作者簡介：尹璇（1988-），女，漢，江蘇南京人，鎮(zhèn)江人，研究生在讀，南京財經大學，研究方向：消費經濟統計。

摘要：高技術產業(yè)對我國經濟的發(fā)展極為重要，但由于發(fā)展時間不長，還存在著一些問題。在構建高技術創(chuàng)新能力綜合評價指標體系的基礎上，本文運用因子分析，對我國31個省市高技術創(chuàng)新能力進行比較分析。實證結果表明，我國高技術創(chuàng)新發(fā)展水平嚴重不平衡，沿海地區(qū)和南方地區(qū)的創(chuàng)新能力要遠遠優(yōu)于中西部地區(qū)。對此，必須調整高技術創(chuàng)新發(fā)展不平衡問題，同時提高總量水平和比重水平，并提高政府重視程度，發(fā)揮政府的調控能力。

關鍵詞：高技術創(chuàng)新能力；因子分析

1.引言

自進入21世紀以來，中國的科技水平得到了快速發(fā)展。與傳統產業(yè)相比，高技術產業(yè)對GDP的貢獻變得越來越重要，它的迅速發(fā)展對我國經濟起到了推動作用。不單單是創(chuàng)造了巨大的財富，高技術產業(yè)的興起也帶來了無數就業(yè)機會，它已經成為國家極為重視的產業(yè)?？萍际堑谝簧a力，創(chuàng)新是高技術產業(yè)持續(xù)發(fā)展的不竭動力和賴以生存的關鍵，缺乏創(chuàng)新意識、創(chuàng)新能力則會思維固化、使中國的發(fā)展停滯不前。

2.高技術創(chuàng)新能力評價體系的構建

基于對高技術創(chuàng)新能力的理解，本文將高技術創(chuàng)新能力評價指標體系的設計指標分為三類，分別從創(chuàng)新能力投入、創(chuàng)新能力產出、創(chuàng)新能力環(huán)境支持這三個方面選取了15個指標構成評價指標體系。創(chuàng)新能力投入包括R&D人員折合全時當量、從業(yè)人員平均人數、R&D經費內部支出、儀器和設備占R&D經費內部支出比重、新產品開發(fā)經費支出、有R&D活動的企業(yè)數；創(chuàng)新能力產出包括專利申請數、主營業(yè)務收入、利潤總額、新產品出口銷售收入占新產品銷售收入比重、進出口貿易總額、出口貿易額占進出口貿易總額比重。創(chuàng)新能力環(huán)境支持包括政府資金占R&D經費內部支出比重、施工項目、新開工項目占施工項目比重。

3.高技術創(chuàng)新能力實證分析

本文的相關數據來自于《2013年中國高技術產業(yè)統計年鑒》和《2013年中國科技統計年鑒》，選擇2012年全國31個省市的數據，進行收集和整理。本文的數據分析使用軟件SPSS 19.0。

KMO統計量取值為0.789，Bartlett球形檢驗的顯著性水平小于005，因此所選擇的數據適合進行因子分析。按照特征值大于1的規(guī)則，提取了3個公共因子。第一個因子的特征值是9.085，它能解釋總方差的60.566%。第二個因子的特征值是1.678，能解釋總方差的11184%。第三個因子的特征值是1.474，能解釋總方差的9.825%。這三個因子的累計貢獻率達到了81.574%，表明總方差的81.574%可以由這三個因子共同解釋，因此選擇這三個因子就足以提供足夠的信息。

利用方差最大法對因子載荷矩陣進行旋轉。因子旋轉的直觀意義是經過旋轉后，公共因子的貢獻越分散越好，使每個指標僅在一個公共因子上有較大的載荷，而在其余公共因子上的載荷比較小[1]，因而更容易解釋。

第一個因子F1主要受R&D人員折合全時當量、從業(yè)人員平均人數、R&D經費內部支出、新產品開發(fā)經費支出、有R&D活動的企業(yè)數、專利申請數、主營業(yè)務收入、利潤總額、新產品出口銷售收入占新產品銷售收入比重、進出口貿易總額的影響，把F1因子命名為投入與產出綜合因子。政府資金占R&D經費內部支出比重、施工項目、新開工項目占施工項目比重在第二個因子F2上有較高的載荷，把F2因子命名為環(huán)境支持因子。儀器和設備占R&D經費內部支出比重、出口貿易額占進出口貿易總額比重在第三個因子F3上較高的載荷，把F3因子命名為經營內部環(huán)境因子。

