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    基于因子分析的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力研究

    2019-02-26 07:38:26朱文韜
    關(guān)鍵詞:創(chuàng)新能力能力

    余 雷,朱文韜

    (1.巢湖學(xué)院工商管理學(xué)院,安徽巢湖,238000;2.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,安徽合肥,230063)

    2008年世界金融危機(jī)后,主要西方發(fā)達(dá)國家意識到制造業(yè)的重要性,紛紛提出新的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略,美國提出了“再工業(yè)化”戰(zhàn)略,德國提出“工業(yè)4.0計(jì)劃”,日本提出“工業(yè)價值鏈”戰(zhàn)略,意圖繼續(xù)占據(jù)價值鏈高端位置;基于數(shù)字化、智能化、網(wǎng)絡(luò)化生產(chǎn)制造技術(shù)的第三次工業(yè)革命蓄勢待發(fā)[1],對中國產(chǎn)業(yè)意味著創(chuàng)新機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存,但也為后發(fā)國家實(shí)現(xiàn)趕超提供了窗口期。在此背景下,中國為提升產(chǎn)業(yè)競爭力,提出“中國制造2025戰(zhàn)略”,大力發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)等高技術(shù)產(chǎn)業(yè),并具體通過供給側(cè)改革優(yōu)化重組,推動產(chǎn)業(yè)升級。

    國內(nèi)外學(xué)者對于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的評價有很多方法,第一種比較常用的是因子分析法,是選擇高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析,計(jì)算得分,比較不同區(qū)域或產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力[2-3]。第二種是DEA法與一般的回歸分析法。DEA模型通過投入-產(chǎn)出指標(biāo)對產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行深層次的評價,回歸分析主要是通過模型考查不同因素對創(chuàng)新效率的影響[4-5]。第三種是因子分析法與DEA、空間計(jì)量等方法的結(jié)合。有些學(xué)者意識到單純用因子分析法的不足,在因子分析后又繼續(xù)采用DEA、空間計(jì)量等方法進(jìn)行分析[6-7]。很多學(xué)者分別運(yùn)用這三種方法,從不同角度對中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力進(jìn)行評價,得出了有價值的結(jié)論。但從2008年以后,產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新環(huán)境發(fā)生深刻變革,原有的評價結(jié)論顯然已不適用新時期的產(chǎn)業(yè)發(fā)展。綜合不同方法的利弊,本文擬采取因子分析法,對2016年中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力進(jìn)行評價,以考查在新的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新背景下,中國不同區(qū)域的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力特征,為產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策制定提供決策參考。

    一、研究方法與變量測度

    (一)研究方法

    因子分析法是根據(jù)現(xiàn)在變量即具體指標(biāo)評測抽象因子的分析方法,最早由心理學(xué)家Chales Spearman在1904年提出,其基本思想是首先根據(jù)相關(guān)性的大小把變量分組,使得同組內(nèi)的變量相關(guān)性較高,而不同組的變量相關(guān)性較低,每組變量代表一個基本結(jié)構(gòu),然后通過對因子載荷矩陣等分析,根據(jù)方差貢獻(xiàn)率的大小來提取幾個能夠涵蓋大量原始數(shù)據(jù)的公因子,構(gòu)建因子模型,將原始觀察變量分解為因子的線性組合,最后根據(jù)綜合得分對研究對象進(jìn)行評價。這種方法在社會科學(xué)、自然科學(xué)、經(jīng)濟(jì)管理等眾多領(lǐng)域的綜合評價中得到廣泛運(yùn)用。其基本模型如下。

    式中,x1,x2???xp為p個原有變量,是均值為0,標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)化標(biāo)量;F1,F2???Fm為原有變量的公因子,m?p,ξ1,ξ2???ξp為原有變量的特殊因子,公因子Fi和特殊因子ξi是相互獨(dú)立的變量,并有服從正態(tài)分別為;矩陣apm為因子載荷,其元素aij表示第子i個變量在第j主因子上的負(fù)荷。因子分析模型的矩陣表達(dá)式為:

    (二)變量選擇與數(shù)據(jù)來源

    高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力就是將高科技知識轉(zhuǎn)化為高技術(shù)新產(chǎn)品或新工藝,推動高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的能力。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力評價涉及面廣、蘊(yùn)涵信息量大,建立高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力評價指標(biāo)體系,其重點(diǎn)是要科學(xué)、合理地選擇評價指標(biāo),能夠全面、客觀地反映各地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的動態(tài)發(fā)展趨勢、現(xiàn)狀及潛力[8]。關(guān)于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的評級指標(biāo)體系有很多,大多是從創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出角度選擇相應(yīng)變量進(jìn)行評價,汪良兵等[9]把高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力系統(tǒng)分為產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新技術(shù)研發(fā)子系統(tǒng)、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新技術(shù)吸收子系統(tǒng)、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新環(huán)境子系統(tǒng)和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出子系統(tǒng)。各系統(tǒng)關(guān)系如圖1所示。

    圖1 產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力系統(tǒng)

    高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力評價借鑒汪良兵等提出的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng),把高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力一級指標(biāo)分為產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研發(fā)能力、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新技術(shù)吸收能力、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新環(huán)境支持和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出能力。產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研發(fā)能力是各產(chǎn)業(yè)自身的研發(fā)能力,二級指標(biāo)選擇R&D活動人員折合全時當(dāng)量、R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支持、新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費(fèi)支出;產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新技術(shù)吸收能力是產(chǎn)業(yè)借助外部資源提升創(chuàng)新能力,二級指標(biāo)選擇技術(shù)改造經(jīng)費(fèi)支出、技術(shù)引進(jìn)經(jīng)費(fèi)支出、消化吸收經(jīng)費(fèi)支出、購買國內(nèi)技術(shù)經(jīng)費(fèi)支出;產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新環(huán)境支持能力是企業(yè)創(chuàng)新獲得政府支持、平臺支持等,二級指標(biāo)選擇政府資金、研發(fā)機(jī)構(gòu)數(shù)、機(jī)構(gòu)經(jīng)費(fèi)支出、機(jī)構(gòu)儀器設(shè)備;產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出能力是研發(fā)轉(zhuǎn)化實(shí)現(xiàn)市場價值的能力,二級指標(biāo)選擇申請專利數(shù)、發(fā)明專利數(shù)、新產(chǎn)品銷售收入,共計(jì)14個二級指標(biāo),具體見表1所示。

    本文數(shù)據(jù)來源于2017年《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》,根據(jù)年鑒整理出了31個省級區(qū)域2016年的上述14個指標(biāo)的數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)缺少的港澳臺地區(qū)除外),對于新疆、青海、寧夏等地區(qū)部分指標(biāo)數(shù)據(jù)缺失,采取兩種處理方法:一是以上年度該指標(biāo)數(shù)據(jù)代替,二是以相鄰省份該指標(biāo)加權(quán)平均數(shù)替代[10]。數(shù)據(jù)處理采用SPSS22.0軟件,首先對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO和Bartlett的檢驗(yàn),確認(rèn)是否可以做主成分分析;然后進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,消除不同量綱的影響;最后對標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)做主成分分析。

    表1 中國區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力評價指標(biāo)

    二、實(shí)證分析

    (一)KMO和Bartlett的檢驗(yàn)

    為驗(yàn)證數(shù)據(jù)是否可以做主成分分析,一般先做KMO和Bartlett檢驗(yàn),利用SPSS22.0軟件對2016年31個省市的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn),從輸出結(jié)果來看(見表2),KMO統(tǒng)計(jì)量為0.794>0.6;Bartlett的球形度檢驗(yàn)sig值為0.000<0.005,拒絕原假設(shè),因此指標(biāo)數(shù)據(jù)適合做主成分分析。

    表2 KMO與Bartlett檢驗(yàn)

