安徽省科技創新績效評估及其與經濟發展關系的實證研究

翟淼 姜濤

【摘 ?要】論文構建包括科技投入與產出2個一級指標、5個二級指標及21個三級指標的科技創新績效的評價體系，采用因子分析法提取創新人才和高新技術2個創新績效公因子，通過格蘭杰因果檢驗等揭示創新因子與經濟增長之間的關系。結果顯示：國內生產總值GDP不是創新人才因子F1的格蘭杰原因，而創新人才因子F1卻是國內生產總值GDP的格蘭杰原因。國內生產總值GDP和高新技術因子F2則互為格蘭杰原因。創新人才因子F1和高新技術因子F2每提升1%，分別帶來國內生產總值GDP提升1.137%和1.094%。

【Abstract】This paper constructs an evaluation system of scientific and technological innovation performance including two first level indicators of science and technology input and output， five second level indicators and 21 third level indicators， extracts two common factors of innovation performance of innovative talents and high-tech by factor analysis method， and reveals the relationship between innovation factors and economic growth by Granger causality test. The results show that GDP is not the Granger cause of innovative talent factor F1， while innovative talent factor F1 is the Granger cause of GDP. GDP and high-tech factor F2 are Granger reasons for each other. Every 1% increase in innovative talent factor F1 and high-tech factor F2 will increase GDP by 1.137% and 1.094% respectively.

【關鍵詞】科技創新;績效評估;因子分析;格蘭杰檢驗

【Keywords】scientific and technological innovation; performance evaluation; factor analysis; Granger test

【中圖分類號】F124.3;F127 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻標志碼】A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文章編號】1673-1069（2021）07-0040-03

1 問題提出與文獻綜述

1.1 問題提出

自第三次科技革命以來，科學技術早已成為推動地區經濟發展最為關鍵的因素，科學技術與經濟發展的關系也越來越緊密。習近平主席提出了“創新是引領發展的第一動力”“實施創新驅動發展戰略，推進以科技創新為核心的全面創新”“堅定不移地走中國特色自主創新道路”等一系列決策方針，安徽省積極響應國家重大決策部署，制定了一系列科技創新的相關政策，旨在推動安徽省科技創新能力，推動安徽省經濟高質量發展。

1.2 文獻綜述

科技創新與經濟發展的關系作為理論研究與實踐的熱門話題，始終受到國內學者的長期關注。謝周亮、李志影認為產業結構升級在科技創新與區域經濟增長之間均存在中介效應，促進產業結構優化升級，科技創新顯著促進區域經濟增長[1]。唐琳、王玉峰、李松認為金融發展通過提升要素資源在行業間的配置效率，實現科技創新對經濟發展的促進作用[2]。王黎明、王寧指出加大創新要素投入，促進創新人才要素集聚，合理配置財政資源，有利于形成三者間良性互動[3]。上述學者從產業結構優化、金融發展等角度出發，探討科技創新與經濟增長之間的實證關系。然而，他們更多從某一角度出發強調科技創新總體上對經濟增長的促進作用，缺少對科技創新內部評價指標的分類研究。本文通過構建創新評價指標體系，采用因子分析法提取創新指標的代表性因子，探討科技創新蘊含的代表性因子對經濟增長的促進作用。

2 安徽省科技創新政策績效測度

2.1 指標選取與體系構建

本文建立3層指標體系，由科技投入和發展基礎、科技產出和科技成果2個一級指標，人力投入、財力投入、發展基礎、科技產出、高新技術產業發展5個二級指標以及更加細化的21個三級指標共同構成。具體指標體系如表1所示。

2.2 數據來源與分析方法

依據數據的代表性、可行性和科學性，選取安徽省2009-2018年的指標數據，數據源于《安徽省統計年鑒》（2010-2019年版）。本文利用因子分析法，在21個三級指標變量群中抽取隱藏的代表性因子，用少數幾個代表性因子即公因子來反映原來眾多的觀測變量所代表的主要信息，從而達到指標體系降維便于數據分析的目的。

