新常態(tài)下內(nèi)蒙古服務業(yè)創(chuàng)新能力評價及提升路徑

■ 梅 蕾 教授 崔林影（內(nèi)蒙古科技大學經(jīng)濟管理學院 內(nèi)蒙古包頭 014010）

問題的提出

2014年，習總書記提出了“新常態(tài)”重大戰(zhàn)略部署，揭示了我國經(jīng)濟發(fā)展階段的新思路。新常態(tài)下，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)帶動貢獻下降，新興產(chǎn)業(yè)、服務業(yè)雙輪驅(qū)動將成為經(jīng)濟增長新動力。作為經(jīng)濟欠發(fā)達和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)不合理地區(qū)，內(nèi)蒙古需要主動適應經(jīng)濟發(fā)展新常態(tài)，大力發(fā)展服務業(yè)、提升服務業(yè)創(chuàng)新能力。

我國許多學者對服務業(yè)創(chuàng)新能力評價進行了探討與研究。如張華平（2011）從創(chuàng)新投入與產(chǎn)出、創(chuàng)新環(huán)境及成長等方面構(gòu)建了現(xiàn)代服務業(yè)創(chuàng)新能力評價體系，建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的創(chuàng)新能力評價模型。周德發(fā)等（2012）根據(jù)創(chuàng)新的內(nèi)涵和服務業(yè)特點，以技術(shù)和制度相結(jié)合的角度構(gòu)建了服務業(yè)創(chuàng)新能力評價指標體系，以廣東省為例對該指標體系進行了檢驗。周峰（2014）、申靜等（2014）分別運用相關評價指標對高科技服務業(yè)創(chuàng)新能力做出了評價。以上研究雖然進行了部分省份的實證研究，研究方法可為本研究所借鑒；但其研究多局限于發(fā)達地區(qū)，欠發(fā)達地區(qū)的服務創(chuàng)新能力研究幾乎空白。

服務業(yè)創(chuàng)新能力評價指標體系構(gòu)建

（一）評價對象的選取

為了更好的評價內(nèi)蒙古服務業(yè)創(chuàng)新能力，本文依據(jù)全國人大六次會議通過的“七五”計劃對經(jīng)濟帶的劃分，選取了包括內(nèi)蒙古在內(nèi)的中部地區(qū)9省份進行服務業(yè)創(chuàng)新能力評價，以此分析得出影響內(nèi)蒙古服務業(yè)創(chuàng)新能力因素，進而有針對性提出改進措施。

（二）評價指標體系

根據(jù)9省服務業(yè)發(fā)展特點，參考國內(nèi)外學者研究成果，基于可操作性、可比性、系統(tǒng)性的原則，篩選合理的評價指標，從服務業(yè)創(chuàng)新發(fā)展基礎、發(fā)展規(guī)模、知識轉(zhuǎn)化、發(fā)展環(huán)境和創(chuàng)新績效5方面共18個指標建立服務業(yè)創(chuàng)新能力評價體系（見表1）。

（三）評價方法

本研究過程分為兩階段。首先，選用因子分析法對9省服務業(yè)創(chuàng)新能力進行地區(qū)間橫向比較與評價；其次，以9省比較分析出的影響因子為自變量，內(nèi)蒙古服務業(yè)創(chuàng)新能力為因變量，對內(nèi)蒙古近10年數(shù)據(jù)進行回歸分析，得出各因子對內(nèi)蒙古服務業(yè)創(chuàng)新能力的影響強度。

內(nèi)蒙古服務業(yè)創(chuàng)新能力的地區(qū)間比較

（一）數(shù)據(jù)來源

本文選取了表1中5個一級指標、18個二級指標2013年的數(shù)據(jù)作為原始變量，9省份數(shù)據(jù)分別來源于2014年中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒以及9省份的2014年統(tǒng)計年鑒。

（二）指標因子分析

通過運用SPSS19.0軟件，對文中選取的18個指標數(shù)據(jù)進行因子分析。首先，為了消除量綱和數(shù)量級的影響，對指標原始數(shù)據(jù)進行標準化處理。其次，進行因子分析得到相關系數(shù)矩陣。從初始變量相關系數(shù)矩陣看，多個變量間相關系數(shù)較大，說明變量間存在較顯著的相關性，大部分相關系數(shù)大于0.3，通過檢驗，證明選取的18個變量可以進行因子分析。

