江蘇縣域科技創(chuàng)新能力評價的實證分析

劉洪久，劉清揚，胡彥蓉，孫偉國

(1.浙江農(nóng)林大學 信息工程學院，浙江 杭州 311300;2.東北大學 工商管理學院，遼寧 沈陽 110169;3.常熟理工學院 經(jīng)濟與管理學院，江蘇 蘇州 215500)

一、問題的提出

十八大報告指出“科技創(chuàng)新是提高社會生產(chǎn)力和綜合國力的戰(zhàn)略支撐，必須擺在國家發(fā)展全局的核心位置”，要旗幟鮮明地把創(chuàng)新驅(qū)動貫穿到全面小康和現(xiàn)代化建設的各個方面。從經(jīng)濟發(fā)展上看，根據(jù)2014年統(tǒng)計年鑒，以江蘇為例，縣域經(jīng)濟GDP為25 438.41億元，占全省的51.8%，已占江蘇經(jīng)濟的半壁江山。但整體上看，縣域科技投入占財政收入比率較低，以縣域經(jīng)濟較為發(fā)達的常熟市為例，其比例僅為1.67%，低于全省平均水平(4.14%)?？h域科技投入不足，導致創(chuàng)新能力較弱的狀況在各省比較普遍，這將會影響縣域經(jīng)濟的轉(zhuǎn)型發(fā)展。因此，了解縣域科技創(chuàng)新能力的現(xiàn)狀并提出改進策略，有利于經(jīng)濟的發(fā)展和轉(zhuǎn)型。

二、文獻回顧

Saxenian認為科技創(chuàng)新能力來自市場科技資源的豐富、創(chuàng)新型企業(yè)的不斷衍生和壯大、政府新的管理方法和政策，以及來自不同區(qū)域主體互動產(chǎn)生的協(xié)同創(chuàng)新能力[1]。Salter提出創(chuàng)新評價體系包括投入產(chǎn)出、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的貢獻、優(yōu)惠的技術(shù)政策、政策的靈活性、科技成果轉(zhuǎn)化程度、人力資本、知識創(chuàng)新和政府的研發(fā)投入等[2]。孟曉華認為科技創(chuàng)新應包括科技綜合實力與信息化水平、知識產(chǎn)生與傳播、科技投入與產(chǎn)出、科技創(chuàng)新、經(jīng)濟效益等[3]。劉爽認為科技創(chuàng)新能力依賴于創(chuàng)新技術(shù)基礎、創(chuàng)新資源投入能力、創(chuàng)新產(chǎn)出能力和創(chuàng)新貢獻能力的增加[4]。虞震提出科技創(chuàng)新能力由投入、產(chǎn)出、技術(shù)擴散與經(jīng)濟績效、環(huán)境四個方面構(gòu)成[5]。龐秀萍通過科技進步環(huán)境、科技投入和科技活動產(chǎn)出評價了河北省的科技創(chuàng)新能力[6]。陳金德等構(gòu)建的科技創(chuàng)新能力評價指標體系包括科技創(chuàng)新投入、科技創(chuàng)新產(chǎn)出和科技支撐能力三個方面，他提出了廣東省不同類型的鄉(xiāng)鎮(zhèn)通過創(chuàng)新轉(zhuǎn)型升級的對策[7]。林萍等通過創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新成效評價科技創(chuàng)新能力，采用熵值賦權(quán)法對新疆科技創(chuàng)新能力進行評價，提出了科技創(chuàng)新環(huán)境優(yōu)化、科技創(chuàng)新投入增加、科技創(chuàng)新產(chǎn)出和科技創(chuàng)新成效提高的策略[8]。

綜上所述，目前對創(chuàng)新能力評價的共同觀點是科技的投入和產(chǎn)出，但研究范圍上更多是省域或者是較大的區(qū)域，而對縣域科技創(chuàng)新能力的研究還比較少見。