2.3 分析過程與結果

由于受到統計數據的限制，僅能搜集到連續10年的數據，而指標體系則含有21個指標值，樣本量少于指標量，不能用因子分析中的KM0和巴利特檢驗，故采用相關系數檢驗。運用SPSS 26.0進行相關分析，結果顯示21個指標間的相關系數絕對值在0.435～0.999，評價指標體系中內部的各個指標間的相關性較大，符合作因子分析的必要條件。方差貢獻率是衡量公因子重要程度的評價指標。方差的貢獻率越大，說明這個公因子相對于其他所有指標的重要性程度就越大，而這個公因子的方差越大，對變量的貢獻程度也就越大。運用SPSS 26.0軟件采用主成分分析法，經過正交旋轉，對數據進行探索性因素分析，結果如表2所示。

由表2可以看出，各指標的共同度除個別數值之外，其他的指標的因子共同度均在0.7以上，說明提取的公因子對各個變量有較強的解釋力。在特征值大于1的原則下選取公因子，2個公因子的累積貢獻率為95.041%，也就是說，這2個公因子就足夠解釋科技創新政策的政策績效。其中公因子F1可解釋48.135%的變量，顯示載荷較大的指標有X1、X3、X4、X6、X7、X9、X10、X13、X17和X18，這些指標與從事R&D研究相關的實驗人員的聯系密切，故命名為創新人才因子。公因子F2可解釋剩下的46.906%得變異量，顯示載荷較大的指標有X2、X5、X8、X11、X12、X14、X15、X16、X19、X20和X21，這些指標包含了3個高新技術方面的指標，且網絡使用和專利申請也伴隨著高新技術的發展而更加顯著，因此命名為高新技術因子。

3 安徽省科技創新績效因子與經濟增長關系

3.1 格蘭杰因果關系檢驗

本文將提取的創新人才因子F1、高新技術因子F2作為解釋變量，經濟增長作為被解釋變量，對2公因子與經濟增長進行格蘭杰因果檢驗，結果如表3所示。

根據表3顯示，高新技術因子F2不是創新人才因子F1的格蘭杰原因，而創新人才因子F1卻是高新技術因子F2的格蘭杰原因。國內生產總值GDP不是創新人才因子F1的格蘭杰原因，而創新人才因子F1卻是國內生產總值GDP的格蘭杰原因。F1和F2、F1和GDP之間僅存在單向因果關系。而國內生產總值GDP和高新技術因子F2互為格蘭杰原因，具有雙向的因果關系。

3.2 回歸分析

由表4可知，參數估計值的R2為97.8%，調整后的R2為97.2%，均高于85%，通過擬合優度檢驗;德賓-沃森值為1.363，說明自變量的自相關性不明顯，各系數雙側概率值均為0，模型回歸結果合理。表4顯示，創新人才因子F1每提升1%，國內生產總值GDP提升1.137%;高新技術因子F2每提升1%，國內生產總值GDP提升1.094%。因此，提升創新人才因子和高新技術因子是促進經濟增長的重要途徑。

4 對策建議

通過評估安徽省科技創新績效水平及其與經濟增長之間的實證關系，對于提升安徽省科技創新績效水平、促進國民經濟進一步發展具有重要意義。具體對策建議如下。

4.1 完善創新型人才培養的體制機制

基于創新人才因子的提升會帶來國內生產總值1.137倍的乘數效應，加大加快培養創新型人才是實現國民經濟長久發展的重要舉措。具體來講可通過積極開展教育創新，探索校企混合所有制辦學，推動校企的深度融合，實現校企產學研無縫對接的人才培養模式。

4.2 強化高新技術產業發展戰略

進一步強化高新技術產業優先發展理念，依托國家高新區這一重要載體，大力營造高新技術產業發展人才環境，著力培養中小型高新技術科技企業，加強對高新技術企業的服務支持，激發其創新發展活力，實現國民經濟的高質量發展。

4.3 優化創新要素稟賦結構

創新要素稟賦結構決定著國家和地區科技創新能力的發展的方向，結合前文因子分析的結果，引導創新要素向創新人才培養和高新技術產業發展流動，優化創新要素稟賦的結構，從而提升區域自主創新能力，實現區域經濟的蓬勃發展。

【參考文獻】

【1】謝周亮，李志影.科技創新、產業結構升級與區域經濟增長關系研究[J].價格理論與實踐，2020，354（3）：155-158.

【2】唐琳，王玉峰，李松.金融發展、科技創新與經濟高質量發展[J].金融發展研究，2020，4（9）：30-36.

【3】王黎明，王寧.人才集聚、科技創新與經濟高質量增長的交互效應[J].河南師范大學學報（哲學社會科學版），2021，48（1）：88-94.