區域技術創新能力對經濟增長的影響研究

李玲玲 周利斌

基金項目：周口師范學院2015年高層次人才科研啟動經費資助項目（項目號：zknuc2015114）;河南省教育廳人文社科一般項目（項目號：2017-ZZJH-619）

摘 要：本文對我國國內31個省市（不包括港澳臺）的2017年截面數據進行因子分析，對23個評價指標進行降維得到3個因子，研究發現區域技術創新效率、區域創新人才貢獻效率以及區域創新基礎發展能力三大公共因子組成的區域技術創新綜合能力與區域經濟增長存在顯著正相關關系。

關鍵詞：區域技術創新;經濟增長;因子分析

一、引言

從國內外發展經驗來看，技術創新和經濟發展是息息相關的。然而在各個區域發展的過程中，會出現區域技術投入與經濟發展不成正比的現象，那么發展區域技術創新能力的要素對推動區域經濟的發展是否真正起到作用，仍然是一個值得研究的問題。

二、指標選擇及數據來源

結合其他學者的研究以及我國關于科技創新的統計口徑，本文從創新主體的經濟水平、區域創新要素的資源和能力、創新技術產品商業競爭能力三個層次出發，采用區域經濟發展水平、區域技術投入水平、區域技術可持續發展水平、區域技術產出水平四個維度進行創新綜合能力分析。在表1給出了4個一級指標對應四個維度，以及可獲取數據的23個二級指標。

三、模型構建

本文用23個指標來反映區域技術創新能力，運用SPSS22.0分析評價31個省市（不含港澳臺）。各地區的原始數據主要來源于WIND資訊、中華人民共和國國家統計局網站。

首先對指標間進行了合理性檢驗。采用Pearson相關系數的雙尾檢驗計算各個系數的相關性，得到選定指標在合理性區間內。然后測度數據因子分析的有效性檢驗，見表2。Bartlett檢驗出結果F值為0.000，說明選取的數據符合正態分布。KMO檢測值為0.788，表明偶對之間的相關可以被其他變量見識，可以用因子分析。

采用最大平衡值旋轉法對因子的主成分進行提取，得到如表3的總方差表。得到3個因子分別為F1、F2、F3。旋轉后的公因子特征值分別為8.883、5.682以及4.954，累積方差貢獻率為84.867%。這3個因子已經能夠代表樣本84.867的信息，接下來對這三個因子進行解釋分析，由此得到指標的綜合變量分析。

本文采用6次旋轉，使公因子更具有解釋性。結果顯示，公共因子F1在X1、X5、X10、X11、X12、X14、X18、X19、X20、X21、X22上的荷載值都很大，既包括區域技術投入水平，也包括貿易輸出水平，將F1命名為區域技術創新效率的公共因子，其方差貢獻率為38.621%。F2在X4、X8、X15、X13、X16、X17上的載荷值較大，大部分表示區域技術的人力投入，還有一個代表貿易輸入，將F2命名為區域技術創新人才貢獻效率的公共因子，其方差貢獻率為24.705%。F3在X2、X3、X6、X7、X9、X23上面的載荷值較大，反映的是區域技術創新基礎發展能力水平，將F3命名為區域技術創新基礎發展能力的公共因子，其方差貢獻率為21.541%。有F1、F2和F3以及他們的方差貢獻率可以得出，F綜=（38.621*F1+24.705*F2+21.541*F3）/84.867。

四、結果分析及討論

利用SPSS22.0可以計算出3個公共因子的因子得分，并且以各因子的方差貢獻率為權重進行加權平均，即可得出31個省市在2017年區域技術創新能力的綜合得分，并進行排序，公式如下，具體排名結果如表4。

表4為根據2017年數據測算的31個省市區域技術創新能力排名，從中可以得出以下幾點：

1.從區域技術創新綜合能力看，排在第一位的是廣東省。緊跟其后的4位分別是：江蘇、浙江、北京、山東，前5位都處于東部且經濟較為發達的地區，地理位置、經濟實力和創新能力都非常顯著。上海排在第6位，作為重要的金融交易中心，整體經濟體量大，經濟全球化也是創新綜合能力的一個體現。天津和河北分別排在第10和第16位，這符合當前京津冀的梯度創新能力和發展水平，京津冀的協同發展使天津的創新綜合水平得到大幅提高。排在最后5位的分別是：新疆、青海、寧夏、海南、西藏，大部分位于經濟相對落后的西部地區，其中的特例海南服務業主要是對旅游行業，而在技術創新服務這塊貢獻不大，導致其排名有所落后。可以看出，區域技術創新能力和區域經濟發展水平有著高度關聯，區域經濟發展水平高的地方其區域技術創新能力也很強;與此同時區域技術創新能力也受到產業結構的影響，產業結構調整的方向應該是擴大傳統優勢與提升創新驅動相結合。

2.從3個公共因子的單獨排序看，關于區域技術創新效率F1，可以看出排在前3位的分別是：江蘇、廣州和浙江，首先是由于本身的貿易基礎比較大，同時與“互聯網+”經濟對江滬浙和廣州地區的技術轉型的促進作用影響有關。北京本身處于大城市病的狀態，在整個區域技術創新效率上不算顯著。關于區域技術創新人才貢獻效率F2，排在第1和第2位的是山東、河南，這個可能是山東和河南教育非常重視，培育出創新人才較多。這兩省的教育主要靠人口和競爭，這兩省具有非常好的人才基礎。這兩個省在F1指標上具有顯著差異，排名分別為第4和第14名，這也反映能夠產出創新人才和能夠留住創新人才兩個方面都是非常重要的。關于創新基礎發展能力F3，可以看出排前3位的分別是：北京、上海、天津，這三個第三的經濟能力和創新財政導向都非常強，不缺乏創新實踐基礎。

3.創新路徑的區別也可以從同一個區域的橫向評分得出。廣州的綜合排序為第一，與區域技術創新效率和區域技術創新貿易中的商品出口的共同作用分不開。北京的區域技術創新基礎發展能力F3排序第一而區域技術創新效率F1排名最后，說明北京教育資源投入巨大，技術產出也非常多，只是在轉化率上排名落后，可以考慮健全技術轉化機制，提升整體技術創新綜合能力水平。江蘇的F2排名第12，應該說教育人才上都不算最具有優勢的一批，但是江蘇在區域技術創新效率和貿易上有著重要優勢，江蘇承接上海的技術輻射，同時又處于江滬浙產品輸出重要區域，所以綜合排名非常靠前。上海作為備受矚目的商業大都市，上海的教育資源還是非常充裕，整體在創新發展上主要集中一個金融培育的地位上。

本文通過對區域經濟發展水平、區域技術投入水平、區域技術可持續發展水平、區域技術產出水平等多個維度對區域技術創新能力進行綜合分析。研究發現（1）在區域經濟發展速度與區域技術創新能力成正比，表現為北京、上海、廣州、江蘇等地創新綜合能力也比較強，西部等經濟欠發達地區的創新綜合能力也比較弱;（2）區域技術創新效率、人才貢獻效率以及基礎發展能力共同對創新綜合能力作用，并在不同方面體現在區域經濟和創新能力上。

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作者簡介：李玲玲（1985- ），女，漢族，河南省駐馬店人，周口師范學院經濟與管理學院講師，研究方向：經濟周期、區域經濟;周利斌（1985- ），男，漢族，江西井岡山人，周口師范學院經濟與管理學院，研究方向：數據挖掘、電子商務