中國區(qū)域自主創(chuàng)新能力的制度分析

盧現(xiàn)祥　李佳佳

摘要：在區(qū)域創(chuàng)新體系的構(gòu)建中，建立科學(xué)合理的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，對(duì)各地區(qū)自主創(chuàng)新能力進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，將具有十分重要而深遠(yuǎn)的意義。利用2007年中國統(tǒng)計(jì)科技年鑒的數(shù)據(jù)構(gòu)建因子分析評(píng)價(jià)模型，分別對(duì)全國30個(gè)不同省份區(qū)域自主創(chuàng)新能力綜合評(píng)價(jià)。然后，再次構(gòu)建因子分析，進(jìn)一步對(duì)比各地區(qū)制度效率的綜合評(píng)價(jià)指數(shù)情況，從而獲得區(qū)域自主創(chuàng)新能力和制度效率的基本評(píng)價(jià)，并構(gòu)建出制度效率指數(shù)得分與區(qū)域自主創(chuàng)新能力得分的線性回歸方程。

關(guān)鍵詞：區(qū)域創(chuàng)新； 自主創(chuàng)新； 因子分析； 制度分析

中圖分類號(hào)：G322.7 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Ａ 文章編號(hào)：1004-0544（2009）02-0034-05

一、 引言

本文所指的自主創(chuàng)新能力是宏觀層次的即國家或地區(qū)自主創(chuàng)新能力，其最核心的內(nèi)涵需要回歸到最早提出“創(chuàng)新”一詞的經(jīng)濟(jì)學(xué)大師熊彼特“生產(chǎn)要素的新組合”的思想，也就是一個(gè)國家或地區(qū)進(jìn)行資源要素有效配置、提高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量(發(fā)展績(jī)效)的能力。

我國政府提出自主創(chuàng)新主要指科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域的創(chuàng)造性活動(dòng)，有三方面內(nèi)容:原始創(chuàng)新、集成創(chuàng)新和引進(jìn)消化吸收再創(chuàng)新。一般來說，我們通常說的自主創(chuàng)新能力指的是科技創(chuàng)新能力，沒有包含制度因素。而本文主要?jiǎng)?chuàng)新之處在于研究制度效率對(duì)自主創(chuàng)新能力的影響。自主創(chuàng)新能力的提高、技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的開展將帶來新的資源配置，促使資源配置更有效率，制度能力的提高也有同樣的作用，而且這兩者是互相促進(jìn)、互相推動(dòng)的。我們將利用因子分析法來分析，首先分析自主創(chuàng)新能力；然后再將對(duì)制度效率進(jìn)行研究；最后將前兩個(gè)部分得出的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，從而分析制度對(duì)自主創(chuàng)新能力的影響力。

二、 模型的建構(gòu)

因子分析法基本模型

因子分析法最早是由心理學(xué)家Charles Spearman在1904年提出的，其基本思想是將實(shí)測(cè)的多個(gè)變量，以最小的信息丟失，用少數(shù)幾個(gè)指標(biāo)因子的線性組合來表示。因子分析法能夠?qū)㈥P(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜的變量，綜合為少數(shù)幾個(gè)因子，以再現(xiàn)原始變量與因子之間的相互關(guān)系，還可以根據(jù)不同因子對(duì)變量進(jìn)行分類，屬于多元分析處理降維的一種統(tǒng)計(jì)方法。其具體分析模型如下：

設(shè)有n個(gè)評(píng)判對(duì)象(如地區(qū))，每個(gè)評(píng)判對(duì)象觀測(cè)p個(gè)變量。為了消除這些變量之間的量綱和量級(jí)差異，需要將樣本觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使標(biāo)準(zhǔn)化后的變量均值為0，方差為1。并進(jìn)一步對(duì)模型做如下假設(shè):

