區域高新技術企業創新發展量化評價實證研究

黃海濱，常 菁，鄭秋生，謝曉娟，張詩煬，張志強

(廣東省技術經濟研究發展中心,廣東廣州 510070)

1 文獻綜述

1.1 企業創新評價相關研究

企業創新發展評價可以分為企業個體評價、產業企業評價、區域企業評價等多個維度。區域企業創新發展評價是以某一區域企業做集合，對其創新發展情況開展評價，評價結果對衡量區域經濟科技發展有重要意義。針對區域高新技術企業評價，近年學界也有諸多研究，如，肖海蓮等［1］在理論分析基礎上通過調研和專家論證，構建了廣東省高新技術企業創新能力評價指標體系,用于分析高新技術企業個體創新能力；吳秋菊等［2］面向廣西高新技術企業2016 年創新發展情況開展評價，運用高新技術企業的火炬統計數據，建立包括企業從業人員數、年末資產等15 個采集指標，在此基礎上采用量化值加權函數法和層次分析法建立指標權重；李健等［3］運用對京津冀地區高新技術企業研發人員、內部研發經費、新增固定資產等投入指標，及有效發明專利數、新產品消費收入等產出指標，運用2010—2017 年高新技術企業面板數據，綜合分析京津冀地區高新技術企業創新效率，并提出了相關政策建議；李友俊等［4］通過創新績效技術研發和成果轉化階段的13 個投入產出指標，應用數據包絡分析（DEA）模型對2009—2016 年黑龍江省高新技術企業創新績效進行評價，分析技術研發階段和成果轉化階段的創新效率。

企業發展指數是評價企業發展程度與企業發展潛力的一種數據化標準，將研究樣本基準時期的指標原始數據運用一定方法綜合運算后，形成相應的對應關系和數據模型，然后將研究樣本考察時期的原始數據代入到相應的模型中運算得出相應的發展指數。這種評價方法，既立足于區域內企業整體，又能科學呈現多個年度時間序列內企業發展變化。企業發展指數構建基本步驟如下：首先，合理選擇能夠體現研究目標的指標變量，構建發展指數指標體系；其次，選取合理的評價分析方法，對評測對象進行處理和測算；再次，根據相應的發展指數模型計算指數結果；最后，對企業發展指數結果進行比較分析，了解企業創新發展狀況，預測企業未來發展潛力和趨勢［5］。

京津冀大數據研究中心［6］通過企業發展指數對京津冀三地產業協同的最新進展情況進行了綜合性測度，研究發現京津冀產業協同發展持續深化，三地企業依托各自特色優勢加速流動，對津冀輻射帶動作用持續顯現。龐景安等［7］借鑒國際管理發展學院(IMD)國際競爭力評價的理論和方法研究構建了我國企業創新發展的綜合指標體系，利用該指數對我國各省份和工業行業的企業創新發展情況進行動態監測和科學評價。黃海濱等［8］提出針對高新區的高新技術企業創新發展指數評價指標體系、指數測算方法，并應用廣東省高新區的高新技術企業統計數據進行實證測算，分析評價相關高新區高新技術企業創新發展、高新技術產業發展的差異。

高新技術企業是按照科技部、財政部、國家稅務總局制定的管理辦法認定，是區域創新重要主體，是區域企業創新代表性群體，也是區域創新能力綜合體現。聚焦某一區域高新技術創新發展，采用指數化的評價方式，不僅可以在縱向時間序列上量化評價區域高新技術企業創新發展變化態勢，還可以用于對不同區域高新技術企業創新發展進行比較分析，這為區域創新能力比較分析提供重要視角。

