基于因子实证的技术创新软环境评价研究——以上海市B区为例

仓基武

（中共上海市宝山区委 党校，上海 201901）

20世纪80年代兴起的新经济增长理论将技术进步内生化，视其为经济发展的决定性要素，而创新则是技术进步的源泉。对于我国来说，1988年提出“科学技术是第一生产力”的著名论断，2006年出台“增强自主创新，建设创新型国家”的战略决策，2012年党的十八大提出“实施创新驱动发展战略”的战略要求，2017年党的十九大决定“瞄准世界科技前沿，跻身创新型国家前列”的宏伟目标，2020年十九届五中全会“坚持创新驱动发展，全面塑造发展新优势”的重点任务，无一不体现了党和国家对技术创新的高度重视。根据《2020中国区域创新能力报告》研究显示，上海整体排名位居全国第四，落后于广东、北京和江苏，创新环境是其中关键的影响因素。而创新经济学鼻祖熊彼特（Schumpeter）认为，技术创新就是要“建立一种新的生产函数”，其中投入要素的整合配置是自变量，创新能力的高低是因变量。所以，作为孕育创新意识、推进创新行为和实现创新成果的土壤，创新环境尤其是软环境是极为重要且自我可控的自变量。

一、相关研究综述

关于创新环境的研究最早可追溯到马歇尔（Alfred Marshall）的《经济学原理》，他在书中提出的“创新气氛”①可以狭义地理解为创新软环境，在这种气氛下新工艺、新思想能快速被接受和传播。作为创新环境学派的典型代表，欧洲区域创新环境研究小组（GREMI）将创新环境和区域创新网络等同，认为可以通过建立创新主体之间的非正式的复杂社会关系，提升区域创新能力。其他学者，如梅拉特（Denis Maillat）将创新环境界定为“孕育创新过程的区域组织”，强调创新环境供给对区域技术创新的影响②。国内比较有代表性的研究者王缉慈等认为，创新环境是一种相对稳定的社会文化环境，能够实现区域行为主体的合作与交流，并促进高新技术产业发展③。李勇刚强调，创新环境区别于创新网络，主要由基础设施环境、社会文化环境、市场环境、制度法规环境等构成④。而在创新环境的评价方面，评价方法分门别类，偏定量的评价方法主要集中在模糊层次分析法⑤、问卷调查法⑥、主成分分析⑦、因子分析和聚类分析法等方面⑧。综上所述，国内外学者对创新环境的研究已经比较完善，但目前学术界对创新软环境的定义还未形成共识，对创新软环境的评价方法多以定性或半定量为主，相关评价指标的选择存在主观随意性，指标体系的构建无法做到“精而全”。

因此，综合现有文献，本文认为创新软环境是能够对企业、高校、科研院所等创新主体产生直接或间接作用的，并影响创新活动运行和创新结果形成的，包含政策、金融、法律、人才等一系列非物质形态的环境要素的集成。同时，作为一种多要素的有机融合系统，技术创新软环境时刻处于不停的动态演进中，评价指标体系的构建必须减少主观臆断，遵循全面、科学、连续、易得的原则。本文引入GT-Factor Analysis，将扎根理论（Grounded Theory）与因子分析法（Factor Analysis）相结合，解决当前评价指标体系构建的个人主观随意判断和取舍的问题。

二、技术创新软环境的实证评价——以上海市B区为例

（一）基于GT的技术创新软环境评价体系的构建

本文通过中国知网关键词展开检索，通过差异度和相似度比较，最终达到截至研究期限（截至2020年11月20日）暂无前人研究的理论饱和状态，此时可以作为质性分析的资料合计有51篇期刊及学术论文。

（一）形成原始二级概念化开放性编码和一级范畴化开放性编码

开放性编码的形成是构建技术创新软环境评价指标体系的关键环节。围绕技术创新软环境评价主题，围绕51篇期刊及学术论文研究主题，用产生概念代替原始资料分割块。在形成二级概念化开放性编码的基础上，进一步分类汇总，形成一级范畴化的开放性编码。最终结果如表1所示，共形成93个原始二级概念化开放性编码和32个一级范畴化开放性编码。

表1 原始资料开放性编码的概念化和范畴化

（二）提取主轴式编码的主范畴和选择式编码的核心范畴

主轴式编码，即常见的轴心编码，通过对原始二级概念化开放性编码和一级范畴化开放性编码之间的关联分析，提炼出一批聚焦研究主题的主轴范畴。在对主轴范畴单次单独对比研究的基础上，形成主题凝练的范畴关系，共提炼出研发投入强度、技术转移规模、科技转化效率、金融服务机构供给力度、知识产出能力等16个主范畴。在提取的主轴式编码的主范畴中，再做科学的整合提炼，形成选择式编码，并进一步归纳提取出代表性强、适用度广、区分度高、关联度高、连续性强的选择式编码的核心范畴（一级评价指标体系），最终形成的5个核心范畴，即一级评价指标体系的5个方面，如表2所示。经历以上的质性分析过程，可以为后续展开评价研究奠定指标基础。

表2 主轴式编码的主范畴和选择式编码的核心范畴

（三）基于Factor Analysis的上海市B区技术创新软环境评价

根据前述评价指标体系，并检索2010—2019年上海市及B区地方统计公报、官网数据、科技统计年鉴等权威数据，对应整理后，做标准无纲量化处理，形成历年原始数据样本。

