长三角地区高新技术产业竞争力评价研究

戴明锋,李宗和,吴翌琳

(1.商务部国际贸易经济合作研究院，北京 100710；2.中国人民大学应用统计科学研究中心，北京 100872)

0 引言

2020年8月24日，习近平总书记在中南海主持召开经济社会领域专家座谈会上指出，以畅通国民经济循环为主构建新发展格局，以科技创新催生新发展动能。高新技术产业以高新技术为基础，科技含量高、创新能力强，为解决就业、保持社会稳定、融入经济全球化发展做出重大贡献。中国高度重视高新技术产业的发展，在长三角、珠三角、环渤海地区布局了高新技术产业带，各省、市也在大力发展高新技术产业。高新技术产业是当今国家科技创新能力的综合体现，是当今国际科技和经济激烈竞争的制高点，也是推动经济增长方式转变、促进产业结构升级的重要力量。研究高新技术产业的竞争力，不仅可以分析各个地区高新技术产业的发展水平、发展成效，也可以评价区域经济的创新能力和发展潜力，还可以为其他地区高新技术产业布局提供经验借鉴。

1 文献综述

国内外学者一直关注高新技术产业竞争力的研究，主要集中在高新技术产业评价体系的构建、评价方法的选择，评价维度等方面。Romijn[1]等利用多元回归分析方法对高技术产业绩效进行实证分析；Mayindi[2]运用因子分析法分析南非 (SA)航空航天业竞争力水平；Lanzerotti[3]通过对高技术产业的知识产权及技术创新进行定量分析并评价美国产业竞争力情况。在国内，李军[4]通过对高新技术产业园区评价理论的分析，提出适合中国国情的高新技术产业园区发展综合评价指标体系；刘芳等[5]从产业投入、产业产出、技术创新能力、产业政策环境4个方面构建评价指标体系，运用因子分析法对河南省高新技术产业竞争力进行评价；陈红川[6]构建高新技术产业竞争力评价指标体系,运用数据挖掘方法 (K-均值聚类)评价高新技术产业竞争力，重点分析广东高新技术产业竞争力并提出相应对策；孙冰等[7]测算2003—2008年中国高技术产业竞争力综合指数，并运用灰色关联分析方法计算技术创新能力各指标对高技术产业竞争力综合指数的灰色关联度，研究发现新产品的研发与市场运作状况是影响我国高技术产业竞争力的重要因素；王兆红等[8]运用动态偏离-份额分析法对北京市2000—2007年高新技术产业各行业的产业结构和竞争力进行研究；何红光等[9]基于动态偏离-份额模型对中国沿海地区2008—2012年高新技术产业竞争力进行测算；卜洪运等[10]从内生竞争力和外生竞争力两方面影响因素构建高技术产业集群竞争力评价三级指标体系，基于维度和阈值改进的指数型功效函数构建高技术产业集群竞争力评价模型，对2004—2013年京津冀高技术产业集群竞争力进行评价研究；范德成等[11]从技术创新投入、技术创新产出和技术创新环境3个方面建立评价指标体系，采用TOPSIS灰色关联投影法动态综合评价了京津冀地区高技术产业技术创新能力；朱兰亭等[12]基于调查数据，采用层级回归分析探究高新技术企业的研发投入、技术创新产出与高新技术企业国际竞争力三者的关系；叶琦林等[13]采用熵值法对2011—2016年上海高新技术产业相关数据进行指标权重的测算,得出近6年的竞争力评价结果。

可以看出，大部分学者选择从内生影响因素和外生影响因素出发构建高技术产业竞争力评价指标体系，运用因子分析法、层次分析法、聚类分析法、回归分析和相关分析等方法，而用动态偏离-份额空间分析研究高技术产业竞争力的较为少见。考虑到高新技术产业发展的动态变化性及区域间的发展相互影响，因此采用动态偏离-份额空间模型研究高新技术产业的竞争力是合理的，利用动态偏离-份额空间模型可以较好地测算其地区分量、空间结构分量和竞争力分量。

2 研究方法

2.1 传统偏离-份额模型

偏离-份额分析法 (Shift-share Analysis)是由美国经济学家Daniel[14]和Creamer[15]相继提出，后经Dunn[16]总结并逐步完善，广泛应用于区域经济分析[17-18]。传统偏离-份额分析法将区域经济变量在一定时期的变动分为3个变量：国家分量、产业结构分量和产业竞争力分量，即区域经济增长=国家分量+产业结构分量+产业竞争力分量。

=Nij+Pij+Dij

(1)

i=1,2,3,…,m；j=1,2,3,…,n

传统偏离份额模型简单易行，适合分析研究区域的产业结构和竞争力情况，但未考虑区域间相互影响关系，而偏离-份额分析模型中的分量并不是独立的，会受到具有相似结构的 “邻近区域”经济业绩的影响，因此传统模型需进一步改进。

2.2 空间偏离-份额模型

(2)

