江西省科技投入與產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟增長的灰色關聯(lián)分析

劉輝

（江西師范大學 軟件學院，江西 南昌 330022)

江西省科技投入與產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟增長的灰色關聯(lián)分析

劉輝

（江西師范大學 軟件學院，江西 南昌 330022)

依據(jù)江西省2004—2011年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，采用一種改進的灰色關聯(lián)分析法，對江西科技投入與產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟增長的關聯(lián)性進行實證分析，結果表明：科技人員投入、R & D經(jīng)費投入與江西省經(jīng)濟增長均有較強的正相關關系，且與R & D經(jīng)費投入關系更為密切；從三大執(zhí)行部門科技投入來看，高?？萍既藛T投入對江西第一、三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟增長的影響最大，高校R & D經(jīng)費投入對江西第二產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟增長的作用最為顯著。最后根據(jù)以上結論對江西省未來科技投入提出了一些建議。

科技投入；產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟增長；灰色關聯(lián)分析

現(xiàn)代科學技術的突飛猛進，有力地推動了經(jīng)濟和社會的發(fā)展。近年來，我國科技事業(yè)迅速發(fā)展，創(chuàng)新能力大幅提升，在穩(wěn)增長、調(diào)結構、轉(zhuǎn)方式、惠民生中發(fā)揮了重要的支撐引領作用，對我國經(jīng)濟增長作出了巨大貢獻。許多學者對我國科技進步對經(jīng)濟增長的貢獻率進行了測算，但由于各學者所用方法和采集數(shù)據(jù)有所不一，導致結果存在較大差異[1]?！吨袊萍冀y(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)顯示：我國科技進步貢獻率逐年上升，2011年達51.7%，即將進入創(chuàng)新型國家行列?！秶抑虚L期科學和技術發(fā)展規(guī)劃綱要（2006—2020）》提出，到2020年，力爭科技進步貢獻率達到60%以上?？萍嫉倪M步與發(fā)展離不開科技投入。對世界各國經(jīng)濟發(fā)展的研究表明，當科技投入與經(jīng)濟發(fā)展進入良性循環(huán)時，將會極大促進經(jīng)濟發(fā)展[2]。研究科技投入與經(jīng)濟增長之間的關系，促進科技與經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展，對經(jīng)濟欠發(fā)達的江西省來說具有重要現(xiàn)實意義。

國內(nèi)很多學者對科技投入與經(jīng)濟增長的關系進行了相關研究。張明喜研究了我國區(qū)域科技投入與經(jīng)濟增長之間的關系，發(fā)現(xiàn)科技經(jīng)費投入和科技活動人員投入對產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟增長有顯著作用，并采用聚類分析，將我國分為三類典型區(qū)域[3]。楊志江等對我國不同投入主體的科技投入與經(jīng)濟增長的關系進行了實證研究，發(fā)現(xiàn)政府和企業(yè)科技經(jīng)費投入與經(jīng)濟增長之間均存在長期的均衡關系，且企業(yè)科技經(jīng)費投入對經(jīng)濟增長的推動作用更明顯[4]。王立成等對長江三角洲、珠江三角洲和環(huán)渤海三大經(jīng)濟區(qū)域科技投入對經(jīng)濟增長的貢獻度做了分析與比較[5]。

一些學者也研究了地區(qū)科技投入與經(jīng)濟增長的關系。屠文娟對江蘇省科技投入與經(jīng)濟增長的關系進行了實證研究[6]。王劍分析了科技投入與上海經(jīng)濟增長之間的關系[7]。馬麗等研究了寧夏科技投入與經(jīng)濟增長之間的關系[8]。王麗娟等對科技投入與甘肅省經(jīng)濟增長之間的關系進行了分析[9]。榮梅對山東省科技投入與服務業(yè)經(jīng)濟增長進行了關系研究[2]。

