中國省際新舊動能轉換測度及影響因素實證分析

郭倍利 王 敏 韓佳伶

(河北師范大學 河北 石家莊 050024)

一、引言

目前，中國的經濟發展已步入“新常態”，經濟增長已從快速增長階段向高質量發展階段轉變。從供給側入手進行結構改革是促進高質量發展的重要途徑，加快新舊動能轉換已成為重要戰略任務。為了實現這一重要的戰略目標，首先，我們必須加快發展新動能，優化產業結構；其次，我們必須加快將舊動能轉換成新動能，加快實現現代化的步伐。

二、文獻綜述

在對新舊動能轉換的內涵與實現的研究上，Solow(1957)在對美國經濟進行測算后發現，美國經濟增長的80%來自于全要素增長率(TFP)，充分證明了技術進步在經濟增長中的重要性；Malerba F(2002)認為推動傳統產業轉型升級的根本動力是利用高新技術的能力；李毅中(2016)認為，大力發展戰略性新興產業和高技術產業，提升制造業技術水平，對促進新舊動能轉換至關重要；王昌森等(2018)認為實施創新驅動發展戰略是實現新舊動能轉換的重要途徑之一。

在構建新舊動能轉換評價指標體系方面，白潔(2018)利用1991年至2015年的數據分析了湖北省新舊動能轉化的趨勢和結構特征。張立新、王菲、王雅萍等(2018)利用2002至2016年的數據，從需求側和供給側出發，構建經濟發展動能指標體系，使用面板數據模型分析后認為山東省正處在傳統動能衰弱、新動能孕育成長的關鍵時期。

三、新舊動能轉換測度及實證分析

(一)指標體系的構建

為更加科學、準確地測度31個省(市、自治區)的新舊動能轉換程度，在深入理解新舊動能轉換內涵的基礎上，充分借鑒現有研究成果，綜合考慮指標的代表性、客觀性以及數據的可獲得性，構建了新舊動能轉換評價指標體系。如表1所示。

表1 動能轉換評價指標體系

(二)數據來源與處理

本文從《2019年中國統計年鑒》上獲取了相關數據，來測度2018年全國31個省(市、自治區)的新舊動能轉換水平。為消除量綱的影響，本文對數據進行了標準化處理，具體方法如下：

其中，Xi是指標i的原始數據，Yi是標準化后的數據，Xmin是某一指標在當年范圍的最小值，Xmax是某一指標在當年范圍的最大值。

(三)因子分析

KMO(KMO=0.690)和Bartlett(SIG=0.000)檢驗結果顯示，各個變量間存在相關關系，可以采用因子分析方法。同時，本文參照通行做法(累計方差貢獻率大于80%)來選取具體因子，利用SPSS進行分析后發現，前3個公共因子的累計方差貢獻率為84.86%，能夠解釋原始變量的絕大部分信息，因此，本文共選取3個因子—— F1、F2、F3。

表2中包含對因子載荷矩陣進行旋轉的結果，以及各因子中變量的系數，其中，因子1在與科技、創新相關的指標上有較大載荷，可以命名為創新因子；因子2中與占比相關的變量有較大載荷，可以命名為結構因子；因子3在與效率相關的變量上有較高的載荷，可以命名為效率因子。

表2 旋轉成份矩陣及得分系數矩陣

隨后本文按照如下公式計算得到各省綜合得分(見表3)：

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

表3 因子得分及排名

從公式中可以看出，創新因子F1對新舊動能轉換的方差貢獻率為36.4%，遠高于其他因子的方差貢獻率，成為影響新舊動能轉換第一大因素，可見，創新是新舊動能轉換的最強動力。

就綜合得分而言，廣東、江蘇、北京三省新舊動能轉換水平在全國處于領先地位。但這三個省份又各有不同，廣東、江蘇兩省在創新因子方面的得分位居全國前兩名，創新優勢明顯；北京在結構因子方面的得分位居全國第一，經濟結構較為優化；同時我們也注意到，這三個省份在總量因子上的得分都較低，說明在總量因子的主要因素方面仍有進一步提升的空間。

此外，浙江、上海、山東、天津、湖北、福建的動能轉換綜合得分均大于零，說明新舊動能轉換水平較高；其他省市區得分都小于零，特別是西部省份的新舊動能轉換水平較低，需要加大投入力度。

具體來看，廣東、江蘇、浙江、山東在創新因子上得分較高，說明這四省在創新發展方面表現較好；北京、上海在結構因子上得分較高，兩直轄市的經濟結構較優；天津市的在專利授權率指標上得分最高。

圖1 系統聚類樹狀圖

(四)聚類分析

本文利用標準化處理后的指標數據，采取系統聚類方法(Q型聚類)對全國31個省(市、自治區)進行聚類分析。

由圖1可以看出，31個省(市、自治區)可以分為三類。第一類是北京和上海，它們是國內的超一線城市，在經濟、創新等領域都遙遙領先，新舊動能轉換水平較強；第二類是廣東、江蘇、浙江、山東，它們都是沿海省份，國際間貿易與交流較多，新經濟、新產業發展較快，新舊動能轉換水平次之；第三類是其他25個省，新舊動能水平一般。

四、對策與建議

(一)加大創新投入力度，培育壯大新動能

除廣東、江蘇、浙江、山東四省外，其他各個省份在創新因子上的得分都不高，應進一步加大在創新領域的投入力度。具體而言，各省要提高科技預算支出占地方一般公共預算支出的比重；應進一步強化企業的科技創新主體地位，激發企業創新動力和創造活力；努力提高創新投入強度，增加規上工業R&D人員全時當量和規上工業R&D經費支出；建立健全研究成果轉化機制。

(二)不斷優化經濟結構，改造提升傳統動能

北京、上海兩省的結構因子得分遠遠高于其他省份，這說明，各省經濟結構與發達省份相比仍有較大差距。各省應著眼于經濟結構優化這一目標，利用好“互聯網+”這一發展契機，實現服務業產值迅速增加，提高第三產業占GDP的比重。

(三)擴大總量提質增效，實現經濟高質量發展

現階段，在實現經濟快速發展的同時更要保證經濟發展的質量。具體而言，全國各個省份均需做到以科技創新引領動能轉換，提高專利授權數和授權率，促進產業提質增效；要努力轉變經濟發展方式，提高能源利用效率和利用效益，不斷降低單位GDP能耗；要堅持質量第一、效益優先，在優化經濟結構、產業結構、投入結構上狠下功夫。在發展的過程中，要注重經濟發展與生態效益之間的關系，實現經濟和生態雙贏。

(四)關注自身放眼全國，取長補短互相學習

研究發現，各個領域中均有一些省份具有相對優勢，因此，各省在發展過程中，既需要關注自身發展的痛點和難點，也需要學習利用好先進省份的發展經驗，取長補短、有的放矢。例如，在經濟結構方面，可向北京、上海兩地取經學習；在創新發展方面，可以向得分較高的廣東、江蘇、浙江、山東四省學習。