苏浙沪皖高技术产业创新绩效差异研究
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苏浙沪皖高技术产业创新绩效差异研究
高技术产业是促进经济发展的中坚力量,苏浙沪皖四地区尤其是苏浙沪与安徽的经济发展水平存在明显差异。着重对四个地区的创新绩效进行客观评价,用明确的数据说明安徽与苏浙沪地区高技术产业发展水平的差距,并分析原因,为安徽高技术产业发展提供数据借鉴。
标签:高技术产业;创新绩效;区域差异
高技术产业发展迅猛,是现代经济增长的新动力源泉,对推动社会经济发展,起着重要作用。对于区域来说,高技术产业不断创新是加快经济发展、增强竞争实力的重要途径。
1 苏浙沪皖高技术业的发展及创新概况
分析四省的高技术产业的发展现状和创新现状是进行苏浙沪皖的高技术产业创新绩效差异实证分析的出发点。
四区域高技术产业的发展现状是影响高级产业创新及其创新绩效的重要因素,为各区高技术产业的发展奠定基础。2010年1-6月江苏省高技术产业实现产值13866.92亿元,比去年同期增长41.32%。2010年1-8月,安徽省高新技术产业实现产值3640.25亿元,比上年同期增长46.43%;高新技术产业累计完成工业增加值985.89亿元,比上年同期增长27.42%;高新技术产业累计实现出口额231.64亿元,比上年同期增长55.16%;全省共申请专利17042件,同比增长77.2%。2009年上海实现新产品销售收入5077.08亿元,比上年增长7.7%。浙江高技术产业发展基础雄厚,稳中较快发展。
本文采用《中国高技术产业统计年鉴2009》得出2008年的相关数据比较四省高技术产业发展及创新现状。高技术产业总产值浙江、江苏、上海、安徽分别为2700.54、11910.4、5900.90、340.35亿元;产值增长比分别为-5.1%、23%、4.8%、21%;科技活动人员分别为32148、80980、26444、9686人;获国家科技奖励分别为23、47、52、1;科技活动产出指数分别为37.45、34.87、80.84、30。安徽的高技术产业发展及创新指标均明显低于苏浙沪,科技活动人员投入、国家科技奖励相比苏浙沪差距较大。投入指标对创新绩效的影响究竟有多大,值得我们去研究。
2 苏浙沪皖高技术产业创新绩效实证研究
2.1 实证方法的运用
本文综合DEA和AHP的优点引用DEA/AHP综合评价模型来解决全排序问题。首先,运用DEA方法对每一对决策单元进行有效性分析,每一次只考虑该对决策单元,而忽略其他的决策单元;然后根据第一阶段的计算结果,创建成对比较矩阵,在此基础上应用单一层次的AHP方法计算所有的决策单元的全排序值。
2.2 高技术产业行业技术创新绩效评价指标的选择
本文采用R&D经费投入强度(R&D经费投入/新产品产值)(x1)、科技活动人员投入强度(科技活动人员/从业人员)(x2)、工程师和科学家占科技活动人员比重(x3)、技术改造经费投入比重(技改经费/新产品产值)(x4)作为输入指标;采用专利申请量(y1)、新产品销售收入占主营业务收入比重(y2)、新产品产值占总产值的比重(y3)作为输出指标。
2.3 实证分析
查阅了《中国高技术产业统计年鉴2009》得出原始数据(2008年),先构建这两个决策单元的DEA线性规划模型,计算出决策单元间的相对效率比值,最后得到对应的判断矩阵。对判断矩阵计算出其最大的特征值λmax=4.0058,其特征向量α=(0.5593,0.5340,0.5662,0.2854)T。对矩阵进行一致性判断,一致性的指标CI=0.0019,平均随机一致性指标RI(4)=0.90,因此致性比率CR=CI/RI=0.002<0.1,因此具有较好的一致性,通过一致性检验。
在此模型中AHP是单层次,可按照特征向量中的元素值的大小进行4个决策单元的排序,即高技术产业苏浙沪皖创新能力的排名依次为上海市:0.5662、江苏省0.5593、浙江省0.5340、安徽省0.2854。安徽的创新绩效水平只有苏浙沪三省市的一半。对创新投入指标与绩效进行相关性分析,得出绩效与R&D经费投入强度、技术改造经费投入比重的相关系数为1,显著相关;与科技活动人员投入强度、工程师科学家投入的相关系数分别为0.667、0.183。
3 安徽创新绩效差异原因分析及对策建议
通过原始数据得出,安徽的R&D经费投入强度、科技活动人员投入强度均比苏浙沪高,但其创新绩效值却远远低于苏浙沪。从绝对值上看,安徽的创新投入水平值也是远远低于苏浙沪。能推断出安徽存在整体经济发展水平低,创新管理体制不健全,创新资源配置不合理等问题。针对上述安徽创新绩效差距问题提出如下建议:
(1)安徽要以科技、知识带动区域经济快速发展。
(2)建立健全企业创新管理体制,对创新资源合理有效配置,提高创新管理水平。
(3)完善企业资金链的衔接机制和融资机制。
参考文献
[1]陈红梅.基于AHP和DEA的装备制造业行业技术创新能力综合评价
[J].企业经济,2009,(3):117-119.
[2]浙江科技统计数据[EB/OL]./excelreportlist.do.
[3]谢伟.中国高技术产业技术创新绩效研究[D].重庆大学硕士学位论文,2008,(6):10-12.
注:“本文中所涉及到的图表、公式、注解等请以PDF格式阅读”