區(qū)域高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展量化評價實證研究

黃海濱，常 菁，鄭秋生，謝曉娟，張詩煬，張志強

(廣東省技術(shù)經(jīng)濟研究發(fā)展中心,廣東廣州 510070)

1 文獻綜述

1.1 企業(yè)創(chuàng)新評價相關(guān)研究

企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展評價可以分為企業(yè)個體評價、產(chǎn)業(yè)企業(yè)評價、區(qū)域企業(yè)評價等多個維度。區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展評價是以某一區(qū)域企業(yè)做集合，對其創(chuàng)新發(fā)展情況開展評價，評價結(jié)果對衡量區(qū)域經(jīng)濟科技發(fā)展有重要意義。針對區(qū)域高新技術(shù)企業(yè)評價，近年學(xué)界也有諸多研究，如，肖海蓮等［1］在理論分析基礎(chǔ)上通過調(diào)研和專家論證，構(gòu)建了廣東省高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新能力評價指標(biāo)體系,用于分析高新技術(shù)企業(yè)個體創(chuàng)新能力；吳秋菊等［2］面向廣西高新技術(shù)企業(yè)2016 年創(chuàng)新發(fā)展情況開展評價，運用高新技術(shù)企業(yè)的火炬統(tǒng)計數(shù)據(jù)，建立包括企業(yè)從業(yè)人員數(shù)、年末資產(chǎn)等15 個采集指標(biāo)，在此基礎(chǔ)上采用量化值加權(quán)函數(shù)法和層次分析法建立指標(biāo)權(quán)重；李健等［3］運用對京津冀地區(qū)高新技術(shù)企業(yè)研發(fā)人員、內(nèi)部研發(fā)經(jīng)費、新增固定資產(chǎn)等投入指標(biāo)，及有效發(fā)明專利數(shù)、新產(chǎn)品消費收入等產(chǎn)出指標(biāo)，運用2010—2017 年高新技術(shù)企業(yè)面板數(shù)據(jù)，綜合分析京津冀地區(qū)高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率，并提出了相關(guān)政策建議；李友俊等［4］通過創(chuàng)新績效技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化階段的13 個投入產(chǎn)出指標(biāo)，應(yīng)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）模型對2009—2016 年黑龍江省高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新績效進行評價，分析技術(shù)研發(fā)階段和成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率。

企業(yè)發(fā)展指數(shù)是評價企業(yè)發(fā)展程度與企業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ囊环N數(shù)據(jù)化標(biāo)準(zhǔn)，將研究樣本基準(zhǔn)時期的指標(biāo)原始數(shù)據(jù)運用一定方法綜合運算后，形成相應(yīng)的對應(yīng)關(guān)系和數(shù)據(jù)模型，然后將研究樣本考察時期的原始數(shù)據(jù)代入到相應(yīng)的模型中運算得出相應(yīng)的發(fā)展指數(shù)。這種評價方法，既立足于區(qū)域內(nèi)企業(yè)整體，又能科學(xué)呈現(xiàn)多個年度時間序列內(nèi)企業(yè)發(fā)展變化。企業(yè)發(fā)展指數(shù)構(gòu)建基本步驟如下：首先，合理選擇能夠體現(xiàn)研究目標(biāo)的指標(biāo)變量，構(gòu)建發(fā)展指數(shù)指標(biāo)體系；其次，選取合理的評價分析方法，對評測對象進行處理和測算；再次，根據(jù)相應(yīng)的發(fā)展指數(shù)模型計算指數(shù)結(jié)果；最后，對企業(yè)發(fā)展指數(shù)結(jié)果進行比較分析，了解企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展?fàn)顩r，預(yù)測企業(yè)未來發(fā)展?jié)摿挖厔荩?］。

