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        區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新能力對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響研究

        2019-11-08 04:59:02李玲玲周利斌
        商場(chǎng)現(xiàn)代化 2019年16期

        李玲玲 周利斌

        基金項(xiàng)目:周口師范學(xué)院2015年高層次人才科研啟動(dòng)經(jīng)費(fèi)資助項(xiàng)目(項(xiàng)目號(hào):zknuc2015114);河南省教育廳人文社科一般項(xiàng)目(項(xiàng)目號(hào):2017-ZZJH-619)

        摘 要:本文對(duì)我國(guó)國(guó)內(nèi)31個(gè)省市(不包括港澳臺(tái))的2017年截面數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析,對(duì)23個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行降維得到3個(gè)因子,研究發(fā)現(xiàn)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率、區(qū)域創(chuàng)新人才貢獻(xiàn)效率以及區(qū)域創(chuàng)新基礎(chǔ)發(fā)展能力三大公共因子組成的區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新綜合能力與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在顯著正相關(guān)關(guān)系。

        關(guān)鍵詞:區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新;經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);因子分析

        一、引言

        從國(guó)內(nèi)外發(fā)展經(jīng)驗(yàn)來看,技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)發(fā)展是息息相關(guān)的。然而在各個(gè)區(qū)域發(fā)展的過程中,會(huì)出現(xiàn)區(qū)域技術(shù)投入與經(jīng)濟(jì)發(fā)展不成正比的現(xiàn)象,那么發(fā)展區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新能力的要素對(duì)推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是否真正起到作用,仍然是一個(gè)值得研究的問題。

        二、指標(biāo)選擇及數(shù)據(jù)來源

        結(jié)合其他學(xué)者的研究以及我國(guó)關(guān)于科技創(chuàng)新的統(tǒng)計(jì)口徑,本文從創(chuàng)新主體的經(jīng)濟(jì)水平、區(qū)域創(chuàng)新要素的資源和能力、創(chuàng)新技術(shù)產(chǎn)品商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力三個(gè)層次出發(fā),采用區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、區(qū)域技術(shù)投入水平、區(qū)域技術(shù)可持續(xù)發(fā)展水平、區(qū)域技術(shù)產(chǎn)出水平四個(gè)維度進(jìn)行創(chuàng)新綜合能力分析。在表1給出了4個(gè)一級(jí)指標(biāo)對(duì)應(yīng)四個(gè)維度,以及可獲取數(shù)據(jù)的23個(gè)二級(jí)指標(biāo)。

        三、模型構(gòu)建

        本文用23個(gè)指標(biāo)來反映區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新能力,運(yùn)用SPSS22.0分析評(píng)價(jià)31個(gè)省市(不含港澳臺(tái))。各地區(qū)的原始數(shù)據(jù)主要來源于WIND資訊、中華人民共和國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。

        首先對(duì)指標(biāo)間進(jìn)行了合理性檢驗(yàn)。采用Pearson相關(guān)系數(shù)的雙尾檢驗(yàn)計(jì)算各個(gè)系數(shù)的相關(guān)性,得到選定指標(biāo)在合理性區(qū)間內(nèi)。然后測(cè)度數(shù)據(jù)因子分析的有效性檢驗(yàn),見表2。Bartlett檢驗(yàn)出結(jié)果F值為0.000,說明選取的數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布。KMO檢測(cè)值為0.788,表明偶對(duì)之間的相關(guān)可以被其他變量見識(shí),可以用因子分析。

        采用最大平衡值旋轉(zhuǎn)法對(duì)因子的主成分進(jìn)行提取,得到如表3的總方差表。得到3個(gè)因子分別為F1、F2、F3。旋轉(zhuǎn)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(xiàn)率為84.867%。這3個(gè)因子已經(jīng)能夠代表樣本84.867的信息,接下來對(duì)這三個(gè)因子進(jìn)行解釋分析,由此得到指標(biāo)的綜合變量分析。

        本文采用6次旋轉(zhuǎn),使公因子更具有解釋性。結(jié)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(qū)域技術(shù)投入水平,也包括貿(mào)易輸出水平,將F1命名為區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率的公共因子,其方差貢獻(xiàn)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(qū)域技術(shù)的人力投入,還有一個(gè)代表貿(mào)易輸入,將F2命名為區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新人才貢獻(xiàn)效率的公共因子,其方差貢獻(xiàn)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(qū)域技術(shù)創(chuàng)新基礎(chǔ)發(fā)展能力水平,將F3命名為區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新基礎(chǔ)發(fā)展能力的公共因子,其方差貢獻(xiàn)率為21.541%。有F1、F2和F3以及他們的方差貢獻(xiàn)率可以得出,F(xiàn)綜=(38.621*F1+24.705*F2+21.541*F3)/84.867。

        四、結(jié)果分析及討論

        利用SPSS22.0可以計(jì)算出3個(gè)公共因子的因子得分,并且以各因子的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)平均,即可得出31個(gè)省市在2017年區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新能力的綜合得分,并進(jìn)行排序,公式如下,具體排名結(jié)果如表4。

