郭倍利 王 敏 韓佳伶

(河北師范大學(xué) 河北 石家莊 050024)

一、引言

目前，中國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展已步入“新常態(tài)”，經(jīng)濟(jì)增長已從快速增長階段向高質(zhì)量發(fā)展階段轉(zhuǎn)變。從供給側(cè)入手進(jìn)行結(jié)構(gòu)改革是促進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展的重要途徑，加快新舊動能轉(zhuǎn)換已成為重要戰(zhàn)略任務(wù)。為了實(shí)現(xiàn)這一重要的戰(zhàn)略目標(biāo)，首先，我們必須加快發(fā)展新動能，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；其次，我們必須加快將舊動能轉(zhuǎn)換成新動能，加快實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化的步伐。

二、文獻(xiàn)綜述

在對新舊動能轉(zhuǎn)換的內(nèi)涵與實(shí)現(xiàn)的研究上，Solow(1957)在對美國經(jīng)濟(jì)進(jìn)行測算后發(fā)現(xiàn)，美國經(jīng)濟(jì)增長的80%來自于全要素增長率(TFP)，充分證明了技術(shù)進(jìn)步在經(jīng)濟(jì)增長中的重要性；Malerba F(2002)認(rèn)為推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的根本動力是利用高新技術(shù)的能力；李毅中(2016)認(rèn)為，大力發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)，提升制造業(yè)技術(shù)水平，對促進(jìn)新舊動能轉(zhuǎn)換至關(guān)重要；王昌森等(2018)認(rèn)為實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略是實(shí)現(xiàn)新舊動能轉(zhuǎn)換的重要途徑之一。

在構(gòu)建新舊動能轉(zhuǎn)換評價指標(biāo)體系方面，白潔(2018)利用1991年至2015年的數(shù)據(jù)分析了湖北省新舊動能轉(zhuǎn)化的趨勢和結(jié)構(gòu)特征。張立新、王菲、王雅萍等(2018)利用2002至2016年的數(shù)據(jù)，從需求側(cè)和供給側(cè)出發(fā)，構(gòu)建經(jīng)濟(jì)發(fā)展動能指標(biāo)體系，使用面板數(shù)據(jù)模型分析后認(rèn)為山東省正處在傳統(tǒng)動能衰弱、新動能孕育成長的關(guān)鍵時期。

三、新舊動能轉(zhuǎn)換測度及實(shí)證分析

(一)指標(biāo)體系的構(gòu)建

為更加科學(xué)、準(zhǔn)確地測度31個省(市、自治區(qū))的新舊動能轉(zhuǎn)換程度，在深入理解新舊動能轉(zhuǎn)換內(nèi)涵的基礎(chǔ)上，充分借鑒現(xiàn)有研究成果，綜合考慮指標(biāo)的代表性、客觀性以及數(shù)據(jù)的可獲得性，構(gòu)建了新舊動能轉(zhuǎn)換評價指標(biāo)體系。如表1所示。

表1 動能轉(zhuǎn)換評價指標(biāo)體系

(二)數(shù)據(jù)來源與處理

本文從《2019年中國統(tǒng)計年鑒》上獲取了相關(guān)數(shù)據(jù)，來測度2018年全國31個省(市、自治區(qū))的新舊動能轉(zhuǎn)換水平。為消除量綱的影響，本文對數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，具體方法如下：

其中，Xi是指標(biāo)i的原始數(shù)據(jù)，Yi是標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)，Xmin是某一指標(biāo)在當(dāng)年范圍的最小值，Xmax是某一指標(biāo)在當(dāng)年范圍的最大值。

(三)因子分析

KMO(KMO=0.690)和Bartlett(SIG=0.000)檢驗(yàn)結(jié)果顯示，各個變量間存在相關(guān)關(guān)系，可以采用因子分析方法。同時，本文參照通行做法(累計方差貢獻(xiàn)率大于80%)來選取具體因子，利用SPSS進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)，前3個公共因子的累計方差貢獻(xiàn)率為84.86%，能夠解釋原始變量的絕大部分信息，因此，本文共選取3個因子—— F1、F2、F3。

表2中包含對因子載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)的結(jié)果，以及各因子中變量的系數(shù)，其中，因子1在與科技、創(chuàng)新相關(guān)的指標(biāo)上有較大載荷，可以命名為創(chuàng)新因子；因子2中與占比相關(guān)的變量有較大載荷，可以命名為結(jié)構(gòu)因子；因子3在與效率相關(guān)的變量上有較高的載荷，可以命名為效率因子。

表2 旋轉(zhuǎn)成份矩陣及得分系數(shù)矩陣

隨后本文按照如下公式計算得到各省綜合得分(見表3)：

F=(47.773%*F1+28.004%*F2+9.086%*F3)/84.863%

表3 因子得分及排名

從公式中可以看出，創(chuàng)新因子F1對新舊動能轉(zhuǎn)換的方差貢獻(xiàn)率為36.4%，遠(yuǎn)高于其他因子的方差貢獻(xiàn)率，成為影響新舊動能轉(zhuǎn)換第一大因素，可見，創(chuàng)新是新舊動能轉(zhuǎn)換的最強(qiáng)動力。

