戴万亮，李庆满，李大庆（渤海大学管理学院，辽宁锦州 121013）

基于创新过程系统的区域高技术产业竞争力评价

戴万亮，李庆满，李大庆
（渤海大学管理学院，辽宁锦州 121013）

基于创新过程系统，将区域高技术产业竞争力分为创新投入、创新产出、创新扩散与创新支持4个维度。采用因子分析法和聚类分析法，分析并评价了2013年31个省市的高技术产业竞争力。研究结果表明：各个区域在创新过程系统不同维度的表现并不一致；高技术产业园区对高技术产业发展具有引领和示范作用；区域高技术产业依赖于区域经济的发展，并作用于区域经济的发展。针对中国高技术产业现状，提出了促进高技术产业竞争力提升的对策与建议。

研究与开发管理；创新过程系统；高技术产业；竞争力；评价

高技术产业是指国民经济行业中R＆D投入强度（即R＆D经费支出占主营业务收入的比例）相对较高的行业，一般包括医药制造业、航空航天器及设备制造业、电子及通信设备制造业、计算机及办公设备制造业、医疗仪器设备及仪器仪表制造业和信息化学品制造业6大类[1]。科技是第一生产力，高技术产业是拉动区域经济快速发展的重要引擎。党的“十八大”明确强调了要实施创新驱动发展战略。高技术产业作为创新驱动发展战略实施的先导，对区域创新与经济发展的引领和支撑作用日益增强。在中国经济发展“新常态”下，评价并研究高技术产业的竞争力，并在此基础上探讨提升高技术产业竞争力进而促进创新驱动发展战略的有效实施具有重大的现实意义。

近年来，创新问题与高技术产业问题的研究逐渐深入，对高技术产业竞争力的评价也引起了学者的关注。一方面，研究的焦点在于高技术产业国际竞争力的评价。穆荣平[2]从竞争能力、竞争潜力、竞争态势、竞争环境等方面构建了中国高技术产业国际竞争力的评价指标体系；段婕等[3]研究发现，中国高技术产业的国际竞争力呈现逐年递增的态势，但劳动生产率较发达国家相比仍较低，加大研发投入及专业人才的培养是提升中国高技术产业国际竞争力的必要途径。另一方面，研究的焦点在于区域高技术产业竞争力的评价。李晓梅等[4]从技术开发动力、技术转化和技术收益3个方面评价了辽宁省高技术产业竞争力，提出有助于辽宁省高技术产业发展的对策建议；马向阳等[5]基于协同原理构建了高技术产业竞争力的评价模型，对天津市高技术产业竞争力进行了分析，并从增大投入、增强政府支持、加强产学研结合及构建产业链等角度提出了对策建议；戴万亮等[6]利用DEA模型评价了中国5个行业在17个省市的高技术产业科技活动有效性并加以聚类，从追求效率、追求精益、协同发展和加强政策引导等方面提出了对策建议。

目前，高技术产业竞争力评价研究处于起步阶段，并没有形成统一的范式。竞争力评价的关键在于评价指标体系的构建。已有的研究对此并未形成共识，大大削弱了研究结论的适用性。为了解决这一问题，本研究基于系统论，从创新过程系统的角度构建高技术产业竞争力的评价模型，并实证评价区域高技术产业竞争力，以期提出更为可行的对策与建议，促进高技术产业的健康发展，并带动区域经济的和谐发展。

1　评价指标体系的构建

1.1创新过程系统逻辑模型

所谓系统，是2个或2个以上要素相互联系、相互作用的综合体[7]。也就是说，如果对象集满足至少包含2个以上的不同要素及不同要素间存在某种联系这2个条件，则称该对象集为系统。一方面，创新系统由不同的要素所组成，一般可以分为创新环境、创新主体和创新资源3个子系统[8]。另一方面，创新系统各子系统间及内部相互影响、相互作用，子系统间的互动作用影响创新系统的整体功能。创新满足系统的2个条件，所以创新是一个系统。

基于价值链理论，创新过程是一个系统动态变化的过程，创新过程系统能够从本质上体现创新的价值转化与价值增值过程[9－10]。创新过程系统可以分为创新投入子系统、创新产出子系统、创新扩散子系统和创新支持子系统[11]。其中，创新投入子系统反映创新活动开展的意愿与投入力度，是创新的主动力驱动和关键；创新产出子系统反映创新活动开展的程度与结果，是创新效果的显性表征；创新扩散子系统反映创新活动的市场化程度与途径，是创新成果在创新主体间流动的渠道；创新支持子系统反映创新活动的现实背景与情景，是创新资源流动与增值的桥梁和催化剂。