1.2 評價方法研究

1.2.1 主成分分析法

主成分分析法在一定條件下減少了變量個數，通過變量變換利用指標間的相關關系，得到綜合的新指標，可以說沒有損失原指標的信息，但在確定主成分權重的時候用到了方差貢獻率做權重，這一點包含了主觀的成分。相比較而言，主成分分析法的計算運用軟件完成，相對較為簡單，該方法在學術研究中大量使用。易采橋等［9］運用主成分分析法對國有銀行財務報表的主要指標進行分析，總結出財務報表中各個指標對企業發展的影響程度。拓曉瑞等［10］構建對外科技合作評價指標體系，采用主成分分析法對時間跨度3 年、廣東省21 個地市的面板數據進行實證研究。鄭石等［11］選用主成分分析法，對我國31 個地區的農業經濟發展和農業環境污染狀況進行了評價,揭示了農業經濟發展與環境污染之間的關系和矛盾，提出促進農業經濟和環境可持續發展的建議。蔣力等［12］利用主成分分析法，從風險性、獲利性、效率性和成長性4 個方面對企業經濟效益進行了綜合評價的實證研究。

1.2.2 熵值法

顏廷峰等［13］采用熵值法對區域企業自主創新能力進行了評價研究，提出了完善企業自主創新的優化和調整對策。陳江濤等［14］構建了區域科技創新能力評價指標體系，運用熵值法進行分析，結果表明2003—2016 年廣東省總體科技創新能力顯著提升。劉和東等［15］構建高新技術企業創新鏈的評價指標體系，采用熵值法測度其研發、商業化及創新鏈的耦合協調度，提出了相應政策建議。熊亞輝［16］運用熵值法對河南中小創上市企業的成長能力實證分析，針對實證分析結果提出要加大中小企業扶持力度。

1.2.3 熵值-主成分分析

趙朝等［17］建立了吉林省城市質量指標體系，通過主成分分析和熵值法兩種方法對城市質量相關指標賦予權重，并對不同方法下的計算結果進行比較，提出提升吉林省各市州城市質量的思路和方向。史學飛等［18］將主成分分析法與熵值法結合，建立低碳經濟評價模型，分析天津市2000—2015 年低碳經濟的發展狀況，實證結果表明，低碳環境水平、低碳產業水平和居民生活水平是天津市低碳經濟發展水平的主要影響因素。呂開宇等［19］采用主成分分析法和熵值法計算各地區農業保險發展水平的綜合得分，據此進一步分析影響各地區農業保險發展的因素。韓曉明等［20］結合主成分分析和熵值法，以100 余所高校為研究對象，構建了高校科技創新能力評價指標體系，并對研究對象的科技創新績效進行評價，針對目前科技發展存在校際和地區間不平衡問題，提出在構建高校科技創新能力評價體系中應引入質量因子等新指標，建議高校科技創新能力評價應根據不同發展階段采用分類評價指標體系。夏文飛等［21］通過運用2018 年我國31 個省份高新技術企業統計數據，運用主成分法和熵值法，對創新資源投入能力、創新產出能力、創新支持能力、創新吸收與擴散能力等方面的15 個指標進行量化賦權，實現對31 個省份高新技術企業創新發展進行比較評價。

主成分分析法和熵值法被廣泛應用于區域創新、企業創新分析研究，結合分析視角需求，通過分析變量指標關聯權重，構建分析評價指標體系，獲得提供對研究對象的量化分析工具，是成熟有效的研究分析方法，但是之前學界運用相關方法對企業創新或者區域創新研究，或者評價對象是企業個體創新能力，或者評價周期是單一年度，或聚焦宏觀層面多個年度區域企業創新投入產出效率，未對連續多個年度高新技術企業對區域創新發展貢獻、創新實力、培育潛力進行指數化研究。近年，高新技術企業培育發展作為各省份落實創新驅動發展戰略重要舉措，但發展成效不能僅僅通過單一指標對比，亟需整合更多指標的綜合性量化評價體系；評價周期放大至多個年度，便于時間序列分析；而且把高新技術企業創新發展與區域創新、區域經濟發展貢獻結合，從區域創新管理視角研究高新技術企業創新發展更有價值。運用主成分分析和熵值法構建量化評價體系，根據區域創新管理需求，從對高新技術企業群體自身投入產出評價延伸拓展到高新技術企業群體對區域創新貢獻評價，基于多年度高新技術企業創新發展數據，實證優化多指標多維度評價模型，以區域高新技術企業切入到區域創新量化評價，建立可跨年度、可跨區域應用的高新技術企業創新發展量化評價體系，具有重要研究探索價值和區域創新管理實踐意義。

