肖羽琛

（西北工業(yè)大學(xué)，陜西 西安 710129）

一、引言

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的戰(zhàn)略性、先導(dǎo)性產(chǎn)業(yè)，是衡量一個(gè)國家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力的核心標(biāo)志。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨緩趨穩(wěn)的當(dāng)下，我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)卻逆勢(shì)上揚(yáng)，根據(jù)2016年《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》顯示，近年來我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新投入不斷增加，R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出從2006年的456.4億元增加到2015年的2,219.7億元，復(fù)合增長率為36.43%；R&D人員數(shù)量從2006年的18.89萬人增加到2015年的188.81萬人，復(fù)合增長率為29.14%。但與此同時(shí)，新產(chǎn)品銷售收入從2006年的8,248.86億元增加到2015年的128,091.76億元，復(fù)合增長率只有35.62%，比R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出的復(fù)合增長率還低。由此可見，盡管中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品產(chǎn)出等經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)近年來有所改善，但研發(fā)投入復(fù)合增長率依然大于新產(chǎn)品銷售收入復(fù)合增長率；盡管中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)投入規(guī)模不斷提高，但自主創(chuàng)新能力仍然不足，核心高端技術(shù)對(duì)外依存度較高[1]。針對(duì)以上問題，將整個(gè)技術(shù)創(chuàng)新過程分為技術(shù)創(chuàng)新投入轉(zhuǎn)化為技術(shù)創(chuàng)新成果和技術(shù)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)效益兩個(gè)階段來研究有利于發(fā)現(xiàn)各區(qū)域在某階段技術(shù)創(chuàng)新的不足，進(jìn)而促進(jìn)各區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展和我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的合理布局。

近年來，關(guān)于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)的研究是學(xué)者們研究的重點(diǎn)。Rothwell,Roy(1994)認(rèn)為可以使用四種指標(biāo)來評(píng)價(jià)技術(shù)創(chuàng)新能力，分別是創(chuàng)新投入指標(biāo)、中間產(chǎn)品投入指標(biāo)、度量某個(gè)產(chǎn)品及過程性能的指標(biāo)和度量某產(chǎn)品投入要素?cái)?shù)量的指標(biāo)[2]。Burgelman,VandenPoe（1988）指出技術(shù)創(chuàng)新能力由資源分配、行業(yè)掌控、技術(shù)發(fā)展和戰(zhàn)略管理四個(gè)方面構(gòu)成[3]。趙玉林、程萍（2013）通過使用主成分分析方法分別從八五、九五、十五、十一五期間四個(gè)時(shí)段對(duì)我國各省市的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)和比較分析[4]。肖鵬等（2016）按照各省市高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的得分高低，使用聚類分析法將中國31個(gè)省市分為四個(gè)層次[5]。張經(jīng)強(qiáng)（2016）建立了兩階段下高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，使用因子分析法對(duì)比分析了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)各細(xì)分行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力[6]。既有研究比較全面地構(gòu)建了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，為本文提供了參考依據(jù)。然而既有研究主要集中在單階段下區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)和兩階段下行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)，缺乏兩階段下區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)的研究。因此，本文在前人研究的基礎(chǔ)上，分別對(duì)我國31個(gè)省市在技術(shù)研發(fā)、技術(shù)成果轉(zhuǎn)化兩個(gè)階段的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力進(jìn)行因子分析，找出各區(qū)域在各階段技術(shù)創(chuàng)新能力存在的問題并分析造成這些問題的原因，并提出相應(yīng)的對(duì)策與建議。

二、理論框架、研究方法和數(shù)據(jù)說明

（一）理論框架

根據(jù)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展特點(diǎn)，技術(shù)創(chuàng)新的過程可以分成兩個(gè)階段:技術(shù)研發(fā)階段和技術(shù)成果轉(zhuǎn)化階段。技術(shù)研發(fā)階段指的是企業(yè)從投入創(chuàng)新資源到產(chǎn)出技術(shù)創(chuàng)新成果的整個(gè)過程。創(chuàng)新資源投入主要有R&D經(jīng)費(fèi)投入、R&D人員投入等;技術(shù)產(chǎn)出包括專利技術(shù)成果、發(fā)表科研論文等。企業(yè)通過技術(shù)成果轉(zhuǎn)化階段將技術(shù)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)效益。與普通企業(yè)不同，高技術(shù)企業(yè)通過技術(shù)產(chǎn)業(yè)化來獲得利潤。技術(shù)產(chǎn)業(yè)化可以分為自主技術(shù)創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)化和引進(jìn)技術(shù)再消化吸收的產(chǎn)業(yè)化。技術(shù)成果轉(zhuǎn)化階段的資源投入不僅包括技術(shù)、人員和資金投入，還有技術(shù)產(chǎn)業(yè)化過程中對(duì)設(shè)備、工具等基礎(chǔ)設(shè)施的投入和新產(chǎn)品在正式投產(chǎn)前所進(jìn)行的一系列前期開發(fā)投入[7]。

