中國區域高技術產業技術創新能力的比較研究
——基于兩階段視角的實證分析

肖羽琛

（西北工業大學，陜西 西安 710129）

一、引言

高技術產業是國民經濟和社會發展的戰略性、先導性產業，是衡量一個國家或地區經濟發展水平和競爭實力的核心標志。在經濟發展趨緩趨穩的當下，我國高技術產業卻逆勢上揚，根據2016年《中國高技術產業統計年鑒》顯示，近年來我國高技術產業創新投入不斷增加，R&D經費內部支出從2006年的456.4億元增加到2015年的2,219.7億元，復合增長率為36.43%；R&D人員數量從2006年的18.89萬人增加到2015年的188.81萬人，復合增長率為29.14%。但與此同時，新產品銷售收入從2006年的8,248.86億元增加到2015年的128,091.76億元，復合增長率只有35.62%，比R&D經費內部支出的復合增長率還低。由此可見，盡管中國高技術產業新產品產出等經濟效益指標近年來有所改善，但研發投入復合增長率依然大于新產品銷售收入復合增長率；盡管中國高技術產業研發投入規模不斷提高，但自主創新能力仍然不足，核心高端技術對外依存度較高[1]。針對以上問題，將整個技術創新過程分為技術創新投入轉化為技術創新成果和技術創新成果轉化為經濟效益兩個階段來研究有利于發現各區域在某階段技術創新的不足，進而促進各區域高技術產業的協調發展和我國高技術產業的合理布局。

近年來，關于高技術產業技術創新能力評價的研究是學者們研究的重點。Rothwell,Roy(1994)認為可以使用四種指標來評價技術創新能力，分別是創新投入指標、中間產品投入指標、度量某個產品及過程性能的指標和度量某產品投入要素數量的指標[2]。Burgelman,VandenPoe（1988）指出技術創新能力由資源分配、行業掌控、技術發展和戰略管理四個方面構成[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、十一五期間四個時段對我國各省市的高技術產業技術創新能力進行動態評價和比較分析[4]。肖鵬等（2016）按照各省市高技術產業技術創新能力的得分高低，使用聚類分析法將中國31個省市分為四個層次[5]。張經強（2016）建立了兩階段下高技術產業技術創新能力的評價指標體系，使用因子分析法對比分析了高技術產業各細分行業的技術創新能力[6]。既有研究比較全面地構建了高技術產業技術創新能力評價指標體系，為本文提供了參考依據。然而既有研究主要集中在單階段下區域技術創新能力評價和兩階段下行業技術創新能力評價，缺乏兩階段下區域技術創新能力評價的研究。因此，本文在前人研究的基礎上，分別對我國31個省市在技術研發、技術成果轉化兩個階段的高技術產業技術創新能力進行因子分析，找出各區域在各階段技術創新能力存在的問題并分析造成這些問題的原因，并提出相應的對策與建議。

二、理論框架、研究方法和數據說明

（一）理論框架

根據高技術產業的發展特點，技術創新的過程可以分成兩個階段:技術研發階段和技術成果轉化階段。技術研發階段指的是企業從投入創新資源到產出技術創新成果的整個過程。創新資源投入主要有R&D經費投入、R&D人員投入等;技術產出包括專利技術成果、發表科研論文等。企業通過技術成果轉化階段將技術創新成果轉化為經濟效益。與普通企業不同，高技術企業通過技術產業化來獲得利潤。技術產業化可以分為自主技術創新的產業化和引進技術再消化吸收的產業化。技術成果轉化階段的資源投入不僅包括技術、人員和資金投入，還有技術產業化過程中對設備、工具等基礎設施的投入和新產品在正式投產前所進行的一系列前期開發投入[7]。

圖1 技術創新兩階段模型

（二）研究方法

高技術產業的技術創新能力是近年來學者們研究的熱點問題。既有研究提出了諸多技術創新能力的評價方法。例如，空間面板模型分析法、灰色關聯分析法、層次分析法等。而衡量技術創新能力的指標有很多，各個指標之間存在關聯性，因此呈現出數據信息部分重復的現象；這些研究方法的主觀判斷和人為偏好因素影響很大，且指標選取不夠全面，影響了結果的客觀性。