    (二)提取公因子

    利用SPSS22.0做主成分分析,計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值和相應(yīng)的特征向量,然后得到主成分解釋方差百分比,運(yùn)算結(jié)果見表3,根據(jù)特征值大于1的原則提取公因子,可以發(fā)現(xiàn),前2個公因子的初始分特征值別為11.028、1.645,都大于1,其他12個公因子的初始特征值都小于1,且這兩個公因子的方差累計(jì)貢獻(xiàn)率分別是78.77%、11.749%,方差累積貢獻(xiàn)率之和達(dá)到90.52%,遠(yuǎn)大于70%的基本要求,說明前2個公因子能夠很好地反映14個研究指標(biāo)的信息,因此可以提取前兩個公因子,分別為主成分F1、F2。

    表3 解釋的總方差

    表4 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣a

    為了更好地展現(xiàn)公因子提取的效果,在SPSS22.0中采取Kaiser標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn),在3次迭代中收斂,主成分F1、F2在各研究指標(biāo)上載荷見表4所示,根據(jù)指標(biāo)因子載荷值>0.5分類。

    主成分F1用于解釋指標(biāo)R&D人員折合全時當(dāng)量(X1)、R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出(X2)、新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費(fèi)支出(X3)、技術(shù)引進(jìn)經(jīng)費(fèi)支出(X4)、購買境內(nèi)技術(shù)經(jīng)費(fèi)支出(X6)、技術(shù)改造經(jīng)費(fèi)支出(X7)、研發(fā)機(jī)構(gòu)數(shù)(X9)、研究機(jī)構(gòu)經(jīng)費(fèi)支出(X10)、研發(fā)機(jī)構(gòu)儀器設(shè)備(X11),可以發(fā)現(xiàn)這些指標(biāo)主要包括產(chǎn)業(yè)研發(fā)能力指標(biāo)、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的環(huán)境支持能力指標(biāo),因此可以把主成分F1定義為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的研發(fā)能力。

    主成分F2用于解釋指標(biāo)消化吸收經(jīng)費(fèi)支出(X5)、技術(shù)改造經(jīng)費(fèi)支出(X7)、專利申請數(shù)(X12)、發(fā)明專利(X13)、新產(chǎn)品銷售收入(X14),這些指標(biāo)主要是反映產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的消化吸收和產(chǎn)出的能力,因此可以把主成分F2定義為產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的轉(zhuǎn)化產(chǎn)出能力。

    通過公式(2),主成分得分等于觀測指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值與因子載荷aij旋轉(zhuǎn)矩陣的乘積和,根據(jù)表5,可寫出主成分F1、F2得分函數(shù)表達(dá)式(3)、(4),但是僅有這兩組得分,還無法反映高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的綜合情況,因此以各主成分的特征值貢獻(xiàn)率為權(quán)重對主成分加權(quán),根據(jù)表3,可得到高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的綜合得分函數(shù)表達(dá)式(5)。

    (三)計(jì)算因子得分

    根據(jù)主成分函數(shù)表達(dá)式(3)、(4)、(5),利用Excel軟件計(jì)算出2016年全國31個省市的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力主成分F1、F2、F綜的得分,并進(jìn)行排名,具體見表6所示。

    主成分F1得分為正值的有廣東、江蘇、山東、浙江、北京、上海、四川7個省市,其他區(qū)域得分均為負(fù)值,總體來看東部地區(qū)優(yōu)于中西部地區(qū)。主成分F1為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)自身的創(chuàng)新研發(fā)能力,是產(chǎn)業(yè)自身的創(chuàng)新能力,需要大量的人力物力投入,這些區(qū)域除四川以外均為東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)域,政府和企業(yè)自然有實(shí)力對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)自身的創(chuàng)新研發(fā)能力投入,所以他們的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研發(fā)能力自然較強(qiáng)。其中得分大于1的有廣東和江蘇,分別為4.943和1.520,其說明產(chǎn)業(yè)發(fā)展開始轉(zhuǎn)向以創(chuàng)新驅(qū)動。廣東和浙江近年來實(shí)施“騰籠換鳥”戰(zhàn)略,驅(qū)動產(chǎn)業(yè)升級,效果顯著,產(chǎn)業(yè)自身創(chuàng)新研發(fā)能力在不斷提升,特別是廣東表現(xiàn)突出。值得關(guān)注的是四川得分為0.008,雖然較低,但是在產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研發(fā)能力排名第七,處于第一梯隊(duì),在以人工智能和“互聯(lián)網(wǎng)+”為代表的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新環(huán)境下,產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新升級有了窗口期,后發(fā)地區(qū)加大投入,有實(shí)現(xiàn)彎道超越的可能。在中西部地區(qū),得分為負(fù)值但排名靠前的省份有湖北、安徽、湖南、河南、重慶、江西、河北等,其產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研發(fā)能力也有很大的潛力,處于不斷上市的趨勢。分值為負(fù)值且較低有廣西、云南、貴州、西藏等11個省,幾乎全部為西部地區(qū)的省份,說明西部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研發(fā)能力在全國處于較低水平,究其原因,主要是經(jīng)濟(jì)實(shí)力弱、創(chuàng)新投入不足、發(fā)展觀念落后等。