圖1 技術(shù)創(chuàng)新兩階段模型

（二）研究方法

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力是近年來學(xué)者們研究的熱點(diǎn)問題。既有研究提出了諸多技術(shù)創(chuàng)新能力的評(píng)價(jià)方法。例如，空間面板模型分析法、灰色關(guān)聯(lián)分析法、層次分析法等。而衡量技術(shù)創(chuàng)新能力的指標(biāo)有很多，各個(gè)指標(biāo)之間存在關(guān)聯(lián)性，因此呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)信息部分重復(fù)的現(xiàn)象；這些研究方法的主觀判斷和人為偏好因素影響很大，且指標(biāo)選取不夠全面，影響了結(jié)果的客觀性。

本文采用因子分析法來分析我國各省市高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力。因子分析的優(yōu)點(diǎn)是用較少的相互獨(dú)立的因子變量來代替原來變量的大部分信息，克服了指標(biāo)權(quán)重賦值的主觀性，有助于客觀反映樣本間的實(shí)際關(guān)系。

因子分析的數(shù)學(xué)模型為：

式中，x1，x2，…xP為 p個(gè)原有變量，是均值為零，標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)化變量，f1，f2，…，fk為k個(gè)因子變量，k＜p，表示成矩陣形式為：

式中，F(xiàn)為因子變量或公共因子；A為因子載荷矩陣，αij是第i個(gè)原有變量在第j個(gè)因子變量上的負(fù)荷；ε為特殊因子，表示原有變量不能被因子變量所解釋的部分。

（三）指標(biāo)體系構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

1.指標(biāo)體系構(gòu)建

對(duì)于構(gòu)建高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，牛勇平（2011）構(gòu)建了包括市場(chǎng)因子、技術(shù)因子和環(huán)境因子在內(nèi)的多因子指標(biāo)體系[8]。張鐵山，管敏（2016）從高技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入、產(chǎn)出能力、技術(shù)創(chuàng)新支撐能力等三方面構(gòu)建了評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[9]。張經(jīng)強(qiáng)（2016）分別構(gòu)建了技術(shù)研發(fā)階段和技術(shù)成果轉(zhuǎn)化階段的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。具體包括：將技術(shù)研發(fā)階段的評(píng)價(jià)指標(biāo)分為技術(shù)創(chuàng)新投入、技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新環(huán)境支持三方面；將技術(shù)成果轉(zhuǎn)化階段的指標(biāo)分為創(chuàng)新成果投入、中間技術(shù)投入和產(chǎn)業(yè)化效益三個(gè)方面[6]。

本文在參考大量相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，分別對(duì)技術(shù)研發(fā)、技術(shù)成果轉(zhuǎn)化兩個(gè)階段構(gòu)建了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。選取了區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新投入、區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出和區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境支撐3個(gè)一級(jí)指標(biāo)和10個(gè)二級(jí)指標(biāo)，來評(píng)價(jià)技術(shù)研發(fā)階段的技術(shù)創(chuàng)新能力；選取了技術(shù)、資金、人員投入和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出2個(gè)一級(jí)指標(biāo)和13個(gè)二級(jí)指標(biāo)來評(píng)價(jià)技術(shù)成果轉(zhuǎn)化階段的技術(shù)創(chuàng)新能力。具體指標(biāo)如表1所示。

2.數(shù)據(jù)來源

本文對(duì)我國31個(gè)省市的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力進(jìn)行了定性和定量分析，數(shù)據(jù)來源于《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒（2016）》。將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，使得變量間在數(shù)量級(jí)和量綱上趨于相同。

三、實(shí)證檢驗(yàn)和結(jié)果分析

（一）實(shí)證檢驗(yàn)

首先進(jìn)行KMO檢驗(yàn)和Bartlett球度檢驗(yàn)，經(jīng)SPSS21.0軟件計(jì)算，技術(shù)研發(fā)階段的KMO值為0.808(大于0.6）滿足因子分析需要，Bartlett球形檢驗(yàn)x2 值為 995.332，Sig.=0.000（小于 0.05），由此可知原始矩陣不是單位陣，原變量之間存在相關(guān)性，適合作因子分析；技術(shù)成果轉(zhuǎn)化階段的KMO值為0.718（大于0.6），適合于作因子分析，Bartlett球形檢驗(yàn)x2值為 1,065.144，Sig.=0.000（小于 0.05），適宜作因子分析。通過變量的相關(guān)系數(shù)矩陣可以得出技術(shù)創(chuàng)新能力的特征根、方差貢獻(xiàn)率和累積方差貢獻(xiàn)率 （見表2）。技術(shù)研發(fā)階段的前兩個(gè)因子特征值大于1，累積方差貢獻(xiàn)率占97.267%；技術(shù)成果轉(zhuǎn)化階段的前兩個(gè)因子特征值也大于1，累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到91.032%。兩個(gè)階段的累積方差貢獻(xiàn)率均超過85%，說明兩個(gè)階段均可以通過提取前兩個(gè)公共因子來解釋原變量的絕大部分信息。

