姜 濤

（安徽商貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院經(jīng)濟(jì)貿(mào)易系，安徽 蕪湖241002）

0 引言

我國(guó)經(jīng)歷了30多年的經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)，于2011年已發(fā)展為世界第二大經(jīng)濟(jì)體。當(dāng)然在發(fā)展過(guò)程中也積累了諸多社會(huì)矛盾，如經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度放緩、產(chǎn)業(yè)與行業(yè)結(jié)構(gòu)失衡、企業(yè)投資附加值下降、高污染高耗能的企業(yè)比例較高，造成的環(huán)境污染已嚴(yán)重威脅居民健康。如何有效破解當(dāng)前社會(huì)存在的各種社會(huì)問(wèn)題，奧地利學(xué)者約瑟夫·熊彼特提出的“創(chuàng)新理論”給出了答案。只有增強(qiáng)創(chuàng)新能力，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式方能轉(zhuǎn)變，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方能優(yōu)化，企業(yè)投資附加值才能提高，環(huán)境污染才能得到根本解決。

諸多專家學(xué)者亦在關(guān)注創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的各種影響及其對(duì)策研究，尤其是創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。戴奎早［1］（2008）從技術(shù)吸收能力的視角出發(fā)，運(yùn)用協(xié)整檢驗(yàn)、誤差修正模型和格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)等計(jì)量方法，對(duì)我國(guó)自主創(chuàng)新能力與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析。研究發(fā)現(xiàn)，技術(shù)吸收能力與提升自主創(chuàng)新能力是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的核心動(dòng)力。齊曉麗，金浩等［2］（2010）利用1998—2007年31個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)分析了自主創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)總量的關(guān)系及其在東中西部間的區(qū)域差異。結(jié)果顯示，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高要求自主創(chuàng)新的產(chǎn)出能力也越高，但是自主創(chuàng)新產(chǎn)出能力對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用在各地區(qū)間存在著顯著的差異。李華香，孫久文［3］（2012）則是在內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的理論框架下，利用全國(guó)30個(gè)省市區(qū)1997—2009年的面板數(shù)據(jù)，研究了知識(shí)創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新、制度創(chuàng)新以及以人力資本存量為代表的自主創(chuàng)新能力基礎(chǔ)這4個(gè)變量對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。研究發(fā)現(xiàn)，不同模式的自主創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響程度大相徑庭。其中，以人力資本為代表的自主創(chuàng)新能力的知識(shí)基礎(chǔ)貢獻(xiàn)最大，而其他創(chuàng)新模式對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響不夠明顯。

然而，以上學(xué)者均是以少數(shù)幾個(gè)變量作為衡量企業(yè)自主創(chuàng)新能力的指標(biāo)，未能全方位、多角度地反映企業(yè)自主創(chuàng)新的真實(shí)能力。雖然他們對(duì)于探討企業(yè)自主創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系較為深入，但其實(shí)證研究的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)略顯單薄?；诖?，本文在構(gòu)建規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)自主創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，運(yùn)用因子分析法得到評(píng)價(jià)各地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)自主創(chuàng)新能力的3個(gè)公因子，通過(guò)創(chuàng)新因子的綜合得分對(duì)我國(guó)30個(gè)省市區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的自主創(chuàng)新能力水平進(jìn)行排序及區(qū)際差異分析，最終運(yùn)用回歸分析法對(duì)企業(yè)自主創(chuàng)新能力的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

一、評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

企業(yè)自主創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)，涉及企業(yè)眾多，對(duì)個(gè)別企業(yè)的自主創(chuàng)新數(shù)據(jù)較難搜集，而選擇某一類型的企業(yè)作為評(píng)價(jià)目標(biāo)則更加現(xiàn)實(shí)。2011年，我國(guó)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)量325 609個(gè)，工業(yè)企業(yè)法人單位數(shù)為2 412 457個(gè)，規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)僅占企業(yè)總數(shù)的13.497%，但資產(chǎn)總額和凈資產(chǎn)卻占到了八成以上，銷售收入和利潤(rùn)也占到七成以上，同時(shí)還集中了我國(guó)大部分的研究與發(fā)展資源。因此，筆者選擇我國(guó)30個(gè)省市、自治區(qū)（除西藏自治區(qū)外）的規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)作為評(píng)價(jià)對(duì)象，對(duì)其自主創(chuàng)新能力進(jìn)行評(píng)價(jià)及實(shí)證分析，數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2012》［4］和《中國(guó)科技年鑒2012》［5］。