式中，wik代表区域i和区域k的空间相互依赖程度，0代表两区域间无相互作用，非0说明两区域间有相互依赖性。标准化后的空间权重矩阵对角线上的元素均为0。

(3)

式中，dik表示区域间距离；bik表示两区域的公共边界占i区域的比例，α、β为固定参数。

当两区域经济贸易往来密切或人口流动频繁，则应考虑经济距离确定经济空间权重随着区域相似度越高而越大，权重为：

(4)

式中，Xi可以选取人口密度、人均收入、产业就业人数等。

2.3 动态偏离-份额模型

传统的偏离-份额分析仅研究考察期内期末相对期初的变化,无法考察研究时间段内的连续变化，动态偏离-份额分析法引入动态化思想,将考察时间段作进一步细分,分析每个时间分段各区域、 各产业部门对区域经济发展的影响。动态偏离-份额分析法的主要指标和公式如下。

i=1,2,3,…,m；j=1,2,3,…,n

那么，年度高新技术产业增长量可表示为：

(5)

2.4 动态偏离-份额空间模型

动态偏离-份额空间模型是将前面的偏离份额空间模型和动态模型相结合，既考虑空间因素的影响，又考虑经济的动态变化过程，是传统偏离份额模型和空间模型的拓展。动态偏离-份额空间模型的主要指标和公式为：

(6)

(7)

式中，g是与区域i邻近的区域代码集合。wik是空间权重。空间权重的大小与地理距离、经济往来或者人口流动密切相关，因此wik可表示为：

(8)

式中，Li和Lk表示i地区和k地区的就业人数，dik表示i地区与k地区的地理距离。

3 数据来源及空间权重计算

本文的高新技术产业按国家统计局印发的《高技术产业统计分类目录的通知》 (2002年)分为医药制造业、航空航天器制造业、电子及通信设备制造业、电子计算机及办公设备制造业、医疗设备及仪器仪表制造业共5个子行业，以江苏、浙江、上海2013—2018年的高新技术产业为研究对象。数据来源于《中国高技术产业统计年鉴》 (2014—2019年)，以2013年为基年。由于2012年以后高技术产业子行业不再公布总产值，考虑到总产值中主营业务收入占绝大比重，因此本文以高技术产业主营业务收入为研究对象，总体经济规模以中国为参照系。

由于江苏、浙江、上海是相邻地区，因此计算出的空间权重是一个对称矩阵，根据式 (8)计算得出长三角地区空间权重系数，见表1。

表1 长三角地区空间权重系数

4 实证分析

4.1 总体情况分析

将表1中空间权重系数和2014—2018年江苏、浙江、上海高新技术5个子行业2014—2018年的总产值代入动态偏离-份额空间模型得到5个子行业的地区分量、空间结构分量和产业竞争力分量，见表2。由表2可知，从总偏离上看，江苏省除了计算机及办公设备制造业外，其余四大高新技术产业都具有相当的竞争力。从空间结构分量看，长三角各个地区除了在计算机及办公设备制造业上的分量为负，在其余四大高新技术产业上的分量都为正，说明长三角地区的高新技术产业增长超过全国所有产业的产值增长率，各自的高速增长都会给彼此带来正的影响，在空间上具有竞争优势。从竞争力分量看，江苏省在五大高新技术产业上的竞争力都为正，说明江苏省的高新技术产业能有效利用浙江和上海邻近区域的积极影响。上海、浙江大多高新技术产业在竞争力分量为负，说明浙江、上海不能有效利用邻近区域增长的积极影响。

表2 2014—2018年长三角地区高新技术各产业偏离-份额分析结果

进一步分析各个产业总偏离的贡献，医药制造业和医疗设备及仪器仪表制造业方面，江苏、浙江、上海的主要贡献分别来源于竞争力分量、空间结构分量和地区分量，说明江苏地区这两个产业的增长能有效利用邻近区域的这两个产业的积极影响，江苏、上海的医药制造业和医疗设备及仪器仪表制造业高速增长能够给浙江的医药制造业和医疗设备及仪器仪表制造业带来正的影响。航空航天器制造业方面，江苏和上海的主要贡献来源于空间结构分量，电子及通信设备制造业方面，3个地区的主要贡献都来源于空间结构分量，说明邻近区域该产业高速增长都会给彼此带来正的影响。电子计算机及办公设备制造业方面，3个地区的空间结构分量都为负，主要贡献都来源于地区分量，说明邻近区域该产业的发展给彼此带来的影响效果不明显。

从这3个地区的整体经济实力看，江苏省排在第1位，其高新技术产业相对发达，所以在高新技术产业方面具有优势，受空间结构分量和竞争力分量相结合的影响。

4.2 具体行业情况分析

对2014—2018年高新技术各产业进行动态变化趋势分析，找出高新技术产业变化的特点。根据式 (6)计算长三角地区2014—2018各产业的各偏离-份额分量，见表3～表7。