京津冀大數(shù)據(jù)研究中心［6］通過企業(yè)發(fā)展指數(shù)對京津冀三地產(chǎn)業(yè)協(xié)同的最新進展情況進行了綜合性測度，研究發(fā)現(xiàn)京津冀產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展持續(xù)深化，三地企業(yè)依托各自特色優(yōu)勢加速流動，對津冀輻射帶動作用持續(xù)顯現(xiàn)。龐景安等［7］借鑒國際管理發(fā)展學(xué)院(IMD)國際競爭力評價的理論和方法研究構(gòu)建了我國企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的綜合指標(biāo)體系，利用該指數(shù)對我國各省份和工業(yè)行業(yè)的企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展情況進行動態(tài)監(jiān)測和科學(xué)評價。黃海濱等［8］提出針對高新區(qū)的高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)評價指標(biāo)體系、指數(shù)測算方法，并應(yīng)用廣東省高新區(qū)的高新技術(shù)企業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行實證測算，分析評價相關(guān)高新區(qū)高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的差異。

高新技術(shù)企業(yè)是按照科技部、財政部、國家稅務(wù)總局制定的管理辦法認(rèn)定，是區(qū)域創(chuàng)新重要主體，是區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新代表性群體，也是區(qū)域創(chuàng)新能力綜合體現(xiàn)。聚焦某一區(qū)域高新技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展，采用指數(shù)化的評價方式，不僅可以在縱向時間序列上量化評價區(qū)域高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展變化態(tài)勢，還可以用于對不同區(qū)域高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展進行比較分析，這為區(qū)域創(chuàng)新能力比較分析提供重要視角。

1.2 評價方法研究

1.2.1 主成分分析法

主成分分析法在一定條件下減少了變量個數(shù)，通過變量變換利用指標(biāo)間的相關(guān)關(guān)系，得到綜合的新指標(biāo)，可以說沒有損失原指標(biāo)的信息，但在確定主成分權(quán)重的時候用到了方差貢獻率做權(quán)重，這一點包含了主觀的成分。相比較而言，主成分分析法的計算運用軟件完成，相對較為簡單，該方法在學(xué)術(shù)研究中大量使用。易采橋等［9］運用主成分分析法對國有銀行財務(wù)報表的主要指標(biāo)進行分析，總結(jié)出財務(wù)報表中各個指標(biāo)對企業(yè)發(fā)展的影響程度。拓曉瑞等［10］構(gòu)建對外科技合作評價指標(biāo)體系，采用主成分分析法對時間跨度3 年、廣東省21 個地市的面板數(shù)據(jù)進行實證研究。鄭石等［11］選用主成分分析法，對我國31 個地區(qū)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展和農(nóng)業(yè)環(huán)境污染狀況進行了評價,揭示了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境污染之間的關(guān)系和矛盾，提出促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟和環(huán)境可持續(xù)發(fā)展的建議。蔣力等［12］利用主成分分析法，從風(fēng)險性、獲利性、效率性和成長性4 個方面對企業(yè)經(jīng)濟效益進行了綜合評價的實證研究。

1.2.2 熵值法

顏廷峰等［13］采用熵值法對區(qū)域企業(yè)自主創(chuàng)新能力進行了評價研究，提出了完善企業(yè)自主創(chuàng)新的優(yōu)化和調(diào)整對策。陳江濤等［14］構(gòu)建了區(qū)域科技創(chuàng)新能力評價指標(biāo)體系，運用熵值法進行分析，結(jié)果表明2003—2016 年廣東省總體科技創(chuàng)新能力顯著提升。劉和東等［15］構(gòu)建高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新鏈的評價指標(biāo)體系，采用熵值法測度其研發(fā)、商業(yè)化及創(chuàng)新鏈的耦合協(xié)調(diào)度，提出了相應(yīng)政策建議。熊亞輝［16］運用熵值法對河南中小創(chuàng)上市企業(yè)的成長能力實證分析，針對實證分析結(jié)果提出要加大中小企業(yè)扶持力度。