2 評價方法與數據來源

2.1 數據來源

科技部等相關部門持續多年推動高新技術企業發展，并把高新技術企業科技投入產出情況納入火炬統計范圍，各年度統計指標穩定連續，是高新技術企業創新發展最具權威性的統計數據；自2008 年科技部、財政部、國家稅務總局制定《高新技術企業認定管理辦法》以來，各省份現行高新技術企業認定管理工作體系是依據國家三部門規定的條件標準、流程，認定高新技術企業更加規范、統一。因此，結合數據連續性、穩定性、可比性，本研究的實證評價選取2008—2019 年廣東省高新技術企業火炬統計相關數據指標，同時結合2008—2019 年度廣東省統計相關數據指標，構建量化實證研究的基礎指標。

2.2 評價方法及模型

在選取高新技術企業創新發展指數評價模型時，考慮到初始的評價指標數比較多，首先將利用主成分分析法對所選的指標進行降維處理，將這些指標歸納為少數幾個不相關的重要指標，從而簡化計算和消除指標之間的相關性；其次，選取熵值法對重要指標進行客觀賦權，最后得出2008—2019 年廣東省高新技術企業創新發展評價得分，作為區域高新技術企業創新發展評價指數結果。

2.2.1 主成分分析法

主成分分析法是基于降維思想，將多個相關變量化為少數幾個不相關變量的統計方法，指標篩選基本原理與步驟如下：（1）對指標數據做標準化處理，以消除量綱影響。（2）每個主成分的方差貢獻率反映了該主成分占整個系統信息總量的比重，依慣例取累計方差貢獻率不低于85%的前k個主成分就可保證對系統重要信息的提取，在每個主成分中按照絕對值留取較大系數所對應的那些指標，使得保留的指標都是與該主成分相關性較強的指標，而刪去的都是對該主成分的影響可忽略不計的冗余信息。（3）采用相關分析法刪減重復性的指標，即計算任意評價指標X1與Y1之間的簡單相關系數r，規定一個用于刪減的臨界值r1，如果r＞r1，則根據重要性的主觀判斷刪除X1與Y1中的一個；否則，兩個皆留用。

2.2.2 熵值法

熵值法通過計算指標的信息熵,根據指標的相對變化程度對系統整體的影響來決定指標的權重。基本原理：（1）數據的非負數化處理；（2）計算第j個指標下第i個樣本占該指標的權重；（3）計算第j個指標的熵值；（4）計算第j項指標的權重系數；（5）根據各指標的權重系數，結合各樣本數據計算各樣本的綜合得分。具體步驟各公式分別如下：

式（1）中：Xij表示第i年第j項指標的無量綱值；xij表示第i年第j項的原始數據；max(xij)表示第j項指標的最大值；min(xij)表示第j項指標的最小值。