表1 我國區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

表2 特征值和方差貢獻(xiàn)表

為了使公因子有明顯的含義，需要對(duì)因子載荷矩陣進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)，因子負(fù)載越大，說明該變量與因子的關(guān)系越密切。本文使用“方差極大法”對(duì)因子載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，結(jié)果如表3所示。在技術(shù)研發(fā)階段，從旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣可以看出，第一個(gè)公因子F1在R&D人員折合全時(shí)當(dāng)量、R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費(fèi)支出、專利申請(qǐng)數(shù)、有效發(fā)明專利數(shù)、新增固定資產(chǎn)和研發(fā)機(jī)構(gòu)經(jīng)費(fèi)支出上有較大載荷，分別從投入、產(chǎn)出和環(huán)境三個(gè)方面全面反映了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的不同方面，可以命名為總體規(guī)模因子。第二個(gè)公因子F2在新增固定資產(chǎn)，研發(fā)機(jī)構(gòu)數(shù)和有R&D活動(dòng)的企業(yè)數(shù)有較大載荷，反映創(chuàng)新環(huán)境支持水平，可以命名為創(chuàng)新環(huán)境支持因子。在技術(shù)成果轉(zhuǎn)化階段，第一個(gè)公因子F1在專利申請(qǐng)數(shù)、發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)、有效發(fā)明專利數(shù)、新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費(fèi)支出、技術(shù)引進(jìn)經(jīng)費(fèi)支出、購買境內(nèi)技術(shù)經(jīng)費(fèi)支出、從業(yè)人員平均人數(shù)和新產(chǎn)品銷售收入上有較大載荷，反映技術(shù)成果轉(zhuǎn)化階段的技術(shù)、資金、人員投入和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出水平，可以命名為創(chuàng)新水平因子。第二個(gè)公因子F2在固定資產(chǎn)投資額和技術(shù)改造經(jīng)費(fèi)支出上有較大載荷，反映了在技術(shù)成果轉(zhuǎn)化階段資金投入對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的支持程度，可以命名為創(chuàng)新資金支持因子。

將各因子得分以旋轉(zhuǎn)后各因子的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)求和，對(duì)全國31個(gè)省市高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力進(jìn)行綜合評(píng)分，得出各省市高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力分別在技術(shù)研發(fā)和技術(shù)成果轉(zhuǎn)化兩個(gè)階段的得分及排名情況。

（二）實(shí)證結(jié)果分析

1.公因子得分分析

表3 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

（1）技術(shù)研發(fā)階段：從總體規(guī)模因子來看，排在前10位的省份分別是廣東、北京、上海、浙江、山東、福建、天津、四川、江蘇、和黑龍江。其中有9個(gè)省份都屬于東部地區(qū)，分別是廣東、北京、上海、浙江、山東、福建、天津、江蘇和黑龍江，僅四川屬于西部地區(qū)。總體規(guī)模較強(qiáng)的省份，基本集中在東部地區(qū)，而總體規(guī)模較弱的省份，則多集中在中西部地區(qū)。這主要是因?yàn)闁|部地區(qū)經(jīng)濟(jì)總量大，企業(yè)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新需求量大，研發(fā)投入和科技人員投入量大，西部地區(qū)地理位置不佳、資金和人才投入少、政策支持力度小。然而雖然有些省的技術(shù)創(chuàng)新總體規(guī)模不大，但其創(chuàng)新環(huán)境支持因子卻很大，如安徽和湖南，說明與其它省份相比，這些省份的資源配置能力更強(qiáng)。這主要是因?yàn)楫?dāng)?shù)卣拇罅Ψ龀?，產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)雄厚，并且科研院所較多。但由于技術(shù)創(chuàng)新投入和創(chuàng)新成果研發(fā)能力較弱，降低了其綜合得分。東部地區(qū)的一些省份，如北京和上海，總體規(guī)模較大，環(huán)境支持能力卻相對(duì)較低，這是因?yàn)槠渫度胭Y源利用效率更高，創(chuàng)新成果的產(chǎn)出能力很強(qiáng)。