1.2.3 熵值-主成分分析

趙朝等［17］建立了吉林省城市質(zhì)量指標(biāo)體系，通過主成分分析和熵值法兩種方法對城市質(zhì)量相關(guān)指標(biāo)賦予權(quán)重，并對不同方法下的計算結(jié)果進行比較，提出提升吉林省各市州城市質(zhì)量的思路和方向。史學(xué)飛等［18］將主成分分析法與熵值法結(jié)合，建立低碳經(jīng)濟評價模型，分析天津市2000—2015 年低碳經(jīng)濟的發(fā)展?fàn)顩r，實證結(jié)果表明，低碳環(huán)境水平、低碳產(chǎn)業(yè)水平和居民生活水平是天津市低碳經(jīng)濟發(fā)展水平的主要影響因素。呂開宇等［19］采用主成分分析法和熵值法計算各地區(qū)農(nóng)業(yè)保險發(fā)展水平的綜合得分，據(jù)此進一步分析影響各地區(qū)農(nóng)業(yè)保險發(fā)展的因素。韓曉明等［20］結(jié)合主成分分析和熵值法，以100 余所高校為研究對象，構(gòu)建了高?？萍紕?chuàng)新能力評價指標(biāo)體系，并對研究對象的科技創(chuàng)新績效進行評價，針對目前科技發(fā)展存在校際和地區(qū)間不平衡問題，提出在構(gòu)建高?？萍紕?chuàng)新能力評價體系中應(yīng)引入質(zhì)量因子等新指標(biāo)，建議高?？萍紕?chuàng)新能力評價應(yīng)根據(jù)不同發(fā)展階段采用分類評價指標(biāo)體系。夏文飛等［21］通過運用2018 年我國31 個省份高新技術(shù)企業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，運用主成分法和熵值法，對創(chuàng)新資源投入能力、創(chuàng)新產(chǎn)出能力、創(chuàng)新支持能力、創(chuàng)新吸收與擴散能力等方面的15 個指標(biāo)進行量化賦權(quán)，實現(xiàn)對31 個省份高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展進行比較評價。

主成分分析法和熵值法被廣泛應(yīng)用于區(qū)域創(chuàng)新、企業(yè)創(chuàng)新分析研究，結(jié)合分析視角需求，通過分析變量指標(biāo)關(guān)聯(lián)權(quán)重，構(gòu)建分析評價指標(biāo)體系，獲得提供對研究對象的量化分析工具，是成熟有效的研究分析方法，但是之前學(xué)界運用相關(guān)方法對企業(yè)創(chuàng)新或者區(qū)域創(chuàng)新研究，或者評價對象是企業(yè)個體創(chuàng)新能力，或者評價周期是單一年度，或聚焦宏觀層面多個年度區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新投入產(chǎn)出效率，未對連續(xù)多個年度高新技術(shù)企業(yè)對區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展貢獻、創(chuàng)新實力、培育潛力進行指數(shù)化研究。近年，高新技術(shù)企業(yè)培育發(fā)展作為各省份落實創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略重要舉措，但發(fā)展成效不能僅僅通過單一指標(biāo)對比，亟需整合更多指標(biāo)的綜合性量化評價體系；評價周期放大至多個年度，便于時間序列分析；而且把高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展與區(qū)域創(chuàng)新、區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展貢獻結(jié)合，從區(qū)域創(chuàng)新管理視角研究高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展更有價值。運用主成分分析和熵值法構(gòu)建量化評價體系，根據(jù)區(qū)域創(chuàng)新管理需求，從對高新技術(shù)企業(yè)群體自身投入產(chǎn)出評價延伸拓展到高新技術(shù)企業(yè)群體對區(qū)域創(chuàng)新貢獻評價，基于多年度高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展數(shù)據(jù)，實證優(yōu)化多指標(biāo)多維度評價模型，以區(qū)域高新技術(shù)企業(yè)切入到區(qū)域創(chuàng)新量化評價，建立可跨年度、可跨區(qū)域應(yīng)用的高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展量化評價體系，具有重要研究探索價值和區(qū)域創(chuàng)新管理實踐意義。

