江苏省创新驱动能力的测度与评价

贾淼　刘清娟

摘 要：本文在构建创新指标评价体系时，借鉴其他专家学者的做法，充分考虑了影响创新发展的各种因素，采用主成分分析法对江苏省创新能力进行综合评价，分析2003—2016年江苏省创新发展的整体水平，并提出促进江苏省创新能力提升的对策建议。

关键词：创新驱动发展；主成分分析；可持续发展；对策建议

中图分类号：F124.3 文献标识码：A 文章编号：1671-0037（2019）2-68-5

DOI：10.19345/j.cxkj.1671-0037.2019.02.012

1 研究背景

在当前“三期叠加”的严峻形势下，各种矛盾问题交织汇集，资源和环境双重压力依然严重，必须顺应形势发展的需要，突破以往的路径依赖，加速由要素驱动向创新驱动发展转变，使科技创新成为经济社会发展的核心驱动力。江苏省地处沿海，是较早实行对外开放的地区，经济发展水平高，是我国比较发达的地区。近年来，江苏省在科技创新方面取得明显进步，整体科技实力得到提升，经济发展朝着又好又快的方向前进。然而，在当前形势下，江苏省经济发展在调结构、促转型、进行产业升级等方面仍然面临着诸多问题。因此，本文利用2003—2016年江苏省的相关统计数据，研究江苏省创新驱动发展能力，具有十分重要的战略意义和现实意义。

2 研究进展

周柯、唐娟莉[1]利用2013年的统计数据，采用嫡值法测算了30个省（区市）的创新驱动发展能力，并对其影响因素进行了实证分析。文玉春[2]以工业企业为对象，实证研究了自主研发、协同创新与技术引进3种创新模式对市场导向型和技术导向型产业创新的真实功效。张治河[3]等重点分析了科技资源匮乏与创新驱动的本质与内涵，在此基础上回答了科技资源匮乏地区能否实施创新驱动、为什么要在科技资源匮乏地区实施创新驱动以及如何有效實施创新驱动的问题。霍国庆[4]等构建了我国区域创新驱动发展的理论模型并通过了结构方程模型验证性因子分析的检验，为我国区域创新驱动发展转型升级提供了新理论和新方法。袁航等[5]利用主成分分析法对创新驱动指数进行测算，得出结论为各省区市间创新能力差异较大，且持续的地区固化现象将进一步扩大地区间差距，给创新驱动发展战略的顺利实施带来巨大挑战。徐银良等[6]基于过程视角，以我国30个省区市的统计数据为样本，构建科技创新驱动产业升级概念模型，考查评价省域科技创新驱动产业升级的绩效水平，分析其空间差异变化特征。王新红等[7]运用熵值法和灰色关联分析相结合的方法对我国“十二五”时期区域产业升级能力进行评价，研究发现，各省区市的产业升级能力逐年提升，产业发展态势良好，但区域产业升级发展不平衡。陈套[8]的研究结论表明，区域创新治理能力不平衡且具有较大差异性，与经济发展水平具有较强的关联性，且创新治理能力较强的区域在我国地图中呈“T”形分布。

从以上学者们的研究可以看出，创新驱动发展一直是国内外研究的热点。专家学者们运用各种方法对创新驱动能力进行测度，为本文的研究奠定了基础。本研究针对江苏省创新发展过程中的诸多因素，通过建立多层次指标体系，充分考虑资源环境的双重约束，构建较为完善的指标体系，运用主成分分析法对江苏省创新能力进行综合评价。

3 江苏省创新驱动能力的测度与评价

创新驱动的发展涉及很多方面，考虑到众多指标的相关性，本文采用了具有可甄别性的分析方法—主成分分析法。这种方法的可取之处就在于能够较好地避免专家打分法、模糊分析法及层次分析法的主观任意性，是一种比较理想的分析研究方法。