上述文獻大多采用灰色鄧氏關聯(lián)度法，結果均表明地區(qū)科技投入與經(jīng)濟增長有正相關關系。本文以江西省為研究對象，與前述文獻的不同之處有以下3點：上述文獻研究了科技投入各指標對經(jīng)濟增長的不同影響程度，但很少涉及對不同產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟增長的分析比較，本文對此進行了較深入的探討；上述文獻大多僅對科技資金投入進行有關指標劃分，本文對科技人力和財力投入進行相同指標劃分，便于比較；上述文獻大多采用了傳統(tǒng)的灰色鄧氏關聯(lián)度分析法，該方法存在一些缺陷，本文采用了一種改進的灰色關聯(lián)分析法，其結果更為可靠。

1 江西省科技投入情況分析

1.1 科技投入指標說明

科技投入主要是指全社會為支持科技活動而進行的經(jīng)費、資源的社會配置。它包括財力、人力等的投入，研究和試驗發(fā)展（R＆D）經(jīng)費投入又是整個財力投入的核心。借鑒前人的研究成果，同時結合江西省實際情況，根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性原則，筆者選取科技活動人員數(shù)作為科技人員投入指標，R＆D經(jīng)費內(nèi)部支出為科技經(jīng)費投入指標，科技投入的執(zhí)行部門主要包括企業(yè)、科研機構、高等院校，江西省地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）三大產(chǎn)業(yè)值作為產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟增長指標。各指標數(shù)據(jù)見表1和表2，數(shù)據(jù)來源于歷年《江西省統(tǒng)計年鑒》。表1中，因2009年部分數(shù)據(jù)未搜集齊全，該年數(shù)據(jù)舍去，這樣處理對灰色關聯(lián)分析法結果影響不大。后文提及的數(shù)據(jù)均來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒》。

表1 江西省2004—2011科技投入情況Table 1 Science & technology input in Jiangxi province during 2004—2011

表2 江西省2004—2011GDPTable 2 GDP in Jiangxi province from 2004 to 2011

1.2 科技投入情況

1.2.1 科技人員投入

科技活動人員指的是直接從事或參與科技活動以及專門從事科技活動管理和為科技活動提供直接服務的人員，是科技要素中最為活躍的要素，具有較強的流動性，周邊省市對江西省人才流動的影響不容忽視。從表1可看出，近年來江西省科技人員投入總體呈緩慢上升趨勢，僅2006年出現(xiàn)了小幅下降，2004—2008年的年均增長率為1.57%，遠低于9.3%的全國年均增長率，2011年增幅最大，達到9.27%。2004—2011年間科技人員投入增加了64.09%，說明江西切實加大了科技人員投入力度，但力度不夠，與全國的差距越來越大。三大執(zhí)行部門中，2004—2008年高等院?？萍既藛T投入增長最快，年均增長率達12.3%；科研機構年均增長率最小，僅為0.49%；企業(yè)年均增長率為1.24%。2011年企業(yè)投入增幅最大，為14.92%，高等院校最小為2.46%，科研機構為9.11%。高?？萍既藛T投入增速明顯放緩，而企業(yè)在科技投入占主體地位，并對科技人員的投入力度進一步加大。

1.2.2 江西省R & D經(jīng)費投入

表1中數(shù)據(jù)顯示，江西省R & D經(jīng)費支出逐年增加，2004—2008年間年均增長率達30.71%，高于全國23.78%的年均增長率，但2011年增長率僅為11.02%，遠低于全國增長率的23%。按照國際慣例，R & D經(jīng)費支出的增長率應當高于同期經(jīng)濟增長率，科技發(fā)展的后勁和實力才能長期保持和不斷加強，2004—2008年間江西省GDP年均增長率為19.17%，2011年增長率為23.82%。近年江西省R & D經(jīng)費投入不足，對其重視不夠，將影響江西省科技和經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。江西省R&D經(jīng)費支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重（即R&D經(jīng)費投入強度，是國際上通用的反映一個國家或地區(qū)自主創(chuàng)新能力的重要指標）總體上呈增長趨勢，但未曾突破1%，且遠低于同期全國平均水平。2011年出現(xiàn)較大幅度下滑，僅為0.83%，而全國平均水平為1.84%，世界發(fā)達國家普遍高于2%。江西省創(chuàng)新能力缺乏，處于支撐技術引進、仿制為主的經(jīng)濟落后階段。三大執(zhí)行部門企業(yè)、科研機構以及高等院校2004—2008年間R & D經(jīng)費投入年均增長率分別為32.57%，24.67%以及28.56%，2011年科研機構經(jīng)費支出出現(xiàn)負增長，下降幅度達12.08%，而企業(yè)和高校R & D經(jīng)費支出增幅也極大減小，分別為14.96%和7.88%。