2 評價方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 數(shù)據(jù)來源

科技部等相關(guān)部門持續(xù)多年推動高新技術(shù)企業(yè)發(fā)展，并把高新技術(shù)企業(yè)科技投入產(chǎn)出情況納入火炬統(tǒng)計范圍，各年度統(tǒng)計指標(biāo)穩(wěn)定連續(xù)，是高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展最具權(quán)威性的統(tǒng)計數(shù)據(jù)；自2008 年科技部、財政部、國家稅務(wù)總局制定《高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定管理辦法》以來，各省份現(xiàn)行高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定管理工作體系是依據(jù)國家三部門規(guī)定的條件標(biāo)準(zhǔn)、流程，認(rèn)定高新技術(shù)企業(yè)更加規(guī)范、統(tǒng)一。因此，結(jié)合數(shù)據(jù)連續(xù)性、穩(wěn)定性、可比性，本研究的實證評價選取2008—2019 年廣東省高新技術(shù)企業(yè)火炬統(tǒng)計相關(guān)數(shù)據(jù)指標(biāo)，同時結(jié)合2008—2019 年度廣東省統(tǒng)計相關(guān)數(shù)據(jù)指標(biāo)，構(gòu)建量化實證研究的基礎(chǔ)指標(biāo)。

2.2 評價方法及模型

在選取高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)評價模型時，考慮到初始的評價指標(biāo)數(shù)比較多，首先將利用主成分分析法對所選的指標(biāo)進行降維處理，將這些指標(biāo)歸納為少數(shù)幾個不相關(guān)的重要指標(biāo)，從而簡化計算和消除指標(biāo)之間的相關(guān)性；其次，選取熵值法對重要指標(biāo)進行客觀賦權(quán)，最后得出2008—2019 年廣東省高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展評價得分，作為區(qū)域高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展評價指數(shù)結(jié)果。

2.2.1 主成分分析法

主成分分析法是基于降維思想，將多個相關(guān)變量化為少數(shù)幾個不相關(guān)變量的統(tǒng)計方法，指標(biāo)篩選基本原理與步驟如下：（1）對指標(biāo)數(shù)據(jù)做標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除量綱影響。（2）每個主成分的方差貢獻率反映了該主成分占整個系統(tǒng)信息總量的比重，依慣例取累計方差貢獻率不低于85%的前k個主成分就可保證對系統(tǒng)重要信息的提取，在每個主成分中按照絕對值留取較大系數(shù)所對應(yīng)的那些指標(biāo)，使得保留的指標(biāo)都是與該主成分相關(guān)性較強的指標(biāo)，而刪去的都是對該主成分的影響可忽略不計的冗余信息。（3）采用相關(guān)分析法刪減重復(fù)性的指標(biāo)，即計算任意評價指標(biāo)X1與Y1之間的簡單相關(guān)系數(shù)r，規(guī)定一個用于刪減的臨界值r1，如果r＞r1，則根據(jù)重要性的主觀判斷刪除X1與Y1中的一個；否則，兩個皆留用。

2.2.2 熵值法

熵值法通過計算指標(biāo)的信息熵,根據(jù)指標(biāo)的相對變化程度對系統(tǒng)整體的影響來決定指標(biāo)的權(quán)重?；驹恚海?）數(shù)據(jù)的非負數(shù)化處理；（2）計算第j個指標(biāo)下第i個樣本占該指標(biāo)的權(quán)重；（3）計算第j個指標(biāo)的熵值；（4）計算第j項指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)；（5）根據(jù)各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，結(jié)合各樣本數(shù)據(jù)計算各樣本的綜合得分。具體步驟各公式分別如下：

式（1）中：Xij表示第i年第j項指標(biāo)的無量綱值；xij表示第i年第j項的原始數(shù)據(jù)；max(xij)表示第j項指標(biāo)的最大值；min(xij)表示第j項指標(biāo)的最小值。