3.1 指标体系的构建

本文利用2003—2016年江苏省的相关统计数据，根据指标选取的科学性、全面性和可操作性原则，人均GDP（元）、固定资产投资（亿元）、第三产业产值占GDP的比重等43个指标。在此基础上，根据指标数据的可获取性及研究的合目的性，经过多次甄别与筛选，最终确定了由创新基础、创新投入和创新产出3个一级指标，经济发展、教育水平、通信化水平和对外开放度可持续发展等8个二级指标，以及人均GDP等共27个二级指标组成的评价指标体系。具体指标如表1所示。

3.2 数据来源及处理

本文中所用数据主要来自《江苏省统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国城市统计年鉴》。对于2003—2016年上述27个变量的原始指标值，本研究利用SPSS的Z值法进行标准化处理，此外，对于部分缺失值进了平衡处理。

3.3 实证分析

3.3.1 主成分分析原理。主成分分析法（Principal Component Analysis，PCA）是一种常见的综合绩效评价方法，在统计分析中应用较为广泛。

简要模型构建如下所示。

[FAC1=β11*Y11+β21*Y21+…βn1*Yn1FAC2=β12*Y12+β22*Y22+…βn2*Yn2……FACm=β1m*Y1m+β2m*Y2m+…βnm*Ynm ]

模型中FAC1表示第一主成分得分，以此类推；β1m、β2m……βnm为Y的协方差矩阵的特征值对应的特征向量；而Y则代表的是原始变量X经过标准化处理的无量纲化值。

对原始数据的标准化采用SPSS中的Z值法，即：[Yn=Xnm-Xmσ]，σ为原始数据X的标准差。

如要求得出综合得分值，则在上述求解的基础上，依据公式：FAC=α1*FAC1+α1*FAC2+……αm*FACm最终求得综合得分。

3.3.2 特征根及其贡献率。从表2中可以看出变量相关矩阵中的最大3个特征根分别为21.72，2.1，1.12，其综合信息贡献率为92.37%。这说明，前3个主成分能够包含原变量中的绝大多数信息，故选取前3个主成分进行进一步计算。

在碎石图中，以成分数为横轴、特征值为纵轴，同时以特征值1为临界值。可以发现，有3个特征值数点在临界线以上，结合表2中方差提取累计比，选取3个主成分较为合理。

3.3.3 主成分系数计算。通过SPSS18.0计算可获得的因子载荷矩阵，在此基础上，将成分矩阵中每一列除以各自特征值的平方根，获得主成分系数矩阵，如表3所示。

3.3.4 主成分得分及综合得分。将主成分系数分别乘以标准化后的各指标，得到2003—2016年各年的主成分得分。再依据表2中的各特征值贡献率及公式（1），得到2003—2016年度的综合得分，如表4所示。

Z=0.8044Z1+0.0778Z2+0.0149Z3 （1）

由表4的最后一列综合得分变化情况可以看出，江苏省的创新驱动能力水平的得分逐年增加。江苏省作为全国经济大省、科技大省，在新时期、新时代下，应当认清形势，顺应发展规律，积极探索新的发展增长极。

从图2可以看出，综合得分曲线呈现出逐年上升的趋势，线性综合得分趋势线基本和原始数据较好吻合，这也充分说明了江苏省创新能力在逐步提升。江苏省在科技创新、经济增长、社会发展、人民生活水平提高、科学技术进步和资源环境改善方面均取得了一定成绩，经济发展方式实现了一定程度转变，科技实力明显上升。但2008年由于国际金融危机的影响，2009年经济下行压力增大，经济发展、科技创新皆受到冲击。

4 提升江苏省创新能力的对策建议

4.1 加快人力资本积累，促进全要素生产率提升

人力资本是全要素中最重要的要素之一，更是促进经济发展从粗放型向集约型转变的重要因素。江苏省地处沿海地区，是我国经济和科教高度发达的省份。因此，江苏省在今后的科技创新发展中，应大力实施人才优先发展战略，充分发挥高尖端技术人才的作用，依托省内优质的高等教育资源，构建高效、联动的人才培养机制。江苏省只有高度重视人力资本积累，加快技术进步，实现科技创新、产业升级、结构优化，提高全要素生产率，才能进一步推动经济发展方式的转变。