1.2高技术产业竞争力评价指标体系

高技术产业竞争力主要体现为创新能力的高低。基于创新过程系统逻辑模型，并考虑科学性、简便性与可得性原则，本文从创新投入、创新产出、创新扩散和创新支持4个维度构建了高技术产业竞争力评价指标体系，如表1所示。

表1　高技术产业竞争力评价指标Tab.1 Evaluation index of high－tech industry competitiveness

2　实证分析及结果

2.1数据来源与研究方法

研究对象为北京等31个省市的高技术产业。根据高技术产业竞争力评价指标体系，本研究关于创新投入、创新产出和创新扩散方面的原始数据来源于《中国高技术产业统计年鉴2014》，相应的创新支持方面的原始数据来源于《中国统计年鉴2014》和《中国科技统计年鉴2014》。

因子分析法和多目标线性加权法是竞争力评价的基本方法。多目标线性加权法包含原始数据变量，但由于采用主观权重，导致客观性较差，且容易导致评价结果失真。因子分析法通过客观赋权消除了指标间相关性造成的影响，在降低工作量的同时保证了评价结果的客观性。因此，本研究在第一阶段高技术产业创新过程系统各个维度竞争力的评价时采用因子分析法；第二阶段高技术产业整体竞争力评价时通过均方差法赋权加以综合；第三阶段采用聚类分析方法，对高技术产业加以聚类。数据处理过程借助SPSS18.0加以实现，最终结果如表2所示。

表2　高技术产业竞争力评价结果Tab.2 Evaluation results of high－tech industry competitiveness

2.2高技术产业创新系统各子系统竞争力评价

因子分析是用较少的、独立的因子变量代表原来变量的大部分信息。假设xp为p个原有变量，Fm为m个因子变量，则因子分析的数学模型为

通过回归法计算因子得分，得出每一个维度的总体评价，即

Fn＝βn1x1＋βn2x2＋…＋βnpxp。

表2的第2列和第3列为高技术产业创新投入维度的评价得分与排序，广东、上海、山东和北京得分较高，说明这4个省市高技术产业的人力投入和经费投入较高，创新投入较为充足。表2的第4列和第5列为高技术产业创新产出维度的评价得分与排序，广东、浙江、北京和上海得分较高，说明这4个省市高技术产业的直接产出和间接产出较高，创新产出效果较好。表2的第6列和第7列为高技术产业创新扩散维度的评价得分与排序，广东、江苏、上海和天津得分较高，说明这4个省市高技术产业的扩散条件和扩散表现较好，创新扩散效果较好。表2的第8列和第9列为高技术产业创新支持维度的评价得分与排序，北京、江苏、天津和上海得分较高，说明这4个省市高技术产业的经济支持、教育支持和政策支持较为完备，创新支持的支撑效果较好。

2.3高技术产业竞争力综合评价

由各维度竞争力评价可以看出，各省市高技术产业在不同维度的表现并不一致，仅上海市高技术产业在创新投入、创新产出、创新扩散和创新支持方面均表现出色，其余各省市或多或少存在某一方面的不足。例如：广东省在创新投入、创新产出及创新扩散方面表现优异，但在创新支持维度与其他3个维度的表现并不匹配；辽宁省在创新支持维度处于中国较为领先的行列，而其创新扩散维度仅处于全国中游水平。因此，有必要从总体上对高技术产业竞争力加以评价。