2 科技投入與經(jīng)濟增長的關聯(lián)分析

2.1 研究方法理論

灰色關聯(lián)理論經(jīng)過30多年的發(fā)展和完善，已經(jīng)被廣泛應用于經(jīng)濟、社會等各個領域?；疑P聯(lián)分析是灰色系統(tǒng)理論的重要內(nèi)容之一，其基本思想是根據(jù)序列曲線幾何形狀的相似程度來判斷其聯(lián)系是否緊密，曲線越接近，相應序列之間的關聯(lián)度就越大，序列之間的相關關系也就越緊密，反之則小?；疑P聯(lián)度的算法有鄧式關聯(lián)度、T型關聯(lián)度、B型關聯(lián)度和廣義關聯(lián)度等，其中廣義關聯(lián)度又分為絕對關聯(lián)度、相對關聯(lián)度和綜合關聯(lián)度。本文參考文獻中大多采用了鄧氏關聯(lián)度，其計算步驟如下。

1）確定需要分析的數(shù)據(jù)序列。

2）對原始數(shù)據(jù)無量綱化處理。常見的方法有均值化和初值化法，本文采用初值化法進行處理。

3）求關聯(lián)系數(shù)。設x0=(x0(1), x0(2), …, x0(n))為參考新數(shù)列，xi=(xi(1), xi(2), …, xi(n))為被比較新數(shù)列，關聯(lián)系數(shù)為

5）關聯(lián)度排序。按照關聯(lián)度大小進行排序，確定各項指標對產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟增長的不同影響。

該灰色鄧氏關聯(lián)度方法存在不足之處，如不滿足灰色關聯(lián)四公理中的規(guī)范性和一致性，ρ值的主觀確定可能對結果造成一定影響等。本文采用參考文獻[10]中的一種改進灰色相對關聯(lián)度法，它從兩序列擺動的對稱程度和擺動幅度來反映其分別相對于始點變化速率的相近關系，從面積和距離兩個角度來度量兩序列的接近程度，較原方法更為科學合理，其計算步驟詳見參考文獻[10]。

將上述無量綱化后的新數(shù)列xi=(xi(1), xi(2), …, xi(n))（i=0時表示參考新數(shù)列）中各數(shù)據(jù)均減去第一個數(shù)據(jù)即始點零化，得到新數(shù)列xi′=(xi′(1), xi′(2), …, xi′(n))，則改進的灰色相對關聯(lián)度為

2.2 實證分析

出于以下兩點考慮，筆者對灰色鄧氏關聯(lián)度也進行了計算：一是將兩種方法所得結果進行比較，在一定程度上驗證該改進方法的有效性；二是暫時難以對改進的灰色相對關聯(lián)度法所得結果做出關聯(lián)性強弱的評價，而傳統(tǒng)灰色鄧氏關聯(lián)度法一般認為關聯(lián)度在0.6以上就說明兩者關系密切。

