基于聚類分析的安徽省技術創新水平分析

石彩霞

安徽理工大學經濟與管理學院，安徽淮南，232001

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基于聚類分析的安徽省技術創新水平分析

石彩霞

安徽理工大學經濟與管理學院，安徽淮南，232001

在梳理國內外研究文獻的基礎上，運用因子分析法、區位熵和聚類分析法對安徽省技術創新現狀進行了實證分析，旨在系統全面地考評安徽省技術創新水平以及地區之間的差異。結果表明，安徽省技術創新水平低于全國平均水平，并且各地市技術創新水平極不平衡，總體呈現出中間高兩端低的局面。針對當前格局，建議安徽省應加大對科技創新能力落后地區的創新人才培養與技術創新的財政投入，促進省內各地區均衡發展，從總體上提升安徽省的技術創新水平。

技術創新；因子分析法；區位熵；聚類分析法

1　相關研究

1957年,索洛首先在生產函數中引入了技術因素變量，認為經濟增長的最主要動力和源泉是技術創新，當經濟達到均衡時，總產出和資本的增長率等于勞動力的增長率與技術創新率之和，突出了技術創新的重要作用[1]。

在索洛模型的基礎上，經濟學家放棄了把儲蓄率和技術創新作為外生變量的假設，逐漸把技術創新因素作為內生變量引入模型，對實現經濟增長的原因進行解釋，發展出新增長理論。新增長理論朝著兩個方向發展：一個方向重點是由羅默開創的技術創新內生化[2]；另一個方向是對資本概念的拓展，即盧卡斯倡導的引入人力資本因素[3]。

美國經濟學家Edward J Malecki在1991年提出技術創新作為一個地區乃至一個國家發展的內在動力，隨著時間的推移，為區域經濟發展提供的服務會越來越明顯[4]。2003年，Gary Conley等人提出依靠技術創新推動經濟社會發展，對美國各個州以及地區來說，作用越來越重要[5]。

中國自從1978年改革開放以來，經濟飛速發展，改變了整個國家的面貌，各行業、各領域的發展對技術創新產生了巨大的需求。我國對技術創新貢獻率的研究自上世紀80年代初起，大部分基于西方經濟增長理論和研究方法。

榮鵬飛等在剖析產業變革與技術創新關系的基礎上，論述了產業變革規律對科技型企業技術創新的影響，提出了產業變革中科技型企業技術創新路徑選擇策略[6]。周青等實證分析了產業技術創新戰略聯盟不同矛盾類別及其作用因子間的相關關系[7]。宋紀寧等運用計量經濟學中回歸分析等方法，論證技術創新和中國科技金融之間的關系，發現科技金融在一定程度上促進了中國的技術創新[8]。王永等根據90個企業技術創新案例，提煉出技術創新節點診斷的4種方法和技術創新路徑選擇的4種類型，并指出了這些診斷方法和創新路徑選擇的適用條件[9]。蔡新蕾等開發了自主技術創新測量指標體系，并擴展了技術創新分類模式，發現自主技術創新行為水平以及漸進式或模塊式技術創新與企業創新績效正相關，同企業突破式或架構式技術創新與企業創新績效負相關[10]。

杜鵬程等研究我國中部地區技術創新效率的差異性，發現該區域的全要素生產率指數稍高于全國平均水平，且中部地區6省發展并不同步[11]。范群林等用BCC模型與Malmquist指數法研究發現，我國西南地區環境技術創新效率每年均在遞增，但其平均Malmquist指數每年卻在遞減，并分別從投入與產出的角度分析其中的原因[12]。劉賓采用索洛余值法測算河北省沿海區域技術創新對經濟增長的作用，結果顯示，河北省沿海區域資本投入維持較高彈性，技術創新貢獻率呈下降趨勢[13]。胡宗義等運用非線性STR模型，在綜合高技術產業面板數據后，實證分析了要素投入與技術創新之間的關系，證明了其間存在非線性關系，并得出了不同發展水平下影響技術創新的關鍵要素[14]。