就綜合得分而言，廣東、江蘇、北京三省新舊動能轉(zhuǎn)換水平在全國處于領(lǐng)先地位。但這三個省份又各有不同，廣東、江蘇兩省在創(chuàng)新因子方面的得分位居全國前兩名，創(chuàng)新優(yōu)勢明顯；北京在結(jié)構(gòu)因子方面的得分位居全國第一，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)較為優(yōu)化；同時我們也注意到，這三個省份在總量因子上的得分都較低，說明在總量因子的主要因素方面仍有進(jìn)一步提升的空間。

此外，浙江、上海、山東、天津、湖北、福建的動能轉(zhuǎn)換綜合得分均大于零，說明新舊動能轉(zhuǎn)換水平較高；其他省市區(qū)得分都小于零，特別是西部省份的新舊動能轉(zhuǎn)換水平較低，需要加大投入力度。

具體來看，廣東、江蘇、浙江、山東在創(chuàng)新因子上得分較高，說明這四省在創(chuàng)新發(fā)展方面表現(xiàn)較好；北京、上海在結(jié)構(gòu)因子上得分較高，兩直轄市的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)較優(yōu)；天津市的在專利授權(quán)率指標(biāo)上得分最高。

圖1 系統(tǒng)聚類樹狀圖

(四)聚類分析

本文利用標(biāo)準(zhǔn)化處理后的指標(biāo)數(shù)據(jù)，采取系統(tǒng)聚類方法(Q型聚類)對全國31個省(市、自治區(qū))進(jìn)行聚類分析。

由圖1可以看出，31個省(市、自治區(qū))可以分為三類。第一類是北京和上海，它們是國內(nèi)的超一線城市，在經(jīng)濟(jì)、創(chuàng)新等領(lǐng)域都遙遙領(lǐng)先，新舊動能轉(zhuǎn)換水平較強(qiáng)；第二類是廣東、江蘇、浙江、山東，它們都是沿海省份，國際間貿(mào)易與交流較多，新經(jīng)濟(jì)、新產(chǎn)業(yè)發(fā)展較快，新舊動能轉(zhuǎn)換水平次之；第三類是其他25個省，新舊動能水平一般。

四、對策與建議

(一)加大創(chuàng)新投入力度，培育壯大新動能

除廣東、江蘇、浙江、山東四省外，其他各個省份在創(chuàng)新因子上的得分都不高，應(yīng)進(jìn)一步加大在創(chuàng)新領(lǐng)域的投入力度。具體而言，各省要提高科技預(yù)算支出占地方一般公共預(yù)算支出的比重；應(yīng)進(jìn)一步強(qiáng)化企業(yè)的科技創(chuàng)新主體地位，激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新動力和創(chuàng)造活力；努力提高創(chuàng)新投入強(qiáng)度，增加規(guī)上工業(yè)R&D人員全時當(dāng)量和規(guī)上工業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)支出；建立健全研究成果轉(zhuǎn)化機(jī)制。

(二)不斷優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，改造提升傳統(tǒng)動能

北京、上海兩省的結(jié)構(gòu)因子得分遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他省份，這說明，各省經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)與發(fā)達(dá)省份相比仍有較大差距。各省應(yīng)著眼于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化這一目標(biāo)，利用好“互聯(lián)網(wǎng)+”這一發(fā)展契機(jī)，實(shí)現(xiàn)服務(wù)業(yè)產(chǎn)值迅速增加，提高第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重。

(三)擴(kuò)大總量提質(zhì)增效，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展

現(xiàn)階段，在實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的同時更要保證經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量。具體而言，全國各個省份均需做到以科技創(chuàng)新引領(lǐng)動能轉(zhuǎn)換，提高專利授權(quán)數(shù)和授權(quán)率，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)提質(zhì)增效；要努力轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，提高能源利用效率和利用效益，不斷降低單位GDP能耗；要堅持質(zhì)量第一、效益優(yōu)先，在優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、投入結(jié)構(gòu)上狠下功夫。在發(fā)展的過程中，要注重經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)效益之間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)和生態(tài)雙贏。

(四)關(guān)注自身放眼全國，取長補(bǔ)短互相學(xué)習(xí)

研究發(fā)現(xiàn)，各個領(lǐng)域中均有一些省份具有相對優(yōu)勢，因此，各省在發(fā)展過程中，既需要關(guān)注自身發(fā)展的痛點(diǎn)和難點(diǎn)，也需要學(xué)習(xí)利用好先進(jìn)省份的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，取長補(bǔ)短、有的放矢。例如，在經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)方面，可向北京、上海兩地取經(jīng)學(xué)習(xí)；在創(chuàng)新發(fā)展方面，可以向得分較高的廣東、江蘇、浙江、山東四省學(xué)習(xí)。