我国省域高技术产业高质量发展能力评价研究

2020-12-31 13:24
生产力研究 2020年12期
关键词:高技术高质量指标

(武汉科技大学 恒大管理学院,湖北 武汉 430073)

一、引言

随着我国经济发展进入新时代,社会生活水平和国内外市场环境对经济发展模式提出新的挑战,党的十九大报告明确指出新时代我国经济发展要由高速增长转向高质量发展,推动经济实现高质量发展,是当前和今后一个时期政府谋划经济工作的根本指针。近年我国高技术产业规模持续增长、技术创新能力持续提升、布局持续优化,但仍面临增速下滑、核心技术依赖性强、产业链和集群优势发挥不到位、新发展理念落实不充分等问题。我国不同省市间生产要素、经济发展状况、政策导向等方面存在差异,高技术产业在省域间也存在差异。因此,如何科学地认识区域间高技术产业的高质量发展能力基础,找到不同地区的高技术产业发展障碍,进行针对性的发展对策设计有着非常重要的现实紧迫性。

目前对产业高质量发展的研究,主要集中在评价产业高质量发展总体水平上,陈俊(2020)[1]构建包括创新能力、经济效益、结构优化、绿色低碳、国际竞争力、社会贡献等发展指标评价制造业发展状况;鲁朝云和刘国炳(2019)[2]从投入效率和产出质量两个视角评价产业发展能力,构建产业规模、技术结构、组织绩效、产品结构、开放程度、生态文明指标;N.Mustapha 等(2013)[3]认为促进制造业发展的指标在于产品产出、生产规模、配置效率和技术效率。从高技术产业综合竞争能力评价角度,陈晓雪和时大红(2019)[4]基于五大发展理念,构建创新能力、协调性、绿色水平、开放性、共享性、有效性六个一级指标评价高技术产业高质量发展能力;叶琦林和张健(2020)[5]构建产业投入能力、产业产出能力、产业创新能力、政策环境能力评价高技术产业综合竞争力;吕程辉等(2019)[6]构建产业投入、产业产出、产业环境指标评价高技术产业综合发展能力;桂俊煜(2018)[7]为调查我国高技术产业的实际发展水平,从高技术产业固定投资情况、企业办研发机构情况,R&D 发展情况、新产品开发和销售情况、生产经营情况等方面评价省域间高技术产业发展综合情况。从高技术产业发展效率与可持续性评价角度,杨庆等(2018)[8]从投入和产出两个方面评价高技术产业发展效率,投人指标由物质资本、人力资本和经费投人三个方面来确定,产出指标则包括主营业收人和专利申请数;徐建荣和李照(2017)[9]从发展环境、发展水平、发展潜力和协调发展四个一级指标评价高技术产业可持续发展能力。从高技术产业发展前景角度,邱丹逸和袁永(2019)[10]为针对性解决高技术产业低端发展趋势、创新水平和产业附加值趋低等问题,构建产业创新、产业效益、产业规模三大指标评价高技术产业高端化发展能力;孙汉杰等(2015)[11]使用产业升级投入能力、产业升级产出能力、产业升级支撑能力评价高技术产业升级能力。可见目前从高质量发展能力角度对高技术产业进行评价的学者较少,本文参考以往学者的研究,从投入、转化、产出三大方面,结合高质量发展内涵构建高技术产业高质量发展能力评价体系。

对于高质量发展指标评价方法的选择较多,毛艳(2020)[12]、韩君和吴俊珺(2020)[13]、陈梦根等(2020)[14]、甘卫华等(2020)[15]使用熵权TOPSIS 分析法;陈雪晴(2019)[16]、周吉等(2019)[17]、孟祥兰和邢茂源(2019)[18]使用因子分析法;刘帅(2020)[19]、张玲(2019)[20]使用层次分析法;陈俊(2020)[21]使用模糊综合评价法,多数学者使用以上几种常用的评价方法,各类方法都具有一定优势,但大部分学者都从静态角度对高质量发展能力进行评价。为了分析高技术产业一段时期内的发展状况,评价区域间发展能力差异,本文使用时序全局主成分分析法评价高技术产业高质量发展能力。

