安徽省科技进步对经济贡献率的区域差异分析

张姗姗

（安徽理工大学，安徽 淮南 232001）

安徽省科技进步对经济贡献率的区域差异分析

张姗姗

（安徽理工大学，安徽 淮南 232001）

安徽省作为正在新兴发展的中部省份，其经济发展中科技发展的贡献尤为突出,为了更好地促进安徽省各市协调发展,文章从安徽省各市科技进步对经济的贡献率出发，运用聚类分析，对安徽省各市的经济发展状况的区域差异进行讨论，并根据聚类分析的结果，对安徽省经济的长期发展提出相关对策建议。

科技进步；经济贡献率；索洛余值法；聚类分析

科学技术是第一生产力，对经济发展起着重要的变革推动作用。伴随着经济全球化下知识经济的蓬勃发展，许多国家在科技和经济领域都制定战略措施以求获得和保持竞争力。发达国家的生产增长从20世纪70年代以来，已有60% ～80%是靠科技进步而取得的。我国的科技发展水平也在逐步提高，国家越来越重视科技进步对经济发展的推动作用。随着中部崛起战略的推动，正在蓬勃发展的安徽省经济也需要科技进步的推动作用。科学、客观地评价经济增长中科技进步作用的大小，研究科技进步与经济增长之间的作用机理中，对优化产业结构，促进地区经济协调发展，有效、合理分配各种资源，改变经济增长模式，促进经济社会的持续、健康发展具有重要的意义。本文在利用索洛余值法对安徽省16市科技进步对经济贡献率的基础上，利用聚类分析对安徽省16市的经济发展状况进行分析，以求从中得到相关建议，促进安徽省各市经济协调发展。

一、用索洛余值法测算安徽省各市科技进步贡献率

（一）索洛余值法模型

科技进步贡献率指的是科技进步速度与经济增长速度的比率，可看作为经济增长速度中由于科技进步导致的增长所占的比重①。20世纪50年代，美国经济学家罗伯特·索洛在研究美国的经济发展时发现，影响经济发展的根本因素不是资本积累，而是技术进步[1]。1957 年，罗伯特·索洛发表了《技术变化与总量生产函数》一文，他指出: “经济增长中扣除劳动力、资本投入数量增长因素之后，所有产生作用的其它因素的总和，都是由技术进步带来的[1]。”索洛教授在生产函数法基础上创建的索洛余值法对科技进步贡献率进行测度，索罗余值法公式表述为[2]

式中y,k,l分别为经济产出、资本和劳动的增长速度；α和β分别为资本和劳动产出弹性系数；a称为科技进步速度。

称为科技进步贡献率，即广义的科技进步贡献率。

同时，亦可分别计算资金和劳动投入的增加对产值增长速度的贡献。资金对产出增长速度的贡献Ek为

劳动对GDP增长速度的贡献EL为

产出( Y) 为 GDP，资金(K)为全社会固定资产投资总额，劳动者( L) 为全社会年末就业人员。

产出、资金和劳动的年平均增长速度均按水平法计算，以产出为例，计算公式为

(二）资本产出弹性和劳动产出弹性系数的计算

对于资本产出以及劳动产出弹性系数的计算，目前，学术界有上百种计算方法。比较常见的有两种方法，其一是经验法，研究者可以根据前人的研究成果直接给定；这种方式操作起来比较简单，但是，缺乏数据支持，置信度低。其二是根据历史数据利用SPSS软件进行回归求取，在对数据进行处理的基础上得到的数据更具有可信度，但是其忽略了经济发展变化的规律，假定经济发展水平是在一段时期内是一个常量[2]。这里我们采用回归分析法确定资本产出和劳动产出的弹性系数。利用安徽省2000年到2014年的数据，采用SPSS进行回归分析，得出了安徽省的资本产出弹性系数与劳动产出弹性系数。下面将具体介绍计算过程。

对生产函数:

两边取对数，得出

1.原始数据

根据表 1 中 2000—2014 年安徽省的统计数据，利用 SPSS软件进行回归分析计算，计算结果如表2所示。

综合技术水平 A =0.817，资本产出弹性系数α=0.314，劳动产出弹性系数β=0.686。将α=0.314，β=0.686带入公式(1)可以得到a=y-0.314k-0.686l 。根据安徽省各市的2013年与2014年的GDP，固定资产投资额，年末就业人员数等原始数据，利用公式(3)、(4)、(5)、(6)计算安徽省各市的就业增长速度，固定资产增长速度，产出增长速度，以及科技，资本，劳动对经济增长的贡献率。具体计算结果如表3所示。

从表1中安徽省各市2014年各项数据的计算结果来看，固定资产投资的增长速度最快，资本的贡献率最高，符合经济发展的规律。但是安徽省各市的数据参差不齐，明显可以看出区域经济发展的差异。本文利用此表中的计算结果以及安徽省国民经济的主要指标，采用聚类分析的方法，对安徽省各市经济发展的区域差异进行分析。