根據(jù)標準化的相關系數(shù)矩陣，得到9省18個指標數(shù)據(jù)的特征值、累計貢獻率以及因子載荷矩陣，見表2、表3。本文分析中提取特征值大于1且累計貢獻率達90.466%的因子（4個），基本上包含了18個指標的全部信息，能夠代表服務業(yè)創(chuàng)新能力的水平。

表1 服務業(yè)創(chuàng)新能力評價指標體系

表2 相關因子的特征值和累計貢獻率

因為旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣中各個指標的分配更加清晰，所以采用方差最大正交旋轉(zhuǎn)變換，經(jīng)過系統(tǒng)自動旋轉(zhuǎn)在6次迭代后收斂，見表3。

4個因子分別記為F1、F2、F3、F4。結(jié)合表3做出如下分析：

F1的方差貢獻率為46.181%，是比例最高的因子，影響力最大。其中A16、A15、A14、A9、A1、A13、A11、A10、A12在F1上載荷較高，說明一個地區(qū)的基礎環(huán)境對服務業(yè)創(chuàng)新能力具有很大的影響力，因此把F1命名為發(fā)展環(huán)境因子。

F2方差貢獻率為23.329%，占比第二。其中A7、A6、A8、A17在F2上表現(xiàn)出較高的載荷，4個指標全部與科技知識創(chuàng)造力有關，F(xiàn)2確定為知識轉(zhuǎn)換因子。

F3的方差貢獻率為12.018%，其中A5、A4、A18載荷較大，因此F3為發(fā)展規(guī)模因子。

F4的方差貢獻率為8.983%，A3、A2載荷較大，故F4命名為發(fā)展基礎因子。

由上述分析，對表1中指標的劃分做出了修正得出9省服務業(yè)創(chuàng)新能力驅(qū)動因子模型，如圖1所示。

為了度量每個指標變量對4個因子的重要程度，進行綜合分析，本文采用回歸法得出F1-F4各因子的得分系數(shù)矩陣。根據(jù)因子得分系數(shù)矩陣可以得出各因子得分，公式如下：

然后以因子旋轉(zhuǎn)后特征值的貢獻率作為因子權(quán)重進行服務業(yè)創(chuàng)新能力綜合得分的計算，公式為：

綜合公式（1）和（2）及9省指標原始數(shù)據(jù)，得出9省服務業(yè)創(chuàng)新能力綜合得分及排序，如表4所示。

表3 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

表4 中部9省各因子得分及排名

表5 內(nèi)蒙古服務業(yè)創(chuàng)新能力評價指標體系

（三）地區(qū)間比較結(jié)果

從表4可見內(nèi)蒙古F1得分為-0.49，位列第七，說明內(nèi)蒙古作為能源大省，資源型產(chǎn)業(yè)路徑依賴嚴重，戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)比重偏低、增長較緩慢，很難為服務業(yè)創(chuàng)新發(fā)展創(chuàng)造有利環(huán)境。F2得分為-1.10，位列最后，說明內(nèi)蒙古知識轉(zhuǎn)換能力最弱。其中A7、A8等各項指標值遠低于全國平均水平，導致科技研發(fā)缺乏必要的資金支持與動力，直接導致服務業(yè)專利授權(quán)量（A17）較少，所以內(nèi)蒙古需要進一步提高知識轉(zhuǎn)換效率。F3得分是0.05，排名第4，說明2013年內(nèi)蒙古服務業(yè)發(fā)展迅速，服務業(yè)增加值占GDP比重提高；但地區(qū)技術(shù)市場成交額（A18）在9省中僅高于吉林省，說明不能有效利用自身和引進的科技成果帶動地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展。F4得分是2.05，說明內(nèi)蒙古服務業(yè)創(chuàng)新基礎條件居于首位。其中服務業(yè)人均產(chǎn)值（A2）和城鎮(zhèn)居民可支配收入（A3）兩個指標在9省中是較高的。但是其貢獻率很低，所以對內(nèi)蒙古服務業(yè)創(chuàng)新能力的拉動力很小。