1.对指标体系适合度进行判别。采用相关系数法，输入初始65个二级指标，通过验证指标变量之间的相互关系及相关方向，输出某一级指标内两两显著相关的二级指标，此时形成的评价指标体系会更加客观实际。经过对比分析，最终保留的相关系数绝对值均大于0.5，且KMO统计量位于0.7—0.8之间（五个一级指标KMO统计量最低值为0.720）；巴特利特球形检验值均非常大（五个一级指标Bartlett球形检验最低值为324.658），且巴特利特球形检验的p值小于1%，为0.000，至此共形成5个一级指标和45个二级指标。

2.进一步验证因子分析效果。在5个相关区域中围绕各自的因子变量解释贡献率，发现特征根占总方差的比重分别为93.274%、90.653%、99.169%、96.288%和89.484%，因此大量的信息可以得到保留，对应指标体系可以用于后期的因子分析。运用统计软件输出因子得分系数，并构建上海市B区技术创新各子环境线性回归评价方程式，如下所示：

三、近十年来上海市B区技术创新软环境总体评价

以五大子环境综合得分作为自变量，采用主成分分析方法，对近十年来上海市B区技术创新软环境进行总体评价。在提取主成分个数的过程中，相应的特征值必须在1以上，同时对应的累积贡献率必须不小于85%。经过统计工具分析得出，第一个主成分对应的特征值为5.421，累积贡献率为99.464%。根据提取原则，提取1个主成分，并根据对应的特征平方根和初始因子载荷矩阵数据，进行数量关系分析，形成以每个子环境作为自变量指标所对应的函数系数。以此为基础，构建上海市B区技术创新软环境总体评价函数，如下所示：

基于前述六项回归方程式，计算2010—2019年上海市B区技术创新五大子环境和区域整体软环境综合评价值，如表3所示；并根据系列评价值，绘制趋势图，如图1所示。

表3 2010—2019年上海市B区技术创新五大子环境和区域整体软环境综合评价值

图1 2010—2019年上海市B区技术创新整体软环境及五大子环境发展趋势

四、结论

本文采用GT-Factor Analysis对上海市B区技术创新软环境的建设情况进行了实证分析，结果显示，在2010—2019年十年间，样本地区技术创新各大子环境水平以及综合软环境水平都呈现逐年上升的趋势，未出现任何异常波动情况。该特征符合区域实际。事实上，将扎根理论与因子分析法相结合，实现了客观的质性研究和合理的定量评价相结合，在一定程度上借力前人智慧成果和科学评价方法，从而降低了指标体系构建的难度和评价方法的人为干预。并且两者结合，既可以作纵向的自我比较，也可以作横向的跨区域对比。通过纵向自我比较，分析样本地区技术创新软环境的发展趋势，尤其可对出现波动的指标和年份进一步深入剖析。通过横向跨区域对比，分析样本地区与其他地区技术创新软环境建设的优劣，可以对差异较大的指标进一步深入分析，做到固优势、补短板。

国际经济竞争甚至是综合国力竞争，说到底是创新能力的竞争。“十四五”时期，创新驱动发展被列为建设社会主义现代化国家的首要重点任务，要求“坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，把科技自立自强作为国家发展的战略支撑”。落脚于地方，早在2015年，上海市就在原有国际经济、金融、贸易和航运“四大中心”的基础上，进一步提出“加快建设具有全球影响力的科技创新中心”的发展目标。当前，围绕上海市“南北转型”的发展要求，B区提出了“科创中心主阵地”的发展战略。未来，上海市B区将聚力创新，做到内外并举。对内围绕科技成果转化，进一步做好“放管服”，持续加强智力引入、研发投入和人才培养；努力营造“包容他人”和“宽容失败”的创新文化氛围。积极构建多元资本市场，充分利用国有资本的杠杆作用，满足创新企业多样化融资需求等。对外要构建开放的协同创新平台，进一步加强与长三角区域的战略与政策协同，充分利用区域间创新资源禀赋，避免在人才、企业引进等方面的恶性竞争，不断推动地方技术创新环境和创新能力的高质量提升。

注释：

①马歇尔.经济学原理[M].北京:商务印书馆,1965,126.

②Denis Maillat.Innovative melieux and new generations of regional policies[J].Entrepreneurship&Regional Development,1998,10(1):1-16.

③王缉慈.知识创新和区域创新环境经济地理[J].经济地理,1999,23(1):11-15.

④李勇刚.产业集群的技术创新机理研究[D].大连:大连理工大学,2005.

⑤赵丹.无锡市外资企业技术创新软环境评价及优化对策研究[D].武汉:武汉工程大学,2016.

⑥林迎星.民营企业自主创新当前区域软环境评价:框架与实例[J].科学学与科学技术管理,2006,27(9):65-70.

⑦王利,韩晓丽,吴洁等.基于主成分分析法的镇江科技创新软环境评价[J].江苏科技大学学报(社会科学版),2008,8(3):49-53.

⑧王霏,纪延光,聂锐.江苏省城市科技创新环境水平评价研究[J].淮海工学院学报(自然科学版),2008,17(2):86-89.