(1)設(shè)X= (x1，x2，…，xp)T是可觀測(cè)隨機(jī)變量，其均值向量E(X) =0，協(xié)方差矩陣cov(X) =Σ，且協(xié)方差矩陣Σ與相關(guān)矩陣R相等。

(2)設(shè)F= (F1，F(xiàn)1，…，F(xiàn)m)T是不可觀測(cè)的向量(m

(3)設(shè)ε= (ε1，ε1，…，εp)T與F互相獨(dú)立，且E(ε) =0，ε的協(xié)方差矩陣Σ是對(duì)角陣，即:cov(ε) =Σ，表明各分量之間也是互相獨(dú)立的。

設(shè)p維可觀測(cè)的隨機(jī)向量X = (X1，...，Xp)（假定Xi為標(biāo)準(zhǔn)化變量，即E(Xi)=0，Var(Xi) = 1，i = 1，2，...，p）表示為

或X = AF + ε

上式稱為因子模型，其中F1、F2、...、Fm稱為公共因子，簡(jiǎn)稱因子，是不可觀測(cè)的變量；待估的系數(shù)陣A稱為因子載荷陣，aij（i = 1，2，...，p；j = 1，2，...，m）稱為第i個(gè)變量在第j個(gè)因子上的載荷（簡(jiǎn)稱為因子載荷）； ε稱為特殊因子，是不能被前m個(gè)公共因子包含的部分。并且滿足：cov(F，ε) = 0，即F，ε不相關(guān)；D(F) = Im，即F1、F2、...、Fm互不相關(guān)，方差為1；D(ε) = diag(σ12，σ22，...，σp2)，即ε1、ε2、...、εp互不相關(guān)，方差不一定相等，εi～N(0，σi2)。因子分析的目的就是通過模型X = AF + ε以F代替X，由于m < p，從而達(dá)到降維的愿望。

在因子分析中，負(fù)載矩陣(aij)的求解是核心計(jì)算步驟。初始因子負(fù)載矩陣的求解，實(shí)際上就是因子模型的求解:

X=AF

X=(X1，X2，…，Xp)，F(xiàn)=(F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)m)

在實(shí)際計(jì)算中，往往對(duì)初始的因子負(fù)載矩陣實(shí)施方差最大正交旋轉(zhuǎn)，以便公共因子具有更鮮明的實(shí)際意義。最后得出綜合評(píng)價(jià)值，即總因子得分的估計(jì)值等式:

其中:ωi是第i個(gè)公共因子Fi的歸一化權(quán)重。

這樣，利用總因子得分估計(jì)之F就可以對(duì)每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行排序比較。

三、 自主創(chuàng)新能力的實(shí)證分析

1. 變量選擇

初始變量(指標(biāo)體系中的指標(biāo))的選擇，在保證具有科學(xué)性、系統(tǒng)性和可操作性的基礎(chǔ)上，應(yīng)該從國家創(chuàng)新體系建設(shè)出發(fā)，以知識(shí)創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新為核心，并綜合考慮宏觀社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境。選取以下指標(biāo)（見表1）作為自主創(chuàng)新能力測(cè)度和評(píng)價(jià)的初始變量，然后對(duì)其進(jìn)行因子分析，找出主要因子，并根據(jù)因子共同屬性命名，從而得出評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

表1: 自主創(chuàng)新能力測(cè)度和評(píng)價(jià)的初始變量

表2: 2006年全國30個(gè)省級(jí)區(qū)域的自主創(chuàng)新能力指標(biāo)

數(shù)據(jù)來源：《2007年科技統(tǒng)計(jì)年鑒》，中國統(tǒng)計(jì)出版社，2007年。

選取了2006年全國30個(gè)省級(jí)區(qū)域（西藏由于數(shù)據(jù)缺乏沒有包括）的自主創(chuàng)新能力指標(biāo)作為原始數(shù)據(jù)(見表2)，進(jìn)行評(píng)價(jià)和分析，同時(shí)采用sas9.1軟件作為分析工具，由于原始數(shù)據(jù)量綱和量級(jí)存在差異，但是SAS自動(dòng)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，所以在得到軟件計(jì)算結(jié)果后的變量，都是經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后的變量。