    表5 因子得分矩陣

    在主成分F2得分為正值的有江蘇、福建、浙江、山東、安徽、河北、湖南、河南、江西9個省,其余省市均為負(fù)值。比較特殊的在F1得分較高的上海、北京、廣東反而得分較低,這恰恰是高技術(shù)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力強(qiáng)的表現(xiàn),主要原因是主成分F2是產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的轉(zhuǎn)化產(chǎn)出能力,突出的是產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的技術(shù)應(yīng)用能力,表現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)鏈的生產(chǎn)環(huán)節(jié),而這些區(qū)域正是生產(chǎn)環(huán)節(jié)大量轉(zhuǎn)移的區(qū)域,說明上海、北京、廣東等地已經(jīng)成為研發(fā)中心的集聚區(qū)。在這九個省市中有安徽、河北、湖南、河南、江西5個中部地區(qū)省份,占50%以上,說明中部地區(qū)在產(chǎn)業(yè)原創(chuàng)能力缺乏的情況下,更加重視從外部獲取創(chuàng)新資源進(jìn)行轉(zhuǎn)化吸收。得分為負(fù)值靠前的也大多數(shù)為中西部地區(qū)省市,特別是廣西、重慶、貴州等地近年來利用產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的區(qū)位優(yōu)勢,大力發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè),承接電子信息產(chǎn)業(yè),創(chuàng)新商業(yè)模式,產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的應(yīng)用能力表現(xiàn)突出。

    主成分F綜是以方差貢獻(xiàn)為權(quán)重,根據(jù)F1、F2的得分計(jì)算得到,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力得分為正值的有廣東、江蘇、浙江、山東、福建、上海6個省市,全部為東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)省份,表明這些區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效水平高于全國平均水平,其余省份產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力得分都是負(fù)值。根據(jù)趙玉林等對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力強(qiáng)弱五級標(biāo)準(zhǔn)的劃分[11]。產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力強(qiáng),得分在1以上,有廣東和江蘇,特別是廣東得分達(dá)到4.038,遠(yuǎn)超過第二名的1.905;產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力較強(qiáng),得分在0~1之間,有浙江、山東、福建、上海;創(chuàng)新能力一般,得分在-0.199~0之間,有北京、安徽、四川、湖北、湖南、河南;產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力較弱,得分在-0.40~0.20之間,有重慶、河北、陜西、江西、遼寧、貴州、黑龍江、吉林、云南、廣西、山西、內(nèi)蒙古、甘肅、寧夏、海南、新疆;創(chuàng)新能力較弱,得分在-0.4以下,有青海和西藏。

    三、結(jié)論與對策建議

    采取因子分析法,利用SPSS22.0測算了2016年中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的14個指標(biāo)的相關(guān)值。首先,根據(jù)初始特征值大于1原則,提取了F1、F2兩個主成分并命名為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的研發(fā)能力和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的轉(zhuǎn)化產(chǎn)出能力;其次,根據(jù)因子分析法模型寫出了成分F1、F2、F綜的得分函數(shù)表達(dá)式;最后,據(jù)此表達(dá)式計(jì)算出中國31個省市2016年的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研發(fā)能力得分、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的轉(zhuǎn)化產(chǎn)出能力得分以及高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力綜合得分,根據(jù)分析得到以下幾點(diǎn)結(jié)論和建議。

