高新技术产业自主创新环境分析与预测研究

陈红川

(广州大学工商管理学院，广东广州 510006)

高新技术产业研发、生产尖端技术及产品，开展技术服务.该产业关键技术具有创新性、技术含量高、知识密集的特点，产品更新换代快、附加值高.虽然前期投入大、开发难度高、风险系数大，但如果成功，则能获得较高经济回报，从而推动社会进步，社会效益显著.高新技术产业是我国经济发展的重要支撑点和增长点，推动经济结构调整和产业转型升级，促进转变经济发展方向.

目前国家正在实施创新驱动发展战略，营造创新的政策环境和制度环境.高新技术产业发展取决于自主创新，而自主创新需要良好、和谐的环境.分析高新技术产业自主创新环境，为政府提供政策制定依据，也为企业提供决策参考.

国内外学者对创新环境进行了大量研究，分析创新环境特征，阐述创新影响因素，探讨评价指标体系，取得了一些进展［1－6］.但是国内外尚未有公认、权威的高新技术产业自主创新环境评价指标体系，评价方法有待优化，目前属于探索阶段.

评价某个地区某段时间高新技术产业自主创新环境，意义不大.采用多个地区数据进行分析，具有对比价值，采用多年数据进行动态评价，分析其发展趋势，有预测价值.综合多年、多地数据，既有纵向分析，又有横向对比，获得的评价结果更具客观性、科学性，参考价值更大.本文从统计年鉴中获取相关数据，运用动态回归分析中的自回归分布滞后模型，对我国各地区高新技术产业自主创新环境进行分析.目前国内尚未见同类方法用于高新技术产业自主创新环境评价.

1 高新技术产业自主创新环境评价指标体系构建

高新技术产业研究开发投资大、从业人员的科技人员比例比重大，具有高度创新性、高度渗透性、知识密集、技术密集和资本密集等特点.人才环境是高新技术产业自主创新基础，市场环境对高新技术产业自主创新具有高度影响力，而政策环境则对高新技术产业自主创新有推动作用和引导效应.

高新技术产业自主创新环境评价指标体系设计是研究开端，至关重要.本文依据我国高新技术产业特点，基于可行性和可操作原则，把涉及范围较广的影响因素归纳为政策环境、市场环境、人才环境3大要素，作为一级指标;每个一级指标下设1个或多个二级指标，所选指标与自主创新环境重要相关.根据作者等前期研究成果［7］，提出以下具体指标.

1.1 政策环境

该指标为一级指标，下设1个二级指标:R＆D活动经费内部支出中的政府资金(万元).这个指标反映各地政府对高新技术产业投入力度，既体现资金实力，也体现政府重视程度.

1.2 市场环境

该指标为一级指标，下设4个二级指标:技术市场技术流向地域(合同数)(项);技术市场技术流向地域(合同金额)(万元)、技术市场技术输出地域(合同数)(项);技术市场技术输出地域(合同金额)(万元).这4个指标全面反映高新技术产业技术市场活跃程度.

1.3 人才环境

该指标为一级指标，下设3个二级指标:高等学校R＆D经费内部支出(万元);高等学校R＆D(人);高等学校R＆D人员全时当量(人年).这3个指标全面反映高等学校的支持程度.

该指标体系由3个一级指标组成，合计8个二级指标.二级指标的原始数据来源于统计年鉴.

R＆D活动经费内部支出中的政府资金(万元)指标数据值来源于《中国高技术产业统计年鉴》;技术市场技术流向地域(合同数)(项)、技术市场技术流向地域(合同金额)(万元)、技术市场技术输出地域(合同数)(项)、技术市场技术输出地域(合同金额)(万元)、高等学校 R＆D人员(人)、高等学校R＆D人员全时当量(人年)、高等学校R＆D经费内部支出(万元)指标数据值来源于《中国科技统计年鉴》.

高新技术产业的产品、技术更新换代周期短，因而表征产业积累沉淀的各种历史数据不宜选取过多，因此本文只选取最近4年统计数据，进行动态分析.

2 高新技术产业自主创新环境评价

本文在以前的研究成果［8－10］的基础上进行定量评价.