2. 實(shí)證分析

經(jīng)過計(jì)算機(jī)軟件計(jì)算后得到描述統(tǒng)計(jì)量、相關(guān)系數(shù)矩陣、各變量初始共同度和提取因子后的再生共同度、總方差分析、特征值、特征向量等。

表3：自主創(chuàng)新能力分量的特征值、差分、比例及累積

主因子的提取選用主成分法提取因子，并且設(shè)定提取因子特征值大于0.5，得到表3中第1大列為初始特征值(包括特征值、特征值占方差的百分?jǐn)?shù)、特征值占方差百分?jǐn)?shù)累加值)；第2大列為根據(jù)特征值大于0.5的原則提取的3個(gè)因子的特征值、占方差百分?jǐn)?shù)及其累加百分?jǐn)?shù)。這3個(gè)因子所解釋的方差占整個(gè)方差的93.01%，能比較全面地反映所有信息；第3大列為因子旋轉(zhuǎn)后的因子特征值、占方差百分?jǐn)?shù)及其累加百分?jǐn)?shù)。因子分析模型的構(gòu)建表是用因子旋轉(zhuǎn)前后的荷載矩陣，其因子旋轉(zhuǎn)是Quartimax（最大四分位法），經(jīng)過旋轉(zhuǎn)以后得到的因子荷載表。

表4： 自主創(chuàng)新能力變量的旋轉(zhuǎn)前因子荷載和旋轉(zhuǎn)后因子荷載

可以很明顯地看出，旋轉(zhuǎn)以后荷載向兩端集中，能更好的解釋主因子。由上表3可以得到取3個(gè)主因子的因子模型：

X1=0.886979F1-0.061763F2+0.395241F3；

X2=0.780159F1+0.519047F2+0.280197F3；

┇

X10=0.825830F1+0.276453F2-0.156451F3.

經(jīng)旋轉(zhuǎn)后，GDP(X1)、科技經(jīng)費(fèi)支出(X2)、從事科技活動(dòng)人數(shù)(X3)、有科技機(jī)構(gòu)的企業(yè)數(shù)量(X6)、擁有發(fā)明專利數(shù)(X7)、高新技術(shù)產(chǎn)品總產(chǎn)值(X8)、科技項(xiàng)目數(shù)(X10)等7個(gè)變量的荷載主要集中在第1個(gè)主因子上。技術(shù)市場(chǎng)合同成交數(shù)(X4)、技術(shù)市場(chǎng)合同成交金額(X5)這2個(gè)變量的荷載主要集中在第2個(gè)主因子上。普通高校數(shù)量(X9)，這1個(gè)變量的荷載主要集中在第3個(gè)主因子上?？梢詮倪@些分組變量中，找出其共同屬性，并進(jìn)行命名。第1組變量可以命名為區(qū)域科技投入與產(chǎn)出；第2組變量可以命名為區(qū)域高新技術(shù)市場(chǎng)交易活動(dòng)；第3組變量可以命名為區(qū)域創(chuàng)新能力基礎(chǔ)。

根據(jù)表中的數(shù)據(jù)，可以將各因子表達(dá)為變量的表達(dá)式，從而得到因子得分函數(shù):

F1=0.886979X1+0.780159X2+0.822962X3+...+0.82583X10；

F2=-0.061763X1+0.519047X2+0.379686X3+...+0.276453X10；

┇

F3=0.395241X1+0.280197X2+0.384133X3+...-0.156451X10.