通過對9省服務業(yè)的創(chuàng)新能力分析得出，F(xiàn)1和F2對地區(qū)服務業(yè)創(chuàng)新能力具有重要作用，但內(nèi)蒙古在F1上排名第七，F(xiàn)2上排名第九，說明內(nèi)蒙古在影響服務業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的核心環(huán)節(jié)無論與全國平均水平還是與中部9省相比較，均處于劣勢。

內(nèi)蒙古服務業(yè)創(chuàng)新能力的時間序列分析

為進一步剖析4個因子在提升內(nèi)蒙古服務業(yè)創(chuàng)新能力中的作用，本文再次對內(nèi)蒙古服務業(yè)創(chuàng)新能力指標近10年的數(shù)據(jù)進行時間序列分析。利用因子分析法評價出近10年內(nèi)蒙古服務業(yè)創(chuàng)新能力綜合得分，并且分別評價4個因子得分。以服務業(yè)創(chuàng)新能力得分為因變量，4因子得分為自變量，建立回歸模型，得出4個因子對內(nèi)蒙古服務業(yè)創(chuàng)新能力的影響強度。

（一）創(chuàng)新指標體系的構(gòu)建

參照圖1的因子驅(qū)動模型4因子，對評價體系中18個指標進行重新整理與歸納，將各指標劃入對應的因子中，為了更加科學合理的利用因子分析法對內(nèi)蒙古4因子進行得分評價，根據(jù)內(nèi)蒙古服務業(yè)發(fā)展特點及數(shù)據(jù)的可獲性，在表1中18個指標值的基礎上，增加了教育經(jīng)費占地區(qū)GDP比重（A19）、服務業(yè)獲得自治區(qū)科技進步獎（A20）、服務業(yè)就業(yè)人數(shù)占全部就業(yè)人數(shù)比重（A21）3個指標，并將其按照屬性進行微調(diào)，歸入各因子如表5所示。

（二）指標數(shù)據(jù)處理

運用因子分析法對內(nèi)蒙古2004-2013年間的指標數(shù)據(jù)進行分析，得出近10年服務業(yè)創(chuàng)新能力綜合得分，根據(jù)得分生成折線趨勢圖，如圖2所示。

為了得出4因子對內(nèi)蒙古服務業(yè)創(chuàng)新能力的影響程度，需進行多元回歸分析。首先對發(fā)展環(huán)境能力（F1）、知識轉(zhuǎn)換能力（F2）、發(fā)展規(guī)模能力（F3）、發(fā)展基礎能力（F4）進行評價，同樣利用因子分析法，按累計貢獻率達85%以上的要求，對F1提取3個因子，對F2、F3、F4各提取2個因子，4次提取的因子累計貢獻率均達到85%以上；并結(jié)合提取的因子得分表，得出4個因子分別的得分。

以內(nèi)蒙古服務業(yè)創(chuàng)新能力（F）為因變量，以F1、F2、F3、F4為自變量，進行多元回歸分析。

通過回歸分析，得知R2=0.991，具有很好的擬合度，不被解釋的變量較少，通過檢驗。sig=0.000<0.05，說明該模型非常顯著可信，可以建立線性方程。

由表6可以看出4個因子的顯著性水平分別為0.002、0.000、0.001和0.000，均在p<0.005的水平上通過顯著性檢驗。從而得出回歸方程：F=0.001+F1*0.778+F2*0.424+F3*0.431+F4*0.210

從回歸分析結(jié)果可以得出，對內(nèi)蒙古服務業(yè)創(chuàng)新能力影響因子排序依次為F1（0.778）、F3（0.431）、F2（0.424）、F4（0.210），見圖3。

（三）時序分析結(jié)果

對2004-2013年服務業(yè)創(chuàng)新能力評價指標進行回歸分析，可見內(nèi)蒙古發(fā)展環(huán)境能力（F1）對服務業(yè)創(chuàng)新能力的貢獻最大，發(fā)展基礎能力（F4）貢獻最小，這與中部9省分析結(jié)果一致。不同的是，發(fā)展規(guī)模能力（F3）與知識轉(zhuǎn)換能力（F2）對內(nèi)蒙古服務業(yè)創(chuàng)新能力的影響力相當，與中部9省的分析結(jié)果有明顯差異。所以對內(nèi)蒙古而言，要結(jié)合中部9省和自身的分析結(jié)果，繼續(xù)保持發(fā)展環(huán)境能力（F1）對創(chuàng)新能力的高貢獻率下，把增強自治區(qū)發(fā)展規(guī)模能力（F3）和知識轉(zhuǎn)換能力（F2）放在同等重要的位置。