綜上，學界關于技術創新的研究大多是從微觀和宏觀兩個角度入手，無論是哪個層面的研究，都是從投入與產出的角度進行測度。但是，技術創新從投入到產出是一個極其復雜的過程，僅從投入與產出角度來解釋整個技術創新過程存在一定的局限性，且整個過程不易測度。本文從技術創新的內涵出發，在前人研究的關鍵要素中選取合適的指標進行解釋。以安徽省為例，運用區位熵來獲得其技術創新水平的相對大小，并從統計學的角度，運用因子分析法驗證指標的合理性和科學性，結合聚類分析法深度剖析安徽省各市的技術創新情況。

2　研究方法

2.1因子分析法

因子分析法是在降維的基礎上保證原始數據的真實性而挖掘各原始變量之間的相互關系，從而簡化數據，并探究數據之間的結構，發掘各指標變量潛在的內部聯系和隱含的公因子，并通過因子旋轉解釋各變量的實際意義。

2.2區位熵

區位熵可以測度某一區域要素的空間分布情況，映射某一產業部門的專業化程度。簡單地講，區位熵反映的是一個相對概念，即一個區域指標變量值和指標變量總值與另一區域相應變量比值之比，公式為：

其中，ei為某一區域指標值，e為該指標總值，Ei為另一區域相同指標值，E為另一區域相同指標總值。Qi>1，說明當前指標變量在該區域專業化成效上優于另一區域平均水平，數值越大，表明專業化成效越高；反之，則越低。本文借助區位熵，比較安徽省與全國技術創新水平的集聚度，從而判斷安徽省技術創新水平的相對高低。

2.3聚類分析法

研究一個區域的技術創新水平，因為要考慮各子區域之間的經濟、政治、政策和環境等因素，所以常將相關指標和數據劃分為不同的類型分別進行研究。本文選用系統聚類分析，將各指標各視為一類，并選用Ward's法計算類間距離，研究分析安徽省各地區的技術創新水平[15]。

3　實證分析

3.1評價指標構建

構建技術創新評價指標體系是進行技術創新評價的基礎條件，根據技術創新內涵和要素，并參考前人研究結果，構建了技術創新評價指標體系，如表1所示。

表1　技術創新評價指標體系

3.1.1創新投入基礎

創新基礎的衡量指標選取X1和X2，這兩項硬性投資指標不僅能克服國內多采用GDP、國內外專利和論文等范圍廣、創新針對性不強的弱點，而且能為技術創新提供很好的拓展平臺，還能促進科研院所和企業間的互動交流，推動技術創新水平。

3.1.2自主創新能力

技術創新同樣離不開人的自主性和積極性，X3是檢測技術創新人員的參與度和積極性的有效指標。

3.1.3創新產出效果

選取X4、X5、X6和X7來衡量技術創新產出效果。在一定程度上，專利并非檢測創新水平的最佳指標，但因其數據的可獲得性和真實性而備受歡迎。另外，一些企業出于市場競爭的考慮，重要技術和專利項目并未公開，而X6和X7能更好地體現創新產出效果。

3.1.4政府支撐能力

政府一直發揮著“有形的手”的絕對影響力，以各種形式輔助和支持技術創新水平的健康有序發展。選用X8和X9不僅能減輕企業的成本負擔，也能提高企業對技術創新參與的活躍度。

3.2因子分析3.2.1變量選取與數據處理

基于數據的可得性，本文選取R&D經費、技術市場成交額和專利授權與申請量三個指標來判斷安徽省技術創新水平的高低。基于數據的真實性，此次分析選取《中國統計年鑒》近3年的相關指標數據，如表2所示。

表2　區位熵指標原始數據

此時e和E分別表示安徽省和全國兩個區域的指標總值。將安徽省的技術創新水平與全國比較，得出安徽省創新水平指標值的大小，并以此為研究依據，進一步剖析安徽省各市的發展狀況。其中Q1、Q2、Q3分別表示R&D經費、技術市場成交額和專利的區位熵。結合公式與數據，得出的結果如表3所示。