式（2）中：Yij表示第i年第j項指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值；n表示年份。

式（3）中：ej表示第j項指標(biāo)的熵值。

式（4）中：Wj表示第j項指標(biāo)的權(quán)數(shù)；m表示指標(biāo)個數(shù)。

式（5）中：Si表示第i年綜合評價指數(shù)。

3 廣東省高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展評價實證分析

3.1 構(gòu)建區(qū)域高新技術(shù)企業(yè)評價基礎(chǔ)指標(biāo)

聚焦以區(qū)域高新技術(shù)企業(yè)切入到區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展影響評價，本研究認(rèn)為高新技術(shù)企業(yè)是區(qū)域科技高投入、高產(chǎn)出主體，區(qū)域高新技術(shù)企業(yè)群體發(fā)展壯大，其科技投入、科技產(chǎn)出、經(jīng)濟產(chǎn)出總量也持續(xù)增大，引領(lǐng)區(qū)域科技經(jīng)濟的發(fā)展。結(jié)合高新技術(shù)企業(yè)與區(qū)域創(chuàng)新聯(lián)動作用關(guān)系，構(gòu)建高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)，包含高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新實力、高新技術(shù)企業(yè)培育潛力、高新技術(shù)企業(yè)區(qū)域貢獻3 個分指數(shù)。整理2008—2019 年以來相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)相關(guān)指標(biāo)，其中火炬統(tǒng)計涉及高新技術(shù)企業(yè)科技投入產(chǎn)出指標(biāo)共13個（X1～X13），這些規(guī)模指標(biāo)構(gòu)成了高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新實力基礎(chǔ)性表征指標(biāo)；在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建單位科技投入產(chǎn)出、科技人員占比、研發(fā)投入占比等17個指標(biāo)（X13～X30），這些指標(biāo)表征高新技術(shù)企業(yè)培育潛力指標(biāo)。結(jié)合統(tǒng)計年鑒獲得的數(shù)據(jù)，圍繞高新技術(shù)企業(yè)科技投入產(chǎn)出在區(qū)域科技投入產(chǎn)出占比，構(gòu)建了10 個相關(guān)指標(biāo)（X31～X40），這些指標(biāo)表征高新技術(shù)企業(yè)對區(qū)域貢獻。由此，初步構(gòu)建了包括高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新實力、高新技術(shù)企業(yè)培育潛力、高新技術(shù)企業(yè)區(qū)域貢獻等3 個一級指標(biāo)，涵蓋40 個指標(biāo)的高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展評價基礎(chǔ)指標(biāo)體系，如表1 所示。

表1 高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展評價基礎(chǔ)指標(biāo)

3.2 利用主成分進行降維

運用SPSS19.0 軟件對上述指標(biāo)進行降維篩選。首先對2008—2019 年廣東省級層面數(shù)據(jù)指標(biāo)值進行檢驗，結(jié)果顯示KMO 統(tǒng)計量為0.857，且巴特利特球形檢驗值為20 154.091，自由度為780，顯著性水平（0.000）小于顯著性水平0.05，拒絕“零假設(shè)”，相關(guān)系數(shù)矩陣與單位矩陣有顯著差別，表明相關(guān)年度廣東省級層面數(shù)據(jù)適合進行主成分分析。

對標(biāo)準(zhǔn)化后的40 個指標(biāo)進行主成分分析，從表2 看，前7 個主成分的方差累計貢獻率為84.12%，說明前7個主成分基本包含了全部指標(biāo)具有的信息。