二、评价指标和评价方法

(一)评价指标

通过对评价指标的学习,结合新发展理念内核,暂不考虑高技术产业涉及较少的绿色发展指标,构建高质量投入、高质量转化、高质量产出三个层面共27 项指标的高技术产业高质量发展评价体系。

选取31 个省市为研究对象,从《中国科技统计年鉴》《中国火炬统计年鉴》中获取2014—2018 年高技术产业及科技创新部分相关数据进行研究,具体评价指标如表1 所示。

产业高质量发展的根本在于产业活力、创造力和竞争力,和创新相关的资源和能力的组合是产生创造力的前提;产业发展环境的协同度和联系强度是产业充满活力和具有竞争力的关键。高质量投入层面设计创新要素和协同环境两个二级指标,主要包含高技术产业人员、经费及投入强度、集群数、高新区数和产学研联系强度等。

表1 高技术产业高质量发展能力评价指标体系

科技成果转化需要高频的国内外技术交流、丰富的交流平台和精准发力的服务机构,以促进资源共享和优势互补,实现科技成果转化效率和程度的提升。高质量转化层面设计开放合作和共享服务两个二级指标,主要包含技术流向和技术输出合同数、国外技术引进数、研发机构数、在孵企业数、生产力促进中心服务企业数等。

经济效益是衡量产业规模和市场竞争力的重要指标,而科技创新能够建立产业新优势,提高产业活力和市场竞争力,是产业是否高质量发展的关键因素。高质量产出层面设计经济效益和创新成果指标,主要包含高技术企业工业总产值、营业收入、高技术产业新产品销售收入、新产品出口额、有效发明专利数、新产品开发项目数等。

(二)时序全局主成分分析法

1.数据标准化处理。由于各指标单位不同,为保证数据可比性和统一性,需先对数据进行标准化处理,本文使用SPSS 22.0 进行Z-score 标准化处理,标准化公式如下:

其中,Zij为标准化值;xij为原始指标值;μ 为第j项指标平均值;σ 为第j 项指标标准差。

2.建立全局数据表。假设有n 个样本,每个样本有相同m 个指标,记为,x1,x2,…,xm,第t 年就有一张Xt=(xij)n×m,T 年共有T 张数据表,按年份先后排列构成一张n×m×T 的三维时序数据表,记为X=(x1,x2,…,xT)-1n×m×T。

3.适宜性检验。检验数据的KMO 值和Bartlett 的球形度,KMO 值大于0.7,说明适合做因子分析;Bartlett 的球形度检验拒绝原假设,说明变量间存在一定相关性,适宜进行主成分分析。

4.确定主成分及计算主成分得分。计算全局协方差矩阵,求协方差矩阵的特征值λ1,λ2,…,λp及其对应特征向量α1,α2,…,αp,计算主成分的贡献率及方差贡献率:

选取前n 个特征值对应主成分F1,F2,…,Fn,使得累计方差贡献率大于80%,计算主成分得分:Fi=β1x1+β2x2+…+βmxm,βm是成分矩阵中第i 列数据除以第i 个主成分对应特征值的平方根,xm为标准化后的原始变量。

5.计算综合得分。通过各主成分得分计算综合得分,计算综合得分:其中,λi为第i 个主成分特征值方差,q 为各主成分特征值方差之和。

三、评价过程及结果

(一)适宜性检验

使用SPSS 22.0 将标准化后的数据做适宜性分析,如表2 所示,结果显示样本的KMO 检验值为0.916,一般KMO 度量标准为0.7,适合做因子分析,Bartlett 的球形度检验Sig.值为0.000,说明各指标存在一定相关性,适合进行主成分分析。

表2 适宜性检验

(二)主因子提取

按照特征值大于1 的提取原则进行因子分析,得到因子特征根和方差贡献率,如表3 所示,共提取出三个主成分因子,累计贡献率达83.005%,超过累计方差贡献率80%的一般标准,说明三个主成分因子能够反映指标绝大多数信息,能反映实际水平。