式（2）中：Yij表示第i年第j項指標的標準化值；n表示年份。

式（3）中：ej表示第j項指標的熵值。

式（4）中：Wj表示第j項指標的權數；m表示指標個數。

式（5）中：Si表示第i年綜合評價指數。

3 廣東省高新技術企業創新發展評價實證分析

3.1 構建區域高新技術企業評價基礎指標

聚焦以區域高新技術企業切入到區域創新發展影響評價，本研究認為高新技術企業是區域科技高投入、高產出主體，區域高新技術企業群體發展壯大，其科技投入、科技產出、經濟產出總量也持續增大，引領區域科技經濟的發展。結合高新技術企業與區域創新聯動作用關系，構建高新技術企業創新發展指數，包含高新技術企業創新實力、高新技術企業培育潛力、高新技術企業區域貢獻3 個分指數。整理2008—2019 年以來相關統計數據相關指標，其中火炬統計涉及高新技術企業科技投入產出指標共13個（X1～X13），這些規模指標構成了高新技術企業創新實力基礎性表征指標；在此基礎上，構建單位科技投入產出、科技人員占比、研發投入占比等17個指標（X13～X30），這些指標表征高新技術企業培育潛力指標。結合統計年鑒獲得的數據，圍繞高新技術企業科技投入產出在區域科技投入產出占比，構建了10 個相關指標（X31～X40），這些指標表征高新技術企業對區域貢獻。由此，初步構建了包括高新技術企業創新實力、高新技術企業培育潛力、高新技術企業區域貢獻等3 個一級指標，涵蓋40 個指標的高新技術企業創新發展評價基礎指標體系，如表1 所示。

表1 高新技術企業創新發展評價基礎指標

3.2 利用主成分進行降維

運用SPSS19.0 軟件對上述指標進行降維篩選。首先對2008—2019 年廣東省級層面數據指標值進行檢驗，結果顯示KMO 統計量為0.857，且巴特利特球形檢驗值為20 154.091，自由度為780，顯著性水平（0.000）小于顯著性水平0.05，拒絕“零假設”，相關系數矩陣與單位矩陣有顯著差別，表明相關年度廣東省級層面數據適合進行主成分分析。

對標準化后的40 個指標進行主成分分析，從表2 看，前7 個主成分的方差累計貢獻率為84.12%，說明前7個主成分基本包含了全部指標具有的信息。

表2 基礎指標關系數矩陣的特征值及方差貢獻率

為了方便挑選指標，將7 個特征向量相關系數矩陣進行排列，詳見表3。可以看出，在第一主成分中，X14～X18、X21～X23、X28、X37、X38、X40的系數均小于0.1，表明這些變量對主成分1 的影響可以忽略不計，從而可以從主成分1 所屬批次中刪去；第二主成分中X1～X13、X24～X26、X29～X33、X35～X37的系數均小于0.1，表明這些變量對主成分2 的影響可以忽略不計，從而可以從主成分2 所屬批次中刪去；同理，可以刪去各主成分中影響較小的指標變量。在此基礎上，在7 個批次的初選指標中，用相關分析法做進一步的篩選。同時，結合廣東省高新技術企業創新發展實際、數據可獲得性，確定廣東省高新技術企業創新發展評價指標體系。

表3 相關系數矩陣的特征向量

表3 （續）

3.3 熵值法確定指標權重

以2008 年作為基準年進行測算，根據公式（1）～（5），計算可得廣東省高新技術企業創新發展評價指標體系權重，結果如表4 所示，2008—2019 年廣東省高新技術企業創新發展指數整體呈上升趨勢。其中，2009 年高新技術企業創新發展指數出現下降，指數值由2008 年的100 下降為97，這是因為2008 年國家新修訂《高新技術企業認定管理辦法》，對企業認定高新技術企業采取了更為科學嚴格的認定標準，對認定過程的要求更加規范，受此影響，新認定高新技術企業數量遠小于到期高新技術企業數量；2010—2014 年高新技術企業創新發展指數呈波動性下降趨勢，指數值由170 下降至到143；自2015 年起，高新技術企業創新發展指數穩步提升，這是因為2015 年廣東省把高新技術企業培育作為貫徹落實創新發展戰略首要舉措，高新技術企業創新發展指數進入快速增長期；2019 年高新技術企業創新發展指數為268，較2014 年增長1.87 倍，較2008 年增長2.68 倍。從二級指數方面來看：

表4 廣東省高新技術企業創新發展評價指標權重

表4 （續）

（1）高新技術企業創新實力指數值由2008 年的100 增長到2019 年的1 672，整體處于上升趨勢。其中，2009 年高新技術企業創新實力指數為72，同比下降27%；2010—2019 年高新技術企業創新實力指數逐年增長，自2015 起增速較快，2019 年為1 672，同比增長97.8%，為2008 年的16.72 倍。

