技术创新对经济发展的贡献率研究——以安徽省为例

兰国辉，陈亚树，徐　兰

(安徽理工大学 经济与管理学院，安徽　淮南　232001)



技术创新对经济发展的贡献率研究
——以安徽省为例

兰国辉，陈亚树，徐兰

(安徽理工大学 经济与管理学院，安徽淮南232001)

摘要：采用网络层次分析法、因子分析法和索洛“余值法”，基于安徽省16个城市创新资本存量统计数据，测度技术创新对经济增长的贡献率。结果显示安徽省属集约型经济，技术创新已成为促进安徽省经济发展的关键因素。据此，应加大技术创新投入，扶持新兴产业，进而提升经济质量。

关键词：技术创新；经济发展；网络层次分析法；索洛余值法；贡献率

近年来，创新技术企业蓬勃发展。2015年11月27日，太库科技依托全球联动优势，筛选并引进了一批技术创新企业，实现了从0到1的实质性突破，为我国的产业升级探索出了一种新模式[1]；数字技术的高速发展引领了新一轮的文化创新，新媒体文化正经历着高速的产业化变革，面对信息化的浪潮，将科技创新与艺术创新相融合成为不可忽视的时代命题[2]；“中国智造世界影响”最具世界影响力的中国品牌“清新环境”，以技术创新作为企业生存发展的基因，入选“2015年度中国品牌新锐榜”[3]；2015年11月25日，中国劳动保障新闻网发布消息称，唯有加强战略、机制和技术创新，才能真正做大做强国产机器人产业[4]。因此，积极加强技术创新，促进经济发展和产业转型越发紧迫。然而，在转型过程中，务必要警惕一些资金戴着高技术的帽子，却在产业链的低端一哄而上。加强规范与引导产学研合作，协调各地技术创新，最终将推动产业升级，让创新创业真正成为我国经济发展的新引擎。

一、文献述评

目前学术界对于技术创新与经济发展关系的研究不断深入，然而综合考虑技术创新要素对经济增长贡献率的研究并不多见。

(一)技术创新和经济发展关联理论阐述

赓金洲分析了以企业为主要载体的技术标准化与技术创新过程的外部动力、内部动力以及内外动力之间的关系[5]；刘爱琴研究并度量了技术创新与区域经济发展的联动[6]；马吉山认为海洋科技创新与蓝色经济发展存在非线性相关[7]；逯进等基于广义可加模型，对我国东中西三大区域近10年金融生态对经济增长的作用机制及二者关系的稳定性问题展开了实证研究，研究结果表明金融生态与经济发展差异明显[8]；张跃胜借助VAR模型分析信息化与经济增长间的作用路径，他认为信息化在某种程度上有助于对经济发展[9]。

(二)技术创新对经济发展贡献率方法论证

Wang,ZX运用灰色关联探究中国的高科技产业对经济发展的影响作用[10]；Woo,Yang Dong探究了韩国技术创新公司的技术创新能力、技术性能和经济绩效间的关系，其中，技术性能对经济增长显著影响[11]；Lamb,Jennifer N运用社会网络探究了科技创新对区域经济发展的影响[12]；余泳泽采用检验后的超越生产函数随机前沿模型，验证TFP贡献率呈现逐年下降趋势[13]；李苗苗等、赵树宽等、齐艳杰运用单位根检验、Johansen协整检验、因果有向无环图、脉冲响应函数等数学方法，研究技术标准、技术创新与经济发展三者的长期动态关联[14-16]；李琳利用因子分析和聚类分析方法研究了区域经济发展水平与科技创新发展水平、科技投入之间的相关性问题，研究表明科技投入与创新水平相关度高[17]。

表1安徽省技术创新指标体系

综上，目前全要素生产率、C-D生产函数、索洛余值、因子分析(FA)法、格兰杰因果检验等是探究技术创新能力对经济增长贡献率的主要工具。然而定性和静态阐述居多，量化和动态验证较少。本文通过研究并阐释安徽省16市创新投入、产出与创新成效三方面与经济发展的相互作用关系及作用模式，结合因子分析(FA)法、网络层次分析法和索洛“余值法”三种方法，分别测算技术创新水平对经济发展的贡献率，论证较深入、方法更可靠。

二、技术创新对经济增长贡献分析

(一)指标体系设计

根据安徽省具体省情，以创新系统理论为依托，基于技术投入与产出、科技创造与应用、技术创新指标着手，综合测度技术创新对经济增长的贡献率。如上页表1所示。

其中创新投入是经济增长的前提和基础保障；创新产出主要反映一个地区成果和支撑经济转型综合情况；创新成效是一个地区综合实力标志。

(二)度量技术创新对经济发展贡献度的方法

网络分析法和因子分析法一般依赖于低层指标，通过低层指标对高层指标的反馈，计量技术创新对经济增长的影响程度和贡献率大小，进而筛选出创新指标贡献度的优先级。

若是经济增长无法用劳动和资本贡献加以说明的“余值”则是由技术创新带来的。

假设技术创新的生产函数模型表达式为 y=Atf(Lt,Kt)

