16个地市处于不同的地理位置，经济社会发展能力有所差别。建立安徽省技术创新统一的监测体系，对各地技术创新活动进行监督和预警，在本地现有的基础上，尽可能发挥其技术创新的有效性，不能一概而论，要因地制宜。不能从技术创新的总量指标上做出原则性要求，而要在效益指标上做出客观的规定。同时做好各地的技术创新绩效评价。改革政府主导参与的技术创新业务评价，不能仅仅是经费与财务审核审计和技术创新产出指标数量上的统计。

此外，还可结合安徽省省情，成立技术评估机构，委托第三方去行政化的机构，对全省各地技术创新情况进行科学、客观的评价，坚持定性与定量分析方法相结合。

[1] 本书编写组.十八大报告辅导读本[M],北京:人民出版社,2012:17-18.

[2] 刘玉芬,张目.西部地区高技术产业自主创新能力模糊综合评价[J].特区经济,2010(8):8-10.

[3] 梁新,张怀强.工业企业技术创新绩效评价研究[J].科技创业月刊,2011(8):3-4.

[4] 张昕,马紫微.中小煤炭企业技术创新绩效评价[J].商业研究,2012(8):85-89.

[5] 王宗军,臧晓娟,杨娴雅.基于改进熵模型的企业技术创新绩效评价——以武汉市为例[J].技术经济,2013(6):11-15.

[6] 段婕,梁绮琪.基于因子分析法的产业技术创新绩效评价研究——以陕西省装备制造业为例[J].科技管理研究,2014(14):53-57.

[7] 汪晓梦.财政资金支持企业技术创新绩效的评估比较——以合肥市为实证分析[J].滁州学院学报,2013(3):9-12.

[8] 安徽省统计局,国家统计局安徽调查总队.安徽统计年鉴(2013)[M].北京：中国统计出版社，2013.

[9] 陈胜可.SPSS统计分析从入门到精通[M].北京:清华大学出版社,2010:362-375.

[10]常雅慧.基于主成分分析的西部地区企业竞争力[J].宜春学院学报,2013(5):87-91.

[11]张红,蔡宇安.论如何借鉴美国经验发展我国中小企业的年金计划[J].宜春学院学报,2014(4):49-53.

(责任编辑 许若茜)

Technological Innovation Performance Evaluation of Annuli Regional and Countermeasures Consideration

WANG Xiao-meng

(Science Research Room, Party School of Hefei Municipal Committee, Hefei 230031, China)

Technology innovation is an important factor to promote the regional economic development. How to make scientific and objective evaluation of technology innovation is especially important. We constructed evaluation index system of regional technology innovation performance, and consulted original data of technological innovation through Anhui science and technology statistical yearbook, and used principal component method to evaluate the technology innovation ability and performance of 16 cities in Anhui province by the results of the analysis, and gave the countermeasures and suggestions to improve the performance of regional technological innovation of Anhui province.

technological innovation; regional economy development; principal component analysis

2014-11-16

2014年安徽全省党校系统重点课题“安徽科技创新绩效的区域型评价与对策思考”(AHDXKT2014012)；2014年安徽省社会科学联合会重点课题“安徽省区域科技创新政策绩效的差异性的评估与比较”(B2014015)

汪晓梦(1970—)，男，安徽合肥人，教授，研究方向：公共管理。

汪晓梦.安徽技术创新绩效的区域性评价与对策思考[J].重庆理工大学学报:社会科学，2015(9):39-42.

format：WANG Xiao-meng.Technological Innovation Performance Evaluation of Annuli Regional and Countermeasures Consideration[J].Journal of Chongqing University of Technology:Social Science，2015(9):39-42.

10.3969/j.issn.1674-8425(s).2015.09.008

F207

A

1674-8425(2015)09-0039-04