采用上述兩種灰色關聯(lián)分析法計算相應的關聯(lián)度，結果見表3所示，由鄧氏關聯(lián)度結果可知江西省科技投入與其經(jīng)濟增長間的關聯(lián)性較強。另外，兩種方法所得結果存在一定差異，通過對表中各行的關聯(lián)度大小進行排序后，對32組結果進行統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)18組位次相同，8組僅相差1位，4組相差2位，2組相差3位，且其中多組有差異的相對應的鄧氏關聯(lián)度大小比較接近，說明該改進方法具有一定的有效性。為進一步比較兩種方法結果的可靠性，選取了其中一對關聯(lián)度結果：江西省科技活動人員及企業(yè)R & D經(jīng)費投入分別與總體經(jīng)濟增長的關聯(lián)度。選擇其理由是兩種方法求得的這一對關聯(lián)度排序結果正好相反，具有典型性（注：表中還存在兩對這樣的數(shù)，但在后期不易直觀地看出相應曲線幾何形狀的相似程度）；利用Excel工具做相關數(shù)據(jù)的折線圖，見圖1。為消除量綱影響，圖中采用了初值化的數(shù)據(jù)，可直觀地看出企業(yè)R & D經(jīng)費支出與江西省經(jīng)濟增長曲線的幾何形狀更相似，故關聯(lián)性更強。改進的關聯(lián)度法結果與此相一致，這一定程度上說明改進的關聯(lián)度法較鄧氏關聯(lián)度法更為合理，下面將采用該方法對江西省科技投入與經(jīng)濟增長的關聯(lián)性進行分析。

表3 江西省科技投入與經(jīng)濟增長關聯(lián)度Table 3 The correlation between science & technology input and economic growth of Jiangxi

圖1 初值化后的部分指標Fig.1 Some initialized indices

從表3中可看出，R & D經(jīng)費支出對江西省經(jīng)濟增長的影響大于科技人員投入。近年來，江西省科技人員投入增長緩慢對此有一定影響，政府有關部門和企業(yè)應充分利用科技人員流動性的特點，制訂相關政策以及采取有效措施留住人才、用好人才、吸引人才，做好科技人員投入工作，促進江西省經(jīng)濟持續(xù)增長。從三大執(zhí)行部門來看，不同執(zhí)行部門的科技投入對江西省經(jīng)濟的影響也不同?？萍既藛T投入方面，高等院校對江西省經(jīng)濟發(fā)展影響程度最大；R&D經(jīng)費投入方面，企業(yè)以及科研機構的R & D經(jīng)費投入與經(jīng)濟增長的相關性要強于其科技人員投入，但高?？萍既藛T投入與經(jīng)濟增長的關系比其R & D經(jīng)費投入更密切。

根據(jù)江西省科技投入各指標與產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟增長的關聯(lián)度計算結果可知，江西省科技人員投入與第一產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟增長的關聯(lián)性比R & D經(jīng)費投入強，但與第二、三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟增長的相關關系較R & D經(jīng)費投入弱，江西省是個農(nóng)業(yè)大省，農(nóng)業(yè)的發(fā)展需要相應科技知識的推廣和普及，也需要更多科技人員從事農(nóng)業(yè)科技研究工作，江西省對農(nóng)業(yè)科技人員投入力度大；三大執(zhí)行部門科技投入與第一產(chǎn)業(yè)關聯(lián)性最強的是高?？萍既藛T投入，對第二產(chǎn)業(yè)影響程度最大的是高校R & D經(jīng)費投入，與第三產(chǎn)業(yè)關系最為密切的是高?？萍既藛T投入。江西省高等教育事業(yè)發(fā)展較落后，高?？萍纪度胭Y源也遠低于企業(yè)科技投入，但其有限的科技投入資源對于江西省經(jīng)濟增長的影響卻不容忽視。今后江西省應加大對高校的科技投入力度，促進江西省教育事業(yè)發(fā)展，同時對江西省經(jīng)濟增長也將做出不小的貢獻。江西省企業(yè)科技投入資源多，但其增長慢，與江西省產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟增長的關聯(lián)性較弱。

3 結論與建議

從上述關聯(lián)度計算結果來看，江西省科技投入與其經(jīng)濟增長呈現(xiàn)較強的相關關系，且R & D經(jīng)費投入對江西省經(jīng)濟增長的影響要比科技人員投入大。另外，三大執(zhí)行部門中高?？萍纪度雽魇∪螽a(chǎn)業(yè)經(jīng)濟增長的作用強于企業(yè)和科研機構。江西省要實現(xiàn)經(jīng)濟跨越式發(fā)展，就必須繼續(xù)加大科技資源投入力度，采取有效措施，進一步提高科技投入對江西省經(jīng)濟增長的貢獻。