表3 全局主成分分析特征值及贡献率

三个主成分在各指标上的荷载如表4 所示,从各主成分上的荷载值看,R&D 人员折合全时当量、高技术产业R&D 项目经费、高技术产业新产品开发经费支出、高技术产业引进技术经费支出、高技术产业技术改造经费支出、高技术产业研发机构数、高技术企业工业总产值、高技术企业营业收入、高技术产业新产品销售收入、高技术产业新产品出口额、高技术产业进出口贸易总额、高技术产业有效发明专利数、高技术产业新产品开发项目数、高技术产业RD 项目数在第一主成分上的荷载值较大,主要反映高技术产业创新能力和规模,将其命名为创新规模因子;高技术产业研发人员硕博占比、地区R&D 经费投入强度、地区R&D 内部仪器和设备支出、技术流向地域合同数、技术输出地域合同数、国外技术引进合同数、大学科技园在孵企业数、国家技术转移示范机构促成技术转移数在第二主成分上荷载较大,主要反映高技术产业开放合作能力,将其命名为开放合作因子;创新型产业集群数、国家级高新区数、产学研联系强度、孵化器在孵企业数、生产力促进中心服务企业数在第三主成分上荷载较大,主要反映高技术产业集群协同能力,将其命名为集群协同因子。

(三)计算综合得分

根据提取的三个主成分,由(3)式计算出2014—2018 年各地高技术产业高质量发展能力综合得分。从表5 综合得分及排名可以看出,高技术产业高质量发展能力总体上呈现东部地区强、西部地区弱、中部和东北地区较为稳定的局面,东西部地区两极分化严重。广东、江苏、北京、上海、浙江、山东、湖北、福建近五年综合能力排名始终维持于前十,其中广东和江苏遥遥领先于其他地区,这得益于近年来广东和江苏两省高技术产业投入不断增加,各方面投入占全国近一半,并且依赖于其独特地理优势,开放共享水平高,能够快速获得创新产出和经济效益。中部及东北地区总体发展较为稳定,其中山西、辽宁、黑龙江、江西综合得分较为稳定,但排名有所下降,说明与西部地区相比虽依然具有优势地位,但在资源投入稳定性、发展模式创新性方面仍待提高,与发达省份沟通及合作能力弱,未能抓住整体发展机遇,落后于东部省份。西部地区高技术产业总体发展能力弱,但四川和陕西区域发展能力最强,说明近年两省在电子信息、航空航天、高端装备制造等特色产业上依旧发挥领先带动作用,同时作为“一带一路”战略源头,两省已成为区域创新中心,构成了连接地带,发挥了创新引领和示范作用;西部地区大部分省份得分呈缓慢上升趋势,说明西部多省份“引智计划”、创新技术联盟建设以及西部大开发和“一带一路”建设为西部地区高技术产业发展带来新机遇。

表4 旋转成分矩阵

(四)高技术产业高质量发展能力主导因素识别

将提取的三个主成分作为解释变量进行回归分析,得到各主成分标准系数,高技术产业高质量发展能力与主成分因子之间的关系用方程表示为:

高技术产业高质量发展能力=0.846×创新规模+0.465×开放合作+0.275×集群协同

由此可见,研究期内,创新规模对于高技术产业高质量发展影响最大,其次是开放共享能力和集群协同能力。说明创新规模是影响高技术产业高质量发展的主导因子,从创新资源投入、创新环境营造方面着手,提升创新成果产出及转化效率,提升经济实力和市场竞争力,是高技术产业实现高质量发展的重要途径。

表5 2014—2018 年高技术产业高质量发展能力综合得分及排名

四、聚类分析

为更加清晰地了解地区发展差异,依据各主成分2014—2018 年得分,使用SPSS 软件进行K-均值聚类,参考综合得分排名,将31 个省(市)按照主成分各分为三个层次,如表6 所示。

表6 高技术产业高质量发展能力聚类分析表

从创新规模层面看,广东、江苏创新规模位于第一层次,该类区域在高新技术企业总量、规模以上企业研发人员数量、企业办研发机构增长率、政策扶持力度、市场化程度等各方面位于全国前列,以广东省为例,企业科技创新活跃,创新普惠性支持广,舍得投入、敢于攻关,积累了关键科创力量;企业为主体、市场为导向的创新体系带动高效创新成果转化,科技型企业尤其是高技术产业发展迅速,近年科技创新能力连获全国第一,但此类地区基础研究和原始创新能力较弱,应在此方面加大投入、健全体制机制和促进产学研深度融合。上海、北京、浙江等区域创新规模位于第二层次,此类区域有大量顶尖科研机构和高校云集,在人才储备、政策环境方面具有较大优势,这在提升创新创业积极性、资源投入规模和强度、知识吸收再创造频率等方面起着重要作用,带来创新产出和经济效益稳步提升,该区域由于其极具创新潜力,在产业政策方面不能局限于一般税收优惠和人才奖励,需要建立全面的高技术产业内部正向激励机制,在知识产权、科研体制、人才培养方面加大投入,推动其向第一层次靠拢。天津、河北、山西、内蒙古等省份位于第三层次,此类区域科技经费投入不足,人才储备及吸引力不足,政策扶持等创新环境营造不够重视,带来的创新产出和经济效益有限,应通过完善资源投入机制和产学研合作机制,提升资源高效配置能力,增强政府对中小科技型企业扶持与引导,营造良好创新环境。

