我国区域创新能力差距的实证分析.pdf

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1、2009年第5期科技管理研究ScienceandTechnologyManagementResearch2oo9No．5文章编号：1000—7695(2009)05—0240—03我国区域创新能力差距的实证分析唐德祥(重庆．Y-学院经济与贸易学院，重庆400050)摘要：区域创新能力是区域发展的最主要动力之一。运用因子分析法，实证考察了我国东、中、西部地区的区域创新能力，结果显示：我国区域创新能力呈现出明显的东强西弱总格局和演变趋势，区域创新能力发展十分不平衡；同时，综合因子法和专家综合评价法的实证结果基本上是吻合的。在实证基础上，最后得出相关的研究结论与政策建议。关键词：三大经济区域；创新

2、能力；政策建议中图分类号：F204文献标识码：A因此，本文拟运用因子分析法对2003-2004年和2004-20051引言年我国东、中、西部地区的创新能力进行实证检验，为有关区域创新能力主要是指一个地区创造新知识的能力、获政策的制订提供实证支持和政策依据。取一切可用知识的能力、企业自主创新能力、优化创新环境2实证分析能力和提升创新经济绩效的能力，是区域发展的最主要动力之一。科学地考察我国区域创新能力差距，有助于研究我国2．1实证模型区域创新系统的演化规律和落后地区借鉴创新能力较高地区因子分析法是用少数几个因子来描述许多指标(或因的发展经验，从而促进区域经济协调发展。素)之间的联系，以较少几个

3、因子来反映原资料绝大部分信对于区域创新的研究，Pe~oux(1950)在Schumpeter创息的统计分析方法，其模型一般可以表示为：新和大作用单元理论的影响下，提出了著名的增长极概=AF+s(1)念”；Friedman(1966，1972)将创新和发展概念引入空问其中，X=(X。，，⋯，)为P个原有指标，是均值系统中建立了独特的极化发展理论体系-3]；Krugman为零、标准差为1的标准化变量；F=(，，⋯，F)为(1991)进一步认为，如果新技术、新产品和新工艺信息在m个因子变量，且P>m；A为因子载荷矩阵，表示原有指标地区内部更容易流动和获得，那么聚集在一个产业内的企业在因子变量上的相

4、对重要性；为特殊因子，表示原有指标相对于较远地区的企业更容易获得正的外部性效应，产业集不能被因子变量所解释的部分。聚更容易形成；Cooke(1998)认为，创新是成功地利用2．2变量和样本选择新知识，是知识商业化和利用过程，区域创新是区域成功地本文以省级区域作为研究对象，以《中国区域创新能力利用新知识，区域创新能力就是区域成功地利用新知识的能报告》中的评价指标和数据资料为依据，以全国31个省力，区域创新能力不体现在单个主体中，而是不同主体的整(市、自治区)2003-2004年和2004-2005年的知识创造能合；Capello(1999)认为，区域创新离不开一个良好的创力、知识获取能力、企业

5、创新能力、创新环境以及创新绩效新环境，创新环境既包括政府提供的服务也包括民间自发形等指标为样本。限于篇幅，各指标数据请详见《中国区域创成的社会环境，不仅包括基础设施、法律环境、政策环境、融资新能力报告》(2004年、2005年)。环境、市场环境，而且包括同样重要的创新氛围。2．3实证结果在国外区域创新研究的基础上，近年来国内的相关研究通过SPSS11．0对相关指标数据进行处理，2003-2004也逐步兴起。从区域创新的概念和内涵角度，如黄鲁成年、2004-2005年各评价指标之间的相关系数均大于0．5，(2000)以省域作为研究对象来分析区域创新；从构建区表明各指标之问存在着较强的相关性；两

6、年的Kaiser—Meyer域创新指标体系角度，如目前权威性较强的是中国科技发展—Olkin值分别为0．774、0．811，均大于0．75，同时Bartlett战略研究小组自2001年起发布的《中国区域创新能力报球形检验值分别为168．424、143．376，其相伴概率均为告》；从区域创新能力实证角度，如孙锐、石金涛和周立、0．000，表明相关系数矩阵为非单位阵，故可以实施因子分吴玉呜(2006)运用因子和聚类方法对2004年中国区域创新析。同时，评价指标的共同度检验表明，两年所有评价指标能力的数据结构进行深入分析，并得出了基于因子分析法和的共同度均大于0．94，说明公共因子对评价指标的解释

7、力聚类分析法的排序结果』。强，因子分析对原有指标数据适用，其矩阵特征值与累积贡从我国现实国情出发进行区域创新能力差距的研究，对献率如表1所示。由此可见，前3个综合因子在2003-2004于形成长期竞争优势和保持经济可持续发展，构建和谐社会年、2004-2005年分别提取了原有评价指标数据97．51％、和全面建设小康社会具有十分重要的理论价值和现实意义。96．44％的信息，信息损失率分别仅为2．49％和3．56