为保证评价的客观性，在对高技术产业进行总体竞争力评价时，采用“差异驱动”的均方差法客观赋权。设fi为i维度的客观权重，Fij为j地区i维度的因子得分，则

j地区综合得分为

表2的第10列和第11列为高技术产业总体竞争力的评价得分与排序，广东高技术产业竞争力优势十分明显，为中国高技术产业的发展树立了标杆，这与其大力加大创新投入、促进创新产出和扩大创新扩散的努力密切相关。以深圳国家自主创新示范区的设立为契机，广东省把增强自主创新能力作为推进高技术产业发展方式转变的核心，强化创新基础建设，着力突破关键核心技术，大力推进高技术产业创新成果产业化，推动高技术产业高端化、集群化、开放式发展，从而形成了以电子信息制造业为主导、生物和新材料等产业快速发展的良好发展态势。上海紧随其后，上海在创新投入、创新产出、创新扩散与创新支持等方面均处于中国前列。2011年，上海设立了张江国家自主创新示范区，在雄厚的科技力量支撑下，上海市根据“上海建设具有全球影响力的科技创新中心”的要求，以提升自主创新能力为核心，优化政策支持方式，深化产学研合作机制，使电子及通信设备制造业、电子计算机及办公设备制造业等高技术制造业得到了蓬勃发展。高技术产业较为发达的江苏、北京、天津等省市的竞争力也处于中国上游水平。其中：北京市高技术制造业产值突出，以信息服务业和研发业为主的高技术服务业增长迅速；江苏省新能源、新材料、新医药产业规模处于中国前列，但由于过多地从事模仿创新，导致创新产出并不显著；天津市电子信息技术、先进制造技术和生物技术三大高技术产业优势明显，但由于科研分散及低水平重复，导致创新产出的先进性和适应性不强。从高技术产业竞争力的总体评价来看，创新投入、创新产出、创新扩散与创新支持的均衡发展对于高技术产业竞争力的提升至关重要。

2.4聚类分析

为了更为清晰地了解不同省市高技术产业的相似性，也为了使政策更具有针对性，本研究基于创新过程系统评价结果，对高技术产业加以聚类。数据分析显示，所研究区域的高技术产业可以分为6类，如表3所示。

聚类分析与中国经济区域划分比较契合，中西部地区高技术产业竞争力偏弱，东部地区表现较好。东北地区的辽宁处于领先地位，其余两省表现一般。研究发现，除了与数据表现、竞争力评价及经济区域划分相吻合以外，聚类分析结果与《中国区域创新能力报告2014》的研究结果也比较契合[12]。第1类只有广东省一个区域，可以发现，广东省高技术产业在创新各个维度均表现不俗，创新投入、创新产出与创新扩散均位居中国首位，仅创新支持略逊一筹，但仍位居全国第7，形成一枝独秀的局面。第2类包括北京、辽宁、上海和山东4个区域，其在创新4个维度的竞争力均处于全国前列，北京和上海已基本进入创新驱动发展阶段，山东和辽宁正处于投资驱动转向创新驱动的过渡阶段。第3类包括天津、江苏、浙江、四川、陕西5个区域，这5个区域高技术产业总体竞争力均位于全国前列，有些维度处于全国领先位置，已基本进入创新驱动发展阶段或正向创新驱动过渡。但这5个区域均在某一个维度表现较差，甚至在全国倒数，导致其高技术产业发展较为缓慢。第4类包括河北等8个区域，其高技术产业总体竞争力处于全国中游，且创新各个维度也处于全国中上游，整体发展较好，处于奋力追赶阶段。第5类包括山西等11个区域，其高技术产业总体竞争力处于全国下游，创新各个维度表现也较为落后，处于有待提升阶段。第6类包括福建和河南2个区域，是2个很特殊的个体。福建省高技术产业竞争力处于全国中游，其在创新投入和创新支持2个维度表现良好，但在创新产出和创新扩散维度却远远落后，说明其过于重投入、轻产出。河南省高技术产业虽然处于全国最后一位，且在创新投入和创新产出2个维度均位列末端，但在创新扩散和创新支持2个维度表现较好，说明其更加关注初级创新而忽视了可持续发展的重要性。这2个奇异的个体，再一次验证了前文所述创新各个维度均衡发展的重要性。

表3　高技术产业竞争力的聚类分析结果Tab.3 Clusters analysis of high－tech industry competitiveness

3　主要结论与对策建议

3.1研究结论

基于创新过程系统，本文采用因子分析法和聚类分析法，分析并评价了2013年北京等31个省市高技术产业各维度竞争力和总体竞争力，主要研究结论如下。

第一，基于创新过程系统，各区域高技术产业在创新不同维度的表现并不一致。以广东省为例，其在创新投入、创新产出和创新扩散方面的表现位居全国首位，但创新支持维度仅位列全国第7位。这一方面说明基于创新过程系统的高技术产业竞争力评价具有可操作性，另一方面说明高技术产业竞争力是一个多维度的复杂系统，创新某一维度的表现并不能完全代表整个系统的表现。

