中国省际新旧动能转换测度及影响因素实证分析

郭倍利 王 敏 韩佳伶

(河北师范大学 河北 石家庄 050024)

一、引言

目前，中国的经济发展已步入“新常态”，经济增长已从快速增长阶段向高质量发展阶段转变。从供给侧入手进行结构改革是促进高质量发展的重要途径，加快新旧动能转换已成为重要战略任务。为了实现这一重要的战略目标，首先，我们必须加快发展新动能，优化产业结构；其次，我们必须加快将旧动能转换成新动能，加快实现现代化的步伐。

二、文献综述

在对新旧动能转换的内涵与实现的研究上，Solow(1957)在对美国经济进行测算后发现，美国经济增长的80%来自于全要素增长率(TFP)，充分证明了技术进步在经济增长中的重要性；Malerba F(2002)认为推动传统产业转型升级的根本动力是利用高新技术的能力；李毅中(2016)认为，大力发展战略性新兴产业和高技术产业，提升制造业技术水平，对促进新旧动能转换至关重要；王昌森等(2018)认为实施创新驱动发展战略是实现新旧动能转换的重要途径之一。

在构建新旧动能转换评价指标体系方面，白洁(2018)利用1991年至2015年的数据分析了湖北省新旧动能转化的趋势和结构特征。张立新、王菲、王雅萍等(2018)利用2002至2016年的数据，从需求侧和供给侧出发，构建经济发展动能指标体系，使用面板数据模型分析后认为山东省正处在传统动能衰弱、新动能孕育成长的关键时期。

三、新旧动能转换测度及实证分析

(一)指标体系的构建

为更加科学、准确地测度31个省(市、自治区)的新旧动能转换程度，在深入理解新旧动能转换内涵的基础上，充分借鉴现有研究成果，综合考虑指标的代表性、客观性以及数据的可获得性，构建了新旧动能转换评价指标体系。如表1所示。

表1 动能转换评价指标体系

(二)数据来源与处理

本文从《2019年中国统计年鉴》上获取了相关数据，来测度2018年全国31个省(市、自治区)的新旧动能转换水平。为消除量纲的影响，本文对数据进行了标准化处理，具体方法如下：

其中，Xi是指标i的原始数据，Yi是标准化后的数据，Xmin是某一指标在当年范围的最小值，Xmax是某一指标在当年范围的最大值。

(三)因子分析

KMO(KMO=0.690)和Bartlett(SIG=0.000)检验结果显示，各个变量间存在相关关系，可以采用因子分析方法。同时，本文参照通行做法(累计方差贡献率大于80%)来选取具体因子，利用SPSS进行分析后发现，前3个公共因子的累计方差贡献率为84.86%，能够解释原始变量的绝大部分信息，因此，本文共选取3个因子—— F1、F2、F3。

表2中包含对因子载荷矩阵进行旋转的结果，以及各因子中变量的系数，其中，因子1在与科技、创新相关的指标上有较大载荷，可以命名为创新因子；因子2中与占比相关的变量有较大载荷，可以命名为结构因子；因子3在与效率相关的变量上有较高的载荷，可以命名为效率因子。

表2 旋转成份矩阵及得分系数矩阵

随后本文按照如下公式计算得到各省综合得分(见表3)：

F=(47.773%*F1+28.004%*F2+9.086%*F3)/84.863%

表3 因子得分及排名

从公式中可以看出，创新因子F1对新旧动能转换的方差贡献率为36.4%，远高于其他因子的方差贡献率，成为影响新旧动能转换第一大因素，可见，创新是新旧动能转换的最强动力。

就综合得分而言，广东、江苏、北京三省新旧动能转换水平在全国处于领先地位。但这三个省份又各有不同，广东、江苏两省在创新因子方面的得分位居全国前两名，创新优势明显；北京在结构因子方面的得分位居全国第一，经济结构较为优化；同时我们也注意到，这三个省份在总量因子上的得分都较低，说明在总量因子的主要因素方面仍有进一步提升的空间。

此外，浙江、上海、山东、天津、湖北、福建的动能转换综合得分均大于零，说明新旧动能转换水平较高；其他省市区得分都小于零，特别是西部省份的新旧动能转换水平较低，需要加大投入力度。

具体来看，广东、江苏、浙江、山东在创新因子上得分较高，说明这四省在创新发展方面表现较好；北京、上海在结构因子上得分较高，两直辖市的经济结构较优；天津市的在专利授权率指标上得分最高。

图1 系统聚类树状图

(四)聚类分析

本文利用标准化处理后的指标数据，采取系统聚类方法(Q型聚类)对全国31个省(市、自治区)进行聚类分析。

由图1可以看出，31个省(市、自治区)可以分为三类。第一类是北京和上海，它们是国内的超一线城市，在经济、创新等领域都遥遥领先，新旧动能转换水平较强；第二类是广东、江苏、浙江、山东，它们都是沿海省份，国际间贸易与交流较多，新经济、新产业发展较快，新旧动能转换水平次之；第三类是其他25个省，新旧动能水平一般。

四、对策与建议

(一)加大创新投入力度，培育壮大新动能

除广东、江苏、浙江、山东四省外，其他各个省份在创新因子上的得分都不高，应进一步加大在创新领域的投入力度。具体而言，各省要提高科技预算支出占地方一般公共预算支出的比重；应进一步强化企业的科技创新主体地位，激发企业创新动力和创造活力；努力提高创新投入强度，增加规上工业R&D人员全时当量和规上工业R&D经费支出；建立健全研究成果转化机制。

(二)不断优化经济结构，改造提升传统动能

北京、上海两省的结构因子得分远远高于其他省份，这说明，各省经济结构与发达省份相比仍有较大差距。各省应着眼于经济结构优化这一目标，利用好“互联网+”这一发展契机，实现服务业产值迅速增加，提高第三产业占GDP的比重。

(三)扩大总量提质增效，实现经济高质量发展

现阶段，在实现经济快速发展的同时更要保证经济发展的质量。具体而言，全国各个省份均需做到以科技创新引领动能转换，提高专利授权数和授权率，促进产业提质增效；要努力转变经济发展方式，提高能源利用效率和利用效益，不断降低单位GDP能耗；要坚持质量第一、效益优先，在优化经济结构、产业结构、投入结构上狠下功夫。在发展的过程中，要注重经济发展与生态效益之间的关系，实现经济和生态双赢。

(四)关注自身放眼全国，取长补短互相学习

研究发现，各个领域中均有一些省份具有相对优势，因此，各省在发展过程中，既需要关注自身发展的痛点和难点，也需要学习利用好先进省份的发展经验，取长补短、有的放矢。例如，在经济结构方面，可向北京、上海两地取经学习；在创新发展方面，可以向得分较高的广东、江苏、浙江、山东四省学习。