表4 技術(shù)研發(fā)階段的因子得分及綜合因子得分

表5 技術(shù)成果轉(zhuǎn)化階段的因子得分及綜合因子得分

（2）技術(shù)成果轉(zhuǎn)化階段：從創(chuàng)新水平因子來看，排在前10位的省份分別是廣東、北京、江蘇、天津、浙江、福建、上海、山東、四川和海南。其中除四川屬于西部以外，其余9個(gè)省份都屬于東部地區(qū)。從創(chuàng)新資金支持因子來看，排在前10位的省份分別是江蘇、山東、河南、浙江、上海、湖南、湖北、江西、云南和四川。其中有4個(gè)東部省份，分別是江蘇、山東、浙江和上海，有4個(gè)中部省份，分別是河南、湖南、湖北和江西，以及兩個(gè)西部省份，分別是云南和四川。由此可見，在技術(shù)成果轉(zhuǎn)化階段，各省份創(chuàng)新資金投入和創(chuàng)新水平不匹配。這主要是因?yàn)闁|部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新效率較高，雖然資金投入不多，但經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出能力很強(qiáng)。而中西部地區(qū)近年來由于國家“西部大開發(fā)”“一帶一路”等政策的支持使得資金投入力度較大，但自身產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)薄弱，高技術(shù)企業(yè)規(guī)模小，故而創(chuàng)新水平不高。

2.綜合因子得分分析

在兩個(gè)階段下，東部地區(qū)的廣東、江蘇、浙江、山東、北京、上海和福建都處于綜合因子得分的前十位，而西部地區(qū)的甘肅、寧夏、新疆、青海和西藏都處于綜合因子得分的后五位，中部及東北地區(qū)的省份處于中間位置。由此可見，在兩個(gè)階段下，我國東部地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力最強(qiáng)，中部次之，西部最弱，這表明了我國各區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的不平衡。

四、結(jié)論與啟示

在對(duì)兩階段下我國各區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力進(jìn)行分析后，可以得到以下結(jié)論與啟示：

（一）各區(qū)域在技術(shù)研發(fā)階段和技術(shù)成果轉(zhuǎn)化階段的得分基本一致

大多數(shù)省份在技術(shù)研發(fā)階段和技術(shù)成果轉(zhuǎn)化階段的得分基本一致。但是，也有部分省份在兩個(gè)階段的得分存在差距。針對(duì)一些在技術(shù)研發(fā)階段得分較高，但在技術(shù)成果轉(zhuǎn)化階段得分較低的省份，如河南，應(yīng)該在未來的技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)中著重研發(fā)應(yīng)用程度較高的產(chǎn)品，提高將研發(fā)成果轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)效益的能力。針對(duì)那些在技術(shù)成果轉(zhuǎn)化階段得分較高，但在技術(shù)研發(fā)階段得分較低的省份，如重慶，應(yīng)該大力引進(jìn)高級(jí)研發(fā)人才，建設(shè)科研機(jī)構(gòu)，以此來提高技術(shù)研發(fā)能力，進(jìn)而增加研發(fā)成果。

（二）技術(shù)研發(fā)階段下各區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新總體規(guī)模與環(huán)境支持能力不匹配

在技術(shù)研發(fā)階段，各區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新總體規(guī)模與環(huán)境支持能力不匹配。針對(duì)技術(shù)創(chuàng)新總體規(guī)模大，但創(chuàng)新環(huán)境支持能力不高的省份，如北京和上海，應(yīng)該在繼續(xù)發(fā)揮其技術(shù)創(chuàng)新集成效益的同時(shí)，著重提高自身創(chuàng)新環(huán)境支持能力。針對(duì)技術(shù)創(chuàng)新總體規(guī)模小，但創(chuàng)新環(huán)境支持水平卻較高的省份，如安徽和湖南，應(yīng)該在未來形成有效的創(chuàng)新激勵(lì)機(jī)制，充分利用其在資金、人才、環(huán)境等方面的資源優(yōu)勢(shì)，提高產(chǎn)出效率。

（三）技術(shù)成果轉(zhuǎn)化階段下各區(qū)域創(chuàng)新水平與創(chuàng)新資金支持能力不匹配

在技術(shù)成果轉(zhuǎn)化階段，各區(qū)域創(chuàng)新水平與創(chuàng)新資金支持能力不匹配。針對(duì)一些創(chuàng)新資金支持能力較強(qiáng)，創(chuàng)新水平卻不高的省份，如江西，應(yīng)該減少投入冗余，提高技術(shù)研發(fā)階段的科技創(chuàng)新成果應(yīng)用能力，提高產(chǎn)業(yè)化效益。此外，針對(duì)創(chuàng)新水平因子較大，創(chuàng)新資金支持因子較小的省份，如海南，應(yīng)該通過增加經(jīng)費(fèi)投入,提高市場(chǎng)化程度，增加高校和科研院所數(shù)量和國家政策支持來優(yōu)化創(chuàng)新環(huán)境。