表2 基礎(chǔ)指標(biāo)關(guān)系數(shù)矩陣的特征值及方差貢獻率

為了方便挑選指標(biāo)，將7 個特征向量相關(guān)系數(shù)矩陣進行排列，詳見表3。可以看出，在第一主成分中，X14～X18、X21～X23、X28、X37、X38、X40的系數(shù)均小于0.1，表明這些變量對主成分1 的影響可以忽略不計，從而可以從主成分1 所屬批次中刪去；第二主成分中X1～X13、X24～X26、X29～X33、X35～X37的系數(shù)均小于0.1，表明這些變量對主成分2 的影響可以忽略不計，從而可以從主成分2 所屬批次中刪去；同理，可以刪去各主成分中影響較小的指標(biāo)變量。在此基礎(chǔ)上，在7 個批次的初選指標(biāo)中，用相關(guān)分析法做進一步的篩選。同時，結(jié)合廣東省高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展實際、數(shù)據(jù)可獲得性，確定廣東省高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展評價指標(biāo)體系。

表3 相關(guān)系數(shù)矩陣的特征向量

表3 （續(xù)）

3.3 熵值法確定指標(biāo)權(quán)重

以2008 年作為基準(zhǔn)年進行測算，根據(jù)公式（1）～（5），計算可得廣東省高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展評價指標(biāo)體系權(quán)重，結(jié)果如表4 所示，2008—2019 年廣東省高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)整體呈上升趨勢。其中，2009 年高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)出現(xiàn)下降，指數(shù)值由2008 年的100 下降為97，這是因為2008 年國家新修訂《高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定管理辦法》，對企業(yè)認(rèn)定高新技術(shù)企業(yè)采取了更為科學(xué)嚴(yán)格的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)，對認(rèn)定過程的要求更加規(guī)范，受此影響，新認(rèn)定高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量遠小于到期高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量；2010—2014 年高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)呈波動性下降趨勢，指數(shù)值由170 下降至到143；自2015 年起，高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)穩(wěn)步提升，這是因為2015 年廣東省把高新技術(shù)企業(yè)培育作為貫徹落實創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略首要舉措，高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)進入快速增長期；2019 年高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)為268，較2014 年增長1.87 倍，較2008 年增長2.68 倍。從二級指數(shù)方面來看：

表4 廣東省高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展評價指標(biāo)權(quán)重

表4 （續(xù)）

（1）高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新實力指數(shù)值由2008 年的100 增長到2019 年的1 672，整體處于上升趨勢。其中，2009 年高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新實力指數(shù)為72，同比下降27%；2010—2019 年高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新實力指數(shù)逐年增長，自2015 起增速較快，2019 年為1 672，同比增長97.8%，為2008 年的16.72 倍。

（2）高新技術(shù)企業(yè)培育潛力指數(shù)呈倒“U”型發(fā)展態(tài)勢，最高值出現(xiàn)在2010 年。其中，2008—2010 年高新技術(shù)企業(yè)培育潛力指數(shù)穩(wěn)步提升，2010年達140，為2008 年1.4 倍；自2011 年起，高新技術(shù)企業(yè)培育潛力指數(shù)緩慢下降，2019 年為43，這反映隨著越來越多企業(yè)培育認(rèn)定為高新技術(shù)企業(yè)，培育壯大高新技術(shù)企業(yè)群體規(guī)模的邊際潛力下降。

（3）高新技術(shù)企業(yè)區(qū)域貢獻指數(shù)呈波段式上升。2009 年高新技術(shù)企業(yè)區(qū)域貢獻指數(shù)降幅較大，同比下降33%；2010—2014 年高新技術(shù)企業(yè)區(qū)域貢獻指數(shù)略有下降；自2015 年起高新技術(shù)企業(yè)區(qū)域貢獻指數(shù)持續(xù)快速增長，2015 年為214，同比增長10.3%，到2019 年高新技術(shù)企業(yè)對全省區(qū)域貢獻能力進一步增強，區(qū)域貢獻指數(shù)達423，同比增長6.8%，較2008 年增長4.23 倍，這說明高新技術(shù)企業(yè)對廣東省經(jīng)濟科技貢獻提升明顯。

