創新視閾下國家高新區產業集群競爭力的綜合評價
——基于時序全局主成分分析

孫一迪

（南京審計大學 經濟學院，江蘇 南京 211815）

一、引言

我國高新區伴隨著20世紀80年代中央提出的“經濟建設必須依靠科學技術，科技必須面向經濟建設”戰略方針而產生。截至2019年，我國已成立169家國家高新區，生產總值合計達12.2萬億元，占全國的12.3%。高新區產業集群的不斷發展逐漸成為我國區域經濟發展的引擎，且分布廣泛，已成為區域經濟最具活力的增長點。當前世界正處于百年未有之大變局，新一輪科技革命和產業變革正加速重構全球經濟結構，我國經濟轉向高質量發展階段，經濟、科技的發展動力、發展方向和發展模式都發生了深刻變化。“十四五”開局，國家高新區面臨新使命、新挑戰和新機會，科技部火炬中心在指導國家高新區編制“十四五”發展規劃時指出，推動國家高新區跨區域協作交流，支持東中西部園區開展對口合作，形成國家高新區“一盤棋”的良好創新格局。

隨著創新能力成為衡量區域發展的重要因素，創新驅動在區域經濟發展和社會文化進步中的作用日益突出，世界各國都把創新作為打造核心競爭力的戰略途徑，加快推進以科技創新為核心的創新驅動發展，以取得發展先機。那么，產業集群的創新是否會對其競爭力起到顯著的提升作用？若是，又是通過何種機制進行的？由于不同地區受不同要素的影響，其表現出的集群競爭力不盡相同。由此，對于各種以高新區為載體的產業集群競爭力進行相關性評價成為重要內容，本文對全國各地區以高新區為主的產業集群競爭力進行評價，從中發掘影響競爭力的要素，進一步探討創新在整個競爭力發展過程中的重要推動作用，并在研究基礎上提出促進產業集群競爭力提升的政策建議，為政策制定提供借鑒。

二、理論基礎

Porter（1990）最早構建了提升國家競爭優勢的鉆石模型。Padmore和Gibson（1998）在波特鉆石模型的基礎上提出了集群競爭優勢的GEM模型，即集群的競爭力三要素：環境、產業和市場。Radosevic（2002）給出了集群競爭力的四個決定性要素框架模型。他認為，國家的、區域的、行業的和微觀的決定性要素互動產生區域創新系統。花葩和寧鐘（2004）從理論上構建了產業集群的競爭力指標評價體系。主要選擇資產實力、市場位勢、生產效益和效率、研發能力四個二級指標組成指標體系進行定量評價；定性評價指標方面共設立五項指標：環境優勢、制度優勢、創新優勢、文化優勢和網絡組織優勢。于明遠和范愛軍（2014）選用聯合國貿易與發展會議數據庫2000—2012年數據，對中國制造業競爭力的五項指標進行了測算，并采用主成分分析方法，分別對中國制造業競爭力的年度變化趨勢和國際對比及排名進行縱向和橫向的綜合評價。王伶（2015）選取凈出口額、國際市場占有率、顯示性比較優勢指數、貿易競爭力指數、出口依存度、出口貢獻度等評價競爭力的八項指標，采用因子分析法，通過與其他11個省的比較，評價湖北省農產品競爭力狀況。黃桂林和魏修路等（2019）采用時序全局主成分分析法，聚焦建筑行業，對我國區域建筑業發展競爭力展開分析。郭冬梅和談維等（2020）從產業價值鏈的視角，分別采用GEMM模型和相對比較優勢指數，從絕對優勢和比較優勢兩個方面對京津冀典型國家高新區的競爭優勢進行綜合分析。周文泳和張贇（2021）從經濟效益、知識產出、人員素質、創新結構四個維度構建高新區產業集群創新質量評價體系，采用主成分分析法對全國高新區2018年度相關數據進行評價分析。

國內外學者從不同的角度，如外部經濟、企業集群與創新的關系、企業集群的成長過程、創新網絡與環境、持續競爭及其生命周期等方面，對集群的創新優勢進行了極其深入的探討與研究。以上研究者從國家、產業、企業等層面，從技術創新、貿易、集群等角度，從理論和實證等維度對區域競爭力評價做了研究，但他們只聚焦于某一行業、某一地區或某一時間截面，未把創新作為核心要素進行研究，沒有建立相應的評價指標，也沒有建立基于創新的集群競爭力的理論評價模型并開展實證分析。故本文在已有研究基礎之上，基于科學性、完備性、層次性、可操作性的評價原則，采用時序全局主成分分析法和聚類分析法結合起來形成綜合評價方法，對各指標實現客觀賦權，從提取出的社會網絡效應、技術優勢、創新基礎環境三個維度，重點研究創新視閾下的國家高新區產業集群競爭力綜合評價體系，對未來研究產業集群的競爭力進行綜合評價時如何確定相關要素，如何找到準確的替代指標，如何找到更科學的評價方法有著重要意義。