第一，加大科技人員投入，擴大科研隊伍，同時提高科技人員中科學家與工程師的比例。近幾年，江西省科技人員投入增幅不大，對經(jīng)濟增長的作用不是很明顯，江西省今后應創(chuàng)造良好的科研環(huán)境，充分利用現(xiàn)有科技人員隊伍，并吸引更多的優(yōu)秀人才從事科研工作，近年來海外留學回國人數(shù)大幅上升，應牢牢抓住這一機遇，吸納留學人才加入科研隊伍，為江西省的經(jīng)濟建設服務，充分發(fā)揮科技人員對于江西經(jīng)濟發(fā)展的能動作用，促使江西經(jīng)濟又好又快發(fā)展。高?？萍纪度雽鹘?jīng)濟增長影響較大，應繼續(xù)加大對江西省高校的科技投入，加強和促進高校與企業(yè)和科研機構的合作，充分利用高校人力資源優(yōu)勢，進一步發(fā)揮高校在經(jīng)濟發(fā)展和科技進步中的作用。

第二，加大R & D經(jīng)費的投入力度，促使R & D經(jīng)費投入強度接近全國平均水平，縮小與國內(nèi)發(fā)達地區(qū)之間的差距。2011年，江西省R & D經(jīng)費投入強度居全國第21位，中部六省中第6位，江西提高R & D經(jīng)費的投入任重而道遠。同時，需要保持合理的R & D經(jīng)費投入結構。R & D經(jīng)費支出主要用于基礎研究、應用研究及試驗發(fā)展研究，基礎研究經(jīng)費支出所占比重是衡量一個國家或地區(qū)持續(xù)保持較高創(chuàng)新能力的重要指標，我國離一些發(fā)達國家還有很大差距。2011年江西省為2.76%，遠低于全國平均水平4.7%，且呈現(xiàn)下降趨勢，應著重優(yōu)化經(jīng)費支出的分配比例，增強江西省自主創(chuàng)新能力。

第三，合理配置科技投入資源，提高科技投入使用效率。本文研究結果表明，江西省科技人員投入、R & D經(jīng)費投入對不同產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟增長發(fā)揮的作用不同，因此，江西在進行科技投入時，應結合不同投入要素對不同產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟增長的影響程度的差異性，有針對性地安排科技投入資源。如在科技人員投入安排上，應優(yōu)先考慮第一和第三產(chǎn)業(yè)，且重點是企業(yè)和高?？萍既藛T投入，而在R & D經(jīng)費投入安排上則應優(yōu)先安排第二、第三產(chǎn)業(yè)，且重點是科研機構和高校。為確保科技投入資源的合理配置，政府應積極推進相應的財政政策、稅收政策，來引導科技投入的科學流向，提高江西省科技投入的效率。

[1] 周紹森，胡德龍. 科技進步對經(jīng)濟增長貢獻率研究[J]. 中國軟科學，2010(2)：34-39. Zhou Shaosen，Hu Delong. Research on Contribution Rate of Science and Technology Progress to Economy Growth [J]. China Soft Science，2010(2)：34-39.

[2] 榮 梅. 基于灰色關聯(lián)分析的山東省科技投入與服務業(yè)經(jīng)濟增長關系研究[J]. 科技進步與對策，2011，28(7)：57-60. Rong Mei. Research on the Relationship Between Science & Technology Input and Service Industry Growth of Shandong Province Based on Gray Correlation Analysis[J]. Science & Technology Progress and Policy，2011，28(7)：57-60.

[3] 張明喜. 區(qū)域科技投入與經(jīng)濟增長關系的實證分析[J].經(jīng)濟理論與經(jīng)濟管理，2009(12)：66-71. Zhang Mingxi. Empirical Analysis of Relationship Between Regional Science and Technology Input and Economic Growth[J]. Economic Theory and Business Management，2009(12)：66-71.