企業(yè)自主創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)是一項(xiàng)覆蓋面廣、涉及企業(yè)多的復(fù)雜工程。諸多學(xué)者通過(guò)對(duì)企業(yè)自主創(chuàng)新能力及其構(gòu)成進(jìn)行分析，構(gòu)建了多樣的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)與實(shí)證分析。董鋒，譚清美［6］（2008）等通過(guò)對(duì)重點(diǎn)企業(yè)的抽樣調(diào)查，利用因子分析法提取了R＆D投入能力、R＆D產(chǎn)出能力、R＆D員工實(shí)施能力、管理能力和實(shí)現(xiàn)能力5個(gè)公因子，并給出企業(yè)提高自主創(chuàng)新能力的建議。羅登躍［7］（2010）以30個(gè)省市的大中型工業(yè)企業(yè)為研究對(duì)象，從創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出能力、自主創(chuàng)新活動(dòng)能力和創(chuàng)新資源環(huán)境四維視角出發(fā)，構(gòu)建了涵蓋20個(gè)變量指標(biāo)的評(píng)價(jià)體系，并利用因子分析法進(jìn)行實(shí)證研究。曹瓊，李成標(biāo)［8］（2013）則從自主創(chuàng)新基礎(chǔ)、自主創(chuàng)新投入和自主創(chuàng)新產(chǎn)出3個(gè)方面入手，設(shè)置評(píng)價(jià)自主創(chuàng)新能力的指標(biāo)體系，并通過(guò)因子分析法對(duì)中部六省進(jìn)行實(shí)證分析，評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)中部六省制定戰(zhàn)略規(guī)劃有一定的參考價(jià)值。

本研究綜合上述學(xué)者的理論觀點(diǎn)，通過(guò)刻畫(huà)企業(yè)創(chuàng)新從投入到產(chǎn)出、從內(nèi)部動(dòng)力到外部環(huán)境的完整過(guò)程，全方位、多角度地衡量及測(cè)算企業(yè)自主創(chuàng)新能力。筆者從自主創(chuàng)新投入、自主創(chuàng)新產(chǎn)出、自主創(chuàng)新內(nèi)部動(dòng)力和自主創(chuàng)新外部環(huán)境4個(gè)方面出發(fā)，選取了反映規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)自主創(chuàng)新能力水平的22個(gè)指標(biāo)，具體見(jiàn)表1。

表1 自主創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

二、因子分析法的實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)說(shuō)明及相關(guān)性分析

由于數(shù)據(jù)的量綱不統(tǒng)一，為了更好地對(duì)影響因素進(jìn)行分析，筆者首先將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

因子分析的前提是變量之間具有較強(qiáng)的相關(guān)性。若變量間相關(guān)性較低，意味著幾乎沒(méi)有共同因子，沒(méi)必要進(jìn)行因子分析；若變量間相關(guān)性較高，則說(shuō)明變量之間存在共同的因子，此時(shí)適宜做因子分析。檢驗(yàn)變量間相關(guān)關(guān)系常用的檢驗(yàn)方法是KMO檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)，依據(jù)表2可知，SPSS19測(cè)算的KMO檢驗(yàn)結(jié)果為0.757，Bartlett球形檢驗(yàn)的近似卡方值為1 269.202，P值幾乎為0。KMO和Bartlett球形檢驗(yàn)的結(jié)果均表明指標(biāo)層的變量之間適合利用因子分析法進(jìn)行實(shí)證研究。

表2 KMO和Bartlett的檢驗(yàn)

（二）共同度分析

因子分析是利用數(shù)據(jù)降維的思想，將眾多變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)公共因子的實(shí)證方法。然而在數(shù)據(jù)降維的過(guò)程中，不可避免地會(huì)丟失數(shù)據(jù)信息，但又要避免遺漏重要信息。因此，需要對(duì)指標(biāo)層變量作共同度分析。如果提取信息量占初始信息量的比重越接近于1，說(shuō)明因子提取的信息越多，丟失的信息越少。表3給出了每個(gè)變量共同度的結(jié)果。依據(jù)表3第3列數(shù)據(jù)可以看出，指標(biāo)層變量81.649%的信息被公共因子有效提取，這充分說(shuō)明該因子分析的結(jié)果總體上是可靠且有效的。

