朱 波 強(qiáng)，賴 勝 強(qiáng)，唐 雪 梅

（1.攀枝花學(xué)院，四川 攀枝花617000；2.重慶理工大學(xué)工商管理學(xué)院，重慶市400050；3.西南政法大學(xué)管理學(xué)院，重慶市 401120）

隨著經(jīng)濟(jì)全球化的發(fā)展，地區(qū)間競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，發(fā)展高新技術(shù)及其產(chǎn)業(yè)成為各地競(jìng)爭(zhēng)的主要方式。那么，如何了解本地高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的狀況呢？這就對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)提出了要求。對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行評(píng)價(jià)，需要構(gòu)建與之相適應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系并采用合理的評(píng)價(jià)方法。但目前對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的評(píng)價(jià)，并沒有一個(gè)完善的體系，本文擬建立新的評(píng)價(jià)體系并采用因子分析法作為評(píng)價(jià)方法進(jìn)行研究，并以四川省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力為例對(duì)所建立的體系進(jìn)行實(shí)證研究。

一、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的指標(biāo)體系

指標(biāo)體系是以多指標(biāo)、多層次的方式來(lái)揭示事物間系統(tǒng)性和相關(guān)性的。評(píng)價(jià)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，不但要注重其科技基礎(chǔ)和投入，也要重視發(fā)展高科技的外部環(huán)境，要關(guān)注其對(duì)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)發(fā)展的貢獻(xiàn)。目前，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)評(píng)價(jià)還缺乏公認(rèn)的評(píng)價(jià)體系，本文參考國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，結(jié)合產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的相關(guān)理論，擬從四個(gè)方面對(duì)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行評(píng)價(jià)：一是高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入指標(biāo)；二是高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出指標(biāo)；三是高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境指標(biāo)；四是高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)支持環(huán)境指標(biāo)，其評(píng)價(jià)體系如表1所示。

二、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)方法

就常用的產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)方法而言，目前多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)的常用方法主要是功效系數(shù)法、綜合指數(shù)評(píng)價(jià)法、層次分析法、灰色系統(tǒng)評(píng)價(jià)法、模糊綜合評(píng)判法和多元統(tǒng)計(jì)評(píng)價(jià)法等。[1]其中，功效系數(shù)法、綜合指數(shù)評(píng)價(jià)法是常規(guī)的評(píng)價(jià)方法，它們主要是克服了有量綱指標(biāo)評(píng)價(jià)的局限性，簡(jiǎn)單易懂，但由于對(duì)比標(biāo)準(zhǔn)值不易確定，因此操作難度較大。模糊綜合評(píng)價(jià)法主要是利用隸屬函數(shù)和模糊統(tǒng)計(jì)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)定性指標(biāo)的定量化分析，解決了判斷的不確定性和模糊性，但難以解決指標(biāo)相關(guān)所造成的信息重復(fù)評(píng)價(jià)。[2]層次分析法是將定性與定量方法相結(jié)合，把決策者經(jīng)驗(yàn)給予量化，適合用于目標(biāo)結(jié)構(gòu)復(fù)雜且缺乏數(shù)據(jù)的分析，但由于權(quán)重的確定過程具有很大的主觀性，從而降低了結(jié)果的可信度。多元統(tǒng)計(jì)分析方法主要是對(duì)多個(gè)變量進(jìn)行定量統(tǒng)計(jì)分析的多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)，因此多元統(tǒng)計(jì)分析方法在實(shí)際應(yīng)用中被廣泛地引入綜合評(píng)價(jià)實(shí)踐?；疑到y(tǒng)評(píng)價(jià)法是通過對(duì)少量的代表性數(shù)據(jù)進(jìn)行白化處理，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)和決策的目標(biāo)，其計(jì)算方法簡(jiǎn)單，但灰色關(guān)聯(lián)度量化模型和相關(guān)理論目前比較缺乏。目前，從我國(guó)綜合評(píng)價(jià)方法的實(shí)際應(yīng)用來(lái)看，多元統(tǒng)計(jì)分析中的統(tǒng)計(jì)描述、探索性分析、列聯(lián)表分析、二維相關(guān)、秩相關(guān)、偏相關(guān)、方差分析、非參數(shù)檢驗(yàn)、多元回歸、生存分析、協(xié)方差分析、判別分析、因子分析、聚類分析、非線性回歸、羅輯斯蒂克（Logistic）回歸等都被應(yīng)用于綜合評(píng)價(jià)，它們或者是單獨(dú)使用，或者是結(jié)合使用，日益成為綜合評(píng)價(jià)的主流方法。[3]其中，主成分分析法比較適合多指標(biāo)的高維度數(shù)據(jù)分析，這種方法實(shí)現(xiàn)了客觀賦權(quán)，但當(dāng)主成分典型代表變量不是很突出時(shí)，容易導(dǎo)致主成分的經(jīng)濟(jì)意義含糊不清。而通過聚類分析法來(lái)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)分析，判斷樣本類別歸屬，則在具體排名分析方面不如因子分析法或者主成分分析法。因子分析法是主成分分析法的推廣運(yùn)用，通過旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣，可以克服主成分分析方法存在的缺陷和問題。因此，本文采用因子分析法來(lái)對(duì)四川省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行實(shí)證研究分析。