3. 實(shí)證結(jié)論

進(jìn)一步依據(jù)表中的綜合評(píng)價(jià)值(F值)，根據(jù)一定的間距，我們對(duì)全國30個(gè)省份技術(shù)創(chuàng)新投入進(jìn)行排序，并分為五個(gè)類型，且其F值越高的省市表示該地區(qū)自主創(chuàng)新能力越高——江蘇、廣東和山東等屬于自主創(chuàng)新能力高的省市，而海南、青海等屬于自主創(chuàng)新能力低的省市。

表5: 全國30個(gè)省份技術(shù)創(chuàng)新投入排序

用因子分析法構(gòu)建了一個(gè)區(qū)域自主創(chuàng)新能力測(cè)度與評(píng)價(jià)指標(biāo)體系模型，并以2007年科技統(tǒng)計(jì)年鑒的數(shù)據(jù)為例進(jìn)行了實(shí)證分析。實(shí)證的結(jié)果表面，也就是2007年中國各地區(qū)自主創(chuàng)新能力排序可以看出，從單項(xiàng)因子F1來比較，廣東、江蘇、浙江排前3位；從單因子F2來看，北京、上海、遼寧排前3位；從單因子F3來看，山東、江蘇、河南排前3位。

湖北在單項(xiàng)因子中，區(qū)域科技投入與產(chǎn)出因子排第11位，區(qū)域高新技術(shù)市場(chǎng)交易活動(dòng)因子排在第8位，而區(qū)域創(chuàng)新能力基礎(chǔ)因子排第6位。但最后在因子綜合得分中湖北還是排第10。換句話說，湖北自主創(chuàng)新綜合實(shí)力還有很大的提升空間，特別是在區(qū)域自主創(chuàng)新科技投入與產(chǎn)出方面。

四、 制度效率指數(shù)的實(shí)證分析

1. 變量選擇

與自主創(chuàng)新能力測(cè)算一樣，初始變量(指標(biāo)體系中的指標(biāo))的選擇，應(yīng)保證具有科學(xué)性、系統(tǒng)性和可操作性的基礎(chǔ)。在構(gòu)建制度效率指數(shù)的原始數(shù)據(jù)中，X1（城市人口比重）、X2（國有企事業(yè)單位專業(yè)技術(shù)人員統(tǒng)計(jì)）、X3（地方財(cái)政支出中教育費(fèi)用/萬元）、X4（政府對(duì)科技活動(dòng)的支出/萬元）、X5（國外技術(shù)引進(jìn)合同統(tǒng)計(jì)合同數(shù)量）、X6（引進(jìn)合同金額/萬美元）、X7（私營(yíng)企業(yè)和個(gè)體就業(yè)人數(shù)）X8（非國有化率）、X9（進(jìn)出口總額）、X10（就業(yè)率）。

表6:全國30個(gè)省份制度效率指數(shù)

數(shù)據(jù)來源于《2007年科技統(tǒng)計(jì)年鑒》和《2007年中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。需要說明一點(diǎn)：《中國統(tǒng)計(jì)年鑒2007》已經(jīng)沒有工業(yè)產(chǎn)值項(xiàng)目，我們以規(guī)模以上工業(yè)中非國有工業(yè)企業(yè)產(chǎn)品銷售收入占總產(chǎn)品銷售收入的比重來代替規(guī)模以上工業(yè)中非國有工業(yè)企業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)值的比重。選取了2006年全國30個(gè)省級(jí)區(qū)域的自主創(chuàng)新能力指標(biāo)作為原始數(shù)據(jù)(見表)，進(jìn)行評(píng)價(jià)和分析，同時(shí)采用sas9.1軟件作為分析工具，由于原始數(shù)據(jù)量綱和量級(jí)存在差異，但是SAS自動(dòng)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，所以在得到軟件計(jì)算結(jié)果后的變量，都是經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后的變量。

2. 實(shí)證分析

經(jīng)過計(jì)算機(jī)軟件計(jì)算后得到描述統(tǒng)計(jì)量、相關(guān)系數(shù)矩陣、各變量初始共同度和提取因子后的再生共同度、總方差分析、特征值、特征向量等。