本文采用因子分析法來分析我國各省市高技術產業技術創新能力。因子分析的優點是用較少的相互獨立的因子變量來代替原來變量的大部分信息，克服了指標權重賦值的主觀性，有助于客觀反映樣本間的實際關系。

因子分析的數學模型為：

式中，x1，x2，…xP為 p個原有變量，是均值為零，標準差為1的標準化變量，f1，f2，…，fk為k個因子變量，k＜p，表示成矩陣形式為：

式中，F為因子變量或公共因子；A為因子載荷矩陣，αij是第i個原有變量在第j個因子變量上的負荷；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）指標體系構建與數據來源

1.指標體系構建

對于構建高技術產業的技術創新能力評價指標體系，牛勇平（2011）構建了包括市場因子、技術因子和環境因子在內的多因子指標體系[8]。張鐵山，管敏（2016）從高技術產業投入、產出能力、技術創新支撐能力等三方面構建了評價指標體系[9]。張經強（2016）分別構建了技術研發階段和技術成果轉化階段的評價指標體系。具體包括：將技術研發階段的評價指標分為技術創新投入、技術創新產出和創新環境支持三方面；將技術成果轉化階段的指標分為創新成果投入、中間技術投入和產業化效益三個方面[6]。

本文在參考大量相關文獻的基礎上，分別對技術研發、技術成果轉化兩個階段構建了高技術產業技術創新能力的評價指標體系。選取了區域技術創新投入、區域技術創新產出和區域創新環境支撐3個一級指標和10個二級指標，來評價技術研發階段的技術創新能力；選取了技術、資金、人員投入和經濟產出2個一級指標和13個二級指標來評價技術成果轉化階段的技術創新能力。具體指標如表1所示。

2.數據來源

本文對我國31個省市的高技術產業技術創新能力進行了定性和定量分析，數據來源于《中國高技術產業統計年鑒（2016）》。將原始數據標準化處理，使得變量間在數量級和量綱上趨于相同。

三、實證檢驗和結果分析

（一）實證檢驗

首先進行KMO檢驗和Bartlett球度檢驗，經SPSS21.0軟件計算，技術研發階段的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性，適合作因子分析；技術成果轉化階段的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。通過變量的相關系數矩陣可以得出技術創新能力的特征根、方差貢獻率和累積方差貢獻率 （見表2）。技術研發階段的前兩個因子特征值大于1，累積方差貢獻率占97.267%；技術成果轉化階段的前兩個因子特征值也大于1，累積方差貢獻率達到91.032%。兩個階段的累積方差貢獻率均超過85%，說明兩個階段均可以通過提取前兩個公共因子來解釋原變量的絕大部分信息。

表1 我國區域高技術產業技術創新能力評價指標體系

表2 特征值和方差貢獻表

為了使公因子有明顯的含義，需要對因子載荷矩陣進行正交旋轉，因子負載越大，說明該變量與因子的關系越密切。本文使用“方差極大法”對因子載荷矩陣進行旋轉，結果如表3所示。在技術研發階段，從旋轉后的因子載荷矩陣可以看出，第一個公因子F1在R&D人員折合全時當量、R&D經費內部支出、新產品開發經費支出、專利申請數、有效發明專利數、新增固定資產和研發機構經費支出上有較大載荷，分別從投入、產出和環境三個方面全面反映了高技術產業技術創新能力的不同方面，可以命名為總體規模因子。第二個公因子F2在新增固定資產，研發機構數和有R&D活動的企業數有較大載荷，反映創新環境支持水平，可以命名為創新環境支持因子。在技術成果轉化階段，第一個公因子F1在專利申請數、發明專利申請數、有效發明專利數、新產品開發經費支出、技術引進經費支出、購買境內技術經費支出、從業人員平均人數和新產品銷售收入上有較大載荷，反映技術成果轉化階段的技術、資金、人員投入和經濟產出水平，可以命名為創新水平因子。第二個公因子F2在固定資產投資額和技術改造經費支出上有較大載荷，反映了在技術成果轉化階段資金投入對技術創新的支持程度，可以命名為創新資金支持因子。