        表4為根據(jù)2017年數(shù)據(jù)測(cè)算的31個(gè)省市區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新能力排名,從中可以得出以下幾點(diǎn):

        1.從區(qū)域技術(shù)創(chuàng)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(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的地區(qū),地理位置、經(jīng)濟(jì)實(shí)力和創(chuàng)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(jīng)濟(jì)體量大,經(jīng)濟(jì)全球化也是創(chuàng)新綜合能力的一個(gè)體現(xiàn)。天津和河北分別排在第10和第16位,這符合當(dāng)前京津冀的梯度創(chuàng)新能力和發(fā)展水平,京津冀的協(xié)同發(fā)展使天津的創(chuàng)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(jīng)濟(jì)相對(duì)落后的西部地區(qū),其中的特例海南服務(wù)業(yè)主要是對(duì)旅游行業(yè),而在技術(shù)創(chuàng)新服務(wù)這塊貢獻(xiàn)不大,導(dǎo)致其排名有所落后??梢钥闯?,區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新能力和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有著高度關(guān)聯(lián),區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的地方其區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新能力也很強(qiáng);與此同時(shí)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新能力也受到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的方向應(yīng)該是擴(kuò)大傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)與提升創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)相結(jié)合。

        2.從3個(gè)公共因子的單獨(dú)排序看,關(guān)于區(qū)域技術(shù)創(chuàng)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(mào)易基礎(chǔ)比較大,同時(shí)與“互聯(lián)網(wǎng)+”經(jīng)濟(jì)對(duì)江滬浙和廣州地區(qū)的技術(shù)轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用影響有關(guān)。北京本身處于大城市病的狀態(tài),在整個(gè)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率上不算顯著。關(guān)于區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新人才貢獻(xiàn)效率F2,排在第1和第2位的是山東、河南,這個(gè)可能是山東和河南教育非常重視,培育出創(chuàng)新人才較多。這兩省的教育主要靠人口和競(jìng)爭(zhēng),這兩省具有非常好的人才基礎(chǔ)。這兩個(gè)省在F1指標(biāo)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(chǎn)出創(chuàng)新人才和能夠留住創(chuàng)新人才兩個(gè)方面都是非常重要的。關(guān)于創(chuàng)新基礎(chǔ)發(fā)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(gè)第三的經(jīng)濟(jì)能力和創(chuàng)新財(cái)政導(dǎo)向都非常強(qiáng),不缺乏創(chuàng)新實(shí)踐基礎(chǔ)。

        3.創(chuàng)新路徑的區(qū)別也可以從同一個(gè)區(qū)域的橫向評(píng)分得出。廣州的綜合排序?yàn)榈谝?,與區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率和區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新貿(mào)易中的商品出口的共同作用分不開。北京的區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新基礎(chǔ)發(fā)展能力F3排序第一而區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率F1排名最后,說明北京教育資源投入巨大,技術(shù)產(chǎn)出也非常多,只是在轉(zhuǎn)化率上排名落后,可以考慮健全技術(shù)轉(zhuǎn)化機(jī)制,提升整體技術(shù)創(chuàng)新綜合能力水平。江蘇的F2排名第12,應(yīng)該說教育人才上都不算最具有優(yōu)勢(shì)的一批,但是江蘇在區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率和貿(mào)易上有著重要優(yōu)勢(shì),江蘇承接上海的技術(shù)輻射,同時(shí)又處于江滬浙產(chǎn)品輸出重要區(qū)域,所以綜合排名非??壳?。上海作為備受矚目的商業(yè)大都市,上海的教育資源還是非常充裕,整體在創(chuàng)新發(fā)展上主要集中一個(gè)金融培育的地位上。

        本文通過對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、區(qū)域技術(shù)投入水平、區(qū)域技術(shù)可持續(xù)發(fā)展水平、區(qū)域技術(shù)產(chǎn)出水平等多個(gè)維度對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新能力進(jìn)行綜合分析。研究發(fā)現(xiàn)(1)在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度與區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新能力成正比,表現(xiàn)為北京、上海、廣州、江蘇等地創(chuàng)新綜合能力也比較強(qiáng),西部等經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的創(chuàng)新綜合能力也比較弱;(2)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率、人才貢獻(xiàn)效率以及基礎(chǔ)發(fā)展能力共同對(duì)創(chuàng)新綜合能力作用,并在不同方面體現(xiàn)在區(qū)域經(jīng)濟(jì)和創(chuàng)新能力上。

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        作者簡(jiǎn)介:李玲玲(1985- ),女,漢族,河南省駐馬店人,周口師范學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院講師,研究方向:經(jīng)濟(jì)周期、區(qū)域經(jīng)濟(jì);周利斌(1985- ),男,漢族,江西井岡山人,周口師范學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,研究方向:數(shù)據(jù)挖掘、電子商務(wù)

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