3.4 熵值-主成分分析法評價結(jié)果分析

將2008 年廣東省高新技術(shù)企業(yè)數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn)數(shù)據(jù)，量化測算廣東省高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展評價結(jié)果作為廣東省高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)，科學(xué)呈現(xiàn)相關(guān)年度廣東省高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展綜合情況及相關(guān)創(chuàng)新實力、培育潛力、區(qū)域貢獻變化，如表5 所示。

表5 2008—2019 年廣東省高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)

4 結(jié)論

本研究通過應(yīng)用主成分分析法和熵值法，研究構(gòu)建的區(qū)域高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展評價指標(biāo)體系經(jīng)實證，評價指標(biāo)由40 個減少至27 個，客觀賦權(quán)形成指標(biāo)權(quán)重更加科學(xué)，一級指數(shù)和3 個二級指數(shù)有利于從多維度量化評價區(qū)域高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展情況，而且可以延伸兼容多個年度時間序列周期，推廣應(yīng)用到國內(nèi)其他省份高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展評價，具有較強的研究分析價值和決策參考意義。從一級指數(shù)、二級指數(shù)來看，2008 年以來，廣東省高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)持續(xù)快速提升，創(chuàng)新實力指數(shù)和區(qū)域貢獻指數(shù)增長快，但是培育潛力指數(shù)下降。這主要是因為近年高新技術(shù)企業(yè)政策持續(xù)推廣，中小型高新技術(shù)企業(yè)比重持續(xù)提高，創(chuàng)新生態(tài)多樣化了，但是中小型企業(yè)創(chuàng)新效率卻沒有大型企業(yè)高，因此，高新技術(shù)企業(yè)群體數(shù)量將進入平緩期，未來工作重點由數(shù)量規(guī)模培育進入到規(guī)模效率提升階段，促進高新技術(shù)企業(yè)加強創(chuàng)新，做大做強，高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新實力和區(qū)域貢獻隨之提升，這也是未來廣東省高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展方向。為此，提出具體政策建議如下：

（1）調(diào)整高新技術(shù)企業(yè)發(fā)展政策。省市聯(lián)動優(yōu)化高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展政策體系，充分發(fā)揮財政政策靈活性和引導(dǎo)性作用，政策導(dǎo)向由數(shù)量型的認(rèn)定獎補轉(zhuǎn)變創(chuàng)新要素供給。支持高新技術(shù)企業(yè)聚集科技人才團隊，升級完善研發(fā)機構(gòu)，提高高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新投入能力，強化高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新資源整合能力，推動高新技術(shù)企業(yè)依托創(chuàng)新實現(xiàn)高成長發(fā)展，提升創(chuàng)新發(fā)展規(guī)模效應(yīng)。

（2）發(fā)揮金融對高新技術(shù)企業(yè)發(fā)展賦能作用。完善高新技術(shù)企業(yè)獲取信貸、風(fēng)險投資的融資風(fēng)險補償機制，降低企業(yè)融資成本，強化高新技術(shù)企業(yè)掛牌上市融資的支持政策；加強上市培育服務(wù)，大力扶持重點產(chǎn)業(yè)鏈高新技術(shù)企業(yè)在境內(nèi)外上市融資，支持企業(yè)借助金融資本加快創(chuàng)新發(fā)展，做大做強。

（3）強化高新技術(shù)企業(yè)對產(chǎn)業(yè)的支撐引領(lǐng)。高新技術(shù)企業(yè)對區(qū)域科技經(jīng)濟貢獻巨大，是區(qū)域核心創(chuàng)新主體，充分發(fā)揮高新技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新實力優(yōu)勢，面向廣東省戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)、未來型產(chǎn)業(yè)實施科技型領(lǐng)軍企業(yè)的梯次培育計劃，大力培育產(chǎn)業(yè)鏈缺位企業(yè)、核心企業(yè)，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)合體，強長板、補短板，加快構(gòu)建現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系，持續(xù)強化廣東省經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的創(chuàng)新動能。