孟 莉

(安徽理工大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院， 安徽淮南232001)

區(qū)域視角下高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率分析

孟 莉

(安徽理工大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院， 安徽淮南232001)

由于我國地域遼闊，地理環(huán)境、政策、產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平差異顯著，各地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入差別很大;高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和技術(shù)創(chuàng)新需求存在很大的地區(qū)差異，目前缺乏對我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)各地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新效率做出分析及對比;采用因子分析、多元回歸方法，運用SPSS軟件，計算各地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率狀況，以各地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率值作為因變量，實證分析了這一變量的各個影響因素。

技術(shù)創(chuàng)新效率； 高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)； 多元回歸

一、引言

目前我國經(jīng)濟已進入工業(yè)化中后期，國內(nèi)外市場競爭日益激烈。為實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展、增強我國的綜合國力，實現(xiàn)經(jīng)濟增長方式由外延式增長向內(nèi)涵式增長的轉(zhuǎn)變，必須依靠技術(shù)創(chuàng)新、生產(chǎn)效率的提高和資源配置的優(yōu)化。高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)在新型管理體制和運行機制下，培育和造就了許多優(yōu)秀企業(yè)。新形勢下，技術(shù)創(chuàng)新體系必須以市場為導(dǎo)向，建立產(chǎn)學(xué)研相結(jié)合，優(yōu)化和提升高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)在我國的技術(shù)創(chuàng)新中的主體地位，同時，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品的技術(shù)創(chuàng)新含量,決定了我國出口產(chǎn)品的國際競爭力和創(chuàng)匯能力。因此，研究我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新狀況，有助于加快高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展、節(jié)約能源資源、促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整升級、提升核心競爭力。本文將從區(qū)域?qū)Ρ鹊囊暯窍拢治鑫覈咝录夹g(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率。

二、指標體系的選擇

根據(jù)評價技術(shù)創(chuàng)新指標體系要求的綜合性、高度代表性以及指標間要滿足相對的獨立性等原則，本文選用了全國技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出和投入的指標，并以各地區(qū)的利潤總額作為創(chuàng)新效率的評價指標。

從投入方面來看，主要是人力資源和財力資源兩大類。全國創(chuàng)新效率與當?shù)厝肆Y本存量有著密不可分的關(guān)系。一般說來，從事科研活動的人數(shù)量對創(chuàng)新的效率有著直接的影響，故將其選入作為投入的人力指標。具體來看，人力的投入是指從事技術(shù)創(chuàng)新活動的人員。財力方面的投入主要是資金的投入，包括引進技術(shù)經(jīng)費支出、消化吸收經(jīng)費支出、技術(shù)改造經(jīng)費支出、固定資產(chǎn)交付使用率等方面，這些指標反映財力的投入規(guī)模，而R&D經(jīng)費內(nèi)部支出、R&D經(jīng)費外部支出反映財力的投入強度。關(guān)于產(chǎn)出方面的指標，選取了全國各地區(qū)、各省市高新技術(shù)產(chǎn)品的銷售收入作為衡量技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的指標，反映了高新技術(shù)成果轉(zhuǎn)化為市場價值的程度。

本文數(shù)據(jù)來源于我國2014年《中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》， 將從業(yè)人員平均人數(shù)、R&D經(jīng)費內(nèi)部支出、R&D經(jīng)費外部支出、新產(chǎn)品銷售收入、引進技術(shù)經(jīng)費支出、消化吸收經(jīng)費支出、技術(shù)改造經(jīng)費支出、固定資產(chǎn)交付使用率分別設(shè)為變量 X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8，采用SPSS19.0 統(tǒng)計軟件對這些數(shù)據(jù)作標準化處理，消除各指標間不同量綱、不同數(shù)量級的影響。

三、實證分析

由于我國存在著較大的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差異，基于區(qū)域經(jīng)濟理論，將我國31個省、市、自治區(qū)劃分為東、中、西部地區(qū)，分別測算其高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率。其中東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、山東、上海、江蘇、浙江、福建、廣東和海南；中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地區(qū)包括陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、四川、重慶、貴州、云南、西藏、廣西、內(nèi)蒙古。從投入到產(chǎn)出，考慮到技術(shù)創(chuàng)新有一段時期的滯后，本文的研究假設(shè)了滯后的時間，選擇的滯后期為一年。

本文運用 SPSS軟件進行因子分析，計算相關(guān)系數(shù)矩陣，結(jié)果見表1。

表1 相關(guān)矩陣

表1顯示從業(yè)人員平均人數(shù)X1、R&D經(jīng)費內(nèi)部支出X2、新產(chǎn)品銷售收入X4之間的相關(guān)系數(shù)高達0.96以上，R&D經(jīng)費內(nèi)部支出X2、R&D經(jīng)費外部支出X3之間的相關(guān)系數(shù)也高達0.906，由此可大致認為本文原始數(shù)據(jù)適合做因子分析。

對數(shù)據(jù)進行KMO檢驗法和Bartlett球形度檢驗法檢驗，檢驗結(jié)果見表2。

表2 KMO 和 Bartlett 的檢驗

由表2可知，KMO值為0.743，Bartlett球形度檢驗值為378.578，相應(yīng)的概率p值為0<顯著性水平0.01，拒絕原假設(shè)，認為變量間的相關(guān)矩陣不是單位陣，各變量間具有一定的相關(guān)性，可以進行因子分析。