(1)

(2)

(3)

(4)

通过查阅安徽省相关统计数据，可以利用索洛“余值法”计算出技术进步增长率。

改进后的C-D生产函数模型为：Y=A0eλtLαKβ，(α+β=1)，整理得：

(5)

三、技术创新对安徽16市经济增长贡献测度

(一)安徽省技术创新指标研究测算分析

文章以2013年安徽省16市统计数据为样本，具体指标见表1，通过查阅 《安徽省统计年鉴2014》获取相应数据。通过因子分析(FA)，前4个因子特征值大于1，故提取前4个公因子比较适合，得到总方差贡献率和综合得分情况分别见表2和表3。

表2　说明的变量数总计

表3　安徽16市技术创新指数综合排名

由表2可知，前4个主成分累计百分比达到95.359%，并且特征值都超过1，则可作为主因子代表上述指标，反映安徽省技术创新能力。表3和图1显示出安徽16市技术创新水平大小，按照F=(FAC1_1 * 25.346 +FAC2_1 * 1.675 + FAC3_1 * 1.362 +FAC4_1 * 1.177 )/ (25.346 + 1.675 +1.362 +1.177 )，得出安徽省16市综合得分值F。其中，排在前五的为合肥、芜湖、马鞍山、铜陵、滁州。自2008年“合芜蚌”自主创新综合实验区建立后，政府优先在“合芜蚌”地区实施一系列创新激励政策，大力扶持这三个地区的企业创新和产学研投资力度，并积极改善地区环境，取得了较大成就，极大地促进了这些区域的经济发展。同时，作为安徽省南方城市的铜陵、马鞍山，由于良好的地域优势，经济和科技基础较为雄厚，故总体技术实力也较强。这说明安徽省东南地区城市的创新整体都比西北地区城市高，西北区域创新亟需发展。

图1　安徽16市技术创新指数综合排名

(二)索洛“余值法”度量技术创新对经济发展贡献率

依托统计数据，借助Eviews软件计量技术创新对经济发展的贡献率：

t=(15.862 6)(7.438 1)(8.536 3)；R2=0.993；D.W=0.946

由t值可知，技术创新与经济发展的关联度较大。但D.W值小于下界值，说明模型之间存在自相关。用cochrane-orcutt迭代法处理结果为：

t=(14.618 0)(7.953 2)(6.359 5)；R2=0.999；D.W=1.381

经迭代，模型总体拟合度较高。

GA=GY-0.6407GL-0.3593GK

经计算，得出安徽省各创新指标对经济发展的贡献程度。如表4所示。

表4　各要素对安徽省各市经济增长的贡献

从表4可以看出，2013年安徽16市经济年均增长率是14.4%，据此得出安徽省的经济发展整体以集约为主。依据研究结果，合肥、淮北、亳州、宿州、蚌埠、淮南、滁州、六安、马鞍山、芜湖、宣城、池州、安庆、黄山等14个城市属于资源相对集约型城市，阜阳和铜陵的经济年增长率大于20%，属于相对粗放型城市。人力资本与科技创新成为安徽省经济增长的动力源泉，也是促进安徽省经济发展的两架马车。此外，技术创新的贡献率数值较高，劳动的贡献率数值较小，技术创新贡献率大于资本投资对经济发展的效用。

四、结论及建议

根据以上研究，安徽整体采取集约型发展模式，技术创新能力对安徽省各市经济发展贡献率最大。结合相关文献及文中实证结果可知，技术创新有助于促进和提升安徽各市经济发展质量。

(1)技术创新投入额度逐渐提升，高素质人数快速增加。2013年安徽全省大学本科及以上学历人数达到了143568人，科技论文篇数达到50448篇，财政性教育经费支出为7365882万元。就全社会R&D经费支出而言，合肥市超过了144万元；合肥和芜湖的地方财政拨款超过了26万元；合肥市的就业人员中研发人员数为29502，占全省的35.82%，在16个城市中排第一位。全省积极推进科技创新，加快经济发展方式转变；大力推进人才战略，努力增强自主创新能力，为推动经济发展、支撑节能减排、促进战略型新兴产业发展等领域做出了重要举措。提升了全省总体技术创新水平，促进了区域经济快速发展。

(2)依靠科技创新，实现绿色发展。2013年安徽省固体废物综合治理率为83.99%，空气质量每年达到二级以上的天数是316天，占全年的86.58%，表明当今世界全球气候变暖问题日益突出，引起广泛的关注。因此，众多国家呼吁德国政府应该尽快与中国政府就气候变化问题进行磋商，寻求合作，共同致力于经济的绿色发展。全省积极参与全球气候治理，并以自身实际行动持续为应对全球气候变化做出不懈努力。在“十三五”规划建议中，把“绿色”与“创新、协调、开放、共享”一起列为经济社会发展的基本理念，共同勾勒出以提高环境质量为核心的绿色发展蓝图。