第二，高技术产业园区对于高技术产业发展具有引领和示范作用。整体竞争力评价结果表明，广东省高技术产业一枝独秀，北京、辽宁、上海和山东等高技术产业表现也比较突出。在国家级自主创新示范区的带动和影响下，这几个区域高技术产业取得了丰硕的成果。

第三，聚类分析结果表明，区域高技术产业发展呈现明显的聚类态势。一方面，高技术产业发展有赖于区域经济的发展程度；另一方面，高技术产业的发展对于区域经济发展有巨大的带动作用。

3.2对策建议

针对本文的研究结果，基于创新过程系统，本文认为可以从以下4个方面着手提高中国高技术产业竞争力。

第一，加大创新投入。企业是创新主体，企业研发投入是高技术产业竞争力提升的前因变量。一方面，高技术企业要加大研发人力投入力度，引进和培养掌握核心创新技术并具备创新能力的高层次人才[13]；另一方面，加大研发经费投入力度，拓宽融资渠道，并适当倾斜新产品及原始创新的经费支持。

第二，提升创新产出能力。导致部分区域高技术产业竞争力不高的一个主要原因在于无法有效地将创新投入转化为创新产出，天津、江苏和福建等区域便面临这样的困境[14]。在进行技术创新的同时，不能忽视管理机制创新的重要性。优化研发流程，重视研发效率，建立完备的创新激励机制，可以有效地提高创新产出能力。

第三，促进创新扩散。创新的根本要义在于创新成果的市场化，创新扩散能力的不足是部分区域高技术产业发展缓慢的主要原因。贵州和陕西等西部地区高技术产业专利产出和新产品销售收入并不低，但其在扩散条件和扩散表现上差强人意。高技术产业应该加大引进、消化和购买经费的支出，推进产学研合作，并将专利与新产品转化为利润及出口，真正实现高技术产业对区域经济的贡献。

第四，完善创新支持。高技术产业发展必须要依赖于区域经济社会发展的支持，这样才能更好地为区域经济和社会服务。同时，高技术产业具有高风险与高收益并存的特性，处于市场主导地位的企业靠自己的力量有时很难完成突破性创新，这就需要有完善的创新支持体系。一方面，地方应大力发展经济，提高人民生活水平，同时，要通过重视教育提高区域的知识存量与创新动力；另一方面，政府要发挥“看得见的手”的作用，对科研、产学研合作及企业创新加大财政支持，降低高技术产业创新壁垒，促进高技术产业竞争力的提升[15－16]。

／References：

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Evaluation on regional high－tech industrial competitiveness based on innovation process system

DAI Wanliang，LI Qingman，LI Daqing
（School of Management，Bohai University，Jinzhou，Liaoning 121013，China）

Based on innovation process system，regional high－tech industry competitiveness is divided into innovation input，innovation output，innovation diffusion and innovation support.Adopting factor analysis and cluster analysis，high－tech industry competitiveness of 31regions in 2013is analyzed and evaluated.The results show that the performance of various regions in different dimensions of innovation process system is not consistent；high－technical industrial area plays a leading and exemplary role in high－tech industry development；regional high－tech industry relies on regional economic development，and plays roles in regional economic development.According to current situation of high－tech industry，some suggestions are put forward.

research and development management；innovation process system；high－tech industry；competitiveness；evaluation

1008－1534（2016）01－0006－06

F204

A

10.7535／hbgykj.2016yx01002

2015－07－19；

2015－09－30；责任编辑：张士莹

教育部人文社会科学研究一般项目（12YJA630060）；辽宁省教育厅科学研究一般项目（W2015012）；辽宁经济社会发展立项课题（2015lslktjjx－02）

戴万亮（1981—），男，辽宁盘锦人，讲师，博士，主要从事技术创新方面的研究。

E－mail：daiwanliang＠yeah.net

戴万亮，李庆满，李大庆.基于创新过程系统的区域高技术产业竞争力评价[J].河北工业科技，2016，33（1）：6－11.

DAI Wanliang，LI Qingman，LI Daqing.Evaluation on regional high－tech industrial competitiveness based on innovation process system [J].Hebei Journal of Industrial Science and Technology，2016，33（1）：6－11.