表7:制度效率分量的特征值、差分、比例及累積

主因子的提取選用主成分法提取因子，并且設(shè)定提取因子特征值大于0.5，得到表10中第1大列為初始特征值(包括特征值、特征值占方差的百分?jǐn)?shù)、特征值占方差百分?jǐn)?shù)累加值)；第2大列為根據(jù)特征值大于0.5的原則提取的4個(gè)因子的特征值、占方差百分?jǐn)?shù)及其累加百分?jǐn)?shù)。這4個(gè)因子所解釋的方差占整個(gè)方差的90.02%，能比較全面的反映所有信息。

因子分析模型的構(gòu)建表是用因子旋轉(zhuǎn)前后的荷載矩陣，其因子旋轉(zhuǎn)Quartimax（最大四分位法），經(jīng)過旋轉(zhuǎn)以后得到的因子荷載表，可以很明顯的看出，旋轉(zhuǎn)以后荷載向兩端集中，能更好的解釋主因子。由上表可以得到取4個(gè)主因子的因子模型:

表8： 制度效率變量的相關(guān)（結(jié)構(gòu)）與旋轉(zhuǎn)相關(guān)（結(jié)構(gòu)）

X1=0.0615F1+0.9051F2+0.1483F3+0.0096F4；

X2=0.8921F1-0.2238F2-0.0683F3+0.0834F4；

┇

X10=0.2545F1+0.1903F2+0.9168F3-0.1207 F4.

經(jīng)旋轉(zhuǎn)后， X2國有企事業(yè)單位專業(yè)技術(shù)人員統(tǒng)計(jì)、X3地方財(cái)政支出中教育費(fèi)用（萬元）、X7私營(yíng)企業(yè)和個(gè)體就業(yè)人數(shù)X8非國有化率、X9進(jìn)出口總額等5個(gè)變量的荷載主要集中在第1個(gè)主因子上。X1城市化（城市人口比重）、X5國外技術(shù)引進(jìn)合同統(tǒng)計(jì)合同數(shù)量、X6引進(jìn)合同金額（萬美元）等3個(gè)變量的荷載主要集中在第2個(gè)主因子上。就業(yè)率（X10）1個(gè)變量的荷載主要集中在第3個(gè)主因子上。X4政府對(duì)科技活動(dòng)的支出（萬元），這1個(gè)變量的荷載主要集中在第4個(gè)主因子上。可以從這些分組變量中，找出其共同屬性，并進(jìn)行命名。第1組變量可以命名市場(chǎng)化進(jìn)程及教育支出，第2組變量可以命名城市化進(jìn)程和開放程度，第3組變量可以命名為區(qū)域就業(yè)率。第4組變量可以命名為政府對(duì)科技活動(dòng)的支出。

根據(jù)表旋轉(zhuǎn)相關(guān)結(jié)構(gòu)中的數(shù)據(jù)，可以將各因子表達(dá)為變量的表達(dá)式，從而得到因子得分函數(shù):

F1=0.0615X1+0.8921X2+0.9333X3+...+0.2545X10；

F2=0.9051X1-0.2238X2+0.2140X3+...+0.1903X10；

F3=0.1483X1-0.0683X2+0.1353X3+...+0.9168X10；

F4=0.0096X1+0.0834X2-0.1207X3+...+0.1640X10.

可以進(jìn)一步使用Bartlett法計(jì)算因子得分，然后以各因子的方差貢獻(xiàn)率占3個(gè)因子總方差貢獻(xiàn)率(90.02%)的比重作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)匯總，計(jì)算公式:F=0.556F1+0.248F2+0.124F3+0.072F4，得到各區(qū)域的綜合得分（見表10）。