新常態(tài)下內(nèi)蒙古服務業(yè)創(chuàng)新能力提升路徑

通過對9省橫向?qū)Ρ确治鲆约皟?nèi)蒙古服務業(yè)相關指標分析發(fā)現(xiàn)，發(fā)展基礎能力（F4）的影響力均較小，故只針對實證研究結(jié)果的前3個因素提出改進策略。

（一）從創(chuàng)新發(fā)展環(huán)境進行改進

首先，應更加注重服務業(yè)信息化建設。內(nèi)蒙古應優(yōu)先發(fā)展信息技術(shù)、檢測檢驗、電子商務等服務產(chǎn)業(yè)，以信息化服務業(yè)帶動傳統(tǒng)服務業(yè)改造升級。其次，實現(xiàn)投資重心向服務業(yè)轉(zhuǎn)移。無論是工業(yè)還是服務業(yè)，固定資產(chǎn)投資都是其發(fā)展的有力支撐，隨著經(jīng)濟發(fā)展重心的轉(zhuǎn)移，自治區(qū)固定資產(chǎn)投資也必須傾向服務業(yè)。同時，有效利用外商直接投資，也可為服務業(yè)創(chuàng)新提供有力的資金支持。

（二）從創(chuàng)新發(fā)展規(guī)模進行改進

一方面，完善創(chuàng)新財政資金補貼機制，消除服務業(yè)發(fā)展的制度性障礙，改善服務業(yè)競爭環(huán)境，降低準入門檻，促進服務業(yè)企業(yè)從數(shù)量上到規(guī)模上實現(xiàn)質(zhì)的飛躍。另一方面，依托內(nèi)蒙古在“絲綢之路經(jīng)濟帶”建設中具有的重要戰(zhàn)略位置，構(gòu)建對外開放新格局，通過促進對外貿(mào)易服務發(fā)展，為內(nèi)蒙古服務業(yè)創(chuàng)新發(fā)展創(chuàng)造新的機會。

（三）從知識轉(zhuǎn)換能力進行改進

首先，提升科技支出比重、研究與試驗經(jīng)費以及教育經(jīng)費的投入，增強科技創(chuàng)新能力的貢獻率。只有加大科研投入力度，發(fā)展科技服務業(yè)，充分發(fā)揮科技先導作用，才能夠加快知識創(chuàng)新效率，加快科技成果轉(zhuǎn)化和推廣應用，使服務業(yè)創(chuàng)新能力不斷提升。其次，實施“人才強區(qū)”戰(zhàn)略。新常態(tài)下，內(nèi)蒙古應更加注重服務業(yè)研發(fā)與創(chuàng)新人才的培養(yǎng)，構(gòu)建多元化的人才培養(yǎng)模式，加大力度完善“人才強區(qū)工程”。最后，提倡自主創(chuàng)新，實施品牌戰(zhàn)略。尤其是加大力度支持能夠參與到自治區(qū)外其他省份競爭，甚至是國際競爭的實力雄厚的外向型服務業(yè)企業(yè)。

表6 模型系數(shù)分析

圖1 中部9省服務業(yè)創(chuàng)新能力驅(qū)動因子模型

圖2 內(nèi)蒙古2004-2013年服務業(yè)創(chuàng)新能力得分折線圖

圖3 內(nèi)蒙古服務業(yè)創(chuàng)新能力驅(qū)動因子模型

1.周德發(fā)，張翊.服務業(yè)創(chuàng)新能力評價—基于廣東數(shù)據(jù)的經(jīng)驗分析[J].經(jīng)濟問題，2012（1）

2.周峰.基于市場的科技服務業(yè)創(chuàng)新能力評價模式探討[J].廣西社會科學，2014（4）

3.申靜，孟越，楊保珠.中國高技術(shù)服務業(yè)服務創(chuàng)新能力評價[J].技術(shù)經(jīng)濟，2014（1）

4.高先務，程慧英.八大高技術(shù)服務業(yè)發(fā)展水平評估[J].科技進步與對策，2015（1）

5.張航，陳怡.福建省知識密集型服務業(yè)創(chuàng)新能力評價研究[J].科技管理研究，2013（19）