三、樣本來源和評價指標選取

(一)樣本來源

為保證研究的客觀性，本研究中49個縣市的樣本數(shù)據(jù)均來源于江蘇省、江蘇各地市、江蘇各縣市2014年的統(tǒng)計年鑒和統(tǒng)計公報。

(二)評價指標

基于國內(nèi)外研究的共性，評價指標體系包括科技創(chuàng)新投入和產(chǎn)出兩個部分。科技創(chuàng)新投入的指標包括縣域?qū)I(yè)技術(shù)人員數(shù)量、縣域財政科技經(jīng)費支出和縣域投入R&D費用?？萍紕?chuàng)新產(chǎn)出的指標包括縣域?qū)＠暾埡褪谟钄?shù)量(包括發(fā)明專利)、當年高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量、當年高科技產(chǎn)品數(shù)量(省級)、科技進步獎的數(shù)量(國家、省和市級)和縣域?qū)I(yè)技術(shù)人員數(shù)量。具體的指標體系見表1。

表1 科技創(chuàng)新的評價指標體系

四、評價方法選擇

當前，比較通用的評價方法有層次分析法、灰色關(guān)聯(lián)度法、模糊綜合評價法等，這些方法簡單實用，但有一個問題是共同存在的：指標體系中每個指標的權(quán)重需要主觀確定，以往研究大多采用層級分析或者專家打分的方法確定，在評價中加入了人為的因素，這樣就會降低評價的客觀性和科學性，影響最后的評價結(jié)果，從而容易出現(xiàn)失真的結(jié)論[9-10]，

而本

研究采用的評價方法為因子分析。因子分析法首先分析各個變量之間的相關(guān)性，然后將眾多的關(guān)系復雜的變量指標降維為幾個綜合性因子的統(tǒng)計學方法，該方法不受主觀權(quán)重的影響，分析結(jié)論相對客觀合理[7,11]。

五、實證分析

(一)對樣本數(shù)據(jù)進行歸一化

由于每個指標的單位是不同的，因此在進行評價之前首先要對數(shù)據(jù)進行歸一化處理，以消除量綱的影響，具體按公式(1)計算：

(1)

(二)檢驗因子分析法的適用性

將樣本的每個指標數(shù)據(jù)輸入SPSS19.0建立數(shù)據(jù)文件進行相關(guān)分析，可以得到樣本系數(shù)矩陣(見表2)。由表2可以看出，大部分指標間的相關(guān)系數(shù)都比較高，這說明指標變量間具有較強的線性關(guān)系，可以從中提取出公共因子，具有進行因子分析的基本條件。

另外，從表3可以看出Bartlett檢驗統(tǒng)計量的觀測值為782.543，相應的概率值小于0.001，遠小于一般顯著水平0.05，因此可以認為單位矩陣和相關(guān)系數(shù)矩陣具有顯著差異。同時，KMO檢驗值為0.824>0.8，所以，可以應用因子分析處理原有變量指標。

(三)計算特征值、特征值貢獻率和累積貢獻率

將49個縣市歸一化后的數(shù)據(jù)帶入SPSS19.0中運算，在計算過程中，采用主成分分析方法作為因子提取方法，可得相關(guān)特征值、特征值貢獻率和累積貢獻率(見表4)。

由表4可知，應選取2個因子，原因在于它們對樣本方差的累計解釋率達到了86.004%，大于85%。因此，提取2個因子就能對49個縣市的科技創(chuàng)新能力作出較好的解釋，其中F1的因子方差占全部方差的貢獻率比重最高，達74.632%，所以其綜合原有10個變量的能力最強；F2因子占全部方差的11.372%。這2個因子基本上融合了所有10項指標的信息，原來的10項指標可以轉(zhuǎn)化為2個綜合指標。

(四)計算因子得分和綜合得分

當完成對特征值的特征矩陣的計算后，還必須要根據(jù)因子載荷矩陣來計算每個因子的得分情況。由于因子載荷矩陣展示的是原始指標與所提取的因子間的線性關(guān)系，所以每個因子線性組合了原始指標變量，具體見表5。

表2 相關(guān)矩陣

表3 KMO和Bartlett 的檢驗

表4 解釋的總方差

注：提取方法為主成分分析。

表5 成分矩陣

以Xi表示第i個因子，F(xiàn)為各縣市科技創(chuàng)新能力的綜合得分，利用旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣，2個得分因子的表達式是:

F1=0.920X1+0.922X2+0.943X3+0891X4+0.907X5+0.818X6+0.949X7+0.884X8+0.829X9+0.473X10

(2)

F2=0.160X1+0.234X2-0.222X3-0.396X4-0.295X5-0.485X6+0.196X7+0.200X8+0.248X9+0.623X10

(3)