表9： 全國30個(gè)省級(jí)區(qū)域各因子得分

表10：全國30個(gè)省級(jí)區(qū)域制度效率綜合得分表

3． 實(shí)證結(jié)論

進(jìn)一步依據(jù)上表中的綜合評(píng)價(jià)值(F值)，根據(jù)一定的間距，我們對(duì)全國30個(gè)省份制度效率指數(shù)進(jìn)行排序，并分為五個(gè)類型且其F值越高的省市表示該地區(qū)制度效率指數(shù)越大——廣東、江蘇和山東等屬于高制度效率制度的省市，而寧夏、青海等屬于低制度效率指數(shù)的省市。

五、 制度效率與自主創(chuàng)新能力的相關(guān)分析

1. 制度效率能力同自主創(chuàng)新能力比較研究

將2006年全國30個(gè)地區(qū)的自主創(chuàng)新能力得分和制度效率指數(shù)得分建立相關(guān)分析。首先建立坐標(biāo)軸，橫坐標(biāo)（COL2）表示自主創(chuàng)新能力得分，縱坐標(biāo)（COL1）表示各制度效率制度得分。然后畫出散點(diǎn)圖，標(biāo)出各個(gè)地區(qū)在坐標(biāo)軸的具體點(diǎn)。最后進(jìn)行一元回歸分析，考慮制度效率對(duì)自主創(chuàng)新能力的影響。

圖1 2006年全國30個(gè)地區(qū)的自主創(chuàng)新能力和制度效率散點(diǎn)圖

圖2 2006年全國30個(gè)地區(qū)的自主創(chuàng)新能力和制度效率線性回歸圖

2. 自主創(chuàng)新能力和制度效率指數(shù)的回歸

利用SAS軟件對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。用OLS估計(jì)得到回歸方程如下:

Y =0.0024 + 1.2518X

（0.06）（20.13）

R²=0.9354F=405.35

方程中括號(hào)內(nèi)的數(shù)據(jù)為相應(yīng)系數(shù)的t檢驗(yàn)值，可以看出方程中系數(shù)的t值通過了顯著性檢驗(yàn)，說明制度對(duì)科技創(chuàng)新產(chǎn)生了顯著的影響。決定系數(shù)為93.54%，可知此方程估計(jì)的效果較理想。

3. 實(shí)證結(jié)論和政策意見

由以上分析可以看出：制度效率對(duì)我國自主創(chuàng)新能力的影響是顯著的。制度及制度效率是影響自主創(chuàng)新能力的重要因素，制度促進(jìn)或阻礙自主創(chuàng)新能力是通過制度效率得分所制定的具體指標(biāo)來影響的，因?yàn)檫@些指標(biāo)數(shù)據(jù)的高低直接影響制度效率得分的高低。通過我們所制定的指標(biāo)，我們可以將制度效率指標(biāo)分成五個(gè)部分：政府對(duì)科技及教育的投入、區(qū)域城市化進(jìn)程、區(qū)域市場(chǎng)化進(jìn)程、區(qū)域?qū)ν赓Q(mào)易的發(fā)展和區(qū)域就業(yè)率。因此，提高我國區(qū)域自主創(chuàng)新能力也應(yīng)該從這五個(gè)方面來入手。

第一，加強(qiáng)政府對(duì)科技及教育的財(cái)政支出，建立政府和各創(chuàng)新主體的溝通和協(xié)調(diào)機(jī)制，建立有效知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度。世界研發(fā)投資的80%，技術(shù)創(chuàng)新的71%，均由500強(qiáng)企業(yè)所創(chuàng)造和擁有，62%的技術(shù)轉(zhuǎn)讓在500強(qiáng)企業(yè)內(nèi)進(jìn)行。2000年美國研發(fā)投資2653億美元，其中企業(yè)占66%，政府占29%；同年日本研發(fā)投資中企業(yè)占72%，政府僅占19%，形成了“企業(yè)為主，政府為輔”的科技發(fā)展格局。而我國情況與之相反，我國科技投入強(qiáng)度弱，不能滿足創(chuàng)新型國家建設(shè)的需要，企業(yè)遠(yuǎn)未成為科技投入的主體。我們必須在加強(qiáng)政府對(duì)科技和教育投入的基礎(chǔ)上，使企業(yè)逐步進(jìn)入自主創(chuàng)新的主戰(zhàn)場(chǎng)，成為自主創(chuàng)新的主體。