二、聚类分析

表1 安徽省科技进步贡献率测算指标数据

表2 系数a

表3 计算结果表

系统聚类法是聚类分析中用得最多的一种分析，它既可进行样品的聚类分析，也可以进行变量的聚类分析。其基本原理是：开始将n个对象各自作为一类，并规定对象之间的距离和类与类之间的距离，然后将距离最近的两类合并成一个新类，计算新类与其他类之间的距离；重复进行两个最近类的合并，每次减少一类，直至将所有对象合并为一类[3]。

（一）定义距离的准则

定义第i个和第j个样品间的距离要求满足如下三个条件（距离可以自己定义，只要满足距离的条件）：

（二）距离矩阵

样品间的距离采用离差平方和法（Ward方法）

表4 2014年安徽省各市国民经济主要指标值表

（三）聚类原始数据

文章通过对2014年安徽省各市国民经济主要指标值进行聚类分析，对安徽省的16市进行分类。在指标的选择中，主要选择了以下六个指标作为安徽省各市国民经济的分析指标。具体如下：人均生产总值，人均受教育年限，固定资产投资，财政收入，城镇就业人员平均工资和农村居民人均可支配收入情况并综以上的计算结果。通过以上指标的分析，了解安徽省各市经济发展的区域差异。

（四）聚类分析结果

表5 群集成员

从表5，图1中可以看出整个聚类的过程与结果。第一行给出是聚类方法系统聚类分析，第2行给出的是计算类间距离的方法是Ward法。第3行是类别合并的相对距离，它是类别间的最大距离作为相对距离25，其余的距离都换算成与之相比的相对距离的大小。

图1 聚类结果树状图

图1中左边一列是参加聚类的对象，这里是地区，第二列是地区的编号，图中中西的长短表示类别之间的相对距离远近。表5提供了1到16个类别的所有分类结果，想要分成几类可根据实际情况而定。依本文而言，分成四类较为合适，每一类中包括的地区如表6所示。

表6 16个地区分成四类时的系统聚类结果

从上述的聚类分析结果可以看出，第一类地区属于经济发展的空间较大的地区，随着科技的发展，经济的发展空间进一步扩大，经济发展的动力较强。合肥作为省会城市，经济发展具有自我的优势，科技进步对经济发展的贡献率较高。马鞍山市、芜湖市以及铜陵市的科技进步对经济发展的贡献率也较高，发展前景较为广阔。第二类地区属于经济发展稳步地区，经济发展态势较为稳定，科技对经济的贡献率处于中等水平。随着科技的发展，经济发展面临困境，需要进一步加大科技投资，提升经济增长空间。第三类地区属于经济发展滞后地区，经济发展态势呈下降趋势，科技对经济的贡献率较低。随着科技的发展，经济发展后劲不足，需要扩大科技投资水平。第四类属于经济发展倒退地区，淮南市由于煤炭市场的发展瓶颈，经济发展遇到了挑战，需要加大产业结构调整的步伐，加大科技投入，改变经济发展模式。

三、结论及建议

从上述的聚类结果来看，安徽省经济呈现区域发展不均衡的局面。四类地区的发展模式、资源分配都存在差异性。地区发展特色不明显，发展后劲不足，站在安徽省整体发展的角度来看，不利于长期发展，本文将针对安徽省各市区域经济差异的问题，提出相关的建议。

（一）发挥政府的导向作用与区域中心城市的辐射作用

对于区域差异的调整来看，政府要发挥其积极作用，做好资源的合理分配工作。科技进步对经济贡献率，是衡量经济增长前景的一个重要指标。科技投入与经济增长两者之间存在正相关的关系[4]。安徽省作为中部的重要省份，在承接长三角地区产业转移的过程中，政府在对安徽省能源政策和区域政策扶植、基础设施建设投入的同时，也应当加大对安徽省的科技投入，对安徽省本土企业的科技成果吸收和转化能力方面进行政策扶植，对科技型企业进行政策优惠，鼓励科技创新。

合肥作为安徽省的省会，拥有三所国家实验室和四座重大科学装置，是仅次于北京的国家重大科学工程布局重点城市。合肥是全国首座国家科技创新型试点城市，同时也是世界科技城市联盟会员城市。合肥的科技力量较之安徽的其他市，具有明显的优势。

(二）加强淮南市产业结构调整步伐，促进区域产业结构合理化

坚持市场调节和政府引导相结合，促进各产业之间相互协调，提升产业结构的转换能力和适应性[5]。产业与市场需求相适应，与经济技术水平相协调才能更好的促进地区经济的发展，获得最佳的效益。为了实现区域产业结构合理化，需要政府加强产业政策引导，实现资源优化配置，提高第三产业中的科技贡献率。