三、四川省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力實(shí)證研究

本文擬采用因子分析方法，利用所建立的評(píng)價(jià)模型對(duì)四川省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行評(píng)價(jià)，通過實(shí)證分析來(lái)了解目前四川省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)在全國(guó)的競(jìng)爭(zhēng)力狀況。因子分析方法的基本思想是將觀測(cè)變量進(jìn)行分類，利用少數(shù)幾個(gè)因子去描述許多指標(biāo)或因素之間的關(guān)聯(lián)性，將關(guān)聯(lián)性比較密切的幾個(gè)變量歸為同一類型的變量，而不同類型變量之間的相關(guān)性則比較低，歸化后的每一類變量就稱為一個(gè)公共因子，這樣就能夠以較少的幾個(gè)公共因子反映原數(shù)據(jù)的絕大部分信息了。本文采用2008年中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，由于西藏和青海兩地的指標(biāo)數(shù)據(jù)有多項(xiàng)不全，將它們的數(shù)據(jù)排除在外。

1.因子分析適合度檢驗(yàn)

本文運(yùn)用SPSS12.0統(tǒng)計(jì)分析軟件，因子根據(jù)原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)值，由判斷檢驗(yàn)結(jié)果可以知道，取樣適切性量數(shù)（Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy，以下簡(jiǎn)稱 KMO）為 0.796，偏相關(guān)性較弱，說(shuō)明數(shù)據(jù)適合進(jìn)行因子分析。而巴特利特（Bertlett）球形檢驗(yàn)值在P<0.001的情況下，拒絕單位相關(guān)矩陣的原假設(shè)，因此研究數(shù)據(jù)適合進(jìn)行因子分析（見表2）。

2.提取因子

利用主成分分析法進(jìn)行因子分析，以特征值大于1為原則，根據(jù)所得結(jié)果，公共因子F作為選擇，結(jié)果見表3。其中，前四個(gè)因子特征值都大于1，且方差的累計(jì)貢獻(xiàn)率為92.88%，大于90%，而根據(jù)表3的分析結(jié)果，決定提取F1、F2和F3、F4這四個(gè)主因子來(lái)進(jìn)行分析。

3.因子命名

由于因子對(duì)特征值的解釋不明顯，旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣，經(jīng)過方差最大化旋轉(zhuǎn)后，因子載荷矩陣及因子得分情況如表4所示。由因子分析模型和因子旋轉(zhuǎn)載荷矩陣可知，主因子F1主要是由高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)品出口總額、產(chǎn)業(yè)增加值、利潤(rùn)、專利數(shù)量、新產(chǎn)品產(chǎn)值這五個(gè)指標(biāo)決定，它代表了區(qū)域高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展成果，同時(shí)也體現(xiàn)了區(qū)域高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的整體產(chǎn)出能力，主因子F1對(duì)各指標(biāo)的方差貢獻(xiàn)已經(jīng)達(dá)到63.39%，是影響最大的因素，說(shuō)明F1是影響一個(gè)區(qū)域高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力最主要的因素。將此因子命名為產(chǎn)出因子。

表2 KMO和巴特利特球形檢驗(yàn)

表3 主成分分析結(jié)果

第二個(gè)公共因子F2由產(chǎn)業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)、新產(chǎn)品開發(fā)投入、技術(shù)引進(jìn)費(fèi)、高新技術(shù)企業(yè)的固定資產(chǎn)總額、科技活動(dòng)的人員數(shù)量等五個(gè)指標(biāo)構(gòu)成，它代表著區(qū)域高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的投入水平，其中技術(shù)引進(jìn)費(fèi)和科技活動(dòng)人員數(shù)量的載荷因子較高，說(shuō)明區(qū)域高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力受當(dāng)?shù)仄髽I(yè)固定資產(chǎn)總額和引進(jìn)技術(shù)費(fèi)用的影響較大。其結(jié)果表明，區(qū)域高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與當(dāng)?shù)馗咝录夹g(shù)企業(yè)的固定資產(chǎn)規(guī)模密切相關(guān)，高新技術(shù)企業(yè)是高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，要提高高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，提高高新技術(shù)企業(yè)規(guī)模是關(guān)鍵性的因素；另一方面也表明，我國(guó)目前的技術(shù)創(chuàng)新還是以引進(jìn)消化為主，通過科研機(jī)構(gòu)或企業(yè)研發(fā)而進(jìn)行自主創(chuàng)新的還相對(duì)較少。由于固定資產(chǎn)總額反映了高科技企業(yè)的規(guī)模，引進(jìn)技術(shù)往往是有實(shí)力的高科技企業(yè)才進(jìn)行，這些都與高科技企業(yè)發(fā)展的狀況相關(guān)，因此公共因子F2命名為高科技企業(yè)實(shí)力因子。