第二，建立并完善現(xiàn)代市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制，為自主創(chuàng)新提供基礎(chǔ)的制度框架。市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)是有利于自主創(chuàng)新的體制。建立統(tǒng)一開發(fā)、競(jìng)爭(zhēng)有序的市場(chǎng)體系，充分發(fā)揮市場(chǎng)配置資源的基礎(chǔ)性作用；建立健全、規(guī)范、有序、高效率的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制；切實(shí)轉(zhuǎn)變政府職能，加強(qiáng)宏觀調(diào)控體系；制定和實(shí)施合理的產(chǎn)業(yè)政策，引導(dǎo)企業(yè)研究和發(fā)展行為朝著有利于經(jīng)濟(jì)效益、生態(tài)效益、社會(huì)效益和技術(shù)效益的有機(jī)統(tǒng)一的方向發(fā)展。

第三，加快城市化進(jìn)程。城市化落后于工業(yè)化發(fā)展的現(xiàn)狀，嚴(yán)重影響了農(nóng)村剩余勞動(dòng)力的轉(zhuǎn)移，制約了農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高和農(nóng)民收入的增加；阻礙了資源、資金、技術(shù)、人才、信息等各類要素的合理集聚，阻礙了工業(yè)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化、產(chǎn)業(yè)的升級(jí)、第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展；增加了擴(kuò)大內(nèi)需和拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的難度，加大了城市勞動(dòng)人口就業(yè)的壓力，從而嚴(yán)重影響了現(xiàn)代化的進(jìn)程。城市化水平滯后已從多方面制約著我國改革開放和現(xiàn)代化進(jìn)程，必須盡快恢復(fù)到正常發(fā)展?fàn)顩r。否則，不僅不利于效率的提高，而且使社會(huì)發(fā)展脫離了秩序、失去了規(guī)范，更談不上公平。

第四，加快轉(zhuǎn)變外貿(mào)增長(zhǎng)方式，積極處理技術(shù)引進(jìn)、國外技術(shù)管制與本國高技術(shù)行業(yè)的發(fā)展以及技術(shù)創(chuàng)新之間的矛盾。促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步是中國對(duì)外貿(mào)易中需要面對(duì)的一個(gè)永恒的問題?，F(xiàn)在所面對(duì)的問題則主要是，技術(shù)引進(jìn)和發(fā)達(dá)國家技術(shù)出口管制，以及本國高技術(shù)行業(yè)的發(fā)展和技術(shù)創(chuàng)新之間的矛盾。

第五，加強(qiáng)我國勞動(dòng)力的培訓(xùn)，提高我國新興產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)就業(yè)質(zhì)量，改變就業(yè)方式的轉(zhuǎn)變，增加第三產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)量。

中國是一個(gè)人口大國，勞動(dòng)力資源豐富，缺少必要的資本投入。外資在我國大規(guī)模進(jìn)入，對(duì)我國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整起到了積極的作用。表現(xiàn)在：帶進(jìn)一大批先進(jìn)技術(shù)和適用技術(shù)，促進(jìn)了我國技術(shù)水平的提高；增加就業(yè)機(jī)會(huì)的同時(shí)培養(yǎng)了大批人才?？鐕镜倪M(jìn)入還促使我國一批企業(yè)不斷成長(zhǎng)壯大，增強(qiáng)了我國參與國際競(jìng)爭(zhēng)的實(shí)力。因此，要想獲得我國就業(yè)的穩(wěn)定增長(zhǎng)和持續(xù)發(fā)展，離不開外商直接投資的巨大帶動(dòng)作用。

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責(zé)任編輯 劉鳳剛