4.2 依靠科技进步，互通科技创新与产业升级

近年来，江苏省在产业结构及技术创新方面取得重大成就。与发达国家科技城相比，依然存在较大差距。江苏省在创新发展、打造科技大省和创新大省的过程中，应当充分借鉴国际上发达国家和地区的发展经验，注重引资的质量，利用国际先进技术，加快产业结构调整，建立现代产业体系。一方面依靠科学技术的创新，使江苏省的产业结构向产品的高技术、高附加值方向进行升级；另一方面通过产业升级反向促进科技创新，同时也推动产业升级和经济发展。

4.3 提高能源利用效率，推动绿色经济发展

党的十八大以来，国家把绿色发展提到前所未有的高度。我们应当注意到，国际上诸多发达国家在经济发展的衡量和评价过程中，早已开始使用绿色GDP来评价一个地区的科技和经济发展。江苏省在发展过程中，也应更多地关注绿色经济的发展，注重发展的质量，支持新能源产业的发展；设立省级科技创新基金，发挥全社会参与的优势，不断提高能源利用效率；制定促进能源结构调整、能源节约、清洁能源技术研发和推广的财税金融政策，推进绿色经济的深入发展。

4.4 依托高技术主导产业升级，探索新的创新路径

习近平总书记多次在重要讲话中提到，创新是国家发展和进步的生命力和源泉。作为全国经济综合实力较强的江苏省，也是高技术产业创新强省，一直以来，在化学工业尤其是医药、制药和生物工程等高技术产业领域取得战略性的成就，在全国具有强大的竞争优势。新形势下，江苏省应抢占发展的制高点，积极响应国家发展战略性新兴产业的时代需求，在依托高技术主导产业升级的同时，加快探索新思路和新路径，释放高新技术企业发展的各种约束，引导产业再升级，积极打造创新大省和创新强省。

参考文献：

[1] 周柯，唐娟莉.我国省际创新发展能力测度及影响因素分析[J].经济管理，2016（7）：24-34.

[2] 文玉春.产业创新的路径选择：自主研发、协同创新或技术引进[J].山西财经大学学报，2017（2）：47-57.

[3] 张治河，焦贝贝，李怡，等.科技资源匮乏地区创新驱动发展路径研究[J].科研管理，2018（2）：46-59.

[4] 霍国庆，杨阳，张古鹏.新常态背景下中国区域创新驱动发展理论模型的构建研究[J].科学学与科学技术管理，2017（6）：77-93.

[5] 袁航，茶洪旺.中国创新驱动指数的測度[J].中国科技论坛，2018（10）：46-52.

[6] 徐银良，王慧艳.中国省域科技创新驱动产业升级绩效评价研究[J].宏观经济研究，2018（8）：101-114，158.

[7] 王新红，押榕，李世婷.基于创新驱动的中国区域产业升级能力评价及比较研究[J].技术与创新管理，2018（3）：245-253.

[8] 陈套，王英俭，程艳.我国区域政府创新治理能力与创新驱动发展关系研究[J].软科学，2018（2）：1-5.

Abstract： In constructing the evaluation system of innovation indicators， this paper drew lessons from the practices of other experts and scholars， took full account of various factors affecting the development of innovation， made a comprehensive evaluation of Jiangsu Provincial innovation ability by using principal component analysis method， analyzed the overall level of Jiangsu Provincial innovation development from 2004 to 2016， and proposed countermeasures and suggestions to promote the innovation ability of Jiangsu Province.

Key words： innovation-driven development； principal component analysis； sustainable development； countermeasures and suggestions