根據(jù)上面的公式和樣本數(shù)據(jù)可以計算出49個縣市2個因子的各自得分。以各因子的方差貢獻率占2個因子總方差貢獻率的比重作為權(quán)重進行加權(quán)平均，可以得到綜合因子F得分：

(4)

根據(jù)(4)式計算得出反映江蘇省各縣市科技創(chuàng)新能力評價的綜合得分，具體見表6。

表6 江蘇省各縣市科技創(chuàng)新能力評價得分

根據(jù)表6可以看出江蘇省縣域科技創(chuàng)新能力的排名，科技創(chuàng)新能力最強的是昆山市，得分為6.22，排在第一名；最弱的是泗洪縣，得分為0.12，排在最后一名。

從將表6的內(nèi)容按照地區(qū)整合(見表7)，可以發(fā)現(xiàn)蘇州地區(qū)縣域科技創(chuàng)新能力最強，排在前5位的全部來自蘇州；而科技創(chuàng)新能力最弱的地區(qū)為宿遷，后5位中有2個縣市來自宿遷地區(qū)。

從表6并結(jié)合因子分析的過程可以發(fā)現(xiàn)，影響科技創(chuàng)新能力的主要因素在于投入方面的因素，即地區(qū)科技人員的數(shù)量、地區(qū)社會R&D投入費用和地方財政科技支出，F(xiàn)1主要反映了這三個指標的作用，因此可以被稱為創(chuàng)新投入因子；F2則反映了創(chuàng)新的產(chǎn)出，重點反映了地區(qū)發(fā)明專利授權(quán)數(shù)量、當年高科技企業(yè)數(shù)量、當年高科技產(chǎn)品數(shù)量、當年科技進步獎數(shù)量，因此F2可以被稱為創(chuàng)新產(chǎn)出因子。蘇南地區(qū)科技創(chuàng)新能力較強的根本原因在于創(chuàng)新投入的絕對和相對比值較大，具有較強的優(yōu)勢；而蘇中和蘇北地區(qū)投入的相對較少，科技創(chuàng)新能力的劣勢比較明顯。

表7 江蘇省各縣市科技創(chuàng)新能力評價排名

六、結(jié)論和建議

根據(jù)實證分析可以知道，評價縣域創(chuàng)新能力的主要因子是投入，包括縣域科技人員的數(shù)量、縣域社會R&D投入費用和縣域財政科技支出，次要因子是產(chǎn)出，包括地區(qū)縣域發(fā)明專利授權(quán)數(shù)量、當年高科技企業(yè)數(shù)量、當年高科技產(chǎn)品數(shù)量、當年科技進步獎數(shù)量。

根據(jù)分析的結(jié)論，對于縣域科技創(chuàng)新能力的提升要尊重市場規(guī)律，鼓勵企業(yè)為市場競爭中的發(fā)展而投入，強調(diào)企業(yè)的創(chuàng)新主體地位；要給予縣域銀行適度的信貸權(quán)力和政策工具操作權(quán)力，加強貨幣政策傳導職能實現(xiàn)，激發(fā)縣域銀行對縣域科技創(chuàng)新的金融支持作用；可設立縣域企業(yè)創(chuàng)新轉(zhuǎn)型投資引導基金，實施創(chuàng)業(yè)發(fā)展配套政策；要增加財政科技支出，建議在財政預算允許的前提下，逐年提高全社會研發(fā)費用的比例；要調(diào)整財政支持研發(fā)項目的結(jié)構(gòu)，即加強向縣域地區(qū)的傾斜，尤其是向縣域企業(yè)申請的項目傾斜；要創(chuàng)建中心城市和縣市間的常態(tài)人才流動機制，培育和集聚人才隊伍，大力推進人才工程實施，要根據(jù)縣域科技創(chuàng)新和經(jīng)濟轉(zhuǎn)型發(fā)展的要求，充分發(fā)揮中心城市教育發(fā)達的優(yōu)勢，從各個高校和各個職業(yè)技術(shù)學院、學校為縣域科技創(chuàng)新和經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的發(fā)展不斷培養(yǎng)和輸送“白領(lǐng)”“藍領(lǐng)”后備人才。要鼓勵縣域企業(yè)申請發(fā)明專利，申報國家、省市高科技企業(yè)認證，申報各種科技進步獎。從而通過科技創(chuàng)新投入的可持續(xù)增加，不斷推出科技產(chǎn)出成果，推動縣域經(jīng)濟的轉(zhuǎn)型發(fā)展。

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