三、研究設計

本文在參考國內外對高科技園區競爭力的評價資料（如《中國火炬統計年鑒》等）基礎上，結合各地區經濟發展的狀況，以時間為發展軸，使用2015—2019年各高新區的面板數據，以30個省區市（由于缺失西藏相關數據，故不納入研究范圍）為對象，從創新經濟效益、集群創新能力、創新基礎環境三個維度構建指標體系，如表1所示。本文所用數據來源于《中國火炬統計年鑒》、各省區市統計年鑒。

表1 創新視閾下中國產業集群國際競爭力的綜合評價指標體系

四、實證分析

（一）數據標準化與相關性檢驗

數據標準化。基于產業集群創新的競爭力評價是多指標綜合評價，指標涉及范圍廣，各個指標間沒有統一的度量標準，難以進行比較和取舍。因此，在進行主成分分析之前，對評價指標數據進行無量綱化處理，得到均值為0，標準差為1的標準化向量。接著，對標準化后的樣本數據進行相關性檢驗，檢驗結果如表2所示。KMO值為0.900，表明各原始指標所含的信息有較多共同因素；p值為0.000，表明Bartlett's球形檢驗近似卡方分布在1%水平上顯著，拒絕各變量相互獨立的原假設，因此檢驗結果表明所選樣本數據適于全局主成分分析。

表2 相關性檢驗

（二）確定主成分因子

選取主成分依據兩個原則：一是特征值大于1，二是累計方差貢獻率大于85%。由Stata軟件對數據進行分析，得出全局主成分分析的特征值與累計貢獻率如表3所示，然后篩選出前3個特征值均大于1的主成分，且累積貢獻率達89.7%（如表3所示），即3個主成分因子可以解釋原數據指標89.7%的信息量，表明38個原始指標可歸結為3個主成分因子，作為基于集群創新的國際競爭力綜合評價指標。

表3 全局主成分分析的特征值與累計貢獻率

確定主成分因子后，利用方差最大化正交旋轉法對提取的3個主因子原始荷矩進行旋轉，得到旋轉后的因子載荷矩陣，一般認為變量Uniqueness＞0.6時為異常值，如表4所示，本文數據不存在異常情況。

表4 因子載荷矩陣表（旋轉后）

選取載荷值在0.5以上的指標為有效載荷值，若同一指標在兩個以上主因子上得分超過0.5的取相對高者，最終如表5所示。

主因子 F1在技術市場成交額（v32）、技術收入（v3）、年末資產（v9）、年末負債（v10）、商品銷售收入（v5）、高新技術企業數（v22）、留學歸國人員（v17）、入統企業數（v21）、科技活動經費內部支出（v14）、大專以上學歷人員（v19）、營業收入（v2）、科技活動人員（v11）、工商注冊企業數（v20）、上繳稅費（v7）、凈利潤（v6）上的載荷系數均在0.8以上，其中近半指標載荷值高達0.9，具有較高的相關性和解釋性，這些指標主要涉及集群經濟效益和創新網絡結構。社會網絡理論是將嵌入性、社會資本和結構洞等理論引入集群網絡的一種研究方法，其認為組織具有社會性，網絡組織為其中的節點企業提供了社會資本，網絡結構與網絡關系會影響網絡組織的競爭能力。社會網絡理論經歷了“企業創新網絡研究—基于網絡能力的創新網絡研究—基于社交媒體的創新擴散研究—基于校企合作的創新擴散研究”等階段，因此把主因子F1命名為集群創新的社會網絡效應。

主因子F2在外商投資企業進出口總額（v26）、進出口總額（v25）、一般公共預算收入（v35）、專利申請授權數（v31）、地區 GDP（v27）、出口總額（v8）、工業總產值（v1）、統計孵化器數量（v23）、產品銷售收入（v4）、當年畢業企業數（v24）、R&D 人員全時當量（v13）、一般公共預算支出（v36）、外籍常駐人員（v18）、R&D 人員（v12）上均有超過0.7的載荷，這些指標主要涉及集群的技術創新水平、知識產出水平，以及在跨國公司外資流入基礎上的進出口總額等地區經濟收支和財政情況，因此可以從跨國公司在華投資這一角度展開分析。在此基礎上產生的跨國公司知識轉移和突破性過程創新對集群的技術創新有極大的正向驅動效應，而地區的技術創新優勢可以進一步促進集群綜合競爭力提升，因此把主因子F2命名為集群的創新技術優勢因子。

主因子 F3在公路線路里程（v33）、常住人口（v28）、普通高校數量（v37）、普通高校本專科人數（v38）、鐵路營業里程（v34）5個指標上有較大載荷值，這5個指標主要反映了地區的人力資源儲備和工業基建水平情況，反映了創新環境基礎對集群競爭力重要提升作用，因此把主因子F3命名為創新基礎環境因子。具體分類如表5所示。