    第一,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研發(fā)能力方面,東部發(fā)達(dá)地區(qū)優(yōu)于中西部地區(qū),在新的產(chǎn)業(yè)革命環(huán)境下,中西部也有實(shí)現(xiàn)趕超的可能。從主成分高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研發(fā)能力F1得分情況來看,以廣東、江蘇、山東、浙江為代表的東部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新自身研發(fā)能力明顯高于中西部地區(qū),在東部地區(qū)廣東、江蘇明顯優(yōu)于其他東部地區(qū)省份。中西部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研發(fā)能力較弱,得分普遍為負(fù)值,但是也有表現(xiàn)優(yōu)秀的,比如四川省為0.008;湖北、安徽、湖南、河南、重慶、江西、河北等省份得分雖然為負(fù)值,但是產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研發(fā)能力有很大的發(fā)展?jié)摿?,在新的產(chǎn)業(yè)革命環(huán)境下,產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新打破了等級秩序,中西部地區(qū)有實(shí)現(xiàn)超越發(fā)展的可能。因此,對東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力不足的省份來說,要繼續(xù)加大投入,注重淘汰落后產(chǎn)業(yè);對中西部地區(qū)來說,一方面要加大投入,另一方面還要改變高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新方式,抓住新一輪產(chǎn)業(yè)革命的發(fā)展機(jī)會,實(shí)現(xiàn)超越發(fā)展。

    第二,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新轉(zhuǎn)化產(chǎn)出能力方面,東部發(fā)達(dá)地區(qū)的部分省市依然具有優(yōu)勢,產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移造成東部地區(qū)內(nèi)部差異明顯,中西部地區(qū)的省市表現(xiàn)突出。F2得分為正的9個省市中,前4名為東部的江蘇、福建、浙江、山東,但是上海、北京、廣東的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新轉(zhuǎn)化產(chǎn)出能力得分較低,究其原因是產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新應(yīng)用主要表現(xiàn)在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)制造環(huán)節(jié),而東部地區(qū)制造業(yè)的生產(chǎn)環(huán)節(jié)大量轉(zhuǎn)移到中西部地區(qū),這可以部分解釋中西部地區(qū)在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新轉(zhuǎn)化產(chǎn)出能力方面較為突出。在F2得分為正的前9名中,有5個是中部的省份,其余像重慶、江西、貴州、廣西等地也表現(xiàn)突出,說明中西部地區(qū)在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)原創(chuàng)能力缺乏的情況下,主要資源投向技術(shù)吸收和引進(jìn);另一方面中西部地區(qū)對東部高技術(shù)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的承接也拉高了這方面的能力。對東部地區(qū)來說要成為產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的策源地,重視創(chuàng)新技術(shù)的轉(zhuǎn)化應(yīng)用,避免空心化;對中西部地區(qū)來說要加大對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)環(huán)節(jié)的承接,帶動產(chǎn)業(yè)自身的創(chuàng)新能力。

    第三,總體來說,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的綜合能力表現(xiàn)為東部強(qiáng)、中西部弱,有明顯的層級關(guān)系。東部地區(qū)省份基本都在產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力較強(qiáng)及以上等級,中西部地區(qū)都在產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力弱等級。這種結(jié)果一方面與主成分F綜的計(jì)算方式有關(guān),因?yàn)橹鞒煞諪1占比達(dá)到86.6%,東部地區(qū)的F1分值普遍較高,因此東部地區(qū)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力F綜優(yōu)于中西部地區(qū)。根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的劃分,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力較強(qiáng)級以上的8個省市,全部位于東部地區(qū);另一方面是整體經(jīng)濟(jì)實(shí)力決定了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力,產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新需要大量的投入,東部經(jīng)濟(jì)實(shí)力強(qiáng)大,投入較多,所以產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力強(qiáng)。因此對中西部地區(qū)來說,不僅要重視產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的轉(zhuǎn)化吸收能力,還要加大產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的自身研發(fā)能力投入。

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