[4] 楊志江，羅掌華. 我國科技經(jīng)費投入與經(jīng)濟增長的協(xié)整分析[J]. 科學管理研究，2010，28(4)：98-101. Yang Zhijiang，Luo Zhanghua. An Analysis on the Input for Science & Technology and Economic Growth Based on the Co-Integration[J]. Scientific Management Research，2010，28(4)：98-101.

[5] 王立成，牛勇平. 科技投入與經(jīng)濟增長：基于我國沿海三大經(jīng)濟區(qū)域的實證分析[J]. 中國軟科學，2010(8)：169-177. Wang Licheng，Niu Yongping. Science & Technology Input and Economic Growth：An Empirical Analysis Based on the Three Major Coastal Economic Regions of China[J]. China Soft Science，2010(8)：169-177.

[6] 屠文娟. 基于灰色關聯(lián)分析的江蘇省科技投入與經(jīng)濟增長實證研究[J]. 企業(yè)經(jīng)濟，2008(1)：133-135. Tu Wenjuan. Empirical Research on the Relationship Between Science & Technology Input and Economic Growth of Shandong Province Based on Gray Correlation Analysis [J]. Enterprise Economy，2008(1)：133-135.

[7]王 劍. 科技投入與上海經(jīng)濟增長的灰色關聯(lián)分析[J].科技管理研究，2008(3)：91-94. Wang Jian. The Grey Correlation Analysis of the Relationship Between the Science and Technology Input and the Economic Growth of Shanghai[J]. Science and Technology Management Research，2008(3)：91-94.

[8] 馬 麗，張前進. 寧夏科技投入與經(jīng)濟增長：基于灰色關聯(lián)分析的實證研究[J]. 商業(yè)研究，2009(9)：100-102. Ma Li，Zhang Qianjin. Relationship Between S & T Investment and Economic Growth of Ningxia-Empirical Analysis Based on Grey Incidence Analysis[J]. Commercial Research，2009(9)：100-102.

[9] 王麗娟，劉世達. 基于灰色關聯(lián)分析的甘肅科技投入與經(jīng)濟增長關系研究[J]. 科技管理研究，2011(12)：48-51. Wang Lijuan，Liu Shida. Study on Relationship Between Science & Technology Investment and Economic Growth of Gansu Based on Gray Relevance Analysis[J]. Science and Technology Management Research，2011(12)：48-51.

[10]唐建橋，王慈光. 基于一種改進灰色關聯(lián)分析模型的區(qū)域貨運結構優(yōu)化[J]. 公路交通科技，2012，29(12)：153-158. Tang Jianqiao，Wang Ciguang. Optimization of Regional Freight Structure Based on an Improved Analytical Model of Grey Correlation[J]. Journal of Highway and Transportation Research and Development，2012，29(12)：153-158.

（責任編輯：申 劍）

Grey Correlation Analysis Between Science & Technology Input and Industrial Economic Growth of Jiangxi Province

Liu Hui
（School of Software，Jiangxi Normal University，Nanchang 330022，China）

Based on 2004—2011 statistics of Jiangxi Province, The relationship between science and technology (S & T) input and industrial economic growth is analyzed by applying improved gray correlation analysis. The results show that there is a positive correlativity between R＆D investment, S & T personnel input and the economic growth of Jiangxi, and the R＆D investment is more important to the economic growth of Jiangxi. In terms of the S & T input of three executive departments, S & T personnel in colleges and universities have the biggest impact on the primary and tertiary industrial economic growth, R & D funds in colleges and universities make the most of efficiency for the secondary Industry. According to the above conclusions, some suggestions for future S & T input of Jiangxi are put forward.

S & T investment；industrial economic growth；gray correlation analysis

F223

：A

：1673-9833(2014)01-0008-05

2013-10-23

劉 輝（1989-），男，湖南婁底人，江西師范大學碩士生，主要研究方向為金融管理與金融工程，E-mail：qthui6@163.com

10.3969/j.issn.1673-9833.2014.01.002