表3　區位熵結果表

由表3可以看出，盡管安徽省專利數(Q3)高于全國平均水平，但其轉化能力(市場交易額Q2)卻很低。因此，安徽省技術創新水平總體上低于全國平均水平，但從R&D經費區位熵來看，卻有逐漸接近全國平均水平的趨勢。因此，需要考慮安徽省各市的技術創新水平，從局部到整體，找出安徽省技術創新的薄弱地區，以便有的放矢地提升安徽省整體的技術創新水平。

3.2.2因子檢驗

為驗證指標的合理性和科學性，采用因子分析法，并從《安徽統計年鑒》中獲取近5年的數據指標進行相應檢驗。初始數據如表4所示。

表4　各指標原始數據

運用SPSS 19.0軟件實行因子分析，并采用主成分分析萃取公因子。公因子選取準則為特征值大于1，將表2數據歸一化處理，最終結果如表5和圖1所示。

表5提取列給出了兩個公因子的變量共同度，所有的變量共同度都在0.9以上，也就是說，每個變量被提取的公因子說明的程度都比較高，損失的信息較少。結合圖1碎石圖，得出第三個公因子以后，特征值已開始漸趨平穩。

表5　變量共同度

圖1 碎石圖

綜上，指標體系中的9個指標變量可以較高程度地反映出研究的目的，即指標選取是合適的。由SPSS19.0提取的兩個公因子分別是技術創新系統內變量(變量X1～X7，反映了技術創新系統內部投入和產出)和技術創新系統外變量(變量X8和變量X9，反映了政策對于技術創新的影響)。

3.3聚類分析

由上文分析可知，總體上安徽省技術創新水平偏弱。以下分析安徽省各地市技術創新水平。采用聚類分析法，借助SPSS19.0軟件，取相關指標，基于各地市近3年數據進行聚類分析。

3.3.1指標選取和數據獲取

根據上文構建的指標體系，以下選取6項指標作為各地市間聚類分析的依據，如表6所示。

表6　聚類分析指標

根據所選指標，從《安徽統計年鑒》獲取近3年的相應數據，此處僅列出2014年數據(表7)。

表7　2014年各地市各指標原始值

3.3.2結果分析

對表7原始數據歸一化后進行聚類分析，得到凝聚狀態(表8)和樹狀圖(圖2)。

表8　凝聚狀態表

圖2 聚類分析樹狀圖

根據上述分析過程，得到2014年安徽省各地市聚類分析結果，如表9所示。

從聚類分析結果看，第一類城市(合肥)為省內發達區和高消費區。合肥為省會城市，除了享有得天獨厚的政治、經濟、政策和地理等優勢條件外，中國科技大學、合肥工業大學和安徽大學等知名高等學府也坐落于此，為技術創新儲備了雄厚的人力資本。因此，合肥市技術創新水平省內第一的位置是毋庸置疑的。第二類城市為安徽省經濟欠發達區，技術創新水平相對薄弱。皖北地區(阜陽、亳州、淮北、宿州)雖然近幾年經濟發展較快，但因人口稠密、教育落后以及人才緊缺等原因限制了其技術創新水平的提高；皖南地區(黃山、池州、宣城)和皖中地區(六安、安慶)多為山區，農林旅游業發達，環境條件良好，但工業產值低，在追求技術領域這一塊動力不足。第三類城市屬于安徽經濟中等發達區，也是安徽省重工業集聚地。蚌埠作為安徽老牌省轄市，近年來發展勢頭雖然欠佳，但在商貿、科教、文化和交通等領域仍占據一定優勢。淮南經濟工業實力居皖北首位，煤炭儲藏量居華東第一，但人力資源的欠缺是制約技術創新發展的重要因素。銅陵和馬鞍山雖在技術創新水平方面沒有多大貢獻，可兩市人均GDP和R&D經費支出近幾年在省內均是名列前茅，這些資源為兩市技術創新的發展奠定了堅實的基礎。第四類城市(蕪湖)是皖南和皖江地區綜合實力和發展潛力僅次于合肥的城市。一方面，蕪湖技術創新水平的提高不僅得益于“合蕪蚌自主創新綜合配套改革試驗區”政策優勢，而且蕪湖開發區是國務院批準的國家經濟技術開發區，開發區內資金充裕、人才殷實、技術先進。在10多年的建設中，蕪湖開發區不僅在汽車零部件、電子電器和新材料等產業發揮主導作用，更是對外開放的示范區、先進制造業的領頭羊，為蕪湖市的技術創新提供了很好的發展空間。另外，蕪湖技術創新的產出與投入雖僅次于合肥，排名第二，排名第一與第二的城市無法聚到一起，各列一類，說明二者之間還是有很大差距的。由以上分析可知，安徽省區域間技術創新的發展極不平衡的。