將各因子得分以旋轉后各因子的方差貢獻率作為權重進行加權求和，對全國31個省市高技術產業技術創新能力進行綜合評分，得出各省市高技術產業的技術創新能力分別在技術研發和技術成果轉化兩個階段的得分及排名情況。

（二）實證結果分析

1.公因子得分分析

表3 旋轉后的因子載荷矩陣

（1）技術研發階段：從總體規模因子來看，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個省份都屬于東部地區，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。總體規模較強的省份，基本集中在東部地區，而總體規模較弱的省份，則多集中在中西部地區。這主要是因為東部地區經濟總量大，企業對技術創新需求量大，研發投入和科技人員投入量大，西部地區地理位置不佳、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創新總體規模不大，但其創新環境支持因子卻很大，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。這主要是因為當地政府的大力扶持，產業基礎雄厚，并且科研院所較多。但由于技術創新投入和創新成果研發能力較弱，降低了其綜合得分。東部地區的一些省份，如北京和上海，總體規模較大，環境支持能力卻相對較低，這是因為其投入資源利用效率更高，創新成果的產出能力很強。

表4 技術研發階段的因子得分及綜合因子得分

表5 技術成果轉化階段的因子得分及綜合因子得分

（2）技術成果轉化階段：從創新水平因子來看，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個省份都屬于東部地區。從創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個東部省份，分別是江蘇、山東、浙江和上海，有4個中部省份，分別是河南、湖南、湖北和江西，以及兩個西部省份，分別是云南和四川。由此可見，在技術成果轉化階段，各省份創新資金投入和創新水平不匹配。這主要是因為東部經濟發達地區技術創新效率較高，雖然資金投入不多，但經濟產出能力很強。而中西部地區近年來由于國家“西部大開發”“一帶一路”等政策的支持使得資金投入力度較大，但自身產業基礎薄弱，高技術企業規模小，故而創新水平不高。

2.綜合因子得分分析

在兩個階段下，東部地區的廣東、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，中部及東北地區的省份處于中間位置。由此可見，在兩個階段下，我國東部地區高技術產業技術創新能力最強，中部次之，西部最弱，這表明了我國各區域高技術產業技術創新能力的不平衡。

四、結論與啟示

在對兩階段下我國各區域高技術產業的技術創新能力進行分析后，可以得到以下結論與啟示：

（一）各區域在技術研發階段和技術成果轉化階段的得分基本一致

大多數省份在技術研發階段和技術成果轉化階段的得分基本一致。但是，也有部分省份在兩個階段的得分存在差距。針對一些在技術研發階段得分較高，但在技術成果轉化階段得分較低的省份，如河南，應該在未來的技術創新活動中著重研發應用程度較高的產品，提高將研發成果轉化為經濟效益的能力。針對那些在技術成果轉化階段得分較高，但在技術研發階段得分較低的省份，如重慶，應該大力引進高級研發人才，建設科研機構，以此來提高技術研發能力，進而增加研發成果。

（二）技術研發階段下各區域技術創新總體規模與環境支持能力不匹配

在技術研發階段，各區域技術創新總體規模與環境支持能力不匹配。針對技術創新總體規模大，但創新環境支持能力不高的省份，如北京和上海，應該在繼續發揮其技術創新集成效益的同時，著重提高自身創新環境支持能力。針對技術創新總體規模小，但創新環境支持水平卻較高的省份，如安徽和湖南，應該在未來形成有效的創新激勵機制，充分利用其在資金、人才、環境等方面的資源優勢，提高產出效率。

（三）技術成果轉化階段下各區域創新水平與創新資金支持能力不匹配

在技術成果轉化階段，各區域創新水平與創新資金支持能力不匹配。針對一些創新資金支持能力較強，創新水平卻不高的省份，如江西，應該減少投入冗余，提高技術研發階段的科技創新成果應用能力，提高產業化效益。此外，針對創新水平因子較大，創新資金支持因子較小的省份，如海南，應該通過增加經費投入,提高市場化程度，增加高校和科研院所數量和國家政策支持來優化創新環境。