將各地區(qū)的利潤總額設(shè)為Y，將將從業(yè)人員平均人數(shù)、R&D經(jīng)費內(nèi)部支出、R&D經(jīng)費外部支出、新產(chǎn)品銷售收入、引進技術(shù)經(jīng)費支出、消化吸收經(jīng)費支出、技術(shù)改造經(jīng)費支出、固定資產(chǎn)交付使用率分別設(shè)為變量 X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8，進行回歸分析，分析結(jié)果見表3。

表3 系數(shù)

注：Y為因變量

從表3獲得的回歸方程為：

Y=0.596X4+0.205X6+0.388X7+0.022

其中，X4是新產(chǎn)品銷售收入、X7是技術(shù)改造經(jīng)費支出、X6是消化吸收經(jīng)費支出。

四、結(jié)論

從地區(qū)角度來看，新產(chǎn)品銷售收入、消化吸收經(jīng)費支出、技術(shù)改造經(jīng)費支出與地區(qū)的利潤總額之間存在較強的正相關(guān)關(guān)系。由各要素的彈性系數(shù)可知，新產(chǎn)品銷售收入對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的促進作用最大，技術(shù)改造經(jīng)費支出的促進作用次之，消化吸收經(jīng)費支出的促進作用最小，這說明高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率主要由技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出和財力投入規(guī)模驅(qū)動。

從新產(chǎn)品銷售收入、消化吸收經(jīng)費支出、技術(shù)改造經(jīng)費支出這三個要素的產(chǎn)出彈性來看，新產(chǎn)品銷售收入每增長1 %，利潤總額增長0.596個百分點；消化吸收經(jīng)費支出每增長1 %，利潤總額增長0.205個百分點；技術(shù)改造經(jīng)費支出每增長1 %，利潤總額增長0.388個百分點。

從業(yè)人員平均人數(shù)要素對技術(shù)創(chuàng)新效率沒有顯著影響，原因在于各地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出主要由資本驅(qū)動；R&D經(jīng)費內(nèi)部支出、R&D經(jīng)費外部支出要素對技術(shù)創(chuàng)新效率沒有顯著影響，原因在于各地區(qū)的R&D經(jīng)費不管是內(nèi)部支出還是外部支出，其主要用于技術(shù)創(chuàng)新活動的試驗發(fā)展階段，而試驗發(fā)展階段的經(jīng)費支出對技術(shù)創(chuàng)新效率的貢獻不大；引進技術(shù)經(jīng)費支出要素對技術(shù)創(chuàng)新效率沒有顯著影響，其主要原因是各地區(qū)的技術(shù)能力日益強大；固定資產(chǎn)交付使用率要素對技術(shù)創(chuàng)新效率沒有顯著影響，因為各地區(qū)固定資產(chǎn)的投入超過了其自身的消化能力或者新設(shè)備因未得到正確有力的指導(dǎo)而不適用。

[1] 趙喜倉,任洋.R&D投入、專利產(chǎn)出效率和經(jīng)濟增長實力的動態(tài)關(guān)系研究——基于江蘇省13個地級市面板數(shù)據(jù)的PVAR分析[J].軟科學(xué),2014(10):18-21,26.

[2] 張金勝,尚海濤,師萍.我國政府R&D投入及優(yōu)化研究[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理, 2011(4):26-31．

[3] 竇鵬輝,陳詩波.我國科技創(chuàng)新能力的績效評估與影響因素分析[J].科技進步與對策,2012(7):133-138.

[4] 楊洪濤,陳麗.非R&D活動與制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效關(guān)系的實證研究——以長三角地區(qū)為例[J].科研管理, 2013(10): 67-74.

[5] 李平,李蕾蕾.基礎(chǔ)研究對后發(fā)國家技術(shù)進步的影響——基于技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)引進的視角[J].科學(xué)學(xué)研究, 2014(5): 677-686.

[6] 姜彤彤.R&D投入對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率的影響研究——基于省際面板數(shù)據(jù)和SFA方法的實證分析[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟, 2012(10) :100-107.

[7] 趙濤,高永剛.我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群的創(chuàng)新體系研究[J].科學(xué)管理研究, 2004(2): 21-23,63.

[8] 朱晉偉,梅靜嫻.不同規(guī)模企業(yè)間創(chuàng)新效率影響因素比較研究——基于面板數(shù)據(jù)半?yún)?shù)模型[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理, 2015(2): 83-91.

[9] Maria-Soledad Castafio-Martinez.Product innovation and R&D policy: the case of the transformation industries in developed and developing [J].International Entrepreneurship and Management Journal,2012,8(4):421-436.

Analysis on the Technological Innovation Efficiency of High and New Technology Industry from Different Regions

MENG Li

(SchoolofEconomicsandManagement,AnhuiUniversityofScienceandTechnology,HuainanAnhui232001)

China is vast in territory and different in geographical environment, policies and industrial development levels, so the inputs of high and new technology industry in different regions vary greatly. There are substantial regional differences in high and new technology industry and technology innovation needs. However, we currently lack the analysis and comparison of the technological innovation efficiency of high and new technology industry in different regions. This article calculated the technological innovation efficiency of high and new technology industry in different regions by using the SPSS software and the methods of factorial analysis and multiple regressions. The technological innovation efficiency value of high and new technology industry in different regions is used as the dependent variable to empirically analyze each influence factor of the variable.

technological innovation efficiency; high and new technology industry; multiple regressions

2017-03-02

孟莉(1980-),女,江蘇徐州人,碩士研究生,研究方向為技術(shù)創(chuàng)新管理,電話:18951871748。

F276

A

1671-4733(2017)02-0057-03