（2）高新技術企業培育潛力指數呈倒“U”型發展態勢，最高值出現在2010 年。其中，2008—2010 年高新技術企業培育潛力指數穩步提升，2010年達140，為2008 年1.4 倍；自2011 年起，高新技術企業培育潛力指數緩慢下降，2019 年為43，這反映隨著越來越多企業培育認定為高新技術企業，培育壯大高新技術企業群體規模的邊際潛力下降。

（3）高新技術企業區域貢獻指數呈波段式上升。2009 年高新技術企業區域貢獻指數降幅較大，同比下降33%；2010—2014 年高新技術企業區域貢獻指數略有下降；自2015 年起高新技術企業區域貢獻指數持續快速增長，2015 年為214，同比增長10.3%，到2019 年高新技術企業對全省區域貢獻能力進一步增強，區域貢獻指數達423，同比增長6.8%，較2008 年增長4.23 倍，這說明高新技術企業對廣東省經濟科技貢獻提升明顯。

3.4 熵值-主成分分析法評價結果分析

將2008 年廣東省高新技術企業數據作為基準數據，量化測算廣東省高新技術企業創新發展評價結果作為廣東省高新技術企業創新發展指數，科學呈現相關年度廣東省高新技術企業創新發展綜合情況及相關創新實力、培育潛力、區域貢獻變化，如表5 所示。

表5 2008—2019 年廣東省高新技術企業創新發展指數

4 結論

本研究通過應用主成分分析法和熵值法，研究構建的區域高新技術企業創新發展評價指標體系經實證，評價指標由40 個減少至27 個，客觀賦權形成指標權重更加科學，一級指數和3 個二級指數有利于從多維度量化評價區域高新技術企業創新發展情況，而且可以延伸兼容多個年度時間序列周期，推廣應用到國內其他省份高新技術企業創新發展評價，具有較強的研究分析價值和決策參考意義。從一級指數、二級指數來看，2008 年以來，廣東省高新技術企業創新發展指數持續快速提升，創新實力指數和區域貢獻指數增長快，但是培育潛力指數下降。這主要是因為近年高新技術企業政策持續推廣，中小型高新技術企業比重持續提高，創新生態多樣化了，但是中小型企業創新效率卻沒有大型企業高，因此，高新技術企業群體數量將進入平緩期，未來工作重點由數量規模培育進入到規模效率提升階段，促進高新技術企業加強創新，做大做強，高新技術企業創新實力和區域貢獻隨之提升，這也是未來廣東省高新技術企業創新發展方向。為此，提出具體政策建議如下：

（1）調整高新技術企業發展政策。省市聯動優化高新技術企業創新發展政策體系，充分發揮財政政策靈活性和引導性作用，政策導向由數量型的認定獎補轉變創新要素供給。支持高新技術企業聚集科技人才團隊，升級完善研發機構，提高高新技術企業創新投入能力，強化高新技術企業創新資源整合能力，推動高新技術企業依托創新實現高成長發展，提升創新發展規模效應。

（2）發揮金融對高新技術企業發展賦能作用。完善高新技術企業獲取信貸、風險投資的融資風險補償機制，降低企業融資成本，強化高新技術企業掛牌上市融資的支持政策；加強上市培育服務，大力扶持重點產業鏈高新技術企業在境內外上市融資，支持企業借助金融資本加快創新發展，做大做強。

（3）強化高新技術企業對產業的支撐引領。高新技術企業對區域科技經濟貢獻巨大，是區域核心創新主體，充分發揮高新技術企業的創新實力優勢，面向廣東省戰略性產業、未來型產業實施科技型領軍企業的梯次培育計劃，大力培育產業鏈缺位企業、核心企業，構建產業創新聯合體，強長板、補短板，加快構建現代產業體系，持續強化廣東省經濟高質量發展的創新動能。