根據因子得分系數矩陣計算三個因子的得分，因子得分系數根據回歸算法計算。因子得分的均值為0，標準差為1。正值表示高于平均水平，負值表示低于平均水平[2]。

得到F1、F2和F3的得分后，以各個因子的方差貢獻率為權重計算出綜合因子F的得分與排名，公式為F = 60.566%F1 + 11.184%F2 + 9.825%F3。

4.實證結果分析

因子即投入與產出綜合因子的方差貢獻率是3個因子中最大的一個，解釋總方差的60.566%，該因子對高技術創(chuàng)新能力綜合評價起到了最大的作用。廣東、江蘇、上海、北京、山東在該因子上得分最高，排在前五，并且第一位的廣東與第二位江蘇之間的差距、江蘇與第三位上海之間的差距均較大。這些省市是全國最發(fā)達的地區(qū)，無論在經濟實力還是人員配置上都高于其他省市，因此，高投入必然帶來高產出。寧夏、廣西、江西、新疆、河北是得分最低的五個省市，說明一些偏遠的省市得不到足夠的經費和人力去提高高技術創(chuàng)新能力，反映了地區(qū)之間資源分配不平衡，發(fā)展存在著巨大的差異。

江蘇、湖南、內蒙、山東、吉林在F2因子即環(huán)境支持因子上得分最高，排在前五。說明這些省市的政府在經費的投入上較重視，以及在施工項目上有一定優(yōu)勢。排名最后五位的是北京、上海、陜西、黑龍江、遼寧，說明在政府的支持和設施建設上存在不足。其中的北京和上海之所以得分低，是由于F2因子中包含了兩個比重因子，因為分母較大造成比重小。

F3因子是經營內部環(huán)境因子，排名靠前的是河北、江西、浙江、寧夏、山西，它們在儀器和設備的支出比重和出口比重比較高。排名靠后的是吉林、內蒙、海南、西藏、青海，從數據上來看，吉林省高技術產業(yè)出口貿易額占進出口貿易總額比重只有0.095，是所有省市中最低，遠遠落后于排名第一的河北省的0.734。究其原因，西部地區(qū)以及偏遠地區(qū)由于缺少物質和人力資源，以及足夠的技術支持，因此在高技術產業(yè)上沒有形成自己的優(yōu)勢產業(yè)，在出口市場上缺少競爭力。

5.結論及建議

調整高技術創(chuàng)新發(fā)展不平衡問題。我國高技術創(chuàng)新發(fā)展不平衡情況相當嚴重，沿海地區(qū)和部分南方省市由于地理優(yōu)勢、經濟發(fā)達、高等院校集中等原因，其優(yōu)勢遠遠強于中西部地區(qū)，存在嚴重的不平衡現象，這對于國家實現全面穩(wěn)定的發(fā)展具有不利的影響。國家在把重心放在經濟發(fā)達地區(qū)的同時，應注意采取有效措施帶動落后地區(qū)的高技術能力發(fā)展。偏遠落后的地區(qū)往往缺少足夠的經費和人才，因此國家的扶持重點應是輸入充足的科研經費，興辦技術型科研單位及企業(yè)，鼓勵人才前往，促進全國各地區(qū)在高技術創(chuàng)新能力上的均衡，協調發(fā)展。

努力提高總量水平和比重水平。不管是在投入方面、產出方面還是環(huán)境方面，總量水平都是高技術產業(yè)進行創(chuàng)新活動的第一保障，如果總量水平不夠，在創(chuàng)新研發(fā)上的能力必將大打折扣，國家應該加大對各方面總量水平的重視程度。另一方面，比重水平同樣非常重要。對于一些重要的比重指標，某些發(fā)達地區(qū)在某些指標上因為分母非常大導致了比重較小，這也應該引起重視，對癥下藥。

提高政府重視程度。政府對高技術創(chuàng)新活動具有引導、監(jiān)督和保護的職能，政府必須充分發(fā)揮這些職能，才能使得創(chuàng)新活動處于一個良好的環(huán)境中，保證創(chuàng)新活動健康有序的發(fā)展。政府應制訂和采取有效的政策，通過法律手段給予有力的支持和保障。（作者單位：南京財經大學）

參考文獻：

[1]杜強 賈麗艷.《SPSS統計分析從入門到精通》.人民郵電出版社.2009：546.

[2]薛薇.《統計分析與SPSS的應用》.中國人民大學出版社（第二版）.2008：376.