第三個(gè)公共因子F3主要由政府研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入額和科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)籌集額中的金融機(jī)構(gòu)貸款額兩個(gè)指標(biāo)構(gòu)成，表明了外部金融機(jī)構(gòu)和政府對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展支持的力度。高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)要發(fā)展，資金是一個(gè)主要的瓶頸，當(dāng)一個(gè)地區(qū)為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供良好的融資支持時(shí)，該地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展就較快，其競(jìng)爭(zhēng)力就越強(qiáng)。在高新技術(shù)企業(yè)的融資中，政府政策支持和金融機(jī)構(gòu)的支持是比較關(guān)鍵的因素，它是高新技術(shù)企業(yè)得到較快發(fā)展的重要外部因素。因此，將公共因子F3命名為外部融資支持因子。

表4 旋轉(zhuǎn)后因子分析結(jié)果

表5 各省市高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力綜合評(píng)價(jià)表

第四個(gè)公共因子F4主要由科技人員占企業(yè)從業(yè)人員的比重和科技機(jī)構(gòu)的數(shù)量?jī)蓚€(gè)指標(biāo)構(gòu)成，反映了某區(qū)域高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與當(dāng)?shù)氐目萍既瞬抨?duì)伍建設(shè)密切相關(guān)，當(dāng)一個(gè)地區(qū)擁有眾多科技研究機(jī)構(gòu)和研發(fā)團(tuán)隊(duì)時(shí)，技術(shù)實(shí)力比較雄厚，能有效支撐高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，這也說(shuō)明技術(shù)人才隊(duì)伍是高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展重要的瓶頸性因素。一個(gè)地區(qū)要發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，首要的任務(wù)之一就是聚集一批該領(lǐng)域的專家和學(xué)者，組建良好的技術(shù)研究團(tuán)隊(duì)，為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。因此將公共因子F4命名為技術(shù)人才因子。

4.綜合評(píng)價(jià)

綜合評(píng)價(jià)采用回歸法求各因子的得分，即以各因子方差貢獻(xiàn)率占四個(gè)公共因子總方差貢獻(xiàn)率的比重作為各因子的權(quán)重，并進(jìn)行加權(quán)匯總。利用各省（市）各因素具體值代入各因子的得分函數(shù)，計(jì)算得出各省市的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果（如表5所示）。

四、實(shí)證結(jié)果分析

從以上實(shí)證分析結(jié)果可以看出，四川省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力在全國(guó)三十多個(gè)省市區(qū)中的排名為第10位，處于中上游水平。從我國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力評(píng)價(jià)的因子綜合得分來(lái)看，位于前五位的省市依次是廣東、江蘇、上海、北京、山東。這些省市主要分布在沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)條件較好，對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)在資金和人才方面的投入較高，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出水平也較高，因此競(jìng)爭(zhēng)力也較強(qiáng)。四川省屬于西部地區(qū)，目前高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力在西部省份中排名第一，實(shí)證結(jié)果反映了四川省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀。四川省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)近幾年來(lái)取得了較快發(fā)展，在高新技術(shù)企業(yè)發(fā)展、高新技術(shù)人才隊(duì)伍建設(shè)等方面都取得了一定的進(jìn)步，綜合競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力得到了一定加強(qiáng)，但與發(fā)達(dá)地區(qū)相比，差距還很明顯，特別是在人才技術(shù)隊(duì)伍建設(shè)上更應(yīng)加強(qiáng)，以逐步縮小這種差距。

實(shí)證結(jié)果同時(shí)表明，本文所采用的評(píng)價(jià)體系和評(píng)價(jià)方法基本合理，文章從產(chǎn)業(yè)投入、產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出、產(chǎn)業(yè)支持環(huán)境和政策環(huán)境等產(chǎn)業(yè)內(nèi)外部因素進(jìn)行研究，通過因子分析法歸納出了對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力影響較大的四個(gè)因子，并對(duì)我國(guó)各省市區(qū)的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行了排序，實(shí)證結(jié)果較好地反映了實(shí)際狀況，研究方法值得類似研究借鑒。

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