4.2.1 医药制造业

在2014—2018年间江苏省的医药制造业竞争力的波动幅度最大，呈现上升—下降—上升—平稳的波动，但竞争力也最强，其贡献最大的是竞争力分量，说明医药制造业增长率高于邻近地区的医药制造业。上海医药制造业增长幅度最大，但是竞争力分量为负，主要由地区分量和空间结构分量贡献，产业增长总体呈上升趋势，但是在2016年达到高点后也呈现下降趋势，主要是2016年地区分量影响较大。浙江医药制造业虽然也是呈现波浪式的发展，但是波动幅度最小，这5年的地区分量、空间结构分量、竞争力分量平均值的绝对值相差变化较小，说明浙江省医药制药业各个分量的贡献相差不大，竞争力分量为负值，说明浙江医药制造业相比较江苏发展速度较慢。

表3 长三角地区2014—2018年医药制造业竞争力分析结果

4.2.2 航空航天器制造业

江苏、浙江、上海在2016—2018年航空航天器制造业竞争力呈现出不同的波动趋势，江苏呈现波浪式的发展，但增加幅度从2016年之后开始下降，主要原因是竞争力分量由正变负，但空间结构分量为正，说明邻近区域的该产业增长给江苏带来正的影响，但是江苏并没有有效利用邻近区域增长的积极影响。浙江的航空航天器制造业在这5年中变化比较平稳，竞争力分量大多时间为负，并且在0附近，说明浙江的航空航天器制造业增长率与江苏、浙江的增长率差别不是很大。上海的航空航天器制造业竞争力总体上呈现上升—下降的趋势，竞争力分量由负到正，空间结构分量一直为正，说明上海航空航天制造业竞争力强，邻近地区对上海的影响为正。

表4 长三角地区2014—2018年航空航天器制造业分析结果

4.2.3 电子及通信设备制造业

江苏在这5年电子及通信设备制造业增长幅度明显，浙江和上海增长幅度接近，中医药在江苏省的空间结构分量贡献较大，它的增长率高于浙江和上海的增长率。浙江的竞争力分量一直呈现下降—上升—下降的趋势，波动幅度较大，空间结构分量也是波动比较大，说明浙江该产业的发展波动较大。上海竞争力分量由负到正，空间结构分量一直为正，说明上海地区该产业竞争力不断提高。

表5 长三角地区2014—2018年电子及通信设备制造业分析结果

4.2.4 电子计算机及办公设备制造业

在这5年，江苏和浙江该产业的总偏离大部分时候都为负值，主要是由于空间结构分量都是负值，因此其增长率小于长三角地区的平均增长率，也就是说相比较浙江增加较快，3个地区总偏离平均值都为负值，说明该产业产值呈现下降趋势，江苏主要受空间结构分量影响较大，浙江和上海同时受空间结构分量和竞争力分量的双重影响。这5年该产业发展受限，可能是电子计算机及办公设备制造业发展达到饱和，正在调整过程中。

表6 长三角地区2014—2018年电子计算机及办公设备制造业分析结果

4.2.5 医疗设备及仪器仪表制造业

在这5年，江苏的医疗设备及仪器仪表制造业空间结构分量大部分时间为负而竞争力分量大部分时间为正，说明江苏省该产业空间增长率低于全国工业产值的增加率，但是超过了邻近地区该产业的产值增长率，江苏能够有效利用邻近地区增长的积极影响。浙江、上海的空间结构分量一直为正，竞争力分量大部分时间下为负，说明浙江、上海地区该产业的发展和江苏正好相反。从对总偏离的贡献看，江苏主要来源于竞争力分量，浙江来源于空间结构分量，而上海主要来源于地区分量。

表7 长三角地区2014—2018年医疗设备及仪器仪表制造业分析结果

5 结论

从总体竞争力来看，长三角地区江苏省的高新技术产业发展具有较强的竞争力，浙江和上海差别不大，优势不太明显。从高新技术产业的五大产业看，江苏省除了在电子计算机及办公设备制造业竞争力不明显，在其余四大高新技术产业都具有绝对的竞争优势。高新技术产业的竞争力基本与地区经济实力相一致，江苏在长三角地区经济排第1位，部分原因来自于高新技术产业的贡献。从2014—2018年长三角地区高新技术产业的动态发展趋势来看，除了在电子计算机及办公设备制造业平均偏离为负，在其他产业总偏离都为正，说明高新技术产业总体在不断向前发展，进一步分析各地区各产业的各个分量对总偏离的贡献可知，各地发展特点各具特色，各个分量对各产业、各地区的贡献变化也比较大，也就是说邻近区域经济发展产业的影响不同，研究地区利用邻近区域的影响也不同。

本文利用动态偏离-份额空间模型对长三角地区的高新技术产业进行研究，得出的结论与现实基本情况符合。但是，在空间权重的设定上有不同的方法，研究结论是否也会和本文一致值得讨论。动态偏离-份额空间模型目前运用还不多，对高新技术产业分析是否合理，需要进一步探讨。