表5 主成分因子指標歸類（因子載荷值排序）

（三）綜合得分計算與聚類

以上提取的3個主成分因子分別從社會網絡效應、創新技術優勢、創新基礎環境方面對全國30個省區市的高新區產業集群國際競爭力進行測算，本文采用回歸法計算主因子得分，并以方差貢獻率占累計方差貢獻率的比例為權重計算各省區市綜合實力得分，分別計算出2015—2019年期間，各省區市的年度綜合實力得分及各主因子平均得分，結果如表6、表7所示。

表6 各地區年度綜合競爭力得分及排序表

表7 各地區主因子平均得分及排序表

（續表）

為更清楚地反應各省區市集群競爭力動力的來源方向及區域差異性，依據綜合競爭力指數及其子競爭力指數在不同年份綜合平均得分，運用K-均值聚類分析法，將30個省區市分4個等級歸類并排序，分類結果如表8所示。

表8 集群國際競爭力指數層次聚類分析表

五、研究結論與政策建議

（一）研究結論

由實證結果表6、表7、表8可以看出，我國30個省區市高新區產業集群競爭力來源在社會網絡效應、創新技術優勢、創新基礎環境3個主成分上存在著明顯的差異性。在綜合競爭力方面，只有33.3%的省區市綜合競爭力得分高于平均綜合得分，基于創新的國家高新區產業集群競爭力水平有待提高。不同區域的國家高新區產業集群的競爭力水平差異較大，整體呈東、中、西部依次遞減的趨勢。從競爭力來源方面看，除了不同地區的因子差異性，同一省域的高新區產業集群在不同的因子得分排名上也有較大差距，這也是我國部分高新區發展不均衡的體現。

從F1集群的社會網絡效應看，北京處于絕對領先的第一梯隊，遠遠超過湖北、廣東、上海、陜西所在第二梯隊，第一梯隊的省區市主要得益于優異的地理位置、豐富的高校資源、完善的工業體系所組成的社會網絡結構，這種社會網絡不僅有利于校企合作的創新擴散，還可以通過“資源獲取”和“交易潤滑”兩大社會機制對企業成長與發展產生重大影響，提升企業承擔風險的水平，從而起到促進集群整體競爭力的作用。

從F2集群的創新技術優勢來看，廣東、江蘇、上海、浙江等排名靠前，主要得益于優渥的營商環境和較高的知識溢出水平，同時擁有豐富的研發經費支出和完善的政策保障，使這些地區成為吸引外資同時轉化吸收其技術溢出效應的沃土。值得注意的是，北京雖然在社會網絡效應因子上得分遙遙領先，但在創新技術優勢排名中表現不佳，主要原因在于北京中關村高新園區的經濟效益、校企數量規模龐大，處于全國領先水平，但在產品銷售收入、區域專利申請數和有效發明專利數等知識產出指標上表現不佳，北京的有效發明專利數約為廣東的十分之一，這種大而不強的現象也是北京高新區集群競爭力主要靠社會網絡效應推動，創新技術優勢效應表現不佳的體現。

從F3創新基礎環境因子看，山東、河南、四川、湖北、河北、湖南等人口大省和基建強省處于全國領先地位，說明集群的發展除了優秀的經濟環境、先進的技術水平，豐富的勞動力資源和完善便利的基建水平也不可或缺。但這些地區普遍在社會網絡建設和創新技術優勢方面相對較弱，說明其在相對較高的人口密集度和完善的基本建設下，經濟發展更多在第三產業上，技術能力競爭力比較弱。

（二）政策建議

針對上述問題，為提升國家高新區產業集群競爭力提出以下建議：

1.為充分完善并發揮集群的社會網絡效應，國家應大力推進高校、科研機構與企業間的互助合作，支持大學設立技術轉移機構，鼓勵校企共建研發中心，引導中介機構、金融機構和其他服務機構入駐。加強高校的創業培訓教育構建以企業為主體、市場為導向、產學研政金相結合的技術創新體系，完善高校到產業間的技術轉化。同時加速構建城市區域產業集群，通過產業集群網絡治理和嵌入全球價值鏈的升級途徑提升高新區產業集群的綜合競爭力。

2.從充分發揮技術創新優勢的角度看，國家和地方政府應著眼于未來的產業發展優勢，重點扶持優質產業、支柱型產業、先導型產業、高新技術產業。同時考慮降低科技企業設立門檻、優化城市營商環境吸引國外優質資本，通過吸收外資企業的先進技術進一步促進產業不斷升級，以提高我國企業在全球價值鏈中的位置。

3.重視創新基礎環境因素對高新區集群競爭力發展的支撐保障作用。我國應采用與時俱進的人口政策，結合國情，以人為本，高度重視人口質量，通過人口素質的整體提高，保持人力資源稟賦優勢，以豐富且優質的勞動力資源為全行業發展提供充足保障。此外，地方政府應視情況加大基礎設施建設投入，作為促進產業優化升級的基礎，以保障地方集群經濟的蓬勃發展。