（三）公因子提取

以方差極大化準(zhǔn)則，利用主成分法提取公因子，并對(duì)公因子進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)，從而得到方差極大化后的因子載荷矩陣，同時(shí)旋轉(zhuǎn)后其總體因子的方差累積貢獻(xiàn)率是不變的，即3個(gè)因子的總體方差累積貢獻(xiàn)率還是81.649%，根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣可以得到明確經(jīng)濟(jì)意義的主公共因子，如表4所示。表4給出了因子貢獻(xiàn)率的結(jié)果。通過(guò)表4可以看出，只有前3個(gè)因子的特征值大于1。因此，提取這3個(gè)因子作為主因子的總體效果非常理想。

表3 變量共同度表

表4 因子貢獻(xiàn)率表

（四）因子旋轉(zhuǎn)

由于因子載荷矩陣的不唯一性，需要對(duì)因子載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，讓每一個(gè)變量?jī)H在一個(gè)公因子上具有較大的載荷，其他公因子上的載荷盡量小，這樣以便于對(duì)公因子進(jìn)行解釋。因此，筆者對(duì)因子載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，選用方差最大化正交旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣如表5所示。各負(fù)荷系數(shù)已經(jīng)明顯地向兩極分化了，解釋能力大大加強(qiáng)。

筆者采用Kaiser標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法，得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷陣。輸出結(jié)果（表5）為進(jìn)行最大方差法因子旋轉(zhuǎn)后的載荷矩陣，通過(guò)旋轉(zhuǎn)后的因子荷載表中各因子在指標(biāo)上的荷載系數(shù)可以看出：

表5 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

第一主成分F1在X1、X2、X3、X4、X8、X9、X10、X12、X15、X16、X17、X18和X21等指標(biāo)上具有較高載荷，說(shuō)明第一主成分F1基本反映了這些指標(biāo)的信息，這些指標(biāo)主要與企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)的內(nèi)部投入和外部投入相關(guān)。因此，F(xiàn)1代表創(chuàng)新的投入因子。

第二主成分F2在X5、X6、X7、X19和X22等指標(biāo)上具有較高載荷，說(shuō)明第二主成分F2基本反映了這些指標(biāo)的信息，這些指標(biāo)均為創(chuàng)新投入與產(chǎn)出的效率相關(guān)。因此，F(xiàn)2代表創(chuàng)新的效率因子。

第三主成分F3在X11、X13、X14和X20等指標(biāo)上具有較高載荷，說(shuō)明第三主成分F3基本反映了這些指標(biāo)的信息，這些指標(biāo)與企業(yè)自主創(chuàng)新的內(nèi)部與外部動(dòng)力相關(guān)。因此，F(xiàn)3代表創(chuàng)新的動(dòng)力因子。

（五）因子得分及綜合排名

為計(jì)算因子得分，筆者以各因子的方差貢獻(xiàn)率占3個(gè)因子總方差貢獻(xiàn)率的比重作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)匯總，得出各個(gè)區(qū)域的綜合得分。因子綜合得分公式為：F＝（51.987%×F1＋19.973%×F2＋9.689%×F3）/81.649%。

具體各因子得分及因子綜合得分見(jiàn)表6。由表6的因子綜合得分及排名可見(jiàn)，江蘇省、廣東省、浙江省、山東省、上海市和北京市等東部地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的自主創(chuàng)新水平明顯高于全國(guó)其他各地區(qū)，而甘肅省、新疆、海南省、寧夏和青海省等西部地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的自主創(chuàng)新水平則位于全國(guó)各地區(qū)的后列。因此，當(dāng)前企業(yè)自主創(chuàng)新水平明顯地表現(xiàn)出區(qū)域非均衡發(fā)展的特征。

三、區(qū)域創(chuàng)新因子與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系分析

以自主創(chuàng)新研發(fā)因子F1、效率因子F2、動(dòng)力因子F3為自變量，以地區(qū)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值為因變量，由于本文采用的數(shù)據(jù)為2011年省際的橫截面數(shù)據(jù)，變量之間存在異方差的可能性，因此，利用加權(quán)最小二乘法進(jìn)行回歸分析。具體結(jié)果如表7。

從檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，R2＝0.818，模型有較高的擬合優(yōu)度，且每個(gè)自變量均通過(guò)了T檢驗(yàn)，F(xiàn)檢驗(yàn)也是高度顯著的。這充分說(shuō)明3個(gè)創(chuàng)新因子即創(chuàng)新研發(fā)因子、創(chuàng)新效率因子和創(chuàng)新動(dòng)力因子對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響是顯著的。其中，創(chuàng)新研發(fā)因子F1每提高1%，地區(qū)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值將會(huì)提高0.57%；創(chuàng)新效率因子F2每提高1%，地區(qū)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值將提高0.16%；創(chuàng)新動(dòng)力因子F3每提高1%，地區(qū)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值將提高0.47%。這說(shuō)明了創(chuàng)新總體上對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)非常顯著。從單方面來(lái)講，相比創(chuàng)新效率因子，創(chuàng)新研發(fā)因子和動(dòng)力因子對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)更為突出，這也充分暴露出在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，我國(guó)創(chuàng)新研發(fā)和創(chuàng)新動(dòng)力的不足已經(jīng)嚴(yán)重影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而創(chuàng)新效率提高雖然有益于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但目前并不是促使經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)最重要的貢獻(xiàn)因素。

四、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

第一，本文基于文獻(xiàn)分析法對(duì)自主創(chuàng)新能力的評(píng)價(jià)及其與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的相關(guān)研究進(jìn)行了理論梳理。第二，利用因子分析法對(duì)我國(guó)各地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的自主創(chuàng)新能力進(jìn)行評(píng)價(jià)，并提取出企業(yè)自主創(chuàng)新的研發(fā)因子、效率因子和動(dòng)力因子。第三，通過(guò)對(duì)創(chuàng)新因子進(jìn)行加權(quán)算出其綜合得分，并對(duì)我國(guó)30個(gè)省市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的自主創(chuàng)新能力水平進(jìn)行排序及區(qū)際差異分析，顯示當(dāng)前我國(guó)企業(yè)自主創(chuàng)新水平表現(xiàn)出明顯的東中西部非均衡發(fā)展的特征。第四，創(chuàng)新總體上對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)非常顯著，創(chuàng)新研發(fā)因子和動(dòng)力因子對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)尤為突出，而創(chuàng)新效率因子對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)則較弱。

表6 自主創(chuàng)新因子得分、綜合得分及排名情況

表7 創(chuàng)新因子與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)函數(shù)的估計(jì)結(jié)果

（二）建議

為提升企業(yè)自主創(chuàng)新能力，政府應(yīng)營(yíng)造更加寬松的自主創(chuàng)新的外部環(huán)境，為企業(yè)自主創(chuàng)新的實(shí)現(xiàn)搭建橋梁，真正地把經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變到內(nèi)涵式、集約型的發(fā)展方式上來(lái)。真正的轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式，即由依靠資源的簡(jiǎn)單投入驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)轉(zhuǎn)向更多地依靠科技創(chuàng)新、管理創(chuàng)新等企業(yè)創(chuàng)新來(lái)提升資源的利用效率從而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)來(lái)說(shuō)已經(jīng)刻不容緩。當(dāng)前中國(guó)的勞動(dòng)力低成本優(yōu)勢(shì)已經(jīng)失去，資源短缺又日益凸顯，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度也已經(jīng)放緩，所以要通過(guò)企業(yè)自主創(chuàng)新來(lái)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式的轉(zhuǎn)變。

［1］戴奎早.中國(guó)自主創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的實(shí)證研究［J］.科學(xué)學(xué)研究，2008，26（3）：626-632.

［2］齊曉麗，金浩，梁慧超.自主創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)總量的關(guān)系及其區(qū)域差異分析［J］.現(xiàn)代財(cái)經(jīng)，2010，30（6）：76-80.

［3］李華香，孫久文.內(nèi)生經(jīng)濟(jì)理論下自主創(chuàng)新與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)研究［J］.東岳論叢，2012，33（3）：116-119.

［4］中華人民共和國(guó)統(tǒng)計(jì)局.中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2012［M］.北京：中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，2012.

［5］中華人民共和國(guó)統(tǒng)計(jì)局.中國(guó)科技年鑒2012［M］.北京：中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，2012.

［6］董鋒，譚清美，周德群，等.基于因子分析的企業(yè)自主創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)［J］.軟科學(xué)，2008，22（11）：98-102.

［7］羅登躍.基于因子分析的企業(yè)自主創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)研究［J］.科技管理研究，2010（8）：11-13.

［8］曹瓊，李成標(biāo).中部六省自主創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)的因子分析［J］.科技管理研究，2013（2）：17-19.