(3)加强产学研结合，扶持中小技术型企业。安徽省应以技术创新为依托，推进经济稳妥快速发展。邀请各类中介机构及科研院所、高等院校专家，对企业专利申请、高技术企业及产品认定、科技项目申报等进行重点解读和答疑，不断提高企业科技创新意识和创新能力。依托优势产业，帮助企业精心培育具有成长性、示范性和竞争力的科技项目，通过推动项目的实施，引导中小技术企业科技进步、加大对研发成果的转化力度，从而提高经济效益和社会效益。促进产学研各方与产业技术创新需求有效衔接，整合创新资源，拓展合作领域，积极搭建产学研合作平台。

总之，安徽省应集中力量抓好技术创新服务平台、技术“路路通”信息平台、重大成果转化平台等创新平台建设，提高技术创新能力，建立有效的合作模式。着眼于培育壮大战略型新兴产业和中小技术型企业，以提升对优质科技资源的吸附力、承载力；优化服务方式，使项目、资金、人才、技术等创新要素向企业集聚，加快企业技术创新步伐，为经济增长和企业持续健康发展保驾护航，进而使技术创新成为推动安徽省各区域经济发展的主导力量。

参考文献：

[1]中华科技网.技术创新到产业落地实现“从0到1”突破[EB/OL].(2015-11-27)[2016-02-18].http://tech.china.com/news/it/11146618/20151128/20838049_all.html.

[2]新浪教育.3D动画电影技术创新融合研讨会[EB/OL].(2015-11-29)[2016-02-18].http://edu.sina.com.cn/gaokao/2015-11-29/doc-ifxmazmz8989812.shtml.[3]新华网.以技术创新作为企业生存发展的基因[EB/OL].(2015-11-27)[2016-02-18].http://news.xinhuanet.com/energy/2015-11/27/c_1117288127.htm.

[4]中国劳动保障报.以技术创新做大做强国产机器人产业[EB/OL].(2015-11-27)[2016-02-18].http://www.clssn.com/html1/report/14/2461-1.htm.

[5]赓金洲.技术标准化与技术创新、经济增长的互动机理及测度研究[D].长春：吉林大学,2012.

[6]刘爱芹.技术创新对区域经济发展的影响效应研究[D].天津：天津大学,2009.

[7]马吉山.区域海洋科技创新与蓝色经济互动发展研究[D].青岛：中国海洋大学,2012.

[8]逯进,华玉飞.我国金融生态对经济增长影响的非线性特征解析[J].上海金融,2015(3):12-19.

[9]张跃胜.信息化与中国经济增长:理论与经验分析[J].经济与管理研究,2015(4):63-69.

[10]Wang,ZX.A GM(1,N)-based economic cybernetics model for the high-tech industries in China[J].Kybernetes,2014(5):672-685.

[11]Woo,Yang Dong.An Empirical Study on the Relationship Among Technology Innovation Capability,Technology Performance and Economic Performance [J].Journal of Entrepreneurship and Venture Studies,2009(4):69-93.

[12]Lamb,Jennifer N，Moore,etc.A social networks approach for strengthening participation in technology innovation:lessons learnt from the Mount Elgon region of Kenya and Uganda[J].International Journal of Agricultural Sustainability,2016(1):65-81.

[13]余泳泽.改革开放以来中国经济增长动力转换的时空特征[J].数量经济技术经济研究,2015(2):19-34.

[14]李苗苗,肖洪钧,赵爽.金融发展、技术创新与经济增长的关系研究——基于中国的省市面板数据[J].中国管理科学,2015(2):162-169.

[15]赵树宽,余海晴,姜红.技术标准、技术创新与经济增长关系研究——理论模型及实证分析[J].科学学研究,2012(9):1 333-1 341，1 26420.

[16]齐艳杰.高校科技创新对河北省经济发展的贡献作用的实证研究[D].石家庄：河北师范大学,2012.

[17]李琳.科技投入、科技创新与区域经济作用机理及实证研究[D].长春：吉林大学,2013.

Study on the contribution rate of technological innovation to economic development——A case study of Anhui Province

LAN Guo-hui,CHEN Ya-shu,XU Lan

(School of Economics and Management,Anhui University of Science and Technology,Huainan,Anhui 232001,China)

Abstract:By using analytic network process,factor analysis and the Solow residual method,and based on the statistical stock data of 16 cities in Anhui Province,this paper measures the contribution rate of technological innovation to economic growth.The results show that the economy of Anhui Province is an intensive one.Moreover,technological innovation has become a key factor to promote the economic development in Anhui Province.Accordingly,Anhui Province should continue to increase investment in technological innovation,and support the development of small and medium-sized enterprises so as to enhance the quality of economic development.

Key words:technological innovation; economic development; analytic network process; Solow residual method; contribution rate

收稿日期：2015-12-16

基金项目：安徽省高校人文社科研究基地项目(SK2015A081)；安徽理工大学社科联项目(XSKl2015-2016-05,XSKl2015-2016-11)；安徽省大学生创业训练计划项目(AH201410361277)。

作者简介：兰国辉(1978- )，男，安徽霍邱人，硕士，讲师，研究方向：环境经济与管理、区域经济。

中图分类号：F062.4

文献标识码：A

文章编号：1672-1101(2016)02-0021-06