由于西藏地区部分指标数据缺失，而已有的指标值偏低，在全国各地区相同的指标值中属于离群点，故本文不采用该地区数据.

8个指标的计量单位不尽相同，指标值跨度各异，必须进行标准化预处理.在统计方法中，标准化算法有多种.考虑指标体系中的每个指标与总评价之间均呈类线性的正相关关系，故本文统一采用最大最小法进行标准化处理.

用vi，j，k表示第i个地区第j个指标第k年的原始指标值，1≤i≤30，1≤j≤8，2010≤k≤2013，ai，j，k表示vi，j，k经标准化处理之后的值.这里k=2010，2011，2012，2013为年份(时间参数).

Mi，k表示第i个地区第k年的高新技术产业自主创新环境评价值.Mi，k定义见公式(1).

Mi，k的几何解读:每个地区(样本)的8个指标值组成的多维向量，是多维空间该样本点的坐标值，Mi，k就是这个样本点到原点的欧氏距离，反映该样本点的远近程度.当年份k值确定时，M1，k，…，M30，k从大到小排序，就是该年各地区的高新技术产业自主创新环境评价排名.

这里ai，j，k是标准值，故Mi，k没有计量单位，用于跟踪自身的走向，或与其他地区横向对比.选取最新的2013年统计数据，分别对政策环境、市场环境、人才环境进行细化对比，对自主创新环境评价排序(见表1).

表1 2013年高新技术产业自主创新环境排序Table 1 Rank results of industry independent innovation environment in 2013

3 高新技术产业自主创新环境预测

自主创新环境评价指标体系包含8个指标，30个样本(地区)在经济发展水平上存在较大差异，对每个地区、每个指标，采用个性化的回归分析，可获得较为精确的整体预测结果.因此回归方程Yt=α+βXt中的α、β值对不同地区的不同指标，依据该地区2010年至2013年共4年的指标值单独估算.

为使第i个地区第j个指标2014年的预测值vi，j，2014更符合前 4 年的变化规律，使得 αi，j、βi，j值的设置令公式(2)获得与真实数据最佳的拟合效果，本文采用“残差平方之和最小”作为标准，用最小二乘法计算 αi，j、βi，j使得公式(3)表示的残差平方和Qi，j达到最小值.

对于 1≤i≤30，1≤j≤8 的每 1 对(i，j)，本文使用R软件，编写R代码，设置置信区间为0.95，读入2010年至2013年的4个指标值，计算 αi，j、βi，j值，再代入公式“vi，j，2014= αi，j+2014* βi，j”得到2014年的指标预测值.共计读入960个指标值，每4个运算得到1个预测值，获得2014年30个地区的8个指标合计320个预测值.再运用公式(1)进行自主创新环境评价，以及进行细化的政策环境、市场环境、人才环境评价排序，见表2.

这种精细化的预测方法，较整体预测更为精准，评价结果充分体现各指标值的变化特征以及各地区的发展趋势差异.

4 结论

广东高新技术产业自主创新环境从整体上看，2013年、2014年均排名第2.政策环境方面，2013年、2014年广东均名列第1，说明政府资金投入力度较大，这是广东名列前茅的重要原因;市场环境方面，2013年、2014年广东均名列第3名，2013年、2014年北京均名列第1，2013年、2014年江苏均名列第2，这说明广东技术市场比较活跃，但要追赶北京、江苏;人才环境方面，广东相对较弱，2013年排名第6，2014年排名第5，排在前面的为北京、上海、天津以及江苏.

表2 2014年高新技术产业自主创新环境排序Table 2 Rank results of industry independent innovation environment in 2014

基于前4年(2010～2013)的发展规律提出2014年指标预测值，这样政府可以提前采取有力政策优化环境，企业可以采取变革措施.

综上所述，广东应全面优化高新技术产业自主创新环境，提高自主创新能力.政府除了保持足够资金投入之外，更重要是优化人才环境，提高人才质量和数量.完善人才计划和政策，培养人才，聚集人才，发挥人才创造力，这是广东优化高新技术产业自主创新环境的关键.

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