表9　2014年各地市聚類分析結果

4　結 論

經濟發展與技術創新密不可分，在對相關文獻進行探析的基礎上，實證分析了安徽省技術創新水平，得出以下結論：

(1)技術創新水平的評價是個繁瑣的過程。技術創新不是指單一技術的突破與發展，而是指科學與技術水平在與以往相比是否有全面的、系統的、質的提升；其次，技術創新不強調是否一定產生新的事物，而強調對當前面臨的問題或困境是否具有適應性、針對性、創新性。

(2)現階段安徽省技術創新水平還比較低，且省內各地市發展極不平衡，省內技術創新水平呈現出中間高兩端低的尷尬局面。因此，政府在保持省內中部地區技術創新水平持續提高的前提下，應加大其他處于較低水平地區的技術創新投入、創新人才培養以及技術創新支持政策的傾斜，使得省內各地市均衡發展，從總體上提升安徽省的技術創新水平。

[1]Robert M Solow.Technical Change and the Aggregate Production Function[J].The Review of Economics and Statistics,1957,39(3)：312-320

[2]Paul M Romer.Increasing Returns and Long-Run Growth[J].The Journal of Political Economy.1986,94(5):1002-1037

[3]Lucas R E.On the Mechanics of Economic Development[J].Journal of Monetary Economics,1988,22(1)：3-42

[4]Edward J Malecki.Technology and Regional Development：A Survey[J].International Regional Science Review,1983，8(2)：89-125

[5]G Conley,J M Holifield.Technology-based Economic Development[J].Economic Development Journal,2003，2(2)：41-56

[6]榮鵬飛,葛玉輝.產業變革中科技型企業技術創新路徑選擇研究[J].科技進步與對策,2014(8):91-93

[7]周青,王乃有,馬香媛.產業技術創新戰略聯盟沖突類型與影響因素的關聯分析[J].科學學研究,2014,32(3):473-479

[8]宋紀寧,王天崇,趙一霖.中國科技金融與技術創新關系的計量分析[J].資源開發與市場,2013,29(11):1145-1147

[9]王永.企業技術創新節點診斷與創新路徑研究[J].科技進步與對策,2014(8):70-73

[10]蔡新蕾,高山行,徐新.企業自主技術創新測度及不同創新模式作用研究[J].科技進步與對策,2014(1):116-121

[11]杜鵬程,李敏,洪艷.我國中部地區技術創新效率差異性研究[J].科技進步與對策,2014(4):36-39

[12]范群林,吳花平,王恩創，等.我國西南地區環境技術創新效率研究[J].中國科技論壇,2014(8):110-114

[13]劉賓.技術創新對河北省沿海區域經濟增長貢獻的實證研究[J].科技管理研究,2013,33(10):46-49,56

[14]胡宗義,劉春霞.基于非線性STR模型的要素投入與技術創新關系的實證研究[J].軟科學,2013,27(9):7-12

[15]汪東華.多元統計分析與SPSS應用[M].上海:東華理工大學出版社,2014:141-170

(責任編輯：周博)

10.3969/j.issn.1673-2006.2016.10.005

2016-03-21

石彩霞(1991-)，女，安徽安慶人，在讀碩士研究生，主要研究方向：物流與供應鏈管理。

F062.9

A

1673-2006(2016)10-0019-06