受世界煤炭市场的冲击影响，淮南市的经济在2014年出现了负增长的情况，现在正是淮南省进行产业结构调整的关键时机。淮南拥有大量的开发煤田后遗留的场地，可以引进相关的科技技术，促进现代农业的发展。同时，淮南市可以加强与周边城市的联系和合作，以求共同发展。

（三）加大人力资本投资，提高劳动者素质

科学技术是第一生产力，而科学技术的提高，依赖于人的素质，所以为了提高科技进步对经济的贡献率，缩小区域发展差距，必须加大人力资本投资，提高劳动者的素质[6]。本文认为为了更好的提高劳动者素质，可以从以下三个方面采取措施。其一，加大高校建设投入，建立市场导向的人才培养模式。一方面，加强高校教学的硬件设施建设，包括教学设备的升级，教学环境的改善等；另一方面，加强软设施方面的维护，包括教师队伍的配置以及教学质量的管理等。其二，企业引进外部科研人才，为人才提供最佳工作环境。对安徽省的各市而言，几乎都有自我的特色产业，但是缺乏品牌效应，自我研发能力差。安徽各市可以引进较发达城市的科技人才，特别是安徽省本土的科研人才，为其留在安徽工作提供更好的平台，能让其实现人生价值。这就需要企业用长远的眼光去看待问题，营造创新创业的企业氛围，加强企业的自主研发能力。其三，政府加强政策引导，加强企业与高校间的合作。到2014年底，安徽省拥有普通高等学校107所，科技机构4093个，科技活动人员36.51万人[7]。虽然安徽省拥有丰富的人力资本资源，但是其人才外流较为严重，科技转换率较低。政府必须采取政策进行合理化引导，扩大企业与高校间的合作区间，使科研成果能够更好的适应市场需求，以寻求拉动经济增长。

（四）政府统一规划，促进区域协调发展

安徽省各市都有其特色的产业，但是由于各市发展的不协调，企业的发展空间很难进一步扩大。在安徽快速发展的过程中离不开政府的统筹规划，为了更好的促进区域协调发展，本文认为，可以从以下三个方面采取措施。政府的引导作用，在进行资源分配时应从全省的发展考虑，合理进行资源的分配，各市在地位上应该是平等的，但往往在现实中，政策的倾斜度过大，统一的协调发展，各市享有同等面对竞争的机会。政府统一规划的重要性，全省的发展是一个整体，没有一个站在战略高度的统一规划，各市不但不能互相取长补短，还有可能由于利益的冲突损害各自的发展。所以，政府必须从全局出发，在政策引导、资源配置、人员合理分配等方面发挥其调节作用。政策引导企业跨市间的合作，从上述的聚类分析来看，第一类地区，科技进步对经济的贡献率较高，拥有自我发展的核心企业。经济发展后劲不足的三、四类地区缺乏经济发展特色产业，两者可以进行合作，达到资源的互补。

注：

①国家统计局.2004-2008 年科技进步速度和贡献的测算。

[1]SOLOW R W.Technical change and the aggregate production function[J].Review of Economics and Statistics,1957,39(3).

[2]刘敏,尚新玲.基于索洛余值法的西安科技进步贡献率研究[J].科技广场,2008(9):10-12.

[3]王冬华.多元统计分析与SPSS应用[M].上海:华东理工大学出版社.2014.

[4]陈颖,李强.索洛余值法测算科技进步贡献率的局限与改进[J].科学学研究,2006,24(12):414-416.

[5]崔少华.科学技术进步对经济增长贡献率的测算[J].哈尔滨理工大学学报,1997,2(5):73-75.

[6]郭莉,吴翊.科技进步对陕西省区域经济发展的作用研究[J].西北大学学报:自然科学版，2011,41(3):511-514.

[7]安徽年鉴编辑委员会.安徽省统计年鉴2015[G].2015.

Regional Difference of Economic Contribution Rate of Scientific and Technological Progress in Anhui Province

Zhang Shan-shan
（Anhui University of Science and Technology, Huainan Anhui 232001, China）

The action of scientific and technological progress in economic development is becoming increasingly important. Anhui Province, as the emerging development province in the middle of China, the development is obvious unbalanced in cities of Anhui Province. The paper based on the regional differences of economic contribution rate of scientific and technological progress in cities of Anhui Province. The reasons of the regional differences were analyzed. And according to the results of cluster analysis,some suggestions were given for the long-term development of the economy of Anhui province.

scientific and technological progress; economic contribution rate; the Solow residual method; clustering analysis

F292

A

1672-0547(2016)05-0024-05

2016-04-10

教育部人文社科基金项目(2011SK139ZD);安徽高校人文社会科学研究重大项目(SK2016SD24)

张姗姗(1992-),女,安徽安庆人,安徽理工大学管理科学与工程专业硕士研究生,研究方向:人力资源管理。