从开放合作层面看,北京、江苏、广东位于第一层次,由于其区位和政策优势,外资企业增长速度快,外贸发展整体水平高,总体上呈现“引进来”质量效应不断提升、“走出去”加速面向实体经济趋势,货物、服务贸易、跨境电商进出口规模位于全国前列,开放合作水平高,此类区域应更加重视区域开放合作,加强京津冀、长三角、粤港澳地区的科研互通、资源共享,并为此提供政策支持。辽宁、浙江、安徽等地区位于第二层次,在进出口贸易额、外商投资利用程度和国内外合作方面日益提升,但仍面临体制机制不健全、区域一体化程度不高等问题,应建立灵活的体制机制,打造多元化开放与合作平台,创新合作形式,扩展区域合作深度广度。第三层次多为中西部地区,由于经贸主体实力不强,在技术、资金、人才等方面存在劣势,缺乏产业和产品支撑,对外开放能力弱,应大力挖掘特色产业优势、打造特色品牌,同时抓住“一带一路”历史性机遇,深化与沿线国家在高技术领域投资合作,提高资本引进科技含量和外资利用效率,完善开放配套措施,促进贸易水平和外资利用相匹配,促进中西部地区高水平开放。

从集群协同层面看,北京、广东、江苏位于第一层次,具有规模大、水平高、配套设施完善的产业集群,集群产业链、资金链、创新链、人才链耦合紧密,产学研及上下游深度合作,政策扶持和公共服务环境优越,具有较强国际竞争力,此类区域应进一步加强产业集群工业互联数字化转型,以数字化引领高技术产业高质量发展,提升企业生产效率、降低管理成本。第二层次区域涉及东部、中部广泛地区,各地在创新集群、产学研联系强度等方面发展较为均衡,但缺少知名度高的产业集群或高新区,大企业数量少,应加大扶持龙头企业和产业,引导社会资源向龙头企业聚集,鼓励其对上下游企业进行重组、改造,以增强产业关联度和竞争力。甘肃、青海、宁夏等偏远西部地区由于生产资源有限、产业结构不合理、民营经济发展和基础设施建设滞后、人才资源和市场规模有限、地域限制等因素产业集群呈现“小、散、广”特点,应在培育主导产业的同时注重外部资本引进,引导上下游企业进入增强企业关联性,以此带动就业、拉动消费水平、吸引劳动力回流,形成有利循环。

五、结论

高技术产业高质量发展能力体现在投入、转换、产出各个方面,本文融合新发展理念构建指标体系,重在强调在资源投入和环境建设方面注重提升创新资源占比和创新合作,在生产过程和成果产出方面注重协调生产和高效利用,在投入产出两方面兼顾开放共享,以促进高技术产业在技术引进-技术吸收-技术改造-技术输出各个环节不断链,不断激发高技术产业活力、创新力、竞争力。通过数据分析得出的主要结论有:高技术产业高质量发展综合能力得分总体呈现东部地区优势突出、西部地区弱、中部和东北地区稳步提升局面,东西部地区两极分化严重;以时序全局主成分提取的主因子中,创新规模因子对于高技术产业高质量发展能力影响最大,说明提升创新资源投入、营造创新合作氛围、扩大创新产出规模是提升高技术产业高质量发展能力的有利手段;依据各主成分进行聚类分析,各省份在高质量发展各方面存在差异,其中创新规模和开放合作能力总体呈现东强西弱局面,集群协同能力除西部偏远省份外,其余省份发展能力较为均衡,多层次、各具特色的高技术产业高质量发展格局日渐形成。

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